寧鎮丘陵區村域小流域不同土壤景觀下表土質量變化及評價

趙 正，劉 純，尚明月，陳敬龍，包旭華，劉曉雨，卞榮軍，張旭輝，程 琨，王 燕，Drosos Marios, 鄭聚鋒，李戀卿，潘根興

(1.南京農業大學農業資源與生態環境研究所，南京 210095；2.南京農業大學資源與環境科學學院，南京 210095；3.江蘇省南京市晶橋鎮農業服務中心，南京 211224)

土壤退化是影響全球可持續發展的重大生態環境問題，并影響土壤肥力及食物安全與氣候變化。土地利用和植被變化是驅動土壤退化的首要因素，其中農業耕作及施肥會嚴重影響土壤質量和土壤健康，特別表現在支撐根系生長和土壤微生物保育的表土上。當前，對土壤的關注已由土壤肥力、土壤質量轉向土壤健康。鄉村地區的土壤退化現狀與土壤健康水平，影響鄉土農業產業發展，進而制約鄉村振興。因此，認識和評價鄉村地區的土壤健康，不僅是土壤科學的重要任務，更是服務鄉村振興的重大需求。

土壤質量是土壤保持水、空氣質量，以及保護人類與動植物健康的能力。近年來，與土壤和地球可持續性相關的土壤健康理念日益得到關注。一般認為，土壤健康是指土壤持續和協調地提供生態系統服務的能力，或者說是特定生態系統或土地系統中土壤維持其生態系統功能和服務的能力。而這些土壤功能和生態系統服務主要包括維持和穩定土壤碳庫和水庫以調節氣候，提供有效養分和水分以滿足生物生長，轉化廢棄物、鈍化污染物以清潔環境，維護生境和保持生物多樣以養育生物圈，以及保護和穩定地表以支撐建筑和景觀和土壤的資源、文化與美學價值。衡量土壤健康就是量化評價土壤均衡且持續提供上述生態系統服務的能力，這已成為當前土壤科學的前沿熱點，發展區域土壤健康分析和評估是我國土壤學服務社會發展的重大機遇。

土壤景觀(soil-landscapes)是長期地質地貌過程和相對短期的人為活動相互影響下形成的，是多個成土因素共同影響的結果。不同于土地利用強調人類活動對于土壤的影響，土壤景觀還包括了地理景觀和生態系統對于土壤的影響。作為生態學、地理學與土壤學的交叉研究，從土壤景觀出發建立模型去預測土壤有機碳、土壤質地和水分等在土壤景觀內部的變異已經有較多報道。土壤景觀研究可以更好地反映空間多樣性和生物多樣性的關系，但在景觀尺度上土壤質量變化或者其異質性的研究仍然較少。研究土壤景觀間的土壤質量變化，可能探尋人類活動改變土壤健康的本質，并用以指導合理地保護并開發土壤資源，發展優化空間布局的鄉村農業產業，助力鄉村振興。

寧鎮丘陵區地形地貌多樣，因自然背景、地質和生態過程與人類作用的疊加影響，土地利用和土地覆蓋的交互穿插，存在著山地森林、丘陵坡地、崗地和谷地交叉鑲嵌的多種自然和農業土壤景觀。本研究以處于寧鎮山地丘陵區的南京市溧水區晶橋鎮芝山鄉村小流域為對象，在方圓數平方公里的小流域內，選取地形地貌、生態系統和土地覆蓋不同的土壤景觀，研究和對比分析這些土壤景觀中表土的基礎理化性質、土壤團聚體以及土壤微生物及酶活性，分別基于全數據集、最小數據集以及土壤健康理念選取指標進行土壤質量評價，并比較不同土壤質量評價方法的適宜性，以指導鄉村小流域土壤的合理利用和可持續管理。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

研究區位于江蘇省南京市溧水區晶橋鎮芝山村曹莊小流域(119°07′27.93″E，31°29′52.87″N)。小流域處于芳山西麓，除山地區域保留為森林保護區外，山麓坡地及谷地多開墾為果園、種植玉米和蔬菜的旱地以及稻田，構成不同土壤景觀鑲嵌復合的鄉村小流域系統。區域內氣候為亞熱帶季風氣候，年平均氣溫16.4 ℃，年平均降水量1 147.0 mm，主要土壤類型為黃棕壤。

