呂曉東　王婷

摘要：在簡要介紹DNDC模型（脫氮分解模型）及其在中國的應用與改進基礎上，綜述了中國學者利用該模型模擬與估算農田溫室氣體排放和減排調控方面的研究進展，提出未來模型在中國的發(fā)展應針對中國農業(yè)種植體系的特點，增加模型模塊，修正模型參數，建立跨尺度農田生態(tài)系統(tǒng)綜合評估模型，加強大尺度和長時間序列的溫室氣體排放模擬與預測研究。同時，加強遙感和地理信息系統(tǒng)技術與模型的結合，以提高區(qū)域尺度模擬和預測精度，降低模擬結果的不確定性。

關鍵詞：DNDC；溫室氣體排放；模擬；研究進展

中圖分類號：X511 文獻標志碼：A 文章編號：1001-1463（2018）11-0091-06

doi：10.3969/j.issn.1001-1463.2018.11.026

Research Progress of DNDC Model Simulating Greenhouse Gas Emission

from Farmland

L？譈 Xiaodong， WANG Ting

（Institute of Soil， Fertilizer and Water-saving Agriculture， Gansu Academy of Agricultural Sciences， Lanzhou Gansu 730070， China）

Abstract：On the basis of a brief introduction of the DNDC model （denitrification decomposition model） and its application and improvement in China， this paper reviews the research progress of Chinese scholars in simulating and estimating greenhouse gas emissions and emission reduction and regulation in farmland by using this model， and proposes that the future model development in China should be based on the characteristics of China's agricultural planting system， add the model module， modify the model parameters， establish a cross-scale farmland ecosystem comprehensive assessment model， and strengthen the large-scale and long-term time series of greenhouse gas emissions simulation and prediction research. At the same time， the combination of remote sensing and GIS technology and models should be strengthened to improve the accuracy of regional scale simulation and prediction and reduce the uncertainty of simulation results.

Key words：DNDC；Greenhouse gas emissions；Simulation；Research progress

農業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中溫室氣體的產生是一個復雜的生物地球化學過程，氣候、植被、土壤及農田管理等驅動因素的任何微小變化，都會改變溫室氣體CO2、CH4或N2O的產生及排放。大量科學實驗表明，全球各地農田溫室氣體排放具有空間異質性和時間變異性特征，用有限的點位尺度觀測資料來簡單地推算區(qū)域乃至全球尺度的溫室氣體排放量是不可靠的，其結果具有不確定性。溫室氣體排放傳統(tǒng)經驗統(tǒng)計模型盡管適用于區(qū)域范圍模擬，但點位模擬結果不確定性差[1 ]，且無法從過程上解釋溫室氣體排放的變異性。因此，發(fā)展生物地球化學過程模型來模擬控制溫室氣體產生的復雜生態(tài)系統(tǒng)是當前有關陸地生態(tài)系統(tǒng)碳、氮循環(huán)與全球變化的地球表層過程研究的重要領域。全球目前有30多種不同的生物地球化學過程模型[2 ]，用于研究溫室氣體排放較為成熟的過程模型有CENTURY、CANDY、NCSOIL、Roth-C、DAISY、DNDC等，DNDC（Denitrification-Decomposition）模型已被國際生態(tài)學界用于研究農業(yè)生態(tài)系統(tǒng)碳氮循環(huán)，是公認的模型之一[3 - 4 ]，廣泛應用于農田、草地、森林、濕地等多種類型的生態(tài)系統(tǒng)，模擬CH4、N2O、CO2等溫室氣體排放[5 - 7 ]，在我國也經大量驗證并且廣泛應用[8 - 11 ]。我們針對中國應用DNDC模型開展農業(yè)生態(tài)系統(tǒng)溫室氣體排放模擬的研究進行綜述，旨在推動模型更廣泛和有效的應用，為我國碳氮循環(huán)研究提供新的理念和方法參考。

1 DNDC模型簡介及其在中國的應用與改進

1.1 DNDC模型簡介

DNDC模型是基于與碳、氮循環(huán)有關的生物地球化學因素和過程而發(fā)展起來的計算機模擬模型，于1992年由美國New Hampshire大學Li等[12 ]創(chuàng)建并推廣在全球應用，經過26 a的發(fā)展，目前已更新到V9.5版本。DNDC模型由2個部分組成，其模型結構見圖1[13 ]。

