沈仕洲,張克強(qiáng),王 風(fēng)①,賴睿特,顏 青,楊涵博

(1.農(nóng)業(yè)部環(huán)境保護(hù)科研監(jiān)測(cè)所,天津 300191;2.農(nóng)業(yè)部大理農(nóng)業(yè)環(huán)境科學(xué)觀測(cè)實(shí)驗(yàn)站,云南 大理 671000)

農(nóng)田氮肥普遍增施導(dǎo)致氨揮發(fā)和硝態(tài)氮淋溶等損失量和損失程度呈現(xiàn)加劇狀態(tài),已成為導(dǎo)致地下水資源污染的重要來源[1-2]。土壤剖面殘留較多的氮素易形成垂直向下運(yùn)移的趨勢(shì)[3],并伴隨灌溉和降雨下滲造成硝態(tài)氮淋溶[4]。如何在保護(hù)地下水水質(zhì)和防控農(nóng)業(yè)面源污染的同時(shí)合理進(jìn)行農(nóng)田施肥已成為國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究的熱點(diǎn)[5-6]。目前,國(guó)內(nèi)外計(jì)算和評(píng)估農(nóng)田氮素淋溶和氨揮發(fā)的方法主要分為兩種:(1)在農(nóng)田尺度上多利用田間監(jiān)測(cè)試驗(yàn)結(jié)果估算氮素?fù)p失[7],但是這種方法需要設(shè)置專門的田間試驗(yàn)小區(qū)進(jìn)行長(zhǎng)期監(jiān)測(cè),過程耗時(shí)又復(fù)雜,而且僅能測(cè)定點(diǎn)上數(shù)據(jù),區(qū)域代表性差,且該方法不便于執(zhí)法部門推廣使用;(2)在流域尺度上的氮素?fù)p失量估算基本上是引用國(guó)外非點(diǎn)源污染模型,然后根據(jù)國(guó)內(nèi)研究區(qū)的具體狀況對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,從而模擬出流域的氮素輸出量。模型模擬法也是目前研究的熱點(diǎn),因?yàn)槠渚哂胁僮骱?jiǎn)單、模擬準(zhǔn)確和代表性廣等優(yōu)點(diǎn)而成為評(píng)估和預(yù)測(cè)氮素輸出的核心方法。目前,國(guó)內(nèi)用于氮素?fù)p失評(píng)估的模型有SWAT(soil and water assessment)、AnnAGNPS、ANSWERS和RZWQM(root zone water quality model)[8]。其中,RZWQM 模型耦合了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理和環(huán)境影響模塊,成為預(yù)測(cè)和評(píng)估農(nóng)田氮素淋溶的新工具[9]。目前,薛長(zhǎng)亮等[10]運(yùn)用RZWQM模型對(duì)華北平原土壤剖面含水量、硝態(tài)氮含量和作物產(chǎn)量等指標(biāo)進(jìn)行率定和驗(yàn)證后,證實(shí)華北地區(qū)可以應(yīng)用RZWQM模型進(jìn)行評(píng)估和預(yù)測(cè)工作,在模擬硝態(tài)氮淋溶和氨揮發(fā)過程中該模型模擬結(jié)果具有一定的參考價(jià)值。但對(duì)于管理部門來說,如果以運(yùn)用RZWQM模型預(yù)測(cè)得到的面源污染發(fā)生量作為管理和執(zhí)法依據(jù),需要將很多參數(shù)輸入模型中,使用較復(fù)雜且需要專業(yè)知識(shí),因此,該模型不適用于管理部門的日常監(jiān)管。目前,國(guó)內(nèi)外鮮有可用于管理執(zhí)法的簡(jiǎn)單快捷的面源污染發(fā)生量估算經(jīng)驗(yàn)方法,因此,筆者在已經(jīng)通過率定驗(yàn)證的RZQWM模型基礎(chǔ)上,通過建立較易測(cè)定獲取的1 m內(nèi)土體硝態(tài)氮?dú)埩袅糠謩e與較難監(jiān)測(cè)獲得的土壤硝態(tài)氮淋溶量和土壤氨揮發(fā)量之間的函數(shù)關(guān)系,提供了一種科學(xué)準(zhǔn)確、便捷快速的農(nóng)田面源污染發(fā)生量估算方法,并利用華北平原10篇相關(guān)文獻(xiàn)中的24組施肥量梯度田間試驗(yàn)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)土壤硝態(tài)氮淋溶量函數(shù)準(zhǔn)確率進(jìn)行分析,利用8篇相關(guān)文獻(xiàn)中的15組施肥量梯度田間試驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)土壤氨揮發(fā)量函數(shù)準(zhǔn)確率進(jìn)行分析,為管理部門應(yīng)用簡(jiǎn)單快捷的面源污染發(fā)生量估算方法提供技術(shù)支撐。

