2017, Vol. 37文章信息
- 贺美, 王立刚, 朱平, 戚瑞敏, 王迎春
- HE Mei, WANG Ligang, ZHU Ping, QI Ruimin, WANG Yingchun.
- 长期定位施肥下黑土碳排放特征及其碳库组分与酶活性变化
- Carbon emission characteristics, carbon library components, and enzyme activity under long-term fertilization conditions of black soil
- 生态学报. 2017, 37(19): 6379-6389
- Acta Ecologica Sinica. 2017, 37(19): 6379-6389
- http://dx.doi.org/10.5846/stxb201607111414
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文章历史
- 收稿日期: 2016-07-11
- 网络出版日期: 2017-05-27
2. 吉林省农业科学院农业环境与资源研究所, 长春 130033
2. Institute of Agricultural Resources and Environment Research, Jilin Academy of Agricultural Sciences, Changchun 130033, China
土壤呼吸是土壤碳输出的主要途径, 每年因土壤呼吸而排放的碳约50—75×1015g[1], 是化石燃料排放到大气的10—15倍[2]。土壤呼吸指土壤由于代谢作用而释放二氧化碳的过程, 包括植物根系呼吸、土壤微生物呼吸和土壤动物呼吸3个生物学过程以及一个少量土壤有机物氧化产生二氧化碳的非生物学过程[3]。由于土壤释放二氧化碳是一个持续动态的过程, 难以准确测定, 因此, 很多学者通过土壤呼吸速率来评估土壤二氧化碳排放量[4-8]。农田生态系统作为陆地生态系统的重要组成成分, 因频繁受种植、耕作与施肥等人为活动的强烈影响, 其土壤呼吸在较短的时间尺度上会产生显著变化, 据统计, 农田生态系统CO2排放量达到人为温室气体排放量的21%—25%[9]。因此, 了解农田生态系统的土壤碳排放特征以及相关指标变化有助于准确评估其碳收支动态, 对调控农田土壤碳循环、降低人为干扰对农田温室气体排放的负效应具有重要意义。
土壤呼吸是陆地生态系统碳循环中最活跃的部分, 在一定程度上能够反映土壤的物质代谢强度、生物学特性以及土壤碳库的稳定性[10]。由于土壤有机碳背景值较高且其总量变化相对较慢, 对农田管理措施的反应不够敏感, 因此, 为了更好的反映土壤有机碳的有效性, 近些年来许多学者将活性有机碳组分包括微生物量碳、水溶性有机碳、易氧化有机碳和颗粒有机碳等作为反映土壤肥力与质量变化的早期预测指标[11-14]。土壤酶参与土壤碳循环中的各种生物化学过程[15], 酶活性的高低可以间接反映土壤碳素转化程度的强弱。不同施肥制度可以调节土壤碳库组分含量、影响土壤酶活性, 研究表明[16-19], 施用有机肥或者秸秆还田均能提高土壤酶活性, 不同程度的增加土壤活性碳库组分含量, 而土壤有机碳库及微生物活性均能显著影响土壤碳排放[20-21], 但目前有关施用化肥对土壤碳库组分含量以及土壤酶活性的影响结论不一[22-25]。因此, 明确长期施肥对土壤碳库与酶活性变化的影响尤为迫切。
长期以来, 施肥为满足我国的粮食需求做出了突出贡献, 然而, 长期施肥后农田土壤理化及生物学性质均有重大变化[26-29]。近年来我国学者在土壤温室气体排放、微生物学特性以及土壤碳库方面做了大量研究[30-32], 但是由于我国长期定位试验监测较少, 目前对长期施肥后东北黑土的碳排放特征及其碳库组分与酶活性变化缺乏系统研究, 本文以连续运行26a的国家黑土肥力与肥料效益监测基地公主岭长期定位试验为平台, 探索长期不同肥料管理模式下土壤碳排放、土壤活性碳库与土壤酶活性的响应, 以期为实现黑土区固碳减排和培肥地力等提供理论依据。
