长期施肥对黄土旱塬农田土壤微生物量碳、氮、磷的影响

为研究长期不同施肥方式对土壤微生物量碳、氮、磷含量的影响,以国家黄土高原农业生态试验站长期定位施肥试验为研究对象,选取不施肥(CK)、单施氮肥(N)、单施磷肥(P)、施氮磷肥(NP)、单施有机肥(M)、氮肥配施有机肥(NM)、磷肥配施有机肥(PM)、氮磷肥配施有机肥(NPM)8个处理,应用氯仿熏蒸-浸提法和生态化学计量比,研究了30 a不同施肥方式下土壤微生物量碳、氮、磷含量变化及其与土壤基本理化性状的关系。结果表明:长期施肥较CK处理均能提高土壤微生物量氮、磷含量;与CK相比,施用化肥处理的微生物量碳含量均有所降低,而微生物量氮、磷含量显著提高;除NM处理外,施用有机肥处理的土壤微生物量碳、氮、磷含量较CK处理均显著提高。长期单施化肥、有机肥和化肥有机肥配施处理的微生物量C∶N显著低于CK处理,等量施磷处理(P、NP、PM、NPM)的微生物量C∶P、N∶P均低于CK和其余施肥处理,而NM处理的微生物量C∶P、N∶P显著高于其余处理。冗余分析显示,土壤全氮(F=13.9,P=0.002)对土壤微生物生物量影响最大,解释了微生物量变化的5.3%,各理化性质的影响顺序为全氮全磷pH有机质;相关性分析表明,土壤微生物量碳、磷分别与土壤有机质、全氮、全磷呈显著正相关,土壤微生物量氮与有机质、全氮呈显著正相关。长期单施化肥使土壤酸碱度发生改变,对微生物的生命活动产生抑制作用。而长期化肥配施有机肥能不同程度提高土壤养分含量,促进土壤微生物的生长繁殖,进而增强微生物对碳、氮、磷等元素的吸收利用,对于提高土壤肥力和肥料利用率具有重要意义。     

不同有机肥对矿区复垦土壤磷素矿化特征研究

【目的】探究不同有机肥对采煤塌陷复垦土壤磷素的矿化特征。【方法】采用室内培养试验,以不施肥处理为空白处理(CK),研究了施用3种有机肥(鸡粪、猪粪、牛粪)对矿区复垦土壤速效磷的动态变化,并综合其矿化过程中的磷酸酶活性及磷转化强度,分析了不同有机肥对矿区复垦土壤磷生物有效性的影响。【结果】①在整个室内恒温培养过程中,各施肥处理的速效磷量均随培养时间延长呈下降趋势,不同培养时期速效磷量大致呈现出:鸡粪>猪粪≥牛粪>化肥>CK。培养结束时(105d),鸡粪、猪粪和牛粪处理较化肥处理显著提高了土壤速效磷量(18.56%~37.09%);鸡粪处理较猪粪和牛粪处理速效磷量显著提高了11.93%~15.62%,而猪粪和牛粪处理间差异不显著;②在整个室内恒温培养过程中,拟二阶动力学模型能较好地反映各施肥处理速效磷释放过程,其次为Elovich模型和幂函数模型,而粒内扩散模型拟合效果较差。③在整个培养时期施有机肥处理的磷酸酶活性显著高于化肥处理,提高幅度为39.14%~120.70%。④培养前期(0~14 d),猪粪处理与化肥处理对土壤有机磷转化强度影响较大,二者间差异不显著,且猪粪处理较牛粪、鸡粪处理能显著提高有机磷转化强度,分别提高了41.51%和86.52%;在培养中后期(42~105d)各施肥处理的有机磷转化强度差异均不显著。【结论】施用有机肥能促进矿区复垦土壤磷素矿化,其中鸡粪较猪粪和牛粪对提高土壤有效磷量作用更为明显。     

扎鲁特旗山地草地土壤含水量动态与气候因子的关系

通过对内蒙古通辽市扎鲁特旗巴雅尔吐胡硕牧业气象站1983-2012年气象数据和山地草地土壤含水量数据分析,揭示土壤含水量的动态变化及其与气候因子之间的相关关系。结果表明,1983-2012年山地草地土壤各层(0-10、10-20、20-30、30-40、40-50和0-50cm)含水量均呈现逐渐降低的变化趋势,草地逐渐旱化;土壤含水量下降过程可以分为3个阶段,第1阶段为1983-1987年,该阶段土壤含水量在15%~30%之间波动,属于土壤含水量的较高阶段;第2阶段为1988-1999年,该阶段土壤含水量在5%~15%范围内波动,属于土壤含水量高(15%~30%)向低(2%~10%)过渡阶段;第3阶段是2000-2012年,该阶段土壤含水量在2%~10%范围内波动,属于土壤含水量较低阶段;土壤含水量与温度和日照时数呈负相关,与降水量、相对湿度、蒸散量呈正相关。     

