基于DNDC模型的不同水文年稻田水碳管理模式优化

2020-09-22 09:06江赜伟杨士红
干旱地区农业研究 2020年4期
关键词:水文生产率稻田

江赜伟,杨士红,2,丁 洁,孙 潇

(1.河海大学农业科学与工程学院,江苏 南京 210098;2.河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,江苏 南京 210098)

大气中CO2浓度与土壤有机碳(SOC)的变化息息相关,土壤固碳效应是延缓全球气候变化的有效措施之一[1]。同时,SOC是表征土壤肥力、预警耕地质量变化的重要依据[2]。水稻是全球主要的粮食作物之一,中国水稻种植面积和产量分别占世界的22%和34%[3],因此提高稻田土壤的固碳能力是我国应对气候变化的关键措施之一。稻田灌溉用水占农业用水量的70%,推广水稻节水灌溉技术对缓解当前严峻的用水形势具有战略意义[3]。与此同时,我国仍有广大地区沿用传统的淹灌模式。土壤水分是碳循环和水稻生长的关键驱动因子,不同的灌溉模式势必影响SOC分解和水稻产量[4]。此外,秸秆还田在促进微生物活动、提高土壤固碳能力等方面表现良好[2, 5]。因此,节水灌溉与秸秆还田的联合调控势必对稻田土壤有机碳和水稻产量的变化产生一定影响,但鲜见相关研究。水稻生长与耗水还受到不同水文年型的影响[6],探求不同水文年稻田固碳增产的水碳管理模式具有重要意义,但多年田间试验费时费力。

近年来,兴起的基于过程的模型模拟复杂的生物地球化学循环成为农业定量化研究的重要手段,可以弥补田间试验的数量有限和站点尺度过小等不足[7-8]。其中DNDC模型是表现最为出色的模型之一,能很好地模拟SOC及作物产量变化[9]。目前,DNDC模型已被用来模拟不同管理模式下农田SOC的动态变化,水碳管理对农田有机碳影响的模型模拟研究主要集中在旱地和淹灌稻田[10]。如李长生等[11]用DNDC模拟发现中国的土壤碳素在20年间以每年73.8 Tg(1 Tg=1012g)的速度减少;张凡等[12]发现提高作物秸秆还田率是提高西北地区农田碳库储量的可行措施。而在节水灌溉条件下的研究较少[13]。

本研究基于2 a的田间试验数据,校正了DNDC模型的有关参数,并设置了不同灌溉模式和秸秆还田水平,模拟了平水年、枯水年、丰水年3种水文年型下不同水碳管理稻田的SOC、水稻产量和水分生产率的变化,比选出苏南地区不同水文年推荐的水碳管理模式。研究结果将为实现稻田节水稳产、固碳减排以及稻田水土资源的可持续利用提供理论支撑。

1 材料与方法

1.1 试验区概况

试验于2015—2016年在河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室昆山试验研究基地(34°15′21″N,121°05′22″E)开展。当地河网密布,地势平坦,试验地土壤肥沃,排灌条件优越。试验区的年降雨量是1 097.1 mm,年平均气温为15.5℃,年蒸发量1 365.9 mm,属于亚热带季风气候,平均无霜期234 d,日照时长2 085.9 h。土壤属于潴育型黄泥土,耕层为重壤土,0~30 cm土层土壤容重、0~18 cm土层土壤pH值和有机质含量分别为1.32 g·cm-3、7.4和21.71 g·kg-1,全钾含量为20.86 g·kg-1,全磷含量为1.4 g·kg-1,全氮含量为1.79 g·kg-1。

1.2 试验设计

试验采用裂区设计,主处理为2种灌水方式:传统淹灌(F);控制灌溉(C)。副处理为2种施肥方式:秸秆还田(S),常规施肥(F)。共形成FS(传统淹灌+秸秆还田)、CS(控制灌溉+秸秆还田)、FF(传统淹灌+常规施肥)和CF(控制灌溉+常规施肥)4个不同处理,每个处理设3次重复,总共12个小区。

