有機肥施用量對殘塬溝壑區蘋果園土壤優先流特征的影響①

孟凡旭，王樹森*，馬迎梅，張淑媛，秦富倉，羅于洋，王迪海，郭 宇，郭向東，程冀文，張 娜，張 平

有機肥施用量對殘塬溝壑區蘋果園土壤優先流特征的影響①

孟凡旭1，王樹森1*，馬迎梅1，張淑媛1，秦富倉1，羅于洋1，王迪海2，郭 宇1，郭向東1，程冀文1，張 娜1，張 平1

(1內蒙古農業大學沙漠治理學院，荒漠生態系統保護與修復國家林業局重點實驗室，內蒙古自治區風沙物理與防沙治沙工程重點實驗室，呼和浩特 010018；2 西北農林科技大學林學院，陜西楊凌 712100)

為研究有機肥施用量對殘塬溝壑區蘋果園土壤優先流特征的影響，以殘塬溝壑區蘋果園為研究對象，采用室外染色示蹤法結合形態學和統計學方法，對永壽縣蘋果園土壤垂直染色剖面進行定量分析，使用均方差決策法綜合各優先流特征指標對0 kg/hm2(CK)、6 000 kg/hm2(T1)、9 000 kg/hm2(T2)、12 000 kg/hm2(T3)四種不同有機肥施用量蘋果園土壤優先流特征進行研究。結果表明：①不同有機肥施用量樣地土壤染色面積比隨土壤深度的變化狀況均與Logistic曲線擬合程度較好，決定系數2均大于0.986。②選用的優先流特征指標中基質流入滲深度、優先流分數、變異系數和分形維數與均方差決策法計算出的優先流發育程度結果一致，優先流發展程度表現為T3>T2>T1>CK。但平均最大入滲深度、優先流區染色面積比和長度指數在評價優先流程度中結果有些偏差，表現為T3>T2>CK>T1。③利用均方差決策法得到的優先流指數由大到小為：T3(0.75)、T2(0.59)、T1(0.27)、CK(0.25)，隨著有機肥施肥量的增加，優先流程度也隨之增加。本研究可為土壤優先流特征綜合評價提供參考，并為殘塬溝壑區果園合理施肥提供依據。

殘塬溝壑區；蘋果園；染色示蹤；土壤優先流；均方差決策法

降雨、灌溉后水分補給地下水的形式分為活塞流和優先流兩種，活塞流是水分層層推進、濕潤鋒均勻下移的水分運動形式[1]；優先流是水分繞過大部分土壤基質，僅從少部分土體快速入滲到達土壤深處的水分運動形式[2]。1973年Petrus最早提出了優先流這一概念，由于優先流在天然非飽和土壤中的普遍性，近年來優先流的研究引起了國內外學者的廣泛關注[3-5]。目前研究優先流特征主要是基于染色示蹤法[6-7]、室內模擬法[8]以及數學模擬[9]等方法，其中，染色示蹤法成本低，且可直觀反映降雨/灌溉后土壤水分在自然狀態下的運移情況，成為土壤優先流特征研究中使用最廣泛使用的方法。

目前，優先流研究主要涉及農業[10]、林業[11]、生態[12]、環境污染[13]等方面，對受到人為干擾(施肥、林下管理)的果園研究則很少。而陜西省殘塬溝壑區是我國主要的蘋果產區，蘋果產業在帶動區域農業經濟中發揮著重要的作用。蘋果作為耗水強度和耗水深度較高的高耗水作物，其大面積種植加劇了該地區的水資源供需矛盾，使得水分成為制約蘋果生長及產量等的重要因素[14]。因此，在此背景下開展殘塬溝壑區蘋果園土壤優先流特征研究有著重要的理論和現實意義。

最初使用染色示蹤法對土壤優先流特征的研究大多是通過定性的方法對優先流特征進行描述，2011年肖自幸等[15]通過土壤染色面積比和染色深度對優先流發育狀況進行了定量的分析。之后又有一系列研究者提出使用優先流分數、長度指數[16]、變異系數[17]、分形維數[10]等各優先流評價指標對優先流特征進行定量評價，豐富了優先流評價方法。但極少有人綜合各優先流指標參數，對土壤優先流特征進行綜合分析。

因此，本文在前人研究的基礎上，使用均方差決策法綜合各土壤優先流特征各評價指標，對陜西省殘塬溝壑區0、6 000、9 000、12 000 kg/hm2四種不同有機肥施用量果園土壤優先流的特征進行分析并作出定量評價，以期為土壤優先流發育程度綜合評價提供科學依據。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

