張常仁,楊雅麗,程全國,劉亞軍,張春雨,何紅波,鮑雪蓮,解宏圖
(1.沈陽大學(xué) 環(huán)境學(xué)院,遼寧 沈陽 110044;2.中國科學(xué)院 沈陽應(yīng)用生態(tài)研究所,遼寧 沈陽 110016;3.遼寧省現(xiàn)代保護(hù)性耕作與生態(tài)農(nóng)業(yè)重點(diǎn)實驗室,遼寧 沈陽 110016;4.吉林省梨樹縣農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣總站,吉林 梨樹136500)
傳統(tǒng)耕作(翻耕、旋耕起壟)一直是我國東北地區(qū)主要的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式,高強(qiáng)度的農(nóng)業(yè)耕作使黑土長期處于超負(fù)荷利用狀態(tài),加之水土流失嚴(yán)重,導(dǎo)致黑土肥力逐年下降,嚴(yán)重影響了黑土地的耕地質(zhì)量,保護(hù)黑土地刻不容緩[1-2]。在農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)中,土壤有機(jī)質(zhì)的積累及其穩(wěn)定性是衡量土壤質(zhì)量的核心。東北黑土自開墾以來,土壤有機(jī)質(zhì)的礦化分解過程加速,其含量下降了46%[3]。以減少耕作頻率及秸稈還田為核心的保護(hù)性耕作可以通過增加外源輸入,減少土壤擾動有效地降低自然因素對土壤的侵蝕作用,促進(jìn)土壤有機(jī)質(zhì)的形成與穩(wěn)定,有效提升土壤有機(jī)質(zhì)數(shù)量和質(zhì)量,保證土壤的生產(chǎn)和生態(tài)功能[4-6]。
土壤微生物作為土壤生態(tài)系統(tǒng)中重要的組成部分直接參與土壤有機(jī)質(zhì)的分解和養(yǎng)分的循環(huán)轉(zhuǎn)化過程[7]。土壤微生物特性越來越多地被用于評估土壤健康,其生物量和活性表征著土壤質(zhì)量和有機(jī)質(zhì)遷移轉(zhuǎn)化的活躍程度[8-9]。研究表明,耕作方式影響土壤生物化學(xué)特性并最終通過改善土壤微生物群落組成和活性影響土壤有機(jī)碳的形成和轉(zhuǎn)化[10]。免耕通過減少擾動增加土壤微生物的生物量,秸稈的輸入使這種效果更為顯著[11]。秸稈的添加不僅為土壤輸入了大量的營養(yǎng)元素還可以改善土壤的理化性質(zhì),進(jìn)而影響土壤微生物的群落結(jié)構(gòu)和功能[12]。多數(shù)研究發(fā)現(xiàn),保護(hù)性耕作可以增加土壤有機(jī)碳的含量[13-14]。但也有研究發(fā)現(xiàn),免耕僅能增加表層幾厘米土壤及秸稈還田處有機(jī)碳的含量,土壤有機(jī)碳在表層的積累具有“飽和效應(yīng)”[15]。然而,與傳統(tǒng)的翻耕相比,長期的免耕及秸稈覆蓋還田后土壤性質(zhì)在耕層的變化如何影響土壤微生物量、微生物群落組成和活性,并且這些變化在不同土壤層次間的差異尚不明確。本研究利用位于吉林省梨樹縣的長期秸稈覆蓋免耕平臺,開展不同耕作模式下土壤微生物群落結(jié)構(gòu)和功能的研究,探討免耕秸稈還田對黑土土壤碳庫生物穩(wěn)定性的提升效果,為農(nóng)田可持續(xù)生產(chǎn)和高效管理提供理論依據(jù)。
試驗樣地位于吉林省梨樹縣大房身鄉(xiāng)高家村(43°19′N,124°14′E)的中國科學(xué)院沈陽應(yīng)用生態(tài)研究所保護(hù)性耕作研發(fā)基地。該基地始建于2007年,年平均氣溫為6.9 ℃,降雨量為614 mm,主要集中在6、7、8三個月,氣候類型為溫帶半濕潤大陸性季風(fēng)氣候。當(dāng)?shù)胤N植模式以玉米連作為主。供試土壤為中層黑土,壤質(zhì)黏土。本底土壤pH值為7.1,土壤有機(jī)碳含量為11.3 g·kg-1,土壤全氮含量為1.2 g·kg-1。
