Inclusion of fractal dimension in four machine learning algorithms improves the prediction accuracy of mean weight diameter of soil

The study of soil mean weight diameter (MWD), essential for sustainable soil management, has recently received much attention. As the estimation of MWD is challenging, labor-intensive, and time-consuming, there is a crucial need to develop a predictive estimation method to generate helpful information required for the soil health assessment to save time and cost involved in soil analysis. Pedotransfer functions (PTFs) are used to estimate parameters that are ‘difficult to measure’ and time-consuming with the help of ’easy to measure’ parameters. In the current study, empirical PTFs, i.e., multi-linear regression (MLR), and four machine learning based PTFs, i.e., artificial neural network (ANN), support vector machine (SVM), classification and regression trees (CART), and random forest (RF) were used for mean weight diameter prediction in Karnal district of Haryana, India. A total of 121 soil samples from 0‐15 and 15‐30 cm soil depths were collected from seventeen villages of Nilokheri, Nissing, and Assandh blocks of Karnal district. Soil parameters such as bulk density (BD), fractal dimension (D), soil texture (i.e., sand, silt, and clay), organic carbon (OC), and glomalin content were used as the input variables. Two input combinations, i.e., one with texture data (dataset 1) and the other with fractal dimension data replacing texture (dataset 2), were used, and the complete dataset (121) was divided into training and testing datasets in a 4:1 ratio. The model performance was evaluated by statistical parameters such as mean absolute error (MAE), mean absolute percentage error (MAPE), root mean square error (RMSE), normalized root mean square error (NRMSE), and determination coefficient (R²). The comparison results showed that including the fractal dimension in the input dataset improved the prediction capability of ANN, SVM, and RF. MLR and CART showed lower predictive ability than the other three approaches (i.e., ANN, SVM, and RF). In the training dataset, RMSE (mm) for the SVM model was 8.33% lower with D than with texture as the input, whereas, in the testing dataset, it was 16.67% lower. Because SVM is more flexible and effectively captures non-linear relationships, it performed better than the other models in predicting MWD. As seen in this study, the SVM model with input data D is the best in its class and has a high potential for MWD prediction in the Karnal district of Haryana, India.     

套种对南方红壤坡耕地经济果园土壤团聚体分布及稳定性的影响

为研究红壤丘岗区经济果园套种模式对新改坡耕地土壤团聚体分布及稳定性的影响,以坡度约12°、坡长18 m、宽度1.5 m的12个猕猴桃种植试验小区为对象,设计连续3年套种紫薯(PSP)、毛叶苕子(HV)、荒草(W)3种模式,以无植被覆盖裸地(CK)为对照,测定不同坡位0～15 cm表层土壤团聚体指标。结果表明:套种处理的土壤水稳定性团聚体(WR_>0.25)数量和大小均有不同程度增大趋势,其增幅顺序为PSP>HV>W>CK。土壤团聚体结构破坏率(PAD)和分形维数(D)的顺序为CK>W>HV>PSP,表明套种紫薯坡地土壤团聚体的稳定性最好,毛叶苕子次之。沿顺坡方向,所有处理WR_>0.25含量、团聚体平均重量直径(MWD)和几何平均直径(GMD)均呈减小趋势,而PAD和D呈逐渐增大趋势,表明新改坡耕地土壤的结构性沿坡长方向呈现变差的趋势。D与MWD、GMD、>0.25 mm团聚体含量均呈显著负相关。套种能够增加丘岗坡地经济果园土壤团聚体数量和大小,改善土壤团粒结构,提高土壤质量。     

