钟山县主要稻田土壤22年监测结果研究

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稻田土壤墒情监测网络分簇策略的研究

近，节点利用竞争半径的不同，从地理位置上构造出大小非均匀的分簇结构，均衡簇头的负载。ＣＡＤＳ＿１ｌ＿
是不平衡的。
ＬＥＡＣＨ，ＰＥＧＡＳＩＳ和ＨＥＥＤ都需要周期性地更新
簇头形成新的簇，以使整个网络的能量达到平衡，簇
头的竞选有迭代过程，开销较大。
感器网络中，如何设计有效的数据汇聚策略是首要考虑的问题。正是由于簇结构的网络有利于节点的负载均衡以及易于实现数据聚合，还可以有效地延长网
玉文等开展了农田无线传感器网络的节点部署仿真实验；高峰等采用无线传感器网络技术设计了作物水分状况监测系统。然而，对于传感器网络在大规模农田种植领域的应用、传感器网络的组织结构、路由协议以及节能策略等相关研究均不够深入Ｊ。
控制协议。此外，针对如何有效地部署节点问题，孙
ＬＥＡＣＨ【７１是一个典型的分簇协议，将整个网络的能耗负载均衡地分配到每个传感器节点，但是所有簇头直接和基站传输数据，使离基站远的族头能源消耗
严重，如果监测大面积范围，ＬＥＡＣＨ算法并不太实用。ＰＥＧＡＳＩＳ协议减少了与基站直接通信的节点数，把网络中所有传感器节点用贪婪算法构成一个边长之
时地监测、感知和采集节点部署区域内的各种监测对

不同机械化整地技术对稻田土壤理化性质和水稻产量的影响

不同机械化整地技术对稻田土壤理化性质和水稻产量的影响作者：***来源：《安徽农业科学》2021年第14期摘要 [目的]了解不同机械化整地技术对稻田土壤理化性状和水稻产量的影响，为机械化技术模式的推广和开发新型农业机械提供参考。

[方法]2017—2019年在安徽省肥东县进行田间试验，比较3种不同机械化整地方式旋耕（处理①）、深松（处理②）、深翻（处理③）对稻田0～10、10～20、20～30 cm土层土壤理化性质和水稻产量的影响。

[结果]与处理①相比，处理②和③在0～20 cm土层可导致土壤含水率降低9.67%～26.79%，土壤容重增加0.08～0.16g/cm3，且差异达到显著水平，土壤透气性有所提高，土壤孔隙度降低3.05%～11.67%;各土层总体表现出有机碳、全氮和碱解氮含量均逐渐降低，0～10 cm土层的有机质、全氮和碱解氮含量均低于处理①;处理②条件下水稻产量2年持续增加，第1、2年分别增产4.91%和9.54%，处理③对水稻产量影响较小，仅在第2年呈现出增长的趋势，但是差异不显著。

[结论]深松可以提高稻田土壤向下的透水性和容重，对土壤有机质和氮素影响较小，可连年增加水稻产量。

深翻虽然也可以改善土壤的理化性质，但是效果较深松处理差，且会降低上层土壤肥力，水稻产量增加不明显。

关键词机械化;整地技术;水稻;土壤;理化性质;产量中图分类号 S 28 文献标识码 A 文章编号 0517-6611（2021）14-0200-03Abstract [Objective] To understand the effects of different mechanized soil preparation technologies on the physical and chemical properties of paddy soil and rice yield， and to provide references for the promotion of mechanized technology models and the development of new agricultural machinery.[Method]Field trials were carried out in Feidong County， Anhui Province from 2017 to 2019. Three different mechanized land preparation methods were compared with rotary tillage （treatment ①）， subsoiling （treatment ②） and deep plowing （treatment ③） on rice fields of 0-10，10-20，20-30 cm soil physical and chemical properties and the influence of rice yield.[Result]Compared with treatment ①， treatments ② and ③ in the 0-20 cm soil layer can reduce the soil moisture content by 9.67% to 26.79%，soil bulk density increased by 0.08-0.16 g/cm3， and the difference reached a significant level， soil air permeability was improved， and soil porosity decreased by 3.05%-11.67%，the overall soil layers showed that the contents of organic carbon，total nitrogen and alkali hydrolyzed nitrogen gradually decreased， and the contents of organic matter， total nitrogen and alkali hydrolyzed nitrogen in the 0-10 cm soil layer were all lower than treatment ①;under the condition of treatment ②， the rice yield increased continuously for 2 years，and the yield increased by 4.91% and 9.54% in the first and second years respectively. Treatment ③had little effect on rice yield， and showed an increasing trend only in the second year， but the difference was not significant.[Conclusion]Subsoiling can increase the downward water permeability and bulk density of the paddy soil， and has little effect on soil organic matter and nitrogen， and can increase rice yield year after year.Although deep plowing can also improve the physical and chemical properties of the soil， it is less effective than deep loosening， and will reduce the fertility of the upper soil， and the increase in rice yield is not obvious.Key words Mechanization;Land preparation technology;Rice;Soil;Physical and chemical properties;Yield作者简介周秀梅（1976—），女，安徽合肥人，工程师，从事农业机械监管、农业机械新技术推广等工作。

不同耕种年限红壤性水稻土理化性质的变化特征

不同耕种年限红壤性水稻土理化性质的变化特征马良;徐仁扣【摘要】以江西省余江县不同种植年限的红壤性水稻土为对象,研究了土壤有机质、pH、阳离子交换量(CEC)、游离氧化铁含量和氧化铁活化度随时间变化趋势;选择耕种7、22和80年的土壤剖面,研究了游离氧化铁和无定形氧化铁在剖面不同层次的分布.结果表明,耕层(0 ～ 20 cm)土壤有机质含量随着水稻种植年限的增加而增加,淹水种稻导致土壤pH升高,但主要发生在种稻的前7年,7 ～ 80年间土壤pH 变化不大.土壤CEC随着种植年限的增加而增加,在17年达到最大,然后随种稻时间的进一步增加而减小.土壤游离氧化铁含量随种稻时间呈下降趋势,但种稻后土壤氧化铁的活化度高于母土旱地红壤.对7年和80年水稻土,表层土壤游离氧化铁的含量低于底层土壤,说明铁在剖面中存在淋溶迁移.7年和22年水稻土表层土壤无定形氧化铁含量高于底层土壤,但对80年水稻土,土壤无定形氧化铁随采样深度的增加而增加.【期刊名称】《土壤》【年(卷),期】2010(042)004【总页数】4页(P560-563)【关键词】水稻土;种植年限;土壤性质【作者】马良;徐仁扣【作者单位】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;中国科学院研究生院,北京,100049;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【正文语种】中文【中图分类】S153水稻土是在植稻或以种稻为主的耕作制下，经长期人为活动，使土壤发生一系列变化而形成的一种独特土壤类型。

它经历淹水还原、排水氧化、土壤黏闭、以及施肥等频繁的人为管理措施的影响[1]。

水稻土物理化学性质既有一般土壤的共性，又有其本身的特点[2]。

因此，研究水稻土理化性质时空动态变化对水稻土的合理管理有重要意义，也是了解其发生和发育的重要内容。

水稻土在经历周期性的干湿交替后，其组成和表面性质会发生变化，尤其是土壤中所含的铁氧化物。

土壤碳库的研究方法

土壤碳库的研究方法目前国内土壤碳循环的研究主要是针对特定的地区、生态系统和生物群落以及对小区域农业土壤呼吸进行了CO。

倍增的实验，这些仅仅是陆地生态系统碳循环的部分环节。

近年来我国许多学者对中国陆地土壤有机碳库的估算和空间分布开展研究工作，一些学者还特别对我国特定区域和生态群落的SOC储量进行了探索。

如对我国热带、亚热带地区土壤碳储量开展的研究工作，得出了按不同植被类型土壤等分类方式下的有机碳储量，分析了SOC在不同粒级土壤中的分布与转化(Zhao et a1．，1997)；对我国主要森林生态系统的碳储量和碳平衡通量的研究，初步表明我国主要森林生态系统的碳储量为28．1lPg，其中土壤碳库21．02Pg(周玉荣等，2000)。

