2021, Vol. 42
氧化亚氮(N2O)是最主要的温室气体之一, 其单分子增温潜势较二氧化碳(CO2)高265倍(100 a时间尺度), 在大气中寿命可达120 a, 对位于平流层的臭氧层造成永久性破坏, 对人类的生存环境造成严重威胁[1].农田土壤是N2O最主要的排放源, 其排放量则高达(3.3±1.1)Tg·a-1, 约占全球土壤N2O排放总量33%[1, 2], 因此如何有效降低农田N2O排放已成为国内外研究的重要课题.
生物炭作为一种具有独特性质的新型材料, 由于其具有丰富的多微孔结构, 比表面积较大, 农田施用生物炭有助于改善土壤理化性状, 如pH、容重、孔隙度和持水性等, 同时可以吸附固定NH4+和NH3[3, 4], 近年来被广泛应用于土壤改良、作物增产和固碳减排等研究中[5, 6].Song等[7]的研究发现生物炭的施用可以显著降低土壤NO3--N和NH4+-N含量, 从而影响土壤总硝化和反硝化速率来降低N2O排放; Wang等[8]通过水稻研究也发现生物炭可以提高氮吸收量, 降低土壤NO3--N含量从而抑制N2O排放; Pereira等[9]的研究认为生物炭可以通过提高土壤pH, 碱化土壤来减少N2O排放, 并在酸性土壤中更有效; 刘杏认等[10]的研究也发现施用高量生物炭可以抑制N2O排放, 且N2O排放通量与土壤温度和土壤含水量呈正相关关系, 与pH呈负相关关系; 还有研究认为生物炭主要通过改变土壤中部分微生物的多样性, 这些微生物群落参与了氮素转换过程, 如固氮、硝化和反硝化等, 间接影响了土壤理化性质[11, 12], 从而抑制N2O排放.因此, 明确生物炭对土壤环境因子的影响对农田N2O减排及生物炭的合理施用具有重要意义.
我国是秸秆资源最丰富的国家之一, 据估算2015年我国农作物秸秆总产量约为9.3亿t, 而华北平原秸秆资源占我国秸秆总量的28%[13, 14], 近年来秸秆还田已成为该地区农作物秸秆利用的主要方式[15].秸秆还田能够增强土壤微生物固持碳、氮的能力, 改善土壤微生物群落结构和功能, 增加土壤AM真菌生物量及其占土壤微生物总生物量的比例, 提高土壤微生物群落的代谢能力与功能多样性[16], 从而提高了土壤的供肥水平[17, 18].黄容等[19]以紫色土为研究对象发现秸秆与化肥配施会降低土壤NO3--N和NH4+-N含量, 提高土壤有机质, 促进N2O排放.Zhao等[14]的研究认为秸秆还田后增加了土壤总有机碳的含量, 底物碳含量的变化推动了反硝化微生物群落组成的转变, 导致了土壤N2O排放发生变化; 而郝耀旭等[20]在关中平原冬小麦-夏玉米轮作土壤进行秸秆还田长期定位试验后发现, 土壤水分是影响N2O排放的主要环境因子.国内外关于秸秆还田对N2O排放的影响持有不同观点, 有研究发现秸秆还田会促进N2O排放[21~23], 也有研究认为秸秆还田会降低N2O排放[24~26].因此, 秸秆还田对农田土壤N2O排放的影响及其主要驱动因素还缺乏统一认识.
综上所述, 关于添加生物炭与秸秆还田对农田土壤N2O排放的影响还存在很大的不确定性, 其主要的影响因素尚缺乏系统深入研究.因此, 本文拟以我国华北典型农田为研究对象, 通过田间实地观测并结合土壤理化性质进行综合分析, 试图从土壤理化性质的变化阐明生物炭及秸秆还田对土壤N2O排放的影响及主要的驱动因素, 以期为农田土壤N2O减排和生物炭及秸秆的合理利用提供理论依据.
1 材料与方法 1.1 研究区概况试验地点位于山东省淄博市桓台县新城镇西逯家村华北集约农业生态系统试验站(117°58′E, 36°57′N), 处于黄河中下游鲁北平原南部.气候属于典型温带大陆性季风气候, 夏季多雨, 冬季干旱, 多年平均降水量为560 mm, 降雨主要集中在6~9月.年平均气温12.5℃, 年平均日照时数2 833 h, 无霜期平均为198 d.作物种植方式为冬小麦(10月初至次年6月初)和夏玉米(6月中旬至9月中旬)一年两熟制.土壤母质主要为山前冲积物和黄河冲积物, 土层深厚, 耕层土壤质地主要为壤土, 试验区土壤的基本性质见表 1.