第一部分包含土壤氣候、植物生長和有機質分解3個子模型，其作用是根據輸入的氣象、土壤、植被、土地利用和農田耕作管理數據預測植物-土壤系統(tǒng)中諸環(huán)境因子的動態(tài)變化；第二部分包含硝化、反硝化和發(fā)酵3個子模型，這部分的作用是由土壤環(huán)境因子來預測上述3個微生物參與的化學反應的速率。6個子模型的函數方程式由物理學、化學或生物學的基本理論以及實驗室模擬實驗的結果構建，以日或小時為時間步長，來模擬真實世界中環(huán)境條件-植物生長-土壤化學變化間的相互作用。

1.2 DNDC模型在中國的應用與改進

DNDC模型已在包括中國在內的20多個國家得到應用和檢驗[10 ]，針對農田生態(tài)系統(tǒng)、草地生態(tài)系統(tǒng)、森林生態(tài)系統(tǒng)開展了溫室氣體排放模擬及其減排措施優(yōu)化[14 - 17 ]、氮素運移與流失[18 - 20 ]、不同立地條件下土壤碳動態(tài)及固存模擬及作物產量評估等方面的研究[21 - 24 ]。

DNDC模型采用數百個簡單方程式交互以再現(xiàn)生態(tài)系統(tǒng)中復雜的非線性過程，過程所采用的參數主要基于北美觀測數據建立，因此不完全適用于世界其他地區(qū)，尤其對于中國而言，DNDC模型缺乏一些中國特有而復雜的農業(yè)耕作特征。隨著DNDC模型在中國的廣泛應用，研究者逐步對模型進行了改進，使DNDC模型更適用于中國農業(yè)生態(tài)系統(tǒng)。模型改進部分主要包括增加了適合中國水稻種植的作物參數和物候學日期[25 ]。針對水肥一體化滴灌施肥，引入土壤溫度參數對NO3-和NH4+庫轉化為N2O的比例系數進行校正，提高了模型對土壤N2O排放、土壤NO3-和NH4+庫模擬的準確性[19 ]；通過修改土壤水氮運移過程的缺省參數，引入了地表徑流曲線和修正的通用土壤流失方程來控制和模擬地表徑流[26 ]，加入了覆膜管理模式的參數化模塊[27 ]；通過與遙感（RS）和地理信息系統(tǒng)（ArcGIS）技術結合，進行更為精確的區(qū)域溫室氣體排放模擬研究[28 - 30 ]。與CGE經濟模型結合，在作物投入產出上進行鏈接，評估肥料管理、農藥減量以及農機節(jié)能等低碳減排措施的效果[31 ]。高春雨等[32 ]基于DNDC模型構建了測土配方施肥減排GHG的碳交易計量方法，實現(xiàn)了縣域或更大區(qū)域實施測土配方施肥減排碳交易量核算。

2 DNDC模型在模擬與估算農田溫室氣體排放中的應用

2.1 模型驗證

模型驗證是判定DNDC模型模擬效果的先決條件，包括對模型缺省參數的修改、校正和模型缺失模塊的補充。研究表明，DNDC模型對點位尺度上溫室氣體排放田間觀測數據模擬精度較高，模擬值與實測值具有較高的擬合度[8 ]。如鄒鳳亮 等[28 ]對江漢平原稻田中稻-小麥、中稻-油菜、中稻-冬閑3種種植模式下溫室氣體CH4和N2O周年排放模擬驗證的結果表明，CH4排放的田間觀測值與模擬值決定系數R2為0.92～0.93，N2O排放R2為0.85～0.98。陳粲等[33 ]對吳江水稻生長季農田N2O排放田間觀測值與模擬值的相關系數為0.86。也有報道指出，模擬值與實測值擬合度低。候會靜等[34 ]對華東水稻控制灌溉下稻麥輪作田溫室氣體排放的模擬中認為，模型對后茬麥田N2O排放通量的模擬值多低于實測，模擬主峰值較實測值增大了14.96%（p < 0.05），模擬次峰值比實測值減小了18.1%（p < 0.05）。張萍等[35 ]的研究也得出相同結論。薛彥東等[36 ]基于冬小麥/夏玉米輪作體系再生水灌溉田間試驗數據對DNDC模型及其參數進行驗證，盡管模型能夠捕捉到灌溉、降水和施肥等事件所引起的N2O排放峰值，但是實測值往往滯后于模擬值，說明模型還無法精確預測單個時間結點的N2O排放通量。謝軍飛等[37 ]對北京地區(qū)大豆農田N2O排放模擬后認為，對于干旱期和非農業(yè)活動期農田N2O排放反應靈敏度不夠，模型低估了N2O排放通量。受不同地區(qū)農田土壤環(huán)境、氣候、栽培模式和種植管理制度的影響，導致了模型的輸出結果與實測值之間存在偏差，因此進行模型校正是保證模擬結果準確性的必要步驟。

