【摘 要】
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DNDC（denitrification-decomposition，反硝化-分解）模型是一个含有时间因子的模拟生物地球化学过程较为成熟的动态模拟模型，可用于模拟和评估作物（如水稻）生产、碳氮动态演变以及温室气体排放等。为了能够更充分地认识DNDC模型，使之得到更广泛应用，本文基于DNDC模型的构成与功能、目前6个（DNDC、CENTURY、CASA、EPIC、Biome-BGC、Roth C）世
【基金项目】
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江西省自然科学基金面上项目（20212BAB203002）； 国家自然科学基金项目（41561105）； 东华理工大学博士科研启动基金项目（DHBK201909838）； 江西省重点研发计划一般项目（20181BBG70037）；
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DNDC（denitrification-decomposition，反硝化-分解）模型是一个含有时间因子的模拟生物地球化学过程较为成熟的动态模拟模型，可用于模拟和评估作物（如水稻）生产、碳氮动态演变以及温室气体排放等。为了能够更充分地认识DNDC模型，使之得到更广泛应用，本文基于DNDC模型的构成与功能、目前6个（DNDC、CENTURY、CASA、EPIC、Biome-BGC、Roth C）世界著名的生物地球化学模型的比较及其DNDC模型在稻田生态系统中的模块优化，从稻田土壤碳动态角度出发，分析和总结了DNDC模型在稻田土壤固碳潜力、温室气体CO2和CH4排放模拟、稻田管理模式评估以及模型参数敏感性分析方面的研究进展。本文也指出，受土壤属性空间异质性大、区域田间管理措施差异等因素影响，DNDC模型存在诸如点位尺度验证难以扩展到区位尺度模拟、模型矫正困难等限制模型准确性的问题。为使DNDC模型能够在中国复杂的农耕特征下开展模拟研究，今后的发展应重视DNDC模型模块功能优化、提高输入参数精确度等，进一步提高模型模拟精确度和预测评价系统的可信度，使模型更好地预测土壤碳动态变化，在稻田生态系统固碳减排和管理方案制定等方面发挥作用。
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