鄒鳳亮, 曹湊貴, 馬建勇, 李成芳, 蔡明歷, 汪金平, 孫自川, 江 洋

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基于DNDC模型模擬江漢平原稻田不同種植模式條件下溫室氣體排放*

鄒鳳亮, 曹湊貴, 馬建勇, 李成芳, 蔡明歷, 汪金平, 孫自川, 江 洋**

(華中農(nóng)業(yè)大學(xué)植物科學(xué)技術(shù)學(xué)院 武漢 430070)

稻田被認(rèn)為是溫室氣體CH4和N2O的主要排放源之一。湖北省江漢平原地區(qū)水稻常年種植面積約8×105hm2, 占湖北省水稻種植面積的40%左右。研究江漢平原地區(qū)稻田溫室氣體排放特征, 對于評估區(qū)域稻田溫室氣體排放以及稻田溫室氣體減排具有重要意義。目前, DNDC模型已被廣泛應(yīng)用于模擬和估算田間尺度的溫室氣體排放, DNDC模型與地理信息系統(tǒng)(ArcGIS)結(jié)合, 可進(jìn)行區(qū)域尺度的溫室氣體排放模擬與估算。本研究以湖北省典型稻作區(qū)江漢平原為研究區(qū)域, 運用DNDC模型模擬和估算江漢平原稻田區(qū)域尺度的溫室氣體排放。設(shè)置大田定點觀測試驗, 監(jiān)測中稻-小麥(RW)、中稻-油菜(RR)、中稻-冬閑(RF)3種種植模式下稻田溫室氣體CH4和N2O的周年排放特征。通過田間觀測值與DNDC模擬值的比較進(jìn)行模型驗證, 并利用獲取DNDC模型所需的氣象、土壤、作物及田間管理等區(qū)域數(shù)據(jù), 模擬江漢平原稻田不同種植模式下溫室氣體CH4和N2O的排放量。田間試驗表明, 江漢平原稻田RW、RR和RF模型的CH4排放通量為-2.80~39.78 mg?m-2·h-1、-1.74~42.51 mg?m-2·h-1和-1.57~55.64 mg?m-2·h-1, N2O周年排放通量范圍分別為0~1.90 mg?m-2·h-1、0~1.76 mg?m-2·h-1和0~1.49 mg?m-2·h-1; CH4排放量RW和RR模式顯著高于RF模式, N2O排放量為RF顯著低于RW和RR模式。模型驗證結(jié)果表明, 不同種植模式溫室氣體排放實測值與模擬值比較的決定系數(shù)(2)為0.85~0.98, 相對誤差絕對值(RAE)為8.29%~16.42%。根據(jù)DNDC模型模擬和估算的結(jié)果, 江漢平原區(qū)域稻田CH4周年的排放量為0.292 9 Tg C, N2O周年的排放量為0.009 2 Tg N, 不同種植模式稻田CH4排放量表現(xiàn)為RW>RR>RF, N2O排放量表現(xiàn)為RW>RF>RR, 增溫潛勢(GWP)表現(xiàn)為RW>RR>RF。不同地區(qū)稻田CH4排放量表現(xiàn)為監(jiān)利縣>荊門市>公安縣>天門市>仙桃市>洪湖市>松滋市>漢川市>潛江市>石首市>荊州市>江陵縣>赤壁市>嘉魚縣, N2O排放量表現(xiàn)為監(jiān)利縣>荊門市>公安縣>洪湖市>仙桃市>天門市>漢川市>潛江市>松滋市>荊州市>江陵縣>赤壁市>石首市>嘉魚縣。本研究結(jié)果表明DNDC模型能較好地應(yīng)用于模擬江漢平原稻田溫室氣體排放, RR和RF模式相比RW模式可有效減少溫室氣體CH4和N2O的排放。

稻田; 種植模式; 甲烷; 氧化亞氮; DNDC模型; 增溫潛勢

20世紀(jì)后半葉以來50年內(nèi)全球氣候變暖主要與人類活動引起的溫室氣體濃度增加有關(guān), 由農(nóng)業(yè)活動排放的CH4和N2O分別占全球CH4和N2O年排放量的43%和82%, 其中水稻()種植過程中產(chǎn)生的CH4排放占農(nóng)業(yè)活動總排放的17%[1]。全球水稻常年種植面積約1.5×109hm2[2], 90%的水稻產(chǎn)于亞洲[3]。由于全球水稻種植面積廣闊以及稻田長期淹水為溫室氣體產(chǎn)生提供了條件, 目前認(rèn)為稻田是大氣CH4和N2O主要的人為排放源。中國是世界農(nóng)業(yè)大國, 水稻種植面積30.31×106hm2, 南方水稻面積占全國水稻面積的90%以上。其中湖北省水稻種植面積約為2×106hm2[4], 江漢平原稻區(qū)作為湖北省典型稻作區(qū), 水稻種植面積占全省水稻總種植面積的40%左右[5], 種植面積廣闊, 對稻田溫室氣體排放貢獻(xiàn)較大。

