紫色土坡耕地優化施肥配合秸稈覆蓋還田有效提高作物產量降低徑流氮損失

關鍵詞：紫色土坡耕地；秸稈還田；氮流失；長期施肥；作物產量

長期以來，坡耕地不合理施肥導致的農業面源污染是世界性的生態環境問題[1]。為提高作物產量，氮肥施用量逐年增加[2]，過量施用氮肥增加了土壤中氮素滯留，加劇了氮素隨徑流流失的風險，并引起土壤質量下降、地下水污染以及水環境質量降低等問題[3?4]。

秸稈作為一種重要的有機物料，能為坡耕地土壤提供豐富的營養元素，維持土壤肥力[5?6]。同時，秸稈還田還顯著影響坡耕地作物產量、產流及徑流氮流失[7]。秸稈還田滯后坡面產流時間，降低地表產流，還促進土壤水肥交互，達到作物增產的目的[8]。王治統等[9]在華北平原的試驗發現，秸稈還田處理下玉米產量相較于不還田處理顯著提高了13.4%～21.0%。Xia等[10]采用秸稈全量還田方式使稻田全氮隨地表徑流損失降低了21%。此外，優化施肥也是提高作物產量的關鍵。宋紅梅等[11]研究發現，優化施肥處理下小麥產量最高，較不施肥處理產量顯著提高了39.43%。同時，研究也證明優化施肥能顯著削減徑流氮流失[12?13]。

紫色土坡耕地是我國三峽庫區重要的農耕用地[14]，由于耕層淺薄且結構穩定性差[15?16]，紫色土氮素流失嚴重[17]，植被生長狀況較差，作物產量也受到不同程度的影響[18]。一些紫色土區的研究表明，優化施肥和秸稈還田處理能顯著提高作物產量，且二者配合施用能有效減小土壤徑流系數和氮流失總量[19]。但還有一些研究得到了相反的結果，如劉海濤等[20]發現紫色土丘陵區坡耕地上秸稈還田增加總徑流，秸稈還田加速細溝發育，加劇產流以及徑流中氮的損失[13?14]，優化施肥及其配合秸稈還田很可能加劇徑流氮流失[21]?；诖耍狙芯恳匀龒{庫區典型紫色土坡耕地為研究對象，設置常規施肥、優化施肥和優化施肥+秸稈還田3個處理，于2019—2021年間監測了作物產量及次降雨產流事件下徑流氮流失變化，以明確優化施肥與秸稈還田對作物產量及徑流氮流失的影響，為三峽庫區紫色土坡耕地作物增產和水土保持提供科學參考。

1材料與方法

1.1試驗點概況

試驗區位于重慶市江津區永興鎮黃莊村農田氮磷流失監測基地（106°11′26″E，29°03′59″N），屬北半球副熱帶季風氣候，年平均氣溫18.4℃，年平均日照時數1141.0h，年平均無霜期為319天。試驗區1979—2021年降雨量在725.0～1643.7mm，年均降雨量為1013.3mm。降雨主要集中在5—8月份。試驗區地形以山地和丘陵為主，主要土壤類型為紫色土，主要農作物有水稻、高粱、玉米、甘蔗和花椒等。監測點土壤pH4.73±0.21，有機質（OM）（18.84±2.04）g/kg，全氮（TN）（1.06±0.10）g/kg，NO3?-N（6.67±1.56）mg/kg，NH4+-N（14.32±3.11）mg/kg。

1.2試驗設置

優化施肥是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，在盡量不增加氮素流失的情況下最適合作物生長的肥料配比。本研究設置3種施肥處理，包括常規施肥（CK）、優化施肥（IFT）和優化施肥+秸稈還田（IFT+SMT），并將各處理隨機布設到各徑流小區。每個處理3次重復。監測點位于坡度為14°的紫色土坡面上的9個徑流小區，各小區面積為27m2（長9m×寬3m）。各小區間用水泥磚墻隔開，徑流池容積為1.5m3（長2.5m×寬1.0m×高0.6m）。徑流小區均采用當地典型種植模式，為高粱?油菜輪作，高粱品種為‘川糯粱1號’，油菜品種為‘慶油3號’。高粱為5月份翻耕移栽，6月追肥，9月收獲，高粱收獲后秸稈翻壓還田。油菜為11月翻耕移栽，次年1月追肥，5月收獲。均為順坡耕作。施肥方式均為穴施，布設后的小區見圖1，具體施肥量見表1。

