1981—2019年華北平原農田土壤有機碳儲量的時空變化及影響機制

張婧婷,石 浩,*,田漢勤,逯 非,徐希燕,劉 迪,剛誠誠,方善民,秦小羽,潘乃青,王思遠

1 中國科學院生態環境研究中心,北京 100085 2 奧本大學林業與野生生物科學學院國際氣候與全球變化研究中心,奧本 36849 3 中國科學院大氣物理研究所,北京 100029 4 西北農林科技大學水土保持研究所, 楊凌 712100

土壤是陸地生態系統中最大的碳庫,約為大氣中總碳量的2—3倍,一個微小的波動都能引起大氣中二氧化碳(CO2)濃度的劇烈變化[1]。農業生態系統是受到自然和人類活動綜合影響最為顯著的陸地生態系統,因此可以在較短時間尺度內調節其土壤有機碳(soil organic carbon, SOC)收支狀態[2]。農田土壤有機碳增加既可以將大氣CO2固定到土壤中,又可以抵消農業生態系統中甲烷和氧化亞氮等其他溫室氣體的排放的影響[3]。因此,準確評估農田土壤有機碳儲量將對緩解當前氣候變暖、實現“碳中和”可持續發展目標具有重要意義。

農田土壤有機碳動態受到氣候變化和人為管理措施的共同驅動。氣候條件調控土壤過程和作物生長,并最終影響土壤有機碳的數量和質量[4—7]。人類活動對土壤有機碳的影響也非常顯著,通過改善農業管理措施,比如采取秸稈還田和增施有機肥等措施,一般能夠減緩甚至逆轉土壤有機碳損失[8—12]。但正是由于農田土壤有機碳變化同時受到兩者復雜的交互影響,在較大時間和空間尺度上準確捕捉土壤有機碳動態變化特征十分困難。目前,區域尺度農田土壤有機碳儲量估算大部分基于站點觀測實驗結果,通過空間統計等方法外推獲得[9,12],由于實驗站點分布多集中在較肥沃的農田,在一定程度上存在高估區域尺度的農田土壤有機碳儲量的可能性。而基于過程的農業生態系統模型,例如DeNitrification-DeComposition(DNDC)模型[13]、Rothamsted carbon(RothC)模型[14]和Agricultural Production Systems sIMulator模型[15],則需要進行大量復雜的參數化過程,增加了區域數據獲取的難度。相對而言,機器學習模型具有自學習功能,可以發現其他因果關系,在較大時空尺度上模擬農田土壤有機碳動態方面具有一定優勢,目前已被廣泛用于模擬區域尺度農田土壤有機碳的變化[12,16—18]。

華北平原是我國重要的糧食生產基地,以冬小麥—夏玉米一年兩熟的種植制度為主。自20世紀80年代以來,華北平原農田管理措施,包括無機肥、有機肥施用、農田作物秸稈還田比率、保護性耕作措施以及灌溉量都發生了一定的變化[12,19—21]。但截至目前,依然缺少華北平原農田土壤有機碳高精度的時空變化及常規管理措施的相對貢獻研究。因此,明晰華北平原土壤有機碳含量的時空變化和歸因,在全球變暖和糧食安全的背景下,對未來農業管理措施具有重要意義。本文首先利用薈萃分析解析華北平原常規管理措施(氮磷鉀無機肥、有機肥施用和秸稈還田)對農田土壤有機碳變化的貢獻,然后結合區域尺度數據,包括土壤(土壤容重、pH值、土壤總碳、總氮、總磷、土壤質地)、氣候和大氣成分變化(溫度、降水和氮沉降)、作物生長狀況(LAI)和其他管理措施(灌溉、耕作措施),使用隨機森林機器學習模型,模擬了1981—2019年華北平原農田土壤有機碳的時空變化。

1 材料與方法

1.1 研究區域

華北平原是東亞最大的沖積平原,也是中國最多產的農業區之一,其中農田占地35 Mhm2[22]。由于對糧食供應的重要貢獻,它被稱為“中國的糧倉”。華北平原屬半干旱半濕潤氣候區,降水和溫度等氣候要素具有明顯的季節特征和年際波動[3,23]。年平均溫度14—15℃,京、津一帶降至11—12℃,南北相差3—4℃。受季風降水影響,大部分降雨(超過70%)發生在6月至9月,平原年降水量500—1000 mm,降水有由北向南增加的趨勢[24]。大部分海拔低于50 m的平原區覆蓋沖積土。

