基于DNDC模型的不同水文年稻田水碳管理模式優(yōu)化

江賾偉，楊士紅,2，丁 潔，孫 瀟

(1.河海大學(xué)農(nóng)業(yè)科學(xué)與工程學(xué)院，江蘇 南京 210098；2.河海大學(xué)水文水資源與水利工程科學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江蘇 南京 210098)

大氣中CO2濃度與土壤有機(jī)碳(SOC)的變化息息相關(guān)，土壤固碳效應(yīng)是延緩全球氣候變化的有效措施之一[1]。同時(shí)，SOC是表征土壤肥力、預(yù)警耕地質(zhì)量變化的重要依據(jù)[2]。水稻是全球主要的糧食作物之一，中國(guó)水稻種植面積和產(chǎn)量分別占世界的22%和34%[3]，因此提高稻田土壤的固碳能力是我國(guó)應(yīng)對(duì)氣候變化的關(guān)鍵措施之一。稻田灌溉用水占農(nóng)業(yè)用水量的70%，推廣水稻節(jié)水灌溉技術(shù)對(duì)緩解當(dāng)前嚴(yán)峻的用水形勢(shì)具有戰(zhàn)略意義[3]。與此同時(shí)，我國(guó)仍有廣大地區(qū)沿用傳統(tǒng)的淹灌模式。土壤水分是碳循環(huán)和水稻生長(zhǎng)的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因子，不同的灌溉模式勢(shì)必影響SOC分解和水稻產(chǎn)量[4]。此外，秸稈還田在促進(jìn)微生物活動(dòng)、提高土壤固碳能力等方面表現(xiàn)良好[2, 5]。因此，節(jié)水灌溉與秸稈還田的聯(lián)合調(diào)控勢(shì)必對(duì)稻田土壤有機(jī)碳和水稻產(chǎn)量的變化產(chǎn)生一定影響，但鮮見(jiàn)相關(guān)研究。水稻生長(zhǎng)與耗水還受到不同水文年型的影響[6]，探求不同水文年稻田固碳增產(chǎn)的水碳管理模式具有重要意義，但多年田間試驗(yàn)費(fèi)時(shí)費(fèi)力。

近年來(lái)，興起的基于過(guò)程的模型模擬復(fù)雜的生物地球化學(xué)循環(huán)成為農(nóng)業(yè)定量化研究的重要手段，可以彌補(bǔ)田間試驗(yàn)的數(shù)量有限和站點(diǎn)尺度過(guò)小等不足[7-8]。其中DNDC模型是表現(xiàn)最為出色的模型之一，能很好地模擬SOC及作物產(chǎn)量變化[9]。目前，DNDC模型已被用來(lái)模擬不同管理模式下農(nóng)田SOC的動(dòng)態(tài)變化，水碳管理對(duì)農(nóng)田有機(jī)碳影響的模型模擬研究主要集中在旱地和淹灌稻田[10]。如李長(zhǎng)生等[11]用DNDC模擬發(fā)現(xiàn)中國(guó)的土壤碳素在20年間以每年73.8 Tg(1 Tg=1012g)的速度減少；張凡等[12]發(fā)現(xiàn)提高作物秸稈還田率是提高西北地區(qū)農(nóng)田碳庫(kù)儲(chǔ)量的可行措施。而在節(jié)水灌溉條件下的研究較少[13]。

本研究基于2 a的田間試驗(yàn)數(shù)據(jù)，校正了DNDC模型的有關(guān)參數(shù)，并設(shè)置了不同灌溉模式和秸稈還田水平，模擬了平水年、枯水年、豐水年3種水文年型下不同水碳管理稻田的SOC、水稻產(chǎn)量和水分生產(chǎn)率的變化，比選出蘇南地區(qū)不同水文年推薦的水碳管理模式。研究結(jié)果將為實(shí)現(xiàn)稻田節(jié)水穩(wěn)產(chǎn)、固碳減排以及稻田水土資源的可持續(xù)利用提供理論支撐。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)區(qū)概況

