试验区位于黑龙江省牡丹江市海林镇卜家村(44° 60'N, 129° 58'E), 半湿润中温带大陆性季风气候, 年平均气温5.7 ℃, 年平均降水量550 mm, 平均活动积温2 400~2 600 ℃。 土壤类型为砂土质暗棕壤, 地形坡度5° ~15° , 试验地坡度为8° 。

田间试验以6行为1个试验小区, 小区面积6行× 0.60 m× 200 m, 设5次重复。 试验小区内分为玉米种植区(4行, 当季移除秸秆并旋耕)和秸秆覆盖区(2行, 覆盖且当季休闲)。 其中, 秸秆覆盖还田于每年春季进行, 将秸秆用集行机粉碎归行后直接覆盖地表; 玉米种植区采用常规的根茬耙茬旋耕方式。

试验于2019年3月— 2021年3月进行。 2019年将4行种植区秸秆全部集行到2行秸秆覆盖区, 该覆盖区当季为休耕模式, 下一年度种植玉米。 4行种植区2019年种植玉米, 2020年将4行区中的2行与上一年度的2行秸秆覆盖区组合成新的种植区, 而另外2行作为新的秸秆覆盖休闲区。 至2021年4月取样期, 试验小区由3个部分组成(每部分2行): (1)覆盖休闲处理(SFT): 上年种植玉米、 本年秸秆覆盖; (2)覆盖旋耕处理(SRT): 上年秸秆覆盖、 本年种植玉米; (3)常规旋耕处理(CRT): 连续2年种植玉米、 且无秸秆覆盖(见表1、 表2和附图)。 选择早熟、 较耐密植的玉米品种, 生育期120~130 d, 种植密度5 000株· 亩^-1, 施肥总量N-P₂O₅-K₂O为150~100~50 kg· hm^-2, 其中追施氮肥量为纯N 100 kg· hm^-2, 田间管理措施保持一致。

表1

Table 1

表1(Table 1)

表1 试验处理 Table 1 Treatments in experiment 处理 秸秆还田方式 秸秆还田时间 耕作方式 表示方式 覆盖旋耕 覆盖 上季还田 旋耕 SRT 覆盖休闲 覆盖 本季还田 休耕 SFT 常规耕作 无覆盖 无 旋耕 CRT

表1 试验处理 Table 1 Treatments in experiment

表2

Table 2

表2(Table 2)

表2 WSOC的FMAX分析 Table 2 FMAX analysis of WSOC 处理 位置 FI BIX HIX 坡上 2.98 0.37 0.21 SRT 坡中 2.82 0.39 0.19 坡下 2.92 0.39 0.20 坡上 2.10 0.66 0.27 SFT 坡中 2.04 0.64 0.14 坡下 2.06 0.64 0.14 坡上 2.10 0.64 0.15 CRT 坡中 2.11 0.65 0.14 坡下 2.10 0.64 0.13

表2 WSOC的FMAX分析 Table 2 FMAX analysis of WSOC

1.3.1 样品采集

供试玉米品种为益农玉10号。 采集0~20 cm土样, 自然风干后测定土壤有机质(SOC)、 水溶性碳(SWOC)、 颗粒有机物(POM)、 矿物结合态有机物(MOM)及其碳含量。

1.3.2 测定方法

土壤SOC的测定采用的是重铬酸钾外加热法^[6]。 土壤SWOC以水浸提法提取: 称取5 g土样与50 mL超纯水混合均匀(水:土=10:1) , 在25 ℃下180 r· min^-1震荡60 min, 再以8 000 r· min^-1离心6 min, 上清液过0.45 μ m滤膜。 滤液中SWOC采用总有机碳分析仪(岛津TOC-VCPH) 测定。 将土壤干筛分级后测定不同粒径团聚体中有机碳: 取5~10 g某一粒级团聚体土样置于50 mL离心管中, 加溴化锌溶液30 mL, 将离心管封口, 来回倒置10次, 再用10 mL溴化锌溶液将沾附在离心管壁上的物质全部冲洗转移到悬浮液中。 静置20 min后, 在20 ℃下以2 500 r· min^-1转速离心30 min, 离心后, 用600目的聚酰胺滤布过滤, 离心和过滤均重复三次, 获得fPOM, 然后用蒸馏水冲洗3次, 去除溴化锌溶液, 于60 ℃烘干计重。 离心管中的土样用蒸馏水冲洗3次, 再加入30 mL的0.5%六偏磷酸钠溶液分散土样, 然后于振荡机上振荡18 h。 最后分别过0.25 mm(oPOM)和0.053 mm(MOM)筛(振荡后直接过筛), 获得各亚级团聚体, 于60 ℃烘干计重, 常规法测定不同颗粒有机碳含量^[7]。