1.3樣品采集與分析

在高粱和油菜成熟時對其進行統一全部收割，與其秸稈分離，隨后立即進行稱重。在每次降水并產生地表徑流后，在徑流池中采集徑流水，記錄各徑流池的水面高度（mm），用來計算徑流量。采集徑流水樣時，首先用清潔工具將徑流池中的徑流水混合均勻后，用兩個清潔的取樣瓶（500mL）在不同部位、不同深度進行多點采樣，并貼上標簽，最后對徑流池進行清理。全氮（TN）采用堿性過硫酸鉀消解—紫外分光光度法測定（GB11894—89），NO3?-N使用酚二磺酸分光光度法測定（GB7480—87），NH4+-N使用納氏試劑分光光度法測定（GB7479—87）。

1.4數據處理與分析

徑流深和徑流系數的計算公式為：

式中，Di為徑流深（mm），Vi為次降雨事件徑流體積（L），A為小區面積（m2）；Ri為徑流系數，無量綱，Pi為第i次產流事件的降雨量（mm）。

式中，Qi為第i次產流事件中TN、NO3?-N、NH4+-N流失量（mg/m2），Ci第i次產流事件中測定的TN、NO3?-N、NH4+-N濃度（mg/L），Vi為次降雨事件徑流體積（L），A為小區面積（m2）。

采用SPSSstatistics25軟件對數據進行單因素分析，用Duncan法進行多重比較；采用Origin2018、Excel2016進行繪圖。

2結果與分析

2.1不同農作措施對高粱、油菜產量的影響

如圖2所示，各處理下高粱產量差異不顯著。2019、2020、2021年高粱產量均在IFT+SMT處理下達最大值，分別為2988.50、2864.0、2528.0kg/hm2。油菜產量在IFT和IFT+SMT處理間差異不顯著，但2019、2020年IFT+SMT處理顯著高于CK處理。IFT和IFT+SMT處理在2019年油菜產量分別比CK處理增加了26.34%、30.70%，在2020年分別比CK處理增加了27.48%、32.03%。

同一措施在不同年份間的高粱、油菜產量呈現不同規律。在CK處理下，高粱產量在2019年達到最大值，2019、2020年分別比2021年增加了18.71%、13.57%，差異顯著。在IFT處理下2019和2020年高粱產量分別比2021年增加了18.48%、13.42%，在IFT+SMT處理下高粱產量3年差異不顯著。油菜產量在同一處理不同年份下均以2019和2020年較高，CK處理2019年和2020年的油菜產量差異不顯著，但顯著高于2021年；IFT處理2019和2020年的油菜產量分別比2021年顯著增加了120.62%、113.39%；IFT+SMT處理2019年油菜產量高于2021年，但與2020年差異不顯著。

2.2降雨產流

在2019—2021年間共檢測到64場次降雨事件。在全部降雨事件中，有29場次降雨事件產生地表徑流，其中有11場發生在2019年，12場發生在2020年，6場發生在2021年。29次產流降雨量平均為（66.73±54.96）mm，2019年10月9日的產流降雨量最小，為4.5mm，2020年6月27日的產流降雨量最大，為222.6mm（圖3）。

2019—2021年期間，IFT+SMT措施下的產流量變化范圍為181.9～997.2L，年均產流量最低，為564.2L，分別是CK和IFT處理的98.77%和87.64%，但不同處理間的年產流總量差異不顯著（圖4）。由于2019年的產流降水次數和降雨量大，其產流量分別比2020和2021年增加了77.15%～130.49%、105.48%～134.03%。