2.2 點位和區(qū)域尺度模擬

基于點位尺度的溫室氣體模擬其主要作用是判斷模擬值與實測值的擬合度，對模型進行驗證，率定模型參數。如瞿振[38 ]以燕山東麓旱地春玉米為研究對象，設置減氮、增施有機物料、有機無機肥料配施等處理，對春玉米農田N2O和CO2排放通量進行了周年監(jiān)測。模擬結果表明，模型基本上捕獲了由施肥和降水等事件造成的N2O排放峰，由秸稈還田、施用有機肥、翻耕、播種等管理措施產生的CO2排放峰，模型能夠很好的反映華北旱作春玉米農田N2O和CO2通量變化規(guī)律，模擬結果可靠。高小葉等[39 ]研究了苜蓿綠肥對水稻產量和稻田溫室氣體排放的影響，在對DNDC模型進行本地化修正的基礎上，建立了適宜我國長江中下游地區(qū)綠肥-水稻輪作生態(tài)系統(tǒng)的DNDC模型。王鶯[40 ]以甘肅河西地區(qū)黑河中游綠洲夏玉米農田為對象，利用模型模擬了該試驗點長時間序列下的溫室氣體通量。

DNDC在點位尺度上將生態(tài)驅動因素與環(huán)境營力聯(lián)系起來，并進一步計算各種生物地球化學反應的方向和速率，從而達到預測碳、氮這組生物地球化學元素的量和流。當把DNDC的預測由點位擴展到區(qū)域時，實際上是將此區(qū)域劃分為許多小單元，并認為每個小單元內部各種條件都是均勻的，使DNDC對所有單元進行逐一模擬，從而實現(xiàn)更大尺度上的模擬[41 ]。李長生等[10 ]對中國農田1990年溫室氣體排放進行了估算，結果表明中國農業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的CO2凈排放量約9 500萬t C/a、CH4約920萬t C/a、N2O約130萬t N/a。根據全球增溫潛勢（GWP）計算，中國農田釋放的N2O對全球增溫的影響高于CO2和CH4。王效科等[42 ]對中國農田土壤N2O排放通量分布格局進行模擬，發(fā)現(xiàn)我國農田土壤N2O排放西北地區(qū)較低，東南地區(qū)較高。徐文彬等[43 - 44 ]采用DNDC模型估算了以縣為空間分辨尺度的貴州省農業(yè)土壤1995年N2O釋放通量和釋放量，定量評估了施肥和耕作農業(yè)活動對該地區(qū)N2O釋放量的貢獻。張黎明等[45 ]以整個太湖地區(qū)37個縣234萬hm2水稻土為例，分析了3種不同土壤數據單元法對CH4排放模擬的影響，結果表明以“縣”作為最小模擬單元，并用排放量范圍來表達區(qū)域CH4氣體排放較為合理。姜雨林等[46 ]選擇華北地區(qū)麥-玉（冬小麥-夏玉米）、春玉米連作、麥-豆（冬小麥-夏大豆）、麥-玉-春玉米和麥-玉-大豆等5種代表性輪作模式，模擬與預測分析了不同種植模式下該地區(qū)農田土壤溫室氣體排放的50 a長期（2003—2052）變化情況。張凡等[47 ]通過DNDC模型估算了我國西北地區(qū)旱作農田土壤N2O排放的時空變化特征。田展等[14 ]利用DNDC 模型模擬了中國過去40 a（1971 — 2010）氣候變化對水稻田溫室氣體排放的影響。孫圓圓等[48 - 49 ]對川中丘陵區(qū)典型稻田生態(tài)系統(tǒng)CH4、N2O、CO2通量進行了不同輪作制度下不同時空尺度的交換特征及定量化研究，進而闡明稻田在特定自然、農業(yè)生產條件下排放的溫室氣體通量及其空間分布特征。李虎等[50 ]對2003年黃淮海平原河北省范圍內的農田土壤溫室氣體排放進行估算，結果表明，河北省111個縣（市）的農業(yè)土壤CO2排放量約3.758×106 t C，N2O排放量為40.345×106 kg N，全省釋放的CO2和N2O中有40%左右來自冬小麥/夏玉米地。從上述文獻中我們可以看到，DNDC模型已經在中國針對不同時空尺度、不同地域和不同種植體系開展了大量研究。

