绿肥与生物炭在减氮与土壤健康中的协同增效机制：多种评估框架的启示

《Biochar》：Synergistic effects of green manure and biochar for a win-win in nitrogen reduction and soil health: insights from multiple assessment frameworks

　　

综合养分与田间管理是农田土壤健康的核心，但在减氮（N）条件下通过联合施用有机改良剂提升土壤质量指数（SQI）的评价框架仍较缺乏。为此，研究人员开展了三期田间试验，以探究绿肥（GM）及其与生物炭配施（GB）对减氮条件下SQI的影响。结果如下：（1）GM与GB处理较冬季休耕（WF）使SQI在两个时期内快速且持续地提高66.67%–116.67%，该效应在常规施肥与控释肥（CRF）体系下均成立。（2）在CRF减施30%条件下，GB处理的水分保持功能指数（0.92）、碳固持功能指数（0.68）、氮素固定功能指数（0.67）、养分供应功能指数（0.81）以及微生物多样性提供功能指数（0.75）和SQI（0.77）提升幅度最大；但CRF减施45%则带来过度减氮风险。（3）在构建的三种评估框架中，基于土壤功能指数（SFI）的框架精度最高；基于主成分分析（PCA）的最小数据集（MDS）在效率与准确性之间取得最佳平衡；基于网络分析（NA）的MDS仅使用四项指标即保持可接受的精度。（4）贝叶斯回归与结构方程模型（SEM）表明，土壤微生物多样性是提升SQI的关键因素，GM与生物炭主要通过增强微生物多样性功能与土壤水分保持能力，间接促进碳固持与养分供应。上述结果为在稳定产量与恢复土壤健康之间实现协同提供了新的机制性蓝图，并为可持续种植系统设计奠定了定量基础。

研究背景与意义：土壤以水分保持、碳固持、氮素固定和养分供应等多功能性提供关键生态系统服务，其物理、化学与生物学属性的耦合是评价土壤质量的基础。然而，集约化农业长期依赖高量化肥投入以保障粮食安全，已导致全球农田土壤退化，表现为酸化、养分失衡、肥力下降以及水分保持和微生物活性受损，进而限制产量并加剧养分流失和面源污染。减施化肥可缓解过度施肥引发的土壤退化，但过度减氮会造成有效氮不足，扰乱碳、氮、磷循环，抑制作物生长并削弱微生物功能。因此，整合控释肥（CRF）、绿肥（GM）与生物炭等投入品的资源节约型管理，成为在减氮背景下重建养分循环、恢复土壤功能、实现作物稳产与土壤健康双赢的重要途径。华北平原是我国核心粮食产区，玉米单作系统高度依赖化肥，冬季休耕期内种植豆科绿肥能通过生物固氮增加土壤氮素和有机碳输入，但短期单独绿肥在持续提升水分保持、碳固持和养分供应功能方面存在不足。与此同时，绿肥与生物炭配施（GB）能否在减施CRF条件下产生协同效应、其作用阈值与机制路径尚不清楚。此外，现有土壤质量评价多偏重理化指标，生物属性整合不足，且缺乏基于土壤功能指数（SFI）的定量评估框架。为此，本研究发表于《Biochar》，旨在构建并比较基于SFI、主成分分析（PCA）最小数据集（MDS）和网络分析（NA）MDS的土壤质量指数（SQI）评价框架，解析GM与生物炭协同提升SQI的机制。

主要技术方法概述：研究人员于2021–2024年在天津市华北平原玉米种植区开展三期田间试验，设置常规施肥及100%、70%、55%常规用量的CRF四个氮水平，并搭配冬季休耕、单种GM及GB三种田间管理，共12个处理，每处理3次重复；在2022年和2024年玉米收获后采集0–20 cm土壤样品，测定22项土壤属性（5项物理、9项化学、8项生物学），并基于水分保持、碳固持、氮素固定、养分供应和微生物多样性提供五大功能构建SFI；同时采用PCA和NA筛选MDS，结合随机森林、Mantel检验、贝叶斯回归与结构方程模型（SEM）解析各因素对SQI的影响路径。