2.3不同處理對紫色土徑流深和徑流系數的影響

如圖5所示，在2019年，各處理的徑流深和徑流系數均表現為IFTgt;CKgt;IFT+SMT。與CK相比，2020年，IFT和IFT+SMT處理的徑流深分別增加了37.50%、17.36%，徑流系數分別增加了30.77%、1.02%，2021年IFT和IFT+SMT處理的徑流深分別減少了6.75%、9.82%，徑流系數分別降低了8.13%、13.44%，但各年度處理間差異均未達到顯著水平。與2019年相比，2020和2021年3個處理的徑流深分別降低了41.18%～56.63%、49.48%～57.39%，徑流系數分別降低了47.96%～58.06%、65.59%～70.41%。

2.4不同處理對紫色土徑流氮濃度的影響

2.4.1次降雨下不同農作措施氮濃度變化特征

2019—2021年，CK、IFT和IFT+SMT處理TN濃度分別介于0.93～6.63、0.81～5.95、0.69～4.83mg/L。2019—2021年，中、小雨徑流中的TN、NO3?-N、NH4+-N濃度均低于大雨徑流。7場中、小雨徑流液中，有4場的TN濃度、5場的NO3?-N濃度、2場的NH4+-N濃度表現為CKgt;IFTgt;IFT+SMT，除去2019年6月11日的降雨事件（產流量為23.6mL），其CK、IFT、IFT+SMT處理的TN濃度分別為4.44、4.92、4.16mg/L。在22場大雨、暴雨、大暴雨事件下，有9場降雨TN濃度、13場降雨NO3?-N濃度、9場降雨NH4+-N濃度均表現為CKgt;IFTgt;IFT+SMT。尤其在2021年8月24日，CK處理的TN、NO3?-N、NH4+-N濃度最大，較IFT處理分別增加了80.65%、0.47%、237.37%，較IFT+SMT處理分別增加了162.06%、65.89%、317.50%。然而，在2020年7月6日，IFT處理的TN、NH4+-N濃度最大，分別比CK處理增加了60.38%、96.79%，分別比IFT+SMT處理增加了66.67%、74.39%。在2020年6月27日，產流量為17.83L，此時，IFT+SMT處理的TN、NH4+-N濃度最大，比CK處理分別增加了42.08%、43.69%，比IFT+SMT處理分別增加了31.31%、31.36%（圖6）。

2.4.2不同處理對徑流液中氮濃度變化的影響

2019年，與CK處理相比，IFT處理徑流液中TN和NO3?-N的平均濃度均有略微增加，而IFT+SMT處理有略微減少，但差異均不顯著。2020年，IFT、IFT+SMT處理徑流液的TN和NH4+-N平均濃度分別較CK有所增加，NO3?-N濃度有所降低，差異也未達到顯著水平。2021年，IFT和IFT+SMT處理徑流液中的TN、NO3?-N和NH4+-N平均濃度相比CK處理均有不同程度的降低，差異依然不顯著（圖7）。

2021年3個處理徑流液的NO3?-N平均濃度分別比2019和2020年增加了67.86%～130.0%、56.67%～115.63%。同一年份下，不同處理徑流液間的NO3?-N平均濃度不存在顯著性差異。同一處理在不同年份下的NH4+-N濃度僅有IFT+SMT處理存在顯著性差異，其中2021年NH4+-N濃度最低，分別比2019和2020年降低了39.55%、49.70%。

