【研究意义】土壤酸化是我国农业集约化之后产生的主要土壤问题［1］。酸性土壤环境中过高的交换性Al3+阻碍作物根系生长发育，从而抑制作物对养分的吸收，过低的pH导致土壤养分亏缺［2-4］，土壤酸化和肥力退化最终造成农作物大幅减产甚至绝收［5-8］。【前人研究进展】施用土壤调理剂直接中和土壤酸度是改良酸性土壤的重要措施之一［5］。通过降低土壤酸度来发挥作用的土壤调理剂一般呈碱性，CaO和MgO是其常见的成分，其作用原理是利用调理剂中溶解出的Ca2+和Mg2+和土壤溶液中的活性酸、交换性Al3+、土壤官能团中的氢以达到降低酸度的目的［4］。针对此类土壤调理剂对酸性土壤的改良效果已有不少研究，但是多数研究只针对土壤酸度指标和肥力单因素的改良效果进行描述和分析［9-13］，而对改良后酸性土壤肥力状况的综合评价的研究报道尚较有限。土壤肥力作为一个综合指标，其优劣直接影响作物产量。在土壤质量评价研究中，使用频率较高的土壤指标包括有机质、pH、有效磷、速效钾、全氮、重金属和交换性盐基离子等［14］，这些评价指标的选取仅依据经验，难免带有主观性［15］。主成分分析法（ Principal Component Analysis，PCA） 通过线性变换将多个指标转化为相互独立的能充分反映总体信息的少数主成分，能最大程度地减少数据冗余且客观准确地筛选出指标的变异性［16-17］，被越来越多应用在土壤质量定量评价中［18-21］。
【本研究切入点】改良后酸性土壤的肥力状况对酸性土壤的科学改良具有参考意义，客观综合地对改良后的酸性土壤进行评价显得尤为重要。【拟解决的关键问题】本研究利用主成分分析法和土壤肥力指标间的相关性分析筛选出能够独立、敏感地反映土壤肥力的最小数据集库（MDS），通过隶属度函数将最小数据集中的指标全部转化，绘制由单个肥力指标的隶属度值组成的雷达图，直观反映土壤调理剂不同用量下酸性土壤肥力的整体状况及单个指标间的差异，从而确定由土壤调理剂用量导致的土壤肥力的限制因子。最后，通过2种土壤综合肥力指数模型计算出土壤调理剂不同用量下的土壤肥力综合指数，从而为更系统地认识土壤调理剂对酸性土壤肥力的改良效果及酸性土壤的科学改良提供参考。
1 材料与方法
1.1 试验区概况
试验场地位于福建省邵武市水北镇杨梅岭村（117°27′41.48″E， 27°23′53.12″N，高程208 m），耕地类型为由红壤发育而来的黄泥田，前作为空心菜，地下水埋深大于0.5 m。土壤pH为4.47，交换性酸度为1.55 cmol/kg，有机质含量为31.14 g/kg，总氮为1.49 g/kg，碱解氮为119.50 mg/kg，有效磷为61.97 mg/kg，速效钾为60.44 mg/kg。
试验区年平均温度17.7 ℃，全年以7月份最热，月平均温度27.5 ℃。1月份最冷，月平均温度6.8℃。该地区雨量丰沛，年平均降雨量1 770 mm，最大降雨量为2 403 mm，最小为1 231 mm。年蒸发量为1 347.6 mm，其中7—9月蒸发量最大，达到155～240 mm，12—2月蒸发量最小，蒸发量为50～60 mm。年平均相对湿度为82%，一年内相对湿度变化不大，春季和雨季到来之前，随气温逐渐升高，相对湿度低于平均值。试验区全年日照时数达1 740.4 h，平均日照率39%，≥10℃积温为5 597.2 ℃，无霜期平均为264 d。
1.2 试验材料
供试小白菜品种为闽樟五月慢。土壤调理剂由江苏诺丽慧农农业科技有限公司提供，由海洋贝类发酵造粒烘干制备而成，pH范围在10～11，主要成分为30%CaO、15%MgO等中微量元素，能对酸性土壤进行调节，提高土壤pH值。对经济作物土壤调理剂建议施用量为150～600 kg/hm2。
1.3 试验方法
