农业生态系统碳循环

周文婷，黄毅斌，王义祥，钟珍梅，翁伯琦

(1.福建师范大学地理科学学院，福建 福州 350007； 2.福建省农业科学院农业生态研究所，福建 福州 350013)

随着全球气候变化研究的不断深入，对全球气候变暖形成原因的理解也产生了一些分歧：一部分人认为人类改造自然的活动是全球气候变暖的主要原因[1]；另一部分人认为全球气候变暖是气候周期性变化的结果，太阳活动和火山活动是引起变化的主要原因，而人类活动不是决定性原因[2-4]。但不论主要原因是什么，人类活动对整个地球系统产生的巨大影响不容忽视，人类活动排放出以CO2为主的温室气体引起了全球碳循环的变化，进而影响到全球气候的变化。碳循环研究在此种局势下显示出极为重要的意义。

根据Falkowski等[5]的研究结果，陆地生态系统蓄积了总量大约为2 000 Gt(1 Gt=1×1015g)的碳，尽管相较于岩石圈>6×107Gt和海洋3.84×104Gt的碳量十分微弱，但是人类主要的生产生活空间位于陆地上，其行为直接影响陆地生态系统，使得这部分碳储量的变化体现出非同一般的可变性和极为显著的重要性。土壤碳库是温室气体重要的释放源，也是重要的吸收汇[6]。人类活动的强烈影响，导致全球碳循环中的最大不确定性主要来自陆地生态系统。陆地生态系统碳循环过程可以解释为：植物通过光合作用使大气中的CO2形成有机物并固定在体内，而后，一部分有机物通过植物的呼吸作用和土壤及枯枝落叶层中有机质的降解返还大气。这一个循环过程就形成了大气-陆地植被-土壤-大气整个陆地生态系统的碳循环[7]。

在人类活动中，农业生产对陆地生态系统有着巨大的影响，农业生产不仅改变了原有的土地利用方式，原有植被种类，甚至土壤类型，且对原有碳循环产生了极为重要的影响。1850-1990年期间，土地利用变化造成的CO2排放量约为124 Gt，而其中贡献最大的是农业的扩张。在农业活动中，耕地所造成的总净通量约占68%，牧草占13%，迁移农业占4%[8]。人类活动已经强烈改变了原有的全球碳循环模式[8]。

1 农业生态系统碳源？碳汇？

农业生态系统是碳汇还是碳源，这是首先需要回答的问题。

农业生态系统既可以是碳汇，也可以是碳源。农业碳排放主要源于农业废弃物、家畜肠道发酵、家畜粪便管理、农业能源利用、稻田以及生物燃烧。而农业生态系统的碳主要固定在作物和土壤中。农田生态系统中，农田管理措施、土壤性质是影响土壤有机碳固定、转化及释放的主要因素，同时还受土地利用方式、植物品种、气候变化等多种因素影响[6]。不同的农业生态系统因自身特点呈现出不同的碳通量，同一农业系统因管理方式或利用方式不同，甚至可以由碳源(汇)转变为碳汇(源)。如赵成义[9]利用田间试验数据及地面调查数据对绿洲农田生态系统进行研究，发现玉米(Zeaymays)农田生态系统对CO2的固碳量最大，24 h固定量可达38.47 g·m-2，就年固碳量来看，绿洲玉米生态系统可达141.66 t CO2·hm-2·a-1，远高于小麦(Triticumaestivum)生态系统的122.60 t CO2·hm-2·a-1和棉花(Gossypiumspp.)生态系统的50.39 t CO2·hm-2·a-1；高山草地对CO2也有净固定能力，24 h固定量可达11.52 g·m-2；而云杉(Piceaasperata)林地对CO2有净释放能力，24 h释放量为4.22 g·m-2。

20世纪80年代以前，我国农业土壤有机碳总体上以释放为主，进入20世纪80年代中期以来，我国土壤有机碳总体上出现了稳定和增加的趋势。田云和张俊飚[10]将1995-2010年的农业生产碳排量、碳汇量进行测算，发现中国农业生产均表现为碳汇功能；总体上中国农业生产碳排量、碳汇量和净碳汇量均保持上升态势。得此结果，一方面是由于农业经济向多元化发展，高产高效和保护性农业技术得到推广应用；另一方面是由于全国范围的区域农业开发计划的实施，土壤得到保持和培肥，土壤有机碳得以积累[11]。尽管目前中国农业生态系统尚能够发挥其较好的碳汇功能，但是根据多位学者估算,中国的农业生产年碳排放量仍不容乐观。目前，中国的农业生产碳排量呈增加趋势，且东部地区>中部地区>西部地区(表1)。

