不同秸秆还田处理下农田温室气体排放的DNDC模型模拟及模型适应性研究

【摘要】：温室气体排放作为气候变化的原因之一,已经受到越来越多的科学家的关注和深入研究。在众多温室气体的排放源中,农业土壤是最重要的排放源之一。农业用地中N2O的年排放量占全球总排放量的10%-27%。土壤作为陆地生态系统中的最大碳库,对大气CO2浓度增加的贡献率是化石燃料的10倍。因此,模拟农田土壤中不同秸秆还田方式下的N2O和CO2的输出过程、控制机理、影响因素和变化趋势,从根本上控制农田温室气体排放、加强资源保护、改善生态环境、促进社会经济可持续发展都具有重要的意义。近年来,我国和澳大利亚在农田N2O和CO2气体排放模拟方面的研究取得了很大的进展,但整体上还不够完善。本文利用农田试验实测数据、澳大利亚气象数据、澳大利亚土壤数据库数据和DNDC模型,研究了DNDC模型模拟和预测不同秸秆还田方式下(秸秆焚烧和秸秆深埋)农田N2O和CO2气体排放通量的可行性以及各个影响农田N2O和CO2气体排放的影响因子之间的相互关系。取得了如下的主要研究结果：(1)在对DNDC模型进行校正时,将实测数据输入DNDC模型,并运用模型模拟了澳大利亚新南威尔士州Griffith地区土壤温度、土壤湿度和控制组的N2O气体排放通量的变化。研究结果表明DNDC模型模拟的Griffith地区土壤温度,土壤湿度和控制组的N2O气体排放通量变化的模拟值与实测值的相关性较高,相关系数r=0.9532(n=126,P0.01),r=0.9781(n=365,P0.01)和r=0.8523(n=116,P0.01)。这说明,校正后的DNDC模型可以模拟研究区的环境变化和由矿化氮的变化所引起的农田N2O气体排放通量的变化。(2)运用DNDC模型对不同秸秆还田方式下的N2O气体排放量和矿化氮量进行了模拟。结果表明DNDC模型模拟的Griffith地区秸秆深埋方式比秸秆焚烧方式更能减少农田N2O气体的排放量,并能增加土壤的矿化氮量,即：秸秆深埋方式优于秸秆焚烧方式。在各种秸秆还田方式中,农田每日N2O气体排放通量,农田年N2O气体排放量趋势,农田年N2O气体排放量和排放因子的模拟值与模拟趋势线均与实测值和实测趋势线呈极显著的相关性。300N-Burn和300N-Incorporation的农田N2O气体年排放量观测值分别为9.8 kgN·ha-1·a-1 (?)(?)6.2 kgN·ha-1·a-1。300N-Burn(秸秆焚烧)和300N-Incorporation(秸秆深埋)的农田N2O气体年排放量模拟值分别为12.96kgN·ha-1·a-1和8.08 kgN·ha-1·a-1。因此,DNDC模型可以用于模拟和预测澳大利亚Griffith地区不同秸秆还田方式下的农田N2O气体排放量的变化。在秸秆还田阶段,秸秆焚烧方式下的土壤矿化氮量高于秸秆深埋方式下的土壤矿化氮量；在作物生长阶段,秸秆深埋方式下的土壤矿化氮量高于秸秆焚烧方式下的土壤矿化氮量。因此,秸秆深埋方式可以减少矿化氮在秸秆还田过程中的损失,同时也有利于在作物生长阶段作物对矿化氮的吸收和利用。(3)对DNDC模型进行的灵敏度分析表明,氮肥施用量,氮肥施用次数,灌溉次数和土壤质地等均可以强烈地影响农田土壤中农田N2O气体的排放量。而土壤pH和土壤容重对农田土壤中N2O气体的排放量影响不显著。(4)采用DNDC模型模拟和预测了澳大利亚新南威尔士州 Griffith地区不同秸秆还田方式下的农田CO2气体排放量。结果表明,在不同秸秆还田方式下,农田每日CO2排放通量和农田年CO2排放量的实测值和模拟值的相关性达极显著水平,其相关系数在秸秆还田阶段分别为：0.7412和0.8233；在作物生长阶段分别为0.7254和0.8227。这说明DNDC模型更适合模拟和预测秸秆深埋处理条件下的农田CO2气体排放量的变化。在秸秆还田阶段和作物生长过程中,秸秆深埋处理(300N-Incorporation)的研究小区的模拟精度均要高于秸秆焚烧处理(300N-Burn)的研究小区。