和驊蕓 胡 琦* 李子怡 任思琪 馬雪晴 潘學(xué)標(biāo)

(1.中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué) 資源與環(huán)境學(xué)院,北京 100193;2.中國(guó)氣象局-中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)業(yè)應(yīng)對(duì)氣候變化聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室,北京 100193)

全球氣候正在發(fā)生以變暖為主要特征的顯著變化。聯(lián)合國(guó)政府間氣候變化專門委員會(huì)(Intergovernmental Panel on Climate Change,IPCC)第6次評(píng)估報(bào)告指出,自工業(yè)化以來(lái),人類活動(dòng)的影響已經(jīng)使全球氣候系統(tǒng)變暖[1]。作為陸地生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分,農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)對(duì)溫室效應(yīng)具有重要影響。目前,農(nóng)業(yè)已成為第二大溫室氣體的來(lái)源[2]。農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)對(duì)溫室氣體總排放的貢獻(xiàn)率大約是20%[3]。作為農(nóng)業(yè)大國(guó)之一,農(nóng)業(yè)相關(guān)的溫室氣體排放量約占中國(guó)溫室氣體排放總量的17%～32%[4]。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)不僅關(guān)系到國(guó)家糧食安全和社會(huì)穩(wěn)定,而且對(duì)全球溫室氣體排放的影響也不容忽視,控制農(nóng)業(yè)及其相關(guān)部門產(chǎn)生的碳排放已成為中國(guó)減排的重要方面[5]。

農(nóng)田溫室氣體排放主要包括物質(zhì)資源投入(化肥、農(nóng)藥、種子等)以及田間管理措施(播種、灌溉、收獲等)兩方面[6]。目前,已有研究利用生命周期評(píng)價(jià)法(LCA法)評(píng)估作物生態(tài)系統(tǒng)碳排放,該方法計(jì)算的是農(nóng)作物生產(chǎn)過(guò)程中由農(nóng)事操作和農(nóng)資投入所引起的直接或間接碳排放的總量[7]。王上等[7]定量評(píng)估發(fā)現(xiàn)華北平原春綠豆-夏玉米種植模式部分替代傳統(tǒng)冬小麥-夏玉米模式,能夠提高農(nóng)民收入、降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)碳排放和碳足跡;馬懷英等[8]基于大田試驗(yàn)和LCA法,發(fā)現(xiàn)燕麥大豆間作的產(chǎn)量和經(jīng)濟(jì)效益較高且碳足跡較低。盡管農(nóng)田碳排放的研究已經(jīng)取得了一些成果,關(guān)于溫室氣體的類型和系統(tǒng)邊界的定義仍存在爭(zhēng)議[9-10],關(guān)于糧食作物碳排放的研究結(jié)果存在較大差異[11-14]。

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)是人類活動(dòng)干預(yù)下的復(fù)合系統(tǒng),在消耗各種資源的同時(shí),植物又會(huì)通過(guò)光合作用吸收空氣中的CO2并儲(chǔ)存,從而減輕溫室效應(yīng)[15]。因此,在計(jì)算農(nóng)業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)碳排放時(shí),要同時(shí)考慮農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的固碳量[16-17]。農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)綜合增溫潛勢(shì)(Global warming potential,GWP)能夠綜合且精確地評(píng)價(jià)農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)或某一農(nóng)業(yè)管理措施的增溫潛勢(shì)[18]。在持續(xù)提高作物產(chǎn)量和土壤生產(chǎn)力的同時(shí),要盡可能地降低外源投入,從而降低綜合增溫潛勢(shì),使農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的凈碳固存得到提高。

華北平原是中國(guó)糧食主產(chǎn)區(qū)之一,耕地面積占中國(guó)總耕地面積的25%[19],糧食產(chǎn)量約占中國(guó)糧食總產(chǎn)量的30%[20]。長(zhǎng)期以來(lái),該糧食產(chǎn)區(qū)為了保障糧食的高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)而過(guò)度施用化肥,導(dǎo)致農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)排放大量的溫室氣體如CO2、CH4和N2O等。如何在保證產(chǎn)量的前提下增效減排,協(xié)調(diào)華北平原夏玉米農(nóng)田溫室氣體排放及氮肥投入,發(fā)展綠色農(nóng)業(yè)是中國(guó)緩解未來(lái)氣候變暖、實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)的重要途徑之一。因此,本研究基于2018年至2019年田間定位試驗(yàn),采用生命周期評(píng)價(jià)法,量化華北平原夏玉米生產(chǎn)過(guò)程中的固碳量、直接、間接溫室氣體增溫潛勢(shì)和凈綜合增溫潛勢(shì),探究不同施肥水平和減排措施對(duì)夏玉米產(chǎn)量、農(nóng)田溫室氣體排放量和固碳量的影響,以期為華北平原夏玉米生產(chǎn)創(chuàng)新減排增效技術(shù)提供科學(xué)依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)域概況

