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    呼倫貝爾地區(qū)苜蓿人工草地CO2通量變化特征

    2015-10-14 17:15:44徐麗君徐大偉楊桂霞
    草原與草坪 2015年5期

    徐麗君 徐大偉 楊桂霞

    摘要:試驗(yàn)采用密閉箱技術(shù)對(duì)呼倫貝爾地區(qū)種植的苜蓿人工草地進(jìn)行碳通量研究,采用反硝化-分解作用模型(DNDC)進(jìn)行模擬。試驗(yàn)結(jié)果表明:對(duì)苜蓿人工草地CO2通量24 h連續(xù)觀測(cè)發(fā)現(xiàn),CO2通量全天變化的平均值(238.15 mg/(m2·h)與11∶00(245.32 mg/(m2·h)的通量變化值接近,試驗(yàn)從早上9∶00~11∶00進(jìn)行溫室氣體的采集方法合理、可行;在整個(gè)生長(zhǎng)季變化表明,7、8月CO2通量變化較顯著(P<0.05),且受到降水的影響較大,伴隨降水的發(fā)生,CO2通量會(huì)發(fā)生不同幅度的變化,土壤溫度和含水量對(duì)CO2通量有一定的影響(r>0.45,P>0.05);通過(guò)DNDC模型的模擬,能較好的反映苜蓿人工草地CO2通量的變化情況,但模擬結(jié)果數(shù)值普遍有些偏高。

    關(guān)鍵詞:苜蓿人工草地;CO2通量;DNDC模型

    中圖分類號(hào):S 812文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào):1009-5500(2015)05-0060-05

    草地作為陸地重要的碳庫(kù),在全球生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)中扮演著重要的角色[1,2],固碳效應(yīng)明顯[3,4]。有關(guān)草地固碳研究目前仍多集中在天然草地方面,包括對(duì)碳庫(kù)組成[5]、來(lái)源與輸出方式[6,7]、碳儲(chǔ)量[8-10]及其時(shí)空分布特征[11-13],草地生物量估算、碳庫(kù)的變化及其對(duì)氣候變化的反饋?zhàn)饔肹14,15],草地定位監(jiān)測(cè)[16,17]、樣帶觀測(cè)及國(guó)家尺度上的分析等方面的研究[18-21]。我國(guó)現(xiàn)有栽培草地約5萬(wàn)km2,栽培牧草具有產(chǎn)量高、品質(zhì)優(yōu)、抗性強(qiáng)等特點(diǎn),種植面積也正逐年增加。長(zhǎng)期以來(lái),栽培草地主要以研究土壤呼吸特性(土壤CO2排放)、遺傳育種和牧草生產(chǎn)性能等方面,而對(duì)栽培草地固碳能力系統(tǒng)研究報(bào)道較少。

    DNDC反硝化作用(分解作用)模型是以反硝化作用和分解作用為主要過(guò)程,是關(guān)于農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)土壤碳、氮生物地球化學(xué)循環(huán)的數(shù)值模型,是目前國(guó)際上最為成功的CO2、N2O吸收釋放過(guò)程機(jī)理模型之一。其模型包括土壤氣候、分解作用、反硝化作用和植物生長(zhǎng) 4個(gè)子模式。模型的主要理論假設(shè)包括:土壤排放N2O表現(xiàn)為產(chǎn)生一系列排放峰的過(guò)程;微生物的反硝化作用過(guò)程是土壤N2O的主要生成過(guò)程;降雨、灌溉和農(nóng)業(yè)活動(dòng)是產(chǎn)生 N2O排放峰的直接驅(qū)動(dòng)因子;土壤濕度變化控制著反硝化作用和硝化分解作用的發(fā)生與否。該模型以土壤性質(zhì)、氣候狀況和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)措施為輸入信息,可模擬農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中N2O等氣體的產(chǎn)生與排放,還可以輸出每日土壤及植物體中的C、N含量、土壤不同層次的溫濕度數(shù)據(jù)以及排放到大氣中的CO2,CH4和NxO氣體量等相關(guān)項(xiàng)目。試驗(yàn)以苜蓿(Medicago sativa)栽培草地為研究對(duì)象,對(duì)其固碳過(guò)程及其潛力進(jìn)行深入試驗(yàn)分析和模型模擬的研究,以期能夠?yàn)樘剿髟耘嗖莸毓烫寄芰?,合理利用栽培草地資源提供理論依據(jù)。

    1研究區(qū)域概況與方法

    1.1研究區(qū)概況

    試驗(yàn)地選擇在呼倫貝爾野外綜合試驗(yàn)站苜蓿人工草地試驗(yàn)田。試驗(yàn)采用隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)。小區(qū)面積5 m ×3 m,根據(jù)工作量的大小和模型的需求,采用隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì),重復(fù)3次。測(cè)量時(shí)間為2010年6月初(返青后)~9月底(牧草收獲后)。

