徐晓峰,米 倩,刘 迪,付森林,王旭刚,郭大勇,周文利

(河南科技大学农学院/洛阳市植物营养与环境生态重点实验室 洛阳 471023)

磷肥当季利用率低,长期施用磷肥导致土壤中磷的积累[1-2]。在磷过量积累的耕地上增施磷肥并不能实现增产[3],既造成磷肥的浪费,也易带来磷流失导致的面源污染问题[4]。在磷过量积累的土壤上应如何实施磷肥减量,目前并不明确。农户习惯继续施用三元复合肥或磷酸二铵;而长期施肥试验表明,采用补偿性施肥(如以作物吸收量为补充量),或隔年施用磷肥,可能是更好的选择。继续施用三元复合肥将保持土壤的磷盈余,停用磷肥将导致土壤磷的亏缺。土壤中磷的化学形态、存在方式繁多,生物有效性有很大差异[5-7]。常把土壤中对磷肥施用敏感,与作物磷吸收关系密切的组分称为土壤关键磷组分。施磷对土壤关键磷组分、土壤有效磷和作物磷吸收的影响已有较多报道,但关于磷过量积累土壤上实施磷肥减量将对土壤关键磷组分、作物磷吸收产生怎样的影响报道很少[8-10]。我们并不清楚,这3 种施磷策略将对磷积累土壤中哪些组分产生影响,土壤磷组分的这种变化是否影响作物磷吸收? 也不清楚磷盈余和磷亏缺影响的是否是相同的组分[11]? 我国磷肥消费量占全球的1/4,减少磷肥施用量是实现化肥零增长的主要内容。因此有必要开展磷肥减量策略对土壤关键磷组分及其变化规律、作物磷吸收影响的研究。

在石灰性土壤地区,蒋柏藩等(蒋顾法)[12-14]和Hedley 等(Hedley 法)[15-16]报道的土壤磷组分分组法是两种常用方法。其中蒋顾法将土壤无机磷区分为6 种组分,但未对有机磷组分进行分组[12-14];Hedley 法将土壤磷区分为13 种组分,包括有机磷组分[15-16]。方差分析和相关分析常用于研究土壤关键磷组分及其与生物有效性的关系。王海龙等[17]利用相关分析和通径分析发现,二钙磷(Ca2_P)、铝磷(Al_P)等组分与有效磷相关性强。谢英荷等[15]则发现碳酸氢钠提取磷(NaHCO3_P)、水提取磷(H2O_P)与有效磷关系最密切。廖文华等[18]认为,连续施肥主要导致Ca2_P、八钙磷(Ca8_P)、Al_P 的增加。方差分析和相关分析适宜于识别含量显著变化的组分,并不能识别组分间及组分与作物磷吸收间的源库关系。王海龙等[17]在研究中引入了土壤磷组分对作物的贡献率概念,以探讨作物磷吸收与土壤磷组分的源库关系,但并未对贡献率结果开展统计检验。回归与通径分析也常用于土壤关键磷组分及其相互关系的研究[19]。土壤磷组分间在热力学和动力学因素调控下,存在复杂的转化关系,不同磷组分含量的变化同时也受施磷量、作物磷吸收等因素的影响,土壤磷组分间、施磷量及作物磷吸收间构成复杂的因果关系网络[20]。已报道的这些土壤关键磷组分往往缺乏在土壤磷转化因果关系网络中的必要检验。相关分析、回归分析和通径分析并不能很好地满足这种分析需求。

