張夢珊，郭海強，馬 俊，李 紅，戴圣騏，顧凱華，高 偉，趙 斌

降雨和施肥對上海崇明島小麥田N2O排放的影響①——基于渦度協(xié)方差法的研究

張夢珊1，郭海強1，馬 俊1，李 紅1，戴圣騏1，顧凱華2*，高 偉3，趙 斌1

(1 復(fù)旦大學生物多樣性與生態(tài)工程教育部重點實驗室，上海崇明東灘濕地生態(tài)系統(tǒng)國家定位觀測研究站，崇明生態(tài)研究院，復(fù)旦大學，上海 200438；2 上海市崇明區(qū)氣象局，上海 202150；3 長三角環(huán)境氣象預(yù)報預(yù)警中心，上海 200030)

在基于渦度協(xié)方差技術(shù)的小麥田N2O通量觀測基礎(chǔ)上，分析了小麥田N2O的排放動態(tài)以及不同時間尺度上降雨和施肥對小麥田N2O排放的影響，同時以增強回歸樹的方法定量分析了降雨和施肥相關(guān)因子對小麥田N2O通量的貢獻率。結(jié)果表明：小麥田N2O通量沒有明顯的晝夜和季節(jié)變化模式，研究期內(nèi)N2O平均日排放量為666.5 μg/(m2·d)± 669.4 μg/(m2·d)(以N2O-N量計)；N2O主要以脈沖的形式釋放，其中降雨和施肥引發(fā)的脈沖占小麥田N2O總排放量的比例分別為29.4%、19.2%；降雨促進小麥田N2O排放，且N2O通量對降雨事件的響應(yīng)比較迅速(主要集中在雨后的幾小時內(nèi))，同時降雨的影響能持續(xù)1 ~ 2 d；相比降雨，施肥對小麥田N2O排放的促進作用存在一周左右的時滯；綜合考慮施肥和降雨的交互影響，在施肥后1 ~ 8 d內(nèi)發(fā)生的降水事件對N2O的排放有明顯的促進作用。因此，二者的交互影響不容忽視。

N2O通量；降雨；施肥；渦度協(xié)方差

氧化亞氮(N2O)是重要的溫室氣體之一，也是破壞臭氧層的主要物質(zhì)之一。據(jù)估計，自工業(yè)化以來，人為活動已經(jīng)導致大氣N2O濃度增加了20%[1]。從全球來看，土壤是N2O排放的最大來源(估計為6.8 Tg/a，以N2O-N量計，下同)，占排放到大氣中的N2O總量的65% 左右，其中4.2 Tg/a直接或間接來自于氮肥，2.1 Tg/a來自于糞肥以及0.5 Tg/a來自于生物質(zhì)的燃燒。因此，農(nóng)田土壤被認為是大氣N2O的最大人為排放源[2]。針對農(nóng)田N2O排放量，已有研究顯示出巨大的差異，從0.7 mg/(m2·d)到51.8 mg/(m2·d)[3-6]；并且，不同農(nóng)田類型之間也存在較大差異，其中菜田N2O排放量遠高于鄰近的水稻、小麥、玉米等大田作物[7-10]。同時，較多研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)田N2O排放不存在明顯的季節(jié)變化模式，多以脈沖的形式釋放[10-12]。Parkin和Kaspar[13]在兩年玉米田N2O排放的研究中發(fā)現(xiàn)，脈沖事件占累計年排放量的比例高達49%。

微生物的硝化和反硝化作用是調(diào)節(jié)和控制土壤N2O排放的關(guān)鍵過程，而這一過程會受到自然環(huán)境條件和農(nóng)業(yè)管理措施直接或間接的影響。許多文獻[14-16]綜述了影響N2O排放的因素，普遍認為農(nóng)田N2O排放主要與農(nóng)業(yè)管理措施(氮肥施用量、水分管理、作物種類、肥料種類)和土壤條件(有機碳含量、pH、質(zhì)地)等有關(guān)，其中氮肥施用是導致N2O排放差異的主要因素。Hoben等[17]發(fā)現(xiàn)，玉米-大豆輪作系統(tǒng)施氮量的N2O響應(yīng)呈非線性指數(shù)增長。而在全球范圍內(nèi)，Stehfest和Bouwman[16]發(fā)現(xiàn)N2O排放量和氮肥施用量之間存在線性關(guān)系。研究表明，氮素的轉(zhuǎn)化率直接影響硝化反硝化作用或兩個過程的耦合[18]，從而影響N2O的排放。除了肥料施用，灌溉或降雨對農(nóng)田N2O排放也會產(chǎn)生重要影響[12, 19]。這可能是由于水分增加后，氮肥的水解速率以及硝化速率較快，同時高土壤孔隙水(WFPS)加速了反硝化過程[20]。許多研究都觀測到，干旱土壤潤濕后產(chǎn)生的代謝活動會刺激N2O排放，降雨會導致N2O脈沖峰出現(xiàn)[21-23]。因此降雨對農(nóng)田(尤其對于降水為主要水分輸入來源的農(nóng)田系統(tǒng))N2O排放的影響不容忽視。

由于農(nóng)田N2O排放多以脈沖形式釋放，因此需要使用連續(xù)的、長期的、高頻率和高精度的通量監(jiān)測方法來捕捉短時間的偶發(fā)N2O脈沖峰[24]。然而目前許多研究基于靜態(tài)箱-氣相色譜法(簡稱“箱式法”)開展，這種方法需要較高的人工投入，并且觀測頻率較低可能導致季節(jié)或年總排放量估算存在偏差[25]；同時由于農(nóng)業(yè)土壤的空間變異性大，使用箱式法觀測可能造成通量的低估或高估，例如有研究發(fā)現(xiàn)，在中國山西棉花田，箱式法比渦度法低估了17% ~ 20% 的N2O排放[25]。渦度協(xié)方差技術(shù)是基于微氣象學的測量溫室氣體通量的技術(shù)，可以在不干擾環(huán)境條件的情況下觀測生態(tài)系統(tǒng)尺度上的平均通量[26-28]。近年來隨著快速響應(yīng)探測器如可調(diào)諧二極管激光器(TDL)和量子級聯(lián)激光器(QCL)等的發(fā)展，基于渦度協(xié)方差法的N2O通量觀測逐漸得到開展[15]，相關(guān)研究在國際上日益增加，但目前還未見國內(nèi)文獻報道。

到目前為止，大多數(shù)關(guān)于N2O排放的研究主要關(guān)注單一因素的影響，特別是施肥的影響[29-33]，在很大程度上忽視了其他農(nóng)業(yè)措施包括水分管理等的綜合效應(yīng)。然而，在實踐中農(nóng)民更傾向于采取綜合管理的措施來提高生產(chǎn)力，因此更詳細的綜合研究是十分必要的。小麥是世界主要糧食作物之一，在我國的種植面積和產(chǎn)量僅次于水稻。雖然目前有研究報道了施肥和降雨(或灌溉)配合發(fā)生會強烈促進N2O排放[28, 34]，但對于降雨和施肥事件的發(fā)生順序可能帶來的不同交互影響以及如何量化“水肥”組合對小麥田N2O排放的貢獻卻未見文獻探討。在基于渦度協(xié)方差技術(shù)的小麥田N2O通量觀測基礎(chǔ)上，本文探討了小麥田生長季內(nèi)N2O的排放動態(tài)，研究了不同時間尺度上小麥田N2O排放對降雨和施肥的響應(yīng)，同時定量分析了降雨和施肥相關(guān)因子對小麥田N2O排放的貢獻率，探討了N2O通量對于降雨和施肥事件發(fā)生的先后順序(“水肥”組合)是否有不同的響應(yīng)，從而為實施低碳農(nóng)業(yè)提供一些科學指導。

