關中地區(qū)紫花苜蓿，小麥及玉米根際土壤理化性質(zhì)研究

昝看卓, 劉 叢, 張燕燕, 阿山江·伊米尼江, 白 婕, 龍明秀, 王可珍, 屈 洋, 何樹斌*

(1. 西北農(nóng)林科技大學草業(yè)與草原學院，陜西 楊凌 712100； 2. 寶雞市農(nóng)業(yè)科學研究院，陜西 岐山 722400)

長期以來，以小麥(Triticumaestivum)和玉米(Zeamays)為主的傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)種植模式為我國的糧食安全做出了突出貢獻，但這種以谷物為主的種植模式，由于長期缺乏休耕，及工業(yè)化肥的大量使用導致土壤團聚體[1]和微生物[2]減少，土壤碳(C)、氮(N)流失嚴重等一系列土壤健康問題[3-5]。因此，傳統(tǒng)高強度、單一的農(nóng)業(yè)種植面臨提高資源利用效率和實現(xiàn)土壤可持續(xù)生產(chǎn)的巨大挑戰(zhàn)[6]。紫花苜蓿(Medicagosativa)和青貯玉米是當前草牧業(yè)生產(chǎn)中重要牧草及飼料作物，是近年來“中央一號”文件和“糧改飼”等優(yōu)先發(fā)展的飼草資源。具有“牧草之王”美譽的紫花苜蓿，不僅能為家畜提供重要的蛋白質(zhì)飼料，還可通過增加有機質(zhì)輸入和固氮微生物等改善土壤質(zhì)量，實現(xiàn)土壤的可持續(xù)生產(chǎn)[7]。豆科和禾本科作物的間套種生產(chǎn)模式由于能夠提高土地[8]、光熱[9]和氮磷等資源的高效利用[10,11]，在農(nóng)業(yè)領域“雙減”背景下，特別是在我國北方地區(qū)是一項應用前景廣泛、資源高效利用的農(nóng)業(yè)種植模式[11]。2021年苜蓿套種青貯玉米高效生產(chǎn)技術(shù)成功入選農(nóng)業(yè)農(nóng)村部重大引領性技術(shù)[12]。

陜西省立足資源稟賦，突出區(qū)域優(yōu)勢，“十三五”期間，在關中地區(qū)重點發(fā)展了草畜產(chǎn)業(yè)，優(yōu)化了種植業(yè)結(jié)構(gòu)，擴大了青貯玉米和苜蓿等優(yōu)質(zhì)飼草的種植面積?；诖耍狙芯恳躁兾魇氹u市岐山縣劉家塬試驗站單播四年的紫花苜蓿、玉米、小麥及套種紫花苜蓿和青貯玉米的根際土壤為研究對象，通過對作物及飼草根際土壤C、N含量、土壤穩(wěn)定性同位素(δ13C和δ15N)、土壤微生物量和土壤酶活性的研究分析，旨在掌握土壤理化性質(zhì)對小麥、玉米、紫花苜蓿單播及玉米-紫花苜蓿套種的響應規(guī)律，明確較傳統(tǒng)的種植模式，基于豆科飼草的復合型種植模式是否能夠?qū)崿F(xiàn)資源的高效利用與土壤的可持續(xù)生產(chǎn)。本研究擬從土壤理化性質(zhì)的角度為關中地區(qū)落實“中央一號”文件和“糧改飼”等，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)資源的高效利用提供理論依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

試驗在陜西省寶雞市農(nóng)業(yè)科學研究院劉家塬試驗站(107°39′E，34°27′N)進行，該地區(qū)位于關中平原西部，屬暖溫帶大陸性季風型半濕潤氣候，平均海拔為669.6 m，年平均氣溫為12.0℃，平均日照時數(shù)2064.8 h，平均無霜期214 d，年平均降水500～650 mm，主要集中在7—9月。試驗小區(qū)地勢平坦，肥力均勻，保水保肥性好，光照充足，適于小麥、青貯玉米和紫花苜蓿的生長[13]。

1.2 試驗設計

試驗種植小麥品種為‘小堰22’，玉米品種為‘鄭單958’，紫花苜蓿品種為‘三得利’。試驗設單播玉米(M)、單播小麥(W)、紫花苜蓿單播(A)及紫花苜蓿與玉米套種(AM)4個處理，每處理3次重復，共12個小區(qū)，小區(qū)面積10 m×3 m。2017年起，每年4月末以37.5 kg·hm-2的播種量種植玉米；10月初以187.5 kg·hm-2的播種量種植小麥；6月末以22.5 kg·hm-2播種量、40 cm行距條播紫花苜蓿。紫花苜蓿建植后的第二年，7月刈割后在其空白行間隔行以30 cm株距機械播種青貯玉米種子。小麥和玉米每年施肥675.0 kg·hm-2復合肥，紫花苜蓿僅在建植前施入適量磷酸二銨和尿素。為保證良好的出苗率，適時人工噴灌，并擇機進行補苗、間苗、定苗和除草等。冬小麥和夏玉米均按照關中地區(qū)的收獲習慣適時收獲，紫花苜蓿種植當年因長勢較弱未刈割，第二年起在初花期留茬約5 cm的高度適時刈割。

