施用生物炭對菜地土壤氮素?fù)p失影響的模擬

李雙建，李 虎，李 潔，李桂花，薛冬梅，張貴龍

（1.天津師范大學(xué) 天津市水資源與水環(huán)境重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，天津 300387；2.天津師范大學(xué) 地理與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，天津 300387；3.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；4.農(nóng)業(yè)農(nóng)村部環(huán)境保護(hù)科研監(jiān)測所，天津 300191）

蔬菜種植過程中普遍存在過量施肥現(xiàn)象.多次過量施肥會導(dǎo)致肥料中的氮、磷養(yǎng)分不能完全被蔬菜吸收，殘留在土壤中，并隨降水、灌溉等過程產(chǎn)生徑流進(jìn)入地表水或以淋溶的方式進(jìn)入深層土壤，進(jìn)而增加了氮、磷養(yǎng)分進(jìn)入地下水的風(fēng)險[1].長期施肥也會造成土壤板結(jié)、通氣性變差等問題[2].為減緩菜地土壤的劣化進(jìn)程，在減少施肥量的同時需對已被破壞的土壤進(jìn)行修復(fù)，此外還要兼顧作物產(chǎn)量及經(jīng)濟(jì)效益.生物炭是近幾年來較為常用的土壤改良劑，較高的含碳率、較大的比表面積、多微孔結(jié)構(gòu)及特殊的分子組成使其具有較強(qiáng)的吸附能力和抗氧化能力[3]，這些特點(diǎn)是生物炭改善土壤理化性質(zhì)、固持土壤養(yǎng)分、減少氮損失的重要基礎(chǔ).

目前針對農(nóng)業(yè)面源污染區(qū)氮損失的研究較多，為提高研究精度并降低工作量，不同用途的氮損失模擬模型作為科學(xué)工具應(yīng)運(yùn)而生，常用的包括Root Zone Water Quality Model（RZWQM）、水和氮質(zhì)量平衡模型、DeNitrification-DeComposition（DNDC）模型等.DNDC模型是運(yùn)用農(nóng)業(yè)系統(tǒng)中一系列控制碳和氮遷移轉(zhuǎn)化的生物化學(xué)及地球化學(xué)反應(yīng)機(jī)制的計(jì)算機(jī)模擬模型[4]，在農(nóng)田氮損失研究中得到了廣泛應(yīng)用[5-7].本研究將施用生物炭后土壤的理化性質(zhì)變化輸入模型進(jìn)行菜地氮損失情況模擬，驗(yàn)證施用生物炭對菜地氮損失的影響.

本研究借助DNDC模型：①確定影響作物產(chǎn)量及氮損失的重要因素；②定量生物炭與不同施肥量處理的綜合氮損失；③驗(yàn)證施用生物炭降低氮肥施用量的效率以及對氮損失的削減效率.

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)為位于黃淮海平原地區(qū)的山東省濟(jì)寧市金鄉(xiāng)縣雞黍鎮(zhèn)大蒜/辣椒套作菜地（34.96°N，116.23°E）.該地區(qū)屬暖溫帶季風(fēng)氣候，具有明顯的冬夏季風(fēng)特點(diǎn)，年平均氣溫為13.3～14.1℃，平均無霜期為199 d，年平均降水量在700 mm左右，其中夏季降水量占全年降水量的65%左右[8].研究區(qū)土壤類型為潮土，土壤黏粒質(zhì)量分?jǐn)?shù)約為37.8%～40.5%，砂礫質(zhì)量分?jǐn)?shù)約為7.3%～8.8%.供試土壤理化性質(zhì)如表1所示.

表1 供試土壤理化性質(zhì)Tab.1 Physical and chemical properties of tested soil

1.2 實(shí)驗(yàn)處理

研究區(qū)內(nèi)大蒜種植周期一般為當(dāng)年10月至次年5月；辣椒種植周期為當(dāng)年2月至9月，其中2月至4月為育苗期，4月移栽套種.實(shí)驗(yàn)共設(shè)置常規(guī)種植（CK）、生物炭+推薦施肥（B-N）2種處理，每種處理3次重復(fù)，共6個實(shí)驗(yàn)小區(qū)，每個小區(qū)面積為44.65 m2.CK處理的種植管理措施與當(dāng)?shù)赝瓿Ｒ?guī)種植平均水平保持一致；B-N處理的種植管理措施為：播種前按100 g/m2的量添加生物炭作為土壤改良劑，并按推薦施肥量施肥，其他管理措施與CK處理相同.不同處理種植過程的施肥情況如表2所示.

