香蕉种植方式和环境因子对土壤热导率的影响

王释苇,盛勇创,王健豪,张 硕,常 成,张红霞,陈廷速,朱彦光,甘 磊

(1.桂林理工大学/广西岩溶地区水污染控制与用水安全保障协同创新中心,广西 桂林 541004;2.桂林理工大学/广西环境污染控制理论与技术重点实验室,广西 桂林 541004;3.广西农业科学院微生物研究所,南宁 530007;4.广西师范大学物理科学与技术学院,广西 桂林 541006)

【研究意义】土壤热导率作为表征土壤传热能力的重要物理参数,不仅是下垫面土壤热量输送和存贮的控制因子,还是研究土壤水热盐耦合运动及水分蒸发模拟的基础[1-2],主要受土壤质地、容重、含水率和大气环境影响[3-4],不同因素相互耦合、相互作用,从而使土壤热导率产生差异性。不同种植方式会对土壤热导率产生不同影响,进而改变土壤中的水热循环,影响作物的生长与收成。广西是我国香蕉的主要种植区,其种植方式多为旱地开沟和水田起畦。与传统旱地种植相比,水田起畦在改种香蕉前经过长期翻耕和泥浆化过程,结构已发生改变[5-6],其热量运动情况及水分运移通道也存在明显差异,但目前对香蕉不同种植方式和环境因子对土壤热导率影响的了解甚少,影响香蕉农田管理措施的科学制定。因此,探究香蕉不同种植方式和环境因子对土壤热导率的影响,对广西地区香蕉高效发展具有重要意义。【前人研究进展】Peters-Lidard等[7]、Mccumber和Pielke[8]通过比较砂黏土、石英砂和粉砂壤土等不同类型土壤,发现土壤热导率和含水量的关系与土壤类型有关。Usowicz等[9]研究指出,气象条件和农作措施会影响土壤含水率的空间分布,从而导致土壤热导率呈现空间变异。王铄等[10]利用热脉冲原理测定不同质地和含水率下的土壤热导率,认为在相同含水率条件下砂粒含量越高,土壤的热导率越大。张婷和杨平[11]研究表明,南京浅层地表土中粉砂的土壤热导率大于淤泥质黏土。Gan等[12]开展内蒙古地区不同放牧强度和植被覆盖条件下土壤热特性研究,结果发现放牧活动会增大土壤热导率。米美霞等[13]研究认为,在土壤容重不变的情况下,频繁干湿交替过程中土壤水分是近表层土壤热参数变化的最主要影响因素。朱彦光等[14]利用Campbell经验模型计算土壤热导率,指出在不同降水条件下不同耕作措施的土壤热导率变化存在差异。土壤水分和容重是影响土壤热导率变异的主要因子,降雨入渗过程是这种变异的关键驱动力[15-17]。降水量、降雨强度和降雨历时等降水特征决定土壤水分的分布、变化、运移及贮存,而水分形态、含量及土壤颗粒间间距的变化对土壤热导率产生影响[18]。付强等[19]在东北地区利用相关性定量分析不同气象因子对土壤热导率的影响程度,结果发现环境温度和水汽压是对土壤热导率影响较大的因子。国内外学者开发了多种计算热导率的模型,常用的有Campbell模型、Johansen模型和Cté-Konrad模型等。Lu等[20]基于土壤质地因子,测得8种土壤的热导率并使用其校准新模型,提出新的Ke-Sr关系式,进一步优化Johansen模型,建立了LU-Ren模型,改进后的模型较适合于预测常温下壤土和黏土的热导率,并证实土壤黏粒含量对估算导热系数具有重要性,计算结果精度较高,已在我国大力推广应用。【本研究切入点】稳定的热性质是制约香蕉生长的重要影响因素[21],国内大部分关于香蕉种植的研究主要集中在栽培管理技术及其对产量提升[22-23]、香蕉生理结构和病虫害防治[24-25]等方面,针对不同种植方式下香蕉地土壤热导率变化及其对环境因子响应的研究鲜见报道。【拟解决的关键问题】以广西地区种植的香蕉为研究对象,通过对研究区内环境因子及土壤含水量进行定位监测,分析旱地开沟与水田起畦种植方式对土壤物理性质的影响及不同种植方式下土壤热导率的变化规律,以期为广西调整香蕉合理种植模式及有效利用喀斯特地区土壤水热资源提供参考依据。

