基于DNDC的夏玉米農田控氨穩產氮肥和秸稈措施優化

趙政鑫 王曉云 田雅潔 王 銳 彭 青 蔡煥杰

(1.西北農林科技大學水利與建筑工程學院，陜西楊凌 712100；2.西北農林科技大學中國旱區農業節水研究院，陜西楊凌 712100)

0 引言

由于工業的快速發展、燃料的大量使用以及各種人為因素導致全球氣候變暖，大氣中CO2濃度升高，這些變化會嚴重影響農業生態環境和農作物種植結構[1-2]。近年來，如何應對人為和自然因素引起的氣候變化問題是科學研究領域面對的重要課題[3]。1980年陜西省化肥施用量為2.964×105t，到2020年陜西省的化肥施用量為2.117×106t，增長了6.14倍，每公頃化肥施用強度遠超國際公認化肥施用上限78%。每年全球施用的化學氮肥和有機氮肥中，由于氨揮發造成的氮肥損失率分別占施氮量的23%和14%[4]，我國是最大的氨排放國家，其中農業生產體系中產生的NH3是氨排放主要來源[5]。因此，制定合理的施肥管理措施，保證作物穩產并減少NH3、CO2和N2O等氣體的排放對發展高效低碳農業和減緩氣候變化具有重要意義[6]。

秸稈還田能夠提高土壤固碳能力及土壤肥力，是保護性耕作的核心措施之一[7]。有研究表明，秸稈還田能夠改善土壤耕層結構，對土壤有保水保墑的作用[8]，提高土壤酶活性[9]，進而提高作物產量。有研究利用DNDC模型對華北平原冬小麥-夏玉米農田水肥措施進行優化，結果表明DNDC模型可以準確模擬作物產量及N2O、CO2、CH4等氣體的排放規律，可為農田水肥措施研究提供有效工具[10-13]。田間施肥管理措施在施氮量和秸稈還田量上有很大的靈活性，田間試驗處理的局限性可能錯過最優穩產減排方案，且前人研究得到的較為優化的管理措施通?；诋斍皻夂驐l件，由于在未來氣候條件下溫度、空氣中CO2濃度等因素會發生變化，所以當前最優的管理措施在未來氣候條件下未必適用。因此，在氣候變化的背景下，適合關中地區的控氨穩產措施需進一步研究。

本研究以關中地區夏玉米為研究對象，利用試驗數據對DNDC模型進行校正與驗證，并利用校正后硝化反硝化(Denitrification-Decomposition，DNDC)模型與未來不同排放情景下的氣象數據結合，通過設置不同施肥-秸稈措施情景，以產量較高且單位產量土壤氨揮發累積量較低為目標，篩選適合未來氣候條件的控氨穩產管理措施，為應對氣候變化、保證作物穩產和控制農田氨排放以及減少環境污染提供理論基礎。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

試驗于2019年6—10月和2020年6—10月在西北農林科技大學節水灌溉試驗站進行(108°04′ E，34°17′ N，海拔 521 m)。該區屬典型的暖溫帶半濕潤季風氣候，年均無霜期 210 d，日照時數2 164 h，年平均氣溫12.9℃，多年平均降水量550 mm。供試土壤類型為塿土，pH值7.82，0～20 cm耕層有機質質量比14.48 g/kg，容重1.40 g/cm3，速效磷質量比13.67 mg/kg，土壤全氮質量比0.95 g/kg，硝態氮質量比2.5 mg/kg，銨態氮質量比2.0 mg/kg。

1.2 田間試驗

試驗采用完全隨機組合設計，試驗因素為氮肥種類和秸稈還田模式。氮肥種類包括施用穩定性氮肥(180 kg/hm2，F1)、尿素(180 kg/hm2，F2)；秸稈還田模式設置兩個水平，包括秸稈不還田(N)和秸稈全量還田(S)。其中，F2尿素施氮量參考前人研究中推薦施氮量[14]，F1穩定性氮肥施氮量與F2一致。穩定性氮肥在播種前一次性施入，尿素在播種前以基肥形式施入總施氮量的60%，施肥方式為均勻撒播后進行人工翻耕，以追肥形式在玉米抽雄期施入余下40%，施肥方式為均勻撒播。試驗共4個處理，重復3次，共12個小區，小區面積為12 m2。秸稈還田方式為秸稈粉碎覆蓋還田，還田量為8 000 kg/hm2，秸稈為小麥秸稈(碳氮比為72)。試驗作物為玉米，品種為鄭單958，種植密度為6×104株/hm2。2019年和2020年播種時間分別為6月15日和6月19日，追肥時間分別為7月30日和7月26日，收獲時間分別為10月2日和9月30日。夏玉米全生育期病蟲防治與田間除草管理與當地農戶相同。

