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我国秸秆资源丰富，秸秆产量约占全球秸秆总产量的18.8%[1]。2015年，我国水稻秸秆产量约2.1 × 108 t，占秸秆总量的29.0%，仅低于玉米秸秆[2]。在农业生态系统中，秸秆直接还田被认为是有效利用有机资源的重要方式之一[3-6]，但也存在不利的一面，如影响作物根系生长、易引起病害等[5, 7-9]。生物炭是有机物不完全燃烧的产物，具有疏松多孔、密度小、有机碳含量高且不易分解等特点[10-14]。将秸秆炭化还田有助于快速提高土壤有机碳含量、改善土壤物理结构、减少养分损失、降低温室气体效应等，这使得秸秆炭化还田得到普遍关注[11-16]。土壤孔隙是土壤中水分和气体运移的通道，也是土壤生物活动的场所，土壤孔隙结构在土壤物理、化学和生物过程中都发挥着关键作用[17-19]，然而，生物炭对于土壤孔隙结构的具体影响依然存在争议。
Blanco-Canqui[20]和Omondi等[21]的研究认为，在不同生物炭类型、热解条件和土壤类型等条件下，由于生物炭本身孔隙度高、密度小，施用生物炭均能降低土壤容重、增加土壤总孔隙度；但在改变土壤孔隙大小分布上却有不同的研究结果[20-23]。Obour等[22]通过3年的田间试验发现，施用水稻秸秆在550℃裂解48 h制成的生物炭15和30 t/hm2后并没有显著改变砂质黏壤土的孔隙分布。这可能一方面是，由于土壤颗粒与生物炭之间的相互作用是较为缓慢的过程，需要长期的试验结果来反映生物炭对土壤结构的影响，而前人的相关研究多为室内培养试验或者田间短期试验[20]；另一方面是，近些年X射线CT扫描技术被广泛应用于土壤结构研究，这有助于快速分析土壤内部三维结构[24-27]。因此，本研究基于水稻秸秆炭化还田长期定位试验，选取不同生物炭施用量的处理，利用X射线CT扫描技术，研究原状土柱的孔隙结构，分析长期秸秆炭化还田对土壤孔隙结构特征的影响，以期为秸秆炭化还田提供理论依据。
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试验开始于2013年，位于沈阳农业大学土地与环境学院后山科研基地 (N40°48'，E123°32')。该区域为温带半湿润大陆性季风气候，年平均降雨量736 mm，年平均温度7.5℃，无霜期148～180天。试验区土壤为发育于棕壤上的淹育型水稻土，土壤砂粒、粉粒和粘粒比例分别为28.1%、38.5%和33.4%。试验开始时土壤有机质含量为16.2 g/kg、全氮0.90 g/kg、全磷0.62 g/kg、全钾18.1 g/kg、碱解氮86.5 mg/kg、速效磷11.6 mg/kg、速效钾115.0 mg/kg、pH为6.05，土壤容重为1.45 g/cm3。
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试验设置3个处理，随机区组设计，每个处理3次重复，小区面积为2 m2 (1 m × 2 m)，具体为：1) 单施化肥处理 (C0)，仅施用氮、磷和钾肥，每年施用量分别为N 240 kg/hm2、P2O5 120 kg/hm2、K2O 120 kg/hm2；2) 低量生物炭处理 (C1.5)，施用氮肥、磷肥、钾肥以及水稻秸秆生物炭1.5 t/hm2；3) 高量生物炭处理 (C3.0)，施用氮肥、磷肥、钾肥以及水稻秸秆生物炭3.0 t/hm2。3个处理为等氮磷钾养分处理。水稻秸秆生物炭由辽宁金和福农业科技股份有限公司提供，制备条件为450℃热裂解6 h，其基本性质：C 62.4%、N 0.76%、P2O5 0.86%、K2O 1.99%、土壤阳离子交换量 (CEC) 为34.20 cmol/kg、比表面积53.72 m2/g、孔隙度0.023 cm3/g、孔直径17.12 nm。施用的氮肥、磷肥、钾肥分别为尿素 (含氮量46.3%)、过磷酸钙 (含P2O5 12%) 和氯化钾 (含K2O 60%)。其中，50%氮和全部磷、钾肥作基肥，施于0—20 cm土层，另50%氮肥用作抽穗期追肥，生物炭每年与其它基肥同时施到土壤中。水稻秧苗于每年5月底进行移栽，11月初收获。供试水稻品种为沈农9816，每个小区3垄，每垄13穴，每穴3株。
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在2018年11月份水稻收获后，用直径50 mm、高50 mm的PVC管采集土壤耕层原状土柱，每个小区3次重复。将取出土样用塑料薄膜包裹密封后，用冷藏箱运至中国科学院南京土壤研究所进行土壤CT扫描。扫描结束后，将原状土烘干，测定土壤容重，进而计算土壤总孔隙度。利用元素分析仪 (Elementar Vriao EL Ⅲ，德国) 测定土壤有机碳含量。
