草鱼混养与单养的温室气体昼夜变化特征研究

陈 鑫,朱 林,车 轩,刘兴国,刘 晃,田 亿,李新丰,陈晓龙

(1 上海海洋大学水产与生命学院,上海 201306;2 中国水产科学研究院渔业机械仪器研究所,上海 200092)

随着全球气候变暖,农业温室气体排放成为研究的热点。目前,主要的温室气体包括二氧化碳(CO2)、甲烷(CH4)和氧化亚氮(N2O),其排放量占比分别为76%、16%和6%[1-2]。水产养殖在提供食物和低碳生产方面有着重要的作用[3],鱼类蛋白作为低碳动物蛋白,有研究表明每生产100 g的鱼类蛋白所产生的温室气体显著低于牛、羊肉蛋白的温室气体产生量[4],对环境造成的影响相对较低[5]。然而,水产养殖在提供优质蛋白源的同时,也伴随着环境成本的升高[6],是CO2、CH4和N2O主要的排放源[7]。池塘养殖作为主要的水产养殖模式,其中2020年淡水池塘养殖产量为2 279.76万t,占全国水产养殖产量的43.64%[8]。

目前关于池塘养殖生态系统的温室气体排放昼夜变化特征的研究相对较少,且主要集中在日变化规律的观测,杨平[9]研究了闽江河口湿地鱼虾混养塘秋冬季的温室气体排放昼夜变化,发现CO2表现为吸收汇,在昼夜均表现为CH4的排放源,夜晚表现为N2O的排放源。多品种混养是池塘养殖主要的生产方式之一,研究发现,通过饲料营养的多级利用降低了水体富营养物质和有机物的含量[10]。

因此,多品种混养与单养相比,能否降低池塘养殖温室气体的排放量是有待研究的科学问题。熊莹槐[11]对草鱼不同混养模式的“沉积物-水”界面CO2和CH4排放通量的研究表明,池塘中混养对底质扰动作用越强烈的养殖品种将显著提高CO2和CH4排放通量,其中CO2排放通量主要受养殖品种的生活习性和底泥中微生物的活动影响,而影响CH4排放通量的主要因素有水温、DO和扰动。对于混养与单养模式“水-气”界面温室气体排放特征差异的研究未见报道。因此,本研究对混养与单养模式“水-气”界面温室气体排放特征进行了阐述。

草鱼(Ctenopharyngodonidella)是目前中国年产量最高的水产养殖品种,2020 年产量高达557.11万t,占全国淡水池塘养殖鱼类总产量的24.44%[8]。草鱼的产量高、覆盖面大,适合作为水产养殖温室气体研究的对象。

本研究以草鱼作为研究对象,对单养和混养两种模式的“水-气”界面温室气体排放通量进行一个昼夜的观测,以揭示不同养殖模式温室气体昼夜变化特征,分析导致温室气体排放差异的影响因素,为进一步深入探索池塘养殖温室气体碳减排技术提供参考依据。

1 材料和方法

1.1 试验设计

试验养殖池塘位于上海市崇明区(31°41′3″N,121°18′14″E),池塘尺寸100 m×50 m,平均水深1.5 m,池底淤泥15 cm左右,塘龄8年,养殖期间未清淤泥。鱼种投放日期为2021年2月1日,具体放养情况见表1。

表1 两种养殖模式的鱼种放养情况Tab.1 Information on stocking of two farming models

试验从2021年10月30日17:00开始到次日17:00结束,每隔4 h采一次样,共计24 h。设置2个试验池塘,1#池为草鱼单养,2#池为草鱼、鲫、鲢混养。在两个池塘分别设置6个采样点,试验池塘采样点分布如图1所示。

图1 试验池塘采样点位置图Fig.1 Schematic diagram of sampling point in experimental pond

养殖期间投喂淡水鱼人工配合饲料,蛋白含量≥29%,日投饲率3%,分3次投入,试验期间不换水。

1.2 温室气样采集与测定

CO2、CH4和N2O通量测定采用静态暗箱-气相色谱仪法。采样箱的材质为不透光的亚克力板,减少光线对箱体内温度的影响,箱体规格为长30 cm、宽30 cm、高30 cm;箱内顶部安装1个微型风扇以便混合箱内气体。气温、气压和风速采用WS30手持气象仪测定;光照强度采用Testo549手持照度仪测定,测定高度为距水面1.5 m。

