天津小站稻種植區土壤質量綜合評價①

江勝國，肖 蒙，劉廣明*，詹華明*，王志剛，王西玉

天津小站稻種植區土壤質量綜合評價①

江勝國1，肖 蒙2，劉廣明2*，詹華明1*，王志剛1，王西玉1

(1 天津市地質研究和海洋地質中心，天津 300170；2 中國科學院南京土壤研究所，南京 210008)

為了解天津小站稻種植區土壤養分水平與肥力狀況，本次調查分析了稻田土壤pH、鹽分、有機質、速效量和全量氮磷鉀、銅錳硫等中微量元素共24項指標，通過主成分分析法對土壤質量進行綜合評價。結果表明：研究區土壤pH介于7.80 ～ 8.95，平均鹽分含量為1.6 g/kg，有機質、全氮與堿解氮含量屬于中下水平，鉀素含量豐富而磷素缺乏，中微量元素銅、錳、硫含量比較豐富；銅、硫、鋅等與土壤速效鉀及脲酶活性呈顯著正相關，錳與酶活性和土壤速效養分呈顯著負相關；利用最小數據集方法篩選得到有機質、速效鉀、鹽分等11個主要評價指標組成最小數據集，與全量數據集具有顯著相關性。綜合評價結果顯示，處于Ⅰ等級和Ⅱ等級質量水平的土壤面積占研究區面積的55.14%，有機質、全鉀及有效銅含量豐富，土壤質量綜合評價結果較優，建議對土壤增加鹽堿改良措施并補施磷肥。本研究可為提高小站稻耕作區土壤質量提供重要理論依據，助力天津市小站稻振興戰略。

天津小站稻；土壤質量；主成分分析；綜合評價

土壤質量常被定義為土壤在自然生態系統中或土地利用邊界范圍內維持植物和動物生產力健康發展的能力[1]。為系統定量地揭示土壤質量發展水平，常需要一種或幾種評價方法。土壤質量綜合評價方法主要有綜合指數法[2]、模糊綜合評價法[3]和土壤質量指數法等[4-5]。其中，土壤質量指數法能夠充分考慮評價指標實測值、權重及指標間相互作用而被廣泛使用[6]。土壤質量評價中需考慮到多種土壤理化指標[7]，如有機質、全氮等，特殊的有無脊椎動物如線蟲、蚯蚓等土壤動物指標，它們可以反映土壤中有毒物質含量[8]。近年來，土壤微生物數量及酶活性指標也常作為主要評價指標之一[9]。而考慮到以上眾多評價指標時，容易模糊研究重點，需要根據研究目標有針對性地篩選最具代表性指標。

最小數據集(minimum data set，MDS)最早是由Larson 和 Pierce提出的一種土壤質量評價的工具，可以輔助篩選最能反映土壤質量的指標，反映出土壤質量最少的指標參數的集合[10]，常用來評估和監測耕地土壤質量變化[11]。在構建MDS時常用到的方法有主成分分析法、聚類分析、典范對應分析等，其中，主成分分析法(PCA)可將多個變量轉化為少數且包含信息不重復的綜合指標，最大限度地保留原始數據信息，應用頻率最高[12-13]。目前，應用 PCA構建 MDS后結合土壤質量指數法已成為土壤質量評價研究中較常用的方法，還可結合GIS展現土壤質量等級分布[14]。

天津地處華北平原北部，東臨渤海，具有先天利于水稻生長的生態氣候和地理位置。隨著天津市稻作經濟農業的不斷發展，天津小站稻以其醇香口感、豐富營養價值在國內和天津市場都獲得了較大的認可度和品牌影響力，天津小站稻的種植面積在2021年將達到100萬畝(15畝=1 hm2)，主要分布在寶坻區和寧河區。目前對于天津小站稻生長條件的專項調查及影響因素研究未見系統性報道，為實現小站稻的提質增產，對天津稻田土壤質量及環境要素開展深入研究是非常必要的。本次調查采集了小站稻適宜生長區的土壤樣品，選取了土壤鹽分、pH、有機質等共24項主要理化指標，并加入了與作物品質相關的土壤中微量元素指標，系統探討了影響小站稻生長的土壤因素，采用主成分分析與最小數據集方法，篩選得到影響天津市小站稻的土壤質量主要指標，得出不同樣點土壤質量綜合得分并進行等級劃分，綜合評價了研究區土壤質量，將為小站稻種植推廣及品質提升提供一定理論參考。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

