楊樹人工林復合經營模式對土壤N2O與CO2排放的影響

宋子琪, 李野, 丁思惠,2, 田野,3, 方升佐,3,*

楊樹人工林復合經營模式對土壤N2O與CO2排放的影響

宋子琪1, 李野1, 丁思惠1,2, 田野1,3, 方升佐1,3,*

1. 南京林業大學林草學院, 南京 21003 2. 江蘇省科技資源統籌服務中心, 南京 210008 3. 南京林業大學南方現代林業協同創新中心, 南京 210037

為探討楊樹人工林復合經營模式對土壤溫室氣體排放的影響, 基于11年生“南林-895楊”(בNanlin-895’)人工林, 設置純林、林下種植麥冬()和林下養雞3種復合經營模式, 采用靜態箱-氣相色譜法每月測定土壤N2O和CO2排放通量, 同時測定土壤溫濕度, 分析復合經營模式對土壤N2O和CO2排放和產量的影響及與相關影響因子的關系。結果表明: 不同復合經營模式林下土壤溫、濕度存在顯著差異; 不同楊樹復合經營模式間, 土壤N2O和CO2排放速率動態變化與年累積排放量存在顯著差異, 楊樹林下種植麥冬的土壤N2O年累積排放量最高, 為233.47 mg·m–2·a–1, 而林下養雞的土壤CO2年累積排放量最高, 達2328.87 g·m–2·a–1。總體來看, 不同復合經營模式林地土壤溫室氣體(N2O和CO2)年累積排放量為林下養雞>林下種植麥冬>楊樹純林; 土壤溫、濕度對土壤CO2和N2O排放速率有顯著影響, 其中, 土壤CO2排放速率與土壤溫度之間呈顯著線型相關, 而與土壤濕度呈現拋物線型關系; 土壤N2O排放速率與土壤溫、濕度的關系均可用拋物線型關系來描述。綜上所述, 不同楊樹復合經營模式改變了林地土壤的溫、濕度, 進而對溫室氣體排放產生了顯著的影響。從1年的研究結果看, 種植麥冬和養雞的楊樹人工林林地土壤溫室氣體的年累積排放量高于純林, 表明林農復合經營增加了土壤溫室氣體的排放。

楊樹人工林; 氣候變化; 靜態箱法; 林農復合經營; 溫室氣體

0 前言

近年來, 溫室氣體(Greenhouse gas)增加導致的氣候變暖現象成為了全球范圍內日益嚴重的問題。土壤是溫室氣體重要的源和匯, 溫室氣體的產生與土壤微生物活性顯著相關, 受到了土壤溫度、濕度、pH和氧化還原狀況等方面的影響[1–2]。楊樹是我國中緯度平原地區最重要的人工林造林樹種之一, 具有舉足輕重的地位[3]。根據人工林不同發育階段, 我國形成了林菜、林禽、林畜、林菌、林藥等復合經營模式[4]。由于不同模式間的差異引起了林分結構的變化, 導致林內光照以及凋落物的富集和分解不同程度地影響了林下土壤溫度、土壤濕度和土壤有機質含量等[5–7]。現有研究表明, 不同土地利用方式和管理措施的林地土壤溫室氣體排放與吸收差異顯著[8–9],其中土壤結構的改變可能是影響土壤溫、濕度的關鍵因素, 致使土壤N2O和CO2的排放量升高[10–13]。

關于楊樹人工林復合經營經營模式研究, 主要集中在林分郁閉前的較多, 而關于林分郁閉后復合經營模式的研究相對較少[3]。麥冬()耐蔭性強, 生態適應性廣, 且具有較高的土壤保育能力[14], 是楊樹人工林郁閉后理想的間作植物。林下養雞不僅有效地提高了林分郁閉后林地利用效率, 且動物糞便能夠增加林地土壤的全量養分, 雞糞中所含的氮含量較高, 對土壤溫室氣體的排放也起著關鍵作用[15–16]。因此, 在楊樹人工林郁閉后林下種植麥冬和林下養雞是生產實踐中常見的復合經營模式。然而, 目前關于楊樹人工林下種植麥冬和養雞的復合經營模式如何通過土壤溫、濕度影響N2O和CO2排放的研究報道很少。因此, 本研究以不同復合經營模式為基礎, 探究土壤溫室氣體排放特征, 以期為今后楊樹人工林復合經營綜合評價及選擇提供參考依據。

