蔡太义，李玮，王志刚，张丛志，黄会娟，白玉红，张佳宝*

（1.河南理工大学测绘与国土信息工程学院，河南 焦作 454000；2.中国科学院南京土壤研究所，南京 210008；3.安徽省农业科学院作物研究所，合肥 230031；4.河南省科学院能源研究所有限公司，郑州 450008）

土壤孔隙是团聚体形成的破碎面，其在土壤水分保持、养分运移、气体交换、根系生长和维持生物多样性等方面具有重要作用[1]，因此在土壤结构研究中逐渐取代团聚体而成为代表性指标[2]。目前，土壤孔隙的研究多集中于空气渗透性和土壤水分运移等方面[3-5]，其实质是有机肥和无机肥可以直接或间接将不同的有机物质和离子带入土壤，进而引发孔隙结构发生变化[6]。土壤大孔隙（当量孔径一般大于0.03 mm）是土壤结构特征的关键组成部分[7]。

长期施肥对潮土[8]、水稻土[9]和始成土[10]等土壤孔隙结构影响的研究已取得明显进展。但对砂姜黑土的研究多集中在碳氮变化[11]、耕作方式[3]、作物产量[12]、固碳效应[13]等方面。砂姜黑土属于变性土，是一种与其母质特性和矿物组成密切相关的土壤[14]。其富含的黏土矿物在自然状态下涨缩循环，易发育深裂缝和发生孔隙黏闭现象，对农业生产存在潜在的威胁。但砂姜黑土具有潜在的高自然肥力，因而一直受到国内外众多学者的广泛关注[3，15-16]。

为了改良砂姜黑土的不良物理结构，前人已尝试采用了不同的技术（有机肥、粉煤灰、生物炭和改良剂等），并取得了一定进展[17-18]。黄淮海区砂姜黑土面积约400 万hm2，对区域粮食安全及高质量发展具有重要影响[19-20]。目前，仅有少数学者从长期施肥对砂姜黑土孔隙特征及其与土壤持水能力等关系角度进行了研究[21]，针对长期施肥对砂姜黑土大孔隙形态和数量的系统研究明显不足，这限制了人们对长期施肥对砂姜黑土改良效果的科学认知。

本研究选取长期施肥定位试验（安徽濉溪杨柳砂姜黑土定位试验站）的5 个不同处理，运用X 射线计算机断层扫描（CT）和图像处理技术，解析砂姜黑土大孔隙形态和数量特征，揭示长期施肥条件下其结构的演化规律，旨在为黄淮海平原中低产田整治和高标准农田建设提供理论支撑。

1 材料与方法

1.1 长期试验设置和土壤取样

试验位于安徽省农业科学院作物研究所濉溪县杨柳试验站（116°45′E，33°37′N，图1）。供试土壤为砂姜黑土，成土母质为河湖相沉积物。试验始于1981 年，试验前耕层土壤（0～20 cm）基础理化指标[11]如下：pH 7.6，有机质6.1 g·kg-1，全氮0.78 g·kg-1（C/N为7.8），全磷0.47 g·kg-1，碱解氮64.10 mg·kg-1，有效磷2.50 mg·kg-1。选取5 个处理（表1），3 个重复，小区面积30 m2。小区间铸水泥作永久性田埂分离，中间有滴灌管道通向各种植小区。种植方式为小麦-玉米轮作，种植品种为当年的主栽品种，每季作物收获后将地上部秸秆移除。4 个施肥处理采用统一标准施氮量。处理Ⅱ～Ⅳ的总施氮量相等，处理Ⅳ和Ⅴ施入的氮素有机肥与无机肥各半量计算。氮、磷、钾肥分别为尿素（含纯N 46%）、过磷酸钙（含P2O512%）、氯化钾（含K2O 60%）。有机肥为豆饼肥，水分含量10%～15%，有机质30%～40%、N 6%～7%、P2O51%～3%、K2O 2%～3%，有机肥施量均按当季肥料养分的含量折算。有机肥和磷钾肥全部用作基肥，小麦和玉米的尿素基追比例和时间分别为6∶4（拔节期）和3∶5（大喇叭口期）。