结构方程模型适合描述组分间的复杂网络关系。Tiessen 等[8]在合并和简化土壤磷组分的基础上,成功建立了磷组分间转化关系的结构方程。Gama-Rodrigues 等[21]和Hou 等[22]利用文献资料和结构方程建模途径,进一步评价了关键磷组分和关键转化过程。结构方程模型在建模过程中习惯引入潜变量,使模型的结果解释困难。在结构方程建模过程中取消潜变量,往往使结果更直观易解释。Liang 等[23]在研究土壤微生物群落对气候变化的响应过程中,采用没有潜变量的结构方程模型,探讨了年平均降雨量、年均温等与pH、有机质、微生物多样性的关系,取得较好结果。Xu 等[24]利用无潜变量的结构方程模型研究了长期施肥对土壤有机质矿化的影响;Li 等[25]则利用无潜变量的结构方程模型研究了牛粪中磷形态在堆肥和施入土壤后的形态转化。这些研究都取得很好的效果。把简化的结构方程模型应用于土壤关键磷组分的研究,可以把关键磷组分放在网络关系中进行评价,从而改善关键磷组分研究的有效性。为此,本研究通过大田试验,采用Hedley 土壤磷组分分组法,探讨磷肥减量对土壤磷组分的影响,并采用多元回归方程、通径分析和结构方程模型评价关键磷组分及其与施磷量、作物磷吸收量间的关系。研究结果可为石灰性土壤磷肥高效利用策略和途径的设计提供理论依据。

1 材料与方法

1.1 试验地区概况

试验地位于河南省焦作市温县祥云镇平安种业农场(113°0′11″E,34°57′17″N)。该地属于温带大陆性季风气候,年均温14 ℃,降雨量700 mm。试验地土壤类型为垆土。供试土壤0～20 cm 土层pH 8.22,有机质12.3 g·kg−1,全氮0.72 g·kg−1,全磷1.06 g·kg−1,有效磷14.3 mg·kg−1,速效钾295 mg·kg−1,黏粒19.6%,粉粒67.7%,砂粒12.7%。该地区种植模式为冬小麦(Triticum aestivum)-夏玉米(Zea mays)一年两熟,是我国传统的冬小麦主产区和高产区,也是优质麦生产基地。

1.2 试验设计

设置3 个施磷量水平,按纯磷计分别为150 kg·hm−2(P150)、37.5 kg·hm−2(P37)、0 kg·hm−2(P0)。每处理重复3 次。各小区面积为10 m×10 m。小麦季栽种品种为‘平安11 号’,播种量为150 kg·hm−2;玉米季品种为‘郑单958’,密度6.75×104株·hm−2。磷肥选用云南云天化股份有限公司生产的过磷酸钙,含有效磷(P2O5计)12.0%,于小麦季播种前一次施入。小麦季氮肥选用山西兰花科技创业有限公司生产的颗粒尿素,含氮45.0%,施氮量为225 kg·hm−2,按基追比1∶1 分两次施入。玉米季氮肥选用河南心连心化肥有限公司缓释尿素,施氮量为195 kg·hm−2,作基肥一次施入。小麦季与玉米季均不施用钾肥,其他管理按常规生产管理实行。试验于2017年10月至2019年6月进行。

1.3 测定项目与方法

样品的采集和测定:小麦样品在收获时每小区收割1 m2。玉米样品在收获时每小区收割5 株。小麦和玉米样分为籽粒和秸秆两部分,分别测定磷含量。两年4 季地上部积累的磷总量为作物磷吸收量(P_uptake)。土壤样品在2019年6月小麦收割后,每小区按对角线5 点取样法采集0～20 cm 土层的混合样,风干过筛后备用。土壤全磷(TP)、有效磷(P_Olsen)、植物样全磷和土壤主要理化性质依据常规农化分析方法进行。

土壤磷组分依据Hedley 土壤磷分级法分为[15-16]:阴离子交换树脂态无机磷组分(resin_Pi)、阴离子交换树脂态有机磷(resin_Po)、NaHCO3提取态无机磷(NaHCO3_Pi)、NaHCO3提取态有机磷(NaHCO3_Po)、NH4OAc 提取态无机磷(NH4OAc_Pi)、NH4OAc 提取态有机磷(NH4OAc_Po)、NH4F 提取态无机磷(NH4F_Pi)、NH4F 提取态有机磷(NH4F_Po)、NaOH-Na2S2O6提取态无机磷(Fe_Pi)、NaOH-Na2S2O6提取态有机磷(Fe_Po)、HCl 提取态无机磷(HCl_Pi)、HCl 提取态有机磷(HCl_Po)、残渣态磷(res_P)等组分,具体分析方法和步骤参见附件1(扫描本文首页二维码可查看附件)。