1 材料與方法

1.1 試驗地概況與試驗設計

試驗地位于江蘇省宿遷市泗洪縣陳圩林場(33°32′ N, 118°36′ E), 屬于中緯度濕潤-半濕潤暖溫帶氣候區。試驗地土壤為母質為洪澤湖淤積土, 試驗地于2007年3月采用南林-895楊(בNanlin-895’)進行造林, 株行距為3 m×8 m。采用單因素完全隨機試驗設計, 于2014年3月設置純林、林下種植麥冬()和林下養雞3種復合經營模式的小區, 每個小區面積為576 m2, 分別記作: P、L和C。養雞密度為2000只·hm–2, 種植麥冬的小區未進行施肥、翻耕和收獲處理, 且保證麥冬覆蓋度達到90%, 每個小區內采用S點取樣法布設5個取樣點。小區設置前的土壤基本理化性質: 土壤容重為1.24 g·cm–3, 全碳含量為0.77 g·kg–1, 全氮含量為1.13 g·kg–1, 全磷含量為0.35 g·kg–1, 全鉀含量為9.52 g·kg–1, pH值為7.18。

1.2 測定方法

土壤溫室氣體采用靜態箱-氣相色譜儀法[17]進行采集和測定。每個取樣點埋設內徑為20 cm, 高度為25 cm的PVC管, 埋設深度為5 cm。于2017年10月到2018年9月每月月初的晴天取樣, 取樣時間為9: 00—11: 00。采集氣體時, 先將PVC管內空氣與外界混勻, 密封后從取樣孔取氣(30 mL), 1 h后重復此操作。采集的氣體樣放入真空鋁塑氣體采樣袋內存貯, 使用安捷倫氣相色譜儀(Agilent 7890A, 美國)進行測定。取樣期間, 用地溫計測定土壤5 cm深度的溫度, 并收集土壤測定其重量含水率。

溫室氣體排放速率計算公式為[17]:

式中:為溫室氣體排放速率, 單位為mg·m–2·h–1;為標準狀況下的氣體密度, 單位為kg·m–3,為特定時間內氣體濃度變化速率, 單位為10–6·h–1;為地上部分測定空間體積, 單位為m3;為絕對溫度, 單位為℃;為PVC管底面積, 單位為m2。

日累積排放量采用公式(2)計算, 通過每月日累積排放量采用內插法計算溫室氣體年累積排放量[18]。在100年尺度下, N2O的增溫潛勢為CO2的265倍, 則CO2和N2O的全球增溫潛勢按公式(3)計算[19]:

= 24F(2)

式中:為溫室氣體的日累積排放量, 單位分別為mg·m–2·d–1和g·m–2·d–1;F為第i個月溫室氣體排放速率。(global warming potential)為增溫潛勢, 表示試驗期內土壤CO2和 N2O排放的綜合溫室效應(kg·hm–2),W和W分別為土壤CO2和N2O的年累積排放量。

1.3 數據處理

采用Excel 2010對土壤溫、濕度與土壤CO2和N2O的排放速率和累積排放量進行計算與圖像描述, 采用 Origin 2016對土壤CO2和N2O的排放速率、土壤溫、濕度與土壤CO2和N2O的排放速率的關系、進行模型的擬合與圖像描述, 利用SPSS 20對土壤溫、濕度和土壤溫室氣體排放速率和累積排放量進行單因素方差分析和多重比較。

2 結果與分析

2.1 不同復合經營模式土壤溫、濕度的差異

方差分析表明, 3種復合經營模式間土壤年溫、濕度存在顯著差異, 但平均土壤溫度和濕度均無顯著差異(表1)。3種模式林地土壤溫度具有冬季低、夏季高的規律(圖1), 在1月出現最小值, 變化范圍為1.5—2.9 ℃, 從大到小順序為L < P < C, C模式在7月出現最大值, 為34.2 ℃, 高于P模式1.6 ℃, L模式在8月出現最大值, 為30.3 ℃, 低于L模式1.2 ℃。4月土壤溫度驟升時, P模式林地土壤溫度升高最快, 達到29 ℃, 顯著高于L與C模式。而6—8月, C模式林地土壤溫度最高, 其次是P模式(圖1-A)。3種復合經營模式中, L模式林地土壤全年平均土壤溫度最低(17.98 ℃), 夏季時表現更加明顯(圖1-A), 顯著低于C與P模式。

