气候智慧型农业管理策略对土壤碳汇与温室气体净排放的模型集成研究——基于美国两大长期农田试验站的案例分析

这篇综述通过APSIM、Daycent和RothC模型集成方法，评估了美国密歇根州（KBS）和得克萨斯州（LRF）两种典型农田系统中气候智慧型农业（CSA）措施对土壤有机碳（SOC）和净温室气体排放（GHGnet）的影响。研究发现免耕（NT）与秸秆还田（RR00）组合能显著降低GHGnet（CO2e），而生物炭（BC）小剂量（19-38 Mg ha?1）效果优于大剂量。研究为区域农业减排策略提供了多模型不确定性量化框架。

　　

引言

《巴黎协定》设定了将全球温升控制在2°C以内的目标，农业作为美国10%温室气体（GHG）的排放源，其减排潜力备受关注。气候智慧型农业（CSA）通过提升土壤有机碳（SOC）储量和减少净温室气体排放（GHGnet）实现双重效益。本研究选取美国密歇根州凯洛格生物站（KBS，冷湿气候）和得克萨斯州自由研究农场（LRF，干热气候）两大长期试验点，集成APSIM、Daycent和RothC三种生物地球化学模型，模拟不同管理措施在基准与高排放（UKESM SSP5-8.5）气候情景下的响应。

材料与方法

试验点特征：KBS为玉米-大豆-小麦轮作系统，土壤为细壤质Typic Hapludalfs；LRF以棉花-高粱轮作为主，土壤为砂壤质Aridic Paleustolls。模型校准涵盖作物产量、SOC、N₂O和CH₄排放等指标，未来气候数据源自CMIP6的UKESM1-0-LL高排放情景。

管理措施：包括免耕（NT）、覆盖作物（CC）、生物炭添加（BC19-BC96）、氮肥减量（RF05-RF35）和秸秆移除（RR25-RR50）等12种处理。GHGnet计算整合SOC变化、N₂O（GWP=273）和CH₄（GWP=27）的CO₂当量。

结果与讨论

模型验证：

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  产量：模型集合能覆盖观测值范围，但APSIM对玉米产量变异性低估50%。

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  SOC：KBS的NT处理使SOC储量增加0.6-2.5 Mg C ha^?1，而LRF的NT与秸秆还田组合使GHGnet逆转至-0.9 Mg CO₂e ha^?1。

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  N₂O：APSIM因高温偏差高估排放，而Daycent显示覆盖作物降低N₂O达54%。

未来预测：

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  气候敏感性：KBS在UKESM下GHGnet平均增加8.0 Mg ha^?1，LRF仅增0.6 Mg ha^?1，表明暖干区系统稳定性更高。

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  最优措施：NT+CC组合在两地均表现最佳，而生物炭小剂量（BC19）在KBS基线情景下GHGnet为-0.6 Mg CO₂e ha^?1，但大剂量（BC96）因SOC损失导致正排放。

机制解析：

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  SOC动态：Daycent的NT处理通过11倍分解速率抑制提升碳汇，而RothC对管理措施响应迟钝。

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  N₂O驱动：APSIM中土壤水分>田间持水量是排放阈值，而Daycent需水填充孔隙度>60%。

创新与局限

研究首次对比了三种模型在异质气候区的响应差异，但未考虑生物炭生命周期排放和微生物过程。建议未来结合微生物显式模型拓展机制研究。

结论

免耕与覆盖作物是降低农业GHGnet的核心措施，而生物炭需谨慎控制施用量。模型集合证实冷湿区减排潜力更大，但气候变暖可能削弱其效果。该成果为美国农业纳入国家自主贡献（NDC）提供了科学依据。