张 萌 魏全全 肖厚军 赵 欢 芶久兰,* 赵 洪 朱方宇
(1 贵州省农业科学院土壤肥料研究所,贵州 贵阳 550006;2 遵义市播州区农业技术推广站, 贵州 遵义 563100)
我国农作物秸秆资源丰富[1-2],每年约20%的农作物秸秆资源以堆弃或者直接焚烧的处理方式被浪费[3],由此造成的环境污染问题日益严重。缓/控释肥料是提高肥料利用率的主要技术途径之一,已成为肥料行业的主要发展方向,但缓/控释肥普遍存在缺少补充土壤有机碳功能,材料受资源制约不可再生等缺陷。生物炭的问世为农业秸秆资源利用、土壤培肥改良、温室气体减排和肥料创新等提供了综合解决方案[4-5]。生物炭因具有较大的孔隙度和比表面积,以及丰富的化学反应型官能团,可作为肥料增效载体或是与化肥混合以提高肥料利用率[6]。研究发现生物炭与肥料混合造粒制备而成的生物炭基肥,不仅可以弥补生物炭养分不足的缺陷,还具有肥料缓释功能,在供给作物养分的同时,实现生物炭对土壤的改良功能和固碳作用[5]。
朝天椒(Capsicumannuumvar.frutescensL.)是贵州山地农业中的特色经济作物。近年来,由于长期连作、有机肥投入低,导致土壤C/N严重失衡,极大限制了朝天椒产量和品质的提升。研究发现朝天椒根系一般分布在20~30 cm耕层土壤中,根系较浅易造成生理性养分不足,即使在土壤养分背景值较高的情况下,仍无法被植物有效吸收利用[7]。研究表明,生物炭基肥能够活化耕层土壤有效养分,促进土壤微生物群落,提高矿质养分[8]。目前,关于生物炭基肥在作物提质增效方面效果已在水稻[9]、小麦[10]、玉米[11]、小白菜[12]、番茄[13]和马铃薯[14]等多种作物上得到证实。但生物炭基肥在贵州朝天椒上的施用效果尚未见报道,且能否利用生物炭基肥解决贵州朝天椒种植生产中的连作障碍及C/N失衡等问题,进而实现朝天椒提质增效目的亟待进一步研究。因此,本研究以贵州朝天椒品种艳椒425为试验对象,研究不同生物炭基肥用量对朝天椒产量、品质、养分吸收及肥料利用率等方面的影响,在综合评价生物炭基肥施用效果的同时确定其最适施用量,以期为贵州朝天椒高产高效栽培技术及生物炭基肥的推广应用提供理论依据。
试验于2017年4-10月在贵州省遵义市播州区石板镇(106°43′0″E,27°31′29″N,海拔885 m)进行。供试土壤前茬作物为辣椒,冬季休闲。土壤类型为贵州典型地带性粘性黄壤,其0~20 cm土层土壤基础理化性质为pH值6.03、有机质26.80 g·kg-1、全氮2.17 g·kg-1、有效磷48.60 mg·kg-1、速效钾175.0 mg·kg-1。
供试肥料:尿素(N 46%)、磷酸一铵(N 11%、P2O544%)、硫酸钾(K2O 50%)、西洋复合肥(N∶P2O5∶K2O为15∶15∶15)。供试生物炭为玉米秸秆炭,炭化温度为450℃,基本理化性质为pH值 7.95、有机碳473.61 g·kg-1、全氮8.04 g·kg-1、全磷1.88 g·kg-1、全钾47.53 g·kg-1。供试朝天椒品种为艳椒425,购自重庆科光种苗有限公司。
生物炭基肥:利用SKJ-120型平磨式挤压造粒机(上海佳乐机电集团有限公司)在贵州省农业科学院肥料示范厂采用掺混法制备而成,规格为1~2 cm圆柱状,所用原料为尿素、磷酸一铵、硫酸钾、玉米秸秆生物炭、膨润土和固体粘结剂;生物炭基肥所含肥料养分为N 12%、P2O56%、K2O 10.8%,生物炭含量为30%(质量比),如每生产100 kg该生物炭基肥,需要尿素22.83 kg、磷酸一铵13.64 kg、硫酸钾21.60 kg、玉米秸秆生物炭30.00 kg、膨润土6.93 kg和固体粘结剂5.00 kg。
试验共设置7个处理:不施肥(对照,CK);习惯施肥(记作FP):施用西洋复合肥1 500.0 kg·hm-2,N、P2O5、K2O分别为501.0、225.0、225.0 kg·hm-2;生物炭基肥用量1 785.0 kg·hm-2(记作BCF1):N、P2O5、K2O分别为214.2、107.1、192.8 kg·hm-2;生物炭基肥用量2 167.5 kg·hm-2(记作BCF2):N、P2O5、K2O分别为260.1、130.1、234.1 kg·hm-2;生物炭基肥用量 2 550.0 kg·hm-2(记作BCF3):N、P2O5、K2O分别为306.0、153.0、275.4 kg·hm-2;生物炭基肥用量2 932.5 kg·hm-2(记作BCF4):N、P2O5、K2O分别为351.9、176.0、316.7 kg·hm-2;生物炭基肥用量3 315.0 kg·hm-2(记作BCF5):N、P2O5、K2O分别为397.8、198.9、358.0 kg·hm-2。生物炭基肥均做基肥一次性施用,各处理具体肥料施用量如表1所示。
