褚军, 金梅娟, 佟思纯, 吴永波, 薛建辉
杨麦间作系统枯落物持水能力对地表径流氮流失的影响
褚军1, 金梅娟2, 佟思纯3, 吴永波3, 薛建辉4,*
1. 扬州市职业大学, 江苏省农业安全生产与环境保护工程技术研究中心,扬州 225009 2. 苏州市农业科学院, 江苏太湖地区农业科学研究所, 苏州 215155 3. 南京林业大学生物与环境学院, 江苏省林业生态工程重点实验室, 南京 210037 4. 江苏省中国科学院植物研究所, 南京 210014
以太湖流域杨麦间作系统为研究对象, 对系统内不同枯落物蓄积量持水能力及对地表径流中不同形态氮流失效应进行定位观测, 结果表明: 随着枯落物蓄积量的增加, 蓄积量为0.4 t·hm–2最大持水量、最大拦截量和有效拦截能力>0.2 t·hm–2>0.1 t·hm–2, 最大持水量的变化范围为2.35—12.93 t·hm–2, 最大拦截量变化范围2.17—10.95 t·hm–2, 有效拦蓄能力在1.80—9.10 t·hm–2之间; 枯落物持水量与浸泡时间呈对数关系(2>0.90), 枯落物吸水速率与浸泡时间呈幂函数关系(2>0.99)。枯落物蓄积量越大, 对地表径流量及地表径流中不同形态氮流失的削减效果越显著。而2种间作密度下, A1处理对地表径流中TN、NO3–-N和NH4+-N的削减效果>A2; 径流中以NO3–-N流失为主, TN、NO3–-N和NH4+-N流失量随枯落物蓄积量的增加呈下降的趋势, 蓄积量越大, 差异越显著。
枯落物量; 持水特性; 地表径流; 氮流失
枯落物层作为植被与土壤之间的主要界面, 在防止水土流失、水源涵养等方面具有重要作用[1-3]。在降雨初期或降雨量较小时, 枯落物层能够吸收绝大部分降雨, 从而降低径流的发生的概率; 随着降雨时间的推进或降雨量的增大, 枯落物层干燥度下降, 出现渗透, 对降雨的截留能力逐渐降低; 当降雨量和枯落物渗透量变化稳定, 且趋于一致时, 枯落物层对降雨的截留量达最大[4]。目前, 国内外对枯落物的水文特征和生态效应进行了大量研究, 且取得了许多重要结论[5-8]。但涉及不同枯落物蓄积量对土壤地表径流中氮流失过程影响研究相对较少, 已有的研究表明, 枯落物的存在对土壤养分的流失起到有效的控制作用。薛立等[9]发现林下凋落物可以降低加勒比松林的氮和磷的流失。吕锡芝等[10]通过对林地枯落物层地表径流水化学性质及其变化趋势研究发现, 不同枯落物覆盖量对径流中TN浓度的影响较大, 径流中TN含量随着枯落物覆盖量的增加而降低。
随着农业集约化程度的提高和农田化肥施用量的增加, 农业面源污染已成为我国河流、湖泊以及地下水等污染的主要来源之一[11-14]。而农林复合系统作为一种高效的土地经营方式, 在水土保持、净化空气以及保护生物多样性等方面发挥着重要作用[15]。近年来, 农林复合模式被认为是解决农业面源污染的一种有效手段[16-18]。而林下枯落物层作为继林冠层之后对降雨起削减作用的第二拦截面, 在消除降雨对地表的击溅侵蚀、增加地表糙度以及削减地表径流等方面具有重要意义[19-20]。本文通过对杨麦间作系统下枯落物进行收集, 研究不同枯落物蓄积量的持水特征以及对地表径流中不同形态氮流失特征的影响, 探讨不同枯落物蓄积量对农田土壤地表径流氮流失的削弱效果, 为进一步研究农林复合模式对农业面源污染削减提供理论依据。
研究区位于江苏省宜兴市周铁镇沙塘港村, 该区域是太湖流域粮食主产区, 地理坐标: 119°31'—120°3'E, 31°07—31°37'N, 属亚热带季风气候区。全年平均降雨量为1277.1 mm, 多年平均气温15.7 ℃, 无霜期239 d, 降水集中于夏季(6—8月)。该区农田主要耕作方式为麦菜轮作, 土壤类型为微酸性重壤质黄泥土。其养分情况见表1。
表1 试验地土壤理化性质
图1 样地布局
Figure 1 Sample plots layout
1.3.1 枯落物持水特性
枯落物层的持水量及吸水速率用室内浸泡法测定。将装有枯落物的网袋在85℃温度下烘干称重, 随后分别置入盛有清水的容器中, 水面略高于网袋上沿, 在分别浸泡0.5、1、1.5、2、4、6、8、10、12、16、24 h后取出, 每次取出后最少静置5 min, 直至枯落物不滴水为止进行称重, 3次重复。并分别测定计算枯落物最大持水率H、最大持水量0、有效拦蓄量0和有效拦蓄率[21-22]。
