謝鴻飛，趙俊芳**，艾金龍，彭慧文，黃睿茜

基于APSIM的華北平原不同種植模式下主要溫室氣體排放效應(yīng)評估*

謝鴻飛1，趙俊芳1**，艾金龍2**，彭慧文1，黃睿茜1

（1. 中國氣象科學(xué)研究院災(zāi)害天氣國家重點實驗室，北京 100081；2. 益陽職業(yè)技術(shù)學(xué)院現(xiàn)代農(nóng)業(yè)學(xué)校，益陽 413049）

使用APSIM作物模型，模擬1981?2014年華北平原夏玉米、冬小麥?夏玉米、冬小麥?夏玉米?早播玉米1（提前10d）、冬小麥?夏玉米?早播玉米2（提前20d）四種種植模式下土壤有機碳（SOC）變化、土壤氧化亞氮（N2O）排放、土壤溫室氣體排放和產(chǎn)量的變化。結(jié)果表明：四種種植模式中，1981?2014年華北平原夏玉米種植模式下土壤N2O排放量最?。?14.81kg·hm?2）、土壤主要溫室氣體平均排放量最少（0.30MgCO2-eq·hm?2）；冬小麥?夏玉米?早播玉米1（提前10d）種植模式下土壤有機碳平均變化量最少，為120.78kg·hm?2；冬小麥?夏玉米?早播玉米2（提前20d）種植模式的土壤主要溫室氣體平均排放量次之，為0.76MgCO2-eq·hm?2；四種種植模式中，冬小麥?夏玉米種植模式的平均產(chǎn)量最高，為23405.47kg·hm?2；夏玉米種植模式下土壤主要溫室氣體排放效應(yīng)最好（GHG=0.02 MgCO2-eq·hm?2），冬小麥?夏玉米?早播玉米2（提前20d）種植模式次之（GHG=0.04 MgCO2-eq·hm?2）；在保證產(chǎn)量的前提下，考慮糧食安全、資源節(jié)約和環(huán)境友好各方面，冬小麥?夏玉米?早播玉米2（提前20d）兩年三熟種植模式是華北平原較為理想的種植制度。

華北平原；APSIM模型；溫室氣體排放；產(chǎn)量；種植模式

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)是一個巨大的溫室氣體排放源，其排放量占全球溫室氣體排放總量的10%～12%，其中一氧化二氮（N2O）排放約占60%[1]。中國是最大的N2O排放國，占全球排放量的31%[2]。華北平原（NCP）是中國最密集的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)區(qū)域之一，提供了全國50%以上的小麥和33%的玉米產(chǎn)量[3]。該地區(qū)以冬小麥?夏玉米輪作的一年兩熟制種植模式為主，在保證高產(chǎn)的同時由于大量的水肥投入，導(dǎo)致該地區(qū)出現(xiàn)一系列環(huán)境問題，如溫室氣體排放增加[4]、地下水污染[5]、大氣高氮沉降[6]和作物病害增多[7]。面對華北平原日益嚴(yán)峻的環(huán)境狀況，如何改變傳統(tǒng)的種植模式，降低農(nóng)業(yè)溫室氣體排放，減少對環(huán)境的不利影響，成為當(dāng)前華北平原地區(qū)亟待解決的問題。

針對華北平原不同種植模式對環(huán)境的影響，不同學(xué)者做了大量研究[8?13]。姜雨林等[8]基于DNDC模型，分析了華北地區(qū)不同輪作模式對土壤耕層有機碳儲量及溫室氣體排放的影響，結(jié)果表明冬小麥?夏玉米種植模式碳匯速率最高，有利于有機碳的長期積累，而春玉米連作種植模式溫室氣體排放量最低；王大鵬等[9]在華北高產(chǎn)糧區(qū)設(shè)置田間試驗，研究了調(diào)整種植模式和水氮優(yōu)化等措施下的節(jié)水效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)與冬小麥?夏玉米一年兩熟制對比，兩年三熟制可以降低作物耗水，但是產(chǎn)量也會隨之下降；吉艷芝等[10]基于田間定位實驗，研究了華北平原不同種植模式間的作物產(chǎn)量和氮素利用，結(jié)果表明，冬小麥?夏玉米?春玉米兩年三熟制在穩(wěn)產(chǎn)高產(chǎn)和提高氮素利用率上具有可持續(xù)的潛力。上述研究主要針對不同種植模式間的穩(wěn)產(chǎn)高產(chǎn)、水分利用、碳氮平衡、氮素利用等方面，對各類種植模式溫室氣體排放的綜合研究還不足。而對不同種植模式的溫室氣體排放效應(yīng)評估，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)模型提供了一種有效的方法[11]。APSIM作物模型可以模擬不同氣候和管理措施下的農(nóng)田系統(tǒng)產(chǎn)量和環(huán)境（如土壤碳氮變、溫室氣體排放）的變化，并且已經(jīng)成功應(yīng)用到不同地區(qū)的相關(guān)研究之中。Li等用APSIM模型在華北平原地區(qū)探究了在保持產(chǎn)量的同時，可以通過優(yōu)化施氮量和灌水量來降低溫室氣體排放的潛力[12]；Wang等用APSIM模型在黃淮海地區(qū)研究發(fā)現(xiàn)，通過降低氮肥的投入和提高秸稈留茬率，也可以在保持產(chǎn)量的同時減少溫室氣體排放[13]。上述研究表明，前人在產(chǎn)量和溫室氣體排放方面已經(jīng)取得較好的研究進展，但是大多數(shù)學(xué)者更加關(guān)注于管理措施和溫室氣體排放及產(chǎn)量之間的協(xié)同效應(yīng)，而對不同種植模式之間的溫室氣體排放效應(yīng)對比研究甚少。

因此，本研究選擇環(huán)境狀況日益嚴(yán)峻的華北平原為研究區(qū)，設(shè)置夏玉米、冬小麥?夏玉米、冬小麥?夏玉米?早播玉米1（提前10d）、冬小麥?夏玉米?早播玉米2（提前20d）四種種植模式，采用APSIM作物模型模擬1981?2014年華北平原不同種植模式下的溫室氣體排放和產(chǎn)量變化，基于溫室氣體排放強度（GHG）定量評估溫室氣體排放效應(yīng)，篩選出華北平原地區(qū)溫室氣體排放效應(yīng)最優(yōu)的種植模式，以期為中國碳中和目標(biāo)的實現(xiàn)提供科學(xué)參考。

