李天陽,何丙輝,張海香,襲培棟

西南大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院,重慶 400715

坡耕地水蝕引發(fā)的土壤氮(N)流失是土壤肥力下降、水體富營(yíng)養(yǎng)化的重要原因[1]。而土壤肥力下降促使單位面積氮肥用量增加,會(huì)導(dǎo)致土壤活性氮大量積累且輕易流失,降低N肥施用效率,并增加面源污染風(fēng)險(xiǎn)[2—3]。硝態(tài)氮(NO3-N)和銨態(tài)氮(NH4-N)是土壤N元素的重要形態(tài),二者均具有較高可溶性,并能通過硝化或反硝化作用而相互轉(zhuǎn)化,是N元素流失的主要形式[4]。降雨是坡耕地土壤N流失的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力[5]。土壤中不同形態(tài)N元素以降雨徑流為載體而發(fā)生流失,其流失濃度和總量受降雨時(shí)機(jī)及降雨量大小的影響而表現(xiàn)出顯著差異[6]。通常,短歷時(shí)強(qiáng)降雨事件下徑流中不同形態(tài)N濃度及其流失量會(huì)相對(duì)較大[7]。但當(dāng)次降雨事件的發(fā)生時(shí)間間隔較長(zhǎng)或發(fā)生在剛施肥后,即使小雨量降雨產(chǎn)流事件,徑流中各形態(tài)N的濃度和流失量也較高[8]。受全球氣候變化影響,極端降雨事件頻發(fā),可能導(dǎo)致降雨引發(fā)的土壤N流失過程變得更加復(fù)雜[1,5]。因此,有必要進(jìn)一步研究自然降雨作用下徑流與土壤N流失的變化特征,并明確徑流與N流失相關(guān)性變化規(guī)律,進(jìn)而為構(gòu)建土壤N流失預(yù)測(cè)模型,揭示全球氣候變化背景下土壤N的生物地球化學(xué)循環(huán)過程和機(jī)制提供理論支撐。

坡耕地農(nóng)作措施也是導(dǎo)致土壤各形態(tài)N流失變化的重要因素[9]。施用化肥與有機(jī)肥可引起土壤各形態(tài)N流失濃度和流失量發(fā)生顯著差異[10]。研究發(fā)現(xiàn),施用有機(jī)肥全部或部分替代化肥能夠顯著減少?gòu)搅髦懈餍螒B(tài)N流失濃度和流失量[11],但也有研究報(bào)道了相反結(jié)果[4]。因此,施用化肥和有機(jī)肥對(duì)N流失的影響仍需進(jìn)一步研究。此外,秸稈覆蓋常被視為一種防控水土流失和面源污染的有效措施而得到廣泛推廣[12]。短期內(nèi),秸稈覆蓋可增加地表糙率、降低雨滴動(dòng)能、延緩產(chǎn)流時(shí)間并增強(qiáng)水分入滲,而使產(chǎn)流、產(chǎn)沙及土壤N流失減小[13]。然而,部分研究發(fā)現(xiàn)一定用量的秸稈覆蓋可能促進(jìn)細(xì)溝發(fā)育,加劇產(chǎn)流、產(chǎn)沙與養(yǎng)分元素流失[14—15]。長(zhǎng)期來看,秸稈覆蓋可改善土壤理化性質(zhì),減少產(chǎn)流和產(chǎn)沙[16],但也可能會(huì)增加徑流N濃度,而導(dǎo)致其流失量增加[12,17]?？梢?秸稈覆蓋下徑流中不同形態(tài)的氮流失特征仍需進(jìn)一步明確。

