垄作直播控制灌溉对水稻产量和温室气体排放的影响

谢军，尹学伟,，魏灵，王子芳，李清虎，张晓春，鲁远源，王秋月，高明✉

1西南大学资源环境学院，重庆 400715；2重庆市农业科学院特色作物研究所，重庆 402160

0 引言

【研究意义】CH4、N2O和CO2等温室气体的人为过度排放是全球变暖的主要原因[1-2]。中国稻田CH4排放量占人为排放总量的20%，N2O排放量占农业排放总量的8%—11%，因此稻田是温室气体的重要排放源[2-3]。中国23%的耕地种植水稻，其面积约占世界水稻种植总面积的20%[4-5]。深入研究丰产减排的稻作模式，对粮食安全和缓解全球变暖具有重要意义。【前人研究进展】水旱轮作是中国主要种植制度，其种植面积约470万hm2，占中国水稻种植总面积的60%[6-8]。垄作作为水旱轮作制度中的一种重要耕作方式，它是在平作稻田（传统栽培）基础上人工或机械起垄[9-11]。与传统平作相比，垄作既能改善土壤肥力，提高作物产量[10,12-13]，又能显著降低全球增温潜势（GWP）[11,13]。有研究表明垄作可减少作物生长季 CH4累积排放量33%—77%，增加 N2O排放量约 3.3%—200%，最终GWP减少5%—75%[13-15]。水稻季的水分管理是稻田温室气体排放的重要影响因素，控制灌溉条件下稻田的土壤性质和微生物活性与淹水稻田不同，从而会影响CH4和N2O等温室气体的产生和排放[16-18]。前人研究表明控制灌溉条件下稻田的氧化还原物质含量会随着灌水量的减少而降低，含氧量和氧化还原电位则会随着灌水量的减少升高，从而降低产甲烷菌的活性和数量，最终降低CH4排放[14,16]；同时控制灌溉会影响土壤中硝化和反硝化细菌的活性和数量，从而影响硝化和反硝化作用的进行，最终影响N2O排放[17-18]。与传统淹水相比，控制灌溉可减少水旱轮作系统作物生长季 CH4排放量 71.30%—81.73%，同时却显著增加N2O排放量5.75%—138.71%，最终GWP减少27.30%—63.90%[19-22]。控制灌溉可能会影响水稻生长发育，最终增加了水稻产量降低的风险[23-24]。CARRIJO等[23]和FENG等[25]研究表明，与传统淹水相比，控制灌溉会导致水稻产量下降5.4%—33.04%；而其他研究却表明控制灌溉对水稻产量无显著影响[26-28]。【本研究切入点】我国垄作方式下的稻田面积达1 000万hm2，主要分布于西南地区，已成为该地区重要的水稻种植模式[29]。随着农村劳动力减少和农业机械化的普及，人工起垄逐渐被机械起垄直播水稻所替代[30-31]。已有研究发现机械起垄直播水稻可减少生产成本并缩短水稻生育期[31-33]，但其对稻田温室气体排放的影响却知之甚少，特别是控制灌溉对机械起垄直播模式下的温室减排效应和水稻生产力的综合影响还不清楚。【拟解决的关键问题】本研究以西南紫色土区的水稻-萝卜轮作系统为研究对象，研究机械垄作直播模式下不同灌溉深度对该系统N2O和CH4排放、水稻产量及土壤性质的影响，明确垄作直播条件下水稻季控制灌溉对水稻-萝卜系统温室气体排放和全球增温潜势的影响，探讨机械垄作直播模式下丰产减排的灌溉方式，以期为紫色土区水旱轮作生态系统的低碳减排和水稻增产提供理论依据和技术途径。

1 材料与方法

1.1 试验区概况

试验地位于中国重庆市农业科学院渝西作物试验站（E105°50′00″，N29°11′00″），属亚热带季风性湿润气候，海拔297 m，年均温17.7℃，年均降雨量1 015 mm，年累计日照1 218.7 h，无霜期317 d，试验期间日平均气温和每日累积降雨量的动态变化如图 1所示。试验土壤为侏罗纪沙溪庙组紫色泥页岩发育形成的紫色土，中性紫色土亚类，灰棕紫泥土属。耕层（0—20 cm）土壤理化性质为 pH 6.2，有机质 35.80 g·kg-1，全氮 1.68 g·kg-1，碱解氮 152.60 mg·kg-1，速效磷 24.10 mg·kg-1，速效钾 98.40 mg·kg-1。

