近日，北京市农林科学院资环所农业模型创新团队与中国农业科学院资划所、加拿大农业部哈罗和渥太华研发中心等多家单位合作在国际期刊Journal of Cleaner Production（Q1, IF=11.072）发表题为 “Modelling the impacts of inhibitors forbid fertilizer placement on maize yield forbid ammonia, nitrous oxide forbid nitrate leaching losses in southwestern Ontario, Canada” 的研究论文。该研究改进了DNDC模型（DeNitrification-DeComposition）土壤氨挥发关键参数，包括尿素扩散因子、尿素水解速率、尿素水解水分因子、氨挥发土壤深度因子和抑制剂效率，提升了模型对土壤氨挥发的模拟，并应用改进后的模型模拟了长期气候变异下不同优化施肥（表施尿素、混施尿素、尿素硝酸铵及其添加脲酶和硝化抑制剂）处理对玉米产量和氮素损失（N2O、NH3和NO3-淋溶）的影响及其最佳氮肥施用限量。本研究为提出养分高效利用和低环境风险的抑制剂优化施用方案以及评估抑制剂施用下氮肥减施潜力提供了新思路。
脲酶和硝化抑制剂等增效肥能够有效提高氮素利用率并减少活性氮损失，已成为当今全球农业研究的热点。同时，增效肥是我国“十四五”农业科技发展规划的重要研究内容之一，是实现化肥减量增效和农业绿色低碳生产的重要技术措施。然而，抑制剂施用增效减排的长期效应尚不明确，化肥减施潜力缺乏系统研究。基于过程机理的DNDC模型在模拟土壤碳氮循环过程方面具有明显优势，本地化改进的模型能够较好的模拟脲酶和硝化抑制剂施用对作物产量和氮素损失的长期影响。基于DNDC模型提出最佳抑制剂施用管理方案，科学合理降低氮肥施用量，对于保障粮食安全和生态环境安全具有重要意义。
该研究基于2015-2017年不同氮肥管理方式与添加抑制剂处理的田间定位试验监测数据，校验和改进了DNDC模型尿素水解机制与参数。结果表明，与改进前模型相比，改进后的模型提高了对玉米产量和氮素吸收、土壤温度和水分、土壤无机氮和N2O日排放量模拟的准确性。改进前的模型对于抑制剂施用下氨挥发的模拟较差（NSE<0和d≤0.38），改进后的模型显著提升了对土壤氨挥发的模拟（NSE=0.22-0.39和 d=0.65-0.84）。
此外，基于1988-2017年长期模拟表明，与不添加抑制剂处理相比，表施尿素和混施尿素添加脲酶和硝化抑制剂，年际NH3挥发损失减少了41.0-49.4%， N2O排放减少了11.5-11.8%。穴施尿素硝酸铵添加脲酶和硝化抑制剂的年际氮素损失低于单独添加脲酶抑制剂处理，主要是由于减少了硝态氮的淋溶。与表施尿素相比，混施尿素、穴施尿素硝酸铵及添加抑制剂处理在保证玉米高产的同时氮肥用量减少了10-20%（17-40 kg N ha-1）。综上，本研究表明DNDC模型可用于研究气候变异下抑制剂施用对玉米产量和氮素损失的长期影响，并确定不同抑制剂施用的最佳氮肥用量以及评估其氮肥减施潜力，对于实现农业绿色可持续发展具有重要的现实指导意义。同时，本研究可扩展应用到区域不同气候条件、种植制度和土壤类型下氮素优化管理，为保障粮食安全和降低环境风险提供了理论依据和技术支撑。
资环所姜蓉助理研究员为本文第一作者，我院为第一完成单位，中国农业科学院资划所何萍研究员和加拿大农业部哈罗研发中心Jingyi Yang研究员为共同通讯作者。资环所何文天副研究员、加拿大农业部Brian B. forbid 和Ward N. Smith等研究员作为骨干参与了此项研究。该研究得到了中国博士后国际合作项目（No. PC20180101）、中国农业科学院科技创新工程项目（No. CAAS-ZDRW202202）以及北京市农林科学院科研项目和加拿大农业部科研项目资助。
文章链接：https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2022.135511
