江西省耕地土壤氮磷生态化学计量空间变异特征及其影响因素

基于江西省2012年测土配方项目采集的16 582个耕地表层(0~20 cm)土壤样点数据,探讨省域尺度下耕地土壤氮磷生态化学计量空间变异特征及其影响因素。运用相关性分析、回归分析、方差分析和普通克里格法分析了成土母质、土壤类型、耕地利用方式、秸秆还田方式和氮肥施用量对耕地土壤氮磷生态化学计量空间变异的影响。结果表明,土壤氮磷比(N/P)在0.28~13.63之间,均值为3.38,变异系数为45.56%,呈中等程度的变异。空间分布上,高值区主要分布在海拔相对较低或鄱阳湖平原地区,低值区主要分布在九江市。成土母质、土壤类型、耕地利用方式、秸秆还田方式和氮肥施用量对江西省耕地土壤N/P空间变异影响显著(p0.01),但影响程度有所不同。氮肥施用量能影响27.2%的土壤N/P空间变异,是引起江西省耕地土壤氮磷生态化学计量空间变异的主要因素。     

南方侵蚀治理区土壤碳分布及主控因素研究

研究侵蚀治理区土壤碳区域分布影响因素对揭示退化土壤有机碳恢复有重要的意义。本文以江西省兴国县侵蚀治理恢复区林地土壤有机碳为研究对象,评价了土壤类型和成土母质对土壤有机碳的影响及其主控作用。结果表明：兴国县侵蚀治理恢复区林地土壤有机碳受土壤类型和成土母质影响显著,其中黄红壤各土层土壤有机碳含量均显著高于红壤;千枚岩发育的土壤有机碳显著高于红砂岩和花岗岩。对比土壤类型和成土母质对土壤有机碳的影响作用大小发现,在表层0 ~ 20 cm土壤类型对土壤有机碳变异解释能力大于30%,成土母质的解释能力约为17%,土壤类型是影响表层土壤有机碳的主控因素;表下层20 ~ 30 cm 土壤有机碳变异的解释能力则表现为成土母质(28.8%)与土壤类型(27.5%)基本相当,同为主控因素。因此,兴国县侵蚀治理恢复区土壤类型和成土母质对土壤有机碳的影响作用不容忽视,合理地分区展开水土保持工作有利于退化土壤的碳恢复。     

四川省仁寿县土壤有机碳空间分布特征及其主控因素

准确地获取区域尺度内土壤有机碳含量信息对土壤碳调控及全球环境变化具有重要意义。本研究基于野外实地采集的555个表层(0~20 cm)土样,探讨四川省仁寿县土壤有机碳空间分布特征及其主控因素。运用方差分析和回归分析对比了成土母质、土壤类型和土地利用方式对仁寿县土壤有机碳空间分布的影响。结果表明:研究区表层土壤有机碳含量为3.36~37.10 g·kg-1,平均13.46 g·kg-1,变异系数为48.87%,属中等强度的空间变异性。块金效应C0/(C0+C)为66.7%,空间分布受结构性因素和随机性因素的共同影响,总体呈现北高南低的趋势。土地利用方式和土壤类型对土壤有机碳的影响极显著(P0.01),而成土母质的影响不明显(P=0.256)。土类能够独立解释23.7%的土壤有机碳空间变异;亚类和土类的解释能力接近,分别为27.0%和27.1%,土壤亚类可作为探讨该区域土壤有机碳空间变化的最小土壤分级单元。土地利用方式能独立解释53.0%的土壤有机碳空间变异,远大于土壤类型,是研究区土壤有机碳空间分布的主控因素。     