1.3 土壤樣品采集與測定方法

2019年9月25日分別采集各處理小麥、玉米和紫花苜蓿根際土壤樣品。去除土壤表層凋落物后，用鐵鍬和土鉆在每小區(qū)對角線上間隔50 cm采集根際土壤樣品，在各樣地內(nèi)采集3鉆土樣(0～20 cm)，每3個采集樣混合為一份土壤樣品。將采集的土樣帶回實驗室后，去除植物根系、石塊等混合均勻后，一部分新鮮土樣過10目(2.00 mm)篩，在4℃冰箱冷藏，用于土壤微生物量的測定；另一部分土壤樣品自然風干后，過100目(0.15 mm)篩，用于土壤酶[14]等理化性質(zhì)的測定。

在中國農(nóng)業(yè)科學院農(nóng)業(yè)環(huán)境與可持續(xù)發(fā)展研究所利用元素分析同位素質(zhì)譜聯(lián)用儀(vario PYRO cube)測定土壤穩(wěn)定性同位素碳(δ13C)、同位素氮(δ15N)及TC、TN含量。采用氯仿熏蒸浸提法測定土壤微生物碳(Microbial biomass carbon，MBC)、微生物氮(Microbial biomass nitrogen，MBN)、微生物磷(Microbial biomass phosphatase，MBP)含量[15]。采用3，5-二硝基水楊酸比色法[16]測定蔗糖酶(Sucrase，SUC)，37℃培養(yǎng)24 h后1 g土壤中葡萄糖的質(zhì)量(mg)表示其活性；采用苯酚鈉比色法[15]測定脲酶(Urease，UR)，37℃培養(yǎng)24 h后以1 g土壤中NH3-N的質(zhì)量(mg)表示其活性；采用磷酸苯二鈉比色法[20]測定堿性磷酸酶(Alkaline phosphatase，AP)和中性磷酸酶(Neutral phosphatase，NP)，37℃培養(yǎng)24 h后1 g土壤中釋放的酚的質(zhì)量(mg)表示其活性。

1.4 數(shù)據(jù)處理與分析

采用Microsoft Excel 2019軟件進行數(shù)據(jù)整理，SPSS 19.0軟件進行單因素方差分析(One-Way ANOVA)和最小顯著差異(LSD)檢驗，R語言及Origin 2020軟件進行相關性分析、冗余分析(RDA)和熱圖(heatmap)制作。

2 結(jié)果與分析

2.1 不同處理下作物及牧草根際土壤TC、TN的變化

由表1可知，單播模式下，紫花苜蓿根際土壤TN含量最高達1.31 g·kg-1，較小麥和玉米根際土壤TN含量顯著提高了12.02%和5.30%(P<0.05)；小麥根際土壤TC最低達15.55 g·kg-1，紫花苜蓿和玉米根際土壤TC含量分別較小麥顯著提高了10.23%和11.48%(P<0.05)。紫花苜蓿與玉米套種模式下土壤TC和TN含量均比其單播要高，但在土壤TC含量中差異不顯著(P>0.05)，僅與玉米相比顯著提高了TN含量(P<0.05)。

表1 作物及牧草根際土壤TC、TN的變化Table 1 Soil total carbon and nitrogen characteristics in rhizosphere soils of crops and pasture

2.2 不同處理下作物及牧草根際土壤C、N穩(wěn)定同位素的特征

由圖1可知，不同處理下作物及牧草根際土壤δ13C數(shù)值在-20‰～-16‰之間波動，小麥根際土壤δ13C數(shù)值顯著低于其它處理(P<0.05)。根際土壤δ15N數(shù)值在2‰～8‰之間波動，變化幅度略高于δ13C。紫花苜蓿根際土壤δ15N高達8‰，其余各處理根際土壤δ15N由高到低的順序依次是AM>M>W，與傳統(tǒng)單一的谷物種植模式相比，基于豆科飼草復合生態(tài)型種植模式對土壤δ15N的影響較大。

圖1 作物及牧草根際土壤C、N穩(wěn)定同位素的特征Fig.1 Carbon and nitrogen isotope abundance characteristics in rhizosphere soils of crop and pasture注：不同小寫字母表示差異顯著(P<0.05)Note：Different lowercase letters indicate significant difference at the 0.05 level

2.3 作物及牧草根際土壤微生物生物量特征

根際土壤微生物量C、N和P對各處理的響應如表2所示，各處理下，作物及牧草根際土壤MBC由高到低的排列依次是AM>A>M>W，且W處理與其它各處理差異顯著(P<0.05)，這說明較傳統(tǒng)的谷物種植，基于豆科牧草的種植有利于MBC的積累和提高。MBN在玉米根際土壤最低為8.30 mg·kg-1，在小麥根際土壤中最高為22.29 mg·kg-1。MBP在作物和飼草根際土壤中由低到高的順序依次是M>W>AM>A，且MBN和MBP對各處理的響應規(guī)律相反。

表2 作物及牧草根際土壤微生物生物量特征Table 2 Microbial biomass characteristics in rhizosphere soils of crop and pasture

2.4 作物及牧草根際土壤酶活性

如表3所示，單播模式下，紫花苜蓿根際土壤中蔗糖酶、脲酶和中性磷酸酶含量最高，分別為3.65，0.34和12.26 mg·kg-1·d-1，而在小麥根際土壤中最低，分別為2.56，0.34和10.74 mg·kg-1·d-1。蔗糖酶、脲酶和中性磷酸酶中對各處理的響應較為一致，即A>AM>M>W。此外，小麥根際土壤中堿性磷酸酶的活性最低，但在玉米中卻最高，為6.97 mg·kg-1·d-1；紫花苜蓿與玉米套種模式下脲酶的活性為0.35 mg·kg-1·d-1，與單播小麥差異顯著(P<0.05)，但是與單播的苜蓿和玉米差異不顯著。

表3 作物及牧草根際土壤酶活性Table 3 Enzyme activities in rhizosphere soils of crop and pasture

2.5 相關性與冗余分析

土壤TC與δ15N、MBC和NP呈極顯著正相關(P<0.01)，與δ13C和SUC呈顯著正相關(P<0.05)，與MBN呈極顯著負相關關系(P<0.01)；土壤TN與δ15N、MBC、SUC和NP呈極顯著正相關(P<0.01)，與UR呈顯著正相關(P<0.05)。MBC與SUC、NP呈極顯著正相關(P<0.01)，與MBN呈極顯著負相關關系(P<0.01)；MBN與MBP、AP呈極顯著負相關關系(P<0.01)(圖2)。冗余分析(RDA)結(jié)果表明：土壤C、N含量解釋了土壤酶活性變化的50.86%，微生物生物量解釋了土壤酶活性變化的69.81%(圖3)，表明作物及其牧草根系可通過土壤養(yǎng)分及微生物影響土壤酶活性的變化，從而影響土壤內(nèi)營養(yǎng)物質(zhì)的循環(huán)與利用。

圖2 土壤養(yǎng)分、微生物量和酶活性之間的相關性分析Fig.2 Correlation analysis between soil nutrients,microbial biomass and enzyme activities注：數(shù)字為相關系數(shù)；*表示相關關系顯著(P<0.05)；**表示相關關系顯著(P<0.01)；紅色代表正相關和藍色代表負相關，通過顏色深淺和圓形大小來顯示相關程度Note：The number is the correlation coefficient;* and ** indicate significant difference at the 0.05 and 0.01 level,respectively;red for positive correlation and bule for negative correlation,showing the degree of correlation by color depth and the size of the circle

圖3 土壤養(yǎng)分、微生物量和酶活性之間的冗余分析Fig.3 Redundancy analysis among soil nutrients,microbial biomass and enzyme activities

3 討論

研究表明，在黃土高原地區(qū)持續(xù)種植4～5年春小麥、玉米和土豆(SolanumtuberosumL.)等一年生作物后，土壤中C、N含量明顯降低[7]。本研究結(jié)果也表明，關中地區(qū)連作四年小麥和玉米后作物根際土壤C、N含量均比紫花苜蓿明顯降低。一方面，傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)種植過程中化肥的投入抑制了土壤微生物、影響了土壤酸堿度，減少了團聚體的形成[1]；另一方面，頻繁的耕作及其殘茬去除不但破壞了土壤結(jié)構(gòu)，還減低了有機營養(yǎng)物質(zhì)輸入[7]。C4植物光合C同化能力及N素吸收效率均比C3植物強，因此C4植物通過根系等向土壤輸入的C,N營養(yǎng)物質(zhì)相對較多[17]，故而玉米根際土壤的C,N含量往往高于小麥，這與我們的預期是一致。本研究中紫花苜蓿根際土壤中C,N含量較高，這說明來源于豆科植物的N是維持土壤肥力的主要來源[18]，且黃土高原地區(qū)紫花苜蓿有助于增加土壤肥力等[7]，潛在原因是由于豆科植物的殘茬,根系分泌物、根瘤凋落物等具有含N量高和C/N低的特征，在土壤中分解較快，易于降解，有助于土壤團聚體的形成和土壤C,N含量的顯著提升[17-18]。其次，多年生豆科牧草生長季長，發(fā)達的根系網(wǎng)絡、較少的土壤擾動等增強了土壤C,N的沉降能力[3]。因此，基于多年生豆科牧草的種植是一項增加農(nóng)田土壤中C儲量，應對氣候變化和構(gòu)建可持續(xù)的農(nóng)業(yè)生物系統(tǒng)的一項重要策略[1]。

土壤δ13C能夠估算土壤C的來源[19]、土壤C庫的變化[20]和地上植被功能類群的改變等[21]。綠色植物的光合作用在羧化階段能夠同化原子量較低的12C，排斥原子較大的13C同位素[19]，因此C3植物的δ13C大約在-28‰，而C4植物約在-14‰[22]，這在一定程度上解釋了本研究中玉米根際土壤δ13C較高的原因。與紫花苜蓿單播相比，紫花苜蓿與玉米的套種有提高根際土壤δ13C的趨勢，可能是由于套種模式下土壤C庫中來自玉米富集13C的C源在增加[23]。本研究中冬小麥根際土壤中δ13C較低，可能因為土壤C的來源主要是植物組織而不是微生物生物量[24]。土壤δ15N反應了土壤N的輸入、轉(zhuǎn)化和循環(huán)等[25]。研究表明，土壤δ15N與環(huán)境因子的變化，土壤水分和N素有效性顯著相關[26]。本研究也證實了土壤δ15N與土壤N素有效性顯著正相關，且紫花苜蓿及其與玉米的套種模式下δ15N的數(shù)值比較高。較高的土壤δ15N可能是對土壤N飽和的一種反應，在土壤N濃度較高的情況下，較輕的14N同位素優(yōu)先通過淋溶、氨化，反硝化作用等產(chǎn)生15N貧化的氣體(NO,N2O和N2)，輸出生態(tài)系統(tǒng)，導致土壤庫中15N富集[26]。其次，秋季關中地區(qū)紫花苜蓿及其與玉米的套種模式下土壤水分相對玉米和冬小麥較高，充足的水分調(diào)整了土壤中分解者種群，增加了反硝化作用N的損失[27]，故而增加了土壤δ15N[28]。此外，由于植物根際及其分泌物等存在擴散效應，導致根際土壤δ15N比非根際高，且植物根部滲出物種15N的含量高[25]，推測這可能也是本研究中豆科牧草及其套種模式根際土壤δ15N較高的一個重要原因。然而，農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)中土壤δ13C和δ15N信號變化是相當復雜的，后續(xù)的研究應深入闡明生長年限、土壤深度和栽培管理措施等對其的調(diào)控機制。

土壤C,N含量與土壤微生物、土壤酶活性是緊密聯(lián)系的[29-30]，共同參與調(diào)控了土壤營養(yǎng)物質(zhì)的循環(huán)與利用的全過程[30]。本研究中冬小麥根際土壤微生物生物量C、蔗糖酶和中性磷酸酶活性較低，但紫花苜蓿單播及其套種模式下相對較高。這可能是由于紫花苜蓿龐大的根系能夠固持更多土壤水分[31]，分泌有機酸和脫落的根瘤調(diào)整了土壤微生物的種群[29]，提高了微生物生物量和酶活性等。此外，豆禾套種增加了禾本科側(cè)根的生物量[32]，增加的根系生物量通過根沉積、呼吸或根系衰老等方式，增加了土壤微生物C[10-33]，提高了土壤酶和微生物的活性等[30]。雖然，微生物生物量涉及到有機質(zhì)的降解及其植物殘體中營養(yǎng)元素的釋放與循環(huán)[34]，但本研究中紫花苜蓿根系微生物生物量P含量偏低，而小麥根際土壤中微生物氮偏高，這可能是由于受到冬小麥施肥、種植年限和作物品種等影響的結(jié)果。

4 結(jié)論

紫花苜蓿根際土壤全氮(TN)、同位素氮(δ15N)、微生物生物量碳(MBC)、微生物生物量氮(MBN)及蔗糖酶(SUC)、脲酶(UR)和中性磷酸酶(NP)均顯著高于小麥和玉米。此外，紫花苜蓿與玉米的套種下，根際土壤全碳(TC)，TN和MBC顯著高于單個作物連作。因此，從土壤理化性質(zhì)的角度分析，關中地區(qū)落實“中央一號”文件和“糧改飼”等政策，有助于實現(xiàn)農(nóng)業(yè)資源的高效利用與土壤的可持續(xù)生產(chǎn)。