基于DNDC模型覆膜马铃薯N2O减排增产的优化施氮量研究

2018-09-28郭康军侯玉芳王立为高西宁李鸣钰郭树昌

生态环境学报 2018年9期

郭康军，侯玉芳，王立为，高西宁，李鸣钰，郭树昌

沈阳农业大学农学院，辽宁沈阳 110866

气候变暖是当今全球性的环境问题，由CO2、CH4、N2O等温室气体排放增加引起的全球气候变暖已经是不可争议的事实（IPCC，2013）。其中N2O排放主要来自旱作农业生产活动，是一种单分子全球增温潜力为CO2的310倍的温室气体（Houghton et al.，1996），所以减少旱作农业活动排放的 N2O迫在眉睫。

马铃薯（Solanum tuberosum）是全球第4大栽培作物，中国是世界马铃薯第一生产国（赵婷婷等，2016；姚玉璧等，2017）。2015年初中国提出马铃薯主粮化，预计到2020年，50%以上的马铃薯将作为主粮消费（周龙等，2017；吴佩，2015）。新形势下旱地马铃薯种植及其所带来的温室气体排放等环境问题值得关注。目前，对于农业温室气体排放的研究多集中在水稻（Oryza sativa）、玉米（Zea mays）、小麦（Triticum aestivum）等作物的点位空间上（Ma et al.，2017；Tumer et al.，2015；纪洋等，2017），而对于马铃薯温室气体排放的研究还较少，随着马铃薯种植面积不断增加，马铃薯温室气体减排兼顾增产的研究刻不容缓。

当前地膜覆盖栽培技术已被广泛应用于马铃薯的生产中（王颖慧等，2013；Wang et al.，2011），地膜覆盖具有保水保墒和调节土壤温度的作用，不仅提高了作物产量（张德奇等，2005；Luis et al.，2011），同时也影响土壤生态环境，从而进一步影响温室气体的排放。此外，薄膜覆盖之后直接阻挡了大部分N2O向大气排放，从而减少了N2O的排放通量（Nishimura et al.，2012）。已有研究表明，覆膜栽培可以减少N2O排放（李志国等，2012；王立为，2015）。

在实际生产过程中，农业土壤中N2O排放通量存在高度的时空变化，为了更精准地模拟和评估农田N2O的排放，Li（2000）创建了一个生物地球化学过程模型 DNDC（DeNitrification-DeComposition），并得到了很好的验证。DNDC模型通过对碳、氮和水在生态系统中的耦合与循环，模拟作物生长、温室气体排放、微生物活动等基本生物地球化学过程，该模型是目前国际上最为成功的模拟土壤N2O排放的机理模型之一，是反映农业土壤生态系统中C、N生物地球化学过程的普适模型（Gilhespy et al.，2014）。因此，研究并应用DNDC模型探究旱地马铃薯增产和N2O减排最优施肥量，对于农业可持续发展具有积极的意义。

1 材料与方法

1.1 试验点概况

试验于2017年4—7月在沈阳农业大学试验基地进行（41°49′N，123°33′E）。基地地处沈阳市东郊，地势平坦，平均海拔为30～50 m，属暖温带半湿润大陆性季风气候，年平均气温为8.0 ℃，年平均日照时数为3272.5 h，无霜期为145～163 d，年平均降水量为716.2 mm，主要集中在5—9月。试验期间，月平均气温和月降水量如图1所示。土壤类型为粉壤（粘粒15%，粉粒51%，砂粒34%），表层土壤（0～10 cm）有机质含量为21.52 g·kg-1，容重为 1.297 g·cm-3，pH 为 6.42。

图1 2017年试验地月平均气温（tair）和月降水量（P）Fig. 1 Monthly mean temperature (tair) and precipitation (P) of test fields in 2017

1.2 试验设计与方法

本试验马铃薯的品种为“尤金”，早熟品种，生育日数80 d左右。该品种增产潜力较大，已在辽宁地区有大范围栽培。本次试验播种和收获的日期分别为4月28日和7月24日，覆膜和揭膜日期分别为4月28日和5月17日。

