在草原洼地地区（Prairie Pothole Region），采用肥料管理和作物种植技术来减少地表排水农业流域中融雪径流中的磷含量

《Canadian Journal of Soil Science》：Fertilizer and crop management practices to reduce phosphorus transport in snowmelt runoff from surface drained agricultural watersheds in the Prairie Pothole Region

　　B. Weiseth | J.J. Schoenau | J.A. Elliott
萨斯喀彻温大学土壤科学系，51 Campus Dr., 萨斯卡通，SK，加拿大

负责任的农业土地排水需要考虑在允许农民管理水资源的同时限制对环境的影响。本研究评估了在加拿大草原洼地地区条件下，肥料和作物管理实践在实现这一目标中的作用。2020年9月，在一块暗棕色黑土（典型Boroll）上启动了一个湿地整合项目，使用地表沟渠来排干一个田地内的八个短暂性湿地流域的水分。每年对每个被排干的流域应用不同的肥料或作物管理实践，并评估它们对作物磷（P）吸收和产量的影响，以及融雪径流中溶解活性磷（DRP）浓度和总可溶性磷负荷的影响。评估的实践包括：（1）针对一年生谷物作物的变量施肥率；（2）通过浅层耕作将谷物残渣混入土壤；（3）种植一年生饲料作物以收获干草。这些实践与每年种植谷物作物并采用恒定施肥率且不进行收获后耕作的对照处理进行了比较。在三年中的两年里，变量施肥显著降低了DRP浓度（比对照低64%–69%），并在一年的融雪径流中降低了总可溶性磷负荷（比对照低50%），同时没有显著降低作物产量。饲料作物混合物也在两年中显著降低了DRP浓度。处理之间的差异主要归因于磷肥施用率的差异。因此，能够提高施用和残留土壤中磷利用率的肥料或作物管理实践可以有效减少从排水农业流域中输送的磷。

1. 引言
加拿大草原洼地地区（PPR）具有独特的水文特征，整个景观中分布着一系列排水丘陵和积水洼地（Bedard-Haughn和Pennock 2002）。这种景观中的水分储存存在很大的自然变异性。主要控制因素包括风吹雪在田地内的重新分布以及随后在洼地中的积聚，以及来自上坡的融雪和降雨水的地表径流（Fang和Pomeroy 2009）。洼地中的积水可能在农民的春季播种和播种前操作期间引入效率低下，包括由于在这些洼地周围操作机械而损失的时间。除了效率降低外，在春季播种操作期间，由于农民在这些洼地周围操作机械，还可能导致养分在洼地附近的表层土壤中积累（Gaetz和Lung 2020；Crittenden等人2021）。建设排水管理措施（包括地表沟渠）可以消除春季农业流域中的长期积水，提高田地操作效率，并增加田地内的总播种面积。

减轻排水管理项目下游的水质不良影响是一个重要的设计考虑因素。湿地排水通常会降低景观的蓄水能力（Ehsanzadeh等人2012），从而通过增加地表径流的连通性来增加地表径流的贡献面积（Shook等人2013）。先前的研究表明，养分负荷与流域的贡献面积呈正相关（Badiou等人2018），因为地表径流中的养分浓度通常保持不变或随着流量的增加而增加（Wilson等人2019）。然而，作物对养分的吸收可以部分缓解由于排水导致的水质影响（Andersson等人2015；Brown等人2017）。虽然施肥可能会加剧从排水流域中流失的养分（Baulch等人2021），但旨在促进作物高效利用养分从而减轻养分流失的具体管理实践的有效性尚不明确。例如，变量施肥率（VR）试图根据土壤管理区内作物的预测养分需求来匹配施肥率，同时考虑该区域的生产力潜力和土壤残留养分。先前的研究已经评估了VR施肥在残留土壤养分、作物养分吸收和谷物产量方面的农艺表现（Wittry和Mallarino 2004；Bermudez和Mallarino 2007），以及其投资回报（Yang等人2001）。然而，很少有研究评估其对地表降雨径流中养分流失的影响，其在加拿大PPR地区减少融雪径流中养分流失的影响也不清楚。通过规定性耕作将作物残渣混入土壤也可能通过减少土壤分层和促进残渣与土壤混合来增强可溶性残渣养分的固定（Liu等人2014），但尚未考虑较浅的收获后耕作操作是否足以实现这一目标。种植饲料作物可能促进融雪水的渗透，并通过收获干草去除所有地上养分来增强养分消耗。确定能够保持产量同时减少地表径流损失的肥料、土壤和作物管理实践应增加农民的采用率，并满足环境利益相关者的需求（Bruulsema等人2008）。因此，需要评估这些施肥和作物管理实践的表现。