研究區位于天津小站稻產業振興規劃區內(圖1)，面積約160 km2，主要包括寶坻區黃莊鎮及其周邊區域，屬于河流沖積型和濱海型平原地貌，地形以平原為主，其次為洼地，海拔從北部寶坻區到南部津南區逐漸下降。由于永定河沖擊扇尾部向東緩慢傾斜，造成研究區西北高、東南部低的地勢。南部由于地勢低洼和第四紀經歷海侵等原因，表層沖海積沉積層發育，土壤類型多為鹽化潮土。

研究區屬大陸性–暖溫帶半干旱、半濕潤季風氣候。主要受季風環流的支配，四季分明，春季多風、干旱少雨；夏季炎熱、雨水集中；秋季氣爽、冷暖適中；冬季寒冷、干燥少雪。年平均氣溫11.4 ～ 12.9 ℃，其中1月最低，平均氣溫為–3.0 ～ –5.4 ℃；7月最高，平均氣溫為25.9 ～ 26.7 ℃。春季氣溫迅速回升，由3月的5 ℃ 左右回升至5月的近20 ℃；秋季氣溫下降明顯，11份日平均氣溫降至4 ～ 6 ℃。年平均降水量為520 ～ 660 mm，降水天數63 ～ 70 d。在地區分布上，山地多于平原，沿海多于內地；在季節分布上，6、7、8三個月份的降水量占全年的75% 左右。年蒸發量為1 500 ～ 2 000 mm，全年以5月份蒸發量最大。年日照時數2 470 ～ 2 900 h，全年5月份日照最長，總輻射量也最大。7、8月份平均相對濕度最大，達80%。

圖1 研究區位置及采樣點分布圖

1.2 樣品采集與分析

在研究區采集40個樣品(= 40)，采集層位為耕作層，采樣深度為0 ～ 20 cm。區內每4 km2設1個采樣區，在每個采樣區內，選定代表性點位，然后以代表性點位為中心等距(200 m)選定4個點位，采用“梅花采樣法”多點取樣，最后組合成一個樣品，樣品原始重量大于1 000 g。

土壤分析測定方法均參照《土壤農化分析》[11]，測定指標包括：①鹽分指標：全鹽含量、電導率、脫鹽率、pH、鹽分八大離子組成等；②物理指標：滲漏速率、導水率、團粒結構、容重等；③養分指標：全氮、速效氮、全磷、有效磷、全鉀、速效鉀、有機質、腐殖質等；④生物學指標：脲酶、堿性磷酸酶、過氧化氫酶；⑤地球化學特征：有效銅、有效鐵、有效錳、有效鋅、有效鎳、有效硼、有效鉬、有效硅、有效硒、有效氟、有效硫。

1.3 數據處理方法

采用Excel 2010進行數據處理與匯總，Origin 2019繪圖，SPSS 20.0進行主成分降維與計算。

1.3.1 最小數據集篩選 選擇與作物品質、產量具有顯著相關性的指標進行土壤質量綜合評價。由于土壤質量影響因子眾多，選擇最小數據集法對土壤質量影響因子進行篩選，其主要原理是利用主成分分析降維得到主要的主成分因子，根據每個主成分中載荷的高低(占比90% 以上)得出主要土壤指標，其值越大對該主成分貢獻越大，當某一個主成分中高因載荷變量只有一個時則該指標直接進入最小數據集；當高因子載荷變量不止一個時則對各變量分別做相關性分析，若相關系數均低(<0.7)時，各指標均被選入最小數據集，若相關系數出現高值(>0.7)，最大的高因子載荷指標(2個指標時)或相關系數之和最大的高因子載荷指標(2個以上指標時)被選入最小數據集[6, 15]。

