基于DNDC模型不同降水年型下氮肥管理对马铃薯田N2O减排及增产潜力影响研究

2021-11-04张开王立为高西宁贺明慧

生态环境学报 2021年8期

张开，王立为, ，高西宁, ，贺明慧

1. 沈阳农业大学农学院，辽宁沈阳 110866；2. 辽宁省农业气象灾害重点实验室，辽宁沈阳 110166；3. 沈阳市浑南区气象局，辽宁沈阳 110186

自工业化以来，人类活动排放了大量的温室气体（CO2、CH4、N2O），其排放浓度的增加是影响全球气候变暖的重要驱动因子（IPCC，2014）。N2O作为大气中主要的微量气体，虽然在大气中含量较低，但却是重要的温室气体。每年以0.22%的速率在增加（Ghosh et al.，2003），对全球增温贡献率约为7%（杜吴鹏等，2006）。旱地农田生态系统是大气中N2O的重要排放源，当前大气中90%的N2O来源于农业生产活动（尚杰等，2015），这表明农业生产活动中存在很大的减排潜力。不同的田间管理方式（如施肥量和施肥深度）和气候条件通过导致土壤环境的改变进而影响农田N2O排放，氮肥施用直接影响土壤中有效氮浓度，是影响N2O排放的重要因素（常乃杰，2020；张鹏飞，2020）。为保障粮食增长，越来越多的氮肥投入到农田土壤中促进了农田N2O的排放，进而加剧全球变暖（Snyder et al.，2009）。因此，随着以全球变暖为主要特征的环境问题研究的日益深入，在保证产量的同时，合理地制定和实施田间管理措施，对农业的可持续发展具有重要意义（马晨光等，2020）。

马铃薯（Solanum tuberosum）已被联合国农粮组织列为世界第四大粮食作物，同时中国农业部启动了马铃薯主粮化战略（陈萌山等，2015）。马铃薯不仅已成为重要的粮食作物，同时对保障中国粮食安全具有重要意义（王静怡等，2015）。如何在能保产的前提下做到资源环境协调可持续发展是决策者们面临的重要问题。其中，施用氮肥是提高马铃薯产量的重要手段，有研究发现，氮肥肥效的发挥与农田水分状况高度相关（肖石江等，2021），如何在雨养条件下做到“以水定肥，以肥定产”同时最大限度的减少N2O气体排放，对充分发挥旱地马铃薯生产潜力及农田可持续发展具有积极的指导意义。前人针对旱地马铃薯的适宜施肥量做了大量研究，如孟炀（2018）在干旱缺水的黄土高原雨养农业区，探究了氮肥对马铃薯的增产效率，结果发现生产1 t马铃薯需N为4.00—5.34 kg；张富仓等（2017）对马铃薯田进行滴灌施肥试验，发现产量与灌水量呈现正相关关系，同时随着施肥量的增加产量先增加后减少；万伟帆（2017）探究了不同尿素用量对马铃薯田产量及N2O排放影响，结果表明过量尿素导致 N2O排放显著增加但产量并没有显著提高。同时由于灌溉、降水等因素引起土壤含水量的增加，提高了硝化反硝化速率，导致N2O排放量的增加（Hu et al.，2014），王立为等（2019）通过 DNDC模型模拟发现降雨量对马铃薯田生育期N2O累计排放的影响较为明显，模拟峰值出现在降雨事件发生后，所以东北地区作为典型的旱作雨养农业区，综合研究水分和施肥对产量和N2O排放之间的关系，探明不同降水年型马铃薯田增产减排的最优施氮量对当地农业的可持续发展具有积极指导意义。

N2O通量排放具有高度时空变化特点，通过站点现场测量耗时且费力，所以为了弥补试验的缺陷，就可以采用校准良好的温室气体排放模型来模拟计算多种不同试验处理条件下其排放的情况（Giltrap et al.，2009）。在多种模型中，DNDC模型是一种用于评估土壤温室气体排放和作物产量的生物地球化学模型，是目前国际上公认的较为成功模拟土壤C、N动态变化的机理模型之一。该模型由美国New Hampshire大学Li et al.（1992）建立，用于模拟农业土壤中N2O、CO2等温室气体排放。随着科学工作者对该模型的补充和改进，目前已发展建立了适用于中国特有农业生态系统的模型，并在中国多地开展了相关模拟研究（谢海宽等，2017）。本文结合2017—2019年3年试验数据对模型适用性进行评价，并基于1990—2019年30年连续气象数据，探究了在不同降水年型下马铃薯田增产减排的最优施氮量和施用氮肥方式，为地区制定合理的氮肥施用提供依据。

