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不同母质发育水稻土N_(2)O消耗潜力及环境影响因素 被引量：1
1
作者 杨曼 钟金梅 +4 位作者 王薇 赵丽娅 李兆华 李昆 王玲 《中国土壤与肥料》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期35-44,共10页
土壤是N_(2)O的源和汇,在淹水和厌氧条件下具有消耗N_(2)O的能力。稻田土壤长期处于淹水状态,为N_(2)O的消耗提供了有利的环境,从而减少了N_(2)O排放。目前,有关稻田土壤N_(2)O排放的相关研究已有很多,但关于稻田表层土壤N_(2)O的消耗... 土壤是N_(2)O的源和汇,在淹水和厌氧条件下具有消耗N_(2)O的能力。稻田土壤长期处于淹水状态,为N_(2)O的消耗提供了有利的环境,从而减少了N_(2)O排放。目前,有关稻田土壤N_(2)O排放的相关研究已有很多,但关于稻田表层土壤N_(2)O的消耗能力及其与环境因素之间的关系研究较少。研究采集了第四纪红壤母质发育的壤土、湖积物砂土发育的砂质壤土、冲积土发育的粉砂质黏壤土3类土壤的各3个表层(0~5 cm)水稻土,风干后将其回填至具有5 cm深土柱的培养装置内,在土柱底部添加N_(2)O和添加氦气(He,对照)两个处理,于28℃下恒温淹水厌氧培养96 h。培养期间监测各土壤N_(2)O、N_(2)的动态变化,以及培养前后土壤养分的变化,量化N_(2)O消耗量和N2增量,以期揭示稻田表层土壤N_(2)O的消耗能力及其与环境因素之间的关系。结果表明,土壤剖面积累的N_(2)O有95.01%~99.92%被稻田表层土壤吸收,其中被还原为N2的N_(2)O量占总消耗量的64.50%~83.64%,表明淹水厌氧状态下,不同的水稻土均具有很强的N_(2)O吸收和消耗能力。研究还发现,3类土壤N_(2)O的消耗存在一定差异,其中影响砂质壤土N_(2)O消耗的主要环境因子为土壤砂粒含量,且两者之间存在显著的线性相关关系(R^(2)=0.964,P=0.000);土壤黏粒、粉砂粒、pH是粉砂质黏壤土N_(2)O消耗的主要环境影响因素,其中土壤黏粒与其消耗量呈显著线性相关(P<0.05);土壤速效钾和铵态氮增加量是影响壤土N_(2)O消耗的主要环境因子,其消耗量与速效钾之间在0.01水平上显著正相关。这些结果表明,土壤可溶性有机碳、土壤质地、土壤速效钾等是影响稻田土壤N_(2)O消耗的重要环境因子,且不同土壤N_(2)O消耗的环境影响因子存在差异,这将为调节土壤N_(2)O排放提供重要参考。 展开更多
关键词 表层水稻土 N_(2)O消耗 土壤pH 土壤可溶性有机碳 土壤质地 淹水缺氧
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施用玉米秸秆生物质炭对水稻土黑碳数量和结构特征的影响 被引量：10
2
作者 张葛 窦森 +2 位作者 谢祖彬 孟繁荣 尹显宝 《农业环境科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第9期1769-1774,共6页
通过研究玉米秸秆生物质炭施用对土壤黑碳(BC)数量和结构的影响规律,比较施用生物质炭后不同年限间的差异,为阐明土壤BC在土壤固碳上的作用提供理论依据。选择化学氧化修改法进行土壤BC的提取,采用重铬酸钾外加热法测定土壤有机碳(SOC)... 通过研究玉米秸秆生物质炭施用对土壤黑碳(BC)数量和结构的影响规律,比较施用生物质炭后不同年限间的差异,为阐明土壤BC在土壤固碳上的作用提供理论依据。选择化学氧化修改法进行土壤BC的提取,采用重铬酸钾外加热法测定土壤有机碳(SOC)含量,采用元素组成和红外光谱分析对土壤BC进行结构表征。研究结果表明:与对照(未施用玉米秸秆生物质炭)相比,施用玉米秸秆生物质炭后3年间各年土壤BC的含量分别增加177.0%、304.3%和434.2%,土壤BC占SOC的比例分别增加40.2%、143.5%和167.3%,说明玉米秸秆生物质炭有助于表层土壤BC长期稳定的积累,且随时间的延长而增加;与对照相比,施用玉米秸秆生物质炭后表层土壤BC的碳元素含量增加,缩合度和芳香性增加,氧化度和脂族性降低,且随玉米秸秆生物质炭施用年限的延长表现得更加明显。长期施用玉米秸秆生物质炭后使土壤BC的结构向着芳香性增加的方向发展,稳定性增强,因而对于土壤固碳是有利的。 展开更多
关键词 玉米秸秆生物质炭 表层水稻土 土壤黑碳 含量 结构特征
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丘陵区水稻土Cu污染空间变异的协同克里格分析 被引量：9
3
作者 孙波 宋歌 曹尧东 《农业环境科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第5期865-870,共6页
针对丘陵红壤区铜冶炼厂周围水稻土污染区(1.40km2),在景观尺度上,采用协同克里格方法,研究了影响表层土壤Cu含量空间分布预测的辅助因子。基于空间自相关性、间距、长轴方位角以及各种预测误差,评价了辅助变量(包括秸秆全Cu含量StrawC... 针对丘陵红壤区铜冶炼厂周围水稻土污染区(1.40km2),在景观尺度上,采用协同克里格方法,研究了影响表层土壤Cu含量空间分布预测的辅助因子。基于空间自相关性、间距、长轴方位角以及各种预测误差,评价了辅助变量(包括秸秆全Cu含量StrawCu、籽粒全Cu含量GrainCu、土壤全Cd含量Cd、土壤pH、土壤有机质OM、高程H)对表层土壤Cu含量分布预测精度的影响。结果表明,单辅助变量的协同克里格预测值与实测值相关系数的大小顺序为Cu/Cd>Cu/H>Cu/StrawCu>Cu/GrainCu>Cu/OM、Cu/pH,而多辅助变量协同克里格预测的相关系数大小顺序为Cu(/Cd,StrawCu)>Cu(/Cd,StrawCu,H)>Cu(/Cd,StrawCu,GrainCu)>Cu/(StrawCu,GrainCu)>Cu(/Cd,H)。与土壤全Cu含量的普通克里格插值精度相比,利用表层土壤全Cd含量、水稻秸秆全Cu含量、高程作为辅助变量与水稻土表层全Cu含量进行协同克里格插值可以显著提高预测精度;但水稻籽粒全Cu含量作为辅助变量对预测精度影响不显著;而土壤有机质含量和土壤pH作为辅助变量反而降低了预测精度。在对表层土壤全Cu含量分布的多辅助变量协同克里格预测中,表层土壤全Cd含量和水稻秸秆全Cu含量的影响最大,其次是高程,水稻籽粒全Cu含量不能提高对表层土壤全Cu含量分布的预测精度。 展开更多
关键词 水稻土表层Cu 辅助变量 空间变异 协同克里格 Cu冶炼厂
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