不同覆蓋作物模式對茶園土壤理化性質及有機碳礦化的影響

龔玲玄，王麗麗，趙建寧，劉紅梅，楊殿林，張貴龍

農業農村部環境保護科研監測所，天津 300191

土壤是陸地生態系統中最大的碳儲存庫（Lugato et al.，2021）。全球土壤碳總量為2500 Gt，包括約1550 Gt土壤有機碳（SOC）和950 Gt土壤無機碳（1 m）（Lal，2004a）。世界耕地面積占地球陸地表面的 40%（García-Palacios et al.，2017），而世界土壤腐殖質以每年25.3 Tg的速度在減少（Lal，2003）。覆蓋作物（Cover crops，CCs）被美國土壤協會（Soil Science Society of America，2022）定義為“在正常作物生產期間，或在果園和葡萄園的樹木和藤蔓之間，提供土壤保護、種子保護和土壤改良的密植作物”，也有一些學者從土壤生態功能的角度出發，認為覆蓋作物是能夠保持土壤功能（劉曉冰等，2002），為后續作物提供有利條件（Yunusa et al.，2003）的作物，通常在收獲與播種季間的空隙種植（Fan et al.，2021），是美國8種“準備實施”的農業管理行動之一（McClelland et al.，2021a）。

目前，雖然覆蓋作物能夠增加土壤有機碳固持的觀點已得到廣泛認同，但種植時間和生物量（McClelland et al.，2021b）對土壤有機碳變化動態存在較大影響，且種植時間與土壤有機碳固持間的最佳模式尚未明晰。有觀點認為覆蓋作物對于土壤碳的影響是一個長期漸進的過程（Ismail et al.，1994；Schipanski et al.，2014），土壤碳庫并不能在短期內增加（Lal，2004b），還有些研究認為即使是短時間種植也能使土壤有機碳含量發生顯著變化。（Haruna，2019；Faé et al.，2009；Liu et al.，2005）。覆蓋作物已被廣泛應用在獼猴桃園（李青梅等，2020）、坡地玉米（Leuthold et al.，2021）、葡萄園（Novara et al.，2019）等地區，但多集中于多種單一不同覆蓋作物模式-常規作物耕作模式之間（Qi et al.，2011；Hubbard et al.，2013）、單一不同覆蓋作物之間（Kuo et al.，1997；Sainju et al.，2002；Kaspar et al.，2006）、多種覆蓋作物-常規作物輪作之間（Islam et al.，2006）、單覆蓋作物和多種覆蓋作物之間（Ranells et al.，1997；Sainju et al.，2007；Blanco-Canqui et al.，2012）的比較，而很少有同時種植多種覆蓋作物模式之間的對比，覆蓋作物種類多局限于豆科、禾本科，管理方式以休耕、免耕、輪作為主，主要作物多為玉米（ZeamaysL.）、小麥（TriticumaestivumL.）、水稻（OryzasativaL.），很少有覆蓋作物與多年生木本植物共生的研究。以往研究中試驗區多集中于平原地區，缺乏坡地實踐，面對坡地水土流失的環境，短期內覆蓋作物的固碳效果與平原地區相比如何，目前尚不明確。

茶作為中國傳統的種植作物，擁有悠久的種植歷史。中國是世界上第一茶園面積大國，茶園種植也是中國南方丘陵山區的重要土地利用方式（葉菁等，2016）。茶園土壤是一個重要的碳庫之一，但新種植的茶園因土壤侵蝕，土壤有機碳（尤其是表層土）處在流失狀態（李世玉，2010），短期種植覆蓋作物對于茶園土壤而言可能是一種有效途徑。基于此，本試驗提出兩點假設，（1）隨著覆蓋作物多樣性的增加，該坡地茶園表層土壤理化性質改善效果越好。（2）在短時間內，隨著覆蓋作物多樣性的增加，該坡地茶園土壤有機碳礦化作用增加。基于以上研究，從固碳減排角度為該坡地茶園選擇覆蓋作物搭配的最佳方案。