表1 不同处理的肥料施用量Table 1 Fertilizer application rate in different treatments

图1 试验区位置示意图Figure 1 Schematic diagram of the location of the test area

2017 年玉米收获后，每个处理随机抽取3 个直径74 mm、高度200 mm 的原状土柱。取样时用反铲小心推动聚氯乙烯（PVC）管（下边缘削尖）垂直并逐渐进入土壤，样品完整取好后带回实验室，置于4 ℃冰箱，待用。同时从每个取样点附近利用环刀法测土壤容重，采集扰动的土壤样品以分析粒度分布和理化性质。

1.2 CT扫描

采用解放军第91 中心医院CT 扫描中心的飞利浦16 排螺旋CT 对土壤样品进行扫描。该CT 主要应用于医学领域，为保证扫描土壤样品图像的质量和精度，重新把扫描参数设定为：峰值电压130 kV，电流120 mA，扫描时间1.9 s，扫描层厚0.75 mm·层-1，体素大小0.4 mm×0.4 mm×0.4 mm。为了消除土壤含水量对X射线衰减值的影响，扫描前使每个土柱接近田间持水量。扫描时确保每个土柱垂直方向扫描675 幅横截面。该CT 设备立体等性像素分辨率为0.4 mm，最薄扫描层厚度为0.75 mm，参考LUO 等[22]对土壤大孔隙的研究，本研究中重建的土壤大孔隙结构是孔隙直径＞0.75 mm的土壤大孔隙。

1.3 图像处理与分析

采用ImageJ软件进行图像重建，采用背投影算法重建获得大小为1 024×1 024 像素的16 位tiff 格式的灰度图像，再将其转存为8 位tiff 格式的灰度图像，灰度值范围为0～255。利用Normalize 命令对图像进行归一化处理，将图像（512×512 像素）切割以排除土柱外的区域。然后重新采集200×200×200 像素立方体图像作为热点区域，用中值滤波消除边缘效应。随后采用Ostu 值法（阈值分割法），结合实际的土壤孔隙度反复调试确定每个图像的分割阈值，灰度图像通过阈值化被分割为两部分（黑色和白色分别代表土壤孔隙和基质）。图像二值化后，通过ImageJ 插件（3D viewer）实现土柱孔隙结构的三维可视化（图2）。同时，对于分割后的二值图像，利用ImageJ 插件（3D object counter）获取土壤大孔隙数量，利用插件BoneJ 分别计算土柱体积大孔隙度、分形维数、连通性、各向异性和孔径分布（依据孔隙灰度值直方图分布）等[23]。

图2 大孔隙定量和图像处理流程[22]Figure 2 The procedures for image analysis and quantification of macropore networks[22]

1.4 土壤粒径分布及理化性质分析

土壤粒径分布利用激光粒度分析仪（MasterSizer 2000，英国马尔文仪器有限公司）进行分析，测量范围为2～1 500 μm。土壤有机质含量、土壤水分质量分数、容重和田间总孔隙度等指标按照常规方法[24]测定。

1.5 统计分析和制图

使用SPSS 21.0 统计软件对土壤孔隙类别和土壤性质进行单因素方差分析、相关性分析、回归和多元统计分析。在主成分分析（PCA）中，旋转方法采用Kaiser 归一化的Varimax（Varimax-normalize algorithm）法。采用Sigma plot 12.5制图。