1 材料与方法

1.1 试验区概况

试验区位于广西南宁市武鸣区广西农业科学院里建科学研究基地(108°02′ E,23°14′ N),属于我国低纬地区,地势较平坦,亚热带季风气候。2020年平均气温21.2 ℃,6月后气温升高,年均降水量1630.1 mm,降水分配不均匀,多集中在4—9月,占全年总降水量的80%。

1.2 试验材料

供试香蕉品种为桂蕉6号,采用无病毒组培苗种植。该品种抗风力中等,不耐霜冻,易感香蕉花叶心腐病、香蕉束顶病及由4号小种引起的香蕉菌枯萎病,果穗梳型整齐美观,稳产高产,品质优良。

主要仪器设备:马尔文激光粒度仪(Mastersizer 3000,UK)、水分探头Theta-probe(Type ML2x,Delta-T Devices,Cambridge,UK)、便携式自动气象站(Vantage PRO2,USA)。

1.3 试验方法

1.3.1 试验设计 2018年1月,在试验区内设旱地开沟(ST处理)和水田起畦(DT处理),每处理小区长20 m、宽16 m,面积320 m2。ST处理区地块用开沟犁开沟,沟深约30 cm;DT处理区地块采用双畦植法,即每2行香蕉开挖一条排水沟,沟宽30～40 cm并安排好排水系统。香蕉收获后折算单位面积产量。每小区的灌溉水量、施肥量及频次均保持一致。在每处理小区开挖3个长、宽和深分别为50、50和60 cm的重复剖面,采用随机区组排列方法,将5、20、40 cm深度作为0～10、10～30和30～50 cm土层的测量代表点,分别以水平方式埋设水分探头Theta-probe进行土壤水热动态监测,测定时间间隔为1 h,并在监测开始前对探头进行校准,所有探头连接至数据采集器,在整个安装过程中尽量避免扰动土壤剖面。同时,采用试验区内安装的便携式自动气象站自动记录试验期间的气象数据。本研究试验时间为2020年1—12月,试验开始前分别在香蕉田垄上的0～10、10～30和30～50 cm土层进行原状土壤样品和扰动土壤样品采集,每层3个重复,用于测定土壤基本理化性质。

1.3.2 测定指标及方法 采用马尔文激光粒度仪测定土壤质地,以环刀烘干法测定土壤容重,以重铬酸钾外加热法测定土壤有机质含量,得出的土壤基本理化性质数据用于土壤热导率计算。

1.4 数据处理

土壤热导率采用Lu等[20,26]的模型进行计算。

λ=λdry+exp(φ-θ-τ),λdry=-a·n+b

式中,τ是φ与砂粒含量、黏土含量和体积密度有关λ(θ)的曲线形状因子,λdry为干土热导率[W/(m·k)],a和b为经验系数,n为孔隙度(%);当0.2

τ与黏粒质量分数Cclay满足T=0.67Cclay+0.24, 参数具有以下多元回归方程,其值由砂土质量分数Csand和体积密度确定ρb:

φ=1.97Csand+1.87ρb-1.36Csandρb-0.95

将前后2个间隔不超过6 h的降雨时段视为同一场降雨[27]。按表1的降水量和降雨强度等级划分标准[28],对研究区域的降雨特征进行分类,划分降雨类型,并选取6种降雨类型进行分析,其中,雨型Ⅰ为大暴雨中雨强,雨型Ⅱ为暴雨中雨强,雨型Ⅲ为大雨大雨强,雨型Ⅳ为大雨小雨强,雨型Ⅴ为中雨大雨强,雨型Ⅵ为中雨小雨强。

