2020, Vol. 41
2. 福建师范大学地理研究所, 福州 350007;
3. 福建师范大学湿润亚热带生态地理过程教育部重点实验室, 福州 350007
2. Institute of Geography, Fujian Normal University, Fuzhou 350007, China;
3. Key Laboratory of Humid Sub-tropical Eco-geographical Process of Ministry of Education, Fujian Normal University, Fuzhou 350007, China
近年来, 全球气候变暖已经引起了各国政府的广泛关注, 大气中温室气体的积累被认为是全球气候变暖的主要原因之一[1].CO2、CH4和N2O是造成温室效应的主要气体, 其中CO2、CH4和N2O的辐射增温效应约分别占温室气体总效应的56%、15%和7%[2].大气中的CO2浓度, 在21世纪末将达到工业革命以前的2倍, CH4的增温潜势直接效应是CO2的25倍左右, N2O的增温潜势直接效应是CO2的298倍[3].水稻在我国广泛种植, 约占全国耕地总面积的23%[4], 是一个重要的温室气体排放源.其中, 水稻田CH4和N2O排放分别占全球CH4和N2O排放总量的5%~19%和12%[5, 6].因此, 在水稻生长过程中对水稻田温室气体排放通量进行监测, 了解温室气体排放的动态变化对稻田固碳减排和缓解全球温室效应具有重要的现实意义.
目前, 国内外关于控制稻田温室气体排放的研究较多, 主要探讨水肥管理[7, 8]、水稻品种差异[9]和劳作模式[10]等方面.炉渣和生物炭都是来源于工农业生产中的废弃物, 且价格便宜, 若把这些废弃物用作土壤改良剂和肥料是对资源的再利用, 也有利于环境保护.Wang等[11]的研究发现在稻田中施加生物炭和炉渣等材料可以提高粮食产量和减少温室气体的排放.其中, 生物炭是由农林废弃物在厌氧条件下热裂解产生的含碳丰富的固态稳定物质, 具有发达的孔隙结构、巨大的比表面积和很强的吸附能力等特性, 有利于固碳[12].炉渣来源于钢铁工业的废弃物, 含有丰富的三价铁, 可以通过氧化铁对土壤有机碳的保护作用提高土壤有机碳库稳定性, 从而减少温室气体的排放[13].当前, 炉渣与生物炭已被广泛用于土壤改良剂.然而关于生物炭和炉渣二者配施对稻田温室气体排放的影响研究以及探讨生物炭与炉渣施加处理对稻田温室气体排放的后续效应的研究更是鲜见报道.对于炉渣与生物炭施加减少稻田温室气体排放的作用可以持续多长时间这一问题尚不清楚.基于此, 本文以福州平原水稻田为研究对象, 选择生物炭和炉渣为施加物, 分析施加处理2 a后水稻田温室气体排放通量及其综合增温潜势的变化, 通过了解施加处理是否对稻田温室气体排放具有长期影响, 以期为确定生物炭和炉渣作为稻田土壤改良剂的时效性和施加处理频度提供理论依据.
1 材料与方法 1.1 研究区概况研究区位于福州市仓山区盖山镇吴凤村福建省水稻所试验基地(26.1°N, 119.3°E), 该基地共有水稻田7 hm2[14].该试验区位于福州城南郊, 乌龙江北岸, 地势平坦, 海拔3~5 m, 气候温和, 属亚热带季风气候, 全年无霜期可达到330 d, 年平均气温为19.6℃[15].试验田采用早稻-晚稻-蔬菜的轮作模式.试验前对翻耕后的土地进行人工整平, 以保持土壤的均一性.本试验分别于2015年早、晚稻种植前进行生物炭、炉渣的单一施加和混合施加处理, 以不施加处理为对照组, 单施炉渣8 t·hm-2, 单施生物炭8 t·hm-2, 混施为炉渣、生物炭各施8 t·hm-2.生物炭和炉渣在施加前均过2 mm筛处理[11].生物炭和炉渣的主要成分见文献[16].施加物在水稻移栽前1 d, 一次性施加到土壤犁耕层中(0~15 cm), 充分混匀.每个处理设置3个重复, 总共有12个小区, 每个小区面积为10 m2, 各个小区进行随机排列, 小区之间用厚0.5 cm, 高30 cm的隔水板隔开, 防止各个小区之间进行物质交换.水稻种植过程中施加肥料为尿素(46%N)和复合肥(N:P2O5:K2O, 16:16:16), 底肥在移栽前一天施加, 施加量分别为氮肥42 kg·hm-2(以N计)、磷肥40 kg·hm-2(以P2O5计)和钾肥40 kg·hm-2(以K2O计), 分蘖肥在移栽大约1周后施加, 施加量分别为氮肥35 kg·hm-2(以N计)、磷肥20 kg·hm-2(以P2O5计)和钾肥20 kg·hm-2(以K2O计), 穗肥在移栽大约8周后施加, 施加量分别为氮肥18 kg·hm-2(以N计)、磷肥10 kg·hm-2(以P2O5计)和钾肥10 kg·hm-2(以K2O计)[17]. 2016年和2017年不进行生物炭和炉渣的施加, 其他施肥处理和种植模式与2015年相同.
