种植制度和土壤质地决定了土壤健康结果和评分函数
导 读
本研究表明，如果目标是评估同一管理制度下相对于其他田地的土壤健康，种植制度信息与土壤健康测试结果评分相关。由于文章的数据集仅限于精细纹理土壤，因此这种评分函数还不适用于这种纹理分组。
作者：康龙
来源：土壤健康与耕地可持续利用公号（2021年7月30日）
01分享论文信息
原名：Cropping system and soil texture shape soil health outcomes and scoring functions
译名：种植制度和土壤质地决定了土壤健康结果和评分函数
原文地址：
https://doi.org/10.1016/j.soisec.2021.100012
发表期刊：Soil Security
发表年份：2021年
通讯作者：Joseph P. Amsili
通讯作者单位：康奈尔大学
02亮点
①分析了1750个样本以评估纽约州的土壤健康状况；
②作物系统和质地影响生物、物理和化学指标；
③呼吸、蛋白质和聚合稳定性受种植制度的影响最大；
④建立评分函数以评估纽约州的土壤健康。
03文章简介
固有的土壤特性通常定义了土壤的基本功能，但人类管理会对土壤质量产生叠加影响。因此，在一个地区的土壤和种植制度背景下解释土壤健康测量是一项挑战。文章研究了土壤质地(一种主要的固有土壤特性)和种植制度对美国纽约土壤土壤水分指标的影响。对1750个土壤样本的数据集进行了SH指标分析，包括土壤有机质(SOM)、高锰酸盐可氧化碳(POXC)、土壤呼吸(Resp)、土壤蛋白质(protein)、有效水容量(AWC)、湿团聚体稳定性(was)、地表和地下渗透阻力以及七种土壤化学性质。测定的物理和生物指标受土壤质地和种植制度的影响。在扰动样本上测得的AWC主要受纹理影响，而Resp、Protein和was主要受种植制度影响。POXC同样受到质地和种植制度的影响。牧场和混合蔬菜系统往往具有最高的生物和物理土壤健康，其次是乳制品作物系统。一年生谷物和加工蔬菜种植系统的土壤健康水平往往最低。种植制度的影响可能与碳和养分平衡的差异以及耕作对土壤的干扰程度有关。为纽约州开发了基于土壤质地等级和种植制度的新评分函数，以便于在特定生产环境中解释土壤水分测试结果。
04材料与方法
（1）研究区域
SH数据集由纽约州的1750个土壤样本汇编而成，康奈尔土壤健康实验室针对一套土壤健康指标和土壤质地对这些样本进行了分析。土壤样本并非来自有意的采样计划，而是来自实验室在2014年至2021年期间提交的包括位置和种植相关信息的材料。然而，地理分布代表了主要的农业地区状态的，城市土壤、人造土壤和景观土壤从数据库中删除，以使解释对农业土壤更有用。土壤健康结果由四个质地组总结。粗类由砂、壤土砂和沙壤土质地类别组成(n = 407)，壤土组由壤土和沙粘壤土质地组成(n = 714后者只有11个)，粉砂壤土组仅由粉砂壤土质地等级组成(n =583)，细粒组由粘壤土、粉砂壤土、砂质粘土、粉质粘土和粘土质地等级组成(n =46)。这些分组反映了这样一个事实，即NYS的农业用地主要与中等质地(壤土和粉砂壤土)土壤有关。粗组、壤土组、粉壤土组和细组的土壤有机质含量分别高于7.4%、7.6%、7.6%和8.1%的样品被排除在外，以进一步确保去除所有严重改良的土壤。这些被分为五种种植制度类型：一年生谷物、奶制品作物、牧草、加工蔬菜和混合蔬菜。
（2）统计分析
以土壤质地或种植制度为固定效应的方差分析模型被用来评估生物、物理和化学土壤参数的差异。在α =0.05时，使用图基调整与R包装Agricolae进行多重比较。方差分量分析用于评价土壤质地和种植制度因素水平如何解释不同指标的方差。皮尔逊相关系数用于评估指标之间的关系。所有统计分析都使用R统计软件进行。
05结果与讨论
（1）指标对固有和动态因素的敏感度
土壤质地比种植制度解释了更大的土壤有机质变异量，但种植制度仍然是一个重要的预测因子(分别为21.8%和8.2%)。而纹理和种植系统解释了类似数量的差异(分别为7.9%和9.2%)。POXC表现出比SOM更高的无法解释的随机方差(分别为81.6%和66.3%)。种植制度解释了蛋白质、Resp和WAS的变异比例(分别为11.7%、14.7%和22.1%)高于质地。土壤质地对WAS、蛋白质和Resp的影响分别为4.2%、5.3%和7.2%。相反，土壤质地效应在AWC占主导地位(37.4%方差解释)，而种植制度效应很小(4.2%)。方差分量分析表明，土壤硬度指标(PR15和PR45)不能用质地或种植制度来解释，95%以上的变异是随机的。这意味着，这种测量非常具体地针对各个油田和生产环境，可能还包括测量时的油田条件。对于所有土壤健康指标而言，土壤质地x种植系统相互作用项一般较低(< 4.0%)。唯一的例外是Resp，其交互作用项为11.6%。
（2）评分函数
这项研究为定义NYS土壤质地组和种植制度的评分函数提供了必要的数据。CASH框架使用基于累积正态分布函数的评分函数，该函数使用不同纹理组级别的各种生物和物理指标的平均值和标准偏差值。迄今为止，CASH根据粗、中(壤土和粉砂壤土在当前框架中合并)和某些指标的细质地组，对生物和物理土壤健康指标进行了评分。这些评分函数在2017年根据对包含中西部、东北部和中大西洋土壤的大型数据集(n =5，767)的分析进行了更新和来自NYS长期研究地点的见解。作者在NYS的分析表明，按照纹理组对WAS、AWC、SOM、POXC、Resp和Protein进行单独的评分函数是有保证的。因此，这项研究为纽约州特定的土壤健康评分功能提供了更新的参数，以评估该州土壤质地分组背景下的管理效果。此外，本研究表明，如果目标是评估同一管理制度下相对于其他田地的土壤健康，种植制度信息与土壤健康测试结果评分相关。由于文章的数据集仅限于精细纹理土壤，因此这种评分函数还不适用于这种纹理分组。
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