2022, Vol. 43
2. 中国科学院生态环境研究中心城市与区域生态国家重点实验室, 北京 100085;
3. 江苏天诺基业生态科技有限公司, 无锡 214135;
4. 中国科学院南京土壤研究所土壤与农业可持续发展国家重点实验室, 南京 210008;
5. 南京信息工程大学应用气象学院, 南京 210044
2. State Key Laboratory of Urban and Regional Ecology, Research Center for Eco-Environmental Sciences, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100085, China;
3. Jiangsu Tynoo Corporation, Wuxi 214135, China;
4. State Key Laboratory of Soil and Sustainable Agriculture, Institute of Soil Science, Chinese Academy of Sciences, Nanjing 210008, China;
5. School of Applied Meteorology, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China
近年来, 我国关于控制碳排放, 实现绿色发展的内容越来越受到重视, 提出了要在2030年实现碳达峰, 2060年实现碳中和的长远战略目标[1].为实现中国的高质量持续健康发展, 建设“美丽中国”, 今年的政府工作报告更是对“十四五”期间实现碳达峰制定了明确方案要求.因此, 对我国温室气体排放变化的研究显得非常重要.我国是一个农业大国, 共有农用地约64 545.68万hm2[2], 农业已成为我国重要的温室气体排放源[3].中国的稻田面积占全球稻田总面积的22%[4], 从20世纪80年代, 我国开始陆续对稻田CH4排放进行研究[5, 6], 例如不同区系植被[7, 8]、不同节水、施肥和耕作措施[9, 10]等对CH4排放的影响.有研究发现稻田CH4通量有着明显的日变化与季节变化特征, 容易受到稻田生物与环境因子影响, 例如空气温度和土壤水含量等[11, 12]; 稻田水分较多时, 土壤处于厌氧状态导致CH4容易产生; 而土壤氧分充足时, 甲烷氧化菌就将CH4氧化为CO2[13~15]; 一些人为农业活动措施(如灌水和施肥等)也会显著影响稻田CH4通量变化[16].
涡度相关法(eddy covariance)是最主要的陆地生态系统微气象通量测量技术, 可以对较大空间尺度的地气交换过程进行长期连续观测[17].涡度相关法的主要优点有：①从气象学角度首次实现对通量的直接观测, 灵敏度和精度高[17, 18]; ②可进行连续、长期和非破坏性的定点监测, 结果区域代表性强, 工作开展便利[19]; ③测量步长短, 可在短期内获得大量高时间分辨率的通量和环境数据[20, 21]; ④结合气象学和生态学, 实现对多要素如水、气和热的实时同步观测和循环过程的耦合研究[18, 22].国内基于涡度相关法对稻麦轮作农田的研究起步较晚[23, 24], 江苏省扬州市地处长江下游平原地带, 是我国典型的稻麦轮作农田生态系统区, 该地区主要种植冬小麦和夏水稻, 尚未有基于涡度相关法对相关区域农田进行CO2和CH4通量同时观测研究的报道.本文利用涡度相关法监测了该区域典型农田生态系统CO2和CH4通量, 分析了其通量动态变化规律, 与环境要素响应关系等, 以期为我国典型农田生态系统温室气体通量变化以及未来碳排放估算等研究提供科学支撑.
1 材料与方法 1.1 研究区域本实验区位于江苏省扬州市江都区小纪镇(北纬32°35′54″, 东经119°42′23″, 海拔5 m, 图 1).该地区每年有两次收获(冬小麦和夏水稻轮作), 属亚热带海洋性气候, 年均降雨量约980 mm.在整个通量观测期间(2020年5月25日至10月25日), 日气温平均值为24.8℃, 饱和水汽压差平均值为9.2 hPa.马凌村位于通量站的西南约250 m, 居住人口约500人.该区域于5月30日进行小麦收割, 6月9日进行农田灌水, 6月20日进行水稻幼苗插秧, 10月25日水稻收割.期间, 在6月29号, 进行了水稻施肥(尿素)约300 kg·hm-2, 7月9号, 施肥(复合肥)约375 kg·hm-2, 8月6号施肥(尿素)约225 kg·hm-2.