1 材料與方法

1.1 試驗地點概況

試驗于湖北十堰鄖陽區譚家灣鎮圩坪寺村的幼齡茶園開展（圖1），該地區屬秦巴山區旱地二熟一熟兼水田二熟區，亞熱帶季風氣候區，境內多丘陵，海拔200—300 m，多年平均氣溫15.4 ℃，平均降水量為769.6 mm，集中于夏季，該茶園坡向為南（157.5°—202.5°）。

圖1 實驗地點Figure 1 Experiment location

1.2 試驗設計

2016年開始每年 3月在幼齡茶園茶行間全面播種覆蓋作物，茶樹種類為“鄂茶10號”，本試驗設計了4種覆蓋作物模式（表1），每個模式設置3個重復，每個正方形小區400 m2，共12個試驗小區（圖2），其中，各小區的茶樹間距均為1.5 m，各試驗小區中，不同作物均為等量混播，播種密度為25.0 g·m-2，試驗期間，及時清除各小區雜草。

表1 試驗期間不同覆蓋作物模式Table 1 Different crop coverage patterns during the experiment

圖2 試驗布置Figure 2 Test layout

考慮到坡地茶園弱酸性的特點，試驗選取了8種能夠改善土壤結構、增加土壤有機碳、減少水土流失的作物，涵蓋禾本科及豆科、菊科，分別為：黑麥草（LoliumperenneL.），紫羊茅（FestucarubraL.），白三葉（TrifoliumrepensL.），紅三葉（TrifoliumpretenseL.），早熟禾（PoaannuaL.），毛苕子（ViciavillosaRoth.），百日草（ZinniaelegansJacq.），波斯菊（CosmosbipinnataCav.）（汪洋等，2020）。試驗材料中，黑麥草、紫羊茅為多年生禾本科植物，白三葉、紅三葉為多年生豆科植物，早熟禾、毛苕子分別為一年生禾本科、豆科植物，百日草為一年生菊科植物，本研究選用的波斯菊為一年生菊科植物。

黑麥草根系淺且密度大，白三葉通過匍匐莖繁殖利于填補覆蓋層空隙，紅三葉生長迅速，生物量大，固氮能力強，毛苕子耐低肥力，紫羊茅是良好的護坡植物，利于土壤保持，波斯菊、百日草生長速度快，耐貧瘠。考慮成本因素及樹冠下光照條件及作物根系特征及生長特性（Snapp et al.，2005），由于茶樹種植間距大易有雜草生長，試驗選擇覆蓋模式時將優先按多年生豆科和生長較快的禾本科植物進行搭配。

1.3 樣品采集

1 m深度的土壤有機碳一半在可耕層（0—30 cm）（Bolinder et al.，2020），故本試驗選擇采集 0—30 cm耕層土壤樣品。于種植覆蓋作物生長良好穩定后（2019年8月底），在覆蓋小區內采用“S”取樣法在每個小區選取 15個點進行取樣，按覆蓋模式進行混合，過2 mm篩，將土樣置于冷藏箱中帶回實驗室，一部分用于測定土壤理化性質，土壤含水率采用烘干法測定，硝態氮、銨態氮經CaCl2浸提后使用流動分析儀（AA3，Bran+Luebbe Crop，德國）測定（Houba et al.，1986），微生物量碳（MBC）與微生物量氮（MBN）于25 ℃下經氯仿熏蒸48 h后用TOC儀（Multi N/C3100，德國）測定（Wu et al.，1990）；另一部分用于土壤室內培養實驗，研究分析土壤有機碳的礦化特征。

1.4 土壤有機碳礦化特征指標和參數的測算

在培養前期，為使土壤恢復自然狀態，隨機取相當于60 g干土的新鮮土壤均勻置于250 mL玻璃培養瓶底部，于 25 ℃恒溫培養箱避光保存一周之后進行土壤有機碳培養，之后分別在第 1、3、5、7、14、21、28、35、42、49、56、63、70、84、98、112、126、140、214、242、269、298、337、471 天時用注射器每次抽取20 mL氣體，置于氣相色譜儀（Agilent Technologies 7890B）中分析CO2濃度，在每次抽氣后將培養瓶放置在通風處20 min，試驗重復5次，并設置5個空瓶作為對照，相關采氣流程與劉德燕等（2008）一致。