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利用X射线显微CT (型号为NanotomS，GE，USA) 扫描原状土壤样品，扫描参数设置和图像重建根据Zhou等[28]的方法。重建后生成2000幅2284 × 2304体元的8位灰度图像，图像空间分辨率为25 μm。为了避免采样过程对样品边缘的影响，选择中部的1000 × 1000 × 1200体元作为感兴趣区域 (region of interest，ROI) 进行分析。采用ImageJ软件进行图像处理和分析。首先增加图像对比度和中值滤波，然后通过图像分割将灰度图转化为二值图，其中黑色部分为孔隙，白色部分为土壤固相。图像分割时采用全局阈值法，阈值通过default算法确定，结合实际孔隙度反复手动调试确定每个图像的分割阈值。
对二值图像进行分析，获取土壤孔隙的特征参数，包括图像孔隙度、孔隙大小分布、分形维数、各向异性、连通性、最紧实层的孔隙度和最紧实层平均孔隙直径等。图像孔隙度为孔隙体积与图像总体积的比例，图像孔隙度和孔隙大小分布利用BoneJ插件的Volume Fraction和Thinkness功能计算。土壤孔隙大小分为 > 500 μm、500～100 μm、100～25 μm和 < 25 μm，结合Warner等[29]和Luxmoore等[30]研究中对大孔隙的定义和划分，将当量孔径 > 100 μm的孔隙均定义为大孔隙。受到分辨率的限制，我们利用差减法得出当量孔径 < 25 μm的孔隙度。分形维数和各向异性分别利用BoneJ插件的Fractal Dimension和Anisotropy功能计算。各向异性代表土壤孔隙的形状，其值接近于0的时候，土壤孔隙趋近于球体[31]。分形维数是用来描述孔隙本身所具有的分形特征，它是土壤孔隙大小和孔隙与固体颗粒接触界限不规则性的综合反映，孔隙分形维数越大说明孔隙结构越好、越复杂[24, 27]。孔隙的连通性主要是利用BoneJ插件Connectivity功能计算，欧拉特征值越低，表示连通性越好。有研究认为，在图像的处理过程中，小孔隙的数量会受到分割和滤波等因素的影响，导致其结果并不能真实地反映孔隙结构的连通性[32]，因此，本研究也只针对当量孔径 > 200 μm的孔隙进行分析。最紧实层为孔隙度最小的土层，其孔隙度为最紧实层孔隙度，而该层的平均孔隙直径即为最紧实层平均孔隙直径。通过ImageJ软件自带的macros宏命令功能计算每张图片的孔隙度，比较得出最紧实层孔隙度，对得出的最紧实层图片计算平均直径，进而得到最紧实层平均孔隙直径。
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通过SPSS 19.0对所有数据进行统计分析，利用方差分析 (ANOVA) 中的最小显著性法 (LSD) 对不同生物炭用量条件下的土壤孔隙结构参数进行多重比较，对均值进行显著性检验 (P < 0.05)。
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长期施用生物炭对土壤耕层有机碳含量、容重和土壤总孔隙度有显著影响 (表1)，C1.5和C3.0处理的耕层土壤有机碳含量显著高于C0处理 (P < 0.05)，分别增加14.8%和16.2%，平均增加15.5%，C3.0处理的土壤有机碳含量略高于C1.5处理，但两处理间并没有显著差异。C1.5处理和C3.0处理的土壤容重显著小于C0处理 (P < 0.05)，分别降低6.7%和8.0%，平均降低7.4%，C1.5处理和C3.0处理之间没有显著差异。C1.5处理和C3.0处理的土壤总孔隙度显著高于C0处理 (P < 0.05)，分别增加9.3%和11.6%，平均增加10.5%，C1.5处理和C3.0处理之间没有显著差异。
表 1 生物炭不同施用量处理土壤有机碳、容重及总孔隙度
Table 1. Soil organic carbon, bulk density and total porosity under different biochar application rates
处理 Treatment 土壤有机碳 Soil organic carbon (g/kg) 容重 Soil bulk density (g/cm3) 土壤总孔隙度 Total porosity (%) C0 9.65 ± 1.12 b 1.50 ± 0.09 a 43.38 ± 3.20 b C1.5 11.08 ± 2.00 a 1.40 ± 0.02 b 47.07 ± 1.55 a C3.0 11.21 ± 0.85 a 1.38 ± 0.06 b 47.76 ± 2.70 a 注（Note）：表中数据为平均值 ± 标准差 The data are mean ± SD；同列数据后不同小写字母代表处理间差异显著 (P < 0.05) Values followed by different lowercase letters in a column indicate significant difference among treatments (P < 0.05). -