1.2 样品采集气样采集：在2017年早、晚稻生长期间, 采用静态箱法对稻田CO2、CH4和N2O进行采集, 每隔7 d采集一次.静态箱由底座和箱顶两部分组成, 底座长、宽和高各30 cm, 底座上沿设有凹槽, 便于顶箱置于其上并加水密封, 下部均匀打上圆孔, 以便保持水肥养分流通.顶箱的长、宽、高尺寸分别为30 cm、30 cm和1 m.水稻田气体采集时间在09:00~11:00之间, 设置3个重复.气体取样过程为：静态箱顶箱盖上后, 在底座凹槽内加水密封, 并立即抽取40 mL气体, 注入气袋内, 每隔15 min抽取1次气体, 共抽取3次, 抽气时同步记录箱内温度.
土样采集：每隔7 d用采土器采集对照、生物炭、炉渣和混施这4个处理, 共12个犁耕层土样, 装入自封袋带回实验室, 挑去植物根系和小石块, 用四分法将土壤分成两份, 一份放-20℃冰柜, 一份自然风干.对照组及处理组土壤的基本理化性质见表 1.
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表 1 稻田土壤基本理化性质1) Table 1 Basic physical and chemical properties of the studied paddy field soils |
1.3 数据测定
将采集的CO2、CH4和N2O气体带回实验室, CO2和CH4用日本岛津公司生产的气相色谱仪(GC-2010)进行测定.CO2和CH4检测器均为FID, 检测器温度为280℃, 柱箱温度分别为45℃和80℃, 载气分别为高纯度氦气、氮气, 流速均为30 mL·min-1.N2O采用日本岛津公司生产的气相色谱仪(GC-2014)进行测定.检测器为ECD, 检测器温度为320℃, 进样口温度为50℃, 柱箱温度60℃, 载气为高纯度氦气, 流速均为30 mL·min-1.
土壤容重采用环刀法测定, 土壤含水量采用烘干法测定[18]；土温和电导率采用便携式电导计(2265FS, USA)测定；土壤pH值采用土水质量比为1:5, 摇床振荡30 min, 静置后用便携式pH计(PHS-3C, 中国)测定；土壤有机碳(SOC)和全氮(TN)测定采用土壤碳氮元素分析仪(Elementar Vario MAX CN, Germany).
1.4 数据计算与处理温室气体排放通量按照公式(1)计算.基于CH4和N2O的全球综合增温潜势GWP, 则按照公式(2)、(3)计算.
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(1) |
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(3) |
式中, F为温室气体排放通量[CO2和CH4的单位均为mg·(m2·h)-1, N2O为μg·(m2·h)-1], M为气体摩尔质量(g·mol-1), V为标准状态下的气体摩尔体积(22.4 L·mol-1), dc/dt为气体浓度单位时间的变化[μL·(L·h)-1], H为采样箱的箱高(m), T为采样箱箱内温度均值(℃), f表示整个样地采样期间不同温室气体的平均排放量(kg·hm-2), t表示水稻的生长天数(d), GWP表示CO2为参照气体, 100 a尺度上, 整个水稻生长期单位面积温室气体综合增温潜势值(kg·hm-2).
