华北平原农田生态系统氮素过程及其环境效应研究*

胡春胜, 张玉铭, 秦树平, 王玉英, 李晓欣, 董文旭



华北平原农田生态系统氮素过程及其环境效应研究*

胡春胜1, 张玉铭1, 秦树平2, 王玉英1, 李晓欣1, 董文旭1

(1. 中国科学院遗传与发育生物学研究所农业资源研究中心 石家庄 050022; 2. 福建农林大学 福州 350002)

华北平原是我国重要粮食生产基地, 农业生产中, 片面追求高产, 过量施肥现象普遍存在, 由此造成了肥料利用率低下, 氮素损失严重, 对环境造成了巨大压力, 影响到本区域农业经济和生态环境的可持续发展。本文对中国科学院栾城农业生态系统试验站建站以来有关农田氮素过程方面的研究成果进行了梳理, 从相关长期定位试验介绍、氮素转化研究方法的创新集成、氮素过程通量与转化机制研究、氮素综合管理与调控等方面入手, 全面汇总了有关华北平原农田生态系统氮素过程及其环境效应的研究进展。自建站以来先后建立了8组与氮素有关的长期定位试验, 基于此开展了土壤培肥与高产高效、养分循环再利用、农田生态过程及其对人为干扰和环境变化响应和反馈效应等方面的试验研究。研究过程中不断对研究方法进行完善与创新, 建立了N2高背景浓度下原位土壤反硝化研究的方法体系, 为土壤反硝化室内机理与原位无扰动反硝化脱氮总量及产物构成规律研究提供了新的方法; 量化了乙炔抑制法测定反硝化的系统误差, 为克服乙炔抑制法的误差提供了新的技术途径; 建立了深层土壤剖面气体监测的技术体系, 使N2O的研究由单纯的农田排放通量测定扩展到深层土体N2O的产生机制、扩散与还原过程研究, 为定量深层土壤产生的N2O对表层排放的贡献提供了技术支撑。通过对农田氮素转化机制、过程通量及其环境效应的综合研究, 分析了该区域农田生态系统氮素平衡状况, 定量评价了农田氮素不同损失途径的相对重要性, 提出了阻控氮损失、提高肥料利用率的合理调控途径。

氮素过程; 反硝化; 氨挥发; 硝态氮淋失; 环境效应; 农田生态系统; 华北平原

氮循环是农田生态系统最基本的生态过程, 是区域农田生产力状况的反映。农田生态系统氮素循环是开放性的, 由于循环过程中氮素的损失, 不仅会使参与再循环的氮素数量逐渐减少, 降低生产力水平, 而且还会对环境产生潜在的影响。

华北平原是我国重要粮食生产基地, 冬小麦()-夏玉米()轮作是其主要的粮食种植体系。在农业生产中, 农民为了片面追求高产, 过量施肥现象普遍存在, 据我们在栾城县连续多年的调查资料显示, 50%的农田施氮量超过500 kg(N)∙hm-2∙a-1, 部分田块高达700 kg(N)∙hm-2∙a-1, 远远超过了作物生长对氮素的需求。由于氮肥的过量施用, 其当季利用率较低, 损失严重, 进入环境的氮素导致了地下水硝酸盐富集、氨挥发与温室气体排放加剧等环境问题, 对环境造成了巨大压力, 影响到本区域农业经济和生态环境的可持续发展。

长期以来, 本研究组致力于华北地区冬小麦-夏玉米轮作体系氮素循环过程与综合管理研究, 以中国科学院栾城农业生态系统试验站(以下简称“栾城站”)为研究基地, 建立了多组长期定位试验, 搭建了农田氮素过程综合研究平台, 通过对农田氮素转化机制、过程通量及其环境效应的综合研究, 分析了该区域农田生态系统氮素平衡状况, 定量评价了农田氮素不同损失途径的相对重要性, 提出了阻控氮损失、提高肥料利用率的合理调控途径, 对实现本区域农业绿色可持续发展具有重要意义。本文从长期定位试验研究平台建设、农田氮素过程研究方法创新集成、过程通量的量化与转化机制研究、氮素综合管理策略制定等方面入手, 全面综述了本研究组有关华北平原农田生态系统氮素过程及其环境效应的研究进展, 以期为同类型研究提供参考和借鉴。

1 建立了多组长期肥料定位试验, 搭建了农田氮素过程研究平台

自20世纪80年代初栾城站建立以来, 相继安排了多组长期定位试验, 开展土壤培肥与高产高效、养分循环再利用、农田生态过程及其对人为干扰和环境变化响应和反馈效应等方面的试验研究。建站初期主要监测和研究不同施肥、轮作制度下土壤肥力(有机质、氮、磷、钾养分含量)、作物产量以及对养分吸收利用的变化, 研究不同农业管理措施的可持续性。进入20世纪90年代中后期开始关注环境健康(如污染)和生态科学(如全球变化)问题, 监测和研究了土壤硝态氮淋失、氨挥发、温室气体排放等, 涵盖农田生态系统氮素循环的各过程通量, 为区域生态及环境管理提供了基础数据和技术支撑。

1982年建立了栾城站最早的一组氮、磷平衡施用配合秸秆还田的定位试验, 包含3个氮肥水平[0 kg(N)∙hm-2∙a-1、189 kg(N)∙hm-2∙a-1、315 kg(N)∙hm-2∙a-1]和4个磷肥处理[0 kg(P)∙hm-2∙a-1、32.75 kg(P)∙hm-2∙a-1、65.5 kg(P)∙hm-2∙a-1和每3年集中施用98.25 kg(P)∙hm-2], 除第1年用棉籽饼作为有机肥外, 其余各年均以作物秸秆直接还田为有机肥源, 参与养分再循环。依托该试验探讨了有机无机相结合施肥制度下的氮磷肥效应, 以及土壤全氮、全磷和速效磷的动态变化, 阐明了氮、磷配合施用并实行秸秆还田在培肥地力、保持农田持续生产力方面的作用, 为华北平原高产区的农业可持续发展提供了科学依据。结果表明, 秸秆还田带来的有机归还氮在培肥地力、保持土壤库氮平衡和提高化肥效率方面有重要作用, 肥料氮存在明显的后效及后效叠加作用, 有机归还氮和残留肥料氮可扩大土壤库氮素容量, 提高土壤供肥能力以及当年施用化肥氮的表观利用率。基于土壤库氮素平衡的方法, 估算了不同施肥制度下氮素的总损失率, 结果表明, 氮磷肥配合平衡施用是减少氮素损失和提高肥料利用率的重要举措[1-2]。

1988年中国科学院生态网络台站建立后, 按照网络台站统一布署, 布设了有机质分解与平衡定位试验, 以纯施用化肥240 kg(N)∙hm-2∙a-1、65.5 kg(P)∙hm-2∙a-1、124.5 kg(K)∙hm-2∙a-1为对照, 在此基础上配合不同秸秆还田量: 1/2小麦秸秆、小麦秸秆、玉米秸秆、两茬秸秆全部还田, 并增设NPK+纯猪粪(风干重)处理, 共计6个处理, 每个处理3次重复。通过综合比较土壤有机质的分解速率、腐殖化速率和氮素的矿化速率, 明确了华北半湿润区达到有机质分解平衡以及提高土壤碳氮储量的秸秆还田量。秸秆还田具有增产作用; 只小麦一季秸秆还田可维持土壤有机质基本平衡, 小麦、玉米双季秸秆还田或玉米一季秸秆还田可实现有机质积累, 起到培肥地力的作用, 为实施秸秆还田技术提供了数据支撑, 对华北地区小麦-玉米轮作农田全面推行秸秆还田措施起到了引领作用, 提出了“以有机换无机”的养分管理策略[3]。

