不同秸秆还田方式对土壤质量改良效应的综合评价

余 坤，李国建，李百凤，褚晓升,冯 浩,3

(1.中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司，陕西 西安 710065；2. 西北农林科技大学中国旱区节水农业研究院，陕西 杨凌 712100；3.中国科学院水利部水土保持研究所，陕西 杨凌 712100)

土壤质量主要包括3个方面含义：一是土壤提供植物养分和生产生物物质的土壤肥力质量；二是容纳、吸收、净化污染物的土壤环境质量；三是维护保障人类和动植物健康的土壤健康质量[1]。土壤质量是一个复杂的功能实体，不能够直接测定，但可以通过建立合适的土壤质量指标体系对其进行定性和定量的评价。土壤质量指标是从土壤生产潜力和环境管理的角度检测和评价土壤健康状况的性质、功能或条件的指标[2]。土壤质量评价指标体系大致可分为描述性指标(定性指标)和分析性指标(定量指标)两大类。其中，分析性指标主要是指选择土壤的各种属性，进行定量分析，获取分析数据，然后确定数据指标的阈值和最适值。根据分析性指标的性质，土壤质量的评价指标主要包括土壤物理、化学和生物学指标3个方面[3]。近年来，统计学方法在相关领域广泛应用，越来越多的研究学者采用多变量分析方法，将土壤物理、化学和生物学指标集成综合指标以较为客观、全面地评价土壤质量的优劣。目前，因子分析和聚类分析等方法已被应用于土壤质量的综合评价中。

秸秆还田有利于改土保墒、提高土壤肥力，是中国提倡的保护性耕作措施之一[4]。但是目前秸秆还田方式以秸秆覆盖和秸秆翻压还田为主。在秸秆资源利用方面存在较多问题，如作物秸秆碳氮比较高(禾本科作物秸秆C/N高达60～80∶1)，施入土壤后分解较缓慢，易发生与作物争氮和诱发病虫害等现象[5-6]。鉴于此，本研究拟对秸秆进行氨化、粉碎处理后还田，以降低秸秆碳氮比、提高土壤中秸秆分布均匀性，通过不同秸秆还田方式来改良土壤；采用侧重于成因清晰性评价和命名清晰性高的因子分析法和聚类分析法[7-8]，对不同秸秆还田方式下土壤质量指标进行综合评价，旨在阐明还田秸秆自身特性对提升土壤质量的作用机理，从而为寻求合理的土壤改良措施提供理论依据和技术支撑。

1 材料与方法

1.1 试验地概况

试验于2011年10月—2016年6月在西北农林科技大学中国旱区节水农业研究院试验站进行。该站位于108°24′E，34°20′N，海拔521 m，地理位置属暖湿带季风半湿润气候区。土壤质地为中壤土，1 m土层的平均田间持水率为23%～25%，凋萎含水率为8.5%(以上均为质量含水率)，平均干体积质量为1.44 g·cm-3。土壤有机质、全氮含量分别为11.17、0.95 g·kg-1，速效磷、速效钾含量分别为13.67、183.20 mg·kg-1。

1.2 试验设计

试验前将玉米秸秆粉碎至粉末状(直径小于1 mm)和长秸秆(长约50 mm)两个水平，粉末状秸秆过1 mm筛备用。秸秆氨化处理方法[9]：以水溶液形式加入秸秆干质量1.33%的氮素(调整秸秆C/N值为25/1)、4%的氢氧化钙，溶液总质量为秸秆干质量的30%，以喷洒方式与秸秆混合均匀后装入密闭塑料箱，并放置在35℃恒温人工气候室培养6 d备用。

试验共设6个处理，分别为秸秆不还田对照(CK)，长秸秆(50 mm)覆盖还田(LM)，长秸秆(50 mm)翻压还田(LP)，粉末秸秆(1 mm)翻压还田(SP)，长秸秆(50 mm)氨化翻压还田(ALP)和粉末秸秆(1 mm)氨化翻压还田(ASP)，采用随机区组排列，各处理重复3 次，小区面积为20 m2(4 m×5 m)，试验区周围布置2 m宽的相同作物保护带。供试冬小麦品种为“小偃22”，采用人工条播种植方式，播种量187.4 kg·hm-2，播种深度5 cm，行距25 cm。连续5个生长季秸秆还田量均为4 500 kg·hm-2。基肥施用量为225 kg·hm-2纯氮(尿素，N含量46%)、112.5 kg·hm-2纯磷(磷酸二铵，P2O5含量48%)，每次播种前用旋耕机将基肥与不同处理秸秆一次性翻入土壤耕层0～15 cm内(LM处理秸秆在播种后覆盖于地表)，生育期内不追肥。其它田间管理与当地农民种植习惯一致。