本研究的主要目的是评估VR施肥、浅层耕作或种植饲料混合物是否会影响加拿大南部草原典型PPR田地中排水流域融雪地表径流中的溶解活性磷（DRP）浓度和负荷。此外，还评估了每种实践在作物磷（P）吸收和谷物产量方面的农艺表现。最后，这项工作试图确定每种实践在PPR地区典型的起伏景观中的不同位置上的农艺和环境表现是否有所不同。

2. 材料与方法
2.1. 研究地点描述
研究使用的田地位于萨斯喀彻温省Langham附近，属于Discovery Farm（52.3485N, –107.0657W），这是一个私人运营的应用研究农场。根据世界土壤资源参考基础（国际土壤科学联合会工作组2015）和Bradwell协会（Acton和Ellis 1978）的分类，该地点的土壤被归类为暗棕色黑土（典型Boroll），这种土壤在该地区很常见，占PPR的很大一部分。该地点的典型土壤为壤土至粘壤土质地，形成于冰川母质上。坡度范围从0.5%到2%（Acton和Ellis 1978）。由于土地价值的上升以及减少春季融雪或强降雨事件期间周期性洪水带来的经济和操作效率，近年来该地区对通过建造地表沟渠进行人工排水的兴趣日益增加（Brunet和Westbrook 2012）。

在与萨斯喀彻温水资源安全局的技术和监管专家协商后，在一个具有共同管理历史的田地中确定了八个水文隔离的流域，这些流域包含从短暂性到季节性永久性的湿地（Stewart和Kantrud 1971），总面积约为16公顷（ha）。2020年秋季，建造了地表沟渠，将每个流域的水引向主排水沟，将水流排出田地，并在每个流域的出口处安装了测量槽（图1）。每个沟渠宽度约为9.75米，使用商用推土机（V-Wing Ditcher，型号3200HD）建造。项目三个田季（即2021年5月至2024年4月）的月平均总降水量（毫米）及相关数据收集情况如图2所示。2021年早春，在对流域实施管理措施之前，手动收集了每个流域在4天内的融雪地表径流水样，分析其DRP浓度以确定处理前的水质基线特征。此外，在2021年春季，从每个流域的六个位置采集了表层（0–15厘米）土壤样本，分析其基线物理和化学性质（见表S1）。

2.2. 实验设计
2.2.1. 研究地点描述
研究使用的田地位于萨斯喀彻温省Langham附近，属于Discovery Farm（52.3485N, –107.0657W），这是一个私人运营的应用研究农场。根据世界土壤资源参考基础（国际土壤科学联合会工作组2015）和Bradwell协会（Acton和Ellis 1978）的分类，该地点的土壤被归类为暗棕色黑土（典型Boroll），这种土壤在该地区很常见，占PPR的很大一部分。典型的土壤为壤土至粘壤土质地，形成于冰川母质上。坡度范围从0.5%到2%（Acton和Ellis 1978）。近年来，由于土地价值的上升以及减少春季融雪或强降雨事件期间周期性洪水带来的经济和操作效率，该地区对通过建造地表沟渠进行人工排水的兴趣日益增加（Brunet和Westbrook 2012）。