王绍强等(1999)利用1：400万土壤图，根据我国第一次土壤普查实测土体深度下的236个土壤剖面资料，统计出中国陆地生态系统土壤有机碳总量为100．18Pg。

之后，他(2000)又根据我国第二次土壤普查实测土体深度下的2473个典型剖面数据，估算出我国土壤有机碳库总量为92．4Pg。

解宪丽(2004)利用《中国土种志》(共六卷)和全国1：400万土壤图，估算得到中国水稻土O～lOOcm深度有机碳储量为2．9Pg，表层O～20cm为0．93Pg。

潘根兴利用《中国土种志》(共六卷)和全国第二次土壤普查时的全国水稻土统计面积，估算得到中国水稻土耕层加犁底层有机碳储量为1．3Pg，我国的土壤有机碳储量储量为50Pg(Pan et a1．，2003)。

李忠和金峰等人(2001，2000)根据我国第二次土壤普查数据，采用面积加权平均值的方法，对各土壤亚类的有机碳密度进行回归估算，统计出O～lOOcm土体的土壤有机碳贮量。

李忠(2001)利用土壤有机碳与土壤剖面深度的统计回归模型，估算出我国东北地区232×104km2土壤o～lOOcm剖面中有机碳储量为24．36Pg，占全球总储量的1．5％～1．7％；东南热带亚热带地区共94．3×104km2土壤中O～lOOcm的有机碳储量为9．35Pg，占全球热带地区总储量的1．8％～3．0％。

土壤微生物生物量碳研究综述

土壤微生物生物量碳研究进展综述黎荣彬（广东省岭南综合勘察设计院）摘要：土壤微生物量碳是土壤碳素转化的重要环节，也是土壤有效碳库的重要组成部分。

本文从土壤微生物量碳的影响因素、测定、周转以及土壤微生物量碳与土壤有机碳的关系四个方面综述了土壤微生物生物量碳的研究进展。

同时，为国内今后这方面的研究重点及发展方向提供了参考。

关键词：土壤微生物量碳；周转；土壤有机碳土壤微生物生物量碳(简称土壤微生物量C)是指土壤中体积<5000μm3活的和死的微生物体内C的总和。

土壤微生物量C在土壤C库中所占比例很小，一般只占土壤有机碳全量的1%-4%[1]，但对土壤有效养分而言，却是一个很大的供给源和库存[2]。

目前国内外对微生物生物量碳与土壤肥力的关系方面已有大量报道，并把土壤微生物量C视为土壤肥力变化的重要指标之一[3-5]。

本文综述了国内外土壤微生物量C的研究进展，为促进国内土壤微生物量C的研究提供参考依据。

1 土壤微生物量C的含量及影响因素我国土壤微生物量C变幅为42.0-2064.0 kg/hm2，占土壤有机碳的2.0 %-4.0 %，与国外报道结果接近[6]。

研究表明，环境条件、施肥措施以及土地利用方式均会影响土壤微生物量C的数量[4、5]。

刘守龙[7]等研究发现，稻田土壤微生物量C含量及其在土壤有机C 中所占的比例普遍明显高于在旱作土壤测定的结果，表明稻田土壤对土壤微生物量的维持能力较强，另外，不同类型稻田的土壤微生物量C含量及其对施肥的反应存在很大的差异。

朱志建[8]等研究了四类森林植被下土壤微生物量C含量，从平均值看是：常绿阔叶林>马尾松林>毛竹林>杉木林，而且阔叶林下土壤微生物明显高于其它三种林分。

李香真[9]等对蒙古高原土壤微生物量C含量的研究发现，草甸草原和典型草原土壤的较高，荒漠草原土壤的较低。

此外，张蕴薇[10]等研究不同放牧强度下土壤微生物量C含量的情况，结果表明，重牧区土壤微生物量C含量仅为轻牧区的一半，停止放牧后，微生物量C含量大幅度下降。

重庆市大米（稻谷）及种植土壤中镉含量的分析研究

重庆市大米（稻谷）及种植土壤中镉含量的分析研究辜世伟，胡云均，刘　顶，郑钦月，刘守琼，周彦伶（重庆市食品药品检验检测研究院，重庆 400714）摘要：目的：了解重庆市大米中镉的污染状况，分析大米中镉的可能来源，为监管部门提供数据支撑。

方法：随机抽取重庆市大米主产区县中12个区县开展采样，共采集大米、稻谷（以糙米计）311批次，大米、稻谷（以糙米计）对应的种植土壤311批次，进行样品镉元素含量检测分析。

结果：311批次大米、稻谷（以糙米计）检出不合格样品57批次，总体不合格率达18.3%；311批次稻谷对应种植土壤中镉含量的中位值和平均值分别为0.150 mg·kg-1和0.282 mg·kg-1。

结论：本研究分析了重庆市各区县所产大米（稻谷）及其对应土壤中镉含量情况，大米受镉污染较严重的区域主要为矿产资源丰富的区县和涉及化工园区的区县，镉含量较高的种植土壤中生长出的稻谷（以糙米计）镉含量可能较高，进一步印证了水稻对土壤中重金属镉具有较强的富集作用。

关键词：大米；土壤；镉含量Analysis and Study on Cadmium Content in Rice(Brown Rice) and Planting Soil in Chongqing CityGU Shiwei, HU Yunjun, LIU Ding, ZHENG Qinyue, ZHOU Yanling(Chongqing Institute of Food and Drug Inspection and Testing, Chongqing 400714, China) Abstract: Objective: Understand the pollution status of cadmium in rice in Chongqing, analyze the possible sources of cadmium in rice, and provide data support for regulatory authorities. Method: Randomly select 12 counties from the main rice producing areas in Chongqing for sampling, including 311 batches of rice and brown rice, as well as 311 batches of corresponding planting soil for rice and brown rice, for cadmium content detection and analysis of the samples. Result: The monitoring and inspection of cadmium in 311 batches of rice and brown rice detected 57 batches of unqualified samples (see Annex 2 for details), with an overall unqualified rate of 18.3%; The median and average values of cadmium content in the soil corresponding to 311 batches of rice were 0.150 mg·kg-1 and 0.282 mg·kg-1, respectively. Conclusion: This study analyzed the content of cadmium in rice and its corresponding soil produced in various districts and counties of Chongqing. The areas with severe cadmium pollution in rice are mainly those with abundant mineral resources and those involving chemical industrial parks. It indicates that the cadmium content in brown rice grown in planting soil with high cadmium content may be higher, This further confirms that rice has a strong enrichment effect on heavy metal cadmium in soil.Keywords: rice; soil; cadmium content镉（Cadmium，Cd）广泛存在于自然界中，是人体非必需的重金属元素。

农田土壤墒情监测技术规范2009715151224765

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设备配置与安装
l 每个自动监测站配置实时土壤水分测试仪、
GPS定位仪、小型气象站、计算机、打印机、传真机和采样设备等。
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代码填写
l
l
l
每个标准站代码用8位数加1个大写字母，其前六位用所在县行政区划代码，中间加大写字母 “B”，后两位为监测站实际编码，按顺序编写。如北京海淀行政区划代码为110100，标准站代码为110100B01。每个农田监测点代码用9位数加1个大写字母，其前六位用县城所在地的行政区划代码，中间加大写字母“J”，后三位为监测点实际编码，按顺序编写。如北京海淀行政区划代码为 110100，农田监测点代码为110100J001。有多个同类监测点时要分别编号。
l 可单独建立
பைடு நூலகம்
如果没有基建项目资金支持，可单独建立农田监测点。农田监测点设立在田间，监测结果更具有生产指导意义。
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(一)自动监测站的建立
l 地点选择
依照气候、地形地貌和生产特点，选择代表性耕作土壤，且地形开阔、周边没有高大建筑物、便于管理的地块作为监测站的设置地，面积不小于30 m2。监测站设置地块内不进行耕作。
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l 根据我国县域农业特点，一般应有3-5个

