土壤微生物研究在農田質量評價中的應用*

李光宇 吳次芳

（浙江大學公共管理學院，杭州 310058）

農田可持續發展與農田生態服務功能息息相關。農田質量建設應建立在平衡各生態功能的基礎上，提高其生產服務能力，方可保證農田發展的可持續［1］。根據近年來對生態服務功能研究發現，生態系統的多功能性是維持可持續發展的關鍵因素，而土壤生物群落多樣性的破壞將造成多功能性的喪失，進一步導致生態系統不可持續［2］。根據國土資源部2016年發布的《高標準農田建設評價規范》（GB/T33130-2016）所述，高標準農田建設旨在建設高產穩產、生態良好及抗災能力強的高標準基本農田［3］。然而，其中的生態狀況及抗病能力均難以用現有的農田質量指標系統進行直接衡量，但根據對農田土壤微生物研究發現，微生物與農田生態及抗病功能密切相關，故有學者認為可用微生物指標對農田土壤功能進行測定［4-5］。因此，土壤生物群落多樣性以及功能特征可考慮納入農田可持續評價的范圍內，并且已有學者嘗試地將微生物量作為指標加入農用地質量評價系統［6-7］。從近年來的土壤學研究可知，對于土壤微生物研究已經日趨成熟。尤其是分子生物學方面，DNA二代測序技術具有信息量豐富、成本低的特性，并在農業管理及森林土壤方面有了較為廣泛的應用［8］。雖然諸多文獻指出，微生物指標更易于解釋農田質量變化，但如何將微生物指標應用于農田質量評價，相關研究依然較少。然而，直接將土壤微生物指標放入原有的農田質量評價系統是低效的，大規模的對每一塊耕地都進行評價顯然會造成評價成本失控、難以推廣等問題。因此，本文旨在針對當前評價體系尚未成熟階段，探索如何將土壤微生物指標有效應用于農田質量評價中。

1 土壤微生物群落特征對農田質量的反饋

1.1 微生物對農田管理的反饋

該領域研究內容最為豐富，對土壤微生物指標的選取具有較大的參考價值。土壤微生物生物量碳（Microbial biomass carbon, MBC）可預測土壤有機碳總量的變化，MBC與有機碳含量測定相結合，可成為評價土壤碳源狀況的有效指標微生物熵（microbial entropy, Cmic∶Corg）［9-10］。有學者利用氯仿熏蒸浸提法對MBC進行測定，對比牧草地與種植大麥的耕地在耕作或免耕中的MBC變化，種植大麥的耕地MBC最低，牧草地MBC最高，并且結果顯示MBC對管理變化的響應較有機質更為敏感，并驗證了微生物熵可作為評價有機質變化的有效指標［11］。在針對玉米地、草地、林地以及自然草地的研究中，研究人員指出呼吸熵可反映出農田出現的碳供給狀況，呼吸熵的升高說明碳供給存在不足，免耕在提高微生物量的同時也增加了其對碳源的需求，但對比傳統耕作，免耕有效提升了微生物豐度［12］。在之后總結前人研究發現，土壤代謝熵（metabolism entroph, qCO2）可以呈現出微生物對碳的利用狀況，且與微生物熵呈現出反比關系，二者可相輔相成可以準確反映出土壤環境的變化［13］。當然有學者曾經提出，多數研究很難直接界定農業管理與微生物量間產生的關系如何，但也同時提到，主要問題在于技術，未來研究可能會更進一步闡明土壤微生物變化機理［14］。隨著16SrRNA技術的逐漸成熟，結合基因庫及PLFA進行研究，可以更為清晰地分析農田生態系統中肥料管理及植被變化對土壤微生物產生的影響［15］。研究人員利用Meta分析土壤與人造氮肥關系時，發現氮肥不利于微生物的生長，但也可在一定程度上抑制土壤CO2的排放［16］。針對不同農業管理方式下英國蔬菜農田進行研究發現，富碳大團聚體可直接為微生物生長提供養分，故土壤微生物對管理的響應要強于土壤動物［17］。相關學者研究結果證明土壤微生物較土壤物理化學指標更敏感，更適用于耕地質量的評價［18］。在對農田有機改良措施研究發現，土壤微生物會隨著有機改良劑的加入而恢復，微生物的恢復會對氮循環、土壤質量及作物產量產生正向影響，牛糞效果遠勝于豬糞和禽糞［19］。在地表植被方面，有研究認為輪作是否可以有效改善耕地質量，需要考慮植被類型，從微生物量上看，存在經濟作物對微生物影響較小的情況，這說明部分經濟作物的連作依然可以保證收益與生態的平衡［20］。

