生物炭对鸡粪堆肥过程中氨气排放的影响

通过鸡粪与玉米叶共堆肥试验,研究小麦秸秆生物炭、稻壳生物炭对共堆肥过程中碳氮比(C/N)、铵态氮(NH_4~+-N)及氨气(NH_3)挥发的影响。堆肥中2种生物炭分别以干质量分数的5%、10%、15%添加,结果表明,在堆肥过程中,添加3种比例的小麦秸秆生物炭处理(B_1、B_2、B_3)、稻壳生物炭处理(B_4、B_5、B_6)堆体的C/N减少量比对照的C/N减少量分别多0～2、2～4;NH_3排放浓度较比照分别降低了63.75%、78.44%、91.50%和70.13%、80.75%、92.63%。另外,在堆体NH_3排放高峰期,添加生物炭堆体的NH_4~+-N含量均明显低于对照,且NH_4~+-N含量随生物炭添加量的增加而减少。由结果可知,生物炭的添加可以降低堆肥过程中NH_3的挥发并促进保氮过程,且比表面积更大的稻壳生物炭对抑制NH_3排放的效果更好。     

黑土颗粒态有机碳与矿物结合态有机碳的变化研究

确定管理措施下土壤有机碳(Soil organic car-bon,SOC),尤其是土壤团聚体稳定过程中表现活跃的有机碳组分的动态变化,对于正确评估农业管理措施对土壤结构和质量的影响作用至关重要[1]。土壤颗粒态有机质(Particulate organic matter,POM,>53μm)库是相对新形成的和对微生物有吸引力的物质,代表很大比例的“慢”分解有机碳库,其周转时间介于活性库和惰性库之间[2]。土壤POM包含有部分分解的动植物残体,是微生物活动的重要碳源[2]。增加土壤颗粒态有机碳(POM-C),有利于土壤生物活动,增加微生物生物量碳、氮,改善土壤结构及其他土壤性状[3]。土壤PO     

结合GWRFR和作物物候信息的玉米产量早期预测

及时并准确地估计作物产量，对保障粮食安全、维护世界粮食供应稳定具有重要意义。此前，已有许多研究者使用机器学习方法对作物产量预估进行研究。然而，结合作物的空间分布、使用局部模型进行分析的研究较少；且诸多研究均以年份为时间尺度进行建模，未能精细到作物生长的各个阶段，无法实现作物产量的早期预测。针对以上问题，该研究结合多源遥感数据，利用随机森林（random forest，RF）以及地理加权随机森林（geographically weighted random forest regression，GWRFR）模型对美国县级玉米产量进行建模，探讨全局与局部模型在玉米产量预测方面的性能；并通过将GWRFR模型应用于玉米的各个物候期，获取了玉米产量的最佳提前预测时间。结果表明，GWRFR局部模型的精度（R²=0.87，RMSE=864.21 kg/hm²）高于传统的RF全局模型（R²=0.83，RMSE=994.75 kg/hm²），并且能够较好地克服空间数据的非平稳性，即使在全局模型中加入经纬度作为变量，RF模型的预测效果（R²=0.85，RMSE=890.88 kg/hm²）仍然低于GWRFR模型。对于玉米产量的预测可以提前至收获前2～3个月，即在乳熟期前后就能得到比较准确的预测结果（R²=0.90，RMSE=748.39 kg/hm²）。该研究结果可为大尺度作物产量预估提供一种新的思路，对区域或全球其他作物的产量预测也具有一定的指导意义。     

用RothC-26.3模型模拟玉米连作下长期施肥对黑土有机碳的影响

 用RothC (Version 2 6 .3)模型模拟研究东北地区黑土长期定位施肥试验中玉米连作下土壤有机碳 (SOC)含量的变化。从 2 4个施肥处理中选取了无肥 (对照 )、氮肥、氮肥配施厩肥、氮磷钾肥配施、厩肥 5个处理 ,对耕层土壤SOC的模拟值与实际测定值进行了比较。模型预测值与实测值之间吻合较好 ,说明RothC模型可以很好的用来模拟东北温带气候区现有耕作管理条件下黑土SOC的动态变化。结果表明 ,在当前常规耕作秸秆不还田条件下 ,整个试验期间不施肥 ,SOC含量持续下降 ;单施氮或施氮磷钾不能维持耕层 (2 0cm)SOC含量 ;厩肥配合施用化肥 ,则会增加SOC含量。保持这种管理方式不变 ,SOC将持续下降至新的平衡点。模拟结果表明 ,如果实施秸秆还田 ,到 2 0 2 2年时无肥、氮肥、氮磷钾肥、氮肥配施厩肥和氮磷钾配施厩肥等处理区的SOC较 2 0 0 2年将分别增加 2 6 %、4 0 %、4 5 %、38%和 4 6 %。RothC模型可用来评价不同管理方式下黑土SOC变化趋势 ,秸秆还田将显著增加研究区黑土的SOC含量     

