李成伟,刘章勇,龚松玲,杨伟,李绍秋,朱波*
1. 长江大学农学院主要粮食作物产业化湖北省协同创新中心,湖北 荆州 434200;2. 长江大学/湿地生态与农业利用教育部工程研究中心,湖北 荆州 434200
CH4和 N2O是大气中仅次于 CO2的重要温室气体,大气CH4和N2O的浓度分别以每年0.6%和0.2%—0.3%的速率增长(Simpson et al.,1999)。稻田被认为是农业生产过程中重要的温室气体排放源之一,其CH4年排放量占全球CH4总排放的7%—17%(Stocker et al.,2013),稻田排放的N2O占农业排放总量的29.2%(王书伟等,2021)。因此,稻田温室气体减排成为各界研究和关注的焦点。
稻田CH4和N2O是碳、氮循环过程的中间产物,其产生和消耗取决于碳、氮循环产生的底物水平和土壤中相关微生物的活性(李海波等,2007)。中国南方稻作区水稻种植模式变化多样,而且较为复杂。不同稻作模式间具有不同的土壤耕作、作物构成及产量、水肥管理等,均对稻田碳、氮循环和土壤特性产生作用(Lee et al.,2010;杨通等,2020),从而影响了稻田CH4和N2O排放。近年来,关于南方双季稻和以一季稻+冬季绿肥的轮作模式下 CH4和N2O排放已有相关研究(胡安永等,2016;伍思平等,2020)。相比于双季稻和一季稻模式,再生稻作为一种新兴的种植模式在提高水稻产量、减少生产投入方面具有优势,正逐渐在南方稻作区发展应用(徐小健等,2017)。尤其在一些种植一季水稻光温资源充裕,而种植双季稻光温资源不足的地区,发展再生稻种植方式,不仅解决劳动力短缺的问题,同时提高了经济效益(吕水生,2013),对降低农业污染和减缓温室效应也起到一定的效果。邓桥江等(2019)在对湖北地区不同再生稻栽培模式下稻田温室气体排放和产量的研究中发现,优化再生稻种植过程中的肥料施用量、水分管理以及留茬高度等多方面因素,不仅保证了水稻的产量的提升,同时减缓了的稻田CH4的排放,Song et al.(2020)研究发现覆膜再生稻CH4和N2O的排放量要比单季稻分别高8.01%和109.92%,Qian et al.(2014)等的研究表明,再生稻相比传统的双季稻模式在温度光照等环境适应性、稻田温室气体排放、水资源合理利用和生态经济价值等方面有诸多优越性,而有关稻麦、稻油等水旱轮作转变为再生稻的温室气体排放规律未见报道。
为探究不同稻作模式下稻田CH4和N2O排放规律以及影响因子,本研究在大田试验条件下,观测稻-麦、稻-油和再生稻 3种模式周年的温室气体排放通量,同时测定了土壤铵态氮、硝态氮含量以及相关土壤理化指标,以期揭示不同稻作模式下温室气体排放规律以及影响因素。
大田试验于 2017—2018年在湖北省江陵县三湖农场(30°10′—30°15′N,112°29′—112°35′E)进行。该区为北亚热带季风性湿润气候,年均降雨量900—1100 mm,年均气温16.0—16.4 ℃。试验前为一季稻-冬闲模式,土壤为壤土,耕作层理化性质为:有机质 28.59 g·kg−1,pH 6.9,全氮 2.44 g·kg−1。
选取稻-麦(RW)、稻-油(RR)和再生稻(Rr)3种模式,采用完全随机区组设计。小区面积为14.30 m×7.03 m,每个处理设置3次重复,小区周围设宽0.40 m的田埂进行隔离。中稻和再生稻头季田间水分管理都采取前期淹水,中期晒田,后期干湿交替的方式,再生季水分管理主要以干湿交替为主。