运用Excel 2013进行原始数据的计算, Origin 8.0对CO2、CH4和N2O的排放通量及相关环境因子进行作图, SPSS 20.0对全球增温潜势进行单因素方差分析, 炉渣、生物炭对早、晚稻田CO2、CH4和N2O的影响均用SPSS 20.0进行重复测量方差分析.采用Pearson相关性分析土壤CO2、CH4和N2O排放通量与土壤理化性质的关系.
2 结果与分析 2.1 不同施加处理稻田CO2排放通量特征早、晚稻对照组和处理组之间的总体变化趋势是一样的(图 1)CO2在早稻移栽之后一直到第43 d其排放通量都是缓慢增长的, 在第50、64和78 d出现了3个CO2的排放高峰.晚稻在第43 d出现排放高峰, 其后趋于平稳直到收获.重复测量方差结果显示, 在早稻生长期, CO2排放随水稻移栽时间、处理与时间交互作用之间变化显著(表 2, P＜0.01).对照、生物炭、炉渣和混施处理CO2的平均排放通量为(1 821.30±276.78)、(1 084.78±133.10)、(935.63±42.23)和(763.77±67.39)mg·(m2·h)-1.与对照组相比施加处理显著降低了CO2的排放通量, 生物炭、炉渣和混施分别降低了40.44%、48.63%和58.06%(P＜0.05).在晚稻生长期, CO2排放随时间变化显著(表 2, P＜0.01).晚稻各施加处理CO2的平均排放通量为(1 626.01±112.34)、(1 406.25±176.99)、(1 344.94±117.13)和(1 347.89±56. 86)mg·(m2·h)-1.与对照组相比施加处理显著降低了CO2的排放通量, 生物炭、炉渣和混施分别降低了13.52%、17.29%和17.10%(P＞0.05).早、晚各处理之间CO2的排放通量均为对照＞炉渣＞生物炭＞混施.说明施加处理2 a后, 仍可减少CO2的排放通量, 而且在早稻生长期的减排效果优于晚稻；混施效果优于单一施加.
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图 1 不同施加处理稻田CO2排放通量变化特征 Fig. 1 Characteristics of CO2 emission flux variations over time in paddy fields treated with different treatments |
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表 2 炉渣、生物炭施加对早、晚稻CO2、CH4和N2O排放通量的重复测量方差分析1) Table 2 Repeated analysis measurements of the variance of CO2, CH4, and N2O emissions from early and late season paddy fields using slag and biochar treatments |
2.2 不同施加处理稻田CH4排放通量特征
在水稻生长期内, 早、晚稻各组处理之间CH4气体排放具有明显的时间变化特征(表 2和图 2).早稻CH4气体的排放主要集中在拔节期, 总体趋势为缓慢增加至拔节期, 拔节期呈现出排放高峰, 然后降低, 趋于平稳.重复测量方差分析结果显示, 在早稻生长期, CH4排放随时间、处理与时间交互作用之间变化显著(表 2, P＜0. 01).对照、生物炭、炉渣和混施处理CH4的平均排放通量为(0.60±0.09)、(0.51±0.10)、(0.51±0.18)和(0.24±0.06)mg·(m2·h)-1.与对照相组比施加处理降低了CH4的排放通量, 生物炭、炉渣和混施分别降低了15.00%、13.96%和59.11%(P＞0.05).在晚稻生长期, CH4共出现两个排放的高峰, 分别在第22 d和50 d, 晚稻CH4排放受时间影响显著(表 2, P＜0. 01).对照、生物炭、炉渣和混施处理CH4的平均排放通量为(0.31±0.04)、(0.29±0.02)、(0.20±0.03)和(0.26±0.01)mg·(m2·h)-1.与对照组相比施加处理降低了CH4的排放通量, 生物炭、炉渣、混施分别降低了6.76%、34.36%和16.39%, 其中炉渣处理达到显著差异(P＜0.05).早、晚稻CH4的排放通量显示对照组排放通量仍然处理组, 说明施加处理2 a后, 仍可减少CH4的排放通量.
