摘要
探索添加不同种类有机物料下短期内土壤活性有机碳组分和微生物特性的变化规律和差异，阐明其对土壤有机碳累积的贡献，揭示有机物料固碳的驱动因子，为农田土壤培肥和可持续发展提供科学依据。供试土壤采自山西省临汾市洪堡国家试验基地，采用室内培养方法，设置 5 个处理，分别为不添加物料（CK）及按等碳量 （以玉米秸秆全量还田 4 t·hm-2 为基准）添加小麦秸秆（WS）1.6162 g、玉米秸秆（MS）1.6214 g、猪粪（PM） 1.7545 g 和牛粪（CM）3.1888 g。在第 15、30、60、90 d 取样测定土壤有机碳（SOC）含量、活性有机碳含量、微生物群落结构和土壤碳相关酶活性等指标。与 CK 相比，各有机物料添加均显著提高了土壤 SOC 和活性碳组分含量。整个培养过程中牛粪处理 SOC 累积量相对较高，比秸秆处理高出 3.20% ～ 6.04%。秸秆处理下累积碳矿化量较粪肥处理高出 3.5 倍。粪肥处理中颗粒有机碳（POC）含量整体高于秸秆处理，且牛粪处理中可溶性有机碳（DOC）含量均高出秸秆处理的 1.57% ～ 15.93%。秸秆处理中真菌磷脂脂肪酸含量、真菌与细菌磷脂脂肪酸比值（F/B）和纤维二糖水解酶（CBH）活性均显著高于粪肥处理。4 种有机物料处理下 SOC 与易氧化碳（ROC）、 DOC、微生物量碳（MBC）和 POC 均呈显著正相关关系，其中秸秆处理下 MBC 对 SOC 具有直接正向影响，直接影响最大，效应值为 0.45；粪肥处理下 ROC 对 SOC 具有显著的正向影响，正向效应值为 0.32；ROC 与 MBC 均可通过微生物群落和碳相关酶间接影响 SOC 的积累。因此，可以推断通过调控 MBC 和 ROC 含量是秸秆和粪肥物料提升土壤 SOC 的途径之一。综上所述，等碳量投入下，短期内牛粪对土壤有机碳的提升比秸秆物料快，且活性有机碳组分 ROC 是粪肥驱动 SOC 积累的关键活性组分，MBC 是秸秆驱动 SOC 积累的关键因子之一。
Abstract
Exploring the changes and differences in soil labile organic carbon fractions and microbial characteristics under the short-term application of different organic materials can clarify their contribution to soil organic carbon（SOC）accumulation， reveal the driving factors of SOC sequestration，and thus provide scientific basis for fertility cultivation and sustainable development in farmland. Soil samples were collected from Hongbao National Experimental Base in Linfen city，Shanxi province，and five treatments were set up based on equal rate of carbon，including no material（CK）and adding wheat straw（WS）：1.6162 g， maize straw（MS）：1.6214 g，pig manure（PM）：1.7545 g and cattle manure（CM）：3.1888 g according to the same cardon content（based on the total amount of maize straw returned to the field of 4 t·hm-2）. Soil samples were collected at 15，30，60 and 90 d during incubation for analysis of SOC content，labile organic carbon fractions，microbial community structure and carbonrelated enzyme activity related to carbon transformation. Compared to CK，the addition of various organic materials significantly increased the content of SOC and active carbon fractions. Throughout the incubation period，the SOC accumulation in the cattle manure treatment was relatively high，exceeding that of the straw treatment by 3.20%-6.04%. In contrast，the straw treatment had a cumulative carbon mineralization rate that was 3.5 times higher than that of the manure treatments. The particulate organic carbon（POC）content was generally higher in the manure treatments than that in the straw treatment，and the dissolved organic carbon（DOC）content in the cattle manure treatment was 1.57%-15.93% higher than that in the straw treatment. In the straw treatment，the content of fungal phospholipid acid，the F/B ratio，and the activity of cellobiohydrolase（CBH）were significantly higher than those in the manure treatments. Under all four organic material treatments，SOC was significantly positively correlated with easily oxidizable carbon（ROC），DOC，microbial biomass carbon（MBC）and POC. Among these correlations，MBC had the most direct positive impact on SOC in the straw treatment，with an effect value of 0.45. In the manure treatment，ROC had a significant positive impact on SOC，with an effect value of 0.32. Both ROC and MBC could indirectly influence the accumulation of SOC through microbial communities and carbon-related enzymes. Therefore，it could be inferred that regulating the content of MBC and ROC might be one of the pathways for straw and manure materials to enhance soil SOC. In summary，under equal carbon input， cattle manure could more rapidly enhance SOC in the short term compared to straw. The active organic carbon fraction ROC was the key active component driving SOC accumulation in the manure treatment，while MBC was one of the key factors driving SOC.
