灌溉方式和秸稈還田對設施番茄田CO2排放的影響.pdf

第 34 卷 第 17 期 農(nóng) 業(yè) 工 程 學 報 Vol.34 No.17 76 2018 年 9 月 Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering Sep. 2018 灌溉方式和秸稈還田對設施番茄田 CO 2 排放的影響王亞芳 1 ，呂昊峰 1 ，杜九月 1 ，李英杰 1 ，廉曉娟 2 ，王正祥 2 ，王敬國 1 ，林 杉 1（1. 中國農(nóng)業(yè)大學資源與環(huán)境學院，北京 100193；2. 天津農(nóng)業(yè)科學科學院資源與環(huán)境研究所，天津 300100） 摘 要：中國北方下沉式設施菜田表層土壤缺失，以及高溫高濕的環(huán)境條件，導致耕層土壤有機質(zhì)含量低、礦化快。如 何減緩土壤有機質(zhì)礦化，是該文所關(guān)注的焦點問題。該研究采用二因素試驗設計，主因素為灌溉方式（傳統(tǒng)畦灌施肥、 滴灌施肥） ，副因素為秸稈（含 C 量為 0、3 500 kg/hm 2 ） 。測定了 48 h 內(nèi)每 3 h 的 CO 2 排放通量，以及全生育期 CO 2 日排 放通量、土壤溫度。結(jié)果表明：1）08:0009:00 測定的土壤 CO 2 排放通量與 CO 2 日均排放通量不存在顯著差異，二者呈 極顯著線性正相關(guān)關(guān)系，其決定系數(shù)為 0.987；而其他時段測定值與日均值均存在顯著差異。2）與傳統(tǒng)畦灌相比，無論 是否添加秸稈，滴灌處理均顯著降低了 CO 2 累積排放量。3）CO 2 排放高峰出現(xiàn)在定植后 815 d，隨后逐漸降低并趨于 平穩(wěn)；定植后 40 d內(nèi)能檢測到處理間 CO 2 日排放通量的差異，此后處理間差異不顯著。4）CO 2 累積排放通量和土壤積溫呈 顯著正相關(guān)關(guān)系。綜上所述，滴灌施肥栽培體系可顯著降低土壤 CO 2 排放量，有利于設施菜田土壤有機質(zhì)的積累。 關(guān)鍵詞：土壤；灌溉；排放控制；設施菜田；CO 2 排放通量；土壤呼吸；秸稈還田 doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2018.17.011 中圖分類號：S152.6 文獻標志碼：A 文章編號：1002-6819(2018)-17-0076-06 王亞芳，呂昊峰，杜九月，李英杰，廉曉娟，王正祥，王敬國，林 杉. 灌溉方式和秸稈還田對設施番茄田CO2排放的影響J. 農(nóng)業(yè)工程學報，2018，34(17)：7681. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2018.17.011 http:/www.tcsae.org Wang Yafang, L Haofeng, Du Jiuyue, Li Yingjie, Lian Xiaojuan, Wang Zhengxiang, Wang Jingguo, Lin Shan. Effect of irrigation and straw returning on soil CO 2emissions in greenhouse tomatoJ. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2018, 34(17): 76 81. (in Chinese with English abstract) doi ： 10.11975/j.issn.1002-6819.2018.17.011 http:/www.tcsae.org 0 引 言中國設施蔬菜發(fā)展迅猛， 1982年種植面積僅 1萬 hm 2 ， 2013 年達到 370 萬 hm 2 ，占蔬菜種植面積的 18%，總產(chǎn) 量高達 2.5 億 t，占蔬菜總產(chǎn)量的 34% 1 。