不同改良剂对黄土高原丘陵区山地果园土壤质量的影响

赵西宁, 刘 帅, 高晓东, 丁艳宏, 李 钊, 杨 阳, 杨明飞

1 中国科学院水利部水土保持研究所, 杨凌 712100 2 西北农林科技大学水利与建筑工程学院, 杨凌 712100 3 西北农林科技大学旱区农业水土工程教育部重点实验室, 杨凌 712100

黄土高原以独特的地理气候条件已成为我国苹果优生区和主产区之一。该地区土壤类型主要为黄绵土,质地疏松绵软团聚状态差,土壤结构易遭受侵蚀破坏,养分和有机质含量低[1],导致该区苹果产业可持续发展面临严峻挑战。黄土高原北部丘陵区多为旱作果园,土壤持水和入渗能力差,加之年内降雨量小且时空分布极不均匀,降水大部分以径流或无效蒸发形式损失[2]。此外,果树蒸腾耗水强烈,果园土壤水分亏缺严重,进一步限制了当地苹果产业的持续健康发展[3]。因此,如何改善果园土壤质量,提高土壤蓄水保肥能力以增加苹果产量,是目前亟待解决的关键问题。

土壤改良剂施用是快速改善土壤结构、提升土壤质量,增强土壤蓄水保肥能力的有效措施之一[4]。目前,土壤改良剂主要分为天然改良剂、人工合成改良剂和生物改良剂三大种类[5]。生物炭、保水剂和植物根际促生菌分别作为三大类改良剂的代表,因其在土壤改良中的良好效果已成为国内外研究的热点[6—8]。合理的改良剂施用能够有效改善土壤结构、水热条件、养分状况和土壤微生态环境,进而提升土壤生产力[9]。已有研究表明,施用生物炭可以显著增加土壤总孔隙度,减小土壤容重,增加团聚体数量及稳定性,增强雨水的入渗及土壤保水能力,进而改善土壤健康状况,增加作物产量[10—12]。近年来,植物根际促生菌因其良好的土壤改良效果被作为生物菌肥广泛应用于农业生产中,其施入土壤后可活化土壤养分,促进土壤释放氮、磷、钾等作物生长所必需的元素,同时还能分泌氨基酸、激素、有机酸等促进作物吸收养分的物质[13],进而增加作物产量。此外,根际促生菌能在一定程度上改善土壤结构、增强土壤保水能力[14—16]。保水剂不仅可以吸收且长时间蓄持土壤水分,还可以作为肥料缓释剂保持土壤肥力并提升作物对土壤养分的利用能力[17]。目前就单一改良剂改善土壤质量的相关研究已大量开展,但关于不同种类改良剂对黄土高原旱作果园土壤蓄水保肥及微生态环境影响效果的对比研究还鲜有报道。因此,开展不同改良剂对土壤改良效果的对比研究,筛选适宜黄土高原土壤质量提升的改良剂,对促进区域农业绿色高效可持续发展具有重要意义。

土壤质量评价指标主要包括土壤物理、化学和生物学3个方面[18]。近年来,统计学方法在相关领域应用较为广泛,目前国内外主要采用主成分分析(PCA)和最小数据集(MDS)等方法对土壤质量评价指标进行重叠信息删减,采用隶属度函数模型和土壤质量指数模型综合评价土壤质量状况。李鹏飞等[19]选取了21个土壤理化生指标,通过主成分分析法构建最小数据集,进而对黄土高原矿区复垦土壤质量进行评价。袁晶晶等[20]选取14项土壤理化生指标,采用主成分分析和聚类分析方法对不同生物炭和氮肥配施的土壤质量进行评价,最终探明10t/hm2生物炭配施300kg/hm2的氮肥为枣园土壤最佳培肥模式。目前,针对改良剂对粮食作物农田土壤质量提升综合评价方面的研究较多,但关于改良剂对旱作果园土壤改良效果的综合评价鲜有报道。为此,本研究以黄土高原丘陵区山地苹果园为研究对象,从土壤理化性质、养分含量、生物学特性等多方面,综合评价了生物炭、植物根际促生菌及保水剂对果园土壤的改良效果,以期筛选出适宜黄土高原苹果园土壤质量与水资源高效利用协同提升的改良剂,为黄土高原丘陵区山地果园土壤改良提供科学的理论依据和技术支撑。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

