农作物秸秆含有丰富的氮、磷、钾和微量元素等多种成分, 是农业生产中的重要肥料来源^[1]。农作物秸秆还田作为我国秸秆再利用的主要方式之一^[2]。它不仅能够减少大气污染, 改善农村卫生条件, 而且能够提高耕地的营养成分含量和改善土壤生态系统结构及功能, 对中国现代农业的可持续发展起重要的作用^[3-5]。在农作物秸秆的分解过程, 土壤动物不仅有利于提高有机质的分解速率和养分的周转量, 而且能够促进植物对养分的吸收。因此, 近年来一些学者对土壤动物与秸秆还田之间关系进行了不断深入的研究^[6-13]。朱强根等^[6]研究了黄淮海平原土壤节肢动物对耕作和施肥的响应, 表明秸秆还田不仅可以提高群落优势度和群落丰富度, 而且可以降低了群落的均匀度；董承旭等^[7]研究了不同浓度EM堆肥对中小型土壤动物群落组成、垂直结构、季节性动态和多样性的影响；杨旭等^[8]研究了松嫩平原黑土耕作区中小型土壤动物时空分布特征；李泽兴等^[9]研究表明不同玉米秸秆覆盖量对农田土壤动物群落结构和动物群落的多样性都有显著影响；杨佩等^[10]研究了免耕农田不同的玉米秸秆覆盖率下中小型土壤动物的生态分布特征；李淑梅^[11]探讨了施用不同肥料对农田土壤动物的影响；Barajas-Guzman^[12]认为土壤动物不仅可以促进粉碎的枯枝落叶的淋溶和下渗, 而且能够增加土壤中细菌和真菌的接触面积, 加速养分的流动；Zhang等^[13]研究了无机肥对土壤线虫群落结构的影响；通过以上研究内容可以看出, 尽管有关耕作生态中土壤动物的研究已经取得了较多成果, 但关于典型耕作黑土的土壤动物对秸秆还田的响应还没有进行较系统研究。为此, 本研究拟以黑龙江海伦市典型耕作黑土区作为研究对象, 考察不同还田方式下玉米秸秆分解特征与土壤动物的响应, 为黑土耕作区域土壤动物群落的保护和完善耕地生态系统可持续利用管理提供科学依据。

1 研究方法 1.1 秸秆的采集、处理和样方布设

本文选取黑龙江省典型粮食产区海伦市黑土耕地作为研究对象。海伦市地理位置为46°58′—47°52′N, 126°14′—127°45 E, 位于黑龙江省中部松嫩平原黑土地带, 耕地面积为27.7×10⁴hm², 年平均气温1.5℃, 年降水量为500—600mm, 年日照2600—2800h, 积温2400—2600℃, 无霜期为120d左右, 主栽作物为玉米、大豆和水稻。2009年10月采集海伦市黑土耕地试验区成熟的玉米秸秆作为初始秸秆材料, 室内对其进行风干、粉碎、混合均匀(叶和茎, 粉碎长度不超过8cm)处理。2009年11月将分别取自相同位置的30g干玉米秸秆放入3.35mm(6目, 大孔, 所有土壤动物都能进入)、0.6mm(30目, 中孔, 通常只能部分中小型土壤动物进入)和0.053mm(260目, 小孔, 通常土壤动物不能进入)的降解袋中, 降解袋选用的规格为15cm×20cm^[14]。在土壤深度20cm处平铺、固定、掩埋, 采用金属锚钉将降解袋固定在其生长样方的土壤表层^[15]。翻耕后分别放置在事先选取的5个面积为10m×4m的样方中, 样方间距为0.5m。首先是进行粉碎秸秆, 然后把粉碎好的秸秆按照不同处理浸泡在含有水或含微生物催腐剂的溶液里, 最后将处理后的秸秆均匀喷洒在事先选取的样方里。催腐剂采用的是瑞莱特微生物催腐剂。进行实验期间, 所有处理样方除了进行不同形式的秸秆处理外, 都是正常翻耕。每年采样时, 同时对秸秆降解率进行了监测^[16]。每个样方同时进行了不同方式处理, 以对比不同处理条件下的影响。不同秸秆处理具体方式如表 1所示。

