全 文 ：中国生态农业学报 2014年 3月 第 22卷 第 3期
Chinese Journal of Eco-Agriculture, Mar. 2014, 22(3): 277−283


* 国家重点基础研究发展计划(973计划)项目(2010CB951501)资助
** 通讯作者: 姚艳敏, 研究方向为土地资源遥感。E-mail: yao.ym@263.com
王德营, 研究方向为农业资源遥感。E-mail: wdyletian@163.com
收稿日期: 2013−10−11 接受日期: 2014−01−13
DOI: 10.3724/SP.J.1011.2014.30983
黑土有机碳变化的 DNDC模拟预测*
王德营 1,2 姚艳敏 1,2** 司海青 1,2 唐鹏钦 1,2
(1. 农业部农业信息技术重点实验室 北京 100081; 2. 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所 北京 100081)
摘 要 为探讨黑土有机碳的长期变化规律及 DNDC 模型在土壤有机碳预测方面的适用性, 本文利用吉林省
公主岭地区黑土不同施肥措施下的长期定位试验数据, 选取不施肥(CK)、单施化肥(NPK)、配施有机肥(NPKM)
和增施有机肥(M2+NPK)4个处理进行土壤有机碳分析, 并将数据用作 DNDC模型验证。验证结果表明: 各处
理 DNDC验证中 RMSE值均小于 10%(分别为 5.09%、6.11%、9.38%、8.36%), 说明模拟值与观测值一致性良
好, 模型可用于该地区土壤有机碳模拟。选取了化肥施用、有机肥施用、秸秆还田比率、温度及降水 5 个因
子进行模型的敏感性分析, 结果表明: 有机肥的施用对土壤有机碳含量的影响最显著, 且这种影响具有持久
性。最后模拟了 4 种施肥情境下未来(至 2100 年)的土壤有机碳变化情况。结果表明: 对照不施肥处理(CK)土
壤有机碳含量略有下降, 至 2100年土壤有机碳含量为 11.55 g·kg−1, 较试验前土壤初始有机碳(13.2 g·kg−1)下降
约 12.5%。单施化肥处理(NPK)土壤有机碳含量较为稳定, 并未出现土壤有机碳含量下降。配施有机肥(NPKM)
和增施有机肥(M2+NPK)处理土壤有机碳含量增加明显, 至 2100年土壤有机碳含量为 24.4 g·kg−1和 27.6 g·kg−1,
分别较初始有机碳含量上升 84.8%和 109.1%。
关键词 土壤有机碳 DNDC模型 黑土 有机肥 公主岭
中图分类号: S2 文献标识码: A 文章编号: 1671-3990(2014)03-0277-07
Using DNDC model to simulate and predict changes in black
soil organic carbon
WANG Deying1,2, YAO Yanmin1,2, SI Haiqing1,2, TANG Pengqin1,2
(1. Key Laboratory of Agri-informatics, Ministry of Agriculture, Beijing 100081, China; 2. Institute of Agricultural Resources and
Regional Planning, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Beijing 100081, China)
Abstract The objectives of this paper were to study long-term patterns of change in black soil organic carbon (SOC) and the
suitability of the DNDC model to predict SOC. Based on available data from pre-set long-term experiment in Gongzhuling, Jilin
Province, 4 fertilization modes were used to analyze changes in SOC. The 4 fertilization modes included no fertilization (CK), only
chemical fertilizer application (NPK), combing chemical and organic fertilizers application (NPKM) and chemical fertilizer with
increased organic fertilizer application (M2+NPK). The data were also used to validate the DNDC model. The DNDC verification
results showed that root mean square error (RMSE) of each treatment was less than 10%. This suggested that the simulated values
were consistent with the observed values, and that the DNDC model was suitable for simulating SOC in the study area. Five factors
(chemical fertilizer, organic manure, straw, temperature and precipitation) were used to test the sensitivity of the model. Organic
manure application had the most significant and continuous effect on SOC content. Future SOC variation in the next 100 years was
also predicted. The results showed that SOC content declined slightly (by 12.5%), from initial value of 13.2 g·kg−1 to the predicted
value of 11.55 g·kg−1 in 2100 for the CK. For the NPK treatment, SOC content was stable and without any declining tendency. SOC
contents of NPKM and M2+NPK treatments increased significantly to 24.4 g·kg−1 and 27.6 g·kg−1 in 2100, representing increases
over the initial SOC content of 84.8% and 109.1%, respectively.
Keywords Soil organic carbon; DNDC model; Black soil; Manure; Gongzhuling
(Received Oct. 11, 2013; accepted Jan. 13, 2014)
278 中国生态农业学报 2014 第 22卷