設施蔬菜反 季節(jié)栽培顯著提高了產(chǎn)量和菜農(nóng)的經(jīng)濟收入。然而，一 方面，北方下沉式設施菜田表層土壤缺失，導致土壤有 機質(zhì)含量低和生產(chǎn)體系穩(wěn)定性差 2 ；另一方面，菜農(nóng)盲 目追求產(chǎn)量和經(jīng)濟利益，采用大水大肥的栽培模式，以 及高溫高濕的環(huán)境條件，可能導致土壤有機質(zhì)礦化快、 積累慢。 土壤有機質(zhì)是土壤肥力和作物產(chǎn)量的重要決定因 子，可以改善土壤結(jié)構(gòu)和保蓄性 3 。一般認為，當土壤有 機質(zhì)質(zhì)量分數(shù)低于 34 g/kg，土壤質(zhì)量下降的潛在風險增 加 4 。集約化耕作將加快有機質(zhì)分解過程，導致有機質(zhì)數(shù) 量下降，引起有機質(zhì)組分和質(zhì)量退化 5 。因此，保持和提 升土壤有機質(zhì)含量，更新土壤有機質(zhì)質(zhì)量，提高活性有 機質(zhì)成分， 成為當今國際土壤學最活躍的研究課題。 Lal 6 指出，包括中國在內(nèi)的發(fā)展中國家，增加土壤有機質(zhì)是收稿日期：2018-04-23 修訂日期：2018-07-11 基金項目：國家科技支撐計劃項目（2015BAD23B01-4） ；國家自然科學基 金項目（41761134087） 作者簡介：王亞芳，博士生，主要從事菜田土壤碳氮轉(zhuǎn)化的研究。 Email：15701574181163.com 通信作者：林 杉，教授，博士生導師，主要從事植物營養(yǎng)生理生態(tài)研究。 Email：linshancau.edu.cn 保障糧食安全的必然選擇。雖然中國設施菜田的土壤有 機質(zhì)含量高于露地農(nóng)田系統(tǒng)，但是仍然低于歐美國家設 施蔬菜栽培土壤有機質(zhì)含量的最低標準 7 。此外，為了降 低冬季保溫成本，中國菜農(nóng)在設施蔬菜生產(chǎn)上常采用下 沉式設施大棚，將表土移走建造保溫墻，造成富含有機 質(zhì)的表層肥沃土壤缺失 2 。 如何快速有效地提高設施菜田 土壤有機質(zhì)含量，進而提升土壤養(yǎng)分的保蓄和供應能力， 以滿足設施蔬菜快速生長對養(yǎng)分和水分的高需求，是中 國設施蔬菜生產(chǎn)面臨的技術(shù)瓶頸。 水分和氮肥是影響設施蔬菜栽培的重要因子，合理 施肥灌溉將有利于設施蔬菜的生長。然而，過量水肥投 入，一方面將造成土壤酸化和次生鹽漬化、土壤結(jié)構(gòu)破 壞；另一方面，高溫高濕的環(huán)境條件將加快土壤有機質(zhì) 分解 8-9 ， 進而增加植物對外源水分和養(yǎng)分投入的依賴性。 滴灌施肥一體化是解決上述矛盾的有效技術(shù)手段，除滿 足設施蔬菜對水肥的高需求外，還可大幅度減少對環(huán)境 的負面影響。然而，滴灌施肥對土壤有機質(zhì)和秸稈礦化 的影響，則鮮見報道。 土壤有機碳的收支主要取決于有機物質(zhì)的投入量和 異養(yǎng)呼吸分解消耗量 10 。秸稈進入土壤，一部分被微生 物異養(yǎng)呼吸分解釋放到大氣中，另一部分轉(zhuǎn)化成土壤有 機碳，土壤呼吸是土壤有機碳輸出的主要途徑，是陸地 生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)的重要組成部分 11 ，通?？蓪⑼寥篮粑?劃分為：微生物分解有機質(zhì)的基礎呼吸、根呼吸、根際 微生物呼吸、激發(fā)效應引起的微生物分解植物殘體及根 系分泌物呼吸 12 。通過檢測土壤呼吸 CO 2 排放通量和累 農(nóng)業(yè)水土工程 第 17 期 王亞芳等：灌溉方式和秸稈還田對設施番茄田 CO 2 排放的影響 77 積排放量，有助于評價灌溉方式和添加秸稈對土壤有機 質(zhì)含量的間接影響。本文將在建立和完善土壤 CO 2 日排 放規(guī)律的基礎上，評價 2 種灌溉施肥模式和秸稈還田對 設施菜田土壤 CO 2 累積排放量的影響。 