基于双同位素图谱评估肥料类型对滴灌白菜地N2O来源的影响

林 伟，李昱佳，王 宇，郑 欠，庄 姗，丁军军，李玉中

基于双同位素图谱评估肥料类型对滴灌白菜地N2O来源的影响

林 伟1,2，李昱佳1，王 宇1，郑 欠3，庄 姗3，丁军军3，李玉中3※

（1.中国农业科学院都市农业研究所，成都 610213；2.中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所，农业农村部设施农业节能与废弃物处理重点实验室，北京 100081；3.中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所，环境稳定同位素实验室，北京 100081）

N2O是一种重要的温室气体，菜地高水高肥导致其排放量大。该研究通过解析滴灌条件下不同肥料处理对白菜地N2O排放的影响，以阐明滴灌下不同肥料处理的N2O来源，为菜地土壤N2O减排提供理论依据。设置无机复合肥（NPK）、有机肥（M）、无机水溶肥（WS）和无肥（NF）4种常见肥料处理，采用滴灌方式灌溉，收集菜地土壤排放的N2O，并利用稳定同位素技术分析N2O的同位素特征值，通过15N在N2O分子中的位置偏好值、N2O和H2O之间的净同位素效应值搭建双同位素图谱，分析N2O产生途径及其贡献。结果表明，对于NPK、M、WS和NF处理，N2O排放通量分别为1 074、146.5、116.2和112.9g/(m2·h)；NPK、M、WS处理的氮肥利用效率分别为45.1%、22%、45.2%；NPK、M、WS和NF处理下N2O主排期的硝化作用贡献分别约为38%、46%、54%和49%，N2O主排期的N2O还原程度分别约为14%、71%、46%和70%。可见，无机水溶肥处理显示了最高的氮素利用效率和较低的N2O排放量，且其与无机复合肥处理的N2O还原程度都相对较低不利于反硝化过程中的N2O减排；有机肥处理则有最高的N2O还原程度，是减少反硝化作用N2O产生的主要途径。综合考虑，该研究推荐菜地施肥时采用有机肥作为底肥，管理过程中配合水肥一体化技术，达到促进N2O还原以减少N2O排放和提高肥料氮素利用效率的效果。

同位素；肥料；N2O；减排；滴灌；有机肥

0 引 言

氧化亚氮（N2O）是三大温室气体之一，具有增温潜势高、大气滞留时间长等特点，贡献了约6%的温室效应，而且能够破坏平流层的臭氧层[1]。全球尺度上N2O呈快速增长态势，2018年增加到331 nmol/mol。自然（60%）和人为（40%）因素是N2O的主要来源，包括海洋、土壤、生物质燃烧、肥料的使用和各种工业过程，而农业上大量施用氮肥是N2O快速增加的最主要因素[2]。在中国，蔬菜种植面积高达2.5×107hm2，相当于陆地种植总面积的12.4%[3]。蔬菜生产因水肥施用量大，导致水肥利用效率低下，及N2O排放和硝酸盐淋溶等环境污染问题严重。为了改善这一情况，中国许多菜地已逐步采用滴灌技术及滴灌下的水肥一体化代替传统的喷灌、沟灌和漫灌等灌溉方式。在滴灌系统中，水分可以被输送到作物根系以提高水分利用效率和作物产量，而水肥一体化技术还能节约肥料的使用量，正因如此滴灌系统近年来在中国得到了广泛地应用[4]。然而，滴灌会改变土壤的局部含水率，进而潜在地影响N2O排放。由于水肥互作的复杂性，滴灌对N2O排放的微生物过程影响尚不清楚，亟待开展全面深入的研究。

农业土壤N2O排放受多种因素的影响，如水分、氮素、温度、pH、有效碳等。在这些因素中，水分和矿质氮是控制土壤N2O排放最主要的因素，也最容易受人为调节[5]。土壤水分含量不仅调节气体扩散速率，而且对氮素的溶解、转化和运移等都有重要的影响，并最终作用于土壤微生物的作用过程[6]。氮肥是土壤氮素的主要来源，也是土壤N2O排放增加的重要来源。不同的肥料形式在氮素转化过程中存在较大差异，进而影响土壤N2O排放。近年来，国家为提升土壤质量，确保粮食稳产优产，已逐步开展有机肥替代无机肥的技术推广。已有研究表明，土壤施用无机肥后提升了硝化作用比例，N2O排放较高；而有机肥则促进了反硝化作用，N2O排放量相对较小[7]。也有研究表明在水稻土中施加无机肥能提高反硝化作用占比[8]。可见，不同的土壤条件和水肥措施直接影响土壤N2O产生的微生物过程。针对滴灌下的不同肥料处理，研究多集中在N2O排放通量上，而很少通过查明N2O排放的微生物过程来区分N2O排放通量的不同。

