小麥和玉米生長對土壤碳輸入和輸出的貢獻

孫昭安，朱彪，張譯文，李夢雨，孟凡喬

（1.濰坊學院生物與農業(yè)工程學院/山東省高校生物化學與分子生物學重點實驗室，山東 濰坊 261061；2.中國農業(yè)大學資源與環(huán)境學院/農田土壤污染防控與修復北京市重點實驗室，北京 100193；3.北京大學生態(tài)研究中心/城市與環(huán)境學院/地表過程分析與模擬教育部重點實驗室，北京 100871；4.山東省招遠市農業(yè)農村局農業(yè)技術推廣中心，山東 招遠 265499）

農田土壤有機碳（Soil organic carbon，SOC）的主要來源是作物源碳（>99%），作物光合碳對SOC 的貢獻包括兩個部分：一是作物殘體碳（秸稈和根系）的輸入，二是植物生長過程中以根際沉積物形式對SOC的貢獻[1?3]。作物殘體對SOC 的貢獻已經得到了充分的研究，例如HAN 等[4]通過整合分析發(fā)現，在過去30 a，華北平原農藝管理水平的提高導致農田0~20 cm 和20~40 cm 土層SOC 儲量分別提高了73%和56%。由于SOC背景值太大，農作物當季的根際沉積碳部分相對很小，因此不能使用傳統(tǒng)洗根法來定量作物生長對土壤碳輸入的貢獻[1，5]。孫昭安等[6]發(fā)現如果利用傳統(tǒng)洗根法，無法定量冬小麥根際沉積對SOC 的貢獻，導致冬小麥季向土壤的光合碳凈輸入量被低估58%。這是由于根際沉積物碳含量遠低于土壤背景碳含量，而傳統(tǒng)洗根法無法區(qū)分土壤中的“植物新碳”和“土壤老碳”，導致目前關于小麥和玉米生長對農田土壤碳輸入的量化仍然比較模糊[7?10]。

農田SOC 含量背景值太大，而SOC 短期變化相對較小，很難直接通過差值法來量化SOC 的短期改變，而是間接通過區(qū)分土壤內源SOC分解和外源碳輸入來量化[11]。根際土壤CO2釋放的貢獻源有兩個，分別為根源呼吸（活根呼吸+微生物以根際沉積物為底物的呼吸）和SOC 分解，兩源區(qū)分是量化土壤碳輸出和碳平衡的前提[1?2]。研究SOC 分解輸出的傳統(tǒng)方法包括成分綜合法、根去除法和生物量外推法等，這些區(qū)分方法對土壤干擾大[12]。非同位素方法（例如根去除法）雖然可以區(qū)分根源呼吸和SOC分解對土壤釋放CO2的貢獻，但是忽略了作物根系生長對SOC 分解的根際激發(fā)效應，這可能導致對土壤本身碳輸出評估的不準確[13]。

借助13C/14C 標記和13C 自然豐度方法不僅可以精確區(qū)分土壤CO2釋放中源于根系和土壤的部分，還可以量化根際沉積對SOC 形成的貢獻，進而定量分析SOC 的輸入、輸出和收支平衡[1?2，14]。目前廣泛應用于量化植物地下部碳輸入的主要有4 種碳同位素方法（表 1）：13C/14C 連續(xù)標記法[15?16]、13C/14C 單次脈沖標記法[7?8]、13C/14C 重 復 脈 沖 標 記 法[17?18]和13C 自 然 豐 度法[19?20]。在以上區(qū)分方法中，最精準的是植物地上部13C/14C 連續(xù)標記法，它可以克服13C 自然豐度方法中同位素分餾效應的干擾，也不需要特定的C3/C4植物和土壤條件，光合固定的13C/14C 在植物?土壤系統(tǒng)中的分配等于總光合碳的分配，可以準確量化植物輸入到地下部各個組分的碳量[15?16]。然而，14C材料有一定輻射危害，受到高度監(jiān)管，僅限于室內實驗[8]。在諸多碳同位素中，13C 不需要安全防護，且13C 與12C 的性質差異，比14C 與12C 要小，因而13C 被視為更可靠的示蹤物[21]。與連續(xù)標記法相比，脈沖標記比較容易掌握，設備要求簡單、費用低，能夠提供植物各生育時期光合碳的分配信息[1，8，14]。雖然一次脈沖標記得到的碳同位素分配信息不能代表植物整個生育期，但只要在植物生育期內進行一系列標記，就可以合理地估計植物輸入地下各組分的碳量[1，8，14]。國內外研究者在小麥和玉米碳同位素脈沖標記研究方面獲得了很多數據，但由于標記方法和實驗條件不同，所獲得的實驗結果有很大差異，且可比性差，亟需進行整合分析。

