全 文 ：秸秆在土壤内分解初期氮素矿化与固持的模拟测定*
胡希远* * Kuehne R. F.
(西北农林科技大学农学院, 杨凌 712100; Goettingen 大学 Goettingen D237073)
=摘要> 利用模拟软件Modelmaker对 3 种作物秸秆在土壤内分解初期氮素循环转化过程进行了模拟 ,取
得了土壤铵态氮、硝态氮、微生物氮及其15N 丰度等 6 个变量模拟值和测定值的良好一致性. 模型模拟对
氮转化速率测定的结果表明, 土壤微生物主要固持铵态氮,对硝态氮固持非常微弱. 氮矿化主要发生于作
物秸秆, 腐殖质氮的矿化极其微弱.一级动力学方程对秸秆氮素矿化过程的描述优于零级动力学方程. 微
生物固持氮的再矿化过程落后于氮固持过程, 假定再矿化不发生或认为再矿化与固持化同时进行可导致
氮矿化与固持速率测定的严重误差. 忽略氮硝化过程和挥发损失将导致氮矿化和固持速率的测定值偏低.
净固持或净矿化的产生不仅与秸秆碳氮比有关,而且与秸秆在土壤内分解时间有关.
关键词 秸秆 氮素 矿化与固持 模拟
文章编号 1001- 9332(2005) 02- 0243- 06 中图分类号 S1531 6 文献标识码 A
Simulation of nitr ogen mineraliza tion and immobilization of crop straw during its initia l decomposition in soil.
HU Xiyuan1 , Kuehne R. F2 . ( 1Nor thwest Sci2Tech Univer sity of Agr iculture and Forestry, Yangling 712100, Chi2
na ; 2 Goettingen University, Goettingen D237073, German) .2Chin. J . Appl . Ecol . , 2005, 16( 2) : 243~ 248.
The nitrogen ( N) transformation of crop straw dur ing its initial decomposit ion in soil was simulated by Model2
maker software. A good fit was obtained between t he simulated and measured data of 6 var iables, including the
amount of soil ammonium N, nit rate N, microbial biomass N and their 15N atom % . The simulation results indi2
cated that the main N form immobilized by soil microbes was ammonium, while the immobilizat ion of nitrate was
very small. N mineralization occurred dominantly in crop str aw but very small in humus. The N mineralization of
crop straw could be better descr ibed by first order than zero order kinetics. N re2mineralization occurred later than
N immobilization. The assumpt ions on the absence of N re2mineralization or the simultaneous presence of re2min2
er alization and immobilization dur ing straw decomposition led to a serious error in calculating the gross N miner2
alization and immobilization; while no consideration of nitrification and volatilizat ion losses led to a low estimation
of gross N mineralization. T he occur rence of net N mineralization or net N immobilization depended not only on
the C/ N of straw, but also on the durat ion of straw decomposition.
Key words Straw, Nitrogen, Mineralization and immobilization, Simulation.
* DAAD(德国学术交流中心)学术交流项目和国家重点基础研究发
展规划资助项目(2002CB111502) .
* * 通讯联系人.
2003- 11- 07收稿, 2004- 03- 02接受.
1 引 言
作物秸秆是重要的有机肥源之一, 秸秆还田作
为改善土壤营养状况的重要措施愈来愈受到重
视[18] .秸秆还田后将引起土壤内 N 循环的一系列
变化[ 15~ 17] .测定和计算秸秆还田后土壤中 N 变化
速率, 特别是 N 矿化与固持化速率,对于认识土壤
N 转化动力学机理以及合理利用秸秆改善作物 N
营养状况具有非常重要的意义[ 3, 11] . N 矿化和固持
的测定计算一般采用解析法, 即根据15N 标记的材
料加入土壤一定时间后测定的土壤有机态和无机态
15N 的变化和相应的公式来计算. 为了得到计算 N
矿化和固持化速率的解析式,通常不得不对 N 循环
过程做各种简化假设[ 1, 6, 11] .例如, 通常假定土壤微
生物固持的 N不再矿化,认为微生物对铵态 N和硝
态 N的固持量相同,忽略 N的损失和铵的硝化过程
等[ 3] . 因此,解析法计算 N 矿化和固持速率在实际
应用中存在着许多局限性. 本文利用模拟软件Mod2
elmaker对秸秆在土壤分解时描述 N 转化过程的微
分方程进行数值求解和模型非线性优化, 确立模拟
数据和试验测定数据的最佳拟合, 实现 N 矿化和固
持的模拟测定,并对各种假设在计算 N 矿化与固持
中的作用进行评价分析.
