基于模型的上海郊区地下水氮素非点源污染特征研究

农业非点源污染是造成上海郊区地下水污染的主要因素,定量分析预测农业生产过程氮素的迁移转化规律是有效控制地下水污染的重要环节。以上海市浦东新区新场镇果园村的桃园为研究对象,借助生物地球化学过程模型(DNDC)和长期水文影响评价模型(L-THIA),基于连续观测数据,详细分析了农业生产过程中氮素造成的非点源污染,特别是对周边地表、地下水的影响。结果表明,地表水总氮均值达6.34mg·L-1,远劣于地表水Ⅴ类标准(≤2.0mg·L-1);地下水中总氮均值达16.85mg·L-1,远劣于地表水Ⅴ类标准(≤2.0mg·L-1)。约有20%采样点硝态氮含量属于地下水Ⅴ类(>30mg·L-1)。野外检测数据表明,该区地表水、地下水污染均严重超标,不宜饮用。模型分析显示,水体污染源主要来自桃园生产中施用的肥料,其中就模拟结果的数值可以得出,大约年农田氮输入量的1.7%通过土壤径流进入地表水,约3.5%经过土壤渗漏进入地下水,实测地下水中氮含量占桃园总氮输入量的5.8%。因此,合理调整施肥措施和施肥结构是减少土壤-水体中氮素污染的有效途径。     

生物地球化学模型DNDC的研究进展与碳动态模拟应用

脱氮脱碳模型(denitrification-decomposition,DNDC)是通过计算反硝化和有机质分解来模拟氮和碳从土壤丢失而转移入大气时的主要生物地球化学过程模型。作为目前国际上最成功的模拟陆地生物地球化学循环的模型之一,本文主要阐述了DNDC模型的发展过程及其结构,整理了DNDC模型在碳动态模拟过程中的主要研究进展,总结了当前DNDC模型在碳动态模拟领域的应用热点和优势。     

节灌控排条件下稻田氮平衡模拟及利用效率分析

运用DNDC模型模拟分析不同节灌、施肥、控排条件下稻田氮素平衡状况及氮肥利用效率。结果表明,节水灌溉控制排水条件下,施氮量不大于180kg/hm2时,稻田土壤氮库均呈现亏损,亏损量为54.7～127.6kg/hm2,亏损量随着施氮量的增加而逐渐减小;除浅灌深蓄中氮和浅灌深蓄高氮处理外,控制排水处理土壤氮素亏损量均大于常规排水;浅灌深蓄、施中氮和控制排水的组合是最佳的水肥处理模式。     

Modeling the Impacts of Soil Organic Carbon Content of Croplands on Crop Yields in China

This study quantified the impacts of soil organic carbon （SOC） content on the grain yield of crops using a biogeochemical model （DNDC, denitrification-decomposition）. Data on climate, soil properties, and farming management regimes of cropping systems were collected from six typical agricultural zones （northeast, north, northwest, mid-south, east and southwest regions of China, respectively） and integrated into a GIS database to support the model runs. According to the model, if the initial SOC content in the cropland was increased by 1 g C kg^-1, the crop yield may be increased by 176 kg ha^-1 for maize in the northeast region, 454 kg ha^-1 for a maize-wheat rotation in the north region, 328 kg ha^-1 for maize in the northwest region, 185 kg ha^-1 for single-rice in the mid-south region, 266 kg ha^-1 for double-rice in east region, and 229 kg ha^-1 for rice and wheat rotation in southwest region. There is a great potential for enhancing the crop yield by improving the SOC content in each region of China.     

未来30年川东平行岭谷区县域农田SOC动态模拟

以位于川东平行岭谷的典型县——垫江县为研究对象,探讨在特定气候模式下未来30 a研究区农田土壤有机碳(SOC)及其动态变化,为研究区未来耕地可持续利用与管理提供数据支持和科学依据。利用生物地球化学模型DNDC,选取IPCC AR4报告中的BCCR_BCM 2.0的B1模式,在基于研究区土壤性质和农业管理制度等建立的GIS区域数据库的支持下,模拟研究区2011—2041年SOC动态变化。结果表明:1)DNDC模型能够较好地模拟特定气候条件下SOC及其动态变化,模拟值和观测值的相关系数r为0.981,达到0.01水平下的极显著相关关系;模拟值和观测值的RMSE值为16%,模拟结果较好。2)未来30 a研究区农田0~20 cm土层SOC密度和储量均呈显著增加态势,单位面积碳增量2 637.07~8 091.55 kg(C)·hm~(-2),增幅为10%~34%,新增固碳量2.7×10~5~8.3×10~5 t,年均增速87.9~269.7 kg(C)·hm~(-2)·a~(-1)。3)未来30 a川东平行区县域农田土壤总体呈持续碳增汇状态,研究区固碳、丢碳以及相对平衡三者间的差异将逐渐凸显。     

