稻茬麦田秸秆腐解与氮素释放协同模型构建

1 材料与方法

1.1 实验设计

本研究在典型的稻麦轮作农田设置田间试验。选取面积均为 100m² 的多个小区，随机分为不同处理组。处理因素包括不同的氮肥施用量（设为 N0、N1、N2、N3 四个水平，分别对应 0kg/hm² 、 150kg/hm² 、 225kg/hm² 、 300kg/ hm²）以及不同的秸秆还田方式（秸秆粉碎均匀撒施覆盖还田和秸秆粉碎翻耕还田），共计 8 个处理组合，每个处理设置 3 次重复。在水稻收获后，立即按照设计进行秸秆还田和氮肥施用操作。

1.2 样品采集与分析

在小麦生育期内，定期采集土壤样品和秸秆样品。土壤样品采用五点取样法，在每个小区内选取 5 个点，采集土层的土壤，混合均匀后作为一个土壤样品。分别在秸秆还田后的 0 天、15 天、30 天、60 天、90 天、120天采集土壤样品，测定土壤中的矿质氮含量（包括铵态氮和硝态氮）、微生物生物量氮等指标。土壤矿质氮采用氯化钾浸提 - 比色法测定，微生物生物量氮采用氯仿熏蒸 - 浸提法测定。对于秸秆样品，在每个小区内随机选取 3 个尼龙网袋（网袋内装有等量的秸秆样品，初始重量已知），在相应时间点取出，洗净表面土壤后，烘干称重，计算秸秆腐解率。同时，对秸秆样品进行化学分析，测定其全氮、全碳含量等，以了解秸秆在腐解过程中的养分变化。秸秆全氮采用凯氏定氮法测定，全碳采用重铬酸钾氧化- 外加热法测定。

1.3 模型构建思路

基于实验获得的数据，构建稻茬麦田秸秆腐解与氮素释放的协同模型。模型构建的基本思路是将秸秆腐解过程和氮素释放过程视为相互关联的动态系统。考虑到秸秆腐解受到自身特性、土壤环境以及氮素供应等多种因素影响，而氮素的转化和释放又与秸秆腐解程度密切相关。采用多元线性回归、非线性回归等方法，以时间、氮肥施用量、秸秆初始特性（如 C/N 比、初始氮含量等）、土壤理化性质（如土壤初始矿质氮含量、pH 值、含水量等）作为自变量，以秸秆腐解率和氮素释放量作为因变量，构建数学模型。通过逐步回归分析筛选出对秸秆腐解和氮素释放具有显著影响的因素，纳入最终的协同模型中，并对模型进行验证和优化，以确保模型能够准确描述稻茬麦田秸秆腐解与氮素释放的协同关系。

2 模型构建过程

2.1 数据预处理

对采集到的大量实验数据进行系统性预处理。首先，全面检查数据的完整性和准确性，通过专业统计方法识别并剔除异常值，对于少量缺失值，采用插值法或参照同组数据的统计特征进行合理估算补充，确保数据集的连续性。随后，对所有数据进行标准化处理，将不同量纲的变量（如氮肥施用量、土壤矿质氮含量等）转化为无量纲的标准化变量，消除数据间因单位差异带来的影响，使各项指标具备直接可比性，为后续模型构建奠定可靠的数据基础。

2.2 模型选择与参数估计

经过对多种模型的对比分析，最终确定采用非线性回归模型构建秸秆腐解与氮素释放的协同模型。考虑到秸秆腐解和氮素释放过程的动态复杂性，选用包含多个参数的 S 型曲线模型描述秸秆腐解率随时间的变化，其中模型参数分别反映秸秆最终可能达到的最大腐解率以及曲线的形状和变化速率。对于氮素释放量，构建与秸秆腐解率相关的二次函数，以体现两者间可能存在的非线性关系。利用最小二乘法对模型参数进行估计，通过反复调整参数值，使模型预测值与实际观测值之间的误差平方和达到最小，具体计算过程借助专业统计软件完成，经过多次迭代运算得到各参数的最优估计值。