1 資料與方法

1.1 研究區(qū)域和站點選擇

以華北平原（32°?40°N，114°?121°E）的農(nóng)田為研究對象。研究區(qū)屬于典型的溫帶季風(fēng)氣候，年降水量400～800mm，區(qū)內(nèi)農(nóng)業(yè)以旱作為主，農(nóng)作物兩年三熟或一年兩熟；是中國三大平原之一，也是人口最多的平原。

研究站點選擇石家莊市藁城區(qū)農(nóng)業(yè)氣象觀測站（114°83′E，38°03′N），該地地處太行山東麓、黃淮海平原腹地，主要糧食作物小麥、玉米和大豆2019年種植面積分別為3.29、1.13和2萬hm2 [14]，種植面積較大，土地利用穩(wěn)定。主要耕作方式為冬小麥?夏玉米輪作，屬于華北平原傳統(tǒng)的種植方式。因此，該地可以較好地代表華北平原大部分地區(qū)的種植狀況。

1.2 種植模式設(shè)置

設(shè)置夏玉米一年一熟（ME）、冬小麥?夏玉米一年兩熟（W?E）、冬小麥?夏玉米?早播玉米1（提前10d）兩年三熟（W?M?ME10）、冬小麥?夏玉米?早播玉米2（提前20d）（兩年三熟W?M?ME20）四種種植模式。一年一熟制每年只種一季夏玉米，其余時間休耕；一年兩熟制為傳統(tǒng)的冬小麥?夏玉米輪作模式，即冬小麥?zhǔn)斋@后繼續(xù)種植夏玉米；兩年三熟制中，第一年的種植方式與一年兩熟一致，第一年夏玉米收獲后休耕至下一年種植早播玉米。冬小麥品種為科農(nóng)1993，夏玉米和早播玉米品種為鄭單958。根據(jù)石家莊市藁城區(qū)農(nóng)業(yè)氣象觀測站長期物候數(shù)據(jù)觀測資料，冬小麥在每年10月12?20日播種，翌年6月5?10日收獲；夏玉米在每年6月9?14日播種，9月24日?10月2日收獲；早播玉米1和早播玉米2模式根據(jù)夏玉米的播種日期，分別提前10d和20d播種，即于每年5月30日?6月4日和5月20?25日播種。根據(jù)前人在華北平原對冬小麥?夏玉米種植制度的氮肥利用效率研究[15?20]，在冬小麥播種前施氮肥170kg·hm?2，在夏玉米播種前施氮肥90kg·hm?2，在早播玉米播種前施氮肥110kg·hm?2。冬小麥播種深度為50mm，行距為350mm，播種密度為150萬株·hm?2；夏玉米和早播玉米播種深度為30mm，行距為600mm，播種密度為8萬株·hm?2。具體種植模式設(shè)置見表1。

1.3 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)APSIM模型簡介

APSIM 模型（Agricultural Production System Simulator）是澳大利亞農(nóng)業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)研究組研發(fā)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)模型[21]，在模擬作物輪作、植物蒸騰、土壤水分和碳氮動態(tài)等方面具有強大的功能，被廣泛應(yīng)用于種植制度、區(qū)域水平衡和氣候變化等領(lǐng)域[22]。

在APSIM模型中，土壤碳氮動態(tài)變化主要由APSIM-SoilN模塊模擬[23]，該模塊將土壤有機質(zhì)集中劃分為三個部分，即新鮮有機質(zhì)部分（FOM）、生物質(zhì)部分（BIOM）和腐殖質(zhì)部分（HUM），通過三個部分間的交互計算，可以模擬土壤層中氮（N）和碳（C）在每日時間步長的動態(tài)變化。其中，土壤有機碳（SOC）含量主要由模型輸出的新鮮有機質(zhì)部分（FOM）和腐殖質(zhì)部分（HUM）的碳含量進行計算。而土壤層中氮含量變化主要取決于模塊中硝酸根離子濃度（NO3?）、銨根離子濃度（NH4+）、土壤水分（SW）和土壤溫度（ST）的變化，APSIM-SoilN模塊將氮的動態(tài)變化過程分解為硝化和反硝化過程；在模擬土壤N2O排放時，主要通過土壤有機碳（SOC）、硝酸根離子濃度（NO3?）、銨根離子濃度（NH4+）、土壤水分（SW）和土壤溫度（ST）等APSIM模型輸出的各變量數(shù)值，結(jié)合反硝化速率和反硝化過程中釋放的N2/N2O的比例來預(yù)測反硝化過程中的N2O排放，并根據(jù)硝化N的比例來計算硝化產(chǎn)生的N2O[11?12]。

表1 種植模式設(shè)置

注：ME表示夏玉米單作，一年一熟；W-E表示冬小麥?夏玉米輪作，一年兩熟；W-M-ME10表示冬小麥?夏玉米?早播玉米1（提前10d）輪作，兩年三熟；W-M-ME20表示冬小麥?夏玉米?早播玉米2（提前20d）輪作，兩年三熟。

Note：ME is summer maize, ripe once a year; W-E is winter wheat-summer maize, ripe twice a year; W-M-ME10 is winter wheat-summer maize -early maize 1 (10 days earlier), three ripe in two years; W-M-ME20 is winter wheat-summer maize -early maize 2 (20 days earlier), three ripe in two years.