RW和RR处理水稻品种为隆两优华占,在5月9日播种,6月4日进行人工移载,种植密度为26 cm×17 cm,9月19日收获。水稻全生育时期施纯 N 225 kg·hm−2(基肥꞉分蘖肥꞉穗肥质量比=4꞉3꞉3)、施 P2O575 kg·hm−2(作基肥一次施入)、施 K2O 180 kg·hm−2(基肥꞉穗肥质量比=1꞉1)。RW 小麦品种为郑麦9023,11月2日人工撒播,次年5月17日收获。施基肥复合肥(N꞉P2O5꞉K2O 质量分数比=16%꞉10%꞉22%)600 kg·hm−2,追施尿素 90 kg·hm−2。RR油菜品种为华油杂62,9月28日播种,11月1日移栽,种植密度为35 cm×15 cm。施基肥复合肥( N꞉P2O5꞉K2O 质 量 分 数 比 =16%꞉10%꞉22% )600 kg·hm−2、硼肥 7.5 kg·hm−2,提苗肥尿素 75 kg·hm−2,薹肥尿素75 kg·hm−2。Rr处理水稻品种为两优6326,3月25日播种,5月3日移载,种植密度26 cm×17 cm,头季稻在8月10日收获,再生季在10月23日收获。头季施氮 200 kg·hm−2(基肥꞉分蘖肥꞉穗肥质量比=5꞉2꞉3)、施 P2O575 kg·hm−2(作基肥一次施入)、施 K2O 180 kg·hm−2(基肥꞉穗肥质量比=4꞉3);再生季施 N 150 kg·hm−2(促芽肥꞉提苗肥质量比=1꞉1),促芽肥在头季齐穗后10 d施入,提苗肥在头季收获后10 d施入。Rr处理在冬季处于休耕期,未对土壤进行扰动。
用人工静态箱-气相色谱法测定CH4和N2O排放速率:静态箱规格为(45 cm×45 cm×100 cm),外层包裹锡箔纸防止箱内升温过快;底座规格为 45 cm×45 cm×20 cm,在底座上部有2 cm的深槽,采气时注入一定的水保证箱体的密封性。在水稻移栽前,将底座安放在各小区。水稻生长季每隔一周采一次气,在降雨、施肥后连续采样2—3次;非水稻季每隔 15天采一次气。采气时间为上午 09:00—11:00,分别在0、8、16 min用50 mL注射器来回抽取箱内气体5次,转入500 mL采气袋中,带回实验室用Agilent 7890B气相色谱仪测定样品CH4和N2O浓度。其中,CH4用FID检测器进行测定,检测温度为250 ℃,柱温50 ℃;N2O用ECD检测器测定,检测温度为330 ℃,柱温50 ℃。
在采气的同时,用土温计测定土壤温度,用温度计测定箱温,同时量取水稻株高和数分蘖。采用“五点取样法”在各个小区采集0—10 cm土层土壤带回实验室,用 2 mol·L−1KCl按照土꞉水质量比=1꞉5进行提取,用紫外分光光度计测定土壤硝态氮、铵态氮浓度(王书伟等,2021)。按照土꞉水质量比=1꞉2.5,用梅特勒便携式pH计测定土壤pH。
在作物成熟期,每小区随机选取长势均匀的 3个1 m2区域进行收割,测定产量。
CH4和N2O排放速率计算公式:
式中:
F——温室气体排放速率(N2O,μg·m−2·h−1;CH4,mg·m−2·h−1);
ρ——标准状态下气体密度(N2O,1.964 kg·m−3;CH4,0.714 kg·m−3);
H——采样箱高度(m);
ΔC/Δt——单位时间静态箱内气体浓度变化;
θ——静态箱内温度(℃);
273——气态方程常数(伍思平等,2020)。
温室气体累计排放量的计算公式:
式中:
E——CH4或 N2O 季节总排放量(kg·hm−2);
Fn和Fn+1——第n次和第n+1次采样时CH4或N2O 平均排放通量(mg·m−2·h−1或 μg·m−2·h−1);
tn和tn+1——第n次和第n+1次的采样时间(d)。
全球增温潜势(GWP):采用IPCC推荐的计算方法,即在100 a尺度上,分别以CH4和N2O的排放量的25倍和298倍计算,得到CO2的排放当量,相加即为温室气体的增温潜势。(钟川等,2019)
计算公式:
式中:
NGWP——CH4和N2O的增温潜势之和;
ECH4、EN2O——CH4和N2O的排放量。
温室气体排放强度(GHGI)计算公式:
式中:
RGHGI——单位产量上综合温室效应(t·t−1);
Y——作物产量(t·hm−2)。