进入20世纪90年代末, 随着社会经济的发展, 农业投入不断增加, 农民为了追求高产, 盲目施肥现象凸显, 逐渐出现增肥不增产、肥料利用率低和损失严重等问题, 肥料损失引发的环境问题亦日渐受到关注。因此, 我们的研究重点逐渐由单一关注氮肥施用的农学效益转向农学、生态、环境效益并重。基于此, 在1998年左右先后布设了6组定位试验, 主要包括化肥NPK优化配比试验、氮通量监测试验、土壤厚不饱和层硝态氮迁移监测试验、耕作制度定位试验、施肥制度试验、土壤增温试验, 依托这些定位试验, 除了开展土壤肥力、作物产量及养分吸收利用方面的监测外, 更主要的是开展了土壤氮素转化与调控机制、氨挥发、反硝化、硝态氮淋失等氮通量过程研究, 以及氮素过程对全球变暖响应机制研究, 为协调作物高产与环境保护的区域养分综合管理提供基础参数和科学依据。

1998年建立的化肥NPK优化配比试验, 包括4个N水平[0 kg(N)∙hm-2∙a-1、200 kg(N)∙hm-2∙a-1、400 kg(N)∙hm-2∙a-1、600 kg(N)∙hm-2∙a-1]、3个P水平[0 kg(P)∙hm-2∙a-1、32.5 kg(P)∙hm-2∙a-1、65 kg(P)∙hm-2∙a-1]、2个K水平[0 kg(K)∙hm-2∙a-1、150 kg(K)∙hm-2∙a-1], 采用不完全正交设计, 共计16个处理, 每个处理3次重复, 所有处理小麦、玉米均进行秸秆还田。在本试验中选择典型处理在0~3 m土壤剖面埋设了土壤气体采集器、温湿度探头等设施, 开展了土壤剖面N2O动态分布与扩散规律研究, 同步利用箱式法监测了农田N2O排放, 探明了华北冬小麦-夏玉米轮作农田N2O排放规律以及下层土壤产生N2O对农田N2O排放的贡献[4-5]; 利用Gprobe采样机采集剖面土壤样品, 分析不同施肥情况下硝态氮在土壤剖面中的累积迁移特征, 了解施肥对硝态氮淋失的影响[6], 并通过室内培养的方法探究深层土壤累积硝态氮的消减机制与调控途径[7-8]。为了进一步探究区域氮素环境承载能力, 1998年建立了氮通量监测试验, 包括4个N处理[200 kg(N)∙hm-2∙a-1、400 kg(N)∙hm-2∙a-1、600 kg(N)∙hm-2∙a-1、800 kg(N)∙hm-2∙a-1], 每个处理均施用P 65 kg∙hm-2∙a-1, 每个处理3次重复, 本试验的氮梯度中设置了超高用量800 kg(N)∙hm-2∙a-1施肥处理, 主要目的是探究本区域氮素环境承载阈值。通过原位埋设土壤溶液提取器、中子管等田间监测设施动态监测了硝态氮在0~2.2 m土壤剖面中的迁移动态,阐明了施肥量与硝态氮淋失量之间的关系, 明确了过量施肥不仅不能增产, 反而会降低肥料利用率、增加硝态氮淋失量, 探明了本区域冬小麦-夏玉米轮作农田氮素环境承载阈值, 即: 施氮量超过400 kg(N)∙hm-2∙a-1后会极大提高硝态氮淋失量[6,9], 提高地下水硝酸盐污染风险。基于田间监测结果, 对RZWQM模型进行了参数校验, 利用该模型模拟预测不同水氮管理措施下作物产量、氮素吸收、硝态氮在土体中运移及淋失量, 给出了华北高产农区水氮优化管理方案[10]。

为了进一步探明农民过量施肥是否造成硝态氮在深层土体累积以及不施肥后土体累积硝态氮消减速度, 我们利用14 m深观测井建立了土壤厚不饱和层硝态氮运移监测试验, 2002年起先后在井壁上安装了土壤溶液提取器、TDR探头、负压计等设施, 监测硝态氮在厚不饱和层土壤中的迁移、累积动态, 2008年将监测井外围的地一分为二划分为2个小区, 小区之间埋设4 m深PVC隔离板, 避免不同处理间水氮下渗过程中的相互影响, 设置2个N水平: 0 kg(N)∙hm-2∙a-1和400 kg(N)∙hm-2∙a-1, 400 kg(N)∙hm-2∙a-1代表本区域推荐施氮量。利用无N区监测深层土壤累积硝态氮消减速率, 利用推荐施氮区监测适宜施氮情况下深层累积硝态氮的动向。

进入20世纪90年代末, 华北地区开始推行秸秆还田, 为了将秸秆还田方式与土壤耕作方式有效结合来提升秸秆还田的培肥增产作用, 于2001年布置了耕作制度定位试验。根据冬小麦播种时的土壤耕作方式, 试验处理设深翻耕、旋耕和免耕, 每种耕作方式中按照有无玉米秸秆还田和秸秆还田方式的不同分为: 无秸秆还田深翻耕(CK, 代表传统耕作方式)、秸秆粉碎还田深翻耕(F)、秸秆粉碎还田旋耕(X)、秸秆整秸覆盖免耕播种(M1)和秸秆粉碎覆盖免耕(M2)。基于该试验我们监测了不同秸秆还田方式和耕作措施下的作物生长发育、产量变化和土壤养分变化[11], 并着重研究了秸秆还田对氮素矿化的影响及其调控机制[12]、氨挥发[13]、温室气体排放[14]、硝态氮迁移累积动态[6,11], 综合评估了耕作管理措施的产量效应、培肥效果和环境效应, 提出了适宜于华北小麦-玉米轮作农田秸秆还田方式与耕作制度。建立了秸秆全程机械化还田技术, 并制定颁布河北省地方标准, 推动了华北平原秸秆全程机械化还田与少免耕节水培肥技术的应用[15]。

从移耕农业到现代农业我国施肥制度不断发生变化, 为了研究施肥制度演替对农田养分循环再利用的影响, 2002年设立了施肥制度定位试验, 包括不施肥(移耕农业)、循环猪圈肥-不施化肥(传统有机农业)、化肥N(20世50年代施肥模式)、化肥N+循环猪圈肥(20世纪50年代有机无机施肥模式)、化肥NP(20世纪60、70年代施肥模式)、化肥NP+循环猪圈肥(20世纪60、70年代有机无机施肥模式)、化肥NPK(石油农业模式)、化肥NPK+循环猪圈肥(较完善的有机无机模式)、化肥NPK+秸秆还田(现代管理模式)等施肥模式。通过本试验研究我国不同农业发展阶段施肥制度对氮磷循环再利用效率的影响以及对土壤肥力、土壤结构、作物产量的影响[16]。

全球变化备受关注, 为了研究气候变暖对农田生态系统碳氮过程影响以及碳氮过程对全球变化的反馈机制, 2008年建立了土壤增温定位试验, 该试验在施氮肥和不施氮基础上设置了5 cm土壤层年平均增温1.5 ℃和不增温处理, 共4个处理, 每个处理3次重复, 进行了冬小麦和大豆轮作农田的昼夜连续增温田间模拟试验。研究了作物生长、养分吸收利用、水氮动态、温室气体排放对气候变暖的响应机制[17-20]。