近年來, 通過模型法估算農(nóng)田溫室氣體的排放成為研究熱點。目前用于研究稻田溫室氣體排放的過程模型有CENTURY、CANDY、Roth-C、DAISY、DNDC等, DNDC模型已被國際生態(tài)學(xué)界認(rèn)為是當(dāng)前最好的生物地球化學(xué)過程模型, 廣泛應(yīng)用于農(nóng)田、草地、森林、濕地等多種類型的生態(tài)系統(tǒng), 模擬CH4、N2O、CO2等溫室氣體排放[2,6-7]。然而DNDC模型在我國應(yīng)用尚存在一些問題, 一方面DNDC模型提供的作物生理及物候?qū)W參數(shù)主要來自北美的觀測, 不完全適用于世界其他地區(qū), 模型應(yīng)用時需對模型進(jìn)行驗證, 確認(rèn)DNDC模型適用于模擬區(qū)域; 另一方面由于國內(nèi)外種植模式和耕作措施的差異, DNDC模型缺乏一些中國特有而復(fù)雜的農(nóng)業(yè)耕作特征, 包括水稻移栽、復(fù)雜多種作物系統(tǒng)以及農(nóng)田管理過程中不斷出現(xiàn)的新技術(shù)[8]。但隨著DNDC模型在國內(nèi)的廣泛應(yīng)用, 研究者逐步對模型進(jìn)行了改進(jìn), 使DNDC模型更適用于中國農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)[9]。研究者對作物參數(shù)進(jìn)行了修正, 同時DNDC模型新版本增加了適合中國水稻種植特點的移栽日期設(shè)置[8,10]。另外DNDC模型還可以與地理信息系統(tǒng)(ArcGIS)結(jié)合, 進(jìn)行區(qū)域尺度的溫室氣體排放模擬研究。

目前, 江漢平原稻田溫室氣體排放研究主要以大田定位觀測為主, 對部分地區(qū)田間尺度的溫室氣體排放進(jìn)行了估算[11-12], 但區(qū)域尺度上的研究較少。研究江漢平原地區(qū)區(qū)域尺度的稻田溫室氣體排放特征, 對于評估區(qū)域稻田溫室氣體排放以及稻田溫室氣體減排具有重要意義, 可為區(qū)域生產(chǎn)實踐與布局提供理論參考。因此, 本試驗以湖北省典型稻作區(qū)江漢平原為研究區(qū)域, 運用DNDC模型, 結(jié)合ArcGIS, 模擬江漢平原多年區(qū)域尺度溫室氣體排放, 定量評價不同種植模式對稻田溫室氣體排放的影響, 對于區(qū)域種植模式優(yōu)化和布局以及減少稻田溫室氣體排放具有重要意義。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)域概況

江漢平原地處111°45′~114°16′E、29°26′~31°10′N, 由長江與漢江沖積而成, 位于湖北省中南部。在行政區(qū)劃上, 包括荊州市、江陵縣、公安縣、監(jiān)利縣、石首市、洪湖市、松滋市、仙桃市、潛江市、天門市、荊門市、赤壁市、漢川市、嘉魚縣14個縣市區(qū)。江漢平原氣候?qū)儆趤啛釒Ъ撅L(fēng)氣候。該區(qū)域土壤以水稻土和潮土為主, 水稻土以潴育型水稻土為主, 各地區(qū)與溫室氣體排放相關(guān)的主要土壤因子(DNDC模型所需的土壤因子[6-7])值見表1。該地區(qū)水稻種植以一季中稻為主, 每年5月中下旬播種, 10月中上旬收割[10]。

表1 江漢平原各地區(qū)土壤屬性表

表中所列數(shù)值為相應(yīng)地區(qū)的平均值。The values in the table are the averages of the region.

1.2 大田觀測試驗

1.2.1 試驗地點

本試驗位于湖北省潛江市后湖農(nóng)場(112°69′E, 30°38′N), 地處江漢平原腹地。屬亞熱帶大陸季風(fēng)氣候, 年平均氣溫為17.4 ℃, 平均降水量1 100 mm。土壤質(zhì)地為粉砂黏壤土, 起始土壤的容重為1.05 g·cm-3, 硝態(tài)氮4.2 mg(N)·kg-1, 銨態(tài)氮21.1 mg(N)·kg-1, 有機(jī)質(zhì) 18.87 g·kg-1, pH為7.85。試驗田試驗前一年為中稻-冬閑(RF)模式, 試驗時間為2016年10月—2017年10月。

1.2.2 試驗設(shè)計

田間試驗設(shè)置3種種植模式, 分別為中稻-小麥()(RW)、中稻-油菜()(RR)、中稻-冬閑(RF)模式, 每種模式設(shè)3個重復(fù), 共9個小區(qū), 小區(qū)面積為135 m2。水稻品種為‘泰優(yōu)390’, 小麥品種為‘鄭麥9023’, 油菜品種為‘華油雜62’。小麥、油菜采取直播, 播種日期為2016年10月20日, 收獲日期為2017年5月15日。水稻移栽采用人工插秧, 移栽日期為2017年6月24日, 收獲日期為2017年10月23日。其他田間管理與江漢平原稻田常規(guī)管理一致, 并進(jìn)行水肥管理相關(guān)數(shù)據(jù)的記載。

