設(shè)施菜地土壤氮素運移及淋溶損失模擬評價*

雷豪杰，李貴春，丁武漢，徐 馳，王洪媛，李 虎**

(1.中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所 北京 100081； 2.中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)環(huán)境與可持續(xù)發(fā)展研究所北京 100081)

我國是世界設(shè)施菜地生產(chǎn)第一大國。2019年設(shè)施菜地面積近4.000×106hm2。按照當(dāng)前平均增長率1.25%計算，2021年預(yù)計將達(dá)到4.133×106hm2。為了追求高產(chǎn)量，設(shè)施菜地普遍采用“大水大肥”的管理模式，化肥投入量可高達(dá)4088 kg(N)·hm?2·a?1[1]，而平均氮肥利用率僅為18.6%[2]，導(dǎo)致地下水污染而威脅人類健康[3-6]。此外，-N 的表聚現(xiàn)象也導(dǎo)致土壤表層pH 最低，不斷積累的-N 最終導(dǎo)致土壤酸化、次生鹽漬化，土壤肥力降低[7]。滕艷敏等[8]對不同蔬菜種植模式土壤淋溶水的長期定位試驗研究表明，兩茬蔬菜總氮淋失量為 137.02～184.93 kg·hm?2，其地下水中-N 含量明顯高于糧食作物系統(tǒng)[9]。巨曉棠等[10]對山東壽光集約化蔬菜種植區(qū)地下水的監(jiān)測結(jié)果顯示，80 多個樣品中有29%硝酸鹽含量超過歐盟標(biāo)準(zhǔn)(50 mg·L?1)，且超標(biāo)率在3年后增至49%。而另一項對北京菜田淺層地下水的調(diào)查結(jié)果顯示，43 個抽樣地超標(biāo)率達(dá)100%，-N平均含量為72.42 mg·L?1[11]?？梢姡?N 的累積和淋失已成為當(dāng)前集約農(nóng)區(qū)面臨的重大農(nóng)業(yè)和生態(tài)環(huán)境問題。

1 材料與方法

1.1 試驗點概況

試驗地位于北京市順義區(qū)大孫各莊鎮(zhèn)(116°28′E，40°00′N)，屬暖溫帶半濕潤大陸性季風(fēng)氣候區(qū)，四季分明，年平均氣溫11.5 ℃，年平均降水量625 mm，年相對濕度50%。供試試驗田為普通半拱圓形設(shè)施大棚(75 m×7 m)。土壤質(zhì)地為潮褐土，起始土壤的-N含量為 195.47 mg(N)·kg?1，2.15 mg(N)·kg?1，有機質(zhì)14.31 g·kg?1，pH 為7.19。大棚棚面為無色透明塑料棚膜，膜上蓋有棉被，頂部和低端設(shè)有通風(fēng)口，以控制溫室內(nèi)的溫度和濕度。

1.2 試驗設(shè)計與數(shù)據(jù)獲取

試驗種植模式為黃瓜(Cucumis sativus L.)-番茄(Solanum lycopersicum L.)輪作，設(shè)計農(nóng)民習(xí)慣漫灌施肥處理(FP)和滴灌施肥處理(FPD)，各處理均有3 個重復(fù)，每個小區(qū)24 m2，小區(qū)間用隔離帶(塑料布埋深1 m，長6 m)隔開。試驗中有機肥為羊糞(N 2.03%)，氮肥為尿素(N 46%)，磷肥為過磷酸鈣(P2O518%)，鉀肥為硫酸鉀(K2O52%)。供試黃瓜品種為‘中農(nóng)12’，2017年9月13日移栽，同年12月28日拉秧。供試番茄品種為‘超雜32’，移栽日期為2018年3月16日，同年7月16日拉秧。各處理肥料施用量和灌溉水用量如表1 所示。

表1 模型輸入的黃瓜-番茄輪作不同處理的施肥和灌溉管理數(shù)據(jù)Table 1 Input data of model of fertilization and irrigation management for different treatments of facility cucumber-tomato rotation