提前30 min布设好静态箱,采样前箱口朝上等待5 min。一个采样点采样4次,分别在采样开始的0、10、20、30 min采集气体,1个采样量为100 mL,气体保存在200 mL 铝箔气袋中。24 h内用TRACEGC1300气相色谱仪(赛默飞,美国)分析测定CO2、CH4和N2O气体浓度。

1.3 理化指标采集与测定

在每个采样箱的采样点附近采集水-土界面(泥土上方20 cm高度)的水样,水样装进100 mL不透光聚乙烯瓶中。使用采泥器采集采样箱附近的底泥,并测量泥温。使用多参数水质分析仪(YSI)测量水体温度和溶氧(DO)质量浓度、pH和氧化还原电位(Eh)值;利用水深测量仪SM-5对养殖塘水深进行测量。水质指标测定参考《水和废水检测分析方法》[12]。采用热乙醇萃取-可见分光光度计法测定水样中的叶绿素a(Chl-a)含量[13]。水体总有机碳(TOC)用总有机碳分析仪进行测定[14]。

1.4 温室气体通量计算

水-气界面CO2、CH4和N2O通量公式为:

(1)

式中:F为气体交换通量mg/(m2·h),F值为正表示气体从水体进入大气,F值为负表示气体从大气进入水体中;ρ为标准状态下的温室气体的密度(g/L);h为采样箱内气室高度(m);T为暗箱内的温度;dc/dt为暗箱内气体浓度变化率,即4个气样的目标气体含量进行线性回归分析,线性回归系数R2>0.85视为有效数据。

1.5 数据分析

运用Excel 2018、Oringin 2021、Spass 17.0和Canoco 5软件对数据进行处理、作图、计算和相关分析。采用单因素方差分析法比较分析单养草鱼和混养两种养殖模式温室气体通量日变化的差异,显著性水平设置为P<0.05;两种养殖模式的温室气体通量与环境因子间相关关系釆用Sperman相关分析进行统计分析;利用RDA相关分析法探讨分析影响养殖塘水气界面温室通量的主要环境因子。

2 结果与分析

2.1 温室气体排放通量的差异对比分析

两种养殖模式的CO2、CH4和N2O日平均排放通量如图2所示。

注:不同小写字母表示差异显著图2 两种养殖模式的CO2、CH4和N2O日平均排放通量对比Fig.2 Comparison of the daily average emission fluxes of CO2, CH4and N2O between the two farming models

草鱼混养的CO2和CH4日排放通量平均值分别为21.17 mg/(m2·h)和4.53 mg/(m2·h),小于草鱼单养模式的48.78 mg/(m2·h)和4.77 mg/(m2·h),但差异不显著(P>0.05)。草鱼混养的N2O日排放通量平均值为47.20 μg/(m2·h),明显小于草鱼单养模式的88.99 μg/(m2·h),单因素方差分析表明,两种养殖模式的N2O排放通量具有极显著差异(P<0.01)。混养模式CO2、CH4和N2O的排放量比单养模式分别降低56.60%、5.03%和46.96%。

2.2 CO2、CH4和N2O排放通量的昼夜变化特征

CO2、CH4和N2O排放通量的昼夜差异如图3所示。

图3 CO2、CH4和N2O排放通量的昼夜差异Fig.3 Diurnal differences in CO2,CH4and N2O fluxes

两种养殖模式CO2通量的昼夜变化趋势基本一致,变化幅度大,表现出“碳源-碳汇-碳源”的转化,具有明显的昼低夜高的特征(图3a)。草鱼混养的CO2通量从17:00开始增加,至5:00达到最大值,之后随时间的推移而逐渐降低,在13:00降到最低值,随后升高。CO2通量的昼夜变化范围为(-119.03±76.25)～(59.79±52.19) mg/(m2·h),白天和夜晚CO2通量平均值分别为(-0.91±69.54)、(52.91±4.36)mg/(m2·h)。草鱼单养的CO2通量从17:00开始增加,在1:00达到排放峰值,随后开始降低,至9:00降到最低值,之后又随时间推移呈上升的趋势。CO2通量的昼夜变化范围为(-199.88±163.25)～(186.64±48.06) mg/(m2·h),白天和夜晚CO2通量平均值分别为(-16.04±121.98)、(136.92±38.05)mg/(m2·h)(图3a)。单因素方差分析表明,两种模式的CO2通量昼夜差异均达到极显著水平(P<0.01)。

