基于DNDC 模型長(zhǎng)期復(fù)種翻壓綠肥對(duì)土壤有機(jī)碳和小麥產(chǎn)量的模擬

肖玉濤，李正鵬，宋明丹，段豆豆，韓 梅

（青海大學(xué)農(nóng)林科學(xué)院, 青海 西寧 810016）

在集約化栽培的背景下，當(dāng)今如何滿足日益增長(zhǎng)的糧食供應(yīng)需求面臨著較大的挑戰(zhàn)[1]。通常，增加糧食產(chǎn)量需要較高的化肥投入，有研究表明，我國(guó)每年的化肥用量遠(yuǎn)超土地承載力[2]。氮肥施入農(nóng)田后，會(huì)發(fā)生一系列的反應(yīng)，比如礦化反應(yīng)[3]、水解反應(yīng)[4]、氨揮發(fā)[5]、硝化和反硝化反應(yīng)[6]。通過各種反應(yīng)，氮素進(jìn)一步被分解、吸收、利用。盈余的氮肥伴隨降水淋溶到地下水中[7]以及通過反硝化作用返回大氣中[8]，造成了資源浪費(fèi)和環(huán)境污染。綠肥是一種清潔、高效的肥源，毛葉苕子(Vicia villosa)是一種豆科綠肥，其根系的生物固氮作用可以為農(nóng)田供氮，并累積大量的生物量。該綠肥在西北旱地得到了廣泛的應(yīng)用[9-10]，綠肥通常與化肥配施，以提高土壤肥力和作物產(chǎn)量。楊學(xué)珍等[11]研究表明，復(fù)種毛葉苕子配施140 kg·hm-2氮肥是適合在隴東黃土旱塬的最佳栽培方式。魏全全等[12]研究表明在豆科綠肥還田的基礎(chǔ)上，正常氮肥的80%(168 kg·hm-2)為貴州黃壤玉米(Zea mays)的最適施肥量；王鵬飛等[13]研究表明，豆科綠肥還田結(jié)合減量施氮10%和20%，可作為綠洲灌區(qū)玉米高產(chǎn)的施氮方式；劉立生等[14]通過30 年定位試驗(yàn)表明，長(zhǎng)期種植豆科綠肥可以顯著提高土壤的總有機(jī)碳(soil organic carbon, SOC)、粗粘粒SOC 和細(xì)粘粒SOC 含量。 因此，研究豆科綠肥對(duì)作物高產(chǎn)、SOC 含量提升具有積極的意義。

田間試驗(yàn)是觀測(cè)作物產(chǎn)量和土壤SOC 變化的主要方式，農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)較為復(fù)雜，氣候變化、外源物料投入、土壤生物和人類活動(dòng)等因素都會(huì)對(duì)SOC 和作物產(chǎn)量變化產(chǎn)生影響[15]。僅通過田間試驗(yàn)難以監(jiān)測(cè)長(zhǎng)時(shí)間或者區(qū)域尺度上SOC 和作物產(chǎn)量的變化，為了描述和預(yù)測(cè)這一復(fù)雜的過程，應(yīng)用模型研究逐漸成為一種被廣泛認(rèn)可的方法。目前，國(guó)際上已開發(fā)出許多能模擬作物生長(zhǎng)、農(nóng)田碳和氮變化的模型，如APSIM-Wheat[16]、Wheat-SM[17]、CENTURY[18]、RothC[19]和DNDC 模型等。其中DNDC 模型在模擬作物產(chǎn)量的同時(shí)也可以模擬SOC 的動(dòng)態(tài)變化，成為各國(guó)科學(xué)家研究農(nóng)田碳氮循環(huán)的主要模型之一，也在多個(gè)國(guó)家和地區(qū)得到矯正與改進(jìn)[20-22]，是研究土壤肥力和碳庫平衡的重要工具。