1.3.2 土壤質量綜合評價 主成分因子載荷是主成分因子與原始變量因子之間的相關系數，根據主成分分析得到初始因子載荷矩陣值，主成分載荷矩陣除以主成分相對應特征值再開平方根，即為各個主成分中每個指標所對應的系數—特征向量。可由下列公式計算得：

在進行土壤質量綜合評價時，可以利用主成分得分對不同級別土壤質量進行排序，各主成分的特征向量與各土壤指標標準化后數據的乘積之和得出各主成分得分，本次評價共采用土壤指標24個，為了更清楚直觀地比較不同樣點的土壤質量狀況，需要計算各因子得分，即：

由上述方程可得到每個樣點對應的主成分得分，形成主成分矩陣，最后根據每個主成分因子的權重得到綜合質量評價，具體方程如下：

2 結果與分析

2.1 土壤理化性質及酶活性

由表1所示，研究區土壤電導率范圍在400 ～ 1 550 μS/cm，離散程度較大；pH介于7.80 ～ 8.42，均值為8.04；平均鹽分含量為0.97 g/kg，變異系數為14%；有機質含量為12.10 ～ 31.40 g/kg，均值為20.09 g/kg，變異系數為22%，屬于弱變異，按照全國第二次土壤普查養分分級標準[16]，有機質含量位于土壤養分分級中的Ⅲ級，屬于中等偏上的養分含量水平；全氮含量為0.84 ～ 1.92 g/kg，全磷含量為0.67 ～ 1.15 g/kg，均屬于養分等級中的Ⅲ級水平；有效磷和堿解氮的平均含量分別為18.11 mg/kg和83.64 mg/kg，屬于土壤養分等級中的Ⅳ級；全鉀及速效鉀含量豐富，為Ⅰ級水平；總體而言，研究區土壤處于有機質、全氮、磷素和pH均較高而土壤鹽分含量較低的現狀。

土壤酶活性是反映土壤新陳代謝強度的重要生化指標，影響土壤養分的有效性與植物吸收，可以客觀地反映土壤肥力狀況[17]，常被作為評價土壤生物活性和土壤肥力的重要指標。土壤中的酶多來自微生物、土壤動物和植物根的根際微環境，以脲酶、過氧化氫酶和堿性磷酸酶為典型代表，揭示并反映土壤呼吸強度及促進磷素等養分的有效性[18]。對小站稻種植區酶活性的調查顯示(表1)，過氧化氫酶酶活性平均為97.88 U/g，變異系數為0.21%，變化幅度較小；磷酸酶范圍在1.19 ～ 9.35 nmol/(d·g)，變異系數為48.56%，為中強度變異；脲酶活性與磷酸酶活性變化規律相同。

表1 土壤理化指標描述性統計(n=40)

2.2 土壤中微量元素含量變化特征及規律

土壤中所含的中微量元素對植物的生長發育及循環過程具有重要的意義[19]。對研究區的微量元素調查發現(表2)，有效銅、有效錳和有效鎳的分散程度較大，變異系數較高(17% ～ 33%)。其中，有效銅平均含量為5.68 mg/kg，屬高等水平；有效錳平均含量為41.73 mg/kg，根據天津市土壤微量元素指標分級標準[16]屬于極高水平；有效硒的含量最低，在0.01 ～ 0.023 mg/kg；有效鐵的含量在77.8 ～ 214 mg/kg，平均含量為123.79 mg/kg，屬極高水平；有效硅平均含量為363.55 mg/kg，水溶性氟含量在18.7 ～ 25.7 mg/kg，其他中微量元素變異程度較小。

2.3 土壤理化指標相關性分析

由土壤理化指標相關性分析得出(表3)，電導率與pH之間為顯著的負相關關系，有機質與氮磷全量養分和速效養分均呈極顯著正相關關系(<0.01)，而脲酶與pH、磷酸酶呈極顯著正相關關系(<0.01)。土壤理化指標與有效態微量元素之間相關性顯示(表4)，土壤鹽堿指標如土壤pH、電導率和水溶性鹽主要與有效鋅、有效硼以及有效態硫呈顯著的相關性；脲酶活性與有效銅、有效鋅、有效鎳、有效硼呈極顯著正相關(<0.01)；土壤有機質、全氮、堿解氮則與有效鐵、有效鉬、有效硅、有效硒及有效硫呈極顯著或顯著正相關，而與有效錳呈極顯著負相關(<0.01)；速效鉀與有效態銅、鐵、鋅、鎳、硼均呈現極顯著正相關性(<0.01)；有效錳與有機質、全氮和堿解氮等呈顯著的負相關(<0.01)，而與全鉀和速效鉀為顯著正相關(<0.05)。