轮牧方式对荒漠草原土壤团聚体及有机碳特征的影响

合理的草地轮牧方式对草原的科学管理具有重要意义.以宁夏荒漠草原为研究对象,对围封禁牧、连续放牧和二区、四区及六区轮牧下0~30 cm土层土壤团聚体分布特征、稳定性、有机碳含量及其贡献率进行了研究.结果表明: 除围封禁牧草地以机械稳定性大团聚体为主外,其他处理的土壤水稳性团聚体均以微团聚体为主;增加轮牧分区有利于表层土壤水稳性团聚体含量的保持及大团聚体含量增加.机械稳定性团聚体分形维数在连续放牧下最大,增加轮牧分区则呈现减小趋势,但水稳性团聚体分形维数无明显变化规律;团聚体平均重量直径(MWD)及几何平均直径(GMD)在禁牧草地最大,且随着轮牧分区的增加而增大;MWD和GMD与微团聚体含量呈显著负相关.水稳定性大团聚体有机碳含量以六区轮牧和围封禁牧较高,二区轮牧和连续放牧较低;试验区微团聚体有机碳对土壤有机碳含量贡献率较高,但0~20 cm土层中,轮牧分区越多则大团聚体有机碳贡献率越高.从土壤团聚体及其有机碳特征考虑,六区轮牧为研究区荒漠草原最适宜的轮牧方式.     

耕作方式对甘肃引黄灌区灌耕灰钙土团聚体分布及稳定性的影响

2014—2017年在连续翻耕8年的玉米地上设置连续翻耕(CT)、旋耕(RT)、深松(ST)、免耕(NT)和翻耕-免耕(CT-NT)、深松-免耕(ST-NT)6个耕作处理,研究不同耕作方式对甘肃引黄灌区灌耕灰钙土团聚体分布及稳定性的影响.结果表明: NT和ST-NT处理促进了0～40 cm土层大团聚体形成,并提高了其稳定性;CT和RT处理由于对土壤的强烈扰动,耕层土壤团聚体大小分布和稳定性都显著降低.机械稳定性团聚体以NT处理最佳,＞0.25 mm团聚体含量(R_0.25)、平均重量直径(MWD)、几何平均直径(GMD)分别比RT处理增加5.8%、8.0%和13.0%,分形维数(D)降低3.6%.水稳性团聚体以ST-NT处理最佳,R_0.25、MWD、GMD分别增加55.3%、15.1%和8.7%,D值降低0.8%.NT、ST-NT处理的团聚体破坏率(PAD)和不稳定团粒指数(E_LT)也最低,PAD分别比RT处理降低了5.9%和7.7%,E_LT分别降低了5.8%和7.2%.综合分析认为,深松-免耕(ST-NT)的轮耕模式更有利于土壤团聚体含量和稳定性的增加,也符合当地农民的操作习惯,是比较理想的耕作方式,在该区域农业可持续发展中具有一定的应用价值.     

轮耕与施肥对渭北旱作玉米田土壤团聚体和有机碳含量的影响

2007—2012年在陕西合阳连作玉米田进行保护性轮耕与施肥长期定位试验,设置免耕/深松(NT-ST)、深松/翻耕(ST-CT)和翻耕/免耕(CT-NT)3种隔年交替轮耕处理和连续免耕(NT-NT)、连续深松(ST-ST)、连续翻耕(CT-CT)3种连耕处理及平衡施肥、低肥和常规施肥3种施肥处理,分析了0～40 cm土壤团聚体分布、平均质量直径(MWD)、几何平均直径(GMD)、分形维数(D)及0～60 cm土壤有机碳(SOC)含量.结果表明: 随着耕作强度的增加,土壤团聚体总含量减小,稳定性降低,有机碳损失增大;连续免耕和轮耕增大了土壤团聚体MWD和GMD,减小分形维数,增加了粒径大于0.25 mm团聚体(R_0.25)和SOC含量.在相同施肥处理下,团聚体R_0.25表现为NT-NT>NT-ST>NT-CT>ST-ST>CT-ST>CT-CT;在相同耕作方式下,平衡施肥和低肥处理下土壤团聚体比常规施肥更稳定.通过对土壤团聚体分形维数进行数学拟合,干筛法和湿筛法所测土壤团聚体的分形维数分别为2.247～2.681和2.897～2.976. 0～30 cm土层土壤团聚体分形维数均表现为连续免耕和轮耕显著低于连续翻耕(CT-CT),随土层加深分形维数增大,在40 cm处趋于稳定.施肥对不同土层有机碳含量的影响差异显著(P<0.05),随土层加深有机碳含量呈递减趋势,平衡施肥处理下有机碳积累量较常规施肥增加了6.9%.土壤有机碳含量随团聚体粒径的增大而增加,0.25～2 mm粒径土壤团聚体含量对有机碳积累的影响达到显著水平(P<0.01),确定系数R²为0.848.     