江西省耕地土壤氮素空间变异特征及其主控因素

根据江西省采集的16 823个耕层(0—20cm)土壤样点数据,运用实地调查、经典统计学及地统计学等分析方法,对江西省耕地土壤氮素含量的空间变异特征及其影响因素进行了深入探讨。结果表明:江西省土壤全氮(TN)含量和碱解氮(AN)平均含量分别为1.57g/kg和164.13mg/kg,两者均处于丰富级水平。通过半方差函数分析,土壤TN和AN的块金基台比分别为62.03%和78.97%,两者空间变异特征受到结构性因素和随机性因素的共同影响,但受到随机性因素的影响更大;Kriging插值结果显示,研究区土壤AN与TN含量在空间分布上基本一致,均表现出北高南低的空间分布趋势。回归分析表明,成土母质、土壤类型、地形因子、土壤侵蚀、秸秆还田方式、农田利用方式和氮肥施用量对土壤TN和AN空间变异均有极显著影响(P0.01)。地形因子中高程和河流动能指数与土壤AN与TN含量呈显著负相关关系(P0.05);成土母质对TN和AN空间变异具有6.1%和4.1%的独立解释能力,土壤类型对TN和AN的空间变异的独立解释能力分别在4.2%~4.7%和3.1%~4.0%,地形因子对TN和AN空间变异具有4.2%和2.8%的独立解释能力,土壤侵蚀程度对TN和AN空间变异具有6.2%和3.5%的独立解释能力,秸秆还田方式对TN和AN空间变异的具有27.3%和3.3%的独立解释能力,农田利用方式对TN、AN空间变异具有2.9%和2.0%的独立解释能力,氮肥施用量对TN、AN空间变异的独立解释能力分别为18.8%和5.6%。因此,秸秆还田方式和氮肥施用量是引起江西省土壤氮素空间变异性的主控因素。     

自然和人为因素对耕地土壤有机质含量影响的研究

【目的】以江西省泰和县为研究区域,揭示县域尺度耕地土壤有机质(SOM)的空间分布规律。【方法】设计覆盖整个泰和县耕地的采样网络,采集361个表层(0～20 cm)土壤样品。使用普通克里格插值法探究研究区耕地土壤有机质含量的空间分布特征,利用随机森林模型结合经典统计方法探究泰和县耕地土壤有机质空间分异的主要影响因素。【结果】研究区耕地土壤有机质含量均值为31.05 g kg^-1,处于较丰富水平,表明泰和县耕地土壤肥力水平较好。泰和县耕地土壤有机质具有中等程度的空间自相关性,具有中部低、东西高的空间分布特征。秸秆还田和海拔是耕地土壤有机质含量的主要影响因子,解释率为56.37%和18.73%。土壤pH、成土母质、施肥量和灌溉能力对土壤有机质含量也具有显著影响,解释率分别为9.66%、9.47%、6.76%和5.45%。【结论】采取秸秆还田、合理施用石灰和完善排水设施等田间管理措施可以有效提高耕地土壤有机质含量,改善土壤保肥固碳能力,对促进农业可持续发展,助力实施国家“碳达峰”和“碳中和”战略具有重要价值和意义。     

南方典型丘陵区耕地土壤全氮、有机碳和碳氮比空间变异特征及其影响因素

  【目的】  了解土壤全氮、有机碳和碳氮比空间变异及其影响因素是进行土壤碳氮调控的前提和基础。  【方法】  以江西省丰城市为案例区，通过实地采样获取2018年139个表层土壤数据，运用地统计学、普通克里格插值等方法对南方丘陵区县域尺度下耕地土壤全氮、有机碳和碳氮比的空间变异特征及其影响因素进行系统的分析。  【结果】  研究区土壤全氮 (TN) 含量介于0.74～3.80 g/kg、土壤有机碳 (SOC) 含量介于8.14～36.67 g/kg、土壤碳氮比 (C/N) 介于6.31 ～15.15，均值分别为2.24 g/kg、22.52 g/kg和10.15，变异系数分别为25.45%、26.24%、14.38%，均呈中等程度的空间变异。半方差分析结果显示，TN、SOC、C/N的块金效应分别为44.44%、56.97%、19.57%，这表明TN、SOC和C/N的空间分布受结构性因素和随机性因素共同影响。普通克里格插值结果显示，在空间分布上，研究区土壤TN和SOC具有相似性，总体表现出由中部向南北递减的趋势；土壤C/N空间分布与TN和SOC有所不同，总体呈现出西高东低的趋势。逐步回归分析结果显示，成土母质、土壤类型、土壤pH、氮肥施用量和土壤质地对土壤全氮，成土母质、土壤类型、土壤pH对土壤有机碳，土壤类型对土壤碳氮比影响极显著 (P<0.01)。  【结论】  成土母质对土壤TN和SOC的独立解释能力最高，分别为28.1%和23.2%；土壤类型对研究区土壤C/N的独立解释能力达到了13.2%。因此，成土母质是引起研究区土壤全氮、有机碳空间变异的主要因素，土壤类型则是引起研究区土壤碳氮比空间变异的主要因素。     

