2017, Vol. 37文章信息
- 刘杏认, 张星, 张晴雯, 李贵春, 张庆忠
- LIU Xingren, ZHANG Xing, ZHANG Qingwen, LI Guichun, ZHANG Qingzhong.
- 施用生物炭和秸秆还田对华北农田CO2、N2O排放的影响
- Effects of biochar and straw return on CO2 and N2O emissions from farmland in the North China Plain
- 生态学报. 2017, 37(20): 6700-6711
- Acta Ecologica Sinica. 2017, 37(20): 6700-6711
- http://dx.doi.org/10.5846/stxb201607281546
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文章历史
- 收稿日期: 2016-07-28
- 网络出版日期: 2017-06-01
CO2和N2O作为重要的温室气体, 其排放量不断增加是引起全球气候变暖的重要原因[1]。而农业土壤是CO2和N2O的主要排放源, 对温室效应的影响不容忽视[2]。据有关统计表明, 农业生产排放的N2O占人类活动排放总量的84%[3], 因此如何降低农田温室气体的排放量已成为当今人类亟待解决的问题[4]。
生物炭(biochar)是指生物质在完全或部分缺氧的条件下经高温热解炭化产生的一类难熔的、高度芳香化的固态物质[5-6]。研究表明, 将生物炭施入土壤后, 不仅可以改变土壤的理化性质, 如显著影响土壤NH4+-N和NO3--N的含量[7-8]、增加土壤pH值[9]和提高持水性能[10]等, 还可以抑制土壤温室气体CO2、N2O的排放[11-13]。土壤pH值是影响氨氧化古菌或氨氧化细菌群落结构、丰度和多样性的主要因素, 进而对土壤的硝化作用产生影响[14-15]。研究表明, 在氮素缺乏、有机质较低的土壤中输入生物炭之后, 会明显减少土壤中铵态氮与有机质的含量, 从而减少反硝化菌的活动。由于生物炭的来源、裂解温度以及试验区的气候类型、土壤类型等的差异, 生物炭对温室气体排放的正负效应尚未得到统一的共识[13-16]。
秸秆还田措施是秸秆利用的一种重要方式[17], 秸秆还田可以减少土壤表层无机氮的含量、增加土壤pH值, 增强土壤蓄水保肥能力, 从而也改变了微生物的活性, 最终提高了土壤中氨氧化细菌的多样性与丰富度[18-20]。关于秸秆还田对温室气体排放的影响也有不同结论, 李成芳等[21]认为, 秸秆还田能够增加土壤CO2排放, 而Naser等[22]研究结果显示秸秆还田能够减少CO2的排放。很多研究结果表明, 秸秆还田可明显降低N2O排放, 但也有部分研究报道秸秆还田能够增加N2O的排放量[23-25]。可见, 不管是施用生物炭还是秸秆还田, 对土壤CO2、N2O排放的影响至今尚未完全取得共识, 还有待进一步验证, 而且关于生物炭与秸秆还田对CO2、N2O排放的长期影响也鲜有研究, 由此本文基于在华北农田连续多年施用生物炭试验的基础上, 同时结合土壤表层NO3--N、NH4+-N含量以及土壤pH值等的变化, 探究施用不同量的生物炭与秸秆还田对CO2、N2O排放的影响, 以期为增强农田生态系统的碳汇功能、减少土壤氮素流失、实现农业温室气体减排提供科学依据。
1 材料与方法 1.1 试验地点概况试验在山东省桓台县生态与可持续发展实验站(117°58′E, 36°57′N)开展, 该地区海拔17.0 m, 属于暖温带大陆性季风气候, 年均日照2832.7 h, 日照率62%, 年平均气温12.4℃, 年平均降水量600 mm, 主要集中在6—8月, 约占全年降水量的75%。作物种植方式为小麦-玉米轮作, 土壤类型为砂姜潮湿雏形土, 2007年试验前土壤的基本理化性质见表 1。