    苜蓿旱作,種植采用條播,行距為40 cm,播量均為7.5 kg/hm2。2008年6月2日播種,次年5月10日返青,7月14日第1次刈割,8月27日收獲,每年收獲2茬,分別在6月下旬和8月中旬,鮮草產(chǎn)量為8 t/hm2,旱作,施底肥為N、P、K混合肥(N≥8%、P≥25%、K≥ 10%)150 kg/hm2。試驗(yàn)在苜蓿處于開(kāi)花期進(jìn)行測(cè)定,植株平均高度在55 cm、日均氣溫20℃。

    1.2氣體的采集

    箱技術(shù)是測(cè)量土壤痕量氣體釋放通量的最常用方法,分為密閉箱技術(shù)和動(dòng)態(tài)箱技術(shù),試驗(yàn)采用密閉箱技術(shù)。密閉箱由有機(jī)玻璃材料制成,呈正方體形,分箱體和底座兩部分。箱體底面開(kāi)口,連接帶有凹槽的底座,箱內(nèi)帶有空氣攪拌的小風(fēng)扇。測(cè)量時(shí)將底座封閉嵌入土中,然后將箱體置于底座凹槽內(nèi),凹槽內(nèi)再用水密封,使箱內(nèi)空氣不與外界空氣交換或循環(huán)。每隔一定時(shí)間間隔測(cè)量1次箱內(nèi)所研究氣體的濃度,分別在0、10、20、30 min用注射器采集氣體于氣袋中(化工部大連光明化工研究所生產(chǎn)的鋁膜氣樣袋)。氣袋中的樣品用HP5890氣相色譜儀(美國(guó)惠普公司研制生產(chǎn))分析測(cè)定CO2,N2O和CH4成分。溫室氣體采集從2010年6月9日開(kāi)始,9月30日結(jié)束,每隔3 d采集1次,3個(gè)重復(fù),采集時(shí)間9∶00~11∶00。

    根據(jù)濃度隨時(shí)間的變化速率計(jì)算土壤的氣體釋放通量。所測(cè)痕量氣體(以CO2為例)的釋放通量(F)的計(jì)算公式為:

    F=ρHdc/dt(1)

    根據(jù)理想氣體方程可轉(zhuǎn)換成:

    F=60·10-5·[273/(273+T)]·(P/760)ρH·(dc/dt)(2)

    式(1)和(2)中:F為CO2的釋放通量(N2O mg/(m2·h);ρ為0℃和760 mm Hg氣壓條件下的CO2密度(g/L);H為采樣箱氣室高度(cm);dc/dt為箱內(nèi)CO2氣體濃度的變化速率(109/min);P為采樣箱箱內(nèi)大氣壓(mmHg);T為箱內(nèi)平均氣溫(℃)。

    試驗(yàn)地點(diǎn)的高程接近海平面,所以P/760≈1。

    氣體通量(F)為負(fù)值時(shí)表示土壤從大氣吸收該氣體,為正值時(shí)表示土壤向大氣排放氣體。

    1.3土壤樣品理化性質(zhì)測(cè)定

    2010年6月1日在各試驗(yàn)點(diǎn)采用五點(diǎn)法取0~10 cm、10~30 cm土樣,測(cè)定土壤有機(jī)質(zhì)含量、pH、全氮、堿解氮、速效鉀、土壤含水量等(表1)。

    土壤有機(jī)質(zhì)采用重鉻酸鉀外加熱法、土壤全氮采用半微量凱式定氮法、土壤堿解氮采用堿解擴(kuò)散法、

    土壤速效鉀采用火焰法、土壤pH采用酸度計(jì)法、土壤水分采用烘干法、土壤溫度采用溫度計(jì)測(cè)定。

    表1苜蓿地土壤基本理化性狀

    Table 1Soil propertiess

    pH堿解氮速效鉀/mg·kg-1全氮土壤有機(jī)碳/g·kg-16.96135.57307.882.4016.171.4數(shù)據(jù)處理分析

    氣體樣品測(cè)定數(shù)據(jù)由氣相色譜自帶的數(shù)據(jù)處理軟件2072AA進(jìn)行處理,數(shù)據(jù)分析用Microsoft Excel、SAS統(tǒng)計(jì)分析軟件進(jìn)行。

