对青海高原农田特有春小麦(Triticum aestivum)+豆科绿肥栽培模式,为揭示绿肥还田对于春小麦产量和土壤有机碳(SOC)的长期效应,本研究采用小区试验与模型相结合的方法探索适宜青海高原的绿肥还田方式。本研究采用裂区试验设计,主区为秋闲期复种绿肥翻压还田(G)和不种绿肥不还田(CK),副区为后茬春小麦化肥用量,设置100%常规施肥(F_(100),225 kg·hm~(-2)N、112.5 kg·hm~(-2)P_2O_5)、70%常规施肥(F_(70),157.5 kg·hm~(-2)N、78.75 kg·hm~(-2)P_2O_5)和不施化肥(F_0),共6个处理,基于2019-2022年的田间试验数据对反硝化-分解(DNDC)模型进行率定与验证,用验证过的模型对不同处理下土壤有机碳和小麦产量的长期变化规律进行模拟研究。结果表明:DNDC模型可以较好地模拟土壤有机碳和小麦产量,率定和验证过程中土壤有机碳模拟值和实测值的NRMSE值介于0.017-0.295,R~2介于0.763-0.924,小麦产量模拟值和实测值的NRSME值范围为0.160-0.280,R~2均大于0.75,表明模拟值和实测值具有一致性,可以用校准验证过的模型模拟0-50 cm土层土壤SOC和小麦产量;未来30年的模拟结果显示,绿肥翻压还田可以增加土壤SOC,具体表现为F_(70)+G>F_(100)+G>F_0+G>F_(100)> F_(70)> F_0;0-50 cm土层土壤SOC储量30年变化依次为172.82、136.91、65.21、-35.61、-46.70和-143.95kg·hm~(-2),产量趋势为F_(70)+G>F_(100)+>G>F_(100)>F_(70)>F_0+G>F_0,绿肥翻压还田配施化肥增产效果较好,F_0+G、F_(70)+G和F_(100)+G比无绿肥处理(F_0、F_(70)、F_(100))下小麦产量分别提高了85.7%、87.5%和20.0%;模拟的土壤有机碳含量和小麦产量具有一定的相关性。综合来看,长期复种绿肥翻压还田配施70%的化肥的固碳增产效果最佳。

为揭示有机碳变化的关键影响因素并为北京地区实现固碳减排目标提供科学依据，利用北京怀柔区前桥梓村玉米田2016-2019年土壤有机碳（soil organic carbon,SOC）实测数据对反硝化-分解模型（denitrification-decomposition model,DNDC）进行验证，选取气候、土壤及秸秆还田等主要影响因子对验证后的DNDC模型进行敏感性分析，模拟了2种典型浓度路径（RCP8.5、RCP4.5）下该农田未来（至2100年）土壤有机碳变化情况。结果显示：经过校验后的DNDC模型可较好地模拟该玉米田SOC变化；初始有机碳含量及秸秆还田率是SOC变化的主要影响因素；RCP8.5及RCP4.5下SOC含量增加明显，土壤碳库在2100年达到平衡，2100年有机碳含量分别达到27.70、29.03 g/kg，分别较初始有机碳含量上升197.85%和212.15%。结果表明，DNDC模型可用于该研究区玉米田有机碳变化预测，该农田持续采用当前施肥和秸秆还田管理方式可实现土壤持续固碳。

利用中国农业大学曲周实验站的氮磷化肥配施长期定位试验和翻免耕长期定位试验数据验证DNDC(脱氮—分解 )模型 ,说明其模型模拟值与实测值之间吻合程度较好 ,证明DNDC模型可以用来模拟当地土壤有机碳(SOC)含量的动态变化。对 2个试验长期 (10 0a)的模拟结果表明 :对于氮磷化肥配施试验 ,对照、单施氮肥和单施磷肥的处理SOC含量呈现下降趋势 ,氮肥与磷肥配合施用的处理土壤有机碳含量均呈上升的趋势 ,每年施用氮肥(纯N) 2 70kg·hm-2 配合施用磷肥 (P2 O5) 135kg·hm-2 的处理SOC含量与初始值相比增加了 31%。对于翻免耕试验 ,免耕并施用 112 5kg·...