1 材料与方法

1.1 试验区概况

试验选择在沈阳市自然降水条件下的沈阳农业大学实验基地进行，基地位于中国东北地区南部，辽宁省中部，以平原为主，地势平坦。基地位置 123°33′E，41°49′N，属于温带半湿润大陆性气候，年平均温度在8.9 ℃范围，全年降水量681 mm，全年无霜期 183 d。受季风影响，降水主要集中在夏季，雨热同期适合作物生长。马铃薯生育期一般为4月下旬播种，至7月中下旬收获。试验期间（4—7月）月平均气温和月降水量如图1所示。通过分析中心测得实验基地土壤类型为粉壤土（粘粒15%，粉粒 51%，砂粒 34%），表层土壤有机碳含量（0—10 cm）0.01 kg·kg−1，容重（上层土壤的密度）为1.30 g·cm−3，土壤pH值为6.42。

图1 2017—2019年试验期间基地月平均气温（t）和月降水量（p）Fig. 1 Monthly average temperature (t) and precipitation (p)of the base during 2017-2019

1.2 试验设计与方法

试验基地栽种的马铃薯品种为“尤金”，生育期在75—80 d，该品种单株可结4—6个薯，亩产量可达2000 kg，增产效果很大，在该地区已得到广泛的种植。试验为期3年，2017年播种和收获日期分别为4月28日和7月24日；2018年分别为5月3日和7月26日；2019年分别为4月24日和7月16日。

试验以当地实际施用氮肥水平为参照设置4种施氮梯度，分别为不施氮肥（0 kg·hm−2）、低氮（60 kg·hm−2）、中氮（120 kg·hm−2）、高氮（180 kg·hm−2）4种施氮水平，以下分别简写为N0、N1、N2、N3，实验还设置了空白对照组CK（裸地且不施氮肥），每种处理设置3个重复。每个试验小区为5 m×6 m，马铃薯种植株距为0.4 m，行距为0.5 m。除氮肥以外，所有施肥处理的磷钾肥均采用同一施肥量，磷肥（P2O5）为 225 kg·hm−2，钾肥（K2O）为 75 kg·hm−2。3种肥料混合均匀，播种当天对不同处理小区均采用一次性施肥，试验地不采用灌溉，定期人工清理杂草。

N2O采集采用静态箱法，又被称为密闭箱法，是比较常用的测量土壤气体通量的采集方法。通过密封的箱子罩住观测土壤表面，观测时保证马铃薯作物完全处于密封箱内，用水密封接触处，保证箱内气体与外界无任何交换，隔一段时间从箱内抽出一定量的气体样品，将抽出的气体通过气相色谱仪进行分析。通过一段时间的浓度变化利用公式计算气体通量。在马铃薯生长季节进行土壤N2O排放观测。静态箱的尺寸为0.6 m×0.5 m×0.45 m，播种同时将静态箱底座埋在每种不同处理小区中央，确保每个静态箱内有一株马铃薯，测量时马铃薯枝叶及其根系要完全处于静态箱内。生长季节每周测量一次，在施肥阶段连续测量5 d，如遇降水进行加测。测量时间分别为关箱后0、30 min，用气泵抽取50 mL左右的气体，收集到的气体用Agilent 7890A型气相色谱仪分析浓度变化，利用如下公式得到N2O排放通量（μg·m−2·h−1）（Liu et al.，2019）：

式中：

Flux——N2O 气体通量，μg·m−2·h−1；

ρ——标准状态下的被测气体的密度，μg·m−3；

V——静态箱有效体积，m3；

A——箱底面积，m2；

θ为箱内温度，℃。

马铃薯产量测量：每个小区随机选取一垄（非边行）进行测产。

1.3 DNDC模型

DNDC模型是以反硝化作用和分解作用为主要过程，最早应用于农业生态系统土壤碳，氮生物地球化学循环的数值模拟（Li et al.，1992）。该模型是由美国新罕布什尔州大学陆地海洋空间研究中心开发研制的，将土壤物理性质、气候状况和农田管理措施等信息输入到模型中，模拟农业生态系统生产中 N2O等温室气体的产生与排放，同时模型用于模拟预测农业生态系统最大生产潜力（巴特尔·巴克等，2007），对研究农业生态系统的持续性发展具有积极的指导作用。