1.3 測定項目與方法

1.3.1土壤NH3揮發累積量測定

土壤NH3揮發累積量采用通氣法進行測定[15]，測定頻率為施肥后7 d內每天取樣1次，之后視測量結果每3 d取樣1次，后期可延長到7 d取樣1次直至揮發量很低停止取樣。取樣結束后將收集的海綿立即裝入500 mL裝有300 mL濃度為1 mol/L氯化鉀溶液的塑料瓶內進行震蕩提取，浸提液用AA3型流動分析儀(SEAL公司，德國)測定溶液中的銨態氮含量。由于試驗條件原因，在2019年只測量了追肥后各處理的土壤氨揮發累積量，在2020年測量了夏玉米全生育期的土壤氨揮發累積量。

氨揮發累積量計算公式為

(1)

式中CAE——氨揮發累積量，kg/hm2

Mi——單個裝置平均每次收集的氨量，mg

A——收集裝置的橫截面積，取0.017 7 m2

n——收集次數

其中0.01為轉換系數，0.99為捕獲裝置回收率。

1.3.2產量測定

夏玉米成熟期時，在各處理小區隨機選取10株玉米穗，自然風干后，測定其行粒數和穗行數，然后進行人工脫粒和稱量，測定其百粒質量，同時測定含水率，并折算每公頃產量(含水率14%)。

1.3.3地上部生物量測定

在玉米生長各生育期(苗期、拔節期、吐絲期、灌漿期、成熟期)各處理試驗小區內隨機選取3株玉米，貼地面采集玉米地上部分，將樣品莖、葉、果分部分裝袋，置于干燥箱內105℃殺青30 min，之后75℃干燥至質量恒定，稱取干質量。

1.3.4籽粒氮素含量測定

將干燥后玉米籽粒稱量后粉碎，過0.5 mm篩，用濃H2SO4-H2O2消煮，用AA3型流動分析儀測定玉米籽粒氮素含量。

1.4 DNDC模型

表1 DNDC模型輸入作物參數

采用CMIP5模式提供的未來氣象數據(https:∥esgf-node.llnl.gov/search/cmip5/)，包括日最高溫、日最低溫、日降水量、日平均風速等氣象要素。選擇CMIP5模式的RCP4.5(到2100年大氣中CO2質量濃度達到1.3 mg/L)和RCP8.5(到2100年大氣中CO2質量濃度達到2.7 mg/L)排放情景。為了減少不同模型對未來氣象數據預測的不確定性，本研究選擇常用的33個GCM模式(大氣環流模式)的未來氣象數據[18]，模擬結果取各GCM模式的均值。

1.5 未來氣候條件下不同施肥管理情景設置

田間試驗數據表明，秸稈還田會顯著提高夏玉米產量，施用穩定性氮肥會顯著降低土壤氨揮發量，因此，以SF1處理為基礎，設置不同秸稈還田模式與不同施氮量隨機組合，秸稈還田模式設置秸稈全量還田(8 000 kg/hm2)、秸稈半量還田(4 000 kg/hm2)、秸稈不還田(0 kg/hm2)3種，穩定性氮肥施用量分別減少30%(126 kg/hm2)、20%(144 kg/hm2)、10%(162 kg/hm2)，不變(180 kg/hm2)，增加10%(198 kg/hm2)、20%(216 kg/hm2)、30%(234 kg/hm2)，隨機組合共21種情景(表2)，利用校正后的DNDC模型對不同情景的作物產量和土壤氨揮發累積量進行模擬，模擬結果取33種大氣環流模式的均值，以產量較高和生產單位產量玉米的土壤氨揮發累積量較小為目標，篩選出未來不同時期不同排放情景下的最優穩產減排管理措施。單位產量玉米的土壤氨揮發累積量I計算式為

表2 施肥-秸稈措施情景設置

(2)

