特点和驱动机构北京平原农田土壤有机碳含量:含义的命运工程聚合物在土壤中

文摘

土壤有机质(SOM),作为一种天然高分子,影响土壤中离子和粒子的迁移和运输系统由于其表面特征和交互,然后引起重大变化在土壤肥力等土壤质量损失和污染物转移。具有十分重要的研究的时间和空间演化土壤有机质和土壤健康管理的驱动机构。本研究旨在充分揭示的演化特征和驱动机制在农田土壤有机碳(SOC)北京平原基于六年网站的监控。根据研究结果,有一个显著的差异在整个土壤有机质含量在六年期间。SOC的时间稳定性适中,是成反比的SOC含量的空间分布。SOC含量随有机肥输入上升,和一个额外的单位(15公斤·哈⁻¹)有机肥输入导致增加了0.057 g·公斤⁻¹在SOC的内容。土壤粘粒含量较高的展品SOC含量更高。有机碳含量不同的土壤质地类型增加随着时间的推移,有一个显著的差异增加中壤土和轻壤土。粮食领域种植园体系表现出SOC含量下降,而受保护的菜地,开放的菜地和果园都显示SOC含量的增加。根据我们的结果,农田的SOC含量在北京平原地区在很大程度上是依赖于有机碳的输入,如果其他条件保持不变或展览微不足道的变化。

1。介绍

现代高分子化学工业的发展和农业生产的集约化,许多合成有机化合物排入土壤直接或间接通过大气或水体在现代人类的生产和生活。塑料微粒广泛用于修复被污染的土壤由于其小尺寸和大的比表面积1,2]。然而,由于特定的环境行为和潜在的环境风险的工程塑料微粒,许多研究人员认为应禁止使用工程纳米材料原位修复(3]。因此,越来越多的研究人员关注自然土壤的性质和应用塑料微粒。土壤有机质(SOM),作为自然土壤中塑料微粒的重要来源,参与各种生态过程包括元素循环和污染物迁移4),因为它有很大的比表面积和水保容易吸附溶解有机物。SOM可以改善土壤吸附、缓冲和肥料保留,使土壤更宽松,noncohesive,容易培养。此外,它还可以存储从大气中二氧化碳和其他污染物的生物危害减轻化学农药、重金属和其他污染物在土壤5- - - - - -7]。例如,如果腐殖酸颗粒,一种土壤有机质的重要成分,在塑料微粒表面的吸附,塑料微粒将增加的位阻,因此影响迁移的塑料微粒8,9]。

因此,它具有重要意义和迫切需要研究土壤有机质的时空变化和驱动机制,合理和有效地控制土壤有机质的含量对维持土壤肥力,减少土壤污染,促进土地资源的可持续利用。

在自然环境中,吸附会影响迁移、转换和生物降解的污染物(10]。表面活性剂是用来治疗难治性水保环境中的有机污染物,促进特殊解吸的土壤和水相浓度增加明显。几项研究已经进行了表面活性剂的应用加强专门修复污染土壤,包括土壤清洗应用和生物修复(11,12]。SOC含量有明显的演化特征,许多研究已经开展了关于描述农田SOC的进化内容(13- - - - - -16]。碳仿真模型已经采用在某些地区SOC的演化特征的分析内容。目前,全世界经常使用的碳模型包括DNDC [17],RothC [18],世纪[19],APSIM [20.]。所有这些模型应用于模拟农田SOC含量的变化在国家和区域两个层面(13- - - - - -16,21]。数学建模的方法有更多的优势在模拟SOC动态的农田在更大的时空尺度。但仿真结果并不代表实际情况。因此,SOC含量变化研究基于长期监测的数据在固定地点是必要的。

SOC变化驱动机制的研究基于采样点进行了。然而,大多数用于分析的因素的驱动机制是静态的,例如,海拔高度和土壤类型主要影响SOC含量的空间分布模式。农田SOC的动态发展也受自然环境和人工管理。人类活动对SOC施加重大影响。根据戴维森和阿克曼(22),在30厘米的表层土壤有机碳可以减少高达40%的平均后自然植被开垦成农田。根据一些研究[23,24),改善农业管理,如最小和免耕制,增加化学和有机肥料,可以减轻或逆转SOC的损失。因此,有必要探索的影响人类活动对土壤有机碳含量的变化。

简而言之,这项研究中,以北京平原农田为研究区域,旨在(1)揭示了SOC在2010年到2015年的演化特征,(2)探讨人类活动的影响像有机肥料和种植系统和土壤性质等土壤质地变化的SOC基于长期定位监测数据。

2。数据和方法

2.1。研究区域的概述

根据北京的数字高程和农田的空间分布,100米等高线设置为研究边界。研究区位于北京东部平原,总面积约7779.12公里²(图1)。研究区域分为三个功能区,包括封面水源保护区、农业安全区域和城市生活区域。轻壤土的面积是最大的,其次是砂质壤土和中壤土(图2)。与国际标准土壤质地分类标准在本研究中采用。

