化学氮肥有机替代条件下黑土DOC荧光光谱特征
张久明1, 匡恩俊1, 迟凤琴1,*, 刘亦丹4, 周宝库1, 夏晓雨3, 王晓军1, 孙磊1, 常本超1, 魏丹2
1. 黑龙江省农业科学院土壤肥料与环境资源研究所, 农业农村部黑土地保护与利用重点实验室, 黑龙江 哈尔滨 150086
2. 北京市农林科学院植物营养与资源环境研究所, 北京 100097
3. 黑龙江省农业科学院大豆研究所, 黑龙江 哈尔滨 150086
4. 东北农业大学资源与环境学院, 黑龙江 哈尔滨 150030
*通讯作者 e-mail: fqchi2013@163.com

作者简介: 张久明, 1980年生, 黑龙江省农业科学院土壤肥料与环境资源研究所副研究员 e-mail: zjm_8049@163.com

摘要

有机无机肥配施是实现土壤培肥、 减少无机肥施用的有效措施。 为探讨黑土区有机肥替代无机肥(氮肥)对土壤溶解性有机碳(DOC)含量及结构的影响, 本研究采用有机肥不同比例替代化学氮肥, 分析土壤DOC的含量及荧光光谱特征。 结果表明, M(100%有机替代化学氮肥)处理土壤DOC显著高于其他处理, 其含量为325.97 mg·kg-1。 与CK(不施肥)处理相比, 各施肥处理荧光峰各波长均有不同程度蓝移, 各处理土壤DOC的荧光指数(FI)分布在1.54~1.59范围内, 腐殖化指数(HIX)均小于0.85, 表明DOC来源受自生源和陆生源共同作用的影响, 土壤腐质化程度均较低。 平行因子分析法分析识别出3个荧光组分, 分别为2个腐殖质类组分(富里酸类物质和腐殖酸类物质) 及1个类蛋白组分(类酪氨酸蛋白质物质)。 各施肥处理3个组分荧光强度均高于CK处理, 其中M和M2N2(25%有机替代化学氮肥)处理下土壤DOC总荧光强度较高, C3组分荧光强度以M2N2处理最高, 土壤DOC中3个有机组分的相对比重以荧光组分C1最高, 接近50%, 表明该地区土壤中小分子物质占有较大比例, 施肥能够提高土壤腐质化程度, 有利于土壤DOC固定, 合理的有机肥配施化学氮肥能增加DOC的有效性, 提升土壤供肥能力。

关键词: 黑土; 有机无机肥配施; 可溶性有机碳; 三维荧光光谱
中图分类号:S143.6 文献标志码:A
Fluorescence Spectrum Characteristics of DOC in Black Soil Under Organic Substitution of Chemical Nitrogen Fertilizer
ZHANG Jiu-ming1, KUANG En-jun1, CHI Feng-qin1,*, LIU Yi-dan4, ZHOU Bao-ku1, XIA Xiao-yu3, WANG Xiao-jun1, SUN Lei1, CHANG Ben-chao1, WEI Dan2
1. Institute of Soil, Fertilizer and Environmental Resources, Key Laboratory of Black Soil Protection and Utilization, Ministry of Agriculture and Rural Affairs, Harbin 150086, China
2. Institute of Plant Nutrition and Environmental Resources, Beijing Academy of Agriculture and Forestry Sciences, Beijing 100097, China
3. Soybean Research Institute of Heilongjiang Academy of Agricultural Sciences, Harbin 150086, China
4. College of Resources and Environment, Northeast Agricultural University, Harbin 150030, China
*Corresponding author
Abstract