（1）反硝化過程[24]

式中，Rdenit,i為反硝化速率（kgN·hm?2·d?1）；kdenit為反硝化系數(shù)，取0.0006；NO3,i為不同層土壤中硝酸根離子的濃度（kgN·hm?2），由模式模擬值提供； CA,i為土壤活性碳含量（kg·mg?1）；Fmoist,i為水分對反硝化作用的限制因子；Ftemp,i為溫度對反硝化作用的限制因子。SOCppm,i為土壤有機碳含量；HUM_Cppm,i為有機質(zhì)部分模擬出來的碳含量（kg·hm?2），由模式模擬；FOM_Cppm,i為腐殖質(zhì)部分模擬出來的碳含量（kg·hm?2），由模式模擬；STi為不同層土壤溫度（°C），由模式模擬；SWi為土壤含水率（m3·m?3），由模式模擬；SAT為飽和含水量；WFPS為孔隙度，無量綱；SWlim為反硝化停止時的含水量；X為經(jīng)驗常數(shù)，取X=1。

式中，k1取決于氣體在田間土壤中的擴散率，取值25.1[22]；NO3ppm為干重基礎(chǔ)上的硝酸鹽濃度；CO2為土壤異養(yǎng)呼吸產(chǎn)生的排放量（μgC·g?1土·day?1）[25]。

將式（1）的反硝化速率與反硝化過程中N2/N2O排放比相結(jié)合，模擬出相關(guān)變量，可以計算出反硝化過程中一氧化二氮（N2Odenit）的排放量[25]。

（2）硝化過程

1.4 APSIM模型初始數(shù)據(jù)輸入

1.4.1 氣象要素

APSIM模型運行所需的氣象要素主要包括逐日最高氣溫、逐日最低氣溫、逐日太陽總輻射量和逐日降水量。1981?2014年逐日氣象數(shù)據(jù)來源于中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)（http://data.cma.cn/）。其中氣象資料中的逐日最高氣溫、逐日最低氣溫、逐日降水量由石家莊藁城站逐日氣象觀測資料獲得，太陽總輻射量由該氣象站點觀測的日照時數(shù)計算得到[28]，計算分別為

式中，Rns是每天的太陽總輻射量（MJ·m?2·d?1）；Ra是晴空太陽總福射量（MJ·m?2·d?1）；n是每天日照時數(shù)（h）；N是最大天文日照時數(shù)（h）；dr是日地相對距離的倒數(shù)；J是日序；δ是太陽偏振角（Rad）；Ws是日落的角度（Rad）；φ是當(dāng)?shù)鼐暥?，?8°03′。

1.4.2 土壤參數(shù)

APSIM模型所需的土壤參數(shù)主要包括土壤容重（BD）、田間持水量（DUL）、飽和含水量（SAT）、風(fēng)干系數(shù)（AirDry）和凋萎系數(shù)（LL15）等。該部分APSIM模型土壤參數(shù)輸入?yún)⒖缄愖谂嗟萚29]于2014?2015年在石家莊市藁城區(qū)進行的土壤參數(shù)測定實驗，部分缺失數(shù)據(jù)依據(jù)中國土壤科學(xué)數(shù)據(jù)庫（http://www.soil.csdb.cn/）獲得。具體土壤輸入?yún)?shù)見表2。

表2 APSIM模型中土壤參數(shù)

1.4.3 作物參數(shù)

APSIM模型里面的品種控制參數(shù)主要包括控制作物生長發(fā)育的參數(shù)和控制作物產(chǎn)量形成的參數(shù)，模型中對小麥生育期各階段長度的控制，除播種?發(fā)芽的長度受土壤水分控制外，其它各生育階段的長度都由積溫、春化系數(shù)和光周期控制。對玉米生育期各階段的控制，主要由不同時段的積溫和光周期控制，小麥和玉米產(chǎn)量均基于模型內(nèi)部的分配系數(shù)進行模擬[30]。根據(jù)所選冬小麥（科農(nóng)1993）、夏玉米（鄭單958）、早播玉米（鄭單958）的品種，列出了經(jīng)APSIM模型調(diào)參后播種?收獲期間控制和影響其生長發(fā)育的主要參數(shù)，具體數(shù)值見表3。

1.4.4 管理數(shù)據(jù)

APSIM輸入的管理參數(shù)主要包括播種日期、播種深度、播種密度、播種間距、施肥日期和施肥量以及灌溉日期和灌溉量等。模型的管理數(shù)據(jù)輸入與相應(yīng)種植模式設(shè)置保持一致。其中，灌溉量采用模型中的自動灌溉。

1.5 APSIM模型參數(shù)率定與驗證

通過地球系統(tǒng)科學(xué)數(shù)據(jù)共享平臺（Data Sharing Infrastructure of Earth System Science）和石家莊市藁城區(qū)農(nóng)業(yè)氣象觀測站觀測資料，收集2005?2011年石家莊市藁城區(qū)單季種植的冬小麥和夏玉米生育期數(shù)據(jù)及產(chǎn)量數(shù)據(jù)，生育期數(shù)據(jù)主要獲取冬小麥和夏玉米出苗、開花、乳熟、成熟的生育期時間，用于APSIM模型后續(xù)的驗證。結(jié)合作物模型的初始輸入數(shù)據(jù)，用2005?2006年數(shù)據(jù)對APSIM模型進行參數(shù)率定，用2007?2011年數(shù)據(jù)對APSIM模型進行驗證。

采用“試錯法”對石家莊市藁城區(qū)冬小麥和夏玉米品種參數(shù)進行率定，將模型輸出結(jié)果與對應(yīng)收集到的觀測數(shù)據(jù)結(jié)果進行對照，調(diào)試模型直至模擬輸出的冬小麥生育時期（出苗、乳熟和成熟）和夏玉米生育時期（出苗、開花和成熟）及產(chǎn)量數(shù)值與觀測數(shù)據(jù)相符[31]。采用模擬值與實測值之間的均方根誤差（RMSE）、相對均方根誤差（NRMSE）、一致性D指標(biāo)、平均絕對誤差（MAE）等統(tǒng)計指標(biāo)驗證模型。具體計算式為

式中，Ysim為模擬值；Yobs為觀測值；N為樣本數(shù)；RMSE為模擬值與實測值之間的均方根誤差，數(shù)值越小，表明模擬值與實際觀測值的偏差越小；NRMSE為模擬值與實測值之間的相對均方根誤差，控制在10%以內(nèi)說明模型的模擬有較高精度。