紫色土坡耕地是三峽庫區(qū)重要的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)基地。由于紫色土養(yǎng)分含量高且結(jié)構(gòu)松散,在豐富的降雨和高強(qiáng)度的農(nóng)耕活動(dòng)共同作用下,紫色土坡耕地養(yǎng)分流失劇烈,區(qū)域農(nóng)業(yè)面源污染風(fēng)險(xiǎn)較大[18—19]。因此,采取有效農(nóng)作措施降低紫色土坡耕地N等元素的流失成為研究熱點(diǎn)[20—21]。胡冬妮等[22]研究了2012—2013年間紫色土坡耕地小麥-玉米輪作不同施肥方式下N流失,發(fā)現(xiàn)單施豬廄肥、豬廄肥與化肥配施、秸稈覆蓋與化肥組合能分別減少32.1%、27.5%及21.2%的N流失。Huang等[23]在2018—2019年間對(duì)紫色土坡耕地徑流氮流失進(jìn)行監(jiān)測(cè),發(fā)現(xiàn)與常規(guī)化肥施用相比,化肥減量15%施用能顯著減少40.8%的徑流N流失。由于受研究時(shí)長(zhǎng)、觀測(cè)次數(shù)及區(qū)域特殊性等方面的影響,自然降雨量的等級(jí)變化對(duì)紫色土坡耕地徑流變化、土壤N流失及徑流與N流失間相關(guān)性變化的影響還尚未明確,且有機(jī)肥配施與秸稈還田組合下紫色土坡耕地徑流N流失的特征也并不清楚。本文基于2019—2021年紫色土坡耕地不同降雨等級(jí)的產(chǎn)流事件,對(duì)比研究了施用有機(jī)肥和秸稈還田措施下不同形態(tài)N流失濃度和流失量變化特征,揭示了降雨及產(chǎn)流指標(biāo)與N流失變量間的相關(guān)性,以期為紫色土坡耕地水土流失與面源污染防控提供理論依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)點(diǎn)概況

本研究試驗(yàn)點(diǎn)位于重慶市渝北區(qū)興隆鎮(zhèn)農(nóng)田氮磷流失監(jiān)測(cè)基地(106°45′22″E,29°54′46″N),為全國(guó)農(nóng)田氮磷流失監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)站點(diǎn)之一。試驗(yàn)點(diǎn)屬亞熱帶季風(fēng)氣候,年平均氣溫18°C,年平均日照時(shí)數(shù)1340 h,年平均無霜期為319 d。試驗(yàn)區(qū)2001—2021年降雨量在753.4—1481.6 mm之間,年均降雨量為1127.6 mm,本研究所選取的2019—2021年降雨量分別為1035 mm,1221.4 mm,1386.6 mm,分別代表了試驗(yàn)區(qū)降雨相對(duì)較少年份、平水年份、豐水年份的降雨量,具有較好的典型性[24]。試驗(yàn)點(diǎn)土壤為侏羅系沙溪廟組砂泥巖發(fā)育的灰棕紫泥土石骨土,質(zhì)地為中壤,試驗(yàn)點(diǎn)0—20 cm土層土壤基本性質(zhì)見表1。研究區(qū)植被主要為常綠闊葉林,分布有馬尾松(PinusmassonianaLamb.)、白櫟(QuercusfabriHance)、柏樹(CupressusfunebrisEndl.)等。研究區(qū)紫色土坡耕地主要為雨養(yǎng)農(nóng)業(yè),無灌溉;種植方式為常見的蘿卜(RaphanussativusL.)-玉米(ZeamaysL.)輪作模式,多為順坡耕作。

表1 試驗(yàn)點(diǎn)土壤基本性質(zhì)Table 1 Basic soil properties in the study site

1.2 試驗(yàn)設(shè)置

為監(jiān)測(cè)次降雨事件下徑流氮流失,選取用地歷史一致的連片紫色土坡耕地(坡度為5°),建設(shè)徑流小區(qū),每個(gè)小區(qū)面積為24 m2(長(zhǎng)8 m×寬3 m)。各小區(qū)間用水泥磚墻隔開,其下端沿小區(qū)寬度方向設(shè)“T”型集流槽,其出水口連接容積為2.94 m3(長(zhǎng)3 m×寬1.4 m×高0.7 m)的徑流池。徑流池上方設(shè)擋雨板,以阻止雨水進(jìn)入而影響徑流體積測(cè)定。

徑流小區(qū)內(nèi)種植模式為蘿卜-玉米輪作,均為順坡耕作。依據(jù)試驗(yàn)區(qū)農(nóng)民的施肥傳統(tǒng)和農(nóng)業(yè)部門推廣的施肥技術(shù),設(shè)置3種施肥措施(均設(shè)3次重復(fù)),包括常規(guī)施肥(CK,蘿卜季僅施豬糞,玉米季為豬糞與復(fù)合肥混施)、優(yōu)化施肥(T1,蘿卜季為豬糞與有機(jī)肥混施,玉米季為豬糞、復(fù)合肥及有機(jī)肥混施)和優(yōu)化施肥+秸稈還田(T2),并將各措施任意布設(shè)到各徑流小區(qū),布設(shè)后的小區(qū)分布情況見圖1。

