全 文 ：农田氧化亚氮排放系数的研究 3
卢燕宇1 　黄　耀1 ,2 3 3 　郑循华2
(1 南京农业大学资源与环境科学学院 ,南京 210095 ;2 中国科学院大气物理研究所 大气边界层物理和大气
化学国家重点实验室 ,北京 100029)
【摘要】　通过调研多年来国内外农田 N2O 排放的研究结果 ,建立了农田 N2O 年度排放数据库 ,并分析了
N2O 排放与各环境因子之间的关系. 相关分析表明 ,N2O 排放与温度及降水呈显著正相关 ,与土壤 p H 值、
有机碳及氮含量无显著相关. 依据政府间气候变化专门委员会对农田 N2O 排放系数的定义和确定方法 ,
用年平均气温及降水量对其进行修正. 结果表明 ,经平均气温修正后的排放系数并不减小农田 N2O 排放
的估计误差 ,但用年降水量进行修正后能减小平均相对误差 16 %左右.
关键词 　N2O 　排放系数 　农田 　降水
文章编号 　1001 - 9332 (2005) 07 - 1299 - 04 　中图分类号 　X171 　文献标识码 　A
N2O emission factor for agricultural soils. LU Yanyu1 , HUAN G Yao1 ,2 , ZHEN G Xunhua2 ( 1 College of Re2
sources and Envi ronmental Sciences , N anjing A gricultural U niversity , N anjing 210095 , China ;2 L A PC , Insti2
t ute of A t mospheric Physics , Chinese Academy of Sciences , Beijing 100029 , China) . 2Chin. J . A ppl . Ecol . ,
2005 ,16 (7) :1299～1302.
Based on the direct measurements of annual N2O emission from 207 field experiments reported in literatures be2
tween 1982 and 2003 ,this paper established a database of annual N2O emission from agricultural fields. Correla2
tion analysis indicated that the N2O emission from agricultural soils was significantly correlated with climatic fac2
tors temperature and precipitation , while no significant correlations were observed between N2O emission and
edaphic parameters p H ,organic carbon and nitrogen. According to the definition of N2O2N emission factor and its
quantification by the Intergovernmental Panel on Climate Change ,the N2O2N emission factor was modified by
annual mean temperature and annual precipitation ,respectively. The results suggested that the modification with
precipitation might significantly reduce the estimated error of N2O emission by about 16 % ,while that with tem2
perature did not reduce the error ,in comparison with the default emission factor by the Intergovernmental Panel
on Climate Change.
Key words 　N2O , Emission factor , Agricultural field , Precipitation.3 中国科学院知识创新工程重大项目 ( KZCX12SW201213) 和国家自
然科学基金资助项目 (40331014) .3 3 通讯联系人. huangy @mail. iap . ac. cn
2004 - 07 - 05 收稿 ,2004 - 12 - 03 接受.
1 　引 　　言
N2O 是一种重要的温室气体 ,并且参与大气中
许多光化学反应 ,破坏大气 O3 层[6 ] . 自 1750 年以
来 ,大气中 N2O 浓度增加了 17 % ,并仍在以每年
0125 %的速率持续增加[29 ] . 据估计 ,每年人类活动
向大气中排放的 N2O2N 为 7. 2 ( 2. 1～19. 7) Tg·
yr - 1 ,其中农业土壤排放的 N2O2N 约为 3. 3 (0. 6～
14. 8) Tg·yr - 1 [38 ] ,占人类活动排放总量的 46 %. 氮
肥施用是促进农田 N2O 排放的直接原因[37 ] ,基于
N2O 排放量与氮肥施用量的极显著相关关系[1 ,16 ] ,
氮肥的 N2O 排放系数被广泛用于区域和全球农田
N2O 排放清单的编制 [28 ] . Bouwman[1 ] 对 1978 ～
1992 年间 43 篇论文中的 174 组农田 N2O 排放数据
进行了分析 ,指出长时间序列的 N2O 排放观测有助
于提高估计精度 ,因此他将观测期 ≥1 年的数据分
离出来 ,并以此建立了 N2O 排放量与施肥量的回归
式 : E = 1 + 010125 ( ±0 . 01) ×F ( n = 20) . 其中 , E
是单位面积 N2O2N 年排放量 (kg·hm - 2·yr - 1) ,F 为
施 N 量 (kg·hm - 2·yr - 1) . 数值 1 代表背景排放 ,即
不施氮肥条件下 N2O2N 排放量 ( kg·hm - 2·yr - 1) .
010125 为 N2O2N 排放系数 ,其基本意义是 N2O2N
排放量占肥料 N 的比例 ,该值是 IPCC( Intergovern2
mental Panel on Climate Change ,政府间气候变化专
门委员会)用于编制国家排放清单的缺省值[28 ] . 虽
然上述方法得到了广泛应用 ,但其排放系数的不确
定性 (0. 0025～0. 0225)对准确估算区域乃至全球农
应 用 生 态 学 报 　2005 年 7 月 　第 16 卷 　第 7 期 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
CHIN ESE JOURNAL OF APPL IED ECOLO GY ,J ul. 2005 ,16 (7)∶1299～1302
田 N2O 排放带来了困难. 因此 ,减小排放系数的不
确定性对提高农田 N2O 排放清单的精度具有重要
意义. 大量研究指出 ,土壤水分、温度、p H 值、有机碳
和 N 含量是影响农田 N2O 排放的主要因素[2 ,26 ,40 ] .
