免耕对农田土壤持水特性和有机碳储量影响的区域差异

2020-10-15 08:50李婧妤李倩武雪萍吴会军宋霄君张永清刘晓彤丁维婷张孟妮郑凤君
中国农业科学 2020年18期
关键词:土壤有机储量耕作

李婧妤,李倩,武雪萍,吴会军,宋霄君,张永清,刘晓彤,丁维婷,张孟妮,郑凤君

(1山西师范大学地理科学学院,山西临汾 041000;2中国农业科学院农业资源与农业区划研究所,北京 100081;3首都师范大学资源环境与旅游学院,北京 100048)

0 引言

【研究意义】土壤是陆地生态系统最大的碳库[1],土壤碳库对全球陆地碳循环产生巨大影响[2]。耕作措施会改变土壤物理性质,影响有机碳分解和转化,进而影响有机碳储量。许多研究表明,保护性耕作技术能够增加有机碳含量,增强土壤固碳效应[3]。但是土壤固碳潜力受到土壤质地、耕作方式、种植制度等多种因素影响[4],开展耕作方式对不同区域土壤物理性质的对比联网研究,有助于理解不同耕作对土壤有机碳储量影响的差异,为今后保护性耕作技术的推广提供依据。【前人研究进展】秸秆输入和有机碳矿化分解是影响土壤有机碳储量的两个因素。与传统耕作相比,免耕秸秆覆盖可以提高表层土壤有机碳含量[5-6],但秸秆输入不能完全解释不同区域、不同耕作方式下土壤有机碳储量差异。土壤容重、紧实度、孔隙度、持水能力等物理指标也是影响有机碳储量的重要因素[7-8]。目前关于保护性耕作下土壤容重、孔隙度、持水能力等物理性质的变化,其试验结果并不一致。孙国峰等[9]发现,免耕处理下0—10 cm土层土壤容重显著降低,土壤孔隙度提高,持水能力提高。罗珠珠等[10]研究发现免耕处理下土壤容重和紧实度增加,而孔隙度和持水能力减小。刘孝义等[11]发现保护性耕作能够提高土壤总孔隙度,提高土壤持水能力。大量研究结果认为有机碳含量与容重及紧实度呈正相关,与孔隙度呈负相关;传统耕作降低了土壤容重,增加了孔隙度,通气性增加,微生物活性提高,加快了土壤有机碳分解,降低有机碳储量[12-15];GAO等[16]认为土壤有机碳含量与孔隙度呈正相关,保护性耕作通过降低土壤容重、提高孔隙度数量和团聚体稳定性增加有机碳储量。由此可见,不同区域农田生态系统中,耕作对有机碳的影响及其驱动因素还不明晰。【本研究切入点】现有的研究多集中于单一试验点,不同区域、不同耕作方式下土壤物理性质及其与有机碳之间的关系尚不清楚。本研究借助4个长期定位试验点开展联网研究,试验结果结论具有普适意义。【拟解决的关键问题】本试验借助吉林公主岭(GZL)、山西寿阳(SSY)、河北廊坊(HLF)和山西临汾(SLF)4个长期定位试验点的农田土壤为研究对象,探讨不同区域耕作对有机碳储量的影响及其驱动因素,为评价保护性耕作对不同区域农田土壤的固碳效应提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

试验选取吉林公主岭、山西寿阳、河北廊坊、山西临汾4个试验点,地处我国东北与华北地区,是我国保护性耕作推广应用的重要区域,各试验点基本信息如表1所示。

1.2 试验设计

每个试验点田间管理按照当地习惯进行,但秸秆还田量和施肥量不同。试验采用随机区组设计,选取传统耕作(CT)、免耕(NT)作为供试处理,每个处理设3次重复。传统耕作(CT),收获后,将作物秸秆(吉林公主岭和山西寿阳的玉米秸秆、河北廊坊的小麦和玉米秸秆、山西临汾的小麦秸秆)从田间移除,利用旋耕机、播种机等农用机械进行耕地和播种,播种前撒施化肥;免耕(NT),将收获后的作物秸秆还田,利用免耕播种机播种,同时在播种行侧,深施化肥。土壤采样,2017年,作物收获后,利用多点混合取样法,在4个试验点小区用土钻取0—10、10—20、20—40、40—60和60—80 cm土壤样品,选用挖剖面法采集环刀样,所有土样装入聚乙烯样袋中,带回室内分析测定。

