秸稈生物炭對黑土區坡耕地生產能力影響分析與評價

吳 昱 趙雨森 劉 慧 王艷陽 馮鼎銳

(1．東北林業大學林學院，哈爾濱150040;2．黑龍江農墾勘測設計研究院，哈爾濱150090; 3．東北農業大學理學院，哈爾濱150030;4．東北農業大學水利與土木工程學院，哈爾濱150030)

秸稈生物炭對黑土區坡耕地生產能力影響分析與評價

吳 昱1，2趙雨森1劉 慧3王艷陽4馮鼎銳4

(1．東北林業大學林學院，哈爾濱150040;2．黑龍江農墾勘測設計研究院，哈爾濱150090; 3．東北農業大學理學院，哈爾濱150030;4．東北農業大學水利與土木工程學院，哈爾濱150030)

采用徑流小區試驗，選取不施用生物炭(CK)、生物炭施用量25 t/hm2(T1)、50 t/hm2(T2)、75 t/hm2(T3)和100 t/hm2(T4)5個處理，分析生物炭施用量對土壤理化性質、持水能力、水土保持效應、節水增產效應等能夠反映土地生產能力的指標的影響，建立基于Gumbel Copula函數的不同生物炭施用量下黑土區坡耕地生產能力評價模型，結果表明:隨著生物炭施用量的增加，土壤容重降低，孔隙度增大，養分分布更為均勻，土壤有效P、速效K、pH值和有機質含量呈線性遞增趨勢，土壤銨態N含量呈指數增長;土壤飽和含水率、田間持水量、凋萎系數和有效水最大含量均與生物炭施用量正相關，且高施炭量處理對于土壤水分的影響程度明顯高于低施炭量處理;隨著生物炭施用量的增加，年徑流深和土壤侵蝕量均呈線性遞減，減流率和減沙率均呈對數函數遞增，而大豆產量和水分利用效率則先增后減，呈拋物線型變化。基于Gumbel Copula函數計算的土地生產能力評價結果較為理想，計算的土地生產能力指數隨生物炭施用量的增加呈“S型”曲線遞增，土壤理化性質、持水能力和水土保持效應指數均呈線性遞增，而節水增產效應指數則呈拋物線型先增后減。

秸稈生物炭;黑土區;土地生產能力;Gumbel Copula函數;熵權

引言

土地生產能力是衡量土壤質量的重要依據［1］。東北黑土區是我國最主要的糧食生產基地，其在保障我國糧食安全和農業可持續發展中具有不可取代的重要地位。然而隨著水資源日益短缺、水土流失日益嚴重和過度的人為開墾，東北這一中國最大的糧倉的產能正在遭受無法挽回的損失［2］。黑土嚴重退化，土壤養分含量下降，土壤容重增大，導致土壤持水能力和保肥能力降低，土地生產力下降。

生物炭(Biochar)是一種由農作物秸稈、木質材料、禽畜糞便等有機物在有限供氧的密閉環境中經熱解(通常小于700℃)碳化所產生的一類富含碳素、性質穩定、具有不同程度芳香化的固態物質［3］。與傳統木炭相區別，生物炭著重強調其在農業生產和生態環境領域的功能與應用［4－5］。生物炭在土壤中的綜合作用能間接提高土壤養分含量和生產力［6］。目前對生物炭的研究主要圍繞生物炭對土壤理化性質［7－9］、土壤水分運動參數［10－14］、作物生長［15－19］等方面的影響，并已取得一定的成果，但對上述影響的定量描述還存在分歧，不同生物炭施用量對土地生產能力的影響尚缺乏精準可靠的綜合評價方法。本文采用試驗評價與模型評價相結合的方法，深入解析秸稈生物炭對黑土區坡耕地生產能力的影響。以大豆為研究對象，借助徑流小區試驗，定量描述不同生物炭施用量對土壤理化性質、持水能力、水土保持效應、作物生長等指標的影響，探索黑土區坡耕地生產能力對生物炭施用量的響應規律。以試驗數據為依托，建立基于Gumbel Copula函數的評價模型，對不同生物炭施用量的土地生產能力進行評價，并與基于熵權的TOPSIS模型和模糊物元模型的評價結果進行比較，以期為黑土區坡耕地生產能力評價提供一種新方法。

