植物营养与肥料学报

种植模式 Cropping pattern	处理编号 Treatment code	增效材料 Synergistic material
冬闲 (WF) Winter fallow	WF-CK
WF-Z1	田菁炭 Sesbania biochar (Z1)	1500
WF-Z2	膨润土 Bentonite (Z2)	1500
WF-Z3	脲酶抑制剂 Urease inhibitor (Z3)	3
紫云英 (GM) Milk vetch	GM-CK
GM-Z1	田菁炭 Sesbania biochar (Z1)	1500
GM-Z2	膨润土 Bentonite (Z2)	1500
GM-Z3	脲酶抑制剂 Urease inhibitor (Z3)	3

种植模式 Cropping pattern	处理编号 Treatment code	增效材料 Synergistic material
冬闲 (WF) Winter fallow	WF-CK
WF-Z1	田菁炭 Sesbania biochar (Z1)	1500
WF-Z2	膨润土 Bentonite (Z2)	1500
WF-Z3	脲酶抑制剂 Urease inhibitor (Z3)	3
紫云英 (GM) Milk vetch	GM-CK
GM-Z1	田菁炭 Sesbania biochar (Z1)	1500
GM-Z2	膨润土 Bentonite (Z2)	1500
GM-Z3	脲酶抑制剂 Urease inhibitor (Z3)	3

处理 Treatment	2023
WF-CK	8032±378 Aa	6041±263 Aa	6523±208 Aa	5901±251 Aa
WF-Z1	8665±311 Aa	6241±710 Aa	7292±446 Aa	6299±344 Aa
WF-Z2	7719±253 Ba	6426±199 Ba	6550±152 Ba	5810±276 Aa
WF-Z3	7904±272 Ba	6551±386 Aa	6689±290 Ba	5974±109 Ba
GM-CK	8468±212 Ab	7125±304 Aa	6967±396 Ab	6486±170 Ab
GM-Z1	8951±58.0 Aab	7313±105 Aa	7107±251 Aab	6392±201 Ab
GM-Z2	9129±36.0 Aa	7247±164 Aa	7507±164 Aab	7106±577 Aab
GM-Z3	9293±254 Aa	7614±191 Aa	7874±188 Aa	7939±152 Aa
方差分析 Analysis of variance
G	**	*	**	**
S	NS	NS	NS	NS
G×S	*	NS	NS	*

处理 Treatment	2023
WF-CK	8032±378 Aa	6041±263 Aa	6523±208 Aa	5901±251 Aa
WF-Z1	8665±311 Aa	6241±710 Aa	7292±446 Aa	6299±344 Aa
WF-Z2	7719±253 Ba	6426±199 Ba	6550±152 Ba	5810±276 Aa
WF-Z3	7904±272 Ba	6551±386 Aa	6689±290 Ba	5974±109 Ba
GM-CK	8468±212 Ab	7125±304 Aa	6967±396 Ab	6486±170 Ab
GM-Z1	8951±58.0 Aab	7313±105 Aa	7107±251 Aab	6392±201 Ab
GM-Z2	9129±36.0 Aa	7247±164 Aa	7507±164 Aab	7106±577 Aab
GM-Z3	9293±254 Aa	7614±191 Aa	7874±188 Aa	7939±152 Aa
方差分析 Analysis of variance
G	**	*	**	**
S	NS	NS	NS	NS
G×S	*	NS	NS	*

处理 Treatment	土壤团聚体组成 Soil aggregate composition (%)
WF-CK	23.8±3.3 Ab	4.83±0.38 Bb	7.57±0.27 Aa	18.7±0.8 Ba	45.1±3.5 Aa
WF-Z1	27.7±3.2 Aab	7.43±0.83 Aa	8.73±0.96 Aa	22.2±1.0 Aa	33.9±4.8 Ab
WF-Z2	28.5±1.4 Aab	6.53±0.49 Aab	9.53±1.18 Aa	21.0±0.5 Aa	34.4±1.5 Aab
WF-Z3	33.1±1.5 Aa	7.53±1.13 Aa	9.40±0.61 Aa	22.6±2.3 Aa	27.5±2.4 Ab
GM-CK	23.0±2.6 Ab	7.40±0.31 Aab	7.93±0.52 Aab	23.0±0.6 Ab	38.7±2.7 Aa
GM-Z1	30.8±3.0 Aa	9.17±0.64 Aa	8.17±0.38 Aa	24.4±1.8 Aab	27.5±1.8 Abc
GM-Z2	25.7±1.3A ab	5.63±0.54 Ab	6.93±0.13 Ab	26.5±3.3 Aab	35.2±4.5 Aab
GM-Z3	31.0±1.1 Aa	7.53±0.69 Aa	8.37±0.19 Aa	31.2±2.2 Aa	22.0±2.7 Ac
方差分析 Analysis of variance
G	NS	NS	NS	**	NS
S	*	*	NS	*	**
G×S	NS	NS	NS	NS	NS

处理 Treatment	土壤团聚体组成 Soil aggregate composition (%)
WF-CK	23.8±3.3 Ab	4.83±0.38 Bb	7.57±0.27 Aa	18.7±0.8 Ba	45.1±3.5 Aa
WF-Z1	27.7±3.2 Aab	7.43±0.83 Aa	8.73±0.96 Aa	22.2±1.0 Aa	33.9±4.8 Ab
WF-Z2	28.5±1.4 Aab	6.53±0.49 Aab	9.53±1.18 Aa	21.0±0.5 Aa	34.4±1.5 Aab
WF-Z3	33.1±1.5 Aa	7.53±1.13 Aa	9.40±0.61 Aa	22.6±2.3 Aa	27.5±2.4 Ab
GM-CK	23.0±2.6 Ab	7.40±0.31 Aab	7.93±0.52 Aab	23.0±0.6 Ab	38.7±2.7 Aa
GM-Z1	30.8±3.0 Aa	9.17±0.64 Aa	8.17±0.38 Aa	24.4±1.8 Aab	27.5±1.8 Abc
GM-Z2	25.7±1.3A ab	5.63±0.54 Ab	6.93±0.13 Ab	26.5±3.3 Aab	35.2±4.5 Aab
GM-Z3	31.0±1.1 Aa	7.53±0.69 Aa	8.37±0.19 Aa	31.2±2.2 Aa	22.0±2.7 Ac
方差分析 Analysis of variance
G	NS	NS	NS	**	NS
S	*	*	NS	*	**
G×S	NS	NS	NS	NS	NS

处理 Treatment	pH	有机碳 Organic C (g/kg)	全氮 Total N (g/kg)	有效磷 Available P (mg/kg)	速效钾 Available K (mg/kg)
WF-CK	8.15±0.02 Aa	8.08±0.23 Abc	0.92±0.01 Ab	4.37±0.27 Ab	64.3±2.9 Ab
WF-Z1	8.12±0.12 Aa	8.86±0.20 Bab	0.94±0.01 Bab	5.35±0.20 Aa	72.3±1.8 Aa
WF-Z2	8.14±0.11 Aa	7.55±0.15 Ac	0.88±0.01 Bb	4.33±0.18 Bb	69.5±3.2 Aab
WF-Z3	8.08±0.06 Aa	9.62±0.56 Aa	1.05±0.07 Aa	5.13±0.27 Aa	72.5±1.5 Aa
GM-CK	8.03±0.10 Aa	8.63±0.30 Ab	0.94±0.03 Ab	4.77±0.43 Ab	63.5±0.9 Ab
GM-Z1	7.99±0.06 Aa	9.88±0.21 Aa	1.07±0.05 Aa	6.37±0.58 Aa	72.7±2.9 Aa
GM-Z2	8.04±0.10 Aa	8.67±0.56 Ab	1.00±0.02 Aab	6.60±0.36 Aa	69.7±0.3 Aa
GM-Z3	8.02±0.05 Aa	9.55±0.17 Aab	1.06±0.04 Aa	4.83±0.26 Ab	71.7±1.8 Aa
方差分析 Analysis of variance
G	NS	*	*	**	NS
S	NS	**	*	**	**
G×S	NS	NS	NS	*	NS

