CENTURY模型在不同生態(tài)系統(tǒng)的土壤有機碳動態(tài)預測研究進展

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(1.中國科學院西北生態(tài)環(huán)境資源研究院，甘肅 蘭州 730000；2.中國科學院大學，北京100049)

土壤碳庫是陸地生態(tài)系統(tǒng)最大及最活躍的碳庫[1]，全球陸地生態(tài)系統(tǒng)土壤有機碳儲量約為1550 Gt，約占陸地總碳儲量(2500 Gt)的60%[2]。土壤有機碳(soil organic carbon, SOC)庫的容量如此之大，使得其較小幅度的變化都會對全球碳循環(huán)產(chǎn)生巨大的影響[3-4]。土地利用方式的改變會引起土壤碳儲量發(fā)生變化[5]，自然生態(tài)系統(tǒng)退化和農(nóng)田開墾均會使SOC儲量下降[6-9]，如自然生態(tài)系統(tǒng)開墾為農(nóng)田會導致溫帶地區(qū)SOC減少60%，熱帶地區(qū) SOC減少75%以上[2]。通過植樹種草，實施保護性耕作，及其他有效遏制土壤退化的措施可以顯著提高SOC截存量[10-14]，因此在人類經(jīng)營管理和環(huán)境變化驅(qū)動力下評價生態(tài)系統(tǒng)的碳收支，并預測未來SOC儲量的變化趨勢顯得尤為重要。目前的研究方法主要包括野外定位試驗和模型預測兩種類型，其中野外定位試驗對SOC動態(tài)演變的監(jiān)測時空范圍十分有限，另外基于有限的試驗站點，試驗數(shù)據(jù)在時間和空間上難以連續(xù)，觀測研究并不能反映SOC長時間序列上的變化特征，進而無法對其進行有效分析、形成規(guī)律性的認識[15]。模型可以基于詳實的參數(shù)資料模擬過去長時間序列的SOC動態(tài)變化并預測其未來變化趨勢，在全球氣候變化背景下，面對碳循環(huán)過程及各碳庫之間的碳通量和反饋機制的復雜性來定量預測陸地生態(tài)系統(tǒng)SOC的時空演替，因此，運用模型進行相關研究是切實可行的方法[16]。CENTURY模型是表征土壤有機質(zhì)(soil organic matter, SOM)動態(tài)應用比較廣泛的模型之一，多年有關CENTURY的研究充分證明該模型的實踐性和預測結果的合理性[17-24]，但目前關于CENTURY模型的運行機理、存在問題及相關研究的分析總結相對較少，從而影響研究人員對該模型的認知。因此，通過系統(tǒng)介紹CENTURY模型及相關研究進展，旨在為不同研究者使用該模型時提供參考。

1 CENTURY模型

1.1 CENTURY模型概述

CENTURY模型最早是由美國科羅拉多州立大學的Parton等[25]建立，是包含植物-土壤營養(yǎng)循環(huán)的綜合模型。起初主要用于模擬草地生態(tài)系統(tǒng)的植物生產(chǎn)力，土壤有機質(zhì)動態(tài)變化，營養(yǎng)循環(huán)及土壤水分通量等，改進之后廣泛應用于農(nóng)田、森林生態(tài)系統(tǒng)及亞熱帶稀樹草原的土壤有機質(zhì)長期變化及植物的生長[26-27]。該模型通過碳、氮、磷、硫的循環(huán)來實現(xiàn)生態(tài)系統(tǒng)相關性能的模擬[28-31]，著眼于氣候變化及人類干擾對各生態(tài)系統(tǒng)中生產(chǎn)力、碳和氮等物質(zhì)循環(huán)以及水循環(huán)的影響，主要由土壤碳循環(huán)、水分及土壤溫度、氮磷硫循環(huán)以及植物生產(chǎn)力幾個子模型組成，其中植物生產(chǎn)力子模型又包括草原/作物、森林及熱帶稀樹大草原3種形式。