施用生物质炭后稻田土壤性质、水稻产量和痕量温室气体排放的变化

施用生物质炭后稻田土壤性质、水稻产量和痕量温室气体排放的变化1. 本文概述随着全球气候变化和环境可持续性问题的日益严峻，生物质炭作为一种潜在的土壤改良剂和碳封存手段，受到了广泛关注。

生物质炭，通过生物质在缺氧条件下热解产生，具有高度稳定性、较大的比表面积和丰富的孔隙结构，能够改善土壤性质，提高作物产量，并可能影响土壤痕量温室气体的排放。

本文旨在探讨施用生物质炭对稻田土壤性质、水稻产量以及痕量温室气体（如甲烷和一氧化二氮）排放的影响。

研究采用田间试验方法，通过对比不同生物质炭施用量下土壤的物理、化学性质变化，水稻的生长状况及产量，以及土壤痕量温室气体的排放特征，评估生物质炭作为农业土壤改良剂和减缓温室效应策略的潜力。

本文的研究结果将为生物质炭在农业领域的应用提供科学依据，并为全球气候变化背景下的农业可持续发展提供新的思路和方法。

2. 文献综述在撰写《施用生物质炭后稻田土壤性质、水稻产量和痕量温室气体排放的变化》文章的“文献综述”部分时，我们将回顾和综合相关研究，重点关注生物质炭对稻田土壤性质、水稻产量以及痕量温室气体排放的影响。

这部分内容将基于现有的科学文献，旨在提供一个全面的背景，为理解生物质炭在稻田生态系统中的作用提供理论基础。

生物质炭的定义：生物质炭是由生物质（如农业废弃物、林业残留物等）在缺氧条件下经热解制成的炭质材料。

生物质炭的特性：包括高碳含量、多孔结构、较大的比表面积以及丰富的表面官能团。

土壤物理性质：生物质炭对土壤结构、孔隙度、水分保持能力的影响。

土壤化学性质：生物质炭对土壤pH值、阳离子交换能力（CEC）、养分供应（如N、P、K）的影响。

土壤生物性质：生物质炭对土壤微生物群落结构、酶活性、根际环境的影响。

生物质炭对水稻光合作用的影响：包括叶绿素含量、气孔导度、光合速率等。

生物质炭对稻田CH4排放的影响：生物质炭通过改变土壤氧化还原条件、微生物群落结构等影响CH4排放。

生物质炭对N2O排放的影响：生物质炭通过影响土壤硝化和反硝化过程来调节N2O排放。

农田土壤养分评价报告

农田土壤养分评价报告滁州市位于皖东江淮之间，是一个以农业种植业为主体的农业市。

全市现有航测耕地面积1065万亩，约占全省耕地总面积的9.6%。

根据第二次土壤普查资料，全市共有人为土、半水成土、淋溶土和初育土等四大土纲；水稻土、潮土、紫色土、黑色石灰土、粗骨土等八大土类；黄棕壤、粘盘黄棕壤、中性紫色土、棕色石灰土、潴育型水稻土、渗育型水稻土等20个亚类；65个土属，118个土种。

、借助项目，建立健全土肥测试体系自2005年以来，我市明光、天长、定远、凤阳、来安、全椒等二市四县和南谯区，先后承担实施国家测土配方施肥财政资金补贴项目。

建立健全较为现代化、规范化标准土肥实验室8所，总面积2300m2，拥有各类仪器设备500余台（套），专兼职化验人员50余名。

二、广泛布点，构建耕地质量监测网络耕地质量监测是土肥部门一项长期性、基础性、公益性很强的工作。

按照“合理布局、分步实施”的原则，和《全国耕地质量监测规程》要求，我们在全市范围内分批建立了258个耕地质量长期定位监测点，4万多个土壤农化样采集点。

涉及5个土类，10个亚类，35个土属，50多个土种。

三、采土化验，掌控全市农田土壤养分动态几年来，我们结合测土配方施肥项目实施，采集土壤样品4万余个，分析化验了土壤有机质、全氮、有效磷、速效钾、pH值以及交换性钙、镁和有效性硼、锌、锰、硫、铜、铁等项目，累计约45万项次。

测试结果见表1、2。

表1、农田土壤常规养分监测结果2、农田土壤中、微量元素养分监测结果我市农田土壤养分状况分析根据全市农田土壤养分监测结果分析，目前我市农田土壤有机质平均含量为18.27g/kg，变幅为0.54 g/kg－61.60 g/kg；全氮平均含量为1.11g/kg，变幅为0.01 g/kg－3.90g/kg；有效磷平均含量为12.8mg/kg，变幅为1.0m g/kg－120.5m g/kg；速效钾平均含量为104mg/kg，变幅为5.0mg/kg－547.0m g/kg。

