摘要
为了准确评价不同施氮措施下棉田土壤质量特征，探究施氮对土壤质量与棉花产量的影响，以江西省赣北连作棉田为研究对象，于 2021—2023 年设置不施氮处理（CK）、常规施氮处理（CF）、减氮处理（M1）、减氮并配施有机肥处理（M2），测定施氮处理的 16 项土壤物理、化学、生物学指标，利用主成分分析法构建土壤最小数据集，评价土壤质量状况并进行效果验证，选取土壤质量、棉花产量及产量稳定性协同提升的施氮措施。结果表明，棉田土壤质量评价最小数据集由土壤容重、全磷、硝态氮、碱解氮、有效磷、速效钾含量与碳氮比 7 个指标构成，评价指标简化率为 56.25%。基于最小数据集计算的土壤质量指数与全数据集土壤质量指数呈显著正相关 （R2 =0.8418，P<0.05），CF、M1、M2 处理基于最小数据集的土壤质量指数分别为 0.57、0.39、0.64。同为减施氮肥 20% 条件下，配施 10% 总氮量有机肥可通过提高单株铃数、单铃重与衣分的方式显著提高籽棉产量，在保持相同产量可持续性水平上显著提升棉花产量稳定性。综上所述，最小数据集可用于不同施氮措施下土壤质量的评价，在简化 56.25% 总指标基础上达到良好的评价效果；减少 20% 当地常规施氮量、配施 10% 总氮量有机肥在保持土壤质量水平基础上有效提升棉花产量与产量稳定性，可作为长江流域赣北棉区最佳施氮措施。
Abstract
In order to accurately evaluate the soil quality characteristics of cotton fields under different nitrogen application measures，and explore the effect of nitrogen application on soil quality and cotton yield，taking the continuous cropping cotton field in northern Jiangxi Province as the research object，four treatments were set up from 2021 to 2023，including no nitrogen control（CK），conventional nitrogen application（CF），nitrogen reduction（M1）and nitrogen reduction with organic fertilizer application（M2）. Sixteen soil physical，chemical and biological indicators of nitrogen application treatment were determined，and the principal component analysis method was used to construct the minimum soil dataset， evaluate the soil quality and verify the effect，and the nitrogen application measures that synergistically improve soil quality，cotton yield and yield stability were selected. The results showed that the minimum dataset of cotton field soil quality evaluation was composed of seven indicators，including soil bulk density，total phosphorus，nitrate nitrogen， alkali hydrolyzable nitrogen，available phosphorus，available potassium content and C/N ratio，and the simplified rate of evaluation indicators was 56.25%. The soil quality index calculated based on the minimum soil dataset was significantly positively correlated with the soil quality index of the whole dataset（R2 =0.8418，P<0.05），and the soil quality indexes of CF，M1 and M2 treatments based on the minimum dataset were 0.57，0.39 and 0.64，respectively. Under the same condition of reducing nitrogen fertilizer by 20%，applying organic fertilizer containing 10% total nitrogen significantly improved the seed cotton yield by increasing the number of bolls per plant，boll weight per boll and lint percentage，and significantly improved the stability of cotton yield at the same yield sustainability level. In conclusion，the minimum dataset could be used for the evaluation of soil quality under different nitrogen application measures，achieving a good evaluation effect on the basis of simplifying the total index of 56.25%；Reducing the local conventional nitrogen application by 20% and applying organic fertilizer containing 10% total nitrogen could effectively improve the performance and stability of cotton yield on the basis of maintaining the soil quality level，which could be used as the best nitrogen application measure in northern Jiangxi cotton region in the Yangtze River Basin.