1.2 數據收集

本研究從40篇以華北平原為研究區域的同行評審文章中提取了22個土壤有機碳實驗站點共1047條數據(包括692條無機氮肥實驗、656條磷肥、403條鉀肥、197條有機肥、294條秸稈還田數據,大部分為交叉實驗數據)。所有的文章都來自中國知網(https://www.cnki.net/)和科睿唯安科學網(the Web of Science, www.webofscience.com)。搜索關鍵詞為“土壤有機碳”、“土壤有機質”、“氮肥”、“磷肥”、“鉀肥”、“化肥/無機肥”、“有機肥”、“秸稈還田”、“保護性耕作”、“秸稈還田”以及相對應的英文名稱。所有選定的研究都符合以下標準:(1)有機碳含量是在田間實驗中測定的;(2)提供輔助信息,如實驗時間、重復次數、采樣深度、氣候和土壤理化性質;(3)除本研究的3種目標管理措施(包括無機肥氮磷鉀、有機肥和秸稈還田措施)外,還包括其他華北平原常規農田管理措施,如耕作措施、灌溉等。土壤有機碳數據從選定文獻表中獲取,或者使用圖片數字化工具(GetData Graph Digitizer software v2.26, http://getdata-graph-digitizer.com/download.php)從圖中提取。從選定的研究中獲得的其他相關信息也被記錄下來,包括位置(即經緯度)、實驗時間、氣候特征(生育期平均氣溫和降水總量)、土壤性質(容重、質地、土壤養分含量和pH值)和其他農學實踐(作物耕作措施、灌溉)。按研究時間分為兩類:中短期(小于20 a)和長期(大于等于20 a)。同時,由于華北平原的空間異質性相對較小,為確保每個研究組有足夠的數據量,本文接下來的分組中提到的閾值,原則上都是取中位數,例如站點觀測的生育期內平均溫度的分組閾值定為20℃。

以上數據,分別用于薈萃分析以及隨機森林機器學習模型的訓練和測試。其他區域尺度的環境數據(均重采樣并降尺度到0.05°),則用于補充缺項數據以及作為隨機森林模型區域模擬的輸入數據。例如土壤理化性質數據,如土壤容重、土壤質地、土壤總碳、總氮、總磷含量和pH值,來自GSDE土壤數據庫 (http://globalchange.bnu.edu.cn/research/soilw),該套數據是基于各個國家和地區土壤剖面數據庫、土壤清查數據和分類數據庫生成[25],該套數據的原始空間分辨率為30′,垂直方向共8層,本研究使用了雙線性內插的方法重采樣到0.05°,取頂層4層(0—28.9 cm)土壤理化性質數據的均值作為表層土壤理化性質；作物LAI,來自GLASS LAI遙感數據0.05°的格點提取值(www.glass.umd.edu)；作物生育期平均溫度和降水總量,來自國家氣象局數據共享平臺(http://www.cma.gov.cn/2011qxfw/2011qsjgx/)和陽坤等[26]；氮沉降數據,來自化學-氣候模式計劃(Chemisty-Climate Model Initiative,CCMI),它融合了多種大氣化學傳輸模型的模擬結果并同時考慮了人為與自然的含氮化合物的排放與傳輸[27]。其原始數據時間跨度為1850—2014年,空間分辨率為0.5°,使用最鄰近插值法將數據重采樣到0.05°,2014年后的氮沉降數據使用2014的值替代；灌溉數據,來源于國家科技基礎條件平臺—國家地球系統科學數據中心(http://www.geodata.cn)[28—29]；秸稈還田數據,來自Han等[12]；化肥氮磷鉀數據,來自當地縣級統計年鑒；有機肥數據,來自Zhang 等[30]；農田分布和覆蓋比例數據,采用美國航空航天局(NASA)的中分辨率成像光譜儀(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer,MODIS)地表覆蓋產品(MCD12C1v006)[31],時間跨度為2001—2019年,空間分辨率為0.05°,分類體系參照國際地圈生物圈計劃標準分類(International Geosphere-Biosphere Programme, IGBP)。在模擬和分析時,通過拼接、投影轉換、裁剪等得到華北平原2001—2019年農田分布和柵格占比的空間數據。1981—2000年的農田分布數據來自LUH2數據集[32],因其空間范圍大,時間跨度長,在許多區域和全球評估報告中被廣泛采用[33—35]。

1.3 薈萃分析

薈萃分析(Meta-anlysis)通過響應比(response ratio,RR)來表示實驗處理水平對結果的影響,本研究對響應比進行了對數轉換[36],公式為:

(1)

(2)

wi=1/vi

(3)

(4)

(5)

τ2表示研究間的方差,可由約束最大似然法(restricted maximum likelihood,REML)求出[37]。以上計算過程利用R軟件[38]的薈萃軟件包[39]完成,并且最終的對數響應比利用(eRR+-1)×100%轉換為百分比,以便更好地體現實驗處理對有機碳的影響[10]。

1.4 隨機森林機器學習模型

隨機森林(Random forest,RF)是一種用于分類和回歸的集成學習方法。算法中生成了大量的決策樹,并最終聚合成一個單一的預測[40—41]。由于對大量決策樹進行平均,RF模型實現了低偏差和低方差[42]。該算法不會出現過度擬合,因為每棵決策樹是由一個唯一的引導子樣本的數據訓練而來,而過擬合不會根據RF模型中的樹的增加而增加,它隨著更多的樹而趨于穩定[43]。

本研究利用收集的1047條土壤有機碳儲量數據,利用RF模型檢測了該地區0—20 cm農田土壤有機碳儲量變化的控制因素。首先, 本研究將數據分為兩部分,其中25%(約261個點)是測試數據,75%(約786個點)是RF模型構建的訓練數據。對于每棵樹,需要說明3個訓練參數。第一個訓練參數是在森林中生長的決策樹的數量(the number of decision trees,ntree),較高的數量將對變量重要性的的估計更穩定[44]。本研究將ntree設置為默認值500。第二個參數是每個節點隨機選擇的預測變量的數量(mtry)。回歸問題的默認值是預測因子總數的三分之一。因為RF預測性對mtry很敏感[45], 所以本研究使用了一種迭代的方法,以最小的袋外(out of bag,OOB)均方誤差來確定最佳mtry (公式6)。第三個參數是在樹的終端節點上觀察的最小數量(node size)。在這里, 本研究使用默認值進行回歸RF。RF模型使用擴展的交叉驗證,其中每個OOB樣本由相應的引導訓練樹預測。之前的所有OOB都被聚合到一起通過均方誤差(mean square error,MSE)估計精度,“百分比方差解釋”可以由1—MSE推導出來[41]。本研究使用測試數據集來驗證RF回歸模型,利用觀測值與預測值之間的差異來估計平均百分比誤差(mean percentage error,MPE)、預測均方根誤差(root mean square error of the prediction,RMSEP)和決定系數(coefficient of determination,R2)[41,46]。

(6)

(7)

(8)

(9)

1.5 土壤有機碳儲量計算

根據Huang等[47]的計算方法,土壤有機碳密度(soil organic carbon density,SOCdensity)(Mg C/hm2)計算公式為:

SOCdensity=c×B×20/10

(10)

式中,c為0—20 cm土壤有機碳含量(g/kg);B為0—20 cm土壤容重(g/cm3);式中20和10分別指土層深度和面積轉換系數。

2 結果與分析

2.1 土壤有機碳對化肥、有機肥和秸稈還田管理措施的響應

在華北平原3種常見的農田管理措施中,有機肥施用對農田土壤有機碳(SOCdensity)的影響最為顯著,平均提高了48.3%的SOCdensity增長速率,且隨著有機肥投入量的增加,SOCdensity增長速率會繼續增大(圖1)。氮磷鉀無機肥料可分別提高23.3%,22.7%和26.0%的SOCdensity增長速率。其中小于300 kg/hm2的氮肥投入使SOCdensity增長速率增加了29.6%,但是,超過300 kg/hm2的氮肥投入反而使促進效應降低了35.7%。秸稈還田促進SOCdensity提高了23.4%,較高還田比率(>30%)有助于SOCdensity進一步增加26.8%。值得注意的是,不管是無機肥、有機肥還是秸稈還田輸入,當投入量超過農作物和土壤微生物對碳、氮的需求時,土壤有機碳的積累速率會顯著下降。例如,相對于低投入量,超過300 kg/hm2的氮肥投入、超過200 kg/hm2的有機肥輸入以及大于30%的秸稈還田率的措施使土壤有機碳的積累速率分別下降了34.3%、69.9%和22.9%。但不同于快速分解的無機氮肥,有機肥和生物肥的緩慢的分解速率使土壤微生物擁有更豐富持久的營養物[24],最終會顯著增加農田土壤的SOCdensity(圖1)。

