中国黑土区是最大的粮食生产基地和商品粮输出基地, 也是世界仅有的三大块黑土区之一, 与同纬度的乌克兰玉米(Zea mays)带、美国玉米带并称为世界三大黄金玉米带。其中吉林省玉米播种面积稳定在233万hm²左右, 玉米总产量约1600万t, 玉米单产水平、人均占有量、商品率及出口量均居全国首位, 对保障国家粮食安全具有举足轻重的作用。在保障粮食安全的刚性需求下, 化肥用量呈显著增加态势, 从2004年至2018年吉林省的化肥用量从304.7万t增长至424.0万t^[1], 导致吉林省黑土区农田土壤单位面积的氮磷负荷显著增加^[2], 引发了一系列的农业面源污染问题^[3]。

而地下淋溶是旱地农田氮素淋溶的主要途径之一。淋溶一般多发生在强降雨或不合理灌溉条件下^[4]。而吉林省年降雨分布不均, 其中70%左右集中在6—9月, 农业面源污染风险较大, 降雨量显著影响农田氮磷的运移动态和淋溶过程。因此, 长期监测研究不同降雨强度下农田氮磷淋溶的变化, 对于减少黑土区农业面源污染、保护生态环境具有十分重要的现实意义。

国内外相关研究表明, 农田氮磷淋失除了受施肥量^[5-6]、施肥方式^[7-8]、耕作制度^[9-10]、灌溉制度^[11-12]、降雨量^[13]、农作物类型、农田坡度、土壤类型和土壤质地^[14-16]等影响外, 与降雨强度密切相关, 由于产流模式和产流量的差异性, 不同降雨强度下氮磷淋失呈现不同特征^[17]。近年来, 许多学者开展了氮磷淋溶流失的相关研究, 主要集中在不同降雨和灌溉模式对农田氮素淋溶淋失的影响^[18]、施肥条件下农田硝态氮的淋失风险^[7]、针对具体研究区域和作物进行的多年淋溶规律研究^[19], 以及对农田土壤氮磷淋溶流失特点的研究^[20-21]。但这些研究对农田土壤氮磷淋溶流失的影响因子与其之间的关系少有探讨。本研究通过对吉林省自然降雨和春玉米田氮磷淋溶状况连续4年的监测, 定量分析了降雨强度与黑土区农田土壤氮磷淋溶的关系, 为研究区氮磷淋溶风险预测和有效阻控提供依据。

1 材料与方法 1.1 试验点概况

本研究设置的4个监测点分别位于吉林省东、中、西的不同生态区, 是国家首批投入运行的农业面源污染监测点。监测点均按《农田地下淋溶面源污染监测设施建设技术规范》布点原则(典型性、代表性、长期性和抗干扰性)统一布置, 且种植模式均为东北平原区的春玉米一年1熟制。4个监测点分别为吉林省西南部的梨树县(监测点简称“梨树”)、西部的农安县(监测点简称“农安”)、中部的公主岭市(监测点简称“公主岭”)和东南部的通化县(监测点简称“通化”)。各监测点分布和具体情况见图 1和表 1。

1.2 试验设计

监测点于2015年建成, 2016年正式运行, 通化监测点于2019年开始运行。每个监测点均设有常规施肥处理, 3次重复, 共3个试验小区, 采用随机区组排列, 每个小区面积分别为54 m²(农安)、38 m²(梨树)、2 m²(公主岭)、54 m²(通化), 各监测试验区四周设保护行。淋溶装置于2015年(通化2019年)在每个小区的中心位置安装, 安装深度为1.2 m, 装置占地(汇水)面积均为2 m²。试验区春玉米种植方式采用当地农民常规种植模式(种植密度为60 000株·hm^-2, 春玉米连作一年1季, 每年5月初播种, 9月末收获)。全年无灌溉, 春天灭茬、施肥、起垄, 采用人工点播方式播种。小区基本情况及化肥施用量等信息见表 1。