1 材料与方法 1.1 试验区概况试验地位于国家黑土肥力与肥料效益监测基地吉林省公主岭市, 成土母质为第四纪黄土状沉积物, 地势平坦, 是典型黑土区。年平均气温4—5℃, 4—5月平均气温为7—16℃, 6—8月份气温在19—25℃, 9月份在16℃左右, 年最高气温34℃, 最低-35℃, 有效积温在2600—3000℃, 年降水量450—650 mm, 年蒸发量1200—1600 mm, 无霜期120—140 d, 为一年一季雨养农业区。
试验从1990年开始, 初始土壤(0—20 cm)的理化性状为：容重1.19 g/cm3, 有机碳13.2 g/kg, 全氮1.4 g/kg, 有效磷11.79 mg/kg, 速效钾158.33 mg/kg, pH值是7.6, 田间持水量35.8%, 孔隙度53.4%, 粘粒含量(＜0.02 mm)31%。种植模式为春玉米(Zea mays L.)连作, 试验开始以来供试玉米品种分别是：1991—1994年为丹玉13；1995—1996年是吉单304；1997—1999是吉单209；2000—2003是四密25；2004—2005是吉单209；2006—2012为郑单958。
1.2 试验设计本文选择长期定位试验的6个处理进行分析：1) 对照处理不施肥CK；2) 单施化肥NPK；3) 化肥低量有机肥NPKM1；4)1.5倍的化肥低量有机肥1.5NPKM1；5) 化肥配施高量有机肥NPKM2；6) 化肥配施秸秆NPKS, 各处理施肥量见表 1。试验小区面积400 m2, 该地的长期定位实验于1990年开始实施, 但由于当时全国9个处理一致的长期定位实验均未设置重复, 因此, 考虑到这一点, 在取样时将试验小区分成3个取样区分别取样。有机肥(M)为猪厩肥自2005年后换成牛粪, S为玉米秸秆。各处理中磷钾肥播种前作为底肥一次性施入, 氮肥1/3播种前用作底肥, 2/3于拔节期追施。有机无机配施处理中牛粪于玉米收获后施入地里, 秸秆还田处理是将前一年的作物秸秆从田里移出, 自然风干后经人工粉碎, 于第2年6月下旬追肥时撒施于垄沟中, 然后覆土。在收获时各处理地上留茬15 cm, 并同根茬一起还田。播种时间在每年4月21日—4月30日, 收获时间大约9月21日—9月30日, 生育期150d左右, 种植密度为6万株/hm2。
| 处理 Treatment |
N/(kg/hm2) | P2O5/(kg/hm2) | K2O/(kg/hm2) | 有机肥 Manure/(t/hm2) |
秸秆 Straw/(t/hm2) |
| CK | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| NPK | 165 | 82.5 | 82.5 | 0 | 0 |
| NPKM1 | 50 | 82.5 | 82.5 | 23 | 0 |
| 1.5(NPKM1) | 75 | 123.75 | 123.75 | 34.5 | 0 |
| NPKM2 | 165 | 82.5 | 82.5 | 30 | 0 |
| NPKS | 112.125 | 82.5 | 82.5 | 0 | 7.5 |
| CK:不施肥No fertilizer; NPK:单施氮磷钾肥Only chemical fertilizer application；NPKM1：无机肥配施低量有机肥Combining chemical and low levels of organic manure；1.5(NPKM1)：1.5倍的无机肥配施低量有机肥1.5 times the amount of inorganic and organic fertilizer of NPKM1; NPKM2:无机肥配施高量有机肥Combing chemical and high amounts of organic manure; NPKS:无机肥配施秸秆Inorganic fertilizer straw; 玉米秸秆和有机肥的C：N比分别是66：1和26：1, 含氮量是7.0 g/kg和5.0g/kg | |||||