前人圍繞綠肥培肥土壤、節(jié)肥減排進(jìn)行了大量的研究，但大多都通過田間試驗(yàn)來說明問題，且對(duì)于綠肥還田長(zhǎng)期效應(yīng)研究較少。本研究基于青海高原小麥（Tnticum aestivum）→毛葉苕子→小麥輪作體系，在利用多年的氣象數(shù)據(jù)、土壤參數(shù)、作物參數(shù)的基礎(chǔ)上對(duì)DNDC 模型進(jìn)行本地參數(shù)化，用2019－2022 年的田間試驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行率定和驗(yàn)證，評(píng)價(jià)DNDC 模型對(duì)于春小麥0－50 cm 土層土壤SOC含量和作物產(chǎn)量的模擬效果?；隍?yàn)證后的DNDC模型，模擬豆科綠肥還田的不同情境下30 年土壤SOC 含量和作物產(chǎn)量的變化規(guī)律，旨在探索青海高原農(nóng)田長(zhǎng)期綠肥翻壓還田以及配施不同比例化肥對(duì)SOC 和作物產(chǎn)量影響，為作物可持續(xù)高產(chǎn)提供科學(xué)依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)地概況

綠肥還田定位試驗(yàn)在青海省農(nóng)林科學(xué)院試驗(yàn)田(101°45′ E，36°43′ N)進(jìn)行，該地屬高原大陸性半干旱氣候，海拔為2 300 m，年平均降水量為440 mm[23]，年平均蒸發(fā)量為1 730 mm。物候期為220 d，年平均氣溫6.0 ℃，年平均氣溫日較差13 ℃。灌溉條件方便，土壤類型為栗鈣土，有機(jī)質(zhì)含量為17.4 g·kg-1，堿解氮含量為92 mg·kg-1，速效磷含量為12.6 mg·kg-1，速效鉀含量為8.4 mg·kg-1。毛苕子初試含水率為84.23%，綠肥盛花期全氮、全磷和全鉀含量分別為42.5、3.1 和29.6 g·kg-1。

1.2 田間試驗(yàn)設(shè)計(jì)

該試驗(yàn)依托于自2009 年開始的綠肥長(zhǎng)期定位試驗(yàn)，采用春小麥+綠肥的種植模式，綠肥盛花期翻壓還田。采用裂區(qū)試驗(yàn)設(shè)計(jì)(圖1)，主區(qū)為秋閑期復(fù)種綠肥翻壓還田(G)和不種綠肥不還田，副區(qū)為后茬春小麥化肥用量，設(shè)置100%常規(guī)施肥(F100，225 kg·hm-2N，112.5 kg·hm-2P2O5)、70% 常規(guī)施肥(F70，157.5 kg·hm-2N、78.75 kg·hm-2P2O5)和不施化肥(F0)3 個(gè)梯度；共6 個(gè)處理，每個(gè)處理4 次重復(fù)，24 個(gè)小區(qū)。小區(qū)面積為20 m2(4 m × 5 m)。小麥品種為‘青春38’，綠肥為毛葉苕子，小麥于每年3 月中下旬條播。7 月底收獲，8 月上旬播種綠肥，于10 月初盛花期翻壓還田。綠肥盛花期鮮重還田量為30 000 kg·hm-2，鮮樣含水量為85.6%。春小麥播種前用微耕機(jī)松土，并施80%氮肥作為基肥，待四葉期進(jìn)行追肥。其余田間管理措施(灌溉、中耕除草等)均保持一致。

圖1 田間試驗(yàn)設(shè)計(jì)簡(jiǎn)圖Figure 1 Aerial photo of field experiment design

1.3 測(cè)定指標(biāo)與方式

1.3.1 土壤有機(jī)碳

于2019 年和2022 年小麥?zhǔn)斋@后采集0－10、10－20、20－30、30－40、40－50 cm 土層土壤樣品，采用五點(diǎn)取樣法在每個(gè)小區(qū)采集5 個(gè)樣點(diǎn)，充分混合風(fēng)干后過0.2 mm 篩。采用《土壤農(nóng)化分析》(第三版)[24]中提及方法測(cè)定土壤SOC 含量。