圖1 試驗(yàn)點(diǎn)位置及小區(qū)布設(shè)示意Fig.1 Location of the experimental site and the schematic diagram of the runoff plotsCK:常規(guī)施肥 Conventional fertilization;T1:優(yōu)化施肥 Optimized fertilization;T2:優(yōu)化施肥+秸稈還田 Optimized fertilization+straw returning

按照試驗(yàn)點(diǎn)傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)種植方式并結(jié)合當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)主管部門推廣利用模式,確定各小區(qū)內(nèi)蘿卜播種為穴播,全生育期無灌溉;玉米為育苗移栽并覆地膜。蘿卜在全生育期共施肥2次,分別為10月下旬施底肥,12月上旬施追肥。其中,CK措施下所用肥料為豬糞(N、P2O5及K2O占比分別為0.5%、1.1%及0.7%,含水率90%),T1措施下為豬糞和35%有機(jī)肥(N、P2O5及K2O占比分別為15%、7%及13%,有機(jī)質(zhì)含量16%)。玉米為全生育期施底肥1次,時(shí)間為4月上旬,CK措施下施用肥料為豬糞、45%復(fù)合肥(N、P2O5及K2O占比均為15%),秸稈收獲后全部出田;在T1措施下玉米施用肥料為豬糞、45%復(fù)合肥及35%有機(jī)肥,秸稈收獲后全部出田。在T2措施下,蘿卜與玉米施肥與T1一致,但秸稈收獲后全部還田,并直接覆蓋于小區(qū)地表。各措施的施肥及養(yǎng)分輸入量見表2。

表2 監(jiān)測(cè)點(diǎn)各措施小區(qū)施肥情況Table 2 Fertilization conditions for each treatment in the monitoring site

1.3 樣品采集

于2019—2021年間次降雨發(fā)生時(shí),記錄降雨量。在各小區(qū)觀測(cè)到地表徑流后,進(jìn)行徑流水樣采集。采集前先記錄徑流體積,其后用清潔竹竿均勻攪拌徑流水,用水樣潤(rùn)洗過的塑料瓶在徑流池的不同位置和深度進(jìn)行多點(diǎn)位采樣。當(dāng)徑流總體積超過1000 mL時(shí),各小區(qū)均采集2瓶水樣(每瓶水樣約500 mL),其中1瓶用于分析測(cè)試,另1瓶備用。采樣結(jié)束后,清洗徑流池供后續(xù)監(jiān)測(cè)使用。將收集的水樣帶回實(shí)驗(yàn)室,分別測(cè)定徑流TN、NO3-N及NH4-N濃度,其中TN濃度采用堿性過硫酸鉀消解紫外分光光度法測(cè)定[25],NO3-N濃度采用酚二磺酸分光光度法測(cè)定[25],NH4-N濃度采用靛酚藍(lán)比色法測(cè)定[26]。

1.4 指標(biāo)計(jì)算

根據(jù)國(guó)家降水量等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)(GB/T 28592—2012)[27],將觀測(cè)的次降雨事件按24小時(shí)降雨量劃分為小雨(<9.9 mm),中雨(10—24.9 mm),大雨(25—49.9 mm),暴雨(50—99.9 mm),大暴雨(100—200 mm)和特大暴雨(>200 mm)。本研究采用徑流深和徑流系數(shù)來表征徑流變化特性,其計(jì)算公式為:

RDi=Qi/A

(1)

RCi=RDi/RAi

(2)

式中,RDi表示第i次產(chǎn)流事件的徑流深,mm;Qi為第i次產(chǎn)流事件徑流體積,L;A為小區(qū)面積,m2;RCi為第i次產(chǎn)流事件徑流系數(shù),無量綱;RAi為第i次產(chǎn)流事件的降雨量,mm。

同時(shí),計(jì)算各次降雨產(chǎn)流事件下的TN、NO3-N和NH4-N流失量,公式為:

Li=Ci×Qi×10-2/A

(3)

式中,Li表示第i次產(chǎn)流事件中徑流TN、NO3-N和NH4-N流失量,kg/ hm2;Ci表示第i次產(chǎn)流事件中測(cè)定的徑流TN、NO3-N和NH4-N濃度,mg/L。

1.5 數(shù)據(jù)分析

利用SPSS22.0軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和統(tǒng)計(jì)分析。采用單因素方差(One-way ANOVA)分析檢驗(yàn)不同降雨等級(jí)與措施間徑流深、徑流系數(shù)、TN、NO3-N和NH4-N濃度、流失量及NO3-N和NH4-N流失占TN流失比例的差異性,用LSD(Least significant difference,最小顯著差異法)進(jìn)行多重比較。不同降雨等級(jí)與措施間,徑流深的標(biāo)準(zhǔn)差在0.27—8.64 mm之間變化,徑流系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差在0.02—0.13之間變化,TN、NO3-N和NH4-N濃度的標(biāo)準(zhǔn)差分別在0.13—6.80 mg/L、0.03—4.16 mg/L、0.02—1.88 mg/L之間變化,TN、NO3-N和NH4-N流失量標(biāo)準(zhǔn)差分別在0.01—1.02 kg/hm2、0.01—0.54 kg/hm2、0.01—0.28 kg/hm2之間變化,而NO3-N和NH4-N流失占TN流失比例的標(biāo)準(zhǔn)差在1.64%—31.12%、1.65%—23.79%之間變化。計(jì)算各措施下不同變量3次重復(fù)的算術(shù)平均值,并利用Spearman相關(guān)分析探究各變量間的相關(guān)性。本文中P<0.05表示差異顯著,P<0.01為差異極顯著。采用Microsoft Excel 2016繪圖。

2 結(jié)果與分析

2.1 次降雨事件

在2019—2021年間共記錄75場(chǎng)次降雨事件(圖2),其降雨量呈偏正態(tài)分布,其中在2019年5月30日降雨量最小,為4 mm,在2021年7月8日降雨量最大,為125.1 mm;所有次降雨事件的平均降雨量為(33.69±27.72) mm。

圖2 2019—2021年全部降雨事件及產(chǎn)流事件Fig.2 Total rainfall events and rainfall events producing runoff during 2019—2021

在全部降雨事件中,僅有22場(chǎng)次降雨事件產(chǎn)生地表徑流(圖2),其降雨量同樣呈偏正態(tài)分布,其中在2019年5月13日產(chǎn)流降雨量最小,為15 mm,在2021年7月8日產(chǎn)流降雨量最大,為125.1 mm;22次產(chǎn)流降雨事件的平均降雨量為(67.55±26.83) mm。

對(duì)產(chǎn)流降雨事件按降雨量等級(jí)分類獲得中雨事件1次,發(fā)生在2019年5月13日,降雨量為15 mm;大雨事件4次,分別發(fā)生在2019年8月9日、2020年7月26日、2021年5月7日及8月24日,降雨量分別為30、48.2、41.2 mm及37.7 mm;暴雨事件15次,分別發(fā)生在2019年7月30日、2020年4月24日、6月3日、17日、21日、28日、7月3日、13日、18日、2021年5月3日、7月12日、16日、19日,8月29日及9月7日,其降雨量在50.5—99.4 mm之間,平均值為(72.52±17.34) mm;大暴雨事件2次,發(fā)生在2021年7月8日和8月14日,降雨量分別為125.1、100.7 mm。

在將GPS測(cè)繪技術(shù)應(yīng)用在工程測(cè)繪期間，相關(guān)管理部門也應(yīng)將工作重點(diǎn)放在培養(yǎng)測(cè)繪人員專業(yè)技能上。一方面，針對(duì)GPS測(cè)繪技術(shù)理論知識(shí)及實(shí)際操作技能在測(cè)繪人員群體中開展教育培訓(xùn)活動(dòng)，使其能夠充分發(fā)揮出GPS測(cè)繪技術(shù)應(yīng)用期間的綜合效益；另一方面，構(gòu)建GPS測(cè)繪技術(shù)應(yīng)用管理機(jī)制，針對(duì)GPS測(cè)繪技術(shù)實(shí)際應(yīng)用期間存在的局限性制定出與之相應(yīng)的解決措施，采用業(yè)績(jī)考核及獎(jiǎng)懲機(jī)制相融合的手段，提升GPS測(cè)繪技術(shù)實(shí)際應(yīng)用過程中的規(guī)范性及有效性，以獲得更加精準(zhǔn)的測(cè)繪數(shù)據(jù)，為工程穩(wěn)定有序的開展奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