研究结果：3.1 土壤物理、化学、生物学属性与作物生产力的变化 与冬季休耕相比，GM和GB处理在第一期和第三期均显著改善土壤物理结构，表现为土壤含水量（SWC）、土壤总孔隙度（STP）和田间持水量（FC）升高，容重（BD）降低，其中45%减氮条件下GB处理提升最显著。化学方面，GM和GB提高了矿质氮（MN）、有效磷（APO）、速效钾（AK）、全氮（TN）和土壤有机碳（SOC）；生物学方面，GB处理对微生物生物量碳（MBC）、微生物生物量氮（MBN）、β-1,4-葡萄糖苷酶（BG）和L-亮氨酸氨肽酶（LAP）活性的促进最快且最显著。产量方面，GB处理在100% CRF下玉米产量最高，30%减氮可维持产量不降低并提高氮肥偏生产力，而45%减氮则显著降低产量。3.2 土壤功能指数及其可靠性验证 对所构建的SFI进行验证，水分保持功能指数（Water_SFI）、碳固持功能指数（Carbon_SFI）和氮素固定功能指数（Nitrogen_SFI）与可测代用指标SWC、SOC和TN的Pearson相关系数r为0.88–0.92，R²为0.77–0.84。各功能指数的主成分解释率为79.39%–96.22%。与休耕相比，GM和GB普遍提升各SFI，其中30%减氮下GB处理表现最优，第三期碳固持、氮素固定、养分供应和微生物多样性功能指数分别达到0.68、0.67、0.81和0.75，水分保持功能指数为0.92；45%减氮则显著降低氮素固定和养分供应功能指数。3.3 SQI构建与精度评估 三种SQI计算方法均显示GM和GB显著提升SQI。基于全部SFI的SQI（TDSSFI-SQI）与基于全数据集（TDS）的SQI高度一致，R²为0.981–0.988，均方根误差（RMSE）为0.020–0.022。PCA筛选出FC、BG、NAG、SOC、微生物碳利用效率（CUE）和CP六项指标构成MDS，其预测精度高（R²为0.946–0.960，RMSE为0.025–0.028）；网络分析筛选出SOC、TN、CP和LAP四项指标，仍保持可接受的精度（R²为0.834–0.910，RMSE为0.052–0.078）。三种方法一致表明30%减氮下GB处理的SQI最高，第三期TDSSFI-SQI达到0.77，PCA与NA方法下均达到0.83，较第一期明显提高。3.4 土壤指标和功能指数对土壤质量的影响路径 随机森林模型显示FC、APO、BD、STP、MBC和CBH是SQI的关键决定因素；Mantel检验支持这些关联。贝叶斯回归揭示微生物多样性提供功能指数（Microbial diversity_SFI）、Carbon_SFI和水分保持功能指数（Water_SFI）对SQI具有直接正贡献，全试验中Nitrogen_SFI呈直接负贡献。SEM模型拟合良好，显示GM主要通过改善Water_SFI和Nitrogen_SFI以促进养分供应功能指数（Nutrient_SFI），并通过提高微生物多样性间接提升Carbon_SFI和Nitrogen_SFI；生物炭则直接改善Water_SFI和Microbial diversity_SFI，进而间接促进Carbon_SFI和Nitrogen_SFI；氮施用量主要直接提升Nutrient_SFI。标准化总效应分析表明Nitrogen_SFI是土壤质量改善的首要驱动因素（总效应0.78），其次为Carbon_SFI（0.57）；GM和生物炭对SQI提升的总效应均为0.47。

讨论与结论：讨论进一步指出，GM与生物炭通过优化孔隙结构、调节pH、提供有机碳底物和稳定微生物栖息地，在30%减氮条件下形成协同增效；45%减氮超出了外源有机投入的补偿阈值，导致MN、SOC和MBC下降、关键酶活性降低并最终降低产量，提示实践中应避免过度减氮。不同评价框架的对比表明，基于SFI的框架适合精确机制研究，PCA-MDS兼顾精度与效率，NA-MDS适合大尺度快速筛查，未来应结合区域目标与数据可得性灵活选择。SOC与CP被两种MDS方法共同选中，BG、NAG、LAP等酶活性也成为关键指标，凸显生物属性在土壤健康评价中的重要性。

本研究为华北平原农田构建并验证了一种集成五大功能的SFI-SQI评价框架。在常规与CRF体系中，GM及GB处理较冬季休耕使SQI提高66.67%–116.67%。在CRF减施30%并结合GM与生物炭处理下，第三期SQI达到0.77（功能指数法）至0.83（MDS法），较第一期提高约15%，同时维持玉米产量并显著提高氮肥偏生产力；该改善主要由Carbon_SFI（0.68）、Microbial diversity_SFI（0.75）和Nutrient_SFI（0.81）协同驱动。然而，CRF减施45%显著降低SQI，提示存在减氮阈值。值得注意的是，微生物多样性功能成为提升土壤质量的核心功能，而Nitrogen_SFI通过正向调节碳固持和养分供应间接发挥作用。这些发现深化了对农田土壤功能网络协同机制的理解，为减氮情景下通过绿肥与土壤改良剂联合应用培育土壤健康提供了定量依据。