發布時間：2022-02-10所屬分類：農業論文瀏覽：1次
摘 要： 摘要: 旱地農田溫室氣體凈排放( 以全球增溫潛勢表示) 主要取決于土壤固碳速率和氧化亞氮( N2O) 排放量. 基于長期定位施肥試驗，綜合分析 2010 ～ 2017 年表層( 0 ～ 20 cm) 土壤有機碳含量和 2014 ～ 2017 年N2O排放通量的觀測結果，定量評價秸稈還田對關中平原冬小麥-
摘要: 旱地農田溫室氣體凈排放( 以全球增溫潛勢表示) 主要取決于土壤固碳速率和氧化亞氮( N2O) 排放量. 基于長期定位施肥試驗，綜合分析 2010 ～ 2017 年表層( 0 ～ 20 cm) 土壤有機碳含量和 2014 ～ 2017 年N2O排放通量的觀測結果，定量評價秸稈還田對關中平原冬小麥-夏玉米農田土壤固碳速率、N2O年排放量和全球增溫潛勢的影響. 田間試驗設置傳統施肥( CF) 和傳統施肥加玉米秸稈( CFS) 處理及不施肥對照( CK) . CF 和 CFS 處理施入等量尿素，冬小麥季和夏玉米季施氮量分別為 165 kg·hm - 2 和 188 kg·hm - 2 ; CF 處理在兩季作物收獲時均保留本小區地上約 10 cm 高根茬，CFS 處理在冬小麥收獲時保留相同根茬，而在玉米收獲時保留全部秸稈( 含氮量約 40 kg·hm - 2 ) . CK 全年不施化肥，秸稈管理方式與 CF 處理一致. 結果表明，CK 土壤有機碳含量變化小、N2O排放量低，其全球增溫潛勢變化范圍為 0. 04 ～ 0. 11 t·( hm2 ·a) - 1 . CF 和 CFS 處理土壤有機碳含量均隨施肥年限呈線性增長( P < 0. 001) ，其固碳速率分別為 0. 69 t·( hm2 ·a) - 1 和 0. 97 t·( hm2 ·a) - 1 ; 兩處理N2O排放量分別在 1. 65 ～ 5. 36 kg·( hm2 ·a) - 1 和 3. 08 ～ 7. 73 kg·( hm2 ·a) - 1 之間，CFS 處理N2O年排放量較 CF 處理偏高 43% ～ 94% ，但僅在 2015 ～ 2016 年有顯著性差異( P < 0. 05) . CF 和 CFS 處理全球增溫潛勢分別在 - 1. 95 ～ - 0. 28 t·( hm2 ·a) - 1 和 - 2. 59 ～ - 0. 35 t·( hm2 ·a) - 1 之間，CFS 處理 3 a 累計全球增溫潛勢較 CF 處理偏低 42% . 本研究的冬小麥-夏玉米農田在傳統施肥管理方式下已是溫室氣體的匯; 盡管土壤固碳速率和N2O排放量存在消長關系，但全量玉米秸稈還田仍然更有利于溫室氣體減排.
關鍵詞: 土壤固碳; 氧化亞氮( N2O) ; 全球增溫潛勢( GWP) ; 秸稈還田; 長期定位施肥; 關中平原
自工業化以來，大氣二氧化碳( CO2 ) 、甲烷 ( CH4 ) 和氧化亞氮( N2O) 濃度已分別增加 48%、 160% 和 23% ，是氣候變暖的主要原因[1]. 農業是重要的溫室氣體排放源，其 CO2、CH4 和N2O排放量分別占人為源總量的 24%、12% 和 60%[1]. 農業溫室氣體減排潛力巨大，通過優化田間管理，農田每年可減少 CO2 當量( CO2-eq) 排放量 5. 5 × 1012 t，約占全球溫室氣體年排放總量的 20%[2].
秸稈還田是保護性耕作措施之一，不僅能夠有效利用農業廢棄物、提高土壤肥力和防治土壤退化[3]，還能提高土壤有機碳含量[ω( SOC) ]，將 CO2 以有機碳的形式固持在土壤圈中[4]. 但全面評價秸稈還田對減緩氣候變暖的作用，還必須考察 CH4 和 N2O排放的變化. 農田溫室氣體凈排放通常以全球增溫潛勢( 以 CO2-eq 計) 表示，即土壤固碳速率、 CH4 凈交換量和 N2O 排 放 量 的 百 年 增 溫 潛 勢 總和[5 ～ 7]. 旱地土壤是 CH4 微弱的匯[8]，其全球增溫潛勢主要取決于土壤固碳速率和N2O年排放量[6，9].