1.4 数据处理

1.4.1 土壤磷组分输出贡献率、存储贡献率和土壤磷盈亏量的计算方法

P0 处理无外加磷肥,作物吸收的磷来自土壤磷各组分。P0 处理下磷组分含量变化大小对应于对作物磷的贡献大小。P150 处理下磷肥施入量高于作物吸收带走量,盈余磷则在土壤各组分积累,组分中磷增加的多,则对磷积累贡献大。据此可计算土壤磷组分的输出贡献率和存储贡献率[17]:

1.4.2 结构方程模型建立方法

对各土壤磷组分、施磷量和作物磷吸收量进行相关分析,对具有显著相关性的组分分别与土壤磷盈亏量、磷肥施用量和作物磷吸收量进行回归分析。显著水平设为P<0.05,保留达到显著水平并R2≥0.20的回归方程(见附件3)。在方差分析、贡献率分析、相关分析和回归分析的基础上,把有显著相关性或回归分析符合要求或存储和输出贡献率较大的组分进行归一化处理,再纳入结构方程模型中,建立“施肥量-土壤磷组分-作物磷吸收量”结构方程模型[26]。模型为:

式中:aij为载荷因子项,εi为随机误差项。

1.4.3 逐步多元回归及通径分析

对土壤所有磷组分与作物磷吸收量间进行后向逐步多元回归,逐步多元回归初始模型:

式中:bk为系数项,ε为随机误差项。对保留在逐步多元回归方程中的组分进行通径分析,评价土壤磷组分对作物磷吸收量的直接和间接效应。

各处理的土壤磷组分测定值进行方差分析,并对均值采用LSD 多重比较法进行差异性检验,显著水平均设为P<0.05。上述分析过程均采用R 软件(4.0.2)及其辅助包完成,其中分段线性模型采用辅助包lavaan、semTools、semPlot 和sqldf 完成,逐步多元回归和通径分析采用MASS 和agricolae 辅助包完成。

2 结果与分析

2.1 施磷量对土壤磷组分含量的影响

各处理中,含量最高的组分均为res_P,其次是HCl_Pi、HCl_Po和 NH4OAC_Pi。Fe_Pi、Fe_Po和NH4F_Pi等组分含量也较丰富。无机磷组分占土壤全磷71.8%,有机磷组分占28.1%(表1)。磷肥管理策略对不同磷组分的影响存在很大差异。连续2年4 季P150 处理下,resin_Pi、NaHCO3_Pi、NH4OAc_Pi、Fe_Pi、NaHCO3_Po和TP 等含量比P37 处理显著升高,其他组分则无显著变化。P0 处理与P37 处理相比土壤各磷组分含量均无显著变化。

表1 不同施磷处理下土壤各磷组分及总磷含量Table 1 Contents of phosphorus fractions and total phosphorus in soil under different phosphorus rates mg·kg−1

2.2 土壤磷盈亏对磷组分存储和输出贡献的影响

在磷亏缺时,HCl_Po组分的输出贡献率最高,其次是Fe_Pi、NH4OAc_Pi组分。其中无机磷组分的输出贡献率为41.00%,有机磷组分的输出贡献率为56.37%。在磷盈余时,HCl_Pi组分的存储贡献率最高,其次是Fe_Pi、NH4OAc_Pi和resin_Pi等组分。其中无机磷组分的存储贡献率占72.57%,有机磷组分的存储贡献率占23.78%(表2)。上述结果表明,Fe_Pi、NH4OAc_Pi组分既是土壤磷盈余时的重要存储库,也是磷亏缺时作物的重要磷源;HCl_Pi组分是重要的土壤磷存储库,但不易输出,有效性低;HCl_Po组分在磷盈余时得到的补充少,但输出占比高。磷盈余和磷亏缺对土壤不同磷组分含量的影响并不完全一致。土壤磷盈余更多地提高无机磷组分含量,土壤磷亏缺更多地导致有机磷组分损失。