表2 不同處理施肥措施Tab.2 Fertilization measures of different treatments

CK處理的施肥方案：大蒜種植季一次施入復(fù)合肥（尿素、P2O5、K2O），大蒜收獲后在辣椒生長期內(nèi)再適量追肥；B-N處理的施肥方案：在大蒜種植季將CK處理的單次施肥量按原施肥量的2/3和1/5分2次施用，并在大蒜種植前按100 g/m2的用量施用生物炭.

1.3 研究方法

DNDC模型在初次運(yùn)行前需要進(jìn)行參數(shù)本地化設(shè)置，將樣地的實(shí)際監(jiān)測參數(shù)輸入模型，并以此驅(qū)動模型運(yùn)行，根據(jù)輸出結(jié)果與實(shí)際監(jiān)測參數(shù)的誤差進(jìn)一步確定模擬參數(shù).利用模型中的敏感性分析模塊，借助獨(dú)立參數(shù)擾動法[9]，以生物量、作物產(chǎn)量以及氮損失等為目標(biāo)，對輸入模型的參數(shù)進(jìn)行敏感性分析，進(jìn)而確定影響生物量、作物產(chǎn)量以及氮損失等的關(guān)鍵敏感性參數(shù).根據(jù)敏感性分析結(jié)果，重點(diǎn)對影響目標(biāo)結(jié)果的關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行本地初始化設(shè)置并進(jìn)行模型模擬，根據(jù)模擬結(jié)果確定部分參數(shù)，進(jìn)而提高模擬精度.本研究分別采用常規(guī)種植和生物炭+推薦施肥兩種處理方式，通過DNDC模型模擬作物產(chǎn)量以及土壤表層無機(jī)氮含量變化等來驗(yàn)證模型模擬精度，并推算此精度下不同種植方式過程中的氮損失情況.

將陰干土按水土質(zhì)量比1∶2.5振蕩后靜置過濾，用便攜式水質(zhì)參數(shù)分析儀（美國Thermo Scientific Orion）測定土壤pH值和鹽度.用2 mol/L的KCl溶液從鮮土中浸提NH4+-N和NO3--N，土壤與浸提液的質(zhì)量比為1∶5，混合振蕩后靜置過濾，之后利用連續(xù)流動分析儀（Auto Seal 3，德國Seal公司）測定其含量.大蒜植株樣品的總碳（TC）和總氮（TN）含量使用元素分析儀（Vario EL III，德國Elementar公司）進(jìn)行測定.

1.4 參數(shù)敏感性分析及模擬精度分析

參數(shù)的敏感性表示模型輸入?yún)?shù)的變化對于輸出結(jié)果影響的強(qiáng)弱.依據(jù)Walker等[10]提出的公式計(jì)算敏感性指數(shù)：

式中：S為相對敏感性指數(shù)；I1、I2分別為輸入?yún)?shù)的最小值和最大值；Iavg是I1和I2的平均值；O1、O2分別為對應(yīng)于I1和I2的輸出值；Oavg為O1和O2的平均值.S的絕對值大小表明影響程度強(qiáng)弱，絕對值越大，輸入值對輸出值的影響就越大；S值為負(fù)，說明輸入值與輸出值呈負(fù)相關(guān).

把菜地所在地的氣溫、降水量、土壤本底養(yǎng)分含量、播種與收獲日期、施肥量、灌溉量、耕地深度等田間監(jiān)測數(shù)據(jù)輸入到DNDC模型中，并進(jìn)行模型初始運(yùn)行，將模擬結(jié)果與田間實(shí)測結(jié)果進(jìn)行比較，進(jìn)而確定模型模擬的準(zhǔn)確性.根據(jù)Gjettermanna等[11]提出的歸一化均方根誤差（NRMSE）和Willmott等[12]提出的一致性指標(biāo)d驗(yàn)證模型模擬精度.這兩個評價指標(biāo)的具體公式為：

式中：Pi、Oi、分別為模擬值、實(shí)測值、實(shí)測值平均值；n為實(shí)測次數(shù).NRMSE＜10%時，模擬效果為優(yōu)；10%≤NRMSE＜20%時，模擬效果為良；20%≤NEMSE＜30%時，模擬效果為中等；NRMSE≥30%時，模擬效果為差[11].d∈（-∞，1），越接近于1，表明模擬效果越好[12].

