全 文 ：Ｄａｙｃｅｎｔ模型模拟不同农作管理措施下
华北地区土壤有机碳的变化
张　 璇１，２，３　 谢立勇２　 郭李萍１∗　 范靖尉１
（ １中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所， 北京 １０００８１； ２沈阳农业大学农学院， 沈阳 １１０１６１； ３中国气象局气象干部
培训学院辽宁分院， 沈阳 １１０１６６）
摘　 要　 基于华北地区 ３ 个长期定位试验站点（河南郑州、山东禹城和河北曲周）的试验数
据，用站点实测作物产量和土壤有机碳（ＳＯＣ）双标准对 Ｄａｙｃｅｎｔ 模型进行校验和验证．结果表
明： 模型参数组合对作物产量和 ＳＯＣ的长期变化动态拟合效果良好，表明 Ｄａｙｃｅｎｔ 模型可较
好地模拟作物产量和 ＳＯＣ 的动态变化．用校验和验证了的模型对 ３ 个站点在气候情景
ＲＣＰ ４．５下 ４种不同管理措施（单施化肥 ＮＰＫ、化肥＋有机肥 ＭＮＰＫ、秸秆还田 ＳＮＰＫ、免耕＋秸
秆 ＮＴ）下 ＳＯＣ的变化动态进行模拟．结果表明： 郑州站点 ＮＰＫ、ＭＮＰＫ、ＳＮＰＫ 处理中，ＭＮＰＫ
处理的 ＳＯＣ相对年平均增幅最高，２００１—２０５０ 年间的 ＳＯＣ 年增幅达 １．７％，其次为 ＳＮＰＫ 处
理（年均增幅为 １．３％）和 ＮＰＫ处理（年均增幅为 ０．８％），从长远角度看，增施有机肥对灌溉轻
壤土有机碳的增加有明显效果．在禹城站点，研究期间，ＭＮＰＫ 处理的 ＳＯＣ 年均增幅（０．４％）
高于 ＮＰＫ处理（０．３％），由于该站点土壤有轻度盐化特征，因此各措施下 ＳＯＣ 的增幅较低．在
曲周站点，ＮＴ处理更有利于 ＳＯＣ的增加，研究期间的 ＳＯＣ年均增幅达 １．３％，远高于 ＳＮＰＫ处
理（０．７％）和 ＮＰＫ处理（０．４％） ．华北地区气温适宜、灌溉条件好、具备秸秆还田及免耕机械条
件，免耕＋秸秆还田是该地区增加 ＳＯＣ的较好农作管理措施．
关键词　 Ｄａｙｃｅｎｔ模型； 土壤有机碳； 管理措施； 碳汇； 土壤有机碳变化
本文由国家“十二五”科技支撑计划项目（２０１３ＢＡＤ１１Ｂ０３）和国家自然科学基金项目（４１１７５０９７，３１２７２２４９）资助 Ｔｈｉｓ ｗｏｒｋ ｗａｓ ｓｕｐｐｏｒｔｅｄ ｂｙ ｔｈｅ
１２ｔｈ ｆｉｖｅ⁃ｙｅａｒ Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ Ｒ＆Ｄ Ｐｒｏｇｒａｍ （２０１３ＢＡＤ１１Ｂ０３） ａｎｄ ｔｈｅ Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｎａｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ ｏｆ Ｃｈｉｎａ （４１１７５０９７， ３１２７２２４９） ．
２０１５⁃０４⁃１６ Ｒｅｃｅｉｖｅｄ， ２０１５⁃１２⁃０７ Ａｃｃｅｐｔｅｄ．
∗通讯作者 Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇ ａｕｔｈｏｒ． Ｅ⁃ｍａｉｌ： ｇｕｏｌｐ＠ ａｍｉ．ａｃ．ｃｎ
Ｍｏｄｅｌｌｉｎｇ ｔｈｅ ｃｈａｎｇｅｓ ｏｆ ｓｏｉｌ ｏｒｇａｎｉｃ ｃａｒｂｏｎ ｕｎｄｅｒ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｐｒａｃｔｉｃｅｓ ｕｓｉｎｇ
Ｄａｙｃｅｎｔ ｍｏｄｅｌ ｉｎ Ｎｏｒｔｈ Ｃｈｉｎａ． ＺＨＡＮＧ Ｘｕａｎ１，２，３， ＸＩＥ Ｌｉ⁃ｙｏｎｇ２， ＧＵＯ Ｌｉ⁃ｐｉｎｇ１∗， ＦＡＮ Ｊｉｎｇ⁃
ｗｅｉ１ （１Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ ａｎｄ Ｓｕｓｔａｉｎａｂｌｅ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｉｎ Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ， Ｃｈｉｎｅｓｅ Ａｃａｄｅｍｙ ｏｆ Ａｇｒｉ⁃
ｃｕｌｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ ／ Ｍｉｎｉｓｔｒｙ ｏｆ Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ Ｋｅｙ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ ｏｆ Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ， Ｂｅｉｊｉｎｇ １０００８１，
Ｃｈｉｎａ； ２Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ａｇｒｏｎｏｍｙ， Ｓｈｅｎｙａｎｇ Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， Ｓｈｅｎｙａｎｇ １１０１６１， Ｃｈｉｎａ； ３Ｌｉａｏｎｉｎｇ
Ｂｒａｎｃｈ ｏｆ Ｃｈｉｎａ Ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ Ａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ Ｔｒａｉｎｉｎｇ Ｃｅｎｔｒｅ， Ｓｈｅｎｙａｎｇ １１０１６６， Ｃｈｉｎａ） ．
Ａｂｓｔｒａｃｔ： Ｔｈｅ Ｄａｙｃｅｎｔ ｍｏｄｅｌ ｗａｓ ｃａｌｉｂｒａｔｅｄ ａｎｄ ｖａｌｉｄａｔｅｄ ｕｓｉｎｇ ｍｅａｓｕｒｅｄ ｃｒｏｐ ｙｉｅｌｄ ａｎｄ ｓｏｉｌ ｏｒ⁃
ｇａｎｉｃ ｃａｒｂｏｎ （ ＳＯＣ） ａｓ ｄｏｕｂｌｅ ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ ｓｔａｎｄａｒｄｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｄａｔａ ｆｒｏｍ ｔｈｒｅｅ
ｌｏｎｇ⁃ｔｅｒｍ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ （ ｉ．ｅ． Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕ ｓｉｔｅ ｉｎ Ｈｅｎａｎ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ， Ｙｕｃｈｅｎｇ ｓｉｔｅ ｉｎ Ｓｈａｎｄｏｎｇ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ
ａｎｄ Ｑｕｚｈｏｕ ｓｉｔｅ ｉｎ Ｈｅｂｅｉ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ） ｉｎ Ｎｏｒｔｈ Ｃｈｉｎａ． Ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗｅｄ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｂｕｉｌｄ⁃ｕｐ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ
ｓｉｍｕｌａｔｅｄ ｔｈｅ ｌｏｎｇ⁃ｔｅｒｍ ｄｙｎａｍｉｃ ｃｈａｎｇｅｓ ｏｆ ｃｒｏｐ ｙｉｅｌｄｓ ａｎｄ ＳＯＣ ｖｅｒｙ ｗｅｌｌ， ｉｎｄｉｃａｔｉｎｇ Ｄａｙｃｅｎｔ
ｍｏｄｅｌ ｃｏｕｌｄ ｐｒｏｊｅｃｔ ｔｈｅ ｄｙｎａｍｉｃ ｃｈａｎｇｅｓ ｏｆ ｃｒｏｐ ｙｉｅｌｄ ａｎｄ ＳＯＣ ｓｏｕｎｄｌｙ． Ａｆｔｅｒ ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ ａｎｄ ｖａｌｉ⁃
ｄａｔｉｏｎ， Ｄａｙｃｅｎｔ ｍｏｄｅｌ ｗａｓ ｕｓｅｄ ｔｏ ｓｉｍｕｌａｔｅ ｔｈｅ ｃｈａｎｇｅｓ ｏｆ ＳＯＣ ｕｎｄｅｒ ｆｕｔｕｒｅ ｃｌｉｍａｔｅ ｓｃｅｎａｒｉｏｓ
（ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｖｅ ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ ｐａｔｈｗａｙ ４． ５， ＲＣＰ ４． ５） ｗｉｔｈ ｆｏｕｒ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｐｒａｃｔｉｃｅｓ
（ｃｈｅｍｉｃａｌ ｆｅｒｔｉｌｉｚｅｒ， ＮＰＫ； ｃｈｅｍｉｃａｌ ｆｅｒｔｉｌｉｚｅｒ ＋ ｏｒｇａｎｉｃ ｍａｎｕｒｅ， ＭＮＰＫ； ｓｔｒａｗ ｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ，
ＳＮＰＫ； ｎｏ⁃ｔｉｌｌａｇｅ＋ｓｔｒａｗ ｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ， ＮＴ） ａｔ ｔｈｅ ｔｈｒｅｅ ｓｉｔｅｓ． Ａｔ Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕ ｓｉｔｅ， ｔｈｅ ｃｈａｎｇｅ ｏｆ
ＳＯＣ ｗａｓ ｈｉｇｈｅｓｔ ｆｏｒ ＭＮＰＫ ｔｒｅａｔｍｅｎｔ ｄｕｒｉｎｇ ｔｈｅ ｐｅｒｉｏｄ ｏｆ ２００１－２０５０ （１．７％） ａｎｄ ｆｏｌｌｏｗｅｄ ｂｙ
ＳＮＰＫ （１．３％） ａｎｄ ＮＰＫ （０．８％） ｉｎ ｔｅｒｍｓ ｏｆ ａｎｎｕａｌ ｒｅｌａｔｉｖｅ ｉｎｃｒｅａｓｅ ｒａｔｅ （ＡＲＩＲ）， ｉｎｄｉｃａｔｉｎｇ
