多年生地被覆盖系统(PGC)中土壤侵蚀建模研究：基于EPIC与APSIM模型的比较分析

《Ecological Modelling》：Towards modeling soil erosion in a perennial ground cover (PGC) system

　　本研究针对传统土壤侵蚀模型难以模拟多年生地被覆盖(PGC)系统中两种植被同时生长的难题，研究人员创新性地利用环境政策综合气候(EPIC)和农业生产系统模拟器(APSIM)模型，对1984-2020年间美国爱荷华州纳舒厄试验区的土壤侵蚀和径流进行模拟。结果表明，与常规玉米种植相比，PGC系统在EPIC和APSIM模型中分别实现74%和66%的土壤流失减少，以及29%和14%的径流降低。这项研究为可持续农业管理提供了重要的模型工具和理论依据，对推动再生农业发展具有重要意义。

　　

在美国中西部地区，农业生产者面临着一个看似矛盾的问题：虽然该地区水资源丰富，但过量的径流和土壤侵蚀给农田管理带来严峻挑战。传统的覆盖作物虽然能有效保持水土，但每年都需要重新种植和管理，增加了农户的工作负担。正是在这样的背景下，多年生地被覆盖（Perennial Groundcover, PGC）系统应运而生——这种创新农业模式通过在行间种植多年生草本植物，实现全年地面覆盖，既减少了管理成本，又保持了水土保持效益。

然而，评估PGC系统的水土保持效果面临方法学挑战。田间监测虽然准确，但耗时耗力，且难以捕捉年际气候变异的影响。而现有的土壤侵蚀模型大多是为单一作物系统设计，缺乏同时模拟两种植被生长的能力。正是为了突破这一技术瓶颈，研究人员在《Ecological Modelling》上发表了这项开创性研究。

研究团队采用环境政策综合气候（Environmental Policy Integrated Climate, EPIC）模型和农业生产系统模拟器（Agricultural Production Systems sIMulator, APSIM）模型，以美国爱荷华州弗洛伊德县纳舒厄试验区为研究对象，模拟了1984-2020年间不同管理措施下的土壤侵蚀和径流动态。研究设置了三种管理情景：传统犁耕系统（CC）、覆盖作物系统（CR）和多年生地被覆盖系统（PGC），通过敏感性分析识别了影响模型输出的关键参数。

关键技术方法包括基于Morris方法的单因素敏感性分析，通过调整土壤和作物参数（0%、25%、50%、75%、100%五个梯度），计算敏感性指数(SI)来评估参数对径流和侵蚀的影响程度；使用SCS-CN方法估算径流，EPIC采用MUSS方程而APSIM采用Perfect方程计算土壤侵蚀；通过爱荷华环境监测网获取1984-2020年的气象数据，利用SSURGO数据库获取土壤参数，确保模型输入的准确性。

研究结果

基况条件下的模型参数化

模型初步评估显示，EPIC和APSIM在模拟玉米产量方面与文献报道的观测值趋势基本一致。在土壤水分含量方面，EPIC在2009年表现出更好的准确性，而APSIM在整个模拟期间准确性相对较低。这一评估为后续径流和侵蚀模拟提供了一定的可信度基础。

EPIC与APSIM径流输出比较

模拟期间年降水量在489毫米至1552毫米之间波动，两个模型在径流模拟方面表现出相似的趋势。在降水量最少的1989年，APSIM模型中常规玉米（CC）的径流量为1.55毫米，而在降水量最大的2018年达到305.7毫米。PGC系统在1989年无径流产生，2018年径流量为259.24毫米。EPIC模型的模拟结果也呈现类似规律，表明降水变化是影响径流产生的主要驱动因素。

EPIC与APSIM侵蚀输出比较

两个模型在土壤侵蚀模拟中显示出相似的趋势，但APSIM预测的侵蚀率 consistently 更高。例如在2018年，EPIC估计PGC系统的土壤流失量为3.96吨/公顷，而APSIM预测为7.93吨/公顷。在整个模拟期间，EPIC预测CC系统的土壤流失总量为11.02吨/公顷，而APSIM为23.92吨/公顷。总体来看，EPIC预测PGC系统可实现74%的土壤侵蚀减少，而APSIM显示减少率为66%。

不同参数的敏感性分析输出

EPIC模拟的土壤参数敏感性分析显示，有机质（OM）是最敏感的土壤参数，作物残体（CPR）和土壤层厚度（SLT）也是重要的可调参数。土壤有机质增加可显著降低侵蚀和径流，特别是在CC和CR系统中效果更为明显。对于PGC系统，由于全年都有植被覆盖，作物残体的影响相对较小。

在作物参数方面，叶面积指数（LAI）、最大气孔导度（MSC）和最大作物高度（MCH）被确定为敏感参数。最大气孔导度对PGC系统的径流和侵蚀影响尤为显著，每增加25%的MSC值，径流和侵蚀相应减少27-30%。收获指数（HI）主要影响CC和CR系统，对PGC系统影响不显著，这与PGC系统行间草带不被收割的特性有关。

APSIM模拟的土壤-水分参数敏感性分析表明，饱和度（SATU）、裸土径流曲线数（BSRCN）和容重（BD）是影响输出的关键参数。曲线数表现出极高的敏感性，其增加可导致径流和侵蚀增加超过600%。饱和度增加会使径流和侵蚀潜力升高，而容重增加对PGC系统的径流和侵蚀影响相对较小。

研究结论与讨论

本研究首次系统评估了EPIC和APSIM模型在模拟多年生地被覆盖系统土壤侵蚀方面的适用性。研究发现，两个模型都能成功模拟PGC系统，但在参数敏感性和输出结果上存在显著差异。EPIC模型提供了更详细的管理实践设置，但配置过程复杂；APSIM模型在复制模拟方面更为简便，但侵蚀估算方法相对简单。

敏感性分析为后续模型校准和田间实验设计提供了重要指导。识别出的关键参数（如EPIC中的OM、SLT、CPR、MSC、LAI、HI，以及APSIM中的CN、BD、SATU）不仅影响模型输出，大多也能在田间直接测量，这为模型验证和优化提供了便利。

研究结果对推动可持续农业发展具有重要意义。PGC系统显示出显著的水土保持效益，同时减少了年度管理需求，为农户提供了一种可行的替代方案。此外，研究建立的模拟框架为在不同气候条件下评估PGC系统的生态系统服务提供了工具，有助于制定气候智能型土地利用政策。

未来研究需要结合田间观测数据对模型进行校准和验证，并扩展到更多地区和气候条件，以全面评估PGC系统在不同环境下的表现。随着PGC系统育种和栽培技术的进步，模型参数可以进一步优化，提高预测准确性，为农业可持续发展提供更可靠的科学依据。

这项研究不仅为PGC系统的水土保持效益评估提供了方法学基础，也为农业生态系统模型的开发和应用提供了重要参考，标志着土壤侵蚀建模研究在多年生间作系统领域迈出了关键一步。