试验于2019年4月—2020年10月在陕西省延安市宝塔区河庄坪镇余家沟村旱作山地果园内进行(109°21′24″E, 36°41′15″N),海拔1277m,是典型的黄土高原丘陵区,属半干旱区暖温带大陆性季风气候。研究区年平均气温为9.2℃,多年平均降水量为506.5mm,年内降雨主要集中在7—9月,占全年降水量的70%以上,年平均相对湿度为60.8%。土壤类型为黄绵土,土层深厚,容重为1.3g/cm3,pH为7.81,土壤有机碳含量为2.69g/kg,全氮含量为0.3g/kg,田间持水量为24%。

1.2 试验材料与设计

供试生物炭以苹果树枝为原材料在500℃无氧条件下缓慢热解而成,购自陕西亿鑫生物能源科技开发有限公司,粒径为0.02—2mm,pH为8.98,有机碳含量为306.25g/kg,全氮含量为8.97g/kg。植物根际促生菌选用枯草芽孢杆菌和胶质芽孢杆菌,购自济南金华峰辉生物科技有限公司,其有效活菌数分别为≥2.0×1010CFU/g和≥5.0×109CFU/g,载体为麦麸。保水剂选用腐殖酸型保水剂,购自山东华潍新材料科技有限公司,外观为黑灰色颗粒状或粉末状,难溶于水,其吸水倍数为300—500倍。

试验设置5个处理：分别为施用5%的生物炭(BC)、0.25%的枯草芽孢杆菌(PGBS)、0.25%的胶质芽孢杆菌(PGBM)及0.1%的保水剂(SAP)处理,不施用土壤改良剂作为对照(CK),每个处理3个重复,共计15个小区。土壤改良剂施用量是在现有研究结果[16,21—23]的基础上结合室内试验确定的最佳施用量。样地设置在同一水平梯田苹果园,选取15棵树体形态、生长状况相似且均为15年生旱作山地红富士苹果树,各果树处理和土壤管理等措施一致。苹果树种植株行距为4.5m×4.5m,树高平均2.5m,平均冠幅半径为2.3m。为最大限度发挥改良剂的作用并降低其对果树生长的影响,改良剂的施用位置为树冠2/3处,以树干为圆心距树干1.5m处,于2019年4月初人工开挖宽、深均为60cm的圆环状坑,将改良剂与挖出土壤混匀后,回填到环状坑中。在施用改良剂的环状区域中部随机取三个点布设水分监测点,在施用区其他位置取样测定土壤物理、化学和生物学指标。

1.3 土壤样品采集与测定

在苹果生育期末,采用环刀法测量0—100cm土层容重,每20cm一层,每层三个重复。使用Guelph2800K1渗透仪测定0—60cm土壤饱和导水率,每20cm一层,共3层,每层三个重复。土壤水分采用Trime-TDR长期监测,每个小区设置3个水分监测点,共计45个土壤水分监测点。测量深度为200cm,每20cm土层测定一次,测定时段为2019年和2020年5月初至10月底,测量频率为每月一次。苹果收获后,用直径为10cm高度为60cm的聚氯乙烯(PVC)管在圆环中央取原状土样,每个处理三个重复,带回实验室后沿着土壤自然结构轻轻剥成小块,剔除植物根系和小石块等杂质后,用湿筛法测定土壤水稳性团聚体。土壤团聚体稳定性评价指标包含平均重量直径(MWD, mm)；几何平均直径(GMD, mm)；>0.25mm的水稳性团聚体含量(WR0.25, %)；土壤分形维数(D)；计算公式参照周虎等[24]和杨培岭等[25]研究成果。