1 材料與方法 1.1 試驗設計與田間管理 試驗于 2016年 3月至 7月在天津農(nóng)科院現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科 技創(chuàng)新基地日光溫室進行。該日光溫室建于 2011 年，長 70 m，寬 7 m，北墻高 3.5 m。表層 030 cm土壤質(zhì)地為 粉砂質(zhì)壤土，砂粒、粉粒和黏粒質(zhì)量分數(shù)分別為 30%、 62%和 8%，容重為 1.34 g/cm 3 ，pH 值 8.6，有機質(zhì)質(zhì)量 分數(shù) 34 g/kg。 試驗采用二因素裂區(qū)設計，主因素為灌溉施肥方式 （傳統(tǒng)畦灌施肥、滴灌施肥一體化），副因素為秸稈還田 （含 C 量為 0、3 500 kg/hm 2 ）。共設 4 個處理，分別為畦 灌施肥 （CIF） 、 畦灌施肥+秸稈 （CIF+S） 、 滴灌施肥 （DIF） 、 滴灌施肥+秸稈（DIF+S）。重復 3 次，共 12 個小區(qū)。小 區(qū)間埋設防滲膜隔離至 60 cm 深，畦灌區(qū)和滴灌區(qū)防滲 膜埋深 90 cm。供試番茄品種為朝研圣迪，種苗為天津朝 研種苗有限公司培育，留 4 穗果，每穗留果 45 個。采 用當?shù)氐湫偷亩翰绾颓锒缫荒陜墒旆N植制度，37 月為冬春茬，3 月 11 日定植，6 月開始采收，7 月 9 日收 獲完畢。小區(qū)面積 6.7 m3.6 m，每小區(qū) 3 畦，分別為土 壤和植物樣品采集區(qū)（6.71.2 m）、監(jiān)測區(qū) （6.71.2 m）、 測產(chǎn)區(qū)（6.71.2 m）；畦寬 1.2 m分寬窄行進行種植，寬 行 70 cm，窄行 50 cm，4 葉期番茄幼苗雙行定植于窄行。 畦灌區(qū)株距 0.4 m，滴灌區(qū)株距 0.35 m。所有處理基施商 品雞糞 13 800 kg/hm 2 （相當于施 N 200 kg/hm 2 ），施玉 米秸稈 7 800 kg/hm 2 （相當于施 C 3 500 kg/hm 2 ）。在定 植前，上述雞糞和經(jīng)粉碎的玉米秸稈均勻撒施地表后， 立即旋耕。畦灌處理，按照當?shù)剞r(nóng)戶傳統(tǒng)習慣進行施肥 灌溉。每季基施 NPK 復合肥 2 060 kg/hm 2 （N:P 2 O 5 :K 2 O 比例 17-17-17，金正大復合肥料工程研究中心），定植后 每 15 d 追施上述復合肥 300 kg/hm 2 ，全生育期共施用復 合肥 4 500 kg/hm 2 ；澆定植水 100 mm，每次施肥后澆水 60 mm，總灌溉量 600 mm。滴灌處理，依據(jù)目標產(chǎn)量法 估算作物整個生育期內(nèi)的需肥總量，然后根據(jù)作物不 同生育期的需水肥規(guī)律，將其分配到每天進行滴灌施 肥。在實際操作過程中，綜合考慮土壤含水量、氣象 等因素進行滴灌施肥。通過在滴灌處理各小區(qū)內(nèi)埋設 張力計（張力計陶土頭埋置地下 20 cm 處）來指示土 壤水分變化，確定是否灌溉施肥；當張力計讀數(shù) （09:00）達到控制灌溉水下限20 kPa 13 時，即需要灌 溉施肥； 陰雨天， 不進行滴灌施肥。 澆定植水 100 mm， 定植 15 d 后進行滴灌施肥，除陰雨天外，每天灌溉量 介于 46 mm，全生育期灌溉量 300 mm；平均每次 施肥量 14.7 kg/hm 2 ，全生育期施肥量 1 300 kg/hm 2 ， 滴灌肥 N:P 2 O 5 :K 2 O 比例 19-8-27 （圣誕樹滴灌專用肥， 北京富特森公司）。 1.2 測定與計算方法 每小區(qū)中間種植畦距離走道 85 cm 處，分別埋設長 寬高分別為 50 cm50 cm20 cm 的不銹鋼底座（厚度 4 mm）。