有机无机氮配施对玉米产量和硝态氮淋失的影响

周 慧 史海滨 张文聪 王维刚 苏永德 闫 妍

(1.内蒙古农业大学水利与土木建筑工程学院， 呼和浩特 010018；2.内蒙古农业大学旱区农业节水与水土环境研究所， 呼和浩特 010018)

0 引言

施用氮肥是提高作物产量的重要措施。据统计，世界氮肥年消耗量约为1.09×108t，其中有1/3为中国所使用[1]。在增加作物产量的同时，施用肥料也会引发一系列负面环境问题。研究表明，全球施氮量只有55%的氮素被作物吸收利用[2]，盈余氮素很容易通过淋溶、氨挥发及反硝化等途径损失[3]，因此，农业生产要综合考虑作物产量与生态环境的可持续性，从单一目标向多目标协同转变。

农业面源污染已经成为世界许多农业领域的严重问题[4]，硝酸盐淋失是最普遍的面源污染之一，已在全球范围内被广泛证实[5]，大量氮素流失导致生态系统富营养化和水质退化[6]，还会增加人类癌症、水体缺氧和生物多样性丧失的风险[7]。有学者在中国北方14个省调查发现，大多数县的氮肥施用量超过500 kg/hm2，大约有一半地区地下水中硝酸盐含量超过11.3 mg/L(世卫组织或欧洲饮用水中硝酸盐限量标准)[8-11]。本研究区位于河套平原，地下水侧向径流很小，是典型的灌溉(降雨)补给和蒸发消耗型灌区。当地地下水埋深较浅，而饮用水基本都来源于地下水，因此，将硝酸盐浓度控制在限制污染水平下对人体健康至关重要[12]。此外，灌区农民通常大量施用化肥来提高作物生产力，目前农田化肥用量已超过60万t/a[13]，当氮肥供过于求时，硝酸盐会在土壤中累积[14]，随后在灌溉和强降雨的作用下淋溶至地下水中[15]，这同时也加重了灌区下游富营养化程度。杜军等[16]研究表明，河套灌区年土壤残留氮在17.2万t左右。FENG等[17]研究表明，灌区秋浇后地下水硝态氮质量浓度由1.73 mg/L增加到21.6 mg/L。冯兆忠等[18]对沙壕渠施肥区井水硝态氮浓度调查发现，有65.6%水样的硝态氮浓度超过WHO标准。因此，减少氮素淋失是灌区亟待解决的科学问题。

控制硝态氮淋失的关键之一是制定合理的方案来抑制土壤剖面中硝态氮的积累[19]，使氮素供应在空间和时间上与植物需求更好的同步[20]，从而达到提高氮素利用效率及减少氮素损失的风险。基于农业生态学的角度，有机农业被认为是可持续农业文化的典范[21-23]。研究表明，施用有机肥料具有增加土壤肥力和缓解环境恶化的良好效益[24-26]，综合前人在有机无机肥配施对作物产量的影响研究结果表明，相较单施合成氮肥，配施有机氮肥可以达到稳产或提高作物产量的目标[27-28]。而施入有机物料对土壤氮素淋失的影响却报道不一[29-31]。这可能是由于各地区农田肥力水平、气候条件、施肥水平、有机肥种类等存在差异而造成[32-33]。因此，河套灌区有机无机肥配施对氮素淋失量的影响还有待进一步研究。

田间试验在监测作物产量和硝酸盐淋失方面发挥着重要作用，但在空间和时间上存在局限性，在更大范围内预测产量或氮素淋失则需依赖一些数学模型[34]。DNDC模型是基于过程的生物地球化学模型，被认为是评估管理实践对农业生态系统氮素损失影响的有用工具，已被应用到全球不同国家和生态系统中[35-36]。DNDC模型可以详细地将氮素转化与水文过程相结合，用来模拟作物产量、氮素淋溶以及温室气体的排放等[37-38]。大量基于DNDC模型的研究已经广泛评估了不同种植系统的氮素损失[36，39-40]，但是从农艺(产量)及环境角度(氮素淋失量)确定最佳有机氮替代无机氮比例还鲜有报道。