1 材料與方法

1.1 試驗區概況

試驗于2015年在東北典型黑土帶上的黑龍江省農墾北安分局紅星農場試驗基地(126°99'N、48°14'E，海拔高度298 m)進行。試驗區位于小興安嶺西麓向松嫩平原的過渡地帶，為丘陵漫崗地區，地勢由東向西傾斜，崗頂平緩，坡面較長，坡度3°～5°。該區屬中溫帶濕潤大陸性季風氣候，夏季炎熱多雨，冬季寒冷漫長，多年平均降水量555.3mm，其中70%～80%集中在7—9月份，2015年試驗期間(5月1日—10月10日)降水量為442.1mm。耕層土壤以黑土為主，表層松散，底土黏重，透水性較差。耕地植被以玉米、大豆為主，農業生產基本處于靠天吃飯狀態，抵御自然災害的能力差，再加上當地降水集中且歷時短、強度大，使得該地區坡耕地水土流失嚴重，土地生產力下降。

1.2 試驗設計

試驗在坡度為3°的徑流小區內進行，共設5個處理，分別為生物炭施用量25 t/hm2(T1)、50 t/hm2(T2)、75 t/hm2(T3)、100 t/hm2(T4)以及不施用生物炭(CK)，每個處理2次重復，共計10個小區。小區規格為20 m×5 m，每2個小區間隔1 m，所有小區具有相同的坡向。各小區提前埋設TDR管，埋深1.8m。在小區末端設有徑流自記系統和泥沙收集系統，自動記錄后的徑流由區外排水溝排出。為了防止側滲的影響，各小區邊界用深入地下1 m的PVC板隔開。播種前將生物炭均勻鋪撒在各小區土壤表面并充分攪拌，使其與耕層土壤(0～20 cm土層)混合均勻，起壟靜置。供試土壤為草甸黑土，土壤容重1.15 g/cm3，孔隙度49.71%，田間持水率為35.19%，pH值為6.5。供試生物炭為秸稈生物炭，購于遼寧金和福農業開發有限公司，其基本理化性質為:粒徑1.5～2.0 mm，pH值9.14，含碳量70.38%，全氮 1.53%，硫含量 0.78%，氫含量1.68%，灰量31.8%(均為質量分數)。供試作物為大豆，品種為黑河3號，水肥管理同當地大田處理，即不進行灌水，均在雨養條件下種植;化肥采用N、P2O5、K2O質量分數分別為13%、28%和10%的復合肥，用量為450 kg/hm2，全部在大豆播種時按基肥施入，并盡量保證各試驗小區肥料用量一致。

1.3 觀測指標與方法

1.3.1 土壤理化性質及持水性能

采用環刀法測定土壤容重、飽和含水率和田間持水量;采用DIK-1130型土壤三相儀測定孔隙度，壓力測量范圍:0～100 kPa，體積測量范圍:0～100mL，最小分辨率0.05mL;采用TDR測定土壤含水率;采用生物法和烘干法測定土壤凋萎系數;采用化學方法測定土壤養分，其中土壤有機質(g/kg)采用重鉻酸鉀-硫酸法［20］;全N(g/kg)采用凱氏定氮法［20］;全P(g/kg)采用氫氧化鈉熔融-鉬銻抗比色法［20］;全 K(g/kg)采用氫氧化鈉熔融-火焰光度法［20］;銨態N(mg/kg)采用2moL/L KCl浸提-靛酚藍比色法［20］;速效P(mg/kg)采用碳酸氫鈉浸提-鉬銻抗比色法［20］;速效K(mg/kg)采用醋酸銨浸提-火焰光度法［20］。土壤養分空間變異數據引自文獻［21－22］。

1.3.2 年徑流深及土壤侵蝕量

采用安裝在每個徑流小區出口的翻斗式流量計自動記錄年內各次降雨徑流過程，得到逐次降雨產流量，進而得到年徑流深;在開始產流后，每5 min取一翻斗水樣，將水樣靜置24 h，漂去上層清水，余下的用濾紙濾出泥沙，干燥6 h稱量，經計算獲取產沙量。由各次產沙量計算年土壤侵蝕量。

