土壤团聚体中有机碳研究进展

增加土壤有机碳有助于农业可持续发展, 同时对缓解温室气体增加造成的全球气候变暖等具有重要意义。土壤团聚体是土壤的重要组成部分, 影响土壤的各种物理化学性质。土壤团聚体和有机碳是不可分割的, 前者是后者存在的场所, 后者是前者存在的胶结物质。本文在综合各方面研究的基础上, 阐述了土壤团聚体和有机碳的依存关系, 影响团聚体固碳的几大因素, 团聚体对有机碳的物理保护机制以及目前应用比较广泛的团聚体内有机碳的研究方法, 为以后的研究提供理论和方法上的支持。     

激光衍射法测定土壤粒径分布的研究进展

常见的土壤粒径分布测试手段有筛分法、沉降法(包括吸管法和密度计法)、激光衍射法等。近年来,由于激光衍射法分析土壤粒径分布具有操作简单、效率高、测试样品用量小、适合批量样品测定的特点,其在土壤粒径分布的测定中得到越来越广泛的应用。本文介绍了激光衍射法测定土壤粒径分布的基本原理和分析方法,综述了该技术在测定土壤粒径分析方面的国内外研究进展,重点分析了激光衍射法测定土壤粒径分布的影响因素,并对激光衍射法测定土壤粒径分布的应用前景进行了展望。研究表明,激光衍射法通过转换方程可以获得精确的结果。在保证足够大的样本量、土壤样本包含多种质地类型,且完善的前处理条件下,可以建立稳定的、适用于大范围预测的模型。激光衍射法测定土壤粒径分布虽然受到一些因素的影响,例如前处理方法、仪器设置以及样品用量等,但是激光粒度仪为粒度测定提供了高效快速的技术手段,为精准农业和数字农业的发展提供了先进的技术支撑。     

土壤呼吸组分测定技术与农田管理措施影响的研究进展

土壤碳库是陆地生态系统中最大的碳库,土壤呼吸是温室气体排放的重要组成部分,因此研究土壤呼吸对农业固碳减排具有重要意义.土壤呼吸准确测定和其分量来源分析是土壤呼吸研究的基础和重要手段,本文对其进行总结归纳,并对耕作施肥,特别是全球变化对土壤呼吸影响研究成果进行了回顾.土壤呼吸速率测定主要有箱法和微气象法,CO2浓度测定主要有红外气体分析法、气相色谱法、碱液吸收法.土壤呼吸分组主要有组分集成分析法、同位素标记技术、挖沟隔离法等方法.良好的耕作施肥管理可以减缓土壤呼吸作用,土壤呼吸对全球变化具有一定的适应性.下一步的研究需要利用先进观测技术和方法对土壤呼吸过程机理和控制因子进行更深入研究.     

不同土壤有机碳测定方法的比较

对土壤碳的准确定量是研究土壤肥力和农业固碳的前提。本文选择我国不同有机碳和无机碳含量的8个代表性土壤/沉积物样品,比较湿氧化法、酸洗法和间接法三类方法对有机碳含量的测定效果。研究结果表明:对有机碳含量为3.4~11.5 g/kg的土壤和沉积物样品,湿氧化法有较低的平均相对误差(0.32%~4.72%)和变异系数(0.40%~1.22%),间接法的平均相对误差(5.16%~20.46%)和变异系数(0.60%~7.00%)都较高,而酸洗法介于这两个方法之间。说明在保持稳定准确的加热温度情况下,湿氧化法对土壤/沉积物有机碳含量的测定比较稳定和准确,且操作简单。对大部分样品,由于酸对土壤无机碳难以充分溶解,造成酸洗法和间接法的有机碳测定值偏高,且变异系数较大。     

基于可见近红外和中红外近地面光谱数据融合的土壤有机碳含量反演

  目的  以传统的实验室分析方法进行大规模土壤有机碳（SOC）含量调查耗时、费力、成本高昂,以土壤可见近红外（VNIR）、中红外（MIR）光谱或两光谱数据融合手段能够快速预测SOC含量,但预测精度不一、特别是光谱数据融合技术应用于土柱样本的效果尚待考察。  方法  从全球土壤光谱库筛选出同时具有VNIR光谱、MIR光谱和SOC含量的677个土柱共计3755个土样。光谱数据经Savitzky–Golay平滑和一阶微分预处理后,用Kennard–Stone算法进行建模和验证的集合划分,使用偏最小二乘回归与随机森林方法分别建立以VNIR、MIR以及两者融合的VNMIR光谱为自变量的SOC含量预测模型,并对模型精度进行评估。  结果  MIR光谱模型的SOC预测精度优于VNIR光谱模型,VNMIR光谱模型预测精度低于MIR光谱模型但优于VNIR光谱模型。  结论  使用光谱数据融合技术预测SOC含量并非一定比使用单一光谱数据的精度高,就本例而言使用MIR光谱数据构建预测模型的方法是快速、准确预测大尺度时空范围SOC含量的最 佳手段。     