所有数据用 Excel进行分析整理,用 Origin 2018作图,用SPSS 24.0统计软件进行差异显著性检验,各处理比较采用最小显著差数法(LSD),采用Pearson’s法分析各环境指标与CH4和N2O排放量之间的相关性。CH4和N2O排放量用每次观测所得3个重复的平均值来表示。
随着水稻的生长,CH4的排放通量逐渐升高,之后排放量逐渐降低,成熟期排放量最低(图1)。Rr处理CH4的排放峰主要出现在头季稻返青期、分蘖期和抽穗期和再生季在孕穗期,其头季稻和再生季 CH4的排放通量分别为 0.36—9.60 mg·m−2·h−1和0.07—2.77 mg·m−2·h−1,整季 CH4的平均排放通量为4.44 mg·m−2·h−1;RW 和 RR 处理的 CH4的排放峰主要出现在水稻返青期、分蘖期和抽穗期,其中中稻CH4的排放通量分别为 0.16—21.52 mg·m−2·h−1和0.09—7.09 mg·m−2·h−1。在稻季,Rr处理 CH4平均排放量要比RW处理低35.63%,而要高出RR处理75.49%。
图1 不同稻作CH4和N2O排放通量的季节变化Figure 1 Seasonal variation of CH4 and N2O emission fluxes in different rice cropping system
在非水稻生长季RW、RR和Rr处理CH4的排放均较少,其排放量分别占全年排放总量的3.71%、12.79%和5.17%,在水稻生长季RW和RR处理CH4累计排放量分别为 164.67 kg·hm−2和 63.76 kg·hm−2,Rr处理头季水稻CH4累计排放量为138.79 kg·hm−2,是再生季的7.08倍。整季看来,RW、RR和Rr 3个处理 CH4的季节性累计排放量范围为 73.11—171.01 kg·hm−2(表1),RW 处理的 CH4的累计排放量最高,RR处理排放量最低,显著低于其他两种处理,分别比 RW、Rr处理低 57.25%、56.22%,而RW和Rr处理之间差异不显著。
表1 不同稻作CH4和N2O季节累计排放量及年累计排放量Table 1 Seasonal and annual cumulative CH4 and N2O emissions from different rice cropping systems
3种处理生育期内N2O的排放规律变化不一致(图1),但都在施肥后以及晒田期出现N2O的排放峰,从水稻移栽到成熟收获,N2O的排放通量呈现上下波动变化。在稻季,RW和RR处理的N2O的排放通量分别为 0—411.67 μg·m−2·h−1和−9.78—394.54 μg·m−2·h−1,非水稻季 N2O 平均排放通量分别为 8.08 μg·m−2·h−1和 17.78 μg·m−2·h−1;Rr处理头季和再生季 N2O排放通量分别为−169.45—600.20 μg·m−2·h−1和 1.18—967.89 μg·m−2·h−1,其再生季平均排放通量是头季的1.41倍。相比较RR处理,RW和 Rr处理稻季 N2O的排放通量要分别提高了29.64%和24.22%。
由表2可知,在100年尺度下,在非水稻生长季,RW处理的全球增温潜势最低,较RR和Rr处理分别低49.09%和46.15%,RR和Rr处理之间差异不显著。在水稻生长季,Rr处理的GWP要显著高于RW和RR处理,分别高出103.23%和323.13%,RR处理的GWP最低,且显著低于RW和Rr处理。整季看来,以RR处理的全球增温潜势最低,显著低于其他处理,分别较RW和Rr处理低45.05%和72.85%。从温室气体排放强度来看,周年RR处理的温室气体排放强度要显著低于RW和Rr处理,分别低35.14%和63.64%,Rr处理的GHGI最高。