式中:—自然含水率(%); Q—烘干重;H—最大持水率(%);24—浸水24 h重量;0—有效拦截量(t·hm–2);—有效拦截率(%);—枯落物累积量(t·hm–2); 0.85—拦截系数。
1.3.2 地表径流量、总氮、硝态氮、铵态氮浓度
每次降雨产生地表径流后, 测量径流池中集流深度, 计算径流量; 随后使径流池内径流液静止24 h以上, 用水泵抽干上层径流液, 收集径流池底部泥沙, 烘干称重, 计算泥沙侵蚀量。全部结束后将径流池清洗干净, 以备下一次的收集与计量。径流液中TN采用碱性过硫酸钾消煮-紫外分光光度法(GB1894—89)测定; NO3–-N、NH4+-N采用荷兰SKALAR公司SAN++型连续流动分析仪(Continuous Flow Analyzer, CFA)测定。
本文采用Excel 2010对数据进行处理和绘图, 采用SPSS 20软件进行数据分析。采用单因素方差分析(one-way ANOVA) 和最小显著差异法(LSD)来比较不同组数据间的差异。
2.1.1 持水量与持水率
枯落物对降雨的调节能力由枯落物蓄积量和性质共同决定[23-24]。由图2可知, 杨树不同蓄积量枯落物持水量变化随着浸泡时间的延长均呈增加的趋势, 在0—4.0 h时间段内枯落物持水量增加较为明显, 之后增幅逐渐变缓, 最后趋于饱和。一般枯落物的蓄积量越多, 枯落物的持水能力越强, 对水源的涵养功能越强。研究表明, 随着蓄积量从0.1 t·hm–2增加至0.4 t·hm–2, 杨树枯落物最大持水量变化范围介于2.35—12.93 t·hm–2, 枯落物最大持水量随枯落物蓄积量的增大而呈上升的趋势, 即蓄积量为0.4 t·hm–2的枯落物持水量>0.2 t·hm–2>0.1 t·hm–2, 0.4 t·hm–2最大持水量较0.2 t·hm–2、0.1 t·hm–2增大了1.2倍和3.5倍, 0.2 t·hm–2较0.1 t·hm–2增大了1.1倍。方差及显著性分析结果表明, 3种蓄积量最大持水量之间存在显著差异(<0.05)。对3种蓄积量枯落物持水量与浸泡时间数据拟合发现, 凋落物持水量(, t·hm–2) 与浸泡时间(t, h)之间存在对数函数关系:=a+bln。分析拟合得到不同蓄积量枯落物持水量()与浸泡时间()的回归方程(表2)。2均大于0.95, 说明枯落物持水量与浸泡时间具有较好的相关性。
她进城不久,李献武就被放了回来。雪花飘重新活跃起来,她照旧外出刷夜,却没有人向组织上反映了。国庆节刚过,从城里到乡下响起了空前的爆竹声,世道说变就变了。随着火药味渐渐消散,知青们也成批返城了。雪花飘是最后离开田家庄的一个城里人。她在离去时送给我一件毛衣,是她亲手织的,深蓝色,说不上好看,却让我感到温暖。我舍不得穿,一直收藏在自己存放日记的箱子里。
由图3可知, 杨树不同蓄积量枯落物持水率与持水量变化规律一致, 均为0.4 t·hm–2的枯落物持水率>0.2 t·hm–2>0.1 t·hm–2。当浸泡时间介于0—4.0 h 时, 随着蓄积量的增加, 枯落物持水率随着浸泡时间的延长而迅速增长, 之后增长变缓, 当浸泡时间达8.0 h时, 持水率基本达到饱和; 至24.0 h时, 蓄积量为0.4 t·hm–2、0.2 t·hm–2和0.1 t·hm–2的枯落物最大持水率分别为295.6 %、268.1%和256.5 % (表2)。方差及显著性分析结果表明, 3种蓄积量最大持水率之间差异不显著(>0.05)。对3种蓄积量枯落物持水率与浸泡时间数据拟合发现, 凋落物持水量(H, v%) 与浸泡时间(,)之间存在对数函数关系:=a+bln。由拟合结果得到不同蓄积量枯落物持水率(H)与浸泡时间()的回归方程(表2)。2均大于0.90, 说明枯落物持水率与浸泡时间具有较好的相关性。
2.1.2 拦截能力