試驗(yàn)于2018—2019年6—10月在中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)吳橋?qū)嶒?yàn)站(37°37′ N,116°23′ E)進(jìn)行。實(shí)驗(yàn)站位于河北省滄州市吳橋縣溝店鋪鄉(xiāng)姚莊村,地處黑龍港流域中部,海拔14.0～22.6 m,為半濕潤(rùn)大陸性季風(fēng)氣候,多年平均氣溫12.6 ℃,全年≥0 ℃活動(dòng)積溫4 862.9 ℃,年降水量529 mm,主要分布在6—8月,雨熱同期,日照時(shí)數(shù)2 100～2 700 h,無(wú)霜期192 d。種植制度為冬小麥-夏玉米一年兩熟。該地以沖積型鹽化潮土為主要土壤類型,輕壤土,土地質(zhì)地及基礎(chǔ)肥力情況如表1所示。

表1 研究區(qū)土壤的基礎(chǔ)肥力狀況Table 1 Basic soil fertility status in the study area

1.2 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

試驗(yàn)品種為鄭單958,種植密度4 500株/畝,株距25 cm,行距60 cm,播種方式為穴播。夏玉米施肥處理方案詳見(jiàn)表2,每個(gè)處理設(shè)置3個(gè)重復(fù),采用隨機(jī)區(qū)組排列,相鄰小區(qū)之間種植2 行保護(hù)行。每個(gè)小區(qū)面積為長(zhǎng)9.0 m×寬5.4 m約48.6 m2。夏玉米播種時(shí)間為6月15日,播種后采用漫灌,灌溉量為75 mm,試驗(yàn)過(guò)程中沒(méi)有人工補(bǔ)灌。試驗(yàn)肥料于6月20日一次性施用,施肥方式為溝施,其余時(shí)間不做追肥處理。2018年、2019年收獲時(shí)間均為10月8日,玉米全生育期為114 d。收獲期每個(gè)重復(fù)選中間2行、每行5米實(shí)際收獲,記錄小區(qū)收獲范圍內(nèi)總株數(shù)、空桿數(shù)、雙穗數(shù)和有效穗數(shù)。

表2 夏玉米不同施肥處理方案Table 2 Different fertilization treatments of summer maize kg/hm2

1.3 測(cè)定指標(biāo)及方法

1.3.1土壤溫室氣體采集

測(cè)定溫室氣體的排放通量的方法為靜態(tài)箱—?dú)庀嗌V法(Static chamber/gas chromatography techniques)。采氣箱由PVC板制成,規(guī)格為60 cm×25 cm×23 cm,頂部有鋁制開(kāi)關(guān)用于采氣。在施肥之后需安裝好靜態(tài)箱,靜態(tài)箱的放置位置應(yīng)盡量靠近小區(qū)中心,并且保證基座內(nèi)無(wú)植株、雜草,基本可代表整個(gè)小區(qū)的土面情況。安裝時(shí)將基座放置在株間,插入約10 cm的土層中固定,試驗(yàn)期間不再挪動(dòng)靜態(tài)箱的位置,直至試驗(yàn)結(jié)束。測(cè)氣前在基座的間隙中加水密封,隔絕箱內(nèi)外環(huán)境。箱子倒扣前晃動(dòng)數(shù)次,確保箱體內(nèi)在采氣前無(wú)氣體殘留。

采氣頻率為施肥后連測(cè)7 d,之后每10 d測(cè)一次,遇到降水則在降水后一天補(bǔ)測(cè)一次。采樣時(shí)間段為上午9：00—10：00,采樣時(shí)間分別為蓋箱后的0 min、15 min、30 min,用注射器每次從箱子中抽取氣體樣本80～120 mL,用于分析計(jì)算不同處理的N2O、CO2和CH4排放/吸收通量。樣品利用Agilent6820型氣相色譜儀進(jìn)行分析,采用CA-5氣體樣品進(jìn)樣儀進(jìn)樣,氣相色譜儀檢測(cè)器為電子捕獲檢測(cè)器。在玉米生長(zhǎng)階段,取氣時(shí)同步記錄玉米生長(zhǎng)狀態(tài)、土壤含水率、箱內(nèi)溫度。

1.3.2土壤溫室氣體排放通量

氣體的排放通量是指單位面積、單位時(shí)間內(nèi)該氣體的排放量,排放通量為正值表示土壤向大氣排放,是該氣體的源;負(fù)值表示吸收,則代表土壤是該氣體的匯。氣體排放通量計(jì)算公式[21]為：

(1)

式中：F為氣體排放通量,μg/(m2·h)或mg/(m2·h);ρ為標(biāo)準(zhǔn)大氣狀態(tài)下CO2、N2O、CH4的氣體密度(CO2：1.977 kg/m3,N2O：1.978 kg/m3,CH4：0.717 kg/m3);V為靜態(tài)箱體積,m3;A為靜態(tài)箱基底面積,m2;Ps為樣品采集地的大氣壓強(qiáng),kPa;P0為標(biāo)準(zhǔn)狀況下的大氣壓強(qiáng),101.325 kPa;T0為標(biāo)準(zhǔn)狀態(tài)下的絕對(duì)溫度,273.15 K;T為采氣時(shí)靜態(tài)箱內(nèi)的絕對(duì)溫度,K;dCt/dt為箱內(nèi)單位時(shí)間氣體濃度變化速率。

