2018, Vol. 37文章信息
- 刘敏, 张翀, 巨晓棠, 苏芳, 陈新平, 江荣风
- LIU Min, ZHANG Chong, JU Xiao-tang, SU Fang, CHEN Xin-ping, JIANG Rong-feng
- 箱体结构及计算方法对夏玉米农田N2O排放测定结果的影响
- Effects of chamber size and calculation method on N2O emissions during the summer maize growing season
- 农业环境科学学报, 2018, 37(6): 1284-1290
- Journal of Agro-Environment Science, 2018, 37(6): 1284-1290
- http://dx.doi.org/10.11654/jaes.2017-1401
文章历史
- 收稿日期: 2017-10-17
- 录用日期: 2017-12-14
2. 钦州学院资源与环境学院, 广西 钦州 535000
2. College of Resources and Environmental Sciences, Qinzhou University, Qinzhou 535000, China
N2O是一种重要的温室气体，其在百年尺度上的全球增温潜势是同等质量CO2的298倍，同时N2O能够参与平流层的光化学反应而破环臭氧层[1]。人类活动已改变了全球氮循环并深刻影响N2O排放，大气中N2O浓度已由19世纪中叶的275 μL·m-3上升至2015年的328 μL·m-3，其中农业生产活动排放的N2O可占全球人为N2O排放总量的66%，农业已成为最大的人为N2O排放源[2-3]。农业源N2O排放主要是由农田土壤化肥和有机肥施用引起的[4]，农田土壤N2O产生机理及减排措施研究已引起科学家和政策制定者的普遍关注并成为研究热点问题之一。然而，准确地定量农田N2O排放是制定排放清单及减排措施的前提。静态箱法因成本低、便于在面积较小的田块测定等优点被广泛用于农田温室气体的测定[5]。
不同的研究者设计了不同结构的静态箱来观测农田N2O排放。为了完全考虑地上部作物对N2O排放的影响，Qin等[6]采用了长×宽×高=50 cm×50 cm×95 cm的顶箱，玉米株高超过95 cm时，在静态箱底座和顶箱中间加一个无顶的中箱，以达到采样时能够完全覆盖作物的目的。Liu等[7]认为，只要在保持作物生长良好的前提下，箱内是否完全覆盖植物对N2O排放通量测定结果无显著影响，并在研究夏玉米季农田N2O排放时，采用了两种尺寸的静态箱：即在玉米株高小于150 cm时，使用的箱体为顶部、中部和底部长×宽×高均为50 cm×50 cm×50 cm的箱体，随着玉米的生长逐渐叠加到3层；当玉米株高超过150 cm后，采用长×宽×高=50 cm×30 cm×20 cm的采样箱，该采样箱由长×宽×高=25 cm×30 cm×20 cm的两部分组成，在其顶部中央有一个方形孔，使玉米茎能够通过采样箱顶部。在研究夏玉米季N2O排放时，也有研究者为了减少采样时罩箱的复杂度，同时在一定程度上考虑作物对N2O排放的影响，在作物超过静态箱高度时，将玉米切断[8-9]。上述所有尺寸的静态箱中，将玉米切断是操作最为简单的一种，但该方法造成的玉米生长不良可能会影响N2O的排放。
静态箱法测定气体通量是用罩箱后箱内气体浓度变化率所代表的通量值来近似罩箱前自然状态下的气体通量[10-12]，通常有直线回归和曲线回归两种算法来完成这种近似。在计算农田N2O排放通量时，直线算法作为一种简易的计算气体排放通量的方法被广泛使用[13-16]，而Kroon等[17]在草地上的观测结果表明，直线算法会比曲线算法低估N2O累积排放量。因此，有研究者在计算同一研究的N2O排放通量时，会根据直线或曲线回归模型拟合的实际情况，来选择最优算法(即曲线并直线算法)计算不同采样小区的N2O排放通量[8-9, 18]。
华北平原在夏玉米季具有高温高湿的气候条件，农民传统的氮肥管理具有高投入和高损失的特点[19-20]。这样的土壤、气候及管理特点会造成农田N2O排放具有独特的特征。高氮肥投入量和高强度降雨可能是驱动该地区夏玉米季N2O排放峰的重要因素，因此我们认为箱体结构和计算方法对华北夏玉米N2O排放总量无显著影响。为了验证上述假设，本研究在2012年和2013年在中国农业大学曲周实验站比较了不同箱体结构和算法下夏玉米季农田N2O排放通量的结果，以期为准确定量农田N2O排放通量提供科学依据。
1 材料与方法 1.1 试验点概况试验点位于河北省邯郸市曲周县中国农业大学曲周实验站(36.87°N，115.02°E)，海拔高度为37 m。该地区属典型温带半湿润季风气候区，年平均气温为13.1 ℃，年平均降雨量为556 mm，其中约三分之二的降雨集中在6-9月。土壤类型为潮土，供试土壤基础理化性状：容重为1.32 g·cm-3，土壤pH为8.2(土水比为1:2.5)，有机质含量为13.7 g·kg-1，全氮含量为0.8 g·kg-1，速效磷含量为6.7 mg·kg-1，速效钾含量为114 mg·kg-1。