土壤有机碳是土壤肥力的核心[1], 尤其活性有机
碳对调节土壤养分有较大影响并与土壤内在的生产
力高度相关[2]。另外由于土壤有机碳库储量巨大(约
1.5 万亿 t, 为大气碳库的 2 倍), 其较小幅度的变动
都可通过向大气排放温室气体直接影响全球气候变
化[3−5]。可见农田土壤有机碳的变化同时影响着土壤
肥力和区域甚至全球气候变化, 当前耕地土壤的退
化尤其土壤有机碳下降已经成为一个严重问题[6−8]。
土壤有机碳的变化取决于土壤碳输入和输出
之间的平衡。化肥的施用可以保持土壤肥力, 维持
作物生长过程中的养分需求, 可间接增加土壤中碳
的存留时间; 有机肥的施用可以改善土壤团聚体结
构, 提升土壤中微生物的活性, 增加土壤有机碳的
含量[9−11]。这些已有的研究结论为通过控制施肥措
施实现遏制土壤有机碳下降以及培肥土壤提供了
理论依据。
然而土壤有机碳的转变过程非常缓慢, 传统的
定位试验研究不可避免地存在着时间和空间上的局
限性。随着研究手段的发展, 土壤有机碳模型被成
功应用于长期定位试验观测数据的整合预测中[12]。目
前已有 10多个相关模型发表, 较成熟的有 DNDC、
CENTURYE、NCSOIL和 RothC等。其中 DNDC模
型因其比较精确的模拟和简单的参数输入被广泛应
用。该模型目前已在世界许多地区得到验证并开展
了应用研究, 而在我国的推广应用开始于 20世纪 90
年代后期, 多集中用于模拟农业活动对温室气体排
放的影响及其带来的有机碳储量的变化。金琳、王
立刚等 [13−17]也都验证了在部分区域、土壤类型下
DNDC 模拟有机碳变化的可行性。本文以吉林省公
主岭黑土长期定位试验站为例, 采用 DNDC 模拟不
同施肥管理措施下黑土土壤有机碳的变化, 预测未
来黑土土壤有机碳的变化规律, 为黑土土壤培肥和
土壤碳循环研究提供依据。
1 材料与方法
1.1 DNDC模型简介
由 Li等[18−20]建立的 DNDC模型即脱氮(denitri-
fication)分解 (decomposition)模型 , 最早以土壤反
硝化作用和分解作用为主要过程。该模型是国际上
最成功的模拟生物地球化学循环的模型之一 [21]。
DNDC 模型由土壤气候、植物生长、有机质分解、
硝化、脱氮和发酵 6 个子模型组成[22]。当模拟某一
地点上的生物地球化学过程时 , 需要该点位的气
象、土壤、作物、耕作措施等输入参数支持, 可模拟
得到土壤物理化学环境条件、植物生长状况、土壤碳
氮库及土壤−大气界面的碳氮交换通量的情况[23]。
1.2 试验设计
试验地点位于吉林省公主岭市的中国农业科学
院黑土土壤长期定位试验站。该试验站地处东经
124°48′、北纬 43°30′、海拔 220 m, 属于中温带半湿
润大陆性季风气候, 年平均气温 4~5 , ℃ 年降雨量
1 200~1 600 mm, 年日照时数 2 500~2 700 h, 无霜
期 130~140 d。
试验站 1989年初始黑土(0~20 cm)基本性状为:
有机碳 13.2 g·kg−1, 全氮 1.4 g·kg−1, 全磷 0.6 g·kg−1,
有效磷 11.79 mg·kg−1, 速效钾 158.3 mg·kg−1, pH 8.7。
种植作物为春玉米连作。本文选择 1990—2005年试
验站 3个施肥处理和 1个对照处理进行分析研究: 1)
不施肥的对照处理(CK); 2)单施化肥处理(NPK), 其
中每公顷施 N 165 kg、P2O5 82.5 kg、K2O 82.5 kg; 3)
配施有机肥处理(NPKM), 每公顷施N 50 kg、施 P2O5
82.5 kg、施 K2O 82.5 kg, 施用等效 N含量为 115 kg
的有机粪肥; 4)增施有机肥处理(M2+NPK), 每公顷
施 N 165 kg、施 P2O5 82.5 kg、施 K2O 82.5 kg, 另外
增施等效 N含量为 150 kg的有机粪肥。各处理中化
肥的施用形式为 1/3 做底肥, 其他 2/3 用作追肥, 有
机粪肥仅考虑等效 N的含量并以底肥形式施用。详
细记录玉米每年的播种收获时间, 每年玉米收获后
采集土样, 在实验室测量土壤有机碳含量。
1.3 基本输入参数获取
气象数据: 模型所需每日的降水、最高温、最
低温、风速数据来源于国家气象局 1990—2005年的
国家气象站点数据, 以距离试验站最近的地面气象
观测站数据代替。
土壤和产量数据: 主要包括黑土的土壤容重、
质地、有机碳、pH等数据, 来源于试验站的实际测
量数据。
作物以及田间管理数据: 包括作物种植种类、
翻耕、化肥施用、有机肥施用等主要数据, 均来自
于试验站 1990—2005年的田间管理措施记录。
1.4 模型验证
模型验证的目的是检验 DNDC 模拟土壤有机
碳变化的可行性。本研究从相关系数 r、均值差 M
和相对 RMSE(root mean square error)3个指标来验
证 DNDC 模拟的符合度[24−25]。其中 RMSE 的计算
公式为:
( )2100 /n i i
i
RMSE OBS SM n
OBS
= −∑ (1)
式中, OBSi为观测值, SMi为模拟值, n为样本容量。
RMSE 的值越小, 表明模拟值与实际值的一致性越
好。模拟值与观察值之间的偏差越小, 模拟的模拟
结果越准确可靠。一般参考如下: RMSE <10%, 表明
第 3期 王德营等: 黑土有机碳变化的 DNDC模拟预测 279