| pH 土水比=1:2.5 | 有机碳 Organic C/(g/kg) | 全氮 Total N/(g/kg) | 碱解氮 Available N /(mg/kg) | 速效磷 Available P /(mg/kg) | 速效钾 Available K /(mg/kg) |
| 8.1±0.05 | 10.8±0.1 | 0.7±0.02 | 48.0±2.0 | 11.5±1.0 | 210.1±9.0 |
供试生物炭选用玉米秸秆, 原材料在360℃条件下, 经过24 h不完全燃烧制成的黑色粉末, 购于辽宁金和福农业开发有限公司, 其密度为(0.297 ± 0.05) g/cm3, 含碳量为(65.7±1.2)%, 含氮量为(0.9±0.02)%, 有效钾含量为(1.6±0.1)%, 有效磷含量为(0.08±0.003)%, pH为8.2±0.05。供试小麦品种为济麦22, 玉米品种为郑单958。
1.3 试验设计定位实验开始于2007年, 共4个处理, 各处理随机分布, 3次重复, 每个小区面积为36 m2(6 m × 6 m)。具体处理为：CK：对照处理, 只施化肥；低生物炭处理C1：4.5 t hm-2 a-1；高生物炭处理C2：9.0 t hm-2 a-1；SR：秸秆全量粉碎还田。所有处理氮、磷、钾肥平均用量均为：N 200 kg hm-2 a-1, P2O5 52.5 kg hm-2 a-1, K2O 37.5 kg hm-2 a-1, 其中氮肥为尿素, 磷肥为过磷酸钙, 钾肥为硫酸钾。生物炭一次购买, 多年施用。氮磷钾肥和生物炭的用量平均分配给冬小麦季和夏玉米季, 氮肥一半作为基肥, 一半作为追肥, 磷肥和钾肥均作为基肥一次施用。
本试验于2013年10月—2014年9月进行, 上季作物收获后, 生物炭和氮磷钾肥均匀撒施, 进行15 cm深度旋耕。秸秆还田采用上一季作物收获后机械粉碎(长度3—7 cm)全量还田方式, 然后随耕地翻埋。试验期间田间基本管理措施为, 冬小麦于2013年10月8日进行秸秆还田、施肥、旋耕、播种, 10月9日灌水, 2014年3月28日追肥灌水, 6月5日收获；夏玉米于2014年6月13日进行秸秆还田、施肥、旋耕、播种, 6月20日灌水, 7月27日追肥灌水, 9月30日收获。
1.4 测定指标与方法(1) 温室气体通量 采用静态暗箱观测法。2013年10月—2014年9月每周观测一次, 施肥灌水后加密采样, 连续采集3d。采样箱的规格为43 cm × 43 cm × 50 cm或43 cm × 43 cm × 100 cm, 随小麦和玉米生长高度改变箱体高度, 为50 cm或100 cm。采样箱是由聚碳酸酯板(PC板)加工制成, 底座用PVC材料制作, 并在其插入土壤部分钻上密集的圆孔, 目的是保证底座内外的肥料与水分可以交换, 在各处理小区的中央放置1个底座, 在玉米和小麦播种之后埋入田间。为了防止箱内的温度升高过快, 采样箱外面用锡箔纸包裹, 每次采样前把底座注满水, 防止采样时底座漏气。采样时间为9：00—11：00, 前期研究表明, 此时间段的排放通量接近日平均排放水平[26]。采样时把采样箱扣在底座上, 分别在扣箱之后0、10、20 min和30 min, 用100 mL注射器抽取60 mL气体注入气袋中, 带到实验室用安捷伦气相色谱仪(Agilent 7890A)测定气体样品中N2O和CO2浓度。N2O检测器为ECD(电子捕获检测器), CO2检测器为FID(氢火焰离子检测器)。每次采集气体样品的同时, 同步记录采样箱内温度、大气温度、5 cm和10 cm土层温度, 地温采用便携式温度测量仪测定(JM624, 北京今人仪器有限公司, 北京)。CO2和N2O的排放通量计算公式如下：
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式中, F为CO2和N2O排放通量(mg m-2 h-1或μg m-2 h-1)；ρ为标准状态下CO2或N2O的密度(0.5 g/L和1.25 g/L)；V为采样箱体积(m3)；A为采样箱底座内的土壤表面积(m2)；dC/dt为CO2或N2O的排放速率(mg/h或μg/h)；T为采样过程中静态箱内的平均温度(℃)。