试验地区习惯稻麦轮作,试验所用的水稻品种为南粳46,株距13 cm,行距25 cm,每穴定3~4苗。2015年,水稻6月26日移栽,10月25日收割;2016年,水稻6月26日移栽,10月28日收割。常规施肥处理按当地农民习惯施肥(表1)。两年水稻全生育期的稻田总N、P和K施用量分别是283.4、54.0、76.5 kg·hm-2和273.0、54.0、76.5 kg·hm-2。秸秆还田处理在施加无机肥的基础上施用打碎的小麦秸秆3 000 kg·hm-2(小麦秸秆有机碳含量为441 g·kg-1,小麦秸秆有机碳输入量为1 322 kg·hm-2),秸秆还田与基肥施用同时进行。

灌溉方式为传统淹灌,按当地种植习惯管理,除分蘖后期排水晒田、黄熟期自然落干外,其余阶段田间均保留浅薄水层(30~50 mm)。控制灌溉模式下在返青期保留10~30 mm薄水层,其余阶段均不建立水层,以根层土壤水分占饱和含水率60%和80%为灌水控制的上、下限。

1.3 观测内容与方法

(1)气象数据。在中国气象科学数据共享服务网上收集昆山站2015年和2016年的逐日气象数据,包括空气温度(最高气温、最低气温和平均气温)、相对湿度、大气压、降雨量、风速和日照时数。

(2)水稻产量。水稻产量是通过随机选取单位面积来估算的。人工收割后用脱粒机(5TS-150A,中国)脱粒,对单位面积的水稻进行收集和加权,然后乘以面积来估算产量。

(3)土壤有机碳。于2015年和2016年采集水稻各生育期的土样(12个小区),在泡田期、返青期、分蘖期、拔节孕穗期、乳熟期和收割后共采集6次,采用“S”法分别采集0~10、10~20、20~40 cm的土样,用重铬酸钾外加热法测量土壤总有机碳(SOC)[14]。

1.4 模型介绍

1.4.1 DNDC模型概述 DNDC(Denitrification-decomposition)是一个模拟农业生态系统中的碳氮循环转化的模型[15-17],可以模拟温室气体排放、SOC动态变化、氨挥发、硝态氮淋溶等。经过几十年的发展和完善,DNDC因简单的参数输入、精确的模拟结果已在全球范围内被广泛使用,被2000年的亚太地区全球变化国际研讨会指定为亚洲地区首选的生物地球化学模型[18],大量研究表明DNDC模型在中国有较好的适应性[19-20]。DNDC由6个子模型组成,分别是土壤气候、作物生长、土壤有机质分解、硝化、反硝化和发酵。其主要工作原理是:用输入的生态驱动因子数据(气象资料、土壤数据、农田管理如耕作、灌溉、施肥)来模拟土壤的环境(温度、湿度、pH值、Eh及底物浓度),根据厌氧气球的设计将土壤分为氧化部分和还原部分,基于能斯特方程和米氏方程进行模拟,6个子模型以小时或日为步长并互相传递信息,模拟土壤条件对微生物活动影响,进而模拟作物生长和土壤环境条件变化。

表1 试验区氮肥(纯氮)施用量(kg·hm-2)及施用时间

1.4.2 模型参数的输入 研究收集了每日气象数据、土壤特性和农业管理措施等数据以支持DNDC模拟,土壤理化性质通过现场取样和实验室分析得到,农业管理措施根据田间记录和当地农民习惯获取(表2)。

1.4.3 水碳情景设置 结合苏南地区水稻生产力水平和生育期需水特征,在设计模拟情景时主要考虑了灌溉方式和施肥水平2个因素。在平水年、枯水年、丰水年3种水文年型下,设计控制灌溉和淹水灌溉两种灌溉方式,控制灌溉以水稻各生育期根层土壤相对含水量为灌溉临界指标下限,持续淹灌保持田间10 cm水层。秸秆还田处理的秸秆种类为小麦秸秆,有机碳含量为441 g·kg-1,15种秸秆还田水平在1 000~8 000 kg·hm-2,梯度为500 kg·hm-2。设计施肥措施根据当地的施肥习惯(283.4 kg·hm-2)。共设计90种情景模拟方案(表3)。