图1为各处理土壤的二维灰度图像、二值图像和三维孔隙结构图像。二维灰度图中浅色部分为土壤基质，深色部分为土壤孔隙；二值图像中黑色部分代表孔隙，白色部分代表土壤基质。从二维图像上可以观察到，与C0处理相比，C1.5处理大孔隙数量相对较多，而C3.0处理小孔隙占的比例相对较多。从三维图像来看，C0处理的孔隙多为孤立孔隙，而C1.5和C3.0处理中连通的细长孔隙居多。
图 1 生物炭不同施用量下土壤二维 (2284 × 2304) 和三维结构图像 (1000 × 1000 × 1200)
Figure 1. Two-dimensional (2284 × 2304) and three-dimensional (1000 × 1000 × 1200) structures of soil with different biochar application rates
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长期施用生物炭对土壤孔隙大小分布影响显著（图2A），C3.0处理当量孔径 < 25 μm的孔隙度显著大于C0处理和C1处理 (P < 0.05)，比C0和C1.5处理分别增加13.8%和16.3%，平均增加15.1%。C0处理、C1.5处理和C3.0处理的图像孔隙度 (即CT测定的总孔隙度，当量孔径 > 25 μm) 分别为3.6%、8.0%和2.5%，C1.5处理的图像孔隙度显著大于C0处理和C3.0处理 (P < 0.05)，而C0处理和C3.0处理之间无显著差异。与C0处理相比，C1.5处理显著增加了土壤大孔隙度 (P < 0.05，当量孔径 > 100 μm的土壤孔隙度的总和)，增加142.1%，C3.0处理显著降低了土壤大孔隙度 (P < 0.05)，降低27.8%。C1.5处理显著增加了大孔隙中当量孔径100～500 μm和 > 500 μm的孔隙度 (P < 0.05)，分别增加81.6%和275.3%，而C3.0处理降低了大孔隙中当量孔径100～500 μm和 > 500 μm的孔隙度，且在当量孔径100～500 μm表现为显著降低 (P < 0.05)，分别降低32.9%和17.2%。各处理当量孔径25～100 μm的孔隙度没有显著差异。从图2B中可看出，C1.5处理大孔隙度占土壤总孔隙度的比例显著大于C0处理和C3.0处理 (P < 0.05)，而C3.0处理当量孔径 < 25 μm的孔隙度占土壤总孔隙度的比例显著大于C0处理和C1.5处理 (P < 0.05)。
图 2 不同生物炭施用量下土壤孔隙大小分布
Figure 2. Soil pore size distribution under different biochar application rates
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除各向异性以外，长期施用生物炭对土壤孔隙分形维数、连通性(欧拉特征值)、最紧实层孔隙度及最紧实层平均孔隙直径均有显著的影响 (表2)。C1.5处理的分形维数显著大于C0处理和C3.0处理 (P < 0.05)，比C0和C3.0处理分别增加8.4%和15.6%，而C0处理和C3.0处理土壤孔隙的分形维数没有显著差异；C1.5处理的欧拉特征值显著小于C0处理 (P < 0.05)，而C3.0处理欧拉特征值显著大于C0处理 (P < 0.05)，即，C1.5处理孔隙连通性显著大于其它处理，C3.0处理的孔隙连通性为最低。土壤最紧实层孔隙度表现为C1.5处理最大(1.88%)，其次为C0处理和C3.0处理，分别为0.92%和0.77%，C0处理和C3.0处理之间没有显著差异。最紧实层平均孔隙直径表现为C1.5处理最大(384.68 μm)，其次为C0处理和C3.0处理，C0处理和C3.0处理之间没有显著差异。
表 2 生物炭不同施用量下土壤孔隙结构参数
Table 2. Pore structure parameters of soils with different biochar application rates
处理
Treatment各向异性
Anisotropy分形维数
Fractal dimension欧拉特征值
Euler number最紧实层孔隙度 (%)
Porosity of the compacted layer最紧实层孔隙直径 (μm)