草鱼混养的CH4通量从17:00开始增加,至5:00达到最大值,之后随时间的推移而逐渐降低,在全天均表现为CH4排放源,CH4排放通量的昼夜变化范围为(1.81±2.07)～(7.25±7.06) mg/(m2·h),白天和夜晚CH4排放通量平均值分别为(4.74±1.55)、(4.99±2.04)mg/(m2·h),昼夜变化小。草鱼单养的CH4通量从17:00开始增加,于5:00达到排放峰值,迅速降低至9:00的最低值后开始上升,变化幅度显著比混养模式大。CH4通量的昼夜变化范围为(-11.75±14.38)～(17.77±14.84) mg/(m2·h),白天和夜晚CH4排放通量平均值分别为(2.68±10.45)、(10.11±5.72)mg/(m2·h),夜晚排放通量远大于白天(图3b)。单因素方差分析表明,草鱼单养CH4排放的昼夜差异达到显著性水平(P<0.05),而混养模式的差异不显著(P>0.05)。

两种养殖模式的N2O通量的昼夜变化范围分别为(43.8±12.8)～(165.7±122.2)μg/(m2·h)和(24.4±16.4)～(77.4±34.7) μg/(m2·h)(图3c),均表现为N2O的排放源。草鱼混养的N2O排放通量自采样开始先降低后增加,在5:00达到排放的峰值,随后下降,在9:00降低到最低值后开始升高。草鱼单养N2O排放通量自采样开始呈现降低的趋势,21:00后开始逐渐增加,于5:00达到最大排放值,然后随时间的推移呈现逐渐降低的变化趋势。单因素方差分析表明,两种养殖模式N2O排放的昼夜差异均不显著(P>0.05)。

2.3 环境因子变化特征

图4 气象参数日变化特征Fig.4 Diurnal variation characteristics of meteorological parameters

图5 水环境因子日变化特征Fig.5 Diurnal variation characteristics of water environmental factors

2.4 温室气体通量与环境因子的相关性分析

通过对两种模式温室气体通量与环境因子间进行Sperman相关性分析,结果显示(表2),草鱼混养CO2排放通量与DO和泥温呈现显著的负相关关系(P<0.05),与COD呈现显著的正相关关系(P<0.05),与光照度、气温、风速、水温、pH和Eh呈现极显著的负相关关系(P<0.01),草鱼单养CO2排放通量与TN呈现显著正相关关系(P<0.05),与光照度、气温、气压、风速、TOC和Chl-a呈现极显著的负相关关系(P<0.01);混养CH4排放通量与光照度、风速、水温、泥温和TOC呈现显著的负相关关系(P<0.05),与pH和DO呈现极显著的负相关关系(P<0.01),单养CH4排放通量与COD呈现显著的正相关关系(P<0.05),与气压和水温呈显著的负相关关系(P<0.05),与光照度、气温、风速和TOC呈极显著的负相关关系(P<0.01);混养N2O排放通量与气压呈显著的负相关关系(P<0.05),单养N2O排放通量与水温和泥温均呈现极显著的负相关关系(P<0.01),与DO和Chl-a呈显著的负相关关系(P<0.05)。

表2 两种模式的温室气体通量与环境因子Sperman相关性分析Tab.2 Sperman correlation analysis of greenhouse gas fluxes and environmental factors in two models

图6 两种养殖模式温室气体排放通量与环境因子的RDA分析二维图 Fig.6 Two-dimensional map of RDA analysis of greenhouse gas emission fluxes and environmental factors in two farming models

经过Monte Carlo检验对环境因子的重要性进行排序(表3),结果显示,Eh、COD和TOC对草鱼混养气体通量变化的影响呈极显著水平(P<0.01),解释量分别为27.1%、9.7%和9.5%,是造成差异性的主要环境因子,气压的影响也达到了显著水平(P<0.05)。

表3 环境因子对综合温室气体排放的贡献率和显著性检验Tab.3 Contribution rate and significance test of environmental factors to greenhouse gas emissions

