基于荧光光谱特性的水热条件对农田黑土富里酸结构的影响研究
谷思玉, 李悦, 蔡越桐, 郭兴军, 朱玉伟, 于雪薇, 杨艳, 张会慧*
东北农业大学资源与环境学院, 黑龙江 哈尔滨 150030
*通讯联系人 e-mail: xtwfwf@126.com

作者简介: 谷思玉, 1964年生, 东北农业大学资源与环境学院教授 e-mail: gsyneau@163.com

摘要

为探讨水热条件对农田黑土富里酸(FA)腐殖化程度的影响, 选取黑龙江省不同纬度带黑土区域北安、 海伦、 宾县、 双城的农田土壤, 对其腐殖物质进行分组测定, 且分析了富里酸的荧光光谱特性。 结果表明: 从北向南, 随着水热分布强度增加, 农田黑土腐殖酸含量依次降低, 北安为9.90 g·kg-1、 海伦为8.71 g·kg-1、 宾县为5.48 g·kg-1、 双城为4.70 g·kg-1, 胡富比显著降低, 分别为1.46, 1.42, 0.80和0.74; 不同区域富里酸三维荧光图谱差异值分析表明, 与北安相比, 其它区域Peak A和Peak C荧光强度均明显减少, 区域积分(FRI)方法表明, 从北向南, 可见光区类富里酸物质含量显著下降; 平行因子分析(PARAFAC)表明, 各区域土壤FA可以分为相对分子质量较小、 结构简单的C1及分子结构相对复杂、 缩合度较高的C2两个组分, 随着水热梯度增加, C1组分明显增加, 而C2组分则呈相反趋势, C1组分的增加主要来源于C2组分降解的中间产物, 且较高比例的C1组分促进了FA在土壤中分解; 二维同步扫描图谱表明, 随着纬度降低, FA结构趋于简单化, 黑土中FA分解途径是组分中分子量较大、 结构复杂的物质优先裂解, 形成结构相对简单的、 缩合度较高的小分子化合物, 然后进一步彻底分解。 综上, 北安、 海伦、 宾县、 双城农田黑土的FA浓度及腐殖化程度呈下降趋势; 水热梯度增加, 不利于土壤中FA积累, 加速了土壤FA流失。

关键词: 水热条件; 黑土; 富里酸; 荧光光谱特征; 腐殖化
中图分类号:S153 文献标志码:A
The Study of Hydrothermal Conditions’s Impact on the Structure of Black Soil Fulvic Acid Based on the Fluorescence Spectral Characteristics
GU Si-yu, LI Yue, CAI Yue-tong, GUO Xing-jun, ZHU Yu-wei, YU Xue-wei, YANG Yan, ZHANG Hui-hui*
College of Resources and Environment, Northeast Agricultural University, Harbin 150030, China
Abstract

In order to understand the influence of hydrothermal conditions to the humification degree of fulvic acid in field black-soil, four samples Beian, Hailun, Binxian and Shuangcheng which were taken from four typical black soil regions in Heilongjiang, China, were selected for this study. In this study, the fulvic acid substances in these samples were extracted, and characterized their fluorescence properties. The results showed that, from north to south , as the increase of hydrothermal distribution, the concentration of fulvic acid substances, in Beian, Hailun, Binxian and Shuangcheng, presented a decrease trend. And the amount of the decrease were 9.90, 8.71, 5.48 and 4.70 g·kg-1, respectively. Humic acid and fulvic acid ratio is on the decline were 1.46, 1.42, 0.80 and 0.74 in turn, Higher proportion of fulvic acid leading to Humus structure tends to be more simple. The results of excitation-emission matrix regional integration analysis further confirmed that the intensity of fluorescence peak A and peak C in Beian presented the highest values and intensity of fluorescence peakA and peak C in Shuangcheng presented the lowest values in these four study regions. Compared with Beian, Hailun and Binxian study regional intensity of fluorescence Peak C was lower, and Regional integration (FRI) method showed that, from north to south, as the increase of hydrothermal distribution, visible light area like fulvic acid material significantly reduced; Parallel factor analysis (PARAFAC) results showed that the fulvic acid substances in these four study regions could be divided into two components. Component C1 was characterized as simple structure and low molecular weights substances, and Component C2 was regarded as complex structure and high molecular weights substances. With the increase of hydrothermal distribution , Component C1 was on the rise and Component C2 presented a decrease trend. The increase of Component C1 mainly came from the degradation of the intermediate of Component C2, and a higher proportion of Component C1 promoted the decomposition of FA in the soil. Two-dimensional synchronous scanning map showed that the lower latitude, the simpler structure of humic presented. FA in the black-soil, larger molecular weight and structure of complex material priority cracked form a simple structure relatively, high condensation degree of small molecular compound, and then decomposed completely. Based on the results above, a conclusion could be concluded, that hydrothermal conditions have disadvantage for accumulation of FA substances in black-soil.

