大豆-玉米间作及秸秆还田改变了与土壤铁相关的氮素动态，从而提高作物产量并减少一氧化二氮排放

《European Journal of Agronomy》：Soybean–maize intercropping and straw returning change soil iron-associated nitrogen dynamics to increase crop yield and reduce N?O emissions

　　

Zhikang Li|Zhenzhen Gao|Guowei Zhang|Zihang Jiang|Hongmei Shu|Changqin Yang|Xiangbei Du|Ruixian Liu

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  大豆与玉米间作可优化与铁相关的氮的时空动态。
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  间作通过提升土壤中的Fe(Ⅱ)含量，增强作物在生殖期的生长活力。
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  间作通过提高土壤Fe(Ⅱ)浓度，降低作物生殖期的N?O排放。
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  深埋秸秆能进一步提升间作的产量优势及减少N?O排放的效果。

引言

随着全球气候变化问题的日益严峻，农业生态系统中的温室气体排放愈发受到关注，尤其是旱地农田中的N?O排放（IPCC，2021）。不良的氮素管理不仅是导致农田N?O排放增加的主要原因，还会加剧土壤酸化和水体富营养化（Cui等人，2018；Mezbahuddin等人，2020）。在全球范围内，豆科植物每年为农业提供2150万吨的生物固氮量（Herridge等人，2008）。将禾本科与豆科作物间作是提高农业产量的重要策略，因为这种间作方式能够充分利用两种作物在资源利用和相互促进方面的优势（Zhang等人，2014；Li等人，2020；Dong等人，2024）。在自然系统中，铁的氧化还原循环与氮的反硝化作用共同决定了氮的转化过程（Xue等人，2016；Wu等人，2022）。作物对铁的吸收效率受其价态的影响，而铁的价态又与氮循环过程如反硝化作用密切相关（Melton等人，2014；Wu等人，2022）。间作以及秸秆还田会显著影响作物根系对养分的竞争与分泌物分泌情况，同时也会改变土壤中铁的价态及氮循环进程（Xiong等人，2013；Wang等人，2016；Zhang等人，2025）。因此，深入研究不同的耕作模式和秸秆处理方式如何影响土壤中与铁相关的氮的动态变化，对于提升农田生产力以及减少温室气体排放具有重要意义。

铁是地壳中含量第四丰富的元素，具有较高的氧化还原活性，是生物体不可或缺的微量营养素（Ning等人，2023）。亚铁[Fe(II)]与铁离子[Fe(III)]之间的氧化还原循环，直接调控着自然生态系统中的生物源元素（如碳、氮、硫）以及重金属等污染物的生物地球化学循环过程（Straub等人，1996；Melton等人，2014；Rios-Del Toro等人，2018）。土壤微生物在地球上不同生态系统中对铁循环起着关键作用（Melton等人，2014；Philippot等人，2024）。在天然厌氧环境中，比如水生系统（Roden等人，2012）、沉积物环境（Weber等人，2006）以及土壤环境（Emerson等人，2012）中，由铁还原菌介导的铁还原作用十分普遍。值得注意的是，在旱地耕作土壤的表土层中也会发生铁还原作用，典型的例子就是依赖硝酸盐的厌氧Fe(II)氧化反应（NDFO）（Straub等人，1996；Melton等人，2014）。研究表明，提高土壤中的Fe(II)浓度可以促进土壤反硝化作用，进而增加N?的排放潜力，同时降低N?O的排放潜力（Wang等人，2016）。在禾本科与豆科作物间作系统中，有多种因素会影响土壤中可供作物利用的氮形态的转化（Shen等人，2023）。这些因素包括不同作物之间氮吸收能力的差异所导致的氮耗竭效应、豆科植物的生物固氮作用，以及根系分泌物所引发的土壤碳氮循环的变化（Li等人，2016；Ferguson等人，2019；Philippot等人，2024）。由秸秆分解和根系分泌物引发的土壤有机酸的变化，会深刻影响土壤中的铁氧化还原状态以及铁的有效性（Xiong等人，2013；Mimmo等人，2014）。大多数作物主要吸收的是Fe(II)形式（Li等人，2024）。然而，中性或弱碱性的土壤环境往往会显著阻碍植物对铁的吸收及其利用效率（Schmid等人，2014；Kappler等人，2021）。正因如此，缺铁现象限制了多种旱地作物的产量提升（Chu等人，2019）。间作是提高土壤中铁有效性的重要手段，花生与玉米的间作就是很好的例子（Xiong等人，2013）。在豆科作物与禾本科作物间作系统中，作物根系结构以及生物固氮作用，尤其是不同物种之间在土壤物理化学性质方面的相互作用，会随着作物生长的不同阶段而发生变化（Zhang等人，2025）。

秸秆还田能够有效提升农田的肥力以及氮素利用效率（Zhang等人，2025）。合理的秸秆还田方法可以调节土壤的碳氮比，从而在作物生长中期增加氮素的供应与利用效率，进而提高作物产量并减少农业领域的温室气体排放（Jin等人，2020）。不同的秸秆还田方式（如旋耕还田和条状深埋还田）会导致秸秆在土壤中的分布存在差异，包括秸秆的埋藏深度和分散程度，这些差异又会改变秸秆中的碳输入深度、土壤的氧化还原微环境以及电子供体的供应情况，进而通过影响铁与微生物之间的相互作用，影响前述的铁氮耦合过程（Melton等人，2014；Wang等人，2016；Philippot等人，2024）。不过，目前对于不同秸秆还田方式如何通过调节土壤中铁的价态来影响氮素转化、作物氮吸收以及禾本科与豆科作物间作系统中的N?O排放，尤其是从系统性和阶段性角度出发的研究仍然较为有限。特别是，在不同生长阶段中，边界行效应对土壤铁氮过程的影响及其动态变化机制至今尚不明确。

