黄河三角洲海水灌溉对土壤性质的影响研究

通过2年在黄河三角洲进行海水灌溉对土壤性质的影响研究．结果表明：海水灌溉后土壤剖面中盐分含量有所上升,并在0～100cm土层中有盐分积累现象;土壤中存在的盐分主要以NaCI为主,Na^ 和Cl^-与土壤全盐含量呈直线线性相关,且达到极显著水平;海水灌溉后土壤的钠吸附比(SAR)在0～60crn土层内有所升高;土壤的pH值在海水灌溉前后基本没有什么变化;残余碳酸钠(RSC)都为负值。因此,在黄河三角洲地区运用海水灌溉不会引起土壤的碱化,并使土壤性质变差,但在海水灌溉过程中必须防治次生盐渍化的发生。     

外源Cd胁迫对红壤性水稻土微生物量碳氮及酶活性的影响

研究外源Cd对红壤性水稻土微生物学指标的影响。采集湖南长沙红壤性水稻土,设置外源Cd胁迫浓度梯度为0、1、3、5、7 mg·kg~(-1)和10 mg·kg~(-1),进行室内模拟土壤Cd污染培养实验,测定土壤微生物生物量碳、氮和土壤酶活性指标。结果表明:土壤微生物生物量碳、氮含量随外源Cd胁迫浓度的增加表现为先上升后降低的趋势,当外源Cd胁迫浓度为1 mg·kg~(-1)时,土壤微生物生物碳、氮含量达到最大值;土壤脱氢酶、过氧化氢酶和脲酶的活性随着外源Cd胁迫浓度的增加而显著降低;而土壤蔗糖酶活性随外源Cd胁迫浓度的增加表现为先下降后上升再下降的趋势。由通径分析可知:外源Cd胁迫可以直接影响土壤微生物生物量,也可以通过酶活性间接影响土壤微生物生物量,Cd污染对酶活性的影响也有同样的作用机制;其中Cd胁迫对微生物生物量碳的直接抑制作用系数最大(-1.110),与脱氢酶的相关系数最大(-0.952~(**))。综上,外源Cd胁迫对土壤微生物生物量和酶活性均有不同程度的抑制作用,其中对脱氢酶活性抑制作用最为明显。     

生物质炭添加对重金属污染稻田土壤理化性状及微生物量的影响

分析了生物质炭添加对红壤性水稻土理化性状、重金属含量及微生物生物量的影响。通过田间小区长期定位试验,一次性施入不同量生物质炭(0,10,20,30,40t/hm2),于2017年9月采集各处理表层土样(0—15cm),研究土壤理化性状、重金属含量及微生物生物量的变化。结果表明:生物质炭添加对土壤理化性状、重金属含量及微生物生物量均有显著影响。与对照相比,供试土壤的pH、EC和有机质含量随生物质炭添加量的增加而增大,增幅分别为5.11%~18.43%,37.62%~104.31%和1.72%~22.41%,而有效磷和铵态氮含量随生物质炭添加量的增加呈先增大后减小趋势,分别在生物质炭添加量为10t/hm2和30t/hm2时达到最大值。随生物质炭添加量的增加,土壤有效态Cd和有效态Pb含量均呈降低趋势,而土壤有效态As含量呈先增加后减少的趋势,三者均在生物质炭添加量为40t/hm2时达到最小值。土壤微生物生物量碳、氮和微生物商随生物质炭添加量的增加均呈先升高后降低的趋势,均在生物质炭添加量为20t/hm2时达到最大值。相关分析表明,生物质炭添加量分别与土壤有效态Cd和Pb含量之间呈极显著负相关(P0.01);通径分析表明,生物质炭主要是通过直接作用影响土壤有效态Cd含量,而土壤pH、EC、有机质、微生物生物量碳、氮和有效磷主要是通过间接作用影响土壤有效态Cd含量。因此,添加适量生物质炭不仅可以改善土壤重金属污染现状和土壤理化性状,提高土壤养分含量,还可以改良土壤生物学性质,增加土壤微生物量。研究结果可为提高稻田土壤肥力和改善土壤重金属污染状况提供科学依据。     