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图 1 研究区地理位置和通量观测塔 Fig. 1 Geographical location of the site and the flux tower |
该区域安装的涡度相关通量观测系统的主风向为120°, 距地面3 m. 观测塔上分别安装了三维超声风速仪(CSAT3B, Campbell Scientific, Inc., Logan, UT, USA, CSI), 测量三维风速、水平风向和超声虚温; 采用开路式红外气体分析仪(LI-7500RS和LI-7700, LI-COR, Inc., Lincoln, NE, USA), 测量水、CO2和CH4浓度; 以及温湿度传感器(HMP155A, Vaisala, Inc., HKI, Finland)和雨量计(TYJ-2, Jiangsu Tynoo Corp., Wuxi, JS, China)(表 1).其中三维风速、超声温度、CO2/CH4/H2O密度和气压采样频率为10 Hz, 空气温度和相对湿度采样频率为5 s.实时观测数据通过数据采集器(CR6, Campbell Scientific, Inc., USA)的在线处理程序EasyFlux-DL完全校正后全部输出, 包括CH4通量、CO2通量、H2O通量、动量通量、潜热通量和显热通量等, 存储在工业级8 GB存储卡内.所有设备电力由太阳能板提供.
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表 1 江都站涡度相关通量观测仪器 Table 1 Measurement instruments of the flux tower at Jiangdu site |
1.3 通量数据计算
通量数据处理通过EddyPro软件(version 7.0.4, LI-COR Biosciences, Lincoln, NE, USA)的标准程序处理.然后根据环境要素, 剔除降雨期间观测数据, 剔除质量等级低于3的观测数据, 剔除摩擦风速小于0.12 m·s-1的数据, 剔除0.5 h的缺失率大于10%的数据.最后对观测期内的数据进行插补, 其中相对湿度(relative humidity, RH)、空气温度(air temperature, Ta)和饱和水汽压差(vapor pressure deficit, VPD)采用固定窗口平均昼夜变化法(MDV)7 d时间窗插补完整; 对于通量数据, 先用3 d的滑动MDV窗插补, 依然缺失的数据采用7 d窗口的查表法, 插补完整.根据水稻的生理生长形态, 对水稻的各个生长期也进行了划分：包括田闲休耕期、营养生长各时期、生殖生长各时期以及成熟收割期.
2 结果与分析 2.1 水稻整个生长阶段CO2和CH4通量季节变化图 2展示了稻麦轮作农田水稻整个生长阶段的环境要素, 包括Ta、VPD以及CO2和CH4通量的季节变化情况.可以看出, 各要素的季节变化十分明显, Ta呈现先增高后下降的趋势, 大约在抽穗期, 8月10~25日左右达到峰值.整个观测阶段, Ta最高值为32.12℃, 最小值为13.45℃, 平均值为24.84℃(表 2).VPD也表现出明显的季节变化, 呈现先降低后升高再降低的趋势.整个观测阶段, VPD的最大值、最小值和平均值分别为19.02、1.17和9.24 hPa.从小麦收割开始, VPD整体呈现降低趋势, 在拔节期其均值首次降到最低, 约3.53 hPa, 在抽穗期再次升高到最高(12.99 hPa), 之后又开始降低.可以发现, 在多个生长期内, VPD都呈现先升高后降低的波动趋势.整个观测阶段的CO2通量也出现明显的季节特征, 呈“U”型曲线, 最大值、最小值和平均值分别为5.02、-12.71和-3.33 μmol·(m2·s)-1, 明显受到水稻光合和呼吸作用的影响.自小麦收割后, CO2通量开始逐渐降低, 在分蘖期开始出现负值, 在抽穗期平均值降到最低, 为-9.17 μmol·(m2·s)-1, 之后便开始持续上升. 整个观测阶段的CH4通量变化趋势也非常明显, 呈现与CO2通量大致相反的趋势, 先增加后减少.自灌水后, CH4通量值开始慢慢上升, 在分蘖期和拔节期呈现迅猛上升(营养生长阶段), 之后又急速下降, 在孕穗期几乎从峰值下降到低谷, 扬花期有一个微小的增加, 之后便持续降低到接近0.营养生长阶段的CH4通量[0.25 μmol·(m2·s)-1]要明显大于生殖生长阶段[0.09 μmol·(m2·s)-1].整个观测期间通量最大值出现在拔节期末孕穗期初, 为0.40 μmol·(m2·s)-1, 平均值为0.11 μmol·(m2·s)-1.各阶段的环境要素及通量平均值见表 2.另外, 对施肥时间点的分析可以看出, 前两次施肥后, CH4通量的增长有减缓的趋势.
