袁晶晶,同延安※,盧紹輝,袁國軍
(1. 西北農林科技大學資源環境學院,楊凌 712100;2. 農業部西北植物營養與農業環境重點實驗室,楊凌 712100;3. 河南省林業科學研究院,鄭州 450003)
土壤肥力是土壤質量的核心,也是農業可持續發展的基礎。合理進行土壤培肥是維持土壤質量和保證土壤資源可持續利用的最重要措施之一[1]。生物炭特有的結構和性質(如孔隙豐富、比表面積大),使其作為一種土壤改良劑受到很多關注[2],并廣泛應用于農業土壤、環境生態等領域[3-5]。
華北平原作為中國主要的紅棗產區之一,由于不合理的管理措施,施肥模式尤其是對化肥和農藥的過度依賴,導致土壤酸化、肥料利用率低及生產效益降低等諸多問題,不僅造成了資源浪費,也帶來了一系列的環境問題[6],所以培肥地力仍是實現該地區產業持續發展的關鍵措施。不少研究表明,生物炭與化學肥料配合施用不僅能減少土壤養分的淋失,延緩養分的釋放,從而提高作物產量,提高肥料利用率[7-12]。但也有研究顯示,生物炭對土壤肥力和碳庫存潛力無影響或有抑制作用[13-14]。這些差異結果與生物炭種類、熱解溫度、施用量、土壤類型以及其它不確定環境因素有關。因此,客觀的、全面的綜合評價生物炭和其它化學肥料配合施用對土壤肥力的績效,并找出其對土壤質量影響的驅動因子,尋找最佳互作模式,在提高經濟效益的同時,達到改良土壤質量、提高肥料利用率的作用。但目前,利用統計學方法綜合評價生物炭與氮肥不同配比條件下對棗園土壤質量的相關研究仍較為鮮見。本研究采用因子分析與聚類分析法,選取具有代表性的土壤理化及生物學14個指標進行綜合分析研究,明確生物炭與氮肥不同配比條件下的應用效果,探尋最佳配比施肥量,以期為棗園土壤資源高效利用、培肥改良技術提供可靠的科學依據。
田間試驗于2013年4月~2015年10月在河南省濮陽市王助鄉潘莊進行。潘莊(114°52′ E, 35°20′ N),屬溫帶大陸性氣候,四季分明,光熱資源適中。年平均氣溫13.4℃,年平均降水量為502.3~601.3 mm,年平均日照時數為2 454.5 h,無霜期一般為205 d。試驗前耕層土壤(0~20 cm)基本理化指標如下:pH值8.47、容重1.42 g/cm3、有機質質量分數10.61 g/kg、全氮0.68 g/kg、速效磷11.67 mg/kg、速效鉀95.61 mg/kg。
試驗采用隨機區組設計,每個小區面積30 m2,每個處理重復 5次。目前中國生物質炭在大田的施用量介于3~40 t/hm2之間[15],結合當地實際情況,試驗采用4 × 3完全方案設計,設生物炭用量4個水平(即C0、C1、C2和C3)、氮肥用量3個水平(N1、N2和N3),加上1個完全空白處理CK(不施生物炭和氮肥),共計13個處理,具體施肥用量詳見表1。種植品種為15 a生扁核酸紅棗,栽植密度為2 m×3 m,約1 650棵/hm2,設置保護行。