于2015年9月27日作物收获后, 采集0—20cm土层土样, 将每处理分为3个取样小区, 在每小区按梅花形5点法采集样品后带回实验室过筛混匀, 用于土壤养分测定。水溶性有机碳(DOC)用0.5mol/L K2SO4浸提后用总有机碳/总氮(TOC(Total organic carbon)/TN(Total nitrogen))自动分析仪(Multi N/C R205 3100, 德国耶拿)测定[33]；颗粒有机碳(POC)测定采用5g/L六偏磷酸纳分散法[34]；微生物量碳(MBC)测定采用氯仿熏蒸浸提法[35], 浸提液用TOC/TN自动分析仪测定；易氧化有机碳(ROC)测定采用333 mmol/L高锰酸钾氧化法[36]。
1.3.2 土壤酶活性的测定本研究中所涉及的4种土壤酶活性的测定均采用荧光微型板检测技术[37-38], 采用96孔微型板分区法, 分为缓冲液+缓冲液区、缓冲液+标准底物区、缓冲液+荧光底物区、待测液+缓冲液区、待测液+标准底物区、待测液+荧光底物区；其次为制备土壤悬浊液试剂：称取相当于1 g干土的鲜土, 置于200 mL塑料瓶, 加入灭菌并冷却的50 mmol/L醋酸缓冲液120 mL, 震荡制备成土壤悬浊液；然后将配置好的缓冲液以及待测液用8通道移液器按照顺序加入已经编号分区的微型板中, 然后将配置好的标准底物加入微型板, 迅速加入荧光底物溶液, 将加好待测液、标准底物、荧光底物的微型板放入25℃的培养箱培养, 培养4h后上机测定。
1.3.3 土壤呼吸速率的测定与土壤CO2-C排放量估算土壤呼吸速率采用开路式土壤碳通量测量系统Li-8100红外气体分析仪(IRGA)测定。为了减少对土壤表层的干扰, 避免由于安置PVC基座对土壤扰动而造成的短期呼吸速率波动, 提前将测定土壤呼吸的PVC基座(直径20 cm, 高度10 cm)埋入土壤中, 每个基座上部距土壤表面3 cm。本试验测定时间为2015年, 具体测定日期见表 2, 于每个测定日9:00—11:00进行, 该段时间土壤温度相对稳定。每小区重复测定3次, 求其平均值作为该次测量的土壤呼吸速率。作物生长当季降雨量与平均气温(来源于中国气象数据网2015年吉林省四平市气象站点数据)见图 1。土壤呼吸生育期累积CO2排放量的计算, 公式为[7]：
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| 处理 Treatment |
日期Date | ||||||||||||
| 6—23 | 6—25 | 6—27 | 7—12 | 7—14 | 7—21 | 7—23 | 8—2 | 8—15 | 8—16 | 9—1 | 9—19 | 9—27 | |
| CK | 2.44d | 2.61b | 3.2c | 3.26b | 2.81d | 2.8c | 2.21c | 2.43d | 2.6f | 1.97d | 2.05c | 1.7c | 0.93b |
| NPK | 3.68cd | 4.19ab | 5.4b | 4.03ab | 3.32cd | 3.1bc | 2.81bc | 3.43c | 3.5e | 2.58c | 2.92b | 2.3b | 1.42b |
| NPKM1 | 6.08ab | 4.89a | 6.7ab | 4.71a | 3.51bc | 3.5ab | 3.25ab | 4.43ab | 4.4c | 3.24b | 4.30a | 2.7b | 2.07a |
| 1.5(NPKM1) | 6.18a | 4.34a | 7.7a | 4.77a | 4.15a | 3.6ab | 3.46ab | 4.95a | 5.0a | 3.90a | 4.52a | 3.3a | 2.03a |
| NPKM2 | 5.38ab | 4.52a | 7.8a | 4.96a | 4.22a | 3.8a | 3.86a | 4.65a | 4.9b | 3.57ab | 4.16a | 3.8a | 2.47a |
| NPKS | 4.57bc | 4.28ab | 6.9ab | 4.81a | 4.07ab | 3.2bc | 3.10b | 3.64bc | 3.8d | 2.78c | 3.22b | 2.7b | 1.36b |
| 同列不同字母表示处理间差异达5%显著水平 | |||||||||||||
