2025, Vol. 62
2. 土壤与农业可持续发展全国重点实验室(中国科学院南京土壤研究所), 南京 211135;
3. 南京信息工程大学生态与应用气象学院, 南京 210044;
4. 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所, 北京 100081
2. State Key Laboratory of Soil and Sustainable Agriculture, Institute of Soil Science, Chinese Academy of Sciences, Nanjing 211135, China;
3. College of Ecology and Applied Meteorology, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044, China;
4. Institute of Agricultural Resources and Regional Planning, CAAS, Beijing 100081, China
红壤是我国重要的地带性土壤资源，红壤区占全国陆地面积的22%。其中，坡耕地是红壤区重要的耕地类型，面积约289万hm2。红壤区水热资源极为丰富，农业生产潜力大[1-2]，然而，在自然和人为因素的共同作用下，红壤坡耕地普遍存在“黏、板、酸、蚀、瘦”等障碍问题，严重限制了其生产潜力的发挥。因此，提升红壤坡耕地土壤质量和产能对实现该区域农业可持续发展具有重要意义[3]。
化学肥料在提高粮食产量方面发挥了重要作用，但长期过量施用会导致土壤退化、面源污染和作物品质下降等问题[4]。有机培肥作为一种利用有机物质改良土壤的农业措施，能够有效提高土壤的综合质量和生产力[5]。根据来源，有机物料可分为动物源和植物源两大类，研究表明，两种来源的有机物料均可有效提高土壤的有机质含量、增加土壤生物多样性，并减少对化学肥料的依赖[6-7]。
目前，有机物料施用对红壤质量和退化缓冲能力提升的研究已取得了较多进展。例如，Wang等[3]发现，施用有机肥可有效防止红壤酸化，长期有机无机混施能显著提高作物产量。司绍诚等[8]也发现长期施用有机肥可以有效破解红壤酸度强、养分贫瘠等产能限制因子，提高土壤肥力健康水平及作物产量。然而，有研究也发现不同来源的有机物料对于土壤健康培育的效果存在显著差异。例如，Shi等[9]通过机器学习算法定量评估发现，动物源有机物料较植物源有机物料更能有效改善土壤质量。Li等[10]指出，动物源有机肥的效果优于植物源有机肥。但也有研究发现，长期添加动物源有机物料（马粪）虽能提高土壤细菌丰富度和多样性，却降低了土壤生物网络的复杂性[11]。由于有机物料自身性质不同，其影响土壤质量和作物产量的机制也不相同[12]，特别是在不同环境和土壤类型下，有机物料改土增产的效果仍需进一步研究。
红壤坡耕地因其特殊的地形、气候条件和土壤特性，侵蚀问题尤为突出。降雨集中且强度大、地形起伏、土壤板结等因素共同导致红壤区水土流失问题，造成表土剥蚀、养分流失和土壤结构破坏。然而，目前关于侵蚀条件下不同来源有机肥对红壤坡耕地质量提升效果的比较研究仍较为欠缺。基于此，本研究依托红壤坡耕地有机培肥长期定位试验，系统比较秸秆（植物源）、生物质炭（植物源）和猪粪（动物源）三种常见来源有机物料在侵蚀背景下的改土培肥效果。通过分析这些有机物料对土壤物理结构、化学性质、微生物群落及作物产量的影响，旨在揭示不同来源有机物料在红壤坡耕地土壤质量提升中的作用机制，为红壤坡耕地的高效培肥提供科学依据和技术支撑。
1 材料与方法 1.1 试验设计研究区位于鹰潭农田生态系统国家野外科学观测研究站（28°15´N，116°55´E），地处江西鹰潭市余江区，属亚热带湿润气候。基于1961—2021年国家气象中心的气象数据，红壤区年均气温17.6℃，降水量1 326 mm，相对湿度77.9%[13]。花生测产年份（2023年），研究区年均气温19.0℃，降水量1 713 mm，相对湿度82.5%。
试验布设于2011年，共设置4个处理，即单施化肥（NPK）、化肥秸秆覆盖（NPKS）、化肥生物质炭配施（NPKB）和化肥猪粪配施（NPKM）。每个处理设置三个重复，共12个小区，采用随机区组设计。小区坡度约为10°，坡长为20 m，宽度为6 m。土壤类型为第四纪红黏土发育红壤，耕层初始有机碳含量为7.7 g·kg–1，全氮含量为0.86 g·kg–1，全磷含量为0.37 g·kg–1，全钾含量为9.45 g·kg–1，pH为5.0，砂粒、粉粒、黏粒含量分别为29%、34%和37%（美国制）。有机物料的基本性质见表 1。
