Effect of long-term deep tillage, straw returning and nutrient management on organic carbon mineralization of fluvo-aquic soil
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摘要:
为了明确耕作方式与养分管理对华北潮土土壤有机碳矿化的影响。基于连续15a（2007—2022年）耕作与养分管理模式长期定位试验开展研究，长期定位试验分为农民习惯耕作管理模式（秸秆不还田+浅旋耕RP-S，rotate plow without straw return）和高产耕作管理模式（秸秆还田+深翻耕DP+S，deep plow with straw return）2个主处理，以及对照施肥（CK）、农民习惯施肥（CON）和优化施肥（OPT）3个副处理，共计6个处理。于2022年10月，采集表层（0～20 cm）土壤样品，分析土壤有机碳及活性碳组分含量与土壤碳库管理指数，并采用室内培养法，测定土壤有机碳矿化速率，利用一级动力学方程拟合土壤有机碳潜在可矿化量和碳半周期，应用结构方程模型揭示长期不同耕作模式与养分管理措施下，土壤有机碳的周转规律。多年试验数据得出，在RP-S条件下，C/N(SOC and TN ratio)总体呈逐渐下降趋势，在DP+S条件下，C/N总体呈先降后增趋势。秸秆还田+深翻耕处理显著提高了土壤活性有机碳组分含量，且碳库管理指数（CPMI, carbon pool management index）提升显著。与农民习惯施肥相比，优化施肥可以显著提高土壤有机碳含量12.35%。在DP+S条件下，优化施肥显著提高了土壤易氧化有机碳（ROC，readily oxiedozable carbon）与CPMI。各处理土壤有机碳矿化速率均在1 d达到最大，而后1～10 d迅速下降，10 d后缓慢下降直至稳定，有机碳矿化速率随时间呈对数函数型变化，不同处理土壤有机碳矿化速率均符合一级动力学模型。秸秆还田+深翻耕显著提高了累积矿化率（潜在可矿化量与土壤有机碳的比值）23.59%，而优化施肥可以显著降低累积矿化率22.12%。土壤有机碳矿化累积量（Ct）与土壤有机碳（SOC，soil organic carbon）、土壤活性碳组分和土壤碳库管理指数均呈极显著正相关关系(P<0.01)，与土壤潜在可矿化有机碳量（C0）呈显著正相关关系(P<0.05)，结构方程模型表明，耕作管理、微生物碳（MBC，microbial biomass carbon）和ROC是影响土壤有机碳周转能力和固碳能力的直接因素，耕作与施肥管理可通过对土壤有机碳及活性碳组分的影响，间接影响土壤有机碳周转能力，进而影响土壤固碳能力。长期秸秆深翻耕还田结合优化施肥有利于提高土壤固碳能力，促进农田资源的增碳及可持续利用。
Abstract:Mineralization of soil organic carbon (SOC) is an essential process of biochemistry in soils, which is closely related to terrestrial ecosystem carbon cycle and global climate change. It is important toadopt reasonable tillage and nutrient management to improve the carbon accumulation and sequestration potential in soil. With the context of carbon sequestration and emission reduction, it is urgent to explore the relationship between tillage and nutrient management and SOC stability. Therefore, in order to clarify the effects of tillage and nutrient management on SOC mineralization in fluvo-aquic soil of North China. Based on a 15-year long-term positioning experiment of tillage and nutrient management (2007—2022), two main treatments were set: rotate plow without straw return (RP-S), deep plow with straw return (DP+S), and three scondary treatments were set: controlled fertilization (CK), Conventional fertilization (CON), Optimized fertilization (OPT), with a total of six treatments. Soil samples were collected at 0～20 cm depth in October 2022. The contents of SOC and activated carbon components, carbon pool management index were analyzed. SOC mineralization rate were determined by incubation method. First-order kinetic model was used to calculate potential mineralization and turnover rates. The structural equation model were fitted to reveal the turnover and sequestration rule of soil organic carbon under different tillage and nutrient management.Years of experiments have shown that under the condition of RP-S, C/N(SOC and TN ratio) generally showed a decreasing trend, while under the condition of DP+S, C/N generally showed a increasing first and then decreased trend. The results showed that compared with rotate plow without straw return (RP-S), deep plow with straw return (DP+S) treatments increased the contents of activated carbon components in soil, and the carbon pool management index (CPMI) increased significantly. Compared with CON, OPT significantly increased the content of SOC, with incremental rates of 12.35%. OPT significantly increased the readily oxidizable carbon (ROC) and CPMI with the condition of DP+S. SOC mineralization rates were the highest in the 1 d and then decreased rapidly. After 10 d incubation, it decreased slowdown and until it stabilized. The changes of SOC mineralization rate were in agreement with the logarithmic function relationship. Nutrient management enhanced the mineralization rates of soil organic carbon in the fluvo-aquic soils in the following order: OPT>CON>CK. SOC mineralization rate in all treatments were consistent with the first-order kinetic model. DP+S significantly increased the cumulative mineralization rate (value of C0/SOC) by 23.59%, while OPT significantly reduced the value of C0/SOC by 22.12%. The accumulative mineralization of SOC(Ct) was significantly and positively correlated with SOC, activated carbon components and soil carbon pool management index(P<0.01), both were significantly and positively correlated with Potential mineralizable of SOC(C0) in fluvo-aquic soils(P<0.05). Tillage management, microbial biomass carbon (MBC) and ROC were the directly factors of SOC mineralization and sequestration potential in soil. Tillage and fertilization management can affect SOC mineralization by the contents of SOC and activated carbon components, and then impacting soil carbon sequestration potential. Based on the results of SOC accumulation content, the direct positive impact of long-term deep plow with straw return treatment on soil carbon sequestration potential had been completely counteracted the indirect negative effect of the increase in SOC and activated carbon components on soil carbon sequestration potential. In conclusion, Long-term DP+S with OPT significantly improved stability of soil structure and increase SOC sequestration potential and Optimized fertilization reduce the cumulative SOC mineralization rate of soil, enhanced the SOC accumulation and sustainable utilization of farmland resources which could be suggested as an ideal management scheme on farmland to optimize the combination of tillage and fertilization in fluvo-aquic soil of North China.
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Keywords:
- straw /
- return /
- fluvo-aquic soil /
- long-term fertilization /
- tillage methods /
- SOC mineralization.