氮添加对天山高寒草原土壤酶活性和酶化学计量特征的影响

为探究氮添加对高寒草原生态系统土壤酶活性的影响,于2018年在中国科学院巴音布鲁克草原生态系统研究站,选择4个氮添加水平(对照,N0,0 kg·hm^-2·a^-1;低氮,N1,10 kg·hm^-2·a^-1;中氮,N3,30 kg·hm^-2·a^-1;高氮,N9,90 kg·hm^-2·a^-1),开展土壤酶活性对氮添加响应的研究,分析土壤酶活性对氮添加的响应特点,土壤酶化学计量比以及土壤酶活性与土壤环境因子的关系。结果表明:与对照相比,氮添加在N3水平显著增加β-1,4葡萄糖苷酶(βG)、β-D-纤维二糖水解酶(CBH)和β-1,4木糖苷酶(βX)酶活性(P<0.05),N1和N3水平显著增加碱性磷酸酶(AKP)活性(P<0.05),N3水平显著降低多酚氧化酶(PPO)活性(P<0.05),氮添加对亮氨酸氨基肽酶(LAP)活性影响不显著,N3水平下显著增加N-乙酰-β-D氨基葡萄糖苷酶(NAG)活性(P<0.05)。相关分析表明,8种土壤酶活性均与土壤有机碳(SOC、NAG除外)和总磷(TP)显著相关,与土壤总氮(TN)不相关。研究区土壤酶活性C∶N∶P化学计量比为1∶1∶1.2,与全球生态系统的土壤酶活性C∶N∶P的比值1∶1∶1相偏离,表明该研究区土壤微生物生长受磷素限制。冗余分析(RDA)进一步揭示出土壤有机碳和土壤全磷含量是影响土壤酶活性的主要因子。     

Contributions of ammonia-oxidizing archaea and bacteria to nitrification in Oregon forest soils

Ammonia oxidation, the first step of nitrification, is mediated by both ammonia-oxidizing archaea (AOA) and bacteria (AOB); however, the relative contributions of AOA and AOB to soil nitrification are not well understood. In this study we used 1-octyne to discriminate between AOA- and AOB-supported nitrification determined both in soil-water slurries and in unsaturated whole soil at field moisture. Soils were collected from stands of red alder (Alnus rubra Bong.) and Douglas-fir (Pseudotsuga menziesii Mirb. Franco) at three sites (Cascade Head, the H.J. Andrews, and McDonald Forest) on acidic soils (pH 3.9–5.7) in Oregon, USA. The abundances of AOA and AOB were measured using quantitative PCR by targeting the amoA gene, which encodes subunit A of ammonia monooxygenase. Total and AOA-specific (octyne-resistant) nitrification activities in soil slurries were significantly higher at Cascade Head (the most acidic soils, pH < 5) than at either the H.J. Andrews or McDonald Forest, and greater in red alder compared with Douglas-fir soils. The fraction of octyne-resistant nitrification varied among sites (21–74%) and was highest at Cascade Head than at the other two locations. Net nitrification rates of whole soil without NH₄⁺ amendment ranged from 0.4 to 3.3 mg N kg⁻¹ soil d⁻¹. Overall, net nitrification rates of whole soil were stimulated 2- to 8-fold by addition of 140 mg NH₄⁺-N kg⁻¹ soil; this was significant for red alder at Cascade Head and the H.J. Andrews. Red alder at Cascade Head was unique in that the majority of NH₄⁺-stimulated nitrifying activity was octyne-resistant (73%). At all other sites, NH₄⁺-stimulated nitrification was octyne-sensitive (68–90%). The octyne-sensitive activity—presumably AOB—was affected more by soil pH whereas the octyne-resistant (AOA) activity was more strongly related to N availability.     

土壤侵蚀下黑龙江省人地系统适应性研究

为缓解人地关系,以对黑龙江省威胁最大的土壤侵蚀为切入点,从"三生"视角分析区域人地系统适应性,并提出基于不同修复优先级的人地系统修复方案。首先,在总结、梳理适应性内涵,整合适应性理论与方法基础上,从"三生"视角提出了基于风险扰动的适应性分析框架,将系统适应性分解为扰动、影响、响应、能力4方面,并从土壤侵蚀风险扰动出发,构建了系统适应性评价指标体系与评价模型;其次,采用极差标准化法、克里格插值法、蔡崇法法和DEA-CCR模型处理数据,利用土壤侵蚀方程测算土壤侵蚀风险,利用适应性评价模型测算适应性指数,分析土壤侵蚀风险和人地系统适应性分布情况;最后,提出基于不同修复优先级组合模式的人地系统修复方案。结果表明:黑龙江省土壤侵蚀风险区面积为1 366.61万hm2,占区域耕地面积的85.74%,高、中、低级别风险规模分别为324.02、596.33、446.26万hm2。高、较高级别人地系统适宜程度区分布在三江平原东北部和松嫩平原东南部地区,中级别分布在大兴安岭和松嫩平原南部地区,低、较低级别分布在东南部山地和松嫩平原北部地区。形成了基于不同修复优先级组合模式的人地系统修复方案,其中53个地区仅存在1种人地系统修复方案,其余27个地区在不同优先级组合模式下形成了不同的人地系统修复方案,为区域人地系统修复提供了多种选择方案。     