课题组在内蒙古自治区河套灌区开展了为期3年的田间试验，研究了不同有机无机氮配施比例对春玉米产量、硝酸盐淋失和土壤环境变量(土壤温湿度、表层土壤硝态氮含量)的影响，由于受设置的试验处理数量约束，很难精准确定在减少氮素淋失的同时并保持玉米产量最佳的氮肥管理措施。因此，本研究整合田间试验成果和DNDC模型来评估有机无机肥配施对玉米产量和硝酸盐淋溶的影响，同时也评价DNDC模型在河套灌区复杂条件下的适用性，并通过多种情景模拟确定基于农艺及环境角度的最优有机无机肥氮配施比例。

1 材料与方法

1.1 试验区概况和试验设计

试验于2018—2020年在河套灌区解放闸灌域沙壕渠试验站进行，试验区冬季寒冷少雪、夏季高温炎热，属于典型的温带大陆性季风气候。多年平均气温7.7℃，无霜期为135～150 d。大于10℃年积温为3 551℃，年平均日照时数3 200 h，年冻融期约180 d。阳光充足，全年太阳总辐射约为6 000 MJ/m2，热量充足，具有非常优越的农业发展条件。试验田0～20 cm土层为粉壤土，20～40 cm土层为粉质黏壤土，40～60 cm土层为粉壤土，60～120 cm土层为砂壤土。试验区耕层初始土壤性质为：有机质质量比14.04 g/kg、全氮质量比1.43 g/kg、碱解氮质量比54.68 mg/kg、速效钾质量比199.67 mg/kg、pH值8.2。

供试玉米品种为内单314，3年播种日期分别为4月27日、4月25日、5月5日，收获日期分别为9月13日、9月13日、9月19日。参考当地优化畦灌灌水定额750 m3/hm2作为灌水量，优化施氮量240 kg/hm2为施氮总量，分别设置5个施肥处理(单施化肥、75%氮由化肥提供+25%氮由有机肥提供、50%氮由化肥提供+50%氮由有机肥提供、25%氮由化肥提供+75%氮由有机肥提供、单施有机肥)和1个空白对照处理，依次记为：U1、U3O1、U1O1、U1O3、O1和CK，施氮量为换算后的纯氮素量。试验共12个处理，3次重复，共36个小区，小区面积为30 m2(6 m×5 m)。各小区间设有1 m宽的隔离带并打起15 cm高田埂。有机肥为商品有机肥(由玉米秸秆腐熟后喷浆造粒而成，含N 10%，P2O51%，K2O 1%，有机质质量分数大于等于45%，腐殖酸质量分数大于等于17%，S质量分数大于等于8%)。有机肥和磷肥(过磷酸施用量50 kg/hm2，各处理施入磷肥总量一致)于耕作前作为基肥一次性施用(均匀撒施，并旋耕20 cm)，化肥按1∶1比例分别于玉米播种期和拔节期灌水时施入。

1.2 测定项目与方法

利用田间原装渗漏计测定法(Lysimeter法)收集土壤50 cm深度的水样[25]，土壤渗漏液收集盘安装在每个小区中间(表土层下60 cm处，长0.5 m、宽0.4 m、高0.1 m)。为了保证陶瓷吸盘与土壤吸盘之间有合适的液体压力，陶瓷吸盘安装在一个直径相当的孔中,然后用原土填充收集盘与土壤之间的孔隙。淋溶盘和集液管通过软管连通，淋溶液通过软管自动汇集于集液管，在每次灌溉和降雨1～2 d利用真空泵提取土壤溶液，并将试样放入-4℃冰箱中保存，24 h内测定。采用双波长比色法测定淋溶水样中硝态氮浓度[26]。

每7 d测定一次0～5 cm土壤温度、0～20 cm土壤孔隙充水率及0～20 cm土壤硝态氮含量(2 mol/L KCl浸提法对土壤进行提取[27]，用连续流动分析仪进行测定)。玉米成熟时，在各小区非边行连续取样20株，单独收获考种测产，取平均值。

