植烟黄壤氮素矿化动态模拟研究

刘青丽,任天志,李志宏*,张云贵,石俊雄

(1中国农业科学院农业资源与农业区划研究所,北京100081;2贵州省烟草科学研究所,贵州贵阳550000)

土壤氮在烤烟氮素营养中占有重要地位,特别是后期土壤氮素矿化量对烟叶品质起着至关重要的作用[1-2]。预测土壤供氮量,是有效管理养分所必需的。通过模型预测氮素供应,可以使田间的劳动强度、成本等最小化,对许多研究者及管理者来说不失为一种好的选择。土壤氮素矿化的模型有许多,Stanford和Smith[3]通过对美国 39个土壤样品在35℃下长期培养,拟合了一级动力学方程,相关性良好。一些学者用此方程或稍加修改后描述氮矿化过程[4-7];还有些学者将土壤氮库分为两个或多个,以指数项的形式描述矿化,拓展了Stanford和Smith方程。此外,一些研究认为,N矿化也可以Parabolic方程[8-9]、直线方程或双曲线方程[10]来拟合。鉴于环境对氮素矿化的重要影响,温度和水分的环境模型也得到了应用。有研究证明,温度与水分对土壤氮矿化速率、矿化量存在明显的正交互作用,并建立了它们之间的回归方程。Wu等[11]利用生长季节的日积温和一阶动力学方程拟合了累积矿化氮,表明利用田间气象数据来模拟土壤氮素矿化成为可能。但对于植烟土壤氮素矿化动态的模拟研究还较少见。为此,本研究通过室内培养和田间培养,模拟植烟黄壤有机氮矿化,为田间土壤有机氮矿化的预测及烟草氮素营养的调控提供依据。

1 材料与方法

1.1 试验地概况

田间矿化原位培养试验于2006年5～9月在贵州省金沙县进行。该县位于贵州省西北部,毕节地区东部,地处乌蒙山脉与娄山山脉交汇处,坐落于乌江与赤水河之间。地跨东经 105°47′～ 106°44′,北纬27°07′～ 27°46′,地势西南高东北低。年均气温 12.5～16.5℃,年日照时数平均1098 h,年无霜期平均275 d,年均降雨量1050 mm。属北亚热带温湿润季风气候,冬无严寒,夏无酷暑,无霜期长,昼夜温差大。雨量充沛,适宜多种作物生长。本研究选择有机质存在差异的黄壤为供试土壤,田间试验土壤和室内培养试验土壤的基本理化性状见表1。

表1 试验点0—20 cm土层土壤基本理化性状Table 1 Physical and chemical characteristics of the soils in 0-20 cm layer

1.2 试验设计

1.2.1 室内培养试验 包括温度培养试验和温度和水分互作试验两部分。

1)温度培养试验:试验设3个处理,(1)35℃恒温培养20周,2周淋洗1次,收集淋洗液(H35);(2)20℃恒温培养20周,2周淋洗1次,收集淋洗液(H20);(3)变温培养20周,2周更换1次温度,温度变化依次为5、10、15、20、25、30、35、30、25 、20℃,更换温度的同时进行淋洗(BW)。每个处理3次重复。淋洗液用连续流动分析仪(Foss sampler)测定其NH+4-N和NO-3-N含量。

试验采用Stanford和Smith的间歇淋洗好气培养法[3]。具体操作步骤:称取 15.0 g风干土(ø2 mm)和等量石英砂(￠1～2 mm),加少量蒸馏水(3 mL左右),湿润后充分混匀,然后转入60 mL塑料注射器中(底部预装有玻璃珠和20 g石英砂,上垫一层玻璃丝),上铺少量玻璃丝和20 g石英砂。用100 mL 0.01 mol/L CaCl2溶液分4次淋洗土壤,淋洗后加入25 mL无氮营养液(0.002 mol/L CaSO4·2H2O、0.002 mol/L MgSO4、0.005mol/L Ca(H2PO4)2、0.0025 mol/L K2SO4的混合液),盖橡胶塞,在60mmHg柱的负压下抽去多余营养液(约1 h),用Parafilm封口膜(此膜具有透气不透水的特性)包扎顶端,并在其上扎3个小孔,保持良好通气,培养期间用重量法维持水分。每隔2周淋洗并收集淋洗液,用连续流动分析仪(Foss sampler)测定其NH4+-N和NO3--N含量。

