2020, Vol. 40
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2. 福建师范大学地理科学学院, 福州 350007
2. School of Geographical Sciences, Fujian Normal University, Fuzhou 350007
设施蔬菜地过量化肥农药的施用和高强度的种植模式, 导致土壤硝态氮(NO3--N)积累严重、土壤酸化、盐渍化、养分失调、土传病害频发等一系列土壤退化问题, 严重影响了设施蔬菜的可持续发展(Shi et al., 2009;蔡祖聪, 2019). 21世纪初兴起于荷兰和日本的土壤强还原处理(Reductive Soil Disinfestation, RSD)或被称作生物土壤灭菌、厌氧土壤灭菌, 指在退化土壤中添加易分解的有机物料, 随后淹水覆膜15~30 d, 具有操作简单、有效抑制病菌生长、去除土壤中积累的NO3--N、提高土壤养分等优点(Blok et al., 2000; Momma et al., 2013;蔡祖聪等, 2015; Huang et al., 2019).目前美国和日本已将RSD作为化学熏蒸的替代方法, 主要用于蔬菜、瓜果的土壤灭菌；在我国RSD技术已成功解决了蔬菜、水果、花卉等领域的土壤退化问题, 有巨大的应用潜力(黄新琦等, 2017).但RSD修复过程中, 有机物料的添加刺激了微生物活性, 促进土壤CO2的排放(Li et al., 2019)；厌氧环境的形成、外源碳的输入和设施蔬菜地积累的NO3--N, 亦会促进土壤N2O和CH4的排放(蔡祖聪等, 2015;王小淇等, 2017). Li等(2019)研究发现RSD修复过程中综合温室效应(Global Warming Potential, GWP)增加了64.1%~130.1%.因此, 研究如何减缓设施蔬菜地RSD修复过程中土壤温室气体(CO2、N2O和CH4)的排放尤为重要.
生物质炭是生物质材料在缺氧或限氧条件下, 经高温热解产生的富含碳素、高度芳香化的一类物质(Lehmann et al., 2011).近年来, 生物质炭在退化土壤修复方面展现出巨大潜力, 研究表明其可以有效控制辣椒疫病、猝倒病、白粉病、灰霉病(Elad et al., 2010; Jaiswal et al., 2014;王光飞等, 2017), 还可降低土壤容重、改善土壤通气性、调节土壤pH、提高土壤肥力等(陈温福等, 2013), 在农业领域应用前景广阔.同时, 生物质炭亦是固碳减排的理想材料, 多数研究表明其可减缓土壤温室气体的排放(Song et al., 2019; Zhang et al., 2019).目前有关生物质炭与RSD技术联用的报道多集中于对土壤N2O排放的影响且研究结论还存在一定争议, 缺乏对温室气体排放整体性研究.如Jiang等(2019)将生物质炭(添加量为3%, 土壤质量分数)应用于RSD后, 土壤N2O排放量减少了39.0%；但Li等(2019)观察到400 ℃小麦秸秆制备的生物质炭(添加量为20 t·hm-2)应用于RSD后, 土壤N2O的排放量增加了35.2%.为此, 本文研究生物质炭与RSD单独和联合修复对退化设施蔬菜地土壤温室气体排放的影响, 以期为退化设施蔬菜地土壤修复和温室气体减排提供理论依据.
2 材料与方法(Materials and methods) 2.1 实验材料研究区位于河南省原阳县沙岗村(35°09′ N, 114°19′ E), 地处豫北平原, 隶属温带大陆性季风气候, 年均温14 ℃, 年降水量为549.9~644.4 mm.为追求经济效益, 该村多户农民选择经营设施蔬菜地, 受收购制度的影响常年连续种植番茄(Solanum Lycopersicum L.), 不合理的种植制度加上过量农药化肥的施用, 土壤已发生严重的退化问题.供试土壤为连续种植10年番茄的设施蔬菜地0~15 cm土壤, 过2 mm筛后于4 ℃保存.选取水稻秸秆为RSD的有机物料, 80 ℃烘干后过2 mm筛备用.生物质炭具体制备方法参考Chen等(2018), 以水稻秸秆为原材料, 在管式炉(O-KTF1200, 江苏)中450 ℃厌氧裂解2 h, 过2 mm筛备用.供试土壤、水稻秸秆、生物质炭基本性质见表 1.