最大持水量(率)仅能反映枯落物层持水能力大小, 而用来衡量枯落物层对降雨的实际拦截效果一般采用有效拦蓄量(率)[25-26]。表3显示, 随着枯落物蓄积量从0.1 t·hm–2增加至0.4 t·hm–2后, 枯落物对降雨的截留能力也呈上升的趋势, 即蓄积量0.4 t·hm–2对降雨的拦截能力>0.2 t·hm–2>0.1 t·hm–2, 枯落物最大拦截量变化范围介于2.17—10.95 t·hm–2。0.4 t·hm–2最大拦截量较0.2 t·hm–2、0.1 t·hm–2增大了1.2倍和3.6倍。不同蓄积量枯落物有效拦蓄量介于1.83—9.10 t·hm–2, 枯落物蓄积量越大, 有效拦截效果越明显。枯落物蓄积量为0.4 t·hm–2时, 平均有效拦截量最大, 为9.02 t·hm–2, 分别较0.2 t·hm–2和0.1 t·hm–2增加了1.2倍和3.6倍。不同蓄积量枯落物最大拦截率、有效拦截率与最大拦截量、有效拦截率变化规律一致。方差及显著性分析结果表明, 3种蓄积量最大拦截量和有效拦截量之间存在显著差异(<0.05), 而最大拦截率和有效拦截率0.4 t·hm–2与0.1 t·hm–2之间存在显著差异(<0.05), 0.2 t·hm–2与0.4 t·hm–2、0.1 t·hm–2之间差异不显著(>0.05)。
图2 不同枯落物量持水量与浸泡时间的关系
Figure 2 The relationship between water holding capacity of different amount of litter and soak time
图3 不同枯落物量持水率与浸泡时间的关系
Figure 3 The relationship between water holding rate of different amount of litter and soak time
表2 不同枯落物量持水特性与浸泡时间关系拟合
注: 同列不同字母表示处理间存在显著差异(LSD,<0.05)下同。
表3 不同枯落物蓄积量拦截能力
2.1.3 吸水速率
枯落物层吸水速率与持水能力密切相关, 吸水速率越快, 对降雨的涵蓄能力越强, 有效降低径流的产生[27]。由图4可知, 枯落物吸水速率与浸泡时间具有一定的相关关系。不同枯落物量之间吸水速率的变化趋势一致, 总体过程分为3个阶段: 0—4.0 h之间为枯落物吸水速率急剧下降阶段。枯落物从风干状态浸入水中后导致表面水势差较大, 迅速吸水, 此时吸水速率最大, 枯落物自身含水量急剧增加。0.5h时, 3种蓄积量枯落物吸水速率较大, 分别为3685.33、3608.47和3219.93 g·kg·h–1, 4.0h后分别降至655.11、583.17和554.49 g·kg·h–1, 下降约80.0%左右; 随着枯落物含水量的不断增加, 吸水速率仍缓慢下降, 6.0 h时, 吸水速率分别较4.0 h时下降了30.0%左右; 6.0 h之后, 不同枯落物蓄积量吸水趋于饱和状态, 吸水速率趋于稳定。对3种枯落物量吸水速率与浸泡时间的关系进行回归分析, 枯落物吸水速率与浸水时间存在如下的指数关系:=kt(表4)。2均大于0.99, 说明枯落物吸水速率与浸泡时间具有较好的相关性。
2.2.1 径流量
为了减少林分冠层对降雨的影响, 故在杨树落叶期通过自然下降的落叶研究枯落物层对水土流失的影响, 选取3次径流事件进行采集, 分别发生于小麦生长初期11月14日、11月17日和12月22日, 降雨量分别为32.3、23.6和38.7 mm。由表5可知, 不同枯落物蓄积量下地表径流量之间存在差异。同一降雨条件下, 随着枯落物蓄积量的增加, 地表径流量呈递减趋势, 即D0地表径流量>D1>D2>D4。3次降雨产流后, D4平均径流量最小, 为29.25 m3·hm–2, 较D2、D1和D0分别减少了30.8%、39.4%和44.2%; 而2种间作模式下, A2地表径流量>A1。L1、L2模式下A1径流量分别较A2减少了34.9%和16.1%。方差及显著性分析结果表明, 枯落物蓄积量越多, 地表径流量差异越显著。2种间作模式下, L1模式下A1和A2地表径流量之间存在显著差异(<0.05), L2模式差异不显著(>0.05); 铺设枯落物处理下, D4与D1、D0之间地表径流量存在显著差异(<0.05)。
图4 不同枯落物量吸水速率与浸泡时间的关系