2)温度和水分互作试验:设8个土壤含水量水平(风干土 、7%、13%、20%、27%、33%、40%、53%)与 7 个温度水平(5、15、20、25、30、35、40℃),共 63 个处理,3次重复。具体步骤:称取15.0 g风干土(￠2 mm),放入50 mL小烧杯中,称取9份,然后分加入0、1、2、3、4、5、6、7、8 mL 的蒸馏水,搅拌均匀并用Parafilm封口膜将烧杯口封上。每种土壤含水量样品分别放置在7个温度水平下培养2周。培养完成后将土壤样品转移至200 mL三角瓶中,加入150 mL的0.01 mol/L CaCl2溶液,振荡 1 h(200～ 220 r/min),用定性滤纸过滤后用连续流动分析仪(Foss sampler)测定滤液中NH4+-N和NO3--N含量。

1.2.2 田间原位培养试验 选择两块有机质含量不同的植烟土壤(G、D)。每块试验田设3个重复,分别在烟草移栽后0、7 、14、21、35、49、63、77、91、105、119 d取样。每次取3个点的混合样(0—30 cm),分成2份,1份用0.01 mol/L的CaCl2溶液浸提后,测定NH4+-N和NO3--N;1份土样装入封口袋中,选择取过土样的位置,埋于0—30 cm(15 cm)土层中,用塑料软管保持封口袋与外界通气。培养1或2周后取出封口袋,放置于冰盒中将样品带回浸提,供无机氮测定。同时采样并进行下一轮的培养。

土壤有机氮矿化速率(mg/kg,wk)=1周的土壤氮素矿化量;

田间土壤有机氮矿化量(mg/kg)=培养前土壤无机氮量(NH4+-N和NO3--N)-培养后土壤无机氮量;

土壤含水量(%,烘干基)=(水分质量/烘干土质量)×100;

试验数据采用Excel 2007和SPSS16.0软件进行相关及显著性检验等统计分折。

2 结果与分析

2.1 不同温度模式下土壤氮素矿化动态及模型选择

2.1.1 不同温度模式下土壤氮素矿化动态 不同温度模式培养下,土壤氮素矿化动态差异显著。在H35模式培养下,土壤氮素矿化初始速率最高,而后急剧下降,56 d后矿化速率基本平稳,呈波动式变化。在H20条件下,土壤氮素矿化在培养初期有一个矿化速率上升的过程,而后开始下降,下降的速度较H35缓慢,98 d后下降幅度变得平缓,且培养28 d后矿化速率开始高于H35。在变温模式(BW)下,随着温度梯度的上升,矿化速率呈现波动上升,温度降低时,矿化速率迅速下降(图1A)。可见,变温条件下,不同时间的土壤有机氮矿化速率即使是在相同温度也是有差异的。

图1B看出,3种温度模式培养下的矿化氮累计曲线差异显著。恒温培养的42 d内,H35的累计矿化氮高于H20,56 d后H20的累计矿化氮反而超过H35。BW的累计动态与恒温培养下差异较大,70 d内,累计矿化氮小于恒温培养,70 d后,累计矿化氮显著高于恒温培养。经过140 d的好气培养,H20的矿化量是H35的1.14倍,说明虽然H35下土壤起始矿化速率最高,但温度升高并不能增加土壤长期的矿化量;变温与恒温的矿化动态相比较,虽然两者都出现了矿化速率高峰,且H35高于BW,但是BW的平均矿化速率高于H20和H35,BW的140 d矿化量,分别是H35、H20的 1.36、1.55倍。表明温度的变化有利于土壤氮素矿化。因此,在预测土壤氮素矿化动态时需要区别对待。

2.1.2 不同温度模式下土壤氮素矿化动态的模拟

本研究采用了(1)一阶动力学模型;(2)Parabolic经验模型;(3)有效积温模型来拟合不同温度模式培养下的试验数据。3种模型分别为:

图1 不同温度模式下土壤氮素矿化动态Fig.1 The dynamics of soil mineralization under various incubations

