添加枣枝炭对猪粪堆肥过程腐熟度影响及评价方法

李安 ，张鸿琼 ，周岭*，刘福元，王亚梅

（1塔里木大学机械电气化工程学院，新疆 阿拉尔 843300）

（2新疆维吾尔自治区教育厅普通高等学校现代农业工程重点实验室，新疆 阿拉尔 843300）

（3东北农业大学工程学院，黑龙江 哈尔滨 150030）

（4新疆农垦科学院畜牧兽医研究所，新疆 石河子 832000）

随着畜牧业的快速发展，畜禽粪便污染已逐渐成为制约畜禽养殖业快速健康发展的重要因素［1］。据统计，全国畜禽粪污年产生量约4×1010t，新疆约7.36×109t，堆肥化处理是实现畜禽粪便无害化处理和资源化利用的有效措施［2］。传统堆肥过程中存在的升温启动慢、氮素流失等问题。有研究表明在堆肥中添加一定比例的辅料如秸秆、生物炭等，不仅可以加速堆肥进程，而且可以提高腐熟品质。新疆南疆的梨、苹果、红枣、核桃、杏等特色林果业种植面积达7.1×105hm2，果树残枝年产 1.739 3×106t，其中红枣种植面积占56.3%，年产枣枝约8×105t［3］。目前这些林果残枝利用率极低，利用热解技术将其制备成生物炭并应用于畜禽粪污堆肥，探讨其对堆肥进程及腐熟品质的影响，是实现新疆农林牧剩余物高值化利用关键问题。

近年来国内学者对生物炭应用于堆肥已有一定的研究，多集中在添加生物质炭对堆肥品质、发酵产物特性的影响规律等方面。黄家庆等［4］研究发现，生物质炭的添加改变了猪粪发酵微环境，为发酵菌群提供了合适的生长条件；李太魁等［5］研究了堆肥过程中氮素转化和损失及固氮效果；魏晶晶［6］发现青稞秸秆生物质炭可以降低堆肥过程N2O累积排放量；王义祥等［7］、李太魁等［5］研究比较分析了添加不同生物质炭对物料的腐熟影响；张邦喜等［8］将生物炭耦合其他添加剂如过磷酸钙发现能促进鸡粪等发酵产物腐熟度并降低有害气体排放。

虽然众多学者研究了添加生物炭对堆肥过程的影响，但针对发酵产物腐熟度的评价方法研究较少。张永涛等［9］是基于模糊数学方法建立了污泥和生活垃圾堆肥腐熟程度的综合判别模型，但评价过程仅采用了单一指标：碳氮比（C/N）初≤碳氮比（C/N）终，评价结果科学性值得深入探究。由于用单一指标或单一评价方法评判堆肥腐熟度有局限性，弓凤莲等［10］采用灰色关联法对市政污泥堆肥进行评价，发现从多个指标综合评价能较准确地反应污泥堆肥的实际腐熟状况；孟国欣等［11］采用模糊评价法和灰色聚类法对比了污泥中添加园林废弃物混合堆肥的腐熟度，结果表明灰色聚类法能更准确反映污泥堆肥的实际腐熟状况；宋彩红等［12］采用模糊综合评价、灰色关联分析和属性识别法这3种方法对沼渣与畜禽粪便混合堆肥发酵效果进行了综合评价；任春晓［13］运用属性识别法、灰色关联法、模糊综合评价法这3种方法对有机生活垃圾与不同微生物接种工艺堆肥的腐熟度进行了评价。通过现有研究发现灰色关联分析法是人们普遍采用的评价方法之一，在其基础上推演出灰色关联法-TOPSIS耦合数学模型，该方法不仅能对样品进行全面评价，而且能反应样品内部因素的变化趋势，并对评价对象进行排序。目前，张智等［14］、冯飞翔等［15］将该耦合模型应用于水肥灌溉管理和原城市群地表水脆弱性的评价，但应用于腐熟度的评价还鲜有报道。

本研究在猪粪中分别添加0%、8%、10%、12%的枣枝炭进行堆肥，将堆肥过程中堆体的pH值、堆肥高温期（≥50℃）持续时间、GI、E3/E4作为评价指标，运用灰色关联法、TOPSIS法和灰色关联-TOPSIS法评价不同处理组堆肥过程的腐熟程度，明确不同方法的评价特点，为农林剩余物耦合利用技术提供一定的依据。