图1 试验期间每日平均气温和每日累积降雨量的变化Fig.1 Changes in daily mean air temperature and cumulative rainfall during the experimental period

1.2 试验设计

试验田块采用机械起垄，起垄规格为垄面宽80 cm，垄沟宽35 cm，垄高约25 cm。试验采用单因素随机区组设计，设置4个处理，分别为传统沟灌淹水（TFI）：水分高于垄面约 5 cm；控制沟灌 1（CFI1）：垄沟水分低于垄面约5 cm；控制沟灌2（CFI2）：水分低于垄面约 10 cm；控制沟灌 3（CFI3）：水分低于垄面约15 cm（图2）。3次重复，共12个小区，小区长5 m，宽4.6 m，面积为23 m2，小区独立排灌。

图2 垄作直播水稻不同控制灌溉处理示意图Fig.2 Schematic diagram of different control irrigation treatments for ridge-growing direct-seeding rice

种植模式为水稻-萝卜轮作，水稻品种选用川华优320，萝卜品种为冬银。于每年的5月5—15日起垄直播水稻，待水稻生长至三叶期开始灌水至垄面，保持水分高于垄面 3 cm至水稻分蘖期即水稻分蘖期之前各处理的灌水深度一致。水稻分蘖期开始进行水分管理，每个小区的垄沟中心处插有高度标识牌用于指示灌水的高度，高度标识牌设置为0—30 cm，每隔一天的早上7：00—8：00进行水分高度的检查，当各小区的水分高度低于预设高度的2—3 cm时，即进行水分管理，直至水稻收获前10—15 d，将水分排干。水稻收获后，免耕直播旱地作物萝卜，水稻和萝卜播种和收获期如表1。

表1 不同试验年限的水稻、萝卜的生育期Table 1 Growth period of rice and radish in different years

水稻季和萝卜季施肥量均为尿素150 kg·hm-2，过磷酸钙 90 kg·hm-2，氯化钾 75 kg·hm-2，其中尿素的纯氮含量约为 46.7%，过磷酸钙的 P2O5含量为 14%—20%，氯化钾的K2O含量为50%—60%。水稻季氮肥按照基肥60%，追肥40%的比例施入，其中追肥时期为拔节期即水稻播种后约1个月，约为每年的6月5—15日；磷、钾肥作基肥一次性施入，施用方式均为撒施。萝卜季氮、磷、钾肥作基肥一次性施入。

1.3 测定项目及方法

1.3.1 土壤性质和作物产量测定 于温室气体排放高峰期即水稻拔节孕穗期和抽穗结实期取样两次，分别为2021年7月23日和8月8日，用原状取土钻进行采样，取土深度为0—20 cm。每个小区按照5点采样法在垄上进行土壤样品的采样，随后混合均匀装入密闭好的自封袋中，排除自封袋中的空气以防止土壤还原性物质被氧化影响最终测定[34-35]。因每个处理的灌水高度不一致，水分对土壤性质的影响有所差异，所以同一小区多点采样混合均匀，不同处理小区取样深度保持一致，以最大限度保持不同处理耕层（0—20 cm）土壤性质不受采样措施的影响[35]。样品采集好后立即返回实验室，将一部分新鲜土样进行还原物质测定，剩下一部分土样进行铵态氮和硝态氮的测定。土壤铵态氮采用靛酚蓝比色法；硝态氮采用双波长紫外分光光度法；还原性物质总量采用硫酸铝浸提，重铬酸钾滴定法；活性还原性物质采用硫酸铝浸提，高锰酸钾滴定法；亚铁含量采用硫酸铝浸提，邻菲罗啉比色法；还原性锰含量采用硫酸铝浸提，高碘酸钾比色法[36]。水稻和萝卜收获期，各小区实收计产。