Figure 4 The relationship between water absorption rate of different amount of litter and soak time
表4 不同枯落物量吸水速率与浸泡时间关系拟合
表5 枯落物蓄积量对地表径流量的影响
2.2.2 氮浓度
在同一间作系统中, TN、NO3–-N和NH4+-N平均浓度随枯落物覆盖量的增加而降低。由图5可知, 径流中TN、NO3–-N浓度大小顺序均为D0>D1>D2>D4。3次径流事件中, TN浓度D0与D4处理均存在显著差异(<0.05), 与D1、D2处理差异不显著, D2和D4处理之间差异亦不显著(>0.05)。NO3–-N浓度, 除11月17日各处理间差异均不显著(>0.05)外; D0与D4处理亦存在显著差异(<0.05)。在间作系统中, 间作密度越大, 林下枯落物越多, 径流中TN、NO3–-N和NH4+-N浓度越低。TN浓度L1A1处理与L2A2之间均存在显著差异, L1A2、L2A1及L2A2之间差异均不显著(>0.05); 而径流中NO3–-N浓度11月14日和11月17日各处理间差异均不显著, 随降雨量的增大(12月22日), L2A2处理与L1A1、L1A2之间存在显出差异(<0.05)。径流中NH4+-N浓度普遍较低, 降雨量越大, 则差异不显著(>0.05)。
2.2.3 氮流失量
径流中养分流失量的大小取决于径流量及养分的浓度。由表6可知, 间作系统中有枯落物覆盖处理径流中TN、NO3–-N和NH4+-N流失量均<无枯落物覆盖流失量, 3次径流事件TN、NO3–-N和NH4+-N平均流失量L1A1处理较L1A2分别减少了56.2%、49.8%和51.9%, L2A1处理较L2A2分别减少了25.3%、22.2%和23.3%。11月14日和12月22日降雨量较大, L1A1处理径流中TN、NO3–-N和NH4+-N流失量与L1A2、L2A2之间均存在显著差异; L3 系统中, D4处理径流中TN、NO3–-N和NH4+-N平均流失量均最小, 与D0、D1处理之间均存在显著差异(<0.05)。
图5 枯落物蓄积量对径流中不同形态氮浓度的影响
Figure 5 Effects of litter volume on different forms of nitrogen concentration in runoff
表6 枯落物蓄积量对氮流失量的影响
研究表明, 枯落物层的蓄水能力除了与枯落物自身的特性有关外, 还与枯落物蓄积量有直接关系, 蓄积量越多, 水源涵养能力越强[28]。而枯落物蓄积量的大小主要取决于树种组成、树种的生长状况、枯落物积累年限以及林地内的环境条件等因素[29]。在本研究中, 枯落物来自于同一树种, 且树种的树龄、生长状况以及外部环境条件差异较小。因此, 枯落物蓄积量的大小主要取决于林分密度。株行距为2 m×5 m杨树林下枯落物平均蓄积量为0.4 t·hm–2, 2 m×15 m枯落物平均蓄积量介于0—0.2 t·hm–2, 因此枯落物蓄积量设置为0—0.4 t·hm–2。总体来说, 枯落物蓄积量与林分密度呈正相关关系, 贺宇等[30]通过林分密度对枯落物层持水特性影响的研究发现, 在林龄相差不大的情况下, 油松人工林枯落物层蓄积量随林分密度的增大而增大。余林[31]等对不同密度侧柏人工林和毛竹林研究也得到类似的结论。由此可见, 林分密度对凋落物累积量的影响较大[32]。
枯落物持水量(率)是衡量枯落物持水特性的主要指标之一[32]。本研究表明, 枯落物蓄积量越大, 枯落物持水量(率)越大。而枯落物持水量与持水率变化规律一致, 随着浸泡时间的延长呈先显著上升, 在0—4.0 h时间段内增幅较为明显, 10 h后增幅逐渐变缓, 最后趋于饱和。这与樊登星等[33]的研究结果类似。枯落物持水量的差异主要取决于持水率和蓄积量, 而持水率又取决于枯落物组成、特性及枯落物分解程度。本研究中, 蓄积量的不同导致了持水量的差异; 同时, 林分密度的增大致使林分内部光照不充足、水分竞争力大, 枯落物层的发育缓慢, 影响枯落物的分解。虽然本试验中未涉及枯落物分解对枯落物持水能力的影响, 但前人研究表明[32], 阔叶林未分解层持水率均高于半分解层。