稻田土壤β-1,4-葡萄糖苷酶活性对温度变化的响应特征

稻田土壤β-1,4-葡萄糖苷酶活性对温度变化的响应特征周璞;魏亮;魏晓梦;祝贞科;袁红朝;李巧云;吴金水【摘要】温度是土壤酶活性的关键非生物影响因子,调控着土壤物质周转过程.为了探究温度变化对稻田土壤有机质周转及其关键胞外酶活性的影响,设计室内培养试验,分别在5、15、25和35℃下测定亚热带稻田土壤BG(β-1,4-葡萄糖苷酶)活性,探究温度对土壤胞外酶活性及其与碳氮转化过程的影响特征.结果表明:稻田土壤中w(DOC)(DOC为可利用态碳)、w(NH4+-N)和w(MBC)(MBC为微生物生物量碳)在5～25℃下随着培养时间的增加而降低.在第15天时BG活性达到306.57～437.75 nmol/(g·h),并随温度的增加表现为先增后减,在第3、75天时,25℃下BG 活性为184.46～207.60 nmol/(g· h).土壤酶活性的Q10(温度敏感性)在15 ℃升至25℃时表现出正响应(Q10=1.5),而在5～15 ℃和25 ～35℃时Q10＜1,表现为消除效应.土壤酶活性的变化是多因素共同影响的结果,温度作为关键影响因子,升温显著改变了土壤中w(DOC)、w(NH4+-N)、w(MBC)、w(MBN)(MBN为微生物生物量氮),进而影响土壤BG活性;土壤中w(MBC)对BG活性具有直接的显著负影响作用.研究显示,对参与稻田土壤碳转化BG酶活性的温度敏感性及其与土壤关键理化因子之间的耦合关系进行量化,有助于深入开展水稻土碳循环及其调控机制研究.【期刊名称】《环境科学研究》【年(卷),期】2018(031)007【总页数】7页(P1282-1288)【关键词】稻田土壤;土壤温度;可利用态养分;β-1,4-葡萄糖苷酶活性;温度敏感性【作者】周璞;魏亮;魏晓梦;祝贞科;袁红朝;李巧云;吴金水【作者单位】湖南农业大学生物科学技术学院,湖南长沙410128;中国科学院亚热带农业生态研究所,亚热带农业生态过程重点实验室,湖南长沙410125;中国科学院亚热带农业生态研究所,亚热带农业生态过程重点实验室,湖南长沙410125;中国科学院亚热带农业生态研究所,亚热带农业生态过程重点实验室,湖南长沙410125;中国科学院亚热带农业生态研究所,亚热带农业生态过程重点实验室,湖南长沙410125;湖南省农业科学院,农业部长江中游平原农业环境重点实验室,湖南长沙410125;中国科学院亚热带农业生态研究所,亚热带农业生态过程重点实验室,湖南长沙410125;湖南农业大学生物科学技术学院,湖南长沙410128;中国科学院亚热带农业生态研究所,亚热带农业生态过程重点实验室,湖南长沙410125【正文语种】中文【中图分类】X144随着工业发展、化石燃料燃烧及土地利用方式改变等人类活动的加剧，导致全球气温明显增加[1-3]. IPCC(2013)报告[4]预测，至2100年地表温度将会升高1.4～5.8 ℃. 全球升温将会增加土壤微生物呼吸活性，促进土壤碳的排放，使土壤由原有的碳汇变成碳源，从而降低土壤肥力[1]. 全球变暖导致的土壤温度升高可能会对陆地生态系统土壤生态过程产生深刻而复杂的影响，其中最直接的表现则是增加土壤微生物活性，增加温室气体排放，降低土壤有机碳含量[5-6].土壤微生物呼吸作用本质上是一系列酶促反应，土壤酶是土壤生态过程的重要组成部分，也是土壤新陈代谢的主要参与者，在地下生态系统中的起着十分重要的作用，推动着物质转化和能量流动，其活性大小表征着土壤肥力高低及养分循环速率快慢[7]. 土壤微生物胞外酶种类繁多，深度参与土壤有机质的转化过程，其中BG(β-1,4-葡萄糖苷酶)主要是由以纤维素为底物的微生物分泌，它能够将纤维素分解为多糖，供微生物自身生长利用[8]; 因此，BG本身作为土壤中重要的水解酶类，能够指示以土壤中有机或无机碳为底物的异养型呼吸强度.土壤酶活性受到诸多环境因子的制约. 温度是影响土壤酶活性的一个关键非生物因子，全球变暖会改变土壤酶活性，从短期来讲全球变暖能显著增加酶促反应速率，加快土壤微生物的呼吸作用[7-8]. 而从长期来讲，全球变暖使土壤微生物群落对环境进行适应性演化，相应地胞内酶与胞外酶活性出现适应性转变，从而降低其在高温下的生理活性. 这主要体现在酶活性最适温度随温度的升高而增加以及Q10(温度敏感性)随温度的升高而降低两方面[3]. 如Fenner等[9]在不同温度梯度下培养土壤，发现随着培养温度的升高，土壤多酚氧化酶和葡萄糖酶活性的最适温度也呈显著的上升趋势; 而Nottingham等[10]发现，在秘鲁安第斯山脉中土壤β-葡萄糖苷酶和木聚糖酶的温度敏感性与年均温度呈显著负相关.一般来说，来自植物的BG最适温度在40 ℃左右，而由于土壤的高度异质性和植物-土壤-微生物系统的复杂性，土壤BG活性的最适温度仍存在争议. Razavi等[11]在不同温度下测定了耕地土壤BG活性，结果表明在0～40 ℃范围内BG活性随温度的增加而增加. Sardans等[12]通过长期(1999—2005年)增温和干旱对地中海灌丛土壤酶活性的影响进行为期1 a的研究，发现增温会不同程度地增加土壤酶活性，且主要通过对土壤温度和土壤含水量的改变来实现，而不是改变土壤有机质数量和营养状况. 可见短期增温(一个或多个生长季，或1 a)情况下，土壤温度升高会增加土壤酶活性. 温度对土壤酶活性的影响可能是通过增加土壤铵态氮和硝态氮有效性以及活跃真菌的总体多样性等方面实现[3]. 稻田作为一个典型的人工氧化还原生态系统，目前针对稻田土壤BG温度敏感性的研究并不多，BG活性对温度升高的响应特征仍需深入研究.该研究选择典型水稻土，在4个温度梯度(5、15、25和35 ℃)下进行培养试验.选择与土壤呼吸相关的BG测定其动力学特征，分析不同培养阶段BG活性对温度的响应及其与土壤碳氮含量的耦合特征; 综合分析培养温度和时间效应对BG活性的影响，以期为全球变化背景下稻田土壤碳库变化特征提供理论依据.1 材料与方法1.1 供试土壤概况采样点位于湖南省浏阳市北部北盛镇，该地区属亚热带季风气候，平均气温16.3 ℃，平均降水量 1 430 mm，年日照时数1 519 h，土壤类型为花岗岩母质发育而成的第四纪红土红壤. 2016年3月，用直径5 cm 的不锈钢土钻采集舒化程度基本相近的典型水稻土耕作层(0～20 cm)土壤，除去可见植物残体、石块以及土壤动物等，室内风干，过2 mm尼龙筛，常温储存.供试土壤基本理化性质：pH为5.78，阳离子交换量(CEC)为9.00 cmol/kg，w(SOC)(SOC为土壤有机碳)为11.77 g/kg，w(MBC)(MBC为微生物生物量碳)为440 mg/kg，w(TN)为1.13 g/kg，w(NH4+-N)为20.8 mg/kg，w(MBN)(MBN 为微生物生物量氮)为44.5 mg/kg，w(TP)为0.343 g/kg，w(速效磷)为1.9mg/kg，C/N为10.4，黏粒、粉粒和砂粒占比分别为68.36%、24.13%和7.51%.1.2 试验设计取风干过筛的土壤样品，分装在4个PVC容器中，淹水2～3 cm，分置于5、15、25和35 ℃下淹水预培养14 d. 培养结束后，将PVC容器中的土样(干土)以80 g/瓶分装到250 mL塑料瓶中，向瓶中加入160 mL水，将塑料瓶剩余空间用高纯N2置换完全后保持密封，并置于相应的培养温度下继续培养，每个处理12个重复. 在培养开始后的第3、15、75天进行3次破坏性采样，每个处理随机取出4个瓶子，分别采集其中土样用于土壤含水率、碳氮含量、微生物生物量和酶活性测定.培养温度/℃： 1—5; 2—15; 3—25; 4—35. 注：不同小写字母表示相同采样时间各处理间在P<0.05水平上差异显著; ns为无显著差异.图1 不同温度下土壤w(DOC)、w(NH4+-N)、w(MBC)、w(MBN)Fig.1 Contents of soil DOC,NH4+-N, MBC and MBN under different incubation temperatures1.3 测定方法在培养第3、15和75天采样时，土壤理化指标测定方法均参照文献[13]：用Mettler-toledo320 pH计按水土比1∶2.5测定土壤pH; 阳离子交换量采用乙酸铵交换法测定; w(SOC)和w(TN)采用碳氮元素分析仪(VARIO MAX C/N，德国)测定(干烧法); w(TP)采用氧化钠熔融法-紫外分光光度计(UV-2450，日本)测定; 土壤机械组成采用比重计法测定. w(MBC)采用氯仿熏蒸提取-碳自动分析法测定[14]，同时测定未熏蒸土壤对照，得到土壤w(DOC)(DOC为溶解性有机碳). 以熏蒸与未熏蒸土样提取的w(SOC)差值乘以转换系数(KC=0.45)得到土壤w(MBC). 采用0.5 mol/L的K2SO4溶液浸提土壤MBN和NH4+-N，采用流动注射仪(Fiastar 5000，瑞典福斯)测定二者含量. 土壤胞外酶活性测定采用96微孔酶标板荧光分析法[15]，多功能酶标仪(Scientific Fluoroskan Ascent FL, Thermo，Switzerland)在激发波长365 nm、发射波长450 nm的条件下测定，最终用米氏方程(Michaelis-Menten)拟合得到土壤酶的Vmax(最大活性潜势)、Km(土壤酶亲和力)，二者的比值即为Ka(催化效率).1.4 数据处理和统计分析采用Sigmaplot 12.5、Microsoft Excel 2013和SPSS 21.0进行数据处理和统计分析(P<0.05)，不同处理显著性用One-way ANOVA(单因素方差分析)进行检验，采用Duncan多重比较分析组间差异，结构方程模型用Amos 17.0进行分析.2 结果与分析2.1 不同温度条件下土壤碳氮含量的变化特征稻田土壤中w(DOC)和w(NH4+-N)在5、15和25 ℃下均随着培养时间延长而降低，但35 ℃下随培养时间的延长，w(DOC)表现为先增后减、w(NH4+-N)则为先减后增；土壤w(MBC)随培养时间延长而降低(见图1). 在培养试验的第3天，w(MBC)随温度的升高显著降低，温度升高显著增加了w(MBN). 在4个温度条件下，w(MBN)均随培养时间延长表现为先升(3～15 d)后降(15～75 d); 而在不同温度条件下，w(MBN)均表现为15和35 ℃分别高于5和25 ℃，在第15天时，15和35 ℃ 条件下的w(MBN)均分别是5和25 ℃下的2倍.培养温度/℃： 1—5; 2—15; 3—25; 4—35. 图2 不同培养温度土壤BG活性动力学特征Fig.2 Enzyme kinetics of β-1,4-glucosidase under different incubation temperatures2.2 不同温度条件下土壤BG活性的变化特征培养温度以及培养时间均影响土壤BG活性(见图2和表1). BG活性在3个采样时期均随温度的增加表现为先增后减，在第3和75天时，25 ℃条件下BG活性最大值为184.46～207.60 nmol/(g·h). 