1.2 试验设计与田间管理本研究依托于自2007年开始的“冬小麦/夏玉米轮作体系氮素实时监控技术研究”长期定位试验[21]，选取其中的一个处理作为本研究的对象，该处理设4次重复，小区面积为20 m×15 m=300 m2。本研究于2012年和2013年夏玉米季进行。玉米品种为郑单958，行距为60 cm，株距为25 cm。2012年6月15日收获冬小麦并将秸秆还田，之后用机器播种夏玉米并灌水90 mm。2012年7月3号开沟施肥，施氮量为100 kg N·hm-2，7月13号撒施氮肥，施氮量为150 kg N·hm-2。2013年6月15日收获冬小麦并进行秸秆还田后，于6月16日均匀撒施肥料并翻耕，施氮量为45 kg N·hm-2，施肥后人工点种夏玉米并灌水75 mm。2013年7月19日追施氮肥，施氮量为90 kg N· hm-2。2013年8月13日第二次追施氮肥，施氮量为30 kg N·hm-2。以上氮肥品种均为尿素。
1.3 测定项目与方法 1.3.1 N2O的采集与测定N2O的采集与测定采用静态箱-气相色谱法。在上述4个重复小区内布置两种不同尺寸的静态箱采集N2O。其中大静态箱尺寸：顶箱60 cm×50 cm×50 cm(长×宽×高)，地箱60 cm×50 cm×15 cm(长×宽×高)。每个大静态箱种植2株玉米，当玉米高度超过50 cm时，在每次采气时顶箱会将其自然压弯。小静态箱顶箱尺寸为50 cm×30 cm×20 cm(长×宽×高)，由长×宽×高为25 cm×30 cm×20 cm的左右对称的两部分组成，其左右两部分顶部安装有搭扣且衔接处安装有密封条，罩箱时将左右箱体对齐扣紧确保完全密封。地箱尺寸为50 cm×30 cm×15 cm(长×宽×高)。小静态箱顶箱顶部中央留一个7 cm×7 cm(长×宽)的孔，使生长后期玉米茎能够通过采样箱顶部。在玉米株高不超过20 cm时，采样时直接将小箱顶部中央的孔用保鲜膜密封；在玉米株高超过20 cm时，采气时高于20 cm的植株部分将露出箱体，此时需要用保鲜膜(日本生产，1个标准大气压下，其O2透过率为2.9 cm3·m-2·h-1，CO2透过率为14.9 cm3·m-2·h-1，H2O透过率为0.42 g·m-2·d-1)将玉米茎和箱体连接处密封，每个小箱内种植1株玉米植株。安装两种尺寸的静态箱地箱时，使玉米行平行于地箱短边并处于长边正中央。试验开始前3 d将地箱打入土壤中15 cm深处，以避免打地箱产生的土壤扰动对N2O排放的影响。两种规格的静态箱外层均包有3 cm厚的泡沫板，以保证采气期间箱内的温度变化小于3 ℃。顶箱内部装有长4 m、内径4.17 mm的采气管，另一端为连接采气注射器的3通阀，除采气外，其他时间均保持三通阀关闭。顶箱内部顶端的两个对角装有两个12 V的风扇，采气时连接电源，将箱内气体混合均匀。
N2O的采集在当地时间上午8：30至11：00之间进行，气体采集前先将顶箱罩上地箱，将密封条压实，并用强力夹将顶箱与地箱夹紧从而保证气密性。气体采集时将顶箱罩45 min，以罩箱开始为“0”时刻并用50 mL注射器采集第一针气体，随后分别在罩箱第15 min、30 min和45 min时分别抽取一次箱内气体，每次抽取20 mL。采气时先用注射器抽取箱内气体，并缓慢推回箱内，如此重复两次，以保证所采集气体混匀。气体样品直接密封于注射器中，并带回实验室用气相色谱于24 h内测定完毕。施肥后，连续采集10 d；在灌水或较大降雨(> 20 mm)后，连续采集3 d；平时每4 d采集一次。气相色谱仪型号为岛津GC-14B(SHIMADZU，Kyoto，日本)，安装有ECD(Electron Capture Detector)和FID(Flame Ionization Detector)检测器。采用99.999%的高纯N2作载气，并以10%的CO2作为补偿气，从而避免气体样品中CO2浓度改变对N2O浓度测定的影响。
1.3.2 温度与降雨量静态箱顶箱安装有温度传感器(JM20，天津今明仪器有限公司)，N2O气体采集的开始和结束时，将其连接数字温度计(JM624，天津今明仪器有限公司)直接读取温度数据。试验期间的气温和降雨量数据来自实验站内的气象站。
1.3.3 数据处理N2O排放通量计算公式：
F=k1×P0 /P×273/(273+T)×M/V×H×dc/dt
式中：F代表气体排放通量，μg N2O-N·m-2·h-1；k1是单位量纲之间的转换系数(1000)；P0是箱内大气压力，hPa；P是试验地点的标准大气压力，1013 hPa；因试验地的海拔接近海平面(仅有37 m)，P0 /P≈1；T是罩箱时间内箱内的平均大气温度，℃；M代表N2O-N中N的摩尔质量(28 g·moL-1)；V为标准状况下(273 K，1013 hPa)的气体摩尔体积(22.4 L·moL-1)；H是采样箱高度，m；c是指箱内N2O的浓度，μL·L-1；t为罩箱时间，h；dc/dt表示罩箱时间内N2O浓度的变化速率，μL·L-1·h-1；P0/P×273/(273+T)是利用采气时的温度和压力校正标准状况下气体摩尔体积所采用的校正系数。