The combined application of organic and inorganic fertilizer is an effective measure to improve soil fertility and reduce the application of inorganic fertilizer. In order to investigate the effect of organic fertilizer instead of inorganic fertilizer (nitrogen fertilizer) on the content and structure of DOC in black soil area, different proportions of organic fertilizer instead of chemical nitrogen fertilizer were used to analyze the content and fluorescence spectrum characteristics of DOC. The results showed that the content of DOC in M treatment was 325.97 mg·kg-1, which was significantly higher than that in other treatments. Compared with CK treatment, the fluorescence peak wavelength of each fertilization treatment decreased to different degrees. DOC’s fluorescence index (FI) ranged from 1.54 to 1.59, and the humification index (Hix) of DOC in all treatments was less than 0.85, indicating that soil DOC was affected by both authigenic and terrestrial sources, and the degree of soil humification was low. A parallel factor analysis identified three fluorescent components: two humus components (fulvic acid like substance and humic acid like substances) and one protein like component (tyrosine like protein substance). The fluorescence intensity of the three components in each fertilization treatment was higher than that in the CK treatment. Among them, the total fluorescence intensity of soil DOC under M and M2N2 treatments were higher, and the fluorescence intensity of the C3 component under M2N2 treatment was the highest. The relative proportion of three organic components in soil DOC was the highest in C1(close to 50%), indicating that small molecular substances accounted for a large proportion in the soil. The application of fertilizer can improve the degree of soil humification, which was conducive to the fixation of soil DOC. And the reasonable application of organic fertilizer combined with chemical nitrogen fertilizer can increase the availability of DOC and improve the ability of soil fertilizer supply.

Keyword: Black soil; Combined application of organic and inorganic fertilizers; Dissolved organic carbon; Three-dimensional fluorescence spectroscopy
引言

在土壤各种各样的功能库中, 土壤有机碳库是生态系统重要的组成部分。 通常把在土壤中移动较快、 不稳定、 易氧化、 易分解、 易矿化, 其形态和空间位置对植物和微生物有较高活性的这部分碳库称为活性碳库[1]。 根据土壤活性碳库特点, 土壤活性有机碳常用溶解性有机碳、 轻组有机碳、 易氧化有机碳、 微生物量碳、 颗粒有机碳等不同形式来表征。 土壤溶解性有机碳(dissolved organic carbon, DOC)是指溶解于土壤水、 且能通过0.45 μ m微孔滤膜的有机态碳, 是土壤有机碳中最活跃的组成部分[2]。 影响土壤活性有机碳含量与组成的因素有很多, 目前学者多从土地管理措施如耕作、 施有机肥和化肥改变土壤pH值等方面探讨对其含量影响[3]。 本研究采用现代荧光分析技术原理, 探讨有机肥替代化学氮素后土壤DOC荧光特性参数的变化特征, 基于平行因子分析法和荧光光谱分析土壤DOC荧光组分特征, 研究结果为黑土区化肥减施及农田地力提升提供科学依据。

1 实验部分
1.1 试验地概况及设置

试验区位于于黑龙江省嫩江黑土保育试验站内(125° 27'5″N, 49° 33'35″E)。 该地区平均气温为-0.3 ℃, 年降水量为450 mm, 无霜期为115 d, 有效积温为2 150 ℃, 属中温带大陆性季风气候; 试验地土壤类型为厚层粘底黑土, 供试土壤基本理化性质详见表1

表1 土壤基本化学性质 Table 1 Basic chemical properties of soil

试验设5个施肥处理: (1)不施肥处理(CK); (2)100%有机替代化学氮肥(M); (3)50%有机替代化学氮肥(N1M1); (4)25%有机替代化学氮肥(N2M2); 5)化学氮肥处理(N)。 试验采用随机区组设计, 每个小区面积24 m2, 3次重复。 商品有机肥养分含量为N 5.05%, P2O5 2.75%, K2O 1.5%, 有机质含量为31.2%。 全量化学氮肥用量为当地小麦种植常规施用量, 化肥分别为尿素、 过磷酸钙和硫酸钾(表2)。 根据有机肥氮素含量和化学氮肥处理氮素用量计算确定有机肥替代化肥氮素量, 100%有机替代化学氮肥(M)处理、 50%有机替代化学氮肥(N1M1)处理和25%有机替代化学氮肥(N2M2)处理有机肥用量分别为1 500, 750和375 kg· hm-2。 各处理磷、 钾肥(化肥+有机肥)用量相同, 为各施肥处理中施入有机肥中磷、 钾元素替代量与化肥磷、 钾含量之和。 有机无机肥均于播种前一次性施入。