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图 2 不同施加处理稻田CH4排放通量变化特征 Fig. 2 Characteristics of CH4 emission flux variations over time in paddy fields treated with different treatments |
在水稻生长期内, N2O的排放通量具有较大的波动性, 出现吸收与排放交替的现象.早稻N2O的排放主要集中在分蘖期.重复测量方差分析结果显示, 在早稻生长期, N2O排放随时间、处理与时间交互影响之间变化显著(表 2, P＜0.01).对照、生物炭、炉渣和混施处理早稻N2O的平均排放通量为(41.27±22.02)、(110.23±26.21)、(51.16±16.98)和(112.22±30.65)μg·(m2·h)-1.与对照组相比, 施加处理增加了N2O的排放通量, 生物炭、炉渣和混施分别增加了167.09%、23.96%和171.92%, 生物炭和混施处理达到差异显著(P＜0.01).晚稻N2O的排放主要集中在拔节期.重复测量方差分析结果显示, 在晚稻生长期, N2O排放随时间变化显著(表 2, P＜0.01).晚稻各施加处理N2O的平均排放通量为(83.68±31.97)、(119.97±35.66)、(108.34±32.98)和(141.62±26.75)μg·(m2·h)-1.与对照组相比, 施加处理增加了N2O的排放通量, 生物炭、炉渣和混施分别增加了43.37%、29.46%和69.24%(P＞0.05).早、晚稻N2O的排放通量分别为混施＞生物炭＞炉渣＞对照.
2.4 炉渣、生物炭施加对稻田温室气体综合增温潜势的影响图 1~3显示, 炉渣和生物炭单一施加或混合施加处理都可以使CO2和CH4的排放通量较对照组降低, 而早、晚稻施加处理均增加了N2O的排放通量.早稻生物炭、炉渣和混施处理的综合增温潜势变化率分别比对照增加了23.19%、39.87%和26.62%.晚稻生物炭和混施处理的综合增温潜势变化率分别比对照增加了41.30%和68.44%, 炉渣处理的综合增温潜势变化率比对照降低了3.04%(表 3).
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图 3 不同施加处理稻田N2O排放通量变化特征 Fig. 3 Characteristics of N2O emission flux variations over time in paddy fields treated with different treatments |
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表 3 炉渣、生物炭施加对稻田CH4和N2O综合增温潜势的影响1) Table 3 Effects of slag and biochar applications on the comprehensive warming potential of CH4 and N2O in paddy fields |
2.5 炉渣、生物炭施加处理下稻田土壤环境因子变化及其与温室气体的关系
在整个试验周期, 不同处理之间土壤理化性质(pH、温度、电导率和含水量等)具有较大的差异(图 4).早、晚稻土壤pH的平均值为6.56±0.03、6.68±0.02、6.68±0.03和6.68±0.02.早稻pH先增加后降低并趋于平稳, 晚稻pH先降低再增加并趋于平稳.土壤温度的平均值为(26.06±0.14)、(25.55±0.18)、(25.85±0.23)和(25.68±0.13)℃.土壤温度在早稻生长期总体趋势是逐渐增加的, 在晚稻生长期总体趋势是逐渐降低的.土壤电导率的平均值为(0.40±0.03)、(0.44±0.03)、(0.55±0.04)和(0.63±0.06)mS·cm-1.早稻土壤电导率先增加后降低, 晚稻土壤电导率总体上是逐渐增加的.土壤含水量平均值为(47.79±1.96)%、(47.12±2.21)%、(49.26±2.33)%和(47.73±2.35)%.在早稻生长期土壤含水量逐渐降低, 在晚稻生长期土壤含水量先减小后增大.Pearson相关性分析结果表明(表 4)：在早稻生长期CO2的排放与土壤温度呈极显著正相关(P＜0.01), 与pH、电导率和含水量呈极显著负相关(P＜0.01).CH4的排放与电导率呈极显著正相关(P＜0.01).N2O的排放与pH和含水量呈极显著正相关(P＜0.01), 与土温呈极显著负相关(P＜0.01).在晚稻生长期, CO2的排放与土壤温度呈极显著正相关(P＜0.01), 与pH和含水量呈极显著负相关(P＜0.01).CH4的排放与土壤温度呈极显著正相关(P＜0.01).N2O的排放与含水量呈极显著正相关(P＜0.01), 与pH呈显著正相关(P＜0.05), 与电导率呈显著正相关(P＜0.05).
