第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
全球正面临着严重的环境问题，尤其是全球增温 (Schmidt et al., 2011)。与上世纪的地表均温相比，全球地表均温升高了 0.75℃-0.99℃；根据现有的数据预测，全球平均表面温度将每十年增加 0.2℃ (IPCC, 2018)。CO2 是温室效应中最重要的温室气体，其浓度和温度存在着正相关关系 (Canadell et al., 2007), 并且研究发现温度每升高 2-7℃，CO2 将会增加 0.88 ppm y-1，这种碳循环和温度之间的正反馈作用将加剧全球变暖 (IPCC, 2014)。
陆地生态系统碳循环是全球碳循环中重要组成部分，在全球碳收支中占主导地位。土壤是陆地生态系统中最大的碳库载体 (1500-2500 Pg)，其碳贮量是全球陆地植被碳库的 3 倍，大气碳库2 倍 (Kumar et al., 2006 , Schlesinger and Andrews, 2000)，在全球碳循环中扮演着重要的角色。土壤呼吸是生态系统碳循环的关键过程，主要包括植物根系呼吸、微生物分解凋落物和土壤有机碳及土壤动物呼吸 (连杰, 2015 , Schindlbacher et al., 2015)。有研究表明土壤有机碳降解所释放 CO2是陆地生态系统与大气间最大的气体交换通量之一 (60 Pg C yr–1)，约占陆地生态系统与大气之间碳交换总量的三分之二，是化石燃料燃烧释放 CO2 通量的 10 倍 (Schimel et al., 2001)。在全球升温背景下，土壤有机碳降解而导致土壤碳储量减少了 10%，相当于过去 30 年中人类活动排放的CO2 总和 (Kirschbaum, 2000)，所以小部分有机碳降解都会加剧温室效应 (Lehmann and Kleber, 2015)，给气候变化带来重要的影响，因此能否精确估算陆地生态系统碳排放和预测气候变化下土壤 CO2 通量变化，对于预测未来全球气候变化至关重要。所以，有必要深入了解土壤有机碳降解和呼吸速率特征，并准确预测土壤 CO2 通量，这将有助于我们更好地了解陆地生态系统碳循环过程。
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1.2 土壤有机碳降解温度敏感性不确定性
全球变暖的背景下，由于碳循环和温度之间的正反馈作用 (IPCC, 2014)，所以在温度不断升高的趋势下，土壤碳库将会不断减少，因此越来越多研究基于温度和土壤碳建立预测未来气候变化下碳损失的模型，并且这些模型多基于不同驻留时间的土壤有机碳具有相同 Q10 值的假设 (王蕊, 2018)。在早期模型模拟大尺度碳循环的研究中，Q10 值常被认为是接近于 1.5 和 2.0 的常数，例如 Century 型、TEM 模型和 Roth-C 模型等 (何念鹏 等., 2018 , 刘洪升 等., 2008)。但是随着对Q10 认识的深入，越来越多研究表明 Q10 值是一个变化的值，不仅在时间和空间上存在着巨大的差异，而且随着地理位置和生态系统类型的改变而变化 (杨庆朋 等., 2018)。不同研究得出的 Q10 值也有很大的差异，从 Q10 值小于 1 到大于 20，甚至更高 (Pavelka et al., 2007 , Xu and Qi, 2001 , 杨庆朋 等., 2018)。 Liu et al. (2017)分析了我国森林和草原生态系统，发现 Q10 变化范围为 1.16-3.19，中值为 1.63。也有研究认为，Q10 值的变化范围为 1-12 (Hamdi et al., 2013)。Chen et al. (2000) 通过整合分析发现，Q10 具有明显的地域性，在北方地带，Q10 变化范围在 2.3-10.3，平均值为 5.2；而在温带、亚热带和热带的变化范围则为 1.1-14.2，平均值分别为 2.7、2.2 和 1.4 (刘洪升 等., 2008)。这些差异在一定程度上反映出参数化模型中 Q10 值的不确定性。
Q10 是反映土壤有机碳降解对温度改变敏感性的一个关键指标 (Luo et al., 2001)。有研究表明土壤呼吸速率并不一直随温度升高而升高，也存在对温度升高的适应现象。表现为随着温度的持续升高和升温时间的延长，土壤呼吸对温度升高的敏感程度下降。然而，目前生态系统模型多数没有考虑土壤呼吸的对温度升高的适应性，而采用统一的 Q10 值，其对未来土壤呼吸和未来气候变化幅度的预测可能会存在偏差 (陈全胜 等., 2004)。
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第二章 研究内容与研究方法
2.1 研究区域概况
本文的研究区域由北向南包括中温带的黑龙江海伦、暖温带的山西寿阳以及亚热带的江西南昌、湖南祁阳和福建白沙 5 个长期定位施肥试验平台(试验年限在 27-37 年之间)。各试验点地理位置、土壤肥力，试验初始期土壤基本理化性质见表 2-1。
