2022, Vol. 43
2. 浙江农林大学环境与资源学院, 浙江省森林生态系统碳循环与固碳减排重点实验室, 临安 311300;
3. 浙江杭州市临安区农业技术推广中心, 临安 311300
2. Zhejiang Provincial Key Laboratory of Carbon Cycling in Forest Ecosystems and Carbon Sequestration, College of Environmental and Resource Sciences, Zhejiang A&F University, Lin'an 311300, China;
3. Lin'an Agricultural Technology Extension Centre, Lin'an 311300, China
甲烷(CH4)和氧化亚氮(N2O)是大气中极为重要的两种温室气体.与二氧化碳(CO2)相比, CH4与N2O含量在温室气体总量中占比虽小, 分别为23%和7%, 但其单位分子的增温潜势分别是CO2的25倍和298倍[1].农业生产是生态系统中CH4和N2O的主要来源, 分别贡献了50%和43%以上的全球人为排放CH4和N2O[2, 3].我国作为一个农业大国, 生产了世界上30%的水稻, 其种植面积约占全球水稻种植面积的18%[4].稻田是CH4和N2O重要排放源, 据估算, 我国稻田CH4总排放量为7.7 Tg·a-1, 约占我国农业源释放的温室气体总量的23%, 约占全球农业源释放总量的5% ~19%[5, 6]; 我国农田土壤N2O总排放量约为0.19~0.53 Tg·a-1, 占我国农业源温室气体总排放量的19% ~25%, 约占全球农业源释放总量的60%[7~9].因此, 如何采取有效措施能在保证产量的情况下, 减少稻田温室气体排放是亟待解决的科学和社会问题[10].
人类活动尤其是无机氮肥的生产应用显著影响了农田生态系统中CH4与N2O排放.我国作为最大的氮肥消耗国, 每年农作物生产施用的化学氮肥用量约占世界氮肥总量的30%[11].据估计, 我国稻田氮肥施用量达到7.66×106 t, 占全国氮肥总量的25%[11, 12].我国稻田每季氮肥的平均施用量为240 kg·hm-2, 显著高于日本(80 kg·hm-2)和美国(140 kg·hm-2), 这给我国农田土壤质量和生态环境带来了严重威胁[9, 13].氮肥作为影响稻田CH4和N2O排放的重要因素, 合理施用氮肥不仅可以促进水稻高产, 还能减少温室气体排放[14].化肥优化施用与有机肥替代化肥是保证作物产量、提高氮肥利用效率和减缓温室气体排放的重要举措.
田伟等[15]在海南澄迈开展的稻田施肥的试验表明, 与常规施肥相比, 优化施肥在减氮23%并增加追肥次数的情况下, 增加了水稻产量, 降低了稻田GWP和GHGI.针对普通农户习惯将分蘖肥一次性重施导致的杂交水稻在中期植株过大、后期易发生早衰、倒伏等现象以及严重病害等问题, 陈刚等[16]的试验表明, 多次追施分蘖肥和穗肥实现了水稻增产.有机无机肥配施作为农业可持续发展的重要举措, 一方面通过改善土壤理化性质, 促进增产, 同时又为土壤微生物提供了较好的生态环境, 对土壤温室气体排放产生重要影响.杨丹等[17]的研究发现不同种类有机肥与化肥配施均促进了水稻增产, 提高了氮素利用效率, 促进了稻田CH4排放, 抑制了N2O排放.但由于受环境因素和土壤肥力状况的影响, 有关增加追肥次数和有机肥替代化肥处理对土壤温室气体和作物产量的影响的研究结果也存在一些争议.朱利群等[18]总结了不同施肥措施对长江中下游稻田土壤温室气体排放和水稻产量影响, 结果表明, 随着施肥次数的增加, 单施无机氮、无机氮磷钾和有机无机肥配施处理的稻田温室气体的效应值均逐渐增加, 有机无机肥处理的作物产量低于氮磷钾肥处理.
基于以上国内外研究进展, 本文通过连续2 a的田间试验, 研究了浙江杭州水稻种植区有机肥替代化肥和增加追肥次数对稻田CH4和N2O排放的影响, 通过探讨在保证水稻产量的前提下减少单位质量水稻温室气体排放强度的有效措施, 以期为该地区稻田增产减排提供科学依据.