75 kg·hm-2为当地马铃薯田实际生产较低施氮量，150 kg·hm-2为当地马铃薯田实际生产较高施氮量，所以在此基础上，试验设计不施氮肥（0 kg·hm-2）、低氮（75 kg·hm-2）、中氮（150 kg·hm-2）和高氮（225 kg·hm-2）4种施肥水平，分别简写为N0、N1、N2和 N3。在每种施肥水平上再设置苗期覆膜（Y）与苗期不覆膜（N）两种处理，分别记为N0Y、N1Y、N2Y、N3Y和N0N、N1N、N2N、N3N。每个处理设计3个重复（小区为5 m×6 m），马铃薯种植行距0.5 m，株距0.4 m。马铃薯为垄作种植，采用平地起垄法，垄宽0.5 m，垄高0.15 m，沟宽0.5 m。地膜为 0.008 mm聚乙烯农用地膜。磷肥（P2O5）225 kg·hm-2、钾肥（K2O）75 kg·hm-2，以上处理均采用播种期一次性施肥，播种期即开始垄上覆膜。

采用静态箱-气相色谱法测定N2O气体通量（静态箱尺寸为60 cm×50 cm×45 cm），生长季节一周测量1次，施肥阶段集中测量5 d，如有降雨，于降雨后第二天加测 1次。每次采样时间段为 09：00—11：30。取样时间分别为关箱后的0、20、40 min，每次用气泵抽取80～120 mL气体样品。在生长季节，测量气体排放通量的同时，同步记录采样时间、作物生长状况、土壤表层、10 cm和20 cm土层温度、箱内温度、大气温度和土壤含水量。

采集的气体样品利用Agilent 7890A型气相色谱仪（Agilent Technologies，USA）进行分析，从而得出N2O浓度值，经计算得出当天N2O的排放通量，公式如下：

式中，F 为 N2O 气体通量，μg·m-2·h-1；ρ为标准状态下被测气体浓度，μg·m-3；V为采样箱有效体积，m3；A为箱底面积，m2；为单位时间内采样箱内被测气体浓度变化量，μg·h-1；T为箱内温度，℃。气体通量为负值表示被观测系统从大气中吸收该气体，正值表示被观测系统向大气排放该气体。

收获后对马铃薯进行测产：每个小区去除两边边行，随机选取一垄测产量。

1.3 DNDC模型

DNDC模型（新罕布什尔大学地球海洋与空间研究所，2010）是一个描述农业生态系统中碳和氮生物地球化学过程的计算机模拟模型，可以用来模拟农业生态系统的碳、氮等多种气体的排放、农作物产量、土壤固碳作用以及硝酸盐淋失等。

DNDC模型输入的参数包括气象因子、土壤因子、农田管理因子。本研究针对当地马铃薯品种、气候环境和农田管理模式，对DNDC模型输入参数进行了校正，最终输入参数如下：经纬度（41°49′N、123°33′E）；日最高温度（℃）、日最低温度（℃）、日降水量（cm）、日平均风速（m·s-1）、相对湿度，由沈阳站资料（沈阳市气象局提供）；降水中N的平均质量浓度（3.26 mg·L-1）；大气中 CO2平均浓度（400 μL·L-1）；土壤质地（粉壤土）；pH值（6.42）；田间持水量（0.248 g·g-1）；容重（1.297 g·cm-3）；表层（0～10 cm）土壤有机碳含量（12.48 g·kg-1）；播种/收获时间（4月28日/7月24日）；马铃薯最佳产量（37500 kg·hm-2）；生物量分配比（籽粒：叶：茎：根为0.7：0.11：0.16：0.04）；生长积温（1300 ℃）；最适温度（22 ℃）；犁地日期（4月23日）；覆膜/揭膜时间（4月28日/5月17日）。其中，降水中N的平均质量浓度、大气中CO2平均浓度、马铃薯最佳产量、生长积温、最适温度为查阅文献并结合本地实际生产状况得出（宋欢欢等，2014；贾小芳等，2017；杨文玺，2015）。其余未列出的气象因子、土壤因子参数均为模型默认值，农田管理因子部分未列出信息均为实际试验种植数据。