1.3.2 温室气体测定及计算 采用静态箱-气相色谱法测定温室气体排放通量，采样箱材质为不锈钢材料，由底座和顶箱两部分组成，底座横截面为50 cm×50 cm，水稻移栽前将底座嵌入稻田中，底座位于垄面的中间位置。底座内有作物，底座内和底座外的作物种植密度几乎一致，水稻种植密度约为3×105株/hm2，萝卜种植密度约为6.75×105株/hm2。底壁插入土中约10 cm，底座顶端有深、宽均为3 cm的密封水槽，采样前往槽内注水以防底座和顶箱结合处漏气。顶箱（50 cm×50 cm×100 cm）外覆绝热材料以减少采样箱内温度随外界气温升高对试验结果的影响。同时，顶箱内部安装2个小风扇，用于混合箱内气体。顶箱侧面安装电源插头、温度探头和采样管。

采样频率为每周1次，每次控制在上午9：00—11：00间进行，用60 mL注射器采集第1次样品，之后每间隔15 min采样1次，罩箱时间为30 min，共采集3个气体样品。在气体样品采集的同时，记下5 cm深土壤温度，并采集表层土样。遇到下雨及施肥情况，采样频率增加，为每两天一次，持续一周，其中水稻季应控制在晴天采集气体样品。

温室气体排放通量（F）的计算公式为：

式中，F表示温室气体（CH4或 N2O）排放通量（mg·m-2·h-1）；ρ表示标准状态下 N2O（CH4）的密度；V为采样箱体积（m3）；A为采样底座面积（m2）；ΔC/Δt表示气体的排放速率，即通过每个小区每次采集的3个样品的气体浓度与时间进行一次线性回归，回归方程的系数就是ΔC/Δt；T为采样箱内温度（℃）。

温室气体累积排放量（C）的计算公式为：

式中，C为N2O、CH4的累积排放量；F为温室气体排放通量；i为第i次监测；ti+1-ti为两次连续监测间隔的时间（d）；n为监测的总次数。

土壤的全球增温潜势（global warming potential，GWP）表示不同温室气体排放的综合指标，一般以CO2为标准，用CO2当量表示（kg CO2eq·hm-2）。计算公式为：

式中，GWP为作物生长季温室气体排放的全球增温潜势（kg·hm-2），R(CH4)和R(N2O)分别为作物生长季CH4和N2O的排放总量（kg·hm-2）。

按照公式计算温室气体综合排放强度（greenhouse gas intensity，GHGI）

式中，GHGI为排放强度（kg·kg-1），Y为作物产量（kg·hm-2）。

1.4 数据处理及统计分析

温室气体相关数据的整理和计算使用Excel 2010，用SPSS 26.0软件的One-way ANOVA检验不同处理之间各指标的差异显著性，采用重复测量方差分析比较不同作物季、试验处理及其交互作用对温室气体累积排放量的影响，并采用 Last significance difference法进行显著性水平检验（P＜0.05）。所有测定结果数据均以3次重复的平均值±标准差来表达。作图采用Origin 2019。

2 结果

2.1 垄沟水分管理下稻田土温（5 cm土层）的变化特征

2019—2021年垄沟水分管理下稻田5 cm深度土温随时间变化幅度较大，但各个处理的变化趋势基本一致（图3）。3个水稻季土温变化范围在19.83—31.50℃，两个萝卜季的变化范围在2.87—26.20℃。4个处理5 cm深度的土温无显著差异。

图3 垄沟水分管理下稻田土温（5 cm土层）的变化特征Fig.3 Variation characteristics of soil temperature (5 cm soil layer)in paddy field under furrow water management

