鄒剛?cè)A，趙鳳亮，單 穎，李 勇

亞熱帶稻田土壤反硝化動(dòng)力學(xué)參數(shù)估算①

鄒剛?cè)A1，趙鳳亮1，單 穎1，李 勇2*

(1中國熱帶農(nóng)業(yè)科學(xué)院環(huán)境與植物保護(hù)研究所，?？?571101；2中國科學(xué)院亞熱帶農(nóng)業(yè)生態(tài)研究所，長沙 410125)

反硝化作用是土壤氮素?fù)p失的重要途徑，對反硝化潛勢的準(zhǔn)確估算是農(nóng)業(yè)精準(zhǔn)施肥的必然要求。以亞熱帶典型紅壤稻田土作為研究對象，足量添加外源氮進(jìn)行室內(nèi)淹水厭氧培養(yǎng)獲取反硝化作用動(dòng)態(tài)，并分別用米氏方程和一級(jí)動(dòng)力學(xué)方程對其擬合，最后利用土壤基本理化性質(zhì)對反硝化動(dòng)力學(xué)參數(shù)進(jìn)行估算。結(jié)果表明：米氏方程更適合反硝化動(dòng)力學(xué)擬合，最佳的米氏常數(shù)(m)為35 mg/kg；米氏最大速率常數(shù)(max)與一級(jí)動(dòng)力學(xué)速率常數(shù)()具有顯著的相關(guān)性(= 0.96,<0.05)。土壤總氮，砂粒和粉粒以及土壤容重對max影響最大。利用總氮和粉粒含量作為輸入?yún)?shù)估算了max，準(zhǔn)確度達(dá)66%。所構(gòu)建的參數(shù)方程既充分挖掘了土壤基礎(chǔ)數(shù)據(jù)潛能，又能快速地獲取土壤反硝化動(dòng)力學(xué)曲線，省時(shí)省力。

反硝化作用；酶動(dòng)力學(xué)；紅壤；參數(shù)估算；傳遞函數(shù)

氮素是植物生長必需和作物高產(chǎn)的重要因子，化肥的施用在提高作物產(chǎn)量同時(shí)，也產(chǎn)生了很多環(huán)境問題，如土壤酸化、土地板結(jié)、溫室氣體排放以及水體富營養(yǎng)化等[1-3]，如何提高農(nóng)田氮素利用成為了農(nóng)業(yè)精準(zhǔn)施肥的瓶頸。過量氮肥輸入除了造成氮素的浪費(fèi)之外[4]，也加劇了氮素的轉(zhuǎn)化損失[5]。其中，反硝化作用是農(nóng)田氮素?fù)p失的重要途徑之一，了解土壤潛在反硝化勢是優(yōu)化施肥的必要前提。

土壤反硝化作用受諸多因素影響，如影響酶反應(yīng)速率的pH和溫度、土壤質(zhì)地以及底物濃度等[6]。當(dāng)前研究反硝化依然以室內(nèi)模擬為主，方法有乙炔抑制法和淹水培養(yǎng)法[7-8]，需要設(shè)置不同時(shí)間處理，費(fèi)時(shí)費(fèi)力。土壤傳遞函數(shù)是一類利用土壤基本理化性質(zhì)來估算那些測定較為繁瑣或獲取較難指標(biāo)的方法[9]。該方法在預(yù)測土壤水力學(xué)指標(biāo)中應(yīng)用較為廣泛[10]，在反硝化動(dòng)力學(xué)預(yù)測中罕見?；诖?，本研究試圖構(gòu)建預(yù)測土壤反硝化作用的土壤傳遞函數(shù)。通過室內(nèi)培養(yǎng)試驗(yàn)和土壤理化性質(zhì)分析，并分別利用一級(jí)動(dòng)力學(xué)和米氏方程積分式對反硝化作用進(jìn)行擬合，確定模型參數(shù)，最后在相關(guān)性分析基礎(chǔ)上，利用土壤基礎(chǔ)性質(zhì)來預(yù)測反硝化動(dòng)力學(xué)參數(shù)，以期為快速地預(yù)測土壤反硝化潛勢作參考。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于亞熱帶典型紅壤區(qū)域湖南省金井鎮(zhèn)，該地區(qū)經(jīng)緯度：113°18 ~ 113°26′E，28°30 ~ 28°39′N，總面積210.8 km2，全區(qū)海拔50 ~ 430 m，屬亞熱帶濕潤季風(fēng)氣候，地形以丘陵、山地為主，為典型江南丘崗地貌。年平均氣溫17.2 ℃，年降水量1 200 ~ 1 500 mm，無霜期275 d，年日照時(shí)數(shù)1 663 h。研究區(qū)土壤類型以花崗巖和板頁巖發(fā)育的紅壤和水稻土為主，土地利用以林地和水田為主，占比分別為65.5% 和26.6%。林地分布于北部和丘崗之上，稻田主要分布在溝道內(nèi)和河流兩岸的沖擊平原上。其中，稻田以雙季稻為主，年平均產(chǎn)量12 500 kg/hm2。降雨和水庫是農(nóng)田主要水源，農(nóng)田氮肥以尿素為主，平均用量375 kg/(hm2·a)。

