培肥措施对旱地农田土壤CO2排放和碳库管理指数的影响

王晓娇，蔡立群，齐鹏，王雅芝，陈晓龙，武均，2，4，张仁陟

（1.甘肃农业大学资源与环境学院，甘肃 兰州730070；2.甘肃农业大学甘肃省干旱生境作物学重点实验室，甘肃 兰州730070；3.甘肃农业大学管理学院，甘肃 兰州730070；4.甘肃省节水农业工程技术研究中心，甘肃 兰州730070）

氮肥在农业发展中扮演着重要的角色，其使全球粮食产量增加了40%～50%，然而，氮肥过量施用对土壤造成的损害与日俱增，损失土壤有机碳、引起土壤板结化、加剧“温室效应”、促进土壤面源污染［1］。在此背景下，我国提出化肥“零增长计划”、“化肥减量、有机肥替代”等一系列政策，有机物料替代化肥的土壤培肥措施逐步开始在农田大面积应用，其目的是降低化肥施用量，减少环境问题。农田生态系统土壤CO2排放作为陆地生态系统土壤CO2排放的重要分支之一［2］，对陆地生态系统乃至全球碳排放的影响巨大［3］，预计到21 世纪末，全球平均地表温度将升高1～4 ℃［4−5］。农田土壤CO2排放主要由土壤有机质的微生物分解驱动，有机物料培肥将携带大量碳输入农田土壤提升土壤有机质［6］，从而影响土壤CO2排放。因此，在提高产量的基础上，分析不同培肥模式下农田土壤CO2排放、作物碳排放效率和土壤碳库管理指数成为评估环境友好培肥模式的重要依据。

已有研究表明，不同培肥措施下土壤CO2排放的差异很大，利用田间试验［7−8］、模型［9］、meta 分析［10−11］等方式研究得出有机物料通过向土壤输入外源碳提高土壤有机碳的积累和增强土壤微生物的活性刺激增加土壤CO2排放量，也有部分研究表明农田土壤CO2排放量在常规施肥、优化施肥和有机肥配合优化施肥等处理间差异不显著［12］。有机物料投入与单施氮肥相比对产量的影响结果存在争议，部分学者认为等氮添加下有机物料施肥与单施氮肥间无差异［13］，也有学者的研究表明有机物料施肥后产量会下降，从而也导致了碳排放效率的差异［14−15］。土壤碳库管理指数是评价土壤质量和管理措施的重要指标［16］，现有在灰漠土、黑土、褐土、红壤和棕壤等的研究认为含有机物料的培肥措施对土壤活性有机碳和碳库管理指数、微生物特征都有提高作用，其中有机无机配施对土壤有机质的提高较大［13］，但研究大多集中在小麦（Triticum aestivum）、水稻（Oryza sativa）农田，多以短期试验较多，对旱土高原玉米（Zea mays）农田的中长期定位试验研究较少［17−19］；大多数值模拟和短期田间试验的研究结果表明土壤CO2排放通量受温度、水分、施肥措施和有机物料类型等因素影响［20］，在与土壤活性有机碳、脲酶、蔗糖酶和微生物数量的关系研究方面存在一定争议［16，21−23］，陈哲［24］的研究认为土壤CO2排放通量与活性有机碳无相关关系，张文丽［25］的研究认为其与活性有机碳、微生物碳氮比有一定的关系。在黄土高原地区，外源有机物料的添加对土壤CO2排放量的影响因子研究大多停留在温度和水分［26−29］，运用结构方程方法使相关的土壤碳库、理化性质、微生物特征因子整体来解释CO2排放机制缺乏文献支持［20］。

甘肃陇中黄土高原旱作区环境恶劣，发展旱作粮饲兼用玉米是缓解粮食供需矛盾，解决资源性缺水双重压力的必然选择［30］，选择增产减排的旱作玉米培肥模式尤为重要。本研究以甘肃陇中黄土高原旱作玉米农田长期定位试验（2012 年布设）为研究对象，研究旱作玉米农田土壤碳排放特征、产量、土壤理化指标及微生物特征对不同培肥措施的响应及土壤碳排放的影响机制。旨在明确：1）不同培肥措施下土壤CO2排放特征、产量、作物碳排放效率和碳库管理指数，寻找增产减排的培肥模式；2）不同培肥措施下水分、温度、有机碳、微生物量碳氮、脲酶、蔗糖酶等因子的变化特征；3）环境因子对土壤CO2排放通量的影响机制。以期为黄土高原旱作农业区选择提升作物产量和环境友好的培肥模式以及为农田生态系统的碳减排提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 试验区概况