在野外条件下，土壤存在较大的时空变异和复杂的微生物过程，溯源N2O排放的行为变化，尤其是区分细菌硝化作用（Bacterial Nitrification，BN）、细菌反硝化作用（Bacterial Denitrification，BD）、硝化细菌反硝化作用（Nitrifer Denitrification，ND）和真菌反硝化作用（Fungal Denitrification，FD）4种过程是十分困难的[9]。目前，最常用的区分方法有乙炔抑制法、同位素标记法，而2种方法主要用于区分硝化作用和反硝化作用，另外还存在抑制剂或标记物扩散不均等外来干扰[10-11]。最新的稳定同位素技术，N2O（Nβ-Nα-O）同位素15N位嗜值（Site Preference，SP），已经被用来作为指示多种微生物作用的非侵入性方法，且不受底物同位素影响[12]。另外，N2O其他同位素值，15NbulkN2O和18ON2O，也可以指示N2O产生的微生物作用途径，但同时也依赖N2O前体物（NH4+，NO2-，NO3-和H2O）的同位素组成[13-15]。SP值提供的微生物过程信息，主要通过纯培养试验获取，大量的纯培养试验已经确定了产生N2O的主要微生物作用的同位素特征值范围[16-17]。同样，为获取自然条件下的相关信息，大量的土壤培育试验也已有序开展[18-19]。Decock等[9]对纯培养和土培试验的数据作了全面的总结和评估。值得注意的是，在反硝化过程中N2O还原为N2过程会显著影响SP、15NbulkN2O和18ON2O值，而这种影响主要取决于N2O还原程度和相关过程的净同位素效应（产物同位素和底物同位素差值）[20-21]。在N2O完全还原的净同位素效应已知情况下，可以结合文献中不同微生物途径的同位素值计算相应的N2O还原程度和微生物作用贡献[22]。无论如何，N2O中氮和氧来源存在多个前体物且变化幅度较大，导致难以准确分析微生物作用贡献[23]。最新的研究表明，氧的底物来源可认为只有水且同位素分馏系数变化也更小，不同微生物作用的同位素值差异也非常明显[24]。因此，N2O和H2O之间的18O净同位素效应值（18ON2O-H2O）和SP构建的双同位素图谱能更准确地分析微生物贡献和N2O还原程度，该方法已在农田N2O溯源研究中得到了有效的应用[25-26]。

本研究采用滴灌技术并设置4种肥料处理，研究水肥互作下的菜地土壤N2O排放的微生物过程。通过提高对N2O同位素组成的时间动态的理解和对SP vs.18ON2O-H2O图谱的运用，解析菜地土壤N2O排放的主要微生物过程作用贡献和N2O还原程度，以明确：1）滴灌干扰下的菜地土壤N2O排放行为；2）有机肥替代化肥，及水肥一体化技术在菜地的使用效果；3）双同位素图谱分析方法在田间的具体应用。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

试验地位于北京市顺义区大孙各庄镇，中国农业科学院试验基地（40°15' N，116°55' E）。该地区位于华北平原北部，温带半湿润大陆季风气候，年平均降水量623.5 mm，年平均气温12.5℃。试验地为第2年种植白菜的潮褐土，其理化性质如下：土壤容重1.5 g/cm3，有机质15.6 g/kg，有机碳12.7 g/kg，全氮1.1 g/kg，全磷0.6 g/kg，全钾20.4 g/kg，pH值 8.1（0.01 mol/L CaCl2浸提）。

