氧化亚氮(N2O)是一种重要的大气温室气体成分，也是影响平流层臭氧的主要成分。由于工业革命以来人类活动导致的排放不断增加，致使大气中的N2O浓度逐年升高。研究大气N2O最重要的内容之一，是探明大气N2O收支，准确定量导致大气N2O持续升高的排放源强度，发展控制N2O气体人为排放的措施及技术，最终以求达到稳定大气N2O浓度的目的。开展这些内容的研究，过程模型是一种潜在的有力工具。利用过程模型来模拟研究大气N2O的农田、森林、草原等陆地生态系统排放源，是当前大气N2O排放源研究的热点和难点。本研究针对水早轮作农田的N2O排放，基于对该生态系统N2O产生与排放过程机理的认识，初步建立了一个模拟稻麦轮作农田逐日N2O排放通量的过程模型IAP-N-GASES，并用江苏无锡观测点连续三个年度的实测数据对模拟结果进行了初步验证。
　　 IAP-N-GASES的建立，较全面地考虑了生态系统内部的氮素转化过程以及土壤、气候、作物、人为管理对N2O排放的影响。模型输入变量为可以用常规手段较易获得的资料。气象输入变量包括日最高、最低气温、日降雨量以及模拟地点的多年平均降水量、经纬度、海拔。土壤输入变量包括有机质含量、耕作层深度、pH、砂粒及粘粒含量。农作物输入变量包括作物类型(本研究中暂时只考虑水稻、小麦)、播种或移栽日期、收割日期以及籽粒产量。农田管理输入变量包括耕作日期和耕作深度、秸秆还田比例、灌溉时间(水稻田还应包括排水时间)、肥料类型、施氮肥量和施肥时间。模型主要输出为N2O日排放通量。IAP-N-GASES由4个基本模块组成：土壤环境模块、作物生长模块、氮周转模块(除硝化和反硝化过程以外的氮循环环节)以及土壤微生物硝化和反硝化模块。土壤环境模块利用输入的气候和土壤资料提供与N2O产生相关的过程发生的土壤环境营力，如土壤温度、土壤湿度、土壤pH等。作物生长模块利用输入的作物和农田管理资料，模拟田间作物的生长动态，并为土壤提供根茬和还田秸秆。氮周转模块解决土壤中与N2O产生与排放有关的主要氮迁移和转化过程，如有机氮矿化、肥料分解、作物对土壤氮素的吸收、硝态氮的淋溶、氨挥发，等等，最后为产生N2O的微生物硝化和反硝化过程提供反应底物——速效矿质氮(即NH4+和NO3-)。对N2O产生和排放的模拟，最终由微生物硝化和反硝化模块来完成。由于非常缺乏对复杂氮循环过程的各关键环节及相关过程的系统同步观测或实验数据资料，IAP-N-GASES各过程的参数化方案的确定，均综合参考了不同来源的文献资料。
　　 利用江苏无锡稻麦轮作农田连续3个年度(或轮作周期)的实测数据，对模型模拟结果进行了初步验证。关于中间过程的模拟，IAP-N-GASES对太阳总辐射、土壤温度、土壤湿度表现出较强的模拟能力；模型对水稻的生物量累积过程的模拟结果与观测结果也比较吻合，对小麦的模拟，模型能比较好地模拟出小麦生长变化趋势，但生物量积累过程的模拟结果与观测值之间还有偏差，需要进一步改进和完善；对于土壤NH4+和NO3-含量的模拟，与十分有限的测定数据进行初步比较的结果显示，NH4+的模拟值呈偏高趋势，NO3-含量的模拟值呈偏低趋势。比较连续三个年度的N2O日排放通量观测值与模拟值，结果显示，在大多数情况下，二者比较吻合，这说明模型对水旱轮作农田的N2O日排放通量具有了一定的模拟能力。进一步比较分析结果显示，模型能够模拟N2O排放受降雨驱动的显著年季变化，受水旱交替调节的季节变化，以及由烤田、施肥、降雨事件独立或共同激发的排放高值。以上验证结果表明，IAP-N-GASES模型初步具备了模拟稻麦轮作农田N2O排放的基本能力。
　　 对IAP-N-GASES进行初步敏感性分析，结果显示，施肥和土壤有机质对N2O排放的影响最大，它们的输入数据的误差可能是当地条件下N2O排放模拟结果最大的不确定性来源。初步敏感性分析结果还显示，土壤的pH增高能略微增加模拟的N2O捧放，而粘壤土的N2O排放模拟值相对较高。降水和温度对N2O排放的影响比较复杂，本文的初步敏感性分析没有考虑二者的分布情况，因而其结果可能不能反映这两个因素的实际输入变化对模拟结果的影响。
　　 本论文仅用一个地点连续3个年度的实测资料对IAP-N-GASES模型进行了初步验证，对于过程模型的发展来说，这是远远不够的，下一步需要用更广泛的观测数据进行验证。另外，本模型的结构和各过程的参数化方案都还比较初步，需要进一步改进和完善。