其它土壤样品采样,也在生育期结束后进行,采用土钻分别在0—20cm、20—40cm、40—60cm、60—80cm、80—100cm五个土层取土,土壤样品取出后立即转入无菌密封袋,一部分土壤经过风干、研磨、过筛后,采用重铬酸钾外加热法测定各层土壤有机碳含量；采用凯氏定氮法测定土壤全氮；采用火焰光度法测定土壤速效钾；使用流动分析仪测定土壤速效氮和速效磷；采用梅特勒FiveEasy Plus 28 -Standard测定土壤pH,土水比为1∶5[26]。另一部分用于测定土壤酶活性和土壤微生物群落结构多样性,采用比色法测定土壤蔗糖酶,采用荧光分光光度计测定纤维素酶、β- 1,4-葡萄糖苷酶、β- 1,4-木聚糖酶、β-D-纤维二糖水解酶和N-乙酰-β-D氨基葡萄糖苷酶[27]；采用高通量测序方法对核糖体脱氧核糖核酸(16S rDNA)和内转录间隔区(ITS)的扩增子进行测序，分析土壤微生物群落结构[28—29]。

1.4 土壤质量评价系数

采用土壤质量指数(SQI)评价不同改良剂对土壤质量的影响,首先选择具有代表性的土壤物理、化学、微生物和酶等指标,利用主成分分析法[30—33]对选取的指标数据进行标准化处理,其次采用抽样适合性检验(KMO)和巴特利特球体检验(Bartlett)方法检验主成分分析法是否合理。若合理则根据所得结果对各个主成分内不同指标的值进行筛选,在筛选过程中，为了减少数据信息的丢失引入范数(Norm)值,Norm值越大表明其解释土壤总体质量信息的能力越强[34—35],Norm值计算公式如下：

(1)

式中：Nip为各个指标在特征值>1的前p个主成分的综合荷载,Hip为第i个指标在第p个主成分上的荷载,λp为第p个主成分的特征值。

将Norm值与各指标之间的相关性分析相结合,通过筛选的数据进入MDS,MDS里的数据不仅可以代表所有的指标且各指标相互独立、信息重叠率小。为了计算各个土壤指标的隶属度,需要对各个指标的功能和性质进行分析,判断各指标的隶属型函数,隶属函数公式为：

(2)

(3)

式(2)为S型函数,(3)为反S型函数。式中xi为各个指标实测值,a和b为该项指标的最小值和最大值。

由于所选评价指标较多,为了更合理的评价各个指标对于土壤质量状况的影响程度,使用权重来表示指标的贡献。计算公式如下：

(4)

(5)

(6)

式中：SL为各主成分上各指标的线性系数,Ci为各标在各主成分上的荷载；ML为权重模型系数；SLi为某指标在各个主成分上的线性系数；σi为特征值大于1的各主成分的方差；MFi为归一化后各个指标对应的权重。

根据土壤质量指数模型函数、隶属度和权重计算SQI:

(7)

式中：n为MDS中评价指标的个数；Qxi为各指标的隶属度；MFi对应指标的权重。

1.5 数据处理

采用Microsoft Excel 2019和IBM SPSS Statistic 22.0统计软件对数据进行整理、统计分析。采用单因素方差分析(one-way ANOVA)和最小显著差异法(LSD)对所有数据进行方差分析,显著性水平α=0.05。采用Origin Pro 2016软件作图。

2 结果与分析

2.1 土壤质量评价指标统计

本研究通过土壤物理、化学和生物学等多项指标对土壤质量进行综合评价。评价过程中选取20个土壤指标,包括5个物理指标,7个化学指标和8个生物学指标,具体如表1所示。土壤细菌Shannon指数在9.24—10.20之间,变异系数最小；土壤容重、pH和细菌Chao1指数变异系数均低于0.1,表明施用改良剂不会对土壤容重、pH和细菌造成较大的影响。土壤有机碳、硝态氮、铵态氮、纤维素酶和蔗糖酶的变异系数均大于0.7,变异性较大,说明以上指标对不同类型改良剂有强烈的异质性,且对改良剂种类较为敏感。

