2020, Vol. 37
2. 福建农林大学国际镁营养研究所, 福州 350002;
3. 浙江大学环境与资源学院, 杭州 310058
2. International Magnesium Institute, Fujian Agriculture and Forestry University, Fuzhou 350002, China;
3. College of Environmental and Resource Sciences, Zhejiang University, Hangzhou 310058, China
茶树是我国南方主要的经济作物之一，近十年来我国茶园面积接近翻番。化肥的投入，尤其是氮肥的投入，在茶叶产量和品质形成中起关键作用。然而，盲目过量施用氮肥的问题也比较突出[1]，如马立锋等[2]对浙江省绿茶主产区的434户茶农施肥情况调查表明，氮肥平均用量为521 kg N·hm-2，远高于当前专家的推荐用量300~450 kg N·hm-2。过量的氮肥施用不仅不会进一步增加产量，反而会导致氮肥在土壤中的残留量或损失量明显增加[3]，对气候、土壤和水体质量造成不良影响[4]。氮素平衡是氮素管理和政策制定的有效指标，在农田、农场、区域尺度上被广泛用以指示氮素管理水平和环境影响程度[5]。因而，明确茶园生态系统的氮素平衡，有助于理解氮素循环、效率及环境影响，对于实现氮肥的合理施用具有重要意义。
氮肥的过量施用带来的环境问题较为突出，如温室效应、土壤酸化和水体富营养化等，因而减少区域作物系统氮肥过量施用带来的环境代价是当前农业面临的重大挑战[6-8]。优化区域氮肥用量对于提高氮肥效率和减少环境代价具有重要意义。国内外关于推荐氮肥用量的方法已有大量的研究，一类是以土壤、植株测试等为主的确定适宜施氮量的方法，如针对我国北方的玉米和小麦，已经建立基于根层土壤氮素实时监测的方法以实现土壤、环境氮素供应和氮肥投入与作物吸收的匹配，最大限度实现作物的高产与环境保护协调[9]；另一类是基于田间试验，通过氮肥肥效反应数据应用数学模型模拟田块的氮肥适宜施用量的方法[10]。然而，这两种方法都需要频繁的土壤测试或开展规范的田间试验，需要耗费大量财力和物力，并受时效性的影响，因而难以被广泛采纳。1972年Webb在研究多种生物学因素对作物生产力的影响时，提出了Boundary line（边界线）的方法[11]。Webb认为生物学材料在给定的环境下总是有一个发展或者响应的上限，因此在多数条件下，对于给定环境下自变量的每一个水平，因变量都会有一个最大的响应值，即最佳表现，当数据样本足够时，一条由每个自变量水平对应的最佳表现点构成的线就会出现。由于这条线出现在数据体的边上，因此将其命名为边界线。由于该方法可以基于大样本农户、土壤、植株调查的数据建立不同因素与产量之间的关系，大幅缩短时间并减少人力和物力的投入。该方法被广泛应用于分析土壤、植物养分、施肥、栽培因子和气候条件等对产量的影响[12-15]。然而，将Boundary line方法用于茶叶产区的氮肥推荐鲜见报道。
本研究通过实地调研的方法，对福建省安溪县、武夷山市两大乌龙茶典型产区的氮素平衡状况进行了研究，并基于Boundary line方法计算了区域优化施氮量，评价了两个区域氮肥施用的温室气体排放强度及减排潜力。
1 材料与方法 1.1 研究区概况安溪县地处东经117°36'~118°17'、北纬24°50'~ 25°26'，年均温19~21℃，年降水量为1800 mm，是我国铁观音茶叶生产第一大产区；武夷山市地处东经117° 37' ~118° 19'、北纬27° 27' ~28° 04'，年均温18.3 ℃，年降雨量1900 mm，是我国岩茶主要产区。研究区域及农户调研地点如图 1所示。
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图A中黑点代表乌龙茶产量，1个点代表250 t The black dots in Figure A represent the yield of Oolong tea, one dot represent 250 t 图 1 研究区域及土壤取样点分布 Figure 1 Location of the study region and distribution of soil sampling |
在选定的茶园地块内，采用“S”形、随机、等量、多点混合进行布点采样的方法，在地形变化小、地力较均匀、采样单元面积较小的情况下，采用“梅花”形布点采样，并避开路边、田埂、沟边、施肥点等特殊部位。取样深度分别为0~20、20~40、40~60 cm，将每个土层土壤混合成一个样。按照此方法，于2015年7月、2016年7月和2017年5月分别在安溪县和武夷山市采集了110个和97个样品。
土壤全氮含量采用Elementar vario max cube元素分析仪（德国）进行分析测定[16]。
1.3 氮肥施用状况及氮素平衡状况基于农户调研，分析了2015—2017年间安溪191户农户和武夷山164户农户茶园的氮肥投入情况，主要包括茶树的品种、树龄、种植面积及产量水平，肥料种类及其养分含量，每个茶季氮肥施用量等。