南亚热带人工林种植对赤红壤团聚体分布及稳定性的影响

本文选取南亚热带地区桉树、杉木、马尾松、米老排和红锥5种典型人工林为研究对象,采用Elliott湿筛法和Le Bissonnais(LB)法研究了人工林对土壤团聚体稳定性的影响。结果表明: 5种人工林土壤经湿筛法处理后,水稳性团聚体(WR_>0.25)均在62.2%以上,团聚体平均重量直径(MWD)和几何平均直径(GMD)分别介于1.58～3.71和0.57～2.02 mm,表现为杉木林最大,桉树林最小。各林分土壤团聚体结构破坏率(PAD)介于4.6%～31.5%之间;采用转移矩阵法评价5种人工林土壤团聚体,得出土壤团聚体稳定性指数(ASI)为杉木林>红锥林>米老排林>马尾松林>桉树林。在LB法3种处理下,快速湿润处理(FW)对土壤团聚体的破坏程度最大,说明消散作用是研究区团粒崩解的主要机制;预湿润振荡处理(WS)的破坏程度最小;慢速湿润处理(SW)介于两者之间,MWD和GMD值变化一致,均表现为WS>SW>FW,且随土层的加深,呈现逐渐降低的趋势。5种人工林土壤在LB法FW处理下团聚体GMD值与湿筛法ASI、MWD、GMD均达到显著正相关,表明湿筛法与LB法的FW处理具有很好的相关性,可用于表征南亚热带赤红壤地区土壤团聚体的稳定性。综合MWD、GMD、PAD和ASI等团聚体稳定性指标,杉木人工林比其他4种人工林更有助于土壤团聚水平的提高,其土壤结构相对较为稳定。     

生草栽培对果园土壤团聚体及其有机碳分布的影响

以福建尤溪玉池生草果园定位观测点为平台,研究了生草栽培对果园土壤团聚体有机碳分布的影响。结果表明,生草栽培处理后,0~20 cm土壤团聚体中>0.25 mm水稳性团聚体的比例(R0.25)、平均重量直径(MWD)和几何平均直径(GWD)分别比顺坡清耕和梯台清耕处理的高3.78%~5.90%、16.82%~20.94%、5.86%~50.31%和3.81%~13.82%、13.33%~19.95%、7.50%~60.63%,分形维数比顺坡清耕和梯台清耕处理的低1.54%~2.35%和1.09%~9.64%。同时,生草栽培可提高>2 mm土壤团聚体内有机碳贮量和大团聚体有机碳贮量占总有机碳的比例,但其影响主要集中于0~20 cm土层。这说明生草栽培处理更有利于提高土壤团聚体稳定性,增强土壤有机碳的保护和碳汇作用。     

植被恢复对黄土区煤矿排土场土壤团聚体特征的影响

目前关于植被恢复对排土场土壤团聚性的影响还不清楚,以植被恢复下黄土区露天煤矿排土场为研究对象,采用湿筛法测定了排土场土壤水稳性团聚体组成,研究了植被恢复类型(草地、灌木)和排土场地形(平台、边坡)对土壤团聚体特征的影响。结果表明:植被恢复促进了排土场水稳性团聚体的形成,平台0—20 cm土层水稳性大团聚体数量(R_(0.25))、平均重量直径(MWD)和几何平均直径(GMD)分别达到31.1%,0.70 mm和0.26 mm,边坡分别达到13.3%,0.37 mm和0.17 mm,均显著高于裸地,分形维数(D)在平台和边坡分别为2.91和2.96,均显著低于裸地;平台土壤团聚性要好于边坡,草地对于平台土壤团聚结构改良效果较好,而灌木对于边坡改良效果较好;排土场土壤有机碳和粘粒含量均与土壤团聚体指标有显著相关性。植被恢复提高了排土场土壤团聚性,植被恢复类型和地形对排土场土壤团聚体特征有显著影响。     

