一种农田土壤障碍因子诊断与土壤健康培育方法

技术领域

本发明涉及土壤评价的技术领域，尤其是涉及一种农田土壤障碍因子诊断与土壤健康培育方法。

背景技术

当前我国耕地土壤退化严重，土壤保育形势严峻。据农业农村部2019年全国耕地质量等级情况公报显示，我国中低产田占耕地总面积的68.76％。我国中低产田的障碍因子主要包括盐碱、酸化、瘠薄、水土流失等。

基于第二次全国土壤普查数据的估算，20世纪80年代初始中国农田耕层有机碳库基本处于26.6～32.5t/ha之间，远低于美国农田的平均值43.7t/ha和欧洲农田的平均值40.2t/ha。其次，近年来我国土壤耕层“浅、实、少”的问题严重：据2016年全国耕地质量监测报告指出，全国25.9％的监测点土壤容重大于1.35g/cm

国内外在土壤健康评价工作中做了大量的工作，其中康奈尔土壤健康团队在2007年建立的康奈尔土壤健康评价体系是目前被较为广泛应用的一种土壤健康评价系统。

康奈尔土壤健康评价系统中将各个指标的检测数据转化为对应的分值，以反映不同评价指标对土壤肥力的贡献率；并根据偏相关分析法确定物理指标、化学指标和生物指标的权重，采用加乘原则计算出土壤健康指数，土壤健康指数越高，土壤质量越好。但康奈尔土壤健康评价系统仍然存在以下缺陷：

由于中国农田土壤施加的肥料充足，导致所检测出的化学指标得分和所计算出的化学指标权重较大，从而导致土壤健康指数始终维持在一个较高的分值范围内；即使农田土壤中物理指标和生物指标的得分较低，农田土壤中存在明显障碍因子，土壤健康指数仍然反应出农田土壤的健康状况良好，因此，康奈尔土壤健康评价系统无法对中国农田土壤健康状况做出准确评价。

发明内容

本申请提供一种农田土壤障碍因子诊断与土壤健康培育方法，形成以健康土壤培育为核心的综合解决方案，以达到快速准确地反映中国农田土壤健康状况并能够快速根除农田土壤障碍因子，从而提升农田土壤健康和耕地产能的目的。

本申请提供一种农田土壤障碍因子诊断与土壤健康培育方法，包括以下步骤：

障碍因子诊断步骤，先确定土壤属性指标，再建立评分函数，所述评分函数用于将土壤属性指标转换为指标分值；确定土壤属性指标的权重；对土壤属性指标采用加乘原则计算得到土壤健康指数；

其中，所述土壤属性指标包括物理指标、化学指标和生物指标，所述物理指标总权重为0.3～0.4，化学指标的总权重为0.2～0.3，生物指标的总权重为0.3～0.5；障碍因子消除步骤，先对所述土壤属性指标的得分进行排序和评估，筛选出对土壤影响最大的障碍因子，再针对所述对土壤影响最大的障碍因子设计解决方案；产能评估步骤，对采用解决方案处理后的土壤重复进行障碍因子诊断步骤以及障碍因子消除步骤处理，直至消除土壤障碍因子，再与未调控前的土壤产能进行对比。

本申请的技术方案相较于康奈尔土壤健康评价系统而言，通过结合第二次全国土壤普查数据以及我国目前的土壤健康状况调研结果，增大物理指标以及生物指标的权重，并将物理指标、化学指标和生物指标限制在一定范围内；一方面，无需使用矩阵算出土壤属性指标的偏相关系数，物理指标、化学指标和生物指标的权重计算简便，从而简化土壤健康指数的计算过程，使得土壤健康状况的评价更加快速；另一方面，增大物理指标以及生物指标的权重使得农田土壤在物理以及生物方面的障碍因子的影响放大，土壤健康指数对土壤健康状况的反映更加准确；

农民通过农田土壤属性指标的得分，量化各个土壤属性指标对土壤质量的影响程度，再针对影响程度最大的土壤属性指标设计相应的障碍因子消除方案；对农田土壤使用上述消除方案进行调控，对经过调控的土壤重复进行障碍因子诊断、消除步骤；二次障碍因子诊断能够对上一次解决方案的效果进行评估，弥补土壤健康提升途径及其效果的评估方法领域的技术空白；