试验地点设于甘肃省定西市安定区李家堡镇麻子川村的甘肃农业大学旱作农业综合试验站，属黄土高原西部甘肃陇中半干旱丘陵沟壑区。该区是典型的旱作雨养农业区，海拔2000 m 左右，日照时数2476.6 h，年 均 太 阳 辐 射594.7 kJ·cm−2，年 均 气 温6.4 ℃，≥10 ℃年积温为2239.1 ℃，年均无霜期140 d，多年平均降水量390.9 mm，2018 年降水量472.05 mm（图1），年蒸发量达到1531.0 mm，干燥度2.53；土壤为典型的黄绵土，土质绵软，土层深厚，质地均匀，储水性能良好，耕层肥力低（表1）。

图1 2018 年研究区月降水量分布Fig.1 Monthly precipitation distribution of study area in 2018

表1 试验地土壤主要理化性质Table 1 Soil physical and chemical properties of experimental field

1.2 试验设计

试验采用单因素完全随机设计，按照当地常规氮肥用量（N 200 kg·hm−2）为标准，采用等氮投入的方法设置5个处理：空白对照（CK）、氮肥（nitrogen fertilizer，NF，N 200 kg·hm−2）、有机肥（organic manure，OM，6000 kg·hm−2）、玉米秸秆（straw，ST，28500 kg·hm−2）、有机肥结合氮肥（organic manure combined with nitrogen fertilizer，OMNF，N 100 kg·hm−2+3000 kg·hm−2），3 次重复。氮肥为尿素（含氮量46%），有机肥、秸秆均采用等氮投入的方法，通过其含氮量（有机肥3.3%、秸秆0.7%）折算投入量，磷肥为过磷酸钙，含P2O516%，氮肥处理用量为150 kg·hm−2，有机肥结合氮肥处理用量为75 kg·hm−2。施肥方式为播种前一次性投入，耕作方式为旋耕，玉米秸秆粉碎还田（切割为5 cm 左右）后旋耕，与土壤均匀混合，起垄，地膜覆盖，小区面积为42.9 m2（3.3 m×13.0 m），小区间走道50 cm。试验从2012 年开始，本研究2018 年开始，参试玉米品种为“先玉335”，各处理播种量均为5.25 万株·hm−2，玉米于4 月25 日用点播器进行播种，10 月15 日收获。

1.3 测定指标与方法

1.3.1 土壤CO2排放速率 在玉米的生育期内，选择无雨天气，用LI-8100 A 开路式土壤碳通量测量系统（LICOR，USA）进行田间土壤CO2排放通量测定。每个小区安放1 个土壤呼吸测量腔室（直径20 cm）。2018 年1 月7 日开始第一次测定，以后每隔15 d 左右测定一次，每次测定时间为北京时间上午09：00−11：00，每个小区重复测定3 次，每次测定时间为90 s［31］。为保证测量腔室内的土壤与覆膜土壤的均一性，用塑料地膜将腔室内覆盖，在每次测定前1 d，去掉地膜，去除基座腔室内土壤表层的一切活体及凋落物，在整个生育期基座埋设位置保持不变。

1.3.2 土壤理化性质及微生物指标 玉米收获后在整个小区采用S 型5 点取样方法采集0～5 cm、5～10 cm和10～30 cm 层土样，混匀并挑除动植物残体，立即过2 mm 筛，一部分土样低温（4 ℃）冷藏，用于测定土壤微生物量、酶活性等指标，剩余土样风干后用于测定土壤有机碳与活性有机碳；每个小区随机选取20 株地上部分带回实验室后，105 ℃杀青30 min，然后80 ℃烘干至恒重后，称量计算产量和秸秆干物质重，根据种植密度计算并按照籽粒含水率12%折算公顷产量；根系生物量占地上部分生物量的系数为0.15［32］；每次采集气体时测定腔室旁0～5 cm，5～10 cm，10～30 cm 土壤水分和温度。