1.2 樣品采集與測定

依據(jù)研究區(qū)稻田的分布情況，用土鉆采集了19個(gè)稻田0 ~ 20 cm表層混合土樣，編號(hào)為S1，S2，…，S19，并同時(shí)分別取環(huán)刀樣(100 cm3)。混合樣于室內(nèi)風(fēng)干后，除去較大石塊和植物殘根后，過2 mm篩，然后用四分法取一部分樣再過0.25 mm篩，用于測定土壤理化性質(zhì)和后續(xù)的培養(yǎng)試驗(yàn)。土壤性質(zhì)測定方法參照劉光崧[11]編著的《土壤理化分析與剖面描述》。土壤容重利用環(huán)刀法，即用環(huán)刀樣于105 ℃下烘24 h測定。土壤pH采用pH計(jì)測定(土水比1︰2.5)。土壤機(jī)械組成(即砂粒、粉粒和黏粒)利用比重計(jì)法測定，粒徑分布參照美國標(biāo)準(zhǔn)。土壤有機(jī)碳和總氮利用土壤碳氮分析儀(Vario MAX, Elementar, 德國)測定。

土壤反硝化動(dòng)力學(xué)測定采用淹水厭氧連續(xù)培養(yǎng)法[8]。即稱取10 g過2 mm篩的風(fēng)干土樣于100 ml的塑料浸提瓶中(3個(gè)平行)，加入25 ml 100 mg N/L(硝酸鉀溶液)，添加的氮量為250 mg/kg 風(fēng)干土，放置于25 ℃恒溫室中分別培養(yǎng)0、1、3、5、7和9 d，然后于相應(yīng)時(shí)間隨機(jī)取出3個(gè)平行樣，再加入25 ml 4 mol/L氯化鉀浸提液，往返式振蕩搖勻1 h，振蕩速度為180 r/min，溫度設(shè)置25 ℃，之后用中速定性濾紙過濾于50 ml塑料方瓶中，用流動(dòng)注射分析儀(FIAstar5000, Foss, 瑞典)測定濾液中的NO– 3-N含量。

1.3 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)

分別利用米氏動(dòng)力學(xué)方程積分式(Michaels- Menten kinetics)和一級(jí)動(dòng)力學(xué)方程對土壤反硝化作用進(jìn)行擬合，求得各動(dòng)力學(xué)方程參數(shù)。曲線擬合優(yōu)劣利用確定系數(shù)(2)判定，2越接近1，曲線擬合越好；越接近0，擬合越差。兩方程的表達(dá)公式如下。

米氏方程：

其積分式為：

式中：為反應(yīng)速率(mg/(kg·d))；為底物濃度(mg/kg)；max為最大反應(yīng)速率(mg/(kg·d))；m為米氏常數(shù)(mg/kg)。為反應(yīng)時(shí)間(d)；0和C分別為初始和時(shí)間的底物濃度(mg/kg)。

