不同作物農(nóng)田的土壤呼吸與高光譜的關(guān)系

姚雪雯，陳書濤*，王 君，鄧熙茗，張婷婷，胡正華

（1.南京信息工程大學(xué)江蘇省農(nóng)業(yè)氣象重點實驗室，南京 210044；2.南京信息工程大學(xué)應(yīng)用氣象學(xué)院，南京 210044）

溫室效應(yīng)導(dǎo)致的全球變暖引起了人們的廣泛關(guān)注。CO2是最主要的溫室氣體，大氣中CO2濃度升高與陸地生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)有關(guān)[1]。土壤呼吸是陸地生態(tài)系統(tǒng)中重要的碳排放過程[2]，在氣候變暖條件下，土壤呼吸有可能會產(chǎn)生正反饋效應(yīng)[3]，研究土壤呼吸的影響因素對于模擬土壤呼吸的時空變異具有重要意義。

由于種植作物類型和農(nóng)業(yè)管理措施不同，農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的植被、養(yǎng)分、水熱條件與自然生態(tài)系統(tǒng)具有較大差異，農(nóng)田土壤呼吸作用也與其他生態(tài)系統(tǒng)存在不同[4]。農(nóng)田土壤呼吸的季節(jié)變化除了與溫度的季節(jié)變化有關(guān)外，還隨種植作物類型的不同而存在差異[5-7]。土壤呼吸中異養(yǎng)組分的季節(jié)變化主要與水熱因子有關(guān)[8-9]，而其根呼吸則與光合作用驅(qū)動的植物生理生長節(jié)律存在密切聯(lián)系[10-12]。有研究表明，種植大豆條件下的季節(jié)平均土壤呼吸速率是種植棉花條件下的2.34 倍，同時，植物生長改變了土壤呼吸速率與溫度的關(guān)系[13]。利用高光譜技術(shù)測得的作物植被指數(shù)可反映作物的某些生理生長特征（如：綠度、葉綠素含量）[14]，作為地下過程的土壤呼吸與地上植被的聯(lián)系可通過高光譜植被指數(shù)來研究[15]。然而，以往關(guān)于這方面的研究還相對較少，土壤呼吸與植被指數(shù)是否存在相似的季節(jié)變異規(guī)律？種植不同作物條件下土壤呼吸的差異是否與植被指數(shù)的差異有關(guān)？這些問題還需要田間觀測試驗證實，闡明這些問題不僅有助于利用遙感方法研究農(nóng)田土壤呼吸與作物生長指標的關(guān)系，而且對于利用遙感資料估算區(qū)域農(nóng)田土壤呼吸具有參考價值。

本研究選取華東地區(qū)種植的3 種典型夏熟作物冬小麥、油菜籽、蠶豆，觀測土壤呼吸、土壤溫度、土壤濕度、植被指數(shù)、葉綠素指標，研究土壤呼吸與這些潛在影響因子之間的關(guān)系，以期為探討土壤呼吸的影響因素和利用遙感方法估算農(nóng)田土壤呼吸提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和理論支撐。

1 材料與方法

1.1 試驗地點

在南京信息工程大學(xué)農(nóng)業(yè)氣象試驗站（32.21°N，118.70°E）進行田間試驗。試驗地多年平均氣溫和多年平均降水量分別為15.6 ℃和1100 mm，供試土壤為黃棕壤（灰馬肝土屬），年日照時數(shù)1 902.5 h，無霜期237 d。0～20 cm 耕層土壤質(zhì)地為壤質(zhì)黏土，黏粒含量26.1%，田間持水量25.6%，pH（H2O）為6.3，有機碳和全氮含量分別為 8.91 g·kg-1和0.81 g·kg-1，容重1.54 g·cm-3。