本研究中所需的土壤養(yǎng)分?jǐn)?shù)據(jù)、施肥灌溉等種植管理數(shù)據(jù)以及作物植株C/N等數(shù)據(jù)均來自于研究區(qū)實(shí)地取樣監(jiān)測與記錄；土壤的容重、作物生長積溫、最適生長溫度和作物需水量等數(shù)據(jù)均通過查閱相關(guān)文獻(xiàn)獲得.模擬所使用的模型為DNDC95，采用SPSS 25對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理與分析，采用Origin 2018繪制圖表.

2 結(jié)果與分析

2.1 模型參數(shù)確定

利用2018—2019年常規(guī)種植處理下大蒜/辣椒套作模式的實(shí)際監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行模型的參數(shù)校正，用作物產(chǎn)量、土壤無機(jī)氮含量模擬值與實(shí)測值的擬合度來校正作物參數(shù).由于模型作物數(shù)據(jù)庫中沒有大蒜數(shù)據(jù)，因此需在大蒜及辣椒收獲后取樣測定相關(guān)參數(shù)，并根據(jù)結(jié)果對模型內(nèi)置辣椒相關(guān)參數(shù)進(jìn)行調(diào)整.最終確定的作物相關(guān)參數(shù)如表3所示.其中,作物最大生物量根據(jù)當(dāng)?shù)貧v史記錄數(shù)據(jù)確定，通過測定植株鮮重和干重計(jì)算植株含水率，將作物最大產(chǎn)量轉(zhuǎn)換為干重，使用模型推薦生物量轉(zhuǎn)換參數(shù)（0.6）將其轉(zhuǎn)換為最大生物量.

表3 作物相關(guān)參數(shù)Tab.3 Crop related parameters

2.2 DNDC模型模擬效果驗(yàn)證

2.2.1 作物產(chǎn)量驗(yàn)證

借助DNDC模型的作物生長子模型模擬生長過程，將產(chǎn)量的模擬結(jié)果與田間實(shí)測結(jié)果進(jìn)行對比，用以驗(yàn)證模型對作物生長過程的模擬精度.將不同處理的大蒜和辣椒的模型模擬產(chǎn)量分別與實(shí)測產(chǎn)量進(jìn)行比較，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛯ΨN植作物的產(chǎn)量模擬是否準(zhǔn)確，結(jié)果如表4所示.

表4 各處理中作物產(chǎn)量的模擬結(jié)果Tab.4 Simulation results of crop yield of each treatment

由表4模擬結(jié)果可以看出，CK處理的菜地中大蒜產(chǎn)量模擬值比實(shí)測值低1.84%，辣椒產(chǎn)量模擬值比實(shí)測值高16.85%.B-N處理的菜地中大蒜產(chǎn)量模擬值比實(shí)測值高1.55%，辣椒產(chǎn)量模擬值比實(shí)測值高13.91%.按作物種類來看，模型對大蒜產(chǎn)量模擬的誤差相對較小，在2%以內(nèi)；對辣椒產(chǎn)量模擬的誤差相對較大，但總體誤差控制在17%以內(nèi).對模擬效果進(jìn)行評估，結(jié)果顯示，大蒜產(chǎn)量模擬結(jié)果的NRMSE為3.18%，d為0.97；辣椒產(chǎn)量模擬結(jié)果的NRMSE為14.32%，d為0.93，模擬效果均較好.綜合來看，模型對CK處理和B-N處理的作物產(chǎn)量模擬結(jié)果充分證明了模型對大蒜/辣椒套作模式的產(chǎn)量具有一定的模擬精度，為進(jìn)一步模擬2種處理的氮損失情況提供了可靠的支撐.

2.2.2 土壤無機(jī)氮含量驗(yàn)證

向DNDC模型輸入土壤理化性質(zhì)本底參數(shù)，模擬作物生長的同時模擬土壤0～40 cm深度部分10 cm分層的無機(jī)氮含量（以N計(jì)）隨施肥、灌溉及作物生長等變化的逐日變化.在作物生長周期內(nèi)采集不同小區(qū)內(nèi)土壤樣品并測定其無機(jī)氮含量，從而驗(yàn)證模型對土壤無機(jī)氮的模擬精度.由于所采樣品為20 cm分層，而模型模擬結(jié)果為10 cm分層，故使用0～10 cm及10～20 cm土壤無機(jī)氮模擬結(jié)果的平均值替代0～20 cm的數(shù)據(jù)，20～30 cm和30～40 cm土壤無機(jī)氮模擬結(jié)果的平均值替代20～40 cm的數(shù)據(jù)，結(jié)果如圖1和圖2所示.