1.3.3 大豆產量及水分利用效率

于考種時測定大豆產量。采用水量平衡方程計算大豆全生育期耗水量(ET)，進而得到大豆水分利用效率(WUE)。計算式分別為

式中 P——大豆全生育期降水量

I——大豆全生育期灌水量

ΔS——收獲期與播種期0～100 cm土壤儲水量的變化量

ΔR——地表徑流量 Y——大豆產量

1.4 數據處理方法

各指標均采用平均值，用 Excel、SAS V9、Mathematica 5.0、SPSS 12等軟件對實測數據進行基本處理和統計分析。建立基于4種 Copula函數的評價模型，采用基于非線性優化思想的參數估計方法進行參數估計及擬合優度檢驗，選取合適的評價模型用以計算不同秸稈生物炭施用量對黑土區坡耕地生產能力的影響指數。由于評價指標過多不利于模型參數的求解，采用熵權法進行降維處理。顯著性水平取p＜0.05。

1.5 基于Copula函數的評價模型

Copula函數是由多個隨機變量的邊緣分布函數連接得到多元聯合分布的聯結函數，其基本性質、常用的函數類型等參照文獻［23－26］。由于Copula函數的單調遞增性，當評價指標標準化的數值越大時，其輸出值越大，故可以用其作為評價對象的綜合評價指數。基于 Copula函數的評價模型是以Copula函數為綜合評價函數，以各評價指標標準化數值為輸入變量，以Copula輸出值作為各評價對象綜合評價指數的一種評價方法。該方法的基本步驟是:

(1)恰當選取評價指標，構建評價指標體系。為消除量綱的影響，對各指標的量值進行標準化。

(2)確定各評價指標邊緣分布函數uj=Fj(xj)。

(3)構造評價指標的多元聯合分布函數即Copula函數C(·，·，…，·)，得到各評價對象評價指標值的多元聯合分布函數值，即為該評價對象的綜合評價指數。

本研究共選取4個一級指標、17個二級指標探索不同生物炭施用量對土地生產能力的影響。為簡化計算，采用熵權法計算二級指標在對應的一級指標中的權重，進而計算不同處理的一級指標值，作為評價指標值。選取4個常用的Archimedean Copulas函數進行參數估計和擬合優度檢驗，最終確定合適的Copula評價模型。

Copula函數的參數估計是該方法的關鍵點，目前常用的方法有相關性指標法和極大似然估計，但這2種方法都具有一定的局限性，例如相關性指標法只適用于三維以下的Copula函數，對于本研究提出的四維Copula函數不再適用;而極大似然估計計算繁瑣，難以推廣。本研究選取一種基于非線性優化思想的參數估計方法［27］。為方便起見，以二維Gumbel Copula函數為例加以說明。二維 Gumbel Copula函數的表達式為