本试验在收集枯落物时, 由于0.1 t·hm–2蓄积量的枯落物能够与土壤充分接触, 外部环境较适宜, 分解速率较高, 可能收集到部分半分解枯落物, 而0.4 t·hm–2蓄积量的枯落物由于枯落物厚度较大, 在收集时仅限于表层未分解部分。另外, 枯落物组分的差异对持水量也会产生影响。薛立等[34]对冰雪灾害后杉木林的林冠残体和凋落物研究发现, 杉木林冠残体各组分的最大持水量表现为: 干>叶>凋落物>枝>皮; 其中叶的最大持水率居首位。本研究中枯落物蓄积量越大, 导致枯落物的组分越复杂。枯落物有效拦蓄量能够比较准确地反映出枯落物层对降雨的实际拦蓄效果[35]。本研究中有效拦蓄量与有效拦蓄率的变化规律一致, 有效拦蓄量的大小取决于有效拦蓄率和枯落物储量有关。本试验中0—4.0 h内枯落物吸水速率直线下降, 浸水4.0 h后吸水速率明显减小并趋于饱和。主要由于当烘干枯落物刚浸入水中时, 其表面细胞中水势差达最大值, 吸水速率最高; 随着浸泡时间的延长, 枯落物由于吸收了部分水分使得其表面与周围水势差逐渐减小, 吸水速率降低, 直至枯落物内外水势差达到平衡状态[36-37]。由此可见, 枯落物对水分的吸收主要发生在最初阶段。研究发现, 不同蓄积量枯落物刚浸入水中时的吸收速率不一样, 0.4 t·hm–2蓄积量的吸水速率>0.2 t·hm–2>0.1 t·hm–2。可能与枯落物组成成分和自身特性有关。
枯落物层一般结构较为疏松多孔且呈堆叠状态, 吸水性和透水性强, 在阻滞径流、拦截泥沙和抑制蒸发等方面具有一定的生态水文功效[38-39]。本试验中枯落物对水土流失的研究集中于杨树休眠期, 主要为了降低林分冠层和根系所产生的影响。结果表明, 同一降雨条件下, 枯落物蓄积量越大, 径流中TN、NO3–-N和NH4+-N平均流失量越少。一方面, 枯落物能够有效地减缓及减少地表径流量和侵蚀量, 延长地表径流产生的时间, 且枯落物的减沙效应大于减流效应, 该结果与何常清等[40]、常玉等[41]、Zhang等[42]结果类似。在淋溶流失方面枯落物主要对淋溶水量的削减作用。本试验中野外枯落物对降雨的吸持和截留效果并没有室内试验显著, 主要由于枯落物自身特性和环境条件, 其中枯落物干燥度和降雨的持续性影响较大。另外, 由于杨树各枯落物在第1年分解时N的释放量较少, 甚至杨树枯叶和枯枝的N释放量在分解前期为负值[43], 因此本文并未考虑枯落物本身不同形态氮的释放量。
(1) 随枯落物蓄积量的增大, 枯落物最大持水量和持水率呈上升的趋势, 即0.4 t·hm–2的枯落物持水量(率)>0.2 t·hm–2>0.1 t·hm–2。0.4 t·hm–2最大持水量较0.2 t·hm–2、0.1 t·hm–2增大了1.2倍和3.5倍, 0.2 t·hm–2较0.1 t·hm–2增大了1.1倍。3种蓄积量最大持水量之间存在显著差异(<0.05), 而最大持水率之间差异不显著(>0.05)。
(2) 枯落物对降雨的截留能力随枯落物蓄积量的增大而增大, 0.4 t·hm–2最大拦截量和有效拦截量较0.2 t·hm–2、0.1 t·hm–2均增大了1.2倍和3.6倍。3种蓄积量最大拦截量和有效拦截量之间存在显著差异(<0.05), 而最大拦截率和有效拦截率之间0.4 t·hm–2与0.1 t·hm–2存在显著差异, 0.2 t·hm–2与0.4 t·hm–2、0.1 t·hm–2之间差异不显著(>0.05)。不同蓄积量枯落物之间吸水速率的变化趋势一致, 0.5 h时, 3种蓄积量枯落物吸水速率较大, 4.0 h后分别下降约80.0%左右; 6.0 h之后, 不同枯落物蓄积量吸水趋于饱和状态, 吸水速率趋于稳定。
(3) 同一降雨条件下, 随着枯落物蓄积量的增加, 地表径流量呈递减趋势; 2种间作模式下, A2地表径流量>A1。L1模式下A1和A2地表径流量之间存在显著差异(<0.05), L2模式差异不显著(>0.05); 铺设枯落物处理下, D4与D1、D0之间地表径流量存在显著差异(<0.05)。间作系统中有枯落物覆盖处理径流中TN、NO3–-N和NH4+-N流失量均<无枯落物覆盖流失量。
[1] 曹云生, 赵艳玲. 不同灌木林分枯落物层与土壤层水源涵养能力研究[J]. 水土保持研究, 2019, 26(6): 179–183.