1 研究區(qū)概況與研究方法

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于上海崇明島，崇明島地處長江口，屬于典型的北亞熱帶季風氣候區(qū)。降雨充沛，四季分明，年平均氣溫15.8℃，年日照時數(shù)1 973.9 h，年平均降雨量1 128.9 mm，主要集中在4—9月。原位觀測實驗站位于崇明島中部(121°29′38″ E，31°39′59″ N)，耕層土壤為粉壤土，偏堿性。研究區(qū)多年稻麥兩熟輪作，每年5—10月種植水稻，而從每年10月至次年5月種植小麥。

在崇明島，小麥主要采用撒播方式種植。本研究供試小麥為揚麥11號，于2014年10月22日播種，次年5月20日收獲，成熟小麥平均株高約1 m。由于崇明島雨水充足，因此小麥生長季內(nèi)無灌溉管理。該觀測塔周邊農(nóng)田由當?shù)剞r(nóng)場實行統(tǒng)一管理，其中，在2014年10月20日施加復(fù)合肥(N，27 kg/hm2)做基肥。不同生長階段肥料施加信息見表1。

表1 肥料施加信息表

1.2 N2O通量數(shù)據(jù)的獲取和處理

本研究采用渦度協(xié)方差方法(eddy covariance method)進行觀測。該通量塔位于崇明島中部，考慮到周邊農(nóng)田較為均一，且存在防護林(防護林高度在12 m左右)，將通量觀測高度設(shè)置在20 m。該通量觀測點配置了CR3000數(shù)據(jù)采集器(美國Campbell公司)，以三維超聲風速儀(CSAT3，美國Campbell公司)觀測三維風速，以快速響應(yīng)N2O氣體分析儀(913-0014，美國Los Gatos Research公司)觀測N2O濃度。N2O氣體分析儀被安置在一個環(huán)境穩(wěn)定的工作室，距離三維超聲風速儀大約20 m。參考Eugster等[35]的實驗，該觀測系統(tǒng)使用長21.6 m，內(nèi)徑為10 mm的聚四氟乙烯管，連接氣體分析儀和位于試驗地中央的三維風速儀。空氣通過真空泵進入氣體分析儀，首先經(jīng)過干燥劑過濾多余的水蒸氣。樣氣的管道流速為21 L/min。該分析儀可以提供N2O氣體含量的10 Hz連續(xù)數(shù)據(jù)，并實時進行水汽校正[36]。Campbell公司的CR3000數(shù)據(jù)采集器用于記錄所有10 Hz數(shù)據(jù)。觀測階段為2014年10月至2015年5月，包含整個小麥生長季。環(huán)境因子觀測包括降雨、空氣溫度、土壤溫度等。

本研究采用Eddy Pro軟件(version 6.1.0)進行通量計算和數(shù)據(jù)質(zhì)量控制。主要過程包括：去除了超出儀器測量范圍和超過4倍標準差的異常值[37]；運用坐標軸二次旋轉(zhuǎn)法使垂直風速均值為零[38]；超聲虛溫校準(SND correction)[39]；頻率損失校準；WPL校準[40]等。本研究所使用的閉路渦度協(xié)方差系統(tǒng)，抽氣系統(tǒng)中安裝質(zhì)量流量控制器，延遲時間由N2O濃度和垂直風速的最大協(xié)方差出現(xiàn)的時間來決定[28]。參考Foken等[41]的方法進行穩(wěn)態(tài)測試(stationarity test)，采用“0-1-2”系統(tǒng)對通量數(shù)據(jù)進行質(zhì)量標簽，其中“2”表示由于質(zhì)量差而應(yīng)從所得數(shù)據(jù)集中丟棄的通量。主要通過以下方式對N2O通量數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)質(zhì)量控制：①異常數(shù)據(jù)的剔除。刪除儀器處于非正常工作狀態(tài)的瞬時值，如氣壓不穩(wěn)定、以及根據(jù)診斷文件剔除閉路系統(tǒng)進行標定時的觀測數(shù)據(jù)等；②刪除穩(wěn)態(tài)測試質(zhì)量標簽為2的數(shù)據(jù)[41]；③去除夜間摩擦風速<0.2 m/s時的數(shù)據(jù)[28]。最終2014年10月21日至2015年5月20日的數(shù)據(jù)保存率為51.2%。參考Molodovskaya等[24]的方法，本研究將質(zhì)量控制后日保存率≥25%(≥12個半小時數(shù)據(jù)點)的半小時數(shù)據(jù)的平均值作為N2O日平均通量(μg/(m2·h))，而N2O日排放量(μg/(m2·d))為日平均通量乘以24。月尺度的N2O通量通過積分計算，其中2014年10月因為監(jiān)測日期較少，因此未列入月尺度的分析。

1.3 統(tǒng)計分析

本文采用SPSS 22.0和R軟件對數(shù)據(jù)進行處理和分析。為探究降雨對N2O通量的影響，采用線性回歸方法分析月尺度以及小時尺度上土壤N2O通量與降雨量的相關(guān)性；以單因素方差分析檢驗施肥前后日平均通量的差異以及降雨前、雨中、雨后日通量變化的差異；以增強回歸樹模型(boosted regression trees，BRT)分析施肥和降雨的交互影響。

增強回歸樹(BRT)是一種用于非線性關(guān)系分析的機器學習方法，它結(jié)合了Regression trees和Boosting兩種算法的優(yōu)勢。在該回歸模型中，響應(yīng)變量為土壤N2O排放量，解釋變量包括降雨量、距上次降雨日差、施肥量、距上次施肥日差以及降雨施肥的日差。BRT可以計算在其他自變量取均值或不變的情況下，某一自變量與因變量的相互關(guān)系，從而得出自變量對因變量的影響大小以及各個解釋因子的相對重要性排序。BRT提高了計算結(jié)果的穩(wěn)定性和精度，同時可以適用于不同的數(shù)據(jù)格式。本研究使用R軟件來運行BRT(“gbm”軟件包)，模型的參數(shù)設(shè)置參考Ma等[42]。

為判斷土壤N2O的脈沖峰并計算其對日排放的貢獻，本文采用箱線圖分析小時通量并設(shè)置脈沖峰的閾值。箱線圖的優(yōu)點在于它將統(tǒng)計數(shù)據(jù)的大小與中值而不是平均值相聯(lián)系。因此即使當通量數(shù)據(jù)不呈正態(tài)分布時也可以使用[43]。箱線圖最重要的是對相關(guān)統(tǒng)計點的計算，例如下四分位數(shù)Q1、上四分位數(shù)Q3以及中位數(shù)Q2。上邊緣(UF，upper fence)和下邊緣(LF，lower fence)通常設(shè)置在四分位距(IQR，IQR= Q3–Q1)的固定距離處(倍)，計算公式為：

UF=Q3+(Q3–Q1) (1)

LF= Q1–(Q3–Q1) (2)

參照Molodovskaya等[24]，本研究對脈沖峰的定義：(=0.5)UF作為小麥田N2O脈沖檢測的最低邊界，閾值以上的所有N2O通量定義為脈沖峰。本文對降雨前、降雨中及降雨后的日平均通量的定義為：在日尺度上，若某一日發(fā)生降雨，且前后兩天無降雨，則這3 d的通量分別代表降雨前、降雨中、降雨后的通量；若連續(xù)數(shù)日發(fā)生降雨，取平均值代表降雨中的日平均通量，則降雨前后取相同天數(shù)日通量的平均值分別為降雨前及降雨后的平均日通量，最后計算所有降雨前、雨中以及雨后的日通量的平均值，即分別為相應(yīng)的N2O平均日排放量。根據(jù)小時降雨數(shù)據(jù)，本文對“降雨中24 h”通量的定義：與降雨前、降雨中及降雨后的定義相對應(yīng)，若降雨集中在一天，則當日的N2O通量即為降雨中24 h的排放量；若連續(xù)若干天都有降雨，則將其對應(yīng)時刻的通量取平均值即為降雨中的24 h的通量變化情況，同時相應(yīng)的以相同天數(shù)求得降雨前和降雨后的24 h通量。