表1 0—60cm土层不同改良剂处理土壤质量评价指标统计

2.2 最小数据集确定

土壤各指标进行标准化之后,对不同改良剂处理土壤容重、pH、有机碳含量、全氮含量、细菌Shannon指数、纤维素酶活性等20个土壤基本指标进行主成分分析,其KMO值为0.761。巴特利球形检验值小于0.05,表明主成分分析结果合理可靠,其结果如表2所示。本研究中特征值大于1的主成分有6个,特征值分别为4.279、3.366、2.302、2.197、1.588和1.023,6个主成分的累积方差贡献率为73.78%。根据已有研究,主成分因子荷载越大变量在其中的影响力越高[36],本研究筛选出的各主成分中荷载值大于0.5的指标因子共20个,被作为MDS备选数据。再根据Norm值小于10%原则[20],剔除最大Norm值10%范围之外的指标,筛选出11个指标,然后根据各个指标之间的相关性进行筛选,各指标相关性如表3所示。原则上同一主成分中的指标若显著相关,则将荷载值大的保留,荷载值小的剔除。最终确定入选MDS的指标共有六个,分别是主成分一中的指标细菌Chao1指数,主成分二中的总氮,主成分三中的纤维素酶,主成分四中的真菌Chao1指数,主成分五中的β- 1,4-葡萄糖苷酶,主成分六中的速效磷。指标筛选过滤率为60%,对数据构成的简化率较高,指标间的冗余重复信息大幅减少,能够有效提高土壤质量综合评价效率。

表2 土壤质量指标主成分分析

2.3 不同改良剂对土壤质量影响综合评价

2.3.1评价结果精度验证

图1 最小数据集和总数据集土壤质量指数线性关系 Fig.1 Linear relationship between minimum data set and total data set of soil quality index

采用MDS进行土壤质量评价虽然减少了试验工作量、降低了复杂度,但是MDS对评价指标进行了简化,其评价结果的精度需要与总数据集法(全部土壤质量评价指标数据集定义为总数据集,TDS)评价结果进行对比。通过计算得出,TDS的土壤质量指数均值为0.406±0.121,变异系数(CV)为0.297,波动幅度较小(CV<30%)；MDS的土壤质量指数均值为0.390±0.126,CV为0.324,波动幅度较大(CV>30%),说明MDS对土壤质量指数的变化反应更为敏感。通过图1可知,最小数据集质量指数和总数据集质量指数之间呈正相关,决定系数R2=0.804,说明MDS对土壤质量指数与TDS的土壤质量指数较为接近,因此基于MDS计算的土壤质量指数可用于土壤质量评价。

2.3.2综合评价指数确定

本文采用隶属函数对MDS中所选取的20个指标进行分类,分为“越多越促进”和“越少越促进”两类[30]。土壤容重和pH为“越少越促进”,其隶属度用公式(3)计算,其余指标为“越多越促进”,用公式(2)计算隶属度。根据各指标数据的旋转成分荷载、主成分方差贡献率和累积贡献率计算得出的最小数据集中6个指标权重如表4所示,β- 1,4-葡萄糖苷酶活性对土壤质量的影响最大,其SQI分布在0.002—0.190之间,均值为0.104；纤维素酶活性对土壤质量影响最小,其SQI分布在0.002—0.085之间,均值为0.026。通过MDS对各指标进行权重分析发现,各指标对土壤质量影响效果如下：全氮(0.253)>速效磷(0.252)>β- 1,4-葡萄糖苷酶(0.199)>真菌Chao1指数(0.199)>纤维素酶(0.094)>细菌Chao1指数(0.068)。

表3 土壤质量指标相关性分析

表4 基于最小数据集隶属函数的土壤质量指数

图2 基于最小数据集的指标对土壤质量指数的影响 Fig.2 Effect of indicator based on minimum data set on soil quality indexTN：土壤全氮 Total nitrogen；AP：速效磷 Available phosphorus；B-Chao1：细菌Chao1指数 Bacteria Chao1 index；F-Chao1：真菌Chao1指数 Fungus Chao1 index；CEL：纤维素酶 Cellulase；β-GLU：β- 1,4-葡萄糖苷酶 β- 1,4-Glucosidase