综合增温潜势GWP：在100 a时间尺度的气候变化上, 设CO2的GWP为1, 则N2O气体的GWP为298[26]。计算公式为：
GWP = RCO2+ RN2O × 298, 式中RCO2 和RN2O分别表示CO2和N2O累积排放量(kg/hm), GWP单位为CO2-eq kg/hm2。
气体样品采集完毕之后, 用土钻采集底座框内的0—10 cm土壤样品, 用来测定土壤矿质氮、土壤pH以及土壤含水量。
(2) 土壤矿质氮(NH4+-N、NO3--N) 采用CaCl2浸提——AA3流动分析仪(Braun and Lübbe, Norderstedt, Germany)测定[27-28]。称取10 g过2 mm筛的新鲜土壤样品置于100 mL塑料瓶中, 加入50 mL 0.01 mol/L的CaCl2溶液, 振荡1 h, 过滤, 滤液冷冻保存。测定前将滤液解冻, 使用连续流动分析仪(AA3) 测定NH4+-N、NO3--N含量。
(3) 土壤pH值 用pH计(PHS-2F, 上海仪电科学仪器股份有限公司, 中国)测定。将过2 mm筛的新鲜土壤样品风干, 然后称取10 g土样置于50 mL烧杯中, 加入25 mL水。将容器密封后, 用搅拌器搅拌5 min, 然后静置1 h, 用pH计测定。
(4) 土壤含水量 用烘干法进行测定[29]。称取10—20 g过2 mm筛的新鲜土壤样品, 将其装入已知准确质量的烘干铝盒内, 在分析天平上称重, 精确至0.01 g。再将样品放在烘箱中在105℃下烘烤24 h, 取出冷却至室温, 立即称重。
1.5 数据分析气体通量平均值作为日均值, 采用线性内插法, 通过Matlab 7计算气体的累积排放量。利用SPSS 20.0软件的One-way ANOVA比较处理间土壤各指标和气体通量的差异显著性, Person相关系数分析气体排放通量与影响因素间的相关性。图表采用Microsoft Office Excel 2010绘制, 显著性水平选择P < 0.05。
2 结果与分析 2.1 土壤温度、土壤水分、土壤pH和无机氮的动态变化由图 1可见, 整个轮作周期内, 各处理土壤温度的变化趋势基本一致, 各处理之间无显著差异, 且小麦季低于玉米季。各处理土壤水分的变化趋势也基本一致, 且小麦季低于玉米季。小麦季大部分时间段, 与CK相比, C1处理对土壤水分影响较小, C2和SR处理的土壤水分显著高于CK处理(P < 0.05), 分别提高了3.2%—13.4%和5.2%—33.3%, C2和SR处理之间无明显差异。在玉米季, 各处理之间土壤水分无明显差异。
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| 图 1 不同处理土壤温度和土壤水分的变化 Fig. 1 Variation of soil temperature and soil water content under different treatments 图中数据为平均值±标准误, 虚线用来区分小麦和玉米的生长季, 箭头表示施肥灌水; CK：对照；C1：低量生物炭处理(4.5 t hm-2 a-1)；C2：高量生物炭处理(9.0 t hm-2 a-1)；SR：秸秆还田处理 |
由图 2可见, 施用生物炭和秸秆还田对土壤pH产生了一定的影响。不同处理土壤pH值变化规律相似。在小麦季, 与CK相比, 生物炭和秸秆还田处理的土壤pH值显著增加(P < 0.05), C1、C2和SR处理分别比CK提高了0.02—0.28、0.04—0.55和0.05—0.36个单位。在玉米季, 与CK相比, C1处理对土壤pH值影响较小；而C2和SR处理的土壤pH值分别增加了0.06—0.25个单位(P < 0.05), 且C2和SR处理之间无显著差异。
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| 图 2 不同处理土壤pH的变化 Fig. 2 Variation of soil pH under different treatments |