采用重铬酸钾−浓硫酸外加热法测定有机碳含量（soil organic carbon，SOC）［33］；采用碘化钠重液分组法进行分离，分离后碳氮联合分析仪测定易氧化有机碳含量（readily oxidized organic carbon，ROOC）［33］；采用氯仿熏蒸，0.5 mol·L−1的硫酸钾溶液浸提（土液比1∶4），浸提后碳氮联合分析仪测定土壤微生物量碳氮含量（microbial bio⁃mass carbon，microbial biomass nitrogen，MBC，MBN）（Jena multi N/C 2100 s，Germany），换算 系数为0.38、0.45［34］；采用次氯酸钠−苯酚钠比色法测定脲酶（urease，UR）活性，采用3，5−二硝基水杨酸比色法测定蔗糖酶（invertase）活性［35］。土壤水分通过烘干法（105±2）℃测定；土壤温度采用地温计测定；土壤容重和土壤孔隙度采用环刀法测定［36］。

1.4 分析方法

1.4.1 土壤CO2累计排放量 利用公式（1）计算土壤CO2碳排放量（carbon emission，CE）［31］：

式中：R为CO2排放速率；i+1与i表示两次测量之间相隔时间，t表示播种后的天数；系数0.1584 表示将C 排放数值单位μmol CO2·m−2·s−1转换为g CO2·m−2·h−1，即CO2摩尔质量与3600 s 相乘后将单位转化为g；0.2727 表示将单位g CO2·m−2·h−1转换为g C·m−2·h−1，即12/44；24 与10 表示将C 排放数值单位由g C·m−2·h−1转换为kg C·hm−2。

1.4.2 作物碳排放效率［37］

式中：Y为作物籽粒产量（yield），CEE为单位产量释放的千克碳（carbon emission efficiency）。

1.4.3 土壤碳库管理指数［16］碳库指数（carbon pool management，CPI）=农田土壤总有机碳/参考农田土壤总有机碳；碳库活度（activity，A）=易氧化有机碳/稳态碳；碳库活度指数（activity index，AI）=碳库活度/参考土壤碳库活度；碳库管理指数（carbon pool management index，CPMI）=CPI×AI×100；土壤碳素效率（soil carbon efficiency，SCE）=易氧化有机碳/总有机碳×100%；参考土壤选择不施肥处理。

1.5 数据分析

使用Microsoft Excel 2010 软件进行数据处理，采用SPSS 24.0 软件进行方差分析，采用Duncan 法检验其差异显著性（P<0.05），利用SigmaPlot 14.0 和R 3.6.2 编程软件绘制图表，用R 3.6.2 编程软件内的corrplot 包和lavaan 包［38］进行结构方程模型分析。

2 结果与分析

2.1 土壤CO2排放特征

2.1.1 土壤CO2排放速率变化特征 土壤CO2排放速率在全年和生育期均基本呈先增后降的趋势，非生育期呈逐渐增大（1 月7 日−4 月12 日）和逐渐减小（10 月15 日−12 月10 日）的趋势（图2a）。生育期内，6 月23 日土壤CO2排放速率最大，最大为（1083.67±109.91）mg·m−2·h−1（ST 处理），ST、OM、NF 和OMNF 分别比CK 高93.31%、76.97%、75.04%和40.33%；10 月15 日（收获期）各处理土壤CO2排放速率出现谷值，由大到小依次为ST、NF、OM、OMNF、CK 处理，各处理分别比CK 处理高85.48%、79.07%、78.40%、74.81%；生育期土壤CO2排放平均速率最大值为（592.89±252.89）mg·m−2·h−1（ST 处理），ST、OMNF、OM、NF 处理分别比CK 处理高42.72%、30.82%、29.79%、27.28%，中位数集中在423.63～564.14 mg·m−2·h−1（图2b），依次为OMNF（574.67 mg·m−2·h−1）、ST（564.14 mg·m−2·h−1）、OM（548.15 mg·m−2·h−1）、NF（501.11 mg·m−2·h−1）、CK（423.63 mg·m−2·h−1）；非生育期各处理土壤CO2排放速率与土壤温度的增减趋势一致（图2 和图3a），平均值由大到小依次为ST、OMNF、OM、NF、CK 处理，各处理分别比CK 高12.99%、8.53%、7.31%、1.34%；全年变化的平均值依次为ST［（428.89±301.91）mg·m−2·h−1］、OMNF［（395.53±271.42）mg·m−2·h−1］、OM［（392.22±264.37）mg·m−2·h−1］、NF［（382.77±273.34）mg·m−2·h−1］、CK［（310.55±208.77）mg·m−2·h−1］，中位数集 中在366.26～470.62 mg·m−2·h−1（图2b），依 次 为OMNF（470.62 mg·m−2·h−1）、OM（467.66 mg·m−2·h−1）、NF（416.59 mg·m−2·h−1）、ST（396.32 mg·m−2·h−1）、CK（336.62 mg·m−2·h−1）。通过生育期、非生育期、全年的土壤CO2排放通量的最大值、最小值、平均数和中位数分析表明，有机物料处理下，全年土壤CO2排放平均速率高于氮肥处理，其中ST 处理下土壤CO2排放平均速率最大且变幅最大。

