【摘 要】
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全球气候变暖背景下,土壤碳库的“源汇”效应已成为长期的研究热点。模型方法被广泛应用于土壤碳库变化和“源汇”效应研究,如何进一步提高这些模型的预测精度,是当前学术界值得探讨的问题。本研究以模拟生物地球化学过程较为成熟,且具有参数易获取、模拟功能强大和界面友好等优点的DNDC（Denitrification-Decomposition）模型为例,基于较大区域高密度的采样调查结果,尝试以单个样点为最小模
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全球气候变暖背景下,土壤碳库的“源汇”效应已成为长期的研究热点。模型方法被广泛应用于土壤碳库变化和“源汇”效应研究,如何进一步提高这些模型的预测精度,是当前学术界值得探讨的问题。本研究以模拟生物地球化学过程较为成熟,且具有参数易获取、模拟功能强大和界面友好等优点的DNDC（Denitrification-Decomposition）模型为例,基于较大区域高密度的采样调查结果,尝试以单个样点为最小模拟单元进行批量点模拟,预测研究区土壤有机碳时空变化及不同农田管理措施下土壤固碳量变化。安徽省江淮分水岭地区是安徽省主要的中低产田分布区,土壤肥力较低,但土地利用强度高。该地区广泛分布着黄褐土,其成土母质为较均一的下蜀黄土,是在较大尺度上研究人为因素尤其是农田管理措施对土壤有机碳库影响的理想场所。研究该地区土壤有机碳变化及其影响因素,可为改善江淮分水岭地区土壤质量提供科学依据。本文采用1981年和2003年的土壤调查数据揭示江淮分水岭地区土壤有机碳时空变化特征及其影响因素,运用DNDC模型模拟2003-2016年土壤有机碳变化,并通过2016年部分对应点重采样数据进行模拟结果的验证。最后利用验证后的模型模拟不同农田管理措施下的土壤固碳量,探讨农田管理措施对研究区土壤的“碳源/汇”效应。主要结论如下:（1）下蜀黄土母质占主导的安徽省江淮分水岭地区土壤肥力整体偏低,土壤有机碳含量低于全国和全省平均水平。土地利用和农田管理方式的差异,导致研究区土壤有机碳含量空间分异明显。（2）自20世纪80年代至21世纪初,研究区土壤有机碳含量总体上有所提升。57.7%的耕地土壤有机碳含量等级有不同程度的提高。其中5级（缺乏）水平土壤的比例由1981年的45.9%减少到2003年的0.06%,6级（很缺乏）水平土壤的比例在1981年时为10.6%;2003年,原6级地区均增至3级（中等）和4级（较缺乏）水平。但研究区96.6%的土壤仍处于4级水平。（3）影响土壤有机碳含量的主要环境因子中,土壤质地和p H在本研究区是较为重要的因素,高程、坡度、地形湿度指数（Topographic wetness index,TWI）和归一化植被指数（Normalized difference vegetation index,NDVI）的影响相对较小。人为因素中,化肥用量和秸秆留茬量增加对于促进土壤有机碳积累的贡献最为显著。（4）DNDC模型用于研究区土壤有机碳预测效果较好,模拟值与实测值间具有较高的相关性(相关系数R~2=0.74**,p＜0.01)和一致性（一致性指数（Concordance index,CI）=0.87）,说明基于大量高密度单样点的批量模拟方法能够有效提高模型的预测精度,弥补以往DNDC模型模拟中样点密度小、样本代表性不足或区域图斑模拟带来的误差影响。（5）模拟结果显示,当前农业管理实践有助于提升土壤碳储量。2003-2016年间研究区71%的土壤固碳量有不同程度增加,29%的地区保持“碳平衡”。全区表层土壤（0-20 cm）的总有机碳储量由2003年的6020 Gg C增加到2016年的6301Gg C,平均固碳速率为38.3 kg C hm-2 y-1。表现为“碳汇”的土壤主要为水稻土,而表现为“碳平衡”的土壤则以用于旱作的黄褐土为主。（6）优化农田管理措施可进一步提高研究区土壤碳储量,秸秆还田对增进土壤有机碳积累的效果最为明显。根据DNDC模型的模拟结果,60%的秸秆还田配施60%的有机肥加免耕的管理方式下土壤固碳量最大,其次是60%的秸秆还田处理和30%的秸秆还田配施30%的有机肥加免耕,表明综合管理措施比单一的农田管理措施更有利于土壤有机碳的积累。不同农田管理措施中,秸秆还田对有机碳含量影响最大。秸秆还田60%的情况下,研究区土壤碳储量较传统管理方式增加了402%。综合各种措施对土壤有机碳的影响来看,提高秸秆还田比例是研究区增加土壤碳储量非常有效的措施之一。
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