精准农业对华北平原冬小麦温室气体排放和产量的短期影响

卢 闯，王永生，胡海棠，董 熙，李存军*

（1.北京农业信息技术研究中心，北京 100097；2.中国科学院地理科学与资源研究所，北京 100101）

温室气体排放引起的全球气候变化已成为当今社会普遍关注的全球性问题。农田土壤是温室气体的重要排放源，施肥、耕作等农业措施是影响农田温室气体排放的重要因素，然而，当代农业为了满足社会对农产品的需要，从外部向农业生态系统中输入了大量的化肥、农药、灌溉等化石能源和物质，并投入使用各种农业机械设备，以高投入换取高产量。不合理的投入不仅造成资源浪费，而且破坏了生态环境，给全球气候变化带来不利影响[1]。如何在减少外源投入、保证粮食产量、控制温室气体排放问题上找到平衡点，成为当前农业发展必须面对的问题。

精准农业技术是以3S系统为纽带，将耕作、播种、施肥、灌溉等各种农事操作与农田变异精确匹配的现代化农业生产技术，它在兼顾作物产量和农业环境方面具有巨大潜力，是实现农业可持续发展的重要途径[2]。其中激光平地和精准施肥是应用较为广泛的现代农业技术，近年来随科学技术的发展相关应用设备日趋成熟，激光平地系统的作业效率和地面平整精度得到不断提高[3]，精准施肥系统的导航精度和排肥控制稳定性也有效提升[4]，针对其田间应用效果也有学者开展了研究评价：白岗栓春小麦田试验结果表明，激光平地改善了畦田土壤水盐分布，促进畦田中后段春小麦生长及水分利用率[5]；Jat等[6]两年稻麦轮作结果表明，应用激光平地和双免耕技术后作物增产7%，水稻季和小麦季水分利用效率分别提高12%～14%和10%～13%；还有研究表明激光平地技术提高了作物群体密度并减少了除草等劳动力投入[7-8]；精准施肥技术因地制宜地根据田间每一操作单元的具体情况准确调整肥料投入量，可减少肥料损失[9-10]，张书慧等[11]研究表明精准施肥技术可在控制化肥用量的同时提高玉米产量；王熙等[12]研究表明精准施肥下大豆增产7.5%。以上相关研究主要集中在经济效益分析上，关于环境效应的判断多出于理论推测，主要指通过减少化学用品而减少其淋溶和径流量[13-14]，对于温室气体排放的研究涉及较少。从理论上讲，精准施肥和激光平地技术改变了施肥和耕作方式，可能会对温室气体排放产生影响，然而该猜想尚缺乏基于相关试验研究的验证。

本试验以华北地区冬小麦为研究对象，通过田间实验重点探讨激光平地和精准施肥单项及组合技术对CO2、N2O、CH4温室气体排放的影响，以期为探寻环境效益高的精准农业应用模式提供数据支持和理论基础。

1 材料与方法

1.1 试验区概况

试验于2016年9月至2017年7月在北京小汤山国家精准农业示范基地进行（40.10°N，116.26°E，海拔39 m），该地属北温带季风性气候区，全年平均日照时数2 506.5 h，年均气温13.3℃，年均降雨量563.8 mm，年蒸发量1 357.3 mm，≥0℃有效积温4 598.5℃。试验区0～20 cm土壤质地为粉黏壤土，土壤容重1.52 g·cm-3，土壤pH值为7.88，土壤有机质20.1 g·kg-1，全氮1.24 g·kg-1，碱解氮、速效磷、速效钾含量分别为76.1、13.58、116.8 mg·kg-1。

1.2 试验设计与精准施肥

1.2.1 试验设计

试验设置CTF（常规整地+常规施肥）、PF（精准施肥）、LL（激光平地）、PF+LL（精准施肥+激光平地）4个处理，每个处理3次重复，共12个小区，随机分布，小区长48 m，宽18 m，面积864 m2，小区之间设5 m保护行。

试验田间管理如表1所示，LL和PF+LL处理于2016年9月18—20日采用国家农业信息化工程技术研究中心的1PJ-2500激光平地机实施无纵横坡激光平地作业，平地精度2 cm，其他处理采用常规机械进行平地。各处理均于2016年9月23日施用525 kg·hm-2磷酸二铵作基肥（合纯N 84 kg·hm-2，P2O5231 kg·hm-2），施肥后播种，供试冬小麦品种为京冬17，播种量150 kg·hm-2。2017年3月25日追肥，精准施肥处理平均追肥量为256 kg尿素·hm-2（合纯N 118 kg·hm-2），为保证试验的一致性，常规施肥处理追肥量亦采用尿素256 kg·hm-2均匀施用。2017年3月26日灌溉100 mm，2017年6月16日收获测产。冬小麦生育期内其他管理措施与当地农户一致。