2 结果与讨论

2.1 土壤性质

不同处理0～20 cm 土层的基本性质（表2）具有一定差异，但土壤质地没有发生变化，根据激光仪测定方法和吴克宁等[25]对国内土壤质地分类应用的探讨，本研究采用美国土壤质地分类标准，实验土壤质地均为粉砂质黏土。在粒径分布中，MNPK 处理的砂粒含量显著高于其他处理，NPK的粉粒含量显著高于其他处理，CK 黏粒含量显著高于其他处理。施有机肥处理（M、MNPK 和HMNPK）容重显著低于CK 和NPK 处理，表明有机肥处理能显著降低土壤容重。总体来看，各处理土壤孔隙度、有机质含量和土壤含水量变化趋势基本一致，按照HMNPK≥M＞MNPK＞NPK＞CK的次序呈逐渐减小趋势。M 和HMNPK 处理的有机质含量最高（但两者间无显著差异），分别为33.86 g·kg-1和33.03 g·kg-1，CK 最低（20.86 g·kg-1），处理间按照M＞HMNPK＞MNPK＞NPK＞CK 顺序呈显著（P＜0.05）降低趋势。

表2 不同处理砂姜黑土0～20 cm土层的基本性质Table 2 Basic properties of vertisol at 0～20 cm depths from different treatments

NAVEED 等[26]和ZHOU 等[27]的长期试验研究表明，有机肥和无机肥配施可增加有机质含量、增加总孔隙度和降低土壤容重，与本研究结果相似，这可能是由于随着有机肥的施用，土壤有机质增加，致使作物产量增加，生产更多作物残渣和根系，从而降低土壤容重和增加孔隙度[28]。然而，无机肥料的长期施用效果表明，土壤容重和总孔隙度与CK没有显著差异，这与YAN 等[29]和房焕等[30]研究结果一致。试验中有机肥相关处理对孔隙度、有机质含量的提升显著高于无机肥，一方面有机肥中的大分子物质对砂姜黑土中蒙脱石矿物涨缩过程中剪切力具有抑制作用，另一方面有机肥中的有机胶体、有机酸可以活化CaCO3进而促进有机无机复合团聚体形成，增加团聚间孔隙[31]。对于砂姜黑土而言，主要的黏合剂是土壤有机质，本研究表明，与CK相比，NPK处理虽然显著增加土壤有机质含量，但容重和总孔隙度无显著变化，可能与NPK处理较低的黏粒含量有关（NPK和CK处理的黏粒含量分别为42.1%和44.5%），但具体原因尚需进一步深入研究。

2.2 大孔隙结构

2.2.1 大孔隙形态特征

（1）大孔隙网络结构可视化

不同处理大孔隙三维结构明显不同（图3）。由图3 可见，M 处理中存在少量由蚯蚓洞穴形成的大孔隙（管径较大且连续），对比CK 处理下的土壤大孔隙结构，M 处理表现出先增后减的变化趋势，说明有机肥对砂姜黑土大孔隙结构表层的影响大于底层。在CK 处理中可观察到由根系形成的大孔隙（连续、圆形、孔径随着深度增加而减小）。NPK 处理大孔隙孔径最小，HMNPK处理分布着最多的团聚体间孔隙（随机且连续分布）。从大孔隙密度看，CK 处理最稀疏，HMNPK 处理最密集，二者对比则较明显地展示出HMNPK处理可以很大程度上改善砂姜黑土的孔隙结构；从大孔隙的大小来比较则可以看出，NPK 处理较M、MNPK 和HMNPK 处理孔隙整体偏小，而与CK 处理无明显差异，说明有机肥对改善砂姜黑土大孔隙形态效果比无机肥更为显著。此外，5 个处理均分布着较多的团聚体间孔隙，这可能是砂姜黑土干湿循环交替所致。LUO 等[22]的研究表明，牧草地土壤剖面分布着蚯蚓洞穴孔隙、团聚体间孔隙和根管孔隙，这些孔隙是蚯蚓在食物和空间上的竞争所致。

图3 不同处理土柱（内径74 mm，高度200 mm）土壤大孔隙结构的三维可视化Figure 3 Three-dimensional visualization of soil macropore networks for the soil columns（74 mm in diameter after cutting and about 200 mm in vertical height）of different treatments