2 研究方法
21 1 模型的描述
秸秆在土壤内分解时的 N循环变化用图 1 所示结构模
型来描述. 它包含了土壤系统内存在的 5 个 N 状态变量和 9
个转化过程变量. 5 个 N 状态变量分别为腐殖质氮 (HUM2
应 用 生 态 学 报 2005 年 2 月 第 16 卷 第 2 期
CHINESE JOURNAL OF APPLIED ECOLOGY, Feb. 2005, 16( 2)B243~ 248
N)、作物秸秆氮( STR2N)、铵态氮 (NH4+ 2N)、微生物氮(MIC2
N)和硝态氮( NO3- 2N) . 9 个 N转化过程为腐殖质氮矿化( s)、
秸秆氮矿化( m)、铵态氮硝化( n)和挥发 ( v)、硝态氮反硝化
( d)、微生物对铵态氮和硝态氮固持( ia和 in)及微生物氮再矿
化( r ) .研究表明, 土壤微生物可直接从秸秆材料中吸收固持
有机 N [2, 7] ,这一过程以 f表示, 考虑在模型中秸秆的腐殖质
化是一个非常缓慢的长期过程, 在短期内可忽略,但土壤原有
的腐殖质 N 相对于图 1 中未涉及的其它土壤 N 含量则较
高[ 11] , 其潜在的矿化作用会影响 NH4 +2N 及其15N 丰度的测
定, 因此, 将腐殖质 N 及其矿化作用也考虑在模型中.
图 1 秸秆在土壤中分解时 N 循环转化结构模型
Fig. 1 Compartmental model of N transformat ions for decomposition of
crop straw in soil.
HUM2N、STR2N 和 MIC2N分别表示土壤腐殖质、秸秆和土壤微生
物中的氮HUM2N, STR2N 和MIC2N symbolize N in humus, st raw and
microbial biomass, respectively.
根据物质平衡原理, 对图 1 所示模型中的 N 转化过程
可用下面的微分方程来描述:
对 NH4+ 2N、NO3- 2N 和MIC2N 中总 N( 14N + 15N) 含
量有:
dNH4 +2N/ dt = m+ s+ r- n- ia- v (1)
dNO3- 2N/ dt = n- in - d (2)
dMIC2N/ dt = ia+ in+ f- r (3)
对 NH4+ 2N、NO3- 2N和 MIC2N中15N 含量有:
dNH4 +215N/ d t= STR2A@m+ HUM2A @s+ MIC2A @r2
NH4
+ 2A @( n+ ia+ v) (4)
dNO3- 215N/ dt = NH4+ 2A@n- NO3 - 2A@( in+ d) (5)
dMIC215N/ d t= NH4 +2A @ia+ NO3- 2A @ in+ STR2A @f
- MIC2A @r ( 6)
其中, STR2A、HUM2A、MIC2A、NH4 +2A 和 NO3- 2A 分别表
示秸秆、腐殖质、土壤微生物、NH4+ 2N 和 NO3- 2N 中15N 的
丰度.由于在试验过程中直接测定的不是各组分中15N 的含
量,而是15N 的丰度, 因此,微分方程( 4) ~ (6)应转换成只包
含总 N 和15N 丰度的形式:
dNH4 +2A/ d t= (m @( STR2A- NH4 +2A) + r @( MIC2A
- NH4+ 2A)+ s@(HUM2A- NH4+2A)) / NH4 +2N (7)
dNO3- 2A/ dt = n@(NH4 +2A- NO3- 2A) / NO3- 2N (8)
dMIC2A/ d t= ( ia @( NH4 +2A- MIC2A) + in @ (NO3 - 2A
- MIC2A) + f@( ST R2A- MIC2A)) /MIC2N ( 9)
本文利用模拟软件ModelMaker ( 31 03) , 依据微分方程
( 1)~ ( 3)和 ( 7)~ ( 9) 对 N 循环的动力学过程进行模拟. 在
模型优化和寻求最佳参数时, ModelMaker 采用最小化 V2 值
的原则.V2 的定义为:
V2 = E
n
i= 1
( m ij - O ij ) 2
e2ij
(10)
其中, n是所测状态变量的数目, mij是第i个变量第j 次测量
的平均值, eij 是对应的标准差, Oij 是模拟预测值[ 14] . 本文测
定和用于计算 V2 值的变量有 6 个: NH4+ 2N, MIC2N 和
NO3- 2N 以及其中15N 的丰度.