在萨斯喀彻温水资源安全局的技术和监管专家的协助下，在一个具有共同管理历史的田地中确定了八个水文隔离的流域，这些流域包含从短暂性到季节性永久性的湿地（Stewart和Kantrud 1971），总面积约为16公顷（ha）。2020年秋季，建造了地表沟渠，将每个流域的水引向主排水沟，将水流排出田地，并在每个流域的出口处安装了测量槽（图1）。每个沟渠宽度约为9.75米。项目三个田季（即2021年5月至2024年4月）的月平均总降水量（毫米）及相关数据收集情况如图2所示。2021年早春，在对流域实施管理措施之前，手动收集了每个流域在4天内的融雪地表径流水样，分析其DRP浓度以确定处理前的水质基线特征。此外，在2021年春季，从每个流域的六个位置采集了表层（0–15厘米）土壤样本，分析其基线物理和化学性质（见表S1）。

2.3. 作物收获
每个生长季节，通过在每个流域的每个样带位置采集一平方米的样本来手工收获作物样本。收获的样本随后风干直至脱粒。脱粒后，从总地上生物量中减去谷物产量（千克/公顷）以获得秸秆产量。从每个地块采集的谷物和秸秆子样本被研磨并酸消化，分析总磷含量（Thomas等人1967）。

2.4. 收获后土壤采样
使用手动取芯钻从每个流域的六个样带位置采集表层土壤样本（0–15厘米），分析其中可利用的植物磷含量。此外，在9月中旬从每个样带点提取了完整的表层土壤块（大约21厘米长×16厘米宽×5厘米高），并在返回实验室后冷冻，用于融雪径流模拟实验，遵循Wiens等人（2019）的程序，并在2.6.3节中详细描述。

2.5. 田地径流水监测
2.5.1. 田地径流流量监测
使用VPC（Virtual Polymer Compounds, LLC，纽约州Getzville）制造的校准测量槽测量每个研究流域的融雪径流水量。这些测量槽在2021年6月的春季播种操作后安装。安装的测量槽可以提供准确的流量测量范围，从0.780升/秒（0.00078立方米/秒）到最大61.69升/秒（0.06169立方米/秒）。使用位于测量槽上游端的HOBO U20水位记录仪（Onset，Bourne，MA）每15分钟收集一次水头数据，以确保层流。当冰层形成将水头传感器与水柱隔离时，使用补充的手动观测数据在已知的水位数据点之间插值。此外，还收集了当地的气压数据，并对所有测量的水头数据进行了补偿。所有流量均根据测量槽制造商提供的公式从最终调整后的水头数据计算得出。

2.5.2. 田地径流水采样
由于缺乏自动化的水质采样设备，融雪径流期间手动收集水质样本以进行养分分析。在三年的研究期间，由于每年都存在干旱条件，且生长季节没有高强度降雨事件，因此没有观察到导致显著径流事件的夏季降雨。在加拿大草原平原（Canadian PPR）地区，大部分径流发生在春季融雪期间；在该地区进行的其他研究中，也有研究站点报告称没有降雨径流现象，这种情况偶尔会在多个年份中出现（Little等人2007年；Tiessen等人2010年；Schneider等人2019年）。为了收集地表径流水样，研究人员步行到达各个流域。为了捕捉径流量的日变化模式，在融雪期间每天三次采集样本（Cade-Menun等人2013年）。具体采样时间为中午12点、下午3点和下午6点。

2.5.3 营养负荷计算
通过使用流量数据和从地表融雪径流中采集的水样测得的DRP（可溶性磷）浓度来计算排水流域的营养负荷。我们重点关注DRP的损失，因为之前的研究表明，在采用保护性耕作方式管理的草原土壤中，营养物质的损失主要以溶解态形式存在，而非颗粒态（Tiessen等人2010年；Elliott 2013年；Liu等人2019年）。过去的研究还表明，DRP占从加拿大草原平原年度作物田地收集的融雪径流中所有可溶性磷的总量（Cade-Menun等人2013年）。因此，在本研究中，总可溶性磷负荷被视为与总DRP负荷同义。通过测量值之间的线性插值来估算每15分钟间隔的营养浓度。然后，将这些浓度值与流量数据结合，按照先前使用的方法计算营养负荷（Bishop等人2005年；Tiessen等人2010年）。接着，使用以下公式估算融雪径流期间的总营养负荷：
(1) ∑i=1n C1V1 + C2V2 + … + CnVn
其中n表示流量测量间隔的数量，C表示DRP浓度（μg/mL），V表示流量（L/s）。