应用~(13)C核磁共振技术研究土壤有机质化学结构进展

土壤有机质化学结构对准确评价土壤有机质的稳定性及其在土壤中的功能具有重要意义。土壤有机质化学结构的研究方法中,固态~(13)C核磁共振波谱技术(Solid-state ~(13)C-NMR spectroscopy)具有独特优势,对土壤有机质化学结构的解析更贴近真实状态,近年来已取得诸多新进展和新突破。综述了近年来应用~(13)C-NMR测定土壤全土、团聚体和密度组分、腐殖质组分的有机碳化学结构特征,分析了影响化学结构变化的因素。不同气候条件、植被类型、土地利用管理方式、土壤类型、土壤有机碳含量的全土中有机碳化学结构比较相似,均表现为烷氧碳比例最高,其次为烷基碳和芳香碳,羧基羰基碳比例最低。土壤有机碳主要来源于外源植物残体,植物残体化学结构的相似性可能是导致土壤有机碳化学结构相似的主要原因,环境条件、土壤自身属性和微生物活性的差异使土壤有机碳化学结构产生微小差异。土壤颗粒及化学组分间的有机碳分子结构差异较大,大颗粒有机碳中烷氧碳比例最高,小粒径及与矿物颗粒结合的有机碳中烷基碳和羧基羰基碳比例更高,粉黏粒和腐殖酸组分的有机碳化学结构在土壤类型间差异较大。今后的研究重点应更多地关注土壤有机质来源的定量化分析、土壤微生物对土壤有机碳组分和结构稳定性的贡献及调控机制、土壤有机碳稳定性的生物物理化学保护机制、空间大尺度环境因子/土壤生态过程与微观尺度的有机碳化学分子结构的耦合作用机制、跨学科的多种土壤有机碳化学分子结构测定辨识技术等方面的研究。     

基于VIS-NIR光谱的互花米草入侵湿地土壤有机碳预测研究

为了研究可见光—近红外光谱技术预测互花米草入侵背景下滨海湿地土壤有机碳含量的潜力,以江苏省典型互花米草湿地为研究对象,利用时空替代法采集15个土壤剖面3个深度共45个土壤样品。在实验室测定土壤光谱及有机碳含量,利用偏最小二乘回归方法建立了基于6种光谱变换的土壤有机碳预测模型,并分析了互花米草入侵年限和土层深度对土壤光谱和模型预测精度的影响。结果表明,表层土壤有机碳含量随互花米草入侵而显著增加。相对于仅包含光谱信息的预测模型,加入辅助变量(土层深度和植物入侵年限)建立的混合模型预测精度更高。交叉验证结果表明,基于光谱倒数1/R建立的混合模型预测精度最高,其决定系数(R~2)为0.68,预测相对分析误差(RPD)为1.6,是预测互花米草入侵湿地土壤有机碳含量的最优模型。本研究表明,利用可见光—近红外光谱技术可以对互花米草入侵湿地的土壤有机碳含量进行有效预测,土层深度和植物入侵年限辅助变量可以在一定程度上提高模型预测精度。     