当前国内各大植棉区存在化学肥料施用超量、有机肥料投入较少的问题[1-2]，这会产生棉田土壤环境恶化现象，造成土壤酸碱度与养分结构失衡、综合肥力下降等后果[3]，也导致作物增产效果不理想、水体污染程度加剧等问题频发[4]。针对江西省大田生产中施肥环节的研究表明，氮肥施用量不合理已造成土壤物理结构障碍、养分失衡、生物学功能受损等问题[5-6]。由此可见，采用合理施氮措施已成为提高作物生产效率、提升土壤综合肥力的关键因素[7-8]。施用有机肥可提高土壤微生物量和多样性，改善土壤微生物群落结构，促进作物根系对土壤养分的吸收[9]；将有机肥与化肥配合施用也可有效降低土壤及水体的污染风险[10]。因此，在不影响作物高产表现的前提下，探寻合理的减施氮肥与配施有机肥的综合施氮措施，可作为一种有效的土壤质量改良方式。
土壤质量指数常用于评估土壤健康与整体质量状况，是量化分析与评价土壤养分供应能力的重要综合指标，已广泛应用于农业与环境保护等领域[11]。已有研究表明，科学精准评价土壤质量状况能帮助农业生产者了解不同氮肥或有机肥施用量对土壤肥力产生的效果，从而优化农业管理策略，提升作物高产稳定性与可持续性[12-13]。获取土壤质量指数常采取建立最小数据集（MDS）进行综合性分析的方法[14]。近年来，针对华北平原区与黄淮海旱作区土壤质量的研究表明，不同施肥条件下基于 MDS 与基于全数据集（TDS）的土壤质量指数间显示出明显正相关关系，这说明使用最小数据集代替全数据集对土壤质量状况进行评价可获得良好预期效果[15-16]。但已有研究发现，在土壤质量评价过程中，针对不同区域与不同作物构建出的最小数据集具有较大差异性[17]。因此在进行土壤整体质量评价时，需从当地土壤主要物理、化学及生物学指标构成的全数据集中筛选出适宜的最小数据集。目前，有关棉田施肥后针对土壤质量的分析研究多集中在土壤理化性状及养分变化特征等对施氮的响应方面[18-19]，缺乏关于简化棉田土壤质量评价体系、运用最小数据集进行棉田土壤质量状况评价的报道。因此，本研究以江西省赣北棉田为研究对象，基于土壤中与氮素养分相关的物理、化学、生物学特征指标，运用主成分分析法与相关性分析法，构建赣北棉田土壤质量评价最小数据集，基于最小数据集对不同施氮措施下的土壤质量进行综合评价并验证评价效果，再结合产量表现，筛选出棉花产量与棉田土壤质量协同提升的施氮措施，为长江流域棉区施肥调控技术与生态环境保护提供借鉴意义。
1 材料与方法
1.1 试验地概况
本试验设置为 2021—2023 年连续大田定位试验，地点位于江西省九江市省经济作物研究所试验基地（30°36′N，115°55′E），该区年均降水量 1450 mm，年均气温 16.0℃。试验地土壤质地为壤质黏土，类型为红壤，2021 年棉花播种前 0～20 cm 土层土壤养分含量、pH 值如表1所示。
表12021 年播前土壤养分含量及有机质、pH 值
1.2 供试作物
供试品种为‘荆华棉 116 号’，由江西省经济作物研究所提供。
1.3 试验设计
为避免不同处理间土壤养分互相影响，选取自东向西连续排列且水肥互不渗透的 12 个露天水泥池（2016 年建造，长度 8 m，宽度 4 m，深度 2 m），统一填入同等体积、同等肥力的土壤（从周边农田获取），作为本试验的基础土壤环境。采取单因素随机区组设计，分别设置 CK、CF、M1、 M2 共 4 个处理，每处理重复 3 次，共 12 小区，各小区长 8 m，宽 4 m，面积 32 m2。于 2021 年 5 月 10 日、2022 年 5 月 7 日、2023 年 5 月 10 日进行棉花直播，每小区种植 4 行，行距 1.0 m，株距 0.38 m，种植密度与实收密度控制为 3.0 万株·hm-2。 