1 材料與方法

1.1 數據來源

利用中國知網檢索關鍵詞“13C/14C”和“小麥/玉米”、“根際呼吸”和“小麥/玉米”，利用 Web of Science數據庫檢索關鍵詞“13C/14C”和“Wheat/Maize”、“Rhizo?sphere respiration”和“Wheat/Maize”，查閱了1980年至2020年間全球小麥和玉米的13C/14C示蹤相關的文獻，通過以下4 個標準對收集后的文獻進行再次篩選：小麥和玉米的13C/14C光合碳分配要基于植物?土壤?CO2整個系統(tǒng)的分配；小麥和玉米生長向土壤碳輸入的量化要覆蓋整個生育期；根源和土壤源呼吸劃分基于同位素法與非同位素法；根際激發(fā)效應量化是基于相對量。按照以上標準，分別篩選出38 篇小麥和33 篇玉米13C/14C 示蹤的文獻，其中10 篇小麥和11 篇玉米13C/14C 示蹤的文獻用于核算光合碳在作物?土壤?CO2整個系統(tǒng)的去向（附表1，實驗樣本數分別為29個和12個，掃描文章首頁OSID碼瀏覽）；11篇小麥和14篇玉米13C/14C 示蹤的文獻用于定量作物光合碳向土壤的輸入量（附表2，實驗樣本數分別為23 個和20個，掃描文章首頁OSID 碼瀏覽）；19篇小麥和14篇玉米根際土壤CO2釋放區(qū)分的文獻用于量化根源和土壤源呼吸的比例（附表3，實驗樣本數分別為42 個和34個，掃描文章首頁OSID碼瀏覽）；8篇小麥和5篇玉米根際激發(fā)效應文獻（附表4，實驗樣本數分別為20個和9個，掃描文章首頁OSID碼瀏覽）。

表1 碳同位素區(qū)分土壤CO2和SOC來源的方法比較Table 1 Comparison of the methods for partitioning soil CO2 emission and SOC sources

1.2 數據分類方法

遵循如下思路，對小麥和玉米的13C/14C 示蹤研究數據進行歸納整理：作物光合碳去向分為地上部、根系、土壤和土壤CO2釋放4 個部分（圖1）；作物生長向地下部的凈光合碳輸入分為根系和根際沉積碳（圖2）；分別基于同位素法與非同位素法（圖3）、盆栽與田間實驗（圖4）來整理根源呼吸和土壤碳分解兩個組分的比例及作物生長對SOC 分解的根際激發(fā)效應程度（圖5）。

1.3 光合碳分配、土壤碳輸入和根際激發(fā)效應的計算

1.3.1 光合碳分配

作物凈固定的13C/14C 量為植物、土壤和土壤呼吸中13C/14C 之和，各個碳庫的13C/14C 在作物?土壤?CO2整個系統(tǒng)中的分配比例為（以13C標記為例）：

式中：13Ai為各個碳庫的13C 量占凈吸收13C 量的百分比值，%。

1.3.2 土壤碳輸入

小麥和玉米光合碳轉運到地下各組分，一部分光合碳通過根源呼吸返回到大氣中，剩余的光合碳（根系和根際沉積碳）為土壤凈輸入光合碳量：

式中：C土壤凈輸入、C根系和C根際沉積碳分別為分配到地下部、根系和根際沉積碳庫的碳量，kg·hm?2。

1.3.3 根際激發(fā)效應

式中：D為根際激發(fā)效應程度，%；CSOC?種植物和CSOC?不種植物分別為種植和不種植植物土壤的SOC釋放量。

1.4 統(tǒng)計方法

采用Excel 2013 軟件完成數據整理和作圖，包括計算小麥和玉米光合碳在植物?土壤系統(tǒng)中的分配、向地下的凈輸入、根源呼吸占土壤總呼吸的比例以及根際激發(fā)效應的均值、標準差和95%置信區(qū)間分布。

