黑河中游绿洲农业管理措施对农田土壤温室气体排放的影响
发布时间：2020-10-18 16:48
温室气体被认为是全球气候变化的主要原因之一,而农业生态系统又是人为温室气体排放的主要来源,如何在不同的农业管理体系下减少温室气体排放量是人类当前面临的重要问题之一。对于农业生态系统这个复杂的巨系统来说,土壤碳库储量及其固碳能力是评估人为温室气体减排潜力和农业可持续发展的重要指标。在未知气候变化背景下,研究管理措施对农业生态系统碳氮循环机理,了解生态系统中的脆弱点,确定相关管理目标之间的量化关系,这些都有助于建立农田可持续管理方案。本研究以甘肃河西地区黑河中游绿洲夏玉米农田为对象,以野外实地调查和田间实验数据验证反硝化与降解模型(denitrification-decomposition model,DNDC模型)模拟的有效性,利用DNDC模型模拟该试验点长时间序列下的温室气体通量与土壤有机碳含量,通过敏感性分析寻找众多不确定因素中对各研究目标有重要影响的敏感因素,并分析、测算其相对敏感度。 (1)在钾肥、磷肥、翻耕、灌溉等都保持一致的前提下设4个施肥处理：①OM(有机肥2000kg C ha-1)；②N(尿素300kg N ha-1)；③MN(有机肥2000kg C ha-1,尿素300kg N ha-1)；④B(不施有机肥和氮肥)。实地测量了2010年黑河中游绿洲夏玉米实验田4种不同处理下的0-10cm土壤的温度和湿度,地表排放N2O和CO2通量,以及0-10cm土壤中铵态氮和硝态氮浓度,并用这些实测数据,在统计分析的基础上验证了模型的有效性。 DNDC模型对土壤温度和湿度的模拟值和实测值的r2分别为0.98和0.67,相对误差分别为3.5%和26.2%,p0.05；对N2O和CO2排放通量模拟的相对误差分别为45%和25%,p0.05；对土壤硝态氮和铵态氮模拟的相对误差分别为43%和40%,p0.05。模型在时间匹配性上表现优秀,并且可以抓住各测定指标的峰值和谷值。 通过各统计指标进一步验证了DNDC模型模拟的有效性。4种处理中,OM和B处理中模型模拟的NO3-和NH4+的值比实际值偏低。之所以出现这种结果可能是由当地的灌溉方式引起的。当地采用的主要灌溉方式为大水漫灌,灌溉水主要来自地下水和河流。有研究发现该地区地下水和河水的硝态氮污染严重,但是DNDC模型(9.2版本)中没有考虑到由灌溉水带入的这部分氮。 (2)应用2010年实测气象数据和土壤理化数据,模拟了4种不同施肥方案下夏玉米地土壤N2O和CO2通量、作物产量、土壤有机碳含量和净全球变暖潜势(Global Warming Potential, GWP,以CO2的GWP为1)。模拟结果显示,N2O和CO2在MN处理时的排放量最高,分别达到4.57kg N ha-1y-1和6386.35kg C ha-1y-1;作物产量在N和MN处理时达到最大,分别为2303和2301kg C ha-1y-1;土壤有机碳含量在MN时最大,为0.0142kg C kg-1;净全球变暖潜势在B处理时最大,为346kg CO2-equivalent ha-1,在MN处理时最小,为-6331kgCO2-equivalent ha-1。从以上数据可以看出,OM处理下N2O的排放量很低,0-20cm土壤剖面的SOC值保持较高水平,但是作物产量很低；在N处理时N2O和CO2的排放量很高,产量也是最高的,但是0-20cm的SOC值比较低,这不利于土壤的长期健康发展；在MN处理时虽然N2O和CO2的排放量最高,但是其产量很高,仅次于N处理,0-20cm SOC含量达到最大值,同时净GWP为负数并且最小,表示该处理下碳是被固定的,这说明该施肥方案有利于环境保护和农业的可持续发展；B处理作为对照处理,其N2O和CO2的排放量、作物产量、0-20cm的SOC都是最低的,但是净GWP却是4种处理中最高的,说明该处理方式不利于温室气体减排和农业的健康发展。 (3)通过敏感度指数可以看出,在8个待测因子中,①影响N20排放量的敏感性因子依次是土壤pH值、氮肥施用量以及土壤有机碳含量,即随着pH的增加土壤N2O的通量减少,随着氮肥施用量和土壤有机碳含量的增加土壤N20的通量增加；②影响CO2排放通量的敏感性因子依次是土壤有机碳含量、有机肥施用量和秸秆还田率,随着这3种因子强度的增加,土壤CO2通量增加；③对净全球变暖潜势最敏感的因子分别是土壤有机碳含量、秸秆还田率和土壤pH值,即随着土壤有机碳含量的增加净全球变暖潜势减少,随着秸秆还田率和土壤pH值的增加净全球变暖潜势增加。 (4)在对未来100年变化趋势的模拟中,运用DNDC模型预测了4种情景下SOC、N2O和净全球变暖潜势的长期变化。结果显示：①单纯提高土壤氮素水平并不能显著增加土壤有机碳含量,有机肥施用量和秸秆还田量是影响SOC储量的关键因素,它们呈正相关关系；②随着氮肥施用量的增加,土壤N2O排放通量也在增加；提高秸秆还田率和有机肥施用量可以大幅度增加土壤N2O排放通量,且有机肥对土壤N2O通量的影响最为明显；③净全球变暖潜势随着氮肥施用量的增加而增加,在不同的施氮量水平下模拟结果的年际变化趋势一致；与基础情景相比,提高秸秆还田率和有机肥施用量都将导致模拟后期结果的增加,但是纵观100年的模拟结果,增加秸秆还田率是降低净全球变暖潜势的有效方法。 在未来的农业管理中,提高秸秆还田率、合理减少农田中氮肥施用量以及增加有机肥施用量是增加土壤有机碳含量,降低土壤CO2和N2O排放量,同时降低净全球变暖潜势比较有效的办法。
【学位单位】：兰州大学
【学位级别】：博士
【学位年份】：2012
【中图分类】：X502
【文章目录】：
中文摘要
Abstract
目录
第一章 引言
1.1 研究背景
1.1.1 全球气候变化
1.1.1.1 碳循环对全球气候变化研究的重要作用
1.1.1.2 氮循环对全球气候变化研究的重要作用
1.1.2 陆地生态系统变化
1.1.2.1 碳循环对陆地生态系统的重要作用
1.1.2.2 氮循环对陆地生态系统的重要作用
1.1.3 中国农业的现状
1.2 国内外研究进展
1.2.1 农业耕作方式对土壤碳的影响
1.2.2 影响土壤温室气体排放的因素
1.2.3 黑河中游绿洲农业的相关研究
1.2.4 DNDC模型的发展及在农业研究中的应用
1.3 小结
第二章 模型介绍
2.1 模型总体结构
2.2 土壤气候子模型
2.3 作物生长子模型
2.4 有机质分解子模型
2.5 硝化反应子模型
2.6 脱硝反应子模型
2.7 发酵反应子模型
2.8 模型运行
第三章 材料与方法
3.1 试验点介绍
3.2 试验设计
3.3 试验方法
2O排放通量的测定'> 3.3.1 N2O排放通量的测定
2O气体采集'> 3.3.1.1 N2O气体采集
2O的浓度测定'> 3.3.1.2 气样中N2O的浓度测定
2O气体排放通量的计算方法'> 3.3.1.3 N2O气体排放通量的计算方法
2排放通量的测定'> 3.3.2 CO2排放通量的测定
3.3.3 土壤温度的测定
3.3.4 土壤含水量的测定
3.3.5 土壤样品的采集与前处理
3.3.6 土壤粒度组成的测定
3.3.7 土壤有机碳的测定
3.3.8 土壤pH的测定
3.3.9 土壤矿化氮的分析
3.3.9.1 土壤硝态氮的分析
3.3.9.2 土壤铵态氮的分析
3.3.10 气象数据
3.3.11 数据处理分析
3.4 DNDC模型
3.4.1 DNDC模型的应用
3.4.2 DNDC模型的验证
3.4.3 敏感性分析
3.4.4 管理的长期影响
第四章 结果与分析
4.1 模型验证
4.1.1 土壤温度水分验证
4.1.2 农田土壤温室气体排放通量的验证
4.1.3 农田土壤矿化氮浓度验证