各处理土壤NO3--N的动态变化趋势基本一致(图 3)。小麦播种后, 各处理土壤NO3--N含量均较高, 生物炭和秸秆还田处理土壤NO3--N含量均显著增加(P < 0.05), 且C2处理显著高于SR处理(P < 0.05), C1处理与SR则无显著差异。小麦越冬期, 各处理土壤NO3--N含量逐渐下降, 与CK相比, C2处理仍然显著高于C1和SR处理(P < 0.05), 且SR与C1处理的土壤NO3--N含量仍无显著差异(P > 0.05)。2014年3月28日追肥灌水后, 各处理土壤NO3--N含量急速上升, 3月30日出现峰值, 之后逐渐回落。玉米季, C1、C2和SR处理的土壤NO3--N含量与CK相比, 分别提高了32.1%、83.6%和41.5%(P < 0.05), 且C2处理的土壤NO3--N含量显著高于其它处理(P < 0.05), SR处理与C1处理相比, 其差异未达到显著水平(P > 0.05)。总体来看, 小麦季土壤NO3--N含量略高于玉米季, C1、C2和SR处理的NO3--N含量分别比CK提高了41.3%、95.6%和62.4%(P < 0.05), 且C2处理显著高于其它处理(P < 0.05), 但SR处理与C1处理相比, 差异未达到显著水平。
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| 图 3 不同处理土壤硝态氮和铵态氮的变化 Fig. 3 Variation of soil NO3--N and NH4+-N under different treatments |
各处理土壤NH4+-N含量的动态变化趋势也基本一致(图 3)。无论是小麦季还是玉米季, 在施肥灌水之后, C1、C2和SR处理的NH4+-N含量均显著高于CK(P < 0.05), C2处理的土壤NH4+-N含量显著高于SR处理(P < 0.05), C1与SR处理相比则没有显著差异。其余各时期C1、C2和SR处理的土壤NH4+-N含量与CK相比差异均不显著(P > 0.05)。与土壤NO3--N相比, 添加生物炭和秸秆还田对土壤NH4+-N影响较小。除了在施肥灌水之后, C1、C2和SR处理NH4+-N有小幅增加外, 其余各时期各处理土壤NH4+-N含量与CK相比均无显著差异。
2.2 施用生物炭和秸秆还田对CO2通量的影响由图 4可见, 小麦季内各处理CO2排放通量高峰主要集中在2013年10月10日、2014年4月6日和5月18日, 其中2014年4月6日各处理CO2排放通量最高, 4个处理的排放通量分别达到了1029.8、1026.5、1123.6 mg m-2 h-1和1031.3 mg m-2 h-1。与CK相比, C2处理的CO2排放通量显著增加(P < 0.05), 而C1和SR处理与CK无显著差异, 且C1处理的CO2排放通量与SR处理比较也未达到显著性水平(P > 0.05)。在2013年10月10日播种后第1次观测时, 各处理CO2排放通量出现第1个高峰, 10月19日骤然下降, 之后至2014年3月8日期间, 各处理CO2排放通量的动态变化趋于平缓。3月15日之后, CK、C1、C2和SR处理的CO2排放通量均逐渐上升, 直到4月6日达到第2个高峰, 之后又呈现出下降趋势, 在2014年5月18日又出现第3个高峰。与小麦季相比, 玉米季各处理CO2排放通量较高, 且表现为多波峰交错波动的动态变化趋势。在2014年7月28日, C2处理CO2排放通量最高, 达1553.8 mg m-2 h-1, 比CK(938.5 mg m-2 h-1)显著高出近1.7倍, C1处理(1521.5 mg m-2 h-1)和SR处理(1479.2 mg m-2 h-1)均比CK高1.6倍, 各处理与CK相比均达到显著性水平(P < 0.05)。总体上看, 2013年10月10日—2014年10月10日期间, 各处理CO2排放通量随时间的变化趋势基本一致。在整个轮作周期内, CO2排放通量随着生物炭施用量的增加而显著增加, C1、C2处理的CO2排放通量较CK分别提高了0.3%—90.3%和1.0%—334.2%(P < 0.05), 且C2处理的CO2排放通量最高, 显著高于其它处理(P < 0.05)。SR处理的CO2排放通量显著高于C1处理(P < 0.05)。