θ為待估參數。設共有n組樣本觀測值(xi，yi)，i= 1，2，…n，構造非線性函數

式中 f(x)、g(y)——評價指標的邊緣密度函數

Hi——評價指標的聯合經驗頻率

則參數θ的估計問題轉換為求函數h(θ)的極小值問題。該思想可以推廣到三維以上的Gumbel Copula函數以及其他形式的Copula函數的參數估計中。

模型的擬合優度檢驗采用離差平方和最小準則(OLS)，其公式為

式中 Pi——理論頻率

2 結果與分析

2.1 秸稈生物炭對黑土區坡耕地生產能力的影響

2.1.1 秸稈生物炭對土壤理化性質的影響

土壤理化性質是影響作物生長的因素之一，也是衡量土地生產能力的重要指標。生物炭具有多孔隙結構和較大的吸附能力，能夠改善土壤結構和性能。由圖1可知，隨著生物炭施用量的增加，土壤容重逐漸降低，各處理土壤容重較 CK分別降低2.23%、4.31%、4.79% 和5.24%。隨著土壤容重的降低，土壤孔隙度逐漸增大，且隨生物炭施用量的增加呈線性遞增，其中T4處理較CK土壤孔隙度增加12.90%。盡管生物炭自身的孔隙對提高土壤孔隙度的貢獻極為有限［11－12］，但是施用生物炭后改變了土壤的團聚作用，使得生物炭施用量每增加1 t/hm2，土壤孔隙度增加0.058個百分點，土壤空隙更為豐富，通氣性和透水性增強。生物炭本身的養分含量很少，但是其多孔結構使其具有強大的吸附能力，能夠吸持土壤中的有機物質，減少養分流失，提高土壤肥力和土壤養分可利用性。隨著生物炭施用量的增加，土壤有效P、速效K、pH值和有機質含量均呈線性遞增，且其對生物炭施用量的敏感度由大到小依次為:速效K、有效P、有機質、pH值;土壤銨態N的含量隨生物炭施用量的增加呈指數增長，意味著生物炭施用量每增加1 t/hm2，土壤中銨態N的含量將會以更大的速率增長。土壤養分和pH值的提高為作物提供了更多可以利用的養分來源，滿足作物生長發育需要，可促進作物生長。

圖1 土壤理化性質隨生物炭施用量的變化Fig．1 Changes of soil physicochemical property with straw biochar amount

從土壤養分的空間變異特征看，施用生物炭能夠使土壤養分分布趨于一致，降低處理內不同位置土壤養分差異，進而降低處理內作物生長的差異。以CK和T4處理土壤銨態N的空間分布為例，由圖2可知(小區長度刻度為0 m處為坡下，20 m處為坡上)，隨著降雨徑流的沖刷，CK處理銨態N向坡下運移，表現為坡上較坡下貧瘠的現象。T4處理不僅使土壤銨態N的含量較CK高，而且在分布上也更均勻，減小了坡度對土壤養分分布的影響。

圖2 土壤銨態N空間分布(單位:mg/kg)Fig．2 Spacial distribution of ammonium N

2.1.2 秸稈生物炭對土壤持水能力的影響

水分是作物生長必不可少的要素，土壤持水能力直接關系到土壤質量和土壤水分流失，進而影響作物生長。生物炭疏松多孔、比表面積大，能夠改善土壤通氣性和透水性，進而提升土壤的持水性能［28］。由表1可知，土壤飽和含水率、田間持水量、凋萎系數和有效水最大含量均隨生物炭施用量的增加而增大，其中土壤飽和含水率對生物炭施用量的響應最為敏感，除T2與T3處理之間無顯著差異外，其余各處理均呈現出顯著的差異性。其次是田間持水量，當生物炭施用量較低時，田間持水量增加不顯著，T1處理僅比CK增加0.32%;隨著生物炭施用量的增加，其對田間持水量的影響逐漸顯現，T2、T3處理較CK分別增加3.17%和5.71%;T4處理田間持水量顯著高于其他處理，較CK增加10.48%。另外，T4處理的土壤有效水最大含量也顯著高于其他處理，較CK增加10.36%。盡管隨著生物炭施用量的增加，凋萎系數也有所增加，但各處理間差異不顯著。綜合各處理看，隨著生物炭施用量的增加，4個反映土壤持水性能的指標響應敏感度也增加，表明高施炭量處理對于土壤水分的影響程度要明顯高于低施炭量處理。

2.1.3 秸稈生物炭的水土保持效應

試驗區降雨歷時短、強度大且降雨集中，來不及入滲的降雨會形成地表徑流，沖刷地表泥沙并帶走養分，使得當地水土流失日益嚴重。由于生物炭能夠改善土壤結構，提高土壤的持水能力和滲水性能，因而可以促進降雨入滲，減少徑流沖刷和養分流失。由圖3可知，各處理均具有一定的蓄水保土效果，隨著生物炭施用量的增加，試驗區年徑流深和土壤侵蝕量均呈線性遞減趨勢，生物炭施用量每增加1 t/hm2，可以減少0.019 mm徑流深和0.009 t/hm2土壤侵蝕量。高施炭量處理的減流減沙作用優于低施炭量處理，主要是由于高施炭量可以更有效地維持土壤結構，減少土壤收縮，降低土壤容重，從而使土壤在降雨過程中表現出更高的抗蝕性。從減流率和減沙率2項指標看，隨著生物炭施用量的增加，減流率和減沙率均呈遞增趨勢，其中T4處理年徑流深和土壤侵蝕量較CK分別減少2.24%和2.20%。同時也可以看出，隨著生物炭施用量的增加，這種遞增趨勢在逐漸變緩，用對數函數擬合效果較為理想。造成這種現象的原因可能是生物炭施用量越大，其土壤容重越低，孔隙度越大，表層土壤越疏松，當遭遇強降雨或持續降雨時，越容易被沖刷進而帶走一部分炭土混合物。