式中Y——作物產量，kg/hm2

2 結果與分析

2.1 DNDC模型驗證

2.1.1夏玉米產量

圖1為2019年和2020年各處理夏玉米產量的實測值和模擬值。2019年和2020年夏玉米產量各處理實測結果由大到小依次為SF1、SF2、NF1、NF2，兩年的模擬值各處理結果也表現相同的趨勢。兩年產量實測值表明，施用相同種類氮肥時，秸稈還田會提高產量4.96%～7.52%和5.80%～9.41%，2019年和2020年模擬值表明施用相同種類氮肥時，秸稈還田會提高產量12.04%～12.96%和12.20%～12.40%。兩年實測值表明，施用相同種類氮肥時，秸稈還田會提高籽粒氮素含量3.14%～4.51%和20.18%～40.33%，模擬值表明，施用相同種類氮肥時，秸稈還田會提高籽粒氮素含量12.03%～12.94%和12.03%～12.38%。同時2019年和2020年的產量模擬值與實測值的nRMSE分別為3.09%和4.29%，籽粒氮素含量模擬值與實測值的nRMSE分別為5.99%和14.00%，表明產量和籽粒氮素含量的實測值與模擬值表現出較好的一致性，且校正后DNDC模型能反映出秸稈還田對產量和籽粒氮素含量的提高作用。

圖1 產量和籽粒氮素含量驗證

2.1.2地上部生物量

圖2為2019年和2020年各處理地上部生物量變化的實測值和模擬值擬合結果。2019年和2020年實測值表明，有秸稈還田各處理收獲時地上部生物量分別高于無秸稈還田各處理的0.99%～1.44%和3.15%～5.08%，施用穩定性氮肥各處理收獲時地上部生物量分別高于施用尿素各處理0.18%～0.61%和3.15%～5.09%；兩年的模擬值表明：有秸稈還田各處理收獲時地上部生物量分別高于無秸稈還田各處理的6.08%～6.50%和6.03%～6.09%，施用穩定性氮肥各處理收獲時地上部生物量分別高于施用尿素各處理0.03%～0.44%和0.68%～0.79%，2019年和2020年各處理的實測值與模擬值的R2分別為0.801～0.994和0.983～0.995，以上結果說明校正后DNDC模型能較好地模擬不同施肥-秸稈措施對夏玉米地上部生物量的影響。

圖2 2019年和2020年地上部生物量驗證結果

2.1.3土壤氨揮發累積量

圖3為2019年夏玉米追肥后和2020年全生育期的土壤氨揮發累積量實測值和模擬值。實測結果表明，2019年追肥后施用穩定性氮肥的NF1和SF1處理土壤氨揮發累積量顯著低于施用尿素的NF2和SF2處理，秸稈還田條件下的SF1和SF2處理土壤氨揮發累積量分別高于秸稈不還田條件下的NF1和NF2處理9.82%和6.77%；2020年全生育期土壤氨揮發累積量NF1和SF1處理分別低于NF2和SF2處理45.68%和46.60%，秸稈還田條件下的SF1和SF2處理土壤氨揮發累積量分別高于秸稈不還田條件下的NF1和NF2處理21.65%和22.98%。模型模擬的各處理土壤氨揮發累積量也表現出相似的結果，2019年各處理的nRMSE為7.0%～30.7%，R2為0.773～0.988，2020年各處理的nRMSE為21.3%～24.4%，R2為0.854～0.926，說明校正后DNDC模型能較好地模擬土壤氨揮發累積量的動態變化規律。

圖3 2019年和2020年壤氨揮發累積量驗證結果

2.2 未來氣候條件下施肥-秸稈措施優化

2.2.1未來氣候變化

未來氣候條件下不同排放情景的年均最高溫、最低溫和年降水量變化如圖4(每個柱狀圖包含33種大氣環流模式，框邊界表示25%和75%值，誤差棒表示10%和90%值，框中線和十字分別表示中位數和均值，虛線表示當前氣候下的均值)所示。當前年均最高溫為19.41℃，年最低溫為9.34℃，在RCP4.5排放情景下，到2030、2050、2070、2090年年均最高溫較當前分別提高0.83、1.57、2.04、2.23℃，年均最低溫較當前分別提高0.33、0.81、1.16、1.31℃，年降水量較當前分別提高26.18、50.22、69.04、84.94 mm；在RCP8.5排放情景下，到2030、2050、2070、2090年年均最高溫較當前分別提高1.03、2.1、3.35、4.59℃，年均最低溫較當前分別提高0.47、1.24、2.13、3.04℃，年降水量較當前分別提高19.28、46.52、77.28、103.13 mm。在未來不同RCP排放情景下，年均最高溫、最低溫和年降水量均呈現逐漸上升的趨勢，且RCP8.5排放情景上升的幅度更大。不同排放情景年降水量跨度隨時間逐漸增大，說明在未來氣候條件下極端降水事件出現的概率逐漸增大。