| 表 1 供试土壤、水稻秸秆和生物质炭的基本性质 Table 1 Basic properties of the soil, rice straw and biochar |
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实验设置4个处理：①未修复土壤(CK)；②生物质炭修复, 土壤+2%生物质炭(BC)；③ RSD修复, 土壤+2%水稻秸秆+淹水(RSD)；④ BC与RSD联合修复, 土壤+2%水稻秸秆+2%生物质炭+淹水(BC+RSD), 每个处理重复71次.在50 mL离心管中称取相当于10.00 g干土重的新鲜土样, 根据实验设置添加秸秆或生物质炭, 添加量为土壤质量百分比, 充分混匀.其中CK和BC处理土壤含水量为16%(田间状态), RSD和BC+RSD处理保持淹水状态(含水量100%, 密封创造强还原环境).培养温度为35 ℃, 培养时间为15 d.
在培养的0、1、3、5、7、10、15 d随机破坏性选取5个重复采集气体.气体采样时, 将盖子打开置于通风橱中15 min, 使其与空气进行充分交换.随后放入1 L广口瓶中, 迅速用硅胶塞封住瓶口, 并用封口膜密封瓶口与塞子之间的空隙, 用20 mL注射器采集20 mL气体后, 再补入20 mL氮气, 使内外气压一致.在培养箱中35 ℃培养4 h后再次采集气体.根据广口瓶4 h内的积累速率来计算土壤温室气体排放速率.于培养的1、3、7、15 d进行破坏性取样, 选取4个重复测定土壤pH值, 4个重复测定土壤可溶性有机碳(DOC)、铵态氮(NH4+-N)和NO3--N含量.培养结束时选取4个重复风干后测定土壤全碳(TC)、全氮(TN)和碳氮比(C/N).
2.3 样品分析及温室气体计算pH采用pH测定仪(Mettler FE28, 上海)测定, 水土比为2.5:1, 水与水稻秸秆和生物质炭质量比为15:1.用2 mol·L-1的KCl浸提土壤, 一部分滤液采用连续流动分析仪(Skalar san++, 荷兰)测定土壤NH4+-N和NO3--N含量, 另一部分滤液过0.45 μm滤膜后用总碳分析仪(TOC-V CPH, 日本)测定土壤DOC含量.土壤、水稻秸秆和生物质炭的TC、TN采用元素分析仪(Elementar Vario EL III, Elementar, 德国)测定. CO2和CH4采用配备FID检测器的气相色谱(GC-2010, 日本)测定, N2O采用配备ECD检测器的气相色谱(GC-2014, 日本)测定. CO2、N2O和CH4排放速率及累积排放量计算公式(王小淇等, 2017)参见公式(1)和(2).以CO2为参照, 100 a时间尺度上GWP计算公式(Li et al., 2019)见公式(3).
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(1) |
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(2) |
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(3) |
式中, F为CO2(mg·kg-1·h-1)、N2O(μg·kg-1·h-1)和CH4(mg·kg-1·h-1)排放速率；ρ为CO2、N2O和CH4标准状态下密度；ΔC/Δt为广口瓶内CO2、N2O和CH4浓度变化率；T为培养温度(℃)；V为广口瓶顶部空间体积(m3)；m为烘干培养土重量(kg).M为CO2、N2O和CH4累积排放量(mg·kg-1)；t为采样时间(d)；ti-ti-1为两次采样时间间隔. M(N2O)、M(CH4)和M(CO2)分别为15 d培养期间内土壤N2O、CH4和CO2累积排放量(mg·kg-1).
2.4 数据分析数据用Excel 2013整理, 统计学分析和作图采用SPSS 20.0和Origin 9.0软件.采用单因素方差分析比较处理间的差异显著性(LSD检验, p < 0.05).采用Pearson相关分析研究土壤温室气体累积排放量与影响因子间的关系.