ｌｏｎｇ⁃ｔｅｒｍ ａｍｅｎｄｍｅｎｔ ｏｆ ｏｒｇａｎｉｃ ｍａｎｕｒｅ ｃｏｕｌｄ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ ｉｎｃｒｅａｓｅ ＳＯＣ ｆｏｒ ｌｉｇｈｔ ｌｏａｍ ｓｏｉｌ ｗｉｔｈ ｉｒｒｉ⁃
应 用 生 态 学 报　 ２０１６年 ２月　 第 ２７卷　 第 ２期　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 ｈｔｔｐ： ／ ／ ｗｗｗ．ｃｊａｅ．ｎｅｔ
Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｐｐｌｉｅｄ Ｅｃｏｌｏｇｙ， Ｆｅｂ． ２０１６， ２７（２）： ５３９－５４８　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 ＤＯＩ： １０．１３２８７ ／ ｊ．１００１－９３３２．２０１６０２．０２０
ｇａｔｉｏｎ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ． Ａｔ Ｙｕｃｈｅｎｇ ｓｉｔｅ， ｔｈｅ ｉｎｃｒｅａｓｅ ｏｆ ＳＯＣ （ＡＲＩＲ） ｕｎｄｅｒ ＭＮＰＫ ｔｒｅａｔｍｅｎｔ （０．４％）
ｗａｓ ｈｉｇｈｅｒ ｔｈａｎ ｕｎｄｅｒ ＮＰＫ ｔｒｅａｔｍｅｎｔ （０．３％）． Ｉｎ ａｄｄｉｔｉｏｎ， ｔｈｅ ｉｎｃｒｅａｓｅ ｏｆ ＳＯＣ ｗａｓ ｖｅｒｙ ｌｏｗ ｕｎｄｅｒ
ａｌｌ ｔｒｅａｔｍｅｎｔｓ ａｔ ｔｈｉｓ ｓｉｔｅ， ｐｒｏｂａｂｌｙ ｄｕｅ ｔｏ ｌｉｇｈｔ ｓｏｉｌ ｓａｌｉｎｉｚａｔｉｏｎ． Ａｔ Ｑｕｚｈｏｕ ｓｉｔｅ， ｔｈｅ ｉｎｃｒｅａｓｅ ｏｆ
ＳＯＣ （ＡＲＩＲ） ｕｎｄｅｒ ＮＴ ｔｒｅａｔｍｅｎｔ ｗａｓ １．３％， ｈｉｇｈｅｒ ｔｈａｎ ｔｈｏｓｅ ｕｎｄｅｒ ＳＮＰＫ ｔｒｅａｔｍｅｎｔ （０．７％） ａｎｄ
ＮＰＫ ｔｒｅａｔｍｅｎｔ （０．４％）， ｉｎｄｉｃａｔｉｎｇ ＮＴ ｗａｓ ｍｏｒｅ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ ｆｏｒ ＳＯＣ ｉｎｃｒｅａｓｅ ｉｎ ｔｈｉｓ ａｒｅａ． Ｗｅ ｃｏｎ⁃
ｃｌｕｄｅｄ ｔｈａｔ ｎｏ⁃ｔｉｌｌａｇｅ ｗｉｔｈ ｓｔｒａｗ ｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ ｉｓ ｔｈｅ ｏｐｔｉｍｉｚｅｄ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｐｒａｃｔｉｃｅ ｔｏ ｉｎｃｒｅａｓｅ ＳＯＣ
ｉｎ Ｎｏｒｔｈ Ｃｈｉｎａ Ｐｌａｉｎ ｄｕｅ ｔｏ ｍｉｌｄ ｃｌｉｍａｔｅ， ｓｏｕｎｄ ｉｒｒｉｇａｔｉｏｎ ａｎｄ ａｖａｉｌａｂｌｅ ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ ｆｏｒ
ｓｔｒａｗ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ａｎｄ ｎｏ⁃ｔｉｌｌａｇｅ ｏｐｅｒａｔｉｏｎ．
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ： Ｄａｙｃｅｎｔ ｍｏｄｅｌ； ｓｏｉｌ ｏｒｇａｎｉｃ ｃａｒｂｏｎ； ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｐｒａｃｔｉｃｅ； ｃａｒｂｏｎ ｓｅｑｕｅｓｔｒａｔｉｏｎ； ｓｏｉｌ
ｏｒｇａｎｉｃ ｃａｒｂｏｎ ｃｈａｎｇｅ．
　 　 自 ２０ 世纪 ９０ 年代以来，以气候变暖为主要特
征的全球气候变化问题得到了科学界和国际社会的
广泛关注． ＩＰＣＣ 第五次评估报告指出，１８８９—２０１２
年，全球海陆表面平均温度升高了 ０．８５ ℃，呈线性
上升趋势；２００３—２０１２ 年间的平均温度比 １８５０—
１９９０年间上升了 ０．７８ ℃ ［１］ ．近百年来，中国大陆地
区年平均地面气温上升了 ０．９８ ℃，增暖速率接近每
１０年 ０．１０ ℃，高于同期全球增温幅度．１９９４—２００５
年，中国温室气体总排放量从 ３６．５０ 亿吨 ＣＯ２ 当量
增加到了 ７０．４６ 亿吨 ＣＯ２ 当量，ＣＯ２ 排放量所占比
重从 ７３􀆰 １％上升到 ７８．８％［２－３］ ．因此，作为减缓气候
变化的主要措施，减少 ＣＯ２ 等温室气体的排放及尽
可能增加其汇成为各国政府和科学家的关注热点．
农业活动是非 ＣＯ２ 温室气体 Ｎ２Ｏ 和 ＣＨ４ 的主
要排放源，农业生产中水稻种植、化肥施用、反刍动
物饲养及动物废弃物处理是主要的温室气体排放
源．中国 ２００５年农业活动的温室气体排放量占各部
门总排放量的 １０．３％［２］ ．就全球平均而言，农业生产
活动排放的温室气体总量介于电热生产与尾气之
间，是全球大气温室气体的第二大重要来源［１］ ．减少
源排放和增加吸收汇是减缓气候变暖的主要途径．
另一方面，农业土壤是一个巨大的碳库，据估计我国
农田土壤碳吸收量在 ０．２×１０８ ～ ０．６７×１０８ ｔ Ｃ［４］，有
很大的碳汇潜力．农业领域采取合理措施减排增汇
不仅对减缓气候变化有积极作用，而且能带来相应
的环境和生态效应，是一项对农业生产和环境双赢
的选择．土壤碳库是陆地生态系统最大的碳库，是全
球碳循环的重要组成部分，在全球碳收支中占重要
地位［５］ ．与自然土壤相比，农田土壤在全球碳库中最
活跃．在自然因素和农业管理措施（如耕作、施肥和
灌溉等）的作用下，农田土壤碳库在不断地发生着
动态变化［６］ ．土壤有机碳含量与土壤质量和农业生
产力密切相关，合理的农作管理和土壤管理措施
（如侵蚀控制、保护性耕作、秸秆还田和施用有机肥
等）可以增加土壤有机碳含量，进而提高土壤质量
和增加生产力［７－８］ ．
华北地区是我国重要的粮食生产基地，是中国
三大粮食主产区之一．种植的粮食作物以玉米和小
麦为主，２０１２年华北地区的粮食作物播种面积占全
国粮食作物播种面积的 ３２．３％，粮食产量占全国粮
食总产量的 ３４．５％（ｈｔｔｐ： ／ ／ ｄａｔａ．ｓｔａｔｓ．ｇｏｖ．ｃｎ ／ ） ．其中，
黄淮海平原是华北平原主要的商品粮生产地，也是
我国小麦和玉米的主产区，种植模式以“冬小麦⁃夏
玉米”一年两作为主．华北地区主要的土壤类型有潮
土（河南、河北、北京）、棕壤（山东）、褐土（山西）
等，土壤的有机质背景含量比较低，２０ 世纪 ８０ 年代
本地区耕层土壤有机碳（ＳＯＣ）含量为（１０．０３±２．４６）
ｇ·ｋｇ－１［９］，耕地土壤有机碳密度为 （６． ６３ ± ０． ５２）
ｋｇ·ｍ－２ ［１０］ ．于严严等［１１］分析我国 ２０ 世纪 ８０ 年代
初和 ９０年代末土壤有机碳密度的空间分布特征发
现，华北地区土壤有机碳的密度背景值较低，但期间
的增幅显著．黄耀等［６］研究 １９８０—２０００ 年土壤有机
碳的变化趋势可以看出，华北地区 ７９．７％的土壤样
本中有机碳含量呈增加趋势，０．４％的样本土壤有机
碳含量基本保持不变，１９．９％的样本土壤有机碳含
量呈下降趋势．从总体来说，华北地区土壤有机碳含
量的变化趋势为稳中有升．但是，华北地区长期集约
化的种植方式，使得土地利用率高、无休闲期，若不
及时采取合适的固碳措施，在未来气温升高的条件
下，伴随着土壤有机碳分解速率的加快，土壤有机碳
含量的提升能力将很有限．本研究基于华北地区 ３
个长期定位试验站点 ３ 年以上实测数据（作物产
量、土壤有机碳等）校验和验证土壤有机质机理模
型———Ｄａｙｃｅｎｔ模型，并用校验和验证了的模型模拟
代表浓度路径（ ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｖｅ ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ ｐａｔｈｗａｙ，
ＲＣＰ） ４．５ 气候情景下不同管理措施（单施化肥、化
肥＋有机肥、秸秆还田、免耕）对土壤有机碳含量的
０４５ 应　 用　 生　 态　 学　 报　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 ２７卷
长期影响，为华北地区农业土壤碳汇提升提供数据
支持，并为提高华北地区土壤质量、促进农业的可持
续发展和生态环境共赢提供可能的技术建议．
１　 研究地区与研究方法
１􀆰 １　 模拟站点概述
本研究基于收集到的华北地区 ３个长期定位试
验站点实测数据对 Ｄａｙｃｅｎｔ模型进行校验和验证．这
３ 个长期定位试验站分别为：河南郑州国家潮土土
壤肥力与肥料效益长期监测基地、中国农业科学院
山东禹城试验基地以及中国农业大学曲周实验站长
期定位试验站．试验站点基本情况见表 １．
　 　 在 ３个长期定位试验站点中，郑州站点设置氮
磷钾化肥（ＮＰＫ）处理、７０％的氮由有机肥提供（ＭＮ⁃
ＰＫ）和 ７０％的氮由玉米秸秆提供（ＳＮＰＫ）３ 个处理；
禹城站点设置 ＮＰＫ和 ＭＮＰＫ ２个处理，曲周站点设
置 ＮＰＫ、ＳＮＰＫ和免耕（ＮＴ）３个处理．
３个站点施肥量分别为：１）郑州站点冬小麦季
氮磷钾施肥量分别为施 Ｎ １６５ ｋｇ·ｈｍ－２、Ｐ ２Ｏ５８２．５
ｋｇ·ｈｍ－２、Ｋ２Ｏ ８２􀆰 ５ ｋｇ·ｈｍ
－２；夏玉米季 １９９１ 年施
Ｎ １６５ ｋｇ· ｈｍ－２、 Ｐ ２Ｏ５ ８２􀆰 ５ ｋｇ· ｈｍ
－２、 Ｋ２Ｏ ８２􀆰 ５
ｋｇ·ｈｍ－２，１９９２ 年之后为施 Ｎ １８５ ｋｇ·ｈｍ－２、Ｐ ２Ｏ５
９４ ｋｇ·ｈｍ－２、Ｋ２Ｏ ９４ ｋｇ·ｈｍ
－２ ．所用氮肥为尿素（含
氮量 ４５％），磷肥为过磷酸钙（含 Ｐ ２Ｏ５ １２．５％）．有机
