不同农作物秸秆腐解规律及模型预测评价

梁鑫宇 宋明丹，2 韩 梅 李正鹏，*

（1青海大学农林科学院，青海 西宁 810016；2国家农业环境西宁观测实验站，青海 西宁 810016）

中国是农业大国，2020年主要农作物秸秆产量已突破9 亿吨，占全球的16.8%［1］。大量的秸秆被焚烧、丢弃，不仅造成了资源浪费，还严重污染环境，已成为社会关注的热点问题［2］。作物秸秆含有大量的纤维素、半纤维素、木质素等富碳物质，以及丰富的氮、磷、钾等营养元素，是一种具有多功能用途的可再生生物资源［3］。秸秆还田不仅可以实现有机养分的循环利用，促进作物生长，替代化肥［4-5］，还能增加土壤养分，改善土壤质量［6-8］。但大量秸秆还田后，如果不能快速腐解，很容易造成土壤泡沫化，影响下一茬作物的生长［9-10］。而且大量秸秆还田容易造成植株缺氮，导致作物减产［11-12］。因此，明确秸秆腐解规律不仅是合理利用秸秆的基础，也是现代秸秆还田技术研究的关键。

前人对于秸秆还田的腐解规律进行了大量研究，大多数研究表明秸秆腐解呈前期快、后期慢的变化规律［13-15］。有机物料的腐解过程受气候、土壤、物料性质和田间管理等多种因素的共同影响［16］，其中物料性质和气候因素被认为是影响物料腐解的主要因素［17］。有机物料残留率作为腐解质量的重要评价指标之一，物料残留越少，说明腐解的效果越好［18］。王兆荣等［19］研究发现，在黑壤中，肥料与农作物秸秆的残留率在腐解初期急速下降，到第30天时尤为突出，第90天时，几乎50%的秸秆被腐解，之后腐解进程逐渐减缓，直至2年后，仍有少量分解，但其残留率下降幅度仅为2.50%～8.49%。陈兵等［20］在黄土丘陵区的研究表明，小麦和玉米秸秆填埋后365 d 的腐解率分别为50.2%和44.9%，物料的腐解速率与氮磷和木质素含量相关。可见，了解不同农作物秸秆的腐解规律与有机组分含量变化特征对改进秸秆还田下的作物养分调控具有重要意义。

物料腐解是各因子协同作用的过程，在不同土壤和生态气候区差异很大，因此有必要在不同地区开展有机物料腐解试验［21］。研究表明，秸秆还田腐解状况主要因物料自身性质、气候条件和土壤类型等因子而异［22］。目前，有关青海东部农业区农作物秸秆还田的腐解特征鲜有报道。青海省东部农业区属于高原大陆性气候，具有气温低、昼夜温差大、降雨少而集中、太阳辐射强等特点，导致该地区有机物料腐解和养分释放可能与其他地区不同。为此，本研究采用尼龙网袋法，以青海省东部农业区常见作物（马铃薯、油菜、菊芋、小麦）的秸秆及绿肥毛叶苕子为研究对象，探讨不同有机物料还田后的秸秆腐解规律和纤维素、半纤维素及木质素含量变化特征，结合试验期间气候土壤条件和物料性质分析不同有机物料在土壤中的腐解速率差异特征及其与各因素的关系，采用双库指数衰减模型量化腐解过程，利用物料纤维素、半纤维素及木质素含量预测腐解方程的特征参数，并评估模型的准确性，进一步掌握不同农作物秸秆在青海高原的腐解和有机组分变化特征，以期为该地区有机物料还田提供理论依据和技术指导。

1 材料与方法

1.1 试验地概况

腐解试验在青海省西宁市城北区青海大学农林科学院试验地（101°74＇E，36°56＇N）进行，该区平均海拔2 230 m，属高原大陆性干旱气候，年平均气温5.9 ℃，年平均降水量367.5 mm，年均蒸发量1 729.8 m［23］。土壤为栗钙土，0～20 cm耕层土壤有机碳含量24.59 g·kg-1、全氮1.47 g·kg-1、全磷3.09 g·kg-1、全钾23.2 g·kg-1、碱解氮120.17 mg·kg-1、速效磷41.67 mg·kg-1、速效钾228.67 mg·kg-1、pH 值为8.3。腐解期间的日平均气温和降水量如图1所示。