土壤有机碳（SOC）是评价土壤肥力和质量的重要指标，也是保证土壤健康和生产力的核心[1]。因此，保持较高的 SOC 含量对农业生态系统可持续发展至关重要。研究表明，长期施用化肥会导致土壤酸化、养分失衡、微生物多样性降低等负面作用，从而导致土壤退化[2]。添加有机物料可增加 SOC 含量，同时改善土壤结构、水分保持和养分有效性[3]，是农田培肥土壤和增加 SOC 积累的重要途径之一。然而，SOC 对农田有机物料添加的响应相对迟缓，短时期难以捕捉其变化[4]。活性有机碳是 SOC 中的“活跃”部分，转化迅速，能对外界环境微小波动快速做出响应，并进一步对整个 SOC 库的变化产生影响[5]。易氧化碳（ROC）、颗粒有机碳（POC）、微生物量碳（MBC）和可溶性有机碳（DOC）等被认为是活性有机碳中的重要组分。不同活性碳组分在土壤碳循环中发挥着不同但至关重要的作用：ROC 是土壤中最易分解的有机物，通常是微生物的首选能量源；DOC 通过在土壤水中的快速循环，能够迅速被土壤中的微生物群落利用，是土壤中最活跃的组分之一；MBC 作为微生物的有机组成部分，通过生物固碳和微生物残体的长期储存影响土壤碳的稳定性；POC 被矿物质（如黏土）包裹或附着，其转化速率较其他 3 类活性有机碳较慢[6]。总之，这些活性有机碳通过提供能量源、促进微生物代谢、加速碳的矿化和稳定等多种方式，共同调节 SOC 最终累积的方向和数量。因此，探究 SOC 与活性有机碳组分对物料添加的响应及其相互关系，对优化有机物料的种类与添加方式和指导农田土壤有机质提升具有现实意义。
在传统农业中，向农田土壤添加秸秆、粪肥等有机物料是常见的农田管理手段。这些不同类型的有机物料对土壤中不同活性有机碳组分有不同的影响，从而以不同方式促进 SOC 的累积。如代红翠等[6]连续添加 3 年有机物料的研究表明，猪粪处理中 SOC 的提高主要与 MBC、POC 和 DOC 的增加有关。张毅等[7]的研究发现，相比于猪粪，长期施用牛粪和羊粪的苹果园中 ROC 与 SOC 的提升密切相关。李婧等[8]研究发现，秸秆投入可以显著提升 MBC 含量，进而提升 SOC 含量。微生物是有机物料分解的直接参与者，其生理特性和群落结构与物料碳向 SOC 的转化密切相关。不同有机物料的添加可改变土壤微生物的群落组成，从而影响 SOC 的转化路径和最终积累程度。微生物群落中的细菌和真菌表现出不同的适应和生存策略，与真菌相比，细菌通常更依赖于易于降解的有机碳。有研究发现，真菌对秸秆类底物的利用性更强，有利于秸秆碳向 SOC 的转化，而细菌在畜禽粪便（猪粪、牛粪）分解过程中被认为起着核心作用[9]。最近提出的“碳泵”理论认为，微生物生理过程如土壤微生物通过分泌胞外酶分解或转化大分子植物源碳底物“加工者”调控着土壤有机碳库的动态。程琪等[10]的研究发现，有机物料的投入显著增加了土壤酶活性，如土壤转化酶、β-D-葡萄糖苷酶等得到提高，进而加快土壤有机碳的转化。李增强等[11]研究发现，β-1，4-葡萄糖苷酶能够直接影响活性有机碳含量以促进土壤有机碳含量的增加。为了提升 SOC 含量，大量报道已经研究了外源有机物料添加对 SOC 含量及其各个活性碳组分的影响，但是并没有明确提出各个类型物料投入下需要重点关注的关键活性有机碳指标。
山西省晋南地区是我国小麦和玉米的主产区之一，该地区小麦和玉米秸秆资源丰富，并且山西省目前的畜禽粪便年产量已超过 7000 万 t [12]。因此，此区域普遍采用秸秆和粪肥还田来改善 SOC 含量，但这两大类型有机物料输入下的土壤活性有机碳组分对 SOC 累积的贡献并不清楚。基于此，本研究以褐土区农田土壤为研究对象，利用室内培养试验，通过向土壤中添加不同种类的有机物料（小麦秸秆、玉米秸秆、猪粪和牛粪）进行可控培养，分析有机碳及其活性碳组分的动态变化，明确活性有机碳组分对微生物群落的响应及其对 SOC 累积的贡献，为提高晋南地区农业废弃物在土壤中转化效率和有机碳的稳定性，实现农田土壤培肥及可持续发展提供科学依据。
