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水氮耦合对设施土壤温室气体排放的影响

2019-03-08杜世宇吴汉卿邹洪涛张玉玲张玉龙

农业环境科学学报 2019年2期
关键词:水氮氮量通量

杜世宇,薛 飞,吴汉卿,邹洪涛,张玉玲,张玉龙,虞 娜

(沈阳农业大学土地与环境学院/农业农村部东北耕地保育重点实验室/土肥资源高效利用国家工程实验室,沈阳110866)

水分和氮素是设施农业生产可调控的因子。为获得蔬菜高产,连年过量氮肥投入,不合理灌水现象较为普遍[1]。施入土壤的氮素除了被作物吸收和残留在土壤中外,还会随灌溉水淋溶和以气态形式损失[2]。全球气候变暖是人类面临的主要环境问题,由于温室气体可以引起平流层臭氧损耗[3],作为主要的温室气体,N2O、CO2和CH4在不同生态系统下的排放特征和全球增温潜势越来越引起重视。

土壤水和施氮量是影响N2O 排放的重要因素,决定了土壤氮素转化的方向。滴灌和渗灌比沟灌能够显著降低N2O 排放量,漫灌改为地下滴灌可减少70%N2O 排放[4],且滴灌施肥相比传统灌水施肥能够显著减少N2O 排放量[5-6]。间歇灌溉能够显著降低双季稻田全球增温潜势和温室气体排放强度[7]。调亏灌溉有助于减少土壤CO2排放[8]。有机肥和氮肥的施用会导致菜地土壤N2O 排放增加[9]。滴灌条件下,硝化抑制剂和猪粪配用能最大减少N2O 的排放[10]。Zhang等[11]3 年的田间试验表明,随氮肥用量的增加,土壤N2O 排放增加,氮肥用量超过作物可吸收量时会大幅增加N2O 的排放。硝酸铵钙肥换成尿素类肥料能够有效减少土壤N2O 排放,最高可减排70%[12]。增加秸秆还田比例能够有效减少农田CO2排放[13],无机肥料和农家肥的长期施用也会导致CO2排放量升高[14],而添加氮肥会导致CH4排放的增加[15]。灌水量和施氮量的增加会导致土壤CO2排放升高[16-17]。加气条件下,亏缺灌溉配合低量氮肥可以有效降低土壤N2O 排放[18]。间歇淹水灌溉和低氮管理措施能够有效降低稻田土壤的全球增温潜势(GWP)[19]。

目前,已有的设施蔬菜土壤温室气体排放的研究主要集中在单一施肥种类和施用量以及灌溉方式、灌溉量的影响,对水氮耦合下设施土壤N2O、CO2和CH4排放的研究还比较有限。因此,本研究基于连续5 年的温室水氮田间定位试验,研究水氮耦合对设施土壤温室气体排放特征的影响,探明不同水氮处理土壤温室气体排放通量、累积排放量特征及全球增温潜势和温室气体排放强度的差异,以期为设施土壤科学合理水氮管理及减少温室气体排放提供理论依据。

1 材料与方法

1.1 试验设计

沈阳农业大学设施水氮定位试验始建于2012年,每年在4—8 月采用相同的试验方案进行,其余时间试验地处于覆盖休耕。本研究开展时间为2017年,供试土壤为棕壤,供试作物为番茄。2012 年试验开始前0~20 cm 土壤有机质含量10.9 g·kg-1,全氮含量1.4 g·kg-1,碱解氮含量57.8 mg·kg-1,速效磷含量(碳酸氢钠浸提)25.2 mg·kg-1,速效钾含量(醋酸铵浸提)90.2 mg·kg-1,土壤pH 7.1。

试验共设9 个处理,分别为W1N1、W1N2、W1N3、W2N1、W2N2、W2N3、W3N1、W3N2、W3N3。考虑蔬菜水分能量管理经验和当地肥料用量,设灌水下限W1(低)、W2(中)和W3(高)分别为25、35 kPa 和45 kPa,灌溉上限为田间持水量(0.348 9 cm3·cm-3)。氮肥尿素用量N1(低)、N2(中)和N3(高)分别为75、300 kg N·hm-2和525 kg N·hm-2。试验小区在始建前,用埋深60 cm 的塑料布做防渗透隔离处理,防止小区间水分、养分的运移,小区面积2.5 m2,各处理4次重复。