4.1.4 统计分析
4.2 模拟结果
4.3 敏感性分析
2排放'> 4.3.1 CO2排放
4.3.1.1 气候因子
4.3.1.2 土壤属性
4.3.1.3 农田管理方式
2O排放'> 4.3.2 N2O排放
4.3.2.1 气候因子
4.3.2.2 土壤属性
4.3.2.3 农田管理方式
4.3.3 全球变暖潜势
4.4 管理的长期影响
4.4.1 对土壤有机碳的长期影响
2O通量的长期影响'> 4.4.2 对N2O通量的长期影响
4.4.3 对Net GWP的长期影响
第五章 结论
第六章 展望
参考文献
在学期间的研究成果
致谢
【参考文献】
本文编号：2846558
【学位单位】：兰州大学
【学位级别】：博士
【学位年份】：2012
【中图分类】：X502
【文章目录】：
中文摘要
Abstract
目录
第一章 引言
1.1 研究背景
1.1.1 全球气候变化
1.1.1.1 碳循环对全球气候变化研究的重要作用
1.1.1.2 氮循环对全球气候变化研究的重要作用
1.1.2 陆地生态系统变化
1.1.2.1 碳循环对陆地生态系统的重要作用
1.1.2.2 氮循环对陆地生态系统的重要作用
1.1.3 中国农业的现状
1.2 国内外研究进展
1.2.1 农业耕作方式对土壤碳的影响
1.2.2 影响土壤温室气体排放的因素
1.2.3 黑河中游绿洲农业的相关研究
1.2.4 DNDC模型的发展及在农业研究中的应用
1.3 小结
第二章 模型介绍
2.1 模型总体结构
2.2 土壤气候子模型
2.3 作物生长子模型
2.4 有机质分解子模型
2.5 硝化反应子模型
2.6 脱硝反应子模型
2.7 发酵反应子模型
2.8 模型运行
第三章 材料与方法
3.1 试验点介绍
3.2 试验设计
3.3 试验方法
2O排放通量的测定'> 3.3.1 N2O排放通量的测定
2O气体采集'> 3.3.1.1 N2O气体采集
2O的浓度测定'> 3.3.1.2 气样中N2O的浓度测定
2O气体排放通量的计算方法'> 3.3.1.3 N2O气体排放通量的计算方法
2排放通量的测定'> 3.3.2 CO2排放通量的测定
3.3.3 土壤温度的测定
3.3.4 土壤含水量的测定
3.3.5 土壤样品的采集与前处理
3.3.6 土壤粒度组成的测定
3.3.7 土壤有机碳的测定
3.3.8 土壤pH的测定
3.3.9 土壤矿化氮的分析
3.3.9.1 土壤硝态氮的分析
3.3.9.2 土壤铵态氮的分析
3.3.10 气象数据
3.3.11 数据处理分析
3.4 DNDC模型
3.4.1 DNDC模型的应用
3.4.2 DNDC模型的验证
3.4.3 敏感性分析
3.4.4 管理的长期影响
第四章 结果与分析
4.1 模型验证
4.1.1 土壤温度水分验证
4.1.2 农田土壤温室气体排放通量的验证
4.1.3 农田土壤矿化氮浓度验证
4.1.4 统计分析
4.2 模拟结果
4.3 敏感性分析
2排放'> 4.3.1 CO2排放
4.3.1.1 气候因子
4.3.1.2 土壤属性
4.3.1.3 农田管理方式
2O排放'> 4.3.2 N2O排放
4.3.2.1 气候因子
4.3.2.2 土壤属性
4.3.2.3 农田管理方式
4.3.3 全球变暖潜势
4.4 管理的长期影响
4.4.1 对土壤有机碳的长期影响
2O通量的长期影响'> 4.4.2 对N2O通量的长期影响
4.4.3 对Net GWP的长期影响
第五章 结论
第六章 展望
参考文献
在学期间的研究成果
致谢
【参考文献】
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本文编号：2846558
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