式中:k为一阶相对矿化速率常数,N0为有机氮矿化势,Nt为矿化量,t为时间;

式中:Nt为矿化量,A、B为常数,t为时间;

式中:N为氮素矿化量,k为速率常数,T0为基点温度,T为主土壤温度(℃),n为参数。

图2表明,3种模型对H35过程拟合结果显示,Parabolic模型及有效积温的模型拟合结果较一阶动力学模型好,前两者的判定系数 R2为0.992、残差为55.2;而后者的判定系数、残差分别为0.983、109.8。对H20的累计动态拟合以一阶动力学为最好(R2=0.992,残差=122.4)。BW与前两者不同,以积温模型的拟合效果最好(R2=0.996,残差=174.1),其次为Parabolic模型(R2=0.975,残差=988.6),一级动力学模(R2=0.974,残差=1019.3)的拟合效果最差。因此在变温条件下的土壤有机氮的矿化过程描述以选用有效积温模型为好。

图2 矿化氮累积动态模拟Fig.2 The simulation on cumulative dynamics of nitrogen mineralized

2.2 土壤含水量对土壤氮素矿化的影响及模型构建

Myers等[12]以加拿大、澳大利亚的土壤样品为基础建立一个较简单但实用的土壤氮素矿化的水分效应函数:f(θ)=(θ-θ0)/(θmax-θ0)(θ0为4.0 MPa时的土壤含水量,θmax为最大氮矿化时的土壤含水量)。此函数反映了土壤氮素矿化与土壤水分含量的线性关系。本研究发现,在不同温度水平下,土壤氮素矿化对土壤含水量呈显著的非线性关系。图3A看出,土壤含水量在0～40%范围内,土壤含水量与土壤有机氮矿化量呈显著正相关,土壤含水量大于40%,矿化量呈下降趋势。因此,本研究在Mayers等建立的水分效应函数基础上做了改动,即:采用方程(4)拟合试验数据,结果显示模拟值与观测之间显著相关(R2=0.966)(图3B)。

式中:θ为土壤含水量,θmax为最大矿化时的土壤含水量),k为常数。

2.3 田间土壤氮素矿化模型构建

基于上述矿化与温度、水分的关系,本研究中采用有效积温模型及方程(4)的组合函数(5)来模拟温度、土壤含水量不断变化下田间土壤矿化氮的累积动态。

式中:k、m、n为常数;θ为土壤含水量 ;θmax为最大矿化速率时土壤含水量;T为温度,为矿化的起点温度。

2.4 田间土壤氮素矿化模型验证

2.4.1 烟草生长期间土壤累积动态及影响因子烟草生长期间日均温和土壤含水量不断变化(图4),影响了土壤微生物活性,致使土壤氮素矿化也出现了较大的波动(图5)。1～5周矿化缓慢,3周时还出现了净固定(或净固持),6～13周矿化迅速增加,14～17周由于温度及土壤含水量的急剧下降,土壤氮素矿化量迅速下降。两个试验点的矿化动态类似,但从净矿化氮的累积动态可以看出,G点的矿化量远高于D点,这可能是由于有机质含量差异造成的。试验点土壤净矿化氮的累积曲线与变温下的矿化曲线类似(见图6观测值),且田间条件下土壤水量是不断变化的,因此采用方程(5)拟合田间土壤矿化氮累积动态。

图3 温度和土壤含水量交互作用下土壤氮素矿化动态及其模拟Fig.3 The dynamics and simulation of soil nitrogen mineralization under interaction between temperature and soil water content

图4 烟草生长期间土壤含水量和日均温度Fig.4 Soil water content and daily average temperature during the growth of tobacco

2.4.2 方程参数的确定 根据温度与土壤含水量互作试验的结果,黄壤最大矿化时的土壤含水量为40.0%;从环境数据与土壤氮素矿化数据的对比中可以看出,田间土壤氮素产生净矿化的有效温度较室内培养高,15℃为产生净矿化氮的基点温度。因此在采用方程(5)拟合田间矿化氮累积动态时,其参数分别为:θ为取样时土壤含水量;θmax为40%;T为田间原位培养期间的日均温度;T0为15℃。

图5 烟草生长期间土壤氮素矿化动态Fig.5 The dynamics of soil nitrogen mineralization during the growth of tobacco