除氮肥以外,其他肥料分别为有机肥(膨化鸡粪26 400 kg·hm-2)、过磷酸钙(220 kg P2O5·hm-2)和硫酸钾(300 kg K2O·hm-2),各处理用量一致。定植前,各小区统一施用有机肥和过磷酸钙作基肥。氮、钾肥分3 次等量施入(番茄定植前、第一穗果和第二穗果膨大期)。番茄从移栽到收获历时98 d,2次追肥时间分别为定植后第48 d 和第65 d。番茄栽植行距平均55 cm,株距30 cm。每个小区种植番茄16 株,留四穗打顶。

灌溉采用膜下滴灌,即定植后将滴灌带置于距离作物5 cm 左右,然后覆盖地膜。番茄定植后相继浇灌定植水和缓苗水后,进行水分处理。各小区埋设张力计和TDR 探头指示土壤水吸力变化,确定灌溉时间和灌溉量。灌水下限土壤含水量由设计土壤吸力值算出,即当20 cm 土层张力计读数(早8:00—8:30)达到灌水下限土壤吸力值时,依据该观测值,使用水分特征曲线计算土壤体积含水量。曲线方程式为:

θ=0.520 5[1+(6 382.43h)11.501]-0.0094(r=0.995,P<0.01

式中:h 为土壤水吸力,kPa;θ 为土壤体积含水量,cm3·cm-3。然后再以下式计算各小区单次灌溉量:

Q=(Qf-Ql)×H×R×S

式中:Q 为一次灌水水量,m3·小区-1;Qf和Ql分别为灌水上限和下限土壤含水量,m3·m-3;H 为计划湿润层厚度,m,取H=0.3 m;R 为土壤湿润比,取R=0.5;S 为小区面积,m2。本试验各处理生育期总灌水量(m3·hm-2)分别为W1N1(2 235.3)、W1N2(2 208.5)、W1N3(2 399.2)、W2N1(2 045.9)、W2N2(2 150.6)、W2N3(1 991.9)、W3N1(1 649.8)、W3N2(1 618.5)、W3N3(1 805.5)。定植时各处理灌溉量相同,定植后第14 d 开始第一次灌溉,各处理平均灌溉间隔时间(d)为W1N1(3.9)、W1N2(4.2)、W1N3(3.8)、W2N1(4.5)、W2N2(4.5)、W2N3(5.1)、W3N1(6.9)、W3N2(6.9)、W3N3(6.3)。

1.2 温室气体样品的采集与测定

温室气体采集于2017 年定位试验定植的第2 d开始,每隔6 d 采集1 次气体样品,到拉秧结束当天采集最后一次,共采样14 次。气体采用静态箱法采集,静态箱底座(40 cm×40 cm×10 cm)于定植后埋入两株作物间且灌水湿润部位,埋入深度为5 cm,底座外带水槽。箱体体积为40 cm×40 cm×40 cm,气体采集时,箱体罩于底座上,水槽加水密封。箱体上部安装温度计,用于测定箱内温度,采用气泵连接气袋进行采气。当同时需要气体采集和灌水时,先进行灌水,后进行采集气体。随机从各处理的重复小区中选择3 个位点作为固定位置采气。采样时间在上午8:00—11:00,分别在密闭后0、10、20 min 各采集一次,同时记录箱内温度,每次抽取40 mL 气体于气袋中,带回实验室进行测定。N2O、CO2和CH4采用Agilent 7890B气相色谱仪同时测定,其中CO2和CH4用氢火焰离子化检测器(FID)测定,N2O 用电子捕获检测器(ECD)测定。

1.3 数据分析

静态箱内所测气体的排放通量根据以下公式(1)计算:

式中:F 是测定气体的排放通量,N2O、CO2、CH4单位分别为μg N·m-2·h-1、mg C·m-2·h-1、μg C·m-2·h-1;ρ是标准状态下测定气体的密度,N2O-N 为1.25 kg·m-3、CO2-C 和CH4-C 为0.536 kg·m-3;h 是密闭箱净高度,m;dc/dt是采样箱内气体浓度变化率,μL·L-1·min-1;T为采样过程中箱内平均空气温度,℃;k为时间转换因子,60 min·h-1。由于箱内气体压强几乎不变,对N2O、CO2和CH4的影响可以忽略,因此计算时并没有考虑压强的影响。

温室气体生长季的累积排放量采用公式(2)计算:

式中:CF 为测定气体的累积排放量,N2O 单位为kg N·hm-2、CO2和CH4单位为kg C·hm-2;F 为第i 次测定气体排放通量,单位同上;24 为每小时排放量换算为每天排放量的转换系数;(ti+1-ti)为连续两次测定的间隔天数;n 为观测的总次数;f为单位换算系数,N2O 和CH4为10-5、CO2为10-2。