1.3.2 小麥產(chǎn)量

2019－2022 年小麥?zhǔn)斋@期，每個(gè)小區(qū)單打單收。

1.4 DNDC 模型

1.4.1 參數(shù)的設(shè)定

DNDC 模型是農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中描述碳、氮生物化學(xué)循環(huán)過程的機(jī)理模型[25]。作物的生長(zhǎng)對(duì)于土壤中的碳、氮和水循環(huán)有著非常重要的影響，該模型可以從點(diǎn)尺度和區(qū)域尺度上模擬農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的碳氮循環(huán)過程[26]，該模型由6 個(gè)模塊組成[27]，第一部分根據(jù)生態(tài)驅(qū)動(dòng)因子對(duì)土壤氣候、作物生長(zhǎng)和土壤有機(jī)質(zhì)3 個(gè)模塊進(jìn)行運(yùn)轉(zhuǎn)和模擬，第二部分根據(jù)土壤環(huán)境條件對(duì)微生物的活動(dòng)和碳氮循環(huán)進(jìn)行模擬，主要包括硝化作用、反硝化作用和分解作用3 個(gè)模塊。該模型的輸入數(shù)據(jù)包括氣象(逐日最高溫、最低溫、降水)、土壤和作物參數(shù)，氣象數(shù)據(jù)來源于田間智墑，模型輸入值主要根據(jù)長(zhǎng)期定位試驗(yàn)實(shí)測(cè)值數(shù)據(jù)對(duì)系統(tǒng)默認(rèn)值進(jìn)行修正，具體值如表1 所列。

表1 DNDC 模型的輸入?yún)?shù)Table 1 Input parameters of DNDC model

本研究運(yùn)用DNDC 9.5 版本，研究不同處理對(duì)土壤SOC 和作物產(chǎn)量長(zhǎng)期的影響，模型的邊界條件與小麥生育期田間管理一致。因?yàn)槎唐趦?nèi)農(nóng)田SOC 變化較小，用2019 年收獲期不同處理的0－50 cm 土層的土壤SOC 含量、小麥產(chǎn)量為依據(jù)，通過試錯(cuò)法確定合適的參數(shù)，用2022 年SOC 實(shí)測(cè)值和2020－2022 年產(chǎn)量實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證，施肥處理下的SOC 在30 年變化趨于穩(wěn)定[28]，因此將模型運(yùn)行30 年，輸入?yún)?shù)對(duì)應(yīng)試驗(yàn)處理，其他條件(氣象、土壤、作物)均保持一致。2021 年氣象數(shù)據(jù)與當(dāng)?shù)仄骄鶖?shù)據(jù)較為接近，因此用2021 年氣象數(shù)據(jù)重復(fù)利用30 年以探究不同處理對(duì)農(nóng)田SOC 和作物產(chǎn)量的影響。

1.4.2 模型的評(píng)價(jià)

使用均值偏差(mean bias error, MBE)[29]、決定系數(shù)(R2)和歸一化均方根誤差(normalized root mean square error, NRMSE)[30]這3 個(gè)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)來評(píng)價(jià)DNDC 模型的精度。

式中：Oi為實(shí)測(cè)值；Pi為模擬值；n為實(shí)測(cè)值的總數(shù)；i為當(dāng)前實(shí)測(cè)值的數(shù)目。為一組數(shù)據(jù)中實(shí)測(cè)值的平均值，為模擬值的平均值。

NRMSE 用來衡量模擬值同實(shí)測(cè)值之間的一致性，值越小，說明模擬值和實(shí)測(cè)值之間的誤差越小。MBE 能更好地反映模擬值誤差的實(shí)際情況，值越小，模擬值與實(shí)測(cè)值之間的關(guān)聯(lián)度就越大。NRMSE ≤ 0.1 時(shí)，認(rèn)為模擬效果極好，0.1 < NRMSE ≤0.2 時(shí)，模擬效果較好，0.2 < NRMSE ≤ 0.3，模擬效果一般，NRMSE > 0.3 時(shí)，模擬效果較差。

1.5 數(shù)據(jù)分析

采用Excel 2016 進(jìn)行產(chǎn)量數(shù)據(jù)和SOC數(shù)據(jù)的整理， SPSS 26 進(jìn)行相土壤SOC 和產(chǎn)量數(shù)據(jù)相關(guān)性分析，Origin 2021 做圖。

2 結(jié)果與分析

2.1 土壤有機(jī)碳與作物產(chǎn)量

2.1.1 土壤有機(jī)碳

綠肥翻壓還田以及單施化肥SOC 含量模擬值與實(shí)測(cè)值(表2)顯示，在0－50 cm 土層內(nèi)，隨著土層深度的增加，SOC 含量呈下降趨勢(shì)，在不種綠肥處理中，隨著化肥量的減少，SOC 含量呈現(xiàn)出F0