1.3 样品采集及测定

土壤样品于2016年6月冬小麦收获后，每个小区用环刀(体积为100 cm3)，以“△”形布置3个采样点，在0～20 cm土层采集原状土样，密封带回实验室，测定土壤体积质量、饱和导水率和饱和含水量。同时，用土钻在耕层(0～20 cm)以“△”形布置3个采样点采集土样，剔除杂物，混合均匀后用四分法分出2份，一份鲜样过2 mm筛并于4℃条件下保存，用于土壤微生物量碳、氮、可溶性有机碳、氮、土壤酶活性的测定，另一份风干用于理化性质测试。

土壤体积质量、土壤孔隙度和土壤饱和含水量采用环刀法测定[10]；土壤饱和导水率采用定水头法测定[11]；土壤团聚体粒级分布和稳定性参考Limon-Ortega等[12]方法测定；土壤有机碳用重铬酸钾-浓硫酸外加热法测定[10]；土壤全氮采用凯氏定氮法(KJELTE2300全自动定氮仪，瑞典)测定[10]。

土壤微生物量碳、氮和可溶性碳、氮采用氯仿熏蒸0.5 mol·L-1K2SO4浸提法测定[13-14]；土壤蔗糖酶、脲酶、碱性磷酸酶和过氧化氢酶分别采用磷酸苯二钠比色法、靛酚比色法、硫代硫酸钠滴定法和高锰酸钾滴定法测定[15]。

土壤呼吸采用动态闭合法测定[16]：在2016年6月冬小麦成熟后，利用美国LICOR公司生产的Li-6400便携式光合作用测定系统和Li-6400-09土壤呼吸室进行各处理小区土壤呼吸测定。为减少测定误差，土壤叶室环刀提前2 h插入土壤2 cm深度处。各处理按“△”形分布重复测定3个样点，每个处理的土壤呼吸速率是仪器2次循环测量的平均值。测定时间一般在上午09∶00—11∶00，相关研究表明该时段测得的土壤呼吸速率可以代表当日的平均值[17]。

作物产量的测定：在成熟期，选取各处理均匀一致有代表性的1 m2样方区域的小麦进行测产，重复3次，折合成每公顷产量，kg·hm-2。

1.4 数据处理与统计分析

1.4.1 数据处理 水稳性团聚体指由性质稳定的胶体胶结团聚而形成的在水中浸泡、冲洗而不易分散的>0.25 mm的土壤团粒，其对土壤肥力有重要影响。>0.25 mm水稳性团聚体含量计算公式为[10]：

(1)

式中，R0.25为>0.25 mm水稳定性团聚体质量分数(%)；mi为对应粒级团聚体质量分数(%)。

团聚体平均重量直径(mean weight diameter，MWD)、几何平均直径(geometric mean diameter，GMD)参数是评价土壤团聚体分布状况和稳定性特征的重要指标。MWD和GMD都是基于不同粒径的团聚体的质量得到的，计算公式如下[18]：

(2)

(3)

式中,xi为任一级别范围内团聚体的平均直径(mm)；yi为对应于xi的团聚体质量分数(%)。

土壤团聚体分形维数Dd是土壤团聚体结构定量化反映，其计算采用杨培岭等[19]推导的公式：

(4)

1.4.2 统计分析 试验数据采用Excel 2003、SPSS 16.0统计软件进行方差分析与原始数据的标准化，选择Duncan新复极差法用于显著性检验(P<0.05)。同时利用因子分析法和聚类分析法分别对土壤性质进行分析。