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表 1 试验区耕层土壤的基本性质 Table 1 Properties of the tested soil |
1.2 生物炭的性质
本试验所用生物炭以玉米秸秆为原材料, 采用慢速热解的方法在360℃条件下, 经过72 h低~中温炭化过程生成黑色粉末.所制备的生物炭密度为0.3 g·cm-3, pH值为8.1, 含碳量为49.4%, 含氮量为0.9%, 有效磷含量为0.2%, 有效钾含量为2.0%.
1.3 试验方案田间试验布置始于2017年10月, 至本试验开始时(2018年10月)供试土壤已经趋于稳定.本试验设置4个处理：①对照(CK); ②生物炭9.0 t·(hm2·a)-1(C); ③秸秆全量还田(SR); ④在全量秸秆还田的基础上添加生物炭9.0 t·(hm2·a)-1(C+SR).每个处理3次重复, 各处理随机区组排列, 小区面积为6 m×6 m.本研究于2018年10月至2019年9月对冬小麦-夏玉米整个轮作周期进行采样, 小麦季为2018年10月17日至2019年5月31日, 玉米季为2019年6月23日至2019年9月26日.田间各处理施用等量的氮、磷、钾肥, 氮肥为尿素, 用量为200 kg·(hm2·a)-1, 磷肥为过磷酸钙, 用量为55 kg·(hm2·a)-1, 钾肥为硫酸钾, 用量为40 kg·(hm2·a)-1.氮磷钾肥和生物炭平均分配给小麦季和玉米季.每季的氮肥等分为基肥和追肥分两次施用, 磷肥和钾肥均作为基肥一次施用, 生物炭在播种前一次性施用.供试小麦品种为鲁源502, 玉米品种为郑单958.
各小区将氮磷钾肥人工均匀地撒施于地表, 生物炭处理的小区一并将生物炭均匀撒施地表, 秸秆还田处理的小区将上一季秸秆(小麦季为玉米秸秆还田, 玉米季为小麦秸秆还田)机械粉碎全量还田, 随耕地翻埋, 进行15 cm深度旋耕, 其中小麦秸秆碳氮含量分别为47.4%和0.5%, C/N比为95∶1, 玉米秸秆碳氮含量分别为45.6%和0.6%, C/N比为76∶1.小麦季于2018年10月16日进行施肥、旋耕和播种, 2018年10月17日灌水, 2019年3月26日追肥灌水, 2019年5月31日收获; 玉米季于2019年6月22日进行施肥、旋耕和播种, 2019年6月23日灌水, 2019年8月2日追肥灌水, 2019年9月27日收获.
1.4 气体样品的采集及测定气体样品的采集采用静态暗箱法.采样箱规格为45 cm(长)×45 cm(宽)×50 cm(高), 箱外贴锡箔反光膜, 底座规格与之配套, 材质均由不锈钢材料制成, 采样箱内顶部装有空气搅拌小风扇、温度传感器以及用于采气用的硅胶导管.在作物播种后, 将底座放置在每个小区中央, 插入20 cm土层深度, 底座下部留有密集圆孔, 以便底座内外土壤进行水肥自由交换, 采样前用蒸馏水注满底座边缘槽, 盖箱后以切断箱内外空气的自由交换.在整个作物生长季期间, 每周采样一次, 播种后(2018年10月17日和2019年6月23日)和追肥灌水(2019年3月26日和2019年8月2日)后加密采样, 样品每天采集1次, 连续采集7 d.采样时间固定在09:00~11:00之间, 采样时间持续24 min, 采样时用注射器抽取盖箱后0、8、16和24 min时50 mL气体, 通过三通阀转入真空气袋, 24 h内用气相色谱仪(Agilnet Technologies GC7890A)测定气体样品N2O含量.每次采集气体样品的同时, 同步记录箱内温度和5 cm土壤温度.N2O检测器为ECD, 80~100目的PorpakQ作为分离柱内填充料, 氮气作为载气, 尾吹气为ArCH4 (Ar 90%, CH410%), 尾吹气流量为2 mL·min-1.前检测器温度为250℃, 后检测器温度为350℃, 柱温为55℃.利用每组4个样品的气体峰面积与采样时间计算斜率, 利用公式(1)求得N2O排放通量.计算公式为：
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(1) |
式中, F为N2O排放通量[μg·(m2·h)-1]; ρ为标准状态下N2O气体密度(1.977 g·L-1); h为箱高(m); dc/dt为采样箱内N2O含量变化率(μg·h-1); T为采样箱内的平均温度(℃).
N2O累积排放量计算公式为:
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(2) |
式中, M 为土壤N2O累积排放量(μg·m-2); F为N2O排放通量[μg·(m2·h)-1]; i为采样次数; ti+1-ti 为采样间隔天数.
