杜俊杉,馬 英,胡曉農(nóng),童菊秀,張寶忠,孫寧霞,高光耀

1 中國地質(zhì)大學(xué)(北京)水資源與環(huán)境學(xué)院,北京 100083 2 中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所,陸地水循環(huán)及地表過程院重點實驗室,北京 100101 3 中國水利水電科學(xué)研究院,流域水循環(huán)模擬與調(diào)控國家重點實驗室,北京 100038 4 中國科學(xué)院生態(tài)環(huán)境研究中心,城市與區(qū)域生態(tài)國家重點實驗室,北京 100085

灌溉和施肥措施對農(nóng)田水文循環(huán)具有重要影響。根系吸水是聯(lián)系植物蒸騰和土壤水分運動的關(guān)鍵過程[1]。定量識別不同灌溉施肥條件下植物根系吸水來源對農(nóng)田水分高效利用具有重要意義。以往研究根系吸水多采用根系挖掘法,但該方法容易破壞植物生境[2- 3]。穩(wěn)定同位素(D和18O)因其本身即為水分子組成部分,且在根系吸水過程中不發(fā)生分餾,是識別植物根系吸水來源的理想天然示蹤劑[4-5]。

利用D和18O同位素進行植物水分溯源的方法主要包括：直接對比法[6],兩端元和三端元線性混合模型[7],IsoSource混合模型[8],基于貝葉斯理論的MixSIR、SIAR和MixSIAR混合模型[9-11]等。直接對比法假設(shè)植物僅利用某一深度的土壤水,而實際上植物水分通常是多個深度土壤水的混合[2,12-13]。端元混合模型則局限于計算三種及以下水分來源對植物水的貢獻比例[14-15]。IsoSource模型可估算多種水分來源對植物水的貢獻比例范圍[1,2,16],但忽略了水源的不確定性且其貢獻比例范圍不能以單一概率表示?；谪惾~斯統(tǒng)計原理的混合模型則充分考慮了混合物(植物莖水)和貢獻源(土壤水)同位素值的潛在不確定性以及貢獻源過參數(shù)化導(dǎo)致的不確定性,其中MixSIAR模型最新融合了MixSIR和SIAR模型的優(yōu)勢,增加了貢獻源的多元同位素原始數(shù)據(jù)源輸入形式、隨機效應(yīng)分類變量和殘差+過程誤差等模塊,顯著提升了植物水分來源及其貢獻比例定量計算的準確性[11]。

伴隨同位素測試技術(shù)的迅速發(fā)展,基于D和18O同位素的植物水分溯源方法被廣泛用于農(nóng)業(yè)系統(tǒng)中[1- 3, 17-23]。Zhang等[17]利用兩端元線性混合模型和δD—δ18O關(guān)系圖計算了不同生育階段夏玉米的水分來源,但該模型需要所有水分來源的δD和δ18O之間具有強線性相關(guān)關(guān)系。其中,應(yīng)用較為普遍的IsoSource混合模型被用于估算美國Iowa中部地區(qū)玉米、華北地下水淺埋區(qū)夏玉米和棉花和地下水深埋區(qū)充分灌溉條件下冬小麥、西北地區(qū)石羊河流域交替隔溝灌溉條件下玉米以及西北內(nèi)陸干旱區(qū)(新疆)棉花的主要根系吸水深度[1-3,18-20]。安江龍等[21]采用底部隔水的塑料管土柱在田間進行了冬小麥種植試驗,并應(yīng)用耦合模型和IsoSource模型對比分析了不同生育階段水源貢獻率。相比之下,貝葉斯混合模型利用統(tǒng)計分布方法刻畫了作物水分溯源過程中的不確定性,其計算結(jié)果更加準確可靠。Yang等[22]采用MixSIR模型確定了黑河流域中游地區(qū)玉米的吸水深度,結(jié)果表明當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)灌溉用水效率較低,灌水深度遠大于作物根系吸水深度;Ma和Song[23]基于MixSIAR模型對比分析了不同施肥條件下夏玉米根系吸水深度的變化規(guī)律。但利用D和18O同位素和MixSIAR模型定量識別灌溉和施肥耦合作用下作物吸水來源季節(jié)變化的研究尚未見報道。

