关于中国稻田甲烷排放估算的DNDC模型应用研究学术报告
本研究由南京大学国际地球系统科学研究所的王震、张秀英（通讯作者）等人，联合兰州大学、南京大学地理与海洋科学学院等机构的科研人员共同完成。研究成果于2021年发表在学术期刊 *Agricultural and Forest Meteorology*（第303卷）上，论文标题为“Estimates of methane emissions from Chinese rice fields using the DNDC model”。
一、 研究背景与目标
本研究属于环境科学、农业气象学与生物地球化学循环交叉领域，聚焦于温室气体排放的量化评估。甲烷（CH₄）是仅次于二氧化碳的第二大重要温室气体，对全球变暖和近地面臭氧污染形成有关键作用。稻田是重要的人为甲烷排放源，在全球尺度上贡献了约10-13%的人为甲烷排放。中国作为世界上最大的水稻生产国，其稻田甲烷排放量的准确估算对于全球甲烷收支评估和中国制定减排政策至关重要。然而，过往研究对中国稻田甲烷排放总量的估算结果差异巨大，范围在5.80至41.40 Tg CH₄ yr⁻¹之间，且多数研究仅关注总量，未能清晰揭示其空间分布格局及主导控制因子。因此，本研究旨在利用经过校准的生态过程模型DNDC（反硝化-分解模型），对2012年中国稻田甲烷排放进行高分辨率估算，系统分析其空间分布特征，并识别影响排放空间变异的关键驱动因素，从而为区域尺度的甲烷排放控制政策制定提供科学依据。
二、 研究流程与方法详述
本研究采用了“模型校准-区域模拟-结果验证-空间与因子分析”的系统性工作流程，具体步骤如下：
流程一：模型选择与校准 1. 模型选择：研究选用DNDC模型作为核心模拟工具。DNDC是一个基于生态过程的生物地球化学模型，最初由Li等人于1992年开发，后经多次升级以适应不同生态系统。该模型通过模拟土壤氧化还原电位（Eh）变化、微生物活动等过程来预测甲烷的产生、氧化和排放，并已在全球多个水稻产区得到验证。 2. 数据收集与校准：为确保模型在中国稻田情景下的适用性，研究首先进行了模型校准。校准数据来源于2015年至2017年在江苏句容市进行的为期三年的稻田控制试验。试验设置了不同氮肥施用量（0, 60, 120, 240 kg N ha⁻¹ yr⁻¹）的处理，并测量了水稻的籽粒、叶、茎、根生物量以及甲烷通量。研究人员基于这些观测数据，重点调整了影响水稻产量模拟的三个关键参数：最大籽粒产量、达到成熟所需的生长度日、以及籽粒、叶、茎、根生物量的分配比例。校准后的模型在试验点尺度上对水稻各组分生物量的模拟平均绝对相对误差（MARE）介于4.5%至7.7%之间，显示出良好的模拟性能。
流程二：全国尺度模拟的数据准备与输入 1. 模拟单元划分：研究以中国县级行政区划为基本地理单元，将全国3014万公顷稻田划分为2410个模拟单元。其中，单季稻（或单季晚稻）单元1316个，双季早稻和双季晚稻单元各547个。 2. 输入数据构建：为每个模拟单元构建了包含气象、土壤、农业管理措施的综合性输入数据库。 * 气象数据：采用中国气象局839个气象站2012年的逐日数据（日值数据集V3.0），通过最近邻原则将数据分配至各县。 * 土壤数据：空间分辨率为1公里的土壤属性数据（土壤有机碳、黏土含量、pH值、容重）来自和谐世界土壤数据库（HWSD v1.2）。通过叠加2010年30米分辨率的土地利用数据（来自Globeland30），提取了各县稻田种植区的土壤属性范围（最大值和最小值），以考虑土壤属性的空间变异性。 * 农业管理数据： * 种植面积与产量：来自《中国农业统计年鉴（2013）》。 * 种植制度：区分了单季稻和双季稻（早稻+晚稻）两种主要模式。移栽和收获日期参考了已有研究。 * 施肥管理：各县的合成氮肥施用量数据来自已有文献。施肥方式设定为基肥、分蘖肥、穗肥按5:3:2的比例施用。有机肥仅考虑了秸秆还田，设定15%的秸秆在收获后还田。 * 水分管理：假设全国稻田均采用了中期排水（mid-season drainage）的水分管理模式，具体为“淹水-排水-复水-湿润”的交替循环。