21 2 试验材料
土壤取自德国哥廷根大学作物栽培研究所供实验用的
风干存放土.该土壤基本特性为, 有机碳 410 g# kg- 1 , 全氮
01 3 g#kg- 1 , pH 值 615,最大(重量)持水量为 45% . 试验前,
将土样过 2 mm筛,去除可见植物残留物.
所用15N标记的作物为木豆( Caj anus caj an )、豇豆( Vi2
gna unguicula ta )和玉米( Zea mays) , 温室种植, 施用 15N 丰
度为 10%的 KNO3 获得. 其秸秆经 60 e 烘干, 粉碎后过 1
mm筛. 秸秆基本特性见表 1.
表 1 供试作物秸秆的几个特性
Table 1 Properties of 15N labelled crop st raw for incubation
秸秆
Crop straw
有机 C
Organic C
( g#kg- 1)
全 N
Total N
( g#kg- 1)
C/ N 15N 丰度
15N2atom
(% )
木豆 Cajanus 438 25 1717 613
豇豆 Cowpea 416 25 1614 516
玉米 Maize 722 7 10915 815
21 3 培养试验
土样首先用蒸馏水加湿到最大持水量的 76% , 在温箱
中( 32 e )预培养 2 周. 按每公斤风干土 31 1 g 秸秆的比例将
3 种秸秆材料分别混入预培养的土样中.每 150 g分装于具
透气孔的塑料薄膜袋内, 袋口封闭后置入温箱, 32 e 恒温和
黑暗条件下培养. 培养期间用称重法补充水分, 使土壤含水
量稳定在最大持水量的 76% , 3 次重复.在培养的第 0、2、5、
10、15、25、35 和 45 d 取样, 测定 NH4+ 2N, MIC2N 和 NO3- 2
N 及15N 丰度.
21 4 测定方法
土样中的无机 N 以 50 g 湿土加 250 ml 2 mol# L- 1 KCl
提取, 蒸馏滴定法测定 NH4+ 2N 和 NO3- 2N[ 4] . 土壤微生物
N 采用熏蒸法测定[ 5] . 熏蒸和未熏蒸的土样中 N 用 01 5 mol
#L - 1 K2SO4 (W: V= 1: 4)提取,消化后蒸馏滴定测定. 取 kN
= 01 45 计算土壤微生物 N.微扩散法[ 10]和蒸馏蒸发法[ 8]制
备测样, 用质谱仪 (F innigan, MAT 251) 测定土壤无机 N 和
微生物 N 的15N 丰度.
3 结果与分析
311 氮素矿化与固持的模拟
微分方程( 1) ~ ( 3)和( 7) ~ ( 9)从物质平衡的观
244 应 用 生 态 学 报 16卷
点给出了各个状态 N 变化与有关转化过程的关系.
但各转化过程实际是否发生以及该过程遵循的动力
学方程需要根据经验和对试验数据的拟合来确定.
根据培养试验条件和文献[ 3, 11]中的研究结果,
预先设定微生物对秸秆 N 的直接固持( f)和 NO3- 2
N 的反硝化( d)不发生, 其它 N 转化过程经反复拟
合分析予以确定.拟合结果表明, 腐殖质 N 的矿化
(s)、NH4+ 2N 的固持 ( ia)和 NO3- 2N 的固持 ( in )遵
循零级动力学方程, 微生物 N 的再矿化( r )从秸秆
混入土壤后第 5天开始,并遵循零级动力学方程,秸
秆 N的矿化(m)、NH4+ 2N 的硝化( n)和挥发( v)遵
循一级动力学方程. 为叙述方便称这一假设为 H0
(表 2) .表 2 还给出了另外 8 个不同的假设 H1~
H8.假设H1~ H8各有一个 N 转化过程与 H0的不
同.例如 H1中秸秆 N 矿化过程(m)与 H0不同.