表1 4个试验地点基本信息Table 1 Basic of the four experimental site

1.3 指标测定及数据处理

土壤紧实度:利用紧实度仪(SC900型)于2017年8—9月在田间小区测定0—45 cm土层紧实度,土壤紧实度仪随土壤深度的变化自动计数,每隔2.5 cm读取一个数值,水平间距10 cm,9次重复。

土壤容重:环刀法。将环刀样品置于烘箱,105 ℃下烘8 h,拿出后置于干燥器,冷却称重。

土壤机械组成:采用吸管法进行测定,土壤粒径分级采用《美国制土壤颗粒分级标准》。

土壤总孔隙度(%)=(1-土壤容重/土壤密度)×100;土壤密度为 2.65 g·cm-3。

土壤有机碳:vario MACRO cube CHN 元素分析仪。将风干后的土壤样品过0.15 mm筛,用1 mol·L-1的盐酸去除碳酸盐后烘干,上机测定。

土壤有机碳储量采用等质量土壤有机碳储量法计算:

式中,MSOC为土壤机碳储量(t·hm-2),Msoil为单位面积土壤质量(t·hm-2);SOC 为土壤有机碳含量(g·kg-1);S为土壤面积(m2);Bd为土壤容重(g·cm-3);H为土层厚度(m);Hadd为要达到等质量土壤需要另加的亚表层土壤深度(m)。

根据公式可以得到不同耕作处理下土壤质量。以不同处理下土壤质量最大值作为统一的土壤质量。然后采用式(3)计算其他耕作处理方式下达到同质量的土壤需要另加的土壤深度。

式中,Msoil,equiv为较大的单位面积土壤质量(t·hm-2);Msoil,surface为较小的单位面积土壤质量(t·hm-2);Bdsurface为较小土壤容重(g·cm-3)。

土壤水分特征曲线测定方法:采用环刀法在每个采样点分层取4个重复样,带回实验室,将其中一个环刀土样烘干(105 ℃)称重测定土壤含水量,并计算土壤容重,其余环刀土样沙箱法和压力膜法测定土壤水分特征曲线。

利用Van-Genuchten模型(简称 VG模型)对数据进行拟合,获得土壤水分特征曲线。

式中,θ为体积含水量(cm3·cm-3);h为土壤水吸力(Pa);θr为残留含水量(cm3·cm-3);θs为饱和含水量(cm3·cm-3);α、n和m是方程参数。

1.4 数据分析

采用Excel 2010进行数据处理,Sigmaplot14.0制作图表,数据测定结果均以平均值±标准差表示。利用 SAS 9.1软件进行单因素方差分析(one-way ANOVA)和双因素方差分析(two-way ANOVA),用LSD方法对不同处理之间进行多重比较,单个试验点两个处理间进行t检验(P<0.05)。

2 结果

2.1 不同耕作方式对土壤物理性质的影响

2.1.1 土壤容重与孔隙度 不同耕作处理影响土壤容重,但影响程度在4个试验点存在差异(表2)。公主岭NT处理的土壤容重值较CT处理增加了12.1%左右,差异显著(P<0.05);寿阳 NT处理的土壤容重显著低于CT处理(P<0.05),降低了8.2%;廊坊和临汾CT与NT处理土壤容重差异不显著(P>0.05)。相比于土壤容重,土壤总孔度变化趋势相反。公主岭CT处理土壤孔隙度大于NT处理,差异显著(P<0.05);寿阳NT处理土壤孔隙度为49.4%,与CT处理间差异显著(P<0.05);廊坊和临汾CT和NT处理间差异不显著(P>0.05)。

2.1.2 土壤紧实度 4个试验点不同耕作处理对土壤紧实度的影响存在差异(图 1)。公主岭整个土壤剖面NT处理土壤紧实度均不同程度地高于CT处理;0—5 cm表土层,寿阳、廊坊、临汾试验点不同耕作处理土壤紧实度差异不显著(P>0.05);5—25 cm,寿阳和临汾试验点 NT处理土壤紧实度显著高于 CT处理(P<0.05),廊坊 NT处理土壤紧实度高于 CT处理,差异不显著(P>0.05);25—45 cm,寿阳土壤紧实度 CT>NT(P<0.05),廊坊与临汾试验点土壤紧实度处理间差异不显著(P>0.05)。