流程三：模型运行与不确定性处理 1. 模型运行：将校准后的DNDC模型（版本9.5）与全国尺度的输入数据库耦合，运行模型模拟每个县单元、每种水稻类型（早稻、晚稻、单季稻）的甲烷排放通量和总量。 2. 不确定性量化：为量化输入参数不确定性对结果的影响，研究采用了“最敏感因子”（MSF）方法。针对每个县的土壤属性（黏土含量、有机碳、pH、容重），分别采用其最大值和最小值组合成“高排放”和“低排放”两种情景进行模拟，从而得到一个甲烷排放量的可能范围（4.80 - 11.40 Tg CH₄ yr⁻¹）。此外，还考虑了水稻生物量分配比例变化（±50%）带来的不确定性。
流程四：模型验证与结果评估 1. 产量验证：利用《中国农业统计年鉴》中各县的水稻产量数据，对模型模拟的全国尺度水稻产量进行验证。结果显示，早稻、晚稻和单季稻模拟产量的平均绝对相对误差分别为2.2%、6.6%和5.9%，表明模型能够准确模拟中国水稻生长。 2. 甲烷通量验证：从Web of Science和CNKI数据库中筛选出2000-2019年间、至少连续两年观测的24个田间试验点的32组甲烷通量观测数据。这些观测值范围在80至526 kg CH₄ ha⁻¹ yr⁻¹之间，平均值为249 kg CH₄ ha⁻¹ yr⁻¹。模型模拟的对应值范围为79至524 kg CH₄ ha⁻¹ yr⁻¹，平均值为264 kg CH₄ ha⁻¹ yr⁻¹。两者对比显示平均绝对误差为15.7%，决定系数R²为0.82（p < 0.01），表明模型能够较好地捕捉甲烷排放的空间变异特征。
流程五：空间分析与主导因子识别 1. 空间制图与统计分析：基于模拟结果，绘制了全国县级尺度的稻田甲烷排放总量、早稻、晚稻、单季稻排放量及排放通量的空间分布图。计算了各省份、各农业生态区（AEZ）的排放总量和平均通量。 2. 敏感性分析与相关性分析： * 站点尺度敏感性分析：在江苏句容的基线情景下，逐一改变九项输入参数（土壤黏土含量、有机碳、容重、pH、气温、降水、水稻产量、氮肥施用量、水分管理），分析各参数对甲烷通量的影响方向和程度。 * 全国尺度情景模拟：改变上述因子在全国范围内的取值，评估其对全国甲烷排放总量的影响。 * 统计相关性分析：利用全国模拟数据，分析了甲烷通量与淹水时长、生长季日均温、生长季降水、土壤属性、水稻产量、氮肥用量等因子之间的相关关系。
三、 主要研究结果
结果一：全国稻田甲烷排放总量与构成 DNDC模型模拟显示，2012年中国稻田甲烷排放总量为8.20 Tg CH₄ yr⁻¹（变化范围4.80 - 11.40 Tg CH₄ yr⁻¹）。这一结果与1993-2009年间基于观测数据整合的估算平均值（8.34 Tg CH₄ yr⁻¹）以及近期多项研究结果（如7.67 Tg yr⁻¹, 8.10 Tg yr⁻¹）非常接近，验证了本研究的可靠性。从构成上看，早稻、晚稻和单季稻的排放量分别为1.12、2.86和4.23 Tg CH₄ yr⁻¹。晚稻的平均排放通量（403.64 kg CH₄ ha⁻¹）显著高于早稻（218.04 kg CH₄ ha⁻¹）和单季稻（228.87 kg CH₄ ha⁻¹），这主要与双季稻系统中晚稻生长前期的淹水条件以及早稻秸秆还田提供更多底物有关。
结果二：甲烷排放的空间分布格局 甲烷排放呈现显著的空间异质性。排放总量热点区域主要分布在：AEZ 6b区的四川盆地、AEZ 6a区（除河南省外）、AEZ 7区（除福建和浙江部分区域）以及黑龙江省。从省份来看，排放量最高的八个省份（湖南、广东、江西、湖北、江苏、广西、安徽、四川）均位于中国南方，其排放总量占全国的74%。湖南和江西的高排放主要源于巨大的水稻种植面积，而其他省份则主要由于较高的单位面积排放通量。 从农业生态区（AEZ）来看，AEZ 7（温暖/寒冷湿润亚热带，夏季多雨）和AEZ 6（温暖半湿润亚热带，夏季多雨）是最大的两个排放源，贡献了全国92%的排放量。其中，AEZ 7的排放以双季稻为主，而AEZ 6的排放以单季稻为主。
