不同种植年限枸杞种植系统温室气体通量的变化特征与预测

Patterns and prediction of greenhouse gas fluxes in wolfberry cultivation systems across cultivation ages

摘要

为研究并预测干旱区农业生态系统温室气体排放对土地利用变化的响应，以宁夏中宁县不同种植时间（0、1、5、10 a）枸杞地为对象，测定土壤理化性质及CO₂、N₂O、CH₄的排放通量，并构建自回归滑动平均模型（ARIMA模型）预测其动态变化。结果表明：CO₂和N₂O的排放通量随着种植时间推移显著上升，CH₄的通量变化不显著；夏季排放通量高于冬季，季节性差异显著；土壤质量含水率与pH是影响温室气体排放的关键因子。基于此构建的ARIMA模型预测效果良好，其中对CH₄通量的预测精度最高。预测结果显示，在未来一段时间内，各温室气体通量将保持相对稳定或小幅上升趋势。

Abstract

To investigate and predict how greenhouse gas emissions in arid zone agricultural ecosystems respond to land use change， this study examined wolfberry fields in Zhongning County， Ningxia， spanning four planting ages （0， 1， 5， and 10 years）. it measured soil physicochemical properties and the fluxes of CO₂， N₂O， and CH₄， and developed autoregressive integrated moving average （ARIMA） models to predict their temporal dynamics. CO₂ and N₂O fluxes increased significantly with planting age， whereas CH₄ flux showed no significant change. Fluxes were higher in summer than in winter， indicating pronounced seasonal differences. Soil water content and pH were identified as key controls on greenhouse gas emissions. The ARIMA models performed well overall， with the highest predictive accuracy for CH₄ flux. Forecasts suggest that， over the near term， greenhouse gas fluxes will remain relatively stable or exhibit slight increases. This study elucidated the spatiotemporal patterns and dominant controls of greenhouse gas emissions in wolfberry cultivation systems and provides a forecasting tool to support regional low-carbon agricultural management.

Graphical abstract

关键词

枸杞地 / 干旱地区 / 温室气体 / 种植时间 / ARIMA模型

Key words

wolfberry fields / arid region / greenhouse gas / planting time / ARIMA model

温室气体排放引发的全球气候变化是当今世界的重大挑战，而农业活动作为主要排放源之一^[1]，其温室气体排放通量研究已成为全球关注焦点。目前，农业温室气体研究已广泛开展，在作物研究上，多数工作集中于水稻、小麦、玉米等大宗粮食作物，已明确其排放通量的季节动态特征，如李志慧等^[2]与彭禹奇^[3]研究均指出，温室气体排放通量在夏秋季节显著高于冬春季节；在影响因素方面，种植年限作为一项关键因子已被证实对温室气体排放具有深远影响，如辛贵民等^[4]对水稻田的研究表明，CO₂和CH₄的排放潜力随着种植时间推移而下降，而N₂O的排放则呈上升趋势；在不同生态区域研究方面，张耀全等^[5]对黄土高原苜蓿地的研究也发现，种植时间显著改变了CO₂和N₂O的累积排放量。

然而，现有研究体系存在明显的区域与作物类型不平衡性，对干旱半干旱区特色经济作物的关注严重不足^[6]。干旱区生态系统脆弱，其独特的水热条件与碳氮循环过程可能导致其排放特征与湿润区存在显著差异^[7]。宁夏位于我国干旱区域与半干旱区域交界地带，枸杞是宁夏最具代表性的特色经济作物，随着种植时间的推移，土壤理化性质、微生物群落结构随之变化，对温室气体通量产生潜在的重要影响^[8]。不同种植时间枸杞温室气体排放通量的变化亟待研究。本试验以宁夏中宁县不同种植时间的枸杞地为研究对象，系统量化CO₂、CH₄、N₂O的排放通量，并阐明其随着种植时间推移动态变化的规律及关键驱动机制，旨在为半干旱区特色作物系统温室气体研究及区域低碳农业管理提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 研究区域概况