图2 不同时期土壤CO2排放通量Fig.2 Soil CO2 emission flux in different periods

2.1.2 作物碳排放效率 各处理的籽粒产量结果表明（表2），NF、OMNF 处理籽粒产量较高，两者间差异不显著（P>0.05），与OM、ST、CK 间差异显著（P<0.05），较OM、ST、CK 分别提高了75.38%、54.33%、85.74%、54.33%和151.41%、121.23%；生育期和全年CE 在ST、OM、OMNF 处理间差异不显著（P>0.05），但ST 和OM 显著高于NF、CK 处理（P<0.05），生育期ST、OM 处理分别比CK 提高了36.35%、32.45%，OMNF 与NF 处理间差异不显著（P>0.05），非生育期处理间CE 差异均不显著（P>0.05）；全年CEE 表现为NF、OMNF 处理间差异不显著（P>0.05），但显著低于其他处理（P<0.05），ST 处理最高。

表2 不同培肥处理对农田作物产量和碳排放效率的影响Table 2 Crop yield and carbon emission efficiency under different fertilization treatments

2.2 土壤理化性质、微生物特征和碳库管理指数

2.2.1 土壤理化性质和微生物特征 土壤温度（0～30 cm）呈抛物线趋势（图3a），各处理土壤温度变化趋势基本一致，全年土壤温度和生育期土壤温度分别在−0.099～25.800 ℃和7.80～25.80 ℃内波动，均表现为CK>NF>OM>OMNF>ST，各处理均在6 月10 日出现峰值，变化范围在27.41～29.51 ℃；非生育期ST 处理土壤温度高于其他处理。各处理土壤含水量（0～30 cm）均呈波动趋势（图3b），土壤含水量在雨季相对较高（图1）。全年各处理平均值在17.98%～19.87%间波动，土壤平均含水量变化表现为ST>OMNF>CK>NF>OM，生育期土壤含水量在17.21%～18.34%间波动，平均含水量变化均表现为ST>OMNF>NF>CK>OM；非生育期土壤含水量在16.71%～24.67%间波动，平均含水量变化表现为ST>OM>CK>NF>OMNF，非生育期ST 处理土壤含水量高于其他处理，最高达34.12%。各处理土壤有机碳含量均随土层加深而降低（图3c），在7.13～9.45 g·kg−1变化，0～5 cm、5～10 cm 土层处理间有机碳差异显著（P<0.05），均表现为ST≥OM≥OMNF、OM⁃NF≥NF>CK，10～30 cm 土层ST、OM 处理有机碳含量显著高于其他处理（P<0.05）；0～30 cm 土层各施肥处理有机碳差异不显著（P>0.05），与CK 处理差异显著（P<0.05），0～30 cm 土层OM、ST、NF、OMNF 处理有机碳分别比CK 增加了18.84%、17.31%、11.14%、10.07%。各处理土壤易氧化有机碳含量均随土层加深而降低（图3d），在1.17～2.64 g·kg−1变化，0～30 cm 间各土层处理间易氧化有机碳差异显著（P<0.05），0～5 cm、5～10 cm 土层均表现为ST 最大，OM、OMNF 次之；0～30 cm 土层表现为OM、OMNF、ST 最大，OM、ST、OMNF、NF分别比CK 增加了95.08%、90.16%、89.34%、24.59%。