免耕对黑土春夏季节温度和水分的影响

通过田间定位试验,研究免耕与常规耕作对东北黑土区玉米和大豆生长早期土壤温度和水分的影响。研究结果表明:播种前,由于免耕与常规耕作(秋翻)覆盖率和含水量不同,免耕处理的玉米和大豆小区土壤的白天5cm地温均低于常规耕作处理,夜间差异不大;相同深度的玉米和大豆秋翻处理土壤日平均温度分别比免耕高0. 7℃和0. 5℃;随土壤深度的增加,土壤温度的差异逐渐减小。播种后,除了下午免耕5cm地温略低于秋翻外,下午至夜间免耕的10cm和15cm地温,均略高于秋翻的土壤温度。这是由于免耕下土壤水分增高引起的土壤热容量加大,从而缓解夜间降温和寒流影响,减缓土壤温度下降的结果。播种前,免耕处理的玉米和大豆地土壤水分分别比秋翻处理高2. 4%和1. 8%。播种后的一个月期间,免耕大豆土壤含水量比秋翻高2. 3%。初步的研究结果表明,免耕可以在一定程度上缓解春季黑土墒情不好的问题,这对保证出苗和幼苗的健康生长非常重要。     

黑土坡耕地侵蚀和沉积对物理性组分有机碳积累与损耗的影响

以侵蚀和沉积过程明显的黑土坡耕地为研究对象,通过测定不同地形部位表层和典型剖面土壤不同粒级的水稳性团聚体、颗粒态有机碳（POC）以及团聚体结合态有机碳含量,探讨土壤侵蚀和沉积对土壤有机碳（SOC）损失、迁移和累积过程的影响。研究结果表明：上坡三个侵蚀部位表层土壤大团聚体、矿质结合态有机碳（MOC）以及团聚体结合态有机碳含量随侵蚀速率增加而减小;沉积部位（尤其是坡脚）POC含量和POC/SOC较低,而MOC含量和MOC/SOC较高。始终处于沉积状态的坡脚部位,各粒级有机碳组分的深度分布均表现出土壤累积和埋藏特征,并随着粒级的减小累积现象趋于明显。上述结果反映了土壤侵蚀优先使与细颗粒和微团聚体结合的SOC迁移流失,并在低洼的沉积区累积;埋藏层中的侵蚀物质（如微团聚体、颗粒态有机质）通过深埋作用和重新团聚作用形成稳定的大团聚体,最终促进SOC的固定。     

坡耕地黑土活性有机碳空间分布及生物有效性

以一东北黑土区典型漫岗坡耕地为研究对象，测定不同侵蚀程度地形部位的活性碳组分，以分析土壤侵蚀对活性碳组分的影响以及沉积区侵蚀碳的归宿。研究结果表明：各地形部位表层黑土（0～20cm）水溶性有机碳（WSOC）含量介于14．6～20．0mg／kg之间，低于总SOC含量的0．15％WSOC在沿坡迁移的同时，向下淋溶也很显著。MBC含量为121．5～583．6mg／kg，占总SOC的1．0%～4．7％。Min—C变化范围为52．8～115．3mg／kg，土壤Min-C差异主要集中在表层。土壤侵蚀显著降低侵蚀部位表层土壤Min-C、WSOC和MBC含量，沉积区土壤MBC、Min—C含量及其商值较高，而WSOC却无显著累积。相关关系表明，表层土壤Min—C、WSOC和MBC均于总SOC含量呈显著正相关。初步的研究结果认为侵蚀物质的输入增加沉积区表层土壤微生物活性和土壤碳的矿化潜力，常年处于氧化环境中的侵蚀碳可能被矿化而难以累积。     

