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长期有机培肥提高红壤性水稻土生物学特性及水稻产量的微生物学机制

郭乾坤 梁国庆 周卫 陈洁 孙静文 王秀斌 余喜初 李大明

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长期有机培肥提高红壤性水稻土生物学特性及水稻产量的微生物学机制

    作者简介: 郭乾坤E-mail:guoqiankun01@163.com;
    通讯作者: 梁国庆, E-mail:liangguoqing@caas.cn
  • 基金项目: 国家重点研发计划项目(2016YFD0200109);国家自然科学基金项目(31471943)。

Microbiological mechanism of long-term organic fertilization on improving soil biological properties and double rice yields in red paddy soil

    Corresponding author: LIANG Guo-qing, E-mail:liangguoqing@caas.cn ;
  • 摘要:   【目的】  依托位于江西红壤研究所的有机肥长期定位试验,探究长期施用紫云英、猪粪和秸秆还田对土壤微生物量、酶活性和产量的影响,阐明土壤微生物学特性对土壤肥力的生物指示功能,揭示影响作物产量和微生物学特性的关键环境因子。  【方法】  长期定位试验始于1981年,选取的6个处理分别为:CK (不施肥)、NPK (单施化肥)、M1 (早稻施绿肥)、M2 (早稻加倍施绿肥)、M3 (早稻施绿肥+晚稻施猪粪) 和M4 (早稻施绿肥+晚稻秸秆还田),此外,有机处理 (M1、M2、M3和M4) 在施用有机物料的基础上,每季还补充一定量化肥(N 69 kg/hm2、P2O5 30 kg/hm2、K2O 67.5 kg/hm2)。于每季收获后测定水稻产量。2018 年早稻收获后,采集耕层 (0—20 cm)土壤,测定土壤化学指标、微生物量碳氮、脲酶及其他参与土壤碳、氮、磷和硫循环的胞外酶活性。  【结果】  1) 2009—2018年间,长期施肥处理明显提高了水稻产量,其中M3处理的产量最高,其次为M2处理,二者均明显高于NPK处理;2) 土壤微生物量及酶活性均以有机处理 (M1、M2、M3和M4) 较高,其中M3处理土壤微生物量碳含量及各类土壤酶活性最高,M2处理土壤微生物量氮含量最高。有机处理较CK和NPK处理提高了土壤微生物熵。此外,微生物量碳氮和土壤酶活性与有机碳、全氮间存在显著或极显著相关关系;3) 有机碳与土壤微生物量 (0.895)、碳循环相关酶活性 (0.903)、氮循环相关酶活性 (0.854) 及水稻产量 (0.827) 呈显著正影响 (P < 0.05);土壤pH与土壤碳循环相关酶活性 (0.378) 和氮循环相关酶活性 (0.365) 呈显著正影响 (P < 0.05),对水稻产量 (0.211) 也表现为正影响,但不显著 (P > 0.05)。相较于pH,土壤有机碳含量在提高水稻产量、改善土壤微生物学特性上发挥了更为重要的作用。  【结论】  土壤微生物量碳氮和参与土壤碳、氮、磷和硫循环的胞外酶活性均可作为土壤微生物学指标表征土壤肥力的变化。土壤有机碳含量是提高作物产量、调控土壤微生物量和酶活性的关键因子。在供试条件下,长期实行早稻施绿肥+晚稻施猪粪的有机培肥,是提高土壤微生物量及酶活性并提高水稻产量的最佳选择。
  • 图 1  各施肥处理下2009—2018年水稻产量

    Figure 1.  Rice yield of different treatments from 2009 to 2018

    图 2  长期施肥下土壤微生物量碳、微生物量氮和微生物熵

    Figure 2.  Soil microbial biomass carbon(MBC), microbial biomass nitrogen(MBN) and MBC/SOC under long-term fertilization

    图 3  长期施肥下土壤酶活性的heatmap聚类分析 (A) 及主成分分析 (B)

    Figure 3.  Cluster heatmap of soil enzyme activities (A) and PCA analysis (B) under long-term fertilization

    图 4  长期施肥下土壤养分含量、pH、微生物生物量及酶活性间的Pearson相关性分析 (A) 及冗余分析 (B)

    Figure 4.  Pearson’ s correlation analysis among soil properties, soil microbial biomass and soil enzymes activities (A) and RDA analysis of soil enzyme activities (B) under long-term fertilization

    图 5  偏最小二乘路径模型 (PLS-PM) 分析示意图

    Figure 5.  Directed graph of the partial least squares path model (PLS-PM)

    表 1  长期定位试验各处理养分投入量 (kg/hm2)

    Table 1.  Nutrient inputs of each treatment in the long-term experiment

    处理
    Treatment
    早稻Early rice晚稻Late rice总计Total
    NP2O5K2ONP2O5K2ONP2O5K2O
    CK000000000
    NPK15975142.5159 75142.5318150285
    M115975142.56930 67.5228105210
    M2249120 217.56930 67.5318150285
    M315975142.5 220.3 245.1153.8 379.3 320.1 296.3
    M415975142.5 93.7 42.4118.7 252.7 117.4 261.2
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    表 2  长期不同施肥条件下水稻土壤化学指标

    Table 2.  Soil chemical properties under different long-term fertilization treatments