假定施入土壤的有机物料由易分解与难分解两组分组成 ,这部分外源有机碳与土壤原有有机碳的分解遵循一级动力学反应 ,相应的一级动力学速率常数受土壤环境影响函数的修正 ,导出各组分有机碳分解模型的微分形式 :d Ci/ dt=Ki × f T× f W× f S× Ci ( i =1,2 ,S)。式中 Ci 为第 i种有机碳组分 t时刻的数量 ,i =1,2 ,S分别表示外源有机碳中易分解与难分解组分以及土壤原有有机碳组分 ,Ki 为相应的一级动力学速率常数。f T、f W 及 f S分别为土壤温度、水分及质地对有机碳分解的影响函数 ,它们通过对不同有机物料在实验室控制条件下的培养测定结果得以确定。...

【目的】为进一步了解秸秆还田对土壤有机碳（ＳＯＣ）的提升效果，探究作物残体（根系与秸秆）对潮土区ＳＯＣ的贡献，为华北冬小麦－夏玉米区ＳＯＣ提升提供理论依据。【方法】基于腐解试验的有机物料碳残留率数据，获得４种有机物料在ＲＯｔｈＣ－２６．３模型最优时对应的ＤＰＭ／ＲＰＭ参数值（易分解植物残体和难分解植物残体的比值）。利用修订的ＤＰＭ／ＲＰＭ参数，获得了改进的ＲＯｔｈＣ－２６．３模型，并用郑州潮土区短期腐解试验（２０１２年１１月至２０１３年１１月）和长期定位试验数据（１９９０—２００８年）进行验证，模拟出郑州潮土区冬小麦－夏玉米轮作系统中小麦、玉米残体在３种不同施肥处理下（不施肥ＣＫ，平衡施肥ＮＰ．．．

草地生态系统作为黄土高原半干旱区重要的陆地生态系统，降水格局改变对该区域的碳循环过程产生影响。通过在自然恢复草地(NR)和白羊草(Bothriochloa ischaemum)栽培恢复草地(BI)进行原位降水梯度试验，设置了减少自然降水量的80%、60%、40%、20%，自然降水和增加自然降水量的20%、40%、60%、80%(即P–80、P–60、P–40、P–20、CK、P+20、P+40、P+60、P+80)的9种降水梯度，并运用DNDC (denitrification-decomposition)模型进行模拟验证，分析降水改变对土壤有机碳(SOC)、地上和地下生物量的影响。结果表明：1)与自然降水相比，增减降水80%时自然恢复草地的SOC含量增幅最大(21.4%和21.5%)，但不同处理间无显著差异(P> 0.05)；白羊草地SOC含量在减少降水20%时达到“峰”值(13.41 g·kg~(-1))，整体上白羊草地SOC含量高于自然恢复草地。2)两种草地恢复类型的生物量都随降水量变化而波动起伏，自然恢复草地减少降水20%地下生物量和增加降水40%地上生物量增幅分别为53.6%和52.4%，白羊草地在增加降水20%和减少降水40%时地下、地上生物量各达到最大值；且自然恢复草地地上生物量明显高于白羊草地，地下生物量则相反。3) DNDC模型模拟结果显示自然恢复草地和白羊草地的SOC含量、地上和地下生物量模拟值的变化趋势与实测结果基本一致：均方根误差RMSE%分别为10.0、7.5、6.7和11.7、1.3、1.0，决定系数R2分别为0.578、0.989、0.989和0.776、0.998、0.999，点位模拟效果整体良好；但模型对生物量的模拟吻合程度更高，且在白羊草地的模拟更具优势；因此运用模型模拟黄土丘陵区草地生态系统的土壤有机碳和草地生物量是可行的。