2 氮素过程研究方法有所突破与创新

2.1 改进了N2高背景浓度下原位土壤反硝化研究的方法体系

反硝化过程在农田土壤氮循环中具有重要作用, 它不仅是氮肥损失的重要途径, 而且是温室气体氧化亚氮(N2O)的主要来源。由于氮气(N2)是反硝化过程的主要产物, 受到大气中N2高背景浓度的影响, 准确测定无扰动土壤原位反硝化氮损失及产物构成是长期困扰土壤学界的方法学难题, 制约着土壤氮循环机制研究的发展[21]。长期以来, 受到研究方法的限制, 对土壤原位反硝化脱氮总量、产物构成及其调控机制还缺乏系统研究[22]。近年来He/N2置换、N2/Ar比率-膜质谱与15N自然丰度稳定同位素等新技术为土壤反硝化提供了新的研究手段[23-25]。本研究组基于双密闭He/N2置换技术与15N自然丰度稳定同位素分馏理论, 改进了土壤反硝化的研究方法。运用改进的方法系统研究了硝酸盐(NO3-)、可溶性有机碳(DOC)与氧气(O2)等关键因子对土壤反硝化速率与产物构成的调控机制。

2.1.1 集成创新了土壤反硝化研究方法体系

针对旱地土壤反硝化速率低、N2背景浓度高的特点, 在现有He/N2置换-直接定量N2法的基础上, 借助双密闭-原状土柱技术, 改进了测定土壤N2O还原酶活性与大直径原状土柱反硝化速率及产物构成的方法。该方法的原理是利用两层罐体之间的无N2气体缓冲层来缓冲大气N2高背景浓度的影响, 同时将罐内原状土柱中的气体置换成无N2的人工合成气(79% He, 21% O2), 利用土壤气体自动采样与分析系统(Robot系统)测定罐内N2、N2O与NO的浓度变化, 定量原状土柱反硝化脱氮总量与产物构成[26]。该方法的核心技术是双密闭-原状土柱技术, 已获国家发明专利授权[27]。这些成果受到国际同行的广泛关注, 新西兰皇家农业研究院土地与环境研究所引进了原位土壤反硝化测定技术, 研究新西兰牧场土壤原位反硝化脱氮机制。

针对湿地土壤厌氧程度较高的特点, 基于自然丰度15N同位素分馏理论, 发现N2O/(N2O+N2)排放比率与δ15N-N2O值之间存在指数函数关系, 并证明该函数关系可用于推导湿地土壤原位无扰动反硝化N2排放通量, 进一步分析了该方法的可靠性与适用范围[28]。以上研究成果为旱地与湿地土壤反硝化室内机理与原位无扰动反硝化脱氮总量及产物构成规律研究提供了新的方法。

2.1.2 量化了乙炔抑制法的系统误差

长期以来乙炔抑制法是测定土壤反硝化的常规方法, 被广泛用于反硝化潜势及反硝化速率测定。但充入的乙炔一方面为土壤微生物提供了额外碳源, 会促进微生物活动, 导致乙炔消耗与浓度降低; 另一方面, 充入乙炔在土壤中的分布很难均匀, 亦会导致局部乙炔浓度偏低。这两方面原因均会减弱乙炔的抑制效果, 从而低估反硝化作用。定量乙炔抑制法的系统误差可为科学合理使用乙炔抑制法提供技术参考。Qin等[29-30]依托土壤气体自动采样与分析系统(Robot系统)研发了He/N2置换-直接定量N2的反硝化研究方法, 基于此方法定量评价了乙炔抑制法的系统误差。结果表明, 高浓度乙炔无法完全抑制土壤N2O还原酶活性, 导致乙炔抑制法测定的土壤反硝化潜势比用直接定量N2法偏低8%~98%。乙炔抑制法系统误差与土壤有机质及养分含量呈显著负相关关系。对于土壤有机质与养分含量较高的土壤, 乙炔抑制法能够较准确地测定土壤反硝化潜势; 而对于有机质含量低的贫瘠土壤, 如荒漠土壤, 用乙炔抑制法测定土壤反硝化潜势会带来较大的误差。该研究为明确乙炔抑制法的使用条件与误差范围提供了数据支持与理论依据, 为克服乙炔抑制法的误差提供了新的技术途径。

2.2 不断完善农田N2O测定方法, 由单纯的农田排放通量测定扩展到深层土体N2O的产生机制与扩散还原过程研究

N2O是重要的温室气体之一, 农田土壤是大气N2O的重要排放源。土壤N2O生成过程复杂, 涉及因子颇多, 其不同来源的田间准确测定一直是一个长期有争议而未解决的问题, 探索、完善田间原位测定方法是我们所面临的挑战。N2O是硝化、反硝化过程的中间产物, 硝化、反硝化进程决定不同途径对N2O生成量的贡献。目前国内外关于定量区分N2O来源的研究方法主要包括乙炔-氧抑制法、同位素示踪法、稳定同位素自然丰度法。抑制法操作简单, 费用低, 但存在低估反硝化作用的弊端[29-30]。同位素示踪法是一项发展成熟的技术, 可信度高, 但仍存在一定不足, 一方面注入标记物会对土壤有所扰动, 影响土壤原有生物化学过程; 另一方面, 倘若土壤标记不均匀试验就很难成功。稳定同位素自然丰度法毋须外加抑制剂或同位素标记物, 不会对原有土壤环境产生干扰是该方法的最大优点, 特别是近年来发展的N2O分子内15N位置偏好(15N-site preference, 简称15N-SP。15N-SP=d15Na-d15Nb, 其中a位表示15N位于N2O分子的中间位置, 即14N15N16O,b位表示15N位于N2O分子的边缘位置, 即15N14N16O)分析技术, 与传统的d15N和d18O分析相比, 具有不受底物同位素组成和同位素分馏现象的影响等优点, 是区分N2O产生来源的强有力手段。纯培养试验表明, 硝化过程产生的N2O的15N-SP值大约为33‰, 而反硝化过程产生的N2O的15N-SP值大约为0~0.1‰[31-33], 这为应用15N-SP值定量区分N2O产生途径提供了依据, 为田间原位无扰动定量区分土壤N2O产生来源提供了技术支撑。

农田土壤N2O排放不仅取决于表层土壤, 更取决于土壤剖面生成的N2O及其扩散还原强度。但国内外有关土壤N2O排放研究大多利用静态箱式法测定土壤表层, 对土壤剖面特别是深层土壤N2O产生机制及其对表层N2O排放贡献的研究非常薄弱。针对这一问题, 我们集成创新了土壤剖面气体监测技术方法, 通过创新土壤剖面气体采集技术[34], 在剖面不同层次埋设气体采集器, 定期采集剖面气体, 结合气相色谱法, 定量土壤剖面不同深度N2O浓度, 基于Fick定律, 估算N2O在土壤剖面中的扩散通量; 结合稳定同位素分析技术, 探明剖面不同层次土壤N2O产生与扩散还原机制。结果表明, 深层土体内N2O浓度高于表层, 在浓度梯度作用下, N2O向上扩散, 对表层排放产生影响[4-5]。结合静态箱法测定农田N2O表层排放通量, 定量了深层土体产生的N2O对表层排放的贡献, 每年冬小麦-夏玉米轮作农田排放的N2O大约有43%来自于15 cm以下的下层土壤[35], 表明下层土壤产生的N2O对表层排放的贡献占着举足轻重的地位。为了进一步定量研究N2O在土壤扩散过程中的还原量, 研发了N2O在土壤中的扩散与还原测定技术[36], 通过被动扩散法在土柱底部定量充入已知浓度的N2O, 测定土柱表层排放的N2O量以及系统中残留N2O, 通过计算充入N2O量和表层排放量与系统残留量的差值, 获得N2O在土壤中的扩散量和还原量, 为N2O在土壤剖面中的扩散过程与还原机制研究提供了技术方法。