利用H0与微分方程( 1) ~ ( 3)和( 7) ~ ( 9)以及
试验测定数据进行参数优化得到的模拟结果(图
2 ) . 6个变量( NH4+ 2N, MIC2N和NO3- 2N以及它
表 2 N 循环转化过程的 9个假设及假设内容(表中仅表示 H1~ H8中与 H0转化方程不同的过程)
Table 2 Description of different hypotheses about N rate ( Only changing assumptions relat ively to H0 are displayed)
假设
Hypotheses
HUM2N
矿化( s) 1)
秸秆 N
矿化( m) 2)
MIC2N
再矿化( r) 3)
NH4+2N
固持( ia) 4)
NO3- 2N
固持( in) 5)
NH4+2N硝化( n) 6)
NH4+2N挥发( v) 7)
秸秆 N 直
接固持( f) 8)
NO3- 2N反硝化( d) 9)
H0 F0* F1* * F0( 5) * * * F0 F0 F1 F1 I0 ( f = 0) I0( d = 0)
H1 - I0* * * *
H2 - - I0
H3 - - - - I0( in = 0)
H4 - - - - - I0( n = 0)
H5 - - - - - - I0( v = 0)
H6 - - - - - - - I0
H7 - - - - - - - - I0
H8 - - I0( r = 0) - - - - - -
* F0拟合确定的零级动力学过程 F0 is the fit ted zero order; F1表示拟合确定的一级动力学过程* * F1 is th e fitt ed first order; F0( 5)拟合确定
的 N再矿化从秸秆混入土壤后第 5 d开始,且为零级动力学过程 F0( 5) is fit t ed zero order for remineralisat ion that occurred after 5 d incubat ion; I0
表示假设给定的零级动力学过程 I0 is the imposed zero order. 1) Hum2N mineralizat ion ; 2) Straw N mineralization; 3 )MIC2N re2mineralization; 4 )
NH+4 2N immobilizat ion; 5) NO-3 2N immobilizat ion; 6) NH +4 2N nit rificat ion; 7) NH +42N volatilization; 8) St raw N direct immobilizat ion; 9) NO-3 2N den i2
t rification.

图 2 木豆( a)、豇豆( b)和玉米( c)秸秆处理 NH 4+2N、NO3- 2N、MIC2N 含量及其15N丰度
Fig. 2 Amounts of NH4+2N, NO3- 2N, MIC2N and their 15N2atom% for cajanus ( a) , cowpea ( b) and maize ( c).标记符号 Symbols:测定值 Measured values;连续曲线 Continuous:模拟预测值 Simulated values.下同 The same below.
2452 期 胡希远等:秸秆在土壤内分解初期氮素矿化与固持的模拟测定
们中15N 的丰度)的模拟预测值和试验测定值在 3
种处理中均较一致,只有玉米秸秆处理中 NH4+ 2N
的15N 丰度模拟预测值和试验测定值的差异稍大.
其原因可能是玉米秸秆处理土壤中 NH4+ 2N 含量
过低, 使15N 丰度测定误差增大的缘故. 因为测样 N
含量低于 30 Lg, 质谱仪测定15N 的误差会大幅增
加.由图 2可以看出, 在起初培养的 5 d里, 所有处
理土壤微生物 N 均迅速增加, 然后逐渐降低. 与之
相对应, NH 4+2N 先急剧减少, 然后逐渐增加.