1.3 DNDC模型

本研究采用“脱氮-分解”(DeNitrification-DeComposition, DNDC) 模型最新版本9.5，由美国新罕布什尔大学陆地海洋空间研究中心开发，主要由2部分6大子模块组成：①土壤气候、作物生长和土壤有机质分解子模型，利用多种生态驱动因子(例如土壤、气候、植被及人类活动)来模拟土壤环境因子(土壤温度、湿度、pH值、氧化还原电位以及各种底物浓度)。②硝化、反硝化和发酵作用子模型，用来模拟土壤环境因子对微生物的影响，计算生物地球化学过程中CH4、CO2、N2O、NO、NH3等温室气体的排放。

DNDC模型所需输入参数包括气象(日平均气温、日降雨量、风速、湿度)、土壤(类型、土壤容重、黏土比例、田间持水率、孔隙度、pH值、表层土壤硝态氮含量、铵态氮含量等)、农田管理(种植作物的生长、耕耘、化肥施用、有机肥施用、灌溉等)数据。模型以日为时间步长，信息交融，模拟不同环境条件-作物生长-土壤化学变化间的相互作用，能进行1 年至多年的模拟[1]。模型输出参数包括作物(生长指标、产量、水分及养分吸收等)、土壤理化指标(土壤温湿度、土壤碳库含量、氮库含量及其变化以及C、N流失等)、气体(NO、N2O、N2、NH3、CH4、CO2)排放及氮淋溶量等[2-3]。

1.4 DNDC模型数据库建立

模型需要输入的参数包括试验区地理位置、气候条件、土壤指标和田间管理数据，主要通过试验测定、文献收集以及采用模型默认值等方法来综合确定关键参数。气象数据均来自沙壕渠气象站自动观测数据，土壤指标数据通过田间试验测量获得；田间管理参数根据3年试验农事情况获得。2018—2020年春玉米生育期总降水量分别为111.00、54.97、131.20 mm，日均气温及降雨量如图1所示。为了使模型更加精确地模拟该区作物的生长情况，以单施化肥处理(U1)为基础进行上述作物参数的校正。利用2018—2020年试验观测的作物产量数据、土壤孔隙充水率(WFPS)和硝态氮含量等数据校正作物参数，直到模拟的作物产量和其他指标与实测值之间有合理的一致性，校正后的作物参数见表1。随后，使用校正后的作物参数对不同有机无机肥配施处理和对照处理进行模型验证。

表1 DNDC模型模拟作物参数Tab.1 Crop parameters simulated by DNDC model

模型模拟效果评价的统计方法包括决定系数(R2)、平均误差(MBE)、均方根误差(RMSE)和标准均方根误差(NRMSE)4个指标，R2越接近1则模拟值与实测值更吻合，模型的精确度越高；MBE表示实测值和模拟值之间的平均误差，MBE大于0表示实测值大于模拟值，MBE 小于0表示模拟值大于实测值；RMSE越小表示数据间偏差越小；NRMSE表示平均偏差的相对大小，NRMSE 小于等于10%说明模型表现优秀，介于10%～20%说明模型表现较好，介于20%～30%说明模型表现中等，大于30%说明模型表现较差，适用性不好[40]。

1.5 情景设置与敏感性分析

为了研究不同管理措施对春玉米产量及硝态氮淋失的影响，对验证后的DNDC模型进行敏感性分析，以确定能有效提高产量和减少硝酸盐淋失量的因素。本研究以当地优化施肥模式U1处理(耕作深度20 cm，2次施氮量240 kg/hm2，施肥日期分别为4月27日和6月14日，生育期3次灌溉，灌溉日期分别为6月14日、7月10日和7月27日，每次灌溉量均为75 mm)为基准情景，选择施氮量、施肥次数和灌溉量等4个参数进行单因素模拟试验，通过在适当范围内改变单个管理参数值，同时保持所有其他参数值不变来进行模型模拟，气象资料、土壤性质和耕作措施的其他参数与2018年试验点的观测数据相似。共有9种情景单独运行(表2)，计算敏感性指数，以评估模拟结果对不同情景输入参数的影响程度，相对灵敏度指数S的绝对值越大，投入管理参数对模型产量或硝态氮浸出量的影响越大，S为负值表明投入管理参数与作物产量或硝态氮淋失量呈负相关。S计算公式为

