和骅芸 胡 琦* 李子怡 任思琪 马雪晴 潘学标
(1.中国农业大学 资源与环境学院,北京 100193;2.中国气象局-中国农业大学农业应对气候变化联合实验室,北京 100193)
全球气候正在发生以变暖为主要特征的显著变化。联合国政府间气候变化专门委员会(Intergovernmental Panel on Climate Change,IPCC)第6次评估报告指出,自工业化以来,人类活动的影响已经使全球气候系统变暖[1]。作为陆地生态系统的重要组成部分,农田生态系统对温室效应具有重要影响。目前,农业已成为第二大温室气体的来源[2]。农田生态系统对温室气体总排放的贡献率大约是20%[3]。作为农业大国之一,农业相关的温室气体排放量约占中国温室气体排放总量的17%～32%[4]。农业生产不仅关系到国家粮食安全和社会稳定,而且对全球温室气体排放的影响也不容忽视,控制农业及其相关部门产生的碳排放已成为中国减排的重要方面[5]。
农田温室气体排放主要包括物质资源投入(化肥、农药、种子等)以及田间管理措施(播种、灌溉、收获等)两方面[6]。目前,已有研究利用生命周期评价法(LCA法)评估作物生态系统碳排放,该方法计算的是农作物生产过程中由农事操作和农资投入所引起的直接或间接碳排放的总量[7]。王上等[7]定量评估发现华北平原春绿豆-夏玉米种植模式部分替代传统冬小麦-夏玉米模式,能够提高农民收入、降低农业生产系统碳排放和碳足迹;马怀英等[8]基于大田试验和LCA法,发现燕麦大豆间作的产量和经济效益较高且碳足迹较低。尽管农田碳排放的研究已经取得了一些成果,关于温室气体的类型和系统边界的定义仍存在争议[9-10],关于粮食作物碳排放的研究结果存在较大差异[11-14]。
农业生产系统是人类活动干预下的复合系统,在消耗各种资源的同时,植物又会通过光合作用吸收空气中的CO2并储存,从而减轻温室效应[15]。因此,在计算农业生产系统碳排放时,要同时考虑农田生态系统的固碳量[16-17]。农田生态系统综合增温潜势(Global warming potential,GWP)能够综合且精确地评价农田生态系统或某一农业管理措施的增温潜势[18]。在持续提高作物产量和土壤生产力的同时,要尽可能地降低外源投入,从而降低综合增温潜势,使农田生态系统的净碳固存得到提高。
华北平原是中国粮食主产区之一,耕地面积占中国总耕地面积的25%[19],粮食产量约占中国粮食总产量的30%[20]。长期以来,该粮食产区为了保障粮食的高产稳产而过度施用化肥,导致农田生态系统排放大量的温室气体如CO2、CH4和N2O等。如何在保证产量的前提下增效减排,协调华北平原夏玉米农田温室气体排放及氮肥投入,发展绿色农业是中国缓解未来气候变暖、实现“双碳”目标的重要途径之一。因此,本研究基于2018年至2019年田间定位试验,采用生命周期评价法,量化华北平原夏玉米生产过程中的固碳量、直接、间接温室气体增温潜势和净综合增温潜势,探究不同施肥水平和减排措施对夏玉米产量、农田温室气体排放量和固碳量的影响,以期为华北平原夏玉米生产创新减排增效技术提供科学依据。
1.1 研究区域概况
试验于2018—2019年6—10月在中国农业大学吴桥实验站(37°37′ N,116°23′ E)进行。实验站位于河北省沧州市吴桥县沟店铺乡姚庄村,地处黑龙港流域中部,海拔14.0～22.6 m,为半湿润大陆性季风气候,多年平均气温12.6 ℃,全年≥0 ℃活动积温4 862.9 ℃,年降水量529 mm,主要分布在6—8月,雨热同期,日照时数2 100～2 700 h,无霜期192 d。种植制度为冬小麦-夏玉米一年两熟。该地以冲积型盐化潮土为主要土壤类型,轻壤土,土地质地及基础肥力情况如表1所示。
表1 研究区土壤的基础肥力状况Table 1 Basic soil fertility status in the study area