1.2 微生物與作物產量的關系

土壤微生物指標是否可用于指示農田產能，在2000年前的研究較少。隨著微生物研究技術的逐漸成熟，該類研究逐漸成為當前熱點。近期多個研究提出土壤微生物多樣性及群落組成影響著土壤生態多功能性，其中包括地上植被的生產能力［21-22］。此前有學者針對農作物產量與土壤中的MBC、有機碳、微生物熵以及代謝熵的關系進行研究，指出MBC與產量正相關，主要是源于外部碳輸入的增加，更重要的是微生物熵與產量也呈現出正相關關系；研究還指出代謝熵與產量關系并不明朗，但土壤基礎呼吸過高可能造成碳的流失，需要注意控制土壤碳平衡［23］。也有學者針對我國冬小麥和水稻農田系統進行研究，產量越好的情況下，作物植被根系釋放更多滲濾液，有利于微生物量的增加［24］。在指示土壤肥力方面，有研究發現部分脂肪酸甲脂（FAMEs）以及基因末端限制性片段（T-RFs）可以作為指示土壤肥力的“關鍵性生態參數”［25］。近年來，有學者提出利用微生物指標來解釋玉米與大豆的相對累積產率，以有機碳及可提取態磷含量為媒介，搭建了土壤微生物量、基礎呼吸及酶活性與產率間的關系，并確定了微生物指標等級對應的相對產率等級［26］。伴隨著叢枝菌根真菌（Arbuscular mycorrhizal fungi，AMF）研究的日趨成熟，越來越多文獻顯示該真菌與作物產量存在密切相關關系［27］。越來越多學者也開始利用AMF作為指標，指示土壤健康、植被生產能力及其他生態服務功能，甚至可根據其對土壤營養物質轉化能力、作物的抗病能力以及促生長功能，研究設計更為優化的農田管理方式［28，29］。自然生態系統中，土壤微生物多樣性與植被生產能力往往關系密切，在針對澳洲大陸多個生態系統表層土研究發現，在表土層中生物多樣性與土壤肥力、植被生產力有著顯著正相關關系［30］。因此，土壤微生物多樣性也可作為監控農田產能動態變化的重要指標。

1.3 微生物對農田污染的反饋

該類研究一直是環境學的研究重點，以重金屬污染為例，在農田中施加淤泥常作為提高土壤保水能力的重要措施，但是社會工業化使得淤泥中包含多種重金屬污染物質，相關研究對比施用淤泥和肥料的耕地，長期施用淤泥將導致土壤微生物量降低，但研究同時發現微生物受到Zn與Cr這兩種重金屬的影響并不能確定［31］。一直以來，諸多學者均在試圖將土壤微生物作為觀測農田污染的指標，因受制于研究方法、自然波動變化以及土壤異質性的影響，很難準確采用微生物指標對污染狀況進行評定，但也有學者同時指出隨著分子生物學在土壤領域發展成熟，這種評價方式具有較大研究潛力［32］。之后越來越多研究顯示，在農田重金屬污染方面，微生物指標往往較土壤理化指標更具代表性［33］。研究人員通過研究不同微生物指標及生化指標發現，土壤中固氮細菌、代謝熵及反硝化作用受到金屬Pb影響最為顯著，其中固氮細菌最為敏感［34］。此外，依據電鍍行業Zn對土壤微生物產生的毒性影響分析，pH變化對重金屬狀態影響較為明顯，酸性條件下，Zn的毒性較強，但中性或堿性土壤，Zn的毒性被抵消，導致關于Zn對微生物功能影響存在爭議［35］。相關研究發現，鋅銅冶金廠周圍的土壤微生物基礎功能受損顯著，然而高濃度的重金屬污染將產生存在重金屬抗性的菌種，但也將造成不適培養的菌種數量銳減，從而導致微生物碳氮比（Cmic∶Nmic）升高，因此在已知存在重金屬污染的部分情況下，可利用微生物生物量碳氮比作為評價是否存在重金屬污染的重要指標據［36］。雖然土壤微生物量對重金屬污染反應敏感度不足，特征菌種卻受到重金屬影響十分顯著，具有代表性的是根瘤菌（Rhizobium），且具有巨大潛力成為重金屬污染的指示物之一，未來土壤微生物也將成為生態決策的重要依據［37］。越來越多研究指出，微生物可以監控植物修復重金屬的效果，微生物指標表現得更為敏感且高效［38］。