Mean pore diameter of compacted layerC0 0.51 ± 0.05 a 2.39 ± 0.49 b –9773 ± 170 b 0.92 ± 0.75 b 315.45 ± 20.32 b C1.5 0.41 ± 0.07 a 2.59 ± 0.37 a –10708 ± 800 c 1.88 ± 0.44 a 384.68 ± 15.07 a C3.0 0.44 ± 0.04 a 2.24 ± 0.25 b –1674 ± 110 a 0.77 ± 1.08 b 249.58 ± 17.50 b 注（Note）：表中数据为平均值 ± 标准偏差 The data are mean ± SD；同列数据后不同小写字母代表处理间差异显著 (P < 0.05) Values followed by different lowercase letters in a column indicate significant difference among treatments (P < 0.05). -
本研究结果表明，6年连续施用生物碳能显著提高稻田土壤有机碳含量，平均提高15.5%，且随着生物炭施用量的增加呈升高趋势 (表1)，这与前人[33-40]的研究结论一致，这主要是由于生物炭本身具有较高的含碳量且不容易分解，有助于快速增加土壤的有机碳含量，加强土壤的固碳能力。与此同时，本研究结果显示，长期施用水稻秸秆生物炭能够显著降低土壤容重，增加土壤总孔隙度，分别平均降低或者升高7.4%和10.5% (表1)，与大多数研究[20-21, 40-41]结果相似。如Liu等[41]的室内试验中，往砂土中添加2%～10%由豆科灌木在400℃裂解生成的生物炭后，土壤的容重下降10%～31%，而总孔隙度增加12%～41%。Blanco-Canqui[20]和Omondi等[21]汇总并分析了近些年发表的不同条件下施用生物炭的试验结果，认为施用生物炭能降低3%～31%的土壤容重，并增加2%～41%的土壤总孔隙度[20]。Omondi等[21]的分析结果也表明，施用生物炭会使土壤容重减低、土壤总孔隙度增加，分别平均降低和增加7.6%和8.4%。而且，随着生物炭施用量的增加，土壤容重和孔隙度分别会表现出线性降低和线性增加的趋势[20]。生物炭之所以能够降低土壤容重并增加土壤总孔隙度，主要是由于生物炭自身疏松多孔、具有大量微孔隙，并且能够促进土壤团聚体的形成[20]。尽管大多数情况下，施用生物炭均能降低土壤容重和提高土壤总孔隙度，但降低或者提高的程度还与土壤类型、生物炭来源、生物炭裂解温度、施用量和施用方式等因素有关[20-21]。在本研究中，C1.5和C3.0处理的土壤容重和总孔隙度均没有显著差异，这可能是由于本研究中生物炭施用量的增加并不足以显著改变土壤的容重或总孔隙度。
本研究连续6年施用生物炭后，尽管不同生物炭施用量处理之间土壤总孔隙度没有显著差异，但土壤孔隙大小分布表现出明显的差异 (图2)。具体而言，与C0处理相比，施用低量生物炭C1.5处理显著增加了土壤大孔隙度，增加142.1%，而C3.0处理的大孔隙度反而呈现出下降的趋势，降低27.8%，且当量孔径 < 25 μm的孔隙度表现出大幅度增加的现象 (图2A)。过去的一些研究认为，由于生物炭特殊的多孔性结构，施用生物炭能够增加土壤的大孔隙，如Zhou等[40]在砂壤土上施用9.0 t/hm2由玉米芯在360℃热裂解24 h制成的生物炭后，土壤的大孔隙度比例高于不施生物炭的处理。Hardie等[42]的研究也表明，在砂壤土上施用47.0 t/hm2由灌木在550℃热裂解30～40 min制成的生物炭，可促进生物炭周围土壤中大孔隙的形成；而另一些研究则认为，生物炭的施用会使土壤大孔隙降低，且大孔隙会逐渐转变成较小的孔隙[37, 43-47]，如Petersen等[43]的室内试验表明，施用1%～4%分别以小麦秸秆和含有42%的污泥、28%秸秆、30%果壳的混合原料在700℃～750℃气化制成的生物炭，以及用小麦秸秆在525℃快速裂解生成的生物炭，能使砂土中孔径60～300 µm的可排水孔隙转变为孔径0.2～60 µm的土壤孔隙；Lu等[44]的室内试验表明，添加2%～6%的稻壳生物炭能够降低孔径 > 75 µm的大孔隙度，促进粘土中孔径30～75 µm孔隙的形成。Fan等[45]通过连续6年的稻麦轮作定位试验发现，每年施用8.0 t/hm2由秸秆在600℃裂解制成的生物炭显著降低了当量孔径 > 500 μm和500～100 μm的孔隙度和孔隙数量。这些研究认为该现象的产生可能是由于小粒径的生物炭进入土壤大孔隙，使得土壤大孔隙的孔径逐渐变小，转变为相对较小的孔隙，进而使土壤大孔隙度降低[37, 43-47]，这与秸秆直接还田后土壤孔隙分布变化趋势相反，Fan等[45]研究认为，秸秆直接还田后会使小的孔隙转变为更大的孔隙。另外，这些不一致的结论也可能与生物炭的施用年限有关，Blanco-Canqui[20]认为土壤结构的改变是一个缓慢的过程，长期试验 (大于5年) 较短期试验更能体现出生物炭对土壤结构的真正影响。因此，生物炭施用能够改变土壤孔隙大小分布，而生物炭对土壤孔隙结构的实际改变程度，还需要综合考虑具体的生物炭来源、裂解温度、土壤类型和施用年限。另外，土壤孔隙分布直接影响土壤通气性及水稻根系的生长，进而会间接影响水稻产量[48]，明确秸秆生物炭还田的适宜用量对提高土壤生产力具有积极意义。不可忽略的是，本研究中由于阈值分割操作时，主观判断和算法会导致一部分小孔隙被判断为土粒，因此会使当量孔径 < 25 μm的孔隙较实际偏多，25～100 μm孔隙度偏小，这可能会低估25～100 μm孔隙在孔隙结构变化中的实际贡献。