CK 为不施氮处理；CF 为当地常规施氮处理，纯氮用量 345 kg·hm-2；M1 为减氮 20% 处理，纯氮用量 276 kg·hm-2；M2 为减氮与有机肥配合施用处理，纯氮用量 276 kg·hm-2，其中尿素施用量折合纯氮 248.4 kg·hm-2，有机肥施用量折合纯氮 27.6 kg·hm-2。各处理磷、钾肥施用量一致，分别为 144、315 kg·hm-2。所施氮肥包含两种，分别为尿素（N 46.4%）与有机肥（油菜秸秆饼肥，N 5.25%）；磷肥为过磷酸钙（P2O5 12%）；钾肥为氯化钾（K2O 60%）。肥料均由湖北兴恒业科技有限公司生产和提供。各处理氮肥、钾肥于现蕾期基施、初花期追施，基追比 4∶6，其中 M2 处理在基施氮肥步骤将全部有机肥施入；磷肥于现蕾期一次性施入。施肥方式均为距离棉花根系 5 cm 处土壤表面进行拉沟撒施。其他管理同当地大田。
1.4 测定指标及方法
1.4.1 土壤物理、化学、生物学指标
于 2021 年 10 月 30 日、2022 年 11 月 10 日、 2023 年 11 月 10 日棉花完全收获后，采用五点取样法，用土钻获取 CF、M1、M2 处理 0～20 cm 土层土壤样品，一部分经室内风干后测定土壤容重、孔隙度、含水率、pH 值及有机质、全氮、全磷、全钾、有效磷、速效钾、铵态氮、硝态氮、碱解氮含量，测定方法：土壤容重、孔隙度采用环刀法，含水率采用烘干称重法，土壤有机质为重铬酸钾容量法，全氮为凯氏定氮法，全磷、有效磷为钼锑抗比色法（0.50 mol·L-1 碳酸氢钠溶液浸提），全钾、速效钾为火焰光度法，铵态氮为靛酚蓝比色法，硝态氮为氯化钾溶液提取-分光光度法，pH 值采用 pH 仪测定（水土比 2.5∶1）。另一部分土壤样品经室内恒温培养后，采用脲酶试剂盒（北京索莱宝科技有限公司提供）测定土壤脲酶含量[20-21]。
1.4.2 产量、产量构成因素、产量稳定性及可持续性
于 2021 年 10 月 10 日、2022 年 10 月 10 日、2023 年 10 月 20 日在各小区实收籽棉产量。取各小区连续排列、完整无病害、长势基本一致的 10 株棉株作为样品带回实验室，在 80℃烘箱中烘干后测定平均单株铃数与单铃重。用轧花机将样品籽棉轧成皮棉后称重，计算衣分，衣分 = 皮棉质量 / 籽棉质量。根据实收籽棉产量，计算棉花产量稳定性与可持续性，计算公式：
(1)
(2)
式中，SI 表示产量稳定性指数，SYI 表示产量可持续性指数，Y 表示平均产量，SD 为处理间产量的标准偏差，Ymax 表示产量最大值[22]。
1.5 相关计算
1.5.1 土壤最小数据集的建立
对本试验中全部土壤指标进行 PCA 分析，提取特征值≥ 1 的主成分，将同一主成分上载荷绝对值≥ 0.5 的土壤指标分为一组，同时在 2 个主成分上满足条件的指标划分至与其他指标相关性更低的组。分组后，计算每组指标的 Norm 值，选取各组超过该组 Norm 最大值 90% 的指标，计算各指标间相关系数，由于本研究中指标涉及物理、化学、生物方面且范围相对较广，根据吴春生等[23]研究结果，设置本研究中各指标相关系数临界值为 0.2，若两指标相关系数绝对值 <0.2，则均进入最小数据集；反之，Norm 值最高的指标进入最小数据集。经 KMO 和 Bartlet 球形检验，结合 Pearson 相关性分析，最终确定符合条件的指标入选土壤质量评价 MDS。
1.5.2 土壤质量评价函数