图1 不同耕作处理下土壤紧实度Fig. 1 Penetrometer resistance under different tillage

表2 不同耕作处理下0—10 cm土层容重和孔隙度Table 2 Soil bulk density and total porosity in 0-10 cm depth under different tillage

2.1.3 土壤水分特征曲线 Van-Genuchten模型对各试验点不同耕作处理曲线拟合的参数结果如表3所示,各试验点的拟合参数θs、θr、α、n差异很大,相同试验点的土壤变化不显著,饱和含水量θs在 27.2—39.1之间,n值在 1.2—1.5之间,α值在0.01—0.06之间,残余含水量θr随试验点的变化显著。通过4个试验点两种耕作处理下土壤水分特征曲线发现(图2):与CT相比,公主岭试验点0和10 kPa NT下土壤体积含水量分别显著提高了40.4%、30.1%(P<0.05),350和500 kPa处理间差异不显著,分别提高了 3.8%、4.7%;临汾试验点0和10 kPa NT下土壤体积含水量较CT分别降低了7.1%、5.5%,差异不显著(P>0.05),350和500 kPa土壤体积含水量分别提高了2.9%、8.9%;廊坊试验点10、350、500 kPa下NT较CT相比,土壤体积含水量分别提高了 0.6%、5.6%、2.6%,但处理间差异不显著(P>0.05);与CT相比,寿阳试验点0、10、500 kPa下NT处理的土壤体积含水量分别降低了6.4%、4.3%、5.9%,350 kPa下提高了2.1%。

图2 不同耕作处理下土壤持水曲线Fig. 2 Soil water retention curve under different tillage methods

表3 不同耕作下土壤水分特征曲线Van-Genuchten模型参数拟合值Table 3 Fitting value of water characteristic curve parameters of Van-Genuchten

2.2 不同耕作方式对土壤有机碳的影响

图3 不同耕作处理下土壤有机碳含量Fig. 3 Soil organic carbon contents under different tillage

2.2.1 土壤有机碳含量 两种耕作处理下土壤有机碳含量随土层加深而下降,下降趋势渐缓。4个试验点不同耕作处理下土壤有机碳含量存在差异(图3):公主岭试验点不同土层NT处理土壤有机碳含量均显著高于 CT处理(P<0.05);寿阳试验点免耕显著提高了0—40 cm土层土壤有机碳含量(P>0.05),40 cm以下土层有机碳含量CT处理>NT处理;临汾NT处理提高土壤0—10 cm耕作层的碳含量,10—20 cm有机碳含量CT>NT,40 cm以下土层有机碳含量的处理间差异不显著(P>0.05);与其他试验点相比,廊坊不同处理下土壤有机碳含量差异显著(P<0.05),NT处理的土壤有机碳含量仅仅在0—10 cm土壤表层高于CT处理。

2.2.2 土壤有机碳储量 根据双因素方差分析发现,耕作方式对土壤有机碳储量具有极显著影响(P<0.01),试验点对土壤有机碳储量具有显著影响(P<0.05),土壤有机碳储量受地点和耕作方式交互作用影响较小(P>0.05)。表4表明,耕作方式对不同试验点 0—80 cm土层有机碳储量影响不同,与CT相比,NT增加了4个试验点表层农田土壤的有机碳储量。其中,公主岭试验点 0—10、10—20 cm土层有机碳储量和0—80 cm土层有机碳总储量 NT显著高于 CT处理(P<0.05),分别提高了 45.4%、58.5%、7.2%;寿阳试验点 0—10、10—20 cm土层有机碳储量 NT较 CT分别提高了11.9%、9.2%,但0—80 cm土层总有机碳储量下降了26.8%;廊坊试验点0—10 cm土层NT处理有机碳储量比CT处理提高了23.1%,0—80 cm土层NT处理有机碳储量显著小于CT处理,降低了31.3%;临汾试验点0—10 cm土层有机碳储量NT较CT增加了27.2% ,其他各土层和0—80 cm土层有机碳总储量均下降,其中总储量降低了23.5%,差异显著(P<0.05)。