氮素平衡的计算方法：氮素平衡=（化肥氮+有机肥氮+沉降氮）－茶叶采摘氮素带走量。
化肥养分含量根据农户所施肥料包装袋上所标示的养分含量计算；有机肥料的养分含量根据《中国肥料实用手册》和《中国有机肥料资源》的参数汇总计算（表 1）；化肥和有机肥输入的氮素按照农户调查点的施用量与其相应含氮量计算；氮素沉降根据李文卿等[17]和刘尔平等[18]研究得到的大气氮素混合沉降平均值（15.9 kg·hm-2）进行计算；茶叶采摘氮素带走量=茶青产量÷4.5（茶青转茶干系数）×茶叶氮含量。茶叶氮含量采用本课题组大样本调研的测定结果，安溪县和武夷山市茶叶氮含量分别为19.6 mg·kg-1和18.4 mg·kg-1[19]。
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表 1 各种有机肥氮养分含量 Table 1 Nitrogen nutrient content of different manures |
本研究运用Boundary line方法计算氮肥投入量与茶叶产量潜力之间的关系。边界线生成的第一步是找出两个变量之间的边界点，计算过程参照陈广锋[20]的方法。通过SAS Version 9.1.3软件模拟氮肥投入量与茶叶产量的边界值之间的关系，选用二次曲线模型、二次曲线+平台模型和线性+平台模型进行拟合，选取决定系数（R2）最大的趋势线作为边界线。
1.5 温室气体效应本研究的系统边界是茶园氮肥在生产、运输和施用过程中所带入的温室气体排放量，其计算公式为：
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式中：GHG为总温室气体排放量，kg CO2-eq·hm-2；GHGm和GHGt分别为氮肥生产和运输过程中温室气体排放因子，kg CO2-eq·kg-1 N。在本研究中，采用Zhang等[6]的研究结果，GHGm为8.2 kg CO2-eq·kg-1 N，GHGt为0.08 kg CO2-eq·kg-1 N（表 2）。Nr指氮肥施用量，kg N·hm-2。N2O排放包括直接N2O排放和间接N2O排放，直接排放量N2O直排（kg N·hm-2）=2.82%× Nr[21]；间接N2O排放根据IPCC（International Panel on Climate Change）给出的国家温室气体清单指南的结果，通过NH3挥发和NO3-淋洗的间接排放因子来估算N2O的间接排放，二者间接排放因子的缺省值分别为1%和0.75%[7]。NH3挥发（kg N·hm-2）=11.53%×Nr[22]，NO3-淋洗（kg N·hm-2）=13.1%×Nr[23-24]。
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表 2 氮肥生产和运输过程中温室气体排放因子 Table 2 Greenhouse gas(GHG)emission factors of N fertilizer production and transportation |
试验数据采用SPSS 21、Excel 2016软件进行统计分析。
2 结果与分析 2.1 茶园氮肥投入状况分析安溪县和武夷山市茶园的氮肥年平均用量分别为509.4 kg·hm-2和218.1 kg·hm-2，二者存在显著差异（图 2a）。将氮肥用量划分为4个等级（≤ 150、150~ 300、300~450 kg·hm-2和≥ 450 kg·hm-2），计算每个等级下氮肥用量的样本百分比，进一步了解目前氮肥用量的样本分布频率。从频率分布图（图 2b）来看，安溪县茶园施氮量处在≥ 450 kg·hm-2的样本比例最高，而武夷山茶园则主要分布在150~300 kg·hm-2之间。
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图 2 安溪县和武夷山市茶园氮肥投入状况（a）和样本频率分布（b） Figure 2 Total N application(a)and samples distribution frequency(b)of tea gardens in Anxi County and Wuyishan City |
如表 3所示，安溪县茶园平均氮肥投入量为509.4 kg·hm-2，氮素主要来源于尿素和复合肥，分别为190.9 kg·hm-2和293.4 kg·hm-2，各占氮肥总量的37.5%和57.6%，仅少部分来源于有机肥（9.2 kg · hm-2），占1.8%；武夷山市平均氮肥投入量为218.1 kg·hm-2，主要以复合肥为主（189.3 kg·hm-2），占施肥总量的86.8%，少部分来源于有机肥（12.9 kg·hm-2），占5.9%，尿素则几乎没有农户施用。
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表 3 安溪县和武夷山市茶园氮素来源及茶叶氮素带走量 Table 3 The application structure of nitrogen fertilizer and yield of tea gardens in Anxi County and Wuyishan City |