2 結(jié)果與分析

2.1 小麥田N2O排放動態(tài)及環(huán)境因子變化

本研究的觀測期為2014年10月至2015年5月，包含了完整的小麥生長季。經(jīng)過數(shù)據(jù)的質(zhì)量控制，觀測階段總共收集5 208個半小時數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)保存率為51.2%。觀測階段共212 d，其中數(shù)據(jù)保存率≥25% 的天數(shù)為203 d，占全部觀測時間的95.8%。

在研究階段內(nèi)，土壤和空氣溫度都呈現(xiàn)先下降再上升的趨勢，在12月份土壤和空氣平均溫度均達到最低，分別為4.8℃和4.2℃，在5月14日空氣和土壤溫度達到最高，均為23.6℃，而1月初最低溫度分別為-0.1℃和1.6℃；同時12月份的降雨量最少，為7.5 mm；降雨在3、4月份較為集中，分別達到103.5 mm和98 mm(圖1)。整個研究階段內(nèi)累計降雨475.2 mm。根據(jù)小麥生育期特點，同時結(jié)合不同時期溫度和降雨的分布情況，將本研究劃分為4個階段(圖1、表2)。第1階段主要對應(yīng)小麥的出苗期，主要特點是降雨量較少，但平均溫度較高；第2階段主要對應(yīng)小麥的幼苗、越冬期，該階段溫度低且降雨最少；第3階段包括小麥的返青、拔節(jié)期，這個階段有最大的施氮量和降雨量；第4階段從2015年4月5日至5月20日小麥收獲，該階段降雨量為146.9 mm，但沒有進行施肥。

(綠色箭頭表示施氮，其長度代表施氮量；灰色線表示誤差線，即每天收集數(shù)據(jù)的標準差(≥12個半小時數(shù)據(jù)點)；灰色虛線表示將研究期劃分為4個階段)

表2 4個觀測階段對應(yīng)的小麥生育期及降雨量、施氮量和N2O通量

具有不同降雨和施肥組合情況的4個階段對應(yīng)的N2O平均日排放量如表2所示。其中研究階段內(nèi)N2O平均日排放量為666.5 μg/(m2·d) ± 669.4 μg/(m2·d)。降雨量、施氮量最高的第3階段，N2O平均日排放量最高。第2階段與第1階段施氮量相當，平均日排放量比第1階段少48.5%，這可能是由于基肥和不同降雨量引起。第4階段雖然沒有施氮，N2O平均日排放量比第2階段高89.0%，可能是受到降雨的刺激。整個小麥生長季內(nèi)，小麥田生態(tài)系統(tǒng)以N2O形式的氮損失量約為1 355.8 g/hm2，其中脈沖占總排放量的比例高達38.5%。在觀測階段共記錄了26次脈沖事件(表3)，其中由“水肥”組合引發(fā)的脈沖次數(shù)占42.3%，而由單獨的降雨或施肥事件引發(fā)的脈沖分別為9次和3次，排放量共占小麥田N2O總排放量的18.2%，與“水肥”組合觸發(fā)的脈沖占比相當。因此，降雨事件造成的脈沖對總排放量的貢獻高達29.4%，而施肥帶來的貢獻達19.2%。

從4個階段N2O的日變化來看(圖2)，小麥田N2O排放沒有明顯的晝夜變化模式。通常排放峰出現(xiàn)在白天，除了圖2中的第3階段可能因為頻繁降雨的影響，其他3個階段中均表現(xiàn)為白天的排放量高于夜間。盡管季節(jié)尺度上，土壤溫度與小麥田N2O通量的季節(jié)動態(tài)相關(guān)性不顯著，但在圖2第1階段中土壤溫度與N2O排放量的日變化(小時尺度)呈線性相關(guān)，相關(guān)系數(shù)(2= 0.76，<0.05)。然而其他3個階段中并未觀測到溫度與N2O通量的明顯相關(guān)性，在降雨量最多的第3階段，夜間通量出現(xiàn)排放峰可能是受到夜間降水的影響。

表3 生長季內(nèi)降雨、施肥、“水肥”組合等引發(fā)的脈沖及其對N2O總排放量的貢獻

(A、B、C、D分別代表研究的第1 ~ 4階段)

總的來說，N2O排放沒有明顯的晝夜和季節(jié)變化，主要以脈沖的形式釋放。相比于溫度，降雨和施肥是引發(fā)通量脈沖的主要因子。通常，在施肥后N2O排放呈現(xiàn)先增加再減少的趨勢，當施肥后發(fā)生降雨事件，可能激發(fā)N2O的脈沖峰。單獨的降雨事件也會引發(fā)脈沖。

2.2 降雨對N2O通量的影響

由于在小麥生長季內(nèi)無人工灌溉，降雨是小麥田最主要的水分來源，其能改變土壤含水量和通氣狀況，從而直接影響微生物生命活動的微環(huán)境。小麥田N2O月通量與月降雨量呈顯著正相關(guān)關(guān)系(2=0.56,<0.05)(圖3)。這可能是由于降雨量高導致土壤含水量高，土壤內(nèi)部通氣性差，從而提供了N2O產(chǎn)生所需的厭氧條件。

圖3 小麥田N2O月通量與降雨量的關(guān)系

圖4顯示了降雨前、降雨中及降雨后的N2O日平均通量的變化。顯然，土壤N2O在降雨事件發(fā)生的當天相比前一天排放量顯著增加，降雨中的平均日排放量為1 049.3 μg/(m2·d)，比降雨前增加了65.6%。而降雨后一天的平均日通量為860.9 μg/(m2·d)，相比降雨前增加35.9%，相比降雨中日平均排放量減少18.0%，但差異均不顯著。

(圖中不同小寫字母表示各時期差異在P<0.05水平顯著)

為了更好地探討降雨量對小麥田N2O通量的影響，本文按照前文所分的4個階段，分別將降雨前、降雨中、降雨后的24 h N2O通量變化顯示在圖5中?？梢姡涤昵暗男←溙颪2O通量在4個階段中并沒有表現(xiàn)出明顯的晝夜變化模式；除了第2階段中降雨當日通量沒有明顯的波動，其他3個階段均有明顯的排放峰，其中第1、3、4階段的脈沖分別占一天釋放量的24.8%、28.9% 和54.1%；而受降雨的影響，4個階段中雨后一天的N2O排放相比降雨前一天顯著增加(<0.05)，然而雨后24 h中，僅在第1和第2階段時出現(xiàn)通量脈沖峰，分別占一天釋放量的30.5%和48.8%。這可能是由于第1和第2階段時降雨量較少，土壤相對干燥，當發(fā)生降雨事件后極大提高了底物可利用性從而促進微生物生命活動產(chǎn)生代謝產(chǎn)物N2O。由此可見，降雨會促進土壤N2O的脈沖峰，并且由于降雨對土壤濕度、通氣性等性質(zhì)的改變，在雨后24 h內(nèi)降雨對土壤N2O釋放仍有促進作用。

(A、B、C、D分別代表研究的第1 ~ 4階段；P0表示降雨當日N2O通量與降雨量的關(guān)系；P1表示降雨后一日N2O通量與降雨量的關(guān)系)