1 材料与方法 1.1 试验区概况本试验地位于浙江省杭州市临安区藻溪镇(30°25′N, 119°45′E), 属于亚热带季风气候, 四季分明, 全年日照时数为1 580.8 h, 无霜期303 d, 年平均气温为16.4℃, 7月平均气温为29.1℃, 1月平均气温为4.1℃, 年平均降水量为1 628.6 mm, 土壤类型为潜育型水稻土.试验开始前, 通过S形取样法采集表层(0~20 cm)土壤, 测定土壤的基本理化性质.测定结果如下：容重为1.20 g·cm-3, ω(有机质)为11.52 g·kg-1, ω(碱解氮)为123.20 mg·kg-1, ω(有效磷)为31.54 mg·kg-1, ω(速效钾)为143.00 mg·kg-1, pH值为5.46.
1.2 试验设计为了分析不同施肥处理对稻田土壤CH4和N2O排放的影响, 设置了4个处理, 即不施肥(CK)、农户习惯施肥(CF)、二次追肥(TT)和有机肥替代20%化肥(OF), 每个处理3个重复, 共12个试验小区, 于2019~2020年进行了连续2 a的田间试验.小区采用完全随机排列, 小区大小为5 m×5 m, 间隔为50 cm, 小区田埂采用覆膜覆盖以避免小区间的串水串肥.农户习惯施肥量通过调查当地农民的施肥情况确定, 化学养分N、P2 O5和K2 O的用量为270、75和150 kg·hm-2, 具体施肥方案如表 1所示.不同处理的施肥情况如下.
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表 1 试验施肥方案1)/kg·hm-2 Table 1 Experimental fertilization scheme/kg·hm-2 |
CK: 不施肥; CF: 参照当地农户习惯施肥, 基肥和分蘖肥的氮肥用量比为1∶1, 基肥采用当地农民常用复合肥(17-10-17), 追肥采用尿素(含氮量46%); TT: 与CF处理施氮量一致, 追肥分成分蘖肥和穗肥2次施用, 基肥、分蘖肥和穗肥的氮肥用量比5∶3∶2.基肥采用当地农民常用复合肥(17-10-17), 追肥采用尿素; OF: 与CF处理施氮量一致, 基肥和分蘖肥的氮肥用量比为1∶1, 其中基肥用有机肥替代20%化肥, 有机肥为商品有机肥[N∶P2 O5∶K2 O=3∶1.8∶2.6, ω(有机碳)为168.1 g·kg-1], 追肥采用尿素.
基肥施入稻田后, 人工翻耕混入土壤, 追肥在稻田土壤表层撒施.供试水稻品种为甬优-15, 2019年6月22日施基肥, 6月23日移栽水稻, 6月29日第一次追肥(分蘖肥), TT处理7月28日进行第二次追肥(穗肥), 晒田期为8月3~12日, 10月27日收获. 2020年7月1日施基肥, 7月2日移栽水稻, 7月11日第一次追肥(分蘖肥), TT处理8月7日第二次追肥(穗肥), 晒田期为8月14~28日, 11月7日收获.水稻收获后为休闲季, 不进行灌溉和施肥.水稻生长前期保持淹水, 分蘖期后排水晒田一周, 之后恢复灌溉, 孕穗期持续淹水, 结实前期保持土壤湿润, 后期逐渐排干水分, 其他田间病虫草害管理措施同当地常规管理一致.
1.3 样品采集与测定土壤CH4和N2O通量采用静态箱-气相色谱法测定.水稻生长期内连续进行CH4和N2O的观测, 平均每7 d采集一次气体样品, 施肥后适当增加采样频率, 采样时间为早上08:00~10:00.采样箱由底座、顶箱组合而成, 底座内设凹槽, 凹槽内径和深度均为5 cm, 箱体规格为50 cm×50 cm, 高度为50 cm, 静态箱材料为PVC板.顶箱共两层, 水稻生长前期使用一个顶箱覆盖, 生长后期增加一层顶箱以防止对水稻植株正常生长造成影响.顶箱内部装有一小风扇, 取样前10 min开启使箱内气体混匀, 每次采样时用温度计记录箱内温度变化情况.箱体外表采用锡箔纸包裹, 防止因太阳照射引起箱体内温度变化剧烈.