对进入 MDS 的指标求隶属度值及权重值，依据不同指标对研究区土壤质量评估，计算指标隶属度对数据进行标准化处理。其中容重采用反“S”形函数，pH、土壤含水率采用抛物线型函数，其余指标采用“S”形函数。将评价指标实测值的最大值和最小值作为“S”形和反“S”形隶属函数的转折点，抛物线形函数指标的转折点通过卓志清等[24]的研究确定。由隶属函数得到隶属度值后，对指标进行主成分分析。评价指标的权重由各个评价因子的公因子方差占总体方差的比例计算确定，最后对求得的各项评价指标隶属度值与权重进行加权求和，计算土壤质量指数[25]。土壤质量指数计算公式：
(3)
式中，SQI 为土壤质量指数，Ki 为第 i 个评价指标的隶属度，Ci 为第 i 个评价指标的权重，n 为评价指标的个数。
1.5.3 土壤质量评价效果验证
将基于 MDS 与基于 TDS 获得的土壤质量指数进行线性模拟，计算一系列效果验证参数，包括均方根误差 RMSE、标准化的均方根误差（nRMSE）、协同指数（d）、决定系数（R2）[26]，相关计算公式：
(4)
(5)
式中，RMSE 为均方根误差，nRMSE 为标准化后均方根误差，Pi 为模拟值；Oi 为 2022 年试验实测值，为实测值平均值，n 为样本个数。RMSE 值越小，表明实测值与模拟值一致性越高；nRMSE<10% 说明模拟效果表现极好；10%<nRMSE<20% 说明表现良好；20%<nRMSE<30% 说明表现一般；nRMSE>30% 说明表现较差。
(6)
(7)
式中，d 为协同指数，R2 为决定系数，d 值越接近 1 代表模拟效果越好，R2 值越接近 1 代表可信度越高。
1.6 统计与分析
采用 Excel 2010、Origin 2021 进行数据统计与绘图，采用 SPSS 19.0 进行方差与相关性分析，采用 Duncan’s 法进行差异显著性分析（P<0.05）。
2 结果与分析
2.1 不同施氮措施对土壤养分含量的影响
不同施氮措施会对相关土壤理化性状及生物性质造成不同影响，针对本研究中 CF、M1、M2 3 种施氮措施在 2021—2023 年平均土壤质量特征进行描述性统计分析，结果如表2所示，与 CF 处理相比，M1、M2 处理土壤容重、孔隙度与含水率等物理性质未产生显著性差异，pH 值分别显著升高 2.36%、1.83%，土壤硝态氮含量分别显著降低3 9.96%、28.81%，脲酶含量分别显著降低 16.70%、 4.44%。M1 处理土壤有机碳含量与碳氮比较 CF 处理分别显著降低 18.90%、21.76%，M2 处理土壤有机碳含量、碳氮比较 CF 处理未产生显著性降低，较 M1 处理分别显著提高 35.34%、32.48%，土壤有效磷、速效钾含量较 CF 处理分别显著增加 34.38%、28.80%。除此之外，CF、M1、M2 处理土壤全氮、全磷、全钾、铵态氮、碱解氮含量均未产生显著性差异。结果表明，与常规施氮相比，连续 3 年减氮 20% 会造成土壤中与氮素相关的速效养分含量和酶活性显著下降，这也造成了土壤酸碱度的提升，而土壤物理性质与其他养分含量保持相对稳定；减氮后配施有机肥对土壤有效磷与速效钾养分有显著提升效果。同为减氮 20% 条件下，配施 10% 总氮量有机肥能显著提高土壤有效磷、有机质、有机碳、脲酶含量及土壤碳氮比，这为减氮条件下植株根系的生长发育环境奠定了良好的基础。
表2不同施氮措施对土壤理化性质及生物学性状的影响
注：表格中数据为平均值 ± 标准差；同列数据后不同小写字母表示各处理间差异显著（P<0.05）。下同。
2.2 土壤最小数据集的建立