整個(gè)生育期內(nèi)溫室氣體排放總量采用線性差值法計(jì)算,計(jì)算方法如下：

(2)

式中：CE為累積排放量,g/m2;F為排放通量,mg/(m2·h);i為第i次氣體采樣;ti+1-ti表示測(cè)定間隔天數(shù),d;n為通量觀測(cè)次數(shù)。

1.3.3土壤排放溫室氣體增溫潛勢(shì)(GWPSoil)

由于CO2、CH4和N2O這3 種溫室氣體的增溫效應(yīng)不同,它們對(duì)全球變暖的影響亦不相同。當(dāng)這3種氣體從一個(gè)系統(tǒng)或區(qū)域同時(shí)排放時(shí),只有計(jì)算它們作用的綜合效果才能了解該系統(tǒng)或區(qū)域或某一農(nóng)業(yè)管理措施對(duì)溫室效應(yīng)的貢獻(xiàn),即為綜合增溫潛勢(shì)(Global warming potential,GWP)[22]。IPCC(2013)報(bào)告中指出,以100年影響尺度為計(jì),1 kg CH4的增溫效應(yīng)是1 kg CO2的28倍,而1 kg N2O的增溫效應(yīng)是1 kg CO2的265倍[23]。用GWPSoil來(lái)表示CO2、CH4及N2O三種溫室氣體的聯(lián)合作用,GWPSoil的計(jì)算如下[24]：

GWPSoil=RCO2+RN2O×265+RCH4×28

(3)

式中：RCO2為CO2的總排放量,kg/hm2;RN2O為N2O的總排放量,kg/hm2;RCH4為CH4的總排放量,kg/hm2。

1.3.4農(nóng)業(yè)投入的間接增溫潛勢(shì)(GWPIndirect)

記錄夏玉米全生育周期各種農(nóng)事活動(dòng)的物資投入種類和用量,并通過(guò)生命周期法計(jì)算間接溫室氣體排放量,主要包括由肥料(氮磷鉀肥)、灌溉、機(jī)械(柴油)、農(nóng)藥(除草劑和殺蟲劑)等投入所造成的CO2當(dāng)量排放量。各農(nóng)事活動(dòng)耗能碳當(dāng)量排放系數(shù)如表3所示。44/12為碳當(dāng)量轉(zhuǎn)換為二氧化碳當(dāng)量的轉(zhuǎn)換系數(shù)。

表3 農(nóng)業(yè)投入碳當(dāng)量排放系數(shù)Table 3 Carbon emissions coefficient for agricultural inputs

(4)

式中：mi和βi分別為第i種物資的用量和CO2當(dāng)量排放系數(shù)。

1.3.5凈初級(jí)生產(chǎn)力增溫潛勢(shì)(GWPNPP)

玉米收獲時(shí)測(cè)定產(chǎn)量和地上部生物量,計(jì)算植株地上和地下部分轉(zhuǎn)化為凈初級(jí)生產(chǎn)力(NPP)的增溫潛勢(shì)(GWPNPP)：

GWPNPP=GWPYield+GWPStraw+GWPRoot+GWPExudate

(5)

式中：GWPYield、GWPStraw、GWPRoot和GWPExudate分別為籽粒增溫潛勢(shì)、秸稈增溫潛勢(shì)、地下部分增溫潛勢(shì)以及根系分泌物增溫潛勢(shì),kg/hm2,計(jì)算公式如下：

GWPYield=Yield×a×44/12

(6)

GWPStraw=GWPYield×b

(7)

GWPRoot=(GWPYield+GWPStraw)/c

(8)

GWPExudate=(GWPYield+GWPStraw+GWPRoot)×d

(9)

式中：Yield為玉米籽粒產(chǎn)量,kg/hm2;a為玉米籽粒含碳量,取值0.4 kg/kg[29];44/12為碳當(dāng)量轉(zhuǎn)換為二氧化碳當(dāng)量的轉(zhuǎn)換系數(shù);b為玉米籽粒與秸稈增溫潛勢(shì)的比,取值1.1 kg/kg[29];c為地上部與根增溫潛勢(shì)的比,取值6.25 kg/kg[30-31];d為根系滲出物與凈初級(jí)生產(chǎn)力增溫潛勢(shì)的比,取值0.12 kg/kg[32-33]。

1.3.6凈綜合增溫潛勢(shì)(Net GWP)

農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳流特點(diǎn)是固碳和耗碳共存,其通過(guò)光合作用產(chǎn)物將太陽(yáng)能轉(zhuǎn)換為生物能,并在此過(guò)程中固定CO2。對(duì)農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行綜合溫室效應(yīng)評(píng)價(jià)時(shí),應(yīng)全面考慮農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的碳流,不應(yīng)僅僅是土壤表觀呼吸排放的CO2量,還應(yīng)涵蓋灌溉、機(jī)械和肥料施用等農(nóng)事活動(dòng)所造成的CO2排放量,以及作物轉(zhuǎn)化為NPP的碳量(GWPNPP)。本研究綜合考慮農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的溫室氣體的源與匯功能,計(jì)算凈綜合增溫潛勢(shì)[33-34]：