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| 图 1 作物生长季降雨量与大气平均温度变化 Fig. 1 The precipitation and average air temperature during the growth period of crops |
式中，X为土壤每天CO2排放量(kg/hm2), Rs为测定的土壤呼吸速率(μmol m-2 s-1), 12为CO2-C的摩尔质量(g/mol), 3600和24为换算系数。i为第1次测定土壤呼吸速率, n为最后一次监测值。N是相邻两次监测之间相隔的天数, 相邻两次土壤呼吸的线性内插作为间隔土壤呼吸速率值。
1.4 数据处理试验数据采用Microsoft Excel 2003和SAS 9.1软件进行处理和统计分析。
2 结果与分析 2.1 长期不同施肥对土壤碳累积排放量的影响与不施肥相比, 肥料管理措施对土壤碳累积排放量影响显著(图 2)。长期单施化肥条件下(NPK), 玉米生育期黑土碳排放量约为2633.33 kg/hm2, 显著高于CK处理37.36%。无机肥配施有机肥和秸秆的处理显著高于CK处理56.32%—86.54%, 其中1.5(NPKM1) 和NPKM2的土壤碳排放量显著高于NPKS处理。
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| 图 2 长期不同施肥措施下土壤碳累积排放特征 Fig. 2 Changes in soil carbon cumulative emission characteristics under different fertilizer treatments |
长期有机无机配施可以显著提高土壤可溶性有机碳含量(图 3), 长期有机无机配施土壤可溶性有机碳含量增加了16.08%—56.34%, 其中1.5(NPKM1) 处理的可溶性有机碳含量最高, 为515.56 mg/kg；长期不施肥处理下的可溶性有机碳含量最低, 为329.76 mg/kg。
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| 图 3 长期不同施肥措施下土壤活性有机碳库变化特征 Fig. 3 Soil active organic carbon under long-term different fertilizer treatments |
长期单施化肥和长期有机无机以及秸秆还田均能显著提高土壤微生物碳含量(图 3), 1.5(NPKM1) 处理的微生物量碳含量最高, 为327.91 mg/kg, 长期单施氮磷钾显著提高土壤微生物碳含量77.86%, 长期有机无机配施和秸秆还田显著提高土壤微生物量碳128.84% —185.77%。
长期有机无机配施能够显著提高土壤颗粒有机碳含量, 结果如图 3所示, 1.5(NPKM1)、NPKM2和NPKM1处理土壤颗粒有机碳含量显著高于NPKS处理157.62%、169.63%和73.37%, 显著高于NPK处理387.95%、410.70%和228.37%, 显著高出CK处理470.84%、497.46%和284.15%。
长期有机无机配施以及秸秆还田的施用能够显著提高土壤易氧化有机碳的含量, 如图 3所示, 1.5(NPKM1)、NPKM2、NPKM1和NPKS处理土壤易氧化有机碳含量显著高于NPK处理659.90%、473.93%、522.81%和371.61%, 显著高于CK处理1145.94%、841.03%、921.17%和673.25%。
2.3 长期不同施肥措施下土壤酶活性的变化不同施肥处理对土壤酶活性有较大的影响, 所有处理中β-葡萄糖苷酶(BG酶)、木聚糖酶(BXYL酶)、纤维素酶(CBH酶)、乙酰基β-葡萄糖胺酶(NAG酶)4种酶活性均以1.5(NPKM1) 处理最高, 同一处理下的4种酶活性, 以BG酶的活性最高, NAG酶的活性最低。
