不同土壤、生物区域和农业系统中的土壤健康指标变异性及其对管理措施的敏感性

《Agriculture, Ecosystems & Environment》：Soil health indicator variability and management sensitivity across soils, bioregions, and agricultural systems

土壤健康指标因土壤形成因素和景观差异而呈现显著变异性，需结合 pedogenic context 进行评估。美国农业部自然资源保护局通过全国性 DSP4SH 项目，采用统一方法测定12项化学、生物及物理指标，发现ACE蛋白与有机碳强相关且管理敏感度最高，arylsulfatase活性在温暖干燥地区管理响应更显著，但需验证方法可重复性和解释标准。

　　

Katherine A. Dynarski|Ekundayo Adeleke|R. Louis Baumhardt|Joseph Burke|Tiffany Carter|Paul DeLaune|Huijie Gan|Julie Grossman|Josh Heitman|Divya Kandanool|Katie Lewis|Katherine Naasko|Regina O’Kelley|Deanna Osmond|Sharon Perrone|Deann Presley|Alexis Racelis|Haiying Tao|Peter Tomlinson|Laura Starr|Skye A. Wills

美国农业部-自然资源保护服务局，国家土壤调查中心，土壤研究分部，内布拉斯加州林肯市68508

摘要

由于与土地管理无关的土壤形成因素，土壤健康指标在不同土壤和景观中存在固有差异，因此应在特定的土壤形成背景下进行解释。“动态土壤属性用于土壤健康评估”（DSP4SH）是美国农业部-自然资源保护服务局发起的一项全国性倡议，旨在评估将土壤健康指标纳入土壤调查制图产品中的可行性。研究人员使用一致的方法，在多种土壤类型、生物区域和农业生产系统中测量了12个化学、生物和物理土壤健康指标。研究发现，土壤健康指标与土壤分类亚目之间存在显著差异，这表明特定背景下的土壤健康基准非常重要。所有土壤健康指标的相对值在多年生参考生态系统和农业系统之间存在显著差异；大约一半的指标（如土壤有机碳、高压灭菌-柠檬酸可提取蛋白[ACE]、高锰酸盐可氧化碳、β-葡萄糖苷酶活性和芳基硫酸酯酶活性）在土壤健康管理农业系统中的数值明显高于传统农业系统。团聚体稳定性、土壤呼吸作用和酶活性在不同项目地点之间的差异最大。研究发现，ACE蛋白对管理措施非常敏感，并与土壤有机碳高度相关，值得进一步研究作为土壤健康指标。令人惊讶的是，芳基硫酸酯酶活性在温暖干燥地区的管理敏感性最强。然而，为了使这些指标适用于土壤调查，还需要进一步研究其方法的可重复性和解释性。

引言

土壤健康是指“土壤作为维持植物、动物和人类生存的重要生态系统持续发挥作用的能力”（美国农业部-自然资源保护服务局，2025年）。近年来，这一概念引起了科学界和公众的广泛关注。然而，关于土壤健康是否是一个有用的沟通工具、可测量的属性、统一的框架，还是一个模糊且可能具有误导性的概念，土壤科学界仍存在争议（Powlson, 2020; Lehmann et al., 2020; Baveye, 2021; Janzen et al., 2021）。对土壤健康的一个常见批评是，目前尚无法在广泛接受的标准体系内对其进行定量评估（Baveye, 2021; Wade et al., 2022）。理想情况下，一个公认的土壤健康框架应提供标准，以严格测量当前土壤状况，将土壤状况与生态系统服务结果和管理措施联系起来，并指导未来的管理（Wood and Blankinship, 2022）。

开发此类框架的一个障碍是选择合适的土壤属性进行测量。由于没有单一的土壤属性能够充分代表土壤健康状况（Liebig et al., 2001），通常通过测量一系列土壤健康指标（Stott, 2019）来评估土壤状况，这些指标涵盖了化学（例如土壤有机碳含量、可提取养分）、物理（例如团聚体稳定性、容重）和/或生物（例如微生物呼吸作用、外酶活性）方面（Morrow et al., 2016; O’Kelley and Myrold, 2022）。自20世纪90年代以来，人们就一直在探讨所需的最小土壤健康指标集（Doran and Parkin, 1994），以及应测量哪些指标的问题（Hurisso et al., 2016; Morrow et al., 2016; Stewart et al., 2018; Karlen et al., 2019; Liptzin et al., 2022）。一个挑战是，许多土壤健康指标的值因与土地管理无关的土壤形成因素而在不同土壤间存在差异。例如，土壤有机碳含量与土壤母质有关（Herold et al., 2014; Angst et al., 2018），团聚体稳定性与较高的降水量和较低的温度有关（Rivera and Bonilla, 2020; Zhou et al., 2023），而养分状况会随着长期的土壤形成过程而下降（Peltzer et al., 2010; Laliberté et al., 2013）。因此，多项研究表明，土壤健康指标的值会因气候（Zuber et al., 2020; Liptzin et al., 2022）、地形（Fey and McDanel, 2024）、土壤母质（Devine et al., 2021）和土壤质地（Lazicki et al., 2021）而变化。这些因素也可能影响土壤健康指标对管理措施的反应敏感性。