一級(jí)動(dòng)力學(xué)方程：

式中：為一級(jí)動(dòng)力學(xué)反應(yīng)速率常數(shù)(d-1)。

通過分析米氏方程參數(shù)、一級(jí)動(dòng)力學(xué)方程參數(shù)與土壤理化性質(zhì)間的相關(guān)性，選取顯著土壤性質(zhì)，再利用多元線性逐步回歸方法構(gòu)建參數(shù)的估算方程，方程優(yōu)劣利用確定系數(shù)判定。所有數(shù)據(jù)利用Excel 2007進(jìn)行初步統(tǒng)計(jì)，米氏動(dòng)力學(xué)方程及一級(jí)動(dòng)力學(xué)方程擬合利用Excel軟件中的規(guī)劃求解功能計(jì)算出方程參數(shù)。利用R統(tǒng)計(jì)軟件作相關(guān)性分析及繪圖，并構(gòu)建參數(shù)的回歸方程。

2 結(jié)果

2.1 樣品理化性質(zhì)描述

19個(gè)土壤樣品的基本理化性質(zhì)見表1，總氮1.7 ~ 2.9 g/kg，均值2.3 g/kg；有機(jī)碳8.8 ~ 20.3 g/kg，均值14.3 g/kg；砂粒106 ~ 538 g/kg，均值為319 g/kg；粉粒299 ~ 684 g/kg，均值456 g/kg；黏粒155 ~ 310 g/kg，均值226 g/kg；容重1.12 ~ 1.46 g/cm3，均值1.32 g/cm3；pH 4.17 ~ 6.84，均值5.32。按粒徑均值來考慮，土壤屬于壤土質(zhì)地，土壤pH偏低。從樣品數(shù)據(jù)集的偏度來分析，所有性質(zhì)都基本符合正態(tài)分布。

2.2 反硝化動(dòng)力學(xué)擬合

土樣反硝化動(dòng)力學(xué)分別利用一級(jí)動(dòng)力學(xué)和米氏方程積分式擬合，所有土樣的擬合結(jié)果分別見圖1和圖2，其中相應(yīng)的擬合參數(shù)值見表1。圖1描述了土壤NO– 3-N含量隨培養(yǎng)時(shí)間的動(dòng)態(tài)變化，圖2為米氏方程擬合中擬合時(shí)間和實(shí)測時(shí)間的線性圖。一級(jí)動(dòng)力學(xué)(指數(shù)方程)能較好地?cái)M合大部分土樣的反硝化作用，擬合的確定系數(shù)2范圍為0.77 ~ 0.99，平均0.91；米氏方程擬合的確定系數(shù)范圍為0.82 ~ 0.99，平均0.93，總體而言，米氏方程比一級(jí)動(dòng)力學(xué)方程更適合反硝化動(dòng)力學(xué)擬合。米氏方程中的參數(shù)包括最大速率常數(shù)max和米氏常數(shù)m，利用規(guī)劃求解，本研究中發(fā)現(xiàn)米氏常數(shù)取固定值35 mg/kg時(shí)，可以獲得最小的均方根差RMSE，基于此再分別估算樣品的max，所得樣品數(shù)據(jù)集max范圍為17.6 ~ 90.2 mg/(kg·d)，平均46.1 mg/(kg·d)。一級(jí)動(dòng)力學(xué)方程中的速率常數(shù)范圍為0.074 ~ 1.505 d-1，平均0.48 d-1。同時(shí)，研究發(fā)現(xiàn)，米氏方程中的最大速率常數(shù)max與一級(jí)動(dòng)力學(xué)方程中的速率常數(shù)有很高的相關(guān)性(圖3)，相關(guān)系數(shù)為0.96，<0.01。兩者之間完全可以用指數(shù)模型相互擬合估算(圖3)，確定系數(shù)2為0.98，因此只需估算其中之一就能得知另一參數(shù)，本研究選擇估算米氏方程中的最大速率常數(shù)max。