CENTURY模型對生態(tài)系統(tǒng)物質(zhì)循環(huán)的模擬是通過其內(nèi)部土壤水分和溫度子模型、植物生產(chǎn)力子模型及SOM子模型的耦合來實現(xiàn)的。如圖1所示，土壤水分和溫度子模型可以實現(xiàn)水分在生態(tài)系統(tǒng)中的平衡分配并模擬出土壤有效持水量和溫度，該水熱條件影響有機質(zhì)分解率并結合SOM子模型計算不同SOM庫中N、 P、 S礦化及分配率。SOM子模型將計算結果輸入植物生產(chǎn)力子模型，此時植物的生長狀況由土壤養(yǎng)分(N、 P、 S)含量及水熱條件來決定。植物生長季結束后，植物殘體根據(jù)不同水熱條件的影響被分配到不同的SOM庫，主要包括活性庫(active SOM)、緩慢庫(slow SOM)和惰性庫(passive SOM)，然后再次進入有機質(zhì)子模型計算階段，此時CENTURY模型完成一個生長季的物質(zhì)循環(huán)計算并進入下一輪生長季的計算過程。在這3大子模型耦合過程中，還考慮了灌溉、放牧、火燒、施肥、耕作、收獲、空氣CO2濃度變化等因素。

圖1 土壤水分和溫度子模型、植物生產(chǎn)力子模型及SOM子模型耦合示意圖[32]Fig.1 Soil moisture and temperature sub-model, plant productivity sub-model and SOM sub-model coupling diagram

1.2 CENTURY子模型描述

1.2.1土壤水分和溫度子模型 土壤水分和溫度子模型以年為周期在模擬開始之前，首先計算出不同土層(1～4各層厚度為15 cm, 5層以下厚度為30 cm)之前年份的水分結余，同時在灌溉和降水條件下，需除去水分流失部分(地表徑流、植被冠層截留和裸土蒸發(fā))，將剩余水分輸入表層土壤(0～15 cm)。然后CENTURY模型根據(jù)各土層田間持水量計算對應土層的土壤飽和水勢，達到土壤飽和水勢后，剩余水分將滲入下一層土壤中，以此類推，當最底層土壤達到飽和水勢后，剩余水分將匯入地下水，在整個水分滲透過程中伴隨著礦物質(zhì)營養(yǎng)的轉(zhuǎn)移。

1.2.2植物生產(chǎn)力子模型 模型首先根據(jù)水熱條件參數(shù)估算植物每月的潛在生物量并計算營養(yǎng)物質(zhì)(N、P、S)需求量，然后將該需求量與土壤可用營養(yǎng)物質(zhì)含量進行比較，若需求量小于土壤可用營養(yǎng)物質(zhì)含量，植物生長將達到潛在生物量，反之植物生長會受到營養(yǎng)物質(zhì)脅迫導致生物量減小。在植物生長模擬過程中,通過對根部碳含量的動態(tài)分配,植物體被分為地上和地下兩部分，同時，植物死亡殘體將選擇性的被分配至各物質(zhì)等級庫[32]。

