2017, Vol. 23 
doi: 
2. 吉林省农业科学院农业环境与资源研究所, 长春 130033;
3. 美国新罕布什尔大学地球海洋与空间研究所, Durham NH 03824
2. Institute of Agricultural Resources and Environment Research, Jilin Academy of Agricultural Sciences, Changchun 130033, China;
3. Institute for the Study of Earth, Ocean and Space, University of New Hampshire, NH 03824, USA
土壤有机碳 (SOC) 在农业生态系统中的功能以及土壤肥力方面发挥重要作用[1-2]。全球土壤碳库储量 1500 Gt，约为大气碳库的 2 倍，它的微小变化就会引起大气 CO2 浓度的显著波动[3-4]，合理的农田管理措施如施肥、秸秆还田以及耕作等可以实现农田土壤碳汇功能[5]。东北地区是我国重要的商品粮基地[6-7]，2015 年黑龙江和吉林两省的粮食产量约占全国粮食总产的 15%，也是世界上仅有的三大黑土带之一，有机碳储量 12.6×109 t，占全国 SOC 储量的 28.3%，黑土区由碳源向碳汇的转变将对全球气候变化产生重要影响[8-10]。
SOC 含量是由输入和输出之间的平衡决定的。大量研究表明，化肥可以增加土壤速效养分含量，提高作物产量，有机肥可以协调植物生长的水、肥、气、热，改善土壤结构，提高土壤微生物活性，增加 SOC 含量[11-14]。有机肥无机肥配合施用在培肥土壤、增加有机质含量以及增产增收方面效果显著[15-16]。秸秆还田可以提高土壤固碳潜力，与化肥配合施用可以改善土壤结构，提高作物产量，减缓地力衰竭[17-18]。近年来，SOC 含量对作物产量的效应也越来越受到关注，高 SOC 含量与产量、稳产性之间具有显著相关性[19-20]，徐明岗等[21] 研究发现 SOC 每提高 1 g/kg，作物的稳产性提高 10%～20%；Pan 等[22] 通过分析 1949～2000 年的全国各省 SOC 与产量数据，得出大部分省 SOC 含量与作物产量及稳产性成正相关关系的结论。但是大部分关于 SOC 与作物产量协同效应的研究均未能将环境因素对农田生产力的影响剔除，如何有效控制其他因变量，独立分析不同 SOC 水平下的作物产量变化态势，是研究 SOC 与作物产量之间协同效应的关键。
SOC 的周转过程非常缓慢，它对环境条件的动态响应和自身转化的过程具有复杂性，现有的田间试验由于时间和空间的局限，不足以揭示长期不同管理措施下农田 SOC 的动态变化，并且，在大田试验中，难以找到生态条件相同但土壤肥力不同的田块来开展 SOC 与作物产量关系的定量研究。随着研究手段的发展，一些陆地生态系统模型被成功的用于 SOC 的预测中，较为成熟的方法有 DNDC、CENTURYE、RothC 等，其中 DNDC 模型因强大的模拟功能和简单的参数输入以及较为精准的模拟在世界范围内被广泛应用[23-30]。公主岭市处于吉林省中西部，在当地有“玉米之乡” 之称，属于寒温带半干旱半湿润气候区，有机质含量偏低，是典型瘠薄黑土区，本研究通过应用 DNDC 模型控制农田生态系统中的复杂变量，利用国家土壤肥力与肥料效益监测网黑土试验点吉林省公主岭的长期定位试验，分析长期不同施肥措施对 SOC 及作物产量的影响，在调试和验证模型的基础上预测黑土有机碳未来变化趋势并分析 SOC 与农田生产力的协同关系，为东北地区黑土耕地资源的持续利用与管理提供科学依据。
1 材料与方法 1.1 研究区概况试验地位于国家黑土肥力与肥料效益监测基地吉林省公主岭市，成土母质为第四纪黄土状沉积物，地势平坦，是典型黑土区。年平均气温 4～5℃，4～5 月平均气温为 7～16℃，6～8 月份气温在 19～25℃，9 月份在 16℃ 左右，年最高气温 34℃，最低-35℃，有效积温在 2600～3000℃，年降水量 450～650 mm，年蒸发量 1200～1600 mm，无霜期 120～140 d，为一年一季雨养农业区。