土壤釋放的N2O主要由微生物硝化、反硝化過程產生，首要影響因素為氮底物濃度和氧化還原狀態[10]. 當土壤氣體擴散較慢時，N2O可被反硝化微生物還原成氮氣[10]. 反硝化微生物大多為異養微生物，以土壤有機碳作為能量來源和電子供體，因此有機碳含量也是N2O排放的限制因素之一[10]. 關于秸稈還田對N2O排放的影響已有較多研究，有研究認為秸稈帶入的碳底物促進了反硝化作用和N2O排放[11 ～ 13]，有研究表明秸稈還田減少N2O排放，主要是由于秸稈碳氮比高，分解時需要從土壤中吸附氮底物[14，15]，也有研究顯示秸稈有利于保持土壤溫度和濕度，還通過增加土壤孔隙改變氧化還原狀態和氣體擴散條件，從而促進或減少N2O排放[16 ～ 18]. 由此可見，秸稈可通過多種途徑改變N2O的產生和消耗，導致秸稈還田條件下N2O年排放量極高的時空異質性. 針對特定農田N2O排放通量進行多年觀測，是準確評價秸稈還田減排作用的關鍵.
關中平原位于黃土高原南緣，屬半濕潤易干旱氣候區，土壤退化風險高[19，20]. 近年來，秸稈還田在該地區逐漸受到重視. 有研究顯示秸稈還田提高了當地農田土壤有機碳含量和N2O年排放量[11，19，20]，表明土壤固碳速率和N2O年排放量存在消長關系. Gu 等[9]的研究對關中平原多種施肥制度( 包括秸稈還田) 下農田全球增溫潛勢進行了評估，但所使用的N2O年排放量為經驗模型的估計值，其結果存在較大不確定性，仍需原位觀測進行驗證. 本研究基于長期定位施肥試驗，綜合分析 2010 ～ 2017 年土壤有機碳含量和 2014 ～ 2017 年N2O排放通量的觀測結果，定量評價秸稈還田對土壤固碳速率、N2O年排放量和全球增溫潛勢的影響，以期為實現農業“碳中和”目標提供基礎數據支持.
1 材料與方法
1. 1 試驗地概況
本研究試驗田位于陜西省楊凌區( 34°17'51″N， 108°00'48″E) ，由國家黃土肥力與肥料效益監測基地管理. 該地區位于關中平原中部，屬暖溫帶大陸性季風氣候，多年平均氣溫 13℃，年均降水量 550 mm，降水主要集中在 7 ～ 10 月.
長期定位施肥試驗開始于 1990 年[11，20]，作物為冬小麥-夏玉米一年兩熟. 土壤為土墊旱耕人為土，黃土母質，質地為黏壤土. 長期試驗開始時表層土壤( 0 ～ 20 cm) ω( 有機碳) 、容重和 pH 分別為 7. 3 g·kg - 1 、1. 32 g·cm - 3 和 8. 6.
1. 2 試驗設計
田間試驗采用隨機區組試驗設計，每個小區面積為 14 m × 14 m. 選取傳統施肥( CF) 和傳統施肥加玉米秸稈( CFS) 處理及不施肥對照( CK) . CF 處理施化肥( 尿素、過磷酸鈣和硫酸鉀) ，冬小麥季 ( 每年 10 月至次年 6 月) 氮、磷和鉀素施入量分別為 165、57 和 68 kg·hm - 2 ，播種前均勻撒施; 夏玉米季( 每年 6 月至 10 月) 氮、磷和鉀素施入量分別為 188、25 和 78 kg·hm - 2 ，播種后 3 ～ 4 周穴施( 約 15 cm) ; 兩季作物收獲時均保留地上約 10 cm 高根茬，播種時翻入土中( 約 20 cm) . CFS 處理的化肥施入量、施肥方式與 CF 處理相同，在冬小麥收獲時同樣保留地上約 10 cm 高根茬，而在玉米收獲時保留全部玉米秸稈[ω( C) 和 ω ( N) 分別為 42. 4% 和 0. 9% ，干重約為 4. 4 t·hm - 2 ]，破碎成約 3 cm 長小段平鋪施入，播種時翻入土中( 約 20 cm) . CK 全年不施化肥，秸稈管理措施與 CF 處理一致. 試驗田全年適時灌溉 2 ～ 3 次，灌溉水為地下水，方式為漫灌.
