基于APSIM模型模拟温带桉树人工林氮肥施用响应：提升木材产量与可持续经营策略

为解决温带桉树人工林氮肥施用效益预测难题，研究人员利用APSIM模型对24处试验点开展氮肥响应模拟研究。结果表明模型可准确预测早期施氮（400 kg ha?1）的生长响应（R2=0.71），并揭示水分胁迫是影响平均年增量（MAI）的主因（解释71%变异）。该研究为优化氮肥管理、提升木材产量提供了量化工具。

　　

在全球森林资源可持续管理的背景下，桉树人工林作为重要的速生树种，在提供木材资源和维持生态平衡方面发挥着关键作用。然而，如何科学施肥以提高木材产量同时减少环境风险，一直是林业管理者面临的重大挑战。特别是在温带地区，桉树人工林的氮肥施用存在显著的空间变异性和时效性问题，传统经验管理往往导致肥料利用率低下或环境污染。

澳大利亚作为全球桉树人工林种植的重要区域，拥有约69万公顷的阔叶树人工林，其中84%为南部各州的桉树林。这些林分主要种植Eucalyptus globulus和E. nitens两个树种，轮伐期10-15年，木材产量随降雨量变化显著（5-45 m³ ha^?1 year^?1）。虽然造林时普遍采用整地、除草和施肥等措施，但后续追肥并不常见。研究表明氮肥可提高生长速率和产量，但对木材密度的影响不一（可能中性、正面或负面）。在立地初期，通过施用氮、磷、钾和其他营养元素可矫正养分缺乏，但 beyond 成立阶段，氮成为最可能限制生长的主要养分。

尽管这些桉树人工林的首轮大多建立在既往农用地上（其养分有效性较原森林立地有所提高），但后续轮作对氮肥的需求增加。虽然人工林生产力受养分有效性调控，但水分可获得性具有压倒性影响，特别是在导致死亡的干旱期间。在澳大利亚，桉树人工林生长通常从种植起就对氮肥有响应，除非土壤氮有效性已经很高（例如先前施过肥或农业用地期间豆科植物的固氮作用）。2002-2004年的一项调查显示，桉树林的平均氮肥施用量为48 kg ha^?1 N，但此后速率可能有所提高。

许多肥力较低的原农用地立地具有与原森林立地相似的氮有效性，因此对氮肥有响应。茎干生长对氮肥的响应之前会出现叶面积的增加。施肥时间（较早、较晚）相对于轮伐期末获得的任何产量响应也会影响种植者的经济效益，因为存在成本的时间折现。虽然先前研究已确立这些原则，但这些原则在澳大利亚桉树人工林范围内定量应用的程度尚未确定。

过程模型在人工林林业的一些研究和行业应用中已经使用了几十年，因为它能够定量解释控制树木生长的许多相互作用因素。当经过校准和验证后，此类模型可用于进行虚拟实验（模拟实验的建模场景）——这些实验在田间难以进行且耗时——以改进田间实验的假设和设计，预测响应，并为投资和管理选项提供信息。一个包含氮过程并已校准用于澳大利亚人工林的模型是APSIM Eucalyptus模型，近年来获得了行业投资。该模型明确地将管理与气候、土壤、植物生理以及碳、氮和水的循环耦合起来以生产生物量，并且一系列桉树人工林的校准已经成功模拟了观察到的木材生产。类似能力尚未在替代的开源建模平台中开发。

为应对澳大利亚温带桉树人工林氮肥施肥方面最重要的知识空白，建立了一系列实验。这些实验还用于测试APSIM Eucalyptus模型在模拟生长（包括对氮肥的响应）方面的用途。本研究的目标是理解APSIM在24个田间点氮肥施用后前5年响应建模方面的价值，并随后应用该模型进行虚拟实验以探索最佳的氮肥施用量和时机。

研究人员通过建立包含24个试验点的施肥试验网络，采用APSIM Next Generation模型进行模拟计算。主要技术方法包括：从澳大利亚土壤与景观网格（SLGA）获取土壤参数并基于实测数据校准表层土壤碳、氮含量及pH值；使用SILO数据库的每日气象数据；建立E. globulus和E. nitens两种基因型参数集；通过 Nash Sutcliffe效率（NSE）和均方根误差与标准偏差比率（RSR）等统计指标评估模型性能；开展虚拟实验模拟10年轮作期内14种不同氮肥施用方案的生长响应。

