秸秆还田策略通过DOM垂直分布特征调控土壤微生物商数的机制研究

本研究针对秸秆还田如何通过溶解性有机质(DOM)垂直分布特征调控土壤微生物商数(SMQ)这一科学问题，通过四种耕作方式(CT/NTS/CTS/DTS)的田间试验，揭示了CTS处理最能有效提升SMQ，阐明了0-20cm以土壤酶活性主导、20-40cm以DOM特性主导的SMQ分层调控机制，为优化农业管理实践提供了理论依据。

　　

在广袤的黑土地上，一个关乎粮食安全的隐形战场正在土壤微生物与有机质之间悄然展开。土壤微生物商数(SMQ，即MBC/SOC比值)作为土壤健康的"晴雨表"，其变化直接影响着作物生长环境。然而令人困惑的是，虽然已知溶解性有机质(DOM)是微生物的"能量货币"，但DOM在土壤剖面中的不均匀分布如何调控SMQ的垂直变化，至今仍是未解之谜。更棘手的是，不同秸秆还田方式对DOM特性的改造效果参差不齐，农民们迫切需要科学指导来选择最佳还田策略。

中国科学院长春地理与农业生态研究所的研究团队在吉林长春的 Mollisols 黑土区展开了一项开创性研究。他们设计了四种耕作处理：传统耕作(CT)、免耕秸秆覆盖(NTS)、传统耕作+秸秆混施(CTS)和深翻秸秆混施(DTS)，在0-40cm剖面分层取样，结合三维荧光光谱和随机森林算法，首次揭示了DOM垂直异质性调控SMQ的精细机制。论文发表在《Agriculture, Ecosystems 》期刊，为秸秆还田实践提供了精准调控的理论基础。

研究采用的关键技术包括：田间定位试验（4种处理×4个土层）、溶解有机碳(DOC)测定、微生物生物量碳(MBC)氯仿熏蒸提取法、三维荧光光谱-平行因子分析(EEM-PARAFAC)解析DOM组分、土壤酶活性检测（涉及β-葡萄糖苷酶等关键酶），以及随机森林机器学习算法分析驱动因子贡献率。

【Changes in SMQ】
研究发现SMQ随土层加深呈递减趋势，这与微生物活性随深度减弱规律一致。令人振奋的是，所有秸秆还田处理均显著提升SMQ，效果排序为CTS(提升38.6%)>NTS(31.2%)>DTS(25.4%)>CT。特别值得注意的是，CTS处理在0-10cm层创造了最高的MBC(326mg/kg)和SOC(19.8g/kg)含量。

【Effects of straw return treatments on SMQ】
深层机制分析显示，NTS和CTS加速了蛋白质类荧光物质随深度的变异速率，而DTS则显著促进腐殖质类物质的垂直分异。随机森林模型揭示：在0-20cm层，土壤酶活性和速效养分对SMQ的解释度达72%，而在20-40cm层，DOM特性（特别是腐殖质组分C2）成为主导因素，贡献率突破65%。

【Conclusion】
该研究首次阐明秸秆还田通过"DOM特性-微生物代谢"耦合路径调控SMQ的垂直分异规律。CTS处理被证明是最佳策略，其通过增加表层腐殖质组分(提升29.8%)和优化深层DOM组成，实现全土层SMQ协同提升。这一发现不仅破解了DOM垂直运输影响微生物地理分布的谜题，更创新性地提出"上层促活、下层改质"的分层管理理念，为黑土保护性耕作提供了精准施策的科学依据。研究团队特别指出，未来应重点关注DOM分子组成与微生物功能群的互作网络，以进一步完善土壤健康评价体系。