作物生长和氮含量对土壤-作物系统CO2排放的影响

为探讨作物生物学特征对土壤-作物系统CO₂排放的影响,本研究基于逐步收割法和静态暗箱-气相色谱技术,以冬小麦和水稻作物为研究对象,采用盆栽和大田试验的方法,在作物生长的主要生育期原位测定了土壤-作物系统CO₂排放速率,同时测定了作物生物量和氮含量.研究结果表明:①土壤-作物系统CO₂排放在生长季内呈现动态变化,土壤-水稻系统CO₂排放高于土壤-冬小麦系统.②作物暗呼吸速率与生物量呈显著线性相关.③作物暗呼吸系数(R_d)的季节变化可以用植株氮含量来描述.冬小麦R_d与N含量的关系可用线性方程R_d=0.0124N-0.0076(R²=0.9879,p<0.001)表示;水稻R_d与N含量的关系可用二次方程R_d=0.0085N2-0.0049NR²=0.9776,p<0.001)表示.④作物根系的参与极大地促进了土壤呼吸.冬小麦生长季土壤表观呼吸CO₂平均值为247.2 mg·(m²·h)^-1 ,高于未种作物土壤1.78倍,水稻生长季为215.3 mg·(m²·h)^-1 CO₂,高于未种作物土壤的3.38倍.冬小麦根系呼吸系数大于水稻,其根际呼吸对土壤表观呼吸的贡献高于水稻.     

稻麦作物净初级生产力模型研究:模型的建立

以植物生理学、农业气象学和土壤环境学的基本原理为基础 ,建立了稻麦作物净初级生产力模型 .该模型包括 2个主要功能模块 :光合作用和呼吸作用 ;土壤 作物系统氮素运移 .前者综合考虑了环境因子和作物氮含量的影响 ,后者包括了作物氮素吸收、土壤氮矿化和化肥氮释放的动态模拟 .     

稻麦作物净初级生产力模型研究:模型检验与情景预测

利用我国若干代表性区域98组稻麦作物生产力的试验数据,对所建立的稻麦作物净初级生产力模型进行了检验.结果表明,该模型能根据常规的气象和土壤资料、化肥施用量等数据资料较好地模拟我国主要区域稻麦作物的净初级生产力.模拟值(y)与观测值(x)的线性关系为:y=1.05p-16.8(r²=0.771,p<0.001,n=98).对南京地区的情景预测结果表明:大气CO₂浓度升高促进稻麦作物的固碳能力;气温升高会降低水稻和小麦的碳固定,但对小麦的影响要小于水稻;在当前情景及未来情景(CO₂浓度为540μmol·mol^-1,温度增加1～4℃)下,氮肥施用对小麦碳固定的促进作用大于水稻,氮肥施用量高于150 kg·hm^-2时对2种作物的碳固定没有显著的促进作用,甚至降低水稻的净初级生产力.