朝天椒移栽前先将肥料均匀撒施在土壤表层,用锄头翻耕混匀,然后再进行起垄种植。朝天椒种植采用单垄双行高厢起垄地膜覆盖的栽培方式,垄宽1.0 m,垄间横沟0.3 m。朝天椒幼苗在起垄覆膜10 d后进行移栽,移栽密度为5.20万株·hm-2。每个处理设置3次重复,随机区组排列,小区面积为20 m2(3.90 m×5.13 m)。其他管理同常规大田。
表1 不同处理的肥料施用量Table 1 The fertilization amount of different treatments /(kg·hm-2)
注:“-”表示不存在。下同。
Note:‘-’ indicates inexistence. The same as following.
在朝天椒收获前,每个小区随机采集6株相对长势一致的朝天椒植株,用于分析植株养分指标与果实品质指标。朝天椒植株分茎秆、叶片和果实三部分,分别于105℃杀青30 min后,60℃恒温烘干称量,然后将植物样品磨碎过筛后,采用H2SO4-H2O2联合消煮,凯氏定氮法测定全氮含量;钼锑抗比色法测定全磷含量;火焰光度法测定全钾含量,并计算植株氮、磷、钾素积累量[15]。同时,取部分朝天椒果实鲜样用于测定品质指标,酚二磺酸分光光度法测定硝酸盐含量;2, 4-二硝基苯肼比色法测定Vc含量;铜还原-直接滴定法测定还原糖含量;茚三酮显色法测定游离氨基酸含量[15]。朝天椒产量经过分批采收后于收获期计算朝天椒的最终产量。
植株养分积累量(kg·hm-2)=植株养分含量(%)×生物量(kg·hm-2)/100[16]
(1)
氮肥农学效率(agronomic efficiency of applied N,AEN,kg·kg-1)=(施肥处理作物产量-不施肥处理作物产量)/施氮量
(2)
氮肥表观利用率(apparent recovery efficiency of applied N,REN)=(施肥处理吸氮总量-不施肥处理吸氮总量)/施氮量×100%
(3)
式中,产量均按照干椒产量计算;磷(agronomic efficiency of applied P2O5,AEP)、钾肥农学效率(agronomic efficiency of applied K2O,AEK)和磷(apparent recovery efficiency of applied P2O5,REP)、钾肥表观利用率(apparent recovery efficiency of applied K2O,REK)计算方法同上。
注:A:鲜椒;B:干椒。不同小写字母表示处理间差异达5%显著水平。下同。Note: A: Fresh hot pepper. B: Dry hot pepper. Different lowercase letters indicate significant difference at 0.05 level among treaments. The same as following.图1 不同施肥处理的朝天椒产量Fig.1 The yield of pod pepper of different treatments
产值(元·hm-2)=朝天椒鲜重(kg·hm-2)×单价(元·kg-1)[17]
(4)
施肥增加产值(元·hm-2)=施肥处理产值(元·hm-2)-不施肥处理产值(元·hm-2)
(5)
纯收入(元·hm-2)=施肥增加产值(元·hm-2)-增加肥料投入(元·hm-2)
(6)。
经济效益计算中,朝天椒价格按鲜椒2.00元·kg-1计算,西洋复合肥、尿素、磷酸一铵、硫酸钾、玉米秸秆生物炭、膨润土和固体粘结剂的价格分别按2.25、2.00、2.80、4.00、1.90、0.30和2.00元·kg-1计算,折合之后的生物炭基肥原料成本为2.26元·kg-1,外加人工、水电、物损等费用,生物炭基肥的最终单价按照3.5元·kg-1计算。