中国科院学海伦农业生态实验站，是我国典型的黑土农田养分再循环长期试验平台，位于黑龙江海伦市，试验开始于 1985 年，是中国科学院在我国东北黑土区设置的长期的、综合性的农业资源、环境、生态多学科的综合研究基地。属中温带大陆性季风气候，四季分明。夏季湿润多雨，冬季寒冷干燥，雨热同期。试验地土壤按发生分类为典型黑土，垦殖约 150 年，主要种植作物为玉米-小麦-大豆三区轮作，一年一熟。肥料用量为当地建议最适用量，每季施化肥 N 107.2 kg/hm2、P2O5 20 kg/hm2 和 K2O 60 kg/hm2。
山西寿阳褐土肥力长期试验观察站，是我国典型的褐土肥力和肥效长期试验平台，位于山西省寿阳县，试验开始于 1992 年。属暖温带大陆性季风气候，是寒温干燥区和寒温半干燥区，其特点是春秋季短暂不明显，夏季凉爽无炎热，冬季长而寒冷。试验样地地块平坦，褐土性土壤，土层深厚，主要种植小麦—玉米轮作，一年二熟。肥料用量为当地建议最适用量，每季施化肥 N 180 kg/hm2 和 P2O5 112 .5 kg/hm2。
江西省农业科学院红壤性水稻土长期试验观察站，是我国红壤性水稻土壤肥力演变长期试验平台，位于江西省南昌市，试验开始于 1983 年。属于亚热带湿润季风气候，气候湿润温和，日照充足，一年中夏冬季长，春秋季短，夏天炎热，冬天较寒冷。试验基地土壤为第四纪亚红黏土母质发育的中潴黄泥田，主要稻—稻轮作种植，一年二熟。肥料用量为当地建议最适用量，每季施化肥 N 64.7 kg/hm2、P2O5 82.3 kg/hm2 和 K2O 150 kg/hm2。
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2.2 研究目标
基于我国长期施肥网络平台中的农田生态系统，研究施肥措施对 Q10 的影响及不同区域 Q10变化的规律和机理，明确农田生态系统土壤呼吸及其温度敏感性变化特征与驱动因素，为预测农田生态系统对未来气候变化的响应提供参数，同时为深入理解该研究区域 CO2 通量变化的机制提供新的思路和视角，对开展农田土壤管理和应对气候变化等工作具有重要意义。
我们假设不同地点的土壤呼吸和温度敏感性不同，且施肥农业管理措施也会通过影响各种生物和非生物因素 (例如土壤养分状况、微生物生物量及酶活性等)，进而影响土壤呼吸和有机碳降解温度敏感性。因此，本研究设计第三章和第四章 2 部分内容分别探讨农业施肥措施对 Q10 的影响以及在区域尺度上影响农田土壤有机碳降解的温度敏感性的驱动因素。
土壤有机碳降解温度敏感性具有明显的地域性，本研究以黑龙江海伦 (HL)、山西寿阳 (SY)、江西南昌 (NC)、湖南祁阳 (QY) 和福建白沙 (BS) 5 个中国长期施肥网络平台为研究对象区域，以不施肥 (Control) 和施用化肥 (NPK) 2 种处理为研究对象，通过对比 5 种土壤在不施肥和施用化肥 2 种处理下的土壤呼吸速率及其 Q10 大小，并结合 2 种处理下的土壤总氮、有机碳、p H、可溶性碳氮、微生物生物量碳氮和酶活性等土壤生物化学性质指标，讨论施肥对土壤呼吸和 Q10 的影响。
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第三章 施肥对农田土壤呼吸及有机碳降解温度敏感性的影响 ................................. 13
3.1 引言 ........................................ 13
3.2 材料与方法 ............................ 13
第四章 农田土壤有机碳降解温度敏感性的驱动因素 ............................ 32
4.1 引言 ............................... 32
4.2 材料与方法 ............................. 33
第五章 全文结论与展望 ............................... 49
5.1 主要结论 ........................... 49
5.2 创新点 ............................. 49
第四章 农田土壤有机碳降解温度敏感性的驱动因素
4.1 引言
近年来，大气中 CO2 浓度的升高被认为是全球气候变暖的主要因素之一 (IPCC, 2014)，相对于自然生态系统，农田生态系统由于土壤有机碳含量较低，且具有较大固碳潜力 (Poulton et al., 2018)，IPCC 第四次报道指出：农业生产的 CO2 有 90%份额可以通过土壤固碳实现减排。因此，提升农田土壤有机碳含量有利于缓解全球气候变暖 (Lal, 2004)。
土壤有机碳 (SOC) 降解是全球碳循环中主要的 CO2 来源 (Davidson and Janssens, 2006 , Schlesinger and Andrews, 2000)，对气候变化具有重要的影响。Q10 表示土壤温度上升 10℃土壤呼吸增强的倍数，是反映土壤有机碳分解对温度改变的一个敏感性指标 (Luo et al., 2001)。因此我们可以通过量化 Q10 变化规律对 SOC 降解释放的碳进行准确预测，进而评估其对全球气候变化的影响 (Jones et al., 2003)。