模拟值与预测值一致性非常好; 在 10%~20%之间为
较好; 在 20%~30%之间表明模拟效果一般; >30%则
表明模拟值与实际值偏差大, 模拟效果差。
1.5 模型敏感度计算方法
农田土壤有机碳的含量与变化是外界气候条件
和人为耕作管理措施共同作用的结果。因此, 采用
DNDC 模型预测未来土壤有机碳的变化规律之前,
需要进行土壤有机碳对气候和耕作管理方式的敏感
性分析, 以便获得影响土壤有机碳的敏感因子, 设
置合理的敏感因子变化情景, 预测未来土壤有机碳
的变化。本研究采用模型模拟的方法, 在传统耕作
(采用 NPK 处理作为传统耕作情景)、实际气象条件
的基础上, 改变气象因子及主要的耕作条件, 分析
各因子对该地区黑土土壤有机碳的影响程度。变更
的因子, 包括日平均气温、日平均降水量、化肥施
用量(FT)、有机肥施用量(MN)、秸秆还田率(CR)。
本研究中各因子的变更系数依次为 : 化肥施
用量为基础条件的 25%、50%、150%、200%, 有
机肥施用量的变更系列为 500 kg·hm−2、1 000 kg·hm−2、
2 000 kg·hm−2、3 000 kg·hm−2, 秸秆地上部分的还田
量为 10%、20%、30%、40%, 温度的变更系列为相
对于实际日平均气温增加 0.25 ℃、0.5 ℃、1.0 ℃、
2.0 ℃, 降水的变更系列为相对于实际日降水量增
加 0.1 cm、增加 0.05 cm、减少 0.05 cm、减少 0.1 cm。
1.6 预测方法
土壤内有机质组分的转换过程一般需要几十
年 , 甚至上百年 , 因此研究不同施肥措施对土壤
有机碳的影响需要一个长时间的预测分析。本文
利用 DNDC 模型进一步模拟了 100 年内 4 种施肥
处理下土壤有机碳的变化趋势。总的模拟时间区
间为 1990—2110年。模拟中耕作管理措施假设每年
相同, 2011—2100年的气象数据为 1991—2010年的
5次重复。
2 结果与分析
2.1 不同施肥措施对土壤有机碳的影响
对试验站 1990—2005年 3个施肥处理和 1个对
照处理的有机碳变化进行分析, 结果显示(图 1): 16年
土壤有机碳(SOC)平均值以不施肥对照处理(CK)最
低, 仅为 12.8 g·kg−1, 稍低于 SOC初始值(13.2 g·kg−1);
单施化肥处理(NPK)SOC平均值 13.6 g·kg−1, 稍高于
初始值; 配施有机肥(NPKM)、增施有机肥(M2+NPK)
两个处理平均值分别为 16.2 g·kg−1和 16.9 g·kg−1, 较
试验初始土壤的 SOC含量分别升高约 23%和 28%。
划分不同时间段来分析 SOC 的变化(表 1), 结
果显示: 不施肥对照(CK)和单施化肥(NPK)两个处
理中, 不同时间段 SOC 的含量主要呈现波动状态,
并不存在明显的上升或下降的趋势。因此可以认为