结果三：影响甲烷排放空间分异的主导因子 通过全国尺度的统计分析和情景模拟，研究明确了控制中国稻田甲烷排放空间分布的三个主导因子及其作用方向： 1. 水分管理（淹水时长）：呈显著正相关（R²: 0.64-0.69, p<0.01）。淹水时间越长，土壤厌氧环境越稳定，越有利于产甲烷菌活动，从而增加排放。这是导致晚稻通量高于早稻和单季稻的关键原因。 2. 气温（生长季日均温）：呈显著正相关（R²: 0.38-0.70, p<0.01）。温度升高促进土壤微生物（包括产甲烷菌）的活性，从而增加甲烷产生速率。AEZ 6a和AEZ 7区的高温是这些区域通量较高的重要原因。 3. 土壤黏土含量：呈显著负相关（R²: 0.19-0.30, p<0.01）。黏土对溶解性有机碳的吸附作用，限制了微生物对其的利用，从而减少了甲烷产生的底物供应。 相比之下，土壤pH和生长季降水量对甲烷通量的全国性空间格局影响不显著。水稻产量与单季稻甲烷通量呈弱正相关，但与早、晚稻通量关系不明显。氮肥施用量对排放的影响复杂，在单季稻中呈现先增后减的趋势。
结果四：敏感性分析与减排潜力 站点和全国尺度的敏感性分析一致表明： * 土壤容重和水稻产量的增加会大幅提高甲烷排放（全国情景下变化可达3倍）。 * 土壤黏土含量增加会显著降低排放（全国情景下可减少一半以上）。 * 气温升高会加剧排放（全国气温升高1°C和2°C，排放总量分别增加14%和30%）。 * 水分管理是影响最大的可控因素：与中期排水（基线情景）相比，持续淹水会使全国排放总量增加100%，而采用干湿交替灌溉（alternative wet and dry flooding）则可减少70%的排放，且不影响水稻产量。这提示，优化水分管理（如推广干湿交替灌溉）是在全球变暖和人口增长双重压力下，减少稻田甲烷排放的有效措施。
四、 研究结论与价值
本研究利用经过校准和验证的DNDC模型，系统估算了2012年中国稻田甲烷排放总量（8.20 Tg CH₄ yr⁻¹）及其空间分布，并量化了不同影响因素的作用。研究结论表明，中国稻田甲烷排放具有高度的空间异质性，主要集中在中国南方的AEZ 6和AEZ 7区。在全国尺度上，水分管理（淹水时长）、气温和土壤黏土含量是控制排放空间分异的三个主导因子。
科学价值：本研究不仅提供了一个基于过程模型、与近期观测数据吻合的全国甲烷排放基准值，更重要的是，首次在全国尺度上清晰揭示了排放的空间细节（县级分辨率）并定量识别了其主导驱动因子。这深化了对中国稻田甲烷排放机制和空间格局的理解，弥补了以往研究多关注总量而缺乏空间细节的不足。
应用价值：研究成果可为政府制定差异化的、区域针对性的甲烷减排政策提供直接的科学依据。例如，在排放热点区域（如四川盆地、两湖地区）应重点推广节水灌溉技术；在土壤黏土含量低、气温高的地区，需特别关注水分和肥料管理。研究指出的“干湿交替灌溉”的巨大减排潜力，为农业部门推广低碳水稻种植技术指明了方向。
五、 研究亮点
六、 其他有价值内容
研究还简要讨论了中国稻田甲烷排放自20世纪80-90年代（年均约16.42 Tg）到90年代后期及21世纪初（年均约8.34 Tg）显著下降的可能原因，包括观测数据积累、对排放机制理解的深入、水稻种植面积变化、品种更替、施肥量增加以及从中期排水等水分管理措施的普及。这为理解中国稻田甲烷排放的历史变化提供了背景。此外，研究承认了将县级单元内部属性均一化假设带来的局限性，并指出未来通过使用栅格化的输入数据提高研究单元分辨率，将使结果更加精确。