NO3- 2N 在木豆和豇豆秸秆处理中表现出缓慢增加
的趋势, 而在玉米秸秆处理中几乎看不出 NO3- 2N
的变化. 玉米秸秆处理 NH 4+2N 含量在第 5 d 几乎
降到零,且随后的增加相对于木豆和豇豆处理也较
缓慢,一段时间后, NH4+ 2N的含量仍处于很低的水
平.所有处理中, NH4+ 2N、NO3- 2N 和MIC2N 的15N
丰度的实际测量值(图中标记符号)随培养时间的延
长而持续增加, 表明15N 丰度较大秸秆中的 N 不断
分解并进入到这 3种 N 状态中. 可以看出, 15N 丰度
模拟值(图中曲线)与实测值在 NO3- 2N 和 MIC2N
有较好的一致性,而 NH4+ 2N 在第 5天15N 丰度模
拟值有一尖峰, 表现出与测量值明显的偏差. 这一现
象可能是模拟时假定MIC2N中15N 的再矿化从第 5
天开始,与实际开始时间有偏差, 以及其再矿化为
NH4+ 2N直接影响 NH 4+ 2N 中15N 的丰度模拟值的
缘故. 此外, 由于玉米秸秆处理第 5 天 NH 4+ 2N 含
量已很低, 微小的15N 变化量或偏差即可导致其
NH4+ 2N 中15N 丰度的较大变化或较大偏差.
在 N 的某一转化过程速率 RN已知时, 可依据
公式:
SUMN= Q t 2t 1RN#dt ( 10)
计算该转化过程在时间 t 1 到 t 2 总的 N 转换量
SUMN.将模型优化得到的 N 转化速率代入( 10)式
求得秸秆在 45 d 分解过程中 N 矿化、固持、挥发损
失和硝化量(表 3) .由表 3可以看出, 3种处理土壤
微生物对 N 的总固持量( 13718、14710和 11713 mg
#kg - 1 ) 远大于总矿化量 ( 4513、4515 和 512 mg#
kg- 1) . 矿化 N 与土壤原有无机 N (2213 mg#kg- 1)
之和仍低于 N的固持量,表明被固持 N 再矿化过程
的存在. 从表 3 还可知, 各处理 HUM2N 的矿化量
(110、115和 016 mg#kg- 1) 相对于秸秆 N 矿化量
( 4413、4410和 416 mg#kg- 1)非常微弱, 表现出腐
殖质相对稳定的性质;相对于 NH4+ 2N 的固持量
( 13616、14510和 11416 mg#kg- 1) , NO3- 2N 的固持
( 112、210和 217 mg# kg- 1 )极其微弱, 说明土壤微
生物对 NH 4+ 2N 的选择性吸收. 这一结果与 Rice
等[ 13]的研究结果相一致. 木豆和豇豆秸秆的 N 矿
化量均约为 44 mg#kg- 1,约 57%的秸秆在这期间被
分解.玉米秸秆的 N 矿化量为 416 mg# kg- 1, 只有
22%的秸秆被分解. 玉米秸秆分解显然慢于木豆和
豇豆,尽管玉米秸秆 C源充足(表 1) , 但土壤微生物
对 N 的固持在玉米秸秆处理中还略低于木豆和豇
豆处理, 可能是因为微生物的增长在玉米秸秆处理
中受到了 N源不足的制约.表 3所示 NH4+ 2N 挥发
损失在玉米秸秆处理中仅为 310 mg# kg- 1, 远低于
木豆和豇豆的 2011和 2112 mg#kg- 1, 这是玉米秸
秆处理的土壤中 NH4+ 2N 含量较长时间很低的缘
故(图 2) .表 3表明,木豆和豇豆秸秆处理 NH4+ 2N
的硝化量略大于 NO3- 2N 的固持量, 而在玉米秸秆
处理中这两个量接近,由此在图 2中可观测到土壤
NO3- 2N含量在木豆和豇豆秸秆处理中略趋增加而
在玉米秸秆处理中几乎不变的现象.
通常土壤各时期 N 的净矿化或净固持可根据
土壤无机 N含量的变化来测定, 在确定了各过程 N
转化速率的情况下,任意时刻 N 的净矿化或净固持
均可计算出来,对 H0假设下的 N 循环模型有:
$ N= Qt0(m+ s+ r- ia- in- v)#dt ( 11)
若 $ N的值大于零, 表示净矿化, 反之, 则表示
净固持.为了进一步验证模型和模拟测定的结果,将
模拟测定的 N 转化速率代入上式对净矿化进行计
算,结果见图 3. 净矿化模拟计算值和测定值一致,
证明了模型的合理性和转化速率测定的准确性 (木
豆和豇豆处理结果非常相似, 豇豆结果在此省略) .