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| 图 4 不同处理CO2排放通量的变化 Fig. 4 Variation of CO2 flux under different treatments |
由图 5可见, 小麦播种后, 各处理N2O排放通量均在2013年10月10日最高, 分别为275.6、288.3、105.2μg m-2 h-1和186.6 μg m-2 h-1, C2、SR处理N2O排放通量显著低于CK(P < 0.05), 而C1处理与CK相比则没有显著差异, C1处理显著高于SR处理(P < 0.05)。2013年10月19日各处理N2O排放通量急剧回落, 之后到2014年3月22日期间波动较小, 几乎趋于“一条直线”。2014年3月28日追肥灌水之后, 各处理N2O排放通量骤然上升, 3月29日出现峰值, 之后逐渐回落至小麦收获期。玉米季各处理N2O排放通量均呈现较为明显的“双峰型”, 两个峰值分别出现在2014年7月28日和2014年9月18日, 其中在2014年6月21日, CK、C1、C2和SR处理N2O排放通量达到最大值, C1, C2处理N2O排放通量与CK相比无显著差异, SR处理N2O排放通量与CK相比, 前者高出后者51.3%(P < 0.05), 且SR处理的N2O排放通量高于C1处理(P < 0.05)。整体看来, 无论是小麦季还是玉米季, 各处理N2O排放通量的动态变化趋势几乎一致, 且小麦季N2O排放通量低于玉米季。在整个轮作周期内, C2处理显著降低了N2O排放通量(P < 0.05), 而C1和SR处理的N2O排放通量与CK相比无显著差异, 且SR处理与C1处理相比也未达到差异显著性水平。
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| 图 5 不同处理N2O排放通量的变化 Fig. 5 Variation of N2O flux under different treatments |
由表 2可知, 施用高量生物炭(C2) 和秸秆还田处理(SR)均显著增加了CO2累积排放量(P < 0.05), 增幅分别为42.9%和15.0%, 而添加低量生物炭(C1) 对CO2累积排放量的影响不显著(P > 0.05)。仅C2处理显著降低了N2O累积排放量(P < 0.05), 降幅达18.3%, 而C1和SR处理对N2O累积排放量均无显著影响(P > 0.05)。从表 2各处理在100 a时间尺度上的综合增温潜势显示的结果可知, 添加高量生物炭(C2) 显著增加了CO2和N2O排放的综合增温潜势(P < 0.05), 增幅为40%, 而施用低量生物炭(C1) 和秸秆还田(SR)均与CO2和N2O排放的综合增温潜势之间不存在显著性(P > 0.05)。
| 处理 Treatment | CO2累积排放量 Cumulative emissions of CO2/ (kg/hm2) | 增幅 Increases /% | N2O累积排放量 Cumulative emissions of N2O/ (kg/hm2) | 增幅 Increases/% | 综合温室效应GWP/ (CO2-eq kg/hm2) |
| CK | 26436.6 ± 499.4b | 4.4±0.3a | 27747.8 ± 444.6 b | ||
| C1 | 29464.8 ± 556.5ab | 11.5 | 4.4±0.3a | 0.8 | 30776.0 ± 581.0ab |
| C2 | 37774.4 ± 691.4a | 42.9 | 3.6±0.2b | -18.3 | 38847.2 ± 708.1a |
