冻结 saline water 灌溉下盐碱地土壤功能重塑与作物产量驱动机制

《Frontiers in Plant Science》：Soil function reshaping and crop yield driving mechanisms in saline-alkali soil under freezing saline water irrigation

　　

淡水匮乏与土壤盐渍化长期制约干旱半干旱区农业生产（Qin等，2025）。淡水不足降低灌溉可靠性，而盐分累积削弱土壤生产力并限制作物稳产高产（Cheng等，2021；Du等，2023）。随着农业用水竞争加剧，咸水作为重要非传统水资源逐渐成为缓解淡水短缺的替代选择（Liu等，2024）。然而，咸水利用伴随风险：生长期长期或高强度咸水灌溉可能导致根区盐分累积、土壤苏打化及结构退化，从而增加农业生产风险（Yin等，2021）。近期长期咸水灌溉研究表明，灌溉水盐度升高显著增加土壤电导率（EC）和钠吸附比（SAR），同时对土壤孔隙特征及酶活性产生不利影响（Zhang等，2024a；Ye等，2025）。这些发现表明，咸水的有效利用不仅取决于水质本身，还与灌溉时机和灌溉方式密切相关（Xin等，2024）。

与生长期直接咸水灌溉不同，冻结 saline water 灌溉（FSWI）是一种基于冬灌的洗盐方法，其关键作用期发生在播前冻融阶段。其作用不仅限于补充土壤水分，还可能通过冻融过程改变水盐运移、热状况和结构属性（Guo等，2021；Li等，2026b）。已有研究表明，咸冰融水在入渗过程中表现出显著的水盐分离特征：初期融水盐浓度较高，而后续融水呈现较低盐度和较低钠吸附比，从而促进盐碱土壤中水盐再分配（Guo和Liu，2015；Xiao等，2017）。土柱实验进一步证实，咸冰融水入渗可增加土壤含水量并影响土壤剖面盐分迁移（Yang等，2021；Zhang等，2023）。田间研究同样表明，FSWI可调控土壤水热盐动态：适宜灌溉量利于蓄水淋盐，而过量灌溉则可能诱发次生盐渍化风险（Li等，2025；Han等，2025）。

目前FSWI研究主要集中于土壤盐分迁移、土壤水分和作物响应方面，虽取得显著进展，但现有研究多围绕土壤含水量、电导率或最终产量等单一指标，缺乏对FSWI下播前土壤功能变化的系统性认识（Qiao等，2026；Li等，2026a）。尤其缺乏将土壤水盐功能、微生物功能及温结构功能纳入统一分析框架的研究，也缺乏对播前土壤环境改善如何对后续生长季产生持续 legacy effects（遗留效应）的深入阐释。

FSWI的调控效应本质上具有多维性和复杂性，其结果不仅体现在播前土壤功能变化上，还反映在作物生长、产量形成和籽粒品质方面（Li等，2023；Luo等，2025；He等，2025）。不同处理可能在某些指标上表现良好，但未必在其他指标上同样优异。因此，依赖单一指标或简单处理比较不足以准确评估不同灌溉量的综合效应（Liu J.等，2025；Lin等，2025）。主成分分析（PCA）可整合多指标信息，为处理间的综合优化提供依据。同时，作物产量通常受多种土壤因素和作物性状共同调控，且这些关系往往呈非线性（Zhang等，2022）。近期FSWI研究已表明，土壤水分和盐分是作物生长的重要决定因素，而过量灌溉会改变其作用强度和方向（Guo等，2024）。在此背景下，常规显著性检验不足以确定主导变量、效应方向和产量提升的有利区间（Li J.等，2024；Ma等，2025）。与传统随机森林等机器学习方法相比，XGBoost因其梯度提升和正则化机制，更适合捕捉土壤水、盐、结构、温度和微生物指标间的复杂非线性相互作用，同时降低过拟合风险。此外，SHAP（Shapley Additive Explanations）通过量化各土壤功能变量的相对贡献、正负效应方向及阈值区间，克服了黑箱模型的可解释性局限。因此，将PCA与XGBoost-SHAP相结合，可实现从综合处理评价到产量形成机制识别，再到关键调控区间提取的连续分析路径，这也体现了本研究在分析框架和方法学上的创新性（Jones等，2022；Aksoy等，2024）。

基于上述原理，研究人员设立了不同灌溉量的FSWI处理，并在生长季保持一致的农艺管理，以分离播前土壤环境对后续作物表现的遗留效应。具体研究目标为：（1）系统评价不同FSWI灌溉量如何调控播前土壤多功能性，包括冻融期土壤水盐、热结构及微生物功能；（2）明确这些变化如何影响生长季向日葵生长、产量形成和籽粒品质；（3）识别控制产量形成的主导土壤功能驱动因子及其阈值区间。