這些傳統的農田管理措施對土壤SOCdensity的積累起到了正面作用,但其長期的效應卻各不相同(圖1)。結果表明,長期(≥20 a)的有機肥施用極大地有利于土壤SOCdensity積累,較中短期有機肥施用的效果高49.7%。長期的無機氮磷鉀肥料的施用也促進了27.2%—34.5%的土壤SOCdensity積累,但相對于短期施肥,其增效作用只提高了14.4%—21.2%,遠低于有機肥。通過秸稈還田增加碳投入可以在土壤碳飽和之前提高碳濃度,但長期的秸稈還田對土壤SOCdensity固定的增加效應卻略微有所降低(-2.5%)。

2.2 不同環境因子對化肥、有機肥和秸稈還田管理措施引起的土壤有機碳固持的影響

在華北平原,降水量增加、適當增溫以及高氮沉降均有利于農田管理措施固定更多的SOCdensity(圖2)。相對于低降水條件,在年降水量高于1500 mm時,氮磷鉀無機肥分別促使SOCdensity增長速率提高了16.6%,12.7%和18.1%；有機肥和秸稈還田的碳匯效應增加了20%左右。生育期平均溫度高于20℃條件下的氮肥、

圖1 華北平原常規農業管理措施及其持續時間對土壤有機碳變化速率的平均影響Fig.1 Mean effects of conventional agricultural management and its duration on soil SOCdensity in North China Plain括號里的數字表示觀測集個數,誤差棒表示95%置信區間

圖2 華北平原常規農業管理措施對不同氣候、氮沉降分布下的土壤有機碳變化速率的平均影響Fig.2 Mean effects of conventional agricultural management on soil SOC changes in the North China Plain under different climate and N deposition conditions括號里的數字表示觀測集個數,誤差棒表示95%置信區間

有機肥和秸稈還田分別使SOCdensity增加速率提高了33.1%、62.5%和45.2%,較低溫度條件下則分別提高了19.7%、34.7%和33.8%。高氮沉降條件下,3種管理措施對SOCdensity的促進作用比低氮沉降條件下高11.3%—24.3%。

土壤質地以及相關理化性質對華北平原常規農業管理措施引起的土壤有機碳固持有顯著的調控作用(圖3)。譬如,無機肥在黏土比重大的農田土壤中,對SOCdensity的促進作用提高了(14.5%—19.6%)；相對于低壤土,壤土含量高的農田土壤中的有機肥施用提高了54.0%的SOCdensity增長速率,而秸稈還田措施則使SOCdensity增加速率降低了23.8%；在沙土比重大的農田土壤中,氮磷鉀無機肥和有機肥施用對SOCdensity的促進效應分別降低了5.8%—11.0%和61.6%,秸稈還田反而使其提高了22.4%。較低的初始土壤養分含量為有機碳固存提供了潛在空間(圖4)。例如,在全碳含量較低的農田土壤中,有機肥和秸稈還田對SOCdensity的增匯作用較強,其效應較高碳土壤分別提高了37.3%和29.8%。但值得注意的是,相對養分含量較低的土壤,總氮、總磷含量較高的土壤中秸稈還田措施使SOCdensity增長速率分別提高了38.1%和21.6%。另外,土壤pH值增大使SOCdensity增長速率有所降低,而土壤容重小則對SOCdensity增長的促進作用更大(圖5)。譬如,在堿性農田土壤中,有機肥施用對SOCdensity的積累作用大幅下降了38.1%；在土壤容重小的農田中有機肥施用對SOCdensity的促進作用提高了40.9%(圖5)。

圖3 華北平原常規農業管理措施對不同土壤質地下的土壤有機碳變化速率的平均影響Fig.3 Mean effects of conventional agricultural management on SOC changes in the North China Plain under different soil texture conditions 括號里的數字表示觀測集個數,誤差棒表示95%置信區間

化肥、有機肥和秸稈還田管理措施在長勢更好的冬小麥-夏玉米系統中對SOCdensity的積累效果更好,達到了21.2%—57.4%(圖5)。有機肥施用對SOCdensity影響的差距在不同長勢的小麥-玉米輪作系統中尤為顯著。由于根系和地上莖葉更為發達,長勢更好的作物既可以通過根系分泌營養物提供給土壤微生物更多營養,又可以通過根系殘留和秸稈還田為土壤提供更多的碳輸入[24],所以長勢更好的作物大大提高有機肥的固碳能力,較之在長勢弱的作物田中高出23.1%。化肥和秸稈還田措施的效應與之相同,在長勢更好的農田中對SOCdensity的積累作用比之在長勢弱的農田中高1.9%—6.9%。

