Assessment of greenhouse gas emissions and carbon footprint associated with annual cultivation of winter wheat-summer corn||summer peanut in farmland

Wen-qi JIA, Miao YI, Jia-lei ZHANG, Sha YANG, Jing-jing MENG, Zheng ZHANG, Feng GUO, Jian-guo WANG, Shu-bo WAN

CHINESE JOURNAL OF OIL CROP SCIENCES ›› 2024, Vol. 46 ›› Issue (3) : 664-675.

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CHINESE JOURNAL OF OIL CROP SCIENCES ›› 2024, Vol. 46 ›› Issue (3) : 664-675. DOI: 10.19802/j.issn.1007-9084.2024104

Assessment of greenhouse gas emissions and carbon footprint associated with annual cultivation of winter wheat-summer corn||summer peanut in farmland

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Abstract

To explore the impact of annual planting patterns of winter wheat summer corn and summer peanut on greenhouse gas emissions and carbon footprint in farmland, 3 crop rotation planting methods were set up: winter wheat summer corn, winter wheat summer peanut, and winter wheat summer corn and summer peanut. Among them, the intercropping of summer corn and summer peanut was 3∶4 (intercropped corn peanut row ratio of 3∶4), 3∶6 (intercropped corn peanut row ratio of 3∶6), and 6∶8 (intercropped corn peanut row ratio of 6∶8), the annual greenhouse gas emissions and carbon footprint characteristics of farmland were studied through field experiments. Results showed that the intercropping mode of summer corn and summer peanut could reduce greenhouse gas emissions in farmland, compared with corn monoculture, the average emission fluxes of soil CO2 and N2O decreased by 10.24%-18.75% and 10.78%-23.93%, respectively, and the total emission decreased by 8.30%-19.12% and 14.09%-26.81%, respectively. Intercropping reduced greenhouse gas emissions from subsequent winter wheat crops (under rotation mode), resulting in 3.79% decrease in soil CO2 emissions and 3.84% decrease in total emissions compared to corn monoculture treatment. Soil N2O emission flux decreased by 16.80% and the total emission decreased by 17.66%; the total amount of CH4 emissions from soil showed a "sink" phenomenon. In addition, the main source of carbon footprint in monoculture corn production was nitrogen fertilizer, accounting for 49.13% of the total emissions; the main sources of carbon footprint in monoculture peanut production were nitrogen fertilizer and plastic film, accounting for 23.77% and 26.06% of total emissions, respectively; the main sources of carbon footprint under intercropping mode were nitrogen fertilizer, diesel, and plastic film, accounting for 31.50%, 16.74%, and 17.92% of the total emissions, respectively. The intercropping mode increased the carbon emission efficiency of subsequent wheat crops, reduced the global warming potential, and greenhouse gas emission intensity. In summary, the annual planting model of winter wheat summer corn and summer peanut (intercropped corn peanut row ratio of 3∶6) could reduce carbon emissions from farmland and carbon footprint in crop production, and was beneficial for ecology.

Key words

corn peanut intercropping / greenhouse gas emissions from farmland / carbon footprint / global warming potential (GWP)