    2結(jié)果與分析

    2.1土壤CO2通量變化規(guī)律

    2.1.1土壤CO2通量日變化苜蓿地CO2通量均呈現(xiàn)隨機(jī)性,表現(xiàn)出多峰的日變化特征(圖1),受測(cè)定作物、時(shí)間及環(huán)境因素差異的影響,測(cè)定當(dāng)天氣溫與相對(duì)濕度見(jiàn)圖2。苜蓿地CO2通量的最大值出現(xiàn)在10∶30和16∶30前后。CO2通量也為全天最高,分別為

    圖1苜蓿草地CO2通量日動(dòng)態(tài)

    Fig.1The dynamic flux of CO2 emission in

    alfalfa pasture

    圖2苜蓿地氣象因子日變化規(guī)律

    Fig.2Diurnal variation of meteorogical factors398.28和453.99 mg /(m2·h)。CO2通量最小值出現(xiàn)在夜晚溫度較低時(shí)段,出現(xiàn)在凌晨3∶30。在降溫過(guò)程中,CO2通量與溫度并不呈現(xiàn)明顯的相關(guān)性,具有一定的隨機(jī)性。通過(guò)全天對(duì)苜蓿地的CO2通量觀測(cè),發(fā)現(xiàn)苜蓿地CO2通量的平均值為238.15 mg/(m2·h),與11∶00為245.32 mg/(m2·h)的數(shù)值接近。

    2.1.2土壤CO2通量季節(jié)變化試驗(yàn)測(cè)得苜蓿地土壤CO2通量均由一系列明顯的CO2通量峰組成,其中,以返青初期835.05 mg /(m2·h)、生長(zhǎng)旺期980.69 mg/(m2·h)和生育后期891.54 mg/(m2·h)表現(xiàn)為最高。從試驗(yàn)結(jié)果分析,苜蓿在生長(zhǎng)過(guò)程中除了受溫度的影響外,降水也是影響CO2通量的一個(gè)重要因素。降水對(duì)CO2通量影響較大,有相應(yīng)的降水出現(xiàn),CO2通量就會(huì)產(chǎn)生一定的波動(dòng)。值得注意的是,試驗(yàn)在9∶00~11∶00進(jìn)行。圖中顯示降水對(duì)CO2通量有影響,但不顯著(P>0.05),這主要是因?yàn)闅怏w采集時(shí)間與降水時(shí)間存在一定的差異。

    整個(gè)生長(zhǎng)季測(cè)定表明,苜蓿地在整個(gè)生長(zhǎng)季CO2通量變化波動(dòng)較大,特別是在7~8月,CO2通量總體呈上升趨勢(shì)。之后,隨著氣溫的降低,土壤呼吸逐漸減弱,CO2通量整體呈下降趨勢(shì),但受環(huán)境因素的影響,出現(xiàn)不同程度的波動(dòng)(圖3)。

    圖3苜蓿地CO2通量季節(jié)變化

    Fig.3Seasonal variation of CO2 emission flux

    in alfalfa pasture2.2影響CO2通量的環(huán)境因素

    2.2.1土壤溫度溫度是影響土壤CO2通量的主要環(huán)境因素之一。隨著溫度的升高,作物的根系呼吸增強(qiáng),加速土壤中有機(jī)質(zhì)的分解和微生物的活性,促進(jìn)有機(jī)質(zhì)的礦化過(guò)程,從而增加土壤中CO2濃度及產(chǎn)生的CO2向地表的擴(kuò)散速率。試驗(yàn)相關(guān)分析結(jié)果表明,苜蓿人工草地CO2通量均受土壤溫度的影響,呈正相關(guān)(P<0.05,圖4)。

    2.2.2土壤含水量土壤CO2通量還受土壤水分含量的影響。土壤水分含量是促進(jìn)土壤礦質(zhì)化過(guò)程的重要因素。土壤水分含量高與低都將影響土壤呼吸速率,以及CO2在土壤中的擴(kuò)散。綜合分析苜蓿地土壤含水量與CO2通量的相關(guān)性,結(jié)果顯示土壤含水量與CO2通量正相關(guān),相關(guān)系數(shù)達(dá)0.453以上(P<0.05,圖5)。

    圖4CO2通量與土壤溫度相關(guān)分析

    Fig.4Correction analysis between CO2 emission

    flux and soil temperature圖5CO2通量與土壤含水量相關(guān)分析

    Fig.5Correction analysis between CO2 emission

    flux and soil water content2.3DNDC模型模擬CO2通量

    DNDC模型對(duì)土壤CO2釋放通量及其影響因子季節(jié)變化的擬合程度是能否推廣該模型的基礎(chǔ)。試驗(yàn)通過(guò)田間數(shù)據(jù)來(lái)驗(yàn)證模型模擬出的一系列結(jié)果,包括土壤釋放CO2是否表現(xiàn)為產(chǎn)生一系列釋放峰的過(guò)程。

