周文強+孫麗+臧淑英

摘要：松嫩平原為我國高產(chǎn)糧區(qū)，但其西部由于沙化、鹽堿化日趨加重而減產(chǎn)明顯。本文以松嫩平原西部為研究區(qū)，運用DNDC模型對其進行了2015年表層土壤有機碳及作物產(chǎn)量的模擬，并對不同氣候情景下研究區(qū)土壤有機碳儲量變化和作物產(chǎn)量進行了模擬。研究表明：松嫩平原西部表層土壤中有機碳總約為儲量7794.42萬t，其變化均值為-225.18kgC·ha-1，研究區(qū)為“碳源”；研究區(qū)作物產(chǎn)量均值為3576.167kgC·ha-1，實際作物產(chǎn)量約為8.94t·ha-1，總產(chǎn)量約為3429.83t。研究區(qū)表層土壤有機碳儲量和作物產(chǎn)量在空間分布上均表現(xiàn)為由西北向西南、東南遞減的趨勢。溫度的升高、降水的增多，都會造成研究區(qū)內(nèi)土壤有機碳儲量減少；空氣中CO2濃度升高，土壤有機碳儲量則會增加。溫度升高、降水增加、空氣中CO2濃度升高，均會造成研究區(qū)作物減產(chǎn)。

關(guān)鍵詞：松嫩平原西部；DNDC模型；土壤有機碳；作物產(chǎn)量

中圖分類號：X16 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：2095-672X（2017）02-0031-06

DOI：10.16647/j.cnki.cn15-1369/X.2017.02.005

引言

近年來，隨著溫室效應(yīng)的加重，全球變暖、冰川融化、降水增多已成為不可逆轉(zhuǎn)的趨勢。而隨著氣候的變化，相應(yīng)的對農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生了極其深遠的影響。土壤有機碳（Soil organic carbon，SOC）作為農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)中重要的碳庫和營養(yǎng)元素庫，是土壤質(zhì)量以及土壤功能的核心，不僅直接影響著土壤肥力和土地生產(chǎn)力，也影響著CO2的排放，與氣候變化直接相關(guān)[1]。然而土壤有機碳的轉(zhuǎn)變過程非常緩慢，但近年來受到了氣候的影響。氣候的變化正日益深化對土壤有機碳的影響[2]。

本文以松嫩平原西部地區(qū)為例，采用DNDC模型模擬其表層土壤有機碳儲量及其變化，并估算該區(qū)域作物產(chǎn)量，為研究區(qū)土壤培肥和土壤碳循環(huán)研究提供依據(jù)。同時對該研究區(qū)進行不同氣候情景模式下的模擬，以此來尋找氣候變化對表層土壤有機碳儲量及作物產(chǎn)量的影響。

1 材料和方法

1.1 DNDC模型介紹

DNDC模型（Denitrification-Decomposition model，脫氮-分解作用模型）是美國新罕布什爾大學(xué)陸地海洋空間研究中心李長生教授等開發(fā)研制并推廣起來的。DNDC 模型由兩個部分組成：第一部分包含土壤環(huán)境、植物生長、有機質(zhì)分解三個子模型，其作用是根據(jù)輸入的氣象、土壤、植被、土地利用和農(nóng)田耕作管理數(shù)據(jù)預(yù)測植物-土壤系統(tǒng)中諸環(huán)境因子的動態(tài)變化（土壤溫度、土壤濕度、pH、氧化還原潛力Eh等）；第二部分包含硝化反應(yīng)、脫氮反應(yīng)、發(fā)酵反應(yīng)三個子模型，這部分的作用是由土壤環(huán)境因子來預(yù)測微生物參與上述三個化學(xué)反應(yīng)的速率。6個子模型以日為時間步長，互相傳遞信息，以模擬真實世界中環(huán)境條件-植物生長-土壤化學(xué)變化間的相互作用。應(yīng)用DNDC模型模擬任一點的生物地球化學(xué)過程時，只要根據(jù)當(dāng)?shù)胤N植耕作情況輸入氣象、土壤以及作物等數(shù)據(jù)，便可進行一年至多年的模擬[3]。