1.5 土壤样品的采集及测定土壤样品的采集时间与同期气体样品的采集时间保持一致.各处理随机选取5个点, 采集0~20 cm土样进行混匀后过2 mm筛, 等分两份后装入自封袋, 一份土样在室温条件下自然风干, 用于测定土壤pH, 另一份在4℃下保存, 用于测定土壤含水量、铵态氮、硝态氮和微生物碳氮含量.pH的测定：称取10 g过2 mm筛的自然风干土样, 置于50 mL烧杯中, 加入25 mL蒸馏水, 将容器密封后, 用搅拌器搅拌5 min, 静置1 h, 然后用pH计(PH100 ExStick)测定.土壤含水量采用烘干法, 在105℃下烘12 h至恒重, 冷却至室温后称重, 计算土壤含水量; 土壤铵态氮、硝态氮利用0.01 mol·L-1的CaCl2溶液浸提, 滤液采用流动注射自动分析仪(Braun and Lübbe, Norderstedt, Germany)测定; 土壤微生物量碳氮采用氯仿熏蒸进行提取, 浸提液过滤后再使用multi N/C 2100/2100S TOC分析仪(Jena, Germany)测定.具体操作为称取过2 mm的新鲜土样50 g于烧杯中, 置于密闭容器中, 同时放入装有NaOH溶液的烧杯, 以吸收土壤培养过程中产生的二氧化碳, 容器中放置少量蒸馏水, 以保持土壤水分.将密闭容器置于25℃培养箱中培养一周.培养结束后, 每个烧杯中分别称取两份土样各10 g, 其中一份进行氯仿熏蒸, 另一份不熏蒸作为对照.避光放置24 h后用0.5 mol·L-1 K2SO4浸提, 振荡0.5 h后, 过滤并测定其含量.MBC(MBN)计算公式为：
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(3) |
式中, ω(N)熏蒸和ω(N)未熏蒸分别表示熏蒸和未熏蒸土壤提取液中的全碳(全氮)含量(μg·g-1); KE为转换系数0.45.该公式计算结果为每g干土所含微生物量的碳(氮)含量(μg·g-1).
1.6 数据分析利用Microsoft Office Excel 2016进行数据处理, 利用Origin 8.5软件绘图, 利用SPSS 24.0进行数据方差分析, 采用单因素方差分析和LSD法比较不同处理间N2O排放量和累积排放量的差异, 利用Pearson相关系数检验判断N2O通量与环境因子之间的相关性, 利用SPSS 24.0计算N2O通量与环境因子的逐步回归方程, 显著性水平选择P＜0.05.
2 结果与分析 2.1 不同处理N2O通量在整个轮作周期内, 不同处理(CK、C、SR和C+SR)土壤N2O排放通量变化趋势基本一致[图 1(a)], 均表现为先降低, 后升高, 最后趋于平稳, 前期排放量变化幅度较大, 后期保持在相对较低的排放水平, 排放峰值均出现在施肥灌水后, 且小麦季N2O排放通量显著低于玉米季.
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不同小写字母表示P＜0.05差异显著性水平 图 1 各处理土壤N2O排放变化和N2O累积排放量 Fig. 1 Variations in N2O emissions and cumulative N2O emissions from different treatments |
小麦生育期存在两个排放峰, 分别出现在播种施肥后(2018年10月18日至11月5日期间)和人工追肥后(2019年3月27日至4月6日期间).在2018年10月18日至11月5日期间, 与CK相比, 生物炭处理(C)N2O排放通量降低了52.6%, 生物炭加秸秆还田处理(C+SR)增加了20.5%, 秸秆还田处理(SR)略有增加.在2018年11月5日之后, 各处理N2O排放量基本维持在较低水平.在2019年3月27日至4月6日期间, 与CK相比, C处理N2O排放量降低了20.3%, SR和C+SR处理分别增加了102.6%和151.2%(P＜0.05).之后各处理N2O排放量迅速减少, 在2019年4月6日之后各处理排放量基本保持一致, 均维持在一个较低的水平.
玉米生育期存在两个排放峰, 分别出现在播种施肥后(2019年6月24日至7月5日期间)和人工追肥后(2019年7月28日至8月14日期间).在2019年6月24日至7月5日期间, 与CK相比, 生物炭处理(C)N2O排放通量降低了40.41%, 秸秆还田处理(SR)和生物炭加秸秆还田处理(C+SR)分别增加了14.28%和29.03%(P＜0.05).在2019年7月5日之后, 各处理N2O排放量基本维持在较低水平, 在2019年7月12号, 由于降雨的原因导致N2O排放出现了波动, 各处理气体排放量均有不同幅度的上升, 之后降低趋于稳定.在2019年7月28日至2019年8月14日期间, 与CK相比, C处理N2O排放量降低了11.61%, SR和C+SR处理分别增加了53.5%和123.9%(P＜0.05).在这期间各处理N2O排放量迅速减少, 在2019年8月14日之后各处理排放量基本保持一致, 均维持在一个较低的水平.
