CO2浓度升高对三江平原湿地土壤碳氮含量的影响

利用开顶箱薰气室(open-top chamber,OTC),设置正常大气CO2浓度(ambient CO2)和高CO2浓度(elevated CO2,700μmol/mol)2个水平和不施氮(NN,0g/m2),常氮(MN,5g/m2)和高氮(HN,15g/m2)3个氮素水平,研究了CO2浓度升高对三江平原草甸小叶章湿地(Calamagrostis angustifolia)土壤碳氮含量的影响。结果表明,CO2浓度升高连续运行两个生长季后,湿地土壤总有机碳含量没有显著变化,不同N处理增加了0.5%～1.8%。CO2浓度升高,土壤总氮含量总体呈下降趋势。就各生长期平均值而言,CO2浓度升高使土壤NH4+—N的含量分别降低了8.2%(NN),8.9%(MN)和9.7%(HN)。CO2浓度升高使不同N处理的土壤NO3-—N含量也呈降低趋势,其中高氮水平(HN)降低最多,降幅为9.6%。土壤有效态氮是控制植物对高CO2浓度响应的关键因素。     

0.01molL-1CaCl2作为土壤不同N素形态浸提剂的研究

本文用荷兰8种表土测试不同温度下0.01molL^-1CaCl₂提取液和淋滤液中N素各形态。试验结果表明温度对NO₃^--N提取量和淋滤量无影响,但对NH₄⁺-N、可溶性总N和还原态N影响显著;可溶性有机态N的释放服从一级动力学方程:N_t=N₀(1-e^-kt),非线性最小二乘法能满意地拟合动力学实验结果。测定0.01molL^-1CaCl₂提取液中的可溶性有机态N对预测土壤N素矿化、合理推荐施肥及防止N素污染可能是一个很有前途的指标。     

微机电位自动滴定系统测定土壤全氮

一、方法原理氮素是植物生长三要素之首,土壤中的氮素含量与植物生长直接相关,是土壤肥力的重要指标之一。测定土壤全氮一般用硫酸和混合催化剂消化,使N转化成NH₄⁺,加碱蒸馏,用H₃BO₃吸收蒸出的NH₃,然后用标准酸溶液滴定^[1]。     

黄土高原典型土壤全氮和微生物氮剖面分布特征研究

为阐明黄土高原典型土壤全氮和微生物氮含量随土壤类型、土层和土地利用方式变化规律,研究了从北向南依次分布的干润砂质新成土(神木)、黄土正常新成土(延安)和土垫旱耕人为土(杨陵)等典型土壤的全氮和微生物氮含量的变化特征。结果表明,不同土壤类型、不同土层全氮和微生物氮含量存在显著差异。从南到北,全氮和微生物氮含量显著下降(P0.05)。对同一土壤类型,全氮和微生物氮含量在060.cm随土层深度增加下降很明显,60120.cm有轻微下降,120.cm以下低而稳定。微生物氮含量随土壤类型的变化趋势与全氮完全相同,其与土壤全氮、有机碳及微生物碳含量均存在极显著正相关关系(P0.01)。土壤微生物氮与全氮比值变化在0.42%9～.44%之间。虽然土地利用对土壤全氮和C/N比影响不显著,但却显著影响微生物氮含量和微生物氮与全氮的比值;与农田土壤相比,草地土壤微生物氮含量和微生物氮与全氮比值均明显增加。这一结果说明微生物氮含量和微生物氮与全氮比值更能有效、快速地反映土壤质量的变化。     

大气CO2浓度与温度升高对小麦表层土壤碳氮含量及酶活性的影响

为研究大气CO₂浓度与温度升高对土壤碳氮元素含量和相关酶活性的影响,以位于山西省临汾市尧都区持续29年定位免耕和旋耕的旱作麦田(111°30′N、36°04′E)0～20 cm表层土为试验材料,在人工气候控制室内设置4个处理：CK(CO₂浓度400μmol?mol^-1,大气温度);eC(CO₂浓度600μmol?mol^-1,大气温度);eT(CO₂浓度400μmol?mol^-1,大气温度+2℃);eCeT(CO₂浓度600μmol?mol^-1,大气温度+2℃)。通过盆栽试验测定小麦关键生育时期土壤有机碳、易氧化有机碳、全氮、硝态氮、铵态氮含量以及相关酶活性。结果表明,持续增温2℃或CO₂浓度升高200μmol?mol^-1条件下,免耕土壤三个小麦生育时期的易氧化有机碳和硝态氮含量的平均值均较CK降低,降低幅度分别为10.7%～21.3%、7.3%～1...     