表2 各处理氮肥、 磷肥、 钾肥和有机肥施用量 Table 2 Application amount of N, P2O5, K2O and organic fertilizer in each treatment
1.2 土样采集和试验方法

1.2.1 土样采集

2019年9月10日小麦收获期采集0~20 cm表层土壤样品, 采用蛇形取样法, 每个小区采集5个样点。 土样混合均匀后采用四分法留取分析样品, 所采集样品自然风干后过分样筛(孔径2 mm), 常温保存备用。

1.2.2 可溶性有机碳测定

土壤DOC采用去离子水震荡过滤提取法测定, 故又称可溶性有机碳测定。 称取3 g通过60目筛的风干土样于50 mL离心管中, 加入30 mL去离子水, 摇匀, 置于往复震荡机中, 以250 r· min-1转速震荡1 h, 随后在离心机中以10 000 r· min-1转速转15 min, 上清液过 0.45 μ m滤膜, 滤液采用Analytikjenamulti N/C 2100仪测定。

1.2.3 荧光特性测定[4]

使用超纯水将DOC溶液稀释至约15 mg· L-1, 以备荧光测定。 荧光光谱的测定采用日立F-7000荧光光度计。 设置激发光源450 W氙弧灯, 光电倍增管(PMT)电压为700 V, 激发波长(Ex)扫描范围: 200~490 nm, 带宽10 nm; 发射波长(Em)扫描范围: 250~550 nm, 带宽5 nm, 扫描速度: 1 200 nm· min-1。 平行因子(PARAFAC)分析时, 应消除水分子的散射, 消除拉曼散射对荧光数据的影响。

1.3 数据分析

采用Matlab软件绘制三维荧光图谱, 并进行PARAFAC分析; Origin 2019b软件计算荧光指数(FI)[5]: Em/Ex=370/450和500 nm; 生物指数(BIX): Em/Ex=310/380和420~435 nm和腐殖化指数(HIX)[6]: Em/Ex=254/435~480和300~345 nm。 采用Microsoft Excel 2007进行数据计算及图表绘制, 采用SPSS 19.0软件完成差异及相关性分析。

2 结果与讨论
2.1 土壤可溶性有机碳含量

由图1可知, M处理土壤DOC显著高于其他处理, 其含量为325.97 mg· kg-1, 其次是M2N2处理和N处理, 其含量分别为307.83和307.60 mg· kg-1, M处理土壤DOC含量较M2N2处理和N处理增加了5.89%和5.97%, 处理之间差异显著(p< 0.05)。 M1N1处理和CK处理最低, M处理土壤DOC含量较M1N1处理和CK增加了7.34%和7.33%, 土壤DOC含量在各处理中含量大小顺序为M> M2N2> N> CK> M1N1