1.2 秸秆样品、土壤动物样品的采集与处理

各样方各网孔降解袋于2009年9月、2010年9月和2011年9月份别进行取样, 各网孔降解袋的处理分为翻压处理方式, 并设4个重复。取出网袋后, 迅速装入塑料袋中带回室内, 以防止物质损失和尽量避免土壤动物的逃逸。利用手拣法来收集大型土壤动物, 并用75%浓度的酒精固定, 24—48h分离。利用Tullgren漏斗中经过24h分离后提取中小型土壤动物, 主要参考《中国土壤动物检索图鉴》来进行土壤动物的分类鉴定^[17]。每次取样获得的网袋秸秆, 分离动物和去除杂质后在65℃恒温下烘至恒重, 作为用于计算秸秆分解率的秸秆干重质量。

1.3 数据统计处理与分析

(1) 秸秆降解率计算

(1)

式中, L_n(%)为秸秆在该时段内的净降解率, L_ct是t时间内的累计降解率, L_ct(t-1)为t-1时间的累计降解率^[18]。

(2)

式中, L_c(%)为秸秆累计降解率, W₀为秸秆降解前初始干重, W_t为t时间后的秸秆残留量, 取干重, t单位为年。

(2) 土壤动物特征指数计算

对土壤动物群落特征进行分析时, 主要采用Shannon-Wiener多样性指数(H)、Pielou均匀度指数(E)、Margalef丰富度指数(D)、Simpson优势度指数(C)和Jaccard相似性指数(J)。

计算公式如下^[19]：

(3)

式中, n_i为第i个物种的个体数量；N为群落中所有物种的个体总数；H为实际观察的物种多样性指数；H_max为最大的物种多样性指数；S为群落中的总物种数；a、b为两群落的物种数、c为两群落共有的物种数。

(3) 土壤动物对秸秆降解的贡献率计算^[20]:

(4)

式中, C_f为全体土壤动物对秸秆降解的贡献率。C_ma为大型土壤动物对秸秆降解的贡献率, C_me为中小型土壤动物对秸秆降解的贡献率, L_fauna为全部土壤动物引起的秸秆质量损失, L_macrofauna为大型土壤动物引起的秸秆质量损失, L_{meso-macrofauna}为中小型土壤动物引起的秸秆质量损失, L_total为总共秸秆质量损失。

(4) 统计分析方法：

本文采用单因变量多因素方差分析(GLM Univariate)研究秸秆处理、网孔和取样时间对秸秆降解率的作用及其交互影响。用单因素方差分析(ANOVA)分别分析不同网孔内的秸秆降解率之间的差异, 不同网孔、不同样方之间土壤动物的差异, 不同年份、不同网孔中的土壤动物对秸秆降解贡献率的差异。采用Pearson相关系数分析土壤动物特征指标与秸秆净分解率的之间的关系。土壤动物特征数据在统计分析时进行log(x+1)转换, 以满足数据的方差齐性检验。所有数据分析采用SPSS 17.0软件处理。

2 研究结果 2.1 秸秆降解率变化

在设置的5种样方中研究不同网孔的秸秆净分解率, 结果如图 1所示。由图 1可以看出, 5种样方中不同网孔的秸秆净分解率从大到小依次为2009年>2010年>2011年。说明所有选取样方中秸秆分解率呈现逐年递减趋势。此外, 5种不同秸秆处理中秸秆的净分解率在6目分解袋中(P < 0.01, F=293.686), 30目分解袋中(P < 0.01, F=192.950)和260目分解袋中(P < 0.01, F=160.741)差异极其显著。6目分解袋中秸秆净分解率最快, 6目分解袋中秸秆分解率优于260目分解袋。5种不同样方中的秸秆累积分解率：A>B>E>D>C, 样方A秸秆分解率远高于对照样方C, 这表明经过适当处理后, 可以明显提高秸秆降解率。

不同网袋处理对秸秆降解的影响比较复杂, 这种影响在不同的样方和不同的采样时间中表现不同。因此可以推断出, 在秸秆降解过程中不仅土壤动物作为分解者对凋落物分解速率有所影响, 而且在样方处理的方式、不同的分解时间等情况下都对秸秆降解产生影响。为此, 通过多因素方差分析来讨论样方处理的方式、网孔大小、取样时间等因子对秸秆净降解率影响及其交互作用, 结果具体见表 2。从表 2中可以看出, 样方处理方式、不同网孔的分解袋和取样时间对秸秆净分解率都具有显著的影响。