2.3 敏感性分析

為了減少模型參數的不確定性以提高模擬結果的精度，敏感性分析作為評價和建立模型的必要步驟通常是必須的。例如，陳粲等[33 ]對2013年吳江水稻田模擬結果認為，年平均溫度、土壤 pH、土壤有機碳含量、施肥量和秸稈還田量對不同秸稈還田填埋深度下N2O氣體排放非常敏感。謝軍飛等[37 ]對北京地區(qū)大豆農田N2O排放模擬敏感性的分析結果表明，在一定范圍內，在其他條件不變的情況下，N2O-N排放模擬值對土壤初始表面有機碳含量的變化較為敏感，隨著土壤初始表面有機碳含量的增加，N2O-N排放模擬值也隨著線性增加；另外，N2O-N排放模擬值對降水中N素的含量變化也較為敏感，隨著降水中N素的含量的升高N2O-N排放模擬值也隨著非線性增加。張嘯林等[51 ]對南京地區(qū)稻麥輪作體系DNDC模型靈敏度的檢驗結果表明，年均溫度、土壤容重、土壤有機碳、土壤質地、土壤 pH等環(huán)境因子對GWP的影響顯著，施用氮肥、秸稈還田量和烤田期長短等管理因子對GWP的影響明顯。王秀斌 等[52 ]利用典型潮土N2O排放的田間試驗數據對DNDC及其參數進行驗證，結果表明，氮肥用量、施肥次數、土壤初始無機氮含量和土壤質地的改變對土壤N2O排放量均很敏感，其中氮肥用量和施肥次數的改變最為敏感。因此，進行敏感性分析可以確定影響模擬結果的關鍵模型參數，從而控制模擬結果。

3 DNDC模型在農田溫室氣體減排調控中的應用

DNDC模型不僅能夠模擬和預測溫室氣體排放量，而且能夠評估不同管理方式的減排效果，還可以通過模擬土壤生物化學過程的交互作用，定量評估某種溫室氣體的減排措施對其他溫室氣體排放量的影響，并且驗證該措施是否具有其他的不利影響[53 ]。如徐文彬等[54 ]以貴州省玉米-油菜輪作田和大豆-冬小麥輪作田為N2O釋放通量測量對象，采用DNDC模型定量探討了上述作物生長季節(jié)有機肥施用量、N肥施用量及施肥日期、N肥類型和施肥深度、翻耕深度和翻耕日期等變化對亞熱帶旱田生態(tài)系統(tǒng)N2O釋放的潛在影響。瞿 振[38 ]對華北旱作春玉米農田N2O減排的模擬分析表明，有機無機肥料配施和農民習慣處理相比凈溫室效應降幅達33.5%。農民習慣施肥+有機肥凈溫室效應下降53.9%，農民習慣施肥+秸稈還田凈溫室效應降幅達87.4%；農民習慣施肥+減氮40%+秸稈還田的凈溫室效應為0.047 t CO2-eq/（hm2·a），遠小于農民習慣施肥下的2.3 t CO2-eq/（hm2·a）。趙崢等[55 ]采用DNDC模型對減量化施肥和秸稈還田措施下稻麥輪作系統(tǒng)的模擬結果表明，化肥減量25%+秸稈還田在獲得最佳水稻產量的同時有效減少51.85%的N2O排放量，但同時會增加110.03%的CH4排放量。徐丹[56 ]指出，稻田在減排操作中應盡量控制秸稈還田比例或選擇合理的秸稈還田方式，以減少CH4排放。楊黎等[57 ]對東北地區(qū)春玉米農田不同施氮和秸稈還田措施下的模擬結果表明，與當地農民習慣施肥相比，優(yōu)化施氮措施不會明顯影響作物產量，能減少N2O排放，可降低溫室氣體凈排放8%～13%。優(yōu)化施氮+秸稈還田能在保障供試農田春玉米產量的同時大幅度減少春玉米種植系統(tǒng)溫室氣體凈排放。