1 材料与方法

1.1 试验材料

猪粪采自新疆生产建设兵团第一师阿拉尔市伟腾畜禽养殖农民专业合作社；小麦秸秆作为碳素来源，采自塔里木大学园艺实验站，经自然风干后粉碎成5 mm粒径；以枣树残枝为原料，热解温度设定为500℃，采用马弗炉将其制备为枣枝炭。堆肥物料的理化性质见表1，枣枝炭的理化性质见表2。

表1 堆肥物料理化性质

表2 枣枝炭理化性质

1.2 试验方法

堆肥装置采用自制堆肥反应器，发酵箱的有效体积为18 L，外部安装保温层，在堆体的上中下各放置一个温度传感器，在距离箱底5 cm通过PVC管接上鼓风机，对其进行强制通风供氧。本试验按照堆肥条件，将堆体初始C/N调至25%，含水率调至55%，设置1个对照组（CK）和3个试验组，其中试验组为F1、F2和F3，分别添加8%、10%和12%的枣枝炭。

温度：将温度传感器连接于温度巡检仪上，每天定时观测堆体上、中、下层的物料温度，并测定堆肥装置周围的环境温度。

pH值：每天对堆体进行取样，制取样品溶液并提取上清液用pH计测定并记录数据。

GI：取不同阶段堆肥样品10 g，加100 mL蒸馏水，振荡30 min后取过滤液10 mL（对照组采用蒸馏水10 mL）置于铺有滤纸的培养皿中，将50粒菠菜种子均匀撒于滤纸上，在培养箱中暗培养，分别在24 h、48 h、72 h时记录种子发芽数及长势，取3个平行的平均数计算 GI［11］。

E4/E6：SP-456型紫外分光光度计测定。

枣枝炭表面形貌：S4800扫描电子显微镜（FESEM）测定。

1.3 试验指标及标准的确定

在堆肥试验中，堆体温度能反映出堆肥过程中微生物的代谢状态，温度升高是堆体内微生物分解有机质过程中代谢产热的结果，同时温度的升高或降低又会控制微生物的活性。堆体pH值的大小不仅影响微生物的生存环境，堆体中的化学反应，对物料发酵过程酶的活性也有影响。种子发芽率（GI）能反应堆肥腐熟物作用于植物是否有毒性。E4/E6比值可以表征堆肥腐殖质的缩合度和芳构化程度。采用扫描电子显微镜对堆肥过程中枣枝炭表面形貌进行表征，分析其变化特点，为阐明枣枝炭对堆肥过程的作用提供依据。

根据堆肥过程中理化性质的重要程度和堆肥产品的腐熟情况，选用堆肥过程中温度在大于50℃的总天数（以下简称Ts）、pH值、GI、E4/E6作为腐熟度评价因素，堆肥腐熟度评价标准如表3所示。

表3 堆肥腐熟度评价标准

1.4 评价方法

1.4.1 灰色关联法

1）确定白化权函数

建立以下4个级别的白化权函数。

第一级堆肥质量，即J=1时，白化权函数为：

第二级堆肥质量，即J=2时，白化权函数为：

第三级堆肥质量，即J=3时，白化权函数为：

第四级堆肥质量，即J=4时，白化权函数为：

2）灰类值无量纲化处理

式（5）中rkj为第j个聚类指标第k个灰类的无量纲数，适用于数值愈大腐熟愈好的指标。Skj为第j个聚类指标第k个灰类的灰值（标准值），适用于数值愈大腐熟愈差的指标[11,16]。

3）确定各个指标的聚类权

式（6）中nkj为第j个聚类指标第k个灰类的权重。

4）综合评价结果是聚类权和白化函数值的乘积，依据评价结果来判定堆肥腐熟度的等级。

1.4.2 TOPSIS法

1）原始数据正向化处理并将正向化矩阵标准化

2）计算得分并归一化

根据归一化结果，计算各组分别与正理想解和负理想解的欧式距离[17]：

3）计算各处理组与最优方案的相对接近程度(Si)，0＜Si＜1。Si=1为评价对象的最优解向量，Si=0为指标向量为最差[18]。Si指标越靠近1则代表评价目标的水平越好。

