呼倫貝爾地區苜蓿人工草地CO₂通量變化特征

徐麗君 徐大偉 楊桂霞

摘要：試驗采用密閉箱技術對呼倫貝爾地區種植的苜蓿人工草地進行碳通量研究，采用反硝化-分解作用模型（DNDC）進行模擬。試驗結果表明：對苜蓿人工草地CO2通量24 h連續觀測發現，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，試驗從早上9∶00～11∶00進行溫室氣體的采集方法合理、可行；在整個生長季變化表明，7、8月CO2通量變化較顯著（P<0.05），且受到降水的影響較大，伴隨降水的發生，CO2通量會發生不同幅度的變化，土壤溫度和含水量對CO2通量有一定的影響（r>0.45，P>0.05）；通過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，但模擬結果數值普遍有些偏高。

關鍵詞：苜蓿人工草地；CO2通量；DNDC模型

中圖分類號：S 812文獻標識碼：A文章編號：1009-5500（2015）05-0060-05

草地作為陸地重要的碳庫，在全球生態系統碳循環中扮演著重要的角色[1，2]，固碳效應明顯[3，4]。有關草地固碳研究目前仍多集中在天然草地方面，包括對碳庫組成[5]、來源與輸出方式[6，7]、碳儲量[8-10]及其時空分布特征[11-13]，草地生物量估算、碳庫的變化及其對氣候變化的反饋作用[14，15]，草地定位監測[16，17]、樣帶觀測及國家尺度上的分析等方面的研究[18-21]。我國現有栽培草地約5萬km2，栽培牧草具有產量高、品質優、抗性強等特點，種植面積也正逐年增加。長期以來，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性能等方面，而對栽培草地固碳能力系統研究報道較少。

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程，是關于農業生態系統土壤碳、氮生物地球化學循環的數值模型，是目前國際上最為成功的CO2、N2O吸收釋放過程機理模型之一。其模型包括土壤氣候、分解作用、反硝化作用和植物生長 4個子模式。模型的主要理論假設包括：土壤排放N2O表現為產生一系列排放峰的過程；微生物的反硝化作用過程是土壤N2O的主要生成過程；降雨、灌溉和農業活動是產生 N2O排放峰的直接驅動因子；土壤濕度變化控制著反硝化作用和硝化分解作用的發生與否。該模型以土壤性質、氣候狀況和農業生產措施為輸入信息，可模擬農業生態系統中N2O等氣體的產生與排放，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據以及排放到大氣中的CO2，CH4和NxO氣體量等相關項目。試驗以苜蓿（Medicago sativa）栽培草地為研究對象，對其固碳過程及其潛力進行深入試驗分析和模型模擬的研究，以期能夠為探索栽培草地固碳能力，合理利用栽培草地資源提供理論依據。

1研究區域概況與方法

1.1研究區概況

試驗地選擇在呼倫貝爾野外綜合試驗站苜蓿人工草地試驗田。試驗采用隨機區組設計。小區面積5 m ×3 m，根據工作量的大小和模型的需求，采用隨機區組設計，重復3次。測量時間為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。試驗在苜蓿處于開花期進行測定，植株平均高度在55 cm、日均氣溫20℃。

1.2氣體的采集

箱技術是測量土壤痕量氣體釋放通量的最常用方法，分為密閉箱技術和動態箱技術，試驗采用密閉箱技術。密閉箱由有機玻璃材料制成，呈正方體形，分箱體和底座兩部分。箱體底面開口，連接帶有凹槽的底座，箱內帶有空氣攪拌的小風扇。測量時將底座封閉嵌入土中，然后將箱體置于底座凹槽內，凹槽內再用水密封，使箱內空氣不與外界空氣交換或循環。每隔一定時間間隔測量1次箱內所研究氣體的濃度，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的鋁膜氣樣袋）。氣袋中的樣品用HP5890氣相色譜儀（美國惠普公司研制生產）分析測定CO2，N2O和CH4成分。溫室氣體采集從2010年6月9日開始，9月30日結束，每隔3 d采集1次，3個重復，采集時間9∶00～11∶00。

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

F=ρHdc/dt（1）

根據理想氣體方程可轉換成：

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CO2氣體濃度的變化速率（109/min）；P為采樣箱箱內大氣壓（mmHg）；T為箱內平均氣溫（℃）。

試驗地點的高程接近海平面，所以P/760≈1。

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

1.3土壤樣品理化性質測定

2010年6月1日在各試驗點采用五點法取0～10 cm、10～30 cm土樣，測定土壤有機質含量、pH、全氮、堿解氮、速效鉀、土壤含水量等（表1）。

土壤有機質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散法、

土壤速效鉀采用火焰法、土壤pH采用酸度計法、土壤水分采用烘干法、土壤溫度采用溫度計測定。

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全氮土壤有機碳/g·kg-16.96135.57307.882.4016.171.4數據處理分析

氣體樣品測定數據由氣相色譜自帶的數據處理軟件2072AA進行處理，數據分析用Microsoft Excel、SAS統計分析軟件進行。

2結果與分析

2.1土壤CO2通量變化規律

2.1.1土壤CO2通量日變化苜蓿地CO2通量均呈現隨機性，表現出多峰的日變化特征（圖1），受測定作物、時間及環境因素差異的影響，測定當天氣溫與相對濕度見圖2。苜蓿地CO2通量的最大值出現在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通量日動態