Q10 受到包括有机碳、土壤质地、微生物及其产生的酶和外界环境等多重因素的影响 (Liu et al., 2017 , Fang and Moncrieff, 2001 , 吴静 等., 2015 , Acosta-Martínez et al., 2007 , Ding et al., 2016 , Erland, 2018 , Meyer et al., 2018b)，这些因素可能单独作用 Q10，也可能多因素相互作用影响 Q10，因此我们仍不清楚这些驱动因素的相对重要性。Dai et al. (2017)通过对黑龙江海伦农田土壤室内培养发现 Q10 主要受外源碳的输入及土壤 SOC 的含量的影响，结果表明 SOC 含量高的土壤比SOC 含量低土壤的 Q10 值高约 77.7%。而 Ding et al. (2018)通过研究农田施肥对 Q10 的影响发现，Q10 与土壤质地有显著的相关关系，粘粒高的土壤较粘粒低的土壤拥有较高的 Q10 值。Ding et al. (2014)也发现类似规律，Q10 的大小依次为粘粒 > 粉粒 > 砂粒。除土壤质地以外，Qin et al. (2019)研究发现，Q10 主要是受土壤团聚体保护和微生物影响，且土壤微生物丰度越低和团聚体保护越强 Q10 值越低。同时也有研究发现，Q10 主要受环境和土壤的生物化学性质影响。Liu et al. (2017)通过收集草原和森林 52 份土壤研究发现，环境变量和土壤基础属性解释了 Q10 变异的 52%，并且发现 p H 和土壤电导率是影响 Q10 变异的主要因素。Ding et al. (2016)发现降雨和土壤微生物是影响青藏高原土壤呼吸和 Q10 的主要因素。但也有研究发现土壤微生物分泌代谢呼吸相关的酶是影响土壤呼吸的主要因素 (B. et al., 2018 , Engqvist, 2018 , Bonin et al., 1999)。产生上述差异的主要原因这些研究大多是单点研究，由于单点实验之间的实验处理、指标测定、测定方法和实验年限等方面存在较大的差异，即使有部分多点的研究，但是实验处理不一，使得实验结果可比性较差，将实验的研究拓展到区域和全球尺度存在较大困难和不确定性 (Denny and Benedetti-Cecchi, 2012)。因此，有必要利用网络研究 Q10 的变化以及其影响因素，可能更容易找到他们的共性，以准确找出影响农田土壤 Q10 的驱动因素。
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第五章 全文结论与展望
5.1 主要结论
本研究以黑龙江海伦 (HL)、山西寿阳 (SY)、江西南昌 (NC)、湖南祁阳 (QY) 和福建白沙(BS) 5 个长期施肥网络平台为研究对象区域，采用变温室内培养，研究施肥处理对土壤呼吸和 Q10影响，以及农田土壤呼吸和 Q10 值差异性的机理及驱动因素。以期明确典型农田生态系统土壤呼吸及其温度敏感性变化特征与驱动因素，为预测农田生态系统对未来气候变化响应提供参数，对开展农田土壤管理和应对气候变化等工作具有重要的理论指导意义。本研究得到的主要结果如下：
1. 长期施用化肥 (NPK) 能够显著影响土壤呼吸速率和有机碳降解温度敏感性 (Q10)；NPK降低了土壤的呼吸速率，但提高了 Q10；与不施肥 (Control) 土壤相比，NPK 处理的土壤呼吸速率和 Q10 分别降低 5.26%和提高了 17.89%。
2. NPK 显著影响了土壤的生物化学性质；NPK 显著提高了土壤微生物生物量碳 (MBC)、β-纤维二糖苷酶 (CBH)、几丁质酶 (NAG)、总氮 (TN)、土壤有机碳 (SOC)、可溶性有机碳 (DOC)、可溶性有机氮 (DON)、硝态氮 (NO3--N)和铵态氮 (NH4+-N) 含量，提高幅度分别为 22.43%、2.19%、80.82%、13.73%、11.96%、22.07%、67.00%、86.67 和 44.94%；而能显著影响降低微生物生物量氮 (MBN) 和 p H，降低幅度分别为 19.80%和 8.94%。
3. 在 Control 土壤上 Q10 与 pH 和 MBC 呈显著的正相关关系；在 NPK 土壤上 Q10 与 p H、DON、NO3--N 和 SOC 呈显著正相关关系，而与 NAG、DOC 和 NH4+-N 显著负相关关系。在 Control土壤上，p H 是影响 Q10 变异的最主要因素；而在 NPK 处理土壤上，NH4+-N 是影响 Q10 变异的最主要因素。
4. 在区域尺度上，Q10 值的范围在 0.89 和 2.15 之间，平均值为 1.47，中值为 1.43。其中 Q10大小顺序为：SY(1.49) ＞ NC(1.38) ＞ BS(1.22)、QY(1.17)、HL(1.14)，BS、QY 和 HL 之间的 Q10 值没有显著差异。
参考文献（略）