摘要
探究了长期施用氮、磷肥对土壤呼吸组分特征和碳平衡的影响，可为农田提高固碳效率提供参考。田间试验于 2017 年设置，采用随机区组试验设计，以春小麦为供试作物，设置 4 个处理，分别为对照（CK，不施肥）、施氮肥（N，N 115 kg·hm-2）、施磷肥（P，P2O5 115 kg·hm-2）、氮磷配施（NP，N 和 P2O5 各 115 kg· hm-2），采用静态箱-气相色谱仪法测算 2021 和 2023 年生育期内土壤呼吸排放特征，探讨土壤酶和微生物量碳等因子与土壤呼吸的关系，分析氮、磷肥施用的土壤碳平衡。结果表明，在 2 个生长季中，春小麦生育期内各处理土壤呼吸、自养呼吸随时间呈双峰趋势，异养呼吸呈单峰趋势，均在开花期最大，2021 和 2023 年表现为 NP 处理（6405.12 和 6150.27 kg·hm-2）>P 处理（5667.53 和 5423.97 kg·hm-2）>N 处理（5626.58 和 4630.82 kg·hm-2）>CK 处理（4366.67 和 4128.29 kg·hm-2）。与土壤水分相比，土壤温度能较好地解释土壤呼吸速率的变化（53.6% ～ 68.1%）。随机森林和结构方程模型表明土壤有效磷、有机碳、微生物量碳、多酚氧化酶和纤维二糖水解酶是土壤呼吸的主要影响因子。各处理生态系统碳平衡均大于 0，表现为土壤碳的“汇”，在陇中黄土高原旱作农田中 NP 处理的固碳潜力最优。综上所述，氮、磷肥施用对旱地土壤碳排放和农业生态系统碳中和具有显著的影响。
Abstract
In this paper，the effects of long-term application of nitrogen and phosphorus fertilizers on soil respiration component characteristics and carbon balance were explored，which could provide a reference for improving the carbon sequestration efficiency of farmland. The field experiment was set up in 2017，using a randomized block experimental design，with spring wheat as the test crop，and four treatments，namely control（CK，no fertilization），nitrogen fertilizer（N，N 115 kg·hm-2），phosphate fertilizer application（P，P2O5 115 kg·hm-2），and combined nitrogen and phosphorus application （NP，N 115 kg·hm-2 and P2O5 115 kg·hm-2），and the characteristics of soil respiration and emission during the growth period of 2021 and 2023 were measured by static box-gas chromatograph. The relationship between soil enzymes and microbial biomass carbon and soil respiration was investigated，and the soil carbon balance of nitrogen and phosphorus fertilizer application was analyzed. The results showed that in the two growing seasons，soil respiration and autotrophic respiration showed a bimodal trend with time，and heterotrophic respiration showed a unimodal trend during the growth period of spring wheat，which was the largest at the flowering stage，the results in 2021 and 2023 were as follows：NP trentment（6405.12 and 6150.27 kg·hm-2）> P trentment（5667.53 and 5423.97 kg·hm-2）>N trentment（5626.58 and 4630.82 kg·hm-2） >CK trentment（4366.67 and 4128.29 kg·hm-2）. Compared with soil moisture，soil temperature could better explain the change of soil respiration rate（53.6%-68.1%），and random forest and structural equation models showed that soil available phosphorus，organic carbon，microbial biomass carbon，polyphenol oxidase and cellobiophilia hydrolase were the main influencing factors of soil respiration. The carbon balance of each treatment ecosystem was greater than 0，which was manifested as a“sink”of soil carbon，and the carbon sequestration potential of NP treatment was the best in the dryland farmland of the Loess Plateau in Longzhong. In general，nitrogen and phosphorus fertilizer application had a significant impact on soil carbon emissions and carbon neutrality of agroecosystems in drylands.