土壤濕度也呈現出冬季低、夏季高的變化規律(圖1-B), 均在5月出現最大值。L模式下土壤濕度在全年內波動幅度最大, 其次是C模式。2017年10月—2018年3月中, 3種復合經營模式間林地土壤濕度差異較小, 4月時, L模式林地土壤濕度由3月的37.80%驟降至25.10%, 而P與C模式林地土壤濕度均小幅度上升, 均顯著高于L模式。5—8月, P模式林地土壤濕度均低于L和C模式; 6月時, 3種復合經營模式林地土壤濕度較5月均呈現下降趨勢, 且3種復合經營模式間林下土壤濕度均具有顯著差異。8月時, C模式林地土壤濕度高于其他兩種林地約6.9%, 隨后3種復合經營模式林地土壤濕度均表現為下降的趨勢。

2.2 不同復合經營模式對土壤溫室氣體排放的影響

2.2.1 土壤N2O排放

土壤N2O排放速率在3種模式林地內均表現為相同的變化規律(圖2-A)。L與C模式林地土壤N2O排放速率在12月達到最小值, 而P模式林地土壤N2O排放速率在1月降至最小值。P、L和C模式林地土壤N2O排放速率的最大值分別出現在7、9和10月, 其中L模式林地土壤N2O排放速率最高, 為0.11 mg·m–2·h–1。同時, L模式林地土壤N2O排放速率波動較大, C模式次之, P模式林地土壤N2O排放速率在全年內較為穩定。

表1 不同復合經營模式年平均土壤溫、濕度

注: 不同字母表示不同復合經營模式林地土壤年平均溫、濕度差異顯著(< 0.05)。

注: P代表純林; L代表林下種植麥冬; C代表林下養雞。

Figure 1 Dynamic of soil temperature and moisture in different compound management patterns during investigation period

注: P代表純林; L代表林下種植麥冬; C代表林下養雞, 不同字母表示不同復合經營模式間林地土壤N2O年累積排放量差異顯著 (P＜0.05）。

Figure 2 Dynamic of soil N2O emission rate and annual cumulative emission in different compound management patterns

綜合而言, 3種復合經營模式林地土壤年平均N2O排放速率和N2O全年累積排放量存在顯著差異(< 0.05), 表現為L > C > P(表2)。土壤N2O全年累積排放量中(圖2-B), P模式林地土壤N2O排放量最低, 為87.17 mg·m–2·a–1, 而C模式林地土壤N2O排放量是P模式的2.16倍, L模式林地土壤N2O排放量最高, 為P模式的2.67倍。

2.2.2 土壤CO2排放

3種復合經營模式林地土壤CO2排放速率與土壤溫度變化趨勢基本一致, 呈現冬季低、夏季高的規律。在1月, 3種復合經營模式林地土壤CO2排放速率均降至最小值, 變化范圍為18.80—30.06 mg·m–2·h–1之間; P與L模式林地土壤CO2排放速率在7月升至最大值, 而C模式林分土壤CO2排放速率在8月時達到最大值, 為521.57 mg·m–2·h–1(圖3-A)。

3種復合經營模式林地土壤CO2年排放速率存在顯著差異, 采用C與L模式林地土壤年平均CO2排放速率顯著高于P模式(表2)。3種復合經營模式林地土壤CO2年累積排放量差異顯著, P模式林地土壤CO2累積排放量為1909.68 g·m–2·a–1(圖3-B), 顯著低于L與C模式, 但L與C模式林地土壤全年CO2累積排放量無顯著差異, 分別高于P模式13.32%和21.95%。

表2 不同復合經營模式對土壤溫室氣體年平均排放速率的影響

注: 不同字母表示不同復合經營模式林地土壤N2O或CO2年平均排放速率差異顯著(< 0.05)。

注: P代表純林; L代表林下種植麥冬; C代表林下養雞, 不同字母表示不同復合經營模式間林地土壤CO2年累積排放量差異顯著 (P＜0.05）。

Figure 3 Dynamic of soil CO2emission rate and annual cumulative emission in various compound management patterns

2.2.3 土壤CO2和N2O的增溫潛勢

通過計算不同復合經營模式林地土壤N2O和CO2的全球增溫潛勢(GWP), 發現3種復合經營模式林地土壤CO2對GWP的貢獻率達到97.20%以上, 是土壤溫室氣體排放的主要氣體。P模式林地土壤N2O和CO2的GWP顯著低于C與L模式(< 0.05), C模式林地土壤N2O與CO2的GWP最高, 為87200 kg·hm–2, 是P模式的1.23倍(圖4)。

