典型農作措施對沙溪廟組壤質紫色土坡耕地徑流氮流失的影響

李天陽,何丙輝,張海香,襲培棟

西南大學資源環境學院,重慶 400715

坡耕地水蝕引發的土壤氮(N)流失是土壤肥力下降、水體富營養化的重要原因[1]。而土壤肥力下降促使單位面積氮肥用量增加,會導致土壤活性氮大量積累且輕易流失,降低N肥施用效率,并增加面源污染風險[2—3]。硝態氮(NO3-N)和銨態氮(NH4-N)是土壤N元素的重要形態,二者均具有較高可溶性,并能通過硝化或反硝化作用而相互轉化,是N元素流失的主要形式[4]。降雨是坡耕地土壤N流失的關鍵驅動力[5]。土壤中不同形態N元素以降雨徑流為載體而發生流失,其流失濃度和總量受降雨時機及降雨量大小的影響而表現出顯著差異[6]。通常,短歷時強降雨事件下徑流中不同形態N濃度及其流失量會相對較大[7]。但當次降雨事件的發生時間間隔較長或發生在剛施肥后,即使小雨量降雨產流事件,徑流中各形態N的濃度和流失量也較高[8]。受全球氣候變化影響,極端降雨事件頻發,可能導致降雨引發的土壤N流失過程變得更加復雜[1,5]。因此,有必要進一步研究自然降雨作用下徑流與土壤N流失的變化特征,并明確徑流與N流失相關性變化規律,進而為構建土壤N流失預測模型,揭示全球氣候變化背景下土壤N的生物地球化學循環過程和機制提供理論支撐。

坡耕地農作措施也是導致土壤各形態N流失變化的重要因素[9]。施用化肥與有機肥可引起土壤各形態N流失濃度和流失量發生顯著差異[10]。研究發現,施用有機肥全部或部分替代化肥能夠顯著減少徑流中各形態N流失濃度和流失量[11],但也有研究報道了相反結果[4]。因此,施用化肥和有機肥對N流失的影響仍需進一步研究。此外,秸稈覆蓋常被視為一種防控水土流失和面源污染的有效措施而得到廣泛推廣[12]。短期內,秸稈覆蓋可增加地表糙率、降低雨滴動能、延緩產流時間并增強水分入滲,而使產流、產沙及土壤N流失減小[13]。然而,部分研究發現一定用量的秸稈覆蓋可能促進細溝發育,加劇產流、產沙與養分元素流失[14—15]。長期來看,秸稈覆蓋可改善土壤理化性質,減少產流和產沙[16],但也可能會增加徑流N濃度,而導致其流失量增加[12,17]。可見,秸稈覆蓋下徑流中不同形態的氮流失特征仍需進一步明確。

紫色土坡耕地是三峽庫區重要的農業生產基地。由于紫色土養分含量高且結構松散,在豐富的降雨和高強度的農耕活動共同作用下,紫色土坡耕地養分流失劇烈,區域農業面源污染風險較大[18—19]。因此,采取有效農作措施降低紫色土坡耕地N等元素的流失成為研究熱點[20—21]。胡冬妮等[22]研究了2012—2013年間紫色土坡耕地小麥-玉米輪作不同施肥方式下N流失,發現單施豬廄肥、豬廄肥與化肥配施、秸稈覆蓋與化肥組合能分別減少32.1%、27.5%及21.2%的N流失。Huang等[23]在2018—2019年間對紫色土坡耕地徑流氮流失進行監測,發現與常規化肥施用相比,化肥減量15%施用能顯著減少40.8%的徑流N流失。由于受研究時長、觀測次數及區域特殊性等方面的影響,自然降雨量的等級變化對紫色土坡耕地徑流變化、土壤N流失及徑流與N流失間相關性變化的影響還尚未明確,且有機肥配施與秸稈還田組合下紫色土坡耕地徑流N流失的特征也并不清楚。本文基于2019—2021年紫色土坡耕地不同降雨等級的產流事件,對比研究了施用有機肥和秸稈還田措施下不同形態N流失濃度和流失量變化特征,揭示了降雨及產流指標與N流失變量間的相關性,以期為紫色土坡耕地水土流失與面源污染防控提供理論依據。