[2] 孙立博, 余新晓, 陈丽华, 等. 坝上高原杨树人工林的枯落物及土壤水源涵养功能退化[J]. 水土保持学报, 2019, 33(1): 104–110.
[3] LAMB E G, HAN S, LANOIL B D, et al.A High Arctic soil ecosystem resists long-term environmental manipulations[J]. Global Change Biology, 2011,17(10): 3187–3194.
[4] 李学斌, 吴秀玲, 陈林, 等. 荒漠草原4种主要植物群落枯落物层水土保持功能[J]. 水土保持学报, 2012, 26(4): 189–244.
[5] 韦小茶, 周秋文, 崔兴芬, 等. 喀斯特针叶林枯落物层水文效应[J]. 生态科学, 2017, 36(4): 120–127.
[6] NERIS J, TEJEDOR M, RODRIGUEZ M.. Effect of forest floor characteristics on water repellency infiltration runoff and soil loss in and isols of Tenerife (Canary Islands, Spain)[J]. Catena, 2013, 29(3): 50–57
[7] 曲炳鹏, 王咏嘉, 李素艳, 等. 生态景观林10种林分枯落物的水文效应[J]. 水土保持通报, 2018, 38(2): 65–74.
[8] SATO Y, KUMAGAI T, KUME A, et al. Experimental analysis of moisture dynamics of litter layers: the effects of rainfall conditions and leaf shapes[J]. Hydrol Process, 2004,18(16): 3007–3018.
[9] 薛立, 史小玲, 冯慧芳, 等. 加勒比松林凋落物对地表径流和氮、磷流失的影响[J]. 植物生态学报, 2009, 33(5): 878–884.
[10] 吕锡芝, 余新晓, 王贺年, 等. 林地枯落物层对地表径流水化学性质及其变化趋势[J]. 生态环境学报, 2012, 21(11): 1800–1803.
[11] Ministry of Environmental Protection (MEP), National Bureau of Statistics (NBS), and Ministry of Agriculture of the People's Republic of China (MAPRC)[EB/OL]. First China Pollution Source Census. http: //cpsc.mep.gov.cn /gwgg/201002/W020100225545523639910.pdf, 2013.
[12] WORTMANN C S, WALTERS D T. Phosphorus runoff during four years following composted manure application. Journal of Environmental Quality [J]. 2006, 35(2): 651–657
[13] CHIRINDA N, CATER M S, ALBERTB K R, et al. Emissions of nitrous oxide from arable organic and conventional cropping systems on two soil types[J]. Agriculture Ecosystems and Environment, 2010, 136: 199–208.
[14] 吴永红, 胡正义, 杨林章. 农业面源污染控制工程的“减源-拦截-修复”(3R)理论与实践[J]. 农业工程学报, 2011, 27(5): 1–6.