    处理
    Treatment
    有机碳 (g/kg)
    SOC
    全氮 (g/kg)
    Total N
    有效磷 (mg/kg)
    Available P
    速效钾 (mg/kg)
    Available K
    碱解氮 (mg/kg)
    Available N
    硝态氮 (mg/kg)
    NO3-N
    pH
    (1∶2.5)
    CK16.75 ± 2.05 c1.77 ± 0.22 c2.53 ± 0.47 c44.57 ± 2.06 b24.28 ± 4.38 a0.45 ± 0.09 b5.50 ± 0.13 bc
    NPK19.48 ± 1.63 bc2.10 ± 0.10 bc8.97 ± 1.47 b56.30 ± 11.98 ab27.04 ± 7.70 a0.43 ± 0.02 b5.38 ± 0.08 c
    M120.25 ± 1.26 ab2.06 ± 0.11 bc5.22 ± 1.23 bc55.10 ± 3.86 ab24.05 ± 7.14 a0.49 ± 0.06 b5.58 ± 0.15 ab
    M222.67 ± 2.32 ab2.36 ± 0.21 ab7.34 ± 1.94 bc53.63 ± 6.43 ab22.27 ± 2.57 a0.45 ± 0.03 b5.38 ± 0.08 c
    M323.67 ± 2.14 a2.57 ± 0.20 a66.7 ± 5.83 a60.93 ± 7.09 a23.70 ± 8.48 a0.90 ± 0.49 a5.73 ± 0.08 a
    M421.82 ± 1.47 ab2.38 ± 0.09 ab4.77 ± 0.76 bc57.60 ± 9.67 ab28.85 ± 4.88 a0.48 ± 0.08 b5.37 ± 0.07 c
    注(Note):SOC—Soil organic carbon. 同列数据后不同字母表示处理间在 0.05 水平差异显著 Values followed by different small letters in a column mean significant difference among treatments at the 0.05 level.
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  • [1] 刘恩科, 赵秉强, 李秀英, 等. 长期施肥对土壤微生物量及土壤酶活性的影响[J]. 植物生态学报, 2008, 32(1): 176–182. Liu E K, Zhao B Q, Li X Y, et al. Biological properties and enzymatic activity of arable soils affected by long-term different fertilization systems[J]. Journal of Plant Ecology, 2008, 32(1): 176–182. doi:  10.3773/j.issn.1005-264x.2008.01.020
    [2] Oberson A, Friesen D K, Rao I M, et al. Phosphorus transformations in an oxisol under contrasting land-use systems: The role of the soil microbial biomass[J]. Plant and Soil, 2001, 237(2): 197–210. doi:  10.1023/A:1013301716913
    [3] Heijden M G A V D, Bardgett R D, Straalen N M V. The unseen majority: soil microbes as drivers of plant diversity and productivity in terrestrial ecosystems[J]. Ecology Letters, 2008, 11(3): 296–310. doi:  10.1111/j.1461-0248.2007.01139.x
    [4] Lagomarsino A, Moscatelli M C, Di Tizio A, et al. Soil biochemical indicators as a tool to assess the short-term impact of agricultural management on changes in organic C in a Mediterranean environment[J]. Ecological Indicators, 2009, 9(3): 518–527. doi:  10.1016/j.ecolind.2008.07.003
    [5] Stursova M, Baldrian P. Effects of soil properties and management on the activity of soil organic matter transforming enzymes and the quantification of soil-bound and free activity[J]. Plant and Soil, 2011, 338(1–2): 99–110. doi:  10.1007/s11104-010-0296-3
    [6] 任天志, Grego S. 持续农业中的土壤生物指标研究[J]. 中国农业科学, 2000, (1): 71–78. Ren T Z, Grego S. Soil bio-indicators in sustainable agriculture[J]. Scientia Agricultura Sinica, 2000, (1): 71–78.
    [7] 李娟, 赵秉强, 李秀英, 等. 长期有机无机肥料配施对土壤微生物学特性及土壤肥力的影响[J]. 中国农业科学, 2008, 41(1): 144–152. Li J, Zhao B Q, Li X Y, et al. Effects of long-term combined application of organic and mineral fertilizers on soil microbiological properties and soil fertility[J]. Scientia Agricultura Sinica, 2008, 41(1): 144–152. doi:  10.3864/j.issn.0578-1752.2008.01.019
    [8] Guo J H, Liu X J, Zhang Y, et al. Significant acidification in major Chinese croplands[J]. Science, 2010, 327: 1008–1010. doi:  10.1126/science.1182570
    [9] Robert J, D Rutger R. Spreading dead zones and consequences for marine ecosystems[J]. Science, 2008, 321: 926–929. doi:  10.1126/science.1156401
    [10] Zhang X, Davidson E A, Mauzerall D L, et al. Managing nitrogen for sustainable development[J]. Nature, 2015, 528(7580): 51–59. doi:  10.1038/nature15743
    [11] Blair N, Faulkner R D, Till A R, et al. Long-term management impacts on soil C, N and physical fertility: Part I: Broadbalk experiment[J]. Soil and Tillage Research, 2006, 91(1–2): 30–38. doi:  10.1016/j.still.2005.11.002
    [12] Yang Z C, Zhao N, Huang F, et al. Long-term effects of different organic and inorganic fertilizer treatments on soil organic carbon sequestration and crop yields on the North China Plain[J]. Soil and Tillage Research, 2015, 146: 47–52. doi:  10.1016/j.still.2014.06.011
    [13] 柳开楼, 黄晶, 张会民, 等. 基于红壤稻田肥力与相对产量关系的水稻生产力评估[J]. 植物营养与肥料学报, 2018, 24(6): 1425–1434. Liu K L, Huang J, Zhang H M, et al. Assessment of productivity of red paddy soil based on soil fertility and relative yield[J]. Journal of Plant Nutrition and Fertilizers, 2018, 24(6): 1425–1434. doi:  10.11674/zwyf.18150
    [14] 徐阳春, 沈其荣, 冉炜. 长期免耕与施用有机肥对土壤微生物生物量碳、氮、磷的影响[J]. 土壤学报, 2002, 39(1): 89–96.