## 研究背景与意义

干旱半干旱区农业长期面临淡水匮乏与土壤盐渍化的双重挑战（Qin等，2025）。随着农业用水竞争加剧，咸水作为非传统水资源逐渐成为缓解淡水短缺的替代选择，但生长期咸水灌溉易导致根区盐分累积、土壤苏打化及结构退化（Yin等，2021）。冻结 saline water 灌溉（FSWI）作为一种冬灌洗盐技术，其关键作用期在播前冻融阶段，可通过冻融过程改变水盐运移、热状况和结构属性（Guo等，2021；Li等，2026b）。然而，现有FSWI研究多聚焦单一指标如土壤含水量、电导率或最终产量，缺乏对播前土壤水盐、微生物、温结构多功能性的系统评价，也未深入阐释播前土壤环境改善如何对后续生长季产生持续遗留效应。此外，作物产量受多因素非线性共同调控，仅靠传统统计方法难以确定主导变量、效应方向及有利区间。为此，研究人员于《Frontiers in Plant Science》发表了这项研究，旨在建立从综合处理评价、产量驱动机制识别到关键阈值提取的完整分析框架，为寒旱盐碱区咸水资源安全利用和灌溉管理优化提供理论依据与实践参考。

## 主要技术方法

研究于2022年至2024年在内蒙古自治区达拉特旗开展三年田间试验，试验地位于温带大陆性气候区，年均日照3000小时，年均气温6.5°C，无霜期140天，年均蒸发量2200毫米，年均降水量300毫米，0-40厘米土层平均盐度10.23 g kg^-1，pH值为9。试验设置0（CK）、90（FSWI90）、180（FSWI180）和270毫米（FSWI270）四个灌水量处理，灌溉水矿化度8.52 g L^-1，pH为9，在日均温低于-5°C时进行覆膜结冰灌溉，首轮灌溉30%水量，待完全冻结后再灌注剩余70%，三年灌溉启动时间分别为2022年11月15日、2023年11月18日和2024年11月16日。供试作物为"美葵363"向日葵，行距40厘米，株距60厘米，生长季采用黄河水滴灌，施氮磷钾复合肥（N-P₂O₅-K₂O：14%-16%-15%）450 kg ha^-1。播前测定0-40厘米土层土壤功能指标，包括土壤含水量（SWC）、电导率（EC）、总盐含量（TSC）、钠吸附比（SAR）、孔隙直度（PD）、孔隙连通性（PC）、土壤温度（ST）、土壤温度梯度（STG）、微生物多样性（MD）、微生物群落稳健性（Rob）、群落稳定性（CS）和酶活性（EA），其中PD和PC采用工业CT扫描及Avizo软件三维重建获取，微生物指标通过16S rRNA和ITS扩增子高通量测序获得。作物成熟期测定株高、叶面积指数、花盘直径、植株干重、千粒重和产量等生长指标，以及含油率、油酸含量、蛋白质含量和粗脂肪含量等品质指标。数据分析采用z-score标准化后进行主成分分析（PCA），构建综合生长指数（GI）和综合品质指数（QI）；采用XGBoost回归结合SHAP解释方法，以36个样点-年份观测值（4处理×3重复×3年）训练模型，六折交叉验证，识别产量驱动因子及其阈值区间。

## 研究结果

**土壤功能响应模式**

标准化分析显示，不同灌水量FSWI显著影响播前土壤功能，且2022-2024年整体模式一致。FSWI180处理在三年的综合效应最优：SWC标准化值分别为0.855、0.473和0.717，EC为1.000、0.454和1.000，TSC为1.000、0.766和1.000，SAR为1.000、0.591和1.000，三年均值分别达0.682、0.818、0.922和0.864，表明该处理能在不同年际条件下维持土壤蓄水、降盐和缓解苏打化风险的稳定平衡。FSWI90虽有一定改善，但幅度有限；FSWI270的SWC均值最高（0.911），但TSC和SAR均值仅0.633和0.473，表明过量灌溉虽增强蓄水，但增加了盐分反弹和苏打化风险。