川中典型紫色丘陵区表层土壤有机碳密度空间变异及影响因素

根据94个样点表层(0-20cm)土壤有机碳分析化验数据,运用地统计学方法研究川中典型紫色丘陵区清流河流域土壤有机碳密度的空间变异特征及其影响因素,结果表明,该区域表层土壤有机碳密度在4.60~59.59kg/m2之间,平均值为20.58kg/m2,变异系数为52.32%,属于中等变异强度;土壤有机碳密度总体分布呈团状或条带状分布,其中高值区(28.70kg/m2)主要位于研究区东部的大清河下游,并以此为中心,向北、西和南3个方向呈辐射状逐步降低;低值区(17.20kg/m2)主要分布在南部、西部和北部;研究区中部土壤有机碳密度多介于17.20~25.80g/m2。研究区域土壤有机碳密度与土壤母质、地形、土地利用方式、排灌方式和土壤质地等因素密切相关,在不同土壤母质、地形、土地利用方式、灌溉方式和土壤质地下土壤有机碳密度差异达极显著或显著水平。     

省域土壤有机碳空间分布的主控因子——土壤类型与土地利用比较

基于河北省第二次全国土壤普查数据,运用方差分析和回归分析对比了河北省土壤类型和一级土地利用类型对0～20 cm深土壤有机碳空间分布的影响,探讨了省域土壤有机碳空间分布的主控因子。研究结果表明,土壤类型和土地利用是河北省表层土壤有机碳密度空间分布的重要影响因子。其中土壤类型对土壤有机碳密度空间分布的影响与土壤分类级别相关,土壤分类级别越低,对土壤有机碳密度空间变异的反映能力越大。与土壤类型相比,土地利用对表层土壤有机碳密度空间分异的解释能力要大于土类,但小于亚类和土属。为此,在省域尺度对土壤有机碳密度进行区域预测和估算时应将土地利用和土壤类型结合起来作为土壤有机碳空间分布的主控因子,优先考虑土地利用后,在相同土地利用类型内再尽量以低级土壤分类进行空间预测或估算。     

太湖地区表层土壤养分空间变异的影响因素研究

采用单因素方差分析和逐步回归分析,分析了太湖地区表层(0～15cm)土壤养分空间分异的影响因素。结果表明,太湖平原地区全N、全P、全K和速效P含量均较高;而低山丘陵地区全P、速效P及速效K含量均较低,属于缺P、缺K水平。土壤类型对太湖地区土壤全N、速效K空间变异的影响要大于母质和地形;地形影响全P和速效P空间变异较母质和土壤类型更为明显;而母质是影响全K的主导因素,对其空间变异的影响比土壤类型和地形大。三者引起土壤养分的空间分异均达到极显著水平,从而证实了土壤调查采样时按成土母质、土壤类型或地形布设样点是合理的。     

基于多元分析的岷江下游土壤有机碳密度空间分布及影响因素研究

采用传统统计、灰色关联度、逐步回归和通径分析相结合的多元分析方法对岷江下游1 138个样点的表层(0~20 cm)土壤有机碳密度及其影响因素进行研究。结果表明,该区表层土壤有机碳密度在0.89~6.49 kg/m2之间,均值为3.24 kg/m2。其在空间上呈不规则的斑块状分布,具中等空间相关性,表现出中部浅丘区高而西北和东部高丘区低的分布趋势。土地利用类型、土壤酸碱度(p H)、成土母质、地貌类型、坡度和土壤质地均是影响土壤有机碳密度的主要因素。其中,土地利用类型、p H、地貌类型、坡度和土壤质地与有机碳密度呈极显著相关。灰色关联度的分析表明与土壤有机碳密度关联最为密切的是地貌类型,其次是p H和成土母质,逐步回归和通径分析的结果均表明地貌类型是最主要因素,成土母质和p H次之。综合比较以上方法,得出地貌类型、成土母质和p H为影响岷江下游研究区表层土壤有机碳密度的主要因素。     

江淮丘陵区农田表层土壤有机碳空间变异——以定远县为例

以安徽省江淮丘陵区农业大县滁州市定远县为代表,运用统计学方法、地统计学方法和GIS技术研究了农田表层(0~20 cm)土壤有机碳(SOC)含量的空间分布及其影响因子。统计结果表明:研究区2011年SOC含量为(10.96±3.63)g/kg,变异系数为33.12%,属于中等变异程度。地统计分析结果表明,研究区SOC半方差模型为指数模型,存在强烈的空间自相关性,SOC含量在空间分布上表现为由东至西先递减后递增,大致呈带状分布。土壤颗粒组成和秸秆还田是影响SOC空间变异的主要因素。     

