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农业沟渠广泛分布于农业地区，由于其从临近农田获取丰富的营养物质，是潜在的温室气体（GHG）热点。然而，现有研究缺乏对这一特定水体中的温室气体浓度或通量的观测，可能导致农业地区温室气体排放量的低估。本文对华北平原灌区4种不同类型的典型农田沟渠系统进行了为期一年的温室气体浓度和通量的野外观测。结果表明，几乎所有沟渠都是较大的温室气体排放源。CH4的平均通量为333 μmol
m-2 h-1, CO2的平均通量为7.1 mmol m-2 h-1, N2O的平均通量为2.4 μmol
m-2 h-1，分别比连接沟渠系统的河流高约12倍、5倍和2倍。养分投入是刺激温室气体产生和排放的主要驱动因素，导致从河流到农田附近沟渠的温室气体浓度和通量增加。然而，与农田相邻的沟渠相比，与农田直接相连的沟渠显示出较低的温室气体浓度和通量，这可能是由于季节性干涸和偶尔排水所致。研究区沟渠年温室气体排放总量为26.6 Gg CO2-eq yr-1，其中CO2排放17.5 Gg, CH4排放0.27 Gg, N2O排放0.006 Gg。总体而言，农业沟渠是温室气体排放的热点，未来的温室气体估算应纳入这一普遍存在但代表性不足的水道。本研究选取了位于华北平原的典型灌区（李子谷灌区，39°37′ ~ 39°68′N，117°30 ~ 117°71′E）（图1a），该灌区建设了大量的灌排系统。这些系统由河流（R）、主沟（MD）、支沟（BD）、集水渠（CD）和与农田直接相连的田沟（FD）组成（图1b）。河流为灌溉提供外部水源，并在降雨后排出多余的水。农田面积（312km2）占灌区面积（560 km2）的一半以上，由数千条沟渠相连。三组由河流和不同类型沟渠（包括MD、BD、CD和FD）组成的灌排系统被选定观测其温室气体浓度和通量。选取了12个不同农田的采样点，包括稻田（HZ-A组和HZ-B组，图1c）和小麦-玉米轮作田（WX组，图1d）。在取样年度，除了偶尔的灌溉和排水期外，沟渠没有明显的水流。![]()
图1. 研究区与采样点位分布。（a）华北平原的土地覆盖，如（b）概念图所示，该区域农业区被许多灌溉和排水系统所覆盖。（c）稻田（n = 7）和（d）小麦-玉米田（n = 5）的采样点位在2021年，进行10次采样活动，其中4月至11月为无冰期，2月和12月为冰覆盖期（图S2a）。采样通常在每个月底的一个晴天进行。采样日无极端天气事件发生，但7月和8月采样日前出现了强降水。在运输过程中，所采集气样和水样低温储存中，并在48小时内进行分析。由于季节性排水，一些FD样品未在秋冬收集。采用顶空平衡法测定水样中温室气体浓度，并在采样愿为观测水温（WT）、pH和溶解氧（DO）。实验室内测定，总溶解氮（TDN），溶解性活性磷（SRP）氨氮（NH3），硝酸盐和亚硝酸盐（NOx），溶解有机碳（DOC）和溶解无机碳（DIC），以及温室气体浓度。所有三种温室气体的浓度和通量沿灌排系统呈现先增加（从R到CD），然后减少（从CD到FD），最大浓度和通量发生在集水渠（图2）。总体而言，沟渠中观察到的温室气体浓度和通量高于河流。沟渠中CH4（14.8±59.7 μmol L-1）、CO2（0.26±0.21 mmol L-1）和N2O（0.10±0.11 μmol L-1）的平均浓度分别是河流（R）的24倍、4倍和2倍。冰封期沟渠的温室气体浓度出现了几个异常高值，其中CH4和CO2分别达到了482.9 μmol L-1和0.87 mmol L-1。![]()
图2 河流和不同类型沟渠中CH4 （a, d）、CO2（b, e）和N2O（c，f）的浓度（a-c）和通量（d-f）。每个方框内的橙色线和黑色线分别代表平均值和中位数。空圆圈表示无冰期的测量数据，灰色实心圆圈表示冰期的测量数据。方框上方不同的小写字母表示温室气体排放量的显著差异温室气体浓度和通量的月变化如图3所示。所有温室气体在整个采样年都呈现出同步变化特征，但不随温度或降水呈现季节性趋势。与CO2相比，CH4的变化要大得多，最大接近两个数量级的差异，在6月达到最大值，在10月达到最小值（图3a-d）。相比之下，N2O的浓度和通量全年相对稳定（图3e-f）。此外，CH4和N2O的浓度在无冰期和覆盖期存在差异。与无冰期相比，冰期的CH4浓度较小，除了集水渠中有一个极高的值外，几乎没有变化（图3a）。相比之下，N2O浓度在冰期大于无冰期，特别是在12月（图3e）。![]()