在小流域內選擇4種典型土壤景觀，包括林地(forestland, FL)、旱地(upland, UL)、園地(orchard, OR)和稻田(paddy field, PF)。每種土壤景觀選擇3個樣地，分別采集表土(0—15 cm)樣品供測試研究。樣地基本信息見表1。

表1 供試土壤景觀樣地的地理坐標及景觀條件

1.2 樣品采集與分析測定

所有樣地的土壤樣品采集于2020年11月，此時農田作物已經收獲。每種土壤景觀選擇3個代表性樣地(20 m×20 m)，每個樣地梅花形隨機5點采樣為1個混合樣本。林地中每個采樣地相距至少100 m，其他土壤景觀類型采樣點間距30 m。采樣時，地表去除凋落物，用不銹鋼圓鏟采集表土層(0—15 cm)土壤樣品。將采集的混合樣品置于不銹鋼罐中，保存在內有冰袋的保鮮箱，并在取樣后24 h內運送到實驗室。野外采樣時，使用100 cm不銹鋼環刀測定表土容重，每樣點重復5次。樣品抵達實驗室后，去除植物根系和小石塊，混勻后將樣品分成3份。一份4 ℃保存，用于土壤團聚體粒級分組；一份過2 mm篩后保存于-20 ℃冰箱用于微生物指標測定；一份風干后，按分析方法要求分別磨碎、過篩，保存于自封袋，用于基礎理化分析。

土壤基本理化性質測定方法參照文獻[19]。顆粒粒徑采用比重計法；土壤pH(HO)按照土水比1∶2.5采用pH計測定；土壤有機碳(soil organic carbon, SOC)采用重鉻酸鉀氧化—外加熱法測定；土壤總氮采用凱氏定氮法測定；土壤微生物生物量碳(microbial biomass carbon, MBC)采用氯仿熏蒸—KSO提取法；土壤有效磷采用0.03 mol/L NHF-0.025 mol/L HCL提取—鉬銻抗比色法測定；土壤有效鉀采用2 mol/L HNO提取—火焰光度法測定；土壤陽離子交換量采用三氯化六氨合鈷浸提—分光光度法測定。

水穩性團聚體分離制樣采用Cambardella等開發并由Six等改進的濕篩法，具體操作方法見Feng等和Xiong等的報道。共分出3個團聚體粒徑組：宏團聚體(亦稱大團聚體，2 000～250 μm)、微團聚體(250～53 μm)和粉?！ち?<53 μm)組。作為團聚體穩定性的替代性指標，土壤團聚體平均重量直徑(mean weight diameter, MWD)計算公式為：

(1)

由宏團聚體和微團聚體的有機碳含量與其質量分數的乘積之和估算團聚體結合碳，此為聯系生態系統功能的碳庫。

參照German等和DeForest的方法，土壤胞外酶活性采用底物為MUB(4—Methylumbelliferone)和L—DOPA(L—3,4—dihydroxyphenylalanine)的熒光微孔板法測定。MUB底物測量的胞外酶包括酸性磷酸酶(acid phosphatase, ACP)(EC 3.1.3.1)、芳基硫酸酯酶(arylsulfatase, Arys)(EC 3.1.6.1)、α—葡萄糖苷酶(α—glucosidase, AG)(EC 3.2.1.20)、β—葡萄糖苷酶(β—glucosidase, BG)(EC 3.2.1.21)、N—乙酰氨基葡萄糖苷酶(N—Acetyl—glucosaminidase, NAG)(EC 3.2.1.30)、β—木糖苷酶(β—xylosidase, XYL)(EC 3.2.1.37)和β—纖維素酶(β—cellobiosidase, CB)(EC 3.2.1.91)。此外，土壤多酚氧化酶(polyphenol oxidase, PPO)(EC 1.10.3.2)和過氧化物酶(peroxidase, PO)(EC 1.11.1.7)使用L—DOPA作為底物進行測量。得到各個具體的胞外酶活性后，用歸一化酶活性來表征土壤胞外酶的整體活性，計算公式為：

(2)