本研究土壤有機碳含量的觀測期為 2010 ～ 2017 年( CK 部分年份缺失) ，此期間冬小麥和夏玉米品種分別為小偃 22 和鄭丹 958. N2O排放通量觀測期為 2015 年 10 月 ～ 2017 年 10 月，主要農田管理措施列于表 1. 同一試驗田 2014 年 10 月 ～ 2015 年 10 月N2O排放通量數據見文獻[11].
1. 3 樣品收集與分析
每年 10 月休閑期間，在每個小區內使用土鉆 ( 內徑 2. 5 cm) 隨機采集表層土壤( 0 ～ 20 cm) 30 鉆，每 10 鉆充分混合為一個樣品. 仔細挑出土樣中秸稈、細根等殘余物，過 2 mm 篩，使用重鉻酸鉀氧化法測定有機碳含量[9，20].
N2O排放通量觀測采用靜態箱法[9，11]. 采樣裝置由基座( 50 cm × 50 cm × 15 cm) 、中段箱( 50 cm × 50 cm × 50 cm) 和頂箱( 50 cm × 50 cm × 50 cm) 組成，均為不銹鋼材質. 基座頂部有水槽，中段箱和頂箱包覆絕熱反光膜. 頂箱上部預留 1 個直徑為 2 cm 的圓孔以平衡氣壓，側面打孔設置采樣管，采樣管連接三通接口. 中段箱僅在植株高度超過 50 cm 后使用. 每個處理隨機設置 3 個基座，埋入土壤約 15 cm. 采樣時向基座水槽注水并將頂箱小心放入，使用注射器采集箱內氣體( 約 40 mL) 4 次，每次間隔時間為 8 ～ 10 min. 采樣結束 10 h 內使用氣相色譜儀( 7890B，Agilent Technologies Inc.，USA) 檢測 N2O濃度. 采樣均在 08: 00 ～ 11: 00 進行. 通常情況下，每周采樣 1 次; 施肥或灌溉后每天采樣 1 次，直至N2O排放通量降至背景值.
氣體采集的同時測量土壤溫度和濕度. 使用數字溫度計( JM 624，天津今明儀器有限公司) 測量土壤溫度( 0 ～ 10 cm) ，每個處理隨機測量 9 次. 使用便攜式 土 壤 水 分 速 測 儀 ( ML3，Delta-T Devices， UK) 測量土壤含水量體積分數( 0 ～ 5 cm) ，每個處理隨機測量 9 次.
1. 5 統計分析
統計 分 析 使 用 R 軟 件 包 ( 版 本 號 3. 6. 3， https: / /www. r-project. org /) 完成. 分別使用線性( lm 函數) 和邏輯斯蒂克( nls 函數) 回歸模型擬合施肥處理土壤有機碳含量隨施肥年限的變化規律，在默認輸出的統計分析結果中，以赤池信息準則( AIC) 選擇最優擬合模型，檢驗土壤有機碳含量的年變化率( 即線性擬合模型的斜率) 在處理間的差異( P < 0. 05) . 采用單因素方差分析檢驗N2O年排放量在處理間和年際間的差異( P < 0. 05) .
利用邊界線法分析N2O排放通量對土壤溫度和充水孔隙度的響應[21]. 首先，將土壤溫度或充水孔隙度觀測值設置為自變量( X) ，將N2O排放通量設置為應變量( Y) ，觀測期內共有 444 組觀測值.其次，將 X 按遞增順序劃分為 8 個區間，每個區間內有 55 ～ 56 組觀測值，計算第 i 個區間內 X 的平均值( Xi ) 和 Y 的 99% 百分位數( Yi ) ，并賦值給邊界點( Xi，Yi ) ，共有 8 個邊界點. 最后，使用線性 ( lm 函數) 或高斯( nls 函數) 回歸模型擬合邊界線 ( P < 0. 05) . 邊界線表示當其他條件充分滿足時， N2O排放通量對土壤溫度或充水孔隙度的最大響應，在邊界線以下則表明N2O排放通量受到多種因素的共同影響.