2.2 垄沟水分管理对稻田温室气体排放通量和累积排放量的影响

2019—2021年3个水稻季CH4排放通量变化幅度很大，而在两个萝卜季CH4排放通量变化幅度相对较小，且各个处理的变化趋势基本一致（图4-a）。在水稻分蘖期CH4排放通量较稳定，抽穗期CH4排放通量逐渐升高，到了成熟期时排放通量逐渐下降。2019—2021年3个水稻季CH4均只有一个排放高峰，排放高峰分别为 25.71、52.19 和 25.10 mg·m-2·h-1。在 2019—2021年的两个萝卜季CH4排放均处于相对较低水平，其排放通量在0.05—1.18 mg·m-2·h-1。其中水分管理前，2019—2021年 TFI、CFI1、CFI2、CFI3处理的 CH4排放峰值范围分别为1.36—2.35、1.16—2.66、0.97—2.70、1.06—2.59 mg·m-2·h-1，处理间差异不大；而水分管理之后，2019—2021年TFI、CFI1、CFI2、CFI3处理的CH4排放峰值范围分别为25.10—52.19、17.23—35.99、9.06—12.29、7.38—11.86 mg·m-2·h-1，处理间差异较大。因此各处理之间CH4排放的差异主要来源于水分管理之后。

图4 垄沟水分管理对稻田温室气体排放通量的影响Fig.4 The impact of water management in furrows on greenhouse gas emission fluxes from rice fields

2019—2021年3个水稻季N2O排放通量变化幅度很大，而在两个萝卜季N2O排放通量变化幅度则相对较小，且各个处理的变化趋势基本一致（图 4-b）。在3个水稻季的分蘖期时N2O排放通量比较稳定，随后在水稻拔节和抽穗期N2O排放通量先逐渐升高而后下降，随后又再次升高，到了水稻成熟期，N2O排放通量逐渐下降。在2019—2021年3个水稻季的N2O均有两个排放高峰，2019年时排放高峰分别为371.00和 465.03 μg·m-2·h-1，2020 年时排放高峰分别为 377.76和 617.02 μg·m-2·h-1，2021 年时排放高峰分别为 371.00和 374.95 μg·m-2·h-1。2019—2021 年两个萝卜季 N2O排放均处于相对较低水平，在两个萝卜季的生育初期和生育盛期均有排放高峰，2019—2020年为 108.78和 78.00 μg·m-2·h-1，2020—2021 年为 88.56 和 69.66 μg·m-2·h-1。其中水分管理前，2019—2021 年 TFI、CFI1、CFI2、CFI3处理的N2O排放峰值范围分别为21.01—23.42、17.06—26.44、19.12—21.32、17.56—23.21 μg·m-2·h-1，处理间差异不大；而水分管理之后，2019—2021年TFI、CFI1、CFI2、CFI3处理的N2O排放峰值范围分别为 222.52—324.46、124.33—465.03、314.99—617.02、137.93—153.92 μg·m-2·h-1，处理间差异较大。因此各处理间N2O排放量的差异主要在水分管理之后。

垄沟水分管理下不同处理CH4和N2O水稻季累积排放量均具有显著差异（表2）。与TFI处理相比，2019年水稻季控制灌溉处理能显著降低 CH4排放量39.27%—55.71%，2020年能显著降低 27.36%—78.47%，2021年则降低22.81%—46.16%，其中CFI3处理效果均为最显著。与TFI处理相比，CFI1处理3个年份水稻季的 N2O排放量均无显著差异，CFI2在2019、2020、2021年分别显著增加N2O排放量43.17%、59.90%和20.45%，CFI3在2019、2020、2021年分别能显著降低N2O排放量41.41%、12.08%和68.64%。与TFI处理相比，2019—2021年3个控制灌溉处理能显著减少GWP约20.24%—74.87%，其中3个年份的CFI3处理均为最显著。综上所述，CFI2处理显著增加水稻季N2O累积排放量，CFI3处理显著降低N2O累积排放量；控制灌溉所有处理均能显著降低水稻季CH4累积排放量，CFI3处理最显著。最终，控制灌溉能显著减少全球增温潜势。

表2 垄沟水分管理对水稻季温室气体累积排放量和全球增温潜势的影响Table 2 Effects of furrow water management on cumulative greenhouse gas emissions and GWP in rice season