图 1 不同施肥措施下土壤有机碳含量的变化(1990—2005)
Fig. 1 Changes of soil organic carbon content under different fertilization treatments (1990−2005)
表 1 不同施肥措施下土壤平均有机碳含量的差异(1990—2005)
Table 1 Changes of the average soil organic carbon content under different fertilization treatments (1990−2005) g·kg−1
处理 Treatment 1990—1993 1994—1997 1998—2001 2001—2005 1990—2005
M2+NPK 14.8±0.81a 15.8±0.94a 16.3±1.07a 20.7±2.81a 16.9±2.74a
NPKM 13.9±0.95ab 15.5±1.21a 16.6±2.10a 18.9±2.59ab 16.2±2.48a
NPK 12.9±0.84b 13.3±0.22b 14.2±1.54b 14.0±1.88bc 13.6±1.28b
CK 12.5±0.20b 12.7±0.42c 13.9±0.64b 12.2±1.08c 12.8±0.89c
同列数据后不同小写字母表示该时间段内处理间差异达 5%显著水平。为排除产量本身的年际波动影响, 研究中用的显著性检验方法为配
对 t检验。下同。Different lowercase letters mean significant difference among treatments at 5% level, significant test method was paired t test to
eliminate the effect of inter annual fluctuation of yield. The same below.
280 中国生态农业学报 2014 第 22卷