秸秆焚烧放和秸秆深埋方式下年CO2排放量的测定值分别为47t C·ha-1·a1和3.5t C·ha-1·a-1,相应的模拟值分别为3.45t C·ha-1·a-1和213t C·ha-1·a-1。DNDC模型也可以模拟不同秸秆还田方式下的有机碳总量,并且可以区分由于秸秆还田方式的不同,所带来的有机碳总量的变化。但是DNDC模型模拟的有机碳总量偏高,因此只能近似模拟土壤中的有机碳总量。(5)对DNDC模型能否长期用于模拟和估算农田土壤中N2O和CO2气体排放通量进行了验证。结果表明：随着模拟年限的增加,DNDC模型仍能准确的模拟出不同秸秆还田方式下农田N2O和CO2气体排放通量的变化,并且仍能达到较高的精度,且更适合于模拟秸秆深埋条件下的农田N2O和CO2气体排放通量变化。模型的模拟稳定性不会随着环境条件的变化而发生变化。(6)通过对研究区农田土壤中N2O气体排放通量和影响排放的各个因子进行相关分析表明,N2O的排放通量与最高温度(Tmax)、最低温度(Tmin)、平均温度(Tmean)、充水孔隙体积(WFPS)、矿化氮(Mineral N)和CO2呈极显著或显著性正相关关系,与降水量(Rain)的相关性不明显。通过主成分分析可以得知影响农田N2O排放的主要因素为WFPS、Mineral N、CO2和Tmean。采用通径分析方法确定了农田N2O的排放通量与各主要影响因子之间的回归方程为Y＝-37.162+0.5267 X1+0.4331 X2+0.3014X3+0.2392X4(r=0.924,p＜0.01,n＝151),式中：Y为农田N2O排放通量,X1为MineralN,X2为CO2,X3为WFPS和X4为Tmean。Mineral N和CO2比WFPS和Tmean更直接地影响农田土壤中N2O气体的排放。同时WFPS,MineralN和CO2对N2O气体排放的直接和间接通径分析结果表明,灌溉、降水、秸秆还田方式、微生物生物量和施肥量等均可以对农田N2O气体的排放起决定性的影响。因此,合理地灌溉、秸秆还田方式和适量的施肥措施均能调控N2O气体的排放。影响农田CO2排放的主要因素Tmax、Tmin、Tmean,、WFPS和土壤平均温度(SMT)与CO2排放通量之间呈极显著的正相关关系。通径分析结果显示,农田土壤中CO2的排放通量与各影响因素之间的回归方程为：Y-34.113+0.8067 X1+0.6392X2+0.4014X3(r=0.964,p0.01,n=260),式中：Y为农田CO2排放通量,X1为SMT,X2为Tmean,X3为WFPS。SMT、Tm ean和WFPS是驱动CO2排放的最为重要的环境因子,因此调节这些环境因子有助于农田系统中CO2气体的减排。 【关键词】：澳大利亚Griffith地区 农田N_2O气体排放 农田CO_2气体排放 秸秆还田方式 DNDC模型 模型验证 通径分析
【学位授予单位】：南京农业大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：S141.4;S181
【目录】：

• 摘要11-14
• ABSTRACT14-17
• 第一章 绪论17-41
• 1.1 研究早地农田温室气体排放的背景17-18
• 1.2 国内外研究进展18-38
• 1.2.1 农田土壤温室气体(N_2O和CO_2)排放的研究进展19-24
• 1.2.2 农田土壤温室气体减排策略24-28
• 1.2.3 生物地球化学模型模拟温室气体排放的研究进展28-38
• 1.3 研究目的与研究内容38-39
• 1.3.1 研究目的38
• 1.3.2 研究内容38-39
• 1.4 研究的技术路线39-41
• 第二章 材料与方法41-53
• 2.1 研究区概况41-45
• 2.1.1 地理位置与地形41
• 2.1.2 气候状况41-44
• 2.1.3 土壤性状44-45
• 2.2 田间试验处理与研究方法45-48
• 2.2.1 不同秸秆还田方式的田间试验处理45-46