圖4 華北平原常規農業管理措施對不同土壤初始肥力下的土壤有機碳變化速率的平均影響Fig.4 Mean effects of conventional agricultural management on soil SOC changes in the North China Plain among different initial fertility括號里的數字表示觀測集個數,誤差棒表示95%置信區間

有機肥的施用和秸稈還田都能極大地促進無機肥(氮磷鉀)對SOCdensity的積累作用(圖6)。增施有機肥后,氮肥、磷肥和鉀肥分別使SOCdensity積累提高了19.0%,20.3%和18.6%。當秸稈還田小于30%,氮肥、磷肥和鉀肥會使SOCdensity積累提高14.8%,13.2%和10.1%,但當秸稈還田大于30%時,氮肥、磷肥對SOCdensity的增加效應有輕微的降低(-3.0%至-8.3%),但鉀肥對SOCdensity的增加效應增加了17.9%。總的來說,化肥、有機肥和秸稈還田管理措施的耦合作用促進25.1%的農田SOCdensity積累(圖7)。在較溫暖的條件下(>20℃),華北地區3種常規的農田管理措施使SOCdensity顯著提高了35.6%；在較濕潤的條件下(>1500 mm),相關的SOCdensity固定增加了33.3%；該耦合作用在高氮沉降條件下(>1.7 g N/m2)促進了29.5%的農田SOCdensity的積累。在弱酸性和中性(pH<8.0)農田土壤中,這些管理措施提高了43.7%的SOCdensity增長速率。而化肥、有機肥和秸稈還田措施的協同作用在較貧瘠的土壤(總碳<0.65 g/kg)中對SOCdensity積累的效應更顯著,達到了37.1%。黏土(>30%)、壤土(>40%)含量較大的農田中,管理措施的碳匯效應分別達到了52.2%和26.7%。在長勢較好(LAI>1.5)的作物田中,這些措施使土壤碳固持提高了26.3%,而在高灌溉條件下(>200 mm)土壤SOCdensity的固定效應為27.8%。雖然長期(>20 a)的秸稈還田對SOCdensity的增強效應有所降低,但與化肥、有機肥的耦合作用卻依然很強(28.6%),比中短期措施的效應提高了17.5%。

2.3 華北平原常規農田管理措施下土壤有機碳的時空變化

運用隨機森林模型,本研究模擬預測了常規管理措施下華北平原1981—2019年的農田土壤有機碳儲量的時空分布。隨機森林模型的模擬性能見圖8。結果表明,模型中使用的自變量解釋了華北平原SOC儲量變化總方差的90%以上。區域模擬結果顯示,1981—2019年間,華北平原0—20 cm土壤有機碳儲量平均為(14.56±1.66)Mg C/hm2((523.10±79.36)Tg C), 并且每年以0.12 Mg C hm-2a-1(5.94 Tg C/a)的固持率穩步增長(圖9)。平均來講,華北平原農田土壤有機碳庫在1980年代、1990年代、2000年代和2010年代的平均增加速率分別為7.46 Tg C、16.27 Tg C、3.11 Tg C和3.48 Tg C。可見,華北平原土壤有機碳積累速率在逐漸變緩,到2010年代,華北平原0—20 cm土壤有機碳儲量穩定在(16.48±0.79)Mg C /hm2((602.61±32.70)Tg C)。

圖5 華北平原常規農業管理措施對不同土壤理化性質和作物生長狀態下的土壤有機碳變化速率的平均影響Fig.5 Mean effects of conventional agricultural managements on SOC changes in the North China Plain under different soil properties and crop growth states括號里的數字表示觀測集個數,誤差棒表示95%置信區間

圖6 華北平原常規農業管理措施對土壤有機碳的交互式影響Fig.6 Interactive effects of normal agricultural management on soil SOC changes in the North China Plain括號里的數字表示觀測集個數,誤差棒表示95%置信區間

圖7 華北平原施用化肥、有機肥和秸稈還田管理措施對不同環境類型下的土壤有機碳的耦合影響Fig.7 Mean effects of inorganic and organic fertilizer and straw returning on soil SOC changes in the North China Plain under different environmental conditions括號里的數字表示觀測集個數,誤差棒表示95%置信區間

圖8 華北平原農田0—20 cm土壤有機碳儲量變化控制因素的隨機森林模型性能Fig.8 RF model performance on predicting cropland SOC stock of the top 0—20 cm soil in the North China PlainRMSE:均方根誤差 Root Mean Square Error；MAE:平均絕對誤差 Mean Absolute Error