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图 2 Ta、VPD以及CO2和CH4通量的季节波动 Fig. 2 Seasonal variations in Ta, VPD, CO2, and CH4 fluxes |
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表 2 不同生长阶段Ta、VPD以及CO2和CH4通量统计 Table 2 Statistics of Ta, VPD, CO2, and CH4 fluxes during different periods |
2.2 水稻不同生长阶段CO2和CH4通量日变化
图 3展示了整个观测期不同生长阶段的Ta、VPD以及CO2和CH4通量的日变化波动规律.可以明显地看出, 整个生长阶段, 各要素的日变化都十分显著, Ta、VPD和CH4通量都呈现先增加后减少的“n”型单峰曲线, CO2通量呈现先降低后升高的“U”型曲线.从整个阶段尺度分析发现, Ta在早上06:00开始升高, 在15:30左右达到峰值.VPD日变化趋势与Ta相同.CO2通量晚上(00:00~07:00和18:00~00:00)都为正值, 而白天(07:00~18:00)都为负值, 整体从07:00开始下降, 在中午13:00左右达到最低, 约-16.01 μmol·(m2·s)-1, 之后开始增加.晚上通量值比较平稳, 约2 μmol·(m2·s)-1.CH4通量为晚上低白天高, 从早上06:00开始增加, 在中午14:00左右达到峰值, 约0.16 μmol·(m2·s)-1, 晚上的通量比较平稳, 约0.07~0.09 μmol·(m2·s)-1.
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误差线表示标准差 图 3 不同生长阶段Ta、VPD以及CO2和CH4通量的日变化 Fig. 3 Diurnal variations in Ta, VPD, CO2, and CH4 fluxes during different periods |
Ta和VPD的日变化在各个阶段都很明显, CO2和CH4通量日变化在各阶段表现不同.CO2通量日变化在休耕期和分蘖期几乎无波动, 从拔节期开始出现稍微的日变化趋势, 之后十分明显, 在抽穗期波动最大, 波动范围为-40.68~8.71 μmol·(m2·s)-1. CH4通量日变化波动明显的阶段只出现在分蘖期、拔节期、孕穗期和扬花期, 其它时期日通量比较平稳, 其中分蘖期的日振幅最大, 波动范围为0.12~0.42 μmol·(m2·s)-1.
2.3 稻田CO2和CH4通量排放与环境要素关系通过整个生长阶段的季节变化与日变化结果, 可以看出Ta和VPD与CO2和CH4通量存在一定的相关关系.图 4展示了基于季节尺度的CO2和CH4通量变化与环境因子响应关系.可以看出, 在季节尺度下Ta和VPD与CO2和CH4通量之间关系较弱, 几乎不存在明显的作用关系.其中CO2通量的线性拟合度R2仅为0.05~0.07, CH4通量的R2在0.1左右.图 5进一步分析了整个观测阶段下, 基于日变化尺度的相关关系结果, 可以看出Ta和VPD与CH4通量呈现显著的正相关关系(R2=0.8), 与CO2通量出现显著负相关关系(R2=0.5).两因子对CH4通量作用关系更明显, 其中Ta与CH4通量的关系为指数相关, CH4通量=0.003 53e0.137x(R2=0.87, P＜0.000 1), VPD与CH4通量呈现明显的线性相关, CH4通量=0.008 73x+0.027 6(R2=0.83, P＜0.000 1).
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图 4 基于季节尺度的Ta和VPD与CO2和CH4通量间关系 Fig. 4 elationship between Ta and VPD with CO2 and CH4 fluxes on a seasonal scale |
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图 5 基于日变化尺度的Ta和VPD与CO2和CH4通量间关系 Fig. 5 Relationship between Ta and VPD with CO2 and CH4 fluxes on a diurnal scale |
基于以上结果可以看出, 日变化尺度下的VPD和Ta对CO2和CH4通量存在一定影响, 特别对CH4通量的影响十分明显.因此, 本研究进一步对通量昼夜排放与环境因子的响应关系进行了分析(图 6).结果表明, CO2通量在白天与Ta和VPD的响应关系(P＜0.01)要明显好于晚上, 晚上不存在明显相互关系, 这说明稻田CO2通量明显受到光照的影响. CH4通量的昼夜变化与Ta和VPD的响应关系都很明显, 白天CH4通量与Ta呈指数相关, 与VPD呈线性关系, R2达到了0.88~0.89, 晚上较弱于白天, 呈对数相关, R2为0.56.
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图 6 基于日变化尺度的昼夜Ta和VPD与CO2和CH4通量间关系 Fig. 6 Relationship between daytime and nighttime Ta and VPD with CO2 and CH4 fluxes on a diurnal scale |
基于日变化尺度, 进一步对水稻不同生长阶段的CH4通量与环境因子影响关系进行了分析(图 7).结果表明Ta对CH4通量影响最强的阶段为拔节期(R2=0.83), 分蘖期、孕穗期和扬花期影响相对较强, 其它时期影响较弱, 灌浆期影响不显著, 甚至出现了负影响趋势.对VPD的研究也发现了类似的结果, VPD对CH4通量影响最强的阶段为拔节期(R2=0.65), 分蘖期、孕穗期和扬花期相对较强, 其它时期影响较弱, 成熟收割期和灌浆期影响不显著, 灌浆期甚至出现负影响趋势.