在培养初期，35 ℃时BG活性被抑制，但是随时间的延长BG活性恢复到最大. BG活性随培养时间延长表现为先升后降，在15 d时达到最高，为306.57～437.75 nmol/(g·h). 培养初期相对高温条件下Km 显著高于低温，随着培养时间延长，温度处理间的差异性逐渐降低. 低温下BG的Ka更高，但仅在第3天时对温度表现出显著差异(P<0.05).表1 不同培养温度土壤BG活性动力学参数Table 1 Kinetic parameters of soil β-1,4-glucosidase under different incubation temperatures时间培养温度∕℃Vmax∕[nmol∕(g·h)]Km∕(μmol∕g)Ka5135.61±25.09b17.48±4.65c8.08±1.97a 第3天15110.75±9.41c16.89±1.60c6.63±1.13a25184.46±7.95a47.83±3.41a3.87±0. 29b3587.32±1.26d25.86±1.68b3.39±0.21b5336.83±23.03b44.98±7.26a7.67±1.55第15天15306.57±33.15b32.63±1.67b9.39±0.8425404.58±42.40a45.88±6.53a8.86±0.5335437.75±26.07a51.82±2.31a8.47±0.815162.33±36.01ab52.48±11.363. 15±0.73a第75天15205.58±95.68a69.26±14.573.58±1.97a25207.60±29.72a70.83±13.643.15±0.91a35114.29±19.63b55.49±10.182.11±0.47b注：拟合曲线R2>0.9; 相同培养时间内不同温度的Duncan多重比较(P<0.05)，无显著差异的未标出.注：图中虚线为Q10=1的临界值.温度/℃： 1—5～15; 2—15～25; 3—25～35.图3 BG活性的Q10值Fig.3 Temperature sensitivity (Q10) of β-1,4-glucosidase activity2.3 土壤酶活性的温度敏感性BG活性对温度变化响应明显，Q10值在3个温度区间存在显著差异(见图3). BG 活性对温度的响应主要是在15～25 ℃时表现出正响应，其Q10值约为1.5; 在5～15 ℃和25～35 ℃时，BG活性Q10值小于1，表现为消除效应，即在低温和高温阶段BG活性对温度变化不敏感.2.4 土壤生物化学因子对土壤酶活性的影响土壤酶活性的变化是多因素共同影响的结果，培养温度和时间及其交互作用均对土壤BG活性有显著影响(见表2)，而时间为主要因素. BG活性与w(NH4+-N)、w(MBC)和w(MBN)均呈显著相关性(P<0.01).对影响BG活性的可利用态养分进行结构方程模型分析(见图4)发现,土壤w(NH4+-N)和w(DOC)表2 培养时间和温度对土壤BG活性影响的多重比较Table 2 Effects of incubation time and temperature on soil glucosidase activity因素dfFP培养时间2195.214<0.001培养温度36.6370.001时间×温度67.379<0.001主要通过影响土壤w(MBN)进而影响BG活性，而w(MBC) 对BG活性具有直接显著负影响，w(MBC) 和w(MBN)之间具有显著负相关关系，该模型解释了BG 活性57%的变异.图4 影响BG活性的结构方程模型分析Fig.4 A structural equation model assessing the multivariate effects on β-1,4-glucosidase activity3 讨论3.1 β-1,4-葡萄糖苷酶活性对温度变化的响应特征土壤酶是土壤生态系统物质循环和能量流动的积极参与者，全球气候变化深刻地影响地下生态系统的生物地球化学过程，而土壤酶在其中扮演着十分重要的角色[8]. 土壤酶活性变化反映了土壤分解者群落对环境变化的响应，而温度往往是影响土壤酶活性的重要环境因子[16-17]. 土壤酶活性与温度变化通常是一个先升高后降低的过程，即在一定温度范围内酶活性随着温度的升高而升高，到达最适温度后土壤酶活性下降，但是不同酶的最适温度存在差异. 秦纪洪等[18]对四川亚高山林地土壤BG温度敏感性研究中发现，在0～37 ℃范围内，2～5 ℃为温度最敏感范围，而15～25 ℃次之. 笔者发现，在稻田土壤中BG活性在5～25 ℃区间逐渐增加，而温度继续增至35 ℃时抑制了BG活性. 而且，BG活性在5～25 ℃区间对温度的敏感性也最大(Q10=1.67)(见图3). 这表明BG活性及其对温度的响应受到生态系统类型、土壤微生物群落、土壤水分、底物质量和数量等方面的影响[19-21]. 该研究中对影响BG活性的多因素分析(见图4)也发现，稻田土壤BG活性受到生物和非生物因子的共同影响. 在一定温度范围内，土壤酶的温度敏感性随温度增加而增加，可能是因为在不同温度条件下，土壤微生物和动物群落组成结构和呼吸作用等间接地影响土壤酶活性. 此外，随温度的升高土壤w(MBN)增加(见图1)，表明增温增加了土壤微生物生物量，可能增加了土壤微生物特定功能种群数量和丰富度[16,22-23]，刺激了土壤胞外酶的产生，进而增加其活性.3.2 温度对稻田土壤碳氮转化及其β-1,4-葡萄糖苷酶活性的影响特征土壤温度影响酶活性和碳氮转化过程，对土壤微生物生物量及其种群也有着显著影响[24-25]. 在试验初期(第3天)，w(MBC)随温度的升高显著降低，且随着培养时间的延长而降低; 温度升高显著增加了w(MBN)(第3～15天)，表明在培养初期微生物消耗氮素，加大土壤氮素的固持的同时也加速了土壤原有有机碳的分解，从而降低土壤w(DOC). 而在培养后期(第15～75天)，由于微生物的分解利用，土壤w(DOC)持续降低，易利用态碳源的受限抑制了微生物生长，进而降低了微生物氮素固持.酶是微生物利用土壤中碳氮元素的动力，微生物能通过酶促反应促进土壤中碳氮的转化[7-8]，增加w(DOC)和w(NH4+-N)供给自身营养和繁殖生长. 结构方程模型分析表明，w(DOC)和w(NH4+-N)是影响土壤BG活性的重要因子，也能够通过影响土壤微生物而影响土壤BG活性的变化. w(DOC)、w(MBC)均与BG活性表现出相反的关系表明，土壤易利用态碳是微生物生长的限制因子，较高的w(DOC)增加微生物量而降低BG活性. 同时，多重比较分析也发现培养时间对BG活性的影响效应大于温度对其的影响(见表2)，表明在培养初期，微生物有足够可利用的底物，降低了BG活性; 而培养试验后期，随着温度的增加和土壤呼吸不断消耗土壤中的有机碳[26-27]，降低了土壤中可利用态有机物，为了满足自身生长的需要，微生物加快分泌土壤BG[8,28-30]，使得BG活性显著大于试验初期的活性. 研究四季气温变化分明的亚热带典型稻田土壤碳氮转化关键酶活性的温度响应特征，对于优化田间肥料投入管理和保持土壤肥力具有重要的理论意义.4 结论a) 土壤碳氮转化是在微生物作用下多因素相互作用的过程，土壤酶作为碳氮转化的直接参与者，调控土壤微生物碳氮的平衡. 在培养初期，稻田土壤w(DOC)和w(MBC)随时间的延长和温度的增加而降低，后期w(MBC)在温度间无显著差别，底物可利用性限制因素强于温度对酶活性的影响.b) 土壤温度作为土壤酶活性重要的非生物影响因子，温度升高通过增加微生物活性，改变土壤w(DOC)和w(NH4+-N)，同时改变土壤w(MBC)和w(MBN)进而影响土壤BG活性，且土壤w(MBC)对BG活性具有直接的显著负影响作用.参考文献(References)：【相关文献】[1] BONDLAMBERTY B,THOMSON A.Temperature-associated increases in the global soil respiration record[J].Nature,2010,464(7288):579-582.[2] REINSCH S,AMBUS P,THORNTON B,et al.Impact of future climatic conditions on the potential for soil organic matter priming[J].Soil Biology & Biochemistry,2013,65(4):133-140.[3] WHITBY T G,MADRITCH M D.Native temperature regime influences soil response to simulated warming[J].Soil Biology & Biochemistry,2013,60:202-209.[4] IPCC.Intergovernmental Panel on Climate Change:the physical science basis.Working Group I contribution to the fifth assessment report of the Intergovernmental Panel on Climate Change.summary for policy makers[R].Geneva,Switzerland:Intergovernmental Panel on Climate Change,2013:13-67.[5] BOSATTA E,ÅGREN G I.Soil organic matter quality interpreted thermodynamically[J].Soil Biology & Biochemistry,1999,31(13):1889-1891.[6] BARRETT J E,BURKE I C.Potential nitrogen immobilization in grassland soils across a soil organic matter gradient[J].Soil Biology & Biochemistry,2000,32(11):1707-1716. 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nitrogen application in rice varying ages with rhizosphere and bulk soil[J].Environmental Science,2017,38(8):3489-3496.。