1.4.4 水文年型选取 收集了昆山地区1964—2013年水稻生育期的降雨量数据,并对降雨量进行了PⅢ排频,得到降雨量均值为460.216 mm,离差系数Cv为0.321,偏态系数Cs为0.724。根据PⅢ配线结果得到枯水年(90%)、平水年(75%)和丰水年(50%)对应的降雨量分别为289.4、353.1 mm和440.7 mm。选取3种典型降雨年:枯水年有1964、2002年,稻季降雨总量为276.3、274.0 mm;平水年有1974、1998年,稻季降雨总量为462.5、460.1 mm;丰水年有1977、1985年,稻季降雨总量为589.2、590.3 mm。

表2 DNDC模型所需的输入参数

表3 模拟设置的水碳管理情景

1.4.5 模型评价标准 目前,常见的验证模型结果的方法有平均偏差法、相关系数法、相对误差法等[21],本研究主要采用的参数有模型效率系数(EF)、平均绝对误差(MAEn)、相对均方根误差(RMSEn)和决定系数(R2)。

(1)

(2)

(3)

(4)

式中,OBSi是观测值;OBSavg是平均观测值;SMi是模拟值;SMavg是平均模拟值;n是样本容量。R2越接近1,实测值与模拟值线性相关性越好。RMSEn的值越小,表明模拟值与实测值的拟合度越高。一般认为RMSEn的值小于10%,即模拟一致性很好,在10%~20%之间模拟效果一般,大于30%则模拟效果不理想[22-23]。

2 结果与分析

2.1 模型适应性评价

用2015年各处理(CF、CS、FF、FS)的试验数据校正DNDC模型,再用2016年数据验证模型。我们在前期的研究中对DNDC模型进行了改进,使之很好地模拟控制灌溉模式下的稻田SOC及作物生长。图1为4种水碳管理模式下稻田土壤0~10、10~20、20~40 cm的SOC的模型模拟值与实测值对比,各处理的模拟值和实测值均集中在1∶1线附近。校核期和验证期的水稻产量模拟评价结果见表4,相对均方根误差(RMSEn)在2.55%~3.84%之间,相关系数(R2)在0.90~0.97之间,达到了较好的模拟水平。总体来看,改进DNDC模型可以较为准确地模拟当地不同水碳管理对稻田土壤SOC和水稻产量变化的影响。

2.2 灌溉制度对土壤有机碳和水稻产量的影响

秸秆还田对稻田深层土壤SOC影响不大,本文仅研究了灌溉模式对稻田0~10 cm土层SOC的影响(图2)。随着秸秆还田水平的提高,不同水文年的稻田0~10 cm土层SOC均呈现上升趋势,不同灌溉处理对稻田0~10 cm土层SOC有明显的影响,均表现为FS处理略高于CS处理,这与实测结果基本一致,但是不同水文年下这一结果还存在着差异,丰水年下CS与FS的差距更小,而平水年差距最大。与淹灌条件下相比,控灌稻田0~10 cm的SOC在平水年、枯水年和丰水年分别降低了1.92%、0.92%和0.25%。这可能与不同水文年的气候条件有关,降雨不同影响了灌水量和灌水时间,进而影响了DOC的变化和稻田土壤SOC含量。

水分生产率即单位水资源获得的产量或产值,它反映了作物的用水效率。不同灌溉条件下,秸秆还田量对水稻产量和水分生产率的影响见图3和图4,可以发现随着秸秆还田水平的增加,不同灌溉处理的水稻产量均呈现先增加后稳定的态势,而水分生产率则较为稳定,当秸秆还田量高于6 000 kg·hm-2时,水稻产量则趋于稳定,秸秆还田对水稻产量的影响逐渐减弱,尤其是水分胁迫程度低的情况下。

注:CF-控制灌溉+常规肥;CS-控制灌溉+秸秆还田;FF-传统淹灌+常规肥;FS-传统淹灌+秸秆还田。下同。Note: CF-controlled irrigation + conventional fertilizer; CS-controlled irrigation + straw returning to the paddy field; FF-flood irrigation + conventional fertilizer; FS- flood irrigation + straw returning to the paddy field. The same below.图1 不同水碳管理下稻田各土层SOC模拟值与实测值对比Fig.1 Comparison of simulated and observed values of SOC in different soil layers of paddy fieldunder different water and carbon management