圖1 土壤NH4+-N含量模擬結(jié)果Fig.1 Simulation results of NH4+-N content in soil

圖2 土壤NO3-N含量模擬結(jié)果Fig.2 Simulation results of NO3-N content in soil

由圖1和圖2可以看出，模型對2個處理組無機(jī)氮含量模擬效果均是0～20 cm土層深度的較好，20～40 cm土層深度的較差.進(jìn)一步驗(yàn)證模擬精度發(fā)現(xiàn)，模型對CK處理0～20 cm土壤中NH4+-N含量模擬結(jié)果的NRMSE為21.23%，一致性指標(biāo)d為0.67；對NO3--N含量模擬結(jié)果的NRMSE為10.86%，一致性指標(biāo)d為0.91.對B-N處理0～20 cm土壤中NH4+-N含量模擬結(jié)果的NRMSE為20.65%，一致性指標(biāo)d為0.63；對NO3--N含量模擬結(jié)果的NRMSE為25.53%，一致性指標(biāo)d為0.35.模型對CK處理20～40 cm土壤中NH4+-N含量模擬結(jié)果的NRMSE為27.40%，一致性指標(biāo)d為0.56；對NO3--N含量模擬結(jié)果的NRMSE為32.65%，一致性指標(biāo)d為0.17.對B-N處理20～40 cm土壤中NH4+-N含量模擬結(jié)果的NRMSE為24.81%，一致性指標(biāo)d為0.47；對NO3--N含量模擬結(jié)果的NRMSE為32.68%，一致性指標(biāo)d為0.37.綜合來看，模擬結(jié)果的誤差表現(xiàn)為中等，誤差總體在可允許范圍內(nèi).總的來看，模型對土壤0～20 cm深度無機(jī)氮含量的模擬效果較為理想，但對20～40 cm深度無機(jī)氮的模擬效果相對較差.由于0～20 cm深度為作物根系的主要活動區(qū)域，因此可以認(rèn)為模型對作物生長過程的氮收支過程具有較好的模擬效果.

2.3 模型的參數(shù)敏感性分析

本研究主要從氣象因素、土壤的理化性質(zhì)參數(shù)、作物參數(shù)以及種植管理措施4個方面對種植作物的產(chǎn)量及種植過程的NH3揮發(fā)損失、N2O排放、NO3--N淋溶影響的強(qiáng)弱進(jìn)行分析.氣象因素主要為溫度、降水量；土壤的理化性質(zhì)參數(shù)為土壤pH值及土壤總有機(jī)碳（SOC）、NO3--N和NH4+-N含量；種植管理措施參數(shù)主要為耕地深度、施肥量、施肥深度.除土壤NO3--N含量參數(shù)變異范圍為±50%外，其他參數(shù)變異范圍均為±20%，模型運(yùn)行次數(shù)默認(rèn)為4 000次.不同參數(shù)對作物產(chǎn)量、N2O釋放、NH3揮發(fā)、NO3--N淋溶具有不同的敏感性，分析結(jié)果如圖3所示.