Net GWP=GWPNPP+GWPImport+GWPSoil+GWPExport+GWPIndirect

(10)

式中：GWPImport為來(lái)自有機(jī)肥或者其他富含C的農(nóng)業(yè)輸入,本研究中為0;GWPSoil為土壤直接溫室氣體排放的增溫潛勢(shì),kg/hm2;GWPExport是從農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中移除的收獲谷物,kg/hm2,本研究中指收獲的玉米籽粒(GWPYield),即玉米籽粒收獲后在短時(shí)間內(nèi)又會(huì)被迅速消耗,因此產(chǎn)量不計(jì)入增溫潛勢(shì);GWPIndirect為農(nóng)業(yè)投入產(chǎn)生間接排放的增溫潛勢(shì),kg/hm2。若Net GWP為負(fù),代表該農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)為碳匯,反之則為碳源。

1.3.7農(nóng)田經(jīng)濟(jì)效益估算

農(nóng)田經(jīng)濟(jì)效益估算方法如下：

Net Profit=A×Y×P-C

(11)

式中：Net profit為農(nóng)田經(jīng)濟(jì)效益,元/hm2;A為種植面積,hm2;Y為玉米產(chǎn)量,kg/hm2;P為玉米的市場(chǎng)價(jià)格,元/kg,玉米的市場(chǎng)價(jià)格為1.90元/kg(2018年)和2.20元/kg(2019年);C為玉米的生產(chǎn)成本,元,玉米種子價(jià)格為20元/kg,氮肥為2.4元/kg,磷肥為3元/kg,鉀肥為5元/kg,硝化抑制劑的價(jià)格為8元/kg,脲酶抑制劑的價(jià)格為11.2元/kg,灌溉用水價(jià)格為0.55元/m3,柴油為7.6元/kg。

1.4 數(shù)據(jù)處理

應(yīng)用方差分析(ANOVA)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,處理間差異的多重比較采用Least-significant difference(LSD)法。所有數(shù)據(jù)分析均在Microsoft Excel 2021和SPSS 13.0環(huán)境下進(jìn)行,畫圖采用Origin 2018。

2 結(jié)果與分析

2.1 農(nóng)田土壤溫室氣體排放特征

2.1.1農(nóng)田土壤N2O排放特征

2018—2019年夏玉米生長(zhǎng)季不同處理N2O的排放通量變化特征如圖1所示。夏玉米農(nóng)田土壤N2O的排放通量均為正值,表明夏玉米農(nóng)田土壤是N2O的排放源。

由圖1可知：不同年際間土壤N2O排放的特征基本一致,即施肥后土壤N2O排放通量迅速上升,且較高的排放通量持續(xù)約6 d;各處理N2O 排放峰均在施肥后一周內(nèi)出現(xiàn),降雨后又會(huì)出現(xiàn)比較弱的排放峰;CK處理N2O排放通量在整個(gè)生長(zhǎng)季內(nèi)均維持在較低水平,2018年、2019年CK處理最大排放通量分別為59.9和151.5 μg/(m2·h)。LF、SU、ER和HF在施肥后隨著氮肥的促進(jìn)作用,N2O排放呈逐漸增加的趨勢(shì),在施肥后第5～6天達(dá)到排放峰值,此時(shí)HF處理N2O排放通量最大,2018年、2019年排放峰值分別達(dá)到792.4和478.8 μg/(m2·h)。兩年內(nèi)SU處理N2O排放通量的峰值為342.6和305.9 μg/(m2·h),而ER處理排放通量的峰值僅為220.7和221.8 μg/(m2·h),較SU處理分別降低了35.6%和27.5%。2018年8月20日及9月20日均出現(xiàn)一個(gè)小峰值,是由于測(cè)氣前降雨,使土壤含水量增加,反硝化微生物活性提高,激發(fā)了土壤N2O的生成及排放。直至收獲前,N2O排放通量一直維持在較低水平。

圖1 夏玉米生長(zhǎng)季不同處理下土壤N2O排放通量Fig.1 N2O emission fluxes under different treatments during summer maize growing seasons

CK處理在整個(gè)生長(zhǎng)季內(nèi)N2O排放通量最低,HF處理排放通量最高,而ER相比SU處理顯著降低,表明增施氮肥會(huì)促進(jìn)土壤N2O的排放,添加抑制劑則對(duì)N2O的排放有顯著的抑制作用。

2.1.2農(nóng)田土壤CO2排放特征

2018—2019年不同處理夏玉米生長(zhǎng)季CO2的排放通量如圖2所示。夏玉米農(nóng)田土壤CO2的排放通量均為正值,表明農(nóng)田土壤是CO2的排放源。