试验从 1990 年开始，初始土壤 (0—20 cm) 的理化性状：容重 1.19 g/cm3、有机碳 13.2 g/kg、全氮 1.4 g/kg、有效磷 11.79 mg/kg、速效钾 158.33 mg/kg、pH 值 7.6、田间持水量 35.8%、孔隙度 53.4%、粘粒含量 (＜0.02 mm) 31%。种植模式为春玉米连作，试验开始以来供试玉米品种：1991～1994 年为丹玉 13，1995～1996 年是吉单 304，1997～1999 是吉单 209，2000～2003 是四密 25，2004～2005 是吉单 209，2006～2012 为郑单 958。
1.2 试验设计本研究选择长期定位试验的 6 个处理：1) 对照处理不施肥 (CK)；2) 单施化肥 (NPK)；3) 化肥低量有机肥 (NPKM1)；4) 1.5 倍的化肥低量有机肥 [1.5 (NPK)M1]；5) 化肥配施高量有机肥 (NPKM2)；6) 化肥配施秸秆 (NPKS)，各处理施肥量见表 1。试验小区面积 400 m2。有机肥 (M) 为猪厩肥，自 2005 年后换成牛粪，S 为玉米秸秆。各处理中磷钾肥播种前作为底肥一次性施入，氮肥 1/3 播种前用作底肥，2/3 于拔节期追施，有机肥于玉米收获后施入地里，前一年的作物秸秆在第二年粉碎后于 6 月下旬撒施于垄沟里。在收获时各处理地上留茬 15 cm，并同根茬一起还田。播种时间在每年 4 月 21～30 日，收获时间大约 9 月 21～30 日，生育期 150 天左右。
| 表1 各处理施肥量 Table 1 Fertilizer application amount in each treatment |
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土壤样品采集是在每一年作物收获后，在每个小区按梅花形五点法采集 0—20 cm 土层土样并混匀，经筛选后自然风干，磨碎过筛后测定。每小区样品重复测定 3 次，本研究中的长期定位试验数据均为 3 次测定结果的平均值。土壤有机质的测定采用重铬酸钾外加热法[31]。
1.3.2 作物产量的测定春玉米成熟后，在每个小区选3 个 10 m2 的样方，将样方内所有玉米棒装袋，晒干后脱粒称重，并测试计算含水量后，折算成公顷产量。
1.4 DNDC 模型简介以及参数获取DNDC 模型是对土壤碳、氮循环过程全面描述的机理模型，适用于点位或区域的任何气候带下的农业生态系统。该模型由 2 个部分 6 个子模型构成，第一部分包括土壤气候、农作物生长和有机质分解 3 个子模型，第二部分包含硝化、反硝化以及发酵 3 个子模型，描述了土壤有机质的产生、分解及转化，最后以日为单位输出土壤有机碳各组分的含量，以及 CO2、CH4、N2O 等温室气体通量。运行模型需要的输入数据包括逐日气象数据 (来源于国家气象局 1990～2012 年气象站点数据)、土壤理化和生物学性质 (来源于试验站 1990～2012 年的实际监测结果记录)、土地利用以及农田管理措施等 (来源于试验站 1990～2012 年的田间管理措施记录)，具体见表 2。
| 表2 DNDC 模型输入参数 Table 2 Input parameters of DNDC |
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SOC 组分在土壤中的转化过程需要几十年甚至上百年，因此，有必要对不同施肥管理措施下 SOC 的变化趋势进行长时间尺度的模拟研究。本研究利用 DNDC 模型进一步模拟了 40 年内 6 种田间管理措施下土壤有机碳的变化，总的模拟时间段为 1990～2050 年。气候因素是影响 SOC 更替的重要因子，本研究以距离公主岭市最近的气象站点四平市日值气象数据代替，二者相距 64 公里，均处于松辽平原腹地，气象环境一致性相对较高，2011～2050 年的气象数据是 1991～2010 年的 2 次重复。
1.6 模型敏感度计算方法能够评估和减少结果的不确定性是应用模型评价不同施肥措施对 SOC 影响的重要前提。研究中对模型结果的验证主要有平均偏差法、相关系数法、相对误差法和均方根法[32]，本研究主要采用的统计参数是平均绝对误差 MAE (mean absolute error)、相对均方根误差 RMSE (root mean square error) 和决定系数 R2 (coefficient of determination)，计算公式如下：