2.3 土壤溫室氣體排放與土壤溫、濕度的關系

經過線性與多項式擬合曲線對比, 土壤溫、濕度與土壤N2O和CO2排放速率單因素最佳擬合曲線見圖5, 除土壤CO2排放速率與土壤溫度之間呈現線性關系外, 另外三條擬合曲線均呈拋物線關系。擬合結果顯示, 土壤CO2排放速率與土壤溫度之間呈現顯著正相關的關系(圖5-A)。同時, 土壤CO2排放速率隨土壤濕度的增加呈現先升高后降低的趨勢(圖5-B), 在土壤濕度為35%—40%之間出現峰值。與土壤溫度相比, 土壤N2O排放速率與土壤溫、濕度相關性較低, 隨土壤溫、濕度的增加均呈現先升高后降低的趨勢(圖5), 其中當土壤溫度處于20—25 ℃,土壤濕度處于35%—40%之間時, N2O排放速率達到最高。

土壤溫、濕度與溫室氣體排放速率的關系見表3。通過雙因素線性和非線性復合模型的擬合, 發現非線性復合模型對土壤N2O和CO2排放速率的解釋度高于線性模型, 且土壤溫度與土壤濕度的協同作用對土壤N2O和CO2的排放速率具有顯著的影響(< 0.05)。與單因子模型相比, 非線性復合模型對土壤N2O和CO2排放速率的擬合效果更好, 但土壤溫度單因子線性擬合模型與線性復合模型對土壤CO2的解釋度均為85%。

3 討論

3.1 土壤溫、濕度與土壤N2O和CO2排放的關系

目前已有的研究中, 土壤N2O和土壤溫濕度之間的關系較為復雜。伍延正[20]的研究認為土壤N2O的排放在土壤溫度高于5 ℃時才具有相關性, 也有研究認為林地土壤溫度不是N2O排放的主要影響因素[21]。本研究發現, 當土壤溫度低于23 ℃時, 其與N2O排放速率具有正相關性, 但土壤溫度繼續升高, 土壤N2O排放速率具有較小幅度的下降趨勢。王剛[22]的研究結果也表明土壤溫度在20—30 ℃時與N2O排放速率呈現負相關的關系, 與本研究結果基本一致。土壤濕度對N2O排放的影響主要作用于硝化和反硝化過程以及氣體在土壤中的擴散能力[1]。本研究中, 當土壤濕度在27%—40%之間時, 土壤N2O排放速率與土壤濕度呈現正相關的關系, 這是由于植物蒸騰作用的減小引起土壤濕度增加, 不利于土壤通氣孔隙的形成, 減少孔隙空間, 進而降低氧的有效性, 從而促進了反硝化作用[23]。3種復合經營模式中, 土壤CO2排放速率與土壤溫度具有顯著線性相關關系, 與土壤濕度在一定范圍內具有非線性正相關關系。3—8月期間, 種植麥冬(L)和養雞(C)的林地土壤CO2排放速率增長較快, 可能是由于隨著季節變化, 土壤溫度逐漸升高, 土壤內植物根呼吸增強, 根際與非根際土壤中微生物活性增強使自養和異養呼吸增加, 而純林微生物種類與豐度較低[24], 導致林農復合經營模式下的土壤呼吸速率較高。此外, 土壤溫度與土壤CO2排放速率表現出顯著線性正相關, 這能夠解釋土壤CO2排放速率在4—6月與土壤溫度具有相同的變化趨勢。本研究中, 土壤CO2排放速率在土壤濕度處于28—40%之間時, 隨土壤濕度的增加而增加, 而后逐漸降低, 這是由于土壤濕度過低影響土壤中可溶性底物的擴散能力, 而土壤濕度過高則影響氧氣的擴散能力, 限制了土壤微生物的呼吸[25], 導致CO2排放速率受到影響。同時, 本研究發現, 土壤溫、濕度復合模型對CO2排放速率的擬合效果最好, 表明土壤溫、濕度的交互效應共同影響土壤CO2的排放。