其中dc/dt有两种计算方法，第一种算法为直线算法，即采用直线回归法计算4个采样时间点的dc/dt，若R2>0.90则接受上述结果，否则舍弃一个点的数据继续进行直接回归拟合，若R2>>0.90则接受3个点的拟合结果，以上条件均未满足，则数据被认为无效，排放视为0；第二种算法为曲线并直线算法[8-9, 18]，即分别采用二次曲线回归和直线回归来拟合4个点的相关关系并分别计算初始斜率。同时对两种拟合方法所得到的方程在P < 0.05的水平上进行检测，只有当所得到的方程在P < 0.05的水平上达到显著时，其初始斜率才被认为有效而被接受，否则被认为无效。如果二次曲线回归和直线回归所得到的方程都达到显著，则比较二者的R2>和初始斜率的值，只有当二次曲线的R2>和初始斜率都比直线的要高时，才采纳二次曲线的值，否则用直线的初始斜率。其次，如果用4个点拟合所得到的二次曲线回归方程和直线回归方程都没有达到显著，则考虑去掉其中的一个点，然后用3个点的数据进行直线回归拟合，选择R2>最大的结果，同时在P < 0.05的水平上进行检测，只有当所得到的方程在P < 0.05的水平上达到显著时，其初始斜率才被认为有效而被采纳，否则被认为无效，排放视为0。最后，如果依据以上标准而获得的初始斜率小于0，那么该排放也视为0。采用线性插值法估算未测定日期的N2O排放通量，然后将每日的排放量求和来计算整个夏玉米季的N2O累积排放量。
试验数据采用Microsoft Excel 2007处理，SPSS 17.0软件进行α=0.05水平下的显著性检验，采用Sigmaplot 12.0绘图。
2 结果与分析 2.1 试验期间的气温及降雨量2012年和2013年夏玉米季N2O测定期间的气温和降雨量变化如图 1所示。由图 1可以看出，2012年试验期间的大气温度整体低于2013年同时期的大气温度，2012年和2013年N2O观测期间大气日平均温度分别为23.3 ℃和25.8 ℃。夏玉米季降雨频繁集中，2012年和2013年夏玉米季试验期间降雨量分别为430 mm和348 mm，两年的日最高降雨量分别为66 mm和53 mm，均低于同年夏玉米播种时的灌水量。
|
| 图 1 试验期间的气温和降雨量 Figure 1 Air temperature and precipitation during the summer maize season |
图 2为2012年和2013年夏玉米季N2O排放通量。由图 2可知，在整个观测期间不同箱体结构和计算方法所得到的N2O排放通量趋势一致，数值差异很小。2012年夏玉米季期间共出现3个N2O排放高峰：第一个N2O排放高峰出现在播种灌水之后，虽然没有使用任何氮肥，但由于灌水量较大(90 mm)，引起了土壤强烈的干-湿交替，从而导致N2O的强烈排放；第二个和第三个N2O排放高峰均出现于施肥之后，最大日排放通量分别约为1200、1100 μg N2O-N·m-2·h-1，这与施肥时高温高湿的气候条件及高施氮量有关，排放高峰出现前的两次施氮量分别为100、150 kg N·hm-2。2013年夏玉米季期间也出现3个N2O排放高峰：第一个排放高峰出现于施肥并灌水后，第二个和第三个排放高峰都发生于施肥后，但由于两次施氮量均较少(分别为90、30 kg N·hm-2)，两个排放峰均小于2012年两次追肥的N2O最大日排放通量。整体而言，N2O排放高峰的出现均与人为对土壤的扰动，即施肥、灌水和翻耕有关。夏玉米播种时灌溉量较大，2012年和2013年灌水量分别为90 mm和75 mm，因此，无论在不施氮(2012年夏玉米季第一次施肥)还是施很少氮(2013年夏玉米季第一次施肥)的情况下，灌水均导致了N2O的强烈排放。相对而言，在整个夏玉米季期间，因降雨导致的N2O排放高峰要弱于因灌水出现的N2O排放高峰。
|
| 图 2 不同箱体结构和计算方法下的N2O排放通量 Figure 2 Dynamics of N2O flux under different chamber size and calculation method |
表 1为2012年和2013年夏玉米季生长期间的N2O累积排放量，由表 1可知在两年夏玉米季N2O监测期间，使用小箱以及曲线并直线算法得到的N2O累积排放量，在数值上均高于其他3个处理，比其他处理的总排放量高5%~6%。但无论2012年还是2013年，使用不同箱法和算法得出的N2O累积排放量均无显著差异(P < 0.05)。
|
由于玉米植株较高，玉米季N2O排放通量的观测不同于草地生态系统或小麦季等，不同研究者采用了不同结构的静态箱对玉米季N2O排放进行观测。有研究者完全考虑了玉米植株对N2O排放的影响，即在玉米不同的生育期采用不同高度的静态箱将玉米植株完全覆盖[6]。但上述方法操作复杂，更重要的是，玉米生育后期静态箱内部体积很大，容易造成采样不具代表性且样品浓度低，更增加了测定结果的不确定性。因此，一些研究者在观测农田玉米季N2O排放时，部分考虑了玉米生长，即在玉米植株超过静态箱箱高时，将玉米切断或压弯[8-9, 18]。但上述的切断或压弯均会影响玉米的正常生长，影响了玉米生长后期根系的生长、根系对水分和氮素的吸收及地上部光合产物向土壤的供应，最终可能会改变土壤的碳氮转化过程和N2O的排放。保琼莉等[22]对比了夏玉米根系密集区与行间土壤N2O浓度，结果表明，玉米根系密集区和行间的根系非密集区土壤N2O浓度无显著差异。上述研究结论在一定程度上验证了本研究的结果，即在定量华北夏玉米农田土壤N2O排放时，与不破坏玉米根系正常生长的测定相比，因罩箱时折弯或折断玉米造成的根系的生长不良，不会影响N2O排放通量的测定。主要是因为华北平原农田N2O排放的主要驱动因子是施肥和灌水[9, 23]，与以上两个因子相比，根系对于夏玉米季N2O累积排放量的影响很小。