1.2.3 樣品采集與測定

CH4和N2O通量采用靜態(tài)箱-氣象色譜法測定。稻季水稻移栽后, CH4和N2O每7 d采集一次, 非稻季每10 d采集一次。氣體采集時, 分別在0 min、10 min、20 min、30 min用20 mL注射器將箱內(nèi)氣體抽入真空瓶, 同時記錄此時的箱內(nèi)溫度。實驗室氣體檢測使用Shimadzu GG-14B型氣象色譜儀。CH4和N2O的通量計算公式如下:

××/×273/(273+) (1)

式中:為CH4或N2O的排放通量(mg?m-2?h-1),為標(biāo)準(zhǔn)狀態(tài)下CH4或N2O密度(mg?m-3),為采樣箱的有效高度(cm),/表示CH4或N2O濃度的變化率,為采樣過程中箱內(nèi)平均溫度(℃)。

以100年時間尺度, CH4和N2O的增溫潛勢分別為CO2的30倍和268倍[13], 全球增溫潛勢GWP [t(CO2eq)?hm-2]按以下公式計算:

GWP=(CH4×30)+(N2O×268) (2)

式中: CH4和N2O分別指CH4和N2O的總排放量。

在小麥、油菜和水稻翻耕播種前進(jìn)行土壤樣品采集, 測定有機(jī)質(zhì)含量、黏粒含量、pH、容重。作物成熟期, 每個小區(qū)五點法采集與大田平均穗數(shù)相當(dāng)?shù)闹仓? 剪去根部, 按莖、葉、穗分樣, 放入烘箱105 ℃殺青0.5 h, 之后80 ℃烘干至恒重, 稱重計算地上部分干物質(zhì)量。水稻、小麥和油菜成熟后, 每小區(qū)選取長勢均勻的地塊, 取5 m2樣方。晾曬、烘干、脫干, 測定含水率, 計算產(chǎn)量。作物產(chǎn)量除以0.4換算為DNDC模型需要的最高生物質(zhì)量[kg(C)?hm-2][7]。

1.3 DNDC模型驗證

運用DNDC(9.5版)分別模擬潛江試驗點RW、RR、RF種植模式條件下CH4和N2O的排放, 通過計算決定系數(shù)(2)和相對誤差絕對值(RAE)進(jìn)行模型模擬值與田間觀測值比較, 來驗證模型模擬效果。2和RAE的計算公式分別如下:

式中:o為觀測值,s為模擬值。

1.4 DNDC模型區(qū)域數(shù)據(jù)收集

1.4.1 氣象數(shù)據(jù)

氣象數(shù)據(jù)來源于湖北省氣象局, 包含湖北省1987—2016年各氣象站點逐日數(shù)據(jù)資料。DNDC區(qū)域上模擬需要的日最高溫、日最低溫、日降水量, 利用FORTRAN將數(shù)據(jù)處理成DNDC模型所需要的格式建立氣象數(shù)據(jù)庫, 并按地理位置就近分配。

1.4.2 土壤數(shù)據(jù)

土壤數(shù)據(jù)來源于全球土壤數(shù)據(jù)庫(HWSD, http://westdc.westgis.ac.cn), 數(shù)據(jù)分辨率為0.008 3× 0.008 3, 約為1 km×1 km。本試驗使用0~30 cm的土壤耕作層數(shù)據(jù), 利用ArcGIS提取江漢平原土壤有機(jī)質(zhì)含量、黏粒含量、pH、容重數(shù)據(jù), 建立DNDC模型土壤數(shù)據(jù)庫?？h域土壤數(shù)據(jù)庫, 單位格點的屬性為該縣域行政區(qū)劃內(nèi)的土壤屬性平均值。柵格土壤數(shù)據(jù)庫運用ArcGIS提取, 獲取對應(yīng)水稻格點的土壤屬性。

1.4.3 作物數(shù)據(jù)

江漢平原縣域作物數(shù)據(jù)來源于2010—2016年《湖北省農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》, 以江漢平原縣市為單位構(gòu)建DNDC作物數(shù)據(jù)庫。

1.4.4 管理數(shù)據(jù)