水稻移栽前将底座嵌入稻田中, 底座内有4蔸水稻.采集气体时, 在底座凹槽内加水, 以保证顶箱嵌入底座时密封.在封箱后0、10、20和30 min用注射器抽取60 mL箱内混合均匀的气体, 注入已事先抽真空的密封铝箔气袋中, 带回实验室用气相色谱仪(Shimadzu, GC-2014, 日本)测定气样中CH4和N2O浓度.CH4检测器为FID, 载气为氮气, 流速为30 mL·min-1; 燃气为氢气, 流速为30 mL·min-1; 助燃气为空气, 流速为400 mL·min-1; 检测器温度为200℃, 分离柱温度为55℃.N2O检测器为ECD, 检测器温度250℃, 分离柱温度55℃, 载气为氮气, 流速40 mL·min-1.
采集气体的同时, 用土壤温度测定仪测定地下5 cm的土壤温度.每次完成采集气体后, 采集0~20 cm土层土壤样品带回实验室用于NH4+-N和NO3--N含量的测定.用氯化钾浸提-靛酚蓝比色法(625 nm)和双波长紫外分光光度计法(275 nm和220 nm)测定NH4+-N和NO3--N含量.土壤基本理化性质测定方法如下：土壤容重采用环刀法测定; 有机质采用重铬酸钾-硫酸消化法测定; 碱解氮采用碱解扩散法测定; 有效磷采用盐酸-氟化铵浸提-钼锑抗比色法测定; 速效钾采用乙酸铵溶液浸提-火焰光度计法测定; pH值采用pH计法测定(水土比2.5∶1).水稻成熟期对各小区进行实收测产.
1.4 数据处理稻田CH4和N2O排放通量计算见式(1).
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(1) |
式中, F为气体通量[mg·(m2·h)-1]; ρ为标准状态下气体密度(kg·m-3); h为采样箱的高度(m); dc/dt为采样过程中箱内气体浓度变化率[μL·(L·h)-1]; T为采样时采样箱内的平均温度(℃).
稻田CH4和N2O累积排放量计算见式(2).
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(2) |
式中, f为气体累积排放通量(mg·m-2); F为气体通量[mg·(m2·h)-1]; n为采样总次数; i为采样次数, (ti+1-ti)为两次采样间隔时间.
根据100 a时间尺度上CH4和N2O的增温潜势分别相当于CO2的25倍和298倍[1], 将CH4和N2O排放量转换成综合温室效应(global warming potential, GWP), GWP计算见式(3).
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(3) |
单位水稻产量的温室气体排放强度(greenhouse gas intensity, GHGI)计算见式(4).
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(4) |
试验结果均以3次重复的平均值表示, 采用SPSS 22软件进行两因素重复测量方差分析施肥处理和采样时间及其交互作用对稻田CH4和N2O排放通量的影响, 没有交互作用的利用LSD法分析施肥处理对CH4和N2O排放通量的影响, 用LSD法分析不同施肥处理的CH4和N2O累积排放量、水稻产量、GWP和GHGI的差异显著性(P=0.05), 利用回归分析处理CH4和N2O排放通量与环境因子的相关性, 用Origin 2018软件作图.
2 结果与分析 2.1 CH4排放由图 1可知, 2019~2020两年不同处理水稻田的CH4排放通量的变化趋势相近, 均呈现了显著的时间分异规律, 施肥处理和采样时间对CH4排放通量均具有显著影响(P＜0.001), 施肥处理和采样时间对CH4排放通量的影响不存在显著交互作用(P>0.05)(图 1).