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Wen-qi JIA , Miao YI , Jia-lei ZHANG , Sha YANG , Jing-jing MENG , Zheng ZHANG , Feng GUO , Jian-guo WANG , Shu-bo WAN. Assessment of greenhouse gas emissions and carbon footprint associated with annual cultivation of winter wheat-summer corn||summer peanut in farmland[J]. CHINESE JOURNAL OF OIL CROP SCIENCES, 2024, 46(3): 664-675 https://doi.org/10.19802/j.issn.1007-9084.2024104
农田系统碳排放，一是农业生产中的碳排放，主要包括化肥、种子等农资投入产生的直接和间接排放；二是田间温室气体的排放，主要包括作物自身产生的排放、土壤呼吸总排放量[1]。温室气体是全球气候变化的一个重要驱动因素，大量温室气体排放导致全球变暖，而农业活动是最主要的温室气体排放源之一[2~4]。通过优化耕作方式、秸秆还田、增施有机肥等措施可以提高农田土壤有机碳含量，不仅可以减少温室气体的排放，还可以增加土壤肥力[5,6]，对粮食生产和环境保护具有重要意义。
研究表明，禾豆科作物间作可以降低土壤呼吸，减少农田温室气体排放[7,8]；降低农田生态系统碳排放，减少农田碳足迹[9]。反硝化-分解模型（Denitrification-Decomposition Model，DNDC模型）分析华北地区不同轮作模式发现，禾豆科轮作能有效减少温室气体排放，具有较高的固碳减排效应[10]。小麦-玉米||花生周年种植模式具有高产高效、共生固氮、保障玉米产量、同步增收花生等优点[11]。课题组初步研究发现，夏玉米||夏花生3∶4的间作模式能够减少温室气体排放、降低种植系统碳足迹并显著提高作物生产力[12]，但有关冬小麦与不同夏玉米||夏花生间作模式的周年种植对碳足迹及农田温室气体排放的影响，目前鲜有研究报道。本研究通过调查分析不同种植模式的碳足迹及测定田间温室气体排放情况，综合评价小麦-玉米||花生周年种植模式农田系统的碳排放强度，为其进一步丰富花生带状轮作理论有积极的推动作用。

1 材料与方法

1.1 试验设计

试验于2018年6月至2019年10月在山东省农业科学院济阳试验基地（116°58′E，36°58′N）进行。土壤质地为壤土，0~40 cm土层含有机质10.23 g·kg-1、全氮0.81 g·kg-1、碱解氮50.07 mg·kg-1、速效磷44.70 mg·kg-1、速效钾220.13 mg·kg-1和有机碳5.85 g·kg-1。
试验设置3种轮作种植模式详见表1，冬小麦-夏玉米（MW-SM）、冬小麦-夏花生（PW-SP）、冬小麦-夏玉米||夏花生（IW-IMP）；其中设置夏玉米||夏花生3∶4模式（间作玉米花生行比：3∶4，IW1-IMP1）、夏玉米||夏花生3∶6模式（间作玉米花生行比：3∶6，IW2-IMP2）、夏玉米||夏花生6∶8模式（间作玉米花生行比：6∶8，IW3-IMP3），每种处理设四个重复，花生均覆膜，南北行种植。单作玉米（M）行距60 cm，株距27 cm。单作花生（P）垄宽80 cm，一垄2行，穴距10 cm，垄上行距30 cm，单粒播种。3∶4间作模式（IMP1）玉米3行，株距14 cm，行距60 cm，花生两垄4行花生，垄宽80 cm，穴距10 cm，垄上小行距30 cm，单粒播种。3∶6间作模式（IMP2）玉米3行，株距14 cm，行距60 cm，花生3垄6行，其它同3∶4间作模式（IMP1）。6∶8间作模式（IMP3）玉米6行，株距18 cm，行距60 cm，花生4垄8行，其它同3∶4间作模式（IMP1）。
Table 1 Experimental design