图1 不同处理下土壤DOC含量Fig.1 Soil DOC content under different treatments

2.2 土壤DOC三维荧光图谱特征的变化

由图2可见, 各处理的土壤DOC三维荧光区域被划分为5部分, 区域荧光积分百分比均为Ⅴ > Ⅲ > Ⅳ > Ⅱ > Ⅰ , 处理之间差异显著。 Helms研究表明, 不同区域代表不同的物质组成, 区域Ⅰ 代表类酪氨酸蛋白质类物质(tyrosine-like protein), Ex/Em=(200~250)/(200~330) nm; 区域Ⅱ 代表类色氨酸芳香蛋白质类物质(tryptophan-like protein), Ex/Em=(200~250)/(330~380) nm; 区域Ⅲ 代表富里酸类物质(fulvic acid-like), Ex/Em=(200~250)/(380~600) nm, 由荧光效率高、 分子量小的有机物质产生; 区域Ⅳ 代表溶解性微生物代谢产物(soluble microbial metabolites), Ex/Em=(250~600)/(200~380) nm; 区域Ⅴ 代表腐殖酸类物质(Humic-like), Ex/Em=(250~600)/(380~600) nm, 由结构较为稳定、 分子量大的有机物质产生[7]。 本研究各施肥处理在Ⅰ 和Ⅳ 区域荧光积分百分比变化趋势相同, 均为M> CK> M1N1> N> M2N2 处理; 区域Ⅱ 和Ⅲ 积分百分比以CK处理和M2N2处理最高, 分别为4.21和21.13, 显著高于N和M处理; 区域Ⅴ 积分百分比以N处理最高为66.23, 各处理的积分百分比随化学氮肥施用量的增加而增加。

图2 DOC三维荧光图谱
(a): CK处理; (b): M处理; (c): M1N1处理; (d): M2N2处理; (e): N处理
Fig.2 Three-dimensional fluorescence spectra of DOC
(a): CK; (b): M; (c): M1N1; (d): M2N2; (e): N treatments

不同施肥处理三维荧光图谱中除N处理的特征峰不明显外, 其他处理位于Ex/Em=260~270/420~440 nm附近显示两个特征峰, 其特征峰为类腐殖酸物质。 其激发波长(Ex)/发射波长(Em)增大, 即为红移, 反之则为蓝移。 与CK处理(Peak A峰值: Ex/Em=240/430 nm; Peak C峰值: Ex/Em=270/440 nm)相比, M处理(Peak A峰值: Ex/Em=240/420 nm; Peak C 峰值: Ex/Em=260/430 nm)类腐殖酸物质荧光峰在激发、 发射波长处发生不同程度蓝移。 M1N1(Ex/Em=260/430 nm)、 M2N2(Ex/Em=260/430 nm)、 N(Ex/Em=270/430 nm)处理类腐殖酸物质荧光峰在激发、 发射波长处同样发生不同程度蓝移。

2.3 土壤DOC荧光光谱指数分析

采用FI, BIX和HIX表征不同有机肥替代化学氮肥比例土壤DOC的来源特征和腐殖化程度。 FI可反映腐殖质来源, BIX衡量自生源有机质在所测物质中的相对百分比大小, HIX表征有机质腐殖化程度[8]。 如表3所示, 各处理土壤DOC的FI分布在1.54~1.59范围内, 介于陆生源特征值(1.4)与自生源特征值(1.9)之间, 表明DOC来源受自生源和陆生源共同作用的影响, 既来自于土壤中本身, 亦有外源有机物料新近产生。 各处理土壤DOC的BIX范围在0.67~0.69, 即具有较小的自生源特性。 本试验各处理土壤DOC的HIX分布在0.80~0.84范围内, 表明其有机质的腐殖化程度不高(HIX< 1.5), 处理之间比较, M和M2N2处理下土壤腐质化程度相对较高。

表3 土壤DOC荧光光谱指数 Table 3 Fluorescence spectrum indices of soil DOC

基于平行因子分析法对土壤DOC样品三维荧光光谱矩阵数据进行解析, 土壤DOC主要为3个荧光组分。 各处理荧光组分和荧光峰类型见表4, 荧光组分的三维荧光光谱见图3。 组分C1(240(320)/410 nm), C2(270(360)/470 nm)和C3(220(280)/330 nm)均包含两个激发峰和一个发射峰。 C1分别代表紫外光区类富里酸和可见光区类富里酸, 都属于类腐殖质物质; C2同样属于腐殖酸类物质, 主要指胡敏酸; C3为类酪氨酸蛋白质类物质。

表4 DOC荧光组分特征 Table 4 Characteristics of different component identified

图3 土壤DOC荧光组分
(a): 组分1; (b): 组分2; (c): 组分3
Fig.3 Fluorescent components of soil water-soluble organic carbon
(a): Component 1; (b): Component 2; (c): Component 3

