节水灌溉稻田不同土壤水分条件下水碳通量日变化特征

刘笑吟，吴勇强，刘诗梦，吕玉平，杨士红，徐俊增

(1．河海大学 水文水资源与水利工程科学国家重点试验室，南京 210098； 2．河海大学水利水电学院，南京 210098)

0 引 言

近年来，以水资源短缺为背景的“水问题”和以大气中CO2浓度增加为背景的“碳问题”引发了全球陆地生态系统水循环和碳循环研究的热潮[1]。农田生态系统水碳循环是陆地生态系统水碳循环的重要组成部分[2]。农田水汽通量与作物蒸发蒸腾密切相关，是制定农业灌溉策略和农田水分管理的重要决定因素[3]；而农田生态系统碳循环是陆地生态系统碳循环的重要组成部分[4]，人类所需粮食的90%以上直接来源于作物光合作用对CO2的固定。因此，对农田生态系统水碳通量特性的探索，将有助于掌控作物生产力程度以及农田水分生产效率。

涡度相关技术作为通量测量的可靠方法，已广泛应用于农田水碳通量的监测[5,6]。农田生态系统作物冠层矮小、简单且匀质性高，是进行涡度相关通量观测的理想类型[7]。目前，农田水碳通量的研究多集中在小麦、玉米等旱作植物上，针对水稻的不多，但水稻是我国的最主要粮食作物，种植面积2 800万hm2，占粮食播种面积的近30%，水稻产量占禾谷类总产量的33.4%[8]。同时，在当前水资源紧缺、气候变暖的背景下，为保证我国粮食安全与水资源安全，节水灌溉稻田的发展与普及势在必行[9]。但节水灌溉技术会造成作物生理生长、土壤环境以及田间水碳含量的改变，进而影响稻田的田间小气候。因此，本文以节水灌溉稻田为主要研究对象，用涡度相关系统连续观测不同土壤水分条件下2013年稻季水碳通量日变化数据，探究不同土壤水分条件对节水灌溉稻田水碳通量日变化过程的影响，旨在为揭示节水灌溉条件下的水碳循环机理及其环境效应奠定基础。

1 材料与方法

1.1 试区概况

试验于河海大学国家重点试验室昆山试验研究基地进行，地处太湖流域水网区低洼平原(31°15′15″ N，120°57′43″ E)，属亚热带南部季风气候区。年总降水量1 097.1 mm，总蒸发量1 365.9 mm，日照时数2 085.9 h，年平均气压101.63 kPa，平均气温15.5 ℃，平均相对湿度83 %。试验区土壤为潴育型黄泥土，耕层土壤为重壤土，容重1.30 g/cm3，平均饱和体积含水率50.2%，土壤全氮1.79 g/kg，全磷1.40 g/kg，全钾20.86 g/kg，有机质21.88 g/kg。试验区常年盛行东南风，习惯稻麦轮作，水稻(晚稻)生育期平均气温24.8 ℃，平均相对湿度79.2%。稻季试验区所监测下垫面为控制灌溉的稻田，2013年水稻于6月26日移栽，10月26日成熟，种植行距0.25 m，株距0.13 m。控制灌溉处理在返青期田面保留5～25 mm薄水层，以后的各个生育期灌溉后田面不建立水层，以根层土壤含水率占饱和含水率60%～80%的组合为灌水控制指标，各生育期具体土壤水分调控指标参照彭世彰等[10]的研究结果。试验区水稻施肥与农艺措施与当地农民习惯一致。

1.2 试验仪器与观测内容

在试验区下风向安装涡度相关系统自动观测仪器 (OpenPath Eddy Covariance，OPEC)，对2013年水稻生育期水碳通量进行连续观测。该系统主要由EC150开路CO2/H2O分析仪、CAST3A三维超声风速仪、HMP155A空气温湿度探头、CNR4四分量净辐射表、HFP01SC热通量板和CR3000数据采集器等组成。观测内容包括太阳辐射、气温、气压、土壤温度等气象因素，以及土壤热通量、感热通量、潜热通量和CO2通量。采集器以10 Hz频率采集原始通量数据，然后在线计算并储存30 min的平均数据。