2.5.4 雪水当量和面积流量
2023年3月22日和2024年3月12日进行了雪量调查，大约在春季融雪开始前两周。在每个测量点测量了雪深和雪密度，并计算了雪水当量（SWE）（Pomeroy和Gray 1995年）。面积流量是以单位面积表示的径流量，径流量是通过计算每个间隔内流量与时间的乘积总和得出的。

2.6 实验室分析
2.6.1 土壤分析
采用Qian等人（1994年）描述的改良Kelowna提取法来提取植物可利用的磷。还测量了水溶性土壤磷（土壤与水比例为1:50），因为使用水作为土壤磷提取剂可以反映地表径流事件中可能释放的磷含量（Sharpley等人2008年）。
2.6.2 水质分析
从模拟融雪实验和排水流域收集的径流样本中分析了可溶性钼酸盐反应性磷（DRP），如Wiens等人（2019年）所定义的。简要来说，径流样本通过0.45 μm硝酸纤维素过滤器过滤后，使用Murphy和Riley方法（Murphy和Riley 1962年）通过自动比色法分析DRP含量（SEAL Analytical Inc., Wisconsin, USA）。
2.6.3 模拟融雪径流实验
该实验旨在评估在受控条件下处理方式对融雪径流中释放的可溶性反应性磷的影响。模拟实验在温度为10°C的受控环境室中进行，以模拟春季融雪期间的日最高温度。Wiens等人（2019年）的模拟融雪方法进行了修改，加入了坡度因素以评估地形因素对养分传输机制的影响。每个收集的完整土块都被设置在一个预定的角度，以复制从田间移除时的平均坡度。模拟融雪实验中使用的每个测量点的具体坡度数据包含在补充材料中（表S3）。设置好坡度后，向每个土块添加600克雪，相当于每单位面积7.5厘米深度或约1.3厘米的SWE，然后让雪融化。收集融雪水样并通过0.45 μm膜过滤器过滤，随后按照2.6.2节所述的方法分析DRP含量（King等人2017年）。

2.7 统计分析
作物、土壤和模拟融雪径流数据采用固定效应模型进行分析，考虑了农艺管理措施、地形位置及其交互作用作为固定效应。从排水流域测量的融雪地表径流数据使用重复测量设计（gls）进行统计分析（Pinheiro和Bates 2000年），并采用了复合对称协方差结构。每个排水流域应用的农艺管理措施和径流采样事件被视为固定效应，采样事件是重复因素。方差分析（ANOVA）使用aov函数进行。所有分析均使用R版本4.1.1（Fox和Weisberg 2019年；R Core Team 2021年）完成。每个分析变量的ANOVA结果作为补充材料呈现（表S4–S7）。通过检查拟合值与残差值的图表以及“Normal Q–Q Plot”（将标准化残差与理论分位数进行对比）来验证模型假设，确保残差呈正态分布、处理组合间方差均匀且没有样本具有过度杠杆效应。使用Cook's距离方法（Jingang等人2017年）识别并移除了异常值。对于不符合模型假设的变量，还进行了Shapiro–Wilk检验以检验其正态性。当变量不符合模型假设时，进行了对数转换，并报告了转换后的均值（Crespo等人2024年；Indraratne等人2024年）。所有模型因素在p ≤ 0.1的水平上被认定为显著，这反映了田间和流域实验的高内在变异性（Tiessen等人2010年；Liu等人2019年）。使用Tukey的诚实显著差异方法来确定因素内的均值差异。为了检验不同处理方式下排水流域估计的磷负荷差异的显著性，进行了一系列双样本t检验。

3. 结果
3.1 作物产量和磷吸收
在三年中，每个排水流域内实施的农艺管理措施对谷物产量没有显著影响（表3），而秸秆产量仅在2021年有显著影响（p < 0.001）。值得注意的是，尽管VR肥料处理的磷施用量减少了10%–20%（表2），但其谷物或秸秆产量并未减少。地形位置对谷物或秸秆产量没有显著影响，除了2021年，在低洼位置测得的谷物和秸秆产量显著高于上坡或中坡位置（表3）。不同处理方式之间的产量与坡度位置之间没有交互作用。其他植物和土壤属性也是如此。