1.3 樣品采集與測定

黃瓜季和番茄季實際產(chǎn)量均在成熟期每次摘果時按小區(qū)記錄，拉秧后匯總產(chǎn)量。利用田間原裝滲漏計收集土壤90 cm 深度的水樣，用連續(xù)流動分析儀測定-N 濃度。土壤溶液提取器安裝在每個小區(qū)，位于根系以下(表土層下60 cm 處)。為了保證陶瓷吸盤部分與土壤之間合適的液體壓力，陶瓷吸盤被安裝在一個直徑相當(dāng)?shù)目字?，然后用原土填充提取器與土壤之間的孔隙。在整個觀測期，每次灌溉后提取土壤溶液。在定植前、拉秧后及作物生長的關(guān)鍵期利用土鉆采集1 m 土樣，取部分土樣與1 mol·L?1KCl 溶液按水土比1∶5 混合振蕩1 h，收集過濾液并利用連續(xù)流動分析儀測定-N 的濃度。另外，同步測定 0～5 cm 深度的土壤溫度，利用Trim-IPH 測定0～15 cm 土壤水分。

1.4 DNDC 簡介及模型驗證方法

DNDC(反硝化-分解)模型主要用來模擬農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中碳氮循環(huán)[27-28]。模型主要分為兩部分，一部分是將氣候、土壤、植被和人類活動等生態(tài)驅(qū)動因子與溫度、濕度、pH、底物濃度等土壤環(huán)境因子連接起來，另一部分連接生物地球化學(xué)過程。DNDC 模型通過結(jié)合作物生長曲線、作物生理過程和環(huán)境因素(例如輻射、氣溫、土壤濕度和可利用氮素)對作物生長進(jìn)行模擬[29]。通過氣候子模型，DNDC 模型能夠?qū)崿F(xiàn)對土壤水分動態(tài)的準(zhǔn)確模擬；可以模擬出0～1 m 深度土壤剖面的氮素淋溶特征，其中包括0～0.5 m 根系生長區(qū)和0.5～1.0 m 非根系生長區(qū)。Li 等[27-28，30]已經(jīng)對DNDC 模型模擬氮素淋溶過程應(yīng)用到的水文學(xué)方程和參數(shù)等進(jìn)行了詳細(xì)敘述。本研究使用DNDC 9.5 版本進(jìn)行氮素的運移和淋溶模擬。

在DNDC 模型應(yīng)用之前需要進(jìn)行驗證。采用模擬值與觀測值之間標(biāo)準(zhǔn)化的均方根誤差(RMSE)驗證DNDC 模型的模擬效果，計算公式如下：

式中： Pi表示模擬值，Oi表示觀測值，n 表示觀測值的個數(shù)，表示觀測值的均值。RMSE 值趨近于0，說明模擬值和觀測值越接近，模型模擬效果越好。R M S E<1 0%，模擬值與預(yù)測值一致性非常好，10%～30%為較好，>30%則效果一般。DNDC 模型檢驗的初始輸入?yún)?shù)如表2 所示。其中，作物生理參數(shù)由田間試驗或者模型默認(rèn)值確定，其余參數(shù)均由田間實測獲得。

表2 用來模擬蔬菜生長的生理學(xué)參數(shù)及DNDC 輸入?yún)?shù)(測量值和模型默認(rèn)值)Table 2 Parameters used for simulating vegetable growth and general description of DNDC input data (measured on site and default)

1.5 情景設(shè)置及敏感性分析

根據(jù)模擬結(jié)果對輸入?yún)?shù)的響應(yīng)程度計算敏感性指數(shù)S (sensitive index)，以敏感性指數(shù)來評價模擬結(jié)果受不同情景輸入?yún)?shù)的影響程度，其計算公式如下：