1.2.3SOM子模型機理描述 植物殘體分解后向土壤釋放的養(yǎng)分是植物維持自身生長所需養(yǎng)分的主要來源之一[33]，植物殘體中的木質(zhì)素難以被微生物降解[34]，如圖2所示，進入土壤的植物凋落物按照其木質(zhì)素含量采用多分室建模，理論劃分為結構庫(STRUCT.)和代謝庫(METAB.)，結構庫主要包括植物殘體中木質(zhì)素含量較高的植物組織(如枝條，死亡主根)，其包含了全部的植物木質(zhì)素；代謝庫主要包括易于分解的植物殘體(如葉片，毛細根等)。最終植物殘體在結構庫與代謝庫之間的分配是由N含量與木質(zhì)素的比值決定的，輸入結構庫的植物殘體比例隨著木質(zhì)素與N含量的比值增大而增大[23]。SOM根據(jù)不同的潛在分解速率將其分為活性庫、緩慢庫、惰性庫[26]，其中，活性庫主要由活的微生物及它的代謝產(chǎn)物組成，周轉(zhuǎn)時間從數(shù)月到數(shù)年不等，土壤質(zhì)地影響了活性SOM的周轉(zhuǎn)速率(沙土較快)及活性SOM向緩慢SOM轉(zhuǎn)化的穩(wěn)定速率(粘土較高)；緩慢SOM包括不易分解的土壤有機物質(zhì)(來自結構庫)和土壤固定的微生物產(chǎn)物(來自活性庫以及表層微生物庫)，周轉(zhuǎn)時間受氣候條件的影響而有所差異，為20～50年；惰性SOM是土壤中極難分解的部分，周轉(zhuǎn)時間為400～2000年。微生物呼吸作用產(chǎn)生的CO2被認為可以調(diào)節(jié)SOM和植物殘體的分解速率，活性庫的有機質(zhì)分解產(chǎn)物以CO2的形式散失，隨著土壤砂粒含量增高而變大。分解產(chǎn)物根據(jù)其最大分解速率的大小進入表層微生物庫或3大有機質(zhì)庫之一。土壤水分和土壤溫度的倍增作用降低了潛在的分解速率，同時潛在分解速率可能由于耕作的影響而增大。植物體中的木質(zhì)素未經(jīng)過土壤表層微生物庫和活性庫，而是直接輸入緩慢庫中。

圖2 SOM循環(huán)流程圖[35]Fig.2 SOM cycle flow chart

1.3 CENTURY模型運行

CENTURY模型以月或年為時間步長，可在基于Access數(shù)據(jù)庫的窗口模式和DOS提示符下運行。最常用的DOS版本包括3個獨立的可執(zhí)行程序：file100、event100和list100，file100可調(diào)用或者修改12個輸入文件的參數(shù)，輸入文件分別為站點信息(site.100)、氣象數(shù)據(jù)(.wth)、植被參數(shù)(crop.100)、耕作(cult.100)、施肥(fert.100)、火燒(fire.100)、放牧(graz.100)、收獲(harv.100)、灌溉(irri.100)和有機質(zhì)添加(omad.100)，主要輸入?yún)?shù)包括月最高、最低氣溫(℃)、月降水量(cm)、土壤質(zhì)地(砂粒、粉粒、黏粒含量)、土壤含水量、土壤萎蔫系數(shù)、pH、作物最高和最適生長溫度(℃)等[25,27]；event100確定模擬事件的起止時間，并安排事件發(fā)生的先后順序生成相應的管理文件(.sch)，模型運行成功之后生成二進制(.bin)文件，最后用list100將二進制的輸出結果轉(zhuǎn)化為可讀的十六進制文件。