1 材料與方法

1.1 試驗點概況

本研究試驗點位于重慶市渝北區興隆鎮農田氮磷流失監測基地(106°45′22″E,29°54′46″N),為全國農田氮磷流失監測網絡站點之一。試驗點屬亞熱帶季風氣候,年平均氣溫18°C,年平均日照時數1340 h,年平均無霜期為319 d。試驗區2001—2021年降雨量在753.4—1481.6 mm之間,年均降雨量為1127.6 mm,本研究所選取的2019—2021年降雨量分別為1035 mm,1221.4 mm,1386.6 mm,分別代表了試驗區降雨相對較少年份、平水年份、豐水年份的降雨量,具有較好的典型性[24]。試驗點土壤為侏羅系沙溪廟組砂泥巖發育的灰棕紫泥土石骨土,質地為中壤,試驗點0—20 cm土層土壤基本性質見表1。研究區植被主要為常綠闊葉林,分布有馬尾松(PinusmassonianaLamb.)、白櫟(QuercusfabriHance)、柏樹(CupressusfunebrisEndl.)等。研究區紫色土坡耕地主要為雨養農業,無灌溉;種植方式為常見的蘿卜(RaphanussativusL.)-玉米(ZeamaysL.)輪作模式,多為順坡耕作。

表1 試驗點土壤基本性質Table 1 Basic soil properties in the study site

1.2 試驗設置

為監測次降雨事件下徑流氮流失,選取用地歷史一致的連片紫色土坡耕地(坡度為5°),建設徑流小區,每個小區面積為24 m2(長8 m×寬3 m)。各小區間用水泥磚墻隔開,其下端沿小區寬度方向設“T”型集流槽,其出水口連接容積為2.94 m3(長3 m×寬1.4 m×高0.7 m)的徑流池。徑流池上方設擋雨板,以阻止雨水進入而影響徑流體積測定。

徑流小區內種植模式為蘿卜-玉米輪作,均為順坡耕作。依據試驗區農民的施肥傳統和農業部門推廣的施肥技術,設置3種施肥措施(均設3次重復),包括常規施肥(CK,蘿卜季僅施豬糞,玉米季為豬糞與復合肥混施)、優化施肥(T1,蘿卜季為豬糞與有機肥混施,玉米季為豬糞、復合肥及有機肥混施)和優化施肥+秸稈還田(T2),并將各措施任意布設到各徑流小區,布設后的小區分布情況見圖1。

圖1 試驗點位置及小區布設示意Fig.1 Location of the experimental site and the schematic diagram of the runoff plotsCK:常規施肥 Conventional fertilization;T1:優化施肥 Optimized fertilization;T2:優化施肥+秸稈還田 Optimized fertilization+straw returning

按照試驗點傳統的農業種植方式并結合當地農業主管部門推廣利用模式,確定各小區內蘿卜播種為穴播,全生育期無灌溉;玉米為育苗移栽并覆地膜。蘿卜在全生育期共施肥2次,分別為10月下旬施底肥,12月上旬施追肥。其中,CK措施下所用肥料為豬糞(N、P2O5及K2O占比分別為0.5%、1.1%及0.7%,含水率90%),T1措施下為豬糞和35%有機肥(N、P2O5及K2O占比分別為15%、7%及13%,有機質含量16%)。玉米為全生育期施底肥1次,時間為4月上旬,CK措施下施用肥料為豬糞、45%復合肥(N、P2O5及K2O占比均為15%),秸稈收獲后全部出田;在T1措施下玉米施用肥料為豬糞、45%復合肥及35%有機肥,秸稈收獲后全部出田。在T2措施下,蘿卜與玉米施肥與T1一致,但秸稈收獲后全部還田,并直接覆蓋于小區地表。各措施的施肥及養分輸入量見表2。