試驗(yàn)于2015—2016年在河海大學(xué)水文水資源與水利工程科學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室昆山試驗(yàn)研究基地(34°15′21″N，121°05′22″E)開(kāi)展。當(dāng)?shù)睾泳W(wǎng)密布，地勢(shì)平坦，試驗(yàn)地土壤肥沃，排灌條件優(yōu)越。試驗(yàn)區(qū)的年降雨量是1 097.1 mm，年平均氣溫為15.5℃，年蒸發(fā)量1 365.9 mm，屬于亞熱帶季風(fēng)氣候，平均無(wú)霜期234 d，日照時(shí)長(zhǎng)2 085.9 h。土壤屬于潴育型黃泥土，耕層為重壤土，0～30 cm土層土壤容重、0～18 cm土層土壤pH值和有機(jī)質(zhì)含量分別為1.32 g·cm-3、7.4和21.71 g·kg-1，全鉀含量為20.86 g·kg-1，全磷含量為1.4 g·kg-1，全氮含量為1.79 g·kg-1。

1.2 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

試驗(yàn)采用裂區(qū)設(shè)計(jì)，主處理為2種灌水方式：傳統(tǒng)淹灌(F)；控制灌溉(C)。副處理為2種施肥方式：秸稈還田(S)，常規(guī)施肥(F)。共形成FS(傳統(tǒng)淹灌+秸稈還田)、CS(控制灌溉+秸稈還田)、FF(傳統(tǒng)淹灌+常規(guī)施肥)和CF(控制灌溉+常規(guī)施肥)4個(gè)不同處理，每個(gè)處理設(shè)3次重復(fù)，總共12個(gè)小區(qū)。

試驗(yàn)地區(qū)習(xí)慣稻麥輪作，試驗(yàn)所用的水稻品種為南粳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。常規(guī)施肥處理按當(dāng)?shù)剞r(nóng)民習(xí)慣施肥(表1)。兩年水稻全生育期的稻田總N、P和K施用量分別是283.4、54.0、76.5 kg·hm-2和273.0、54.0、76.5 kg·hm-2。秸稈還田處理在施加無(wú)機(jī)肥的基礎(chǔ)上施用打碎的小麥秸稈3 000 kg·hm-2(小麥秸稈有機(jī)碳含量為441 g·kg-1，小麥秸稈有機(jī)碳輸入量為1 322 kg·hm-2)，秸稈還田與基肥施用同時(shí)進(jìn)行。

灌溉方式為傳統(tǒng)淹灌，按當(dāng)?shù)胤N植習(xí)慣管理，除分蘗后期排水曬田、黃熟期自然落干外，其余階段田間均保留淺薄水層(30～50 mm)。控制灌溉模式下在返青期保留10～30 mm薄水層，其余階段均不建立水層，以根層土壤水分占飽和含水率60%和80%為灌水控制的上、下限。

1.3 觀測(cè)內(nèi)容與方法

(1)氣象數(shù)據(jù)。在中國(guó)氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)上收集昆山站2015年和2016年的逐日氣象數(shù)據(jù)，包括空氣溫度(最高氣溫、最低氣溫和平均氣溫)、相對(duì)濕度、大氣壓、降雨量、風(fēng)速和日照時(shí)數(shù)。

(2)水稻產(chǎn)量。水稻產(chǎn)量是通過(guò)隨機(jī)選取單位面積來(lái)估算的。人工收割后用脫粒機(jī)(5TS-150A，中國(guó))脫粒，對(duì)單位面積的水稻進(jìn)行收集和加權(quán)，然后乘以面積來(lái)估算產(chǎn)量。

(3)土壤有機(jī)碳。于2015年和2016年采集水稻各生育期的土樣(12個(gè)小區(qū))，在泡田期、返青期、分蘗期、拔節(jié)孕穗期、乳熟期和收割后共采集6次，采用“S”法分別采集0～10、10～20、20～40 cm的土樣，用重鉻酸鉀外加熱法測(cè)量土壤總有機(jī)碳(SOC)[14]。

