2020, Vol. 57
表1(Table 1)
2. 土壤与农业可持续发展国家重点实验室（中国科学院南京土壤研究所），南京 210008
明确土壤有机碳库（Soil organic carbon pool，SOCP）的组成特征是认知与理解土壤碳循环过程的重要基础，为此，化学分组法、物理分组法及物理-化学联合分组法先后被用于SOCP的分离与提取。化学分组法主要是依据SOCP组分的溶解性与氧化性，采用不同浸提剂对SOCP逐级提取，如采用333 mmol·L–1KMnO4对土壤进行氧化后，可将SOCP分为易氧化有机碳和稳定有机碳[1-2]；物理分组方法主要是结合土壤颗粒的大小对SOCP进行分级，如Tiessen和Stewart[3]将SOCP筛分为砂粒（53~2 000 μm）、粗粉粒（5~53 μm）、细粉粒（2~5 μm）、粗黏粒（0.2~2 μm）和细黏粒（< 0.2 μm）等颗粒结合态碳；物理-化学联合分组法则是将化学方法与物理方法有机结合起来，将团聚体筛分、密度分组和酸解方法结合，将SOCP依次分离为游离活性有机碳库、物理保护有机碳库、化学保护有机碳库和生物化学保护有机碳库[4]。
为了更好地表征与预测SOCP对气候变化、土地利用方式转换及农业生产管理的响应，世纪模型（Century）、洛桑模型（Rothamasted Carbon Model，RothC）、脱氮-分解作用模型（DNDC）和碳氮动态模型（CANDY）等SOCP的周转模型相应地被提出与建立；其中，RothC模型不仅可以动态模拟农业生产管理和植物投入量对有机碳的影响，也可以推算出SOCP达到平衡状态前，可继续向该田块投放的植物或有机碳量，而且模型所需的参数简单且容易获取[5-8]。基于物理化学联合分组法并借助于RothC模型可以将SOCP进一步划分为：易分解的植物残体碳（Decomposable plant material，DPM）、难分解的植物残体碳（Resistant plant material，RPM）、微生物生物量碳（Microbial biomass，BIO）、腐殖质碳（Humified organic matter，HUM）以及惰性有机碳（Inert organic matter，IOM）[5]。王金洲[9]使用RothC-26.3模型模拟了长期施肥条件下典型黑土、潮土和红壤旱地有机碳的动态演变特征，拟合结果较好。可见，建立与明确土壤中可测量碳组分与RothC模型中概念碳库的相关关系，是运用RothC模型准确模拟与预测SOCP变化的关键因子[10]。
因此，本文以长期配施花生秸秆（PS）、稻秆（RS）及猪粪（PM）的红壤旱地土壤为研究材料，采用物理-化学联合分组法，将SOCP依次筛分为粒级63~2 000 μm的粗颗粒有机碳（CPOC）、溶解性有机碳（DOC）及粒级为0.45~63 μm的细颗粒有机碳（SCOC），并采用密度分组法将粗颗粒有机碳区分为重组有机碳（SAOC）与轻组有机碳（POC），采用氧化法将细颗粒有机碳（SCOC）区分为惰性有机碳（rSOC）及易氧化有机碳（LOC）；再结合RothC模型中将上述组分有机碳进一步划分为DPM、RPM、BIO、HUM及IOM，并将物理化学分组获得的有机碳组分与RothC模型的碳库进行关联，探讨长期配施作物秸秆与猪粪对红壤旱地有机碳库组分的影响过程与机制，分析RothC模型对红壤旱地有机碳库变化的模拟效果与适应性，研究结果可为红壤旱地有机碳库管理及农业的可持续发展提供参考数据。
1 材料与方法 1.1 长期试验地概况长期肥料定位试验于1988年建于江西省鹰潭农田生态系统国家野外研究站内（28°04′N~28°37′N，116°41′E~117°09′E）。该地属中亚热带季风气候，年平均温度大于17.8℃，年降水量1 758 mm，大于10℃积温为5 528℃，无霜期262 d。供试土壤为第四纪红黏土发育的典型红壤。该试验小区共设置了CK（1/2NPK）、1/2NPK +花生秸秆（PS）、1/2NPK +稻秆（RS）和1/2NPK +猪粪（PM）四个肥料处理。试验小区面积为33 m2，每个处理重复3次，随机排列。1995年以前进行花生和油菜轮作，后改为一季花生，冬季休田。1988—2012年的肥料用量参见文献[11]，2013年种植前调整施肥量，将所有处理中的养分均等氮量投入，其中，有机物料占总投入量的30%（以N计算）。