式中： I2、I1和I12分別為輸入?yún)?shù)的最大值、最小值和平均值，O2、O1和O12為對應(yīng)模擬輸出結(jié)果的最大值、最小值和平均值。S 值越大說明模擬結(jié)果受輸入?yún)?shù)的影響程度越大。在本研究中，S 值越大說明土壤-N 累積受輸入?yún)?shù)影響程度越大。

1.6 數(shù)據(jù)處理

2 結(jié)果與分析

2.1 DNDC 模型的校驗

2.1.1 對設(shè)施菜地土壤溫度、土壤孔隙含水率的模擬與驗證

DNDC 模型對設(shè)施菜地系統(tǒng)5 cm 土壤溫度和0～20 cm 土壤孔隙含水率變化模擬結(jié)果如圖1 所示。DNDC 模型能夠較好地模擬出5 cm 土壤溫度和0～20 cm 土壤土壤孔隙含水率的動態(tài)變化過程。整個輪作周期內(nèi)，F(xiàn)P 和FPD 處理5 cm 土壤溫度的變化范圍分別為11.78～28.60 ℃和12.47～30.27 ℃，模擬值與實測值均達(dá)顯著相關(guān)(P<0.05)，皮爾遜相關(guān)系數(shù)分別為0.829 和0.836，DNDC 模型能夠較好地模擬出5 cm 土壤溫度隨季節(jié)氣溫先下降后回升的變化過程。5 cm 土壤溫度和0～20 cm 土壤孔隙含水率模擬的 RMSE 值在 FP 處理中分別為 25.44%和24.40%，F(xiàn)PD 處理中分別為25.85%和33.11%，模擬結(jié)果較為可靠。另外，由圖1 可知，對土壤溫度和土壤孔隙含水率的模擬誤差主要出現(xiàn)在番茄季(3—7月)，分析其原因主要是番茄季屬夏茬，高溫天氣下，實際種植過程中會打開棚內(nèi)通風(fēng)口調(diào)節(jié)棚內(nèi)溫度，進(jìn)而降低表層土壤溫度，而模型中未能體現(xiàn)這一過程。其次，實際棚內(nèi)較高的土壤水分蒸發(fā)量和損失量也是導(dǎo)致其土壤孔隙含水率模擬結(jié)果偏高的原因。

表3 不同土壤基礎(chǔ)性質(zhì)和管理措施下的情景設(shè)置Table 3 Scenario setting of different soil basic properties and management practices

2.1.2 設(shè)施菜地系統(tǒng)作物產(chǎn)量的模擬及驗證

DNDC 模型對設(shè)施菜地系統(tǒng)作物產(chǎn)量的模擬結(jié)果見圖2。在設(shè)施菜地系統(tǒng)中，F(xiàn)P 處理的黃瓜季田間實際產(chǎn)量為491.16 kg(C)·hm?2，番茄季的產(chǎn)量為2144.57 kg(C)·hm?2。FPD 處理的黃瓜季田間實際產(chǎn)量為529.27 kg(C)·hm?2，番茄季的產(chǎn)量為2184.16 kg(C)·hm?2。對比實測產(chǎn)量和模擬產(chǎn)量，F(xiàn)P 處理的RMSE 值為7.79%，F(xiàn)PD 處理的RMSE 值為5.10%，模型的模擬效果非常好(P<0.05)。DNDC 模型具有模擬設(shè)施菜地系統(tǒng)黃瓜和番茄產(chǎn)量的能力，為模擬土壤中-N 含量、氮素淋失以及環(huán)境效應(yīng)提供了堅實的基礎(chǔ)。