1.2 研究區(qū)概況

松嫩平原西部 （43° 59′～47° 52′ E、121° 38′～125° 45′ N），總面積6. 71×104 km2，屬半干旱半濕潤地區(qū)，年降水量350～400 mm之間，年均溫2～5. 6℃。隨著過度開墾和過度放牧，以及一些不合理的農(nóng)田耕作措施，使得松嫩平原西部地區(qū)沙化、鹽堿化日趨嚴(yán)重，土壤生產(chǎn)力也有所下降，因此，對該區(qū)域的生態(tài)恢復(fù)就顯得尤為重要[4]。

1.3 試驗設(shè)計

通過兩次土壤采樣，以及室內(nèi)理化實驗分析得到研究區(qū)內(nèi)土壤的相關(guān)理化性質(zhì)，進而進行DNDC模型模擬。相關(guān)的氣象數(shù)據(jù)來源于中國氣象數(shù)據(jù)共享網(wǎng)。

1.4 模型驗證

模型精度驗證方法選擇均方根誤差法RMSE（Root-mea-square Error）來驗證模型的精度。RMSE是觀測值與模擬值偏差的平方和觀測次數(shù)比值的平方根，公式如下：

式中OBSi為觀測值，SMi為模擬值，OBSi為觀測平均值，n為樣本容量。RMSEn的值越小，表明模擬值與實測值的一致性越好。模擬值與實測值之間的偏差越小，模型的模擬結(jié)果越準(zhǔn)確可靠。一般研究中多采用如下參考：（1）RMSEn值小于10%，表明模擬值與預(yù)測值一致性非常好；（2）RMSEn介于10%～20%之間，說明模擬結(jié)果較好，若介于20%～30%之間表明模擬效果一般；（3）RMSEn大于30%表明模擬效果差，模擬值與實測值偏差大[5]。

1.5 敏感性分析

有機碳含量及其變化是外界氣候條件和人為的耕作管理措施共同作用下的結(jié)果。但本文主要研究的是外界不同氣候條件對土壤有機碳含量的影響，因此選取的變更因子，包括氣溫、日平均降水量以及空氣中CO2的濃度。

各因子的變更系數(shù)均為相對于實際±10%。

2 結(jié)果與討論

2.1 研究區(qū)SOC儲量及其變化

本研究應(yīng)用DNDC點位模式選取研究區(qū)24個樣點按模型要輸入所需數(shù)據(jù)后對土壤有機碳含量（單位：kgC/ha）進行了情景模擬，并根據(jù)第二次野外考察所得實測數(shù)據(jù)進行RMSEn的計算得=11.949%。按照上述標(biāo)準(zhǔn)，模擬結(jié)果較好，能夠進行下一步的模擬分析。

基于DNDC模型的區(qū)域模擬主要應(yīng)用Arcgis10.1中泰森多邊形模塊將研究區(qū)域分成48個單元，之后將各個區(qū)域中參數(shù)信息按要求輸入后進行模擬。模型模擬完成后，將輸出數(shù)據(jù)整理得出各個子單元中不同作物類型下單位面積表層土壤有機碳含量、土壤有機碳儲量變化。經(jīng)計算，研究區(qū)土壤中有機碳儲量平均值為20317.41kgC·ha-1，總儲量約為7794.42萬噸C。在研究區(qū)廣大的區(qū)域內(nèi)，土壤中有機碳儲量基本介于2638.31～88357.46kgC·ha-1之間，其在區(qū)域內(nèi)最高值與最低值之比達到了33.5，可見研究區(qū)有機碳儲量分布極不均勻。而研究區(qū)內(nèi)表層土壤有機碳儲量變化主要介于-535.86～350.75kgC·ha-1之間，其均值為-225.18kgC·ha-1，故研究區(qū)的農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)是一個“碳源”。