2 農田質量的土壤微生物評價體系

2.1 微生物評價體系定位

根據現行的農田質量評價標準GB/T 33130-2016及農業部的《耕地質量等級》GB/T 33469-2016可知，農田質量評價體系已經日漸地完善，涉及范圍越來越廣，并明確了評價的對象與內容，提出從“數、質、效、管、影響”五個方面對耕地進行評價［3,39］。但在耕地質量評價方面，多依據土壤基礎理化性質進行評價，未能從土壤微生態角度進行探討，存在深入研究的空間。其他對于農田質量的評價中，最常用的是以主成分分析及層次分析為基礎發展而來的最小數據集法。以上幾類評價方法均是基于規模性數據調查，并不是針對特定項目進行分析，這就造成測定成本較高、指標選取較粗略等問題。

在耕地的物理結構組成上，土壤和植被是最為主要的兩大方面，毋庸置疑植被主要是指農作物。農作物的產量及質量可反映出植被的健康情況，而決定其產量和質量的，除地表影響因子外，土壤健康同樣是決定性因素。國家統計局數據顯示，農作物產量的提升過度依賴化肥農藥，忽視了在保證產能穩定的情況下，同樣要兼顧耕地生態效益。因此，在現有指標的基礎上，可以加入微生物指標，以補充評價體系的不足，構建新的農田質量評價體系。在指標選取方面，筆者認為具體微生物指標需要按照評價區域實際情況進行選取，在尚無可參考背景數據的情況下，已有國際及行業衡量標準的指標可以優先考慮，比如微生物生物量碳氮、土壤呼吸及微生物多樣性等，如表1所示。但在微生物群落分析方面，因不同環境背景導致的差異性較顯著，需設定靶標微生物類群進行針對性的分析評價。按照當前微生物學研究，有學者認為能夠衡量土壤功能的指標有微生物生物量、多樣性、土壤呼吸以及部分酶活性［21,40］。其中土壤呼吸的測定已有現成標準，我國利用底物誘導土壤微生物呼吸，密閉氣室分析土壤呼吸已經發展較為成熟，并建立了相應的國家標準，并可通過該法獲得土壤微生物量，及計算出土壤呼吸熵狀況［41］。在國際上，熏蒸浸提測定微生物量及磷脂脂肪酸譜圖法測定微生物多樣性已經比較成熟，可根據已有國際標準進行衡量分析［42，43］。在土壤酶活性方面，可采取國際行業標準，利用微孔板對土壤酶活性進行測定［44］。在衡量土壤障礙因子方面，可采用微生物群落豐度進行衡量，近年提出的國際標準ISO 17601:2016可作為確定群落結構的標準方法也可用于確定微生物多樣性［45］。

表1 農田土壤質量評價Table 1 Farmland soil quality evaluation

在農田土壤基礎質量測定方面，有機質往往是根據有機碳含量進行衡量的，有機碳與土壤微生物量存在正相關關系，不應忽略的是土壤氮含量是農作物及土壤微生物的直接氮源，故也應依據與微生物相關情況對土壤氮指標進行完善，比如硝態氮、銨態氮與土壤固氮能力關系緊密，而且在國際上常作為確定土壤氮源的重要指標，近年來國內也開始出臺了一系列相應國家標準及行業標準［59，60，73］，并在測定水平上已經逐漸成熟。根據相關文獻對我國部分地區的土壤研究，土壤中存在各類形態氮，其中可礦化氮與微生物關系最為密切，因此，氮礦化能力可作為衡量土壤氮轉化能力的重要指標［74］。氮礦化能力可用凈氮礦化率來衡量，該指標可在生物培養的基礎上用國標的方法測定銨態氮和硝態氮獲得，也可參照國際標準ISO 14238∶2012，但考慮到該指標與土壤其他形式氮存在重復性，故可作為備選指標［75］。此外，有效磷、速效鉀等應當加入土壤養分測定范圍內，然而當前指定的國家標準中GB/T 30600-2014并未明確說明土壤養分的具體內容［76］。