1.2 土壤样品采集与预处理土壤样品于2014年在CK、PS、RS及PM小区内按“S”形采样法采集耕层（0~20 cm）10点，采用四分法混合均匀后，保留约1 kg土样带回室内，将肉眼可见的根系、石砾及动植物残体挑拣出去后，风干、磨细、过2 mm筛、保存备用。供试土壤的基本理化性质参见文献[11]。
1.3 土壤有机碳分组土壤有机碳分组方法在Zimmermann等[10]的方法上基础上略作修改，具体步骤为：
（1）称取过2 mm筛的风干土壤20 g于250 mL振荡瓶中，加入纯水200 mL，浸泡分散24 h后，在平行式往复振荡机（270 r·min–1）上振荡2 h后，抽取过滤（0.45 μm）适量浸提液用总有机碳（TOC）分析仪（TOC-L CPH CN 200，岛津，日本）测定溶解性有机碳（DOC）含量；（2）然后，将土壤悬液倒入团聚体分析仪（XY-100，北京翔宇伟业）中直径为63 μm的筛子上，并加水至淹没筛上土壤3 cm处，以20 min–1上下筛动30 min后，将残留在筛子上的土壤颗粒转至已知重量的铝盒中并烘干至恒重，即获得粒径63~2 000 μm粗成分颗粒（CPOC）；（3）将土壤筛分液用质量已知的0.45 μm滤膜进行抽滤，残留在滤膜上的土壤颗粒烘干后即可得到粒径为0.45~63 μm的细成分颗粒（SCOC）；（4）称取2 g粒径为63~2 000 μm的粗成分于已知重量的50 mL塑料离心管中，加入20 mL密度为1.78 g·mL–1的碘化钠（NaI）溶液，在平行式复振荡机上振荡30 min，再离心（5 000 r·min–1）15 min后，将含有轻组部分的NaI溶液过滤，并反复冲洗滤纸，残留在滤纸上的残渣即为轻组组分（POC）；离心管内残留的土壤样品反复冲洗2~3次后，烘干即获得重组组分（SAOC）；（5）称取粒径为0.45~63 μm的细成分0.50 g于50 mL塑料离心管中，加入25 mL浓度为60 g·L–1的次氯酸钠溶液（NaClO，pH = 8.0），在25℃条件下氧化18 h，振荡10 min（270 r·min–1）后、离心15 min（5 000 r·min–1），倒掉上清液；再重复一遍上述氧化过程后所得土壤残渣即为惰性有机碳组分（rSOC）。具体操作流程图见图 1。
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注：DOC，溶解性有机碳；SCOC，细颗粒有机碳；LOC，易氧化有机碳；rSOC，惰性有机碳；POC，轻组（颗粒态）有机碳；SAOC，重组有机碳；CPOC，粗颗粒有机碳。下同。 Note:DOC, dissolved organic carbon; SCOC, organic carbon in silt and clay; LOC, labile organic carbon; rSOC, resistant soil organic carbon; POC, particulate organic carbon; SAOC, organic carbon in sand and stable aggregates; CPOC, organic carbon in coarse particle. The same below. 图 1 基于Zimmermann等[10]方法修改后的土壤有机碳的分组流程图 Fig. 1 Flow chart of the soil organic carbon fractionation procedure derived from the Zimmermanns' method through modification |
结合RothC模型将上述物理化学分组获得的各组分SOC进一步划分为DPM、RPM、BIO、HUM及IOM，划分流程如图 2所示。