管理數(shù)據(jù)根據(jù)田間觀測獲得, 水稻種植模式統(tǒng)一設(shè)定為中稻, 秸稈還田量查閱文獻(xiàn)獲得, 統(tǒng)一設(shè)置為50%[6-8,11]。淹灌類型設(shè)置為干濕交替, 有一次曬田處理, 將水稻田水分曬干后恢復(fù)。施肥按農(nóng)民施肥習(xí)慣設(shè)置, 模型默認(rèn)肥料類型為尿素, 作物生長期均施肥2次。水稻6月12日施入復(fù)合肥, 氮含量為105 kg(N)?hm-2, 6月29日施入尿素107 kg(N)?hm-2; 小麥11月9日施入復(fù)合肥, 氮含量120 kg(N)?hm-2, 12月9日施入尿素52 kg(N)?hm-2; 油菜11月1日施入復(fù)合肥, 氮含量120 kg(N)?hm-2, 12月9日施入尿素52 kg(N)?hm-2, 閑田不施肥。水稻播種時間為5月12日, 收獲時間為9月25日。小麥播種時間11月19日, 收獲時間為5月10日。油菜播種時間為11月2日, 收獲時間為5月10日。

1.4.5 基本參數(shù)

江漢平原大氣CO2濃度設(shè)置為390 mg?L-1, 氮沉降指數(shù)為2.16 mg?L-1[6-8]。通過計算獲得2010—2016年江漢平原水稻最大生物量平均值為3 180 kg(C)?hm-2, 小麥最大生物量平均值為1 346 kg(C)?hm-2, 油菜最大生物量平均值為949 kg(C)?hm-2。通過查閱資料, 獲得江漢平原作物最適溫度, 最適溫度水稻為30 ℃, 小麥為22 ℃, 油菜為20 ℃[14]; 生長季需水量水稻為500~800 mL?g-1(DM), 冬小麥為350~500 mL?g-1(DM), 冬油菜為450~500 mL?g-1(DM); 生長積溫水稻為3 200 ℃, 小麥為2 000 ℃, 油菜為2 400 ℃[15]。其他參數(shù)均為模型默認(rèn)值。

1.5 數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析

以江漢平原14個縣市為單位進(jìn)行區(qū)域尺度模擬, DNDC模型模擬獲得2010—2016年各地區(qū)單位面積稻田溫室氣體CH4和N2O的排放量。結(jié)合統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)中各地區(qū)不同種植模式稻田面積, 獲得各地區(qū)不同種植模式溫室氣體排放量。通過漢平原各地區(qū)不同模式溫室氣體排放量相加, 獲得江漢平原溫室氣體排放總量。

采用Microsoft Excel 2016軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和繪圖, 采用SPSS 12.0統(tǒng)計分析軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行方差分析, 利用LSD法進(jìn)行平均的差異顯著性檢驗, 采用ArcGIS 10.2地理信息系統(tǒng)和FORTRAN編程軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行提取分析及批量處理。

2 結(jié)果與分析

2.1 田間觀測試驗溫室氣體排放變化

如圖1所示, 潛江試驗點田間觀測結(jié)果表明, 不同種植模式稻田CH4排放季節(jié)性變化規(guī)律基本一致, CH4主要在稻季排放, 非稻季排放通量基本處于0 mg?m-2?h-1左右。稻季CH4排放峰值分別出現(xiàn)在水稻分蘗期和抽穗期, CH4排放通量在分蘗末期曬田后迅速下降。RW模式CH4周年排放通量范圍為-2.80~ 39.78 mg?m-2·h-1, RR模式CH4周年排放通量范圍為-1.74~42.51 mg?m-2·h-1, RF模式CH4周年排放通量范圍為-1.57~55.64 mg?m-2·h-1。RW、RR、RF模式的CH4周年累積排放量分別為324.0 kg(C)?hm-2、455.2 kg(C)?hm-2、379.6 kg(C)?hm-2。RR模式的CH4周年累積排放量顯著高于RW和RF模式。RW、RR、RF模式的CH4非稻季的排放量分別為-14.94 kg(C)?hm-2、1.32 kg(C)?hm-2、-14.48 kg(C)?hm-2, 稻季的排放量分別為339.0 kg(C)?hm-2、454.0 kg(C)?hm-2、394.0 kg(C)?hm-2。

圖1 不同種植模式下水稻田CH4排放通量的季節(jié)性變化

RW: 水稻-小麥模式; RR: 水稻-油菜模式; RF: 水稻-冬閑模式。RW: rice-wheat cropping system; RR: rice-rape cropping system; RF: rice-fallow cropping system.

N2O非稻季排放通量的峰值出現(xiàn)在小麥、油菜播種后(圖2), RW、RR和RF模式的排放通量峰值分別為1.22 mg?m-2·h-1、0.93 mg?m-2·h-1和0.17 mg?m-2·h-1。非稻季N2O的排放通量峰值明顯低于稻季, 稻季在曬田后期出現(xiàn)最大峰值。RW、RR和RF模式的N2O周年排放通量范圍分別為0~1.90 mg?m-2·h-1、0~1.76 mg?m-2·h-1和0~1.49 mg?m-2·h-1。RW和RR模式N2O排放通量顯著高于RF模式。RW、RR、RF模式的N2O周年累積排放量分別為14.94 kg(N)?hm-2、15.10 kg(N)?hm-2、10.96 kg(N)?hm-2。RW和RR模式的N2O周年累積排放量顯著高于RF模式。RW、RR、RF模式的N2O非稻季的排放量分別為9.93 kg(N)?hm-2、10.15 kg(N)?hm-2、4.96 kg(N)?hm-2, 稻季的排放量分別為5.00 kg(N)?hm-2、4.95 kg(N)?hm-2、4.47 kg(N)?hm-2。

圖2 不同種植模式下水稻田N2O排放通量的季節(jié)性變化

RW: 水稻-小麥模式; RR: 水稻-油菜模式; RF: 水稻-冬閑模式。RW: rice-wheat cropping system; RR: rice-rape cropping system; RF: rice-fallow cropping system.