2.2。数据处理和分析

已经建立了长期监测点根据农田的分布。有149、137、129、123、104和91从2010年到2015年(图采样点1)。保证样品的代表性,截面土壤样本都来自中央点和两个相邻角度在每个采样点。此外,在同一深度采集土壤样本测试(图之前涨跌互现1)。采用重铬酸钾滴定法评估SOC (Johnson, 2010)。除了收集的数据在监视点,数字高程(解析:25 m×25 m), 1:5万土壤质地地图,有机肥料的输入是通过获得北京市数字土壤系统和现场调查。

SPSS软件(美国IL SPSS, Inc .,芝加哥,2012)应用进行描述性统计分析和方差分析。时间稳定、空间预测和空间相关分析进行了在ArcGIS 10.2 (ESRI, 2010)。

2.3。研究方法

2.3.1。经验贝叶斯克里格

传统的线性克里格方法有很强的平滑效果,需要一个相对大量的采样点。与此同时,还需要满足空间的数据平稳性的假设。经验贝叶斯克里格(订购)方法可以测量不稳定的变量和更精确的比其他克里格方法对小数据集(25,26]。估计你超值semivariation基本功能描述了错误。输入数据是用来模拟几个semivariation函数来描述semivariation函数估计的不确定性,和预测标准误差应该小25- - - - - -28]。

此外,我们也验证了不同数量的样本是否在上面的六年可以满足研究要求。指土壤环境监测技术规范,变异系数和相对偏差用于确定采样点满足研究要求。公式如下。

在哪里n样品的数量,t的值是t在一定的自由度在给定置信水平(通常95%土壤监测),简历变异系数(%)从收集到的数据,获得m是可接受的相对偏差(%),和土壤监测通常是限制在10 - 20%。

在这项研究中,变异系数(简历)的SOC在上面的六年是39.31%,33.87%,47.02%,40.62%,和48.57%,分别。根据分析结果,平均变异系数(%)的监测指标和可接受的相对偏差42.03% m作为最小值的10%。通过计算,我们需要设置采样点40。基于上述结果,91年的2015的最小采样点可以满足研究要求。因此,不同年份的样本数量能满足分析的要求。

2.3.2。SOC的总体时间稳定系数

SOC时间稳定在6年研究期间被测量获得的变异系数量化重复抽样。本研究采用变异系数计算方法首次提出由布莱克摩尔(29日]。时间稳定系数的方程(TSCV_{“透明国际”})如下: 在哪里SOC_它指获得的土壤性质的测量值在“我^th“采样点”t^th“采样时间,”n“是抽样的频率(n= 6)。

时间稳定系数在三种类型分为五个层次,即“稳定”(< 10;年代),“中等稳定”(汽车销售;女士),“不稳定的”(> 25;我们)。“中等稳定”进一步分为三个水平,即MS1(10 - 15),一份(15 - 20)MS3(20 - 25)29日]。

2.3.3。定量分析的SOC的内容和影响因素之间的关系

简单的空间相关分析(R)可用于探索两个特定的变量之间的关系。 在哪里R_xy的空间相关系数x和y,x_我SOC含量”我^th“一年,y_我是输入的有机肥料”我^th“一年,六年的意思是SOC含量,6年的平均有机肥料的输入,然后呢n年的总数(n= 6)。

3所示。结果与讨论

3.1。SOC内容的整体演化特征

土壤中的有机质与工程聚合物在一定程度上,和人工聚合物的降解诱导有机质存在的地方。有机质的重要原因之一是人工大分子的降解。塑料微粒排放到环境中会与土壤中的有机物进行交互。土壤中腐殖质的增加会增加塑料微粒之间的位阻,使塑料微粒的粒径显著低于腐殖酸的存在。因此,当胡敏酸存在,塑料微粒渗透能力的增强,其保留在中减少。了解北京平原soc含量有利于土壤修复大分子在后期污染。

我们计算的统计特征值SOC含量不同的年。Shapiro-Wilk测试(W方法)用于正态分布测试。

SOC含量的平均值随时间增加。根据方差分析,有显著差异(F= 3.042,df= 727,p⩽0.001)在SOC含量六年。随着SOC含量平均值的增加,标准差和范围也增加;即。,the regional difference became increasingly significant with the human interference. The different interannual SOC contents were consistent with the linear relationship, and the fitting effect was significant (df= 4,R²= 0.8733 >= 0.88114)。根据W的正态分布的测试方法,SOC的内容从不同的年与正态分布相一致(p > 0.05)。的累积变异比率北京平原地区农田SOC含量为12.89%,平均每年2.58%的变异比率(表1)。在文献中由梁等。30.)发现,华北农田SOC含量平均为17.70 g·公斤⁻¹,这是高于最大在这项研究中观察到。上述结果表明,仍有巨大潜力提高农田SOC的内容。