• 2.2.2 田间试验过程中N_2O气体和CO_2气体采集和测定46-48
• 2.2.3 田间试验过程中土壤温度和土壤湿度的测定48
• 2.2.4 样品分析48
• 2.2.5 气体通量计算48
• 2.3 数值模拟方法48-52
• 2.3.1 主成分分析48-50
• 2.3.2 通径分析50-52
• 2.3.3 影响因子的选取52
• 2.4 数据整理与统计方法52-53
• 第三章 DNDC模型的数据输入和模型校正与验证53-63
• 3.1 引言53
• 3.2 DNDC输入数据53-56
• 3.3 其它输入数据56-61
• 3.4 模型验证方法61-63
• 第四章 基于DNDC模型的不同秸秆还田方式对农田土壤中N_2O气体排放的模拟研究63-73
• 4.1 引言63
• 4.2 材料与方法63-64
• 4.2.1 研究区简介63
• 4.2.2 数据来源63
• 4.2.3 不同秸秆还田方式的田间处理63-64
• 4.2.4 田间测定数据采集方法64
• 4.2.5 研究方法64
• 4.3 结果与讨论64-71
• 4.3.1 DNDC模型对研究区的土壤温度和湿度的模拟研究64-65
• 4.3.2 DNDC模型对对照组早地农田N_2O气体排放的模拟预测65-66
• 4.3.3 DNDC模型对试验组旱地农田N_2O气体排放的模拟预测66-68
• 4.3.4 不同秸秆还田方式下N_2O气体年排放量和排放因子研究68
• 4.3.5 DNDC模型对不同秸秆还田方式下矿化氮的模拟研究68-70
• 4.3.6 DNDC模型的灵敏度分析70-71
• 4.4 本章小结71-73
• 第五章 DNDC模型对不同秸秆还田方式下农田土壤中CO_2排放模拟和有机碳的估算研究73-79
• 5.1 引言73
• 5.2 材料与方法73-74
• 5.2.1 研究区简介73
• 5.2.2 数据来源73
• 5.2.3 不同秸秆还田方式的田间处理73-74
• 5.2.4 田间测定数据采集方法74
• 5.2.5 研究方法74
• 5.3 结果与讨论74-78
• 5.3.1 DNDC模型对秸秆还田阶段CO_2排放的模拟74-75
• 5.3.2 DNDC模型对作物生长阶段CO_2排放的模拟75-77
• 5.3.3 DNDC模型对有机碳的估算77-78
• 5.4 本章小结78-79
• 第六章 不同秸秆还田方式下温室气体排放的模型验证79-89
• 6.1 引言79
• 6.2 材料与方法79-80
• 6.2.1 研究区简介79
• 6.2.2 数据来源79
• 6.2.3 不同秸秆还田方式的田间处理79
• 6.2.4 田间测定数据采集方法79
• 6.2.5 研究方法79-80
• 6.3 结果与讨论80-86
• 6.3.1 N_2O气体排放的模型验证80-82
• 6.3.2 CO_2气体排放的模型验证82-86
• 6.4 本章小结86-89
• 第七章 不同驱动因子对N_2O和CO_2排放的影响研究89-99
• 7.1 引言89
• 7.2 材料与方法89-90
• 7.2.1 研究区简介89
• 7.2.2 数据来源89
• 7.2.3 不同秸秆还田方式的田间处理89-90
• 7.2.4 田间测定数据采集方法90
• 7.2.5 研究方法90
• 7.3 结果与讨论90-98
• 7.3.1 不同驱动因子对N_2O气体排放的影响研究90-95
• 7.3.2 不同驱动因子对CO_2气体排放的影响研究95-98
• 7.4 本章小结98-99
• 第八章 全文结论99-103
• 8.1 主要结论99-100
• 8.2 主要创新点100-101
• 8.3 不足之处与展望101-103
• 参考文献103-113
• 读研期间发表的论文113-115
• 致谢115

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