| $MA{{E}_{n}}=\frac{100}{n}\left( \sum\limits_{i=1}^{n}{\left| OB{{S}_{i}}-S{{M}_{i}} \right|} \right)/OB{{S}_{i}}$ | (1) |
| $RMS{{E}_{n}}=\frac{100}{OB{{S}_{i}}}\sqrt{\sum\limits_{i=1}^{n}{{{\left( OB{{S}_{i}}-S{{M}_{i}} \right)}^{2}}/n}}$ | (2) |
| ${{R}^{2}}={{\left( \frac{\sum\limits_{i=1}^{n}{(OB{{S}_{i}}-OB{{S}_{avg}})(S{{M}_{i}}-S{{M}_{avg}})}}{\sqrt{\sum\limits_{i=1}^{n}{{{\left( OB{{S}_{i}}-OB{{S}_{avg}} \right)}^{2}}\sum\limits_{i=1}^{n}{{{(S{{M}_{i}}-S{{M}_{avg}})}^{2}}}}}} \right)}^{2}}$ | (3) |
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 越接近于 1，表明实测值与模拟值线性相关性越好。RMSE 的值越小，表明模拟值与实测值的拟合度越高。模型模拟值与实测值之间的偏差越小，模型的模拟结果越准确、可靠。一般情况下，RMSE 值小于 10%，即模拟值与实测值一致性非常好，在 10%～20% 之间表明模拟效果一般，大于 30% 则表明模拟值与实际值偏差大，模拟效果不理想[33]。
2 结果与分析 2.1 长期不同施肥措施下春玉米产量的变化通过田间原位试验的监测，对 23 年来的 5 个施肥处理和 1 个对照处理的春玉米产量变化进行分析 (图 1)，CK 处理产量最低，平均产量只有 3525 kg/hm2，施用化肥增产显著，NPK 处理平均产量是 8978 kg/hm2，比对照增产 154.70%，氮肥农学效率为 33.05 kg/kg。NPK、NPKM1、NPKM2 和 1.5 (NPK) M1 以及 NPKS 处理的春玉米产量年际间波动趋势大致相同。NPKM1、1.5 (NPK) M1、NPKM2 和 NPKS 平均产量是 9088、9699、9833 和 9021 kg/hm2，分别高出 NPK 处理 1.22%、8.02%、9.52% 和 0.48% (表 3)。
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| 图1 1990～2012 年不同施肥措施下春玉米产量的变化 Fig. 1 Changes of maize yields under different fertilizer treatments from 1990 to 2012 |
| 表3 不同时间段不同施肥处理春玉米平均产量 (kg/hm2) Table 3 Average maize yield in different periods under different fertilization treatments |
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对试验站 1990～2012 年的 5 个施肥处理和 1 个对照处理的 SOC 变化进行分析 (图 2)，各处理 SOC 含量 NPKM1、1.5 (NPK) M1 和 NPKM2 三个有机肥处理逐渐升高，CK、NPK、NPKS 处理 SOC 含量变化相对平稳。经过 23 年的耕种，CK、NPK、NPKM1、1.5 (NPK) M1、NPKM2 和 NPKS 的 SOC 含量分别是 10.5、11.4、21.4、23.9、21.5 和 12.9 g/kg，1.5 (NPK) M1 处理 SOC 含量高于 CK 处理 127.62%。平均值以 CK 处理最低，仅为 12.48 g/kg，并且呈缓慢下降趋势，2012 年 SOC 含量相对 1990 年降低 18.85%。NPK 处理的平均值为 13.2 g/kg，稍高于试验初始 SOC 值。NPKM1、1.5 (NPK) M1 和 NPKM2 三个处理的平均值分别为 17.23、19.61 和 18.02 g/kg，较试验初始 SOC 含量分别提升 26.53%、36.12% 和 28.13%。化肥配施秸秆处理 (NPKS) 平均值为 13.40 g/kg，稍高于初始 SOC 含量 (表 4)。