以宁夏中宁县枸杞地作为研究对象。中宁县地处宁夏中部西侧，南依腾格里沙漠，中心地理坐标约为105°39′52″E、37°29′09″N。区域地势呈现南高北低特征，平均海拔约为1 184 m。中宁县气候类型属北温带大陆性季风气候，全年干燥少雨（年降水量约为197 mm），日照充足（日照时间为2 962 h），气温日较差大（13.4 ℃），蒸发强烈（年蒸发量约为1 922 mm），风沙活动较为频繁。年平均气温为10.5 ℃，最冷月为1月，月平均气温为-6.0 ℃；最热月为7月，月平均气温为24.4 ℃。

1.2 样品采集

选取种植时间为0（荒地）、1、5、10 a的枸杞地为研究对象，各样点间直线距离不小于20 m。样品采集于夏季（6—8月）和冬季（11月至翌年1月）。在每个样地内，按10 m×10 m网格布设采样点，并远离施肥区域至少50 cm。于每个采样日的06：00—18：00，每隔2 h（共7个时段）同步采集土壤与气体样品。样品采集过程中，各样点设3次重复，累计获得样品144份（土壤、气体样品各72个）。

不同种植时间气体样品采用静态箱法采集。箱体由PVC材料制成，高50 cm，体积为75 L，底座固定在土壤或者沉积物中，可以覆盖面积为0.15 m²的区域。密闭箱体上留有一个用来收集气体的采样孔，孔用橡胶塞堵住保持箱体密闭性，用带有阀门的橡皮管连接，采样间隔2 h，使用60 mL注射器采集气体，来回抽4次，随后将所采集的气体样品注入200 mL真空采样袋中保存。土壤样品取自0~20 cm土层，剔除植物残体与细根后混匀，一部分新鲜土样用于即时测定质量含水率与pH，其余部分于4 ℃冷藏备用。

1.3 温室气体通量的测定

采集温室气体后，在48 h内使用气相色谱仪（GC-2014型，Shimadzu，日本）进行测定。定量计算公式如下：

F=\frac{V}{V_{\mathrm{m}}}\times \frac{d_{\mathrm{c}}}{d_t}\times h\times (\frac{\mathrm{273}}{\mathrm{273}+t})。（1）

式中：F为温室气体通量（mg·m^-²·h^-1）；V_m为温室气体在标准状态下的摩尔体积（L·mol^-1）；V为封闭容器的有效体积（m³）；h为收集容器的高度（m），d_c/d_t 为封闭容器内温室气体浓度每单位时间的变化量；t为封闭区域的平均温度（℃）。

温室气体累计排放量的计算公式如下：

M=\left[\left(F_{n+\mathrm{1}}+F_n\right)\times \mathrm{0.5}\right]\times \left(d_{n+\mathrm{1}}-d_n\right)\times \mathrm{24}\times {\mathrm{10}}^{-\mathrm{2}}。（2）

式中：M表示测定期内温室气体累积排放量（kg·hm^-2）；F表示温室气体排放通量（mg·m^-²·h^-1）；n为采样次数；d_n+1-d_n 表示2次采样时间之间的间隔（d）。

1.4 ARIMA模型

ARIMA模型（自回归积分滑动平均模型）是一种时间序列预测模型，适用于分析与预测变量的短期动态趋势^[9-11]。其核心思想是结合自回归（AR）与移动平均（MA）过程，并通过差分使非平稳序列达到平稳状态，模型通常表示为ARIMA（p，d，q）。其中，p为自回归项的滞后阶数，d为差分的次数，q为移动平均项的滞后阶数。AR过程将当前值表示为过去p期值的线性组合，适于捕捉周期性规律；MA过程则通过过去q期预测误差的线性组合来识别单调趋势。其线性方程如下：

x_t=c+{\displaystyle \sum _{k=\mathrm{1}}^p}{\mathrm{\varnothing }}_{\mathrm{k}}{x}_{t-k}+{\epsilon }_t+{\displaystyle \sum _{k=\mathrm{1}}^q}{\theta }_k{\epsilon }_{t-k}。（3）

式中：x_t为经d阶差分后得到的平稳序列；c为常数项；{\mathrm{\varnothing }}_{\mathrm{k}}为自回归部分系数；{\theta }_k为移动平均部分系数；{\epsilon }_t为随机扰动项，通常假设其为均值为0、方差为{\sigma }^{\mathrm{2}}的高斯白噪声序列；{\epsilon }_{t-k}表示该扰动项的滞后值。本文中{\epsilon }_t与{\epsilon }_{t-k}表示同一类随机扰动的当前值及其滞后项。