為了確保采樣箱內(nèi)外土壤水分和養(yǎng)分的交換， 底座四周高 10 cm處共開直徑 3 cm圓孔 20 個； 為了確保 底座與氣體采樣箱密閉，底座上部焊接寬 1.5 cm、深 1 cm 水槽。定植前，底座埋入土壤，使其水槽上沿與地表持平。 底座內(nèi)和底座外 40 cm范圍內(nèi)不種植植物，全生育期農(nóng)事 操作與常規(guī)操作保 持一致。氣體采樣箱體積為 0.50.50.5 m 3 ，由厚度 4 mm 透明 PVC板制成。氣體箱 兩側(cè)有通氣口（玻璃膠密封），其頂部安裝溫度自動記 錄儀（EBI-20T，Ebro Instruments，Germany），記錄測 定時氣體箱內(nèi)的空氣溫度，并且頂部安裝直徑 12 cm 風 扇，混勻氣體箱內(nèi)的氣體。此外，每小區(qū)距土表 10 cm 處，埋設溫度自動記錄儀，精度 0.1 ，記錄每小時土壤 溫度。番茄果實轉(zhuǎn)色時分次采收，將各小區(qū)測產(chǎn)區(qū)的果 實全部稱質(zhì)量，計算單位面積番茄累積總產(chǎn)量。 應用 CO 2 紅外分析儀（GXH-3010E1，北京華云分析 儀器研究所有限公司），測定土壤呼吸 14 。紅外分析儀 二氧化碳探頭量程為 01 00010 -6 ，最小測量精度為 110 6 。為了驗證上午 08:0009:00 測定的 CO 2 排放通 量，是否能夠代表全天日均排放通量，于 2016 年 3 月 27 和 28 日檢測了所有小區(qū) 48 h內(nèi)每 3 h的 CO 2 排放通量， 進行了配對 T 檢驗和相關(guān)性統(tǒng)計分析。 從定植開始， 每天 08:0009:00采樣測定箱體內(nèi) CO 2 排放通量。將底座水槽內(nèi)注入高約 0.5 cm的水，將氣體 箱進氣管以及出氣管（直徑 4 mm）分別與紅外分析儀的 出氣口和進氣口相連，同時接通風扇電源，將氣體箱平 穩(wěn)的扣在底座水槽內(nèi)，開始測定。每次檢測箱體內(nèi) 8 個 時間段 CO 2 濃度，測定總時長 240 s；采樣時長 20 s，采 樣間隔 10 s。根據(jù)單位時間箱體內(nèi) CO 2 濃度的變化，計 算土壤 CO 2 排放通量和累積排放量，計算公式如下。 1 1 (273.15 ) c P V F M t R T A = +（1） 2 2 1 1 24 60 60 M F F M = （2） 式中 F 1 為 CO 2 排放通量， mg/(m 2 s)； F 2 為 CO 2 -C排放通 量，kg/(hm 2 d)； c t 為t 時間內(nèi)氣體箱內(nèi) CO 2 濃度變化 率；P 為標準大氣壓 101.3 kPa；R 為理想氣體常數(shù) 8.314 J/(molK)；T 為氣體箱內(nèi)溫度，；V 與 A 分別為 氣體箱體積和底面積，m 3 和 m 2 ；M 1 為 CO 2 摩爾質(zhì)量 44 g/mol，M 2 為 C摩爾質(zhì)量 12 g/mol。 3 2 0 ( ) ( 0,1,2, ) n i F F n = = = （3） 式中 F 3 為 CO 2 -C累積排放量， kg/hm 2 ； i為移栽后天數(shù)， d。 1.3 數(shù)據(jù)統(tǒng)計 數(shù)據(jù)處理和統(tǒng)計分析采用 Excel 2013 和 SAS V8.2 軟件，作二因素方差分析，包括灌溉施肥方式和有無添 加秸稈，以及灌溉施肥方式和有無添加秸稈的交互作用。 農(nóng)業(yè)工程學報（http:/www.tcsae.org） 2018 年 78 48 h的 CO 2 排放通量，作配對 T 檢驗和相關(guān)性統(tǒng)計分析。 2 結(jié)果與分析 從 27、28 日和二日平均值來看，上午 08:0009:00 所測定的 CO 2 排放通量與日均排放通量間，均不存在顯 著差異（表 1）；而其他時間段除 28 日 11:00 和 23:00所 測定排放通量與日均排放通量不存在顯著差異外，均存 在顯著差異。