    田間觀測(cè)表明,苜蓿地CO2釋放峰主要受溫度和降水的影響,土壤釋放CO2表現(xiàn)為產(chǎn)生一系列CO2釋放峰的過(guò)程。模型計(jì)算CO2釋放通量季節(jié)變化與田間觀測(cè)結(jié)果間的對(duì)比分析表明,模型基本上捕捉了田間觀測(cè)到的強(qiáng)降水后的CO2釋放峰,CO2通量季節(jié)變化規(guī)律也基本一致。但從圖中還看到,苜蓿地與實(shí)測(cè)值相比,模擬結(jié)果普遍有些偏高(圖6)。圖6苜蓿地CO2通量實(shí)測(cè)值與模擬值的對(duì)比

    Fig.6Comparison of the measured and

    simulated CO2 fluxs3討論與結(jié)論

    土壤溫度和土壤水分是影響土壤有機(jī)質(zhì)分解的重要因子,對(duì)土壤呼吸估計(jì)的準(zhǔn)確性有重要影響。由于海拉爾地區(qū)氣溫低,5月才進(jìn)入返青期,該階段溫度低,日平均氣溫在9℃,但土壤水分條件相對(duì)較好,主要以雨、雪作為水分來(lái)源,月降水量在41 mm,植物的生長(zhǎng)活動(dòng)逐漸恢復(fù),土壤呼吸釋放CO2逐漸增多。進(jìn)入6月后,隨著雨量和溫度的逐漸升高,白天碳吸收峰值有所增強(qiáng)。進(jìn)入7月以后,溫度、水分不再成為光合作用的限制因子,適宜的溫度、水分、植物的根系都將促進(jìn)系統(tǒng)的呼吸[20]。研究結(jié)果顯示苜蓿地CO2通量的季節(jié)變化和日變化特征明顯呈“多峰型”變化。整個(gè)生長(zhǎng)季以7~8月CO2通量較大,受環(huán)境因素的影響,波動(dòng)幅度較大;日變化,CO2通量在10∶30~16∶30較顯著。溫度、降水、土壤含水量對(duì)CO2通量有影響,主要是受溫度和降水的影響。從試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析結(jié)果表明,降水的發(fā)生與CO2排放峰值的出現(xiàn)不完全同步,原因是試驗(yàn)氣體采集是在上午完成,而降水是出現(xiàn)在中午、下午或者晚上。當(dāng)天氣體CO2通量數(shù)據(jù)顯示不出來(lái),但是隨著降水的發(fā)生,對(duì)土壤含水量產(chǎn)生一定影響,在接下來(lái)的測(cè)定時(shí)間內(nèi)CO2通量出現(xiàn)“峰值”,但是,CO2通量出現(xiàn)“峰值”的這一天可能沒(méi)有降水發(fā)生,存在水分的“滯后”效應(yīng)。

    利用DNDC模型對(duì)苜蓿人工草地CO2通量的模擬,與實(shí)際觀測(cè)結(jié)果比較,基本能反映不同利用條件下草地CO2通量。但模擬值與實(shí)際觀測(cè)值之間的誤差因牧草類型不同,存在一定的差異性,這將在今后的研究工作中進(jìn)一步探討。從模型模擬的效果來(lái)看,DNDC模型基本反映了苜蓿栽培草地CO2通量變化過(guò)程,模擬結(jié)果偏高實(shí)測(cè)值,其可能原因是模型在計(jì)算CO2通量時(shí),只考慮了土壤呼吸因素的影響,植物對(duì)溫度、N肥、水分的需求、土壤質(zhì)地參數(shù)還不確定,這些因素都將影響到模擬結(jié)果。在今后的研究工作中,將進(jìn)一步加大這些因素的研究與分析。

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    CO2 flux of alfalfa pasture in Hulunber

    XU Li-jun,XU Da-wei,YANG Gui-xia

    (Hulunber Grassland Ecosystem Observation and Research Station/Institute of Agricultural

    Resources and Regional Planning of Chinese Academy of Agricultural Sciences,

    Beijing 100081,China)

    Abstract:The carbon flux of alfalfa pasture in Hulunber was studied by using the denitrification/decomposition model (DNDC).The results showed that the average CO2 flux in whole day was close to the value at 11∶00 by 24 h continuous observation.The proper time for collecting greenhouse gases was between 9∶00 to 11∶00 am.In whole growing season,the CO2 emission flux was significant from July and August (P<0.05),and which was influenced by precipitation.The fluctuation of CO2 flux was obvious when rainfall occurred,and both soil temperature and soil water content could affect the CO2 flux(r>0.45,P>0.05);DNDC model could properly reflect the changes of CO2 flux in despite of its higher simulated values.

    Key words:alfalfa;carbon flux;DNDC model

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