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(a)和(b) 箭头表示施肥时间, 从左到右分别表示基肥、分蘖肥和穗肥; CK: 不施肥; CF：农户习惯施肥; TT：二次追肥; OF：有机肥替代20%化肥; ***表示处理效应极显著(P＜0.001), F：不同施肥处理, T：采样时间; (c)和(d)不同小写字母表示差异显著(P＜0.05), 下同 图 1 2019~2020年不同施肥处理CH4排放变化 Fig. 1 Dynamic changes in CH4 flux and cumulative emissions of CH4 under different fertilization treatments from 2019 to 2020 |
2019年稻田CH4排放通量在水稻移栽后持续增加, 在移栽后第33 d各处理水稻田CH4排放通量均达到峰值, CK [27.72mg·(m2·h)-1]>OF[24.43 mg·(m2·h)-1]>TT[23.19 mg·(m2·h)-1]>CF[14.02 mg·(m2·h)-1], 随后逐渐减少.不同处理水稻CH4排放均集中在水稻生长前期, 在烤田结束复水后有小的排放峰值, 生长后期到水稻收获几乎没有CH4排放.水稻生长期间CK、CF、TT和OF处理的CH4排放通量的均值分别为5.53、3.42、3.47和4.00 mg·(m2·h)-1. 2020年稻田在水稻移栽后第29 d, CF、TT和OF处理稻田CH4排放通量均达到峰值, OF[31.63 mg·(m2·h)-1]>TT[28.95 mg·(m2·h)-1]>CF[26.99 mg·(m2·h)-1], CK处理CH4排放通量在移栽后36 d达到峰值[26.41 mg·(m2·h)-1], 移栽后43 d各处理均出现了一个较小的排放峰, 随后急剧减少且维持较低排放水平.水稻生长期间, CK、CF、TT和OF的平均CH4排放通量的均值分别为7.17、6.77、6.81和7.65 mg·(m2·h)-1.
由于两年间施肥处理和采样时间对CH4排放通量的影响均不存在显著交互作用(P>0.05, 图 1), 因此分别将2019年和2020年的CH4排放通量的均值进行多重比较, 两年的结果均表明, CK处理CH4排放通量显著高于CF、TT和OF处理(P＜0.05), OF处理CH4排放通量显著高于CF和TT处理(P＜0.05), CF和TT处理CH4排放通量之间没有显著差异(P>0.05).
与CK相比, 两年间CF、TT和OF处理均降低了稻田CH4排放量, 两年间CK、CF、TT和OF处理CH4累积排放量的年均值分别为161.19、120.67、122.89和137.60 kg·hm-2, CF、TT和OF处理分别降低了25.1%、23.8%和14.6%.与CF处理相比, OF处理和TT处理CH4累积排放量均呈增加趋势, OF处理CH4累积排放量在2019年和2020年分别增加了17.9%(P＜0.05)和11.0%(P＜0.05); TT处理CH4累积排放量在2019年和2020年分别增加了3.9%和0.2%, 与CF处理之间未达到差异显著性水平(P>0.05); TT和OF处理两年CH4累积排放量的年均值的增幅分别为1.8%和14.0%(图 1和表 2).与2019年相比, 2020年CK处理水稻田CH4累积排放量降低了9.7%, CF、TT和OF处理水稻田CH4累积排放量分别增加了28.3%、23.8%和20.9%(图 1和表 2).
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表 2 2019~2020年不同施肥处理CH4和N2O累积排放量、CH4和N2O对GWP的贡献、GWP、水稻产量和GHGI 1) Table 2 Cumulative CH4 and N2O emissions, contributions of CH4 and N2O to GWP, GWP, rice yield, and GHGI from 2019 to 2020 |
2.2 N2O排放
由图 2可知, 2019~2020两年不同施肥处理的水稻田N2O排放通量变化趋势一致, 且呈现了显著的时间分异规律, 施肥处理和采样时间对N2O排放通量均具有显著影响(P＜0.001), 施肥处理和采样时间对N2O排放通量的影响不存在显著交互作用(P>0.05)(图 2).
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图 2 2019~2020年不同施肥处理N2O排放变化 Fig. 2 Dynamic changes in N2O flux and cumulative emissions of N2O under different fertilization treatments from 2019 to 2020 |
2019年, CK、CF和OF处理稻田N2O排放通量分别在水稻移栽后的第19、19和33 d达到峰值, 分别为0.02、0.48和0.11 mg·(m2·h)-1; TT处理稻田N2O排放通量在水稻移栽后16和52 d出现了两个峰值, 分别为0.06 mg·(m2·h)-1和0.07 mg·(m2·h)-1, 随后迅速减少至较低水平.水稻生长期间, CK、CF、TT、OF处理的N2O排放通量的均值分别为0.01、0.07、0.02和0.02 mg·(m2·h)-1.由于施肥处理和采样时间对N2O排放通量的影响不存在显著交互作用(P>0.05, 图 2), 因此将N2O排放通量的均值进行多重比较, 结果表明, CK处理N2O排放通量显著低于CF、TT和OF处理(P＜0.05), CF、TT和OF处理的N2O排放通量之间没有显著差异(P>0.05).