2.3 氨挥发测定技术不断进步, 为从不同尺度准确量化氨挥发损失提供了技术手段

氨挥发是华北冬小麦-夏玉米轮作农田氮素损失的主要途径之一[13,37-39], 也是氮肥利用率低下的主要原因, 氨挥发损失受诸如土壤、气候和农业管理措施等因素的影响, 准确测定农田氨挥发是明确区域氨挥发损失特征、定量评价不同氮素损失途径的相对重要性的前提。氨挥发测定方法主要包括密闭室法、动态箱法、微气象学法、风洞法, 测定过程中是否改变了待测土气界面空气的自然流动状态是决定测定结果能否准确反映田间实际排放状态的重要因素。

早期, 由于测试技术的限制, 氨挥发的测定多采用密闭室法, 该方法测定装置结构简单, 直接捕获从土壤表面挥发的氨, 但密闭状态下对土壤表面空气自然流动具有一定的抑制, 内外温度、气压和氨分压等条件不相同, 氨挥发过程不能完全等同于自然状态, 通常测定结果会略低于实际排放量。该方法的最大优点是可用于小区试验, 监测不同农业管理措施对氨挥发的影响。我们曾利用密闭室双层海绵吸收法, 通过与自然挥发对比, 进行系数矫正, 研究了施肥、灌溉、秸秆还田对华北冬小麦-夏玉米轮作农田氨挥发的影响[13,40-41], 为探明该区域氨排放主控因子及其调控机制提供了基本参数。动态箱法是在密闭室法基础上进行的改进, 用不含氨的空气流将密闭室空气中的氨带到系统外用酸吸收, 在通气条件下测出氨挥发较高, 并在一定范围内随通气频率的增加而增大。该方法亦可以用于小区试验, 我们曾利用动态箱法研究了施用缓控肥在减少氨挥发中的作用[42], 为制定农田氨减排策略提供了依据。

为了克服密闭室法和动态箱法造成的与自然状态间存在差异的弊端, 发展了微气象法和风洞法, 直接从试区上方不同高度的空气中采样测定, 或利用激光法直接测定不同高度空气中氨浓度, 然后利用农田显热传递与气体扩散的扩散系数()相同原理, 将气体扩散与能量传递联系在一起, 从而计算出农田土壤、植物与大气间的气体交换通量。该方法准确性高, 但要求较大的试区面积, 微气象学方法的试区面积不能小于1 hm2, 周围田块不能施用化肥; 风洞法要求的面积虽可在1 hm2以下, 但亦不能很小, 这两种方法适用于大型生态区域的气体动态研究。对于多因素的田间小区试验, 由于从不同小区挥发的氨在试区上部来回流动, 微气象学方法难以区分其来源。微气象法主要发展为3种方法: 涡流相关法、梯度扩散法和质量平衡法, 我们曾利用梯度扩散法量化了农民传统施肥模式下华北小麦玉米轮作农田氨排放特征及其排放总量[37-38], 结果表明氨挥发是该区域农田氮素损失的主要途径之一。

2.4 硝态氮淋失测定方法

农田土壤中氮素淋失是氮素损失的重要途径之一, 造成浅层地下水硝态氮浓度的升高, 提高了地下水污染风险。准确测定硝态氮淋失量是定量评价农业管理措施对农田氮素淋溶损失的调控作用的前提。硝态氮淋失量由通过根层下界面的土壤水分通量与同层位的土壤溶液中NO3--N浓度的乘积获得, 在测定过程中水分通量的测定是关键, 其测定方法主要包括Lysimeter和淋滤筒直接测定法、水量平衡法和水通量法。Lysimeter和淋滤筒直接测定法主要是利用Lysimeter或回填土柱直接从底部收集土壤渗漏液, 测定水分渗漏量及其硝态氮浓度, 再根据Lysimeter或淋滤筒面积计算采集渗漏液时段的氮素淋失量。该方法的优点是简单、直接, 缺点是多数不是原状土、破坏性比较大, 通常监测深度较浅, 淋滤筒方法一般不超过1 m。水量平衡法需要在田间埋设中子管监测作物根系层土壤储水量变化、记录灌溉量和降水量、监测农田实际蒸散量和侧向径流量(华北平原地势较平坦、土壤水分含量较低, 降雨通常不会引起地表径流, 可不考虑地表径流和深层侧渗), 基于水量平衡模型计算水分渗漏量; 通过在耕层下垫面安装土壤溶液提取器, 监测土壤溶液硝态氮浓度, 通过渗漏量和硝态氮浓度乘积获得监测时段硝态氮淋失量。采用水量平衡法的前提是假定渗漏是在降雨或灌溉后当含水量超过田间持水量时瞬时发生的; 此外, 难以对不同处理实际蒸散量进行准确测定, 在计算渗漏量时多数情况下不同处理采用同一蒸散量。我们利用水量平衡法监测了华北冬小麦-夏玉米轮作农田农民传统施肥模式下淋溶出作物主要根系下界面(1.8 m)的硝态氮淋失量[43-44]、不同施氮水平下硝态氮淋失量[6,9], 明确了硝态氮淋失特征及其关键控制因子, 探明硝态氮淋失是该区域冬小麦-夏玉米轮作系统氮素损失的重要途径之一。水通量法通过在关键层次安装负压计, 利用达西定律和Van Genuchten方程计算通过该层次的下渗水量, 结合同层次安装溶液提取器的土壤溶液硝态氮浓度, 获取淋失氮量。该方法优点是不需考虑外界因素, 只需监测该层次水势变化, 可以获取实时水分渗漏量。我们基于水通量法, 依托厚不饱和层硝态氮迁移监测定位试验, 通过在监测井井壁安装负压计、溶液提取器, 监测了9 m和11 m埋深处土壤水分下渗量和硝态氮淋失量, 结果表明, 在9 m和11 m埋深处仍存在水分下渗和硝态氮的淋溶, 硝态氮淋失量分别为5.7 kg(N)∙hm-2∙a-1和1.1 kg(N)∙hm-2∙a-1, 构成了地下水硝酸盐污染的威胁。