圖3 參數(shù)敏感性分析結(jié)果Fig.3 Results of parameter sensitivity analysis

從圖3可以看出，對作物產(chǎn)量影響較大的參數(shù)為施肥量、土壤本底SOC、降水量、土壤pH值等，敏感性指數(shù)值分別為0.62、0.15、0.13、0.11、0.09.綜合來看，施肥、灌溉等種植管理措施對作物產(chǎn)量影響最大.對土壤N2O釋放影響較大的參數(shù)分別為施肥量、土壤pH值、溫度、土壤本底SOC、土壤本底NO3--N等，其敏感性指數(shù)值分別為2.3、2.27、0.53、0.52、0.41.施肥量、土壤本底SOC、土壤pH值、耕地深度等參數(shù)對土壤NH3揮發(fā)具有較強(qiáng)的影響，敏感性指數(shù)值分別為1.11、0.87、0.29、0.22.氣象因素、土壤理化性質(zhì)參數(shù)以及種植管理參數(shù)均對菜地NO3--N淋溶有較強(qiáng)的影響，其中影響較強(qiáng)的有施肥量、溫度、降水量，敏感性指數(shù)值分別為2.86、2.21、1.18.綜合來看，施肥量對作物產(chǎn)量及N2O釋放、NH3揮發(fā)、NO3--N淋溶等氮損失的影響均表現(xiàn)為最強(qiáng).除施肥量外，不同途徑的氮損失主要影響因素存在差異，土壤pH值對N2O釋放具有重要影響，而NH3揮發(fā)主要受土壤本底SOC的影響，NO3--N淋溶則主要受溫度及降水量的影響.

2.4 施用生物炭效果的分析模擬

2.4.1 施用生物炭對作物產(chǎn)量的影響

作物收獲后的實(shí)際產(chǎn)量及氮、磷投入情況如表5所示.CK處理的大蒜產(chǎn)量比B-N處理的產(chǎn)量高2.2%，CK處理的辣椒產(chǎn)量比B-N處理的產(chǎn)量高2.6%，對不同處理間、不同作物間的產(chǎn)量進(jìn)行差異統(tǒng)計(jì)學(xué)意義分析，結(jié)果顯示，相同作物不同處理間產(chǎn)量的差異不具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（大蒜產(chǎn)量P=0.914，辣椒產(chǎn)量P=0.888）.從氮、磷投入量來看，B-N處理相較于CK處理，氮投入量減少了11.9%，磷投入量減少了12.7%，作物產(chǎn)量降低在3%以內(nèi)，表明添加生物炭并改進(jìn)施肥模式能在有效減少氮、磷投入的同時保證作物的產(chǎn)量，即在保證經(jīng)濟(jì)效益的同時降低菜地土壤的氮、磷流失風(fēng)險.施用生物炭能降低土壤容重，提高土壤孔隙度，使作物根系獲得更大的生長空間，進(jìn)而增強(qiáng)生理功能，提高作物產(chǎn)量[14]，這也是生物炭能提高作物產(chǎn)量的原因之一.

表5 作物產(chǎn)量及氮磷投入量Tab.5 Crop yield and nitrogen and phosphorus input

由于本研究中生物炭和施肥方式2個變量同時存在，不能明確B-N處理中的作物減產(chǎn)情況與施肥量及生物炭間的關(guān)系，故需要補(bǔ)充驗(yàn)證農(nóng)戶常規(guī)種植+推薦施肥（CK-N）處理及使用生物炭+常規(guī)種植施肥（B）處理下的作物產(chǎn)量情況.DNDC模型不僅可以用于模擬氮損失，也可用于田間實(shí)驗(yàn)的模擬研究[15-16].借助DNDC模型模擬CK-N及B兩種處理下的作物產(chǎn)量，模擬結(jié)果如圖4所示.

圖4 菜地模擬實(shí)驗(yàn)作物產(chǎn)量Fig.4 Crop yield of vegetable field of simulation experiment

從模擬實(shí)驗(yàn)作物產(chǎn)量來看，無論何種處理對大蒜產(chǎn)量的影響都較小，其中CK、CK-N、B處理的大蒜產(chǎn)量一致，而B-N處理的作物產(chǎn)量與其他處理相比提高了0.03%，幾乎沒有差距.不同處理間辣椒產(chǎn)量具有較大差異，其中CK與B處理的辣椒產(chǎn)量相同，且為最高水平，這表明生物炭的使用并不會導(dǎo)致作物的減產(chǎn)；而CK-N處理及B-N處理相較于常規(guī)施肥模式下的CK處理與B處理均發(fā)生減產(chǎn)，其中CK-N處理減產(chǎn)44.85%，B-N處理減產(chǎn)4.99%，這表明本研究中的作物減產(chǎn)主要受施肥量的影響.添加了生物炭處理的減產(chǎn)程度低于常規(guī)種植的減產(chǎn)程度，間接證明了生物炭的增產(chǎn)效果.推測導(dǎo)致減產(chǎn)的原因?yàn)椋菏褂猛扑]施肥方式后，投入的氮養(yǎng)分減少，導(dǎo)致土壤中累積的養(yǎng)分減少.5月份在大蒜收獲后，辣椒生長期長期高溫多雨的氣象條件導(dǎo)致土壤氮養(yǎng)分流失加劇，辣椒養(yǎng)分短缺；而在添加了生物炭的菜地，生物炭的吸附作用可將養(yǎng)分有效存儲在土壤中，并在后續(xù)的作物生長過程供作物吸收利用.