2.3.3土壤质量影响综合评价

土壤质量指数为各指标与其权重乘积之和,各处理不同土层SQI如图3所示,土壤质量指数随土壤深度增大而降低。在0—20cm土层,β- 1,4-葡萄糖苷酶活性对土壤质量的影响最大。在20—40cm土层,BC和PGBM处理土壤质量主要影响因素仍然为酶活性,但其余处理土壤质量主要影响因素逐渐转变为土壤速效磷和全氮。在40—60cm土层,土壤速效磷和全氮对土壤质量的影响最大,其SQI分布在0.030—0.145之间,均值为0.072。由图3可知,随土壤深度增加土壤养分影响土壤质量的占比逐渐变大,但土壤真菌丰富度在0—60cm土层对土壤质量影响均较大。对比分析不同处理0—60cm土层SQI发现,BC处理SQI较CK平均提高1.08倍,PGBS较CK平均提高了42%,PGBM较CK平均降低了29.74%,SAP较CK平均提高57.90%,结合图4综合分析表明施用生物炭、植物根际促生菌和保水剂可提升旱作山地果园土壤质量,且生物炭处理对土壤质量的提升效果最佳,其它三种改良剂效果表现为保水剂(SAP)>枯草芽孢杆菌(PGBS)>胶质芽孢杆菌(PGBM)。

图3 不同改良剂对不同土层土壤质量指数的影响Fig.3 Effects of different amendments on soil quality index of different soil layersBC：生物炭处理；PGBS：枯草芽孢杆菌处理，PGBM：胶质芽孢杆菌处理，SAP：腐殖酸型保水剂处理，CK：对照处理

图4 土壤质量指数Fig.4 Soil quality index

2.4 不同改良剂在黄土高原丘陵区适用性评价

生物炭、植物根际促生菌和保水剂对土壤综合质量的提升效果显著,但综合评价改良剂在黄土高原丘陵区的适用性,还需考虑苹果产量和改良成本,本研究选用销售利润(SPRi)综合考虑改良成本与苹果产量之间的关系,分析不同改良剂在黄土高原丘陵区山地果园的适用性,计算公式如下：

(8)

由于本研究选取的是销售利润率,因此成本只考虑了改良剂的成本,没有考虑果树及果园管理成本,因此影响成本的主要因素就变成了改良剂单价及施用量。虽然生物炭的单价不是最高,但施用量最大,进而导致成本最高,根际促生菌与保水剂虽然材料价格较高,但施用量较少,成本较低,销售利润较高,具体销售利润率如表5所示。

本研究从改良剂对土壤质量提升、改良成本和苹果产量三个方面综合考虑,定义了改良剂适用性指数(Soil-ASI):

Soil-ASI=SPRi×SQIi (9)

图5 不同改良剂适用性指数Fig.5 The application index of different amendments

不同改良剂适用性指数如图5所示,保水剂处理适用性指数最高,即保水剂更适宜在黄土高原丘陵区山地果园推广应用。但综合考虑经济效益和生态环境效益,若农林废弃物可资源化则生物炭在黄土高原土壤改良方面的适用性潜力更大。