温室效应引起的气候变化是当前人类面临的主要挑战[1]。农田作为温室气体排放的主要来源之一，其排放的温室气体约占全球气候变化的 20%[2]。土壤呼吸作为温室气体排放的主要组成部分，其微小变化对大气中 CO2 浓度产生影响较大，影响着全球碳循环[3]。
施肥是改善土壤养分条件、提高作物产量的主要措施，同时，施肥也是影响农田生态系统土壤 CO2 排放的重要因素之一，氮、磷肥施用是旱地农田主要的施肥措施[4]，外源氮、磷输入的增加影响着土壤微生物、有机碳分解和储存，使土壤呼吸、自养呼吸、异养呼吸产生差异，进而影响土壤碳循环[5]。因此，探究氮、磷肥施用对土壤呼吸及碳平衡的影响可为农田土壤提升固碳效率提供技术支撑。
近年来，已有大量基于田间试验的研究探讨了施用氮、磷肥对土壤呼吸及其组分的影响。氮肥通过影响植物的生长和微生物的活性[6]，对土壤呼吸的影响存在促进[7]、抑制[8]或无显著影响[9]。磷肥施用可以缓解土壤磷限制，促进植物根系和微生物生长，加速有机质分解，从而增加土壤 CO2 排放[10]。也有研究发现氮和磷的限制效应具有相似性，若同时添加将会比氮、磷单一添加产生的作用更显著[11]。氮添加能够降低土壤微生物呼吸，但磷添加能够促进土壤 CO2 排放[12]，此外由于氮、磷之间的强耦合作用，磷的补充能够增强植物根系对氮的摄取，进而提升根系的呼吸作用[13]。土壤呼吸与有机碳等土壤因子密切相关，但酶活性等关键因子对土壤呼吸的影响研究较少[14]。同时，土壤呼吸与土壤温度和水分有直接的关系[15]，温度、水分变化是否会导致土壤呼吸在不同处理间的效应存在差别等有待进一步研究。
陇中黄土高原是我国典型的雨养农业区，缺氮少磷是陇中黄土高原土壤的典型特征[16]，为评估氮、磷肥施用下旱作农业土壤呼吸提供了理想的场所。因此，本研究依托设置在定西市李家堡镇的不同施肥的长期定位试验，探究 2021 和 2023 年生长季陇中旱作农田氮、磷肥施用对土壤呼吸及其组分的影响，以期为该区域农田土壤减少碳排放、提高固碳效率提供一定的参考。
1 材料与方法
1.1 试验区概况
本研究依托甘肃农业大学黄土高原旱作农业综合实验站，试验区位于甘肃省定西市李家堡镇 （35°28′N，104°44′E），属中温带半干旱区，土壤为典型的黄绵土，平均海拔 2000 m，多年平均气温和平均降水量分别为 6.4℃和 400 mm（图1）。土壤基本理化性质：pH 8.45、有机碳 8.32 g·kg-1、全氮 0.86 g·kg-1、全磷 0.82 g·kg-1、全钾 28.00 g·kg-1、碱解氮 51.10 mg·kg-1、有效磷 21.20 mg·kg-1、速效钾 100.90 mg·kg-1[16]。
图12021 和 2023 年研究区气温和降水量分布
1.2 试验设计
试验始于 2017 年，为研究长期施用氮、磷肥对土壤呼吸的影响，本研究设置 1 个对照和 3 个施肥处理，分别为对照（CK，不施肥）、施氮肥 （N，N 115 kg·hm-2）、施磷肥（P，P2O5 115 kg· hm-2）、氮磷配施（NP，N 和 P2O5 各 115 kg·hm-2），氮肥为尿素（N 46%）、磷肥为过磷酸钙（P2O5 12%），于播种前作为基肥一次性施入，不追肥。每个处理设 3 次重复，采用完全随机区组设计，小区面积为 27 m2 （4.5 m×6 m），播种行长 5 m，留 1 m 不播种（正常施肥，用于测定土壤异养呼吸），采用 0.25 mm 的尼龙网根系隔离。田间管理与当地常规一致。供试作物为春小麦‘定西 40 号’，每年 3 月下旬播种，7 月下旬收获，播种量 187.5 kg·hm-2，播深 7 cm，行距 20 cm[16]。