本研究用TDR (Trase system 1, Soil Moisture Equipment, USA)观测试区土壤含水量，测管埋于试验区中5个典型观测小区，每个观测小区埋两根，观测时间为每天上午8∶00，测量后取平均值。随着水稻生长测定深度分别为20、30和40 cm，测定结果用烘干法率定。

1.3 涡度数据处理与质量控制

研究所需的涡度相关数据用EdiRe[11]软件处理，实现了倾斜修正(二次坐标旋转)、通量单位转换及频率响应修正等，并对感热通量做了超声虚温修正，对潜热通量进行了空气密度脉动(WPL)订正。本研究选用了2013年6月26日至10月26日水稻生育期连续观测的30 min通量数据进行分析，为真实反映稻田生态系统与大气间的交换过程，首先对观测数据进行严格筛选，剔除降雨时段及降雨前后1 h的通量数据、时间序列中大于3倍方差(±3σ)的数据和夜间湍流不充分混合引起的潜热通量低估数据[12,13]。摩擦风速u*是反映湍流强弱的指标，根据u*与夜间通量间的关系可确定一个合理的u*阈值(通常取0.1～0.3 m/s)[14]，本研究选取u*=0.1 m/s，剔除u*<0.1 m/s的通量数据，以提高夜间通量数据的可靠性，减少数据处理和分析时的不确定性[15]。剔除后的数据根据缺失时段长短用不同的方法插补延长[13]，本次研究观测资料中短时间内(<3 h)的缺失数据，采用线性内插法插补；对于较长时间(>3 h)的缺失数据用平均日变化法(MDV)，以 10 d(一般取7～14 d)为窗口的相邻数据变化规律进行插补[8]。

能量闭合状况分析作为一种通量数据质量评价的标准程序已被人们广泛接受[16]。本研究对试验区2013年稻季通量数据分析结果表明，能量平衡比率(EBR)大多在0.8～1.0之间小幅度波动，平均为88%，高于国际通量网( FLUXNET) 约80%的平均能量闭合度[16]，表明本观测获得的通量数据质量与可信度高，能代表观测区域水碳通量大小与变化特征。

2 结果与分析

2.1 节水灌溉稻田不同土壤水分条件下水汽通量典型日变化

本研究选择2013年稻季各月晴好天气条件下，节水灌溉稻田复水退水过程中复水后与土壤水分状况达到下限的复水前典型日的水汽通量进行分析。研究选择的稻季各月复水日分别为7月17日，8月12日，9月4日和10月7日。

由图1可以看出，复水前稻田各月典型日水汽通量变化较一致，均呈倒“U”型变化趋势，且白天的波动幅度较大。凌晨与夜间稻田水汽通量较小，有的甚至接近于0。白天水汽通量从日出后开始升高，在10∶00-16∶00一直保持在较高的水平，然后开始下降，20∶00以后变化缓慢。复水前稻田日内水汽通量总体上均大于0，7月和8月复水前水汽通量日内变化的峰值均为170 mg/(m2·s)左右，是9月峰值的1.5倍、10月峰值的2.5倍左右。

复水后稻田各月典型日水汽通量变化也均呈现倒“U”型曲线。凌晨和夜间水汽通量的变化比较平稳，且处在较低的水平。白天随着太阳辐射的增大从6∶00左右开始逐渐升高，在12∶00-14∶00达到一天中最大值，然后开始下降，到18∶00后平稳变化。7、8月稻田水汽通量呈现单峰变化且在中午12∶00左右达到峰值，9、10月则是多峰变化。8月复水后稻田水汽通量的峰值最大为204.6 mg/(m2·s)，7月的与其接近，分别是9、10月峰值的1.5倍、3倍。7、8两个月稻田水汽通量日内变化各时刻偏差较小，且白天时段值远远大于其他两月值。

图1 不同土壤水分条件稻田水汽通量各月典型日变化Fig.1 Diurnal variation of water flux in water-saving rice field under different soil moisture conditions