各处理土壤微生物量碳含量均随土层加深而降低（图3e），在38.50～268.85 mg·kg−1变化，0～30 cm 各土层处理间土壤微生物量碳差异显著（P<0.05），均表现为ST 最大，OM 次之，在0～30 cm 土层ST、OM、OMNF、NF分别比CK 增加了355.08%、251.18%、216.85%、192.16%。各处理土壤微生物量氮含量均随土层加深而降低（图3f），在10.43～37.08 mg·kg−1变化，0～30 cm 各土层处理间土壤微生物量氮差异显著（P<0.05），均表现为ST 最 大，OMNF、OM 次 之，在0～30cm 土层ST、OMNF、OM、NF 分别 比CK 增加 了106.34%、34.61%、31.23%、13.53%。各处理土壤脲酶活性均随土层加深而降低（图3g），在0.96～1.48 mg·g−1变化，0～30 cm 各土层处理间土壤脲酶活性差异显著（P<0.05），在0～30 cm 土层NF、ST、OMNF、OM 分别比CK 增加了41.51%、37.87%、27.56%、25.05%。各处理土壤蔗糖酶活性均随土层加深而降低（图3h），在19.38～34.35 mg·g−1变化，0～30 cm 各土层处理间土壤蔗糖酶活性差异显著（P<0.05），均表现为ST 最大，OM 和OMNF 次之，在0～30 cm土层ST、OM、OMNF、NF 分别比CK 增加了48.57%、40.41%、21.73%、17.90%。

图3 不同培肥处理下土壤理化性质和微生物指标Fig.3 Soil physical chemistry properties and microbial indexes under different fertilization treatments

2.2.2 土壤碳库管理指数 施肥处理下各土层碳库活度、碳库活度指数、碳库指数、碳库管理指数和土壤碳素效率与CK 差异显著（P<0.05），ST、OM、OMNF 处理间差异不显著（P>0.05），在0～5 cm、5～10 cm 土层，ST、OM 和OMNF 处理均能提高碳库管理指数和土壤碳素效率；在10～30 cm 土层，OMNF 处理的碳库管理指数和土壤碳素效率最大；在0～30 cm 土层，OMNF、OM 处理的碳库管理指数和土壤碳素效率均最大（表3）。综上，OM⁃NF、ST、OM、NF 均能提高土壤0～30 cm 碳库管理指数和土壤碳素效率，OMNF 提高幅度最大。

2.3 土壤CO2排放速率与土壤环境因子之间的关系

土壤CO2排放速率与土壤环境因子（0～30 cm）之间的结构方程模型表明（图4）：环境因子对土壤CO2排放通量的总解释度为53%，影响总效应为5.65，其中STP（2.36）、MBC（1.59）、SWC（1.18）影响较大，Invertase （0.16），ROOC（0.14）、MBN（0.13）的影响较小，脲酶无显著影响。STP、MBC 和SMC 均间接地影响着土壤CO2排放通量，其中，STP 通过作用MBC（0.93）、蔗糖酶（0.56）、ROOC（0.01）影响土壤CO2排放通量，MBC 通过作用MBN（1.19）、ROOC（0.81）影响土壤CO2排放通量，SMC 通过作用MBC（0.39）影响土壤CO2排放通量。MBC、STP 均 对ROOC 有显著正影响（P<0.05），MBC（0.81）影响较大，MBC 对MBN 有显著正影响（P<0.05）。

表3 不同施肥措施对土壤碳库管理指数的影响Table 3 Soil carbon pool management index under different fertilization treatments

图4 土壤理化性质和微生物指标对土壤CO2排放通量的影响Fig.4 Effects of soil physical chemistry properties and microbial indexes on soil CO2 emission flux

3 讨论

3.1 不同培肥措施对土壤CO2排放速率和排放效率的影响

土壤CO2排放是一个复杂的生物化学过程，在玉米、小麦农田中的诸多研究［16，23，39−40］均得出，土壤CO2平均排放速率在全年内呈抛物线规律且在生育期内先增强后减弱，土壤CO2排放速率最大值一般出现在大喇叭口期［10，41］，本试验结果与此结论相符，主要是由于大喇叭口期为营养生长的最旺盛时期，该时期温度较高，降水适中，加之地膜覆盖，土壤湿度变化不大，土壤微生物活跃，土壤微生物呼吸和根系呼吸强烈。