    Xu Y C, Shen Q R, Ran W. Effects of zero-tillage and application of manure on soil microbial biomass C, N and P after sixteen years of cropping[J]. Acta Pedologica Sinica, 2002, 39(1): 89–96.
    [15] 徐一兰, 唐海明, 肖小平, 等. 长期施肥对双季稻田土壤微生物学特性的影响[J]. 生态学报, 2016, (18): 1–9. Xu Y L, Tang H M, Xiao X P, et al. Effects of different long-term fertilization regimes on the soil microbiological properties of a paddy field[J]. Acta Ecologica Sinica, 2016, (18): 1–9.
    [16] Qi R, Li J, Lin Z, et al. Temperature effects on soil organic carbon, soil labile organic carbon fractions, and soil enzyme activities under long-term fertilization regimes[J]. Applied Soil Ecology, 2016, 102: 36–45. doi:  10.1016/j.apsoil.2016.02.004
    [17] 任凤玲, 张旭博, 孙楠, 等. 施用有机肥对中国农田土壤微生物量影响的整合分析[J]. 中国农业科学, 2018, 51(1): 119–128. Ren F L, Zhang X B, Sun N, et al. A Meta-analysis of manure application impact on soil microbial biomass across China's croplands[J]. Scientia Agricultura Sinica, 2018, 51(1): 119–128. doi:  10.3864/j.issn.0578-1752.2018.01.011
    [18] Sahoo P K, Bhattacharyya P, Tripathy S, et al. Influence of different forms of acidities on soil microbiological properties and enzyme activities at an acid mine drainage contaminated site[J]. Journal of Hazardous Materials, 2010, 179(1–3): 966–975. doi:  10.1016/j.jhazmat.2010.03.099
    [19] Wardle D A. A comparative assessment of factors which influence microbial biomass carbon and nitrogen levels in soil[J]. Biological Reviews, 1992, 67(3): 321–358. doi:  10.1111/j.1469-185X.1992.tb00728.x
    [20] Zhong W H, Cai Z C. Long-term effects of inorganic fertilizers on microbial biomass and community functional diversity in a paddy soil derived from quaternary red clay[J]. Applied Soil Ecology, 2007, 36(2–3): 84–91. doi:  10.1016/j.apsoil.2006.12.001
    [21] Dong W, Zhang X, Wang H, et al. Effect of different fertilizer application on the soil fertility of paddy soils in red soil region of southern China[J]. PLoS ONE, 2012, 7(9): e44504. doi:  10.1371/journal.pone.0044504
    [22] Liu K, Li Y. Different response of grain yield to soil organic carbon, nitrogen, and phosphorus in red soil as based on the long-term fertilization experiment[J]. Eurasian Soil Science, 2019, 51(12): 1507–1513.
    [23] 胡志华, 李大明, 徐小林, 等. 不同有机培肥模式下双季稻田碳汇效应与收益评估[J]. 中国生态农业学报, 2017, 25(2): 157–165. Hu Z H, Li D M, Xu X L, et al. Evaluation of net carbon sink effects and costs/benefits of double-cropped rice fields under different organic fertilizer applications[J]. Chinese Journal of Eco-Agriculture, 2017, 25(2): 157–165.
    [24] 高嵩涓, 曹卫东, 白金顺, 等. 长期冬种绿肥改变红壤稻田土壤微生物生物量特性[J]. 土壤学报, 2015, 52(4): 902–910. Gao S J, Cao W D, Bai J S, et al. Long-term application of winter green manures changed the soil microbial biomass properties in red paddy soil[J]. Acta Pedologica Sinica, 2015, 52(4): 902–910.
    [25] Vance E D, Brookes P C, Jenkinson D S. An extraction method for measuring soil microbial biomass C[J]. Soil Biology and Biochemistry, 1987, 19(6): 703–707.
    [26] Zhang Q, Zhou W, Liang G, et al. Distribution of soil nutrients, extracellular enzyme activities and microbial communities across particle-size fractions in a long-term fertilizer experiment[J]. Applied Soil Ecology, 2015, 94: 59–71. doi:  10.1016/j.apsoil.2015.05.005
    [27] Dai X L, Zhou W, Liu G R, et al. Soil C/N and pH together as a comprehensive indicator for evaluating the effects of organic substitution management in subtropical paddy fields after application of high-quality amendments[J]. Geoderma, 2019, 337: 1116–1125. doi:  10.1016/j.geoderma.2018.11.023
    [28] 唐海明, 肖小平, 李超, 等. 长期施肥模式对双季水稻生理特性与产量的影响[J]. 中国农业大学学报, 2018, 23(11): 60–71. Tang H M, Xiao X P, Li C, et al. Effects of different long-term fertilization managements on the physiological characteristics of leaves and yield of rice in double cropping paddy field[J]. Journal of China Agricultural University, 2018, 23(11): 60–71.
    [29] 裴雪霞, 周卫, 梁国庆, 等. 长期施肥对黄棕壤性水稻土生物学特性的影响[J]. 中国农业科学, 2010, 43(20): 4198–4206. Pei X X, Zhou W, Liang G Q, et al. Effect of long-term fertilization on soil biological characteristics in a paddy soil derived from yellow-brown earth[J]. Scientia Agricultura Sinica, 2010, 43(20): 4198–4206. doi:  10.3864/j.issn.0578-1752.2010.20.010
    [30] Chen D, Yuan L, Liu Y, et al. Long-term application of manures plus chemical fertilizers sustained high rice yield and improved soil chemical and bacterial properties[J]. European Journal of Agronomy, 2017, 90: 34–42. doi:  10.1016/j.eja.2017.07.007
    [31] Sun R, Zhang X X, Guo X, et al. Bacterial diversity in soils subjected to long-term chemical fertilization can be more stably maintained with the addition of livestock manure than wheat straw[J]. Soil Biology and Biochemistry, 2015, 88(4): 9–18.
    [32] 吕贻忠, 李保国. 土壤学[M]. 北京: 中国农业出版社, 2006.