垄沟水分管理下不同处理CH4和N2O萝卜季累积排放量均具有显著差异（图5、图6）。与TFI相比，2019—2020年萝卜季控制灌溉能显著降低 CH4排放量 34.87%—44.63%，2020—2021年萝卜季则显著降低43.25%—53.31%，其中CFI2和CFI3处理效果最显著。与TFI处理相比，2019—2020年萝卜季CFI2和CFI3处理分别能显著增加 N2O排放量 72.64%和40.57%，CFI1无显著差异；2020—2021年萝卜季CFI1、CFI2和 CFI3处理分别显著增加 N2O排放量35.00%、66.67%和120.00%。综上所述，控制灌溉处理能够增加萝卜季的N2O累积排放量，降低CH4累积排放量。双因素方差分析结果表明，控制灌溉、试验年份及控制灌溉×试验年份的交互作用均对 N2O累积排放量具有极显著影响（P＜0.01），控制灌溉和控制灌溉×试验年份的交互作用均对CH4累积排放量具有极显著影响（P＜0.01），年份对CH4累积排放量无显著影响（表3）。

表3 2019—2021年N2O和CH4累积排放量的双因素方差分析Table 3 Two-way ANOVA of cumulative emissions of N2O and CH4 from 2019 to 2021

图5 垄沟水分管理对萝卜季CH4累积排放量的影响Fig.5 The impact of water management in furrow on CH4 cumulative emission in radish season

图6 垄沟水分管理对萝卜季N2O累积排放量的影响Fig.6 The impact of water management in furrow on N2O cumulative emission in radish season

2.3 垄沟水分管理对水稻产量和水稻季GHGI的影响

垄沟水分管理下3个水稻季的产量和GHGI均具有显著差异（图 7、图 8）。与 TFI处理相比，2019—2021年3个水稻季中CFI1和CFI2处理能显著增加水稻产量12.34%—33.97%；而CFI3处理无显著增加。因此，不同年份处理之间水稻产量的变化基本一致，且CFI1和CFI2处理增产效果最好。与TFI处理相比，2019年 3个控制灌溉处理均能显著减少 GHGI约50%，3个控制灌溉处理之间无显著差异；2020年控制灌溉处理能显著减少GHGI 44.50%—75.92%，其中CFI2和CFI3处理效果最显著；2021年控制灌溉处理能显著减少GHGI约29.37%—47.62%，3个控制灌溉处理之间无显著差异。因此，不同年份处理之间温室气体排放强度的差异基本一致，控制灌溉的3个处理均能显著降低水稻季温室气体排放强度。

图7 垄沟水分管理对水稻产量的影响Fig.7 The impact of water management in furrows on rice yield

图8 垄沟水分管理对水稻季温室气体排放强度的影响Fig.8 The impact of water management in furrow on GHGI in rice season

2.4 垄沟水分管理对土壤还原性物质、硝态氮和铵态氮含量的影响

垄沟水分管理下不同灌溉处理的土壤硝态氮和铵态氮含量具有显著差异（表4）。与TFI处理相比，CFI2和CFI3处理显著增加硝态氮含量5.81%—8.55%，CFI1处理无显著差异；3个控制灌溉处理的铵态氮含量则显著降低7.51%—9.87%，而控制灌溉处理间无显著差异。

表4 垄沟水分管理对2021年水稻季0—20 cm土层土壤性质的影响Table 4 The impact of water management in furrows on soil properties in 2021 rice season

垄沟水分管理下不同灌溉处理的土壤还原性总量、活性还原物质和还原性铁具有显著差异（表4）。与TFI处理相比，CFI1和CFI3处理分别显著降低还原物质总量15.00%和30.84%，CFI2和CFI3处理分别显著降低活性还原物质53.45%和71.65%，CFI3处理显著降低还原性铁60.47%。而4个处理的还原性锰含量无显著差异。