3 探究了农田氮素转化与调控机制, 量化了华北冬小麦-夏玉米轮作农田氮素过程通量, 并提出了氮控失技术措施

3.1 明确了华北小麦-玉米轮作农田N2O排放特征与反硝化调控机制

3.1.1 阐明了不同农业管理措施下N2O排放特征, 量化了深层土壤对农田N2O排放的贡献

自1990年以来, 我们开始关注农田氮素对环境的影响, 在国内率先开展了农田N2O的排放研究, 先后开展了不同肥料种类、不同氮肥用量、不同耕作措施、土壤增温对农田N2O排放规律的影响, 明确了华北冬小麦-夏玉米轮作农田N2O季节性排放特征, 研究了N2O排放对气候变暖的反馈机制, 估算了N2O排放总量。结果表明, 冬小麦-夏玉米轮作期间, 由于水热条件的影响, 玉米季N2O排放速率显著高于小麦季[5,35,43], 随着化学氮肥用量的增加农田N2O排放量不断增加[5,43,45]; 有机无机肥配合施用N2O排放量占肥料氮的百分比高于单独施用化肥, 即施用有机肥促进了农田N2O排放[45]; 耕作措施与秸秆还田方式对农田N2O排放有显著影响, 免耕处理N2O排放显著高于翻耕处理[12]。土壤温湿度、速效氮含量是影响农田N2O排放的重要因子, 这些影响因子的变化对N2O产生存在“滞后效应”[46]。土壤温度升高、降水量增加和干湿交替加剧均会造成N2O排放速率增加, 这主要是由于土壤微生物和硝化反硝化细菌活动加剧所致。同时在持续干燥和低温的冬季不施氮处理观测到土壤对N2O的吸收现象[44], 即在土壤氮素含量低的情况下, 遇到低温、干旱时农田土壤将成为N2O的吸收汇。土壤增温和施氮通过影响土壤水分的幅度而影响N2O排放, 在施氮条件下, 采用常规灌溉, 增温会加快植物生长速度, 增加氮素和水分吸收, 提高蒸散, 降低土壤含水量, 增温导致的土壤干旱会减缓土壤微生物运转和降低反硝化速率, 致使增温显著降低春、秋、冬季平均N2O排放通量以及小麦季和全年的累积N2O排放总量; 而增加灌溉量之后, 增温未降低土壤含水量, 也未引起N2O排放的降低。在不施氮条件下, 增温没有影响土壤含水量和N2O排放[12]。即土壤氮素水平与土壤湿度共同调控农田N2O排放对全球变暖的反馈效应。

农业生态系统中, 以“N投入衡量N2O排放”的概念在平衡增加作物产量和降低N2O排放的研究中具有非常重要的意义。依托NPK肥料定位试验的研究结果表明, 土壤-大气界面N2O排放与氮肥施入量之间存在显著的正线性相关关系, 说明氮肥是控制农田生态系统N2O排放的重要决定因素之一。最低和最高的“产量衡量N2O排放值”分别出现在施氮量为200 kg(N)∙hm-2∙a-1和400 kg(N)∙hm-2∙a-1, 在氮肥施入量为136~138 kg(N)∙hm-2∙a-1时环境效益最佳[47]。

过量施肥已造成无机氮在土壤剖面中的大量积累, 为硝化、反硝化过程提供了充足的底物, 导致土壤剖面内生成大量N2O气体, 提高了农田N2O排放的风险。为了进一步理解施肥对土壤剖面N2O产生、迁移扩散以及深层土体蓄积N2O对农田排放的贡献, 依托NPK优化配比长期定位试验, 动态监测了不同施肥情况下0~300 cm土壤剖面N2O浓度及相应的土壤温湿度, 并估算了不同层次扩散通量。结果表明, 每年施氮量400 kg(N)∙hm-2∙a-1水平时, 从30 cm到300 cm土体N2O浓度为457~1 417mL∙L-1, 随着土壤埋深和施氮量的增加N2O浓度显著增加, 其季节变化模式主要受氮肥施入和灌溉等管理措施的控制[4]。氮肥施入显著增加0~90 cm土层N2O通量, 90%以上的年累积N2O通量来自于0~90 cm土层, 是大气N2O的排放源, 90 cm以下土层既非土壤N2O的排放源也非汇, 相当于一个缓冲层[5]。

3.1.2 明确了NO3-、DOC与O2含量对土壤反硝化产物构成的调控机制

高氮肥投入抑制土壤N2O还原酶活性, 提升N2O/(N2O+N2)排放比率。过多的氮肥投入造成土壤NO3-累积, 进而导致土壤反硝化总量及温室气体N2O排放通量增加, 这已经是土壤学界的普遍共识。但是关于氮肥投入对土壤反硝化气态产物构成的影响机制, 目前还缺乏深入研究。依托NPK优化配比长期定位试验, 借助自主研发的土壤N2O还原酶活性测定新方法[48], 我们研究了施氮对土壤N2O/(N2O+N2)排放比率的调控机制。结果表明, 长期高氮投入不仅显著提高了土壤反硝化总量, 还显著抑制了土壤N2O还原酶活性, 导致N2O/(N2O+N2)排放比率升高。土壤NO3-含量峰值、N2O还原酶活性谷值以及N2O/(N2O+N2)排放比率峰值同步出现, 土壤N2O还原酶活性与NO3-含量及N2O/(N2O+N2)排放比率均呈显著负相关关系。长期高氮投入通过抑制土壤N2O还原酶活性, 提高了N2O/(N2O+N2)排放比率, 导致更多的N2O排放。因此, 通过调控土壤NO3-浓度不仅可降低反硝化总量, 同时还可降低N2O/(N2O+N2)排放比率。另外, 生产每单位重量粮食所产生的N2O排放量随施氮量的增加呈现先降低后升高的趋势[46], 说明在作物与反硝化微生物之间存在着氮竞争关系。在中等施氮水平下[约300 kg(N)∙hm-2∙a-1], 更大比例的氮素转移到了作物籽粒中, 从而降低通过土壤反硝化产生的温室气体N2O, 实现粮食增收与温室气体减排的双赢, 为农田土壤N2O减排提供了新的理论依据。

源于好氧反硝化途径的N2排放在土壤氮循环中具有重要作用。传统土壤学理论认为反硝化过程是一个严格的厌氧过程, 但最新的相关研究表明, 在土壤中存在NO3-/O2共呼吸现象, 另外很多微生物纯菌也被证实能在好氧条件下进行反硝化作用。由于土壤中存在团聚体等厌氧微域, 土壤中的好氧反硝化作用一直没有被证实。我们利用低温低速离心, 将土壤微生物与土壤颗粒分离, 排除潜在的厌氧微域后, 利用改进的反硝化研究新方法证实土壤微生物能通过好氧反硝化作用产生N2, 通过好氧反硝化途径产生的N2量可占到厌氧反硝化产生N2的29%~51%[26]。这表明, 厌氧不是土壤反硝化脱氮的必要条件, 反硝化脱氮可能广泛存在于好氧与厌氧环境中。这一研究成果为土壤反硝化脱氮及其环境调控机制提供了新的认识, 初步解决了氮通量的一个重要问题。

多年来一直专注于土壤反硝化N2排放定量这一方法学难题, 通过借鉴He/N2置换、双密闭气室缓冲、15N自然丰度稳定同位素以及气体自动采样与分析等技术的各自优势, 集成创新了土壤反硝化室内机理研究及大田原位研究的方法体系, 为深入研究土壤反硝化机制提供了新的技术支持, 受到国内外同行的关注并引用。针对表层与深层土壤的环境特点, 运用改进的方法系统研究了NO3-、DOC与O2含量对不同深度土壤反硝化脱氮总量及产物构成的影响, 在此基础上提出了“硝抑、碳扬、氧并存”的土壤N2O还原过程的环境调控机制, 即: 高浓度NO3-抑制土壤N2O还原, 高浓度DOC促进土壤N2O还原, 土壤N2O还原可以在好氧条件下进行。为降低农田反硝化氮损失、减少温室气体N2O排放与降低地下水NO3-污染风险提供了新的理论依据。