土壤有機碳累計礦化量（CO2-C）采用一級動力學方程來進行擬合，公式為：

式中：

CP——潛在礦化勢，表示土壤潛在可礦化有機碳量（CO2-C），單位為 mg·kg-1；

C——在時間t累積土壤有機碳的礦化量（CO2-C）；

t——礦化培養時間，單位為d-1；

k——礦化常數，代表有機碳庫的周轉速率常數（郝存抗等，2020），單位為d-1。

為進一步探究有機碳礦化過程中不同組分碳（CO2-C）的變化情況，使用C.Allan Jones的指數加常數模型公式進行參數擬合，該公式包含兩個主要的庫，一個是在易分解的活性碳庫，在初期礦化，另一個是惰性碳庫，分解得更慢。公式為：

其中：

CL——活性碳庫的含量（CO2-C），單位為mg·kg-1；

CR——惰性碳庫的含量（CO2-C），單位為mg·kg-1；

kR——惰性碳庫礦化常數，單位為d-1（Jones，1984；Alvarez et al.，2020）。

1.5 數據處理

采用單因子方差分析（ANOVA）判斷不同覆蓋作物模式對土壤理化性質的影響，并用 Excel 2019記錄測定培養過程中CO2釋放量數據和計算土壤礦化速率與累計土壤有機碳礦化量，并在SPSS 25.0中采用Pearson法進行相關性分析。土壤有機碳礦化動態采用Origin pro 2021b進行擬合制圖，Loess變化曲線擬合和變異系數均采用R.1.2進行分析制圖。

2 結果與分析

2.1 不同覆蓋作物模式對土壤理化性質的影響

不同覆蓋作物模式土壤理化性質見表2。

表2 不同覆蓋作物模式的土壤理化性質（±SE）Table 2 Soil physical and chemical properties under different cover crop treatments (±SE)

清耕小區（C0）土壤含水率最高，隨著覆蓋作物多樣性增加，土壤含水量逐漸降低。其中，C0模式含水率與C2、C3模式差異顯著（P<0.05），但與C1模式差異不顯著。

各模式土壤銨態氮含量的相對大小為C2>C3>C1>C0，硝態氮含量為C2>C3>C0>C1，銨態氮、硝態氮、微生物量碳、氮均呈現出“駝峰”模式，即C2的微生物量碳、銨態氮、硝態氮含量最高；C1的微生物量氮含量最高。3種種植覆蓋作物的模式土壤含水量比對照低 3.29%—13.24%（平均為8.93%），銨態氮增加了1.65%—15.72%（平均為8.65%），硝態氮增加了-6.63%—14.30%（依絕對值，平均為 7.51%），微生物量碳增加了5.26%—38.69%（平均為20.61%）、微生物量氮增加-7.47%—17.92%（依絕對值，平均為12.78%），從均值來看，覆蓋作物對表層土壤微生物量碳的影響最大，其后依次為微生物量氮、土壤含水率、銨態氮和硝態氮。

2.2 不同覆蓋作物模式下土壤有機碳礦化特征

為探究短時間不同種類覆蓋作物對于茶園土壤有機碳的影響，使用一級動力學方程對土壤培養結果進行擬合。4種覆蓋作物模式的土壤礦化速率隨培養時間增加均呈“先增后降”的變化模式（圖3）；在0—3 d，C2的礦化速度高于對照和其他2種覆蓋作物模式，C0在63 d、其余覆蓋作物模式均于56 d達到最高礦化速率，前者達到峰值的時間與后3者相比延遲了7 d；4種覆蓋作物模式最大礦化速率的相對大小為C1>C0>C2>C3。四者在214 d均達到了最小礦化速率。