2020年, CK、CF和OF处理稻田N2O排放通量分别在水稻移栽后的第22、22和29 d达到峰值, 分别为0.02、0.25和0.20 mg·(m2·h)-1; TT处理稻田N2O排放通量在水稻移栽后22和43 d出现了两个峰值, 分别为0.05 mg·(m2·h)-1和0.04 mg·(m2·h)-1, 随后逐渐减少.水稻生长期间, CK、CF、TT和OF处理的N2O排放通量的均值分别为0.00、0.03、0.02和0.03 mg·(m2·h)-1, 多重比较的结果表明, CK处理显著低于CF、TT和OF处理(P＜0.05), CF处理显著高于TT和OF处理(P＜0.05), TT和OF处理之间没有显著差异(P>0.05).
由图 2可知, 两年间CK、CF、TT和OF处理水稻N2O累积排放量的年均值分别为0.06、1.16、0.43和0.59 kg·hm-2, 与CK相比, CF、TT和OF处理的稻田N2O分别显著增加了1836%、610%和884%(P＜0.05).与CF相比, TT和OF处理均显著降低了稻田N2O排放, TT处理N2O累积排放量在2019年和2020年分别降低了68.1%(P＜0.05)和55.8%(P＜0.05), OF处理N2O累积排放量在2019年和2020年分别降低了72.9%(P＜0.05)和11.1%(P>0.05), TT和OF处理两年N2O累积排放量年均值的降幅分别为63.3%和49.2%(图 2和表 2).与2019年相比, 2020年CK和OF处理N2O排放分别增加了39.9%和105.1%, CF和TT处理水稻田N2O排放分别减少了37.5%和13.5%.
2.3 水稻产量如表 2所示, 两年间施肥均显著提高了水稻产量(P＜0.05), OF处理水稻产量均为最高, CK产量均为最低.与CF处理相比, OF处理水稻产量在2019年和2020年均提高了17.0%(P＜0.05), TT处理分别提高了16.5%(P＜0.05)和4.6%(P>0.05).
2019~2020年CK、CF、TT和OF处理水稻产量的年均值分别为6 985.0、8 372.5、9 268.5和9 796.8 kg·hm-2, 与CF相比, OF和TT处理的水稻年均产量分别增加了17.0%和10.7%, OF处理的增产效果优于TT处理.与2019年相比, 2020年各处理水稻产量均有所降低.
2.4 综合温室效应和温室气体排放强度由表 2可知, 综合2019~2020两年的结果, 与CK相比, CF、TT和OF处理均降低了稻田CH4排放量和CH4对综合温室效应的贡献率(P＜0.05), 增加了稻田N2O排放量和N2O对综合温室效应的贡献率(P＜0.05).
2019年不同处理GWP从大到小依次为：CK>OF>CF>TT, 与CK处理相比, CF、TT和OF处理均显著降低了稻田GWP(P＜0.05), CF、OF、TT处理之间没有显著差异(P>0.05). 2020年不同处理GWP从大到小依次为：OF>CK>CF>TT, 与CK处理相比, TT和CF处理降低了GWP, OF则有增加GWP的趋势, 但与CF处理间差异没有达到显著水平(P>0.05). 2019~2020年CK、CF、TT和OF处理的年均GWP分别为4 047.7、3 363.1、3 199.1和3 616.1 kg·hm-2, 与CF处理相比, TT处理的稻田GWP降低了4.9%, OF处理的稻田GWP增加了7.5%.与2019年相比, 2020年CK处理的GWP减少, CF、TT和OF处理的GWP均呈增加趋势.
如表 2所示, 两年间不同施肥处理的单位水稻产量的温室气体排放强度(GHGI)的结果均表明, 与CK处理相比, 2019年和2020年的CF、TT和OF处理均显著降低了GHGI(P＜0.05). 2019~2020年CK、CF、TT和OF处理的年均GHGI分别为0.58、0.41、0.35和0.38, TT和OF处理GHGI与CF相比分别降低了13.7%和6.8%, TT处理的减排效果优于OF处理.与2019年相比, 2020年各处理的GHGI均有所增加.