2 农业生态系统碳循环主要影响因素

2.1农业管理方式 与常规耕作方式相比，免耕少耕措施对土壤有机碳库增加和微生物量碳变化有显著影响，已有众多研究表明，免耕少耕可显著增加土壤有机碳含量。王小彬等[15]对旱地农田不同耕作系统进行对比，得出传统的耕作下，农业生产中包括耕作、施肥、农药和灌溉等投入可成为重要的温室气体排放“源”，直接或间接影响系统的能耗和土壤碳循环及有机质分解，在此过程中排放和释放CO2，旱地农田为碳源，而少耕和免耕的农田呈现为碳汇，且免耕农田碳汇效应大于少耕农田。传统的耕作方式破坏土壤的团聚体结构，使土壤有机碳失去保护暴露出来；耕作中表层的土壤充分混合，干湿交替的频度和强度增加，土壤的通气性及孔性变好，土壤水分及其温度状况均得到一定改善，微生物活性提高，加速土壤有机碳的分解[16]。有研究者指出，免耕是否有利于增加土壤碳截存，依赖于实施免耕措施的时间长短。对传统耕作的农田实行免耕，在刚开始实行阶段，不仅不会提高地壤碳截存，甚至会引起土壤碳截存的降低，如果长期实施免耕措施，则会有利于增加土壤碳截存[17]。在弃用地上种植一些四季常绿的植物，将产生额外的环境效益，再采用少耕免耕的农业措施，将大大提高弃用地对大气中CO2的固定[16]。Hollinger等[18]研究了免耕条件下美国西部地区玉米和大豆(Glycinemax)轮作农业生态系统的碳平衡，结果表明，在田间尺度上，玉米和大豆地均表现为碳汇，每年的净吸收量分别为576和33 g·m-2。研究者在美国、加拿大、中国等地区进行试验发现，不同地区、不同土壤类型以及不同开垦年限，开垦对土壤有机碳含量产生的影响不同，有机质含量下降变化幅度在10%～60%，可使原有系统转化为碳源，或碳源效益加深[19-20]。

表1 中国农业碳排放量Table 1 Agricultural carbon emissions in china

化肥的使用能改变土壤有机碳含量。有研究认为，长期施用农业化肥有利于土壤有机碳含量增加[21]。尤其在有机质含量较低的土壤上，施用足量化肥对提高土壤有机碳含量具有极为显著的作用，同时也认为化肥对土壤有机碳的影响有一定的限度[22]。但也有研究认为，农作物施用化肥与农业土壤有机碳间存在显著的负相关[23]。只有化肥与有机肥配合施用才有利于土壤有机碳含量的增加[24]。

不同的农业管理措施会使土地有不同的固碳潜力，已有多位学者进行了估算(表2)。对多种农业管理措施的固碳潜力进行比较，其中合理施肥的固碳作用最大，其次是构建农林复合系统与施粪肥；而免耕、保护性耕作和作物还田的固碳作用不明显。因此，人类进行农事活动时，可多选择合理施肥、构建农林复合系统、种草、轮作等相对固碳作用较强的农业管理措施，以更好地发挥农业碳汇功能。

表2 不同管理措施下的农业固碳潜力Table 2 Estimation of potentials for agricultural carbon sequestration by different management practices

2.2土地利用方式 根据IPCC估算，由于土地利用变化引起的CO2排放量能够达到人类活动引起的总排放量的1/3[35]，通过土地利用方式的转变将会增加1.6×1015g的碳排放[36]。土地利用形式变化是除了石油燃烧之外引起大气 CO2浓度升高最为重要的因素，其中主要是农业用地面积(耕地和牧场)的扩大和森林面积的减少。这一土地利用的变化不但会降低地上植被碳截存，还会引起地下土壤碳截存的下降；林地或草地转变为耕地不但会引起土壤有机碳的下降，而且经过多年的种植后，土壤中的有机碳仍然不能恢复到土地利用前的水平[23]。孟静娟等[37]将水田修整为橘园后，最初几年土壤的固碳能力明显降低，而这是由于当土地利用方式变化时，受到人为扰动，土壤呼吸和有机碳分解速率加快，土壤的缓性碳库与惰性碳库会降低，相对的碳汇能力下降。

林地和草地向农田转化是目前农业生态系统中较主要的土地利用变化方式，这种改变会造成地表有机质的侵蚀，增加有机碳的损失。研究表明，在农牧交错区大量天然草地被开垦为农田时，会加速有机质分解，使0-50 cm土层有机质含量大大降低[38]。而生态系统的恢复、保护与管理实践可以储存、维持和增大土壤碳截存[39]，通过对果园土地的生草处理，每年可增加3 400.0 kg·hm-2的有机碳储量[40]；Kroodsma和Field[41]将稻田改种葡萄(Vitisvinifera)及其他果树，经过多年生长后，发现碳汇分别增加了23.0%及54.4%。