圖1 農田改良項目的質量評價流程Fig. 1 Flowchart for quality evaluation of farmland improvement project

2.2 微生物評價方法構建

根據對當前農田質量評價方法匯總可知，評價指標的選取方法主要為最小數據集法（Minimum Data Set, MDS）及總數據集法（Total Data Set, TDS）。總數據集顧名思義為不進行指標篩選，利用所有指標進行評價的方法。在確定適用的評價指標之后，需選取合理的評價方法進行評價，農田質量評價常用的方法為土壤質量指數法（Soil Quality Index, SQI），其理念應用于當前各類評價體系中，例如綜合指數評價、耕地質量等級評價標準等［77-79］。其他環境學常見的評價方法，如內梅羅指數（Nemoro Quality Index,NQI）、支持向量機（Support Vector Machine,SVM）以及判別分析的方法也可用于土壤質量評價中（如表2）。在伊朗地區針對兩種指標選取方法進行比對發現，當MDS與SQI結合時，可以得到與TSD類似的結果，故最小數據集法是減少工作量的有效方法，但值得注意的是，MDS與NQI結合與TDS的結果是不一致的［80］。隨著數據挖掘技術的不斷普及，機器學習中常見的分類方法，也開始在各類質量評價體系中得到應用，最具代表性的方法為SVM。SVM是利用已有的分等數據作為訓練數據，將測定的數據進行分類，最終確定農田質量，該方法建立在大量采樣數據的基礎上［81］。此外，判別分析也可作為分類方法，以呈現出不同管理方式對農田土壤質量的影響差異，可用于分析管理效益［82］。對于以上多種評價方法綜合可知，評價方法一般有幾個特點：1）基于穩定農田狀態進行評價；2）因研究對象狀態穩定，故較少考慮自然因素動態影響狀況，無需設立對照組；3）需要一定數據基礎，或者旨在定位區域性土壤特征，如大量的布點及土樣采集工作；4）理化性質分析為主導，少有文獻將酶活性或微生物指標加入評價體系中；5）數據分析較復雜，更適用于研究分析，很難用以衡量實際農田整治項目產生的效益。

表2 常用的土壤質量的評價方法Table 2 The common method of soil quality assessment

然而，在缺乏土壤微生物數據庫的前提下，直接利用現有的評價方法，確立微生物評價方案是不易實現。由于以往的土壤調查數據，不能從微生物學角度對耕地質量進行范圍界定，故評價指標難以結合實際。考慮到生態學對照實驗設計方法，可以以實地數據為主，利用統計學方法進行分析，并與項目的初始目的進行對照分析，獲得真實可靠的工程效益信息，將評價分析框架在圖1中構建。在分析流程中，可增加對照區域，該區域的選取應以自然條件穩定、管理措施不變為基本準則，盡可能選取毗鄰項目區卻受影響較小的農田，如圖2A所示。對照農田可考慮選擇多塊區域，土壤背景性質盡可能相似。當項目區面積較大時，可根據項目區的地理區位選擇對照區，以去除自然條件差異造成的影響，如圖2B所示。施工之前，在同一項目區劃定三至四個采樣區，每個采樣區混合采樣，并測定土壤數據，并保存數據。

圖2 農田項目采樣區示意圖Fig. 2 Samplingsites in the treatment plots of the field experiment

項目完成后，在農田處于穩定狀態后進行原區域采樣（按照肥料有效周期，一般為3～6個月后），獲得數據后，計算指標的變化指數，第i塊樣區的第j個指標變化指數公式如下：

第j塊對照區第j個指標變化指數為：

αij1和cij1分別為農田整治項目施工前，采樣區和對照區的指標測定值；αij2和cij2為施工后的測定值。設定顯著性水平為0.05，進行獨立樣本t檢驗，公式如下：