式中：′為單個酶的無量綱歸一化值；為樣品中該酶活性值，12為本研究中重復樣品數。通過計算所有測定的9種酶活性的值，其平均值代表各樣品的歸一化酶活性值。

參照Frosteg?rd等的方法，提取并測定土壤微生物磷脂肪酸(phospholipid fatty acids, PLFAs)含量，用以分析土壤活性微生物群落結構。根據PLFAs生物標志物數據，磷脂肪酸譜中i14:0，14:0，i15:0，a15:0，15:0，i16:0，a16:0，i17:0，a17:0，17:0，16:1ω9c，16:1ω7c，18:1ω7c，18:1ω5，cy17:0，cy19:0的豐度總和代表細菌，16:1ω5c，18:2ω6,9和18:1ω9c的豐度總和代表真菌，10me16:0，10me17:0和10me18:0的豐度總和代表放線菌。最后，通過真菌磷脂肪酸與細菌脂肪酸豐度比值得到真菌/細菌比，細菌、真菌和放線菌脂肪酸豐度之和得到微生物磷脂脂肪酸總含量。

1.3 土壤質量最小數據集的篩選和土壤質量指數構建

土壤質量評價需要選取合適的理化指標。通常對全數據集(total data set, TDS)進行主成分分析以挑選出最小數據集(minimum data set, MDS)，結合權重取值，再計算得到SQI。為此，將所有測定指標值歸一化轉換為0～1的無量綱值，再通過評價指標得分函數(函數類型使用SSF1，戒上型函數；SSF2，梯形函數；SSF3，戒下型函數)進行。同時，參考孫波等和徐建明等的研究設置函數閾值。數據標準化后，通過主成分分析將數據降維，選擇出反映土壤質量狀況的指標構建最小數據集。通過數據的主成分分析，先選取特征值>1的成分，將指標載荷>0.5的分為1組，若某指標在多個主成分中均>0.5，則將其并入與同組指標相關性更低的1組。分別計算每個分組中各指標的Norm值，選取出Norm值在該組最高Norm值10%范圍以內的指標，當某組中有多個指標時，使用Pearson檢驗來評估指標間相關性，若相關系數<0.5，則所有指標均保留，若相關系數>0.5，則選擇Norm值最高的指標進入MDS。Norm值計算公式為：

(3)

式中：為第個指標在特征值大于1的前個主成分中的Norm值；為第個指標在第個主成分的載荷因子；為第個主成分的特征值。

對TDS進行主成分分析計算后，獲得的公因子方差占總公因子方差的比例即為各指標的權重。而對于MDS的權重，通過主成分分析選取出MDS后，再次對MDS的指標進行主成分分析，獲得的公因子方差占總公因子方差的比例即為MDS的各個指標的權重。得到權重和各指標標準化的評分后，通過公式(4)計算土壤質量指數(soil quality index, SQI)：

(4)

式中：為各指標的權重；為各指標的得分；為TDS或MDS中的指標個數。

1.4 基于土壤健康理念的土壤功能質量指數構建

基于土壤健康與土壤生態系統功能的關系，對測定的所有土壤指標按生態系統服務功能進行分類篩選，選出代表土壤健康理念的指示指標。于是，確定土壤固碳能力、土壤物理結構與微生境、養分有效性、微生物生物量和活性以及緩沖能力等5項主要土壤生態系統功能。為此，選擇土壤有機碳和團聚體結合碳含量指示土壤固碳能力，團聚體平均重量直徑和黏粒含量指示土壤物理結構與微生境，全氮、有效磷和有效鉀含量指示土壤養分供應，總磷脂脂肪酸含量和歸一化酶活性指示微生物生物量及其活性，以及陽離子交換量指示土壤緩沖能力。將指標同樣按照得分函數進行標準化，轉化為0～1的無量綱值。將代表同一功能的指標用平均數進行整合，繪制土壤健康雷達圖。雷達圖中的面積即代表土壤健康水平，面積計算公式為：

(5)

式中：、為雷達圖中相鄰2個指標的標準化值；為土壤健康的指標數量。

1.5 數據處理與統計

所有分析數據均表示為3個樣地的平均值±標準差。使用SPSS 23.0軟件進行顯著性差異分析，采用最小顯著性差異(least significant deviation, LSD)法，不同土壤景觀間差異的顯著性定義為<0.05；采用Pearson檢驗來評估指標間的相關性。使用Conoco(version 5)進行冗余分析(RDA)檢測土壤基礎理化性質對土壤胞外酶活性和微生物群落的關系。所有圖形由Origin(version 2021b)和ArcGIS(version 10.4)軟件處理和制作。