2.4.2 施用生物炭對土壤表層無機(jī)氮的影響

根據(jù)DNDC模型輸出的土壤無機(jī)氮含量變化（圖1、圖2）可以看出，施肥后CK與B-N處理的土壤表層（0～20 cm）中NH4+-N含量存在較大差異，而NO3--N的含量基本保持一致.受施肥量影響，土壤NH4+-N和NO3--N含量均表現(xiàn)出CK處理高于B-N處理，但在作物收獲后兩種處理方式的無機(jī)氮含量均降到較低且含量接近.CK處理的表層土壤NH4+-N含量在10月上旬因?yàn)楣喔鹊挠绊懓l(fā)生斷崖式下降，而同樣灌溉的B-N處理的表層土壤NH4+-N含量僅發(fā)生了較小的波動后便平緩下降，表明B-N處理中施用生物炭有效減緩了土壤表層NH4+-N向深層的運(yùn)移.

2.4.3 施用生物炭對氮損失的影響

農(nóng)田的氮損失主要以徑流、淋溶、氨揮發(fā)和硝化-反硝化4種方式進(jìn)行.其中：徑流損失主要損失可溶性速效氮及吸附于泥沙等顆粒的固態(tài)無機(jī)態(tài)氮和有機(jī)態(tài)氮；淋溶損失主要以NO3--N淋失為主；氨揮發(fā)和硝化-反硝化的損失主要以NH3、NO、N2O、N2等氣態(tài)損失為主[17].DNDC模型內(nèi)置的地表徑流模擬模塊為大尺度流域模擬，對小流域模擬數(shù)據(jù)要求高且參數(shù)校正困難[18]，模擬結(jié)果誤差可能偏大.因此，本研究氮損失（以N計(jì)）模擬主要以氣態(tài)氮損失（NO、N2O、N2和NH3）和淋溶氮損失（NO3--N）為主，模擬結(jié)果如表6所示.由表6可知，B-N處理的氮損失均低于常規(guī)種植CK處理，同種途徑的氮損失在不同處理間的差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P=0.002 76）.模型模擬出的5種氮損失途徑整體顯示出NH3＞NO3--N淋失＞N2O＞NO＞N2的特征，其中兩種處理的NH3揮發(fā)損失占總損失的比重均達(dá)到97%以上.CK處理和B-N處理的氮損失模擬結(jié)果顯示，B-N處理的N2O損失通量較CK處理減少0.29 kg/hm2，NO損失通量減少0.22 kg/hm2，NH3揮發(fā)損失通量減少39.59 kg/hm2，NO3--N淋溶損失通量減少0.39 kg/hm2，除N2之外的其余4種途徑的損失通量降低率均大于25%，部分甚至大于40%.CK處理中氮損失模擬結(jié)果占總體氮投入量的24.8%，B-N處理中該數(shù)值為18.0%.B-N處理的氮損失量占總體氮投入量比重小于CK處理，表明B-N處理下的氮肥損失更少，因此B-N處理的氮肥利用率也相對更高.

表6 菜地氮損失量模擬結(jié)果Fig.6 Simulation results of nitrogen loss in vegetable field

3 討論

本研究首次使用DNDC模型模擬施用生物炭后菜地的大蒜和辣椒產(chǎn)量及種植過程的氮損失.結(jié)果表明,DNDC模型能較準(zhǔn)確地模擬施用生物炭并降低施肥量后的作物產(chǎn)量，驗(yàn)證了施用生物炭能促進(jìn)作物對肥料養(yǎng)分利用的特點(diǎn)，這與張偉明等[14]研究的生物炭能提高作物氮肥利用率的結(jié)論一致.本研究對研究區(qū)作物產(chǎn)量進(jìn)行模擬，大蒜產(chǎn)量誤差相對較小，辣椒產(chǎn)量誤差相對較大.可能是由于辣椒種植周期為4—9月，期間降水較多，地表養(yǎng)分隨地表徑流運(yùn)移出菜地，導(dǎo)致總體可利用養(yǎng)分減少，進(jìn)而使辣椒生長期內(nèi)受到養(yǎng)分制約.DNDC模型能較好地模擬出氮素在垂直方向上的動態(tài)運(yùn)移，卻不能模擬土壤水分在其他方向的運(yùn)移情況，因此該模型忽略了表層養(yǎng)分隨徑流的流失，產(chǎn)生模擬作物產(chǎn)量高于實(shí)測的情況.李虎等[19]也曾在研究中指出過模型的這一缺點(diǎn)，并提出使用其他水文空間分布模型如SWAT、MIKESHE等輔助DNDC模型更準(zhǔn)確地模擬氮素的運(yùn)移及環(huán)境效應(yīng).