ARIMA模型的建立主要包括以下4个步骤。①平稳性检验与处理：首先对原始序列进行平稳性分析，若序列不平稳，则通过差分变换（阶数为d）使其满足平稳性条件。②模型识别与定阶：基于平稳序列的特征统计量（自相关图与偏自相关图），依据信息准则（AIC）初步确定模型p和q的值。③参数估计与检验：对模型的参数进行估计，并进行合理性检验。④模型诊断与预测：检验残差序列是否为白噪声，确保模型充分提取序列信息。

1.5 数据处理与分析

采用Origin 2020 b（Origin Lab Corporation，Northampton，MA，USA）软件进行相关性分析（Pearson相关系数）与线性回归分析。使用IBM SPSS Statistics 24.0软件建立ARIMA模型，用于温室气体浓度的预测，模型参数通过自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）图初步识别，并基于AIC信息准则进行模型优化与筛选。显著性检验采用t检验（回归系数）和F检验（模型整体显著性），P<0.05为差异有统计学意义。

2 结果与分析

2.1 种植时间对枸杞地温室气体排放通量的影响

不同种植时间枸杞地土壤温室气体排放通量的变化如图1所示。CO₂平均排放通量随着种植时间推移呈波动性上升趋势，从0 a的1 028.84 mg·m^-2·h^-1增至10 a的1 386.95 mg·m^-2·h^-1，且在1 a时上升并在5 a时回落，平均排放通量分别为1 218.77、1 019.08 mg∙m^-2·h^-1。此动态变化反映了不同种植阶段土壤碳循环主导驱动因素的差异。具体而言，0~1 a的平均排放通量升高可能源于耕作扰动对土壤原有有机碳矿化的促进作用^[12]；随后的1~5 a回落，可能与易分解有机碳库的消耗及微生物群落的适应性演替有关^[13]；至10 a时，平均排放通量上升则主要归因于根系分泌物等外源有机碳的持续输入，为微生物代谢提供了稳定底物，从而维持了较高的土壤呼吸强度^[14]。

N₂O平均排放通量随着种植时间推移呈现先略微下降后急剧升高的非线性变化趋势。从0~5 a，平均排放通量由0.55 mg·m^-²·h^-1小幅降至0.45 mg·m^-²·h^-1；然而到10 a时，显著升高至3.15 mg·m^-²·h^-1（P<0.05）。这一趋势表明，不同种植阶段主导的氮循环过程可能存在差异。在种植初期（0~5 a），排放通量的降低可能与作物对土壤氮素竞争性吸收增强有关，较高的氮素利用效率在一定程度上抑制了硝化与反硝化过程^[15]。与之相比，长期种植（10 a）下的排放通量激增，主要归因于土壤有效氮的长期累积效应^[5]。长期连作可能导致无机氮持续富集，从而为微生物驱动的硝化与反硝化作用提供了充足的底物，最终潜在地促进了N₂O的大量排放。

CH₄的排放通量在各种植时间下保持相对稳定。推测其原因，可能是枸杞地土壤特有的氧化还原电位在一定程度上抑制了产甲烷菌的活性，从而限制了CH₄的产生幅度，这一现象与张强等^[16]在半干旱区的研究结果相符。

2.2 季节对枸杞地温室气体排放通量的影响

季节动态是调控枸杞地温室气体排放的关键因素。试验观测到CO₂、N₂O、CH₄的排放通量均呈现显著的季节性变异（P<0.05），总体表现为夏季（生长季）高于冬季（非生长季），见图2，但其驱动机制和变化模式因气体种类和种植时间而异。在夏季，高温和旺盛的植被生长共同促进了温室气体排放。CO₂平均排放通量在10 a时达到年度峰值，为2 209.72 mg·m^-²·h^-1。这与上文中10 a的CO₂平均排放通量最高的现象相符，但该通量高于平均排放通量。这可能是因为夏季增强的植物根系呼吸以及长期种植所积累的土壤有机质为微生物提供了充足底物，从而潜在地加速了土壤碳周转^[17]。N₂O排放通量的季节模式因种植时间而异：通量变化趋势与上文一致（先降后升），0~5 a，排放通量由0.72 mg·m^-²·h^-1降至0.49 mg·m^-²·h^-1，到10 a时，通量显著升高至5.58 mg·m^-²·h^-1。各种植时间下夏季通量均高于年均值。氮肥投入导致的无机氮积累是10 a的排放通量升高的主要原因^[18]。而高温（24.5~25.9 ℃）的夏季，更加剧了反硝化作用^[19]。CH₄通量逐年下降但整体较为稳定，0~5 a通量由2.21 mg·m^-²·h^-1下降至2.06 mg·m^-²·h^-1，10 a的通量为1.72 mg·m^-²·h^-1。这表明长期种植枸杞可能会改变土壤中有机质的稳定性。长期种植条件下，土壤源头有机质逐渐消耗，限制了产甲烷菌的底物供应^[20]。