为快速准确获取省域尺度下土壤有机质的空间分布状况。以江西省2012年测土配方施肥项目采集的16 582个耕地表层(0~20 cm)土壤样点数据,借助四方位搜索法、地统计学和遥感影像分析技术提取环境因子和邻近信息作为辅助变量,构建基于地理坐标与辅助变量的BP神经网络模型和普通克里金法结合的方法(BPNN_OK)、基于地理坐标与辅助变量的RBF神经网络模型和普通克里金法结合的方法(RBFNN_OK)和普通克里金法(OK法)3种方法,模拟省域尺度下耕地表层(0~20 cm)土壤有机质的空间分布。对2 416个验证样点进行独立验证的研究结果显示:基于辅助变量的神经网络模型较普通克里金法有较大提升。BPNN_OK法对土壤有机质预测结果的均方根误差、平均绝对误差、平均相对误差较OK法分别降低了2.76 g/kg、2.34 g/kg、9.83%,RBFNN_OK法较OK法分别降低了2.70 g/kg、2.29 g/kg、9.61%。研究显示,基于辅助变量的神经网络模型与OK法结合的方法明显地提高了土壤有机质空间分布模拟精度,并且存在改进和提高的空间。

【目的】探究绿肥还田对旱作麦田土壤有机碳组分和碳转化酶活性的影响，为土壤质量提升及“碳中和”目标的实现提供数据支撑。【方法】在甘肃陇东旱塬典型黑垆土上开展毛苕子（Vicia villosa Roth）-冬小麦（Triticum aestivum L.）和饲用油菜（Brassica napus L.）-冬小麦5年轮作系统绿肥还田试验，分析毛苕子、饲用油菜覆盖和翻压还田后冬小麦不同生育时期4个土层（0—5、5—10、10—20、20—25 cm）土壤有机碳（SOC）、易氧化有机碳（EOC）、微生物量碳（MBC）含量和β-1,4-葡萄糖苷酶（βG）、纤维二糖水解酶（CBH）、β-木糖苷酶（βX）、几何平均酶（GMEA）活性的变化特征。【结果】绿肥还田方式对土壤有机碳组分含量及CBH和βX活性有显著影响。与覆盖还田相比，毛苕子和饲用油菜翻压还田能够使0—25 cm土层土壤SOC、EOC和MBC含量提高12.9%、12.1%、53.8%,βG和CBH活性提高了3.2%、10.2%，且对20—25 cm土层的影响最显著。冬小麦不同生育时期的土壤活性有机碳含量及土壤酶活性有显著差异，其中土壤EOC和MBC含量分别在冬小麦成熟期和返青期达到最高，βG、CBH、βX和GMEA活性在冬小麦孕穗期达到最高。βG在不同覆盖方式下变化最显著，活性最高，是绿肥还田后参与土壤碳转化过程的主要酶。不同土层土壤碳组分含量和碳转化酶活性存在显著差异，均随着土层深度的增加而降低。绿肥类型也显著影响土壤碳组分及酶活性，其中饲用油菜还田土壤SOC、MBC含量和βG、CBH、βX、GMEA活性是毛苕子还田的1.08、1.21、1.15、1.23、1.19、1.18倍。结构方程模型表明，绿肥还田方式通过调控其累积分解速率影响SOC的积累，通过影响土壤pH、SOC的累积及绿肥累积分解速率影响GMEA活性。土壤有机碳累积受绿肥还田量影响的效应大于还田方式，而碳转化酶活性反之。【结论】黄土高原夏闲期种植饲用油菜并翻压还田能提高0—25 cm土层中有机碳组分含量和碳转化酶活性，是黄土高原夏闲期资源高效利用的有效措施。

【目的】探求土壤有机碳含量对作物产量的影响,以期为保障国家粮食安全和耕地持续利用与管理提供决策依据。【方法】利用农田生态系统生物地球化学模型DNDC,针对中国东北、华北、西北、中南、华东和西南6个典型农业区域,每个区域选择各自典型的种植模式和现行的农田管理措施,在各自特定的土壤和气候条件下,输入并运行模型,模拟考察在其它投入条件不变的情况下,改变土壤有机碳本底值对作物产量的影响。【结果】当土壤有机碳含量(SOC)增加1g C.kg-1,东北地区玉米产量可增加176kg·hm-2;华北地区夏玉米与冬小麦轮作,产量可增加约454kg·hm-2;西北地区春玉米产量约可增加328kg·hm-2;中南地...