表2 2019 年不同處理 0－50 cm 土層土壤SOC 模擬值與實(shí)測(cè)值Table 2 Simulated and measured values of soil SOC in 0－50 cm soil layers under different treatments in 2019 g·kg-1

表3 DNDC 模型2022 年不同處理0－50 cm 土壤有機(jī)碳模擬效果評(píng)價(jià)Table 3 Evaluation of the simulation effect of DNDC model on soil organic carbon under different treatments in 2022

圖2 2022 年不同處理0－50 cm 土層土壤有機(jī)碳含量模擬值與實(shí)測(cè)值Figure 2 Simulated and measured values of organic carbon content in 0－50 cm layer under different treatments in 2022

2.1.2 作物產(chǎn)量

2019－2022 年春小麥作物產(chǎn)量的模擬值和實(shí)測(cè)值(圖3)顯示，各處理實(shí)測(cè)值均表現(xiàn)為F70+ G > F100+G > F100> F70> F0+ G > F0，表明綠肥翻壓還田可以提高小麥的產(chǎn)量。與單施化肥相比，綠肥翻壓還田平均小麥產(chǎn)量提高了4.9%～47.8%，相同化肥用量下，綠肥翻壓產(chǎn)量提高了2.60%～8.40%。 DNDC 模型較好地模擬出了各處理產(chǎn)量的趨勢(shì)，率定和驗(yàn)證過程中模擬值和實(shí)測(cè)值的MBE 為152.15～536.40 kg·hm-2，NRMSE 為0.162～0.280，R2均大于0.75，表明率定后的模型可以較好地模擬春小麥的產(chǎn)量。

圖3 2019－2022 年綠肥還田以及單施化肥春小麥產(chǎn)量實(shí)測(cè)值與模擬值Figure 3 Measured and simulated values of spring wheat yield from 2019 to 2022 when green manure is returned to the field and chemical fertilizer is applied alone

2.2 長(zhǎng)期綠肥翻壓還田配施化肥對(duì)土壤有機(jī)碳和作物產(chǎn)量的影響

2.2.1 長(zhǎng)期綠肥翻壓還田對(duì)于土壤有機(jī)碳含量的影響

在30 年的尺度上，SOC 平均年變化量表現(xiàn)為F70+ G > F100+ G > F0+ G > F100> F70> F0。其中F0的SOC 年變化量為負(fù)值，0－50 cm 土層土壤SOC 累積量30 年的變化范圍為45 897.9～50 145.13 kg·hm-2，F(xiàn)70、F100、F0+ G 處理下年變化量在初期為正值，然后隨著時(shí)間的增加，逐漸變?yōu)樨?fù)值，F(xiàn)70和F100在第5 年變?yōu)樨?fù)值，分別為-19.61 和-8.96 kg·hm-2，30 年平均變化分別為-46.7 和-35.6 kg·hm-2。F0+G 在第16 年變?yōu)樨?fù)值(-1.9 kg·hm-2)，在第30 年趨于平衡。F70+ G 和F100+ G 的30 年SOC 的年變化量呈現(xiàn)出增加趨勢(shì)，變化范圍分別為59 827.62～63 714.22 和56 703.82～60 297.65 kg·hm-2。30 年平均變化量分別為172.8 和136.9 kg·hm-2前期增加量比較高，然后逐漸減小，最后趨于穩(wěn)定。0－50 cm 土層SOC 累積量也是如此，30 年模擬結(jié)果顯示，F(xiàn)0、F70和F100的SOC 累積量隨著時(shí)間的增長(zhǎng)逐漸減少，施肥量越低，減少的越快，綠肥翻壓還田SOC 累積量呈增加的趨勢(shì)，其中F70+ G > F100+ G >F0+ G，綠肥翻壓還田配施70%化肥的SOC 含量提升程度大于配施100%化肥(圖4)。

圖4 不同施肥處理0－50 cm 土層土壤有機(jī)碳年增量(a)和總累積量(b)的動(dòng)態(tài)變化Figure 4 Dynamic changes in annual increment (a) and total accumulation (b) of soil organic carbon in 0－50 cm soil layers under different fertilization treatments

