（ 9.3版本 ）
新罕布什尔大学
地球海洋与空间研究所
2010年1月15日
致谢
我们感谢美国国家科学基金会(NSF)、美国航天与空间总署(NASA)、美国农业部(USDA)、环境保护署(EPA)、国家海洋与大气总署(NOAA)及国家大气研究中心(NCAR/UCAR)自1989年以来为发展DNDC模型所提供的持续支持。世界许多国家的科研人员为该模型的发展做出了贡献，他们或为模型验证提供数据，还为模型添加新的功能。这些研究者包括李长生（Changsheng Li美国）、斯苐夫·富罗京（Steve Frolking美国）、罗伯特·哈里斯（Robert Harriss美国）、里查德·泰瑞（Richard Terry美国）、麦克·凯雷（Michael Keller美国）、帕提克·葛瑞尔（Patrick Crill美国）、安姬·卫紫（Antje Weitz德国）、泰德·派克（Ted Peck美国）、卫理·温岚德（Wayne Wendland美国）、大卫·金克森（David Jenkinson英国）、王英平（Yingping Wang澳大利亚）、庄亚辉（Yahui Zhuang中国）、戴昭华（Zhaohua Dai中国）、罗尔·布兰特（Roel Plant荷兰）、周叶（Ye Zhou中国）、张宇（Yu Zhang中国）、林清华（Qinghua Lin中国）、王晓科（Xiaoke Wang中国）、富 罗里安·史坦格（Florian Stange德国）、克劳斯·布特巴赫-巴尔（Klaus Butterbach-Bahl德国）、汉斯·帕潘（Hans Papen认证机构管理系统德国）、索菲亚·泽克美斯特-波坦斯顿（Sophie Zechmeister-Boltenstern奥地利）、郑循华（Xunhua Zheng中国）、孙建中（Jianzhong Sun中国）、秦晓光（Xiaoguang Qin中国）、斯蒂夫·佳伟斯（Steve Jarvis英国）、布朗尼·斯依德（Bronwyn Syed英国）、劳娜·布朗（Lorna Brown英国）、雷·德斯佳丁（Ray Desjardins加拿大）、沃特·斯密思（Ward Smith加拿大）、布莱安·格兰特（Brian Grant加拿大）、 罗·萨斯（Ron Sass美国）、黄燿（Yao Huang齿轮齿条转向器中国）、蔡祖聪（Zucong Cai中国）、康国鼎（Guoding Kang中国）、佳瑞亚· 波佳瓦特（Jariya Boonjawat泰国）、鹤田治雄（Haruo Tsuruta 日本)、泽本卓治（Takuji Sawamoto 日本)、小林和彦（Kazuhiko Kobayashi日本)、邱建军（Jianjun Qiu中国）、拉福·柯斯（Ralf Kiese德国）、卡尔·特伦蒂（Carl Trettin美国）葛荪（Sun Ge美国）、徐成一（Cheng-I Hsieh台湾）、 雷纳德·莱姆克（Reynald. Lemke加拿大）、瑟雷德·萨喀（Surinder Saggarpigi新西兰）、罗波·安德欧（Robbie Androw新西兰）、阿温·缪斯（Arvin Mosier美国）、卡罗斯·爱得阿多（Carlos Eduardo巴西）、程根伟（Genwei Cheng中国）、卡里·明科恩（Cari Minkkinen芬兰）、雷诺·华兹曼（Reiner Wassmann德国）、雷·斯玛喀甘（ Nui Smakga