3.2 计算方法对N2O气体排放通量的影响本研究表明，在华北夏玉米季曲线并直线算法和直线算法得到的N2O累积排放量无显著差异。为进一步证实上述结论，我们对比了不同计算方法下得到的N2O日排放通量(表 2)。表中(FQ/L-FL)/FL指曲线并直线算法计算得到的N2O排放通量高于直线算法的N2O通量的比例，比值越大，表明曲线并直线算法越高于直线算法。从表 2可以看出，仅在利用大静态箱定量N2O排放时，会出现曲线并直线算法低于直线算法的情况，但对应的样本数占总样本的比例可忽略不计。直线算法得到的N2O排放通量，一般会在不同程度上低于曲线并直线算法得到的N2O排放通量。由表 2还可以看出，在N2O排放通量较高时，两种算法得到的N2O日排放通量很接近；而在N2O排放通量较小时，曲线并直线算法得到的N2O排放通量高于直线算法。我们进一步选取了两年N2O测定期间大箱和小箱的最大和最小日排放量验证上述结论。如图 3所示，无论大箱和小箱，在N2O排放通量最高时，直线算法的dc/dt值大于曲线算法，此时曲线并直线算法要取直线算法的dc/dt值，因此曲线并直线算法与直线算法得到的N2O排放通量结果一致；在N2O排放通量最小时，曲线算法的dc/dt值大于直线算法，此时曲线并直线算法要取曲线算法的dc/dt值，因此曲线并直线算法要大于直线算法得到的N2O排放通量。尽管此时曲线并直线算法的结果大于直线算法，但由于以上结果均发生于N2O排放通量较低的时候，且施肥和灌水等事件引起的排放高峰对季/周年N2O排放总量占主要比例[9, 23]，此时因直线算法低估的N2O日排放通量对季/年的N2O排放总量的影响很小。综上所述，在华北农田夏玉米季N2O排放通量较高时，曲线并直线算法与直线算法得到的结果一致；而在N2O排放通量较小时，曲线并直线算法高于直线算法。由于N2O排放较弱时的通量对夏玉米季累积排放量贡献很小，因此，采用直线并直线或直线算法得到的华北平原夏玉米季N2O累积排放量无显著差异。
|
| 图 3 高和低N2O排放通量情况下曲线算法和直线算法对比 Figure 3 Comparison between quadratic and linear model under high and low N2O emission |
|
(1) 在定量华北夏玉米农田土壤N2O排放时，与不破坏玉米根系正常生长的小箱测定相比，因使用大箱罩箱压弯玉米造成的玉米生长不良，不会显著影响N2O累积排放通量的测定结果。
(2) 曲线并直线和直线算法在计算华北平原夏玉米季N2O累积排放量时并无显著差异。
| [1] |
Myhre G D, Shindell F M, Bréon W, et al. Anthropogenic and natural radiative forcing[R]//Climate Change 2013: The physical science basis. Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge: Cambridge University Press, 2013: 659-740.
|
| [2] |
Bouwman L, Daniel J, Davidson E, et al. Drawing down N2O to protect climate and the ozone layer. A UNEP synthesis report[R]. Kenya: United Nations Environment Programme(UNEP), 2013: 17-25.
|
| [3] |
Kanter D R, Zhang X, Mauzerall D L, et al. The importance of climate change and nitrogen use efficiency for future nitrous oxide emissions from agriculture[J]. Environmental Research Letters, 2016, 11(9): 094003. DOI:10.1088/1748-9326/11/9/094003 |
| [4] |
Stehfest E, Bouwman L. N2O and NO emission from agricultural fields and soils under natural vegetation:Summarizing available measurement data and modeling of global annual emissions[J]. Nutrient Cycling in Agroecosystems, 2006, 74(3): 207-228. DOI:10.1007/s10705-006-9000-7 |
| [5] |