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注：DPM，易分解的植物残体碳；RPM，难分解的植物残体碳；BIO，微生物生物量碳；HUM，腐殖质碳；IOM，惰性有机碳。下同。 Note:DPM, decomposable plant material; RPM, resistant plant material; BIO, microbial biomass; HUM, humified organic matter; IOM, inert organic matter. The same below. 图 2 土壤有机碳组分与RothC模型碳库间的关系图[10] Fig. 2 Relationships between soil organic carbon fraction and the carbon pools of the RothC model |
分组获得的各级有机碳采用碳氮（CN）元素分析仪（Vario EL cube，Elementar，德国）测定。
1.4 铁铝氧化物的测定游离态氧化铁（f-Fe2O3）、氧化铝（f-Al2O3）采用DCB（连二亚硫酸钠-柠檬酸钠-重碳酸氢钠）法提取，非晶质氧化铁（a-Fe2O3）、氧化铝（a-Al2O3）采用0.2 mol·L–1草酸铵缓冲液（pH = 3.17）提取[12]，上述提取液中的铁铝浓度均采用电感耦合等离子光谱发生仪（ICP-OES Optima800，PerkinElmer，美国）测定。
1.5 数据处理各组分有机碳含量（t·hm–2，以C计，下同）= [该组分有机碳含量（g·kg–1）×土壤容重（g·cm–3）×土层深度（20 cm）]/10。
数据统计分析采用IBM SPSS Statistics 20软件，绘图采用Visio 2007和Origin 2018软件。显著性检验采用邓肯氏新复极差法（SSR）。
2 结果 2.1 长期配施秸秆与猪粪对红壤旱地有机碳总量的影响与试验前（1988年）相比，长期平衡施肥的CK处理及PS、RS及PM处理的红壤旱地SOC依次显著增加了1.43倍、1.50倍、1.59倍及1.84倍，但各处理的SOC总增量及年增量无显著差异（表 1）。与CK处理相比，PM处理使红壤旱地SOC显著提高了1.2倍，而PS和RS处理影响不显著（表 1）。
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表 1 长期施肥下土壤中总有机碳含量的变化 Table 1 Variation of total soil organic carbon content relative to treatment of the long-term fertilization experiment/(g·kg–1) |
长期配施秸秆与猪粪的红壤旱地中63~2 000 μm粗颗粒有机碳（CPOC）含量为7.4~8.5 t·hm–2，约占SOC的45.4%~50.0%；但与CK处理相比，PS、RS、PM处理对红壤旱地中CPOC影响不显著（表 2）。由表 2可以看出，将CPOC组分进行密度分组后，SAOC重组组分有机碳含量为6.6~7.2 t·hm–2，约占SOC的41.3%~43.8%，显著大于POC轻组组分含量占比（3.8 %~8.4%），说明红壤旱地CPOC主要以与砂粒结合或包裹于稳定团聚体内的形式存储于土壤之中；但长期配施秸秆与猪粪对红壤旱地SAOC和POC组分有机碳含量影响不显著（表 2）。
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表 2 长期配施有机肥对红壤旱地各有机碳组分的影响 Table 2 Effect of long-term fertilization on fractionation of soil organic carbon in the upland red soil relative to treatment |