1.2 试验设计
试验品种为郑单958,种植密度4 500株/亩,株距25 cm,行距60 cm,播种方式为穴播。夏玉米施肥处理方案详见表2,每个处理设置3个重复,采用随机区组排列,相邻小区之间种植2 行保护行。每个小区面积为长9.0 m×宽5.4 m约48.6 m2。夏玉米播种时间为6月15日,播种后采用漫灌,灌溉量为75 mm,试验过程中没有人工补灌。试验肥料于6月20日一次性施用,施肥方式为沟施,其余时间不做追肥处理。2018年、2019年收获时间均为10月8日,玉米全生育期为114 d。收获期每个重复选中间2行、每行5米实际收获,记录小区收获范围内总株数、空杆数、双穗数和有效穗数。
表2 夏玉米不同施肥处理方案Table 2 Different fertilization treatments of summer maize kg/hm2
1.3 测定指标及方法
1.3.1土壤温室气体采集
测定温室气体的排放通量的方法为静态箱—气相色谱法(Static chamber/gas chromatography techniques)。采气箱由PVC板制成,规格为60 cm×25 cm×23 cm,顶部有铝制开关用于采气。在施肥之后需安装好静态箱,静态箱的放置位置应尽量靠近小区中心,并且保证基座内无植株、杂草,基本可代表整个小区的土面情况。安装时将基座放置在株间,插入约10 cm的土层中固定,试验期间不再挪动静态箱的位置,直至试验结束。测气前在基座的间隙中加水密封,隔绝箱内外环境。箱子倒扣前晃动数次,确保箱体内在采气前无气体残留。
采气频率为施肥后连测7 d,之后每10 d测一次,遇到降水则在降水后一天补测一次。采样时间段为上午9：00—10：00,采样时间分别为盖箱后的0 min、15 min、30 min,用注射器每次从箱子中抽取气体样本80～120 mL,用于分析计算不同处理的N2O、CO2和CH4排放/吸收通量。样品利用Agilent6820型气相色谱仪进行分析,采用CA-5气体样品进样仪进样,气相色谱仪检测器为电子捕获检测器。在玉米生长阶段,取气时同步记录玉米生长状态、土壤含水率、箱内温度。
1.3.2土壤温室气体排放通量
气体的排放通量是指单位面积、单位时间内该气体的排放量,排放通量为正值表示土壤向大气排放,是该气体的源;负值表示吸收,则代表土壤是该气体的汇。气体排放通量计算公式[21]为：
(1)
式中：F为气体排放通量,μg/(m2·h)或mg/(m2·h);ρ为标准大气状态下CO2、N2O、CH4的气体密度(CO2：1.977 kg/m3,N2O：1.978 kg/m3,CH4：0.717 kg/m3);V为静态箱体积,m3;A为静态箱基底面积,m2;Ps为样品采集地的大气压强,kPa;P0为标准状况下的大气压强,101.325 kPa;T0为标准状态下的绝对温度,273.15 K;T为采气时静态箱内的绝对温度,K;dCt/dt为箱内单位时间气体浓度变化速率。
整个生育期内温室气体排放总量采用线性差值法计算,计算方法如下：
(2)
式中：CE为累积排放量,g/m2;F为排放通量,mg/(m2·h);i为第i次气体采样;ti+1-ti表示测定间隔天数,d;n为通量观测次数。
1.3.3土壤排放温室气体增温潜势(GWPSoil)
由于CO2、CH4和N2O这3 种温室气体的增温效应不同,它们对全球变暖的影响亦不相同。当这3种气体从一个系统或区域同时排放时,只有计算它们作用的综合效果才能了解该系统或区域或某一农业管理措施对温室效应的贡献,即为综合增温潜势(Global warming potential,GWP)[22]。IPCC(2013)报告中指出,以100年影响尺度为计,1 kg CH4的增温效应是1 kg CO2的28倍,而1 kg N2O的增温效应是1 kg CO2的265倍[23]。用GWPSoil来表示CO2、CH4及N2O三种温室气体的联合作用,GWPSoil的计算如下[24]：