表1 试验设计

处理

Treatment

密度 /（万株·hm-2）

Density /（×104·hm-2）

备注

Note

玉米单作茬口冬小麦-夏玉米

MW-SM

 6

花生单作茬口冬小麦-夏花生

PW-SP

 22.5

间作茬口冬小麦-夏玉米||夏花生

IW1-IMP1

 M（6.3）‖P（11.7）

玉米花生行比3∶4

The ratio of corn to peanuts in rows is 3∶4

间作茬口冬小麦-夏玉米||夏花生

IW2-IMP2

 M（5.1）‖P（14.3）

玉米花生行比3∶6

Ratio of corn to peanuts in rows is 3∶6

间作茬口冬小麦-夏玉米||夏花生

IW3-IMP3

 M（4.8）‖P（11.7）

玉米花生行比6∶8

Ratio of corn to peanuts in rows is 6∶8

注：密度一栏指的是玉米和/或花生的种植密度；所有处理中小麦行距25 cm，密度为公顷基本苗225万
Note: Density column demonstrates planting density of maize and/or peanut; All wheat plants are spaced 25 cm apart, with a basic seedling density of 22.5 ×104 plants per hectare
供试材料选用玉米品种登海605、花生品种花育25号、小麦品种济麦22号。播前均施复合肥料750 kg·hm-2（N-P-K:15-15-15）夏玉米喇叭口期追氮肥100 kg·hm-2；夏花生不追肥；冬小麦总施氮量为240 kg·hm-2，基施150kg·hm-2、拔节期追肥90 kg·hm-2；磷钾肥施用量均为120 kg·hm-2。
冬小麦于2018年10月26日播种，2019年6月18日收获；夏玉米夏花生分别于2018年6月15日、2019年6月21日播种，分别于2018年10月12日、2019年10月12日收获。2019年间作处理茬口进行轮换种植，即2018年种植间作玉米的地块2019年种植间作花生，2018年种植间作花生的地块2019年种植间作玉米。夏玉米夏花生季，单作玉米及间作玉米带的玉米秸秆全部粉碎秸秆还田在玉米田内，单作花生及间作花生带的花生秸秆全部移除田外。

1.2 测定项目与方法

1.2.1 农田温室气体排放测定

采用静态箱-气相色谱法测定田间温室气体排放。不锈钢气体收集箱（30 cm × 30 cm × 30 cm）外覆保温材料，气体收集箱使用时放置在预先埋置的底座上，底座埋入土壤10 cm，底座顶端有深、宽均为3 cm的水槽，注水后可保证底座与箱体密封，箱体内安装有混合气体用的小电风扇、取样长针头及温度计。气体收集箱放置在作物的行、垄间，底座内没有植物。采样开始时，将气体收集箱放置在底座上，放置稳定后，用针筒从长针头口抽取50 mL气体样品，10 min一次，共抽取4次，并贮存于大连普莱特气体公司生产的铝膜真空气袋中，同时取样时记录取样时间和气体收集箱内温度。冬小麦季每15 d测定一次，玉米花生季每7 d测定一次。间作体系分别测定不同作物带土壤温室气体排放通量，并将两个作物带的平均值作为间作体系的排放通量。施肥、追肥、灌溉后按上述方法进行加测了5 d，但是进行计算的时候，将这5 d的数据与第7 d测定的数据或者第15 d测定的数据进行了平均值计算。取得的气体样品一周内用气相色谱仪（Agilent7890B）进行测定。

1.2.2 农作物碳足迹评价

采用生命周期评价方法[13]，进行碳足迹核算评价。
碳足迹核算边界为：农机耗能；灌溉耗能；农资投入产生的碳排放；由于试验时间较短，没有考虑有机碳变化。
碳排放计算公式： BE=∑CFi*Activityi
公式中i为不同项目，如肥料、种子、农药等；CF为排放系数[14-18]，单位为kg CO2-eq/kg；Activity为农业原材料投入、农机消耗等的消耗量，单位kg·hm-2.

1.2.3 相关计算指标

土壤温室气体排放通量： F=MPH/RT+273∙dc/dt  [19]
F是温室气体排放通量（mg/(m2·h)）；P是标准大气压；H是采样箱高度；R是普适气体常数，8.314Pa·m3/(mol·K)；T是采样时采样箱内平均温度；dc/dt是温室气体排放速率，µL/（L·min）。
温室气体排放总量： W=∑Fi+Fi+1/2×10-3×d×24×10  [20]
W是全生育期温室气体排放总量，kg·hm-2；Fi 、Fi +1是两次样品取样时的温室气体排放通量，d是两次样品取样之间所相隔的天数。
作物碳排放效率（CEE）：CEE = Y/W[21]
表示土壤单位面积排放的碳总量所能生产的籽粒产量。Y为作物籽粒产量（kg·hm-2），W为生育期内土壤碳排放总量（kg·hm-2）。
全球增温潜势（GWP）：GWP= W（CO2）+ W（N2O）×265+W（CH4）×28
在100年的时间尺度上，以CO2为基准，将N2O、CH4排放量转化成CO2排放量，单位质量N2O的相对全球增温潜势为CO2的265倍、单位质量CH4的相对全球增温潜势为CO2的28倍[22]，单位为kg·hm-2
温室气体排放强度（GHGI）：GHGI= GWP/YIELD[23]
表示作物生产籽粒所造成的温室排放强度，GHGI值越小，代表作物产量形成过程中带来的增温趋势越低，反之，趋势越高，单位kg·kg-1。