表2 土壤微量元素指標描述性統計(mg/kg, n=40)

2.4 土壤質量綜合評價分析

2.4.1 評價指標與方法 基于數據調查及土壤養分與微量元素相關性分析，選擇土壤pH、電導率、水溶性鹽分等3個鹽堿度指標，有機質、全氮、全磷、全鉀、速效鉀、有效磷、堿解氮等7個土壤養分指標，堿性磷酸酶、過氧化氫酶及脲酶等3個土壤酶活性指標，有效銅、有效鐵、有效錳、有效鋅、有效鎳、有效硼等11個土壤中微量元素指標，共24個相關指標作為土壤評價指標，并采用主成分分析法對這些指標進行降維，選取主成分特征值大于1的主成分因子5個，累計貢獻率為71.79%(表5)。

表3 土壤理化指標相關性分析

注：*、** 分別表示相關性達<0.05和<0.01顯著水平，下表同。

表4 土壤理化指標與有效態微量元素相關性分析

2.4.2 最小數據集篩選指標 根據主成分分析結果與指標之間的相關性系數，得到第一主成分中有機質，全氮，有效磷，中微量元素銅、硫為主導因子，而根據其不同指標之間的相關性系數(表6，> 0.7)，有機質的相關性系數之和最大，因此有機質進入最小數據集。第二主成分中，土壤中微量元素鐵、錳、鋅、鎳、硼為主導因子，不同指標的相關性系數< 0.7，因此，中微量元素鐵、錳、鋅、鎳、硼均進入最小數據集。第三主成分中，pH、鹽分與過氧化氫酶因子載荷系數較高，其不同指標間相關性系數< 0.7，因此，3個指標均進入最小數據集。第四主成分中，速效鉀的相對因子載荷系數較高，進入最小數據集。第五主成分磷酸酶進入最小數據集。綜合得出，由有機質，速效鉀，pH，鹽分，過氧化氫酶，磷酸酶與中微量元素鐵、錳、鋅、鎳、硼等11個指標構成可代表絕大多數土壤指標信息的土壤質量評價最小數據集。

表5 土壤指標主成分因子與特征值

表6 土壤指標的因子載荷系數

2.4.3 土壤質量綜合評價 土壤質量評價最小數據集(11個指標)可概括代表全量數據集(24個指標)的絕大部分信息。分別對該11個指標和24個全部指標進行土壤質量綜合評價，得到對天津小站稻種植區的土壤質量等級劃分結果，并進行相關性分析(圖2)。可知，最小數據集土壤質量評價結果與全量數據集土壤質量評價結果具有顯著的相關性(2=0.862 9)，由此可以驗證，最小數據集能夠代表全量數據集的絕大部分信息，可作為土壤評價的主要指標。

由土壤質量綜合評價方法結合主成分分析得到不同樣點的土壤綜合質量得分，并根據總分頻率曲線法[20]，將綜合得分進行頻率統計，得到不同樣點的等級劃分即排序，將研究區土壤質量劃分為4個等級，并利用ArcGIS10地統計學分析模塊成圖(圖3)。從樣點數量分析，Ⅰ等級樣地10個，Ⅱ等級樣地12個，Ⅲ等級樣地15個，Ⅳ等級樣地3個。從研究區面積分析，Ⅰ等級土壤面積約39.37 km2，占全區面積的24.61%；Ⅱ等級土壤面積約48.85 km2，占全區面積的30.53%；Ⅲ等級土壤面積約67.92 km2，占全區面積的42.45%；Ⅳ等級土壤面積約3.86 km2，占全區面積的2.41%。