温室气体的全球增温潜势(Global Warming Potential,GWP)采用公式(3)计算:

式 中:GWP 是 全 球 增 温 潜 势(kg CO2-eq·hm-2),CFN2O、CFCO2和CFCH4分别是作物生育期N2O、CO2和CH4的累积排放总量,同式(2)。44/28 是从N2O-N 转化为N2O 的系数;16/12 是从CH4-C 转化为CH4的系数;44/12 是从CO2-C 转化为CO2的系数。100 年时间尺 度 上N2O 的GWP 为CO2的265 倍,CH4的GWP 为CO2的28倍[20]。

温室气体排放强度(Greenhouse gas intensity,GH⁃GI)采用公式(4)计算:

式中:温室气体排放强度是单位产量的全球增温潜势,kg CO2-eq·kg-1;Y 为作物产量,kg·hm-2。

采用Excel 2010 进行试验数据整理和计算,SPSS 21.0进行随机区组双因素方差分析及相关性分析,多重比较采用Duncan新复极差法,Origin 9.0进行绘图。

2 结果与分析

2.1 不同水氮处理N2O排放的变化

如图1所示,在番茄整个生长季,N2O排放通量的图1a~图1c 的峰值表现与各处理施氮时期具有较好的一致性,表现在基肥施用后10 d、第一次追肥和第二次追肥左右有峰值出现,以低灌水下限W1水平的峰值更陡峭。各灌水下限,施氮量对N2O 排放通量的影响均表现为随施氮量增加排放通量增加的趋势,以W1下各施氮量分异更为明显,变化范围较大(-1.7~354.6 μg N·m-2·h-1),其次为W3,变化范围为3.2~142.9 μg N·m-2·h-1。W2排放通量范围在整个生长季变异最小为-9.4~95.4 μg N·m-2·h-1。不同水氮处理土壤N2O 的累积排放量动态表现为定植初期排放增加明显,随后变化平缓,在追肥期排放又有不同幅度增加,随后增加幅度略有降低,以N3水平变化较明显,W1N3处理变化显著。相同灌水下限,随氮肥量增加,累积排放量增加。相同施氮量,N2和N3水平,低灌水下限25 kPa均表现为累积排放量最大。

2.2 不同水氮处理CO2排放的变化

如图2 所示,CO2排放通量与N2O 表现出类似的规律,分别在定植水后的第一次灌水(定植14 d)、第一次追肥和第二次追肥后出现峰值。第一次灌水后峰值为负峰,即表现为CO2的吸收。整个生长季,CO2排放通量以N1水平变化范围最大为-63.7~224.8 mg C·m-2·h-1,其次为N3水平,变化范围在-77.0~150.8 mg C·m-2·h-1之间,N2水平排放通量变化范围在整个生长季变异最小为-76.5~125.6 mg C·m-2·h-1。不同施氮量下CO2累积排放通量的动态变化均表现为W1>W3>W2处理,在作物生长初期W1和W3差异不显著,生长中期后,W1和W3累积排放量差异增大,以N1和N3处理中的W1与其余灌水下限分异明显。

2.3 不同水氮处理CH4排放的变化

图1 不同水氮处理N2O排放通量及累积排放量动态变化Figure 1 Dynamic changes of N2O emission flux and N2O cumulative emission under different irrigation and nitrogen treatments

图2 不同水氮处理CO2排放通量及累积排放量动态变化Figure 2 Dynamic changes of CO2 emission flux and CO2 cumulative emission under different irrigation and nitrogen treatments

如图3 所示,不同水氮处理CH4的排放通量变异剧烈,除W3N2处理为中等变异(1>CV>0.1),其余各处理排放通量均为强变异(CV>1),以N2施氮量下各处理变异最大,其次为N1各处理,N3各处理差异相对较小。CH4累积排放量在各施氮量下,不同灌水下限表现为不同的变化规律,N1下W2水平累积排放量一直最高,而N3下为W1水平,2 个施氮水平的累积排放量的动态变化曲线相似。N1下,番茄生长初期W3的累积排放量高于W1,随后均表现为W1高于W3。而N3水平下,累积排放量动态始终表现为W1>W2>W3,且W1和W2表现为随生育期延续,排放量增加,到生育后期趋于平缓。而W3表现为先缓慢降低后持续增加的特点。N2水平下W3的累积CH4排放量最大,而在N1和N3水平下W3的累积排放量均低于其余灌水下限。

2.4 不同水氮处理温室气体累积排放总量、产量与GWP分析

图3 不同水氮处理CH4排放通量及累积排放量动态变化Figure 3 Dynamic changes of CH4 emission flux and CH4 cumulative emission under different irrigation and nitrogen treatments

