氮肥施用后管理草地一氧化二氮（N2O）排放的定量化：自动箱法与手动箱法测定累计排放量的比较分析

《Agricultural and Forest Meteorology》：Quantification of nitrous oxide (N 2O) emissions in a managed grassland following nitrogen fertilisation: A comparative analysis of cumulative emissions determined by automated and manual chamber methods

　　

摘要

准确量化草地一氧化二氮（N₂O）排放仍具有挑战性，因其具有偶发性、空间异质性和昼夜变异性。本研究比较了自动箱（AC）法和手动箱（MC）法，以评估箱法方法学对氮（N）肥施用后N₂O排放的影响。在多年生黑麦草（*Lolium perenne*）草地上开展了一项田间试验，共设置16个样地，按4个重复区组排列，每个样地内成对安装AC和MC系统。氮肥以5次等量分施的方式施用，每次40 kg N ha^-1，年总施氮量为200 kg N ha^-1 yr^-1，通量监测持续8个月。在测量期间，N₂O通量表现出显著的时间变异性，包括亚日波动和施肥后的激发时段（hot moments），尤其是当氮输入与土壤水分升高或干湿交替过程相耦合时。AC法测得的日N₂O-N通量范围为-0.52至191.47 g ha^-1 d^-1，MC法为-1.64至95.21 g ha^-1 d^-1。尽管两种方法捕捉到的季节动态相似，但AC法比MC法检出了更多的激发时段和低幅通量。AC法测得的累计N₂O-N排放量和部分排放因子（*EF*_p）平均分别比MC法高52%和74%。这些差异可能部分归因于箱内顶部空间混合、封闭时长、分析灵敏度和通量计算方法的不同。昼夜变异性和采样时间影响日N₂O-N估算值，但没有任何固定采样时刻能够代表24 h AC法得出的日均值，尤其是在激发时段日。模拟的MC采样方案显示，采样频率对累计排放量的影响大于采样时刻，将常规背景采样与强化事件期采样相结合的混合方案在日误差和累计N₂O排放相对偏差之间取得了最佳平衡。总体而言，本研究表明方法选择影响N₂O估算值，高分辨率测量可为MC采样设计、排放因子开发和Tier 2清单编制提供参考。

论文解读文章

**一、研究背景与意义**

一氧化二氮（N₂O）是一种强效温室气体（GHG），主要源于土壤微生物过程——硝化作用和反硝化作用的副产物。N₂O排放具有高度的时空变异性，受土壤底物有效性、氧气水平、环境条件、土地管理措施、活性碳底物和肥料输入等多因素的综合影响。在温带地区，N₂O排放主要由特定事件驱动，包括降雨、水填充孔隙度（WFPS）和氮（N）施用。在放牧草地中，N₂O估算尤为困难，原因在于：（i）粪尿热点区（尤其是尿斑）导致排放空间极度异质；（ii）由管理措施（施氮）和/或天气事件（冻融和干湿循环）驱动的短暂"激发时段"峰值；（iii）豆科植物通过共生固氮在时间和空间上变化的生物氮输入。这些因素导致国家清单和全球农业N₂O排放评估存在不确定性。

N₂O排放估算的准确性、减缓评估、模型校准、经验排放因子（EF）和国家清单最终取决于N₂O测量的质量和时间分辨率。手动箱（MC）法因其成本相对较低和技术简单而仍被广泛使用，但其耗时耗力，有限的时间分辨率使其难以捕捉N₂O排放的完整时间变异性。MC测量通常为间歇性采样，在预期高排放时期（如施肥或强降雨后）加密测量。此外，MC通量通常来自一天中固定时段（通常为上午至中午）的短时间封闭（通常30至60分钟），这可能导致错过N₂O排放的昼夜波动，并给日和累计排放估算引入系统性偏差。季节和年累计排放量通过在测量点之间插值估算，因此与降雨、土壤复湿、施肥、放牧或尿液沉积相关的短暂排放峰值可能无法被充分表征。

相比之下，自动箱（AC）法以亚日频率测量排放并进行现场分析，可在较长时间内实现高分辨率N₂O通量测量，捕捉昼夜模式、季节趋势和与环境触发因素相关的激发时段。然而，AC技术也存在潜在局限性，如安装和运行成本高、技术复杂、可部署单元数量有限、后勤限制以及对气压变化的敏感性。尽管AC系统在温室气体监测网络和方法比较研究中的使用日益增多，但在管理温带草地中，高频率AC和常规MC的配对全季比较仍然有限。此类比较尤为重要，因为施肥草地的N₂O排放通常由施肥、降雨和干湿交替后的短暂排放事件主导，采样频率和采样时间都可能显著影响日通量、累计排放量和排放因子的估算。

本研究通过在施用重复氮肥的管理温带草地进行8个月的配对AC和MC测量来填补这一空白。研究目标包括：（i）比较配对AC和MC系统测得的日及累计N₂O-N排放；（ii）评估昼夜变异性和采样时间对MC估算的影响；（iii）确定最能代表24 h AC-derived累计N₂O-N通量收支的采样策略；（iv）评估箱法方法学对部分排放因子（*EF*_p）估算的影响。该论文发表在《Agricultural and Forest Meteorology》。