為此,本文基于北京市典型農(nóng)田不同灌溉施肥條件下冬小麥水分運移試驗,采用D和18O雙穩(wěn)定同位素和MixSIAR模型量化不同深度土壤水分對作物水的貢獻比例,對比不同灌溉施肥條件下冬小麥根系吸水來源的季節(jié)分布差異,探討根系吸水深度與土壤水分變化的關(guān)系,該研究可為農(nóng)田水分高效利用提供科學(xué)指導(dǎo)。

1 材料與方法

1.1 田間試驗

試驗于2013—2015年在國家節(jié)水灌溉工程技術(shù)研究中心(北京)大興試驗研究基地(39°37′N,116°26′E)進行。研究區(qū)屬半濕潤大陸性季風(fēng)氣候,多年平均降水量540 mm,但70%—80%的降雨集中在夏季,年平均氣溫12.1℃[24]。試驗基地0—200 cm土壤剖面的物理和化學(xué)特性參數(shù)見表1。地下水位埋深約16 m。

冬小麥供試品種為中麥175,分別于2013年和2014年10月初播種,次年6月初收獲。試驗共設(shè)計5個水肥耦合處理,灌溉施肥方案見表2,其中T5處理參考當(dāng)?shù)爻Ｒ?guī)灌溉施肥水平,總灌溉量和施肥量分別為300 mm和315 kg/hm2N。試驗在小區(qū)內(nèi)進行,每個小區(qū)面積約6 m×5 m,每個處理3組重復(fù)。兩季小麥返青后的第二次灌水時間不同,2014季在拔節(jié)-抽穗期,2015季在抽穗-灌漿期。灌溉水源為當(dāng)?shù)氐叵滤?灌溉方式為地面灌溉。小麥返青后追施尿素,施肥日期分別為2014年3月27日和2015年3月29日。

土壤剖面含水量通過TRIME-IPH土壤水分儀(IMKO,德國)測定,測量間距20 cm, 每5—7天測量一次,灌溉和降雨后加測。氣象數(shù)據(jù)由站內(nèi)的自動氣象站(Monitor Sensors, Australia)監(jiān)測,主要監(jiān)測指標包括日降水量、日最高和最低溫度、風(fēng)速、平均溫度、平均相對濕度等。2014季冬小麥生長季內(nèi)降水量、平均溫度和平均相對濕度分別為85.9 mm,7.3℃和53.1%;2015季則分別為87.9 mm,7.5℃和48.7%。2014和2015季參考作物蒸散發(fā)量分別為435 mm和458 mm。

表1 土壤剖面(0—200 cm)物理和化學(xué)特性參數(shù)

表2 冬小麥灌溉施肥方案

T1：處理1,T2：處理2;T3：處理3;T4：處理4;T5：處理5;T5代表當(dāng)?shù)爻Ｒ?guī)施肥水平315 kg/hm2N;“-”表示沒有灌溉或施肥

1.2 樣品采集與同位素分析

本研究于冬小麥返青至收獲期間分別采集降水、灌溉水、土壤水和莖稈水并測定不同水體D和18O同位素組成。次降水結(jié)束后通過由聚乙烯瓶和漏斗組成的收集器采集降水樣[2],并在漏斗口放置乒乓球以防止水面蒸發(fā),收集的水樣迅速轉(zhuǎn)移到50 mL聚乙烯塑料瓶中并用封口膜密封。每次灌水時用聚乙烯塑料瓶采集灌溉水50 mL并密封保存。土壤水樣通過土壤溶液提取器采集,采集深度10,20,30,50,70,90,110,150 cm和200 cm,平均每周采集一次,灌溉和降雨之后加采。當(dāng)土壤含水量較低無法獲取土壤水時,采用土鉆鉆取土壤樣品并迅速裝入樣品瓶中密封冷凍保存。