针对土壤CO2排放速率变化剧烈的情况，本研究引入了平均值和中位数来共同分析，研究发现无论是生育期还是非生育期，有机物料处理均能显著提高土壤CO2平均排放速率，其中ST 处理最大，OM、OMNF 处理次之，因为有机物料的投入增加了土壤的有机碳库（图3c），为土壤微生物提供了营养，增加了微生物活性，提高了微生物呼吸、有机碳库和有机物料的分解；其次，秸秆保温保水性好（图3a，b），产生的促进作用更大；再次，黄土高原干旱少雨，较少的降水为微生物活动提供了水分，促进微生物产生较多有机质分解胞内、胞外酶［42］，进而加剧秸秆和有机肥料的矿化，产生的营养物质促进植物根系生长，同时为土壤微生物和微小动物提供营养，这些协同作用使根系和微生物呼吸加强，土壤温度、水分和土壤微生物量碳对土壤CO2排放速率的效应也证实了此结论（图4）。已有研究表明少量降水对土壤呼吸的影响可能存在激发效应［43］，随着降水的增加，土壤中水分含量增大，会填充土壤的孔隙，从而抑制土壤呼吸。本研究不排除降水激发效应的存在，但本研究未在每次降水前后增加采样次数，采样频率不足，不能很好地解释降水的激发效应，还需要进一步开展降水模拟试验区去验证，特别是结合降水强度、频度、地温等因素开展相关研究。最后，有机物料可以显著降低土壤容重、提高孔隙度、有机质和养分含量，增加根系分泌物，促进根系呼吸［44］。而土壤CO2平均排放速率和中位数差异可能主要是由于水分、温度、养分和微生物的交互作用影响（图4），刘晓雨［45］的研究也证实了这一点。本研究发现有机物料培肥处理的土壤CO2排放量显著高于氮肥处理，有机物料处理间无显著差异，但ST 处理有明显增高的趋势，无差异的原因可能是由于地膜覆盖增加了土壤温度，减少了土壤蒸发，降低了土壤水分和温度的差异性（图3a，b），减缓了不同处理的效应［46］。本研究还得出有机肥结合无机肥处理较其他有机物料处理显著提高了作物产量，降低了土壤碳排放效率，这与马德帝［47］的研究结论一致，产量增加的主要原因是有机无机配施初期，有机肥因分解慢，无机肥可满足作物早期的养分需求，有利于作物的生长，到作物生长后期，有机肥分解的营养物质又满足了氮肥的亏缺，其作用等同于缓释肥；另一方面，有机无机配施投入后，同时增加了碳素和氮素投入，可调整土壤C/N 处于合理的范围内，使微生物活性增大（图4），促进有机肥的矿化，为作物提供了充足的养分，而秸秆处理和单纯的有机肥处理无机营养物质释放缓慢，还可能会导致作物和土壤微生物竞争氮素，从而降低作物产量，进而增大作物的碳排放效率，也说明了秸秆和无机肥配施比单施秸秆或有机肥的效果好［48］。

3.2 不同培肥措施对土壤碳库和微生物特征的影响

本研究得出，有机物料处理显著提高了各土层土壤微生物碳氮和蔗糖酶活性，且均以秸秆处理提高最大，有机肥和有机无机配施次之（图3）。国内外关于施肥体系下土壤微生物特征的研究结果一致表明施用有机物料后，较不施肥或单施化肥显著提高土壤微生物碳氮和蔗糖酶活性以及土壤碳库［15，49−54］，形成原因主要是有机物料可以为土壤微生物增加额外的营养源和能源，土壤酶产生于土壤微生物的生命活动，与微生物量成正比。土壤碳库管理指数是土壤有机碳库变化的灵敏指标，土壤碳素效率高低能反映土壤有机碳被微生物分解利用的速度［16］。本研究得出施用有机物料处理均能提高各研究土层碳库管理指数和土壤碳素效率，有机无机配施提升幅度最大，也均能提高0～30 cm 有机碳和易氧化有机碳含量，有机肥处理提高幅度最大，与已有研究基本一致［50，54−55］。主要是由于有机物料的投入增加了土壤碳，为微生物活动提供了营养物质，促进了微生物的活性，加速了有机残余物质的分解、某些无机化合物的转化等生物化学过程，特别是有机无机配施，使土壤C/N 处于合理的范围之内，更有助于酶促反应的进行，从而提高易氧化有机碳含量及碳库管理指数。本研究得出与不施肥处理相比，氮肥处理的土壤有机碳、易氧化有机碳含量也有所升高，这与徐阳春等［56］的研究结论不一致，主要是由于黄土高原旱地土壤钾肥充足，氮肥和磷肥施入等同于氮磷钾肥同施，所以提高了土壤有机碳和易氧化有机碳，与Dai 等［57］的研究结果一致，但提高幅度不大。本试验中，玉米采用旋耕，耕层在0～20 cm 左右，有机物料施入土壤埋藏深度较浅，这也说明了土壤化学和微生物特性随土壤深度逐渐减低的现象。秸秆处理的水分含量在部分非生育期较高，进一步分析发现1 月7 日、2 月6 日、3 月4 日水分含量较高是由于秸秆处理10～30 cm 水分含量较高，分析其原因可能是秸秆处理土壤孔隙度较其他处理大，玉米收获后，降水（2017 年10−12 月降水量17.1 mm、2018 年2 月6 日前降水3 mm、2 月6 日−3 月4 日降水4.7 mm）因无植株截留而大部分渗入土壤空隙，同时地膜对水分也有一定的保护作用，加之该时间段气温和土壤温度在全年内均很低，从而减少了水分的散失，已有研究也表明秸秆和地膜交互作用呈现双重的蓄水保墒效应［58］。