在土体剖面中，CK 处理孔隙上下连通性最差，可能与较高的容重和较低的有机质含量有关（表2），NPK 和MNPK 处理次之，而M 和HMNPK 处理连通性最强，可能是由于后两个处理产生了大量有机质以及腐解的根系，从而促进了有机质积累，进而为微生物提供了充足的食物来源[22]，因此两个处理含有较多的自上而下且连通性较好的生物孔隙。此外，CK、NPK和MNPK 剖面中有不连续的孔隙断裂现象，柱形土样的断层现象通常由于取样过程中用力不均匀，而图像中的齐整断裂现象可能是仪器扫描不完全所致。

（2）大孔隙形态参数

分形维数表征的是土壤孔隙的自相似特性，是土壤孔隙不规则性的综合体现[32]。由表3可知，HMNPK处理分形维数最大，CK 和NPK 处理较小，说明经过长期的施肥积累，土壤大孔隙结构逐步趋于复杂和稳定。相关性分析（表4）表明，分形维数与砂粒含量、土壤总孔隙度、连通性、土壤含水量和有机质含量呈显著正相关，而与容重和各向异性呈显著负相关（P＜0.05）。CK 处理大孔隙连通性最低，与CK 相比，NPK处理和M、MNPK、HMNPK 处理分别增加80.4%和3.8、2.2、10.2 倍。相关性分析表明，大孔隙连通性与砂粒含量和500～2 500 μm 土壤孔隙极显著正相关，与总孔隙度显著相关，而与75～500 μm土壤孔隙极显著负相关，与土壤容重显著负相关。CK 和MNPK 处理各向异性数值最高，NPK 和M 处理次之，HMNPK处理最低。相关性分析结果表明，各向异性仅与分形维数极显著负相关。

表3 不同处理孔隙数量、总孔隙度及代表性孔隙形态参数Table 3 Total pore volumes and selected pore morphological parameters under different treatments

表4 代表性土壤孔隙性质和分类大孔隙的相关系数Table 4 Correlation coefficient matrix of soil pore classes and selected soil parameters

2.2.2 大孔隙数量特征

（1）大孔隙数量

不同处理土壤大孔隙数量存在较大差异（表3），数值范围从最小值786个（CK）增加到最大值1 112个（M 处理）。其中，有机肥处理（M、MNPK 和HMNPK）较CK 分别显著增加41.5%、33.3%和26.8%，较NPK分别增加25.6%、18.4% 和12.7%。但M、MNPK 和HMNPK 三个处理间无显著差异。分别以大孔隙度、大孔隙数量作为响应变量，以黏粒、粉粒、砂粒、容重、有机质含量为自变量进行多元线性回归分析，结果（表5）表明，大孔隙数量与砂粒、粉粒、黏粒、容重和有机质含量均存在正相关关系。

表5 回归系数矩阵Table 5 Regression coefficient matrix

（2）大孔隙度

不同处理大孔隙度变化范围从21%（CK）到31%（HMNPK），与CK 相比，HMNPK、M、MNPK 和NPK 处理的孔隙度分别增加10、7、6 和1 个百分点。其中，HMNPK、M 和MNPK 三个处理间无显著差异，均显著高于CK 和NPK 处理（两者间无显著差异）。此外，回归分析表明，大孔隙度与有机质和黏粒含量呈正相关，而与砂粒、粉粒和土壤容重呈负相关。

（3）孔径分布

图4和图5分别为不同处理孔径的孔隙度分布以及孔径百分数。图4 表明，不同处理孔隙结构存在明显的层次性。其中HMNPK 处理峰值变化最为显著，峰值分别出现在395～577 μm（第一峰值）和1 545～1 701 μm（第二峰值）。其他处理间峰值变化不明显，其第一和第二峰值分别出现在235～580 μm 和690～1 110 μm 处。ZONG 等[33]研究表明，砂姜黑土孔径分布呈陡峭的单峰曲线，与本研究双峰曲线不一致，这可能与砂姜黑土不同的土壤性质有关，ZONG等[33]和本研究砂姜黑土的黏粒含量、有机质含量分别为44.5%和50.1%、20.86 g·kg-1和15.76 g·kg-1。