圖3 年徑流深、土壤侵蝕量、減流率、減沙率隨生物炭施用量的變化Fig．3 Change of annual runoff，and soil erosion amounts and reduction rates of runoff and sediments with straw biochar amount

2.1.4 秸稈生物炭的節水增產效應

產量是土地生產能力的直接體現。由圖4可知，生物炭施用量對大豆產量和水分利用效率均有一定影響，表現為隨著生物炭施用量的增加二者均先增后減，呈拋物線型變化。各處理較CK產量分別增加8.33%、27.27%、29.55%和22.73%，水分利用效率分別提高13.87%、33.21%、35.82%和29.59%。造成這種現象的原因可能是由于大豆是對pH值敏感的作物，生物炭本身呈堿性，施入土壤會提高土壤pH值。當生物炭施用量過大時，土壤pH值過高不適宜大豆生長，反而會導致大豆產量降低，水分利用效率下降。采用二次函數擬合大豆產量、水分利用效率關于生物炭施用量的變化規律，擬合效果較為理想。由擬合結果可知，在生物炭施用量約為74 t/hm2時，大豆產量和水分利用效率達到最佳。

圖4 大豆產量和水分利用效率隨生物炭施用量的變化Fig．4 Change of soybean yield and water use efficiency with straw biochar amount

2.2 基于Copula評價法的秸稈生物炭對黑土區坡耕地生產能力影響的評價

2.2.1 評價指標的確定

以不同生物炭用量對黑土區坡耕地生產能力的影響為評價對象，選取能夠反映土地生產能力的土壤理化性質、土壤持水能力、水土保持效應和節水增產效應為一級指標，每個一級指標包含若干二級指標，見表2。為降維以簡化計算，將二級指標觀測值標準化后，采用熵權法計算各二級指標在對應一級指標中的權重，進而計算各處理一級指標值，結果如表3所示。

2.2.2 邊緣分布

對4個一級指標進行正態性檢驗，結果如表4所示。由 Kolmogorov-Smirnov檢驗和 Shapiro-Wilk檢驗結果可知，各指標的概率都大于0.05，通過了正態性檢驗，可以認為各一級指標的分布服從正態分布。可得各指標邊緣分布函數為

式中 μi——xi的均值 σi——xi的標準差

表2 評價指標體系Tab．2 Assessment indicator system

表3 一級指標值Tab．3 Values of the first class indicators

表4 正態性檢驗及參數估計Tab．4 Normality test and parameter estimation

2.2.3 Copula函數選取

Copula函數的形式多樣，本研究選取Archimedean Copulas函數中常用的Ali-Mikhail-Haq Copula函數、Clayton Copula函數、Frank Copula函數和Gumbel Copula函數［25］進行模型參數估計和擬合優度檢驗，結果見表5。根據離差平方和最小原則(OLS)，選用Gumbel Copula函數作為土地生產能力的評價函數，據此計算不同秸稈生物炭施用量的土地生產能力指數，并與基于熵權法的 TOPSIS模型［1，29－31］和模糊物元模型［32－33］計算的土地生產能力指數進行比較。