表1 降雨特征类型划分标准Table 1 Classification standards of rainfall characteristic types

1.5 统计分析

试验数据采用Excel 2019进行整理,以SPSS 26.0进行差异显著性分析和相关分析,以Origin Pro 2020制图。

2 结果与分析

2.1 香蕉种植方式对土壤基本理化性质、土壤含水量和土壤热导率的影响

由表2可知,DT处理各土层的砂粒和黏粒含量均高于ST处理,其中,在20和40 cm土层差异显著(P<0.05,下同);DT处理各土层的容重均显著高于ST处理,其中,在40 cm土层的容重最大,比同一土层ST处理提高13.7%;DT处理在5、20和40 cm土层的有机质含量分别较相应土层的ST处理增加56.0%、35.8%和48.0%,其中,在5和40 cm土层处差异显著。

表2 不同土层深度的土壤物理参数比较Table 2 Comparison of soil physical parameters at different soil depths

从图1可看出,2020年1—12月的降水量为1235.0 mm,平均为3.4 mm/d,其中,日降水量最大值为154.0 mm,发生在6月25日(雨型Ⅰ);在整个研究期,DT处理各土层的土壤含水量均显著高于ST处理;降雨发生时,各土层的土壤含水量呈阶段性上升和下降;在雨型Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ和Ⅵ中,DT处理的土壤含水量在不同土层均高于ST处理,但在雨型Ⅰ发生时,在5和20 cm土层ST处理的土壤含水量平均值分别为0.34和0.38 cm3/cm3,分别较DT处理提高12.7%和5.4%。在1—6月,DT处理5 cm土层的平均土壤含水量比ST处理高52.5%,而在6—12月,2个处理间的土壤含水量平均值差异减少,DT处理的仅高于ST处理22.3%。

图1 2020年不同香蕉种植方式下不同土层深度的土壤含水量变化情况Fig.1 Changes of soil water content in different soil depths under different banana planting methods in 2020

由表3可知,在整个研究期,DT处理各土层的土壤热导率平均值均显著高于ST处理,其中,在20cm土层,DT处理的土壤热导率均值达1.35 W/(m·k),较ST处理的土壤热导率均值高26.2%,说明DT处理具有增大土壤热导率的效应;随着土层深度的增加,DT处理的土壤热导率呈先增大后减小的变化趋势,其中在20 cm土层最大,但ST处理的土壤热导率随着土层深度的增加而减小。说明不同香蕉种植方式可能会影响土壤热导率沿剖面再分布。2个处理的土壤热导率变幅均随着土层深度的增加呈先减小再增大的变化趋势,但DT处理各土层土壤热导率的变幅和变异系数均小于ST处理,进一步说明不同香蕉种植方式是影响广西地区香蕉地土壤热导率变化的主要因素。在1—6月,DT处理5 cm土层的平均土壤热导率比ST处理高17.9%,而在6—12月,2个处理间的土壤热导率平均值差异减少,DT处理的土壤热导率均值仅比ST处理高4.6%,说明研究区域的环境因子可能发生了改变。

表3 不同香蕉种植方式、不同时间段的土壤热导率统计学特征Table 3 Statistical characteristics of soil thermal conductivity under different banana planting methods

2.2 环境因子对不同香蕉种植方式土壤热导率的影响

由表4可知,2个处理的表层土壤热导率与光照时长呈显著负相关,与环境温度呈极显著负相关(P<0.01,下同),说明环境温度是影响表层土壤热导率的主要因素之一;2个处理的表层土壤热导率与环境湿度和降水量呈显著或极显著正相关,其中,ST处理表层土壤热导率与降水量的相关性高于DT处理,但与环境湿度的相关性低于后者。在20 cm土层,2个处理的土壤热导率均与降水量呈显著或极显著正相关,与环境温度呈显著或极显著负相关,与环境湿度均呈正相关,其中,DT处理的土壤热导率与降水量的相关性及与环境湿度的相关性均高于ST处理,但与环境温度的相关性低于后者;在40 cm土层,仅降水量与DT处理的土壤热导率呈极显著正相关。整体而言,除ST处理的40 cm土层外,降水量与2个处理的土壤热导率呈显著或极显著正相关。可见,降水量是影响广西香蕉种植土壤热导率的主要因素之一,且水田起畦种植对降雨的响应高于旱地开沟种植;环境因子中风速与不同土层的土壤热导率均无显著相关性(P>0.05)。

表4 环境因子与土壤热导率的相关系数Table 4 Correlation coefficient between meteorological factors and soil thermal conductivity

2.3 降雨类型对不同香蕉种植方式土壤热导率的影响

从图2可看出,不同降雨类型发生期间,2种香蕉种植方式下土壤热导率对降雨的响应存在明显差异。其中,雨型Ⅰ发生时,在5和20 cm土层处ST处理的土壤热导率平均值分别较DT处理高5.2%和2.1%,但在雨型Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ和Ⅵ发生时,DT处理的土壤热导率在不同土层均大于ST处理,而DT处理的土壤热导率在各土层对降雨的响应程度均小于ST处理,前者平均变幅比后者小46.2%,可能是引起ST处理在雨型Ⅰ下土壤热导率高于DT处理的原因之一;雨型Ⅱ发生时,2个处理的土壤热导率变幅与雨型Ⅰ发生时表现一致,也以DT处理小于ST处理(减少62.3%),但在雨型Ⅱ发生前,2个处理的前期土壤热导率差值较雨型Ⅰ发生前的差值大23.5%,可能是在雨型Ⅱ中2个处理的热导率变幅相差更大的原因之一;在雨型Ⅲ发生前,DT处理的表层土壤热导率为1.02 W/(m·k),ST处理的表层土壤热导率为0.98 W/(m·k),二者差异较小,而降雨开始后,DT处理增长1.67倍,ST处理增长1.37倍;雨型Ⅳ中2个处理的土壤热导率变化规律与雨型Ⅲ相同;雨型Ⅴ发生时,DT处理在5、20和40 cm土层的土壤热导率变幅分别比在雨型Ⅵ中增长2.5、3.5和3.2倍,ST处理的土壤热导率变幅也呈现与DT处理相似的变化规律;在6种降雨类型中,DT处理和ST处理土壤热导率在雨型Ⅰ中的增幅平均值分别为0.382 和0.743 W/(m·k),2个处理在雨型Ⅰ中对降雨的响应程度大于其他雨型。

图2 不同降雨类型下种植香蕉的土壤热导率变化情况比较Fig.2 Comparison of soil thermal conductivity changes under different rainfall types

从图2还可看出,对不同降雨强度而言,在小雨强降雨类型的雨型Ⅳ和雨型Ⅵ中,DT处理的土壤热导率在各土层对降雨的响应程度均大于ST处理,平均增幅比ST处理高9.6%;在大雨强降雨类型的雨型Ⅲ和雨型Ⅴ的5 cm土层中也以DT处理的土壤热导率对降雨的响应程度大于ST处理,平均增幅比ST处理高29.1%,在20和40 cm土层,DT处理土壤热导率的平均增幅比ST处理分别降低22.0%和16.4%,但DT处理的土壤热导率仍大于ST处理,说明降雨强度可能是影响不同处理深层土壤热导率变幅的因素之一。

3 讨 论

土壤的导热系数远大于空气,土壤的干密度越高,土壤中的孔隙越少,土壤导热系数就越大[29]。水田起畦种植香蕉的土壤经过干湿交替作用,其容重有明显的增高[30],在干湿交替作用下,翻耕后的土壤容重逐步增加,土壤大孔隙减少,颗粒间的接触面积增加,孔隙直径变小,热传导点增加,土壤热导率呈上升趋势[15,31]。本研究结果与上述研究结果相似,DT处理各土层的土壤容重均显著高于ST处理,是导致整个研究期内DT处理各层土壤热导率平均值均大于ST处理的主要原因之一[32-33]。已有研究指出,热导率一般表现为固态>液态>气态,热传递能以固态到固态、固态到液态的接触途径传递时,土壤热导率较大[17]。对于一次降雨过程,有机质含量较高的土壤能维持较长时间的高含水量[34],因此土壤有机质含量较高的DT处理土壤能更好地接收水分补给[35],其土壤中空气较少,导致本研究DT处理土壤中的热传递能较长时间以固/液、固/固的接触途径传递,最终在一定程度上增大土壤热导率。陈明智等[36]研究表明,水田改种香蕉后其土壤有机质含量较丰富,在本研究中再次得到印证,即水田起畦种植香蕉可提高土壤有机质含量从而使土壤热导率升高。本研究中,DT处理的土壤热导率平均值在20 cm土层达最大值,因此土壤温度的变化在该层较缓和,可为根系浅生的香蕉提供较稳定的温度环境,与贺康宁等[37]的研究结果一致。相较于传统的旱地垄沟种植香蕉方式,本研究中水田起畦方式可通过提高土壤容重和有机质含量增大固体颗粒间的接触面积进而改善土壤热力性质,为香蕉生长提供更稳定的土壤温度,有利于广西地区以“大水大肥”种植管理为主的香蕉生长。