采用线性加平台模型拟合最佳施肥量:y=ax+b(x≤C);y=P(x>C)。
式中,y:朝天椒产量(kg·hm-2);x:生物炭基肥施用量(kg·hm-2);a:回归系数;b:截距;C:直线与平台的交点;P:平台产量(kg·hm-2)。
采用Microsoft Excel 2003进行数据处理;采用Origin 8.0软件作图;DPS 15.10软件采用单因素最小显著差数法(LSD)法进行差异显著性分析,显著水平为P=0.05。
由图1可知,从鲜椒产量来看,与FP处理相比,生物炭基肥可使鲜椒增产2 032.29~5 564.37 kg·hm-2,增幅达到12.0%~32.8%,且随着生物炭基肥施用量的增加呈先增加后降低的趋势,以BCF2处理的鲜椒产量最高,达到22 544.52 kg·hm-2,显著高于FP、BCF1、BCF4和BCF5处理,但与BCF3处理间无显著差异。干椒产量变化趋势与鲜椒产量类似,与FP处理相比,生物炭基肥使干椒增产487.74~1 221.37 kg·hm-2,增幅为12.6%~31.6%,以BCF2处理的干椒产量最高,为 5 092.84 kg·hm-2,且显著高于其他处理。根据线性加平台模型计算生物炭基肥的最佳施肥量(图2),结果表明,生物炭基肥施用量在 2 168~2 218 kg·hm-2之间可获得最大产量。
注: **表示差异极显著(P<0.01)。Note: ** indicates extremely significant difference at 0.01 level.图2 生物炭基肥不同用量对朝天椒产量的影响Fig.2 Effect of different biochar-based fertilizer rates on hot pepper yield
由表2可知,从朝天椒果实品质指标来看,施用生物炭基肥对朝天椒果实硝酸盐和Vc含量的影响显著,但对还原糖和游离氨基酸含量的影响均不显著。从硝酸盐含量来看,与FP处理相比,BCF1、BCF2、BCF3、BCF4和BCF5的硝酸盐含量分别降低了3.9%、14.4%、4.9%、4.4%和4.5%,以BCF2处理降幅最大,且显著低于其他施肥处理。从Vc含量来看,与FP处理相比,施用生物炭基肥显著提高了朝天椒果实中的Vc含量,增幅为1.0%~19.3%,依次表现为BCF2>BCF3>BCF1>BCF4>BCF5,以BCF2处理的Vc含量最高,达到109.29 mg·100 g-1,且显著高于其他处理。
由图3可知,从氮素积累看,施用生物炭基肥处理的氮素积累量较FP处理显著提高了30.9%~57.1%。其中,BCF2和BCF5处理氮素积累量分别达到240.25和237.30 kg·hm-2,均显著高于BCF1、BCF3和BCF4,BCF1处理的氮素积累量较低,仅为200.08 kg·hm-2。从磷素积累看,施用炭基肥处理的磷素积累量较FP处理显著提高了26.87%~44.93%,且随着生物炭基肥施用量的增加呈先增加后降低的趋势,以BCF2处理的磷素积累量最高,为24.68 kg·hm-2,显著高于其他处理,BCF5处理的磷素积累量最低,仅为21.61 kg·hm-2。从钾素积累看,施用生物炭基肥处理的钾素积累量较FP处理显著提高了26.7%~59.6%,钾素积累量也随着炭基肥用量的增加表现为先增加后降低的趋势,以BCF2处理钾素积累量最高,为286.71 kg·hm-2,其他处理依次表现为BCF3>BCF4>BCF5>BCF1,且各处理间差异显著(P<0.05)。
表2 不同施肥处理的朝天椒果实品质Table 2 The quality of pod pepper of different treatments
注:同列不同小写字母表示处理间差异达5%显著水平。下同。
Note: Different lowercase letters in the same column indicate significant difference at 0.05 level among treatments. The same as following.