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图 7 基于日变化尺度的不同生长阶段Ta和VPD与CH4通量间关系 Fig. 7 Relationship between Ta and VPD with CH4 fluxes during different periods on a diurnal scale |
本研究最后分析了在季节尺度和日变化尺度下, 水稻不同生长阶段CO2和CH4通量间的相关性(图 8和图 9).可以看出, 在整个观测阶段, 季节尺度上的CO2和CH4通量间相关关系不明显; 而日尺度上, CO2和CH4通量呈现极显著负相关, CH4通量随着CO2通量的增加而显著降低(r=-0.8, P＜0.001).季节尺度上, 负相关关系显著的时期主要在拔节期和孕穗期, 其它时期不明显; 而日尺度上, 除了休耕-插秧期和灌浆期, 其它时期CO2和CH4通量都呈现出极显著负相关.
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每个生长期的4个分面图含义相同, 以整个阶段为例：(a)和(d)分别为CO2和CH4日通量平均值的数据分布; (c)为具有拟合线的CH4日通量平均值数据(纵坐标)对CO2日通量平均值数据(横坐标)的散点图, 单位为μmol·(m2·s)-1; (b)显示的CO2和CH4日通量平均值间的皮尔逊相关系数以及显著性水平; *为P＜0.05, **为P＜0.01, ***为P＜0.001, 下同 图 8 基于季节变化尺度的不同生长阶段CO2通量与CH4通量相关关系 Fig. 8 Relationship between CO2 fluxes and CH4 fluxes during different periods on a seasonal scale |
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图 9 基于日变化尺度的不同生长阶段CO2通量与CH4通量变化关系 Fig. 9 Relationship between CO2 fluxes and CH4 fluxes during different periods on a diurnal scale |
本研究得出的通量日变化波动结果与先前的稻田研究结果相似[11, 13, 23, 25].苏荣瑞等[26]的研究发现湖北荆州稻田CO2通量在白天08:00~17:00递减, 为负值, 在夜间18:00~07:00持续递增, 为正值.杨智等[27]的研究发现云南大理区域稻田在日出后CO2通量不断降低, 日落后开始增加, 白天为负夜间为正, 最低值在出现在13:00.白天的CO2通量吸收主要是水稻光合作用造成的, 而晚上排放增加主要是由于植被和土壤呼吸作用增强导致.Alberto等[11]的研究发现稻田CH4通量从08:00增加, 最高值在13:00~15:00, 之后19:00出现最低值.Dai等[23]的研究也发现了稻田CH4通量显著的日变化规律, 发现峰值出现在13:00~16:00, 而且在休耕期, 稻田CH4通量非常小, 日变化不明显, 这也与本研究区域的CH4通量日变化结果一致.
本研究区域水稻生长季的整个观测阶段, 总的表现为CH4的源, CO2的汇.CO2通量的“U”型曲线与以往其它区域稻田, 如江苏、湖南和云南等的研究结果一致[26~28].稻田的CO2排放主要受灌溉和植被生长等影响, 稻田灌水后, 温度降低, 土壤CO2排放因此开始逐步减弱; 而随着植被的生长, 在抽穗期水稻生长旺盛, 光合作用强烈, 出现了最大吸收通量[26~28].CH4排放则呈现几乎相反趋势, 在灌水后, 随淹水时间增长, 水稻快速生长, 甲烷厌氧菌活动频繁, 土中大量残茬和有机质不断分解, 土壤排放逐渐增强; 到生殖生长阶段后, 水稻生长减缓, 加上后期烤田, 厌氧菌活动受抑, CH4排放迅速减少[29~32].Li等[24]的研究发现, 稻田CH4在营养和生殖生长阶段排放特征明显, 峰值出现在营养生长的中后期, 之后便开始下降, 而成熟期的CH4排放量很小, 该结果与本研究结果一致.宋朝清等[13]的研究对水稻营养和生殖生长阶段的CH4通量进行了对比分析, 发现通量平均值分别为0.53 μmol·(m2·s)-1和0.29 μmol·(m2·s)-1, 其大小趋势与本研究的结果一致.本研究的人工施肥措施对CH4通量的减缓趋势与以往施肥研究结果相似[33~36].田伟等[33]的研究表明, 常规施肥、优化施肥、优化施肥与缓控释肥配施使海南稻田CH4累计排放量大量减少; 王永明等[36]的研究表明稻田CH4排放对施肥处理的响应会受水分管理模式的影响, 间隙灌溉下施肥使排放增加, 控制灌溉下施肥会减缓排放.这主要是因为控水和高施肥量下甲烷氧化菌的活性增高, 最终抑制了CH4排放[36~38].CO2通量与CH4通量的负相关关系, 主要归因于稻田水分较多时, 土壤处于厌氧状态, CH4排放强烈, 而当后期排水使土壤氧分充足时, 甲烷氧化菌将CH4氧化为CO2[13, 14, 39, 40].