DOC含量为0.3~0.4 t·hm–2，约占SOC的1.9%~2.0%（表 2）。与CK处理相比，PS、RS和PM处理对红壤旱地DOC含量无显著影响（表 2）。而0.45~63 μm细颗粒有机碳（SCOC）含量为7.8~8.5 t·hm–2，约占SOC的48.0%~52.7%；但与CK处理相比，PS、RS和PM处理对红壤旱地SCOC影响不显著（表 2）。按有机碳能否被6%NaClO氧化，可将红壤旱地中SCOC组分区分为rSOC（残渣态有机碳）和LOC（易氧化有机碳）；其中，rSOC含量为5.6~7.1 t·hm–2，约占SOC的34.5%~40.7%，显著高于LOC的占比（8.4%~13.7%）。与CK处理相比，PS、RS及PM处理对rSOC和LOC含量无显著影响（表 2）。
2.3 长期配施秸秆与猪粪对红壤旱地RothC模型碳库组成的影响长期配施秸秆与猪粪的红壤旱地中难分解的植物残体碳（RPM）含量为0.9~1.7 t·hm–2，约占SOC的5.6%~10.6%，易分解的植物残体碳（DPM）含量占SOC的比例仅为0.1%（表 3）。与CK处理相比，PS和PM处理红壤旱地中DPM与RPM含量分别显著增加了94.4%和86.7%，而RS处理无显著影响（表 3）。
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表 3 长期配施有机肥对红壤旱地RothC模型碳库组分的影响 Table 3 Effects of long-term application of organic manure on carbon pool fractionation by the RothC model in the upland red soil |
红壤旱地中腐殖质碳（HUM）含量为8.4~9.1 t·hm–2，约占SOC的48.4%~56.0%，微生物生物量碳（BIO）所占比例仅为1.3%~1.5%（表 3）。与CK处理相比，RS处理红壤旱地中BIO与HUM占SOC的比例均显著增加了5.0%，而PS和PM处理则无显著影响（表 3）。
惰性有机碳（IOM）含量为5.6~7.0 t·hm–2，约占SOC的34.5%~40.7%；与CK处理相比，PM、PS和RS处理对IOM均无显著影响（表 3）。
2.4 土壤有机碳组分与铁铝氧化物及有机碳累积投入量间的相关性相关分析表明，随着f-Al2O3数量的增加，红壤旱地中LOC数量显著增加（P < 0.05），rSOC（IOM）数量则显著降低（P < 0.05），而f-Fe2O3则无显著变化；随着a-Fe2O3数量的增加，红壤旱地中rSOC（IOM）数量则显著增加（P < 0.05）；随着a-Al2O3数量的增加，红壤旱地中各POC数量则显著减少（r = –0.60，P < 0.05），而f-Fe2O3的数量变化对红壤旱地各组分碳均无显著影响（表 4）。随着外源有机碳累积投入量的增加，红壤旱地中rSOC（IOM）积累量增加显著（P < 0.05）（表 4）。长期配施秸秆与猪粪的红壤旱地中DPM、RPM与POC均呈极显著的正相关关系（P < 0.01），但与DOC间却无显著相关关系；BIO与HUM及SAOC均呈显著正相关关系（P < 0.05），但与LOC间无显著相关关系；而LOC与rSOC（IOM）呈极显著负相关关系（r = –0.82，P < 0.01）（表 4）。
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表 4 土壤有机碳组分与铁铝氧化物及有机碳累积投入量间的相关系数 Table 4 Correlation coefficients of soil carbon fractions with Fe-Al oxides and total organic carbon input during the year from1988 to 2014 |