2.2 徑流深與徑流系數(shù)變化

與CK相比,T1和T2的徑流深分別減少了4.24%、12.71%,但差異并不顯著(P>0.05)(表3)。各降雨等級(jí)間,暴雨事件下徑流深最大((13.1±7.9) mm),分別比中雨、大雨和大暴雨事件增加了191.11%、178.72%、6.5%(P<0.05)(表3)。相同措施不同降雨等級(jí),暴雨事件下徑流深與大暴雨差異不顯著(P>0.05),但均顯著高于大雨和中雨事件(P<0.05)(圖3)。

圖3 2019—2021年徑流深和徑流系數(shù)Fig.3 Runoff depth and runoff coefficient during 2019—2021圖中不同小寫字母表示在P<0.05水平下不同降雨等級(jí)間差異顯著

Table 3 Runoff depth,runoff coefficient and the concentrations,losses and proportions of N variables in each rainfall category and treatment

CK與T1的徑流系數(shù)相同,比T2增高了12.5%,但差異不顯著(P>0.05)(表3)。中雨事件下徑流系數(shù)最高(0.30±0.05),分別比大雨、暴雨、大暴雨事件增高了150%、66.67%和173.72%(P<0.05)(表3)。相同措施下不同降雨等級(jí)的徑流系數(shù)差異顯著(P<0.05),且均表現(xiàn)為中雨事件最高,大雨事件最低(圖3)。

2.3 徑流氮濃度變化

與CK 相比,T1和T2的徑流TN濃度分別增加了19.35%、25.8%,但差異并不顯著(P>0.05)(表3)。中雨事件徑流TN濃度最高((10.3±5.4) mg/L),分別比大雨、暴雨、大暴雨事件增加了28.75%、51.47%、58.46%,但差異不顯著(P>0.05)(表3)。CK下各降雨等級(jí)間徑流TN濃度差異不顯著(P>0.05);而T1和T2下,中雨事件徑流TN濃度均最高,分別為(14.05±0.64) mg/L、(14.45±0.21) mg/L,比大雨事件增加了62.99%、66.09%(P>0.05),比暴雨事件增加了115.16%、103.52%(P<0.05),比大暴雨事件增加了122.31%、146.59%(P<0.05)(圖4)。

圖4 2019—2021年徑流TN、NO3-N和NH4-N的濃度Fig.4 Concentrations of TN,NO3-N and NH4-N in runoff during 2019—2021圖中不同小寫字母表示在P<0.05水平下不同降雨等級(jí)間差異顯著

與CK相比,T1和T2的徑流NO3-N濃度分別增加了9.68%、29.03%,但差異不顯著(P>0.05)(表3)。各降雨等級(jí)下,暴雨事件徑流NO3-N濃度最高((3.9±3.4) mg/L),分別比中雨、大雨、大暴雨事件增高了875%、30%、34.48%(P<0.05)(表3)。相同措施不同降雨等級(jí)徑流NO3-N濃度差異均不顯著(P>0.05)(圖4)。

與CK相比,T1的徑流NH4-N濃度增加了8.33%,而T2則減少了8.33%,但差異不顯著(P>0.05)(表3)。暴雨事件的徑流NH4-N濃度最高((1.4±1.5) mg/L),分別比中雨、大雨、大暴雨事件增高了154.54%、84.21%、133.33%(P<0.05)(表3)。相同措施不同降雨等級(jí)徑流NH4-N濃度差異均不顯著(P>0.05)(圖4)。