1.3.1 模型的校正

模型起初是为了模拟美国农业土壤 N2O的排放情况而研发（李长生等，2003），针对不同的作物，具有各自的默认参数值。但对不同的地区却不一定适用。DNDC模型在国内的应用是20世纪90年代后期开始的，目前国内对DNDC模型的应用研究逐渐趋于增加，模型本土化进一步发展，在应用到具体站点点位时要对模型进行校正和参数修改。此次试验结合实际情况针对模型中的部分参数进行校正，部分参数通过分析中心测得，最终确定所应用地区的实际模型参数。

应用 2017年的试验数据进行模型校正，应用2018年和2019年试验数据进行验证。通过模拟值与实测值的拟合情况确定最终的参数，分为气候、土壤、植被和农田管理4个模块。气候参数包括经纬度（41°49′N、123°33′E）、日最高温度（℃）、日最低温度（℃）、日降水量（cm）、日平均风速（m·s−1）、相对湿度，以上气象数据均来自于中国气象数据网，降水中N平均质量浓度调整为3.26 mg·L−1；土壤模块参数：土壤类别为粉壤土、酸碱度（6.42）、田间持水量（0.25 g·g−1）、容重（1.30 g·m−3）、土壤表层（0—10 cm）有机碳含量（0.01 kg·kg−1），微生物活性指数默认为百分百活跃，田地为平地无坡度，雨水可以完全收集；植被参数中积温根据每年实际气象资料进行调整，马铃薯生物量分配比调整为（籽粒：叶：茎：根为 0.60：0.20：0.18：0.02），需水量调整为400 kg·kg−1干物质；农田管理因子中耕地时间、施肥时间、是否灌溉等均为实际试验情况。

1.3.2 模型的验证指标

本文研究中使用决定系数R2、平均误差E和模型效率指数EF来评价模型模拟效果。

式中：

Si——模拟值；

Mi——实测值；

n——实际观测值的次数；

决定系数R2越接近1，表示模拟值和实测值的拟合程度越高，而模型效率指数EF为0—1时，值越大，表示模拟值和实测值关联度越大。平均误差E>0，表示模拟值高于实测值，反之则模拟值低于实测值。

1.3.3 基于DNDC模型对马铃薯田施肥深度的探究

施肥深度情景设置地表以下0.2（撒施表面）、5、10、15和20 cm，其中当地农户实际施肥深度为10 cm，即为施肥深度为地表以下10 cm，其他同理。

1.3.4 基于DNDC模型对马铃薯田施肥比例的探究

马铃薯对肥料的响应比较敏感，在其生长发育的各个阶段对养分的需求也有所不同。在马铃薯生长发育初期，吸收的氮肥大约占总需肥量的四分之一，而在植株生长发育中期，也即为块茎膨大期，是马铃薯需肥高峰期，这个阶段需肥量大约占总需肥量的二分之一。因此，在保证马铃薯生育期肥料充足的同时，合理分配各个阶段所需养分，最大限度的提高了肥料利用率的同时，达到保产增产的目的。当地农户惯用的施肥比例为前期施用95%左右的肥料，后期追肥 5%（即开花期后喷洒一些叶面肥），以此为基础，设定 6种基追肥比例，分别为(95%+5%)、(80%+20%)、(60%+40%)、(50%+50%)、(40%+60%) 和 (20%+80%)（以 (95%+5%) 为例，表示基肥95%，追肥为5%）。