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0. 引 言
耕地土壤有机碳（SOC，soil organic carbon）是表征耕地土壤肥力的重要指标[1-2]，对减缓全球气候变化有重要作用[3]。耕地土壤碳库的输出主要通过土壤有机碳矿化过程，由微生物驱动的土壤有机碳矿化过程是土壤碳循环的重要一环[4]。土壤活性有机碳在土壤碳库中占比较少，但却是最易被微生物分解利用的部分，能显著影响土壤有机碳矿化过程[5]，与土壤有机碳的迁移、固持和CO2的释放有密切联系[6]，因此从土壤活性有机碳角度系统研究耕地土壤有机碳库的周转与固存规律对合理利用土壤资源、提高土壤肥力及农田生态环境的健康发展具有重要意义。
近年来，耕地土壤有机碳矿化作为国内外研究热点，相关报道已经较多，主要涉及土壤类型、施肥、秸秆还田以及耕作方式等方面[7]。秸秆还田能够增加土壤有机碳含量方面已得到广泛认可，但秸秆还田在不同耕作和施肥管理措施下对土壤CO2释放方面的影响仍存在分歧。有研究表明[8]，与秸秆不还田相比，秸秆覆盖还田促进了土壤有机碳的矿化过程，而秸秆深翻还田则可以有效抑制CO2的排放。王旭东等[9]通过meta-分析对我国秸秆还田条件下农田土壤有机碳含量变化进行解析，得出较长的还田年限、适当的耕作措施和适当的氮肥施用量能够提升秸秆还田的固碳潜力。LIU等[10]通过对秸秆还田的固碳效果进行聚类分析认为，秸秆还田可以显著提高土壤有机碳及活性有机碳含量，但受耕作及还田方式的影响，对土壤碳库周转过程的结果不尽相同。耕作方式是影响土壤有机碳周转的重要人为因素之一，不同耕作深度及扰动强度对土壤碳库矿化速率的影响程度不同[11]。已有研究表明[12]，深翻耕能促进耕地土壤碳库的周转，而秸秆深翻还田为深层土壤提供碳源，提高了土壤碳的固持[13]，PAUSTIAN等[14]研究表明，在0～30 cm耕层土壤每年土壤有机碳储量增加0.4%，可抵消当年土壤有机碳的矿化量。施肥也是影响土壤有机碳矿化的重要因子之一，施肥会改变土壤养分状况尤其是土壤活性有机碳含量，进而影响土壤有机碳矿化过程，王朔林等[15]基于25 a长期定位施肥试验数据，得出施肥可促进土壤有机碳积累，降低累积矿化率、提高固碳能力。也有研究表明[16]，施氮能改善土壤有机碳官能团和化合物结构，提高其在土壤中的稳定性、增强固碳能力进而影响到土壤有机碳的矿化过程，而戴相林等[17]的研究则认为，施氮量过高会降低土壤的固碳能力。此外，施肥对秸秆还田的固碳效果也有显著影响，秸秆还田会造成C/N升高，进而引起土壤微生物与作物的争氮效应[18]，梁尧等[13]的研究表明，秸秆还田配施氮肥能提高土壤团聚体对土壤有机碳的保护进而提高土壤碳储量，而薛旭杰等[19]在有机质较高的设施菜地长期定位试验表明，秸秆还田与施肥对土壤有机碳无正向交互作用。
华北平原是中国小麦和玉米的重要粮食主产区之一，潮土是黄淮海区域的代表性土壤类型之一，其分布广泛、增产潜力大且秸秆资源十分丰富[20]，浅旋耕为该区域的主要耕作方式，长期浅旋耕会导致耕层浅薄、土壤肥力下降等问题，制约了该区域的土壤培肥改良与持续高产[21]，秸秆深翻还田因其具有提高耕层厚度、改善土壤结构、促进土壤养分供应等优势，在此区域得到了越来越多的应用，秸秆还田为深层土壤提供了碳源，促进了土壤有机碳的固定，而深翻耕结合施肥又显著增强了土壤有机碳的矿化能力[13]，在同时强化碳输入与输出的双重影响下，对耕地土壤有机碳的周转与固存的交互影响缺乏深入研究。为此，本研究以华北平原典型潮土（冬小麦-夏玉米轮作）为研究对象，依托“耕作与养分管理模式长期定位试验”（2007—2022年），采用室内恒温培养方法，明确秸秆还田和长期不同耕作与养分管理模式下土壤有机碳的矿化特征及主要影响因素，以期深入理解土壤有机碳转化与稳定机制，为潮土土壤培肥和固碳增产提供理论支撑。
1. 材料与方法
1.1 试验地概况
耕作与养分管理模式长期定位试验位于河北省曲周县，太行山东麓海河平原的黑龙港流域。属暖温带半湿润半干旱大陆性季风气候区，雨热同期，年均降水量556.2 mm，年平均气温13.1 ℃，种植体系为冬小麦-夏玉米轮作。供试土壤类型为壤质潮土，取自中国农业大学曲周实验站（36°51′ N，115°01′ E）。
1.2 试验设计
供试土壤取自耕作与养分管理模式长期定位试验，该试验设置于2007年，截止2022年已历时15 a。试验供试作物为冬小麦/夏玉米轮作，采用裂区设计：主处理为：农民习惯耕作管理模式（秸秆不还田+浅旋耕RP-S，rotate plow without straw return）和高产耕作管理模式（秸秆还田+深翻耕DP+S，deep plow with straw return）。副处理为：3种养分管理模式，分别是不施氮肥对照（CK）、农民习惯施肥（CON）和优化施肥（OPT），2007年至2010年，农民习惯施肥根据当地农户调查获取的农户施肥量和农户施肥习惯来确定，包括肥料分配比例以及施肥方法等；优化施肥处理是根据作物目标产量确定氮肥总量，公式为：施氮量（kg/hm2）=（作物单位产量养分吸收量×目标产量-土壤供肥量）/（肥料养分含量×肥料利用率），采用“恒量监控法”来确定磷钾肥施用量，通过每年土壤养分测定对养分平衡进行监控，使土壤速效磷钾的保持在一定范围内。2010年后按表2进行。
表 2 不同副处理的养分管理模式Table 2. The nutrient management in different secondary treatments管理模式
Management处理
Treatment夏玉米
Summer maize冬小麦
Winter wheatN
/(kg·hm−2)氮肥基追比
BTRNP（P2O5）
/(kg·hm−2)K（K2O）
/(kg·hm−2)N
/(kg·hm−2)氮肥基追比
BTRNP（P2O5）
/(kg·hm−2)K（K2O）
/(kg·hm−2)DP+S DCK 0 —— 75 90 0 —— 90 90 DCON 250 9：16 60 90 300 1:1 75 90 DOPT 300 1：2 75 90 225 1:2 90 90 RP-S RCK 0 —— 0 0 0 —— 90 90 RCON 250 9:16 0 0 300 1:1 120 90 ROPT 180 1:2 0 0 180 1:2 90 90 注：DCK为秸秆还田+深翻耕条件下不施肥; DCON为秸秆还田+深翻耕条件下农民习惯施肥; DOPT为秸秆还田+深翻耕条件下优化施肥; RCK为秸秆不还田+浅旋耕条件下不施肥; RCON为秸秆不还田+浅旋耕条件下农民习惯施肥; ROPT为秸秆不还田+浅旋耕条件下优化施肥;下同。 Note: DCK, deep plow with straw return-CK; DCON, deep plow with straw return -CON; DOPT, deep plow with straw return -OPT; RCK, rotate plow without straw return -CK; RCON, rotate plow without straw return -CON; ROPT, rotate plow without straw return -OPT, BTRN, basal to topdressing ratio of Nitrogen fertilizer, the same below. 供试肥料为尿素（N 46%）、过磷酸钙（含P2O5 16%）和硫酸钾（含K2O 50%），磷钾肥全部一次性基施，氮肥除基施外，还分别于玉米大喇叭期和小麦拔节期追施。每个处理4次重复，共24个小区，小区面积10 m×5 m=50 m2。具体耕作管理与养分管理如表1、表2所示。