处理 Treatment	pH	有机碳 Organic C (g/kg)	全氮 Total N (g/kg)	有效磷 Available P (mg/kg)	速效钾 Available K (mg/kg)
WF-CK	8.15±0.02 Aa	8.08±0.23 Abc	0.92±0.01 Ab	4.37±0.27 Ab	64.3±2.9 Ab
WF-Z1	8.12±0.12 Aa	8.86±0.20 Bab	0.94±0.01 Bab	5.35±0.20 Aa	72.3±1.8 Aa
WF-Z2	8.14±0.11 Aa	7.55±0.15 Ac	0.88±0.01 Bb	4.33±0.18 Bb	69.5±3.2 Aab
WF-Z3	8.08±0.06 Aa	9.62±0.56 Aa	1.05±0.07 Aa	5.13±0.27 Aa	72.5±1.5 Aa
GM-CK	8.03±0.10 Aa	8.63±0.30 Ab	0.94±0.03 Ab	4.77±0.43 Ab	63.5±0.9 Ab
GM-Z1	7.99±0.06 Aa	9.88±0.21 Aa	1.07±0.05 Aa	6.37±0.58 Aa	72.7±2.9 Aa
GM-Z2	8.04±0.10 Aa	8.67±0.56 Ab	1.00±0.02 Aab	6.60±0.36 Aa	69.7±0.3 Aa
GM-Z3	8.02±0.05 Aa	9.55±0.17 Aab	1.06±0.04 Aa	4.83±0.26 Ab	71.7±1.8 Aa
方差分析 Analysis of variance
G	NS	*	*	**	NS
S	NS	**	*	**	**
G×S	NS	NS	NS	*	NS

处理 Treatment	蔗糖酶活性 Sucrase activity [mg/(g·d)]	脲酶活性 Urease activity [mg/(g·d)]	磷酸酶活性 Phosphatase activity [mg/(g·d)]
WF-CK	14.9±0.6 Bab	0.78±0.01 Aa	0.79±0.02 Aa
WF-Z1	12.9±1.6 Bb	0.76±0.03 Aa	0.72±0.03 Aa
WF-Z2	16.5±0.7 Ba	0.75±0.01 Aa	0.70±0.04 Aa
WF-Z3	17.3±0.3 Ba	0.70±0.04 Aa	0.71±0.03 Aa
GM-CK	24.5±1.1 Ab	0.77±0.07 Aa	0.72±0.03 Aa
GM-Z1	29.1±1.0 Aa	0.76±0.07 Aa	0.74±0.03 Aa
GM-Z2	26.7±0.6 Aab	0.80±0.02 Aa	0.73±0.04 Aa
GM-Z3	24.0±2.2 Ab	0.76±0.02 Aa	0.71±0.01 Aa
方差分析 Analysis of variance
G	**	NS	NS
S	NS	NS	NS
G×S	**	NS	NS

处理 Treatment	蔗糖酶活性 Sucrase activity [mg/(g·d)]	脲酶活性 Urease activity [mg/(g·d)]	磷酸酶活性 Phosphatase activity [mg/(g·d)]
WF-CK	14.9±0.6 Bab	0.78±0.01 Aa	0.79±0.02 Aa
WF-Z1	12.9±1.6 Bb	0.76±0.03 Aa	0.72±0.03 Aa
WF-Z2	16.5±0.7 Ba	0.75±0.01 Aa	0.70±0.04 Aa
WF-Z3	17.3±0.3 Ba	0.70±0.04 Aa	0.71±0.03 Aa
GM-CK	24.5±1.1 Ab	0.77±0.07 Aa	0.72±0.03 Aa
GM-Z1	29.1±1.0 Aa	0.76±0.07 Aa	0.74±0.03 Aa
GM-Z2	26.7±0.6 Aab	0.80±0.02 Aa	0.73±0.04 Aa
GM-Z3	24.0±2.2 Ab	0.76±0.02 Aa	0.71±0.01 Aa
方差分析 Analysis of variance
G	**	NS	NS
S	NS	NS	NS
G×S	**	NS	NS

项目 Item	PC1	PC2	PC3	PC4	Norm值 Norm value
pH	–0.474	–0.184	0.225	0.582	1.277
土壤有机碳 Soil organic carbon	0.876	0.237	–0.177	–0.018	1.931
全氮 Total N	0.842	0.338	–0.078	–0.118	1.886
有效磷 Available P	0.162	0.660	–0.290	0.265	1.099
速效钾 Available K	0.303	0.122	–0.246	0.701	1.090
微生物碳 Microbial biomass carbon	0.164	0.879	–0.017	–0.045	1.290
微生物氮 Microbial biomass nitrogen	0.724	0.114	–0.241	0.198	1.615
平均重量直径 Mean weight diameter	0.682	0.022	0.072	0.240	1.499
容重 Bulk density	–0.163	–0.192	0.940	–0.001	1.241
孔隙度 Porosity	0.167	0.195	–0.939	0.009	1.244
磷酸酶 Phosphatase activity	–0.155	–0.319	–0.432	–0.519	0.974
脲酶 Urease activity	–0.053	0.118	–0.013	–0.725	0.851
蔗糖酶 Sucrase activity	0.234	0.853	–0.177	–0.202	1.342
特征值 Eigenvalue	4.553	2.016	1.573	1.318
方差贡献率 Variance contribution rate (%)	35.020	15.510	12.100	10.140
累计方差贡献率 Cumulative variance contribution (%)	35.020	50.530	62.620	72.770

项目 Item	PC1	PC2	PC3	PC4	Norm值 Norm value
pH	–0.474	–0.184	0.225	0.582	1.277
土壤有机碳 Soil organic carbon	0.876	0.237	–0.177	–0.018	1.931
全氮 Total N	0.842	0.338	–0.078	–0.118	1.886
有效磷 Available P	0.162	0.660	–0.290	0.265	1.099
速效钾 Available K	0.303	0.122	–0.246	0.701	1.090
微生物碳 Microbial biomass carbon	0.164	0.879	–0.017	–0.045	1.290
微生物氮 Microbial biomass nitrogen	0.724	0.114	–0.241	0.198	1.615
平均重量直径 Mean weight diameter	0.682	0.022	0.072	0.240	1.499
容重 Bulk density	–0.163	–0.192	0.940	–0.001	1.241
孔隙度 Porosity	0.167	0.195	–0.939	0.009	1.244
磷酸酶 Phosphatase activity	–0.155	–0.319	–0.432	–0.519	0.974
脲酶 Urease activity	–0.053	0.118	–0.013	–0.725	0.851
蔗糖酶 Sucrase activity	0.234	0.853	–0.177	–0.202	1.342
特征值 Eigenvalue	4.553	2.016	1.573	1.318
方差贡献率 Variance contribution rate (%)	35.020	15.510	12.100	10.140
累计方差贡献率 Cumulative variance contribution (%)	35.020	50.530	62.620	72.770

绿肥与增效材料联合应用提升四川丘陵区稻田土壤保水保肥能力的机理

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全紫曼 ¹ , 漆燕 ¹^,^* , 梁琴 ¹ , 敬昱霖 ¹ , 莫坤 ¹ , 高嵩涓 ² , 曹卫东 ³^,^*

植物营养与肥料学报 | 研究论文 2026,32(5): 1066-1079

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植物营养与肥料学报 |研究论文 2026 , 32 (5) : 1066 -1079

绿肥与增效材料联合应用提升四川丘陵区稻田土壤保水保肥能力的机理

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全紫曼¹, 漆燕¹^,^*, 梁琴¹, 敬昱霖¹, 莫坤¹, 高嵩涓², 曹卫东³^,^*

作者信息

¹南充市农业科学院，四川南充 637000

²南京农业大学资源与环境科学学院，江苏南京 210095

³中国农业科学院农业资源与农业区划研究所 / 北方干旱半干旱耕地高效利用全国重点实验室，北京 100081

通讯作者:

^* 漆燕 E-mail: 526834668@qq.com

曹卫东 E-mail: caoweidong@caas.cn

作者简介:

全紫曼 E-mail: 1220206422@qq.com

Mechanism of combined application of green manure and synergistic materials on the capacity of nutrient and water retention of paddy fields in the hilly areas of Sichuan

Zi-man QUAN¹, Yan QI¹^,^*, Qin LIANG¹, Yu-lin JING¹, Kun MO¹, Song-juan GAO², Wei-dong CAO³^,^*

Affiliations

¹Nanchong Academy of Agricultural Sciences, Nanchong, Sichuan 637000, China

²College of Resources and Environmental Sciences, Nanjing Agricultural University, Nanjing, Jiangsu 210095, China

³Institute of Agricultural Resources and Regional Planning, Chinese Academy of Agricultural Sciences / State Key Laboratory of Efficient Utilization ofArable Land in China, Beijing 100081, China