2.4 徑流氮流失量及占比變化

與CK相比,T1和T2的徑流TN流失量均增加了11.54%,但差異不顯著(P>0.05)(表3)。暴雨事件的徑流TN流失量((0.97±0.82) kg/hm2)與大暴雨事件((0.98±0.82) kg/hm2)相差不大,分別比中雨、大雨、增加了106.38%、177.14%,但差異并不顯著(P>0.05)(表3)。相同措施不同降雨等級(jí)間徑流TN流失量差異均不顯著(P>0.05)(圖5)。

圖5 2019—2021年TN、NO3-N和NH4-N的流失量Fig.5 Runoff-related losses of TN,NO3-N and NH4-N during 2019—2021圖中不同小寫字母表示在P<0.05水平下不同降雨等級(jí)間差異顯著

CK與T1的徑流NO3-N流失量相同,均比T2減小5.88%,但差異不顯著(P>0.05)(表3)。暴雨事件的徑流NO3-N流失量最大((0.37±0.51) kg/hm2),分別比中雨、大雨、大暴雨事件增加了360%、32.14%、48%,但差異不顯著(P<0.05)(表3)。相同措施不同降雨等級(jí)間的徑流NO3-N流失量差異均不顯著(P>0.05)(圖5)。

CK與T1的徑流NH4-N流失量相同,均比T2增加了33.33%,但差異不顯著(P>0.05)(表3)。暴雨事件NH4-N流失量最大((0.14±0.23) kg/hm2),分別比中雨、大雨、大暴雨事件增加了600%、55.56%、366.67%(P<0.05)(表3)。相同措施不同降雨等級(jí)間的徑流NH4-N流失量差異不顯著(P>0.05)(圖5)。

與CK相比,T1和T2的徑流NO3-N流失占比分別增加了1.51%、0.6%,差異并不顯著(P>0.05)(表3)。暴雨事件徑流NO3-N流失占比最大(37.4%±30.4%),分別比中雨、大雨、大暴雨事件增加了679.17%、47.83%、11.64%(P<0.05)(表3)。CK下,各降雨等級(jí)間徑流NO3-N流失占比差異不顯著(P>0.05);而在T1和T2下,暴雨事件徑流NO3-N流失占比與大雨、大暴雨事件下差異不顯著(P>0.05),但顯著高于中雨事件(P<0.05)(圖6)。

圖6 2019—2021年NO3-N和NH4-N的流失占TN比例Fig.6 Proportions of NO3-N and NH4-N in TN loss during 2019—2021圖中不同小寫字母表示在P<0.05水平下不同降雨等級(jí)間差異顯著

與CK相比,T1和T2的徑流NH4-N流失占比分別減少了11.11%、20.92%,但差異不顯著(P>0.05)(表3)。暴雨事件徑流NH4-N流失占比最大(14.9%±15.8%),分別比中雨、大雨、大暴雨事件增加了129.23%、7.19%、96.05%,但差異不顯著(P>0.05)(表3)。相同措施不同降雨等級(jí)間徑流NH4-N流失占比差異均不顯著(P>0.05)(圖6)。

2.5 各變量間的相關(guān)性

由表4可知,降雨量與徑流深及TN 流失量、NO3-N流失占比呈極顯著正相關(guān)(P<0.01),而與NO3-N濃度和流失量呈顯著正相關(guān)(P<0.05)。徑流深與徑流系數(shù)、NO3-N和NH4-N的濃度及其流失占比及TN流失量均呈極顯著正相關(guān)(P<0.01)。徑流系數(shù)與TN流失量、NH4-N的濃度及其流失占比呈極顯著正相關(guān)(P<0.01)。此外,TN、NO3-N和NH4-N的濃度與流失量間呈極顯著正相關(guān)(P<0.01)。NO3-N流失占比與NO3-N濃度及流失量、NH4-N濃度呈極顯著正相關(guān)(P<0.01),與TN和NH4-N流失量呈顯著正相關(guān)(P<0.05)。NH4-N流失占比與TN濃度呈顯著負(fù)相關(guān)(P<0.05),而與NH4-N濃度呈極顯著正相關(guān)(P<0.01),與NO3-N流失占比呈顯著正相關(guān)(P<0.05)。