表4 改进DNDC模型对不同水碳管理下水稻产量的模拟效果评价

与淹水灌溉相比,CS处理水稻产量和水分生产率更高且随秸秆还田水平增加而增加。相同秸秆还田水平下,控灌稻田水稻产量和水分生产率分别较淹灌增加了0.32%~8.13%和36.69%~83.54%。

2.3 秸秆还田对土壤有机碳含量和水稻产量的影响

淹灌条件下秸秆还田对SOC的影响规律与控灌条件下大体一致,故以控制灌溉条件下为例分析秸秆还田水平对稻田0~10 cm土层SOC的影响(图5)。不同水文年下的结论大体一致,均表现为随着秸秆还田水平的提高稻田0~10 cm土层SOC呈阶梯状上升趋势;同为丰水年的1977年和1985年的SOC数值存在一定差异,各水文年稻田0~10 cm土层SOC数值总体相近,都在10.2~11.2 g·kg-1的范围之内。可能是因为稻田SOC的变化是一个较为缓慢的过程,尽管受到降雨、灌溉和秸秆还田水平的影响,但在一年的模拟中差异不大。

不同秸秆还田水平下不同水文年的稻田水稻产量和水分生产率如图6所示。水稻产量与水分生产率表现出了较好的一致性,不同水文年下的结果存在差异,在平水年CS处理的水稻产量和水分生产率出现了先升高后稳定的趋势,而枯水年则是平缓上升,丰水年条件下上升幅度更大,且在设计的模拟情景下未达到稳定的最大产量值。在1974年(平水年)6 500 kg·hm-2秸秆还田水平下水稻产量和水分生产率达到峰值,而后不再随着秸秆还田水平的增加而增加,与1 000 kg·hm-2的秸秆还田水平相比,1964年(枯水年)的8 000 kg·hm-2秸秆还田水平下水稻产量和水分生产率分别增加了1.95%和2.27%,而在1977年(丰水年)则是4.36%和4.38%。

图2 灌溉方式对不同水文年稻田0~10 cm土层SOC的影响Fig.2 Effect of irrigation modes on SOC in 0~10 cm soil layer of paddy field in different hydrological years

图3 灌溉方式对不同水文年水稻产量的影响Fig.3 Effect of irrigation modes on rice yield in different hydrological years

图4 灌溉方式对不同水文年稻田水分生产率的影响Fig.4 Effect of irrigation modes on water productivity of paddy field in different hydrological years

图5 控制灌溉及秸秆还田下秸秆还田水平对不同水文年稻田SOC的影响Fig.5 Effect of straw returning level on SOC of paddy field under controlled irrigation in different hydrological years

图6 控制灌溉下秸秆还田水平对不同水文年水稻产量、水分生产率的影响Fig.6 Effect of straw returning level on rice yield and water productivity under controlled irrigation in different hydrological years

2.4 不同水文年下稻田最优水碳管理模式

对于不同年型,当秸秆还田水平达到6 000~7 000 kg·hm-2时,均能实现较高的水分生产率。其中,平水年水分生产率能达到1.013~1.715 kg·m-3,枯水年水分生产率能达到0.792~1.622 kg·m-3,丰水年水分生产率能达到1.101~1.895 kg·m-3。在设计的90种模拟情景中,以水分生产率最高为目标,比选出SOC和产量均达到潜力90%水平的较优水碳调控模式,结果如表5所示。平水年秸秆还田水平在6 000 kg·hm-2时可以达到产量潜力的0.898,最大SOC(同一水碳管理情景下能达到的最大值)的0.992;枯水年施肥量在6 000 kg·hm-2时,可以达到产量潜力的0.900,最大SOC的0.994;丰水年施肥量在7 500 kg·hm-2时,可以达到产量潜力的0.894,最大SOC的0.998。相同秸秆还田水平下,控灌稻田的水分生产率较淹灌条件高40%以上,维持较高SOC,同时保证水稻产量。

该地区节水灌溉条件下合理高效的稻田水碳调控模式,分别是:平水年,控制灌溉模式,秸秆还田水平为6 000 kg·hm-2,能够达到产量潜力的89.8%,总灌溉水量为560.896 mm,水分生产率较淹灌高43.5%。枯水年,秸秆还田水平为6 000 kg·hm-2时,能够达到产量潜力的90%,水分生产率较淹灌高54.8%。丰水年,秸秆还田水平为7 500 kg·hm-2时,能够达到产量潜力的90%,水分生产率较淹灌高56.6%。