1.3 气体和样品采集
1.3.1 CO2 气体采集
CO2 气体于 2021、2023 年春小麦生育期内 （3—7 月）进行收集，采用静态箱-气相色谱仪法进行测算其排放通量。每隔 15 d 采集 1 次，采集时间为 8：00—11：00（遇雨雪天气适当调整采样时间）。取样装置由顶箱（高 35 cm）和底座（直径 38 cm）构成，侧面配备小型风扇口和采样口，顶部设有温度计安装孔；底座于作物播种后埋入并固定。采集气体时打开顶箱内小型风扇使气体充分混匀。在静态箱封闭时立刻开始记时，在 0、10 和 20 min 用 100 mL 注射器采集气体，分别注入 0.1 L 铝塑复合气袋中，并记录桶内温度，同时测定 0～20 cm 土壤温度（直角地温计）和土壤含水率[烘干法（105±2）℃]。
1.3.2 土壤样品采集
在春小麦开花期采集 0～20 cm 土壤样品（“S” 形 5 点采样法），土样充分混匀，挑除可见的动植物残体和石子，风干、研磨、过筛后用于测定土壤理化性质和土壤酶活性。
1.4 测定方法
1.4.1 基本理化、生物性质测定
土壤有机碳采用重铬酸钾-浓硫酸外加热法测定[17]；全氮采用 H2SO4 消煮-凯氏定氮法测定[17]；有效磷采用 NaHCO3 浸提-钼锑抗比色法测定[17]；速效钾采用乙酸铵浸提-火焰光度法测定[17]；pH（土水比 1∶2.5）用 pH 计测定[17]；采用氯仿熏蒸法[17]测定土壤微生物量碳；采用 96 微孔板荧光法[18]测定土壤多酚氧化酶、β-1，4 葡萄糖苷酶和纤维素二糖水解酶活性；于春小麦成熟后，每小区收获 1 m2，脱粒晒干后计产。
1.4.2 土壤呼吸测定
土壤呼吸、土壤异养呼吸分析采用安捷伦 （7890B）气相色谱仪测定。采用火焰离子化检测器，色谱柱为 Porapak Q，载气为高纯 N2。排放通量计算公式[19]：
(1)
式中，F 为土壤呼吸或异养呼吸通量（mg·m-2·h-1）； H 为采样暗箱高度（m）；Mc 为 CO2 相对分子质量； C1、C2 分别为静态箱关闭时（0 min）和测定结束时（20 min）箱内气体的体积浓度（μmol·mol-1）； T1、T2 分别为静态暗箱关闭和开启时暗箱内温度。 （K）；Δt 为第 20 min 和第 0 min 时间之差（h）。
土壤自养呼吸通量计算公式：
(2)
式中，FRA 为土壤自养呼吸通量（mg·m-2·h-1）， FRS 为土壤呼吸通量（mg·m-2·h-1），FRH 为土壤异养呼吸通量（mg·m-2·h-1）。
土壤呼吸累积排放量计算公式：
(3)
式中，M 为测定时期内土壤呼吸累积排放量（kg· hm-2），F 为土壤呼吸排放通量（mg·m-2·h-1）， N 为采样次数，tN+1-tN 为两次采样之间的间隔天数。
1.4.3 春小麦生育期碳平衡测算
本文采用净生态系统生产力衡量生态系统碳平衡，计算公式：
(4)
式中，NEPC 表示生态系统碳平衡（kg·hm-2）， NEPC>0 表明土壤碳的“汇”，NEPC<0 表明土壤碳的“源”；NPPC 表示净初级生产力固碳量（kg· hm-2）；RHC 表示土壤异养呼吸碳释放量（kg·hm-2）。
(5)
(6)
式中，NPPA 为地上部分生物量（kg·hm-2）； NPPU 为地下（根系）生物量（kg·hm-2）；CE 为根际沉积碳（kg·hm-2）；YE 为换算系数，取 0.65[19]。
(7)