**二、主要关键方法**

研究于2023年生长季（3月至11月）在爱尔兰韦克斯福德郡Johnstown Castle的Teagasc研究中心进行，土壤为淋溶土，质地为砂质粘壤土。试验地以多年生黑麦草为主，采用随机区组设计，4个重复区组，16个施肥样地，每个样地内配对安装AC和MC。施肥处理包括硫酸铵（AS）、NPK 18–6–12、NPK 27–2.5–5和硝酸钙（CN），各施氮处理数据按区组平均后合并进行方法比较。另设4个不施肥对照样地（MC测量）。氮肥分5次等量施用（40 kg N ha^-1次^-1）。MC采用密封静态箱法结合气相色谱（GC）分析；AC采用激光痕量气体分析仪（LI-7820）结合多路器（LI-8250）和16个自动长期箱（8100–104），闭合周期8分钟，每箱每日约21–22次通量观测。通量计算均采用线性回归法；采用线性混合效应模型（LMM）评估方法效应；通过模拟不同MC采样时刻和频率方案，评估其对累计N₂O排放估算的影响。

**三、研究结果**

3.1 环境条件与通量动态

试验期间累计降雨量为913.3 mm，WFPS在15%至91%之间季节性变化。5月下旬至6月中旬出现26天连续干旱，导致WFPS降至18%以下；6月下旬和9月初的强降雨引发显著土壤复湿，WFPS从19%升至40%以上。AC和MC测得的日N₂O-N通量总体趋势相似，但平均日通量差异显著（P = 0.007），AC比MC高34%。

3.2 N₂O-N通量幅度与变异性

AC法在整体测量期间识别出41个激发时段日，而MC仅识别出15个。激发时段日对AC累计排放的贡献为57%（1.38 kg N₂O-N ha^-1），对MC累计排放的贡献为65%（0.44 kg N₂O-N ha^-1）。激发时段日期间AC的相对变异性（CV = 127.53%）高于MC（CV = 94.48%），而激发时段日期间MC的变异性（CV = 157.01%）高于AC（CV = 110.94%）。施肥后高排放通常出现在1–3天内（App 1–4），而App 5因施肥后干旱条件，排放高峰延迟至施肥后约10天。

3.3 自动箱与手动箱日通量关系

MC测量（MC_All）与同时间段AC测量（AC_sub）呈强线性关系（R² = 0.80, P < 0.001），MC_All与24 h AC测量（AC_All）也呈强线性关系（R² = 0.77, P < 0.001），但回归斜率为0.45，表明MC_All在高通量时系统性低估排放。

3.4 昼夜变异与采样时间偏差

AC测量显示N₂O-N通量存在昼夜模式，最低值出现在09:00–10:00，最高值出现在15:00–16:00。在非激发时段日，夜间和清晨采样严重低估日均通量（约-70%），15:00左右接近零偏差；在激发时段日，偏差模式不稳定，从清晨的负偏差（约-30%）转为下午的正偏差（16:00约+38%）。没有任何固定采样时刻能始终代表24 h AC-derived日均通量。

3.5 采样频率对累计排放的影响

模拟MC采样方案显示，相对于24 h AC-reference（2.44 kg N₂O-N ha^-1），周采样累计排放变化范围为-27%至+67%，双周采样为-54%至+117%，事件-only采样倾向于高估累计排放（0%至+174%）。混合采样方案（结合常规背景采样和事件期强化采样）表现最佳，其中12:00采样结合11天事件窗口的方案MAE最低（3.13 g N₂O-N ha^-1 d^-1），RMSE为9.68 g N₂O-N ha^-1 d^-1，累计排放相对偏差仅为+4.9%。

3.6 累计排放量与部分排放因子

AC（AC_All和AC_sub）测得的累计N₂O-N排放量平均比MC高52%（AC_All: 2.40 ± 0.12 kg N ha^-1; AC_sub: 2.45 ± 0.12 kg N ha^-1; MC: 1.60 ± 0.07 kg N ha^-1），部分排放因子（*EF*_p）平均高74%（AC_All: 1.06 ± 0.05%; AC_sub: 1.10 ± 0.05%; MC: 0.62 ± 0.03%），差异均达显著水平（P < 0.001）。

**四、研究结论**

本研究通过在施肥草地上进行为期8个月的AC和MC同步N₂O-N通量测量，实现了两种方法的并排比较。两种方法均捕捉到了大致相似的N₂O排放模式，但AC比MC识别出更多的激发时段，并更完整地表征了短暂排放脉冲的时间、持续时间和幅度。在激发时段日，AC表现出比MC更大的整体相对变异性，这反映了其捕捉更宽范围高通量事件的能力。相反，在非激发时段日，MC表现出更大的相对变异性，这很可能反映了背景通量幅度较低，以及当通量接近方法特定最小可检测通量（MDF）时分析和采样不确定性的影响增大。AC测得的累计N₂O-N排放量和*EF*_p平均分别比MC高52%和74%。然而，这些方法间差异不应仅归因于时间采样频率，因为顶部空间混合、通量计算和分析灵敏度也可能对AC测得的较高排放有贡献。研究结果还强调了昼夜变异和采样时间对N₂O排放估算的影响。中午至下午采样相比夜间或清晨采样可降低平均昼夜偏差，但没有任何固定采样时刻能始终重现24 h AC-derived日均值，尤其是在激发时段日。模拟MC采样方案进一步表明，采样频率对累计N₂O-N估算的影响大于单独的采样时刻。将常规背景采样与高排放事件后7–11 d强化测量相结合的混合方案（围绕施肥、降雨和干湿交替）提供了最佳总体一致性。这表明事件响应式采样频率比单纯依赖固定采样间隔或单一优化采样时刻更为重要。总体而言，本研究表明箱法方法学可显著影响N₂O排放估算的幅度和解释，强调需要高频率测量方法以获得可靠的排放收支、支持模型验证、完善国家报告框架并增进对土壤N₂O排放驱动过程的理解。需要进一步研究将这种比较扩展到不同土壤类型、气候和管理事件，以增强其普适性。