Keyword: Hydrothermal conditions; Black soil; Fulvic acid; Fluorescence spectrum characteristic; Humification

引 言

东北地区黑土总面积7 684万hm2, 其中耕地面积为2 204万hm2, 黑土带分布广阔, 土质肥沃, 盛产玉米、 大豆、 高粱、 小麦和稻谷, 是我国重要的农牧林生产基地和老工业基地, 对我国的经济发展起到重要的作用[1]。 腐殖质是土壤有机质的主体, 占土壤有机质60%~90%。 土壤腐殖质是除未分解和半分解动、 植物残体及微生物体以外的有机物质的总称, 根据其在酸、 碱溶液中溶解度不同, 将其区分为富里酸(FA)、 胡敏酸(HA)和胡敏素(HU)[2], 土壤腐殖物质的形成、 演化与该区域内温度、 降水、 微生物活性等诸多因素有关[3], 腐殖质作为表征土壤肥力的基本指标, 对土壤理化性质、 生物学特性具有深远的影响, 长期以来一直是土壤学相关广大研究学者的研究热点。 富里酸是腐殖酸的重要组成部分, 与胡敏酸相比, 由于其富含羧基、 羟基、 脂肪烃等活性官能团, 具有较高的生物可利用性, 对土壤的碳、 氮循环及重金属、 有机污染物的迁移转化均具有重要的影响[4]。 因此, 采用各种分析手段, 解析富里酸组成结构一直是相关科研工作者广泛关注的热点之一[5]。 荧光光谱分析法具有对样品破坏性较小、 包含信息量较大等优势, 现已广泛应用于腐殖酸类物质的结构定性、 定量评价等方面[6]。 采用平行因子分析(PARAFAC)、 相关光谱分析与荧光光谱结合, 可以揭示传统荧光图谱无法识别的细微差别, 目前已成为腐殖酸类物质结构、 组成特性分析的主要评价方法。 综合以往研究报道, 尽管不同来源腐殖酸类物质荧光特性的研究较多[7], 但水热条件对土壤富里酸组成结构的影响鲜有报道。

基于此, 采用荧光光谱分析方法, 对农田黑土富里酸组成及其结构进行分析评价, 阐明农田黑土DOC对土壤腐殖化程度的影响。 对正确评价农田黑土退化状况和趋势, 制定保护黑土战略以及实现黑土资源的可持续利用, 具有重要的理论和实践意义。

1 实验部分
1.1 样品采集

根据第二次土壤调查结果, 结合水热因素差异, 选择黑龙江省黑土带上四个区域: 北安、 海伦、 宾县、 双城。 于2010年5月采集土样, 北安、 海伦、 宾县各19个, 双城29个, 采样点随机分布, 采样深度为0~20 cm。 采样农田均施用无机肥。 其中北安、 海伦、 宾县、 双城土样有机质平均含量依次为: 59.56, 42.22, 30.55和27.70 g· kg-1。 试验区水热状况分布如表1所示。

表1 研究区域水热条件分布概况 Table 1 Hydrothermal conditions distribution of the study area
1.2 方法

1.2.1 腐殖质提取[8]