圖2 最小數據集與全量數據集土壤質量評價綜合得分相關性

圖3 研究區土壤質量評價圖

3 討論與結論

本研究結果表明天津市小站稻種植區表層土壤有機質、氮素、磷素含量均為中下等，鉀素含量豐富，土壤大面積缺硒，也有部分土壤缺鉬，而鋅和硼含量中等偏上，銅、錳、硫含量比較豐富。大部分小站稻所在的土壤呈弱堿性，部分呈強堿性；依據全國第二次土壤普查養分分級標準和天津市土壤微量元素指標分級標準[16]，有機質含量屬于中等偏低，氮與磷元素缺乏，鉀元素豐富尤其是全鉀含量為極豐富水平，中微量元素有效鐵、錳、銅、鋅、硼的含量均超過了微量元素分級臨界值，屬于很高等級；對比2008年天津市水稻田 0 ～ 20 cm 土壤特征條件[21]，天津市寶坻小站稻種植區土壤中的大量及中微量元素的總含量變化較小，土壤全磷和有效磷含量缺乏，主要由于研究區的鹽堿度較高，限制了養分的有效性；土壤質量綜合評價發現總體土壤等級為Ⅰ、Ⅱ等級和Ⅲ等級，Ⅳ等級的土壤面積較小，主要是由于土壤耕作歷史時間長、面積廣，對土壤鹽分與pH有部分消減作用。因此建議對土壤養分及綜合肥力的提高應從鹽堿改良方向著手，適當添加土壤化學改良劑達到調堿抑鹽的效果。

土壤酶活性是反映土壤微環境的重要指標，也是表征土壤肥力的因素[22]。研究結果顯示，有效錳對養分含量及酶活性呈顯著的負效應，其他微量元素與養分及酶活性之間均為正相關關系；土壤磷酸酶與有效磷、速效鉀以及有機質含量呈現出了極顯著的正相關關系，這與岳中輝等[23]、許景偉等[18]研究結果相一致，表明了鹽堿土中的堿性磷酸酶對土壤中有效養分的活化作用更加顯著。脲酶的活性則可以用來反映土壤有機氮水解為無機氮的強度[24]。一些中微量元素與酶的蛋白質分子、微生物胞外酶等進行生化作用，對土壤酶有一定的刺激或抑制效應[25]。研究結果中，脲酶與有效銅、有效鋅、有效鎳、有效硼有顯著的正相關關系。在對桉樹林土壤酶活性與微量元素之間關系的研究中，土壤脲酶活性與元素錳有顯著正相關關系，與鋅為負相關關系[26]，而在本研究中土壤脲酶活性與有效態錳關系不顯著，究其原因可能是由于研究的土壤環境不同，森林土壤因為成土母質及風化時間較短，其中微量元素含量較高，稻作農田土壤中因施肥等人為因素使得常量元素較高，而中微量元素較低，對土壤微生物環境的影響較小。應根據對農田土壤微量元素含量的調查結果及與作物品質之間的關系增施對作物品質及產量有益的微量元素。

土壤質量評價應包含了對土壤物理指標、化學指標以及植被發展過程中的微生物活動及酶活性等性質的概括[27]。鑒于評價尺度與目的不同，不同的評價方法反映出土壤綜合質量水平和影響因素也有所差異，因此，對土壤質量的綜合評價應選擇合適的指標與方法。楊黎敏等[28]選擇最小數據集(MDS)對長春市耕地土壤質量進行綜合評價，篩選出的最小數據集包括了有機質含量、全氮含量、陽離子交換量、pH等6 項指標，對其進行綜合分析得出長春市耕作農田土壤質量分級。但土壤屬性因子在不同空間的復雜表達導致土壤綜合評價的不確定性[29]。本研究提取出表征天津市小站稻種植區土壤質量的主要代表性土壤指標為有機質、速效鉀、pH、鹽分、過氧化氫酶、磷酸酶與中微量元素鐵、錳、鋅、鎳、硼等11個指標；并根據綜合得分法計算得出土壤綜合質量得分，與最小數據集評價結果呈現高度相關性，可以反映出土壤養分與微量元素對小站稻生長環境綜合土壤質量的影響。結果表明天津市小站稻種植區土壤質量總體較優，Ⅰ等級和Ⅱ等級土壤質量區占研究區總面積的55.14%，由于采樣時間與地點的限制未測得土壤容重等物理指標、土壤重金屬含量及水稻產量等農藝性狀，因此，若對土壤質量進行更加全面的分析，可采用更加合適的評價方法或選擇更廣泛的監測數據進行模型構建及評價。

[1] Karlen D L, Mausbach M J, Doran J W, et al. Soil quality: A concept, definition, and framework for evaluation (A guest editorial)[J]. Soil Science Society of America Journal, 1997, 61(1): 4–10.