国家合作土壤调查（NCSS）开发的地图和数据库产品为在适当的土壤形成背景下记录土壤健康指标提供了逻辑平台，因为NCSS产品包含丰富的土壤分类和土壤形成因素信息。近年来，土壤调查人员还开始收集受管理措施影响的土壤属性数据（Wills et al., 2017b; USDA-NRCS, 2024）。在土壤调查的背景下，这些属性被称为动态土壤属性（DSPs）。许多在土壤调查中评估的DSPs（如土壤有机碳[SOC]含量和团聚体稳定性）也被广泛认为是关键的土壤健康指标。将DSPs与在不同管理条件下的土壤地图单元相关联，可以确定特定管理条件下特定土壤的土壤健康指标基准值，并明确给定土壤的可实现目标（Wills et al., 2017a）。

“动态土壤属性用于土壤健康评估”（DSP4SH）是由美国农业部-自然资源保护服务局土壤科学健康倡议下的土壤与植物科学部门协调开展的一系列项目（自然资源保护服务局，2022; Adeleke et al., 2024; Dynarski et al., 2025）。DSP4SH项目旨在测量各种土壤类型、景观、管理方式和气候条件下的共同土壤健康指标。这些协调项目的目标是确定特定背景下的土壤健康指标参考值，支持将其纳入土壤调查产品。为了便于比较不同系统之间的结果，每个DSP4SH项目中的管理方式被分为三类：常规农业（BAU）、土壤健康管理农业（SHM）和参考条件（Ref；有关管理类别的更多描述，请参见第2.1节）。因此，这些数据提供了评估美国大陆各地土壤健康指标对土地利用和管理措施敏感性的机会。此外，由于DSP4SH项目涵盖了多种土壤、气候和生产系统，这些数据有助于比较不同土壤形成背景下的土壤健康指标基线值和管理敏感性。

在这里，我们分析了来自美国大陆各地DSP4SH项目的初步数据。我们的主要目标是描述DSP4SH项目所代表的多种土壤和生产系统中的土壤健康指标的变异性。此外，我们还试图确定哪些土壤健康指标在不同地区、管理方式和土壤形成背景下对管理措施的反应是一致的，哪些是不同的。我们还讨论了将来将更多土壤健康指标纳入NRCS土壤调查的关键考虑因素。

我们具体假设如下：

1)

土壤健康指标的值在DSP4SH项目之间存在显著差异，这归因于气候、土壤类型和生产系统的差异。

2)

尽管项目之间存在差异，但在参考条件下的土壤健康指标相对值最高，在土壤健康管理农业（SHM）条件下处于中间水平，在常规农业（BAU）条件下最低。

3)

土壤健康指标对管理措施的敏感性会受到气候、土壤属性和土地利用变化的调节。

项目组织与样本收集

DSP4SH项目由美国九所不同的合作大学实施。这些项目涵盖了多种土壤类型、气候、生产系统和管理方式（表1，表S1）。研究地点的纬度介于26.3°N至46.7°N之间，环境条件和土壤属性各不相同（图1，表1）。各地点的年平均温度（MAT）范围为6.84°至23.9°C，年平均降水量（MAP）范围为355至1480毫米。

土壤健康指标值

研究的土壤属于四种土壤类型（Alfisols、Entisols、Mollisols和Ultisols），每个地点0–10厘米深度的平均粘土含量范围为7.9%至38.4%。土壤健康指标的值在不同地点和同一地点内部存在显著差异，不同管理方式之间也存在差异（表2，表S1）。主成分分析和相关性分析显示，这些指标之间存在许多相关性（图2，图S1）。

土壤健康指标值的变异性

我们研究了美国大陆10个DSP4SH项目中的12个土壤健康指标的值，并测试了这些指标在不同农业环境下的敏感性。支持我们的第一个假设的是，所有土壤健康指标的值在不同气候、土壤类型和土地利用条件下都存在差异（表2，表S1）。土壤亚目结合了土壤、气候和地形因素，能够解释更多的变异

CRediT作者贡献声明

Carmen Ugarte：撰写 – 审稿与编辑，调查。Divya Kandanool：撰写 – 审稿与编辑，正式分析。Laura Starr：撰写 – 审稿与编辑，调查。Deanna Osmond：撰写 – 审稿与编辑，调查。R. Louis Baumhardt：撰写 – 审稿与编辑，调查。Wills Skye A：撰写 – 审稿与编辑，监督，项目管理，方法论，概念化。O'Kelley Regina：撰写 – 审稿与编辑，调查。Ekundayo Adeleke：撰写 –

利益冲突声明

作者声明没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文的研究结果。

致谢

本研究得到了美国农业部-自然资源保护服务局的支持，具体通过CESU协议 #68–3A75–17–333, #68–3A75–17–448, #68–7482–17–017, #68–7482–17–016, #NR183A750025C003, #NR183A750025C013, #NR203A750025C003, #NR193A750023C018, #NR183A750025C005, 和 #NSD21IRA0010863。

我们感谢Isaac Madsen和Savanna Crossman在野外数据收集、实验室处理和数据整理方面的辛勤工作。

美国农业部禁止