有机物料施用下原生盐碱土胡敏酸结构特征

为研究不同有机物料对原生盐碱土胡敏酸官能团组成的影响,以吉林省大安市原生盐碱地为研究对象,设置空白处理(CK)、颗粒状秸秆处理(KL)、正常玉米秸秆处理(JG)、牧草处理(MC)和羊粪处理(YF),通过红外光谱与主成分分析(Principal component analysis,PCA)相结合,研究不同有机物料施用下土壤胡敏酸红外光谱特征。结果表明,有机物料各处理与CK处理相比增加了土壤胡敏酸中脂肪碳和芳香碳的相对含量,减少了羧基碳的含量。除KL处理外,其他处理均增加了土壤胡敏酸中氨基化合物的相对含量。同时有机物料的施用增加了土壤胡敏酸的脂族碳/羧基碳和脂族碳/芳香碳比值,表征有机物料的施用使得土壤胡敏酸结构缩合度和氧化度下降,脂族性增强,芳香性降低,胡敏酸结构趋于脂族化、简单化、年轻化。对比两种秸秆处理,发现KL处理更有利于土壤新形成结构年轻化、简单化、脂族性强的胡敏酸分子。根据PCA结果,有机物料的施用是土壤中脂族性碳、芳香族碳以及氨基化合物的主要来源之一,为探讨胡敏酸官能团的来源提供依据。通过红外光谱结合PCA,发现了土壤胡敏酸官能团组成对有机物料的不同响应,为研究有机物料的施用对土壤胡敏酸性质的影响机制提供理论依据。     

长期耕种土壤剖面累积有机碳量的空间分布及影响因素

以陕西关中地区古老的耕种土壤——填土（系统分类属土垫旱耕人为土）为对象,研究了长期耕种及施肥对土壤剖面有机碳贮量及分布的影响。结果表明,供试的7个土壤剖面由于人为生产活动形成的覆盖层的厚度在40-71cm之间（平均59cm）,其中有机碳贮量平均达59268kg·hm^-2,占0-100cm土壤剖面有机碳贮量的69％。与同一区域由黄土母质新垦殖的土壤相比,长期耕种填土剖面有机碳的贮量显著增加;为期7a的定位试验也发现,施用有机肥显著提高了0-100cm土壤剖面有机碳贮量,说明长期耕种及施用有机肥在增加土壤剖面有机碳贮量方面具有突出的效应,几千年的农业生产显著增加了土壤有机碳贮量。在全球气候变暖的情况下,填土这一古老的农业土壤为实现农业生产与环境保护“双赢”的目的,为进一步研究这类土壤有机碳累积及稳定性的机理,以及大量施用化肥特别是氮肥对土壤剖面不同层次累积有机碳的转化的影响等问题,提供了理想的研究材料。     

河北省表层土壤有机碳和全氮空间变异特征性及影响因子分析

【目的】在陆地生态系统中, 土壤全氮和有机碳是重要的生态因子。本研究基于土壤调查获得大量土壤剖面的空间和属性信息,研究河北的土壤有机碳和全氮的空间分布特征,为河北的土壤养分监测和管理提供科学依据,同时也为其他类似地区土壤采样提供参考,减少采样成本。【方法】运用传统统计学和地统计学分析方法,以变异函数为工具,初步分析了河北土壤全氮和有机碳的空间变异特征,并应用普通克立格法和回归克里格法进行插值, 得出全氮和有机碳含量的分布格局。【结果】研究区土壤有机碳和全氮的平均值分别为15.25 g/kg和1.23 g/kg,变异系数分别为0.73和0.63,属于中等强度变异。经对数转换后,土壤有机碳和全氮均符合正态分布。选择球状模型作为土壤有机碳和全氮的半方差函数理论模型,土壤有机碳和全氮的块金值/基台值的比值分别为1.8%和1.2%,有机碳和全氮的块金系数均小于25%,表明有机碳和全氮具有强烈的空间相关性。有机碳和全氮空间变异的尺度范围不同,分别为50.400 km和59.200 km。研究区的有机碳总体空间分布规律是有机碳在北部较高、南部较低,呈自北向南递减趋势,土壤全氮与有机碳的空间分布趋势相似,但有机碳的空间变异特征较全氮明显,这种空间分布格局主要受环境因子、 土壤质地、 土壤类型以及土地利用类型等的影响,其中环境因子中的气温和海拔对有机碳和全氮的影响较大。通过比较普通克里格和回归克里格的预测结果,回归克里格能较好地反映东南部有机碳和全氮较低地区的局部变异外,对于西北部的山区也能更好地反映碳、 氮与地形及气候等因素的关系。【结论】河北土壤有机碳和全氮的空间变异和分布特征较为类似,受地形地貌、 气候等因素的影响。通过比较普通克里格法和回归克里格法的空间预测结果,回归克里格法可以消除环境因子的影响,从而得到更准确的空间预测结果,因此建议使用回归克里格法进行预测,以期获得一个更为准确的土壤有机碳和全氮的空间预测结果。     

Soil and microbial C:N:P stoichiometries play vital roles in regulating P transformation in agricultural ecosystems: A review

Stoichiometry plays a crucial role in biogeochemical cycles and can modulate soil nutrient availability and functions. In agricultural ecosystems,phosphorus(P) fertilizers(organic or chemical) are often applied to achieve high crop yields. However, P is readily fixed by soil particles, leading to low P use efficiency. Therefore, understanding the role of carbon:nitrogen:P stoichiometries of soil and microorganisms in soil P transformation is of great significance for P management in agriculture....     