不同階段因為溫度和降雨量不同，土壤N2O通量對降雨量有不同的響應(yīng)。在第1和第2階段中(圖5A和圖5B)，隨著降雨量的增加降雨當日的土壤N2O通量呈現(xiàn)遞減趨勢，相關(guān)關(guān)系分別可以表示為：= –37.46+154.02(2=0.42,<0.001)、= –17.65+43.77 (2=0.37,<0.001)。而第3、4四階段(圖5C和圖5D)，土壤N2O的排放隨著降雨量的增加而增加，但趨勢并不顯著。對于雨后24 h內(nèi)的通量，4個階段均表現(xiàn)出隨降雨量的增加而增加的趨勢。在第1和第2階段中，當降雨量<1.5 mm和降雨量<1 mm時，降雨量和N2O通量呈現(xiàn)線性相關(guān)關(guān)系，決定系數(shù)分別為0.40 (<0.05)和0.40(<0.05)。在第3個階段中，土壤N2O通量與降雨量呈現(xiàn)線性相關(guān)，決定系數(shù)為0.34 (<0.05)。而在第4個階段中，當降雨量<4 mm時，土壤N2O通量與前一日降雨量呈現(xiàn)一定的線性相關(guān)性。

2.3 施肥對N2O通量的影響

由表4施肥前后日平均通量的對比可以看出，施肥后1 ~ 4 d中，小麥田N2O日平均通量相比施肥前均有增加但并不顯著(>0.05)；而施肥后5、6 d相比施肥前呈現(xiàn)顯著差異，日平均排放量分別為1 444.6 μg/(m2·d)±749.2 μg/(m2·d)、1 413.8 μg/(m2·d)±711.7 μg/(m2·d)，相應(yīng)地相比施肥前的日均排放量增加35.2%(<0.05)和41.3%(<0.05)。

表4 施肥前后N2O日平均通量(μg/(m2·d))

注：“時間”是指6次施肥事件取相應(yīng)天數(shù)計算N2O日平均通量；“施肥前/后”是指6次施肥事件相應(yīng)天數(shù)N2O日均通量的平均值；“值”是指單因素方差分析檢驗6次施肥前后相應(yīng)N2O日平均通量的差異性。6次施肥事件指表1中除基肥和第8次施肥以外的其他施肥事件。由于基肥前小麥尚未種植而第8次施肥事件前后數(shù)據(jù)缺失量較大，因此這兩次施肥事件未列入分析。

2.4 “水肥”的不同組合對N2O通量的影響

本文采用了增強回歸樹(BRT)法分析施肥和降雨的交互影響，發(fā)現(xiàn)5個降雨和施肥相關(guān)因子與N2O通量的關(guān)系以及各個解釋變量的貢獻率排序為(圖6A)：距上次降雨日差>降雨施肥日差>距上次施氮日差>降雨量>施氮量。由此可見，降雨和施肥事件對土壤N2O排放有不同程度的影響，同時降雨和施肥的不同組合形式對小麥田N2O通量的影響不容忽視。

從小麥的整個生長季來看，降雨和施肥事件對N2O排放的影響都呈現(xiàn)隨日差增大而減小直至平穩(wěn)的趨勢(圖6B和6D)，且這兩個解釋因子的貢獻率達51.2%。在降雨當日以及降雨后3 d內(nèi)(圖6B)，小麥田N2O日排放量維持在較高的水平，而雨后第5天后釋放量明顯下降。相比降雨，在施肥后6 d時間內(nèi)，N2O排放通量呈現(xiàn)增加的趨勢(圖6D)，這與前文2.3的結(jié)論一致，之后施肥事件對N2O通量的影響隨著日差增大而減弱，N2O排放量降低趨于平穩(wěn)。

降雨量也是影響小麥田N2O排放的重要因子之一，對通量排放的貢獻率約為21%。隨著降雨量增加(圖6E)，N2O通量整體呈現(xiàn)波動式的上升，少量降雨(<4 mm)就會刺激N2O日排放量，這種增加趨勢明顯高于日降雨量較高(>10 mm)的時期。而施氮量對N2O排放的貢獻率最小可能是由于本研究中僅有3個施氮量水平所造成的數(shù)據(jù)的限制(圖6F)。

圖6 不同的解釋因子(降雨量、距上次降雨日差、施肥量、距上次施肥日差、降雨施肥日差)與小麥田N2O排放的關(guān)系及其重要程度排序

綜合考慮降雨和施肥的交互影響，兩個事件發(fā)生的先后順序通過相差的天數(shù)來描述(圖6C)，橫坐標為負值表示降雨在前施肥在后，可能是受到降雨的刺激，這種情況下通量的變化呈現(xiàn)無規(guī)律波動；而當先施肥后降雨時(橫坐標為正值)，隨著日差的增加，土壤N2O通量呈現(xiàn)先增加后降低直至趨于平穩(wěn)的波動趨勢。即在日差8 d的階段內(nèi)，施肥以后降雨發(fā)生的越晚，小麥田N2O釋放量越大；在日差超過8 d后，隨著施肥和降雨相差的時間越長，觀測到的N2O通量越低。降雨施肥日差這一因子的貢獻率僅次于距上一次降雨的日差。

3 討論

3.1 小麥田N2O排放特征

本文研究了2014—2015年上海市崇明島冬小麥完整生長季N2O排放情況，研究期內(nèi)N2O日平均通量為27.6 μg/(m2·h) ± 28.2 μg/(m2·h)。這低于Cui等[12]報道的位于中國山東的冬小麥實驗田平均通量(49 μg/(m2·h))，而高于Shi等[34]報道的小麥田的平均通量(7.5 μg/(m2·h))。這可能是受到施肥種類以及施肥量的影響。本研究小麥田的N2O通量遠低于鄰近地區(qū)的菜田[10]以及玉米田[28]。有研究顯示N2O的排放主要取決于以下因子：降雨、施肥、耕作、作物種類以及土壤因子，同時不同觀測儀器也顯示出明顯差異[26,28]。大部分觀測發(fā)現(xiàn)農(nóng)田N2O的排放沒有明顯的季節(jié)變化[24, 28, 44]，主要以脈沖的形式釋放，這與本研究結(jié)果一致。本研究中降雨觸發(fā)的脈沖占N2O總排放量的比例高達29.4%，施肥的貢獻達19.2%，其中由“水肥”組合帶來的排放占比為15.2%，同時“水肥”組合引發(fā)的脈沖次數(shù)占所有脈沖事件的42.3%。有報道稱在荷蘭泥炭地奶牛場連續(xù)3個月的測量中，降雨觸發(fā)的脈沖占總排放量的40%[45]。Scanlon和Kiely[46]在連續(xù)8個月的渦度協(xié)方差方法的通量監(jiān)測試驗中，記錄了3個主要的脈沖峰，這3個事件的發(fā)生時間總和共16 d(占總監(jiān)測時間的6.6%)，但是其對累計通量的貢獻高達51%，高于本研究脈沖的貢獻38.5%。一些研究報道N2O通量隨著溫度的升高而增加，通常遵循Arrhenius函數(shù)[47-48]。然而在本研究中溫度和N2O排放不存在非線性關(guān)系。

3.2 降雨與小麥田N2O排放

土壤水分是影響溫室氣體產(chǎn)生與排放的重要因素之一，它不僅是土壤中營養(yǎng)物質(zhì)的運輸載體，而且可以通過改變土壤通氣性等因素影響土壤生物地球化學過程[44]。本研究發(fā)現(xiàn)在月尺度上，降雨量與N2O通量通量呈線性相關(guān)；在日尺度上，降雨當日小麥田N2O通量的增幅最大，而隨著時間增加，降雨的促進作用快速減弱；小時尺度上的分析發(fā)現(xiàn)，降雨事件發(fā)生后(包括降雨當日以及雨后1 d)，在4個階段都觀察到了N2O脈沖峰。由此可見，降雨對N2O排放有明顯的促進作用，且土壤釋放的N2O對降雨事件的響應(yīng)比較迅速(主要集中在雨后的幾小時內(nèi))，同時降雨的影響能持續(xù)1 ~ 2 d。許多研究都發(fā)現(xiàn)，降雨后N2O排放量增加。徐文彬等[49]針對貴州省旱田的研究表明，降雨量>5 mm的降雨事件與土壤出現(xiàn)N2O脈沖峰間的耦合關(guān)系達100%，因此降雨事件與N2O排放峰間存在明顯的驅(qū)動-響應(yīng)關(guān)系，這可以解釋本研究中距上次降雨日差這一解釋因子對小麥田N2O排放貢獻率最大的原因。Vidon等[50]用箱式法在模擬降雨的試驗中觀測到，雨后5 ~ 24 h內(nèi)土壤N2O排放明顯增加，但隨著土壤濕度恢復(fù)到降雨前的水平，土壤N2O排放降低甚至變?yōu)樨撝?。由于小麥田生長季中無灌溉，降雨直接改變小麥田土壤的水分狀況，從而直接或間接地影響微生物的硝化反硝化過程。

