丛枝菌根真菌对褐土玉米氮素吸收和土壤N_(2)O排放的影响

探究不同氮肥水平下丛枝菌根(AM)真菌对褐土玉米土壤N_(2)O排放和氮转化功能基因的影响,为阐明AM真菌在褐土N_(2)O排放中的作用和效应提供理论依据。设置氮肥用量(NⅠ:105 mg/kg;NⅡ:210 mg/kg)、AM真菌(M0:不接种AM真菌;M1:接种根内根孢囊霉(Rhizophagus intraradices);M2:接种摩西斗管囊霉(Funneliformis mosseae);M3:接种Rhizophagus intraradices+Funneliformis mosseae等比例混合)双因素盆栽试验。测定植株地上部全氮含量、土壤铵态氮、硝态氮含量和N_(2)O排放量,采用实时荧光定量聚合酶链式反应(PCR)法分析土壤硝化功能基因(amoA-AOA和amoA-AOB)和反硝化功能基因(nirS、nirK和nosZ)的丰度。结果表明,两种施氮水平下,接种AM真菌均可显著降低土壤N_(2)O排放通量和累积排放量,不同AM真菌处理下N_(2)O累积排放量表现为:M0>M2>M1>M3。相同AM真菌处理的土壤N_(2)O排放通量和累积排放量在NⅡ施氮水平高于NⅠ施氮水平;相同AM真菌处理的玉米菌根侵染率在NⅡ施氮水平低于NⅠ施氮水平。与M0相比,NⅠ条件下M1、M2和M3处理土壤铵态氮含量分别降低24.5%、20.8%和45.3%,硝态氮含量分别降低19.7%、14.9%和30.2%,植株地上部全氮含量分别增加16.3%、35.2%和59.6%;与M0相比,NⅡ条件下M1、M2和M3处理土壤铵态氮含量分别降低20.9%、24.8%和40.0%,硝态氮含量分别降低36.3%、25.6%和45.2%,植株地上部全氮含量分别增加33.2%、43.9%和95.4%。两种施氮水平下,AM真菌可显著降低土壤硝化功能基因(amoA-AOA和amoA-AOB)丰度,增加反硝化功能基因(nirS、nirK和nosZ)丰度。AM真菌与N_(2)O排放通量呈极显著负相关。本盆栽试验条件下,接种AM真菌均可增强两种氮肥用量玉米植株氮素吸收能力,调节硝化、反硝化相关功能基因的丰度,减少土壤N_(2)O气体的排放,且两种AM真菌混合处理的N_(2)O减排效应强于单一AM真菌接种。

不同母质发育水稻土N_(2)O消耗潜力及环境影响因素

土壤是N_(2)O的源和汇,在淹水和厌氧条件下具有消耗N_(2)O的能力。稻田土壤长期处于淹水状态,为N_(2)O的消耗提供了有利的环境,从而减少了N_(2)O排放。目前,有关稻田土壤N_(2)O排放的相关研究已有很多,但关于稻田表层土壤N_(2)O的消耗能力及其与环境因素之间的关系研究较少。研究采集了第四纪红壤母质发育的壤土、湖积物砂土发育的砂质壤土、冲积土发育的粉砂质黏壤土3类土壤的各3个表层(0~5 cm)水稻土,风干后将其回填至具有5 cm深土柱的培养装置内,在土柱底部添加N_(2)O和添加氦气(He,对照)两个处理,于28℃下恒温淹水厌氧培养96 h。培养期间监测各土壤N_(2)O、N_(2)的动态变化,以及培养前后土壤养分的变化,量化N_(2)O消耗量和N2增量,以期揭示稻田表层土壤N_(2)O的消耗能力及其与环境因素之间的关系。结果表明,土壤剖面积累的N_(2)O有95.01%~99.92%被稻田表层土壤吸收,其中被还原为N2的N_(2)O量占总消耗量的64.50%~83.64%,表明淹水厌氧状态下,不同的水稻土均具有很强的N_(2)O吸收和消耗能力。研究还发现,3类土壤N_(2)O的消耗存在一定差异,其中影响砂质壤土N_(2)O消耗的主要环境因子为土壤砂粒含量,且两者之间存在显著的线性相关关系(R^(2)=0.964,P=0.000);土壤黏粒、粉砂粒、pH是粉砂质黏壤土N_(2)O消耗的主要环境影响因素,其中土壤黏粒与其消耗量呈显著线性相关(P<0.05);土壤速效钾和铵态氮增加量是影响壤土N_(2)O消耗的主要环境因子,其消耗量与速效钾之间在0.01水平上显著正相关。这些结果表明,土壤可溶性有机碳、土壤质地、土壤速效钾等是影响稻田土壤N_(2)O消耗的重要环境因子,且不同土壤N_(2)O消耗的环境影响因子存在差异,这将为调节土壤N_(2)O排放提供重要参考。