长期有机无机配施和秸秆还田能够显著提高土壤NAG酶活性如图 3, 表现为1.5(NPKM1)＞NPKM2＞NPKM1＞NPKS＞NPK＞CK, 其中1.5(NPKM1) 处理NAG酶活性为37.39 nmol g-1 h-1, 1.5(NPKM1)、NPKM2、NPKM1和NPKS处理显著高于NPK处理260.56%、179.60%、169.59%和77.14%, 显著高于CK处理452.65%、328.56%、313.22%和171.51%。
长期不同施肥均能显著提高土壤CBH酶活性, 表现为1.5(NPKM1)＞NPKM2＞NPKS＞NPKM1＞NPK＞CK, 其中1.5(NPKM1) 处理CBH酶活性为58.19 nmol g-1 h-1, 显著高于其余各处理, 1.5(NPKM1)、NPKM2、NPKM1、NPKS和NPK处理土壤CBH酶活性显著高于CK处理193.53%、111.09%、72.21%、86.66%和38.29%。
长期施肥下土壤BXYL酶活性表现为1.5(NPKM1)＞NPKM2＞NPKS＞NPKM1＞NPK＞CK, 其中1.5(NPKM1) 处理活性为62.81nmol g-1 h-1, 显著高于其余各处理；1.5(NPKM1)、NPKM2、NPKM1和NPKS处理CBH酶活性显著高于CK处理273.32%、189.98%、159.08%和184.21%, NPK处理土壤CBH酶活性显著高于CK处理77.24%。
长期施肥下土壤BG酶活性表现为1.5(NPKM1)＞NPKM2＞NPKM1＞NPKS＞NPK＞CK, 其中1.5(NPKM1) 处理活性为257.36nmol g-1 h-1, 3个有机无机配施处理显著高于NPKS处理45.16%—121.89%, 显著高于NPK处理45.67%—122.67%, 显著高于CK处理129.46%—250.74%。
2.4 土壤碳排放与活性有机碳以及土壤酶活性之间的相关性分析对所有处理的土壤碳排放量与土壤酶活性以及土壤活性碳库组分之间的相关性进行了分析, 结果如表 3所示, 长期不同施肥措施下的土壤碳排放量与土壤ROC、DOC、POC、MBC含量均呈极显著相关(P＜0.001), 与土壤BG、NAG、CBH、BXYL酶活性之间也呈极显著相关(P＜0.001), 可见土壤碳排放的总量受土壤各活性碳库组分含量与土壤微生物活性共同作用的影响。
| 指标 Indicators |
CO2 -C Carbon dioxide-C |
ROC Readily organic carbon |
DOC Dissolved organic carbon |
POC Particulate organic carbon |
MBC Microbial biomass carbon |
BG Beta blycosidase enzyme |
NAG Acetyl beta glucosamine enzyme |
CBH Cellulose enzyme |
BXYL Beta xylosidase enzyme |
| CO2 -C | 1.000 | 0.880** | 0.664** | 0.812** | 0.824** | 0.841** | 0.900** | 0.823** | 0.874** |
| ROC | 1.000 | 0.673** | 0.809** | 0.829** | 0.858** | 0.956** | 0.859** | 0.871** | |
| DOC | 1.000 | 0.701** | 0.585* | 0.810** | 0.715** | 0.795** | 0.624** | ||
| POC | 1.000 | 0.653** | 0.819** | 0.873** | 0.793** | 0.736** | |||
| MBC | 1.000 | 0.809** | 0.818** | 0.821** | 0.845** | ||||
| BG | 1.000 | 0.915** | 0.873** | 0.835** | |||||
| NAG | 1.000 | 0.906** | 0.863** | ||||||
| CBH | 1.000 | 0.884** | |||||||
| BXYL | 1.000 | ||||||||