肥为马粪，用量为 ４１８０９．５ ｋｇ·ｈｍ－２（含水分 ６６％）．
秸秆为玉米秸秆，每年的玉米品种固定，秸秆的用量
为 ８７７５ ｋｇ·ｈｍ－２，玉米秸秆在冬小麦播种前切碎翻
入土中，小麦秸秆不还田．２）禹城站点冬小麦、夏玉
米季的化肥用量均为 Ｎ ２２５ ｋｇ·ｈｍ－２、Ｐ ２Ｏ５ １３７􀆰 ５
ｋｇ·ｈｍ－２、Ｋ２Ｏ ７５．５ ｋｇ·ｈｍ
－２；ＭＮＰＫ处理中有机肥
施用量根据每年所选用肥料样品的分析结果，以全
氮含量为标准折算，按照各处理施肥总量，冬小麦、
夏玉米季的一半氮素均由有机肥提供．其中，磷肥、
钾肥在每季作物播种前做基肥一次性施入，氮肥
４０％做基肥、６０％做追肥，有机肥在冬小麦播种前一
次性施入，玉米季不施用．有机肥选用当地农户或畜
牧养殖场腐熟牛粪，主要养分含量多年平均值为含
氮（ Ｎ） １． ０％ ～ １． ８％、磷 （ Ｐ ２Ｏ５ ） ０． ６％ ～ １． ０％、钾
（Ｋ２Ｏ）１．２％～２．０％，氮、磷、钾化肥分别选用尿素、
磷酸二铵、过磷酸钙和硫酸钾，以肥料样品养分分析
结果计算施肥量．３）曲周站点肥料用量分为两个阶
段：１９８４—２０００年间，年施肥量 ＮＰＫ处理中 Ｎ １１２．５
ｋｇ·ｈｍ－２、Ｐ ２Ｏ５ ９３．７５ ｋｇ·ｈｍ
－２；秸秆还田处理中 Ｎ
１１２．５ ｋｇ·ｈｍ－２、Ｐ ２Ｏ５ ７５ ｋｇ·ｈｍ
－２；ＳＮＰＫ 处理中的
秸秆为麦秸，在冬小麦播种前撒施，用量为 ４５００
ｋｇ·ｈｍ－２；免耕处理中 Ｎ １８７．５ ｋｇ·ｈｍ－２、Ｐ ２Ｏ５ ７５
ｋｇ·ｈｍ－２，无秸秆施入．其中，氮肥的底肥和拔节肥
各 ５０％，磷肥在作物播种前一次性底施．２００１—２０５０
年，各处理化肥年施肥量 Ｎ ２１０ ｋｇ·ｈｍ－２、Ｐ ２Ｏ５ １５０
ｋｇ·ｈｍ－２；免耕和秸秆还田处理的小麦秸秆全部还
田，玉米秸秆不还田．
１􀆰 ２　 Ｄａｙｃｎｅｔ模型简介
Ｄａｙｃｎｅｔ模型是以“日”为步长的 Ｃｅｎｔｕｒｙ 模型
（即 ＤａｉｌｙＣｅｎｔｕｒｙ，简称 Ｄａｙｃｅｎｔ），由美国科罗拉多州
立大学的 Ｐａｒｔｏｎ 等［１２］建立，起初用于模拟草地生态
系统碳、氮、磷、硫等元素的长期演变过程，后加以改
进，扩展应用于森林生态系统、稀树草原以及农业生
态系统中．该模型具有多个子模块，如土壤有机质转
化子模块、植物生长子模块和养分循环子模块等模
块．模型依据土壤有机质库不同的分解速率将其划
分为：速效库、慢性库和惰性库 ３ 个库［１３］ ．该模型在
国外已被广泛应用于模拟农业土壤有机质的长期变
化．如 Ｐａｒｔｏｎ 等［１４］利用 Ｃｅｎｔｕｒｙ 模型对美国俄勒冈
州一块小麦⁃休闲⁃秸秆还田轮作的长期实验田的土
壤有机碳演变进行了模拟，其模拟值与实测值具有
极高的相关性．Ｋｅｌｌｙ 等［１５］用 Ｃｅｎｔｕｒｙ 模型对美国一
黑土长期定位试验地的土壤碳动态进行预测的结果
表明，Ｃｅｎｔｕｒｙ模型是对土壤碳动态研究非常有用的
工具．目前，该模型在草地生态系统［１６－１８］和森林生
态系统［１９－２１］中应用较多，但在中国农田生态系统中
的应用及参数本地化校验工作还缺乏足够广泛的工
表 １　 实验站点的基本情况
Ｔａｂｌｅ １　 Ｂａｓｉｃ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｒｅｅ ｌｏｎｇ⁃ｔｅｒｍ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｓｉｔｅｓ
站点
Ｓｉｔｅ
经纬度
Ｌａｔｉｔｕｄｅ ａｎｄ
Ｌｏｎｇｉｔｕｄｅ
试验时间
Ｃｏｌｌｅｃｔｅｄ ｄａｔａ
ｄｕｒａｔｉｏｎ （ａ）
轮作类型
Ｃｒｏｐｐｉｎｇ
ｐａｔｔｅｒｎ
容重
Ｓｏｉｌ ｂｕｌｋ ｄｅｎｓｉｔｙ
（ｇ·ｃｍ－３）
土壤初始有机碳
Ｉｎｉｔｉａｌ ＳＯＣ
（ ｇ·１００ ｇ－１）
ｐＨ
郑州 Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕ ３４．７１° Ｎ、１１３．６７° Ｅ １９９０—２０００ 冬小麦⁃夏玉米 １．５７ ０．６２ ８．１
禹城 Ｙｕｃｈｅｎｇ ３６．８３° Ｎ、１１６．５８° Ｅ １９９８—２００６ 冬小麦⁃夏玉米 １．２１ ０．２３ ８．２
曲周 Ｑｕｚｈｏｕ ３６．８７° Ｎ、１１５．０１° Ｅ １９８４—２００１ 冬小麦⁃夏玉米 １．３７ ０．４１ ８．０
１４５２期　 　 　 　 　 　 　 　 张　 璇等： Ｄａｙｃｅｎｔ模型模拟不同农作管理措施下华北地区土壤有机碳的变化　 　 　 　 　
作，刘慧屿等［２２］使用的模拟步长为“月”，对农田生
态系统来说不够精细；Ｃｈｅｎｇ 等［２３］应用 Ｄａｙｃｅｎｔ 模
型尝试进行农田温室气体排放模拟研究，迄今关于
Ｄａｙｃｅｎｔ模型的更短时间步长（如“日”）对农田生态
系统土壤有机质长期动态模拟方面还鲜见报道．
１􀆰 ３　 模型模拟方法
本研究根据华北地区 ３个长期定位试验站的作
物产量和土壤有机碳多年实测数据对 Ｄａｙｃｅｎｔ 模型
参数进行校验和验证．
气候数据：本研究 ３ 个站点（郑州、禹城、曲周）
的历史气象数据采用中国气象数据共享网（ｈｔｔｐ： ／ ／
ｃｄｃ．ｃｍａ．ｇｏｖ．ｃｎ ／ ｈｏｍｅ．ｄｏ）的郑州、陵县、邢台的实测
气象数据（其中，陵县和邢台分别为中国地面标准
气象台站中最接近禹城和曲周的站点），采用了其
中的 ６个指标：最高温度、最低温度、降水量、太阳辐
射、相对湿度和风速．模拟所用地面气候数据采用
ＩＰＣＣ最新公布的 ＲＣＰ ４．５ 气候情景下全球大气环
流模式 ＨＡＤＧＥＭ２⁃ＥＳ 中这 ３ 个站点所在网格（５０
ｋｍ×５０ ｋｍ）的未来气候模拟输出结果，由在奥地利
国际应用系统分析研究所访问工作的中国农业科学
院农业环境与可持续发展研究所熊伟研究员提供．
模型文件建立及模拟方法：根据试验站点的基
础信息如经纬度、初始土壤理化性状等建立
ＳＩＴＥ．１００和 ＳＯＩＬ．ｉｎ文件；再根据耕作及水肥管理方
式建立所需要的各种管理文件，包括 ＣＲＯＰ． １００、
ＦＥＲＴ．１００、ＯＭＡＤ．１００、ＣＵＬＴ．１００、ＨＡＲＶ．１００、ＩＲＲＩ．１００、
ＦＩＸ．１００；之后建立模型运行文件（．ＳＣＨ 文件）．模型
所需的初始土壤理化性状（ＳＯＩＬ． ｉｎ 文件）包括土层
厚度及分层、土壤砂粒含量、黏粒含量、粉粒含量、土
壤有机质、土壤容重、田间持水量、萎蔫点、饱和导水
率和 ｐＨ值，其中，初始土壤参数中的萎蔫点、饱和
导水率、田间持水量根据黏粒含量和砂粒含量由土
壤水力学性质相关方法计算得出［２４］ ．
在利用 Ｄａｙｃｅｎｔ 模型进行各站点的模拟时，模
拟分为 ３个时间模块：１）平衡模块：从－１０００ 年到试
验开始前．２）长期定位试验期间模拟：对模型主要参
数进行校验和验证，即利用站点长期定位试验期间
前几年的实测作物产量和土壤有机碳数值双指标对
模型参数进行校验；之后用各站点后几年的实际测
定值验证校验过程所设置的模型参数的可行性．各
站点用于校验和验证的试验年份分别为，郑州站点，
１９９０—１９９５年实测数据用于校验模型，１９９６—２０００
年实测数据用于模型验证；禹城站点，１９９８—２００２
年实测数据用于校验模型，２００３—２００６ 年实测数据
用于模型验证；曲周站点，１９８４—１９９６ 年实测数据
用于校验模型，１９９７—２００１ 年实测数据用于模型验
证．３）变化模拟：分别对郑州站点 ２００１—２０５０ 年、禹
城站点 ２００７—２０５０年和曲周站点 ２００２—２０５０ 年间
土壤有机碳变化进行模拟，得到 ３ 个站点不同管理
措施下 ＳＯＣ在 ＲＣＰ ４．５气候情景下的变化动态．
本研究中主要调整和校验的参数包括：１）作物
参数，包括作物地表潜在月产量系数（ＰＲＤＸ１）、种
植中分配给根系的碳分数（ＦＲＴＣ１）、最大收获指数
（ＨＩＭＡＸ）；２）耕作方式参数，包括活性碳（ ＣＬＴＥ⁃
ＦＦ１）、慢性碳（ＣＬＴＥＦＦ２）、惰性碳（ＣＬＴＥＦＦ３）分解的
耕作因素（ＣＬＴＥＦＦ４）；３）土壤有机碳分解参数，包括
表面结构碳最大分解速率（ＤＥＣ１１）、土壤结构碳最
大分解速率（ＤＥＣ１２）、表面代谢碳最大分解速率
（ＤＥＣ２１）、土壤代谢碳最大分解速率（ＤＥＣ２２）、表面
活性有机碳最大分解速率（ＤＥＣ３１）、活性土壤有机
碳最大分解速率（ＤＥＣ３２）、慢性土壤有机碳最大分
解速率（ＤＥＣ４）．
通过收集到的 ３个长期定位试验站的作物产量
和土壤有机碳，对模型的主要参数进行校验；再用各
站点校验了的各项参数的平均值对相应站点后几年
的实测值验证模型参数的适宜性；之后，用验证了的
模型参数，模拟在未来气候情景下及设定的施肥和
管理措施下土壤有机碳的变化情况．
１􀆰 ４　 模型模拟效果评价
本研究中模型对作物产量的模拟效果，采用相
对误差（Ｅ）进行评价，计算公式如下：
Ｅ＝（Ｐ ｉ－Ｏｉ） ／ Ｏｉ×１００ （１）
式中：Ｐ和 Ｏ分别为模拟值和实测值；􀭺Ｏ为实测值的
平均值；ｎ为实测值数量；ｉ为模拟的具体年份．
本研究中模型对土壤有机碳的模拟效果用 Ｅ、
相对平均偏差（ＲＭＤ，即模型系统偏差）和模型效率
（ＥＦ，若 ＥＦ为正值，说明模拟值比实测平均值更能
代表数据趋势，如果 ＥＦ 为负值，说明实测值平均值
比模拟值更能代表数据趋势［２５］）来评价：
ＲＭＤ ＝ １００􀭺Ｏ∑
ｎ
ｉ ＝ １
Ｐ ｉ － Ｏｉ
ｎ
（２）
ＥＦ ＝ １ －
∑
ｎ
ｉ ＝ １
（Ｐ ｉ － Ｏｉ） ２
∑
ｎ
ｉ ＝ １
（􀭺Ｏ － Ｏｉ） ２
（３）
１􀆰 ５　 数据处理
采用 Ｅｘｃｅｌ ２０１０ 进行数据处理，用 Ｅｘｃｅｌ ２０１０
和 ＳＰＳＳ １７．０完成绘图．
２４５ 应　 用　 生　 态　 学　 报　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 ２７卷