出版时间: 2026-05-25 doi: 10.11674/zwyf.2025381

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摘要

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目的

研究绿肥与增效材料联合应用对四川丘陵区土壤质量及水稻生长的影响，为本区域绿肥与增效材料合理应用提供理论依据。

方法

田间定位试验设冬闲(WF)和冬种紫云英(GM)两种种植制度，不施增效材料(CK)和施用田菁炭(Z1)、膨润土(Z2)、脲酶抑制剂(Z3) 3种增效材料处理，分析了冬闲及绿肥制度下配施不同增效材料对水稻产量、养分吸收，以及土壤物理(容重、孔隙度、团聚体)、化学(土壤pH及养分)、生物学(微生物生物量、酶活性)性状的影响，并通过土壤质量指数(SQI)对土壤质量进行了综合评价。

结果

与GM-CK处理相比，2023年GM-Z2处理稻谷产量显著增加7.8%，GM-Z3处理2023、2024年稻谷产量分别显著增加9.7%、13.0%。与 WF-Z2 处理相比，GM-Z2 处理在2023、2024年间稻谷产量分别显著增加 18.3%、17.6%；与 WF-Z3 处理相比，GM-Z3 处理在2023、2024年间稻谷产量分别显著增加 14.6%、17.7%。所有处理中，GM-Z3处理的稻谷产量最高。与GM-CK和WF-Z3相比，GM-Z3地上部植株氮、磷、钾养分积累量均显著提高。相比GM-CK、WF-Z1处理，GM-Z1处理土壤容重显著降低，土壤有机碳、全氮、微生物量碳含量及孔隙度、蔗糖酶活性显著提升；相比GM-CK和WF-Z2处理，GM-Z2处理土壤有效磷含量显著提升。两种种植制度下，Z1处理的土壤容重显著降低，团聚体粒径分布明显改善，孔隙度及有效磷、速效钾含量显著提高；Z3处理的土壤团聚体粒径分布明显改善，土壤全氮、速效钾含量显著提高。运用最小数据集权重对土壤质量进行综合评价表明，与GM-CK、WF-Z1相比，GM-Z1的SQI分别显著提升14.5%、28.9%；与GM-CK和WF-Z3相比，GM-Z3的SQI分别显著提升5.9%、11.8%；所有处理中，GM-Z1处理的SQI最高，达0.581。

结论

在四川丘陵区紫色土水稻种植系统中，冬种紫云英可显著提升土壤的综合肥力，与增效材料联合应用可进一步强化紫云英对产量和土壤的改良效果。冬种紫云英配施脲酶抑制剂主要通过减缓氨挥发与氮素流失来提高土壤全氮含量；冬种紫云英配施田菁碳提高微生物活性，促进有机碳转化与养分循环，同时增强土壤团聚体稳定性，提升土壤保水保肥能力，进而减少紫云英腐解过程中氮素的淋溶损失。

关键词

稻田 / 紫云英 / 田菁炭 / 膨润土 / 脲酶抑制剂 / 微生物墒 / 土壤质量指数

Abstract

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Objectives

To investigate the effects of green manure combined with synergistic materials on soil quality and rice growth in the hilly regions of Sichuan, aiming to provide technical and theoretical support for the rational utilization of green manure and the application of synergistic materials in paddy fields within this region.

Methods

The long-term field experiment included two planting systems: winter fallow (WF) and winter planting milk vetch (GM), as well as four combinations of synergistic materials involving without synergistic materials application (CK), Sesbania biochar (Z1), bentonite (Z2), and urease inhibitor (Z3). The effects of different synergistic materials on rice yield and nutrient uptake under two cropping systems were analyzed. Additionally, physical properties (bulk density, porosity, aggregates), chemical properties (pH and nutrients), and biological properties (microbial biomass carbon and nitrogen, enzyme activity) were analyzed. The soil quality was fully evaluated by calculating the soil quality index (SQI).

Results

Compared with GM-CK, the yield of rice under the GM-Z2 treatment was significantly increased by 7.8% in 2023, while that under the GM-Z3 treatment was significantly increased by 9.7% and 13.0% in 2023 and 2024, respectively. Compared with WF-Z2, the yield of rice under the GM-Z2 treatment was significantly increased by 18.3% and 17.6% in 2023 and 2024, respectively. Compared with WF-Z3, the yield of rice under the GM-Z3 treatment was significantly increased by 14.6% and 17.7% in 2023 and 2024, respectively. The GM-Z3 treatment had the best effect on improving grain yield. Compared with GM-CK and WF-Z3 treatments, GM-Z3 significantly increased the nitrogen, phosphorus, and potassium uptake in the above-ground parts of rice plants. Compared with GM-CK and WF-Z1 treatments, the GM-Z1 treatment significantly reduced soil bulk density while increasing soil organic carbon content, total nitrogen content, microbial biomass carbon content, porosity, and sucrase activity. Compared with GM-CK and WF-Z2 treatments, the GM-Z2 treatment significantly increased soil available phosphorus content. Under both cropping systems, the Z1 treatment significantly reduced soil bulk density and significantly increased soil aggregate size distribution, soil porosity, available phosphorus content, and available potassium content. In contrast, the Z3 treatment significantly increased soil aggregate size distribution, soil total nitrogen content, and available potassium content. A comprehensive evaluation of soil quality using the minimum data set method indicated that compared with GM-CK and WF-Z1, the soil quality index under the GM-Z1 treatment was significantly increased by 14.5% and 28.9%, respectively. Compared with GM-CK and WF-Z3, the soil quality index under the GM-Z3 treatment was significantly increased by 5.9% and 11.8%, respectively. The GM-Z1 treatment had the best effect on improving soil quality, and the soil quality index was 0.581.

Conclusions

In the purple soil paddy rice cropping system of the hilly region of Sichuan, winter cultivation of Astragalus sinicus (Chinese milk vetch) significantly enhances integrated soil fertility. The co-application of synergistic amendments further optimizes its effects on yield improvement and soil amelioration. Specifically, the combined use of A. sinicus with a urease inhibitor primarily elevates soil total nitrogen content by mitigating ammonia volatilization and nitrogen loss. The integration of milk vetch with Sesbania biochar stimulates microbial activity, thereby facilitating organic carbon transformation and nutrient cycling. Concurrently, it reinforces soil aggregate stability and improves water and nutrient retention capacity, effectively minimizing nitrogen leaching losses during the decomposition of milk vetch.

Key words

paddy fields / milk vetch / Sesbania biochar / bentonite / urease inhibitor / microbial quotient / soil quality index

引用本文

全紫曼, 漆燕, 梁琴, 敬昱霖, 莫坤, 高嵩涓, 曹卫东. 绿肥与增效材料联合应用提升四川丘陵区稻田土壤保水保肥能力的机理. 植物营养与肥料学报, 2026 , 32 (5) : 1066 -1079 . DOI: 10.11674/zwyf.2025381

Zi-man QUAN, Yan QI, Qin LIANG, Yu-lin JING, Kun MO, Song-juan GAO, Wei-dong CAO. Mechanism of combined application of green manure and synergistic materials on the capacity of nutrient and water retention of paddy fields in the hilly areas of Sichuan[J]. Journal of Plant Nutrition and Fertilizers, 2026 , 32 (5) : 1066 -1079 . DOI: 10.11674/zwyf.2025381

正文

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四川是我国西部重要的粮食主产区，水稻生产对于保障国家粮食安全意义重大。然而，全省中低产田占比较大，粮食稳产增产面临较大压力^[1]。长期以来，为追求高产而过量施用化肥，致使稻田土壤退化，氮(N)素利用率与产量效应持续下降。紫云英(Astragalus sinicus L.)是我国南方稻区的主推冬季绿肥作物，单季生物固氮量可达N 32.8 kg/hm²，翻压还田后能有效补充后茬水稻的氮素需求^[2]。研究表明，我国南方稻区紫云英–水稻轮作模式下，减施40%氮肥可实现水稻稳产，减施20%氮肥可提升产量4.15%^[3]，且紫云英种植区较传统冬闲田土壤有机质年均增加0.40 g/kg^[4]。此外，种植翻压紫云英在降低土壤容重、增强土壤团聚体稳定性及改善土壤微生态环境等方面也具有显著效果^[5−8]。然而，紫云英翻压还田后腐解速率较快，易造成养分损失^[9]。因此，如何提升紫云英养分利用效率，已成为当前绿肥高效还田技术研究的核心问题。