由圖2可知：不同年際間土壤CO2排放的特征基本一致,即施肥后土壤CO2排放通量較高,持續(xù)約10 d。在玉米生長(zhǎng)旺盛期(7月下旬—8月上旬),即拔節(jié)-抽雄期CO2排放通量較高。2019年8月20日及9月18日出現(xiàn)排放小高峰,是由于降雨導(dǎo)致土壤呼吸速率加大。6月15日播種之后,進(jìn)行一次灌溉、施肥,加之前茬作物小麥秸稈及根茬為土壤微生物提供了豐富的碳源,土壤微生物活性增加,CO2排放通量較大。HF處理在施肥后CO2排放峰值最大,兩年排放峰值分別為493.9和657.8 mg/(m2·h)。ER處理排放峰值最低,分別為402.2和432.7 mg/(m2·h)。所有處理在6月下旬到7月中旬之間CO2排放通量較低,約為300 mg/(m2·h)。7月中旬排放通量逐漸增加并達(dá)到峰值。7月下旬至8月上旬土壤溫度顯著升高,且此時(shí)夏玉米正好處于拔節(jié)期-抽雄開(kāi)花期,作物生長(zhǎng)速度加快,呼吸速率加大,因此CO2排放通量最大,2018年、2019年各處理排放通量峰值范圍分別為668.6～820.2和607.9～778.2 mg/(m2·h)。8月份開(kāi)始CO2排放通量逐漸下降,收獲時(shí)排放通量降至最低,此時(shí)土壤溫度較低,土壤呼吸減緩,土壤含水量下降,且夏玉米處于生長(zhǎng)后期,根系活動(dòng)減少,排放通量范圍僅處于75.9～206.7和42.9～107.2 mg/(m2·h)。

圖2 夏玉米生長(zhǎng)季不同處理下土壤 CO2排放通量Fig.2 CO2 emission fluxes under different treatments during summer maize growing seasons

在夏玉米生長(zhǎng)季內(nèi),HF處理CO2排放通量最高,ER處理的CO2排放通量顯著低于其他處理。

2.1.3農(nóng)田土壤CH4排放特征

2018—2019年不同處理夏玉米生長(zhǎng)季CH4的排放通量如圖3所示?？芍合挠衩邹r(nóng)田土壤CO2的排放通量多為負(fù)值,表明華北平原玉米農(nóng)田土壤是CH4的一個(gè)較弱的吸收匯。施肥灌溉后,CH4排放通量出現(xiàn)了正值,是由于此時(shí)土壤水分較為充足,土壤微生物多處于厭氧條件下,抑制了土壤對(duì)CH4的氧化作用,同時(shí)提高了甲烷菌的活性,促進(jìn)了CH4的產(chǎn)生。2018年7月31日左右出現(xiàn)的CH4較大的吸收峰,此時(shí)玉米處于快速生長(zhǎng)發(fā)育時(shí)期,會(huì)大量消耗土壤水分和氮素,土壤中硝態(tài)氮和銨態(tài)氮的含量減少,土壤處于好氣狀態(tài),有利于CH4被氧化,造成土壤與大氣之間CH4的負(fù)濃度梯度,因此出現(xiàn)了CH4的吸收峰,峰值范圍為-30.4～-14.8 μg/(m2·h)。

圖3 夏玉米生長(zhǎng)季不同處理下土壤CH4排放通量Fig.3 CH4 emission fluxes under different treatments during summer maize growing seasons

在夏玉米整個(gè)生長(zhǎng)季內(nèi),不同處理之間CH4排放特征基本一致,沒(méi)有顯著差異,在拔節(jié)-抽雄開(kāi)花期出現(xiàn)CH4吸收小高峰。SU、HF處理施氮水平較高,抑制CH4的氧化,因此CH4吸收速率較低。

2.1.4農(nóng)田土壤溫室氣體排放總量

2018年、2019年不同處理的N2O、CO2、CH4累積排放量如表4所示。可知：不同處理間玉米生長(zhǎng)季N2O的排放總量差異較為顯著,隨著施氮量的增加N2O的排放呈現(xiàn)逐漸增加的趨勢(shì)。2018年和2019年,CK處理N2O排放總量最低,分別為0.72和1.39 kg/hm2;HF處理N2O排放總量最高,分別為2.73和3.98 kg/hm2,平均為CK處理的3.3倍。施氮量相同的情況下,添加抑制劑顯著降低了N2O排放,兩年間ER處理的N2O排放總量較SU處理降低了25.5%。

表4 不同處理下夏玉米農(nóng)田土壤N2O、CO2、CH4累積排放量Table 4 N2O,CO2 and CH4 cumulative emission quantities of summer-maize field under different treatments (kg/hm2)

2018年、2019年夏玉米生長(zhǎng)季內(nèi)CO2排放總量范圍分別為8 594.86～9 759.94和8 138.85～8 742.47 kg/hm2,其中ER處理的CO2排放總量顯著低于同等施氮量的SU處理(P<0.05),兩年間CO2排放總量分別降低了10.8%、3.4%。LF、SU和HF 3個(gè)處理之間CO2排放總量沒(méi)有顯著性差異。