表2 不同土壤磷组分对磷在土壤中存储和输出的贡献Table 2 Contribution rates of soil phosphorus fractions to storage and output of phosphorus in soil %

2.3 施磷量、土壤磷组分含量及作物磷吸收量间关系的回归分析和通径分析

表3 是土壤磷组分和作物磷吸收量间的逐步多元回归分析和通径分析结果。通过逐步回归,模型最终包含10 个磷组分。对回归模型所包含的磷组分进行通径分析,resin_Pi、NaHCO3_Pi、NH4OAc_Pi、NaHCO3_Po和NH4F_Pi等5 个磷组分对作物磷吸收量总效应值相对较大。其中resin_Pi组分对作物磷吸收正向的影响主要表现为间接效应,直接效应表现为负的影响。NaHCO3_Pi、NaHCO3_Po和NH4F_Pi组分对磷吸收的影响主要表现为正向的直接效应,间接效应为负。NH4OAc_Pi组分的直接效应和间接效应比较接近。NH4F_Po组分的总效应值相对较小。HCl_Po组分的总效应表现为负值。

表3 作物磷吸收量与土壤磷组分含量多元回归及通径分析结果Table 3 Multiple regression and path analysis between soil phosphorus fractions contents and phosphorus uptake amount of crop

表4 是磷肥施用量与土壤磷组分间的回归分析。结果表明,土壤中有7 个组分对磷肥施用量敏感,这些组分主要由水溶态、交换态和铁铝结合态磷组分构成。

表4 磷肥施用量与土壤磷组分含量的线性回归方程Table 4 Regression relationship between soil phosphorus fractions contents and phosphorus fertilizer rate

2.4 施磷量、土壤磷组分含量及作物磷吸收量间关系的结构方程模型分析

对磷肥施用量、土壤磷组分含量和作物磷吸收量间进行相关分析,发现共有35 组间存在显著的相关关系(表5)。其中与作物磷吸收量呈显著相关的组分包括resin_Pi、NaHCO3_Pi、NH4OAc_Pi、NH4F_Pi、Fe_Pi和NaHCO3_Po等6 种。与磷肥施用量关系密切的磷组分则包括resin_Pi、NaHCO3_Pi、NH4OAc_Pi、Fe_Pi、resin_Po、NaHCO3_Po和NH4F_Po等7 种。

表5 土壤磷组分含量及施肥量和作物磷吸收量的相关关系Table 5 Correlations between soil phosphorus fractions contents,phosphorus fertilizer rate and crop phosphorus absorption

结构方程模型分析结果表明:施磷量与7 种磷组分有密切关系,依载荷因子大小依次为Fe_Pi、HCl_Pi、NH4OAc_Pi、resin_Pi、NH4F_Po、NaHCO3_Pi、NaHCO3_Po。其中HCl_Pi的载荷因子不显著。作物磷累积量与NH4OAc_Pi、Fe_Pi、HCl_Po等组分关系密切。作物磷积累量与土壤磷3 个组分间的载荷因子均不显著。上述结果表明,NH4OAc_Pi、Fe_Pi和HCl_Po是该土壤的关键磷组分,NH4OAc_Pi和Fe_Pi两种组分可以从磷肥中得到补充,但HCl_Po组分缺乏有效的补充机制,易被消耗。磷在HCl_Pi组分的积累是磷肥当季利用率低的重要原因(图1)。

3 讨论

3.1 磷盈余和磷亏缺对磷积累土壤磷组分含量的影响

磷盈余主要导致无机磷组分的积累,磷亏缺主要带来有机磷组分的消耗,两者趋势并不完全一致。我们的研究明确了石灰性土壤在磷盈亏时不同组分的贡献比例。磷盈余时HCl_Pi的存储贡献为24.45%,Fe_Pi贡献18.10%,NH4OAc_Pi贡献13.62%;磷亏缺时作物带走的磷39.44%来自HCl_Po,17.36%来自Fe_Pi,13.06%来自NH4OAc_Pi。石灰性土壤中,钙是决定磷移动性的主要因素。杜振宇等[2]在研究肥际微域磷移动性和形态时证实,磷肥中的磷在进入土壤后移动距离很小,主要被钙所沉淀,形成酸溶性组分。我们的研究结果与杜振宇的报道一致,但与长期定位施肥试验的报道不完全一致。曹莹菲等[27]在土上29年的试验仅发现磷在Ca2_P、Ca8_P、Al_P、Fe_P 等组分中的积累,Ca10_P、O_P 等组分含量无增加。吴璐璐等[28]在 潮土上28年试验发现磷积累主要体现在resin_Pi、NaHCO3_Pi、NaOH_Pi等组分。杨振兴等[29]和杜艳玲等[14]发现,随着施磷年限增加,磷积累由H2O_P、NaHCO3_P 组分向NaHCO3_Pi、NaOH_Pi、HCl_P、NaHCO3_Po、residual_P 等组分转变。金欣等[30]认为长期施磷提高resin_Pi、NaHCO3_Pi、NaOH_Pi、浓HCl_P 和残渣态磷,同时消耗NaHCO3_Po和NaOH_Po组分。王海龙等[17]认为磷的积累与消耗趋势是一致的。宋书会[31]在黑土上的试验则发现磷肥减量对土壤磷组分含量无显著影响,不施磷引起高活性的resin_Pi、NaHCO3_Pi和中稳性的NaOH_Pi、HCl_Pi降低。陈磊等[32]在潮土上减磷则仅导致Ca2_P 组分下降。谢英荷等[15]认为,减少磷肥施用量将导致H2O_P、NaHCO3_P、NaOH_P、HCl_P 等组分降低。不同研究间存在这种差异,可能主要与不同磷组分在土壤中含量的差异有关。如H2O_P、NaHCO3_P 等组分,含量低,易受施磷量影响,容易出现显著的变化。HCl_P 和residual_P 含量高,施肥往往不易导致其显著变化。以往的研究多采用方差分析来研究土壤磷组分对磷盈亏的响应,含量高的组分掩盖了磷盈亏对组分变化的影响。我们的研究表明,在探讨土壤磷组分变化与作物磷吸收的关系时,采用包括结构方程等在内的多种方法是很必要的。我们的研究结果还解释了化学磷肥利用效率低的一种机制,土壤盈余磷将近1/4 存储于HCl_Pi,但输出贡献率却不足2%。正是HCl_Pi组分这种高存储低输出,造成磷肥利用效率不高。

3.2 石灰性土壤中的关键磷组分

石灰性土壤中关键磷组分在不同报道间存在较大分歧。依据长期施肥试验,侯云鹏等[33]和王斌等[34]认为Ca8_P、Al_P 和Ca2_P 是该土壤中的关键组分。张为政[19]以东北黑土长期施肥试验发现,Al_P 和Fe_P 的相对有效性较高,土壤各组分与有效磷的关系依次为Al_P、中稳性有机磷、Fe_P、中等活性有机磷、活性有机磷、H2O_P 和Ca_P。基于磷组分与有效磷的关系,王海龙等[17]认为作物主要利用Ca8_P、Al_P 和Fe_P 等组分。李若楠等[35]和陈磊等[32]认为二钙磷、树脂交换态磷是耗竭条件下的首要磷源。许艳等[36]则认为氢氧化钠提取态无机磷、水溶性无机磷和碳酸氢钠提取态无机磷是关键的磷组分。这些研究大多认同Ca8_P、Al_P、Fe_P 等中等活性磷组分是关键磷组分,但对H2O_P 和Ca2_P 高活性的磷组分,以及有机磷组分是否是关键磷组分有较多争议。我们发现土壤磷组分与作物磷积累量关系都不紧密,但把NH4OAc_Pi、Fe_Pi和HCl_Po作为关键磷组分是相对较合理的。NH4OAc_Pi是土壤中固定较强但能被小分子有机酸活化的组分,Fe_Pi是铁氧化物胶膜包裹的组分。这两种组分在以往的报道中也被广泛认为是关键磷组分[17,19],这种观点在分段线性模型中也得到了验证。我们的研究发现这两种组分的存储贡献率和输出贡献率接近,在石灰性土壤上易通过施肥实现更新。