2 CENTURY模型在不同生態(tài)系統(tǒng)中SOC動態(tài)預測的應用

2.1 CENTURY模型在草地生態(tài)系統(tǒng)中的應用

模型研發(fā)者在模型應用之初基于俄羅斯Kursk地區(qū)的草甸草原開展了校準和驗證試驗，起初由于Parton等[36]忽視了植物物種隨著時間的推移而發(fā)生的變化，導致生物量預測結果較差(R2=0.45)。為了解決這一問題，Gilmanov等[37]通過修改7個關鍵參數(shù)來提高模型預測的準確性，模型改進之后植物生物量預測能力得到提高(R2=0.67)。這也是CENTURY模型發(fā)展至今仍存在的“Fix.100”文件的由來，在CENTURY 4.0版本之后，這些參數(shù)均被并入Site文件中。此外，該模型的模擬精度會受SOC測定方法的影響，Mikhailova等[38]在Kursk以天然草地的SOC實測值作為連續(xù)50年休耕地的SOC初始值，模擬草地轉(zhuǎn)換為農(nóng)田之后SOC的動態(tài)變化過程，結果發(fā)現(xiàn)干式燃燒法測定的SOC比重鉻酸鉀氧化法的測定值更加接近模擬值，模擬草地轉(zhuǎn)換為農(nóng)田時土壤容重需要同步進行更改才能提高模擬精度。由此可見，20世紀80～90年代，外國學者在草地試驗點開展的模擬研究主要是為了完善和驗證模型，這也為CENTURY模型的應用推廣建立了夯實的基礎。模型改進之后草地生態(tài)系統(tǒng)SOC的模擬精度得到了較大改善，Parton等[26]在北美大草原模擬了不同氣溫對SOM的影響，發(fā)現(xiàn)模型能夠準確預測土壤碳、氮含量，但對于質(zhì)地較細的土壤碳、氮含量預測會偏高10%～15%。Bandaranayake等[39]模擬天然草地轉(zhuǎn)變?yōu)楦郀柗蚱讲萜褐?，起初表現(xiàn)為碳源，之后呈碳匯，并預測30年后土壤表層(0～20 cm)有機碳截存量為23～32 mg C·hm-2，模型對樣點位置和土壤質(zhì)地影響較為敏感。CENTURY模型對于特殊的土壤和植物殘體模擬效果并不理想，F(xiàn)oereid等[40]在蘇格蘭模擬長時間序列上4種不同放牧方式的草地土壤碳、氮含量存在明顯差異，根據(jù)12年的土壤碳、氮連續(xù)觀測數(shù)據(jù)與模擬值相差較大，歸結原因應該是當?shù)赝寥乐泻写罅课捶纸獾挠袡C質(zhì)，以及分解緩慢的凋落物。Gijsman等[41]在哥倫比亞農(nóng)田系統(tǒng)和疏林草地生態(tài)系統(tǒng)運用CENTURY模型模擬SOM時，發(fā)現(xiàn)模型的SOM理論不適用于當?shù)氐闹参餁報w分解，模型對高度風化的低磷土壤的適用性較低，模型參數(shù)化時可能需要使用與原始版本不同的磷組份含量，可見，除受SOC測定方法的影響外，土壤質(zhì)地和土壤養(yǎng)分亦是影響CENTURY模型在草地生態(tài)系統(tǒng)應用的關鍵因素。