采集土壤水和土壤樣的同時,在其采樣點周邊選取代表性植株3個,每個處理3組重復(fù),每個植株剪取土壤表面以上和第一個莖節(jié)以下的莖稈,迅速去除表皮后放入棕色玻璃樣品瓶中,并用封口膜密封。所有的莖稈樣品和土壤樣品均在采集后立即置于-15℃到-20℃下冷凍保存。

土壤和莖稈中的水分采用低溫真空蒸餾系統(tǒng)(LI- 2000,LICA,中國)提取。在中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所陸地水循環(huán)及地表過程院重點實驗室采用LGR液態(tài)水同位素分析儀(Model DLT- 100,Los Gatos Research, 美國)測量分析不同水體的氘氧穩(wěn)定同位素比率[25]：

(‰)=(Rsample-Rstandard)/Rstandard×1000

(1)

式中,δ是樣品中氘(或氧)的同位素組成,Rsample和Rstandard分別是樣品和維也納國際標準平均海水(VSMOW)氫(或氧)的重輕同位素豐度之比(2H/1H或18O/16O),的比值,δD和δ18O的測量精度分別為±1‰和±0.1‰。

1.3 根系水分來源識別

本文首先基于實測土壤水和莖稈水的δD和δ18O 雙穩(wěn)定同位素信息,采用直接對比法來初步判別冬小麥不同生育期的根系吸水深度,即通過對比同一時期土壤水δD和δ18O同位素剖面及相應(yīng)的作物莖稈水雙穩(wěn)定同位素值,當(dāng)土壤水和莖稈水的δD值與兩種水體的δ18O值存在共同唯一交點時,該點對應(yīng)的深度即可判斷為冬小麥的主要根系吸水深度[2,12];當(dāng)存在兩個或多個共同交點時,根系吸水深度不唯一;若無共同交點,則難以確定其主要吸水深度[2,12]。

同時,采用基于貝葉斯理論的MixSIAR模型來量化冬小麥水分來源及其貢獻比例。由于研究區(qū)地下水位埋深(16 m)遠大于華北平原地下水蒸發(fā)的極限水位埋深(4—8 m)[26-27],因此本研究中植物水分來源不考慮地下水。小麥吸收利用的水分主要來自不同深度的土壤水,是大氣降水、灌溉水和早期土壤水的混合體。根據(jù)土壤剖面含水量、土壤水同位素組成和根系分布特征,將2 m土體劃分為0—20、20—70、70—150 cm和150—200 cm 4層進行水源分析。由于土壤水樣采集深度為10,20,30,50,70,90,110,150 cm和200 cm,量化水分來源時4個土層對應(yīng)的土壤水同位素值分別取該層范圍內(nèi)所有采樣深度土壤水同位素值的平均值。MixSIAR模型的輸入數(shù)據(jù)包括源(各層土壤水δD和δ18O雙穩(wěn)定同位素實測值)數(shù)據(jù)和混合物(莖稈水)數(shù)據(jù),Markov Chain Monte Carlo(MCMC)運行步長為“very long”,模型誤差選取“process+residual ”,由此估算得到的每個水源相應(yīng)的中值(50%分位數(shù))貢獻比例即視為該水源對植物水的貢獻率。

2 結(jié)果

2.1 不同水體同位素分布特征

2014和2015年冬小麥返青至收獲試驗期間當(dāng)?shù)卮髿饨邓€(LMWL)分別為：δD=7.3 δ18O+3.6 (R2=0.97,P< 0.01)和 δD=6.7 δ18O+1.8 (R2=0.97,P< 0.01)(圖1)。2015季降水過程中蒸發(fā)速率較快,其LMWL斜率明顯小于2014季LMWL的斜率。土壤水蒸發(fā)作用強烈,其同位素值基本位于LMWL的右下方,δD—δ18O擬合線斜率顯著低于LWML。2015季土壤水δD—δ18O擬合線的斜率(2.8)低于2014季(4.0),土壤水蒸發(fā)強度更大。