1.5 土壤质量评价指标与评价方法

1.5.1 土壤质量评价指标 为了更加客观地评价不同秸秆还田方式对土壤质量的改良效果，首先需要筛选出合适的土壤质量指标。根据代表性、灵敏性和合理性的土壤质量评价原则[20]，同时结合本试验实际情况，共选取了7个土壤物理指标：土壤体积质量(X1)、饱和导水率(X2)、饱和含水量(X3)、>0.25 mm水稳性团聚体含量(X4)、水稳性团聚体平均重量直径(X5)、水稳性团聚体几何平均直径(X6)、水稳性团聚体分形维数(X7)；4个土壤养分指标：总有机碳(X8)、全氮(X9)、可溶性有机碳(X10)、可溶性有机氮(X11)；7个土壤微生物-酶活性指标：微生物量碳(X12)、微生物量氮(X13)、土壤呼吸速率(X14)、蔗糖酶(X15)、脲酶(X16)、过氧化氢酶(X17)、碱性磷酸酶(X18)，用总计18个指标对土壤质量进行综合分析评价，选取对土壤性质影响较大的因子。具体测定值见表1。

表1 土壤质量各指标平均值

1.5.2 评价方法 以往基于不同秸秆还田方式进行土壤质量评价的研究多集中在对各指标分别比较，由于不同处理土壤物理、化学和生物学等各单个指标大小趋势未必一致，仅根据各指标数值大小难以对土壤质量的优劣做出准确评价。因子分析法作为评价土壤质量的一种有效方法，不仅能够避免信息重叠，而且对因子变量具有较强的解释性[21]，因此本研究采用侧重成因清晰性评价的因子分析法和聚类分析法，对不同秸秆还田方式下土壤质量进行综合评价，通过计算各主因子的得分计算出不同处理土壤质量的综合得分，并按照其得分的高低进行排序，从而能够综合量化土壤质量等级，并对影响土壤质量的因子进行解释。

因子分析是主成分分析的发展和延伸，通过对载荷阵作方差最大旋转，以将相关性比较密切的因子相对集中，便于对因子做出合理解释。具体来说，它主要是研究如何以较少的几个因子反映出原始资料的大部分信息，将众多原始的高维变量进行最佳综合与简化降维，避免确定各指标权重时的主观随意性，以及如何较为清晰地解释各因子变量对土壤质量的作用与贡献，并最终达到对描述土壤质量的物理、化学和生物学指标进行综合的一种统计分析方法[22]。本研究中所选取的土壤质量评价指标之间的相关系数绝对值绝大部分大于0.3，同时原有变量通过了KMO检验(KMO值为0.60)和Bartlett球形度检验(P=0.00)，均满足因子分析的前提条件。因此，本文可采用因子分析法对不同秸秆还田方式下土壤质量改良效果进行评价。

为了更清楚直观地比较不同秸秆还田方式下的土壤质量状况，需要计算各处理的因子得分Fi，即

Fi=∑AiX

(5)

式中,Ai是因子得分系数的第i列向量；X为土壤评价指标。

将标准化数据带入以上计算公式，即可得到不同处理分别在各主因子上的得分，然后再根据以下计算式即可得到各处理的综合得分F：

F=∑biFi=b1F1+b2F2+…biFi

(6)

式中，b为各主因子对土壤变异的方差贡献率。

2 结果与分析

2.1 土壤质量指标标准化处理及相关矩阵

由于本试验中选取的18个土壤质量指标具有不同的量纲，且其数量级差别较大，为确保分析结果的客观性和科学性，需要对该18个土壤质量指标进行标准化处理(表2)，并进行敏感性分析。

表2 各指标标准化数据

由土壤质量指标敏感性分析结果(表3)可知，土壤饱和导水率的变异系数最大，达到31.63%，说明不同秸秆还田方式对土壤饱和导水率的影响最大。此外，土壤饱和含水率、水稳性大团聚体含量、水稳性团聚体平均重量直径和几何平均直径变异系数也较大，其变异系数分别达到6.50%、5.75%、9.11%和11.99%，表明不同秸秆还田方式对土壤结构的影响明显，在本研究中可作为秸秆还田影响土壤质量的物理结构指标。对于土壤不同类型碳、氮指标来说，土壤有机碳、全氮、微生物量碳、氮、土壤可溶性有机碳、氮含量和土壤呼吸速率的变异系数均较大，分别达到了4.46%、3.87%、6.58%、9.63%、10.69%和13.31%，说明秸秆还田对土壤碳、氮库的影响明显，尤其是土壤呼吸速率、微生物量碳和可溶性有机碳含量，变异系数高于土壤有机碳。这可能是因为秸秆还田作为一种有机物料，施入土壤后能增加土壤有机碳含量，同时还田的秸秆为土壤微生物提供了大量的碳源，能促进微生物的生长和繁殖，进而加快土壤碳的矿化速率，同时可溶性有机碳、氮既是土壤微生物和直接能源物质，又是微生物死亡后的消纳汇，它们处于不断动态转化过程中。由此可知，土壤总有机碳对秸秆还田的响应不及土壤活性有机碳敏感。