表1 田間試驗各處理生物炭和氮肥用量Table 1 Biochar and nitrogen fertilizer amount under different treatments in field experiment
研究所用生物炭原料為花生殼秸稈,購自于河南商丘三利新能源有限公司,生產設備采用連續豎式生物質炭化爐,炭化溫度為350~500℃。其理化性質如下:pH值10.35、有機碳質量分數467.20 g/kg、全氮5.90 g/kg、全鉀11.5 g/kg、CEC 21.7 mmol/kg、容重0.45 g/cm3。
過磷酸鈣(P2O5質量分數16%)300 kg/hm2,硫酸鉀(K2O質量分數45%)300 kg/hm2均作為基肥在春季一次性施入,尿素(質量分數 70%)作為基肥施入,剩下的30 %在7月中旬作為追肥施入。在樹冠下兩側0.5 m左右挖深20~30 cm的條狀溝,使生物炭與土混勻后覆土填平,此后的2 a生物炭不再施入。在作物生長期間根據天氣及作物生長狀況(不同生育期)適量灌水,約 2 250 m3/hm2,以滿足作物正常生長發育所需。
土壤樣品于2015年10月紅棗采收后,每個小區用土鉆在耕層( 0~20 cm) 分別按照“S”形取5個點,剔除雜物。混合均勻后用四分法分出2份,一份鮮樣過2 mm篩4℃保存供土壤微生物量碳、氮、土壤酶活性以及微生物數量的測試,另一份風干供理化性質測試。
土壤微生物量碳、氮采用氯仿熏蒸浸提方法測定[16];土壤酶活性測定[17-18]:脲酶測定采用苯酚鈉比色法,堿性磷酸酶測定采用磷酸苯二鈉比色法,蔗糖酶采用Na2S2O3滴定法。土壤微生物數量的測定[19]:細菌采用牛肉膏蛋白胨培養基,放線菌采用改良高氏一號培養基。
土壤基本性狀測定方法[20]:土壤有機質采用重鉻酸鉀-濃硫酸外加熱法,全氮采用凱氏定氮法;全磷、全鉀采用NaOH熔融-鉬銻抗比色法、火焰光度計法測定;土壤速效氮1 mol/L KCL浸提-流動分析儀法;速效磷采用0.5 mol/L NaHCO3浸提-鉬銻抗比色法;速效鉀采用1 mol/L NH4OAC浸提-火焰光度計法測定。
試驗數據采用 Excel 2016、SPSS22.0(IBM corporation,Aromonk, New York)統計軟件進行方差分析與原始數據的標準化,選擇LSD最小顯著檢驗方法(least significant difference)進行顯著性多重比較。同時利用因子分析(factor analysis)和聚類分析(hierarchical cluster analysis)分別對土壤性質進行因子分析和聚類分析。
因子分析是指通過顯在變量測評潛在變量,在多個變量中找出少數具有代表性的綜合因子,減少變量數目,達到降維目的[21-22]。因子分析法具有命名清晰性高和應用上側重成因清晰性的綜合評價的特點,所提取的公因子比主成分分析提取的主成分更具有解釋性。
聚類分析是指將物理或抽象對象的集合分組成為由類似的對象組成的多個類的分析過程。以歐氏距離作為衡量各處理肥力差異大小,采用最短距離法將各處理按土壤肥力水平的親疏相似程度進行系統聚類[23]。
為了更加全面客觀地評價土壤培肥效果,需要對土壤肥力指標進行篩選,使評價指標更加科學化、合理化[24]。通常選取土壤理化和生物指標作為評價指標[25-26],且遵循代表性、主導性、穩定性、差異性、可比性等原則[27]。本研究根據以上原則且結合試驗區實際指標的測定,選取14項指標進行土壤肥力質量評價, 具體測定值見表2。
由于本試驗中14個土壤指標具有不同的量綱,且它們的數量級差別較大,為確保分析結果的客觀性和科學性,需要對研究所選取的各土壤指標進行標準化處理。同時,對標準化后的數據進行KMO和Bartlett檢驗,KMO的取值為0.85,Sig.值為0.000 1<0.001,符合因子分析的前提條件。依據因子分析方法的原理[28],運用SPSS 22.0統計軟件計算出各指標的相關系數矩陣(見表3),分析得出的特征值與貢獻率如表 4所示。特征值在一定程度上可看作公共因子影響原變量力度大小的指標,一般來說,特征值>1能較好地說明該公因子對原變量的解釋力度。本試驗可提取出 3個公因子,其累計貢獻率分別達到82.49%,即說明前3個公因子涵蓋了原始數據信息的82.49%,能較明確地解釋該地區土壤肥力水平。因此,將這 3個公因子作為綜合變量來評價本試驗的土壤肥力狀況是可行的[22]。

表2 土壤肥力各指標平均值Table 2 Mean values of soil fertility indices

表3 土壤各肥力指標的相關系數Table 3 Correlation coefficient of the soil properties
對本試驗選用的 3個公因子進行分析,通過方差最大化旋轉后的因子載荷矩陣見表5。由表5可知,第1公因子上,具有高載荷因子的指標有全氮、全鉀、速效鉀、微生物量碳,其中全氮、全鉀反映了土壤養分的總儲量,微生物量碳作為土壤肥力的評價指標,可反映土壤的有效養分狀況及生物活性[29]。可見,第 1公因子實質上反映了土壤環境和土壤養分的貯存和轉化,可作為保肥供肥因子。第 2公因子上脲酶、微生物量氮、蔗糖酶、有機質、速效氮和全磷為主要影響因子。堿性磷酸酶為第3公因子上的主要影響因子(表5)。3個公因子涵蓋了土壤的化學和生物指標,使評價更具科學性、合理性[30-31]。

表5 旋轉成分矩陣Table 5 Rotated component matrix
為了更直觀地比較生物炭與氮肥不同用量處理下土壤肥力質量狀況,通過公因子得分系數矩陣(表6),計算出各處理的因子得分和綜合得分(表 7)。在F1公因子上C3N3、C3N1和C2N1處理的得分位于前3名,說明其在全氮、全鉀、速效鉀和微生物數量碳上具有相對較高的優勢,這 3個處理土壤養分保肥供肥能力強;在公因子F2上,C2N3、C2N1和C2N23個處理的得分位于前3名。說明生物炭與氮肥配施增加了土壤脲酶、蔗糖酶的活性以及微生物量氮的含量,使土壤供給作物養分能力增加。
通過把各因子的特征值貢獻率作為權數進行加權求和,就可得到綜合評價得分。F=F1×49.618%+F2×25.420%+F3×7.450%,結果見表7。棗區中以C3N1處理的綜合得分最高,其次為C2N3和C2N2處理。該試驗區綜合得分最低的均為CK,其次為不施生物炭的3個氮肥處理。