2 結果與分析

2.1 不同土壤景觀下土壤性質差異

不同土壤景觀下土壤的基本性質見表2。土壤pH變化在4.38～5.71，均屬于酸性土壤；與林地相比，其他土壤景觀的表土pH均提高(<0.05)。園地和旱地的土壤容重顯著高于林地和稻田(<0.05)。土壤有機碳以林地最高，達33.99 g/kg；稻田其次，為16.68 g/kg；而旱地和園地SOC含量大幅度降低到10.32～14.73 g/kg。全氮含量與SOC的變化趨勢相似。同時，林地土壤碳氮比高達11.02，旱地無顯著降低，但是在園地和稻田中降低到6.77～7.88。微生物生物量碳(MBC)在不同土壤景觀間差異明顯，林地高達600.43 mg/kg，稻田接近于林地，園地和旱地中MBC降低49.17%～54.17%。相應地，土壤微生物商(MBC/SOC)，林地僅1.74%，在旱地和園地中升高到2.11%～2.74%，而稻田升高到3.09%。林地表土磷鉀養分含量較低，園地、旱地和稻田中養分增多，有效磷均顯著高于林地(<0.05)，有效鉀含量持平甚至高于林地。相應于黏粒含量和有機碳含量，林地和稻田土壤陽離子交換量(CEC)較高，旱地和園地較低。

表2 不同土壤景觀表土的基本理化性質

表3為土壤礦質顆粒粒徑和水穩性團聚體粒徑組成。因地形差異，不同土壤景觀間土壤礦質顆粒組成有明顯差異。從山麓林地到坡地、谷地的農田土壤，砂粒含量降低，粉粒含量提高，黏粒也呈提高的趨勢。與礦質顆粒粒徑組成不同，宏團聚體質量分數在林地為37.96%，園地和旱地顯著下降到19.47%～21.36%，稻田下降到9.61%；相應地，未團聚粉黏粒質量分數在林地為27.35%，園地和旱地升高到55.26%～59.06%，稻田中進一步升高到74.18%。微團聚體的質量分數變化與宏團聚體類似，林地的質量分數為34.69%，園地和旱地下降到19.58%～25.27%，而稻田下降到16.21%。由團聚體質量分數計算的團聚體平均重量直徑，在林地中最高(達486.88 μm)，而園地和旱地降低到271.96～285.61 μm；稻田的團聚體平均重量直徑最低，僅為152.34 μm。與林地相比，農業土壤景觀的團聚體穩定性降低40%以上。另外，由團聚體有機碳含量(表1)和團聚體質量分數計算而來的團聚體結合碳，在林地高達25.21 g/kg，占總有機碳74.16%，而在園地、旱地和稻田等農業土壤景觀中團聚體結合碳在6.92 g/kg以下，占總有機碳的40.17%～46.95%。

表3 不同土壤景觀表土礦質顆粒和水穩性團聚體粒徑組成

表4為土壤微生物磷脂肪酸(PLFAs)豐度和土壤胞外酶活性在土壤景觀間的變化。不同土壤景觀表土PLFAs豐度變化與土壤微生物生物量碳的變化相近，以林地最高，稻田中降低19.20%，而旱地和園地中降低32.38%以上；同時，細菌PLFAs占總PLFAs在71.83%～77.11%，以林地最高，稻田顯著但小幅度降低(<0.05)，在園地和旱地中顯著而大幅度降低(<0.05)；真菌PLFAs占總PLFAs在16.84%～20.86%，林地、稻田和旱地的真菌PLFAs含量無明顯差異，而園地中下降至7.39 nmol/g。放線菌PLFAs占比在7.98%以下，園地和旱地中顯著升高而稻田中顯著降低(<0.05)。就PLFAs總量與MBC的比值而言，林地與稻田相近，而園地和旱地中顯著升高。而對于真菌/細菌比，與林地相比，稻田的顯著升高(<0.05)，但旱地和園地升高幅度更大。

表4 不同土壤景觀表土微生物磷脂肪酸(PLFAs)豐度及土壤酶活性

土壤酶活性在不同土壤景觀間存在較大差異。林地土壤酶活性總體高于園地、旱地和稻田(<0.05)。與碳氮循環相關的5種水解酶活性均以林地最高，稻田的含量與林地基本無顯著性差異，而在園地和旱地中則大幅降低。多酚氧化酶和過氧化物酶也呈現出相似趨勢。與磷循環相關的酸性磷酸酶在林地中高達382.70 nmol/(h·g)，在其他土壤景觀中降低22.13%～55.97%。硫循環相關的芳基硫酸酯酶在稻田中最高，在林地中顯著降低38.81%(<0.05)，在園地和旱地中顯著降低68.65%～81.28%(<0.05)。由方程(2)計算的歸一化酶活性，以林地最高，在稻田中顯著降低22.48%(<0.05)，而在旱地和園地中顯著降低47.92%～63.27%(<0.05)。

