冷浸田土壤质量评价论文

1材料与方法

1.1样品采集与分析项目

2011—2013年水稻冬闲期，在福建尤溪、顺昌、浦城、建瓯、上杭、闽侯(2样点)、建宁(2样点)、闽清、漳平、武夷山、宁化、建阳、延平、永安和泰宁15县(市)选择17对典型冷浸田与同一微地貌单元内的非冷浸田表层土壤(0~20cm)进行采样(表1)。采集的土壤分别代表福建省常见的氧化型黄泥田(剖面构型A-Ap-P-C)、还原型冷浸田(剖面构型Ag-G)、以及氧化还原型灰泥田、青底灰泥田、灰黄泥田或灰砂泥田类型(剖面构型A-Ap-P-W-G/C)。本研究土壤样品测定的指标共有41项，其中，生化指标12项(脲酶、转化酶、过氧化氢酶、磷酸酶、硝酸还原酶、微生物生物量C、微生物生物量N、微生物生物量C/总C、微生物生物量N/总N、真菌、细菌、放线菌)，化学指标25项(pH、有机质、碱解N、速效K、全N、全K、缓效K、有效B、有效S、交换性Ca、交换性Mg、有效Mn、有效Cu、NO3--N、还原性物质总量、活性还原性物质、Fe2+、Mn2+、C/N、全P、阳离子交换量(CEC)、速效P、有效Fe、有效Zn、C/P)，物理指标4项(粘粒、土壤水分、浸水容重、物理性砂粒)。累计理化、生化属性数据计1394个。土壤微生物生物量C、微生物生物量N测定参照鲁如坤[9]方法。即微生物生物量C用氯仿熏蒸-K2SO4浸提法，浸提液用日本岛津Shimadzu500有机C分析仪测定，薰蒸杀死的微生物中的C，被K2SO4所浸提的比例取0.38；土壤微生物生物量N测定样品前处理同土壤微生物生物量C方法，浸提后的水溶液用Shimadzu500测定，薰蒸杀死的微生物中的N，被K2SO4所提取的比例取0.45。土壤脲酶活性、过氧化氢酶活性、转化酶活性、磷酸酶、硝酸还原酶活性依次用靛酚蓝比色法、高锰酸钾滴定法、硫代硫酸钠滴定法、磷酸苯二钠比色法与酚二磺酸比色法测定；土壤微生物区系采用稀释平板计数法。土壤有效Zn、Cu、Fe、Mn采用DTPA混合溶液浸提-原子吸收分光光度计法；还原性物质总量与活性还原性物质采用硫酸铝溶液浸提，分别用重铬酸钾溶液氧化与高锰酸钾溶液氧化测定。

1.2数据处理

数据经Excel整理后，17对冷浸田与非冷浸田土壤的41项理化、生化属性利用DPS统计软件进行配对t检验分析，在17对样品41项理化、生化属性中，选择差异显著的因子属性数据库用于构建冷浸田土壤质量评价因子的MDS，MDS确定利用SPSS13.0统计软件的因子分析进行主成分分析，再利用DPS软件进行相关分析(α=0.05)。

2结果与分析

2.1福建冷浸田土壤主要理化、生化特征

冷浸田与同一微地貌单元内非冷浸田之间的41项属性因子中，有28项的t检验达到显著差异水平。从生化特征来看，转化酶、过氧化氢酶、磷酸酶、硝酸还原酶、细菌、真菌和放线菌、微生物生物量C和N、微生物生物量C/总C、微生物生物量N/总N等11项因子差异明显。其中，冷浸田土壤的过氧化氢酶、转化酶活性分别比非冷浸田高58.3%和22.1%，差异达到显著水平，这可能是由于冷浸田长期处于淹水厌氧环境，生物代谢过程产生了有害性的过氧化氢累积，致使过氧化氢酶作用基质含量高，一定程度上激活了过氧化氢酶活性；另外，由于处于厌氧状态下的土壤有机质难以矿化，有机质累积进一步诱导了冷浸田的微生物分泌较多的转化酶，以促进有机化合物的矿化。而冷浸田土壤的磷酸酶、硝酸还原酶活性、细菌、真菌、放线菌数量、微生物生物量C和N、微生物生物量C/总C、微生物生物量N/总N指标显著低于非冷浸田，其中，磷酸酶与硝酸还原酶分别仅相当于非冷浸田的52.2%和33.4%，这可能是由于冷浸田土壤中的磷素和NO3--N含量低，因而供给微生物转化的底物也少，降低了磷酸酶和硝酸还原酶活性。冷浸田土壤中细菌、真菌和放线菌数量分别仅相当于非冷浸田的70.2%、62.5%和54.0%，可能原因是冷浸田普遍处于低温还原状态，不利于土壤微生物活动，微生物区系与微生物生物量C、N也随之降低。从表2可以看出，微生物生物量C和N、微生物生物量C/总C、微生物生物量N/总N分别仅相当于非冷浸田的37.8%、56.3%、27.8%和44.7%，这主要是由于微生物生物量C是活性有机质的主要组分，尽管土壤微生物生物量仅占有机碳的1%~3%，但它在有机质动态中起着很重要的作用，其含量显著低于非冷浸田，反映出冷浸田土壤有机质“品质”较差的特性。