1.4 模型介紹

1.4.1 DNDC模型概述 DNDC(Denitrification-decomposition)是一個(gè)模擬農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中的碳氮循環(huán)轉(zhuǎn)化的模型[15-17]，可以模擬溫室氣體排放、SOC動(dòng)態(tài)變化、氨揮發(fā)、硝態(tài)氮淋溶等。經(jīng)過(guò)幾十年的發(fā)展和完善，DNDC因簡(jiǎn)單的參數(shù)輸入、精確的模擬結(jié)果已在全球范圍內(nèi)被廣泛使用，被2000年的亞太地區(qū)全球變化國(guó)際研討會(huì)指定為亞洲地區(qū)首選的生物地球化學(xué)模型[18]，大量研究表明DNDC模型在中國(guó)有較好的適應(yīng)性[19-20]。DNDC由6個(gè)子模型組成，分別是土壤氣候、作物生長(zhǎng)、土壤有機(jī)質(zhì)分解、硝化、反硝化和發(fā)酵。其主要工作原理是：用輸入的生態(tài)驅(qū)動(dòng)因子數(shù)據(jù)(氣象資料、土壤數(shù)據(jù)、農(nóng)田管理如耕作、灌溉、施肥)來(lái)模擬土壤的環(huán)境(溫度、濕度、pH值、Eh及底物濃度)，根據(jù)厭氧氣球的設(shè)計(jì)將土壤分為氧化部分和還原部分，基于能斯特方程和米氏方程進(jìn)行模擬，6個(gè)子模型以小時(shí)或日為步長(zhǎng)并互相傳遞信息，模擬土壤條件對(duì)微生物活動(dòng)影響，進(jìn)而模擬作物生長(zhǎng)和土壤環(huán)境條件變化。

表1 試驗(yàn)區(qū)氮肥(純氮)施用量(kg·hm-2)及施用時(shí)間

1.4.2 模型參數(shù)的輸入 研究收集了每日氣象數(shù)據(jù)、土壤特性和農(nóng)業(yè)管理措施等數(shù)據(jù)以支持DNDC模擬，土壤理化性質(zhì)通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)取樣和實(shí)驗(yàn)室分析得到，農(nóng)業(yè)管理措施根據(jù)田間記錄和當(dāng)?shù)剞r(nóng)民習(xí)慣獲取(表2)。

1.4.3 水碳情景設(shè)置 結(jié)合蘇南地區(qū)水稻生產(chǎn)力水平和生育期需水特征，在設(shè)計(jì)模擬情景時(shí)主要考慮了灌溉方式和施肥水平2個(gè)因素。在平水年、枯水年、豐水年3種水文年型下，設(shè)計(jì)控制灌溉和淹水灌溉兩種灌溉方式，控制灌溉以水稻各生育期根層土壤相對(duì)含水量為灌溉臨界指標(biāo)下限，持續(xù)淹灌保持田間10 cm水層。秸稈還田處理的秸稈種類(lèi)為小麥秸稈，有機(jī)碳含量為441 g·kg-1，15種秸稈還田水平在1 000～8 000 kg·hm-2，梯度為500 kg·hm-2。設(shè)計(jì)施肥措施根據(jù)當(dāng)?shù)氐氖┓柿?xí)慣(283.4 kg·hm-2)。共設(shè)計(jì)90種情景模擬方案(表3)。

1.4.4 水文年型選取 收集了昆山地區(qū)1964—2013年水稻生育期的降雨量數(shù)據(jù)，并對(duì)降雨量進(jìn)行了PⅢ排頻，得到降雨量均值為460.216 mm，離差系數(shù)Cv為0.321，偏態(tài)系數(shù)Cs為0.724。根據(jù)PⅢ配線(xiàn)結(jié)果得到枯水年(90%)、平水年(75%)和豐水年(50%)對(duì)應(yīng)的降雨量分別為289.4、353.1 mm和440.7 mm。選取3種典型降雨年：枯水年有1964、2002年，稻季降雨總量為276.3、274.0 mm；平水年有1974、1998年，稻季降雨總量為462.5、460.1 mm；豐水年有1977、1985年，稻季降雨總量為589.2、590.3 mm。

