2018, Vol. 26
2. 中国科学院禹城综合试验站禹城 251200;
3. 中国科学院大学资源与环境学院 北京 100190;
4. 北京雨根科技有限公司 北京 100094
, DU Kun1,2,3, ZHANG Qiuying4, GU Congke1,2,3, LENG Peifang1,2,3, QIAO Yunfeng1,2,3, ZHU Nong1,2,3, HAO Shuai1,2,3, HUANG Yongbin4, SHI Shengjin4
2. Yucheng Comprehensive Experiment Station, Chinese Academy of Sciences, Yucheng 251200, China;
3. College of Resources and Environment, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China;
4. Rainroot Scientific Limited, Beijing 100094, China
现今全球气候变暖已成为主要的气候变化趋势, 由此引发的温室效应等问题已日益成为当前研究热点之一。公认的产生温室效应气体主要包括CO2、CH4、N2O, 其对温室效应的贡献率分别为60%、15%、5%, 综合贡献率高达80%[1], 又以N2O的温室效应最大, 其增温效应最高可达CO2的270倍[2]。空气中的N2O与其他物质反应, 对臭氧层产生危害, 可增强地球表面的紫外线辐射, 进一步对地球表面增温产生影响。因此, 对于N2O的观测和研究对于摸清当前植被-土壤-大气系统中的N2O浓度, 解释当前大气中N2O的变化机制并以此促进N2O的减排具有重要意义。目前, 前人关于N2O排放研究表明, 土壤对大气N2O的贡献为80%~90%, 是重要的N2O排放源[3]。对于不同生态系统的研究表明, 植被究竟是源还是汇与植被类型和地区有关[4], 且不同生态系统排放的N2O量存在差异[5-7]。目前, 生态系统中N2O的观测主要以静态箱-气相色谱法较为常见[5, 8-9], 但该方法的测定时间间隔相对较长, 实现实时连续测定的难度较大, 且难以捕捉到降雨、风等异常天气下的排放情况。
农田生态系统受人类影响, 土壤中氮元素循环较快, N2O排放较大, 是公认的重要的N2O排放源[10]。华北平原地区是我国重要的粮食产地, 耕地面积广, 耕作强度大, 属于典型的具有代表性的农田生态系统。闫翠萍等[11]研究表明, 华北平原小麦玉米轮作农田是N2O的排放源, 小麦季土壤排放N2O总量为0.83~1.80 kg(N2O-N)·hm-2, 玉米季土壤排放N2O总量1.21~2.07 kg(N2O-N)·hm-2, 土壤温度升高和降水量增加以及干湿交替加剧均会造成N2O排放速率增加。同时在持续干燥和低温的冬季不施氮处理观测到土壤对N2O的吸收现象[12]。然而, 这些研究多是利用静态箱-气相色谱法测定, 测定频度多为每周1次, 每次测定2~3 h, 总排放量通常采用插值法计算。这可能导致总排放量的计算误差, 且由于需人工测定, 异常天气下测定难度较大, 进一步影响了测定精度。
TGA200A(Trace Gas Analyzer, Campbell Scientific Ltd., USA)仪器是一种新型的TGA系列的温室气体观测仪器, 具有响应时间短、测定迅速的特点, 可以每秒10 Hz的速度对大气中的N2O进行实时分析测定, 该类仪器目前在国内应用尚未见报道。因此, 本研究采用TGA200A仪器, 配以涡度相关仪器和技术, 以位于华北平原的中国科学院禹城综合试验站农田为研究对象, 观测农田N2O排放的日变化特征, 并利用相关环境要素如温度、风速、湿度等, 对华北农田玉米季N2O变化及其影响要素进行研究, 以期完善N2O的观测方法, 并为华北地区N2O变化研究提供参考。
1 材料和方法 1.1 试验地概况试验地位于中国科学院禹城综合试验站(36°40′~37°12′N, 116°22′~116°45′E), 地处山东省西北部、黄河下游。该地土壤为黄河冲积物母质发育, 土壤类型主要为潮土和盐化潮土, 是华北平原地区的典型农田生态系统。试验地属温带半干旱季风气候区, 年均气温13.4 ℃, 年均降水量567 mm, 夏季为主要降雨期; 多年无霜期220 d, 大于0 ℃积温为4 951 ℃, 日照时间超过2 600 h[13], 水热条件优良, 利于作物种植和生长。
该地农田采用冬小麦-夏玉米轮作的种植方式, 小麦收获后于6月10—15日使用机器播种玉米, 不作翻耕处理, 生长期使用地下水适度灌溉1~2次, 仅7月底施肥1次。