2.3 反硝化動(dòng)力學(xué)參數(shù)方程

欲構(gòu)建反硝化動(dòng)力學(xué)參數(shù)估算模型，首先要得知其影響因素。一級(jí)動(dòng)力學(xué)方程速率常數(shù)和米氏方程的最大速率常數(shù)與土壤理化性質(zhì)間的相關(guān)性見圖4。從圖中看出，影響速率常數(shù)的因素包括土壤總氮(TN，= 0.54，<0.05)，粉粒含量(silt，= 0.59，<0.01)和土壤容重(BD，= –0.58，<0.01)。影響最大速率常數(shù)max的因子包括總氮、砂粒、粉粒以及容重，相比值，max受土壤總氮(= 0.68，<0.01)和容重(= –0.70，<0.01)影響更大。其他影響因子，如有機(jī)碳含量、黏粒以及土壤pH與和max相關(guān)性都不顯著，因而后續(xù)建模不考慮。

表1 土樣理化性質(zhì)及反硝化動(dòng)力學(xué)擬合參數(shù)

圖1 一級(jí)動(dòng)力學(xué)方程曲線擬合稻田土壤反硝化作用

圖2 米氏方程擬合稻田土壤反硝化作用

圖3 米氏方程最大速率常數(shù)(vmax)與一級(jí)動(dòng)力學(xué)方程速率常數(shù)(K)曲線擬合

通過上述相關(guān)性分析，發(fā)現(xiàn)土壤總氮、容重以及質(zhì)地中的砂粒和粉粒對最大速率常數(shù)max影響較大。然而，影響因素之間也存在顯著的相關(guān)性，如總氮和容重(= –0.97，<0.01)，砂粒和粉粒(= –0.95，<0.01)，粉粒和容重(= –0.47，<0.05)。為避免模型中存在共線性，模型的輸入?yún)?shù)之間不得有顯著相關(guān)性。通過多元逐步回歸方法分析，認(rèn)為利用土壤總氮(TN)和粉粒含量(silt)就能獲得可靠的模型擬合度，模型精度2達(dá)到0.66，相關(guān)估算方程見公式4，該模型對預(yù)測土壤反硝化動(dòng)力學(xué)具有一定的參考價(jià)值。

ln(max)=5.98+0.89×ln(TN)+0.0017×silt(R=0.66，<0.001)(4)

式中：max為米氏方程中最大速率常數(shù)(mg/(kg·d))；TN為土壤總氮含量(g/kg)；silt為土壤粉粒含量(g/kg)。

(TN和SOC分別為總氮和有機(jī)碳(g/kg)；sand、silt和clay為土壤砂粒、粉粒和黏粒含量(g/kg)；BD為容重(g/cm3)；pH為土壤pH；vmax為米氏方程速率參數(shù)(mg/(kg·d))；K為一級(jí)動(dòng)力學(xué)方程常數(shù)參數(shù)(d-1)；*表示相關(guān)性達(dá)到P<0.05顯著水平，**表示相關(guān)性達(dá)到P<0.01顯著水平)