将 16 个土壤物理、化学、生物学指标作为土壤全数据集 TDS，首先进行 KMO 和 Bartlet 球形检验，结果显示，KMO 值为 0.498，Bartlet 球形检验中 P<0.001，表明全数据集已符合主成分分析条件。经主成分分析后，特征值大于 1 的主成分有 5 个，累计贡献率为 83.06%，表明筛选出的指标满足信息提取要求，构建的数据集具有较好代表性。根据各指标相关性与 Norm 值，构建 MDS。表3与图1结果表明，主成分 PC1 里，碳氮比 Norm 值最高，在其 90% 范围内有含水率，没有相关系数绝对值小于 0.2 的指标，因此碳氮比单独进入 MDS；PC2 里速效钾 Norm 值最高，在其 90% 范围内有铵态氮、有效磷、有机质，与有效磷相关系数绝对值小于 0.2，因此速效钾、有效磷进入 MDS；PC3 里硝态氮 Norm 值最高，在其 90% 范围内，没有与硝态氮相关系数绝对值小于 0.2 的指标，因此硝态氮单独进入 MDS；PC4 里容重 Norm 值最高，在其 90% 范围内有孔隙度、全磷，与全磷相关系数绝对值小于 0.2，因此容重、全磷进入 MDS；PC5 里碱解氮 Norm 值最高，在其 90% 范围内没有指标入选，因此碱解氮单独进入 MDS。最终，容重、全磷、硝态氮、碱解氮、有效磷、速效钾、碳氮比共 7 个指标进入 MDS，作为模型参数进行土壤质量评价函数的构建。
2.3 基于最小数据集的土壤质量评价与效果验证
对 TDS 与 MDS 中的指标进行主成分分析，得到各个指标公因子方差与权重值，将各指标对应的隶属函数进行归类，基于各评价指标的公因子方差、权重、隶属度数值计算土壤质量指数。表4结果表明，土壤容重隶属函数为反“S”形，含水率与 pH 值为抛物线形，其他指标均为“S”形。 TDS 中各指标权重未拉开较大的差距，而构建的 MDS 中容重与速效钾含量对本试验条件下的土壤质量贡献率最高（均为 0.17），其次为全磷与有效磷含量（均为 0.15）。图2结果表明，TDS 条件下， CF、M2 处理土壤质量指数较 M1 处理分别显著增加 46.15%、66.67%。TDS 与 MDS 条件下，CF、M2 处理间土壤质量指数均未达到显著性差异水平。为验证 MDS 指标体系评价的精度，比较基于 TDS 和 MDS 计算的土壤质量指数的相关性。结果表明， MDS 与 TDS 呈显著正相关关系（y =1.2353 x-0.2229， R2 =0.8418，P<0.05）（图3），这说明 MDS 指标能够较好代替 TDS 指标；经验证，相关性方程模型的 RMSE 为 0.08，nRMSE 为 15.76%，d 值为 0.79，说明 MDS 与 TDS 的评价结果接近，且相对偏差较小，评价精度较高，基于 MDS 的土壤质量指数可用于本研究中的土壤质量评价。TDS 与 MDS 土壤质量指数数值由大到小顺序均为 M1>CF>M2，这表明同为减氮 20% 条件下，施入有机肥较单施化肥氮素可对棉田土壤整体质量产生更好的改善与提升效果。经计算，构建的 MDS 指标筛选过滤率为 56.25%，表明相较于 TDS，MDS 的建立与应用科学地消除了评价体系中的部分指标信息，简化了土壤质量评价体系。
表3主成分载荷矩阵、Norm 值及 MDS 入选情况
图1不同施氮措施下土壤评价指标间相关性
注：* 表示指标间相关性达显著水平（P<0.05）。
表4土壤质量评价指标公因子方差与权重
图2不同施氮处理土壤质量指数
注：不同小写字母表示各处理间差异达显著水平（P<0.05）。
图3最小数据集与全数据集土壤质量指数相关性
2.4 不同施氮措施对棉花产量、产量构成因素及稳定性的影响
由表5结果可知，M2 处理籽棉产量处于较高水平，2021、2022、2023 年较 CK 分别显著增加 225.55%、186.20%、185.22%，2021、2023 年较 M1 处理分别显著增加 21.79%、15.80%；与 CF 相比， M1 处理籽棉产量与单株铃数产生显著性降低，在 2021、2023 年籽棉产量分别显著降低 9.46%、 9.46%，单株铃数分别显著降低 12.06%、16.12%。与 CF 处理相比，2021、2022、2023 年 M2 处理单铃重、单株铃数与衣分指标均未产生显著性差异。