3.2 动态监测了农田氨挥发损失, 提出了氨减排措施

氨挥发是华北冬小麦-夏玉米轮作农田氮素损失的主要途径之一。探明冬小麦-夏玉米轮作体系氨排放特征及其关键控制因素, 可为制定氨减排措施提供依据。利用微气象学梯度扩散法监测了冬小麦-夏玉米轮作期间氨挥发速率的日变化和季节性变化, 估算了氨挥发损失总量[39]。结果表明, 受太阳辐射、风速、空气湿度与温度等气象因素的影响, 氨挥发速率存在着明显的昼夜变化规律; 不同施肥时期氨挥发速率的昼夜变化规律基本相似, 存在着日高夜低, 日间挥发方向向上, 夜间挥发方向向下的规律; 不同时期的差别在于挥发速率的高低, 以夏玉米追肥氨挥发速率最高, 小麦追肥次之, 小麦底肥最低。氨挥发速率高峰一般发生在施肥后2~5 d, 施肥引起的氨挥发过程可持续7~14 d左右。当地传统施肥模式下, 冬小麦-夏玉米轮作期间不同时期施肥造成的氨挥发损失存在差异, 玉米追肥后, 由于气温高、土壤温湿度大, 利于氨挥发, 此期氨挥发损失量最高, 达41.8 kg(N)∙hm-2, 占施入肥料量的26.6%。小麦播种时, 施基肥深翻, 表层NH4+-N浓度偏低, 大大降低了因氨挥发而造成的肥料损失, 此期氨挥发损失量为1.2 kg(N)∙hm-2, 仅占肥料施用量的0.9%; 小麦追肥后, 氨挥发损失量为17.1 kg(N)∙hm-2, 占肥料施用量的15.6%。全年因氨挥发而造成的肥料损失总量达60.1 kg(N)∙hm-2, 占肥料总量的15%。肥料深施或施肥后立即灌溉可抑制氨挥发, 降低氨挥发损失量。

为了探明农业管理措施对氨挥发的影响, 利用双层海绵吸收法监测了不同施肥处理下冬小麦-夏玉米期间氨挥发特征[41]; 采用动态箱法分析了缓控释肥料对减少氨挥发损失的作用[42]; 采用室内培养试验方法, 研究了浇水和秸秆还田等不同措施对氨挥发的影响[41]。结果表明, 不同施肥处理氨挥发损失量存在较大差异, 施肥显著增加氨挥发损失量; 从不施肥到每年施用600 kg(N)∙hm-2, 氨挥发速率为0.66~35.00 kg·hm−2·d−1, 累积氨挥发量占施肥量的0.09%~14.90%[41]。玉米季采用新型缓控释肥料底肥一次性深施可极大降低肥料的氨挥发损失, 施肥量在126~250 kg(N)∙hm-2, 可将氨挥发引起的肥料损失率降低到1.1%~2.2%[42]。施肥后及时浇水能有效减少氨挥发, 特别是在低初始水分条件下最为明显; 而在高土壤水分含量条件下, 浇水时间对氨挥发量的影响减弱。与单施化肥相比, 小麦或玉米秸秆混合配施化肥增加了石灰性土壤的尿素水解速率, 缩短了尿素的氨挥发时间, 显著减少氨挥发损失。单施尿素的累积氨挥发损失量占尿素施用量的7.2%~9.7%, 而小麦或玉米秸秆配施尿素的累积氨挥发损失量分别占尿素施用量的1.1%~2.1%和2.2%~7.2%[41]。

这些结果对氮素损失综合调控具有重要意义。在施用尿素时应充分考虑土壤水分状况和秸秆类型对氨挥发的影响, 特别是在氨挥发损失严重的玉米季, 如果追肥, 应尽量选择土壤水分含量低时施肥, 施肥后立即浇水; 而在较高水分条件下施肥时, 可以适当延迟浇水时间, 避免肥料的大量淋洗损失; 提倡玉米季施用缓控肥并采用播种-施肥一体化一次性作业, 有效减控氨挥发, 综合提高肥料利用率。

3.3 量化了农田氮素淋溶损失, 明确了深层土壤反硝化脱氮机制

3.3.1 阐明了硝态氮在土壤剖面中的迁移累积特征并量化其淋失通量

硝态氮在土壤剖面的累积受到施肥、耕作、灌溉等多种因素的影响, 氮肥的投入量是土壤剖面硝态氮残留累积的决定因素, 灌溉是硝态氮在土壤中迁移淋失的关键控制因素。栾城站长期肥料定位试验的研究结果表明, 随着施氮量增加, 各土层累积的硝态氮含量增加, 经过11年的不同施肥处理[0 kg(N)∙hm-2∙a-1、200 kg(N)∙hm-2∙a-1、 400 kg(N)∙hm-2∙a-1和600 kg(N)∙hm-2∙a-1]后, 各处理累积于0~4 m土体的硝态氮量依次为63 kg(N)∙hm-2、304 kg(N)∙hm-2、1 411 kg(N)∙hm-2和2 102 kg(N)∙hm-2[6,9,49], 分别有11.0%、30.6%和30.9%的肥料氮积累在了0~4 m土体中。长期过量施肥[600 kg(N)∙hm-2∙a-1]造成大量硝态氮累积于深层土体中, 利用Gprobe取土的结果表明, 在4 m和10 m深处有明显的硝态氮累积, 这部分累积的硝态氮无法再被作物吸收利用, 将构成地下水硝酸盐污染的威胁。不同耕作方式和秸秆还田措施影响了作物生长、土壤储水量及田间水分运动, 进而影响土壤硝态氮的迁移累积。基于耕作制度长期定位试验, 通过土钻取土的方法, 研究了不同耕作与秸秆还田方式对硝态氮在0~1.8 m土壤剖面分布特征的影响, 1 m以下土体硝态氮含量以长期免耕最高, 旋耕其次, 深耕最低。究其原因, 主要是耕作方式通过影响土壤结构而影响水分在土壤剖面中的运移和作物的根系发育及其对养分水分的吸收利用[11], 从而导致硝态氮在土体中的残留累积存在差异。在0~4 m土体中秸秆还田处理硝态氮累积量略高于无秸秆处理; 从剖面分配比例看, 秸秆还田处理0~2 m占0~4 m土层总累积比例也明显大于无秸秆处理[42]。说明秸秆还田促进了前期无机化肥氮向有机氮的转化, 且后期又缓慢释放为无机氮, 减缓了集中的水肥过程对硝态氮向深层土体的淋失。

通常认为, 累积在根区中的土壤硝态氮具有一定的生物有效性, 但根区以外的硝态氮则很难被作物利用, 硝态氮淋失量的计算一般以根区下边界为界[47]。我们基于水量平衡法计算了不同施肥情况下硝态氮淋失量, 结果表明, 氮素淋失量随施氮量增加而增加, 因降雨年型和灌溉的不同, 同一施肥处理的硝态氮淋失量存在明显的年际和季节性差异, 通常高温多雨的玉米生长季节硝态氮淋失偏多。2001—2005年间, 施氮量为200 kg(N)∙hm-2∙a-1、400 kg(N)∙hm-2∙a-1和800 kg(N)∙hm-2∙a-1处理的氮淋失量依次为2~11 kg(N)∙hm-2∙a-1、38~90 kg(N)∙hm-2∙a-1和145~160 kg(N)∙hm-2∙a-1, 平均分别占施入肥料的3%、5%和19%[6]; 2006—2007年逢枯水年, 作物生长年雨季降水量相对较少, 仅为409 mm, 灌溉管理上采用了适时适量灌溉(419 mm), 既满足了作物生长所需又未造成土壤水深层渗漏, 避免了硝态氮深层淋失, 该年度各施肥处理均未引起硝态氮的淋溶损失。由此可见, 灌溉/降雨强度是能否引起硝态氮淋溶损失的关键控制因子。为此, 依托长期灌溉定位试验(1998年开始), 分析了不同灌溉制度下0~4 m土壤剖面硝态氮迁移累积特征, 结果表明, 0~4 m土体累积硝态氮随着灌溉量的增加而降低, 控制灌溉(小麦季不灌水, 玉米季灌溉1水)、非充分灌溉(小麦季灌溉2~3水, 玉米季按需灌溉)、充分灌溉(小麦季灌溉4~5水, 玉米季按需灌溉)各处理剖面累积硝态氮量分别为1 698 kg·hm−2、1 148 kg·hm−2和961 kg·hm−2。不同灌溉制度不仅造成土体硝态氮累积量存在差异, 更重要的是影响了土壤剖面硝态氮迁移分布特征。控制灌溉处理1~2 m土层累积硝态氮量最多, 0~1 m土层其次, 约75%的硝态氮累积在0~2 m土体; 非充分灌溉处理以1~2 m土层累积硝态氮最多, 各层次累积量差异不显著, 48%的硝态氮累积在2 m以上土层; 充分灌溉以3~4 m土层累积硝态氮最多, 2~3 m土层其次, 0~1 m土层最低, 硝态氮累积量在整个土壤剖面自上而下呈逐步增加的趋势。由此可见, 农业生产中减肥控水是阻控硝态氮淋失的重要举措。