表2 監測點各措施小區施肥情況Table 2 Fertilization conditions for each treatment in the monitoring site

1.3 樣品采集

于2019—2021年間次降雨發生時,記錄降雨量。在各小區觀測到地表徑流后,進行徑流水樣采集。采集前先記錄徑流體積,其后用清潔竹竿均勻攪拌徑流水,用水樣潤洗過的塑料瓶在徑流池的不同位置和深度進行多點位采樣。當徑流總體積超過1000 mL時,各小區均采集2瓶水樣(每瓶水樣約500 mL),其中1瓶用于分析測試,另1瓶備用。采樣結束后,清洗徑流池供后續監測使用。將收集的水樣帶回實驗室,分別測定徑流TN、NO3-N及NH4-N濃度,其中TN濃度采用堿性過硫酸鉀消解紫外分光光度法測定[25],NO3-N濃度采用酚二磺酸分光光度法測定[25],NH4-N濃度采用靛酚藍比色法測定[26]。

1.4 指標計算

根據國家降水量等級標準(GB/T 28592—2012)[27],將觀測的次降雨事件按24小時降雨量劃分為小雨(<9.9 mm),中雨(10—24.9 mm),大雨(25—49.9 mm),暴雨(50—99.9 mm),大暴雨(100—200 mm)和特大暴雨(>200 mm)。本研究采用徑流深和徑流系數來表征徑流變化特性,其計算公式為:

RDi=Qi/A

(1)

RCi=RDi/RAi

(2)

式中,RDi表示第i次產流事件的徑流深,mm;Qi為第i次產流事件徑流體積,L;A為小區面積,m2;RCi為第i次產流事件徑流系數,無量綱;RAi為第i次產流事件的降雨量,mm。

同時,計算各次降雨產流事件下的TN、NO3-N和NH4-N流失量,公式為:

Li=Ci×Qi×10-2/A

(3)

式中,Li表示第i次產流事件中徑流TN、NO3-N和NH4-N流失量,kg/ hm2;Ci表示第i次產流事件中測定的徑流TN、NO3-N和NH4-N濃度,mg/L。

1.5 數據分析

利用SPSS22.0軟件進行數據處理和統計分析。采用單因素方差(One-way ANOVA)分析檢驗不同降雨等級與措施間徑流深、徑流系數、TN、NO3-N和NH4-N濃度、流失量及NO3-N和NH4-N流失占TN流失比例的差異性,用LSD(Least significant difference,最小顯著差異法)進行多重比較。不同降雨等級與措施間,徑流深的標準差在0.27—8.64 mm之間變化,徑流系數的標準差在0.02—0.13之間變化,TN、NO3-N和NH4-N濃度的標準差分別在0.13—6.80 mg/L、0.03—4.16 mg/L、0.02—1.88 mg/L之間變化,TN、NO3-N和NH4-N流失量標準差分別在0.01—1.02 kg/hm2、0.01—0.54 kg/hm2、0.01—0.28 kg/hm2之間變化,而NO3-N和NH4-N流失占TN流失比例的標準差在1.64%—31.12%、1.65%—23.79%之間變化。計算各措施下不同變量3次重復的算術平均值,并利用Spearman相關分析探究各變量間的相關性。本文中P<0.05表示差異顯著,P<0.01為差異極顯著。采用Microsoft Excel 2016繪圖。

2 結果與分析

2.1 次降雨事件

在2019—2021年間共記錄75場次降雨事件(圖2),其降雨量呈偏正態分布,其中在2019年5月30日降雨量最小,為4 mm,在2021年7月8日降雨量最大,為125.1 mm;所有次降雨事件的平均降雨量為(33.69±27.72) mm。

圖2 2019—2021年全部降雨事件及產流事件Fig.2 Total rainfall events and rainfall events producing runoff during 2019—2021

