色季拉山不同深度土壤真菌多样性的海拔分布格局及其影响机制

明确土壤真菌生物多样性的形成与维持机制是理解真菌生物地理分布格局的关键,但是目前对深层土壤真菌多样性的海拔分布格局及其影响机制知之甚少。本研究在西藏色季拉山3 300～4 600 m海拔梯度下采集表层（0～20 cm）及底层（40～60 cm）土壤样品,基于ITS rDNA高通量测序分析,揭示不同深度土壤中真菌多样性的海拔分布特征及其影响因子,并基于生态位属性计算探讨真菌群落的共存特征。研究表明,在表层土壤中,真菌丰富度及香农多样性均随海拔升高而显著降低。在底层土壤中,真菌丰富度随海拔升高而显著降低,而香农多样性则表现出先升高后降低的单峰模式。真菌群落组成的差异性（β多样性）在土壤表层及底层均随海拔梯度的增加而显著增加, pH和土壤湿度分别是表层和底层土壤真菌群落组成沿海拔梯度变化的关键驱动因子。对真菌群落生态位宽度（Bcom）和生态位重叠值（Oik）的计算结果表明,土壤真菌的环境适应性和代谢灵活性随海拔升高而降低,并且低海拔以及表层土壤中各真菌种群在资源利用或生境适应性上具有更高的相似度。以上研究结果揭示了环境过滤及种群共存特征对土壤真菌多样性海拔分布格局的关键影响,有助于深入了解青藏高原高寒生态系统中土壤真菌群落多样性形成和维持机制。     

藏东南地区不同土地利用方式下土壤有机碳组分及周转变化特征

【目的】自然植被转变为农业用地显著影响土壤有机碳储量。青藏高原东南部地区森林或草地转换为农田的面积逐年增加,但其对土壤有机碳组分及周转特征的影响尚不明确。因此,阐明藏东南地区不同土地利用方式对土壤有机碳储量的影响程度和作用机制,可为该地区农业土地资源合理利用提供科学依据。【方法】采集藏东南地区长期耕作的农田(50年以上)及毗邻的自然森林和草地土壤,采用物理-化学联合分组技术以及稳定性碳同位素测定,分析3种土地利用方式下土壤有机碳组分的数量、碳含量的差异,探究不同有机碳组分周转差异及其对农田耕作的响应规律。【结果】农田0—20 cm表层土壤有机碳储量为(39.4±2.0) Mg C·hm~(-2),比自然森林的(81.5±8.5)Mg C·hm~(-2)和草地的(71.4±7.3)Mg C·hm~(-2)分别降低了约52%和45%。农田耕作导致粗颗粒有机质(cPOM)数量相对于自然植被降低了63.4%—70.8%,微团聚体(μagg)和黏粉粒(dSilt+Clay)的数量分别增加了10.0%—25.9%和65.7%—86.2%。农田土壤的有机碳含量与森林和草地土壤相比降低了51.7%—58.1%,其中不稳定性、物理稳定性和生物化学稳定性有机碳库分别降低79.8%—86.3%、72.4%—73.1%、32.4%—39.8%,且与总有机碳的变化显著正相关,但化学稳定性有机碳库没有显著变化。土地利用方式不同导致不同有机碳组分的C/N值和δ~(13)C值差异明显。农田土壤cPOM组分的C/N值(10.0±0.5)显著低于森林(13.5±0.4),而δ~(13)C值(-21.6±0.5)‰则显著高于森林土壤(-23.6±0.4)‰。微团聚体保护的颗粒有机质(iPOM)和难酸解组分(NH-dSilt+Caly和NH-μSilt+Clay)具有较低的δ~(13)C值(-25.3‰—-27.2‰),并且其C/N在农田土壤为8.4—9.4,显著低于森林土壤(13.5—15.9)。【结论】藏东南地区长期耕作的农田土壤有机碳储量相比于自然植被降低了约50%。农业耕作显著加速了不稳定颗粒有机质的周转,减少了稳定性有机碳组分如微团聚体保护的有机碳组分的形成,是导致土壤有机碳库明显下降的关键原因。因此,为有效降低农业耕作对土壤有机碳储量的负面影响,免耕和保护性耕作或可成为藏东南农耕区固碳增汇、维持该地区土地资源可持续利用的技术选择之一。     