江西省油菜土壤碳氮磷生态化学计量学空间变异性及影响因素

运用经典统计学和地统计学分析方法,探讨了江西省油菜种植区土壤碳氮磷生态化学计量特征的空间变异性及影响因素。结果表明:江西省油菜土壤有机碳(SOC)、全氮(TN)和全磷(TP)平均含量分别为16.99,1.44,0.50g/kg,土壤C∶N、C∶P和N∶P平均值分别为12.28,38.31和3.27,土壤总体C∶N∶P为33.86∶2.88∶1,整体处于相对较低水平,表现出中等程度的变异性和空间自相关性,其空间变异特征受到结构性因素和随机性因素的共同影响,但受结构性因素影响更大。从空间分布规律看,土壤SOC、TN和TP含量均表现出东北高西南低的空间分布格局。土壤C∶N高值区主要分布在赣北地区,分布面积较小,低值区主要分布在赣西、赣西北、赣西南以及赣东等地区。土壤C∶P与N∶P高值区零星分布在赣西南、赣东北等区域;低值区主要分布在赣西北及赣南地区。回归分析表明,成土母质、土壤类型、地形因子、气候条件、种植制度和氮肥施用量对研究区土壤C∶N、C∶P和N∶P空间变异特征有极显著影响(P0.01);成土母质对土壤C∶N、C∶P和N∶P空间变异的独立解释能力分别为16.6%,3.7%和7.0%,地形因子的独立解释能力分别为3.5%,2.9%和4.2%,种植制度的独立解释能力分别为9.7%,4.4%和7.6%,氮肥施用量的独立解释能力分别为3.9%,4.4%和7.6%,土壤类型和气候条件独立解释能力最高,分别为16.8%,5.1%,9.0%和13.4%,9.8%,15.2%,是调控江西省油菜土壤C∶N、C∶P和N∶P空间变异最主要的影响因素。     

黄土丘陵区县域农田土壤有机碳空间变异性————-以甘肃省庄浪县为例

运用地统计学和GIS相结合的方法,研究了黄土丘陵区县域尺度农田土壤有机碳空间变异性及其影响因素。结果表明,1）研究区土壤有机碳含量处于较低水平,平均值为8.28g/kg,变异系数为18.8%,属于中等变异强度。2）有机碳变异函数的理论最佳模型为指数模型,块金值与基台值之比为9%,表明有机碳含量具有强烈的空间相关性,空间相关距离为2250 m,大于采样间距400 m。普通Kriging插值表明土壤有机碳含量整体上呈现东部比西部高、北部比南部高,西部区域呈现出斑块状的分布。3）影响该区域土壤有机碳空间变异的主要因素是海拔和土壤类型,坡向及土壤侵蚀程度等,海拔对有机碳空间变异性的贡献率为82.27%,土壤类型为13.10%,坡向和土壤侵蚀程度为4.54%。     

秸秆颗粒化高量还田快速提高土壤有机碳含量及小麦玉米产量

针对黄淮海地区秸秆还田难度大不利于土壤快速培肥的问题,探讨秸秆颗粒化高量还田快速提高土壤有机碳的可行性。采用2a的田间定位试验,设置秸秆不还田(CK)、秸秆颗粒12 000 kg/hm~2(KL1)、秸秆颗粒36 000 kg/hm~2(KL3)、粉碎秸秆12 000 kg/hm~2(FS1)、粉碎秸秆36 000 kg/hm~2(FS3)5种用量30～40 cm还田处理,研究了颗粒化秸秆高、低量还田对土壤有机碳、养分元素比例平衡以及小麦-玉米产量的影响。结果表明,秸秆还田2a内对20～40、40～60 cm土层有机碳含量影响显著,其中FS1提升幅度最低,分别为7.2%(20～40cm)、5.9%(40～60cm),KL3提升幅度最高,分别为12.3%(20～40 cm)、11.1%(40～60 cm)。与粉碎还田相比,秸秆颗粒化还田能在还田1a显著提高土壤有机碳含量,KL3较FS320～40、40～60 cm土壤有机碳分别提高1.7%、1.3%,KL1较FS120～40、40～60 cm分别提高0.8%、0.7%。另外,高量还田具有大幅提高有机碳的优势,FS3较FS1分别提高20～40 cm土壤有机碳1.7%～3.9%、40～60 cm土层有机碳0.7%～3.8%,KL3较KL1分别提高20～40 cm有机碳2.4%～4.7%、40～60 cm土层1.3%～5.1%。秸秆颗粒高量还田(KL3)在各生长季均具有较高的有机碳累积速率,且总体均值最高。秸秆颗粒化高量还田能在一定程度上提高土壤碳氮比(RCN)、碳磷比(RCP)、碳钾比(RCK),促使土壤养分比向高肥力方向转化。该试验中秸秆颗粒化高量还田连续4个生长季增产4.57%、11.40%、10.87%、8.87%,增产效果显著。综上可见,秸秆颗粒36000kg/hm~2深埋还田最有利于黄淮海地区土壤有机碳的提高,在解决土壤"碳饥饿"等问题、保障农业可持续发展上具有重要意义。     