2.3. Virtual experiments

通过模拟10年轮作期的平均年增量（MAI），研究人员设置了14种不同的早期和晚期施肥处理组合。早期施肥在0、1、2和/或3年林龄时进行，晚期施肥模拟在5、7、9年以及5-9年每年进行。还包括一个极高的年施用量处理（9次施用800 kg ha^?1 N）以确保完全避免模拟的氮胁迫。模拟假设当前气候条件不变。

3.1. Model performance

观测数据显示，氮肥的3年生长响应显著（P < 0.05）。当将所有林龄和处理组合时，模型对材积的预测表现极佳，核心处理的0-5年生长预测也表现良好。模型对平均树高、胸径（DBH）和林分断面积（BA）的预测同样表现优异。在 Rates 实验中，模型对单次（t10）或双次（t9）施用400 kg ha^?1 N的百分比响应预测表现良好，但在 Responsiveness 实验中表现不理想。这种差异可能源于实验设计问题以及这些点影响变异性因素的控制较弱。

3.2. Duration of response to single and repeat N fertilization

六个发生响应的 Rates 实验（每个州两个缺氮点）用于确定单次施用400 kg ha^?1 N（t10）的MAI百分比响应的时间趋势。在所有情况下，MAI响应达到峰值后开始下降。预测峰值出现在4-8年林龄，即施用后2-6年达到最大累积响应。施肥前后的相对响应反映了处理间因除氮有效性外其他影响（特别是实际种群密度）导致的生长速率差异。

3.3. Rotation-length productivity

塔斯马尼亚和维多利亚的几个点预测在不施肥情况下10年林龄时MAI较低（10–15 m³ ha^?1），所有州都有一个或多个点可能达到超过20 m³ ha^?1 year^?1。24个点提供了对氮肥响应的巨大范围，从少数点几乎没有响应，到许多点的中等响应，再到西澳大利亚几个点的最大响应。所有点的最高MAI预测为26 m³ ha^?1（t9处理在Henke和LakeJasper19点），所有点的平均值在未施肥情况下为17.5 m³ ha^?1，施肥情况下为20.2 m³ ha^?1。

3.4. Virtual experiments

模型在预测总体生长（所有实验）和 Rates 实验中对氮肥响应方面的良好表现意味着，结合所使用的基因型和土壤校准，模拟充分代表了潜在生长和胁迫的平衡，因此证明使用这些校准通过建模场景探索因子敏感性是合理的。Responsiveness 实验的模拟不理想，排除了将其用于这些建模场景的可能性。进行了各种模拟实验，通过比较预测的完整10年轮作期的MAI值，检验生长对肥料的响应与肥料用量和时机的关系。

研究表明，APSIM模型能够成功模拟温带桉树人工林对氮肥的生长响应，早期施肥（1-3年林龄）比晚期施肥产生更大的响应，且响应持续2-6年。水分胁迫是影响生产力的主要因素，解释了71%的MAI变异。对于10年轮作，模拟显示早期施肥对最大化大多数点的生长至关重要。在西澳大利亚的缺氮点，需要更高的氮肥用量（最高可达800 kg ha^?1）才能最大化生长响应，而其他州的点在累计施氮量达到200-400 kg ha^?1时即可接近最大生长。

研究结果支持了所有假设：使用每个物种仅一个基因型，并通过校准每个点的一小套土壤参数，可以充分模拟观察到的对氮肥的生长响应；模拟对氮肥的生长响应对于早期施用（1-3年）比晚期施用更大；模拟对氮的生长速率增加持续了2-6年；累计施氮量超过200 kg ha^?1 N在前3年并未带来主要的额外生长响应（西澳大利亚除外），并且在大多数点对重复施用有额外响应；桉树人工林生产力（MAI m³ ha^?1 year^?1）与模型中的水分胁迫指标相关性最强。

该研究的发现对桉树人工林管理具有重要指导意义：许多澳大利亚的桉树人工林会对氮肥施用产生响应；人工林资产的肥料需求从一轮作到下一轮作不断演变；描述的田间实验和建模方法可在公司或区域层面用于制定操作指南。未来研究方向包括：开发广泛适用的氮限制指示器；更广泛地测试和理解水分胁迫指标；测试过程模型在预测未来气候下具有不同施肥历史的人工林资产木材供应方面的用途；以及改进模型对磷等其他养分、病虫害和树木大小级的考虑。

这项发表在《Forest Ecology and Management》的研究为温带桉树人工林的氮肥管理提供了科学依据，展示了过程模型在模拟复杂生态系统响应方面的强大能力，对实现林业可持续经营和提升木材产量具有重要实践价值。