2018年、2019年夏玉米生長(zhǎng)季內(nèi)CH4吸收總量范圍分別為0.14～0.33和0.14～0.34 kg/hm2。HF處理的施氮量最大,土壤中CH4氧化細(xì)菌的數(shù)量和活性較高,促進(jìn)了CH4氧化,CH4吸收量顯著高于其余處理。ER處理CH4吸收量較SU處理降低了35.7%,表明施氮水平相同時(shí)添加抑制劑會(huì)顯著的降低CH4的吸收量。

2.2 溫室氣體排放總量增溫潛勢(shì)(GWPSoil+ GWPIndirect)

將2018年、2019年夏玉米農(nóng)田N2O、CO2、CH4排放總量統(tǒng)一換算為CO2當(dāng)量,可得農(nóng)田土壤溫室氣體增溫潛勢(shì)GWPSoil,如圖4所示?？芍河捎谵r(nóng)田CO2排放量最高,GWPSoil以CO2為主,N2O、CH4貢獻(xiàn)較小。玉米生長(zhǎng)季內(nèi)CK處理及ER處理的GWPSoil維持在較低水平,而HF處理GWPSoil均最高,2018年、2019年分別為10 405.5和9 920.8 kg/hm2,平均較CK處理高10.9%。相同施氮水平下,ER處理的GWPSoil顯著低于SU處理,2個(gè)玉米生長(zhǎng)季GWPSoil分別為9 035.4和9 131.7 kg/hm2,較SU處理平均降低8.7%,表明添加抑制劑可以顯著減少土壤溫室氣體直接排放的增溫潛勢(shì)。

夏玉米全生育期各種農(nóng)業(yè)投入的增溫潛勢(shì)(GWPIndirect)如圖5(a)所示?？芍翰煌幚鞧WPIndirect為1 633.7～5 216.5 kg/hm2,其中CK處理由于施肥量較少,GWPIndirect最低;LF、SU、ER和HF處理的GWPIndirect分別較CK高出67.2%,83.5%,83.5%及153.3%。HF處理由于施氮量較高,GWPIndirect顯著高于其余處理。在所有農(nóng)業(yè)投入中,肥料對(duì)GWPIndirect的貢獻(xiàn)最大,灌溉次之。除了CK處理外,LF、SU、ER和HF處理肥料所造成的間接排放占GWPIndirect的54.1%,58.2%,58.2%,69.7%;灌溉造成的排放占間接排放的28.4%～31.2%。

柱形圖上不同字母表示差異顯著(P<0.05),相同字母表示差異不顯著(P>0.05)。下同。Different letters on the column chart represent significant differences (P<0.05),while the same letters represent no significant differences (P>0.05).The same below.圖4 不同處理下夏玉米農(nóng)田土壤排放溫室氣體增溫潛勢(shì)(GWPSoil)Fig.4 Global warming potential of greenhouse gas emissions from summer maize farmland under different treatments

圖5 不同處理下農(nóng)業(yè)投入引起的間接增溫潛勢(shì)(a)及總排放量增溫潛勢(shì)(b)Fig.5 Global warming potential based on agricultural input (a) and total emissions (b) under different treatments

將夏玉米全生育期的直接、間接溫室氣體排放增溫潛勢(shì)累加可得總排放量的增溫潛勢(shì),如圖5(b)所示?？梢?jiàn)：不同處理排放總量的增溫潛勢(shì)范圍為10 831.3～14 301.9 kg/hm2,由高到低依次為HF>SU>LF>ER>CK。直接排放對(duì)總排放量的貢獻(xiàn)較大,CK、LF、SU、ER和HF處理中直接排放分別占總排放量的84.9%,78.2%,76.9%,75.2%及71.1%。HF的總排放量顯著高于其余幾個(gè)處理,是由于其直接和間接排放量均最高。相比SU處理,添加抑制劑引起的總排放量的降低主要是由于降低了土壤溫室氣體的直接排放造成的,ER的總排放量為12 082.1 kg/hm2,降低了6.7%。

2.3 凈初級(jí)生產(chǎn)力增溫潛勢(shì)(GWPNPP)及綜合溫室效應(yīng)評(píng)價(jià)

2018年、2019年夏玉米農(nóng)田凈初級(jí)生產(chǎn)力增溫潛勢(shì)(GWPNPP)如表5所示。由表可知：2018年和2019年CK處理的GWPNPP分別為35 757.2和38 851.9 kg/hm2,GWPNPP顯著低于其余處理(P<0.05)。SU處理GWPNPP最高,分別為44 274.9和44 399.1 kg/hm2,平均較CK處理高19.0%。添加抑制劑對(duì)GWPNPP影響不顯著,表現(xiàn)為ER處理的與SU的GWPNPP無(wú)顯著差異。HF處理施氮量最高,但GWPNPP均低于SU、ER處理,GWPNPP分別為41 986.8 和39 669.4 kg/hm2,平均較SU處理降低9.8%,表明施氮過(guò)量不能保證經(jīng)濟(jì)產(chǎn)量及固碳量的持續(xù)增加。

表5 不同處理下凈初級(jí)生產(chǎn)力增溫潛勢(shì)估算值(GWPNPP)Table 5 Estimation of global warming potential based on NPP under different treatments kg/hm2