2 結果與分析
2. 1 土壤固碳速率
CK 土壤有機碳含量在 2010 ～ 2017 年期間無明顯變化趨勢( 圖 1) ，變異系數僅為 3% ，表明不施肥土壤固碳速率為0; CF 和 CFS 處理土壤有機碳含量均呈逐年增加趨勢，表明兩種施肥制度下土壤均有固碳作用. 線性和邏輯斯蒂克回歸模型均能較好地擬合兩施肥處理有機碳含量隨施肥年限的變化規律 ( P < 0. 001) ，其中線性模型的赤池信息準則分別為- 21 和 - 15( 圖 1) ，略低于邏輯斯蒂克模型的赤池信息準則( 分別為 - 20 和 - 14) . 因此，選擇線性模型的擬合結果計算土壤固碳速率. CF 和 CFS 處理土 壤 有 機 碳 含 量 的 年 變 化 率 分 別 為 0. 23 g·( kg·a) - 1 和 0. 34 g·( kg·a) - 1 ( 圖 1) ，均顯著大于 0( P < 0. 01) 但兩者之間差異不顯著( P > 0. 05) . 兩施肥處理土壤固碳速率分別為 0. 69 t·( hm2 ·a) - 1 和 0. 97 t·( hm2 ·a) - 1 ，后者較前者偏高 40% ，表明秸稈還田提高了土壤固碳速率.
2. 2 土壤溫度、充水孔隙度和N2O排放通量
CK、CF 和 CFS 土壤溫度和充水孔隙度在觀測期內均具有相似的變化特征[圖 2( a) 和 2( b) ]. 土壤溫度在 0. 3 ～ 32. 5℃之間，2015 ～ 2016 年和 2016 ～ 2017 年平均值分別為 16. 6℃ 和 14. 9℃ . 充水孔隙度在 10% ～ 97% 之間，兩個試驗年平均值分別為 49% 和 53% .
CK 的N2O排放通量低[圖 2 ( c) ]，觀測期內平均值僅為 0. 7 g·( hm2 ·d) - 1 . CF 和 CFS 處理N2O排放通量的季節變化趨于一致，兩個試驗年中共出現 7 個較明顯的排放高峰[峰值 > 22 g·( hm2 ·d) - 1 ]，大多出現在施肥和播種后[圖 2 ( c) ]. 排放高峰通常持續 1 ～ 3 周，其余時間內排放通量與 CK 保持一致. 施肥處理N2O排放通量有明顯的年際差異，兩個試驗年中 CF 和 CFS 處理最高峰值分別出現在夏玉米 季 [分 別 為 190 g·( hm2 ·d) - 1 和 638 g·( hm2 ·d) - 1 ] 和 冬 小 麥 季 [分 別 為 359 g·( hm2 ·d) - 1 和 598 g·( hm2 ·d) - 1 ].
邊界線分析顯示N2O排放通量與土壤溫度和充水孔隙度的關系分別遵循高斯曲線和線性變化規律 ( 圖 3) ，相關性均達到極顯著水平( P < 0. 01) . 表明當其他條件充分滿足時，N2O排放通量在土壤溫度約為 19℃時達到最大值，或隨著充水孔隙度的增加而提高.
2. 3 N2O年排放量和排放系數
3 個試驗年中，CF 和 CFS 處理N2O年排放量均顯著大于 CK( P < 0. 001，表 2) . CFS 處理N2O年排放量較 CF 處理偏高 43% ～94%，但僅在 2015 ～ 2016 試驗年有顯著性差異( P <0. 05) . CFS 處理 3 a 累計N2O排放量較 CF 處理偏高 48% ( P < 0. 05) ，表明秸稈還田促進了N2O排放. 兩施肥處理N2O年排放量均有顯著年際間差異，其中 2016 ～ 2017 試驗年較其他年份偏高 148% ～286% ( P < 0. 05) . 兩施肥處理排放系數變化范圍為 0. 40% ～1. 90%，平均值為 1. 06% .
2. 4 全球增溫潛勢
2014 ～ 2017 年，CK 全球增溫潛勢變化范圍為 0. 04 ～ 0. 11 t·( hm2 ·a) - 1 ，表明不施肥農田為溫室氣體微弱的源( 表 2) ; CF 和 CFS 處理全球增溫潛勢分別在 - 1. 95 ～ - 0. 28 t·( hm2 ·a) - 1 和 - 2. 59 ～- 0. 37 t·( hm2 ·a) - 1 之間，表明兩處理農田均為溫室氣體的匯. 3 個試驗年中，CFS 處理全球增溫潛勢較 CF 處理偏低 23% ～ 56% ; CFS 處理 3 a 累計全球增溫潛勢較 CF 處理偏低 42% ，表明秸稈還田更有利于溫室氣體減排.