在全部降雨事件中,僅有22場次降雨事件產生地表徑流(圖2),其降雨量同樣呈偏正態分布,其中在2019年5月13日產流降雨量最小,為15 mm,在2021年7月8日產流降雨量最大,為125.1 mm;22次產流降雨事件的平均降雨量為(67.55±26.83) mm。

對產流降雨事件按降雨量等級分類獲得中雨事件1次,發生在2019年5月13日,降雨量為15 mm;大雨事件4次,分別發生在2019年8月9日、2020年7月26日、2021年5月7日及8月24日,降雨量分別為30、48.2、41.2 mm及37.7 mm;暴雨事件15次,分別發生在2019年7月30日、2020年4月24日、6月3日、17日、21日、28日、7月3日、13日、18日、2021年5月3日、7月12日、16日、19日,8月29日及9月7日,其降雨量在50.5—99.4 mm之間,平均值為(72.52±17.34) mm;大暴雨事件2次,發生在2021年7月8日和8月14日,降雨量分別為125.1、100.7 mm。

在將GPS測繪技術應用在工程測繪期間，相關管理部門也應將工作重點放在培養測繪人員專業技能上。一方面，針對GPS測繪技術理論知識及實際操作技能在測繪人員群體中開展教育培訓活動，使其能夠充分發揮出GPS測繪技術應用期間的綜合效益；另一方面，構建GPS測繪技術應用管理機制，針對GPS測繪技術實際應用期間存在的局限性制定出與之相應的解決措施，采用業績考核及獎懲機制相融合的手段，提升GPS測繪技術實際應用過程中的規范性及有效性，以獲得更加精準的測繪數據，為工程穩定有序的開展奠定堅實基礎。

2.2 徑流深與徑流系數變化

與CK相比,T1和T2的徑流深分別減少了4.24%、12.71%,但差異并不顯著(P>0.05)(表3)。各降雨等級間,暴雨事件下徑流深最大((13.1±7.9) mm),分別比中雨、大雨和大暴雨事件增加了191.11%、178.72%、6.5%(P<0.05)(表3)。相同措施不同降雨等級,暴雨事件下徑流深與大暴雨差異不顯著(P>0.05),但均顯著高于大雨和中雨事件(P<0.05)(圖3)。

圖3 2019—2021年徑流深和徑流系數Fig.3 Runoff depth and runoff coefficient during 2019—2021圖中不同小寫字母表示在P<0.05水平下不同降雨等級間差異顯著

Table 3 Runoff depth,runoff coefficient and the concentrations,losses and proportions of N variables in each rainfall category and treatment

CK與T1的徑流系數相同,比T2增高了12.5%,但差異不顯著(P>0.05)(表3)。中雨事件下徑流系數最高(0.30±0.05),分別比大雨、暴雨、大暴雨事件增高了150%、66.67%和173.72%(P<0.05)(表3)。相同措施下不同降雨等級的徑流系數差異顯著(P<0.05),且均表現為中雨事件最高,大雨事件最低(圖3)。

2.3 徑流氮濃度變化

與CK 相比,T1和T2的徑流TN濃度分別增加了19.35%、25.8%,但差異并不顯著(P>0.05)(表3)。中雨事件徑流TN濃度最高((10.3±5.4) mg/L),分別比大雨、暴雨、大暴雨事件增加了28.75%、51.47%、58.46%,但差異不顯著(P>0.05)(表3)。CK下各降雨等級間徑流TN濃度差異不顯著(P>0.05);而T1和T2下,中雨事件徑流TN濃度均最高,分別為(14.05±0.64) mg/L、(14.45±0.21) mg/L,比大雨事件增加了62.99%、66.09%(P>0.05),比暴雨事件增加了115.16%、103.52%(P<0.05),比大暴雨事件增加了122.31%、146.59%(P<0.05)(圖4)。

圖4 2019—2021年徑流TN、NO3-N和NH4-N的濃度Fig.4 Concentrations of TN,NO3-N and NH4-N in runoff during 2019—2021圖中不同小寫字母表示在P<0.05水平下不同降雨等級間差異顯著