由圖1可知,不同深度土壤水同位素值差異顯著,表層0—20 cm土壤水同位素最為富集,且變化幅度最大,表明0—20 cm 土壤水發(fā)生強蒸發(fā)作用,同時受降雨灌溉補給影響。土壤水同位素值變化幅度隨土壤深度的增加而逐漸減小。試驗期間150—200 cm深度土壤水同位素值接近灌溉水的同位素值且無顯著變化。作物莖水的同位素基本位于土壤水δD—δ18O同位素擬合線附近,2014季總體落在0—150 cm深度土壤水同位素值范圍內(nèi),而2015季則比較富集且主要落在淺層0—70 cm土壤水同位素值區(qū)間內(nèi),由此可推測2014和2015季冬小麥分別吸收利用0—150 cm和0—70 cm深度的土壤水。

2.2 冬小麥不同生育期根系吸水深度

圖2 2014季冬小麥各生育階段土壤水和莖稈水氘氧同位素分布和根系吸水深度Fig.2 δD and δ18O in soil water and stem water and the root water uptake depth at each growth stage of winter wheat in the 2014 season for treatmentsT1：處理1;T2：處理2;T3：處理3;T4：處理4;T5：處理5

圖3 2015季冬小麥各生育階段土壤水和莖稈水氘氧同位素分布和根系吸水深度Fig.3 δD and δ18O in soil water and stem water and the root water uptake depth at each growth stage of winter wheat in the 2015 season for treatments

由直接對比法分析可知,2014季冬小麥返青-拔節(jié)、拔節(jié)-抽穗、抽穗-灌漿和灌漿-收獲期根系吸水深度分別為0—20、20—70、70—150 cm和70—150 cm(圖2),而2015季各生育期的吸水深度則為0—20、20—70、0—20 cm和20—70 cm(圖3)。不同處理的根系吸水深度季節(jié)變化差異顯著。2014季返青-拔節(jié)期T1和T5處理的根系吸水深度為0—20 cm,T2為0—20 cm和20—70 cm,T3和T4均為20—70 cm;拔節(jié)-抽穗期T1和T5處理的根系吸水深度為20—70 cm,T3處理為0—20 cm和20—70 cm,而T4處理則深達70—150 cm;抽穗-灌漿期T2和T5處理的根系吸水深度深達70—150 cm,T3和T4處理冬小麥則吸收20—70 cm土壤水；灌漿-收獲期除T1處理吸水深度回到淺層土壤(0—20 cm和20—70 cm)外，其余處理的吸水深度仍位于70—150 cm。2015季不同處理間冬小麥吸水深度的差異主要體現(xiàn)在拔節(jié)-抽穗期，其中T1、T2和T3吸水深度位于深層土壤(70—200 cm)，而T4和T5處理則位于淺層(0—70 cm)。2014季拔節(jié)-抽穗期T2處理土壤水和莖稈水δD值的交叉點(70—150 cm和150—200 cm)與土壤水和莖稈水δ18O值的交叉點(0—20 cm和20—70 cm)存在明顯差異,T1處理由δD和δ18O同位素推斷的抽穗-灌漿期根系吸水深度(分別為20—70 cm和70—150 cm)亦不同,而灌漿-收獲期T1、T3和T4處理又同時存在兩個吸水深度,此時,利用直接對比法難以準確判定作物的主要吸水深度。

2.3 冬小麥吸水來源及其貢獻比例

利用MixSIAR貝葉斯同位素混合模型定量計算2014和2015季冬小麥返青-收獲期間不同處理各深度的土壤水對作物水的貢獻比例,并確定各生育階段冬小麥的主要根系吸水深度。結(jié)果表明,0—20、20—70、70—150 cm和150—200 cm深度的土壤水對作物水平均貢獻比例分別為35.6%、27.6%、23.1%和13.7%。但兩個生長季冬小麥水分來源差異顯著。2014季冬小麥的主要根系吸水深度隨作物的生長發(fā)育而逐漸增加,返青-拔節(jié)、拔節(jié)-抽穗、抽穗-灌漿和灌漿-收獲期的主要吸水深度及其土壤水貢獻比例分別為0—20 cm(63.6%)、20—70 cm(67.9%)、70—150 cm(54.4%)和70—150 cm(39.8%)(圖4)。