圖3 不同覆蓋作物模式下土壤有機碳礦化速率Figure 3 Soil organic carbon mineralization rate under different cover crop models

使用單因素方差對于礦化速率和累計礦化量差異（見圖4）進行分析。4種覆蓋作物模式礦化速率差異顯著（P<0.05），但累計礦化量差異不顯著。同時分別對 4種模式進行單因素方差分析，發現C0、C1和C2、C3模式之間差異顯著（P<0.05），因此，將4種模式的礦化速率隨培養時間的變化曲線分為2類，一類包括C0和C1（整體位于C2、C3上部），為在第 7—337天中礦化速率相對較大型，另一類包括 C2與C3（整體位于下部），為礦化速率相對較小型。為探究4種模式的整體變化過程，采用Loess變化曲線對整個過程進行平滑擬合（平滑度為0.75，見圖5）。

圖4 不同覆蓋作物模式下土壤有機碳累計礦化量Figure 4 Soil organic carbon cumulative mineralization under different cover crop models

圖5 4種模式Loess變化曲線，均采用最小二乘法計算Figure 5 Loess variation curves of the four modes, all calculated by the least square method

4種模式的礦化速率平均值分別為 C0：0.24 mg·kg-1·d-1、C1 ： 0.25 mg·kg-1·d-1、C2 ： 0.22 mg·kg-1·d-1、C3：0.20 mg·kg-1·d-1。3 種含覆蓋作物的模式礦化速率平均值比對照組低-4.17%—16.67%（依絕對值，平均值9.72%），隨著覆蓋作物種類增多，土壤有機碳礦化速率先增后減。為探究不同模式之間礦化速率變化情況，對于Loess變化曲線進行線性擬合，斜率見表3。

表3 Loess變化曲線線性擬合斜率Table 3 Linear fitting slope of Loess change curve

在初期（1—63 d），3種含覆蓋作物的模式礦化速率比對照低 17.65%—72.06%（平均值為53.43%），隨覆蓋作物種類增多，礦化速率變化逐漸減慢，反應趨于溫和。在后期（63—471 d），3種含覆蓋作物的模式礦化速率比對照組低-6.56%—49.18%（依絕對值，平均值為27.87%），C1、C2、C3平均值比對照組低12.11%、49.23%、60.62%（依絕對值），表明隨覆蓋作物多樣性的增加，礦化速率趨于“溫和”。

變異系數隨時間變化見圖6。變異系數在21 d達到最大值，為25.56%，之后先減后增，表明4種模式之間的礦化差異逐漸減小，至培養的471 d時，變異系數為4.72%。整個培養過程平均變異系數為12.63%。在1—63 d，平均變異系數為16.85%，比整個過程平均變異系數高33.41%；70—471 d，平均變異系數為8.41%，比整個過程平均變異系數低33.41%；表明在培養的前期，4種覆蓋作物礦化速率差異較大，后期差異較小。

圖6 4種模式變異系數變化Figure 6 Changes in the coefficient of variation of the four models

4種模式使用一級動力學方程的擬合參數見表4，擬合優度r2均大于0.99，隨著覆蓋作物種植多樣性的增加，土壤潛在可礦化量增多，周轉周期減小，CP/k表示碳礦化的強弱，即CP/k越大，礦化作用越強，其變化先減后增。

表4 土壤有機碳礦化的一級動力學參數（±SE）Table 4 Parameters of the first-order kinetics for the soil organic carbon mineralization (±SE)

4種不同覆蓋模式使用C.Allan Jones公式的擬合參數見表5，擬合優度r2均大于0.99。4種模式均為負值，表明初始礦化出現滯后（Ellert et al.，1988），但隨覆蓋作物多樣性的增加，滯后現象先增后減，至C2滯后現象最小。而惰性碳庫不斷增加，其周轉周期先增后減。