关于土壤有机磷组分与植物磷吸收的关系已有一些报道。朱芸芸等[37]在研究芦苇(Phragmites communis)根际土壤磷有效性时发现有机磷的含量、磷酸酶的活性与芦苇磷吸收量有密切的关系。陈磊等[32]报道在减磷20%～40%时,引起根际中等活性有机磷含量显著降低。刘津等[38]报道,土壤有机磷组分与有效磷关系密切。Tian 等[6]利用氧同位素分馏技术对我国主要农业土壤磷循环过程的研究中发现,微生物是该过程的积极参与者,有机磷在该过程中起重要作用。孙锋等[39]发现缺磷时菊科作物能通过提高根际环境中碱性磷酸酶的活性促进有机磷的分解。曾晓敏等[40]在亚热带不同植被土壤磷组分的研究中也有类似的发现。这些研究虽然证明了有机磷组分是农田土壤磷循环的重要参与者[35,41],但并未识别出HCl_Po组分的关键作用[42]。我们的研究通过分段线性模型验证了HCl_Po组分在作物磷积累过程中的主要作用,同时指出该组分在土壤中存储贡献率低、输出贡献率高的特点。在磷肥减量过程中,HCl_Po组分的这种特点很容易导致该组分的消耗。因此,有必要考虑在磷肥减量过程中增施有机肥或有机无机磷肥配施,以避免HCl_Po组分过度消耗[27,43]。

3.3 磷富集土壤磷肥施用量的决策依据

磷肥合适的减量幅度已有较多报道,陈磊等[32]认为在华北地区小麦玉米轮作地块减量20%～40%较合适;宋书会[31]认为东北黑土减量20%不会引起产量的损失;陈浩等[11]认为,在太湖稻麦轮作地块仅在麦季施磷肥不会引起水稻和小麦产量的损失。这些磷肥减量研究都表明,短期的磷肥减量不会引起土壤磷组分的显著下降,这点在我们的研究中也得到了证实。但长期施肥试验已多次证明,土壤磷组分的消耗是不均衡的,关键磷组分往往易被消耗。而关键磷组分的过度消耗往往伴随作物产量的下降[27-30]。这种现象很难在短期观察到。磷肥减量应该考虑土壤磷供应能力的可持续性。因此合理的磷肥减量幅度,或磷肥的施用量,应充分考虑关键磷组分的含量变化。土壤磷组分的存储贡献率从一个侧面反映了关键磷组分的更新特性,把土壤关键磷组分的存储贡献率作为磷肥施用量决策的依据,可能比以产量为依据更合理。我们的研究表明,NH4OAc_Pi、Fe_Pi和HCl_Po3 种关键磷组分的存储贡献率为41.02%。考虑到豫北地区小麦玉米两季磷吸收量在40 kg·hm−2,因此我们建议该地区小麦玉米轮作种植体系中纯磷施用量应控制在100 kg·hm−2左右。在此基础上,进一步开展磷肥减量技术的开发。

4 结论

在石灰性土壤上,磷盈余将导致土壤全磷增加。土壤无机磷和有机磷组分对盈余磷的存储贡献率分别为72.6%和23.8%,主要积累在HCl_Pi、Fe_Pi、NH4OAc_Pi和resin_P 等组分。作物吸收的磷40.1%来自土壤无机磷组分,56.37%来自土壤有机磷组分,HCl_Po、Fe_Pi和NH4OAc_Pi等组分是作物吸收磷的主要来源。NH4OAc_Pi、Fe_Pi和HCl_Po是石灰性土壤中的关键磷组分。Fe_Pi和NH4OAc_Pi的储存贡献率和输出贡献率接近,易得到肥料磷的补充,有效性高。HCl_Po组分储存贡献率低,输出贡献率高,易被消耗。