| CO2-C:土壤二氧化碳-碳排放量Carbon dioxide-C; ROC:易氧化有机碳Readily organic carbon; DOC:水溶性有机碳Dissolved organic carbon; POC:颗粒有机碳Particulate organic carbon; MBC:微生物量microbial biomass carbon; BG:β-葡萄糖苷酶Beta glycosidase enzymes; NAG:乙酰基β-葡萄糖胺酶Acetyl beta glucosamine enzyme; CBH:纤维素酶cellulose enzymes; BXYL:木聚糖酶, β-xylosidase; r0.05=0.468, r0.01=0.590, n=18;*表示显著相关, **表示极显著相关 | |||||||||
不同的田间管理措施对土壤呼吸速率的影响很大[39], 以致不同施肥处理间土壤碳排放量差异明显。施用有机肥和秸秆还田以及单施化肥均能提高土壤呼吸速率, 秸秆还田能够为微生物提供足够的底物, 并且秸秆切碎后翻埋入土能够降低土壤容重, 增大土壤的总孔隙度, 从而促进土壤好氧呼吸。有机肥还田直接增加土壤中微生物数量, 同时为微生物提供能源, 并且有机肥的常年施入也增加了往年的根茬还田量, 有机无机配施下各土壤酶活性较高也说明土壤中物质周转速率以及微生物活性大, 从而进一步促进土壤呼吸[40]。本试验结果略高于黄晶等[41]在红壤地对小麦-玉米轮作下得出的土壤呼吸碳累积量, 推测是由不同的土壤类型、种植制度以及气候等差异所致。
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| 图 4 长期不同施肥措施下土壤酶活性 Fig. 4 Soil enzyme activity under long-term different fertilizer treatments BG为β-葡萄糖苷酶(β-glucosidase)；BXYL为木聚糖酶(β-xylosidase)；CBH为纤维素酶(Cellobiohydrolase)；NAG为乙酰基β-葡萄糖胺酶(N-acetylglucosaminnidase) |
长期单施化肥土壤碳排放量显著高于长期不施肥处理, 除土壤微生物量碳外其余碳库组分二者之间并无显著差异, 可能是长期不施肥处理下每年根茬还田使得进入土壤中的植物残体增添了新鲜碳源, 有效地补充了各活性碳库组分的损耗, 但是由于不施肥处理植物生长代谢缓慢, 使得占土壤呼吸40%—64%[42]的根呼吸相对NPK处理较弱, 并且NPK处理4种酶活性高于CK处理, 其微生物活性强, 以致整个生育期NPK处理土壤总碳排放量显著高于CK处理。
3.2 长期不同施肥措施对活性碳库组分的影响土壤的碳库组分可溶性有机碳、微生物量碳、颗粒有机碳及易氧化有机碳作为土壤微生物活性能源以及土壤养分的驱动力能够直接参与土壤的生物化学过程[43]。卜洪震[44]等对长期红壤稻田土壤微生物量碳的研究表明, 与不施肥相比, 高量有机肥配施、低量有机肥配施、秸秆还田下微生物量碳提高的比例分别是51.7%、41.9%和22.4%, 梁尧等[45]发现, 黑土经过6a单施化肥处理, 土壤微生物量碳下降4%, 水溶性有机碳没有显著变化, 6a有机无机配施后土壤微生物量碳增加10%—46%, 水溶性有机碳增加56%—85%, 本试验中长期单施化肥下土壤微生物量碳和水溶性有机碳均有所提高, 可能是由于根茬还田为土壤输入了新鲜碳源, 长期有机无机配施和秸秆还田显著提高土壤微生物量碳128.84% —185.77%, 推测可能是由于本试验中有机肥用量较高, 极大地丰富了土壤中微生物的来源, 有机无机配施对黑土活性碳库组分增加效果最好, 有机肥的施用直接增加了土壤中的碳输入, 提高土壤微生物的多样性与活性, 进而控制土壤碳输入与输出的相对量, 同时也通过增加植物的净生产量来刺激植物残体的降解[46-48], 促进土壤活性碳库储量的增加。