2.2 土壤动物动态变化

在3年试验期间, 5种不同样方、3种规格的降解袋中共收集土壤动物25370只, 45个类群。其中大型土壤动物7个类群, 占总类群数目的15.56%。中小型土壤动物38个类群, 占总类群数目的84.44%。由于降解袋孔径的不同, 不同的孔径对不同体型土壤动物起到控制的作用, 对秸秆降解起主要作用的优势动物类群为中小型土壤动物中的甲螨亚目、中气门亚目和节跳虫科, 占土壤动物个体数的86.70%。常见的土壤动物类群是前气门亚目与棘跳虫科, 占土壤动物类群的10.03%。其余40个类群为稀有类群。大型土壤动物样方A中最多(16个), 样方D中则没有。而中小型土壤动物在样方E中最多(6198个), 在样方B中最少(3417个)。5个不同样方中土壤动物类群结构如下图 2所示。

不同样方3年取样累积的大型土壤动物结构特征数据可以看出, 不同处理样方, 土壤动物特征差异明显, 土壤动物个体数来看：A>B>C>D>E；从土壤动物类群数来看：A>B>E>C>D。从土壤动物多样性来看, A>E>B>C>D。从土壤动物均匀性指数来看, E>C>D>A>B。从土壤动物丰富度指数来看, A>B>E>C>D。从土壤优势度指数来看, D>C>B>A>E。不同处理样方中小型土壤动物结构特征如表 3所示, 可以看出土壤动物个体数来看：C>A>E>B>D；从土壤动物类群数来看：C>E>A=C>B。从土壤动物多样性来看, A>E>D>B>C。从土壤动物均匀性指数来看, B>A>E>D>C。从土壤动物丰富度指数来看, C>E>D>A>B。从土壤优势度指数来看, C>D>A=E>B。

不同处理样方中小型土壤动物群落特征如表 4所示, 由表 4可以出：秸秆处理后的样方对中小型土壤动物群落影响是较大的, 与对照样方有较大差异。在中小型土壤动物个数上, 对照样方C明显优于其他样方；从土壤动物类群来看, 样方C中土壤动物类群数最多, 但与样方A、样方D、样方E差异不显著；从土壤动物多样性来看, 样方A显著高于对照样方C；此外, 采用ANOVA对不同处理样方分析, 结果表明不同样方间中小型土壤动物个数、均匀性指数、密度差异显著。样方E中的中小型土壤动物特征指标与对照样方C差异最大, 样方E秸秆还田方式对中小型土壤动物群落影响最大。

不同样方土壤动物群落相似性分析如表 5所示, 由表 5可以看出：若只考虑群落组成的类群, 则样方A与样方B、样方B与样方C、样方E相似度不高。样方D与样方E相似度最高(0.72)。总的来说, 不同处理样方土壤动物类群比较接近。

由于不同的土壤动物类群在秸秆分解过程中的作用各不相同, 不同网孔中五种处理样方的秸秆分解过程中土壤动物类群动态分析。选取玉米秸秆净降解率影响因素进行多因素方差分析如表 6所示, 研究结果表明, 不同网孔之间, 土壤动物类群差异显著(P < 0.01, F=24.29), 土壤动物个数差异显著(P < 0.01, F=18.42)。不同孔径的网袋有效的分离了不同体型的土壤动物。不同采样时间土壤动物类群差异显著(P < 0.01, F=7.32), 不同采样时间土壤动物个数差异显著(P < 0.01, F=10.09)。这表明每一年自然环境的变化明显影响了土壤动物类群与个数的变化, 各个不同样方中的土壤动物在6目降解袋中类群差异不显著(P=1.00, F=0.02), 个数差异也不显著(P=0.99, F=0.08)。各个不同样方中的土壤动物在30目降解袋中类群差异不显著(P=0.99, F=0.08), 个数差异也不显著(P=0.98, F=0.12)。各个不同样方中的土壤动物在260目降解袋中类群差异不显著(P=0.57, F=0.77), 个数差异也不显著(P=0.93, F=0.20)。这说明在不同样方中, 同样网孔内土壤动物类群与个数尽管每年变化有差异, 但从整个3年研究期内看, 不同样方之间土壤环境相近, 土壤动物差异不是很明显。