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表 1 三种有机物料的基本性质 Table 1 Basic properties of three organic materials |
试验地的作物类型为花生，采用一年一季的种植模式，4月初播种，8月初收获。翻耕深度15~20 cm，行距43 cm，花生采用顺坡垄作，株距20 cm。每年化肥施用量为N 172.5 kg·hm–2、P2O5 90.0 kg·hm–2和K2O 180 kg·hm–2；为促进花生对钙元素的吸收，以0.162 kg·hm–2的量施用硼肥。其中80%的氮肥与磷、钾、硼肥一起作基肥施用，剩余20%的氮肥在花生开花期以追肥形式施用。秸秆、生物质炭和猪粪的含碳量分别为38.4%、45.4%和22.5%，以2 t·hm–2的等碳量折算成秸秆、生物质炭和猪粪三种有机物料的实际用量后施于对应小区。其中，秸秆为水稻秸秆，切段至3~5 cm，生物质炭由水稻秸秆在400℃厌氧焚烧4 h制备，猪粪堆沤3个月，秸秆于花生播种后覆盖于地表，后两者与基肥一起施入。
1.2 土壤样品的采集与制备于2023年9月花生收获后，在每个小区按“S”形五点混合采样法采集0~20 cm的土样。挑出其中的砾石、植物根系等杂物，混合均匀后将样品分成两份，一份放入无菌塑料袋中，低温保存用于宏基因组测序，一份风干、磨细过筛用于土壤理化性质测定。同时，每个小区在土壤表层（1.5~6.5 cm）用PVC环刀（高5 cm、内径5 cm）采集3个环刀样品，用保鲜膜裹严后带回实验室用于土壤孔隙等指标的测定。
1.3 土壤大孔隙度测定采用德国Phoenix Nanotom显微CT系统对PVC环刀样品进行三维孔隙扫描测定。扫描参数设定为100 kV加速电压、90 μA电流及1.25 s单帧曝光时间，通过累积2304帧投影数据获取空间分辨率为25 μm的三维图像。原始数据经Datos|x2 Rec软件重构后，选取图像中心区域（1600×1600×1200体素）作为标准化感兴趣区域（Region of interest，ROI），以消除边界伪影干扰。本研究中所采用设备能准确识别的最小孔径为50 μm，因此，大于该值的孔隙设定为大孔隙，土壤大孔隙度是指由CT图像得到的大孔隙（> 50 μm）体积占ROI总体积的百分比。基于Image J（https://imagej.nih.gov/ij/）平台，参照Ju等[14]所采用的方法，采用Volume Fraction、Bone-J和Thickness插件分别计算大孔隙度、连通孔隙度及孔径分布。
1.4 土壤宏基因组测序根据E.Z.N.A.®soil DNA kit（Omega Bio-tek，Norcross，GA，美国）进行微生物群落总基因组DNA抽提。DNA浓度和纯度检测通过后，利用1%琼脂糖凝胶电泳检测DNA完整性。通过Covaris M220（基因公司，中国）将DNA片段化，筛选约350 bp的片段，使用NEXTFLEX Rapid DNA-Seq（Bioo Scientific，美国）构建PE文库。最后采用Illumina NovaSeq™ X Plus（Illumina，美国）测序平台进行宏基因组测序（上海美吉生物医药科技有限公司）。本文以香农指数（Shannon index）和辛普森指数（Simpson index）作为微生物α多样性的评价指数，香农指数越大，辛普森指数越小，表明微生物丰度越高[15]。
1.5 土壤基本理化性质测定土壤有机碳采用重铬酸钾容量法，全氮采用凯氏定氮法测定，土壤pH按照水土比2.5∶1配制浸提液测定。
1.6 花生产量和生物量测定花生成熟后，在每个小区中部划定1 m2标准样方，分别采集花生籽粒与地上部秸秆，样品自然晒干至恒重后称重记录，计算对应小区花生产量（籽粒干重）和生物量（秸秆干重）。每个处理设置三次独立重复，以三次重复的算数平均值为该处理的最终产量和生物量。以NPK处理为对照，计算有机肥产量贡献率（Contribution rate of fertilizer，FCR），用于评估有机肥的增产效果[16]；通过变异系数（Coefficient of variation，CV）评估产量稳定性[17]，CV值越大表明产量波动性越高。
| $ FCR(\% ) = \frac{{\mathtt{γ}\text{F} - \mathtt{γ} NPK}}{{\mathtt{γ} \text{F}}} \times 100 $ | (1) |
式中，
| $ CV(\% ) = \frac{\mathtt{σ} }{{\overline {\mathtt{γ}} }} \times 100 $ | (2) |
式中，σ为标准差（t·hm–2），