GWPSoil=RCO2+RN2O×265+RCH4×28
(3)
式中：RCO2为CO2的总排放量,kg/hm2;RN2O为N2O的总排放量,kg/hm2;RCH4为CH4的总排放量,kg/hm2。
1.3.4农业投入的间接增温潜势(GWPIndirect)
记录夏玉米全生育周期各种农事活动的物资投入种类和用量,并通过生命周期法计算间接温室气体排放量,主要包括由肥料(氮磷钾肥)、灌溉、机械(柴油)、农药(除草剂和杀虫剂)等投入所造成的CO2当量排放量。各农事活动耗能碳当量排放系数如表3所示。44/12为碳当量转换为二氧化碳当量的转换系数。
表3 农业投入碳当量排放系数Table 3 Carbon emissions coefficient for agricultural inputs
(4)
式中：mi和βi分别为第i种物资的用量和CO2当量排放系数。
1.3.5净初级生产力增温潜势(GWPNPP)
玉米收获时测定产量和地上部生物量,计算植株地上和地下部分转化为净初级生产力(NPP)的增温潜势(GWPNPP)：
GWPNPP=GWPYield+GWPStraw+GWPRoot+GWPExudate
(5)
式中：GWPYield、GWPStraw、GWPRoot和GWPExudate分别为籽粒增温潜势、秸秆增温潜势、地下部分增温潜势以及根系分泌物增温潜势,kg/hm2,计算公式如下：
GWPYield=Yield×a×44/12
(6)
GWPStraw=GWPYield×b
(7)
GWPRoot=(GWPYield+GWPStraw)/c
(8)
GWPExudate=(GWPYield+GWPStraw+GWPRoot)×d
(9)
式中：Yield为玉米籽粒产量,kg/hm2;a为玉米籽粒含碳量,取值0.4 kg/kg[29];44/12为碳当量转换为二氧化碳当量的转换系数;b为玉米籽粒与秸秆增温潜势的比,取值1.1 kg/kg[29];c为地上部与根增温潜势的比,取值6.25 kg/kg[30-31];d为根系渗出物与净初级生产力增温潜势的比,取值0.12 kg/kg[32-33]。
1.3.6净综合增温潜势(Net GWP)
农田生态系统碳流特点是固碳和耗碳共存,其通过光合作用产物将太阳能转换为生物能,并在此过程中固定CO2。对农田生态系统进行综合温室效应评价时,应全面考虑农田生态系统的碳流,不应仅仅是土壤表观呼吸排放的CO2量,还应涵盖灌溉、机械和肥料施用等农事活动所造成的CO2排放量,以及作物转化为NPP的碳量(GWPNPP)。本研究综合考虑农田生态系统的温室气体的源与汇功能,计算净综合增温潜势[33-34]：
Net GWP=GWPNPP+GWPImport+GWPSoil+GWPExport+GWPIndirect
(10)
式中：GWPImport为来自有机肥或者其他富含C的农业输入,本研究中为0;GWPSoil为土壤直接温室气体排放的增温潜势,kg/hm2;GWPExport是从农业生态系统中移除的收获谷物,kg/hm2,本研究中指收获的玉米籽粒(GWPYield),即玉米籽粒收获后在短时间内又会被迅速消耗,因此产量不计入增温潜势;GWPIndirect为农业投入产生间接排放的增温潜势,kg/hm2。若Net GWP为负,代表该农田生态系统为碳汇,反之则为碳源。
1.3.7农田经济效益估算
农田经济效益估算方法如下：
Net Profit=A×Y×P-C
(11)
式中：Net profit为农田经济效益,元/hm2;A为种植面积,hm2;Y为玉米产量,kg/hm2;P为玉米的市场价格,元/kg,玉米的市场价格为1.90元/kg(2018年)和2.20元/kg(2019年);C为玉米的生产成本,元,玉米种子价格为20元/kg,氮肥为2.4元/kg,磷肥为3元/kg,钾肥为5元/kg,硝化抑制剂的价格为8元/kg,脲酶抑制剂的价格为11.2元/kg,灌溉用水价格为0.55元/m3,柴油为7.6元/kg。