1 材料与方法
1.1 试验材料
试验土壤于 2023 年 9 月采自山西省临汾市吴村镇山西农业大学小麦研究所洪堡国家试验基地 （36°13.2′N，111°33.7′E），该区为温带大陆性半干旱气候，土壤类型为石灰性褐土，种植制度为小麦-玉米一年两熟轮作。土样采自 0～20 cm 耕层，剔除新鲜土样可见根茬和石块后风干过 2 mm 筛备用。土壤的基本性质为有机质 23.4 g·kg-1，全氮 1.62 g·kg-1，有效磷 79.36 mg·kg-1，速效钾 404 mg·kg-1 和 pH 8.02。供试有机物料分别为小麦秸秆、玉米秸秆、猪粪和牛粪，基本性质如表1所示。
1.2 试验设计
试验采用室内培养方式开展，共设置 5 个处理：小麦秸秆（WS）、玉米秸秆（MS）、猪粪（PM）、牛粪（CM） 与不添加物料的对照处理（CK），每个处理 3 次重复。
表1供试有机物料基本性质
以带孔塑料盒子（500 mL）作为培养容器。装 500 g 过 2 mm 筛的风干土壤，调节含水量为田间持水量的 65%，25℃的黑暗条件下预培养 7 d。随后将过 2 mm 筛的各物料按等碳量玉米秸秆 4 t·hm-2 全量还田（每个容器对应物料用量分别为 WS： 1.6162 g、MS：1.6214 g、PM：1.7545 g 和 CM： 3.1888 g）分别添加到培养土壤中，与培养土壤充分混合均匀，调节水分至田间持水量的 65%，在 25℃避光条件下培养，期间每隔 2 d 按称重法用去离子水进行补水，于培养的第 15、30、60 和 90 d 后进行破坏性取样。同时，从上述培养样品中分别取 50 g 混合土样置于 250 mL 的广口瓶中（广口瓶塞插接三通阀，用于吸取气体样品），用于矿化过程的监测。所有样品于 25℃恒温条件下培养，分别在培养后 1、3、5、7、9、15、20、30、40、50、60、 90 d 取气体样品。培养期间水分补充的时间和方法与土壤培养试验一致。
将采集的土壤样品分为 3 份：一份风干后过 0.15 mm 筛测定 SOC 和 ROC 含量，过 2 mm 筛测定 POC 含量；一份土样过 2 mm 筛后，4℃保存，测定土壤 DOC、MBC 含量及纤维二糖水解酶（CBH）、 β-1，4-葡萄糖苷酶（BG）、β-1，4-木糖苷酶 （BXYL）活性；另一份土样过 2 mm 筛后，-20℃保存，测定土壤磷脂脂肪酸含量。
1.3 土壤碳组分、碳相关酶和微生物群落测定方法
SOC 采用重铬酸钾-硫酸外加热法测定[13]； ROC 采用 333 mmol·L-1 高锰酸钾氧化法测定[14]； DOC 经去离子水浸提后采用总有机碳（TOC）全自动分析仪测定[15]；MBC 采用氯仿熏蒸-硫酸钾浸提法测定[16]；POC 采用 5 g·L-1 六偏磷酸钠分离后用重铬酸钾-酸钾外加热法测定[17]。
CO2 采集采用气相色谱法。具体步骤为取样时用 20 mL 注射器连续抽打瓶内气体 5 次，使广口瓶内气体混合均匀，然后采集气体。气体样品用美国安捷伦公司生产的 7890A 型气相色谱仪测定。气相色谱仪在每次测试时使用国家标准计量中心的标准气体进行标定。
土壤碳相关酶（BG、BXYL 和 CBH）活性均采用艾普希隆生物科技有限公司试剂盒，使用酶标仪测定。3 种酶活性测定方法采用对硝基苯酚法。具体步骤为取 1 g 新鲜土壤干质量与 125 mL 去离子水均匀混合； 将 200μL 土壤悬浮液和 50μL 针对每种酶的特异性荧光底物溶液加入 96 孔微孔板中，用于测量总潜在酶活性； CBH、BG 和 BXYL 的荧光底物分别为 4-MUB-β-D-cellobioside、4-MUB-β-D-glucopyranoside 和 4-MUB-β-D-xylopyranoside。每个测定微孔板还包含阴性对照、样品对照、参考标准和猝灭对照。