本研究采用决定系数R2、均方根误差（RMSE）、相对平均误差（RMD）、平均误差（E）以及模型效率指数（EF）来验证模拟值与实测值之间的拟合状况（Lietal.，1992；高小叶等，2016）。

式中，Si表示模拟值；Mi表示实测值；n表示实际观测值的次数；为各实测值的平均值。均方根误差（RMSE）主要用于衡量模拟值和实测值之间的一致性，而相对平均误差（RMD）是衡量模型的偏差。平均误差E>0时，表示模拟值高于实测值；E＜0时，模拟值低于实测值。当模型效率指数EF为 0～1时，值越大，模拟值与实测值之间的关联度越大；当EF＜0时，模拟值与实测值之间极度不相关（Smith et al.，1997）。

1.4 数据分析

运用Excel 2010进行绘图、回归分析及DNDC模型的检验统计分析，检验运用SPSS 17.0软件进行t检验、多重比较，DNDC模型为9.5版本。试验所需气象数据由沈阳市气象局提供。

2 结果与分析

2.1 DNDC模型的验证

表 1显示，DNDC模型能准确模拟不覆膜处理下不同施氮水平的旱地马铃薯 N2O排放情况，尤其对低氮（N1N）和中氮（N2N）处理的模拟效果更佳。

表1 DNDC模型对于不同覆膜处理下不同施氮水平N2O排放及产量的模型拟合度指标Table 1 DNDC model fitting index for N2O emission and yield at different nitrogen application rates under different mulching treatments

本研究覆膜模拟较不覆膜模拟，参数差异体现在覆膜版块中的输入参数：地膜覆盖起止日期和覆盖面积比例，本研究的地膜覆盖起止日期为4月28日—5月17日，覆盖面积比例0.5。在75、150 kg·hm-2和225 kg·hm-2施氮量下，覆膜期模型效率指数分别为0.66、0.42和0.29，较不覆膜处理分别下降0.21、0.52和0.50，而且RMSE、RMD值相对偏高，在0 kg·hm-2施氮量下，模型效率指数为负值，模型不能准确地模拟覆膜处理下N2O排放状况。鉴于模型对覆膜处理下N2O排放模拟效果不理想，本研究不运用 DNDC模型进一步探究覆膜处理下马铃薯田增产减排的精细化施氮量范围，而采用大田试验数据初步探究覆膜处理下最优施氮量的大致范围。

同理，DNDC模型亦能准确模拟不同覆膜方式下不同施氮水平下马铃薯产量。其中，R2为0.96，达极显著水平（P＜0.01），模型效率指数EF为0.42。

2.2 DNDC模型对不覆膜状态下不同施氮梯度马铃薯产量和N2O排放的模拟

为了探究不覆膜条件下马铃薯田产量和土壤N2O减排的最优施氮量，以15 kg·hm-2施氮量为间隔进行DNDC模拟，采用近30年研究区域日平均气象数据进行模拟，结果如图 2所示，产量与施氮量之间呈先增加后减少趋势（P＜0.01），施氮量为 100.5 kg·hm-2时产量最高。其他作物也表现出相同现象，过高的氮肥不仅不增产还出现减产的趋势（赵亚南等，2017；李银水等，2011）。

图2 DNDC模型模拟的产量、N2O累计排放量与施氮量之间的关系Fig. 2 The relationship among yield simulated by DNDC, N2O cumulative emission and nitrogen applications

中国幅员辽阔，各地经济、农业、环境问题不可一概而论，基于此，在马铃薯田增产和 N2O减排协调兼顾的基础上，提出两个优化施氮量，增产兼顾减排的和减排兼顾增产的。增产兼顾减排的最优施氮量是以增产为第一目的，以 N2O减排为第二目的。减排兼顾增产的最优施氮量量是以 N2O减排为第一目的，以增产为第二目的。对于粮食主产区以及条件较好的农业生产区，建议增产兼顾减排的最优施氮量，对于生态环境脆弱且无法进行高强度农业生产的地区，建议采用减排兼顾增产的最优施氮量。

