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时间:2018-08-07
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1、人为与环境因子对农田土壤有机质影响的比较研究——以典型黑土区和水稻土区为例*国家自然科学基金项目(41571209,41301242)资助SupportedbytheNationalNaturalScienceFoundationofChina(Nos.41571209and41301242)郭乃嘉1,2史学正1,2赵永存1,2†通讯作者,E-mail:yczhao@issas.ac.cn作者简介:郭乃嘉(1987-),男,河南新乡人,博士研究生,主要从事资源环境与遥感信息研究。njguo@issas.ac.cn收稿日期:2015-12-17;收到修改稿日
2、期:徐胜祥1,2王美艳1,2孔超1,2(1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)(2中国科学院大学,北京100049)摘 要 土壤有机质(SOM)与农田可持续利用、粮食安全和土壤固碳关系密切,分析其影响因子意义重大。目前关于SOM影响因子的研究多涉及单一或少量因素,缺少环境因子与农田管理相结合的详细分析。为综合分析环境和人为因素对农田SOM的影响,利用2011年采集于典型黑土样区的281个样点和水稻土样区的193个样点,结合相应农田管理调查数据,采用双样本Kolmogorov-Smirnov检验、Kendallτ
3、相关分析、随机森林模型进行对比研究。结果表明通过综合环境与农田管理措施数据,随机森林方法可以较好地预测农田SOM。该方法对影响因子重要性的分析显示出黑土区水热条件、黏粒含量影响显著,水稻土区田间管理作用明显。关键词 土壤有机质;影响因子;农田管理;随机森林模型中图分类号S158.9文献标识码A土壤有机质(SOM)是衡量土壤肥力的重要指标,其含量水平能够影响作物产量[1],与粮食安全密切相关。同时,土壤能够固定大量的碳[2],缓解温室气体排放对环境的影响,SOM含量是土壤有机碳(SOC)储量的直接反映。在区域层面识别农田SOM的主要影响因子、分析各因子的作用
4、大小与方式,对于指导农田管理,促进粮食增产和土壤固碳具有重要意义。目前区域层面关于SOM影响因子的研究,按所分析影响因子的性质可分为三类。第一类基于气候、地形和土地利用数据进行研究。Hobley等[3]在澳大利亚新南威尔士地区的研究表明降水通过影响植被初级净生产力、气温通过影响微生物活性、土地利用通过影响作物产量和土壤混合对SOM产生作用。Follett等[4]在美国大平原、Xiong等[5]在美国佛罗里达采用气候和土地利用数据研究了SOC的影响因子。此类研究侧重于环境因子,人为因素的影响只能通过土地利用粗略衡量,不能定量反映人为因素对SOM的影响。第二类
5、研究主要采用文献数据以Meta分析方法评估田间管理措施对SOM的影响。Tian等[6]利用1980—2012年间的95篇文献、582对样点分析了长期施肥与秸秆还田对中国水稻土SOC的影响,结果表明肥料施用、秸秆还田均能显著提高稻田SOC含量。采用此类方法,Alvarez[7]研究了氮肥施用和保护性耕作对SOC储量的影响,Ogle等[8]研究了农用地利用类型和农田管理措施在不同气候条件下对SOC储量的影响。此类研究侧重分析人为因素的影响,缺少与环境因子的结合。同时,其结果易受数据来源和精度的影响,存在一定程度的不确定性。与前两类研究不同,基于农田管理调查数据
6、,结合区域内气候、地形等因素,分析SOM的主要影响因子,其结果更加全面、可靠。Goidts等[9-10]和Meersmans等[11]在比利时将土壤数据与农田管理问卷调查数据相结合,对SOM的演化进行了研究,结果表明农田管理措施、土壤黏粒含量和降水量是该区SOM演变的主导因子。目前在区域层面采用此类方法,综合分析人为与环境因子对我国农田SOM的影响、定量各影响因子相对重要性的研究仍十分缺乏。随机森林作为一种机器学习方法已被应用于SOC与影响因子的分析[12-14]。该方法能够反映土壤属性与各种因子间复杂的相互作用,提高影响因子对SOM的解释能力,并能定量各
7、因子的相对重要性。基于目前研究的不足和新分析方法的优点,本文使用农田管理调查资料、气象和地形等数据,以随机森林方法构建SOM与影响因素间的模型,定量评估环境和农田管理措施对SOM的影响,并对不同样区农田SOM主要影响因素的差异进行探讨。1材料与方法1.1采样设计本文选择东北典型黑土区和华中典型水稻土区的农田进行研究。这两个区域是我国重要的粮食产区,总共涵盖了单季玉米、单季大豆、单季水稻和稻—麦轮作等典型种植制度和与之相应的施肥、耕作模式。能够反映旱地和水田两种土地利用方式下各种田间管理措施对农田SOM的影响。同时,两区域分属不同气候带,具有不同的水热条件及
8、成土环境,能够充分反映气候、地形对农田SOM的影响。土壤样点位置分
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