3.3.2 明确了深层土壤反硝化脱氮主控因子, 提出了硝态氮淋失减控策略

作物根层以下土壤中的NO3-由于很难被植物吸收, 因此很容易淋失到地下水, 造成地下水NO3-污染。反硝化是深层土壤累积硝态氮消减的主要机制, 深层土壤反硝化速率低是限制累积硝态氮消减的主要原因, 强化主要根系层以下土壤的反硝化过程, 促进深层累积硝态氮的反硝化脱氮, 是降低硝态氮淋溶对地下水污染风险的关键, 与此同时调控反硝化进程使其更有利于N2O向N2的转化, 是实现农田N2O减排的有效途径。

明确深层土壤反硝化的主控因子是强化深层反硝化脱氮的突破口。研究表明, 硝态氮、DOC和O2浓度是深层土壤反硝化的主控因子, 其中, DOC是深层土壤反硝化的限制因子[7-8]。深层土壤可溶性有机碳匮乏所导致的反硝化微生物丰度和酶活性低是限制深层土壤反硝化作用的主要原因。O2浓度几乎不改变土壤微生物组成区系, 是通过调节反硝化相关酶的活性来影响土壤反硝化作用以及N2O到N2的转换率。测序结果推测出假单胞菌(spp.)和芽孢杆菌(spp.)在土壤反硝化过程中起到重要的作用[8]。通过田间原位施用秸秆溶解液[50]、葡萄糖[51]等DOC均可显著提升深层土壤反硝化脱氮总量, 并促进反硝化进程, 降低反硝化产物中N2O所占的比率[52]。为强化根层以下土壤反硝化脱氮与阻控地下水硝酸盐污染提供了新的理论依据与技术方法。

3.4 量化了华北冬小麦-夏玉米轮作农田氮素过程通量

定量农田生态系统氮素过程通量并评价其相对重要性可为合理调控氮素循环、减少环境危害提供依据。农田氮循环过程中输入项包括肥料氮、秸秆还田返还土壤中的氮、大气沉降所带入的氮和灌溉水引入的氮, 在年化肥氮投入为400 kg(N)∙hm-2情境下, 氮素输入总量为561~590 kg(N)∙hm-2。除施用化肥外, 秸秆还田是农田氮素输入的另一重要途径, 每年通过秸秆还田归还农田的氮素总量为104~119 kg(N)∙hm-2, 占氮素总输入量的18.5%~20.2%; 全年通过降水带入农田的氮素为40~53 kg(N)∙hm-2, 占总输入氮量的7.1%~9.0%。在小麦、玉米灌溉中随灌溉水输入农田的氮素量每年平均为 17.1~18.2 kg(N)∙hm-2, 占总输入氮量的3.0%~3.1%[42-43]。

农田氮素输出主要包括作物地上部分收获氮和氮素损失, 冬小麦-夏玉米轮作期间, 每年氮素总输出量为468~494 kg(N)∙hm-2。其中, 通过作物籽实输出农田生态系统的氮量为236~247 kg(N)∙hm-2[37], 占氮素总输出量的50%。输入农田的氮素除了被作物吸收利用外还会通过氨挥发过程、硝化-反硝化过程以及硝态氮在土体中的淋溶迁移进入环境, 对环境造成危害。氨挥发和硝态氮淋溶损失是本区域农田氮素损失的主要途径, 是氮肥利用率低的重要原因。每年因氨挥发而造成的氮素损失60.1 kg(N)∙hm-2, 占施入肥料氮的15%。硝态氮淋溶氮素损失量为47.0~65.5 kg(N)∙hm-2, 占肥料氮的11.8%~16.4%。每年因硝化-反硝化过程造成的肥料氮损失量为5.0~8.7 kg(N)∙hm-2, 占肥料氮的1.3%~2.2%[42], 虽然硝化-反硝化过程不是氮素损失的重要途径, 但其引起的N2O排放对环境的效应不容忽视。

在全年化肥氮投入为400 kg(N)∙hm-2情景下, 两季作物总的氮素平衡处于盈余状态, 盈余量为93~96 kg(N)∙hm-2。由于系统内存在有机到无机的矿化过程, 系统全年投入秸秆有机氮104~119 kg(N)∙hm-2, 而净矿化量为80.5 kg(N)∙hm-2, 故系统中每年有机氮净增量为23.5~38.5 kg(N)∙hm-2, 无机氮净增量57.5~69.5 kg(N)∙hm-2。说明该氮素投入情况下, 冬小麦-夏玉米轮作农田系统氮循环基本处于良性状态, 盈余氮素补充了土壤氮库特别是有机氮库, 培肥了土壤地力。但是, 逐渐累积的无机氮如果不能被作物吸收或转化为有机氮, 则对环境存在潜在威胁。另外, 系统中每年以氨挥发、淋失或反硝化形式向外界环境输出氮素量为112.1~134.3 kg(N)∙hm-2, 占施肥总量的28.0%~33.6%[37,42], 已经造成一定的资源浪费和环境污染问题。针对当前施肥与管理措施有必要进行合理调控, 使氮素施用既能满足作物生长的总量需求, 又能维持和提高土壤肥力, 同时维持良好的生态效益, 提高养分资源利用效率。

4 提出了作物高产与环境保护相协调的农田氮素综合管理策略

4.1 推广秸秆直接还田, 改善土壤氮素转化过程, 减少损失, 培肥地力

华北地区秸秆资源丰富, 实施秸秆还田, 可补充、更新和提高土壤有机质, 促进土壤培育, 提高土壤的保肥能力, 减少肥料损失, 提高肥料利用效率。

作物秸秆和肥料混施于土壤中, 增加了尿素的水解速率, 缩短了尿素的氨挥发时间, 显著减少氨挥发损失。由于秸秆C/N比远高于微生物活动及繁殖的适宜范围, 秸秆施入土壤后，在微生物作用下, 改变氮素的有机与无机形态间的转化进程。通过动态监测秸秆与尿素混施后硝态氮的变化可知, 施用秸秆抑制了土壤中硝态氮浓度的升高, 有效降低了硝态氮的淋溶损失[42]。这表明, 秸秆还田促进了前期无机化肥向有机氮的转化, 暂时以有机态氮保存于土壤中, 随着作物生长, 又缓慢释放为无机氮, 被作物吸收利用。在具体实施秸秆还田措施时, 根据本区域耕种习惯, 夏收时, 小麦秸秆实施表层覆盖, 起到保墒节水作用; 秋收时, 玉米秸秆粉碎还田。实施秸秆还田时需配套少免耕、深耕、深松相结合的耕作措施, 以扩增耕层深度, 改善耕层土壤结构, 协调土壤氮素转化与运移, 减少氮素向环境的迁移。