表2显示，在小于60 kg·hm-2施氮量时，每增加15 kg·hm-2施氮量产量较前一施氮量有9.45%以上的增产效果，当施氮量大于75 kg·hm-2，继续增加施氮量，产量增加反而缓慢，90 kg·hm-2较 75 kg·hm-2施氮量仅增产3.06%，而N2O累计排放量却呈现指数式增长（图2，P＜0.01）。单产N2O排放量也显著增加，表明在高氮水平下每生产1 kg马铃薯将排放更多的N2O温室气体。综上所述，对比当地农户马铃薯实际生产中的常规施氮量（120 kg·hm-2），本研究认为增产兼顾减排最优施氮量为90～105 kg·hm-2；减排兼顾增产最优施氮量为75～90 kg·hm-2。

2.3 苗期覆膜处理下不同施氮水平马铃薯产量和N2O排放

图3 苗期覆膜期间不同施氮水平下马铃薯田N2O排放Fig. 3 N2O emission effluxes at different nitrogen application rates during the seedling mulching stage in potato field

表2 DNDC模型模拟马铃薯产量以及土壤N2O排放情况Table 2 Potato yield and soil N2O emission simulated by DNDC model

表3 苗期覆膜期间不同施氮水平下马铃薯产量及土壤N2O排放情况Table 3 Potato yield and soil N2O emission at different nitrogen application rates under the mulching treatment at seedling stage

整个生长季苗期覆膜期间不同施氮水平的 N2O排放趋势基本相同（图3）。苗期覆膜条件下，施氮量小于 75 kg·hm-2，随着施氮量增加，产量和 N2O排放量均迅速增加（表3），大于75 kg·hm-2，施氮量增加，产量增加缓慢，而N2O累计排放量增加依然迅速，相较N1Y处理，N2Y、N3Y处理N2O累计排放分别增加65.3%、147.5%，而产量较N1Y处理分别仅增加3.5%、1.6%。同时，在75 kg·hm-2保产前提下，单产N2O累计排放量最少（表3）。因而，本试验在苗期覆膜处理下，综合马铃薯产量和土壤N2O减排的环保施氮量可在75 kg·hm-2的基础上有所增加，但须低于150 kg·hm-2。

表4显示，除了0 kg·hm-2施氮水平处理以外，其余施氮水平处理，覆膜均可以有效减少覆膜期间N2O 的累计排放（P＜0.05），覆膜期间各施氮梯度（N1Y、N2Y、N3Y）N2O累计排放量（以N计）分别减少 12.22、10.57、19.25 g·hm-2。同时苗期覆膜可以显著增加马铃薯产量（P＜0.05），苗期覆膜各施氮水平（N0Y、N1Y、N2Y、N3Y）较苗期不覆膜（N0N、N1N、N2N、N3N）处理分别增产6.15%，7.41%，6.23%和2.58%。苗期覆膜处理下各个施氮水平（N1Y、N2Y、N3Y）也可以减少单产N2O（P＜0.05）累计排放量，较 N1N、N2N、N3N处理分别减少 10.5%、7.4%和4.5%，综上所述，马铃薯田苗期覆膜处理可以有效减少N2O累计排放并有显著的增产效果。