取0.25 mm风干土, 用0.1 mol· L-1焦磷酸钠(Na2P2O7)与0.1 mol· L-1 NaOH pH值为13的混合溶液, 水土比10∶ 1, 震荡(150~180 r· min-1)浸提24 h, 高速离心(3 500 r· min-1, 15~20 min), 过0.45 μ m纤维树脂滤膜, 收集滤液。 离心管内残渣为胡敏素(HM)。

1.2.2 富里酸提取

将1.2.1的滤液用6 mol· L-1HCl调至pH值为1.0左右, 室温静止12 h后, 将滤液离心20 min, 过0.45 μ m纤维树脂滤膜, 得上清液为粗富里酸和沉淀粗胡敏酸。

富里酸纯化: 依次用0.5 mol· L-1 NaHCO3淋洗活性炭数次, 再用水洗到中性。 将粗富里酸组分通过铺于布氏漏斗的活性碳层, 待渗出液为无色时, 弃去滤液。 再用0.2 mol· L-1 NaOH洗涤活性碳层, 洗脱出的物质即富里酸组分。 将得到的富里酸组分用HCl(1∶ 1)调到中性。 再进行电渗析, 将纯化完的样品进行旋转蒸发(50~60 ℃)至体积很小, 转入50 mL塑料小烧杯中, 用冷冻干燥剂冻干, 大约3~4 d。

1.2.3 胡敏酸纯化

将上述步骤中的沉淀(粗HA组分)用HCl(1∶ 1)调到中性, 高速离心(8 000 r· min-1, 20 min)去除粘粒, 反复溶解, 沉淀两次。 然后将其放入半透膜中渗析, 2~3 h换一次水, 用AgNO3检测至出现少量白色沉淀。 再转入电渗析仪中电渗析, 至电流很小并阴极室无酚酞反应为止。 将纯化完的样品进行浓缩、 冷冻干燥, 方法同FA。

1.2.4 荧光光谱测定

待测样品富里酸溶解后, 用超纯水将浓度稀释至25 mg· L-1, 用0.1 mol· L-1 HCl和0.1 mol· L-1 NaOH将pH调至7± 0.05。 荧光光谱测定采用Perkin Elmer Luminescence Spectrometer LS50B仪器, 仪器主要性能参数: 激发光源, 150 W氤弧灯; PMT电压, 700 V; 信噪比> 110; 带通(Bandpass): Ex为10 nm, Em为10 nm; 响应时间, 自动。 同步荧光光谱: 扫描范围为Ex=260~550 nm, 固定波长差Δ λ =Em-Ex=18 nm; 三维荧光光谱Ex=200~490 nm, Em=250~550 nm。 为避免荧光光谱图出现二级瑞利散射, 在荧光发射光一侧添加290 nm的截止滤光片; 进行平行因子分析时, 将待测样品的荧光数据减去离子水的荧光数据, 以消除拉曼散射影响。

1.3 数据分析

应用Matlab 2010软件DOMFluor软件包(www.models.life.ku.dk)及origin 2015进行三维荧光光图谱的绘制与平行因子分析; 应用SPSS19.0对数据进行相关性及显著性分析。

2 结果与讨论
2.1 不同水热梯度农田黑土腐殖酸组分差异性分析

图1显示, 研究区域北安、 海伦、 宾县、 双城农田黑土FA和HA含量均随水热梯度增加呈下降趋势, 其中FA含量依次为4.03, 3.60, 3.04和2.70 g· kg-1; HA含量依次为5.87, 5.11, 2.44和2.00 g· kg-1。 研究认为[9], 胡敏酸与富里酸的含量比值可表征土壤腐殖质化程度, 胡富比值(HA/FA)越大, 土壤腐殖化程度越高。 北安、 海伦、 宾县、 双城的胡富比分别为1.46, 1.42, 0.80和0.74, 表明随着水热梯度增加, 腐殖酸腐殖化程度降低, 趋于简单化。

图1 不同农田黑土区域腐殖酸各组分含量的差异Fig.1 Differences in the content of organic carbon in black soil region of different farmland