2 結果與分析

2.1 小麥和玉米生長對土壤碳輸入的貢獻

2.1.1 小麥和玉米光合碳在作物?土壤系統(tǒng)中的分配

小麥和玉米光合碳絕大數保留在地上部（分配比例均值分別為73.1%和68.4%，95%的置信區(qū)間分別為63.1%~83.0%和63.4%~73.3%；圖1），約1/3的光合碳轉移到地下部（均值分別為27%和32%），這部分光合碳用于根系建成的比例最高（均值分別為12.5%和16.0%，95% 的 置 信 區(qū) 間 分 別 為 5.8%~19.2% 和11.9%~20.1%），比例最小的為以根際沉積物形式進入SOC的部分（均值分別為4.6%和4.6%，95%的置信區(qū)間分別為1.3%~7.9%和1.7%~7.4%），其次為根源呼吸釋放到大氣部分（均值分別為9.8%和11.1%，95% 的置信區(qū)間分別為5.5%~14.0% 和7.4%~14.8%）。

2.1.2 小麥和玉米生長向地下部轉移的光合碳量

小麥和玉米生長向地下輸入的凈光合碳量（根系生物量碳和根際沉積碳）均值分別為1 058 kg·hm?2和1 025 kg·hm?2，95%的置信區(qū)間分別為810~1 307 kg·hm?2和311~1 742 kg·hm?2（圖2a 和2b）。小麥和玉米通過根際沉積物輸入到土壤的光合碳量的均值分別為610 kg·hm?2和439 kg·hm?2，占向地下轉移光合碳量比值的均值分別為0.45和0.38，95%的置信區(qū)間分別為0.34~0.56和0.28~0.49（圖2c）。

2.2 玉米和小麥生長對土壤CO2釋放的影響

2.2.1 根源呼吸和土壤本身碳分解對土壤CO2釋放的貢獻

玉米和小麥根源呼吸對土壤CO2釋放的貢獻主要分為非同位素和同位素法來量化，在非同位素法條件下，小麥根際土壤CO2釋放的根源呼吸和土壤本身碳分解的貢獻均值分別為42.1%和57.9%（95%的置信區(qū)間分別為34.2%~50.1%和49.9%~65.8%；圖3a），在同位素法條件下，小麥根際土壤CO2釋放的兩者的貢獻均值分別為47.9%和52.1%（95%的置信區(qū)間分別為39.1%~56.7%和43.3%~60.9%；圖3b）；在非同位素法條件下，玉米根源呼吸和土壤碳分解對土壤CO2的貢獻均值分別為52.9%和47.1%（95%的置信區(qū)間分別為39.8%~66.1%和34.0%~60.3%；圖3c），在同位素法條件下，兩者對土壤CO2的貢獻均值分別為62.7% 和37.3%（95% 的置信區(qū)間分別為51.3%~74.1%和25.9%~48.7%；圖3d）。

在田間實驗條件下，小麥根源呼吸和土壤碳分解對土壤CO2釋放的貢獻均值分別為39.6%和60.4%（95% 的置信區(qū)間分別為32.7%~46.4% 和53.6%~67.3%；圖4a），在盆栽實驗條件下，兩者對土壤CO2釋放的貢獻均值分別為52.3%和47.7%（95%的置信區(qū)間分別為42.7%~61.8%和38.2%~57.3%；圖4b）。在田間實驗條件下，玉米土壤CO2釋放源于根源呼吸和土壤碳分解的平均比例分別為47.4%和52.6%（95%的置信區(qū)間分別為34.1%~60.6%和39.4%~65.9%；圖4c）；在盆栽條件下，玉米根源呼吸和土壤碳分解占土壤CO2釋放比例分別為67.0%和33.0%（95%的置信區(qū)間分別為56.1%~78.1%和21.9%~44.0%；圖4d）。

2.2.2 小麥和玉米生長對SOC分解的根際激發(fā)效應

小麥根際激發(fā)效應程度的平均值為172%，95%置信區(qū)間為106%~237%，其中僅有一個負根際激發(fā)效應值，為?37%，正根際激發(fā)效應范圍為18%~461%；玉米根際激發(fā)效應程度的平均值為15%，95%置信區(qū)間為?28%~57%，其中負根際激發(fā)效應范圍為?38%~?7%，正根際激發(fā)效應范圍為5.5%~126%（圖5）。

