利用15N 回收数据优化 APSIM 模型：精准构建粮食系统氮肥预算的关键突破

《Nutrient Cycling in Agroecosystems》：Informing APSIM using 15N recovery data to establish fertiliser N budgets in grain systems

当前，农业氮（N）损失问题严峻，且模拟模型在 N 动态验证方面存在不足。为解决此问题，研究人员利用澳大利亚国家农业氧化亚氮研究计划（NANORP）的15N 数据集，评估农业生产系统模拟器（APSIM）模拟氮肥预算的能力。结果显示改进校准可提升模拟准确性，但模型仍存不确定性。该研究为优化 APSIM 及相关模型提供了重要依据。

　　在全球农业领域，氮元素的不合理利用引发了一系列令人担忧的环境问题。大量的氮肥投入不仅导致了活性氮（Nr?）在生物圈的累积，还造成了水体富营养化、生物多样性受损、危害人类健康以及干扰气候系统等严重后果。而农田尺度上，氮肥投入远超作物需求，是氮素向环境流失的主要原因。为了应对这些挑战，精准量化氮损失并优化氮肥管理策略至关重要。然而，传统的田间实验往往难以全面量化所有的氮损失途径，多数研究仅能提供部分氮预算信息。同时，模拟模型虽为预测农业实践对氮利用和损失的影响提供了便利，但许多模型在土壤和肥料氮动态的验证方面存在不足，大多依赖单一或少数可测量的氮库，这可能导致偏差在不同氮库之间转移。

在此背景下，来自多个研究机构的科研人员，包括昆士兰科技大学、维也纳自然资源和生命科学大学等，开展了一项极具意义的研究。他们旨在评估农业生产系统模拟器（APSIM）在模拟澳大利亚东部旱地高粱和小麦系统中氮肥预算的能力。研究成果发表在《Nutrient Cycling in Agroecosystems》上。

为开展此项研究，研究人员主要运用了以下关键技术方法：首先，利用澳大利亚国家农业氧化亚氮研究计划（NANORP）提供的独特且广泛的¹⁵N 数据集，该数据集包含 18 个田间试验、49 个¹⁵N 施肥率处理，涉及高粱和小麦两种作物。其次，运用 APSIM 模型（版本 7.10）进行模拟分析，通过设置不同的校准方式，包括常规校准和改进校准，对比模拟结果与实际观测数据 。

研究结果主要从以下几方面展开：

• APSIM 常规校准模拟结果：在模拟土壤温度、水分动态、矿质氮动态、物候期、地上生物量、谷物产量和植物氮吸收等方面，APSIM 常规校准模拟与观测值有较好的一致性。然而，在模拟氮肥平衡时存在偏差，高估了土壤中残留的氮肥，略微高估了植物对氮肥的吸收，却低估了氮肥的损失。例如，模拟的氮肥损失均方根误差（RMSE）为 23 kg Nha?1，偏差百分比（PBIAS）达到 - 75%。
• APSIM 改进校准模拟结果：改进校准后，调整了反硝化率系数（dnit_rate_coeff）、腐殖质和生物质最大分解速率（rd_hum 和 rd_biom）等土壤氮参数。这使得模拟的氮肥损失与观测值更加吻合，RMSE 降至 18 kg Nha?1 ，PBIAS 为 - 34%。同时，改进校准在保持其他变量模拟准确性的基础上，降低了对植物氮吸收和土壤残留氮肥的高估程度。

在研究结论与讨论部分，该研究表明利用¹⁵N 同位素数据为 APSIM 模型提供信息，发现需要调整相关参数以增加矿化和反硝化速率，从而更好地模拟氮周转和损失。尽管改进校准提升了模拟效果，但 APSIM 模型仍存在不确定性，这主要源于实验数据的不足，尤其是缺乏对氮矿化、挥发和反硝化过程的直接测量数据。例如，土壤有机氮矿化可能被低估，反硝化算法也需改进，以适应不同的土壤条件。此外，研究还强调了综合实验和建模研究的重要性，未来需要收集更多关于氮周转和损失的动态数据，改进模型对氮循环的概念化表示，使其能更好地反映可测量的土壤有机碳（C）和氮库及其转化过程。这不仅有助于提升 APSIM 模型的模拟能力，也为其他类似的作物系统模型改进提供了重要的参考和方向，对优化农业氮肥管理、减少氮素对环境的负面影响具有重要的现实意义。