２　 结果与分析
２􀆰 １　 Ｄａｙｃｅｎｔ模型校验效果评价
应用 Ｄａｙｃｅｎｔ模型对 ３ 个长期定位实验站点前
几年的作物产量和土壤有机碳分别进行调参模拟，
结果表明，模型校验模拟值和站点实测值的误差均
在可接受范围内（个别年份除外）．表明 Ｄａｙｃｅｎｔ 能
够较好地模拟作物产量和土壤有机碳的动态变化．
２􀆰 １􀆰 １ Ｄａｙｃｅｎｔ模型对作物产量模拟校验效果的评
价　 ３ 个站点作物产量的校验结果表明，郑州站点
冬小麦和夏玉米的产量模拟值与实测值的相对误差
（Ｅ）都在±１５％范围内．禹城站点在连续 ５ 年的模拟
中，１９９９ 年 ＮＰＫ、ＭＮＰＫ 处理的玉米产量模拟值都
低于实测值，Ｅ值分别为－１８．９％和－２８．８％，其原因
有二：１）该站点在 １９９９年 ８—１０月底降水明显少于
其他年份，属于干旱年份；２）禹城站点的气候数据
使用的是附近站点（陵县）的数据，也可能会与试验
站点的情况有所偏差．禹城站点各处理其他年份的
作物产量模拟值与实测值的Ｅ均在±１５％范围内．曲
图 １　 ３个站点作物产量（ａ）、土壤有机碳（ｂ）模拟值与实测
值校验结果比较
Ｆｉｇ．１ 　 Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｆ ｓｉｍｕｌａｔｅｄ ａｎｄ ｍｅａｓｕｒｅｄ ｖａｌｕｅｓ ｏｆ ｃｒｏｐ
ｙｉｅｌｄｓ （ａ） ａｎｄ ＳＯＣ （ｂ） ｆｏｒ ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ ａｔ ｔｈｒｅｅ ｓｉｔｅｓ
三角形 Ｔｒｉａｎｇｌｅ：郑州站点 Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕ Ｓｉｔｅ； 圆圈 Ｃｉｒｃｌｅ：禹城站点
Ｙｕｃｈｅｎｇ Ｓｉｔｅ； 菱形 Ｄｉａｍｏｎｄ： 曲周站点 Ｑｕｚｈｏｕ Ｓｉｔｅ； 蓝色 Ｂｌｕｅ：
ＮＰＫ； 绿色 Ｇｒｅｅｎ： ＭＮＰＫ； 红色 Ｒｅｄ： ＳＮＰＫ． 填充表示冬小麦、无填
充表示夏玉米 Ｆｉｌｌｅｄ ｓｉｇｎａｌｓ ｉｎｄｉｃａｔｅｄ ｗｉｎｔｅｒ ｗｈｅａｔ， ｎｏｎ⁃ｆｉｌｌｅｄ ｓｉｇｎａｌｓ
ｉｎｄｉｃａｔｅｄ ｓｕｍｍｅｒ ｍａｉｚｅ． 下同 Ｔｈｅ ｓａｍｅ ｂｅｌｏｗ．
周站点的 ３个处理中，除 １９９４年玉米产量的模拟值
与实测值的 Ｅ值略高于 １５％外，其他年份各处理均
在±１５％范围内．曲周站点采用附近邢台站点的气候
数据，该站点 １９９４ 年的降水量比常年平均值偏低
３９％，这可能是造成模型模拟偏差的主要原因，说明
模型在模拟极端气候天气下的作物产量变化还有待
改进．
由图 １可以看出，３ 个长期定位试验站点各处
理的模拟值与实测值的拟合较好（Ｒ２ ＝ ０．８４５５，ｎ ＝
７４，Ｐ＜０．００１），排除 ２ 个极端值后拟合方程达极显
著水平．说明本研究所用的 Ｄａｙｃｅｎｔ模型各项参数组
合能较好地模拟这 ３ 个站点的作物产量动态，Ｅ 值
在±１５％内（个别极端值除外），模型可很好地模拟
作物产量及年度动态．
２􀆰 １􀆰 ２ Ｄａｙｃｅｎｔ模型对土壤有机碳模拟校验效果的评
价　 本研究对各个站点的初始土壤有机碳库进行合
理分配，并调整了各管理文件的主要参数，得到模型
对各站点土壤有机碳的动态模拟结果．模拟结果显
示，ＳＯＣ模型模拟值与实测值的拟合效果较好（图
１），两者具有较高的相关性，排除个别极端值后模拟
拟合方程的 Ｒ２ ＝０．８１１７（ｎ＝４９，Ｐ＜０．００１）．ＳＯＣ模拟值
的年度动态变化趋势与实际动态变化趋势基本一致，
表明本研究所用的Ｄａｙｃｅｎｔ模型参数组合能够较好
图 ２　 ３个站点作物产量（ａ）、土壤有机碳（ｂ）模拟值与实测
值验证效果比较
Ｆｉｇ．２ 　 Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｆ ｓｉｍｕｌａｔｅｄ ａｎｄ ｍｅａｓｕｒｅｄ ｖａｌｕｅｓ ｏｆ ｃｒｏｐ
ｙｉｅｌｄｓ （ａ） ａｎｄ ＳＯＣ （ｂ） ｆｏｒ ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ ａｔ ｔｈｒｅｅ ｓｉｔｅｓ．
３４５２期　 　 　 　 　 　 　 　 张　 璇等： Ｄａｙｃｅｎｔ模型模拟不同农作管理措施下华北地区土壤有机碳的变化　 　 　 　 　
地模拟农田土壤有机碳的实际动态变化，模型参数
组合模拟作物产量和土壤有机碳的能力均良好．
为了更准确地评价模型对各站点 ＳＯＣ 校验的
模拟效果，根据长期定位试验站点的实测值和模型
模拟值计算出各站点模拟结果的 ＲＭＤ 和 ＥＦ 进行
更进一步的比较（表 ２）．结果表明，所有站点各处理
的 ＲＭＤ值都较小，且所有站点模拟处理的 ＥＦ 值均
为正值，说明模型模拟值能够较好地描述实测值的
动态变化趋势．
２􀆰 ２　 模型验证效果的评价
２􀆰 ２􀆰 １ Ｄａｙｃｅｎｔ模型对作物产量模拟验证效果的评
价　 根据模型校验得到的前期试验年份对应的各项
主要参数的平均值，对各站点后几年的作物产量继
续模拟，其中，后续年份的气候数据采用历史实测
值，以验证模型校验过程中所设置参数的可行性．
将模型后续验证年份 ３个站点的作物产量模拟
结果与实测值进行比较（图 ２），结果表明，郑州站点
和曲周站点个别年份的产量值模拟结果偏差较大，
Ｒ２为 ０．３９３５（ｎ ＝ ５２，Ｐ＜０．００１），若排除这几个异常
年份，则其余各处理的产量模拟值与实测值的拟合
程度较高，Ｒ２为 ０．９２１２（ｎ＝ ４５，Ｐ＜０．００１ ），拟合效果
达到极显著水平．对拟合偏差较大的年份进行详细
分析发现，由于一些异常气候事件使得 １９９８年河南
省冬小麦和夏玉米产量降低，如在冬小麦播种期降
水较少， １９９７ 年 ９—１１ 月降水量较常年同期少
１０％～４０％，１９９８年 ５ 月初小麦灌浆期降水比常年
偏多 ７０％～３００％，造成植株光照不足、病虫害发生
严重，严重影响小麦灌浆；夏玉米生育期内的降水量
分布极不平衡， ６—８ 月降水量较常年多 ６６％ ～
３００％，使得玉米生长前期气温较低，而 ９—１０ 月降
水量较常年偏少 ７０％～９０％，气温比常年高 ２～４ ℃，
造成粮食减产［２６］ ． Ｄａｙｃｅｎｔ模型主要是对ＳＯＣ进行
表 ２　 各站点土壤有机碳模拟校验效果的评价
Ｔａｂｌｅ ２　 Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｏｆ ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔｓ ｆｏｒ ＳＯＣ ｓｉｍｕｌａ⁃
ｔｉｏｎ ａｔ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｓｉｔｅｓ
站点
Ｓｉｔｅ
处理
Ｔｒｅａｔｍｅｎｔ
相对平均偏差
ＲＭＤ （％）
模型效率
ＥＦ
郑州 ＮＰＫ －２．３ －０．２２１（０．３６４∗）
Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕ ＭＮＰＫ －０．２ ０．３６７
ＳＮＰＫ －２．４ ０．０５６
禹城 ＮＰＫ －０．４ ０．６０９
Ｙｕｃｈｅｎｇ ＭＮＰＫ －０．６ ０．８１５
曲周 ＮＰＫ －１．８ ０．６２３
Ｑｕｚｈｏｕ ＳＮＰＫ －３．３ ０．４８９
ＮＴ －３．４ ０．２２１
∗剔除郑州站点 １９９５年异常值后的相应数值 Ｄａｔａ ａｆｔｅｒ ｏｍｉｔｔｉｎｇ ｔｈｅ
ｅｘｔｒｅｍｅ ｄａｔａ ｉｎ ｙｅａｒ １９９５．
精细化模拟，目前的参数设置在灾害性天气对作物
产量的模拟方面还略有不足，导致郑州站点 １９９８ 年
的小麦和玉米产量模拟值与实测值的验证有较大偏
差．同样，曲周站点 １９９５ 年 ６ 月下旬至 ８ 月下旬光
照不足，９月中旬又出现初霜，两者均对玉米生长有
很大影响［２７］，导致玉米产量模拟值比实测值偏高，
两者相对误差较大．
２􀆰 ２􀆰 ２ Ｄａｙｃｅｎｔ模型对土壤有机碳模拟验证结果的
评价　 用各站点前几年校验获得参数的平均值作为
所用参数，对相应站点后几年的土壤有机碳动态变
化进行模拟（图 ２）．结果表明，土壤有机碳的模拟值
与实测值拟合程度较好， Ｒ２ ＝ ０． ８７０６ （ ｎ ＝ ２９， Ｐ
＜０􀆰 ００１），说明所设参数组合可用于模拟各站点土
壤有机碳的动态变化．
　 　 根据长期定位试验站点模型验证得出的模拟值
和实测值计算出各站点相应处理的 ＲＭＤ 和 ＥＦ 值
（表 ３），结果表明，３ 个试验站点各处理的 ＲＭＤ 值
都较低，且郑州站点和禹城站点各处理 ＥＦ 值均为
正值，说明模型的拟合效果较好．曲周站点 ＳＮＰＫ 和
ＮＴ处理的 ＥＦ值为负值，但排除 ＳＮＰＫ 处理在 ２０００
年的模拟异常值，则总的 ＥＦ仍为正值．曲周站点 ＮＴ
处理中，单纯免耕但无秸秆施入，且磷肥的施用量
小，肥料配施不尽合理，土壤可能有缺磷这一障碍因
素存在，模型的模拟效果可能在这种缺磷条件下出
现偏差，因此 ＳＯＣ的模拟值与实测值之间存在一定
偏差．这也进一步说明，本研究中的模拟并非单一追
求单个模拟值与实测值的符合程度最接近，而是更
关注被模拟指标的长期变化趋势，以期用模拟值反
映实测数据的动态变化趋势并用以外推的可能
变化．
表 ３　 ３个站点的土壤有机碳模拟验证效果评价
Ｔａｂｌｅ ３　 Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｏｆ ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔｓ ｆｏｒ ＳＯＣ ｓｉｍｕｌａ⁃
ｔｉｏｎ ａｔ ｔｈｒｅｅ ｓｉｔｅｓ
站点
Ｓｉｔｅｓ
处理
Ｔｒｅａｔｍｅｎｔｓ
相对平均偏差