图 3 木豆( a)和玉米( b)秸秆在分解期间 N 的净矿化(正值)和净固
持(负值)
Fig. 3 N net mineralizat ion ( positive values ) and net immobilizat ion
( negat ive values) during the incubat ion of cajanus (a) and maize ( b) .
246 应 用 生 态 学 报 16卷
表 3 不同处理 N矿化、固持、挥发损失和硝化的累积量
Table 3 Cumulat ive amounts of mineralizat ion, immobilizat ion, volati lizat ion and ni tri fication of different tereatments( mg#kg- 1) *
矿化
Mineralizat ion
HUM2N
A
STR2N
B
A+ B
固持
Immobilizat ion
NH 4+2N
A
NO3- 2N
B
A+ B
挥发
Volat ilizat ion
NH4+2N
硝化
Nitrificat ion
NH4+2N
木豆 Cajanus 110 4413 4513 13616 112 13718 2011 610
豇豆 Cowpea 115 4410 4515 14510 210 14710 2112 514
玉米 Maize 016 416 512 11416 217 11713 310 315
* 表中 HUM2N 和 STR2N 分别表示土壤腐殖质和秸秆中氮 HUM2N and STR2N symbolize N in humus and st raw respectively.
表 4 不同模型假设下的V2 值和模拟测定的 N 矿化( s+ m)与固持化( i= ia+ i n)速率
Table 4 V2 values and r ates of mineralization ( s+ m) and immobil ization ( i= ia+ in) calculated by di fferent hypotheses ( mg#kg- 1#d- 1) *
木豆 Cajanus
V2 矿化Mineralizat ion 固持Immobilizat ion
豇豆 Cowpea
V2 矿化Mineralizat ion 固持Immobilizat ion
玉米 Maize
V2 矿化Mineralizat ion 固持Immobilizat ion
H0 1111 113 311 1319 113 312 1610 0111 217
H1 1618 115 310 1910 116 311 2314 0112 216
H2 69710 017 1317 81618 016 1012 55310 0107 611
H3 1212 113 311 1511 113 312 1811 0112 217
H4 2218 110 310 2718 111 310 2714 0108 215
H5 4614 018 218 5014 018 310 2117 0107 215
H6 1111 113 311 1319 113 313 1613 0111 216
H7 1111 113 311 1319 113 313 1610 0111 217
H8 70012 016 014 82119 015 014 72211 0105 014
* 矿化速率为试验培养到第 5天时的速率T he rate of mineralizat ion was for the 5th day of incubat ion.
从图 3可知,两种 C/ N 比差异很大的秸秆处理, 开
始均为 N 的净固持, 在第 5 天达到最大, 此后净固
持减少;约在 13 d后,木豆秸秆处理出现净矿化, 并
逐渐增加;玉米秸秆处理, 虽然净固持也有减少趋
势,但到第 45 d 还没有净矿化出现. 木豆和豇豆秸
秆的 C/ N分别为 1717 和 1614, 在分解的开始阶段
表现出 N 的净固持. Jensen[9]发现, C/ N 比为 1417
的秸秆材料在土壤内分解 14 d 后, 还可观察到土壤
N 净固持的存在. 这些结果表明, 通常以 C/ N= 25
作为临界值,判断秸秆材料在土壤中分解引起净矿
化或净固持是不全面的, 还应考虑分解时间的长短.
312 模型假设的评价及其对 N矿化和固持速率测
定的影响
3种秸秆处理在表 2中描述的各假设条件下模
拟得到的 V2 值和测定的 N转化速率见表4. V2值的
大小反映了模型拟合效果的优劣.首先看木豆秸秆
处理各假设结果: H0的 V2值最小,最佳地反映了 N
循环转化的实际; H1 假定秸秆 N 的矿化为零级动
力学方程, 导致 V2 值比 H0 的增大, 模型拟合效果
变差, 测定的 N 矿化速率较 H0明显增大, 而 N 固
持速率较 H0略减小. Davidson等[6]认为, 一级动力
学方程比零级动力学方程能更好地描述秸秆的矿化
过程. Nason等[12]研究表明, 在短时间内或在矿化
过程进行很缓慢的情况下, 零级和一级动力学方程
的结果很接近. 因此, 普遍看来, 一级动力学方程对
秸秆矿化过程的描述更为合理. 相对于 H0, H3、H4
和H5 分别忽略了 NO3- 2N 固持、NH4+ 2N 硝化和
NH 4+ 2N 的挥发损失, 它们都导致了 V2 值的增大.