1 研究方法

1.1 函數(shù)建立的基礎(chǔ)

所應(yīng)用的函數(shù)是基于RZWQM模型進(jìn)行回歸分析建立的,RZWQM模型是美國(guó)農(nóng)業(yè)部大平原系統(tǒng)研究所研發(fā)的能夠?qū)ν寥栏鶇^(qū)水質(zhì)、土壤養(yǎng)分運(yùn)移和作物生長(zhǎng)進(jìn)行綜合模擬的模型。RZWQM模型由物理、化學(xué)、養(yǎng)分、作物生長(zhǎng)、殺蟲劑和管理6個(gè)模塊組成。RZWQM模型使用了“日”和“時(shí)”兩個(gè)時(shí)間尺度,以“日”為尺度計(jì)算離子、肥料、灌溉水、耕地措施,以及潛在蒸散發(fā)和蒸騰量。水分遷移和營(yíng)養(yǎng)化學(xué)過程則以“時(shí)”尺度進(jìn)行計(jì)算,包括土壤水分的再分配、營(yíng)養(yǎng)鹽的遷移轉(zhuǎn)化、滲濾、徑流、殺蟲劑淋洗、熱量損耗、實(shí)際蒸散量、植物養(yǎng)分吸收過程等;然后計(jì)算殺蟲劑遷移轉(zhuǎn)化過程、碳氮遷移轉(zhuǎn)化過程和土壤物質(zhì)平衡過程;最后運(yùn)行作物生長(zhǎng)模塊。RZWQM模型能夠模擬包括作物氮?dú)埩?、有機(jī)態(tài)礦化、氮素固定、氮素淋溶、氨揮發(fā)、硝化和反硝化等土壤氮轉(zhuǎn)化的主要過程。該模型可以較好地模擬氮素的遷移轉(zhuǎn)化,更加方便快捷地獲得氮素淋溶數(shù)值和評(píng)估淋溶情況,以及有針對(duì)性地實(shí)行優(yōu)化施肥措施來削減損失。該模型初始輸入數(shù)據(jù)包括氣象數(shù)據(jù)和土壤基本數(shù)據(jù),其中,氣象數(shù)據(jù)包括模擬期間日降水、日最高溫、日最低溫、風(fēng)速、相對(duì)空氣濕度等,土壤基本數(shù)據(jù)包括土層容重、田間持水量、土壤pH值、土壤含水率以及剖面硝態(tài)氮和銨態(tài)氮初始含量。

1.2 函數(shù)建立的思路

應(yīng)用基于河北夏玉米-冬小麥長(zhǎng)期定位試驗(yàn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證完成的RZWQM模型[10],在對(duì)不同施肥量試驗(yàn)處理土壤剖面含水量、土壤剖面養(yǎng)分遷移轉(zhuǎn)化以及冬小麥和夏玉米產(chǎn)量與生物量等參數(shù)進(jìn)行率定與驗(yàn)證的基礎(chǔ)上,得到適合華北冬小麥-夏玉米系統(tǒng)模型模擬的系列參數(shù),同時(shí)也證實(shí)RZWQM模型可以用于土壤剖面水分和養(yǎng)分遷移轉(zhuǎn)化過程的模擬。筆者基于以上模型參數(shù)率定與驗(yàn)證研究結(jié)論,進(jìn)一步開發(fā)模型的預(yù)測(cè)功能,即通過設(shè)置不同施肥量情景模式,運(yùn)行模型輸出獲得一系列土壤硝態(tài)氮淋溶量和氨揮發(fā)量數(shù)據(jù),對(duì)這些通常難于監(jiān)測(cè)的指標(biāo)進(jìn)行回歸分析,將各途徑面源污染發(fā)生量與作物收獲后1 m內(nèi)土壤硝態(tài)氮?dú)埩袅窟M(jìn)行擬合建立函數(shù)關(guān)系,將簡(jiǎn)單的易于測(cè)定的指標(biāo)用于反饋估算面源污染發(fā)生量,為管理部門提供簡(jiǎn)易可行的監(jiān)管方法。