对比不同土壤水分状况下节水灌溉稻田水汽通量日变化可知，水稻生长前期的7、8月，土壤水分对稻田水汽通量日变化的影响较显著，复水前后差异比较大。7、8月复水前的水汽通量日变化峰值在14∶00左右，分别为160.9和178.4 mg/(m2·s)；复水后的峰现时间则在12∶00左右，峰值分别为201.6和204.6 mg/(m2·s)，约是复水前的1.25倍。而9、10月不同土壤水分下稻田水汽通量在峰值处的偏差则较小。研究结果表明，节水灌溉稻田控制灌水后存在复水补偿效应, 尤以分蘖中后期和拔节孕穗前期较明显[图1(a)和1(b)]，与郝树荣[17,18]等对盆栽水稻水分胁迫的研究结果一致。这是因为水稻在节水灌溉条件下，经过前期水分亏缺的锻炼，对土壤水分亏缺的耐受力提高，土壤含水率较低，其蒸散量没有显著降低，复水前后的差异可能只来源与土壤蒸发量的不同。水稻经过前期水分亏缺的锻炼，在抑制了水稻营养生长的同时(茎秆、叶片、株高)，提高了后期生殖生长阶段控水处理的耐受力，在不影响结实率的条件下减少了灌溉水量，也进一步证明了该节水灌溉稻田控制灌溉处理的合理性与优越性。

2.2 节水灌溉稻田不同土壤水分条件下CO2通量典型日变化

研究选择稻季各月晴好条件下，节水灌溉稻田复水退水过程中复水后与土壤水分状况达到下限的复水前CO2通量典型日进行分析，本研究选择的稻季各月复水日分别为7月17日，8月12日，9月4日和10月7日，研究结果如图2所示。

复水前稻田各月典型日的CO2通量变化均呈“U”型曲线。凌晨和夜间CO2通量的变化比较平稳，为正值且处在较高水平，表现为排放。CO2通量白天从7∶00左右开始逐渐降低，在10∶00-14∶00达到一天中最小值，然后开始升高，到傍晚18∶00左右升高到较大值，此后缓慢平稳变化。

复水后稻田各月CO2通量典型日变化均呈现先减小后增大的“U”型变化。夜间与凌晨稻田CO2通量总体上为正，白天从7∶00左右开始，稻田CO2通量值从0附近开始急剧降低，到9∶00后降低幅度变小，中午10∶00-14∶00达到峰值，然后一直升高到17∶00再次到达0，以后呈现平稳变化。各月之间对比表明，7、10月稻田CO2通量峰值较接近为-20 μmol/(m2·s)左右，8、9月值较接近为-25 μmol/(m2·s)左右，且7月稻田CO2通量日变化中白天为先急剧升高后平稳变化又急剧减小，8-10月的日变化则是一种平稳升高再平稳降低的过程。

不同土壤水分状况下稻田各月CO2通量之间的对比表明，水稻生育前期的7、8月复水后，稻田CO2通量总体上要比复水前大，这是由于土壤水分较低的情况下，水稻植株叶片的气孔导度受到限制，对CO2的吸收减少，光合作用相对减弱。而在水稻生长的中后期(9、10月)，随着水稻抗逆性的提高，不同土壤水分对稻田CO2通量的影响减弱。各月稻田CO2通量夜间数据对比表明，7-9月稻田夜间CO2通量大多稳定在5 μmol/(m2·s)，且7、8月通量值波动较大，说明水稻生育前期呼吸作用较强。10月份由于夜间温度的降低其值稳定在2.5 μmol/(m2·s)。朱咏莉[15]等对亚热带稻田CO2通量的研究结果表明，在早稻、晚稻的全生育期中稻田CO2通量的峰值通常在-8～-40 μmol/(m2·s)范围内变动，本研究结果在-4～-29 μmol/(m2·s)内变动与其结果较接近，有一定偏差的原因除了受不同气候、天气条件的影响，也可能因为节水环境下，土壤水分条件不同使土壤呼吸作用受到了一定的抑制。同时前期的水分亏缺锻炼，使后期复水后叶面积指数较大时叶片的光合速率日内波动幅度较未经过水分亏缺锻炼小。稻田各月CO2通量复水前后的差异大小的变化也说明了该节水灌溉制度的合理性。

图2 不同土壤水分条件稻田CO2通量各月典型日变化Fig.2 Diurnal variation of CO2 flux in water-saving rice field under different soil moisture conditions