Note: A: N, B: P2O5, C: K2O.图3 不同施肥处理的NPK积累量Fig.3 The NPK accumulation of different treatments
由表3可知,不同施肥处理的氮、磷、钾肥料农学效率和表观利用率存在明显差异。从农学效率看,与FP处理相比,施用生物炭基肥处理的氮、磷肥农学效率分别提高了4.97~13.93、8.49~26.41 kg·kg-1,增幅分别为77.4%~217.0%、59.4%~184.8%,且随着生物炭基肥施用量的增加,氮、磷肥农学效率均呈递减趋势,且各处理间均差异显著(P<0.05),其中以BCF1处理的农学效率最高,AEN、AEP分别为20.35、40.70 kg·kg-1;随着生物炭基肥施用量的增加,钾肥农学效率也呈下降趋势,其中,BCF1、BCF2、BCF3的钾肥农学效率显著高于FP,分别提高了3.12~8.32 kg·kg-1,增幅为21.8%~58.2%,而BCF4、BCF5则低于FP处理。从表观利用率看,施用生物炭基肥处理的氮、磷、钾肥表观利用率分别提高了24.11~43.90个百分点、2.63~7.76个百分点、7.50~44.60个百分点,增幅分别为216.4%~394.1%、103.5%~305.4%、25.5%~151.3%,除BCF1和BCF2的磷肥表观利用率外,各处理间的氮、磷、钾肥表观利用率差异均达到显著水平(P<0.05),其中BCF2处理的REN和REK均最高分别为55.0%和74.1%,BCF1和BCF2处理的REP最高,均为10.3%。
表3 不同施肥处理的肥料利用率Table 3 The fertilizer utilization of different treatments
由表4可知,与FP处理相比,施用生物炭基肥处理的朝天椒产值增加了4 065~11 129元·hm-2,增幅为12.0%~32.8%,在扣除相应的肥料成本后,施用生物炭基肥处理纯收入较FP处理相比增加了2 106~8 118元·hm-2,增幅为19.4%~74.8%,其中以BCF2处理的经济效益最高。
研究发现生物炭基肥在作物增产提质方面具有明显的优越性[18-19]。这与本研究结果类似。本研究中,与FP处理相比,贵州朝天椒施用生物炭基肥后的鲜椒产量提高了12.0%~32.8%,干椒产量提高了12.6%~31.6%;同时辣椒果实中的硝酸盐含量降低了3.9%~14.4%,Vc含量提高了1.0%~19.3%,表明生物炭基肥能够提高朝天椒产量和品质,原因在于:首先,生物炭自身疏松多孔,可以改善贵州粘性黄壤的物理性质,提高土壤孔隙度,又因其比表面积大、离子吸附能力强的特性,使其与化肥混合造粒后,可以通过孔隙闭蓄和表面吸附吸持肥料养分,延缓炭基肥肥效[20-21];其次,生物炭除含有氮、磷、钾等大量元素外,还富含多种矿质养分,如钙、镁、锌等中微量元素,有利于多养分的平衡供应[13, 22];第三,生物炭对NH4+具有较强的吸附能力,可以控制炭基肥中的氮素由NH4+向NO3-的转化速率,避免作物在短期内吸收过多的氮素而造成硝酸盐积累[12, 23],而相对较低的炭基肥施用量(氮素用量较低)以及多种中微量元素的施入均有利于果实中Vc含量的提高[1, 24]。