總體而言,1981—2019年間,華北平原各地區土壤有機碳變化存在明顯的區域差異(圖9)。由于碳氮投入量的增加,華北平原大部分地區的農田土壤有機碳都呈上升趨勢,較高的農田土壤有機碳儲量集中在農田面積分布較廣的區域,并以每年0.14—0.40 Mg C hm-2a-1的固持速率增長,而山地和近海區域農田土壤有機碳儲量較低,部分區域甚至呈現出有機碳逐漸減少的趨勢(圖10),例如河北省北部、山東省中部和東部部分地區農田土壤有機碳仍在減少。平均而言,1981—2019年,京津冀地區、山東省以及河南省的農田有機碳儲量分別為(14.63±1.89)Mg C/hm2((169.57±22.24)Tg C)、(14.21±1.92)Mg C/hm2((165.55±34.79)Tg C)和(15.94±2.30)Mg C/hm2((187.98±31.59)Tg C)(表1),其積累速率分別為0.78、2.88、2.28 Tg C/a。到2010年代,京津冀地區、山東省以及河南省的農田有機碳儲量分別穩定在(176.25±12.99)Tg C、(209.47±15.35)Tg C和(216.90±12.50)Tg C。

圖9 1981—2019年華北平原農田土壤有機碳儲量演變Fig.9 Temporal changes in the total cropland SOC stock in the North China Plain from 1981 to 2019正方形數據點是對薈萃分析數據進行簡單的空間區域平均所得(站點主要分布在土壤有機碳較高的農田中)；圓形數據點為隨機森林模型預測的平均華北平原農田土壤有機碳密度；三角形數據點為隨機森林模型預測的0—20 cm華北平原農田土壤有機碳儲量

圖10 1981—2019年華北平原農田土壤有機碳儲量及其年固持率的空間分布。Fig.10 Spatial patterns of the average cropland SOCdensity and its annual change rate in the North China Plain from 1981 to 2019

3 討論

3.1 土壤有機碳積累速率

本研究結果表明,1981—2019年,華北平原0—20 cm土壤每年土壤有機碳積累為0.12 Mg C hm-2a-1(5.94 Tg C/a),與Zhao 等[9]報道的0.16 Mg C hm-2a-1較為一致,約為中國農田每年土壤有機碳積累量的23.3%(按最大固持率25.5 Tg C/a算[12,48—60]),相當于中國每年CO2排放的0.61%(大約0.98 Pg C/a[61])。目前,大量的研究結果已經證實,無機肥、有機肥和秸稈還田以及配套的管理措施,使中國農田由碳源轉變為碳匯[9,48—49,51—58]。但由于開展農田觀測、實驗的站點大多集中在農田面積分布較廣、農業投入較多的區域,相應的土壤有機碳積累較多,而山區丘陵等貧瘠的農田土壤則不然。因此,僅根據實驗或觀測站點的土壤有機碳積累速率進行的簡單的空間升尺度平均法來估算區域尺度的土壤有機碳儲量,很大程度上忽略了空間異質性,可能會高估土壤碳庫的潛力[58—59,62—63]。而隨機森林機器學習模型,考慮了區域上的氣候變化、大氣主成分變化、土壤理化性質、作物生長狀況和多種常規的農田管理措施的時空分布,例如氮磷鉀化肥、有機肥、秸稈還田、灌溉等,在一定程度上更能全面的準確的估算華北平原區域尺度的土壤有機碳儲量和積累速率。