在阴性对照中加入 200μL 缓冲液和 50μL 底物，而在样品对照中加入 200μL 样品悬浮液和 50μL 缓冲液。在参考标准中加入 200μL 缓冲液和 50μL 标准液（10 mmol·L-1 4-methylumbelliferyl），在猝灭对照孔中加入 200μL 土壤悬浮液和 50μL 标准液。每个样品设有 3 个重复。将微孔板在 25℃ 下黑暗培养 4 h，然后使用荧光光度计在 365 nm 激发波长和 450 nm 发射波长下测量其荧光。BG 与 CBH 单位定义为每小时每克土样中产生 1μmol 对-硝基苯酚所需的酶量，BXYL 单位定义为每小时每克土样中产生 1μg 对-硝基苯酚所需的酶量。
土壤微生物群落采用磷脂脂肪酸分析测定。具体步骤为取新鲜样品，在避光条件下加入 20 mL 提取试剂（氯仿∶甲醇∶磷酸 =1∶2∶0.8）后振荡离心；取上清液依次加入 4.19 mL 柠檬酸溶液和 5.13 mL 氯仿，静置过夜，分层；用长嘴吸管吸取下层氯仿相到新试管，用氮吹仪 37℃吹干；用 3 mL 硅胶小柱分离磷脂，之后加入 5 mL 氯仿进行活化；依次用 10 mL 氯仿和 10 mL 丙酮分别洗去中性脂和糖脂；用 10 mL 甲醇淋洗并用玻璃试管收集磷脂，将溶解在甲醇中得到磷脂试管置于氮吹仪上 37℃吹干；在含有磷脂的试管中加入 1 mL 甲苯甲醇混合液（甲苯∶甲醇 = 1∶1）和 1 mL 0.2 mol·L-1 的 KOH 甲醇溶液（用甲醇配制），37℃水浴加热 15 min；反应结束后，加入 2 mL dd H2O，0.3 mL 冰醋酸，混匀；然后加入 2 mL 正己烷漩涡混匀 30 s，然后静置 30 min，取上层正己烷相于 2 mL 色谱进样瓶；用 19∶0 甲酯作为内标物，采用安捷伦 （Agilent 6890N）气象色谱仪及氢火焰离子化检测器（FID）进行测定。根据文献[18]对测定的微生物磷脂脂肪酸（PLFA）标记物进行归类，详见表2。
1.4 数据处理及分析
有机碳矿化速率公式：
(1)
表2微生物类群磷脂脂肪酸标记物
式中，R（CO2）为 CO2 产生速率（mg·kg-1·d-1）， Q 为气相色谱法检测 CO2 浓度（CO2/Air，mol× 10-6·mol-1），V 为广口瓶中气体体积（L），M 为 CO2 摩尔质量（g·mol-1），t 为培养时间（d），m 为土壤样品干重（kg），T 为培养温度（℃）。
有机碳累积矿化量公式：
(2)
式中， 和 Ct 分别为 t1 和 t 时有机碳的累积矿化量（mg·kg-1），Rt 和 分别为 t 和 t1 时有机碳的矿化速率（mg·kg-1·d-1），t 和 t1 分别为取样时间 （d）和 t 之后一次的取样时间（d）。
本试验采用 Excel 2021 进行数据初步整理，通过 SPSS 27.0 进行方差分析和相关性分析；Origin 2019 进行图表制作；采用 GraphPad Prism 8 进行回归分析探究土壤有机碳和活性碳组分的关系；使用 R 语言“randomForest”包分析活性碳组分对有机碳含量的重要性；采用主成分分析（PCA）构建复合变量，并在 R 软件中利用“piecewiseSEM”包构建结构方程模型（SEM），分析添加有机物料活性碳组分和微生物对 SOC 的综合影响。
2 结果与分析
2.1 土壤有机碳
添加各有机物料显著提高了 SOC 含量。随着培养时间的推移，WS 和 CM 处理的 SOC 含量呈上升趋势，PM 处理呈下降趋势，MS 处理呈平稳的趋势（图1）。PM 处理的 SOC 含量在培养第 15 d 时高于秸秆处理，较 WS 和 MS 处理分别增加了 2.45% 和 4.13%。15 d 后，PM 处理的 SOC 含量逐渐降低，且显著低于其他处理。在培养第 60 d 后，CM 处理的 SOC 含量均高于秸秆处理，较 WS 和 MS 处理分别增加了 3.20% 和 6.04%。
图1不同有机物料添加处理土壤有机碳含量