表2. VR肥料处理的种子、氮（N）和五氧化二磷（P2O5）施用量，以加权平均值和相对于对照组的百分比表示；Tillage处理则以表S2中定义的土壤管理区5的恒定速率施用。
表3. 每个生长季节按处理方式和地形位置划分的平均谷物和秸秆产量。
肥料和作物管理措施对地上作物总磷吸收有显著影响（p < 0.1）（表5）。Forage Mixture处理的响应在不同年份间不一致。2021年，Forage Mixture处理的总磷吸收和作物移除量显著高于其他三种处理方式，因为其秸秆产量显著更高；而在2022年和2023年，Forage Mixture处理的总磷吸收量显著低于其他处理方式（p < 0.1）。在任何年份，对照组、VR肥料处理和Tillage处理之间的总磷吸收量没有差异，这与研究期间的2021年亚麻、2022年小麦、2023年油菜轮作情况一致。这也与这些处理方式在相应年份的谷物或秸秆产量无显著差异的结果相符（表3）。同样，在每年中，地形位置对地上总磷吸收的影响也遵循秸秆产量的响应模式，2021年观察到统计学上的显著差异，但在2022年和2023年则没有。2021年，低洼位置的总磷吸收量显著高于上坡或中坡位置。

3.2 收获后土壤养分
表4展示了收获后采集的土壤样本中测得的0–15厘米深度的平均土壤测试磷（STP）值，按处理方式和地形位置划分。肥料和作物管理措施以及地形位置对土壤中剩余可利用磷没有显著影响。
表4. 每个生长季节收获后从地表土壤样本中测得的平均土壤测试磷（STP），按处理方式和地形位置划分。

3.3 模拟融雪径流中的磷浓度
表5展示了模拟融雪径流中的平均DRP浓度。2021年和2022年，从融雪模拟实验中收集的融雪水中测得的DRP浓度受到处理方式的显著影响，Forage Mixture处理的DRP浓度显著低于对照组。2022年，Tillage处理的平均DRP浓度也显著低于对照组。地形位置对融雪模拟径流中的DRP浓度没有显著影响。

表5. 每个生长季节模拟融雪期间测得的平均总（谷物+秸秆）地上作物磷吸收量和径流中的磷浓度。

3.4 田间径流中磷损失的测量
农业管理措施对所有三年项目期间田间融雪径流中测得的DRP浓度有显著影响（表6）。在三年中的两年，VR肥料处理的DRP浓度显著低于对照组。在给定年份内，不同处理方式之间的面积流量和SWE存在较大差异。2023年，双样本t检验显示VR肥料处理的估计磷负荷显著低于对照组；而在2024年则相反。此外，2024年，Forage Mixture处理的估计磷负荷也显著低于对照组和VR肥料处理（表7）。