1.3 数据处理与分析

采用Microsoft Excel 2013进行数据分析和作图；采用SPSS22.0统计软件进行方差分析，并用Duncan0.05进行多重比较。相关性分析采用皮尔逊相关性分析，分别用*和**表示差异的显著水平达到P＜0.05和P < 0.01。

2 结果与分析

2.1 土壤CO2季节排放动态

2.1.1 不同茬口对冬小麦土壤CO2季节排放动态的影响

由图1可知，各处理在全生育期内冬小麦土壤CO2季节排放动态趋势大致相似，呈现降低-升高-急速降低-平稳的趋势，CO2排放峰值出现在取样第150 d左右。冬小麦生长前期排放量相对较小，主要集中在生育中后期。不同茬口处理间CO2排放通量MW（单作玉米茬小麦）>IMW（间作玉米茬小麦）>IPW（间作花生茬小麦）>PW（单作花生茬小麦），平均排放通量MW为204.97 mg/(m2·h)；IW（IPW、IMW的平均值）为197.21 mg/(m2·h)；PW为173.67 mg/(m2·h)。IW处理CO2平均排放通量较MW减少3.79%、较PW增加13.55%。
Fig. 1 Soil CO2 emission flux at different stubble in winter wheat season
Note: No significant difference is found in carbon emissions between the subsequent crops of winter wheat under different intercropping modes, but there are differences in carbon emissions between the subsequent crops of peanut belt and corn belt under different intercropping modes. Therefore, this part of data focuses on analyzing carbon emissions of summer maize followed by winter wheat as succeeding crop （MW）, summer peanut followed by winter wheat as succeeding crop （PW）, intercropping summer maize followed by winter wheat as succeeding crop （IMW）, and intercropping summer peanut followed by winter wheat as succeeding crop （IPW）. IPW and IMW are the mean values of IPW and IMW treated by three intercropping stubble wheat, IPW; Same as below

图1 冬小麦季不同茬口土壤CO2排放通量

注：不同间作模式下后茬作物冬小麦碳排放差异不显著，但是不同间作模式下花生带、玉米带的后茬作物冬小麦碳排放存在差异，因此这一部分数据重点分析了单作夏玉米后茬作物冬小麦（MW）、单作夏花生后茬作物冬小麦（PW）、间作夏玉米后茬作物冬小麦（IMW）、间作夏花生后茬作物冬小麦（IPW）的碳排放。IPW、IMW为三个间作茬口小麦处理IPW、IMW的均值，IW为三个间作茬口小麦处理的均值，下同

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2.1.2 不同茬口对冬小麦土壤CO2排放总量的影响

由图2可知，PW能显著降低土壤CO2排放总量，与MW和IW相比CO2排放总量分别减少了13.87%和10.42%；与MW相比，IW减少土壤CO2排放总量3.84%但差异不显著。IW处理中间作玉米茬小麦是CO2排放量的主要来源，其CO2排放量约比间作花生茬小麦多排放21.15%，因此降低间作玉米茬小麦CO2排放量对于IW减排至关重要。
Fig. 2 Total CO2 emissions from soils at different stubble in winter wheat season
Note: IW is the mean value of IPW and IMW; Different lowercase letters indicate differences at 0.05 level; Same as below

图2 冬小麦季不同茬口土壤CO2排放总量

注：IW为IPW和IMW的平均值；不同小写字母表示分别表示处理间差异达5%显著水平，下同

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2.1.3 夏玉米花生间作体系土壤CO2排放通量

由图3可知，夏玉米花生间作体系土壤CO2排放规律大致为玉米单作>间作>花生单作，各处理全生育内排放通量趋势大致为先增加后降低且主要集中在生育前中期排放，除IMP1处理外，其余各处理2019年的CO2平均排放通量均大于2018年。不同种植模式中，SM平均排放通量最大，为299.72 mg/(m2·h)；SP平均排放通量最小，为217.06 mg/(m2·h)；各间作模式中，两年的平均排放通量IMP1>IMP2>IMP3，但各间作处理间差异不明显。与SM相比，间作处理能够降低土壤CO2排放通量，降幅达到10.24%~18.75%。
Fig. 3 CO2 emission flux of summer maize and peanut intercropping system
Note: Data points are from each system in Table 1; Same as below