耕作及水蚀影响下坡耕地土壤有机碳动态模拟

土壤侵蚀和沉积明显影响土壤有机碳(SOC)的积累与损耗,在以往土壤碳平衡模拟中却未得到应有的重视。本文以典型黑土漫岗坡耕地表层土壤为研究对象,利用CENTURY模型模拟特定质地下自然黑土有机碳的积累过程,估算研究区黑土有机碳及各组分的背景值;对比研究侵蚀泥沙对SOC富集的影响,将模型模拟值与实测值进行统计比较来验证模型;进而模拟侵蚀区开垦后SOC以及各组分随时间的变化,定量研究土壤侵蚀对SOC各组分损失的贡献。研究结果表明:黑土有机碳的累积大致可分为初期的快速积累和后期缓慢积累两个阶段,前期慢性有机碳库的累积对SOC库的增加贡献最大,后期SOC累积主要由惰性有机碳缓慢累积来完成。达到平衡状态时,研究区黑土有机碳含量为7 240 g m-2,以慢性和惰性有机碳为主,约占总SOC的97.4%。考虑泥沙对SOC的富集作用,模型模拟值与实测值更加吻合。自然黑土开垦后,微生物分解矿化作用是活性和慢性有机碳损失的主要途径,土壤侵蚀明显降低惰性有机碳含量,其贡献率随侵蚀速率的增加而增大。因研究区侵蚀不严重,土壤侵蚀对开垦以来的SOC库损耗贡献较小。     

利用燃煤飞灰作为时间标记物评价坡耕地黑土侵蚀物质和有机碳的再分配

燃煤飞灰(以下简称飞灰)作为时间标记物克服了放射性同位素137Cs示踪方法不能鉴定大气核爆炸之前的土壤再分布过程这一缺陷。本文利用土体中的飞灰研究坡耕地黑土有机碳的时空再分布特征。尝试建立飞灰在土壤中分层的方法,根据飞灰和土壤有机碳(SOC)随土壤深度的分布特征鉴定土壤堆积厚度,以及堆积土壤的相对年代。结果表明:用飞灰示踪技术鉴定的埋藏土壤表层与SOC含量随深度变化确定的埋藏表层吻合较好,景观中低洼部位在飞灰出现前就有一定的土壤堆积。各地貌部位坡肩侵蚀最为严重,有机碳含量最低;坡顶坡度较小,侵蚀微弱;坡脚和坡足发生沉积。土壤沉积速率在1.01~5.56mm a-1之间。研究结果还表明堆积部位埋藏层的SOC含量较高,说明有相当数量的有机碳被隐遁在目前的耕作层之下。因此,在评价农田土壤作为大气CO2“源”或“汇”时应该考虑景观中土壤物质迁移和埋藏作用的影响。     

森林土壤氧化亚氮排放对大气氮沉降增加的响应研究进展

森林土壤N2O来源于土壤氮素的氧化还原反应,硝化、反硝化、硝化细菌反硝化以及化学反硝化是其产生的四个关键过程。当前,氮素富集条件下森林土壤N2O排放存在硝化和反硝化主导作用之争,对大气氮沉降增加的响应模式以及微生物驱动机制尚不清楚。综述了森林土壤N2O来源的稳定性同位素拆分,森林土壤总氮转化和N2O排放对增氮的响应规律,增氮对N2O产生菌群落活性和组成的影响,并指出研究的薄弱环节与未来的研究重点。总体而言,森林土壤N2O排放对大气氮沉降增加的响应呈现非线性,包括初期无明显响应、中期缓慢增加和后期急剧增加三个阶段,取决于森林生态系统"氮饱和"程度。施氮会引起森林土壤有效氮由贫氮向富氮的转变,相应地改变了土壤硝化细菌和反硝化细菌群落丰度与组成,进而影响土壤N2O排放。由于森林土壤N2O排放监测、土壤总氮转化和N2O产生菌群落动态研究多为独立进行的,难以阐明微生物功能群与N2O排放之间的耦合关系。未来研究应该有机结合15N-18O标记和分子生物学技术,准确量化森林土壤N2O的来源,揭示森林土壤N2O排放对增氮的非线性响应机理。