追氮方式对夏玉米土壤N2O和NH3排放的影响

【目的】研究氮肥与硝化抑制剂撒施及条施覆土三种追施氮肥方式下土壤N2O和NH3排放规律、 O2浓度及土壤NH4+-N、 NO2--N和NO3--N的时空动态,揭示追氮方式对两种重要环境气体排放的影响及机制。【方法】试验设置3个处理: 1)农民习惯追氮方式撒施(BC); 2)撒施添加10%的硝化抑制剂(BC+DCD); 3) 条施后覆土(Band)。 3个处理均在施肥后均匀灌水20 mm。在夏玉米十叶期追施氮肥后的15天(2014年7月23日至8月8日)进行田间原位连续动态观测,并在玉米成熟期测定产量及吸氮量。采用静态箱-气相色谱法测定土壤N2O排放量,土壤气体平衡管-气相色谱法测定土壤N2O浓度,PVC管-通气法测定土壤NH3挥发,土壤气体平衡管-泵吸式O2浓度测定仪测定土壤O2浓度。【结果】农民习惯追氮方式N2O排放量为N 395 g/hm2,NH3挥发损失为N 22.9 kg/hm2,同时还导致土壤在一定程度上积累了NO2--N。与习惯追氮方式相比,添加硝化抑制剂显著减少N2O排放89.4%,使NH3挥发略有增加,未造成土壤NO2--N的累积。条施覆土使土壤N2O排放量显著增加将近1倍,但使NH3挥发显著减少69.4%,同时造成施肥后土壤局部高NO2--N累积。条施覆土的施肥条带上土壤NO2--N含量与N2O排放通量呈显著正相关。土壤气体的O2和N2O浓度受土壤含水量控制,当土壤WFPS大于60%时,020 cm土层中的O2浓度明显降低,而N2O浓度增加,土壤N2O浓度和土壤O2浓度间呈极显著负相关。各处理地上部产量及总吸氮量差异不显著。【结论】土壤NO2--N的累积与铵态氮肥施肥方式密切相关,NO2--N的累积能够促进土壤N2O的排放,且在条施覆土时达到显著水平(P0.05)。追氮方式对N2O和NH3两种气体的排放存在某种程度的此消彼长,添加硝化抑制剂在减少N2O排放的同时会增加NH3挥发,条施覆土在显著减少NH3挥发的同时会显著增加土壤N2O排放。在条施覆土基础上添加硝化抑制剂,有可能同时降低N2O排放和NH3挥发损失,此推论值得进一步研究。     

基于Sentinel-2卫星影像的黑龙江绥化市土壤全氮定量遥感反演

为及时准确评估黑土区土壤全氮（soil total nitrogen,STN）含量的空间分布,以指导作物精准施肥和提高农作物产量,该研究基于绥化市实测STN数据和Sentinel-2卫星Level-2A遥感影像反射率,构建光谱指数结合环境变量的STN预测模型,包括随机森林（random forest,RF）、自适应增强（adaptive boosting,AdaBoost）、梯度提升（gradient boosting categorical features,CatBoost）等集成学习算法和多元逐步线性回归（simple linear regression,SLR）、支持向量机（support vector regression,SVR）、神经网络（back propagation neural network,BPNN）等监督学习算法,并考虑波段1～12遥感反射率、波段1~12遥感反射率联合光谱指数和环境变量作为算法输入变量的2种情景。结果表明：1）绥化市实测STN平均含量为1904.06 mg/kg,变异系数为17.93%;2）以波段1～12遥感反射率作为输入变量时,6种STN模型验证集拟合决定系数（coefficient of determination,R²）小于 0.6,模型验证集决定系数精度由大到小顺序为：RF、CatBoost、AdaBoost、BPNN、SLR、SVR;3）结合波段1～12遥感反射率、光谱指数和环境变量优选方法,构建STN含量预测模型,模型验证集决定系数精度由大到小顺序为：RF、CatBoost、BPNN、AdaBoost、SLR、SVR,验证集模型决定系数精度提升幅度从大到小依次为RF、SVR、BPNN、AdaBoost、CatBoost、SLR,其中RF模型验证集决定系数预测精度提升最大,决定系数增加0.22,均方根误差（root mean square error,RMSE）降低了35.30 mg/kg;4）基于光谱指数和环境变量优选的机器学习算法具有强大的非线性拟合能力,RF能够更好地模拟STN与遥感光谱信息及地形因子之间复杂的多元非线性关系,并获得较高的实测和反演模型拟合结果;5）结合模型,绥化市STN的空间分布呈现东北高西南低、由北向南逐渐降低及中部略高的空间分布特点。研究结果为东北黑土区STN含量实时动态监测、土地肥力评价和农业可持续发展提供技术支持,为开展黑土地保护与利用及农田生态系统保护提供决策依据。     