注: P代表純林; L代表林下種植麥冬; C代表林下養雞, 不同字母表示不同復合經營模式間林地土壤CO2年累積排放量差異顯著 (P＜0.05）。

Figure 4 GWP of soil N2O and CO2in different compound management patterns

圖5 土壤溫、濕度與土壤溫室氣體排放速率的單因素擬合曲線

Figure 5 One-factor fitting curves of soil temperature and moisture with greenhouse gases emission rates

表3 土壤溫室氣體排放速率(Z)與土壤溫度(X)及土壤濕度(Y)復合模型

3.2 土壤溫、濕度與N2O和CO2排放對不同復合經營模式的響應

復合經營模式的不同造成了林地土壤溫、濕度和N2O與CO2排放通量間的差異。土壤管理和耕作可以通過添加肥料、植物殘留物和改變土壤結構來影響N2O的排放[26]。本研究發現, 種植麥冬的林地土壤年平均N2O的排放速率和年累積排放量均高于林下養雞和純林模式, 這可能是因為麥冬在楊樹人工林下處于遮蔭條件, 土壤中NO3–-N含量和細菌群落多樣性升高[27], 而NO3–-N含量與土壤N2O排放具有顯著正相關性[28], 因此土壤中較多的NO3–對電子的競爭能力高于N2O還原酶, 抑制了反硝化作用過程中N2O向N2的還原作用, 從而導致土壤N2O累積[29]。林下養雞的林地土壤N2O年平均排放速率和年累積排放量也高于純林模式, 可能是由于雞糞可以作為有機肥料為土壤微生物提供能量和營養物質, 促進微生物的繁殖, 同時微生物也能對雞糞進行分解、縮合形成新的腐殖質[30], 養殖密度合理的情況下能夠通過降低土壤容重, 提高土壤總孔隙度和全氮含量, 改善土壤肥力, 增強硝化螺旋菌門活性, 進而促進土壤N2O的排放[31]。另外, 純林模式楊樹人工林連作導致的土壤酚酸類物質的累積對土壤中硝化細菌和反硝化細菌產生抑制[22], 也造成了楊樹純林模式林地土壤N2O的排放速率低于其農林復合經營模式。根據本研究土壤溫、濕度與土壤N2O排放的關系, 可以發現當土壤溫度高于19 ℃左右時, 土壤N2O排放速率開始降低, 而養雞的林地年平均土壤溫度高于此范圍, 因此種植麥冬的林地土壤N2O排放速率高于養雞的林地。

土壤CO2的排放是土壤生物代謝和生物化學過程等因素的綜合產物, 土壤微生物呼吸(異養呼吸)和土壤根系呼吸(自養呼吸)是森林土壤呼吸的主要組成部分[32]。本研究的結果表明, 林地土壤CO2排放速率與土壤溫度變化規律一致, 表明土壤溫度為影響土壤呼吸的主導因素。這可能是由于森林土壤總呼吸中異養呼吸所占比重高于自養呼吸, 而異養呼吸的溫度敏感性較高[33], 因此土壤溫度對土壤呼吸的影響更大。林下種植麥冬從兩方面對土壤N2O的排放產生影響, 林下種植麥冬能夠減少陽光對林地土壤的直射, 進而降低土壤溫度, 同時根系的增加能夠改善土壤結構, 增強土壤持水能力, 提高土壤含水量, 從而進一步抑制土壤溫度的快速上升, 使土壤呼吸減弱。另一方面, 林下種植麥冬提高了土壤根呼吸總量, 導致該小區土壤呼吸高于純林。林地養雞有利于土壤有機質增加, 促進土壤微生物活性, 微生物呼吸作用增強[34], 且該小區土壤溫度最高, 因此林地土壤CO2年平均排放速率和年累積排放量最高, 增溫潛勢最大。但也有研究認為復合經營能夠增加土壤大團聚體數量, 進而有效提高土壤有機質含量, 促進土壤微生物活性, 增加碳封存, 減少溫室氣體排放[35]。

4 結論

(1)3種楊樹人工林復合經營模式林地土壤CO2排放通量均遠高于N2O排放通量, 但不同復合經營模式林地土壤N2O和CO2排放通量存在的差異。其中, 林下種植麥冬的土壤N2O排放通量最高, 林下養雞的林地土壤CO2的排放通量最高。與對照(楊樹人工林純林)相比, 楊樹人工林下種植麥冬和養雞均提高了土壤N2O和CO2的排放。本文僅探討了不同楊樹人工林復合經營模式對土壤N2O和CO2的排放的影響, 未對不同經營模式的生物生產力及綜合經濟效益進行評價。因此, 需進一步通過定位研究來評價不同模式的生態和經濟效益及其權衡關系, 從而優化出楊樹人工林郁閉后最佳的復合經營模式。