在冬季，低温成为主导性环境因子。这与其他研究^[21-22]结论一致，CO₂排放通量随着温度的降低而减少，且通量值远低于夏季。这主要归因于低温直接抑制了土壤微生物的整体代谢活性^[23]。尽管通量较低，CO₂排放仍表现出随着种植时间推移而变化的趋势，5 a样地的通量最高（795.52 mg·m^-²·h^-1）。这可能反映了长期种植的样地中具有更高的可矿化有机碳库。对于N₂O，冬季的排放通量随着种植年限推移而升高（从0 a的0.37 mg·m^-²·h^-1逐渐增至5 a的0.40 mg·m^-²·h^-1，后显著上升至10 a的0.53 mg·m^-²·h^-1，P<0.05）。这可能与土壤氮库的长期积累有关，而持续的环境压力可能促使耐低温微生物群落结构发生适应性演变，导致10 a样地的排放通量显著升高，这与张泽龙^[24]的研究结果相符。冬季CH₄通量整体变化幅度较小。如丁维新等^[25]研究指出，低温抑制了土壤微生物代谢活性，导致产甲烷菌和甲烷氧化菌对底物竞争关系的敏感性降低。

2.3 理化性质特征

如图3a所示，土壤质量含水率随着枸杞种植时间的推移呈上升趋势。在0~1 a阶段，质量含水率从13.8%增至15.5%。这一增长主要源于幼苗期的频繁灌溉以及枸杞树根系对表层土壤持水能力的提升^[22]。在5~10 a阶段，质量含水率进一步增加1.6%。这说明深层根系可以增强土壤保水能力^[26]。而在1~5 a阶段，质量含水率增幅较小，仅为0.3%（从15.5%增加至15.8%）。其原因在于该阶段土壤结构已趋于稳定，同时枸杞根系尚未充分向下延伸^[27]。

由图3b可知，土壤pH随着种植时间的推移呈现波动性变化，但排除0 a阶段基准值后，整体表现出随着时间推移而下降的趋势，指示土壤趋于酸化。0~1 a阶段pH从7.45升至7.65，这与初始施用的有机肥矿化释放NH₄⁺以及灌溉增强盐基离子淋溶有关^[28]。而在5~10 a阶段，pH从7.58显著下降至7.27。这是由于长期种植环境下根系分泌物和有机酸在土壤中不断积累所致^[29]。

2.4 理化性质对温室气体排放通量的影响

土壤含水率通过调节土壤氧化还原状态和微生物代谢环境，间接影响温室气体排放^[30]。试验中，含水率升高总体与CO₂排放通量的减少相关联。这可能是由于在较低含水率下，土壤通气性良好，好氧微生物活性较高，促进了有机质的矿化；而随着含水率上升，土壤趋于厌氧，可能限制了甲烷氧化等好氧过程，从而降低了CO₂的产生。N₂O的排放通量随着含水率升高呈上升趋势，这一现象暗示厌氧条件的形成可能有利于以反硝化菌为主导的微生物过程，从而增强了反硝化作用^[31]。CH₄的排放通量与含水率的关系则表现为先升高后下降，推测其原因是在中等含水率下，厌氧环境初步形成，可能促进了产甲烷菌的活动；但在过高含水率（如淹水）条件下，虽然产甲烷过程可能增强，但CH₄的排放可能同时受到扩散阻力增加等物理因素的制约。