3 结果(Results) 3.1 土壤温室气体排放速率变化15 d培养期间内, BC处理土壤CO2排放速率相对稳定(图 1a), 维持在7.91~9.83 mg·kg-1·h-1, 显著高于CK处理(第3 d除外, p < 0.05). RSD和BC+RSD处理土壤CO2排放速率均随着培养时间的增加, 呈先升高再降低的趋势, 分别在第7 d (48.11 mg·kg-1·h-1)和第10 d (43.87 mg·kg-1·h-1)达到最大值, 3~15 d内其排放速率均显著高于CK处理(p < 0.05, 图 1a).由图 1b可知, CK和BC处理土壤N2O排放速率均处于较低水平. RSD和BC+RSD处理土壤N2O排放速率变化趋势一致, 均在第1 d达到最大值, 分别为915.38和274.34 μg·kg-1·h-1, 而后下降, 在第15 d略有上升. RSD处理土壤N2O排放速率在0~3 d和第15 d显著高于CK和BC+RSD处理(p < 0.05).培养初期各处理土壤均无CH4产生, 7 d后RSD和BC+RSD处理土壤CH4排放速率逐渐增大, 在第15 d培养结束时达到最大值, 分别为2.43和2.21 mg·kg-1·h-1(图 1c).而CK和BC处理土壤在整个培养期间几乎无CH4产生(图 1c).
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| 图 1 不同处理土壤CO2(a)、N2O(b)和CH4(c)排放速率变化 Fig. 1 Changes of emission rates of soil CO2 (a), N2O (b) and CH4 (c) in different treatments |
与CK处理相比, BC处理土壤CO2累积排放量和GWP显著增加了51.4%和47.2%(p < 0.05), 土壤N2O累积排放量显著下降了50.0%(p < 0.05)；RSD处理土壤CO2、N2O、CH4累积排放量和GWP均显著提高了4.2、117.6、438.7和10.6倍(p < 0.05)；BC+RSD处理土壤CO2、N2O、CH4累积排放量和GWP亦显著提高了4.4、33.3、383.5和7.1倍(p < 0.05, 表 2).较RSD处理, BC+RSD处理土壤N2O累积排放量和GWP显著降低了71.0%和30.0%(p < 0.05, 表 2).
| 表 2 不同处理的土壤CO2、N2O、CH4累积排放量及GWP含量 Table 2 Cumulative soil CO2, N2O and CH4 emissions and GWP in different treatments |
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15 d培养期间内, BC和RSD处理土壤pH值逐渐下降, BC+RSD处理先降低后升高(图 2a).培养结束时, 与CK处理相比, BC处理显著增加了土壤pH值(p < 0.05), RSD处理则显著降低了土壤pH值(p < 0.05), BC+RSD处理略有增加但未达到显著水平(图 2a).在整个培养期间内, RSD和BC+RSD处理土壤DOC含量呈上升趋势, 显著大于CK处理(p < 0.05), 培养结束时DOC含量分别是CK处理的29.6和32.2倍, 而BC处理相较于CK处理无显著变化(图 2b).培养过程中RSD和BC+RSD处理土壤NH4+-N含量先升高, 在第3 d达到最大值后下降(图 2c).培养结束时, 与CK处理相比, BC、RSD和BC+RSD处理土壤NH4+-N含量显著增加了73.3%、290.0%和130.0%(p < 0.05, 图 2c). RSD和BC+RSD处理土壤NO3--N含量在培养第1 d快速下降, 3 d后维持在1 mg·kg-1以下, 而BC处理和CK处理土壤NO3--N含量在培养期间一直处于较高水平, 无显著变化(图 2d).
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| 图 2 不同处理土壤pH(a)、DOC(b)、NH4+-N(c)和NO3--N(d)的变化 Fig. 2 Changes of soil pH (a), DOC (b), NH4+-N (c) and NO3--N (d) concentrations in different treatments during incubation |
培养结束后, 与CK处理相比, BC、RSD和BC+RSD处理均显著增加了土壤TC含量和C/N值(p < 0.05), 增加幅度分别为34.7%和9.1%、38.0%和31.5%、11.7%和30.9%(表 2).相较于CK处理, RSD处理土壤TN含量略有下降, 但未达到显著水平；BC和BC+RSD处理土壤TN含量较RSD处理则显著增加了4.7%和7.4%(p < 0.05, 表 2).
| 表 3 培养结束后不同处理土壤TC、TN和C/N变化 Table 3 Changes of soil TC, TN and C/N in different treatments after incubation |
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相关分析表明, 土壤DOC和NH4+-N含量与CO2、N2O、CH4累积排放量以及GWP呈显著正相关(p < 0.01)；土壤pH和NO3--N与CO2、N2O、CH4累积排放量以及GWP呈显著负相关(p < 0.05或p < 0.01)；除土壤TN与N2O累积排放量显著负相关外(p < 0.05), 土壤TC、TN和C/N与温室气体累积排放量以及GWP间相关性并不显著(图 3).