通过采用上述技术方案能够在根本上消除障碍因子，并且使得农田土壤障碍因子的消除准确高效。

可选的，所述物理指标包括土壤硬度(或土壤容量)、土壤团聚体稳定性、土壤质地和土壤含水量；

所述化学指标包括土壤pH、全氮、速效磷、有效钾、微量元素和可溶性盐；

所述生物学指标包括有机碳、高锰酸钾氧化碳、土壤蛋白含量、土壤呼吸和土壤病原菌。

通过采用上述技术方案，上述指标构成土壤健康数据指标最小数据集，能够便捷有效地评价农田土壤的综合健康状况。

可选的，所述评分函数为康奈尔土壤健康评价系统中的土壤健康指标评分函数。

可选的，所述物理指标、化学指标以及生物指标中包含的单个指标的权重按照如下方式进行计算：单个指标的权重为单项总权重除以指标的个数。

可选的，所述土壤健康指数按照如下公式进行计算：

其中，SHI为土壤健康指数，n表示同一土壤样本的第n个土壤属性指标，w表示该土壤属性指标对应的权重，f表示该土壤属性指标评分函数所得到的分值。

通过采用上述技术方案，使得土壤健康指数能够量化，一方面明确各个指标对土壤健康的影响程度，另一方面方便对土壤在不同时段的健康状态进行评估，有利于后续评判解决措施是否有效。

可选的，对于每个所述土壤健康属性得分情况进行评估，得分在20分(不包含)以下的为重度障碍因子，20～40分(不包含40)的为中度障碍因子，40～60分(不包含60)的为轻度障碍因子，60～80分(不包含80)的为无障碍因子，80～100分的为健康土壤。

通过采用上述技术方案，通过等级和评分快速明确最重要的土壤障碍因子。

可选的，所述解决方案包括与所需解决障碍因子相应的最佳调控措施和培育措施。

通过采用上述技术方案，从农田土壤的调控、作物的培育等方面形成以健康土壤调控为核心的全套解决方案，进一步提高农田产量。

可选的，在所述解决方案设计时需要明确区域的生态限制因子。

通过采用上述技术方案，健康土壤培育还需要综合考虑区域的资源限制因子，以达到土壤和生态因子的高度耦合。

可选的，所述消除土壤障碍因子的标准为每个所述土壤属性指标的得分均≥40分。

综上所述，本申请建立的一种农田土壤障碍因子诊断与土壤健康培育方法至少具有以下技术效果：

本申请通过对物理指标、化学指标以及生物指标的权重进行合理分配，增大物理指标和生物指标的权重以便于计算得到的土壤健康指数能够符合中国农田土壤的基本情况，从而使得农民对农田土壤健康状况的评价准确快速；

并且通过针对最重要的障碍因子设计全套解决方案，对经过全套解决方案处理后的土壤再次进行障碍因子诊断和消除步骤，明确解决方案的消除障碍因子的效果，保障土壤健康，促使健康食物的生产和农田耕地产能提升。

附图说明

图1是本申请实施例中一种农田土壤障碍因子诊断与土壤健康培育方法的示意图。

具体实施方式

以下结合附图1对本申请作进一步详细说明。

参照图1，本申请提供一种农田土壤障碍因子诊断与土壤健康培育方法，包括障碍因子诊断步骤、障碍因子消除步骤和产能评估步骤；土壤样品在障碍因子诊断步骤中将障碍因子对土壤健康的影响进行量化，明确最主要的土壤障碍因子，并针对此障碍因子提出解决方案；再次对经过解决方案处理后的土壤样品重复进行障碍因子诊断、消除步骤，直至根除土壤障碍因子；最后对经过调控处理的土壤进行产能评估。

障碍因子诊断步骤：

首先，采集农田土壤作为土壤样本。由于土壤的物理属性、化学属性和生物在时空上相互作用，直接影响了土壤功能，因此为了提高农田土壤健康评价的准确性，实验员从物理、化学、生物三方面确定土壤属性指标：

其中，物理指标包括土壤硬度(或土壤容重)、土壤团聚体稳定性、土壤质地、土壤含水量；化学指标包括土壤pH、全氮、速效磷、有效钾、微量元素和可溶性盐；生物学指标包括有机碳、高锰酸钾氧化碳、土壤蛋白含量、土壤呼吸和土壤病原菌；上述土壤属性指标构成了土壤健康数据指标最小数据集，能够有效评价农田土壤的综合健康状况。