綜合考慮不同處理的排放量及碳固定,計(jì)算凈綜合增溫潛勢(shì)(Net GWP),結(jié)果如圖6所示。可知：計(jì)算所得的平均Net GWP均為負(fù)值,表明夏玉米農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)為大氣的碳匯。2018年、2019年不同處理的Net GWP范圍分別為-13 637.6～-9 907.6 和-13 921.1～-9 667.1 kg/hm2。CK處理施肥量低,較低的作物產(chǎn)量及生物量造成了固碳量的減少。兩個(gè)夏玉米生長(zhǎng)季內(nèi),HF的平均Net GWP為-10 117.8 kg/hm2,施氮量多但并未獲得較高的產(chǎn)量,固碳量低于SU及ER;同時(shí)較高的施氮量使得直接排放和間接排放均有不同程度的提高,HF處理Net GWP的絕對(duì)值顯著低于其余處理。ER處理的平均Net GWP為-13 539.3 kg/hm2,絕對(duì)值較CK處理高18.1%,但與SU處理沒(méi)有顯著差異。ER處理施肥的同時(shí)添加抑制劑,既降低了土壤溫室氣體的直接排放,又有增產(chǎn)作用。

圖6 不同處理下凈綜合增溫潛勢(shì)(Net GWP)估算值Fig.6 Estimation of net global warming potential under different treatments

計(jì)算農(nóng)業(yè)生產(chǎn)及投入可得凈利潤(rùn),并與Net GWP結(jié)合,將兩年內(nèi)5個(gè)處理的10對(duì)利潤(rùn)-凈增溫潛勢(shì)數(shù)據(jù)用散點(diǎn)圖表示,并分為4個(gè)模式,分別是高收益-高固碳(High profit-high net GWP)、高收益-低固碳(High profit-low net GWP)、低收益-高固碳(Low profit-high net GWP)以及低收益-低固碳(Low profit-low net GWP)。2018年、2019年不同處理的玉米凈利潤(rùn)為11 579.3～11 582.2和12 766.5～14 173.6元/hm2。HF處理屬于低收益-低固碳施肥管理模式,兩年凈利潤(rùn)分別為12 471.2 和11 582.2元/hm2;高施肥量在造成資源浪費(fèi)的同時(shí),使溫室氣體排放量大大增加,且增產(chǎn)效果不顯著。SU、ER處理屬于高收益-高固碳管理模式,SU處理凈利潤(rùn)最高,分別是14 126.0元/hm2和14 173.6元/hm2,ER處理凈利潤(rùn)與SU處理無(wú)顯著差異。但ER較SU處理GWPSoil、GWPIndirect和Net GWP更低,有利于溫室氣體減排,適合作為綠色農(nóng)業(yè)發(fā)展模式在華北平原推廣。

圖7 不同處理下經(jīng)濟(jì)效益-凈綜合增溫潛勢(shì)模式分類Fig.7 Classification of net profit-net global warming potential models under different treatments

3 討論與結(jié)論

3.1 討論

氮肥作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中最大的能源消耗投入,其對(duì)二氧化碳排放的影響不應(yīng)忽視[35]。但在作物生產(chǎn)過(guò)程中,氮肥的利用效率通常較低[36]。受到環(huán)境和管理措施的限制,通常玉米可以利用的氮肥低于所施用氮肥的50%[37],土壤表面約25%的尿素轉(zhuǎn)化為NH3并揮發(fā)到大氣中[38],未被利用的氮不僅會(huì)造成經(jīng)濟(jì)損失,也會(huì)造成溫室氣體的大量排放。由于華北平原過(guò)度追求糧食高產(chǎn),過(guò)量施用氮肥導(dǎo)致大量N元素通過(guò)N2O排放、氮淋失和氨揮發(fā)損失,是影響農(nóng)田土壤N2O排放的主要因素[39-40]。在氮肥中添加硝化和脲酶抑制劑是抑制硝化過(guò)程的重要措施[41],并被廣泛用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中。本研究表明ER的N2O總排放量比SU低27.6%,2個(gè)玉米生長(zhǎng)季ER處理的GWPSoil分別為 9 035.4 和9 131.7 kg/hm2,較SU處理分別降低12.1%和5.2%,說(shuō)明硝化抑制劑和脲酶抑制劑聯(lián)合施用可以減少N2O的排放及GWP,這與先前的研究結(jié)果一致[42-43]。趙自超等[42]發(fā)現(xiàn)硝化和脲酶抑制劑不論單獨(dú)使用還是聯(lián)合使用,均可以顯著降低土壤N2O排放和CH4吸收,且聯(lián)合使用能夠使作物增產(chǎn)6.7%。吳得峰等[44]在玉米田的試驗(yàn)結(jié)果表明,在減量施肥模式的基礎(chǔ)上添加硝化抑制劑是一種保產(chǎn)、減氮、減排的有效措施,在不影響玉米產(chǎn)量的同時(shí)使N2O 的排放量減少28.1%。目前使用抑制劑對(duì)作物產(chǎn)量的影響報(bào)道不一,本研究表明添加抑制劑未達(dá)到提高產(chǎn)量的效果,ER處理與SU處理產(chǎn)量無(wú)顯著差異,未對(duì)產(chǎn)量造成顯著影響,與Yang等[45]結(jié)果一致。