圖4 未來氣候條件下溫度和降水的變化

2.2.2施肥-秸稈措施優化

模擬結果表明，在相同秸稈還田量條件下，隨著施氮量逐漸增大，未來各時期生產單位產量玉米的土壤氨揮發累積量均呈現先降低后升高的趨勢，作物產量隨施氮量的增大呈現先升高后不變的趨勢。如表3所示，在RCP4.5排放情景下，當秸稈全量還田時，穩定性氮肥施用量為180 kg/hm2時在未來各時期的生產單位產量玉米的土壤氨揮發累積量最低；當秸稈半量還田時，穩定性氮肥施用量為198 kg/hm2時在未來各時期的生產單位產量玉米的土壤氨揮發累積量最低，秸稈半量還田配施198 kg/hm2穩定性氮肥的夏玉米產量較秸稈全量還田配施180 kg/hm2穩定性氮肥在2030、2050、2070、2090年分別低6.29%、0.71%、1.60%、2.26%；當秸稈不還田時，在2030—2050年和2070—2090年分別施用162 kg/hm2和180 kg/hm2穩定性氮肥的生產單位產量玉米的土壤氨揮發累積量最低，但與有秸稈還田的情景相比，生產單位產量玉米的土壤氨揮發累積量明顯較高且產量較低。因此，綜合考慮產量和生產單位產量玉米的土壤氨揮發累積量，在RCP4.5排放情景下，秸稈全量還田配施180 kg/hm2穩定性氮肥為RCP4.5排放情景下關中地區2030—2090年較優的高產高效施肥-秸稈措施。

表3 RCP4.5背景下不同情景作物產量和生產單位產量玉米的土壤氨揮發累積量

如表4所示，在RCP8.5排放情景下，當秸稈全量還田時，在2030—2050年穩定性氮肥施用量為180 kg/hm2時生產單位產量玉米的土壤氨揮發累積量最低，作物產量為10 775、10 756 kg/hm2，在2070—2090年穩定性氮肥氮肥施用量為162 kg/hm2時生產單位產量玉米的土壤氨揮發累積量最低，作物產量分別為9 661、8 778 kg/hm2；當秸稈半量還田時，在2030—2050年穩定性氮肥施用量為198 kg/hm2時生產單位產量玉米的土壤氨揮發累積量最低，但產量較秸稈全量還田配施180 kg/hm2穩定性氮肥降低3.46%和0.48%，在2070—2090年穩定性氮肥施用量為180 kg/hm2時生產單位產量玉米的土壤氨揮發累積量最低，但產量較秸稈全量還田配施162 kg/hm2穩定性氮肥降低2.45%和1.78%。當秸稈不還田時，在未來2030—2090年施用162 kg/hm2穩定性氮肥的生產單位產量玉米的土壤氨揮發累積量最低，但與有秸稈還田的情景相比，生產單位產量玉米的土壤氨揮發累積量明顯較高且產量較低。因此，綜合考慮產量和生產單位產量玉米的土壤氨揮發累積量，在未來RCP8.5排放情景下，秸稈全量還田配施180 kg/hm2穩定性氮肥和秸稈全量還田配施162 kg/hm2穩定性氮肥分別為關中地區2030—2050年和2070—2090年較優的高產高效施肥-秸稈措施。

表4 RCP8.5背景下不同情景作物產量和生產單位產量玉米的土壤氨揮發累積量

3 討論

3.1 DNDC模型模擬評價

有研究表明，DNDC模型對于不同作物如冬小麥[19]、馬鈴薯[20]、水稻[21]等產量的模擬性能相當。李仙岳等[22]利用玉米日吸氮量、產量和干物質積累量對DNDC模型進行校正與驗證，結果表明，該模型能夠很好地模擬玉米生長的動態規律，能夠較為精確地模擬干旱地區不同地膜覆蓋和施氮處理條件下玉米產量和氮素利用變化情況，因此DNDC模型可用于農田作物生產力的預測和評估。本研究結論與之相似，2019年和2020年產量和籽粒氮素含量模擬值與實測值的nRMSE分別為3.09%、4.29%和5.99%、14.00%，對于地上部生物量的模擬2019年和2020年各處理的實測值與模擬值擬合的R2分別為0.801～0.994和0.983～0.995，說明模擬值與實測值較為一致。同時，DNDC模型可以很好地模擬秸稈還田對產量、籽粒氮素含量和地上部生物量的提高，在兩年的模擬中，在施肥種類相同的條件下，實測值與模擬值均體現出有秸稈還田的處理高于無秸稈還田的處理。因此，DNDC模型可用于模擬夏玉米生長和不同施肥-秸稈措施的優化。在不同施氮量和土壤環境下，作物各器官所占比重及碳氮比等參數會有一定差異，本研究中不同處理均采用同樣的作物參數，這可能是模擬值與實測值存在微弱差異的原因[23]。