对于上述所选的土壤属性指标，采用如下公式计算土壤健康指数(SHI)：

其中，n表示同一土壤样本的第n个土壤属性指标，w表示该土壤属性指标对应的权重，f表示该土壤属性指标的分值。

土壤属性指标权重按照如下方式确定：土壤物理指标总权重为0.3～0.4，化学指标的总权重为0.2～0.3，生物学指标的总权重为0.3～0.5；每一个土壤属性指标为单项土壤属性指标总权重除以该项土壤属性指标的个数。以有机碳为例，有机碳属于生物学指标，有机碳的权重等于生物学指标的总权重除以组成该项指标的5个土壤属性指标，即，当生物学指标的总权重为0.5时，有机碳的权重为0.1。

土壤属性指标的分值采用康奈尔土壤健康评价系统中的土壤健康指标函数进行确定：

其中，土壤属性指标中除微量元素指标外，其余指标均按照如下方式转换为指标分值：

(1)收集和分析土样，建立背景数据库；

(2)按土壤质地类型对土样进行分类；

(3)对同一土壤质地类型条件下的某一土壤健康指标，将所有测得的指标值按从小到大的顺序排列，计算累积频率曲线；

(4)累积频率曲线中，累积频率≤25％的指标值对应评分函数分值为1，累积频率≥75％的指标值对应评分函数分值为10，对累积频率在25％～75％的指标值之间进行线性插值，即可得分值为2～9所对应的指标值；

而微量元素按照如下方式转换为指标分值：

所有微量元素的指标值都处于最优值范围(见下表1)内，则土壤微量元素指标分值为10分；如果有一个微量元素的指标值超出了最优值范围，则分值为6分；如果有两个或两个以上微量元素的指标值超出了最优值范围，则分值为1分。

表1.土壤微量元素指标值的最优值范围

障碍因子消除步骤：

根据计算所得的土壤健康指数对土壤健康状况进行评估：得分在20分(不包含)以下的为重度障碍因子，20-40分(不包含40)的为中度障碍因子，40-60分(不包含60)为轻度障碍因子，60-80分(不包含80)无障碍因子，80-100分健康土壤。根据得分和等级评价情况，明确土壤主要障碍因子，建立土壤健康卡。土壤健康卡如下表2所示。

表2.土壤健康卡

根据所测得的土壤属性指标分数和等级，明确最重要的土壤障碍因子，对此土壤障碍因子设计全套解决方案。全套解决方案按照如下步骤进行：

(1)针对主要土壤障碍因子，发展针对性消障技术和措施。依据健康卡，找出评价时得分比较低指标，有效消除系统障碍因子。如土壤的pH比较低不适合作物生长，需要通过增施有机肥、石灰等碱性物料提高土壤pH。

(2)明确区域的生态限制因子，健康土壤培育还需要综合考虑区域的资源限制因子，以达到土壤和生态因子的高度耦合。例如，在干旱区水分影响作物产量和生态系统功能，因此干旱地区限制因子是水，如此类推。

(3)加入绿色投入品。向土壤中按照规范投放有机和微生物肥料、高效低毒低风险农药兽药渔药和生物农药等绿色投入品。

(4)采用根层养分综合管理技术。根据作物的需求规律和土壤的肥力特性，利用4R养分管理理念，采用滴灌施肥、局部供应等措施，保障作物生长期养分的适量供应。

(5)构建肥沃耕层。采用有机物料还田或种植覆盖作物等生物途径改善土壤结构，结合免耕、条耕或少耕等改善土壤的耕性，形成有机质积累多、耕性好，保水保肥，有利于根系生长的良好耕层。

(6)构建综合全套农艺措施管理。选择合理的播种时期、播种密度并采用病虫害防控、果树修剪、果实套袋等技术，形成以土壤健康调控为核心的全套解决方案。

产能评估步骤：

对上述采用全套解决方案的土壤再次进行障碍因子诊断步骤和障碍因子消除步骤，直至土壤属性指标的各项得分均≥40，土壤能够达到作物健康生长的最低标准。

对经过障碍因子消除步骤处理后的土壤进行产能评估，与未调控前的土壤作物对比，在评估过程中需要增加作物产量、品质、温室气体排放参数，提高产能评估的准确性。通过比较作物产量，可直观反馈出土壤产能的提升情况。