全球气候变化下中国农田土壤碳库未来变化

农田土壤碳库对缓解气候变化、保证粮食安全具有重要作用。日益加剧的气候变化对农田土壤有机碳库演变的潜在影响受到广泛关注。全球气候变化所带来的温度、降雨和大气二氧化碳（CO₂）浓度的改变,会通过影响净初级生产力（NPP）、外源碳投入和有机碳分解速率等因素改变生态系统碳循环过程。另外,气候变化也会通过改变土地利用方式和种植制度等农业措施改变生态系统碳循环。综述国内外农田土壤碳库演变对气候变化影响的研究成果表明,到21世纪末,中国气温将会升高3.9-6.0℃,降水有望增加9%-11%。至2050年,气温和降水的变化会造成中国农田系统碳投入相比1980年降低2.3%-10%（小麦、玉米和水稻平均值）。相反,在综合考虑CO₂浓度升高的协同作用后,2050年中国农田系统碳投入相比1990年前将会增加13%-22%（平均年增长率0.2%-0.4%）。模型预测显示,至2020、2050和2080年,中国旱地0-30 cm土层有机碳在CO₂低排放情景下分别会损失2.7、6.0和 7.8 tC·hm^-2,在CO₂高排放情景下分别会损失2.9、6.8和8.2 tC·hm^-2,大概占1980年农田土壤碳的4.5%、10.5%和12.7%。综合碳投入和排放对农田土壤碳库的整体影响来看,21世纪末期中国农田土壤有机碳库含量较1980年会下降10%左右,但如果采取相应的管理措施,可有效抑制农田土壤碳库的降低甚至提高,如农田系统碳投入以每年1%的速度增加时,土壤碳库会在21世纪末增加两倍。目前的研究结果显示,气候变化是否会强烈影响农田土壤碳库依然有很大的不确定因素,其对固碳效应正面和负面影响相互抵消后成为碳源还是碳汇说法不一。因此,在采取缓解气候变化、增加农田土壤固碳的措施的同时,还需加强农田土壤碳库未来变化趋势的研究和探索,为中国政策框架的决定以及未来气候变化谈判提供可靠的科学依据。     

脲酶/硝化抑制剂双控下红壤性水稻土氮素变化特征

以红壤性水稻土为对象,设置大田试验处理:不施肥(CK)、单施氮肥(U)、氮肥配施0. 5%脲酶抑制剂N-丁基硫代磷酰三胺(NBPT)与1%硝化抑制剂3,4-二甲基吡唑磷酸盐(DMPP)(U+N/D)、氮肥配施1%NBPT与2%DMPP [U+2 (N/D)],研究4种施肥组合下双季稻土壤脲酶、土壤NH+4-N、田面水NH+4-N和NO-3-N的变化特征。结果表明,与CK和U处理相比,各施肥处理在施肥后第1～15 d,土壤脲酶活性、土壤NH+4-N、田面水NH+4-N含量增加,田面水NO-3-N含量无显著变化。与U+2 (N/D)处理相比,早稻中U+N/D处理的脲酶活性显著增加了0. 03～0. 70 mg·g-1,土壤NH+4-N含量显著增加了19. 11～61. 44 mg·kg-1,田面水NH+4-N含量显著增加了34. 48～40. 70 mg·L-1。相关分析表明,土壤NH+4-N与土壤脲酶、田面水NH+4-N均呈显著负相关,田面水NH+4-N与土壤脲酶、田面水NO-3-N均呈显著正相关(P 0. 05)。综上,与其他处理相比,U+N/D处理是在短期内有效提高土壤脲酶活性、土壤NH+4-N和田面水NH+4-N含量的最优处理,合理配施尿素及0. 5%脲酶抑制剂NBPT和1%硝化抑制剂DMPP能够显著提高NH+4-N供水稻吸收,减少氮素损失。     