1.6 土壤主要溫室氣體排放計算

夏玉米一年一熟種植模式和冬小麥?夏玉米一年兩熟種植模式的單個種植時間為一年，而冬小麥?夏玉米?早播玉米兩年三熟種植模式的單個種植時長為兩年，為了便于產(chǎn)量和溫室氣體排放量的統(tǒng)一計算，以1980年冬小麥播種時間為開始，取兩年間隔作為一個計算節(jié)點。參考Li等[11]對華北平原地區(qū)溫室氣體排放強度的計算方法，利用N2O相對于CO2的100a全球變暖潛勢值298[12]，以二氧化碳排放當(dāng)量（kgCO2-eq·hm?2·a?1）為單位來計算土壤溫室氣體排放量；華北平原地區(qū)以旱作農(nóng)業(yè)為主[32]，土壤溫室氣體主要為N2O和CO2；根據(jù)APSIM模型模擬輸出的產(chǎn)量和土壤有機碳等數(shù)值，結(jié)合對土壤N2O的相關(guān)計算，用土壤溫室氣體排放量和產(chǎn)量的比值作為溫室氣體排放強度判斷排放效應(yīng)，計算式為[11?12]

式中，GHG為溫室氣體排放強度；GHGsoil為每公頃兩年土壤溫室氣體累計排放（kgCO2-eq·hm?2·a?1）；YA為不同種植模式每公頃每兩年的總產(chǎn)量（kg·hm?2·a?1）；N2Od為土壤硝化和反硝化過程中N2O的直接排放（kg·hm?2·a?1），采用APSIM模擬；N2Oi是土壤間接排放的N2O（kg·hm?2·a?1），本研究只考慮土壤施氮量的影響；N為每公頃每兩年的土壤總施氮量（kg·hm?2·a?1）；0.0032為中國旱地氮肥間接排放因子[11,32]；298是N2O與CO2相比的100a全球變暖潛勢；dSOC是0?30cm土層每公頃每兩年土壤有機碳變化差值（kg·hm?2·a?1），用冬小麥播種日時間節(jié)點的土壤有機碳含量值減去上一個時間節(jié)點的土壤有機碳含量值；44/12是碳轉(zhuǎn)換為CO2的質(zhì)量系數(shù)。

2 結(jié)果與分析

2.1 APSIM模型中藁城冬小麥和夏玉米品種參數(shù)調(diào)試與驗證

2.1.1 品種參數(shù)調(diào)試結(jié)果

采用“試錯法”對石家莊市藁城區(qū)的冬小麥和夏玉米進行參數(shù)率定，率定后的作物參數(shù)及具體數(shù)值見表3和表4。

2.1.2 生育期和產(chǎn)量模擬驗證

用調(diào)試后的APSIM模型對石家莊市藁城站進行適用性驗證。將模擬后的生育期數(shù)據(jù)（播種、出苗、開花、乳熟和成熟）和產(chǎn)量數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，將模型輸出的模擬值和實測值進行統(tǒng)計運算，驗證結(jié)果見圖1和圖2。由圖可知，冬小麥播種?乳熟天數(shù)和播種?成熟天數(shù)的決定系數(shù)R2為0.87和0.63，均方根誤差（RMSE）為3.85和3.16；相較冬小麥的生育期，模擬誤差在接受范圍內(nèi)，冬小麥產(chǎn)量的決定系數(shù)R2為0.60，均方根誤差（RMSE）為344.7，可能受觀測值的波動影響。對于夏玉米，播種?開花天數(shù)和播種?成熟天數(shù)的決定系數(shù)R2為0.76和0.66，均方根誤差（RMSE）為2.14和1.78，模擬狀況較為良好；夏玉米產(chǎn)量的決定系數(shù)R2為0.66，均方根誤差（RMSE）為1116.38。整體來看，APSIM模型對冬小麥生育期、冬小麥產(chǎn)量和夏玉米的生育期模擬結(jié)果較好，各點基本分布在1:1線兩側(cè)，對夏玉米產(chǎn)量模擬效果不太理想，但是產(chǎn)量誤差在可接受范圍內(nèi)。因此，優(yōu)化后的APSIM模型適用于華北平原冬小麥和夏玉米相關(guān)特征的模擬。

表3 夏玉米作物參數(shù)

表4 冬小麥作物參數(shù)

圖1 冬小麥生育期和產(chǎn)量驗證結(jié)果

圖2 夏玉米生育期和產(chǎn)量驗證結(jié)果

2.2 不同種植模式土壤有機碳含量及溫室氣體排放量變化

2.2.1 土壤有機碳（SOC）含量

由圖3可知，夏玉米、冬小麥?夏玉米、冬小麥?夏玉米?早播玉米1（提前10d）、冬小麥?夏玉米?早播玉米2（提前20d）四種種植模式在1980?2014年的土壤有機碳平均變化量依次為158.08、169.94、120.78和169.19kg·hm?2，各模式間土壤有機碳平均變化量差距不大，在50.75kg·hm?2之內(nèi)；1980?2014年土壤有機碳含量逐兩年變化趨勢顯示，四種種植模式均呈波動狀變化，無線性遞增或遞減趨勢；其中，冬小麥?夏玉米種植模式的土壤有機碳含量波動較大，在?400.56～824.10kg·hm?2范圍內(nèi)變化；冬小麥?夏玉米?早播玉米1（提前10d）、冬小麥?夏玉米?早播玉米2（提前20d）兩種植模式變化趨勢相似。整體來看，四種種植模式中，冬小麥?夏玉米?早播玉米1（提前10d）種植模式的土壤有機碳平均變化量最少。

2.2.2 土壤N2O排放量

用APSIM模型模擬N2O排放量相關(guān)變量，計算不同施肥梯度下各種植模式的N2O排放量年際變化和平均變化。由圖4可見，夏玉米、冬小麥?夏玉米、冬小麥?夏玉米?早播玉米1（提前10d）、冬小麥?夏玉米?早播玉米2（提前20d）四種種植模式下，1980?2014年土壤N2O平均排放量依次為514.81、1805.81、862.82和879.47kg·hm?2；冬小麥?夏玉米種植模式的土壤N2O平均排放量明顯高于其余三種種植模式，可能與其施肥量較高有關(guān)。由1980?2014年土壤N2O排放量逐兩年變化趨勢可知，冬小麥?夏玉米種植模式的土壤N2O排放量整體呈遞增變化趨勢，且高于其余三種種植模式；冬小麥?夏玉米?早播玉米1（提前10d）、冬小麥?夏玉米?早播玉米2（提前20d）兩種種植模式變動趨勢相似，土壤N2O排放量波動范圍較??；夏玉米種植模式土壤N2O排放量逐兩年變化趨勢平緩，基本無波動變化。