3 讨论

3.1 垄沟水分管理对水稻产量的影响

稻田垄作直播条件下，水分管理对水稻产量影响较大。与传统沟灌相比，CFI1和CFI2处理显著增加了水稻产量 12.34%—33.97%，这与 YANG 等[21]和HOU等[22]研究结果不一致即控制灌溉与传统淹水处理之间水稻产量无显著差异。这可能是因为YANG等[21]和HOU等[22]研究中的耕作方式为传统平作，而本研究则为机械垄作。耕作方式不同，水分管理对水稻产量的影响也会不同。本研究中CFI1和CFI2处理能显著提高水稻产量可能是因为与传统沟灌淹水相比，控制沟灌不仅能够增加土壤通气性，增强水稻根系活力，提高根系吸收水分和养分的能力，为水稻地上部生长提供更多的养分，促进水稻地上部生长[16,34]，还能够显著增加水稻生长期的分蘖数、有效穗数量和千粒重等产量构成因子[7,15]，最终增加水稻产量。而传统平作方式下，与完全淹水处理相比，控制灌溉对水稻的千粒重、有效穗数、穗粒数、成熟粒数百分比等产量构成因素无显著影响[4,37]，最终导致水稻产量无显著变化。CFI3处理对水稻产量无显著影响，这可能是因为进行水分管理后 CFI3处理的灌溉深度只有垄高的2/5（图2），与TFI处理相比，CFI3虽然能够增加土壤通气性，但是此时的土壤水分含量相对较低，难以满足水稻生长发育所需，这可能会导致水稻小穗败育、有效穗数减少、千粒重下降等[7,16]，最终CFI3产量无显著变化。因此，与传统平作方式下的控制灌溉相比，垄作方式下的控制灌溉能够在一定程度上提高水稻产量，且控制灌溉深度为传统淹水沟灌的1/2或者2/3时效果最佳。

3.2 垄沟水分管理对温室气体排放的影响

水稻季的水分管理对稻田N2O排放的影响显著，N2O主要通过土壤中硝化和反硝化过程产生，这些过程受土壤水分状况的影响很大[16]。在好氧条件下，N2O的形成主要来源于硝化作用；而厌氧条件下，N2O的形成则主要来源于反硝化作用[15,38-39]。本研究中CFI2处理显著增加N2O累积排放量45.49%，这与前人的研究结果相似，即控制沟灌显著增加了N2O累积排放量 5.75%—138.71%[19,21]。与传统沟灌相比，CFI2处理能够增加土壤的含氧量并提高土壤氧化条件，增加硝化细菌的数量和活性，增强了硝化作用，最终会增加N2O的排放量[17,22]。虽然氧化条件同时会对反硝化过程产生抑制，但土壤通气性的增加能够缩短N2O扩散到空气的时间，抑制了N2O还原成N2的过程[17,26]。硝化过程是硝化细菌在好氧条件下将铵态氮转化为硝态氮的过程，其中硝化细菌包括亚硝酸菌和硝酸菌，是一类好氧性细菌[22,25-26]。而 CFI3处理降低了 N2O累积排放量，可能是因为CFI3处理中的灌溉深度只有垄高的2/5（图2），此时土壤水分含量相对较低，这会限制硝化过程反应底物的扩散，减少底物对亚硝酸菌和硝酸菌的供应，导致这些细菌的数量和活性降低，最终N2O累积排放量减少[40]。王蕾等[40]也研究表明低水分条件下的硝化过程中几乎不产生N2O，而在高水分含量条件下会同时发生强烈的硝化和反硝化反应从而产生大量N2O。与TFI处理相比，控制灌溉处理显著增加NO3-含量，却降低了NH4+含量（表4），这与FENG等[25]研究结果一致。这是因为在TFI处理中，由于淹水导致土壤中含氧量较低，缺氧条件会在一定程度上限制硝化亚硝酸菌和硝酸菌的数量和活性，从而限制 NH4+的硝化过程[17,25]。而在控制灌溉条件下，土壤氧气含量相对较高，亚硝酸菌和硝酸菌的数量和活性也会升高，NH4+的硝化过程几乎不会受到抑制[17,25]。