注：不同大写字母表示同一处理不同培养时间差异显著（P<0.05）；不同小写字母表示同一培养时间不同处理间差异显著（P<0.05）。下同。
2.2 土壤 CO2 释放速率和累积矿化量
经过 90 d 室内培养试验，秸秆处理下有机碳矿化速率随培养时间的增加呈现先快速上升、快速下降和缓慢下降 3 个阶段后趋于稳定；粪肥处理呈现快速下降和缓慢下降两个阶段后趋于稳定（图2A）。秸秆处理下 SOC 矿化速率提升幅度较大，在培养 1～15 d 时 MS 处理的矿化速率最高，比粪肥处理高 3.5 倍。培养 15 d 后各处理中有机碳矿化速率随培养时间的增加逐渐降低并趋于稳定。总体来看，秸秆处理 SOC 累积矿化量显著高于粪肥处理，MS 处理较粪肥处理有机碳累积矿化量增加了 163.75%～308.52%（图2B）。
2.3 土壤活性碳组分
结果显示，添加各有机物料显著增加了土壤各活性有机碳含量。在培养 30 d 时，除 MBC 外，PM 处理下各活性碳组分含量均显著高于其他处理（图3）。在培养第 30 d，PM 处理中 ROC、POC 和 DOC 含量均达峰值，ROC、POC 和 DOC 含量较 CK 分别增加了 16.42%、28.37% 和 38.00%，培养超过 30 d后，与 SOC 含量变化规律一致，均呈现较快下降趋势。在整个培养时期，POC 含量在 PM 处理下比秸秆处理高 5.73%～13.65%（图3D），而 DOC 含量在 CM 处理下比秸秆处理高 1.57%～15.93% （图3C）。与其他活性有机碳指标变化趋势不同，各处理下 MBC 含量在培养 30 d 后开始逐渐上升，培养 30～60 d 各处理增加幅度为 17.73%～34.26%。相比 PM 和 CM 处理，秸秆处理下 MBC 含量在培养初期（第 15 d）均高于粪肥处理，到了培养后期各处理之间差异不显著（图3B）。
图2不同有机物料添加处理土壤有机碳释放速率和累积矿化
图3不同有机物料添加处理土壤活性碳组分含量
2.4 土壤微生物群落结构和碳相关酶活性
相较于 CK，4 种有机物料添加后土壤总 PLFA 含量均提高。在培养第 15、60 和 90 d，MS 处理的总 PLFA 含量高于 PM 和 CM 处理，较 CK 分别提高了 22.78%、38.60% 和 59.83%（ 图4A）。秸秆处理在整个培养期间，真菌 PLFA 含量均显著高于粪便处理，尤其在培养初期（第 15 d）， WS 处理比 PM 处理高 15.05%（ 图4B）； 另外， F/B 均高于粪便处理（图4D）。与真菌 PLFA 含量结果相反，CM 处理在整个培养期间细菌 PLFA 含量均高于秸秆处理，较 CK 增加了 14.35%～45.94% （图4C）。添加有机物料在不同培养时期各处理的革兰氏阳性菌与革兰氏阴性菌之比（G+/G-）均小于 1。不同有机物料处理 G+/G- 呈现下降趋势。在培养后期（第 60 d 和第 90 d），粪肥处理 G+/G- 均小于 WS 和 MS 处理（图4E）。
添加有机物料可以显著提高土壤碳相关酶活性。WS 和 MS 处理的 CBH 活性随时间推移呈上升趋势。除第 30 d，其他培养时间，秸秆处理中 CBH 活性均显著高于粪肥处理（P<0.01）。在第 90 d 时秸秆处理的 CBH 活性比粪肥高 23.58%～37.12% （图4F）。添加有机物料后，BG、BXYL 的活性均呈现先迅速下降后缓慢上升的趋势。各处理中 BG 活性在培养第 30 d 后开始出现差异，在培养第 60 d 时，MS 处理 BG 活性高于 PM 和 CM 处理，MS 处理较 CK 增加了 50.50%（图4H）。而在第 15 和 30 d，秸秆处理中 BXYL 活性显著高于粪肥处理 （P<0.05）（图4I）。
图4不同有机物料添加处理土壤微生物群落结构和碳相关酶活性
2.5 土壤活性有机碳组分、土壤微生物与土壤有机碳之间的关系