以往的研究多分别探讨间作或秸秆还田对土壤氮循环及作物产量的影响，很少有研究系统分析不同生长阶段下土壤铁氮耦合的时空动态变化，尤其是在耕作模式与秸秆还田方式共同作用下的变化情况。现有的研究大多侧重于静态的土壤属性或单季的平均数据，忽视了不同生长阶段中铁价态、氮素有效性以及N?O排放量的阶段性变化。此外，条带间作系统中边界行效应在调节铁氮耦合过程中的作用也尚未得到定量研究。因此，本研究以“玉米大豆间作条带田”作为基本的农业生态系统研究单元，将其视为一个包含地上部分（作物冠层）、地下部分（根系-土壤-微生物界面）以及气相环境（N?O排放）的多层次、多因素相互作用的系统。我们在两个具有代表性的生态区域——连云港的黏土土壤区和徐州的沙质壤土区进行了为期两年的田间试验，设置了两种耕作模式（单作和间作），并结合三种秸秆还田方式（不还田、旋耕还田和条状深埋还田）。本研究旨在回答以下三个系统层面的科学问题：不同耕作模式下土壤铁价态的动态变化如何影响作物产量；土壤铁价态如何调控旱地农田中N?O排放的时空动态；秸秆还田方式如何通过调节铁氮耦合过程，协同提升作物产量并减少排放。通过解答这些问题，本研究希望揭示耕作模式、秸秆还田方式以及时空动态变化通过铁氮耦合作用影响作物产量和温室气体排放的系统性机制。这些研究结果有望为黄淮海地区发展气候智能型农业提供理论依据。

章节要点

研究地点说明

2023年，我们在中国江苏省的连云港市（北纬34°54’，东经119°25’）和徐州市（北纬34°27’，东经117°27’）的连云港市农业科学院实验站与徐州市农业科学院实验站开展了田间试验。该研究在2023年至2024年期间进行。这两个研究地点都属于温带季风气候类型，海拔分别为10米和4米。连云港的试验田为黏土土壤，徐州的试验田为沙质壤土，这两种土壤上都种植过小麦作为

作物种子产量

在大豆田中，2023–2024年度连云港和徐州地区的试验结果显示，间作模式的大豆产量明显低于单作模式（见图1；表S2）。与单作相比，间作模式下每平方米的有效植株数量、豆荚数量、种子数量以及百粒重都更低（2024年除外）。在秸秆还田的处理组中，单作模式的产量仍高于间作模式：在连云港，对照组的产量为100%，旋耕还田组为200%，条状深埋还田组为194%；在徐州，对照组的产量为191%，旋耕还田组为176%，条状深埋还田组为160%（见表S2）。

在玉米田中，试验结果也显示

不同耕作模式下土壤铁价态对作物产量的动态影响

由于玉米和大豆具有互补的生物学特性，二者间作是一种优质的禾本科与豆科作物组合方式（Zhang等人，2025）。玉米是一种需氮量较高的C4作物，而大豆则是具有固氮能力的C3作物，二者可以同时播种，且都适合机械化种植和收割（Yang等人，2014）。虽然间作模式的总体产量低于单作模式，但它能够使作物产量提升14%到136%（产量以千克/公顷为单位计算）（Iqbal等人，2018）。在本研究中，

结论

本研究阐明了大豆与玉米间作结合秸秆还田为何能够提升作物产量并减少N?O排放。研究结果表明，土壤铁价态的变化会对作物对氮的吸收以及N?O排放产生阶段性影响。在作物生长旺盛期，与不进行秸秆还田的单作模式相比，土壤中可供作物利用的氮含量有所下降，同时酶活性和Fe(II)含量也发生了变化，这些变化降低了氮吸收率与反硝化作用强度，却提高了N?O的产生量。而在作物生殖期，这种情况则发生了逆转

CRediT作者贡献说明

Xiangbei Du： 文章撰写——审阅与编辑。Ruixian Liu： 文章撰写——审阅与编辑、资金获取、研究构思。Zhikang Li： 文章撰写——初稿撰写、可视化处理、实验研究、资金获取、定量分析。Zhenzhen Gao： 文章撰写——初稿撰写、可视化处理、定量分析。Hongmei Shu： 文章撰写——审阅与编辑。Changqin Yang： 文章撰写——审阅与编辑。Guowei Zhang： 文章撰写——审阅与编辑。Zihang Jiang： 实验研究。

利益冲突声明

所有作者均声明，他们不存在任何可能影响本研究结果的已知财务利益关系或个人关系。

致谢

本研究得到了以下机构的资助：中国国家自然科学基金青年科学基金项目（编号：32401437），江苏省博士后科研基金（编号：2024ZB293），江苏省重点研发计划（编号：BE2023346），中国国家重点科学仪器设备开发专项（编号：2022YFD2300904），以及江苏省现代作物生产协同创新中心。