3 讨论

覆膜对马铃薯田 N2O的排放主要包含直接和间接两种影响，直接影响即为薄膜的阻挡作用，覆膜对马铃薯N2O排放会有薄膜的阻挡效应，薄膜会直接阻隔土壤与大气的气体交换，进而减少农田土壤N2O排放通量（高琳等，2017）。此外，覆膜还可以通过改善土壤环境促进作物生长，影响土壤中参与硝化作用和反硝化微生物的活性、数量，进而影响农田N2O排放。完成硝化作用的硝化细菌主要包括氨氧化细菌和氨氧化古菌，完成反硝化化作用的为反硝化细菌，有研究表明，覆膜处理的氨氧化细菌基因拷贝数显著低于不覆膜处理（Wang et al.，2017），从微生物角度阐述覆膜可以减少N2O排放。目前，有关不同作物对地膜覆盖农田N2O排放的影响结论并不一致（李晓莎，2016）。对大豆（Glycine max）和棉花（Gossypium spp）的研究表明，地膜覆盖减少了农田N2O排放，Lietal.（2014）在新疆棉区的研究表明，在110、100 kg·hm-2施氮量下，覆膜滴灌显著减少了N2O排放；Berger et al.（2013）在韩国不施氮的大豆田同样得到了农田 N2O显著减少的结论。而水稻、小麦地膜覆盖则增加了农田N2O排放，张怡等（2013）对于水稻田的研究表明，在施氮量150 kg·hm-2的条件下，常规栽培和水稻覆膜节水栽培处理 N2O季节排放总量分别为 41.8 mg·m-2和 506.9 mg·m-2，覆膜栽培显著增加了水稻田N2O排放；Cuello et al.（2015）在韩国的研究表明，地膜覆膜的玉米田在试验的两个生育期内都显著增加了农田N2O排放速率。另外，也有一些研究表明，对于黄土高原旱作覆膜玉米，地膜覆盖并未显著影响农田N2O的排放（Liu et al.，2014）。高琳等（2017）在内蒙古的研究表明，马铃薯生育期内，相比不覆膜处理，生育期全覆膜和花期揭膜处理都显著减少了N2O排放，与本研究结果一致。

地膜覆盖可以显著提高作物产量（Niu et al.，1998；邢胜利等，2002）。地膜覆盖表现为良好的保温和保水效应，通过改善耕层土壤水热状况，活化土壤养分，提高水分和养分利用效率，为作物生长发育创造了一个相对适宜的农田小气候环境，从而提高了产量（Lietal.，1999）。

表4 苗期覆膜与不覆膜在不同施氮水平下马铃薯土壤N2O排放及产量对比Table 4 Comparison of N2O emission and yield between mulching and no-mulching during seedling stage at different nitrogen application rates

DNDC模型对小麦、玉米等旱地作物不覆膜处理下的 N2O排放模拟的准确度已得到广泛的验证（李长生，2016）。本研究结果表明，DNDC模型对于马铃薯田不覆膜处理同样具有准确的模拟效果，但是，覆膜处理下，DNDC模型对于马铃薯田N2O排放模拟效果不如不覆膜处理，所以，覆膜处理下的DNDC模型应用验证有待进一步研究。DNDC模型的覆膜版块添加于2014年，目前有关该模型覆膜条件下N2O排放的验证研究很少（谢海宽等，2017），仅有的覆膜处理下DNDC模型的验证也主要侧重于对于覆膜处理下土壤温度、土壤湿度的模拟，Han et al.（2014）应用DNDC覆膜版块模拟了陕西省玉米田的土壤温度、土壤水分和玉米产量，结果表明，DNDC模型可以较好地模拟薄膜覆盖条件下土壤温度、土壤水分，R2分别达到0.86和0.72，然而，该模型对覆膜处理下作物产量的模拟值偏高，模型的覆膜版块需要进一步改进。模型覆膜版块仅用覆膜起始日期和覆盖面积比例这两个参数的差异来定义模拟覆膜农田N2O排放，并没有薄膜厚度、覆膜颜色、覆膜材料通透性等参数设置选项，事实上，例如薄膜厚度等参数，对土壤理化性质、土壤温湿度、作物的生长发育都有显著的影响（张丹等，2017；唐文雪等，2017），进而影响N2O排放，但是在最新版的DNDC 9.5版本中并没有这些选项，且模型模拟并不能体现覆膜对于 N2O气体排放的直接阻隔效应，所以DNDC模型对于覆膜版块的完善和验证有待进一步研究改进，待DNDC模型覆膜版块完善改进后，我们再进一步研究覆膜处理下马铃薯田增产减排的最优施氮量，以得出更严谨的结论。