[15] NAIR P K R. Agroforestry Systems and Environmental Quality: Introduction[J]. Journal of Environmental Quality, 2011, 40(3): 784–790
[16] UDAWATTA R P, KRSTANSKY J J, Henderson G S, et al. Agroforestry practices, runoff, and nutrient loss: A paired watershed comparison[J]. Journal of Environmental Quality, 2002, 31(4), 1214–1225.
[17] UDAWATTA R P, KREMER R J, GARRETT H E, et al. Soil enzyme activities and physical properties in a watershed managed under agroforestry and row-crop systems[J]. Agriculture, Ecosystems and Environment, 2009,131(1/2): 98–104.
[18] JOSE S. Agroforestry for ecosystem services and environmental benefits: an overview[J]. Agroforestry Systems, 2009, 76(1): 1–10.
[19] 刘京晶, 马岚, 薛孟君, 等. 不同处理下油松枯落物减流减沙效应试验研究[J]. 水土保持学报, 2019, 33(4): 126–132.
[20] 何玉广, 信忠保, 余新晓, 等. 模拟降雨条件下侧柏林地枯落物对坡面产流产沙的影响[J]. 水土保持学报, 2017, 31(3): 27–32, 38.
[21] 常雅军, 陈琦, 曹靖, 等. 甘肃小陇山不同针叶林凋落物量、养分储量及持水特性[J]. 生态学报, 2011, 31(9): 2392–2400.
[22] 王卫军赵婵璞, 张绍轩, 等. 不同经营措施对油松林枯落物持水性能的影响研究[J]. 水土保持通报, 2013, 33(6): 103–106.
[23] 杨霞, 陈丽华, 康影丽, 等. 辽东低山区 5 种典型水源涵养林枯落物持水特性[J]. 生态学杂志, 2019, 38(9): 2662–2670.
[24] 高迪, 郭建斌, 王彦辉, 等. 宁夏六盘山不同林龄华北落叶松人工林枯落物水文效应[J]. 林业科学研究, 2019, 32(4): 26–32.
[25] 韩雪成, 赵雨森, 辛颖, 等. 大兴安岭北部火烧迹地兴安落叶松人工林土壤水文效应[J]. 水土保持学报, 2012, 26(4): 183–188.
[26] 郭宇嘉, 牛庆花, 陆贵巧, 等. 承德市第三乡林场不同林分类型枯落物和土壤的持水特性[J]. 水土保持通报, 2018, 38(3): 38–44.
[27] 金雅琴, 李冬林, 孙丽娟, 等. 南京近郊人工林地表枯落物的累积量及持水性[J]. 中国水土保持科学, 2018, 16(5): 95–104.
[28] 齐瑞, 杨永红, 陈宁, 等. 白龙江上游5种典型灌木林枯落物蓄积量及持水特性[J]. 水土保持学报, 2016, 30(6): 123–127.
[29] 胡淑萍, 余新晓, 岳永杰. 北京百花山森林枯落物和土壤层水文效应研究[J].水土保持学报, 2008, 22(1): 146–150.
[30] 贺宇, 丁国栋, 梁文俊, 等. 林分密度对枯落物层持水特性的影响[J]. 西北农林科技大学学报(自然科学版), 2012, 40(4): 68–72.
[31] 余林, 范少辉, 苏文会, 等. 不同密度毛竹林枯落物层水文特性研究[J].林业科学研究, 2012, 25(3): 355–359.
[32] 魏强, 凌雷, 张广忠, 等. 甘肃兴隆山主要森林类型凋落物累积量及持水特性[J]. 应用生态学报, 2011, 22(10): 2589–2598.
[33] 樊登星, 余新晓, 岳永杰, 等. 北京西山不同林分枯落物层持水特性研究[J]. 北京林业大学学报, 2008, 30(2): 177–181.
[34] 薛立, 冯慧芳, 郑卫国, 等. 冰雪灾害后粤北杉木林冠残体和凋落物的持水特性[J]. 林业科学, 2008, 44(11): 82–86.
[35] 赵阳, 余新晓, 吴海龙, 等. 华北土石山区典型森林枯落物层和土壤层水文效应[J]. 水土保持学报, 2011, 25(6): 148–152.
[36] 赵陟峰, 郭建斌, 赵廷宁, 等. 土桥沟流域不同林分枯落物的水文特性[J]. 西北林学院学报, 2008, 23(6): 14–17.
[37] 贺宇, 丁国栋, 臧荫桐, 等. 燕山山地典型森林枯落物持水特性[J]. 四川农业大学学报, 2012, 30(2): 161–166.