Yao Z S, Zheng X H, Xie B H, et al. Comparison of manual and automated chambers for field measurements of N2O, CH4, CO2 fluxes from cultivated land[J]. Atmospheric Environment, 2009, 43(11): 1888-1896. DOI:10.1016/j.atmosenv.2008.12.031 |
| [6] |
Qin S P, Wang Y Y, Hu C S, et al. Yield-scaled N2O emissions in a winter wheat summer corn double-cropping system[J]. Atmospheric Environment, 2012, 55: 240-244. DOI:10.1016/j.atmosenv.2012.02.077 |
| [7] |
Liu C Y, Wang K, Zheng X H. Responses of N2O and CH4 fluxes to fertilizer nitrogen addition rates in an irrigated wheat-maize cropping system in northern China[J]. Biogeosciences, 2012, 9(2): 839-850. DOI:10.5194/bg-9-839-2012 |
| [8] |
Hu X K, Su F, Ju X T, et al. Greenhouse gas emissions from a wheat-maize double cropping system with different nitrogen fertilization regimes[J]. Environmental Pollution, 2013, 176: 198-207. DOI:10.1016/j.envpol.2013.01.040 |
| [9] |
Gao B, Ju X T, Su F, et al. Nitrous oxide and methane emissions from optimized and alternative cereal cropping systems on the North China Plain:A two-year field study[J]. Science of the Total Environment, 2014, 42: 112-124. |
| [10] |
Hutchinson G L, Mosier A R. Improved soil cover method for field measurement of nitrous oxide fluxes[J]. Soil Science Society of America Journal, 1981, 45(2): 311-316. DOI:10.2136/sssaj1981.03615995004500020017x |
| [11] |
Conen F, Smith K A. An explanation of linear increase in gas concentration under closed chamber used to measure gas exchange between soil and the atmosphere[J]. European Journal of Soil Science, 2000, 51(1): 111-117. DOI:10.1046/j.1365-2389.2000.00292.x |
| [12] |
Davidson E A, Savage K, Verschot L V, et al. Minimizing artifacts and biases in chamber-bases measurements of soil respiration[J]. Agricultural and Forest Meteorology, 2002, 113(1): 21-37. |
| [13] |
Ding W X, Cai Y, Cai Z C, et al. Nitrous oxide emissions from an intensively cultivated maize-wheat rotation soil in the North China Plain[J]. Science of the Total Environment, 2007, 373(2): 501-511. |
| [14] |
Barton L, Kiese R, Gatter D, et al. Nitrous oxide emissions from a cropped soil in a semi-arid climate[J]. Global Change Biology, 2008, 14(1): 177-192. |
| [15] |