绿肥腐解及养分释放过程研究进展

绿肥中含有大量的养分元素,是一种重要的有机肥源,也是生态农业的重要组成部分。绿肥还田后的腐解及养分释放过程对于改善土壤结构、提高土壤有机质含量、维持农田生态系统养分循环以及提高土壤微生物数量和活性等方面具有重要影响。其相关的研究方法包括尼龙网袋法、同位素标记法、红外光谱法以及13C核磁共振法等。绿肥的腐解及碳、氮和钾的释放过程均表现为前期快、后期慢,而磷和中微量元素的释放过程与上述规律不完全一致。增加绿肥中养分含量、提高温度均有利于绿肥的腐解及养分释放,施肥、耕作等田间管理措施也会影响绿肥的腐解及养分释放。未来可同时采用不同的研究方法从不同方面揭示绿肥腐解以及养分在土壤-植物系统间分配的规律,筛选适合当地的绿肥种类以及相应的田间管理措施。     

有机物料还田对华北小麦玉米两熟农田土壤有机碳及其组分的影响

中国农业废弃物种类多、数量大、利用率低、污染重。将有机物料还田,是实现废弃物资源化利用的重要途径。该研究以循环农业理念为指导,选择代表农田内循环的秸秆以及代表农沼循环、农牧循环、农菌循环、农工循环的废弃物沼渣、猪粪、菌渣和酒渣为试验材料,开展了等碳量还田定位试验,分析各有机物料还田后对土壤有机碳及其组分的影响。结果表明:1)连续施用有机物料提高了土壤总有机碳(TOC)、易氧化有机碳(LOC)、微生物量碳(MBC)和可溶性有机碳(DOC)含量。随着有机物料还田年限的增加,土壤TOC、LOC和MBC含量均不同程度地增加,年平均增幅分别为:15.57%~22.82%、20.00%~38.31%和16.30%~50.56%。还田5年后各有机物料处理土壤TOC、LOC、MBC和DOC含量平均分别是无机肥处理的1.24~1.62、2.07~3.19、1.20~2.06和1.05~3.36倍。2)不同有机物料中均利于土壤TOC含量的提高,秸秆提升效果相对最差,沼渣、菌渣、猪粪、酒渣和秸秆还田处理的0~20cm土壤TOC含量平均增长速率分别为:22.82%、21.88%、16.42%、16.13%和15.57%。     

黑土农田土壤有机碳演变研究进展

在我国, 由于国家粮食安全的需要, 关注黑土、研究黑土的人越来越多, 尤其是黑土可持续利用及其与环境的关系已成为当今研究的热点问题。黑土研究领域中最活跃的部分是黑土农田土壤有机质(碳)的研究。基于此, 本文依据有关文献资料, 简述了我国黑土的分布、黑土开垦历史、农田土壤有机碳的演变及其在农业上的贡献, 系统分析了国内外农田土壤碳研究的方法及其进展, 指出了开展我国黑土农田土壤碳演变及其预测研究的现实意义及其潜在价值, 建议未来应侧重黑土农田土壤有机碳的变化与调控方面的研究, 即在黑土农田土壤有机碳的定向培育技术、指标体系和量化表征评估方法、预测模型等方面有所突破, 最终形成黑土农田土壤有机碳保护和利用的理论和方法。     