hn泰国）、旭日（Xu Ri中国）、罗达·兰亭（Rhoda Lantin菲律宾）、罗伯特·雷（Robert Rees英国）、中川阳子（Yoko Nakagawa 日本)、丽达·法拉芭莎赞德（Neda Farahbakhshazad美国）、威廉·萨拉斯（William Salas美国）、 斯蒂夫·波斯（Steve Boles美国）、麓多门（Tamon Fumoto 日本)、玛格达·克斯喀（Magda Kesik德国）、唐娜·基尔特拉普（Donna Giltrap新西兰）、纳拉辛哈·萨帕里（Narasinha Shurpali芬兰）、 赫曼舒·帕德克（Himanshu Pathak印度）、加格蒂斯·巴布依日帕蒂（Jagadeesh Babu Yeluripati印度）、达安·巴赫德特（Daan Baheydt比利时）、斯蒂文·斯罗特尔（Steven Sleutel比利时）、八木一行（Kazuyuki Yagi 日本)、丹·杰伊斯（Dan Jaynes美国）、坦娜·泰娜斯（Dana Dinners美国）、丹尼斯·麦克劳林（Dennis Mclaughlin美国）、克里斯蒂娜·托里特（Christina Tonitto美国）、卡尔斯蒂·托普（Kairsty Topp英国）、劳拉·克蒂娜斯（Laura Cardenas英国）、泰德·迈克尔（Todd Mitchell美国）、张凡（Fan Zhang中国）、周再兴（Zaixing Zhou中国）、邓佳（Jia Deng中国）、朱波（Bo Zhu中国）、王立刚（Ligang Wang中国）、富兰克· 密莱尔（Frank Mitloehner美国）、乔基·木拉毛特 (Joji Muramoto美国)、朱丽叶·库芭托瓦（Juliya kurbatova俄国）、安德烈·瓦尔金（Andrej Varlegin俄国）、娜塔丽娅·芭克娜（Natalya Buchkina俄国）、陈德立（Deli Ch
en澳大利亚）、李勇（蜂盘Yong Li澳大利亚）、鲁伊斯·巴登（Louise Barton澳大利亚）、坦妮拉·克拉奇（Daniela Kracher德国）、托德·富罗京（Tod Frolking美国）、友瑞娜·可瓦克 （Yurina Kwack日本）。
我们感谢美国环保协会(Environmental Defense Fund)为DNDC模型使用手册（9.3版本）的更新与中文本的翻译提供了财政方面的支持；“新英格兰中国文化中心”的吕瑞兰女士精心翻译了此手册，我们在此谨表谢意。
一．DNDC简述
1. 导引
2. DNDC模型概述
二．DNDC的PC微软窗口版本
1. 模型综述
2. 硬件要求
3. 模型安装
三．模型操作
1. 点位模式
1.1 输入参数
第1页：气候
第3页：农田管理
第4页：农作物
第5页：耕作
第6页：化肥施用
第7页：有机肥料施用
第8页：旱田灌溉
第9页：水田淹灌
第10页：塑膜技术
第11页：放牧和割草
尼龙扣 1.2．保存输入参数
1.3．点位尺度模拟
1.4．快速查看模拟结果
1.5．批量模拟
2. 区域模式
2.1．地理信息系统数据库
2.2．气象数据库
2.3. 作物和土壤数据库
2.4．区域模拟的初始化
2.4．实施区域模拟
四．模拟结果数据
1. 点位模拟结果
2. 区域模拟结果
五．不确定性分析
六．实例分析
1. 美国爱荷华州的玉米生长
2. 美国夏威夷的甘蔗生长
3. 英国洛桑实验站冬小麦土壤有机碳150年动态
4. 法国阿罗农田氧化亚氮排放
5. 美国德克萨斯州水稻田甲烷排放:
七．相关文章目录
一．
DNDC简述
1. 导引
DNDC模型是一个描述农业生态系统中碳和氮生物地球化学过程的计算机模拟模型。本手册告诉使用者怎样用DNDC模型来模拟农业生态系统的农作物产量、土壤固碳作用、硝酸盐淋失以及碳和氮多种气体的排放。本手册第一部分简要介绍与DNDC有关的科学背景知识；第二部分介绍如何安装模型；第三介绍如何分别在点位和区域尺度上输入参数及进行模拟；第四部分介绍模拟结果的内容；第五部分介绍如何对DNDC模拟的结果进行不确定 性分析；第六部分提供了五个点位尺度的实例研究，具体展示如何一步步地输入模型模拟所需的输入参数；第七部分提供了迄今已发表的与DNDC相关的部分文章的目录，这些文章提供了更多的有关DNDC的科学背景及应用情况。