风速对草鱼单养气体通量变化贡献率最大,其次为气压和泥温,解释量分别为47.0%、19.7%和10.1%,风速、气压和泥温对草鱼单养气体通量变化的影响呈极显著水平(P<0.01)。

3 讨论

3.1 温室气体排放通量与昼夜变化规律

在温室气体的昼夜变化规律方面,草鱼两种养殖模式的CO2、CH4和N2O夜晚的排放通量均大于白天,表现为昼低夜高,与富营养化池塘温室气体的昼夜变化规律相同[17-18]。CO2排放主要由微藻的光合作用、养殖生物和微生物的呼吸共同作用产生,受到天气的影响,CO2排放通量呈不同的变化趋势,阴雨天气时,白天养殖塘呈CO2的排放源,与晴天白天相反[18],表明养殖池塘与自然池塘的CO2排放量均受浮游植物的影响,鱼类与底质产生的CO2在上升过程中能被微藻利用,在光合作用强烈的条件下能转变为CO2的碳汇。在CH4排放通量日变化的研究上,主要集中河流[19-20]、河口湿地养殖塘[21-22]和富营养化养殖塘[17-18],在昼夜均表现CH4的排放源。谢文霞等[23]对胶州湾河口芦苇、杂草湿地进行不同时间段的昼夜N2O通量观测,整体上均为N2O的排放源,韩洋等[19]对南京春季的金川河、团结河、外秦淮河、外秦淮河和丁解水库等研究也得到相同结论。杨平等[22]对鳝鱼滩湿地养虾池塘研究得出,排水活动对N2O排放通量影响较大,未排干和排干养殖塘N2O排放通量表现为昼低夜高和昼高夜低的特征。

3.2 温室气体排放变化的驱动因素

温室气体通量与环境因子的相关性分析结果显示,影响草鱼池塘养殖CO2通量变化的主要因子为温度、COD和风速,与大多数研究结果一致[22,24-25]。在本研究中,CO2通量的昼夜变化与水温、气温呈极显著的负相关,与池塘养殖CO2排放的月际变化规律相反[26-27],表明时间尺度是塑造水产养殖生态系统CO2排放特征的重要因素。温度影响CO2在养殖水体中的溶解度进而改变气体的排放通量,并通过调节微生物活性来影响CO2排放通量[28]。CO2通量与COD浓度成正比,表明养殖水体有机污染程度的提高能增加CO2排放,而COD浓度与残饲、粪便和底泥有关,因此,CO2的减排应重点关注池塘的碳负荷。CO2通量与风速呈极显著的负相关,风速增大使水面面积增加,风力扰动作用使底泥中的碳酸盐释放在水中,引起水体碱度增加,促进水中CO2向空气中释放[29]。

CH4通量变化特征可以用温度、光照度、TOC和Eh解释。在本研究中,CH4通量与光照度、水温和TOC呈显著的负相关。光照度的差异影响藻类的活动,白天藻类光合作用,增加溶氧含量,抑制CH4的产生,夜晚藻类的呼吸和死亡将消耗溶氧并产生有机质,为甲烷产生菌提供底物。温度是影响甲烷产生菌和甲烷氧化菌的主要因子[11],能调控两种细菌的数量比例与功能活性,从而影响CH4通量变化。TOC对CH4通量的影响与相关观测结果不一致,原因有待进一步研究。Eh在很大程度上决定了CH4的排放通量[30],Eh可以反映水体的溶氧情况,表征分解有机污染物的能力[31],当Eh值较低时,厌氧微生物起主导作用,消耗水体中大量DO,将有机物转化为亚硝酸盐和CH4,Eh升高促使池塘底层的CH4被氧化,导致CH4排放通量减小。

4 结论

草鱼单养和混养两种养殖模式日平均排放量均表现为温室气体的排放源;草鱼混养的CO2、CH4和N2O日平均排放量均低于单养模式,通过多品种混养能降低草鱼池塘养殖的温室气体排放,具有显著的碳减排效益;两种养殖模式的温室气体排放呈现出不同的昼夜变化特征;驱动混养模式温室气体排放的主要环境因子为Eh、COD、TOC和气压,单养模式的主要驱动因素为风速、气压和泥温。