3 讨论

改良剂具有改善土壤结构、提高土壤肥力及改变土壤微生态环境的作用,但不同改良剂对不同类型土壤的影响效果也有所差异,采用SQI来评价土壤质量可以将复杂的土壤环境状况具体化[37]。已有研究表明,在黄土高原丘陵区山地果园施用生物炭、植物根际促生菌和保水剂不仅对土壤结构、水分和肥力状况具有积极影响[38],还可以减少温室气体排放从而达到固碳减排的效果[39]。本研究以黄土高原丘陵区典型山地果园为研究对象,利用多项土壤理化、生物指标,通过土壤质量综合评价,研究了施用不同改良剂对土壤质量的影响,同时验证了该土壤质量评价方法的精确性,筛选出适宜黄土高原土壤质量提升的改良剂,并评价了其在该地区的推广适用性。本研究利用主成分分析法结合Norm值进行了最小数据集的筛选,运用Norm值考虑了指标在所有主成分上的载荷,避免了指标信息在其它主成分上的损失[40]。相关研究表明土壤全氮、有机质、速效磷以及蔗糖酶等指标可以被应用于最小数据集法中较全面的评价土壤质量[41—45]。研究表明,全氮、速效磷和葡萄糖苷酶3个指标能较好的评价土壤质量,除此之外,细菌和真菌Chao1指数入选了该研究区的MDS,说明该研究区域土壤质量的主要影响因素除了全氮、速效磷以外,土壤微生物丰度及活性对土壤质量也有较为显著的影响。这主要是由研究区气候和土壤环境共同决定的,研究区年降雨量小,而苹果生长耗水量大,导致深层土壤水分含量较低,此外深层土壤有机质含量低,进而导致深层微生物活性较低。施用改良剂后改变了土壤结构,改善了土壤水肥气状况,促进了微生物生长繁殖,提高了土壤微生物活性,进而增加了土壤中微生物优势种群相对丰度,这与冯慧琳等[46]和乌英嘎等[47]的研究结果一致。因此,本研究筛选的MDS中的6个指标对黄土高原丘陵区山地果园改良剂提升土壤质量的综合评价具有一定的指导意义。

良好的土壤质量是维持黄土高原丘陵区苹果经济产业可持续发展的关键。通过对土壤综合质量评价发现,土壤全氮、速效磷和葡萄糖苷酶是影响土壤质量的主要因素。生物炭、植物根际促生菌和保水剂均可以提升土壤质量,且生物炭和保水剂提升效果更佳,根际促生菌次之。土壤改良剂的改良效果与自身特性有关,本研究所选用的生物炭是苹果树枝在500℃绝氧条件下热裂解的产物,具有稳定的芳香族结构,进而赋予其高度的化学稳定性和生物稳定性[48],矿化速率极为缓慢,施用到土壤中有效的改善了土壤结构,增加了土壤有机碳、全氮和速效养分含量,起到提升土壤质量的作用。保水剂为腐殖酸型保水剂,自身呈弱酸性,施用后能够显著改善土壤水肥状况,为微生物的生长繁殖提供良好的土壤环境,进而促进微生物生长繁殖,增加土壤微生物丰度,同时提高了土壤酶活性。根际促生菌可以加快土壤微生物代谢,促进生成更多微生物碳源,但在该区域水分有限的情况下,不能很好的发挥作用,因此土壤改良的效果较生物炭和保水剂差。除此之外,在土壤质量综合评价过程中,不仅要关注生物炭、植物根际促生菌和保水剂三种改良剂对土壤质量的提升效果,还应结合该区域实际情况,考虑产投比相关要素。通过综合评价三种改良剂的土壤改良效果和投入产出比发现,保水剂最适宜在该地区推广应用。但研究区农林废弃物量大、种类多,果园修剪废弃苹果树枝、作物秸秆以及香菇菌棒等均可作为生物炭制作原料,如果农林废弃物能够资源化,生物炭的改良成本会大幅降低,其在黄土高原土壤改良方面具有很大的应用潜力。

4 结论

(1)本研究通过对不同改良剂施用条件下20项土壤物理、化学和生物指标进行分析,获得不同改良剂改善土壤质量评价的MDS。该MDS共包含6项土壤指标,分别为细菌Chao1指数、总氮、纤维素酶、真菌Chao1指数、β- 1,4-葡萄糖苷酶以及速效磷。通过优化筛选出的MDS指标可用于研究区不同改良剂提升土壤质量的效果评价,并对其它地区土壤改良剂对土壤质量影响效果评价具有重要参考价值。

(2)对黄土高原丘陵区山地果园施用生物炭、植物根际促生菌和保水剂土壤质量评价发现,不同改良剂均可提升土壤质量,其中生物炭处理对土壤质量的提升效果最佳,其次是保水剂,胶质芽孢杆菌改良效果一般。

(3)通过综合评价不同改良剂的适用性发现保水剂最适宜在黄土高原丘陵区山地果园推广应用,若农林废弃物可资源化,生物炭在黄土高原土壤改良方面具有很大的应用潜力。