2.2 土壤性質和質量指標的關系分析

本研究中，所有測定的表土理化性質指標在不同土壤景觀中的變異系數為7.31%～81.80%(圖1)。

注：三角表示<15%;方塊表示15%～35%;空心圓表示>35%。

其中土壤pH、容重和粉粒含量變異系數在15%以內，屬于小幅度變異指標；變異系數在15%～35%范圍的指標包括黏粒和砂粒含量、CEC、有效鉀、土壤全氮等土壤基質決定的性質及過氧化物酶和微生物的PLFAs等生物化學性質。這些指標受短期人為活動影響的變化幅度較??；同時，土壤有機碳、微生物生物量碳、有效磷、宏團聚體和微團聚體質量分數、團聚體平均質量直徑和參與碳氮以及養分循環的酶活性等土壤生物物理和生物化學指標的變異系數在35%以上，屬于受人為活動深刻影響的土壤功能性質。并且，土壤有機質與團聚體結合碳、進一步與微生物生物量碳并與微生物PLFAs豐度和土壤歸一化酶活性存在顯著的相關性(圖2)，這些指標間的高度相關性，提示土壤有機質驅動土壤團聚體形成，從而保育土壤微生物，后者表現出生物活性且參與物質循環，形成土壤健康的自然基礎。

圖2 土壤有機質-團聚體-微生物-微生物過程和功能的關聯性

考慮到土壤酶活性可以代表土壤養分轉化和循環的功能活性，本研究對土壤酶活性與土壤基礎性質進行了冗余分析(圖3(a))。前2個RDA軸分別解釋總變異的74.15%和9.16%，保留的環境變量是SOC、有效磷、團聚體平均質量直徑和pH。所有酶活性指標都加載在RDA1正側，SOC也加載在RDA1正側，并與大部分酶活性指標呈現顯著正相關(<0.05)。土壤pH和有效磷加載在RDA1的負側，與β—木糖苷酶、酸性磷酸酶呈負相關(<0.05)。林地處于第4象限，園地和旱地主要處于第3象限，稻田主要處于第1象限。因此，土壤微生物胞外酶活性在不同土壤景觀間顯示不同的變化格局。

對土壤微生物PLFAs與土壤物理化學性質的冗余分析結果見圖3(b)。第1軸和第2軸分別解釋總變異的60.27%和19.98%，保留的變量為SOC、有效磷、團聚體平均質量直徑、容重和pH。SOC加載在RDA1的正側，與PLFAs、細菌和真菌呈顯著正相關(<0.05)。真菌與土壤容重呈顯著負相關(<0.05)。微生物群落結構指標真菌/細菌比(F/B)與有效磷含量呈顯著正相關(<0.05)，與SOC呈顯著負相關(<0.05)。此外，放線菌與MWD呈顯著正相關關系(<0.05)，與pH呈顯著負相關性(<0.05)。林地主要處于第4象限，園地和旱地處于第3象限，稻田主要處于第2象限。因此，不同土壤景觀間土壤微生物群落組成與結構發生顯著變化。

注：BG為β—葡萄糖苷酶；NAG為N—乙酰氨基葡萄糖苷酶；CB為β—纖維素酶；XYL為β—木糖苷酶；AG為α—葡萄糖苷酶；AryS為芳基硫酸酯酶；PPO為多酚氧化酶；PO為過氧化物酶。