表1 1981—2019年華北平原各地區農田土壤表層(0—20 cm)有機碳的變化

3.2 土壤有機碳積累的驅動因子

本研究表明華北平原土壤有機碳的增加主要歸功于過去幾十年的農田管理投入的提高。其中,華北平原有機肥施用增加了48.3%的農田土壤有機碳儲量,無機肥對土壤有機碳固持的影響為22.7%—26.0%,秸稈還田對土壤有機碳積累的促進作用也達到了23.4%。本研究結果與前人的結果相一致[9—10,12]。盡管這些常規管理措施對土壤有機碳積累都起到了積極的作用,但長期施用后的影響卻有很大差異。例如,長期施用有機肥較中短期的效果高出49.7%,但長期施用無機氮肥相對于短期施肥,其增效作用只為14.4%—21.2%,遠低于有機肥。這可能是由于有機肥含有大量的有效碳源,可提高微生物生物量和活性,促使微生物同化更多的銨態氮進入土壤活性有機氮庫[24]。相比而言,無機氮肥施入僅僅通過提高土壤中根和作物殘體的自然還田量增加土壤有機碳含量,因而其提供的有效碳源相對有限,對提高土壤銨態氮同化速率的能力也就弱于施入有機氮肥[24]。長期施用無機氮肥還容易使土壤氮含量過量,而過量的氮肥對土壤的影響是多方面的。首先,從對土壤理化性質的影響來看,過量的氮肥將導致土壤結構變差、容重增加、孔隙度減少、土壤酸堿性改變,部分養分含量降低或不平衡,相應的土壤有益微生物數量減少,進而導致土壤有機質上升速度減緩甚至下降[64]。例如,本文中華北平原施肥量小于300 kg/hm2的氮肥投入使土壤有機碳增加了29.6%,但是,超過300 kg/hm2的氮肥投入反而使該促進效應相對降低了35.7%(圖1)。秸稈還田增加了土壤中根系分泌物的數量,根系分泌物可以為微生物生長提供營養物質[24]。此外,作物秸稈還可以提供含有如木質素、纖維素和半纖維素等較穩定的有機化合物[24]。但秸稈還田對土壤有機質的積累作用通常小于有機肥施用。這是因為農作物秸稈C/N比通常較高,微生物需從土壤中吸收更多的無機氮來滿足自身生長需要,致使自養硝化的底物減少,微生物需要與作物爭奪氮素,最終導致秸稈分解緩慢,長期以往就會使土壤有機質積累降低[24],本文中長期的秸稈還田對土壤有機碳固定的增加效應略微有所降低(-2.5%)證實了上述觀點。因此亟待明確化肥、有機肥和秸稈投入的閾值以及合理的投入比例。

這些管理實施對土壤有機碳的影響可能受到環境因素的影響。氣候是調節土壤有機碳分布的主要驅動力之一。一般來講,溫度上升會加速土壤中有機碳的分解[4]。但也有學者[5]指出,土壤有機碳內部的復雜結構和土壤其它環境因子能夠掩蓋溫度上升對土壤有機碳動態的影響。降水量或降水格局的變化能顯著改變土壤的呼吸作用,但這一影響因時、因地而異。比如,在較為濕潤地區的濕潤季節里,降水增加可能會明顯地抑制土壤呼吸[6]；而在干旱或半干旱地區的干旱季節里,降水增加往往會促進土壤的呼吸作用[7]。而華北平原地處東亞季風區,屬半干旱半濕潤氣候,降水和溫度等氣候要素具有明顯的季節和年際波動[23]。降水和增溫在華北平原有利于土壤微生物的活性增加,進而加速進入土壤中的腐殖質和其他營養元素的轉化積累。

土壤質地以及相關理化性質對土壤有機碳固持有顯著的調控作用。譬如,土壤有機碳與粘粒含量密切相關[65]；有機碳礦化速率可能隨著粘土濃度的增加而降低[66]。值得注意的是,相對于其他兩種措施,秸稈還田在粘土、壤土含量較大的土壤中的碳匯作用增加不顯著,甚至有所降低,相反,在沙土含量較大的土壤,秸稈還田的增匯效應則提高了22.3%,這可能是由于秸稈還田對土壤的物理狀況有積極的影響,可改善土壤孔隙度和非毛管孔隙度,降低土壤容重,增加土壤團聚體含量,增強土壤保水蓄水性能和粘土滲透性。較低的初始有機碳儲量是有機碳固存量增大的前提條件[9—10,12]。因此,本文中化肥和有機肥施用對土壤有機碳積累的促進效應在初始碳氮磷含量較高土壤中都有所降低,特別是有機肥,其碳匯效應降低了31.0%—39.0%。而在初始土壤總氮總磷含量較高的土壤中,秸稈還田的增匯效應相應提高了38.1%和21.6%。土壤pH被認為是影響土壤有機質周轉率的主要因素,但其影響模式尚不清楚[67]。一般認為土壤pH可通過影響有機碳的溶解度,并間接改變微生物的生長、活性和群落結構,從而改變作物秸稈和有機碳的分解速率結構[68—69]。可溶性有機碳的含量可能隨著酸度的增加而增加[70—71]。在本研究中,華北平原農田管理措施在弱酸性和中性土壤中的碳匯效應比堿性土壤高,特別是施用有機肥,其效應提高了38.1%。而土壤有機碳跟容重則呈現負相關的關系[72]。在本研究中,華北平原農田土壤容重大于1.4 g/kg時,化肥、有機肥和秸稈還田對土壤有機碳的累積效應都將下降,其中有機肥的碳匯效應下降達到40.9%,也證實了上述觀點。

