呼伦贝尔地区苜蓿人工草地CO2通量变化特征

徐丽君 徐大伟 杨桂霞

摘要：试验采用密闭箱技术对呼伦贝尔地区种植的苜蓿人工草地进行碳通量研究，采用反硝化-分解作用模型（DNDC）进行模拟。试验结果表明：对苜蓿人工草地CO2通量24 h连续观测发现，CO2通量全天变化的平均值（238.15 mg/（m2·h）与11∶00（245.32 mg/（m2·h）的通量变化值接近，试验从早上9∶00～11∶00进行温室气体的采集方法合理、可行；在整个生长季变化表明，7、8月CO2通量变化较显著（P<0.05），且受到降水的影响较大，伴随降水的发生，CO2通量会发生不同幅度的变化，土壤温度和含水量对CO2通量有一定的影响（r>0.45，P>0.05）；通过DNDC模型的模拟，能较好的反映苜蓿人工草地CO2通量的变化情况，但模拟结果数值普遍有些偏高。

关键词：苜蓿人工草地；CO2通量；DNDC模型

中图分类号：S 812文献标识码：A文章编号：1009-5500（2015）05-0060-05

草地作为陆地重要的碳库，在全球生态系统碳循环中扮演着重要的角色[1，2]，固碳效应明显[3，4]。有关草地固碳研究目前仍多集中在天然草地方面，包括对碳库组成[5]、来源与输出方式[6，7]、碳储量[8-10]及其时空分布特征[11-13]，草地生物量估算、碳库的变化及其对气候变化的反馈作用[14，15]，草地定位监测[16，17]、样带观测及国家尺度上的分析等方面的研究[18-21]。我国现有栽培草地约5万km2，栽培牧草具有产量高、品质优、抗性强等特点，种植面积也正逐年增加。长期以来，栽培草地主要以研究土壤呼吸特性（土壤CO2排放）、遗传育种和牧草生产性能等方面，而对栽培草地固碳能力系统研究报道较少。

DNDC反硝化作用（分解作用）模型是以反硝化作用和分解作用为主要过程，是关于农业生态系统土壤碳、氮生物地球化学循环的数值模型，是目前国际上最为成功的CO2、N2O吸收释放过程机理模型之一。其模型包括土壤气候、分解作用、反硝化作用和植物生长 4个子模式。模型的主要理论假设包括：土壤排放N2O表现为产生一系列排放峰的过程；微生物的反硝化作用过程是土壤N2O的主要生成过程；降雨、灌溉和农业活动是产生 N2O排放峰的直接驱动因子；土壤湿度变化控制着反硝化作用和硝化分解作用的发生与否。该模型以土壤性质、气候状况和农业生产措施为输入信息，可模拟农业生态系统中N2O等气体的产生与排放，还可以输出每日土壤及植物体中的C、N含量、土壤不同层次的温湿度数据以及排放到大气中的CO2，CH4和NxO气体量等相关项目。试验以苜蓿（Medicago sativa）栽培草地为研究对象，对其固碳过程及其潜力进行深入试验分析和模型模拟的研究，以期能够为探索栽培草地固碳能力，合理利用栽培草地资源提供理论依据。

1研究区域概况与方法

1.1研究区概况

试验地选择在呼伦贝尔野外综合试验站苜蓿人工草地试验田。试验采用随机区组设计。小区面积5 m ×3 m，根据工作量的大小和模型的需求，采用随机区组设计，重复3次。测量时间为2010年6月初（返青后）～9月底（牧草收获后）。

苜蓿旱作，种植采用条播，行距为40 cm，播量均为7.5 kg/hm2。2008年6月2日播种，次年5月10日返青，7月14日第1次刈割，8月27日收获，每年收获2茬，分别在6月下旬和8月中旬，鲜草产量为8 t/hm2，旱作，施底肥为N、P、K混合肥（N≥8%、P≥25%、K≥ 10%）150 kg/hm2。试验在苜蓿处于开花期进行测定，植株平均高度在55 cm、日均气温20℃。

1.2气体的采集

箱技术是测量土壤痕量气体释放通量的最常用方法，分为密闭箱技术和动态箱技术，试验采用密闭箱技术。密闭箱由有机玻璃材料制成，呈正方体形，分箱体和底座两部分。箱体底面开口，连接带有凹槽的底座，箱内带有空气搅拌的小风扇。测量时将底座封闭嵌入土中，然后将箱体置于底座凹槽内，凹槽内再用水密封，使箱内空气不与外界空气交换或循环。每隔一定时间间隔测量1次箱内所研究气体的浓度，分别在0、10、20、30 min用注射器采集气体于气袋中（化工部大连光明化工研究所生产的铝膜气样袋）。气袋中的样品用HP5890气相色谱仪（美国惠普公司研制生产）分析测定CO2，N2O和CH4成分。温室气体采集从2010年6月9日开始，9月30日结束，每隔3 d采集1次，3个重复，采集时间9∶00～11∶00。