1.2 試驗設(shè)計

于 2018年10 月至 2019年5 月進行田間試驗，選擇當(dāng)?shù)爻Ｒ?guī)種植的3 種越冬夏熟作物冬小麥（Triti?cum aestivumL.）、油菜籽（Brassica napusL.）、蠶豆（Vi?cia fabaL.）作為供試作物。設(shè)置隨機區(qū)組試驗，分為3 個區(qū)組，每個區(qū)組種植冬小麥、油菜籽、蠶豆3 種作物，每個小區(qū)面積2.5 m×3.0 m。冬小麥、油菜籽、蠶豆品種分別為寧麥13、灃油737、南通青皮。于2018年10月28日施用基肥（復(fù)合肥51.3 g·m-2），復(fù)合肥N∶P2O5∶K2O 為15%∶15%∶15%，于2019 年1 月13 日施用越冬肥（尿素51.3 g·m-2），尿素氮含量為46.4%。于2018年10月29 日播種 3 種作物，冬小麥、油菜籽、蠶豆生育期見表1，3種作物均于2019年5月15日收獲。

1.3 數(shù)據(jù)采集

于作物播種前在各個小區(qū)中埋入高10 cm、直徑20 cm 的PVC 底座，底座埋入土壤中3 cm，采用便攜式土壤碳通量儀（Li-8100A，LI-COR 公司，美國）測定土壤呼吸。定期去除底座內(nèi)生長出的植物，以保證測定的呼吸作用不包含植物呼吸。除越冬期外每周觀測1 次土壤呼吸、土壤溫度、土壤濕度、植被指數(shù)（作物出苗后開始觀測）、葉綠素SPAD 值。選擇晴朗天氣，采用便攜式地物光譜儀（Fieldspec 4 Standarda?rd-Res，ASD 公司，美國）采集各種作物冠層反射率，波段范圍為 350～2500 nm，其中350～1000 nm 波段的光譜分辨率為3 nm，光譜采樣間隔為1.4 nm；1001～2500 nm 波段的光譜分辨率為10 nm，采樣間隔為2 nm，探頭視場角為25°。選擇晴朗無風(fēng)無云或者少風(fēng)少云的天氣，采用便攜式地物光譜儀于11：00—14：00采集各種作物冠層反射率，測量時保持光譜儀探頭垂直向下，據(jù)作物冠層上方垂直約20～30 cm。每個小區(qū)選擇2個點測定，每個點測量獲得5條光譜曲線，每個小區(qū)共測得10 條反射率曲線。為保證試驗的準確性，每次數(shù)據(jù)采集前使用40 cm×40 cm 高光譜標準白板進行校正（標準白板反射率視為1，所測得的反射率為相對反射率），白板前后校準時間間隔不超過5 min。采用ViewSepcPro 光譜處理軟件對原始光譜曲線進行預(yù)處理。通過測得的作物冠層反射率計算NDVI（歸一化植被指數(shù)）、DVI（差值植被指數(shù)）、RVI（比值植被指數(shù)）、EVI（增強植被指數(shù)）、PRI（光化學(xué)植被指數(shù)）5 種植被指數(shù)，各植被指數(shù)的計算公式見表2。本研究中，絕大部分的土壤呼吸測定日與植被指數(shù)觀測日相同，若遇不利于觀測植被指數(shù)的天氣，土壤呼吸的測定則與之有觀測日的偏差。在測定土壤呼吸時，采用土壤碳通量儀配套的土壤溫度探頭和濕度探頭（TDR）測定5 cm 土壤溫度和濕度。以便攜式葉綠素儀（SPAD-502PLUS，Konica Minolta 公司，日本）測定3種作物莖頂葉的葉綠素SPAD 值，每個小區(qū)隨機測定5片葉片。

表1 作物生育期Table 1 The growing stages of crops

以往的研究表明，每周1 次的頻率能較好地觀測到土壤呼吸、土壤溫濕度的最小值和最大值范圍[20-21]，本研究中每周1 次的植被指數(shù)觀測頻率高于以往研究的頻率[18，22-23]，并且考慮了苗期到越冬期的植被指數(shù)變異，比以往僅觀測越冬夏熟作物旺盛生長階段植被指數(shù)的研究更為全面[18]，這有利于研究作物全生育期內(nèi)植被指數(shù)的變異及其與土壤呼吸的關(guān)系。