生物炭通过其多孔结构能显著改善土壤物理性质，增强保水保肥能力和通气性、减少养分流失，同时能够促进有益微生物生长，从而优化根际环境，提高作物产量^[10−11]。膨润土凭借其独特的强吸水膨胀性和高阳离子交换能力，在改善土壤物理结构、增强持水保肥能力、提升养分利用率及土壤有机质含量方面效果显著^[12−13]。脲酶抑制剂能通过暂时抑制土壤脲酶活性，延缓尿素水解速度，减少氨挥发和氮淋溶损失，使更多氮素被作物吸收利用，在维持或减少氮肥用量的同时提升作物产量^[14−15]。最新研究表明，绿肥与生物炭协同施用能够增加土壤有机碳矿化、溶解性有机碳浓度和微生物衍生化合物含量^[16]，并可显著增加土壤真菌多样性，降低病原菌丰度^[17]。生物炭基肥与紫云英联合应用，有利于提高氮素利用率，促进水稻养分吸收，减少稻田氮肥用量^[18−19]。紫云英与膨润土、脲酶抑制剂协同提升水稻产量及土壤有机碳含量方面的效果也有论证^[20]。但这些研究多聚焦于土壤碳氮含量、水稻产量等单一指标，缺乏针对绿肥与增效材料配施对四川丘陵区稻田土壤质量影响的综合评价研究，尤其是紫云英与不同增效材料联合应用对土壤物理–化学–生物性质的多维调控机制尚未阐明。

土壤肥力水平是土壤养分、酶活性和微生物数量等各因素共同作用的结果，单因素分析存在极大的局限性和不可靠性，因此越来越多的研究引入能够综合评价土壤质量的指标。其中，最小数据集能从大量候选参数中选取出最大限度代表整体信息的关键数据集，从而提高数据分析的效率和准确性，是目前较为常见的土壤质量评价方法^[21]。本研究在冬种紫云英基础上，添加膨润土、脲酶抑制剂、田菁炭3种增效材料，基于耕层土壤物理–化学–生物性质，构建最小数据集系统评价不同配施方案在改善土壤质量方面的综合效应，系统分析不同配施方案对四川丘陵区水稻产量的影响，以期为本区域稻田制定科学的绿肥与增效材料联合应用增产培肥策略提供依据，为紫色土耕地保育与水稻绿色生产提供理论依据和技术支撑。

1　材料与方法

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1.1　试验地概况

试验地位于四川省南充市顺庆区李家镇崇仙境村(N 31°5′45″、E 106°8′1″)，属中亚热带湿润季风气候，海拔292.8 m，年平均温度17℃，全年降雨量1284 mm，年日照1360 h。田间试验始于2022年，土壤类型为紫色水稻土，试验前土壤基本理化性质为：pH 8.05，有机碳8.00 g/kg，全氮0.94 g/kg，有效磷4.39 mg/kg，速效钾70.3 mg/kg。

1.2　试验设计

田间设冬闲和冬种紫云英两个种植模式，每个模式下，水稻季设4个增效材料处理，具体处理所用材料及用量见表1。小区面积15 m²，每个处理3次重复，各小区随机区组排列。每年于9月下旬播种紫云英，播种量37.5 kg/hm²，绿肥季不施肥，次年紫云英盛花期原位翻压，翻压前在小区施加增效材料，种类及用量见表1。随后覆水移栽水稻。水稻行距0.33 m，株距0.2 m，单株栽插，基本苗15万株/hm²，紫云英翻压后20天左右移栽。各小区等量供应氮、磷、钾肥，N为150 kg/hm² (尿素N 46%)、P₂O₅为75 kg/hm² (过磷酸钙P₂O₅ 12%)、K₂O为75 kg/hm² (氯化钾K₂O 60%)。磷钾肥全部作底肥，氮肥分3次施入(底肥∶分蘖肥∶穗肥=6∶3∶1)，插秧前1天施底肥，水稻移栽后5～7天时施分蘖肥，主茎幼穗长1.0～2.0 cm时施穗肥。供试水稻品种为‘花优357’，紫云英品种为‘弋江种’。脲酶抑制剂购置于河南神雨生物科技有限公司；膨润土购置于湖南省湘潭县杨嘉桥镇天捷建筑材料工厂，其pH 5.49，全氮含量0.021%；田菁炭(自制)采用田菁地上部秸秆在550℃至680℃下炭化20～25 min制得，其pH 8.96，全碳含量65.9%，全氮含量0.46%。

1.3　样品采集与分析

于2023和2024年水稻收获期，测定稻谷及秸秆产量，各小区单打单收、晒干后称重测产。2024年8月水稻收获期采集植株样品，每小区随机取3丛水稻，105℃杀青30 min，65℃烘干至恒重，籽粒、秸秆分别粉碎后测定氮、磷、钾含量。全氮含量采用凯氏定氮法测定，全磷含量采用硫酸−过氧化氢消煮—钼锑抗比色法测定，全钾含量采用火焰光度计法测定^[22]。

于2024年8月水稻收获期，采集0—20 cm土层土壤样品。多点采样混合均匀后用四分法保留样品，一部分土壤自然风干，用于测定土壤pH、土壤团聚体及养分性状；另一部分存放于4℃冰箱用于测定土壤微生物量碳、氮，以及土壤磷酸酶、脲酶、蔗糖酶活性。土壤团聚体组成采用湿筛法测定^[23]。每个小区随机选择3个点位，采用环刀法测定0—20 cm土层土壤容重及孔隙度，土壤pH值(水土比5∶1)采用pH计测定，土壤全氮采用半微量凯氏定氮法测定，有效磷采用Olsen法测定，速效钾采用NH₄OAC浸提—火焰光度法测定，土壤有机碳采用重铬酸钾−浓硫酸外加热法测定，微生物量碳(MBC)、微生物量氮(MBN)含量采用氯仿熏蒸法测定^[22]。土壤脲酶、蔗糖酶、磷酸酶活性分别采用靛酚蓝比色法、3，5–二硝基水杨酸比色法、磷酸苯二钠比色法进行测定^[24]。

1.4　数据分析

试验数据用Excel 2003软件进行统计分析，采用双因素方差(ANOVA)分析种植制度、增效材料及二者交互作用对稻田土壤质量和水稻生长的影响，并通过最小显著性差异(LSD)法进行多重比较。采用主成分分析确定最小数据集，所有数据分析采用DPS V9.50完成，用Origin 2021作图。

微生物熵(microbial quotient)可表征单位土壤中微生物生物量的相对水平，体现微生物对土壤养分的利用能力。其值越高，表明土壤养分固持与积累能力越强。计算公式如下^[25]：

$ 微生物熵= \frac{\text{MBC}}{\text{SOC}} \times 100\text{%} $

(1)

式中，MBC为土壤微生物量碳含量；SOC为土壤有机碳含量。

团聚体平均质量直径(mean weight diameter, MWD)代表了土壤中团聚体的稳定性，其计算公式如下^[26]：

$ \text{MWD (mm)} = \sum \limits_{i=1}^{\text{n}}(\overline{{X}_{i}}\times {W}_{i}) $

(2)

式中，

$\overline{{X}_{i}} $

为第i粒级团聚体平均直径；

${W}_{i} $

为第i粒级团聚体组分的比例(%)。

通过计算土壤质量指数(soil quality index，SQI)对紫云英配施不同增效材料后的土壤质量进行评估。采用主成分分析对土壤容重、孔隙度等13个指标进行降维，按特征值、因子载荷分组，计算Norm值并结合Pearson相关系数筛选，最终确定信息量充足、独立性强的指标进入最小数据集^[27]。根据方程(3)计算土壤质量指数(SQI)，SQI值越高，表明土壤质量越好。

$ {\mathrm{SQI}}= \sum \limits_{i=1}^{n}{\lambda }_{{i}}{S} _{i} $

(3)

式中，S_i表示介于0～1的土壤指标得分，计算公式见(4)；n为指标数量；λ_i代表指标权重值。

$ {S} _{ {i}} {＝a/[1+(x/x}_{ {o}} {)}^{ {b}} {]} $

(4)

式中，a为最大得分值1；x为土壤实际测量值，x_o为相应指标的平均值；“越多越好”类型指标b等于−2.5，“越少越好”类型指标b等于2.5。

2　结果与分析

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2.1　绿肥与增效材料联合应用对水稻产量及养分吸收的影响