1.3 样品采集与分析测试方法

降雨采集:降雨采样点均位于各监测点10 m范围内, 远离局部污染源, 四周无遮挡雪、雨的高大建筑物或树木, 通过自动式雨量计记录降雨量。每次降雨后将雨水样品移入洁净干燥的聚乙烯塑料瓶中。在样品瓶上贴上编号、标签, 同时记录采样地点、日期、起止时间、降水量等信息。24 h降水量大于5 mm的水样, 作为一个样品测试; 24 h降水量小于5 mm的水样, 将当月所有小于5 mm的降水水样混合成一个样品, 测试混合样的指标。样品采集后, 立即送检或冰冻保存(不超过1个月)。

淋溶水的样品采集参考《农田面源污染监测方法与实践》^[22]中农田地下淋溶计量与样品采集方法。每次降雨后, 如发生淋溶, 用田间渗滤池装置(图 2)抽取土壤淋溶液, 一次降雨采集完毕后记录淋溶量。淋溶液摇匀后, 取2个混合水样; 其一供分析测试用, 另一为备用。每一水样量约500 mL, 如淋溶液不足500 mL则将全部淋溶液作为采集样品。

降雨及淋溶水样的总氮和总磷浓度分别采用凯氏定氮法和钼酸铵分光光度法测定^[23]。

1.4 数据分析与处理

试验数据采用Microsoft Excel 2010进行分析和处理, 采用Excel 2016和Origin 9.0进行制图。

年度氮/磷淋溶强度参考文献[24]计算。计算公式如下:

$ L = \sum\nolimits_{i = 1}^n {\left( {{L_i} \times {D_i}} \right)} /100 $

(1)

式中: L为年度淋溶氮/磷量(kg·hm^-2), L_i为第i次淋溶量(mm), D_i为第i次淋溶液氮/磷浓度(mg·L^-1)。

$ 产流概率\left( \% \right) = 产流次数/降雨次数 \times 100 $

(2)

$ 产流系数\left( \% \right) = 产流量\left( {{\rm{mm}}} \right)/降雨量\left( {{\rm{mm}}} \right) \times 100 $

(3)

2 结果与分析 2.1 吉林省黑土区降雨总体特征

降雨强度为单位时段内的降雨量, 降雨强度能够反映一次降水过程的快慢缓急程度, 是描述降雨特征的重要指标^[25], 也是决定径流、淋溶流失的重要因素^[13]。参考降雨量等级划分国家标准(GB/T 28592—2012), 按照24 h降雨量的不同, 降雨等级划分为小雨(< 9.9 mm)、中雨(10.0~24.9 mm)、大雨(25.0~49.9 mm)、暴雨(50.0~99.9 mm)、大暴雨(100.0~249.9 mm)、特大暴雨(≥250.0 mm)^[26-27]。4个监测点2016—2019年春玉米全生育期(4—10月)平均降雨量为475 mm, 变化范围在424~554 mm; 年际间波动较大, 变异系数为12.2%。4个监测点2016—2019年春玉米全生育期平均发生降雨24.9次, 其中小雨11.3次, 中雨9次, 大雨2.7次, 暴雨1.8次, 大暴雨0.1次, 其降雨占总降雨量的比例分别为13.86%、29.73%、21.89%、27.05%、7.48%。可以看出, 春玉米生育期小雨和中雨虽然发生次数较多, 但中雨和暴雨降雨量占比较大, 达50%以上, 是生育期降雨的主要来源。

从各监测点来看(图 3、表 2), 2016—2019年春玉米全生育期平均降雨量最多的为通化监测点, 降雨量为593~785 mm, 其小雨和中雨发生次数(19次和12次)和降雨占总降雨量比例(28.94%和40.15%)均较大, 是通化春玉米生育期降雨的主要来源; 其次为公主岭和梨树(降雨量为512~699 mm、305~434 mm), 其中小雨和中雨发生次数较多, 但中雨、大雨和暴雨降雨量占比较大(70.89%和94.35%), 是公主岭和梨树春玉米生育期降雨的主要来源; 降雨量最少的为农安监测点, 降雨量为197~342 mm, 春玉米生育期降雨的主要来源为小雨和中雨, 降雨次数和降雨占比分别为6次和9次、19.57%和56.72%。