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| 图2 1990～2012 年不同施肥措施下土壤有机碳含量的变化 Fig. 2 Changes of soil organic carbon contents under different fertilizer treatments from 1990 to 2012 |
| 表4 不同时间段不同施肥措施下土壤平均有机碳含量 (g/kg) Table 4 Average soil organic carbon content in different periods under different fertilizer treatments |
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长期不同施肥处理下春玉米的产量模拟值和实测值比较接近 (图 3)，模型验证结果见表 5。除 CK 外，其他处理的均方根误差 RMSE (%) 以及平均绝对误差 MAE (%) 均在 20% 以内，且各处理间模拟值与实测值之间的相关性均达到极显著水平，说明 DNDC 模型可以很好地模拟作物产量，能够反映农田作物产量的实际波动趋势。
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| 图3 不同施肥措施下春玉米产量模拟值与实测值的比较 Fig. 3 Comparison between the observed and simulate value of maize yield under different fertilizer treatments |
| 表5 不同施肥措施下春玉米产量模拟效果 Table 5 Model performance on maize yield under different fertilizer treatments |
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长期不同施肥措施下 SOC 含量模拟值与实测值比较如图 4所示，根据试验的实测值和模拟值计算出各个处理相对 RMSE (%)、MAE (%) 和 R2 值 (表 6)，各处理模拟值和实测值的相对 RMSE 都小于 15%，各处理的 MAE 都在 10% 以内，并且各施肥处理模拟值与实测值的相关性均达到了显著水平，说明 DNDC 模型能够很好地模拟不同施肥管理措施下土壤有机碳的变化趋势。
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| 图4 不同施肥措施下 SOC 模拟值与实测值的比较 Fig. 4 Comparison between the observed and simulate value of soil organic carbon under different fertilizer treatments |
| 表6 不同施肥处理下土壤有机碳模拟效果 Table 6 Model performance on soil organic carbon under different fertilizer treatments |
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40 年的长期模拟 (图 5) 表明，CK 与 NPK 处理下，0—20 cm SOC 含量总体均呈下降趋势，且 CK 处理降幅更显著，至 2050 年 SOC 含量为 10.2 g/kg，比试验开始 (1990 年) 下降了 22.55%，平均每年降低 0.37%。NPK 降幅较低，前 35 年相对平稳的下降了 4%，后 25 年降速增大，SOC 含量从 12.5 g/kg 下降至 11.6 g/kg，下降了 7.76%。NPKS 处理的 SOC 含量变化趋势在整个模拟期间相对比较稳定，从 1990 年的 12.1 g/kg 增长至 2050 年的 14.4 g/kg，平均每年递增 0.31%。而三个化肥有机肥配施的处理 NPKM1、1.5 (NPK) M1 和 NPKM2 在未来 40 年里 (2011～2050)呈稳定增长态势，以 1.5 (NPK) M1 增势最为显著。从 2010 年到 2050 年 NPKM1 处理 SOC 含量增加 13.65%，1.5 (NPK) M1 处理下 SOC 增加了 15.74%，NPKM2 处理下 SOC 增加 15.84%。化肥有机肥配施和秸秆还田可以保持和提高 SOC 含量。