峡谷型喀斯特不同生态系统土壤团聚体稳定性及有机碳特征

通过野外调查与室内分析相结合的方法,对峡谷型喀斯特水田(ST)、旱地(HD)、草地(CD)、灌丛(GC)、人工林(RGL)、次生林(CSL)6种生态系统的土壤团聚体及其有机碳的分布特点进行了研究.结果表明: 干筛处理下(除HD外)均以>8 mm的土壤团聚体含量最高,总体上不同粒径土壤团聚体含量呈现随粒径减小先降低后增加再降低的趋势;湿筛处理下(除HD外)均以>5 mm的土壤团聚体含量最高,总体上不同粒径土壤团聚体含量随粒径减少而降低.干筛处理土壤团聚体的平均质量直径(MMD)为ST>CD>RGL>CSL>GC>HD;几何平均直径(GMD)为ST>CD>RGL>CSL>HD>GC;湿筛处理的MMD为RGL>CSL>GC>CD>ST>HD,GMD为CSL>RGL>GC>CD>ST>HD,用湿筛的MMD特别是GMD评价喀斯特石灰土土壤团聚体质量性状比干筛指标更准确.团聚体机械稳定性的分形维数D表现为CD>HD>ST>RGL>CSL>GC,水稳定性表现为GC>CSL>RGL>HD>CD>ST.土壤SOC含量越高,D、MMD和GMD值越大,土壤结构越合理.不同生态系统下各粒径团聚体SOC含量均以0.053～0.25 mm粒径最高,部分>5 mm粒径含量最低,但以>5 mm团聚体对土壤SOC的贡献率最高,且贡献率随着粒径的减小逐渐降低.     

不同丛枝菌根真菌侵染对土壤结构的影响

为了定量化比较研究接种丛枝菌根真菌后,根际、菌根际和菌丝际土壤结构的变化,采用四室分根装置,比较中性紫色土接种不同AM真菌后,菌根际、根际、菌丝际和非根际土壤平均重量直径(MWD)、几何平均直径(GMD)和大于0.25mm团聚体总量(R_0.25)的变化。结果表明:接种3个菌种后菌丝际EEG和有机质含量均呈高于菌根际的趋势。菌丝密度和易提取球囊霉素相关蛋白(EEG)与MWD、GMD和R_0.25呈显著正相关,菌根际和菌丝际土壤水稳性R_0.25与菌丝密度显著正相关,相关系数分别为0.777和0.671。接种G. mosseae的菌根际土壤R_0.25值显著高于其它分室土壤,而接种G.etunicatum的菌丝际土壤R_0.25值显著高于其它分室土壤。试验结果在一定程度上说明不同菌种对土壤结构均有不同程度的影响,反映了丛枝菌根真菌生态功能的多样性。     

不同施氮量对麦田土壤水稳性团聚体和N2O排放的影响

过量施氮可破坏农田土壤结构,增加温室气体排放量。为揭示不同施氮量对土壤团聚体和N₂O排放的影响,于2018—2020年基于氮肥定位试验,设置秸秆原位还田条件下施氮 0 (N₀)、120 (N₁₂₀)、180 (N₁₈₀)、240 (N₂₄₀)、300 (N₃₀₀)、360 kg·hm^-2 (N₃₆₀) 6个处理,研究不同施氮量对麦田土壤N₂O排放、土壤充水孔隙度(WFPS)、土壤温度、硝态氮、铵态氮含量、水稳性团聚体的组成及稳定性的影响。结果表明: 土壤N₂O排放量与氮肥用量之间呈显著正相关关系,WFPS与施氮量之间无显著相关关系,0~10 cm土壤温度随氮肥施用量的增加而显著降低,土壤硝态氮、铵态氮含量与氮肥施用量间存在显著正相关关系。随氮肥施用量的增加,直径>2 mm的水稳性团聚体含量降低,直径<0.5 mm的水稳性团聚体含量增加,土壤水稳性团聚体的粒径也逐渐减小。氮肥施用量与团聚体平均重量直径(MWD)、几何平均直径之间呈显著负相关关系,但与分形维数之间并无显著相关性。MWD (x)与N₂O排放通量(y)之间的拟合方程为:y=3928.3e^-2.171x (R²=0.55,P<0.001),表明当MWD减小时,N₂O排放量将会剧烈升高。可见,麦田施氮量的增加会降低0~10 cm土壤温度,增加土壤硝态氮和铵态氮含量,减小耕层土壤水稳性团聚体的平均粒径,降低团聚体的稳定性,增加N₂O的排放量。     