2.1.1　水稻产量

两年水稻产量结果(表2)显示，冬种紫云英显著影响水稻产量，施用增效材料对水稻产量无显著影响，二者对2023年稻谷产量及2024年秸秆产量具有显著交互作用影响。冬种紫云英下，与GM-CK相比，2023年GM-Z2、GM-Z3稻谷产量分别显著增产7.8%、9.7%，2024年GM-Z3稻谷、秸秆产量分别显著增加13.0%、22.4%。施同种增效材料各处理对比显示，GM-Z2较WF-Z2处理2023、2024年稻谷产量显著增加18.3%、17.6%，2023年秸秆产量显著增加12.8%；GM-Z3较WF-Z3处理2023、2024年稻谷分别显著增加14.6%、17.7%，2024年秸秆产量显著增加32.9%。综上，与冬种紫云英不施增效材料及冬闲施膨润土处理相比，冬种紫云英并配施膨润土处理增产效果更佳；与冬种紫云英不施增效材料及冬闲施脲酶抑制剂处理相比，冬种紫云英并配施脲酶抑制剂处理增产效果更佳；所有处理中，紫云英与脲酶抑制剂配施的增产效果最佳。

2.1.2　水稻养分吸收

冬种紫云英并配施增效材料较单施增效材料或单种紫云英更有利于促进水稻地上部养分吸收(图1)。种植模式可显著影响水稻地上部氮吸收量，增效材料无显著影响，二者交互有显著影响。冬种紫云英下，GM-Z3的稻谷和地上部氮吸收量较GM-CK分别显著提高14.7%、21.2%。施同种材料各处理对比显示，GM-Z2较WF-Z2及GM-Z3较WF-Z3稻谷、秸秆、地上部氮吸收量分别显著提高29.6%、59.1%、44.1%及32.6%、62.7%、44.2%。

种植模式可显著影响水稻地上部磷吸收量，增效材料无显著影响，二者交互有显著影响。冬闲下，WF-Z1的秸秆磷吸收量较WF-CK显著提高39.8%。冬种紫云英下，GM-Z3的稻谷、秸秆及地上部磷吸收量较GM-CK分别显著提高22.3%、35.9%、26.3%。施同种增效材料各处理对比显示，GM-Z2较WF-Z2及GM-Z3较WF-Z3稻谷、秸秆、地上部磷吸收量分别显著提高12.2%、86.9%、29.6%及23.6%、111.4%、42.2%。

种植模式、增效材料可显著影响水稻地上部钾吸收量，二者交互有显著影响。冬闲下，WF-Z1的稻谷钾吸收量较WF-CK显著提高24.3%。冬种紫云英下，GM-Z3的稻谷、秸秆及地上部钾吸收量较GM-CK分别显著提高24.2%、33.4%、32.4%。施同种增效材料各处理对比显示，GM-Z2较WF-Z2秸秆、地上部钾吸收量分别显著提高32.2%、27.9%，GM-Z3较WF-Z3稻谷、秸秆、地上部钾吸收量分别显著提高21.8%、38.3%、36.5%。

综上，与冬闲施膨润土处理相比，冬种紫云英并配施膨润土处理可显著提高地上部养分积累；与冬种紫云英不施增效材料及冬闲施脲酶抑制剂处理相比，冬种紫云英并配施脲酶抑制剂可显著提高地上部养分积累。

2.2　绿肥与增效材料联合应用对土壤物理性状的影响

2.2.1　土壤容重、孔隙度和团聚体平均重量直径

种植模式、增效材料可显著影响土壤容重和孔隙度，二者交互无显著影响(图2)。冬闲下，与WF-CK比，WF-Z1的容重显著降低0.07 g/cm³，孔隙度显著增加2.71%。冬种紫云英下，与GM-CK比，GM-Z1的容重显著降低0.10 g/cm³，孔隙度显著增加3.80%。施同种增效材料各处理对比显示，GM-Z1较WF-Z1容重分别显著降低0.07 g/cm³，孔隙度显著增加2.70%；GM-Z3较WF-Z3容重显著降低0.06 g/cm³，孔隙度显著增加2.01%。综上，两种种植制度下，施田菁炭均有利于降低土壤容重，增加土壤孔隙度；且冬种紫云英并配施田菁炭较冬闲施田菁炭处理对土壤容重及土壤孔隙度的改善效果更佳。

团聚体平均重量直径(MWD)是反映土壤团聚体组成稳定性的指标，其值越大，表明团聚体越稳定，土壤抗侵蚀强度越大(图2)。增效材料可显著影响MWD，种植模式及二者交互无显著影响。冬闲下，WF-Z3的MWD较WF-CK显著增加34.1%。冬种紫云英下，GM-Z1、GM-Z3的MWD较GM-CK分别显著增加25.0%、23.2%。综上，冬种紫云英制度下，施田菁炭能显著提高土壤团聚体组成稳定性；两种种植制度下，施脲酶抑制剂均能显著提高土壤团聚体组成稳定性。

2.2.2　土壤团聚体组成

增效材料可显著影响土壤团聚体粒径分布，种植模式仅对0.25～1 mm粒径团聚体分布具有显著影响，二者交互对团聚体粒径分布无显著影响(表3)。冬闲下，与WF-CK比，WF-Z1处理3～5 mm粒径团聚体显著增加53.8%，<0.25 mm粒径团聚体显著降低24.8%；WF-Z3处理>5、3～5 mm粒径团聚体分别显著增加38.9%、55.9%，<0.25 mm粒径团聚体显著降低39.1%。冬种紫云英下，与GM-CK比，GM-Z1处理>5 mm粒径团聚体显著增加33.8%，<0.25 mm粒径团聚体显著降低28.8%；GM-Z3处理>5、0.25～1 mm粒径团聚体分别显著增加34.6%、35.7%，<0.25 mm粒径团聚体显著降低43.2%。综上，两种种植制度下，施田菁炭、脲酶抑制剂均能显著提高土壤大团聚体占比，减少土壤小团聚体占比。

2.3　绿肥与增效材料联合应用对土壤pH及养分含量的影响

种植模式对土壤有机碳、全氮、有效磷含量具有显著影响，增效材料对土壤有机碳、全氮、有效磷、速效钾含量具有显著影响，二者交互对土壤有效磷含量具有显著影响(表4)。冬闲下，与WF-CK相比，WF-Z1的土壤有效磷、速效钾含量分别显著增加22.5%、12.4%；WF-Z3的有机碳、全氮、有效磷、速效钾含量分别显著增加19.1%、14.5%、17.6%、12.7%。冬种紫云英下，与GM-CK比，GM-Z1的土壤有机碳、全氮、有效磷、速效钾含量分别显著增加14.5%、13.4%、33.6%、14.4%，GM-Z2的土壤有效磷、速效钾含量分别显著增加38.5%、9.7%，GM-Z3的土壤全氮、速效钾含量均显著增加12.9%。施同种增效材料各处理对比显示，GM-Z1的土壤有机碳、全氮含量较WF-Z1分别显著增加11.5%、13.9%；GM-Z2土壤全氮、有效磷较WF-Z2分别显著增加13.6%、52.4%。综上，两种种植制度下，施田菁炭处理的土壤有效磷、速效钾含量均显著提升，施脲酶抑制剂处理土壤全氮、速效钾含量均显著提升；冬种紫云英配施田菁炭处理较冬种紫云英不施增效材料及冬闲施田菁炭处理比，土壤有机碳、全氮含量均显著提升；冬种紫云英配施膨润土处理较冬种紫云英不施增效材料及冬闲施膨润土处理比，土壤有效磷含量均显著提升。

2.4　绿肥与增效材料联合应用对土壤微生物生物量及酶活性的影响

2.4.1　土壤微生物生物量

种植模式对土壤微生物碳、氮含量及微生物熵具有显著影响，增效材料对土壤微生物氮含量及微生物熵具有显著影响，二者交互对土壤微生物碳含量具有显著影响(图3)。冬闲下，与WF-CK相比，WF-Z2的土壤MBN含量显著降低26.5%，微生物熵显著增加28.0%。冬种紫云英下，与GM-CK相比，GM-Z1的土壤MBC含量显著增加31.1%，GM-Z3的土壤MBN含量显著增加19.9%。施同种增效材料各处理对比显示，与WF-Z1相比，GM-Z1的土壤MBC含量及微生物熵分别显著增加62.0%、41.2%；与WF-Z2相比，GM-Z2的土壤MBC、MBN含量分别显著增加19.7%、40.1%。由此可见，与冬种紫云英不施增效材料、冬闲施田菁炭处理相比，冬种紫云英并配施田菁炭处理能显著提升土壤MBC含量。