图1 腐解期间日平均气温和降水量Fig.1 Daily mean temperature and precipitation during decomposition

1.2 试验设计

采用尼龙网袋填埋法研究有机物料腐解过程，供试腐解材料为马铃薯秸秆（MLS）、油菜秸秆（YC）、菊芋秸秆（JY）、小麦秸秆（MG）、毛叶苕子（MS）共5 种，其初始理化性质见表1，每个处理重复21次。秸秆来自2020年收获期样品，风干晾晒后，将样品剪为2 cm左右小段，在60 ℃下烘至恒重。称取40 g样品装入长20 cm、宽15 cm 的尼龙网袋（孔径0.75 µm），并埋入20 cm 深土壤中，进行撂荒处理，自然腐解。填埋时间为2021年3月30日，分别于填埋后的第7、第14、第28、第42、第72、第117、第162 天进行采样，各处理取出3 个尼龙网袋带回实验室，用湿毛巾擦拭尼龙网袋表面，去除泥土和杂物，于60 ℃下烘干至恒重，然后称量，研磨备用。

表1 供试物料的理化性质Table 1 Physicochemical properties of tested organic materials/%

1.3 测定指标与方法

土壤理化性质测定方法参考《土壤农化分析》［24］；采用烘干法测定秸秆干物质量；使用ANKOM 2000i全自动纤维分析仪（北京安科博瑞科技有限公司）测定纤维素、半纤维素和木质素含量［25］；腐解期间的温度和降水数据来自距试验地100 m处的小型智能生态站［天圻东方智感（浙江）科技股份有限公司，杭州］。土壤温度和土壤湿度数据来自试验地埋设的土壤水分温度自动监测设备［智墒东方智感（浙江）科技股份有限公司，杭州］。

1.4 数据处理方法

不同时期各物料腐解残留率和有机组分累积腐解率计算公式如下：

式中，Rt为物料腐解第t天的残留率（%）；M0为物料初始质量（g）；Mt为腐解第t天的物料质量（g）；RCt、RHt、RLt分别为物料腐解第t天的纤维素、半纤维素、木质素累积腐解率（%）；C0、H0、L0分别为物料初始的纤维素、半纤维素、木质素含量（%）；Ct、Ht、Lt分别为腐解第t天时物料的纤维素、半纤维素、木质素含量（%）。

干物质量腐解残留率采用改进的双库指数衰减模型［17，26］来表征，计算公式如下：

式中，W（t）为腐解第t天的腐解残留率；a、b分别为易分解部分和难分解部分比例，a+b=1；k为易分解部分的分解速率常数，1/k为易分解部分的平均周转天数。

采用逐步回归法预测双库指数衰减模型的特征参数a 和1/k与纤维素、半纤维素及木质素含量的关系，评价模拟干物质量残留率与实测干物质量残留率之间的差异。模型模拟能力评价指标选择平均偏差（mean percent error，MPE）、均方根误差（root mean square error，RMSE）和标准化均方根误差（normalized root mean square error，nRMSE）三个指标进行表征［27］。其计算公式如下：

式中，si为模拟值；mi为观测值；M 为实测平均值；n为样本总数。nRMSE 取值范围为0～1，可用于比较不同指标的模拟效果。判断标准如下：nRMSE＜10%为极好，10%＜nRMSE＜20%为好，20%＜nRMSE＜30%为中等，nRMSE＞30%为差［28］。