不同改性生物炭对稻田氮素损失及产量的影响

不同改性生物炭对稻田氮素损失及产量的影响目录1. 内容简述 (3)1.1 研究背景 (4)1.2 研究意义 (5)1.3 改性生物炭的特性与应用 (5)1.4 氮素循环与稻田管理 (7)1.5 文献综述 (7)2. 改性生物炭的制备及特性分析 (8)2.1 生物炭的原料选择 (9)2.2 改性技术的原理与方法 (10)2.3 改性生物炭的物理化学特性 (11)2.4 改性生物炭的表面积与孔隙结构 (12)2.5 改性生物炭的元素组成与形态结构 (13)3. 稻田氮素损失的影响 (15)3.1 氮素循环过程 (16)3.2 改性生物炭对总氮损失的影响 (17)3.3 对NO3-N、NH4+-N损失的个体效应 (19)3.4 改性生物炭对TPN损失的评估 (20)3.5 氮素损失的影响因素 (21)4. 改性生物炭对稻谷产量的影响 (22)4.1 稻谷产量影响的研究方法 (23)4.2 改性生物炭对单株稻穗重的贡献 (24)4.3 对穗粒数的改良效应 (26)4.4 对分蘖数的改善作用 (27)4.5 改性生物炭对稻谷产量的综合效应 (28)5. 实验设计与数据分析方法 (28)5.1 实验地点与材料 (30)5.2 实验设计 (30)5.3 数据分析方法 (31)5.4 显著性检验 (33)6. 不同改性生物炭对稻田氮素损失及产量的影响 (33)6.1 改性生物炭品种的比较分析 (35)6.2 按处理分组与数据汇总 (35)6.3 氮素损失的实例分析 (36)6.4 稻谷产量的长期效应 (37)6.5 改性生物炭的综合效益评估 (39)7. 结论与建议 (40)7.1 研究总结 (41)7.2 对改性生物炭的推荐策略 (42)7.3 对稻田管理技术的探讨 (43)7.4 对未来研究的展望 (44)1. 内容简述在本研究中，旨在探讨不同改性生物炭对稻田氮（N）素损失量与水稻产量的影响。

研究涉及的生物炭是通过分别利用废弃物如稻壳、秸秆等制备得来。

近30年来我国耕地撂荒研究进展与趋势展望———基于CNKI与CiteSpace的量化分析

徐中春，陈　洁．近３０年来我国耕地撂荒研究进展与趋势展望———基于ＣＮＫＩ与ＣｉｔｅＳｐａｃｅ的量化分析［Ｊ］．江苏农业科学，２０２４，５２（４）：９－１７．ｄｏｉ：１０．１５８８９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００２－１３０２．２０２４．０４．００２近３０年来我国耕地撂荒研究进展与趋势展望———基于ＣＮＫＩ与ＣｉｔｅＳｐａｃｅ的量化分析徐中春，陈　洁（贵州大学公共管理学院，贵州贵阳５５００２５）摘要：基于中国知网（ＣＮＫＩ）数据库中耕地撂荒文献资料，借助ＣｉｔｅＳｐａｃｅ软件对我国耕地撂荒研究进展进行定量分析。

从发文数量、主要作者、科研机构、关键词等方面进行系统梳理与对比分析，进而对耕地撂荒的研究内容、研究热点与研究成果进行总结分析。

结果表明，我国耕地撂荒研究经历初期起步阶段（１９９３—２００７年）、稳步发展阶段（２００８—２０１７年）、集中暴发阶段（２０１８—２０２３年），发文量呈整体上升趋势；耕地撂荒涉及多学科，不同研究团队对其的关注点不同。

近年来，基于粮食安全、农户决策的耕地撂荒研究成为新的研究热点。

目前，国内学者对于耕地撂荒的探测、成因、影响、对策治理研究已存在较多研究成果，但缺乏全国尺度的耕地撂荒数据库，也缺乏对耕地撂荒行为主体的决策机理研究。

因此，基于新的时代背景和政策要求，耕地撂荒研究需要结合我国社会经济发展实践来更新研究方法、丰富研究内容，以此实现耕地撂荒基础科学研究与撂荒耕地治理实践研究的双目标。

关键词：耕地撂荒；ＣｉｔｅＳｐａｃｅ；可视化分析；研究进展中图分类号：Ｆ３２３．２１１文献标志码：Ａ文章编号：１００２－１３０２（２０２４）０４－０００９－０８收稿日期：２０２３－０７－１０基金项目：国家社会科学基金（编号：１９ＸＧＬ０１８）。