秸秆还田对中国主要粮食作物病害影响的Meta分析

秸秆还田作为一项重要的生态农业措施,对于农作物病害的影响一直备受关注却尚未形成完全一致的观点。为明确秸秆还田对中国主要粮食作物病害的影响及其在不同病害类型、环境条件和农业管理方式下的具体表现,该研究采用Meta分析法,系统分析了公开发表的中国范围内秸秆还田对作物病害影响相关研究。结果表明：秸秆还田会显著增加中国主要粮食作物病害发病率和病情指数,增幅分别达9.5%和12.2%（P<0.05）。病害类型、环境条件和农业管理措施会显著改变秸秆还田对作物病害发生的影响。具体地,病毒病害和土传病害对秸秆还田的响应较为敏感;亚热带季风气候下还田病害显著减轻,温带季风气候下显著加重,水田下还田有利于病害减轻,旱地,尤其是冬小麦与春玉米轮作下还田病害加重显著,微酸性土壤中还田病害轻于微碱性土壤,此外,有机质含量大于15 g/kg、还田量小于7 000 kg/hm2、初始碳氮比大于15时还田均会导致病害的加重。线性回归分析显示,秸秆还田病害发生与年平均降雨量、有机质含量呈显著负相关,与初始碳氮比和土壤pH值呈正相关。综上,通过增加初始氮肥用量、调节土壤酸碱至微酸性以及改善土壤墒情,可最大限度地减少秸秆还田下中国主要粮食作物的病害发生。研究为改善病、虫、草害的发生以及促进秸秆资源高效利用与粮食作物生产提供依据。     

中国秸秆养分资源及还田的时空分布特征

中国农作物秸秆资源丰富,但不同地区秸秆及其养分资源数量、还田利用状况以及随时间的变化特征仍不清楚。该研究基于官方统计数据和文献资料,分析了中国不同年代各省秸秆资源和氮磷钾养分资源量及其还田利用状况,为秸秆养分资源的合理利用和化肥零增长下作物养分管理提供科学依据和参考。结果表明:从1980s到2010s,中国秸秆及其养分资源总量分别增长了85.5%和10~4%,西北地区以及西藏、黑龙江增幅明显。华北、长江中下游、四川盆地以及黑龙江地区的秸秆及其养分资源占全国的2/3以上。到2010s秸秆资源和氮磷钾养分资源分别达到9.01×10~8和2 485.63×10~4 t,相当于单位耕地面积上6 665.52和183.91 kg/hm~2,比1980s分别增加1 601.18和56.85 kg/hm~2。各种作物秸秆及其养分资源所占比例各地区差异较大,2010s谷类作物秸秆及其养分资源分别占全国的69.86%和56.47%,东北地区谷类作物秸秆比例最高;果蔬类作物秸秆及其养分资源分别占9.67%和21.99%,东南地区果蔬类作物秸秆比例最高;豆类、薯类、油料类、棉麻纤维类和其他类作物秸秆及其养分资源占比相对较小。从1980s到2010s,秸秆直接还田量持续增加,燃烧还田量从1980s到2000s增加,2010s则下降。然而,秸秆养分还田量持续增加,氮磷钾还田总量从1980s的583.92×10~4 t(N 97.81×10~4 t、P_2O_5 40.10×10~4 t和K_2O 446.01×10~4 t)增加到2010s的1 770.66×10~4 t(N 574.53×10~4 t、P_2O_5 105.53×10~4 t和K_2O 1 090.60×10~4 t),相当于单位耕地面积从60.89 kg/hm~2(N 10.20 kg/hm~2、P_2O_5 4.18 kg/hm~2、K_2O 46.51 kg/hm~2)增加到131.02 kg/hm~2(N 42.51 kg/hm~2、P_2O_5 7.81 kg/hm~2、K_2O 80.70 kg/hm~2)。1980s、1990s、2000s、2010s秸秆氮磷钾养分还田率分别为47.92%、56.16%、60.11%和71.24%。内蒙古、新疆、黑龙江省秸秆养分还田率增加明显,但华北、长江中下游和四川盆地秸秆养分还田量占全国秸秆养分还田总量的2/3以上。