2.4.2　土壤酶活性

种植模式对土壤蔗糖酶活性具有显著影响，种植模式与增效材料二者交互对土壤蔗糖酶活性具有显著影响(表5)。冬种紫云英下，与GM-CK相比，GM-Z1的蔗糖酶活性显著增加4.6 mg/(g·d)。施同种增效材料各处理对比显示，GM-Z1较WF-Z1、GM-Z2较WF-Z2及GM-Z3较WF-Z3土壤蔗糖酶活性分别显著提升16.2、10.2、6.6 mg/(g·d)。在两种种植制度下，所有处理的脲酶、磷酸酶活性均无显著差异。综上，与冬种紫云英不施增效材料或冬闲施田菁炭处理相比，冬种紫云英并配施田菁炭均能显著提升土壤蔗糖酶活性。

2.5　绿肥与增效材料联合应用对土壤质量的影响

将13个土壤指标标准化后进行主成分分析(表6)，筛选出4个主成分，其累计贡献率为72.8%。对各主成分中载荷绝对值大于0.5的指标进行分组后，第1主成分有有机碳、全氮、微生物量氮、平均重量直径；第2主成分有微生物量碳、蔗糖酶、有效磷；第3主成分有容重；第4主成分有pH、速效钾。

通过相关性分析和各指标Norm值确定有机碳、蔗糖酶、容重、pH、速效钾5个指标最终进入MDS，计算土壤质量指数(SQI，图4)。种植模式、增效材料对土壤质量均具有显著影响，二者交互作用显著。同一对照或增效材料下，冬种紫云英的SQI均显著高于冬闲。冬闲下，与WF-CK比，WF-Z3的SQI显著提升了11.3%。冬种紫云英下，与GM-CK相比，GM-Z1、GM-Z3的SQI显著提升了14.5%、5.9%。施同种材料各处理对比显示，GM-Z1较WF-Z1、GM-Z2较WF-Z2及GM-Z3较WF-Z3的SQI分别显著增加28.9%、18.9%、11.8%。所有处理中，GM-Z1的SQI最高，达0.581，且较GM-Z2、GM-Z3分别显著提高9.9%、7.5%。

综上，紫云英与田菁炭配施改善土壤综合质量的效果最佳，其次是紫云英配施脲酶抑制剂。

3　讨论

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3.1　绿肥与增效材料联合应用促进水稻生长

种植利用绿肥及添加生物炭、脲酶抑制剂、膨润土等增效材料均已被证实为改善土壤理化性质及提升作物生产力的有效策略^[9−15]。前期研究表明，在长江中游酸性稻田中，田菁炭与紫云英协同还田较单种紫云英模式可使水稻显著增产12.7%^[20]；且绿肥翻压配施生物炭能显著提升“非粮化”复耕区酸性土壤的养分含量、微生物活性及土壤酶活性，进而提高水稻产量^[28]。本研究中，在碱性紫色土稻田中紫云英与田菁炭协同还田较单种紫云英处理水稻产量未呈现显著增产效应，该差异可能与试验区土壤初始理化性质、紫云英翻压量及气候条件的异质性有关。冬种紫云英配施膨润土对水稻产量的提升效果优于单种紫云英处理^[20]。本研究结果也表明，与单种紫云英相比，冬种紫云英并配施膨润土对稻谷的增产效果更佳。潜在机制可能在于，施加膨润土可以显著提高土壤速效磷的含量，同时通过其层间吸附特性有效减少紫云英腐解释放的养分淋溶损失^[29−30]，促进水稻对养分的吸收与积累，进而实现产量协同提升。前期研究表明，冬种紫云英配施脲酶抑制剂对水稻产量的提升效果优于单种紫云英^[20]；满江红与脲酶抑制剂配施可提升表观氮回收效率及水稻产量^[31]。本研究结果也表明，与单种紫云英或单独施用脲酶抑制剂处理相比，紫云英–脲酶抑制剂协同还田可显著提高水稻植株氮素积累量(图1)，进而提高氮素的利用效率、提升产量。前期研究表明，在湖北省黄石市酸性稻田土壤条件下，冬种紫云英配施膨润土对水稻的增产效果优于配施脲酶抑制剂^[20]。本研究中，在碱性紫色土稻田冬种紫云英模式下，以配施脲酶抑制剂处理效果最佳。

3.2　绿肥与增效材料联合应用有效培肥稻田土壤

土壤容重、孔隙度及团聚体稳定性作为关键物理结构参数，通过调控水气传输、根系生长环境及养分有效性，对植物生长产生协同效应^[32−33]。生物炭可通过多重物理、化学和生物机制改善土壤结构，降低容重，提高孔隙度，并促进大团聚体形成及提升团聚体平均重量直径^[34]，本研究在冬闲或冬种绿肥两种种植制度下，施田菁炭均降低小团聚体占比，提高大团聚体占比及团聚体平均重量直径，且紫云英与田菁炭配施能够进一步强化田菁炭降低土壤容重、增加土壤孔隙度及提高土壤团聚体组成稳定性的效果。这是由于，作物秸秆因富含纤维素及养分，其腐解过程中可通过物理效应降低土壤容重，并通过其疏松结构提升导水率，进一步增加了土壤通透性^[35−36]。本研究中，在两种种植制度中，施脲酶抑制剂有利于土壤微团聚体向大团聚体的转化，这可能是由于，脲酶抑制剂的使用会影响细菌、真菌的基因丰度^[37−38]，细菌、真菌通过分泌多糖等有机物质可以促进土壤颗粒的团聚；且真菌菌丝能够缠绕和连接土壤颗粒，形成稳定的团聚体^[39]。

土壤速效养分含量作为衡量土壤养分供给水平的关键参数，为水稻高产提供了必要的营养保障^[40]。前期研究结果表明^[28]，施生物炭可显著提高“非粮化”复耕区土壤有效磷和速效钾含量。本研究中，在两种种植制度中，施田菁炭均能显著提升土壤有效磷和速效钾含量，但冬种紫云英并配施田菁炭与单施田菁炭相比，土壤有效磷和速效钾含量无显著差异。冬种紫云英并配施田菁炭较单种紫云英或单施田菁炭处理土壤有机碳、全氮含量显著提升，这与前人^[20]研究结果基本一致。这是由于，二者协同还田，既能通过紫云英快速提升土壤有机碳和全氮含量，又可依托生物炭多孔结构和较大的比表面积吸附土壤中的氮素和促进土壤碳封存^[41−42]，最终实现土壤有机碳和土壤全氮的显著提升。

土壤微生物对土壤环境能起到指示作用^[43]。本研究中，冬种紫云英并配施田菁炭较单种紫云英或单施膨润土处理土壤MBC含量显著提升，这与前期研究^[20]结果基本一致。这是由于紫云英与田菁炭配施，为土壤微生物提供了更多的碳源和能量来源；且施田菁炭有利于改善土壤结构，为微生物生长和定殖提供了环境，从而间接促进了土壤MBC的提升。蔗糖酶是土壤生物化学过程的积极参与者，能够加速土壤中有机碳的积累与分解转化，进而影响土壤的碳循环^[44−45]。本研究中，冬种紫云英与田菁炭配施较单种紫云英或单施田菁炭土壤蔗糖酶活性显著提升。这可能是由于绿肥供应有机物质，生物炭促进微生物活动，两者共施加速有机质的分解和养分的释放，从而提升蔗糖酶的活性。

最小数据集作为综合评价土壤肥力水平的有效手段，近年来已得到广泛应用。前期大量研究揭示了绿肥或增效材料单施对土壤物理、化学、生物性质的多维调控机制，并进一步明确了最小数据集是评价土壤质量的有效手段^{[8, 46−47]}。本研究将筛选得到的13项关键土壤质量因子纳入MDS计算中，结果表明，冬种紫云英模式下，配施田菁炭与脲酶抑制剂均能显著提升土壤质量指数(SQI)，而配施膨润土的效果不显著，且3种增效材料中田菁炭对土壤质量的综合提升效果最优。从土壤改良机理来看，田菁炭可为土壤微生物提供良好的栖息环境，提高微生物活性，促进有机碳转化与养分循环，同时增强土壤团聚体稳定性，提升土壤保水保肥能力，进而减少紫云英腐解过程中氮素的淋溶损失。脲酶抑制剂则主要通过减缓氨挥发与氮素流失来提高土壤全氮含量，对其他土壤性状影响较小，因此其对土壤质量的整体提升效果弱于田菁炭。本研究仅综合评价了冬种紫云英配施3种增效材料对四川丘陵区土壤质量的影响，有关冬种紫云英与不同增效材料协同提升土壤质量的内在机制仍不明确，有待进一步深入研究。

