基于DNDC模型的稻田轮作系统氮素流失特征研究

基本信息
批准号:31901121
项目类别:青年科学基金项目
资助金额:24.00
负责人:赵峥
学科分类:
依托单位:上海市农业科学院
批准年份:2019
结题年份:2022
起止时间:2020-01-01 - 2022-12-31
项目状态: 已结题
项目参与者:
关键词:
轮作田间管理稻田氮素流失DNDC模型
结项摘要

Nitrogen (N) loss from paddy fields lead to the widespread agricultural non-point source pollution, such as water eutrophication and nitrate contamination. Suitable rotation system and scientific fertilization method showed great potential in the reduction of N loss from paddy fields. In this study, the DNDC model was adopted to evaluate the impacts of 3 different rotation systems (rice-wheat, rice-milk vetch and rice-fallow) on N loss from paddy fields in Shanghai region. First, modification and calibration will conduct on DNDC parameters with long-term observation data, in this way to improve the ability of DNDC model for the simulation of N loss from different rice rotation systems. Second, sensitivity analysis will carry out with DNDC model to identify the key influence factors on N loss from different rice rotation systems. Then, a town-level based regional database for paddy fields in Shanghai suburb will be constructed. Finally, regional simulations, fertilization scenario simulations and long-term predictions will conducted with DNDC model to determine the best fertilization method for 3 different rice rotation systems. The study results are significant important for the sustainable development of rice cultivation, as well as for the controlling of non-point source pollution in China.

稻田氮素流失是导致水体富营养化和地下水硝酸盐污染等农业面源污染问题的主要原因之一,科学合理的轮作模式和田间养分管理在稻田氮素流失控制方面具有较大潜力。本项目以上海郊区稻田为研究对象,采用DNDC模型在区域尺度分析3种不同稻田轮作系统(水稻-小麦、水稻-紫云英、水稻-休耕)的氮素流失特征:(1)根据长期定位实测数据修正和校准模型参数,提高DNDC模型模拟3种不同稻田轮作系统氮素流失的准确性;(2)通过DNDC模型敏感性因素分析明确影响稻田轮作系统氮素流失的关键因素;(3)构建精度为乡镇尺度的上海郊区稻田区域数据库;(4)基于DNDC模型区域模拟、管理情景模拟和长期预测,确定3种不同稻田轮作系统中养分的最佳管理方式。通过本项目研究,以期为我国稻田区域环境效应评价和水稻轮作模式的选择提供科学依据。

项目摘要

稻田氮素流失是导致水体富营养化和地下水硝酸盐污染等农业面源污染问题的主要原因之一,科学合理的轮作模式和田间养分管理在稻田氮素流失控制方面具有较大潜力。本项目以稻田轮作系统为研究对象,通过大田定位观测和生态过程模型模拟相结合的手段研究了不同轮作模式对稻田氮素流失的影响。首先,在大田条件下开展了定位观测实验对三种不同水稻轮作模式(稻麦轮作-RW,水稻-紫云英轮作-RV和水稻-休耕-RF)的作物产量、土壤养分变化和氮素流失特征进行了观测,同时,观测数据也将用于DNDC模型的参数修正和验证;其次,通过实地调研、采样分析以及农业年鉴查阅等多种途径构建了上海郊区稻田区域数据库,以此为基础运行DNDC模型进行农田管理情景模拟、长期预测、区域模拟以及敏感性分析等一系列模拟试验。定位观测实验的结果表明冬季种植紫云英能够明显改善稻田土壤的综合肥力,而传统的稻麦轮作则有导致土壤肥力减退的趋势;不同轮作模式对稻田氮素径流流失没有显著影响,但冬季休耕会显著增加稻田氮素渗漏流失的风险;此外,水稻-紫云英轮作还能显著减少稻田N2O的排放通量。研究以定位观测数据为基础,对DNDC模型模拟三种不同水稻轮作模式氮素流失的可行性进行了验证,模拟结果的相对标准偏差为-10.96%~15.14%;DNDC模型的情景模拟表明混施肥MT(50%化肥+50%有机肥)是适合稻田轮作模式的最佳施肥方式,与CT处理相比,MT处理的氮素渗漏流失降低了23.16%~24.27%,虽然OT处理的氮素渗漏流失也降低了67.37%~68.93%,但全部施用有机肥的OT处理有导致水稻减产的风险;DNDC模型的区域模拟表明若采用优化的水稻轮作模式和施肥方案,RV-MT管理情景能够在区域尺度上减少上海郊区稻田N总流失17.69%~23.83%;此外,DNDC模型的敏感性因素分析还确定了施肥和降雨是影响稻田轮作系统氮素流失的关键因素。基于本项目研究结果,推荐采用“水稻-紫云英(RV)轮作+有机无机混施肥(MT)”作为水稻生态可持续种植的管理模式。

项目成果
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数据更新时间:2023-05-31

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