與CK相比,T1和T2的徑流NO3-N濃度分別增加了9.68%、29.03%,但差異不顯著(P>0.05)(表3)。各降雨等級下,暴雨事件徑流NO3-N濃度最高((3.9±3.4) mg/L),分別比中雨、大雨、大暴雨事件增高了875%、30%、34.48%(P<0.05)(表3)。相同措施不同降雨等級徑流NO3-N濃度差異均不顯著(P>0.05)(圖4)。

與CK相比,T1的徑流NH4-N濃度增加了8.33%,而T2則減少了8.33%,但差異不顯著(P>0.05)(表3)。暴雨事件的徑流NH4-N濃度最高((1.4±1.5) mg/L),分別比中雨、大雨、大暴雨事件增高了154.54%、84.21%、133.33%(P<0.05)(表3)。相同措施不同降雨等級徑流NH4-N濃度差異均不顯著(P>0.05)(圖4)。

2.4 徑流氮流失量及占比變化

與CK相比,T1和T2的徑流TN流失量均增加了11.54%,但差異不顯著(P>0.05)(表3)。暴雨事件的徑流TN流失量((0.97±0.82) kg/hm2)與大暴雨事件((0.98±0.82) kg/hm2)相差不大,分別比中雨、大雨、增加了106.38%、177.14%,但差異并不顯著(P>0.05)(表3)。相同措施不同降雨等級間徑流TN流失量差異均不顯著(P>0.05)(圖5)。

圖5 2019—2021年TN、NO3-N和NH4-N的流失量Fig.5 Runoff-related losses of TN,NO3-N and NH4-N during 2019—2021圖中不同小寫字母表示在P<0.05水平下不同降雨等級間差異顯著

CK與T1的徑流NO3-N流失量相同,均比T2減小5.88%,但差異不顯著(P>0.05)(表3)。暴雨事件的徑流NO3-N流失量最大((0.37±0.51) kg/hm2),分別比中雨、大雨、大暴雨事件增加了360%、32.14%、48%,但差異不顯著(P<0.05)(表3)。相同措施不同降雨等級間的徑流NO3-N流失量差異均不顯著(P>0.05)(圖5)。

CK與T1的徑流NH4-N流失量相同,均比T2增加了33.33%,但差異不顯著(P>0.05)(表3)。暴雨事件NH4-N流失量最大((0.14±0.23) kg/hm2),分別比中雨、大雨、大暴雨事件增加了600%、55.56%、366.67%(P<0.05)(表3)。相同措施不同降雨等級間的徑流NH4-N流失量差異不顯著(P>0.05)(圖5)。

與CK相比,T1和T2的徑流NO3-N流失占比分別增加了1.51%、0.6%,差異并不顯著(P>0.05)(表3)。暴雨事件徑流NO3-N流失占比最大(37.4%±30.4%),分別比中雨、大雨、大暴雨事件增加了679.17%、47.83%、11.64%(P<0.05)(表3)。CK下,各降雨等級間徑流NO3-N流失占比差異不顯著(P>0.05);而在T1和T2下,暴雨事件徑流NO3-N流失占比與大雨、大暴雨事件下差異不顯著(P>0.05),但顯著高于中雨事件(P<0.05)(圖6)。

圖6 2019—2021年NO3-N和NH4-N的流失占TN比例Fig.6 Proportions of NO3-N and NH4-N in TN loss during 2019—2021圖中不同小寫字母表示在P<0.05水平下不同降雨等級間差異顯著

與CK相比,T1和T2的徑流NH4-N流失占比分別減少了11.11%、20.92%,但差異不顯著(P>0.05)(表3)。暴雨事件徑流NH4-N流失占比最大(14.9%±15.8%),分別比中雨、大雨、大暴雨事件增加了129.23%、7.19%、96.05%,但差異不顯著(P>0.05)(表3)。相同措施不同降雨等級間徑流NH4-N流失占比差異均不顯著(P>0.05)(圖6)。