表5 參數估計及擬合優度檢驗Tab．5 Parameter estimation and test of goodness of fit

2.2.4 黑土區坡耕地生產能力指數

3種方法計算的土地生產能力指數如圖5所示。由TOPSIS模型和模糊物元模型計算的土地生產能力指數十分接近，并且除CK處理外均顯著高于由Copula評價法計算的土地生產能力指數。采用Kendall相關系數對由3種方法得到的土地生產能力指數進行一致性檢驗，各組間Kendall系數均為1，在顯著性水平p＜0.05下，3種方法計算的土地生產能力指數具有統計學意義上的一致性。從計算結果看，3種方法計算的土地生產能力指數均隨生物炭施用量的增加而增大，其中由TOPSIS模型和模糊物元模型計算的土地生產能力指數隨著生物炭施用量的增加先是快速呈線性增長，在生物炭施用量大于50 t/hm2后，增長趨勢開始減緩;而由Copula評價法計算的土地生產力指數呈“S型”曲線增長，在生物炭施用量較少時，土地生產能力指數增長不顯著，之后隨著生物炭施用量的不斷增加，土地生產能力指數迅速增大，當生物炭施用量大于75 t/hm2后，土地生產能力指數的增長有變緩趨勢。

圖5 土地生產能力指數隨生物炭施用量的變化Fig．5 Change of soil productivity index with straw biochar amount

從生物炭施用量對土壤理化性質、持水能力、水土保持效應和節水增產效應4個一級指標的影響看(圖6)，隨著生物炭施用量的增加，土壤理化性質、持水能力和水土保持效應指數均呈線性遞增;而節水增產效應指數則呈拋物線型先增后減，在生物炭施用量約為77 t/hm2時節水增產效果最好，該結果與試驗結果十分接近，也驗證了評價結果的可靠性。

圖6 一級指標指數隨生物炭施用量的變化Fig．6 Change of indexes of the first class indicators with straw biochar amount

3 討論

生物炭質輕多孔，具有強大的吸附能力，能夠改善土壤結構，提高土壤肥力。隨著生物炭施用量的增加，土壤容重降低，孔隙度增大，銨態N、有效P、速效K、pH值和有機質含量均增加，這一結論與前人的研究基本一致，但仍有一定差異，如在本研究中T4處理土壤容重較 CK降低 5.24%，低于OGUNTUNDE等［34］認為的9%;在本研究中，土壤化學性質對生物炭施用量的敏感度由大到小依次為:銨態N、速效K、有效P、有機質、pH值，這與周桂玉等［35］的研究成果有一定的差異，可能是由于生物炭種類和供試土壤的理化性質差異造成的。另外，生物炭能夠使土壤養分空間分布趨于一致，降低處理內不同位置土壤養分差異，減小坡度對土壤養分分布的影響，這在現有研究中鮮見報道。

多數學者認為生物炭能夠提高土壤的持水能力［28，36－37］，但在不同生物炭施用量對土壤持水性能的影響程度上尚未達成一致。DUGAN等［38］研究發現秸稈生物炭可提高土壤的持水能力，但不同施用量間差異不顯著。王丹丹等［36］則認為土壤持水能力與生物炭添加量呈正相關。在本研究中，土壤飽和含水率、田間持水量、凋萎系數和有效水最大含量均隨生物炭施用量的增加而遞增，且高施炭量處理對于土壤水分的影響程度明顯高于低施炭量處理，其中土壤飽和含水率對生物炭施用量的響應最為敏感，其次是田間持水量和土壤有效水最大含量，凋萎系數各處理間差異不顯著。