稻田CH4排放的季节变化取决于水稻季的水分管理，控制沟灌能显著降低稻田CH4累积排放量22.81%—78.47%，这与 YANG等[21]和向伟等[41]结果类似，即控制灌溉显著降低稻田 CH4累积排放量 71.30%—81.73%。土壤中CH4是厌氧条件下有机物分解的产物，主要与土壤水分状况和土壤氧化还原状态有关[28,42]。在传统沟灌的淹水条件下，土壤厌氧条件不仅给产甲烷古菌提供了合适的生存环境，同时也增加了土壤还原性物质含量（表 4），使土壤呈强还原状态，因此产甲烷古菌的数量增加及活性增强，有利于其分解有机物产生 CH4，最终增加CH4的累积排放量[4,5,7]。控制灌溉减少了土壤水分含量，增加了土壤含氧量，不仅会降低土壤还原性物质总量、活性还原物质、还原性铁等还原性物质的含量（表 4），使土壤呈弱氧化状态，还会抑制产甲烷古菌的数量和活性[4,15,17]，此外控制灌溉还会活化CH4的氧化过程，降低土壤中溶解性有机碳的含量，而溶解性有机碳是 CH4产生的基质[28]，因此这一系列的变化会抑制产甲烷古菌分解有机物的过程，最终减少 CH4排放量[20-21]。随着水稻收获前水分排出稻田，萝卜季 CH4排放量迅速下降。整体上，萝卜季CH4的累积排放量为TFI处理相对最高，控制灌溉处理显著降低 CH4排放量34.87%—53.31%，其中 CFI3处理降幅最显著。这与XU等[28]的研究结果一致，即水稻季的水分管理会显著影响下一个作物生长季的CH4排放。这是因为水稻季的控制灌溉会显著改变产甲烷细菌的生存环境和活性[20-21,28]，导致控制灌溉各处理的产甲烷细菌的数量和活性相对会低于TFI处理，因此控制灌溉各处理萝卜季CH4累积排放量会降低。

3.3 垄沟水分管理对GWP和GHGI的影响

考虑到控制灌溉下稻田温室气体N2O和CH4排放波动较大的关系，因此可通过计算 GWP评估两种温室气体排放对气候的潜在影响。相对于TFI处理，2019—2021年3个控制灌溉处理显著降低水稻季GWP，降幅最大达74.87%（表2）。这与FENG等[25]和ISLAM等[43]研究结果略有差异，即传统平作方式下的控制灌溉最多能减少水稻季约40%的GWP。这主要是因为垄作方式下的控制灌溉能够大幅度减少 CH4累积排放量，减幅最高达 78.47%。而传统平作方式下控制灌溉最高只能减少约 60%的 CH4累积排放量[25,44]。因此垄作方式下控制灌溉的减排效应相对好于传统平作方式。

GHGI可用于评价全球变暖潜能和作物产量的经济效益[42]。控制灌溉可显著降低水稻季 GHGI 29.37%—75.92%（图8），虽然这与FENG等[25]、LIANG等[27]和XU等[28]的研究（结果传统平作方式下的控制灌溉能降低GHGI 30.03%—76.73%）相似，但是前人研究中控制灌溉处理下 GHGI的变化主要来源于水稻季GWP的降低，水稻产量无显著变化甚至出现了降低的情况[25,27-28]。然而本文中GHGI的降低不仅来源于水稻季GWP的降低，还来源于CFI1和CFI2处理水稻产量的增加（图7）。因此垄作方式下，CFI1和CFI2处理是既能增加水稻产量又能降低温室效应的最佳灌水方式。

4 结论

4.1 与传统淹水沟灌相比，CFI2处理显著增加N2O累积排放量，CFI3处理则相反；控制沟灌的3个处理均能显著降低CH4累积排放量，其中CFI3处理的效果最显著。3个控制灌溉处理能显著减少水稻季的GWP和GHGI，其中CFI1和CFI2处理还显著增加水稻产量。

4.2 垄沟直播模式下水分管理通过土壤性质影响温室气体排放。与传统淹水沟灌相比，控制灌溉处理不仅能显著降低铵态氮含量，增加硝态氮含量，改变土壤不同形态氮的含量从而影响N2O排放，同时还能够在一定程度上降低还原物质总量、活性还原物质和还原性铁等还原性物质，改变土壤氧化还原状况，最终影响CH4的排放。

4.3 兼顾综合温室气体减排效应和作物增产两方面，CFI1和CFI2处理效果均为最好。因此在稻田垄作直播条件下，控制灌溉深度为传统沟灌淹水深度的 2/3或者1/2是降低温室效应并增加水稻产量的最佳水分管理方式。