1.4 数据处理

为了便于分析，将 30个实验年份降水量划分为干旱年、平水年、湿润年3种降雨年型。降水年型的划分公式如下（李晓州等，2018）：

式中：

D——干旱指数；

Ri——年降水量（cm）；

M——1990—2019年平均降水量（cm）；

σ——标准差。

D>0.35——湿润年，−0.35≤D≤0.35为平水年，D<−0.35为干旱年。具体年型见表1。

表1 不同降水年型Table 1 Annual types of different precipitation

1.5 数据分析

运用Excel 2018及Origin 95进行绘图、回归分析及DNDC模型的统计分析，运用SPSS软件进行多重比较，所用DNDC模型为9.5版本。

2 结果与分析

2.1 不同施氮水平处理马铃薯田N2O的排放

图2显示了2017—2019年不同施氮水平下马铃薯田N2O的排放情况。从图中可以看出N3处理下气体的排放通量显著高于其他施肥水平处理下气体排放通量，对照处理CK排放通量最小。而且每种处理的变化趋势和波动情况相同。随着施氮量的增加，土壤N2O的排放也显著增加。

图2 2017—2019年不同施氮水平马铃薯田N2O排放情况Fig. 2 The N2O emission from potato fields with different nitrogen application levels from 2017 to 2019

2.2 模型的验证

2017年试验数据进行模型调参，2018年和2019年试验数据进行模型验证。图3表示的是3年试验期间N2O模拟值与实测值的拟合情况，图中r2均高于0.6，拟合方程的斜率均大于0.6，表明二者的拟合情况较好。图4为不同施肥水平下产量的拟合情况，从图中可以看出，产量模拟值与实测值的平均值比较接近，模拟值均在实测值的标准差范围上下浮动。表2和表3分别为马铃薯生育期N2O排放通量和产量的模型验证指标拟合情况。从表中进一步可以看出，N2O排放通量3年试验模拟结果均通过显著性检验，检验效果为极显著，对于不同施肥处理下产量的模拟结果也均通过显著性检验。E>0表示模拟值大于实测值，反之则实测值大于模拟值。在2017年和2018年模拟N2O排放中，不施氮肥和高氮肥处理下，模型模拟值要大于实测值，2019年各施氮肥处理下N2O排放模拟值均高于实测值。EF值越接近1，表示模型模拟效果越好。从表2、3中也能够看出绝大多数EF值都在0.6以上，部分达到0.8以上，表示模型模拟效果较好，模型基本能反映出马铃薯生长过程中土壤 N2O的排放以及对产量的模拟，因此可以运用模型进行进一步探究。

图3 N2O排放通量的模拟值与实测值的拟合关系Fig. 3 The fitting relationship between simulated and measured of N2O emission fluxes

图4 不同施肥水平下产量的模拟值与实测值的拟合情况Fig. 4 Fitting of simulated and measured yield under different fertilization levels

表2 DNDC模型对不同施氮水平N2O排放模型拟合指标Table 2 Fitting indexes of DNDC model for N2O emission model under different nitrogen application levels

表3 DNDC模型对不同施氮水平产量拟合指标Table 3 Yield fitting indexes of DNDC model under different nitrogenapplication levels

2.3 DNDC模型对不同降雨年型下不同施氮梯度马铃薯产量和N2O排放的模拟研究

为了探究不同降雨年型下不同施氮梯度对马铃薯产量和N2O排放的影响，以15 kg·hm−2施氮量变化梯度为前提，采用DNDC模型对研究区域30年平均气象数据情况进行马铃薯产量和 N2O排放的模拟研究。图5分别为干旱年、平水年和湿润年的模拟结果。对于干旱年、平水年和湿润年3种降水年型，长期不施肥情形下马铃薯产量均最低，且不同年型间变化幅度较小，湿润年产量最高，平水年次之，是干旱年产量的1.1倍。当施肥量增加至15 kg·hm−2时，产量均迅速增加，相较于不施肥干旱年、平水年和湿润年的增产率分别达到了92.2%、93.8%和60.7%，增产效果明显。对于任一降水年型，随施氮量增加产量均出现先增加后降低的趋势，不同降水年型有不同的最优施肥量。而随施氮量增加，无论何种年型N2O排放一直呈现指数上升的趋势。从总体上看降水越多马铃薯产量和农田N2O排放量越高，在施氮量最高的情况下，平水年和湿润年产量分别是干旱年的1.4倍和1.7倍，N2O排放分别是干旱年的1.5倍和2.1倍，湿润年相较于平水年，产量差异较小，而N2O排放却差异较大，湿润年N2O排放是平水年N2O排放的1.5倍。在不施肥情况下，湿润年产量分别是干旱年和平水年的1.1倍和1.0倍，湿润年N2O累积排放量分别是干旱年和平水年的2.0倍和1.6倍。从模拟结果来看，当3种降水年型分别达到最高产量时，施肥量湿润年高于平水年高于干旱年，N2O排放量湿润年高于平水年高于干旱年。