2.3全球变暖 有研究指出陆地生态系统在温暖时期多表现为碳源，而在冷凉时期多表现为碳汇，研究者指出随着温度升高，火灾和呼吸作用释放的CO2要远远高于植物的净初级生产量的增加[42-43]。在目前大气CO2浓度下，C3植物光合作用没有达到饱和，CO2浓度增加能够提高光合作用水分利用效率，延长季节性干旱生态系统植被生长期，增加C3和C4植物净初级生产量[5,44-45]。温度升高和温室气体增加可提高光合效率和干物质积累，光合产物向根际输出量比例增大，从而将导致土壤有机碳输入量增加。众多研究表明，CO2浓度升高，更多的碳将贮存于地下。大气CO2浓度升高也将影响土壤有机碳的分解过程。大气CO2浓度升高，植被的群落结构发生变化，植物地上部分生物量增加，使进入土壤的凋落物数量增加。CO2浓度升高，植物的光合特性改变，叶片的化学成分也会发生一定变化，如非结构性碳水化合物含量增加，次生代谢物如酚类含量增加。这些将影响凋落物的成分及其在土壤中的降解速率[6]。CO2浓度升高后，易分解水溶性碳输入土壤量增大，抑制了植物残体和原有土壤有机质的降解，从而促进土壤有机物的累积[46]。随着全球变暖，一些地区降水会持续增加，降水和湿度增加不仅能够给植物根系提供更多水分，而且额外的湿度使植物的气孔张开的更大，让更多的CO2进入植物体，使光合作用过程更为迅速。但情况如果相反，许多碳汇功能将迅速消失[44]。

也有相反的研究结果，北温带和温带欧洲陆地植被生长期在一段研究时间内有所延长，增加了生产量和碳储量，但CO2通量测定却没有发现这些生态系统有明显的响应成为净碳汇[47]。在温度升高的环境下，微生物异养呼吸增强，会抵消因CO2浓度增加引起植物净初级生产量增加的量，甚至超过这一部分的量[5]。温室气体增加，全球变暖，土壤温度上升，将促进土壤有机质的分解，因此，有学者认为土壤总有机质含量保持恒定不变[48-49]。

综合上述研究，全球变暖对于农业生态系统主要碳循环过程和植被、土壤碳库、凋落物的影响是必然的，但是在气候变暖条件下，农业生态系统究竟表现为碳源或碳汇功能尚存在很大争议。

3 农业生态系统碳循环研究方法——模型模拟

随着人们对农业生态系统碳循环过程的不断深入研究，应用于农业生态系统的碳循环模型逐渐发展起来。模型方法能够综合气候、大气和人类活动等诸多因素，综合分析碳循环的动态变化过程及其反馈关系；能够跨越时空尺度范围，分析过去和预测未来的农业生态系统碳源/碳汇分布特征。因此，模型方法日益成为农业生态系统碳循环研究中运用最多的方法。

目前农业生态系统碳循环研究模型有10余种，较为成熟的有RothC、CENTURY、DNDC和CASA。这些模型以气象、土壤、土地利用和农田管理等为驱动条件，对土壤有机质的产生、分解和转化等过程进行数字模拟。

RothC模型是在英国洛桑试验站长期试验的基础上建立的土壤有机碳周转模型。该模型将有机碳库分为易分解植物残体、难分解植物残体、微生物生物量、腐殖化有机质和惰性有机质。此模型仅与土壤过程有关，不含植物生长的子模型，不计算作物地上生物量归还到土壤中的有机碳数量。主要考虑的参数包括土壤温度、湿度、粘粒含量、植被覆盖、有机物料类型及有机碳投入量等。RothC模型结构简单，所需参数比较容易获得，通常可以较好模拟耕层土壤有机碳的动态[50]。

CENTURY模型是评价农田生态系统土壤有机碳演变最为有效的工具之一，起初用于模拟草地生态系统的碳、氮、磷、硫等元素的长期演变过程，之后加以改进扩展到森林、稀树草原、农田等生态系统中。CENTURY模型主要输入参数包括月平均最高气温，月平均最低气温，月降水量，作物木质素含量，作物氮、磷、硫等元素含量，土壤质地，大气及土壤的氮输入以及初始土壤碳、氮、磷、硫的含量。正确而有效地确定参数，从而使CENTURY模型运行有效，是整个模型应用过程中的关键。就农田生态系统而言， CENTURY模型需要以下参数：作物参数、耕作方式参数、施肥参数、收获参数、有机肥参数和地点参数[51]。