表 1 不同主处理的耕作管理模式Table 1. The tillage management in different main treatments管理模式
Management小麦品种
Wheat variety玉米品种
Maize variety玉米定植密度
Maize plantation density/(1000 株·hm−2)耕作模式
Tillage method耕作深度
Tillage depth/cm秸秆处理
Straw treatmentDP+S 石麦15 先玉335 75 深翻耕 30 秸秆还田 RP-S 邯 6172 郑单958 60 浅旋耕 15 秸秆不还田 1.3 土壤样品采集
土壤样品于2008、2015、2022年10月玉米季收获后进行采集。每小区采用五点取样法，采集0～20 cm土壤，去除动植物残体和砂石等可见物，置于阴凉处，待其自然风干后，过2 mm筛保存，用于土壤有机质、全氮等理化性状的测定，2022年采集土壤时，使用四分法充分混匀后分为两份，一份用于土壤有机碳、易氧化有机碳等土壤基本理化性状的测定及室内恒温培养；另一份装入具有冰袋的保温箱内带回实验室，冷藏于4 ℃冰箱中，并尽快用于土壤微生物量碳、可溶性有机碳的测定。
1.4 土壤样品测定
总土壤有机碳（TOC，total organic carbon）采用重铬酸钾氧化外加热法测定、土壤全氮（TN，total nitrogen）采用半微量凯氏定氮法测定[20]；土壤微生物量碳（MBC，microbial biomass carbon）采用氯仿熏蒸浸提法测定[11]、土壤可溶性有机碳（DOC，dissolved organic carbon）采用去离子水浸提—碳氮分析仪测定[5]；土壤易氧化有机碳（ROC，readily oxiedozable carbon）采用高锰酸钾氧化—紫外分光光度法[18]；每测定10个样品，制备1个平行样，平行测定值不符合规定值范围的，将该批次重新测定，确保样品测定的准确性。
土壤有机碳矿化室内恒温培养[5]：准确称取40 g平铺于250 mL的玻璃培养瓶底部，在恒温培养箱（25 ℃）中预培养7 d，恢复微生物活性，沿瓶壁四周均匀加入土壤最大持水量的60%的去离子水，称取培养瓶重量（日后补水至该重量），每个处理重复4次，在培养后的第1、3、5、7、11、18、25、32、39、46天采集气体，采样时间为上午 9：00—12：00，取样前将培养瓶通风，调节瓶内气体初始值一致，后用与培养瓶配套的带有三通阀的丁基胶塞密封，每个处理均于0、2 h分别采集气体2次，打入10 mL真空采气管内，使用配备 FID 检测器的气相色谱仪（安捷伦 7890B, Agilent, Palo Alto, USA）测定样品CO2浓度，并根据两次测定差值计算，土壤有机碳矿化速率。
1.5 数据计算
碳库管理指数能够量化反映土壤有机碳库的质量和数量，包括碳库指数(CPI, carbon pool index)为土壤总有机碳含量与对照处理（CK）土壤有机碳含量的比值；稳态碳(NAOC, no activity organic carbon)为土壤总有机碳含量与土壤易氧化有机碳含量的差值；碳库活度(CPA, carbon pool activity)为土壤易氧化有机碳含量与稳态碳的比值；碳库活度指数(CPAI, carbon pool activity index)为碳库活度与对照处理（CK）的碳库活度的比值；碳库管理指数(CPMI, carbon pool management index)为碳库指数与碳库活度指数的乘积（%）。
土壤有机碳矿化速率为培养时间内有机碳累积矿化量与培养时间的比值，计算公式为
$$ \mathit{F} \mathrm= \mathit{V} \mathrm{\times d} \mathit{c} \mathrm{/d} \mathit{t} \mathrm{\times } \mathit{\rho } \mathrm{\times 273/(273+} \mathit{T} \mathrm{)/} \mathit{W} $$ (1) 式中，F为土壤有机碳矿化速率，mg/(kg·d)；V为培养瓶上部空间体积，L；dc/dt为单位时间内培养瓶中的气体浓度变化率，mg/(kg·d)；ρ为标准大气压下的气体密度，g/L；T为抽气过程中的瓶内温度，℃；W为培养瓶内土样质量，g。
土壤有机碳矿化累积量是从培养开始至某一时间点土壤CO2总释放量，通过线性内插法估算，计算公式为
$$ \begin{split} & \mathrm{土壤有机碳矿化累积量} \mathit{C} _{ \mathrm{t}} \mathrm{（以CO}_{ \mathrm{2}} \mathrm{计\text{，}mg/kg)}=\\ & \sum ( \mathit{F} _{ \mathrm{i+1}} \mathrm+ \mathit{F} _{ \mathrm{i}} \mathrm{)/2\times (} \mathit{T} _{ \mathrm{i+1}} \mathrm- \mathit{T} _{ \mathrm{i}} {)}\\[-1pt] \end{split} $$ (2) 式中，Fi+1为第i+1次试验采集气体的土壤有机碳矿化速率，mg/(kg·d)；Fi为第i次采集气体的土壤有机碳矿化速率，mg/(kg·d)；Ti+1-Ti为第i+1次采集气体与第i次采集气体的间隔时间，d。
$$ \begin{split} & \mathrm{土壤有机碳的矿化采用一级动力学方程模拟}^{ \mathrm{[} \mathrm{11} \mathrm{]}} \mathrm{：}\\ & \mathit{C} _{ \mathit{t} } \mathrm= \mathit{C} _{ \mathrm{0}} \mathrm{(1-e}^{ {-kt} } \mathrm{)} \end{split} $$ (3) 式中，C0为土壤潜在可矿化有机碳量（mg/kg），Ct为培养时间 t（d）内的累积矿化量，t 为培养时间（d），k 为生物活性有机碳库的周转速率常数（d−1），半周转期 T1/2=ln2/k。
1.6 数据处理
本研究使用Microsoft Excel 2019进行数据整理；采用SPSS Statistics 27.0进行方差分析及相关性分析，Duncan 进行多重比较；Origin Pro 2022进行图表制作; SPSS Amos 24.0构建结构方程模型（SEM）用以分析耕作方式、施肥管理与土壤有机碳活性组分对土壤有机碳周转与固碳能力的综合影响。
2. 结果与分析
2.1 长期不同耕作及施肥管理条件下对土壤有机碳含量的影响
经过15 a 的长期定位试验，与2008年相比，除不施肥处理外，各处理土壤都有不同程度增碳效果，土壤SOC含量总体呈前慢后快的上升趋势，在RP-S与DP+S条件下，前期（2008-2015年）土壤SOC含量分别增长1.24%、4.16%，后期（2015—2022年）分别增长6.57%、21.04%；与2008年相比，除不施肥处理外，不同处理土壤全氮含量均有所增加，除ROPT处理外，土壤全氮含量总体呈前快后慢的上升趋势，前期土壤全氮含量增长22.00%，后期增长6.93%，ROPT处理趋势表现相反，具体为前期增加2.89%、后期增加15.37%。优化施肥与农民习惯施肥相比，土壤全氮含量增长表现为前期CON较OPT多增长9.85%，后期OPT较CON多增长8.06%；在土壤碳氮比方面，RP-S条件下，C/N总体呈逐渐下降趋势，前期CON较OPT下降幅度高8.34%，后期OPT较CON下降幅度高9.39%。DP+S条件下，C/N总体呈先降后增趋势，前期CON较OPT下降幅度高3.93%，后期OPT较CON增长幅度高9.90%。