2.3 不同土壤景觀下表土質量評價

由表5可知，共選取21項物理、化學、生物指標進行全數據集主成分分析，選擇出3個特征值大于1的組分，前3個主成分的累計方差變異解釋率達88.32%，表明前3個主成分解釋能力較強。按照主成分分析中載荷因子絕對值大于0.5以及與組內指標相關性強弱進行分組后，計算Norm值。按照在最高的Norm值10%范圍內為選取原則，初選出指標(表5中加粗加下劃線數字)；再根據附表2中組內指標相關性，選擇最終納入MDS的指標。第1組中SOC與其他入選指標均呈極顯著相關(<0.01)，故選取Norm值最高的SOC為第1組指標。第2組指標中的芳基硫酸酯酶和MWD無相關性，因此2個指標均選入MDS。第3組中的指標僅有酸性磷酸酶。通過對TDS以及MDS進行主成分分析，可以計算出各個指標的公因子方差，進而計算出各個指標的權重(表3)。MDS指標SOC、MWD、芳基硫酸酯酶、酸性磷酸酶的權重分別為0.265，0.269，0.244，0.221?；贛DS計算的土壤質量指數(圖4(a)與基于TDS的計算結果相近，均為林地(>0.66)高于稻田(0.54～0.58)，后者高于旱地(0.39～0.44)和園地(0.36～0.38)。說明旱地農業利用大幅度削弱土壤質量，而稻田利用下土壤質量相對更接近于林地土壤，說明稻田土壤景觀相對旱地土壤景觀更有利于維持土壤健康。

表5 土壤質量指標主成分分析結果

土壤健康更為關注土壤功能和生態系統服務。將選取的10項指標的觀測值進行標準化整合計算后，繪制土壤健康雷達圖。由圖4(b)可知，林地土壤健康程度最高，擁有最大的雷達圖面積，在土壤固碳能力、土壤物理結構與微生境以及微生物生物量與活性等矢量上有著最大的值，但土壤養分有效性相對較低。園地盡管在土壤物理結構與微生境以及養分有效性方面有著良好的能力，但其他功能較低，因此雷達圖面積最小。通過公式(5)計算出的雷達圖面積可以代表土壤健康綜合指數，分別是林地(1.33)、稻田(0.57)、旱地(0.55)和園地(0.34)?？梢?，林地土壤健康程度最高，旱地和園地農業利用下，綜合健康指數降低58.96%～74.12%。但稻田健康指數高于旱地和園地，且在土壤固碳、土壤緩沖能力以及微生物生物量與活性能力方面有更好的能力，說明是相對更能保持土壤健康的，故稻田是最接近自然土壤健康的人為土壤景觀。

注：(a)圖中不同字母表示不同土壤景觀下土壤質量指數差異顯著(p<0.05)。

3 討 論

3.1 小流域內土壤景觀間表土質量變化：土壤有機碳作為驅動因子

大量研究認為，當原始生態系統轉變為農田(稻田、旱地等)時，土壤性質改變，土壤質量降低。在本研究中，不同土壤景觀間土壤理化性質顯著變異(表2)。土壤有機碳在土壤肥力及農業可持續性方面發揮著至關重要的作用，同時還有助于緩解氣候變化。無論原生生態系統改變為園地、旱地或是稻田，土壤有機碳都發生強烈損失。本研究觀察到，林地景觀表土有機質高達5.86%，而園地和旱地景觀中減少56.66%～69.63%，稻田景觀也僅保持相當于林地近1/2(49.07%)的有機質(表2)。

有研究表明，自然土壤開墾為農田，有機質平均減少30%，而稻田相對更有利于有機碳的保持。稻田有機碳含量較高，可能是稻田的碳輸入量大于旱地土壤且淹水環境下微生物分解程度降低，因而稻田景觀微生物商更高，有機碳固存潛力更大。伴隨著土壤有機質的變化，宏團聚體質量分數和團聚體結合碳含量表現出更強的變化(表3)。與林地景觀相比，園地和旱地景觀中表土團聚體結合碳僅存分別16.45%和27.44%，稻田也只是林地的26.43%。因此，團聚體結合碳作為活躍碳組分的耗損可能是退化景觀中土壤有機質變化的本質。與這種變化相隨的是，林地土壤景觀盡管黏粒含量較低，砂粒含量較高，宏團聚體質量分數仍高達37.96%(已扣除砂粒)，而園地和旱地僅有20.00%，稻田因水耕更是降低到9.61%的水平。因此，在耕作、施肥和其他條件變化下，土壤有機質—團聚體結合碳—土壤團聚體結構的破壞可能是不同景觀表土質量變化的主要內在驅動者。土壤團聚體結合碳，主要是物理結合保護于宏團聚體中，是土壤固碳的主要機制，更是生態系統過程和功能的基礎。本研究中，不同景觀表土有機質—團聚體穩定性—微生物PLFA—土壤酶活性的偶聯關系，彰顯土壤有機質—團聚體—微生物—生物過程和功能的土壤學關聯機制，這也是土壤健康的核心驅動機制。因此，以有機碳特別是團聚體結合碳和宏團聚體損耗為代表的土壤退化，可能深刻影響土壤質量和健康的演變，并調節土壤的生態系統功能和服務。