2.5 环境因子由表 3可知, 2019~2020年水稻生长期内, CH4排放通量均与地下5 cm土壤温度呈显著正相关(P＜0.05), 2020年CH4排放通量与土壤NH4+-N含量显著正相关(P＜0.05), 两年间CH4排放通量均与土壤NO3--N含量没有显著相关性(P>0.05).除2020年TT处理的N2O排放量与地下5 cm土壤温度呈显著正相关关系(P＜0.05)外, 其余各处理N2O排放量与地下5 cm土温没有显著相关性(P>0.05). 2020年CF和TT处理水稻N2O排放通量与土壤NO3--N含量呈显著正相关关系(P＜0.05), OF处理N2O排放通量与土壤NH4+-N含量呈显著正相关(P＜0.05), 其余处理N2O排放通量与土壤NO3--N和NH4+-N含量均无显著相关性(P>0.05).
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表 3 CH4和N2O排放通量与环境因子的相关性(R2)1) Table 3 Pearson correlation coefficients for CH4 and N2O fluxes against environment parameters |
3 讨论 3.1 不同施肥处理对稻田CH4排放的影响
稻田CH4排放通量的动态变化特征受土壤温度、pH值和土壤NH4+-N及NO3--N含量等环境因子的影响.本试验中, 不同处理CH4排放通量呈现相同的时间变化趋势, 与试验期间土壤地下5 cm温度变化趋势一致, 两年间不同处理的水稻生长期CH4排放通量与土壤地下5 cm温度均呈显著正相关关系, 这与吴家梅等[19]的研究结果相同, 这可能是因为随着土壤温度升高, 土壤微生物活性增强, 有机物降解加速, 促进了CH4的产生与排放[20].土壤NH4+-N含量受土壤温度、含水量和阳离子交换量的共同影响[21], 本试验中, 2020年所有处理的CH4排放通量与土壤NH4+-N含量均呈显著正相关关系, 这一方面是由于NH4+与CH4竞争甲烷单加氧酶, 在一定程度上减少了土壤CH4的氧化[22], 另一方面则是由于NH4+促进了水稻根系生长和根系分泌物的释放, 从而增加了CH4产生的底物[23].
本试验中稻田CH4累积排放量为105.72~169.40 kg·hm-2, 在长江中下游稻田土壤CH4累积排放量为54.12~464.93 kg·hm-2范围内[24, 25]. 2020年水稻生长前期即7~8月累积降雨量为817.3 mm, 远高于2019年的487.9 mm, 这使稻田土壤较长时间处于厌氧环境, 产甲烷菌活性维持在较高水平, 因此2020年各处理稻田CH4排放峰值[26.41~31.63 mg·(m2·h)-1]和排放通量的均值[6.77~7.65 mg·(m2·h)-1]与2019年相比[峰值14.02~27.72 mg·(m2·h)-1, 排放通量均值3.42~5.53 mg·(m2·h)-1]均有所增加, 除CK处理外, 2020年CF、TT和OF处理稻田CH4累积排放量较2019年分别增加了28.3%、23.8%和20.9%.
氮肥是影响稻田CH4排放的重要因素[26, 27].受施肥次数和肥料种类的影响, 氮肥的施用对稻田CH4排放呈现不同的影响.大部分研究表明增加施氮量会促进水稻田CH4排放[18], 刘少文等[28]的研究结果表明施氮量增加42.1%, 不同轮作模式的稻田CH4排放随之增加9.9% ~23.1%.也有研究表明稻田CH4排放会随着氮肥施用量的增加而减少[29].在本试验中, CK、CF、TT和OF处理水稻年均CH4累积排放量分别为161.19、120.67、122.89和137.60 kg·hm-2, 与CK处理相比, CF、TT和OF不同施肥处理均显著降低了稻田CH4排放, 这与在热带地区施肥均显著降低了稻田CH4排放的研究结果一致[11].根据Linquist等[30]的研究, 稻田CH4排放受施肥量的影响, 中低量施肥(平均施N量 < 150 kg·hm-2)促进CH4排放, 高量施肥(平均施N量为249 kg·hm-2)抑制CH4排放.本试验中的施N量为270 kg·hm-2, 属于高施肥量, 大量氮肥施用增加了土壤NH4+-N和NO3--N含量, 过量的NH4+-N提高了CH4氧化菌的活性, 导致CH4排放减少[15, 31]; 同时, NO3--N在厌氧条件下进行反硝化作用, 与产甲烷菌竞争反应底物, 从而减少CH4的产生[32].