CENTURY模型是基于點尺度模擬的生物地球化學模型，單點模擬形式顯然難以滿足較大區(qū)域尺度的研究需求[42-45]。我國關于CENTURY在草地生態(tài)系統(tǒng)的應用起步較晚，此時經(jīng)過完善后的模型理論和技術的應用相對更加成熟，國內(nèi)學者結合多種方法取得了不錯的模擬效果。研究者通常依據(jù)《地理信息元數(shù)據(jù)》的標準來定義CENTURY模型參數(shù)的元數(shù)據(jù)，對模型參數(shù)進行柵格化處理，把CENTURY模型與ArcGIS耦合，這是區(qū)域尺度模擬的新思路[42]。郭靈輝等[43]運用了這種模型空間化的方法，通過編譯程序逐個格點調(diào)用CENTURY模型主程序?qū)?nèi)蒙古草地1981-2010年的植被凈初級生產(chǎn)力(net primary productivity,NPP)進行模擬并分析其對氣候變化的響應機制，發(fā)現(xiàn)降水是1981-2010年草地NPP下降的主要因素，在此研究基礎上，2011-2050年內(nèi)蒙古草地NPP的模擬結果表明未來氣溫是影響草地生產(chǎn)力的主導因素，這與之前(1981-2010年)研究結果不同，主要原因是3種草原NPP對降水敏感程度依次為：典型草原>荒漠草原>草甸草原，荒漠草原NPP受溫度影響最大，而不同時間段內(nèi)草原面積也會發(fā)生變化[44]。李秋月[45]將CENTURY模型空間化之后模擬1961-2010年土壤表層(0～20 cm)SOC動態(tài)變化，模擬值與觀測值的線性回歸決定系數(shù)R2達到0.89，可見經(jīng)過本地化后的CENTURY模型可以用于內(nèi)蒙古地區(qū)草地生態(tài)系統(tǒng)的模擬研究和空間化，模擬結果具有一定的穩(wěn)定性。基于內(nèi)蒙古草地生態(tài)系統(tǒng)觀測站點對CENTURY模型適應性進行評價的研究頗多，陳辰等[46]用內(nèi)蒙古4種主要草地類型(草甸草原、典型草原、荒漠草原及草原化荒漠)試驗站點的生物量觀測數(shù)據(jù)，對CENTURY模型進行校準和驗證，結果表明CENTURY模型在荒漠草原的適應性最高(R2=0.65)。張存厚等[47]在四子王旗生態(tài)氣象觀測站的研究結果表明CENTURY模型能夠成功模擬荒漠草原的季節(jié)動態(tài)和年際變化，生長季內(nèi)每月地上生物量模擬值與觀測值之間具有較好的相關性(R2=0.66)。莫志鴻等[48]以50年(1961-2010年)的氣象資料數(shù)據(jù)作為CENTURY模型的輸入?yún)?shù)，模擬了4種主要的草原生態(tài)系統(tǒng)(溫性草原、溫性草甸草原、溫性荒漠、高寒草甸)的地上凈初級生產(chǎn)力(above net primary productivity,ANPP)，不同草原生態(tài)系統(tǒng)ANPP模擬值與實測值的線性回歸系數(shù)依次為：溫性荒漠 (0.44)>溫性草甸草原 (0.41)>高寒草甸 (0.39)>溫性草原 (0.32)。肖向明等[49]利用CENTURY模型模擬了錫林河流域大針茅(Stipagrandis)草原和羊草(Leymuschinensis)草原10年(1980-1989年)的SOC變化特征，在羊草樣地0～20 cm 土層，SOC密度模擬值 (4691～4758 g·m-2) 比觀測值 (5405～5683 g·m-2) 低13%～18%。CENTURY模型在內(nèi)蒙古草地生態(tài)系統(tǒng)基于點尺度和區(qū)域尺度的適應性較高，可以模擬多種草原類型NPP和SOC的動態(tài)變化過程。針對青藏高原地區(qū)高寒草甸土壤模擬研究不足的情況，李東[50]在海北研究站驗證了CO2通量觀測數(shù)據(jù)與模擬值的相關性顯著(R2=0.89，P<0.01)，在這基礎上分析了1960-2005年氣候波動對高寒草甸SOC動態(tài)變化的影響，并模擬了45年后不同放牧強度的SOC含量變化特征。綜上，CENTURY模型在不同草地生態(tài)系統(tǒng)的模擬精度差異較大，在荒漠草原生態(tài)系統(tǒng)的適應性較高。