施肥是影响土壤有机碳库组分及其稳定性的主要农业管理措施之一，外源有机肥施用的种类与数量是影响土壤有机碳组分的重要方面。本研究发现，与CK处理相比，只有长期配施猪粪处理使红壤旱地SOC显著提高了1.2倍，而PS和RS处理影响不显著（表 1）；这可能是由于有机无机肥配施显著提高土壤酶及微生物的活性[13]，其中，猪粪对土壤脲酶活性的增加作用优于作物秸秆，而脲酶活性与有机碳含量和微生物生物量呈正相关关系（P < 0.05）[14]。PS处理红壤旱地中DPM与RPM均显著增加了94.4%，PM处理下DPM与RPM则均显著增加了86.7%，而RS处理无显著影响（表 3）；与猪粪相比，秸秆含氮量低、C/N大，且以稻秆更显著，因此，长期配施稻秆后，土壤中缺乏足量可供给的氮而限制了微生物的活性，进而阻碍有机质的分解，减弱施加作物秸秆对有机碳含量的增加作用[15]。本研究发现，DPM与RPM在不同施肥处理间的变异系数最大可达29.4%（表 3），受长期配施秸秆与猪粪的影响较为显著，可以作为有效反映SOC变化的指标[16]。长期配施花生秸秆、稻秆及猪粪对红壤旱地中BIO、HUM及IOM均无显著影响（表 3），这可能是随着花生秸秆、稻秆及猪粪的施肥年限及施肥量的增大使得红壤旱地逐渐接近或者已经达到其固碳的饱和容量[17]，而导致土壤有机碳无显著差异（表 3）。有研究[18]表明长期施肥的红壤有机碳含量呈现出先迅速增加后逐渐趋于平缓的趋势；也有研究[19]表明，单施无机肥的土壤有机碳仍处于缓慢增加的趋势，而长期连续配施有机肥的红壤有机碳含量呈现先迅速上升，后缓慢下降的趋势，可见，若无耕作管理方式的显著改变，土壤有机碳将一直处于现阶段较稳定的平衡状态。余喜初等[19]的研究表明，长期配施有机肥的红壤稻田中有机碳含量呈现先迅速上升，后缓慢下降的趋势，且在连续配施有机肥20年时即可达到基本稳定。与本文中长期配施秸秆与猪粪26年后，红壤旱地中BIO、HUM及IOM在三个肥料处理中的变异系数分别不超过8.9%、9.6%和9.6%的结果相符（表 3）。
3.2 长期配施秸秆与猪粪对红壤旱地有机碳分布特征的影响长期施肥可影响土壤中有机碳组分的分布特征，而有机碳组分的分布特征又可反映土壤结构和功能的变化。长期配施秸秆与猪粪的红壤旱地中CPOC和LOC显著大于DOC，其中，又以SAOC和rSOC为主要组分，二者占SOC的百分比之和可达78.1%及以上，而LOC、POC与DOC组分含量相对较少（表 2）；RothC模型中HUM及IOM分别占SOC的48.4%~56.0%和34.5%~40.7%，而DPM与RPM仅占SOC的5.7%~10.8%，由此可见，红壤旱地中的有机碳主要以砂粒和稳定的团聚体碳和惰性碳组分的形式储存于HUM和IOM碳库中（图 3）。SAOC组分有机碳与砂粒结合或存储于团聚体中而受物理性保护，而rSOC具有抗氧化的化学特性，均可在很大程度上降低SAOC和rSOC的分解速率，故大部分的有机碳均保存于IOM和HUM碳库中[20]；DPM与RPM则是土壤中活性碳库的主要成分，具有抗氧化程度低、水溶性强、分解迅速和周转速率高等特性，促进了DPM与RPM的转化，因此在总有机碳含量中的占比较低[21]。有研究[22-23]表明，施肥可为土壤提供直接的有机碳源，而稻秆中含有更多易被微生物分解的糖类、淀粉等物质，纤维素、木质素等不易分解的物质较少，促进有机碳及养分的分解和转化。与CK处理相比，PS和PM处理红壤旱地中DPM与RPM占SOC的百分比分别显著增加了88.7%和68.1%，RS处理无显著影响；但RS处理使红壤旱地中BIO与HUM占SOC的百分比均显著增加了5.0%，而PS和PM处理则无显著影响（表 3）。由此可见，不同施肥类型对红壤有机碳分布特征的影响存在差异，其中，长期配施花生秸秆和猪粪可向土壤直接输送大量外源碳，显著提高土壤中DPM与RPM的占比，而稻秆则可显著促进DPM与RPM中的有机碳向BIO与HUM中受物理性保护的有机碳转换，且长期施用稻秆可提高农业土壤质量[24]。长期配施秸秆与猪粪的红壤旱地中DPM及RPM与POC数量均呈极显著正相关关系，而与DOC数量无显著关系；BIO及HUM与SAOC数量呈显著正相关关系，而与LOC数量无显著关系（表 4）；这均是由于与POC和SAOC相比，DOC和LOC含量过少造成的，因此不受保护的DPM与RPM主要受POC的影响，而受物理性保护的BIO与HUM主要受SAOC组分碳的影响。随着外源有机碳累积投入量的增加，旱地红壤中的rSOC（IOM）呈显著增加趋势（表 4），这表明外源有机质更容易通过微生物固定为较为稳定的有机碳，在农业生产中也可建议农民施用高碳投入量的有机肥以达到固碳减排的目的[25]。