不同深度秸秆还田对黄棕壤氮素和微生物生物量碳氮的影响

[目的]研究不同深度秸秆还田对土壤氮素和微生物生物量碳、氮含量变化的影响,为提高还田秸秆利用效率提供科学依据。[方法]采用田间小区试验的方法,共设5个不同处理:对照CK(不添加秸秆),T_0(表面覆盖),T_(10)(10 cm还田),T_(20)(20 cm还田),T_(30)(30 cm还田)处理。[结果]①与对照相比,秸秆还田处理中土壤有机质、全氮和硝态氮含量分别增加了3.98%～29.36%,2.72%～45.52%,10.48%～56.64%,铵态氮降低了7.75%～39.20%;②秸秆还田处理对土壤微生物生物量有显著影响,与对照相比,秸秆还田处理中土壤微生物生物量碳和氮分别增加了5.01%～35.78%和9.69%～52.56%;③运用主成分分析方法评估了秸秆还田各处理土壤质量状况,综合得分次序为:CKT_(30)T_0T_(20)T_(10),在10和20 cm深度秸秆还田对土壤氮素水平和微生物生物量碳和氮含量的提高具有较好的作用,且以10 cm秸秆还田处理效果最为明显。[结论]秸秆还田可以提高土壤氮素水平和微生物生物量碳和氮含量,改良土壤性状,在秸秆还田深度为10和20 cm效果较好,尤其10 cm秸秆还田对土壤中氮素和微生物生物量碳氮的影响最为显著。     

西南喀斯特石漠化过程对土壤水分特性的影响

通过对西南喀斯特不同石漠化过程中典型土壤水力特征的分析,研究了土壤水分参数与土壤水分库容特征及其影响因素。结果表明:(1)喀斯特地区土壤水分特征曲线呈先陡后缓的趋势,当土壤水吸力S<300 KPa时,土壤含水量θm下降很快,且陡直,土壤水分释放快,释放量大;当水吸力S超过300 KPa,直至1.5 MPa吸力段时,θm变化平直,土壤水分释放慢,释放量小。(2)未石漠化的荔波森林黑色石灰土表层土壤田间持水量达587.8 g/kg,有效水含量达435.8 g/kg,明显高于其它受到石漠化影响的土壤。土壤容重、孔隙度和有机质含量是影响土壤水分特征参数的主要因素。(3)喀斯特地区土壤较薄,土壤总库容和有效库容较低,是石灰岩地区土壤易发生侵蚀性退化和干旱的重要原因。通透库容占总库容的比例为:未石漠化的荔波原始森林黑色石灰土>潜在石漠化的普定灌丛黑色石灰土、玉米地棕色石灰土>轻度石漠化的荔波玉米地黄红壤,石漠化的发展减弱了土壤抗侵蚀能力。土层厚度、土壤有机质含量、土壤颗粒组成及0.3~0.03 mm孔隙度是影响土壤水分库容的主要因素。     