1.2 试验设计

试验于2015年8月7日施肥、起垄和定植。供试的蔬菜为中国大白菜（北京青白，ssp.），供试的肥料有羊粪有机肥（有机质SOM，45%，质量分数，下同；总碳TC，18.5%；总氮TN，2%；总磷TP，1.6%；总钾TK，1.4%）、无机复合肥（质量分数：N，15%；P2O5，15%；K2O，15%）、无机水溶肥（质量分数：N，20%；P2O5，20%；K2O5，20%）。试验设置4个处理，包括有机肥处理（M）、无机复合肥处理（NPK，常规处理）、无机水溶肥处理（WS）和无肥对照（NF），每个处理4个重复，每个处理的小区面积为30 m×25 m。WS处理每次施氮量为10 kg/hm2（以N计，下同），原计划通过水肥一体化技术达到总施肥量300 kg/hm2，但由于白菜生长季中后期雨水较多导致实际总施氮量为200 kg/hm2。其他处理均一次性施入底肥，施氮量均为300 kg/hm2。所有处理均选择滴灌方式进行灌溉，总共灌溉20次，每次灌溉总量24 m3（8 mm），降水和灌溉情况见图1。

图1 白菜生长季内降水和灌溉情况

在2行白菜之间放置静态气体箱（直径25 cm、高50 cm），并于施肥后第1天开始取样（2015年8月8日），第1周每天取样，第2周每隔3 d取样，以后每1~2周取样，取样时间为09:00—10:00。气体样品采用注射器抽取箱内气体于预抽真空的取样瓶中（每次抽取4个周围空气作为空白对照），土壤样品采用环刀和土钻取0～20 cm表层土，带回实验室测量不同指标。

1.3 测定项目和方法

1.3.1 N2O排放通量及同位素

N2O浓度采用配有电子捕获器的气相色谱仪测定（GC，Agilent 7890A，美国），N2O排放通量则在已知浓度后参考Lin等[5]公式计算。另外，采用与预浓缩系统联用的IRMS同位素质谱仪（Delta V Plus-Precon，Thermo Fisher Scientific，德国）测定气体样品和空气中N2O（分子结构为Nβ-Nα-O）同位素特征值。N2O同位素特征值具体计算方法见式（1）～式（3）[27]：

15Nbulk=(15N+15N)/2（2）

SP=15N−15N（3）

式中表示同位素的特征值（15NbulkN2O、15NαN2O、15NβN2O、18ON2O和SP），‰；表示15N/14N和18O/16O的比率，下标sample和standard分别表示样品和标准物，N和O国际标准物分别为大气中的N2和维也纳标准水。15NbulkN2O、15NαN2O和15NβN2O分别表示N2O中15N在整体、α位和β位水平上的同位素特征值，18ON2O表示N2O中18O在整体水平上的同位素特征值。N2O峰面积、15NbulkN2O、18ON2O和SP的分析精度分别为0.5‰、0.1‰、0.1‰和0.5‰。

1.3.2 土壤样品指标分析

新鲜土壤样品在105 ℃24 h条件下烘干后测定土壤含水率，并用于计算土壤孔隙含水率（Water Filled Pore Space，WFPS）。土壤NO3–和NH4+是通过100 mL 2 mol/L的氯化钾（KCl）溶液浸提20 g新鲜土壤得到，并利用流动注射分析仪（QuikChem8000, LACHAT，美国）测定浓度。利用LI–2100 EP自动水分提取系统（北京理加联合科技有限公司，中国）提取土壤水分，并经L115–I水蒸气同位素分析仪（Picarro Inc.，美国）测量土壤水的18OH2O值，18OH2O的测量精度分别在0.1‰以下。

1.3.3 微生物过程贡献计算方法

18O(N2O–H2O)vs. SP 双同位素图谱能够更准确地评估N2O产生的微生物过程和N2O还原程度。该方法由Lewicka-Szczebak等[28]提出，主要用于评估细菌硝化作用/真菌反硝化作用（BN/FD）的贡献份额（）和细菌反硝化作用/硝化细菌反硝化作用（BD/ND）的贡献份额（1-），并结合瑞丽模型[29]进一步定量了反硝化过程中N2O还原为N2的程度（F）。相关公式如下[28]：