DNDC(反硝化-分解)模型是以模拟农业生态系统中碳氮循环为目的的生物地球化学模型。该模型由6个子模型构成，分别描述了土壤有机质的产生、分解和转化过程，最后给出土壤有机碳各组分动态含量和CO2、CH4、N2、NO和N2O等温室气体通量。该模型由区域性输入数据库来支持，所输入数据主要分为两大部分，一部分直接与地理坐标有关，如地形、气候、植被类型和土壤类型；另一部分与地理坐标没有直接关系，如农作物生理特征、耕作制度、施肥和土壤理化性质等。该模型基本设计思路是在验证点位模型的基础上根据各区域农作制度不同特点来编制运行DNDC区域模型GIS数据库，并在数据库支持下运行模型[52]。

CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型是一种整合遥感参数和生理生态参数的一个陆地生态系统碳通量模型，该模型所需参数少，模拟值精度高，已广泛应用于大尺度陆地生态系统植被净初级生产力和碳通量的研究中。该模型是通过计算植被层吸收的入射光合有效辐射和植被将其转化为植物有机碳的效率从而得到植被净初级生产力。该模型中，植被净初级生产力主要由植被吸收的光合有效辐射和光能转化率两个变量决定[53]。

中国农业植被净初级生产力模型(Crop-C)，是一个具有普适性的模型，它以稻麦作物净初级生产力模型为基本框架，其模拟对象为占我国农作物总播种面积2/3的水稻、小麦、玉米、棉花、油菜(Brassicanapus)和大豆。此模型主要包括两大功能模块：光合作用和呼吸作用；土壤-作物系统氮素运移。光合作用和呼吸作用综合考虑了环境因子和氮素的影响，土壤-作物系统氮素运移包括了作物氮素吸收、土壤氮矿化和化肥氮释放。经模型分析得出，气候变暖将降低作物净初级生产力。该模型关键输入参数包括辐射、温度、降水、大气CO2浓度、土壤全氮含量和施氮量。关键参数的微小偏差会导致结果的明显差异，且主要输入参数响应的敏感性依次为温度>光合有效辐射>大气CO2浓度>土壤全氮含量>施氮量>降水[54]。

4 农业生态系统碳循环研究存在问题与展望

4.1强化农业生态系统碳循环的多机制多层次相关分析 农业生态系统既是碳源又是碳汇，不同的农业生产环节以及不同的管理利用方式等因素都会使该农业生态系统在碳源碳汇之间转换。目前对农业生态系统碳循环影响因素的研究多侧重于对单因素的考虑，对多因素考虑尚存在缺陷，且对多种因素间的联系及其联系过程没有充分认识。全球变暖对农业生态系统碳效应的影响仍然存在很大争议，温室气体增加和温度上升与碳通量正负相关性仍未能解决[7]。未来可从气候条件、经营管理方式、植物生长特点及土壤碳素转化等其它影响因素综合分析，从而得出更加全面合理的碳循环结论。

4.2强化农业生态系统碳循环研究的长时间大尺度的观测研究 陆地生态系统中碳汇/源的时空变化尚未确定。缺乏对不同生态系统的结构、养分循环、水循环、能量利用、植物光合量、植物呼吸量、土壤呼吸量、土壤碳含量和土壤氮含量的长期观测数据，无法进行长时间大尺度的研究。缺乏对生物地球化学过程和物理气候过程之间耦合的研究[55]。由于全球及长时间大尺度的农业生态系统碳循环研究存在相当大的不确定性，而遥感观测技术恰好能够提供大尺度范围和长时间的检测、定量化的调查，因此，可通过定量化的大尺度农业生态系统碳循环研究以准确地评估农业生态系统碳汇/碳源的时间和空间分布格局。

4.3强化农业生态系统碳循环研究的统一监测方法和网络连接 目前有关农业生态系统的碳循环研究多相对独立且实验技术差异较大，因此较难将大范围的碳通量及碳储量进行完整对比与综合评估。有必要建立统一的观测方法与网络连接，以保证资料数据的可比性和连续性。

4.4改进农业生态系统碳循环的模型方法 目前碳循环研究运用较多的是模型方法，该方法应用时多采用一些定量化结果，而此结果多采用的是一些经验数据，具有很多不确定性，易造成模型模拟结果的差异性。该方法很难真实反映农业生态系统碳循环变化的动态过程，因此农业生态系统碳循环模型的建立，应更加注重过程机理的动态研究，加强其在多种机制影响下多层次综观考量的定量研究；且可将模型与遥感、GIS技术结合，模拟大尺度的农业生态系统碳循环过程。

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