Evaluation of soil aggregate stability in Algerian northwestern soils using pedotransfer functions and artificial neural networks

Since, aggregate stability is the main physical property regulating erodibility; its observations can act as a useful indicator for monitoring and managing soil degradation. In this context, this study carried out in the alluvial plain of Cheliff, a semi-arid area aimed to predict aggregate stability through Mean Weight Diameter (MWD), using pedotransfer functions (PTFs) with different stratifications (textural, salinity and organic-textural) and artificial neural networks (ANNs). Results showed that the best MWD predictions were those related to organic-textural PTFs, in this stratification the silty-clay moderately rich OM class showed the highest significant determination coefficient R² (0.65) and the lowest mean square error (0.03), whereas, the textural and salinity PTFs were a very weak predictors with a very low R². It was also found that the performances of ANNs in predicting MWD were better than those of PTFs, regarding ANNs input variables the best predictions were those obtained with a large number of input variables, furthermore, by using a large number of hidden neurons, the performances of Radial Basis Function (RBF) were better than those of Multilayer Perceptron (MLP). It was also noted that the best RBF results were always related to the Gaussian hidden activation, whereas, MLP was not related to a specific hidden activation.     

Comparision of some models for estimation of reflectance of hypericum leaves under stress conditions

Lack of water resources and high water salinity levels are among the most important growth-restricting factors for plants species of the world. This research investigates the effect of irrigation levels and salinity on reflectance of Saint John’s wort leaves (Hypericum perforatum L.) under stress conditions (water and salt stress) by multiple linear regression (MLR), artificial neural network (ANN) and adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS). Empirical and heuristics modeling methods were employed in this study to relate stress conditions to leaf reflectance. It was found that the constructed ANN model exhibited a high performance than multiple regression and ANFIS in estimating leaf reflectance accurately.     

大颗粒活化腐植酸肥对苹果土壤团聚体和有机碳的影响

新型大颗粒活化腐植酸肥(LAF)在苹果化肥减量和果实稳产方面的效果显著,探明其对土壤团聚体和有机碳的影响是揭示该新型肥料对苹果土壤结构影响的重要依据。本研究设置4个LAF处理:LAF₁[全量施肥,施肥时期及重量比(下同):萌芽期∶膨果期∶成熟期=3∶4∶3]、LAF₂(全量施肥,萌芽期∶膨果期∶成熟期=2∶3∶5)、LAF₃(减量1/4施肥,萌芽期∶膨果期∶成熟期=2∶3∶5)、LAF₄(减量1/3施肥,萌芽期∶膨果期∶成熟期=2∶3∶5),以不施肥(CK)处理为对照。通过4年盆栽试验,研究苹果土壤团聚体组成、稳定性和有机碳对不同施肥处理的响应。结果表明: 1)与CK相比,LAF各处理显著提高了土壤水稳性大团聚体含量,>2 mm和2~0.25 mm粒径团聚体含量分别提高了53.4%~77.5%和12.3%~17.0%,且提高幅度随施肥量的增加而增大,其中LAF₁处理土壤水稳性大团聚体含量最高。2)LAF各处理在各粒径团聚体含量上差异不显著,其中2~0.25 mm粒径团聚体含量所占的比例最高。3)与CK相比,LAF各处理均显著提高了团聚体平均重量直径(MWD)和几何平均直径(GMD),降低了分形维数(D),其中LAF₁处理的MWD和GMD值最高,对土壤团聚体稳定性提升效果最好。4)除LAF₄外,其他LAF处理土壤有机碳含量均显著高于CK,其中LAF₂处理土壤有机碳含量最高;LAF各处理均增加了土壤各粒径团聚体有机碳含量,LAF₁、LAF₂、LAF₃处理显著提高了>2 mm粒径团聚体有机碳含量,且>2 mm团聚体有机碳对总有机碳的贡献率最大;LAF各处理的水稳性大团聚体有机碳对总有机碳的贡献率均显著高于CK,且贡献率均在66.0%以上,其中LAF₁处理最高。综上,施用LAF在促进苹果土壤水稳性大团聚体形成和稳定性、提高团聚体有机碳含量上应用效果显著,其中全量施用效果最好。施用LAF可作为改善苹果土壤结构和提升土壤肥力的有效措施。     

