徐麗君 徐大偉 楊桂霞

摘要：試驗(yàn)采用密閉箱技術(shù)對(duì)呼倫貝爾地區(qū)種植的苜蓿人工草地進(jìn)行碳通量研究，采用反硝化-分解作用模型（DNDC）進(jìn)行模擬。試驗(yàn)結(jié)果表明：對(duì)苜蓿人工草地CO2通量24 h連續(xù)觀(guān)測(cè)發(fā)現(xiàn)，CO2通量全天變化的平均值（238.15 mg/（m2·h）與11∶00（245.32 mg/（m2·h）的通量變化值接近，試驗(yàn)從早上9∶00～11∶00進(jìn)行溫室氣體的采集方法合理、可行；在整個(gè)生長(zhǎng)季變化表明，7、8月CO2通量變化較顯著（P<0.05），且受到降水的影響較大，伴隨降水的發(fā)生，CO2通量會(huì)發(fā)生不同幅度的變化，土壤溫度和含水量對(duì)CO2通量有一定的影響（r>0.45，P>0.05）；通過(guò)DNDC模型的模擬，能較好的反映苜蓿人工草地CO2通量的變化情況，但模擬結(jié)果數(shù)值普遍有些偏高。

關(guān)鍵詞：苜蓿人工草地；CO2通量；DNDC模型

中圖分類(lèi)號(hào)：S 812文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1009-5500（2015）05-0060-05

草地作為陸地重要的碳庫(kù)，在全球生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)中扮演著重要的角色[1，2]，固碳效應(yīng)明顯[3，4]。有關(guān)草地固碳研究目前仍多集中在天然草地方面，包括對(duì)碳庫(kù)組成[5]、來(lái)源與輸出方式[6，7]、碳儲(chǔ)量[8-10]及其時(shí)空分布特征[11-13]，草地生物量估算、碳庫(kù)的變化及其對(duì)氣候變化的反饋?zhàn)饔肹14，15]，草地定位監(jiān)測(cè)[16，17]、樣帶觀(guān)測(cè)及國(guó)家尺度上的分析等方面的研究[18-21]。我國(guó)現(xiàn)有栽培草地約5萬(wàn)km2，栽培牧草具有產(chǎn)量高、品質(zhì)優(yōu)、抗性強(qiáng)等特點(diǎn)，種植面積也正逐年增加。長(zhǎng)期以來(lái)，栽培草地主要以研究土壤呼吸特性（土壤CO2排放）、遺傳育種和牧草生產(chǎn)性能等方面，而對(duì)栽培草地固碳能力系統(tǒng)研究報(bào)道較少。

DNDC反硝化作用（分解作用）模型是以反硝化作用和分解作用為主要過(guò)程，是關(guān)于農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)土壤碳、氮生物地球化學(xué)循環(huán)的數(shù)值模型，是目前國(guó)際上最為成功的CO2、N2O吸收釋放過(guò)程機(jī)理模型之一。其模型包括土壤氣候、分解作用、反硝化作用和植物生長(zhǎng) 4個(gè)子模式。模型的主要理論假設(shè)包括：土壤排放N2O表現(xiàn)為產(chǎn)生一系列排放峰的過(guò)程；微生物的反硝化作用過(guò)程是土壤N2O的主要生成過(guò)程；降雨、灌溉和農(nóng)業(yè)活動(dòng)是產(chǎn)生 N2O排放峰的直接驅(qū)動(dòng)因子；土壤濕度變化控制著反硝化作用和硝化分解作用的發(fā)生與否。該模型以土壤性質(zhì)、氣候狀況和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)措施為輸入信息，可模擬農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中N2O等氣體的產(chǎn)生與排放，還可以輸出每日土壤及植物體中的C、N含量、土壤不同層次的溫濕度數(shù)據(jù)以及排放到大氣中的CO2，CH4和NxO氣體量等相關(guān)項(xiàng)目。試驗(yàn)以苜蓿（Medicago sativa）栽培草地為研究對(duì)象，對(duì)其固碳過(guò)程及其潛力進(jìn)行深入試驗(yàn)分析和模型模擬的研究，以期能夠?yàn)樘剿髟耘嗖莸毓烫寄芰?，合理利用栽培草地資源提供理論依據(jù)。

1研究區(qū)域概況與方法

1.1研究區(qū)概況

試驗(yàn)地選擇在呼倫貝爾野外綜合試驗(yàn)站苜蓿人工草地試驗(yàn)田。試驗(yàn)采用隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)。小區(qū)面積5 m ×3 m，根據(jù)工作量的大小和模型的需求，采用隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)，重復(fù)3次。測(cè)量時(shí)間為2010年6月初（返青后）～9月底（牧草收獲后）。