2.2 N2O累积排放量在小麦季, N2O累积排放量在0.71~1.34 kg·hm-2之间[图 1(b)], 与CK相比, C处理N2O累积排放量略有降低但差异不显著(P＞0.05), SR、C+SR处理分别升高了47.4%和71.8%(P＜0.05); C+SR相比于SR处理, N2O累积排放量升高了16.5%(P＜0.05).
在玉米季, N2O累积排放量在1.46~2.83kg·hm-2之间[图 1(b)], 与CK相比, C处理N2O累积排放量降低了29.8%, SR和C+SR处理分别升高了13.4%和35.8%(P＜0.05); C+SR相比于SR处理, N2O累积排放量升高了19.9%(P＜0.05).
总的来说, 在整个冬小麦-夏玉米轮作周期内, N2O累积排放量在2.17~4.17kg·hm-2之间[图 1(b)], 与CK相比, C处理N2O累积排放量降低了24.1%, SR和C+SR处理分别升高了22.7%和45.8%(P＜0.05); C+SR相比于SR处理N2O累积排放量升高了18.8% (P＜0.05).小麦季N2O累积排放量显著低于玉米季, 各处理小麦季和玉米季N2O排放占全年总排放的百分数分别为CK(27.2%和72.8%)、C处理(32.8%和67.2%)、SR处理(32.8%和67.2%)和C+SR处理(32.2%和67.8%).玉米季是N2O的主要排放期.
2.3 土壤理化性质 2.3.1 土壤温度、pH和含水量图 2(a)为整个轮作周期不同处理5 cm土壤温度变化.在小麦季, 土壤温度表现出先降低后升高的变化趋势, 在玉米季刚好相反, 全年平均温度为19.3℃, 最高为36.6℃(2019年7月5日), 最低为-1.6℃(2018年1月20日), 各处理之间无显著差异.
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图 2 不同处理土壤温度、土壤pH和土壤含水量的变化 Fig. 2 Variations of soil temperature, soil pH and soil water content under different treatments |
不同处理土壤pH在小范围内有一定的变化[图 2(b)], 在小麦生育期内, 与CK相比, C处理土壤pH值升高了0.04个单位, SR和C+SR处理土壤pH值分别降低了0.07和0.04个单位(P＜0.05), 不同处理平均pH具体表现为C(7.92)＞CK(7.88)＞C+SR(7.84)＞SR(7.81).在玉米生育期, 与CK相比, C处理土壤pH值升高了0.04个单位, SR和C+SR处理土壤pH值分别降低了0.04和0.08个单位, 不同处理平均pH具体表现为C(7.83)＞CK(7.79)＞C+SR(7.75)＞SR(7.71)(P＜0.05).
土壤含水量的变化主要是由于降水和灌溉引起, 整个作物生育期呈现出“M”型变化趋势[图 2(c)].在小麦生育期内, 与CK相比, SR和C+SR处理土壤含水量分别升高了8.2%和12.2%(P＜0.05), C处理略有增加但不显著(P＞0.05).在玉米生育期内, 土壤平均含水量变化范围在17.6%~19.2%之间, 不同处理间差异不显著(P＞0.05).
2.3.2 土壤NO3- -N和NH4+ -N含量整个轮作周期内土壤NO3--N含量变化如图 3(a)所示.小麦季在两次施肥后(2018年10月18日和2019年3月27日)均出现峰值, 其余时间变化幅度不大, 各处理NO3--N平均含量为C+SR(55.6 mg·kg-1)＞SR(55.4 mg·kg-1)＞CK(49.1 mg·kg-1)＞C(43.6 mg·kg-1), 与CK相比, C处理下降了11.1%, SR和C+SR处理分别增加了13.1%和13.5%(P＜0.05); 玉米季, 土壤NO3--N含量在2019年8月4日达到峰值, 各处理含量分别为C+SR(278.1 mg·kg-1)＞C(203.7 mg·kg-1)＞CK(156.7 mg·kg-1)＞SR(90.2 mg·kg-1), 与CK相比, C和C+SR处理分别增加了43.7%和30.0%, SR处理下降了42.5%(P＜0.05), 之后各处理NO3--N含量逐渐下降至平均水平左右, 在整个玉米季生育期内, 各处理NO3--N平均含量表现为C+SR(48.8 mg·kg-1)＞SR(45.8 mg·kg-1)＞CK(39.9 mg·kg-1)＞C(37.7 mg·kg-1), 与CK相比, C处理下降了5.5%, SR和C+SR处理分别增加了15.0%和22.4%(P＜0.05).总的来说, 在整个冬小麦-夏玉米轮作周期内, 与CK相比, C处理NO3--N含量下降了8.7%, SR和C+SR处理分别增加了13.7%和15.4%, 在施肥灌水后土壤NO3--N含量会显著提高(P＜0.05).