3.3 土壤有機碳積累的可持續發展道路

在過去的幾十年里,中國農田有機物輸入經歷了3個不同的階段,這些階段與社會經濟的發展密切相關[9]。第一個階段的特征是在20世紀70年代后期有機物輸入較少。第二階段(1980—1999)是由化學施肥導致的根系生物量的穩定增加所決定的。第三階段在1999年后,為了促進作物殘留返還的實施,中國政府對農民采取了各種經濟激勵措施和示范項目,導致越來越多的作物殘留被返還到土壤中。前兩個階段主要是經濟驅動。第一階段,農家肥產量有限,作物秸稈燃料/飼料利用率低是主要原因。第二階段是由增加肥料投入所帶來的植物生產力和根系生物量的提高所驅動的。第三階段主要是政策驅動階段。政策強制執行的地上殘余物返還導致了更多的有機碳投入。2000年以來,秸稈碳投入的快速增加對碳固存的效益最大。華北平原的土壤碳含量明顯低于中國的其他地區[9],20世紀60年代開始經歷了一個快速下降,在80年代末達到最低水平(圖9),這與其他人的研究結果一致[12,72—73]。通過采用增施化肥、有機肥和加大秸稈還田率,華北平原農田土壤有機碳儲量自90年代開始穩步上升(圖9)。根據前人研究預測,華北平原每年需要投入7254 kg/hm2的生物量來維持目前的土壤有機碳水平[74],但當前每年的作物殘茬投入量(9651 kg/hm2)超過了C的積累需求[12]。根據本研究的研究發現,大于30%的秸稈還田率使土壤有機碳固持效率下降了22.9%。前人研究結果也證實了隨著SOC儲量接近飽和水平,碳固存效率似乎可能會下降[53,75—76]。目前,秸稈還田率已達50%,未來生物體、秸稈成型燃料等也會是前景可期的溫室氣體減排途徑[3,12],而有機施肥和保護性耕作仍處于較低水平。根據Wang 等[60]的研究,如果采用碳優化策略,華北平原土壤有機碳儲量可達到55 Mg/hm2,幾乎是目前SOC密度(0—20 cm 14.56 Mg/hm2)的3.8倍。可見,未來的華北平原將是中國農田土壤有機碳固存最有潛力的地區之一。在未來,無機和有機肥料的優化應用,隨著保護性耕作的推廣,可能是一條可行的途徑以滿足對食物需求,同時繼續擴大有機碳固存。

4 結論

本文利用薈萃分析、隨機森林機器學習模型以及相關的土壤、氣候和農業管理措施等模型遙感輸入數據,研究了1981—2019年間華北平原農田土壤有機碳的時空變化,主要結果如下:

(1)1981—2019年間華北平原0—20 cm農田有機碳儲量約為(14.56±1.66)Mg C/hm2((523.10±79.36)Tg C), 并且每年以0.12 Mg C hm-2a-1(5.94 Tg C/a)的固持率穩步增長,但進入2000年代后,趨勢明顯減緩為3.5 Tg C/a。

(2)華北平原大部分農田有機碳呈增加趨勢,僅河北省北部、山東省中部和東部部分地區農田土壤有機碳減少。平均而言,1981—2019年,京津冀地區、山東省以及河南省的農田有機碳儲量的積累速率分別為0.78、2.88和2.28 Tg C/a。到2010年代,京津冀地區、山東省以及河南省的農田有機碳儲量分別穩定在(176.25±12.99)Tg C、(209.47±15.35)Tg C和(216.90±12.50)Tg C。

(3)華北平原常規農田管理措施對土壤有機碳累積的貢獻平均為25.1%。值得注意的是,不管是化肥、有機肥還是生物碳輸入,當投入量超過農作物和土壤微生物對碳、氮的需求時,土壤有機碳累積效應會顯著下降。亟待明確化肥、有機肥和秸稈投入的閾值以及合理的投入比例。

總之,在土壤和氣候環境以及農業管理措施共同影響下,1981—2019年間華北平原大部分地區農田土壤有機碳呈增加趨勢,總體表現為一個凈碳匯,這對于一定程度緩解當前的全球變暖以及保障我國糧食安全起到了積極作用。