圖4 2014和2015季冬小麥各生育期土壤水貢獻比例(平均值±標準差)Fig.4 Proportions of soil water contributions to winter wheat at each growth stage in 2014 and 2015 seasons (mean ± SD)

2015季冬小麥主要利用淺層(0—70 cm)土壤水分,各生育期內(nèi)主要吸水深度及其土壤水貢獻比例分別為0—20 cm(70.4%)、70—150 cm(32.2%)、0—20 cm(63.4%)和20—70 cm(54.9%)(圖4)。其中,2015季0—20 cm深度土壤水的貢獻比例明顯高于2014季(13.9%),但拔節(jié)-抽穗期受干旱氣候(降水比2014年減少了26.9 mm)影響,70—150 cm和150—200 cm深層土壤水的貢獻比例(32.2%和23.5%)顯著提升。

不同灌溉施肥條件下冬小麥拔節(jié)-抽穗期根系吸水來源年季變化差異顯著。受氣候干旱影響,低施肥(150 kg/hm2N)處理T3 2015季主要根系吸水深度大于2014季,150—200 cm土壤水的貢獻比例增至38.9%。T1和T2處理2015季比2014季減少灌水(80 mm)一次,導(dǎo)致水分虧缺加劇,且作物迅速生長、耗水速率增大,促使T1處理150—200 cm(47.3%)和T2處理70—150 cm(66.6%)的土壤水貢獻比例最大。當(dāng)返青-拔節(jié)期灌水充足(80 mm)且施肥量≥ 當(dāng)?shù)厥┓柿?10 kg/hm2N時,2015季拔節(jié)-抽穗期氣候干旱反而促使T4和T5處理表層0—20 cm根系吸水比例分別增加51.8%和63.6%。2015季抽穗-灌漿期復(fù)水后,T1、T2和T5處理灌漿-收獲期主要根系吸水深度(20—70 cm)明顯小于2014季(70—150 cm)。

3 討論

3.1 直接對比法和MixSIAR模型比較

采用直接對比法和MixSIAR模型識別的不同生育階段冬小麥根系吸水深度結(jié)果基本一致。但直接對比法僅限于推測單一吸水深度,忽略了多種水源組合對冬小麥水分利用的影響,其判別結(jié)果具有不確定性;且當(dāng)莖稈水與土壤水的δD和δ18O同位素剖面無共同交點或者存在多個交點時,無法準確判定其主要吸水深度。

MixSIAR模型則基于貝葉斯統(tǒng)計理論,結(jié)合雙穩(wěn)定同位素剖面分布特征,考慮多水源混合作用,提高了不同深度土壤水對作物水貢獻比例計算的準確性。例如,本文采用MixSIAR模型確定的冬小麥返青-拔節(jié)和拔節(jié)-抽穗期主要吸水深度0—20 cm和20—70 cm,與前人研究中王鵬[2](分別為0—20 cm和40—70 cm)和安江龍等[21](分別為0—20 cm和0—40 cm)的結(jié)果基本吻合。但后期由于受降雨、灌溉和施肥等因素影響,研究結(jié)果存在一定差異。苑晶晶等[15]研究表明冬小麥返青期內(nèi)作物根系主要分布在表層,表層土壤水的貢獻比例最高,此后受降雨和灌溉分布影響,不同處理間根系吸水深度差異明顯,與本文不同灌溉施肥處理根系吸水深度年季變化差異相一致,從而進一步驗證了MixSIAR模型計算結(jié)果的可靠性。

3.2 根系吸水與土壤水分變化關(guān)系

冬小麥返青至收獲期間0—200 cm剖面土壤儲水量平均減少了127.9 mm,其中,0—150 cm深度的土壤水消耗量約占92%。由圖5可知,150—200 cm深度土壤含水量變化不大,與主要根系吸水深度在150 cm以內(nèi)(貢獻比例86.3%)一致。2015季冬小麥根系吸水深度為0—70 cm,其0—70 cm土壤水消耗量顯著高于2014季(平均多39 mm)(圖5)。2015季拔節(jié)-抽穗期氣候干旱加之未補充灌溉,導(dǎo)致該時期土壤儲水減少量最大(98.1 mm),約占全生育期土壤儲水總消耗量的67.4%。不同處理間土壤水變化差異顯著,T4處理土壤儲水消耗量最多,2014和2015季分別達151.8 mm和174.5 mm。常規(guī)灌溉施肥處理T5在2014生長季內(nèi)土壤水消耗量最少(80.3 mm),但2015季土壤水消耗量顯著增加,總耗水量達143.4 mm。