2.2 DNDC模型的驗證

分別運用2與RAE對田間觀測值與模擬值進(jìn)行比較(圖3)。結(jié)果表明, 在RW、RR、RF模式條件下稻田CH4排放的田間觀測值與模擬值比較的決定系數(shù)2分別為0.922 4、0.915 3、0.928 0, RAE分別為15.31%、8.29%、14.97%。RW、RR、RF模式下稻田N2O排放的田間觀測值與模擬值比較的2分別為0.983 9、0.975 7、0.849 7, RAE分別為12.13%、13.87%、16.42%。驗證結(jié)果表明, DNDC能較好地模擬江漢平原不同種植模式條件下的稻田溫室氣體CH4和N2O的排放。

圖3 不同種植模式稻田CH4和N2O實測值與DNDC模型模擬值的比較

RW: 水稻-小麥模式; RR: 水稻-油菜模式; RF: 水稻-冬閑模式。RW: rice-wheat cropping system; RR: rice-rape cropping system; RF: rice-fallow cropping system.

2.3 DNDC模型模擬區(qū)域尺度溫室氣體排放

2.3.1 不同區(qū)域稻田溫室氣體單位面積排放量與增溫潛勢

如表2所示, 江漢平原不同地區(qū)2010—2016年單位面積稻田溫室氣體排放量結(jié)果表明, 各地區(qū)稻田不同種植模式CH4年均單位面積排放量總體表現(xiàn)為RW>RR>RF, 各地區(qū)稻田不同種植模式N2O年均單位面積排放量總體表現(xiàn)為RW>RF>RR。不同種植模式的GWP總體表現(xiàn)為RW>RR>RF。RW模式條件下不同地區(qū)GWP大小表現(xiàn)為: 監(jiān)利縣>天門市>嘉魚縣>石首市>漢川市>洪湖市>公安縣>潛江市>松滋市>仙桃市>江陵縣>荊州市>荊門市>赤壁市; RR模式條件下不同地區(qū)的GWP大小表現(xiàn)為: 監(jiān)利縣>天門市>漢川市>石首市>洪湖市>嘉魚縣>松滋市>公安縣>仙桃市>潛江市>江陵縣>荊州市>荊門市>赤壁市; RF模式下不同地區(qū)的GWP大小表現(xiàn)為: 天門市>監(jiān)利縣>漢川市>石首市>松滋市>洪湖市>公安縣>嘉魚縣>潛江市>仙桃市>江陵縣>荊州市>荊門市>赤壁市。

2.3.2 不同區(qū)域不同模式稻田溫室氣體排放量

如表3所示, 江漢平原2010—2016年RW模式稻田CH4年平均排放量監(jiān)利縣最大, 赤壁市最小; 其他地區(qū)CH4年平均排放量為1 400~12 000 t(C), 按大小排序為: 天門市>荊門市>漢川市>洪湖市>公安縣>仙桃市>潛江市>荊州市>松滋市>荊州市>嘉魚縣>石首市。N2O的年平均排放量監(jiān)利縣最大, 其次是荊門市, 江陵縣、嘉魚縣、石首市、赤壁市排放值較小, 為4~100 t(N); 其他地區(qū)排放值范圍為100~200 t(N), 排放大小排序為: 天門市>漢川市>公安縣>洪湖市>仙桃市>潛江市>荊州市>松滋市。RR模式不同區(qū)域2010—2016年CH4年平均排放量監(jiān)利縣最大, 嘉魚縣最小, 其他各區(qū)域CH4排放值為5 000~20 000 t(C), 按大小排序為: 荊門市>仙桃市>公安縣>天門市>松滋市>洪湖市>石首市>潛江市>江陵縣>漢川市>荊州市>赤壁市。N2O的年平均排放量荊門市最大, 其次是監(jiān)利縣, 嘉魚縣排放值最小, 其他地區(qū)排放值范圍為25~70 t(N), 按大小排序為: 仙桃市>公安縣>松滋市>洪湖市>石首市>赤壁市>潛江市>江陵縣>天門市>漢川市>荊州市。RF模式2010—2016年CH4的年平均排放量監(jiān)利縣>赤壁市>嘉魚縣>洪湖市>公安縣>石首市, 其他地區(qū)因該模式面積很小或沒有, CH4的年平均排放量未計算。RF模式2010—2016年的N2O年平均排放量監(jiān)利縣>赤壁市>嘉魚縣>洪湖市>公安縣>石首市, 其他地區(qū)因該模式面積很小或沒有, N2O的年平均排放量未計算。

表2 2010—2016年江漢平原不同種植模式下不同地區(qū)稻田年均溫室氣體排放量和增溫潛勢

RW: 水稻-小麥模式; RR: 水稻-油菜模式; RF: 水稻-冬閑模式。RW: rice-wheat cropping system; RR: rice-rape cropping system; RF: rice-fallow cropping system.