根据浓度随时间的变化速率计算土壤的气体释放通量。所测痕量气体（以CO2为例）的释放通量（F）的计算公式为：

F=ρHdc/dt（1）

根据理想气体方程可转换成：

F=60·10-5·[273/（273+T）]·（P/760）ρH·（dc/dt）（2）

式（1）和（2）中：F为CO2的释放通量（N2O mg/（m2·h）；ρ为0℃和760 mm Hg气压条件下的CO2密度（g/L）；H为采样箱气室高度（cm）；dc/dt为箱内CO2气体浓度的变化速率（109/min）；P为采样箱箱内大气压（mmHg）；T为箱内平均气温（℃）。

试验地点的高程接近海平面，所以P/760≈1。

气體通量（F）为负值时表示土壤从大气吸收该气体，为正值时表示土壤向大气排放气体。

1.3土壤样品理化性质测定

2010年6月1日在各试验点采用五点法取0～10 cm、10～30 cm土样，测定土壤有机质含量、pH、全氮、碱解氮、速效钾、土壤含水量等（表1）。

土壤有机质采用重铬酸钾外加热法、土壤全氮采用半微量凯式定氮法、土壤碱解氮采用碱解扩散法、

土壤速效钾采用火焰法、土壤pH采用酸度计法、土壤水分采用烘干法、土壤温度采用温度计测定。

表1苜蓿地土壤基本理化性状

Table 1Soil propertiess

pH碱解氮速效钾/mg·kg-1全氮土壤有机碳/g·kg-16.96135.57307.882.4016.171.4数据处理分析

气体样品测定数据由气相色谱自带的数据处理軟件2072AA进行处理，数据分析用Microsoft Excel、SAS统计分析软件进行。

2结果与分析

2.1土壤CO2通量变化规律

2.1.1土壤CO2通量日变化苜蓿地CO2通量均呈现随机性，表现出多峰的日变化特征（图1），受测定作物、时间及环境因素差异的影响，测定当天气温与相对湿度见图2。苜蓿地CO2通量的最大值出现在10∶30和16∶30前后。CO2通量也为全天最高，分别为

图1苜蓿草地CO2通量日动态

Fig.1The dynamic flux of CO2 emission in

alfalfa pasture

图2苜蓿地气象因子日变化规律

Fig.2Diurnal variation of meteorogical factors398.28和453.99 mg /（m2·h）。CO2通量最小值出现在夜晚温度较低时段，出现在凌晨3∶30。在降温过程中，CO2通量与温度并不呈现明显的相关性，具有一定的随机性。通过全天对苜蓿地的CO2通量观测，发现苜蓿地CO2通量的平均值为238.15 mg/（m2·h），与11∶00为245.32 mg/（m2·h）的数值接近。

2.1.2土壤CO2通量季节变化试验测得苜蓿地土壤CO2通量均由一系列明显的CO2通量峰组成，其中，以返青初期835.05 mg /（m2·h）、生长旺期980.69 mg/（m2·h）和生育后期891.54 mg/（m2·h）表现为最高。从试验结果分析，苜蓿在生长过程中除了受温度的影响外，降水也是影响CO2通量的一个重要因素。降水对CO2通量影响较大，有相应的降水出现，CO2通量就会产生一定的波动。值得注意的是，试验在9∶00～11∶00进行。图中显示降水对CO2通量有影响，但不显著（P>0.05），这主要是因为气体采集时间与降水时间存在一定的差异。

整个生长季测定表明，苜蓿地在整个生长季CO2通量变化波动较大，特别是在7～8月，CO2通量总体呈上升趋势。之后，随着气温的降低，土壤呼吸逐渐减弱，CO2通量整体呈下降趋势，但受环境因素的影响，出现不同程度的波动（图3）。

图3苜蓿地CO2通量季节变化

Fig.3Seasonal variation of CO2 emission flux

in alfalfa pasture2.2影响CO2通量的环境因素

2.2.1土壤温度温度是影响土壤CO2通量的主要环境因素之一。随着温度的升高，作物的根系呼吸增强，加速土壤中有机质的分解和微生物的活性，促进有机质的矿化过程，从而增加土壤中CO2浓度及产生的CO2向地表的扩散速率。试验相关分析结果表明，苜蓿人工草地CO2通量均受土壤温度的影响，呈正相关（P<0.05，图4）。