2.3 气候因子、土壤因子与有机碳的相关性

4个试验点长期不同耕作措施下,气候因子、土壤因子与有机碳储量之间存在相关关系(表 5)。土壤有机碳储量与饱和含水量呈极显著正相关关系(P<0.01),与年均温、年降水量呈极显著负相关关系(P<0.01),与紧实度呈显著负相关关系(P<0.05),但与容重、黏粒含量、粉粒含量、砂粒含量无显著相关性。同时,饱和含水量与年降水、容重具有极显著相关性(P<0.01),紧实度与粉粒含量、砂粒含量具有极显著相关性(P<0.01)。

表4 不同耕作处理下土壤有机碳储量Table 4 Soil organic carbon storage under different tillage

表5 气候因子、土壤因子与土壤有机碳储量的Pearson相关系数Table 5 Correlation coefficients between climate factors、soil factors and soil organic carbon

3 讨论

3.1 保护性耕作下土壤物理性质的变化

土壤容重、紧实度、持水性能是土壤物理性质的重要指标,各区域土壤类型、耕作年限、耕作机械不同,导致不同耕作下土壤物理性质具有区域性差异。众多研究者对不同区域保护性耕作下土壤物理性质的研究结果存在分歧,许多研究者发现免耕处理下土壤容重和紧实度增大、孔隙度减少,土壤含水量低[17-19];也有研究发现免耕处理下0—10 cm土层土壤容重显著降低,土壤孔隙度提高,土壤含水量提高[9];而侯雪坤[20]认为免耕与传统耕作下土壤容重、孔隙度无显著差异,而与土壤质地、种植制度等有关。本研究中免耕处理下,廊坊试验点土壤容重与紧实度高于传统耕作,这可能是由于该试验点为一年两熟的种植制度,传统耕作下频繁的机械扰动降低了土壤容重,而免耕对土壤扰动比较小,同时播种机械对土壤具有压实作用,造成表层容重值的提高和紧实度的增加,但对深层土壤影响较小。公主岭试验点0—80 cm土壤剖面容重和紧实度免耕显著大于传统耕作,分析其原因可能是黑土黏粒含量较高,受耕作播种机械影响大,免耕处理下播种机机械的压实作业导致土壤紧实度进一步增加、孔隙度减少,土壤容重显著增大,而传统耕作以大机械翻耕作业为主,土壤疏松多孔,进而降低了土壤容重和紧实度,这与王恩姮等[21]的结果一致;临汾和寿阳试验点主要是人工操作,试验小区机械压实作用小,同时免耕增加秸秆还田,增加土壤有机碳,土壤动物、微生物增多,对土壤具有疏松作用,再加上冬季土壤冻融疏松作用,因此免耕下表层土壤容重低于传统耕作。

土壤颗粒组成决定土壤孔隙结构,而孔隙结构影响土壤水分运动[22]。公主岭试验点0—500 kPa吸力下土壤体积含水量都较大,这可能是由于黏质黑土保水性能比较好[23];而廊坊试验点0—50 kPa吸力下孔隙释水性较强,一定吸力以后平缓,这有可能是由于砂质潮土含沙量多,保水性能差造成的。本试验中,不同试验点各处理下土壤含水量在低吸力阶段没有显著差异,10—350 kPa中高吸力段,免耕处理下土壤持水能力高于传统耕作,这是由于保护性耕作土壤的持水性能较传统耕作土壤显著提高,一是秸秆还田带来有机质的增加,改善土壤内部的水热条件;二是耕作活动影响土壤的孔隙分布和团聚体结构;三是免耕秸秆还田覆盖减少了土壤水分的无效蒸发,增加土壤有效持水量,因此,免耕土壤持水能力高于传统耕作[24-25]。