(8)
式中，MRH 为土壤异养呼吸累计排放量（kg·hm-2）。 12/44 为 CO2 中 C 相对分子质量换算系数；MRS 为土壤呼吸累计排放量（kg·hm-2）；CEE 为碳排放效率（kg·kg-1）；Y 为作物籽粒产量（kg·hm-2）。
1.5 数据处理
检验数据的残差正态性和方差齐性，必要时对数据进行参数检验。采用重复测量方差分析检验施肥、测定时间对土壤呼吸及其组分的影响；其次，采用单因素方差分析的最小显著差异法（邓肯）检验土壤呼吸速率、净初级生产力和净生态系统生产力等的差异；使用 R 4.2.3 中的“lavaan SEM”包和“Boston”包分别构建结构方程模型、随机森林模型。所有数据统计与分析均用 SPSS 23.0 和 R 4.2.3，绘图采用 Origin 2021 和 R 4.2.3 完成。
2 结果与分析
2.1 长期施用氮、磷肥对土壤呼吸速率的影响
2021、2023 年生育期内各处理土壤呼吸速率和土壤自养呼吸速率呈“双峰”趋势，土壤异养呼吸速率呈“单峰”趋势（图2），各处理变化趋势基本一致。CK、N、P、NP 处理下土壤呼吸速率峰值出现在拔节期和开花期，其中开花期峰值最大，2021 年为 257.28、287.25、309.99、327.88 mg· m-2·h-1，而 2023 年为 271.04、302.22、325.21、344.47 mg·m-2·h-1。
两个生长季内各处理自养呼吸速率均在拔节期和开花期出现排放峰（图2），2021 和 2023 年变化范围分别为 25.03～184.02 和 27.79～198.44 mg·m-2·h-1。CK、N、P、NP 处理土壤异养呼吸峰值均出现在开花期，2021 和 2023 年 CK 处理的土壤异养呼吸分别为 119.77 和 124.43 mg·m-2·h-1，与 CK 相比，N、P 和 NP 处理分别增加 9.36% 和 10.17%、15.31% 和 13.71%、20.12% 和 17.74%。重复测量方差分析表明，年度间没有交互作用，处理、时间、处理与时间及年度的交互作用显著影响土壤呼吸及其组分（P<0.01，表1）。
图2长期施用氮、磷肥下土壤呼吸速率的动态变化
注：箱上不同小写字母表示处理间差异显著（P<0.05）。下同。
2.2 长期施用氮、磷肥对土壤呼吸累计排放量的影响
2021、2023 年春小麦生育期内，不同处理间土壤异养呼吸累计排放量和土壤自养呼吸累计排放量均差异显著（图3a，3c）。NP 处理土壤呼吸累计排放量两年均为最高，分别为 6405.12（2021 年生长季）、6150.27 kg·hm-2（2023 年生长季），分别比 CK、N、P 处理高了 31.8% 和 32.87%、14.16% 和 21.71%、11.52% 和 11.82%。
表1土壤呼吸速率重复测量方差分析
图3长期施用氮、磷肥下土壤呼吸累积排放量（a，c）与各呼吸组分排放量占土壤呼吸排放量的比例（b，d）
注：柱上不同小写字母表示处理间差异显著（P<0.05）。
从两年的春小麦生育期内呼吸组分的贡献来看（图3b，3d），施肥增加了土壤自养呼吸在土壤总呼吸中的贡献度，各处理土壤自养呼吸累计排放量数值从大到小表现为 NP>P>N>CK，2021 年 CK、 N、P、NP 处理贡献率依次为 44.85%、46.61%、 48.13% 和 48.51%，2023 年为 37.59%、39.91%、41.16% 和 42.04%。
2.3 长期施用氮、磷肥对春小麦生育期内碳平衡的影响