1.2 TGA200A测定系统于2016年5月初安装TGA200A系统, 主要组成部分包括支架、TGA分析测定主机箱(Campbell Scientific Ltd., USA, 体积约0.5 m3)、CR6 datalogger数采器(Campbell Scientific Ltd., USA)、抽真空高压泵、电脑、N2O标气瓶。此外, 配以涡度相关技术(eddy covariance technique)的CAST-3(Campbell Scientific Ltd., USA)、Li-7500(Li-COR Ltd., USA), 为防止相互干扰, 两者中轴线不在同一水平面上, 存在一定夹角。在CAST-3超声装置外侧架设N2O的进样口, 高2.5 m(图 1)。
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图 1 测定农田生态系统N2O浓度的TGA200A测定系统示意图 Figure 1 Sketch map of measuring system of TGA200A for N2O concentration measurement of farmland system |
TGA主机箱内配置以电流和温度控制的激光发射管及其相关测定装置, 通过扫描和分析痕量气体(trace gas)对激光能量的线性吸收波长, 实现对痕量气体的监测[14]。当真空泵抽低压后, 待测气体从进样口进入管道, 经过过滤和干燥后, 进入主机箱待测。与此同时, 标气瓶的N2O标准气体进入主机箱(浓度已知), 利用激光技术同时测定样品和标准气体的N2O的吸光值, 以此测定样品的N2O浓度值。设定测定频次为10 Hz, 每秒内各次N2O均值即为大气实时N2O浓度。
涡度相关技术通过测定和分析温度、H2O、CO2等的脉动与垂直风速脉动协方差, 对生物圈(森林、农田等)与大气间湍流通量进行非破坏性的标准测定方法, 具有适用范围广、可信度高等特点[15-16]。利用涡度相关技术中的CAST-3、Li-7500设备测定大气风速、温度、湿度, 相关测定和分析方法见文献[17-18]。
1.3 数据处理对半小时内N2O浓度取算术平均值, 得每半小时的大气N2O浓度, 利用Microsoft Excel软件对数据进行计算和作图。
2 结果与分析 2.1 晴朗天气下农田N2O日动态变化 2.1.1 玉米出苗期N2O日动态变化6月10—15日玉米播种后1周内属于出苗期, 选择6月18日(晴朗天气)的数据进行分析(图 2)发现, N2O浓度在0.611~0.669 mg·m-3范围内, 整体上呈现出白天(6:00—18:00, 下同)低(多数低于0.630 mg·m-3), 夜晚(0:00—6:00、18:00—24:00, 下同)高(多数高于0.630 mg·m-3)的特征。自凌晨开始至日出阶段, 农田N2O随大气温度降低而逐渐降低, 仅在日出前后短暂升高。N2O在8:30—18:00整体上表现出先升后降的趋势, 即高温时段15:30出现一次峰值0.627 mg·m-3; 在18:00前后逐渐升高, 至23:00保持平稳。结果表明, 温度对农田N2O排放产生重要影响, 白天高温可提高N2O浓度, 但这种作用存在一定的滞后性。大气湿度和风速对大气温度的变化表现出相应的变化, 即温度逐渐升高, 湿度随后逐渐降低, 风速在白天表现出升高的趋势, 进一步佐证了环境要素对N2O排放的协同作用及其相互影响。
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图 2 玉米出苗期农田N2O浓度及环境要素的日动态变化 Figure 2 Dynamic changes of N2O emission and environment elements of farmland system at maize seeding stage NC: N2O浓度; AMC:大气含水量; T:温度; WS:风速。 NC: nitrous oxide concentration; AMC: atmospheric water content; T: temperature; WS: wind speed. |
选择玉米三叶期晴朗天气的7月8日数据进行分析。从图 3可知, 气温在日出前后最低, 下午14:00—15:00高温, 甚至在17:00之前大气温度仍高于36 ℃; 湿度则随温度变化表现出相反的变化, 风速在白天温度较高时段达到较大水平。在该种温度主导的环境要素下, N2O浓度呈现出夜晚高白天低的特征, 即在凌晨至8:00表现出降低趋势, 之后随温度升高N2O浓度逐渐升高, 但其降低的时间晚于苗期的6月18日, 这是因为在7月份白天积温较高, 相对高温时段较长, 延迟了N2O降低的时间节点。
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图 3 玉米三叶期农田N2O浓度及环境要素日动态变化 Figure 3 Dynamic changes of N2O concentration and environment elements of farmland system at maize trefoil stage NC: N2O浓度; AMC:大气含水量; T:温度; WS:风速。 NC: nitrous oxide concentration; AMC: atmospheric water content; T: temperature “WS: wind speed”. |