3.3 长期不同施肥对土壤酶活性的影响土壤中所有的生化反应都是在土壤酶的参与下完成的, 土壤酶活性的高低能够反映土壤微生物的代谢强度, 生化反应的进程和土壤肥力水平[49]。长期施肥下酶活性有增强、抑制和不变等效应[50-52], 主要受不同土壤类型、施肥、耕作与轮作等田间管理以及种植年限的差异等影响表现出不同的变化趋势。本研究中长期化肥处理显著提高了土壤酶活性, 可能是由于化肥中的无机氮在一定程度上调节了土壤碳氮比, 为微生物的活动创造了良好的条件。本试验中长期有机无机配施和秸秆还田能够显著提高土壤酶活性, 与前人结论相近[53-54], 主要是有机肥料施入土壤后, 即可带入丰富的微生物, 同时又可以增加土壤养分和能源, 势必会激发土壤的生物学活性, 进而提高土壤酶活性[55-56]。BeKe等[57]研究表明秸秆腐解还田相对焚烧还田更能有效提高土壤酶活性, Perucci等[58]研究认为秸秆还田可以通过改变最大酶促反应速率(Vmax)促进土壤酶活性。本试验中秸秆还田下土壤酶活性低于有机无机配施处理, 推测是由于不同还田物料下微生物群落结构差异所致。
3.4 土壤呼吸碳排放量与土壤活性有机碳组分以及土壤酶活性之间的相关性分析研究土壤碳排放与土壤活性碳库之间的相关关系, 可以确定各部分碳组分在土壤碳排放变异中的重要性, 进一步解释土壤碳循环过程中的机理。在本试验中, 土壤碳排放与土壤活性有机碳库组分呈极显著的相关性, 这与胡诚等[59]在华北地区得出的土壤基础呼吸与土壤微生物量碳、可溶性有机碳呈极显著相关性结论基本一致, 而陈旸等[60]的研究则表明, 水稻土基础呼吸与微生物量碳没有显著相关关系, 推测可能由于土壤类型的差异所致。土壤碳排放量与易氧化有机碳含量相关性最高, 其次是微生物量碳, 与水溶性有机碳相关性最低, 推测可能是由于微生物在利用碳源时的顺序差异所致, Kuzyakov等[61-62]认为土壤微生物活性或微生物量增加可以刺激土壤有机碳的转化, 如果土壤中同时存在几种有机质, 微生物会优先分解利用率高的有机质, 本试验中土壤碳排放量与各碳库组分之间相关性并不一致, 也间接证实了Kuzyakov等的观点。
土壤碳排放与土壤酶之间的关联是土壤物质与能量循环转化过程中各种碳源与土壤微生物呼吸的内在关系的映射, 这些研究可以为农业生产中的平衡施肥有一定的指导和借鉴意义[50]。有关土壤呼吸与土壤酶活性关系的研究目前结论尚不统一[63-64], 本试验中土壤碳排放与BG、CBH、NAG、BXYL酶活性均呈极显著相关, 这与Gispert等[65]在西班牙对不同土地利用方式下土壤呼吸与土壤酶活性关系的研究结论一致, 即土壤呼吸与土壤β-葡萄糖苷酶、蛋白酶和磷酸酶都有显著正相关关系。李化山等[66]研究表明土壤呼吸与土壤β-葡萄糖苷酶、木聚糖酶没有显著相关性, 这可能由作物类型、生育期或者田间管理措施的差异引起, 因此, 有关土壤酶活性与土壤呼吸的关系还需进一步的研究。
4 结论本试验中得出在东北地区, 各种施肥处理均可以显著增加黑土土壤碳排放量(P＜0.05), 与不施肥相比, 长期有机无机配施能够显著增加土壤碳排放量71.81%—88.51%, 效果最为明显；长期秸秆还田处理显著增加土壤碳排放量56.32%, 长期单施化肥处理碳排放量约为2633.33 kg, 显著高出37.36%；长期有机无机配施能够显著提高土壤活性碳库组分含量与土壤酶活性(P＜0.05)；土壤碳排放与土壤活性碳库各组分以及土壤β-葡萄糖苷酶(β-glucosidase)、木聚糖酶(β-xylosidase)、纤维素酶(Cellobiohydrolase)和乙酰基β-葡萄糖胺酶(N-acetylglucosaminnidase)活性呈极显著相关(P＜0.001), 说明施肥通过改变土壤呼吸底物浓度与微生物活性影响土壤碳排放, 此结论能够为东北黑土地区的合理的农田管理提供一定的理论支撑。但是, 长期不同施肥下的土壤碳排放差异较大, 有机肥还田虽然能够显著增加土壤固碳潜力, 但其造成的农田温室气体排放量增加也不可忽视。农田作物参与并深刻的影响土壤碳循环, 但是作物生长与土壤呼吸底物和土壤微生物活性的关系还缺乏系统的研究, 有关不同施肥措施下作物对土壤呼吸的影响机制可以作为今后农田生态系统碳循环研究的重点。
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