    Lü Y Z, Li B G. Soil science[M]. Beijing: China Agricultural Press, 2006.
    [33] Frankenberger W, Dick W. Relationships between enzyme activities and microbial growth and activity indices in soil1[J]. Soil Science Society of America Journal, 1983, 47: 945–951. doi:  10.2136/sssaj1983.03615995004700050021x
    [34] Ge G, Li Z, Fan F, et al. Soil biological activity and their seasonal variations in response to long-term application of organic and inorganic fertilizers[J]. Plant and Soil, 2009, 326(1): 31–44.
    [35] Nayak D R, Babu Y J, Adhya T K. Long-term application of compost influences microbial biomass and enzyme activities in a tropical Aeric Endoaquept planted to rice under flooded condition[J]. Soil Biology and Biochemistry, 2007, 39(8): 1897–1906. doi:  10.1016/j.soilbio.2007.02.003
    [36] Li F, Chen L, Zhang J B, et al. Bacterial community structure after long-term organic and inorganic fertilization reveals important associations between soil nutrients and specific taxa involved in nutrient transformations[J]. Frontiers in Microbiology, 2017, 8: 187.
    [37] Lazcano C, Gómez-Brandón M, Revilla P, Domínguez J. Short-term effects of organic and inorganic fertilizers on soil microbial community structure and function[J]. Biology and Fertility of Soils, 201, 49(6): 723–733.
    [38] Omay A B, Rice C W, Maddux L D, et al. Changes in soil microbial and chemical properties under long-term crop rotation and fertilization[J]. Soil Science Society of America Journal, 1997, 61(6): 1672–1678. doi:  10.2136/sssaj1997.03615995006100060019x
    [39] Debosz K, Rasmussen P H, Pedersen A R. Temporal variations in microbial biomass C and cellulolytic enzyme activity in arable soils: effects of organic matter input[J]. Applied Soil Ecology, 2000, 14(1): 81–82. doi:  10.1016/S0929-1393(99)00049-9
    [40] 李东坡, 武志杰, 陈利军. 有机农业施肥方式对土壤微生物活性的影响研究[J]. 中国生态农业学报, 2005, 13(2): 99–101. Li D P, Wu Z J, Chen L J. Influence of fertilizing modes of organic agriculture on the soil microbial activities[J]. Chinese Journal of Eco-Agriculture, 2005, 13(2): 99–101.
    [41] Morugán-Coronado A, Cerdà A, Garcia-Orenes F. Effect of land management on soil microbial properties in agricultural terraces of Eastern Spain[A]. EGU General Assembly Conference Abstracts[C]. 2014.
    [42] 黄巧云, 李学垣. 粘粒矿物、有机质对酶活性的影响[J]. 土壤学进展, 1995, (4): 14–20. Huang Q Y, Li X Y. The influence of clay minerals and organic matter on soil enzymes actives[J]. Progress in Soil Science, 1995, (4): 14–20.
    [43] Bi L, Zhang B, Liu G, et al. Long-term effects of organic amendments on the rice yields for double rice cropping systems in subtropical China[J]. Agriculture Ecosystems & Environment, 2009, 129(4): 534–541.
    [44] 孟凡乔, 吴文良, 辛德惠. 高产农田土壤有机质、养分的变化规律与作物产量的关系[J]. 植物营养与肥料学报, 2000, 7(4): 370–374. Meng F Q, Wu W L, Xin D H. Changes of soil organic matter and nutrients and their relationship with crop yield in high yield farmland[J]. Journal of Pant Nutrition and Fertilizers, 2000, 7(4): 370–374. doi:  10.3321/j.issn:1008-505X.2000.04.002
  • [1] 郭军玲金辉郭彩霞王永亮杨治平 . 不同有机物料对苏打盐化土有机碳和活性碳组分的影响. 植物营养与肥料学报, 2019, 25(8): 1290-1299. doi: 10.11674/zwyf.18448
    [2] 孙萌刘洋李寒李保国齐国辉张雪梅 . 有机物覆盖对核桃园土壤有机碳库及酶活性的影响. 植物营养与肥料学报, 2018, 24(1): 270-278. doi: 10.11674/zwyf.17053
    [3] 肖琼王齐齐邬磊蔡岸冬王传杰张文菊徐明岗 . 施肥对中国农田土壤微生物群落结构与酶活性影响的整合分析. 植物营养与肥料学报, 2018, 24(6): 1598-1609. doi: 10.11674/zwyf.18241
    [4] 苏慧清韩晓日*杨劲峰罗培宇戴健杨明超何蕊 . 长期施肥棕壤团聚体分布及其碳氮含量变化. 植物营养与肥料学报, 2017, 23(4): 924-932. doi: 10.11674/zwyf.16485
    [5] 王碧胜蔡典雄武雪萍李景梁国鹏于维水王相玲杨毅宇王小彬 . 长期保护性耕作对土壤有机碳和玉米产量及水分利用的影响. 植物营养与肥料学报, 2015, 21(6): 1455-1464. doi: 10.11674/zwyf.2015.0610
    [6] 樊红柱秦鱼生陈庆瑞陈琨涂仕华 . 长期施肥紫色水稻土团聚体稳定性及其固碳特征. 植物营养与肥料学报, 2015, 21(6): 1473-1480. doi: 10.11674/zwyf.2015.0612
    [7] 陆海飞郑金伟余喜初周惠民郑聚锋张旭辉刘晓雨程琨李恋卿潘根兴 . 长期无机有机肥配施对红壤性水稻土微生物群落多样性及酶活性的影响. 植物营养与肥料学报, 2015, 21(3): 632-643. doi: 10.11674/zwyf.2015.0310
    [8] 董春华高菊生曾希柏刘强徐明岗文石林 . 长期有机无机肥配施下红壤性稻田水稻产量及土壤有机碳变化特征. 植物营养与肥料学报, 2014, 20(2): 336-345. doi: 10.11674/zwyf.2014.0209
    [9] 孙薇钱勋付青霞胡婷谷洁王小娟高华 . 生物有机肥对秦巴山区核桃园土壤微生物群落和酶活性的影响. 植物营养与肥料学报, 2013, 19(5): 1224-1234. doi: 10.11674/zwyf.2013.0523
    [10] 于小玲佟小刚杨学云李明吴发启 . 长期施肥对土黑碳积累的影响. 植物营养与肥料学报, 2012, 18(6): 1405-1412. doi: 10.11674/zwyf.2012.12084
    [11] 解丽娟王伯仁徐明岗彭畅刘骅 . 长期不同施肥下黑土与灰漠土有机碳储量的变化. 植物营养与肥料学报, 2012, 18(1): 98-105. doi: 10.11674/zwyf.2012.11143
    [12] 李花葛玮健马晓霞黎青慧任卫东杨学云张树兰 . 小麦–玉米轮作体系长期施肥对塿土微生物量碳、氮及酶活性的影响. 植物营养与肥料学报, 2011, 17(5): 1140-1146. doi: 10.11674/zwyf.2011.1027
    [13] 李娟赵秉强李秀英So Hwat Bing , . 长期不同施肥条件下土壤微生物量及 土壤酶活性的季节变化特征 . 植物营养与肥料学报, 2009, 15(5): 1093-1099. doi: 10.11674/zwyf.2009.0516
    [14] 蒋小芳罗佳黄启为徐阳春杨兴明沈其荣 . 不同原料堆制的有机无机复混肥对辣椒产量和土壤生物性状的影响 . 植物营养与肥料学报, 2008, 14(4): 766-773. doi: 10.11674/zwyf.2008.0423
    [15] 贾伟周怀平解文艳关春林郜春花石彦琴 . 长期有机无机肥配施对褐土微生物生物量碳、氮量及酶活性的影响 . 植物营养与肥料学报, 2008, 14(4): 700-705. doi: 10.11674/zwyf.2008.0413
    [16] 唐国勇苏以荣肖和艾黄道友刘守龙黄敏吴金水 . 湘北红壤丘岗稻田土壤有机碳、养分及微生物生物量空间变异. 植物营养与肥料学报, 2007, 13(1): 15-21. doi: 10.11674/zwyf.2007.0103
    [17] 周萍张旭辉潘根兴 . 长期不同施肥对太湖地区黄泥土总有机碳及颗粒态有机碳含量及深度分布的影响. 植物营养与肥料学报, 2006, 12(6): 765-771. doi: 10.11674/zwyf.2006.0602
    [18] 武雪萍刘增俊赵跃华刘国顺杨超郭伟玲荆冬梅 . 施用芝麻饼肥对植烟根际土壤酶活性和微生物碳、氮的影响. 植物营养与肥料学报, 2005, 11(4): 541-546. doi: 10.11674/zwyf.2005.0419
    [19] 邱莉萍刘军王益权张兴昌 . 长期施肥土壤中酶活性的剖面分布及其动力学特征研究. 植物营养与肥料学报, 2005, 11(6): 737-741. doi: 10.11674/zwyf.2005.0605
    [20] 谢正苗卡里德黄昌勇俞劲炎 . 镉铅锌污染对红壤中微生物生物量碳氮磷的影响. 植物营养与肥料学报, 2000, 6(1): 69-74. doi: 10.11674/zwyf.2000.0111
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出版历程
  • 收稿日期:  2019-11-05
  • 网络出版日期:  2020-04-23
  • 刊出日期:  2020-03-01