4 展望

綜上所述，經過20多年的探索，DNDC模型針對中國的農業(yè)生態(tài)系統(tǒng)進行了大量改進和校準，在我國大多數地區(qū)得到了驗證和應用，在作物估產、環(huán)境評價、農田管理、決策制定和長期預測等方面取得了豐碩成果。然而，DNDC模型反映了生物地球化學以追蹤化學元素遷移變化來探索生命與環(huán)境間的復雜關系，因此它仍然需要不斷創(chuàng)新來更加適宜模擬自然界的規(guī)律。未來模型在中國的發(fā)展需要注重以下幾個方面的研究。一是針對中國農業(yè)種植體系的特點，增加模型模塊，修正模型參數，提高模擬精度；二是采用遙感、地理信息系統(tǒng)技術提高區(qū)域尺度模擬和預測的精度，降低模擬結果的不確定性[58 - 59 ]；三是建立跨尺度農田生態(tài)系統(tǒng)綜合評估模型，加強大尺度和長時間序列的溫室氣體排放模擬與預測研究。

參考文獻：

[1] 廖千家驊，顏曉元. 農業(yè)土壤氧化亞氮排放模型研究進展[J]. 農業(yè)環(huán)境科學學報，2010，29（5）：817-825.

[2] M K CAO，F(xiàn) IAN WOODWARD. Dynamic responses of terrestrial ecosystem carbon cycling to globle climate change[J]. Nature，1998，393：249-252.

[3] P SMITH，J U SMITH，D S POWLSON，et al. A comparison of the performance of nine soil organic matter models using datasets from seven long-term experiments[J]. Geoderma，1997，81（9）：153-225.

[4] S E FROLKING，A R MOSIER，D S OJIMA. Comparision of N2O emissions from soils at three temperate agricultural sites：Simulations of year- round measurements by four models[J]. Nutrient Cycling in Agroecosystems，1998，52：77-105.

[5] 巴特爾·巴克，彭鎮(zhèn)華，張旭東，等. 生物地球化學循環(huán)模型DNDC及其應用[J]. 土壤通報，2007，38（6）：1208-1212.

[6] 李長生. 陸地生態(tài)系統(tǒng)的模型模擬[J]. 復雜系統(tǒng)與復雜性科學，2004，1（1）：49-57.

[7] 張 釗，辛曉平. 生物地球化學模型DNDC的研究進展與碳動態(tài)模擬應用[J]. 草地學報，2017，25（3）：445-452.

[8] 謝海寬，江雨倩，李 虎，等. DNDC模型在中國的改進及其應用進展[J]. 應用生態(tài)學報，2017，28（8）：2760-2770.

[9] 邢長平，沈承德. N2O、CO2溫室氣體與土壤DNDC模型[J]. 熱帶亞熱帶土壤科學，1998，7（1）：58-63.

[10] 李長生，肖向明，S.FROLKING B.MOORE Ⅲ，等. 中國農田的溫室氣體排放[J]. 第四紀研究，2003，

23（5）：493-503.

[11] 李 虎，王立剛，邱建軍. DNDC模型在農田氮素滲漏淋失估算中的應用[J]. 應用生態(tài)學報，2009，20（7）：1591-1596.

[12] C S LI，S FROLKING，T A FROLKING. A model of nitrous oxide evolution from soil driven by rainfall events：1. Model structure and sensitivity[J]. Journal of Geophysical Research，1992，97：9759-9776.

[13] C S LI. Modeling trace gas emissions from agricultural ecosystems[J]. Nutrient Cycling in Agroecosystems，2000，58：259-276.

[14] 田 展，牛逸龍，孫來祥，等. 基于DNDC模型模擬氣候變化影響下的中國水稻田溫室氣體排放[J]. 應用生態(tài)學報，2015，26（3）：793-799.

[15] 張 峰. 中國草原碳庫儲量及溫室氣體排放量估算[D]. 蘭州：蘭州大學，2010.

[16] 王小國，朱 波，高美榮，等. 四川榿柏混交林土壤N2O排放的實測與模擬[J]. 中國環(huán)境科學，2009，

29（3）：242-247.

[17] 張守都，栗巖峰，李久生. 基于DNDC模型的東北半濕潤區(qū)膜下滴灌玉米施肥制度優(yōu)化[J]. 中國水利水電科學研究院學報，2018，16（2）：113-121.