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| 图 3 影响因子与温室气体累积排放量和GWP的相关性分析 Fig. 3 Pearson correlation between influence factors and cumulative CO2, N2O and CH4 emissions and GWP(*: p < 0.05; **: p < 0.01) |
RSD修复导致土壤CO2大量排放, 这与前人研究结果相一致. Li等(2019)通过44 d田间试验发现RSD修复(有机物料添加量为2.5 t·hm-2)使土壤CO2排放量比对照增加了64.3%~130.0%, 认为主要原因是RSD修复时向土壤中投入的大量活性碳刺激了微生物活性. DOC流动性强, 易分解, 是极易被微生物利用的活性有机碳, 研究发现DOC含量与土壤呼吸产生的CO2量呈显著线性关系, 是衡量土壤CO2排放的重要指标(李玲等, 2012).本研究也发现DOC与CO2累积排放量呈显著正相关, 强还原环境下有机物质不完全分解产生的水溶性代谢物的积累(Kögel-Knabner et al., 2010), 造成土壤DOC含量大幅度增加, 极大地增强土壤微生物呼吸从而增加CO2排放量.
单独添加生物质炭同样显著促进了土壤CO2排放, 与RSD单独修复相比BC+RSD联合修复土壤CO2排放略有增加但未达到显著水平. Luo等(2011)在pH 3.7和pH 7.6土壤中分别添加350 ℃热解的生物质炭180 d后, 发现2种土壤CO2排放量均显著增加了135.3%和139.7%. Polifka等(2018)研究发现在施肥情况下添加40 t·hm-2生物质炭, 土壤CO2排放量也增加了57.0%.生物质炭比表面积和孔隙度大, 且含有多种养分元素, 为微生物的生长提供场所和能源, 使其大量繁殖进而促进土壤CO2排放(袁金华等, 2011; El-Naggar et al., 2019; Yuan et al., 2019). Meta分析进一步发现生物质炭添加后土壤有机碳(SOC)和微生物量碳增加了40.0%和18.0%, 高SOC含量和强微生物活性刺激了土壤CO2排放(Liu et al., 2016).此外生物质炭添加后可以改善土壤pH值, 通气性和养分含量等也可间接影响微生物活性(Lehmann et al., 2011;何飞飞等, 2013).本研究由于生物质炭对土壤CO2的促进作用, 导致生物质炭单独修复时GWP指标较对照CK提高了47.2%.
4.2 RSD和生物质炭对土壤N2O排放的影响本研究发现RSD修复过程中土壤N2O在培养前0~3 d排放剧烈, 之后趋于稳定, 其累积排放量较对照CK提高了117.6倍, 这与前人研究结果相近(康宇, 2015; Jiang et al., 2019).王军等(2016)通过室内培养发现RSD修复14 d内土壤N2O累积排放量是对照的950~2554倍. RSD修复时由于微生物分解有机物料时消耗了大量的氧气以及淹水又隔绝了空气, 使土壤Eh值快速下降形成厌氧环境(柯用春等, 2014).而厌氧环境下土壤N2O的产生主要受反硝化过程的影响, NO3--N是反硝化的底物, 其含量高低影响反硝化速率(王小淇等, 2017).培养初期, 设施蔬菜地积累的NO3--N为反硝化过程提供了充足的底物, 导致土壤N2O大量排放, 随着时间的推移, NO3--N被消耗, N2O产生量也随之减少.