图3 夏玉米花生间作体系土壤CO2排放通量

注：图例各处理见表1；下同

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2.1.4 夏玉米花生间作体系土壤CO2排放总量

由图4可知，两年内夏玉米花生间作体系各处理土壤CO2排放总量的具体表现为SM>IMP1>IMP2>IMP3>SP，总体而言间作处理能够降低CO2排放总量，降幅为8.30%~19.12%，2019年间作体系减少土壤CO2排放的总体效果优于2018年。2019年，三种间作处理与SM相比CO2排放总量均显著降低，三种间作处理IMP1、IMP2、IMP3较SM分别减少20.10%、15.72%、21.25%，间作处理之间无显著性差异。间作处理中，间作玉米带是间作CO2排放的主要来源，因此采取合理的措施降低间作玉米带排放量是实现间作处理减排的主要目标。
Fig. 4 Total CO2 emissions of summer maize and peanut intercropping system
Note: Total carbon emissions from intercropping are average values of intercropping peanut and maize belts; Same as below

图4 夏玉米花生间作体系土壤CO2排放总量

注：间作碳排放总量为间作花生带与间作玉米带的平均值，下同

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2.2 土壤N2O季节排放动态

2.2.1 不同茬口对冬小麦土壤N2O季节排放动态的影响

由图5可知，各处理全生育期内冬小麦土壤N2O季节排放动态趋势大致相似，出现三个峰值。IW与PW都可以显著降低土壤N2O排放通量，与MW相比分别减少16.80%、31.76%。冬小麦全生育期内N2O平均排放通量MW>IMW>IPW>PW，平均值分别为0.044 mg/(m2·h)、0.041mg/(m2·h)、0.032 mg/(m2·h)、0.030 mg/(m2·h)。
Fig. 5 Soil N2O emission flux at different stubble in winter wheat season

图5 冬小麦季不同茬口土壤N2O排放通量

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2.2.2 不同茬口对冬小麦土壤N2O排放总量的影响

由图6可知，各茬口冬小麦N2O排放总量规律与CO2排放总量规律基本一致，呈现MW>IW>PW，且各处理之间具有显著差异。与MW相比，IW和PW均显著降低土壤N2O排放总量，降幅分别为17.66%、33.64%；与IW相比，PW显著降低土壤N2O排放总量，降幅为19.41%。IW处理中，间作花生茬小麦与间作玉米茬小麦相比显著降低N2O排放总量，降幅达到15.15%，结合PW来看，花生茬小麦可以显著降低土壤N2O排放总量。
Fig. 6 Total N2O emission from soil at different stubble in winter wheat season

图6 冬小麦季不同茬口土壤N2O排放总量

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2.2.3 夏玉米花生间作体系土壤N2O季节排放动态

由图7可知，两年内各处理土壤N2O排放通量大致规律为SM>IMP1>IMP3>IMP2>SP，间作处理能够减少N2O排放通量，降幅为10.78%~23.93%，三种间作处理之间差异不明显。2019年各处理全生育期内间作体系N2O平均排放通量大于2018年，但间作体系减少N2O排放通量的效果优于2018年。2019年三个间作处理IMP1、IMP2、IMP3与SM相比其N2O排放通量分别减少28.99%、30.07%、22.28%。
Fig. 7 Soil N2O emission flux from summer maize and peanut intercropping system

图7 夏玉米花生间作体系土壤N2O排放通量

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2.2.4 夏玉米花生间作体系土壤N2O排放总量

由图8可知，夏玉米花生间作体系土壤N2O排放总量规律与碳排放总量规律基本一致，两年内各处理N2O平均排放总量顺序依次为SM>IMP1>IMP3>IMP2>SP，总体而言间作处理能够降低N2O排放总量，降幅为14.09%~26.81%。2019年各处理排放总量均高于2018年，与M相比，三种间作处理均减少了N2O排放总量，2018年降幅分别为2.23%、29.50%、29.80%；2019年降幅分别为22.87%、24.83%、18.17%。
Fig. 8 Total N2O emissions of summer maize and peanut intercropping system