2.2冷浸田土壤质量评价因子最小数据集的构建

2.2.1冷浸田土壤质量评价因子主成分分析

冷浸田与非冷浸田之间土壤属性达到显著性差异的有28项，为了抓住这些关键因子，以达到快速治理与改善土壤理化、生化性状的目的，本文采用主成分分析对这些因素进行因子分析，以减少参评土壤因子，同时也解决数据冗余的问题。首先，选择特征值≥1的主成分(PC)，特征值≥1的PC有5个，前5个PC累计贡献率78.5%(表5)，说明这5个PC已基本上反映了冷浸田土壤性状变化的主要影响因素。对各变量在各个PC上的旋转因子载荷大小进行选取，一般认为系数绝对值在0.8以上的初始因子对构成的评价因子具有重要的影响力。其中，第1PC主要由C/N、细菌、放线菌初始因子构成，主要反映土壤生化特征；第2PC主要由微生物生物量N、微生物生物量N/总N初始因子构成，主要反映土壤活性有机N特征(属生化范畴)；第3PC主要由还原性物质总量、活性还原性物质总量初始因子构成，主要反映土壤还原性障碍特征；第4PC主要由全N、物理性砂粒初始因子构成，主要反映土壤物理特征与化学养分特征；第5PC主要由全P初始因子构成，主要反映土壤化学养分特征。综上所述，由C/N、细菌、放线菌、微生物生物量N、微生物生物量N/总N、还原性物质总量、活性还原性物质总量、全N、物理性砂粒、全P10项候选因子组成的评价因子体系可以基本反映出28项初始评价因子构成的土壤质量信息。

2.2.2冷浸田土壤质量评价因子最小数据集的确定

对10项候选因子进一步进行相关分析表明，土壤不同因子间存在显著的相关性。根据土壤质量评价因子相对独立性原则，依据专家经验法对上述10项因子进行优化。C/N生态化学计量特征反映土壤C、N物质循环以及生态系统的主要过程，对土壤质量起着重要作用，其自然进入MDS；土壤细菌与放线菌均为微生物区系，二者与C/N均呈显著相关，但细菌与C/N相关系数较小，信息独立性较放线菌大，且在土壤养分转化过程中发挥着极其重要的作用，故细菌进入MDS，而舍去放线菌因子；微生物生物量N(MBN)与MBN/总N呈显著相关，且MBN与其他因子无显著相关，其信息相对独立，因而选择微生物生物量N进入MDS；还原性物质总量与活性还原性物质呈显著正相关，由于还原性物质与其他因子无显著相关，信息相对独立，故选择还原性物质总量进入MDS；物理性砂粒反映土壤空隙结构、土壤水分渗透性能及耕作难易以及养分转化的物理指标，且除与全N显著相关外，其余均无显著相关，其信息独立，故选择进入MDS；全N与全P均属化学指标，全N与物理性砂粒、还原性物质总量均呈显著正相关，而全P除与物理性砂粒显著正相关外，与其余因子均无显著相关，且全P也与冷浸田限制因子速效P呈显著正相关，该因子体现了MDS内的指标相关性低而与MDS外的指标相关性强的特点，故选择全P进入MDS，而舍去全N因子。基于相关分析并结合专家经验法，最终确定冷浸田土壤质量评价因子MDS由C/N、细菌、微生物生物量N、还原性物质总量、物理性砂粒、全P6项因子组成。