植物篱-农作坡地土壤团聚体组成和稳定性特征

基于植物篱控制水土流失的长期定位试验,研究植物篱-农作坡地土壤团聚体组成和稳定性特征.结果表明： 与常规等高农作模式相比,植物篱-农作复合农业模式下土壤>0.25 mm机械稳定性和水稳性团聚体含量分别显著增加13.3%~16.1%和37.8%~55.6%,明显提高了各坡位粒级>0.25 mm土壤水稳性团聚体含量,改善了粒级>0.25 mm土壤水稳性团聚体在下坡位的相对富集和上坡位相对贫乏的状况.植物篱显著提高了土壤团聚体平均质量直径和几何平均直径,降低了土壤团聚体分形维数和>0.25 mm土壤团聚体破坏率,进而增强了土壤团聚体的稳定性和抗蚀性.坡度与植物篱类型对土壤团聚体组成、稳定性和坡面变化无显著影响.     

植物篱-农作坡地土壤团聚体组成和稳定性特征

基于植物篱控制水土流失的长期定位试验,研究植物篱-农作坡地土壤团聚体组成和稳定性特征.结果表明： 与常规等高农作模式相比,植物篱-农作复合农业模式下土壤>0.25 mm机械稳定性和水稳性团聚体含量分别显著增加13.3%~16.1%和37.8%~55.6%,明显提高了各坡位粒级>0.25 mm土壤水稳性团聚体含量,改善了粒级>0.25 mm土壤水稳性团聚体在下坡位的相对富集和上坡位相对贫乏的状况.植物篱显著提高了土壤团聚体平均质量直径和几何平均直径,降低了土壤团聚体分形维数和>0.25 mm土壤团聚体破坏率,进而增强了土壤团聚体的稳定性和抗蚀性.坡度与植物篱类型对土壤团聚体组成、稳定性和坡面变化无显著影响.     

耕层调控与有机肥处理下麦田土壤和小麦冠层结构特性及其相互关系

本研究基于5年的耕作定位试验,设置深耕(DT)、深耕有机肥(DTF)、浅耕(ST)、浅耕有机肥(STF)、免耕(NT)和免耕有机肥(NTF)处理,以期通过改良耕层土壤结构,优化小麦冠层结构特性.结果表明: 同一耕作处理下,增施有机肥可降低土壤容重、提高土壤孔隙度,提高20～40 cm土层2～5和0.25～2 mm粒级土壤团聚体含量,降低>5 mm粒级团聚体含量、>0.25 mm粒级团聚体的平均质量直径(MWD)和几何平均直径(GMD).与其他处理相比,NTF处理改善了0～20 cm土层土壤容重、增加土壤孔隙度;DTF处理降低了40～60 cm土壤容重和>0.25 mm粒级机械团聚体的稳定性,增加了土壤透气性.花后各时期,有机肥处理的叶片角度指数降低,叶面积指数(LAI)和旗叶净光合速率(P_n)提高.STF处理的角度指数最低,DTF处理的P_n最高,显著大于其他处理.通径分析表明,自变量容重、孔隙度、>0.25 mm粒级团聚体的数量(R_0.25)和MWD对因变量角度指数、LAI和P_n的直接通径系数均达到极显著水平.0～20 cm土层,MWD值增大有利于P_n和LAI的提高;20～40 cm土层,土壤容重在一定范围内的增加可优化叶夹角,提高冠层透光率;40～60 cm土层,高的土壤容重和低的孔隙度限制了LAI和P_n的增加.综上,豫中补灌区增施有机肥下的深耕或浅耕处理有利于改良土壤结构、增加土壤通透性,优化冠层结构,提高冠层受光率、叶面积指数和光合速率.     