土壤pH是影响微生物活性的关键化学因子。大多数土壤微生物适宜在中性pH范围（6~8）活动，偏离此范围其活性可能受到抑制。值得注意的是，产甲烷菌通常在中性至微碱性环境中活性较高^[32]。本研究中，CO₂和N₂O排放通量均随着pH的升高而逐渐降低。这一观察结果可能与以下机制有关：酸性环境通常会加速有机质分解，从而可能增加CO₂的释放；碱性条件则可能对参与硝化和反硝化过程的微生物群落产生抑制效应^[33]。对于CH₄，其排放通量在pH从7升至8时增加，这与文献[34]报道的产甲烷菌在最适pH条件下活性增强的结果相符。

2.5 温室气体预测模型

基于不同种植时间的温室气体通量时间序列，构建ARIMA预测模型。经检验，3种气体的序列均为平稳序列，故差分参数d取值为0。图4展示了模型的ACF与PACF值，其绝大部分落在95%置信区间内；尽管存在短期自相关略超出区间的情况，但序列整体无明显趋势性或季节性，表明平稳性良好。通过AIC准则优化，最终确定CO₂、N₂O和CH₄的最佳模型结构分别为ARIMA（1，0，0）、ARIMA（0，0，2）和ARIMA（1，0，0）。模型拟合结果如图5所示，3类气体的拟合曲线与实际观测值吻合较好，表明ARIMA模型能有效捕捉其时间序列的动态特征。然而，拟合精度在不同气体和不同种植时间下存在差异。CH₄的拟合精度最高[平均绝对百分比误差（MAPE）为11.3%]，说明其排放过程受外界干扰较小，时序规律性较强。CO₂的拟合误差次之（MAPE为18.7%），而N₂O的拟合误差最大（MAPE为22.4%）。

从不同种植阶段看，在0 a与1 a地块中，模型对3种气体的拟合值普遍低于实测值。推测其原因，可能是由于这些地块的环境扰动强度超出了模型本身的捕捉范围。例如，0 a地块的植被覆盖度低，土壤碳、氮在温湿度突变时易发生脉冲式排放；而新垦地的翻耕、施肥等管理措施可能显著改变了土壤微环境，从而在短期内刺激了微生物的剧烈活动，导致排放峰值出现。在种植5 a和10 a的地块中，模型对CO₂和N₂O在高值区的拟合出现了系统性低估。这暗示现有模型结构对高排放情景的响应不够敏感，未来有必要引入土壤碳含量、氮含量、植被指数等辅助变量以提升模拟能力。

对未来排放的预测表明，3种气体的通量均趋于平稳或小幅上升，未出现剧烈波动，表明在当前管理模式下，排放水平将维持相对稳定。CH₄的预测值始终较低且波动范围小，与其高拟合精度相互印证，这进一步支持了其排放机制相对稳定的推论。尽管N₂O在10 a地块的预测值略有上升，但仍显著低于历史极端高值，这意味着该区域的氮排放可能正在进入一个相对饱和的阶段。

3 结论

研究系统阐明了枸杞种植系统温室气体排放的时空变化特征，并成功实现了对其未来动态的预测。主要结论有以下几点。①温室气体排放受种植时间的影响显著，CO₂和N₂O的排放通量随着种植时间推移而显著上升，而CH₄的通量较为稳定。②排放通量呈现明显的季节性变异，夏季显著高于冬季。③土壤质量含水率和pH是关键环境驱动因子，质量含水率每增加1%，N₂O通量平均上升约0.15 mg·m^-²·h^-1，CO₂通量则下降约45 mg·m^-²·h^-1；土壤pH降低加剧了CO₂和N₂O的排放。④基于上述规律构建的ARIMA时间序列预测模型稳定性良好，能够有效捕捉温室气体的动态特征，其中对CH₄通量的预测精度最高。短期预测表明，在当前管理模式下，各温室气体排放通量未来将趋于平稳或小幅上升，未出现剧烈波动。这为制定稳定的碳排放管理策略提供了依据。综上所述，研究不仅揭示了排放规律与主控机制，还通过预测模型为半干旱区特色经济作物的低碳管理提供了前瞻性的科学工具。未来研究可引入土壤碳含量、氮含量等辅助变量，以进一步提升模型在高排放情景下的预测能力。

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基金资助

宁夏自然科学基金项目(2023AAC03052)