[18] 韓 寧，陳維梁，高 揚，等. 基于SWAT與DNDC模型對比研究亞熱帶流域氮淋溶與輸出過程[J]. 環(huán)境科學，2017，38（6）：2317-2325.

[19] 陳 靜. 華北小麥-玉米滴灌施肥下水氮運移和N2O排放研究[D]. 北京：中國農業(yè)科學院，2014.

[20] 趙 崢，吳淑杭，周德平，等. 基于DNDC模型的稻田氮素流失及其影響因素研究[J]. 農業(yè)環(huán)境科學學報，2016，35（12）：2405-2412.

[21] 張 琳，邵景安. 未來30年川東平行嶺谷區(qū)縣域農田SOC動態(tài)模擬[J]. 中國生態(tài)農業(yè)學報，2017，25（12）：1848-1857.

[22] 王德營，姚艷敏，司海青，等. 黑土有機碳變化的DNDC模擬預測[J]. 中國生態(tài)農業(yè)學報，2014，22（3）：277-283.

[23] W ZHANG，F(xiàn) ZHANG，J QI，et al. Modeling impacts of climate change and grazing effects on plant biomass and soil organic carbon in the Qinghai Tibetan grasslands[J]. Biogeosciences，2017，14（23）：5455-5470.

[24] 賀 美，王迎春，王立剛，等. 應用DNDC模型分析東北黑土有機碳演變規(guī)律及其與作物產量之間的協(xié)同關系[J]. 植物營養(yǎng)與肥料學報，2017，23（1）：9-19.

[25] H LI，L G WANG，J Z LI，et al. The development of China-DNDC and review of its applications for sustaining Chinese agriculture[J]. Ecological Modelling，2017，348：1-13.

[26] J DENG，B ZHU，Z X ZHOU，et al. Modeling nitrogen loadings from agricultural soils in southwest China with modified DNDC[J]. Journal of Geophysical Research，2011，116：2999-3009.

[27] J HAN，Z K JIA，W WU，et al. Modeling impacts of film mulching on rainfed crop yield in Northern China with DNDC[J]. Field Crops Research，2014，155： 202-212.

[28] 鄒鳳亮，曹湊貴，馬建勇，等. 基于DNDC模型模擬江漢平原稻田不同種植模式條件下溫室氣體排放[J]. 中國生態(tài)農業(yè)學報，2018，26（9）：1291-1301.

[29] 張 遠，李 穎，王毅勇，等. 三江平原稻田甲烷排放的模擬與估算[J]. 農業(yè)工程學報，2011，27（8）：293-298.

[30] 張 遠，齊家國，殷鳴放，等. 遼東灣沿海水稻田溫室氣體排放的時空動態(tài)模擬[J]. 中國農業(yè)科學，2007，40（10）：2250-2258.

[31] 趙子健，李廣瑜，顧海英. 低碳農業(yè)發(fā)展的途徑、潛力和間接減排效應[J]. 上海交通大學學報（農業(yè)科學版），2018，36（1）：68-75，80.

[32] 高春雨，高懋芳. 旱地測土配方施肥溫室氣體減排碳交易量核算[J]. 農業(yè)工程學報，2016，32（12）：212-219.

[33] 陳 粲，包云軒，呂 青，等. 基于DNDC模型的不同秸稈還田填埋深度下農田N2O氣體排放模擬[J]. 安徽農業(yè)科學，2018，46（14）：64-67；74.

[34] 侯會靜，ABUDU SHALAMU，陳 慧，等. 水稻控制灌溉下華東稻麥輪作農田N2O排放模擬[J]. 農業(yè)機械學報，2016，47（12）：185-191.

[35] 張 萍. 土壤管理對農田溫室氣體排放的效應研究[D]. 揚州：揚州大學，2012.

[36] 薛彥東，任樹梅，楊培嶺，等. 再生水灌溉冬小麥/夏玉米土壤N2O排放DNDC模型分析[J]. 農業(yè)機械學報，2013，44（9）：73-78；85.

[37] 謝軍飛，李玉娥. DNDC模型對北京旱地農田N2O排放的模擬對比分析[J]. 農業(yè)環(huán)境科學學報，2004，

23（4）：691-695.

[38] 翟 振. 北方春玉米農田N2O排放規(guī)律及減排措施研究[D]. 北京：中國農業(yè)科學院，2013.