2.2.2 長(zhǎng)期綠肥翻壓還田小麥產(chǎn)量動(dòng)態(tài)變化

基于DNDC 模型模擬的綠肥翻壓還田以及單施化肥的結(jié)果(圖5)顯示，長(zhǎng)期單施化肥會(huì)降低小麥產(chǎn)量，綠肥翻壓還田且配施等量化肥可以提高小麥產(chǎn)量。對(duì)30 年小麥產(chǎn)量隨年份變化趨勢(shì)進(jìn)行擬合，結(jié)果表明在單施化肥情況下，隨著年份增加，施肥量越低，產(chǎn)量減少越快，F(xiàn)100、F70、F0的斜率分別為-0.036、-0.062 和-5.202。F100和F70幾乎保持穩(wěn)定，而F0產(chǎn)量隨著年份逐漸下降，綠肥翻壓還田配施化肥情況下，F(xiàn)0+ G、F70+ G、F100+ G 的斜率分別為-4.136、2.637 和1.793，F(xiàn)0+ G 產(chǎn)量隨著年份增長(zhǎng)先增加后逐漸降低，翻壓還田不配施化肥也會(huì)降低小麥產(chǎn)量，但與不施肥不種綠肥處理相比，產(chǎn)量降低程度會(huì)減慢；F70+ G 和F100+ G 產(chǎn)量隨著年份增加而增加，表明翻壓綠肥配施一定量化肥增產(chǎn)效果最好，且配施70%化肥增產(chǎn)效果要優(yōu)于配施100%化肥。

圖5 綠肥及化肥處理下農(nóng)田30 年小麥產(chǎn)量的動(dòng)態(tài)變化Figure 5 Dynamic changes in wheat yield in farmland over the past 30 years under the treatment of green manure and chemical fertilizers

2.3 小麥產(chǎn)量和土壤有機(jī)碳的相關(guān)性

本研究中，利用DNDC 模型模擬30 年的農(nóng)田土壤SOC 含量前期表現(xiàn)出較大的波動(dòng)，而產(chǎn)量波動(dòng)不大。本模型輸入數(shù)據(jù)中，除了施肥處理不同之外，其余數(shù)據(jù)均保持一致。出現(xiàn)上述結(jié)果可能的原因是，小麥產(chǎn)量隨著SOC 的變化而變化，因模型具有局限性，模擬的30 年F100和F70處理下的小麥產(chǎn)量為恒定值，F(xiàn)100處理下0－50 cm 土層30 年SOC儲(chǔ)量變化幅度較小。對(duì)其他處理30 年尺度上小麥產(chǎn)量與土壤SOC 含量進(jìn)行相關(guān)性分析，結(jié)果表明，小麥產(chǎn)量與0－50 cm 土層土SOC 含量極顯著相關(guān)(P< 0.01)，F(xiàn)0+ G、F70+ G 和F100+ G 的產(chǎn)量與SOC的相關(guān)性系數(shù)分別為0.842、0.833 和0.746。F70+ G的產(chǎn)量與SOC 的含量均高于F100+ G。30 年中小麥產(chǎn)量的提升可能與土壤SOC 含量的增加有關(guān)，二者存在一定的內(nèi)在聯(lián)系(圖6)。

圖6 不同處理下0－50 cm 土層有機(jī)碳含量和產(chǎn)量的相關(guān)性Figure 6 Correlation between organic carbon content and yield in 0－50 cm soil layer under different treatments