图8 夏玉米花生间作体系土壤N2O排放总量

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2.3 土壤CH4季节排放动态

2.3.1 不同茬口对冬小麦土壤CH4季节排放动态的影响

由图9可知，各处理全生育期内冬小麦土壤CH4排放通量均呈现既有“汇”、也有“源”的特征，各处理之间无显著性差异。整个生育期出现三个排放高峰，在取样第210 d土壤CH4排放通量达到最大值0.24 mg/(m2·h)。MW、IMW、IPW、PW各处理平均值均为负值，表明各处理呈现“汇”现象。
Fig. 9 CH4 emission fluxes from soil at different stubble in winter wheat season

图9 冬小麦季不同茬口土壤CH4排放通量

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2.3.2 不同茬口对冬小麦土壤CH4排放总量的影响

由图10可知，各处理土壤CH4排放总量都呈现“汇”现象。IW、PW处理比MW处理吸收总量分别增加了34.69%、41.85%。与IW相比，PW能增加土壤CH4吸收5.31%，但两者差异不显著。
Fig. 10 Total CH4 emission from soil at different stubble in winter wheat season

图10 冬小麦季不同茬口土壤CH4排放总量

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2.3.3 夏玉米花生间作体系土壤CH4季节排放动态

由图11可知，两年内各处理间土壤CH4排放通量既有“汇”、也有“源”特征，总的来看整个生育期土壤对CH4有“汇”的作用，一年内各处理土壤CH4排放通量趋势大致相似，但2018年和2019年排放通量趋势差异较大。2019年8月15日三种间作处理均达到排放峰值，IMP1、IMP2、IMP3处理的CH4排放通量分别为0.09、0.08、0.07 mg/(m2·h)。
Fig. 11 CH4 emission fluxes of summer maize and peanut intercropping system

图11 夏玉米花生间作体系土壤CH4排放通量

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2.3.4 夏玉米花生间作体系土壤CH4排放总量

由图12可知，夏玉米花生间作体系两年内各处理土壤CH4都呈现吸收现象，大小顺序为SP>IMP1>M>IMP3>IMP2，2018年总体吸收量大于2019年。2019年三个间作处理CH4吸收总量差异性显著，三个间作处理吸收总量呈显著差异，IMP1、IMP3分别比IMP2高0.08、0.12 kg/hm2。与SP处理相比，三个间作处理IMP1、IMP2、IMP3吸收总量分别增加0.15、0.07、0.19 kg/hm2。
Fig. 12 Total CH4 emissions of summer maize and peanut intercropping system

图12 夏玉米花生间作体系土壤CH4排放总量

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2.4 冬小麦-夏玉米||夏花生周年碳足迹评价

2.4.1 农资投入单位面积碳排放

如表2所示，单作花生（SP）单位面积碳排放总量最高，为4365.63 CO2-eq kg·hm-2，在花生生产投入因素中地膜的碳排放最高，为1139 CO2-eq kg·hm-2；玉米单作（SM）单位面积碳排放总量最低，为3800.87 CO2-eq kg·hm-2，在玉米生产投入因素中氮肥的碳排放量最高，为1867.50 CO2-eq kg·hm-2；SP比SM单位面积碳排放总量多14.86%。三种间作处理的单位面积碳排放均高于SM处理、低于SP处理，与SP相比碳排放总量降幅达到1.88%~9.07%，三种间作处理单位面积碳排放差异不大，具体表现为IMP3>IMP2> IMP1。
Table 2 Carbon emission per unit area of different crops and planting patterns /(kg·hm-2，CO2-eq)