线性回归的结果显示，4 种有机物料处理下 SOC 与 ROC、DOC、MBC 和 POC 均呈显著正相关关系（图5A～D）。利用随机森林法进一步分析各活性有机碳组分对 SOC 的相对重要性，发现 WS 处理中 MBC 和 ROC 是影响 SOC 变化的主要因素（ 图5E）；MS 处理中 MBC 和 POC 是影响 SOC 变化的主要因素（图5F），MBC 是两种秸秆处理中影响 SOC 变化的共同因素；PM 处理中 DOC 和 ROC 是影响 SOC 变化的主要因子（图5G）；CM 处理中 MBC 和 ROC 是影响 SOC 变化的主要因子 （图5H），ROC 是两种粪肥处理中影响 SOC 变化的共同因素。Pearson 相关性分析的结果进一步表明，秸秆处理中 SOC、MBC 均与 PLFA、真菌磷腊脂肪酸（F）、细菌磷脂脂肪酸（B）、F/B、CBH 和 BG 呈显著正相关关系，与 G+/G- 呈负相关关系（图6A）。粪肥处理下，SOC 与 PLFA、F、B、F/B、 CBH 和 BG 均呈显著正相关关系，ROC 与 F/B、 CBH 和 BG 呈显著正相关关系，SOC、ROC 均与 G+/G- 呈负相关关系（图6B）。
基于 piecewiseSEM 建模的两种秸秆和两种粪肥添加下 SOC 的路径拟合程度较好（图7）：秸秆处理下结构方程模型为 χ2 =4.38，P=0.22；Fisher’s C=3.39， P=0.50 可解释 70% 的 SOC 变异（图7A）；粪肥处理下结构方程模型为χ2 =4.75，P=0.19；Fisher’s C=8.30，P=0.22 可解释 71% 的 SOC 变异（图7B）。秸秆处理下，土壤碳相关酶和 MBC 对 SOC 有显著正向影响，路径系数分别为 0.42 和 0.45。土壤 MBC 对微生物群落结构和微生物群落结构对土壤碳相关酶均有显著正向影响，路径系数分别为 0.63 和 0.82。秸秆类型则对 MBC 和微生物群路结构均有显著负向影响，路径系数分别为-0.64 和-0.33。粪肥处理下，土壤 ROC、微生物群落结构和碳相关酶均对 SOC 有显著正向影响，路径系数分别为 0.32、0.39 和 0.35，土壤 ROC 对微生物群落结构有负向影响，路径系数为-0.20，微生物对土壤碳相关酶有正向影响，路径系数为 0.53。粪肥类型对 ROC 和微生物群路结构均有显著负向影响，路径系数分别为-0.62 和-0.88。
图5不同有机物料添加处理土壤活性有机碳和有机碳含量的回归分析及随机森林分析
注：SOC-土壤有机碳；ROC-易氧化有机碳；MBC-微生物生物量碳；DOC-可溶性有机碳；POC-颗粒有机碳；*** 表示 P<0.001，** 表示 P<0.01， * 表示 P<0.05。
图6土壤有机碳组分和微生物因子的相关性热图
注：A、B 分别为秸秆处理与粪肥处理；SOC-土壤有机碳；ROC-易氧化有机碳；MBC-微生物生物量碳；DOC-可溶性有机碳；POC-颗粒有机碳；PLFA-总磷脂脂肪酸；F-真菌磷脂脂肪酸；B-细菌磷脂脂肪酸；F/B-真菌磷脂脂肪酸与细菌磷脂脂肪酸比值；G+/G--革兰氏阳性菌与革兰氏阴性菌磷脂脂肪酸比值；CBH-纤维二糖水解酶；BG-β-1，4-葡萄糖苷酶；BXYL-β-1，4-木糖苷酶；*** 表示 P<0.001，** 表示 P<0.01，* 表示 P<0.05。
图7不同有机物料添加下土壤有机碳的结构方程模型
注：MBC-微生物生物量碳，DOC-可溶性有机碳，CBH-纤维二糖水解酶，BG-β-1，4-葡萄糖苷酶，BXYL β-1，4-木糖苷酶，PLFA-总磷脂脂肪酸，F-真菌磷脂脂肪酸，B-细菌磷脂脂肪酸，F/B-真菌和细菌磷脂脂肪酸比值，G+/G--革兰氏阳性菌和革兰氏阴性菌磷脂脂肪酸比值；负数表示关系为负，正数表示关系为正；箭头数字为路径系数，实线箭头表示直接影响；*** 表示 P<0.001，** 表示 P<0.01 表示，* 表示 P<0.05；R2 为有关变量的共同解释度。