2. DNDC模型概述
DNDC是Denitrification-Decomposition（即“反硝化-分解作用”）的缩写。反硝化和有机质分解是导致氮和碳从土壤丢失而转移入大气的主要生物地球化学过程。 DNDC模型是农业生态系统中一系列控制碳和氮迁移转化的生物化学及地球化学反应机制的计算机模拟表达。DNDC由两大部分组成。第一部分包括土壤气候、农作物生长和土壤有机质分解三个子模型，利用生态驱动因子（即气候、土壤、植被以及人类活动）来模拟土壤环境条件（即土壤温度、水分、酸碱度、氧化还原电位以及相关化学底物浓度梯度）。第二部分包括硝化作用、反硝化作用以及发酵作用三个子模型，模拟土壤环境条件对微生物活动的影响，计算植物-土壤系统中二氧化碳（CO2），甲烷(CH4)，氨(NH3)，氧化亚氮(N2O)，一氧化氮(NO)以及氮气（N2）的排放。DNDC中所采用的函数来自物理学、化学和生物学的经典法则或实验室研究所产生的经验方程。DNDC是一座架在基本生态驱动因子和碳氮生物地球化学循环之间的桥梁（图1）。
图1. DNDC模型的结构
在DNDC模型中，土壤碳存在于四个主要碳库中：即植物凋落物、微生物、活性腐殖质和惰性腐殖质。上述每一碳库又包含两到三个亚库。每一亚库有一特定分解速率；每个亚库中有机碳（SOC）的分解速度是由该库的库容、土壤温度和湿度、土壤粘土含量及土壤可给态氮量所决定。当在一个库中的土壤SOC发生分解时, 被分解的SOC的一部分以二氧化碳的形式从土壤丢失而进入大气, 另一部分转移入该土壤其他碳库。在此过程中，溶解态的有机碳（DOC）会产生出来，这部分碳或被土壤微生物再利用，或随水淋失。SOC总是与有机氮（SON）共存；当SOC分解时, SON或转化到另一有机物库, 或被矿化为铵离子(NH４＋)。游离态铵与吸附在粘土表面的可交换铵之间保持动态化学平衡。土壤水相中铵和氨保持化学平衡。溶解态氨可转换为氨气而从土壤挥发出去；此氨挥发过程受土壤氨量及土壤环境要素（即温度、水分及酸碱度）控制。当下雨或灌溉时，土壤中的硝酸根离子（NO3-电力系统谐波分析）会溶解入淋溶水而渗透到深层土壤或地层中。为模拟微生物参与的氧化还原反应（即硝化作用、反硝化作用、甲烷生成及甲烷氧化作用），模型中使用了一个虚拟的“厌氧气球”来模拟氧化和还原反应在一个土壤中不同微区同时发生的动态过程。 例如，根据模拟
的土壤氧气或其它氧化物含量，DNDC依靠能斯特公式（Nernst Equation）计算土壤的总体氧化还原电位（Eh）； 然后依据Eh值将土壤划分为相对好氧与相对厌氧两部分。在好氧部分，硝化作用发生；在厌氧部分，反硝化作用。硝化或反硝化作用的速率由米邵公式（Michaelis-Menten Equation）计算，该公式计算在双营养物料浓度驱动下的微生物生长。当土壤Eh值变小，这个厌氧气球胀大，更多的营养物质（即DOC、铵或硝酸根）将分配到气球内部（即厌氧微区），从而加强了反硝化作用。当土壤Eh值变大时，厌氧气球缩小，较多营养物质被重新分配到好氧的微环境，硝化作用从而被加速。如果厌氧气球很大，由硝化或反硝化作用所产生的气体（如NO和N2O）都要在厌氧环境中扩散较长路径，从而可能被更多地还原成氮气（N2）。如果土壤长期（几天到几个月）被水浸没，土壤中氧化物会消耗殆尽，土壤氧化还原电位将进一步降低，导致厌氧分解或发酵作用发生，此时即有硫化氢（H2S）和甲烷（CH4）气体产生。
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