18OSoil=18OBN/FD+(1−)18OBD/ND+18Oredln(1−F) （4）

SPSoil=SPBN/FD+(1−)SPBD/ND+SPredln(1−F)（5）

式中下标Soil、BN/FD、BD/ND和red分别表示土壤排放、细菌硝化作用/真菌反硝化作用、细菌反硝化作用/硝化细菌反硝化作用和N2O完全还原为N2。根据Lewicka-Szczebak等[28]的研究结果，18OBN/FD和SPBN/FD分别为43.6‰和34.8‰，18OBD/ND和SPBD/ND分别为21‰和−3.9‰，18Ored和SPred分别为−15‰和−5‰（表1）。因此，通过表1数据建立18O(N2O–H2O)vs. SP 图谱，代入平均值数据得到式（6）和式（7），计算和F。

18OSoil=43.6‰+21‰(1−)−15‰ln(1−F)（6）

SPSoil=34.8‰−3.9‰(1−)−5‰ln(1−F)（7）

表1 同位素图谱分析方法中N2O四种产生途径包含的18O净同位素效应（η18O(N2O-H2O)）和15N位嗜值（SP）对应的最小值、最大值和平均值[28]

值得注意的是，N2O样品是土壤（soil）排放的和空气（air）中原有的混合值（mix），需要利用式（8）进行校正[5]。当N2O混合浓度小于1.1倍的大气中N2O浓度（air）时土壤排放同位素值将不会被使用（此研究中Cmix<385 nmol/mol，即8月27日及之前数据（前20天）可用，这些天也称N2O主要排放阶段）。

Soil=(mixmix+airair)/(mix−air)（8）

式中和分别表示N2O的同位素特征值值（‰）和浓度（nmol/mol）。

1.3.4 数据处理和分析

利用Office 2019对数据进行前处理，采用SigmaPlot 12.5作图分析，并运行IBM SPSS Statistics 20进行统计分析和单因素方差分析及最小显著差异法（Least Significant Difference，LSD）法比较处理间的显著差异。

2 结果与分析

2.1 氮素及水分含量变化

铵态氮（NH4+）含量只有在NPK处理中呈现明显先升后降的趋势（图2a），并在第2天达到最高值47.0 mg/kg；其他处理在试验阶段均无明显变化，含量在0.7～3.9 mg/kg。所有取样日期加权平均值的单因素方差显示，仅NPK处理的NH4+含量显著高于其他处理（<0.05，表2）。硝态氮（NO3-）含量在各处理上都呈现出先升后降的趋势（图2b），NPK、M、WS和NF处理分别在第6、3、5和8天达到最大值，依次为77.5、22.3、18.3和9.3 mg/kg。所有取样日期加权平均值的单因素方差分析显示，仅NPK处理的NO3-含量显著高于其他处理（<0.05，表2）。N2O排放通量在所有处理中均呈下降趋势（图2c），NPK、M、WS和NF处理均在第1天达到最大值，分别为26.6、3.2、0.6、0.8 mg/(m2·h)。所有取样日期加权平均值的单因素方差分析显示，NPK处理（1 074±242.2g/(m2·h)）的N2O排放通量显著高于M（146.5±34.4g/(m2·h)）、WS（116.2±32.8g/(m2·h)）和NF（112.9±26.5g/(m2·h)）处理（<0.05，表2）。土壤水分则呈波动性变化（图2d），所有处理都在40%～80%之间。土壤水分在前20天（N2O主要排放阶段，以下简称N2O主排期）和整个取样期间的单因素方差分析显示，各处理间并无显著差异，但是NPK和NF处理WFPS的加权平均值要大于其他处理，前20天中NPK处理平均值最高，整个取样期NF处理加权平均值最高。另外，相关分析表明N2O排放通量与NH4+和NO3-显著正相关（<0.01），而与WFPS没有表现显著相关性（表2）。

注：NPK，无机肥；M，有机肥；WS，水溶肥；NF，无肥。下同。

表2 白菜产量及其生长期内N2O排放通量、NH4+含量、NO3-含量、WFPS和C/N的加权平均值

注：同列不同小写字母之间表示不同处理间显著性差异（<0.05），下同。

Note: Different lowercase letters at same column indicate significant differences (<0.05) among treatment and the same below.

表3 SP和N2O与其他指标之间的皮尔逊相关系数

注：*，<0.05；**，<0.01；nc表示没有计算。

Note：*,<0.05；**,<0.01; nc indicate no calculation.

