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为探究耕作对农业生产及土壤参数的影响，研究人员在奥地利 3 个长期生态研究（LTER）站点（2 conventional，1 organic）开展试验，设不同耕作深度处理，测产量、土壤有机碳等参数，数据可用于环境研究等，具重要科学价值。
农业生产与土壤健康一直是全球关注的焦点。随着世界人口的指数增长以及气候变化问题的日益严峻，全球粮食主权面临着巨大压力，农业土地作为有限资源，不仅要产出人类所需的食物，还要提供生物质能源和材料。然而，传统耕作方式对土壤生态系统的影响长期以来缺乏系统性的长期数据支撑。短期实验往往只能反映特定时间和地点下系统的即时响应，无法揭示土壤有机碳储量变化等需要多年甚至数十年才能显现的长期生态过程。因此，开展长期生态研究（Long-Term Ecological Research, LTER），深入了解农业系统中化学、物理和生物过程的动态变化，对于实现农业土地的可持续管理、维持土壤肥力和保障未来资源供应至关重要。
奥地利健康与食品安全局（AGES）、自然资源与生命科学大学（BOKU University）等机构的研究人员，聚焦于耕作方式这一关键农业管理措施，在奥地利潘诺尼亚地区的 “Marchfeld” 农业生态集群内的三个长期试验点（两个常规管理站点 Gross-Enzersdorf、Fuchsenbigl 和一个有机管理站点 Rutzendorf；MUBIL）开展了为期 5 年（2018–2022）的研究。该研究旨在评估免耕（No till）、最小耕作（Minimum tillage，5–8 cm）、减少耕作（Reduced tillage，10–15 cm 或 15–20 cm）和常规耕作（Conventional tillage，25–30 cm）对初级生产（作物产量）和选定土壤参数（如有机碳、氮浓度等）的影响。研究成果发表在《Scientific Data》上，为农业可持续发展提供了重要的数据支撑。
研究人员采用了以下主要关键技术方法：在三个长期试验点设置不同耕作深度的处理，其中常规管理站点还额外设置了免耕和最小耕作处理；记录 2018–2022 年的农业管理措施，包括播种、施肥、收获、耕作等；每年在不同土壤深度采集土壤样本（通常以 10 cm 或 15 cm 为增量，不同站点采样深度范围不同）和作物样本，测定作物产量（干物质）以及土壤中的总有机碳（Total Organic Carbon, TOC）、总氮（Total Nitrogen, N）和 C/N 比等参数；数据通过 Microsoft Access 2019 创建，并存储于 Zenodo 数据库，同时进行了严格的质量控制，包括田间试验设计合规性检查、实验室分析质量保证、数据输入错误检测及统计分析等。
研究结果
试验站点概况
- Fuchsenbigl（FB）：1988 年启动，采用完全随机区组设计，设置最小耕作（5–8 cm）、减少耕作（15–20 cm）、常规耕作（25–30 cm）处理，种植冬小麦、大豆等作物，土壤类型为典型黑钙土（Haplic Chernozem）。
- Rutzendorf（MUBIL）：2003 年转为有机 farming，2016 年引入耕作试验，设置减少耕作（10–15 cm）和常规耕作（25–30 cm）处理，作物轮作周期为 8 年，包含苜蓿、冬小麦等，土壤为石灰性棕壤（Calcaric Phaeozem）。
- Gross-Enzersdorf（GE）：1996 年启动，采用裂区设计，处理包括免耕、最小耕作（8–10 cm）、减少耕作（20–25 cm，每四年深松至 35 cm）和常规耕作（25–30 cm），种植玉米、冬小麦等，土壤为石灰性黑钙土（Calcaric Chernozem）。
作物种植与土壤参数
- 作物轮作：各站点在 2018–2022 年种植不同作物，如 FB 种植高粱、冬小麦等，MUBIL 种植豌豆、冬小麦等，GE 种植大豆、冬小麦等。
- 土壤参数：TOC、N 等参数在不同土壤深度分布各异，例如 GE 站点的 TOC 含量（2.33%）高于 FB（1.20%）和 MUBIL（1.89%），这可能与耕作方式和管理类型有关。免耕和最小耕作处理在一定程度上影响了土壤结构和养分循环。
研究结论与讨论
本研究通过对三个长期试验点的系统性监测，提供了不同耕作方式下作物产量和土壤参数的长期数据集。结果表明，耕作深度显著影响土壤物理结构、养分含量及作物产量。免耕和最小耕作可减少土壤侵蚀、改善水分渗透能力，但可能导致作物产量低于常规耕作，且土壤厌氧环境可能促进 N?O 排放；常规耕作虽利于初期作物生长，但会破坏土壤团聚体，加速土壤有机碳矿化。这些数据揭示了不同耕作方式在短期效应与长期生态影响之间的权衡，为农业可持续管理提供了关键依据。
该研究的重要意义在于，其长期数据能够帮助科学家和利益相关者深入理解耕作方式对土壤 - 作物系统的累积效应，为全球范围内的农业生态建模、环境政策制定以及可持续耕作实践的推广提供了宝贵资源。通过整合多站点、多年份的数据，研究进一步强调了 LTER 在揭示农业系统复杂动态过程中的不可替代作用，为应对未来粮食安全和气候变化挑战提供了科学支撑。