节水灌溉下秸秆还田形式对黑土区稻田N_(2)O排放与产量的影响

为探寻不同灌溉模式下秸秆还田形式对黑土区稻田N_(2)O排放与产量的影响,于2023年进行大田试验,设置常规灌溉(F)与控制灌溉(C)两种灌溉模式,同时设置秸秆还田(S)、秸秆炭化为生物炭还田(B)、秸秆过牛腹为有机肥还田(O)3种还田形式,以及秸秆不还田(N)作为对照组,共计8个处理。分析不同灌溉模式下秸秆还田形式对稻田N_(2)O排放通量与水稻产量的影响,测定了水稻各生育期稻田土壤铵态氮含量、硝态氮含量、微生物氮含量、pH值,并分析了N_(2)O排放总量和水稻产量与土壤环境因子之间的关系。结果表明:除返青期外,与秸秆不还田处理相比,秸秆还田与有机肥还田处理土壤铵态氮含量、硝态氮含量、微生物氮含量均表现为增加。相同秸秆还田形式下,控制灌溉模式下各处理生育期内土壤平均铵态氮含量、硝态氮含量较常规灌溉模式高36.23%~60.82%、14.16%~19.61%。同时,秸秆还田与生物炭还田能提高稻田土壤pH值。相同灌溉模式下,与秸秆不还田处理相比较,秸秆还田与有机肥还田处理N_(2)O排放总量分别增加14.44%~24.09%、8.22%~14.44%,生物炭还田处理N_(2)O排放总量降低14.31%~23.90%。生物炭还田与有机肥还田各处理水稻产量提高3.28%~13.07%,其中控制灌溉模式下生物炭还田处理产量最高。综上所述,控制灌溉下生物炭还田可以实现节水、增产、减排的目的。

不同盐度滨海盐渍土壤N_(2)O排放特征

[目的]滨海盐渍土壤作为耕地的后备资源,具有强大的生产潜力,科学改良应用盐渍土壤的同时综合考量温室气体的排放,有利于实现经济-环境的双赢。探究不同盐度滨海盐渍土N_(2)O排放规律特征,可为后续盐渍土壤盐度管控和温室效应的应对提供科学依据。[方法]采集自然形成的不同盐度梯度的滨海盐渍土壤进行室内培养试验,土壤盐度分别为0.96、2.57、4.04和15.23 mS·cm^(-1),并依次命名为Y1、Y2、Y3、Y4,采用气相色谱动态监测土壤N_(2)O的排放特征。[结果]不同盐分浓度影响下盐渍土壤N_(2)O累积排放量存在显著差异,当土壤盐度为0.96~4.04 mS·cm^(-1)时,随着盐度上升,土壤N_(2)O排放量下降;当盐度达到15.23 mS·cm^(-1)时,N_(2)O再次被刺激产生,排放量(2598.94μg·kg^(-1))仅次于轻度盐渍土(5384.17μg·kg^(-1))。盐度的增加给土壤微生物生存带来压力,氨氧化细菌AOB相较于古菌AOA更易受到盐分的影响,在轻、重度盐渍化土壤(Y1、Y2、Y3)中AOA仍能保持较高丰度;而在高盐分土壤(Y4)中,AOA和AOB的相对丰度受到抑制,阻碍了硝化作用的进行。盐度梯度影响下N_(2)O累积排放量还与反硝化潜势(PDR)呈显著正相关。当盐度持续增加,土壤类型划分为盐土(Y4)时,nosZ基因丰度显著降低,N_(2)O还原作用减弱,使得Y4盐渍土中的氮素最终以N_(2)O的形式排放。[结论]盐度梯度影响滨海盐渍土壤硝化和反硝化进程,二者共同促进了土壤氮素的转化,造成N_(2)O排放的差异。当EC_(2.5∶1)为0.96~4.04 mS·cm^(-1)时,盐度的提高限制硝化、反硝化作用的速率,表现出N_(2)O的减排;当盐分分类达到盐土标准时,由硝化作用产生的N_(2)O减少,由反硝化作用(异养反硝化和硝化细菌反硝化)产生的N_(2)O成为盐土土壤的主要温室气体排放来源。