表6. 使用春季融雪期间从田间收集的水样计算的排水湿地流域的DRP浓度和估计磷负荷。

4. 讨论
4.1 变量施肥效果
VR肥料处理对地上作物总磷吸收量和秋季地表残余STP的影响在任何年份都与对照组没有显著差异。VR肥料处理的磷施用量在整个景观范围内仅减少了10%–20%，且这些减少发生在土壤中可利用磷已经充足的区域。Wittry和Mallarino（2004年）也观察到，均匀施肥和VR肥料施肥对玉米或大豆的总体磷吸收量没有显著差异。
在三年的研究期间，VR肥料处理对谷物和秸秆产量的影响不一致且不具有统计学意义。在比较VR肥料和固定剂量磷肥料对玉米和大豆效果的研究中，仅在24个站点年份中的一个年份观察到对谷物产量的显著影响（Bermudez和Mallarino 2007年）。VR肥料处理对作物产量没有总体影响，但与恒定剂量对照组相比，VR肥料处理的肥料投入减少，这表明VR肥料应用具有经济效益。然而，这种潜在的经济效益只有在肥料节省的价值超过实施VR肥料管理的成本时才能实现。
在春季融雪期间收集的田间地表径流数据显示，VR肥料处理的DRP浓度在三年中的两年显著低于对照组处理。这种效应很可能是由于在整个VR肥料处理区域内平均磷肥施用量减少了10%–20%，与对照组相比，以及根据VR肥料处理方案进一步针对流域内的低洼地区减少了磷肥施用量所共同作用的结果。加拿大PPR地区的低洼地带在春季融雪期间容易暂时积聚地表水，当这些水被排出时，可能成为农业流域养分流失的关键来源（Baulch等人，2019年）。如果平均磷肥施用量相对于对照组减少得更多，VR肥料处理对地表径流中可溶性磷（DRP）浓度的影响可能会更加显著。其他研究也观察到，在类似土壤条件下，降低磷肥或粪肥施用量可以减少融雪径流中的可溶性磷损失（King等人，2017年；Liu等人，2019年；Wiens等人，2019年）。尽管VR肥料处理对DRP浓度有显著影响，但对估计的磷负荷并没有产生一致性的显著影响。考虑平均面积流量和土壤含水量（SWE）有助于解释观察到的磷负荷结果。2023年春季，VR肥料处理的磷负荷估计值显著低于对照组（29克/公顷对比58克/公顷）（见表6和表7），同时DRP浓度也显著较低，但面积流量和SWE则相当（28毫米对比35毫米，51.2毫米对比54.4毫米）。相反，2024年春季，VR肥料处理的磷负荷估计值显著高于对照组，尽管DRP浓度较低，但面积流量和SWE却较高（49毫米对比24毫米，58.0毫米对比53.6毫米）。虽然2023年和2024年VR肥料处理组和对照组的平均雪深变化不大（分别为30.3厘米和29.6厘米，28.8厘米和29.7厘米），但2023年和2024年两组之间的平均雪密度变化较大（分别为168.9千克/立方米对比183.7千克/立方米，200.6千克/立方米对比169.9千克/立方米）。这些发现强调了总地表径流量在驱动养分负荷方面的重要作用，因为先前的研究已经表明，在加拿大草原地区，融雪时的养分浓度随着流量的增加而保持不变或增加（Ali等人，2017年；Wilson等人，2019年）。在本研究中，某种管理措施的年面积流量可能与秸秆产量及其对积雪积累和保持的影响有关（Harder等人，2018年，2019年）。与对照组相比，2022年VR肥料处理的秸秆产量较低，导致2023年春季融雪期间的面积流量和SWE也较低。相反，2023年VR肥料处理的秸秆产量较高，与2024年春季的较大面积流量和SWE相匹配。未来的研究应更详细地考虑秸秆产量和高度的影响。

4.2. 耕作效果
鉴于这两种处理方式中磷肥施用量的一致性，预计耕作处理与对照组在磷吸收、谷物产量或秸秆产量方面没有显著差异。由于三年研究期间都出现了干旱情况，尤其是六月和七月的降水量低于平均水平，作物谷物和秸秆产量对管理措施的反应可能被减弱了。与对照组相比，耕作处理在减少融雪地表径流中的磷损失方面的效果并不一致。在融雪模拟实验中，只有三年中的一年，耕作处理的DRP浓度显著低于对照组。同样，在从排水流域收集的地表径流样本中，也只有一年观察到耕作处理导致的DRP浓度显著降低。其他两年未观察到处理效果可能反映了耕作操作较为轻微，无法充分将作物残余物融入表层土壤，从而无法促进磷的固定。先前的研究表明，使用20厘米深度的犁进行一次性的深度耕作可以有效减少表层土壤中的磷分层（Garcia等人，2007年）。