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图 3 长期配施有机肥下红壤旱地有机碳分布比例 Fig. 3 Effects of long-term application of organic fertilizer on fractionation of SOC in the upland red soil |
铁铝氧化物作为土壤中与有机碳结合的重要矿质胶结物质，对土壤结构和稳定性有显著影响，尤其是在红壤等酸性土壤中，有机碳与无机矿物（铁铝氧化物等）之间的吸附作用对维持有机碳的稳定、抵抗微生物分解有重要的调控作用[26-27]。本研究发现，f-Al2O3与LOC含量呈显著正相关关系，而与rSOC（IOM）呈显著负相关关系；a-Fe2O3与rSOC（IOM）呈显著正相关关系（表 4）。夏昕[28]的研究结果也证实红壤旱地中非晶质铁铝氧化物与稳定性有机碳呈极显著正相关关系，而游离态铁铝氧化物与稳定性有机碳呈显著负相关关系。这是由于铁铝氧化物与稳定表面的吸附作用促进了SOC的稳定性，因此，铁铝氧化物的分布规律基本与稳定性有机碳的分布一致[29]。有机肥的施用虽促进了SOC的增加，但SOC又可抑制铁氧化物的晶质化过程[30]，且与游离态铁铝氧化物相比，非晶质铁铝氧化物具有更大的表面积和表面活性，尽管含量相对较低，但可通过离子或配位交换与有机碳形成稳定的复合体，具有更强的胶结能力[26, 31]。根据相关研究[32-33]可知，由于铝离子的离子电荷/半径比大于铁离子，铁的电负性大于铝，故氧化铝的吸附能力可能强于氧化铁，而这与氧化铝在土壤中的形态和电荷密度有关。
3.4 红壤旱地RothC模型有机碳库量化的应用有研究表明，在可耕地中BIO和HUM的量化值与模拟值间相关性较强，而DPM、RPM及IOM的量化值与模拟值间相关性较弱，且DPM与RPM模拟值大于量化值，而BIO、HUM及IOM的量化值大于模拟值[10]。这是由于计算RothC模型碳库的量化值时，需要根据DPM /RPM和BIO/HUM的比值来分别计算出DPM、RPM、BIO、HUM及IOM，当比值不同时，计算出的碳库有机碳含量也有一定差异。根据Zimmermann等[10]对瑞士不同地区123个土壤样品的分析可知，DPM /RPM比值不仅会受到土地利用类型、采样时间等的影响，且可耕地土壤中的DPM /RPM与年平均温度呈负相关关系。不同作物残体的物料性质差异较大，因此，不同作物残体的DPM /RPM比值也不同，如小麦根系、小麦秸秆、玉米根系和玉米秸秆的DPM /RPM比值调整为0.89、3.04、4.35和3.25后，模拟值和实测值间相对误差明显减小[34]。尽管如此，受模型运行时间的影响，量化值却较模拟值更能准确地反映真实的环境条件，且随着时间的延长，用量化值和模拟值预测的土壤SOC变化趋势的差异也逐渐减小[35]。但为了进一步论证研究所得RothC碳库有机碳含量与实际田间的适配性，还需将试验地区的降水、蒸发、温度、表层黏土含量等值为输入参数，使用RothC模型正向模拟出各个碳库的理论值，再与本文测量结果进行比较，以期修订更合理的有机碳分组步骤，提升量化RothC碳库的准确性，并提高RothC模型在红壤区的适用性[36]。
4 结论长期配施猪粪可以显著增加红壤旱地SOC及DPM、RPM的含量，但土壤中的各有机碳组分及HUM、BIO及IOM均无显著变化；而且土壤有机碳主要以SAOC和rSOC的形式储存于HUM和IOM碳库中。外源碳投入量及土壤非晶质氧化铝数量的增加有助于红壤旱地中稳定态有机碳的累积；施用高碳投入量的有机肥可以达到固碳减排的目的。为了提高RothC模型在红壤旱地上的适用性及模拟的准确性，还需结合当地气候条件及农业生产实践状况，通过模型模拟结果调整DPM /RPM比值，并完善有机碳（库）的分组方法。
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