表6 成分得分系數矩陣Table 6 Scores of component matrix

表7 不同處理各因子得分及綜合得分Table 7 Scores and general scores of principal components under different treatments
作物產量是土壤內在屬性外在的間接綜合表現,產量的高低在一定程度上可以直觀反映土壤質量的好壞[32],因此也常被作為檢驗評價結果客觀性及準確性的依據。由圖1可知,C3N1處理的扁核酸紅棗產量最高,為22 716.4 kg/hm2,其次為C2N2和C2N3處理,不同處理土壤質量的綜合得分與產量的變化趨勢比較吻合。

圖1 生物炭與氮肥配施對扁核酸紅棗產量的影響Fig.1 Effects of biochar and nitrogen fertilizer amendments on jujube (Bianhesuan) yields
從圖 2可以看出各配施處理土壤質量狀況的大致分類,按土壤肥力水平的親疏相似程度進行系統聚類。為體現生物炭與氮肥不同配比施肥對土壤肥力影響的差異,將距離閾值定為 8,此時類間距較大,13 個處理大致可以分為5類,即CK、C0N1、C0N2和C0N34個處理為1個等級,C1N1、C1N2和C1N3處理為1個等級,C2N2、C2N3、C3N1和C3N3為1 個等級,C2N1和C3N2分別各為一類。其中CK為代表的這一等級的土壤肥力程度最低,C3N1、C2N2、C2N3和C3N3這一等級屬于高肥力水平。說明在本研究試驗條件下,生物炭和氮肥配施可不同程度地提高棗園土壤肥力水平,且生物炭和氮肥用量是影響土壤肥力水平高低的關鍵因素。

圖2 不同施肥處理下土壤質量評價聚類圖Fig.2 Cluster graph of soil quality assessment in different fertilizer treatments
土壤質量是土壤物理、化學性質和生物學特性的綜合反映,其評價結果可直觀地反映土壤質量總體狀況[33]。由于評價目的和側重評價的尺度不一樣,評價指標和評價方法的選擇亦有所差異[34],但到目前為止,土壤質量的評價方法國際上尚沒有統一的標準,也沒有固定的方法[35]。一般來說,評價土壤質量需要土壤物理、化學和生物指標。近年來,國內外關于生物炭的應用開展了大量的研究工作[9,36-38]。本研究3a田間試驗表明,生物炭與氮肥配施顯著提高了土壤養分含量、微生物量、土壤酶活性及微生物數量,在一定程度上改善了土壤的理化和生物學性質,提高了土壤質量,進而利于作物高產(表2)。同時相關性分析表明,土壤養分與土壤微生物量碳氮及微生物數量之間存著不同程度的相關性(表3),這與宋大利等[39]研究結果具有一定的相似性,說明土壤理化、生物學性狀之間是彼此聯系,相互作用,共同影響土壤質量水平。本文選取代表土壤質量的土壤理化性質和生物學性質作為評價指標,采用因子分析對生物炭與氮肥配施對棗園土壤質量進行綜合評價,將14個原始指標降維、提取出3個公因子,累計貢獻率達82.49%。通過聚類分析對生物炭與氮肥不同配比處理下的土壤進行分級,將13個處理分為5類不同肥力等級。結合土壤質量綜合評價得分來看,10 t/hm2的生物炭,配施300 kg/hm2的氮肥培肥模式在改善華北平原棗園土壤結構和提高作物產量方面優勢更突出。
因子分析和聚類分析結果可以較好地反映實際土壤質量及變化趨勢,對于生物炭和氮肥配施在農田果園的科學管理和合理施肥具有重要意義。目前有關生物炭與氮肥配施土壤質量評價方面的研究尚少,還有待進一步研究驗證。
1)通過對生物炭與氮肥不同配比條件下的 14個土壤生化指標進行因子分析,提取出的 3個公因子,反映了原信息總量的82.49%。第1公因子以全氮、全鉀、速效鉀等貢獻最大,第 2公因子以脲酶、微生物量氮、蔗糖酶貢獻最大,堿性磷酸酶為第 3公因子上的主要影響因子。3個公因子涵蓋了土壤的生化指標,使評價更具科學性。
2)土壤肥力指標相關性分析表明,土壤養分、微生物量、土壤酶活性和微生物數量之間存在多種顯著或極顯著正相關關系。合理的生物炭與氮肥配施有利于改善棗園土壤理化性質和微生物學特性,進而提高土壤肥力和紅棗產量。
3)聚類分析將13 個不同施肥處理分為5類,其分析結果與各處理因子綜合得分評價較為一致,且生物炭與氮肥對紅棗產量的影響與土壤質量因子的綜合得分也比較吻合,其中 C3N1處理的扁核酸紅棗產量最高,為22 716.4 kg/hm2。綜合本文試驗結果,10 t/hm2的生物炭,配施300 kg/hm2的氮肥為此地區最佳培肥模式。這一結果對生物炭和氮肥配施在農田果園的科學管理和合理施肥具有指導意義。
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