ＲＭＤ （％）
模型效率
ＥＦ
郑州 ＮＰＫ －０．５１ ０．２９７
Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕ ＭＮＰＫ －１．１７ ０．７６０
ＳＮＰＫ －０．０１ ０．５６２
禹城 ＮＰＫ １．３７ ０．２６９
Ｙｕｃｈｅｎｇ ＭＮＰＫ ０．７３ ０．４１０
曲周 ＮＰＫ －０．０２ ０．２３１
Ｑｕｚｈｏｕ ＳＮＰＫ ０．６９ －０．０９４（０．８２１∗）
ＮＴ －４．３５ －２０．２６７
∗剔除曲周站点 ２０００ 年模拟值后的数值 Ｄａｔａ ａｆｔｅｒ ｏｍｉｔｔｉｎｇ ｅｘｔｒｅｍｅ
ｄａｔａ ｉｎ ｙｅａｒ ２０００．
４４５ 应　 用　 生　 态　 学　 报　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 ２７卷
　 　 总体来讲，Ｄａｙｃｅｎｔ模型对华北地区 ３ 个长期定
位试验站点冬小麦⁃夏玉米轮作田的作物产量及土
壤有机碳的动态变化都能进行较好的模拟，模拟误
差在可接受范围内．虽然模型在灾害年份对作物产
量模拟的误差略高（相对误差在 ３０％以内），但模型
对本研究主要关注的 ＳＯＣ 的模拟效果较好．由于
Ｄａｙｃｅｎｔ模型是土壤有机碳转化机理模型，在作物生
长模块方面的参数还较少，但本研究更关注土壤有
机碳的变化，作物产量模拟的较小偏差对 ＳＯＣ 模拟
结果没有颠覆性的影响，因此，对于本研究主要关注
的 ＳＯＣ这一模拟指标来讲，Ｄａｙｃｅｎｔ 模型在这几个
站点的模拟效果在较小的误差范围内，模拟能力
较好．
２􀆰 ３　 气候情景下农作管理措施对农田土壤有机碳
变化的影响
基于已经验证了的适用于这 ３个站点的相关参
数，采用 ＲＣＰ ４．５情景 ＨＡＤＧＥＭ２⁃ＥＳ模型模拟输出
日值作为气候数据，分别对郑州站点 ２００１—２０５０
年、禹城站点 ２００７—２０５０年和曲周站点 ２００２—２０５０
年的 ＳＯＣ进行模拟，了解这 ３ 个站点在 ＲＣＰ ４．５ 气
候情景下不同管理措施［单施化肥（ＮＰＫ）、配施有
机肥（ＭＮＰＫ）、秸秆还田 （ ＳＮＰＫ）、免耕 （ ＮＴ）］对
ＳＯＣ变化的影响．
２００１—２０５０年，郑州站点 ３ 种管理措施下 ＳＯＣ
均表现为升高趋势（图 ３），其中，秸秆还田和配施有
机肥措施的 ＳＯＣ明显高于单施化肥处理，且这两种
措施下的 ＳＯＣ数值比较接近，说明秸秆还田和有机
肥施用在提升 ＳＯＣ 含量方面具有相同效果． ＮＰＫ、
ＭＮＰＫ、ＳＮＰＫ各处理在 ５０ 年间 ＳＯＣ 年平均增幅分
别为 ０．８％、１．４％和 １．３％．从土壤有机碳的长期变化
幅度来看，配施有机肥对 ＳＯＣ 增加的作用最为
明显．
２００１—２０３５年，郑州站点的 ＳＯＣ含量增加速率
较高，随后其升幅有所变缓．２００１—２０３５ 年间，ＮＰＫ、
ＭＮＰＫ、 ＳＮＰＫ 处理的 ＳＯＣ 年平均增幅分别为
２􀆰 ２％、３􀆰 ７％和 ３．６％，２０３６—２０５０ 年间的年平均增
幅分别为 ０．３％、０．４％和 ０．４％．这也显示了某一措施
在提升土壤有机碳作用方面随时间的渐减作用．
２００７—２０５０年，禹城站点 ＮＰＫ 和 ＭＮＰＫ 处理
的土壤有机碳均呈增长趋势，有机肥替代一半化肥
氮的 ＭＮＰＫ处理的土壤有机碳绝对值明显高于单
施化肥处理，增幅也高于单施化肥处理，ＮＰＫ 和
ＭＮＰＫ处理的 ＳＯＣ 在期间的相对年平均增幅分别
为 ０．３％和０．４％．由于ＮＰＫ处理在当前农作管理措
图 ３　 郑州（ａ）、禹城（ｂ）和曲周（ｃ）站点土壤有机碳未来变
化模拟
Ｆｉｇ．３　 Ｍｏｄｅｌｌｅｄ ｃｈａｎｇｅｓ ｏｆ ＳＯＣ ｉｎ ｔｈｅ ｆｕｔｕｒｅ ｕｎｄｅｒ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ
ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｐｒａｃｔｉｃｅｓ ａｔ Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕ （ ａ）， Ｙｕｃｈｅｎｇ （ ｂ） ａｎｄ
Ｑｕｚｈｏｕ （ｃ）．
施下 ＳＯＣ呈现缓慢增长趋势，但增幅低于 ＭＮＰＫ处
理，因此从长期的施肥管理措施下，化肥有机肥配施
对该站点 ＳＯＣ的增加有显著作用．
２００２—２０５０年，曲周站点 ＮＰＫ、ＳＮＰＫ 以及 ＮＴ
处理 ＳＯＣ均表现为稳中有增的趋势，其中，ＮＴ 处理
的 ＳＯＣ年平均增幅明显高于 ＮＰＫ 和 ＳＮＰＫ 前一种
处理．但是，可能依然是时间效应的缘故，各处理的
ＳＯＣ 增幅均在 ２０３５ 年以后变得平缓．研究期间，
ＮＰＫ处理和 ＳＮＰＫ处理的 ＳＯＣ 年平均增幅较低，分
别为 ０．４％和 ０．７％；ＮＴ 处理的 ＳＯＣ 年增幅较高，达
１．３％，该处理方式下的 ＳＯＣ 比 ＮＰＫ 处理和 ＳＮＰＫ
处理增幅显著，说明在 ＳＯＣ背景值含量较低的轻壤
质潮土地区，秸秆还田结合免耕在长期的农田管理
措施下对 ＳＯＣ有明显的增加作用，秸秆还田的机械
化条件改善以及华北地区合适的气温也使得秸秆还
田后在田间的腐化没有严重障碍，是华北地区提高
土壤有机碳及改进土壤质量的较好措施．
５４５２期　 　 　 　 　 　 　 　 张　 璇等： Ｄａｙｃｅｎｔ模型模拟不同农作管理措施下华北地区土壤有机碳的变化　 　 　 　 　
３　 讨　 　 论
本研究采用华北地区 ３个长期定位试验站点的
作物产量和 ＳＯＣ实测数据对 Ｄａｙｃｅｎｔ模型进行校验
和验证．结果表明：通过合理调参能使模型对作物产
量和 ＳＯＣ都获得较好的模拟，除个别灾害年份的作
物产量模拟值误差略高（相对误差为－２８．８％）外，大
部分年份的作物产量和 ＳＯＣ 的模拟相对误差都在
１５％以内；利用相对误差、相对平均偏差（ＲＭＤ）和
模拟效率（ＥＦ）３ 种评价方法对 ３ 个站点土壤有机
碳的模拟值和实测值进行比较的结果表明，所有站
点处理的 ＲＭＤ 值均较小，ＥＦ 为正值（排除灾害年
份极端值），说明模型设置参数得到的模拟值能够
代表实测数据的变化趋势，表明模型能够有效地模
拟作物产量和土壤有机碳的长期动态变化．
用校验和验证了的 Ｄａｙｃｅｎｔ 模型对华北地区 ３
个长期定位试验站点不同农作管理措施在气候情景
下得到的 ＳＯＣ模拟结果可以看出，不同的农作管理
措施对各站点 ＳＯＣ有不同程度的影响，而且不同站
点的 ＳＯＣ变化特点也不尽相同．总体来看，不同管
理措施下各站点的 ＳＯＣ含量在 ５０ 年内都呈稳中有
升的趋势．
河南站点为黄河冲积平原和河谷平原，土壤剖
面结构较好，灌溉条件也比较完善，在施用化肥的基
础上配施有机肥或者将农业副产品———秸秆归还于
农田，在这样的高碳投入和集约化管理下，土壤有机
碳储量呈稳定增加的趋势，在几十年中 ３ 种管理措
施下 ＳＯＣ 年平均增幅分别为 ０． ８％ （ＮＰＫ）、１． ４％
（ＭＮＰＫ）和 １． ３％ （ ＳＮＰＫ）．有机肥和化肥的配施
（ＭＮＰＫ）及玉米秸秆还田 （ＳＮＰＫ）对该站点 ＳＯＣ的
增加作用最明显，５０年间 ＳＯＣ分别比单施化肥处理
增加 ４６％和 ５８％．说明在传统耕作条件下，若提高土
壤有机碳的库容和含量，应该增加向土壤中的碳输
入，如该站点配合施用有机肥以及秸秆还田这两项
措施都使得土壤中增加了新鲜有机碳输入，是提高
土壤有机碳含量的最直接和最有效的措施．由于施
用有机肥或秸秆还田可以增加土壤中轻组碳或易氧
化有机碳的含量，同时也促进了土壤原有有机碳的
更新［２８－３０］，是华北平原提升土壤有机碳的可行性
选择．
对禹城站点的模拟结果显示，有机肥替代总氮
量的 ５０％（ＭＮＰＫ处理）同样使 ＳＯＣ增加，但在该站
ＳＯＣ的年平均增幅显著低于郑州站点的增幅．究其
原因，一方面是由于本站点施用有机肥处理的有机
氮并无额外增加氮素总量，是等氮量投入 （其中
５０％的氮素由有机肥提供），对作物地上地下部生物
产量的额外影响也没有在原来氮素基础上增施肥有
机肥的效果高（如郑州点），因此仅仅靠根茬腐解对
土壤有机碳的贡献不够大，使得该站点配施有机肥
处理对 ＳＯＣ 增加的贡献没有郑州站点高；另一方
面，禹城站点的土壤盐渍化程度较高，配施有机肥对
盐渍化土壤 ＳＯＣ的提升较为重要，若能再提高有机
肥用量，改善土壤的供肥保肥性能，将会对 ＳＯＣ 提
升和土壤质量改善提供重要保障［３１］ ．也有报道指
出，配施有机肥在改善严重盐渍化土壤、提高土壤
ＳＯＣ含量和增加作物产量方面都有积极作用［３２－３４］ ．
曲周站点的 ＳＯＣ模拟结果显示，与常规耕作方
式相比，免耕措施下 ＳＯＣ的增加趋势最明显，免耕＋
秸秆（ＮＴ）使 ＳＯＣ显著增加，近 ５０年间的 ＳＯＣ 年平
均增幅为 １．３１％，而不采取免耕措施，仅仅靠单施化
肥和秸秆还田这两种措施的 ＳＯＣ 年平均增幅仅分
别为 ０．４％和 ０．７％，可见免耕结合秸秆还田对该地
区 ＳＯＣ提升的作用非常显著．华北平原地区一年两
作由于频繁的耕作使得 ＳＯＣ 的矿化分解快，采用秸
秆还田结合免耕措施一方面可以增加有机碳向土壤
中的输入，另一方面由于免耕减少了对土壤的扰动
而能够降低原有土壤有机碳的分解，两种措施结合
起来使用对 ＳＯＣ提升有协同作用，许多研究也证明
了这一点［３５－３６］ ．因此，在华北地区水热状况较好的
情况下，结合本地区机械化程度较高的优势，充分利
用秸秆资源和少免耕措施是提升 ＳＯＣ的最好选择．
华北地区的土壤质地较轻、灌溉条件较好、气温
适宜，有机肥施用会增加人工成本，秸秆还田的机械
化条件容易实现，因此秸秆还田＋免耕是较好的提
升土壤有机碳汇的选择措施．但在有盐渍化障碍的
地区，增施有机肥配合秸秆还田＋免耕等措施应该
是提升土壤有机碳汇和改善土壤质量的合理选择．
参考文献
［１］　 ＩＰＣＣ． Ｓｕｍｍａｒｙ ｆｏｒ Ｐｏｌｉｃｙ ｍａｋｅｒｓ ｏｆ Ｃｌｉｍａｔｅ Ｃｈａｎｇｅ