1.2.2 精准施肥单元及施肥量计算

将每个小区划分为6个16 m×9 m的网格单元，施基肥前在每个网格取0～20 cm土层5点混合样测定土壤碱解氮，基于目标产量法[15]计算氮肥追肥量：

追肥量=（目标籽粒产量×3%-基肥施氮量×50%-土壤供氮量）÷50% （1）

土壤供氮量=（施肥前碱解氮浓度-50）×耕层质量（2）

式中：小麦目标籽粒产量设为6000 kg·hm-2，3%为每生产1 kg小麦籽粒所需要的纯N量，氮肥当季利用率取50%，50 mg·kg-1是土壤碱解氮浓度下限，耕层厚度按20 cm计算。

根据施基肥前的土壤碱解氮数据计算追肥量，将计算结果调入ArcGIS，采用克里金法插值后生成以2 m为网格间距的空间分布数据，按照处方图精准施肥（图1）。

表1 2016年冬小麦田间管理时间表Table 1 The time schedules of field management in 2016 winter wheat

图1 精准施肥空间分布图Figure 1 Spatial map of fertilization rates

1.3 温室气体样品采集与测定

采用静态箱-气相色谱法测定温室气体CO2、N2O、CH4排放通量。不锈钢采样箱长、宽、高分别为50、40、50 cm，外覆绝热材料。箱内顶部固定一个电池供电的12 V风扇用于混合箱中气体。每个采样箱均配有不锈钢底座，底座深入土壤20 cm，底座内留有3行小麦。

采样时间一般为上午9：00—11：00[16]。采样开始前打开风扇，将采样箱放置在底座上，每间隔10 min用50 mL针筒从箱内抽取气体样品并贮存于12 mL真空玻璃瓶中，共采集4次，准确记录每次采样时间。常规施肥小区测定两次重复，精准施肥小区在每个变量单元测定一次。采气时同步利用JM624温度计观测箱外表层土壤温度，并采集箱外0～20 cm混合土壤样品用烘干法测定土壤含水率。用气相色谱（Agi⁃lent7890A，美国）分析三种气体浓度，温室气体排放通量根据下式计算：

式中：F为目标气体排放通量，mg·m-2·h-1；ρ为标准大气压状态下的气体密度，g·L-1；H为采样箱高度，cm；dc/dt为采样箱内气体浓度的变化速率；T为采样时大气温度，K；P和P0分别为实际气压与标准气压，Pa。

GWP是各种温室气体总的温室效应对应于相同效应的CO2的质量，计算方法采用IPCC公式[17]：

式中：GWP为温室气体增温潜势（以eqCO2计），kg·hm-2；fCO2为 CO2土壤净排放量（以CO2-C计），kg·hm-2；fN2O为N2O土壤净排放量（以N2O-N计），kg·hm-2；fCH4为CH4土壤净排放量（以CH4-C计），kg·hm-2；44/12、44/28、16/12分别为将净排放量换算为CO2、N2O、CH4排放量的系数；298和 25分别为 1 kg N2O和1 kg CH4的增温效应相对于1 kg CO2的倍数。

GHGI为每生产1 kg小麦所产生的温室气体碳当量，计算公式：

GHGI=GWP/单位面积小麦产量（kg·hm-2） （5）

1.4 冬小麦产量测定

1.5 数据处理方法

数据在Office Excel 2013中进行基本处理并作图，并用SPSS 18.0软件做方差分析和相关性分析，显著性检验采用LSD（P＜0.05），相关性分析采用Pearson法。

2 结果与讨论

2.1 激光平地及精准施肥对土壤温湿度的影响

激光平地过程中机械对土壤的反复添切压实作业会改变其理化性质[18-19]，从而对表层土壤的保水保墒性产生影响。本研究中冬小麦生育期内共降水161 mm，其中85.5 mm集中在播种后30 d内。如图2所示，在冬小麦出苗期和分蘖期（10月13日，10月31日），激光平地处理（LL，PF+LL）表层土壤含水率较常规整地处理（CTF，PF）分别显著提高9.25%、8.71%（P＜0.05），说明激光平地后土壤的持水能力显著提高，这和Darve等[20]研究结果一致，此时期良好的土壤水分条件对小麦保苗壮苗，促根增蘖具有积极意义。进入越冬期后，由于降雨量小，作物生长缓慢，土壤含水量相对稳定，处理间差异不显著（P＞0.05）。