2.2 土壤质量的因子分析

根据因子分析方法的原理，运用SPSS 16.0统计软件计算出各指标的相关系数矩阵(表4)，分析得到各指标变量旋转后的成分矩阵及其得分系数矩阵，以及各因子所对应的特征值、贡献率和累计贡献率(表5)。

根据统计学原理，当各主因子的累计方差贡献率≥85%时即可用来反映系统的变异信息。另外，主因子的特征值在一定程度上可以解释各因子对土壤质量的影响力度。本研究提取了2个主因子，第一主因子对总方差的贡献率是50.462%，第二主因子对于总方差的贡献率是38.121%，二者之和达到88.583%(表5)，即前两个主因子基本上保留了原有指标的信息，说明利用因子分析不同秸秆还田方式下土壤质量的改良效果真实可靠。由表5可以看出，第一主因子(Z1)主要有土壤体积质量、饱和导水率、饱和含水量、>0.25 mm水稳性团聚体含量、团聚体平均重量直径、团聚体几何平均直径和团聚体分形维数等，它们与Z1的相关系数均超过0.8，且主要是与土壤物理性质有关，可定义为土壤物理结构因子；第二主因子主要有土壤不同形态碳、氮含量以及土壤酶活性，代表了土壤中的微生物活性及土壤肥力状况，可定义为土壤生物肥力因子。

2.3 不同处理土壤质量的得分与排名

为了更清楚直观地比较不同秸秆还田方式下土壤质量状况，通过公因子得分系数矩阵(表5)计算出各处理的因子得分和综合得分(表6)。

表5 因子旋转后成分矩阵及得分系数矩阵

由表6可知，第一主因子得分最高的是ASP处理，其次是ALP处理，说明ASP和ALP处理在降低土壤体积质量，提高土壤饱和导水率、饱和含水量和水稳性大团聚体含量及其稳定性方面占有明显优势，表明氨化和粉末秸秆还田能显著改善土壤物理性状，对土壤结构具有较好的改良作用；SP和LP处理得分较低，但仍明显高于LM和CK，说明秸秆翻压还田对改善土壤物理特性也有一定作用，而LM处理得分低于CK，说明秸秆覆盖对改善土壤物理特性效果不明显。第二主因子得分最高的是LM处理，其次为LP、SP、ALP和ASP处理，最低为CK处理，说明秸秆还田处理较不还田对照均可显著提高土壤中各种形态碳、氮含量，提高土壤微生物活性，ASP处理第二因子得分较低，这可能是由于ASP处理秸秆分解速率较快，其土壤有机碳含量低于传统秸秆还田处理。各处理的综合得分大小顺序依次为ASP>ALP>SP>LP>LM>CK，说明秸秆还田处理较不还田对照能明显提高土壤综合性质，氨化秸秆还田对土壤综合性质的提升效果最佳。

表6 不同处理各因子得分及综合得分

2.4 土壤质量的聚类分析

为了使评价结果更加清晰，将各处理的主因子得分作为评价其肥力的新指标，以欧氏距离衡量各处理对土壤质量改良差异大小，采用最短距离法对各处理进行系统聚类，具体水平分类如图1所示。

从系统聚类图(图1)来看，可以把6个处理分为4类：改良效果优(ALP，ASP)；改良效果中等偏上(LP，SP)；改良效果中等偏下(LM)；改良效果最差(CK)。

图1 各处理土壤质量评价聚类图Fig.1 Cluster graph of soil quality assessment in different treatments