采用Excel 2021对试验数据进行整理和初步统计；利用SPSS 26.0软件进行单因素方差分析（One Way-ANOVA）和LSD多重比较分析，检验不同处理间土壤性质和产量的差异；使用R4.4.1软件randomForest包和rfPermute包进行随机森林分析，解析花生产量和土壤性质的关系。微生物数据分析在美吉生物云平台上完成。图形制作利用Graphpad Prism 10.2.1和Origin 2022软件完成。
2 结果 2.1 有机物料添加对花生生物量和产量的影响有机培肥措施显著提高了花生产量和地上生物量，但其效果因有机肥来源不同而存在显著差异（表 2）。与NPK处理相比，NPKS和NPKM花生产量分别显著提高了70%和104%（P < 0.05），同时地上生物量显著增加了41%和54%；NPKB处理花生产量增加了48%，差异未达显著水平，地上生物量略有变化，但差异也不显著（P > 0.05）。在等碳量投入条件下，猪粪对产量的贡献率最高（51.1%），分别为秸秆和生物质炭的1.2倍和1.6倍。NPKM处理的花生产量稳定性最优，变异系数（CV）为8.5%，而NPK处理的稳定性最差（CV=58.5%）。
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表 2 不同培肥处理下花生产量和地上生物量 Table 2 Indicators of peanut yield of different fertilization treatments |
不同类型的有机物料添加对土壤化学性质产生了不同影响（表 3）。与初始值相比，NPK和NPKS处理显著降低土壤pH，NPKB处理对pH无显著影响，而NPKM处理显著提高pH 0.6个单位。与NPK处理相比，NPKM处理显著提高pH 0.9个单位（由4.8提高至5.7，P < 0.05），而NPKB和NPKS处理对pH的提升效果不显著（P > 0.05）。对于土壤TN，NPK和NPKB处理使TN略有降低，NPKS处理略有提高，而NPKM处理TN含量则提高约51%；与NPK处理相比，NPKM处理TN显著提高63%（P < 0.05），而NPKB和NPKS处理对TN的提升效果不显著（P > 0.05）。NPK和NPKS处理降低了SOC含量，NPKB和NPKM处理SOC分别提高约21%和35%；与NPK处理相比，NPKB和NPKM处理SOC分别显著提高了69%和89%。
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表 3 不同培肥处理下红壤坡耕地0~20 cm深度土壤化学性质 Table 3 Soil chemical properties at 0-20 cm depth of sloping cropland under different fertilization treatments |
图 1a展示了4种培肥处理下土壤大孔隙（> 50 m）的分布特征。结果显示，与NPK处理相比，NPKM处理显著增加了53%的大孔隙度（P < 0.05），而两种植物源的大孔隙度无显著变化（P > 0.05）。从土壤孔径的分布看，植物源有机肥对不同孔径的大孔隙度均未产生积极影响（P > 0.05）。而NPKM处理对不同孔径大孔隙的作用不同，与单施化肥处理相比，猪粪添加增加了6%的50~200 μm段的大孔隙，16%的200~500 μm段的大孔隙，336%的500 μm以上的大孔隙。可见，NPKM处理能够改善不同孔径的大孔隙（> 50 μm），并且对大孔径孔隙的影响更大。与NPK处理相比，NPKM处理还显著增加了60%的连通性孔隙度（图 1b），相比于两种植物源有机肥处理，NPKM处理的连通性孔隙度分别增加了68%和73%（P < 0.05）。
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注：不同小写字母表示处理间存在显著差异（P < 0.05）。 Note：Different lowercase letters indicate significant differences among treatments（P < 0.05）. 图 1 不同培肥处理下红壤的大孔隙度和连通性孔隙度 Fig. 1 Macroporosity and connectivity porosity of red soil under different fertilization treatments |
细菌群落α多样性在不同培肥处理之间存在明显差异（图 2）。总体来看，NPKM处理的细菌群落多样性最高，NPK处理最低，而NPKS和NPKB处理居中。具体而言，香农指数显示，NPKM处理的细菌群落多样性显著高于NPK和NPKB处理（P < 0.05，图 2a），其香农指数达到2.02，分别较NPK和NPKB处理高出12%和7%。然而，辛普森指数的表现与香农指数有所不同，NPKS处理的辛普森指数显著高于NPKM处理，并显著低于NPK处理（P < 0.05，图 2b）。NPKM处理的辛普森指数为0.18，较NPK和NPKS处理分别降低了32%和17%。