2.2 不同水热梯度农田黑土富里酸三维荧光特性差异

图2为北安、 海伦、 宾县、 双城原始FA三维荧光数据经矩阵减法得到的荧光强度差异值分析图谱。 其中, 相对荧光强度的正、 负值可间接表示各区域的腐殖化进程[10]。 北安与海伦PeakC位置出现正值差异, 说明北安与海伦区域物质差异主要表现在富里酸组分中分子结构相对复杂的腐殖物质, 海伦相对北安水热条件充沛, 有机质矿化速率较快, 且海伦黑土区具有显著漫川漫岗特点, 易产生径流, 水土流失相对严重, 腐殖质层厚度呈渐趋浅薄; 北安与宾县的差异图主要在Peak C位置出现正值, 与北安相比, 宾县水热梯度增加且土壤垦殖年限相对较长, 土壤腐殖质含量较低; 北安与双城Peak A和Peak C位置均出现明显差异, 表征双城区域黑土相对北安区域黑土的腐殖化程度呈退化趋势, 双城区域水热条件充沛, 土壤矿化速率较大, 且土壤垦殖年限相对较长, 侵蚀较严重, 土壤腐殖化程度较低。

图2 三维荧光差异值分析图谱
(a): 北安与海伦FA三维荧光数据矩阵差值; (b): 北安与宾县FA三维荧光数据矩阵差值; (c): 北安与双城FA三维荧光数据矩阵差值
Fig.2 Analysis of three dimensional fluorescence difference
(a): Three dimensional fluorescence data matrix difference between FA (Beian) and FA (Hailun); (b): Three dimensional fluorescence data matrix difference between FA (Beian) and FA (Binxian); (c): Three dimensional fluorescence data matrix difference between FA (Beian) and FA (Shuangcheng)

依据区域积分(FRI)方法, 将三维荧光差异值分析图谱划分2个区域, 区域Ⅰ 和Ⅱ 分别代表紫外光区类富里酸物质、 可见光区类富里酸物质, 每个区域对应的Pi, n值可反映其对应物质的相对含量, P, n/P, n可用来表征土壤腐殖化程度[11], 比值越大则表明土壤腐殖化程度越高。 其中北安— 海伦、 北安— 宾县、 北安— 双城的P, n依次为20.66%, 16.39%和7.24%, 差值逐渐减少; P, n依次为79.34%, 83.61%和92.76%, 呈增加趋势; 荧光区域Ⅱ 所占比例远大于荧光区域Ⅰ , 就是说各区域间物质差异主要是可见光区类富里酸物质(与图2所得结论一致); 说明从北部北安到南部双城, 随着纬度变小、 水热增多, 农田黑土可见光区类富里酸物质明显减少, 是其腐殖化程度下降的一个主要原因。

2.3 不同水热梯度农田黑土PARAFAC分析

通过PARAFAC分析方法, 将研究区域黑土FA分为2个荧光组分(C1与C2组分)。 FA中C1组分主要是生物可利用、 腐殖化程度较低、 易氧化、 与脂肪族化合物有关的腐殖质类物质; C2组分主要是高分子类、 分子结构相对复杂、 缩合度较高、 较难被微生物利用的陆生来源腐殖质类物质[12], C2组分对于土壤理化性质的改善、 团聚体的形成具有重要作用。

图3显示出不同水热梯度土壤FA中 C1组分均具有2个最大激发峰(Ex为230和330 nm)和1个最大发射峰(Em位于410 nm附近); 其中, 北安、 宾县区域农田黑土C2组分识别出4个最大激发峰(220, 260, 340和380 nm)和1个发射峰(470 nm), 而海伦、 双城区域农田黑土C2组分识别出3个最大激发峰(210, 260和390 nm)和1个发射峰(456 nm)。