1.3 驗(yàn)證文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)的建立

為了對(duì)土壤硝態(tài)氮淋溶量函數(shù)和土壤氨揮發(fā)量函數(shù)準(zhǔn)確率進(jìn)行驗(yàn)證,查詢?nèi)A北地區(qū)范圍內(nèi)相關(guān)的10篇文獻(xiàn)中24組田間實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)建立的土壤淋溶量函數(shù)準(zhǔn)確率進(jìn)行分析,并查詢8篇文獻(xiàn)中15組田間實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)建立的土壤氨揮發(fā)量函數(shù)準(zhǔn)確率進(jìn)行分析,實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)主要包括田間試驗(yàn)中的施氮量、土壤硝態(tài)氮淋溶量和土壤氨揮發(fā)量。驗(yàn)證文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)具體信息見表1[11-19，4]和表2[20-27]。

表1相關(guān)文獻(xiàn)土壤硝態(tài)氮淋溶量田間試驗(yàn)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)

Table1Thedataofsoilnitratenitrogenleachinginthefieldexperiment

來源文獻(xiàn)試驗(yàn)地點(diǎn)土壤硝態(tài)氮淋溶量或施氮量/(kg·hm-2)處理1處理2處理3處理4[11]河北保定15.3/75(麥季)37.2/150(麥季)43.4/225(麥季)69.6/300(麥季) [12]河北辛集、北京昌平122.4/300(辛集,全年)157.3/300(昌平,全年)320.2/555(昌平,全年)[13]甘肅蘭州98.2/187.5(全年)175.8/375(全年)[14]河北保定37.2/150(全年)66.4/300(全年)[15]河北石家莊21.8/75(全年)54.6/150(全年)[16]河北曲周36.2/139(全年)110.2/240(全年)[17]山東惠民82.3/225(全年)121.7/375(全年)[18]山東龍口42.1/105(全年)52.1/168(全年)88.1/195(全年)99.1/240(全年) [19]陜西楊凌35/196(全年)42/224(全年)[4]河北曲周82.2/450(全年)

表2 相關(guān)文獻(xiàn)土壤氨揮發(fā)量田間試驗(yàn)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)