在小麥生長季的不同階段，N2O脈沖峰對降雨有不同的響應(yīng)，同時脈沖峰的大小和持續(xù)的時間還受到溫度、土壤養(yǎng)分供應(yīng)等其他因子的交互影響。本研究在降雨當日以及降雨后1 d都觀測到了脈沖峰。土壤的干濕交替為硝化反硝化作用的交替進行創(chuàng)造了環(huán)境，許多文獻也報道了干旱土壤潤濕后觸發(fā)N2O脈沖的現(xiàn)象[51-53]。而本研究在第3、第4階段降雨后1 d N2O通量變化中沒有觀測到脈沖峰，這可能和底物的消耗有關(guān)。類似的現(xiàn)象在土壤CO2通量觀測中被報道，連續(xù)的干濕交替常常表現(xiàn)出減少CO2排放的脈沖幅度[54]。歐陽揚和李敘勇[55]等也報道，隨著干濕交替頻率降低，再濕潤階段的通量釋放速率增大，多次的干濕交替后，最后一次再潤濕階段N2O通量的激發(fā)強度明顯減弱。降雨量大、頻率高有利于土壤嚴格厭氧條件的迅速形成，這可能是第3、4階段未觀測到明顯脈沖的原因。降雨當日的N2O排放(圖4)在第1、3、4階段均出現(xiàn)明顯的脈沖峰，峰值占一天釋放量的比例高達54.1%(第4階段)。Wu等[44]的研究發(fā)現(xiàn)，凍融事件帶來的脈沖甚至占據(jù)全年排放量的73.3%。Molodovskaya等[24]觀測了2006—2009年的苜蓿-玉米輪作田N2O排放，發(fā)現(xiàn)N2O背景通量普遍低于6.5 mg/(m2·h)，但降雨、凍融等觸發(fā)的脈沖達39.7 mg/(m2·h)，對N2O總凈排放量貢獻了71% ~ 102%。由此可見，脈沖是N2O主要的排放形式，對通量日排放甚至年總排放量的貢獻不容忽視。雖然本研究第3階段時降雨量和施肥量最大，但最高的脈沖峰出現(xiàn)在第4階段，達553.49 kg/(m2·h)，這可能與溫度有關(guān)。

3.3 施肥與小麥田N2O排放

大量研究表明，施用氮肥增加土壤氮素含量，為微生物的硝化、反硝化過程提供豐富的NO– 3、NH4+，從而明顯促進土壤N2O排放[29,56]。Zhang等[31]在對菜地基肥或追肥后一周內(nèi)觀察到強烈的N2O排放峰，而在本研究中施肥的影響也存在時滯，氮肥的添加對小麥田N2O排放的促進作用在施肥后一周左右表現(xiàn)出來，且距上次施肥日差是影響小麥田N2O排放的重要因子之一。許多研究者在農(nóng)田中的研究發(fā)現(xiàn)，施肥會增加硝化和反硝化作用速率，從而促進土壤N2O排放；施氮的影響可以持續(xù)幾天至幾周不等，當反應(yīng)底物逐漸消耗，N2O排放恢復(fù)[28, 57]。關(guān)于施肥量與N2O排放的關(guān)系，一些文獻綜述了近年來在不同地區(qū)的野外研究，得出較為一致的結(jié)論[15, 58]，即隨著施氮量的增加，土壤N2O排放呈線性增加的趨勢。本研究中，由于施肥次數(shù)有限且連續(xù)兩次施肥活動間隔短，為避免多次施肥的疊加影響，本文未能對施肥的持續(xù)影響時間做進一步分析。同時可能由于數(shù)據(jù)量的限制，本研究中施氮量這一N2O通量變化的解釋因子的貢獻率最低(圖6F)。

本研究在小麥的不同生長階段施用尿素或者復(fù)混肥。作為硝化和反硝化作用的底物，可利用性無機氮素是刺激土壤N2O排放的關(guān)鍵因素。無機氮的添加對N2O通量的影響已經(jīng)被廣泛的研究和綜述[2, 29, 59]。尿素為硝化作用提供底物，并且硝化產(chǎn)物NO– 3又可以作為反硝化作用的底物。因此，小麥田N2O可以通過硝化過程或隨后的反硝化過程從尿素中產(chǎn)生。本研究施用的復(fù)混肥中含有一定量的有機肥?？紤]到有機氮肥的成分組成，向土壤中添加有機氮肥可以通過提供必要的碳底物來驅(qū)動微生物硝化和反硝化過程，從而增加N2O的排放[60]。事實上，關(guān)于施用無機氮肥或有機氮肥對N2O排放的影響目前還沒有統(tǒng)一的結(jié)論。目前一篇綜述分析發(fā)現(xiàn)兩種土壤管理方法下的N2O排放沒有顯著的差異[57]。但針對美國中西部玉米田的分析發(fā)現(xiàn)，施用糞肥比施用有機氮肥的土壤釋放出更多的N2O[61]。然而，這些作者也指出，一些研究中有機氮肥的施用速率比無機氮肥高，可能因此導致施用有機肥的土壤中N2O釋放量更大。

3.4 降雨和施肥的交互影響

施用有機和無機氮肥主要影響如下因素：土壤有機碳、結(jié)構(gòu)、水分、pH、氮素水平，而降雨會在短期內(nèi)顯著改變土壤孔隙水、pH、無機氮濃度等。N2O排放的微生物過程會受到多個因子的交互作用影響[62]，對于旱作農(nóng)田，降雨和施肥活動是影響N2O排放的兩個關(guān)鍵因素。氮素添加為土壤提供豐富的硝化反硝化作用底物，施肥后降雨事件的發(fā)生很有可能觸發(fā)小麥田N2O排放的脈沖，并且二者的疊加影響激發(fā)更大的排放。類似的現(xiàn)象在玉米田的研究中被報道：該研究中，第1次施肥后沒有降雨，土壤N2O通量未檢測到明顯變化，而第2次施肥后立刻發(fā)生3.02 mm的降水事件，明顯的通量脈沖被觀測到，且這種較高的排放在降雨后持續(xù)了3 ~ 4 d[28]。這與本研究的結(jié)論一致。氮素添加通過刺激微生物的硝化和反硝化過程，增加土壤中的無機氮含量，可能導致大量的NO– 3積累在土壤中。通過反硝化產(chǎn)生的N2O/N2比例隨土壤NO– 3含量的增加而增加[63]，從而促進N2O排放。因此前期的施肥為微生物提供了豐富的底物，隨后降水事件引發(fā)的水分條件的瞬時改變可能會持續(xù)短期(或幾天)，在這個階段中土壤厭氧條件占主導地位，反硝化速率顯著增加從而促進N2O排放[64]。其他研究指出，也可能是降雨后土壤孔隙中充滿水而排出高濃度氣體，N2O排放量增大[65]，本研究可能發(fā)生了相同的機制。在本研究中，施肥事件對小麥田N2O釋放的促進作用在施肥后第5天表現(xiàn)出來，而降雨事件對通量排放的影響通常是短時的(1 ~ 2 d)，但綜合考慮施肥和降雨的組合，在施肥后1 ~ 8 d內(nèi)降雨，對通量排放均有明顯的促進作用，可見這兩個因素對土壤N2O排放的疊加影響會增強降雨和施肥事件對農(nóng)田N2O排放的貢獻。這可能是降雨施肥日差這一解釋因子的重要性僅次于距上次降雨日差的原因。而隨著施肥和降雨事件的間隔越久，超過8 d后施肥和降雨的疊加影響減弱，這可能是由于底物的消耗。因此，施肥和降雨事件的日差作為一個影響農(nóng)田N2O排放的因子不應(yīng)該被忽視。