1.4 数据处理
应用方差分析(ANOVA)对数据进行处理,处理间差异的多重比较采用Least-significant difference(LSD)法。所有数据分析均在Microsoft Excel 2021和SPSS 13.0环境下进行,画图采用Origin 2018。
2.1 农田土壤温室气体排放特征
2.1.1农田土壤N2O排放特征
2018—2019年夏玉米生长季不同处理N2O的排放通量变化特征如图1所示。夏玉米农田土壤N2O的排放通量均为正值,表明夏玉米农田土壤是N2O的排放源。
由图1可知：不同年际间土壤N2O排放的特征基本一致,即施肥后土壤N2O排放通量迅速上升,且较高的排放通量持续约6 d;各处理N2O 排放峰均在施肥后一周内出现,降雨后又会出现比较弱的排放峰;CK处理N2O排放通量在整个生长季内均维持在较低水平,2018年、2019年CK处理最大排放通量分别为59.9和151.5 μg/(m2·h)。LF、SU、ER和HF在施肥后随着氮肥的促进作用,N2O排放呈逐渐增加的趋势,在施肥后第5～6天达到排放峰值,此时HF处理N2O排放通量最大,2018年、2019年排放峰值分别达到792.4和478.8 μg/(m2·h)。两年内SU处理N2O排放通量的峰值为342.6和305.9 μg/(m2·h),而ER处理排放通量的峰值仅为220.7和221.8 μg/(m2·h),较SU处理分别降低了35.6%和27.5%。2018年8月20日及9月20日均出现一个小峰值,是由于测气前降雨,使土壤含水量增加,反硝化微生物活性提高,激发了土壤N2O的生成及排放。直至收获前,N2O排放通量一直维持在较低水平。
图1 夏玉米生长季不同处理下土壤N2O排放通量Fig.1 N2O emission fluxes under different treatments during summer maize growing seasons
CK处理在整个生长季内N2O排放通量最低,HF处理排放通量最高,而ER相比SU处理显著降低,表明增施氮肥会促进土壤N2O的排放,添加抑制剂则对N2O的排放有显著的抑制作用。
2.1.2农田土壤CO2排放特征
2018—2019年不同处理夏玉米生长季CO2的排放通量如图2所示。夏玉米农田土壤CO2的排放通量均为正值,表明农田土壤是CO2的排放源。
由图2可知：不同年际间土壤CO2排放的特征基本一致,即施肥后土壤CO2排放通量较高,持续约10 d。在玉米生长旺盛期(7月下旬—8月上旬),即拔节-抽雄期CO2排放通量较高。2019年8月20日及9月18日出现排放小高峰,是由于降雨导致土壤呼吸速率加大。6月15日播种之后,进行一次灌溉、施肥,加之前茬作物小麦秸秆及根茬为土壤微生物提供了丰富的碳源,土壤微生物活性增加,CO2排放通量较大。HF处理在施肥后CO2排放峰值最大,两年排放峰值分别为493.9和657.8 mg/(m2·h)。ER处理排放峰值最低,分别为402.2和432.7 mg/(m2·h)。所有处理在6月下旬到7月中旬之间CO2排放通量较低,约为300 mg/(m2·h)。7月中旬排放通量逐渐增加并达到峰值。7月下旬至8月上旬土壤温度显著升高,且此时夏玉米正好处于拔节期-抽雄开花期,作物生长速度加快,呼吸速率加大,因此CO2排放通量最大,2018年、2019年各处理排放通量峰值范围分别为668.6～820.2和607.9～778.2 mg/(m2·h)。8月份开始CO2排放通量逐渐下降,收获时排放通量降至最低,此时土壤温度较低,土壤呼吸减缓,土壤含水量下降,且夏玉米处于生长后期,根系活动减少,排放通量范围仅处于75.9～206.7和42.9～107.2 mg/(m2·h)。