冬小麥試驗期間土壤水的主要補充水源為降水和灌溉水,降水分布和不同處理間灌溉制度的差異直接影響了土壤水分分布的季節(jié)變化。此外,不同施肥量導(dǎo)致作物養(yǎng)分吸收和生長動態(tài)不同,對作物水分利用過程產(chǎn)生了重要影響。在華北平原,冬小麥最大根深可達2 m,根系主要分布在80 cm以內(nèi),其中0—40 cm土層根量和根長密度最大[28]。灌水次數(shù)越多表層根量越大[28],干旱環(huán)境下增施氮肥會刺激表層根系生長[29],且土壤水貢獻比例與根長密度占比顯著線性相關(guān)[23],因此,2015季T4和T5處理拔節(jié)-抽穗期冬小麥主要利用表層(0—20 cm)土壤水分。低氮處理則促進深層根系發(fā)育,T1和T3處理深層土壤(150—200 cm)貢水比例顯著增加43.1%。而干旱環(huán)境下表層土壤水分嚴重虧缺時作物深層根系較發(fā)達且側(cè)生根增多[30],80 cm以下深層土壤水分消耗比例較大[28],從而證明了2015季灌水量較少的T1和T2處理平均約85%的作物水來源于深層土壤(70—200 cm)水。干旱后復(fù)水灌溉使得冬小麥對表層土壤水分利用非常明顯[15],2015季抽穗-灌漿期根系吸水深度回到表層0—20 cm。在今后的研究中,將補充測定不同時期作物根系分布和根系水的同位素組成,從而進一步驗證本研究結(jié)果。

4 結(jié)論

1)冬小麥返青后,0—20、20—70、70—150 cm和150—200 cm深度的土壤水對作物水平均貢獻比例分別為35.6%、27.6%、23.1%和13.7%。返青-拔節(jié)、拔節(jié)-抽穗、抽穗-灌漿和灌漿-收獲期的主要根系吸水深度分別為0—20、20—70、0—20 cm和20—70 cm。

2)受降水灌溉分布影響,2014和2015年季間冬小麥主要根系吸水深度差異顯著。2014季主要吸水深度從返青-拔節(jié)期的0—20 cm(63.6%)逐漸增加至抽穗-灌漿的70—150 cm(67.9%),灌漿-收獲期保持在70—150 cm(54.4%);而2015季冬小麥則主要利用淺層(0—70 cm)土壤水分,其中0—20 cm深度土壤水的貢獻比例明顯高于2014季(13.9%)。

3)不同處理間根系吸水來源的差異主要發(fā)生在作物生長中期,尤其在氣候干旱和無補充灌溉條件下的2015季拔節(jié)-抽穗期,返青-抽穗期僅灌水20 mm(T1和T2處理)或施肥105 kg/hm2N(T3處理)條件下拔節(jié)-抽穗期深層(70—200 cm)土壤水分利用率平均增加29%,但當(dāng)前期充分灌水且大量施肥(≥ 當(dāng)?shù)厥┓柿?10 kg/hm2N)時根系吸水深度則位于土壤表層0—20 cm(T4和T5處理)。

4)試驗?zāi)攴荻←溕L期為枯水季(平均降水量86.9 mm),作物水分來源與土壤水分分布密切相關(guān),0—150 cm深度內(nèi)土壤水對作物水的貢獻比例(86.3%)與該深度內(nèi)土壤儲水減少量占比(92%)基本一致。該研究表明,MixSIAR模型可簡單有效的定量計算農(nóng)田根系吸水來源,為合理制定灌水深度和施肥量提供了新的方法。