(1)

式中O1——参数I1的模型输出值

O2——参数I2的模型输出值

O12——O1和O2的平均值

I1——参数中的最小输入值

I2——参数中的最大输入值

I12——I1和I2的平均值

表2 敏感性分析管理方案Tab.2 Details of management scenarios for sensitivity analysis

1.6 农艺和环境临界有机肥替代化肥比例确定

通过设置11种有机无机氮配施(有机肥占施氮总量0、10%、20%、30%、40%、50%、60%、70%、80%、90%、100%)比例，并保持其他管理参数一致，探索最佳有机氮替代化肥氮比例。利用2018—2020年试验站每日气象资料，对每种情景进行3年的模型模拟，并计算硝酸盐淋溶量和玉米产量的平均值，绘制不同有机无机氮肥配施处理下氮素淋失量图，以不导致籽粒产量降低的有机无机氮配施比例(不随有机氮施入比例增加而改变或降低)作为农艺学的临界配施比，以硝酸盐淋失量较低的施氮处理为环境临界配施比，根据我国GB/T 14848—1993《地下水质量标准》，16.2 kg/hm2的氮淋失符合人体健康标准(20 mg/L)。

2 结果与分析

2.1 模型评估

2.1.1产量

通过U1处理对DNDC模型参数进行校正。如图2(图中不同小写字母表示处理间差异显著，误差线为标准误差，下同)所示，在2018—2020年连续3年春玉米种植制度下，模型模拟的作物产量实测值与模拟值吻合较好，该处理下玉米产量的模拟统计分析表明，R2达到0.99，MBE为192.10 kg/hm2，RMSE为185.47 kg/hm2，NRMSE为2.63%。上述统计分析结果表明，以U1处理为基础的DNDC模型参数得到了较好的校正。

通过其他施肥处理及CK处理作物产量实测值和模拟值进行比较来验证DNDC模型模拟效果，统计分析结果表明，各处理R2均在0.97以上，MBE为-97.17～352.10 kg/hm2，RMSE为289.56～367.53 kg/hm2，NRMSE均在5%以下。上述模拟效果评价指标的变化范围均处于模拟性能“较好”及“优秀”的范围内，也说明模型参数设置合理，能够很好地模拟不同处理中作物产量。

玉米产量的实测值和模拟值均表明，施肥可以显著提高玉米产量，各施肥处理玉米产量3年实测均值较CK处理高31.19%～57.28%，模拟均值高37.42%～62.05%。各施肥处理之间表现出随着有机肥施入比例增加玉米产量呈先升后降的趋势，以U1O1处理最大，实测均值和模拟均值分别较U1处理高17.92%和19.89%。

2.1.2土壤温湿度

如图3所示，DNDC模型基本可以模拟土壤温度(0～5 cm)及土壤湿度(0～20 cm)生育期动态变化及量级，且模型模拟值与实测值较为一致。统计分析显示，二者R2分别为0.75～0.81、0.78～0.84，土壤温度MBE较小，在-0.15～0.41℃之间；不同处理土壤湿度MBE在0.95%～1.56%之间；RMSE分别在3.37～3.75℃、4.28%～4.83%之间；NRMSE分别为12.88%～13.07%、8.32%～8.95%。从模拟效果与各项验证指标来看，DNDC模型能较为精准地模拟不同有机无机氮配施处理下土壤温湿度变化，表现性能分别为“较好”和“优秀”。实测值和模拟值均表明，土壤温湿度变化在不同处理之间没有显著性差异。

2.1.3表层土壤硝态氮含量

如图4所示，DNDC模型基本可以模拟表层土壤(0～20 cm)硝态氮生育期动态变化及量级。但相较土壤温湿度模拟精度有所下降，各施肥处理的模型模拟值对土壤硝态氮含量有所低估。统计分析表明，不同处理R2为0.69～0.72，DNDC模型的模拟值低于实测值，MBE在-4.55～-0.91 mg/kg之间；RMSE在12.19～13.80 mg/kg之间，NRMSE在18.82%～22.58%之间，表现性能为“中等”。上述统计分析结果说明，DNDC 模型模拟在空间和时间维度对土壤硝态氮含量的表现性能相对较差。