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注：不同小写字母表示处理间存在显著差异（P < 0.05）。 Note：Different lowercase letters indicate significant differences among treatments（P < 0.05）. 图 2 不同培肥处理下土壤细菌α多样性指数 Fig. 2 Soil bacterial alpha diversity indices of different fertilization treatments |
有机培肥显著影响了细菌门水平物种的相对丰度（图 3）。在4个主要的优势菌群中，绿弯菌门（Chloroflexi）、放线菌门（Actinobacteria）、酸杆菌门（Acidobacteria）、变形菌门（Proteobacteria）占据了前四位。在NPK、NPKS、NPKB和NPKM处理组，前4位菌群占总菌群的比例分别为81%、81%、79%和78%。与NPK处理相比，NPKS、NPKB和NPKM处理均降低了绿弯菌门的相对丰度，降低幅度分别为23%、10%和64%；其中，NPKM处理降低幅度最大，为NPKS处理的2.8倍，NPKB处理的6.4倍。相反，有机培肥增加了变形菌门的相对丰度，尤其是NPKM处理，增加比例高达169%。此外，与NPK处理相比，NPKS处理使奇古菌门的丰度增加了40%，而NPKM处理则使芽单胞菌门的相对丰度由0.6%提高至5.2%。
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图 3 不同培肥处理下细菌门水平物种的相对丰度 Fig. 3 Relative abundances of bacterial species at the phylum level under different fertilization treatments |
花生产量与土壤属性的Pearson相关性表明（图 4），花生产量与土壤化学指标的相关性最强。SOC、TN和pH均与花生产量呈极显著正相关（P < 0.01），Pearson系数分别为0.80、0.77和0.65。土壤生物多样性与花生产量也呈极显著的正相关关系（P < 0.01），辛普森指数对产量的指示效果优于香农指数，Pearson系数分别为–0.75和0.65。本研究中，土壤物理指标与花生产量均无直接相关性（P > 0.05）。基于随机森林方法的土壤指标对花生产量的相对重要性表明（图 5），TN、SOC、pH、Simpson指数对花生产量最为重要，分别在0.001、0.001、0.01和0.01水平上显著。
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注：“*”、“**”和“***”分别表示在0.05、0.01、0.001水平上显著相关。 Note：“*”，“**” and “***” indicate significant correlation at the 0.05，0.01，and 0.001 levels，respectively. 图 4 花生产量与土壤指标的Pearson相关性 Fig. 4 Pearson correlations between peanut yield and soil indicators |
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注：“**”和“***”分别表示在0.01和0.001水平上显著。 Note：“**” and “***” indicate significant correlation at the 0.01 and 0.001 levels，respectively. 图 5 基于随机森林方法的土壤指标对花生产量的相对重要性 Fig. 5 Relative importance of soil indicators to peanut yield based on random forest model |
本研究结果表明，秸秆、生物质炭和猪粪3种有机肥对红壤坡耕地土壤质量和花生产量均具有积极影响。长期施用有机肥能够显著改善土壤质量并提升作物产量，这一结果与前人研究一致[18-19]。然而，本研究也发现3种有机肥的改良效果存在显著差异，总体来看，动物源有机肥（NPKM）的改良效果显著优于植物源有机肥（NPKB和NPKS）。