表2 不同种植方式下CH4和N2O的综合增温效应以及温室气体排放强度Table 2 Comprehensive warming effect of CH4 and N2O and greenhouse gas emission intensity under different planting methods
3种处理硝态氮在水稻生长季的变化规律一致,RW和RR处理硝态氮的变化范围分别为1.9—9.5 mg·kg−1和 2.4—36.3 mg·kg−1,在抽穗期达到峰值,Rr处理头季稻硝态氮的变化范围为 1.9—14.0 mg·kg−1,平均值为 3.7 mg·kg−1;RW 和 RR 处理的铵态氮变化趋势基本一致,在平均值 13.9 mg·kg−1附近上下波动,Rr处理的铵态氮含量在整个生育时期都要高于RW和RR处理(图2)。RW、RR和Rr处理的土温在水稻生育期内呈现相似的变化,均在8月初达到峰值,分别为30.9、31.8和31.9 ℃;3种处理 pH值的变化在生育期也有相同的趋势变化,在水稻生长初期,土壤pH呈酸性,随着水稻的生长,在生育后期土壤呈中性或偏碱性。
相关性分析(表3)表明,中稻处理的CH4的排放通量与铵态氮的含量呈显著正相关(P<0.05),而与硝态氮不存在显著相关性(P>0.05),再生稻处理CH4的排放通量与硝态氮含量和土壤pH呈显著或极显著负相关(P<0.05或P<0.01),而与铵态氮含量不显著相关(P>0.05);中稻处理的N2O的排放通量与土温和土壤pH存在负相关,再生稻处理N2O的排放通量与铵态氮含量呈显著正相关(P<0.05),与土温和 pH呈正相关,差异不显著(P>0.05)。
表3 稻季CH4和N2O与土壤理化性质相关性Table 3 Correlation between CH4 and N2O in rice season and soil physicochemical properties
施肥、土温、田间水分管理和种植模式等因素对稻田CH4的排放产生一定影响(刘威,2015)。胡安永等(2016)研究表明,小麦-水稻轮作模式下在移栽至有效分蘖期的CH4累积排放量最大,显著大于休闲-水稻轮作。本研究3种处理的稻季CH4的排放都有一定的规律,水稻季CH4的排放主要集中在返青期、分蘖期和抽穗期以及再生稻再生季的孕穗期(图1),这可能与作物的生长发育、田间水分管理和水稻品种差异有关。长期淹水条件下,土壤的氧化还原电位降低,为土壤产CH4菌提供了适宜的生长环境,从而造成了CH4的大量排放(周玲红等,2018);也可能是在水稻分蘖期,水稻植株生长旺盛,作物的呼吸作用逐渐增强,大量的CH4通过植株排放到大气中,在水稻的孕穗抽穗期,水稻根系发达,根系分泌物数量增加,为稻田CH4的产生提供了大量的反应底物(袁伟玲等,2008)。
本研究结果显示,在非稻季RW、RR和Rr处理的CH4的平均排放通量均较低,分别为0.14、0.20和 0.47 mg·m−2·h−1,可能原因在于非水稻季田间水分管理为自然落干,CH4氧化菌占据主要地位,产生的 CH4被氧化成 CO2释放到大气中(廖萍等,2018)。再生稻再生季 CH4的排放量占整季的11.73%,可能由于再生季生育期仅有76 d,且减少水稻分蘖过程排放的CH4,同时在水稻期内pH逐渐增大,再生稻CH4的排放量与pH呈负相关(表3),降低了CH4的排放。再生季期间采用间歇灌溉的方法,间歇灌溉也显著降低稻田CH4的排放(王孟雪等,2016)。本研究表明,RW处理的CH4的排放量最大,比RR处理高出133.91%,与Rr处理差异不显著,可能是由于小麦收获后仍有 15—20 cm的小麦根茬留在田里,直接翻耕还田后补充了稻田土壤有机物含量,为产 CH4菌提供了大量的反应底物和基质(胡安永等,2016)。相比较Rr处理,RW处理的CH4排放量提高14.2%,而RR处理 CH4的排放量降低 57.8%,这与 Yao et al.(2013)的研究一致。可能由于水旱轮作下稻田土壤NH4+-N含量与CH4排放量显著正相关(表3),产 CH4菌以铵态氮为氮源,外源无机氮的输入提高了产 CH4菌繁殖所需要底物的有效性,会加快产CH4菌的生理活动。