3 討論
3. 1 旱地農田土壤固碳
土壤碳庫變化是碳輸入( 如糞肥、秸稈、根系及其分泌物等) 和輸出( 如土壤異養呼吸和風力、水力侵蝕等) 的動態平衡過程[4]. Li 等[19]在涇陽( 同位于關中平原) 開展的試驗結果顯示，全化肥( 無秸稈還 田) 處 理 土 壤 固 碳 速 率 為 負 值 [- 0. 26 t·( hm2 ·a) - 1 ]，表明在缺少額外碳輸入的情況下由耕作導致土壤有機碳損失. 本研究中 CK 土壤有機碳含量在過去 8 a 中變化小( 圖 1) ，表明在不施肥但保留部分根茬的管理方式下，土壤碳庫已能達到收支平衡; 而 CF 和 CFS 處理土壤固碳速率為正值[0. 69 ～ 0. 97 t·( hm2 ·a) - 1 ]，表明碳輸入已超出維持土壤碳庫平衡所需量. 其中 CFS 處理土壤固碳速率較涇陽[19]秸稈還田處理[0. 55 t·( hm2 ·a) - 1 ]偏高約 75% ，其原因可能有: 第一，土壤固碳速率與秸稈還田量呈正相關關系[22]. 本研究 CFS 處理為全量玉米秸稈還田，秸稈碳輸入量高，但涇陽試驗未提供相關數據[15]，無法進行比較. 第二，秸稈還田條件下土壤固碳速率與初始有機碳含量呈負相關關系[22].本研究中土壤初始有機碳含量低，因此固碳速率較高.
本研究 CFS 處理土壤固碳速率較 CF 處理偏高 0. 28 t·( hm2 ·a) - 1 ，占秸稈輸入碳的 15. 1% ，略低于全 國 平 均 值 16. 1%[4]，但 高 于 東 北 黑 鈣 土 ( 12. 9% ) [23]、南方紅土( 8. 1% ～ 10. 6% ) [24，25] 和華北潮土( 8. 5% ～ 9. 1% ) [26，27]，這主要是由于土壤質地、氣候因素、秸稈性質和施用方式等諸多因素造成土壤固碳效率的差異.
部分長期定位施肥試驗結果顯示，土壤有機碳含量隨施肥年限的變化規律符合邏輯斯蒂克模型[5，9，28]，表明土壤有機碳含量存在上限，且同一農田在不同施肥制度下土壤有機碳含量上限也存在差異[5，9]. 同時也表明土壤固碳速率可能是時間的函數，隨施肥年限的延長而逐漸降低[9，28]. 本研究中兩施肥處理土壤有機碳含量均隨施肥年限呈線性增長 ( 圖 1) ，可能是由于初始土壤有機碳含量低、施肥年限短，尚無法評估土壤有機碳含量上限[9，28]. 本研究采用線性模型擬合土壤有機碳含量變化規律僅基于統計檢驗結果，其土壤固碳速率估計值僅在 2010 ～ 2017 年是可靠的.
3. 2 N2O排放和排放系數
本研究中兩施肥處理N2O排放高峰通常與施肥和播種有關( 圖 2) ，與大多數的田間觀測結果一致[11 ～ 15]. 施 肥 處 理 N2O 年 排 放 量 在 1. 6 ～ 7. 7 kg·( hm2 ·a) - 1 之間( 表 2) ，基本位于我國旱地農田 N2O年排放變化范圍內[29].
本研究中N2O排放通量與土壤溫度和充水孔隙度均無顯著相關性( 圖 3) ，主要是由于N2O排放受到多種因素( 如溫度、濕度、氮底物和碳底物等) 的共同影響[11 ～ 15]. 邊界線為確定田間N2O排放通量與某單一因素的相關性提供了很好的分析方法[21，30]. 本研究中邊界線分析結果顯示N2O排放通量在土壤溫度為 19℃時達到最大值，該最適土壤溫度低于我國亞熱帶[21]及歐洲溫帶海洋氣候[30]農田的研究結果 ( 23 ～ 25℃ ) ，可能與土壤微生物對氣候的長期適應有關. 本研究中N2O排放通量隨土壤充水孔隙度的增加而提高，表明N2O排放高峰主要由反硝化過程產生. 已有研究則顯示N2O排放通量的最適充水孔隙度為 69% ～ 72%[21，30]，當充水孔隙度高于此閾值時反硝化過程的主要產物為氮氣，因此N2O排放通量有所降低. 而本研究中充水孔隙度高于 80% 的觀測值較少，尚無法確定N2O排放通量在高值區域的變化趨勢.