传统观念的农业生产中农户们倾向于施用足够量的肥料来提高作物产量，通过模拟发现，适量的施肥可以提高作物产量，而施肥过量不但会对生态环境造成污染，还会使旱作农作物产量出现负增长，造成肥料浪费。通过DNDC模型对30年平均气象数据的模拟发现，不同降雨年型对应增产减排的优化施氮量不同，降雨和施肥两者之间既相互补充也相互制约，施肥量一定时，降水不足会抑制氮肥肥效的发挥，而生长季降水分配不均也会造成氮肥淋洗；相反肥料不足或过量也会抑制作物吸收水分，同样造成减产现象发生（KIani et al.，2016）。因此根据降雨年型合理优化施氮量，在保证产量的前提下，最大限度的减少农业温室气体的排放，对制定农业生产措施和农业的可持续发展具有重要的指导作用。

在图5中进一步考虑不同降水年型随施氮量增加 N2O累计排放较前一施氮量的增加率和马铃薯产量的增产率，对于干旱年，在小于45 kg·hm−2施氮量时，产量有明显增产效果，继续增加施氮量产量反而开始呈现下降趋势，而N2O排放却在持续增加，同时排放强度也呈现上升趋势，因此在干旱年增产兼顾减排的优化施氮量为45—60 kg·hm−2；在平水年，当施氮量超过75 kg·hm−2时，增产效果降低，N2O排放上升速度虽有减缓，但总体依旧呈现上升趋势，所以单产的N2O排放量即排放强度会迅速增大，表明每生产1 kg马铃薯将产生更多的温室气体，因而在平水年增产减排并举的优化施氮量应在75—90 kg·hm−2为宜；在湿润年降水充足，水肥交互作用要求在该年份可以施用相较于干旱年和平水年更多的氮肥来达到增产效果，当施氮量在105—120 kg·hm−2之间，产量达到稳定，与当地常规施氮量 120 kg·hm−2接近。

图5 DNDC模型模拟的不同降水年型N2O累计排放量、产量与施氮量之间的关系Fig. 5 The relationship between cumulative N2O emission, yield and nitrogen application in different precipitation years simulated by DNDC model

2.4 不同降水年型下改变施肥深度及氮肥基追比例对马铃薯产量及N2O排放影响

2.4.1 不同降水年型下改变施肥深度对产量及排放的影响

通过上文对不同降水年型下适宜施氮量的研究，选取干旱年、平水年及湿润年最优施氮量，运用 DNDC模型探究在优化施氮量前提下不同施肥深度对马铃薯产量及N2O排放的影响，进一步寻求不同降水年型的最适施肥深度。如图6所示，以施肥深度为自变量，马铃薯产量及马铃薯田N2O排放为因变量进行拟合，寻求最佳拟合曲线，探究施肥深度对二者的影响。

从图6可以看出，随施肥深度从0.2 cm逐渐增加到20 cm，干旱年和平水年马铃薯产量呈现出先增加后减少的变化趋势，而湿润年，随施肥深度增加产量一直增加。干旱年时，当施肥深度达到 10 cm，产量达到最大为24338 kg·hm−2，施肥深度继续增加时，产量迅速下降，在深度达20 cm时，产量减少到19489 kg·hm−2，减少了19.9%，与肥料撒施时对应的产量差别不大；平水年随施肥深度增加，产量迅速增加当施肥深度为15 cm时，产量达到最大值，相较于施肥5 cm和10 cm施肥深度，产量分别增加了23．0%和19．6%，继续增加施肥深度，产量呈现下降趋势；而对于湿润年来说，模型模拟随施肥深度增加，产量一直呈现出上升趋势，即使在施肥深度为20 cm的情况下，产量仍高于其他处理，根据干旱年及平水年适宜施肥深度推测湿润年的适宜施肥深度在20 cm范围波动。同时如图所示，N2O排放随施肥深度增加而增加，多雨年N2O累计排放量明显高于少雨年。因此，考虑干旱年以10 cm深度施肥为宜，平水年以15 cm深度施肥为宜，湿润年在20 cm深度施肥为宜。