荧光光谱测定采用仪器为Perkin Elmer Luminescence Spectrometer LS50B。 激发光源: 150 W氙弧灯; PMT电压: 700 V; 信噪比> 110; 带通(Bandpass): E_ex=10 nm; E_em=10 nm; 响应时间: 自动; 扫描速度: 1 500 nm· min^-1; 扫描光谱进行仪器自动校正。 样品扫描浓度均为25 mg(C)· L^-1, 发射光谱波长Em=250~700 nm。 运用该产品自带的软件(FL WinLab software (Perkin Elmer))收集数据^[8]。

1.3.3 计算方法

荧光指数(FI)=Ex 370 nm/Em 470 nm: Ex 370 nm/Em 520 nm

自生源指数(BIX)=Ex 310 nm/Em 380 nm: Ex 310 nm/Em 430 nm

腐殖化指数(HIX)=Ex 254 nm/Em 435~480 nm: Ex 254 nm/Em 300~345 nm

1.3.4 数据处理

试验数据用Excel 2013处理, SPSS 19.0 软件进行单因素方差分析。

利用三维荧光光谱技术结合平行因子分析法对WSOC组分进行分析, 使用Matlab软件中的dr EEM(version 0.1.0)和DOMFour工具包对WSOC三维荧光光谱进行平行因子(PARAFAC)分析, 采用最大荧光强度法评价得出各组分的相对浓度^[8]。

采用平行因子(PARAFAC)和最大荧光强度(FMAX)分析法对土壤WSOC中相对独立的荧光组分进行定性和定量分析, 通过裂半分析和残差分析检验, 试验处理所有土壤样品均解析出4组荧光组分(C₁, C₂, C₃, C₄), 证明模型有效。 由图1可见, SRT和CRT处理的C₁组分均为单一主峰, 而SFT的C₁组分则出现2个峰, 且主峰和次峰位置(EX=230~250, 300~350 nm/EM=400~450 nm)处于SRT和CRT(EX=300~350, 220~330 nm/EM=400~450 nm)峰值范围内。 在C₂和C₃组分变化上, SRT的C₂主峰Ex波长略低于SFT和CRT, 而C₃组分的次峰(Ex=370~400 nm)则高于SFT和CRT。 SFT和CRT处理的C₂和C₃组分均有明显的次峰, 其中CRT的C₂主峰和次峰分离。 3个处理的C₄组分峰值基本一致且有拖尾现象, 而SRT的C₄组分在EX=270 nm/EM=330 nm处有次峰出现。

图1

Fig.1

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	图1 不同处理土壤WSOC分组Fig.1 Componenes of WSOC with different treatments

荧光峰定位分析表明, 4组荧光组分在3个处理中代表不同成分。 SRT处理C₁, C₂, C₃和C₄分别代表可见光区类富里酸(Peak C)、 紫外光区类富里酸(Peak A)、 类胡敏酸(F)和短波类色氨酸(类蛋白D峰)。 SFT处理4组荧光组分分别代表紫外光区类富里酸和可见光区类富里酸(Peak A和Peak C)、 类胡敏酸(F峰)、 类色氨酸(T峰和T1峰)和类酪氨酸(B峰)。 CRT处理4组分则分别代表紫外光区类富里酸(Peak A)、 类胡敏酸(F峰)和类酪氨酸(B峰)。