2.2 CENTURY模型在農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)中的應用

CENTURY模型在農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)進行模擬的初始地面景觀多數(shù)為天然草地，以天然草地所在位置的土壤屬性數(shù)據(jù)作為站點信息的輸入值，用現(xiàn)有的氣象累年月均值驅(qū)動模型運行千年達到有機質(zhì)平衡狀態(tài)，以天然草地平衡狀態(tài)下的SOC作為農(nóng)田模擬的SOC初始值，模擬單作、間作、休耕等不同農(nóng)業(yè)管理模式下SOC變化特征， Parton等[25]用CENTURY模型模擬了小麥(Triticumaestivum)連作農(nóng)業(yè)管理模式下，土壤碳、氮含量的模擬值與實測值相差不到5%，另外1931-1986年的實測和模擬數(shù)據(jù)均表明采用秋收之后火燒麥茬不利于土壤有機碳的積累；土壤有機碳變化與地上碳輸入存在線性關系，當?shù)厣咸驾斎肓繛?00 g C·m-2·yr-1時，土壤有機碳含量可以保持穩(wěn)定。Oelbermann等[51]模擬了間作(玉米和大豆)和單作(玉米或大豆)農(nóng)業(yè)管理模式下SOC動態(tài)特征，模擬值與實測值之間的R2大小依次為：1∶2谷類和豆類間作(0.97)>2∶3谷類和豆類間作(0.89)>大豆(Glycinemax)單作 (0.69)>玉米(Zeamays)單作(0.68)，CENTURY模型在間作農(nóng)業(yè)模式下模擬SOC的精度更高。Leite等[52]模擬了淋溶土在不同耕作模式下SOC的變化特征，結果發(fā)現(xiàn)只有在免耕條件下SOC儲量有恢復的趨勢，而且不同碳庫的模擬值與實測值之間的回歸系數(shù)各異，在總碳庫、活性庫、緩慢庫和惰性庫的回歸系數(shù)依次為0.91, 0.64, 0.48和0.90，該模型可以較好地模擬淋溶土的總碳庫和惰性庫的SOC變化。Musinguzi等[53]基于兩個研究站Kenya(1976-1996年的玉米和大豆間作農(nóng)業(yè))，Kiboga-Uganda(1980-2010年玉米)的SOC數(shù)據(jù)驗證CENTURY模型的精確性(R2均大于0.90)，并成功預測了單作玉米持續(xù)耕作不施肥時2010-2060年SOC每年減少849 kg C·hm-2·yr-1。Gupta等[54]在喜馬拉雅山中部選取了6個典型的農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)站點，2011年的SOC實測數(shù)據(jù)與模擬值之間的相關系數(shù)為0.95，在此基礎上預測2011-2099年間不同氣候模式下各站點SOC儲量的變化特征存在明顯差異。Tornquist等[23]用CENTURY模型模擬巴西南部農(nóng)田1993-2050年SOC的動態(tài)變化，1990年前植被覆蓋的原始景觀為亞熱帶森林和天然草地，土壤質(zhì)地較細的林地SOC模擬值與實測值相吻合，而原始景觀為草地的SOC模擬精度不夠，在1993-2050年間亞熱帶森林開墾為農(nóng)田之后SOC儲量下降了44%～50%，天然草地變?yōu)檗r(nóng)田之后SOC儲量下降了20%～27%。

國內(nèi)關于CENTURY模型最初的應用區(qū)域集中在我國東北地區(qū)，土壤類型主要為黑土。東北地區(qū)是我國重要的產(chǎn)量基地，國內(nèi)學者在東北地區(qū)農(nóng)田系統(tǒng)用CENTURY模型開展了大量研究，高魯鵬等[55]模擬了自然狀態(tài)下黑土0～20 cm的SOC密度經(jīng)過5000年的累積最后穩(wěn)定在7.9～11.7 kg·m-2之間，SOM緩慢庫和惰性庫是影響SOC積累過程的決定性因素，這與Oelbermann等[51]的研究結果一致。方華軍等[56]在典型黑土漫崗坡耕地利用CENTURY模擬侵蝕區(qū)開墾后SOC以及各組分隨時間的變化，結果表明土壤侵蝕明顯降低惰性有機碳含量，其貢獻率隨侵蝕速率的增加而增大，另外，在不考慮泥沙富集作用時SOC的模擬值與實測值的R2為0.83，在調(diào)整泥沙侵蝕參數(shù)之后模擬值與實測值的R2增加為0.91，在考慮泥沙富集作用后CENTURY模型模擬值與實測值更加接近。高崇升等[57]對4種農(nóng)業(yè)經(jīng)營模式下黑土農(nóng)田的SOC變化進行了比較與預測，CENTURY模型預測結果表明2006-2105年移耕農(nóng)業(yè)模式下SOC下降最快(0.063 g·kg-1·yr-1)，有機和無機農(nóng)業(yè)結合模式使SOC下降趨勢得到控制，基本處于平衡狀態(tài)，有機和無機農(nóng)業(yè)結合模式SOC 模擬精度最高。不同農(nóng)業(yè)管理模式是影響SOC模擬精度的主要因素，間作農(nóng)業(yè)模式下模擬SOC的精度較高。此外，為提高SOC模擬精度，在土壤侵蝕區(qū)應用CENTURY模型時需考慮泥沙富集作用。