2.2.3 土壤主要溫室氣體排放量

圖5反映了不同種植模式下土壤溫室氣體排放總量的年際和平均變化趨勢。由圖可見，夏玉米、冬小麥?夏玉米、冬小麥?夏玉米?早播玉米1（提前10d）、冬小麥?夏玉米?早播玉米2（提前20d）四種種植模式在1980?2014年作物生長季土壤主要溫室氣體平均排放量分別為0.30、2.21、0.91和0.76MgCO2-eq·hm?2；冬小麥?夏玉米種植模式的土壤主要溫室氣體平均排放量顯著高于其余三種種植模式。由1980?2014年土壤主要溫室氣體排放量逐兩年變化趨勢可知，冬小麥?夏玉米種植模式的土壤主要溫室氣體排放量波動幅度較大，在0.30～4.20MgCO2-eq·hm?2內(nèi)變化，其余三種種植模式變化趨勢較為平緩，逐兩年間土壤主要溫室氣體排放量差值在2.10MgCO2-eq·hm?2之內(nèi)。整體來看，四種種植模式中，夏玉米種植模式的土壤主要溫室氣體平均排放量最少，冬小麥?夏玉米?早播玉米2（提前20d）次之。

圖3 不同種植模式土壤有機碳SOC含量年際變化(a)和多年平均值(b)

圖4 不同種植模式土壤N2O含量年際變化(a)和多年平均值(b)

圖5 不同種植模式溫室氣體排放量年際變化(a)和多年平均值(b)

2.3 不同種植模式冬小麥和夏玉米產(chǎn)量變化

由圖6可見，夏玉米、冬小麥?夏玉米、冬小麥?夏玉米?早播玉米1（提前10d）、冬小麥?夏玉米?早播玉米2（提前20d）四種種植模式在1980?2014年平均產(chǎn)量分別為11843.45、23405.47、17977.30和17862.15kg·hm?2；冬小麥?夏玉米種植模式的平均產(chǎn)量最高，高出夏玉米種植模式平均產(chǎn)量97.6%；高出冬小麥?夏玉米?早播玉米1（提前10d）和冬小麥?夏玉米?早播玉米2（提前20d）種植模式30.7%左右。由1980?2014年產(chǎn)量逐兩年變化趨勢可知，冬小麥?夏玉米種植模式的產(chǎn)量變化在1990年之前呈緩慢遞增趨勢，之后趨于平緩，且明顯高于其余三種種植模式，產(chǎn)量最大值為25910.70kg·hm?2，最小值為17888.50kg·hm?2；冬小麥?夏玉米?早播玉米種植制度的產(chǎn)量逐兩年變化趨勢大致重合，變化趨勢平緩，產(chǎn)量變在15817.10～201115.90kg·hm?2區(qū)間變化；夏玉米種植模式的逐兩年產(chǎn)量變化范圍在12875.50～11001.40kg·hm?2，整體變化量最小。

圖6 不同種植模式產(chǎn)量年際變化(a)和多年平均值(b)

2.4 不同種植模式土壤溫室氣體排放強度變化

用溫室氣體排放強度（GHG）來衡量不同種植模式下的土壤主要溫室氣體排放效應(yīng)，GHG數(shù)值小，表明土壤主要溫室氣體排放效應(yīng)好；反之，則土壤主要溫室氣體排放效應(yīng)差。由圖7可見，夏玉米、冬小麥?夏玉米、冬小麥?夏玉米?早播玉米1（提前10d）、冬小麥?夏玉米?早播玉米2（提前20d）四種種植模式在1980?2014年土壤主要溫室氣體排放強度平均值分別為0.02、0.94、0.51和0.42MgCO2-eq·hm?2；以冬小麥?夏玉米種植模式的土壤主要溫室氣體排放強度值最高，結(jié)合該模式的平均產(chǎn)量值（23405.47kg·hm?2）和土壤主要溫室氣體平均排放量（2.21MgCO2-eq·hm?2）來看，冬小麥?夏玉米種植模式為高產(chǎn)量、高排放種植模式；冬小麥?夏玉米?早播玉米1（提前10d）和冬小麥?夏玉米?早播玉米2（提前20d）兩種種植模式，其土壤主要溫室氣體排放強度平均值差值為0.09，結(jié)合二者平均產(chǎn)量（17977.30kg·hm?2和17862.15kg·hm?2）和土壤主要溫室氣體平均排放量（0.91MgCO2-eq·hm?2和0.76MgCO2-eq·hm?2），說明種植模式設(shè)置相似，則各類計算結(jié)果數(shù)值相近；夏玉米種植模式的土壤主要溫室氣體排放強度值最低，結(jié)合其平均產(chǎn)量值（11843.45kg·hm?2）和土壤主要溫室氣體平均排放量值（0.30MgCO2-eq·hm?2），說明夏玉米種植模式為低產(chǎn)量、低排放種植模式。由1980?2014年溫室氣體排放強度逐兩年變化趨勢可知，四種種植模式變化情況相當(dāng)，均呈波動狀變化。整體來看，四種種植模式中，夏玉米種植模式的溫室氣體排放強度最小，冬小麥?夏玉米?早播玉米2（提前20d）種植模式次之。

圖7 不同種植模式溫室氣體排放強度年際變化(a)和多年平均值(b)

3 討論與結(jié)論

3.1 討論

農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)是溫室氣體排放的重要來源之一[33]。華北平原地區(qū)主要以旱作農(nóng)業(yè)為主，其主要溫室氣體排放為二氧化碳（CO2）和氧化亞氮（N2O）[32]。影響土壤N2O排放的因素眾多，主要包括氮肥施用量、土壤有機碳（SOC）含量、土壤質(zhì)地和作物種類等[34]；其中，土壤有機碳的變化受土壤質(zhì)地、秸稈還田等人為因素影響較大[35]。在本研究中，冬小麥?夏玉米種植模式在1980?2014年土壤主要溫室氣體平均排放量高于夏玉米種植模式85.9%，高于冬小麥?夏玉米?早播玉米1（提前10d）和冬小麥?夏玉米?早播玉米2（提前20d）種植模式61.5%左右，這主要是由于在施肥處理時，冬小麥?夏玉米種植模式的施肥量要高于其余三種種植模式。當(dāng)施氮量超過作物需求量時，土壤N2O排放量與施氮量呈顯著正相關(guān)[10]；眾多研究表明[9,36]，冬小麥?夏玉米?早播玉米兩年三熟的種植模式土壤硝態(tài)氮殘留較少，氮肥利用率高于冬小麥?夏玉米一年兩熟的種植模式，同時，夏玉米和早播玉米在單季種植中，需氮量小于冬小麥?夏玉米兩季種植的需氮量，這也是造成冬小麥?夏玉米種植模式土壤溫室氣體排放量高的原因之一。