2.3 模型验证与优化

采用交叉验证法对构建的协同模型进行验证，将实验数据随机划分为训练集和测试集，训练集用于模型参数估计，测试集用于评估模型预测性能。通过计算测试集上预测值与实际观测值的相关系数、均方根误差等指标判断模型效果，相关系数越接近 1、均方根误差越小，说明模型预测精度越高。初步验证发现模型存在一定偏差，进一步优化时考虑引入土壤微生物群落结构参数等影响因素，重新进行参数估计和验证。经过多次优化，最终模型在测试集上的相关系数达到 0.85 以上，均方根误差控制在较小范围，能够较为准确地预测稻茬麦田秸秆腐解与氮素释放的动态变化。

3 结果与分析

3.1 秸秆腐解与氮素释放的动态变化

通过实验观测发现，在不同处理下，秸秆腐解率和氮素释放量均呈现出明显的动态变化。在秸秆还田初期，由于土壤微生物需要一定时间适应新的环境和底物，秸秆腐解率较低，但随着时间推移，腐解速率逐渐加快。在不同氮肥施用量处理中，高氮处理（N2、N3）下秸秆腐解率在后期明显高于低氮处理（N0、N1），表明适量增加氮肥能有效促进秸秆腐解。同时，秸秆氮素释放量也随着秸秆腐解的进行而逐渐增加。在秸秆腐解前期，由于微生物对氮素的固定作用，氮素释放量相对较低，而在后期，随着秸秆中有机氮的逐渐分解，氮素释放量显著增加。不同秸秆还田方式对秸秆腐解和氮素释放也有一定影响，秸秆粉碎翻耕还田处理下，秸秆与土壤接触更紧密，腐解速率和氮素释放量在前期略高于秸秆粉碎均匀撒施覆盖还田处理，但在后期两者差异逐渐减小。

3.2 协同模型的模拟结果分析

利用构建的协同模型对不同处理下秸秆腐解与氮素释放过程进行模拟。从模拟结果可以看出，模型能够较好地拟合实际观测数据。以氮肥施用量为N2 水平、秸秆粉碎翻耕还田处理为例，模型预测的秸秆腐解率随时间变化曲线与实际观测值基本吻合。在还田初期，模型预测腐解率缓慢上升，与实际观测到的微生物适应阶段相符；随着时间推移，预测腐解率快速增加，且在后期逐渐趋于稳定，接近实际观测到的最大腐解率。对于氮素释放量的模拟结果同样与实际观测较为一致，模型准确地反映了氮素释放量在前期缓慢增加、后期快速上升的趋势。通过对不同处理组合的模拟结果进行综合分析，发现模型能够清晰地展示出氮肥施用量、秸秆还田方式等因素对秸秆腐解与氮素释放协同过程的影响规律，为进一步优化秸秆还田管理提供了有力的理论支持。

3.3 模型的不确定性分析

尽管构建的协同模型在整体上表现出较好的性能，但仍然存在一定的不确定性。通过对模型输入参数进行敏感性分析，发现土壤初始矿质氮含量、秸秆初始 C/N 比以及模型中的某些参数（如反映微生物对氮素利用效率的参数）对模型输出结果（秸秆腐解率和氮素释放量）的影响较为敏感。这些因素的微小变化可能导致模型预测结果产生一定偏差。此外，实际农田生态系统中存在许多难以准确量化的因素，如土壤中复杂的微生物相互作用、随机的气象条件变化等，也会给模型带来不确定性。

4 结束语

本研究构建的稻茬麦田秸秆腐解与氮素释放协同模型，揭示了氮肥用量和还田方式的影响规律。但模型未涵盖全部影响因素，对复杂过程描述待完善。未来需拓展实验因素、结合多技术深化机制研究，延长试验周期，将模型与GIS 等结合，为农业管理提供更精准支持。

参考文献：

[1] 翟思龙 . 不同秸秆还田方式下蚯蚓 - 菌根互作对稻茬麦田氮素循环的影响及机理[D]. 南京农业大学，2022.

[2] 季诗域，王旭东，石思博，等 . 稻秆还田与化肥配施对稻茬麦田土壤肥力和小麦产量的影响 [J]. 江苏农业学报，2020，36（05）：1181-1188.