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土壤呼吸 | 中国北方寿光设施蔬菜生产系统高土壤氧化亚氮排放

日期: 2024-01-22
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当今社会,人们越来越关注气候变化和环境保护,而农业生产对这些问题有着重要的影响。GVP系统(Greenhouse Vegetable Production System)作为一种新型的蔬菜生长系统,被认为是减少化肥使用、提高农作物产量、减少温室气体排放的有效途径。

那么,在GVP系统下蔬菜生长过程中产生的一氧化二氮(N2O)的排放量是怎样的呢?对环境又会造成什么影响呢?下面这篇相关论文,一起来探讨下。

中国北方寿光设施蔬菜生产系统高土壤氧化亚氮排放

土壤呼吸 | 中国北方寿光设施蔬菜生产系统高土壤氧化亚氮排放

中国的设施蔬菜生产(GVP)系统正在迅速发展,其面积已超过4百万公顷,占全球的80%以上。山东省是中国蔬菜主产区,其中寿光地区被誉为“中国设施蔬菜之乡”, GVP面积超过当地土地面积的四分之一(图1b)。为了实现产量及利润的最大化, GVP系统通常过量灌水和施肥,年灌水量约2000mm,年氮肥施用量通常在2000 kg N ha-1以上,是露天菜地的2~5倍,谷类作物的4~5倍。大量的灌水和施肥能够促进硝化和反硝化作用的发生,有利于土壤氧化亚氮(N2O)的释放。已有一些研究关注到GVP系统中N2O的排放,发现常规施肥条件下N2O的年排放量在3.9~63 kg N ha-1yr-1之间。这种差异一方面反映了GVP系统中N2O排放的空间异质性,另一方面也反映了对于频繁灌溉的GVP系统,低频率采样可能带来的不确定性。此外,先前多数研究只关注了作物的生长季,缺少对闷棚时期N2O排放的监测,导致N2O排放量的低估。

基于此,中国科学院沈阳应用生态研究所稳定同位素生态学团队依托该所位于山东寿光的设施农业中心建立了高频连续自动采样和测定系统(图1c, d),对该典型GVP地区土壤N2O的排放通量(SF-3000多通道土壤气体通量自动测量系统(北京理加联合科技有限公司)+温室气体分析仪)进行了为期一年的监测,包括非生长季的闷棚时期,以更加准确全面地量化N2O的排放。该系统包含16个自动采样的呼吸室,充分考虑了GVP系统的空间异质性。

土壤呼吸 | 中国北方寿光设施蔬菜生产系统高土壤氧化亚氮排放

图1.供试大棚与土壤N2O排放速率自动采样和监测系统

【结果】

1.环境和土壤条件的变异性

土壤呼吸 | 中国北方寿光设施蔬菜生产系统高土壤氧化亚氮排放

图2.观测期(2020年7月至2021年7月)畦上(红色)和垄上(蓝色)土壤N2O日通量和与相关的环境因素。a)5cm土壤温度日均值。b)0-10cm土壤孔隙含水率(WFPS)日均值。c)土壤N2O日平均排放率。d、e)0–10cm土壤铵态氮(NH4+)和硝态氮(NO3-)浓度。ASD代表厌氧土壤消毒时期。

2. 灌水事件对N2O通量的影响

土壤呼吸 | 中国北方寿光设施蔬菜生产系统高土壤氧化亚氮排放

图3.灌水前后畦上土壤N2O日均通量的变化。向下的箭头表示灌水日期。数据点旁边的蓝色百分比表示0-10cm土壤WFPS。

3. N2O日动态

土壤呼吸 | 中国北方寿光设施蔬菜生产系统高土壤氧化亚氮排放

图4.土壤N2O通量、5cm土壤温度和0-10cm土壤WFPS的日动态。土壤N2O通量为厌氧土壤消毒时期(a,d,g)、番茄季(b,e,h)和黄瓜季节(c,f,i)的全部数据中不同时间的平均值。

4. N2O排放量的控制因子

土壤呼吸 | 中国北方寿光设施蔬菜生产系统高土壤氧化亚氮排放

图5. GVP系统中土壤N2O通量的控制因素。随机森林(RF)平均预测因子重要性(均方误差增加的百分比;MSE)代表畦上(a)和垄上(b)N2O通量的影响因素的重要性。MSE%值越高代表预测因子越重要。显著性水平如下:*表示P<0.05,**表示P<0.01。

5. 采样频率对N2O排放量估算的影响

土壤呼吸 | 中国北方寿光设施蔬菜生产系统高土壤氧化亚氮排放

图6. 研究期间不同采样频率下土壤N2O排放量模拟。红色实线表示本研究中的每天三次采样。在09:00-11:00间,以不同频率(每天、每周和每两周一次)采样得出的N2O排放量以不同的颜色显示。

【结论】

高频自动监测结果显示GVP系统土壤N2O年排放量高达102 kgNha-1,占氮肥施用量(1338kgNha-1)的7.6%,远高于以往的报道。此外,灌水可使N2O排放速率出现短暂的峰值,增加12~396%(图2c)。低频率采样可能无法捕捉到这些峰值,导致N2O排放被低估8~17%。该研究强调了GVP系统是N2O排放的热点。随着GVP的迅速发展,N2O排放量也将进一步增加,迫切需要引起重视并制定相应的减排措施。

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