2 結(jié)果與分析

2.1 1 m內(nèi)土壤硝態(tài)氮?dú)埩袅糠謩e與硝態(tài)氮淋溶量和土壤氨揮發(fā)量間的函數(shù)關(guān)系

根據(jù)已完成率定和驗(yàn)證的RZWQM模型參數(shù),運(yùn)用RZWQM模型模擬不同作物生長(zhǎng)季施氮量與土壤硝態(tài)氮淋溶量、氨揮發(fā)量和1 m內(nèi)土壤硝態(tài)氮?dú)埩袅康纫幌盗袑?duì)應(yīng)數(shù)據(jù)。對(duì)較容易采集測(cè)定的作物收獲期1 m內(nèi)土壤硝態(tài)氮?dú)埩袅糠謩e與生育期土壤硝態(tài)氮淋溶量和土壤氨揮發(fā)量進(jìn)行回歸分析發(fā)現(xiàn),作物收獲期1 m內(nèi)土壤硝態(tài)氮?dú)埩袅糠謩e與土壤硝態(tài)氮淋溶量和土壤氨揮發(fā)量均呈線性正相關(guān)關(guān)系(圖1),且均達(dá)顯著水平(P<0.05)。其中,冬小麥-夏玉米輪作周期土壤硝態(tài)氮淋溶量與1 m內(nèi)土壤硝態(tài)氮?dú)埩袅?以及土壤氨揮發(fā)量與1 m內(nèi)土壤硝態(tài)氮?dú)埩袅亢瘮?shù)關(guān)系分別為Y1=0.302 5X1+18.458(R2=0.968 2,n=13)和Y2=0.379 1X1+13.471(R2=0.943 3,n=13)。其中,Y1為輪作周期土壤硝態(tài)氮淋溶量,kg·hm-2;X1為輪作周期玉米收獲后硝態(tài)氮?dú)埩袅?kg·hm-2;Y2為輪作周期土壤氨揮發(fā)量,kg·hm-2。小麥種植季土壤硝態(tài)氮淋溶量與1 m內(nèi)土壤硝態(tài)氮?dú)埩袅?以及土壤氨揮發(fā)量與1 m內(nèi)土壤硝態(tài)氮?dú)埩袅亢瘮?shù)關(guān)系分別為Y3=0.110 1X2+5.376 9(R2=0.946 2,n=10)和Y4=0.139 3X2+2.814 4(R2=0.924 4,n=10),其中,Y3為麥季硝態(tài)氮淋溶量,kg·hm-2;X2為麥季收獲后1 m內(nèi)土壤硝態(tài)氮?dú)埩袅?kg·hm-2;Y4為麥季土壤氨揮發(fā)量,kg·hm-2。由此可知,通過采集測(cè)定作物收獲后土壤剖面硝態(tài)氮?dú)埩袅?則可快速計(jì)算得到土壤硝態(tài)氮淋溶量和土壤氨揮發(fā)量。

圖1 應(yīng)用RZWMQ模型預(yù)測(cè)得到的土壤硝態(tài)氮淋溶量和氨揮發(fā)損失特征

2.2 硝態(tài)氮淋溶量函數(shù)關(guān)系準(zhǔn)確率分析

利用表3中的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)對(duì)3.1節(jié)中確定的1 m內(nèi)土壤硝態(tài)氮?dú)埩袅颗c硝態(tài)氮淋溶量函數(shù)關(guān)系準(zhǔn)確率進(jìn)行驗(yàn)證可以得出,函數(shù)準(zhǔn)確率變化范圍為39%～94%,平均準(zhǔn)確率為70.9%。準(zhǔn)確率在較大范圍內(nèi)變動(dòng),準(zhǔn)確率因試驗(yàn)地點(diǎn)變化而變化,總體趨勢(shì)表現(xiàn)為試驗(yàn)地點(diǎn)越接近河北石家莊,函數(shù)準(zhǔn)確率越高,河北石家莊試驗(yàn)點(diǎn)平均準(zhǔn)確率高達(dá)90.5%,河北保定、河北曲周、山東惠民等鄰近試驗(yàn)點(diǎn)驗(yàn)證準(zhǔn)確率也均在68.0%以上。而距河北石家莊越遠(yuǎn)的試驗(yàn)點(diǎn),其函數(shù)準(zhǔn)確率越低,如蘭州、昌平等試驗(yàn)點(diǎn)準(zhǔn)確率均低于55%。

2.3 氨揮發(fā)量函數(shù)關(guān)系的準(zhǔn)確率分析

利用表4中的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)對(duì)3.1節(jié)中確定的1 m內(nèi)土壤硝態(tài)氮?dú)埩袅颗c土壤氨揮發(fā)量函數(shù)關(guān)系準(zhǔn)確率進(jìn)行分析可以得出,函數(shù)準(zhǔn)確率變化范圍為34%～97%,平均準(zhǔn)確率為71.2%。與1 m內(nèi)土壤硝態(tài)氮?dú)埩袅亢拖鯌B(tài)氮淋溶量函數(shù)準(zhǔn)確率相同,1 m內(nèi)土壤硝態(tài)氮?dú)埩袅颗c氨揮發(fā)量函數(shù)準(zhǔn)確率因試驗(yàn)地點(diǎn)變化而變化,總體趨勢(shì)表現(xiàn)為試驗(yàn)地點(diǎn)越接近河北石家莊,函數(shù)準(zhǔn)確率就越高,試驗(yàn)地點(diǎn)為河北保定的函數(shù)平均準(zhǔn)確率高達(dá)90.0%,河北欒城、河北曲周等鄰近試驗(yàn)點(diǎn)驗(yàn)證準(zhǔn)確率也均在70.0%以上。而距河北石家莊越遠(yuǎn)、輪作模式差異越大的試驗(yàn)點(diǎn),其函數(shù)準(zhǔn)確率就越低,如湖北南湖稻麥輪作試驗(yàn)點(diǎn)函數(shù)平均準(zhǔn)確率低于60%。

