N2O是重要的温室气体,农田是N2O的重要排放源。排放因子法、试验推断法、统计模型和过程模型是目前估算区域农田N2O排放的主要方法,应用上述方法,各国学者对全球、国家和其它区域尺度的农田N2O排放量进行了估算。结果表明,世界农田N2O排放总量在1.2—4.2 TgN之间,中国农田N2O排放总量在0.063—0.628 TgN之间。与其它方法相比,过程模型的精度更高,未来在区域农田N2O排放估算上会发挥越来越重要的作用。应用过程模型,开展模型功能开发与区域验证、氮沉降、淋溶、径流等间接排放因子研究以及区域减排技术集成与农田减排碳贸易测算是未来区域尺度农田N2O排放估算研究的重点。

【目的】收集中国已发表的旱地农田Ｎ＿２Ｏ排放田间监测文献并建立数据库，以此为基础解析中国主要旱地农田（小麦地、玉米地、蔬菜地）的Ｎ＿２Ｏ背景排放值（不施肥情况下土壤的Ｎ＿２Ｏ排放量）和排放系数（ＥＦ）及影响因子，为估算区域温室气体清单和提出相应的减排策略提供数据支持。【方法】利用亚组归类和回归分析等方法对主要类型旱地农田Ｎ＿２Ｏ背景排放量的影响因子（如土壤全氮含量和土壤碳氮比）及影响ＥＦ的因子（如氮肥用量及肥料类型——硝化抑制剂和缓控释肥）进行分析。【结果】（１）中国旱地农田Ｎ＿２Ｏ背景排放量为０．７０—３．１４ ｋｇ Ｎ＿２Ｏ－Ｎ·ｈｍ～（－２）；小麦地和夏玉米地的Ｎ＿２Ｏ背景排放量和蔬菜地．．．

N2O不仅是一种重要的温室气体,而且还可以破坏臭氧层。随着人类活动的增加,其在大气中的浓度不断上升,对环境的影响也更加严重,因此,N2O的排放日益成为环境研究的热点问题。土壤是N2O的重要排放源。本文综合分析了土壤N2O排放研究的进展情况,主要包括:土壤N2O产生及排放的机理;影响N2O排放的主要因素;土壤N2O排放的时空特征以及全球N2O排放的模型估计;最后提出了今后的研究方向。

基于遥感数据的光能利用率模型被广泛应用于计算农田生态系统的生产力,其结果对最大光能利用率(εmax)参数非常敏感。利用农业产量统计数据、MODIS遥感数据、气象观测数据和植被光合模型(VPM)推算2001～2011年黄淮海3省(冀、鲁、豫)和长江中下游5省(苏、皖、鄂、湘、赣)各市逐年的农田平均εmax,并分析其时空变化特征及其影响因素。研究表明:黄淮海3省(冀、鲁、豫)和长江中下游5省(苏、皖、鄂、湘、赣)各市农田εmax的11a平均值为0. 6～2. 8 g C·MJ-1,表现出西北和南部较高、东北和中部较低的分布特征;大部分市农田εmax呈现出上升趋势,但上升的幅度存在着明显的年际波动和空间差异;各市农田εmax的年际波动总体呈现北高南低、中间高四周低的空间分布特征。大部分市农田εmax的年际变化与单位耕地面积农用化肥施用量存在显著的正相关性(P

本文分析了养殖水体氮转化过程中可能产生N_2O的环节,总结了关于水产养殖活动中N_2O排放量的相关研究进展。结果表明,养殖过程中的N_2O排放系数总体上低于废水处理过程中的N_2O排放系数;不同的养殖模式氮的利用效率及未被利用的氮的去向有较大差别,其中循环水养殖模式的氮处理过程最接近于废水处理厂中的处理途径,但循环水养殖产量占全球水产养殖产量的比例较低,且现有水产养殖总产量中约有一半的渔获物不需要投饵,因此,基于废水处理厂的N_2O排放系数和总养殖产量的N_2O排放量的估算会明显高于实际排放量。目前尚缺乏关于水产养殖N_2O产生的基础性研究,本研究未进行相关估算。应尽快开展水产养殖活动中产生N_2O的系统性研究,为客观评估养殖活动N_2O的排放提供理论支撑。