表2 不同作物及种植模式单位面积碳排放

项目

Item

 不同作物及种植模式Different crops and planting patterns
W SM SP IMP1 IMP2 IMP3
种子 Seed 60.93 127.05 212.02 172.03 178.6 174.31
氮肥 N 1992.00 1867.50 1037.50 1139.10 1088.90 1252.50
磷肥 P2O5 97.60 91.50 76.25 82.96 81.74 83.88
钾肥 K2O 70.40 66.00 55.00 59.84 58.96 60.50
除草剂 Herbicides 6.60 62.02 54.30 55.42 58.97 52.68
杀虫剂 Insecticides 33.55 55.64 70.09 56.64 57.14 51.65
杀菌剂 Fungicides 32.87 15.33 38.69 27.69 31.28 25.58
地膜 Mulching film 1139 652 729 785
农田氮肥投入排放Agricultural N input emissions 685.57 642.72 357.07 448.48 465.62 499.90
柴油 Diesel 698.62 357.62 810.22 760.18 770.75 782.38
电力 Electricity 660.49 515.49 515.49 515.49 515.49 515.49
总排放 Total 4338.63 3800.87 4365.63 3969.83 4036.45 4283.87

2.4.2 碳足迹构成分析

如图13所示，小麦、单作玉米生产过程中的碳排放主要来源是肥料，其中氮肥碳排放系数较高，是肥料中的主要来源，分别占生产过程总投入的45.91%、49.13%。花生单作生产过程中碳排放主要来源是肥料和地膜，分别占生产过程总投入的23.77%、26.09%，地膜占比较高，原因主要是为防止“烧苗”，采用苗后人工覆膜，成本投入较高。三种间作模式中，氮肥、柴油、地膜所占比例较高，分别占生产过程总投入的31.50%、16.74%、17.92%，其中氮肥直接投入对碳排放的贡献也不可忽视。总的来看肥料对于碳足迹构成的贡献较大，因此注重对于肥料的统筹管理对于冬小麦-夏玉米||夏花生周年减少碳排放具有重要意义。
Fig. 13 Carbon footprint composition of different crops and planting patterns

图13 不同作物及种植模式碳足迹构成

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2.5 全球增温潜势

2.5.1 不同茬口对冬小麦CEE 、GWP、GHGI的影响

如表3所示，PW、IW能显著提高碳排放效率（CEE），与MW相比，分别提高23.07%、7.69%。间作茬小麦碳排放效率提高主要原因是在产量提高的同时，保持较低的碳排放总量。各处理之间全球增温潜势（GWP）存在显著差异，PW、IW与MW相比能显著降低GWP，分别降低14.91%、4.71%。PW处理的GWP最小，说明花生茬小麦可以减少全球增温潜势，有利于提高生态效益。各处理之间碳排放强度（GHGI）无显著性差异，PW、IW处理略低于MW处理。
Table 3 Effects of different stubble on CEE, GWP and GHGI of winter wheat

表3 不同茬口对冬小麦碳排放效率、全球增温潜势、温室气体排放强度的影响

处理

Treatment

CEE

/（kg/kg）

GWP

/（kg/hm2）

GHGI

/（kg/kg）
MW 1.56b 6 176.06a 0.64a
IW 1.68a 5 884.97b 0.59a
PW 1.92a 5 254.91c 0.59a
注：CEE：碳排放效率；GWP：全球增温潜势；GHGI：温室气体排放强度；下同
Note: CEE: carbon emission efficiency; GWP: global warming potential; GHGI: greenhouse gas emission intensity; Same as below

2.5.2 夏玉米花生间作对CEE、GWP、GHGI的影响

如表4所示，两年内各处理中，SP处理碳排放总量较低但由于产量也较低，导致CEE显著低于其他处理。2018年与SM处理相比，间作处理IMP2、IMP3降低了GWP，分别降低12%和20%；三种间作处理均增加了GHGI，分别增加27.76%、7.51%、4.08%。2019年与SM处理相比，间作处理IMP1、IMP2的CEE分别增加4.17%、15.97%，GHGI分别降低6.45%、19.35%；三种间作处理均降低了GWP，分别下降20.70%、17.59%、20.03%。
Table 4 Effects of maize and peanut intercropping on CEE, GWP and GHGI