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图 4 施加处理稻田环境因子变化特征 Fig. 4 Characteristics of environmental factors in rice fields treated with different treatments |
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表 4 温室气体排放通量与稻田土壤环境因子相关性1) Table 4 Correlation between greenhouse gas emission fluxes and soil environmental factors in paddy fields |
3 讨论 3.1 炉渣、生物炭施加对稻田CO2排放通量的影响
土壤微生物的类群、数量以及活性, 植物根系及土壤微生物的呼吸作用, 土壤有机质的矿化速率等都会对稻田CO2的排放产生影响[17].本研究结果显示, 早晚稻CO2的排放具有明显的时间差异, 早晚稻CO2的排放主要集中在中后期, 前期水稻刚刚移栽, 植株弱小, 根系还未完全固定, 加上土壤温度较低, 微生物活性较弱从而影响CO2的排放[19].水稻经过分蘖期后, 植株快速生长, 加上土壤温度逐渐升高, 微生物开始大量利用植物根系分泌的营养物质及根表皮脱落物生长繁殖迅速[20], 使CO2的排放开始稳步上升.拔节期后土壤处于干湿交替状态, 通气状况良好, 好氧微生物开始大量繁殖, 同时微生物的种类和数量不断增多, 植株-土壤系统呼吸旺盛.乳熟期以后, 进入烤田阶段, 土壤含水量快速降低, 加上植株老化, CO2的排放通量也逐渐减少.
王妙莹等[17]在炉渣、生物炭施加当年(2015年)分析了稻田CO2的排放通量, 发现生物炭、炉渣单一施加和混合施加, 均可降低CO2的排放通量.本研究在施加处理2 a后再次对CO2的排放进行检测, 结果显示施加处理组的CO2排放通量均低于对照组.说明炉渣、生物炭的施加可以在较长时间内产生作用, 并且表现出一定的持续效应.生物炭具有较高的吸附性及稳定性, 并且其封存碳的能力也较强.铁炉渣中含有大量的氧化铁, 可与土壤中的有机碳发生共沉淀, 也具有固碳作用[21].同时, 炉渣中的氧化钙与水和CO2反应生成碳酸氢钙, 也可吸附产生的一部分CO2, 从而减少CO2的排放.另外, 外源物质施加之后, 作为重要的胶结物质可以增强土壤有机碳保护机制的形成, 如团聚体物理保护、铁铝化学保护以及微生物作用的影响, 进而逐步使得活性碳向惰性碳转化, 减少CO2产生的底物活性, 从而在一定程度上减少了CO2的产生与排放.炉渣、生物炭施加提高了土壤中真菌/细菌的比值[22], 这与曹志平等[23]的研究结果一致, 真菌的生长效率较细菌高, 真菌占主导地位的微生物群落结构单位土层能固持更多的碳, 释放更少的CO2, 并且真菌的菌丝有助于土壤团聚体的形成, 而团聚体又对土壤碳库的稳定发挥着重要的作用[24, 25].
3.2 炉渣、生物炭施加对稻田CH4排放通量的影响本研究结果显示, 稻田CH4的排放主要集中在水稻生长的前中期, 主要原因是水稻田在前中期处于淹水状态, 隔绝了土壤和大气的接触, 给土壤创造了无氧的环境, 而产甲烷菌是一类严格的厌氧性古菌, 因此产甲烷菌的活性和数量急剧增加, 从而促进CH4的排放.在厌氧环境中, 土壤中的微生物能把水稻根系产生的分泌物转化为甲酸、乙酸等简单的有机物, 而这些有机物又是重要的产甲烷前体物质.这意味着产甲烷菌的底物或甲烷前体含量增加, 进而促进土壤产甲烷菌数量和CH4排放增加[26].施加处理均能降低CH4的排放, 生物炭的施加能提高土壤的pH, 而大多数甲烷氧化菌的最适pH为6.6~6.8[27].图 4显示炉渣和生物炭的施加都提高了土壤的pH, 导致甲烷氧化菌活性的提高, 从而减少CH4排放.生物炭为疏松多孔的物质, 施加生物炭之后土壤容重变小, 土壤通透性变大, 产甲烷菌的活性和丰度降低, 甲烷氧化菌的活性和丰度增加, 从而减少CH4排放[28].炉渣施加之后稻田CH4排放的减少可能与增加了土壤中的铁有关.铁是一类重要的电子受体其增加在一定程度上会抑制CH4的产生, 其作用机制可能是：第一, 铁电子受体的增加对产甲烷菌产生了毒害作用[29]；第二, 某些铁还原菌组群与产甲烷菌竞争电子供体[30]；第三, 铁电子受体将氧化还原电位提高到不适合产甲烷菌利用的范围[31].