【目的】明确黄淮海平原地区典型作物种植类型下,农田土壤N2O排放特征,并探明不同环境因子对其排放通量的影响。【方法】采用静态箱法测定了黄淮海平原典型农田(冬小麦/夏玉米、棉花、休闲地)土壤N2O的排放通量及其季节变化特征,并分析了土壤温度、土壤水分、不同氮肥量对土壤N2O通量的影响。【结果】3种种植方式N2O排放在秋季均呈现总体下降趋势,至12月中旬左右降到最低,随着春季气温的升高则呈总体上升趋势。冬小麦/夏玉米地土壤N2O排放高峰值为433.5μgN2O·m-2·h-1,出现在7月下旬;棉花地为146.5μgN2O·m-2·h-1,出现在6月中旬;休闲地为175.16μgN2O·m-2·h-...

【目的】分析不同施肥处理对土壤理化性质、N_2O的排放特征及小麦产量的影响,以期为旱作雨养农田化肥合理施用以及降低温室气体排放提供科学依据。【方法】2016-2018年,以始于1990年的陕西杨凌"国家黄土肥力与肥料效益监测基地"冬小麦/夏休闲体系长期肥料定位试验为基础,对其中6个处理((1)不施肥(CK)、(2)单施氮肥(N)、(3)氮肥与钾肥配施(NK)、(4)磷肥与钾肥配施(PK)、(5)氮肥与磷肥配施(NP)、6)氮肥、磷肥与钾肥配施(NPK))进行研究,测定不同处理土壤样品理化性质、N_2O排放特征以及小麦产量,并就N_2O排放总量与土壤理化性质的关系进行了冗余(RDA)分析。【结果】不同处理对土壤理化性质影响有差异,其中NP和NPK处理土壤有机碳(SOC)、全氮(TN)、无机氮(铵态氮(NH_4~+-N)和硝态氮(NO_3~--N))、微生物量碳(MBC)、微生物量氮(MBN)含量均明显高于其他处理,而土壤pH显著下降。2016-2017和2017-2018年不同处理的土壤N_2O排放总量分别为0.48～1.31和0.41～1.18 kg/hm~2,其中施氮处理(NK、NP和NPK)的土壤N_2O排放总量均显著高于CK;土壤N_2O排放总量平均值表现为NPK>NP>NK>N>PK>CK。所有施氮处理中,NPK处理的N_2O排放系数平均值最高,达0.59%,显著高于其他处理。2016-2017和2017-2018年,所有施肥处理小麦产量均显著高于CK,其中NP和NPK处理的小麦产量均较高。6个处理中,N处理的土壤N_2O排放强度平均值最高,显著高于其他处理;CK、NK和NPK处理次之,且三者之间差异不显著; NP和PK处理均较低,且两者之间差异不显著。RDA分析结果表明,土壤N_2O排放总量与土壤理化性质的相关性由大到小表现为TN>NO_3~--N>SOC>NH_4~+-N>MBN>MBC。【结论】对于土娄土区雨养农田而言,长期氮、磷肥配施(NP)或者氮、磷、钾肥配施(NPK)可显著提高土壤肥力和小麦产量以及N_2O排放总量,是研究区较好的施肥方式。

为进一步厘清生物炭在减缓农业生态系统土壤N_2O排放的作用和机制,本研究基于CNKI、Springer、Wiley和Science Direct数据库,以"生物炭"、"农业生态系统"、"N_2O"为关键词,搜索2008—2021年相关文献,并进行了总结和归纳。结果表明:土壤N_2O可通过多种微生物过程产生,其中硝化作用和反硝化作用是主要过程,硝化细菌反硝化、硝态氮异化还原成铵、化学反硝化等非生物过程也可产生N_2O;生物炭添加对土壤N_2O排放影响的结论不一,多数研究认为生物炭有利于减少土壤N_2O的排放,少数认为生物炭刺激了土壤N_2O的排放或对其无影响;提出了生物炭减缓土壤N_2O排放机制(生物炭本身理化性质的差异、生物炭影响土壤理化性质和氮转化过程);并分析了生物炭降低堆肥土壤N_2O排放的潜力和生物炭促进酸性土壤的植物生产力。最后,基于上述研究提出三点展望:有必要建立生物炭特性数据库;系统性的加强生物炭在N_2O减排潜力的估算;进行长期野外田间试验的必要性。

