反求法模拟冬小麦硝态氮运移：精准估计根系吸氮及其影响

石建初和左强在《应用反求方法模拟冬小麦土柱实验中的硝态氮运移》一文中探讨了硝态氮在土壤中的复杂动态过程。硝态氮是农业生产中重要的营养元素，然而过度施用化肥导致的硝态氮污染问题引起了广泛关注。为了减少化肥的环境影响并优化农作物生产，科学家们致力于研究如何精确模拟硝态氮在土壤中的迁移和转化。 文章采用反求方法，即通过迭代求解硝态氮的运移方程——CDE方程，来估算硝态氮的源和汇项。这些源项包含了作物根系吸收氮素的过程，这是一个难以直接测量的部分。通过这种方法，研究人员能够构建一个室内砂培土柱实验中冬小麦的根系吸氮模型，该模型能准确反映不同水分和氮素供应条件下土壤硝态氮的变化情况。 模拟结果显示出，模型能够有效再现冬小麦各生长阶段土壤硝态氮浓度剖面，与实测值有良好的吻合度。而且，根系吸氮总量的模拟值与实测值之间的相对误差控制在10%以内，这表明模型的预测精度相当高。 研究者强调，尽管现有的氮素运移转化模型多样且各有侧重，但缺乏对土壤微环境条件精细考虑的普遍挑战。通过反求方法的应用，他们试图解决这一难题，提供了一种改进的策略，有助于更好地理解和管理农业生产的氮素循环，从而实现可持续发展。 总结来说，本文的主要贡献在于提出了一种基于反求方法的土壤硝态氮运移模拟技术，为精确管理农田氮素平衡提供了新的工具，有助于减少氮肥的环境影响，同时保持农作物的生产力。这对于解决全球粮食安全与环境保护之间的矛盾具有重要意义。