本文通过长期原位模拟氮沉降试验，研究暖温带油松林土壤有机碳和全氮对外源氮添加的响应过程与机制。从２００９至２０１１年，氮处理水平分别为对照（０ ｋｇ／（ｈｍ２·ａ），Ｎ０），低氮（５０ ｋｇ／（ｈｍ２·ａ），Ｎ１），中氮（１００ ｋｇ／（ｈｍ２·ａ），Ｎ２）和高氮（１５０ ｋｇ／（ｈｍ２·ａ），Ｎ３）。利用土钻法研究油松人工林和天然林不同土壤深度土壤有机碳和全氮对模拟氮沉降的响应。结果表明，氮沉降降低了人工林和天然林不同土层深度有机碳含量，有机碳含量下降幅度随氮沉降量的增加而增大，且表层土壤（０～２０ ｃｍ）下降幅度大于深层土壤（２０～４０ ｃｍ，４０～６０ ｃｍ）。天然林表层土壤有机碳下降幅．．．

为合理利用夏闲期光、热和水资源,提高山西南部农业发展的可持续,通过研究种植绿肥苜蓿对后作小麦产量及土壤养分的影响,探索有助于提高小麦的生产力的苜蓿种植模式。试验为二因素裂区设计,主区为苜蓿不同播量,分别为7. 5(S),15. 0(M),22. 5 kg/hm~2(L),副区为不同还田日期:9月10日(T1)、9月20日(T2)、9月30日(T3),以常规复种玉米为对照(CK),于后作小麦的返青期、拔节期、抽穗期测定农艺性状、土壤养分,并于成熟期测定小麦产量。结果表明,与对照相比,供试夏闲期种植苜蓿各处理下,后作冬小麦的株高、绿叶数、单株干质量及倒二叶长宽,土壤有机质、碱解氮含量均有不同程度提高。大播量中还田日期的LT2处理下,有机质、碱解氮含量较对照分别提高1. 20～3. 38倍和4. 08～5. 42倍。冬小麦穗数、穗粒数、千粒质量,较对照分别提高6. 3%,5. 8%,4. 1%,比对照增产3. 9%。大播量中还田日期的LT2处理更有利于该地区小麦产量的提高,该试验可为相关研究提供理论依据。

土壤的有机碳蓄积量及其动态变化,不仅是维持农业生产可持续发展的重要因素,而且在全球变化碳循环研究中具有重要地位。本文基于GIS技术和DNDC模型,以江西省余江县为例,模拟研究了典型红壤丘陵区不同土地利用方式下的土壤有机碳储量及其变化。结果表明:余江县表层土壤有机碳储量为3.52×109kg,平均土壤有机碳密度为4.24 kg m-2。不同利用方式中,灌溉水田的土壤有机碳密度最高,其次是望天田、园地、林地和菜地,旱地的较低,草地的最低。该县土壤有机碳库的年度变化量为8.63×107kg,变化率为+2.45%。土壤有机碳密度下降的地区多位于农田区内,特别是旱地,部分灌溉水田的碳密度略有增加,林地、...