2.2 降雨强度与淋溶量之间的关系

吉林省4个监测点2016—2019年的降雨-淋溶关系可以看出(表 3), 在春玉米雨养条件下, 吉林省黑土区降雨强度和淋溶量呈极显著正相关关系(P < 0.01), 降雨强度每增加10.0 mm·(24h)^-1, 淋溶量增加1.81 mm。根据降雨强度和淋溶量关系的拟合方程(y=0.181x+2.4433, r=0.546^**), 当降雨强度在9.9 mm·(24h)^-1(小雨)以下时, 淋溶量基本在4.24 mm以下; 降雨强度为10.0~24.9 mm·(24h)^-1(中雨)时, 淋溶量为4.25~6.95 mm; 降雨强度为25.0~49.9 mm·(24h)^-1(大雨)时, 淋溶量明显增加, 一般介于6.97~11.48 mm; 当降雨强度超过50.0 mm·(24h)^-1时(暴雨), 淋溶量增加更明显, 个别点达25 mm和32 mm, 淋溶系数达25.8%和45.7%。

从各监测点来看(表 3), 公主岭和农安降雨强度和淋溶量呈极显著正相关关系(P < 0.01), 通化降雨强度和淋溶量呈显著正相关(P < 0.05), 梨树监测点二者无显著相关性。降雨强度每增加10.0 mm·(24h)^-1, 各监测点淋溶量分别增加0.35 mm(公主岭)、1.08 mm (梨树)、2.43 mm(农安)、0.95 mm(通化), 其中农安监测点增加的淋溶量最多。也有一些点位虽然单次降雨强度不高, 但是淋溶前一直有持续降雨, 导致土壤水分饱和, 因此导致较小的降雨强度也可以引起淋溶。

随全生育期(4—10月)降雨量的增加, 淋溶概率和淋溶次数(图 4a, b)分别呈显著(P < 0.05)和极显著(P < 0.01)线性增加趋势。降雨量每增加100 mm, 淋溶次数约增加3次, 淋溶概率上升6%。当全生育期降雨量超过74 mm时, 淋溶概率增加, 可能引起淋溶; 而当全生育期降雨量达217 mm时, 淋溶次数增加, 可以发生淋溶。

从图 4c可以看出, 产生淋溶的降雨等级一般以中雨(10.0~24.9 mm)和大雨(25.0~49.9 mm)为主, 淋溶次数约占总淋溶次数的57%;小雨和暴雨分别占24%和19%;由于春玉米区暴雨和大暴雨的几率较低, 导致次数占比较低, 而如果是暴雨以上等级, 淋溶的概率则是100%。

2.3 淋溶量与淋溶液氮磷浓度之间的关系 2.3.1 淋溶量与氮浓度的关系

由表 4可知, 在春玉米雨养条件下, 吉林省黑土区淋溶量和淋溶液总氮浓度呈极显著正相关关系(P < 0.01)。根据拟合方程, 淋溶量每增加10 mm, 淋溶液总氮浓度增加12.91 mg·L^-1。当淋溶量在15 mm以下时, 总氮浓度多在30 mg·L^-1以下水平; 淋溶量在15~20 mm时, 总氮浓度明显增加, 在28.28~34.73 mg·L^-1水平; 当超过20 mm时, 总氮浓度个别点达到42.48 mg·L^-1。

不同监测点淋溶量和总氮浓度呈现不同规律(表 4), 公主岭、梨树和通化监测点淋溶量和总氮浓度呈正相关关系, 农安监测点呈负相关关系, 但相关性均未达显著水平。淋溶量每增加10 mm, 各监测点总氮溶度分别增加14.09 mg·L^-1 (公主岭)、6.28 mg·L^-1 (梨树)、2.07 mg·L^-1 (通化)和-2.98 mg·L^-1 (农安)。

2.3.2 淋溶量与磷浓度的关系

在春玉米雨养条件下, 吉林省黑土区淋溶量和淋溶液总磷浓度无明显相关性(图 5a)。吉林省4个监测点2016—2019年淋溶液总磷浓度依次为梨树(0.148~0.346 mg·L^-1)>通化(0.073~0.228 mg·L^-1)>公主岭(0.029~0.177 mg·L^-1)>农安(0.005~0.100 mg·L^-1) (图 5b)。根据《水环境监测与分析技术》^[28]中《地表水环境质量标准》(GB 3838—2002), 梨树地下淋溶液的水质在地表水Ⅲ类到Ⅴ类之间, 通化和公主岭地下淋溶液的水质在地表水Ⅱ类到Ⅳ类之间, 农安地下淋溶液的水质在地表水Ⅱ类以下。