稻田CH4排放一般有3条途径：①通过水稻植株的中空结构.土壤中生成的甲烷先要进入植株, 如果根系氧化能力强, 大部分甲烷就会在根际被氧化, 能进入植株的量就减少.②土面扩散.当烤田后土壤变得沉实, 表层形成致密层, 会导致扩散几乎不能再发生, 这可能是拔节期后, 甲烷通量出现急速下降的重要原因.③气泡排放.烤田后稻田土壤不能再形成气泡, 这可能导致了甲烷排放的迅速降低[29, 36, 41].因此, 稻田CH4通量迅速降低的动态特征受烤田影响的作用关系有待进一步研究.另外, CH4通量季节性变化也会受到温度等多种因素的显著影响, 例如在抽穗期前温度持续升高, 可能促进CH4的排放, 抽穗期后温度就开始持续降低, CH4排放减弱[23, 39, 42, 43].
环境因子Ta和VPD对稻田CO2通量的响应关系相对较弱, 对CH4通量影响明显, 而且日变化尺度上的环境因子响应关系要明显好于季节尺度, 主要是因为温室气体通量在季节波动上会受到环境因子、气候变化和人为管理等多重因子的综合影响, 环境因子单独的响应关系就会被削弱, 而日尺度的短期波动就更容易受到环境因子的驱动[13, 28, 32].白天的响应关系要明显好于晚上, 可归因于白天受温度、光照等影响, 植被生长、光合作用和土壤呼吸等更为强烈, 从而表现出强相互作用, 晚上则相对趋于平稳, 尤其是CO2通量, 受昼夜光照差异影响明显.蔡祖聪等[29]的研究表明水稻生长期温度变化是导致稻田CH4排放量年际变化的主要因素.Dai等[23]的研究表明, 水稻在抽穗前后时期, Ta和土壤温度都对CH4排放产生了显著影响, 抽穗期前的影响呈线性相关, 抽穗期后呈指数相关.Li等[24]的研究认为稻田CH4通量与Ta或土壤温度存在指数相关.Ge等[25]的研究发现稻田CH4通量的日变化和土壤温度也具有很好相关性.宋朝清等[13]的研究发现稻田CH4通量与Ta和VPD呈现显著的正相关关系.Alberto等[11]的研究表明, 土壤温度、空气温度、CO2排放和能量通量等都会影响稻田CH4通量变化.相关区域稻田研究结果都与本区域研究结果相符, 这说明Ta和VPD会显著影响CH4通量的季节和日变化动态特征.温度对CH4排放和吸收的影响主要是改变了甲烷氧化菌和生成菌的活性, 稻田CH4通量在中午达到峰值, 受温度升高后产甲烷菌活性加强的影响[23, 44, 45], 而VPD的变化会影响水稻与大气间的传输过程, 进而影响了CH4通量波动[13, 23, 46].
4 结论长江中下游平原稻田生长季CO2通量呈“U”型曲线, 表现为汇, 在分蘖期开始出现负值, 抽穗期降到最低.CH4通量与CO2通量趋势大致相反, 先增加, 在拔节期后出现极速下降, 主要受烤田后土壤沉实, 表层形成致密层, 气体不再扩散的影响.CO2通量晚上为正值, 白天为负值, CH4通量是晚上低白天高, 明显受到植被光合作用和日环境因子波动的影响.环境因子Ta和VPD对稻田CO2通量的影响相对较弱, 对CH4通量影响明显, 拔节期最为显著.日变化尺度上, CO2和CH4通量对Ta和VPD的响应关系要明显好于季节尺度, 白天的响应关系要明显好于晚上.其中, Ta与CH4通量呈现显著指数相关, 主要受温度升高后产甲烷菌活性加强的影响; VPD与CH4通量呈现线性相关, VPD的变化会明显影响水稻与大气间的传输过程进而影响CH4通量.在季节尺度上, CO2和CH4通量间相关关系不明显, 但在日尺度上两者呈现极显著负相关, CH4通量随着CO2通量的增加而显著降低.
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