同为减氮 20% 条件下，M2 处理较 M1 处理单株铃数在 2021、2023 年分别显著提升 8.73%、17.04%，但 3 年期间两个减氮处理间单铃重与衣分均未出现显著性差异。此结果说明，长期减氮条件下，与常规施氮相比，减氮 20% 有显著降低籽棉产量的风险，但减氮 20% 条件下配施 10% 总氮量有机肥可通过增加单株铃数有效提升籽棉产量，在减少化肥氮素施用基础上达到稳产效果。图4结果表明，CK 在 2021、2022、2023 年较 CF、M2 处理产量稳定性指数均有显著性提高，表明不施氮会导致产量稳定性变差。与 CF 处理相比，M1 处理产量稳定性指数在 2021、2022 年分别显著增加 81.25%、 58.05%，M2 处理产量稳定性指数在 2022 年显著降低 64.15%； 与 M1 处理相比，M2 处理产量稳定性指数在 2021、2022 年分别显著降低 45.16%、 77.32%；3 年间 M2、CF 处理的产量可持续性指数均未产生显著性差异。此结果表明，与常规施氮相比，减氮 20% 可能会导致产量稳定性变差，减氮 20% 条件下配施有机肥能有效提升产量稳定性与产量可持续性，在减氮后保持高产稳产方面取得良好效果，可为棉田生产提供重要参考。
表5不同施氮措施下棉花产量及其构成因素
图4不同施氮措施下棉花产量稳定性与可持续性指数
注：不同小写字母表示相同年份各处理间差异达显著水平（P<0.05）。
3 结论与讨论
3.1 不同施氮措施下棉田最小数据集的构建与验证
已有研究表明，施肥采用 MDS 可以替代土壤 TDS 对耕层土壤进行质量评价[27-28]。MDS 的构建不仅能提高土壤质量评估效率，相比专家评议决定的方法，还能减少主观因素影响，为量化分析不同区域、不同土地利用类型的土壤质量提供科学评价标准[29-30]。本研究所建立的 TDS 包含了 0～20 cm土层物理、化学及生物学 3 个方面的性状指标，可较为全面地描述施氮后土壤质量的变化特征。本研究中基于 TDS 与 MDS 的土壤质量指数由大到小顺序相同，两者相关性 R2 数值达 0.814，表明构建 MDS 评价不同施氮措施下的土壤质量取得了良好效果。针对施肥后耕层土壤质量变化特征的研究中，容重、土壤速效养分指标被选入 MDS 的概率较高，本研究中，土壤容重、硝态氮、速效钾含量均被选取进入 MDS，与黄得志等[31]构建施肥后稻田土壤最小数据集的研究结果相似，原因可能是施入有机肥对耕层土壤结构、微生物活性影响较大，这与土壤容重、速效养分含量等指标相关性较强； 但不同地区、种植不同作物条件下施肥后土壤最小数据集包含的指标有所不同，本研究结果与娄义宝等[32]、蒋光毅等[33]构建的最小土壤数据集相同的指标仅有容重，这表明土壤类型不同会导致最小数据集构成不同，但容重可能对各研究区土壤整体质量产生重要指示作用。构建的最小数据集需验证其表征土壤质量的效果，本研究采用主成分分析法与相关性分析法，结合隶属函数与权重的赋值，计算出基于 TDS 与 MDS 的土壤质量综合得分，通过线性回归分析发现两种得分呈显著正相关关系，这表明 MDS 可较好反映 TDS 信息。此结果也反映出土壤物理特征中的容重与化学特征中的速效养分含量都是构建最小数据集的重要组成部分，与左启林等[34] 的研究结果一致。构建最小数据集的主要贡献首先是减少总数据集中的冗余数据，有效提高评估效率、精准度，本研究所设初选指标有 16 个，建立 MDS 后，最终筛选出 7 个指标，指标简化率达 56.25%，有效提升了土壤质量评价效率，与张文学等[35]关于不同施肥措施下稻田土壤最小数据集的研究中的指标简化率相近；其次是在实际生产可行性基础上，降低了土壤指标测定成本；更重要的是，本研究认为，构建出 MDS 的各指标可为研究土壤质量、作物产量、品质等方面的重要限制因子提供参考，这对提升施肥有效性具有重要意义[36]。