表3 2010—2016年江漢平原不同地區(qū)不同種植模式稻田年均溫室氣體排放量

RW: 水稻-小麥模式; RR: 水稻-油菜模式; RF: 水稻-冬閑模式。RF模式在“—”相應(yīng)的區(qū)域面積很小, 忽略不計。RW: rice-wheat cropping system; RR: rice-rape cropping system; RF: rice-fallow cropping system. Areas of RF systems in the regions marked with — is very small, the greenhouse gases emissions are negligible.

2.3.3 不同區(qū)域稻田溫室氣體排放總量

如圖4所示, 江漢平原稻田CH42010—2016年的年平均排放量監(jiān)利縣最大, 為658 76 t C, 赤壁市排放量為8 991 t C, 僅大于嘉魚縣(7 242 t C); 平均排放總量為20 000~30 000 t C的各地區(qū)排放量大小為: 荊門市>公安縣>天門市>仙桃市>洪湖市, 其他地區(qū)的總排放量為10 000~20 000 t C, 排序為: 松滋市>漢川市>潛江市>石首市>荊州市>江陵縣。江漢平原稻田N2O年平均排放量監(jiān)利縣最大, 為619 t N, 其次是荊門市, 為466 t N, 嘉魚縣排放量為最小, 為78.84 t N, 石首市排放量略高于嘉魚縣, 為82.85 t N; 年平均排放量在200~300 t N的各地區(qū)排放量大小為: 公安縣>洪湖市>仙桃市>天門市>漢川市, 其他地區(qū)年平均排放量為100~200 t N, 排放量大小: 潛江市>松滋市>荊州市>江陵縣>赤壁市。

圖4 2010—2016年江漢平原稻田溫室氣體排放量區(qū)域分布圖

如圖5a所示, 2010—2016年江漢平原稻田CH4年均排放總量為0.292 9 Tg C, RW模式CH4年均排放總量為0.102 1 Tg C, RR模式為0.157 8 Tg C, RF模式為0.033 0 Tg C。2012年稻田CH4年均排放總量最高, 為0.360 0 Tg C, 2010年稻田CH4排放總量最低, 為0.230 0 Tg C。如圖5b所示, 2010—2016年江漢平原稻田N2O年均排放總量為0.009 2 Tg N, RW模式年均排放總量為0.004 2 Tg N, RR模式年均排放總量為0.002 8 Tg N, RF模式年均排放總量為0.022 0 Tg N。2012年稻田N2O排放量最高, 為0.010 5 Tg N, 2014年稻田N2O排放總量最低, 為0.008 6 Tg N。

圖5 江漢平原不同種植模式下稻田CH4(a)和N2O(b)年均排放總量

RW: 水稻-小麥模式; RR: 水稻-油菜模式; RF: 水稻-冬閑模式。RW: rice-wheat cropping system; RR: rice-rape cropping system; RF: rice-fallow cropping system.

3 討論與結(jié)論

本研究田間觀測試驗結(jié)果表明, 不同種植模式下稻田CH4和N2O的排放存在明顯的季節(jié)性變化。非稻季稻田CH4的排放通量接近于零, 稻季CH4的排放通量較高; N2O排放通量的峰值也出現(xiàn)在稻季。稻季溫室氣體排放量較高, 主要由于稻季溫度升高, 加速了氧化還原反應(yīng); 同時溫度升高會增強(qiáng)土壤微生物活性, 加速復(fù)雜有機(jī)物的降解[16], 從而促進(jìn)稻田CH4和N2O的排放[17]。稻田溫室氣體排放的季節(jié)性變化, 除與溫度有關(guān), 也受到稻田水肥管理方式的影響[18]。曬田期間CH4排放量降低, N2O排放量增加, 主要是與曬田改善了土壤含氧量有關(guān)[19-20]。一方面, 土壤含氧量增加會提高CH4氧化菌的活性, 促進(jìn)CH4的氧化, 從而降低CH4的排放; 另一方面土壤含氧量增加會促進(jìn)硝化作用, 從而增加N2O的排放。另外, 本研究發(fā)現(xiàn)在稻田施肥后N2O的排放量也明顯增加, 這主要是施肥增加了硝化與反硝化作用的底物所致[21-22]。