[2] 趙其國, 孫波, 張桃林. 土壤質量與持續環境Ⅰ.土壤質量的定義及評價方法[J]. 土壤, 1997, 29(3): 113–120.

[3] 單奇華, 張建鋒, 唐華軍, 等. 質量指數法表征不同處理模式對濱海鹽堿地土壤質量的影響[J]. 土壤學報, 2012, 49(6): 1095–1103.

[4] 姚榮江, 楊勁松, 陳小兵, 等. 蘇北海涂圍墾區土壤質量模糊綜合評價[J]. 中國農業科學, 2009, 42(6): 2019–2027.

[5] 楊淇鈞, 吳克寧, 馮喆, 等. 大空間尺度土壤質量評價研究進展與啟示[J]. 土壤學報, 2020, 57(3): 565–578.

[6] 梅楠, 谷巖, 李德忠, 等. 基于最小數據集的吉林省黑土耕層土壤質量評價[J]. 農業工程學報, 2021, 37(12): 91–98.

[7] 劉廣明, 呂真真, 楊勁松, 等. 基于主成分分析及GIS的環渤海區域土壤質量評價[J]. 排灌機械工程學報, 2015, 33(1): 67–72.

[8] 劉占鋒, 傅伯杰, 劉國華, 等. 土壤質量與土壤質量指標及其評價[J]. 生態學報, 2006, 26(3): 901–913.

[9] 李鑫, 張文菊, 鄔磊, 等. 土壤質量評價指標體系的構建及評價方法[J]. 中國農業科學, 2021, 54(14): 3043–3056.

[10] 黃勇, 楊忠芳. 土壤質量評價國外研究進展[J]. 地質通報, 2009, 28(1): 130–136.

[11] 魯如坤. 土壤農業化學分析方法[M]. 北京: 中國農業科技出版社, 2000.

[12] Yao R J, Yang J S, Gao P, et al. Determining minimum data set for soil quality assessment of typical salt-affected farmland in the coastal reclamation area[J]. Soil and Tillage Research, 2013, 128: 137–148.

[13] Lima A C R, Brussaard L, Totola M R, et al. A functional evaluation of three indicator sets for assessing soil quality[J]. Applied Soil Ecology, 2013, 64: 194–200.

[14] 王飛, 李清華, 林誠, 等. 福建冷浸田土壤質量評價因子的最小數據集[J]. 應用生態學報, 2015, 26(5): 1461–1468.

[15] 李鵬飛, 張興昌, 郝明德, 等. 基于最小數據集的黃土高原礦區復墾土壤質量評價[J]. 農業工程學報, 2019, 35(16): 265–273.

[16] 全國土壤普查辦公室. 中國土壤普查技術[M]. 北京: 農業出版社, 1992.

[17] 蘭雪, 戴全厚, 喻理飛, 等. 喀斯特退化森林不同恢復階段土壤酶活性研究[J]. 農業現代化研究, 2009, 30(5): 620–624.

[18] 許景偉, 王衛東, 李成. 不同類型黑松混交林土壤微生物、酶及其與土壤養分關系的研究[J]. 北京林業大學學報, 2000, 22(1): 51–55.

[19] 喬依娜, 劉洪斌. 農田土壤有效態微量元素空間預測方法及影響因子定量分析[J]. 土壤, 2019, 51(2): 399–405.

[20] 張鳳榮, 安萍莉, 王軍艷, 等. 耕地分等中的土壤質量指標體系與分等方法[J]. 資源科學, 2002, 24(2): 71–75.

[21] 鄭育鎖, 張鑫, 常華, 等. 天津市水稻田土壤養分與施肥情況調研分析[J]. 天津農業科學, 2019, 25(9): 63–67.