試驗小區(qū)采用完全隨機(jī)區(qū)組設(shè)計,3種不同耕作方式處理,分別為傳統(tǒng)耕作(Conventional tillage,CT)、免耕+無秸稈還田(No-tillage without stover,NT-0)、免耕+全量秸稈還田(No-tillage with total amount stover mulching,NT-100),每個處理4次重復(fù)。每個小區(qū)面積為8.7 m×30 m。傳統(tǒng)耕作(CT)模式為翻耕并全部移除秸稈,免耕播種采用德邦大為免耕播種機(jī)(DEBONT型號:2205)操作,其中,免耕處理無秸稈還田(NT-0)在播種前將秸稈全部移除,免耕處理全量秸稈還田(NT-100)在播種前將收獲的全部秸稈均勻的覆蓋在土壤表面,秸稈長度約為50 cm。免耕處理模式下,除播種外全年不再對土壤進(jìn)行擾動。各處理的肥料施用量相同分別為:氮(N)240 kg·hm-2、磷(P2O5)110 kg·hm-2、鉀(K2O)110 kg·hm-2。
土壤樣品于2019年秋季收獲后采集,采用土鉆法,五點(diǎn)混合取樣。采樣深度為0~5 cm、5~10 cm和10~20 cm。采集后的樣品過2 mm篩,去除可見的石礫、秸稈殘渣和根系,一部分保存于4 ℃冰箱用于土壤銨態(tài)氮、硝態(tài)氮、水溶性碳氮和土壤酶活性的測定;另一部分保存于-20 ℃冰箱,用于磷脂脂肪酸(PLFA)測定。風(fēng)干土用于土壤酸堿度(pH)、全氮(TN)和土壤有機(jī)碳(SOC)測定。
1.3.2 土壤磷脂脂肪酸測定。將-20 ℃冰箱保存的土壤樣品冷凍干燥,取冷凍干燥后的樣品進(jìn)行實驗。以磷酸為緩沖液,按照氯仿-甲醇單相萃取的方法提取磷脂脂肪酸(PLFA),然后用硅膠柱進(jìn)行純化、甲酯化,收集PLFA。將提取完畢的PLFA溶解于正己烷中,放在氣相色譜上進(jìn)行測定。利用MIDI軟件(“Sherlock Microbial Identification System”,MIDI Inc.,Newark,DE,USA)測定PLFA的峰。參照PLFA生物標(biāo)識物的數(shù)據(jù)庫,對微生物群落組成進(jìn)行分析[17]:革蘭氏陽性菌(14:0iso、15:0iso、15:0anteiso、16:0iso、17:0iso和17:0anteiso)、革蘭氏陰性菌(16:1ω7c、17:1ω8c、18:1ω5c、18:1ω7c、17:0cyclo和19:0cyclo)、叢枝菌根真菌(16:1ω5c)、腐生真菌(18:1ω9c、18:2ω6c)和放線菌(16:0 10methyl、17:1ω7c 10methyl和18:0 10methyl)。
1.3.3 土壤微生物熵和土壤酶活性測定??偭字舅嵘锪颗c土壤有機(jī)碳的比值(PLFA biomass/SOC)表征土壤微生物熵。土壤酶活性采用微孔板熒光法,以0.1 mol·L-1三水合乙酸鈉為緩沖溶液,β-葡萄糖苷酶(βG)、纖維二糖酶(CB)、β-N-乙酰氨基葡萄糖苷酶(NAG)以4-甲基傘形酮(MUB)為標(biāo)液,亮氨酸氨基肽酶(LAP)以7-氨基-4-甲基香豆素(AMC)為標(biāo)液,過氧化氫酶(PER)、多酚氧化酶(PPO)以二羥苯丙胺酸(DOPA)為標(biāo)液,酶標(biāo)儀分光光度法測定酶活性[18]。
用Excel 2019和SPSS 20.0進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和統(tǒng)計分析,對數(shù)據(jù)的正態(tài)性和方差齊性進(jìn)行檢驗,剔除特異性的數(shù)據(jù)。采用雙因素方差分析土層、耕作處理及兩者的交互作用,單個土層不同處理間采用單因素方差分析,運(yùn)用多重比較(LSD)檢驗其顯著性(P<0.05)。應(yīng)用Canoco 5.0軟件進(jìn)行主成分分析(PCA)和冗余分析(RDA)。
土壤理化性質(zhì)對不同土層、不同耕作處理的響應(yīng)不同(表1)。土壤有機(jī)碳(SOC)和全氮(TN)在不同土層、耕作處理及兩者的交互作用間差異顯著(P<0.001)。隨著土層的加深SOC和TN的含量顯著降低,表層0~5 cm最高,10~20 cm最低。0~5 cm土層NT-100處理的SOC和TN含量顯著高于CT和NT-0處理,5~10 cm土層NT-100處理的SOC含量顯著高于NT-0。10~20 cm土層各處理間的SOC和TN含量變化不大。土壤碳氮比只在不同土層間差異顯著(P<0.01)。0~5 cm土層碳氮比值顯著高于5~10 cm和10~20 cm土層。
土壤水溶性碳氮(DOC和DON)含量在不同土層間的差異達(dá)到顯著水平(P<0.01),同時,DOC對耕作處理響應(yīng)顯著,而DON對兩者的交互作用響應(yīng)顯著(P<0.05)。0~5 cm土層DOC和DON含量顯著高于5~10 cm和10~20 cm。0~5 cm土層免耕(NT-100和NT-0)處理的DOC含量相較于傳統(tǒng)耕作(CT)顯著增加了27.8%和25.4%(P<0.01),而DON含量在0~5 cm土層各耕作處理間變化不顯著;5~10 cm和10~20 cm土層CT和NT-0處理的DON含量顯著高于NT-100處理(P<0.01)。
表1 不同耕作模式下土壤理化指標(biāo)Table 1 Soil physical and chemical indexes under different tillages
土壤酸堿度(pH)在不同土層間差異顯著(P<0.05),隨土層加深pH值逐漸升高,10~20 cm土層顯著高于0~5 cm和5~10 cm土層。土壤含水量在不同土層和耕作處理間差異顯著(P<0.01)。10~20 cm土壤含水量顯著高于0~5和5~10 cm土層;NT-100處理土壤含水量顯著高于CT和NT-0處理,增加了12.6%和10.5%(表1)。
土壤微生物由細(xì)菌、真菌和放線菌組成,各類群磷脂脂肪酸生物量占總磷脂脂肪酸(TPLFA)的73.5%、9.7%和16.6%。其中,細(xì)菌可分為革蘭氏陽性菌和陰性菌,真菌可分為腐生真菌和叢枝菌根真菌??偭字舅?TPLFA)、細(xì)菌、真菌、放線菌、革蘭氏陽性菌(G+)、革蘭氏陰性菌(G-)、腐生真菌(SF)和叢枝菌根真菌(AMF)(圖1)對不同土層、耕作處理及兩者的交互作用差異均顯著(P<0.05)。土壤微生物生物量及各類群生物量具有相同的變化趨勢,都隨土層加深而降低,0~5 cm土層生物量顯著高于5~10 cm和10~20 cm土層,且都表現(xiàn)為在0~5 cm土層NT-100處理顯著高于CT和NT-0處理,除了AMF之外,5~10 cm和10~20 cm土層各耕作處理間差異不顯著。AMF在5~10 cm土層CT處理的生物量顯著高于NT-100,而10~20 cm土層CT處理的生物量顯著高于免耕處理(NT-0和NT-100)。
注:CT,傳統(tǒng)耕作;NT-0,免耕+無秸稈還田;NT-100,免耕+全量秸稈還田。對土層(L)和耕作處理(T)及兩者的交互作用(L×T)進(jìn)行雙因素方差分析,數(shù)值P<0.05時代表差異顯著。小寫字母代表同一土層不同耕作處理單因素方差分析結(jié)果,不同字母代表差異顯著(P<0.05)。下同。Note:CT,Conventional tillage; NT-0,No-tillage without stover; NT-100,No-tillage with total stover.The soil layers (L),tillage treatments (T) and their interaction (L×T) were analyzed by two-factor variance analysis,the P value <0.05 represent significant differences.Lowercase letters represent One-factor variance analysis results of different tillage treatments in the same soil layer,with different letters indicate significant differences at P<0.05.The same is as below.圖1 不同耕作模式下土壤磷脂脂肪酸含量Fig.1 Soil microbial biomass of phospholipid fatty acids under different tillages
土壤微生物多樣性(H′)(表2)在不同土層及土層和耕作處理的交互作用間差異顯著(P<0.05),10~20 cm土層H′顯著高于0~5 cm和5~10 cm土層。在0~5 cm土層NT-100處理的H′顯著低于CT處理,5~10 cm和10~20 cm各耕作處理間變化不顯著。
土壤微生物真細(xì)菌比值(表2)在不同土層間差異顯著(P<0.001),隨土層加深而降低,0~5 cm土層的真細(xì)菌比值顯著高于5~10 cm和10~20 cm土層。代表土壤細(xì)菌結(jié)構(gòu)的G+/G-在不同耕作處理和土層間沒有顯著差異。代表土壤真菌結(jié)構(gòu)的AMF/SF在不同土層及土層和耕作處理的交互作用間差異顯著(P<0.001),5~10 cm土層AMF/SF顯著高于0~5 cm和10~20 cm土層(5~10 cm>10~20 cm>0~5 cm)。在0~5 cm土層NT-100處理的AMF/SF顯著高于CT和NT-0處理,在5~10 cm土層NT-100處理顯著低于CT,而10~20 cm土層NT-100處理顯著低于CT和NT-0。
表2 不同耕作模式下土壤微生物群落多樣性及結(jié)構(gòu)變化Table 2 Changes of soil microbial community diversity and structure under different tillages
土壤微生物群落的主成分分析表明(圖2),PCA 1和PCA 2軸分別解釋了不同耕作模式下36.5%和17.7%微生物群落結(jié)構(gòu)的變異。0~5 cm土層(綠色)與5~10 cm(橙色)和10~20 cm土層(紫色)在PCA1軸上顯著區(qū)分開來,表明土層對微生物群落結(jié)構(gòu)影響較大,而不同耕作處理在圖上分異不明顯。由PCA圖可以看出,影響0~5 cm表層的主要特征脂肪酸為革蘭氏陰性菌(cy17:0ω7c,16:1ω7c,18:1ω7c)、腐生真菌(18:2ω6c,18:1ω9c)和叢枝菌根真菌(16:1ω5c)。
注:基于所有鑒定的單獨(dú)磷脂脂肪酸:相對豐度>0.5% 以及碳原子數(shù)<24。CT,傳統(tǒng)耕作;NT-0,免耕+無秸稈還田;NT-100,免耕+全量秸稈還田,不同圖形代表不同耕作處理,不同顏色代表不同的土壤層次。Note: Using all identified phospholipid fatty acids (PLFA) at >0.5% and C atoms numbers <24.Different symbols represent different tillage treatments.CT,Conventional tillage; NT-0,No-tillage without stover; NT-100,No-tillage with total stover,and different colors represent different soil layers.圖2 不同耕作模式下土壤微生物群落結(jié)構(gòu)的主成分分析Fig.2 Principal component analysis (PCA) of soil microbial community structure under different tillages
與碳轉(zhuǎn)化相關(guān)的β-葡萄糖苷酶(βG)和纖維二糖酶(CB)活性在不同土層、耕作處理及兩者的交互作用間均差異顯著(圖3a和b,P<0.05)。0~5 cm土層的βG和CB活性顯著高于5~10 cm和10~20 cm土層。在0~5 cm土層,NT-100處理碳轉(zhuǎn)化酶活性最高:其βG活性顯著高于CT和NT-0處理,CB活性顯著高于CT處理;在5~10 cm兩種酶在各耕作處理間的變化不顯著;在10~20 cm土層NT-100處理的CB活性顯著高于CT和NT-0處理。
與氮轉(zhuǎn)化相關(guān)的亮氨酸氨基肽酶(LAP)和β-N-乙酰氨基葡萄糖苷酶(NAG)活性在不同土層間差異顯著(圖3c和d,P<0.05),同時NAG活性還受土層與耕作處理的交互作用影響(P<0.01)。10~20 cm土層的LAP活性顯著高于0~5 cm和5~10 cm土層,而NAG則表現(xiàn)出相反趨勢。NAG在0~5 cm土層,免耕處理其活性(NT-0和NT-100)顯著高于CT,而在5~10 cm土層,NT-100其活性卻顯著低于CT和NT-0,10~20 cm土層各耕作處理間變化不顯著。
多酚氧化酶(PPO)和過氧化氫酶(PER)活性在不同土層間差異顯著(圖3e和f,P<0.001),5~10 cm土層的PPO和PER活性顯著高于0~5 cm和10~20 cm土層。同時PER活性還受土層與耕作處理的交互作用影響(P<0.05),在0~5 cm土層,NT-100處理的PER活性顯著高于CT和NT-0處理,而5~10 cm和10~20 cm各耕作處理間變化不顯著。
注:大寫字母代表不同土層的單因素方差分析結(jié)果。Note:Capital letters represent one-factor variance analysis results of different soil layers.圖3 不同耕作模式下土壤酶活性Fig.3 Soil enzyme activities under different tillages
圖4 土壤微生物群落與土壤因子的冗余分析Fig.4 Redundancy analysis (RDA) between soil microbial community and soil factors
表3 土壤微生物群落與土壤因子冗余分析結(jié)果Table 3 Redundancy analysis results of soil microbial community and soil factors
由磷脂脂肪酸生物量/土壤有機(jī)碳代表的土壤微生物熵(圖5)在不同土層、耕作處理及兩者的交互作用間差異顯著(P<0.05)。0~5 cm土層的微生物熵顯著高于5~10 cm和10~20 cm土層。0~5 cm土層NT-100處理的微生物熵顯著高于NT-0,而與CT處理差異不顯著。5~10 cm和10~20 cm土層各耕作處理間沒有顯著差異。
注:小寫字母代表同一土層不同耕作處理單因素方差分析結(jié)果,不同字母代表差異顯著(P<0.05)。Note: Lowercase letters represent one-factor variance analysis results of different tillage treatments in the same soil layer,with different letters indicate significant differences at P<0.05.圖5 不同耕作模式下土壤微生物熵(磷脂脂肪酸生物量/土壤有機(jī)碳)的變化Fig.5 Changes of soil microbial quotient represented by PLFA biomass/SOC under different tillages
土壤的生物化學(xué)反應(yīng)少不了土壤酶的參與,其活性代表著土壤生化過程的強(qiáng)弱,影響著土壤生態(tài)系統(tǒng)的代謝[30]。免耕秸稈還田顯著增加了表層土壤有機(jī)碳、全氮、水溶性碳含量,使土壤表層與碳氮轉(zhuǎn)化相關(guān)的酶活性顯著提高。0~5 cm土層NT-100處理碳轉(zhuǎn)化相關(guān)的β-葡萄糖苷酶(βG)和纖維二糖酶(CB)、氮轉(zhuǎn)化相關(guān)的β-N-乙酰氨基葡萄糖苷酶(NAG)活性均顯著高于CT處理。冗余分析結(jié)果也表明,0~5 cm土層NT-100處理下碳氮酶活性與細(xì)菌和叢枝菌根真菌呈正相關(guān)關(guān)系,免耕秸稈還田使表層微生物數(shù)量顯著增加,使其分解轉(zhuǎn)化所需的酶相應(yīng)增多[31]。0~5 cm土層NT-100處理過氧化氫酶(PER)活性增加主要是由于表層微生物數(shù)量增多的同時其呼吸所產(chǎn)生的過氧化氫增加,進(jìn)而避免過氧化氫對微生物毒害作用的PER酶活性增加[32]。免耕條件下土壤微生物功能的提升,與土壤所能提供的生存環(huán)境和碳氮等營養(yǎng)元素有很大關(guān)聯(lián),添加秸稈后不僅使碳氮等含量顯著增加,也對土壤表層形成一種保護(hù),使其受環(huán)境因素(風(fēng)、水等)的影響減小,有利于微生物活性的提高[33]。亮氨酸氨基肽酶(LAP)其活性與β-N-乙酰氨基葡萄糖苷酶(NAG)具有相反的趨勢,Li等[34]通過對兩種酶的分析發(fā)現(xiàn),當(dāng)土壤中可被直接利用的氮源較低時LAP酶活性就會降低。秸稈中的氮源需被微生物分解轉(zhuǎn)化,速效氮易隨水分向下層轉(zhuǎn)移,使下層LAP酶活性高于表層。土壤多酚氧化酶(PPO)在5~10 cm的活性顯著高于其余兩土層,這是由于高溫和缺氧都會使PPO活性降低[35],而5~10 cm土層溫度比表層低,氧氣含量比下層高,適宜PPO酶的生存。免耕+全量秸稈還田(NT-100)處理增加了表層土壤碳氮含量和土壤微生物生物量,促使與微生物群落代謝相關(guān)的酶活性顯著升高。
土壤微生物熵代表著微生物對SOC的利用效率,數(shù)值越高微生物對土壤有機(jī)碳的利用效率越高。從微生物熵的分析來看,表層0~5 cm有外源有機(jī)物質(zhì)輸入的NT-100微生物熵最大,表明其土壤中有更多易于微生物利用的碳源[36]。NT-100碳氮轉(zhuǎn)化相關(guān)的酶活性最高也證實了這一情況,微生物對外源有機(jī)質(zhì)的分解大于對土壤原有有機(jī)質(zhì)的分解,最終增加了土壤碳氮總含量;NT-0處理的微生物對SOC的分解能力低于CT,但統(tǒng)計沒有達(dá)到顯著水平。表明在沒有外源物質(zhì)輸入的條件下,CT和NT-0兩種處理分解的都是土壤本身的有機(jī)碳,這說明NT-0處理可以通過減少翻耕,降低微生物對SOC的分解速率從而增加土壤有機(jī)碳含量。范如芹等[37]和王淑蘭等[21]研究也證實了免耕通過減少對土壤的擾動來降低土壤有機(jī)碳的礦化速率使土壤有機(jī)質(zhì)含量增加。研究表明,與傳統(tǒng)耕作相比,長期免耕無秸稈還田處理可以增加土壤有機(jī)質(zhì)的含量及穩(wěn)定性,而當(dāng)免耕系統(tǒng)中進(jìn)行秸稈還田處理可以顯著增加土壤的微生物量及其活性,進(jìn)而促進(jìn)土壤有機(jī)碳的周轉(zhuǎn)和積累。
免耕+全量秸稈還田處理對比傳統(tǒng)耕作和免耕+無秸稈還田處理增加了0~5 cm土層土壤養(yǎng)分含量、微生物生物量及細(xì)菌、真菌、放線菌等類群微生物數(shù)量和碳氮相關(guān)的酶活性,促進(jìn)土壤微生物對土壤有機(jī)質(zhì)的分解利用,增加土壤有機(jī)質(zhì)的穩(wěn)定性,是提升東北地區(qū)黑土有機(jī)質(zhì)含量和土壤微生物數(shù)量的一種有效的農(nóng)田管理模式。