3 讨论
3.1 秸秆和粪肥处理对土壤有机碳和活性碳组分的影响
本研究中秸秆和粪肥的添加均显著提升了土壤 SOC 含量，虽然不同有机物料处理下有机碳投入量相等，但不同时期土壤有机碳含量提升幅度却存在显著差异。PM 处理在添加初期（15 d 左右）对 SOC 含量的提升效果较为明显，CM 处理对 SOC 含量的提升可持续到 60 d 左右。而秸秆添加在 30 d 后开始持续增加 SOC 含量，这与马想[19]的研究结果一致。可见，不同有机物料组分与结构的差异仍然是影响 SOC 提升效果的重要因素。秸秆中包含大量的纤维素、木质素等难以降解的有机物，但也包含一些较易分解的有机物，这些较易分解的有机物部分在短时间内被微生物迅速分解，以 CO2 的形式流失，造成其对 SOC 的提升在前期并不明显[20]。而秸秆中难以快速分解的有机成分在土壤中分解较慢，需要较长时间才能转化为稳定的 SOC[21]。因此，秸秆的分解过程通常表现为长期的 SOC 积累过程，在施用后期才会显著增加 SOC。粪肥通常包含较为平衡的易分解和难分解的有机物，如蛋白质、糖类、脂肪酸、纤维素等，不完全是易于快速矿化的碳源，因此，前期的矿化速率较低，有利于 SOC 累积[22]。
本研究结果显示，添加秸秆和粪肥均能显著增加土壤活性有机碳组分含量，但由于粪肥和秸秆性质不同，导致其对土壤活性有机碳组分在数量和时间动态上的变化存在差异。在培养第 30 d 时，PM 处理的 ROC、DOC 和 POC 指标均高于 WS 和 MS 处理，30 d 后，PM 处理中这 3 类活性有机碳含量均开始呈现下降趋势。这可能是因为粪肥经过了腐熟，本身含较多的活性成分和氮、磷等无机养分，短期内更有利于土壤中有机物料的分解和转化[23]，当物料中易降解部分被消耗后，难利用的有机物才开始被缓慢分解[24]，所以 ROC、DOC 和 POC 含量的提升先快后慢。CM 处理整个分解时期内 DOC 含量均高于 WS 和 MS 处理，表明牛粪的腐解过程 DOC 的形成较稳定且高于秸秆处理，这一结果与姜文婷等[5]的研究结果一致，即秸秆处理下土壤可溶性有机碳含量低于粪肥处理，可能是有机肥中含有大量碳水化合物、蛋白质、长链脂肪族化合物等，这些成分是 DOC 的主要来源，而秸秆中纤维素、半纤维素含量占比较大，因此，有机肥对土壤 DOC 含量的影响比秸秆更显著[23]。此外，在 90 d 的培养时间内，PM 处理的 POC 含量均高于秸秆处理，这与代红翠等[6]的研究结果相一致。粪肥的胶结作用能够促进团聚体的形成，从而将 POC 包裹在团聚体中，避免被微生物降解[25]。值得注意的是，猪粪处理中 POC 含量在培养 30 d 时达到峰值，随后逐渐下降，这可能与粪肥中有机物料的快速分解和微生物利用过程密切相关。粪肥中的易分解有机物质在培养初期被微生物迅速利用，导致 POC 含量显著增加；但随着培养时间的延长，微生物活性逐渐减弱，POC 含量也随之下降。关于 MBC 的变化，王子郡等[9]研究表明，添加有机物料可在短期内提高黑土土壤 8.2%～45.9% 的 MBC 含量，且秸秆处理的 MBC 含量显著高于粪肥处理。然而，本研究结果与之有所不同，培养后期不同物料处理之间差异并不显著，这可能与“等碳量”条件下培养后期微生物群落趋于稳定有关。此外，培养条件的稳定性（如恒定的温度和湿度）可能在一定程度上削弱了不同有机物料处理间 MBC 含量的差异。
3.2 土壤微生物群落和碳相关酶活性对有机物料添加的响应