连续流动分析仪与自动凯氏定氮仪测定土壤全氮含量比较

凯氏蒸馏法是土壤氮含量测定的经典方法,但费时费力,随着技术的发展,连续流动分析仪自动分析技术开始应用于氮测定。选择50个农田土壤和2个国家土壤标准物质(河南黄潮土GBW07413a和江西红壤GBW07416a),利用硫酸+催化剂(K_2SO_4∶CuSO_4∶Se=100∶10∶1)进行消煮,将土壤全氮转化为铵态氮,消煮液中铵态氮分别用连续流动分析仪和自动凯氏定氮仪测定。结果表明,两种方法测定土壤全氮含量相比无明显差异,测定结果之间呈显著线性相关关系,回归直线方程为:Y(连续流动分析仪-N)=0.995 1X(自动凯氏定氮仪-N)+0.003 5,相关系数r=0.980(n=50,P0.01)。对3个土壤样品和2个国家土壤标准物质采用连续流动分析仪分别重复测定7次,相对标准偏差均小于5%。国家土壤标准物质全氮测定值与标准确认值一致。连续流动分析仪测试速度快,试剂消耗量少,精密度和准确度满足要求,可用于大批量土壤全氮含量的分析测定。     

杜马斯燃烧法和凯氏定氮法在土壤全氮检测中的比较研究

选用 6组不同全氮含量的土壤样品(梯度为 0%～0.06%、0.06%～0.1%、0.1%～0.2%、0.2%～0.3%、0.3%～ 0.4%和 0.4%～ 0.5%)和 4份土壤有效态成分分析标准物质为试验材料,分别采用杜马斯燃烧法和凯氏定氮法测定其全氮含量,并对两种方法测定结果的精密度、准确度和相关性及检测成本进行了比较分析。对土壤有效态成分分析标准物质全氮含量的检测,两种方法测定结果都接近于真实值,比较两种方法的相对标准偏差(RSD)和相对误差(RE)值,可确定杜马斯燃烧法精密度更高,且准确度更好;对于含氮量范围为 0%～ 0.06%的样品,两种方法的测定值之比(D/K)为 0.692～ 0.965,杜马斯燃烧法测定结果的变异系数为 0.00%～ 9.96%,测定结果不稳定,两种方法的测定值间存在显著的线性相关,但 R2仅为 0.9049;而含氮量大于 0.06%的样品,两种方法的测定值之比(D/K)为 0.940～ 1.104,变异系数均小于 5%,测定结果间存在显著的线性相关(R2=0.9979)。在检测成本方面,完成相同数量样品检测,杜马斯燃烧法所需时间和人力都约是凯氏定氮法的1/2。因而,杜马斯燃烧法是一种环保、高效的土壤全氮检测方法,对于含氮量范围为 0%～ 0.06%的土壤样品,凯氏定氮法的测定结果更接近于真实值,而对于含氮量大于 0.06%的土壤样品,杜马斯燃烧法更加适用。     

用土壤全氮与有机质建立油菜测土施氮指标体系的研究

本文在汇总近年来浙江省多点油菜氮肥效应试验、氮肥用量试验的基础上,比较氮肥效应、经济施氮量与土壤全氮、土壤有机质之间的回归函数模型,筛选建立油菜测土施氮指标体系的可靠测定指标。回归分析结果表明,土壤有机质、土壤全氮与缺氮处理相对产量回归指数函数分别为Y=20.157e0.4413X（R2=0.5887**）和Y=10.882e0.045X（R2=0.3365**）,土壤有机质、土壤全氮与油菜经济施氮量对数函数分别为Y=-314.25LnX +1392.9（R2=0.6896**）和Y=-191.77LnX+427.81（R2=0.314**）。比较曲线函数的回归决定系数R2,土壤有机质与缺氮处理相对产量、经济施氮量的回归决定系数大于预测精度要求,可成为油菜种植田土壤供氮能力丰缺和推荐经济施氮量的指标,而全氮由于回归决定系数R2低于0.35,不适合成为土壤供氮能力和推荐经济施氮量的指标。通过回归方程划定不同土壤供氮水平下土壤有机质含量范围和相对应的推荐经济施氮量,构建浙江省油菜测土施氮指标体系。     