本研究中秸稈還田促進了N2O排放( 表 2) . 首先，CFS 處理冬小麥季施氮量高，在尿素與 CF 處理相同的基礎上引入了秸稈，提供了更多的氮底物[約 40 kg·( hm2 ·a) - 1 ]. 其次，秸稈引入了易分解有機質，促進了反硝化微生物活動. 這兩點是冬小麥季 CFS 處理N2O排放高于 CF 處理的主要原因. 再次，長期秸稈還田提高了土壤有機碳含量( 圖 1) ，有利于反硝化作用和N2O排放，這是夏玉米季 CFS 處理 N2O排放高的主要原因.
本研究中施肥處理N2O排放量有顯著的年際間差異，且均表現為 2016 ～ 2017 年最高( 表 2) ，這除了與該試驗年土壤充水孔隙度較高( 圖 2) 有關以外，還可能與施肥和灌溉等管理措施的配合有關. 如 2015 年[11]和 2016 年夏玉米季均在施肥一周后進行灌溉，較高的 N 底物濃度和土壤濕度有利于N2O產生和排放，CF 和 CFS 處理最高峰值分別達到 190. 1 ～ 280. 0 g·( hm2 ·d) - 1 和 382. 1 ～ 643. 0 g·( hm2 ·d) - 1 ; 而 2017 年夏玉米季在施肥前進行灌溉，兩 處 理 N2O 排 放 最 高 峰 值 分 別 為 86. 1 g·( hm2 ·d) - 1 和 252. 7 g·( hm2 ·d) - 1 . 盡管 2017 年夏玉米季兩處理N2O排放量均低于 2015 年和 2016 年，但由于 2016 ～ 2017 年冬小麥季N2O排放量高，在 N2O年排放量上表現為 2016 ～ 2017 年顯著偏高( 表 2) . 由于N2O排放存在較大的年際間差異，準確評估秸稈還田對 N2O 排放的影 響 還 需 要 連 續 多 年 的觀測.
3 個試驗年中 CFS 處理排放系數均高于 CF 處理( 表 2) ，表明秸稈還田提高了排放系數. 兩處理排放系數平均值分別為 0. 90% 和 1. 22% ，分別低于和高于 IPCC 缺省值 1%[31]. 因此，為準確估算區域農田N2O排放總量，對于傳統施肥農田和秸稈還田農田應采用不同的排放系數. 由于排放系數具有較大的年際間差異( 表 2) ，準確評估排放系數也需要連續多年的觀測.
3. 3 秸稈還田對溫室氣體凈排放的影響
本研究中不施肥農田為溫室氣體微弱的源( 表 2) ，主要是由于土壤不具備固碳作用( 圖 1) 且釋放 N2O( 表 2) . 在實際生產中，關中平原幾乎沒有不施肥農田，該排放源可忽略不計. 在傳統施肥管理方式下，所研究的農田已是溫室氣體的匯，主要是通過保留部分根茬的方式增加了碳輸入. 雖然全量玉米秸稈還田在提高土壤固碳速率( 圖 1) 的同時也提高了 N2O年排放量( 表 2) ，即土壤固碳速率和N2O年排放量存在消長關系，但整體更有利于溫室氣體的減排 ( 表 2) .
有兩點仍需要注意. 第一，土壤固碳速率不能長期維持較高水平. 隨著土壤有機碳含量接近其上限，土壤固碳速率逐漸降低，農田可能轉變為溫室氣體的源[9]. 第二，N2O排放年際間差異大. 在N2O排放量高的年份( 如 2016 ～ 2017 年) ，農田的匯功能有所減弱( 表 2) 甚至可能轉變為源. 因此，采取適當措施提高土壤有機碳含量上限和降低N2O排放量是非常必要的.
4 結論
( 1) 2010 ～ 2017 年，秸稈還田處理土壤固碳速率較傳統施肥處理偏高約 40% ，秸稈還田提高了土壤固碳速率.
( 2) 2014 ～ 2017 年，秸稈還田處理N2O累計排放量較傳統施肥處理偏高約 48% ，秸稈還田促進了 N2O排放.
( 3) 在傳統施肥管理方式下，所研究農田已是溫室氣體的匯. 盡管秸稈還田條件下土壤固碳速率和N2O排放量存在消長關系，但仍然更有利于溫室氣體減排.——論文作者：萬小楠1 ，趙珂悅1 ，吳雄偉1 ，白鶴1 ，楊學云1 ，顧江新1，2*
SCISSCIAHCI