土壤 PLFA 含量作为评价土壤微生物群落数量变化的指标研究显示，秸秆和粪肥的输入显著增加了土壤总微生物生物量、真菌微生物生物量和细菌微生物生物量。秸秆处理比粪肥处理下的土壤更具有微生物数量优势，尤其是真菌 PLFA 含量显著高于粪肥处理，这与荣勤雷[26]的研究结果一致。相较于粪肥，秸秆不仅为微生物提供生长碳源和养分，而且增加了土壤孔隙度，改善了土壤物理性质及微生物的生长环境[27]。特定微生物数量的改变也因添加物料导致的土壤碳含量和养分有效性变化而呈现差异，进而改变了整个微生物群落结构[28]。从有机物分解过程中真菌和细菌的生态位分化角度来讲，真菌更擅长分解复杂的有机物料，如富含纤维素和木质素的秸秆，而细菌则能够快速利用易分解的有机物，如单糖和蛋白质等速效养分[29]。这也是秸秆处理的 F/B 指标显著高于粪肥的原因。G+/G- 对土壤养分的响应较为敏感，与养分含量呈反比，养分含量越充足，G+/G- 越小[30]。本研究中整个时期各个处理中 G+/G- <1，随着物料降解会释放大量有机碳和养分，为革兰氏阳性菌 （寡营养型）和革兰氏阴性菌（富营养型）繁殖提供了保障，在养分资源丰富的情况下，革兰氏阴性菌可得到快速增长[31]。
土壤碳相关酶在有机碳的分解和养分的循环利用过程中发挥关键作用，有机物料的添加可直接刺激碳相关酶的分泌。与碳循环有关的常见酶一般有 CBH、BG 和 BXYL 等，其中 CBH 将纤维素分解为纤维二糖，BG 进一步将纤维二糖分解成葡萄糖， BXYL 则水解木聚糖（半纤维素的主要成分）转变为木糖分子[32]。本研究证实，秸秆和粪肥投入可显著提高土壤 CBH、BG 和 BXYL 活性，且在培养过程中，秸秆处理 CBH 活性均大于粪肥处理。相关研究表明，秸秆还田处理中富集的某些微生物类群，通过强烈共生关系形成特定功能微生物集群，这些集群可高效分泌 CBH 和 BG 等酶[33]。
3.3 活性有机碳组分对土壤有机碳累积的贡献
土壤活性有机碳是保障微生物活动的“能量库”，虽占比不高，但易于被微生物分解利用，为微生物的生长、发育提供必要的能量和物质基础[34]，活性有机碳对微生物群落的构建和提升 SOC 含量起着至关重要的作用。本研究结果显示，各有机物料处理下活性有机碳组分均与 SOC 呈正相关关系，它们的变化对 SOC 具有重要的影响。其中，MBC 指标在玉米和小麦两种秸秆处理中均对土壤 SOC 产生较大影响，ROC 指标则在猪粪和牛粪两种粪肥处理下与土壤 SOC 相关性较大。结构方程模型结果显示，秸秆物料处理中 MBC 对 SOC 的影响效应通过直接和间接两种途径实现。一方面，物料添加后在短时期内刺激微生物尤其真菌的大量繁殖，进而使 MBC 快速积累，直接促进 SOC 的大量累积，这和前面结果中真菌生物量与 MBC 组分含量呈正相关的结果一致；另一方面，MBC 的增加还刺激了微生物对碳相关酶的分泌，大量酶的产生又加速了有机物料向土壤有机碳的转化和积累过程[35]。与秸秆类物料不同的是，粪肥自身含有大量易氧化有机碳，这部分 ROC 一方面可直接贡献于土壤 SOC 的累积，另一方面更多的是被用于细菌群落的增殖，其代谢产物（如氨基酸和短链脂肪酸）能够通过化学吸附或共价结合的方式与土壤矿物结合，形成稳定的有机碳。这也能间接解释粪肥处理下 ROC 与 G+/G- 的显著负相关关系，该过程中碳相关酶也可得到大量分泌并刺激有机物料碳的分解与转化。综上所述，秸秆与粪肥类型有机物料分别是通过不同的关键活性有机碳组分直接或者间接方式贡献于土壤有机碳累积，进而达到提升 SOC 的目的。
4 结论
短期内秸秆和粪肥有机物料输入均显著 （P<0.05）提高了土壤总有机碳含量和活性有机碳含量。与两种秸秆处理相比，添加牛粪后 90 d 内土壤 SOC 含量的提升更显著。活性有机碳组分 ROC、 DOC、MBC 和 POC 含量的变化均与 SOC 呈显著正相关关系。两种秸秆处理中均对 SOC 含量产生较大影响的活性有机碳组分为 MBC，该指标对 SOC 含量的直接贡献大于微生物群落结构和相关酶活性的效应。两种粪肥处理中均对土壤 SOC 含量产生较大影响的活性有机碳组分为 ROC，该组分可直接或间接通过微生物与碳相关酶的刺激来对 SOC 的累积产生效应。因此，在研究不同种类有机物料对土壤有机质积累过程时，需要重点关注的活性有机碳指标不同。