在这两种施肥措施下, SOC 已经到达一个相对稳定
的状态。配施有机肥(NPKM)、增施有机肥(M2+NPK)
两个处理的 SOC平均值明显高于其他两个处理, 且
SOC含量明显存在不断上升趋势。这也说明 1990—
2005年试验站土壤有机碳的变化分析研究仍不能完
全描述施肥措施对 SOC的长期影响情况, 这也是本
文后续 DNDC模拟研究的初衷之一。
为明确有机肥施用对作物产量的影响, 对试验
站 1990—2005年 3个施肥处理和 1个对照处理的春玉
米产量变化进行分析, 结果显示(图 2, 表 2): 16年 CK
处理春玉米产量最低, 平均产量只有 3 445 kg·hm−2且
总体呈现递减趋势, 而施用肥料对作物的增产效果
极显著。施化肥处理 (NPK)、配施有机肥处理
(NPKM)、增施有机肥处理(M2+NPK)产量变化趋势
几乎一致 , 增施有机肥处理(M2+NPK)产量略高于
其他两者。配施有机肥处理(NPKM)从 1998 年(第 9
个试验年)施用有机肥的效果开始体现出来, 作物产
量高于单施化肥处理并逼近增施有机肥的效果。配
施有机肥处理(NPKM)与施化肥处理(NPK)相比较 ,
最初几年春玉米不但没有增产 , 产量还略低与后
者。主要原因可能是: 一方面有机肥中养分多以有
机态形式存在, 而可被植物迅速利用的矿质态养分
相对较少; 另一方面施用有机肥的土壤 C/N 相对较
高, 导致有机肥分解初期微生物繁殖生长表现为缺
氮, 微生物从土壤中吸收矿质氮素形成与植株的氮
素竞争关系。因此导致较短年限内, 配施有机肥处
理相对于单施化肥处理非但不能达到增产效果, 甚
至还存在减产现象。

图 2 不同施肥处理的春玉米产量差异(1990—2005)
Fig. 2 Changes of the maize yield under different fertilization treatments (1990−2005)
表 2 不同施肥处理春玉米多年平均产量差异(1990—2005)
Table 2 Changes of the average yield of maize under different fertilization treatments (1990−2005) kg·hm−2
处理 Treatment 1990—1993 1994—1997 1998—2001 2001—2005 1990—2005
M2+NPK 9 068±1 229a 9 920±1 482a 8 787±1 531a 10 562±659a 9 584±1 350a
NPK 8 211±1 026b 9 114±1 515ab 8 124±2 101a 9 235±499b 8 671±1 370b
NPKM 7 185±981b 8 680±1 230b 8 481±1 845a 10 272±332a 8 654±1 575b
CK 3 979±959c 4 178±530c 3 290±1 075b 2 335±567c 3 445±1 044c

2.2 模型验证
从各处理的验证结果图(图 3)可以看出, 土壤有
机碳的模拟值和实测值偏移都比较小。采用相对
RMSE 和线性回归方法进一步分析模型偏差度。从
表 3看出, 所有处理的 RMSE值均小于 10%, 均值差
也很小且相关性显著, 土壤有机碳模拟值与观测值
具有较好的一致性。因此, 应用 DNDC 模型模拟预
测吉林省公主岭黑土不同施肥措施下的土壤有机碳
变化趋势是可行的。
2.3 土壤有机碳对气候因子与管理方式的敏感性分析
图 4 为各因子变更系列土壤有机碳的年均变
化量 , 可以明显看出相对于气候因子的波动 , 主
要田间管理措施的改变对土壤有机碳含量的影响
更大。其中有机肥的施用对有机碳含量的影响最
大 , 随着有机肥使用量的增加 , 土壤有机碳增加
的幅度越大, 且这种影响是持久的; 其次为秸秆还
田率 , 还田率越高则有机碳含量也越高 ; 而化肥
的施用对于土壤有机碳的变化影响较小 ; 气候变
化因子中 , 温度的升高和降水的减少会使有机碳
含量有一定程度的降低。综合来看 , 不同的农田管
理措施 (尤其有机肥的施用 )对土壤有机碳的变化
影响最大。
第 3期 王德营等: 黑土有机碳变化的 DNDC模拟预测 281