調(diào)整種植制度，改善種植結(jié)構(gòu)可以不同程度地影響作物產(chǎn)量[8]，吉艷芝等[10,37]發(fā)現(xiàn)，與冬小麥?夏玉米一年兩熟種植制度相比，冬小麥?夏玉米?早播玉米兩年三熟種植模式下產(chǎn)量下降 16%～23.7%，夏玉米一年一熟種植模式下降27%～51.2%。在本研究中，冬小麥?夏玉米種植制度在1980?2014年平均產(chǎn)量高于冬小麥?夏玉米?早播玉米種植制度23.5%，高于夏玉米種植制度49.4%，這與現(xiàn)有研究結(jié)果基本相符。

灌溉在保證產(chǎn)量的同時也是農(nóng)田N2O排放的關(guān)鍵驅(qū)動因子，在一定變化范圍內(nèi)土壤水分與N2O排放有顯著相關(guān)性[38]。本研究對灌溉設(shè)置采用APSIM模型中自動灌溉，對產(chǎn)量和N2O排放存在一定干擾，實際中可以根據(jù)當(dāng)?shù)鼐唧w的水肥量來調(diào)整管理措施。此外，本研究只選用了石家莊市藁城區(qū)這一個站點數(shù)據(jù)進行模擬，在溫室氣體排放計算時，只考慮了土壤溫室氣體排放，在后續(xù)工作中，可以選取更多的模擬站點，綜合考慮農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和其它方面產(chǎn)生的溫室氣體，以得到更為科學(xué)精確的結(jié)果。

就不同種植制度土壤主要溫室氣體排放效應(yīng)而言，在本研究中，夏玉米種植模式的土壤主要溫室氣體排放強度最低，冬小麥?夏玉米種植模式的土壤主要溫室氣體排放強度最高。結(jié)合上述土壤主要溫室氣體排放和產(chǎn)量變化的討論結(jié)果，夏玉米種植模式雖然溫室氣體排放量低，但是同時產(chǎn)量較低，難以保證華北平原地區(qū)糧食安全需要；冬小麥?夏玉米種植模式是華北平原地區(qū)傳統(tǒng)的種植模式，可以保證高產(chǎn)的需要，但是同時也造成了土壤主要溫室氣體排放量過大?？紤]到冬小麥?夏玉米種植模式對環(huán)境的不良作用和夏玉米種植模式產(chǎn)量偏低，冬小麥?夏玉米?早播玉米2（提前20d）種植模式將會是未來華北平原地區(qū)較好的種植模式。

3.2 結(jié)論

夏玉米、冬小麥?夏玉米、冬小麥?夏玉米?早播玉米1（提前10d）、冬小麥?夏玉米?早播玉米2（提前20d）四種種植模式中，冬小麥?夏玉米種植模式的總施肥量（260kg·hm?2）、平均產(chǎn)量（23405.47kg·hm?2）、土壤主要溫室氣體平均排放量（2.21 MgCO2-eqhm?2）最高，為高產(chǎn)量、高排放種植模式；冬小麥?夏玉米?早播玉米1（提前10d）與冬小麥?夏玉米?早播玉米2（提前20d）兩種種植模式的總施肥量（370kg·hm?2）、平均產(chǎn)量（17977.30 kg·hm?2和17862.15kg·hm?2）和土壤主要溫室氣體平均排放量（0.91MgCO2-eq·hm?2和0.76MgCO2-eq·hm?2）較為接近，土壤主要溫室氣體排放強度平均值差值為0.09MgCO2-eq·hm?2，表明種植模式設(shè)置相似，其各類計算結(jié)果數(shù)值相近；夏玉米種植模式的總施肥量（90kg·hm?2）、平均產(chǎn)量（11843.45kg·hm?2）和土壤主要溫室氣體平均排放量（0.30MgCO2-eq·hm?2）最低，表明夏玉米種植模式為低產(chǎn)量、低排放種植模式。

APSIM模型能較為精確地模擬土壤溫室氣體的排放，在華北平原地區(qū)的適用性良好。夏玉米一年一熟、冬小麥?夏玉米一年兩熟、冬小麥?夏玉米?早播玉米1（提前10d）和冬小麥?夏玉米?早播玉米2（提前20d）兩年三熟四種種植模式中，夏玉米種植模式土壤主要溫室氣體排放效應(yīng)最好，冬小麥?夏玉米?早播玉米2（提前20d）種植模式次之。在保證產(chǎn)量的前提下，考慮糧食安全、資源節(jié)約和環(huán)境友好各方面，冬小麥?夏玉米?早播玉米2（提前20d）兩年三熟種植模式將會是華北平原較為理想的種植制度。

[1] Winiwarter W,H?glund-Isaksson L,Klimont Z,et al.Technical opportunities to reduce global anthropogenic emissions of nitrous oxide[J].Environmental Research Letters,2018,13:1748-9326.

[2] Gerber J S,Carlson K M,Makowski D,et al.Spatially explicit estimates of N2O emissions from croplands suggest climate mitigation opportunities from improved fertilizer management[J].Global Change Biology,2016,22:3383-3394.

[3] Liang W L,Carberry P,Wang G,et al.Quantifying the yield gap in wheat-maize cropping systems of the Hebei Plain,China[J].Field Crops Research,2011,124:180-185.

[4] Zhang Y,Liu J,Mu Y,et al.Nitrous oxide emissions from a maize field during two consecutive growing seasons in the North China Plain[J].Journal of Environmental Sciences,2012,24:160-168.

[5] Ju X T,Xing G X,Chen X P,et al.Reducing environmental risk by improving N management in intensive Chinese agricultural systems[J].Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America,2009,106: 8077.

[6] Liu X,Zhang Y,Han W,et al.Enhanced nitrogen deposition over China[J].Nature,2013,494:459-462.

