再生水灌溉改变了由施肥作用和环境因素所调控的土壤氮氧化物（N?O）排放：一项分层贝叶斯分析

再生水灌溉通过提高肥料驱动的N?O排放动力学参数（k_a、k_b、g）1.8-2.5倍，增强环境敏感性但降低瞬时温度响应，导致排放因子升高（0.94% vs 0.71%）且不确定性扩大。研究构建了层次贝叶斯模型量化复杂灌溉系统下的排放不确定性，揭示了再生水对N?O排放时空特征及环境调控的双重影响。

　　

摘要

再生水（RW）灌溉越来越多地被用于缓解农业用水短缺问题；然而，其复杂的成分——高氮含量、高盐度和高有机物含量——给估算土壤中的一氧化二氮（N₂O）排放量带来了很大的不确定性。传统的基于过程的模型很少将灌溉水质作为显性因素考虑在内，这限制了它们在再生水条件下模拟排放动态的能力。在这里，我们基于一项为期两年的田间实验（比较了再生水灌溉和地下水灌溉），开发了一个分层贝叶斯（HB）模型，以量化不确定性、肥料引起的动态变化以及土壤N₂O排放对环境因素的敏感性。该HB模型成功再现了观测到的时间变化规律，95%的后验预测区间覆盖了超过90%的测量通量。与地下水灌溉相比，再生水灌溉条件下与施肥相关的动力学参数（\(\:{{k}}_{{a}}\)、\(\:{{k}}_{{b}}\)等参数高出1.8至2.5倍，表明由肥料引起的N₂O排放脉冲的上升和衰减速度更快，同时背景排放与施肥驱动响应之间的关联也更为显著。温度敏感性参数（Q₁₀）估计为1.73 ± 0.28，而最佳含水孔隙空间（W_opt）为0.68 ± 0.07。然而，边际效应分析显示，在再生水灌溉条件下，N₂O排放对温度和土壤湿度的瞬时敏感性降低，相应的95%可信区间也变得更宽，表明环境控制作用较弱但不确定性增加。后验肥料诱导排放因子（EFs）在再生水灌溉条件下的中位数（0.94%）高于地下水灌溉条件下的中位数（0.71%），且后验分布也更广。总体而言，这些结果表明再生水灌溉改变了肥料驱动的排放动态和环境响应性，导致不确定性增加，但降低了土壤N₂O排放的环境敏感性。本研究为改进复杂再生水灌溉系统下的温室气体排放建模和不确定性评估提供了一个定量框架。