２０１３： Ｔｈｅ Ｐｈｙｓｉｃａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｂａｓｉｓ． Ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｏｆ
Ｗｏｒｋｉｎｇ Ｇｒｏｕｐ Ｉ ｔｏ ｔｈｅ Ｆｉｆｔｈ Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ Ｒｅｐｏｒｔ ｏｆ ｔｈｅ
Ｉｎｔｅｒｇｏｖｅｒｎｍｅｎｔａｌ Ｐａｎｅｌ ｏｎ Ｃｌｉｍａｔｅ Ｃｈａｎｇｅ． Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ：
Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ Ｐｒｅｓｓ， ２０１３
［２］　 Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ ｏｆ Ｃｌｉｍａｔｅ Ｃｈａｎｇｅ， Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ
ａｎｄ Ｒｅｆｏｒｍ Ｃｏｍｍｉｓｓｉｏｎ ｏｆ Ｃｈｉｎａ （国家发展和改革委
员会应对气候变化司）． Ｓｅｃｏｎｄ Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａ⁃
ｔｉｏｎ ｏｎ Ｃｌｉｍａｔｅ Ｃｈａｎｇｅ ｏｆ Ｔｈｅ Ｐｅｏｐｌｅ’ｓ Ｒｅｐｕｂｌｉｃ ｏｆ Ｃｈｉ⁃
ｎａ． Ｂｅｉｊｉｎｇ： Ｃｈｉｎａ Ｅｃｏｎｏｍｉｃ Ｐｒｅｓｓ， ２０１３ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［３］　 Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ ｏｆ Ｃｌｉｍａｔｅ Ｃｈａｎｇｅ， Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ
６４５ 应　 用　 生　 态　 学　 报　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 ２７卷
ａｎｄ Ｒｅｆｏｒｍ ｃｏｍｍｉｓｓｉｏｎ ｏｆ Ｃｈｉｎａ （国家发展和改革委
员会应对气候变化司）． Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ ｏｎ
Ｃｌｉｍａｔｅ Ｃｈａｎｇｅ ｏｆ ｔｈｅ Ｐｅｏｐｌｅ’ｓ Ｒｅｐｕｂｌｉｃ ｏｆ Ｃｈｉｎａ． Ｂｅｉ⁃
ｊｉｎｇ： Ｃｈｉｎａ Ｅｃｏｎｏｍｉｃ Ｐｒｅｓｓ， ２００５ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［４］　 Ｚｏｕ Ｘ⁃Ｘ （邹晓霞）， Ｌｉ Ｙ⁃Ｅ （李玉娥）， Ｇａｏ Ｑ⁃Ｚ （高
清竹）， ｅｔ ａｌ． Ｈｏｗ ｔｏ ｒｅｄｕｃｅ ｇｒｅｅｎｈｏｕｓｅ ｇａｓ （ ＧＨＧ）
ｅｍｉｓｓｉｏｎｓ ｉｎ ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ： Ａｎ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆｍｅａｓｕｒｅｓ ａｎｄ ａｃ⁃
ｔｉｏｎｓ ｔａｋｅｎ ｉｎ Ｃｈｉｎａ． Ｅｃｏｌｏｇｙ ａｎｄ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｓｃｉ⁃
ｅｎｃｅｓ （生态环境学报）， ２０１１， ２０（８－９）： １３４８－１３５８
（ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［５］　 Ｚｈａｎｇ Ｊ （张　 君）， Ｇｏｎｇ Ｙ⁃Ｂ （宫渊波）， Ｗａｎｇ Ｑ⁃Ｈ
（王巧红）． Ｔｈｅ ｓｔａｔｕｓ ｏｆ ｓｏｉｌ ｃａｒｂｏｎ ａｎｄ ｉｔｓ ｒｅｓｐｏｎｄｅｎｃｅ
ｔｏ ｇｌｏｂａｌ ｃｌｉｍａｔｉｃ ｃｈａｎｇｅｓ． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｓｉｃｈｕａｎ Ｆｏｒｅｓｔｒｙ
Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ （四川林业科技）， ２００５， ２６
（５）： ５６－６１ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［６］　 Ｈｕａｎｇ Ｙ （黄 　 耀）， Ｓｕｎ Ｗ⁃Ｊ （孙文娟）． Ｄｕｒｉｎｇ ｔｈｅ
ｐａｓｔ ２０ ｙｅａｒｓ， ｔｈｅ ｃｈａｎｇｅｓ ｏｆ ｆａｒｍｌａｎｄ ｓｕｒｆａｃｅ ｓｏｉｌ ｏｒ⁃
ｇａｎｉｃ ｃａｒｂｏｎ ｃｏｎｔｅｎｔ ｉｎ ｍａｉｎｌａｎｄ Ｃｈｉｎａ． Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｓｃｉｅｎｃｅ
Ｂｕｌｌｅｔｉｎ （科学通报）， ２００６， ５１ （ ７）： ７５０ － ７６３ （ ｉｎ
Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［７］　 Ｔｈｅ Ｒｅｐｏｒｔ Ｗｒｉｔｉｎｇ Ｃｏｍｍｉｔｔｅｅ ｏｆ Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｌｉｍａｔｅ
Ｃｈａｎｇｅ Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ （气候变化国家评估报告编写委
员会）． Ｎａｔｉｏｎａｌ Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ Ｒｅｐｏｒｔ ｏｆ Ｃｌｉｍａｔｅ Ｃｈａｎｇｅ．
Ｂｅｉｊｉｎｇ： Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｐｒｅｓｓ， ２００７ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［８］　 Ｙａｎｇ Ｘ⁃Ｍ （杨学明）． Ｃａｒｂｏｎ ｓｅｑｕｅｓｔｒａｔｉｏｎ ｉｎ ｆａｒｍｉｎｇ
ｌａｎｄ ｓｏｉｌｓ： Ａｎａｐｐｒｏａｃｈ ｔｏ ｂｕｆｆｅｒ ｔｈｅ ｇｌｏｂａｌ ｗａｒｍｉｎｇ ａｎｄ
ｔｏ ｉｍｐｒｏｖｅ ｓｏｉｌ ｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ． Ｓｏｉｌ ａｎｄ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｓｃｉ⁃
ｅｎｃｅｓ （土壤与环境）， ２００９， ９（４）： ３１１－３１５ （ ｉｎ Ｃｈｉ⁃
ｎｅｓｅ）
［９］　 Ｐａｎ ＧＸ， Ｌｉ ＬＱ， Ｗｕ ＬＳ， ｅｔ ａｌ． Ｓｔｒｏｎｇ ａｎｄ ｓｅｑｕｅｓｔｒａｔｉｏｎ
ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｏｆ ｔｏｐｓｏｉｌ ｏｒｇａｎｉｃ ｃａｒｂｏｎ ｉｎ Ｃｈｉｎａ’ｓ ｐａｄｄｙ ｓｏｉｌ．
Ｂｉｏｌｏｇｙ Ｇｌｏｂａｌ Ｃｈａｎｇｅ， ２００３， １０： ７９－９２
［１０］　 Ｌｉｕ Ｊ⁃Ｙ （刘纪远）， Ｗａｎｇ Ｓ⁃Ｑ （王绍强）， Ｃｈｅｎ Ｊ⁃Ｍ
（陈镜明）， ｅｔ ａｌ． Ｓｔｏｒａｇｅｓ ｏｆ ｓｏｉｌ ｏｒｇａｎｉｃ ｃａｒｂｏｎ ａｎｄ ｎｉ⁃
ｔｒｏｇｅｎ ａｎｄ ｌａｎｄ ｕｓｅ ｃｈａｎｇｅｓ ｉｎ Ｃｈｉｎａ： １９９０－２０００． Ａｃｔａ
Ｇｅｏｇｅｒａｐｈｉｃａ Ｓｉｎｉｃａ （地理学报）， ２００４， ５９（４）： ４８３－
４９６ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［１１］　 Ｙｕ Ｙ⁃Ｙ （于严严）， Ｇｕｏ Ｚ⁃Ｔ （郭正堂）， Ｗｕ Ｈ⁃Ｂ （吴
海斌）． Ｃｈａｎｇｅｓ ｉｎ ｏｒｇａｎｉｃ ｃａｒｂｏｎ ｏｆ ｃｕｌｔｉｖａｔｅｄ ｓｏｉｌｓ ｉｎ
Ｃｈｉｎａ ｆｒｏｍ １９８０ ｔｏ ２０００． Ｍａｒｉｎｅ Ｇｅｏｌｏｇｙ ＆ Ｑｕａ Ｔｅｒｎａ⁃
ｒｙ Ｇｅｏｌｏｇｙ （海洋地质与第四纪地质）， ２００６， ２６（６）：
１２３－１３０ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［１２］　 Ｐａｒｔｏｎ ＷＪ， Ｓｃｈｉｍｅ ＤＳ， Ｃｏｌｅ ＣＶ， ｅｔ ａｌ． Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｆａｃ⁃
ｔｏｒｓ ｃｏｎｔｒｏｌｌｉｎｇ ｓｏｉｌ ｏｒｇａｎｉｃ ｍａｔｔｅｒ ｌｅｖｅｌｓ ｉｎ Ｇｒｅａｔ Ｐｌａｉｎｓ
ｇｒａｓｓｌａｎｄｓ． Ｓｏｉｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｓｏｃｉｅｔｙ ｏｆ Ａｍｅｒｉｃａ Ｊｏｕｒｎａｌ，
１９８７， ５１： １１７３－ １１７９
［１３］　 Ｓｍｉｔｈ Ｐ， Ｐｏｗｌｓｏｎ ＤＳ， Ｇｌｅｎｄｉｎｉｎｇ ＭＪ， ｅｔ ａｌ． Ｐｒｅｌｉｍｉｎａ⁃
ｒｙ ｅｓｔｉｍａｔｅ ｏｆ ｔｈｅ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｆｏｒ ｃａｒｂｏｎ ｍｉｔｉｇａｔｉｏｎ ｉｎ Ｅｕｒｏ⁃