2.3 土壤动物对秸秆分解过程中的作用

本研究对3年实验期间网袋土壤动物对玉米秸秆降解贡献率动态分析如表 7所示。

从表 7可以看出：总体上土壤动物对秸秆分解起到明显的促进作用。网袋土壤动物对玉米秸秆降解贡献率动态变化趋势分析如图 3所示, 通过图 3对所有样方平均值进行可视化分析可以看出, 整个来说大型土壤动物对秸秆降解的贡献率大于中小型土壤动物。第一年大型土壤动物与中小型土壤动物贡献率差异显著(P < 0.01, F=14.8852)。第二年大型土壤动物与中小型土壤动物贡献率差异不显著(P < 0.6450, F=0.2169)。第三年大型土壤动物与中小型土壤动物贡献率差异显著(P < 0.01, F=10.8043)。不同样方之间比较发现：第一年不同样方间大型土壤动物贡献率差异不显著(P=0.9953, F=0.0458)而不同样方间中小型土壤动物贡献率差异比较显著(P=0.0612, F=3.2120), 中小型土壤动物在样方A中贡献率最大, 为8.71%。在样方D中贡献率最小, 为4.80%。第二年不同样方间大型土壤动物贡献率差异显著(P=0.02688, F=4.3588), 在样方D中贡献率最大, 为18.93%。在样方C中贡献率最小, 为8.14%。不同样方间中小型土壤动物贡献率差异比较显著(P=0.0565, F=3.3152)。在样方D中贡献率最大, 为15.85%, 在样方C中贡献率最小, 为2.85%。第三年不同样方间大型土壤动物贡献率差异不显著(P=0.2158, F=1.7480), 不同样方间中小型土壤动物贡献率差异比较显著(P=0.0729, F=2.9908)。在样方A中贡献率最大, 为13.88%, 在样方D中贡献率最小, 为1.61%。

为了考察土壤动物特征指标与秸秆净降解率之间的关系, 本文采用Pearson进行相关分析, 从结论正负关系上得出表 8。由表 8可以看出：在所有样方中, 不同孔径降解袋中土壤动物的个数、类群数、多样性基本都与秸秆降解率呈正值, 显示为正相关, 进一步证明土壤动物对秸秆降解具有促进作用。土壤动物特征指标与秸秆降解率之间的相关性在不同的处理样方中表现不同, 这说明土壤动物对秸秆降解作用受到土壤环境的调节, 而且由于不同网袋处理对选取土壤动物的种类与数量有差别, 使不同体型动物受到控制, 因此在不同孔径网袋中有的相关性表现的很显著, 而在样方E中孔网袋中, 土壤动物类群数与秸秆降解率呈负值, 且相关性不显著。总的来看, 秸秆降解受很多因素的影响, 例如自然环境的影响、土壤动物特性的影响。样方A小孔网袋的群类数、样方C小孔网袋的多样性、样方D小孔网袋的群类数、样方E中孔网袋的多样性均显示在1%水平上显著。样方B小孔网袋的群类数、样方E小孔网袋的土壤动物个数均显示在5%的置信水平上显著。玉米还田土壤动物时空分布多因素方差分析如表 9所示, 由表 9可以看出：玉米秸秆还田的处理样方因素仅与各要素之间有正相关关系, 并没有显著的影响关系(P < 0.05)。玉米秸秆还田的样方与网孔的交互作用对土壤动物类群数和丰富度有极显著影响(P < 0.001), 对土壤动物个体数和密度也有较显著的影响(P < 0.05)。玉米还田的样方与年份的交互作用对土壤动物类群数和丰富度有极显著影响(P < 0.001), 对土壤动物个体数、密度和优势度也有较显著影响(P < 0.01)。