2.5 各變量間的相關性

由表4可知,降雨量與徑流深及TN 流失量、NO3-N流失占比呈極顯著正相關(P<0.01),而與NO3-N濃度和流失量呈顯著正相關(P<0.05)。徑流深與徑流系數、NO3-N和NH4-N的濃度及其流失占比及TN流失量均呈極顯著正相關(P<0.01)。徑流系數與TN流失量、NH4-N的濃度及其流失占比呈極顯著正相關(P<0.01)。此外,TN、NO3-N和NH4-N的濃度與流失量間呈極顯著正相關(P<0.01)。NO3-N流失占比與NO3-N濃度及流失量、NH4-N濃度呈極顯著正相關(P<0.01),與TN和NH4-N流失量呈顯著正相關(P<0.05)。NH4-N流失占比與TN濃度呈顯著負相關(P<0.05),而與NH4-N濃度呈極顯著正相關(P<0.01),與NO3-N流失占比呈顯著正相關(P<0.05)。

表4 各變量間的Spearman相關性Table 4 Spearman correlations between study variables

3 討論

3.1 不同農作措施和降雨等級對徑流的影響

本試驗中,常規施肥、優化施肥及其與秸稈還田組合3種措施間的徑流深與徑流系數差異不顯著,但后兩種措施的徑流深與徑流系數相比均有不同程度減小,說明優化施肥及其與秸稈還田措施具有減小地表徑流的潛力。這主要是因為優化施肥能夠改善土壤的孔隙度、飽和導水率及有機質含量等理化性質而增加徑流入滲,進而減小徑流深、徑流系數[28—29]。Li等[30]分析了紫色土坡耕地內上百次降雨產流事件,發現與單施化肥相比,有機肥與化肥優化配施能使地表徑流減少6.71%。同時,秸稈還田也可通過延緩產流時間,增強水分入滲及改善土壤理化性質等來減少產流[13,16]。林超文等[12]在紫色土丘陵區坡耕地觀測到秸稈還田能減少73.9%—86.2%的地表徑流。本試驗中3種措施間徑流深與徑流系數差異不顯著,這與試驗時間尚短,各措施間的土壤理化性質差異還未能顯著體現有關。Zanon等[4]發現12年的優化施肥與秸稈還田對土壤理化性質的改善還不足以顯著減小地表產流。此外,在較大雨強下,秸稈還田會加劇產流[14,21],這也是引起各措施間徑流深與徑流系數差異不顯著的原因。

按照國家降水量等級標準(GB/T 28592—2012),將記錄的次降雨事件劃分為小雨、中雨、大雨、暴雨和大暴雨等5個等級,而產流則發生在中雨及以上次降雨事件。徑流深在暴雨與大暴雨事件下顯著高于中雨與大雨事件,且與降雨量呈顯著正相關,這與楊任翔等[31]研究結果一致。然而,有研究觀測到小降雨產流事件徑流深顯著高于大降雨產流事件[9]。Meng等[32]也發現在相同土地利用類型下,中雨事件徑流深顯著高于暴雨事件。產生上述差異的原因與土壤前期的含水率有關,當土壤前期含水率接近或達到飽和后,小降雨產流事件的徑流深也可顯著高于大降雨產流事件[33]。試驗還發現徑流系數在中雨事件顯著高于大雨和大暴雨事件,其變化規律與徑流深并不完全一致,這也是受到土壤前期含水率變化的影響[34]。任雨之等[35]認為土壤前期含水率變化是引起紫色土區坡耕地坡面徑流深與徑流系數對降雨等級有不同響應的原因。