表 3 不同耕作及养分管理对土壤有机碳、全氮含量的多年变化Table 3. Multi-year changes of SOC and TN under tillage and nutrient management管理模式
Management处理
Treatment2008 2015 2022 SOC
/(g·kg−1)TN
/(g·kg−1)C/N SOC
/(g·kg−1)TN
/(g·kg−1)C/N SOC
/(g·kg−1)TN
/(g·kg−1)C/N RP-S RCK 14.22bc 0.82c 17.35a 13.52c 0.88c 15.35a 12.91e 0.89c 14.51b RCON 13.50c 0.89bc 15.14c 13.85c 1.03b 13.44c 14.44 d 1.08b 13.38c ROPT 15.57a 1.03a 15.19c 15.56ab 1.05b 14.75b 16.19c 1.22a 13.31c DP+S DCK 12.54 d 0.77 d 16.18b 12.53 d 0.86c 14.62b 12.57e 0.85c 14.87b DCON 15.02ab 0.93b 16.08b 16.08a 1.20a 13.38c 18.11b 1.27a 14.31b DOPT 14.85ab 0.97ab 15.28c 15.74 ab 1.18a 13.31c 20.38a 1.31a 15.55a 注：SOC为土壤有机碳含量; TN为土壤全氮含量; 不同小写字母表示不同处理差异显著（P＜0.05）。下同。 Note: SOC, soil organic carbon; TN, total nitrogen; Different lowercase letters indicate significant differences in different treatments (P＜0.05). The same as below. 2.2 土壤有机碳库及碳库管理指数差异
长期秸秆还田+深翻耕和优化施肥管理均有利于土壤有机碳（SOC）含量的提高。所有处理中，土壤有机碳含量以秸秆还田+深翻耕（DP+S）下优化施肥（DOPT）处理最高，为20.38 g/kg。与不施肥（CK）相比，秸秆不还田+浅旋耕（RP-S）处理中，农民习惯施肥（RCON）的土壤有机碳含量显著提高11.83%，优化施肥（ROPT）处理提高25.39%；秸秆还田+深翻耕（DP+S）处理中，农民习惯施肥（DCON）土壤有机碳含量显著提高44.13%、优化施肥（DOPT）提高62.13%。（P<0.05，图1a）；
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图 1 不同耕作及养分管理对土壤有机碳含量及活性碳组分的影响Figure 1. Effects of tillage and nutrient management on organic carbon content and activated carbon components如（图1b）所示，在RP-S条件下，不同施肥条件下土壤微生物量碳（MBC）差异均不显著；而DP+S条件下，DOPT与DCON施肥处理的土壤微生物量碳均显著高于不施肥DCK处理，但其两者间差异不显著，优化施肥略高于农民习惯施肥。DP+S条件与RP-S条件相比，土壤微生物量碳显著提高22.21%；在土壤水溶性有机碳（DOC）方面，不同养分管理条件下，优化施肥处理的土壤水溶性有机碳较农民习惯施肥处理提升5.16%，但无显著性差异。DP+S条件与RP-S条件相比，土壤水溶性有机碳显著提高14.43%，差异显著（P<0.05，图1c）；
如（图1 d）所示，与不施肥相比，各处理土壤易氧化有机碳（ROC）含量均显著提升（P<0.05），在RP-S条件下提高约20%～30%，优化施肥略高于农民习惯施肥，但差异不显著，在DP+S条件下提高约90%～110%，DCON与DOPT处理间差异显著，ROC含量提高10.45%。双因素方差分析表明，耕作管理和施肥管理均对SOC、MBC、DOC、ROC有显著影响（P<0.05），两者交互作用仅对SOC、ROC有显著影响（P<0.001）。
方差分析表明（表4），在RP-S条件下，与不施肥处理相比，RCON处理仅有碳库管理指数（CPMI）显著增加了23.00%，其他指标均无显著性差异，ROPT处理对碳库指数（CPI）、稳定态碳（NROC）、CPMI均有显著增加（P<0.05），增幅为26.00%、24.46%及31.00%，而ROPT与RCON相比，仅在CPI与NROC上有显著影响（P<0.05），增幅为12.50%和13.16%。在DP+S条件下，各处理土壤碳库管理指数均与不施肥处理有显著性差异（P<0.05），DOPT较DCON相比，在CPI、NROC、CPMI指标上存在显著性差异（P<0.05），增幅分别为12.06%、13.08%和10.19%；2种不同耕作管理模式下，除CK差异不显著外，长期秸秆还田+深翻耕模式可显著提高CPI、NROC、CPA、CPAI、CPMI指标（P<0.05），其增幅分别可达25.40%、18.04%、35.57%、35.37%、70.38%。
表 4 不同耕作及养分管理对土壤碳库管理指数的影响Table 4. Effects of cropping system of tillage and nutrient management on soil carbon pool management index管理模式
Management处理
Treatment碳库指数
CPI稳定态碳
NROC碳库活度
CPA碳库活度指数
CPAI碳库管理指数
CPMIRP-S RCK 1.00±0.00 de 10.71±0.23 cd 0.21±0.01 b 1.00±0.00 b 1.00±0.00 d RCON 1.12±0.02 d 11.78±0.39 c 0.23±0.01 b 1.10±0.04 b 1.23±0.06 c ROPT 1.26±0.02 c 13.33±0.42 b 0.22±0.00 b 1.05±0.04 b 1.31±0.03 c DP+S DCK 0.97±0.01 e 10.36±0.21 d 0.22±0.01 b 1.05±0.09 b 1.02±0.08 d DCON 1.41±0.06 b 13.91±0.52 b 0.31±0.02 a 1.48±0.09 a 2.06±0.05 b DOPT 1.58±0.07 a 15.73±0.42 a 0.30±0.00 a 1.43±0.05 a 2.27±0.11 a 2.3 土壤有机碳矿化特征及拟合参数
如图2所示，长期不同耕作方式及施肥管理下土壤有机碳矿化速率总体均随培养天数的增加而逐渐降低，且不施肥处理在整个培养期间均低于其他处理，具体表现为土壤有机碳矿化速率均在1 d达到最大，而后1～10 d迅速下降，10 d后缓慢下降直至稳定，有机碳矿化速率整体上随时间呈对数函数型变化，秸秆不还田+浅旋耕（RP-S）条件下土壤有机碳矿化速率在4.35～19.64 mg/(kg·d)，而秸秆还田+深翻耕（DP+S）条件下土壤有机碳矿化速率在6.55～40.64 mg/(kg·d)，较RP-S模式约提升60.97%。综合来看，优化施肥与传统施肥相比，可提高土壤有机碳矿化速率28.55%。
