玉米马铃薯秸秆混合腐解的非加性效应 植物生态学报    2023, 47 (12): 1728-1738.   DOI: 10.17521/cjpe.2022.0339

图5 秸秆分解率与单一碳源的相关性热图。SDR, 秸秆分解率。AA, 氨基酸; AM, 胺类; CA, 羧酸; CH, 碳水化合物; PA, 酚类化合物; PM, 多聚物。MS, 玉米秸秆; PS, 马铃薯秸秆; XS, 混合秸秆。*, p < 0.05; **, p < 0.01; ***, p < 0.001。

正文中引用本图/表的段落

整个分解期, 马铃薯秸秆分解率与CH、CA、PM、PA呈显著负相关关系, 玉米秸秆与CH呈显著负相关关系(图5)。随机森林回归模型表明, 土壤铵态氮、溶解性有机碳、硝态氮含量和秸秆C:N是驱动混合秸秆分解的关键土壤环境因子(图6)。而土壤因子(铵态氮、溶解性有机碳含量), 秸秆C:N和CH (D-赤藻糖醇和D,L-α-甘油)是驱动玉米秸秆分解的关键因子。对于马铃薯秸秆而言, CH (D-木糖、N-乙酰基-D-葡萄胺和葡萄糖-1-磷酸盐)、D-半乳糖醛酸、肝糖和土壤环境因子(铵态氮、溶解性有机碳和硝态氮含量)是驱动其分解的关键因素。

本文的其它图/表

• 表1 玉米秸秆(MS)和马铃薯秸秆(PS)原样基本性质
  
• 表2 秸秆填埋前田间实验小区土壤基本化学性质
  
• 图1 秸秆分解袋填埋示意图。MS, 玉米秸秆; PS, 马铃薯秸秆; XS, 混合秸秆。
  
• 表3 不同分解环境中混合秸秆的非加性效应
  
• 图2 不同时期秸秆分解率变化(平均值±标准差)。I, 玉米马铃薯间作; M, 玉米单作; P, 马铃薯单作。MS, 玉米秸秆; PS, 马铃薯秸秆; XS, 混合秸秆。不同大写字母表示不同分解环境同种秸秆分解率差异显著; 不同小写字母表示不同秸秆同一分解环境下秸秆分解率差异显著; 星号表示不同秸秆间分解率差异显著(**, p < 0.01; ***, p < 0.001)。
  
• 表4 培养120 h秸秆降解微生物平均颜色变化率(AWCD)、Simpson指数和Shannon-Wiener指数(平均值±标准差)
  
• 图3 秸秆微生物对单一碳源的利用率。AA, 氨基酸; AM, 胺类; CA, 羧酸; CH, 碳水化合物; PA, 酚类化合物; PM, 多聚物。I, 玉米马铃薯间作; M, 玉米单作; P, 马铃薯单作。MS, 玉米秸秆; PS, 马铃薯秸秆; XS, 混合秸秆。
  
• 图4 不同秸秆(A、B)和不同分解环境(C、D)下单一碳源利用率(平均值±标准差)。不同小写字母表示不同处理下同种碳源含量差异显著(p < 0.05)。AWCD, 孔平均颜色变化率。AA, 氨基酸; AM, 胺类; CA, 羧酸; CH, 碳水化合物; PA, 酚类化合物; PM, 多聚物。I, 玉米马铃薯间作; M, 玉米单作; P, 马铃薯单作. MS, 玉米秸秆; PS, 马铃薯秸秆; XS, 混合秸秆。
  
• 图6 马铃薯秸秆、玉米秸秆和混合秸秆分解率驱动因素的随机森林回归模型分析。图中仅展示了|均方误差| ≥3.0%的驱动因子。MS, 玉米秸秆; PS, 马铃薯秸秆; XS, 混合秸秆。AN, 铵态氮含量; AP, 速效磷含量; DGA, D-半乳糖醛酸; DL, D,L-a-甘油; DOC, 溶解性有机碳含量; DX, D-木糖; GL, 肝糖; GP, 葡萄糖-1-磷酸盐; I-a, I-赤藻糖醇; NADG, N-乙酰基-D-葡萄胺; NN, 硝态氮含量。*, p < 0.05; **, p < 0.01。
  
• 图7 土壤性质、碳源和腐解秸秆碳氮比(C:N)对混合秸秆(A)、玉米秸秆(B)和马铃薯秸秆(C)分解率(SDR)影响的结构方程模型。实线表示负相关(蓝色)和正相关(红色), 虚线表示相关性不显著。AN, 铵态氮含量; DOC, 溶解性有机碳含量; NN, 硝态氮含量。MD, 微生物功能多样性, 用Shannon-Wiener指数和Simpson指数表示; CH, 碳水化合物, 用来I-赤藻糖醇(I-a)和D, L-a-甘油(DL)表示; CG, 碳源。GFI, 拟分优度指数; RMSEA, 均方根近似误差。*, p < 0.05; **, p < 0.01; ***, p < 0.001。PCA1, 马铃薯秸秆中D-木糖、N-乙酰基-D-葡萄胺、葡萄糖-1-磷酸盐、D-半乳糖醛酸和肝糖的第一主成分。