2.5不同處理對紫色土徑流氮流失量的影響

2.5.1次降雨下不同農作措施氮流失量變化特征 如圖8所示，2019—2021年，CK、IFT和IFT+SMT處理TN流失量分別介于0.72～42.38、1.25～52.43、0.41～45.87mg/m2。總體而言，各處理的TN和NH4+-N流失量在2020和2021年相對穩定，中小雨事件下各處理的TN、NO3?-N、NH4+-N流失量均低于大雨及以上降雨等級。在7場中小雨事件中，有5場TN流失量、7場NO3?-N流失量、4場NH4+-N流失量均表現為CKgt;IFT+SMT；2場TN流失量、3場NO3?-N流失量、3場NH4+-N流失量均表現為CKgt;IFT，表明在中小雨事件下，IFT+SMT處理對NO3?-N流失量具有積極的調控作用。然而，2019年6月11日這場小雨事件下，產流量卻達到204.06L，與IFT+SMT相比，IFT處理的TN、NO3?-N、NH4+-N流失量分別增加了18.42%、9.09%、60.54%（Plt;0.05）。22場大雨及以上降雨等級事件中，13場TN流失量、17場NO3?-N流失量、11場NH4+-N流失量均表現為CKgt;IFT+SMT；10場TN流失量、13場NO3?-N流失量、11場NH4+-N流失量均表現為CKgt;IFT。然而，在2020年7月10日，產流量為90.30L，IFT和IFT+SMT處理的TN流失量分別比CK處理增加了224.19%、213.49%，NO3?-N流失量分別增加了351.66%、316.56%，NH4+-N流失量分別增加了157.14%、160.23%（Plt;0.01）。綜上，IFT處理在不同降雨量等級下減少氮流失的效果與CK處理相當，而IFT+SMT處理在不同降雨等級下均起到了良好的調控氮流失的作用，尤其是對NO3?-N流失量的調控。

2.5.2不同處理對年度氮累積流失量的影響 監測各年度的TN總累積流失量（圖9），CK、IFT和IFT+SMT處理的TN累積流失量最大值均出現在2019年，分別為159.18、176.36、143.56mg/m2。各處理NH4+-N累積流失量最大值也均出現在2019年，IFT和IFT+SMT較CK處理分別增加了31.31%、5.26%。相同年份下，不同處理間TN、NO3?-N、NH4+-N累積流失量差異顯著。2019年，IFT+SMT處理TN累積流失量分別較CK和IFT處理降低了10.19%、18.60%，NO3?-N累積流失量分別降低了17.72%、22.43%，NH4+-N累積流失量較CK增加了5.26%，而比IFT降低了19.84%。2020年，與CK處理相比，IFT和IFT+SMT的TN累積流失量分別增加了40.06%、39.56%，NO3?-N累積流失量分別增加了59.54%、51.10%，NH4+-N累積流失量分別增加了38.19%、40.42%。2021年，與CK和IFT相比，IFT+SMT處理TN累積流失量分別降低了21.65%、31.55%，NO3?-N累積流失量分別降低了19.12%、35.14%，NH4+-N累積流失量分別降低了33.24%、30.42%。

2.6作物產量與氮流失的關系

由表2可知，高粱和油菜產量均與徑流量、NH4+-N年累積流失量呈顯著正相關，與NO3?-N濃度呈顯著負相關。徑流量與徑流深、徑流系數、TN濃度及其年累積流失量、NH4+-N年累積流失量呈極顯著正相關，與NO3?-N年累計流失量呈顯著正相關。徑流深和徑流系數均與TN濃度及其年累積流失量、NH4+-N年累積流失量呈極顯著正相關。TN濃度與其年累積流失量呈現極顯著正相關關系，而NO3?-N、NH4+-N濃度與其年累積流失量無顯著相關性。NH4+-N年累積流失量與NO3?-N濃度呈顯著負相關。

