當今社會，人們越來越關注氣候變化和環境保護，而農業生產對這些問題有著重要的影響。GVP系統（Greenhouse Vegetable Production System）作為一種新型的蔬菜生長系統，被認為是減少化肥使用、提高農作物產量、減少溫室氣體排放的有效途徑。

那么，在GVP系統下蔬菜生長過程中產生的一氧化二氮（N₂O）的排放量是怎樣的呢？對環境又會造成什么影響呢?下面這篇相關論文，一起來探討下。

中國北方壽光設施蔬菜生產系統高土壤氧化亞氮排放

中國的設施蔬菜生產（GVP）系統正在迅速發展，其面積已超過4百萬公頃，占全球的80%以上。山東省是中國蔬菜主產區，其中壽光地區被譽為“中國設施蔬菜之鄉”， GVP面積超過當地土地面積的四分之一（圖1b）。為了實現產量及利潤的更大化， GVP系統通常過量灌水和施肥，年灌水量約2000mm，年氮肥施用量通常在2000 kg N ha^-1以上，是露天菜地的2～5倍，谷類作物的4～5倍。大量的灌水和施肥能夠促進硝化和反硝化作用的發生，有利于土壤氧化亞氮（N₂O）的釋放。已有一些研究關注到GVP系統中N₂O的排放，發現常規施肥條件下N₂O的年排放量在3.9～63 kg N ha^-1yr^-1之間。這種差異一方面反映了GVP系統中N₂O排放的空間異質性，另一方面也反映了對于頻繁灌溉的GVP系統，低頻率采樣可能帶來的不確定性。此外，先前多數研究只關注了作物的生長季，缺少對悶棚時期N₂O排放的監測，導致N₂O排放量的低估。

基于此，中國科學院沈陽應用生態研究所穩定同位素生態學團隊依托該所位于山東壽光的設施農業中心建立了高頻連續自動采樣和測定系統（圖1c, d），對該典型GVP地區土壤N₂O的排放通量（SF-3000多通道土壤氣體通量自動測量系統（北京理加聯合科技有限公司）+溫室氣體分析儀）進行了為期一年的監測，包括非生長季的悶棚時期，以更加準確全面地量化N₂O的排放。該系統包含16個自動采樣的呼吸室，充分考慮了GVP系統的空間異質性。

圖1.供試大棚與土壤N₂O排放速率自動采樣和監測系統

【結果】

1.環境和土壤條件的變異性

圖2.觀測期（2020年7月至2021年7月）畦上（紅色）和壟上（藍色）土壤N₂O日通量和與相關的環境因素。a)5cm土壤溫度日均值。b)0-10cm土壤孔隙含水率（WFPS）日均值。c）土壤N₂O日平均排放率。d、e）0–10cm土壤銨態氮（NH₄⁺）和硝態氮（NO₃^-）濃度。ASD代表厭氧土壤消毒時期。

2. 灌水事件對N₂O通量的影響

圖3.灌水前后畦上土壤N₂O日均通量的變化。向下的箭頭表示灌水日期。數據點旁邊的藍色百分比表示0-10cm土壤WFPS。

3. N₂O日動態

圖4.土壤N₂O通量、5cm土壤溫度和0-10cm土壤WFPS的日動態。土壤N₂O通量為厭氧土壤消毒時期（a，d，g）、番茄季（b，e，h）和黃瓜季節（c，f，i）的全部數據中不同時間的平均值。

4. N₂O排放量的控制因子

圖5. GVP系統中土壤N₂O通量的控制因素。隨機森林（RF）平均預測因子重要性（均方誤差增加的百分比；MSE）代表畦上（a）和壟上（b）N₂O通量的影響因素的重要性。MSE%值越高代表預測因子越重要。顯著性水平如下：*表示P<0.05，**表示P<0.01。

5. 采樣頻率對N₂O排放量估算的影響

圖6. 研究期間不同采樣頻率下土壤N₂O排放量模擬。紅色實線表示本研究中的每天三次采樣。在09:00-11:00間，以不同頻率（每天、每周和每兩周一次）采樣得出的N₂O排放量以不同的顏色顯示。

【結論】

高頻自動監測結果顯示GVP系統土壤N₂O年排放量高達102 kgNha^-1，占氮肥施用量（1338kgNha-1）的7.6%，遠高于以往的報道。此外，灌水可使N₂O排放速率出現短暫的峰值，增加12～396%（圖2c）。低頻率采樣可能無法捕捉到這些峰值，導致N₂O排放被低估8～17%。該研究強調了GVP系統是N₂O排放的熱點。隨著GVP的迅速發展，N₂O排放量也將進一步增加，迫切需要引起重視并制定相應的減排措施。