圖3 所示是DNDC 模型對設(shè)施菜地系統(tǒng)FP 處理0～60 cm 土壤剖面-N 含量的模擬結(jié)果。在設(shè)施系統(tǒng)中，F(xiàn)P 處理0～20 cm、20～40 cm 和40～60 cm土壤中-N的累積量均值分別為 414.28 kg(N)·hm?2、255.80 kg(N)·hm?2和81.833 kg(N)·hm?2，可見，設(shè)施菜地系統(tǒng)中-N 的累積主要集中于0～20 cm 的表層土壤中。通過對比分析DNDC 模型對不同深度土壤-N 累積量的模擬結(jié)果，DNDC模型能夠較好地模擬出設(shè)施菜地系統(tǒng)0～20 cm 和20～40 cm 土壤中-N 的累積量(圖3a、圖3b)，RMSE 值分別達(dá)23.65%和32.33%。DNDC 模型對40～60 cm 土壤的-N 累積量模擬存在一定誤差，低估了-N 的累積量，但R2達(dá)0.87，說明模擬值和實測值間相關(guān)性顯著(P<0.05)(圖3c)。因此，DNDN模型能夠用來模擬菜地系統(tǒng)表層土壤剖面的-N含量。

2.2 土壤基礎(chǔ)性質(zhì)對累積的影響

由圖6 可知，減少20%的土壤有機碳(SOC)后，累積層最大-N累積量降低 5.81%，為 926.95 kg(N)·hm?2。同時，10～20 cm 表層土壤-N 累積量下降較快，特別是番茄季第2 次施肥灌溉之后。在SOC×1.2的情景中，SOC 含量升高降低了土壤水和-N 的下移速度，且單季土壤表層10～20 cm-N 累積量升高，兩季均達(dá)300～400 kg(N)·hm?2。20 cm 處-N 累積量最大值達(dá)1023.76 kg(N)·hm?2?？梢姡S著SOC 含量的增加，不僅提高了土壤20 cm深處的-N 累積量的最大值，而且促進(jìn)了土壤-N 的表層累積。

2.3 不同管理措施對 累積的影響

由圖9 可知，在灌溉量×0.8 的情景中，由于灌溉水量減少，削弱了土壤中重力水對-N 向下運移的驅(qū)動力，10～20 cm 土壤中-N 在黃瓜季未觀察到隨灌溉施肥次序出現(xiàn)運移。而在番茄季出現(xiàn)了累積，最后一次施肥灌溉后累積量達(dá)1218.68 kg(N)·hm?2，比基線情景提高23.84%。其次，減少灌溉后休閑期15～25 cm 土壤中-N 含量也明顯提高。而將灌溉量提高到120%，10～15 cm 表層土壤的-N 累積量減少，20 cm 累積層-N的含量也明顯降低，大量-N 隨水下滲，且在每季最后一次施肥灌溉后土壤中-N 向下運移速度加快。說明不同灌溉量下土壤中-N 的運移和累積特征不同，較低的灌溉量易導(dǎo)致-N 在土壤表面累積，提高灌溉量能夠明顯加快土壤中的向下運移速度，同時降低了表層-N累積量。

2.4 不同情景對0～50 cm 土的影響

結(jié)合DNDC 的模擬結(jié)果，計算設(shè)施菜地系統(tǒng)中不同情景設(shè)置下輸入?yún)?shù)的土壤-N 累積敏感性指數(shù)，結(jié)果如表4 所示。分析結(jié)果表明，不同輸入?yún)?shù)對-N 累積過程的影響程度不盡相同。在各項輸入?yún)?shù)中，灌溉量和施氮量的改變對設(shè)施菜地土壤-N 累積的影響較大，敏感性指數(shù)分別為21.06和20.85。其次是土壤中有機碳含量和土壤的pH。

表4 基于DNDC 模型的設(shè)施菜地系統(tǒng)土壤 累積敏感性指數(shù)Table 4 Sensitive indexes of accumulation in soil of facility vegetable system based on DNDC model

表4 基于DNDC 模型的設(shè)施菜地系統(tǒng)土壤 累積敏感性指數(shù)Table 4 Sensitive indexes of accumulation in soil of facility vegetable system based on DNDC model