表4 各變量間的Spearman相關(guān)性Table 4 Spearman correlations between study variables

3 討論

3.1 不同農(nóng)作措施和降雨等級(jí)對(duì)徑流的影響

本試驗(yàn)中,常規(guī)施肥、優(yōu)化施肥及其與秸稈還田組合3種措施間的徑流深與徑流系數(shù)差異不顯著,但后兩種措施的徑流深與徑流系數(shù)相比均有不同程度減小,說明優(yōu)化施肥及其與秸稈還田措施具有減小地表徑流的潛力。這主要是因?yàn)閮?yōu)化施肥能夠改善土壤的孔隙度、飽和導(dǎo)水率及有機(jī)質(zhì)含量等理化性質(zhì)而增加徑流入滲,進(jìn)而減小徑流深、徑流系數(shù)[28—29]。Li等[30]分析了紫色土坡耕地內(nèi)上百次降雨產(chǎn)流事件,發(fā)現(xiàn)與單施化肥相比,有機(jī)肥與化肥優(yōu)化配施能使地表徑流減少6.71%。同時(shí),秸稈還田也可通過延緩產(chǎn)流時(shí)間,增強(qiáng)水分入滲及改善土壤理化性質(zhì)等來減少產(chǎn)流[13,16]。林超文等[12]在紫色土丘陵區(qū)坡耕地觀測(cè)到秸稈還田能減少73.9%—86.2%的地表徑流。本試驗(yàn)中3種措施間徑流深與徑流系數(shù)差異不顯著,這與試驗(yàn)時(shí)間尚短,各措施間的土壤理化性質(zhì)差異還未能顯著體現(xiàn)有關(guān)。Zanon等[4]發(fā)現(xiàn)12年的優(yōu)化施肥與秸稈還田對(duì)土壤理化性質(zhì)的改善還不足以顯著減小地表產(chǎn)流。此外,在較大雨強(qiáng)下,秸稈還田會(huì)加劇產(chǎn)流[14,21],這也是引起各措施間徑流深與徑流系數(shù)差異不顯著的原因。

按照國(guó)家降水量等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)(GB/T 28592—2012),將記錄的次降雨事件劃分為小雨、中雨、大雨、暴雨和大暴雨等5個(gè)等級(jí),而產(chǎn)流則發(fā)生在中雨及以上次降雨事件。徑流深在暴雨與大暴雨事件下顯著高于中雨與大雨事件,且與降雨量呈顯著正相關(guān),這與楊任翔等[31]研究結(jié)果一致。然而,有研究觀測(cè)到小降雨產(chǎn)流事件徑流深顯著高于大降雨產(chǎn)流事件[9]。Meng等[32]也發(fā)現(xiàn)在相同土地利用類型下,中雨事件徑流深顯著高于暴雨事件。產(chǎn)生上述差異的原因與土壤前期的含水率有關(guān),當(dāng)土壤前期含水率接近或達(dá)到飽和后,小降雨產(chǎn)流事件的徑流深也可顯著高于大降雨產(chǎn)流事件[33]。試驗(yàn)還發(fā)現(xiàn)徑流系數(shù)在中雨事件顯著高于大雨和大暴雨事件,其變化規(guī)律與徑流深并不完全一致,這也是受到土壤前期含水率變化的影響[34]。任雨之等[35]認(rèn)為土壤前期含水率變化是引起紫色土區(qū)坡耕地坡面徑流深與徑流系數(shù)對(duì)降雨等級(jí)有不同響應(yīng)的原因。

3.2 不同農(nóng)作措施和降雨等級(jí)對(duì)徑流氮流失的影響

與常規(guī)施肥相比,優(yōu)化施肥及其與秸稈還田組合措施增加了徑流中TN濃度,但差異不顯著。其主要原因?yàn)閮?yōu)化施肥及其與秸稈還田組合能增加土壤中TN含量[13,22],從而增加TN隨徑流流失的機(jī)會(huì),但同時(shí)優(yōu)化措施可減少地表徑流,使得各措施間的TN濃度并不顯著。盡管中雨事件下TN濃度最高,但與其他降雨等級(jí)間差異并不顯著。這是因?yàn)樵诖笥?、暴雨和大暴雨事件?徑流深相對(duì)較高,徑流稀釋作用可使得TN濃度與中雨事件下差異不顯著[36—37]。NO3-N和NH4-N濃度在各措施間的差異不顯著,但在各降雨等級(jí)間差異顯著,且均在暴雨事件下最高,這與降雨頻率及發(fā)生時(shí)機(jī)有關(guān)[38]。NO3-N和NH4-N是肥料中N主要存在形式,其濃度在剛施肥后的降雨徑流中較高,并隨降雨發(fā)生間隔時(shí)間的延長(zhǎng)而逐漸減小[8]。本試驗(yàn)中,暴雨發(fā)生頻率最高,當(dāng)其發(fā)生在剛施肥后,會(huì)導(dǎo)致該事件下徑流NO3-N和NH4-N濃度相對(duì)較高。在比較相同措施各降雨間不同形態(tài)N濃度變化時(shí),TN變化與NO3-N和NH4-N并不一致,這與除NO3-N和NH4-N外,有機(jī)N的濃度變化也可影響TN濃度變化有關(guān)[39]。