在土壤温结构功能方面，FSWI180的PD和PC在2022和2024年均达1.000，2023年分别为0.314和0.347，三年均值0.771和0.782，显著高于FSWI90的0.226，表明适宜灌水量更利于形成直接且连通性好的孔隙结构。FSWI270的PD和PC均值略高，但优势主要集中于2023和2024年，且其水盐调控和微生物指标较弱，结构优势未能转化为整体土壤功能优势。FSWI180的ST和STG均值分别为0.449和0.840，表明该处理维持了相对稳定的土壤热环境并利于冻融期热交换。

土壤微生物功能对灌溉量更为敏感。FSWI180的MD、Rob、CS和EA三年均值分别为0.871、0.764、0.822和0.768，四项指标在2022年均达1.000，且Rob、CS和EA在2024年也达1.000，表明该处理大幅增强了微生物活性并改善了群落结构和功能的稳健性与稳定性。FSWI90的MD均值为0.623，但Rob、CS和EA均值仅0.182、0.224和0.206，表明低灌水量对微生物活性及群落优化的作用有限。FSWI270的EA均值达0.894，但MD、Rob和CS均值仅0.551、0.481和0.538，均低于FSWI180，表明过量灌溉可能削弱微生物群落的结构完整性和稳定性。

综上，FSWI180通过播前土壤水盐、结构和微生物功能的协同重塑，提供了最有利的播前土壤功能背景。

**作物生长与籽粒品质**

2022-2024年，FSWI显著影响作物生长和产量，各指标对灌水量呈一致的非线性响应。FSWI180总体表现最优，FSWI90次之，FSWI270相对FSWI180下降，FSWI0最差，表明存在明显最优值而非单调增益。2024年处理间差异更为显著：FSWI0株高降至125.45厘米，而FSWI180为187.40厘米，相差61.95厘米；FSWI180的叶面积指数三年分别为3.80、4.01和3.62，FSWI0仅1.90、1.87和1.84；FSWI180干物质积累分别为320.00、340.09和323.14克，FSWI0为165.00、174.70和185.26克；花盘直径由FSWI0的16.00、15.30和16.06厘米增至FSWI180的25.00、27.47和24.97厘米；千粒重由45.0、44.45和40.11克增至71.0、71.17和67.16克。FSWI180最终产量较FSWI0分别高约111%、93%和93%。

籽粒品质性状对FSWI强度呈明显非线性响应。适度灌溉有利于油脂相关品质，高灌溉则促进蛋白质积累，表明存在油品质改善与蛋白增益之间的权衡。含油率最为敏感：FSWI180三年分别为48.37%、43.96%和49.10%，较FSWI0分别提高23.4%、3.2%和27.2%。FSWI270虽也提高含油率，但效果较弱，2023年仅40.85%，低于FSWI0的42.62%。油酸含量呈相同模式，FSWI180峰值达82.00%、84.28%和83.80%，较FSWI0分别高10.8%、11.0%和6.8%。相反，蛋白质含量以FSWI270最高，达19.30%、19.71%和19.67%，较FSWI0高9.0%、7.2%和4.0%。粗脂肪含量FSWI180在2022和2023年最高（42.00%和43.58%），2024年FSWI90略高（43.95%），FSWI180为43.22%，均高于FSWI0的33.89%。

**基于PCA的综合作物评价**

研究人员采用z-score标准化后对生长指标（株高、叶面积指数、花盘直径、植株干重、千粒重、产量）和品质指标（含油率、油酸含量、蛋白质含量、粗脂肪含量）进行主成分分析，构建综合生长指数（GI）和综合品质指数（QI）。适宜性检验确认数据集适用于PCA：GI的KMO值为0.862，Bartlett球形检验显著（χ2=239.944，df=15，P<0.001）；QI的KMO值为0.729，Bartlett球形检验显著（χ2=26.053，df=6，P<0.001）。生长性状PC1和PC2分别解释80.20%和9.74%变异，累计89.94%；品质性状PC1和PC2分别解释53.75%和20.54%，累计74.29%。

定量上，FSWI180在两方面均具最强整体优势，GI和QI均值分别为2.126和1.182，均高于其他处理。FSWI0表现最差，GI和QI均值分别为-3.142和-1.264。FSWI90和FSWI270处于中间水平，GI均值分别为0.584和0.432，QI均值分别为0.233和-0.151。样本在PCA空间的分布进一步凸显处理间差异：FSWI180样本主要位于高GI和高QI象限，表明适度灌溉下生长、产量和籽粒品质的协同改善；FSWI0多分布于低GI和低QI象限；FSWI90和FSWI270处于过渡位置，存在明显生长与品质间的权衡。