[38] OGEE J, BRUNET Y. A forest floor model for heat and moisture including a litter layer[J]. Journal of Hydrology, 2002, 255: 212–233.
[39] SAYER E J. Using experimental manipulation to assess the roles of leaf litter in the functioning of forest ecosystems[J]. Biological Reviews, 2006, 81(1): 1–31.
[40] 何常清, 于澎涛, 管伟, 等. 华北落叶松枯落物覆盖对地表径流的拦阻效应[J]. 林业科学研究, 2006, 19 (5): 595–599.
[41] 常玉, 余新晓, 陈丽华, 等. 模拟降雨条件下林下枯落物层减流减沙效应[J]. 北京林业大学学报, 2014, 36(3): 69–74.
[42] ZHANG Jinchi, ZHUANG Jiayao, SU Jishen, et al. Development of GIS-based FUSLE model in a Chinese fir forest sub-catchment with a focus on the litter in the Dabie Mountains, China[J].Forest Ecology and Management, 2008, 255: 2782–2789.
[43]葛晓敏, 唐罗忠, 王瑞华, 等. 杨树人工林生态系统凋落物生物量及其分解特征[J]. 生态环境学报, 2017, 26(9): 1457–1464.
Effects of litter water-holding capability on nitrogen loss with surface runoff in poplar-wheat intercropping system
CHU Jun1, JIN Meijuan2, TONG Sichun3, WU Yongbo3, XUE Jianhui4,*
1. Yangzhou Polytechnic College, Engineering Research Center for Agricultural Security and Environmental Protection of Jiangsu Province, Yangzhou 225009, China 2.Suzhou Academy of Agricultural Sciences/Institute of Agricultural Sciences in Taihu Lake District, Suzhou 215155, China 3. College of Biology and the Environment, Nanjing Forestry University, Jiangsu Key Laboratory of Forestry Ecological Engineering, Nanjing 210037, China 4.Institute of Botany Jiangsu Province and Chinese Academy of Sciences, Nanjing 210014, China
The poplar-wheat intercropping system was studied in the Taihu Lake basin to investigate the water-holding capacity of different litter volume and effects of nitrogen loss with surface runoff. The results showed that with the increase of litter storage, the maximum water holding capacity, maximum interception amount and modified interception capacity were 0.4 t·hm–2>0.2 t·hm–2>0.1 t·hm–2. The maximum water-holding capacity raged from 2.35-12.93 t·hm–2. The maximum interception amount raged from2.17-10.95 t·hm–2, and the modified interception capacity raged from 1.80- 9.10 t·hm–2.The relationship betweenwater-holding capacity of litter and soaking time was logarithmic(2>0.90), and the water absorption rate of litter had power function relationships with the soaking time (2>0.99).With increasing litter amount,the effects on the reduction both in surface runoff and nitrogen loss increased significantly. The reduction effect of A1treatment on TN、NO3–-N and NH4+-N in surface runoff was better than that of A2under two densities of the intercropping system. The loss of NO3–-N was the main form of runoff. The loss of TN, NO3–-N and NH4+-N decreased with the increase of litter storage. The larger the storage led to more significant differences.
litter amount, water-holding capacity, surface runoff, nitrogen losses
10.14108/j.cnki.1008-8873.2020.06.017
S157.2
A
1008-8873(2020)06-127-10
2019-10-20;
2019-12-03
国家林业公益性行业科研专项项目(201104002); 江苏省高校自然科学研究重大项目(12KJA180003); 扬州市“绿扬金凤”人才引进项目; 扬州市职业大学校级科研课题(2017ZR27); 2019年度扬州市市级社科重点课题
褚军(1984—), 男, 江苏扬州人, 讲师, 博士, 从事农业面源污染方面研究, E-mail: chujun911@163.com
薛建辉, 男, 教授, 博士生导师, 主要从事生物多样性保护和退化生态系统植被恢复方面的研究, E-mail: jhxue@njfu.edu.cn
褚军, 金梅娟, 佟思纯, 等. 杨麦间作系统枯落物持水能力对地表径流氮流失的影响[J]. 生态科学, 2020, 39(6): 127–136.
CHU Jun, JIN Meijuan, TONG Sichun, et al. Effects of litter water-holding capability on nitrogen loss with surface runoff in poplar-wheat intercropping system [J]. Ecological Science, 2020, 39(6): 127–136.