氧化亚氮(N_2O)是第三大温室气体,对全球气候变化具有显著影响。稻田是重要的N_2O排放源,追踪稻田N_2O产生及排放关键过程的微生物调控机制,可以为农田土壤氮素循环研究以及稻田N_2O减排提供有价值的信息。微生物调控的硝化作用和反硝化作用是稻田N_2O排放的主要来源。基于此,我们在过去十年的研究中,依托中国科学院桃源农业生态试验站,以水稻田淹水-落干和施肥为关键过程,从水稻根际、土层深度、反应底物浓度等方面探明了土壤硝化反硝化过程和N_2O排放特征及其微生物调控机制;提出了开发稻田土壤微生物资源,提高土壤N_2O消纳能力的可能策略;构建了可以有效降低稻田氮素损失和N_2O排放的基于化肥一次性深施的减氮控磷施肥技术,并在实际农业生产中进行了示范推广。本文对上述研究取得的成果,以及国内外相关研究结果进行了全面综述。结合分子生物技术在土壤科学研究中的应用,今后的研究工作将会从以下几个方面开展:1)解析土壤微生物与土壤生产力和生态环境之间的关系;2)在基因组和转录组水平构建农田土壤碳氮循环功能微生物分析平台;3)解析土壤微生物分布与生态功能之间的关联机制;4)根系—土壤—微生物之间的协同机制以及植物—内生菌—土壤微生物之间相互影响的分子机制;5)加强对实用技术的研发,把基础研究成果转化为生产力,服务农业生产和生态文明建设。

介绍了经过改装并配有火焰离子检测器 (FID)和电子捕获检测器 (ECD) ,能同步分析稻田CO2 、CH4和N2 O排放通量的气相色谱仪Agilent 4 890D的基本原理、主要配置及性能。该仪器与GC 14A气相色谱仪的分析结果十分接近。对2 0 0 1年南京市江宁区稻田CO2 、CH4和N2 O的季节排放通量的实测结果表明 ,该仪器具有简便易行 ,准确可靠等优点 ,能够满足农田生态系统几种温室气体同步分析的要求

为揭示区域尺度农田面源污染现状，以农作物及其化肥施用量研究对象，提出了农田面源污染风险等级(包括安全、微风险、低风险、中风险和高风险)与粮食作物当量概念，剖析了近20年主要作物与作物类型的农田面源污染风险及其变化过程，构建了区域尺度农田面源污染风险评价模型，在国家尺度、区域尺度与省域尺度开展了我国农田面源污染风险评价研究。结果表明：1)不同作物类型及作物农田面源污染风险有较大差异。粮食作物属氮低风险和磷微风险，油料作物属氮、磷微风险，棉花属氮高风险和磷低风险，麻类作物属氮高风险和磷微风险，糖料作物属氮、磷高风险，烟叶属氮安全与磷中风险，蔬菜属氮中风险和磷高风险，茶园属氮高风险和磷中风险，果园属氮、磷肥高风险；2)国家尺度农田氮、磷面源污染风险系数分别为1.14和1.45,属氮、磷低风险。区域尺度农田氮面源污染风险系数1.02～1.37,除华南属中风险外，其它区域均为属低风险；农田磷面源污染风险系数1.08～2.20,东北、华北、华中和华东属低风险、西南与西北属中风险，华南属高风险；3)省域尺度农田氮面源污染风险系数0.95～1.41,除广东等7省属中风险外，其它省均属低风险；农田磷面源污染风险系数1.16～2.99,除贵州等8省高风险、云南等4省中风险、以及黑龙江与吉林微风险外，其他17个省均属低风险。综上，作物类型及其种植面积对区域农田面源污染风险有重要影响，粮食作物比例越大，农田面源污染风险越低，如东北、华北、华东和华中地区；果园、蔬菜或茶园比例越大，农田面源污染风险越高，尤其是磷风险，如西南、西北和华南地区。