试验设施用土壤调理剂150、300、450、600 kg/hm2和空白对照5个处理（分别记为T150、T300、T450、T600、CK），每个处理 3次重复，完全随机排列，小区面积12 m2（3 m×4 m）。土壤调理剂施用方法为表面撒施后翻耕，深度约为10 cm。翻耕后起垄，垄长3 m、宽2 m、高0.2 m，垄间距1 m。各试验处理除了土壤调理剂用量不同外，其他耕作措施及田间日常管理等方面均完全一致。小白菜幼苗于2019年1月9日定植于垄上，每垄定植14行10列，行距株距均为0.2 m。定植两周后第一次施肥（鄂中15-15-15生态级多肽纯硫基复合肥，总养分≥45%），用量为333.33 kg/hm2，于2019年2月24日追肥，肥料品种与用量与第一次相同。小白菜于2019年3月22日采收，共定植71 d。每个小区取5颗小白菜作为代表，以其平均值作为参试材料的实测值。待小白菜全部收获后，分别在不同处理的地块取5点混合土样（0～20 cm），自然风干后测定土壤各项指标。
本试验共涉及14项土壤指标，测定方法［22］如下：土壤pH值采用土水比（ W∶W） 为1∶2.5，交换性酸度（EA）及交换性H+（Ex-H）采用KCl交换-中和滴定法，交换性Al3+（Ex-Al）为交换性酸与交换性H+之差，交换性K+（Ex-K）、交换性Na+（Ex-Na）采用乙酸铵溶液交换-火焰光度法，交换性Ca2+（Ex-Ca）、交换性Mg2+（Ex-Mg）采用乙酸铵交换-原子吸收分光光度法，交换性盐基（EB）为交换性K+、交换性Na+、交换性Ca2+、交换性Mg2+之和，总氮（TN）采用半微量开氏法，碱解氮（AN）采用碱解扩散法，有效磷（AP）采用碳酸氢钠浸提-钼锑抗比色法，速效钾（AK）采用NH4OAc浸提-火焰光度法，有机质（OM）采用重铬酸钾容重法-外加热法测定。
小白菜地上部分鲜重：收获时沿土壤表面用镰刀割断小白菜地上部分，用干净软布擦拭沾附在叶片上的土粒后称取地上部分鲜重。
试验数据和图表采用Microsoft Excel 2007和SPSS20.0软件进行处理。
1.4 土壤肥力评价方法
1.4.1 评价土壤肥力的最小数据库集（MDS）及各评价指标权重的确定 利用主成分分析和土壤肥力指标间的相关性分析［23］，从与酸性土壤肥力密切相关的土壤属性指标中筛选出MDS。为统一量纲，先将所有数据通过隶属函数进行转换［24］。利用主成分分析法筛选MDS评价指标时，通过计算变量的Norm值避免该变量在其他特征值≥1的主成分上信息丢失的缺陷［25］。将肥力指标按照其在主成分的荷载进行分组，分组后根据组内Norm值对指标进行筛选，结合指标间的相关系数，以及指标的易测性、准确性、稳定性和实用性等原则，剔除高度相关的多余指标，保留与其他指标相关性均较低的指标，最终进入MDS［25-27］。最后，通过计算各保留指标在主成分分析中得到的公因子方差占公因子方差总和的百分比来表征各指标的权重系数［17］。
1.4.2 单个肥力指标隶属度函数值的计算及其雷达图的绘制 根据各指标对土壤肥力质量影响的特点，选用“S”型和抛物线型两种隶属度函数对肥力指标进行处理，表达式如下：
式中，Ki为指标隶属度，x为指标实测值，x1、x2、x3、x4为对应隶属度函数的临界值。
根据试验土壤特点，参考第二次全国土壤普查标准，结合当地生产实践经验，为各肥力指标选取适宜的隶属度函数类型及临界值（表1）。将各土壤肥力指标的实测值和对应隶属度函数的临界值带入表达式，得到各肥力指标的隶属度值。利用计算出的各肥力指标的隶属度值绘制雷达图，以反映土壤调理剂不同用量下单个肥力指标的状态及土壤肥力的整体状况。
表1 土壤肥力指标隶属度函数类型及临界值
Table 1 Membership function type of soil fertility indicators and their critical values
指标Indicator函数类型Function type x1 x2 x3 x4 pH 抛物线型 4.5 5.5 6.5 7.5 Ex-Ca（mg/kg） S型 700 1000 TN（g/kg） S型 0.75 2 Ex-Mg（mg/kg） S型 100 200 OM（g/kg） S型 20 40
1.4.3 土壤肥力指数的计算 采用模糊数学中的综合肥力指数评价模型IFI（integrated soil fertility indices）及权重加权求和指数模型ADD FQI（additive fertility quality indices）对土壤肥力进行比较［28-29］，计算公式如下：