隨著CENTURY模型在我國應用和發(fā)展不斷成熟，部分學者用CENTURY模型結合GIS和其他模型在不同地區(qū)開展了研究，模擬的尺度由局地至省域，甚至全國的農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)。Wang等[58]用1∶500萬土壤數(shù)據(jù)庫與CENTURY模型耦合的方法估算了安徽省干旱農(nóng)田SOC密度從18.77 mg C·hm-2(1980年)增加到23.99 mg C·hm-2(2008年)，年平均碳截存速率為0.18 mg C·hm-2·yr-1。鄧祥征等[59]用CGELUC模型模擬的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與農(nóng)田管理數(shù)據(jù)作為CENTURY模型的輸入?yún)?shù)，結合土地動態(tài)模擬系統(tǒng)(DLS)模擬的2012與2020年全國柵格尺度的耕地分布數(shù)據(jù)，分析得出1988-2000年我國大部分農(nóng)田SOC儲量呈增加趨勢，總增加量為3.3×108t，2000-2012年我國農(nóng)田SOC儲量共減少1.5×109t，2012-2020年減少趨勢變緩。許文強等[60]將CENTURY模型應用于干旱區(qū)典型的三工河流域下部的人工綠洲，SOC模擬值與實測值的擬合關系較好(R2=0.87)，滿足模擬精度要求，荒漠灌木林地被開墾為人工綠洲后的50年，土壤有機總碳呈先增后減的趨勢，土壤有機碳高于原始狀態(tài)的值，總體呈“碳匯”趨勢。

整體來看，CENTURY模型在農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的模擬取得了較好的效果，可以為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)實踐提供建設性的建議。但也存在個別地區(qū)模擬精度不夠的問題，究其原因主要是由于過多的人為干預(耕作、施肥、灌溉等)增加了農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)情景模擬過程的不可控性，如果不能掌握詳細的農(nóng)田歷史管理制度和方式，就不能準確控制模擬進程，農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的模擬結果無疑會產(chǎn)生較大偏差。

2.3 CENTURY模型在森林生態(tài)系統(tǒng)中的應用

森林生態(tài)系統(tǒng)包括以木本植物為主的全部有機體和周圍的非生物部分[61]，復雜的生態(tài)結構制約了很多模型在森林生態(tài)系統(tǒng)的應用，而CENTURY模型根據(jù)碳和營養(yǎng)元素含量將樹木細化為葉、細根、細枝、木材、粗根，且為幼林和成熟林提供了不同的碳分配機制，這也同樣適用于落葉林和常綠林。CENTURY模型在森林生態(tài)系統(tǒng)應用相對較晚，Cep 等[19]用CENTURY模型在巴西亞馬遜地區(qū)的模擬結果表明微生物生物量碳與實測值的模擬精度 (r=0.78) 高于土壤總碳的模擬精度 (r=0.66)。熱帶雨林轉(zhuǎn)化為草原初期土壤碳儲量呈下降趨勢，此后緩慢上升并超過熱帶雨林土壤初始碳儲量[62]。為了使模型輸出結果與已有的研究結果相匹配，Muf等[29]對CENTURY有機質(zhì)模型進行了必要的修改，模擬了森林凋落物的分解及土壤氮礦化過程，并闡明了初始木質(zhì)素和氮含量對凋落物分解的影響，模型也能成功模擬天然、灌溉、施肥3種不同管理模式下森林土壤凈氮礦化作用。Kelly等[63]研究指出利用CENTURY模擬森林生態(tài)系統(tǒng)的枯枝落葉層的SOM時存在結構缺陷，這導致CENTURY模型在森林生態(tài)系統(tǒng)的模擬效果不及農(nóng)田和草地生態(tài)系統(tǒng)的模擬效果。