3.2 不同農作措施和降雨等級對徑流氮流失的影響

與常規施肥相比,優化施肥及其與秸稈還田組合措施增加了徑流中TN濃度,但差異不顯著。其主要原因為優化施肥及其與秸稈還田組合能增加土壤中TN含量[13,22],從而增加TN隨徑流流失的機會,但同時優化措施可減少地表徑流,使得各措施間的TN濃度并不顯著。盡管中雨事件下TN濃度最高,但與其他降雨等級間差異并不顯著。這是因為在大雨、暴雨和大暴雨事件下,徑流深相對較高,徑流稀釋作用可使得TN濃度與中雨事件下差異不顯著[36—37]。NO3-N和NH4-N濃度在各措施間的差異不顯著,但在各降雨等級間差異顯著,且均在暴雨事件下最高,這與降雨頻率及發生時機有關[38]。NO3-N和NH4-N是肥料中N主要存在形式,其濃度在剛施肥后的降雨徑流中較高,并隨降雨發生間隔時間的延長而逐漸減小[8]。本試驗中,暴雨發生頻率最高,當其發生在剛施肥后,會導致該事件下徑流NO3-N和NH4-N濃度相對較高。在比較相同措施各降雨間不同形態N濃度變化時,TN變化與NO3-N和NH4-N并不一致,這與除NO3-N和NH4-N外,有機N的濃度變化也可影響TN濃度變化有關[39]。

本試驗中,TN、NO3-N和NH4-N的流失量在各措施與各降雨等級間的變化規律與它們的濃度相似,表明TN、NO3-N和NH4-N的流失量主要取決于濃度而非徑流。同時,相關分析結果也顯示TN流失量與徑流深(R2=0.76)、TN濃度(R2=0.72)均呈極顯著正相關,而NO3-N和NH4-N的流失量則僅與它們的濃度(R2=0.55、0.38)呈極顯著正相關。以上結果與Schlesinger等[5]發現不同形態N流失量主要取決于徑流而非其濃度的情況相反,造成這種差異的原因是本試驗中施肥和秸稈還田增加土壤N元素濃度而減少徑流產生,使得濃度效應相比徑流更強[12,40]。本試驗發現各措施間的NO3-N和NH4-N流失占TN流失的比例差異不顯著,但NO3-N流失占比在各降雨等級間差異顯著,且NO3-N流失占比(各措施在33.11%—33.57%之間)遠高于NH4-N流失占比(各措施在12.12%—15.32%之間),這與Udawatta等[41]的結果類似,其原因為硝化作用和氨揮發導致NO3-N占比相比NH4-N更高[42]。值得注意的是,NO3-N與NH4-N流失占比之和接近TN流失量的一半,表明溶解態無機N隨徑流流失是TN流失的重要途徑。各措施TN濃度遠高于GB3838—2002《地表水環境質量標準》中V類限定值2 mg/L,因此控制溶解態N遷移是減小土壤N損失并降低下游水體TN濃度的關鍵[43—44]。

4 結論

與常規施肥相比,優化施肥及其與秸稈還田組合措施下的徑流深分別減少了4.24%、12.71%,而TN濃度分別增加了19.35%、25.8%,流失量則均增加了11.54%;常規施肥與優化施肥的NO3-N、NH4-N流失量相同,均比優化施肥與秸稈還田組合的NO3-N流失量減少5.88%,而NH4-N流失量增加了33.33%;優化施肥及其與秸稈還田組合措施有增加土壤N流失的潛在風險。暴雨事件相比其他降雨等級事件可使TN、NO3-N及NH4-N的流失量分別增加106.38%—177.14%、32.14%—360%、55.56%—600%。與降雨量、徑流系數相比,徑流深與TN、NO3-N及NH4-N的濃度、TN流失量及NO3-N與NH4-N流失占比均呈極顯著正相關,說明徑流深更適合用于構建N流失預測模型。NO3-N和NH4-N流失占TN流失的比例較高,溶解態無機N隨徑流流失是TN流失的重要途徑。采取優化施肥和秸稈還田措施時需進一步考慮其對土壤N含量的影響,減少土壤N的滯留及無機態N遷移是控制紫色土坡耕地N流失,降低下游水體富營養化風險的關鍵。