图2 不同作业方式下0～20 cm土壤含水率动态变化Figure 2 Continuous change of soil water contents of 0～20 cm under different treatments

为提高分蘖成穗率，在3月25日追肥并于次日灌溉，灌溉后第3 d激光平地处理表层土壤含水率较常规平地处理显著提高7.97%（P＜0.05），灌溉后第10 d仍显著提高6.91%，这是因为农田经过激光平地后土地平整程度和灌水质量得到有效提高，水分田间分布均匀，无效流失减少[21]。进入拔节期后冬小麦生长迅速，耗水量较大，表层土壤含水率逐渐降低，处理间未达到显著水平。

对0～20 cm表层土壤温度的监测显示（图3），各处理表层土壤温度在生育期内变化趋势一致，但差异并不显著（P＞0.05）。

图3 不同作业方式下0～20 cm土壤温度变化Figure 3 Continuous change of soil temperature of 0～20 cm under different treatments

2.2 激光平地及精准施肥对土壤CO2排放的影响

土壤温湿度、底物供应、土壤氮是影响土壤CO2排放的主要因子，而这些因子会对耕作、播种、灌溉、施肥等各种措施产生响应[22-23]，激光平地与精准施肥等农艺措施势必也会对土壤CO2排放产生一定的影响。

图4 不同作业方式对土壤CO2排放的影响Figure 4 CO2emission fluxes in wheat soil under different treatments

本试验中，冬小麦生育期内各处理土壤CO2排放通量季节变化基本相同（图4），呈现先下降后升高再下降的趋势。相关性分析（表2）表明CO2排放通量与土壤温度呈现极显著正相关关系（P＜0.01），但和土壤含水率无显著相关性（P＞0.05），土壤水分状况不是影响土壤CO2排放的直接因素。在越冬期的1月11日，各处理排放通量生育期内最低，均小于10 mgC·m-2·h-1，这与当日地温较低（图3），土壤微生物代谢缓慢有关。排放峰值出现在5月3日抽穗期，CTF、PF、LL、PF+LL排放通量分别为 88.65、99.63、113.95、124.89 mgC·m-2·h-1。

表2 不同作业方式下温室气体与0～20 cm土壤温度和湿度相关性分析Table 2 Correlations of greenhouse emissions with soil temperature and moisture under different treatments

分阶段来看（表3），从冬小麦播种至翌年精准施肥前，此期间未设置精准施肥处理，激光平地处理（LL，LL+PF）平均累计排放量为1 066.72 kg·hm-2，较常规整地（CTF，PF）平均累计排放量813.02 kg·hm-2显著提高了31.20%（P＜0.05），这与Sharifi等[24]在稻田上的研究结果不一致，可能与土地利用方式和土壤质地不同有关，本试验区表层土壤较黏重，激光平地促进土层转换，暴露表层和亚表层土壤中的有机质，增加了土壤呼吸的底物供应[25]，进而显著增强了土壤CO2排放。

表3 不同作业方式下温室气体累计排放量（kg·hm-2）Table 3 Total CO2,N2O and CH4emissions under different treatments（kg·hm-2）

有研究表明施入土壤的氮通过影响有机质分解、地上地下碳分配、土壤酶活性[26-27]等多种方式影响土壤CO2排放。本试验中，精准施肥至收获期间，CTF、PF、LL、PF+LL处理CO2累计排放量分别为1 339.12、1 485.65、1 713.99、1 816.63 kg·hm-2（表3），处理间差异与产量（表4）具有一致性，这可能是因为小麦在追肥后进入迅速生长时期，地上地下生物量成为土壤CO2排放的重要影响因素，而精准施氮提高了小麦产量（表4）和生物量，不同程度增强了土壤CO2排放：常规整地措施下PF较CTF显著提高10.94%（P＜0.05），激光平地措施下LL+PF较LL提高5.99%。