3 结论和讨论 3.1 不同秸秆还田方式下秸秆降解率及降解过程

农业生产过程常需采用不同施肥措施对耕地进行处理, 通过改变土壤的部分理化性质的方式来提高作物产量。本研究旨在揭示样方在不同处理方式下, 秸秆还田降解过程中的土壤动物响应特征及与土壤动物的关系, 对采用最优的秸秆还田方式提供科学依据。不同的样方处理方式对秸秆降解率有影响显著。玉米秸秆+微生物催腐剂的样方秸秆降解率明显优于其他对照样方, 这表明土壤动物与微生物结合能够加快秸秆的降解速度。由于不同的降解袋网孔限制了参与秸秆降解的土壤动物种类与数量, 大中型土壤动物能进入大孔网袋, 大型土壤动物不能进入中孔网袋, 而小孔网袋限制大中小型土壤动物进入。因此, 大孔网袋是各种体型土壤动物与微生物对秸秆降解起作用, 中孔网袋主要是中小型土壤动物与微生物秸秆降解起作用, 小孔网袋主要是微生物秸秆降解起作用。在不同秸秆还田处理下, 随着网袋网孔尺寸的变小, 秸秆分解时间的延长, 秸秆分解速率逐渐降低, 这表明较小网孔的网袋在对土壤动物的体型进行限制时, 由于参与分解的土壤动物类群减少会导致秸秆分解速率有一定的降低^[17]。同时, 秸秆裸露于地表, 初期温湿条件变化大, 物理机械风化明显, 秸秆分解速率较高；但随着易分解物质分解完成, 剩余不易分解的木质素、纤维素等难分解的物质^[21], 所以秸秆降解速率减缓。此外, 不同网孔的降解袋对秸秆净降解率影响显著, 另外, 不同取样时间内未降解的秸秆的质量也不同。因此, 取样时间对秸秆净降解率影响显著。

3.2 不同秸秆还田方式下土壤动物不同类群对秸秆降解的贡献

在秸秆降解过程中, 大型土壤动物主要是粉碎秸秆, 并在分解者生境中进行重新分配；而中小型土壤动物的主要作用是对大型土壤动物的排泄物进行再次作用以及控制微生物种群^[22]。因此, 大型土壤动物和中小型土壤动物在凋落物分解中的作用时间以及作用强度等都有所差别。结合不同类群土壤动物对秸秆降解率影响说明, 大型土壤动物贡献率逐渐增强, 而中小型土壤动物贡献率较为稳定；大型土壤动物贡献率高于土壤动物贡献率和中小型土壤动物贡献率。主要是因为大型土壤动物活动迅速, 在降解袋中停滞时间短, 故在降解袋中采集到的较少, 在样方D中甚至没检测到, 但通过对样方土壤动物的研究发现, 在样方土壤中, 有大型土壤动物的存在。此外, 研究发现样方A土壤动物贡献率不是最高的, 但秸秆累积分解率是最高的。这表明在样方A中微生物作用效果更明显。主要是土壤微生物参与有机质的分解、腐殖质的形成、及养分循环转化过程, 秸秆还田能够提高土壤耕层微生物的数量, 随着农作物残体的不断分解为土壤提供了丰富的碳、氮源, 土壤微生物的活性则显著加强。因此, 土壤动物与微生物共同作用对秸秆降解更有效。

3.3 不同秸秆还田方式下土壤动物与秸秆降解的关系

秸秆还田不仅能有效增加土壤有机质含量、加速生土熟化, 提高土壤肥力, 而且能够增加土壤表层腐殖质含量, 提高土壤含水量, 有利于腐食性类群生存^[23]。不同秸秆还田方式会影响秸秆降解速率与土壤作用强度, 因此, 土壤理化性质的差异会影响土壤群落结构。秸秆还田加入一定的微生物催腐剂可以加快秸秆分解速度, 提升土壤腐殖质含量, 从而更有利于中小型土壤动物生存；然而秸秆还田后, 位于土壤上层的秸秆提供的食物较多, 土壤动物则表现一定的集聚性；不同的秸秆还田方式会造成秸秆分解程度的不同, 进而造成了土壤动物具有一定差异性。连年作物残体还田能为土壤提供大量的可溶性有机碳、氮, 从而为土壤微生物提高活性提供了丰富的碳、氮源, 促进微生物活性的不断加强, 使土壤中难溶态物质的活化与分解, 有效增加耕层有机质含量, 提高土壤养分含量

综上所述, 实验表明土壤动物的个数、类群都与秸秆降解率呈现正相关, 因此, 土壤动物对秸秆降解具有明显的促进作用。今后在秸秆还田中应加入适量微生物催腐剂, 有利于提高土壤动物的数量与丰富度。此外, 也要针对秸秆还田过程中土壤动物与微生物的相互作用以及对秸秆降解的共同作用展开深入研究, 以明晰二者作用的机理, 为提高秸秆降解速率提供理论与技术支持。