3 討論

3.1 小麥和玉米光合碳在作物?土壤系統(tǒng)中的分配

本文通過整合分析發(fā)現小麥和玉米地下部的光合碳分配比例分別約為27%和32%，其中分配到根系組織建成的比例最高，其次為根源呼吸釋放，以根際沉積碳形式輸入到土壤的組分最?。▓D1）。這與PAUSCH 等[2]對農作物的13C/14C 標記實驗整合分析結果中的分配趨勢類似，即約32%的農作物凈光合碳（不包括地上部呼吸）分配到地下部，其中分配到根系、土壤和根源呼吸的比例分別為15.2%、4.5%和12.1%。農作物一般隨著作物生長而逐漸減少向地下的碳分配[1，8，22]，例如孫昭安等[6]通過整合分析發(fā)現，小麥向地下部的光合碳分配由分蘗期的48%下降到灌漿期的9%。這是由于農作物（包括小麥、玉米、大麥和水稻）在生長前期光合碳偏向于向地下部轉運，利于根系組織生長和根系對礦質養(yǎng)分的吸收及能量代謝，生育后期則偏向于地上部，利于光合碳在籽粒中的累積[1，8，22]，例如 SUN 等[8]通過整合分析發(fā)現小麥和大麥在生長前期有近30%的凈光合碳用于根系建成，但成熟期僅3%用于根系組織建成，其余光合碳通過根源呼吸及根際沉積物途徑損失。然而，大多數小麥和玉米的13C/14C 示蹤研究在營養(yǎng)期，分別在播種后不到150 d和60 d，尤其對于連續(xù)標記，植株處于幼苗期（播種后不到30 d），這可能導致對地下部碳分配的高估。因此，在全生育期標記可以提高地下光合碳分配評估的精確度[1，9]。在華北地區(qū)，冬小麥和夏玉米的生長周期達到230 d和100 d，為了量化冬小麥和夏玉米整個生育期的地下部光合碳分配，本課題組在冬小麥和夏玉米的全生育期內進行了一系列脈沖標記[7?9]。

3.2 小麥和玉米光合碳向地下部的輸入

在農田土壤中，外源有機碳的輸入除了秸稈還田和殘留根系外，還包括冬小麥和夏玉米生長以根際沉積物形式對SOC的貢獻。本研究通過整合分析得出，小麥向地下部凈輸入碳量（根系和根際沉積碳）的平均值為1 058 kg·hm?2（圖 2），此結論低于 KUZYAKOV等[23]總結的谷類作物（小麥和大麥）的結果（1 520 kg·hm?2），這可能是由于本研究整合分析的小麥根生物碳量較小（448 kg·hm?2），遠低于 KUZYAKOV 等[23]總結的根生物碳量（1 200 kg·hm?2），以往的研究表明根系生物量和根際沉積物量呈顯著正相關，因此根系生物量越高，輸入到地下的根際沉積碳量也越多[15，24?25]。基于本課題組借助13CO2脈沖標記對冬小麥[7]和夏玉米[9]的量化結果，在華北平原冬小麥和夏玉米的周年種植體系下，冬小麥和夏玉米生長季通過根際沉積物形式對SOC 的貢獻碳量達到874 kg·hm?2·a?1（冬小麥610 kg·hm?2·a?1+夏玉米264 kg·hm?2·a?1），這部分根際沉積碳最終成為SOC的一部分。因此，量化冬小麥和夏玉米整個生長季向地下凈輸入碳量可以進一步解析農業(yè)集約化導致華北平原SOC增加的原因。

目前華北地區(qū)是我國最重要的糧田生產區(qū)域，冬小麥和夏玉米產量約占全國的2/3 和1/3。由于幾千年的傳統(tǒng)耕作和惡劣的自然環(huán)境（如洪水、干旱和鹽堿化），該地區(qū)農田SOC水平較低，增加華北農田SOC水平一直是一項挑戰(zhàn)[26?27]。HAN 等[28]通過整合分析發(fā)現秸稈還田措施能夠快速提升農田0~20 cm 土層SOC 儲量，在過去 30 a，SOC 固定速率為 0.35 t·hm?2·a?1。胡春勝等[29]通過秸稈還田碳輸入減去土壤異養(yǎng)呼吸碳輸出來估算華北農田碳平衡，發(fā)現華北農田生態(tài)系統(tǒng)正在以 0.77 t·hm?2·a?1的速度損失碳，低于本課題組的定量結果（冬小麥和夏玉米周年生產當季固碳速率 3.9 t·hm?2·a?1）[7，9]。這可能是由于在土壤碳輸入方面，這個方法忽略了根系和根際沉積碳的輸入，導致對土壤碳輸入量的低估[29]，如果忽略根際沉積碳，小麥和玉米地下部凈輸入碳量會被低估58%和31%（圖2）；在土壤碳輸出方面，SOC 分解才是土壤碳輸出，而胡春勝等[29]把土壤異養(yǎng)呼吸（SOC 分解+根際沉積碳的分解）作為土壤碳輸出，可能導致土壤碳輸出的高估。借助13C示蹤技術定量冬小麥和夏玉米對地下部各組分的碳輸入，可為優(yōu)化土壤CO2排放估算模型、制定區(qū)域減排措施提供參考依據。

