The combined effect of short-term hydrological and N-fertilization manipulation of wetlands on CO?, CH?, and N?O emissions

濕地短期水文和施氮肥操作對CO2、CH4和N2O排放的綜合影響

來源：Environmental Pollution 294 (2022) 118637

 

摘要核心內容

 

本研究通過 微宇宙實驗 模擬濕地水文條件（淹沒/濕潤/排水）和高氮負荷（300 kg ha?1）擾動，結合 Unisense微電極剖面技術 和靜態箱法，揭示了水文與氮肥交互作用對濕地溫室氣體排放的影響：

 

氮肥的放大效應：高氮輸入使排水土壤CO?排放增加40%，淹沒土壤CH?排放激增449倍，濕潤/淹沒土壤N?O排放提升17-18倍（圖4-5）。

 

 

 

水文調控的復雜性：水文恢復（淹沒）雖降低CO?排放，但與氮肥結合時顯著增加CH?和N?O排放，導致全球增溫潛勢（GWP）上升7.5倍（圖5b）。

 

微生物機制：氮肥加劇缺氧環境，促進反硝化和產甲烷作用，改變溫室氣體排放結構（圖1）。

 

 

研究目的

 

量化交互效應：探究水文擾動（排水/濕潤/淹沒）與氮肥添加對CO?、CH?、N?O排放的單獨及聯合影響。

 

揭示機制：解析O?和N?O的微剖面動態（圖3），闡明微生物驅動的碳氮循環響應機制。

 

 

評估修復策略：為濕地水文恢復與氮肥管理提供科學依據。

 

研究思路與技術路線

 

采用 雙因素設計（水文×氮肥） 的微宇宙實驗：

 

實驗設計：

 

水文處理：淹沒（水層12-13 cm）、濕潤（間歇性水淹）、排水（無積水）。

 

氮處理：對照組 vs. 高氮組（300 kg ha?1銨基肥料）。

 

核心方法：

 

Unisense微電極：測定O?和N?O的毫米級深度剖面（圖3），計算O?消耗率（DOU）和N?O凈產量（圖4）。

 

靜態箱-氣相色譜法：測量CO?和CH?擴散通量（圖5）。

 

全球增溫潛勢（GWP）計算：整合CO?、CH?、N?O排放（100年尺度）。

 

關鍵數據及研究意義

1. O?和N?O微剖面數據（圖3）

 

數據：

 

O?滲透深度：所有處理均≤4 mm（電極測量），氮肥未顯著改變O?分布。

 

N?O濃度：氮肥使淹沒/濕潤土壤N?O峰值達127–148 μmol L?1（較對照組高82–93%）。

 

意義：證實氮肥在缺氧條件下優先刺激N?O產生，揭示反硝化菌的活性受水文-氮交互調控。

 

2. 氣體通量數據（圖4-5）

 

O?消耗與N?O排放（圖4）：

 

淹沒/濕潤土壤的O?消耗率（DOU）比排水土壤高2倍（p=0.035）。

 

氮肥使淹沒土壤N?O排放達72.4 mmol m?2 d?1（較排水土壤高72倍）。

 

CO?與CH?排放（圖5a）：

 

排水土壤CO?排放最高（氮肥使其再增40%）。

 

氮肥使淹沒土壤CH?排放飆升至61.32 mmol m?2 d?1（對照組為負通量）。

 

GWP（圖5b）：

 

氮肥+淹沒處理GWP為43.7 g CO?-e m?2 d?1，較對照組高15倍（p<0.05）。

 

意義：量化水文-氮肥協同效應，證明單純水文恢復可能因氮殘留加劇溫室效應。

 

3. 微生物機制關聯（圖1）

 

數據：氮肥促進氨氧化和硝化菌反硝化（nitrifier denitrification），在缺氧條件下增加N?O產量；同時抑制甲烷氧化菌（MOB），提升CH?排放。

 

意義：構建“氮輸入→O?競爭→微生物群落失衡→溫室氣體釋放”的因果鏈。

 

Unisense電極數據的專項解讀

技術原理與創新性

 

電極型號：丹麥Unisense O?/N?O微電極（ tip=100 μm），搭配SensorTrace Pro軟件控制。

 

測量場景：

 

原位剖面：土壤表層0–8 mm深度，分辨率200 μm（O?）/400 μm（N?O）。

 

動態響應：在26°C恒溫下測量，避免土樣擾動（圖2c）。

 

 

關鍵發現與機制解析

 

缺氧環境量化：

 

O?滲透深度≤4 mm（圖3a），證明濕地土壤普遍缺氧。

 

意義：直接驗證水文狀態（淹沒/濕潤）創造厭氧微區，為反硝化和產甲烷提供條件。

 

氮肥的放大效應：

 

氮肥使淹沒土壤N?O濃度峰值提升93%（圖3b），但未改變O?分布。

 

意義：表明氮輸入通過改變微生物代謝（而非物理擴散）加劇N?O產生。

 

消耗率計算：

 

通過菲克定律計算體積特異性O?消耗率（R），發現淹沒土壤R值最高（圖4b）。

 

意義：揭示高代謝活性與溫室氣體產生的正反饋循環。

 

研究意義

 

機制深度：

 

毫米級分辨率捕捉到“O?耗盡區-N?O富集區”的空間耦合（圖3），證明反硝化熱點位于亞表層（2–4 mm）。

 

技術優勢：

 

克服傳統破壞性取樣的局限，真實反映原位生物地球化學過程。

 

管理啟示：

 

濕地修復需優先控制氮輸入，否則水文恢復（淹沒）可能因Unisense揭示的微尺度缺氧而加劇N?O排放。

 

核心結論

 

氮肥主導排放結構：高氮輸入使N?O成為GWP主要貢獻者（56–83%），尤其在淹沒/濕潤土壤。

 

水文恢復的局限性：淹沒雖降低CO?排放，但結合氮肥時CH?和N?O排放抵消其碳匯效益。

 

微生物調控關鍵：氮肥促進反硝化菌和產甲烷菌，抑制甲烷氧化菌，重塑溫室氣體排放格局。

 

應用價值

 

濕地修復策略：避免在氮污染區域實施單純水文恢復，需配套氮減排措施（如硝化抑制劑）。

 

農業管理：排水濕地施氮肥可減少N?O排放（較淹沒狀態低72倍），但需權衡CO?增加風險。

 

政策參考：支持“氮信用計劃”（如加拿大NERP），通過市場機制激勵氮肥優化使用。

 

總結：Unisense電極技術通過量化微尺度O?-N?O耦合規律，揭示了濕地修復中“水文-氮肥”的權衡關系，為碳中和目標下的生態系統管理提供技術支撐。