实施例

实施例1

玉米种植体系采用农田土壤障碍因子诊断与土壤健康培育方法进行改良：

在玉米种植体系测定的指标包括：

物理指标选择土壤含水量、表层土壤硬度、下层土壤硬度、土壤团聚体；

化学指标选择pH、全氮、有效磷、速效钾、交换性镁、有效铁、有效锰、有效锌；

生物学指标选择有机碳、高锰酸钾氧化碳、土壤蛋白含量、土壤呼吸；

将上述指标代入土壤健康指标评分函数。其中，土壤含水量、土壤团聚体、速效钾、交换性镁、有效铁、有效锰、有效锌、有机碳、高锰酸钾氧化碳、土壤蛋白含量、土壤呼吸属于“递增型”评分函数；表层土壤硬度、下层土壤硬度属于“递减型”评分函数；pH、有效磷属于“中间最优型”评分函数。

权重确定：

选择土壤领域权威的专家10名，把土壤物理、化学和生物学指标进行打分，物理、化学和生物学三类指标打分之和为1，最终经过计算获得物理指标得分为0.36，化学指标为0.24，生物学指标为0.4。

本研究中选择了4个物理指标，平均每个物理指标权重为0.09；选择8个化学指标平均权重为0.03；选择4个生物学指标，每个生物学指标权重为0.1；土壤健康指数的计算：

诊断结果入下表3所示：

表3.调控前土壤健康卡

根据表3可以看出：土壤有机碳含量得分是31分，是最重要障碍因子，首先提升土壤有机碳含量，调控措施为增施有机肥，秸秆还田。

经过调控后的土壤再次进行障碍因子诊断，诊断结果如下表4所示：

表4.调控后土壤健康卡

根据表3-4可以看出：经过调控，土壤有机碳含量由10.7g/kg增加到13.4g/kg,评分为57处于中等水平，整体土壤健康指数提升到0.50，玉米的产量由8.2t/ha提升到8.5t/ha。但根据表3-4的等级可以看出调控后土壤硬度变大，通过免耕或种植覆盖作物降低土壤硬度。

由于一次调控后，土壤属性指标中无重度障碍因子，可以认为此时的农田土壤已经达到了玉米健康生长的最低标准。若追求更高质量的土壤，实验员可以继续对农田土壤进行评价，找出得分最低的障碍因子(影响最大的障碍因子)。

实施例2

葡萄种植体系采用农田土壤障碍因子诊断与土壤健康培育方法进行改良：

在葡萄种植体系测定的指标包括：

物理指标选择土壤含水量、表层土壤硬度、下层土壤硬度、土壤团聚体；

化学指标选择pH、全氮、有效磷、速效钾、交换性镁、有效铁、有效锰、有效锌；

生物学指标选择有机碳、高锰酸钾氧化碳、土壤蛋白含量、土壤呼吸；

将上述指标代入土壤健康指标评分函数。其中，土壤含水量、土壤团聚体、速效钾、交换性镁、有效铁、有效锰、有效锌、有机碳、高锰酸钾氧化碳、土壤蛋白含量、土壤呼吸属于“递增型”评分函数；表层土壤硬度、下层土壤硬度属于“递减型”评分函数；pH、有效磷属于“中间最优型”评分函数。

权重确定：

选择土壤领域权威的专家10名，把土壤物理、化学和生物学指标进行打分，物理、化学和生物学三类指标打分之和为1，最终经过计算获得物理指标得分为0.36，化学指标为0.24，生物学指标为0.4。

本研究中选择了4个物理指标，平均每个物理指标权重为0.09；选择8个化学指标平均权重为0.03；选择4个生物学指标，每个生物学指标权重为0.1；土壤健康指数的计算：

诊断结果入下表5所示：

表5.调控前土壤健康卡

根据表5可以看出，本申请的农田土壤障碍因子诊断与土壤健康培育方法具有普适性，能够对多种性状不同的土壤进行有效测评。

本具体实施例仅仅是对本申请的解释，其并不是对本申请的限制，本领域技术人员在阅读完本说明书后可以根据需要对本实施例做出没有创造性贡献的修改，但只要在本申请的权利要求范围内都受到专利法的保护。