图2 夏玉米生长季不同处理下土壤 CO2排放通量Fig.2 CO2 emission fluxes under different treatments during summer maize growing seasons
在夏玉米生长季内,HF处理CO2排放通量最高,ER处理的CO2排放通量显著低于其他处理。
2.1.3农田土壤CH4排放特征
2018—2019年不同处理夏玉米生长季CH4的排放通量如图3所示。可知：夏玉米农田土壤CO2的排放通量多为负值,表明华北平原玉米农田土壤是CH4的一个较弱的吸收汇。施肥灌溉后,CH4排放通量出现了正值,是由于此时土壤水分较为充足,土壤微生物多处于厌氧条件下,抑制了土壤对CH4的氧化作用,同时提高了甲烷菌的活性,促进了CH4的产生。2018年7月31日左右出现的CH4较大的吸收峰,此时玉米处于快速生长发育时期,会大量消耗土壤水分和氮素,土壤中硝态氮和铵态氮的含量减少,土壤处于好气状态,有利于CH4被氧化,造成土壤与大气之间CH4的负浓度梯度,因此出现了CH4的吸收峰,峰值范围为-30.4～-14.8 μg/(m2·h)。
图3 夏玉米生长季不同处理下土壤CH4排放通量Fig.3 CH4 emission fluxes under different treatments during summer maize growing seasons
在夏玉米整个生长季内,不同处理之间CH4排放特征基本一致,没有显著差异,在拔节-抽雄开花期出现CH4吸收小高峰。SU、HF处理施氮水平较高,抑制CH4的氧化,因此CH4吸收速率较低。
2.1.4农田土壤温室气体排放总量
2018年、2019年不同处理的N2O、CO2、CH4累积排放量如表4所示。可知：不同处理间玉米生长季N2O的排放总量差异较为显著,随着施氮量的增加N2O的排放呈现逐渐增加的趋势。2018年和2019年,CK处理N2O排放总量最低,分别为0.72和1.39 kg/hm2;HF处理N2O排放总量最高,分别为2.73和3.98 kg/hm2,平均为CK处理的3.3倍。施氮量相同的情况下,添加抑制剂显著降低了N2O排放,两年间ER处理的N2O排放总量较SU处理降低了25.5%。
表4 不同处理下夏玉米农田土壤N2O、CO2、CH4累积排放量Table 4 N2O,CO2 and CH4 cumulative emission quantities of summer-maize field under different treatments (kg/hm2)
2018年、2019年夏玉米生长季内CO2排放总量范围分别为8 594.86～9 759.94和8 138.85～8 742.47 kg/hm2,其中ER处理的CO2排放总量显著低于同等施氮量的SU处理(P<0.05),两年间CO2排放总量分别降低了10.8%、3.4%。LF、SU和HF 3个处理之间CO2排放总量没有显著性差异。
2018年、2019年夏玉米生长季内CH4吸收总量范围分别为0.14～0.33和0.14～0.34 kg/hm2。HF处理的施氮量最大,土壤中CH4氧化细菌的数量和活性较高,促进了CH4氧化,CH4吸收量显著高于其余处理。ER处理CH4吸收量较SU处理降低了35.7%,表明施氮水平相同时添加抑制剂会显著的降低CH4的吸收量。
2.2 温室气体排放总量增温潜势(GWPSoil+ GWPIndirect)
将2018年、2019年夏玉米农田N2O、CO2、CH4排放总量统一换算为CO2当量,可得农田土壤温室气体增温潜势GWPSoil,如图4所示。可知：由于农田CO2排放量最高,GWPSoil以CO2为主,N2O、CH4贡献较小。玉米生长季内CK处理及ER处理的GWPSoil维持在较低水平,而HF处理GWPSoil均最高,2018年、2019年分别为10 405.5和9 920.8 kg/hm2,平均较CK处理高10.9%。相同施氮水平下,ER处理的GWPSoil显著低于SU处理,2个玉米生长季GWPSoil分别为9 035.4和9 131.7 kg/hm2,较SU处理平均降低8.7%,表明添加抑制剂可以显著减少土壤温室气体直接排放的增温潜势。