ｐｅａｎ ｓｏｉｌｓ ｔｈｒｏｕｇｈ ｎｏ⁃ｔｉｌｌ ｆａｒｍｉｎｇ． Ｇｌｏｂａｌ Ｃｈａｎｇｅ
Ｂｉｏｌｏｇｙ， １９９８， ４： ６７９－６８５
［１４］　 Ｐａｒｔｏｎ ＷＪ， Ｒａｓｍｕｓｓｅｎ ＰＥ． Ｌｏｎｇ⁃ｔｅｒｍ ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｆ ｃｒｏｐ
ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｉｎ ｗｈｅａｔ⁃ｆａｌｌｏｗ． ＩＩ． ＣＥＮＴＵＲＹ ｍｏｄｅｌ ｓｉｍｕ⁃
ｌａｔｉｏｎｓ． Ｓｏｉｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｓｏｃｉｅｔｙ ｏｆ Ａｍｅｒｉｃａ Ｊｏｕｒｎａｌ， １９９４，
５８： ５３０－５３６
［１５］　 Ｋｅｌｌｙ ＲＨ， Ｐａｒｔｏｎ ＷＪ， Ｃｒｏｃｋｅｒ ＧＬ， ｅｔ ａｌ． Ｓｉｍｕｌａｔｉｎｇ
ｔｒｅｎｄｓ ｉｎ ｓｏｉｌ ｏｒｇａｎｉｃ ｃａｒｂｏｎ ｉｎ ｌｏｎｇ⁃ｔｅｒｍ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ
ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ Ｃｅｎｔｕｒｙ ｍｏｄｅｌ． Ｇｅｏｄｅｒｍａ， １９９７， ８１： ７５－９０１
［１６］　 Ｘｉａｏ Ｘ⁃Ｍ （肖向明）， Ｗａｎｇ Ｙ⁃Ｆ （王义凤）， Ｃｈｅｎ Ｚ⁃Ｚ
（陈佐忠）． Ｄｙｎａｍｉｃｓ ｏｆ ｐｒｉｍａｒｙ ｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ ａｎｄ ｓｏｉｌ
ｏｒｇａｎｉｃ ｍａｔｔｅｒ ｏｆ ｔｙｐｉｃａｌ ｓｔｅｐｐｅ ｉｎ ｔｈｅ Ｘｉｎｌｉｎ Ｒｉｖｅｒ ｂａｓｉｎ
ｏｆ Ｉｎｎｅｒ Ｍｏｎｇｏｌｉａ ａｎｄ ｔｈｅｉｒ ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｔｏ ｃｌｉｍａｔｅ ｃｈａｎｇｅ．
Ａｃｔａ Ｂｏｔａｎｉｃａ Ｓｉｎｉｃａ （植物学报）， １９９６， ３８ （１）： ４５－
５２ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［１７］　 Ｇａｏ Ｃ⁃Ｓ （高崇升）， Ｙａｎｇ Ｇ⁃Ｔ （杨国亭）， Ｗａｎｇ Ｊ⁃Ｇ
（王建国）， ｅｔ ａｌ． Ｔｈｅ ｃｈａｎｇｉｎｇ ｔｒｅｎｄ ｏｆ ｏｒｇａｎｉｃ ｃａｒｂｏｎ
ｉｎ ｂｌａｃｋ ｓｏｉｌ ｕｎｄｅｒ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｆａｒｍｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍｓ： Ａ ｐｒｅｄｉｃ⁃
ｔｉｏｎ ｂｙ ｕｓｉｎｇ Ｃｅｎｔｕｒｙ ｍｏｄｅｌ． Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｅｃｏｌｏｇｙ
（生态学杂志）， ２００８， ２７ （６）： ９１１ － ９１５ （ ｉｎ Ｃｈｉ⁃
ｎｅｓｅ）
［１８］ 　 Ｇａｏ Ｌ⁃Ｐ （高鲁鹏）， Ｌｉａｎｇ Ｗ⁃Ｊ （梁文举）， Ｊｉａｎｇ Ｙ
（姜　 勇）， ｅｔ ａｌ． Ｄｙｎａｍｉｃｓ ｏｆ ｏｒｇａｎｉｃ Ｃ ｉｎ ｂｌａｃｋ ｓｏｉｌ ｏｆ
Ｎｏｒｔｈｅａｓｔ Ｃｈｉｎａ， ｓｉｍｕｌａｔｅｄ ｂｙ Ｃｅｎｔｕｒｙ ｍｏｄｅｌ． Ｉ． Ａｃｃｕ⁃
ｍｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｓｏｉｌ ｏｒｇａｎｉｃ ｃａｒｂｏｎ ｕｎｄｅｒ ｎａｔｕｒａｌ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ．
Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｐｐｌｉｅｄ Ｅｃｏｌｏｇｙ （应用生态学报），
２００４， １５ （５）： ７７２－７７６ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［１９］　 Ｘｕ Ｗ⁃Ｑ （许文强）， Ｃｈｅｎ Ｘ （陈　 曦）， Ｌｕｏ Ｇ⁃Ｐ （罗
格平）， ｅｔ ａｌ． Ｔｈｅ ｉｍｐａｃｔ ｏｆ ｌａｎｄｒｅｃｌａｍａｔｉｏｎ ａｎｄ ｍａｎ⁃
ａｇｅｍｅｎｔ ｐｒａｃｔｉｃｅｓ ｏｎ ｔｈｅ ｄｙｎａｍｉｃｓ ｏｆ ｓｏｉｌ ｏｒｇａｎｉｃ ｃａｒｂｏｎ
ｉｎ ｔｈｅａｒｉｄ ｒｅｇｉｏｎ ｏｆ Ｎｏｒｔｈ⁃ｗｅｓｔｅｒｎ Ｃｈｉｎａ ａｓｓｉｍｕｌａｔｅｄ ｂｙ
Ｃｅｎｔｕｒｙ ｍｏｄｅｌ． Ａｃｔａ Ｅｃｏｌｏｇｉｃａ Ｓｉｎｉｃａ （生态学报），
２０１０， ３０（１４）： ３７０７－３７１６ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［２０］　 Ｈｕａｎｇ Ｚ⁃Ｌ （黄忠良）． Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ａ Ｃｅｎｔｕｒｙ ｍｏｄｅｌ
ｔｏ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｅｆｆｅｃｔｓ ｉｎ ｔｈｅ ｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ ｏｆ ｆｏｒｅｓｔｓ ｉｎ
Ｄｉｎｇｈｕｓｈａｎ． Ａｃｔａ Ｂｏｔａｎｉｃａ Ｓｉｎｉｃａ （植物学报）， ２０００，
２４（２）： １７５－１７９ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［２１］　 Ｆａｎｇ Ｄ⁃Ｍ （方东明）， Ｚｈｏｕ Ｇ⁃Ｓ （周广胜）， Ｊｉａｎｇ Ｙ⁃Ｌ
（蒋延玲）， ｅｔ ａｌ． Ｉｍｐａｃｔ ｏｆ ｆｉｒｅ ｏｎ ｃａｒｂｏｎ ｄｙｎａｍｉｃｓ ｏｆ
Ｌａｒｉｘ ｇｍｅｌｉｎｉｉ ｆｏｒｅｓｔ ｉｎ Ｄａｘｉｎｇ’ ａｎ Ｍｏｕｎｔａｉｎｓ ｏｆ Ｎｏｒｔｈ⁃
ｅａｓｔ Ｃｈｉｎａ： Ａ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｗｉｔｈ Ｃｅｎｔｕｒｙ ｍｏｄｅｌ． Ｃｈｉｎｅｓｅ
Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｐｐｌｉｅｄ Ｅｃｏｌｏｇｙ （应用生态学报）， ２０１２， ２３
（９）： ２４１１－２４２１ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［２２］　 Ｌｉｕ Ｈ⁃Ｙ （刘慧屿）， Ｌｉ Ｓ⁃Ｙ （李双异）， Ｗａｎｇ Ｊ⁃Ｋ （汪
景宽）． Ａ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｃｈａｎｇｅ ｆｏｒ ｓｏｉｌ ｏｒｇａｎｉｃ ｃａｒｂｏｎ ｉｎ
ｃｒｏｐｌａｎｄｓ ｉｎ Ｌｉａｏｎｉｎｇ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ． Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｓｏｉｌ
Ｓｃｉｅｎｃｅ （土壤通报）， ２０１４， ４５（１）： １０５－１０９ （ｉｎ Ｃｈｉ⁃
ｎｅｓｅ）
［２３］　 Ｃｈｅｎｇ Ｋ， Ｏｇｌｅ ＳＭ， Ｐａｒｔｏｎ ＷＪ， ｅｔ ａｌ． Ｓｉｍｕｌａｔｉｎｇ ｇｒｅｅｎ⁃
ｈｏｕｓｅ ｇａｓ ｍｉｔｉｇａｔｉｏｎ ｐｏｔｅｎｔｉａｌｓ ｆｏｒ Ｃｈｉｎｅｓｅ ｃｒｏｐｌａｎｄｓ
ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ＤＡＹＣＥＮＴ ｅｃｏｓｙｓｔｅｍ ｍｏｄｅｌ． Ｇｌｏｂａｌ Ｃｈａｎｇｅ
Ｂｉｏｌｏｇｙ， ２０１４， ２０： ９４８－９６２
［２４］　 Ｓａｘｔｏｎ ＫＥ． Ｅｓｔｉｍａｔｉｎｇ ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ ｓｏｉｌ⁃ｗａｔｅｒ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓ⁃
ｔｉｃｓ ｆｒｏｍ ｔｅｘｔｕｒｅ． Ｓｏｉｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｓｏｃｉｅｔｙ ｏｆ Ａｍｅｒｉｃａ Ｊｏｕｒ⁃
ｎａｌ， １９８６， ５０： １０３１－１０３６
［２５］　 Ｙｕ ＹＱ， Ｈｕａｎｇ Ｙ， Ｚｈａｎｇ Ｗ． Ｍｏｄｅｌｉｎｇ ｓｏｉｌ ｏｒｇａｎｉｃ ｃａｒ⁃
ｂｏｎ ｃｈａｎｇｅ ｉｎ ｃｒｏｐｌａｎｄｓ ｏｆ Ｃｈｉｎａ， １９８０－ ２００９． Ｇｌｏｂａｌ
ａｎｄ Ｐｌａｎｅｔａｒｙ Ｃｈａｎｇｅ， ２０１２， ８２： １１５－１２８
［２６］　 Ｚｈａｎｇ Ｘ⁃Ｆ （张雪芬）， Ｃｈｅｎ Ｈ⁃Ｌ （陈怀亮）， Ｗａｎｇ Ｌ⁃
Ｙ （王良宇）． Ｔｈｅ ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ ｏｆ ｃｌｉｍａｔｅ ｏｎ ｍａｉｎ ｃｒｏｐｓ
ｇｒｏｗｔｈ ｉｎ Ｈｅｎａｎ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ ｉｎ １９９８． Ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｙ Ｊｏｕｒｎａｌ