此外，上午 08:0009:00 所測定的 CO 2 排放 通量與日均排放通量間，存在極顯著正相關(guān)關(guān)系，其決 定系數(shù)為 0.987（圖 1）。 表 1 CO 2 日均排放通量與各時段排放通量平均值比較 Table 1 Average daily CO 2emission flux compared with average emission at different time periods 測定時間 Time 測定日期 Date CO 2日均值 Average daily CO 2 /(molm -2 s -1 ) 08:00 11:00 14:00 17:00 20:00 23:00 02:00 05:00 03-27 5.94 0.015 5.900.014 ns 7.850.014*7.990.018* 6.300.018* 4.890.014* 5.220.016* 4.840.014* 4.500.013* 03-28 5.06 0.013 4.800.011 ns 5.390.011 ns 6.310.016* 6.130.018* 4.440.013* 5.260.015 ns 4.260.012* 3.860.010* 匯總 Total 5.50 0.003 5.350.003 ns 6.620.003* 7.150.004* 6.220.004* 4.660.003* 5.400.004* 4.550.003* 4.180.003* 注：*，*，*分別代表 0.001，0.01，0.05水平差異顯著；ns，差異不顯著。對于 27或 28 日，n=15。 Note: *, *,* represent a significant difference at levels 0.001, 0.01, and 0.05, respectively; ns, not signification. For 27 thor 28 th , n = 15. 圖 1 08:00-09:00土壤 CO 2 排放通量與日均排放 通量的相關(guān)關(guān)系圖 Fig.1 Correlation between soil CO 2 emission flux measured at 08:0009:00 and calculated average daily emission 移栽后 30、60、90 和 120 d 時，畦灌和滴灌處理間 CO 2 累積排放量差異顯著（圖 2）。與滴灌相比，畦灌顯 著增加了土壤 CO 2 累積排放量；與不添加秸稈的處理相比， 注：CIF、DIF、S 分別表示畦灌、滴灌和秸稈。不同大寫字母表示灌溉施肥 方式間差異顯著， 不同小寫字母表示是否施用秸稈之間差異顯著 （P0.05，添加秸稈 F值=0.18，P值=0.689 70.05）。 注：圖中箭頭表示所有的畦灌灌溉日期。 Note: Arrows in figure indicate dates of all conventional flooding irrigation fertilization. 圖 4 灌溉方式和施用秸稈對土壤 CO 2 日排放通量的影響 Fig.4 Effects of irrigation methods and straw application on daily soil CO 2emission flux 圖 5 土壤 CO 2 累積排放量與土壤積溫的擬合 Fig.5 Fitting of soil accumulative CO 2emission and soil temperature 表 2 不同處理下的番茄產(chǎn)量 Table 2 Tomato yields of different test treatments thm -2試驗處理 Test treatment CIF CIF+S DIF DIF+S 產(chǎn)量 Yield 1104.02 1170.56 1144.34 1146.16 3 討 論 采用 CO 2 紅外分析儀-動態(tài)箱法，可方便快捷地檢測 設施菜田土壤 CO 2 排放 15 。