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图 2 不同耕作及养分管理对土壤有机碳矿化速率的动态变化Figure 2. Dynamic changes of soil organic carbon mineralization rate under tillage and nutrient management长期不同耕作及施肥管理下土壤有机碳累积矿化量总体均随培养天数的延长呈逐渐上升趋势（图3），但土壤有机碳累积矿化强度逐渐放缓。培养46 d结束时，秸秆不还田+浅旋耕（RP-S）条件下累积矿化量达到261.02-456.59 mg/kg，秸秆还田+深翻耕（DP+S）条件下累积矿化量达到354.58～793.08 mg/kg，累积矿化量较RP-S模式提高约36%～74%。从不同施肥处理来看，累积矿化量差异表现为：优化施肥>传统施肥>不施肥。优化施肥较传统施肥土壤有机碳累积矿化量约能提高25%。
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图 3 不同耕作及养分管理对土壤有机碳累积矿化量的动态变化Figure 3. Dynamic changes of soil organic carbon accumulative mineralization under tillage and nutrient management利用一级动力学参数方程，对土壤有机碳累积矿化量随培养时间的变化关系进行模拟：Ct=C0（1–e−kt），其决定系数R2均在0.99以上，说明拟合效果较好（表5）。根据拟合结果，秸秆不还田+浅旋耕（RP-S）条件下土壤潜在可矿化量达380.14～852.43 mg/kg，而秸秆还田+深翻耕（DP+S）条件下土壤的潜在可矿化量达795.47～1 306.40 mg/kg，较RP-S模式土壤潜在可矿化量提高70.53%。不同施肥管理条件下，优化施肥较传统施肥可以显著降低土壤潜在可矿化量12.75%；在不同耕作模式下，DCON与RCON相比，碳半周期有所下降，但不显著，而DOPT较ROPT显著缩短碳半周期15.11%。与RCK相比，RCON与ROPT均能提高碳半周期，表现为：RCON>ROPT>RCK，相反，与DCK相比，DCON与DOPT均表现为缩短碳半周期，表现为：DCK>DCON>DOPT。
表 5 长期不同耕作方式及养分管理下土壤有机碳矿化的动力学参数Table 5. Dynamic parameters of soil organic carbon mineralization under long-term tillage method and fertilizer management处理
Treatment潜在可矿化量
Potential mineralizable C0/mg·kg−1周转常数
Constant of turnover rate k/d−1决定系数
Determination coefficient R2碳半周期
Half turnover period of SOC pool T1/2/dRCK 380.14±14.72 e 0.020±0.000 b 0.9967 **29.48±0.81 d RCON 852.43±53.54 c 0.014±0.003 cd 0.9984 **47.97±2.60 b ROPT 732.69±14.32 d 0.020±0.003 b 0.9957 **35.01±0.28 c DCK 795.47±11.29 cd 0.013±0.001 d 0.9957 **55.53±1.71 a DCON 1 306.40±32.59 a 0.016±0.000 c 0.9948 **44.24±0.81 b DOPT 1 156.89±85.47 b 0.023±0.001 a 0.9909 **29.72±0.60 d 注：C0为土壤潜在可矿化量; k为土壤周转常数; T1/2为土壤碳半周期; 下同。 Note: C0, Potential mineralizable SOC content; k, Constant of turnover rate; T1/2, Half turnover period of SOC pool; The same as below. calculate potential mineralization and
土壤有机碳累积矿化率是指培养时间内土壤有机碳潜在可矿化量占总有机碳比例，能够反映土壤固碳能力的强弱。土壤有机碳累积矿化率越高，其固碳能力越弱。如表6所示，本研究中，与不施肥处理相比，各处理土壤有机碳累积矿化率有明显差异，在秸秆不还田+浅旋耕（RP-S）条件下，农民习惯施肥（RCON）的土壤有机碳累积矿化率显著提高100.68%，优化施肥（ROPT）处理提高54.08%；在秸秆还田+深翻耕（DP+S）条件下，农民习惯施肥（DCON）土壤有机碳累积矿化率显著提高13.90%，而优化施肥（DOPT）降低了10.27%。DP+S条件与RP-S条件相比，土壤有机碳累积矿化率显著提高约23.59%。结果表明，与农民习惯施肥相比，优化施肥可以显著降低土壤有机碳累积矿化率，可以提高土壤固碳能力，而秸秆还田+深翻耕与秸秆不还田+浅旋耕模式相比，提高了土壤有机碳累积矿化率，对土壤固碳能力有一定减弱效果。
表 6 培养46 d土壤有机碳累积矿化率Table 6. Cumulative mineralization rate of SOC during 46 days’ incubation处理
Treatment秸秆不还田+浅旋耕
Rotate plow without straw return
/（%）秸秆还田+深翻耕
Deep plow with straw return
/（%）CK 2.94±0.001 c 6.33±0.000 b CON 5.90±0.002 a 7.21±0.001 a OPT 4.53±0.001 b 5.68±0.002 c 2.4 土壤有机碳矿化与土壤活性碳组分间相关性及结构方程模型拟合
对土壤活性碳组分、土壤碳库管理指数与土壤有机碳矿化的动力学参数、有机碳累积矿化量进行相关分析，结果表明(表7)：土壤C0与土壤活性碳组分、CPMI和C0/SOC均呈显著正相关关系(P<0.05)、与CPAI呈极显著正相关关系(P<0.01)，Ct与SOC、土壤活性碳组分和土壤碳库管理指数均呈极显著正相关关系(P<0.01)，与C0呈显著正相关关系(P<0.05)，k值与T1/2间呈及显著负相关关系(P<0.01)，与 C0/SOC 值呈显著负相关关系(P<0.05)，土壤C0/SOC与T1/2间呈显著正相关关系(P<0.05)。