图3 河流和不同类型沟渠中不同采样月份的温室气体浓度（a、c、e）和通量（b、d、f）。蓝色菱形方框代表无冰期，灰色菱形方框代表冰期。方框上的蓝线代表平均值。菱形的下边缘、中间边缘和上边缘分别代表数据的第10、中位数和第90百分位数河流的化学特征和不同类型的沟渠如图4所示。从河流到田渠，平均NO3-N浓度持续下降（图4b），而平均NO2-N、NH4+-N和SRP浓度先上升后下降，并在集水渠浓度达到最大。从河流到田渠，TDN的平均浓度先上升后下降（图4a），最大浓度出现在支渠。平均DOC浓度从河流到集水渠增加后趋于稳定（图4f）。pH值从河流到田渠呈现先下降后上升趋势（图4），DO浓度从河流到田渠呈下降趋势，尽管从支渠到田渠的下降斜率远小于从河流到支渠的下降斜率（图4h）。化学特征的季节变化没有明显的模式。![]()
图4 （a）TDN，（b）NO3-N，（c）NO2 -N，（d）NH4+-N，（e）SRP，（f）DOC，（g）pH，（h）DO在河流和不同类型沟渠中的浓度。
GHG浓度与影响因素的相关分析显示，河流和沟渠之间存在明显差异（图5）。沟渠中GHG浓度受影响因素明显多于河流，反映了沟渠温室气体控制机制的复杂性。N2O浓度与沟渠中所有氮种浓度均呈正相关，河流中仅与NO2-N呈正相关。沟渠中CH4浓度与DOC、NH4+-N、SRP浓度呈正相关，河流中仅与DOC呈正相关。相比之下，在河流和沟渠中，CO2浓度可以用相似的因素来解释，但在河流中解释力更强。三种温室气体的浓度均与沟渠中DO浓度和pH呈负相关，而河流中的CO2只与DO呈负相关。![]()
图5 （a）河流和（b）沟渠中温室气体浓度及其影响因素的Pearson相关分析矩阵对不同类型沟渠不同温室气体浓度与影响因子的相关性进行了分析。图6显示了各温室气体浓度与影响因子（p<0.05）。支渠CH4浓度主要由DOC浓度解释或者DOC和SRP浓度解释。除田沟外，各类型沟渠CO2浓度与pH呈负相关，与DO呈负相关。所有类型沟渠的N2O浓度均与NO2-N浓度显著相关，但支渠和集水渠仅与TDN显著相关。在不同沟渠类型中，N2O浓度随TDN的回归斜率、CH4浓度随SRP的回归斜率、CO2浓度随pH的回归斜率均存在显著差异。![]()
图6 不同类型沟渠温室气体浓度与影响因素的关系
通过逐步多元回归分析揭示了河流和沟渠中温室气体浓度的潜在调节因子（图7）。以R2表示解释力，CO2（不同类型沟渠R2 = 0.73-0.93）和N2O （R2 = 0.67-0.85）浓度比CH4浓度（R2 = 0.25-0.83）更能被多因素解释。DOC、pH和NO2 -N分别是CH4、CO2和N2O浓度的主要解释变量，但不同水类型的具体解释因子不同。沟渠中GHG浓度受NH4+-N和SRP等肥料组分的调节作用强于河流。![]()
河流和不同类型的沟渠是温室气体的重要来源（图8a）。集水渠产生的温室气体通量最大（18.9±14.1 g CO2-eq m-2 d-1），其次是支渠（11.1 10.0 g CO2-eq m-2 d-1）、田沟（10.7 5.4 g CO2-eq m-2 d-1）和主渠（3.0 2.8 g CO2-eq m-2d-1），而河流产生的温室气体排放量最低（2.3 1.8 g CO2-eq m-2 d-1）。在这三种温室气体中，二氧化碳是主要贡献者，占总通量的56% - 79%。CH4的贡献在支渠和集水渠特别高，其次是田沟，然后是河流和主渠。相反，N2O的贡献从河流到田沟逐渐减小。考虑到各类沟渠的表面积，估计研究区无冰期沟渠年温室气体排放总量为26.6 Gg CO2-eq yr 1，其中CO2排放17.5 Gg, CH4排放0.27 Gg, N2O排放0.006 Gg。集水渠占总排放量的42.8%，而主渠仅占8.8。![]()
图8 （a）河流和沟渠的全球变暖潜能值（GWP），以及（b）不同类型沟渠的温室气体排放总量及其贡献1、本研究观测了农业沟渠中二氧化碳（CO2）、甲烷（CH4）和氧化亚氮（N2O）的浓度与通通量的演变特征，发现农业沟渠的三种温室气体浓度是河流的12倍、5倍和2倍；2、农业沟渠的温室气体浓度高主要由于营养物质输入；3、本研究估算沟渠的全球变暖潜能值(10.9 g CO2-eq m-2 d-1)是全球池塘的两倍多，与农业水库的全球变暖潜能值相似，农业沟渠值得进一步关注与核算。以上总结仅代表个人对论文的理解，仅供研究参考所用，不用于商业用途。若上述理解内容有误，请以论文原文为主。未经同意，禁止转载。
https://doi.org/10.1016/j.watres.2023.120271点击左下方 “阅读原文” 可下载论文原文。
湖泊遥感与智慧流域创新团队，主要围绕湖泊开展历史重构、现状观测和未来变化模拟等模型研制和应用实践工作，并在流域尺度开展大数据智慧管理平台研究，保障湖泊水质安全。团队拥有博士和硕士导师4人（段洪涛，罗菊花，刘东，谭振宇），可分别在中国科学院南京地理与湖泊研究所、西北大学以及南京信息工程大学（国科大南京学院联合培养）等招收博、硕士研究生，欢迎报考！同时，长期招收联合培养研究生，欢迎咨询！
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