图3 PARAFAC分析方法识别出的荧光组分Fig.3 Fluorescent components identified by PARAFAC model

不同水热梯度农田黑土FA组分Fmax值如图4所示。 不同水热梯度黑土FA以分子量相对简单、 芳构化程度较低的C1组分为主, 相对含量约为70.88%~82.18%。 随着水势梯度增加, C1组分呈明显增加趋势。 北安、 海伦、 宾县、 双城农田黑土FA的C1组分Fmax值分别为415.32, 438.08, 480.54和508.09, C2组分Fmax值分别为170.63, 151.54, 130.25和110.21。 FA中C1组分随水热梯度增大而明显增加, 而C2组分则呈明显下降趋势。 有研究表明[6], 土壤富里酸组间在一定条件下可以相互转化, 即结构简单的C1组分可以通过缩合形成结构复杂的C2组分, 同时C2组分也可以通过分解形成C1组分。 如图4所示, 水热梯度增加, C2组分明显减少, 说明其以分解为主; 而C1组分的增加主要来源于C2组分降解的中间产物。 由于FA中C1组分生物稳定性较低, 较高比例的C1组分促进了FA在土壤中分解, 这也与图1中FA浓度随着水热梯度的增加而逐渐降低结论一致。 综上, 水热梯度的增加易导致土壤FA组内趋于简单化, 从而加快土壤中FA的消耗, 不利于土壤肥力的保持。 因此, 不同水热梯度条件下, 土壤中有机质的投入应因地制宜, 高水热梯度地区应增加土壤有机质投入, 有利于土壤肥力的保持。

图4 不同农田黑土区域Fmax值差异Fig.4 Fmax of different area farmland black soil fulvic acid

2.4 不同水热梯度农田黑土FA相关光谱分析

对不同水热梯度农田黑土FA同步扫描光谱进行相关光谱分析, 结果如图5所示。 图5(a)二维同步相关光谱的主对角线中出现了两个自动峰, 峰位置分别位于375和450 nm处。 且400/450 nm处的交叉峰为正峰, 分子量较小、 复杂程度简单的FA组分与木质素类物质的变化呈现一致性。 随着水热梯度的增加, 微生物代谢活动加强, 矿化速率提高, 不利于FA积累, FA组分与木质素类物质含量下降。 北安、 海伦、 宾县、 双城黑土区域FA含量随水热分布强度加大呈下降趋势, FA结构趋于简单化, 腐殖化程度降低。

图5 二维(a)同步(b)异步的荧光光谱图Fig.5 2D (a) synchronous fluorescence spectra (b) asynchronous fluorescence spectra

图5(b)显示出二维异步相关光谱中检测到许多二维光谱中被掩盖的物质峰, 在340, 375和450 nm均检测到一些的物质变化, 依次为含3~4个苯环化合物, 相对分子质量较小、 复杂程度简单的FA及约7个稠环化合物[13], 二维异步相关光谱结果表明, 北安、 海伦、 宾县、 双城农田黑土区域, 随着水热梯度增加, 约7个稠环的多环芳烃先于复杂程度简单的富里酸降解。 结合PARAFAC分析(图4), 位于较短波长的3~4个苯环化合物对应C1组分, 而较长波长约7个稠环化合物则对应C2组分。 因此, FA相关光谱结合PARAFAC分析表明, 黑土中FA分解途径可能是组分中分子量较大、 结构复杂的物质优先裂解, 形成结构相对简单的、 缩合度较高的小分子化合物, 然后进一步彻底分解。

2.5 水热梯度与农田黑土富里酸演化响应关系

如图6(a)所示, 研究区域水热因素与土壤FA(p< 0.05), HA(p< 0.05)浓度均呈显著负相关性。 随着纬度降低、 水热梯度增加, 北安、 海伦、 宾县、 双城黑土FA, HA浓度均呈下降趋势, 表明水热梯度增加, 不利于土壤腐殖酸积累。 通常在腐殖酸演化过程中FA可以通过转化形成HA类物质, 同时HA物质也可裂解形成FA类物质。 图6表明, 水热梯度增加, HA浓度下降速率明显大于FA, 胡富比下降, 这主要是由于HA在转化过程中先形成FA物质所致。