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| 图5 不同施肥措施下 0—20 cm 土层未来土壤有机碳变化趋势 Fig. 5 The predicted variation trend of soil organic carbon content in 0-20 cm soil layer under different fertilizer treatments |
在不同的氮肥施用基础上，建立 SOC 与作物产量之间的耦合关系。以试验初始 SOC 含量 13.2 g/kg 和常量施氮水平 (160 kg/hm2) 为基数，依次递增 SOC 值和施氮量，每次模拟代入近 7 年 (2006～2012 年) 的气象数据，将模拟结果中的 7 个年份的产量的加权平均值作为特定 SOC 和氮肥水平下的产量。
模拟结果表明 (图 6)，在相同的施氮水平下，作物产量随着 SOC 的增加而增加，当施氮量分别为 160、200、240、280 和 320 kg/hm2 时，SOC 每增加 1 g/kg 时，作物产量平均增加 44.48、42.28、32.59、23.21 和 15.95 kg/hm2，即施氮量越低的情况下，SOC对产量的影响越显著，反之，施氮量高的情况下，产量对 SOC 的敏感度降低。
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| 图6 不同氮肥水平下 0—20 cm 土层有机碳含量与作物产量的耦合关系 Fig. 6 Coupling relationship between the simulated maize yield and soil organic carbon content in 0-20 cm soil layer under different nitrogen application rates [注：N160、N200、N240、N280、N320 指氮肥用量 160、200、240、280、320 kg/hm2 Mean nitrogen fertilizer rate of 160、200、240、280、320 kg/hm2] |
1990～2012 年的田间试验表明，23 年后不同施肥处理 SOC 的含量高低顺序：1.5 (NPK) M1＞NPKM2＞NPKM1＞NPKS＞NPK＞CK。其中 1.5 (NPK) M1、NPKM2、NPKM1 和 NPKS 处理土壤有机碳呈不断上升趋势。施用化肥能够提高作物的生物量，进而增加了归还土壤的根茬量，使得最初几年 SOC 含量下降不明显。长期看来，单施化肥 (NPK) 处理最终表现为 SOC 的明显亏缺，不利于 SOC 的保持。秸秆还田、化肥配施有机肥都可以维持土壤碳固存。综合各种施肥措施对产量和 SOC 的总体影响来看，有机无机肥配施可以最大程度地提高产量和 SOC。这与很多研究者在不同区域、不同土壤类型以及不同土地利用方式下得出的结论一致[34-36]。NPKM1处理下的产量在试验开始时低于 NPK 处理，从试验开始后第 8 年起效果显著，主要原因可能是有机肥中可以被植物直接吸收利用的矿质态养分较少，并且施用有机肥的土壤 C/N 一般较高，在分解初期为了满足自身对氮素的需求会从土壤中吸收矿质氮，造成和植物竞争养分，影响了作物产量[37]。适应高 C/N 比的微生物种群后来逐渐占优势，从而保障了养分的持续供给。在实际生产过程中，在保证一定 C/N 比的基础上，通过推广秸秆还田技术或者有机肥配施无机肥的措施，能够稳定提升土壤有机碳含量，维持土地生产力。