4　结论

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在四川丘陵区紫色土水稻种植系统中，冬种紫云英可显著提升土壤的综合肥力，与增效材料共同应用可进一步强化紫云英对产量和土壤的改良效果。冬种紫云英配施脲酶抑制剂主要通过减缓氨挥发与氮素流失来提高土壤全氮含量，冬种紫云英配施田菁碳提高微生物活性，促进有机碳转化与养分循环，同时增强土壤团聚体稳定性，提升土壤保水保肥能力，进而减少紫云英腐解过程中氮素的淋溶损失。整体上，冬种紫云英与增效材料协同应用是四川丘陵区提高水稻产量、改良土壤的有效措施。

参考文献

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文献

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2026年第32卷第5期

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doi: 10.11674/zwyf.2025381

接收时间：2025-09-01
首发时间：2026-07-16
出版时间：2026-05-25

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收稿日期：2025-09-01
录用日期：2026-06-23

基金

作者信息

¹南充市农业科学院，四川南充 637000

²南京农业大学资源与环境科学学院，江苏南京 210095

³中国农业科学院农业资源与农业区划研究所 / 北方干旱半干旱耕地高效利用全国重点实验室，北京 100081

通讯作者:

^* 漆燕 E-mail: 526834668@qq.com

曹卫东 E-mail: caoweidong@caas.cn

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2种不同金属材料的力学参数

科 Family	属数 Number of genus	种数 Number of species	占总种数比例 Percentage of total species (%)	属 Genus	种数 Number of species	占总种数比例 Percentage of total species (%)
鹅膏菌科Amanitaceae	2	11	5.26	鹅膏菌属 Amanita	10	4.78
小菇科 Mycenaceae	2	12	5.74	丝盖伞属 Inocybe	5	2.39
多孔菌科 Polyporaceae	8	14	6.70	蜡蘑属 Laccaria	5	2.39
红菇科 Russulaceae	3	23	11.00	小皮伞属 Marasmius	6	2.87
				小菇属 Mycena	11	5.26
				光柄菇属 Pluteus	5	2.39
				红菇属 Russula	17	8.13
				栓菌属 Trametes	5	2.39

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TxT

种植模式 Cropping pattern	处理编号 Treatment code	增效材料 Synergistic material
冬闲 (WF) Winter fallow	WF-CK
WF-Z1	田菁炭 Sesbania biochar (Z1)	1500
WF-Z2	膨润土 Bentonite (Z2)	1500
WF-Z3	脲酶抑制剂 Urease inhibitor (Z3)	3
紫云英 (GM) Milk vetch	GM-CK
GM-Z1	田菁炭 Sesbania biochar (Z1)	1500
GM-Z2	膨润土 Bentonite (Z2)	1500
GM-Z3	脲酶抑制剂 Urease inhibitor (Z3)	3

种植模式
Cropping pattern

处理编号
Treatment code

增效材料
Synergistic material

增效材料施用量 (kg/hm²)
Application volumes of synergistic materials

冬闲 (WF)
Winter fallow

WF-CK

WF-Z1

田菁炭 Sesbania biochar (Z1)

1500

WF-Z2

膨润土 Bentonite (Z2)

1500

WF-Z3

脲酶抑制剂 Urease inhibitor (Z3)

紫云英 (GM)
Milk vetch

GM-CK

GM-Z1

田菁炭 Sesbania biochar (Z1)

1500

GM-Z2

膨润土 Bentonite (Z2)

1500

GM-Z3

脲酶抑制剂 Urease inhibitor (Z3)

处理 Treatment	2023
WF-CK	8032±378 Aa	6041±263 Aa	6523±208 Aa	5901±251 Aa
WF-Z1	8665±311 Aa	6241±710 Aa	7292±446 Aa	6299±344 Aa
WF-Z2	7719±253 Ba	6426±199 Ba	6550±152 Ba	5810±276 Aa
WF-Z3	7904±272 Ba	6551±386 Aa	6689±290 Ba	5974±109 Ba
GM-CK	8468±212 Ab	7125±304 Aa	6967±396 Ab	6486±170 Ab
GM-Z1	8951±58.0 Aab	7313±105 Aa	7107±251 Aab	6392±201 Ab
GM-Z2	9129±36.0 Aa	7247±164 Aa	7507±164 Aab	7106±577 Aab
GM-Z3	9293±254 Aa	7614±191 Aa	7874±188 Aa	7939±152 Aa
方差分析 Analysis of variance
G	**	*	**	**
S	NS	NS	NS	NS
G×S	*	NS	NS	*

处理
Treatment

2023

2024

稻谷产量 Grain yield (kg/hm²)

秸秆产量 Straw yield (kg/hm²)

稻谷产量 Grain yield (kg/hm²)

秸秆产量 Straw yield (kg/hm²)

WF-CK

8032±378 Aa

6041±263 Aa

6523±208 Aa

5901±251 Aa

WF-Z1

8665±311 Aa

6241±710 Aa

7292±446 Aa

6299±344 Aa

WF-Z2

7719±253 Ba

6426±199 Ba

6550±152 Ba

5810±276 Aa

WF-Z3

7904±272 Ba

6551±386 Aa

6689±290 Ba

5974±109 Ba

GM-CK

8468±212 Ab

7125±304 Aa

6967±396 Ab

6486±170 Ab

GM-Z1

8951±58.0 Aab

7313±105 Aa

7107±251 Aab

6392±201 Ab

GM-Z2

9129±36.0 Aa

7247±164 Aa

7507±164 Aab

7106±577 Aab

GM-Z3

9293±254 Aa

7614±191 Aa

7874±188 Aa

7939±152 Aa

方差分析 Analysis of variance

G×S

处理 Treatment	土壤团聚体组成 Soil aggregate composition (%)
WF-CK	23.8±3.3 Ab	4.83±0.38 Bb	7.57±0.27 Aa	18.7±0.8 Ba	45.1±3.5 Aa
WF-Z1	27.7±3.2 Aab	7.43±0.83 Aa	8.73±0.96 Aa	22.2±1.0 Aa	33.9±4.8 Ab
WF-Z2	28.5±1.4 Aab	6.53±0.49 Aab	9.53±1.18 Aa	21.0±0.5 Aa	34.4±1.5 Aab
WF-Z3	33.1±1.5 Aa	7.53±1.13 Aa	9.40±0.61 Aa	22.6±2.3 Aa	27.5±2.4 Ab
GM-CK	23.0±2.6 Ab	7.40±0.31 Aab	7.93±0.52 Aab	23.0±0.6 Ab	38.7±2.7 Aa
GM-Z1	30.8±3.0 Aa	9.17±0.64 Aa	8.17±0.38 Aa	24.4±1.8 Aab	27.5±1.8 Abc
GM-Z2	25.7±1.3A ab	5.63±0.54 Ab	6.93±0.13 Ab	26.5±3.3 Aab	35.2±4.5 Aab
GM-Z3	31.0±1.1 Aa	7.53±0.69 Aa	8.37±0.19 Aa	31.2±2.2 Aa	22.0±2.7 Ac
方差分析 Analysis of variance
G	NS	NS	NS	**	NS
S	*	*	NS	*	**
G×S	NS	NS	NS	NS	NS

处理
Treatment

土壤团聚体组成 Soil aggregate composition (%)