夏玉米全生育期各种农业投入的增温潜势(GWPIndirect)如图5(a)所示。可知：不同处理GWPIndirect为1 633.7～5 216.5 kg/hm2,其中CK处理由于施肥量较少,GWPIndirect最低;LF、SU、ER和HF处理的GWPIndirect分别较CK高出67.2%,83.5%,83.5%及153.3%。HF处理由于施氮量较高,GWPIndirect显著高于其余处理。在所有农业投入中,肥料对GWPIndirect的贡献最大,灌溉次之。除了CK处理外,LF、SU、ER和HF处理肥料所造成的间接排放占GWPIndirect的54.1%,58.2%,58.2%,69.7%;灌溉造成的排放占间接排放的28.4%～31.2%。
柱形图上不同字母表示差异显著(P<0.05),相同字母表示差异不显著(P>0.05)。下同。Different letters on the column chart represent significant differences (P<0.05),while the same letters represent no significant differences (P>0.05).The same below.图4 不同处理下夏玉米农田土壤排放温室气体增温潜势(GWPSoil)Fig.4 Global warming potential of greenhouse gas emissions from summer maize farmland under different treatments
图5 不同处理下农业投入引起的间接增温潜势(a)及总排放量增温潜势(b)Fig.5 Global warming potential based on agricultural input (a) and total emissions (b) under different treatments
将夏玉米全生育期的直接、间接温室气体排放增温潜势累加可得总排放量的增温潜势,如图5(b)所示。可见：不同处理排放总量的增温潜势范围为10 831.3～14 301.9 kg/hm2,由高到低依次为HF>SU>LF>ER>CK。直接排放对总排放量的贡献较大,CK、LF、SU、ER和HF处理中直接排放分别占总排放量的84.9%,78.2%,76.9%,75.2%及71.1%。HF的总排放量显著高于其余几个处理,是由于其直接和间接排放量均最高。相比SU处理,添加抑制剂引起的总排放量的降低主要是由于降低了土壤温室气体的直接排放造成的,ER的总排放量为12 082.1 kg/hm2,降低了6.7%。
2.3 净初级生产力增温潜势(GWPNPP)及综合温室效应评价
2018年、2019年夏玉米农田净初级生产力增温潜势(GWPNPP)如表5所示。由表可知：2018年和2019年CK处理的GWPNPP分别为35 757.2和38 851.9 kg/hm2,GWPNPP显著低于其余处理(P<0.05)。SU处理GWPNPP最高,分别为44 274.9和44 399.1 kg/hm2,平均较CK处理高19.0%。添加抑制剂对GWPNPP影响不显著,表现为ER处理的与SU的GWPNPP无显著差异。HF处理施氮量最高,但GWPNPP均低于SU、ER处理,GWPNPP分别为41 986.8 和39 669.4 kg/hm2,平均较SU处理降低9.8%,表明施氮过量不能保证经济产量及固碳量的持续增加。