3.2 DNDC 模型的验证本研究中，实测数据模型模拟值之间的拟合程度整体表现较好，从验证结果来看模型模拟该地区土壤有机碳是可行的，但也存在部分年份模拟值与实测值仍有一定的差异。有些异常年份如 1994 年模型表现出是低产年，而所有处理的实测产量数据相对较高，推测可能是由试验站点与替代气象站点的气象差异导致的。而 1999 年是丰产年，除了 CK 处理外其他处理的产量均明显升高，推测是由于 CK 处理肥料成为产量的首要限制因子，对其他环境因素 (降水、气温等) 的敏感性低于肥料所引起。尤其是遇到干旱或者洪涝年份，由于模型内部参数设置的限制，模型可能存在高估或者低估产量的可能，说明模型也存在着不确定性[30]。而在模拟土壤有机碳方面，由于土壤有机碳在实际土壤中的变化是一个非常缓慢的过程，而实际监测过程中可能会出现因采样点的不均匀、采样人的不确定性以及试验方面的人为误差造成的测量值年际间的大波动 (如 2003～2009 年的 NPKM2 处理)，实测值比模拟值呈现出更大的波动性，因此，DNDC 模型为客观地反映土壤有机碳的演变规律提供了理论依据。
通过 DNDC 模型模拟结果显示，秸秆还田可以稳定地维持 SOC 含量，无机肥配施有机肥能够快速提升 SOC 含量，主要是由于有机肥的施用不仅直接增加土壤腐殖质的数量，同时加快活性有机质的分解，促进土壤团聚体的形成，进而加强了对土壤稳定性有机碳的物理保护。而秸秆还田对 SOC 的保持在于秸秆残体中的多糖、纤维素和半纤维素等有机物质有利于促进大粒径团聚体的增加，进而增加了对土壤碳的保护[38-41]。
有机无机肥配施的 3 个处理中，SOC 含量均表现先快速上升后增加趋势逐渐趋于平缓，年增长率逐渐递减，Six 等[42] 认为土壤碳储量不可能无限制的增加，SOC 存在饱和水平；Hutchinson 等[43] 认为土壤并不代表一个碳的永久“缓冲溶液”，当农田管理措施、气象条件等环境因素保持长期不变时，SOC 将达到一个新的平衡，此时有机碳的合成与分解速度相等，年增长率表现为零。Sampson 等[44] 通过收集数据计算得出，任何农业生态系统在耕作方式改变后，前 20 年土壤碳都以稳定的速率积累，后 20 年的积累速率直线下滑，最终达到一个碳累积速率为零的稳态。从目前的模拟来看，各施肥处理新的 SOC 平衡点还没有达到，东北地区 SOC 的平衡点可能需要更长的时间尺度和更大范围的空间尺度的试验和模拟来回答。
3.3 土壤有机碳和作物产量之间的耦合关系作物产量受土壤养分状况、田间管理以及自然条件等多种因素的综合制约。本研究参考当地农民习惯施肥量设置 5 个氮肥水平，通过模拟不同氮肥输入条件下产量对 SOC 含量变化的响应，综合分析不同氮肥供应梯度下 SOC 与产量的耦合关系。在相同的施氮水平下，产量随着 SOC 含量的升高呈现持续增加的趋势，但是在高的 SOC 水平下产量的增幅大大降低。在施氮量 160～320 kg/hm2 范围内，SOC 每增加 1 g/kg 时，作物产量平均增加 32.10 kg/hm2，这与王卫等[45] 研究的在高有机质省区有机质增加1 g/kg 引起的产出增加量 22.2 kg/hm2 的结论相近，低于邱建军等[7] 研究的 SOC 增加 1 g/kg 时东北地区玉米产量增加 176 kg/hm2 的结果，推测是由于上述研究代表地区黑龙江省齐齐哈尔市的作物平均产量为 7757 kg/hm2，而本研究中基于模拟的 NPK 处理 1990～2012 年的平均产量已达到 8978 kg/hm2，以目前的田间管理措施为基准，产量已经达到该管理措施下的相对理想水平，由此导致产量对 SOC 的敏感度降低的结果。尽管前人在 SOC 与作物产量关系上做了大量的研究，多数的研究和生产实践表明环境因素尤其是气候因素对耕地产量的影响要大于 SOC 本身对作物产量的影响，而基于模型研究的优势是可以假定特定的气候与农田管理措施，使作物产量的差异单纯地由 SOC 含量差异引起。
4 结论1) 通过对吉林省公主岭市长期定位试验 23 年的春玉米产量和 SOC 含量的数据分析，有机无机肥配施和无机肥配施秸秆还田技术不仅增产效果较好，同时可以最大程度地提高土壤有机碳含量。
2) 长期定位实测数据验证了 DNDC 模型在研究区域的适用性，通过平均绝对误差 (MAE)、相对均方根误差 (RMSE) 和决定系数 (R2) 对模型的适用性进行分析，模型可以用于模拟东北地区黑土 SOC 的变化趋势。
3) DNDC 模型模拟结果显示，长期不施肥 CK 和单施化肥 NPK 处理导致土壤有机碳降低；长期有机无机配施或者秸秆还田可以增加 SOC 含量。在施氮量160～320 kg/hm2 水平下，作物产量随着土壤有机碳含量的增加而升高，且在施氮量低的情况下产量的提升幅度相对高施氮量大。
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