表2 植被指數(shù)的計算公式Table 2 Functions to compute vegetation indexes

1.4 數(shù)據(jù)分析

以配對t檢驗分析不同3 種農(nóng)田季節(jié)土壤溫度、濕度的差異，以重復(fù)測量的方差分析檢驗不同農(nóng)田土壤呼吸的差異。以往的研究表明，土壤呼吸隨溫度的升高呈指數(shù)形式增加[24]，該關(guān)系由Van′t Hoff[25]提出的與溫度有關(guān)的化學(xué)反應(yīng)速率方程衍生而來，本研究中也以指數(shù)方程描述土壤呼吸與土壤溫度之間的關(guān)系，將指數(shù)方程模擬的土壤呼吸值與實測土壤呼吸值相減可得到土壤呼吸殘差，將土壤呼吸殘差與土壤濕度進行二次方程擬合以研究在消除土壤溫度的基礎(chǔ)上土壤呼吸與濕度的關(guān)系，將土壤呼吸殘差與各植被指數(shù)進行相關(guān)分析以研究在消除土壤溫度的基礎(chǔ)上土壤呼吸與各植被指數(shù)的關(guān)系。在相關(guān)分析的基礎(chǔ)上，以多元線性回歸初步檢驗各潛在影響因素對土壤呼吸的影響以及各因素的共線性，以方差膨脹因子（VIF）來判斷其共線性，當(dāng)某因素VIF＜10 時，可作為進一步的多元非線性回歸的自變量，進而建立基于不具共線性的自變量（土壤溫濕度、植被指數(shù)或SPAD值）的土壤呼吸模型。

2 結(jié)果與分析

2.1 土壤溫濕度與土壤呼吸

3 種農(nóng)田土壤溫度均表現(xiàn)出明顯的季節(jié)變化規(guī)律，冬小麥、油菜籽、蠶豆田土壤溫度季節(jié)變化范圍分別為3.6～31.4、3.5～31.6、3.6～31.9 ℃，3 種農(nóng)田土壤溫度無顯著差異（P＞0.05）（圖1a）。3 種農(nóng)田冬季土壤濕度相對較高，從冬季到收獲期土壤濕度呈現(xiàn)出降低趨勢，冬小麥、油菜籽、蠶豆田土壤濕度季節(jié)變化范圍分別為 2.3%～39.4%、3.9%～39.8%、4.7%～34.9%（圖1b），冬小麥與油菜籽田土壤濕度無顯著差異（P＞0.05），但兩者土壤濕度均顯著（P＜0.05）高于蠶豆田。

3 種農(nóng)田土壤呼吸與土壤溫度的季節(jié)變異趨勢基本一致，冬季土壤呼吸相對較低，在作物旺盛生長的季節(jié)土壤呼吸相對較高。冬小麥、油菜籽、蠶豆田土壤呼吸季節(jié)變化范圍分別為0.59～3.53、0.43～3.35、0.26～3.77 μmol·m-2·s-1，其季節(jié)平均值分別為 1.78±0.15、1.35±0.27、1.61±0.22 μmol·m-2·s-1，在整個生長季尺度上冬小麥田土壤呼吸顯著高于油菜籽田（P＜0.05），冬小麥與蠶豆田以及油菜籽與蠶豆田土壤呼吸無顯著差異（P＞0.05）。在作物旺盛生長的3—5 月份3種農(nóng)田土壤呼吸存在顯著差異（P＜0.05）（圖1c）。

2.2 植被指數(shù)

從出苗后到作物收獲，3 種農(nóng)田的NDVI、DVI、RVI、EVI、PRI 均表現(xiàn)出先增加后減少的趨勢（圖2a～圖2e）。3—4 月份，冬小麥和蠶豆田 NDVI 和 PRI 達到整個生長季節(jié)中最大的階段，且變化不大，3—5 月份，油菜籽田NDVI和PRI呈現(xiàn)出下降趨勢。3種農(nóng)田的DVI、RVI、EVI 均呈現(xiàn)出先增大，后減小的總體趨勢。這表明不同的植被指數(shù)反映的作物生長狀況存在差異，且不同作物的植被指數(shù)也存在差異。葉片葉綠素SPAD 值也存在季節(jié)變異性（圖3）。冬小麥SPAD 值呈現(xiàn)出先下降后上升趨勢，在生育末期又降至最低；油菜籽SPAD值總體呈逐漸上升趨勢，在生育末期又迅速降低；蠶豆SPAD值季節(jié)變異性相對較小，在生育末期也降至最低。冬小麥、油菜籽、蠶豆的SPAD 季節(jié)平均值分別為 44.51±0.96、37.42±1.09、45.41±1.08。