不同秸秆还田方式下的土壤质量等级相比较而言，ALP和ASP处理最高，LP和SP较高，LM次之，CK最差。说明秸秆还田处理较不还田对照能明显改善土壤质量，其中氨化秸秆翻压还田效果最佳，未氨化秸秆翻压还田次之，秸秆覆盖效果最差。这一结果表明，通过对秸秆进行氨化处理后还田能显著改善土壤结构和团聚体状况，增强土壤微生物和酶活性，从而达到改良土壤质量的目的，而粉碎措施对提高秸秆还田改良土壤质量的效果不明显。

2.5 土壤质量评价结果与农田生产力的关系

土壤质量的优劣可以通过农田生产力水平来反映，具体表现为作物产量的高低[23]，因此作物产量也常被作为检验评价结果客观性及准确性的依据。不同处理连续5 a冬小麦产量变化如图2所示。

由图2可知，各秸秆还田处理较CK能显著提高冬小麦籽粒产量。其中，秸秆翻压还田提高冬小麦产量效果优于秸秆覆盖，氨化秸秆还田提高冬小麦产量效果优于传统秸秆还田，其中ASP处理冬小麦5 a平均产量最高，为7 668 kg·hm-2。不同处理冬小麦多年平均产量与土壤质量综合得分的变化趋势比较吻合，说明通过这两种方法进行土壤质量评价所得到的结果是可靠的。

注：不同字母表示同一生长季不同处理间差异显著(P<0.05)。Note: Different letters indicate significant differences among treatments in the same growing season (P<0.05).图2 连续5个生长季各处理冬小麦产量变化Fig.2 Winter wheat yield under different treatments in five growing seasons

3 讨 论

3.1 土壤评价指标体系的建立

土壤质量是土壤物理、化学和生物学特性的综合反映，其评价结果可直观表征出土壤质量的总体状况[24]。由于评价目的和侧重评价的尺度不同，评价指标和评价方法的选择亦有所差异[25]。以往基于不同秸秆还田方式进行土壤质量评价的研究多集中在对各指标分开比较，由于不同处理土壤物理、化学和生物学等各单个指标大小趋势未必一致，仅根据各指标数值大小难以对土壤质量的优劣做出准确评价。因子分析法作为评价土壤质量的一种有效方法，不仅能够避免信息重叠，而且对因子变量具有较强的解释性[21]，因此本研究采用命名清晰性高、应用上侧重成因清晰性评价的因子分析法和聚类分析法，对不同秸秆还田方式下土壤质量进行综合评价，通过计算各主因子的得分计算出不同处理土壤质量的综合得分，并按照得分的高低排序，从而能够综合量化土壤质量等级，并对影响土壤质量的因子进行解释。

3.2 不同秸秆还田方式土壤质量的综合评价

本研究基于土壤各指标间的相关性计算出所选取的土壤物理、化学和生物学性质等18个土壤质量指标的因子载荷以及各因子对应的特征值、贡献率和累计贡献率(表5)，得到本试验中影响土壤质量的2个主因子：土壤物理结构因子和土壤生物肥力因子，其方差贡献率分别为50.462%和38.121%，说明这两个因子能把土壤全部指标提供信息的88.583%反映出来，因此本研究利用因子分析法对不同秸秆还田方式下土壤质量进行评价是可靠的。

土壤物理性质的优劣直接或间接决定作物的生长和土壤生态系统的功能，土地利用方式以及管理措施均能对土壤的物理性质产生影响，从而影响到土壤环境及生态功能。本研究结果表明，因子分析综合得分排名前3名的是ASP、ALP和SP处理，且主要分布在土壤物理结构因子得分上，CK处理综合得分最低。说明秸秆还田处理较不还田对照能提高土壤质量，且粉碎和氨化秸秆还田处理改善土壤质量效果优于传统秸秆还田，这主要是由于粉碎和氨化秸秆还田能明显降低土壤容重，提高土壤饱和导水率和饱和含水率，增加土壤大团聚体含量及其稳定性，氨化和粉碎措施结合后效果更加显著，这与王珍等[26]和Guillou等[27]关于粉末秸秆和C/N比较低的秸秆施入土壤后能显著改善土壤持水和入渗能力，提高土壤团聚体稳定性的研究结果一致。

秸秆作为一种外源有机物料，施入土壤后能明显提高土壤有机碳水平，而土壤有机碳被认为是表征土壤质量和土壤可持续性的最重要指标，对土壤物理、化学及生物学性质均会产生重要影响[28-29]。Bossuyt 等[30]和Guillou等[27]研究发现，C/N比较低的秸秆施入土壤后分解速率较快，能够提高土壤微生物的活性，进而促进土壤碳的矿化分解。本研究中，各秸秆还田处理土壤生物肥力因子得分均高于CK处理，说明秸秆还田较不还田对照能提升土壤生物活性和土壤肥力。有趣的是，虽然SP、ALP和ASP处理土壤微生物量碳、微生物量氮、土壤酶活性以及土壤呼吸速率均高于LM和LP，但SP、ALP和ASP处理在土壤生物肥力因子的得分排名较低，这可能是与传统秸秆还田相比(LM和LP处理)，粉碎和氨化处理秸秆还田后分解速率较快，土壤微生物和土壤酶活性较高，促进了土壤中有机碳的矿化分解，导致土壤有机碳含量较低造成的。由此可知，土壤有机碳对土壤生物肥力的影响较大，粉碎和氨化秸秆还田虽然可以提高土壤生物活性，但其促进有机碳分解的问题也需要进一步研究。此外，尽管ALP和ASP处理土壤生物肥力因子得分较低，但综合排名为前2名，这主要与ALP和ASP处理土壤物理结构因子得分较高，且土壤物理结构因子对土壤质量评价的方差贡献率(50.462%)高于土壤生物肥力因子(38.121%)有关。

3.3 土壤质量综合评价结果与农田生产力水平的一致性分析

作物产量是农田生产力水平的综合体现，不同秸秆还田方式对土壤质量的影响必然反映到作物产量的变化上。本研究结果表明，连续5 a还田后各处理土壤质量综合评价排名和冬小麦产量排名均为ASP>ALP>SP>LP>LM>CK，说明秸秆还田较不还田对照能改善农田土壤质量，提高冬小麦产量，其中氨化秸秆还田效果优于传统秸秆还田。由聚类分析结果表明，氨化秸秆还田改善土壤质量效果最佳，其次为未氨化秸秆翻压还田处理，秸秆覆盖处理效果较差，而秸秆不还田处理效果最差，这与因子分析评价结果基本一致。由此可知，本研究采用因子分析获得的土壤质量综合评价得分(F值)不仅能量化土壤质量等级，且能在一定程度上表征农田生产力水平，其对不同秸秆还田方式下土壤质量综合评价的结果是合理、可靠的。

4 结 论

(1)通过对不同秸秆还田方式下的18个土壤质量指标进行因子分析，提取出的2个主因子反映了原信息总量的88.583%。第一主因子主要有土壤体积质量、饱和导水率、饱和含水量、>0.25 mm水稳性团聚体含量、团聚体平均重量直径、团聚体几何平均直径和团聚体分形维数等，代表了土壤物理结构状况；第二主因子主要有土壤不同形态碳、氮含量以及土壤酶活性，代表了土壤中的微生物活性及土壤肥力状况。2个主因子涵盖了土壤的物理、化学和生物学指标，使评价更具科学性。

(2)不同处理土壤质量得分结果表明，氨化秸秆还田在土壤质量改良方面优于其它处理。土壤肥力指标相关性分析表明，氨化秸秆还田主要是通过降低土壤容重、提高土壤饱和导水率和饱和含水量、提高水稳性大团聚体含量及其稳定性等土壤结构因子，进而改善土壤质量。

(3)聚类分析结果表明氨化秸秆还田土壤质量最高，传统秸秆翻压还田较高，秸秆覆盖次之，不还田对照最差，与因子分析结果一致，多年产量变化趋势也与其吻合，其中ASP处理的冬小麦5 a平均产量最高，为7 668 kg·hm-2。

综上，秸秆经粉碎、氨化处理后还田在改良土壤质量效果方面优于传统秸秆还田，粉碎并氨化秸秆较传统秸秆还田方式在提高冬小麦产量方面具有明显的促进作用，是本试验最佳的秸秆还田方式。研究结果可为干旱、半干旱地区改善秸秆还田措施、提高旱地农业生产潜力提供指导。