氮、磷肥施用下农田系统碳平衡测算结果表明 （表2），2021、2023 年各处理碳排放效率的变化基本一致，从大到小为 P>N>NP>CK（P<0.05），2021 年净初级生产力固碳量从大到小表现为 NP>P>N>CK，较 CK 处理分别增加了 26.93%、16.49% 和 14.09%， 2023 年 NP 处理净初级生产力固碳量最高（6579.33 kg·hm-2），比 N、P 和 CK 处理分别提高了 9.06%、 9.36% 和 21.84%，两个生长季各处理下的碳平衡值均 >0，说明该春小麦农田生态系统充当了大气 CO2 的 “汇”，整体 NP 处理的表现最好，反之为 CK 处理。
2.4 长期施用氮、磷肥对土壤理化、生物性状的影响
2021、2023 年种植作物区，土壤有机碳、多酚氧化酶、微生物量碳、β-1，4-葡萄糖苷酶、纤维素二糖水解酶 N、P 和 NP 处理与 CK 差异显著（表3，P<0.05），其中，NP 处理的含量最高。未种植作物区，土壤速效钾各处理间差异不显著，土壤有机碳、微生物量碳和纤维素二糖水解酶 N、P 和 NP 处理与 CK 差异显著（P<0.05），其中 CK 处理的含量最低。
2.5 土壤呼吸的影响因素
土壤呼吸是涉及多个因素相互作用的过程，土壤温度、土壤水分和土壤肥力因子等因素直接或者间接影响着土壤呼吸[15]。土壤温度通过影响微生物的代谢活动间接影响土壤呼吸速率，而土壤水分过多导致土壤通气性差，水分过少则微生物活性受限，都会降低土壤呼吸速率[19]；有机质等土壤肥力因子通过影响微生物群落结构和活性，以及植物根系的生长，共同作用于土壤呼吸[20]。
表2氮、磷肥施用春小麦农田生态系统碳平衡
注：NPPA 为地上生物量；NPPU 为地下生物量；GY 为籽粒产量；CEE 为碳排放效率；RHC 为土壤异养呼吸碳释放量；NPPC 为净初级生产力固碳量；NEPC 为生态系统碳平衡。同一年份同列不同小写字母表示处理间差异显著（P<0.05）。
2.5.1 土壤温度
土壤温度主要通过对土壤微生物群落的新陈代谢活动，以及土壤酶促反应的动力学特性施加影响，从而调控土壤的呼吸作用强度[15]。本研究采用一元二次方程模型对土壤温度（x）与土壤呼吸速率（y）进行拟合（图4），不同处理均达到了显著水平（P<0.05），2021 年 CK、N、P 和 NP 处理的土壤温度可以解释土壤呼吸速率的 58.4%、61.6%、6 6.2% 和 55.8%，拟合从大到小为 P>N>CK>NP，2023 年各处理可以解释土壤呼吸速率的 53.6%～68.1%，其中 N 处理拟合最高（68.1%）。此外，两个生育期内土壤呼吸速率随着土壤温度的升高呈现先增加而后降低的趋势，2021 年 CK、N、P 和 NP 处理的临界点分别为 18.5、17.8、 19.1 和 18.8℃，2023 年则是 19.2、18.2、18.4 和 17.3℃。
表3长期施用氮、磷肥下 0～20 cm 土壤性质
注：同一年份同一耕利用方式同列不同小写字母表示处理间差异显著（P<0.05）。
图4长期施用氮、磷肥下土壤温度与土壤呼吸速率的拟合分析
注：* 表示在 0.05 水平上显著，下同。
2.5.2 土壤水分