气候与种植结构变化对温室气体排放及灌溉需水的影响

针对气候变化和种植结构调整对黄淮海地区农业生产作用不明晰的问题,基于反硝化分解模型(Denitrification-decomposition, DNDC),采用情景分析法评估了气候与种植结构变化对黄淮海地区农业温室气体(CO₂、CH₄和N₂O)排放和灌溉需水量的影响。结果表明：从1995年到2015年,研究区气候向暖湿化方向发展,其中年均最高温度无显著变化,年均最低温度上升0.7℃,年降水量增长46.5 mm; 1995年研究区玉米、小麦和水稻种植面积分别约为7.9×10⁶、1.4×10⁷、2.9×10⁶ hm²;2015年3种作物种植面积均增大,而水稻、小麦种植比例减小。气候变化影响下,黄淮海地区农业温室气体排放增加,灌溉需水量小幅减小。与1995年相比,2015年CO₂、CH₄、N₂O排放强度分别增长至3 730.5、443.2、5.9 kg/hm²     

基于DNDC模型的玉米田土壤有机碳变化模拟预测

为揭示有机碳变化的关键影响因素并为北京地区实现固碳减排目标提供科学依据,利用北京怀柔区前桥梓村玉米田2016-2019年土壤有机碳（soil organic carbon,SOC）实测数据对反硝化-分解模型（denitrification-decomposition model,DNDC）进行验证,选取气候、土壤及秸秆还田等主要影响因子对验证后的DNDC模型进行敏感性分析,模拟了2种典型浓度路径（RCP8.5、RCP4.5）下该农田未来（至2100年）土壤有机碳变化情况。结果显示：经过校验后的DNDC模型可较好地模拟该玉米田SOC变化;初始有机碳含量及秸秆还田率是SOC变化的主要影响因素;RCP8.5及RCP4.5下SOC含量增加明显,土壤碳库在2100年达到平衡,2100年有机碳含量分别达到27.70、29.03 g/kg,分别较初始有机碳含量上升197.85%和212.15%。结果表明,DNDC模型可用于该研究区玉米田有机碳变化预测,该农田持续采用当前施肥和秸秆还田管理方式可实现土壤持续固碳。     

Uncertainties in up-scaling N2O flux from field to 1°×1° scale: A case study for Inner Mongolian grasslands in China

Since N₂O emissions cannot be measured easily at large scales, global emission estimates inevitably involve problems with scaling. To date, up-scaling processes depend highly on the models and database. Because of the limitation in resolution of the databases, which provide input parameters to drive the model's regional simulations, the uncertainties generated from the up-scaling processes must be quantified. In this paper, the uncertainties in up-scaling N₂O emissions from the field scale (∼1 km²) to 1°×1° scale (∼10,000 km²) were quantified in a case study from the Xilin River basin of Inner Mongolia, China. A revised process-based DNDC model was applied in the study for quantifying N₂O fluxes with a high-resolution (1 km²) soil database constructed with remote sensing data and GIS technique. The results showed that the uncertainties coming from spatial scaling effect is 63.6%, and from the partitioning of sensitive model parameter (SOC) is 86.4%. We found that inclusion of spatial heterogeneity of soil factors resulted in lower regional N₂O emission estimates. Utilization of the spatial structural information based on soil type was more effective for reducing the spatial scaling effect in comparison with the variability information calculated from Monte Carlo method.     

不同水氮管理下稻田氨挥发损失特征及模拟

为了探讨减少稻田氨挥发的合理水氮管理措施,基于田间试验资料,分析了不同水氮管理稻田氨挥发损失规律及其交互影响,并用DNDC(土壤碳氮循环模型)模型模拟了节水灌溉条件下不同氮肥管理稻田氨挥发损失动态特征。结果表明,控制灌溉和实地氮肥管理的联合应用既大幅降低了稻田氨挥发峰值,又降低了稻田大部分无施肥时段的氨挥发损失,稻田氨挥发损失量为39.63kg/hm2,较常规水肥管理稻田降低44.69%。采用DNDC模型模拟节水灌溉条件下不同氮肥管理稻田氨挥发损失量是可行的,稻季氨挥发总量模拟值与实测值相对误差均在±10%以内。节水灌溉和实地氮肥管理的水氮联合调控显著降低了稻田氨挥发损失量,且实地氮肥管理对氨挥发损失降低的贡献率要大于节水灌溉。该文研究结果可为稻田的水肥科学管理,减少稻田氨挥发损失提供依据。     

DNDC模型耦合遥感技术的保护性耕作下土壤有机碳模拟

不同耕作措施会改变土壤有机碳储量,影响农田生态系统的碳收支。揭示自实行保护性耕作以来农田土壤有机碳的响应规律,对增加土壤碳库具有重要意义。该研究基于遥感反演技术耦合DNDC模型,从县域和栅格尺度,精细刻画保护性耕作下2000－2020年吉林省土壤有机碳密度（soil organic carbon density,SOCD）的空间分布格局,并模拟不同秸秆还田情景下SOCD增长潜力。结果表明：1）20 a间土壤有机碳储量增加了6.12×10⁸ t,增量主要与耕地面积扩大相关。县域尺度SOCD在4.46～98.09 t/hm²,栅格尺度SOCD在3.34～139.2 t/hm²,呈现中高北低的格局。2）保护性耕作对表层土的影响更大,0～10 cm土层的SOCD增长率最高达0.44%,>10～20 cm土层增长率最高为0.09%。3）吉林西南及中部具有巨大的SOCD增长潜力,达0.24～0.57 t/hm²。研究结果可为保护性耕作政策制定提供科学参考。