本試驗(yàn)中,TN、NO3-N和NH4-N的流失量在各措施與各降雨等級(jí)間的變化規(guī)律與它們的濃度相似,表明TN、NO3-N和NH4-N的流失量主要取決于濃度而非徑流。同時(shí),相關(guān)分析結(jié)果也顯示TN流失量與徑流深(R2=0.76)、TN濃度(R2=0.72)均呈極顯著正相關(guān),而NO3-N和NH4-N的流失量則僅與它們的濃度(R2=0.55、0.38)呈極顯著正相關(guān)。以上結(jié)果與Schlesinger等[5]發(fā)現(xiàn)不同形態(tài)N流失量主要取決于徑流而非其濃度的情況相反,造成這種差異的原因是本試驗(yàn)中施肥和秸稈還田增加土壤N元素濃度而減少?gòu)搅鳟a(chǎn)生,使得濃度效應(yīng)相比徑流更強(qiáng)[12,40]。本試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)各措施間的NO3-N和NH4-N流失占TN流失的比例差異不顯著,但NO3-N流失占比在各降雨等級(jí)間差異顯著,且NO3-N流失占比(各措施在33.11%—33.57%之間)遠(yuǎn)高于NH4-N流失占比(各措施在12.12%—15.32%之間),這與Udawatta等[41]的結(jié)果類似,其原因?yàn)橄趸饔煤桶睋]發(fā)導(dǎo)致NO3-N占比相比NH4-N更高[42]。值得注意的是,NO3-N與NH4-N流失占比之和接近TN流失量的一半,表明溶解態(tài)無機(jī)N隨徑流流失是TN流失的重要途徑。各措施TN濃度遠(yuǎn)高于GB3838—2002《地表水環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》中V類限定值2 mg/L,因此控制溶解態(tài)N遷移是減小土壤N損失并降低下游水體TN濃度的關(guān)鍵[43—44]。

4 結(jié)論

與常規(guī)施肥相比,優(yōu)化施肥及其與秸稈還田組合措施下的徑流深分別減少了4.24%、12.71%,而TN濃度分別增加了19.35%、25.8%,流失量則均增加了11.54%;常規(guī)施肥與優(yōu)化施肥的NO3-N、NH4-N流失量相同,均比優(yōu)化施肥與秸稈還田組合的NO3-N流失量減少5.88%,而NH4-N流失量增加了33.33%;優(yōu)化施肥及其與秸稈還田組合措施有增加土壤N流失的潛在風(fēng)險(xiǎn)。暴雨事件相比其他降雨等級(jí)事件可使TN、NO3-N及NH4-N的流失量分別增加106.38%—177.14%、32.14%—360%、55.56%—600%。與降雨量、徑流系數(shù)相比,徑流深與TN、NO3-N及NH4-N的濃度、TN流失量及NO3-N與NH4-N流失占比均呈極顯著正相關(guān),說明徑流深更適合用于構(gòu)建N流失預(yù)測(cè)模型。NO3-N和NH4-N流失占TN流失的比例較高,溶解態(tài)無機(jī)N隨徑流流失是TN流失的重要途徑。采取優(yōu)化施肥和秸稈還田措施時(shí)需進(jìn)一步考慮其對(duì)土壤N含量的影響,減少土壤N的滯留及無機(jī)態(tài)N遷移是控制紫色土坡耕地N流失,降低下游水體富營(yíng)養(yǎng)化風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵。