包耀賢,肖晶晶,孫艷芳,劉曉威
(北京北華中清環(huán)境工程技術(shù)有限公司,北京 100176)
土壤質(zhì)量包括土壤物理質(zhì)量、化學質(zhì)量和生物質(zhì)量[1~2],物理性質(zhì)影響土壤的蓄水、保肥及養(yǎng)分的吸收和利用,物理質(zhì)量深刻影響著化學質(zhì)量和生物質(zhì)量[1~4];化學性質(zhì)供給、維系和影響植物所需及產(chǎn)出,是土壤質(zhì)量的核心和基礎(chǔ)[1,3~4];微生物是酶的最基本來源,微生物和酶共同降解和轉(zhuǎn)化土壤各類物質(zhì)且可敏感反映土壤質(zhì)量微小變化[5~8],生物指標參評土壤質(zhì)量呈逐年遞增趨勢[4]。土壤質(zhì)量雖不能直接測定,但可運用統(tǒng)計學、模糊數(shù)學原理和指數(shù)法模型將土壤物理、化學和生物學等多評價指標集成土壤質(zhì)量綜合指標(如土壤質(zhì)量指數(shù)),以客觀、全面地定量評價土壤質(zhì)量[1,9~11]。歐美國家較早開展土壤質(zhì)量研究[1],Lanson等提出土壤肥力評價最小數(shù)據(jù)集,Doran等提出滿足大多數(shù)農(nóng)業(yè)條件下土壤質(zhì)量狀況的基本土壤性質(zhì)集[11];我國2000年開始針對水稻土、紅壤、潮土和黑土4個土類研究土壤質(zhì)量,近年來針對黃土高原從大量土壤物理、化學和生物學指標中篩選少數(shù)指標用于評價農(nóng)田、林地、礦區(qū)復墾地土壤質(zhì)量[10,12~14],對紅壤區(qū)則多側(cè)重于農(nóng)田土壤質(zhì)量評價結(jié)果、方法及影響因素分析[15]。評價方法采用較多的是相關(guān)系數(shù)法、回歸分析法、主成分分析法、因子分析法、內(nèi)梅羅指數(shù)法、層次分析法、系統(tǒng)聚類分析法等[2,4,10,12,16]。國內(nèi)外學長多采用線性評分模型、非線性評分模型[14],而土壤質(zhì)量指數(shù)法模型因其靈活性高和易于實施而在土壤質(zhì)量綜合評價中得以廣泛應用[4,17]??傊壳巴寥蕾|(zhì)量評價體系(指標篩選、評價方法、評價模型)仍無明確標準。
烏蘭布和綠洲區(qū)因黃河灌溉便利,經(jīng)過近40 a的建設(shè),已形成喬灌農(nóng)結(jié)合、灌溉配套、防護林網(wǎng)密集的人工綠洲逾5 333 hm2,綠洲內(nèi)開墾耕地逾533 hm2,成為沙漠綜合治理人工綠洲示范地和內(nèi)蒙古經(jīng)濟作物重要產(chǎn)區(qū),在中國擴大耕地面積潛力極其有限和向耕地求高產(chǎn)的時下,揭示人類活動對生境本來脆弱、敏感的綠洲區(qū)歷經(jīng)近40 a開墾農(nóng)田土壤質(zhì)量狀況和演化趨勢的影響具有重要意義,相關(guān)研究也鮮見報道。為此,筆者研究基于綠洲內(nèi)開墾13~38 a不同利用方式農(nóng)田的土壤物理、化學和生物學指標綜合評價區(qū)域土壤質(zhì)量和演化趨勢,以期為該區(qū)域農(nóng)田改土培肥、土地管理和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展提供參考。
研究區(qū)位于磴口縣內(nèi)烏蘭布和沙漠東北緣中國林科院沙林中心第二、三實驗場(106°09′~107°10′E,40°09′~40°55′N)綠洲區(qū)。年均溫7.8 ℃,季節(jié)溫差大(-29.6~39 ℃),≥10 ℃有效積溫3 290 ℃;干旱少雨,年均降水140.3 mm,蒸發(fā)量2 381 mm;日照充足,年日照時數(shù)>3 000 h;盛行西南風,年均風速4.1 m/s,風沙災害是主要自然災害;土壤類型以風沙土和黃河灌淤土為主,開墾前表層土壤質(zhì)地砂粒77.7%、粉粒占17.6%、粘粒占4.7%,有機質(zhì)含量2.0 g/kg,土壤剖面表現(xiàn)為上砂下粘(蒙金土)。因黃河灌溉,歷經(jīng)近40 a已在原固定、半固定沙丘形成人工綠洲逾5 333 hm2,綠洲內(nèi)開墾耕地533 hm2,主要種植玉米(ZeamaysL.)、籽瓜(Citrulluslanatus(Thunb.)Matsum.etNakai)、油葵(HelianthusannuusL.)、花葵(LavateraarboreaL.)、番茄(LycopersiconesculentumM.)和苜蓿(MedicagosativaL.)等。
農(nóng)田多年肥料類型和平均施肥量(kg/hm2):油葵與花葵(二銨300+尿素563+碳銨1125),番茄(二銨375+尿素563+碳銨1125),籽瓜(二銨375+尿素563+碳銨1500),玉米(二銨375+尿素750+碳銨2250);底肥為二銨和尿素,追肥為尿素和碳銨,苜蓿地不施肥。
2018年11月,選取圖1所示區(qū)域內(nèi)第二和第三實驗場所轄周邊(耕地明顯可見)所有開墾年限(13~38 a)的籽瓜、玉米、油葵、花葵、番茄和苜蓿6類典型農(nóng)地進行采樣,每個采樣點按“X”型多點混合采集0~20 cm土樣,每兩點混為一個土樣,就近取綠洲區(qū)土質(zhì)相近的油蒿荒地2個混合樣作對照,共采混合土樣100個(農(nóng)地98+對照2),土樣經(jīng)處理按常規(guī)法測定如下24個指標[18~20]:
圖1 第二和第三實驗場區(qū)位和采樣點區(qū)域
物理指標8個:機械組成(<0.005 mm粘粒、0.005~0.05 mm粉粒、0.05~1 mm砂粒)和微團聚體(<0.005 mm微團聚體、0.005~0.05 mm微團聚體、0.05~1 mm微團聚體)—激光粒度儀(Master Sizer 2000E)分析法;土壤水分—烘干法;土壤容重—環(huán)刀稱重法(可計算:總孔隙度%=[1-容重/2.65]×100%)。
化學指標12個:有機質(zhì)—重鉻酸鉀容量法;陽離子交換量(CEC)-NH4Cl-NH4Ac交換法;全氮-半微量開氏蒸餾法;速效氮-堿解擴散法;全磷-HClO4-H2SO4氧化鉬銻抗比色法;速效磷-0.5 mol/L NaHCO3浸提鉬銻抗比色法;有效性鉀-2 mol/L冷HNO3浸提火焰光度法;速效鉀-1 mol/LNH4Ac浸提火焰光度法;緩效鉀-1 mol/L HNO3消煮浸提火焰光度法(酸溶性鉀與速效鉀差值);全鉀-NaOH熔融火焰光度法;pH值(2.5∶1)-酸度計電位法;CaCO3-NaOH中和滴定法。
生物指標10個:細菌-牛肉膏蛋白胨培養(yǎng)基稀釋平板法;放線菌-高氏1號培養(yǎng)基稀釋平板法;真菌-馬鈴薯PDA培養(yǎng)基稀釋平板法;過氧化氫酶-KMnO4滴定法(24 h 0.1 mol/L KMnO4mL/g);蛋白酶-茚三酮比色法(24 h NH2-N mg/g);脲酶-靛酚比色法(24 h NH3-N mg/g);堿性磷酸酶-磷酸苯二鈉比色法(2 h P2O5mg/g);蔗糖酶-Na2S2O3滴定法(24 h 0.1mol/L Na2S2O3mL/g);多酚氧化酶-碘量滴定法(0.01 mol/L I2 mL/g);纖維素酶-硝基水楊酸比色法(72 h葡萄糖mg/10 g)。
用Excel和統(tǒng)計軟件DPS7.55進行數(shù)據(jù)標準化計算、制圖、因子分析、最小顯著差別(LSD)多重比較。
具有模糊性和連續(xù)性的隸屬函數(shù)被廣泛用于各評價指標原始數(shù)據(jù)的標準化處理,即隸屬度計算,由此將量綱不同、取值各異的實測值轉(zhuǎn)化為0~1無量綱值,計算借鑒并結(jié)合研究區(qū)實際[1,11~12,21]:
研究區(qū)0.01 mm物理性粘粒和<0.01 mm微團聚體含量分別在50%和30%以下,此范圍內(nèi)二者含量增多均趨利,采用升型隸屬函數(shù)R(X);pH值>8.5、CaCO3含量高于120 mg/kg,此范圍內(nèi)二者含量增多均趨害,采用降型隸屬函數(shù)F(X);其他20個指標均屬S型簡化隸屬函數(shù)S(X)。
R(X)=0.9×(X-Xmin)/(Xmax-Xmin)+0.1
F(X)=0.9×(Xmax-X)/(Xmax-Xmin)+0.1
S(X)=X/X0(X 上述函數(shù)中:X、Xmin、Xmax、X0分別為評價指標實測值、最小值、最大值、上臨界值(并非指標實測最大值),上臨界值見表1。根據(jù)實測值和上述條件計算出所有24個指標的隸屬度值(過程略)。 土壤屬性之間較好的相關(guān)性是篩選土壤質(zhì)量評價指標的基礎(chǔ)。從表1相關(guān)性可看出:有機質(zhì)、速效氮、有效鉀、速效鉀、pH、蔗糖酶、過氧化氫酶、堿性磷酸酶、物理性粘粒、<0.1 mm微團聚體含量與其他指標之間表現(xiàn)出相對較好的相關(guān)性。進一步分析和統(tǒng)計表明:299對相關(guān)關(guān)系中有217對達到顯著相關(guān)水平(絕大多數(shù)正相關(guān)),占比72.5%,201對達到極顯著相關(guān)水平(絕大多數(shù)正相關(guān)),占67.2%??梢?,土壤因子可以基于相關(guān)性提取主成分以篩選影響土壤質(zhì)量的關(guān)鍵指標。 基于土壤指標間較好的相關(guān)性、相對獨立性和土壤指標實測值可以利用因子分析法提取主成分進而篩選(保留重要指標和剔除重復指標)土壤質(zhì)量評價指標體系。就8個所測物理指標而言,基于土壤水分為瞬時值和研究區(qū)同質(zhì)小區(qū)域土壤容重變異很小的特點而不建議選取,總孔隙度可通過容重計算所得也不宜選取。機械組成中的粘粒(<0.005 mm)、粉粒(0.005~0.05 mm)、砂粒(0.05~1 mm)與微團聚體中的<0.005 mm微團聚體、0.005~0.05 mm微團聚體、0.05~1 mm微團聚體等6個指標間及其與其他22個指標(化學12+生物10)間的相關(guān)性遠不如最終選取的兩個機械組成指標<0.01 mm物理性粘粒和微團聚體指標<0.01 mm微團聚體。鑒于此,利用DPS統(tǒng)計軟件對表2中24個評價指標的原始數(shù)據(jù)進行因子分析,主因子特征值在一定程度上可解釋各因子對土壤質(zhì)量的影響大小。根據(jù)統(tǒng)計學各主因子累計方差貢獻率≥85%即可充分反映系統(tǒng)變異信息的原理和因子載荷值較大(本研究選擇≥0.7,表2下劃線數(shù)值)的原則,因子分析結(jié)果被提取出表1中能較好解釋其物理意義的11個主因子,同時篩選出17個土壤質(zhì)量評價指標(表2中X1~X17)。 表1 24個參評指標相關(guān)性矩陣(n=100) 表2 主成分因子載荷、貢獻率、權(quán)重和上臨界值 權(quán)重是各因子的重要程度[2,12,16,21~22],上述因子分析運行結(jié)果得出24個初始評價指標的公因子方差(共同度),通過計算各指標公因子方差占24個公因子方差總和之比作為各單項評價指標的權(quán)重值(0-1),權(quán)重和為1;對篩選的17個評價指標原始數(shù)據(jù)再次按因子分析運行同樣得到17個篩選指標之權(quán)重。 衡量區(qū)域整體土壤質(zhì)量并非單一指標所能體現(xiàn),而應通過多個評價指標綜合呈現(xiàn)。為此,選擇常用的加權(quán)法和指數(shù)評價模型進行土壤質(zhì)量指數(shù)(Soil Quality Index-SQI)計算[1~2,4,10,21~22],用于綜合定量評價研究區(qū)土壤質(zhì)量,SQI值越高土壤質(zhì)量越好。確定隸屬度和權(quán)重是土壤質(zhì)量評價關(guān)鍵。SQI公式: 根據(jù)評價模型、隸屬度和權(quán)重按如下兩式分別計算24個初始指標和17個篩選指標的SQI值,因隸屬度和權(quán)重均為0~1數(shù)值,故計算SQI值在0~1范圍內(nèi)。 SBQI24= C1×K1+ C2×K2+ C3×K3+ … + C24×K24 SBQI17= C1×K1+ C2×K2+ C3×K3+ … + C17×K17 從三方面檢驗用篩選評價指標表達綜合土壤質(zhì)量的可靠性:從表2的24個初始指標中篩出17個評價指標能解釋綜合土壤質(zhì)量85.2%的變異量,代表性高,其他影響因素僅占14.8%;圖2中24個初始指標SQI24和17個篩選指標SQI17間呈極顯著線性正相關(guān),決定系數(shù)很高(R2=0.96,R2≤1),完全體現(xiàn)用17個篩選指標綜合評價和表達土壤質(zhì)量具有高度代表性、可靠性和檢驗性[2];圖3中SQI24和SQI17的累積頻率曲線基本重合再次佐證了用17個篩選指標計算SQI表達土壤質(zhì)量的合理性和高度代表性。 圖2 SQI24和SQI17相關(guān)性 變異系數(shù)反映土壤質(zhì)量受外界影響的敏感性和差異性,統(tǒng)計和計算可知,SQI值在0.20~0.62之間,變異系數(shù)為21.9%,圖3也可直觀體現(xiàn)整體差異性,說明土地利用方式、生境條件復雜影響表1中24個土壤物理、化學和生物學評價指標而使其變異系數(shù)差異大(2%~153%),繼而綜合影響SQI存在較大差異。從圖2中頻率累積曲線和計算可知,SQI<0.5(中間值)的樣點數(shù)量高達83%,SQI均值為0.41,整體較低,這與研究區(qū)土壤有機質(zhì)、酶活性等本底含量低以及土壤質(zhì)量改善過程緩慢有關(guān)。 圖3 SQI24和SQI17頻率分布 從圖4統(tǒng)計均值可知:當前不同利于方式農(nóng)地SQI存在a、b、c三級顯著性差異,SQI均值番茄地最高0.50,花葵地最低0.35,各農(nóng)田SQI均顯著高出對照1.5~2.2倍,但整體較低。說明農(nóng)耕活動不同程度正向改善區(qū)域土壤質(zhì)量,但仍需提質(zhì)改善,也揭示出研究區(qū)綜合土壤質(zhì)量影響因子的差異性和復雜性。貧瘠土壤施化肥能大大改善作物生長狀況,增加有機質(zhì)含量有助于改善土壤質(zhì)量[23],但施肥差異性和土壤熟化程度影響土壤質(zhì)量。 圖4 積壓地類SQIs分布 油葵和花葵地施肥量最少,SQI最低;玉米施肥量最大,但SQI接近油葵、花葵,可能與玉米植株高大耗養(yǎng)多有關(guān);番茄和籽瓜施肥量僅次于玉米,SQI稍高于玉米,這與二者低矮低耗養(yǎng)有關(guān);苜蓿地多年不施肥SQI卻較高,這與豆科苜蓿的根瘤菌固氮效應以及根瘤菌可改變土壤微生物數(shù)量和活性進而提高土壤質(zhì)量有關(guān)[24~25]。 土壤質(zhì)量是一個綜合指標,無法用簡單幾個指標充分表達。從初始24個指標中篩選出具有高度代表性的17個評價指標綜合表達區(qū)域土壤質(zhì)量具有一定的生產(chǎn)應用價值。為此,利用DPS軟件進行逐步回歸分析建立相關(guān)擬合方程,把表2所篩選17個評價指標(X1-X17)實測值代入下列方程即可求出地塊綜合SQI值,并判斷其等級高低以直觀指導生產(chǎn),也可探索軟件平臺建設(shè)便于生產(chǎn)實操指導和借推。 SQI=0.6991+0.0037X1+0.0011X2+0.0031X3+0.0021X4+0.0001X5+0.0003X6-0.0694X7+0.0015X8+0.0015X9+0.0046X10+0.01193X11+0.0019X12+0.1463X13+0.0598X14+0.1189X15+0.0012X16+0.0033X17 F=449.16,Df=(17,82),Ra=0.994**(調(diào)整相關(guān)系數(shù)) 近40 a來綠洲體系內(nèi)不斷開墾耕地,由于開墾耕種年限不同及耕種者施肥量、灌溉、輪作等經(jīng)營管理情況的差異性使得不同開墾年限的土壤熟化程度有別,從而導致土壤質(zhì)量隨開墾利用年限變化不盡一致。為此,以研究區(qū)開墾年限相同農(nóng)地為SQI均值單元,分別計算現(xiàn)有13~38 a的農(nóng)地SQI均值以分析人為經(jīng)營管理過程中SQI隨時間演化趨勢更趨合理,也便于定向和定性培育土壤質(zhì)量以指導農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。從圖5明顯看出:①SQI隨農(nóng)田利用年限呈先增后降緩變的極顯著(R2=0.744)二次曲線演變模型,即研究區(qū)土壤質(zhì)量在耕種年限內(nèi)整體經(jīng)歷從“低(不利)→較高(有利)→較低(不利)”的演變過程,分水嶺年限約為第30年,也就說綠洲體系內(nèi)耕地在現(xiàn)有經(jīng)營模式下從開始耕種至30 a后土壤質(zhì)量就開始緩慢持續(xù)退化;②綠洲農(nóng)田綜合土壤質(zhì)量整體較低(SQI<0.5),但經(jīng)過38 a經(jīng)營后SQI仍略高于耕種13 a的農(nóng)田,說明綠洲體系形成后的農(nóng)作經(jīng)營穩(wěn)步提升了土壤質(zhì)量,但開始趨降,必須采取如多施有機肥、平衡施肥、節(jié)水灌溉、合理輪作等科學經(jīng)營提質(zhì)措施,至少確保農(nóng)田現(xiàn)有SQI等級維持。 圖5 SQIs隨時間演化趨勢 適當減少土壤質(zhì)量評價指標總數(shù)可省時、節(jié)資,提高工作效率。因子分析法是篩選土壤質(zhì)量評價指標和確定權(quán)重的有效方法[1~2,10,12,16],根據(jù)統(tǒng)計學方差貢獻率≥85%和方差極大正交旋轉(zhuǎn)原理,不僅避免信息重疊和人為主觀確定權(quán)重的弊端,而且對因子變量的物理可解釋性強。雖然17個被篩選指標在生產(chǎn)實踐中依然顯多,但土壤質(zhì)量是土壤物理、化學和生物學特性的綜合反映,少量指標難以準確表征土壤質(zhì)量總況和優(yōu)劣。17個指標中,速效氮、有效性鉀和速效鉀是植物生長重要的氮鉀有效養(yǎng)分因子;蔗糖酶(微生物能源)、脲酶(水解尿素供N)和堿性磷酸酶(有機P轉(zhuǎn)化)是關(guān)鍵酶因子;有機質(zhì)、CEC和微團聚體均起著貯存和釋放養(yǎng)分的作用[10],同時體現(xiàn)土壤結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性[26];pH值顯著影響微生物數(shù)量和群落結(jié)構(gòu)[6];物理性粘粒影響土壤水分與養(yǎng)分的吸儲和供應[10];三大微生物(變異系數(shù)92%~153%)均敏感反映土壤質(zhì)量變化,但占絕對數(shù)量優(yōu)勢的細菌未被選中,可能與細菌產(chǎn)生揮發(fā)性物質(zhì)抑制放線菌和真菌的數(shù)量和結(jié)構(gòu)有關(guān)[27],也可能與微生物對施肥的響應有的敏感、有的不敏感有關(guān)[28],因子載荷顯示真菌為正效應,放線菌為負效應;速效磷、全鉀、蛋白酶和纖維素酶也被提取成為主要評價指標。 影響土壤物理、化學和生物指標的因素必將集中體現(xiàn)于SQI值,研究區(qū)100個樣點SQI值21.9%的差異率說明影響因子的復雜性。水熱條件、溫差大小、pH值、黃灌外源性養(yǎng)分攜入、施肥、耕作活動、植物類型、土壤熟化程度、碳氮比等很大程度上影響參與各種土壤生化反應微生物的數(shù)量和群落結(jié)構(gòu)以及酶活性,繼而影響有機養(yǎng)分的轉(zhuǎn)化率和土壤物理性質(zhì),最終綜合影響土壤質(zhì)量[6,23~24,28~30]。 農(nóng)田土壤質(zhì)量顯著高于對照得益于常年施化肥。龔偉、潘世娟等[23,31]研究表明,化肥通過增加作物殘留量間接提高土壤有機質(zhì)含量,長期施用化肥能促進作物生長,增加有機物歸還量,繼而提高土壤有機質(zhì)含量,特別是低肥力情況下[31],而有機質(zhì)作為微生物碳源、酶促反應、土壤肥力和改土之核心促進土壤質(zhì)量改善;洛桑Hoosfield經(jīng)典試驗也證實不施肥100 a后土壤有機質(zhì)含量仍高于空白處理就是因為作物殘留攜入有機質(zhì)[30]。豆科苜蓿地雖多年不施肥,但因其固氮效應和不翻耕擾動而表現(xiàn)出相對較高的SQI值,一方面,固氮根瘤菌的增加能為微生物提供豐富的營養(yǎng)源,促進微生物活性增強、數(shù)量增多,養(yǎng)分轉(zhuǎn)化效率提高[24];另一方面,可能與研究區(qū)整體鉀素富足有關(guān)[32],王月福等[25]研究認為固氮植物在富鉀情況下根瘤菌固氮能力提高42.5%~48.3%,說明富鉀區(qū)種植豆科植物更有利于提高土壤質(zhì)量。 研究區(qū)農(nóng)田土壤質(zhì)量整體處于中等或較低水平(均值SQI≤0.5),與其農(nóng)田形成于有機質(zhì)、NPK等本底養(yǎng)分含量很低的固定、半固定沙丘有關(guān)[32]。SQI表現(xiàn)出先升后降的緩變演化趨勢,開種之初,土壤熟化程度差,施肥間接增加了作物有機殘留物[31],隨時間延續(xù),作物殘留物逐年增多,土壤有機質(zhì)含量增加,微生物活性增強,土壤不斷熟化[23,31],且黃灌和光照充足的明顯干濕交替條件更有利于土壤養(yǎng)分的轉(zhuǎn)化和釋放[33],從而使SQI得以整體緩慢提升,但施肥、枯枝落葉每年給土壤有機質(zhì)含量的貢獻越來越少,即有機質(zhì)年增量逐年降低[31],使得SQI整體在耕種30 a后達到平衡臨界點后開始緩降,這可能與偏施NP肥、黃河大漫灌、風沙災害大、有機外源輸入少、土壤結(jié)構(gòu)變差等因素有關(guān),因為長期偏施肥阻礙微生物活性、加速其他養(yǎng)分耗竭、破壞土壤結(jié)構(gòu)[34],改變了水、氣、熱環(huán)境。 綜上,在綠洲農(nóng)田經(jīng)營過程中,建議均衡施肥,即以有機肥或有機肥+NP為主,少量補施K,以延緩或防止衰退或有益補給,否則只能竭澤而漁而使土壤質(zhì)量逐年下降。有機肥直補土壤有機質(zhì),常施促進和維持土壤質(zhì)量穩(wěn)定性;研究區(qū)鉀素較富足,但部分農(nóng)田已虧鉀[32];另外,條件允許時輪作休耕幾年豆科牧草,更利于土壤質(zhì)量休養(yǎng)生息和進一步改善。 (1)通過因子分析法篩選出包括物理、化學和生物學三方面17個指標綜合反映和評價烏蘭布和綠洲區(qū)農(nóng)田土壤質(zhì)量,評價結(jié)果反映85%的變異量和影響程度且具有高度代表性。 (2)烏蘭布和綠洲體系形成近40 a來,各地類SQI(≤1)在0.20~0.62之間,均值0.41,整體較低,差異較大;各農(nóng)田SQI高出對照1.5~2.2倍,SQI以第30年為臨界年限呈前增后降的緩變演化趨勢,但經(jīng)營38 a后SQI仍略高于耕種13年的農(nóng)田,土壤質(zhì)量整體改善明顯,但需采取多施有機肥、平衡施肥、合理輪作、科學灌溉、條件許可時種植固氮牧草休耕養(yǎng)地等提質(zhì)措施。2 結(jié)果與分析
2.1 評價指標相關(guān)性分析
2.2 評價指標篩選和權(quán)重確定
2.3 土壤質(zhì)量指數(shù)計算、可靠性檢驗和差異性分析
2.4 土壤質(zhì)量評價
2.5 土壤質(zhì)量演化
3 討論
4 結(jié)論