2.1.4土壤溶液中硝态氮含量

2.1.5硝态氮淋失量

土壤硝态氮淋失量通过淋溶水中硝态氮浓度和淋溶水量求得，由图6可以看出，不同处理下，DNDC模型模拟的氮素淋失量与实测值之间有较好的一致性。统计分析显示，各处理R2均达到0.7以上，MBE在-2.69～3.98 kg/hm2之间，RMSE在0.49～1.11 kg/hm2之间，NRMSE在5.91%～12.53%之间，综合各指标来看，模型模拟性能均在“较好”和“优秀”范围内。

实测值和模拟值均表明，施氮会显著增加土壤硝态氮淋失量，各施肥处理3年实测和模拟硝态氮淋失量均值较CK处理分别高1.4～3.1倍、1.2～2.6倍。各施肥处理之间表现出随着有机氮施入比例增加硝态氮淋失量减少的趋势，O1处理3年实测硝态氮淋失量均值较U1处理降低42.6%，模拟硝态氮淋失量均值较U1处理降低39.6%。

2.2 不同管理方案对玉米产量及硝态氮淋失量的影响

由表3可以看出，不同管理方案会影响玉米产量及硝态氮淋失量。增施无机氮肥对作物产量的影响并不明显，但会显著增加硝态氮淋失量，将无机氮施用量从240 kg/hm2改为180、300 kg/hm2时，硝态氮淋失量分别降低25.83%和增加31.67%。同时，增大或减小灌溉量并不会对作物产量产生明显影响，而对土壤氮素淋失量影响较大，当灌溉量从75 mm调整为60、90 mm时，土壤硝态氮淋失量分别减少13.75%和增加15.83%。相反，增加有机氮施用量会显著提高玉米产量，而氮素淋失量增加幅度较小，当有机氮施入量从0增加到60、120 kg/hm2时，作物产量分别增加了10.96%和24.54%。此外，当无机氮肥分施次数由2次增加到3次时，玉米产量增加2.67%，硝态氮淋失量增加了7.08%，当无机氮分施次数由2次改为1次时，玉米产量和硝态氮淋失量分别减少4.13%和13.75%。

敏感性指数表明(表3)，在4种替代管理措施中，无机氮施入量(S=1.27)和灌溉量(S=0.84)对土壤硝态淋失量影响较大，而增施有机氮(S=0.13)和增加无机氮施肥次数(S=0.22)对硝态淋失量影响相对较小。在产量方面，灌溉量(S=0.12)、有机氮施入量(S=0.11)、无机氮分施次数(S=0.10)和无机氮施入量(S=0.09)对作物产量均产生较大影响。综合敏感性指标分析结果来看，不同管理措施对氮素淋失及玉米产量均产生正效应，单一因素改变并不能达到经济和环境效益双赢的目标。本研究中，减少无机氮施用量会明显降低土壤硝态淋失量，但也会造成作物减产，而增大有机肥施入量并不会造成氮素大量淋失，同时可以达到增产的效果。因此，从农户管理实践来看，进行有机无机氮配施是寻求高产低硝的有效管理措施。

表3 不同管理方案对硝态氮淋失量和产量的影响及其敏感性指标Tab.3 Influences of amount of nitrate leaching and yield of varied management practices and their sensitivity indices

2.3 基于农艺及环境角度确定的优化管理措施

本研究利用DNDC模型来确定基于农艺及环境角度的最佳有机无机氮肥配施比例，目的是寻求一种既能使玉米获得高产，又能使硝态氮淋失量控制在可接受水平的临界有机氮替代化肥比例。文献和法规中均没有规定我国玉米产量的标准值。因此，本研究认为籽粒产量不随有机氮施入比例的增加而下降或者不低于基准情景为可接受产量。渗漏到地下水中的硝酸盐主要由灌溉和降雨引起，模型模拟得到2018—2020年农田平均渗水量为73 mm，实际收集到的淋溶水量却达到81 mm，为达到我国GB/T 14848—1993《地下水质量标准》规定的20 mg/L临界值，玉米生长季内累积硝态氮淋失量应该小于16.2 kg/hm2。