本研究發(fā)現(xiàn)江漢平原稻田CH4和N2O的排放存在明顯的地區(qū)差異。這種差異, 一方面是由于江漢平原各地區(qū)影響溫室氣體排放的主要土壤因子存在一定的差異(表1)。相關(guān)研究表明土壤有機(jī)質(zhì)含量、黏粒含量、pH、容重等均是影響稻田CH4和N2O排放的重要因素。前人研究發(fā)現(xiàn)土壤有機(jī)質(zhì)含量與CH4排放呈正相關(guān)關(guān)系[23-24]。N2O排放與土壤有機(jī)質(zhì)含量也呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系, 隨著土壤有機(jī)質(zhì)含量的增加, 微生物活性增強(qiáng), 氮被礦化并產(chǎn)生N2O, 促進(jìn)N2O的排放[25]。前人研究結(jié)果表明黏粒含量低的稻田土壤CH4排放往往比黏粒含量高的土壤高[26], 主要是因為黏粒含量越高, 土壤對有機(jī)質(zhì)的固定能力越強(qiáng), 從而影響了有機(jī)質(zhì)的分解速率和CH4生成[27]。土壤pH在一定范圍內(nèi)的增加會對CH4排放起到促進(jìn)作用, 而與N2O排放則呈負(fù)相關(guān)關(guān)系[28]。土壤pH主要通過影響土壤微生物來影響CH4與N2O的排放, CH4氧化菌更適應(yīng)酸性條件, 產(chǎn)CH4菌則更喜歡中性或弱堿性的環(huán)境, 反硝化細(xì)菌的最適宜pH為7.0~8.0, 酸性條件對N2O還原的抑制比對硝酸還原的抑制更強(qiáng)[29]。所以隨著pH向中性和弱堿性增加時, 稻田CH4的排放通量會增加, 稻田N2O排放通量則會降低。另外一方面, CH4和N2O排放的地區(qū)性差異, 也受到各地區(qū)稻田面積和種植模式的影響。

本研究的結(jié)果表明不同種植模式CH4和N2O排放存在明顯的差異。CH4排放量RR模式顯著高于RF模式, 可能是由于RR模式相對于RF模式非稻季作物殘茬及根系分泌物較多, 導(dǎo)致土壤有機(jī)質(zhì)等反應(yīng)底物增加[30]。RF模式非稻季N2O排放量較低, 主要是由于RW、RR模式稻田非稻季施肥, 而RF模式非稻季稻田未施肥, 導(dǎo)致反應(yīng)底物含量低, 因此N2O的排放量顯著低于RW和RR模式。區(qū)域溫室氣體模擬結(jié)果中CH4和N2O排放量RW模式要顯著高于RR和RF模式, 主要與冬季作物秸稈分解速率有關(guān)。研究表明作物秸稈的碳氮比(C/N)會影響秸稈的分解速率[31], DNDC模型默認(rèn)的小麥籽粒的C/N比為40, 莖葉的C/N為95, 根系的C/N為95, 油菜籽粒的C/N為20, 莖葉的C/N為75, 根系的C/N為95, 油菜與小麥作物C/N的差異也是導(dǎo)致不同種植模式CH4和N2O排放差異的原因之一。

本研究估算的江漢平原稻田CH4年平均排放量為0.29 Tg C。李長生等[32]估算的1990年湖北省CH4的年排放量約為0.77 Tg C。吳兌[33]采用排放清單法估算的湖北省CH4的年平均排放量為0.59 Tg C。王平[34]估算的1995—2000年湖北省CH4年平均排放量約為0.57 Tg C。本研究估算的江漢平原稻田CH4年排放量是前人估算的湖北省稻田CH4年排放量的37.7%~ 50.9%, 與江漢平原稻田占湖北省稻田總面積的比重(40%左右)相吻合。本研究估算的江漢平原稻田N2O的年平均排放量為0.009 2 Tg N, 占李長生等[32]估算的1990年湖北省N2O年排放量(0.024 0 Tg N)的38.3%, 占吳兌[33]采用排放清單法估算的湖北省N2O的年平均排放量(0.010 0 Tg)的92%, 大于楊俊[35]估算的湖北省N2O年平均排放量(0.001 4 Tg N)。楊俊[35]估算的排放量較低的原因可能是只考慮了單季稻旱休閑田的排放量。

本研究的結(jié)果表明不同種植模式下稻田CH4和N2O的排放存在明顯的季節(jié)性變化, 但CH4和N2O的排放通量峰值均出現(xiàn)在稻季。不同種植模式CH4和N2O排放存在明顯的差異, RW和RR模式的稻田CH4和N2O排放通量和增溫潛勢顯著高于RF模式。如果僅考慮CH4和N2O的減排, RF模式是最佳的種植模式, 但是種植冬季作物會提高農(nóng)田利用率和經(jīng)濟(jì)效益, 因此需要綜合考慮各種模式的減排效應(yīng)與經(jīng)濟(jì)效應(yīng), 進(jìn)行種植模式的優(yōu)化與布局。本研究采用決定系數(shù)法和相對誤差絕對值法對田間觀測值與DNDC模型模擬值進(jìn)行了比較, 均得出DNDC具有良好的模擬效果, 說明DNDC模型適用于江漢平原溫室氣體排放的模擬與估算。運用DNDC模型進(jìn)行區(qū)域溫室氣體排放模擬的結(jié)果表明, 江漢平原2010—2016年稻田CH4的年平均排放量為0.292 9 Tg C, 稻田N2O的年平均排放量為0.009 2 Tg N。不同地區(qū)CH4和N2O的排放也存在明顯的差異, CH4和N2O排放量較大地區(qū)是監(jiān)利縣、天門市、漢川市等, CH4和N2O排放量較小的地區(qū)是嘉魚縣、赤壁市、江陵縣等, 造成地區(qū)溫室氣體排放量差異的主要原因是各地區(qū)種植模式、稻田面積、土壤條件等因素的差異。