Fig.1The dynamic flux of CO2 emission in

alfalfa pasture

圖2苜蓿地氣象因子日變化規律

Fig.2Diurnal variation of meteorogical factors398.28和453.99 mg /（m2·h）。CO2通量最小值出現在夜晚溫度較低時段，出現在凌晨3∶30。在降溫過程中，CO2通量與溫度并不呈現明顯的相關性，具有一定的隨機性。通過全天對苜蓿地的CO2通量觀測，發現苜蓿地CO2通量的平均值為238.15 mg/（m2·h），與11∶00為245.32 mg/（m2·h）的數值接近。

2.1.2土壤CO2通量季節變化試驗測得苜蓿地土壤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）、生長旺期980.69 mg/（m2·h）和生育后期891.54 mg/（m2·h）表現為最高。從試驗結果分析，苜蓿在生長過程中除了受溫度的影響外，降水也是影響CO2通量的一個重要因素。降水對CO2通量影響較大，有相應的降水出現，CO2通量就會產生一定的波動。值得注意的是，試驗在9∶00～11∶00進行。圖中顯示降水對CO2通量有影響，但不顯著（P>0.05），這主要是因為氣體采集時間與降水時間存在一定的差異。

整個生長季測定表明，苜蓿地在整個生長季CO2通量變化波動較大，特別是在7～8月，CO2通量總體呈上升趨勢。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，但受環境因素的影響，出現不同程度的波動（圖3）。

圖3苜蓿地CO2通量季節變化

Fig.3Seasonal variation of CO2 emission flux

in alfalfa pasture2.2影響CO2通量的環境因素

2.2.1土壤溫度溫度是影響土壤CO2通量的主要環境因素之一。隨著溫度的升高，作物的根系呼吸增強，加速土壤中有機質的分解和微生物的活性，促進有機質的礦化過程，從而增加土壤中CO2濃度及產生的CO2向地表的擴散速率。試驗相關分析結果表明，苜蓿人工草地CO2通量均受土壤溫度的影響，呈正相關（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土壤礦質化過程的重要因素。土壤水分含量高與低都將影響土壤呼吸速率，以及CO2在土壤中的擴散。綜合分析苜蓿地土壤含水量與CO2通量的相關性，結果顯示土壤含水量與CO2通量正相關，相關系數達0.453以上（P<0.05，圖5）。

圖4CO2通量與土壤溫度相關分析

Fig.4Correction analysis between CO2 emission

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

Fig.5Correction analysis between CO2 emission

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

DNDC模型對土壤CO2釋放通量及其影響因子季節變化的擬合程度是能否推廣該模型的基礎。試驗通過田間數據來驗證模型模擬出的一系列結果，包括土壤釋放CO2是否表現為產生一系列釋放峰的過程。

田間觀測表明，苜蓿地CO2釋放峰主要受溫度和降水的影響，土壤釋放CO2表現為產生一系列CO2釋放峰的過程。模型計算CO2釋放通量季節變化與田間觀測結果間的對比分析表明，模型基本上捕捉了田間觀測到的強降水后的CO2釋放峰，CO2通量季節變化規律也基本一致。但從圖中還看到，苜蓿地與實測值相比，模擬結果普遍有些偏高（圖6）。圖6苜蓿地CO2通量實測值與模擬值的對比

Fig.6Comparison of the measured and

simulated CO2 fluxs3討論與結論

土壤溫度和土壤水分是影響土壤有機質分解的重要因子，對土壤呼吸估計的準確性有重要影響。由于海拉爾地區氣溫低，5月才進入返青期，該階段溫度低，日平均氣溫在9℃，但土壤水分條件相對較好，主要以雨、雪作為水分來源，月降水量在41 mm，植物的生長活動逐漸恢復，土壤呼吸釋放CO2逐漸增多。進入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。進入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系統的呼吸[20]。研究結果顯示苜蓿地CO2通量的季節變化和日變化特征明顯呈“多峰型”變化。整個生長季以7～8月CO2通量較大，受環境因素的影響，波動幅度較大；日變化，CO2通量在10∶30～16∶30較顯著。溫度、降水、土壤含水量對CO2通量有影響，主要是受溫度和降水的影響。從試驗數據分析結果表明，降水的發生與CO2排放峰值的出現不完全同步，原因是試驗氣體采集是在上午完成，而降水是出現在中午、下午或者晚上。當天氣體CO2通量數據顯示不出來，但是隨著降水的發生，對土壤含水量產生一定影響，在接下來的測定時間內CO2通量出現“峰值”，但是，CO2通量出現“峰值”的這一天可能沒有降水發生，存在水分的“滯后”效應。

利用DNDC模型對苜蓿人工草地CO2通量的模擬，與實際觀測結果比較，基本能反映不同利用條件下草地CO2通量。但模擬值與實際觀測值之間的誤差因牧草類型不同，存在一定的差異性，這將在今后的研究工作中進一步探討。從模型模擬的效果來看，DNDC模型基本反映了苜蓿栽培草地CO2通量變化過程，模擬結果偏高實測值，其可能原因是模型在計算CO2通量時，只考慮了土壤呼吸因素的影響，植物對溫度、N肥、水分的需求、土壤質地參數還不確定，這些因素都將影響到模擬結果。在今后的研究工作中，將進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