大豆產量和水分利用效率均隨著生物炭施用量的增加先增后減，呈拋物線型變化。采用二次函數擬合大豆產量、水分利用效率關于生物炭施用量的變化規律，擬合效果較為理想。由擬合結果可知，在生物炭施用量約為74 t/hm2時，大豆產量和水分利用效率達到最佳。勾芒芒等［15］在番茄試驗中也得到類似的結論。HOSSAIN等［17］和ZWIETEN等［19］通過盆栽試驗也證明施用生物炭能夠顯著增加小麥、番茄等作物的產量。MAJOR等［18］通過大田試驗發現，在施用生物炭后的4年間，相比于不施用生物炭，玉米在第1年產量沒有顯著變化，而在后3年產量大幅增加。JONES等［39］的研究也顯示生物炭沒有對作物前2年的生長產生顯著影響，卻顯著增加了第3年的產量。王丹丹等［36］在黃土高原地區的研究表明，在施加生物炭6個月就有效地改善了表層土壤容重、田間持水量和土壤的導水性能，土壤的持水性能與生物炭施加量呈正相關。勾芒芒等［15］研究了沙壤土添加生物炭的節水保肥和增產效應，通過1年的試驗結果表明，土壤含水率、速效磷、速效鉀均隨著生物炭施用量的增加而增加，施用生物炭的番茄產量均明顯高于不施生物炭處理。王艷陽等［10］研究也表明施用生物炭后所形成的生物炭-土壤雙層土壤結構不僅增加了上層土壤的蓄水能力，而且對下層土壤的持水性能亦有顯著提高。本研究通過1年的試驗，在土壤理化性質、土壤的持水保肥能力和節水增產方面均獲得了與上述相關研究［36，15，10］類似的結果;同時，在坡耕地徑流泥沙控制方面也收得了一定的效果。這是因為生物炭本身孔隙結構發達、質輕、顆粒細小、比表面積大，具有巨大的表面能，土壤水分吸持能力強。同時，添加生物炭后，可以改善土壤結構，降低土壤容重，增加土壤孔隙率，從而提高土壤的通透性和持水能力。另外，生物炭含有烴基、羧基、苯環等官能團，使其具有強大的吸附能力和較大的陽離子交換量，從而為提高土壤肥料的利用率和利用效率提供了可能［15］。可見，生物炭改善了作物生長環境，進而促進作物生長，提高作物產量;同時土壤持水能力的增強勢必會減少坡耕地的降雨徑流，從而減少土壤及其養分的流失。本研究也說明生物炭適用于黑土區坡耕地土地生產力的改善與修復。至于生物炭是否能夠提高土壤本身的抗蝕性，使坡耕地徑流泥沙控制效果進一步提高，則需要進一步長期地開展試驗研究，因為土壤本身團粒結構的形成需要一定的時間。此外，生物炭對作物產量影響的多年后效應，本研究中并未涉及，仍需要開展多年試驗做進一步研究。

本研究建立了基于Gumbel Copula函數評價模型計算不同生物炭施用量的土地生產能力指數，并將計算結果與基于熵權法的TOPSIS模型和模糊物元模型計算的土地生產能力指數進行了對比，3種方法計算的結果具有統計意義上的一致性。由TOPSIS模型和模糊物元模型計算的土地生產能力指數隨生物炭施用量的增加先是呈線性快速增長，之后趨于平緩;而由Gumbel Copula函數計算的土地生產能力指數則隨生物炭施用量的增加呈“S型”曲線遞增。理論上，土地生產能力指數與生物炭施用量之間應為Logistic曲線，當生物炭施用量較低時，土地生產能力主要取決于土壤自身的理化性質，土地生產能力指數增長緩慢;隨著生物炭施用量的增加，改善了土壤的結構，提高了土壤有效養分和水分的利用率，減少了水、土以及養分的流失，土地生產能力指數迅速增長;但是當生物炭施用量達到一定量后，土壤pH值過高，反而不利于大豆生長，故而土地生產能力指數增長放緩。3種方法中只有Gumbel Copula函數計算的土地生產能力指數完整地反映了這一變化過程，因此其較另外2種方法更為合理，可以作為黑土區坡耕地生產能力的評價依據。

另外，上述研究僅以施用1年生物炭的土壤為研究對象，由于生物炭施用不同年限對反映土地生產能力的各項指標的影響有所不同，對于連續施用生物炭條件下各指標的變化規律，土地生產能力對生物炭施用量的響應規律以及一次施入的后效應有待進一步研究揭示。

4 結論

(1)生物炭能夠有效提高黑土區坡耕地土壤肥力和養分的可利用性。隨著生物炭施用量的增加，土壤有效P、速效K、pH值和有機質含量均隨生物炭施用量的增加呈線性遞增趨勢，銨態N的含量隨生物炭施用量的增加呈指數增長。

