朱相成，白若琦

(温州科技职业学院a作物研究所，b信息技术学院，浙江 温州 325006)

甲烷是全球仅次于二氧化碳的重要温室气体，对全球温室效应的贡献达20%～30%，其中，稻田甲烷排放占比达11%[1]。目前，全球温室效应正在不断加剧，温室气体减排压力不断增加，稻田温室气体减排仍然是学界重点关注的领域。稻田甲烷排放受水分、肥料、耕作等管理措施的调控[2-3]，同时，这些措施的调控效应还与气候、土壤等环境因子存在明显的互作[4-6]。可见，在不同生态区，同一措施对稻田甲烷排放的影响程度可能存在一定差异，导致不同地区低碳稻作技术和模式有所不同[7]。因此，比较气候、土壤和栽培措施在不同稻作区对稻田甲烷排放的调控效应，找出不同区域对甲烷排放的敏感因子，对发展低碳稻作技术有重要的意义。

通过模型方法可定量分析不同情景下不同因子对甲烷排放的影响，是评估稻田甲烷排放调控的重要辅助手段。DNDC(denitrification-decomposition)模型是美国新罕布什尔州大学李长生教授开发的生物地球化学模型[8]。该模型在中国稻田甲烷排放的模拟效果已经得到了广泛验证[9-10]，已成为中国稻田甲烷排放研究的重要方法。目前，基于DNDC模型的研究多针对单个区域不同管理措施的比较，较少对比不同稻作系统甲烷排放调控因素的差异[11]。为此，选择我国3个典型稻区为对象，利用DNDC模型分析环境和管理措施对不同稻作区甲烷排放的调控效应，以期为不同稻作区低碳稻作模式的开发提供理论依据。

1 材料与方法

1.1 模型输入参数

选择东北单季稻、长江中下游稻麦轮作和南方双季稻3种主要稻作类型为DNDC模型模拟对象。东北单季稻选辽宁省沈阳市，长江中下游稻麦轮作选江苏省丹阳市，南方双季稻选江西省南昌市，通过调查3个地区稻田典型田块的农情数据进行稻田甲烷排放的模拟。模型输入参数包括气象信息、土壤信息、农田管理和作物生长特性。其中，气象信息来源于当地的气象部门。土壤、农田管理、作物生长特性数据通过与沈阳农业科学研究院、南京农业大学丹阳试验基地和江西省红壤研究所合作获取，部分数据采用模型默认的数值，作物生长和农田管理的数据都选自2016年水稻生长季。3个点的气象和土壤特性见表1。

表1 3个试验点主要的气象特征和土壤特性

1.2 模型验证和敏感性分析

模型的敏感性分析以当地的气候条件、土壤特性和农田管理措施为基准情景，通过调整气候条件、土壤特性和农田管理措施参数，来分析甲烷排放对不同输入参数的敏感性。测试参数选择在±20%。采用敏感性指数(SI)来评估甲烷排放对不同参数的敏感性，计算公式：

SIi=ΔO÷O÷|ΔFi÷Fi|。

式中：SIi为第i个参数的敏感性指数；Fi为第i个输入参数的均值；ΔFi为第i个输入参数最大值和最小值的差值；O为输入参数对应模拟结果的均值；ΔO为模拟值最大值和最小值的差值。SI越大，表示模拟结果对该参数的敏感性越高。在本研究中，每次仅改变模型的一个输入参数，而保持其他参数不变，并没有分析不同参数对甲烷排放的互作影响。

在本研究中，用于模型模拟结果验证分析的参数包括：(1)气象数据，水稻移栽到收获阶段的日平均温度和降水量；(2)土壤数据，黏粒含量、pH、土壤有机碳(SOC)和土壤容重；(3)农田管理措施，中期晒田时间，氮肥施入量和秸秆还田量。

2 结果与分析

2.1 输入参数变化对甲烷排放量的影响

气候、土壤和管理因子对甲烷排放量有明显影响(图1)。随着温度的上升，稻田甲烷排放量呈上升趋势，日平均温度每上升10%，3个点的甲烷排放量平均上升51.0%。不同区域相比，南昌点的上升幅度最高，平均气温每上升10%的增幅达57.0%，沈阳点次之，丹阳点最低。随着降雨量的增加，不同区域内甲烷排放量都呈下降趋势，但下降幅度都非常小。

(图中结果为模拟结果的相对值，基准值设为1)图1 输入参数敏感性对甲烷排放量的影响

随着土壤黏粒含量的上升，不同区域甲烷排放都呈下降趋势。土壤黏粒含量每上升10%，3个点的甲烷排放量平均下降2.4%。不同区域相比，南昌点的下降幅度最高，土壤黏粒平均每上升10%的降幅达到3.0%，之后依次为沈阳点和丹阳点。随着pH的增加，不同试验点甲烷排放量并没有表现出一致的变化趋势，但总体变化较小。随着土壤SOC的增加，不同区域甲烷排放量都呈上升趋势，土壤SOC含量每上升10%，3个点的甲烷排放量平均上升2.9%。不同区域相比，沈阳点的上升幅度最高，达3.8%，之后依次为丹阳点和南昌点。土壤容重对甲烷排放量有较大的影响，甲烷排放量随着土壤容重增加而增加，土壤容重每上升10%，3个点的甲烷排放量平均上升11.1%。不同区域相比，沈阳点上升幅度最高，达14.8%，之后依次为丹阳点和南昌点。