基于无人机遥感植被指数优选的田块尺度冬小麦估产

田块尺度作物快捷精准估产对规模化农业经营管理具有重要意义。因此,急需选取最优植被指数和最佳无人机遥感作业时期,建立冬小麦无人机遥感估产模型,获取及时、快速、低成本的无人机遥感估产方法。该文以山东省滨州市典型规模化农田为研究对象,利用固定翼无人机遥感平台对冬小麦进行多期遥感观测与估产。基于2016年冬小麦返青拔节期、抽穗灌浆期和成熟期的无人机遥感影像数据集,采用最小二乘法,构建了基于不同植被指数与冬小麦实测产量的9种线性模型,并结合作物实测产量进行模型评价。多时相多种类植被指数的优选分析结果显示,抽穗灌浆期估产模型R~2最高,RMSE最低(n=34)。其中,模型R~2达到0.70的植被指数共6个,从高到低依次为EVI2、MSAVI2、SAVI、MTVI1、MSR和OSAVI;RMSE由低到高依次为EVI2、MSAVI2、SAVI、MTVI1、MSR和OSAVI。另外,该文进一步评价农田土壤像元对无人机遥感估产的影响,经过阈值滤波法处理后,返青拔节期估产模型的R~2(n=34)从约0.20提升至0.30以上,RMSE和MRE下降;抽穗灌浆期模型的RMSE降低,R~2(n=34)有所提升但不显著。综上所述,最佳无人机飞行作业时期为冬小麦抽穗灌浆期,最优植被指数为EVI2,土壤像元的滤除对抽穗灌浆期无人机遥感估产模型的影响不显著。因此,优化后的基于植被指数的无人机遥感估产模型,可以快速有效诊断和评估作物长势和产量,为规模化农业种植经营提供一种快捷高效的低空管理工具。     

添加有机物料后红壤CO2释放特征与微生物生物量动态

 【目的】对不同有机物料施入红壤后CO2释放特征及几种形态碳、氮变化进行了观测,并分析其相互关系,以阐明添加有机物料后红壤中CO2释放量及几种碳、氮形态的变化特征。【方法】采用室内恒温培养试验,向红壤中添加5种有机物料（猪粪、牛粪、鸡粪、玉米秸秆和小麦秸秆）,培养期间定期采样分析红壤CO2释放量及土壤微生物量碳、氮（SMBC、SMBN）的动态变化。【结果】添加有机物料后,各处理CO2释放速率在培养前期较高,在培养18-20 d后基本趋于稳定。整个培养期间,土壤CO2-C的累积过程符合一级反应动力学方程。添加不同有机物料后红壤CO2潜在释放量从高到低顺序为：小麦秸秆（1.51 g•kg-1）＞玉米秸秆（1.38 g•kg-1）＞猪粪（0.89 g•kg-1）＞鸡粪（0.78 g•kg-1）＞牛粪（0.50 g•kg-1）。添加几种有机物料后红壤CO2释放量存在显著差异,秸秆类有机物料分解释放CO2量相当于动物有机肥的2倍以上,其中小麦秸秆最高,牛粪最低,且有机物料分解释放CO2量与SMBC、SMBN、土壤可溶性有机碳（WSOC）和有机物料C/N呈显著相关。【结论】等碳量的有机物料施入红壤后能显著提高土壤CO2的释放速率和释放量,且土壤CO2释放量与土壤微生物量、可溶性碳和有机物料的C/N紧密相关。添加有机物料处理,土壤微生物生物量和碳源、氮源的有效性较高,有利于土壤养分的转化和释放。     

