【目的】基于不同复杂度的DNDC和RothC模型,模拟旱地不同秸秆还田量下土壤有机碳(SOC)的动态变化,对比模型结果差异及其成因,为耕地SOC动态模拟的模型选择提供参考。【方法】试验数据(气候、土壤、作物等)来自北京昌平土壤质量国家野外...【目的】基于不同复杂度的DNDC和RothC模型,模拟旱地不同秸秆还田量下土壤有机碳(SOC)的动态变化,对比模型结果差异及其成因,为耕地SOC动态模拟的模型选择提供参考。【方法】试验数据(气候、土壤、作物等)来自北京昌平土壤质量国家野外科学观测研究站长期定位试验,试验始于2008年。包括单施化肥(NPK)、化肥加作物秸秆(NPKS)和化肥加有机肥(NPKM)3个处理。采用DNDC和RothC模型,模拟旱地农田SOC动态变化,应用实测的耕层0—20 cm SOC密度对模型进行校准与验证。基于所验证的模型对比分析不同秸秆还田量(0、2250、4500 kg/hm^(2))情景下的农田SOC动态变化模拟结果。【结果】总体上,两个模型对耕层SOC的模拟均取得了良好的效果,nRMSE均小于20%,nARE绝对值均小于15%,r在0.69至0.91之间,表明这两个模型均适用于该研究区旱地农田SOC动态模拟研究。随着模拟年限的增加,不同秸秆还田量情景下的SOC密度均表现为逐渐增加,但增速逐渐减缓,并且秸秆还田量越多,SOC密度增加越明显。由于两个模型在根系碳输入量计算方式上的不同,其预测的SOC变化幅度有所差异,在预测的第190年,DNDC模型预测结果显示,秸秆不还田、半量还田和全量还田情景下,SOC密度分别比预测的第1年增加了39%、95%和147%。RothC模型的预测结果显示,在相同情景下,SOC密度分别增加了104%、206%和307%。【结论】DNDC与RothC模型在模拟旱地SOC动态方面均表现良好,对不同秸秆还田水平下SOC的变化趋势预测较为一致。RothC模型结构简单、所需输入参数少,适用于SOC快速模拟评估,可在旱地秸秆还田情境下替代DNDC模型用于预测SOC动态。而DNDC模型模拟了复杂的作物生长与土壤生物地球化学循环过程,更适用于综合模拟评估。展开更多
文摘【目的】基于不同复杂度的DNDC和RothC模型,模拟旱地不同秸秆还田量下土壤有机碳(SOC)的动态变化,对比模型结果差异及其成因,为耕地SOC动态模拟的模型选择提供参考。【方法】试验数据(气候、土壤、作物等)来自北京昌平土壤质量国家野外科学观测研究站长期定位试验,试验始于2008年。包括单施化肥(NPK)、化肥加作物秸秆(NPKS)和化肥加有机肥(NPKM)3个处理。采用DNDC和RothC模型,模拟旱地农田SOC动态变化,应用实测的耕层0—20 cm SOC密度对模型进行校准与验证。基于所验证的模型对比分析不同秸秆还田量(0、2250、4500 kg/hm^(2))情景下的农田SOC动态变化模拟结果。【结果】总体上,两个模型对耕层SOC的模拟均取得了良好的效果,nRMSE均小于20%,nARE绝对值均小于15%,r在0.69至0.91之间,表明这两个模型均适用于该研究区旱地农田SOC动态模拟研究。随着模拟年限的增加,不同秸秆还田量情景下的SOC密度均表现为逐渐增加,但增速逐渐减缓,并且秸秆还田量越多,SOC密度增加越明显。由于两个模型在根系碳输入量计算方式上的不同,其预测的SOC变化幅度有所差异,在预测的第190年,DNDC模型预测结果显示,秸秆不还田、半量还田和全量还田情景下,SOC密度分别比预测的第1年增加了39%、95%和147%。RothC模型的预测结果显示,在相同情景下,SOC密度分别增加了104%、206%和307%。【结论】DNDC与RothC模型在模拟旱地SOC动态方面均表现良好,对不同秸秆还田水平下SOC的变化趋势预测较为一致。RothC模型结构简单、所需输入参数少,适用于SOC快速模拟评估,可在旱地秸秆还田情境下替代DNDC模型用于预测SOC动态。而DNDC模型模拟了复杂的作物生长与土壤生物地球化学循环过程,更适用于综合模拟评估。