| SR | 30415.0 ± 567.3a | 15.0 | 5.1±0.4a | 17.9 | 31934.8 ± 594.3ab |
| 不同小写字母表示不同处理间的差异具有显著性(P < 0.05); CK：对照control；C1:低量生物炭处理low biochar treatment (4.5 t hm-2 a-1)；C2:高量生物炭处理high biochar treatment (9.0 t hm-2 a-1)；SR:秸秆还田处理straw return treatment | |||||
无论小麦季还是玉米季, CO2排放通量土壤温度、土壤含水量均呈极显著的正相关关系(P < 0.01), 而与土壤pH值、NO3--N和NH4+-N浓度均无相关性(P > 0.05, 表 3)。
| 统计时段 Statistical period | 5cm土壤温度 Soil temperature/℃ | 10cm土壤水分 Soil water content/% | 土壤pH Soil pH | NO3--N/ (mg/kg) | NH4+-N/ (mg/kg) |
| 小麦季Wheat season | 0.786** | 0.563** | 0.109 | 0.001 | 0.002 |
| 玉米季Maize season | 0.551** | 0.526** | 0.000 | 0.021 | 0.039 |
| *表示在0.05显著性水平下显著相关, **表示在0.01显著性水平下相关 | |||||
无论是小麦季还是玉米季, N2O排放通量与土壤温度、土壤含水量、NO3--N和NH4+-N浓度表现出极显著的正相关关系(P < 0.01), 而与土壤pH值呈极显著的负相关关系(P < 0.01, 表 4)。
| 统计时段 Statistical period | 5 cm土壤温度 Soil Temperature/℃ | 10 cm土壤水分 Soil Water Content/% | 土壤pH Soil pH | NO3--N/ (mg/kg) | NH4+-N/ (mg/kg) |
| 小麦季Wheat season | 0.685** | 0.491** | -0.471** | 0.531** | 0.668** |
| 玉米季Maize season | 0.475** | 0.572** | -0.616** | 0.694** | 0.704** |
| *表示在0.05显著性水平下显著相关, **表示在0.01显著性水平下相关 | |||||
本研究结果表明, 施用生物炭可显著增加CO2排放通量, 且随着生物炭施用量的增加, CO2排放通量也在增加, 这一方面是因为向土壤中施入生物炭后, 生物炭中不稳定性碳组分的微生物的降解作用会增加土壤的表观呼吸速率[30-36], 即生物炭的“正激发效应”。另一方面, 生物炭能改善土壤的透气性, 提高土壤微生物量和酶活性等[37-39], 从而加速原土有机碳进行分解, 增加了CO2排放。本研究结果显示, 施用高量生物炭显著促进了CO2累积排放量, 也更加说明生物炭的添加促使土壤中可利用性碳、氮基质数量的增加, 进而激发了土壤微生物的活性, 导致CO2排放量增加[40]。秸秆还田处理显著增加了CO2累积排放量, 与裴淑玮等[41]研究结果一致, 可能是由于秸秆投入农田后, 可以改善土壤的理化性质, 为微生物活动提供物质、能源以及适宜的条件, 从而加速土壤微生物呼吸释放CO2[42-43]。另外, 土壤温度、土壤水分和土壤pH等环境因子都会直接或间接的影响CO2的排放。本研究表明, CO2排放通量与土壤温度、土壤含水量呈极显著正相关关系, 说明土壤温度和土壤含水量是影响CO2排放通量的主要因素, 其原因是夏季高温多雨, 较高的土壤温度和土壤水分对应着较高的土壤呼吸, 生物炭能够通过增加土壤含水量提高土壤中的微生物活性, 进而有利于土壤微生物呼吸与繁殖, 达到增强土壤呼吸强度和CO2排放作用[35]。所以在小麦-玉米轮作期间, 玉米季各处理CO2累积排放通量高于小麦季, 而且各处理CO2排放通量高峰均出现在播种后和追肥灌水后。