3討論

3.1優化施肥與秸稈還田對作物產量的影響

油菜產量在2019和2020年表現為優化施肥+秸稈還田措施顯著高于常規施肥，說明優化施肥+秸稈還田措施對油菜的增產效果最好，這與蔡影等[22]的研究結果相似。一方面可能是因為在氮肥添加量較低時，氮肥是主要的限制因子[23]，在一定范圍內產量與施肥量呈正相關，優化施肥能夠提供更為豐富的速效養分，及時補充因秸桿分解而被微生物同化的土壤有效養分，保證了作物生長所需。另一方面，秸稈也是重要有機物源，在施入土壤后可直接增加土壤有效養分的含量[24?25]，改善土壤結構[26]，有效減少氮養分流失，提高土壤?作物系統的養分利用率[27]，從而達到增產的目的[28]。本研究還發現，優化施肥及其與秸稈還田組合措施對高粱產量也起到增產作用，但差異不顯著，與高杰等[29]研究結果基本一致。其原因可能是當施氮量達到75kg/hm2時就可達到增加植株地上部氮素累積的目的，從而顯著提高高粱籽粒的產量和穗粒數，超過該水平施氮量，高粱產量的增加并不明顯[30]。本研究區高粱的施氮量為111kg/hm2，處于最適高粱生長的施氮量區間（75～150kg/hm2）[30]，所以優化施肥能對高粱起到增產作用，但不顯著。相比之下，油菜增產效果優于高粱，這可能是由于油菜屬于旱季作物，土壤中充沛的氧氣環境能夠有效促進秸稈腐解，有利于養分的釋放和作物吸收[23]。而在2021年優化施肥措施的油菜產量低于常規施肥措施，這可能是因為隨著氮肥的增量施用，其淋洗損失和氨揮發量也會增加，從而導致氮肥利用率下降[31]。

相關性分析指出，高粱產量和油菜產量均與徑流量和NH4+-N年累積流失量呈顯著正相關，這可能是由于研究區處于亞熱帶季風氣候，充沛的降雨在增加產流量的同時也給作物生長提供了充足的水分，使得作物長勢好，持續長期施肥的“累積效應”對作物根系產生顯著影響[32]，使得產量提高，這與Baffour-Ata等[33]的研究結果相似。試驗期間降雨的主要來源為暴雨和大暴雨事件，作物在降雨強度大的情況下，更多雨滴被葉片匯集形成莖稈流，同時光滑的莖稈能較好地將葉片匯集的雨水運輸至地表，導致大量積水流下，最終導致匯集大量的徑流[34]。此外，本研究對象為紫色土，由于紫色土區土層淺薄，雨水充沛，在降雨侵蝕過程中不僅形成地表徑流，同時也產生大量的壤中流，在坡下與地表徑流匯集一起流出[35]，從而導致徑流量也增高。

3.2優化施肥與秸稈還田對紫色土坡耕地徑流的影響

常規施肥、優化施肥及優化施肥+秸稈還田組合3種農作措施的徑流量差異不顯著，與吳小雨等[17]的研究結果一致。與常規施肥相比，2019和2021年優化施肥與秸稈還田措施對產流量均有不同程度的減小，這一方面可能是因為施肥不僅促進了作物地上部生長，還有助于作物根系的生長發育，參與土壤團粒結構的形成，形成土壤非毛管孔隙，從而提高土層的保水能力，維持土壤良好的滲透性，有效延緩地表徑流的形成[36]；此外，植被還可以通過物理機械作用對土壤氮素的流失起到阻礙抑制作用[37]。另一方面在自然降雨條件下，實施秸稈還田措施能有效避免雨滴對土壤的直接沖擊，從而顯著降低土壤結皮現象。加之紫色土壤具有較高的飽和滲透率，這有助于防止短期內地表徑流的快速增長和隨之引起的土壤侵蝕，從而降低產流量[38]，同時土壤容重以及秸稈還田的具體方法等因素也會對產流量產生一定的影響[39]。而2020年優化施肥+秸稈還田措施的產流量高于常規處理，可能是因為2020年存在較多大暴雨事件，從而使得秸稈逐漸喪失持水能力，對產流的抑制作用逐漸減弱[40]。且本試驗土壤為紫色土，土壤有機質含量偏低，土壤結構差，土壤容易在雨滴的直接沖擊下形成致密的結皮，盡管紫色土飽和滲漏率很高，但由于土壤結皮的阻礙而無法入滲[41?42]，致使地表徑流量和土壤侵蝕量加劇，進而增加了土壤養分損失量。Zanon等[32]的研究結果也指出，12年的優化施肥與秸稈還田對土壤理化性質的改善仍未足以顯著減小地表產流。另一方面是降雨前的土壤前期含水率的變化以及土地利用類別和坡度也會影響產流量[43?44]。