2.3 土壤呼吸與土壤溫度的關(guān)系

3 種農(nóng)田土壤呼吸與土壤溫度均存在指數(shù)回歸關(guān)系，土壤溫度可解釋冬小麥、油菜籽、蠶豆田土壤呼吸37.2%、40.9%、36.7%的季節(jié)變異（圖4）。對于油菜籽田而言，雖然基于土壤溫度的冪函數(shù)可解釋土壤呼吸約50%的變異，但指數(shù)方程在機制上具有更普遍的意義。生長季尺度上冬小麥、油菜籽、蠶豆田土壤呼吸的溫度敏感系數(shù)（Q10）分別為1.66、1.61、2.07。

圖1 土壤溫濕度、土壤呼吸的季節(jié)變化Figure 1 Seasonal changes in soil temperature，soil moisture，and soil respiration

圖2 NDVI（a）、DVI（b）、RV（Ic）、EVI（d）、PRI（e）的季節(jié)變化Figure 2 Seasonal changes in NDV（Ia），DVI（b），RV（Ic），EVI（d），and PR（Ie）

2.4 土壤呼吸與土壤濕度的關(guān)系

冬小麥和蠶豆田土壤呼吸殘差與土壤濕度無顯著的回歸關(guān)系（P＞0.05）（圖5a、圖5c），這表明冬小麥和蠶豆田土壤濕度對土壤呼吸無顯著影響。油菜籽田土壤呼吸殘差與土壤濕度的關(guān)系可用二次方程擬合（P=0.018）（圖5b），該方程表明，在不考慮土壤溫度的基礎(chǔ)上土壤濕度可解釋油菜籽田土壤呼吸27.3%的季節(jié)變異。

2.5 土壤呼吸與植被指數(shù)及溫濕度的關(guān)系

相關(guān)分析表明，冬小麥田土壤呼吸殘差與NDVI、RVI、EVI、PRI、SPAD 值均存在顯著（P＜0.05）或極顯著（P＜0.01）相關(guān)關(guān)系（表3），蠶豆田土壤呼吸殘差與NDVI、DVI、RVI、EVI、PRI 均存在極顯著（P＜0.01）相關(guān)關(guān)系，而油菜籽田土壤呼吸殘差與上述植被指數(shù)均不存在顯著相關(guān)關(guān)系，但與SPAD 值存在顯著（P＜0.05）相關(guān)關(guān)系。這表明土壤呼吸與植被指數(shù)的關(guān)系因作物類型的不同而存在差異，油菜籽田土壤呼吸與植被指數(shù)無相關(guān)性的原因可能與3—4 月份花期葉片退化有關(guān)，此時利用高光譜測定的反射率反映了油菜花的生理特征，這與其他2 種葉片持續(xù)生長的作物形成了對比。

圖3 葉綠素SPAD值的季節(jié)變化Figure 3 Seasonal changes in SPAD value of chlorophyll

圖4 不同作物農(nóng)田土壤呼吸與土壤溫度的關(guān)系Figure 4 Relationship between soil respiration and soil temperature in different croplands

圖5 不同作物農(nóng)田土壤呼吸殘差與土壤濕度的關(guān)系Figure 5 Relationship between residual soil respiration and soil moisture in different croplands

基于土壤溫濕度和植被指數(shù)建立的土壤呼吸模型比僅包含溫度的模型明顯提高了模擬效果（圖4、表4）?；谕寥罍囟?、NDVI、RVI 的模型可解釋冬小麥田75.4%的土壤呼吸的季節(jié)變異，基于土壤溫度和RVI 的模型可解釋蠶豆田91.1%的土壤呼吸的季節(jié)變異，基于土壤溫濕度和SPAD 值的模型也比僅包括土壤溫度的指數(shù)模型提高了油菜籽田模擬效果。