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图 3 不同处理土壤NO3--N和NH4+-N含量的变化 Fig. 3 Variations in soil NO3--N and NH4+-N content under different treatments |
图 3(b)为整个轮作周期内土壤NH4+-N含量变化.小麦季在播种施肥后一周内(2018年10月18日至10月22日)出现第一次峰值, 与CK相比, C处理略有降低但不显著(P＞0.05), SR和C+SR处理分别增加了16.0%和16.2%(P＜0.05), 之后各处理NH4+-N含量逐渐降低, 2019年2月28日之后逐渐回升, 人工追肥后在2019年3月30日达到生育期最高峰, 与CK相比, C处理降低了25.8%, SR和C+SR处理分别增加了36.2%和43.1%(P＜0.05).整个小麦季期间, 与CK相比, C处理NH4+-N含量略有降低但不显著(P＞0.05), SR和C+SR处理分别增加了14.3%和27.0%(P＜0.05); 玉米季在人工追肥后(2019年8月4日)达到生育期最高峰值, 与CK相比, C处理处理略有降低但不显著(P＞0.05), SR和C+SR处理分别降低了17.8%和33.2%(P＜0.05).整个玉米季期间, 各处理NH4+-N平均含量表现为C+SR(6.15 mg·kg-1)＞SR(5.64 mg·kg-1)＞CK(5.63 mg·kg-1)＞C(5.43 mg·kg-1), 相比于CK, C处理NH4+-N含量下降了3.6%, C+SR处理增加了9.2%(P＜0.05), SR处理略有增加但不显著(P＞0.05).总的来说, 在整个冬小麦-夏玉米轮作周期内, 与CK相比, C处理NH4+-N含量下降了3.4%, SR和C+SR处理分别增加了7.2%和17.6%, 在施肥灌水后土壤NH4+-N含量也会显著提高(P＜0.05).
2.3.3 土壤微生物量碳氮在整个轮作周期内, 各处理土壤MBC含量变化趋势基本一致[图 4(a)].小麦季在播种施肥后土壤MBC含量显著增加, 在2018年10月22日达到生育期峰值, 相比于CK, C、SR和C+SR处理分别增加了47.1%、38.8%和41.4%(P＜0.05).在整个小麦生育期, 各处理MBC平均含量分别为C+SR(239.4 μg·g-1)＞SR(204.8 μg·g-1)＞C(150.2 μg·g-1)＞CK(101.3 μg·g-1), 相比于CK, C、SR和C+SR处理分别增加了48.3%、102.2%和136.3%(P＜0.05); 玉米季土壤MBC含量与小麦季变化情况基本相同, 在施肥后, 土壤MBC含量显著增加, 2019年8月4日达到生育期峰值, 相比于CK, C、SR和C+SR处理分别增加了64.4%、67.8%和70.9%(P＜0.05).在整个玉米生育期, 各处理MBC含量分别为C+SR(401.5 μg·g-1)＞SR(351.7 μg·g-1)＞C(313.5 μg·g-1)＞CK(224.9 μg·g-1), 相比于CK, C、SR和C+SR处理分别增加了39.4%、56.3%和78.5%(P＜0.05).总的来说, 在整个冬小麦-夏玉米轮作周期内, 与CK相比, C、SR和C+SR处理土壤MBC含量分别增加了42.7%、73.2%和99.7%(P＜0.05).
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图 4 不同处理土壤MBC、MBN含量和土壤MBC/MBN的变化 Fig. 4 Variations in soil MBC, MBN content, and soil MBC/MBN under different treatments |
土壤MBN含量变化如图 4(b)所示.小麦季土壤MBN含量在人工追肥后, 即2019年3月29日达到生育期最高峰值, 与CK相比, C、SR和C+SR处理分别增加了46.0%、44.1%和86.5%(P＜0.05).在整个小麦生育期内, 各处理MBN平均含量变化为C+SR(68.2 μg·g-1)＞SR(52.8 μg·g-1)＞C(48.9 μg·g-1)＞CK(26.3 μg·g-1), 与CK相比, C、SR和C+SR处理分别增加了85.9%、100.8%和159.3%(P＜0.05).玉米季土壤MBN含量同样在人工追肥后3 d内即2019年8月5日达到生育期峰值, 分别为C+SR(272.7 μg·g-1)＞C(267.8 μg·g-1)＞SR(245.3 μg·g-1)＞CK(158.3 μg·g-1), 与CK相比, C、SR和C+SR处理分别增加了69.1%、54.9%和72.2%(P＜0.05).在整个玉米季生育期内, 各处理MBN平均含量变化为C+SR(132.9 μg·g-1)＞C(115.7 μg·g-1)＞SR(112.9 μg·g-1)＞CK(62.4 μg·g-1), 与CK相比, C、SR和C+SR处理分别增加了85.4%、81.1%和113.1%(P＜0.05).总的来说, 在整个冬小麦-夏玉米轮作周期内, 与CK相比, C、SR和C+SR处理土壤MBN含量分别增加了85.7%、88.1%和129.5%, 玉米季土壤MBN含量显著高于小麦季(P＜0.05).