作者简介：徐中春（１９８１—），男，山东临沂人，博士，副教授，硕士生导师，研究方向为农村土地利用与管理。

Ｅ－ｍａｉｌ：ｚｃｘｕ＠ｇｚｕ．ｅｄｕ．ｃｎ。

稻田土壤种子库研究进展

一
Hale Waihona Puke 的小样方法、小数量的大样方法、大样方内再分小样方法。研究的精确度与取样面积、取样数以及１单个样本土壤重量有关。Ｂｎｉ等【ｅｏｔ４Ｊ建种．在构面积曲线时发现，当采集土壤的表面积超过２０ｍ时，０ｃ新物种被检测出的机率随之下降。大多数杂草种子在土壤中的水平分布为聚集分布【，在相同的取样５】
稻田土壤种子库研究进展
王卫Ｌ，谢小立，谢永宏
１中国科学院亚热带农业生态研究所／．Ｉ带农业生态过程重点实验室，湖南长沙４０２；２Ｘ热１１５．中国科学院研究生院，北京１０４００９
摘要：壤种子库是指存在于土壤表面和土壤中全部存活种子的总和。稻田土壤种子库是地上杂草产生的根本来源。我国是土
一
般的稻田可检出１Ｏ科或２０种左右。种子的垂直分布格局主要受耕作强度的影响。７％～００８％甚至更多的杂草种子分布在
０１～０ｍ。稻田土壤种子库由于萌发、捕食、衰老和种子散布等原因具有季节动态。轮作制度、耕作方式、不同施肥处理以ｃ及除草方式等对稻田土壤种子库有重要影响。连续多年的田间管理会使种子库的大小、分布和物种组成产生年际变化。目前，
需要加强长期定位研究，扩大研究区域和研究内容，重点研究杂草种子的休眠萌发机制和种子命运研究，为杂草治理提供更
准确的信息。
关键词：稻田；种子库；杂草中图分类号：Ｘ１１７．４文献标志码：Ａ文章编号：１７．９６（００１７８０６４５０２１）１－５ —６２

重庆市市辖区2024年七年级生物上册第一单元《生物和生物圈》部编版综合诊断模拟卷

重庆市市辖区2024年七年级生物上册第一单元《生物和生物圈》部编版综合诊断模拟卷学校：_______ 班级：__________姓名：_______ 考号：__________（满分：100分时间：60分钟）总分栏题号一二三四五六七总分得分评卷人得分一、选择题：本大题共30小题，每小题2分，共60分。

在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。

1.某同学为了探究蚯蚓能否改善土壤条件，设计了如下装置，下列相关叙述错误的是（）A．甲、乙形成对照，乙是对照组B．沙子和土壤都要保持湿润C．装置要密封防止蚯蚓爬出D．一段时间后甲装置中沙子和土壤的界限不明显2.某农田生态系统中有“农作物→蝗虫→蜘蛛→食虫鸟”这条食物链，对这四种生物体内杀虫剂的相对含量进行分析检测，结果如下图所示，其中丁对应的生物是（）A．农作物B．蝗虫C．蜘蛛D．食虫鸟3.某生物兴趣小组对公园生物进行观察，成员A记录有鲫鱼、沼虾、荷花、水草；成员B记录有蜗牛、蚯蚓、鼠妇、蜘蛛；成员C 记录有燕子、麻雀、蜻蜓、蝴蝶。

该生物兴趣小组的观察主题是（）A．不同环境中的生物B．不同生物的生长速度C．不同生物的食性D．不同生物与人类的关系4.下列有关生物与环境的关系分析正确的是（）A．生物生活的环境就是指生物的生存空间B．阔叶林往往分布在海拔较低的地方主要是受到阳光的影响C．杂草和水稻会相互争夺养分，属于竞争关系D．环境中影响生物生活和分布的因素只有阳光、温度、水分等非生物因素5.下列现象属于生物影响环境的是（）A．荒漠中的骆驼排尿少出汗少B．生活在寒冷海域中的海豹皮下脂肪很厚C．荒漠中的骆驼刺根系非常发达D．蚯蚓在土壤中活动可以疏松土壤6.草原上，一只老鼠发觉老鹰在上空盘旋，便紧张而迅速地钻进附近的巢穴内。

老鼠的这种行为体现了生物（）A．具有繁殖的特性B．具有应激性C．具变异特性D．具有生长的特性7.生物圈是所有生物共同的家园，“共建地球生命共同体”是倍受全世界关注的话题。

南京农业大学精品课程--土壤肥料学 5 农田土壤生态与保护

第5章农田土壤生态与保护本章提要本章主要阐述土壤改良与培肥的方法，土壤污染与治理的途径，农田土壤生态系统的特征、物质循环、能量转化及其保护措施，土壤资源的评价方法，以及提高土壤肥力质量、环境质量和健康质量的途径。

5.1土壤培肥我国国土总面积九百六十多万平方千米。

现有耕地1.3亿公顷左右，其中高产田、中产田、低产田各占三分之一左右。

从全国第二次土壤普查l460个县0.7亿公顷耕地调查成果资料汇总可知我国耕地的土壤肥力状况：土壤无障碍因素的优质地只21%；土壤有机质小于6g/kg的耕地约占10%；缺磷耕地占59%，缺钾占23%，水土流失的占34%；沙化占7%；低洼易涝占6%；含盐大于3g／kg占5%；潜育化水稻土占3%。

近年来，由于只种不养，一些高产稳产的土壤也出现了肥力衰退的现象。

总的看来，耕地土壤肥力水平不高。

因此，培肥土壤是今后的一个战略措施。

5.1.1 高产肥沃土壤的特征我国土壤资源极为丰富，农业利用方式十分复杂，因此高产稳产肥沃土壤的性状也不尽相同。

肥沃土壤的性状既有共性，也可因不同土壤类型而有其特殊性。

但比较起来，高度肥沃土壤比同地区一般土壤具有以下特征：（1）良好的土体构造土体构造是指土壤在1m深度内上下土层的垂直结构，它包括土层厚度、质地和层次组合。

高度肥沃的旱地土壤一般都具有上虚下实的士体构造，即耕作层疏松、深厚(一般在30cm左右)，质地较轻：心土层较紧实，质地较粘。

既有利于通气、透水、增温、促进养分分解，又有利于保水保肥。

上下土层密切配合，使整个土体成为能协调供应作物高产所需要的水、肥、气、热等条件的良好构型。

肥力高的水稻土一般都具有松软肥厚的耕作层(厚度一般为18cm左右)．既滞水又透水发育良好的犁底层(厚度10 cm左右)，通气透水性好的斑纹层（心土层、潴育层）以及埋藏较深保水性较强的底土层(又叫淀积层或青泥层)。

各层相互储存，互相协调，既有利于养分释放和供应。

又可促进根系的活动，且肥效稳长，易于调节管理，从而收到高产稳产的效果。

“重金属生物有效性”资料合集

“重金属生物有效性”资料合集目录一、土壤重金属生物有效性评价方法二、生物炭对稻田土壤重金属生物有效性的影响与作用机制三、土壤环境中重金属生物有效性评价方法及其环境学意义四、广西典型碳酸盐岩区农田土壤作物系统重金属生物有效性及迁移富集特征五、土壤重金属生物有效性研究进展六、红树林湿地低分子量有机酸及其对重金属生物有效性影响的研究土壤重金属生物有效性评价方法随着工业化和城市化进程的加速，土壤重金属污染问题日益凸显。

重金属在土壤中难以降解，且容易通过食物链进入人体，对健康产生严重影响。

因此，对土壤重金属生物有效性进行评价显得尤为重要。

本文将对土壤重金属生物有效性评价方法进行探讨。

在评价土壤重金属生物有效性时，首先需要了解土壤中重金属的总含量。

通过对土壤重金属总量的测定，可以了解土壤中各种重金属的浓度，为后续的评价提供基础数据。

常用的测定方法包括原子吸收光谱法、原子荧光法、电感耦合等离子体质谱法等。

土壤中重金属的形态决定了其生物可利用性。

一般来说，游离态的重金属更容易被植物吸收，而有机结合态和残渣态的重金属则相对稳定，不易被植物吸收。

因此，对土壤重金属形态进行分析，有助于更准确地评价其生物有效性。

常用的分析方法包括化学提取法、连续提取法、显微观察技术等。

除了对土壤重金属总量和形态进行分析外，还需要对重金属的生物活性进行评价。

生物活性评价可以通过植物和微生物的响应来衡量。

例如，种植对重金属敏感的植物，观察其在不同浓度重金属土壤中的生长情况；或者通过观察微生物的活动，了解重金属对微生物活性的影响。

这些方法有助于更直接地了解重金属对生物的影响，进而评估其对生态环境的危害程度。

除了土壤中重金属本身的因素外，环境因素也会对其生物有效性产生影响。

例如，土壤pH值、有机质含量、水分含量等都会影响重金属的形态和生物可利用性。

因此，在评价土壤重金属生物有效性时，需要考虑这些环境因素的影响。

可以通过实验模拟不同环境条件下重金属的生物有效性，为实际应用提供依据。

绿肥种植对水稻产量及稻田土壤改良效果的探究

试验研究农业开发与装备 2023年第2期绿肥种植对水稻产量及稻田土壤改良效果的探究董晨辉，王博（上海市崇明区长兴镇农业综合技术推广服务中心，上海市 201913）摘要：水稻是我国主要的粮食作物，农业工作者对水稻高产、稳产的栽培技术从未停止过探索，这在保障国家粮食安全上有重要意义。