表2 DNDC模型所需的輸入?yún)?shù)

表3 模擬設(shè)置的水碳管理情景

1.4.5 模型評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn) 目前，常見(jiàn)的驗(yàn)證模型結(jié)果的方法有平均偏差法、相關(guān)系數(shù)法、相對(duì)誤差法等[21]，本研究主要采用的參數(shù)有模型效率系數(shù)(EF)、平均絕對(duì)誤差(MAEn)、相對(duì)均方根誤差(RMSEn)和決定系數(shù)(R2)。

(1)

(2)

(3)

(4)

式中，OBSi是觀測(cè)值；OBSavg是平均觀測(cè)值；SMi是模擬值；SMavg是平均模擬值；n是樣本容量。R2越接近1，實(shí)測(cè)值與模擬值線(xiàn)性相關(guān)性越好。RMSEn的值越小，表明模擬值與實(shí)測(cè)值的擬合度越高。一般認(rèn)為RMSEn的值小于10%，即模擬一致性很好，在10%～20%之間模擬效果一般，大于30%則模擬效果不理想[22-23]。

2 結(jié)果與分析

2.1 模型適應(yīng)性評(píng)價(jià)

用2015年各處理(CF、CS、FF、FS)的試驗(yàn)數(shù)據(jù)校正DNDC模型，再用2016年數(shù)據(jù)驗(yàn)證模型。我們?cè)谇捌诘难芯恐袑?duì)DNDC模型進(jìn)行了改進(jìn)，使之很好地模擬控制灌溉模式下的稻田SOC及作物生長(zhǎng)。圖1為4種水碳管理模式下稻田土壤0～10、10～20、20～40 cm的SOC的模型模擬值與實(shí)測(cè)值對(duì)比，各處理的模擬值和實(shí)測(cè)值均集中在1∶1線(xiàn)附近。校核期和驗(yàn)證期的水稻產(chǎn)量模擬評(píng)價(jià)結(jié)果見(jiàn)表4，相對(duì)均方根誤差(RMSEn)在2.55%～3.84%之間，相關(guān)系數(shù)(R2)在0.90～0.97之間，達(dá)到了較好的模擬水平。總體來(lái)看，改進(jìn)DNDC模型可以較為準(zhǔn)確地模擬當(dāng)?shù)夭煌脊芾韺?duì)稻田土壤SOC和水稻產(chǎn)量變化的影響。

2.2 灌溉制度對(duì)土壤有機(jī)碳和水稻產(chǎn)量的影響

秸稈還田對(duì)稻田深層土壤SOC影響不大，本文僅研究了灌溉模式對(duì)稻田0～10 cm土層SOC的影響(圖2)。隨著秸稈還田水平的提高，不同水文年的稻田0～10 cm土層SOC均呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，不同灌溉處理對(duì)稻田0～10 cm土層SOC有明顯的影響，均表現(xiàn)為FS處理略高于CS處理，這與實(shí)測(cè)結(jié)果基本一致，但是不同水文年下這一結(jié)果還存在著差異，豐水年下CS與FS的差距更小，而平水年差距最大。與淹灌條件下相比，控灌稻田0～10 cm的SOC在平水年、枯水年和豐水年分別降低了1.92%、0.92%和0.25%。這可能與不同水文年的氣候條件有關(guān)，降雨不同影響了灌水量和灌水時(shí)間，進(jìn)而影響了DOC的變化和稻田土壤SOC含量。