长期有机培肥提高红壤性水稻土生物学特性及水稻产量的微生物学机制

    作者简介:郭乾坤E-mail:guoqiankun01@163.com
    通讯作者: 梁国庆, liangguoqing@caas.cn
  • 1. 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所/农业农村部植物营养与肥料重点实验室,北京 100081
  • 2. 江西省红壤研究所,江西南昌 330046
  • 基金项目: 国家重点研发计划项目(2016YFD0200109);国家自然科学基金项目(31471943)。
  • 摘要:   【目的】  依托位于江西红壤研究所的有机肥长期定位试验,探究长期施用紫云英、猪粪和秸秆还田对土壤微生物量、酶活性和产量的影响,阐明土壤微生物学特性对土壤肥力的生物指示功能,揭示影响作物产量和微生物学特性的关键环境因子。  【方法】  长期定位试验始于1981年,选取的6个处理分别为:CK (不施肥)、NPK (单施化肥)、M1 (早稻施绿肥)、M2 (早稻加倍施绿肥)、M3 (早稻施绿肥+晚稻施猪粪) 和M4 (早稻施绿肥+晚稻秸秆还田),此外,有机处理 (M1、M2、M3和M4) 在施用有机物料的基础上,每季还补充一定量化肥(N 69 kg/hm2、P2O5 30 kg/hm2、K2O 67.5 kg/hm2)。于每季收获后测定水稻产量。2018 年早稻收获后,采集耕层 (0—20 cm)土壤,测定土壤化学指标、微生物量碳氮、脲酶及其他参与土壤碳、氮、磷和硫循环的胞外酶活性。  【结果】  1) 2009—2018年间,长期施肥处理明显提高了水稻产量,其中M3处理的产量最高,其次为M2处理,二者均明显高于NPK处理;2) 土壤微生物量及酶活性均以有机处理 (M1、M2、M3和M4) 较高,其中M3处理土壤微生物量碳含量及各类土壤酶活性最高,M2处理土壤微生物量氮含量最高。有机处理较CK和NPK处理提高了土壤微生物熵。此外,微生物量碳氮和土壤酶活性与有机碳、全氮间存在显著或极显著相关关系;3) 有机碳与土壤微生物量 (0.895)、碳循环相关酶活性 (0.903)、氮循环相关酶活性 (0.854) 及水稻产量 (0.827) 呈显著正影响 (P < 0.05);土壤pH与土壤碳循环相关酶活性 (0.378) 和氮循环相关酶活性 (0.365) 呈显著正影响 (P < 0.05),对水稻产量 (0.211) 也表现为正影响,但不显著 (P > 0.05)。相较于pH,土壤有机碳含量在提高水稻产量、改善土壤微生物学特性上发挥了更为重要的作用。  【结论】  土壤微生物量碳氮和参与土壤碳、氮、磷和硫循环的胞外酶活性均可作为土壤微生物学指标表征土壤肥力的变化。土壤有机碳含量是提高作物产量、调控土壤微生物量和酶活性的关键因子。在供试条件下,长期实行早稻施绿肥+晚稻施猪粪的有机培肥,是提高土壤微生物量及酶活性并提高水稻产量的最佳选择。

    English Abstract

    • 土壤微生物和酶在土壤中的养分转化、有机质降解和形成过程中发挥了关键的作用,是土壤生态系统功能管理的关键因子[1-5]。且土壤微生物量和酶活性对环境的变化十分敏感,相比于有机碳和全氮等土壤养分指标,其能更快速地响应土壤中的细微变化。因此,土壤微生物生物量和酶活性高低也常被用作农田生态系统变化的早期预警指标[6-7]

      近年来,化肥大量且不合理的施用,不仅导致氮肥利用率低下,还引起土壤酸化,水体污染和温室气体过量排放等一系列环境问题[8-10]。而施用有机肥是改善土壤肥力、提高作物产量和建设生态可持续发展农业的有效举措[11-13]。很多研究表明,相对于单施化肥和不施肥,施用有机肥能够提高土壤微生物生物量和胞外酶活性,但不同类型及质量的有机物料对土壤微生物生物量和酶活性的影响不同,畜禽粪便 (如猪粪和牛粪) 的效果要好于秸秆和绿肥,且有机物料资源投入量越高,土壤微生物生物量和胞外酶活性也愈高[14-17]。施肥对土壤微生物学特性的影响受土壤理化指标的调控,其中土壤有机质含量和pH是影响土壤微生物量及酶活性的关键因子[18-19],但是目前鲜有研究比较不同土壤理化指标对土壤微生物学特性的影响程度。

      红壤是我国南方主要的土壤类型之一,总面积113万km2,占国土面积的11.8%[20]。由红壤发育而成的红壤性水稻土在我国水稻生产中发挥了重要作用,但红壤存在土质较差、养分含量低、酸化严重、作物产量低等一系列问题[21-22]。在红壤双季稻种植区,冬闲绿肥紫云英已被实践证明是改良土壤肥力、提高作物产量的有效举措。但紫云英养分不均衡,氮素含量高,磷含量低,和其他有机物料资源在早晚稻配合施用能够提高稻田系统经济效益[23]。近年来,关于稻田土壤绿肥翻压还田对土壤微生物学特性的影响研究较多[14, 24],但在双季稻–冬闲绿肥模式下,绿肥和其他类型有机物料在早晚稻配合施用对土壤微生物学特性的影响缺乏系统研究。本研究依托位于江西红壤研究所的长期定位试验,研究绿肥和不同有机物料 (猪粪和秸秆) 配合施用对作物产量和土壤微生物学特性 (微生物量碳氮和酶活性) 的影响;揭示土壤微生物学特性与土壤理化指标间的内在联系;基于有机碳和pH是影响作物产量和土壤微生物学特性的关键环境因子,比较有机碳和pH对作物增产及改善土壤微生物学特性的贡献程度。

      • 长期定位试验始于1981年,位于江西省进贤县张公镇江西省红壤研究所内 (28°21′N、116°10′E)。属典型的亚热带季风气候,年平均降水量为1727 mm,其中3月末至7月初 (早稻季) 降水量约占全年降水量的38%,7月末至11月初 (晚稻季) 降水量约占全年降水量的14%。月平均最低温度为4.6℃ (1月),月平均最高温度为29℃ (7月)。海拔高度约为25~30 m。土壤类型为第四纪红粘土发育而成的潴育性水稻土。初始耕层土壤 (0—20 cm) 化学指标如下:pH 6.90、有机碳16.3 g/kg、全氮1.49 g/kg、全磷0.48 g/kg、全钾10.4 g/kg、碱解氮144 mg/kg、有效磷 (NaHCO3-P) 4.15 mg/kg和速效钾 (NH4OAc-K) 为80.5 mg/kg。