图 4(c)为土壤MBC/MBN的变化, 各处理MBC/MBN数值变化趋势基本相同, 呈“M”型波动.在小麦季生育期内, 各处理MBC/MBN平均数值在3.3~4.5之间, 与CK相比, 各处理土壤MBC/MBN均有下降, C、SR和C+SR处理土壤MBC/MBN分别下降了26.7%、6.7%和13.3%.在玉米季生育期内, 各处理MBC/MBN平均数值在3.2~4.5之间, 相比于CK, C处理MBC/MBN升高了18.8%, SR和C+SR处理分别下降了3.8%和5.9%(P＜0.05).总的来说, 在整个冬小麦-夏玉米轮作周期内, 相比于CK, 各处理土壤MBC/MBN均有下降, C、SR和C+SR处理分别下降了4.0%、5.3%和9.6%(P＜0.05).
2.4 N2O通量与环境因子的相关关系表 2为不同处理土壤N2O排放量与环境因子的相关关系.小麦季, 各处理土壤N2O排放量与土壤含水量均呈极显著正相关关系(P＜0.01); CK处理下的土壤N2O排放量与NO3--N含量呈显著正相关(P＜0.05), 其余处理均不具有显著性; C和C+SR处理下的土壤N2O排放量与NH4+-N含量呈显著正相关(P＜0.05), C处理与NH4+-N含量呈极显著正相关(P＜0.01); C处理下的土壤N2O排放量与MBC含量呈显著正相关(P＜0.05), 其余处理均不具有显著性; CK和SR处理下的N2O排放量与MBN含量呈极显著正相关(P＜0.01), C与C+SR处理与MBN含量显著正相关(P＜0.05); 另外, CK处理下的土壤N2O排放量与土壤温度呈显著正相关(P＜0.05), 其余处理均不具有显著性.总的来说, 在小麦季, 对于不同处理, N2O排放与土壤含水量、NH4+-N和MBN含量呈一定程度的正相关关系.
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表 2 不同处理N2O排放与土壤环境因子相关性分析1) Table 2 Correlation analysis of N2O emissions from different treatments and soil environmental factors |
在玉米季, CK和C处理下土壤N2O排放量与NO3--N含量呈极显著正相关, 与MBC含量呈极显著负相关(P＜0.01);SR和C+SR处理下土壤N2O排放量与NH4+-N含量呈极显著正相关(P＜0.01);其余处理均不具有显著性.总的来说, 在玉米季, 对于不同处理, N2O排放与NO3--N和NH4+-N含量呈一定程度的正相关关系, 与MBC含量呈一定程度的负相关关系.
为了进一步探究N2O排放量与环境因子之间的定量关系, 采用多元逐步回归方法计算了N2O排放量与环境因子之间关系(表 3).小麦季, 对于CK而言, NO3--N、NH4+-N和MBN是影响土壤N2O排放的主要环境因子, 其拟合方程解释度可以达到57%; 对于C处理而言, 对土壤N2O排放量贡献程度较高的环境因子为土壤含水量和NH4+-N, 其拟合方程可以解释63%的N2O排放量的变化; 对于SR处理而言, MBN是影响土壤N2O排放的主要环境因子, 其拟合方程可以解释37%的N2O排放量的变化; 对于C+SR处理而言, 土壤含水量、NH4+-N、MBC和MBN共同影响土壤N2O排放, 其拟合方程可以解释62%的N2O排放量的变化.由逐步回归分析可以得出小麦季N2O排放与土壤含水量、NO3--N、NH4+-N和MBN呈正相关关系, 与MBC含量呈负相关关系(P＜0.05).