[7] Tian Y,Wang Q,Zhang W,et al.Reducing environmental risk of excessively fertilized soils and improving cucumber growth bycompost application in long-term continuous cropping systems[J]. Science of the Total Environment,2016,544: 251-261.

[8] 姜雨林,陳中督,遆晉松,等.華北平原不同輪作模式固碳減排模擬研究[J].中國農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報,2018,23(1):19-26.

Jiang Y L,Chen Z D,Di J S,et al.Simulation of soil carbon storage and greenhouse gas emission under different cropping rotations in the North China Plain[J].Journal of China Agricultural University,2018,23(1):19-26.(in Chinese)

[9] 王大鵬,吳文良,顧松東,等.華北高產(chǎn)糧區(qū)基于種植制度調(diào)整和水氮優(yōu)化的節(jié)水效應(yīng)[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報,2013, 29(2):1-8.

Wang D P,Wu W L,Gu S D,et al.Water-saving effect under adjustment of cropping systems and optimization of water and nitrogen in high yield regions of North China[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2013,29(2): 1-8.(in Chinese)

[10] 吉艷芝,徐明杰,巨曉棠,等.華北平原不同種植制度對糧食作物氮素利用和土壤氮庫的影響[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報,2020, 36(19):86-96.

Ji Y Z,Xu M J,Ju X T,et al.Effects of different cropping systems on food crop nitrogen utilization and soil nitrogen pool in North China Plain[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering,2020,36(19): 86-96.(in Chinese)

[11] Li J,Luo Z,Wang Y,et al.Optimizing nitrogen and residue management to reduce GHG emissions while maintaining crop yield:a case study in a mono-cropping system of northeast China[J].Sustainability(Switzerland),2019, 11(18): 62-78.

[12] Li J,Wang E,Wang Y,et al.Reducing greenhouse gas emissions from a wheat-maize rotation system while still maintaining productivity[J].Agricultural Systems,2016,145: 90-98.

[13] Wang G,Luo Z,Wang E,et al.Reducing greenhouse gas emissions while maintaining yield in the croplands of Huang-Huai-Hai Plain,China[J].Agricultural and Forest Meteorology,2018(6):80-94.

[14] 石家莊市藁城區(qū)人民政府.藁城區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村基本情況[EB/OL].http://www.gc.gov.cn/col/1531385774455/2019/08/13/1565658595621.html.2019-08-13.

Shijiazhuang Gaocheng District People's Government. Gaocheng district agriculture and rural basic situation [EB/OL].http://www.gc.gov.cn/col/1531385774455/2019/08/13/1565658595621.html.2019-08-13.

[15] Thorburn P J,Biggs J S,Collins K,et al.Using the APSIM model to estimate nitrous oxide emissions from diverse Australian sugarcane production systems[J].Agriculture, Ecosystems and Environment,2010,136:343-350.

[16] 徐強,李周晶,胡克林,等.基于密切值法和水氮管理模型的華北平原農(nóng)田水氮優(yōu)化管理[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報,2017, 33(14):152-158.

Xu Q,Li Z J,Hu K L,et al.Optimal management of farmland water and nitrogen in North China Plain based on cosy value method and water and nitrogen management model[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering,2017,33(14):152-158. (in Chinese)

[17] Ma G,Liu W,Li S.Determining the optimal N input to improve grain yield and quality in winter wheat with reduced apparent N loss in the north China plain[J].Frontiers in Plant Science,2019,10(2):1-12.

[18] Khoshnevisan B,Rafiee S,Pan J,et al.A multi-criteria evolutionary-based algorithm as a regional scale decision support system to optimize nitrogen consumption rate:a case study in North China plain[J].Journal of Cleaner Production,2020(3):256.

[19] Xu X,Zhang M,Li J.Improving water use efficiency and grain yield of winter wheat by optimizing irrigations in the North China Plain[J].Field Crops Research,2018,221(10): 219-227.

[20] Hartmann T E,Yue S,Schulz R.Yield and N use efficiency of a maize-wheat cropping system as affected by different fertilizer management strategies in a farmer’s field of the North China Plain[J].Field Crops Research,2015,174:30- 39.

[21] Keating B A,Carberry P S,Hammer G L,et al.An overview of APSIM,a model designed for farming systems simulation[J].European Journal of Agronomy,2003,18(3-4): 267-288.

[22] Holzworth D P,Huth N I,de Voil P G,et al.APSIM- Evolution towards a new generation of agricultural systems simulation[J].Environmental Modelling and Software,2014, 62:327-350.

[23] Probert M E,Dimes J P,Keating B A,et al.APSIM’s water and nitrogen modules and simulation of the dynamics of water and nitrogen in fallow systems[J].Agricultural Systems, 1998,56:1-28.

[24] Mielenz H,Thorburn P J,Harris R H,et al.Mitigating N2O emissions from cropping systems after conversion from pasture:a modelling approach[J].European Journal of Agronomy,2017,82:254-267.

[25] Del Grosso,Ojima D S,Parton W J,et al.Global scale DAYCENT model analysis of greenhouse gas emissions and mitigation strategies for cropped soils[J].Global and Planetary Change,2019,67:44-50.

[26] Parton W J,Holland E A,Del Grosso,et al.Generalized model for NOxand N2O emissions from soils[J]. Journal of Geophysical Research Atmospheres,2001,106:17403-17419.

[27] Li Y,White R,Chen D,et al.A spatially referenced water and nitrogen management model(WNMM) for (irrigated) intensive cropping systems in the North China Plain[J]. Ecological Modelling,2007,203:395-423.

[28] Allen R G,Pereira L S,Raes D,et al.Crop evapotraspiration guidelines for computing crop water requirements[R]. Roma:FAO,1998.

[29] 陳宗培,王貴彥.河北平原小麥-玉米不同灌溉制度下產(chǎn)量和水分生產(chǎn)力潛力及差距研究[D].保定:河北農(nóng)業(yè)大學(xué),2020.

Chen Z P,Wang G Y.Potential and difference of yield and water productivity under different irrigation systems of wheat and maize in Hebei Plain[D].Baoding:Agricultural University of Hebei,2020.(in Chinese)

[30] 孫爽,楊曉光.中國不同區(qū)域冬小麥產(chǎn)量潛力及資源利用效率研究[D].北京:中國農(nóng)業(yè)大學(xué),2018.