由图2可见, 不同坡度下SRT, SFT和CRT处理土壤WSOC平均含量分别为0.22, 0.19和0.17 mg· g^-1, 除与SFT的坡下WSOC值变化不大外, SRT较SFT、 CRT在坡上、 坡中和坡下的增幅分别为22.10%, 22.14%, 3.71%和26.79%, 20.19%和22.29%, 差异显著。 由图3— 图5可见, 各处理WSOC的C₁, C₂, C₃, C₄组分平均占比分别为47.28%, 23.82%, 16.15%和12.75%, 以C₁组分占比最高, C₄组分占比最低。 不同坡度数据分析表明, 3个处理坡上部的C₂组分及SFT与CRT处理的C₁组分和SRT与CRT处理的C₃组分均较坡中和坡下部呈降低趋势, 而SRT和SFT处理的C₄组分坡上部值表现为增加趋势。 C₁和C₂组分在各处理间变化较大, SRT较SFT与CRT分别提高112.73%, 109.35%和107.77%, 66.07%, 差异显著。 SRT较SFT与CRT处理的C₄组分提高28.26%和42.31%。 C₃代表土壤中的类胡敏酸组分, 类胡敏酸分子量较大, 说明腐殖化程度较高^[9]。 由于CRT为秸秆不还田处理, 所以其类胡敏酸主要源于土壤自生源腐殖质组分, CRT处理的C₃平均为1 012.82, 较SRT和SFT处理分别16.76%和49.74%。

图2

Fig.2

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	图2 不同处理土壤WSOC含量Fig.2 Contents of WSOC with different treatments

图3

Fig.3

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	图3 SRT处理土壤WSOC组分变化Fig.3 Changes in components of WSOC with SRT treatments

图4

Fig.4

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	图4 SFT处理土壤WSOC组分变化Fig.4 Changes in components of WSOC with SFT treatments

图5

Fig.5

	Figure Option ViewDownloadNew Window
	图5 CRT处理土壤WSOC组分变化Fig.5 Changes in components of WSOC with CRT treatment

由表2可见, 3个处理的FI(f_450/500)值均大于1.9, 表明土壤DOM组分以微生物代谢形成的腐殖质为主, 以 SRT处理 FI 值较高, 表明土壤微生物活性较强。 HIX 为腐殖化系数, 表示土壤的腐殖质转化趋势和秸秆的腐解程度。 秸秆不还田的CRT处理HIX最低, 其次为当年秸秆覆盖的SFT, 上季秸秆覆盖而本季种植作物的SRT处理HIX最大, 分别为0.20, 0.18和0.14。 HIX值越高, 表明随秸秆随腐解时间的延长, 有机质的腐殖化程度越高。 在作物根际分泌物、 土壤微生物等共同作用下, SRT处理新鲜植物残体的微生物可利用性增强, 由微生物代谢转化形成的腐殖质成分增加。 BIX是DOM的自生源参数, BIX衡量了自生源有机物对DOM的贡献。 BIX在0.6~0.7之间, 说明DOM具有较少的自生成分, SRT处理BIX值低于SFT和CRT, 原因还有待于进一步分析。

土壤中只有不到20%的有机质是作为特殊的有机质存在于大团聚体中, 绝大部分有机质与矿物质颗粒结合。 由表3可见, 秸秆覆盖的SRT处理土壤SOC含量较SFT, CRT分别提高13.66%, 17.81%, 差异显著。 0~20 cm耕层土壤团聚体中有机物以< 0.053 mm的矿质结合态有机物(MOM)占比最大, 平均63.90%, 其次为0.25~0.053 mm细颗粒有机物(oPOM), 占比为23.8%, 而> 0.25 mm的oPOM占比最小, 仅为11.2%。 秸秆不还田的CRT处理增加了MOM占比, 与SRT和SFT处理差异显著, 而SRT处理明显增加了oPOM的占比。 土壤团聚体有机碳主要分布在矿质结合态有机碳(MOC)中, SRT处理明显提高了oPOC的含量, 与SFT和CRT处理差异显著。

表3

Table 3

表3(Table 3)

表3 土壤团聚体中有机碳分组 Table 3 Groups of organic carbon in soil aggregates 处理 有机碳 /(g· kg-1) oPOM > 0.25 mm /% oPOM 0.25~0.053 mm /% MOM < 0.053 mm /% oPOC > 0.053 mm /(g· kg-1) MOC < 0.053 mm /(g· kg-1) SRT 16.39a 12.87a 25.09a 59.88bc 5.33a 6.81a SFT 14.15b 10.59b 26.35a 62.46b 4.20b 6.42a CRT 13.47b 10.28b 19.83b 69.31a 2.98b 6.90a 注: POM包括> 0.25 mm的粗颗粒有机物和0.25~0.053 mm之间的细颗粒有机物(oPOM), MOM为矿物结合态有机物; oPOC为> 0.053 mm的POM有机碳含量, MOC为< 0.053 mm的MOM有机碳含量