本文试图通过对农田 N2O 排放数据与这些因子的
相关分析 ,修正原农田 N2O 排放的估算方法[7 ] ,以
准确估算区域农田 N2O 排放.
2 　材料与方法
　　N2O 排放数据主要来自国内外相关文献以及本研究组
的野外观测结果. 由于 N2O2N 排放量与观测时间的长度有
较大的关系 ,因此本文选取了观测时间 ≥1 年或接近 1 年的
观测结果 ,单位为 kg·hm - 2 ·yr - 1 . 气象数据来自 WDC
(World Data Center for Meteorology , Asheville ) 组织下的
GHCN ( Global Historical Climate Network)计划的 GHCN Ver2
sion 2 数据库 ( http :/ / www. ncdc. noaa. gov/ oa/ wmo/ wd2
camet . html) . 相关土壤因子和施肥量的数据从文献中获取.
用 Excel 进行数据的整理 ,SYSTA T 10. 0 进行数据分析 ,所
使用的统计方法包括多元相关分析与非线性回归分析.
3 　结果与分析
311 　基本数据库
通过对 1982～2003 年的 44 篇国内外相关文献
的调研 ,同时结合本课题组的研究结果 ,建立了农田
N2O 排放基本数据库 ,主要包括 :观测点的地理位
置、施 N 量 ( F) 、N2O2N 排放量 ( E) 、年平均气温
( T) 、年降水量 ( P) 、土壤 p H 值、有机碳 ( OC) 和全
氮 ( N )含量. 这些数据分布在 18°～60°N 的 43 个
采样点 ,共有 207 组. N2O2N 排放量为 0. 3～19. 2
kg·hm - 2·yr - 1 [3～5 ,7～15 ,17～24 ,30～35 ,39 ,43～45 ] .
312 　农田 N2O 排放与环境因素
农田 N2O 排放受众多环境因素的影响. 为消除
影响因子间的相互作用 ,采用偏相关分析方法对
N2O 排放与各因子作相关分析. 结果表明 ,农田
N2O 排放与降水及温度具有显著正相关 ,而与土壤
p H 值、有机碳和全氮含量无显著相关 (表 1) . 后者
与一些研究结果[22 ,26 ,36 ]不尽一致. 可能的原因是 :
(1)在不同的气候条件下 ,气候因素对 N2O 排放的
影响远远大于土壤因素 ,如降水对 N2O 排放的促进
作用[11 ,25 ,27 ,41 ,42 ]可能掩盖了土壤因素的作用. 而在
类似的气候条件下 ,土壤因素对 N2O 排放的影响则
起着主导作用[26 ] . (2) 农田 N2O 排放存在很大的区
域差异 ,本研究所获取的数据未能充分反映这些与
土壤特性有关的空间差异.
表 1 　N2O 排放与环境因子的相关分析
Table 1 Correlation analysis bet ween N2O emission and environment
factors
因子
Factor
相关系数
Correlation coefficient
概率水平
Significance
P 0. 451 0. 000
T 0. 284 0. 002
p H - 0. 090 0. 334
OC 0. 138 0. 136
N - 0. 129 0. 163
P :年降水量 Annual precipitation ; T :年平均温度 Annual mean temper2
ature ;p H :土壤 p H Soil p H ;OC :土壤有机碳 Soil organic carbon ;N :土
壤全氮 Soil nitrogen.
313 　对排放系数的修正
Bouwman[1 ]排放系数的计算中不包括中国的
观测结果. 我们首先采用 Bouwman 的方法 ,即设定
背景排放值为 1 kg N2O2N·hm - 2·yr - 1 ,计算在当前
样本空间下的农田 N2O 排放系数 ,考察其对于来自
不同区域观测数据的一致性. 由图 1 可以看出 ,我国
农田 N2O 排放的观测结果与其他国家的基本在同
一样本空间内 ,具有可比性. 利用本项研究的数据库
所计算的排放系数 (0. 0137) 与 Bouwman 的结果
(010125) [1 ]接近. 但是 ,在 Bouwman 的公式中[1 ] ,
背景排放值的确定具有较大的主观性. 本文在不设
定背景排放值的情况下 ,重新进行线性回归分析 ,得
到 N2O 排放量与施肥量的回归式为 : E = 0 . 38 ( ±
0 . 67) + 0 . 0156 ( ±0 . 0024) ×F ( R2 = 0 . 437 , n =
207) . 由该式所计算的排放系数为 0. 0156 ,背景排
放值为 0. 38 kg N2O2N·hm - 2·yr - 1 ,与Bouwman 的
结果[1 ]有一定差异.
　　由表 1 可见 ,降水和温度对农田 N2O 排放具有
显著影响. 假定在同样施 N 水平下 ,温度越高或降
水量越大 , N2 O排放越高 ,我们将施N量 ( F , kg·
图 1 　农田 N2O 排放与施 N 量的相关关系
Fig. 1 Correlation of N2O emission against application rate of fertilizer
N.