旱地不同绿肥品种和种植方式提高土壤肥力的效果

【目的】黄土高原旱地土壤贫瘠,夏闲期雨热资源难以被充分利用。本研究通过田间试验研究不同夏季绿肥品种及其种植方式对绿肥鲜重、绿肥养分还田量、土壤养分含量、土壤酶活性、土壤水溶性有机碳和微生物量碳含量的影响,旨在筛选出适宜当地夏闲期种植的绿肥品种及种植方式,为促进黄土高原地区农业可持续发展提供理论依据和技术支持。 【方法】本研究采用随机区组设计,以夏季裸地休闲为对照,设绿肥 (绿豆、长武怀豆、毛叶苕子、油菜) 和绿肥种植方式 (麦后播种、麦田套种) 为研究因素,共 9 个处理。绿肥盛花期全区齐地收割地上部并称重计鲜草产量,分析绿肥地上部氮磷钾含量;每个小区采集 50 株绿肥下长、宽、深均为 20 cm 的土体中的根系,称重并进行分析;绿肥收获翻压 20 天后,于各小区采集 0—20 cm 土壤样品,测定土壤养分含量,土壤微生物量碳,土壤水溶性有机碳含量以及主要酶含量。【结果】绿肥麦后播种生物量要高于麦田套种;麦后播种以怀豆和油菜生物量较高,套种以油菜生物量显著高于其他处理。不同种植方式下绿肥总养分还田量与生物量规律类似;麦后播种长武怀豆显著提高了氮素和磷素还田量,麦后播种油菜显著提高了磷素和钾素还田量;套种时氮、磷和钾还田量由高到低顺序为油菜 > 毛叶苕子 > 绿豆 > 长武怀豆,不同绿肥间差异达到显著水平。翻压油菜土壤有机质、速效磷及速效钾含量都要显著高于休闲处理;麦后播种长武怀豆并翻压 2 年后,0—20 cm 土壤有机质、总氮、矿质氮、速效磷及速效钾含量较休闲分别提高了 12.4%、22.2%、95.9%、28.6% 和 11.2%。种植绿肥与休闲相比,土壤水溶性有机碳和微生物量碳含量均有所提高,其中套种油菜增加达显著水平,麦后播种各绿肥间土壤微生物量碳含量差异不显著,但都显著高于休闲。与休闲相比,麦后播种绿肥均提高了土壤酶活性;套种绿肥除绿豆处理的脲酶和过氧化氢酶低于休闲外,其他处理均提高了土壤酶活性。土壤各测定指标与绿肥生物量之间均有显著或极显著的正相关关系,表明土壤肥力的提高主要取决于还田绿肥的生物量。【结论】长武怀豆和油菜翻压入土后,能够增加土壤的养分含量和酶活性,培肥效果优于绿豆和毛叶苕子。麦后播种绿肥的生物量、养分还田量显著高于套种,土壤养分含量及土壤酶活性也较高。所以在黄土旱塬地区可选择麦后播种长武怀豆和油菜可有效改善土壤肥力。     

华北平原典型农田土壤微生物生物量碳氮磷库的县域分布特征——以河北省曲周县为例

土壤微生物生物量是土壤中的活性养分库,直接参与土壤碳氮磷硫等元素的形态转化与生物地球化学循环过程,是反映土壤肥力与质量的重要生物指标。基于网格法采样,运用地统计学方法分析华北平原典型农田土壤微生物生物量碳氮磷库的空间分布特征及影响因子。结果表明:河北省曲周县域农田耕层(0~30 cm)土壤微生物生物量库在空间上呈斑块状分布,具有中等变异强度和明显的空间自相关性,微生物生物量碳(MBC)、微生物生物量氮(MBN)、微生物生物量磷(MBP)库储量分别为(C)64.14×10³t、(N)24.55×10³t、(P)2.80×10³t,作物产量与MBC和MBN存在显著正相关关系。不同种植体系下单位质量土壤MBC、MBN、MBP的量存在显著差异,小麦/玉米轮作体系下单位质量土壤微生物生物量的平均量高于棉花连作。土壤微生物生物量库的大小和空间分布均受种植体系和土壤肥力的影响,其中土壤有机碳含量是影响土壤微生物生物量库容及空间分布的一个主要因子。研究结果表明土壤微生物生物量库是我国北方典型农田土壤中不可忽视的潜在有效养分库。     

长期施用有机肥对瘠薄红壤有效碳库及碳库管理指数的影响

主要分析了长期施用有机肥对瘠薄红壤有效碳库(微生物量碳,易氧化碳,矿化碳)及碳库管理指数(CPMI)的影响.结果表明:长期施用有机肥对土壤有效碳库和碳素有效率有很大影响,绿肥,稻草秸秆肥和厩肥处理的土壤有机碳,微生物量碳、易氧化碳、矿化碳的数量、碳素有效率明显高于对照处理的土壤。施肥对全碳、矿化碳的影响为:厩肥>绿肥>秸秆稻草肥>本田还田>对照,对微生物量碳的影响为:绿肥>厩肥>稻草秸秆肥>本田还田>对照,对活性碳(CA)、CPMI,碳素有效率A、B、C的影响为:绿肥>稻草秸秆肥>厩肥>本田还田>对照。在提高CA、CPMI方面,绿肥和稻草秸秆肥优于厩肥。相关分析表明:土壤有效碳库和碳素有效率与土壤化学性质相关或极相关,CPMI与土壤养分因子相关或极相关,反映了农业生产措施对土壤碳库的影响,可以运用CPMI来评估土壤碳库的变化。     