1.4.3 灰色关联-TOPSIS法

1）原始数据正向化、标准化与TOPSIS法的一致，建立标准化矩阵 A=(Rij)m×n。

2）利用熵权法确定各个指标的权重Wj。

3）对标准化的矩阵进行加权，即标准化矩阵和各指标权重相成得到加权标准化矩阵，Xij=Wj×Rij。

4）确定正理想解和负理想解。

5）计算样本到正负理想解的灰色关系系数。

式（12）中，ρ为分辨系数，一般值为0.5。

由此可以确定各评价对象与正负理想解的灰色关联度计算式为：

6）融合正负理想距离与灰色关联度的综合评判。

式(15)、式(16)中f是决策者对位置的偏好程度，取0.5。

7）计算样本与理想解的贴合度。

式（17）、（18）中，Ci为贴进度，Ei为归一化得分。Ci不仅反映了样本与正负理想解之间的距离，也反映了正负理想解数据序列曲线相似程度［14］。

2 结果与分析

2.1 枣枝炭与猪粪好氧堆肥过程中参数变化

2.1.1 堆肥前后枣枝炭表面形貌的变化

图1为枣枝炭在堆肥不同时间段的电子显微镜扫描图。通过对比同一试验组不同时间段和不同试验组同一时间段堆肥中的枣枝炭表面形貌，发现堆肥初期枣枝炭有蜂窝状多孔结构，孔隙结构十分明显且分布整齐。试验中期和后期，各试验组中的枣枝炭孔内不断有颗粒物被吸附和堆积，生物炭孔隙结构可以为微生物生长提供繁殖的场所，达到富集菌群的效果。堆肥腐熟过程是在一系列微生物活动下堆肥材料矿质化和腐殖化的过程［19］，添加生物炭可促进微生物的生殖和代谢活性，F3在堆肥56 d时炭表面结构变化最明显，这与堆体理化特性分析是一致的，说明随着添加量的增加，枣枝炭参与堆肥反应的作用越明显。

图1 枣枝炭在堆肥不同时间段的电镜扫描图

2.1.2 枣枝炭对堆体温度的影响

各试验组堆体在不同堆肥时期温度变化如图2所示，堆肥过程中各组温度都到达过50℃以上，但是到达高温期的时间以及在高温期持续时间长短不同。经过对比发现，添加12%枣枝炭的试验组（F3）最先到达高温期，且高温期维持时间最长，持续了23 d，最高温度为65℃，较CK组提前8 d到达最高温度。F2高温期持续了11 d，F1持续了8 d，均比CK进入高温期早且高温期持续时间长。堆体温度的变化是微生物作用的结果，在本试验中，添加枣枝炭增加了物料间的孔隙度，便于热质的传递，尤其是空气的传递，为菌群活性提供了物质条件，同时枣枝炭的多孔为微生物提供了富集场所，从而提高了堆体微环境的发酵效率。另一方面枣枝炭自身含有的多种微量元素，能够为微生物的生长提供营养元素从而加快繁殖。由此可见，试验组较CK组堆体温度启动较快，而且随着枣枝炭添加比例的增加堆体温度的启动速率越快。

图2 枣枝炭对堆体温度变化的影响

2.1.3 枣枝炭对堆肥过程pH值的影响

堆肥过程中pH变化情况如图3所示。由于堆体中微生物的生命活动和化学反应，堆体中的有机质不断分解，含水率降低以及反应产生的氨气释放，导致堆体pH值的出现先缓慢上升后迅速上升随后下降的趋势，堆体pH值总体呈偏碱性。在堆肥初期到高温期是微生物菌群活跃期，物料在微生物作用下进行了物质转化，其中氨元素迁移活跃，产生的铵根离子随着发酵过程而积累，由此出现添加枣枝炭的试验组pH值在堆体温度下降过程均高于对照组。在堆肥后期，处理组易分解的有机质基本耗尽，氨挥发减弱，而对照组堆肥反应慢，微生物还在继续氧化分解剩余还没分解的有机质，导致对照组的pH值较处理组高。

图3 堆肥过程中堆体pH变化图

2.1.4 枣枝炭对堆肥过程中GI的影响

如图4所示，菠菜种子在前14 d的GI均在5%～20%之间，说明在堆肥初期氨及乙酸等低分子量挥发性脂肪酸抑制了种子的发芽。从第21 d开始，各试验组培养皿中的种子开始发芽，并且越到后期GI越高。到第35 d时，各试验组的GI均到达60%以上，对照组的GI始终低于试验组的GI。当GI在60%以上时，说明该堆肥物料已腐熟，对植物毒性已经很低。到第42 d时F3中的种子已经全部发芽，GI为100%，到第49 d时F2和F1的GI也到达90%以上，CK为82%。由此可知，枣枝炭的加入有利于堆体腐熟过程，添加12%的枣枝炭的效果最佳。