3 討論

3.1 綠肥還田對(duì)農(nóng)田有機(jī)碳和作物產(chǎn)量的影響

豆科綠肥還田作為重要減肥、增效措施，近年來在北方旱地栽培被廣泛應(yīng)用[31]。本研究結(jié)果表明，豆科綠肥毛葉苕子翻壓還田配合70%常規(guī)氮肥用量可以在提高土壤碳庫的同時(shí)增加小麥的產(chǎn)量。崔恒等[32]研究表明，復(fù)種翻壓綠肥3 000 kg·hm-2基礎(chǔ)上減少常規(guī)施肥20%～30%。不僅可以維持小麥長(zhǎng)期高產(chǎn)，還可以提升土壤地力；羅躍等[33]研究表明，綠肥根茬還田配施80%～90%的化肥是河西走廊玉米產(chǎn)量和環(huán)境效益俱佳的栽培方式；黃璐等[34]研究表明，在黃土高原冬小麥田種植夏綠肥具有較高的養(yǎng)分歸還效應(yīng)，對(duì)土壤有機(jī)碳和氮庫的影響最為顯著。張磊等[35]研究表明，減氮20%情況下，種植翻壓紫云英不僅提高了稻谷氮素吸收，促進(jìn)增產(chǎn)，也提高了土壤的供氮能力。以上結(jié)果與本研究結(jié)果一致。30 年模擬結(jié)果顯示，相較于單施化肥，綠肥翻壓還田配施化肥增加了SOC 的含量，但F0+G 處理土壤SOC 在第16 年呈現(xiàn)出負(fù)增長(zhǎng)趨勢(shì)，這可能是由于該地連年種植小麥，外源物料投入過少，投入的養(yǎng)分小于產(chǎn)出的養(yǎng)分，導(dǎo)致土壤肥力下降。毛葉苕子是豆科綠肥，在秋閑期種植可以通過根瘤來固定空氣中的氮，也可以吸收土壤中的殘留的養(yǎng)分，其還田可以為后茬提供大量的有機(jī)養(yǎng)分。此外，綠肥根系分解的產(chǎn)物與土壤礦物相結(jié)合，根系或菌絲促進(jìn)凝聚成大團(tuán)聚體，阻礙微生物與SOC的結(jié)合，促進(jìn)SOC 的物理保護(hù)作用[36]。還田后養(yǎng)分隨著時(shí)間的增加而逐步釋放，在6 周內(nèi)碳累積釋放率可達(dá)41%[37]。因而該措施增加了土壤SOC 的含量。

3.2 作物產(chǎn)量與有機(jī)碳的關(guān)系

本研究表明，在一定施肥范圍內(nèi)，土壤SOC 與作物產(chǎn)量極顯著(P< 0.01)相關(guān)。胡延斌等[38]認(rèn)為，土壤SOC 含量在4～14 g·kg-1時(shí)，0－20 cm 土層土壤SOC 含量每增加1 g·kg-1，玉米產(chǎn)量提高0.8%～12%。 Muhammad[39]研究表明，土壤SOC 每增加1 kg·hm-2時(shí)，可以使玉米和小麥產(chǎn)量分別提高225和202 kg·hm-2。這與本研究結(jié)果一致。同時(shí)不同的土壤環(huán)境和耕作措施對(duì)作物產(chǎn)量的影響要大于對(duì)土壤SOC[40-42]，實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)中各處理的產(chǎn)量的差異，可能是由于環(huán)境因素(氣候、土壤等)和人為因素導(dǎo)致的，但模型模擬可以排除其他因素對(duì)作物產(chǎn)量的影響。輸入數(shù)據(jù)除施肥量和施肥方案不同，其余條件均保持一致，30 年的模擬研究表明，綠肥翻壓還田可提高春小麥產(chǎn)量和增加土壤SOC 含量，同時(shí)土壤SOC 含量的變化也會(huì)影響春小麥產(chǎn)量的變化。

3.3 DNDC 模型的擬合效果

本研究表明，DNDC 模型可以較好地模擬青海高原春小麥→綠肥輪作體系的小麥產(chǎn)量和0－50 cm土壤土層SOC 含量，模擬值和實(shí)測(cè)值具有一致性。但各處理的實(shí)測(cè)值均略微高于模擬值，可能是因?yàn)槟Ｐ褪峭ㄟ^輸入的氣象數(shù)據(jù)、土壤參數(shù)和作物參數(shù)，結(jié)合模型內(nèi)嵌的熱力學(xué)和動(dòng)力學(xué)公式進(jìn)行計(jì)算[43]，但對(duì)于光照強(qiáng)度、風(fēng)速和土壤生物等環(huán)境因素?zé)o法獲取，而作物產(chǎn)量和SOC 的變化是農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)綜合作用的結(jié)果。另外，由于可能是剛開始作物生長(zhǎng)和碳的固定受到氮的限制，所以施氮量越高，SOC變化量越大，隨著連年同樣的施肥的耕作，可能出現(xiàn)氮素飽和的現(xiàn)象。氮素的臨界值不同，氮飽和的臨界值也不同[44]，當(dāng)農(nóng)田SOC 含量低于土壤飽和碳庫時(shí)，固碳效應(yīng)大于分解效應(yīng)，因此，配施綠肥使得土壤SOC 含量增加。當(dāng)土壤SOC 儲(chǔ)量達(dá)到一定值時(shí)，SOC 固定速率與分解速率趨于平衡[45]，由于小麥生長(zhǎng)需要消耗一定的SOC。F0、F70和F100處理下30 年土壤SOC 為逐年降低的趨勢(shì)，且施肥量越低，SOC 降低越多。在 F100和F70處理下30 年的小麥產(chǎn)量模型輸出的模擬值變化幅度較小， F100處理0－50 cm 土層30 年SOC 儲(chǔ)量變化幅度較小。因此，模擬結(jié)果顯示F70和F100處理下小麥產(chǎn)量和SOC儲(chǔ)量的關(guān)系不明顯。