苜蓿旱作，種植采用條播，行距為40 cm，播量均為7.5 kg/hm2。2008年6月2日播種，次年5月10日返青，7月14日第1次刈割，8月27日收獲，每年收獲2茬，分別在6月下旬和8月中旬，鮮草產(chǎn)量為8 t/hm2，旱作，施底肥為N、P、K混合肥（N≥8%、P≥25%、K≥ 10%）150 kg/hm2。試驗(yàn)在苜蓿處于開(kāi)花期進(jìn)行測(cè)定，植株平均高度在55 cm、日均氣溫20℃。

1.2氣體的采集

箱技術(shù)是測(cè)量土壤痕量氣體釋放通量的最常用方法，分為密閉箱技術(shù)和動(dòng)態(tài)箱技術(shù)，試驗(yàn)采用密閉箱技術(shù)。密閉箱由有機(jī)玻璃材料制成，呈正方體形，分箱體和底座兩部分。箱體底面開(kāi)口，連接帶有凹槽的底座，箱內(nèi)帶有空氣攪拌的小風(fēng)扇。測(cè)量時(shí)將底座封閉嵌入土中，然后將箱體置于底座凹槽內(nèi)，凹槽內(nèi)再用水密封，使箱內(nèi)空氣不與外界空氣交換或循環(huán)。每隔一定時(shí)間間隔測(cè)量1次箱內(nèi)所研究氣體的濃度，分別在0、10、20、30 min用注射器采集氣體于氣袋中（化工部大連光明化工研究所生產(chǎn)的鋁膜氣樣袋）。氣袋中的樣品用HP5890氣相色譜儀（美國(guó)惠普公司研制生產(chǎn)）分析測(cè)定CO2，N2O和CH4成分。溫室氣體采集從2010年6月9日開(kāi)始，9月30日結(jié)束，每隔3 d采集1次，3個(gè)重復(fù)，采集時(shí)間9∶00～11∶00。

根據(jù)濃度隨時(shí)間的變化速率計(jì)算土壤的氣體釋放通量。所測(cè)痕量氣體（以CO2為例）的釋放通量（F）的計(jì)算公式為：

F=ρHdc/dt（1）

根據(jù)理想氣體方程可轉(zhuǎn)換成：

F=60·10-5·[273/（273+T）]·（P/760）ρH·（dc/dt）（2）

式（1）和（2）中：F為CO2的釋放通量（N2O mg/（m2·h）；ρ為0℃和760 mm Hg氣壓條件下的CO2密度（g/L）；H為采樣箱氣室高度（cm）；dc/dt為箱內(nèi)CO2氣體濃度的變化速率（109/min）；P為采樣箱箱內(nèi)大氣壓（mmHg）；T為箱內(nèi)平均氣溫（℃）。

試驗(yàn)地點(diǎn)的高程接近海平面，所以P/760≈1。

氣體通量（F）為負(fù)值時(shí)表示土壤從大氣吸收該氣體，為正值時(shí)表示土壤向大氣排放氣體。

1.3土壤樣品理化性質(zhì)測(cè)定

2010年6月1日在各試驗(yàn)點(diǎn)采用五點(diǎn)法取0～10 cm、10～30 cm土樣，測(cè)定土壤有機(jī)質(zhì)含量、pH、全氮、堿解氮、速效鉀、土壤含水量等（表1）。

土壤有機(jī)質(zhì)采用重鉻酸鉀外加熱法、土壤全氮采用半微量凱式定氮法、土壤堿解氮采用堿解擴(kuò)散法、

土壤速效鉀采用火焰法、土壤pH采用酸度計(jì)法、土壤水分采用烘干法、土壤溫度采用溫度計(jì)測(cè)定。

表1苜蓿地土壤基本理化性狀

Table 1Soil propertiess

pH堿解氮速效鉀/mg·kg-1全氮土壤有機(jī)碳/g·kg-16.96135.57307.882.4016.171.4數(shù)據(jù)處理分析

氣體樣品測(cè)定數(shù)據(jù)由氣相色譜自帶的數(shù)據(jù)處理軟件2072AA進(jìn)行處理，數(shù)據(jù)分析用Microsoft Excel、SAS統(tǒng)計(jì)分析軟件進(jìn)行。

2結(jié)果與分析

2.1土壤CO2通量變化規(guī)律

2.1.1土壤CO2通量日變化苜蓿地CO2通量均呈現(xiàn)隨機(jī)性，表現(xiàn)出多峰的日變化特征（圖1），受測(cè)定作物、時(shí)間及環(huán)境因素差異的影響，測(cè)定當(dāng)天氣溫與相對(duì)濕度見(jiàn)圖2。苜蓿地CO2通量的最大值出現(xiàn)在10∶30和16∶30前后。CO2通量也為全天最高，分別為