表5 土壤有機碳礦化的指數加常數模型的擬合參數（±SE）Table 5 Fitting parameters of exponential plus a constant model of soil organic carbon mineralization (±SE)

2.3 土壤有機碳礦化特征與土壤理化性質的關系

由表 6，CP與土壤含水率呈顯著負相關（P<0.05）。k與土壤含水率呈顯著正相關（P<0.05），與kR呈現極顯著正相關關系（P<0.01），相關系數為0.99。土壤活性碳庫CL與CP、CR呈現出正相關關系，與kR呈現負相關關系。CR與CP呈現出極顯著正相關關系（P<0.01），與kR、k呈現出極顯著負相關（P<0.01）。土壤的含水率與kR呈現出顯著正相關關系（P<0.05），與CR呈顯著負相關關系（P<0.05），與CP呈現出負相關關系，其相關系數為-0.954，硝態氮含量與CL呈顯著正相關關系（P<0.05），其相關系數為0.958。

表6 土壤有機碳礦化特征與土壤理化性質的相關性Table 6 Correlation between soil organic carbon mineralization characteristics and soil physical and chemical properties

3 討論

3.1 覆蓋作物對茶園土壤理化性質的影響

在C0處理中，土壤中養分含量較低，在種植覆蓋作物后，土壤銨態氮、硝態氮含量相較于對照組平均增加8.65%、3.1%，微生物量碳、氮平均增加20.60%、7.8%，使得土壤理化性狀也得到提升。有研究表明，種植覆蓋作物首先能夠增加蒸騰作用，通過減少土壤含水量而減少NO3--N淋溶，從而起到固定氮的效果（Weinert et al.，2002；Quemada et al.，2013），另外種植覆蓋作物在土地上增加了生物量，水分利用效率提高，作物氮吸收增加，也減少了NO3--N流失（Vázquez et al.，2005）。另外，有研究表明，覆蓋作物能夠將接近等比的碳氮分配至地上和地下部分（De Notaris et al.，2020），進入地下后被微生物所利用可增加土壤酶活性（周麗霞等，2007）；已有研究表明果園種植覆蓋作物每年固定氮素相當于化肥施用氮的 27%—30%的回收率（Ovalle et al.，2010）。

隨覆蓋作物種類增加，本研究中表層土壤銨態氮、硝態氮、微生物量碳、氮均先增后減。除微生物量氮以外，其余均在C2取得最大值，并與其他模式差異顯著，這與王明亮等（2020a）、王明亮，（2020）的研究結論相一致。在C2模式中一年生和多年生禾本科和豆科植物相互搭配，在多年生植物生長之時，一年生植物在死亡后進入土壤進而促進微生物活動，可進一步改善土壤條件。與C1相比，C2多播種了一種禾本科（早熟禾）和多年生豆科作物（紅三葉），紅三葉相對于白三葉生長速度更快，生物量更大，氮捕獲能力強，因此有利于自身和其他覆蓋作物的生長。C3中白三葉對波斯菊有化感抑制作用（馮益民等，2018），能限制波斯菊生長，同時菊科內存在對遠緣科植物的抑制作用（Kil et al.，1987），可能會抑制其他覆蓋作物的生長。

3.2 覆蓋作物多樣性對茶園土壤有機碳礦化特征的影響

在471 d培養過程中，4種模式土壤有機碳礦化速率均隨時間呈“先增后降”的變化。與其他研究在培養剛開始時礦化速率最大所不同的是，在本研究中出現了初始礦化作用滯后的現象（Ellert et al.，1988）：除C0在63 d達到最大值外，其余均在56 d達到最大值，這可能與微生物采取的適應策略相關，培養初期微生物進行了重組或適應（Brunner et al.，1984），在培養開始，一部分土壤有機質被僅能分解新鮮有機物的r-策略者所分解，在此過程中r-策略者釋放出細胞外酶，初始r-策略者數量增長，在新鮮有機物分解的最后階段，K-策略者對于聚合有機物進行解聚，并在此過程中釋放有機質分解酶，促進土壤有機質的分解（Fontaine et al.，2003），導致最大礦化速率滯后，這可能是本研究培養過程中礦化速率在前期先減后增至最大值，之后減小的原因。