CENTURY模型在國內(nèi)的應用大多旨在探尋合理的森林管理措施，不同學者先后在大興安嶺運用CENTURY模型展開研究，方東明等[64]以大興安嶺地區(qū)的興安落葉松(Larixgmelinii)森林生態(tài)系統(tǒng)為研究對象，基于4個火燒強度(輕微、低、中和高強度)，模擬不同火燒強度對土壤碳收支的影響，結果表明，SOC密度的模擬值 (8203.78 g·m-2) 與實測值 (8244.23 g·m-2)較為接近，火燒后土壤碳庫呈先升后降再逐漸恢復的變化趨勢，而林分生物碳庫則先降后升，較低強度的火燒對落葉森林的更新起到正向的促進作用，對林分碳匯功能影響不大，而高強度的火燒會對林分和土壤碳庫造成巨大損失，也不利于森林恢復。林永標等[65]利用CENTURY模型模擬了3種人工林生態(tài)系統(tǒng)1985-2100年的C、N累積動態(tài)及其分配格局變化，發(fā)現(xiàn)該模型可以成功模擬森林生態(tài)系統(tǒng)對環(huán)境因子變化的響應。蔣延玲等[66]通過比較生物量和土壤碳的模擬值與實測值證明，CENTURY模型能夠準確地模擬興安落葉松森林生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)過程，溫度是大興安嶺地區(qū)森林生長的主要限制因子。黃忠良[62]根據(jù)廣東省針對馬尾松林的4種管理措施，運用CENTURY模型對130年各階段的SOM、N含量以及生產(chǎn)力進行了模擬預測，結果表明不同的管理措施對馬尾松(Pinusmassoniana)森林生產(chǎn)力的影響很大，過多地去生物量使得生產(chǎn)力下降更加明顯，說明砍伐林下層植物對森林生產(chǎn)力的可持續(xù)發(fā)展不利。

3 存在問題及展望

總體而言，CENTURY模型在草地和農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的模擬效果要優(yōu)于森林生態(tài)系統(tǒng)，但也存在個別試驗點模擬精度不夠的問題。就研究區(qū)域而言，CENTURY模型在我國草地、農(nóng)田、森林生態(tài)系統(tǒng)的應用分別集中在內(nèi)蒙古地區(qū)、東北黑土區(qū)、大興安嶺，單一的模擬區(qū)域限制了CENTURY模型在國內(nèi)的應用和發(fā)展，今后的研究可以考慮將該模型拓展到更大的典型研究區(qū)域。

在草地生態(tài)系統(tǒng)，SOC的模擬精度會受測定方法、土壤質(zhì)地和土壤養(yǎng)分的影響。CENTURY模型是基于點尺度的模型，模擬的實現(xiàn)是建立在模擬區(qū)域范圍內(nèi)的物種具有“均一性”這一假設成立的基礎上，而自然界很少有單一物種組成的生態(tài)系統(tǒng)，這就限制了CENTURY模型在區(qū)域尺度上的應用；模型運行時需要用戶手動控制每個點位的模擬進程，這種模式顯然不能滿足較大區(qū)域尺度的研究需求，GIS具有強大的空間分析及二次開發(fā)功能的技術優(yōu)勢，可運用GIS技術將模型輸入?yún)?shù)柵格化，在每個格點調(diào)用CENTURY模型運行程序，可見，CENTURY模型結合GIS技術可以實現(xiàn)單點模擬向區(qū)域模擬的轉(zhuǎn)變。

在農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)中，不同農(nóng)業(yè)管理模式是影響SOC模擬精度的主要因素，運用模型模擬土地利用情景過程需要輸入大量的參數(shù)，相關研究大多采用試驗站長期觀測數(shù)據(jù)，但有限的觀測數(shù)據(jù)會影響模擬結果的精確性，尤其在空間異質(zhì)性較大的研究區(qū)域。為提高SOC模擬精度，需要通過走訪調(diào)查，查閱資料數(shù)據(jù)，確定長時間序列上的土地利用歷史和施肥、耕作、收獲等人為管理方式，且在土壤侵蝕區(qū)應用CENTURY模型時需考慮泥沙富集作用。

運用CENTURY模型預測草地和農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)SOM動態(tài)，植被生產(chǎn)力變化特征引入了情景預測分析，通過土地利用模型、氣候預測模型與CENTURY模型的耦合進行了更加合理地預測，在森林生態(tài)系統(tǒng)的模擬預測可以借鑒這一方法，從而為制定合理適宜的森林管理方式提供理論依據(jù)和數(shù)據(jù)支持。