3 讨 论

本研究发现,不同水文年下秸秆还田和节水灌溉耦合是一种增加稻田SOC和水稻产量的水碳管理模式。已有研究发现,秸秆还田是改善土壤可持续生产能力的重要举措,它在维持水稻群体质量和产量、减少化肥施用量等方面有着重要的影响。秸秆还田的增产效应可能是因为秸秆为微生物提供充足的能源,可以增加土壤细菌和脲酶的活性,增强水稻稻瘟病、胡麻斑病等的抗病性[24]。但是,也有研究发现秸秆还田是短期内快速提高SOC的有效手段,但从长期来看秸秆还田对SOC的固持作用效果有限[25-26]。相同秸秆还田水平下,控制灌溉降低了稻田的SOC,这与前人的研究基本一致[27]。可能的原因是控制灌溉干湿交替的环境促进了微生物的活动,提高了土壤肥力和土壤呼吸,进而促进了稻田SOC的氧化分解[28],导致SOC的降低。本研究基于模型模拟分析发现,秸秆还田可以减少控制灌溉引起的有机碳分解损失,水分生产率较淹灌稻田高40%以上,这可能是因为适宜水热条件下秸秆还田为微生物提供了丰富的碳源,促进作物生长和土壤有机碳积累[29-30]。

表5 不同水文年生态适宜水碳管理模式

由于SOC的周转较为缓慢,而田间试验费时费力,目前关于不同水文年下固碳增产的稻田水碳管理模式的研究还较为少见。使用基于过程的模型可以较好地解决这一问题,本研究中模拟不同水碳管理下水稻产量的RMSEn为2.55%~3.84%,结果较为可信,但不同灌溉和秸秆还田处理下稻田碳周转和产量形成较为复杂[31],后续有必要针对模型模拟的不确定性进行深入研究。值得注意的是,秸秆还田等措施在固碳增产的同时,可能会增加温室气体的排放,如郭梨锦等[32]发现秸秆还田在增加SOC的同时促进了土壤CO2和CH4排放,可能与秸秆降解增加土壤DOC、促进微生物生长和蚯蚓、线虫等动物活动有关。尽管节水灌溉营造的干湿交替的土壤环境可以显著降低稻田的CH4排放,但可能导致N2O排放的增加,节水灌溉与秸秆还田耦合管理下稻田温室气体排放尚不确定。此外,未来气候条件下农田碳氮循环更为复杂,如何制定应对气候变化的稻田水碳管理方案也有待进一步研究。

4 结 论

1)本研究基于2 a田间试验数据验证、校核了DNDC模型,结果表明:DNDC模型可以较好地模拟不同水碳管理下稻田SOC及水稻产量变化,模拟产量的相对均方根误差(RMSEn)和相关系数(R2)分别在2.55%~3.84%和0.90~0.97之间。

2)灌溉模式影响了稻田SOC和水稻产量,稻田0~10 cm土层SOC表现为FS处理略高于CS处理,但CS处理的水稻产量更高。随着秸秆还田水平的提高,不同水文年的稻田0~10 cm土层SOC均呈阶梯状上升趋势,在10.2~11.2 g·kg-1。

3)秸秆还田条件下,水稻产量基本较为稳定且与水分生产率表现出了较好的一致性。不同水文年下的结果存在差异,在平水年CS处理的水稻产量和水分生产率出现了先升高后稳定的趋势,而枯水年则是平缓上升,丰水年条件下上升幅度更大。平水年在6 500 kg·hm-2秸秆还田水平下水稻产量和水稻水分生产率达到峰值;与1 000 kg·hm-2的秸秆还田水平相比,枯水年的8 000 kg·hm-2秸秆还田水平下稻田的水稻产量和水分生产率分别增加了2.27%和2.27%,而在丰水年增加了4.36%和4.38%。

4)不同水文年的推荐灌溉模式是控制灌溉,平水年、枯水年、丰水年的推荐秸秆还田水平分别为6 000、6 000 kg·hm-2和7 500 kg·hm-2。

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