土壤系統(tǒng)中各個因子交互作用，控制著氮循環(huán)過程。土壤質(zhì)地、凍融、降水事件和溫度均顯著影響N2O的排放，但這些因素很難輕易地通過人工管理來控制[30]。其他影響N2O排放并且可以通過田間管理控制的因子包括：土壤有機碳含量、硝酸鹽及銨鹽的含量、氮肥施用量及種類和施用方式、土壤氧氣含量、微生物豐度和活性、土壤pH、土壤水分以及作物種類。氮肥的應(yīng)用以及降雨事件會影響到上述許多因素[60]，各因子的交互作用影響N2O排放的相對變化(例如，土壤水分的變化會影響微生物活性，同時無機氮含量也會受到影響)[66-67]。土壤水分能夠直接調(diào)節(jié)土壤微生物的氧氣可利用性，是N2O排放的主要驅(qū)動力[15]。排水受限的土壤，即使土壤水分不完全飽和，也更容易排放較多N2O。例如，細紋理土壤通常含水量較大同時排放較多的N2O[57]，因此可以通過修復(fù)或改變土壤的結(jié)構(gòu)，增加土壤通氣性從而降低N2O排放。已有研究證明增加土壤團聚體的穩(wěn)定性可以在細紋理土壤團聚體之間產(chǎn)生較大的土壤孔隙，從而增加土壤的氧氣含量減少N2O排放[68-69]。相比施用無機肥，施用有機肥的土壤傾向于具有更大的團聚體穩(wěn)定性[70]，因此有機肥一定程度上可以減少N2O排放，尤其對于細紋理土壤。但同時土壤孔隙中的氧氣含量是由土壤水分以及微生物活性決定的，所以施加微生物呼吸較高的有機氮肥可能會降低土壤氧氣含量并增加N2O排放量。這些物理和生物過程相互作用影響土壤水分和氮素含量。考慮到施肥和降雨對N2O排放的綜合影響較為復(fù)雜且往往觸發(fā)的脈沖較大，在許多野外研究中可能會被錯失[28]，因此針對不同生態(tài)系統(tǒng)還需要進一步探索。

4 結(jié)論

本研究使用渦度協(xié)方差方法觀測了2014—2015年冬小麥N2O通量，發(fā)現(xiàn)小麥田N2O排放沒有明顯的季節(jié)變化模式，主要以脈沖的形式釋放。相比于溫度，降雨和施肥是引發(fā)小麥田N2O脈沖的主要因子。降雨觸發(fā)的脈沖占N2O總排放量的比例高達29.4%，施肥的貢獻比例達19.2%，其中由“水肥”組合帶來的排放占比為15.2%，同時“水肥”組合引發(fā)的脈沖次數(shù)占所有脈沖事件的42.3%。施肥對小麥田N2O排放的促進作用在施肥后一周左右表現(xiàn)出來，雖然通量對施肥活動的響應(yīng)存在時滯，但是距離上次施肥日差這一解釋因子的貢獻率為24.8%，是影響小麥田N2O排放的重要因子。降雨對小麥田N2O排放有明顯的促進作用，且N2O排放對降雨事件的響應(yīng)比較迅速(主要集中在雨后的幾小時內(nèi))，同時降雨的影響能持續(xù)1 ~ 2 d。對于小麥田來說，降雨觸發(fā)的N2O脈沖對日通量排放的貢獻高達54.1%。因此，距離上一次降雨日差這一因子的貢獻率最大。綜合考慮施肥和降雨的交互影響，在施肥后1 ~ 8 d內(nèi)發(fā)生的降水事件，對于小麥田N2O的釋放都有明顯的促進作用，因此施肥降雨日差這一解釋因子的重要程度不容忽視。對于小麥田等旱田來說，降雨是影響大而又無法人為控制的因素。因此為減少N2O排放同時保證肥料施用的效果，更重要的途徑在于控制施肥的時機和種類等。雨后施用尿素更容易促進水解，從而促進N2O產(chǎn)生，因此可以考慮降雨前有機和無機肥的綜合施用，保障農(nóng)作物產(chǎn)量的同時降低農(nóng)田N2O的排放。

致謝：感謝復(fù)旦大學肖向明教授、李香萍老師等的指導，感謝復(fù)旦大學王瑩冰、辛鳳飛的幫助。

[1] Davidson E A. The contribution of manure and fertilizer nitrogen to atmospheric nitrous oxide since 1860[J]. Nature Geoscience, 2009, 2(9): 659–662

[2] Bouwman A F, Boumans L J M, Batjes N H. Emissions of N2O and NO from fertilized fields: Summary of available measurement data[J]. Global Biogeochemical Cycles, 2002, 16(4): 1058

[3] Drury C F, Reynolds W D, Tan C S, et al. Emissions of nitrous oxide and carbon dioxide: Influence of tillage type and nitrogen placement depth[J]. Soil Science Society of America Journal, 2006, 70(2): 570–581

[4] Goodroad L L, Keeney D R, Peterson L A. Nitrous Oxide Emissions from Agricultural Soils in Wisconsin[J]. Journal of Environmental Quality, 1984, 13(4): 557–561

[5] Khalil M I, Rosenani A B, Van Cleemput O, et al. Nitrous oxide emissions from an ultisol of the humid tropics under maize-groundnut rotation[J]. Journal of Environmental Quality, 2002, 31(4): 1071–1078

[6] Venterea R T, Burger M, Spokas K A. Nitrogen oxide and methane emissions under varying tillage and fertilizer management[J]. Journal of Environmental Quality, 2005, 34(5): 1467–1477

[7] Deng J, Zhou Z, Zheng X, et al. Annual emissions of nitrous oxide and nitric oxidefrom rice-wheat rotation and vegetable fields: a case study in the Tai-Lake region, China[J]. Plant and Soil, 2012, 360: 37–53

[8] Zhang J, Li H, Wang Y, et al. Multiple-year nitrous oxide emissions from a greenhouse vegetable fieldin China: Effects of nitrogen management[J]. Science of the Total Environment, 2018, 616: 1139–1148

[9] Yan H, Liyong X, Liping G, et al. Characteristics of nitrous oxide emissions and the affecting factors from vegetable fields on the North China Plain[J]. Journal of Environ-mental Management, 2014, 114: 316–321

[10] Min J, Shi W, Xing G, et al. Nitrous oxide emissions from vegetables grown in a polytunnel treated with high rates of applied nitrogen fertilizers in Southern China[J]. Soil Use and Management, 2012, 28(1): 70–77

[11] Chen Z, Yang S Q, Zhang A P, et al. Nitrous oxide emissions following seasonal freeze-thaw events from arable soils in Northeast China[J]. Journal of Integrative Agriculture, 2018, 17(1): 231–246

[12] Cui F, Yan G, Zhou Z, et al. Annual emissions of nitrous oxide and nitric oxide from a wheat-maize cropping system on a silt loam calcareous soil in the North China Plain[J]. Soil Biology & Biochemistry, 2012, 48: 10–19