综合分析以上6月18日和7月8日的数据可以发现, 两个时间的N2O浓度变化特点进一步验证了温度对植被-土壤系统N2O浓度存在重要影响, 且N2O浓度和温度变化的节点不同, 温度对N2O的作用存在滞后作用, 该种作用随季节(高温时长)而存在差异。
2.1.3 玉米花粒期N2O日动态变化选择玉米花粒期9月9日的数据进行分析发现(图 4), 温度、湿度、风速均表现出白天高、夜晚低的特征。湿度在温度最高的阶段呈降低的趋势, 而风速与温度的变化存在相似趋势。N2O在日出前后达到1.171 mg·m-3, 远高于玉米生长前期平均水平, 而白天的N2O浓度较低, 其均值低于0.600 mg·m-3, 远低于相对应的其他月份的浓度。
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图 4 玉米花粒期农田N2O浓度及环境要素日动态变化 Figure 4 Dynamic changes of N2O concentration and environment elements of farmland system at maize anthesis and kernel stage NC: N2O浓度; AMC:大气含水量; T:温度; WS:风速。 NC: nitrous oxide concentration; AMC: atmospheric water content; T: temperature; WS: wind speed. |
选择降雨天气(6月22日)的数据进行分析发现(图 5), 降雨天气下, 大气温度的全天变化较小, 为20~25 ℃, 显著低于晴天(6月18日)的温度(图 2); 湿度随降雨时长累积逐渐增大, 风速在白天时段基本保持平稳, 夜间风速逐渐降低。该种环境下, 农田N2O表现出随降雨累积逐渐增大的趋势(9:00—12:30), 但在12:30过后表现出短时间降低的趋势, 之后急剧上升至夜间最高值0.762 mg·m-3。降雨(6月22日)与晴天(6月18日)的N2O浓度比较, 凌晨至日出阶段以晴天较高, 而白天至深夜均以降雨天气较高, 且受降雨影响, 夜晚阶段的最高值远高于晴朗天气, 表明降雨可促进植被-土壤系统释放N2O, 增加大气N2O浓度, 但过度降雨抑制N2O排放。
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图 5 雨天玉米农田N2O浓度及环境要素日动态变化 Figure 5 Dynamic changes of N2O concentration and environment elements of maize field in rainy day NC: N2O浓度; AMC:大气含水量; T:温度; WS:风速。 NC: nitrous oxide concentration; AMC: atmospheric water content; T: temperature; WS: wind speed. |
晴朗强风天气7月8日(图 3)和晴朗弱风7月3日(图 6)数据进行分析比较发现, 两者的温度范围较为相近, 湿度差距较小, 但风速前者是后者3~20倍。对比N2O数据发现, 风速较低的7月3日的N2O浓度显著高于风速较高的7月8日。7月3日的N2O浓度随时间呈先升后降趋势, 最高点出现在6:00前后; 而7月8日则表现出随时间逐渐降低趋势。凌晨至日出前后的温度和风速均以7月3日较低, 但其N2O浓度反而相对较高。8:00—12:00, 两者温度极度相近, 但湿度以7月3日相对较低, N2O反而较为相近。推测风速对N2O的影响可能不是主导因素, 是否有其他因素的交互作用影响, 还需要进一步研究。
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图 6 晴朗弱风天气玉米农田N2O浓度及其环境要素日动态变化 Figure 6 Dynamic changes of N2O concentration and environment elements of maize field in weak-wind sunny days NC: N2O浓度; AMC:大气含水量; T:温度; WS:风速。 NC: nitrous oxide concentration; AMC: atmospheric water content; T: temperature; WS: wind speed. |