[39] 高小葉，袁世力，呂愛敏，等. DNDC模型評估苜蓿綠肥對水稻產量和溫室氣體排放的影響[J]. 草業(yè)學報，2016，25（12）：14-26.

[40] 王 鶯. 黑河中游綠洲農業(yè)管理措施對農田土壤溫室氣體排放的影響[D]. 蘭州：蘭州大學，2012.

[41] 李長生. 生物地球化學的概念與方法-DNDC模型的發(fā)展[J]. 第四紀研究，2001，21（2）：89-99.

[42] 王效科，莊亞輝，李長生. 中國農田土壤N2O排放通量分布格局研究[J]. 生態(tài)學報，2001，21（8）：1225-1232.

[43] 徐文彬，洪業(yè)湯，陳旭暉，等. 應用DNDC模型估算區(qū)域農業(yè)土壤N2O釋放通量和釋放量—以貴州省為例[J]. 環(huán)境科學，2000，21（2）：11-15.

[44] 徐文彬，劉廣深，洪業(yè)湯，等. DNDC模型對我國旱地N2O釋放的擬合對比分析[J]. 礦物學報，2002，

22（3）：222-228.

[45] 張黎明，于東升，史學正，等. 基于不同土壤數據單元法的DNDC模型對太湖地區(qū)水稻土CH4排放模擬研究[J]. 環(huán)境科學，2009，30（8）：2185-2192.

[46] 姜雨林，陳中督，遆晉松，等. 華北平原不同輪作模式固碳減排模擬研究[J]. 中國農業(yè)大學學報，2018，23（1）：19-26.

[47] 張 凡，王 政，李旭祥. 西北旱區(qū)農田土壤N2O排放空間變化特征及影響因素探討[J]. 地球環(huán)境學報，2016，7（3）：301-307.

[48] 孫園園，孫永健，王銳婷，等. DNDC模型對川中丘陵區(qū)稻田CH4、N2O排放的模擬對比分析[J]. 生態(tài)環(huán)境學報，2011，20（Z1）：1003-1010.

[49] 孫園園，孫永健，王銳婷，等. 基于DNDC模型的川中丘陵區(qū)不同輪作制度下稻田CO2排放研究[J]. 中國農業(yè)氣象，2011，32（4）：530-537.

[50] 李 虎，王立剛，邱建軍. 黃淮海平原河北省范圍內農田土壤二氧化碳和氧化亞氮排放量的估算[J]. 應用生態(tài)學報，2007，18（9）：1994-2000.

[51] 張嘯林，潘曉健，熊正琴，等. 應用DNDC模型分析管理措施對稻麥輪作系統(tǒng)CH4和N2O綜合溫室效應的影響[J]. 應用生態(tài)學報，2013，24（3）：690-696.

[52] 王秀斌，周 衛(wèi)，梁國慶，等. 典型潮土N2O排放的DNDC模型田間驗證研究[J]. 植物營養(yǎng)與肥料學報，2011，17（4）：925-933.

[53] 郭佳偉，鄒元春，霍莉莉，等. 生物地球化學過程模型DNDC的研究進展及其應用[J]. 應用生態(tài)學報，2013，24（2）：571-580.

[54] 徐文彬，劉維屏，劉廣深. 應用DNDC模型分析施肥和翻耕方式變化對旱田土壤N2O釋放的潛在影響[J]. 應用生態(tài)學報，2001，12（6）：917-922.

[55] 趙 崢，周德平，褚長彬，等. 不同施肥和秸稈還田措施對稻麥輪作系統(tǒng)碳氮流失的影響[J]. 水土保持學報，2018，32（3）：36-41.

[56] 徐 丹. 寒地黑土稻田水肥管理與溫室氣體排放關系研究[D]. 哈爾濱：東北農業(yè)大學，2016.

[57] 楊 黎，王立剛，李 虎，等. 基于DNDC模型的東北地區(qū)春玉米農田固碳減排措施研究[J]. 植物營養(yǎng)與肥料學報，2014，20（1）：75-86.

[58] 陳治榮，蔣 剛，袁 杰，等. 基于 RS 與 GIS 的廣東省龍川縣農村土地經營權確權探究[J]. 甘肅農業(yè)科技，2018（1）：77-80.

[59] 宋立明，方愛玲，董青松. 基于 3S 技術的古浪縣耕地后備資源調查與評價[J]. 甘肅農業(yè)科技，2017（4）：32-37.

（本文責編：陳 偉）