[13] Parkin T B, Kaspar T C. Nitrous oxide emissions from corn-soybean systems in the Midwest[J]. Journal of Environmental Quality, 2006, 35(4): 1496–1506

[14] 趙苗苗, 張文忠, 裴瑤, 等. 農(nóng)田溫室氣體N2O排放研究進展[J]. 作物雜志, 2013, (4): 25–31

[15] Butterbach-Bahl K, Baggs E M, Dannenmann M, et al. Nitrous oxide emissions from soils: How well do we understand the processes and their controls?[J]. Philoso-phical Transactions of the Royal Society B-Biological Sciences, 2013, 368(1621): 20130122

[16] Stehfest E, Bouwman L. N2O and NO emission from agricultural fields and soils under natural vegetation: summarizing available measurement data and modeling of global annual emissions[J]. Nutrient Cycling in Agroecosy-stems, 2006, 74(3): 207–228

[17] Hoben J P, Gehl R J, Millar N, et al. Nonlinear nitrous oxide (N2O) response to nitrogen fertilizer in on-farm corn crops of the US Midwest[J]. Global Change Biology, 2011, 17(2): 1140–1152

[18] Kremen A, Bear J, Shavit U, et al. Model demonstrating the potential for coupled nitrification denitrification in soil aggregates[J]. Environmental Science& Technology, 2005, 39(11): 4180–4188

[19] Scheer C, Grace P R, Rowlings D W, et al. Nitrous oxide emissions from irrigated wheat in Australia: impact of irrigation management[J]. Plant and Soil, 2012, 359(1-2): 351–362

[20] Ju X, Lu X, Gao Z, et al. Processes and factors controlling N2O production in an intensively managed low carbon calcareous soil under sub-humid monsoon conditions[J]. Environmental Pollution, 2011, 159(4): 1007–1016

[21] Liang L L, Grantz D A, Jenerette G D. Multivariate regulation of soil CO2and N2O pulse emissions from agricultural soils[J]. Global Change Biology, 2016, 22(3): 1286–1298

[22] Rafique R, Kumar S, Luo Y Q, et al. Estimation of greenhouse gases (N2O, CH4and CO2) from no-till cropland under increased temperature and altered precipi-tation regime: a DAYCENT model approach[J]. Global and Planetary Change, 2014, 118: 106–114

[23] 梁東麗, 同延安, Emyteryd O, 等. 干濕交替對旱地土壤N2O氣態(tài)損失的影響[J]. 干旱地區(qū)農(nóng)業(yè)研究, 2002, 20(2): 28–31

[24] Molodovskaya M, Singurindy O, Richards B K, et al. Temporal Variability of Nitrous Oxide from Fertilized Croplands: Hot Moment Analysis[J]. Soil Science Society of America Journal, 2012, 76(5): 1728–1740

[25] Zheng X H, Han S H, Huang Y, et al. Re-quantifying the emission factors based on field measurements and estimating the direct N2O emission from Chinese croplands[J]. Global Biogeochemical Cycles, 2004, 18(2): GB2018

[26] Wang K, Zheng X, Pihlatie M, et al. Comparison between static chamber and tunable diode laser-based eddy covariance techniques for measuring nitrous oxide fluxes from a cotton field[J]. Agricultural and Forest Meteorology, 2013, 171: 9–19

[27] Jones S K, Famulari D, Di Marco C F, et al. Nitrous oxide emissions from managed grassland: a comparison of eddy covariance and static chamber measurements[J]. Atmos-pheric Measurement Techniques, 2011, 4(10): 2179– 2194

[28] Huang H, Wang J, Hui D, et al. Nitrous oxide emissions from a commercial cornfield () measured using the eddy covariance technique[J]. Atmospheric Chemistry and Physics, 2014, 14(23): 12839–12854

[29] Mondal S, Mallikarjun M, Ghosh M, et al. Influence of integrated nutrient management (INM) on nutrient use efficiency, soil fertility and productivity of hybrid rice[J]. Archives of Agronomy and Soil Science, 2016, 62(11): 1521–1529

[30] Hatfield J L. Soil and nitrogen management to reduce nitrous oxide emissions[M]. Madison W I, USA: American Society of Agronomy, Crop Science Society of America, and Soil Science Society of America, Inc., 2016: 90–109

[31] Zhang Y J, Lin F, Jin Y G, et al. Response of nitric and nitrous oxide fluxes to N fertilizer application in greenhouse vegetable cropping systems in southeast China[J]. Scientific Reports, 2016, 6: 20700

[32] Yan G, Zheng X, Cui F, et al. Two-year simultaneous records of N2O and NO fluxes from a farmed cropland in the northern China plain with a reduced nitrogen addition rate by one-third[J]. Agriculture Ecosystems & Environ-ment, 2013, 178: 39–50

[33] 郝小雨, 高偉, 王玉軍, 等. 有機無機肥料配合施用對設(shè)施菜田土壤N2O排放的影響[J]. 植物營養(yǎng)與肥料學報, 2012, 18(5): 1073–1085

[34] Shi Y, Wu W, Meng F, et al. Integrated management practices significantly affect N2O emissions and wheat-maize production at field scale in the North China Plain[J]. Nutrient Cycling in Agroecosystems, 2013, 95(2): 203–218

[35] Eugster W, Zeyer K, Zeeman M, et al. Methodical study of nitrous oxide eddy covariance measurements using quantum cascade laser spectrometery over a Swiss forest[J]. Biogeosciences, 2007, 4(5): 927–939

[36] Nelson D. TDLWintel User’s Manual[M]. Billerica, MA, USA: Aerodyne Research, 2002

[37] Vickers D, Mahrt L. Quality control and flux sampling problems for tower and aircraft data[J]. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, 1997, 14(31): 512– 526

[38] Rebmann C, Kolle O, Heinesch B, et al. Data acquisition and flux calculations[M]//Aubinet M, Vesala T, Papale D. Eddy Covariance. Dordrecht: Spinger, 2012

[39] Schotanus P, Nieuwstadt F T M, Debruin H A R. Temperature-Measurement with a Sonic Anemometer and its Application to Heat and Moisture Fluxes[J]. Boundary- Layer Meteorology, 1983, 26(1): 81–93

[40] Webb E K, Pearman G I, Leuning R. Correction of flux measurements for density effects due to heat and water-vapor transfer[J]. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 1980, 106(447): 85–100

[41] Foken T, Gockede M, Mauder M, et al. Post-field data quality control. Handbook of micrometeorology: A guide for surface flux measurement and analysis[M]. Dordrecht: Springer, 2004, 181–208

[42] Ma J, Xiao X, Qin Y, et al. Estimating aboveground biomass of broadleaf, needleleaf, and mixed forests in Northeastern China through analysis of 25-m ALOS/ PALSAR mosaic data[J]. Forest Ecology and Manage-ment, 2017, 389: 199–210

[43] Walfish S. A Review of Statistical Outlier Methods[J]. Pharmaceutical Technology, 2006, 30(11): 82–86

[44] Wu X, Brueggemann N, Gasche R, et al. Environmental controls over soil-atmosphere exchange of N2O, NO, and CO2in a temperate Norway spruce forest[J]. Global Biogeochemical Cycles, 2010, 24(2). DOI:10.1029/2009 GB003616

[45] Kroon P S, Hensen A, Jonker H J J, et al. Suitability of quantum cascade laser spectroscopy for CH4and N2O eddy covariance flux measurements[J]. Biogeosciences, 2007, 4(5): 715–728

[46] Scanlon T M, Kiely G. Ecosystem-scale measurements of nitrous oxide fluxes for an intensely grazed, fertilized grassland[J]. Geophysical Research Letters,2003, 30(16): 337–356

[47] Bateman E J, Baggs E M. Contributions of nitrification and denitrification to N2O emissions from soils at different water-filled pore space[J]. Biology and Fertility of Soils, 2005, 41(6): 379–388