2.2.2土壤含水量土壤CO2通量还受土壤水分含量的影响。土壤水分含量是促进土壤矿质化过程的重要因素。土壤水分含量高与低都将影响土壤呼吸速率，以及CO2在土壤中的扩散。综合分析苜蓿地土壤含水量与CO2通量的相关性，结果显示土壤含水量与CO2通量正相关，相关系数达0.453以上（P<0.05，图5）。

图4CO2通量与土壤温度相关分析

Fig.4Correction analysis between CO2 emission

flux and soil temperature图5CO2通量与土壤含水量相关分析

Fig.5Correction analysis between CO2 emission

flux and soil water content2.3DNDC模型模拟CO2通量

DNDC模型对土壤CO2释放通量及其影响因子季节变化的拟合程度是能否推广该模型的基础。试验通过田间数据来验证模型模拟出的一系列结果，包括土壤释放CO2是否表现为产生一系列释放峰的过程。

田间观测表明，苜蓿地CO2释放峰主要受温度和降水的影响，土壤释放CO2表现为产生一系列CO2释放峰的过程。模型计算CO2释放通量季节变化与田间观测结果间的对比分析表明，模型基本上捕捉了田间观测到的强降水后的CO2释放峰，CO2通量季节变化规律也基本一致。但从图中还看到，苜蓿地与实测值相比，模拟结果普遍有些偏高（图6）。图6苜蓿地CO2通量实测值与模拟值的对比

Fig.6Comparison of the measured and

simulated CO2 fluxs3讨论与结论

土壤温度和土壤水分是影响土壤有机质分解的重要因子，对土壤呼吸估计的准确性有重要影响。由于海拉尔地区气温低，5月才进入返青期，该阶段温度低，日平均气温在9℃，但土壤水分条件相对较好，主要以雨、雪作为水分来源，月降水量在41 mm，植物的生长活动逐渐恢复，土壤呼吸释放CO2逐渐增多。进入6月后，随着雨量和温度的逐渐升高，白天碳吸收峰值有所增强。进入7月以后，温度、水分不再成为光合作用的限制因子，适宜的温度、水分、植物的根系都将促进系统的呼吸[20]。研究结果显示苜蓿地CO2通量的季节变化和日变化特征明显呈“多峰型”变化。整个生长季以7～8月CO2通量较大，受环境因素的影响，波动幅度较大；日变化，CO2通量在10∶30～16∶30较显著。温度、降水、土壤含水量对CO2通量有影响，主要是受温度和降水的影响。从试验数据分析结果表明，降水的发生与CO2排放峰值的出现不完全同步，原因是试验气体采集是在上午完成，而降水是出现在中午、下午或者晚上。当天气体CO2通量数据显示不出来，但是随着降水的发生，对土壤含水量产生一定影响，在接下来的测定时间内CO2通量出现“峰值”，但是，CO2通量出现“峰值”的这一天可能没有降水发生，存在水分的“滞后”效应。

利用DNDC模型对苜蓿人工草地CO2通量的模拟，与实际观测结果比较，基本能反映不同利用条件下草地CO2通量。但模拟值与实际观测值之间的误差因牧草类型不同，存在一定的差异性，这将在今后的研究工作中进一步探讨。从模型模拟的效果来看，DNDC模型基本反映了苜蓿栽培草地CO2通量变化过程，模拟结果偏高实测值，其可能原因是模型在计算CO2通量时，只考虑了土壤呼吸因素的影响，植物对温度、N肥、水分的需求、土壤质地参数还不确定，这些因素都将影响到模拟结果。在今后的研究工作中，将进一步加大这些因素的研究与分析。

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CO2 flux of alfalfa pasture in Hulunber

XU Li-jun，XU Da-wei，YANG Gui-xia

（Hulunber Grassland Ecosystem Observation and Research Station/Institute of Agricultural

Resources and Regional Planning of Chinese Academy of Agricultural Sciences，

Beijing 100081，China）

Abstract：The carbon flux of alfalfa pasture in Hulunber was studied by using the denitrification/decomposition model （DNDC）.The results showed that the average CO2 flux in whole day was close to the value at 11∶00 by 24 h continuous observation.The proper time for collecting greenhouse gases was between 9∶00 to 11∶00 am.In whole growing season，the CO2 emission flux was significant from July and August （P<0.05），and which was influenced by precipitation.The fluctuation of CO2 flux was obvious when rainfall occurred，and both soil temperature and soil water content could affect the CO2 flux（r>0.45，P>0.05）；DNDC model could properly reflect the changes of CO2 flux in despite of its higher simulated values.

Key words：alfalfa；carbon flux；DNDC model