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为了更好地分析长期秸秆炭化还田条件下土壤孔隙结构的复杂性和连通性，本研究计算了各向异性、分形维数、欧拉特征值、最紧实层孔隙度和最紧实层平均孔隙直径等孔隙结构特征参数。本研究的分析结果 (表2) 表明，C1.5处理下的分形维数 (2.59) 要显著大于C0处理 (2.39) 和C3.0处理 (2.24)，比C0和C3.0处理分别增加8.4%和15.6%，而C0处理和C3.0处理没有显著差异，表明C1.5处理的孔隙结构要比其他处理更为复杂，而各处理土壤孔隙的各向异性并没有表现出明显的差异。土壤连通性影响气体扩散、水分流动和溶质运移，是一个反映土壤管理模式较为灵敏的参数，欧拉特征值可用来表征土壤孔隙的连通性，土壤孔隙连通性越好，其欧拉特征值越低[49]，一些研究认为改变施肥模式，如施用粪肥[24]或者施用利用桉树油制成的生物炭[50]可以提高土壤孔隙的连通性，然而，也有研究表明施用水稻秸秆生物炭可以降低土壤孔隙连通性[44]，本研究结果显示C1.5处理的孔隙连通性最高，其欧拉特征值为－10708，而C3.0处理的均值为最低，其欧拉特征值为－1674，两者与C0相比均有显著差异 (P < 0.05，表2)，由此可见，生物炭的用量和类型都会影响到土壤孔隙的连通性，增加生物炭的施用量反而可能会降低土壤孔隙连通性。土壤最紧实层孔隙度和平均孔隙直径与土壤导水能力和通气性显著相关，而且相比其他孔隙结构特征参数，最紧实层平均孔隙直径被认为是估算土壤饱和导水率和低水势下通气性的更有效参数[51]。在本研究中，处理间最紧实层孔隙度和最紧实层平均孔隙直径均表现为C1.5处理显著大于C3.0处理和C0处理，最紧实层孔隙度和平均孔隙直径越大，其导水能力和通气性越好[51]，可见，C1.5处理与其他处理相比，具有更好的导水性和通气能力。
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长期施用水稻秸秆生物炭能够增强稻田土壤固碳能力、改善土壤孔隙结构。施用适量生物炭能够增加土壤大孔隙度、提高土壤孔隙连通性，而过量施用生物炭可能会降低土壤大孔隙度和土壤孔隙的通气导水能力。炭化秸秆还田量与孔隙结构之间的定量关系还需要更深入地研究。
长期不同量秸秆炭化还田下水稻土孔隙结构特征
Characterization of soil pore structure of paddy soils under different long-term rice straw biochar incorporation
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摘要:
【目的】 生物炭被认为是一种能够提高土壤固碳能力、改善土壤结构和减缓全球气候变化的土壤改良剂。土壤孔隙结构直接影响土壤中水、气、热的运动，因此，研究长期施用生物炭对土壤孔隙结构特征的影响，以期为秸秆炭化还田提供理论依据。 【方法】 研究基于2013年建立的水稻秸秆炭化还田长期定位试验，选取在等氮磷钾条件下不施用生物炭 (C0)、施用低量生物炭 (1.5 t/hm2，C1.5)、高量生物炭 (3.0 t/hm2，C3.0)的 3个处理。利用X射线CT扫描和图像处理技术，分析了土壤孔隙结构参数，包括土壤孔隙度、土壤孔隙大小分布、孔隙连通性指数 (欧拉特征值)、各向异性、分形维数、最紧实层孔隙度和最紧实层平均孔隙直径等参数。 【结果】 C1.5和C3.0处理均能显著增加土壤有机碳含量和土壤总孔隙度，降低土壤容重，平均增加或降低比例分别为15.5%、10.5%和7.4%。C1.5与C3.0处理之间的总孔隙度没有显著差异，但孔隙大小分布存在差异。C1.5处理显著增加了大孔隙中当量孔径为100～500 μm和 > 500 μm的孔隙度，增幅分别为81.6%和275.3%，而C3.0处理显著降低了大孔隙中当量孔径100～500 μm的孔隙度，降幅为32.9%。C3.0处理当量孔径 < 25 μm的孔隙度显著大于C0处理和C1.5处理，增幅分别为13.8%和16.3%。C1.5处理的欧拉特征值最低，分形维数、最紧实层孔隙度和平均孔隙直径最大。各处理土壤孔隙的各向异性没有显著差异。 【结论】 长期施用水稻秸秆生物炭能够显著增加稻田土壤有机碳含量和总孔隙度，降低土壤容重。施用适量生物炭会增加土壤大孔隙度和土壤孔隙的连通性，但是过量施用生物炭可能会降低土壤大孔隙度和土壤孔隙的通气导水能力。炭化秸秆还田量与孔隙结构之间的定量关系还需深入研究。 