3 討論

3.1 作物類型對農(nóng)田土壤呼吸的影響

江國福等[6]收集的全國不同農(nóng)田觀測地點樣本的結(jié)果表明，在生長季尺度上各作物類型的土壤呼吸大小順序為：棉花＞玉米＞大豆＞水稻＞小麥。Tufekcio?glu 等[26]報道，大豆和玉米田的土壤呼吸無顯著差異。熊瑛等[27]的研究表明，夏熟作物蠶豆的季節(jié)平均土壤呼吸速率與秋熟作物甘薯無顯著差異，但顯著低于秋熟作物玉米的數(shù)值。以往的研究表明，玉米田土壤呼吸顯著高于大豆田，其差異主要體現(xiàn)在高溫階段[28]。種植不同作物的農(nóng)田土壤呼吸的不同既與作物種植季節(jié)有關(guān)，也與作物本身的特性有關(guān)[29]，例如，種植固氮作物大豆比種植棉花條件下的土壤呼吸高，這主要是因為共生固氮過程需要消耗能量，而固氮所需能量來自于植物光合產(chǎn)物的分解釋放[30]。本研究中，3 種農(nóng)田土壤呼吸的大小順序為：冬小麥＞蠶豆＞油菜籽，在作物旺盛生長的3—5 月份3 種農(nóng)田土壤呼吸存在顯著差異（P＜0.05）（圖1c）。不同作物的光合效率不同，導(dǎo)致輸入到根系的含碳物質(zhì)存在差異，從而影響根呼吸和根際碳沉積[31-32]。試驗所用3種作物都是越冬夏熟作物，在返青前個體都比較小，高光譜所測各類植被指數(shù)值也比較小，作物土壤呼吸無顯著差異；3—5 月作物旺盛生長，個體、群體及植被指數(shù)差異明顯。此外，作物冠層覆被度和冠層高度的不同造成的土壤水熱因子和地被物的差異也是造成土壤呼吸差異的潛在影響因素。

表3 土壤呼吸殘差與植被指數(shù)、SPAD值的相關(guān)關(guān)系Table 3 Correlation between residual soil respiration and variables of vegetation indexes and SPAD value

表4 基于土壤溫濕度、植被指數(shù)、SPAD值的土壤呼吸模型Table 4 Soil respiration models on the basis of soil temperature，moisture，vegetation indexes，and SPAD value

3.2 土壤呼吸與溫濕度及植被指數(shù)的關(guān)系

土壤呼吸與土壤溫度的指數(shù)關(guān)系已被大量的研究證實，本研究中測得的生長季尺度上冬小麥、油菜籽、大豆田土壤呼吸的溫度敏感系數(shù)（Q10）分別為1.66、1.61、2.07，這與以往研究基本一致[6，24]。冬小麥田和蠶豆田土壤呼吸除了與土壤溫度具有相關(guān)性之外，還與高光譜植被指數(shù)有密切聯(lián)系，冬小麥田土壤呼吸殘差與ND?VI、RVI、EVI、PRI存在顯著（P＜0.05）或極顯著（P＜0.01）相關(guān)性，蠶豆田土壤呼吸殘差與NDVI、DVI、RVI、EVI、PRI均存在顯著（P＜0.05）或極顯著（P＜0.01）相關(guān)性，而油菜籽田則無類似關(guān)系。3—4月份為油菜籽的花期，其葉片退化，這可能會對利用高光譜測得的反射率產(chǎn)生影響，這種現(xiàn)象與冬小麥和蠶豆存在明顯差異。由此表明，土壤呼吸與上述植被指數(shù)的關(guān)系不僅與作物類型有關(guān)，而且與植被指數(shù)的類型有關(guān)[22]。