土壤水分的变化会调节植物根系的生长深度、影响根系呼吸作用，以及改变微生物群落的结构，从而对土壤呼吸产生影响[21]。本研究对土壤含水量（x）与土壤呼吸速率（y）进行一元二次方程模型拟合发现（图5），2021 年土壤含水量对土壤呼吸速率的解释能力依次为 N（36.2%）、NP （27.1%）、CK（22.4%）和 P 处理（19.7%），2023 年则是 CK（31.5%）、NP（30.8%）、P（21.2%） 和 N 处理（18.6%），两个生育期内均低于土壤温度（53.6%～68.1%），不同处理均达到了显著水平（P<0.05）。土壤呼吸速率随着土壤水分的增加呈先增加后降低的趋势，2021 年不同处理转折点依次为 NP、N、P 和 CK 处理，2023 年则是 N、 NP、P 和 CK 处理。
2.5.3 土壤肥力因子
随机森林分析表明（图6a，6b），土壤有效磷、有机碳、微生物量碳、多酚氧化酶、温度和纤维素二糖水解酶显著影响土壤呼吸累计排放量，结构方程模型进一步分析表明，土壤呼吸累计排放量受环境因素、土壤生物因素和非生物因素共同影响，土壤温度是影响土壤呼吸累计排放量的关键环境因子，土壤有效磷、全氮和有机碳是影响土壤呼吸累计排放量的关键非生物因子，微生物量碳、多酚氧化酶和纤维素二糖水解酶是主要的生物因子。结构方程模型可以解释土壤呼吸累计排放量变化的 86%，表明土壤呼吸累计排放量与土壤养分间联系密切。
图5长期施用氮、磷肥下土壤含水量与土壤呼吸速率的模型拟合分析
图6环境及土壤肥力因子对土壤呼吸累计排放量的相对重要性（a，b）及结构方程模型分析（c，d）
注：*** 表示 P<0.001，** 表示 P<0.01，* 表示 P<0.05；红色实线表示显著正相关，红色虚线代表正相关，蓝色实线代表显著负相关，蓝色虚线代表负相关；AP 为有效磷，STP 为温度，SOC 为有机碳，MBC 为微生物量碳，PO 为多酚氧化酶，CBH 为纤维素二糖水解酶，BG 为 β-1，4-葡萄糖苷酶，SWC 为土壤水分，TN 为全氮，MRS 为土壤呼吸累计排放量。
3 讨论
3.1 长期施用氮、磷肥下土壤呼吸速率的变化
在 2021 和 2023 年春小麦生育期内，各处理下的土壤呼吸速率和土壤自养呼吸速率都呈“双峰”排放模式。第一次峰值出现在 6 月初（拔节期），此时春小麦生长进入旺盛阶段，根系活动增强，进而提升了微生物的活跃度和根系的呼吸作用[20]，而 6 月中旬春小麦处于孕穗期，该时期小麦的根系活力及其分泌物含量都开始逐渐下降，这导致了根际微生物活动的减弱，进而使得土壤呼吸速率随之降低[22]。第二次排放峰出现在 7 月初（开花期），此时期春小麦处于快速生长期，植物根系活性提高，光合作用较强，合成有机碳类产物增多，从而进一步提高土壤呼吸速率[23]，这与相关的研究结果一致[21]。生长初期各处理间的土壤呼吸速率并未表现出明显差异，但从 4 月中下旬开始，相较于 CK 处理，N、P、NP 处理土壤呼吸速率显著增加（P<0.05），这可能是由于施肥为土壤提供了养分，增强了土壤酶的活性并加速了有机质的分解，从而导致土壤呼吸速率的增加[24]，在 2021 和 2023 年生育期内土壤异养呼吸速率随着气温的升高逐步增加，各处理在开花期出现峰值，可能是因为氮、磷肥在土壤中有一定的固定作用，其肥效不会立即显现，而是呈现出一定的迟缓性。这种特性导致肥料中的养分在作物生长周期的后期阶段才逐渐释放，从而发挥作用[25]。本研究发现 P 处理下的土壤呼吸速率高于 N 处理，这与 Wang 等[26]的研究结果不一致。可能是施用磷肥可通过缓解土壤微生物的磷限制，促进其对土壤有机碳的分解，进而使土壤呼吸速率增加[27]。CK、N 和 P 处理的土壤呼吸速率均小于 NP 处理，可能是因为氮、磷配合施用后增加了植物的光合速率，提高了土壤中氮和磷的有效性，进而促进了小麦地上和根系的生长，从而增加了土壤呼吸速率[28]。