基于NDVI时间序列数据的施肥方式遥感识别方法

农产品生产过程时空动态监测是有机/绿色农产品认证亟待解决的问题,不同施肥方式的时空精准识别是解决该问题的关键。本文以美国加州大学戴维斯分校长期定位实验为基本材料,利用时间序列Landsat8和Sentinel-2影像研究长期施肥实验下不同施肥处理轮作地块的植被指数时间序列,对比分析不同施肥处理NDVI的差异以及NDVI与产量的相关性。结果表明:1)不同施肥处理下的NDVI时间序列曲线总体趋势相似,有机肥与化肥处理NDVI时间序列曲线差异较大;2)不同施肥处理NDVI随作物生长期呈现规律变化,生长初期和后期有机肥处理NDVI均值高于化肥处理,生长中期化肥处理高于有机肥处理;3)不同施肥处理下的NDVI与产量之间相关系数随作物生长期有规律变化,应用植被指数进行遥感估产需要考虑不同施肥处理的影响。研究成果初步探讨了利用不同施肥处理NDVI时间序列差异、NDVI与产量相关性差异区分有机肥与其他施肥方式,有望为有机/绿色农业的时空动态监测与认证提供遥感技术支持,深化遥感技术在农业领域应用。     

绿色智能肥料：从原理创新到产业化实现*

肥料作为粮食安全的物质基础，在支撑我国粮食产量、农产品品质、人类营养健康等方面发挥了至关重要的作用。迈入新时代，在全国社会经济特别是工农业绿色转型的大好形势下，肥料创新面临着协同实现粮食安全、资源高效、环境友好、营养健康、绿色低碳的巨大挑战。为破解这一重大难题，本文提出了绿色智能肥料概念与产业化途径，通过系统阐述土壤-植物-微生物-肥料-环境之间的协同原理，构建了匹配土壤、匹配作物、匹配气候环境条件的绿色智能肥料创制新学术思路，提出了绿色智能肥料的理论框架、关键科学问题、研发路径以及未来突破的重点，为多学科交叉创新、工农融合全产业链绿色发展的解决方案设计与实现提供借鉴，旨在推动我国化肥产业绿色转型升级，支撑农业绿色发展。     

苹果栽培区土壤参数的近红外及中红外测定

Soil quality monitoring is important in precision agriculture.This study aimed to examine the possibility of assessing the soil parameters in apple-growing regions using spectroscopic methods.A total of 111 soil samples were collected from 11 typical sites of apple orchards,and the croplands surrounding them.Near-infrared(NIR) and mid-infrared(MIR) spectra,combined with partial least square regression,were used to predict the soil parameters,including organic matter(OM) content,pH,and the contents of As,Cu,Zn,Pb,and Cr.Organic matter and pH were closely correlated with As and the heavy metals.The NIR model showed a high prediction accuracy for the determination of OM,pH,and As,with correlation coefficients(r) of 0.89,0.89,and 0.90,respectively.The predictions of these three parameters by MIR showed reduced accuracy,with r values of 0.77,0.84,and 0.92,respectively.The heavy metals could also be measured by spectroscopy due to their correlation with organic matter.Both NIR and MIR had high correlation coefficients for the determination of Cu,Zn,and Cr,with standard errors of prediction of 2.95,10.48,and 9.49 mg kg-1 for NIR and 3.69,5.84,and 6.94 mg kg-1 for MIR,respectively.Pb content behaved differently from the other parameters.Both NIR and MIR underestimated Pb content,with r values of 0.67 and 0.56 and standard errors of prediction of 3.46 and 2.99,respectively.Cu and Zn had a higher correlation with OM and pH and were better predicted than Pb and Cr.Thus,NIR spectra could accurately predict several soil parameters,metallic and nonmetallic,simultaneously,and were more feasible than MIR in analyzing soil parameters in the study area.