长期施肥对中国农田土壤溶解性有机碳氮含量影响的整合分析

【目的】施肥是影响农田土壤溶解性有机碳、氮的重要因子。探讨在不同利用方式、熟制、土壤pH等条件下长期施肥对土壤溶解性有机碳（DOC）、溶解性有机氮（DON）含量的影响,为农田土壤碳氮管理提供指导。【方法】收集2000—2019年已发表文献72篇,获得相对独立数据（510组DOC和208组DON）,采用整合分析（Meta-analysis）方法定量分析不同利用方式、熟制和土壤pH下施肥对DOC和DON含量的影响。【结果】与不施肥相比,施肥均能显著提高土壤DOC和DON含量,其中施有机肥（单施或配施）的提高幅度（60%和93%）是化肥（13%和29%）的4.6倍和3.2倍。不同利用方式下,施肥能显著提高旱地土壤DOC和DON含量,且旱地施用有机肥提升土壤DOC和DON的幅度显著高于水旱轮作。不同熟制比较,一年一熟下施用有机肥后DOC含量提高85 %,显著高于一年两熟（38%）;不同pH土壤比较,碱性土壤（pH>7.5）上施用有机肥后DOC和DON含量分别提高了85%和162%,显著高于6.5＜pH＜7.5的中性土壤（48%和70%）和pH＜6.5 的酸性土壤（32%和61%）。【结论】施用有机肥（单施或配施）可显著提高DOC和DON含量,但其效果会因利用方式、熟制、土壤pH等的不同有较大差异,因此,有机肥的施用应综合考虑相应的土壤和环境条件。     

引入水稻“移栽时间效应”和光敏感性算法改进ORYZA模型并验证

  【目的】  水稻生长模型是实现水稻管理自动化的重要工具。现有水稻模型未充分体现水稻生长的“移栽时间效应”，模型参数较多，使用较复杂。基于这些问题改进和完善水稻生长模型，以提高模型的准确性和实用性。  【方法】  在ORYZA与RCSODS模型的基础上，结合已有水稻生育期时间节点计算方法及其对干物质积累与分配的影响权重，在模型中增加移栽时间效应和水稻动态消光系数方程。利用2003—2012年黑龙江省绥化市庆安县农业气象站的发育期、产量和气象数据，验证了改进后的水稻生长模型的模拟效果，对比分析改进前后的效果差异。  【结果】  改进后模拟的返青期、分蘖期、孕穗期、抽穗期与成熟期和实际发育期时间节点的残差均方根 (RMSE) 分别为1.17、1.41、1.00、2.23和2.12天，整个发育期模拟RMSE与RE (相对误差) 平均为1.6天与1.3%。试验点位多年产量范围在6495～8715 kg/hm2，模拟值为7230～8207 kg/hm2，其中产量模拟最小误差为210 kg/hm2，平均RMSE与RE分别为714 kg/hm2与9.2%，模型相对误差率保持在10%以内。移栽前有效积温与水稻完成基本营养生长期所需的有效积温呈显著正相关 (R2 = 0.7837，P = 0.003)，根据移栽时有效积温调整发育期模型第一阶段 (基本营养阶段)生长速率参数，使发育期的模拟误差缩小3倍，产量模拟误差缩小34%。  【结论】  引入移栽前有效积温与基本营养生长期发育速率之间关系的响应方程，极大地提升了发育期模型的模拟效果；引入动态水稻消光系数方程，小幅度地提升了产量的模拟效果。改进后的模型可以促进水稻模型的发展，并更加准确地指导水稻生产。     