表5 不同处理下净初级生产力增温潜势估算值(GWPNPP)Table 5 Estimation of global warming potential based on NPP under different treatments kg/hm2
综合考虑不同处理的排放量及碳固定,计算净综合增温潜势(Net GWP),结果如图6所示。可知：计算所得的平均Net GWP均为负值,表明夏玉米农田生态系统为大气的碳汇。2018年、2019年不同处理的Net GWP范围分别为-13 637.6～-9 907.6 和-13 921.1～-9 667.1 kg/hm2。CK处理施肥量低,较低的作物产量及生物量造成了固碳量的减少。两个夏玉米生长季内,HF的平均Net GWP为-10 117.8 kg/hm2,施氮量多但并未获得较高的产量,固碳量低于SU及ER;同时较高的施氮量使得直接排放和间接排放均有不同程度的提高,HF处理Net GWP的绝对值显著低于其余处理。ER处理的平均Net GWP为-13 539.3 kg/hm2,绝对值较CK处理高18.1%,但与SU处理没有显著差异。ER处理施肥的同时添加抑制剂,既降低了土壤温室气体的直接排放,又有增产作用。
图6 不同处理下净综合增温潜势(Net GWP)估算值Fig.6 Estimation of net global warming potential under different treatments
计算农业生产及投入可得净利润,并与Net GWP结合,将两年内5个处理的10对利润-净增温潜势数据用散点图表示,并分为4个模式,分别是高收益-高固碳(High profit-high net GWP)、高收益-低固碳(High profit-low net GWP)、低收益-高固碳(Low profit-high net GWP)以及低收益-低固碳(Low profit-low net GWP)。2018年、2019年不同处理的玉米净利润为11 579.3～11 582.2和12 766.5～14 173.6元/hm2。HF处理属于低收益-低固碳施肥管理模式,两年净利润分别为12 471.2 和11 582.2元/hm2;高施肥量在造成资源浪费的同时,使温室气体排放量大大增加,且增产效果不显著。SU、ER处理属于高收益-高固碳管理模式,SU处理净利润最高,分别是14 126.0元/hm2和14 173.6元/hm2,ER处理净利润与SU处理无显著差异。但ER较SU处理GWPSoil、GWPIndirect和Net GWP更低,有利于温室气体减排,适合作为绿色农业发展模式在华北平原推广。
图7 不同处理下经济效益-净综合增温潜势模式分类Fig.7 Classification of net profit-net global warming potential models under different treatments
3.1 讨论
氮肥作为农业生产中最大的能源消耗投入,其对二氧化碳排放的影响不应忽视[35]。但在作物生产过程中,氮肥的利用效率通常较低[36]。受到环境和管理措施的限制,通常玉米可以利用的氮肥低于所施用氮肥的50%[37],土壤表面约25%的尿素转化为NH3并挥发到大气中[38],未被利用的氮不仅会造成经济损失,也会造成温室气体的大量排放。由于华北平原过度追求粮食高产,过量施用氮肥导致大量N元素通过N2O排放、氮淋失和氨挥发损失,是影响农田土壤N2O排放的主要因素[39-40]。在氮肥中添加硝化和脲酶抑制剂是抑制硝化过程的重要措施[41],并被广泛用于农业生产中。本研究表明ER的N2O总排放量比SU低27.6%,2个玉米生长季ER处理的GWPSoil分别为 9 035.4 和9 131.7 kg/hm2,较SU处理分别降低12.1%和5.2%,说明硝化抑制剂和脲酶抑制剂联合施用可以减少N2O的排放及GWP,这与先前的研究结果一致[42-43]。赵自超等[42]发现硝化和脲酶抑制剂不论单独使用还是联合使用,均可以显著降低土壤N2O排放和CH4吸收,且联合使用能够使作物增产6.7%。吴得峰等[44]在玉米田的试验结果表明,在减量施肥模式的基础上添加硝化抑制剂是一种保产、减氮、减排的有效措施,在不影响玉米产量的同时使N2O 的排放量减少28.1%。目前使用抑制剂对作物产量的影响报道不一,本研究表明添加抑制剂未达到提高产量的效果,ER处理与SU处理产量无显著差异,未对产量造成显著影响,与Yang等[45]结果一致。