3 討論

厭氧條件下，微生物通過反硝化作用將土壤中的NO– 3-N還原成氣態(tài)氮，從而造成了土壤氮素的損失。水稻種植期間，淹水創(chuàng)造了厭氧條件，土壤反硝化作用強(qiáng)烈。本研究通過室內(nèi)淹水形成厭氧環(huán)境，添加足量外源氮保證底物充足來探討稻田土壤的反硝化作用，設(shè)置溫度為常溫。研究發(fā)現(xiàn)，各土樣呈現(xiàn)不同的反硝化能力，采集的19個(gè)土樣中有5個(gè)樣品NO– 3-N分解速率很快，幾乎在5 d內(nèi)就能全部降解。對于所有樣品，一周之內(nèi)，土樣NO– 3-N平均能降解70%。指數(shù)方程(一級(jí)動(dòng)力學(xué))能很好地?cái)M合大部分稻田土樣的反硝化作用，最高的擬合度可以達(dá)到99%(如樣品S3和S8)。劉培斌和郭亞潔[12]研究上海青浦稻田土壤時(shí)也認(rèn)為，土壤NO– 3-N含量與培養(yǎng)時(shí)間基本符合一級(jí)動(dòng)力學(xué)反應(yīng)方程。然而本研究發(fā)現(xiàn)對有些反硝化作用強(qiáng)烈的土樣，一級(jí)動(dòng)力學(xué)擬合較差，如樣品S13和S14，2分別為0.80和0.77，這表明一級(jí)動(dòng)力學(xué)方程對稻田土壤反硝化動(dòng)力學(xué)擬合還存在一定缺陷。再利用米氏方程對所有土樣的反硝化動(dòng)力學(xué)進(jìn)行擬合，發(fā)現(xiàn)擬合能力有所提升，尤其是對反硝化速率較快的土樣，如上述S13和S14的擬合精度分別提高到了0.92和0.97，同時(shí)也發(fā)現(xiàn)，對有些土樣，米氏方程擬合精度也有所下降，如S12、S15和S17，精確度相比一級(jí)動(dòng)力學(xué)擬合分別下降了7%、5% 和4%。綜上分析表明，一級(jí)動(dòng)力學(xué)方程和米氏方程各有所長，然而總體上米氏方程擬合更好。進(jìn)一步分析兩方程中的參數(shù)(速率常數(shù)和最大速率常數(shù)max)發(fā)現(xiàn)，兩者存在顯著相關(guān)性(= 0.98)，可以互換求解。

影響土壤反硝化作用的因素通常包括底物濃度(即NO– 3-N含量)、氧氣含量、溫度以及碳源等。本研究指定了培養(yǎng)溫度和淹水厭氧條件，并且保證了充足的氮源，重點(diǎn)探討土壤基本理化性質(zhì)(如土壤有機(jī)碳、全氮、機(jī)械組成、容重和pH)對反硝化作用的影響。Ahn和Peralta[13]研究認(rèn)為土壤性質(zhì)對反硝化功能很重要。相關(guān)分析表明土壤總氮(= 0.68，<0.01)、砂粒(= –0.46，<0.05)、粉粒(= 0.58，<0.01)以及容重(= –0.70，<0.01)對反硝化作用影響顯著；而土壤有機(jī)碳(= 0.44)、pH(= 0.09)則影響不顯著(圖4)。婁煥杰等[7]研究認(rèn)為城市河岸帶區(qū)農(nóng)田背景下土壤反硝化速率與土壤有機(jī)碳和全氮含量為正相關(guān)，而與pH為負(fù)相關(guān)。反硝化作用需要底物氮，因此土壤全氮越高，底物氮也將越充足，反硝化速率加快；其次，反硝化作用需要能源物質(zhì)，即有機(jī)碳，然而有研究認(rèn)為有機(jī)碳含量增加，也可能會(huì)加快土壤氮素的固定[14]，從而減低了反硝化損失速率，Yu等[15]研究亞熱帶地區(qū)土壤反硝化作用時(shí)，認(rèn)為反硝化速率與有機(jī)碳無關(guān)。土壤質(zhì)地和容重反映了土壤的孔隙情況，過高的砂粒含量以及容重，不利于微生物代謝和活動(dòng)，因此將降低反硝化速率。D’Haene等[16]研究比利時(shí)農(nóng)田土壤不同深度反硝化作用及其影響因素時(shí)也發(fā)現(xiàn)，表層土壤反硝化勢與質(zhì)地有很大關(guān)系。土壤pH影響酶活性，隨著pH升高至最佳值，土壤酶活性增強(qiáng)，微生物代謝也將增強(qiáng)，然而本研究卻發(fā)現(xiàn)酸性稻田土pH對反硝化最大速率常數(shù)幾乎無影響，表明pH不是影響該地區(qū)稻田土壤反硝化作用的因素。

明確了反硝化動(dòng)力學(xué)參數(shù)的影響因素后，本研究通過多元逐步回歸分析，構(gòu)建了反硝化動(dòng)力學(xué)米氏方程中最大速率常數(shù)的預(yù)測模型，精度達(dá)到66%，所用到的輸入項(xiàng)僅為土壤總氮和粉粒含量。McClellan[17]研究森林土壤反硝化作用發(fā)現(xiàn)，利用土壤NO– 3-N、總氮和pH能解釋反硝化氮損失的61%，這表明利用土壤基本性質(zhì)可以較好地預(yù)測土壤反硝化作用，同時(shí)也表明對于不同土地利用方式，土壤反硝化作用估算所選用的土壤性質(zhì)有所差異，影響因素也不盡相同。