表3 土壤团聚体中有机碳分组 Table 3 Groups of organic carbon in soil aggregates

土壤WSOC是土壤微生物重要的物质和能量来源, 对土壤环境变化较敏感, 可用来反映土壤环境短期内的变化。 通过定性定量分析 SWOC的组分类型及占比, 可获知DOM 的芳香化、 腐殖化程度及官能团组成, 进而分析土壤有机质的腐殖化趋势。 不同土壤类型WSOC解析出不同荧光组分, 草甸土、 湖泊中均解析出3组(C₁, C₂, C₃)^[8], 黑土解析出2组(C₁, C₂), 林地土壤解析出大分子腐殖物质(C₁)、 低分子量类富里酸(C₂)、 类色氨酸(C₃)及农业措施输入的腐殖物质(C₄)等4个组分, 并且以 C₁组分占比最大, 平均达37.4%^[7]。 本研究表明, 暗棕壤上秸秆覆盖的SRT, SFT与秸秆不还田的CRT处理土壤WSOC均解析出C₁, C₂, C₃, C₄等4组荧光组分, 除SRT处理的C₄组分为短波类色氨酸(类蛋白D峰), SFT处理的 C₃组分为类色氨酸(T峰和T1峰)外, 其余组分均包含类富里酸(Peak A, Peak C)、 类胡敏酸(F)等3组成分, SFT和CRT处理的C₄为类酪氨酸(B峰)蛋白质类物质。

作物残体在土壤中分解、 转化是一系列复杂土壤生态过程的综合过程, 受生物和非生物因素的交互影响^[1]。 与秸秆不还田和翻耕还田比较, 免耕秸秆覆盖17个月后, 极显著提高了表层SOC含量和土壤热水溶性碳水化合物(HWCC)的积累量。 葛选良等研究发现, 虽然秸秆粉碎还田的腐解速率高于覆盖还田, 但秸秆不还田通过土壤微生物矿化分解而损失的SOC和WSOC含量增加显著^[10]。 本研究表明, 秸秆覆盖还田的SRT处理提高了土壤SOC与WSOC含量, 类富里酸C₁(Peak A和Peak C)和类蛋白C₄组分均较SFT与CRT处理增加, 而无外源有机物投入的CRT处理, 以自生源腐殖化程度较高的类胡敏酸C₃含量较SRT和SFT处理增加16.76%和49.74%。 FMAX分析表明, 上季秸秆覆盖的SRT处理FI和HIX值均高于SFT和CRT处理, 表明以农业措施输入的腐殖物质随秸秆的腐解而增强。 当季秸秆覆盖的SFT休闲处理由于秸秆腐解时间较短而未充分腐解, 因此对短时间内土壤有机碳组分影响不大, 与梁贻仓等研究一致^[5]。

耕作与秸秆还田通过影响外源有机物与地下根系等碳源的输入、 改善土壤理化性质等多种生态效应, 进而影响土壤可溶性有机碳组分变化^{[7, 11]}。 有研究认为, 70%以上的土壤有机碳存在于< 53 μ m的粉-黏团聚体中, 耕作加快了大团聚体的更新速度, 不利于大团聚体内微团聚体的形成。 而秸秆还田增加了大团聚体组分中SOC和WSOC的含量, 秸秆还田方式对WSOC质量比的影响要大于对SOC的影响。 颗粒态有机质(POM)是以闭蓄态或包被态等物理形式保护在团聚体内和团聚体间的有机质, 属于潜在快速更新的碳库。 矿物结合态有机质(MOM)是以化学结合态固定于矿物质组分的有机质, 分解较慢, 属于抗性有机质, 为慢更新碳库。 因此, 颗粒态有机质富集植物来源的较新鲜有机质, 微生物利用性较高, 而矿物结合态有机质, 因植物源有机质组分基本分解, 主要为微生物源的有机组分^[12]。 本研究表明, 与秸秆不还田比较, 坡耕地秸秆覆盖还田增加了植物来源的新鲜有机质的形成, 表现为> 0.053 mm的闭蓄态有机碳(oPOC)含量的增加, 有机质腐殖质化趋势增强^[13]。