三峡库区花岗岩母质石英砂土不同经济林模式土壤养分特征研究

为了解三峡库区花岗岩母质不同经济林模式的土壤养分状况,研究了各模式下土壤pH、有机质、全量养分和速效养分的特征,并利用主成分分析法对不同模式的土壤质量进行了综合评价。结果表明,除土壤pH外,经济林土壤有机质、全氮、全磷、全钾、碱解氮、有效磷、速效钾等含量的变异较宽,为中等变异。随土壤层次的增加,各模式下土壤有机质、全氮、速效氮、速效磷和速效钾含量呈递减趋势,而全磷和全钾则存在不规律变化。土壤有机质、全氮和速效钾对经济林土壤质量的高低产生着主要作用,土壤养分综合排名表现为柑橘（精细管理）>柑橘（常规管理）>板栗林>茶园。因此,利用生物措施和精细化管理措施,可有效提高该区域经济林的土壤质量。     

菌渣还田对生菜生长、土壤养分及酶活性的影响研究

为考查菌渣的肥效及其对生态环境的影响,布置生菜栽培盆栽实验,研究施用菌渣还田对生菜生长、土壤养分、酶活性及微生物的影响。试验空白、菌渣、复合化肥、菌渣+复合化肥4个处理。结果表明：（1）施用菌渣,能促进青椒生长,但对生菜的生长促进不及化肥。（2）施加肥料能显著提高土壤养分,与空白处理相比,施纯菌渣对土壤全氮增加58.6%,碱解氮增加73.3%,硝态氮增加35.3%。（3）施菌渣能显著提高土壤酶活性和土壤微生物数量,施纯菌渣处理的土壤过氧化氢酶活性、脱氢酶活性和脲酶活性分别是化肥处理的1.31、1.40、1.44倍;土壤细菌、放线菌和真菌数量分别为化肥处理的1.56、1.72、1.72倍。施用菌渣可提高农田土壤养分、有机质含量、土壤酶活性和微生物数量,减少养分流失,改善农田土壤生态环境,具有良好的推广应用价值。     

黄河故道区域不同种植模式及秸秆还田方式对土壤的改良效果

由于长期受到流水冲击,黄河故道区域农田以中低产田为主,因此本区域农田质量提升成为黄河中下游平原绿色发展的重要研究课题。在河南濮阳清丰地区秸秆还田方式的基础上,选取黄河故道区域广泛种植的小麦、玉米和花生三大主要农作物,于2009年进行4种种植模式长期定位试验：小麦-玉米、小麦-花生、小麦-玉米-小麦-花生和单季花生,其中小麦和玉米秸秆全部还田,花生秸秆不还田,探究不同种植模式对土壤理化性质和微生物群落结构的影响。结果表明,秸秆还田量越多,土壤有机质含量提高越多,小麦-花生、小麦-玉米-小麦-花生种植模式下土壤有机质含量最高,且其土壤含水量也显著高于其他处理,上层土壤容重有所降低,显著改善了土壤砂质化,提升了土壤的蓄水能力;秸秆还田量较大的种植模式的养分保持能力明显提高,养分含量显著增加;微生物群落结构对不同种植模式响应结果为,花生可以显著提升微生物丰度,微生物群落多样性随种植作物类型的增加而增加。因此,小麦-玉米-小麦-花生种植模式较为适宜濮阳清丰黄河故道区域,有利于土壤改良和区域农业的可持续发展。     

基于机器学习算法的土壤有机质 质量比估算

为快速高效地估测干旱、半干旱地区土壤有机质(soil organic matter, SOM)质量比,提出了一种结合竞争适应重加权法(CARS)和随机森林(RF)的估测模型.以内陆干旱区艾比湖流域为研究区,测定土壤高光谱反射率和SOM质量比,经预处理后,利用CARS对原始光谱(R)、一阶导数(R′)、吸光度(log(1/R))及吸光度一阶导数［log(1/R)］′4种光谱变量的可见-近红外光谱进行筛选,并结合RF算法,建立全谱段RF模型与CARS-RF模型.结果表明,基于CARS方法对光谱进行变量筛选后,得出4种光谱变量的优选变量集个数分别为35,26,34和121;在4种光谱变量中,R′和［log(1/R)］′的SOM估测模型精度较高,以［log(1/R)］′为基础数据获得的模型精度最高;CARS-RF模型精度优于全谱段RF模型,模型验证集决定系数(R²)、均方根误差(RMSE)、相对分析误差(RPD)分别为0.881,6.438 g/kg和2.177.该研究在预处理的基础上通过变量优选,应用较少的变量个数获得较高的估测精度,为干旱、半干旱区SOM高光谱估测提供了适宜高效的方法.