在2015年，研究區(qū)內(nèi)有機碳變化分布總體上呈現(xiàn)減少的趨勢，僅有部分地區(qū)略有增加，表現(xiàn)為“碳源”。其中，在研究區(qū)西北部的龍江、齊齊哈爾以及中部的大安、乾安、前郭地區(qū)減少最為明顯，均達到了-535.86～-254.2kgC·ha-1。龍江、齊齊哈爾以及周邊地區(qū)，由于有機碳儲量基數(shù)較大，經(jīng)過一個作物生長季的消耗，而相應(yīng)的補給較少，故有機碳含量大量減少；而大安、乾安和前郭地區(qū)這是研究區(qū)內(nèi)沙化、鹽堿化趨勢加重的區(qū)域，故有機碳流失較大。而研究區(qū)西南部通榆、長嶺地區(qū)雖然也是鹽堿化較為嚴(yán)重的地區(qū)，但由于人為因素的補充，故有機碳變化不大，甚至略有盈余。

2.2 不同情景模式下土壤有機碳儲量變化的模擬

利用DNDC模型蒙特卡洛測試方法來進行不同氣候條件下土壤有機碳儲量變化的模擬。在輸入項目溫度中鍵入誤差值0.1（表示溫度的誤差在其已輸入值的±10%），根據(jù)模擬結(jié)果做出圖2，得出溫度（Temp）與土壤有機碳儲量變化減少趨勢相同，即溫度增高，SOC儲量減少的越多；反之，溫度降低，土壤中SOC儲量減少的趨勢在減緩。溫度的變化直接影響著研究區(qū)土壤SOC的儲量，但研究區(qū)土壤有機碳儲量一直處于負增長，即始終是“碳源”。

在輸入項目降水中鍵入誤差值0.1（表示降水的誤差在其已輸入值的±10%），根據(jù)模擬結(jié)果做出圖3，得出降水（Prec）與土壤有機碳儲量變化減少趨勢也相同，即降水越多，SOC儲量減少的也越多；而隨著降水的減少，土壤中SOC儲量減少的趨勢在減緩。

在輸入項目CO2濃度中鍵入誤差值0.1（表示空氣中CO2濃度的誤差在其已輸入值的±10%），根據(jù)模擬結(jié)果做出圖4，得出CO2濃度（ppm）與土壤有機碳儲量變化減少的趨勢相反，即空氣中CO2含量增高，SOC儲量減少的趨勢在放緩，土壤中SOC儲量會增高。

根據(jù)以上對研究區(qū)3種不同氣候條件下的情景模擬，我們可以看出氣候?qū)ν寥乐蠸OC儲量的變化產(chǎn)生著直接的影響。在當(dāng)代全球氣候變暖的大環(huán)境下，研究區(qū)土壤中SOC儲量減少的趨勢在加重，而隨著SOC儲量的減少，研究區(qū)土壤沙化、鹽堿化的趨勢也會隨之加重。

2.3 研究區(qū)作物產(chǎn)量的模擬與驗證

按要求將DNDC模型所需參數(shù)數(shù)據(jù)輸入輸入模型后，經(jīng)模擬得出48個單元格點中單位面積作物純碳的產(chǎn)量，研究區(qū)單位面積作物純碳產(chǎn)量基本在2500～4500kgC·ha-1之間，經(jīng)計算其平均值為3576.167kgC·ha-1。由于DNDC模型默認(rèn)作物實際產(chǎn)量與作物碳產(chǎn)量之間換算系數(shù)為0.4，則研究區(qū)實際作物產(chǎn)量約為8.94t·ha-1，總產(chǎn)量約為3429.83t。