对土壤DOC中3个有机组分的荧光强度进行分析(表5), 结果表明, 土壤DOC中3个有机组分的相对比重以C1最高, 接近50%, 表明该地区土壤中小分子物质占有较大比例。 不同处理土壤DOC的C1组分荧光强度以M处理最高(1 990.7± 76.1) R.U, 其次是N 处理, M和N处理C1组分荧光强度较CK处理分别提高14.4%和8.1%, 处理之间差异显著(p< 0.05)。 各处理C2组分荧光强度变化趋势同C1组分相似, 以M处理C2组分荧光强度最高为1 357.3 R.U, 较CK处理提高了23.8%, 显著高于其他处理。 C3组分中M2N2处理为872.0 R.U, 显著高于其他处理; CK和N处理C3组分荧光强度最低, 分别为669.4和680.2 R.U。 各处理总组分荧光强度显示, M处理土壤DOC荧光强度为4 095.5 R.U, 其次是M2N2处理为3 824.1R.U, 显著高于其他处理。

表5 土壤DOC中各有机组分的荧光强度 Table 5 Fluorescence intensity of organic components of soil DOC
3 结论

(1)本试验条件下研究表明, 有机无机肥配施各处理土壤DOC三维荧光图谱中荧光峰各波长较CK处理均有不同程度蓝移, M2N2处理土壤DOC荧光结构较CK处理变化最大, 说明土壤DOC中腐殖质含量增加。

(2)各处理土壤DOC的FI分布在1.54~1.59范围内, 说明DOC来源受自生源和陆生源共同作用的影响, 既来自于土壤中自身, 亦有外源有机物料新近产生。 M处理与M2N2处理土壤DOC的HIX相对较高, 表明腐质化程度最高, 同时也说明适量的有机肥配施化学氮肥能够增加土壤碳储量。

(3)平行因子分析(PARAFAC)法分析绘制荧光图谱结果表明, 不同施肥处理对土壤中DOC的影响不同, 合理的有机肥配施化学氮肥提高土壤中类蛋白组分含量, 增加DOC的有效性, 提升土壤供肥能力。 M2N2处理C3组分较高, 代表类蛋白(类酪氨酸类物质)为小分子物质占有较大比例, 表明施肥能够提高土壤腐质化程度, 有利于土壤DOC固定。 基于土壤DOC荧光光谱特性分析可知, 有机肥替代无机氮肥75% (M2N2处理)为最佳有机无机肥配比。

参考文献
[1] SHEN Hong, CAO Zhi-hong, HU Zheng-yi(沈宏, 曹志洪, 胡正义). Chinese Journal of Ecology(生态学杂志), 1999, 18(3): 32. [本文引用:1]
[2] Kalbitz K, Solinger S, Park J H, et al. Soil Science, 2000, 165(4): 277. [本文引用:1]
[3] YU Wan-tai, MA Qiang, ZHAO Xin, et al(宇万太, 马强, 赵鑫, ). Chinese Journal Ecology(生态学杂志), 2007, 26(12): 2013. [本文引用:1]
[4] LI Yan, BAI Yang, WEI Dan, et al(李艳, 白杨, 魏丹, ). Spectroscopy and Spectral Analysis(光谱学与光谱分析), 2021, 41(11): 3518. [本文引用:1]
[5] Li S Y, Li M, Wang G X, et al. Chemical and Biological Technologies in Agriculture, 2019, 6(1): 20. [本文引用:1]
[6] Gao X T, Tan W B, Zhao Y, et al. Environmental Science and Technology, 2019, 53: 3653. [本文引用:1]
[7] Helms J R, Stubbins A, Ritchie J D, et al. Limnology and Oceanography, 2008, 53(3): 955. [本文引用:1]
[8] Li S Y, Li M, Wang G X, et al. Chemical and Biological Technologies in Agriculture, 2019, 6(1): 20. [本文引用:1]