施用生物质炭对旱地红壤有机碳矿化及碳库的影响

为探究生物质炭施入旱地红壤后对该地区土壤有机碳矿化以及有机碳库的影响,采用田间定位试验,设置7种生物质炭施用量处理,分别为0(C0),2.5(C1),5(C2),10(C3),20(C4),30(C5),40t/hm2(C6),以三库一级动力学理论为基础,对这7种处理的土样进行了室内呼吸培养试验。结果表明:(1)与C0相比,C4、C5和C6处理的土壤有机碳含量呈上升趋势,C5处理土壤有机碳含量上升幅度最大为14.66%;C2、C3、C4、C5和C6处理土壤活性碳均显著增加,C6处理增幅最大为25.00%;土壤惰性碳在C3、C4、C5和C6处理中显著增加,增幅分别为18.92%,40.09%,53.60%和49.55%;除C5处理外,其他生物质炭施用量下土壤缓性碳相对于C0处理,分别降低了1.96%,6.54%,8.82%,9.31%和12.91%。(2)与C0处理相比,施加生物质炭后土壤有机碳累积矿化量均显著降低,C6处理降低幅度达25.93%。随着生物质炭施用量的增加,土壤有机碳累积矿化量逐渐降低。(3)土壤有机碳、活性碳和惰性碳与生物质炭施用量存在极显著(p0.01)的正相关,土壤缓性碳与其存在显著(p0.05)的负相关。研究结果可为提升典型旱地红壤肥力,减缓温室气体排放提供科学依据。     

太湖地区土壤中氮和速效磷的空间变异

对太湖地区2种主要水稻土类型白土和乌栅土在土壤剖面中氮素和速效磷含量的空间变异进行了研究。结果显示：NH_4^＋ -N在土壤剖面中的空间变异为从土壤上层到下层呈逐渐递减趋势,以表土层含量为最高,表层以下基本上趋于稳定;硝态氮含量随土层深度的加深呈现逐渐降低的趋势。速效磷的空间变异不如NH_4^＋ -N明显,白土中速效磷呈由表层随土层深度的增加而增加,在12～20cm土层达到最大,接着又随土层深度的增加而降低,乌栅土基本呈逐渐下降的趋势;2种土壤中pH值变化不大,但均呈升高趋势。     

利用染色分析法确定农田土壤中硝态氮垂直运移的研究

利用农田土壤剖面染色并结合田间硝态氮示踪的方法,研究了太湖地区典型的水稻土—白土剖面中优势流和硝态氮在土壤剖面中的运移规律。结果表明:染色法可以分析土壤剖面中大孔隙的分布状况和优势流的路径;染色面积越大的土层,表明该土层的大孔隙含量就越高。在白土剖面上,表层的大孔隙含量最高,20~30 cm和55~100 cm土层以下大孔隙含量都很低。在田间条件下,优势流是影响硝态氮迁移的主要因素;白土剖面中优势流直接影响的最大深度为78 cm,对地下水的影响很大。本试验中地下水的硝态氮含量比未试验前增加了10多倍,这对环境安全影响极大。     

太湖地区典型水稻土中速效磷变化规律研究

为了定量研究太湖地区农田土壤中速效磷的变化情况,本文对不同季节太湖地区三种典型水稻土(白土、黄泥土和乌栅土)中土壤速效磷的含量进行了分析。结果表明:速效磷含量在土壤剖面中由上层到下层呈现逐渐递减的趋势。三种土壤均以耕层含量为最高,在45cm以下基本上趋于稳定,但在接近地下水时又略有上升。季节性变化方面,速效磷含量一般在2月份的小麦分蘖-拔节期和9月份的水稻齐穗期较高。影响土壤速效磷含量的因素很多,经分析:土壤速效磷的含量与土壤的有机质含量呈极显著的线性正相关关系;旱作条件下与全磷含量之间呈显著的幂函数相关关系,在水作条件下与全磷含量之间呈极显著的线性正相关关系;与土壤的pH又有显著的线性负相关关系。     

基于神经网络的混沌时间序列土壤墒情预测预报

土壤墒情预测预报对农业生产、水分循环的研究具有重要的意义。应用混沌理论对具有混沌特性的土壤墒情时间序列进行相空间重构,利用神经网络对土壤墒情时间混沌序列重构相空间中相点的演化过程进行了学习、训练及预测。结果表明,该方法所需的参数较少,简单易行,即只需要土壤墒情时间序列数据。通过对预测预报值与实测数据进行比较,证实了该方法相对误差较小,预测精度高,有一定的可靠性和实用性。