不同栽培管理模式对农田土壤团聚体组成及其碳、氮分布的影响

在两种肥力条件下设置超高产栽培模式(SH)、高产高效栽培模式(HH)、农民习惯处理(FP)和不施肥对照处理(CK)4种栽培管理模式的定位试验,研究了以肥料投入为主要影响因素的不同栽培管理模式对黄淮海区域不同肥力农田耕层土壤团聚体组成及其碳、氮分布的影响,为通过培肥土壤实现小麦-玉米周年可持续增产增效提供技术支持.结果表明: 与低肥力田块(LSF)相比,高肥力田块(HSF)耕层土壤团聚体的平均质量直径和几何平均直径高、分形维数低,有利于大团聚体的形成与稳定,各级团聚体的有机碳和全氮含量较高.优化施用氮磷钾肥、配施有机肥可增加耕层土壤团聚体的粒径、降低其分形维数,促进大团聚体的形成与稳定,对高肥力田块的影响大于低肥力田块;二者亦可提高有机碳和全氮在大团聚体中的含量与分布,其中,对＞5 mm团聚体的贡献率的影响在低肥力田块大于高肥力田块,对5～0.5 mm的各粒级团聚体的贡献率的影响在高肥力田块优于低肥力田块.     

亚热带丘岗区经果林种植对红壤团聚体稳定性的影响

团聚体稳定性特征对评价经果林种植区内水土环境状况具有重要意义。为探究经果林类型对林下土壤团聚体结构及稳定性的影响,选取湖南北部丘岗区5年生黄桃、梨树、桔树、油茶和猕猴桃5种经果林下0～50 cm土层土壤为研究对象,采用沙维诺夫法量化分析各经果林下土壤团聚体含量、分布特征和稳定性指标的差异。结果表明: 土壤团聚体中大部分为机械稳定性团聚体,含量均在92.3%以上;经湿筛法处理后,油茶水稳性团聚体以>2 mm粒径为主,占总量的55.9%,0.25～2 mm粒径团聚体是黄桃、梨树、桔树和猕猴桃土壤的优势粒级,含量均在43.6%以上;5种经果林平均重量直径(MWD)和几何平均直径(GMD)分布范围分别为1.10～3.19 mm和0.61～2.28 mm,团聚体结构破坏率(PAD)和分形维数(D)分布范围分别为2.9%～37.3%和2.30～2.68;随土层深度增加,黄桃、油茶、猕猴桃下土壤团聚体稳定性变差,MWD和GMD分别降低了1.7%～57.7%和4.5%～65.8%,PAD和D分别增加了0.4%～17.3%和1.6%～11.1%;经果林类型对土壤团聚体稳定性的影响随着土层深度的增加而减小。综合各稳定性指标,5种经果林下团聚体稳定性顺序为油茶>猕猴桃>梨树>桔树>黄桃;经果林类型主要通过影响大粒径团聚体含量来提高土壤结构稳定性。从改良土壤团聚体分布及稳定性方面考虑,建议在亚热带丘岗区经果林种植过程中优先考虑油茶,其次为猕猴桃;黄桃种植可能造成土壤团聚度降低,在种植中需考虑土壤流失的防护措施。本研究结果可为亚热带丘岗区经果林的开发利用及生态治理提供一定的理论依据和应用指导。     

陇东雨养苹果覆膜对土壤团聚体结构稳定性与细根分布的影响

不同的果园管理方式可影响果树根系生长、分布与土壤团聚体稳定性、有机碳固存,进而改变“根-土”复合体响应关系。对西北陇东旱塬不同覆膜年限(2 a、4 a和6 a)苹果园表层土壤(0—20 cm)细根生长进行调查,并采用干筛法和湿筛法相结合的方式对土壤团聚体进行分级(>2 mm, 0.5—2 mm, 0.25—0.5 mm和<0.25 mm)。计算团聚体稳定性参数[> 0.25 mm机械稳定性团聚体含量(DR_0.25)、> 0.25 mm水稳性团聚体含量(WR_0.25)、平均重量直径(MWD)、平均几何直径(GMD)、团聚体破坏率(PAD)、水稳系数(WSC)]和团聚体有机碳含量。分析细根生长与土壤物理结构对长期覆膜的响应,探明土壤团聚体稳定性与有机碳固持关系,揭示黄绵土物理结构稳定机制。结果表明：6 a处理通过增加表层土壤黏粒和物理性黏粒比例,改变孔隙结构,抑制细根生长,其根量、根长和根表面积仅为对照(CK)的20.97%、24.66%和41.25%;降低表层土壤团聚体力稳性,其DR_0.25、机械稳...