Sun S,Yang X G.The potential yield and resource use efficiency for winter wheat in different regions in China[D]. Beijing:China Agricultural University,2018.(in Chinese)

[31] 趙俊芳,李寧,候英雨,等.基于APSIM 模型評估北方八省春玉米生產(chǎn)對氣候變化的響應(yīng)[J].中國農(nóng)業(yè)氣象,2018, 39(2):108-118.

Zhao J F,Li N,Hou Y Y,et al.Evaluation of response of spring maize production to climate change in the eight provinces of northern China based on APSIM Model[J].Chinese Journal of Agrometeorology,2018,39(2): 108-118.(in Chinese)

[32] 孫麗惠,李中強.北方旱地農(nóng)田主要溫室氣體排放研究進展[J].遼寧農(nóng)業(yè)科學(xué),2020(2):52-56.

Sun L H,Li Z Q.Research progress of greenhouse gas emissions from dryland farmland in Northern China[J].Liaoning Agricultural Sciences,2020(2):52-56.(in Chinese)

[33] 蔡育蓉,王立剛.北方典型農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的固碳減排路徑及模式[J].中國生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報,2022,30(4):641-650

Cai Y R,Wang L G.Carbon sequestration and greenhouse gas mitigation paths and modes in typical agroecosystem in northern China[J].Chinese Journal of Eco-Agriculture, 2022,30(4):641-650.(in Chinese)

[34] Shaaban M,Meng Q,Hu R,et al.Soil nitrous oxide and carbon dioxide emissions following incorporation of above-and below-ground biomass of green bean[J]. International Journal of Environmental Science and Technology,2016(13):179-186.

[35] 丁雪麗,韓曉增,喬云發(fā),等.農(nóng)田土壤有機碳固存的主要影響因子及其穩(wěn)定機制[J].土壤通報,2012,43(3):3-8.

Ding X L,Han X Z,Qiao Y F,et al.Main influencing factors of soil organic carbon sequestration and its stabilizing mechanism in farmland [J].Chinese Journal of Soil Science,2012,43(3):3-8.(in Chinese)

[36] 劉明,陶洪斌,王璞,等.華北平原水氮優(yōu)化條件下不同種植制度產(chǎn)量、水氮利用及經(jīng)濟效益分析[J].中國農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報,2008,13(4):12-18.

Liu M,Tao H B,Wang P,et al.Analysis of different cropping systems using optimizing water-nitrogen management on yield,water and nitrogen utilization and economic benefits[J].Journal of China Agricultural University,2008,13(4):12-18.(in Chinese)

[37] 鄭媛媛,陳宗培,王貴彥.海河平原小麥-玉米不同種植制度節(jié)水特性分析[J].干旱地區(qū)農(nóng)業(yè)研究,2019,37(5):9-15.

Zheng Y Y,Chen Z P,Wang G Y.Analysis on the water-saving characteristics of winter wheat and summer maize cropping system on Haihe Plain[J].Agricultural Research in the Arid Areas,2019,37(5):9-15.(in Chinese)

[38] 馬晨光,蔡煥杰,盧亞軍.基于APSIM模型不同水氮處理下N2O的排放研究[J].灌溉排水學(xué)報,2020,39(11): 120-129.

Ma C G,Cai H J,Lu Y J.Modelling the impact of water and nitrogen application on N2O emission from farmland using the APSIM Model[J].Journal of Irrigation and Drainage, 2020,39(11):120-129.(in Chinese)

Assessment of Main Greenhouse Gas Emission Effects under Different Cropping Patterns in North China Plain Based on APSIM Crop Model

XIE Hong-fei1, ZHAO Jun-fang1, AI Jin-Long2,PENG Hui-wen1, HUANG Rui-xi1

(1. State Key Laboratory of Severe Weather, Chinese Academy of Meteorological Sciences, Beijing 100081, China; 2. School of Modern Agriculture, Yiyang Vocational & Technical College, Yiyang 413049)

The APSIM crop model was used to simulate the changes of soil organic carbon (SOC), soil nitrous oxide (N2O) emissions, soil greenhouse gas emissions and yield in the North China Plain from 1981 to 2014 under summer maize, winter wheat-summer maize, winter wheat-summer maize-early maize 1 (10 days in advance), winter wheat-summer maize -early maize 2 (20 days in advance) four cropping patterns. The results showed that among the four cropping patterns, the soil N2O emission in summer maize planting mode was the lowest, which was 514.81kg·ha?1, the average greenhouse gas emission of soil was 0.30MgCO2-eq·ha?1.The average change of soil organic carbon in winter wheat-summer maize-early maize1 (10 days in advance) cropping pattern was the least, which was 120.78kg·ha?1. The average greenhouse gas emission of winter wheat-summer maize -early maize (20 days in advance) was 0.76MgCO2-eq·ha?1. Among the four planting patterns, the average yield of winter wheat-summer maize was the highest, which was 23405.47kg·ha?1,the summer maize planting pattern had the best effect on soil greenhouse gas emissions(GHG=0.02 MgCO2-eq·ha?1), followed by the winter wheat-summer maize -early maize 2 (20 days advance) planting pattern(GHG=0.04 MgCO2-eq·ha?1). On the premise of ensuring the yield, considering the aspects of food security, resource conservation and environmental friendliness, the planting pattern of winter wheat-summer maize-early maize 2 (20 days in advance) will be an ideal planting system in the North China Plain.

North China Plain; APSIM model; Greenhouse gas emission; Yield; Cropping pattern

10.3969/j.issn.1000-6362.2022.12.001

謝鴻飛,趙俊芳,艾金龍,等.基于APSIM的華北平原不同種植模式下主要溫室氣體排放效應(yīng)評估[J].中國農(nóng)業(yè)氣象,2022,43(12):955-968

2022?01?03

國家重點研發(fā)計劃項目（2017YFA0603004）；湖南省自然科學(xué)基金青年基金項目

趙俊芳，博士，研究員，主要從事全球變化與農(nóng)業(yè)氣象研究，E-mail: zhaojf@cma.gov.cn；艾金龍，博士，副教授，主要從事全球變化與農(nóng)業(yè)氣象研究，E-mail:aijinlong15@mails.ucas.ac.cn

謝鴻飛，E-mail:17752014737@163.com