3.3優化施肥與秸稈還田對紫色土坡耕地徑流氮流失的影響

研究發現，2020年優化施肥及其與秸稈還田組合措施較常規施肥而言TN濃度及其年累積流失量均有增加，這一方面是因為在2019和2020年施肥后研究區接連幾場大暴雨，施肥量較多的處理土壤中TN濃度較高，且隨降雨被徑流帶走的幾率也增大，而秸稈還田又能在一定程度上減少地表徑流，使得各措施間TN濃度及流失量差異不顯著[27]。在2020年6月27日，優化施肥及其與秸稈還田組合措施的TN濃度較常規施肥顯著增加也是由于降雨量的影響。相反，在2019和2021年優化施肥及其與秸稈還田組合措施較常規施肥，TN濃度及年累積流失量均有不同程度的降低，說明優化施肥及其與秸稈還田組合措施在減少TN流失方面效果較好，這是因為降雨特征、作物葉面積等因素均能對坡耕地養分流失產生影響[45]。在比較相同措施下不同年份間TN濃度變化時，2019年在3年中的平均徑流量最高，TN濃度也最大。?ygarden等[46]也發現TN濃度隨著產流量的增加而增加。TN、NO3?-N和NH4+-N濃度在不同處理間差異不顯著，而在不同降雨等級間差異顯著，且均在大雨及以上降雨等級中最高，這可能與降雨的時機和頻數有關[22]，同時也說明降雨量是影響徑流氮流失的關鍵因素。在2020年7月1日，優化施肥及其與秸稈還田組合措施NO3?-N流失量猛烈增加，這是由于此次降雨發生在剛施肥后，導致徑流NO3?-N流失量相對較高。在比較相同措施各降雨等級間不同形態N濃度變化時，TN變化與NO3?-N和NH4+-N并不一致，這說明除了NO3?-N、NH4+-N外，有機N的濃度變化也可影響TN濃度變化[47]。本試驗秸稈還田方式為翻壓覆蓋，且覆蓋時間為9月份，在整個監測時期中并沒有其他月份的雨水充沛，這也是NO3?-N和NH4+-N濃度在各措施下差異不顯著的原因。

2019和2020年各處理的NO3?-N濃度和年累積流失量均低于NH4+-N，這可能是因為紫色土的硝化作用較強，容易將氨轉化為硝酸鹽，導致硝態氮在土壤剖面中積累，而NH4+-N則在土壤表層富集，更容易隨地表徑流流失[48]。而在2021年各處理的NH4+-N濃度和年累積流失量均低于NO3?-N濃度和年累積流失量，這可能是因為在我們的研究中2021年對油菜的采樣比2019和2020年提前了10天，高粱的采樣提前了一個月，并且2021年后兩次的降雨產流在高粱收獲后才發生，此時的試驗區已經沒有作物對雨水的攔截作用，導致氮素損失增大，硝態氮作為陰離子，在土壤中的吸附能力相對較弱，因此更容易隨徑流移動和流失[49]，使得NO3?-N隨徑流流失高于NH4+-N。2019—2021年各處理的TN、NO3?-N和NH4+-N濃度最大值均在施肥后前3次產流中出現，且都處于5—8月的雨季，對地表徑流TN、NO3?-N和NH4+-N流失的貢獻率較大，這與Zeng等[50]的研究結果相似。因此，5—8月是當地農田氮流失高風險時期，施肥后產流降雨事件是氮流失防治的關鍵時間節點。

4結論

在紫色土坡耕地條件下，優化施肥+秸稈還田措施提高高粱和油菜產量的效果優于常規施肥和優化施肥。在同樣降雨量和降雨強度下，優化施肥+秸稈還田措施的徑流系數、全氮和NO3?-N濃度及流失量均有降低，尤其阻控NO3?-N流失的效果較為突出，但徑流液中的NH4+-N年累積流失量較高。然而，高粱和油菜產量與徑流量、NH4+-N年累積流失量的顯著正相關關系，從側面證明了該措施增加了土壤中的NH4+-N量，有利于作物的氮營養，是增產的一個重要原因。因此，優化施肥+秸稈還田是該紫色土區坡耕地提高作物產量，阻控農業面源污染的有效技術措施。