式中，Ki表示第i个指标的隶属度，wi表示第i个指标的权重，n表示最小数据集中参评指标的个数（n=5）。
为了更加直观地反映土壤调理剂不同用量下的土壤肥力状况及对应的小白菜产量，绘制2种指数模型下土壤肥力指数折线图并结合不同处理对应的小白菜产量进行分析。
2 结果与分析
2.1 土壤肥力评价最小数据库集及各指标权重的确定
由表2可知，特征值≥1的主成分有3个（PC-1、PC-2和PC-3），累计贡献率达到95.79%，能够解释绝大部分的原始信息。结合表3可知，在第1组中，pH与交换性总酸达极显著相关，交换性H+与pH、总酸、交换性Al3+、交换性盐基、交换性Ca2+、交换性Na+相关性均＞0.5；交换性Ca2+与交换性盐基、交换性Na+达极显著相关，总氮与交换性K+达显著相关，与碱解氮、有效磷、速效钾达极显著相关，因此保留pH、交换性Ca2+、总氮；第2组中，交换性Al3+和第1组中保留的pH达极显著相关，故剔除，与交换性Mg2+达显著相关的指标为碱解氮、速效钾，但未在第1组中保留，因此第2组中只保留交换性Mg2+一个指标；第3组中只含有有机质这一个因子，故保留。综上，最终进入MSD的指标有：pH、交换性Ca2+、总氮、交换性Mg2+和有机质5个指标。经1.4.1方法计算得出，pH、交换性Ca2+、总氮、交换性Mg2+和有机质的权重系数分别为0.071、0.074、0.074、0.075和0.072。
表2 土壤肥力指标主成分因子荷载、Norm值及公因子方差
Table 2 Principal component factor load, Norm value and common factor variance of soil fertility indicators
Grouping PC-1 PC-2 PC-3 Norm 公因子方差Common factor variance pH 1 0.74 0.62 -0.08 2.41 0.95 EA 1 0.71 0.68 0.03 2.42 0.98 Ex-H 1 0.69 0.60 0.29 2.28 0.92 Ex-Al 2 0.63 0.63 -0.15 2.18 0.82 EB 1 0.92 0.07 -0.33 2.54 0.96 Ex-K 1 0.89 -0.44 0.01 2.58 0.98 Ex-Ca 1 0.94 0.08 -0.32 2.59 1.00 Ex-Na 1 0.87 0.13 -0.35 2.41 0.89 Ex-Mg 2 0.37 0.79 0.49 2.04 1.00 TN 1 0.78 -0.55 0.29 2.44 1.00 AN 1 0.65 -0.68 0.34 2.31 1.00 AP 1 0.72 -0.62 0.22 2.38 0.96 AK 1 0.62 -0.69 0.36 2.28 1.00 OM 3 -0.27 0.63 0.70 1.77 0.97主成分特征值Principal component eigenvalue 7.36 4.49 1.57主成分贡献率Principal component contribution rate（%） 52.57 32.04 11.18累计贡献率Accumulative contribution rate（%） 52.57 84.61 95.79指标Indicator分组
表3 土壤肥力指标间的相关系数
Table 3 Correlation coefficient between soil fertility indicators
注：** 表示极显著相关，* 表示显著相关。
Note：** means extremely significantly correlated at the 0.01 level, * means significantly correlated at the 0.05 level.