表4 夏玉米||夏花生对碳排放效率、全球增温潜势、温室气体排放强度的影响

年份

Year

处理

Treatments

CEE

/（kg/kg）

GWP

/（kg/hm2）

GHGI

/（kg/kg）
2018 SM 1.34a 8987.79ab 0.894b
IMP1 1.04b 9273.66a 1.142b
IMP2 1.20a 7898.32bc 0.961b
IMP3 1.26a 7215.80c 0.931b
SP 0.49c 7236.71c 2.449a
2019 SM 1.44b 10 309.26a 0.93b
IMP1 1.50ab 7 866.85b 0.87bc
IMP2 1.67a 8 165.14b 0.75c
IMP3 1.37b 7 907.48b 0.95b
SP 0.65c 6 005.50c 1.87a

3 讨论与结论

间作在一定程度上能减少土壤温室气体的排放[8]。本试验结果表明，三种间作夏花生种植模式与玉米单作相比都可以减少温室气体排放总量（CO2、N2O），全部处理土壤CH4总量呈现“汇”现象，这与陈津赛[24]、孙晓楠[25]以玉米||大豆为研究对象的试验结果一致。冬小麦-夏玉米||夏花生在追肥后可明显提高土壤CO2、N2O排放通量，对CH4排放通量影响不明显，与王艳群[26]研究小麦-玉米周年，施肥会提高土壤CO2、N2O排放通量的研究结果一致。通过本试验表明夏玉米||夏花生间作这种典型的禾豆科间作具备良好的生态效益，因此推广禾豆科间作模式对于农业生产减排具有重要的作用。
本试验采用生命周期评价方法，对不同种植模式进行碳足迹核算评价。小麦和单作玉米生产过程中单位面积碳排放主要来自于氮肥的投入，这与刘鑫钰等人[27]和孙博等人[28]的研究结果一致；单作花生生产过程中单位面积碳排放主要来自于地膜、肥料，三种间作模式生产过程中单位碳排放主要来自于肥料及花生生产中带来的碳排放，这与邹晓霞等人[29]的研究结果一致。氮肥投入所带来的碳排放在小麦、玉米中占比最大的主要原因是这两种作物除了肥料基施，在适当的时期一般会进行追施氮肥；而花生氮肥投入带来的碳排放要低于小麦和单作玉米，主要是花生一般不进行追肥且花生属于豆科作物能够进行生物固氮，进而减少氮肥投入。
碳排放效率（CEE）、全球增温潜势（GWP）、温室气体排放强度（GHGI）是衡量温室气体排放及作物生态效益的重要指标。前人研究禾豆科间作对温室气体排放的影响，以玉米//豌豆间作为研究对象，结果表明间作体系较玉米单作可以提高CEE[30]、降低GWP[31]和GHGI[32]。本试验结果表明，与单作玉米相比间作处理能够显著降低GWP，这与前人的研究结果一致；但间作处理提高CEE、降低GHGI的效果仅在2019年有所体现，可能是由于2018年首次种植，当时的土壤条件还没有达到稳定状态造成间作处理的效果不理想。国内外学者表明，不同的轮作顺序对GWP、GHGI影响较大[33]，秸秆还田后温室气体排放量增加会使GWP和GHGI提高[34,35]。本试验研究发现，打破传统的小麦玉米轮作方式，采取冬小麦-夏玉米||夏花生周年轮作种植模式能够有效降低GWP、GHGI。由于夏玉米||夏花生间作模式中较少的秸秆还田，使得间作玉米带GWP、GHGI降低，从而使整个间作体系的GWP、GHGI降低。此外在本试验间作处理的农业生产碳足迹构成分析中，占总排放量比较高的主要是氮肥、柴油、地膜，因此在未来生产中，注重肥料管理，采取不同条带精准施肥；推广少免耕技术，以减少农机耗能；使用新型地膜以减少地膜投入带来的碳排放。
综合来看，从减少农田碳足迹同时兼顾间作优势（数据在本文中未列出）的角度分析，三种轮作模式中以冬小麦-夏玉米||夏花生周年种植模式效果较好。其能够减少农田温室气体的排放、降低全球增温潜势，对减缓温室效应有积极作用；同时可以减少农业生产过程中的碳排放、降低农田碳足迹。在夏玉米||夏花生间作模式中，以间作玉米花生行比为3:6模式（IMP2）效果较好。

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