4 結(jié)論

該研究分別利用一級(jí)動(dòng)力學(xué)方程和米氏方程對室內(nèi)培養(yǎng)的亞熱帶典型紅壤稻田土反硝化作用進(jìn)行了擬合，而后用常見易得的土壤理化性質(zhì)對方程中的參數(shù)進(jìn)行估算。研究發(fā)現(xiàn)米氏方程對反硝化動(dòng)力學(xué)擬合效果較好，一級(jí)動(dòng)力學(xué)方程中的速率常數(shù)()和米氏方程中的最大速率常數(shù)(max)具有很強(qiáng)的相關(guān)性(= 0.96，<0.01)，且同時(shí)本研究得到最佳的反硝化動(dòng)力學(xué)米氏常數(shù)(m)值為35 mg/kg的NO– 3-N濃度。土壤總氮，砂粒和粉粒以及土壤容重對max影響較大，最后僅利用土壤總氮和粉粒含量預(yù)測了max，得到一個(gè)較為可靠的預(yù)測模型，估算精度為66%。構(gòu)建的反硝化動(dòng)力學(xué)參數(shù)方程具有一定的實(shí)用性，通過利用土壤基本理化性質(zhì)估算反硝化動(dòng)力學(xué)參數(shù)，從而避免了獲取土壤反硝化作用的繁瑣培養(yǎng)測定，不過模型的精度還有限，表明還受其他更為復(fù)雜的因素影響，這值得進(jìn)一步探討。

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Estimation of Denitrification Kinetic Parameters of Paddy Soils in Subtropical China

ZOU Ganghua1, ZHAO Fengliang1, SHAN Ying1, LI Yong2*

(1 Environment and Plant Protection Institute, Chinese Academy of Tropical Agricultural Sciences, Haikou 571101, China; 2 Institute of Subtropical Agriculture, Chinese Academy of Sciences, Changsha 410125, China)

Denitrification is an important way of soil nitrogen loss, and accurate estimation of denitrification potential is the inevitable requirement of precision agricultural fertilization. The study selected subtropical paddy soils as the object. Soil samples were anaerobically incubated indoors with exogenous sufficient nitrogen (nitrate nitrogen) addition to obtain the denitrification dynamics, which were then fitted by Michaelis-Menten equation and one-order dynamic equation, respectively. Finally, basic physicochemical properties were used to estimate denitrification kinetic parameters. The results showed that Michaelis-Menten equation was more suitable for fitting the kinetics of denitrification in paddy fields. The best fitted Michaelis constant (m) was 35 mg/kg; Michaelis maximum rate constant (max) in Michaelis-Menten equation and the kinetic rate constant () in one-order dynamic equation had a significant correlation (= 0.96,<0.05). Total soil nitrogen, sand and silt content, and soil bulk density had the greatest impact onmax. Total nitrogen and silt contents were used as the inputs to estimatemax, with an accuracy of 66%. The developed function not only fully excavates the potential of soil basic data, but also can efficiently and quickly gain soil denitrification kinetic curve.

Denitrification; Enzyme kinetics; Red soil; Parametric estimation; Pedotransfer function

公益性行業(yè)(農(nóng)業(yè))科研專項(xiàng)(201503106)、中國熱帶農(nóng)業(yè)科學(xué)院基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金(1630042017004)和海南省重大科技計(jì)劃項(xiàng)目(ZDKJ2017002)資助。

(yli@isa.ac.cn)

鄒剛?cè)A(1985—)，男，江西南昌人，助理研究員，主要研究方向?yàn)檗r(nóng)業(yè)面源污染及土壤改良。E-mail：zou_ghua@163.com

S153.4

A

10.13758/j.cnki.tr.2019.03.014