试验数据采用Excel 2019 进行整理，用SPSS 25.0和R软件进行数据分析，用Origin 2021软件绘图。

2 结果与分析

2.1 不同有机物料腐解残留率和腐解速率

随着腐解时间的推移，不同有机物料的腐解残留率逐渐降低，均表现出前期快速下降、后期缓慢下降的特征（图2-A）；腐解第42 天，MS 腐解残留率达到38.75%，MLS、YC、JY、MG腐解残留率分别达到71.62%、79.91%、82.50%、71.33%，分别比MS 处理高32.87、41.16、43.75、32.58 个百分点；各处理经过162 d 的腐解，腐解残留率分别为37.86%（MLS）、40.75%（YC）、47.18%（JY）、48.35%（MG）、18.08%（MS），表现为小麦秸秆＞菊芋秸秆＞油菜秸秆＞马铃薯秸秆＞毛叶苕子，其中小麦秸秆的腐解残留率最高，且显著高于马铃薯秸秆、油菜秸秆、毛叶苕子（P＜0.05）；毛叶苕子的腐解残留率最低，且在整个腐解过程中均显著低于其他处理（P＜0.05）。不同物料的腐解速率随腐解时间的延长呈持续降低或先升高后降低趋势（图2-B），各处理在0～7 d 的腐解速率分别为525.71（MLS）、404.76（YC）、332.86（JY）、327.62（MG）和529.05 mg·d-1（MS），MLS和MS 的腐解速率显著高于其他处理。MLS、YC、JY 处理在0～7 d 的腐解速率最大，分别为525.71、404.76、332.86 mg·d-1；MG 处理在15～28 d 的腐解速率达到最大，为347.62 mg·d-1；MS 处理在8～14 d 的腐解速率达到最大值，为1 648.10 mg·d-1。

图2 不同有机物料残留率和腐解速率Fig.2 Decomposition rates and rates of different organic materials

2.2 不同有机物料腐解过程中有机组分的变化特征

由图3 可知，纤维素、半纤维素和木质素的腐解规律与干物质量相似，均呈现出前期快、后期缓慢的趋势，0～72 d为纤维素、半纤维素、木质素的快速腐解期，72～162 d 为腐解减缓期。至腐解结束，MLS、YC、JY、MG 和MS 处理有机物料纤维素腐解率分别达到80%、78%、63%、74%、84%，其中MS 处理纤维素腐解率最大，且显著高于其他处理（P＜0.05）（图3-A）。腐解28～162 d，MS 处理的纤维素腐解率始终显著高于其他处理（P＜0.05），JY 处理的纤维素腐解率始终显著低于其它处理（P＜0.05）。

至试验结束，MLS、YC、JY、MG 和MS 处理有机物料半纤维素腐解率分别达到53%、64%、53%、64%、63%，YC、MG和MS处理半纤维素腐解率显著高于MLS和JY 处理（P＜0.05）（图3-B）。在整个腐解过程中，MG 和MS、MLS 和JY 处理半纤维素腐解率变化趋势几乎一致。

至试验结束，各处理木质素腐解率分别达到28%（MLS）、23%（YC）、31%（JY）、32%（MG）、40%（MS），MS处理木质素腐解率显著高于其他处理（P＜0.05）（图3-C）。腐解第72 天，MS 处理木质素腐解率达32%，显著高出其他处理9～15 个百分点。整个腐解过程中，MS 处理木质素腐解率最高，YC处理最低。

图3 不同有机物料纤维素、半纤维素和木质素腐解率Fig.3 Decomposition rates of cellulose，hemicellulose and lignin in different organic materials

2.3 物料腐解速率与物料性质、环境因子的关系

相关系数矩阵分析能够详细直观地反映各自变量之间的关联性。本试验绘制了腐解速率（Y）与7 个自变量之间的相关系数矩阵（表2）；分析了各自变量对有机物料腐解速率的影响以及各自变量之间的相关性。总的来看，有机物料腐解速率与纤维素含量、半纤维素含量、木质素含量、土壤温度、气温、降水呈显著或极显著负相关（P＜0.05 或P＜0.01），与土壤湿度呈极显著正相关（P＜0.01）。其余各自变量之间也表现出较强的相关性。

表2 有机物料腐解速率与各自变量相关系数矩阵Table 2 Correlation coefficient matrix of each indicator

2.4 不同有机物料腐解过程的模拟

由表3 可知，双库指数衰减模型可以很好地模拟有机物料质量残留率与腐解时间的关系，且方程的决定系数均大于0.96。油菜秸杆、菊芋秸杆、毛叶苕子的易分解比例占总质量的80%左右，分别为86.13%、84.14%、79.26%，易分解部分的平均周转天数分别为137.31、164.95、26.90 d，毛叶苕子腐解速率最快，腐解主要发生在填埋后1个月，菊芋秸杆腐解速率最慢，腐解主要发生在填埋后的前6 个月。马铃薯秸杆和小麦秸秆的易分解比例分别为68.84%和53.66%，易分解部分的平均周转天数分别为74.57、54.52 d，小麦秸秆分解速率常数大于马铃薯秸秆，两种物料的腐解主要发生在填埋的前2～3个月。