对连续种植6年绿肥的粮田进行追踪，探究绿肥对水稻产量及稻田土壤中有效成分的影响。

通过研究发现，种植绿肥短期内对水稻产量的影响不明显，但稻田土壤中有机质、有效磷、水解氮、速效钾的含量都有不同程度的提升，土壤的耕作性能得到改善。

绿肥种植可减少化肥的使用，对减少农业面源污染及改善生态环境等方面有不可忽视的作用。

通过改善土壤环境的生态稳定性，可保障后茬作物的安全稳定生产。

关键词：绿肥；水稻产量；土壤改良效果0 引言水稻在我国有着悠久的种植历史，是我国南方地区的主要粮食作物。

水稻的品质、产量与土壤耕作性的好坏有着密不可分的关系，而永久基本农田种植水稻往往都有较长的历史，长时间种植单一的作物品种会导致土壤的物理及化学性质改变，影响水稻的品质和产量。

因此，对长期种植水稻的稻田土壤进行改良就极为重要。

施肥是影响水稻高产稳产的关键因素。

传统栽培大部分是使用复合化肥，这在一定程度上确实能保障水稻的生产，但并不利于稻田的长期健康发展。

21世纪以来，对耕地改良培肥、提升肥料利用率、减少化肥用量为目的的绿肥种植技术受到农业各部门的重视。

本地区也开始大力推广以蚕豆为绿肥的栽培技术。

为了探究种植绿肥后对水稻产量和稻田土壤的实际影响，连续6年对种植绿肥的稻田进行跟踪监测，对其水稻亩产量和土壤中营养物质的含量进行了测定。

1 材料与方法1.1 试验地点与品种试验地点位于上海市崇明区长兴镇石沙村（E121°35’21.2″，N31°26’21.3″）。

试验稻田上种植的水稻品种主要为秀水134、沪香粳106和南粳46，水稻播种标准为5~6 kg/667m2。

211058845_有机肥等氮量替代化肥对土壤养分及酶活性的影响

23 doi：10.11838/sfsc.1673-6257.21640有机肥等氮量替代化肥对土壤养分及酶活性的影响徐路路1，王晓娟2，3，4*［1．山西大学生命科学学院，山西　太原　030031；2．山西农业大学山西有机旱作农业研究院，山西　太原　030031；3．省部共建有机旱作农业国家重点实验室（筹），山西　太原　030031； 4．有机旱作农业山西省重点实验室，山西　太原　030031］摘　要：通过5年定位试验，研究有机肥等氮量替代化肥对玉米地土壤养分及酶活性的影响，探索有机肥等氮量替代化肥，实现化肥减量增效。

田间试验设置5个不同施肥处理：（1）100%化肥氮（CK）；（2）25%有机肥氮+75%化肥氮（M25）；（3）50%有机肥氮+50%化肥氮（M50）；（4）75%有机肥氮+25%化肥氮（M75）；（5）100%有机肥氮（M100）。

研究结果表明：与CK 相比，有机肥替代处理的土壤全氮和碱解氮含量在2019年（施肥第4年）和2020年（施肥第5年）均无显著差异，全磷含量在2019年无显著差异，但在2020年有机肥替代处理的土壤全磷含量均比CK 少，其中M50、M75、M100处理为0.89、0.91、0.90 g/kg，与CK 相比分别显著减少17.87%、15.24%、16.47%，M25处理与CK 相比差异不显著。

在2019和2020年试验中，M100处理的土壤有效磷含量为31.03～36.37 mg/kg，与CK 相比，M100处理显著提高了土壤有效磷含量；在2020年试验中，各有机肥替代处理的土壤有效磷含量显著大于CK。

与CK 相比，有机肥替代处理的土壤脲酶活性和磷酸酶活性均无显著差异。

试验中，有机肥替代化肥处理的穗长、穗粗、穗行数、行粒数较CK 均无显著差异，但有机肥替代处理的秃尖在2020年均比CK 小，其中M25、M50、M75、M100处理比CK 分别减少28.57%、26.53%、14.29%、24.49%，并且与CK 相比，M75、M100处理的百粒重分别显著增加10.14%～14.17%、20.54%。

生物炭和脱硫石膏混施对稻田碳排放的影响

徐莹，罗曼琳，木志坚，等.生物炭和脱硫石膏混施对稻田碳排放的影响[J].农业环境科学学报,2023,42（11）：2614-2624.XU Y,LUO M L,MU Z J,et al.Effects of mixed application of biochar and desulfurized gypsum on carbon emissions from a paddy field [J].Journal of Agro-Environment Science ,2023,42（11）：2614-2624.生物炭和脱硫石膏混施对稻田碳排放的影响徐莹1，罗曼琳1，木志坚1，2，3*，雷勇4，单庆绕4，刘帅鹏1，赵秀兰1，2（1.西南大学资源环境学院，重庆400716；2.重庆市农业资源与环境研究重点实验室，重庆400716；3.农业农村部西南耕地保育重点实验室，重庆400716；4.云南省曲靖市土壤肥料工作站，云南曲靖655000）Effects of mixed application of biochar and desulfurized gypsum on carbon emissions from a paddy fieldXU Ying 1,LUO Manlin 1,MU Zhijian 1,2,3*,LEI Yong 4,SHAN Qingrao 4,LIU Shuaipeng 1,ZHAO Xiulan 1,2（1.College of Resource &Environment,Southwest University,Chongqing 400716,China ；2.Chongqing Key Laboratory of Agricultural Resources and Environment,Chongqing 400716,China ；3.Key Laboratory of Arable Land Conservation for Southwest China ,Ministry of Agriculture and Rural Affairs,Chongqing 400716,China ；4.Soil and Fertilizer Station of Qujing,Yunnan Province,Qujing 655000,China ）Abstract ：To investigate the effectiveness of the combined application of biochar and desulfurized gypsum in reducing CO 2and CH 4emissions and the carbon budget in rice fields,six treatments were established in a paddy field and the soil CO 2and CH 4fluxes were measured for one year using the static chamber-GC method.The treatments were as follows ：bare plot （B ）,rice planting plot （R ）,R amended with biochar at a rate of 4t·hm -2（RC4）,RC4plus desulfurized gypsum （G ）applied at a rate of 4t·hm -2（RC4G4）,RC4plus G applied at a rate of 8t·hm -2（RC4G8）,and RC4plus G applied at a rate of 16t·hm -2（RC4G16）.During the rice growing season,the R plot released CH 4at a rate of 86kg·hm pared with the amount emitted by R,CH 4emission was enhanced by 52%with the exclusive application of biochar （RC4）,but this was suppressed by 69%-91%with the application of desulfurized gypsum.CH 4emissions during the fallow period were relatively low for the different treatments （6.24-13.4kg ·hm -2）.By contrast,the impacts of biochar and desulfurizedgypsum on the soil CO 2flux were much more significant during the fallow period than during the rice growing season.The annual soil CO 2收稿日期：2023-04-25录用日期：2023-08-16作者简介：徐莹（2000—），女，甘肃白银人，硕士研究生，从事土壤碳氮循环与农田温室气体排放研究。