4.2 推行精量施肥, 实现肥料减施增效

充分利用作物对土壤中矿质氮的竞争吸收能力, 选择恰当施肥时期和适宜的氮肥施用量, 对提高氮素利用效率、减少氮素损失至关重要。多年来, 我们开展了氮素诊断与精准施肥的试验研究。提出了适合山前平原基于土壤硝态氮含量的测土底肥推荐技术、基于高光谱和数字相机的实时养分诊断与变量施肥技术。

根据土壤养分状况确定作物基肥用量, 而根据作物不同时期养分丰缺状况确定追肥用量以及追肥时间。在华北地区硝态氮是氮素的主要存在形态, 占土壤无机氮的80%~90%, 并与作物产量和吸氮量之间存在密切相关关系, 因此选择硝态氮作为诊断指标推荐基肥施用量。首先, 通过大量调查, 建立土壤硝态氮含量与冬小麦产量之间定量关系, 并对土壤进行养分分级, 施肥之前测定土壤硝态氮含量, 依此差额补充施肥。以小麦为例, 当表土硝态氮含量低于10 mg·kg−1时, 推荐施氮量为40~55 kg(N)∙hm-2, 随含量增加减少施肥量, 当含量高于40 mg·kg−1时, 可以不施用基肥[42]。

由于叶片含氮量与叶色及叶绿素之间的变化趋势相似, 所以可以通过遥感测定叶绿素和数码相机获取作物冠层数字图像来监测植株氮素营养状况。利用光谱仪进行大田小麦观测发现, 叶绿素密度、叶绿素含量和叶面积指数均可用高光谱遥感特征曲线中包含的近红外反射峰值、绿峰和红端位移等信息和参量来模拟, 在孕穗期可得到2>0.78的线性方程, 且用叶绿素密度作为特征参量效果更好, 在抽穗期和孕穗期均有很好的相关性。

利用无人机搭载数码相机和手机相机在关键生育期获取小麦、玉米冠层数字图像, 通过提取作物红(R)、绿(G)、蓝(B)色彩参数并进行标准化的比值运算, 分析其与传统诊断指标的数量关系, 确定适宜的诊断时期, 筛选适宜于作营养诊断的敏感色彩参数, 反演建立诊断模型, 提出了基于数字图像分析技术的小麦、玉米营养诊断指标与推荐施肥指标。结果表明, 冬小麦可以拔节期为诊断时期, 以植被大气阻尼指数(VARI)为诊断指标参数, 建立了基于冬小麦茎基部硝酸盐含量的反演模型, 基于无人机航拍和手机相机的小麦诊断模型分别为: 冬小麦茎基部硝酸盐浓度=2.103 4e18.874VARI和冬小麦茎基部硝酸盐浓度=1.481×106×VARI4.987。夏玉米可以6叶期为诊断时期, 以蓝光标准化值[B/(R++G+B)]为诊断指标参数, 建立了基于玉米第1完全展开叶叶脉硝酸盐浓度的反演模型, 基于无人机航拍和手机相机的玉米诊断模型分别为: 玉米叶脉硝酸盐浓度= 1.526´1032´[B/(R+G+B)]50.445和玉米叶脉硝酸盐浓度=1.73×1010×[B/(R+G+B)]9.43。利用诊断模型, 结合传统诊断与推荐施肥指标体系, 建立了小麦以VARI、玉米以B/(R+G+B)为指标参数的氮素营养诊断与推荐施肥指标体系[53-55]。

通过实施底肥测土推荐施肥和追肥基于作物氮素实时诊断与精量推荐施肥技术, 实现了养分的因缺补缺、精准变量施肥, 避免了盲目过量施肥而造成的资源浪费以及施肥不足而造成的减产, 充分发挥了土壤地力和肥料的增产效应, 减少了肥料损失及其对环境造成的危害。

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Nitrogen processes and related environmental effects on agro-ecosystem in the North China Plain*

HU Chunsheng1, ZHANG Yuming1, QIN Shuping2, WANG Yuying1, LI Xiaoxin1, DONG Wenxu1

(1. Center for Agricultural Resources Research, Institute of Genetics and Developmental Biology, Chinese Academy of Sciences, Shijiazhuang 050022, China; 2. Fujian Agriculture and Forestry University, Fuzhou 350002, China)

The North China Plain is one of the most important bases for grain production. In the present agricultural production, farmers apply excessive fertilizer for high yield. Therefore, fertilizer use efficiency has become very low and environmental pollution as a result of it has also become more and more serious. The sustainable development of local agricultural economy and ecological environment has been greatly threatened. This paper reported our research findings on nitrogen processes in agro-ecosystems based on long-term (since 1978) fertilizer field experiment in Luancheng Agro-Ecosystem Experimental Station of Chinese Academy of Sciences. Nitrogen processes and the related environmental effects on the agro-ecosystem in the North China Plain were analyzed. This included nitrogen transformation characteristics in soil-plant systems, nitrogen fluxes and their transformation mechanisms, comprehensive nitrogen management and regulation, etc. Eight long-term field experiments related to nitrogen addition to the soil were conducted since 1978. Based on the field experiments, improvements in soil fertility, high production and high efficiency, recycled nutrient applications, agro-ecological processes and response mechanisms and feedback to climate change were studied. The research methods for nitrogen processes were fairly improved and innovated. Based onobservation system of soil denitrification inhigh nitrogen background concentrations, the mechanisms of soil denitrification in indoor incubations, total quantity of nitrogen removaldenitrification and production compositions were also studied and quantified. Meanwhile, system errors of denitrification rate measured by acetylene inhibition method were quantified. Furthermore, soil gas determination techniques in deep soil profile were established. Therefore, the mechanisms of N2O production/consumption at the soil-atmosphere interface were expanded into the deep soil profile. The depth-dependent contribution of N2O flux in the soil profile to soil surface gas exchange was quantified based on studies on N2O production mechanisms, diffusion and reduction processes in the subsoil. The state of nitrogen balance in agro-ecosystem in the region was estimated based on studies on nitrogen conversion mechanisms, nitrogen fluxes and the related environmental effects. Different ways of nitrogen loss in agro-ecosystem were compared and the prefer approaches for controlling nitrogen loss and increasing fertilizer use efficiency put forward.

Nitrogen process; Denitrification; Ammonia volatilization; Nitrate leaching; Environmental effect; Agro-ecosystem; North China Plain

Supported by the National Key Research and Development Project of China (2016YFD0200307-06, 2016YFD0300808), the National Natural Sciences Foundation of China (41571291) and Sino-Africa Joint Research Project (SAJC201603)

, HU Chunsheng, E-mail: cshu@sjziam.ac.cn

Jul. 5, 2018;

Jul. 13, 2018

10.13930/j.cnki.cjea.180633

S153

A

1671-3990(2018)10-1501-14

2018-07-05

2018-07-13

*国家重点研发计划(2016YFD0200307-06, 2016YFD0300808)、国家自然科学基金项目(41571291)和中国科学院中-非联合研究中心项目(SAJC201603)资助

胡春胜, 主要从事农田生态系统碳氮循环研究。E-mail: cshu@sjziam.ac.cn

胡春胜, 张玉铭, 秦树平, 王玉英, 李晓欣, 董文旭. 华北平原农田生态系统氮素过程及其环境效应研究[J]. 中国生态农业学报, 2018, 26(10): 1501-1514

HU C S, ZHANG Y M, QIN S P, WANG Y Y, LI X X, DONG W X. Nitrogen processes and related environmental effects on agro-ecosystem in the North China Plain[J]. Chinese Journal of Eco-Agriculture, 2018, 26(10): 1501-1514