2.2 N2O主排期的同位素变化

土壤排放的N2O有效同位素值经计算只能取8月27日及之前数据（前20天，N2O主排期），校正同位素如图3所示，各处理均有一定的波动。15Nbulk值在M、WS和NF处理中有较高值，分别在−12.6‰～−2.1‰、−9.4‰～−1.4‰和−8.7‰～−0.3‰之间，而在NPK处理中有较低值在−47.8‰～23.2‰且呈随时间呈上升趋势。单因素方差分析显示，仅NPK处理的15NbulkN2O值显著低于其他处理（<0.05，表4）。18ON2O值在NPK、M、WS和NF处理间差异较大，分别在19.9‰～30.2‰、37.7‰～40.0‰、27.1‰～37.0‰和36.2‰～42.9‰之间。方差分析显示，WS处理的18ON2O值显著低于M和NF处理，显著高于NPK处理（<0.05，表4）。SP值的波动较大，NPK、M、WS和NF处理中分别在9.8‰～18.1‰、13.2‰～28.5‰、13.1‰～27.8‰和15.1‰～35.3‰之间。单因素方差显示，仅NPK处理的SP值显著低于其他处理（<0.05，表4）。相关分析表明SP与15NbulkN2O和18ON2O均表现显著正相关（<0.01），与N2O排放通量（<0.01）和WFPS（<0.05）则呈显著负相关关系（前20天数据比较，表3）。

图3 不同肥料处理下δ15NN2O、δ18ON2O和SP的动态变化

表4 白菜生长的前20天δ15N、δ18O、SP和WFPS的加权平均值及相应的BN/FD贡献份额（x）和N2O还原程度（Fr）

2.3 N2O主排期的微生物作用过程贡献

根据Lewicka-Szczebak等[28]构建双同位素图谱方法，结合测量的土壤水18OH2O值（11.0‰±0.2‰，样本数12，18OH2O与肥料处理和时间都无显著关系），构建18O(N2O–H2O)vs. SP双同位素图谱如图4所示。NPK处理的样品同位素值均落在混合区域内，并更接近BD和ND区域；WS处理的样品同位素值大部分落在混合区域内和少部分落在BN和FD重叠区域。M处理的样品同位素值大部分落在混合区域外，少部分落在混合区域内；NF处理的样品同位素值则分布在BN区域内、混合区域内和混合区域外等3个区域。样品同位素值落在混合区域外与N2O发生还原有关，因此直接观察的结果有一定的偏差。为此，采用式（5）和式（6）对各处理的均值进行校正和定量分析，结果显示NPK、M、WS和NF处理中的BN/FD贡献分别约为38%、46%、54%和49%；N2O还原程度（F）分别约为14%、71%、46%和70%（表4）。可见，NPK处理的BN/FD贡献和N2O还原程度均最低，WS处理的BN/FD贡献最高和M处理N2O还原程度最高。

图4 18O净同位素效应值（η18ON2O-H2O）vs. SP方法分析产生N2O的BN、FD、BD和ND图解

2.4 白菜产量和C/N比率及氮素利用效率

不同肥料处理的白菜产量和C/N比率结果如表2所示。在白菜产量上，单因素方差分析显示M（116.5 t/hm2）和WS（127.5 t/hm2）处理显著低于NPK（147.9 t/hm2）处理和显著高于NF（86.4 t/hm2）处理（<0.05，表2）；在C/N比率上，单因素方差分析显示仅NPK处理（C/N为1.2）显著低于WS（C/N为3.3）和NF（C/N为3.5）处理（<0.05），而M处理的C/N比率（2.6）则介于其他3个处理之间（表2）。

由于无机水溶肥处理施肥量显著低于其他处理，因此采用氮素利用效率（Nitrogen Use Efficiency，NUE）对比处理间的差异。肥料的NUE可以利用简单的公式进行计算，即NUE=(n-0)/FN,n和0分别为肥料处理和未施肥处理的白菜含氮量（%），FN为肥料处理施用的氮素总量。一般情况下，1 t的大白菜含氮量为2.2 kg。基于此，计算NPK、M和WS的NUE分别为45.1%、22%和45.2%。