3.3 炉渣、生物炭施加对稻田N2O排放通量的影响通常硝化和反硝化作用被认为是土壤N2O产生的主要过程[32], 土壤排放的N2O是通过生物学过程产生的[33].因而影响土壤微生物的因素都会对硝化-反硝化造成影响.图 3显示, 无论是早稻还是晚稻, N2O的排放都是集中在前中期, 其原因是在拔节期以前稻田属于淹水期, 土壤处于厌氧环境, 因此土壤中反硝化作用处于主导地位, 因而产生的N2O排放多.而拔节期以后, 稻田土壤处于排干状态, 硝化作用处于主导地位, 硝化细菌将NH4+氧化为NO2-再进一步氧化为NO3-.炉渣和生物炭的施加增加了土壤的pH, 有研究表明, pH值与N2O的排放呈显著负相关[34].
3.4 炉渣与生物炭施加对增温潜势的影响增温潜势主要是由CH4和N2O气体作用的结果.其中, CH4的排放主要取决于甲烷氧化菌和产甲烷菌的丰度, 有研究表明pmoA/mcrA比值可以较好地反映土壤中CH4产生、氧化以及排放之间的关系[35].生物炭的施加可以降低稻田CH4的排放, 同时还会增加土壤中有机碳的含量, 这与Liu等[36]的研究结果一致.早、晚稻施加处理均增加了N2O的增温潜势.早、晚稻土壤温度和含水量等理化因子以及耕作模式不一样, 这可能也是造成早稻和晚稻GWP差异的主要原因.
3.5 稻田温室气体与土壤环境因子的关系环境因子同样对温室气体的排放起着重要的作用.本研究表明, CO2的排放与土壤pH值、电导率和含水量呈极显著负相关, 与土壤温度呈极显著正相关.炉渣和生物炭均为碱性物质, 在一定程度上都提高了土壤pH值, 土壤pH值的提高对土壤微生物的数量和活性均会产生影响, 尤其是真菌的数量显著提高, 导致真菌/细菌比值相应地增大, 说明施加处理通过改变微生物的群落结构, 最终导致CO2的排放通量减少[17].土壤含水量与CO2排放通量呈极显著负相关, 主要是因为在炉渣生物炭施加的影响下, 土壤含水量增加, 水分作用掩盖了土壤温度的作用[37], 同时, 水分越高越不利于有机底物的分解与根系的呼吸, 从而降低CO2排放通量.CH4的排放与电导率和土壤温度呈极显著正相关, Wang等[13]的研究发现CH4排放与温度呈正相关.相关研究表明：土壤氧化CH4的最适温度为25~35℃, 超过37℃时大多数CH4氧化菌停止生长.N2O的排放与含水量、pH呈正相关, 炉渣和生物炭的施加导致土壤含水量的改变, 增加土壤的通气性, 抑制土壤反硝化细菌的活性, 从而减少了N2O的排放[38].
4 结论(1) 炉渣、生物炭施加处理降低了稻田CO2和CH4的排放通量, 混合施加优于单一施加, 施加处理均使N2O排放通量较对照组高.
(2) CO2排放高峰出现在早稻的扬花期、早稻的成熟期、晚稻的拔节期；CH4排放高峰出现在早稻的拔节期、晚稻的分蘖期和晚稻的拔节期；N2O排放高峰出现在早稻的分蘖期和晚稻的拔节期, 而其它时期则呈现吸收和排放交替进行.
(3) Pearson相关性分析结果显示, CO2排放与pH和含水量呈极显著负相关(P＜0.01), 与土壤温度呈极显著正相关(P＜0.01)；CH4排放与电导率和土壤温度呈极显著正相关(P＜0.01)；N2O排放与pH和含水量呈极显著正相关(P＜0.01), 与电导率显著负相关(P＜0.05).
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