**XGBoost-SHAP识别的产量驱动因素与阈值**

为识别FSWI下产量形成的主导驱动因素，研究人员以产量为响应变量，冻融消融期关键土壤环境和生物指标为预测因子，建立XGBoost回归模型并以SHAP量化变量贡献。模型基于36个匹配的样点-年份观测值训练，六折交叉验证，最优提升轮数为74。

SHAP分析确认SWC为产量首要驱动因素，贡献总重要性的37.29%，表明有效根区水分可用性是影响产量变异的主要限制因子。其次为TSC、Rob和EC，平均绝对SHAP值分别为90.09、64.04和61.43，贡献占比15.66%、11.13%和10.68%。四者合计解释74.75%的总贡献，表明产量主要受水分供给、盐胁迫和微生物抗扰动能力的联合控制。EA、CS和SAR也有贡献，分别占8.72%、5.48%和5.01%，表明水盐条件适宜后，生物过程和苏打化风险进一步塑造产量差异。STG、MD和ST贡献比例较小，主要作为背景调节因子。

关键变量的SHAP响应曲线显示出明确阈值和敏感区间：SWC零交叉点为15.99%，敏感范围为12.09%-17.15%，低于12.09%时水分亏缺显著限制产量，高于17.15%后边际效益下降；TSC零交叉点为8.85 g kg^-1，敏感范围8.55-9.79 g kg^-1；EC零交叉点为3.14 dS m^-1，敏感区间2.80-3.23 dS m^-1；Rob、CS和EA的零交叉点分别为0.41、0.41和33.97 μg g^-1 h^-1，敏感区间分别为0.31-0.45、0.39-0.42和19.84-45.99 μg g^-1 h^-1，表明微生物稳健性、群落稳定性和酶活性仅在达一定功能水平后才对产量产生正向贡献。

## 讨论总结与结论

研究人员在讨论中指出，FSWI对土壤功能的影响存在明显非线性，并非随灌溉量增加而线性增强，而是反映了水分补给、盐分再分配、碱化缓解和微生物功能维持之间的平衡。适宜FSWI更有效的根本原因在于冻融期水盐热动态过程：冻结干旱盐碱条件下，冰水相变改变土壤基质势和温度梯度，驱动水盐垂向与侧向再分配，过量灌溉虽增强短期蓄水，却可能增加返盐和碱化风险，削弱整体效益。此外，孔隙连通性改善并不必然意味着土壤功能改善，当EC和SAR维持高位时，土壤团聚体稳定性、离子条件和微生物生境仍可能受限。

作物生长与品质协调改善的机制在于，适宜FSWI通过改善根区水分可用性和缓解盐胁迫，促进冠层发育、干物质积累和籽粒灌浆；而作物响应并非仅取决于水分充足性，而在于水分供给效益与盐胁迫风险之间的平衡。品质响应显示适度灌溉主要改善油脂相关性状，较高灌溉则促进蛋白质积累，表明高产与优质并非必然重合，需要更精准的水盐调控。

该研究的核心创新在于建立了可解释的产量调控框架：XGBoost-SHAP结果表明产量并非由灌溉量单一决定，而是根区水分可用性、盐胁迫强度和土壤生态功能的平衡结果。水分因子决定灌溉能否转化为有效作物水分利用，盐度指标定义主要约束边界，微生物稳健性、稳定性和酶活性则为产量潜力实现提供生物支撑。相较于传统回归或单因素分析，该研究进一步识别了关键变量的阈值位置和敏感区间，将解释从变量排序推进到过程边界界定。但需注意，基于36个观测值的阈值主要代表特定土壤、气候和管理条件下的统计过渡范围，而非普适管理阈值，其在不同盐类型、地下水位、气候年份和更大空间尺度上的稳定性仍需更大样本验证。

研究结论表明：FSWI对盐碱地土壤功能和向日葵表现的影响呈非线性，更大灌溉量未必带来更大效益。FSWI180通过协调冻融期土壤水分可用性、盐度调控、土壤结构条件和微生物功能状态，在统一农艺管理下实现了更好的向日葵生长、更高产量和改善的籽粒品质。集成PCA和XGBoost-SHAP分析进一步表明，产量形成主要由SWC、TSC、EC和微生物群落稳健性的联合效应控制，而非灌溉量本身或任何单一土壤因子。尽管FSWI180未将每个单项指标优化至最大，但实现了关键产量驱动因子间的最佳平衡。这些发现提示，寒旱盐碱区FSWI管理应聚焦水分蓄水、盐分控制和微生物功能的协同调控，在该研究条件下180毫米可作为改善土壤条件、支持向日葵稳产优质生产的实用参考灌水量。