為了了解土壤 CO 2 日變化特 征，確定正確的采樣測定時間，本試驗 48 h連續(xù)測定結(jié) 果表明，每天上午 08:0009:00 測定的土壤 CO 2 排放通 量與日排放通量的平均值，不存在顯著差異（表 1）；并 且二者之間存在極顯著正相關(guān)關(guān)系（圖 1）。這為后續(xù) CO 2 排放通量的測定打下了良好的基礎（表 1，圖 1）。 下沉式設施菜田富含有機質(zhì)的表層土壤缺失、土壤 有機質(zhì)礦化快和積累慢 8 ， 不能滿足設施蔬菜對水肥量大 和強度高的需求，大水大肥成為中國設施菜田水肥管理 的傳統(tǒng)模式。定植后 1-4 個月，與傳統(tǒng)畦灌相比，無論是 否添加秸稈， 滴灌處理均顯著降低了 CO 2 累積排放量 （圖 2，3），這與曾睿等 16 和 Lavigne 17 等的研究結(jié)果一致。 傳統(tǒng)畦灌施肥體系土壤含水量高，土壤呼吸速率則隨著 土壤含水量增加而提高 17 。滴灌施肥體系有效控制了水 肥投入，顯著降低了土壤 CO 2 排放，有利于設施蔬菜土 壤有機質(zhì)的積累（圖 3）。傳統(tǒng)畦灌施肥方式單次灌溉水 量大，灌溉后短時間內(nèi)可能抑制了土壤微生物和植物根 系呼吸，隨著水分蒸散，形成了有利于微生物活性的水 熱和通氣環(huán)境 18 ，這從灌溉后第 3 天傳統(tǒng)畦灌施肥 CO 2 排放通量急劇增加，可以得到很好的驗證（圖 4）。此外， 傳統(tǒng)畦灌后期水分的大量蒸散，表層土壤含水量低，造 成干濕交替頻繁發(fā)生，將激發(fā)土壤有機碳礦化 19 。 溫度是影響土壤呼吸的主要因子 20 ，主要通過影響 微生物、根生物量及根際活動，影響土壤呼吸，二者間 具有明顯的相關(guān)關(guān)系。 CO 2 累積排放量與土壤積溫呈顯著 正相關(guān)關(guān)系（圖 5），這與 Adviento-Borbe 等的研究結(jié)果 一致 21 。不同處理 CO 2 累積排放量與土壤積溫擬合方程 中斜率和截距的差異，則恰恰反映了相同溫度條件下土 壤水分和秸稈對土壤 CO 2 排放的影響（圖 5） 22-24 。傳統(tǒng)漫 灌施肥條件下，添加秸稈為土壤微生物提供了大量碳源物 質(zhì)，進而顯著增加了設施番茄土壤呼吸累積排放量 24-25 ； 溫度升高，將導致土壤微生物呼吸作用增強， CO 2 排放量 增加 25 。 4 結(jié) 論 1）08:0009:00 測定的土壤 CO 2 排放通量與 CO 2 日 均排放通量，不存在顯著差異，且二者呈極顯著線性正 相關(guān)關(guān)系。CO 2 排放高峰出現(xiàn)在定植后 815 d，隨后逐 漸降低并趨于平穩(wěn)。 2）定植后 40 d 內(nèi)能檢測到傳統(tǒng)畦灌與滴灌處理間 CO 2 排放通量的差異，此后處理間差異不顯著。 3）與傳統(tǒng)畦灌相比，無論是否添加秸稈，滴灌處理 均未減少番茄產(chǎn)量，不添加秸稈時畦灌和滴灌番茄平均 產(chǎn)量分別為（1104.02）和（1144.34）t/hm 2 ，添加秸稈 時則分別為（1170.56）和（1146.16）t/hm 2 ；但顯著降 低了土壤 CO 2 排放強度和累積排放量，有利于設施菜田 土壤有機質(zhì)的積累。 4）不同處理 CO 2 累積排放通量與土壤積溫的擬合方 程中斜率和截距的差異，可以很好地反映水分和秸稈對 土壤 CO 2 排放的影響。 參 考 文 獻 1 董靜，趙志偉，梁斌，等. 我國設施蔬菜產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀J. 中國園藝文摘，2017，33(1)：7577. 2 Fan Z B, Lin S, Zhang X M, et al. 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