試驗樣地位于陜西省咸陽市永壽縣馬坊塬[18]，地理位置為34°29′ ~ 34°59′ N，107°56′ ~ 108°20′ E，該區位于渭北高原南緣，屬暖溫帶大陸性氣候。年平均氣溫10.2 ℃，年平均降雨量610.66 mm，無霜期210 d；土壤母質為第四紀風積黃土，屬于褐土土類，塿土亞類，黃土母質。地下水埋深20 ~ 120 m。屬典型的旱作農業區，試驗地周圍無污染源。蘋果(Mill.)經濟林種植面積較大，果業收入占農民收入40% 以上。該地區耕層土壤有機質11.66 g/kg，堿解氮26.69 mg/kg，有效磷16.94 mg/kg，速效鉀100.59 mg/kg，pH 7.65，容重1.30 g/cm3。

1.2 樣地選取與布設

2018年7月，在實地調查的基礎上，選取重復為3、面積為400 m2(20 m × 20 m)的4種不同有機肥施用量(0、6 000、9 000、12 000 kg/hm2)蘋果園樣地，進行染色示蹤試驗，同時，進行土壤物理性質測定。選取的4個樣地除有機肥施用量不同外，化肥施用量及其他各管理措施均一致。蘋果樹品種為富士，果齡為20 a，栽植密度為625株/hm2(4 m × 4 m)；施肥時間為3月、5月、10月；施肥方式均采用溝施的方式；果園林下管理方式為自然生草。染色示蹤試驗區布設于蘋果樹間平坦處，同時避開施肥的條溝。各樣地基本情況見表1。

表1 試驗地基本情況

1.3 染色示蹤試驗

試驗前在不破壞表土的前提下清除樣方內枯落物及碎石，平整土壤表面，防止其對試驗造成影響。運用類似雙環試驗的原理[17]，內環放置一個30 cm × 30 cm × 30 cm的鐵框，外環放置一個50 cm × 50 cm × 30 cm的鐵框，垂直插入土壤15 cm，夯實鐵框內側5 cm范圍內的土壤，以提高試驗精度。試驗內環所用亮藍溶液濃度為4 g/L，體積為5 L；外環注入與內環相同高度的水(13 L)以防止內環的亮藍溶液發生側滲，再用塑料布覆蓋于鐵皮方框上并將其固定，防止外部條件的變化對試驗產生影響。染色8 h后，去除塑料布及鐵框，沿土壤垂直方向開挖土壤剖面到最大染色深度，修整染色剖面，用標尺標注土壤長度與寬度，以水平5 cm寬度垂直挖開5個土壤剖面，并使用相機分別采集各染色剖面圖像。染色示蹤試驗的同時，每個試驗地按照10 cm為一個土層，使用環刀采集0 ~ 60 cm土壤樣品各3個用于土壤容重、最大持水量、最小持水量、毛管持水量、非毛管孔隙度、毛管孔隙度、總孔隙度、田間持水量等土壤物理指標的測定。具體分析方法參照《森林土壤分析方法》[19]。

1.4 染色圖像處理

將拍攝到的土壤剖面染色圖像導入到Photoshop軟件中，通過裁剪、校正等步驟將圖片轉化為由黑色(像素值為0)和白色(像素值為255)組成的二元信息矩陣圖像；運用Image Pro Plus進行降噪處理并輸出由0和255組成的二值矩陣，以此二值矩陣為依據對優先流區染色面積比(C)、基質流入滲深度(niFr)、平均最大入滲深度(max)、土壤優先流分數(F-fr)、長度指數(L)、分形維數()、土壤染色形態變異系數(CV)進行計算。

1.5 數據分析

1.5.1 優先流發生特征及參數的計算 1)優先流區染色面積比C為優先流區染色面積占總面積的百分比，計算式為[20]：

式中：C為優先流區染色面積比(%)；P為優先流區染色面積(cm2)；D為土壤剖面未染色面積(cm2)。

2)在土壤染色覆蓋率降低至80% 以前，入滲過程主要為基質流，其入滲深度稱為基質流入滲深度。基質流入滲深度niFr為土壤剖面染色面積比≥80% 時對應的深度(cm)[14]。