模拟结果表明(图7)，当有机氮施入比例在0～60%范围内时，3年平均产量随有机氮施入比例增加而增加，继续增大有机肥施入比例则产量会下降，但是即使有机氮施入比例达到100%时，产量依旧比单施无机氮高5.44%。可以看出，配施有机氮均可以使产量达到可接受水平，当有机氮施入比例为60%时产量最佳，较基准情景高20.10%，为12 578 kg/hm2。从3年硝态氮淋失量均值来看，随着有机氮施入比例增加硝态氮淋失量逐渐减少，单施有机氮处理硝态氮淋失量较基准情景降低39.52%，当有机氮施入比例为50%～100%时，硝态氮淋失量降低到可接受水平(15.7 kg/hm2)以下。结合试验区的实际情况，综合玉米产量和硝态氮淋失量，可接受的施肥模式为在施氮总量为240 kg/hm2时，有机氮配施比例在50%以上，最佳施肥模式为40%无机氮+60%有机氮。

3 讨论

3.1 模型性能

本研究发现，在灌溉和降雨后，土壤孔隙充水率的模拟值普遍高于实测值(图3)，造成这一差异的原因可能是由于土壤湿度的实测值(往往推迟1～2 d取样)没有及时观测到所致，同时，本研究在作物生长后期不再进行灌溉，降雨后由于土壤干燥开裂造成的优先流也可能会导致模拟值偏高[44]。此外，模型在模拟土壤湿度过程中未考虑作物叶片对降雨的截留，忽略了此过程对降雨的影响，因而土壤水分模拟的差异可能是由于蒸散模拟的潜在偏差造成[45]。还有学者认为，DNDC模型难以捕捉到土壤孔隙充水率变化的原因可能与土壤质地有关[46]。

3.2 不同管理措施对玉米产量和氮素淋失量的影响

有机无机肥配施是农业可持续发展的热点，是现代施肥技术的重要方向。有研究表明，在试验初期，单施无机氮处理的产量明显高于单施有机氮处理，而经过长期培肥过后，单施有机氮处理的产量才可能达到或超过单施无机氮处理[25]。而本研究发现，即使在试验初期，单施有机氮处理的产量也高于单施无机氮处理，原因可能为：①由于本试验点土壤氮背景值较高，能产生较多的速效养分。②本研究选用的有机氮含氮量为10%，矿化过程会产生较多无机氮供作物吸收。③有机肥可以改良土壤理化性质，且其中含有中微量元素。本研究表明，当有机无机氮施入比例为3∶2时最有利于作物增产，其原因可以归结为，该有机无机氮配施比例可以更好地调控土壤氮素的固持和释放，协调土壤氮素供应[24，54]，满足作物生育期对养分的需求，从而利于作物增产。

本研究氮素当季回收率在19.71%～42.44%之间，硝态氮淋失量占当季施肥量的18.62%～29.33%。因此，在提高玉米氮肥利用效率及减少氮素损失方面还有很大空间，一方面，从玉米当季考虑，可以适当减少氮肥总施用量；另一方面，需要根据土壤供氮及作物吸氮动态关系，进一步调整施肥结构，在不同盐分条件下进行有机无机肥分次配施。此外，如何提高下茬玉米对深层残留氮素的有效吸收以提高氮素利用率及降低氮素损失，有待进一步研究。

4 结束语

利用田间原位观测数据校验后的DNDC模型能够较好地模拟不同管理实践对玉米产量和硝态氮淋失量的影响。敏感性分析表明，施氮种类、施氮量、灌溉量以及无机氮分施次数均会对玉米产量和硝态氮淋失量产生正效应。而在240 kg/hm2施氮总量下，合理的有机无机氮配施比例可以同时保证玉米的最佳产量和硝态氮淋失量在可接受范围内，当有机氮施入量为144 kg/hm2，无机氮施入量为96 kg/hm2时，玉米产量可达12 578 kg/hm2，硝态氮淋失量相对较低(15.7 kg/hm2)。本研究对区域玉米生产氮肥管理具有重要应用价值。