Ma Y C, Sun L Y, Zhang X X, et al. Mitigation of nitrous oxide emissions from paddy soil under conventional and no-till practices using nitrification inhibitors during the winter wheat-growing season[J]. Biology and Fertility of Soils, 2013, 49(6): 627-635. DOI:10.1007/s00374-012-0753-7 |
| [16] |
Zhou Y, Zhang Y, Tian D, et al. Impact of dicyandiamide on emissions of nitrous oxide, nitric oxide and ammonia from agricultural field in the North China Plain[J]. Journal of Environmental Sciences, 2016, 40: 20-27. DOI:10.1016/j.jes.2015.08.016 |
| [17] |
Kroon P S, Hensen A, van den Bulk W C M, et al. The importance of reducing the systematic error due to non-linearity in N2O flux measurements by static chambers[J]. Nutrient Cycling in Agroecosystems, 2008, 82(2): 175-186. DOI:10.1007/s10705-008-9179-x |
| [18] |
Htun Y M, Tong Y A, Gao P C, et al. Coupled effects of straw and nitrogen management on N2O and CH4 emissions of rainfed agriculture in Northwest China[J]. Atmospheric Environment, 2017, 157: 156-166. DOI:10.1016/j.atmosenv.2017.03.014 |
| [19] |
Huang T, Ju X T, Yang H. Nitrate leaching in a winter wheat-summer maize rotation on a calcareous soil as affected by nitrogen and straw management[J]. Scientific Reports, 2017, 7: 42247. DOI:10.1038/srep42247 |
| [20] |
Ju X T, Xing G X, Chen X P, et al. Reducing environmental risk by improving N management in intensive Chinese agricultural systems[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2009, 106(9): 3041-3046. DOI:10.1073/pnas.0813417106 |
| [21] |
岳善超. 小麦玉米高产体系的氮肥优化管理[D]. 北京: 中国农业大学, 2013. YUE Shan-chao. Optimum nitrogen management for high-yielding wheat and maize cropping system[D]. Beijing: China Agricultural University, 2013. |
| [22] |
保琼莉, 巨晓棠. 夏玉米根系密集区与行间N2O浓度及与氨氧化细菌和反硝化细菌数量的关系[J]. 植物营养与肥料学报, 2011, 15(5): 1156-1165. BAO Qiong-li, JU Xiao-tang. The N2O concentration and the relationships with ammonia-oxidizing bacteria and denitrifiers abundance in root zone and row of summer maize[J]. Plant Nutrition and Fertilizer Science, 2011, 15(5): 1156-1165. DOI:10.11674/zwyf.2011.1053 |
| [23] |
Ju X T, Lu X, Gao Z L, et al. Processes and factors controlling N2O production in an intensively managed low carbon calcareous soil under sub-humid monsoon conditions[J]. Environmental Pollution, 2011, 159(4): 1007-1016. DOI:10.1016/j.envpol.2010.10.040 |