在DNDC 模型中，土壤碳主要分布在4 個(gè)主要碳庫中，即植物凋落物、微生物、活性腐殖質(zhì)和惰性腐殖質(zhì)[46]。每個(gè)庫都又包含兩到3 個(gè)亞庫，每個(gè)亞庫的分解速率是由該庫的庫容、土壤溫度、濕度以及黏土含量和氮含量所決定的，所以輸入的土壤參數(shù)會(huì)影響輸出的SOC 的含量，氣候的變化對(duì)SOC 影響也不可忽視。因2021 年氣象數(shù)據(jù)在歷年數(shù)據(jù)中資料較為完整，且與該地區(qū)多年平均氣候狀況較接近，利用2021 年氣象數(shù)據(jù)支持模型運(yùn)行具有一定可行性。小麥的生長(zhǎng)對(duì)于土壤中水、碳和氮有很大影響，從而控制土壤一系列生物地球化學(xué)過程，DNDC 模型對(duì)小麥產(chǎn)量的模擬是主要依據(jù)輸入的小麥生理參數(shù)及物候?qū)W參數(shù)， 其次根據(jù)輸入土壤水分、碳和氮參數(shù)進(jìn)行模擬。精確的結(jié)果需要精確的數(shù)據(jù)，在實(shí)際操作過程中精確數(shù)據(jù)的缺乏可能會(huì)用系統(tǒng)的默認(rèn)值與估計(jì)值來進(jìn)行彌補(bǔ)，比如在小麥生育期降水、灌溉、耕作深度和耕作措施等。同時(shí)SOC 的取樣點(diǎn)的設(shè)計(jì)、取樣的方式也會(huì)存在人為的誤差，這些說明DNDC 模型存在一定的不確定性，相關(guān)參數(shù)有待進(jìn)一步的校準(zhǔn)測(cè)定。本研究結(jié)果雖然表明DNDC 模型可以較好地模擬不同處理下0－50 cm 土層土壤SOC 和小麥產(chǎn)量。但是輸入?yún)?shù)的局限性對(duì)模擬結(jié)果仍存在一定的偏差，未來可以進(jìn)一步提高農(nóng)田管理措施、土壤參數(shù)、氣象參數(shù)、人為因素、小麥生理參數(shù)和物候?qū)W參數(shù)等相關(guān)參數(shù)的可靠性，同時(shí)也可以結(jié)合CO2和N2O 排放來提高模型對(duì)農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳氮循環(huán)模擬效果。

4 結(jié)論

1)模型較好地模擬了復(fù)種翻壓綠肥和不種綠肥情境下土壤SOC 和作物產(chǎn)量，利用DNDC 模型模擬麥后復(fù)種綠肥情境下0－50 cm 土層土壤SOC 和作物產(chǎn)量具有可靠性。

2)綠肥翻壓還田配施70% 的化肥可以保證小麥增產(chǎn)的同時(shí)增加土壤有機(jī)碳含量，是該地區(qū)最佳栽培模式。

3)復(fù)種翻壓綠肥情境下，小麥產(chǎn)量與0－50 cm土層土壤SOC 呈極顯著(P< 0.01)相關(guān)關(guān)系，F(xiàn)0+G、F70+ G 和F100+ G 的產(chǎn)量與SOC 相關(guān)性系數(shù)分別為0.842、0.833 和0.746。