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Greenhouse gases emission under different cropping systems in the Jianghan Plain based on DNDC model*

ZOU Fengliang, CAO Cougui, MA Jianyong, LI Chengfang, CAI Mingli, WANG Jinping, SUN Zichuan, JIANG Yang**

(College of Plant Science and Technology, Huazhong Agricultural University, Wuhan 430070, China)

Increased greenhouse gases emission contributes to global warming. Paddy field is considered to be one of the main sources of greenhouse gas CH4and N2O emissions. The rice planting area in the Jianghan Plain is about 8×105hm2, accounting for about 40% of the total rice planting area in Hubei Province. Studies on characteristics of greenhouse gases emission in the Jianghan Plain are important for evaluation and reduction of regional greenhouse gases emission. So far, several models, such as DNDC model, have been used for simulating the greenhouse gases emission, which in conjunction with ArcGIS may be used for simulating the regional greenhouse gas emission. In this study, we used DNDC model to simulate the greenhouse gases emission in the Jianghan Plain. The field experiment was carried out for investigating the characteristics of CH4and N2O emissions under rice-wheat (RW), rice-rape (RR) and rice-fallow (RF) cropping systems. Meteorologic, soil, crop and field management data were obtained for DNDC-stimulating CH4and N2O emissions under different cropping systems in the Jianghan Plain. The results of field experiment showed that the CH4fluxes were from-2.80 mg?m-2·h-1to 55.64 mg?m-2·h-1,and the N2O fluxes were from 0 to 1.90 mg?m-2·h-1in the Jianghan Plain. CH4emission was mainly concentrated in rice season, and the peaks occurred at rice heading and tillering stages. N2O emission in rice season was higher than in non-rice season. And the peaks occurred after wheat or rape sowing in non-rice season and during field drying period in rice season. CH4emission under RW and RR systems were significantly higher than that under RF system, while N2O emission was significantly higher under RF system than under RW and RR systems. The DNDC model stimulating results were verified by comparing the observed values with the stimulated values. The2and RAE between the observed and the stimulated values under different cropping systems were form 0.85 to 0.98 and from 8.29% to 16.42%, respectively. The high2and the low RAE suggested that the stimulated values of CH4and N2O emissions with DNDC model were in good agreement with the observed values. According to the simulation results, the annual emissions of CH4and N2O were 0.292 9 Tg C and 0.009 2 Tg N in the Jianghan Plain from 2010 to 2016, respectively. For different crop systems, CH4and N2O emissions were presented as RW > RR > RF and RW > RF > RR, respectively, and the global warming potential (GWP) was RW > RR > RF. The CH4and N2O emissions were also different for different regions. The annual average CH4emission from 2010 to 2016 was in the order of Jianli > Jingmen > Gong’an > Tianmen > Xiantao > Honghu > Songzi > Hanchuan > Qianjiang > Shishou > Jingzhou > Jiangling > Chibi > Jiayu. And the annual average N2O emission from 2010 to 2016 was in the order of Jianli > Jingmen > Gong’an > Honghu > Xiantao > Tianmen > Hanchuan > Qianjiang > Songzi > Jingzhou > Jiangling > Chibi > Shishou > Jiayu. The results of our study indicated that the DNDC model could preferably stimulate the greenhouse gases emissions in the Jianghan Plain. And RR and RF could reduce CH4and N2O emissions compared with RW.

Rice field; Cropping system; CH4; N2O; DNDC model; Global warming potential

, E-mail: jiangyang@mail.hzau.edu.cn

Jul. 5, 2018;

Jul. 20, 2018

10.13930/j.cnki.cjea.180634

X511

A

1671-3990(2018)09-1291-11

江洋, 主要研究方向為稻田生態(tài)。E-mail: jiangyang@mail.hzau.edu.cn 鄒鳳亮, 主要研究方向為稻田溫室氣體排放。E-mail: 1359793413@qq.com

2018-07-05

2018-07-20

* This study was supported by the National Key Research and Development Project of China (2017YFD0301400).

* 國家重點研發(fā)計劃專項(2017YFD0301400)資助

鄒鳳亮, 曹湊貴, 馬建勇, 李成芳, 蔡明歷, 汪金平, 孫自川, 江洋. 基于DNDC模型模擬江漢平原稻田不同種植模式條件下溫室氣體排放[J]. 中國生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報, 2018, 26(9): 1291-1301

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