方法被应用于从中获得SOC时间稳定性变异系数图(图3),它显示了基于时间的SOC含量的变化趋势。经验贝叶斯方法的子集是100;重叠因子的数量是3;模拟的数量是100;有4个搜索部分;搜索半径为29.55公里²;和输出网格是100 m×100 m(晶格的大小是1公顷²)。

根据图3,SOC的平均时间稳定系数的研究区为20.25。主要住在SOC颞稳定MS3,在稳定和不稳定。等领域的女士₁,女士₂,女士₃是42.29公里²1027.14公里²,718.11公里²,分别。不稳定的地区主要位于海地地区,朝阳区,谢林汉姆区,和改变地区城市生活区域。SOC的时间稳定性的内容完全不同于SOC含量空间分布方面,和地区SOC含量显示较低的时间稳定性。

功能区域而言,SOC含量是最不稳定的城市生活地区和周边圆半径为35公里。超过80%的城市生活区域,时间稳定在我们。相比之下,农业安全领域和水源保护表现出相反的模式,和主要住在这些地区女士。

3.2。分析影响因素对SOC的进化内容

本研究选择因素反映农田管理等有机肥料和种植系统的输入,以及自然环境的土壤质地分析农田SOC的演变背后的推动机制的内容。

3.3。输入的有机肥料

从2010年到2015年,平均每年化肥输入38.24公斤·哈^{- - - - - -1},38.16公斤·哈^{- - - - - -1},38.81公斤·哈^{- - - - - -1},40.43公斤·哈^{- - - - - -1},42.25公斤·哈^{- - - - - -1},44.20公斤·哈^{- - - - - -1},分别。有机肥料的输入之间的相关分析(标量,公斤·哈⁻¹),意味着SOC的内容(图进行相应的年4(一))。R在一年一度的规模来计算空间相关性(图4 (b))。

图4(一)显示了定量拟合关系意味着SOC含量和有机肥料的输入(标量)在6年。肥料的平均SOC内容和输入与一个线性方程是一致的,和健康很重要df= 4,R²= 0.8433 <= 0.88114)。有机肥料的输入的增加导致了SOC含量的增加,和一个额外的单位(1公斤·哈⁻¹)的有机肥料导致增加了0.057 g·公斤⁻¹在SOC的内容。

平均空间SOC内容之间的相关系数和输入的有机肥料在未来几年内为0.49(图4 (b)),有一个整体的积极空间这两个变量之间的相关性。正相关的区域总面积6120.5公里²,占研究区总数的78.69%。具体来说,总面积的19.72%和31.30%表现出的意义p< 0.05的水平p< 0.01的水平,分别。有机肥料能有效提高SOC的输入内容。上述结论与相关研究的成果是一致的(Dendoncker et al ., 2011)。根据沈等的研究。31日),陈等人。32),吴et al。33),Dendoncker(2011),和梁等。34),平均农田土壤碳固定速率在比利时使用有机肥料几乎翻了一番。沈et al。31日]也认为长期使用有机肥料或有机肥料和氮磷钾无机肥料有助于提高总SOC含量。陈等人。32)发现,长期使用的有机肥料能促进土壤有机质含量的不断增长和增长的程度,增加有机肥料的输入。吴等人的实验。33]表明,有机肥料,特别是混合的化学肥料和有机肥料,可以提高SOC的内容。

3.4。土壤质地

量化显著差异在SOC含量在不同年,6组(6年)的SOC含量用于方差分析。根据莱文的方差的同质性测试,SOC含量的平均值与方差的同质性一致。因此,采用最小显著差方法。

整个6年,有机碳含量在不同土壤质地中壤土、轻壤土、砂壤土,从高到低(表沙质土壤2)。有一个显著的差异在不同类型的土壤质地。SOC含量有极显著差异之间的沙质土壤中壤土以及其他类型的土壤质地(p⩽0.01)。这表明土壤与更大的附着力高有机碳(有机)内容。这个结果与之前的研究的结论是一致的(35- - - - - -37]。

中型和轻型这种一般的SOC含量随着时间的增加,有明显的年际差异SOC内容(F= 0.08,p< 0.05)。的平均程度的增加中壤土的SOC含量为8.26%,和SOC超过15克·公斤⁻¹到2015年。中壤土的SOC含量平均增加了2.39%,和SOC接近14 g·公斤⁻¹到2015年。的SOC含量相对较低,在大约10 g·公斤⁻¹。没有年际差异SOC砂壤土和沙质土壤和砂壤土的SOC含量总体下降。土壤SOC的标准差为所有纹理表现出越来越大的趋势。这表明区域SOC含量取决于人类和自然的效果。