2.3冷浸田土壤质量评价因子MDS表征与应用

建立完善耕地质量评价体系、明确不同地力等级耕地的划分标准，是制订相关政策与法规的重要依据，也是强化执法力度的重要保障[20]。进行土壤质量评价时，评价因子的选取应全面、综合地反映土壤肥力质量的各个方面，即土壤的养分贮存、释放，土壤的物理性状和生物多样性[21]。MDS则是反映土壤质量的最少因子参数的集合。通过主成分分析、相关分析并结合专家经验筛选出的冷浸田土壤质量评价因子MDS覆盖了土壤物理、化学与生化指标。其中，化学指标包括C/N、全P、还原性物质总量因子，其表征土壤养分与水分保持、碳储藏与土壤团聚体维护以及冷浸田土壤还原性障碍因子功能；物理指标为物理性砂粒因子，其表征土壤水分与化学物质的吸附和运输；生化指标包括细菌、微生物生物量N，其表征微生物活动及养分循环通量。通过优化筛选出的MDS可用于冷浸田土壤质量评价，也适合于冷浸田改良效果的评价。李桂林等基于苏州市1985—2004年土地利用变化情况，在采样分析的两套土壤属性数据(各12个土壤候选参数集)上，得到各包含6项因子的土壤质量评价MDS及其20年尺度上的变化规律，发现MDS因子略有不同，但变化不大。其中，4项(有机质、pH、有效K、全K)相同，另外，1985年的MDS中还包括有效P、总孔隙度，2004年的MDS中还包括全P及容重。从中可以看出，冷浸田的土壤质量评价因子MDS选择与一般类型土壤质量评价MDS选择是有差别的。这与冷浸田土壤性质的特殊性分不开。如对于一般类型土壤质量评价而言，土壤还原性物质参数一般不会被选入MDS，而对冷浸田而言，土壤还原性物质对作物生长造成毒害，是限制生产力提升的重要“瓶颈”因子，故被选入MDS；同样，土壤微生物生物量N与微生物生物量C类似，其表征冷浸田土壤有机氮库的“质量”而被选入MDS。当然，当冷浸田土壤通过治理后，还原性物质下降为次要限制因素，或冷浸田通过改良演变为灰泥田、青底灰泥田或灰黄泥田等氧化型、氧化还原型土壤类型时，其土壤质量评价MDS选择可能也随之发生改变，此条件下土壤有机质、pH或可作为重要的肥力限制因子代替现有冷浸田质量评价MDS中的因子。另外，本研究冷浸田类型为发生学分类名称，其覆盖潜育性水稻土的5个主要土种类型，上述参评因子选择确定也可为冷浸田土壤系统分类土系区分提供借鉴，如青泥田、浅脚烂泥田、深脚烂泥田的土壤还原强度逐渐增加，其有机质和物理性砂粒含量也有相似趋势，因而可以根据还原性物质总量、C/N和物理性砂粒含量等诊断特性或诊断现象加以区分，同样，对于锈水田，按系统分类，可根据潜育土表层亚铁含量和还原性物质总量，划分出相应的土系。用主成分方法筛选质量评价因子，可有效减少数据冗余，但也可能存在参评土壤因子信息丢失的问题。有报道认为，通过主成分分析并结合矢量常模(NORM)的方法可能对评价因子MDS选择更完善。另外，在提出MDS的基础上，进一步通过专家咨询或模糊数学方法对各评价因子指标“好坏”进行描述并最终构建冷浸田土壤质量评价模型有待进一步研究。

3结论

通过比较福建省17对冷浸田与邻近非冷浸田土壤样品的41项土壤物理、化学、生物指标，得出冷浸田土壤具有如下典型特征：与非冷浸田相比，冷浸田土壤总有机质高出31.7%，表征活性有机质的微生物生物量C降低37.8%；Fe2+高出177.0%，速效P、K分别降低52.3%和22.8%；过氧化氢酶和转化酶分别高58.3%和22.1%，磷酸酶、硝酸还原酶分别降低47.8%和66.6%，微生物区系数量降低29.8%~46.0%；物理性砂粒含量高8.0%，浸水容重降低25.8%。基于冷浸田与非冷浸田土壤28项差异显著的因子的主成分分析，可归纳出5个反映冷浸田土壤生化、活性有机N、还原性障碍、物理与化学养分特征的主成分，其累计贡献率达78.5%。结合相关分析模型和专家经验法，最终优选确定出C/N、细菌、微生物生物量N、还原性物质总量、物理性砂粒、全P等6项因子作为冷浸田土壤土壤质量评价因子的MDS。

作者:王飞李清华林诚何春梅钟少杰李昱林新坚单位:福建省农业科学院土壤肥料研究所