3.3 土壤CO2排放与环境因子之间的关系

已有研究普遍认为农田土壤CO2排放的最重要的影响因素是土壤温度、降水量、土壤水分［10，25，28］，与土壤温度正相关，与土壤水分呈Birch 效应［42］，即水分含量在一定的范围内是激发效应，随着含水量的增大，土壤CO2排放量被抑制。本研究通过结构方程模型得出土壤温度和水分是影响土壤CO2排放通量的主要因素，土壤温度对土壤CO2排放通量呈显著正效应（P<0.05），这是因为温度是决定陆地生态系统碳循环过程的关键因素，温度影响着土壤呼吸过程的所有环节，温度升高可能会改变土壤微生物群落并有助于土壤团聚体形成的微生物次生化合物的分解［59］，在一定范围内增加温度可以提高土壤微生物活性，进而影响有机碳的矿化，从而使气温对土壤CO2排放具有极显著正效应［60−61］；本研究得出土壤含水量对土壤CO2排放通量呈显著正效应（P<0.05），与已有研究［10，25，28］略有区别，但这也符合黄土高原旱区的实际情况，黄土高原属于雨养农业，旱地农田土壤含水量低，降水促进了土壤微生物、土壤微小动物和根系的活性，相应的呼吸作用增加了土壤CO2排放量［42］。本研究还得出微生物量碳和蔗糖酶与土壤CO2排放通量显著正相关（P<0.05），与已有研究结果一致［62−63］。土壤呼吸速率的重要组分土壤微生物呼吸与土壤微生物量碳存在高度相关关系［10］，有机碳的矿化也需要微生物高度参与［44，61］，蔗糖酶能促进土壤中蔗糖水解为葡萄糖和果糖，随后会进一步分解产生CO2，因此蔗糖酶与土壤呼吸强度也有关［59］，同时土壤温度也促进了微生物量碳和蔗糖酶活性的提高（图4）。本研究得出，微生物量碳对微生物量氮有显著影响，可能是输入外源碳后出现争氮现象［64］。本研究得出土壤理化、微生物因子对土壤CO2排放通量的总体解释度为53%，土壤CO2排放可能还存在其他的解释因子，还需进一步开展糖苷酶、木糖苷酶等土壤胞外酶指标的研究［62−65］。

4 结论

不同培肥措施对黄土高原旱地土壤CO2排放速率、有机碳、易氧化有机碳、土壤碳库管理指数、微生物量碳氮、蔗糖酶、脲酶、玉米产量和作物碳排放效率均产生显著影响。秸秆、有机无机培肥、有机肥处理均能提高土壤CO2排放平均速率，其中秸秆处理提高幅度最大，秸秆、有机肥处理土壤CO2排放量显著高于氮肥和不施肥处理。有机物料处理均能显著提高0～5 cm 土壤易氧化有机碳、微生物碳氮、蔗糖酶活性和碳库管理指数，其中，有机无机肥结合处理对土壤碳库管理指数的提高幅度最大。有机无机配施处理和单施氮肥处理能显著提高作物产量，降低碳排放效率。影响土壤CO2排放通量的重要因子包括土壤温度、微生物量碳、土壤水分，均对土壤CO2排放通量呈显著正效应，土壤温度促进了微生物量碳和蔗糖酶活性的提高，微生物量碳促进了微生物量氮和易氧化有机碳的增加。综合来看，有机无机配施处理可以提升土壤碳库管理指数，保持微生物活性，增加作物产量，降低土壤碳排放效率，是比较适宜的农田培肥措施。在农村环境治理和改善农村人居环境的大背景下，若秸秆还田建议配施无机肥。