土壤胞外酶活性在土壤有機碳和養分循環中起著至關重要的作用，因此可以作為評價土壤質量和肥力的重要指標。由原生森林土壤景觀轉變為農業土壤景觀，破壞土壤結構，導致土壤有機碳損失，土壤胞外酶活性也隨之降低(表4)。與以往的研究報道一致的是，本研究中參與C—循環的微生物胞外酶(β—葡萄糖苷酶、β—纖維素酶、β—木糖苷酶、α—葡萄糖苷酶)和N—循環微生物胞外酶(N—乙酰氨基葡萄糖苷酶)的酶活性與土壤有機碳呈現顯著的正相關(<0.05)(圖3a)。人類的耕作、施肥造成有機碳損失，很大程度上影響土壤微生物活動，林地景觀中表現出最高的C、N循環相關的胞外酶活性。此外，相比旱地，稻田更多有機碳輸入和微生物商，增強土壤微生物的代謝活性，因此有較高的C、N循環相關的胞外酶活性。酚氧化酶和過氧化物酶的主要作用是解聚木質素，以獲得碳資源和養分，他們主要由真菌產生，更高的氧化酶活性常常與有機碳分解損耗相隨。相較于旱地景觀，林地和稻田有著更高的氧化酶活性，但表土有機碳仍較高，這是由于當外界有機質輸入(凋落物、秸稈和根)增多時，有機質組分的復雜性增加，促使氧化酶的活性維持在較高的水平，即有機碳含量與氧化酶活性呈現正相關(圖3a)。與前人的研究相似，土壤有效磷與酸性磷酸酶呈顯著負相關(<0.05)(圖3a)，酸性磷酸酶的活性受到高有效磷含量的抑制，施用磷肥降低土壤磷酸酶活性。芳基硫酸酯酶能催化硫酸酯鍵的水解，是真菌生物量的間接指標，這意味著芳基硫酸酯酶的酶活性越高，真菌生物量越高。本研究中，芳基硫酸酯酶與真菌生物量呈顯著正相關(<0.01)，并且對有機碳積累有積極作用?？傮w而言，與原生土壤景觀相比，土壤胞外酶活性和歸一化酶活性均降低，土壤多項功能受損，在旱地和園地中的受損幅度更大，但在稻田中受損幅度較小。由有機碳驅動的土壤胞外酶活性的變化，與土壤質量和土壤健康的變化密不可分。

土壤微生物群落的組成和結構受土地利用歷史、土地管理和植被類型等多種因素的影響。本研究中，農業景觀相較于林地土壤景觀，土壤微生物量的變化趨勢與有機碳的變化趨勢高度一致，無論是微生物生物量碳，還是微生物PLFAs含量，均與土壤有機碳呈顯著正相關(圖3b)。與前人的研究類似，土壤微生物群落組成和結構與有機碳含量直接相關，后者為土壤微生物提供養分和能源，驅動微生物群落的生存和發展，是土壤質量的核心。通常來說，具有較高真菌/細菌比的生態系統會更穩定，并且土壤有機碳固存能力更強。但在本研究中，原生土壤景觀轉變為農業土壤景觀后，有機碳大量損失，而真菌能利用難分解有機碳，在逆境中生存能力更強，使得真菌/細菌比反而升高。原生林地到農業用地的土壤景觀改變不僅導致土壤微生物生物量的減少，而且對土壤微生物結構產生深刻的影響，進而影響土壤質量，有機碳同樣扮演重要的角色。

3.2 土壤質量與土壤健康評價：土壤評價指標選取的考量

科學評價土壤質量，就是衡量其均衡持續提供各種生態系統服務的能力，為能夠全面而客觀地定量評價土壤質量，需要從土壤的多個特性(物理、化學和生物)去選擇指標，以建立一種通用的土壤質量評價體系，達到量化評定土壤質量。