有關(guān)施用生物炭減少氮損失的研究在國內(nèi)外均有報(bào)道.生物炭的獨(dú)特結(jié)構(gòu)使其對NH4+具有較強(qiáng)的吸附能力[20]，降低了NH4+轉(zhuǎn)化為NH3的比例，一方面使得土壤中具有較高含量的NH4+供植物生長所需，另一方面也減少了土壤中NH3的含量，減弱了NH3在固-液-氣界面的遷移轉(zhuǎn)化[21]，進(jìn)而降低了土壤的NH3揮發(fā)損失.此外生物炭對NH4+的吸附能力減緩了NH4+向NO3-的轉(zhuǎn)化，導(dǎo)致同樣土壤理化性質(zhì)及施氮水平下，施用生物炭菜地的NO3-含量稍低于未施用生物炭菜地的含量.而前文提到淋溶主要以NO3-為主，因此NO3-含量相對較低的施用生物炭的菜地氮流失風(fēng)險低于未施用生物炭的菜地，進(jìn)而表明施用生物炭有效降低了土壤的NO3-淋溶損失，這與高德才等[22]的研究結(jié)果一致.由于生物炭具有多孔結(jié)構(gòu)，添加至土壤后能有效降低土壤容重，提高土壤通氣性，改善土壤厭氧狀況[23]，進(jìn)而降低了土壤中反硝化細(xì)菌將NO3-還原為NO、N3O、N3等氣體的排放通量.Zhang等[24]的研究中也曾得出施用生物炭減少反硝化過程含氮?dú)怏w排放的結(jié)論.Ding等[25]在使用竹炭對土柱中氮保留和淋失評估的研究中發(fā)現(xiàn)添加竹炭能有效阻止NH4+-N向下運(yùn)移，在20 cm深度處的NH4+-N浸出損失減少了15.2%.Cox等[26]也在研究中發(fā)現(xiàn)生物炭對土壤中的NH4+-N和NH3有很強(qiáng)的吸附作用.由于作物的根系大多位于土壤的淺層，因此添加生物炭能將較多的NH4+-N吸附在土壤淺層，有利于作物對無機(jī)氮的吸收，進(jìn)而提高了肥料的利用率[14].鐘雪梅等[27]和Magrinibair等[28]的研究中均指出生物炭能提高氮肥利用率，這也與本研究中施用生物炭、減少施肥量而作物產(chǎn)量沒有明顯降低的結(jié)果對應(yīng)，這表明施用生物炭能有效固持土壤中易被作物吸收的無機(jī)氮，進(jìn)而提高作物吸氮量，達(dá)到了一定的穩(wěn)產(chǎn)效果.

4 結(jié)論

（1）DNDC模型能較準(zhǔn)確地模擬出施用生物炭并減少施肥量后的作物產(chǎn)量，表明DNDC模型在模擬施用生物炭的方面具有一定的可行性，其中作物產(chǎn)量模擬誤差在17%以內(nèi).

（2）DNDC模型的敏感性分析結(jié)果顯示，施肥量、土壤本底SOC、土壤pH值等是影響作物產(chǎn)量和種植過程中氮損失的重要因素.

（3）施用生物炭并減少施肥量能在保證作物產(chǎn)量的前提下減少11.9%～12.7%的氮、磷投入，表明施用生物炭能有效減少施肥量并達(dá)到穩(wěn)產(chǎn)效果，降低了氮、磷流失風(fēng)險.

（4）施用生物炭并減少施肥量有效減少了菜地的氮損失，其中除N2損失方式降低率為1.14%以外，NO、N2O、NH3、NO3--N淋失4種氮損失方式降低率達(dá)26.37%～41.26%.