土壤能量变化与环境因子改变具有密切相关性[38]。本研究中,在5 cm土层,6—12月2种种植方式的土壤热导率差异减小,但DT处理的土壤热导率仍显著大于ST处理;雨型Ⅰ发生时,环境因子剧烈改变,温度出现迅速下降现象(降雨发生前后环境温度由36.9 ℃下降至25.9 ℃),而环境温度与土壤热导率呈负相关,导致土壤热导率迅速上升且不同处理间差异增大,与付强等[19]的研究结果一致;ST处理具有更高的环境温度敏感性,其在雨型Ⅰ中5和20 cm土层的热量传递较DT处理更快,说明环境温度是影响该地区土壤热导率改变的因素之一,但其对深层土壤的影响有限;土壤热导率与区域降水量和环境湿度呈正相关,与李建波和王卫华[39]、邸佳颖等[40]的研究结果一致,也符合米美霞等[13]研究认为土壤水分变化是决定土壤热性质发生变化关键因素的观点。因此,降雨对广西地区土壤热导率的动态变化具有重要作用,也可从雨型Ⅲ和雨型Ⅳ中土壤热导率的变化情况得到佐证。本研究还发现,除雨型Ⅰ外,DT处理其他雨型的土壤热导率均大于ST处理,说明水田起畦方式的土壤能发挥较好的调蓄热量作用,土壤热性质更稳定,有利于提高作物产量[41]。

本研究中,2种种植方式6种雨型的土壤热导率增幅均表现为雨型Ⅰ最大,说明降雨量级越大对土壤水分的贡献度越高,从而导致土壤热导率越大,与郭小娇等[42]的研究结果一致;DT处理在20和40 cm土层的砂粒含量显著高于ST处理,但热导率未出现与李毅等[29]研究发现土壤中含砂量越多,热导率随着含水率变化而变化速度越快的现象;在深层土壤处,小雨强降雨类型(雨型Ⅳ和雨型Ⅵ)中DT处理的热导率变化速率较大,而在大雨强降雨类型(雨型Ⅲ和雨型Ⅴ)中DT处理的土壤热导率随着含水率变化而变化的速率小于ST处理,但DT处理的土壤热导率平均值仍大于ST处理,可能与降雨和土壤自身性质综合作用有关[43]。也有研究指出,土壤热导率随着含水量的增大总体上呈增大趋势,但并非单调递增,综合平衡各影响因素后,影响力大者决定土壤热导率的变化方向[18],本研究结果与其一致。降雨强度是影响较深层土壤水分变化的主要因素之一[35],较大的降雨强度会增加土壤深层次入渗[44],土壤内部水分分布也随着含水量的变化而改变,从而导致土壤热导率随着降雨类型变化而改变的趋势不同,因而与雨型Ⅵ相比,降雨强度较大的雨型Ⅴ对不同处理深层土壤热导率的影响作用更大。本研究中,土壤热导率对降雨的响应受降水量和降雨强度共同影响,土壤自身性质也对因降雨发生而导致的热导率变化具有一定影响。

4 结 论

降雨和环境温度因子改变对广西地区种植香蕉的土壤热导率动态变化具有重要影响,降雨对水田起畦种植方式土壤热导率的提高效果更佳;相较于长时间采用旱地开沟方式种植香蕉,水田改旱地起畦种植香蕉方式能发挥较好的调蓄热量作用,其土壤水热性质更稳定,更有利于广西地区调整香蕉合理种植模式和高效利用喀斯特地区水热资源。