3 討論

在中國(guó)華北地區(qū)甚至全國(guó)范圍內(nèi)施肥量過大導(dǎo)致地下水污染情況已經(jīng)屢見不鮮,歐洲共同體委員會(huì)(Commission of the European Community,CEC)已經(jīng)指明農(nóng)田的“最佳施肥量”對(duì)作物穩(wěn)產(chǎn)和氮素?fù)p失關(guān)系的重要性[28-30],所以華北地區(qū)合理的施肥量對(duì)保證作物穩(wěn)產(chǎn)并減少氮損失尤為重要。目前,已有大量關(guān)于施肥量與氮素?fù)p失量之間關(guān)系的研究,但在這些研究中對(duì)氮素?fù)p失的監(jiān)測(cè)都較為復(fù)雜,對(duì)施肥量的記錄也需準(zhǔn)確,因此很難用于管理部門的日常管理和執(zhí)法中。筆者基于RZWQM模型提出了華北平原農(nóng)業(yè)面源污染量簡(jiǎn)易函數(shù)關(guān)系,以1 m內(nèi)土壤硝態(tài)氮?dú)埩袅孔鳛楹?jiǎn)易監(jiān)測(cè)指標(biāo),通過1 m 內(nèi)土壤硝態(tài)氮?dú)埩袅坑?jì)算硝態(tài)氮淋溶量和氨揮發(fā)量。

表3硝態(tài)氮淋溶量函數(shù)關(guān)系準(zhǔn)確率驗(yàn)證

Table3Accuracyverificationofnitratenitrogenleachingfunction

來源文獻(xiàn)試驗(yàn)地點(diǎn)淋溶量/施氮量/(kg·hm-2)模擬結(jié)果/(kg·hm-2)準(zhǔn)確率/%平均準(zhǔn)確率/% [11]河北保定15.3/75(麥季)12.1/757968.8 37.2/150(麥季)22.48/1506043.4/225(麥季)32.3/2257469.6/300(麥季)43.04/30062[12]河北辛集、北京昌平122.4/300(辛集,全年)75.85/3006249.7 157.3/300(昌平,全年)75.85/30048320.2/555(昌平,全年)123.96/55539[13]甘肅蘭州98.2/187.5(全年)52/187.55352.0 175.8/375(全年)90/37551[14]河北保定37.2/150(全年)47.33/1507983.5 66.4/300(全年)75.85/30088[15]河北石家莊21.8/75(全年)23.2/759490.5 54.6/150(全年)47.33/15087[16]河北曲周36.2/139(全年)44/1398269.5 110.2/240(全年)63/24057[17]山東惠民82.3/225(全年)60/2257373.5 121.7/375(全年)90/37574[18]山東龍口42.1/105(全年)30.2/1057274.2 52.1/168(全年)48.9/1689488.1/195(全年)57/1956599.1/240(全年)65/24066[19]陜西楊凌35/196(全年)57/1966165.5 42/224(全年)60/22470[4]河北曲周82.2/450(全年)100.68/4508282.0

表4氨揮發(fā)量函數(shù)關(guān)系準(zhǔn)確率驗(yàn)證

Table4Accuracyverificationofammoniavolatilizationfunction

來源文獻(xiàn)試驗(yàn)地點(diǎn)揮發(fā)量/施氮量/(kg·hm-2)模擬結(jié)果/(kg·hm-2)準(zhǔn)確率/%平均準(zhǔn)確率/% [20]山東泰安10.31/60(玉米季)5/604840.0 14.62/240(玉米季)38/2403827.03/480(玉米季)80/48034[21]河北保定80/300(全年)88.75/3009090.0 [22]河北衡水24.92/300(麥季)49.66/3005059.5 27.8/240(玉米季)40.32/24069[23]湖北南湖17.05/225(麥季)30/2255759.5 13.03/157(麥季)21/15762[24]北京海淀45.1/300(麥季)39.24/3008774.5 80/300(玉米季)49.66/30062[25]河北欒城60.1/400(全年)69.13/4008787.0 [26]河北曲周30/180(玉米季)23/1807777.0 [27]北京海淀22/120(全年)15/1206882.3 33/240(全年)40.32/2408264.5/360(全年)62.5/36097