目前關于土壤質量評價指標的選取，多趨向于采用更廣泛的指標，例如，增加生物方面的指標，這些指標在過往評價中往往被忽視?；谌珨祿脑u價存在測試指標數量多、過程繁瑣等問題；而最小數據集評價法，使用主成分分析等數學的方法將數據進行降維，通過相關性或Norm值逐步甄別并篩選若干指標。這簡化了土壤指標數量，同時也可能出現這樣的問題：篩選出的多個指標可能代表同一功能的不同指標，或者可能缺失某一土壤功能的評價指標，這樣造成土壤質量評價可能偏頗而脫離實際。本研究中，最小數據集挑選的指標為土壤有機碳、土壤團聚體平均質量直徑、芳基硫酸酯酶和酸性磷酸酶活性，涵蓋了物理、生物和化學各方面指標。不過，化學指標僅有土壤有機碳含量1項指標，盡管磷酸酶酶活性指標能反映土壤磷素有效性，但本研究中的最小數據集評價體系并未直接包括對于作物生長發育極為重要的養分指標以及微生物生物量指標。這說明僅僅依靠數據分析的方法去篩選指標，可能會忽視某些方面的土壤功能。因此，基于數據集的評價中，應當慎重選擇指標，篩選出最能代表土壤質量的指標，以保證土壤評價的合理性。而基于土壤健康理念的土壤質量評價，直接從土壤功能出發去篩選指標，既有科學理論依據，又遵循了最小數據集法的指標簡化，在土壤質量中具有明顯優勢。

3.3 土壤質量與土壤健康評價：土壤功能評價體系的完善

本研究通過主成分分析，對全數據集和最小數據集進行土壤質量評價。由圖4(a)可知，基于全數據集的土壤質量指數和基于最小數據集的土壤質量指數趨勢相同，即最小數據集能較好地替代全數據集來進行土壤質量評價。在區域土壤質量評價中，可以選取最小數據集中的指標來滿足土壤質量評價。而土壤健康質量評價所得到的土壤健康雷達圖，其面積能代表土壤綜合質量指數，其趨勢與基于TDS和MDS的土壤質量評價指數一致，說明此方法同樣能有效表征該區域的土壤質量狀況。本研究中，林地景觀各項生態系統服務功能評價值最高，說明林地土壤健康處于較高水平，而園地、旱地和稻田等土壤景觀的土壤健康受到削弱，各項指標值降低。從圖4(b)可知，除林地外的其他土壤景觀土壤養分有效性均提高(因為農業施肥)，但有關固碳、生境的其他評價值相較于林地均大幅下降。稻田的有機碳和團聚體結合碳含量較旱地和園地景觀高，即土壤固碳能力顯著增強，驅動微生物生物量和活性隨之提升。盡管耕作方式的差異使稻田景觀的宏團聚體破壞程度增大，物理結構與微生境的能力下降幅度相應增大，但總體上稻田仍然相對保持健康的土壤景觀。有研究提出，稻田及稻作農業可能是土壤、環境和生物可持續最好的農業人類活動形式，特別是在農業碳中和上具有特殊的意義。通過土壤健康評價的雷達圖，能更清晰地展現土壤功能屬性的強弱與土壤健康的變化關系，同時可以審視不同土壤景觀在生態系統服務功能方面的消長關系。這樣的信息，可以用來更好地指導鄉村地區土地利用和產業發展，從可持續發展角度管理土壤景觀，服務區域可持續發展和鄉村振興。

4 結 論

(1)山地丘陵區鄉村小流域范圍內不同土壤景觀間的土壤質量存在較大的變異。與保護的原生林地土壤景觀相比，農業景觀中土壤有機質大幅降低，土壤結構穩定性被破壞，同時還伴隨著微生境的退化和微生物功能多樣性的降低，最終導致土壤生態系統功能嚴重削弱。相對而言，稻田景觀是能保持土壤健康的農業活動景觀。

(2)土壤有機質的損失和團聚體的破壞是導致土壤生物功能(固碳、養分循環和生物多樣性保持)衰退的根本。因此，增進和改善土壤有機質—團聚體復合關系是恢復和改善土壤健康的根本途徑。

(3)最小數據集可以代替全數據集進行小流域土壤質量變化評價?；谕寥澜】道砟畹耐寥蕾|量評價，一方面體現人為活動下土壤健康的變化，另一方面還考慮土壤生態功能屬性的差異。在最小數據集土壤質量評價法的基礎上，進一步進行土壤健康評價，對于當前鄉村地區生態農業發展和區域特色農業發展，以及促進生態環境保護具有重要意義。