>5 mm

3～5 mm

1～3 mm

0.25～1 mm

<0.25 mm

WF-CK

23.8±3.3 Ab

4.83±0.38 Bb

7.57±0.27 Aa

18.7±0.8 Ba

45.1±3.5 Aa

WF-Z1

27.7±3.2 Aab

7.43±0.83 Aa

8.73±0.96 Aa

22.2±1.0 Aa

33.9±4.8 Ab

WF-Z2

28.5±1.4 Aab

6.53±0.49 Aab

9.53±1.18 Aa

21.0±0.5 Aa

34.4±1.5 Aab

WF-Z3

33.1±1.5 Aa

7.53±1.13 Aa

9.40±0.61 Aa

22.6±2.3 Aa

27.5±2.4 Ab

GM-CK

23.0±2.6 Ab

7.40±0.31 Aab

7.93±0.52 Aab

23.0±0.6 Ab

38.7±2.7 Aa

GM-Z1

30.8±3.0 Aa

9.17±0.64 Aa

8.17±0.38 Aa

24.4±1.8 Aab

27.5±1.8 Abc

GM-Z2

25.7±1.3A ab

5.63±0.54 Ab

6.93±0.13 Ab

26.5±3.3 Aab

35.2±4.5 Aab

GM-Z3

31.0±1.1 Aa

7.53±0.69 Aa

8.37±0.19 Aa

31.2±2.2 Aa

22.0±2.7 Ac

方差分析 Analysis of variance

G×S

处理 Treatment	pH	有机碳 Organic C (g/kg)	全氮 Total N (g/kg)	有效磷 Available P (mg/kg)	速效钾 Available K (mg/kg)
WF-CK	8.15±0.02 Aa	8.08±0.23 Abc	0.92±0.01 Ab	4.37±0.27 Ab	64.3±2.9 Ab
WF-Z1	8.12±0.12 Aa	8.86±0.20 Bab	0.94±0.01 Bab	5.35±0.20 Aa	72.3±1.8 Aa
WF-Z2	8.14±0.11 Aa	7.55±0.15 Ac	0.88±0.01 Bb	4.33±0.18 Bb	69.5±3.2 Aab
WF-Z3	8.08±0.06 Aa	9.62±0.56 Aa	1.05±0.07 Aa	5.13±0.27 Aa	72.5±1.5 Aa
GM-CK	8.03±0.10 Aa	8.63±0.30 Ab	0.94±0.03 Ab	4.77±0.43 Ab	63.5±0.9 Ab
GM-Z1	7.99±0.06 Aa	9.88±0.21 Aa	1.07±0.05 Aa	6.37±0.58 Aa	72.7±2.9 Aa
GM-Z2	8.04±0.10 Aa	8.67±0.56 Ab	1.00±0.02 Aab	6.60±0.36 Aa	69.7±0.3 Aa
GM-Z3	8.02±0.05 Aa	9.55±0.17 Aab	1.06±0.04 Aa	4.83±0.26 Ab	71.7±1.8 Aa
方差分析 Analysis of variance
G	NS	*	*	**	NS
S	NS	**	*	**	**
G×S	NS	NS	NS	*	NS

处理 Treatment

有机碳 Organic C (g/kg)

全氮 Total N (g/kg)

有效磷 Available P (mg/kg)

速效钾 Available K (mg/kg)

WF-CK

8.15±0.02 Aa

8.08±0.23 Abc

0.92±0.01 Ab

4.37±0.27 Ab

64.3±2.9 Ab

WF-Z1

8.12±0.12 Aa

8.86±0.20 Bab

0.94±0.01 Bab

5.35±0.20 Aa

72.3±1.8 Aa

WF-Z2

8.14±0.11 Aa

7.55±0.15 Ac

0.88±0.01 Bb

4.33±0.18 Bb

69.5±3.2 Aab

WF-Z3

8.08±0.06 Aa

9.62±0.56 Aa

1.05±0.07 Aa

5.13±0.27 Aa

72.5±1.5 Aa

GM-CK

8.03±0.10 Aa

8.63±0.30 Ab

0.94±0.03 Ab

4.77±0.43 Ab

63.5±0.9 Ab

GM-Z1

7.99±0.06 Aa

9.88±0.21 Aa

1.07±0.05 Aa

6.37±0.58 Aa

72.7±2.9 Aa

GM-Z2

8.04±0.10 Aa

8.67±0.56 Ab

1.00±0.02 Aab

6.60±0.36 Aa

69.7±0.3 Aa

GM-Z3

8.02±0.05 Aa

9.55±0.17 Aab

1.06±0.04 Aa

4.83±0.26 Ab

71.7±1.8 Aa

方差分析 Analysis of variance

G×S

处理 Treatment	蔗糖酶活性 Sucrase activity [mg/(g·d)]	脲酶活性 Urease activity [mg/(g·d)]	磷酸酶活性 Phosphatase activity [mg/(g·d)]
WF-CK	14.9±0.6 Bab	0.78±0.01 Aa	0.79±0.02 Aa
WF-Z1	12.9±1.6 Bb	0.76±0.03 Aa	0.72±0.03 Aa
WF-Z2	16.5±0.7 Ba	0.75±0.01 Aa	0.70±0.04 Aa
WF-Z3	17.3±0.3 Ba	0.70±0.04 Aa	0.71±0.03 Aa
GM-CK	24.5±1.1 Ab	0.77±0.07 Aa	0.72±0.03 Aa
GM-Z1	29.1±1.0 Aa	0.76±0.07 Aa	0.74±0.03 Aa
GM-Z2	26.7±0.6 Aab	0.80±0.02 Aa	0.73±0.04 Aa
GM-Z3	24.0±2.2 Ab	0.76±0.02 Aa	0.71±0.01 Aa
方差分析 Analysis of variance
G	**	NS	NS
S	NS	NS	NS
G×S	**	NS	NS

处理 Treatment

蔗糖酶活性 Sucrase activity [mg/(g·d)]

脲酶活性 Urease activity [mg/(g·d)]

磷酸酶活性 Phosphatase activity [mg/(g·d)]

WF-CK

14.9±0.6 Bab

0.78±0.01 Aa

0.79±0.02 Aa

WF-Z1

12.9±1.6 Bb

0.76±0.03 Aa

0.72±0.03 Aa

WF-Z2

16.5±0.7 Ba

0.75±0.01 Aa

0.70±0.04 Aa

WF-Z3

17.3±0.3 Ba

0.70±0.04 Aa

0.71±0.03 Aa

GM-CK

24.5±1.1 Ab

0.77±0.07 Aa

0.72±0.03 Aa

GM-Z1

29.1±1.0 Aa

0.76±0.07 Aa

0.74±0.03 Aa

GM-Z2

26.7±0.6 Aab

0.80±0.02 Aa

0.73±0.04 Aa

GM-Z3

24.0±2.2 Ab

0.76±0.02 Aa

0.71±0.01 Aa

方差分析 Analysis of variance

G×S

项目 Item	PC1	PC2	PC3	PC4	Norm值 Norm value
pH	–0.474	–0.184	0.225	0.582	1.277
土壤有机碳 Soil organic carbon	0.876	0.237	–0.177	–0.018	1.931
全氮 Total N	0.842	0.338	–0.078	–0.118	1.886
有效磷 Available P	0.162	0.660	–0.290	0.265	1.099
速效钾 Available K	0.303	0.122	–0.246	0.701	1.090
微生物碳 Microbial biomass carbon	0.164	0.879	–0.017	–0.045	1.290
微生物氮 Microbial biomass nitrogen	0.724	0.114	–0.241	0.198	1.615
平均重量直径 Mean weight diameter	0.682	0.022	0.072	0.240	1.499
容重 Bulk density	–0.163	–0.192	0.940	–0.001	1.241
孔隙度 Porosity	0.167	0.195	–0.939	0.009	1.244
磷酸酶 Phosphatase activity	–0.155	–0.319	–0.432	–0.519	0.974
脲酶 Urease activity	–0.053	0.118	–0.013	–0.725	0.851
蔗糖酶 Sucrase activity	0.234	0.853	–0.177	–0.202	1.342
特征值 Eigenvalue	4.553	2.016	1.573	1.318
方差贡献率 Variance contribution rate (%)	35.020	15.510	12.100	10.140
累计方差贡献率 Cumulative variance contribution (%)	35.020	50.530	62.620	72.770

项目 Item

PC1

PC2

PC3

PC4

Norm值 Norm value

–0.474

–0.184

0.225

0.582

1.277

土壤有机碳 Soil organic carbon

0.876

0.237

–0.177

–0.018

1.931

全氮 Total N

0.842

0.338

–0.078

–0.118

1.886

有效磷 Available P

0.162

0.660

–0.290

0.265

1.099

速效钾 Available K

0.303

0.122

–0.246

0.701

1.090

微生物碳 Microbial biomass carbon

0.164

0.879

–0.017

–0.045

1.290

微生物氮 Microbial biomass nitrogen

0.724

0.114

–0.241

0.198

1.615

平均重量直径 Mean weight diameter

0.682

0.022

0.072

0.240

1.499

容重 Bulk density

–0.163

–0.192

0.940

–0.001

1.241

孔隙度 Porosity

0.167

0.195

–0.939

0.009

1.244

磷酸酶 Phosphatase activity

–0.155

–0.319

–0.432

–0.519

0.974

脲酶 Urease activity

–0.053

0.118

–0.013

–0.725

0.851

蔗糖酶 Sucrase activity

0.234

0.853

–0.177

–0.202

1.342

特征值 Eigenvalue

4.553

2.016

1.573

1.318

方差贡献率 Variance contribution rate (%)

35.020

15.510

12.100

10.140

累计方差贡献率 Cumulative variance contribution (%)

35.020

50.530

62.620

72.770