土壤全氮常规测定的快速方法—重铬酸钾法

本文描述一种常规测定土壤全Ｎ的简便方法。该法的步骤包括：（１）将土样置于硬质玻璃消煮管中，加入酸性重铬酸钾溶液，在预热至１７０℃的４０管组合消煮器上消煮４５分种；（２）滴定加碱（ＮａＯＨ）蒸馏消煮液释放出的ＮＨ３－Ｎ；（３）将测定的ＮＨ３－Ｎ值乘上校正系数计算出土壤全Ｎ量，用本方法对全Ｎ含量范围较宽而其它性质各异的１４种土壤进行分析的结果表明，未校正的Ｎ回收率在８８．５－９２．３％之间，平均为９０     

元素分析仪和全自动凯氏定氮仪测定土壤全氮之比较

土壤全氮含量反映土壤中氮循环的状况,是评价土壤肥力与土壤资源的一项重要指标。选择黑土和潮土,分别利用元素分析仪(杜马斯催化燃烧法)和全自动凯氏定氮仪(凯氏消煮蒸馏法)测定土壤全氮含量,以揭示两种仪器测定结果的可比性,每个样品每种方法重复测定5次。结果表明:元素分析仪和全自动凯氏定氮仪测定的黑土全氮含量(平均值±标准偏差)分别为(1.37±0.01)g/kg和(1.36±0.01)g/kg,潮土全氮含量分别为(0.75±0.02)g/kg和(0.78±0.03)g/kg,t检测表明,两种仪器测定结果之间无显著性差异。两种仪器土壤全氮测定结果精确度均较高,稳定性较好,相对标准偏差均小于5%。本研究结果可为采用仪器方法测定土壤全氮含量及评价土壤氮库变化提供参考。     

室内恒温条件下稻田土壤中菌渣的分解过程及CO2释放特征

菌渣是栽培食用菌后的下脚料,可作为有机肥再利用。本文通过实验室条件下培养不同比例的菌渣和稻田土壤混合物[不施用菌渣(TS),土壤与菌渣质量比为10∶1(SM1)、5∶1(SM2)和2∶1(SM3),全部菌渣(TM)],研究不同处理有机碳和全氮的变化,探讨菌渣在稻田土壤中的分解过程,并分析CO_2释放特征,为菌渣合理利用提供参考。结果表明,在相同培养时间,添加不同比例菌渣处理有机碳和氮含量均比TS处理高,其中TM处理的有机碳和全氮分别比TS处理提高了10.7倍和11.0倍。有机碳、氮含量的提高量主要依赖于菌渣的添加量。总体来说,各处理随培养时间的延长,由于碳氮的分解,有机碳、氮均有下降趋势;在35 d后TM处理有机碳氮下降较快。添加菌渣越多,有机碳残留率也越大。在培养63 d后,菌渣有机碳(YC)和氮(YN)的分解残留率与菌渣添加量(X)的关系式分别为:YC=71.26X-0.607 5,r2=1.000 0**和YN=74.039X-0.413 3,r2=0.999 9**。各处理土壤CO_2释放速率均表现出先增后降然后趋于稳定趋势。菌渣用量越高,CO_2释放速率越高,各处理在不同培养时间CO_2释放速率均表现为TMSM3SM2SM1TS。在第7 d时各处理CO_2释放速率最高,在第14 d时渐渐处于平稳下降状态,培养35 d后,各处理土壤有机碳矿化强度很小,大部分有机碳被固定在土壤中,其中TM处理有机碳矿化强度最小。总之,还田菌渣越多,土壤中被固定的碳越多。     