3 结 语

(1)不同土壤水分条件下节水灌溉稻田水汽通量日变化均呈倒“U”型曲线，土壤水分对水稻日内水汽通量的影响较显著。生育前期，不同土壤水分条件下稻田水汽通量偏差较大，复水后峰值约是复水前的1.25倍，生育后期土壤水分的影响变小，水汽通量在峰值处的偏差也较小。

(2)不同土壤水分条件节水灌溉稻田CO2通量日变化均呈现“U”型变化趋势，不同土壤水分对水稻CO2通量日变化影响较大。水稻生长前期，复水后稻田CO2通量值较复水前大，水稻生长中后期，土壤水分状况对稻田CO2通量的日变化影响较小。

(3)土壤水分状况是影响节水灌溉稻田水碳通量的重要因素。节水灌溉条件下，水稻经前期水分亏缺锻炼后对土壤水分亏缺耐受力有所提高，土壤含水率较低时，蒸散量没有明显改变，CO2固定量也未显著降低。

□

[1] Treut H L, Somerville R, Cubasch U. Historical Overview of Climate Change[J]. Oecd Org, 2007, 45(4):XXXVII-XXXVIII.,2007.

[2] 李祎君. 玉米农田水热碳通量动态及其环境控制机理研究[D]. 北京：中国科学院研究生院，2008.

[3] 彭世彰，刘笑吟，杨士红，等. 灌区水综合管理的研究动态与发展方向[J]. 水利水电科技进展，2013，33(6)：1-9.

[4] Lal R. Soil carbon dynamics in cropland and rangeland[J]. Environmental Pollution, 2002,116(3):353-62.

[5] Masseroni D，Facchi A，Romani M，et al. Surface energy flux measurements in a flooded and an aerobic rice field using a single eddy-covariance system[J]. Paddy Water Environ，2014，13(4)：405-424.

[6] 李思恩，康绍忠，朱治林，等. 应用涡度相关技术监测地表蒸发蒸腾量的研究进展[J]. 中国农业科学，2008，41(9)：2 720-2 726.

[7] 王尚明，胡继超，吴高学，等. 亚热带稻田生态系统CO2通量特征分析[J]. 环境科学学报，2011，31(1)：217-224.

[8] 中华人民共和国国家统计局. 中国国家统计年鉴[M]. 北京: 中国统计出版社，2012.

[9] 姚 林，郑华斌，刘建霞，等. 中国水稻节水灌溉技术的现状及发展趋势[J]. 生态学杂志，2014，33(5)：1 381-1 387.

[10] 彭世彰，徐俊增. 水稻控制灌溉理论与技术[M]. 南京：河海大学出版社，2011.

[11] 王介民. 涡动相关通量观测指导手册(Ver.20120212)[EB/OL]. http：//westdc.westgis.ac.cn/water/surveystd, 2012.

[12] 陈 琛. 淮河流域农田生态系统能量平衡与闭合研究[D]. 合肥：安徽农业大学，2012.

[13] Falge E，Baldocchi D，Olson R，et al. Gap filling strategies for defensible annual sums of net ecosystem exchange[J]. Agricultural and forest meteorology，2001，107(1)：43-69.

[14] Massman W J，Lee X. Eddy covariance flux corrections and uncertaintiesin long-term studies of carbon and energy exchanges[J]. Agricultural and forest meteorology，2002，113(1-4)：121-144.

[15] 朱咏莉. 亚热带稻田生态系统CO2通量研究[D]. 陕西杨陵：中国科学院研究生院(教育部水土保持与生态环境研究中心)，2005.

[16] Wilson KB，Goldstein AH，Falge E，et al. Energy balance closure at FLUXNET sites[J]. Agricultural and Forest Meteorology，2002，113(1-4)：223-243.

[17] 郝树荣，郭相平，张展羽，等. 水稻根冠功能对水分胁迫及复水的补偿响应[J]. 农业机械学报，2010，41(5)：52-55.

[18] 郝树荣，郭相平，张展羽. 水分胁迫及复水对水稻冠层结构的补偿效应[J]. 农业机械学报，2010，41(3)：52-55.