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表 3 不同处理N2O排放与土壤环境因子逐步回归分析1) Table 3 Stepwise regression analysis of N2O emissions and soil environmental factors in different treatments |
玉米季, 对于CK和C处理而言, 对土壤N2O排放量贡献程度较高的环境因子均为土壤NO3--N和MBC, 其拟合方程可以解释约51%的N2O排放量的变化; 而对于SR和C+SR处理而言, NH4+-N含量是对土壤N2O排放量贡献程度最高的环境因子, 其拟合方程可以解释54%~56%的N2O排放量的变化.由逐步回归分析可以得出玉米季N2O排放与土壤NO3--N和NH4+-N呈正相关关系, 与MBC含量呈负相关关系(P＜0.05).
3 讨论 3.1 生物炭对N2O排放的影响在整个冬小麦-夏玉米轮作周期内, 生物炭(C)处理显著降低了土壤N2O累积排放量, 降低幅度为24.1%[图 1(b)], 生物炭对N2O排放的影响与多数研究一致[4, 6, 7, 27, 28].小麦季, 与CK相比, C处理N2O累积排放量略有降低但差异不显著[图 1(b)].对于C处理而言, 影响N2O排放的主要环境因子是土壤含水量和NH4+-N含量, 其拟合方程解释度达到了63%(表 3), Song等[7]的研究发现生物炭的施用主要通过降低NO3- -N和NH4+ -N含量来抑制N2O排放, 而在本试验中发现与CK相比, C处理下的土壤含水量和NH4+-N含量均不具有显著性差异[图 2(c)和图 3(b)], 这可能解释了添加生物炭后N2O累积排放量差异不显著的原因.另外, 本研究还发现C处理N2O排放与MBC和MBN含量呈正相关, 生物炭增加了土壤微生物量碳氮, 这与张星等[29]的研究结论一致, 施用生物炭有利于维持较高的微生物活性, 提高土壤肥力.
玉米季, C处理N2O累积排放量降低了29.8%[图 1(b)], 逐步回归分析发现土壤NO3--N和MBC含量是影响C处理N2O排放的主要因子, 其拟合方程解释度达到了51%(表 3).玉米季C处理降低了土壤NO3--N含量, 这与贾俊香等[30]的研究结果一致, 生物炭可能通过吸附NO3--N离子, 影响了氮素转换过程, 从而降低了土壤N2O排放[31, 32]; 同时增加了MBC含量, 这可能是由于生物炭的加入提高了土壤有机碳含量[7], 促进了碳氮循环[12], 从而影响了N2O排放.另外, 本研究发现, 生物炭增加了土壤pH[图 2(b)], 促进了N2O向N2的转换, 从而减少了N2O的排放[33], 这与Pereira等[9]的研究结果一致.另外Xu等[34]的研究认为土壤温度和含水量对土壤N2O排放有直接影响, 但是本研究发现生物炭对N2O的抑制作用不能归因于温度和含水量的变化, 在本研究中发现, 生物炭与土壤温度和含水量并没有显著相关关系, 土壤含水量的变化主要是由于灌溉和降雨引起的.
3.2 秸秆还田对N2O排放的影响大量研究表明, 秸秆还田会增加农田土壤的N2O排放[23, 35, 36], 本研究也得到了相同的结论.小麦季, 秸秆还田(SR)处理土壤N2O累积排放量升高了47.4%[图 1(b)], 拟合方程表明MBN是影响其N2O排放的主要环境因子, N2O排放与MBN含量呈极显著正相关(表 2, P＜0.01), 进行秸秆还田后, MBN含量显著提升, 与CK相比, 增加了100.8%[图 4(b)], MBN作为土壤有机氮的重要组成部分, 控制着土壤中碳和氮的养分循环, 对养分的供给与转化有着重要作用[29], 当土壤中加入秸秆后, 土壤有机质含量增加, 秸秆作为基质直接参与土壤硝化过程, 改变了参与N2O排放的土壤微生物群落组成, 促进了土壤硝化作用[15], 从而增加了N2O排放.另外, 秸秆处理N2O排放与土壤含水量呈极显著正相关(表 2, P＜0.01), 秸秆还田后, 土壤含水量增加, 郝耀旭等[20]认为土壤水分是影响N2O排放的主要环境因子, 这也可能是解释N2O排放增加的原因之一.
玉米季, 在进行秸秆还田后, 土壤NH4+-N和NO3--N含量显著上升, 且秸秆还田处理的土壤中NH4+-N和NO3--N含量明显高于生物炭处理(图 3), 较高的NH4+-N和NO3--N含量可以增加微生物进行硝化和反硝化作用的底物, 从而促进土壤N2O排放[37].Mitchell等[38]的研究表明, 底物碳含量是影响N2O排放的主要驱动因素之一, 秸秆的分解为土壤中微生物提供了碳源[39], 增加了土壤MBC含量[40], 外源有机碳增加了土壤C/N比率, 为土壤反硝化途径提供适宜环境, 促进了微生物的生长, 增加了耗氧量, 从而促进反硝化作用, 导致了N2O的大量排放[41, 42], 这与本研究的结果一致, 秸秆还田处理MBC和MBN含量均显著提升(图 4).另外, 秸秆还田处理pH值出现了一定程度的降低, pH值的降低抑制了N2O还原酶的活性[23], 这也可能是土壤N2O排放增加的原因.