ｏｆ Ｈｅｎａｎ （河南气象）， １９９９（１）： ３１－３２ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［２７］　 Ｘｕ Ｌ⁃Ｙ （徐良炎）． Ｔｈｅ ｆｅａｔｕｒｅ ｏｆ ｗｅａｔｈｅｒ ／ ｃｌｉｍａｔｅ ｉｎ
ｃｈｉｎａ ｉｎ １９９５． Ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ Ｍｏｎｔｈｌｙ （气象）， １９９６，
２２ （４）： １７－１９ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［２８］　 Ｙａｎｇ Ｃ⁃Ｍ （杨长明）， Ｏｕｙａｎｇ Ｚ （欧阳竹）， Ｄｏｎｇ Ｙ⁃Ｈ
７４５２期　 　 　 　 　 　 　 　 张　 璇等： Ｄａｙｃｅｎｔ模型模拟不同农作管理措施下华北地区土壤有机碳的变化　 　 　 　 　
（董玉红）． Ｏｒｇａｎｉｃ ｃａｒｂｏｎ ｆｒａｃｔｉｏｎｓ ａｎｄ ａｇｇｒｅｇａｔｅ ｓｔａ⁃
ｂｉｌｉｔｙ ｉｎ ａｑｕａｔｉｃ ｓｏｉｌ ｕｎｄｅｒ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｆｅｒｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ． Ｃｈｉｎｅｓｅ
Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｅｃｏｌｏｇｙ （生态学杂志）， ２００５， ２４ （ ８）：
８８７－８９２ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［２９］　 Ｗｅｉ Ｃ⁃Ｆ （魏朝富）， Ｃｈｅｎ Ｓ⁃Ｚ （陈世正）， Ｘｉｅ Ｄ⁃Ｔ
（谢德体）． Ｅｆｆｅｃｔ ｏｆ ｌｏｎｇ⁃ｔｅｒｍ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｏｒｇａｎｉｃ
ｍａｎｕｒｅｓ ｏｎ ｃｈａｒａｃｔｅｒｓ ｏｆ ｏｒｇａｎｏ⁃ｍａｉｎｅｒａｌ ｃｏｍｐｌｅｘ ｉｎ
ｐｕｒｐｌｅ ｐａｄｄｙ ｓｏｉｌ． Ａｃｔａ Ｐｅｄｏｌｏｇｉｃａ Ｓｉｎｉｃａ （土壤学报），
１９９５， ３２（２）： １５９－１６６ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［３０］　 Ｍｅｎｇ Ｆ⁃Ｑ （孟凡乔）， Ｋｕａｎｇ Ｘ （况 　 星）， Ｚｈａｎｇ Ｘ
（张　 轩）， ｅｔ ａｌ． Ｔｈｅ ｉｍｐａｃｔ ｏｆ ｌａｎｄ ｕｓｅ ｃｈａｎｇｅ ａｎｄ
ｃｕｌｔｉｖａｔｉｏｎ ｍｅａｓｕｒｅｓ ｏｎ ｌｉｇｈｔ ｆｒａｃｔｉｏｎ ｏｒｇａｎｉｃ ｃａｒｂｏｎ，
ｓａｎｄ ａｎｄ ｐａｒｔｉｃｌｅ ｏｒｇａｎｉｃ ｃａｒｂｏｎ． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｇｒｏ⁃Ｅｎｖｉ⁃
ｒｏｎｍｅｎｔ Ｓｃｉｅｎｃｅ （农业环境科学学报）， ２００９， ２８
（１２）： ２５１２－２５１９ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［３１］　 Ｙａｎｇ Ｙ⁃Ｊ （杨玉建）， Ｙａｎｇ Ｊ⁃Ｓ （杨劲松）． Ｔｈｅ ｔｒｅｎｄ
ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｓｏｉｌ ｏｒｇａｎｉｃ ｍａｔｔｅｒ ｃｏｎｔｅｎｔ ｉｎ ｔｈｅ ｓａｌｉｎｉｔｙ
ｒｅｇｉｏｎ ｏｆ Ｙｕｃｈｅｎｇ Ｃｉｔｙ ｉｎ Ｓｈａｎｄｏｎｇ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ． Ｃｈｉｎｅｓｅ
Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｓｏｉｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ （土壤通报）． ２００５， ３６ （ ５）：
６４７－６５１ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［３２］　 Ｚｈｅｎｇ Ｚ⁃Ｃ （郑子成）， Ｌｉ Ｔ⁃Ｘ （李廷轩）， Ｈｅ Ｓ⁃Ｑ （何
淑勤）， ｅｔ ａｌ． Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｆ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｐｒｏｂｌｅｍｓ ａｎｄ ｃｏｕｎ⁃
ｔｅｒｍｅａｓｕｒｅｓ ｏｎ ｔｈｅ ｓｏｉｌ ｏｆ ｇｒｅｅｎｈｏｕｓｅ． Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｆ Ｓｏｉｌ
ａｎｄ Ｗａｔｅｒ Ｃｏｎｓｅｒｖａｔｉｏｎ （水土保持研究）， ２００６， １３
（１）： １８－２０ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［３３］　 Ｚｈａｎｇ Ｇ⁃Ｈ （张光辉）， Ｂｉａｎ Ｙ⁃Ｈ （边延辉）， Ｍｕ Ｃ⁃Ｂ
（母成波）． Ｓｏｉｌ ｓａｌｉｎｉｚａｔｉｏｎ ｉｎ Ｈｅｉｌｏｎｇｊｉａｎｇ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ
ｐｒｅｓｅｎｔ ｓｉｔｕａｔｉｏｎ ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ ｐｒｅｖｅｎｔｉｏｎ ｍｅａｓｕｒｅｓ．
Ｗａｔｅｒ Ｃｏｎｓｅｒｖａｎｃｙ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ａｎｄ Ｅｃｏｎｏｍｙ
（水利科技与经济）， ２００７， １３（１２）： ９２６ － ９２９ （ ｉｎ
Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［３４］　 Ｊｉａ Ｈ⁃Ｘ （贾恢先）． Ｔｈｅ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｆ ｈｏｗ ｔｏ ｃｏｎｔｒｏｌ ｓａｌｉ⁃
ｎｉｚａｔｉｏｎ ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ ｉｎ ｉｎｌａｎｄ． Ｇａｎｓｕ Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ （甘肃农
业）， ２００２（９）： ４２－４４ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［３５］　 Ｌｕ Ｓ⁃Ｊ （芦思佳）． Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｐｒｏｇｒｅｓｓ ｏｎ ｉｎｆｌｕｅｎｔｉａｌ ｆａｃ⁃
ｔｏｒｓ ｏｆ ｓｏｉｌ ｏｒｇａｎｉｃ ｃａｒｂｏｎ． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｎｈｕｉ Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ
Ｓｃｉｅｎｃｅｓ （安徽农业科学）， ２０１０， ３８（６）： ３０７８－３０８０
（ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［３６］　 Ｚｈａｎｇ Ｓ⁃Ｈ （张四海）， Ｃａｏ Ｚ⁃Ｐ （曹志平）， Ｚｈａｎｇ Ｇ
（张　 国）， ｅｔ ａｌ． Ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｆ ｃｏｎｖｅｒｓａｔｉｏｎ ｔｉｌｌａｇｅ ｏｎ ｓｏｉｌ
ｏｒｇａｎｉｃ ｃａｒｂｏｎ ｐｏｏｌ． Ｅｃｏｌｏｇｙ ａｎｄ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ
（生态环境学报）， ２０１２， ２１（２）： １９９－２０５ （ ｉｎ Ｃｈｉ⁃
ｎｅｓｅ）
作者简介　 张　 璇，女，１９８９年生，硕士研究生． 主要从事气
候变化对农田土壤有机碳的影响研究． Ｅ⁃ｍａｉｌ： ７０６８２７５３８＠
ｑｑ． ｃｏｍ
责任编辑　 杨　 弘
张璇， 谢立勇， 郭李萍， 等． Ｄａｙｃｅｎｔ模型模拟不同农作管理措施下华北地区土壤有机碳的变化． 应用生态学报， ２０１６， ２７
（２）： ５３９－５４８
Ｚｈａｎｇ Ｘ， Ｘｉｅ Ｌ⁃Ｙ， Ｇｕｏ Ｌ⁃Ｙ， ｅｔ ａｌ． Ｍｏｄｅｌｌｉｎｇ ｔｈｅ ｃｈａｎｇｅｓ ｏｆ ｓｏｉｌ ｏｒｇａｎｉｃ ｃａｒｂｏｎ ｕｎｄｅｒ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｐｒａｃｔｉｃｅｓ ｕｓｉｎｇ Ｄａｙｃｅｎｔ
ｍｏｄｅｌ ｉｎ Ｎｏｒｔｈ Ｃｈｉｎａ． Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｐｐｌｉｅｄ Ｅｃｏｌｏｇｙ， ２０１６， ２７（２）： ５３９－５４８ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
８４５ 应　 用　 生　 态　 学　 报　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 ２７卷