有研究表明，DNDC模型可以模擬由施肥引起的氨排放峰，對氨揮發損失總量的模擬結果與觀測結果相關性達到極顯著水平[24]。本研究結果與之類似，實測值和模擬值均體現了施肥后7 d土壤氨揮發累積量上升較快以及施用穩定性氮肥的土壤氨揮發累積量顯著低于施用尿素的特點，校正后DNDC模型對施用穩定性氮肥的各處理土壤氨揮發累積量模擬值的nRMSE和R2分別為7.0%～30.7%和0.854～0.988，說明校正后DNDC模型對于土壤氨揮發累積量的模擬效果較好。部分模擬值比實測值偏高，這可能是由于在試驗中施肥不均勻導致測量結果偏低，也有可能在3 d或7 d取1次樣時出現降雨天氣導致土壤氨揮發量升高[25]，但實際并未檢測到。

3.2 氣候變化及施肥-秸稈措施優化

3.2.1未來氣候條件下溫度和降水的變化

大氣環流模式是目前預測未來氣候變化的主要工具，其依據為氣象系統中的物理和化學性質及相互作用的過程。目前，有許多研究對CMIP5氣候模式在我國的實用性進行評價，結果表明，大多數氣候模式可以較好地模擬氣候變化[26]。本研究得到的溫度和降水的變化趨勢與前人研究一致[27]，即在未來不同排放情景下年均最高溫、最低溫和降水量都呈現逐漸上升的趨勢，且RCP8.5排放情景下溫度和降水量升高幅度更大。由于不同GCM模式本身的空間分辨率不同或降維統計方法不同[28]，不同GCM模式的降水量和部分時期溫度預測變化范圍很大(圖4)。因此，本研究利用33個不同GCM模式未來氣候數據模擬的產量和土壤氨揮發累積量的均值以減少不同GCM模式的初始條件、參數和模型結構的不確定性引起的未來氣候預測的不確定性。

3.2.2未來氣候條件下施肥-秸稈措施優化

有研究表明，在未來氣候情境下，有機肥配施無機肥較單施無機肥會顯著增加小麥、玉米的產量[29]，本研究結果與之相似，在未來氣候條件下，秸稈還田會提高夏玉米產量。這是由于秸稈還田能提高葉綠素含量導致光合速率提高[30]，秸稈還田能有效抑制土壤水分蒸發，為作物生長提供更好的水分條件，在未來降水量增加的條件下，秸稈更易分解[31]，進而會提高土壤孔隙度，秸稈分解后會增加有機碳含量，為作物生長提供充足的養分[32]，同時，秸稈還田會緩解根系衰老，促進玉米根系生長，增大植物對養分和水分吸收面積[33]。有研究表明，隨著施氮量的增加，作物產量會呈現先增加后不變的趨勢，土壤氨揮發量會隨施氮量的增大而增大[34]，本研究結果與之類似，隨施氮量增加單位產量的土壤氨揮發量先降低后升高，產量呈現先增加后不變的趨勢。本研究中綜合考慮產量和生產單位產量玉米的土壤氨揮發累積量，在未來RCP8.5排放情景下，2070—2090年相比于2030—2050年適宜的施氮量較少，這可能是由于在RCP8.5排放情景下降水量會顯著增加，降水通過下滲作用會將氮肥帶入深層土壤，使得土壤對氮素的吸附量增大，氮肥更好的被作物吸收利用，進而提高氮素的利用率[35]，因此施氮量可適當減少。

4 結論

(1)DNDC模型對關中地區不同施肥管理措施下夏玉米生長及土壤氨揮發的模擬效果較好，可作為優化不同施肥措施的有效工具。

(2)在未來氣候條件下，秸稈還田會提高夏玉米產量并降低生產單位產量玉米的土壤氨揮發累積量，是一種適宜的穩產減排管理措施。

(3)綜合考慮產量和生產單位產量玉米的土壤氨揮發累積量，秸稈全量還田配施180 kg/hm2穩定性氮肥為RCP4.5排放情景下關中地區2030—2090年較為優化的控氨穩產施肥-秸稈措施；秸稈全量還田配施180 kg/hm2穩定性氮肥和秸稈全量還田配施162 kg/hm2穩定性氮肥分別為RCP8.5排放情景下關中地區2030—2050年和2070—2090年較為優化的控氨穩產施肥-秸稈措施。