朱利群等[18]总结了40篇2016年以前发表的关于施肥对土壤CH4排放影响的文章发现: 随着施肥次数的增加, 单施无机氮(N)、无机氮磷钾(NPK)和有机无机配施(OF)处理的稻田CH4排放均逐渐增加.本试验中与CF相比, 由于增加了施肥次数, TT处理的稻田CH4排放也呈现了增加趋势, 2019年和2020年分别增加了3.9%和0.2%.这与田伟等[15]在海南澄迈开展的不同施肥模式的试验结果一致, 其表明与常规施肥相比, 减氮22.8%并增加追肥次数使稻田CH4排放增加了4.5%.
有研究表明, 有机肥处理能显著促进CH4排放[33].本试验中与CF相比, OF处理显著增加了CH4排放, 2019年和2020年分别增加了17.9%和11.0%, 与卜容燕等[34]在安徽六安进行的有机肥等氮替代化肥的试验结果一致, 这一方面是由于有机肥的施用增加了土壤速效养分含量, 为土壤微生物提供了较好的土壤生态环境, 提高了土壤微生物活性和多样性, 进而促进了稻田产甲烷菌的生长[18]; 同时有机肥和无机肥混合施用改善了土壤理化性质, 促进了水稻根系生长, 根系分泌物增加, 为CH4产生提供了更多底物, 提高了稻田CH4排放[35].
3.2 施肥处理对稻田N2O排放的影响农田土壤的N2O排放过程主要来自硝化和反硝化过程, 其主要受土壤碳氮供应状况影响.本研究的所有施肥处理N2O通量均在追施分蘖肥后观测到明显的峰值, 这是因为肥料施用为硝化和反硝化作用提供了物质和能量[36], 促进了硝化和反硝化过程的进行.且与其他处理不同的是, 二次追肥(TT)处理在第二次追肥后再次出现了N2O排放通量的峰值, 这可能是因为第二次追肥适时增加了稻田的氮素含量, 为硝化和反硝化细菌提供了足够的反应底物.本试验中, 2020年CF和TT处理水稻N2O排放通量与土壤NO3--N含量呈显著正相关, OF处理N2O排放通量与土壤NH4+-N含量呈显著正相关.这可能是因为NH4+-N含量增加可以促进硝化作用进行, 在厌氧条件下促使中间产物N2O增加; 有机肥的施用增加了稻田土壤的速效氮含量, 而一定范围内NO3--N含量增加能够促进反硝化作用进行, 同时可以抑制N2O被还原为N2[22].在本试验中, 除2020年TT处理外, 其余各处理N2O排放量与地下5 cm土温没有显著相关性, 这与石生伟等[37]的研究结果一致, 可能是由于该地土壤N2O排放主要受土壤供氮情况和微生物等因素的影响.
研究发现长江中下游地区稻田N2O累积排放量为0.004 1~5.34 kg·hm-2[38, 39], 本试验中稻田N2O累积排放量为0.05~1.43 kg·hm-2, 处于这个范围之内.施肥处理CF、TT、OF排放的N2O(0.25~0.91 kg·hm-2)占总施氮量(270 kg·hm-2)的0.09% ~0.34%, 处于全球农业生态系统的0.03% ~2.00%的范围内[9, 40]. 2020年水稻生长前期降水量与2019年同期相比增加了67.7%, 充分淹水环境造成的强厌氧条件促进了反硝化过程的彻底进行, N2O更多地被还原为N2[41], 导致2020年稻田各处理N2O排放峰值[2019年为0.02~0.48 mg·(m2·h)-1, 2020年为0.02~0.25 mg·(m2·h)-1]和排放通量的均值[2019年为0.01~0.07 mg·(m2·h)-1, 2020年为0.00~0.03 mg·(m2·h)-1]均显著降低.