圖1苜蓿草地CO2通量日動(dòng)態(tài)

Fig.1The dynamic flux of CO2 emission in

alfalfa pasture

圖2苜蓿地氣象因子日變化規(guī)律

Fig.2Diurnal variation of meteorogical factors398.28和453.99 mg /（m2·h）。CO2通量最小值出現(xiàn)在夜晚溫度較低時(shí)段，出現(xiàn)在凌晨3∶30。在降溫過(guò)程中，CO2通量與溫度并不呈現(xiàn)明顯的相關(guān)性，具有一定的隨機(jī)性。通過(guò)全天對(duì)苜蓿地的CO2通量觀(guān)測(cè)，發(fā)現(xiàn)苜蓿地CO2通量的平均值為238.15 mg/（m2·h），與11∶00為245.32 mg/（m2·h）的數(shù)值接近。

2.1.2土壤CO2通量季節(jié)變化試驗(yàn)測(cè)得苜蓿地土壤CO2通量均由一系列明顯的CO2通量峰組成，其中，以返青初期835.05 mg /（m2·h）、生長(zhǎng)旺期980.69 mg/（m2·h）和生育后期891.54 mg/（m2·h）表現(xiàn)為最高。從試驗(yàn)結(jié)果分析，苜蓿在生長(zhǎng)過(guò)程中除了受溫度的影響外，降水也是影響CO2通量的一個(gè)重要因素。降水對(duì)CO2通量影響較大，有相應(yīng)的降水出現(xiàn)，CO2通量就會(huì)產(chǎn)生一定的波動(dòng)。值得注意的是，試驗(yàn)在9∶00～11∶00進(jìn)行。圖中顯示降水對(duì)CO2通量有影響，但不顯著（P>0.05），這主要是因?yàn)闅怏w采集時(shí)間與降水時(shí)間存在一定的差異。

整個(gè)生長(zhǎng)季測(cè)定表明，苜蓿地在整個(gè)生長(zhǎng)季CO2通量變化波動(dòng)較大，特別是在7～8月，CO2通量總體呈上升趨勢(shì)。之后，隨著氣溫的降低，土壤呼吸逐漸減弱，CO2通量整體呈下降趨勢(shì)，但受環(huán)境因素的影響，出現(xiàn)不同程度的波動(dòng)（圖3）。

圖3苜蓿地CO2通量季節(jié)變化

Fig.3Seasonal variation of CO2 emission flux

in alfalfa pasture2.2影響CO2通量的環(huán)境因素

2.2.1土壤溫度溫度是影響土壤CO2通量的主要環(huán)境因素之一。隨著溫度的升高，作物的根系呼吸增強(qiáng)，加速土壤中有機(jī)質(zhì)的分解和微生物的活性，促進(jìn)有機(jī)質(zhì)的礦化過(guò)程，從而增加土壤中CO2濃度及產(chǎn)生的CO2向地表的擴(kuò)散速率。試驗(yàn)相關(guān)分析結(jié)果表明，苜蓿人工草地CO2通量均受土壤溫度的影響，呈正相關(guān)（P<0.05，圖4）。

2.2.2土壤含水量土壤CO2通量還受土壤水分含量的影響。土壤水分含量是促進(jìn)土壤礦質(zhì)化過(guò)程的重要因素。土壤水分含量高與低都將影響土壤呼吸速率，以及CO2在土壤中的擴(kuò)散。綜合分析苜蓿地土壤含水量與CO2通量的相關(guān)性，結(jié)果顯示土壤含水量與CO2通量正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)達(dá)0.453以上（P<0.05，圖5）。

圖4CO2通量與土壤溫度相關(guān)分析

Fig.4Correction analysis between CO2 emission

flux and soil temperature圖5CO2通量與土壤含水量相關(guān)分析

Fig.5Correction analysis between CO2 emission

flux and soil water content2.3DNDC模型模擬CO2通量

DNDC模型對(duì)土壤CO2釋放通量及其影響因子季節(jié)變化的擬合程度是能否推廣該模型的基礎(chǔ)。試驗(yàn)通過(guò)田間數(shù)據(jù)來(lái)驗(yàn)證模型模擬出的一系列結(jié)果，包括土壤釋放CO2是否表現(xiàn)為產(chǎn)生一系列釋放峰的過(guò)程。