水分生產(chǎn)率即單位水資源獲得的產(chǎn)量或產(chǎn)值，它反映了作物的用水效率。不同灌溉條件下，秸稈還田量對(duì)水稻產(chǎn)量和水分生產(chǎn)率的影響見(jiàn)圖3和圖4，可以發(fā)現(xiàn)隨著秸稈還田水平的增加，不同灌溉處理的水稻產(chǎn)量均呈現(xiàn)先增加后穩(wěn)定的態(tài)勢(shì)，而水分生產(chǎn)率則較為穩(wěn)定，當(dāng)秸稈還田量高于6 000 kg·hm-2時(shí)，水稻產(chǎn)量則趨于穩(wěn)定，秸稈還田對(duì)水稻產(chǎn)量的影響逐漸減弱，尤其是水分脅迫程度低的情況下。

注：CF-控制灌溉+常規(guī)肥；CS-控制灌溉+秸稈還田;FF-傳統(tǒng)淹灌+常規(guī)肥；FS-傳統(tǒng)淹灌+秸稈還田。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.圖1 不同水碳管理下稻田各土層SOC模擬值與實(shí)測(cè)值對(duì)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 改進(jìn)DNDC模型對(duì)不同水碳管理下水稻產(chǎn)量的模擬效果評(píng)價(jià)

與淹水灌溉相比，CS處理水稻產(chǎn)量和水分生產(chǎn)率更高且隨秸稈還田水平增加而增加。相同秸稈還田水平下，控灌稻田水稻產(chǎn)量和水分生產(chǎn)率分別較淹灌增加了0.32%～8.13%和36.69%～83.54%。

2.3 秸稈還田對(duì)土壤有機(jī)碳含量和水稻產(chǎn)量的影響

淹灌條件下秸稈還田對(duì)SOC的影響規(guī)律與控灌條件下大體一致，故以控制灌溉條件下為例分析秸稈還田水平對(duì)稻田0～10 cm土層SOC的影響(圖5)。不同水文年下的結(jié)論大體一致，均表現(xiàn)為隨著秸稈還田水平的提高稻田0～10 cm土層SOC呈階梯狀上升趨勢(shì)；同為豐水年的1977年和1985年的SOC數(shù)值存在一定差異，各水文年稻田0～10 cm土層SOC數(shù)值總體相近，都在10.2～11.2 g·kg-1的范圍之內(nèi)。可能是因?yàn)榈咎颯OC的變化是一個(gè)較為緩慢的過(guò)程，盡管受到降雨、灌溉和秸稈還田水平的影響，但在一年的模擬中差異不大。

不同秸稈還田水平下不同水文年的稻田水稻產(chǎn)量和水分生產(chǎn)率如圖6所示。水稻產(chǎn)量與水分生產(chǎn)率表現(xiàn)出了較好的一致性，不同水文年下的結(jié)果存在差異，在平水年CS處理的水稻產(chǎn)量和水分生產(chǎn)率出現(xiàn)了先升高后穩(wěn)定的趨勢(shì)，而枯水年則是平緩上升，豐水年條件下上升幅度更大，且在設(shè)計(jì)的模擬情景下未達(dá)到穩(wěn)定的最大產(chǎn)量值。在1974年(平水年)6 500 kg·hm-2秸稈還田水平下水稻產(chǎn)量和水分生產(chǎn)率達(dá)到峰值，而后不再隨著秸稈還田水平的增加而增加，與1 000 kg·hm-2的秸稈還田水平相比，1964年(枯水年)的8 000 kg·hm-2秸稈還田水平下水稻產(chǎn)量和水分生產(chǎn)率分別增加了1.95%和2.27%，而在1977年(豐水年)則是4.36%和4.38%。

圖2 灌溉方式對(duì)不同水文年稻田0～10 cm土層SOC的影響Fig.2 Effect of irrigation modes on SOC in 0～10 cm soil layer of paddy field in different hydrological years

圖3 灌溉方式對(duì)不同水文年水稻產(chǎn)量的影響Fig.3 Effect of irrigation modes on rice yield in different hydrological years

圖4 灌溉方式對(duì)不同水文年稻田水分生產(chǎn)率的影響Fig.4 Effect of irrigation modes on water productivity of paddy field in different hydrological years