表 7 土壤有机碳矿化参数与土壤活性碳含量间相关性分析Table 7. Correlation analysis of soil organic carbon mineralization parameters and labile carbon contents指标 Index C0 k T1/2 Ct C0/SOC SOC 0.785 0.580 -0.428 0.967** 0.370 MBC 0.857* 0.485 -0.328 0.993** 0.479 DOC 0.852* 0.461 -0.307 0.977** 0.482 ROC 0.859* 0.472 -0.326 0.989** 0.482 CPI 0.785 0.579 -0.429 0.966** 0.370 CPAI 0.920** 0.252 -0.126 0.948** 0.632 CPMI 0.867* 0.454 -0.307 0.988** 0.498 C0 1 -0.032 0.198 0.905* 0.860* k -0.032 1 -0.956** 0.394 -0.718* T1/2 0.198 -0.956** 1 -0.218 0.870* 注: *和**分别代表P<0.05和P<0.01水平显著。 Note: * and ** represent significances at the P<0.05 and P<0.01 levels, respectively. 基于结构方程模型将相关指标间关系进行拟合，拟合结果：卡方值（χ2）=8.56，自由度（Df）=8，χ2自由度比值（χ2/Df）=1.07，拟合优度指数（GFI）=0.90，比较拟合指数（CFI）=0.997，增量拟合指数（IFI）=0.997，近似误差均方根（RMSEA）=0.064，适配合理（图4）。模型拟合结果显示：耕作管理、SOC与土壤活性碳组分对土壤碳半周期有直接作用，其中耕作管理起显著正效应（P<0.01），SOC与DOC起正向作用但不显著，而MBC与ROC起显著负向作用（P<0.5）；土壤易氧化碳和土壤碳半周期是显著影响土壤累积矿化率的主要因素（P<0.001）。耕作管理对土壤累积矿化率的直接负向影响较小，但显著增加了SOC（P<0.001）、MBC（P<0.5）。施肥管理对土壤累积矿化率有较小的正向效应但不显著，对SOC（P<0.001）、DOC（P<0.5）有显著的正向效应。此外，施肥管理与DOC对土壤累积矿化率有正向效应，耕作管理对土壤累积矿化率有负向效应但均不显著。施肥管理及耕作管理也可通过SOC及土壤活性碳组分间接影响土壤碳半周期和累积矿化率。
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图 4 土壤有机碳周转与固碳能力结构方程模型注: TM为耕作管理; FM为施肥管理; 图中箭头上的数字为标准化路径系数, 箭头粗细表示回归关系强度; *, **和***分别代表P<0.5, P<0.01和P<0.001水平显著。Figure 4. Structural equation model of soil organic carbon decomposition and sequestration potentialNote: TM, Tillage Management; FM, Fertilizer Management; The numbers on the arrows are significant standardized path coefficients. The thickness of the arrows indicates the strength of the regression relationship; *, ** and *** represent significances at the P<0.05, P<0.01 and P<0.001 levels, respectively.3. 讨 论
3.1 不同耕作方式及施肥管理对土壤活性碳组分及碳库指数的影响
土壤活性有机碳组分包括MBC、ROC、DOC，是土壤碳库中最活跃的部分，也是土壤微生物可以直接利用的重要碳源之一，受外界环境条件的影响其数值变化明显，在土壤碳循环及养分循环中起着至关重要的作用[23]。研究发现，除不施肥处理外，长期秸秆还田+深翻耕的耕作方式显著提高了土壤有机碳及活性碳组分含量，这与田慎重等在同区域进行的研究结果一致[24]。方差分析也表明土壤有机碳库及活性碳组分受到耕作与秸秆还田的强烈影响。秸秆还田可以为土壤微生物提供碳源，促进土壤微生物量碳的提高[23]，而耕作也会改变土壤孔隙度、土壤湿度等土壤环境条件，对微生物数量及群落结构有显著影响[25]，同时，耕作也降低了土壤紧实度，并增加了土壤的通透性，能使土壤可溶性有机碳含量明显提高[11]。本研究发现，与不施肥相比，施肥可以提高土壤有机碳及其活性组分含量，根据作物目标产量优化施肥效果更加明显，这是由于施肥为作物提供充足养分，促进植物地上部生物量的增加和根系生长，植物残体的增加为土壤提供碳源而根系分泌物可以与土壤矿物颗粒形成有机胶体，进而提高土壤有机碳与活性碳含量[26]。此外，有研究表明，优化施肥可以减弱肥料对土壤的负面效应，有利于土壤酸碱度的平衡，提高了土壤活性碳含量[27]。与农民习惯施肥相比，本研究中优化施肥对MBC、DOC的影响均未达到显著水平，这可能与其在土壤碳库中占比较小，且活性和移动性较强有关。
碳库管理指数（CPMI）与土壤碳库指数（CPI）和碳库活度指数（CPAI）相互关联，能灵敏反映土壤有机碳库的质量和数量，为农田土壤增碳固碳提供量化依据[28]，研究发现，秸秆还田+深翻耕条件下的CPMI显著高于秸秆不还田+浅旋耕，这是由于长期秸秆还田+深翻耕有效提高了0～30 cm土层土壤碳库含量，促进团聚体的形成使土壤结构更加稳定，进而提高CPMI指数。与不施肥相比，优化施肥处理和农民习惯施肥处理均显著增加了土壤CPMI指数，表明施肥可以改善土壤质量，且在秸秆还田+深翻耕条件下，优化施肥显著高于农民习惯施肥，表明优化施肥管理可以进一步增加土壤碳库稳定性，提高固碳能力，这与刘强等的[29]研究结果一致。
3.2 不同耕作方式及施肥管理对土壤有机碳矿化的影响
土壤有机碳矿化指土壤微生物活动释放CO2的过程，是土壤生物学活性的总体体现。本研究不同处理矿化速率均在培养开始阶段达到峰值，而后迅速下降，10 d后矿化速率下降幅度减缓并直至稳定，其有机碳矿化速率呈对数函数变化，这与很多相关研究结果类似[14]。这是因为培养前期，微生物优先分解土壤中易分解的活性有机碳，养分充足且易于利用，微生物数量与群落迅速增加，但随培养进行，土壤活性碳含量下降，土壤微生物开始分解土壤中难分解的纤维素等复杂的大分子有机结合体，土壤微生物代谢缓慢，土壤矿化速率随之下降[30]。本研究优化耕作管理涉及耕作方式、秸秆还田、作物品种及种植密度方面，已有相关研究表明[31]，新品种作物在产量更高的同时也在一定程度上降低了温室气体的排放，虽然品种、密度等的差异一定程度上会影响试验的精度，但综合优化管理措施反映的结果更切合实际。秸秆还田与耕作方式是耕作管理综合模式对土壤有机碳周转与固持的决定性因素，是本文的讨论重点。
本研究以碳半周期（T1/2/d）表征土壤周转能力，碳半周期越低则土壤周转能力越强，以累积矿化率（C0/SOC）表征土壤固碳能力，累积矿化率越低则土壤固碳能力越强[32]。通过结构方程模型拟合发现，土壤有机碳含量与土壤活性有机碳各组分关系紧密，对ROC与MBC的影响最为显著[33]。同时，ROC与MBC对土壤周转能力也有显著的正向作用，这是主要因为，ROC与MBC在土壤活性有机碳组分中占比较高，在矿化试验中，其初始含量对土壤有机碳前期矿化速率有重要影响。基于路径分析得出秸秆还田+深翻耕的耕作措施对土壤有机碳周转的存在两方面影响：一方面通过提高土壤有机碳及活性碳组分，间接的促进土壤有机碳周转能力提升，这主要是因为添加秸秆为土壤提供了碳源，尤其是易分解的活性碳组分会快速被微生物分解转化[34]，并引起正激发效应，提高土壤有机碳矿化速率[35]。深翻耕能改善土壤结构，使土壤与外界接触更密切，促进了土壤有机碳氧化降解，提高了土壤活性碳在土壤碳库中的占比，加速了土壤的矿化进程[36]；另一方面，秸秆还田+深翻耕又对土壤有机碳周转能力有直接抑制作用，有利于土壤固碳能力的提升，深翻耕后秸秆会与土壤充分接触，能加快秸秆能腐解过程，促进土壤有机碳的累积并增强土壤固碳能力[13, 37]，此外添加秸秆对土壤团聚体构成也有明显的改善作用[38]，而土壤团聚体的占比提高能有效促进土壤结构的稳定，进而降低土壤矿化度[39]。也有研究认为，长期深翻耕也会打破犁底层，有利于作物根系向深处延伸，深层根茬量的提高有利于土壤有机碳的固持[40]。本研究中，从土壤SOC含量变化结果来看，长期秸秆还田+深翻耕处理对土壤碳周转能力的直接抑制作用，已完全抵消其因活性碳库增加对土壤周转能力的间接促进作用，有利于土壤有机碳的累积。本研究选用0～20 cm土壤厚度，可能存在对深翻耕处理固碳能力的低估，今后应加强对深层土壤固碳能力的研究。