3.2 不同施氮措施下基于最小数据集的土壤质量评价
本研究中基于 MDS 与 TDS 的结果，各处理土壤质量由高到低顺序均为减氮 20% 并配施有机肥 >常规施氮 >单纯减氮 20%，减氮 20% 后土壤质量会降低，不利于产量形成与土壤综合肥力的提升，这表明制定长期减氮措施需要避免减产风险，与王英等[37]的研究结果一致。2021 年配施有机肥土壤质量指数较减氮 20% 显著提升，表明配施有机肥后土壤质量提升幅度最高，与黄星瑜等[38]、王艺霖等[39]的研究结果相同，原因可能是本试验条件下，施入有机肥后土壤有机质、有机碳含量与碳氮比等指标较单纯减氮 20% 显著增高，这增强了土壤微生物活性，为提高土壤速效养分含量营造了良好环境，而本研究分析表明，土壤速效养分、碳氮比是最小数据集中评价土壤质量的关键指标，因此，施用有机肥可作为提升土壤质量的有效手段。本研究各土壤质量评价指标中特征值大于 1 的 5 个主成分累计贡献率虽然达 83.06%，但也说明仍有部分指标未被纳入初选指标体系范围，未考虑这些指标对土壤质量的影响。后续研究还应从扩大数据库、优化评价体系等方面入手。
3.3 基于产量稳定性与土壤质量协同提升的施氮效果评价
增施氮肥可提高作物长势与群体产量表现，但减施氮肥不等同于减产[40]。已有研究表明，减氮基础上配施有机肥可使棉花群体成铃数、产量、氮肥利用率协同提升[41]。本试验中，常规施氮处理具有较高产量水平，但减氮 20% 后配施有机肥处理在施氮量减少 20% 的情况下，连续 3 年与常规施氮处理保持相同产量表现水平，达到了合理利用减氮潜力、施肥环节节本增效的良好效果，与杨国江等[42]的研究结果一致。与单纯减氮 20% 后不配施有机肥相比，2021、2023 年配施有机肥处理棉花单株铃数可分别显著提升 8.73%、17.04%，籽棉产量可分别显著提升 21.79%、15.80%，表明在施氮量一致条件下，配施有机肥对棉花产量具有显著提升效果，与谢军等[43]的研究结果一致。与常规施氮相比，减氮 20% 在连续 3 年定位试验中出现了显著减产现象，减氮 20% 并配施有机肥能保持相同水平的籽棉产量、产量稳定性指数、土壤质量指数，说明减氮 20% 并配施有机肥可为棉花生长发育提供更肥沃的土壤养分环境，提升土壤速效养分含量可提升整体土壤质量，同时为棉花获得高产稳定性与可持续性奠定基础，与 Tao 等[44]的研究结果一致。土壤质量评价结果反映出影响作物生长的土壤基础环境质量的高低，各指标反映的土壤养分循环与供应能力、微生物活性共同决定了作物产量稳定性表现[45]。江晗等[46]与吴科生等[47]的研究表明，华北平原轮作区与河西绿洲灌区出现土壤质量下降、作物产量降低的趋势；秸秆还田、化肥配施有机肥等措施可有效改善土壤养分循环能力与微生物环境，与常规施肥相比其土壤速效养分含量、相关酶活性均得到显著提升，这些土壤质量指标的协同优化促进了作物产量与产量稳定性的提升，增强了农业系统韧性，其中土壤容重、硝态氮、有效磷、速效钾含量可作为影响土壤整体质量的关键因子指标，与本研究结果一致。
4 结论
本研究表明，构建最小数据集可对长江流域赣北棉区不同施氮措施下土壤质量进行精准量化评价，最小数据集选取土壤容重、全磷、硝态氮、碱解氮、有效磷、速效钾、碳氮比共 7 个指标，指标简化率达 56.25%。研究区域土壤质量由高到低顺序表现为减氮 20% 并配施有机肥 >常规施氮 >单纯减氮 20%，减氮 20% 并配施有机肥在保持土壤质量水平基础上，有效提升产量与产量稳定性。本研究为长江流域棉区棉花产量表现与土壤质量协同提升提供参考依据。