圖5 控制灌溉及秸稈還田下秸稈還田水平對(duì)不同水文年稻田SOC的影響Fig.5 Effect of straw returning level on SOC of paddy field under controlled irrigation in different hydrological years

圖6 控制灌溉下秸稈還田水平對(duì)不同水文年水稻產(chǎn)量、水分生產(chǎn)率的影響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優(yōu)水碳管理模式

對(duì)于不同年型，當(dāng)秸稈還田水平達(dá)到6 000～7 000 kg·hm-2時(shí)，均能實(shí)現(xiàn)較高的水分生產(chǎn)率。其中，平水年水分生產(chǎn)率能達(dá)到1.013～1.715 kg·m-3，枯水年水分生產(chǎn)率能達(dá)到0.792～1.622 kg·m-3，豐水年水分生產(chǎn)率能達(dá)到1.101～1.895 kg·m-3。在設(shè)計(jì)的90種模擬情景中，以水分生產(chǎn)率最高為目標(biāo)，比選出SOC和產(chǎn)量均達(dá)到潛力90%水平的較優(yōu)水碳調(diào)控模式，結(jié)果如表5所示。平水年秸稈還田水平在6 000 kg·hm-2時(shí)可以達(dá)到產(chǎn)量潛力的0.898，最大SOC(同一水碳管理情景下能達(dá)到的最大值)的0.992；枯水年施肥量在6 000 kg·hm-2時(shí)，可以達(dá)到產(chǎn)量潛力的0.900，最大SOC的0.994；豐水年施肥量在7 500 kg·hm-2時(shí)，可以達(dá)到產(chǎn)量潛力的0.894，最大SOC的0.998。相同秸稈還田水平下，控灌稻田的水分生產(chǎn)率較淹灌條件高40%以上，維持較高SOC，同時(shí)保證水稻產(chǎn)量。

該地區(qū)節(jié)水灌溉條件下合理高效的稻田水碳調(diào)控模式，分別是：平水年，控制灌溉模式，秸稈還田水平為6 000 kg·hm-2，能夠達(dá)到產(chǎn)量潛力的89.8%，總灌溉水量為560.896 mm，水分生產(chǎn)率較淹灌高43.5%。枯水年，秸稈還田水平為6 000 kg·hm-2時(shí)，能夠達(dá)到產(chǎn)量潛力的90%，水分生產(chǎn)率較淹灌高54.8%。豐水年，秸稈還田水平為7 500 kg·hm-2時(shí)，能夠達(dá)到產(chǎn)量潛力的90%，水分生產(chǎn)率較淹灌高56.6%。

3 討 論

本研究發(fā)現(xiàn),不同水文年下秸稈還田和節(jié)水灌溉耦合是一種增加稻田SOC和水稻產(chǎn)量的水碳管理模式。已有研究發(fā)現(xiàn)，秸稈還田是改善土壤可持續(xù)生產(chǎn)能力的重要舉措，它在維持水稻群體質(zhì)量和產(chǎn)量、減少化肥施用量等方面有著重要的影響。秸稈還田的增產(chǎn)效應(yīng)可能是因?yàn)榻斩挒槲⑸锾峁┏渥愕哪茉矗梢栽黾油寥兰?xì)菌和脲酶的活性，增強(qiáng)水稻稻瘟病、胡麻斑病等的抗病性[24]。但是，也有研究發(fā)現(xiàn)秸稈還田是短期內(nèi)快速提高SOC的有效手段，但從長(zhǎng)期來(lái)看秸稈還田對(duì)SOC的固持作用效果有限[25-26]。相同秸稈還田水平下，控制灌溉降低了稻田的SOC，這與前人的研究基本一致[27]。可能的原因是控制灌溉干濕交替的環(huán)境促進(jìn)了微生物的活動(dòng)，提高了土壤肥力和土壤呼吸，進(jìn)而促進(jìn)了稻田SOC的氧化分解[28]，導(dǎo)致SOC的降低。本研究基于模型模擬分析發(fā)現(xiàn)，秸稈還田可以減少控制灌溉引起的有機(jī)碳分解損失，水分生產(chǎn)率較淹灌稻田高40%以上，這可能是因?yàn)檫m宜水熱條件下秸稈還田為微生物提供了豐富的碳源，促進(jìn)作物生長(zhǎng)和土壤有機(jī)碳積累[29-30]。