施肥对土壤有机碳与活性碳各组分含量有明显正效应，能够间接促进土壤周转能力，其原因可能是一方面施肥提高了作物的生物量，植物残体的增加不仅为微生物活动提供必要底物，且会提高微生物群落丰度并产生激发效应，加速新鲜有机质分解，对土壤碳库中的惰性有机碳的分解也有一定的促进[41]。也有研究表明，施肥在提供养分及对木质素等难分解物质的腐解方面有积极的促进作用[42]，且在低肥力土壤上更加显著。本研究发现，优化施肥相比于农民习惯施肥，降低了累积矿化率，这是由于长期优化施肥处理减少了因过量施肥导致的土壤酸化，建立了更合理的C/N值，可以满足土壤微生物对氮源的需求，使其群落数量维持在合理的范围[18]，同时提高了秸秆腐解过程中的活性碳等组分，降低了对原有土壤有机碳的分解，提高土壤固碳能力[43]。王光翔等[44]的研究结果也表明，合理施氮量有利于土壤有机碳的累积，施氮量过高会导致土壤固碳效率的减弱。
4. 结 论
为明确长期秸秆深翻还田与优化施肥结合条件在华北平原潮土区土壤有机碳的转化与稳定机制，促进该区域土壤培肥和固碳增产，开展上述试验研究，结论如下：
1）与秸秆不还田+浅旋耕相比，秸秆还田+深翻耕显著提高了耕层（0～20 cm）土壤有机碳及活性碳含量及土壤碳库管理指数（CPMI），增加了土壤碳库的积累及稳定性，在优化施肥条件下效果更为明显，土壤活性碳组分中的 MBC 与 ROC 对土壤周转与固碳能力影响最为显著。
2）长期秸秆还田+深翻耕处理对土壤周转能力的直接抑制作用，已完全抵消其因活性碳库增加对土壤周转能力的间接促进作用，对土壤固碳能力有显著的提升。施肥对土壤有机碳与活性碳各组分含量有明显正效应，能够间接促进土壤周转能力，而优化施肥与农民习惯施肥相比，可以显著降低土壤有机碳累积矿化率，有效提高土壤的固碳能力。
因此，秸秆深翻耕还田结合优化施肥有利于提高土壤固碳能力，促进土壤资源的增碳及可持续利用。
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图 1 不同耕作及养分管理对土壤有机碳含量及活性碳组分的影响
Figure 1. Effects of tillage and nutrient management on organic carbon content and activated carbon components
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图 2 不同耕作及养分管理对土壤有机碳矿化速率的动态变化
Figure 2. Dynamic changes of soil organic carbon mineralization rate under tillage and nutrient management
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图 3 不同耕作及养分管理对土壤有机碳累积矿化量的动态变化
Figure 3. Dynamic changes of soil organic carbon accumulative mineralization under tillage and nutrient management
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图 4 土壤有机碳周转与固碳能力结构方程模型
注: TM为耕作管理; FM为施肥管理; 图中箭头上的数字为标准化路径系数, 箭头粗细表示回归关系强度; *, **和***分别代表P<0.5, P<0.01和P<0.001水平显著。
Figure 4. Structural equation model of soil organic carbon decomposition and sequestration potential
Note: TM, Tillage Management; FM, Fertilizer Management; The numbers on the arrows are significant standardized path coefficients. The thickness of the arrows indicates the strength of the regression relationship; *, ** and *** represent significances at the P<0.05, P<0.01 and P<0.001 levels, respectively.
表 2 不同副处理的养分管理模式
Table 2 The nutrient management in different secondary treatments
管理模式
Management处理
Treatment夏玉米
Summer maize冬小麦
Winter wheatN
/(kg·hm−2)氮肥基追比
BTRNP（P2O5）
/(kg·hm−2)K（K2O）
/(kg·hm−2)N
/(kg·hm−2)氮肥基追比
BTRNP（P2O5）
/(kg·hm−2)K（K2O）
/(kg·hm−2)DP+S DCK 0 —— 75 90 0 —— 90 90 DCON 250 9：16 60 90 300 1:1 75 90 DOPT 300 1：2 75 90 225 1:2 90 90 RP-S RCK 0 —— 0 0 0 —— 90 90 RCON 250 9:16 0 0 300 1:1 120 90 ROPT 180 1:2 0 0 180 1:2 90 90 注：DCK为秸秆还田+深翻耕条件下不施肥; DCON为秸秆还田+深翻耕条件下农民习惯施肥; DOPT为秸秆还田+深翻耕条件下优化施肥; RCK为秸秆不还田+浅旋耕条件下不施肥; RCON为秸秆不还田+浅旋耕条件下农民习惯施肥; ROPT为秸秆不还田+浅旋耕条件下优化施肥;下同。 Note: DCK, deep plow with straw return-CK; DCON, deep plow with straw return -CON; DOPT, deep plow with straw return -OPT; RCK, rotate plow without straw return -CK; RCON, rotate plow without straw return -CON; ROPT, rotate plow without straw return -OPT, BTRN, basal to topdressing ratio of Nitrogen fertilizer, the same below. 
