郭 強(qiáng)

(河北省唐山市農(nóng)業(yè)科學(xué)研究院，河北 唐山，063000)

?

黃土旱塬區(qū)麥田土壤碳排放特征及其與休閑裸地的差異

郭 強(qiáng)

(河北省唐山市農(nóng)業(yè)科學(xué)研究院，河北 唐山，063000)

利用Li-8100開路式土壤碳通量系統(tǒng)，于2014-03～2014-06研究了黃土旱塬區(qū)麥田(RT)土壤CO2排放特征及其與休閑裸地(ck)的差異。結(jié)果表明：(1)RT和ck等2個處理土壤CO2排放速率的日、季節(jié)變化趨勢均呈單峰曲線；在小麥返青至拔節(jié)期土壤CO2排放速率日變化峰值出現(xiàn)在13∶00前后，而在開花至成熟期土壤CO2排放速率日變化峰值出現(xiàn)在11∶00前后；土壤CO2排放速率季節(jié)變化的最大值出現(xiàn)在小麥拔節(jié)中期，最小值出現(xiàn)在小麥灌漿后期；觀測日麥田土壤CO2排放速率平均值為221 mg·(m2·h)-1，比休閑裸地的201 mg·(m2·h)-1約高出9.05%。(2)回歸分析表明，土壤CO2排放速率與土壤水分和溫度均成二次函數(shù)關(guān)系(P<0.05)。隨著土層深度的增加，相關(guān)性逐漸降低。在同一土層深度下，RT處理土壤CO2排放速率與土壤中水的質(zhì)量分?jǐn)?shù)和溫度的相關(guān)性均高于ck處理。(3)相關(guān)分析表明，土壤CO2排放速率與土壤細(xì)菌數(shù)量和過氧化氫酶活性呈顯著正相關(guān)關(guān)系(P<0.05)。綜合分析表明，黃土高原種植小麥能增加土壤碳排放，并且土壤中水的質(zhì)量分?jǐn)?shù)對土壤CO2排放速率的影響大于土壤溫度對土壤CO2排放速率的影響，土壤細(xì)菌數(shù)量和過氧化氫酶活性能夠顯著影響土壤CO2排放速率。

旱作麥田；CO2排放速率；土壤水分；土壤溫度；土壤酶；土壤微生物

土壤呼吸是全球碳循環(huán)的一個重要組成部分,土壤呼吸作用的微小變動將會對全球的碳循環(huán)產(chǎn)生顯著的影響[1,2]。土壤呼吸作用實(shí)質(zhì)上就是土壤CO2釋放的過程，主要包括土壤微生物的呼吸、土壤有機(jī)質(zhì)的分解、植物根系呼吸、土壤動物呼吸以及土壤中礦物質(zhì)的氧化分解，其中以前3個過程為主[3]。土壤呼吸作用主要受土壤溫度、水分、土壤酶活性、土壤微生物數(shù)量、土壤有機(jī)質(zhì)、耕作施肥措施等條件的影響[4,5]。旱地農(nóng)業(yè)在農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中占有很重要的地位[6～8]。近些年來，由于不合理的開發(fā)利用使得旱地農(nóng)田土壤嚴(yán)重退化并造成了CO2排放量的增加[9]。深入了解旱地農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)中土壤CO2的排放規(guī)律及其控制機(jī)理，為準(zhǔn)確評估我國的碳收支狀況及制定相應(yīng)的CO2減排措施提供一定的理論指導(dǎo)依據(jù)。劉爽等[10]測得旱地玉米土壤在整個玉米生長季平均CO2排放速率為2.64 μmol·(m2·s)-1；王才斌等[11]測得旱地花生在4～9月平均土壤CO2排放速率為2.8 μmol·(m2·s)-1；孫小花等[12]測得黃土高原旱地小麥在三葉至收獲期麥田土壤CO2排放速率的平均值為460 mg·(m2·h)-1。不同類型作物的土壤CO2排放速率最大值相似[13,14]，約為476.7 mg·(m2·h)-1。旱地麥田是旱地農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的主要類型之一，同時(shí)也是受人類擾動較為頻繁的生態(tài)系統(tǒng)之一。因此，研究黃土高原旱作麥田及裸地土壤CO2排放速率變化及其與環(huán)境因子(溫度、水分)、土壤因子(土壤微生物和酶)的關(guān)系，對于了解黃土高原旱作麥田土壤CO2排放的動態(tài)，準(zhǔn)確評估黃土高原旱作麥田生態(tài)系統(tǒng)的綜合效益以及揭示黃土高原碳收支機(jī)理具有重要意義。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)區(qū)概況

試驗(yàn)于2014年在西北農(nóng)林科技大學(xué)長武黃土高原農(nóng)業(yè)生態(tài)試驗(yàn)站進(jìn)行,試驗(yàn)田地處北緯35°12.787′東經(jīng)107°44.703′，海拔1 220 m，年平均氣溫9.1 ℃，多年平均降雨量為584 mm,降雨季節(jié)性分布不均，無霜期為171 d。該區(qū)域土壤為黃綿土，土質(zhì)疏松，抗蝕性較差，水土流失較為嚴(yán)重。

1.2 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

試驗(yàn)品種為冬小麥長武134。試驗(yàn)共設(shè)置裸地(ck)和常規(guī)耕作(RT)等2個處理，每個處理設(shè)置3次重復(fù)。其中裸地處理在整個小麥的生長以及收獲后階段始終保持地面干凈裸露，無雜草等生長。常規(guī)耕作的小麥田于9月下旬播種，第二年6月下旬收獲后土壤處于休閑狀態(tài)，期間采用圓盤耙機(jī)松土，松土深度大約20 cm，以增加土壤的蓄水保墑能力,其他管理措施同當(dāng)?shù)佧溙铩?/p>

1.3 測定指標(biāo)與方法

1.3.1 土壤CO2排放速率的測定 土壤CO2排放速率使用Li8100(Li-Cor,Lincon,NE,USA)開路式土壤碳通量測定系統(tǒng)測定。2014-03-27(小麥返青期)至2014-06-28(小麥?zhǔn)斋@期)期間每隔7～10 d選擇晴天上午9∶00～11∶00對2個處理的土壤CO2排放速率進(jìn)行測定，每處理重復(fù)測定5次。2014-03-27(返青期)，2014-04-16(拔節(jié)期)，2014-05-06(孕穗期)，2014-05-31(灌漿期)，2014-06-28(收獲期)進(jìn)行土壤CO2排放速率日變化的測定，測定時(shí)間為7∶00～19∶00，每間隔2 h測定1次。在測定土壤CO2排放速率以前，在每個處理小區(qū)內(nèi)安置測定基座(去除測定基座內(nèi)的活體)，為了減少安置測定基座對土壤CO2排放速率的影響，在安置基座24 h后再進(jìn)行測定[15]。在每次測定土壤CO2排放速率的同時(shí)，測定0～15,15～30 cm土層的土壤含水量和土壤溫度。其中土壤中水的質(zhì)量分?jǐn)?shù)采用烘干法測定，土壤溫度采用曲管地溫計(jì)進(jìn)行測定。

1.3.2 土壤微生物數(shù)量和酶活性的測定 測定土壤CO2排放速率日變化的當(dāng)天進(jìn)行田間土壤取樣，每個小區(qū)采用S形5點(diǎn)取樣，用土鉆取0～15 cm土層的土樣。將采集的土樣分成兩部分，其中一部分土樣經(jīng)混勻風(fēng)干后過1 mm土篩，對土壤的脲酶、蔗糖酶、過氧化氫酶活性進(jìn)行測定，參照李振高[16]的測定方法；另一部分土樣立即混勻放入-20 ℃條件保存，用于土壤微生物數(shù)量的測定。采用稀釋平板涂布法分離土壤中的真菌、細(xì)菌、放線菌，并對分離出的菌落進(jìn)行計(jì)數(shù)，選用的培養(yǎng)基分別為馬丁氏培養(yǎng)基、牛肉膏蛋白胨培養(yǎng)基和改良一號培養(yǎng)基。

2 數(shù)據(jù)處理

采用Microsoft Excel 2003和Spass 17.0軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，采用Sigmaplot 12.0軟件作圖。

3 結(jié)果與分析

3.1 不同處理下土壤CO2排放速率的季節(jié)變化

2個處理的土壤CO2排放速率在整個觀測時(shí)期表現(xiàn)出相似的季節(jié)變化趨勢，06-21前后土壤CO2排放速率下降到最低值，2個處理的土壤CO2排放速率平均值的變化范圍為155.24～274.76 mg·(m2·

圖1 不同處理土壤CO2排放速率的季節(jié)變化

h)-1(圖1)。冬小麥自返青期(03-27)至拔節(jié)期(04-16)各處理土壤CO2排放速率急劇上升，到拔節(jié)期達(dá)到整個觀測期間的最大值，其中RT處理的土壤CO2排放速率最高，為274 mg·(m2·h)-1，隨后土壤CO2排放速率逐漸減低，到灌漿后期(06-21)各處理土壤CO2排放速率降至最低。期間由于降雨等天氣的影響，土壤CO2排放速率在灌漿中期(06-08)和收獲期(06-28)表現(xiàn)出升高趨勢。在整個觀測期間RT處理土壤CO2排放速率平均為221 mg·(m2·h)-1，較ck處理的(201 mg·(m2·h)-1)提高了9.05%。

圖2 不同生育時(shí)期土壤CO2排放速率日變化

3.2 不同處理下土壤CO2排放速率的日變化

冬小麥返青期(03-27)至收獲期(06-28)，ck處理和RT處理土壤CO2排放速率均呈單峰曲線變化(圖2)，其中在返青和拔節(jié)期，2個處理的峰值均出現(xiàn)在13∶00前后；而在開花、灌漿和成熟期，2個處理的峰值均出現(xiàn)在11∶00前后。在整個觀測期間，RT處理土壤CO2排放速率的日變化峰值均大于ck處理的。

3.3 不同處理下土壤的水熱因子對土壤CO2排放速率的影響

3.3.1 土壤中水的質(zhì)量分?jǐn)?shù)對土壤CO2排放速率的影響 在返青期(03-27)至拔節(jié)期(04-16)，2個處理的土壤中水的質(zhì)量分?jǐn)?shù)差異不大，4月26日以后2個處理的土壤中水的質(zhì)量分?jǐn)?shù)差異逐漸增大(圖3)。而對于15～30 cm土層，2個處理的土壤中水的質(zhì)量分?jǐn)?shù)差異大于0～15 cm土層的，可能由于在15～30 cm土層，小麥的根系分布較多，吸收的土壤水分較多，因而造成2個處理的土壤中水的質(zhì)量分?jǐn)?shù)差異較大。

用冬小麥返青期(03-27)至收獲期(06-28)0～15 cm和15～30 cm土層土壤中水的質(zhì)量分?jǐn)?shù)與土壤CO2排放速率進(jìn)行擬合。結(jié)果表明，2個處理土壤的CO2排放速率與土壤中水的質(zhì)量分?jǐn)?shù)之間均呈二次函數(shù)關(guān)系(P<0.05)(圖4)，在同一土層深度下，RT處理的相關(guān)性均高于ck處理的，并且隨著土層深度的增加，2個處理的相關(guān)性都逐漸減小。土壤水分對土壤呼吸變化的解釋能力為56%～78%。

圖3 不同處理土壤含水量的季節(jié)變化

3.3.2 土壤溫度對土壤CO2排放速率的影響 在整個觀測時(shí)期，RT處理的土壤溫度均高于ck處理的(圖5)。但隨著土層深度的增加，兩者的差異逐漸減小。0～15 cm土層的土壤溫度變化趨勢均與15～30 cm土層的基本一致。

用0～15 cm和15～30 cm土層的土壤溫度與土壤CO2排放速率進(jìn)行擬合，結(jié)果表明，2個處理土壤CO2排放速率與不同土層地溫之間均呈二次函數(shù)關(guān)系(P<0.05)(圖6)。不同深度土壤溫度與土壤CO2排放速率顯著相關(guān)，土壤CO2排放速率與0～15 cm地溫相關(guān)性最好，在同一土層深度下，RT處理的相關(guān)性高于ck處理的。

圖4 不同處理土壤CO2排放速率與0～15,15～30 cm土層土壤中水的質(zhì)量分?jǐn)?shù)的關(guān)系

圖5 不同處理土壤溫度的季節(jié)變化

圖6 不同處理土壤CO2排放速率與0～15,15～30 cm土層土壤溫度的關(guān)系

3.4 土壤微生物和酶對土壤CO2排放速率的影響

3.4.1 土壤酶活性與微生物數(shù)量的動態(tài)變化 對2種處理方式下，不同生育時(shí)期土壤酶活性以及微生物數(shù)量動態(tài)變化進(jìn)行分析。結(jié)果表明，從返青(03-27)到拔節(jié)期(04-16)，RT處理的土壤中真菌數(shù)量和過氧化氫酶活性都逐漸增高，拔節(jié)期達(dá)到最大值，而后逐漸下降；細(xì)菌、放線菌的數(shù)量和脲酶、蔗糖酶的活性在整個測定時(shí)期都逐漸降低(表1)；ck處理土壤中的真菌、細(xì)菌數(shù)量以及蔗糖酶和過氧化氫酶的活性均在拔節(jié)期達(dá)到最大值，而放線菌的數(shù)量則在整個測定時(shí)期逐漸降低。在同一測定時(shí)期，RT處理的土壤中真菌、放線菌數(shù)量均高于ck處理的。

表1 不同處理土壤中微生物和酶的季節(jié)變化(干土壤)

注：同一列中相同字母表示測定指標(biāo)在不同生育時(shí)期差異不顯著 (P>0.05)，不同字母表示差異顯著(P<0.05)。

3.4.2 土壤CO2排放速率與土壤微生物和土壤酶的相關(guān)性 通過對土壤CO2排放速率與土壤微生物數(shù)量和土壤酶活性進(jìn)行相關(guān)分析(表2)，結(jié)果表明，在2個處理方式下土壤CO2排放速率與土壤真菌、細(xì)菌、放線菌、脲酶、蔗糖酶和過氧化氫酶均成正相關(guān)，其中與過氧化氫酶活性達(dá)到了顯著相關(guān)水平(P<0.05)。

表2 不同處理土壤CO2排放速率與土壤微生物和酶的相關(guān)性

注：*表示顯著相關(guān)(P<0.05),**表示極顯著相關(guān) (P<0.01)。

4 結(jié)論與討論

4.1 土壤CO2排放速率的變化及其與土壤水熱因子的關(guān)系

本次研究表明，從土壤CO2排放速率的總體變化趨勢看，麥田的CO2排放速率大于裸地的。主要是由于小麥根系在地下C循環(huán)中起著很重要的作用[17]，小麥根系呼吸占土壤呼吸的很大一部分。其中小麥根系呼吸中大約有一半來源于新近形成的有機(jī)質(zhì)的分解，僅有大約10%來源于難利用的有機(jī)質(zhì)等的分解[2]，同時(shí)小麥凋落物經(jīng)過代謝、降解變成簡單的有機(jī)物或無機(jī)物。

從冬小麥返青期至拔節(jié)期，土壤溫度逐漸升高，土壤水分較為充足，良好的水熱條件為小麥的生長提供了一個較為適宜的生長環(huán)境，地上、地下部分生長旺盛，土壤的微生物活性增強(qiáng)，有機(jī)質(zhì)的分解加快，同時(shí)土壤呼吸作用中的酶促反應(yīng)敏感性的加強(qiáng)加劇了對ATP的需求，這些都促進(jìn)了土壤呼吸的增加[18]。對于土壤呼吸而言，土壤水分和溫度間既有其協(xié)調(diào)性又有其相對性，較高的土壤溫度可能導(dǎo)致土壤的相對干化，并且通過改變土壤的水分狀況進(jìn)而影響植物根系呼吸。在一定溫度下，土壤水分對植物根系呼吸的影響程度大于土壤養(yǎng)分的供給，提高水分含量可以提高約20%的根系呼吸[19]。在拔節(jié)期至收獲期，土壤水分含量相對較低，土壤水分成為限制土壤CO2排放的主要因子,過低的土壤水分使得小麥根系或微生物的正常生長受到抑制,這與肖復(fù)明等[20]研究結(jié)果基本一致。本次研究表明，麥田和裸地土壤中CO2排放速率受土壤水分的影響比土壤溫度明顯。而張連舉等[21]、黃承才等[22]，對不同區(qū)域的毛竹林研究表明，土壤CO2排放速率與土壤溫度的相關(guān)性大于與土壤水分的相關(guān)性；Conant等[23]研究表明,在干旱半干旱生態(tài)系統(tǒng),土壤溫度成為影響土壤CO2排放季節(jié)變化的主要因素,但在干旱的夏季,土壤水分成為限制土壤CO2排放的主要因子。造成這種差異的主要原因是由于試驗(yàn)地點(diǎn)的土壤以及氣候條件有差異。

同一土層中，土壤CO2排放速率與土壤水熱條件的決定系數(shù)，麥田的大于裸地的。原因可能是由于小麥冠層的遮蔽和保護(hù)作用，使麥田土壤受外界環(huán)境條件的干擾比較小，土壤水分和溫度為限制土壤CO2排放速率的主要因素；而裸地由于地表缺乏保護(hù)，造成影響裸地土壤CO2排放速率的因子較為復(fù)雜。

4.2 土壤酶活性對土壤CO2排放速率的影響

土壤酶活性在土壤C循環(huán)中扮演著重要的角色[24]。土壤有機(jī)質(zhì)和動植物殘?bào)w等的分解都離不開土壤酶的調(diào)節(jié)作用。Lee等[25]和Boken等[26]的研究表明，表層土壤(0～15 cm)包含了90%或者更大比例的植物根系以及土壤微生物數(shù)量,表層土壤對于土壤CO2排放的影響遠(yuǎn)大于深層土壤。土壤脲酶、蔗糖酶和過氧化氫酶是參加土壤碳循環(huán)的主要酶。通過對表層土壤酶活性的研究表明，土壤CO2排放速率與土壤酶活性之間成正相關(guān)關(guān)系，這與李雅紅等[27]的研究結(jié)果一致。在不同處理間過氧化氫酶活性與土壤CO2排放速率之間的相關(guān)性都達(dá)到顯著水平(P<0.05)，這與張志棟等[5]的研究結(jié)果不一致，可能是由于在不同試驗(yàn)處理下，土壤的理化特性不同所造成。

4.3 土壤微生物活性對土壤CO2排放速率的影響

土壤微生物是土壤養(yǎng)分(N，P，S)和土壤有機(jī)質(zhì)循環(huán)和轉(zhuǎn)化的動力[28]。通常在凋落物初期，細(xì)菌首先分解凋落物，隨著真菌數(shù)量的逐漸增加，后期真菌逐漸轉(zhuǎn)變成主要的分解者，而放線菌則在土壤腐殖質(zhì)的形成過程中起著關(guān)鍵的作用，通常肥沃的土壤中放線菌的數(shù)量大于貧瘠的土壤[29]。相關(guān)分析表明，不同處理間土壤CO2排放速率與土壤真菌、細(xì)菌、放線菌數(shù)量呈正相關(guān)關(guān)系，并且與細(xì)菌數(shù)量的相關(guān)性達(dá)到了顯著水平(P<0.05)。土壤微生物中細(xì)菌的數(shù)量占據(jù)絕對優(yōu)勢，這表明土壤細(xì)菌對土壤CO2排放速率的影響較大。

[1] 周廣勝.全球碳循環(huán)[M].北京：氣象出版社，2003

[2] 方精云，王娓.作為地下過程的土壤呼吸:我們理解了多少？[J].植物生態(tài)學(xué)報(bào),2007,31(3)：345-347.

[3] Sing J S,Gupta S R.Plant decomposition and soil respiration in terrestrial ecosystem[J].The Botanical Review,1997,43(4):449-528.

[4] Bunnell F L,Tait D E N,Flanagan P W,et al.Microbial respiration and substrate loss 1 A general model of the influences of variables[J].Soil Biology and Biochemistry,1977,9:33-40.

[5] 張志棟，劉景輝，YU Qing，等.施肥對旱作免耕土壤酶活性與CO2排放量的影響[J].干旱地區(qū)農(nóng)業(yè)研究，2010，28(5):85-91.

[6] Zhao Changxing,Shan Lun,Deng Xiping,et al.Current situation and counter-measures of the development of dryland farming in China[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2004,20(4):280-285.

[7] 羅其友.21世紀(jì)北方旱地農(nóng)業(yè)戰(zhàn)略問題[J].中國軟科學(xué)，2000(4):102-105.

[8] 黃占斌,山侖.論我國旱地農(nóng)業(yè)建設(shè)的技術(shù)路線與途徑[J].干旱地區(qū)農(nóng)業(yè)研究,2000,18(2):1-6.

[9] 李虎,邱建軍，王立剛.農(nóng)田土壤呼吸特征及根呼吸貢獻(xiàn)的模擬分析[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2008,24(4)：15-20.

[10] 劉爽，嚴(yán)昌榮，何文清，等.不同耕作措施下旱地農(nóng)田土壤呼吸及其影響因素[J].生態(tài)學(xué)報(bào),2010，30(11):2 919-2 924.

[11] 王才斌,鄭亞萍,梁曉艷,等.施肥對旱地花生主要土壤肥力指標(biāo)及產(chǎn)量的影響[J].生態(tài)學(xué)報(bào),2013,33(4):1 300-1 307.

[12] 孫小花,張仁陟,蔡立群,等.不同耕作措施對黃土高原旱地土壤呼吸的影響[J].應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào),2009,20(9):2 173-2 180.

[13] Russell E W.Soil Conditions and plant growth,10th edition[M].London:Longmans,1973.

[14] Kucera C,Kirlcham D.Soil respiration studies in tall grass prairie in Missouri[J].Ecology,1971,52:912-915.

[15] 官情,王俊,宋淑亞,等.黃土旱塬區(qū)不同覆蓋措施對冬小麥農(nóng)田土壤呼吸的影響[J].應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào),2011,22(6):1 471-1 476.

[16] 李振高，駱永明，騰應(yīng).土壤與環(huán)境微生物研究法[M].北京：科學(xué)出版社，2008.

[17] 王兵,姜艷,郭浩,等.土壤呼吸及其三個生物學(xué)過程研究[J].土壤通報(bào)，2011,42(2):483-490.

[18] Tu L H,Hu T X,Zhang J,et al.Short-term simulated nitrogen deposition stimulates carbon sequestration in a Pleioblastus amarus plantation[J].Plant and Soil，2011，340:383-396.

[19] Keith H，Jacobsen K L,Raison R J.Effects of soil phosphorus availability，temperature and moisture on soil respiration in Eucalyptus pauciflora forest[J].Plant and Soil,1997,190:127-141.

[20] 肖復(fù)明,范少輝,汪思龍,等.湖南會同毛竹林土壤碳循環(huán)特征[J].林業(yè)科學(xué),2009,45(6):11-15.

[21] 張連舉,王兵,劉苑秋,等.大崗山四種林型夏秋季土壤呼吸研究[J].江西農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2007,29(1):72-76,84.

[22] 黃承才,葛瀅,常杰,等.中亞熱帶東部三種主要木本群落土壤呼吸的研究[J].生態(tài)學(xué)報(bào),1999,19(3):324-328.

[23] Conant R T,Klopatek J M,Malin R C,et al.Carbon pools and fluxes along an environmental gradient in northern Arizona[J].Biogeochemistry,2008,43:43-61.

[24] 鄭麗英,張益良,楊仁斌,等.雙草醚對土壤呼吸作用及土壤酶活性的影響[J].農(nóng)業(yè)環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào),2007,26(3):1 117-1 120.

[25] Lee M S,Nakane K,Nakatsubo T,et al.Seasonal changes in the contribution of root respiration to total soil respiration in a cool-temperature deciduous forest[J].Plant and Soil,2003,255:311-318.

[26] Borken W,Xu Y J,Davidson E A,et al.Site and temporal variation of soil respiration in European beech, Norway spruce, and Scotspine forests[J].Global Change Biology,2002,8(12):1 205-1 216.

[27] 李雅紅,江洪,原煥英,等.西天目山毛竹林土壤呼吸特征及其影響因子[J].生態(tài)學(xué)報(bào),2010,30(17):4 590-4 597.

[28] Kelting D L,Burger J A,Edwards G S.Estimating root respiration, microbial respiration in the rhizosphere, and root free soil respiration in forest soils[J].Soil Biology & Biochemistry,1998,30:961-968.

[29] Chapin F S,Matson P A,Mooney H A.Principles of Terrestrial Ecosystem Ecology[M].New York:Springer,2002．

(責(zé)任編輯：朱寶昌)

Soil CO2Efflux of Rain-fed Wheat Field and the Discrepancy With Fallow Bare Land in Dryland of Loess Plateau

GUO Qiang

(Tangshan Academy of Agricultural Science，Tangshan Hebei，063000,China)

In order to accurate assessment comprehensive benefit of rain fed Wheatland ecosystem, we used bare land treatment as control. During March to June in 2014, we used LI-8100 automated soil CO2flux system to determine the characteristic of wheat field soil(RT) CO2emission rate and the discrepancy with leisure bare land soil(ck) every 7-10 d. Meanwhile Soil samples were collected from 0-15 cm soil depth to determine soil enzyme and microorganism at about every 20 d. The results showed that: (1) the daily and seasonal change of soil CO2emission rate under RT and ck treatments were unimodal curves; From green up to jointing stage, the peak value of diurnal variation of soil CO2emission appeared at about 13:00, but from booting stage to harvest stage, the peak value of diurnal variation of soil CO2emission rate appeared at about 11:00; The maximum value of seasonal variation of soil CO2emission rate was in the middle of wheat jointing stage, the minimum value of seasonal variation of soil CO2emission rate was in wheat filling later; The average wheat field soil CO2emission rate was 221 mg·(m2·h)-1in observational days, which was about 9.05% higher than leisure bare land(201 mg·(m2·h)-1). (2) Regression analysis showed that the relationship between soil CO2emission rate and soil moisture, temperature was fitted to an quadratic equation(P<0.05), with the soil depth increasing, the correlation reduced gradually. Under the same soil layer depth, the correlation between soil CO2emission rate and soil moisture was higher than soil temperature, the correlation between soil CO2emission rate and soil moisture, temperature under RT treatment was higher than ck treatment. (3) Correlation analysis showed that the correlation between soil CO2emission rate and soil enzyme, microorganism exhibited a positive correlation in the 0 cm to 15 cm soil layer, even if the number of soil bacteria, the activity of hydrogen peroxide reached significant positive correlation(P<0.05) under two treatments. Comprehensive analysis showed that planting wheat could increase soil carbon emissions on Loess Plateau; The effects of soil moisture on soil CO2emission rate was greater than the soil temperature; The number of soil bacteria, the activity of hydrogen peroxide could affect soil CO2emission obviously.

dry wheat field; CO2emission rate; soil moisture; soil temperature; soil enzyme; soil microorganism

10.3969/J.ISSN.1672-7983.2015.01.009

郭強(qiáng)(1983-)，男，博士，助理研究員。主要研究方向：作物栽培與育種。

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(項(xiàng)目編號：31171506)。

2015-02-04；修改稿收到日期：2015-03-26

S154.1

A

1672-7983(2015)01-0045-04