图 3 不同施肥处理土壤有机碳的模拟值和实测值对比
Fig. 3 Simulated and observated values of soil organic carbon contents under different fertilization treatments
表 3 不同施肥处理的模型验证结果
Table 3 Results of model checking for soil organic carbon
content stimulation under different fertilization treatments
处理 Treatment n M R RMSE (%)
CK 16 0.344 9 0.677 1 5.09
NPK 16 0.084 4 0.691 6 6.11
NPKM 16 0.243 7 0.663 2 9.39
M2+NPK 16 0.133 9 0.764 6 8.36
2.4 模型预测
模拟结果(图 5)表明, 不施肥处理(CK)土壤有机
碳存在缓慢下降趋势, 至 2100年土壤有机碳含量为
11.55 g·kg−1, 较 2011 年(12.35 g·kg−1)下降约 6.5%,
较第 1 个试验年(1990 年)土壤有机碳(12.49 g·kg−1)
下降约 7.5%, 较试验前(1989 年)土壤初始有机碳

图 4 土壤有机碳对气候因子与主要田间管理措施的敏感度分析
Fig. 4 Sensitive test on the impact of climate and management alternatives on the changes of soil organic carbon (SOC) content
化肥施用量为基础条件的比例。Chemical fertilization is percentage of basic fertilization rate.

图 5 不同施肥处理下 0~20 cm土层有机碳含量的变化模拟(2011—2100)
Fig. 5 Simulated changes of soil organic carbon content (0−20 cm) under different fertilization treatments from 2011 to 2100
282 中国生态农业学报 2014 第 22卷


(13.2 g·kg−1)下降约 12.5%。单施化肥处理(NPK)土壤
有机碳含量较为稳定, 这是由于 NPK的配合施用保
证了作物的高生物量, 进而增加了作物根茬以及残
枝落叶的还田量, 使得土壤中有机碳的剩余量基本
与分解量持平, 表现为有机碳含量并未出现下降。
配施有机肥(NPKM)及增施有机肥(M2+NPK)两个处
理中有机质的上升趋势明显, 至 2100年土壤有机碳
含量分别为 24.4 g·kg−1 和 27.6 g·kg−1, 较 2011 年
(18.9 g·kg−1、20.6 g·kg−1)有机碳上升 29.1%和 34.0%,
而较土壤初始有机碳上升 85%和 109%。
3 讨论与结论
1990—2005年 16年大田试验表明: 不同施肥处
理土壤在 16 年后土壤有机碳含量高低顺序为 M2+
NPK>NPKM>NPK>CK。其中 M2+NPK 和 NPKM 处
理土壤有机碳呈不断上升趋势, 且两个处理间无显
著差异; CK和 NPK处理土壤有机碳含量平稳; 增施
有机肥和配施有机肥两个处理最终都使春玉米产量
提高, 可见施用有机肥的培肥地力措施理论上可以
通过产量效益来弥补人工投入的增加; 但如果从较
短的时间段(<4 年)分析, 与增施有机肥不同, 有机肥
配施处理不仅会带来人工投入的增加, 在产量方面
的表现也不如单施化肥处理, 这使得这种实际上最
合理的施肥方式在农户推广应用时必然会遇到阻力。
模型的验证结果表明: 应用模型模拟该地区黑
土有机碳含量是准确且可行的。在此基础上进行的
敏感性测试结果表明: 有机肥的施用对该地区土壤
有机碳含量的影响幅度远大于其他因素, 并且有机
肥施用带来的这种影响具有持久性。
进一步利用 DNDC模型模拟预测不同施肥措施
对吉林省公主岭黑土(0~20 cm)100 年土壤有机碳的
影响, 结果表明: 在长时间尺度上(100年), CK处理
存在土壤有机碳含量下降的趋势; NPK 处理土壤有
机碳含量保持较为稳定; M2+NPK和 NPKM处理土
壤有机碳增加明显, 但增加速度随时间推移不断减
缓。总体来看在该地区长期合理地施用化肥(保证玉
米根部还田)的田间管理并不会导致有机碳含量降
低, 但也无益于增加碳储量以及提高土壤肥力; 不
施或不合理施用化肥才是目前导致土壤有机碳含量
下降的主要原因; 另外增施或配施有机肥对于增加
碳储量培肥地力的意义重大, 尤其配施有机肥的措
施很有可能通过长时间尺度上的增产效益弥补投入
成本的增加, 使得该措施具有实际的可推广性。
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