3.2 长期施用氮、磷肥下春小麦生育期的碳平衡
不同施肥量可以影响作物固定 CO2 的能力和数量。有研究表明在一定土壤含水量范围内，适量施肥可提高作物的固碳量[29]。近年来农田生态系统碳平衡常用净生态系统生产力固碳来评价[30]，本试验结果表明，2021 和 2023 年各处理下的碳平衡值在 4694.33～6304.54 kg·hm-2 范围，这说明进行氮、磷肥施用下的各小区在春小麦生育期内均表现为土壤碳的“汇”，这与相关研究结果一致[31]，且 NP 处理的碳平衡值最大，与 CK、N 和 P 处理间差异显著（P<0.05，表2），这可能是均衡施肥有利于作物同化更多的 CO2，且高于异养呼吸的碳排放量，进而显著增加作物的固碳潜力[32]。在陇中黄土高原旱作农田中 NP 处理的固碳潜力最优。
3.3 土壤呼吸的影响因素
土壤呼吸是涉及多个因素相互作用的过程[29]，土壤温度、含水量和酶等是影响土壤呼吸速率的关键因素之一[33]。在本研究中，土壤温度与土壤呼吸速率呈现二次函数相关关系，对土壤呼吸速率的解释率为 53.6%～68.1%，这可能是因为土壤呼吸本质上就是一种酶促的生化反应，随着温度的上升，土壤微生物的呼吸作用会消耗更多的易分解活性碳，一旦这些碳源被耗尽，即便温度继续上升，土壤微生物在获取基质时也会遇到困难，从而导致土壤呼吸对温度升高的响应变得相对缓慢，呈现温度的饱和性[34-35]。土壤含水量是驱动土壤呼吸速率变化的另一因素，本研究发现，土壤呼吸速率随着土壤含水量的增加呈现先上升后下降的趋势，土壤含水量对土壤呼吸速率的影响存在一个临界点，这与相关研究结果相似[15]。
本研究发现长期施用氮、磷肥显著增加了土壤呼吸速率、β-1，4-葡萄糖苷酶、纤维素二糖水解酶、微生物量碳、有机碳、全氮、有效磷和土壤温度，施肥后土壤中氮、磷的有效含量增加，春小麦吸收这些养分后，叶中养分含量提升，从而加快光合作用速率，增强净初级生产力。这不仅促进了植物生长和繁殖，还导致土壤呼吸速率增加[36]。本研究发现土壤微生物量碳、多酚氧化酶和纤维素二糖水解酶是土壤呼吸速率的显著驱动因子（P<0.05），这是因为土壤微生物在土壤碳循环中扮演着关键角色，氮、磷肥施用会增加地下生物量，引起根际沉积物输入和呼吸，进而被微生物利用，为微生物提供了丰富的碳源，同时也显著提升了多酚氧化酶和纤维素二糖水解酶等土壤酶的活性，从而加速了土壤微生物对土壤碳的分解和释放，促进土壤根系及根际微生物的呼吸作用[37]。有研究表明土壤有机碳和氮、磷含量是土壤呼吸的主要影响因子[38]，这与本文研究结果相似，这是因为氮、磷肥施用减缓土壤微生物量碳的限制程度，增加了氧化酶活性，进一步促进微生物对土壤有机碳分解，提升碳降解微生物的数量并维持其较高的呼吸活性，同时促进土壤中有机碳含量的增长，同时速效养分为微生物提供更多的底物，从而提高了微生物数量及活性[39-40]。
4 结论
（1）2021、2023 年春小麦生育期内，各处理土壤呼吸速率和土壤自养呼吸速率呈“双峰”排放模式，土壤异养呼吸呈“单峰”排放模式，均在开花期达到最大。
（2）土壤呼吸及其组分累积排放量从大到小表现均为 NP>P>N>CK。各处理碳排放效率为 P>N>NP>CK，净生态系统生产力均为正值，表现为土壤碳的“汇”，且 NP 处理的固碳增汇效果最优。
（3） 相较于土壤水分（18.2%～36.2%），土壤温度可以更好地解释土壤呼吸速率变化 （53.6%～68.1%），土壤有效磷、有机碳、微生物量碳、多酚氧化酶、温度和纤维素二糖水解酶是土壤呼吸比较重要且显著的共同驱动因子。