3.3 根系生長對土壤碳釋放的貢獻及影響

根系呼吸是CO2排放通量的重要貢獻途徑，為了量化土壤碳的輸出，必須將其與土壤有機質周轉分解的CO2分開考慮[11]。在種植小麥和玉米的土壤上，區(qū)分根源和土壤源CO2的方法主要分為同位素法和非同位素法，同位素法主要有13C 自然豐度、13C/14C 脈沖標記法和13C連續(xù)標記法，非同位素法有根去除法和間接模擬法（掃描文章首頁OSID碼瀏覽）。理論上，根際激發(fā)效應在大部分情況下會促進SOC的分解，同位素法可以量化根際激發(fā)效應額外釋放的碳量，而傳統(tǒng)方法則忽略了根際激發(fā)效應[13]，例如，通過整合關于小麥和玉米13C/14C示蹤實驗的文獻，發(fā)現小麥和玉米生長導致土壤碳額外釋放量占土壤碳總釋放量的比例分別為63%和13%（圖6）。因此，如果用傳統(tǒng)根去除法（非同位素方法）區(qū)分土壤CO2釋放，會導致根際激發(fā)效應被忽略，與同位素方法相比，可能會高估根源呼吸對土壤CO2釋放的貢獻[30]。使用同位素標記法區(qū)分土壤CO2釋放通常更為準確。

根際土壤微生物活性和微生物群落組成均高于非根際土壤，此效應主要是由根際沉積碳輸入引起的，這部分活性根際沉積碳導致根際土壤微生物的數量是非根際土壤微生物的數量的19~32 倍[31]。本文整合分析結果顯示，根際沉積碳輸入約占凈光合碳的5%（圖1），小麥和玉米整個生長季以根際沉積形式輸入的碳量分別為610 kg·hm?2和439 kg·hm?2（圖2）。本文通過整合分析發(fā)現，小麥和玉米根際激發(fā)效應不僅可以促進SOC 的分解，呈現正根際激發(fā)效應，也可以抑制SOC的礦化，產生負根際激發(fā)效應，但是，小麥和玉米正根際激發(fā)效應比負根際激發(fā)效應的次數更為頻繁（圖5）。負的根際激發(fā)效應程度不可能低于100%，因為負的根際激發(fā)效應達到100%，相當于SOC 沒有分解，這種情況在自然界是不存在的，一般負的激發(fā)效應程度在?30%~?10%；正的激發(fā)效應可以在100%以上，甚至在200%~400%，根際激發(fā)效應引發(fā)的對SOC 的分解在全球碳循環(huán)中起著重要作用[31?33]。

4 結論

（1）通過整合分析小麥和玉米光合13C/14C 向地下部各組分去向的文獻，發(fā)現小麥和玉米分別轉運27%和32%的光合13C/14C（地上部+根系+土壤+根源呼吸）到地下部，分配到根系的組分最高（小麥為12.5%，玉米為16%），其次為根源呼吸的組分（9.8%和11.1%），最小為土壤的組分（4.6%和4.6%）。

（2）通過整合分析關于小麥和玉米向地下部輸入光合碳量的13C/14C 示蹤文獻，發(fā)現小麥和玉米生長對土壤的凈輸入碳量分別為1 058 kg·hm?2和1 025 kg·hm?2（根系和根際沉積碳），利用洗根法量化時，會導致根際沉積碳量被忽略，導致小麥和玉米向土壤凈輸入碳量分別被低估45%和38%；小麥和玉米根系生長均可促進土壤有機碳的分解，根際激發(fā)效應大小分別為172%和15%。