[22] Diwu F, Wang S Y, Guo Y H, et al. Cd induced biphasic response in soil alkaline phosphatase and changed soil bacterial community composition: The role of background Cd contamination and time as additional factors[J]. Science of the Total Environment, 2021, 757: 143771.

[23] 岳中輝, 王博文, 于東, 等. 松嫩鹽堿草地土壤酶活性與肥力因子的典型相關分析[J]. 中國草地學報, 2009, 31(6): 88–93.

[24] 雋英華, 陳利軍, 武志杰. 溫度和脲酶抑制劑影響下的土壤脲酶動力學行為[J]. 遼寧工程技術大學學報(自然科學版), 2009, 28(6): 1021–1025.

[25] Singh D K, Kumar S. Nitrate reductase, arginine deaminase, urease and dehydrogenase activities in natural soil (ridges with forest) and in cotton soil after acetamiprid treatments[J]. Chemosphere, 2008, 71(3): 412–418.

[26] 李躍林, 彭少麟, 李志輝, 等. 桉樹人工林地土壤酶活性與微量元素含量的關系[J]. 應用生態學報, 2003, 14(3): 345–348.

[27] 于淑會, 周向莉, 卿冀川, 等. 河北濱海鹽堿土地生態安全評價[J]. 中國生態農業學報, 2017, 25(5): 778–786.

[28] 楊黎敏, 李曉燕, 任永星, 等. 基于最小數據集的長春市耕地土壤質量評價[J]. 江蘇農業科學, 2019, 47(20): 305–310.

[29] Bünemann E K, Bongiorno G, Bai Z G, et al. Soil quality - A critical review[J]. Soil Biology and Biochemistry, 2018, 120: 105–125.

Comprehensive Evaluation of Soil Quality in Xiaozhan Rice Planting Area of Tianjin

JIANG Shengguo1, XIAO Meng2, LIU Guangming2*, ZHAN Huaming1*, WANG Zhigang1, WANG Xiyu1

(1 Tianjin Geology Research and Marine Geological Center, Tianjin 300170, China; 2 Institute of Soil Science, Chinese Academy of Sciences, Nanjing 210008, China)

In order to understand soil nutrients and fertility of Tianjin Xiaozhan rice planting area, this study analyzed 24 indicators of paddy soil such as pH, salinity, organic matter, total N, P and K, available nutrients (N, P, K, Cu, Fe, Mn, Zn, Ni, B, Mo, Si, Se, F, S) etc., and then evaluated comprehensively soil quality based on PCA (principal component analysis). The results showed that pH was 7.80–8.95; salt was meanly 1.6 g/kg; organic matter, total and alkali-hydrolyzated N were below the average level; K was rich but P deficient; Cu, Mn and S were abundant; Cu, S and Zn were positively correlated with available K and enzyme activities, but Mn was negatively correlated with other available nutrients and enzyme activities; the minimum data set, which including 11 main evaluation indicators such as organic matter, available K and salinity etc., was significantly correlated with the full data set. The comprehensive evaluation results showed that 55.14% of the soil area was in the gradeⅠand Ⅱof soil quality, in which, organic matter, total K and available Cu were rich, soil quality were better, and it was suggested to improve saline soil and apply P fertilizer. The research results can provide important theoretical basis for improving soil quality of this study area, and promote the strategy of revitalization of the Tianjin Xiaozhan rice.

Tianjin Xiaozhan rice; Soil quality; Principal component analysis; Comprehensive evaluation

S153.61

A

10.13758/j.cnki.tr.2022.02.022

江勝國, 肖蒙, 劉廣明, 等. 天津小站稻種植區土壤質量綜合評價. 土壤, 2022, 54(2): 371–378.

國家自然科學基金項目(U1806215)、戰略性國際科技創新合作重點專項(2018YFE0206403)和天津華北地質勘查局科研項目(HK2020-B1Z)資助。

(gmliu@issas.ac.cn; 393322378@qq.com)

江勝國(1982—)，男，山東濟寧人，碩士，高級工程師，主要從事農業地質調查研究和土壤改良工作。E-mail: 273212714@qq.com