(2)不同復合經營模式間土壤溫、濕度的差異是造成土壤N2O和CO2排放發生改變的關鍵因素。土壤溫、濕度與土壤N2O排放速率間均呈現拋物線型的關系, 土壤CO2排放速率與土壤溫度具有顯著線性相關關系, 與土壤濕度在一定范圍內具有非線性正相關關系。使用復合模型擬合土壤溫、濕度與土壤N2O和CO2排放速率關系時發現非線性模型擬合效果較好。

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Effects of compound management patterns in poplar plantations on the emissions of N2O and CO2from the soil

SONG Ziqi1, LI Ye1, DING Sihui1,2, TIAN Ye1,3, FANG Shengzuo1,3,*

1. College of Forestry and Grass Land, Nanjing Forestry University, Nanjing 210037, China 2. Science and Technology Resources Service Center of Jiangsu Province, Nanjing 210008, China 3. Co-Innovation center for Sustainable Forestry in Southern China, Nanjing 210037, China

To evaluate the effects of different compound management patterns on soil greenhouse gas emissions in poplar plantations, a field experiment was performed at the "Nanlin-895 Poplar" (‘Nanlin-895’) plantations of 11-year old. Three compound management patterns were conducted in this experiment as follows: pure poplar plantation(P), plantingunder the plantation (L), raising chicken under the plantation (C). The characteristics of soil N2O and CO2emission fluxes were monthly measured by static chamber technique, while the soil temperature and moisture were measured synchronously to analyze the impacts of compound management patterns on N2O and CO2emissions and crop yield, as well as the relationships between the related impact factors. The results indicated that there were significant differences in soil temperature and moisture among the different management patterns, while the significant differences in the monthly emission rates and annual cumulative emissions of soil N2O and CO2were also detected among different management patterns. The annual cumulative emission of soil N2O was the highest in the pattern of plantingunder poplar plantation, reaching 233.47 mg·m?2·a?1, whereas the annual cumulative emission of soil CO2was the greatest in the pattern of raising chicken under poplar plantation, up to 2328.87 g·m?2·a?1. In general, the annual cumulative emission of soil greenhouse gases (N2O and CO2) in the different compound management patterns was as follows: raising chicken under the plantation > plantingunder the plantation > pure poplar plantation. Soil temperature and moisture had significant effects on soil CO2and N2O emission rates, and there was a significant linear correlation between soil CO2emission rate and soil temperature, while a parabolic relationship between soil CO2emission rate and soil moisture. However, the relationships of N2O emission rate to soil temperature and moisture could be described by parabola. As mentioned above, different compound management patterns in poplar plantations modified the soil temperature and moisture, and then significantly affected the greenhouse gas emissions from the soils. Based on the results, the annual cumulative emissions of soil greenhouse gases in two agroforestry compound management patterns (plantingin the plantation and raising chicken under the plantation) were higher than those in the pure plantation, indicating that poplar agroforestry patterns would increase the soil greenhouse gas emissions.

poplar plantation; climate change; static chamber technique; agroforestry; greenhouse gas

10.14108/j.cnki.1008-8873.2024.01.013

S714.5

A

1008-8873(2024)01-105-08

2021-08-18;

2021-11-09

江蘇省重點研發項目(BK20220017); 國家重點研發計劃項目(2016YFD0600402); 江蘇省大學生創新訓練計劃項目(201710298066Y)

宋子琪(1997—), 女, 內蒙古自治區赤峰人, 碩士研究生, 主要研究方向為人工林定向培育理論與技術, E-mail: 2632583724@qq.com

通信作者:方升佐, 男, 博士, 教授, 主要從事楊樹及青錢柳人工林定向培育的研究工作, E-mail: fangsz@njfu.edu.cn

宋子琪, 李野, 丁思惠, 等. 楊樹人工林復合經營模式對土壤N2O與CO2排放的影響[J]. 生態科學, 2024, 43(1): 105–112.

SONG Ziqi, LI Ye, DING Sihui, et al. Effects of compound management models in poplar plantations on the emissions of N2O and CO2from the soil[J]. Ecological Science, 2024, 43(1): 105–112.