【目的】保护性耕作是恢复和提高土壤肥力的重要措施，土壤有机碳在保持土壤肥力、维持作物生长与保护土壤环境方面具有非常重要的作用。然而，目前国内仍然缺少研究长期耕作的监测平台，因此采用模型的方法有助于研究长期保护性耕作下土壤有机碳的动态。【方法】依托东北黑土地保护性耕作长期定位试验地，选取免耕（NT）、秋翻（MP）、垄作（RT）3种处理下的土壤为研究对象，优化过程模型（RothC、AMG模型）与统计模型（MLPNN模型）的结构与参数，对比模拟长期保护性耕作下土壤有机碳储量的动态变化，评估不同模型对保护性耕作土壤有机碳动态模拟与预测的效果，并揭示东北黑土有机碳对保护性耕作的长期响应及其影响因素。【结果】优化有机碳在模型中各碳库的分配系数后，RothC与AMG模型模拟误差显著降低。保护性耕作实施的前11年（2001—2012）,RothC与AMG过程模型对土壤有机碳的动态变化模拟效果没有显著差异，说明过程模型复杂的结构对持续时间相对较短的试验模拟效果没有显著影响，统计模型MLPNN的模拟结果与过程模型相似，验证了统计模型在田块与样地等小空间尺度内的应用效果。未来100年RothC与AMG模型预测的MP处理土壤有机碳变化趋势相同，但RothC模型预测结果得出，NT与RT处理土壤有机碳表现出先增长后达到平衡的趋势，但AMG模型模拟的结果却是有机碳一直处于增长趋势，这可能与土壤碳饱和效应与耕作处理的影响有关。RothC与AMG模型对碳投入都具有很高的灵敏度，但对气候因素与土壤因素变化的响应却存在差异。【结论】模型模拟长期保护性耕作土壤有机碳动态时需要因地制宜选择合适的预测模型。在预测保护性耕作土壤有机碳的短期变化时可以采用结构较为简单的AMG过程模型；在进行长期预测时，可以采用结构较为复杂的RothC模型。在特定条件下，统计模型MLPNN在田块与样地等小空间尺度上对土壤有机碳的模拟与过程模型具有相近的效果。

为实现博斯腾湖湖滨绿洲土壤有机碳含量的快速估算，结合实测的土壤高光谱数据与土壤有机碳数据，通过连续小波变换(CWT)进行土壤光谱数据预处理，利用相关系数法(CC)、连续投影算法(SPA)、竞争自适应重加权采样(CARS)、遗传算法(GA)筛选的特征波段作为建模输入量，构建随机森林(RF)模型。结果表明：研究区土壤有机碳含量平均值随土层深度增加由12.36 g/kg降低至10.49 g/kg,变异系数平均值为69.62%,空间异质性较强；CWT变换可以有效提高不同土层深度土壤有机碳含量与光谱反射率间的相关性，不同土层深度相关系数均值平均提升约22.41%;光谱数据经过CWT变换构建的模型精度明显提升，RF模型验证集R~2与RPD分别平均提高7.09%、10.06%。CC、CARS、SPA、GA方法能消除光谱信息冗余，有效降低CWT-RF模型的输入量与RMSE值，土层深度0～20、20～40、40～60和60～80 cm筛选的特征波段平均压缩至全波段数目分别为8.51%、5.38%、2.21%和3.67%;RMSE值分别平均降低111.67%、135.61%、12.25%和74.96%,有效提升了建模速率与模型精度。利用CWT-SPA-RF模型对博斯腾湖湖滨绿洲0～80 cm土壤有机碳含量进行估算的效果最佳，构建的模型验证集R~2≥0.77,RMSE≤3.06 g/kg, RPD≥2.07。

【目的】通过评价AquaCrop模型对覆膜条件下冬小麦的生长发育、土壤水分、产量以及水分利用效率的模拟效果,为AquaCrop模型在覆膜条件下的校准和应用提供科学的方法和理论依据。【方法】试验设臵不覆盖(CK)和白色地膜覆盖(PM)两个处理,于2013年10月至2016年6月年在陕西杨凌进行田间试验,利用2014—2015年度试验数据对AquaCrop模型进行参数校准,利用2013—2014年度和2015—2016年度的冬小麦观测数据对AquaCrop模型进行验证。【结果】AquaCrop模型较好地模拟了