A :国外观测数据 Foreign measurements ;B :国内观测数据 Domestic
measurements ; Ⅰ: 95 %置信区间 95 % confidence intervals. 下同 The
same below.
0031 应 　用 　生 　态 　学 　报 　　　　　　　　　　　　　　　　　　16 卷
hm - 2·yr - 1)分别乘以温度 ( T ,10 ℃) 和降水量 ( P ,
m)得到两个综合变量 T ×F 和 P ×F ,以确定这些
综合变量对农田 N2O 排放的影响. 图 2a、b 分别为
N2O2N 排放量与 T ×F 和 P ×F 的线性关系. 图 2a
中系数 0. 0109 的含意是在年均温为 10 ℃的地区 ,
1109 %的肥料 N 将以 N2O 的形式排放 ;图 2b 中系
数 0. 0183 的含意是在年降水量为 1 m 的地区 ,
1183 %的肥料 N 将以 N2O 的形式排放. 这两个数值
是广义上的排放系数 ,他们随温度的升高或降水量
的增加而增加. 比较图 1 和图 2 可以看出 ,用 Bouw2
man 方法可以解释 N2O 排放量变异的 42. 8 % (图
1) ,用综合变量 T ×F 和 P × F 可以分别解释
4313 %(图 2 a)和 58. 1 %(图 2b) . 毫无疑问 ,考虑降
水因素的排放系数大大提高了对农田 N2O 排放变
异的解释性.
假定增加降水不仅促进肥料 N 的 N2O 排放 ,而
且促进土壤 N 的 N2O 排放 (即背景排放) . 我们利用
本研究的基础数据库进行非线性回归分析 ,得到
N2O 排放量与施 N 量和降水量的依赖关系为 : E =
1 . 57 ( ±0 . 77) ×P + 0 . 0164 ( ±0 . 0025) ×P ×F
( R2 = 0 . 595 , P < 0 . 001 , n = 207) . 式中各变量意义
同上 ,系数 1. 57 与 0. 0164 分别表示当降水量为 1
m 时农田 N2O 的背景排放值与肥料 N 的排放系数.
图 2 　农田 N2O 排放与施 N 量×温度 (a) 、施 N 量×降水 (b)的相关关系
Fig. 2 Correlation of N2O emission against the product of N fertilizer and temperature (a) ,and the product of N fertilizer and precipitation (b) .
314 　误差分析
用下式对不同估算方法在当前样本空间下进行
误差分析 :
R E = ∑
n
i = 1
(| O i - Pi | / O i) ×100 %/ n
式中 , R E 表示平均相对误差 ( %) , O i 和 Pi 分别为
观测值和计算值 , n 为样本数 ( n = 207) . 误差分析
结果 (表 2)表明 ,与 Bouwman 的方法 (序号 1)相比 ,
经降水因子修正后的方法 (序号 5、6) 能有效地减小
估计误差 ,平均相对误差降低了16 %左右 ,其他形
表 2 　不同估算方法的平均相对误差
Table 2 Average relative error derived from different calculations
序号
Code
估算方法
Equation for estimating N2O2N 平均相对误差 ( %)Mean relative error
1 E = 1 + 0. 0125 ×F 76. 2
2 E = 1 + 0. 0137 ×F 82. 8
3 E = 0. 38 + 0. 0156 ×F 75. 2
4 E = 1. 04 + 0. 0109 ×T ×F 77. 3
5 E = 0. 74 + 0. 0183 ×P ×F 60. 9
6 E = 1. 57 ×P + 0. 0164 ×P ×F 60. 4
式 (序号 2、3)或温度因子修正 (序号 4) 并未减小估
计误差. 因而 ,利用降水修正的公式具有统计意义上
的普遍适应性.
4 　结 　　语
　　在大尺度样本空间内农田 N2O 排放与降水及
气温呈显著正相关 ,与土壤 p H 值、有机碳及 N 含量
无显著相关. 用年降水量对原排放系数法进行修正
能有效地减小估计误差 ,经年平均气温修正后的排
放系数并不减小估计误差.
由于缺少一些区域 N2O 排放的观测结果 ,数据
库涵盖范围欠广 ,基本上局限在中高纬度地区 ,对于
低纬度热带地区 N2O 的排放是否与本文的结果一
致仍待进一步研究. 但是 ,由于中国大部分地区是处
在中纬度地区 ,且在所建立的排放数据库中包含中
国 N2O 排放观测结果 ,所以修正后的估算方法应该
较适用于中国农田 N2O 排放清单的编制.
10317 期 　　　　　　　　　　　　　　　卢燕宇等 :农田氧化亚氮排放系数的研究 　　　　　　　　　　　
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作者简介 　卢燕宇 ,男 ,1981 年生 ,博士研究生.主要从事陆地
生态系统碳氮循环与全球变化研究. E2mail :lu7777 @njau. edu. cn
2031 应 　用 　生 　态 　学 　报 　　　　　　　　　　　　　　　　　　16 卷