图4 堆肥过程中堆体GI变化

2.1.5 枣枝炭对堆肥过程中E4/E6的影响

E4/E6比值表示腐殖酸分子大小或分子的缩和度大小，在堆肥过程中，堆体的腐殖酸由小分子物质最终转化为大分子物质，物质形态最终趋于稳定。如图5所示，堆肥过程E4/E6的比值随着堆肥时间的延长有逐渐降低的趋势，试验组始终低于对照组，说明添加枣枝炭的试验组中腐殖酸的转化速率高于对照组。在高温期后，试验组的E4/E6值迅速下降至3以下，直至发酵结束稳定在2.1～2.5之间，E4/E6由大到小的变化趋势最终稳定在小于2.5的范围内是符合堆肥腐熟指标的［20］，表明添加枣枝炭进行堆肥有利于腐殖酸的转化。

图5 堆肥过程中堆体E4/E6变化

2.2 评价结果

2.2.1 灰色关联法评价结果

灰色关联法将堆体看做一个灰色系统，根据标准值确定权重，充分考虑各因素间的差异对腐熟度的影响。如图6所示，随着添加枣枝炭量的增加，堆体的腐熟程度逐渐增强，在4种因素的综合评价下，F3和F2先进入腐熟期，堆肥结束时F3的堆肥产物为完全腐熟。堆肥到第42 d时，CK才刚开始腐熟，堆肥结束时，CK和F1为基本腐熟，F2为较好腐熟，F3为完全腐熟。

图6 堆肥全过程灰色关联法评价结果

2.2.2 TOPSIS法评价结果

TOPSIS是在现有的对象中进行相对优劣的评价，是一种接近于理想解的排序［21］，但TOPSIS法只能评价出腐熟程度的优劣，无法界定样品处于某种腐熟区间。本试验对第52 d所采集的各组堆肥样品进行TOPSIS评价。

堆肥各组样品第52 d数据正向化处理结果如表4所示，数据标准化处理如表5所示。

表4 正向化处理结果

表5 标准化处理结果

将各评价结果数值归一化处理，各评价对象与最优解和最劣解之间的距离如表6所示，根据各处理组D+与Si接近程度以及归一化分数的比较，评价结果显示：F3＞F2＞F1＞CK，说明F3腐熟度最好，CK效果最差。

表6 各评价对象与最优解和最劣解之间的距离

2.2.3 灰色关联-TOPSIS法

可以依据灰色关联法分析样本内部因素变化趋势和理想样本之间的不同，但是该方法没有正负方向之分。而TOPSIS法可以比较不同样本与最佳样本的距离来对样本排序，但无法反映样本内部各因素变化趋势，可能导致结果不合理。因此，耦合灰色关联法和TOPSIS法，建立灰色关联-TOPSIS模型方法，既能对评价对象进行整体评判，又能反应样品内部因素的变化趋势。基于熵权法求得各指标的权重（Wj）结果见表7。

表7 基于熵权法的各指标权重

由式（17）、式（18）计算各评价指标的归一化得分见表8。由各堆肥指标的综合贴近度得分可知，F3灰色关联-TOPSIS的评价方法下排名第1，与传统的TOPSIS的排名一样，且灰色关联-TOPSIS的评分更高，为0.416 0。因此该模型能够对堆肥腐熟度进行有效评价。

表8 基于灰色关联-TOPSIS法的综合评价

3 结论

在堆肥过程中，与对照组比较，添加枣枝炭的试验组堆肥高温期（≥50℃）持续时间长，堆体升温速率快，pH值整体呈现先增大再减小的趋势，GI明显提高，其中F3在堆肥42 d时GI为100%。试验组E4/E6的值始终低于对照组，表明试验组的小分子腐殖酸转化为大分子腐殖酸速率较快。

采用3种方法对腐熟度进行评价，评价结果均表明F3处理组最佳。用灰色聚类法结果表明，堆肥结束时，对照组和F1为基本腐熟，F2为较好腐熟，F3为完全腐熟，但是该方法没有对腐熟度进行排序。用TOPSIS法处理结果表明，堆肥结束时，评价结果为F3＞F2＞F1＞CK，最优处理为F3组，但TOPSIS法只是比较了不同样本与最佳样本的距离来对样本排序，没有反映出样本内部各因素变化趋势。灰色关联-TOPSIS法评价结果表明，F3堆肥样品达到完全腐熟，F2达到较好腐熟，F1和CK组均为基本腐熟，评价结果为F3＞F2＞F1＞CK，该方法综合了前两种方法的优点，有效界定腐熟度。因此，灰色关联-TOPSIS法更适合评价堆肥腐熟度的评价。