6月中旬玉米播种后, TGA对农田大气6—9月份(8月中下旬进行了相关调试)N2O浓度进行了实时连续的观测, TGA监测功能基本保持稳定。分析晴朗天气下玉米生长期的N2O浓度及其环境要素发现, 白天农田N2O变化具有一定的规律性, 与叶欣等[19]和郑循华等[20]研究结论相近。日出之后, 日照增强导致大气温度和植被-土壤系统温度升高, 植物产生更多O2进入到土壤中, 土壤参与N循环的相关微生物活性提高, 氮元素有机物的矿化作用增强, 土壤排放到大气中的N2O增多。中午过后, 温度到达峰值后逐渐下降, 植物产生O2降低, 土壤含氧量减少, 土壤氮循环相关微生物活性降低, 土壤向大气中排放N2O也随之降低[20]。杜睿等[21]利用原状土开展相关增温试验, 得出了温度显著影响土壤N2O释放的结论; 自然环境下进行的农田增温试验同样得出温度升高可促进土壤N2O的结论[13, 22]。同时, 对比不同月份发现, 下午高温时长增加(高于30 ℃)进一步促进农田N2O的释放, 这有可能是高温累积效应导致的。
日落之后, 温度逐渐降低, 农田N2O则呈现出增加的趋势, 这与胡立峰[23]的研究结论类似, 推测可能是农田作物光合作用停止, 土壤中O2浓度减少, 造成土壤的反硝化作用增强, 导致其排放到大气中的N2O增多。目前, 大多数温室气体试验的采样时间集中在早晨9:00—11:00, 对于夜间温室气体N2O的释放特征的研究相对较少。夜间测定所需人力较大, 对人的作息产生影响, 相对不便。加之, 夜间测量照明和人类呼吸等极易对土壤和植被的温室气体排放和监测产生影响, 造成人为误差, 因此利用TGA系统进行监测可以降低对测定人员的时间要求, 并减小测量误差, 具有明显的科研优势。
3.2 降雨天气对农田大气N2O排放的影响降雨引起农田土壤含水量加大, 提高了土壤氮循环相关微生物活性, 同时土壤湿度的增大导致进入土壤中的O2降低, 氮循环过程产生的N2O作为替代O2进行还原作用, 因此硝化过程产N2O增多, 排放到大气的N2O进而增大[24]。随着降雨的进行, 土壤含水量逐渐增大, 形成一定的厌氧环境, 促进反硝化作用[25], 表现出N2O在降雨发生后一定时间持续增长, 因此适当的降雨可促进土壤N2O排放[26], 这也与灌溉促进N2O释放具有相似的机制[27-28]。但白天过量的降水和灌溉导致土壤过度淹水, 影响土壤O2进入和N2O排放, 导致N2O随降水的过量累积表现出降低趋势[5]。因此, 在降水和灌溉影响下土壤含水量增大的快慢和变化梯度对土壤N2O排放存在影响。
3.3 大风天气对农田N2O排放的影响大气的水热条件与农田风力存在较为密切的相互影响, 难以在野外单独控制温度和含水量(降水)条件以此研究风力对农田产生N2O的影响。本文仅选择不同风力下一定时段的N2O进行对比分析, 发现大风天气可能降低N2O排放。相同温度下, 一方面, 农田风速较大可促进地表水分蒸发, 降低表土含水量, 改变土壤与大气的气体(如O2、N2O)交换速率; 另一方面, 强风导致植株叶片翻动, 叶片正面接受光照面积降低, 降低光合作用[29], 对温室气体产量造成影响, 而强风甚至可引起植株受损, 导致农田排放的温室气体产生变化。
3.4 TGA监测系统的可利用性目前, 国外少数学者利用TGA对生物圈与大气间温室气体的CO2中13C同位素[30]、CH4[31]、NO2[32]进行了一定的研究, 得出了TGA的应用具有可行性的结论。本研究所采用的TGA为最新一代的系列产品, 不再使用液氮进行主机箱降温, 操作更加方便简单。本研究中晴朗天气下, 白天时间TGA测定的晴朗天气下农田N2O排放量多数在0.60 mg·m-3左右, 与相关研究结果相近[1-2]; 且本研究中晴朗天气下, 大气N2O变化趋势与温度变化趋势相似, 在一定程度上可以相互印证, 表明应用TGA系统监测华北地区N2O浓度变化具有可行性。当前, 农田生态系统的温室气体排放监测多是单一土壤或植被系统的研究, 直接在植被-土壤系统冠层高度观测大气N2O的研究极少, 本研究提供了一种在华北农田观测温室气体的新方法。由于人类活动影响, 农田的下垫面相对单一, TGA系统可以和涡度相关技术集合利用, 但TGA系统技术在国内森林、草原和山地等复杂状况下的研究是否可行, 目前尚不明了。
TGA系统主机箱内部更换相关配件后, 可用于测定农田CO2、CH4。同时, 对于进样口的改造, 可以对土壤或植被释放的温室气体进行自动采集和测定, 具有较高的科研利用价值。但TGA造价高昂, 在全国乃至全世界的推广具有一定难度。本文利用TGA观测农田大气N2O仅仅是初步研究, 测定周期较短, 对于农田N2O在长期气候变化下的响应还不明了, 尚需开展长期观测。
4 结论1) 晴朗天气下, 温度是影响玉米农田N2O排放的主要环境因素, N2O排放呈现出夜晚高、白天低的特征, 温度对N2O的影响存在滞后性。
2) 适量的降雨可促进农田N2O排放, 但过度降水抑制农田N2O排放。
3) 大风天气影响下, 农田N2O排放发生变化, 但该种变化不具有明显规律性, 大风天气的作用机制尚需进一步探究。
4) 本研究为国内首次利用TGA系统对温室气体通量进行原位高频监测, 证实TGA系统测定华北农田的N2O具有可行性, 可实现实时、动态、昼夜连续监测。
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