模拟降雨条件下太湖地区稻田氮素径流流失特征

为了解太湖水网地区稻田氮素径流流失特征,在不同施肥处理试验小区的不同时期,进行人工模拟降雨试验.结果表明,降雨后稻田总氮(TN)流失量随着施氮量的增加而增加,施氮初期是氮素流失高峰期.第一次施氮后5 d(降雨前有田面水),0、225、300和375 kg/hm~2 4种施氮水平的稻田TN流失量依次递增,依次相差均在0.15kg/hm~2以上;第二次施氮后15d(降雨前无田面水),施氮量对TN流失量影响不大,各施氮水平的稻田TN流失量依次相差均在0.05 kg/hm~2以下.氮素流失形态以硝态氮和铵态氮为主,在第一次施氮后3d的稻田径流TN中,铵态氮和硝态氮所占比例近50%.此外,在一次降水过程中,无论降雨前有无田面水,产生径流的初期都是氮素流失的高峰期.     

有机肥磷素分级方法的研究评述

讲述了国内外农业面源污染状况以及有机肥的面源污染潜力,综述了国内外有机肥磷素的分级方法。     

太湖流域麦田土壤氮素流失过程的模拟研究

应用田间模拟降雨,研究了太湖流域稻麦轮作方式下,不同雨强和施氮水平对农田氮素径流流失的影响。结果显示,随施氮量增加,农田径流液中氮素的平均浓度和氮素径流累积流失量提高,两者间呈显著正相关。降雨量相同的条件下,低雨强农田产生径流时间较长,而高雨强引起的农田径流量较高;低雨强引起的农田氮素径流累积流失量较高,高雨强引起的农田氮素径流累积流失量较低,这种现象在中、高施氮水平条件下更为明显。试验还表明,在降雨量相同的条件下,降雨持续时间长的小雨引起的农田氮素径流流失量要超过降雨持续时间短的大雨。     

农田土壤有机碳管理与有机质平衡算法

现代土壤肥料研究推动全球不同国家和地区建立了主要作物对氮、磷、钾等矿质养分需求量的推荐指标,这些量化指标成为科学施肥的基础,促进了农业实现增产、增收、增效和环境安全。土壤培肥是发展农业的基础。有机肥、绿肥、秸秆还田是培肥土壤的主要措施,尽管已有研究证实,过量施用有机肥料不仅造成人力、物力浪费,还会产生农田养分流失和环境污染。迄今为止,在国际范围,对农田培肥尚无量化推荐指标。近年由德国科学家建立并尝试采用的农田有机质平衡算法及推荐指标将可能打破这一僵局。本文择要介绍这一方法原理、应用范围和示例,以期为我国提供可资借鉴的经验。有机质平衡算法的科学基础是通过多点长期定位试验,获得作物和有机肥料的土壤有机质碳当量值,前者用以度量不同作物在其典型种植方式下,引起土壤有机质碳量变化的趋势,后者用于表征不同有机肥料施入土壤后产生的有机质量。通过有机质碳当量值,可以对作物在典型种植方式下引起土壤有机质的亏缺量或盈余量、秸秆还田或施用有机肥引起土壤有机质的增加量统一在一个量纲基准上进行分析和计算。该方法作为官方推荐方法,自2004年始在德国多个州和奥地利推广采用,既适用于综合农业,也适用于有机农业。在不允许使用矿质氮肥的有机农业上,该法兼作农田氮素养分管理方法。多点大田校验试验显示,采用此方法,农田土壤有机质供应水平从“低"提高至"平衡"等级时,产量增加幅度可达到50%—150%。有机质平衡算法作为专为农民研制的分区、分类、量化技术指标,延续德国为农民定制的其他技术指标风格,采用了五等级评价指标体系架构。五等级的各分级名、分级释义充分汇总各地长期试验和大量农户调查与验证结果,形成了全国统一的等级释义,保证了指标体系架构的稳定性,既便于各地农民记忆和长期推广,也便于与国家绿色农业补贴政策关联,是有机质平衡算法的前台指标。而与5个分级对应的农田有机质碳当量值范围、作物与肥料有机质碳当量作为支持前台指标的专业指标,允许各地农业科研机构根据本地条件,在保证前台指标释义不变前提下进行相应调整,从而保证了整个指标体系的可扩展性、科学性和实用性,促进了其在各地的广泛推广,切实提高了农民科学施肥与耕地保育技术水平,推动了农田精准化、标准化管理和农业面源污染管控效率,这一做法也值得我国借鉴。在中国应用这一方法的关键是研制适合各主要农区作物和有机肥料的有机质碳当量值。鉴于目前我国长期定位试验数量有限,可借鉴德国相关研究基础,采用长期与中、短期定位试验结合,大田定位试验与模拟试验、校验试验及农田定位调查相结合方式,边试验、边研制、边校验改进、边推广,逐步完善。     