基于产量和N_(2)O排放的温室番茄灌溉模式

为了揭示设施菜地N_(2)O排放的变化规律,了解水肥气耦合对设施菜地土壤N_(2)O的影响,对不同水肥气处理进行综合评价,提出合理的减排措施。试验以番茄为供试作物,设置了灌水水平(I)、施肥水平(F)和加气水平(A)3个因素,以不加气(CK)充分灌溉条件下2个施肥水平为对照,设置I1和I2(分别为亏缺灌溉和充分灌溉,对应作物-皿系数(K_(cp))分别为0.8和1.0)2个灌水水平,F1和F2(分别为低肥和高肥,对应施氮量为180 kg·hm^(-2)和240 kg·hm^(-2))2个施肥水平,A1和A2(分别为1倍气和2倍气)2个加气水平,共10个处理。采用静态暗箱-气相色谱法对番茄全生育期N_(2)O排放进行监测分析,系统研究水肥气耦合对温室番茄土壤N_(2)O排放的影响及其影响因素。结果表明:灌水量和施肥量的增加均会增加土壤N_(2)O排放通量,I2处理的N_(2)O排放通量比I1处理平均增加14.79%(P>0.05),F2处理比F1处理平均增加34.90%(P<0.05)。加气灌溉对土壤N_(2)O排放通量有显著影响,与CK处理相比,A1和A2处理分别增加10.02%(P>0.05)和62.92%(P<0.05)。土壤N_(2)O排放通量与土壤充水孔隙度呈指数正相关关系,与NO_(3)^(-)-N含量呈指数正相关关系,当土壤温度小于等于26℃时,N_(2)O排放通量与土壤湿度呈指数正相关关系,土壤温度大于26℃时,呈线性负相关关系。综合考虑番茄产量、N_(2)O累积排放量、灌溉水分利用效率、氮肥偏生产力和单产N_(2)O累积排放量,推荐施肥量为180 kg·hm^(-2)的1倍气充分灌溉(K_(cp)=1.0)为温室番茄增产、节水、减排的较佳灌溉模式。

酸化对水稻-土壤系统氮分配和N_(2)O排放的影响

为研究土壤酸化对水稻-土壤系统氮转化、分配和氮损失的影响,以水稻-土壤系统为研究对象,设置中性(pH 7,CK)、弱酸(pH 6,T1)、中强酸(pH 5,T2)和强酸(pH 4,T3)4个土壤递增酸度处理,比较了不同酸度下水稻产量、氮素积累量、氮代谢酶活性、氮素利用效率、氮平衡和N_(2)O排放等指标的差异。结果表明,随着土壤酸度增加,水稻植株氮素积累、利用效率和产量呈现先增加后降低的趋势。相关性分析表明,拔节期氮素积累量与叶片中硝酸还原酶(NR)、谷氨酰胺合成酶(GS)、谷氨酸合成酶(GOGAT)和谷氨酸脱氢酶(GDH)以及茎秆中GS和GOGAT活性呈显著正相关;开花期氮素积累量与穗中的NR、GS、GOGAT和GDH活性呈显著正相关。T1、T2和T3处理N_(2)O累积排放量与CK处理相比分别降低20.3%、58.0%和76.7%;单位产量下的N_(2)O排放量呈现递减的趋势。氮平衡分析表明,相比于CK处理,T2和T3处理氮素表观损失分别降低15.8%和21.1%,水稻氮吸收量分别降低1.5%和15.3%,土壤无机氮残留量分别增加41.2%和88.2%,氮素盈余率分别提高2.2个和7.1个百分点。土壤酸化至中强酸和强酸时,会分别通过抑制水稻拔节期茎叶和开花期穗部的氮代谢过程降低氮素积累量、利用效率和产量。土壤酸化会降低稻田N_(2)O累积排放量,同时也会降低单位产量N_(2)O排放量。此外,中强酸和强酸度土壤还会通过降低水稻氮吸收量和增加播前土壤无机氮量,提高土壤无机氮残留量和氮素盈余率,增加环境风险。

基于GF-1卫星遥感反演排水河沟水体溶存N_(2)O浓度模型对比研究

[目的]探究利用GF-1卫星数据反演水体溶存氧化亚氮(N_(2)O)浓度的可行性,为实现低成本、高效率的水质实时监测提供有效途径。[方法]以宁夏青铜峡灌区第1和第5排水河沟为研究对象,选取与排水河沟水体溶存N_(2)O浓度相关性高的GF-1卫星影像波段反射率和水质参数作为自变量,通过最优子集筛选法确定最优自变量组合,分别构建了多元线性回归、BP神经网络和支持向量机模型,对水体溶存N_(2)O浓度进行预测对比。[结果]水温(T)、溶解性有机碳(DOC)等是影响水体溶存N_(2)O浓度的主要因素,同时近红外(NIR)等卫星波段与水体溶存N_(2)O浓度变化趋势显著相关。当自变量包括T,NIR等7个因素时,模型预测效果最佳。在3种模型中,BP神经网络模型验证结果R^(2)为0.64,具有最高预测精度。[结论]GF-1卫星数据以及水质参数与水体溶存N_(2)O浓度存在复杂的相关性关系,且BP神经网络能够实现利用GF-1卫星数据较高精度地反演水体溶存N_(2)O浓度。

CO_(2)浓度缓增对冬小麦田N_(2)O排放的影响

为研究CO_(2)浓度缓增对冬小麦田N_(2)O排放的影响,利用由开顶式气室(OTC)组成的CO_(2)浓度自动调控平台,扬麦22号为供试材料开展田间试验。将大气CO_(2)浓度作为对照(CK),设置CO_(2)浓度缓增处理C_(80)(CO_(2)浓度缓慢增加80μmol/mol)和C_(120)(CO_(2)浓度缓慢增加120μmol/mol)。结果表明,CO_(2)浓度缓增处理没有改变小麦田N_(2)O排放通量的季节性变化特征。在2017-2018年冬小麦生长季,CK、C_(80)处理土壤N_(2)O累积排放量分别为(25.49±3.33) mg/m^(2)、(26.83±3.21) mg/m^(2);2018-2019年冬小麦生长季,CK、C_(120)处理土壤N_(2)O累积排放量分别为(113.06±2.66) mg/m^(2)、(121.20±9.28) mg/m^(2)。在2017-2018年冬小麦生长季,CK、C_(80)处理土壤-冬小麦系统N_(2)O累积排放量分别为(25.99±1.39) mg/m^(2)、(29.83±4.20) mg/m^(2)。各生育期土壤N_(2)O累积排放量与冬小麦地上部分生物量呈极显著正相关(P<0.01),土壤-冬小麦系统N_(2)O累积排放量与冬小麦地上部分生物量呈极显著正相关(P<0.01)。

秸秆与生物炭对棉田碱性土壤NH_(3)挥发与N_(2)O排放的影响

为探究秸秆和秸秆生物炭连续添加5 a后对土壤氨(NH_(3))挥发和氧化亚氮(N_(2)O)排放的影响,并确定合理的秸秆还田措施,以降低碱性棉田氮损失。本研究基于等碳量输入,设置秸秆翻埋、秸秆催腐+覆盖还田、秸秆生物炭翻埋和不还田对照共4个处理,氮磷钾肥统一施用。结果表明:秸秆生物炭翻埋下土壤NH_(3)挥发和N_(2)O排放分别较不还田对照显著降低27.3%和56.7%,主要归因于生物炭显著抑制土壤羟胺还原酶与硝酸还原酶活性,增加棉花氮吸收量,也与生物炭自身的强吸附能力有关。而秸秆翻埋、秸秆催腐+覆盖还田分别较对照增加NH3挥发37.2%和21.2%,但减少N2O排放17.1%和38.3%,这两种秸秆还田方式均显著促进土壤有机氮矿化和羟胺还原酶活性,抑制硝酸还原酶活性。冗余分析(RDA)结果表明羟胺还原酶和棉花氮吸收是土壤NH3挥发和N_(2)O排放的主要影响因子,解释率分别为64.8%和20.1%。研究表明,秸秆生物炭翻埋对NH_(3)和N_(2)O减排的综合效果优于秸秆,是碱性棉田土壤值得推荐的氮减排措施。

基于DNDC模型的红壤旱坡花生地N_(2)O排放模拟研究

为探究DNDC模型在红壤旱坡地N_(2)O排放模拟的适用性,以赣北红壤旱坡花生地为研究对象,设置常规耕作和轻简化免耕2种处理,连续3年(2019—2021年)采用静态箱-气相色谱法开展N_(2)O排放的田间原位观测试验,研究不同耕作处理下N_(2)O排放特征及DNDC模型模拟效果。结果表明:DNDC模型对不同耕作处理下0~10 cm土壤温度(相关系数r为0.86~0.87)和作物产量(r为0.90)的模拟效果较好。该模型能较好地模拟花生季因施肥和降雨引起的N_(2)O排放波动变化,也能较好地模拟常规耕作下土壤N_(2)O排放峰,但会在一定程度上低估轻简化免耕的N_(2)O排放峰和排放总量,且模型对16 mm以下的降雨响应较小。土壤pH值、施肥量对红壤旱坡花生地N_(2)O排放的影响最大,降雨量、土壤有机碳含量和粘粒含量也是影响N_(2)O排放的重要因子。模型模拟2019年不同施肥量下N_(2)O排放总量与花生产量发现,氮肥施用量不能低于76.54 kg/hm^(2),也不宜超过106.78 kg/hm^(2)。研究结果可为红壤坡耕地作物种植优化、农业温室气体减排等提供理论依据。

携带nosZⅡ基因的非反硝化菌缓解土壤N_(2)O排放的研究进展

氧化亚氮是主要的温室气体之一,农田土壤是重要的人为N_(2)O排放源,探索合理的农田N_(2)O减排措施是亟待解决的重大课题。反硝化过程中N_(2)O还原为N_(2)是目前已知的唯一的生物途径的N_(2)O汇,利用能够还原N_(2)O的微生物菌群是减缓农田土壤N_(2)O排放的潜在途径,对催化N_(2)O还原功能基因nosZ的研究表明N_(2)O还原菌存在两种基因型。本文主要综述了两种类型的N_(2)O还原菌具有不同的系统发育特征、生理学特性,以及N_(2)O还原的酶促动力学,相比较而言,具有nosZⅡ型的N_(2)O还原菌表现出更强的环境适应性,因此是有竞争力的土壤N_(2)O汇的潜在菌群。

作物根系对根际土壤N_(2)O产生与排放的调控机制研究进展

农田土壤是大气N_(2)O的重要排放源。农田土壤N_(2)O排放不仅受农业管理措施影响,还与作物根系生长密切相关,根系自身代谢对农田土壤N_(2)O生成与还原产生影响,进而影响农田N_(2)O排放。根际是根系-土壤-微生物相互作用的重要界面,是根系影响土壤N_(2)O排放最直接、最强烈的关键场所,也是农田土壤N_(2)O产生的热点区域,在农田N_(2)O排放中所占份额不容忽视。因而根系对根际N_(2)O排放的影响机制研究普遍受到重视。本文以国内外相关研究为基础,综合梳理了有关作物根系生长对农田土壤N_(2)O排放的影响强度以及对根际微域N_(2)O产生与排放的调控机制方面的研究进展,剖析了作物根系影响根际微域土壤N_(2)O产生与排放研究中存在的难点,并对未来相关研究工作进行了展望。根系对农田N_(2)O排放的影响过程复杂,涉及因子颇多。大量研究表明,施肥量及肥料种类,土壤氮素含量与形态、温湿度、光强等因素可通过调控根系生长来影响作物从土壤中汲取水分和营养以及光合产物向根系的传导与分泌,改变根际微域通气状况以及微生物赖以生存的碳氮源等营养成分,进而影响根际微生物的群落结构、数量和活性以及在土壤中的分布,由此介导根际微生物的硝化、反硝化过程,影响根际土壤N_(2)O生成、还原与排放。鉴于众多因素的影响,作物根系生长对土壤N_(2)O的生成与排放的影响具有促进或抑制双重作用,其作用方向与强弱将影响农田生态系统中N_(2)O的总体排放预算。因此,研究作物根系对土壤N_(2)O排放的调控作用及其对全球变暖的反馈机制势在必行,对减少全球N_(2)O排放预测的不确定性、减缓人类活动对全球变化的影响意义重大。

生物炭对筛选菌株去除水中硝酸盐和N_(2)O排放的影响

为探究改性生物炭对微生物去除水中低浓度硝酸盐和N_(2)O排放的影响,以稻壳生物炭(BC)为基础材料,分别制备并表征FeCl_(3)、H_(2)O_(2)和NaOH改性生物炭(BC-Fe、BC-H_(2)O_(2)和BC-NaOH),同时从活性污泥中筛选一株反硝化细菌Raoultella ornithinolytica strain KK1.将BC、BC-Fe、BC-H_(2)O_(2)和BC-NaOH分别加入含有该菌株的培养体系,同时设置不添加生物炭的对照处理,开展微生物去除模拟废水中低浓度硝酸盐(约10mg/L,以N计)的室内培养实验,分析培养体系N_(2)O排放速率、氮素和溶解性有机碳含量的动态变化.结果表明,所筛选菌株120h内的NO_(3)--N平均降解速率为0.10mg/(L h).与BC相比,BC-Fe和BC-H_(2)O_(2)的羧基和内酯基含量显著增加,氧化性增强;而BC-NaOH的酚羟基含量显著增加,还原性增强.BC-Fe和BC-H_(2)O_(2)的总酸性含氧官能团含量较BC分别显著增加57.17%和22.86%,而BC-NaOH的总碱性含氧官能团含量显著增加91.67%.与BC相比,BC-Fe和BC-H_(2)O_(2)促进反硝化细菌对NO_(3)--N的还原,N_(2)O累积排放量分别为添加BC处理的3.11和2.17倍;而BC-NaOH抑制反硝化细菌对NO_(3)--N的还原,N_(2)O累积排放量仅为添加BC处理的49.63%.生物炭对微生物反硝化作用和N_(2)O排放的影响归因于改性引起的生物炭pH值、溶解性有机碳含量和氧化还原性的差异.

氧气浓度对小麦-玉米轮作农田土壤剖面N_(2)和N_(2)O产生的影响

反硝化过程是集约化农田土壤剖面硝态氮(NO_(3)^(-)-N)去除的重要途径。但对土壤剖面反硝化氮气(N_(2))产生速率的准确定量很难,尤其不同深度的土壤氧气(O_(2))浓度状况如何影响土壤N_(2)的产生仍不清楚。本研究依托集约化管理的冬小麦-夏玉米轮作田间长期定位试验(始于2006年),采集传统施肥处理0~2.5 m剖面的原状土柱,并基于在玉米生长季田间原位观测的不同深度土壤O_(2)浓度和温度状况,设置不同O_(2)浓度水平(15.0%、12.0%、2.5%和0)和培养温度(26℃和20℃),采用氦培养-直接测定N_(2)法测定3个不同深度(0~0.2、0.5~0.7 m和2.0~2.2 m)土壤N_(2)O和N_(2)产生速率。结果显示:无论是有氧还是无氧条件,土壤剖面N_(2)和N_(2)O的产生均表现为表层高于深层;有氧条件下(2.5%~15.0%O_(2))土壤N_(2)产生速率(以N计)为5.3~7.1μg·h^(-1)·kg^(-1)(0.2m)和0.5~2.3μg·h^(-1)·kg^(-1)(0.5 m和2.0 m),显著低于无氧下速率的93.0%~93.7%。同样地,有氧条件下N_(2)O产生速率(以N计)为1.1μg·h^(-1)·kg^(-1)(0.2 m)和<0.2μg·h^(-1)·kg^(-1)(0.5 m和2.0 m),显著低于无氧条件下速率的84.0%~99.1%。原位观测的土壤O_(2)浓度>2.5%(0.2 m和0.5 m)和>14.0%(2m),表明在无氧条件下的观测会高估土壤真实条件下的N_(2)和N_(2)O产生速率。无氧显著增加深层土壤的N_(2)O/(N_(2)O+N_(2))值,这可能是由于深层土壤的碳更加缺乏,不利于N_(2)O被进一步还原。基于有氧条件下观测的N_(2)和N_(2)O产生速率,估算得到玉米生长季(按120d计)剖面0~2.0 m土体的反硝化(N_(2)+N_(2)O)损失量可达219 kg·hm^(-2),表明土壤对其剖面累积的NO_(3)^(-)-N具有很强的脱氮能力,从而极大地减少了包气带累积NO_(3)^(-)-N进一步向地下水迁移的风险。

生物硝化抑制剂对黔西南黄壤硝化作用及N_(2)O排放的影响

为探索生物硝化抑制剂对贵州黔西南地区黄壤硝化作用及氧化亚氮(N_(2)O)排放的影响,通过3周的室内培养试验,研究两种生物硝化抑制剂(对羟基苯丙酸甲酯(MHPP)和丁香酸(SA))对黄壤中的无机态氮素含量、氨氧化微生物功能基因以及N_(2)O排放量的影响。结果表明,与对照CK相比,MHPP和SA在黄壤上均能明显抑制硝化作用,对土壤硝化速率的抑制率分别为6%~43%和5%~51%。MHPP和SA均抑制了黄壤氨氧化古菌AOA(12%~22%,27%~41%)与氨氧化细菌AOB(6%~19%,26%~46%)amoA基因的丰度。整个培养期内,黄壤NO_(3)^(-)-N含量与AOB的amoA基因丰度显著正相关,而与AOA的amo A基因丰度无显著相关,表明AOB对黄壤硝化作用起了主导作用。在N_(2)O排放方面,MHPP和SA分别显著抑制了黄壤51%和21%的N_(2)O排放积累量,MHPP的减排效果优于SA。MHPP降低了黄壤N_(2)O排放的峰值,而SA主要延缓了黄壤N_(2)O排放高峰的出现。总之,生物硝化抑制剂MHPP和SA在贵州黔西南黄壤上具有氮肥减施增效的潜力,这为今后烤烟新型绿色专用肥的开发提供了理论依据。

滴灌追氮管理对宿根蔗田土壤氮组分及N_(2)O排放的影响

【目的】研究滴灌追氮管理对宿根蔗田土壤氮组分和N2O排放的影响,揭示影响土壤N_(2)O通量的土壤因子。【方法】以二代宿根蔗Saccharum officinarum为研究对象,在移动防雨棚内进行2个滴灌灌水量[田间持水量的70%~80%(W0.8)和田间持水量的80%~90%(W0.9)]及3种滴灌追氮比例(等氮量250 kg·hm^(-2),其中,N0为用作追肥的氮肥全部施用到土壤中,N5为50%土施追氮、50%用滴灌系统施用,N7为30%土施追氮、70%滴灌追氮)的田间试验。在甘蔗生长的各个时期测定蔗田土壤N2O通量、pH和氮组分含量,并分析土壤N_(2)O通量与土壤pH和氮组分含量的关系。【结果】土壤N_(2)O通量在施用氮肥和灌水后2 d较高,其中,分蘖后期和成熟期W0.9N5处理的土壤N_(2)O通量显著低于其他处理。W0.9条件下,分蘖后期N5处理的土壤N_(2)O累积排放量分别比N0和N7低47.3%和11.8%,伸长后期N5处理的土壤N_(2)O累积排放量比N7低21.5%。相同滴灌追氮比例下,土壤硝态氮含量表现为W0.9>W0.8,随着灌水量的增加,土壤硝态氮含量有所增加。在伸长初期和成熟期,W0.8 N5处理的土壤铵态氮含量比W0.8 N0高56.4%和71.8%、比W0.8 N7高68.5%和160.3%。在分蘖后期,相同滴灌灌水量下,土壤微生物量氮含量表现为N5>N7>N0,W0.8和W0.9两种灌水量下,N5处理的土壤微生物量氮含量分别较N0处理高120.0%和100%。土壤N_(2)O通量与铵态氮含量之间呈正相关关系(r=0.313),与硝态氮含量之间呈负相关关系(r=-0.391)。【结论】W0.9N5处理可以降低土壤N_(2)O排放,且土壤铵态氮和硝态氮含量影响土壤N_(2)O通量,即土壤铵态氮含量越高,土壤N_(2)O通量越高,而土壤硝态氮含量越高,土壤N_(2)O通量却越低。

秸秆还田对关中地区麦玉轮作田N_(2)O排放的短期效应

【目的】分析环境因子和土壤N_(2)O排放对短期秸秆还田的响应,以更准确地评价化肥施用下短期秸秆还田的增减排效益。【方法】于2020—2021年在关中地区开展了小麦–玉米轮作田间试验。采取双因素裂区设计,主处理为秸秆还田(W1)与不还田(W0),副处理为不施肥(W1、W0)、施氮肥(W1N、W0N)和施氮磷肥(W1NP、W0NP)。测定了土壤含水量、温度、NO_(3)^(-)-N、NH_(4)^(+)-N、速效磷含量及N_(2)O排放通量,调查了作物产量,并探讨了土壤N_(2)O排放与环境因子之间的关系。【结果】相比W0,W1处理土壤含水量提高了1.1%~16.2%;W1N处理的土壤NO_(3)^(-)-N含量峰值较W0N高17.6%~30.5%。4个施肥处理的土壤NO_(3)^(-)-N和NH_(4)^(+)-N含量随生育时期推进先迅速上升,然后缓慢下降,施氮肥处理的土壤NO_(3)^(-)-N峰值比施氮磷肥处理高17.0%~20.8%。W1NP与W0NP处理土壤的速效磷含量随生育期推进先上升后缓慢下降,平均速效磷含量显著高于处理W0、W1、W0N和W1N(P<0.05)。冬小麦季和夏玉米季分别在施肥后第6和第12天土壤N_(2)O排放通量达到峰值。W1N、W1NP的土壤N_(2)O排放峰值分别比W0N、W0NP高5.0%和38.5%,全年累计排放量分别比W0N、W0NP高291.13和379.99 g/hm^(2)(P<0.05);W1N处理的土壤N_(2)O全年累计排放量比W1NP处理高298.14 g/hm^(2),W0N处理的土壤N_(2)O全年累计排放量比W0NP高386.99 g/hm^(2),施氮磷肥处理的排放峰值比施氮肥处理低2.43%~54.67%。相关性分析发现,N_(2)O排放通量与土壤温度、含水量、NO_(3)^(-)-N、NH_(4)^(+)-N、速效磷含量呈极显著正相关(P<0.01)。各处理N_(2)O排放强度表现为:相同秸秆还田条件下,施氮肥>施氮磷肥>不施肥处理;相同施肥条件下,秸秆还田>不还田处理。【结论】不论是否秸秆还田,氮磷肥配施均提高了土壤速效磷含量,降低了NO_(3)^(-)-N峰值,因而降低了N_(2)O年累积排放量。秸秆还田后短期内虽然也提高了土壤速效磷含量,但其较高的土壤含水量和NO_(3)^(-)-N含量导致更高的N_(2)O排放通量和农田N_(2)O累计排放量。因此,评价秸秆还田在农业可持续发展中的生态与生产效益时,也应考虑其还田后短期存在的不利影响。

粪肥铜锌残留对土壤N_(2)O排放及其关联因子的影响

为探究不同pH值农田土壤对猪粪中典型重金属(Cu,Zn)残留的响应,采用酸(pH值为5.81),中(pH值为7.18),碱(pH值为8.00)3种菜地土壤,分别设置不添加猪粪(CK),等氮添加有机猪粪(M)以及集约化养殖业产出的高Cu,Zn残留猪粪(MP)3种处理,干湿交替预培养至猪粪中易利用底物基本耗尽后追加尿素,以进一步分析MP中残留有效Cu、Zn对N_(2)O排放及其相关因子的影响.结果表明,不同pH值土壤N_(2)O排放对添加MP响应不同,MP在酸性和碱性土壤中显著抑制N_(2)O排放,在中性土壤中则显著促进N_(2)O排放(P<0.05).与有效Cu,Zn显著相关的产N_(2)O底物和微生物因子在不同土壤中存在一定差异.逐步回归分析表明酸性土壤N_(2)O排放的主要驱动因子为NH_(4)^(+)-N转化量,有效Zn含量和18S rRNA丰度,碱性土壤N_(2)O排放仅受NO_(3)^(-)-N生成量驱动,而中性土壤N_(2)O排放的主要驱动因子则为有效Cu.相对于M处理,MP中残留有效Cu与nirS丰度显著负相关(P<0.05),与AOB amoA丰度强正相关(n=3,r>0.95),其作用在酸性土壤中最强;残留有效Zn则与nosZ(P<0.05),18S rRNA(P<0.1),AOA amoA(P<0.1)以及16S rRNA(n=3,r>0.95)丰度正相关,且其在中性土壤中促进作用最强;MP残留有效Cu,Zn对碱性土壤中N_(2)O排放相关微生物基因的作用整体表现为抑制效应.因此,集约化养殖业粪肥如需还田可优先考虑碱性土壤以降低其负面环境生态效应.

兴安落叶松天然林土壤N_(2)O通量对土壤温度和湿度的响应

【目的】探究兴安落叶松天然林土壤N_(2)O通量、土壤温度、土壤湿度昼夜和不同月份的变化特征,进一步阐明土壤温度和湿度对土壤N_(2)O通量的调控机制。【方法】采用便携式N_(2)O/CO CM-919气体分析仪,于2021年生长季(6-9月)对兴安落叶松天然林土壤N_(2)O通量和不同土层(2,10,20 cm)的土壤温度和湿度进行定点连续观测,分析土壤N_(2)O通量对土壤温度和土壤湿度的响应。【结果】(1)兴安落叶松天然林土壤N_(2)O通量呈“夜大昼小”的日变化特征,8月中旬是土壤N_(2)O的“强排放”时期,月平均排放通量为7.67μg/(m^(2)·h)。(2)当土壤日均温高于15℃或昼夜温差较大(2.96~17.22℃)时,土壤温度对土壤N_(2)O日排放通量发挥重要影响。当土壤日均湿度低于20%时,土壤N_(2)O通量随湿度增加而增强;当土壤湿度处于20%~30%或增至30%以上时,对土壤N_(2)O通量的抑制作用较明显,湿润环境减弱了N_(2)O的排放。(3)土壤温度和湿度都是影响土壤N_(2)O通量月变化的主要环境因素,并存在显著的交互作用。【结论】在生长季内,兴安落叶松天然林土壤基本是N_(2)O的排放源,10 cm土层土壤温度和湿度对土壤N_(2)O月通量变化影响显著,2 cm土层土壤温度和20 cm土层土壤湿度对土壤N_(2)O日通量变化线性拟合解释率较高。

不同水分条件下土壤N_(2)O排放的动力学方程模拟

[目的]水分对土壤N_(2)O排放有重要影响。运用混合动力学方程模拟不同水分条件下土壤N_(2)O累积排放的过程,分析土壤水分对N_(2)O产生途径的影响及其变化规律,为通过改善土壤管理降低N_(2)O气体排放提供理论和实践指导。[方法]通过室内培养试验,研究了不同水分条件[40%WHC,60%WHC,80%WHC,100%WHC和淹水处理,WHC(田间持水量)]下土壤N_(2)O排放特征、硝铵态氮含量和氧气消耗动态变化。[结果](1)N_(2)O排放速率24 h时达到最大,淹水处理[3.46μg/(kg·h)]是其他处理的54.5~178.9倍。(2)土壤N_(2)O累积排放量均随着培养时间的延长而增加,淹水处理的快速上升阶段为前48 h,而其他处理为前96 h。培养结束时的土壤N_(2)O累积排放量,淹水处理(44.6μg/kg)分别是40%WHC,60%WHC,80%WHC和100%WHC的67.1,29.2,20.8,10.4倍。(3)除淹水条件下,伪二级动力学方程的决定系数(R^(2))为0.878以外,其余均在0.92以上。培养初期24 h时,反硝化过程的N_(2)O排放所占比例9.3%~13.2%,硝化过程为86.8%~90.7%;培养结束480 h时,反硝化过程的N_(2)O排放所占比例为37.8%~47.5%,硝化过程为52.5%~62.2%。[结论]土壤水分含量越高N_(2)O的排放量越大,并且在24 h出现排放速率脉冲。淹水条件下N_(2)O主要由反硝化过程产生,而40%WHC~100%WHC条件下主要由硝化过程产生。混合动力学方程可以很好地模拟培养过程中土壤N_(2)O的累积排放过程,并且可以用来区分反硝化和硝化过程的N_(2)O排放量和所占比例。这为研究土壤N_(2)O产生和排放途径提供了一种新的思路和方法,结果还有待通过田间试验以及同位素示踪方法等进一步验证。