3)平均最大入滲深度max為土壤剖面總染色面積對應的深度(cm)[21]。

4)土壤優先流分數F-fr為優先流占總滲透量的比值，反映了優先流在土壤中的發生程度，值越大代表優先流程度越明顯，計算公式為[21]：

式中：F-fr為優先流分數(%)；為土壤剖面染色寬度(cm)；Tot為總染色面積(cm2)。

5)長度指數L為在豎直剖面上每一層與上一層染色面積差的絕對值之和，該參數較大的土壤優先流更發育。計算公式為[22]：

式中：L為長度指數；Ci、C(i+1)為土壤剖面第層、+1層對應的染色面積比；為層數(以1 mm厚度為1層)。

6)染色部分圖像的分形維數代表水分入滲的不均勻程度，分形維數越大入滲越不均勻，優先流發育程度越高[18]。本試驗利用Matlab編制程序對染色圖像的分形維數進行計算。計算前利用科克曲線(Koch curve)和謝爾賓斯基三角形(Sierpinski triangle)對程序精度進行驗證，其相對誤差為0.07%，精度較高，可以進行后續計算。

7)土壤染色形態變異系數CV為土壤剖面染色差異程度，反映了土壤優先流的發育程度，變異系數越低，土壤剖面染色程度的差異越高，優先流程度越高。變異系數≥0.5為優先流程度一般發育，0.5 ~ 0.25為中等發育，≤0.25為非常發育，計算公式為[9,14]：

1.5.2 評價指標標準化 采用極差變換法[23]進行無量綱標準化處理，經過標準化處理后所有指標都會滿足[0,1]的范圍，并且最終所有指標都會轉化為正向指標，優化后最優結果趨近于1，最差結果趨近于0。具體計算公式如下：

式中：G為指標標準化后的值；B為第項指標的測定值；max為該指標中的最大值；min為該指標中的最小值。

1.5.3 基于均方差決策法的優先流綜合評價 采用均方差決策法對4種有機肥施用量蘋果園土壤優先流特征進行綜合評價。用標準化后的值作為各評價指標隨機變量的取值，計算出隨機變量的均值、均方差，將這些均方差歸一化，獲得各指標的權重系數，最后使用權重系數和各優先流評價指標標準化后的值計算不同有機肥施用量果園優先流特征得分[23]。具體計算步驟為：

1)計算隨機變量的均值(G)：

2)計算指標集G的均方差：

3)計算指標集G的權重系數：

4)多指標決策與排序：

2 結果與分析

2.1 殘塬溝壑區蘋果園土壤染色剖面形態特征

基質流入滲深度niFr、平均最大入滲深度max和優先流區染色面積比C是能夠描述優先流在垂直剖面運動軌跡的3個易得參數。由表2可知，蘋果園niFr、max和C在各樣地之間存在一定差異。隨著有機肥施用量的增加，niFr整體呈現增加的趨勢，CK樣地niFr最小為11.05 cm，T1、T2、T3樣地分別比CK大0.73、2.81、4.13 cm，除CK和T1樣地差異不顯著外，各樣地間差異顯著。其原因主要是由于有機肥施用量的增加能夠降低土壤容重(表1)，使土壤更容易產生裂隙[24]。土壤max隨著有機肥施用量的增加整體也呈現增加的趨勢。max最小的為T1樣地，CK、T2、T3樣地分別比T1大3.15、7.13、12.43 cm，除CK和T1樣地差異不顯著外，各樣地間差異顯著。這主要是因為有機肥施用量高的蘋果園內草本植物生長情況較好，較深層次土壤(20 ~ 40 cm)根系較為發達，根系腐爛后會產生深層土壤的大孔隙結構。C變化規律與max變化一致，最小的為T1樣地，CK、T2、T3樣地分別比T1大3.24%、11.15%、13.71%。

表2 不同有機肥施用量樣地土壤染色形態變化

注：同列不同小寫字母表示各樣地間差異顯著(<0.05)。

分別在4種有機肥施用量樣地各選取1個具有代表性的二值化染色剖面影像(圖1)，從圖1中可以看出，各樣地染色面積隨土層深度的增加呈現減小的趨勢，同時殘塬溝壑區蘋果園滲流過程中確實存在優先流現象，土壤垂直剖面染色形態由土壤表層至深層呈上下聯通的染色分化形態。說明基質流與優先流伴隨發生。同時優先均出現在入滲濕潤鋒部位。從形態上看優先流特征無一定規律可循，但其入滲深度與有機肥施用量存在明顯相關性，即有機肥施用量越大，入滲深度亦越大。

2.2 殘垣溝壑區蘋果園土壤優先流縱向變化的函數擬合

土壤染色面積比是土壤優先流特征研究最初使用較多的一個優先流特征指標，可以直觀地描述優先流在土壤中的運動軌跡。各有機肥施用量樣地染色面積比例均隨優先流入滲深度增大而減小(圖1)，說明入滲過程非均衡進行，存在明顯的優先流滲流現象。

為了進一步研究蘋果園土壤優先流形態特征的縱向變化規律，選取Logistic函數、線性函數、指數函數、二次函數對各樣地觀測剖面染色面積比()及其對應的土層深度()進行回歸分析，比較4種函數的擬合優度(表3)，繪制實測數據與函數擬合值的關系曲線，擬合二者的對應關系(圖2)。由表3可知，各函數擬合效果表現為：Logistic函數>線性函數>二次函數>指數函數。其中Logistic函數決定系數(2)為0.986 ~ 0.997，平均為0.993；二次函數2為0.954 ~ 0.981，平均為0.965；線性函數2為0.953 ~ 0.975，平均為0.959；指數函數2為0.685 ~ 0.907，平均為0.808。Logistic函數表達式為：=A2+(A1–A2)/ (1+(/0))，式中：代表染色面積比；代表土層深度；A1、A2、0、代表擬合結果的經驗系數。

(A、B、C、D分別為0、6 000、9 000、12 000 kg/hm2有機肥施用量樣地)

將實測數據與函數擬合值進行對比，分別計算各函數計算值的均方根誤差(RMSE)和平均相對誤差(MRE)，表3顯示，Logistic函數、線性函數、指數函數、二次函數RMSE變化范圍分別為2.14 ~ 4.40、5.02 ~ 7.84、10.95 ~ 14.93、7.05 ~ 7.37，MRE變化范圍為15.18% ~ 49.67%、31.52% ~ 80.13%、59.51% ~ 287.01%、20.01% ~ 135.22%。對比4個函數可知，Logistic函數誤差最小，最接近實測值；其次為線性函數；指數函數與二次函數誤差較大，MRE已經大于100%。因此Logistic函數與該地區土壤染色面積比隨土層深度變化相符，可以很好地模擬及預測土壤優先流的染色面積和路徑。

表3 不同有機肥施用量樣地土壤染色面積比(y)與土層深度(x)擬合參數

圖2 4種函數對土壤染色面積比與土層深度的關系擬合效果圖

2.3 殘垣溝壑區蘋果園土壤優先流特征參數

通過對土壤垂直剖面的染色圖像進行數值化解譯和計算，得到了不同有機肥施用量下4個樣地的長度指數(L)、土壤優先流分數(F-fr)、分形維數()、土壤染色形態變異系數(CV)4個優先流特征指標，以分析優先流形態特征和發育程度[25]。

L隨有機肥施用量的增加呈增加的趨勢(圖3A)，數值集中在3.65 ~ 4.61。F-fr表現為CK樣地最小，T3樣地最大，數值在0.55 ~ 0.68(圖3B)。各樣地隨著有機肥施用量的增加呈現增加的趨勢，T3樣地最大，為1.718，T2、T1、CK樣地分別比T3樣地小0.035、0.042、0.050(圖3C)。CV最大為CK樣地，為0.62，優先流程度表現為一般發育；其次為T1樣地，為0.53，優先流程度表現為一般發育；T2樣地CV為0.38，優先流程度表現為中等發育；T3樣地的CV最小，為0.25，優先流發育程度最高，T3樣地是CK樣地的40.32%(圖3D)。

2.4 殘垣溝壑區蘋果園土壤優先流特征指標影響因素

使用SPSS對土壤優先流各指標的影響因素進行分析，表4顯示容重主要通過影響基質流入滲深度、長度指數、變異系數、土壤優先流比來影響土壤優先流，容重與變異系數呈顯著的正相關(<0.05)，與長度指數呈顯著的負相關(<0.05)，與基質流入滲深度、土壤優先流比呈極顯著的負相關(<0.01)。毛管持水量與變異系數呈顯著的負相關(<0.05)，與土壤優先流比呈顯著的正相關(<0.05)。總孔隙度與平均最大入滲深度、分形維數具有顯著相關性(<0.05)。