如表1 所示,灌水下限对温室气体(N2O、CO2和CH4)累积排放总量的影响极显著,施氮量对N2O 和CO2累积排放总量的影响极显著,灌水下限和施氮量的交互作用均极显著影响N2O 和CH4的累积排放总量。进一步采用因素离差平方和占总变异比例分析水氮及交互对N2O 累积排放总量的影响效应大小,表现为施氮量>水氮交互>灌水下限。对CO2累积排放总量的影响表现为灌水下限>施氮量。对CH4累积排放总量的影响表现为水氮交互>灌水下限。进一步分析单一效应各水平对温室气体累积排放总量的影响,N2O、CO2累积排放总量均表现W1>W3>W2,W1极显著的高于其余2 个灌水下限,W2和W3之间的N2O累积排放总量差异不显著,CO2累积排放总量表现为不同灌水下限差异极显著。CH4累积排放总量表现为W2的累积排放总量最大,显著高于W1和W3水平,W1和W3差异不显著。不同施氮量单一效应分析表明,随施氮量增加,N2O、CO2累积排放总量增加,各施氮量间N2O 累积排放总量差异均为极显著,而对CO2累积排放总量的影响表现为N1和N2、N3的分别达到显著(P<0.05)和极显著差异(P<0.01)。水氮耦合效应使W1N3处理的N2O 的累积排放总量最大,而W2N1处理累积排放总量最小。各水氮处理CO2累积排放总量受水氮单一效应影响,W1N3处理显著或极显著的高于其他处理,累积排放总量最高;W2N1处理的累积排放总量最小,并与W2N2、W2N3和W3N1处理差异不显著。水氮耦合效应使得CH4累积排放总量最高为W2N1处理,最低为W1N2处理。

对不同水氮处理下GWP 的统计分析可知,灌水下限和施氮量极显著的影响GWP,而水氮交互效应显著影响GWP 的大小。进一步比较灌水下限单因素效应对GWP 影响大小为:W1>W3>W2,W1极显著高于W2和W3,后2 者之间达显著差异。施氮量单因素效应对GWP 的影响表现随施氮量增加GWP 增大,N1和N2差异显著,N3与其余2 个施氮量之间均达极显著差异(P<0.01)。W1N3处理GWP 最大,极显著高于其余处理,而W2N1处理的GWP 最小。除施氮量对产量的影响不显著外,灌水下限和水氮交互极显著影响番茄产量。灌水下限对番茄产量的单因素效应表现出与对GWP 相反的变化特征。灌水下限、施氮量及二者交互效应均极显著影响GHGI,单因素效应对GHGI 影响与对GWP 表现出一致的变化关系,但二者交互效应对其影响未表现出一致变化。W1N2处理GHGI 最大,且与其他各处理之间差异极显著。

表1 不同水氮处理温室气体(N2O、CO2和CH4)累积排放总量、全球增温潜势及温室气体排放强度Table 1 Total cumulative emissions of N2O,CO2 and CH4,GWP and GHGI with different irrigation and nitrogen treatments

进一步对不同处理GWP、GHGI 与温室气体累积排放总量进行相关分析,N2O 累积排放总量、CO2累积排放总量与GWP间均达到极显著正相关(rN2O=0.818**,rCO2=0.983**,n=9),且N2O 累积排放总量和CO2累积排放总量之间达到显著正相关(r=0.697*)。而CH4累积排放总量与GWP 相关未达到显著水平。GHGI 仅与产量之间达到显著负相关(r=0.772*)。GWP 的构成中,本研究各处理平均贡献率N2O 为5.25%,CO2为94.59%,W1N3处理N2O对GWP的贡献率高达10.5%。

3 讨论

3.1 不同水氮处理对温室气体排放的影响

土壤含水量是影响N2O 排放的重要因素。已有研究指出,无氮处理,增加灌溉量能显著增加土壤的N2O 排放量,但在中等和高量施氮处理下,灌溉量对N2O 排放量影响并不显著[21],这与本研究在低氮量下的研究结果较为一致。相同灌水下限下,增加施氮量能够显著增加N2O 排放量,特别是在追肥后N2O 排放量大幅增加,说明氮肥的施用是导致土壤N2O排放增加的主要原因[9]。番茄定植第64 d,W1N3处理的土壤N2O 排放明显高于其他时段和处理,高达354.5 mg N·m-2·h-1,这可能是由于该处理经常处于较高土壤水分状况有关,该处理为低灌水下限25 kPa,具有灌溉频率高,生育期总灌溉量大的特点。同时,高氮肥用量,其施氮量可能超过作物可吸收范围,导致土壤N2O 排放通量的剧增[11],使得累积排放量均最高,这与以往研究结果相一致[22-23]。而相同施氮量的其他灌水处理,增加幅度有限。这可能与施氮和灌水均促进N2O排放[18],本研究的施氮量效应大于灌水下限的影响有关。