2.4 降雨强度与氮磷淋溶强度之间的关系 2.4.1 降雨强度与总氮淋溶强度的关系

在春玉米雨养条件下, 吉林省4个监测点2016—2019年的降雨强度和总氮淋溶强度呈极显著正相关关系(P < 0.01)(表 5)。通过降雨强度和总氮淋溶强度关系的拟合方程(y=0.0732x-0.2046, r=0.4950^**)可以看出, 降雨强度每增加10 mm·(24h)^-1, 总氮淋溶强度增加0.73 kg·hm^-2; 当降雨强度在9.9 mm·(24h)^-1(小雨)以下时, 总氮淋溶强度基本在0.52 kg·hm^-2以下, 占施氮量(4个监测点平均施氮量242 kg·hm^-2)的0.2%;降雨强度在10.0~24.9 mm·(24h)^-1(中雨)时, 总氮淋溶强度为0.53~1.62 kg·hm^-2, 占施氮量的0.2%~0.7%;当降雨强度在25.0~49.9 mm·(24h)^-1(大雨)时, 总氮淋溶强度明显增加, 一般介于1.63~3.45 kg·hm^-2, 占施氮量的0.7%~1.4%;当超过50.0 mm·(24h)^-1时(暴雨), 总氮淋溶强度增加更明显, 个别点超过12 kg·hm^-2, 占施氮量的5.0%。可以看出, 降雨等级在中雨以下时, 总氮淋溶强度一般不会超过2 kg·hm^-2, 总氮量仅损失不足1%;当降雨等级为大雨时, 总氮淋溶强度在4 kg·hm^-2以下, 总氮量损失在2%以下。

各监测点总氮淋溶强度随降雨强度的增加有增加的趋势(表 5), 降雨强度每增加10 mm·(24h)^-1, 各监测点总氮淋溶强度分别增加0.03 kg·hm^-2 (公主岭)、0.90 kg·hm^-2 (梨树)、0.28 kg·hm^-2 (农安)、0.17 kg·hm^-2 (通化)。

2.4.2 降雨强度与总磷淋溶强度的关系

从表 5可知, 研究区降雨条件下, 雨养春玉米总磷淋溶风险较低(0~0.064 kg·hm^-2), 降雨强度和总磷淋溶强度无明显相关性。从不同监测点来看, 随着降雨量增加, 公主岭和梨树监测点总磷淋溶强度有逐渐增加趋势, 农安和通化监测点总磷淋溶强度有逐渐减少趋势, 但相关性均未达显著水平。

3 讨论 3.1 吉林省黑土区降雨总体特征

吉林省黑土区降雨年际间波动较大, 这与前人研究降雨规律大体一致^[29]。区域间从东向西降雨量呈现逐渐减少趋势, 且农安和通化生育期降雨以中雨和小雨为主, 而公主岭和梨树则以中雨、大雨和暴雨占较大比例, 其中公主岭和梨树短时、集中的降雨特点更易增加农业面源污染的发生风险。因此, 明确吉林省黑土区降雨的总体特征对区域农业面源污染风险的防控具有重要意义。