水分管理对稻田甲烷排放有直接的影响，随着水稻中期晒田时间的增加，甲烷排放量呈下降趋势，晒田时间每增加1 d，不同点甲烷排放量平均下降1.7%。不同试验点比较，沈阳点的降幅最高，达2.7%。氮肥用量对甲烷排放量的影响很小，不同区间内最大的变化幅度也只有0.18%。随着秸秆还田量的增加，不同点甲烷排放量均呈增加趋势。不同试验点比较，秸秆还田量每增加10%，丹阳点的甲烷排放量增幅最高，达3.7%，之后依次为南昌点和沈阳点。

2.2 输入参数对甲烷排放量敏感性指数的影响

从图2可知，3个试验点的敏感性指数排前2位的均为平均气温和土壤容重。之后不同试验点的敏感性指数排序出现一定的差异，沈阳试验点土壤SOC、黏粒含量和秸秆还田量的敏感性指数排第三到第五，而丹阳试验点秸秆还田量排第三，之后依次为土壤SOC含量和晒田时间，黏粒含量只能排第六。对于南昌试验点，秸秆还田量排第三，之后为黏粒含量和SOC含量。在不同试验点中，降雨量和氮肥用量的敏感性指数都<0.03，排名一般位于最后2位。

图2 输入参数对甲烷排放量敏感性指数的影响

3 小结与讨论

不同地区由于气候、土壤、管理和品种等因素的差异，导致甲烷排放相关微生物的种类、数量和活性存在明显不同[12-14]，因此，不同区域稻田甲烷排放对相同因素的敏感性存在显著差异。本研究发现，日平均气温是影响水稻生长季甲烷排放量的敏感因子，敏感指数排8个参数第一。甲烷产生菌属喜温型细菌，气温升高会导致土壤温度升高，因此，促进甲烷排放[15-16]。虽然丹阳点和南昌点水稻生长季的平均气温分别达23.76 ℃和23.61 ℃，但仍可能没有达到甲烷排放相关微生物最适温度的上限，因此，在目前气温条件下，进一步升温，仍然可能显著促进稻田甲烷排放。相比于气温，降雨量对不同试验点稻田甲烷排放量的影响就小得多。

土壤理化性质也是影响稻田甲烷排放的关键因素[17]。本研究发现，土壤容重的大小与甲烷排放量成正比，土壤容重与土壤质地、孔隙度和有机质等多个因素有关，因而可能对甲烷排放有重要影响。土壤黏粒含量主要通过其对有机质的固定来影响甲烷排放[18]，土壤黏粒含量越高，其固定的有机质含量越多，抑制了土壤有机质的分解，减少了产甲烷菌的碳供应数量，从而降低了甲烷排放[19]。本研究也发现类似的结果，3个点的甲烷排放量均随黏粒含量增加而降低。但是，丹阳点的下降幅度明显小于其他2个试验点，这可能与其土壤有机质和SOC含量较高有关。土壤pH主要通过调节参与甲烷产生和氧化过程微生物的活性来影响甲烷排放，一般认为，在酸性土壤中，稻田甲烷排放量会降低[20-21]。但也有研究[22-23]发现，pH也可对甲烷排放无显著影响，这与本研究的结果相类似。土壤SOC是产甲烷菌的碳来源，对土壤甲烷的产生和排放有直接的影响，因此，土壤SOC提高，有利于提高甲烷排放量[24-25]。在本研究中，也发现土壤甲烷排放量与SOC的变化趋势完全一致，但是SOC的敏感指数并不高，反映了SOC对土壤甲烷排放影响的复杂性[26]。

水稻中期晒田不仅有利于水稻高产，也是稻田减排的重要措施[27]。本研究也发现，增加晒田时间会降低甲烷排放，而且在东北单季稻区的减排效果更好，这可能是因为沈阳点稻田甲烷排放主要集中在生长前期，而中期晒田对中前期的减排作用更明显。施氮量对稻田甲烷排放的影响较小[28-29]，本文的结果也证实了这一点。秸秆还田被认为可以显著促进稻田甲烷排放，如何降低秸秆促甲烷排放效应是目前研究的热点[30]。本研究发现，在沈阳试验点，秸秆还田的促甲烷排放效应要低于南方2个试验点。同时，随着秸秆还田量不断增加，秸秆还田的促排放效应不断降低。这表明，秸秆还田的促排放效应与其他因素存在复杂的相互作用。

综合来看，平均气温、土壤容重和秸秆还田量是影响不同区域甲烷排放最大的3个因子，降雨量、土壤pH和施氮量对甲烷排放影响较小。不同区域各因子的敏感性指数存在一定的差异，沈阳点降雨量、土壤SOC和土壤容重的敏感性指数较高，丹阳点秸秆还田的敏感性指数较高，而南昌点则表现为平均气温和土壤黏粒含量的敏感性指数较高。