2.5 干物质量腐解方程预测

根据不同有机物料初始纤维素含量（x1）、半纤维素含量（x2）、木质素含量（x3），通过多元逐步回归方程可以预测出双库衰减模型的干物质量易分解比例（a）与易分解部分的平均周转天数（1/k），方程为：（a）=65.457+1.346x1-2.956x3，R² =0.846；1/k=-76.093+8.51x1-8.95x3，R²=0.888。从模拟结果来看，a和1/k的MPE 分别在-3%～8%、-13%～11%范围内变化（表4），因此，物料的初始有机组分纤维素、半纤维素和木质素含量可以较好地预测腐解方程的特征参数a和1/k。

表4 不同有机物料干物质量a、1/k拟合值与预测值Table 4 Fitting and predicted values of dry matter quality a and 1/ k of different organic materials

将预测后的特征参数a和1/k代入双库衰减模型可以得到马铃薯秸秆、油菜秸秆、菊芋秸秆、小麦秸秆、毛叶苕子各处理腐解残留率的预测值，将预测值与拟合值进行比较（图4），可以看出不同有机物料腐解残留率的所有点都在对角线上下波动，通过模型评估得到马铃薯秸秆、油菜秸秆、菊芋秸秆、小麦秸秆、毛叶苕子的MPE 分别为-6%、30%、-18%、10%、7%；RMSE分别为2.123、3.159、2.425、1.397、4.772；nRMSE分别为3%、4%、3%、2%、11%；总体来看，MPE、RMSE、nRMSE 分别为23%、3.003、5%；总体模拟结果较好（表5）。

图4 不同有机物料干物质量残留率拟合值与预测值的关系Fig.4 Relationship between fitting value and predicted value of dry matter residual rate of different organic materials

表5 不同有机物料MPE、RMSE、nRMSE值Table 5 MPE，RMSE and nRMSE values of different organic materials

3 讨论

3.1 不同有机物料还田腐解规律

影响有机物料还田腐解率的因素较多，包括秸秆自身性质、还田深度、土壤因子以及气候因子等［22］。本研究中，马铃薯秸秆（MLS）、油菜秸秆（YC）、菊芋秸秆（JY）、小麦秸秆（MG）和毛叶苕子（MS）5种有机物料在土壤腐解过程中的残留率均表现出前期快速下降、后期缓慢下降的特征，这与前人研究结果相一致［14］。各处理在腐解前14 d 的腐解速率较快，主要是由于腐解前期秸秆中易分解的物质较多，大量的碳源可供微生物吸收利用，使秸秆快速分解［29-30］。毛叶苕子、小麦秸秆在0～42 d 达到快速腐解期，马铃薯秸秆、油菜秸秆、菊芋秸秆在0～72 d 达到快速腐解期，不同秸秆达到快速腐解期的时间不一致，究其原因，一方面是因为秸秆自身重量不同，体积小的秸秆比表面积大，更容易与土壤环境中的微生物和酶接触，分解速率更快［31］；另一方面是因为毛叶苕子的碳氮比（C/N）在10 左右，含有较多易分解或可溶性碳水化合物，而马铃薯秸秆、油菜秸秆、菊芋秸秆和小麦秸秆的C/N 在30～90 左右，含有更多难分解的纤维素、木质素等，且微生物在分解代谢过程中还会产生一些难分解的中间产物，导致其腐解速度较毛叶苕子慢［32-33］。相较前人研究结果［34］，本试验快速腐解期持续时间较长，这可能是试验开始时气温较低、降水较少、土壤温度下降使得微生物活性减弱，不利于秸秆的腐解和养分释放［35］。在整个腐解过程中，毛叶苕子腐解残留率最低，菊芋腐解残留率最高，可能是由于毛叶苕子含有的无机养分和可溶性碳水化合物较多，为微生物活动提供了充足的碳源和养分，使微生物数量增加，活性增强，进而加速了毛叶苕子的腐解［36-37］；后期随着腐解的进行，秸秆中可溶性有机物逐渐减少，剩余部分主要为难分解的有机物质，导致微生物活性降低，秸秆的腐解也随之变慢；而菊芋秸秆中纤维素和木质素等难分解物质含量较高［38］，导致菊芋的腐解相对缓慢。