指标Indicator pH EA Ex-H Ex-Al EB Ex-K Ex-Ca Ex-Na Ex-Mg TN AN AP AK OM pH 1 EA 0.99** 1 Ex-H 0.79 0.87 1 Ex-Al 0.97** 0.94* 0.65 1 EB 0.71 0.67 0.64 0.59 1 Ex-K 0.36 0.32 0.39 0.23 0.81 1 Ex-Ca 0.76 0.70 0.62 0.66 0.99** 0.81 1 Ex-Na 0.68 0.66 0.67 0.54 0.99** 0.75 0.96** 1 Ex-Mg 0.72 0.82 0.88 0.66 0.24 0 0.26 0.26 1 TN 0.23 0.20 0.27 0.14 0.58 0.93* 0.59 0.48 0 1 AN 0.03 0.01 0.13 -0.07 0.43 0.87 0.44 0.34 -0.13 0.98** 1 AP 0.18 0.13 0.13 0.12 0.52 0.89* 0.56 0.40 -0.11 0.99** 0.97** 1 AK 0.02 -0.01 0.09 -0.07 0.39 0.85 0.40 0.30 -0.14 0.97** 0.99** 0.97** 1 OM 0.09 0.24 0.45 0.05 -0.40 -0.49 -0.42 -0.34 0.75 -0.37 -0.37 -0.47 -0.36 1
2.2 利用雷达图对单个肥力指标状态及土壤肥力进行评价
图1 MDS肥力指标隶属度函数值雷达图
Fig.1 Radar chart for membership function values of MDS fertility indicators
利用计算出的各肥力指标隶属度值绘制雷达图，见图1，由图1可知，单个肥力指标的隶属度函数值均好于CK，即施用土壤调理剂后土壤的肥力单因素都得到了改善，其中，不同处理间pH值和交换性Mg2+的隶属度函数值呈现明显的等级分化，其余3个指标的隶属度函数值分布较为集中，所以pH值和交换性Mg2+的状态直接影响到代表肥力的五边形的分布及面积大小，说明土壤调理剂的用量会对土壤pH和交换性Mg2+的状态造成较大影响，因而土壤pH和交换性Mg2+的改善程度限制了土壤肥力的改善程度。施用土壤调理剂处理的交换性Ca2+隶属度函数值均好于CK且达到最佳状态，说明施用土壤调理剂均可以很好地改善土壤中交换性Ca2+的状态。施用土壤调理剂处理的总氮状态均好于CK，且都处于较好状态。图1中有机质的隶属度函数值均介于0.5～0.9之间，虽然不同处理间的有机质隶属度函数值存在波动，但土壤有机质一般比较稳定［30］，种植时间只有71 d，处理间有机质的差异很可能是由于大田本身有机质的分布不均造成的，而土壤调理剂的施用不构成主要原因。在土壤调理剂不同用量条件下，从由5项参评因子组成的综合肥力五边形的面积和分布来看，面积最小的是CK，T150处理的面积略大于CK，T600处理的面积大于T500，但分布明显偏向下方，T300处理的面积明显大于T600处理，但五边形整体明显向上方偏移，T450处理的面积及分布相对较好，但仍未达到各指标均处于最佳状态的正五边形。由此可见，土壤调理剂不同用量会造成土壤肥力的明显差异，其中，土壤调理剂用量造成土壤pH值和交换性Mg2+的差异是土壤肥力的主要限制因子。
2.3 土壤肥力综合评价
由图2可知，IFI和FQI的折线变化趋势基本一致，肥力排序均为T450＞T300＞T600＞T150＞CK，与图1结果相符。T450处理肥力单因素隶属度函数值不都是最大，但是通过2种指数模型计算后T450处理的肥力综合得分最高，与图1观察到的结果一致，小白菜产量也是最高，说明本试验中土壤调理剂的最佳施用量为450 kg/hm2；T300处理的肥力综合指数略低于T450处理，结合图1，T300处理的综合肥力指数五边形由于交换性Mg2+和有机质隶属度函数值的偏差使得整体明显偏向上方，虽然改良后土壤的pH值、总氮和交换性Ca2+达到最佳状态，但是交换性Mg2+和有机质隶属度函数值的不足仍然影响了土壤肥力综合指数的提升，小白菜产量相比CK有显著提高，但并不是各处理中的最高产量，说明肥力单因素的最佳并不代表肥力的最佳；T600、T300处理的情况类似，虽然改良后土壤中交换性Ca2+、总氮和有机质的状态得到改善，但是极低的pH隶属度函数值和中等的交换性Mg2+隶属度函数值降低了T600处理的综合肥力指数，虽然小白菜产量相较CK有了明显提高，但不是各处理中的最高产量；T150处理的肥力综合指数略高于CK，虽然改良后的总氮、交换性Ca2+状态最佳，有机质状态也得到改善，但其pH和交换性Mg2+状态极差，因此小白菜产量相较CK并没有显著提高。
