摘要：实现土壤有机碳（SOC）动态模拟结果的不确定性定量评价是农田管理决策成败的关键之一。采用贝叶斯推断和马尔科夫链蒙特卡洛方法（MCMC），对DNDC模型模拟江苏省宜兴市一个具有22年稻-麦轮作历史的田块的SOC动态变化，进行模型参数校正和模拟结果的不确定性定量评价。结果表明，DNDC模型适宜长期监测田块的SOC动态变化的模拟，但模型的模拟结果存在一定的不确定性；在DNDC模型输入参数数据质量不明的情况下，利用贝叶斯推断和MCMC方法能够有效地实现模型输入参数的自动校正和SOC模拟结果不确定性的定量评价，从而为实现区域或国家尺度农田SOC动态模拟的不确定性定量评价提供理论和方法依据。

关键词：贝叶斯推断 马尔科夫链蒙特卡洛方法 参数校正 不确定性评价 dndc模型 

单位：土壤与农业可持续发展国家重点实验室(中国科学院南京土壤研究所) 南京210008 中国科学院大学 北京100049