3.2 保护性耕作下土壤有机碳储量的变化

保护性耕作能促进土壤有机碳积累。BAKER等[26]发现耕作方式对土壤有机碳的影响主要集中在 0—30 cm土层;而胡宁等[27]发现免耕提高5—15 cm土层有机碳储量,这主要是由于不同区域翻耕深度、土壤类型、地理条件等造成的,说明保护性耕作对土壤有机碳储量的影响因区域不同而差异显著。土壤有机碳含量由秸秆还田量、有机碳分解速率等因素决定,不同区域耕作下土壤物理性质的变化是影响有机碳分解转化的重要因素[28-29]。公主岭试验点0—80 cm土层土壤总有机碳储量免耕高于传统耕作,可能是由于表层积累的碳的淋溶和搬运,导致亚表层碳的输入性增加,而免耕秸秆覆盖提高了土壤的导水性能和生物活性,因此有利于土壤有机质向亚表层淋溶和迁移[30-33]。廊坊和临汾试验点 0—10 cm表层免耕处理土壤有机碳储量高于传统耕作,一是由于秸秆还田增加碳输入量,土壤表层碳含量增加;二是由于秸秆覆盖降低了土壤水分蒸发,土壤持水能力提高,减少了因风蚀水蚀造成的碳损失[34];三是由于免耕改变了土壤的物理性状,土壤容重增加,孔隙度较小,不利于微生物活动,降低了有机碳的分解速率[35-37]。而传统耕作对土壤扰动较大,土壤通气性增强,土壤有机碳分解比较快[12]。免耕对土壤扰动比较小,秸秆仅覆盖在地表,深层土壤基本无秸秆输入,因此免耕显著降低了10 cm以下土层有机碳储量;寿阳试验点免耕处理提高了 0—40 cm土层有机碳储量,这主要是由于该区域土壤质地为砂壤土,土壤颗粒间孔隙度比较大,造成有机质向下层迁移和淋溶,因此免耕在增加寿阳试验点表层碳储量的同时增加了20—40 cm土层有机碳储量。

3.3 区域气候因素及土壤物理性质对有机碳储量的影响

土壤有机碳储量受气候因子和土壤性质等因子影响显著。STRONG等[38]认为土壤总孔隙度与土壤有机碳具有正相关性;而祖元刚等[39]研究了东北黑土发现,土壤容重与有机碳呈正相关关系,总孔隙度与土壤有机碳含量呈显著负相关。王玉珏等[40]研究发现土壤有机碳、总氮含量与年均温、年降水有显著正相关关系,与砂土含量、土壤容重有显著正相关关系。本研究表明,土壤有机碳与饱和含水量呈极显著正相关关系,而与年均温、年降水、紧实度具有显著负相关关系,有机碳储量受气候因子、持水能力、紧实度的影响显著。保护性耕作提高土壤持水能力、增加有机碳储量主要原因:一是保护性耕作增加了土壤覆盖,裸露面积减少,土壤有机碳矿化少;另一方面,保护性耕作通过减少对土壤的扰动,降低了土壤水分蒸发,减少了因风蚀和水蚀造成的有机碳损失。因此,保护性耕作可以不同程度地增加有机碳储量。

4 结论

4.1 免耕对土壤容重和紧实度影响存在区域性差异。免耕提高了黏质黑土(公主岭)和砂质潮土(廊坊)土壤容重和紧实度,降低了粉砂壤质黄土(临汾)和砂壤质褐土(寿阳)土壤容重。

4.2 与传统耕作相比,免耕显著提高 4个试验点0—10 cm表层有机碳储量。其中黏质黑土(公主岭)有机碳储量提高了 45.4%,砂壤质褐土(寿阳)有机碳储量提高了 11.9%,砂质潮土(廊坊)有机碳储量提高了 23.1%,粉砂壤质黄土(临汾)有机碳储量提高了27.2%。

4.3 耕作对0—80 cm土层不同区域的有机碳总储量影响存在显著性差异。其中免耕下黏质黑土(公主岭)有机碳储量显著提高了7.2%,砂壤质褐土(寿阳)、砂质潮土(廊坊)、粉砂壤质黄土(临汾)有机碳储量分别降低了26.8%、31.3%、23.5%。

4.4 4个试验点不同耕作处理下土壤体积含水量在低吸力阶段没有显著差异,10—350 kPa中高吸力段,免耕处理下土壤持水能力高于传统耕作。

4.5 长期耕作可以通过调节土壤持水能力和紧实度影响土壤有机碳储量,但影响程度存在区域性差异。总体来说,免耕是提高表层土壤有机碳储量的重要措施。

致谢:感谢刘恩科研究员,卢昌艾研究员在土壤样品采集中的支持帮助!

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