      • 长期定位试验共设有9个处理,每个处理重复3次,试验小区顺序排列,小区之间筑水泥梗隔开,以防止不同小区之间养分流动。本研究选取了其中的6个处理,分别为:不施肥 (CK);单施化肥N 159 kg/hm2、P2O5 75 kg/hm2和K2O 142.5 kg/hm2 (NPK);早稻施绿肥紫云英22500 kg/hm2 (M1);早稻加倍施绿肥紫云英45000 kg/hm2 (M2);早稻施绿肥紫云英晚稻施猪粪各22500 kg/hm2 (M3);早稻施绿肥紫云英22500 kg/hm2,晚稻秸秆还田4500 kg/hm2 (M4)。紫云英、猪粪和秸秆含水量分别为80.5%、70.6%和49.2%,烘干后测定其养分含量,紫云英N、P和K含量分别为20.51、4.48和14.18 g/kg;猪粪N、P和K含量分别为22.87、14.20和10.82 g/kg;稻草N、P和K含量分别为10.80、2.37和18.60 g/kg。

        氮磷钾肥分别为尿素 (N 46%)、钙镁磷肥 (P2O5 15%) 和氯化钾 (K2O 60%)。此外,为满足水稻正常生长的需要,在施用有机肥的基础上,有机处理 (M1、M2、M3和M4) 每季额外施用化肥N 69 kg/hm2、P2O5 30 kg/hm2和K2O 67.5 kg/hm2。不同处理的养分投入总量如表1所示。全部有机肥和磷肥作基肥一次性施用,氮肥和钾肥的基蘖穗肥比例分别为4∶3∶3和5∶0∶5。

        表 1  长期定位试验各处理养分投入量 (kg/hm2)

        Table 1.  Nutrient inputs of each treatment in the long-term experiment

        处理
        Treatment
        早稻Early rice晚稻Late rice总计Total
        NP2O5K2ONP2O5K2ONP2O5K2O
        CK000000000
        NPK15975142.5159 75142.5318150285
        M115975142.56930 67.5228105210
        M2249120 217.56930 67.5318150285
        M315975142.5 220.3 245.1153.8 379.3 320.1 296.3
        M415975142.5 93.7 42.4118.7 252.7 117.4 261.2
      • 2018早稻收获后,采集各小区耕层 (0—20 cm) 土壤,剔除根和杂物后,过2 mm筛,将样品分为两部分,一部分用于土壤硝态氮、铵态氮、微生物生物量和酶活性测定,一部分自然风干后过1 mm和0.15 mm筛,用于土壤养分含量和pH的测定。土壤pH采用复合电极测定,土水比为1∶2.5;采用Vario MACRO元素分析仪 (Elementar Analysen Systeme GmbH,Hanau,Germany) 测定土壤有机碳和全氮含量;土壤硝态氮和铵态氮用0.01 mol/L CaCl2浸提30 min,土水比为1∶5,然后用注射性流动分析仪 (FLA star 5000 Analyzer,Foss,Denmark) 测定浸提液中硝态氮和铵态氮含量;土壤有效磷含量采用NaHCO3 溶液浸提—钼锑抗比色法测定;土壤速效钾含量采用CH3COONH4溶液浸提—原子吸收分光光度计测定;土壤微生物量碳氮的测定采用氯仿熏蒸—K2SO4提取法,具体参考Vance的方法[25];脲酶活性的测定使用脲酶试剂盒 (Solarbio Science and Technology Co., Ltd.,Beijing,China),方法为靛酚蓝比色法,试验步骤严格遵循说明书进行;除脲酶外,其他8种参与土壤碳、氮、磷和硫循环的胞外酶活性的测定均采用荧光微型板酶检测技术,该技术能快速大量测定土壤酶活性,具体参见文献[26]。

        水稻产量的测定采用实打实收测产法。

      • 采用SPSS18.0软件对数据作单因素方差分析,用Duncan’ s新复极差法进行多重比较;采用Origin 2018对土壤酶活性作基于Euclidean聚类分析。采用R (3.5.1) 中的“corrplot”包对土壤养分、pH、酶活性和微生物量作相关性分析,Pearson相关系数用于评价不同指标之间的相关性;采用“plspm”包做偏最小二乘法路径回归分析 (PLS-PM),其中水稻产量采用2009—2018年各处理水稻产量的年平均值;运用Canoco 5.0软件作主成分分析 (PCA) 和冗余分析 (RDA)。

      • 图1所示,2009—2018 年(定位试验开始后的第29至38年),有机处理 (M1、M2、M3和M4) 或NPK处理,均较CK增加了水稻产量(早稻 + 晚稻) 。其中M3处理产量最高,其次是M2处理,二者均大于NPK处理。变异系数的大小可以用来表征水稻产量的稳定性,相对于NPK处理,有机处理 (M1、M2、M3和M4) 的产量变异系数均有不同程度的下降,表明施用有机肥较单施化肥增加了产量的稳定性,其中M3处理产量的变异系数最小,其余处理的变异系数表现为M2< M4< CK<M1<NPK。

        图  1  各施肥处理下2009—2018年水稻产量

        Figure 1.  Rice yield of different treatments from 2009 to 2018

        表2所示,在长期定位试验进行到第38年,NPK和有机处理 (M1、M2、M3和M4) 间的土壤有机碳、全氮、有效磷、速效钾等养分含量发生了变化。其中M3处理的土壤有机碳、全氮、有效磷、速效钾和土壤硝态氮含量为最高,显著高于CK处理;NPK、M1、M2和M4处理间在土壤有机碳、全氮、有效磷、速效钾和硝态氮含量上没有显著差异 (P > 0.05)。土壤pH表现为,M3和M1处理显著高于NPK处理 (P < 0.05)。

        表 2  长期不同施肥条件下水稻土壤化学指标

        Table 2.  Soil chemical properties under different long-term fertilization treatments