本研究表明,化肥的GWP占GWPIndirect的54.1%～69.7%。1993—2013年,中國(guó)糧食種植的化肥施用量增速是糧食產(chǎn)量增速的2.29倍[46]。Tan等[47]通過(guò)田間試驗(yàn)得出結(jié)論,在冬小麥-夏玉米輪作系統(tǒng)中減少30%的氮輸入可以顯著減少溫室氣體排放總量,同時(shí)保持糧食產(chǎn)量。如果中國(guó)玉米產(chǎn)區(qū)采取優(yōu)化的氮肥措施,每年可以減少140萬(wàn)t氮肥和1 860萬(wàn)t溫室氣體排放[48]。HF處理施氮量過(guò)多,不僅沒(méi)有達(dá)到提高產(chǎn)量的效果,又增加了直接排放和間接排放增溫潛勢(shì),不適宜在華北平原夏玉米農(nóng)田推廣。

根據(jù)本研究中農(nóng)田凈綜合增溫潛勢(shì)結(jié)果,夏玉米農(nóng)田具有碳儲(chǔ)存潛力。農(nóng)田固碳可以增加陸地碳儲(chǔ)存,從而減少大氣中的二氧化碳濃度和溫室氣體排放[49]。秸稈還田是提高農(nóng)田固碳量的主要途徑,但目前秸稈還田對(duì)農(nóng)田碳平衡的影響結(jié)果不一,如秸稈還田會(huì)導(dǎo)致土壤呼吸速率的增加,從而增加碳排放[50],但不同還田方式可以顯著影響碳排放量[51]。需要指出的是,本研究在計(jì)算玉米凈綜合增溫潛勢(shì)時(shí),考慮到籽粒在收獲后又會(huì)在短時(shí)間內(nèi)被消耗掉,因此既不計(jì)入固碳量,也不計(jì)入排放量,且本研究假設(shè)秸稈全部還田,但在實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中并不能做到秸稈的完全利用。

在本研究中,由于試驗(yàn)?zāi)晗掭^短,忽略了土壤有機(jī)碳的變化。未來(lái)可考慮在試驗(yàn)過(guò)程中同步監(jiān)測(cè)土壤有機(jī)質(zhì)含量及土壤理化性質(zhì)等。同時(shí),氣候因素(溫度、降水)對(duì)土壤溫室氣體排放有顯著影響,更重要的是年際間溫度、降水等氣候要素變化、極端天氣事件導(dǎo)致的災(zāi)害等會(huì)極大影響夏玉米產(chǎn)量和生物量,進(jìn)而影響年際間碳收支。未來(lái)可以將田間試驗(yàn)數(shù)據(jù)與長(zhǎng)時(shí)間序列的氣候數(shù)據(jù)、作物模型和遙感數(shù)據(jù)等結(jié)合,綜合評(píng)估區(qū)域尺度的農(nóng)田增溫潛勢(shì),為中國(guó)農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)應(yīng)對(duì)氣候變化提供科學(xué)依據(jù)和理論基礎(chǔ)。

3.2 結(jié)論

本研究經(jīng)過(guò)對(duì)夏玉米農(nóng)田土壤溫室氣體排放通量進(jìn)行監(jiān)測(cè)及生產(chǎn)過(guò)程中的溫室氣體排放增溫潛勢(shì)計(jì)算,得出了不同施肥處理的凈綜合增溫潛勢(shì),主要結(jié)論如下：

1)施氮量相同時(shí)添加抑制劑,可以顯著降低N2O排放總量及農(nóng)田土壤溫室氣體增溫潛勢(shì)(GWPSoil),ER處理較SU處理的N2O排放總量及GWPSoil分別降低25.5%及8.7%。HF處理N2O排放總量最高,2018年、2019年分別為2.73和3.98 kg/hm2,平均為CK處理的3.3倍。

2)在所有農(nóng)業(yè)投入中,肥料對(duì)GWPIndirect的貢獻(xiàn)最大,灌溉次之。LF、SU、ER和HF處理中肥料所造成的間接排放占GWPIndirect的54.1%,58.2%,58.2%,69.7%。HF處理由于施氮量較高,GWPIndirect顯著高于其余處理。除CK外,灌溉造成的排放占間接排放的28.4%～31.2%。

3)HF處理的GWPSoil及GWPIndirect均為最高,較CK處理分別高10.9%和153.3%。不同處理排放總量的增溫潛勢(shì)(GWPSoil+GWPIndirect)由高到低依次為HF>SU>LF>ER>CK。

4)ER處理Net GWP為-13 539.3 kg/hm2,絕對(duì)值較CK處理高18.1%,但與SU處理沒(méi)有顯著差異。ER處理適量施肥的同時(shí)添加抑制劑,能夠保產(chǎn)減排;綜合考慮經(jīng)濟(jì)效益,ER與SU凈利潤(rùn)無(wú)顯著差異,適合作為綠色農(nóng)業(yè)發(fā)展模式在華北平原推廣。