本研究中對苗期到越冬期土壤呼吸殘差與植被指數(shù)的相關(guān)分析表明兩者間無顯著相關(guān)性（P＜0.05），這說明土壤呼吸季節(jié)變異與植被指數(shù)季節(jié)變異的內(nèi)在聯(lián)系主要體現(xiàn)在作物旺盛生長的階段，而非苗期到越冬期。然而，與以往主要關(guān)注旺盛生長季節(jié)植被指數(shù)觀測的研究相比[18，33]，本研究中對苗期到越冬期的植被指數(shù)觀測仍非常必要，有助于更全面地了解作物生長初期的植被指數(shù)，例如冬小麥此階段的NDVI、RVI、EVI、PRI均達到了比較高的數(shù)值，油菜籽和蠶豆田的PRI 也相對較高（圖2），此階段的這些基礎(chǔ)數(shù)據(jù)不僅對于本研究所關(guān)注的土壤呼吸問題是必要的，而且在地面的高光譜植被指數(shù)與衛(wèi)星遙感觀測結(jié)果的數(shù)據(jù)同化分析研究中具有一些借鑒作用。

在作物旺盛生長的3—5 月份，冬小麥的NDVI、RVI 高于蠶豆，也高于油菜籽（圖2a、圖2b、圖2e），這2 個指標的差異與土壤呼吸的差異基本一致（圖1c）。有研究表明，NDVI可反映作物的長勢和營養(yǎng)信息，與植物生產(chǎn)力、葉面積指數(shù)等具有一定聯(lián)系[34]。種植不同作物條件下土壤呼吸的差異與植被指數(shù)所反映的作物生長狀況的差異有關(guān)，葉綠素是吸收光能的主要物質(zhì)，影響作物光合作用效率[35]，土壤呼吸、植被指數(shù)、葉綠素SPAD 值之間的相關(guān)性可反映出土壤呼吸與作物生長指標之間的聯(lián)系，可通過土壤呼吸與植被指數(shù)的關(guān)系體現(xiàn)。

以往有學(xué)者建立了基于植被指數(shù)的土壤呼吸模型。武江星[23]基于高光譜觀測的植被指數(shù)建立的模型可模擬高粱地不同處理下土壤呼吸90%左右的季節(jié)變異，Huang 等[18]利用EVI 和紅邊葉綠素指數(shù)建立的模型可模擬玉米和冬小麥田土壤呼吸60%～85%的季節(jié)變異。本研究中，僅基于植被指數(shù)的模型對土壤呼吸季節(jié)變異的解釋性明顯低于溫度與植被指數(shù)的復(fù)合模型?；谕寥罍囟群椭脖恢笖?shù)的模型可有效模擬冬小麥和蠶豆田土壤呼吸的季節(jié)動態(tài)，特別是蠶豆田僅土壤溫度和RVI 即可解釋土壤呼吸91.1%的季節(jié)變異，比僅包含土壤溫度的指數(shù)方程（R2=0.367）（圖4c）明顯提高了模擬效果。由于油菜籽花期葉片生長的特殊性，土壤呼吸與植被指數(shù)無關(guān)，然而，此時植株中下部仍存在一定數(shù)量的葉片，雖然這些葉片對于植被指數(shù)的貢獻小于油菜花，但具有可觀的光合作用，因而油菜籽田土壤呼吸可通過SPAD 值和其他水熱因子模擬，這在類似作物的觀測中也應(yīng)予以考慮?；跍囟群椭脖恢笖?shù)的模擬結(jié)果，為利用遙感觀測的植被指數(shù)和地面觀測的溫度模擬土壤呼吸的時空變化和區(qū)域估算提供了理論依據(jù)[36]，有研究表明基于Landsat 遙感觀測的EVI、氣候因子、地形因子建立的模型模擬了地面土壤呼吸45.0%的季節(jié)變異[37]。今后有必要開展更多種作物的觀測，這將有助于在大尺度上對農(nóng)田土壤呼吸進行估算。

4 結(jié)論

（1）不同作物農(nóng)田的土壤呼吸存在顯著差異，差異最明顯的時段為作物旺盛生長的3—5月份。

（2）冬小麥和蠶豆田土壤呼吸與土壤溫度和植被指數(shù)有關(guān)，在這2 種農(nóng)田可分別建立基于土壤溫度、植被指數(shù)、SPAD值以及土壤溫度、植被指數(shù)的土壤呼吸模型。

（3）由于花期葉片退化，油菜籽田土壤呼吸與植被指數(shù)無關(guān)，其季節(jié)變化僅與土壤溫濕度和SPAD 值有關(guān)。