4.3. 饲草混合物效果
2021年，饲草混合物处理的平均秸秆产量显著高于对照组，而在2022年和2023年两者之间没有显著差异。2021年至2023年，饲草混合物处理的平均产量分别为4055千克/公顷、1942千克/公顷和2863千克/公顷。这种产量变化可能是由于生长季节降水量变化以及2022年和2023年杂草种类竞争加剧的共同影响，因为在多物种饲草混合物处理中无法使用化学除草剂。先前的研究表明，生长季节降水量分布的变化会显著影响年度饲草产量（Foster和Malhi，2013年；Grant等人，2014年；Lai等人，2022年）。与对照组相比，2021年饲草混合物处理的总磷吸收量显著增加，但在2022年和2023年则显著减少。三年间饲草混合物总磷吸收量的变化与每年饲草混合物产量的变化一致。2021年和2022年，融雪模拟实验中饲草混合物处理的径流中DRP浓度显著低于对照组。这些结果可能是由于磷肥施用量减少以及通过饲草收获移除了更多的土壤磷所致。与我们的模拟研究结果一致，2022年和2024年春季融雪期间，从排水流域收集的地表径流中，饲草混合物处理的DRP浓度也显著降低。2024年，饲草混合物处理的估计磷负荷显著低于VR肥料处理或对照组处理，其较低的面积流量可能是主要原因。较低的面积流量可能是由于饲草混合物的根系系统改善了渗透性，加上饲草混合物处理中所有地上部分的收获，从而影响了2024年的积雪保持。这与加拿大PPR其他地区的研究结果一致，即与种植一年生谷物作物相比，牧场地区的积雪减少且渗透性增加（Cade-Menun等人，2013年）。

4.4. 地形位置的影响
本研究中评估的肥料和作物管理措施在模拟融雪径流中DRP的影响方面，在各种地形位置上表现一致，表明它们在加拿大PPR多样化的地形中具有普遍适用性。在降雨模拟实验中，Zhang等人（2019年）观察到降雨径流中的总磷损失与降雨强度和土壤坡度呈正相关，其中降雨强度对磷损失的影响大于坡度。与降雨径流不同，融雪过程较慢（Owens等人，2011年），并且在冻结条件下土壤颗粒的脱落受到限制（Panuska等人，2008年）。因此，与降雨相比，融雪地表径流的能量较低且强度较小，这可能减弱了地形位置和坡度角度在驱动融雪水养分损失中的相对重要性。坡长也可能是田间的一个重要因素，但在融雪模拟中无法进行评估。

5. 结论
本研究确定了包括VR肥料施用和在排水流域种植饲草在内的肥料和作物管理措施，这些措施可以同时实现良好的农艺和环境效益，值得将其纳入加拿大PPR地区的农业水资源管理策略中。例如，与对照组相比，在排水流域按规定减少磷肥施用量的情况下，VR肥料处理在三年中有两年使融雪地表径流中的DRP浓度显著降低，同时保持了相当的作物谷物产量。种植一年生饲草混合物也可能是一种降低DRP浓度的合适策略。较低的磷肥施用量和作物在收获的饲草中移除更多的土壤磷，在本研究的三年中有两年有助于降低DRP。值得注意的是，DRP浓度的影响并不总是与计算出的总磷负荷的减少相匹配。这可能反映了作物秸秆数量和类型对融雪地表径流面积流量的影响。需要进一步研究来评估作物秸秆管理策略对融雪径流面积流量和养分负荷的影响。总体而言，能够有效匹配肥料磷施用量与地形上作物磷需求变化，并促进作物移除残留磷的肥料和作物管理措施，可以有效减少排水农业流域中的磷传输。本研究中评估的三种地形位置上，肥料和作物管理措施对DRP浓度的影响相似，表明它们在加拿大PPR多样化的地形中具有潜在的相关性。然而，还需要进一步研究来评估坡度在寒冷水文区域中驱动养分损失的影响。

数据可用性
本研究生成或分析的数据可向相应作者索取。

作者贡献
概念化：BW
数据整理：BW
正式分析：BW
调查：BW
方法论：BW
项目管理：JJS, JAE
监督：JJS, JAE
初稿撰写：BW
审稿与编辑：BW, JJS, JAE

资金信息
本研究得到了萨斯喀彻温省小麦发展委员会、萨斯喀彻温省油菜发展委员会、萨斯喀彻温省土壤保护协会、萨斯喀彻温省牲畜养殖者协会和水资源安全机构的支持。

补充材料
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