2.4 不同情景模式下研究區(qū)作物產(chǎn)量的模擬

研究區(qū)作物產(chǎn)量的模擬同樣利用DNDC模型的蒙特卡洛測試方法來完成。不同氣候條件可能對研究區(qū)內(nèi)的作物產(chǎn)量產(chǎn)生不同的影響。在輸入項目溫度中鍵入誤差值0.1，其他條件保持不變，根據(jù)模擬結(jié)果做出圖5，得到溫度（Temp）對作物產(chǎn)量變化的影響。我們發(fā)現(xiàn)，溫度變化與作物產(chǎn)量變化是成反比的。溫度升高，作物產(chǎn)量減少；相反，溫度降低，作物產(chǎn)量增加。經(jīng)計算，溫度每升高1℃，研究區(qū)內(nèi)作物大約減產(chǎn)12.69 kgC·ha-1。

在其他條件保持不變的情況下，分別在輸入項目降水和CO2中鍵入誤差值0.1，根據(jù)模擬結(jié)果做出圖6、圖7，分別得到降水（Prec）以及CO2濃度（ppm）對作物產(chǎn)量變化的影響。我們發(fā)現(xiàn)，降水和空氣中CO2濃度的變化與作物產(chǎn)量變化是成反比的，并且影響特別大。降水增多10%，減產(chǎn)大約583.24kgC·ha-1；而空氣中CO2濃度增多10%，減產(chǎn)大約407.23kgC·ha-1。當(dāng)降水減少或者空氣中CO2濃度降低時，研究區(qū)作物產(chǎn)量會得到一定程度上的提升。

溫度以及降水的變化，對研究區(qū)表層土壤SOC儲量變化和作物產(chǎn)量變化的影響是一致的，都呈反比。特別需要指出的是空氣中CO2濃度，其與研究區(qū)表層土壤SOC儲量變化呈正比，但與研究區(qū)作物產(chǎn)量變化呈相比。究其原因，可能是空氣中CO2濃度對作物本身的影響要明顯高于對土壤的影響。

2.5 作物產(chǎn)量、土壤有機碳儲量及其變化相關(guān)分析

經(jīng)過SPSS19.0軟件分析后，對研究區(qū)作物產(chǎn)量、土壤有機碳儲量及其變化進行了相關(guān)性分析，得到表1。

結(jié)果表明研究區(qū)作物產(chǎn)量與土壤有機碳儲量在0.1水平上呈顯著正相關(guān)，與其有機碳儲量變化在0.1水平上呈顯著負相關(guān)。雖然上表對作物產(chǎn)量與土壤有機碳儲量及其儲量變化間相關(guān)性進行表述，但上表未體現(xiàn)出土壤有機碳儲量與其儲量變化間在0.1水平上呈顯著負相關(guān)，相關(guān)系數(shù)-0.88。

3 結(jié)論

（1）通過DNDC模型點位模擬，將得到的模擬值與實測值進行了精度驗證，其RMSEn值為11.949%，表明在松嫩平原西部進行DNDC模擬結(jié)果較好，DNDC模型可用于該區(qū)域的模擬。

（2）松嫩平原西部表層土壤中有機碳儲量基本介于2638.31～88357.46kgC·ha-1之間，總儲量約為7794.42萬t。而表層土壤有機碳儲量變化介于-535.86～350.75kgC·ha-1之間，均值為-225.18kgC·ha-1，研究區(qū)的農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)是一個“碳源”。

（3）松嫩平原西部單位面積作物純碳產(chǎn)量基本在2500～4500kgC·ha-1之間，均產(chǎn)3576.167kgC·ha-1，研究區(qū)實際作物產(chǎn)量約為8.94t·ha-1，總產(chǎn)量約為3429.83t。

（4）經(jīng)過不同氣候情景下的模擬，溫度的升高、降水的增多，都會造成研究區(qū)內(nèi)土壤有機碳儲量減少；空氣中CO2濃度升高，土壤有機碳儲量則會增加。溫度、降水以及CO2濃度與研究區(qū)作物產(chǎn)量均呈反比，即溫度升高、降水增加、空氣中CO2濃度升高，均會造成研究區(qū)作物減產(chǎn)。

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