Cayuela等(2013)研究表明生物质炭施用在14种农业土壤中N2O排放量减少了10%~90.0%. Wang等(2011)研究发现在水稻土中添加50 t·hm-2生物质炭厌氧环境下培养60 d后土壤N2O排放量减少了51.4%~93.5%.康宇(2015)盆栽实验结果也表明RSD修复中添加3%生物质炭可以有效抑制土壤N2O排放(抑制率为39.7%).本研究进一步证实单独添加生物质炭显著抑制了土壤N2O排放；同时, BC+RSD联合修复比RSD单独修复土壤N2O排放量显著降低了71.0%, GWP也显著下降了30.0%.生物质炭抑制N2O排放的原因主要是：①生物质炭可以影响土壤反硝化过程, 通过15N标记技术发现生物质炭可以持续降低N2O/(N2+N2O)值, 证明它可以促进N2O向N2的转化(Cayuela et al., 2013)；②生物质炭改变土壤理化性质, 间接影响N2O排放.本研究中N2O累积排放量与pH显著负相关, 生物质炭本身呈碱性, 灰分中含有较多的盐基离子, 施入土壤后可以增加土壤pH值(陈温福等, 2013), 进而刺激N2O还原酶的活性, 促进N2O向N2转化(李飞跃等, 2013; Song et al., 2019)；③生物质炭通过非生物过程抑制N2O排放, 如增加土壤通气性进而降低土壤反硝化细菌的活性(Zhang et al., 2010).
4.3 RSD和生物质炭对土壤CH4排放的影响RSD修复导致土壤CH4累积排放量较对照CK提高了439.0倍, 这与王小淇等(2017)研究结果类似. CH4是在厌氧环境下由产甲烷菌生物作用于SOC和外源有机碳分解产生的乙酸和H2/CO2形成的(丁维新等, 2002). RSD修复向土壤提供了外源有机碳(水稻秸秆), 其可通过提高土壤CH4底物供应量, 刺激土壤原有机碳的矿化等途径促进CH4排放(丁维新等, 2002). SOC是CH4产生的底物, 且其提供的电子易于土壤还原, 形成厌氧环境利于CH4产生(Kazunori et al., 2005). DOC作为SOC的重要组成部分, 其数量和质量与CH4产生量显著正相关(李玲等, 2012), 这与本研究结论一致, 即强还原环境下土壤DOC含量的大幅度增加可能是造成CH4大量排放的重要原因.
本研究中生物质炭对土壤CH4排放量的影响并不显著. Yoo等(2012)在草地和水稻土中添加2%大麦秸秆制备的生物质炭, 同样发现土壤CH4排放量未发生显著变化.但Ji等(2018)的Meta分析表明生物质炭可以显著降低土壤CH4的排放, 在水稻土和旱地中分别降低了12.0%和72.0%. Dong等(2013)研究发现生物质炭与秸秆混施较秸秆直接还田土壤CH4排放量显著减少了43.7%~86.4%.亦有研究表明生物质炭可以显著促进土壤CH4排放(Singla et al., 2014).造成研究结论存在差异的原因在于生物质炭的制备条件(温度和原材料类型)和添加量、土壤条件(通气性、养分状况、酸碱性)以及管理措施等都会影响其应用效果(He et al., 2016).如Cai等(2018)发现单独添加生物质炭时, 低温(300 ℃)制备的生物质炭显著促进了土壤CH4排放量, 高温(500 ℃和700 ℃)制备的生物质炭则无显著影响.
5 结论(Conclusions)1) 退化设施蔬菜地单独采用BC修复, 显著抑制了土壤N2O排放, 但亦显著增加了土壤CO2排放量和GWP；3种方法中BC修复的GWP最小, 但其不能解决NO3--N积累的问题.
2) RSD单独修复可以在短期内有效改善设施蔬菜地土壤退化问题, 但导致了土壤CO2、N2O、CH4排放量和GWP大幅度增加；RSD应用效果受有机物料的种类及添加量、培养条件和土壤类型等诸多因素影响, 且其应用是否会引起DOC大量淋失还有待明确.
3) BC+RSD联合修复亦可以在短期内改善土壤退化问题, 且相较于RSD单独修复, 其显著降低了土壤N2O排放量和GWP, 但对CO2和CH4排放量无影响.然而, BC+RSD联合修复效果是否优于BC或RSD单独修复, 仍需在病原菌抑制效果、微生物组成和田间产量等方面进一步验证.
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