輸入?yún)?shù)Parameter變化范圍Range敏感性指數(shù)Sensitive index土壤質(zhì)地 Soil texture 壤沙土—粉壤土—沙黏壤土 Loamy sandy soil - silt loam - sandy clay loam 9.05 pH pH×0.8—pH×1.2 17.97土壤有機碳Soil organic carbon (SOC) SOC×0.8-SOC×1.2 18.14灌溉方式Irrigation method 漫灌—滴灌 Flood irrigation - drip irrigation —灌溉量Irrigation volume 灌溉量×0.8—灌溉量×1.2 Irrigation volume×0.8 - irrigation volume×1.2 21.06施氮量Nitrogen application amount 施氮量×0.8—施氮量×1.2 Nitrogen application rate×0.8 - nitrogen application rate×1.2 20.85

2.5 不同情景下 的淋失總量

3 討論

3.1 模型模擬的不確定性評價

DNDC 模型是一個模擬農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中碳氮元素循環(huán)的生物地球化學(xué)模型，且已在不同的農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中得到了驗證和應(yīng)用。以往的研究多集中于大田旱地基礎(chǔ)經(jīng)濟(jì)作物種植系統(tǒng)，如小麥(Triticum aestivum)和玉米(Zea mays)等[31-32]，且多被用來進(jìn)行土壤溫室氣體排放的評估[22，33]。本研究重點關(guān)注設(shè)施菜地系統(tǒng)氮素的運移和淋溶，校正后的DNDC 模型能夠較為準(zhǔn)確地模擬出土壤表層溫度和土壤孔隙含水率的動態(tài)變化過程以及作物的產(chǎn)量，但模擬結(jié)果還存在一些偏差。相比黃瓜季，番茄季出現(xiàn)了模擬值高于實測值。分析其原因： 黃瓜季為輪作的第1季，輸入的原始土壤參數(shù)與該季的土壤實際情況更吻合，使模擬的準(zhǔn)度較高。其次，本研究中，2017年12月—2018年3月為休閑期，該期間種植填閑蔬菜會使土壤的理化性質(zhì)發(fā)生改變，而模型僅認(rèn)為該階段的溫度和濕度是一個自然演變的過程。而番茄季又是夏季種植，為避免棚內(nèi)溫度過高，進(jìn)入夏季后，通過人工通風(fēng)的方式調(diào)節(jié)棚內(nèi)溫度，也會造成實測土壤表層溫度和濕度的下降。Uzoma 等[34]研究發(fā)現(xiàn)，土壤干燥開裂造成的優(yōu)先流也會導(dǎo)致模型高估土壤的水分含量。張婧[35]研究表明，田間觀測的不確定性也會造成土壤水分含量模擬值和實測值的差異。另外，由于土壤中-N 淋失的過程復(fù)雜，使得參數(shù)修正的難度較大。本研究中DNDC 模型對土壤-N分布和淋失量的模擬存在不確定性，模型有可能高估了氮素的淋失量。但是，朱波等[25]運用本地化的DNDC 模型(Version 9.3)實現(xiàn)了對紫色土坡耕地淋溶水量和氮素淋失量的有效模擬。造成差異的原因可能是，模型模擬的結(jié)果具有一定的不確定性，特別是點位的模擬，不同模擬點位的土壤屬性之間存在較大差異。另外，DNDC 僅模擬0～50 cm 的土壤氮素淋失，且默認(rèn)點位的土壤屬性在一個單元內(nèi)是均一的，這與實際情況不一致?？梢?，通過田間試驗獲取的模型輸入數(shù)據(jù)和模型部分參數(shù)本身具有不確定性，亦會引起模擬結(jié)果的較大變異[36]。因此，試驗獲取模型輸入數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性是保證模擬結(jié)果可靠的關(guān)鍵，還要通過大量的田間基礎(chǔ)試驗數(shù)據(jù)將模型的內(nèi)部參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，進(jìn)而降低系統(tǒng)誤差。

表5 DNDC 模型對不同組合情景的設(shè)施菜地系統(tǒng)作物產(chǎn)量和 淋失量的模擬結(jié)果Table 5 Simulation results of DNDC model on crop yield and leaching in different combinations of facility vegetable system