3.5。种植系统

农药在农业生产中发挥重要作用,但由于农药的毒性,如生态破坏、水、土壤和空气污染。农药残留是指农药原生质体等各种物质,有毒代谢物,降解后留在农产品农药的使用。在农田属于大分子污染物,农药和有机物质,特别是腐殖质,可以降低农药。

种植系统部署在我们的研究区域包括菜地(保护和开放的),粮食领域,和果园,这些显著不同的农业管理。

图5显示了平均土壤有机碳含量在不同作物种植制度及其随时间变化。一般来说,意味着SOC含量的温室蔬菜领域,开放的蔬菜,谷物,和果园字段分别为13.03,12.26,11.02,和10.06 g·公斤⁻¹2010年到2015年期间,分别。我们可以看到,土壤有机碳含量在不同作物系统同年有显著差异,除了2010年和2013年。另一方面,相同的作物种植系统的SOC含量随时间。首先,SOC含量的平均值温室菜地从2010年到2015年(12.39±5.98),(12.21±4.03),(11.51±6.25),(12.88±5.51),(14.59±7.31),和(15.66±8.50)g·公斤,分别。以2013年为转折点,保护菜地的平均SOC含量先下降,然后在6年增加。符合线性趋势方程,相关系数(R²)是0.7025。其次,开放菜地的SOC含量的平均值从2010年到2015年(11.23±3.85),(11.91±3.80),(12.73±5.35),(11.71±4.76),(13.30±3.62),(13.93±4.06)g·公斤⁻¹,分别。这一趋势是符合线性方程作为一个整体,R2为0.7430。第三,果园的平均值的SOC含量从2010年到2015年(9.46±3.35),(11.07±4.43),(10.82±6.53),(11.81±6.37),(11.24±3.46),(11.69±5.33)g·公斤⁻¹,分别。果园的SOC含量显示整体增加的趋势。这一趋势是符合线性拟合方程,相关系数为0.6734。与其他庄园系统相比,果园的SOC变异是相对稳定的,SOC的内容仍然是大约11 g·公斤。最后,SOC含量的平均值从2010年到2015年粮食领域(10.54±3.80),(9.92±2.84),(9.32±2.31),(10.54±3.38),(9.84±2.87),和(10.14±3.08)g·公斤,分别。谷物的平均有机碳的变化内容领域6年期间相对不规则和显示和总体下降的趋势。这种趋势拟合的线性方程,显示负相关。

几年内和年际变化的平均值的SOC含量不同的种植系统显示以下模式:保护菜地>菜地>果园>粮食领域的开放。SOC含量的变化大致可以分为两种类型。第一种增加的趋势,包括受保护的菜地,开放菜地和果园,和第二种类型的总体趋势下降,即。、粮食领域。保护菜地特性高输入,输出,和复播系统,这是不文明的土壤生态环境的明显不同。粮食领域具有较低水平的投入,和大部分的无机肥料。果园功能高但奇异输入,管理模式仍基本保持不变。近年来,北京发布了北京市计划等文件为现代农业的发展在第12个“五年计划”期间(2011 - 2015)和意见促进保护农业的发展增加的输入保护农业和果园。到2020年,该地区的粮食领域,菜地,果园在北京将达到53333公顷,46667公顷,66667公顷,分别显示“三大支柱”的模式。随着粮食领域的面积下降和菜地和果园的面积增加,对应输入应该增强。

4所示。结论

在这项研究中,在固定地点长期监测与颞稳定系数,回归斜率,超值,空间相关分析和方差分析被用来揭示SOC含量的演化特征和相关的驱动机制在北京平原地区。列出了主要结论如下:

(1)有显著差异意味着SOC的内容在六年期间,一般来说,SOC含量随时间增加。(2)作为一个整体,SOC适度稳定的时间稳定性。然而,这是完全不同于SOC的空间分布。具体来说,SOC的时间稳定性与高有机碳含量较低的地区。(3)有机肥料的应用可以显著增加土壤有机碳含量。本研究表明,有机碳含量增加了0.057 g·kg⁻¹每一个单位的有机肥料。(4)粮食领域种植园体系表现出SOC含量下降,但受保护的菜地,开放的菜地和果园都显示SOC含量的增加。(5)区域SOC含量取决于人类和自然与人为因素影响发挥了主导作用,尽管粘土含量较高的土壤表现出更高的SOC的内容。(6)作为一种污染物,聚合物工程聚合物对土壤特性的影响。澄清有机质的影响和机制上的吸附和迁移工程聚合物在水土多媒体环境的行为,和SOC的分布在北京平原地区有利于后期修复农田污染。

数据可用性

作者声明数据支持本研究的发现中可用的文章。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

这项工作得到了中国国家重点研发项目(2016 yfd0300801)。

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