在化学性质改良方面，动物源有机物料优于植物源。以SOC为例，3种有机物料的碳输入量相当，且猪粪的碳含量最低（表 1）。然而，配施猪粪处理对SOC的提升效果显著，达到89%，而配施生物质炭为69%，秸秆覆盖则未显著提高SOC含量（表 3）。这一差异可能与猪粪在减少土壤侵蚀方面的作用密切相关。在相同的试验地，范亚琳等[20]的研究表明，猪粪处理的侵蚀强度仅为生物质炭处理的37%。土壤侵蚀是SOC流失的重要因素[21]，土壤侵蚀不仅导致肥沃表土中SOC的流失，也会导致尚未转化的有机物料随径流流失，从而影响SOC的积累。此外，猪粪中的氮源和低碳氮比有助于养分转化[22]，并能持续提供碳源，促进SOC的积累[19]。
在酸化抑制方面，动物源有机肥具有明显优势[23-24]。与NPK处理相比，配施猪粪处理显著提高土壤pH 0.9个单位（表 3），而植物源有机肥未能显著抑制酸化。不同的抑酸作用除了可能与试验地侵蚀情况密切相关外，动物源有机肥中较高的Na+和K+含量在一定程度上会改善酸化问题，但高含盐量动物源有机肥在存在盐渍化风险的旱区土壤上施用需谨慎[24]，易造成土壤pH的升高，加剧盐碱障碍危害。
在物理性质方面，动物源有机物料有助于培育红壤的大孔隙。红壤的板结问题是红壤结构性障碍的重要体现，本研究发现，配施猪粪处理显著增加了红壤的大孔隙数量（图 1）。尽管动物源有机肥对土壤物理结构的影响具有一定争议，Wang等[25]认为动物源有机肥（牛粪）能促进土壤颗粒团聚，改善土壤结构；而Guo等[26]指出北方地区动物源有机肥因含盐量较高，造成土壤分散，不利于土壤团聚过程，对土壤团聚体的稳定性产生负面影响。猪粪相较于秸秆和生物质炭，含有较高的氮和磷，有助于作物根系发育，并进一步改善土壤物理结构。也有较多研究表明，秸秆覆盖还田能有效改善土壤孔隙结构[27]，但是在土壤侵蚀、高温多雨等自然和人为因素的共同影响下，植物源有机物料对土壤物理结构的改良效果具有较大不确定性[28]。
在微生物多样性方面，动物源有机物料显著提高了土壤微生物菌群的多样性。相较于植物源有机物料，猪粪提供了丰富的碳、氮源和其他营养元素，有利于微生物的生长和繁殖，增加土壤细菌群落的多样性（图 2）。尽管不同处理并未显著改变优势菌门的种类，但配施有机物料显著改变了各菌群的相对丰度（图 3）。尤其是在施用动物源有机物料后，绿弯菌门的相对丰度降低，这可能与其在低肥力土壤中的竞争力较强有关[29]，而随着土壤质量的改善，变形菌门、芽单胞菌门的丰度增加[30]，表明土壤有机质、碱解氮、有效磷的增加为异养微生物提供了丰富的能量来源，促进了相关微生物的生长和繁殖[31]。
3.2 土壤碳氮水平是评价红壤培肥效果的关键指标作物高产和稳产是土壤改良的主要目标。本研究表明，长期施用猪粪显著提高了红壤的花生产量及其稳定性（表 2），这一结果与Wang等[32]的长期定位试验结果一致。猪粪富含氮、磷、钾等养分，长期施用能为作物提供全面的营养。与植物源有机肥相比，猪粪中的养分形态更易被微生物和植物吸收利用，从而增加活性养分，快速提升红壤肥力[8]。然而，植物源有机物料添加也能显著提高土壤质量和作物产量。例如，殷浩凯等[33]发现长期秸秆还田可提高土壤肥力，促进土壤改良；马林杰等[34]则指出，生物质炭添加对水稻产量的提升效果优于秸秆，而本研究发现秸秆对产量的提升效果优于生物质炭（表 2）。这一差异可能与试验区坡耕地的地形特征有关，生物质炭的斥水性会加剧径流和土壤侵蚀的发生，削弱了其对红壤坡耕地的改良效果。
土壤的物理、化学和生物指标均影响土壤质量，并构成土壤质量指数的重要组成部分[35]。本研究发现，花生产量主要与土壤的化学指标有关，其次是生物指标，而物理指标对花生产量的直接影响较小（图 4—图 5）。不同有机物料输入带来的碳氮磷钾等多样化养分对作物具有重要意义[36]，其中，土壤碳氮水平决定作物生长所需养分的供给能力，并通过影响土壤微生物种类和功能，间接作用于土壤养分的周转[37-38]。土壤物理结构与土壤碳氮循环及微生物活动密切相关，尽管其与产量的直接相关性较低，但对土壤质量和作物产量提升的作用，已被广泛发现与证实[39-40]。
4 结论在侵蚀严重的红壤坡耕地，施用猪粪显著改善了红壤的孔隙结构、碳氮水平和微生物多样性，其改良效果显著优于秸秆和生物质炭。土壤的化学和生物指标对有机物料添加的响应较土壤物理指标更为敏感，红壤坡耕地土壤物理结构的改善较为困难。有机物料的施用显著提高了花生的产量，其中配施猪粪的效果最为显著，其次是秸秆覆盖，而生物质炭在红壤坡耕地产能提升方面的表现较差。土壤的总氮、有机碳、pH和微生物多样性对花生产量具有显著的指示作用。
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