表5 不同水文年生態(tài)適宜水碳管理模式

由于SOC的周轉(zhuǎn)較為緩慢，而田間試驗(yàn)費(fèi)時(shí)費(fèi)力，目前關(guān)于不同水文年下固碳增產(chǎn)的稻田水碳管理模式的研究還較為少見(jiàn)。使用基于過(guò)程的模型可以較好地解決這一問(wèn)題，本研究中模擬不同水碳管理下水稻產(chǎn)量的RMSEn為2.55%～3.84%，結(jié)果較為可信，但不同灌溉和秸稈還田處理下稻田碳周轉(zhuǎn)和產(chǎn)量形成較為復(fù)雜[31]，后續(xù)有必要針對(duì)模型模擬的不確定性進(jìn)行深入研究。值得注意的是，秸稈還田等措施在固碳增產(chǎn)的同時(shí)，可能會(huì)增加溫室氣體的排放，如郭梨錦等[32]發(fā)現(xiàn)秸稈還田在增加SOC的同時(shí)促進(jìn)了土壤CO2和CH4排放，可能與秸稈降解增加土壤DOC、促進(jìn)微生物生長(zhǎng)和蚯蚓、線(xiàn)蟲(chóng)等動(dòng)物活動(dòng)有關(guān)。盡管節(jié)水灌溉營(yíng)造的干濕交替的土壤環(huán)境可以顯著降低稻田的CH4排放，但可能導(dǎo)致N2O排放的增加，節(jié)水灌溉與秸稈還田耦合管理下稻田溫室氣體排放尚不確定。此外，未來(lái)氣候條件下農(nóng)田碳氮循環(huán)更為復(fù)雜，如何制定應(yīng)對(duì)氣候變化的稻田水碳管理方案也有待進(jìn)一步研究。

4 結(jié) 論

1)本研究基于2 a田間試驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證、校核了DNDC模型，結(jié)果表明：DNDC模型可以較好地模擬不同水碳管理下稻田SOC及水稻產(chǎn)量變化，模擬產(chǎn)量的相對(duì)均方根誤差(RMSEn)和相關(guān)系數(shù)(R2)分別在2.55%～3.84%和0.90～0.97之間。

2)灌溉模式影響了稻田SOC和水稻產(chǎn)量，稻田0～10 cm土層SOC表現(xiàn)為FS處理略高于CS處理，但CS處理的水稻產(chǎn)量更高。隨著秸稈還田水平的提高，不同水文年的稻田0～10 cm土層SOC均呈階梯狀上升趨勢(shì)，在10.2～11.2 g·kg-1。

3)秸稈還田條件下，水稻產(chǎn)量基本較為穩(wěn)定且與水分生產(chǎn)率表現(xiàn)出了較好的一致性。不同水文年下的結(jié)果存在差異，在平水年CS處理的水稻產(chǎn)量和水分生產(chǎn)率出現(xiàn)了先升高后穩(wěn)定的趨勢(shì)，而枯水年則是平緩上升，豐水年條件下上升幅度更大。平水年在6 500 kg·hm-2秸稈還田水平下水稻產(chǎn)量和水稻水分生產(chǎn)率達(dá)到峰值；與1 000 kg·hm-2的秸稈還田水平相比，枯水年的8 000 kg·hm-2秸稈還田水平下稻田的水稻產(chǎn)量和水分生產(chǎn)率分別增加了2.27%和2.27%，而在豐水年增加了4.36%和4.38%。

4)不同水文年的推薦灌溉模式是控制灌溉，平水年、枯水年、豐水年的推薦秸稈還田水平分別為6 000、6 000 kg·hm-2和7 500 kg·hm-2。