土壤CO2排放通量在开始灌水(定植后第14 d)后出现第一次峰值,且累计排放总量受灌水下限的影响更大,即灌水促进土壤CO2排放。这与以往结果一致[24-25],研究表明,CO2排放累积量与土壤含水率存在显著正相关关系。两次追肥后,土壤CO2排放均出现峰值,这说明氮肥的施用会增加土壤CO2的排放,土壤CO2排放累积量最高的处理是W1N3,灌水配合氮肥施用促进了微生物活动,导致土壤CO2排放的增加[16,26-27]。裸土条件的研究表明,施加氮肥会抑制土壤微生物活动,降低土壤CO2的排放[28],但本试验在地膜覆盖下未出现CO2排放减少的结果。

目前土壤CH4排放的研究多数集中在水田土壤,对设施土壤CH4排放的研究较少。本研究中,CH4的排放通量在整个生长季表现为低值或负值,波动很大,这与旱地条件CH4在土壤中被氧化成CO2,土壤可能成为大气或土壤内源CH4吸收的汇有关,与已有研究结果相同[29]。有研究发现[24],稻田淹水缺氧条件会为甲烷菌提供合适的厌氧环境,导致CH4排放量增加,而本试验在设施内实施,可能缺乏甲烷菌厌氧的条件,CH4排放变异较大未见规律变化,这与有的旱地研究结果一致[30]。

3.2 不同水氮处理对全球增温潜势的影响

土壤N2O 的产生和释放一方面受土壤水分、温度、pH 等环境条件影响,另一方面还受硝化和反硝化过程的微生物群落结构和活性制约。本研究表明,不同灌水下限和施氮量对GWP 影响显著,灌水量和施氮量的增加,可以提高土壤含水率及硝化与反硝化反应的底物量,促进微生物活动进而增加N2O 的排放[31]。研究表明[32],在好氧条件下,GWP 主要由土壤释放的CO2和N2O 构成,CH4的排放量很低,可忽略不计,这与本研究结果相似。本研究CH4对GWP平均贡献率仅为0.16%,这与设施滴灌条件下土壤以好氧环境为主密不可分。本研究结果表明,低灌水下限25 kPa 和高施氮量能够显著促进土壤N2O 和CO2排放,进而增加土壤GWP。土壤N2O 和CO2累积排放总量与GWP 的关系也表明,二者与GWP 均具有极显著正相关关系,为此控制设施环境水氮投入对降低GWP具有显著作用。本研究N2O 对GWP 的贡献比例虽然较低,平均仅为5.25%,但其排放总量与GWP 具有显著的正相关关系,说明N2O 在温室气体减排中的作用不容忽视。由于产量的变化幅度大于GWP 的变幅,导致水氮交互效应下GWP 和GHGI 的变化不一致,这也表明番茄产量对灌水下限和施氮量的响应比GWP敏感。本研究灌水和氮肥供应充足的W1N3处理的产量最高,但其GWP 也最高。GHGI 常被认为是平衡温室效应和经济效益的综合指标,W2N1处理的GWP 和GHGI最小,且产量较高,表明适当提高灌水下限并减少氮素供应能够显著减缓温室气体排放和降低暖化能力,并获得较高的经济效益。

4 结论

(1)设施番茄定位试验条件下,土壤N2O 和CO2的排放通量受灌水施氮时间的影响,增加灌溉量和施氮量均促进N2O 和CO2排放,低灌水下限(25 kPa)和高施氮量(525 kg N·hm-2)组合的N2O、CO2累积排放总量最高。灌水下限和施氮量对CH4排放通量的影响未有一致规律,但其累积排放总量受灌水下限和水氮交互影响极显著。

(2)灌水下限和施氮量及水氮互作显著影响全球增温潜势和温室气体排放强度,低灌水下限25 kPa(频繁灌水)和高氮肥施用组合的设施土壤全球增温潜势最大。全球增温潜势与N2O 和CO2累积排放总量之间均呈极显著正相关(P<0.01)。灌水下限35 kPa,施氮量75 kg N·hm-2是本研究中协调设施蔬菜经济和环境效益最佳的水氮管理措施。

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