土壤全碳全氮空间异质性及影响因素分析——以祁连山南坡黑河上游为例

为深入了解影响土壤养分的主控因素及影响因素之间的耦合作用,本文以黑河为研究区,采用野外采样、实验分析、地统计分析对研究区表层(0-20cm)土壤全碳全氮空间异质性进行研究,利用地理探测器模型对在单因素、双因素作用下对土壤全碳全氮的影响及适用条件进行探究。结果表明：1.全碳、全氮均属于正态分布,且含量根据第二次普查分级标准,均为第一级,数据分布为右偏,较为平坦,属于中等变异；2.全碳与全氮的插值模型均为指数模型,插值的影响因素为结构性因素与随机性因素共同作用,插值结果呈现出东南向西北递减的趋势,全氮的插值精度(0.71)>全碳的插值精度(0.55)；3.自变量对TN的解释力大小前三为：SOM>BD>NDVI自变量对TC的解释力大小前三为：SOM>BD>EC,有机质与其他因素的交互作用大都在0.6以上；土壤TN及TC适宜条件为BD在<0.6 g/cm3,平均PER在360-390 mm,EC在0.3-0.35 μs.cm_^-1,TWI在6-9,pH在7-8,Slop在>35°,粒度在10-100 μm,NDVI在0.95-1,平均TEM在-1-1 ℃,Aspect在北方,DEM在2500-3500 m(高中山),SOM在100-150 g/kg之间。为提高土壤质量,应根据其地形、气候、植被等因素进行分类治理。     

有机质、全氮和可矿化氮在反映土壤供氮能力方面的意义

用 2 5个表层土壤样品和 6个土壤 3 6个不同层次的土壤样品研究了可矿化氮与有机质、全氮的关系。可矿化氮由通气培养法测定。研究结果表明 ,不论表层土壤或不同层次剖面土壤中的可矿化氮都与有机质、全氮高度正相关。但是由于可矿化氮与有机质、全氮有自相关存在 ,他们之间的相关有一定的不真实性。而且 ,土壤的可矿化氮并不与全氮或有机质成正比 ,可矿化氮与有机质或全氮的比值因土壤而不同 ,差别很大。特别重要的是 ,可矿化氮对有机质或全氮的比率几乎在一条直线上 ,它们之间的相关性明显高于可矿化氮与有机质或全氮的关系。这些结果显示 ,矿化氮的数量取决于有机质和全氮中的可矿化部分 ,而不是其总量。土壤剖面中累积的硝态氮数量低时 ,作物的吸氮量与可矿化氮的关系远较与有机质或全氮的关系密切 ,更证明了测定可矿化氮有其特定意义 ,有机质、全氮的测定并不能代替可矿化氮的测定。     

基于近红外光谱分析的土壤全氮含量估测研究

应用近红外光谱分析技术对比研究基于土壤风干样本和鲜样来预测全氮含量的可行性。选取水稻土为研究对象,首先分析了不同水分土壤的光谱特征,显示随水分含量增加,吸光度升高,且鲜样的吸光度高于干样。通过比较不同预处理方法,对土壤干鲜样分别采用逐步多元回归(SMLR)和偏最小二乘法(PLSR)建立了相应的近红外模型。结果表明,利用近红外光谱均可预测干鲜土壤样本的全氮含量,特别是利用偏最小二乘法建立的标定模型,预测精度高,反演性较好,鲜样和干样外部验证决定系数分别达到0.89和0.91,相对误差仅为6.92%和5.92%,研究结果可以为田间土壤全氮含量的估测提供技术依据和参考。     

基于BP神经网络插值的土壤全氮空间变异

大尺度土壤养分空间变异研究可以为土壤改良分区治理提供基础数据。寻求合适的取样数和插值方法是进行土壤养分空间变异研究的关键。以安徽省舒城县为例,共取得0～20cm土壤表层样品523个,土壤全氮的空间变异由BP神经网络插值方法在不同取样数条件下获得,通过与克里格插值法进行比较得出:样本数在100个时,神经网络插值的预测吻合度(G)比克里格插值高7.75%,均方根误差(RMSE)低0.1,总体精度优于克里格;样本数大于200时,神经网络插值和克里格插值精度基本相同,随着采样数量增加,两种方法的插值精度也在提高,并逐步趋于平稳。在大尺度土壤养分空间变异研究中,在小样本情况下,神经网络插值具有优势。     

流动分析仪与凯氏定氮仪测定土壤全氮含量之比较研究

土壤全氮是土壤学、植物营养学、生态学、环境科学等领域研究的重要指标,简单、快速、准确地测定其含量,对于了解土壤供氮能力和肥力具有重要意义。在黄土高原选取9个地点3种典型土地利用方式下的64个土壤样品,比较了流动分析仪和凯氏定氮仪法对土壤全氮含量的测定结果,以确定流动分析仪快速测定土壤全氮的可行性。结果表明：两种方法测定土壤全氮含量结果无显著差异,测定结果之间极显著正相关(p<0.0001);而且流动分析仪对全氮含量的测定不受土地利用方式和土壤质地的影响。因此,连续流动分析仪可用于不同管理措施下和不同类型土壤全氮含量的快速测定。