图6(b)所示, 水热梯度与C1组分含量呈正相关性(p< 0.05), 与C2组分含量呈负相关性(p< 0.05), 这主要是由于C2组分优先裂解形成C1组分(详见2.4节), 导致C1组分在FA中比例增加, 并且随着水热梯度增加而增大, 但不能表明FA的实际数量随水热梯度的增加而增大。 我们利用FA浓度与C1和C2组分所占比例估算出C1和C2组分的浓度, 北安、 海伦、 宾县、 双城C1浓度分别为2.86, 2.67, 2.39和2.21 g· kg-1, C2组分浓度分别为1.17, 0.92, 0.65和0.48 g· kg-1, 证实随着水热梯度增加, FA中C1和C2组分数量均呈下降趋势。 C1组分降低幅度较小主要是由于C2组分代谢中间产物提升了FA中C1组分的比例[14]。 综上, 随着水热梯度增加, 黑土中FA数量减少、 腐殖化程度降低, 导致FA损失程度加剧。 因此, 在农田黑土肥力修复与管理过程中, 应充分考虑水热梯度差异性, 因地制宜采取增加土壤有机质例如秸秆还田、 有机肥施用等措施, 确保农田黑土肥力的可持续性。

图6 水热梯度与FA、 HA浓度(a)富里酸Fmax值(b)相关性分析图Fig.6 Water thermal gradient and FA, HA concentration (a) Fulvic acid Fmax value (b) correlation analysis diagram

3 结 论

(1) 随着水热梯度增加, 北安、 海伦、 宾县、 双城农田黑土FA浓度依次降低, 损失加剧。

(2) 荧光特性分析表明, 随着水热梯度增加, 北安、 海伦、 宾县、 双城农田黑土FA中C2组分裂解导致结构简单的C1组分比例增加, FA腐殖化程度降低。

(3) FA中C1和C2组分与水热梯度相关性分析表明, 随着水热梯度的增加, FA中C1和C2组分浓度均呈下降趋势。

The authors have declared that no competing interests exist.

参考文献
[1] KANG Ri-feng, REN Yi, WU Hui-jun(康日峰, 任意, 吴会军). Scientia Agricultura Sinica(中国农业科学), 2016, (11): 2113. [本文引用:1]
[2] LI Ye, ZHOU Cong-cong, DAI Ling-xing(黎烨, 周聪聪, 戴零星). Journal of Environmental Sciences(环境科学学报), 2017, (3): 1098. [本文引用:1]
[3] HAO Xiao-di, ZHOU Peng, CAO Ya-li(郝晓地, 周鹏, 曹亚莉). Chinese Journal of Environmental Engineering(环境工程学报), 2017, (1): 1. [本文引用:1]
[4] Zhao Yue, Wei Yuquan, Zhang Yun, et al. Ecological Indicator, 2017, 72: 473. [本文引用:1]
[5] Wei Zimin, Wang Xueqin, Zhao Xinyu, et al. International Biodeterioration & Biodegradation, 2016, 113: 187. [本文引用:1]
[6] ZHAO Yue, HE Xiao-song, XI Bei-dou(赵越, 何小松, 席北斗). Spectroscopy and Spectral Analysis(光谱学与光谱分析), 2010, 30(6): 1555. [本文引用:2]
[7] Wu Junqiu, Zhao Yue, Zhao Wei, et al. Bioresource Technology, 2017, 226: 191. [本文引用:1]
[8] HU Hui-rong, MA Huan-cheng, LUO Cheng-de(胡慧蓉, 马焕成, 罗承德). Chinese Journal of Soil Science(土壤通报), 2010, (4): 1018. [本文引用:1]
[9] Korner S. Acta Hydrochim. Hydrobiol. , 2014, 25(9). [本文引用:1]
[10] Qiu Linlin, Cui Hongyang, Wei Zimin. Science of the Total Environment, 2016, 556: 242. [本文引用:1]
[11] Wei Z, Zhao X, Zhu C, et al. Chemosphere, 2014, 95: 261. [本文引用:1]
[12] Stedmon C A, Markager S. Lomnology and Ocea-nography, 2015, 50(2): 686. [本文引用:1]
[13] Santin C, Gonzalez-Perez M, Otero X L, et al. Estuarine, Coastal and Shelf Science, 2008, 79(3): 541. [本文引用:1]
[14] Cui Hongyang, Shi Jianhong, Qiu Linlin, et al. Environ. Sci. Pollut Res. , 2016, 23: 10058. [本文引用:1]