土壤分类研究回顾与中国土壤分类系统的修编

中国在第二次土壤普查（二普）中,由百余名土壤科学家共同制定了中国土壤分类系统,作为二普用规范性文档,二普后作为国标在全国推荐使用。对二普分县调查资料的首次汇总显示,从分县资料提取出的土壤分类名与国家标准发布的分类名存在一定差异。为对与国标不符的土壤类型名进行审核和修编,同时弄清中国现有两套土壤分类系统之间,以及这两套系统与世界土壤资源参比基础（WRB）之间的关联,对土壤分类研究进展及存在问题进行了回顾与分析。本研究显示,土壤发生学是各国进行土壤分类的共同基础,虽然理论基础相同,由于不同国家和地区所处气候带不同,拥有的土壤资源类型和人均资源量不同,经济与科技发展水平不同,采用的分类原则、命名规则、地面调查方法和采样量各有差异,最终形成的分类系统各不相同。受各国语言习惯和已有分类系统影响,也受近年来在土壤调查中对了解成土过程需求在弱化的影响,对各国土壤分类系统的整合进展并不顺利。对不同语言土壤分类系统的比较显示：中国国标分类系统更符合汉语语言特征,特别是高层级分类中的60个土类命名,能较好表达中国主要土壤类型的典型特征,易于专业及非专业人员对土壤类型及成土过程的认知,且推广应用时间已有30多年,在全国影响较大,应继续采用。国标分类系统不便进行国际交流的问题应通过建立其高层级分类,特别是国标中60个土类与世界参比基础的关联加以解决。研究表明,将土壤分类名限定于对成土过程的描述,有利于分类系统的稳定和对主要土壤类型成土过程的认知,在层级结构上对分类系统的不断调整,或将成土过程以外的土壤质量评价引入分类系统,将导致繁冗的土壤分类名,弱化对成土过程认知。由于土壤发生分类信息是进行土壤功能性状调查、评价和分类的重要辅助信息,将土壤分类限定于描述发生分类还有利于将其用于阐明土壤肥力、土壤环境和土壤健康功能性状。根据上述观点,对分县资料中土壤类型名进行了编审,土类按照国标发布的60个土类进行了归并,亚类进行了适度归并,在土属和土种名编审中,则对名称中源于现场调查的土壤分类信息尽量予以保留。     

北京市农田土壤硝态氮的分布与累积特征

 采用GPS定位、深层土钻取样的方法,研究北京市254个深层土壤剖面硝态氮的空间分布特征与累积状况。0～400cm土壤剖面硝态氮累积总量保护地菜田最高,115个塑料大棚和日光温室平均达1230kg·ha-1;果园土壤仅次于保护地菜田,16个取样点平均为1148kg·ha-1;相比之下,露地菜田硝态氮累积量较低,15个点平均为697kg·ha-1;粮田最低,93个冬小麦-夏玉米轮作地块平均为459kg·ha-1,8个春玉米地块平均为420kg·ha-1,水稻田7个点平均仅为69kg·ha-1。同一利用类型、不同     

中国农业面源污染形势估计及控制对策 I.21世纪初期中国农业面源污染的形势估计

 20世纪70年代以来,中国重要的湖泊和河流水域如五大湖泊、三峡库区、滇池、白洋淀、南四湖、异龙湖等氮、磷富营养化问题急剧恶化。研究结果表明,在中国水体污染严重的流域,农田、农村畜禽养殖和城乡结合部的生活排污是造成水体氮、磷富营养化的主要原因,其贡献率大大超过来自城市生活污水的点源污染和工业的点源污染。20世纪80年代初以来,在各重要流域菜果花(蔬菜、水果、花卉)播种面积增加了4.4倍。菜果花种植为新型产业,农民并未掌握合理的施肥技术。由于种植效益高,菜农为了追求效益,超高量使用氮、磷肥料,单季作物化肥纯养分     

设施栽培中生菜养分吸收和氮磷肥料利用率研究

 通过不同施肥处理试验,研究了设施栽培条件下,生菜产量、养分吸收、土壤养分变化,生菜食用部位硝酸盐含量和氮磷肥料利用率之间的关系,以期为生菜合理施肥,提高肥料利用率提供科学依据。研究结果表明,氮磷钾合理配施（试验中N,P₂O₅,K₂O用量分别为240,120,300 kg/hm²）可促进生菜对养分的吸收,提高氮磷肥料利用率,降低食用部位硝酸盐含量和土壤硝态氮残留,从而降低氮,磷淋失和环境污染风险,提高商品蔬菜品质。     

滇池湖滨带设施蔬菜、花卉的农田养分平衡*

 农田养分平衡状况一方面从根本上决定着土壤肥力的发展方向,另一方面,影响人类的生活环境。主要针对滇池湖滨带设施蔬菜、花卉的施肥情况,对各种蔬菜、花卉以及不同的轮作方式的施肥量和农田养分平衡进行了分析。结果表明：花卉的肥料施用量总体高于蔬菜的施用量,类内均值为1584kg(N)/hm²,787kg(P₂O₅)/ hm²,1580kg(K₂O) / hm²,蔬菜的类内均值为396kg(N)/ hm²,156kg(P₂O₅)/ hm²,144kg(K₂O)/ hm²;在蔬菜中,绿叶菜类的施用量高于其他菜类;蔬菜、花卉氮、磷盈余量较大,约45%的作物钾处于亏缺状态;蔬菜中各类内养分盈余由高到低排列顺序为：绿叶类＞豆类＞白菜类＞甘蓝类＞茄果类＞瓜类,根菜类的氮、钾养分处于亏缺状态。在本试验研究条件下,大部分轮作方式的农田养分处于盈余状态,特别是氮、钾养分。     

关于我国“数字土壤”建设若干问题的思考

对"数字土壤"的渊源、定义、功能以及如何建设我国的"数字土壤"进行了讨论。"数字土壤"渊源于"数字地球",是土壤学科发展的产物、是土壤科学与现代信息技术和计算机技术相融合的必然趋势,是一种进行土壤科学研究的现代技术体系;"数字土壤"具有管理与提供土壤科学数据、进行空间分析、制作士壤专题图、指导土壤调查、查询与传播土壤信息、构建运用模型、土壤质量预警等功能;历史土壤调查资料是研制我国"数字土壤"的骨干材料;中国需要同时研制不同精度的"数字土壤";"联合共建",是建设我国"数字土壤"的好途径。