大量研究表明, 向土壤中添加生物炭可大幅度减少N2O排放[44-46]。如在太湖流域稻田中施入生物炭50 t/hm2, 可使N2O排放通量降低51%[47]；Wang等[48]通过在水稻-小麦轮作体系中添加生物炭(由水稻秸秆制成)后, 小麦季N2O排放减少了53%；Cornelissen等[49]也发现, 生物炭可以吸附N2O, 进而降低N2O排放。本研究表明, 施用高量生物炭显著降低了N2O排放通量与累积排放量, 这一方面与生物炭的吸附作用有关[49], 另一方面, 与生物炭能影响土壤中氮素转化有关[35], 也可能是由于生物炭自身具有高C/N比, 且随着生物炭输入的增加, 能够吸附和保持水分, 改善土壤的通气性, 进而限制硝化作用及不利于在厌氧条件下氮素微生物的反硝化作用, 加速氮素固定, 从而对于减少N2O排放有着更好的效果[47, 50-54]。在玉米季, 秸秆还田显著增加了N2O排放通量, 在小麦季, N2O排放通量则有所降低。其原因可能是由于秸秆还田消耗了土壤中的氧气, 玉米季土壤水分充足, 造成土壤趋向厌氧条件, 促进了微生物的反硝化进程, 进而增加N2O排放[23, 38, 40]。施肥灌水、土壤理化性质与气候等因素的变化均能够影响到土壤的硝化作用与反硝化作用[55-56], 进而影响N2O排放。在本试验条件下, 所有N2O排放通量高峰均出现在播种后和追肥灌水后, 这与宋丽娜等[57]试验结果相吻合, 其原因是施肥灌水之后, 为微生物和植物生长提供所需的营养物质, 同时还为反硝化微生物营造更好的厌氧生存环境, 因此, 加快了土壤硝化与反硝化作用中N2O排放。玉米季土壤N2O累积排放量高于小麦季, 可能是夏季高温多雨, 土壤中水分含量较高, 土壤通气性变差及反硝化作用增强[40], 从而减少土壤中微生物活性、氮素不可移动性, 最终加速N2O的产生和排放。另外, 整个轮作周期内, N2O排放通量与土壤温度、土壤含水量、NO3--N和NH4+-N表现出极显著的正相关关系, 因为硝化作用和反硝化作用的最适温度分别为15—35℃和5—75℃, 研究区的温度条件适宜N2O的产生和排放, 而土壤水分可以改变土壤的透气性、微生物的活性等来影响N2O的产生和排放[58], 同时也说明土壤中的硝化与反硝化过程是影响N2O排放的重要机制[59]。而N2O排放量与土壤pH呈现出显著负相关, 这是因为在酸性和中性条件下, 更适合产生N2O, 尤其是当pH < 6时, 土壤就只能产生N2O[52]。
增温潜势常用来表示相同质量的不同温室气体对温室效应增加的相对辐射效应[60]。本试验中, 施用高量生物炭增加了CO2和N2O排放的综合增温潜势, 且施用低量生物炭和秸秆还田对CO2和N2O排放的综合增温潜势均没有显著影响, 与Zhang等[14]在太湖地区的研究结果不一致, 其原因可能是两个试验区的水分管理措施和气候条件有所差异造成的, 同时也表明, 在高量生物炭处理下的农田生态系统向大气中输入的碳量大于其截存的碳量, 对环境是不利的, 而施用低量生物炭和秸秆还田相对来说, 对环境效应而言为好。
3.2 结论(1) 整个轮作周期内, 各处理CO2和N2O排放通量随时间的变化趋势基本一致, 小麦季CO2排放通量低于玉米季。施用生物炭和秸秆还田均可显著增加CO2排放通量, 且随着施炭量的增加, CO2通量显著增加。施用高量生物炭显著降低了N2O排放通量, 而施用低量生物炭和秸秆还田对N2O排放通量无显著影响。
(2) 施用高量生物炭显著增加了CO2和N2O排放的综合增温潜势, 施用低量生物炭和秸秆还田对CO2和N2O排放的综合增温潜势均没有显著影响。
(3) 在整个轮作周期内, CO2排放通量与土壤温度、土壤含水量呈极显著的正相关关系, 而与土壤pH值、NO3--N和NH4+-N均无相关性；N2O排放通量与土壤温度、土壤含水量、NO3--N和NH4+-N表现出极显著的正相关关系, 而与土壤pH值呈极显著的负相关关系。
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