田間觀(guān)測(cè)表明，苜蓿地CO2釋放峰主要受溫度和降水的影響，土壤釋放CO2表現(xiàn)為產(chǎn)生一系列CO2釋放峰的過(guò)程。模型計(jì)算CO2釋放通量季節(jié)變化與田間觀(guān)測(cè)結(jié)果間的對(duì)比分析表明，模型基本上捕捉了田間觀(guān)測(cè)到的強(qiáng)降水后的CO2釋放峰，CO2通量季節(jié)變化規(guī)律也基本一致。但從圖中還看到，苜蓿地與實(shí)測(cè)值相比，模擬結(jié)果普遍有些偏高（圖6）。圖6苜蓿地CO2通量實(shí)測(cè)值與模擬值的對(duì)比

Fig.6Comparison of the measured and

simulated CO2 fluxs3討論與結(jié)論

土壤溫度和土壤水分是影響土壤有機(jī)質(zhì)分解的重要因子，對(duì)土壤呼吸估計(jì)的準(zhǔn)確性有重要影響。由于海拉爾地區(qū)氣溫低，5月才進(jìn)入返青期，該階段溫度低，日平均氣溫在9℃，但土壤水分條件相對(duì)較好，主要以雨、雪作為水分來(lái)源，月降水量在41 mm，植物的生長(zhǎng)活動(dòng)逐漸恢復(fù)，土壤呼吸釋放CO2逐漸增多。進(jìn)入6月后，隨著雨量和溫度的逐漸升高，白天碳吸收峰值有所增強(qiáng)。進(jìn)入7月以后，溫度、水分不再成為光合作用的限制因子，適宜的溫度、水分、植物的根系都將促進(jìn)系統(tǒng)的呼吸[20]。研究結(jié)果顯示苜蓿地CO2通量的季節(jié)變化和日變化特征明顯呈“多峰型”變化。整個(gè)生長(zhǎng)季以7～8月CO2通量較大，受環(huán)境因素的影響，波動(dòng)幅度較大；日變化，CO2通量在10∶30～16∶30較顯著。溫度、降水、土壤含水量對(duì)CO2通量有影響，主要是受溫度和降水的影響。從試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析結(jié)果表明，降水的發(fā)生與CO2排放峰值的出現(xiàn)不完全同步，原因是試驗(yàn)氣體采集是在上午完成，而降水是出現(xiàn)在中午、下午或者晚上。當(dāng)天氣體CO2通量數(shù)據(jù)顯示不出來(lái)，但是隨著降水的發(fā)生，對(duì)土壤含水量產(chǎn)生一定影響，在接下來(lái)的測(cè)定時(shí)間內(nèi)CO2通量出現(xiàn)“峰值”，但是，CO2通量出現(xiàn)“峰值”的這一天可能沒(méi)有降水發(fā)生，存在水分的“滯后”效應(yīng)。

利用DNDC模型對(duì)苜蓿人工草地CO2通量的模擬，與實(shí)際觀(guān)測(cè)結(jié)果比較，基本能反映不同利用條件下草地CO2通量。但模擬值與實(shí)際觀(guān)測(cè)值之間的誤差因牧草類(lèi)型不同，存在一定的差異性，這將在今后的研究工作中進(jìn)一步探討。從模型模擬的效果來(lái)看，DNDC模型基本反映了苜蓿栽培草地CO2通量變化過(guò)程，模擬結(jié)果偏高實(shí)測(cè)值，其可能原因是模型在計(jì)算CO2通量時(shí)，只考慮了土壤呼吸因素的影響，植物對(duì)溫度、N肥、水分的需求、土壤質(zhì)地參數(shù)還不確定，這些因素都將影響到模擬結(jié)果。在今后的研究工作中，將進(jìn)一步加大這些因素的研究與分析。

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CO2 flux of alfalfa pasture in Hulunber

XU Li-jun，XU Da-wei，YANG Gui-xia

（Hulunber Grassland Ecosystem Observation and Research Station/Institute of Agricultural

Resources and Regional Planning of Chinese Academy of Agricultural Sciences，

Beijing 100081，China）

Abstract：The carbon flux of alfalfa pasture in Hulunber was studied by using the denitrification/decomposition model （DNDC）.The results showed that the average CO2 flux in whole day was close to the value at 11∶00 by 24 h continuous observation.The proper time for collecting greenhouse gases was between 9∶00 to 11∶00 am.In whole growing season，the CO2 emission flux was significant from July and August （P<0.05），and which was influenced by precipitation.The fluctuation of CO2 flux was obvious when rainfall occurred，and both soil temperature and soil water content could affect the CO2 flux（r>0.45，P>0.05）；DNDC model could properly reflect the changes of CO2 flux in despite of its higher simulated values.

Key words：alfalfa；carbon flux；DNDC model