表4 不同施肥处理的经济效益Table 4 The economic benefits of different treatments /(元·hm-2)
研究表明,肥料利用率与土壤通气状况、土壤含水量、微生物活性等影响土壤养分转化的因素密切相关[25]。本研究中,与FP处理相比,施用生物炭基肥明显提高了氮、磷、钾肥的农学效率和表观利用率,其中氮、磷、钾农学效率最高分别为20.35、40.70和22.61 kg·kg-1,而氮、磷、钾表观利用率最高分别为55.0%、10.3%、74.1%,说明在本研究条件下施用生物炭基肥可以明显提高肥料利用率,尤其是对氮肥和钾肥利用率提高效果显著。研究发现炭基肥中的生物炭利用其表面较高的离子交换量和活跃的羧基、羟基等官能团,可将土壤和肥料中的氮素(NH4+或NO3-)紧紧吸附在生物炭表面,减少了氮素向下层土壤的淋溶与固定,且能有效防止氮素的气态损失(氨挥发等),提高氮素有效性[22, 26]。此外,施用炭基肥在改变土壤理化性质的同时,还直接或间接提高了与土壤氮素转化有关的酶活性、氨氧化细菌丰度与活性等,从而提高了氮素的生物有效性[27-28]。施用生物炭基肥可以提高钾肥利用率,原因在于:一方面,生物炭自身钾素含量较高,本试验中生物炭全钾含量高达47.53 g·kg-1,且生物炭中的钾素多数为可溶性钾,因此施入土壤后快速提高土壤速效钾含量并及时被作物快速吸收利用[27, 29];另一方面,生物炭施入后可引起土壤温度、pH值、有机碳含量的提高,间接促进了硅酸盐解钾菌数量和活性,进而提高了土壤吸附固定态钾有效性以提高钾素利用率[30-31]。因此,从钾素高效利用角度而言,在后期生物炭基肥的制备过程中可考虑适当降低化肥钾比例而以生物炭钾予以替代,这对缓解我国钾矿资源缺乏、提高秸秆钾素资源综合利用具有重要意义。
经济效益是农田生态系统的重要属性之一,也是农民实现增产增收不可忽视的标准。本研究结果表明,施用生物炭基肥处理的纯收入较FP处理增加了2 106~8 118元·hm-2,增幅为19.4%~74.8%,以BCF2处理的经济效益最高。研究表明,生物炭大规模应用的前提是生物炭施用的经济可行性[32],但目前多数研究仍主要集中在生物炭的环境效应[33-34]方面,分析其原因主要是由于生物炭前期施用量大、价格高,导致投入成本过高、收益见效相对较慢等。生物炭基肥能够实现农民增收的主要原因在于以较低的肥料投入实现了较高的作物产量,同时实现了化肥和秸秆资源的综合利用。因此,在本试验条件下,推荐施用量 2 167.5 kg·hm-2作为贵州辣椒栽培种植中生物炭基肥的最佳施用量。在未来生物炭基肥生产中还需尽可能的降低原料成本,进而降低生物炭基肥价格,使生物炭基肥更好的推广应用,以期实现农民经济收益的最大化。
生物炭基肥能有效地提高贵州黄壤朝天椒产量、改善朝天椒品质、提高肥料利用率和经济效益,推荐以2 167.5 kg·hm-2作为贵州黄壤朝天椒高产高效栽培的最佳施用量。此外,生物炭基肥施用后必定会对土壤产生影响,尤其是土壤微生物、酶活性等,因此下一步将结合田间试验重点研究生物炭基肥对朝天椒种植土壤的影响,以期为生物炭基肥在贵州朝天椒生产中推广应用提供更为可靠的理论依据和数据支持。