基于Boundary line方法模拟氮肥用量与产量关系（图 3和图 4），结果表明，安溪县茶园的年施氮量为411.3 kg·hm-2时，茶青产量达到最大值14.1 t；武夷山市茶园氮肥施用量与茶青产量呈线性加平台趋势，当氮肥用量小于157.7 kg·hm-2时，茶青产量随着氮肥施用的增加而增加，当氮肥用量超过157.7 kg·hm-2时茶青产量不再增加。
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图 3 安溪县（a）与武夷山市（b）茶园全年氮肥用量与产量的关系 Figure 3 The relationship between N rate and annual fresh tea leaves yield in Anxi County(a)and Wuyishan City(b) |
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图 4 安溪县氮肥施用量与春茶（a）、秋茶（b）茶青产量的关系 Figure 4 The relationship between N rate and spring(a)-autumn(b)fresh tea leaves yield in Anxi County |
不同茶季间的氮肥效应也表现出明显差异（图 4），安溪县春茶的优化施氮量为40.0 kg·hm-2，秋茶的优化施氮量为320.0 kg·hm-2，表明生产秋茶比生产春茶需要投入更高量的氮肥。
2.3 氮素平衡状况分析茶园氮素盈余量与氮肥用量密切相关，两者呈极显著的相关性（图 5），说明氮素平衡主要受到氮肥用量的影响。
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图 5 安溪县（a）和武夷山市（b）茶园生产体系氮盈余与氮肥投入的关系 Figure 5 The relationship between nitrogen surplus and N fertilizer rate of tea gardens in Anxi County(a)and Wuyishan City(b) |
由于两地氮素投入量的差异，安溪茶园氮素平均盈余量（479.1 kg · hm-2）远远大于武夷山市茶园（189.8 kg·hm-2）。对茶园氮素盈余量进行分组表明（表 4），安溪县氮素盈余量主要分布在≥ 400 kg·hm-2的区间上，占47.3%，武夷山市主要分布在100~200 kg·hm-2的范围，占35.1%。
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表 4 安溪县和武夷山市茶园氮素盈余情况 Table 4 N surplus status of tea gardens in Anxi County and Wuyishan City |
如图 6a所示，随着氮素盈余量的增加，表层土壤（0~20 cm）全氮含量也随之增加，并且安溪茶园的土壤全氮含量均比武夷山茶园高，这可能与安溪茶园的氮肥施用量比武夷山茶园更高有关。此外，在不同土层上，安溪县茶园土壤的全氮含量也均比武夷山茶园高（图 6b），在土层深度为0~20 cm和40~60 cm处安溪全氮含量较武夷山分别高出83%和116%，而在20~40 cm处仅高出28%，这可能与武夷山茶园大多采用开沟深施有关，因而20~40 cm土层的全氮含量差距较小。
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图 6 安溪县和武夷山市茶园氮盈余量与土壤全氮含量关系（a）和不同土层中全氮的含量分布特征（b） Figure 6 The relationship between N surplus and soil total N(a)and the distribution characteristics of total N in different soil layers(b)of tea gardens in Anxi County and Wuyishan City |
基于Boundary line方法得到的优化氮肥用量及产量潜力（图 3和图 4），对温室气体排放潜力进行估算。如表 5所示，在安溪县乌龙茶产区，与农民施氮量526.3 kg·hm-2相比，氮肥优化用量可以降为406.0 kg·hm-2，减少氮肥投入22.9%，同时茶叶产量有所提高，单位产量的温室气体排放强度降低62.0%（从1 705.2 kg CO2-eq·t-1降为647.5 kg CO2-eq·t-1）；在武夷山市茶园生产区，与农民施氮量202.2 kg·hm-2相比，氮肥优化用量（158.0 kg·hm-2）可以减少氮肥用量21.9%，同时茶叶产量仍有提高，单位产量的温室气体排放强度降低68.0%（从717.1 kg CO2 - eq · t-1降为229.2 kg CO2-eq·t-1）。