4種模式整個過程平均礦化速率相對大小為C1>C0>C2>C3，差異顯著（P<0.05），但累計礦化量差異并不顯著。在初期（1—63 d）及后期（63—471 d），4種模式平均礦化速率表現為C1>C0>C2>C3，初期4種模式的平均礦化速率較后期高30.30%。在初期，可能是由于土壤中包含覆蓋作物和茶樹根系分泌物及各種凋落物等易分解的物質，加之初始N、P、K濃度較高，使得微生物活性逐漸增加（劉義平，2011；徐陽春等，2002），礦化速度較快（郭劍芬等，2006），出現了礦化速率最大值，這也可能是3種含覆蓋作物的模式最大值提前7 d的原因。在消耗完最初的易分解化合物之后，微生物開始緩慢分解根系木質素，導致后期土壤有機碳的礦化速率下降（Li et al.，2020），反應趨于平緩。在本試驗中發現C0、C1在第7—337天礦化速率相對較大，整體位于 C2、C3上部，C2、C3相對較小，位于下部，C0、C1與C2、C3之間差異顯著（P<0.05），表明隨覆蓋作物種類增多，礦化反應越“溫和”。

隨覆蓋作物種植種類的增加，潛在礦化勢先減后增，礦化作用不斷增強，這可能與覆蓋作物植物根系對于養分及微生物量的富集效應有關。菊科優于豆科，其次是禾本科（楊陽等，2015），本實驗發現隨覆蓋作物多樣性增加，土壤有機碳的固存能力也在增強，表現為惰性碳庫含量不斷增加，這可能與C3含有更多種類的禾本科和菊科植物有關。高纖維素使其更易固存（Redin et al.，2014），同時禾本科植物發達的根系，能夠固存土壤中活性碳及總碳含量（Rosolem et al.，2016）。這與汪洋等（2020）的2種覆蓋作物礦化作用最強結果不同，本研究中隨著覆蓋作物種類增多，礦化作用增強，即 8種覆蓋作物礦化作用最強，這可能與土壤深度及培養周期差異所致。

淺層土壤與覆蓋作物植物根系作用頻繁，更易接受覆蓋作物物質投入，相比之下，深層土壤理化性質變化及土壤有機碳固存更為緩慢（表7），因此本試驗選取 0—30 cm表層土壤，但有研究表明微生物活性可能受底層土壤氮、磷的控制（Meyer et al.，2008），未來還應開展更深層（1 m土壤剖面）的土壤有機碳礦化及微生物活性變化動態研究，以便更準確全面的分析覆蓋作物對茶園土壤固碳減排的影響。

表7 覆蓋作物對土壤有機碳影響的效果Table 7 Effects of cover crops on soil organic carbon

4 結論

（1）在本試驗中，隨覆蓋作物多樣性的增加，表層土壤（0—30 cm）銨態氮、硝態氮、微生物量碳、微生物量氮含量先增后減，除微生物量氮外，其余均在C2出現最大值，表明過度增加覆蓋作物多樣性并不能起到更好改善土壤理化性質的效果。

（2）在試驗中4種模式均出現了表層土壤礦化滯后現象，C0在63 d達到最高礦化速率，其他模式均在56 d達到最高礦化速率。

（3）在短時間內，隨覆蓋作物多樣性的增加，該坡地茶園表層土壤惰性有機碳含量增加，但礦化作用在增強。

（4）在本試驗中，C2能夠顯著改善表層土壤理化性質，同時也能夠在一定程度上促進表層土壤有機碳固存，為該坡地茶園最佳的覆蓋作物方案，在農業生產實踐中，若既需增加土壤有機碳含量又需實現土壤性質的改良，可適當設置一定的覆蓋作物種植種類，以增加土壤惰性碳庫含量，進而最大程度地改善土壤養分并實現固碳減排的目的。