3 讨 论

3.1 影响N2O排放的因子

施肥后N2O排放量在各处理中总体呈下降趋势，这与以往研究基本相同[30]，其中NPK处理显著高于其他处理（<0.05）。一般而言NH4+和NO3-等底物浓度是决定N2O排放的主要因子，在本研究中NH4+和NO3-含量均表现为NPK处理显著高于其他处理（<0.05），表明N2O排放量与不同肥料提供给土壤的NH4+和NO3-含量多少有关。相关分析显示N2O排放与NH4+和NO3-含量呈极显著正相关关系（<0.01），其中与NH4+的相关系数更高且变化趋势基本相同，进一步表明在本研究中NH4+是N2O排放的决定因子。而NO3-含量呈先上升后下降的趋势，这与NH4+向NO3-的转变有关。因此本研究中N2O的产生主要是由NH4+触发的两段式排放，即硝化作用和反硝化作用都可能占主导作用。而土壤水分含量是决定微生物过程的重要因子，一般认为WFPS在60%以下N2O产生以硝化作用为主，反之则以反硝化作用为主[31]，而本研究中WFPS与N2O排放没有显著相关关系，WFPS的变化范围也在40%～80%之间浮动，因此利用底物浓度和水分含量的变化很难界定N2O产生的微生物过程。另外，相比NF处理，3种肥料处理的C/N比率均有所下降，其中NPK处理显著低于其他处理，这种差异主要源于NKP处理提供了大量氮素却没有提供碳素有关。而C/N比率能够影响反硝化作用中的N2O还原进程，C/N比率越低N2O还原程度越低[32]，因此NPK处理可能有最低N2O还原程度。肥料对N2O产生的微生物过程影响也会表现在白菜产量上，白菜通过对NH4+和NO3-的吸收进一步提高产能，NPK处理也因此表现出最高的产量。M处理则因存在较高的C/N比率加强了对氮素的固定而降低其氮素利用效率和产量[33]，因此单施有机肥不利于作物对养分的吸收。WS处理NH4+和NO3-整体含量低于NPK处理，然而氮素利用效率却最高。虽然施肥量也会影响氮素利用效率[34]，但一般认为滴灌下水肥一体化技术能够在一定程度上提高白菜对氮素的吸收效率。

3.2 不同处理间N2O同位素特征值差异分析

N2O同位素特征值对辨析N2O来源具有重要作用，其中15NbulkN2O和18ON2O取决于N2O前体物同位素组成和氮素转化过程造成的同位素分馏[21]。本研究中NPK处理的15NbulkN2O、18ON2O和SP值均显著低于其他处理（<0.05），一般认为无机肥的15N值与有机肥和土壤自身的15N值相比要小的多，但WS和NPK处理同属无机肥却表现较大差异，可见2种肥料处理在氮素转化过程中同位素分馏的不同是造成这一现象的主要原因，而NPK处理与M和NF处理间的差异则是两种原因综合作用的结果。N2O中O的来源一般认为只有H2O[35]，因此18ON2O值在4种处理中的显著差异主要来自同位素分馏，即氮素转化过程中4种处理触发的微生物过程存在差异。SP作为区分氮素转化过程的有效手段，能够不受N2O前体物的影响，其值越高硝化作用越强，反之则反硝化作用强[36]。在N2O主排期，NPK处理的SP值最低因而可能存在最低的硝化作用，M、WS和NF处理的SP值都比较接近且较高因而硝化作用可能较强。相关分析也表明SP值与15NbulkN2O和18ON2O值（与微生物过程相关的N2O同位素值）之间都显示出正相关关系，且与N2O排放量和WFPS都显示负相关关系，可见SP值与N2O排放及其产生过程密切相关。尽管SP值与18ON2O值都能直接反映不同微生物过程的发生情况，但是WS处理与M和NF处理之间的SP值并未像18ON2O值一样展现显著差异，这可能是不同处理的N2O还原为N2程度存在差异，研究表明反硝化作用确定的同位素值是基于其终产物为N2O，而N2O进一步还原为N2能够显著增加N2O分子中15NbulkN2O、18ON2O和SP值[21, 28]。因此，在利用N2O同位素分析微生物过程贡献时，不能忽略反硝化过程中的N2O还原效应。

