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全球气候变暖是人类面临的重要环境问题,它与人类活动大量排放温室气体有关。夜间增温幅度大于白天是气候变暖的显著特征,夜间增温既影响作物生长和产量,也会影响农田温室气体排放,进而可能加剧温室效应。水稻和小麦是主要粮食作物,稻麦轮作是长三角地区主要种植方式,稻麦轮作农田(稻-麦农田)是CH4和N2O的重要排放源。气候变暖背景下探讨稻-麦农田CH4和N2O排放量的遥感监测和估算,是提高稻麦粮食生产应对气候变化能力的有效举措。本文通过大田模拟试验,探究了夜间增温对稻-麦农田CH4和N2O排放及冠层光谱的影响,并利用稻麦冠层光谱定量估算稻-麦农田CH4和N2O的排放通量,为遥感监测稻-麦土壤CH4和N2O排放量提供试验依据。田间试验设夜间增温(NW)和对照处理(CK),夜间增温即在整个稻麦生育期的夜间(19:00—6:00)用铝箔反射膜覆盖水稻冠层。主要研究结果如下:(1)稻-麦土壤CH4和N2O排放通量对气温、降水(灌溉)及施肥的响应稻田CH4排放通量与持续淹水(排水)天数相关性达到显著水平(R=0.51,P<0.05),稻田N2O排放通量与持续淹水(排水)天数相关性达到极显著水平(R=-0.62,P<0.01);麦田CH4与气温相关性达到极显著水平(P<0.01),而N2O的排放峰与小麦生长期内追肥有关。(2)夜间增温下稻-麦土壤CH4和N2O的排放夜间增温并未改变稻麦轮作系统CH4和N2O排放的季节变化趋势。夜间增温显著提高水稻拔节期稻田CH4的排放通量(P<0.05),对麦田CH4源与汇的作用在不同生育期有差别;夜间增温抑制了水稻和小麦不同生育期N2O的排放。用持续变化的全球增温潜势(sustained-flux global warming potentials,SGWP)和持续变化的全球冷却潜势(sustained-flux global cooling potentials,SGCP)评估稻麦轮作土壤温室气体排放对气候变暖的贡献。夜间增温使稻麦轮作系统CH4和N2O的总SGWP上升,其中,稻田CH4排放起决定作用;结合稻-麦产量来看,稻田CH4和N2O总排放强度的增强趋势显著。(3)夜间增温下稻麦冠层光谱的变化水稻冠层近红外光谱反射率表现为,在分蘖期和拔节期时,NW>CK;而在灌浆期和成熟期时,CK>NW;小麦冠层近红外光谱在抽穗-成熟期表现为NW>CK。稻麦冠层光谱“红边面积”和“红边幅值”变化趋势一致:在水稻拔节期,夜间增温使“红边面积”和“红边幅值”显著降低;在小麦抽穗-灌浆期,夜间增温显著提高“红边面积”和“红边幅值”。夜间增温对稻麦冠层光谱“红边位置”的影响均表现出生育期的差异性:在水稻分蘖期,夜间增温使“红边位置”发生“红移”,拔节-成熟期差异不显著;在小麦抽穗-灌浆期,夜间增温使“红边位置”持续“蓝移”,而对照组则表现为先“红移”,再“蓝移”。(4)基于高光谱估算稻麦轮作系统CH4和N2O排放通量水稻冠层光谱反射率、一阶导数光谱及光谱特征值均与CH4排放通量显著相关,相关系数最大可达0.8(P<0.01),其中以“蓝边面积”(SDb)构成的二次多项式模型模拟精度和检验精度综合最佳,决定系数R2分别为0.70和0.72。水稻冠层光谱变量与灌浆期和成熟期N2O排放相关性较强,最大可达0.83(P<0.01);以灌水天数和光谱数据为参数构建模型,其中以“绿峰反射率(Rg)与红谷反射率(Rr)的比值(Rg/Rr)”和持续淹水/排水天数(ConD)构建的线性回归模型模拟精度和检验精度综合最佳,决定系数R2分别为0.57和0.60(P<0.01)。麦田N2O的排放通量与光谱变量在抽穗期相关性最强,其中,通量与λr、SDr/SDb的相关系数最强,分别达到0.63和0.62。