藏东南色季拉山西坡不同植被土壤有机碳垂直分布特征及其影响因素

  【目的】  藏东南地区高山生态系统有巨大的土壤碳汇潜力，研究其不同生态系统下土壤有机碳 (SOC) 储存的变化特征及其影响因子，有助于深入了解青藏高原土壤碳循环及区域碳源汇平衡。  【方法】  本研究在西藏色季拉山西坡海拔3000～4600 m开展密集土壤采样，研究不同海拔高度下不同植被类型SOC的储存特征，并分析其关键影响因子。  【结果】  表层0—5 cm的SOC含量随海拔升高而增加，4个植被带SOC含量平均值表现为高寒草甸 (8.31% ± 0.77%) > 暗针叶林 (7.20% ± 0.90%) > 高寒灌丛草甸 (6.74% ± 0.80%) > 针阔混交林 (3.88% ± 0.46%)。在剖面5—10、10—15、15—20、20—30、30—40、40—60 cm各层SOC含量随海拔升高呈先增加后降低趋势，SOC含量在4种植被带的平均值表现为暗针叶林 > 高寒灌丛草甸 > 高寒草甸 > 针阔混交林。SOC含量随剖面深度增加而显著下降，高寒草甸和高寒灌丛草甸SOC垂直分布特征为表层聚集型，而针阔混交林和暗针叶林SOC垂直分布特征为普通递减型。剖面0—20、20—40、40—60 cm的SOC储量随海拔升高呈先增加后降低的特征。在表层0—20 cm高寒草甸SOC储量最高 (C 95.66 ± 4.81 t/hm2)；在剖面20—40和40—60 cm暗针叶林SOC储量最高，且其在整个0—60 cm剖面的SOC总储量在所有植被类型中最高 (C 199.14 ± 11.10 t/hm2)；针阔混交林SOC储量在剖面各层均为最低，且其在整个剖面的SOC总储量 (C 111.45 ± 10.30 t/hm2) 显著低于其他植被类型。剖面各层SOC储量与年平均温度、凋落物碳氮比呈显著负相关，而与海拔高度、年平均降水量和土壤含水量呈显著正相关。逐步回归显示土壤含水量是影响剖面各层以及整个剖面SOC储存的关键因子。随机森林模型对SOC储存的解释度为50.32%～65.82%，土壤含水量对表层土体SOC预测的相对贡献最高，年平均温度、年平均降水量和凋落物质量对各层SOC预测均有显著贡献，而植被类型对SOC预测的相对贡献随剖面加深而逐步增加。  【结论】  色季拉山西坡不同海拔高度下SOC的储存特征随不同植被类型和剖面深度而发生显著变化，环境因子(如土壤水分) 对表层土体SOC储存有关键影响，植被类型对深层土体SOC储量变化的预测有重要贡献。     

全球不同气候区小麦产量构成要素对生殖期增温的响应

【目的】全球气候变暖对小麦生长发育有重要影响,尤其是小麦生殖期增温。然而,全球不同气候区小麦产量及其构成要素对其生殖期增温的响应还未系统量化。因此,急需明确全球范围不同气候区小麦生长发育对其生殖期增温的响应特征和一般规律。【方法】收集并筛选出全球范围内,涉及小麦生殖期增温对其产量构成要素影响的文献61篇,运用整合分析(Meta-analysis)量化生殖期增温0~5℃和大于5℃的极端高温对不同气候区小麦产量及构成要素的影响程度,阐明小麦生殖期内昼夜不同时段增温对小麦产量的影响规律。【结果】生殖期增温0~5℃对小麦产量及其构成要素均呈显著负效应,其中小麦产量减少了11.7%,千粒重、穗粒数和穗数分别减少7.4%、5.0%和3.5%。不同气候区小麦产量降幅对其生殖期增温(0~5℃和5~10℃)的响应不同,具体表现为亚热带季风区(15.2%和38.8%)>温带海洋性气候和温带大陆性气候(14.9%和30.6%)>地中海气候(10.6%和15.6%)>温带季风气候(9.3%和10.2%);小麦千粒重降幅为温带大陆性气候(24.7%和21.1%)和温带季风气候(10.5%和28.0%)>温带海洋性气候(9.7%和15.0%);尤其在生殖期增温5~10℃,亚热带季风和温带季风气候的小麦产量各构成要素降幅比0~5℃更大。另外,小麦生殖期夜间增温导致小麦产量的降低(14.7%)大于白天增温(11.3%)。【结论】全球不同气候区小麦生殖期增温造成小麦减产主要是由于千粒重和穗粒数的显著减少,而且小麦生殖期夜间增温对小麦产量的负效应大于白天增温。本文研究结果可为未来小麦育种提供新视角,也可为应对气候变化、维持或提高小麦产量提供科学依据。