本研究表明,化肥的GWP占GWPIndirect的54.1%～69.7%。1993—2013年,中国粮食种植的化肥施用量增速是粮食产量增速的2.29倍[46]。Tan等[47]通过田间试验得出结论,在冬小麦-夏玉米轮作系统中减少30%的氮输入可以显著减少温室气体排放总量,同时保持粮食产量。如果中国玉米产区采取优化的氮肥措施,每年可以减少140万t氮肥和1 860万t温室气体排放[48]。HF处理施氮量过多,不仅没有达到提高产量的效果,又增加了直接排放和间接排放增温潜势,不适宜在华北平原夏玉米农田推广。
根据本研究中农田净综合增温潜势结果,夏玉米农田具有碳储存潜力。农田固碳可以增加陆地碳储存,从而减少大气中的二氧化碳浓度和温室气体排放[49]。秸秆还田是提高农田固碳量的主要途径,但目前秸秆还田对农田碳平衡的影响结果不一,如秸秆还田会导致土壤呼吸速率的增加,从而增加碳排放[50],但不同还田方式可以显著影响碳排放量[51]。需要指出的是,本研究在计算玉米净综合增温潜势时,考虑到籽粒在收获后又会在短时间内被消耗掉,因此既不计入固碳量,也不计入排放量,且本研究假设秸秆全部还田,但在实际生产过程中并不能做到秸秆的完全利用。
在本研究中,由于试验年限较短,忽略了土壤有机碳的变化。未来可考虑在试验过程中同步监测土壤有机质含量及土壤理化性质等。同时,气候因素(温度、降水)对土壤温室气体排放有显著影响,更重要的是年际间温度、降水等气候要素变化、极端天气事件导致的灾害等会极大影响夏玉米产量和生物量,进而影响年际间碳收支。未来可以将田间试验数据与长时间序列的气候数据、作物模型和遥感数据等结合,综合评估区域尺度的农田增温潜势,为中国农田生态系统应对气候变化提供科学依据和理论基础。
3.2 结论
本研究经过对夏玉米农田土壤温室气体排放通量进行监测及生产过程中的温室气体排放增温潜势计算,得出了不同施肥处理的净综合增温潜势,主要结论如下：
1)施氮量相同时添加抑制剂,可以显著降低N2O排放总量及农田土壤温室气体增温潜势(GWPSoil),ER处理较SU处理的N2O排放总量及GWPSoil分别降低25.5%及8.7%。HF处理N2O排放总量最高,2018年、2019年分别为2.73和3.98 kg/hm2,平均为CK处理的3.3倍。
2)在所有农业投入中,肥料对GWPIndirect的贡献最大,灌溉次之。LF、SU、ER和HF处理中肥料所造成的间接排放占GWPIndirect的54.1%,58.2%,58.2%,69.7%。HF处理由于施氮量较高,GWPIndirect显著高于其余处理。除CK外,灌溉造成的排放占间接排放的28.4%～31.2%。
3)HF处理的GWPSoil及GWPIndirect均为最高,较CK处理分别高10.9%和153.3%。不同处理排放总量的增温潜势(GWPSoil+GWPIndirect)由高到低依次为HF>SU>LF>ER>CK。
4)ER处理Net GWP为-13 539.3 kg/hm2,绝对值较CK处理高18.1%,但与SU处理没有显著差异。ER处理适量施肥的同时添加抑制剂,能够保产减排;综合考虑经济效益,ER与SU净利润无显著差异,适合作为绿色农业发展模式在华北平原推广。
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