(2)生物炭能夠改善土壤結構，有效提高黑土區坡耕地土壤的持水性能。隨著生物炭施用量的增加，土壤孔隙度、飽和含水率、田間持水量、凋萎系數和有效水最大含量均呈現出增加趨勢，且高施炭量處理對于土壤水分的影響程度明顯高于低施炭量處理，而土壤容重則隨著生物炭施加量的增加而減小。土壤孔隙度最多較對照處理增加12.90%，而土壤田間持水量和有效水最大含量則分別提高10.48%和10.36%。

(3)生物炭對黑土區坡耕地具有一定的蓄水保土和節水增產效果。隨著生物炭施用量的增加，年徑流深和土壤侵蝕量均呈線性遞減趨勢，而減流率和減沙率則呈對數函數遞增。生物炭施用量每增加1 t/hm2，徑流深和土壤侵蝕量可分別減少0.019 mm和0.009 t/hm2;生物炭施用當年表現為大豆產量和水分利用效率均先增后減，呈拋物線型變化。當生物炭施用量約為74 t/hm2時，大豆產量和水分利用效率達到最佳。

(4)基于Gumbel Copula函數的土地生產力評價模型能夠很好地評價黑土區坡耕地不同生物炭施加量條件下的土地生產能力。模型計算的土地生產能力指數隨生物炭施用量的增加呈“S型”曲線遞增，土壤理化性質、持水能力和水土保持效應指數均呈線性遞增;而節水增產效應指數則呈拋物線型先增后減，在生物炭施用量約為77 t/hm2時節水增產效果最好。模型計算結果與試驗分析結果吻合較好。

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Analysis and Evaluation of Influence of Straw Biochar on Soil Productivity of Sloping Land in Black Soil Region

WU Yu1，2ZHAO Yusen1LIU Hui3WANG Yanyang4FENG Dingrui4
(1．College of Forestry，Northeast Forestry University，Harbin 150040，China 2．Heilongjiang Agricultural Reclamation Survey and Research Institute，Harbin 150090，China 3．College of Science，Northeast Agricultural University，Harbin 150030，China 4．School ofWater Conservancy and Civil Engineering，Northeast Agricultural University，Harbin 150030，China)

With different biochar amount levels of 0 t/hm2，25 t/hm2，50 t/hm2，75 t/hm2and 100 t/hm2，

the runoff plots experiments were conducted to study the influences of biochar supply on the indexes of soil physicochemical properties，water holding capacity，soil and water conservation and the effects of water-saving and yield-increasing，and a model was established based on Gumbel Copula function for black soil productivity evaluation under different straw biochar amounts．The results showed thatwith the increase of straw biochar amount，the soil bulk density was decreased and porosity were increased，the soil nutrients distribution was uniform．Available P and K，pH value and organic matter content were increased linearly，and ammonium N was increased exponentially．Saturated soil moisture，field capacity，wilting coefficient and themaximum effectivewater contentwere all in positive correlation with the straw biochar amount，and the influence degree of high biochar amount on soilmoisture was more significant than that of low biochar amount．With the increase of straw biochar amount，the amounts of annual runoff and soil erosion were all decreased linearly，the reduction rates of runoff and sediments were increased logarithmically，while the soybean yield and water use efficiencywere increased firstly and then decreased like a parabola going downwards．The evaluation model based on Gumbel Copula function was used to evaluate the soil productivity under different straw biochar amounts，and the result wasreasonable．The soil productivity index calculated by themodel was increased with the increase of straw biochar amount in an S-shaped curve，the indexes of soil physicochemical properties，water holding capacity，effect of soil and water conservation were increased linearly，and the indexes of water-saving and yield-increasing were increased firstly and then decreased in a parabola shape．

straw biochar;black soil region;soil productivity;Gumbel Copula function;entropy weight

S156.2

A

1000-1298(2017)07-0247-10

2016-12-07

2017-01-12

國家自然科學基金項目(51479033)

吳昱(1985—)，女，博士生，黑龍江農墾勘測設計研究院工程師，主要從事坡耕地水土保持技術研究，E-mail:55206522@qq．com

趙雨森(1957—)，男，教授，博士生導師，主要從事水土保持與荒漠化防治理論與技術研究，E-mail:zhaoys1957@163．com

10．6041/j．issn．1000-1298．2017．07．031