表5 DNDC 模型對不同組合情景的設(shè)施菜地系統(tǒng)作物產(chǎn)量和 淋失量的模擬結(jié)果Table 5 Simulation results of DNDC model on crop yield and leaching in different combinations of facility vegetable system

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3.2 設(shè)施菜地土壤累積及其敏感因子

土壤氮素的累積過程受到土壤水文特征與土壤-植物系統(tǒng)共同控制[25]。通過分析各參數(shù)的敏感性指數(shù)，發(fā)現(xiàn)灌溉量、土壤有機碳含量和施肥量對土壤氮素的累積影響較大，與李虎等[37]在冬小麥種植系統(tǒng)中的研究結(jié)果一致。灌溉量的改變能夠直接影響土壤剖面的水分運動，灌溉水量過大易把-N 帶到土壤深層，降低作物對-N 吸收率，增大淋溶。受耕層深度的影響，本研究中-N 累積量主要集中在20 cm 土層，優(yōu)化水量后，降低了土壤耕作層的土壤含水率，削弱了-N 向下運移的驅(qū)動力[38]，導(dǎo)致淋溶水在下滲過程中被犁底層攔截，累積層厚度逐漸增加，導(dǎo)致0～20 cm 土壤中-N 含量明顯升高(圖9a)。其次，提高灌溉量能夠加快土壤中的-N向下運移速度，同時降低了累積層的含量。胡映泉[39]也證明了土壤中-N向下遷移累積的過程與水分下滲的過程一致，較低灌溉量促進(jìn)土壤-N 的表聚現(xiàn)象，較高的灌溉量加速了-N 向下遷移。廖上強等[40]在番茄地的試驗表明，優(yōu)化30%的灌溉水量能在不影響產(chǎn)量和品質(zhì)的基礎(chǔ)上使 40～60 cm 土層中-N減少8.0%～63.7%。因為土壤中-N 帶負(fù)電荷，很難被土壤膠體吸附，大量施肥直接提高了-N 土壤表層-N 的濃度，促進(jìn)其隨水向土壤深層的低濃度區(qū)域擴(kuò)散而發(fā)生遷移。另外，土壤中的有機碳主要來自于有機肥的施入，其氮素主要以大分子有機氮形式存在，且-N 比例較化肥低，易被土壤膠體吸附，進(jìn)而提高了土壤表面的-N 累積。同時，土壤有機碳和黏土含量是反映土壤質(zhì)地的重要指標(biāo)，土壤中較高的土壤有機碳和黏土含量能降低土壤中的下滲速度而促進(jìn)累積[41]?；诖耍瑢τ谠O(shè)施菜地土壤-N 的運移和損失的研究，有必要進(jìn)一步綜合考慮施氮量、灌溉量和土壤有機碳含量對土壤-N 累積的影響。

3.3 土壤氮素淋失特征和控制因素

4 結(jié)論

1)利用田間原位試驗數(shù)據(jù)校驗之后的DNDC 模型能夠較好地模擬出設(shè)施菜地系統(tǒng)的蔬菜產(chǎn)量、土壤溫度和水分變化以及-N 的遷移過程，校驗后的DNDC 模型可以用來對設(shè)施菜地土壤氮素的運移和淋失進(jìn)行模擬評價。

3)設(shè)施菜地氮素淋失減量的重點依然是節(jié)水節(jié)肥，還要考慮結(jié)合優(yōu)化灌溉方式、提高土壤有機碳含量等方法。相比農(nóng)民常規(guī)措施，節(jié)水節(jié)肥能夠減少59.04%的-N 淋失量，在此基礎(chǔ)上提高20%土壤有機碳能夠減少60.75%的淋失量。將節(jié)水節(jié)肥與滴灌、提高土壤有機碳結(jié)合可以使-N 的淋失量明顯減少69.04%。