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在气候变化背景下,农田生态系统碳氮循环过程随着水热条件和大气二氧化碳(CO2)浓度的变化而发生改变。定量评估未来气候变化情景下不同施肥策略对作物产量、土壤有机碳(SOC)和氧化亚氮(N2O)排放的影响是保障农业可持续发展的科学基础。因此,本研究以环渤海区域为研究对象,通过点位试验和区域模拟相结合,过程模型(DNDC模型)和机器学习方法(随机森林算法)相结合,定量评价未来不同气候变化情景下,不同施肥策略在点位和区域尺度上对主要粮食作物产量、SOC和N2O排放变化的影响,为农业生态系统应对气候变化的研究提供新方法,为该区域未来应对气候变化施肥策略的选择提供科学依据。主要研究结果如下:(1)春玉米农田多年试验表明,氮肥减量和有机肥替代50%化肥氮处理与常规施肥处理相比,均能降低N2O排放,增施有机肥并没有显著增加N2O排放,而秸秆还田则显著(P<0.05)促进了N2O排放。添加有机物料可以显著增加农田SOC储量(P<0.001),其中有机肥相对玉米秸秆还田的碳固存效率更高(0.26 vs 0.12)。综合考虑SOC和N2O排放,常规施肥处理研究期内温室气体净排放量为203kg CO2 eq ha-1 yr-1,表现为净温室效应的―源‖,而氮肥减量和增施有机物料均可将春玉米农田转化为净温室效应―汇‖,并能够保持作物产量不降低。(2)冬小麦-夏玉米农田试验表明,施用化肥氮能显著促进N2O排放(P<0.05),秸秆还田可以显著(P<0.05)提高农田SOC存储,减氮30%和减氮30%与秸秆还田结合处理下作物产量均未显著降低(P>0.05),且能将常规施肥下的净温室效应―源‖转化为―汇‖,减少农田净温室气体排放(1997-309 kg CO2 eq ha-1 yr-1)。(3)选取本区域春玉米种植模式、冬小麦-夏玉米种植模式共计8个试验点,利用监测的作物产量(桓台、迁西和衡水)、SOC(昌平、迁西和衡水)以及N2O排放(桓台、迁西、青县、桓台、滦县、凌海和大连)实测数据对DNDC模型模拟能力进行了验证。冬小麦产量、玉米产量(春玉米和夏玉米)、SOC和N2O总排放量的预测精度(R2)分别为0.76、0.82、0.66和0.72,表明DNDC模型能够较好地模拟该区域主要粮食作物的碳氮循环过程。(4)春玉米农田在RCP4.5和RCP8.5两种气候变化情景下,增施有机肥平均净温室气体排放增速为-16.5kg CO2 eq ha-1 yr-1。冬小麦-夏玉米农田秸秆还田对农田净温室效应―汇‖的增强最显著(-14.13kg CO2 eq ha-1 yr-1)。增施有机物料(有机肥和秸秆)或者有机肥替代部分化肥,可以平衡产量、dSOC和N2O排放。(5)运用RF算法对输入变量和DNDC模拟结果进行回归分析,建立DNDC-RF模型,在对不同输入变量进行重要性评价的基础上,模拟预测了区域尺度主要施肥措施(常规施肥(FP)、增施有机肥(MFP)、秸秆还田(SFP)、有机替代50%化肥氮(RMN))对未来气候变化情景(2008-2100)的响应,结果表明FP措施的春玉米产量,在RCP4.5情景时,整体呈现减产趋势,其中辽宁省西南减幅相对较高,而有机物料添加均能在区域内实现增产,其中MFP措施(9.6kg C ha-1 yr-1)效果最好。夏玉米产量在未来气候变化下均表现为增产,其中RCP8.5情景下MFP措施增产最快(26kg C ha-1 yr-1),其中山东南部增速相对较高。冬小麦产量在未来气候变化下均表现为增产,在RCP8.5情景下SFP措施的增速最高(17.1kg C ha-1 yr-1),其中河北中部相对增速更快。(6)春玉米农田dSOC在RCP4.5气候变化情景下SFP措施增速最高(36.95kg C ha-1 yr-1),其中辽宁西部和河北北部增速相对较高。冬小麦-夏玉米农田dSOC在RCP8.5气候变化情景下MFP措施增速最高(109kg C ha-1 yr-1),其中河北东南部和胶东半岛相对增速较快。春玉米农田N2O排放在RCP8.5气候变化情景下MFP措施增速最高(4.2×10-3 kg N ha-1 yr-1),其中河北省东部增速相对较高。冬小麦-夏玉米轮作农田N2O排放在RCP8.5气候变化情景下MFP措施增速最高(1.7×10-2 kg N ha-1 yr-1),其中山东省中东部增速相对较高。春玉米农田在不同施肥措施下整体呈现为净温室效应的―汇‖(除大连市外),其中秸秆还田措施净温室效应―汇‖的能力在不同RCP模式下均最高。冬小麦-夏玉米农田当气候变化情景从RCP4.5变到RCP8.5时,FP措施下区域整体表现从净温室效应―汇‖变成―源‖,净温室气体排放增速为25kg CO2 eq ha-1 yr-1;而SFP、MFP和RMN措施均使系统表现为净温室效应―汇‖,其中以MFP措施效果最佳,净温室气体排放增速为-311kg CO2 eq ha-1 yr-1。