        处理
        Treatment
        有机碳 (g/kg)
        SOC
        全氮 (g/kg)
        Total N
        有效磷 (mg/kg)
        Available P
        速效钾 (mg/kg)
        Available K
        碱解氮 (mg/kg)
        Available N
        硝态氮 (mg/kg)
        NO3-N
        pH
        (1∶2.5)
        CK16.75 ± 2.05 c1.77 ± 0.22 c2.53 ± 0.47 c44.57 ± 2.06 b24.28 ± 4.38 a0.45 ± 0.09 b5.50 ± 0.13 bc
        NPK19.48 ± 1.63 bc2.10 ± 0.10 bc8.97 ± 1.47 b56.30 ± 11.98 ab27.04 ± 7.70 a0.43 ± 0.02 b5.38 ± 0.08 c
        M120.25 ± 1.26 ab2.06 ± 0.11 bc5.22 ± 1.23 bc55.10 ± 3.86 ab24.05 ± 7.14 a0.49 ± 0.06 b5.58 ± 0.15 ab
        M222.67 ± 2.32 ab2.36 ± 0.21 ab7.34 ± 1.94 bc53.63 ± 6.43 ab22.27 ± 2.57 a0.45 ± 0.03 b5.38 ± 0.08 c
        M323.67 ± 2.14 a2.57 ± 0.20 a66.7 ± 5.83 a60.93 ± 7.09 a23.70 ± 8.48 a0.90 ± 0.49 a5.73 ± 0.08 a
        M421.82 ± 1.47 ab2.38 ± 0.09 ab4.77 ± 0.76 bc57.60 ± 9.67 ab28.85 ± 4.88 a0.48 ± 0.08 b5.37 ± 0.07 c
        注(Note):SOC—Soil organic carbon. 同列数据后不同字母表示处理间在 0.05 水平差异显著 Values followed by different small letters in a column mean significant difference among treatments at the 0.05 level.
      • 土壤微生物量碳和微生量氮是评价土壤质量的关键因子。如图2所示,各处理土壤微生物量碳和氮均呈现有机处理 > NPK > CK的规律,表明有机物料的施用能提高土壤微生物量碳和微生物量氮,但有机处理间的微生物量碳和微生物量氮含量大小趋势并不一致。M3的土壤微生物量碳含量最高,M2处理的土壤微生物量氮含量最高。除此之外,在M1和M4养分总投入量低于NPK条件下,土壤微生物量仍高于NPK处理,这进一步表明有机物料还田在改善土壤微生物学特性上的重要性。微生物熵 (SMBC/SOC) 是土壤微生物量碳占有机碳的比值,表征土壤中有机碳向微生物量碳的转化效率,微生物熵越高,表明土壤有机碳的活性越强[4, 6]。本研究中有机处理 (M1、M2、M3和M4) 的微生物熵差异较小,在0.92%~0.96%,明显高于CK和NPK处理的0.70%和0.78%。上述结果表明,有机处理提高了土壤有机碳的活性。

        图  2  长期施肥下土壤微生物量碳、微生物量氮和微生物熵

        Figure 2.  Soil microbial biomass carbon(MBC), microbial biomass nitrogen(MBN) and MBC/SOC under long-term fertilization

      • 图3A所示,经过38年长期施肥后,磷酸酯酶、硫酸酯酶、β-葡糖苷酶、β-纤维二糖苷酶、乙酰氨基葡糖苷酶、β-木糖苷酶、α-葡糖苷酶、亮氨酸氨肽酶和脲酶的活性均以有机处理 (M1、M2、M3和M4)较高,表明长期施用有机肥可显著提高参与土壤碳、氮、磷和硫循环的胞外酶活性。其中M3处理的各类酶活性最大,除β-木糖苷酶外,磷酸酯酶、硫酸酯酶、β-葡糖苷酶、β-纤维二糖苷酶、乙酰氨基葡糖苷酶、α-葡糖苷酶、亮氨酸氨肽酶和脲酶的活性均显著高于CK处理。另外,heatmap聚类分析结果表明,6种施肥处理可被聚为3类,分别为:CK 和 NPK,M1 、 M2 和M4,M3。对土壤酶活性进行主成分分析(图3B)显示,第一主成分和第二主成分分别解释了酶活性总变异的78.49%和10.62%。CK与其他施肥处理显著分离,M3处理距离CK最远,其余各处理与CK的距离从大到小依次为M2、M1、M4和NPK。此结果与图3A的聚类分析结果相似。总之,M3处理提高土壤胞外酶活性的效果最佳,M1、M2和M4处理在养分投入量低于或等于单施化肥的情况下,提高了土壤胞外酶活性。这表明有机物料的投入可有效改善土壤胞外酶活性。

        图  3  长期施肥下土壤酶活性的heatmap聚类分析 (A) 及主成分分析 (B)

        Figure 3.  Cluster heatmap of soil enzyme activities (A) and PCA analysis (B) under long-term fertilization

        图4A所示,基于Pearson相关性分析,各类胞外酶活性之间呈显著或极显著正相关关系 (P < 0.05或P < 0.01);此外,土壤酶活性还与有机碳、全氮及土壤微生物量碳氮之间呈显著或极显著正相关 (P < 0.01或P < 0.05);微生物量碳氮与土壤有机碳和全氮间存在显著或极显著正相关关系 (P < 0.01或P < 0.05)。进行冗余分析 (RDA) (图4B),探究影响土壤酶活性的关键环境因子,RDA分析前两个约束轴分别解释了总变异的70.78%和8.42%。结果表明,土壤有机碳 (F = 24.8,P = 0.002) 是影响土壤酶活性的最为关键的环境因子,其次是pH (F = 6.2,P = 0.002) 和MBN (F = 2.1,P = 0.042)。

        图  4  长期施肥下土壤养分含量、pH、微生物生物量及酶活性间的Pearson相关性分析 (A) 及冗余分析 (B)

        Figure 4.  Pearson’ s correlation analysis among soil properties, soil microbial biomass and soil enzymes activities (A) and RDA analysis of soil enzyme activities (B) under long-term fertilization

      • 利用偏最小二乘法路径模型 (PLS-PM) 探究土壤有机碳、pH与微生物生物量、参与土壤碳氮循环的酶活性及产量间的联系,拟合优度 (goodness-of-fit) 为0.817,模型拟合度较好。如图5所示,有机碳对土壤微生物量 (0.895)、碳循环相关酶活性 (0.903)、氮循环相关酶活性 (0.854) 及水稻产量 (0.827) 呈显著正影响 (P < 0.05);土壤pH对土壤碳循环相关酶活性 (0.378) 和氮循环相关酶活性 (0.365) 呈显著正影响 (P < 0.05),对水稻产量 (0.211) 也产生正面影响,但不显著 (P > 0.05)。整体而言,土壤有机碳对水稻产量、微生物生物量和酶活性的影响程度要高于pH。

        图  5  偏最小二乘路径模型 (PLS-PM) 分析示意图

        Figure 5.  Directed graph of the partial least squares path model (PLS-PM)