图6 田间土壤氮素矿化动态及其模拟Fig.6 The dynamics and its simulation of soil nitrogen mineralization in fields

2.4.3 模拟结果 由方程(5)拟合田间G、D土壤矿化氮累积动态,拟合结果(图6)看出,G土壤上,矿化氮拟合值与观测值具有较好的一致性,回归关系极显著,回归方程解释了观测值99.0%的变异;D试验点上,矿化氮拟合值与观测值也具有较好的一致性,回归关系极显著,回归方程解释了观测值95.9%的变异,表明方程对数据的拟合程度非常好。由方程(5)模拟矿化速率动态时,效果并不理想。因为,由方程(5)拟合的矿化值均为正值,不能显示土壤矿化氮产生的净固持作用。

3 讨论

温度和土壤含水量的变化在土壤氮素矿化预测中应予以考虑。本研究中发现,变温下的土壤氮素矿化动态与恒温条件下的土壤氮素矿化动态显著不同,矿化速率随着温度的改变,呈波动式变化。与以往的恒温培养试验相比,变动温度的培养更有利于反应大田条件下土壤氮素矿化。Sierra[13]的研究表明,日温度的波动在很大程度上影响了土壤氮素的矿化,但在日温差较小(27.1～33.2℃)的地区可以利用日均温估算土壤氮素矿化。本研究采用了日均温作为田间矿化模拟参数,田间日温度变化对土壤氮素矿化的影响还有待于进一步研究。由于变化温度的顺序对矿化总量没有影响[14],因此在本试验中没有予以考虑。

土壤累积矿化氮与有效积温密切相关。如本研究看出,变温条件下土壤矿化氮累积动态以积温模型拟合效果最好。Wu等[11]通过一级动力学模型来描述了土壤累积矿化氮与有效积温的关系;Dharmakeerthi等[15]也报道了累积矿化氮与有效积温的非线性关系。但在描述土壤累积矿化氮与有效积温的关系时,不同研究采用的模型有所不同,这可能与试验田的环境条件和土壤类型有关。因此,Kay等[16]研究认为,综合积温、累积降雨量等气象数据有效预测土壤氮素矿化有可行性。

通过有效积温与土壤含水量可以有效预测土壤氮素矿化动态。本试验看出,在两者的相互影响下,矿化对温度和水分均呈非线性反应,并据此建立了它们之间的回归方程(5)。这与以往的研究结果相一致,但采用的参数及函数有所不同。Goncalves等[17]对不同温湿度组合的土壤样品进行室内培养,并拟合了方程(6),其预测值解释了观测值95%的变异。

Nmin=1/[a+b(M-c)]+d(矿化对水分的反应);

Nmin=exp(a1+b1T)(矿化对温度的反应);

式中:a=1/(asymptotic maximum Nmin-d);M为相对土壤含水量;d为asymptotic minimum Nmin;c为常数,是Logistic曲线的拐点;a1、b1为常数;T为温度;A为常数;MF、TF分别为温度、水分方程。

Sierra[18]利用土壤原核培养的方法,研究了温湿度对矿化的共同作用,矿化与土壤温湿度的关系如方程(7)(R2=0.972)。

式中:m、n、p、Q10为常数,Φ为水势,T为绝对温度。

O’Connell等[19]利用温湿双因素组合方程(8)预测了澳大利亚东南部三个桉树种植园土壤氮素矿化,预测值与观测值显著相关(R2=0.97)。尽管模型与此受到各种限制因素,但是它被认为是评估土壤氮素矿化的最好方法。

式中:a、b、c为常数,Ti为温度,Mi为充水空隙百分比,ki为不同土壤层次的度量因子。

本研究中,模型评估仅在有限的试验点进行。最新的一些研究表明,土壤氮素矿化具有很强的空间变异性,这些变异可能因不同的有机氮库和水热条件而不同,即各因子的作用都是最终通过对可矿化氮库的大小、质量以及环境因子的改变来影响氮矿化。表明温度、水分等因子的重要影响外,土壤有机质含量对氮素矿化也起到了举足轻重的作用。因此,土壤肥力与土壤氮素矿化动态的关系值得进一步研究。

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