3.3 微生物过程贡献的双同位素图谱分析

土壤中可能同时存在多种微生物的产生途径，因此确定N2O复杂来源是十分困难的[37-38]。近年来，N2O同位素特征值尤其是SP已被应用于解析包括BN、FD、BD和ND[22, 36]。为了校正反硝化作用中N2O还原对N2O同位素值和微生物过程贡献分析的影响，有研究采用双同位素图谱（15NbulkN2Ovs. SP和18O(N2O–H2O)vs. SP）解析相应的贡献[25, 39]。N2O中氮的来源有NH4+、NO3-和NO2-等多种前体物，而前体物的15N可能存在较大变异；氧的来源被认为只有H2O，其18O值较为稳定，因此最近研究建议采用18O(N2O–H2O)vs. SP构建的双同位素图谱校正反硝化作用中N2O还原的影响和定量微生物作用贡献[26, 28]。尽管该方法可能因为同位素值的变化和N2O还原发生情况的不同存在一定不确定性[40]，但目前仍为最有效的分析方法。本研究基于Lewicka-Szczebak 等[28]提出的模型构建18O(N2O–H2O)vs. SP 图谱进行研究，其中BN与FD或BD与ND之间很难进行区分，结果表明4种处理中NPK处理有最低BN/FD（硝化作用）贡献和最低N2O还原程度，WS处理有最高的BN/FD（硝化作用）贡献和较低N2O还原程度。无论如何，大多数研究均表明与施用有机肥和不施肥的土壤相比，无机肥处理的土壤硝化作用更强，而N2O还原程度则更低[7, 36]。可见，WS处理与多数研究的结果相同，而NPK处理的硝化作用没有显示这一现象，主要与NPK处理水分含量明显高于其他处理有关（表2）。在本研究中，NPK处理由于所处地势较低，且其与NF处理均位于滴灌主管路的中间位置，导致其在滴灌过程中含水率明显高于其他处理。水分含量是控制微生物过程的主要因子之一，硝化作用在一定范围内随水分含量的增加而减小[41]。因此，对于NPK处理而言，水分含量对硝化作用的影响要强于肥料效应。研究表明N2O还原程度取决于土壤C/N比率，C/N比率的下降会降低N2O还原程度[32]，这一点在NPK处理上表现最为明显，主要与NPK提供了大量的氮却缺乏碳的输入有关。NPK处理的微生物在进行氮素转化过程中，土壤有机碳作为N2O还原的电子受体由于相对匮乏制约了N2O的进一步还原[42]。M处理相对NF处理的C/N比率无显著差异，其提供了可利用的有机碳较为丰富，能在一定情况下为N2O进一步还原提供支撑，也是其N2O还原程度最高和排放量最低的主要原因。Zhang等[43]研究也表明有机肥能够显著降低净全球升温潜能和温室气体强度，因此适量施用有机肥对N2O减排具有重要意义。

4 结 论

本研究采用18O净同位素效应（18O(N2O–H2O)） vs.15N位嗜值双同位素图谱分析在滴灌下不同肥料处理对蔬地N2O来源的影响。结果表明：无机复合肥、有机肥、无机水溶肥和无肥处理，N2O排放通量分别为1 074、146.5、116.2和112.9g/(m2·h)；无机复合肥、有机肥和无机水溶肥处理的氮肥利用效率分别为45.1%、22%、45.2%。综合N2O排放量、氮素利用效率等各项综合指标分析，发现无机复合肥处理有较高的氮素利用效率，但同时N2O排放也最高，无机水溶肥处理则显示最高的氮素利用效率和较低的N2O排放量，然而2种无机肥处理在N2O主排期的N2O还原程度都相对较低，不利于反硝化过程中的N2O减排，其中无机水溶肥处理N2O排放相对较低可能主要与N2O产生过程以硝化作用为主有关。相比其他处理，有机肥处理在N2O主排期有最高的N2O还原程度，是减少反硝化作用N2O产生的主要途径。尽管有机肥氮素利用效率低，但是其在改良土壤结构和蔬菜品质上有着重要作用，且N2O排放量小。因此，本研究认为菜地施肥可以采用有机肥作为底肥，管理过程中配合水肥一体化技术及时补充蔬菜生产各阶段所需的养分和水分，既能保证蔬菜产量也能减少N2O排放。

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Evaluation of N2O sources from Chinese cabbage fields affected by fertilizer types under drip irrigation based on dual isotopocule plot method

Lin Wei1,2, Li Yujia1, Wang Yu1, Zheng Qian3, Zhuang Shan3, Ding Junjun3, Li Yuzhong3※