图4 不同处理孔径分布对应的孔隙度Figure 4 Pore size distribution（PSD）of soil column from vertisol under different treatments

图5 进一步表明，126～500 μm 和500～2 500 μm孔径在孔隙结构中具有主导作用。在126～500 μm处，NPK 和M 处理孔径百分数显著（P＜0.05）高于CK、MNPK 和HMNPK 处理，但后三者间无显著差异，相关分析表明，126～500 μm 孔径与75～126 μm孔径显著正相关，而与连通性呈极显著负相关；在500～2 500 μm 处，NPK 和M 处理孔径百分数最低，分别显著低于CK、MNPK 和HMNPK 处理，相关性分析表明，500～2 500 μm 孔径与连通性极显著正相关，与75～500 μm 和＜75 μm 孔径分别呈极显著和显著负相关；在75～126 μm 处，M 处理孔径百分数最大，CK、NPK、MNPK 处理间孔径百分数无显著差异但显著高于HMNPK 处理，相关性分析则表明，75～126 μm孔径分别与连通性和＜75 μm 孔径呈极显著负相关和正相关。

图5 不同处理分类孔径的百分数Figure 5 Aperture percentage under different treatments

2.2.3 主成分分析

为了定量评价不同变量的贡献度，选取15 个变量采用最大化方差法提取主成分，对选出的因子再进行转轴。依据特征值大于1 的原则选取共同因子个数，共选取4 个组分，占比分别为34.71%、23.53%、16.56%和13.29%，总计可解释全部方差的88.09%（表6）。第1 主成分中，贡献最大的正向变量是砂粒含量、孔隙度、土壤含水量、有机质含量、分形维数、连通性和孔隙数量，负向变量依次是容重、75～126 μm孔径和各向异性。第2 主成分中，贡献较大的正向变量是＜500 μm 孔径和粉粒含量。第3 主成分的正向和负向变量分别是各向异性和126～500 μm孔径。第4主成分的正向变量是黏粒含量。

表6 主成分矩阵Table 6 Correlation between variables and principal components

三维载荷图（图6）表明4 类主成分被分成4 个组合。其中＜126 μm 孔径与粉粒含量高度关联，说明该级别孔径受粉粒含量影响较大；126～500 μm 孔径与土壤容重高度相关；500～2 500 μm 孔径受到砂粒含量、黏粒含量、连通性、分形维数等多因素的综合影响。这进一步表明，土壤过程（土壤粒径分布、容重变化、有机质动态、土壤水分运移）能对土壤孔隙结构（孔径分布和孔隙形态等）产生较大影响[33-34]，因此，土壤孔隙结构可作为砂姜黑土长期施肥效应的敏感性评价指标[35]，对砂姜黑土质量（有机质）提升和障碍因子消减具有重要意义。

图6 主成分3D载荷图Figure 6 PCA loading 3-D plot

3 结论

（1）基于显微CT 的37 a定位试验表明，有机肥配施处理可增加土壤有机质含量，无论在容重、孔隙度和含水量等基本性质方面，还是在孔隙连通性和分形维数等形态方面，均明显优于对照和无机肥处理；与对照相比，有机肥配施处理的大孔隙度和大孔隙数量分别增加6～10 个百分点和26.8%～41.5%。因此，长期进行有机肥和无机肥配施，可明显改善砂姜黑土大孔隙形态和数量特征，尤以高氮条件下处理效果最佳，而单施无机肥的改良效果则不明显。

（2）回归分析和主成分分析表明，土壤过程（土壤粒径分布、容重变化、有机质动态、土壤水分运移）对土壤孔隙结构（孔径分布和孔隙形态等）具有较大影响，因此，土壤孔隙结构可作为砂姜黑土长期施肥效应的敏感性评价指标，分形维数和连通性可作为砂姜黑土障碍因子诊断和地力提升的敏感性定量评价指标。