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表 5 安溪县和武夷山市茶园氮肥用量优化及温室气体减排潜力 Table 5 Optimization of nitrogen fertilizer use and greenhouse gas(GHG)emission mitigation potential of tea gardens in Anxi County and Wuyishan City |
本研究表明，安溪县和武夷山市茶园的氮素年平均投入量分别为509.4、218.1 kg·hm-2，安溪茶园氮素投入量略高于阮建云等[1]1998—1999年的研究结果（439 kg·hm-2）。而基于Boundary line方法获得的优化施氮量分别为411.3、157.7 kg·hm-2。安溪县茶园氮肥的年施用总量和优化施氮量均远高于武夷山市，可能主要是由于安溪茶园采摘次数较多，一般多采1次秋茶，使得施肥次数也比武夷山茶园多1~2次。本研究结果表明，秋季施氮量高于春季施氮量，这可能是由于秋季降雨量比较集中[25]，茶园径流量和淋洗量大，导致需要更多的氮肥投入[26]。本研究中安溪茶园的优化施氮量略高于游小妹等[27]通过田间试验和基于肥料效应函数法[28]获得的结果（分别为337.5 kg· hm-2和376 kg·hm-2），这可能是因为田间试验中施肥方式为开沟覆土施用，而安溪茶园氮肥主要以撒施为主，氮肥的利用率较低。因而，基于Boundary line方法获得的优化施氮量反映的是当前农户施肥管理方式下的产量最佳的适宜推荐用量，将来通过施肥方式的改进仍有一定的减肥空间。在当前土壤或植株氮测试仍未广泛普及的情况下，基于Boundary line的方法建立区域优化用量可以为当地农业技术人员指导农业生产提供有效依据[29]。
茶园氮肥投入量超出茶树实际需求量是导致茶园氮盈余量增加和表层土氮素富集的主要原因，施氮量与氮养分盈余之间具有极显著正相关关系，氮肥的过量施用造成了茶园氮盈余、土壤氮素富集（图 5、图 6）。本研究中，安溪茶园氮素平均盈余量（479.1 kg· hm-2）和武夷山市茶园平均盈余量（189.8 kg·hm-2）均已经远远超过了荷兰MINAS（Mineral Accounting System）设定的黏壤耕地土壤的限量指标100 kg·hm-2[30]。茶园生态系统中氮持续盈余会增加系统内养分流失和淋失的风险，从而对地表和地下水体的水质造成潜在的威胁[31]。尽管将过高的习惯施肥量降低到基于Boundary line方法建立的优化施肥量可以部分降低氮素的损失，但仍远远高于茶叶采摘部分氮素带走量（28.3~30.4 kg·hm-2），在优化施肥量范围内，产量目标和环境目标仍很难协调。因而在茶园的栽培体系下，改进现有施肥方式并进行施肥环境学的研究，将茶树氮肥施用的产量效益和环境效益有机结合起来显得非常必要。
农业是温室气体的主要排放源之一，本研究中安溪县和武夷山市茶区由于氮肥投入导致的温室气体排放量分别为11 834.3、4 546.6 kg CO2-eq·hm-2，明显高于我国玉米和小麦等粮食作物的排放量[7]，也高于辣椒生产中的温室气体排放量[8]，这些差异主要是由乌龙茶生产体系高氮肥投入导致。比如，本研究中安溪县茶园的氮肥用量（509.4 kg·hm-2）是武良[7]研究中小麦的氮肥用量（210 kg·hm-2）的2.42倍，导致本研究中茶园生产体系温室气体排放量是我国小麦温室气体排放量的3.83倍。本研究中安溪乌龙茶产区的温室气体排放量显著高于武夷山茶区，这与其氮肥投入量的差异直接相关，与前人研究结果[32-33]一致，温室气体的排放量随着氮肥用量的增加而显著增加。因而，合理控制氮肥的用量是减少温室气体排放的有效途径，同时应根据区域的差异进行科学管理。本研究表明，在安溪乌龙茶产区，通过优化区域氮肥投入和提高管理水平，可以减少氮肥投入22.9%，降低温室气体排放强度62.0%；在武夷山茶园生产区，氮肥用量可以减少21.9%，温室气体排放强度可降低68.0%。将来通过新型氮肥品种的替代，如包膜尿素或添加生物转化抑制剂的稳定性氮肥的应用，将可以进一步减少氮素损失，提高氮肥利用率和减少温室气体的排放量[34-35]。由于本研究温室气体排放结果是基于模型模拟获得，具有一定的不确定性，将来需要通过实测以进一步明确。综上所述，安溪县和武夷山市乌龙茶产区氮肥均存在不同程度的过量施用，造成茶园氮素明显盈余，应优化氮肥投入，提高管理水平，减少乌龙茶产区氮素过量盈余和温室气体排放压力，实现可持续发展。
4 结论（1）安溪县和武夷山市茶园的氮素年平均投入量分别为509.4、218.1 kg·hm-2，与Boundary line方法获得的优化施氮量（分别为411.3、157.7 kg·hm-2）相比，安溪县和武夷山市茶园减肥比例可分别达到19.3%和27.7%。
（2）安溪县和武夷山市茶园氮素平均盈余量分别为479.1和189.8 kg·hm-2，茶园氮肥投入量超出茶树的实际需求量，导致茶园氮素盈余量较高和土壤氮含量升高。
（3）如果优化氮肥用量和提高管理水平，预计最大可以实现安溪县和武夷山市茶区温室气体排放量分别减少62.0%和68.0%。
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