2.5 殘垣溝壑區蘋果園土壤優先流綜合評價

使用均方差決策法綜合各優先流特征指標對各有機肥施用量果園土壤優先流程度進行評價，各指標標準化均值、均方差及權重系數見表5。

不同有機肥施用量樣地土壤優先流程度評價結果顯示，各樣地土壤優先流指數在0.27 ~ 0.75，變異系數為0.46。除CK樣地與T1樣地外，各樣地土壤優先流指數差異明顯。T3樣地優先流程度最明顯，其次為T2樣地，T1樣地排名第三，CK樣地優先流發育程度最弱(圖4)。

(圖中不同小寫字母表示各樣地間差異顯著(P<0.05))

表4 土壤優先流特征指標相關性分析

注：*表示在<0.05水平(雙側)顯著相關。**表示在<0.01水平(雙側)顯著相關。

表5 各評價指標標準化均值、均方差及權重系數

圖4 不同有機肥施用量樣地土壤優先流程度評價

3 討論

本文通過對土壤染色面積比與土層深度的關系進行回歸分析，發現Logistic曲線對土壤染色面積比與土層深度關系擬合效果較好，決定系數較高。而呂剛等[26]在排土場土壤優先流研究過程中認為，土壤染色面積比與土層深度的關系可以用線性函數來擬合，擬合效果較好，可用來預測和模擬排土場土壤優先流的染色面積、路徑及鋒部運動。而本研究發現土壤染色面積比在土壤表層(0 ~ 15 cm)范圍內均大于80%，處于基質流狀態，染色面積比下降較慢；而在較深層次的土壤內，染色面積比會急速下降，直至染色面積比降低為0。這一現象正與Logistic曲線相吻合，本研究結果與呂剛等[26]的研究結果不一致，可能是由于土壤質地不同而存在的差異。

通過查閱文獻發現[3,24]，目前對土壤優先流發展程度評價的研究都是使用本研究中使用的6個指標中某一個或某幾個指標來進行的，6個指標綜合起來能夠更全面地反映土壤優先流發展程度。雖然利用染色面積比[25-26]、平均最大入滲深度[27-28]可以在一定程度上定性描述與定量分析土壤優先流的發展變化狀況，但是土壤水流運動的非均勻特征受到多種指標共同的影響[18]，僅使用單一的指標并不能準確地對土壤優先流特征進行定量的分析，會使評價結果存在著一定的誤差。同時在本研究過程中發現，平均最大入滲深度、優先流染色面積比和長度指數在各樣地優先流特征評價中變化規律一致，均表現為T3>T2> CK>T1；基質流入滲深度、優先流分數、變異系數和分形維數在優先流特征評價中變化相同，表現為T3>T2>T1>CK。各指標在優先流評價中有著一定的差異性。王發等[27]在喀斯特洼地農田土壤優先流評價過程中只考慮到最大染色深度一個指標，認為平均最大入滲深度越大，優先流程度越明顯。但是本研究發現，平均最大入滲深度僅僅是優先流特征評價中的一個指標，并不能客觀地對優先流特征進行評價，僅使用平均最大入滲深度來評價優先流發展程度會導致評價結果存在一定的誤差。因此，選用多目標決策法中的均方差決策法對幾種優先流特征指標進行綜合分析能夠全方面地對優先流特征進行評價。

本研究發現，隨著有機肥施用量的增加，土壤優先流發展程度也呈現出增加的趨勢，其主要原因與土壤孔隙度有關。研究表明，有機肥的施用可以增加土壤大孔隙的數量[29]。試驗地果園使用的是自然生草的林下管理措施，未進行翻耕等處理，人為干擾較小。有機質含量在直接影響土壤大孔隙的同時，也影響著蘋果園林下植被和土壤動物。在試驗過程中發現，有機肥施用量越高的樣地，林下植被生長狀況越好，同時根系也越發達。李文鳳等[30]及劉目星等[31]在研究中發現，林下植被的根系生長及植被的分解對土壤孔隙發育有著促進的作用。閆佳亮等[32]在農田土壤優先流的研究過程中發現，土壤動物對土體的擾動不僅增加土壤大孔隙含量，同時也極大促使優先流的產生。而有機肥施用量是影響土壤動物的一個主要因素[33]。因此，優先流發展程度表現出隨著有機肥的施用量增加而增加的趨勢。果園優先流發育程度評價結果表明，施9 000 kg/hm2有機肥(T2)樣地優先流特征指數數值增加幅度最大，為0.32，對土壤優先流發育影響最為明顯；T3與T1樣地增長幅度較小，分別為0.02、0.16。因此T3樣地是能夠促進優先流發育的最佳施肥量。