大气硫的沉降一直是人们很关心的问题,尤其是在区域尺度上的硫沉降问题一直是研究热点。发达国家最先开始有关于区域尺度硫沉降的研究,近年来我国也引进并建立了很多基于观测数据的各种模型来研究区域尺度大气硫沉降中的科学问题,并取得了可喜的进展。本文综述了区域尺度大气硫沉降机制和影响因素的相关研究进展,重点阐述了硫在大气中的迁移变化过程与污染源、气象条件、不同下垫面沉降速率对区域尺度大气硫沉降的影响并对今后该领域应开展的研究工作做了展望。

【目的】研究间歇灌溉和长期淹灌模式下稻田CH4和N2O排放规律及其温室效应,为全面评价不同水分管理对稻田生态环境带来的影响及有效控制稻田温室效应提供理论依据。【方法】采用静态箱技术对稻田CH4和N2O排放通量进行监测,并运用增温潜势对稻田生态系统CH4和N2O排放的温室效应进行了估算。【结果】间歇灌溉稻田CH4排放峰值主要集中在水稻分蘖前期和中期,N2O排放峰值出现在水稻分蘖前期和成熟期。与长期淹灌相比,间歇灌溉稻田CH4排放通量明显降低,其累积排放量为20.04 g.m-2,比长期淹灌处理37.27 g.m-2减少了46.23%;而N2O累积排放量显著高于长期淹灌稻田,其排放量为127.42...

【目的】探究秸秆还田方式对土壤CO_2排放特征及碳平衡的影响，为东北地区农田土壤固碳减排和秸秆还田方式的选择提供科学依据。【方法】采用田间微区试验，以玉米为供试作物，设置3种秸秆还田方式：秸秆浅层还田（QH）、秸秆深层还田（SH）和秸秆覆盖还田（FG），无秸秆还田（CK）处理为对照。利用LI-8100A土壤碳通量自动测定仪监测玉米生长季不同秸秆还田方式下土壤CO_2的排放特征，探讨土壤温度、含水量、pH、微生物量碳及氮磷钾速效养分和全量养分对土壤CO_2排放的影响，并分析不同还田方式下的土壤碳平衡。【结果】在玉米生长季，各处理土壤CO_2排放速率均表现为先升高后降低的趋势。土壤CO_2累积排放量表现为FG>QH>SH>CK处理，相较于SH处理，FG和QH处理土壤CO_2累积排放量分别增加了14.0%和6.4%，各处理间差异显著（P<0.05）。不同还田方式下土壤CO_2排放速率与土壤温度、土壤含水量进行单因素模型拟合，均呈二次函数相关关系，且达到了显著水平（P<0.05），土壤温度和土壤含水量分别解释68.2%—73.7%和21.3%—82.8%的土壤CO_2排放速率变化，但土壤温度和土壤含水量的双因素复合模型能更好地解释土壤CO_2排放速率的变化，解释度达到78.5%—82.8%。相关性分析表明，土壤CO_2累积排放量与速效钾、微生物量碳呈极显著相关关系（P<0.01），与土壤有机质、碱解氮、全氮和pH呈显著的相关关系（P<0.05）。秸秆还田处理下土壤碳平衡均为正值，为大气CO_2碳汇。SH处理下土壤碳平衡和固碳潜力显著高于QH、FG处理，提高幅度分别为23.4%、475.7%和7.1%、30.7%(P<0.05），表现出较强的碳汇功能。在两年收获期，秸秆还田显著提高了玉米产量，其中SH处理最高，但与QH和FG处理间无显著差异。【结论】本试验条件下，综合考虑固碳减排效应和产量，3种秸秆还田方式相比，秸秆深层还田（SH）是一种较好的还田方式。