(1.610213,; 2100081,; 3100081,)

Nitrous oxide (N2O) is an important greenhouse gas. High input of water and fertilizer in vegetable production results in large N2O emission. Though drip irrigation is the most commonly used irrigation method in vegetable production, it is still unclear how water and fertilizer interaction under drip irrigation affects N2O emission. Therefore, the objective of this study was to analyze the effects of different fertilizer treatments under drip irrigation on N2O emission and isotopic signatures, and thus provide a theoretical support for reducing N2O emission in vegetable production mainly driven by microbial activity that included Bacterial Nitrification (BN), Bacterial Denitrification (BD), Nitrifier Denitrification (ND), Fungal Denitrification (FD) and N2O reduction to N2. The study was conducted in at the environmental research station of the Chinese Academy of Agricultural Sciences, situated in the Shunyi District, Beijing, China (40°15′N, 116°55′E). The soil of the experiment field was classified as calcareous fluvo–aquic. The Chinese cabbage was sown on 7 August 2015. Under drip irrigation, four fertilizer treatments were evaluated, including inorganic NPK compound fertilizer (NPK), organic fertilizer of sheep manure (M), water-soluble fertilizer of amino acid (WS), and no-fertilizer (NF). Gas and soil samples were collected throughout the study phase. The concentration and isotopic signature values (15NbulkN2Oand18ON2Oof N2O), ammonium (NH4+) and nitrate (NO3-) content of soil, soil C/N, and yield of Chinese cabbage were analyzed. Net isotope effect between N2O and H2O and15N site preference in N2O molecule (SP) were also analyzed and used to distinguish BN/FD and BD/ND and to calculate the extent of N2O reduction to N2. The results showed that the SP had significant positive correlation with both15NbulkN2Oand18ON2O(<0.01), and significant negative correlation with N2O emission fluxes (<0.01) and Water Filled Pore Space (WFPS,<0.05). It indicated that using SP vs.18ON2Oto quantitatively analyze production and consumption pathways of N2O was feasible and water content significantly affected the activity of soil microorganisms.Under approximately 60% WFPS condition, for the NPK, M, WS and NF treatments, the N2O emission were 1 074, 146.5, 116.2 and 112.9g/(m2·h), respectively. The Nitrogen Use Efficiency (NUE) of the NPK, M and WS were 45.1%, 22% and 45.2%, respectively. The yield of Chinese cabbage of the NPK, M, WS and NF were 147.9, 116.5, 127.5and 86.4 t/hm2, respectively, and the contribution of nitrification were 38%, 46%, 54% and 49%, respectively, and the extent of N2O reduction were 14%, 71% 46%, and 70%, respectively. The water-soluble fertilizer treatment showed the highest NUE and relatively low N2O emission, and both inorganic fertilizer treatments showed the low extent of N2O reduction, which was unfavorable for reducing N2O emission during denitrification. In contrast, organic fertilizer treatment had the highest the extent of N2O reduction, which was the main pathway to reduce N2O emission during denitrification. Therefore, this study suggests that organic fertilizer may be used as the base fertilizer with water and fertilizer integration technology as a management practice during the growing season for reducing N2O emission and enhancing NUE.

isotopes; fertilizers; N2O; emission reduction; drip irrigation; organic fertilizer

林伟，李昱佳，王宇，等. 基于双同位素图谱评估肥料类型对滴灌白菜地N2O来源的影响[J]. 农业工程学报，2020，36(23)：109-116.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.23.013 http://www.tcsae.org

Lin Wei, Li Yujia, Wang Yu, et al. Evaluation of N2O sources from Chinese cabbage fields affected by fertilizer types under drip irrigation based on dual isotopocule plot method[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2020, 36(23): 109-116. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.23.013 http://www.tcsae.org

2020-07-17

2020-10-11

国家自然科学基金（41473004，41701308）；中国农业科学院科技创新工程（ASTIP-CAAS）；国家成都农业科技中心地方财政专项（NASC2020AR09）

林伟，助理研究员，主要从事农业氮素循环研究。Email：linwei01@caas.cn

李玉中，研究员，主要从事农业氮素循环研究。Email：liyuzhong@caas.cn

10.11975/j.issn.1002-6819.2020.23.013

TQ126.2+4；S162.4+3

A

1002-6819(2020)-23-0109-08