Abstract:【Objectives】 The application of biochar as a soil amendment method for improving carbon sequestration, improving soil structure, and mitigation of global climate change has received considerable attentions over the last decade. Soil pores play a key role in transportation of air, water, and heat. However, knowledge of the long-term effects of biochar on soil pore characteristics under field conditions is limited. 【Methods】 We investigated the effect of successive addition of low-dose rice straw-derived biochar [1.5 t/(hm2∙a), C1.5], high-dose rice straw-derived biochar [3.0 t/(hm2 ∙a), C3.0], and no biochar addition (control, C0) on soil pore structure in a paddy field over a 6-year (2013‒2018) period. Porosity, pore size distribution, connectivity, anisotropy, fractal dimension, porosity, and mean macropore diameter of the limiting layer were measured by X-ray computed tomography (CT) and image processing. 【Results】 We found that biochar amendment significantly increased soil organic carbon content and total porosity by 15.5% and 10.5%, respectively, and decreased soil bulk density by 7.4%. There was no significant difference in soil total porosity under the two biochar amendment treatments (C1.5, C3.0), but the proportion of macropores was significantly different between them. Compared with C0, C1.5 treatment significantly increased porosity of 100‒500 μm and >500 μm macropores by 81.6% and 275.3%, respectively, while C3.0 treatment significantly decreased the porosity of 100‒500 μm macropores by 32.9%. C3.0 treatment had higher porosity of <25 μm micropores than C0 and C1.5. Meanwhile, connectivity, fractal dimension, porosity, and mean macropore diameter of the compacted layer were highest under C1.5, but anisotropy was similar for the three treatments. 【Conclusions】 Our results indicate that the application of rice straw-derived biochar could increase the soil organic carbon content, total porosity, and decrease the soil bulk density. Proper application rate of biochar could increase the soil macroporosity and connectivity, but excessive application rate of biochar would reduce the soil macroporosity, soil hydraulic conductivity, and gas diffusivity. These results enhance our understanding of the relationship between soil pore structure and biochar application, and provide evidence for decision making process in choosing proper straw management. -