[48] Smith K A, Ball T, Conen F, et al. Exchange of greenhouse gases between soil and atmosphere: interactions of soil physical factors and biological processes[J]. European Journal of Soil Science, 2003, 54(4): 779–791

[49] 徐文彬, 洪業(yè)湯, 陳旭暉, 等. 貴州省旱田土壤N2O釋放及其環(huán)境影響因素[J]. 環(huán)境科學, 2000, 21(1): 7–11

[50] Vidon P, Marchese S, Welsh M, et al. Impact of precipitation intensity and riparian geomorphic chara-cteristics on greenhouse gas emissions at the soil-atmosphere interface in a water-limited riparian zone[J]. Water Air and Soil Pollution, 2016, 227(1): 8

[51] Manalil S, Riethmuller G, Flower K. Rapid emission of nitrous oxide from fallow over summer following wetting in a Mediterranean-type environment[J]. Soil & Tillage Research, 2014, 143: 130-136

[52] Guo X, Drury C F, Yang X, et al. The extent of soil drying and rewetting affects nitrous oxide emissions, denitrify-cation, and nitrogen mineralization[J]. Soil Science Society of America Journal, 2014, 78(1): 194-204

[53] Harrison-Kirk T, Beare M H, Meenken E D, et al. Soil organic matter and texture affect responses to dry/wet cycles: Effects on carbon dioxide and nitrous oxide emissions[J]. Soil Biology & Biochemistry, 2013, 57: 43-55

[54] Chatterjee A, Jenerette G D. Changes in soil respiration Q(10) during drying-rewetting along a semi-arid elevation gradient[J]. Geoderma, 2011, 163(3/4): 171-177

[55] 歐陽揚, 李敘勇. 干濕交替頻率對不同土壤CO2和N2O釋放的影響[J]. 生態(tài)學報, 2013, 33(4): 1251-1259

[56] 方雅各, 解鈺, 王麗華, 等. 等氮量下不同分施次數(shù)對燥紅壤N2O排放的影響[J]. 土壤, 2018, 50(2): 347-352

[57] Abalos D, Jeffery S, Drury C F, et al. Improving fertilizer management in the US and Canada for N2O mitigation: Understanding potential positive and negative side-effects on corn yields[J]. Agriculture Ecosystems & Environment, 2016, 221: 214-221

[58] Gregorich E G, Rochette P, Vandenbygaart A J, et al. Greenhouse gas contributions of agricultural soils and potential mitigation practices in Eastern Canada[J]. Soil & Tillage Research, 2005, 83(1): 53-72

[59] Shi Y, Wu W, Meng F, et al. Integrated management practices significantly affect N2O emissions and wheat- maize production at field scale in the North China Plain[J]. Nutrient Cycling in Agroecosystems, 2013, 95(2): 203-218

[60] Thangarajan R, Bolan N S, Tian G, et al. Role of organic amendment application on greenhouse gas emission from soil[J]. Science of the Total Environment, 2013, 465: 72- 96

[61] Decock C. Mitigating nitrous oxide emissions from corn cropping systems in the midwestern US: Potential and data gaps[J]. Environmental Science & Technology, 2014, 48(8): 4247-4256

[62] Venterea R T, Coulter J A, Dolan M S. Evaluation of intensive “4R” strategies for decreasing nitrous oxide emissions and nitrogen surplus in rainfed corn[J]. Journal of Environmental Quality, 2016, 45(4): 1186-1195

[63] Weier K L, Doran J W, Power J F, et al. Denitrification and the dinitrogen/nitrous oxide ratio as affected by soil water, available carbon, and nitrate[J]. Soil Science Society of America Journal, 1993, 57(1): 66-72

[64] Jacinthe P A, Bills J S, Tedesco L P, et al. Nitrous oxide emission from riparian buffers in relation to vegetation and flood frequency[J]. Journal of Environmental Quality, 2012, 41(1): 95-105

[65] Aguilera E, Lassaletta L, Sanz-Cobena A, et al. The potential of organic fertilizers and water management to reduce N2O emissions in Mediterranean climate cropping systems. A review[J]. Agriculture Ecosystems & Environ-ment, 2013,164: 32-52

[66] 呂金嶺, 劉驊, 王西和, 等. 施肥處理對春季凍融期灰漠土農(nóng)田溫室氣體排放的影響[J]. 土壤學報, 2018, 55(1): 159-173

[67] 田路路, 雋英華, 劉艷, 等. 凍融作用對農(nóng)田土壤可溶性氮組分的影響[J]. 土壤, 2017, 49(3): 512-518

[68] Hu H, Chen D, He J. Microbial regulation of terrestrial nitrous oxide formation: understanding the biological pathways for prediction of emission rates[J]. FEMS Microbiology Reviews, 2015, 39(5): 729-749

[69] 毛霞麗, 陸扣萍, 何麗芝, 等. 長期施肥對浙江稻田土壤團聚體及其有機碳分布的影響[J]. 土壤學報, 2015, 52(4): 828-838

[70] Mader P, Fliessbach A, Dubois D, et al. Soil fertility and biodiversity in organic farming[J]. Science, 2002, 296: 1694-1697

Effects of Precipitation and Fertilization on N2O Discharge from Wheat Field in Chongming Island, Shanghai Estimated by Eddy Covariance Technology

ZHANG Mengshan1, GUO Haiqiang1, MA Jun1, LI Hong1, DAI Shengqi1, GU Kaihua2*, GAO Wei3, ZHAO Bin1

(1 Ministry of Education Key Laboratory for Biodiversity Science and Ecological Engineering, Institute of Biodiversity Science, Fudan University, Shanghai Chongming Dongtan Wetland Ecosystem Research Station, Shanghai 200438, China; 2 Shanghai Meteorological Service, Shanghai 202150, China; 3 Yangtze River Delta Center for Environmental Meteorology Prediction and Warning, Shanghai 200030, China)

As a major source of N2O emissions, cropland has been researched more, with precipitation and fertilization being considered as the natural and anthropogenic key factors that affecting N2O emissions in wheat fields, respectively. Given the low sampling frequency, most previous studies using the static chamber method may underestimate N2O emissions. Meanwhile, the potential interaction effect of precipitation and fertilization on cropland N2O emissions have been neglected. In this study, we reported the dynamics of N2O emissions and investigated the effects of precipitation and fertilization on N2O emission from wheat fields at different time scales based on the eddy covariance observation. Meanwhile, the Boosted Regression Trees method was adopted to quantify the precipitation and fertilization-related factors. The results showed that there were no obvious seasonal and diurnal variation patterns of N2O flux in wheat fields. The average daily N2O emission was N2O-N 666.5±669.4 μg/(m2·d) in this study, which was mainly released as a pulse. The ratios of precipitation and fertilization-induced pulses to total N2O emissions in wheat fields were 29.4% and 19.2%, respectively. Precipitation increased N2O emissions, and which responded rapidly to the precipitation events (mainly within a few hours after the precipitation). Meanwhile, the precipitation promotion could last 1–2 days. Fertilization also increased N2O emissions, but existed a one-week lag. Considering the interactive effects of precipitation and fertilization, precipitation events occurring within 1–8 days after fertilization significantly promoted the emission of N2O. Therefore, the interaction of precipitation and fertilization should not be neglected.

N2O emission; Precipitation; Fertilization; Eddy covariance

上海市科委科研項目(16ZR1431700)、國家自然科學基金項目(91637101)、中國氣象局大氣探測重點開放實驗室開放課題(KLAS201406)和上海市科委崇明專項(15dz1208105)資助。

309177874@qq.com)

張夢珊(1993—)，女，江蘇徐州人，碩士研究生，主要研究方向為全球變化生態(tài)學。E-mail：mszhang0120@163.com

Q14

A

10.13758/j.cnki.tr.2019.05.013