3.2 降雨强度与氮磷淋溶参数的关系

农业面源污染是引起地表水富营养化、地下水硝酸盐及其污染物超标的主要原因, 对区域性水资源安全构成严重威胁^[30-32]。土壤中的氮素淋溶是导致面源污染的主要因素之一^[33]。土壤氮流失方式主要包括随地表径流和沉积物的横向迁移即养分流失, 随水流下渗的纵向迁移即养分淋失^[34]。土壤氮淋溶主要取决于土壤溶液中氮的含量和土壤水分的运动情况^[19]。农田氮淋溶主要受作物种类、施肥情况、耕作灌溉制度、土壤及降水因素影响。在降雨强度与氮浓度和氮淋溶强度关系的研究中, 潘忠成等^[34]采用人工模拟降雨的方法对黏质土坡面上氮流失过程进行研究, 结果表明降雨强度和坡度与单位面积氮素淋溶强度有显著线性正相关关系, 且在相同条件下, 降雨强度对氮素淋溶强度的影响比坡度大, 随降雨强度增加, 氮素淋溶强度和浓度均有增加趋势。吴希媛等^[35]采用模拟降雨手段对红黄壤坡地氮素流失研究结果也证实了这一点, 随着降雨强度的增加, 氮流失的强度和浓度都会相应增加。这与本研究在降雨强度与总氮淋溶强度关系的结果一致, 降雨强度与总氮淋溶强度呈正相关关系, 其原因可能是土壤胶粒携带负电荷, 土壤中的NO₃^--N不易被土壤胶粒吸附^[36], 在降雨作用下, 容易使土壤中NO₃^--N向下迁移, 且当水分达到饱和时, 发生养分淋失^[37], 因此, 降雨强度的增加导致总氮流失强度的增加。

本研究结果表明, 降雨强度和总磷淋溶强度、淋溶量和淋溶总磷浓度均无明显相关关系。而梁新强等^[38]在降雨径流中发现, 径流液总磷浓度随着降雨量及施肥量的增加而增大, 这是由于大雨的雨滴对表层土壤的击打能力增强^[39], 而土壤磷素主要吸附于土壤层表面, 较强的冲击动能引起土壤吸附磷的流失是径流磷素流失的主要形式, 因此磷素地表径流流失的形态主要以颗粒态占较大比例, 而可溶性磷素比例较少。而本研究磷素的淋溶损失是磷素在土壤剖面的垂向移动损失, 更多研究表明土壤磷易吸附到土壤胶体上^[40-45], 形成难溶的土壤磷素形态, 是导致磷素淋溶较低, 且受降雨等因素影响较小的主要原因。农田土壤氮磷的淋溶是一个复杂的过程, 除降雨强度外, 还与施肥情况、耕作和灌溉情况、农作物类型、土壤类型和土壤质地等因素密切相关, 因此关于农田氮磷淋溶与各影响因子的关系还待进一步的研究和探讨。

4 结论

吉林省黑土区4个监测点春玉米全生育期年均降雨量为475 mm, 变化范围为424~554 mm, 时空变异较大。不同监测点降雨量依次为通化>公主岭>梨树>农安, 其中通化和农安生育期降雨以小雨和中雨为主, 公主岭和梨树生育期降雨以中雨、大雨和暴雨为主。

春玉米雨养条件下, 淋溶量和降雨强度呈极显著正相关关系(P < 0.01), 降雨强度每增加10 mm·(24h)^-1, 淋溶量增加1.81 mm。当降雨等级超过大雨时, 淋溶量明显增加, 范围为6.97~11.48 mm; 当降雨等级超过暴雨时, 淋溶量增加更明显。生育期降雨量与淋溶次数和淋溶概率呈显著线性正相关, 生育期降雨量每增加100 mm, 淋溶次数约增加3次, 淋溶概率上升6%。吉林省黑土区淋溶量和淋溶液总氮浓度呈极显著正相关关系(P < 0.01), 与总磷浓度无明显相关关系。

总氮淋溶强度均与降雨强度呈极显著正相关(P < 0.01), 降雨强度每增加10 mm·(24h)^-1, 总氮淋溶强度增加0.73 kg·hm^-2。当降雨等级超过大雨时, 总氮淋溶强度明显增加, 范围为1.63~3.45 kg·hm^-2, 氮淋溶强度约占施氮量的0.7%~1.4%;当降雨等级超过暴雨时, 总氮淋溶强度增加更明显, 总氮淋溶强度为12 kg·hm^-2, 占施氮量的5.0%。降雨强度和总磷淋溶强度无明显相关性。

总体来看, 春玉米雨养条件下, 吉林省黑土区农田以氮素淋溶为主, 且与降雨密切相关, 磷素淋溶不明显。因此, 我们应因地制宜采取农艺措施在源头上阻控农业面源污染的发生, 为农业生态可持续发展提供有效途径。