      • 以往的研究表明,与单施化肥相比,有机物料还田可以持续向土壤释放养分,改善土壤理化性状,减少养分损失,以达到培肥土壤地力,提高或保持作物产量的功效[27-29]。本研究结果与此一致,M2处理在等养分投入条件下,其产量、土壤有机碳和全氮含量均高于NPK处理;此外,M1和M4处理的氮、磷和钾投入量在低于NPK处理的情况下,其土壤有机碳、全氮、有效磷和速效钾等养分含量与NPK处理间不存在显著差异。这进一步证实了有机物料还田培肥地力、提高作物产量的作用。另外,施用粪肥还有缓解土壤酸化,甚至提高土壤pH的作用[30-31],在本研究中,M3处理较NPK处理显著提高了土壤pH (表2)。

      • 土壤微生物是有机物料分解的主力,能够迅速地响应土壤中细微的变化[32]。有机物料的投入为土壤微生物提供了大量的营养物质和碳源,刺激了微生物的繁殖和植物的生长,改善了土壤微生物和动植物的生长环境,提高了土壤微生物量,并促进了土壤酶的分泌[33-35]。这与本研究中有机处理土壤微生物量和各类胞外酶活性高于不施肥和单施化肥的结果相一致,有机处理M3的土壤微生物量碳和各类酶活性最高,这是因为:1) 猪粪中的养分和碳素含量要高于其他有机物料;2) 与植物的秸秆相比,畜禽粪便中的活性有机碳组分含量更高,C/N较低,更容易被微生物所吸收利用[36]。M2处理的土壤微生物量氮含量最高,微生物量碳含量仅略低于M3处理,这可能是因为M2处理在当季向土壤中提供的碳源和营养物质要高于其他有机处理 (表1)。有研究表明,短时间内有机物料的投入能刺激土壤微生物的生长[37]。另外,M1和M4处理在养分投入量低于单施化肥的条件下,其土壤微生物量和胞外酶活性仍高于NPK处理,进一步证明有机物料的投入可有效改善土壤微生物学特性。

        土壤微生物熵可以避免在使用绝对量或不同有机质含量土壤上进行比较时出现的一些问题[6]。土壤微生物熵一般在0.27%~7.00%之间[38],其大小随作物生育期的变化而波动。本研究土壤微生物熵较低,为0.70%~0.96%,这是因为土壤样品采集时间为早稻成熟期,此时土壤中的有机物质已被充分分解,故土壤微生物量占土壤有机碳的比值较低,这和高嵩涓等[15, 24]的结论一致。有机处理的土壤微生物熵均高于单施化肥和不施肥处理,这是因为有机物料还田向土壤提供了碳源,促进了土壤微生物的繁殖和动植物的生长,提高了土壤有机碳的活性,从而提高了土壤微生物量碳占有机碳的比例,这和李娟等[7]的研究结果一致。

        土壤酶和微生物共同参与土壤中的生物化学反应[39-40],土壤酶和微生物量的高低变化可一起作为微生物学指标用来评价土壤质量的演变。本研究中,各类参与土壤碳、氮、磷和硫循环的胞外酶活性与土壤微生物量碳氮呈极显著或显著相关 (P < 0.01或P < 0.05),这表明土壤微生物量和酶活性在指示土壤微生物学特性变化上的是一致的。此外,土壤微生物碳氮和酶活性均与有机质和全氮呈极显著或显著正相关 (P < 0.01或P < 0.05),土壤酶活性和微生物量越高,土壤的养分含量也越高,这和李娟等[7]的研究结果一致。总之,土壤酶活性和微生物量对环境的变化非常敏感,可作为土壤微生物学指标用来指示土壤养分供应水平,土壤微生物量和胞外酶活性越高,土壤越肥沃。

      • 冗余分析和PLS-PM分析可以指示环境因子对水稻产量、土壤微生物量和酶活性的贡献程度。本研究结果均表明,土壤有机碳相对于pH在提高土壤微生物量和酶活性上发挥了更为关键的作用。这和Morugán-Coronado等[41]认为土壤有机质含量和土壤微生物学特性高度相关的观点相一致。土壤有机质作为微生物能量的来源,影响了土壤微生物的数量和酶的分泌;此外,有多种土壤酶被发现是以吸附或结合在有机质上的形式存在于土壤中[42]。Sahoo等[18]的研究也表明,即使在强酸性的矿山土壤中,高有机质含量仍然能使土壤具有较高的微生物量。土壤微生物学特性对酸碱度的变化也十分敏感,一方面土壤pH可以影响酶参与土壤碳氮循环的速率,另一方面也能通过影响土壤微生物的组成,间接影响酶的分泌[27]

        本研究PLS-PM分析结果表明,土壤有机碳含量对水稻产量具有显著正影响,土壤pH对水稻产量有微弱的正影响。这表明相较于pH,土壤有机碳是决定作物产量的主要因子。这和Bi等[43]及孟凡乔等[44]认为土壤有机碳与作物产量高度相关的结果一致,一方面土壤有机碳含量的提升可以为作物提供较好的营养条件,改善土壤结构;另一方面较高的土壤有机碳能和pH共同提高土壤微生物量和胞外酶活性 (图5),进而影响土壤中养分的转化和循环,从而提高水稻产量。

        总之,土壤有机碳含量和pH都对水稻产量和土壤微生物学特性呈正面影响,但土壤有机碳含量相比pH在提高作物产量和改善土壤微生物特性上发挥了更为关键的作用。通过有机培肥的方式,提升土壤有机碳含量,可有效提高作物产量,改善土壤微生物学特性,培肥地力,保障农业的可持续发展。

      • 1) 长期有机物料还田可明显提高水稻产量,以早稻施用绿肥+晚稻施用猪粪方式效果最好,其次是早稻加倍施用绿肥而晚稻不施用有机肥的处理,二者产量明显高于NPK处理。

        2) 有机物料的长期投入提高了土壤微生物量碳氮含量及参与土壤碳、氮、磷和硫循环的胞外酶活性,其中早稻施用绿肥+晚稻施用猪粪处理的土壤微生物量碳含量及各类酶活性最高,早稻加倍施用绿肥的处理土壤微生物量氮含量最高。土壤微生物量碳氮、各类胞外酶活性及土壤有机碳、全氮和全磷间存在显著或极显著相关关系,这表明土壤微生物量和酶活性可以作为土壤微生物学指标来指示土壤肥力的变化。

        3) 土壤有机碳含量和pH均对作物产量和土壤微生物学特性具有正面影响,但土壤有机碳含量对作物产量和土壤微生物学特性的影响比土壤pH更重要。

    参考文献 (44)

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