目前學者普遍認為，優先流的存在會導致土壤養分流失及地下水污染的情況，然而，黃土殘塬溝壑區果園僅靠天然降雨供水，且耗水強度和耗水深度都大于一般農作物，因此會存在土壤干燥化的現象[34-35]。研究表明，黃土塬區蘋果園雨水入滲深度為2 ~ 3 m[36]，不會對地下水產生影響。在降雨過程中優先流是補給土壤水分的主要機制。因此優先流的存在對土壤干燥化現象有著一定的消除作用[37-38]。

4 結論

1)不同有機肥施用量樣地土壤染色面積比隨土壤深度的變化狀況可以使用Logistic曲線進行擬合，擬合效果較好，決定系數2均大于0.986。

2)研究過程中選用的優先流特征指標中的基質流入滲深度、優先流分數、變異系數和分形維數能在一定程度上反映出土壤優先流的發育程度，優先流發展程度表現為T3>T2>T1>CK；但平均最大入滲深度、優先流區染色面積比和長度指數在評價優先流程度中結果有些偏差，優先流發展程度表現為T3>T2> CK>T1。

3)利用均方差決策法得到的優先流指數由大到小為：T3(0.75)、T2(0.59)、T1(0.27)、CK(0.25)，隨著施肥量的增加，優先流程度也隨之增加。

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Effects of Different Application Rates of Organic Fertilizer on Preferential Flow Characteristics in Orchard in Plateau Gully Region

MENG Fanxu1, WANG Shusen1*, MA Yingmei1, ZHANG Shuyuan1, QIN Fucang1, LUO Yuyang1, WANG Dihai2, GUO Yu1, GUO Xiangdong1, CHENG Jiwen1, ZHANG Na1, ZHANG Ping1

(1 College of Desert Control Science and Engineering, Key Laboratory of State Forest Administration for Desert Ecosystem Protection and Restoration, Inner Mongolia Key Laboratory of Aeolian Physics and Desertification Engineering, Inner Mongolia Agricultural University, Hohhot 010018, China; 2 College of Forestry, Northwest Agriculture and Forestry University, Yangling, Shaanxi 712100, China)

In order to study the effect of organic fertilizer application on soil preferential flow characteristics of apple orchard in plateau gully region, field dyeing tracer, morphology and statistical methods were used to quantitative study the vertical dyeing soil profiles in an apple orchard in Yongshou County, Xianyang City of Shaanxi Province, the mean square error decision and preferential flow characteristic indexes were used to analyze the preferential flow characteristics in apple orchard soils under four organic fertilizer fertilization rates (0, CK; 6 000 kg/hm2, T1; 9 000 kg/hm2, T2; 1 2000 kg/hm2, T3). The results showed that: 1) The change of soil dyeing area ratio with soil depth of all soil profiles was well fitted to the logistic curve, and the determination coefficient2was greater than 0.986. 2) The results of matrix infiltration depth, preferential flow fraction, coefficient of variation and fractal dimension in the selected preferential flow characteristic indexes were consistent with those calculated by mean square deviation decision method, the development degree of preferential flow was T3 > T2 > T1 > CK. However, the average maximum infiltration depth, the ratio of dyeing area to preferential flow zone and the length index showed some deviations in the assessment of preferential flow degree, which was shown as T3 > T2 > CK > T1. 3) The preferential flow index obtained by mean square error decision method was 0.75 forT3, 0.59 for T2, 0.27 for T1 and 0.25 for CK, indicating the preferential flow degree is increased with the increase of fertilizer application rate. The study can provide a reference for a comprehensive evaluation of soil preferential flow characteristics and provide a basis for reasonable fertilization for orchards in plateau gully region.

Gully region of Plateau; Orchard; Dyeing tracer; Soil preferential flow; Mean square error decision method

S152.7

A

10.13758/j.cnki.tr.2020.06.023

孟凡旭, 王樹森, 馬迎梅, 等. 有機肥施用量對殘塬溝壑區蘋果園土壤優先流特征的影響. 土壤, 2020, 52(6): 1272–1280.

國家重點研發計劃項目(2017YFC0504605)資助。

(wsswtt@126.com)

孟凡旭(1995—)，男，內蒙古赤峰人，碩士研究生，主要從事水土保持與荒漠化防治方面的研究。E-mail：351450024@qq.com