同時(shí),筆者運(yùn)用近年區(qū)域內(nèi)相關(guān)研究文獻(xiàn)數(shù)據(jù)對(duì)函數(shù)進(jìn)行驗(yàn)證,結(jié)果表明該函數(shù)關(guān)系平均準(zhǔn)確率在70%左右,且應(yīng)用區(qū)域地理位置越接近函數(shù)率定所采用數(shù)據(jù)的來源區(qū)域,則準(zhǔn)確率越高,這主要是因?yàn)榻⒃摵瘮?shù)基礎(chǔ)的RZWQM模型主要是運(yùn)用河北石家莊大河試驗(yàn)站的長(zhǎng)期定位試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行模型參數(shù)率定驗(yàn)證得到的,越接近該試驗(yàn)點(diǎn)的地區(qū),其土壤、氣象等條件也越相似,因而函數(shù)準(zhǔn)確率就越高?？傮w來看,在華北平原冬小麥-夏玉米輪作體系中此面源污染估算方法簡(jiǎn)便直接,并且節(jié)約時(shí)間和成本。此外,雖然與傳統(tǒng)方法相比該方法準(zhǔn)確率有一定降低,但是在整個(gè)區(qū)域的平均準(zhǔn)確率可達(dá)70%,能滿足管理部門監(jiān)管的需要。

目前,此函數(shù)關(guān)系僅僅是基于河北石家莊大河試驗(yàn)站長(zhǎng)期定位試驗(yàn)數(shù)據(jù)提出的,函數(shù)關(guān)系中僅涉及1 m內(nèi)土壤硝態(tài)氮?dú)埩袅恳粋€(gè)因素,在今后的應(yīng)用中,可對(duì)函數(shù)關(guān)系做進(jìn)一步改進(jìn),即基于各自區(qū)域的田間試驗(yàn)數(shù)據(jù),運(yùn)用RZWQM模型得到針對(duì)區(qū)域的函數(shù)關(guān)系,同時(shí)可在函數(shù)中增加降雨量、土壤pH等對(duì)氮素淋溶和氨揮發(fā)影響較大的因素作為變量,提高函數(shù)的準(zhǔn)確性。

4 結(jié)論

基于經(jīng)過華北平原相關(guān)長(zhǎng)期定位試驗(yàn)數(shù)據(jù)率定驗(yàn)證的RZWQM模型,提出以華北平原冬小麥-夏玉米輪作農(nóng)田1 m內(nèi)土壤硝態(tài)氮?dú)埩袅孔鳛楹?jiǎn)易監(jiān)測(cè)指標(biāo),獲取農(nóng)田硝態(tài)氮淋溶量和氨揮發(fā)量的函數(shù)關(guān)系,得出以下結(jié)論:

(1)華北平原冬小麥-夏玉米輪作農(nóng)田淋溶損失估算:全年硝態(tài)氮淋溶量由玉米收獲后硝態(tài)氮?dú)埩袅颗c0.302 5的乘積再與18.458相加得到,麥季硝態(tài)氮淋溶量由小麥?zhǔn)斋@后硝態(tài)氮?dú)埩袅颗c0.110 1 的乘積再與5.376 9相加得到,玉米季硝態(tài)氮淋溶量為全年硝態(tài)氮淋溶量與麥季硝態(tài)氮淋溶量的差值。

(2)華北平原冬小麥-夏玉米輪作農(nóng)田氨揮發(fā)損失估算:全年氨揮發(fā)量由玉米收獲后硝態(tài)氮?dú)埩袅颗c0.379 1的乘積再與13.47 1相加得到,麥季氨揮發(fā)量由小麥?zhǔn)斋@后硝態(tài)氮?dú)埩袅颗c0.139 3的乘積再與2.814 4相加得到,玉米季氨揮發(fā)量為全年氨揮發(fā)量與麥季氨揮發(fā)量的差值。