Key words:
- biochar /
- soil pore structure /
- micro-CT /
- characterization
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图 1 生物炭不同施用量下土壤二维 (2284 × 2304) 和三维结构图像 (1000 × 1000 × 1200)
Figure 1. Two-dimensional (2284 × 2304) and three-dimensional (1000 × 1000 × 1200) structures of soil with different biochar application rates
图 2 不同生物炭施用量下土壤孔隙大小分布
Figure 2. Soil pore size distribution under different biochar application rates
表 1 生物炭不同施用量处理土壤有机碳、容重及总孔隙度
Table 1. Soil organic carbon, bulk density and total porosity under different biochar application rates
处理 Treatment 土壤有机碳 Soil organic carbon (g/kg) 容重 Soil bulk density (g/cm3) 土壤总孔隙度 Total porosity (%) C0 9.65 ± 1.12 b 1.50 ± 0.09 a 43.38 ± 3.20 b C1.5 11.08 ± 2.00 a 1.40 ± 0.02 b 47.07 ± 1.55 a C3.0 11.21 ± 0.85 a 1.38 ± 0.06 b 47.76 ± 2.70 a 注（Note）：表中数据为平均值 ± 标准差 The data are mean ± SD；同列数据后不同小写字母代表处理间差异显著 (P < 0.05) Values followed by different lowercase letters in a column indicate significant difference among treatments (P < 0.05). 
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表 2 生物炭不同施用量下土壤孔隙结构参数
Table 2. Pore structure parameters of soils with different biochar application rates
处理
Treatment各向异性
Anisotropy分形维数
Fractal dimension欧拉特征值
Euler number最紧实层孔隙度 (%)
Porosity of the compacted layer最紧实层孔隙直径 (μm)
Mean pore diameter of compacted layerC0 0.51 ± 0.05 a 2.39 ± 0.49 b –9773 ± 170 b 0.92 ± 0.75 b 315.45 ± 20.32 b C1.5 0.41 ± 0.07 a 2.59 ± 0.37 a –10708 ± 800 c 1.88 ± 0.44 a 384.68 ± 15.07 a C3.0 0.44 ± 0.04 a 2.24 ± 0.25 b –1674 ± 110 a 0.77 ± 1.08 b 249.58 ± 17.50 b 注（Note）：表中数据为平均值 ± 标准偏差 The data are mean ± SD；同列数据后不同小写字母代表处理间差异显著 (P < 0.05) Values followed by different lowercase letters in a column indicate significant difference among treatments (P < 0.05).
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