3.2 不同有机物料还田有机组分变化特征

本研究中，不同有机物料纤维素和半纤维素腐解率变化与秸秆腐解率变化相似，均呈现出前期快、后期缓慢的趋势，说明有机物料腐解进程受纤维素和半纤维素腐解的影响较大，这与曾莉等［2］的研究结果一致。除此之外，整个腐解过程中，木质素腐解率始终低于纤维素和半纤维素，说明木质素较纤维素和半纤维素更难分解。麦逸辰等［39］研究发现，纤维素和半纤维素腐解主要集中在秸秆腐解前期，木质素腐解主要集中在秸秆腐解中后期。本研究中，不同有机物料纤维素和半纤维素腐解主要集中在0～72 d，腐解率分别为45%～77%和32%～53%，木质素腐解主要集中在28～72 d，腐解率达17%～32%，因此该结论在本研究中同样适用。研究表明，木质素含量或木质素/氮值低有利于有机物料分解；反之，则抑制有机物料分解［21］。相较马铃薯秸秆、油菜秸秆、菊芋秸秆和小麦秸秆，毛叶苕子的初始木质素含量最低（表1），推测这也是毛叶苕子在分解初期较其他秸秆分解快的原因。

3.3 有机物料腐解的数学模拟及模型评价

本研究对不同有机物料腐解速率与成分含量进行相关性分析发现，5 种有机物料腐解速率均与纤维素含量、半纤维素含量、木质素含量、土壤温度、气温、降水呈显著或极显著负相关，说明纤维素含量、半纤维素含量、木质素含量高的秸秆相对稳定，不易分解。有机物料在分解过程中由于各种成分含量及比值呈变化状态，因此可能会导致不同时期有机物料质量的制约因子也不同［20］；试验初期，由于气温低、降雨少，导致土壤温度很低，抑制了秸秆的分解，但秸秆仍处于快速腐解期；随着腐解时间的推移，气温逐渐升高，土壤温度也随之升高，但秸秆已经进入了腐解缓慢期，几乎不受气候和土壤因子的影响。本研究结果表明，不同有机物料易分解部分占比不同（表3），其中YC、JY、MS处理较高，分别为86.13%、84.14%、79.26%，但易分解部分的平均周转天数有较大差别，分别为137.31、164.95、26.90 d，这可能是因为前期毛叶苕子腐解较快，油菜秸秆和菊芋秸秆腐解较慢，后期毛叶苕子几乎已经停止腐解，而油菜秸秆和菊芋秸秆仍在腐解。

4 结论

有机物料的腐解率呈现前期快后期慢的下降趋势，至腐解结束，马铃薯秸秆、油菜秸秆、菊芋秸秆、小麦秸秆、毛叶苕子的腐解残留率分别为37.86%、40.75%、47.18%、48.35%、18.08%；有机物料中的纤维素、半纤维素、木质素腐解率均以毛叶苕子最高，菊芋秸秆的纤维素和半纤维素腐解率最低，油菜秸秆的木质素腐解率最低。因此，青海省东部农业区综合腐解效果最佳的有机物料为毛叶苕子。相关系数矩阵表明，有机物料腐解期间的腐解速率与纤维素含量、半纤维素含量、木质素含量、土壤温度、气温、降水呈显著或极显著负相关，与土壤湿度呈极显著正相关。双库指数衰减模型可以很好地模拟有机物料质量残留率与腐解时间的关系，且方程的决定系数均大于0.96；通过多元逐步回归得到该地区有机物料的腐解方程，且R²均大于0.8；物料的纤维素、半纤维素和木质素含量可以很好地预测腐解方程的易分解部分占比和易分解部分的平均周转天数，且预测腐解残留率与实测腐解残留率相对误差在15%以内。