V2值增大的幅度与被忽略转化过程进行的强弱有
关.NO3- 2N 固持过程很微弱 (表 3) , 因此, H3 对
NO3- 2N固持过程的忽略只引起 V2 值的微小变化,
没有引起矿化与固持速率的明显变化. NH4+ 2N 硝
化和挥发损失两过程较强, H4和 H5 对其忽略, 不
仅导致了 V2 值的较大增加,而且使矿化与固持速率
明显偏小. H6和 H7 相对于 H0分别另外考虑了微
生物对秸秆 N 的直接固持和反硝化过程, 其拟合效
果及得到的矿化速率和固持速率与 H0的几乎完全
相同,表明在本试验条件下, 微生物对秸秆 N 的直
接固持和反硝化过程不存在或小到可忽略不计, 考
虑与不考虑这两个过程实际效果一样. 反硝化过程
不存在的分析结果与培养试验在透气条件下进行的
前提是一致的. H2假设微生物对 N 的固持和再矿
化同时发生, H8假设微生物固持的 N 不发生再矿
化,它们都导致了模型严重失真和 N 转化速率测定
结果的大幅变化. H2使测定的矿化速率严重偏低,
固持化速率严重偏高, H8使两个转化过程速率的测
定都严重偏低.豇豆和玉米秸秆两处理表明了类似
的结果.
4 结 论
411 利用模型模拟取得了模拟预测值和试验测定
值的良好一致,因此该模型可用于定量描述秸秆分
解时的 N 转化过程和测定 N矿化与固持速率. 相对
2472 期 胡希远等:秸秆在土壤内分解初期氮素矿化与固持的模拟测定
于解析法,模拟测定法可对秸秆分解过程中多个 N
转化过程同时测定.事实上, 在涉及多个 N 转化过
程的条件下,描述 N循环系统微分方程的解析解也
不存在.虽然模型模拟的方法也需要对模型的结构
提出假设, 但可通过模型拟合优化对各种假设及其
对 N矿化和固持测定的影响进行检验, 从而提高测
定结果的可靠性.
412 微生物是土壤 N 和 C转化的中心因素, 本模
拟模型考虑了微生物 N 的再矿化过程, 可大大地改
进土壤 N循环的模拟效果, 提高 N 矿化和固持测定
的准确性.忽略微生物 N的再矿化或认为微生物对
N 的固持与再矿化同时发生,会导致 N 矿化和固持
测定的严重误差.前者使测定的矿化和固持速率严
重偏小,后者使矿化速率测定严重偏小,而使固持速
率测定严重偏大.
413 在 N矿化过程中, N 的矿化主要发生于秸秆,
土壤腐殖质的矿化很微弱.对秸秆 N 矿化过程的描
述,一级动力学方程优于零级动力学方程.
414 在 N固持过程中, 被土壤微生物固持的 N 主
要是 NH4+ 2N, NO3- 2N 的固持非常微弱. 忽略
NO3- 2N 固持和微生物对秸秆 N 的直接固持, 不影
响 N矿化和固持的测定结果.
415 C/ N 比大的玉米秸秆分解时, NH4+ 2N 的挥
发损失小, C/ N 比小的木豆和豇豆秸秆分解时,
NH4+ 2N的挥发损失大. 忽略 NH4+ 2N 挥发损失或
NH4+ 2N硝化过程, 可导致 N 矿化和固持的测定偏
小.
416 秸秆材料在土壤中分解时,是导致净固持还是
净矿化,不光与秸秆材料的 C/ N 比有关, 还随分解
时间的长短而变化.
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作者简介 胡希远, 男, 1963 生, 博士, 副教授, 主要从事试
验模型与模拟分析研究,发表论文 14 篇. E2mail: xiyuanhu@
yahoo. com. cn
248 应 用 生 态 学 报 16卷