氮素投入是农田土壤N2O排放最具决定性的单一预测因子[42], 氮肥的施用对N2O的排放具有促进作用.在我国随着氮肥用量的大幅增加, N2O的排放也呈明显的增加趋势.易琼等[43]的试验表明施N量从90 kg·hm-2增加到180 kg·hm-2, 稻田N2O排放随之增加了17%.本试验中, 2019~2020年CK、CF、TT和OF处理水稻年均N2O累积排放量分别为0.06、1.16、0.43和0.60 kg·hm-2.与CK相比, CF、TT和OF处理的稻田N2O累积排放量分别增加了1 836%、610%和884%.
白志刚[44]进行的氮肥运筹研究发现, 基肥和分蘖肥是稻田氮素淋溶和氨排放损失的高峰时期, 而施用穗肥能够促进水稻对氮素的吸收, 提高氮肥利用率.本研究结果表明, 与CF相比, 二次追肥(TT)处理在没有改变施氮量的情况下, 显著降低了N2O排放, 这可能是因为增加追肥次数使每次施肥时的用量与该阶段水稻生长所需相当, 避免了土壤中的氮素过剩, 从而减少了反硝化过程造成的氮素损失.Xia等[45]的研究表明, 增加追肥次数使农田土壤N2O排放量减少了5.4%.本试验结果表明, 与CF相比, 有机肥替代20%化肥处理的稻田年均N2O累积排放量减少了49.2%.李桂花等[23]的研究表明, 20% 的猪粪氮替代普通尿素氮使早稻和晚稻的N2O排放分别减少了27.0%和30.0%.这一方面是由于有机肥养分释放速度较慢, 导致土壤中总的速效氮含量降低, 减少了硝化和反硝化过程的底物; 另一方面有机肥的施用抑制了稻田土壤反硝化酶的活性, 并且降低了土壤的硝化潜势, 从而使N2O排放减少[46].
3.3 不同施肥处理对水稻产量和稻田综合温室效应的影响施肥能够显著提高产量, 但是不同施肥模式对水稻产量的影响是复杂的.本试验中, 2019~2020年CK、CF、TT和OF处理水稻年均产量分别为6 985.0、8 372.5、9 268.5和9 796.8 kg·hm-2.与CK相比, CF、TT和OF处理的水稻产量分别增加了19.9%、32.7%和40.3%.虽然TT和OF处理与CF处理施氮量一致, 但水稻产量均显著增加, 这与陈刚等[16]增加追肥次数和姜珊珊等[47]的有机无机肥配施均可增加水稻产量的研究结果一致.与2019年相比, 2020年不同施肥处理的水稻整体产量均有所降低, 这可能是因为2020年7~8月研究区域持续暴雨天气, 影响了水稻前期生长.
本试验中, 与CK相比, CF、TT和OF处理的稻田年均GWP分别显著降低了16.9%、21.0%和10.7%, CF、TT和OF处理的稻田年均GHGI分别降低了30.0%、39.6%和34.8%.稻田GWP主要由CH4的排放量决定, 虽然各施肥处理的稻田N2O排放量显著高于CK, 但由于施肥处理的CH4排放量显著降低, 因此各施肥处理的GWP也显著降低, 这与王紫君等[48]的常规施肥处理的结果一致.
与CF相比, TT处理的GWP呈减少趋势, 水稻产量增加, GHGI显著降低; OF处理的GWP呈增加趋势, 水稻产量同时也显著增加, GHGI显著降低.这表明二次追肥和有机肥替代20%化肥可以在保证水稻产量的情况下降低稻田GHGI, 实现增产减排.
4 结论(1) 两年的田间试验表明, 与CK相比, 施肥降低了稻田CH4排放, 增加了N2O排放, 增加了水稻产量, 降低了稻田GHGI.
(2) 与农户习惯施肥相比, TT和OF处理均在一定程度上增加了CH4排放, 降低了N2O排放, 增加了水稻产量, 降低了GHGI.
(3) 在施氮量不变的情况下, 增加追肥次数和有机肥替代部分化肥, 均可在保证水稻产量的情况下, 降低单位水稻产量的温室气体排放强度, 实现增产减排.
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