图6 DNDC模型模拟的不同降水年型N2O累计排放量、产量与施肥深度之间的关系Fig. 6 The relationship between cumulative N2O emission, yield and fertilization depth in different precipitation years simulated by DNDC model

2.4.2 不同降水年型下改变氮肥基追比例对马铃薯产量及N2O排放影响

以上文探讨的不同年型下最优施肥量、适宜施肥深度为前提，通过 DNDC模型改变氮肥基追比例，探究其对马铃薯产量和N2O排放的影响。如图7所示，分别为干旱年、平水年和湿润年改变基追肥比例对马铃薯产量和排放的影响。

图7 DNDC模型模拟的不同降水年型N2O累计排放量、产量与施肥比例之间的关系Fig. 7 The relationship between cumulative N2O emission, yield and fertilization ratio in different precipitation years simulated by DNDC model

随着追肥比例的增加，产量呈现出先增加后减少的变化趋势，干旱年和平水年型下，当基追比例达到1∶1时，产量达到最大值，相较于当地传统，产量分别增加了16.6%和15.6%，追肥为后期块茎膨大期提供了充足的养分，有利于产量增加，湿润年型下，施基肥60%追肥40%时，产量达到最大，是传统方式下产量的1.2倍。同时，对于农田N2O排放来说，无论何种年型传统方式的基追比情况下，排放值最大，随着追肥比例的增加，排放逐渐减少，湿润年排放最高，平水年次之，干旱年排放最低。综上所述，干旱年和平水年应以1∶1基追比例为宜，而湿润年以6∶4进行基追施肥为宜。

3 讨论

3.1 不同降雨年型下不同施氮梯度对马铃薯田产量和N2O排放的影响

水和肥是作物产量提高的决定性因素，与此同时二者受到人为调控。传统农业生产中，氮肥因其增产效果明显，农户普遍大量施用氮肥以提高作物产量，但诸多研究发现在水分限制情况下提高氮肥施用量并不能增加产量，甚至当水分不足时提高施肥量甚至会降低农作物产量（García-López et al.，2016；祁有玲等，2009；李建明等，2014），这表明在不同降水年型下的旱地马铃薯生产中，由于水肥耦合作用，导致不同年型氮肥用量不同，即不同年型存在最优施氮量，超过最优施氮量或施肥不足都会造成作物产量下降（肖石江等，2021）。本研究通过 DNDC模型对不同年型优化施氮量的模拟研究发现，湿润年所需氮肥量高于平水年和干旱年，降水越多，对氮肥的需求也越多。一方面，模型认为过量的降水不能被及时吸收会导致氮肥淋洗或径流流失；另一方面，适宜的水肥搭配有利于作物光合作用及蒸腾作用（丛鑫等，2021），肥料过高或过低都会影响植物对水分的吸收和利用（赵志华等，2013），这也在一定程度上解释了“以水定肥”的合理性。同时本研究指出，在未施肥情况下，湿润年产量高于平水年产量高于干旱年产量，逐渐增加施肥量，当干旱年达到最佳施肥量，而平水年和湿润年还未达到最优施肥量时，这时干旱年产量要高于另外两种年型，继续增加施肥量干旱年产量开始逐渐降低。生育期补水充足在某种程度上弥补了土地肥力低下对产量造成的限制，而当水分供应相差不大作物未受到土壤水分胁迫时，施肥发挥“以肥调水”的作用，弥补了水分亏缺对产量造成的影响（于亚军等，2006）。合理的水肥调控是提高作物产量的关键。