3.3 秸秆和生物炭对N2O排放的影响本试验发现, 无论小麦季还是玉米季, 在秸秆还田基础上添加生物炭后(C+SR)都会促进土壤N2O的排放[图 1(b)], 并没有同生物炭处理一样降低土壤N2O排放, 相反, 排放量甚至高于秸秆还田处理.小麦季, C+SR处理相比于CK升高了71.8%, 拟合方程表明土壤含水量、MBC、MBN和NH4+-N含量是影响其N2O排放的主要环境因子, 其方程解释度达到了62%(表 3), 其中土壤含水量、MBN和NH4+-N含量与N2O排放呈显著正相关(表 2, P＜0.05).土壤含水量的增加有利于土壤反硝化作用, 从而促进了N2O排放[43], 这与本研究的结果一致, C+SR处理土壤含水量增加了12.2%.C+SR处理的MBC和MBN含量均是各处理最高水平, 相比于CK增加了136.3%和159.3%, 说明生物炭与秸秆可能对土壤提供了充足的有机质[40], 作物生长迅速, 微生物活动旺盛, 分解产生了大量的微生物量碳氮[29], 从而导致了N2O的大量排放.C+SR处理NH4+-N含量增加了27.0%, 许宏伟等[44]的研究发现N2O排放与NH4+-N含量呈显著正相关, 这与本研究的结论一致, 然而在他的研究中认为在秸秆还田基础上添加生物炭会降低N2O排放, 其土壤NH4+-N含量降低, 这与本研究的结论相反, 可能是由于试验土壤类型的不同, 张秀玲等[45]的研究发现生物炭对不同土壤类型N2O排放的影响存在差异.另外本研究发现SR处理和C+SR处理土壤矿质氮均显著增加, 而C处理却略有下降, 这说明C+SR处理中主要影响因素是秸秆, 土壤pH的变化也说明了这一现象, C处理土壤pH升高, 而SR和C+SR处理降低[46].
玉米季, 回归方程表明影响该处理土壤N2O排放的环境因子主要是NH4+-N含量, 其方程解释度达到了56%(表 3), 且NH4+-N含量均高于其它处理[图 3(b)], 生物炭和秸秆使参与土壤硝化和反硝化的微生物获得了充足的底物, 为其提供了适宜的生长环境, 提升了硝化和反硝化速率, 从而产生了大量的N2O[40], Liu等[47]的研究发现N2O和NO的排放受到土壤矿质氮的强烈影响, N2O+NO排放总量与土壤NH4+-N和NO3--N含量呈显著正相关, 这很好地解释了C+SR处理N2O排放强烈的现象.另外, 生物炭与秸秆还田为土壤提供了充足的碳源和氮源[3, 48], 增加了土壤MBN和MBC含量, 促进了反硝化作用引起的N2O排放, 同时C+SR处理pH值也同SR处理一样出现了下降现象.总的来说, 对于C+SR处理而言, 土壤矿质氮是影响N2O排放的主要环境因子, 秸秆还田使得土壤NH4+-N和NO3--N含量增加, 促进了N2O排放, 生物炭对其影响较小.
4 结论(1) 在整个冬小麦-夏玉米轮作周期内, 生物炭降低了N2O排放, 秸秆还田促进了N2O排放, 玉米季N2O排放占全年的67.2%~72.8%, 是N2O的主要排放期.小麦季, 生物炭处理(C)土壤N2O排放略有降低, 秸秆还田(SR)和生物炭加秸秆还田处理(C+SR)分别增加了47.4%和71.8%; 玉米季, C处理降低了29.8%, SR和C+SR处理分别增加了13.4%和35.8%.
(2) 小麦季, 土壤含水量、NH4+-N和MBN含量是影响土壤N2O排放的主要环境因子.对于C处理而言, N2O排放与土壤含水量和NH4+-N含量呈正相关关系; 对于SR处理而言, N2O排放与土壤MBN含量呈正相关关系; 对于C+SR处理而言, N2O排放与土壤含水量、NH4+-N和MBN含量呈正相关关系, 与MBC含量呈负相关关系.
(3) 玉米季, NO3--N、NH4+-N和MBC含量是影响土壤N2O排放的主要环境因子.对于C处理而言, N2O排放与土壤NO3--N含量呈正相关关系, 与MBC含量呈负相关关系; 对于SR和C+SR处理而言, N2O排放与土壤NH4+-N含量呈正相关关系.
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