（4）统筹考量学涯规划与职业规划，做好医学生职业发展的全程设计。思想政治教育是一项系统工程，在实践工作中要统筹考量医学生的学习与未来职业发展。辅导员要结合国家发展、医患关系、就业形势等现实，开展职业生涯教育、就业指导、主题班会、专题讲座、能力培训等，帮助医学生明确人生目标与职业理想，进行职业全程设计，制订各阶段具体目标与行动计划。医学生只有在学习期间树立起崇高的职业理想与坚定的信念，并进行完善的知识储备与能力训练，在未来职业发展中才能更好地开展诊疗工作，并有效化解医患矛盾，减少医患纠纷。

从整个冬小麦生育期内的排放量来看（表3），激光平地措施对CO2排放起到主要作用，与CTF相比，LL和PF+LL总排放量分别显著提高27.20%、33.53%（P＜0.05），PF处理总排放量增加但未达显著水平（P＞0.05）。

2.3 激光平地及精准施肥对土壤N2O排放的影响

土壤N2O排放受土壤温湿度、土壤耕作、氮肥种类数量以及有机质含量等众多因素的影响。从图5可以看出，冬小麦生育期内N2O排放通量并没有呈现较强的季节性变化，而是受施肥与灌溉影响，在追肥灌溉后出现N2O排放峰。旱地土壤含水率与土壤中的硝化作用和反硝化作用具有重要相关性[28]，本研究相关分析（表2）表明，除CTF处理外，PF、LL、PF+LL的N2O排放通量与土壤含水率均达到显著相关水平（P＜0.05），说明在激光平地和精准施肥条件下土壤N2O排放更易受土壤含水率的影响。

图5 不同作业方式对土壤N2O排放的影响Figure 5 N2O emission fluxes in wheat soil under different treatments

从不同时期来看，播种后40 d内处理间差异显著，10月13日监测结果，激光平地土壤N2O排放通量显著较常规整地措施提高24.97%（P＜0.05），10月31日结果显著提高19.57%，这是因为10月份降雨量较大，LL、PF+LL处理土壤含水率明显较高（图2），导致较多的N2O排放与产生；另一方面，激光平地对土壤的强烈扰动可能会促进有机质分解进而提升产N2O微生物的基质供应[29]；小麦进入越冬期后降雨量较少，田间未进行农事操作，N2O排放通量逐渐趋于稳定，处理间差异逐渐减小。在精准施肥前的生育期内，CTF、PF、LL、PF+LL各处理N2O累计排放量分别为0.359、0.361、0.399、0.404 kg·hm-2（表3），激光平地措施（LL，LL+PF）累计排放量显著较常规整地提高11.58%（P＜0.05）。

3月25日精准施肥并灌溉后，较高的土壤含水率及底物浓度为N2O释放提供了条件，因此在灌溉后第3 d测定时出现排放峰，CTF、PF、LL、PF+LL排放峰值（以 N 计）分别为 18.56、15.70、18.79、17.51 μg·m-2·h-1，其中PF处理显著较低（P＜0.05），说明精准施肥有效降低了N2O排放峰值。精准施肥至收获期间N2O累计排放量排序为LL、CTF＞PF+LL、PF，与CTF相比，PF显著减排15.05%，可能是因为精准施肥提高了氮素利用效率，减少了土壤硝态氮和铵态氮残留量[15]，使硝化作用和反硝化作用底物减少，从而降低了N2O排放；LL处理累计排放量最高，可能是因为激光平地后水分下渗速度减慢[5]，地表径流量减少，致使容易随水移动的硝态氮更多地保留在表层土壤中，增加了底物浓度。

从整个生育期排放总量来看，PF处理减排效果最好，较CTF减排4.77%，LL和PF+LL没有表现出良好的减排效应，激光平地不利于减少N2O排放。

2.4 激光平地及精准施肥对土壤CH4吸收的影响

从图6可见，土壤CH4在4种处理下均表现为吸收汇，季节内吸收强度呈现先增加后降低趋势，CTF、PF、LL、PF+LL处理冬小麦生育期内平均吸收量（以C计）分别为28.19、31.55、35.01、40.05 μg·m-2·h-1。旱地CH4吸收受多重因素的影响，相关性分析结果表明，CH4吸收通量与土壤温度和湿度呈正相关但均不显著（P＞0.05），说明CH4吸收通量可能还受其他因素的共同影响。

图6 不同作业方式对土壤CH4排放的影响Figure 6 CH4emission fluxes in wheat soil under different treatments