其中，和分別代表針對第i個變量Δαj的平均值和Δcj的平均值，nα和nc分別為采樣區和對照區的數量，與分別為項目采樣區指標變化指數的方差和對照區變化指數的方差。項目區范圍較大造成自然條件差異時，在不同位置確定對照區和采樣區，如圖2B，再分別采樣按照上述算法分析，以保證項目區域內農田質量得到提升。當項目區土壤不均質，或者多種項目類型時，如圖3，可先劃分不同類型采樣區，再確定內部的采樣區，再進行采樣及數據分析，但與上面統計檢驗不同的是，需用多重比較分析整治措施與對照組數據間的顯著性（方差齊性選擇Dunnett’s雙尾檢驗控制對照組分析，方差不齊可選用Dunnett’s T3檢驗）。

圖3 多類型采樣示意圖Fig. 3 Multi-types sampling area

上述是以增長指數為依據的算法，在選取采樣區或對照區存在偏差的情況下，部分指標的變化指數可能會受到第一次采樣數據αij1和cij1的影響。因此，對于變化指數未通過檢測的指標，可進行第二次統計檢驗，用變化差值直接衡量變化，不再除以第一次采樣數據，最終以兩次變化顯著的指標為準。評價初級結果為定性結果，可繪制項目效益表格。根據表格中產生的效益，和指標要求進行對比，如不能符合要求需采取補救工程措施，完成后進行重復上述測定。該分析方法易于操作，并采用了較為寬松的結果討論方式。

該方法更適用于定量指標的測定，需要結合土壤理化性質分析結論。對于測序獲得的群落相對豐度數據，不建議采用該法，可考慮采取主坐標軸分析與群落分類分析相結合的方式對微生物群落進行分析［83-84］。值得注意的是，微生物指標并不是萬能藥，在近年來的研究中，部分文獻指出，微生物多樣性與糧食產量不能呈現出絕對正相關的關系，其關系受到作物類型、微生物群落等因素影響更為明顯［85-86］。此外，在部分微生物指標的測定技術上仍有不足，測定方法存在一定爭議，作為評價指標需結合土壤理化性質，慎重使用［87］。

3 結論與展望

綜上可知，對于農田土壤的質量評價，有必要從微生物角度進行分析，且微生物參與的農田質量評價具有以下特點：

1）評價指標代表性更強，并可通過研究其相關關系得到更多信息。有學者提到土壤管理確實會對土壤有機質產生顯著影響，但土地利用影響在有機質上的反饋并不顯著，并指出利用溶解性有機碳、氮及磷作為指標更為敏感［88］。傳統評價體系中缺少對氮磷指標的重視，尤其是對土壤氮源的重視是遠遠不夠的。土壤氮含量測定的加入可豐富土壤指標，例如，土壤有機碳和全氮比例可反映出土壤氮源是否利于土壤微生物生長［89］，過高說明土壤氮源不足，過低則說明含氮量過高產生氮流失造成農田污染風險加大，并可能造成土壤微生物量的降低［90］。微生物生物量碳及微生物生物量氮的測定，不僅僅能夠反映出土壤微生物量的多少，還可以根據二者的比例獲知土壤真菌占比情況［91］。

2）更傾向于針對具體農田整治項目的研究，在尚未進行規模采樣的基礎上，可以更準確反映出農田中存在的問題。在當前土壤微生物數據未形成數據庫的情況下，對照評價分析可規避缺少多年數據積累的問題。該采樣評價方式源于對生態學實驗設計的改進，隨機布點采樣可提現其科學合理性［92］。統計學檢驗的方式相對更加保守，可保證農田質量變化的真實性。

3）土壤的微生物群落結構與土壤理化性質結合，可定位對農田影響最為顯著的環境因素。根據當地自然稟賦特征，可改善管理措施，提高土壤質量，以達到提高農田質量的要求。土壤微生物與作物及根際微生物可產生復雜的交互作用，分析闡明其中機理，可以尋求農田管理的最優模式，當然，土壤微生物的復雜程度也是當前研究的巨大挑戰［93］。有學者指出，充分利用微生物與作物的相互作用對抗不利環境，是未來的發展方向［94-95］。

農田質量評價從廣度上看已經逐漸完善，但從可持續發展角度看仍有可深入的空間。文章以土壤微生物學為視角，通過對現有土壤微生物學研究的匯總，提出了新的農田質量評價體系及分析流程，總結了土壤微生物評價所具備的優勢及特點。農田的可持續發展與土壤微生物息息相關，本文為推進土壤微生物在農田質量評價中的應用研究提供了理論依據，未來研究可偏重于評價體系量化方向，更為精確地評價農田質量水平。

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