图2 土壤调理剂不同用量下的产量及肥力指数
Fig.2 Yield and soil fertility indicators under soil conditioner with different dosages
柱状小写英文字母不同者表示差异显著
Different lowercase letters on the bar chart represent significant differences
3 讨论
从试验结果来看，虽然土壤肥力在施用土壤改良剂后都得到改善，但土壤pH和交换性Mg2+的改善程度限制了土壤肥力的改善程度。酸性土壤中镁普遍缺乏［31］，而镁是植物光合作用必需的营养元素［32］，且过低的土壤pH会加速土壤养分的流失，因此酸性土壤中有效镁的含量会对酸性土壤的肥力及作物产量造成限制［33］。试验使用的土壤调理剂pH范围为10～11，主要成分为30%CaO、15%MgO等中微量元素，施用后能够直接中和一部分土壤酸性并对酸性土壤中缺失的钙、镁离子进行直接补充，然而改良后的酸性土壤的pH以及土壤中的钙、镁离子含量与土壤调理剂的施用量并不存在显著线性关系。可能原因是调理剂施用前期与土壤中的活性酸中和消耗，后期土壤中的潜性酸缓慢释放土壤导致pH下降［11］。大田土壤中潜性酸的分布不均对土壤pH的下降会造成影响，而土壤中的交换性Mg2+在一定范围内会随pH的升高而增加［11］。同时也会受土壤改良剂中的钙、镁比例造成的影响，虽然钙、镁离子和土壤溶液中的质子反应都能达到降酸目的，但是当矿物中的钙替换为镁时，矿物的晶体结构将发生改变，而这一结构的改变将导致矿物的溶解度降低，进而影响降酸效果［34-35］。
土壤调理剂的不同用量会造成土壤肥力的明显差异，但是土壤调理剂中并未含有可以直接补充土壤中氮素的成分，土壤中总氮的增加主要是依靠氮肥的施用，所有各处理的氮肥施用量相同，而添加了土壤调理剂的处理的总氮状况好于未添加土壤调理剂的处理，可能原因是土壤调理剂改善了土壤环境，增强了土壤对总氮的吸持能力。添加土壤调理剂并不能增加土壤中的有机质含量，而有机质能对土壤酸化起到很好的缓冲作用并有利于作物生长［36-37］，因此建议在施用碱性土壤调理剂改良土壤的同时注意土壤中有机质的补充。
探讨不同调理剂对酸性土壤改良效果的研究已有很多，但大多集中在对土壤酸度指标和肥力单因素变化的描述和分析，决定小白菜产量的是土壤肥力，单个肥力指标的改善虽然有一定程度的改良效果，可以促进小白菜产量的提高，但是不能起到显著增产作用，因此改良土壤酸化必须做到土壤酸度改良与肥力提升同步进行，对土壤改良的效果评价也不应该只关注单个指标的改善，而应该对土壤肥力进行综合评价。当土壤调理剂用量为450 kg/hm2时，虽然土壤酸度与土壤肥力同步提升，小白菜显著增产，但是土壤总氮、交换性Mg2+、pH、有机质并未达到最佳状态，说明土壤肥力仍有提升空间，土壤调理剂的最佳用量还有待进一步验证，更加合理的针对酸化土壤的改良配方也仍需进一步探索。
4 结论
（1）通过主成分分析和土壤肥力指标间的相关性分析，从14项与酸性土壤肥力密切相关的土壤属性指标中筛选出酸性土壤肥力评价的最小数据集库（MDS）中包括pH、交换性Ca2+、总氮、交换性Mg2+、有机质5个肥力指标，这5个肥力指标是酸性土壤肥力评价的高度敏感指标，是酸性土壤质量恢复与调控的主要目标。
（2）施用土壤调理剂可以提升酸性土壤肥力，肥力提升的程度受调理剂用量控制，其中土壤调理剂用量造成的pH和交换性Mg2+差异是肥力的限制因子。
（3）土壤肥力是小白菜产量的决定因素，单个肥力指标的改善虽然有一定程度的改良效果，但是不能起到显著增产作用，因此土壤酸化改良应参考肥力综合值进行改良效果评价。
（4）当土壤调理剂的施用量为450 kg/hm2时，土壤综合肥力指数最高，小白菜产量最高，因此土壤调理剂的建议施用量为450 kg/hm2。
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