作物种类、田间水分管理以及施肥措施等同样对稻田N2O的排放的产生一定影响(刘威,2015)。张岳芳等(2013)研究表明稻田旱作季CH4和N2O的平均排放通量表现为冬小麦处理最大,且显著的增加稻田旱作季总增温潜势,这与本研究的结果一致。本研究中,在水稻生长季,RW和RR处理在施用分蘖肥后出现 N2O的排放峰,分别为 382.08 μg·m−2·h−1和 224.82 μg·m−2·h−1,这可能是外源氮肥的施用短时间内增加了土壤NH4+-N含量,其NH4+-N 含量分别为 22.52 mg·kg−1和 18.17 mg·kg−1(图2),为土壤的硝化和反硝化的作用提供了更多了反应底物(Wang et al.,2019),且土壤N2O的排放与NH4+-N呈正相关(表3),直接促进稻田的N2O的排放,在水稻生育期的其他时间,N2O的排放通量变化不大。与RR处理相比,RW处理提高了稻季N2O累计排放量,增加了34.89%,这可能是因为不同的冬季作物根茬还田的质量和数量不同。3种处理中N2O累计排放量表现为Rr>RW>RR,以稻油处理最低,油菜通常也被作为一种绿色培肥植物,其C/N比较高,作物秸秆归还土壤后,促进土壤微生物的固氮作用,把土壤中氮素更多的固定起来,从而减少了N2O产生所需的底物,因此减少了N2O的排放量(Song et al.,2020);RR处理油菜季N2O的排放量高于RW处理,其对整个轮作周期的贡献率为22.39%,这与陈友德等(2020)的研究结果接近,这可能是由于油菜生长季施氮多,使土壤含氮量高,促进硝化和反硝化作用,从而提高了N2O的排放量,也可能与油菜的品种和自身的生长特点有关(马艳芹等,2016)。Rr处理头季N2O的累计排放量要占水稻季N2O排放量57.62%,比再生季增加了35.99%,由于再生稻头季施肥量(200 kg·hm−2)比再生季(150 kg·hm−2)多,且再生季生育期短,头季氮肥的施用和水分管理是再生稻获得高产的重要措施,,同时为土壤硝化和反硝化作用提供了充足的底物,进而促进N2O的排放(王天宇等,2021),也可能与土壤温度升高有关(图2),在一定的温度范围内,土壤N2O的排放速率随着土温的升高而增加(表3),这与Wrage et al.(2001)研究一致。
本研究中,3种处理下的全球增温潜势以Rr处理最大,RW次之,RR处理的GWP最小。可能是由于Rr处理水稻生育期最长,施肥量最多,田间长期处于淹水条件下,从而增加稻田温室气体的排放。已有研究表明种植不同的冬季作物对GWP会产生影响,这与钟川等(2019)的研究一致。本研究下,RR处理GHGI显著低于Rr,但和RW处理差异不显著。这与RR处理稻季CH4的排放量较低有关,油菜根茬翻耕还田量少,且施用氮肥多,尽管油菜秸秆常作为一种高C/N比的绿肥还田,但其腐殖化程度低,为下一季提供有机物的能力较弱,减少了CH4产生的反应底物(王书伟等,2021),关于这方面的原因将在今后试验中进一步研究。
不同的种植模式对农田 CH4和N2O的排放都会产生一定的影响,且主要集中在水稻季。由传统稻麦、稻油向再生稻转变过程中发现,稻油轮作模式能显著减少稻季CH4的排放量,同时冬季作物油菜的种植也降低了稻季N2O的排放量。 相比较RW处理,再生稻的种植能降低CH4的排放量,但显著增加N2O的排放量。不同稻作周年增温潜势表现为Rr>RW>RR,以Rr处理最高,比RW和RR处理分别高103.23%和323.13%,从整季作物的产量来看,Rr处理产量最高,但是其GHGI也最高,RR和RW处理产量差异不显著,但RR处理的GHGI最低。因此,在充分利用冬闲田的条件下,RR模式不仅保证水稻产量的提升,还有利于减缓全球温室气体的排放,是一种值得推荐的轮作模式。