本试验研究表明，在相同施肥量条件下，N2O排放量在湿润年达到最大，平水年次之，干旱年排放量最小。降水通过改变土壤通气状况以及土壤含水量，进而影响土壤中N2O向外逸出。当土壤含水量能同时促进硝化和反硝化作用时，会造成大量N2O的产生和排放，一般在土壤孔隙含水率WFPS（Water-Filled Pore Space，充水孔隙）达到45%—75%范围内比较适宜N2O排放（Smith et al.，2003；Bateman et al.，2005；Welzmiller et al.，2008）。低于该湿度范围，N2O排放随土壤湿度增加而增加，高于该湿度范围，N2O排放随土壤湿度增加而减少（曹文超等，2019）。试验地区是一个雨养农业区，该地区在这3种降水年型情况下土壤湿度均未超过上述范围，所以降水增加的土壤湿度，造成N2O排放随降雨量增加而增加。Werner et al.（2006）的研究也发现了一致的结论，土壤N2O排放的短期变化规律与土壤湿度变化高度相关，随着第一次降水事件发生，N2O 排放从 N 5 μg·m−2·h−1增加到 24.5 μg·m−2·h−1。同时值得注意的是，本研究通过 DNDC模型模拟发现，不论何种年型随施氮量增加N2O排放呈现指数增长。氮肥施用是提高土壤氮素最直接的来源，化学氮肥的投入增加了底物浓度，能同时促进硝化和反硝化两个过程，已成为影响土壤N2O排放的首要因素（Shcherbak et al.，2014；易琼等，2013）。杨劲峰等（2007）研究了棕壤N2O排放规律，发现高氮处理的 N2O排放量是低氮处理 N2O排放量的2倍多。Wang et al.（2017）在武川试验站进行的马铃薯大田试验表明，不同程度的氮肥施用相较于不施氮肥均显著增加了N2O排放。因此在本研究中，对于干旱年来说，增产减排应以45—60 kg·hm−2施肥量为宜，对于平水年来说，施肥量应以75—90 kg·hm−2为宜，而在湿润年，施肥量应以105—120 kg·hm−2为宜。

3.2 不同降雨年型下不同施肥深度对马铃薯田产量和N2O排放的影响

本研究表明随施肥深度增加，3种降雨年型N2O排放量均有不同程度增加。土壤 N2O产生与排放受到土壤温度、土壤水分以及氮源供应影响。然而温度对土壤 N2O排放的影响机理比较复杂，通常不能完全解释N2O排放量的改变（Barnard et al.，2005），当土壤中存在其他限制因子时，温度对 N2O排放的影响作用就不明显。且试验期间根据同步记录的田间小气候数据发现，5—20 cm土壤温度差别不大，因此在本研究中，土壤温度对马铃薯田 N2O的排放影响作用可以忽略。同时，随土壤深度增加，土壤含水率呈现出S型变化趋势（吴龙国等，2021）。随土壤深度增加，土壤含水率略有增加，在优化施肥量的前提下，导致 N2O排放量呈显著上升趋势。本研究指出，对于干旱年和平水年来说，施肥深度在10—15 cm对应的潜在产量要高于施肥深度15—20 cm时对应的潜在产量。当作物受到相同的水分胁迫时，上层施肥处理根系长度、表面积及体积均高于下层施肥处理（郭宁，2011），对于降水少的年份浅施肥更有利于氮肥溶解及养分扩散。因此，当作物受到相应的水分胁迫时，适当浅施肥相比于深施肥更能达到保产甚至增产的目的。而对于湿润年，考虑降水分布不均的问题，为避免氮肥淋洗，应适当深施以使氮肥充分溶解且养分完全被作物吸收，因此对于湿润年，应以15—20 cm施肥深度为宜。

3.3 不同降雨年型下不同施肥比例对马铃薯田产量和N2O排放的影响

研究表明，在最优施肥量、适宜施肥深度前提下3种降雨年型马铃薯田N2O排放量随基肥比例的降低而降低，产量随基肥比例降低，呈现出抛物线型变化趋势。马铃薯的生长过程可分为苗期、块茎增长及膨大期以及淀粉积累期，其中块茎增长膨大期地上部茎叶和地下部块茎膨大同时进行，需要养分较多，约占全生育期养分的一半（周波，2015）。当地马铃薯田多采用一次性过量施肥种植方式，而马铃薯苗期一般生长量小，所需要的养分也较少，前期过量施肥导致浪费且增加了N2O排放量。模拟研究选择在马铃薯播种后两个月左右进行追肥，此时马铃薯正值块茎的增长膨大期，需要及时补充养分。若前期施肥过量，后期不追肥或者追肥不足会导致茎叶徒长影响块茎膨大，而若前期施肥不足会影响茎叶生长，造成根系不发达。通过模型模拟发现，不同降水年型当追肥比例在50%—60%之间，产量最佳。可见块茎形成膨大期的养分充足，对提高马铃薯产量起着重要作用。