播种后至精准施肥前时间段内，CTF、PF、LL、PF+LL 累计吸收量分别为 1.57、1.51、1.90、1.94 kg·hm-2（表3），激光平地措施（LL，PF+LL）吸收量较常规整地措施（CTF，PF）显著提高24.35%，原因可能是激光平地后土壤水气状况和理化性质得以改善，增强了甲烷氧化细菌活性[30]，从而提高了土壤对CH4的氧化能力。

表4 不同作业方式增温潜势及温室气体排放强度Table 4 Comparison of GWP and GHGI under different treatments

有研究表明，施用无机氮肥会使旱地甲烷吸收汇强度降低[31]。实施精准施肥后，CTF、PF、LL、PF+LL累计吸收量分别为0.43、0.56、0.54、0.69 kg·hm-2（表3），精准施肥PF减少了土壤中残留氮素[15]，因此氮对土壤CH4氧化的抑制作用减弱，累计吸收量较常规措施CTF提高30.23%；在激光平地处理下，PF+LL累计吸收量亦显著较LL提高27.78%。

从整个生育期来看，激光平地措施对CH4吸收起到主要作用，激光平地结合精准施肥综合措施下土壤对CH4的吸收能力最强，吸收汇较CTF显著增强31.5%（P＜0.05）。

2.5 不同处理产量及增温潜势

由于CO2、N2O和CH4的增温效应不同，它们对全球变暖的影响亦不相同。当这3种气体从一个系统同时排放时，需要计算它们作用的综合效果才能了解该系统及农业管理措施对综合增温潜势（GWP）的贡献。小麦生产的排放强度（GHGI）指形成单位经济产量的综合温室气体排放量。

如表4所示，LL和PF+LL产量分别较CTF显著提高7.08%、8.17%（P＜0.05），这是因为激光平地技术为冬小麦前期生长提供了良好的水分环境，提高了小麦分蘖数[32]，有效促进了产量形成；在两种整地措施下，精准施肥处理产量较常规施肥略有提高，但并未达到显著水平（P＞0.05）。激光平地利于产量形成，但同时，由于试验第一年设置，激光平地过程对土壤扰动较大，增大了前期土壤CO2排放通量，本试验中CO2温室气体贡献率97.78%～98.34%，因此激光平地很大程度影响了综合增温潜势，LL和PF+LL分别比CTF提高了1 843.56、2 357.57 kg·hm-2（以eqCO2计）。精准施肥措施并未对GWP有显著影响。从综合产量和增温潜势来看，小麦生产的排放强度（GHGI）排序为PF+LL、LL＞CTF、PF，激光平地技术在提高产量的同时也增加了单位产量碳排放；PF处理的产量、GHGI与CTF均无显著差异。

短期来看，激光平地、精准施肥单项技术及其综合应用技术并没有明显降低温室气体综合增温潜势，但是，本研究为各处理设置了相同施氮量，还不能确定精准施肥技术下的优化施氮量及其对温室气体排放的影响；另一方面，经过激光平地后，土地平整程度持续性如何，平地作业后不同年限对土壤理化性质和温室气体排放有何影响，都需要进一步试验的验证。因此，在下一步研究中，首先应加强精准农业对温室气体排放的长期研究，其次建立土壤理化性质与温室气体通量的关系，充分挖掘精准农业的增产减排潜力，为精准化作业改进完善提供依据。

3 结论

（1）和常规整地措施相比，单一应用激光平地技术能够显著提高降雨、灌溉后表层土壤含水率；冬小麦生长季内土壤CO2、N2O累计排放量分别显著增加27.20%、8.81%，土壤CH4吸收量增加22%；激光平地技术具有较高经济效益，显著提高冬小麦产量7.10%，但小麦生产的碳排放强度达到1.75，受扰动影响，环境效益较差。

（2）和常规施肥措施相比，单一精准施肥技术对小麦产量、冬小麦生长季土壤CO2和N2O累计排放量、CH4累计吸收量和温室气体增温潜势均无显著影响，但土壤N2O排放峰值较常规施肥显著降低15.41%。

（3）将激光平地技术与精准施肥技术综合应用后，冬小麦产量显著较常规措施提高8.2%，土壤具备较好的持水性，雨季及灌溉后表层土壤含水率分别较常规措施显著提高8.81%、7.63%，冬小麦生长季土壤CO2累计排放量显著增加33.53%，CH4吸收量显著增加31.5%，N2O累计排放量无显著差异，但在精准施肥至收获期间土壤N2O显著减排10.22%。