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表 1 不同主处理的耕作管理模式
Table 1 The tillage management in different main treatments
管理模式
Management小麦品种
Wheat variety玉米品种
Maize variety玉米定植密度
Maize plantation density/(1000 株·hm−2)耕作模式
Tillage method耕作深度
Tillage depth/cm秸秆处理
Straw treatmentDP+S 石麦15 先玉335 75 深翻耕 30 秸秆还田 RP-S 邯 6172 郑单958 60 浅旋耕 15 秸秆不还田
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表 3 不同耕作及养分管理对土壤有机碳、全氮含量的多年变化
Table 3 Multi-year changes of SOC and TN under tillage and nutrient management
管理模式
Management处理
Treatment2008 2015 2022 SOC
/(g·kg−1)TN
/(g·kg−1)C/N SOC
/(g·kg−1)TN
/(g·kg−1)C/N SOC
/(g·kg−1)TN
/(g·kg−1)C/N RP-S RCK 14.22bc 0.82c 17.35a 13.52c 0.88c 15.35a 12.91e 0.89c 14.51b RCON 13.50c 0.89bc 15.14c 13.85c 1.03b 13.44c 14.44 d 1.08b 13.38c ROPT 15.57a 1.03a 15.19c 15.56ab 1.05b 14.75b 16.19c 1.22a 13.31c DP+S DCK 12.54 d 0.77 d 16.18b 12.53 d 0.86c 14.62b 12.57e 0.85c 14.87b DCON 15.02ab 0.93b 16.08b 16.08a 1.20a 13.38c 18.11b 1.27a 14.31b DOPT 14.85ab 0.97ab 15.28c 15.74 ab 1.18a 13.31c 20.38a 1.31a 15.55a 注：SOC为土壤有机碳含量; TN为土壤全氮含量; 不同小写字母表示不同处理差异显著（P＜0.05）。下同。 Note: SOC, soil organic carbon; TN, total nitrogen; Different lowercase letters indicate significant differences in different treatments (P＜0.05). The same as below.
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表 4 不同耕作及养分管理对土壤碳库管理指数的影响
Table 4 Effects of cropping system of tillage and nutrient management on soil carbon pool management index
管理模式
Management处理
Treatment碳库指数
CPI稳定态碳
NROC碳库活度
CPA碳库活度指数
CPAI碳库管理指数
CPMIRP-S RCK 1.00±0.00 de 10.71±0.23 cd 0.21±0.01 b 1.00±0.00 b 1.00±0.00 d RCON 1.12±0.02 d 11.78±0.39 c 0.23±0.01 b 1.10±0.04 b 1.23±0.06 c ROPT 1.26±0.02 c 13.33±0.42 b 0.22±0.00 b 1.05±0.04 b 1.31±0.03 c DP+S DCK 0.97±0.01 e 10.36±0.21 d 0.22±0.01 b 1.05±0.09 b 1.02±0.08 d DCON 1.41±0.06 b 13.91±0.52 b 0.31±0.02 a 1.48±0.09 a 2.06±0.05 b DOPT 1.58±0.07 a 15.73±0.42 a 0.30±0.00 a 1.43±0.05 a 2.27±0.11 a
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表 5 长期不同耕作方式及养分管理下土壤有机碳矿化的动力学参数
Table 5 Dynamic parameters of soil organic carbon mineralization under long-term tillage method and fertilizer management
处理
Treatment潜在可矿化量
Potential mineralizable C0/mg·kg−1周转常数
Constant of turnover rate k/d−1决定系数
Determination coefficient R2碳半周期
Half turnover period of SOC pool T1/2/dRCK 380.14±14.72 e 0.020±0.000 b 0.9967 **29.48±0.81 d RCON 852.43±53.54 c 0.014±0.003 cd 0.9984 **47.97±2.60 b ROPT 732.69±14.32 d 0.020±0.003 b 0.9957 **35.01±0.28 c DCK 795.47±11.29 cd 0.013±0.001 d 0.9957 **55.53±1.71 a DCON 1 306.40±32.59 a 0.016±0.000 c 0.9948 **44.24±0.81 b DOPT 1 156.89±85.47 b 0.023±0.001 a 0.9909 **29.72±0.60 d 注：C0为土壤潜在可矿化量; k为土壤周转常数; T1/2为土壤碳半周期; 下同。 Note: C0, Potential mineralizable SOC content; k, Constant of turnover rate; T1/2, Half turnover period of SOC pool; The same as below.
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表 6 培养46 d土壤有机碳累积矿化率
Table 6 Cumulative mineralization rate of SOC during 46 days’ incubation
处理
Treatment秸秆不还田+浅旋耕
Rotate plow without straw return
/（%）秸秆还田+深翻耕
Deep plow with straw return
/（%）CK 2.94±0.001 c 6.33±0.000 b CON 5.90±0.002 a 7.21±0.001 a OPT 4.53±0.001 b 5.68±0.002 c
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表 7 土壤有机碳矿化参数与土壤活性碳含量间相关性分析
Table 7 Correlation analysis of soil organic carbon mineralization parameters and labile carbon contents
指标 Index C0 k T1/2 Ct C0/SOC SOC 0.785 0.580 -0.428 0.967** 0.370 MBC 0.857* 0.485 -0.328 0.993** 0.479 DOC 0.852* 0.461 -0.307 0.977** 0.482 ROC 0.859* 0.472 -0.326 0.989** 0.482 CPI 0.785 0.579 -0.429 0.966** 0.370 CPAI 0.920** 0.252 -0.126 0.948** 0.632 CPMI 0.867* 0.454 -0.307 0.988** 0.498 C0 1 -0.032 0.198 0.905* 0.860* k -0.032 1 -0.956** 0.394 -0.718* T1/2 0.198 -0.956** 1 -0.218 0.870* 注: *和**分别代表P<0.05和P<0.01水平显著。 Note: * and ** represent significances at the P<0.05 and P<0.01 levels, respectively.
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期刊类型引用(1)
1. 汪立，樊后宝，武子豪，吕添贵，谭永忠. 川东丘陵区耕层土壤有机碳含量空间格局及影响因素. 农业工程学报. 2024(23): 169-178 . 
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