2026, Vol. 47
土壤盐渍化是全球范围内制约农业生产的重要环境胁迫因子，其本质是土壤中可溶性盐分或交换性钠离子的异常积累，导致土壤物理结构劣化、化学性质恶化及生物学活性受抑，最终严重削弱土地生产力和生态系统功能[1]. 其形成机制复杂，通常归因于自然驱动因子与人为干扰活动的耦合作用. 在自然条件下，干旱/半干旱气候区强烈的蒸发蒸腾作用远超降水补给、地下水位抬升以及地形低洼排水不畅等因素，易驱动盐分向地表迁移富集，形成原生盐渍土[2]. 然而，随着全球气候变化背景下水资源压力增大与农业集约化程度的持续加深，次生盐渍化问题日益凸显并成为盐渍土增长的主要来源. 次生盐渍化特指原本非盐渍化的土壤，因人类活动（如长期高频灌溉导致浅层地下水位抬升、过量施用化肥造成离子失衡与盐分积聚、农田排水系统不完善等）而诱发盐分离子（尤其是Na+）在耕层土壤中重新分布与显著积累的过程. 这一过程往往具有发展迅速、初期隐蔽性强、后期治理难度大等特点，极易引发耕地质量退化、生产力下降乃至农田撂荒等一系列严峻生态与经济问题[3，4].
面对盐渍化对粮食安全和生态安全的持续威胁，探索经济有效、环境友好的盐渍土改良与可持续利用技术具有重大战略意义. 在众多改良措施中，秸秆还田作为一种重要的农业废弃物资源化途径，因其兼具资源循环利用与土壤改良修复的双重潜力，在盐碱化地区受到广泛关注和应用[5]. 秸秆还田通过多维度、多层次的途径作用于盐渍土系统：物理层面，秸秆腐解提供的大量有机质能显著促进土壤团聚体形成与稳定性，改善土壤孔隙结构，从而增强土壤的持水保墒能力与通气性，有效抑制盐分随毛管水上升向根区富集[6~8]；化学层面，腐解过程中产生的有机酸和腐植酸等活性物质具有强大的离子螯合与络合能力，可促进钠离子的淋滤与置换反应，降低土壤的钠吸附比和碱化度；同时，秸秆矿化释放的钾、钙、镁等阳离子可有效补充盐基离子库，中和交换性钠，改善土壤胶体稳定性[9]；生物层面，秸秆输入为土壤微生物提供了丰富的碳源和能源，有助于激活和重建盐碱胁迫下的土壤微生物群落结构与功能多样性，促进养分转化循环，增强作物的营养吸收效率与抗逆性[10].
尽管秸秆还田在盐渍土改良方面的潜力已被广泛认可，现有实证研究却呈现出显著的结论异质性. 这种不一致性体现在改良效果（如盐分降低幅度和作物增产率）的波动性上，且受到秸秆类型（如玉米、小麦和水稻）、还田方式（如粉碎深翻、覆盖免耕和堆沤后施用）、还田量、还田周期、区域土壤本底性质（如质地和初始盐渍化程度）、气候条件（如降水量和蒸发量）以及作物类型等多种因素的复杂交互影响[11~13]. 这种机制复杂性与效应不确定性极大地制约了研究成果向规模化和标准化田间实践的转化，也给技术推广和政策制定带来挑战.
因此，迫切需要一种能够有效整合碎片化研究证据、进行系统性量化评估的研究方法，以科学厘清秸秆还田对盐渍土改良及作物生产力提升的总体效应强度，并深入解析关键调控因素的作用规律. Meta分析方法凭借其对独立研究结果进行定量综合与异质性分析的强大能力，为解决上述问题提供了理想工具. 通过系统整合国内外公开发表的、符合质量标准的田间试验研究数据，Meta分析能够超越单一研究的局限性，揭示秸秆还田在盐渍土改良与作物增产方面的平均效应大小，并定量评估不同调节变量对效应稳定性的贡献[14，15]. 基于此，本研究拟采用Meta分析方法，量化评估秸秆还田对我国盐渍化土壤盐分含量（电导率EC）动态变化和主要农作物产量的总体改良及提升效应；深入剖析秸秆类型、还田方式、还田量、初始盐渍化程度和气候区域等关键调节变量对上述效应的影响规律及其作用机制. 本研究通过系统和定量化的证据整合，以期为优化盐渍土区秸秆资源化利用技术模式、提升盐碱障碍土壤生产力和推动区域农业可持续发展提供坚实的科学依据和决策支持.
1 材料与方法 1.1 文献检索与数据收集本研究以谷歌学术（Google Scholar）、Web of science以及中国知网（CNKI）等主流数据库为检索平台，采用“改良剂”“改良”“盐碱土”“盐渍土”“秸秆还田”等关键词，并通过上述关键词的多种组合方式进行文献检索. 文献检索的时间范围截至2025年1月，共获得中英文相关文献6 206篇. 对检索到的文献进行严格的筛选，具体标准如下：①研究试验区需位于中国大陆境内（图 1），且土壤类型为盐碱土；②研究类型限定为田间试验，不包括温室或盆栽等试验；③研究中需包含至少一种秸秆还田处理及一个对照组（即无秸秆还田处理），且每个处理需设置不少于3次重复；④每项独立研究需报告至少一项关键数据，包括土壤电导率或作物产量，且相关数据须可直接从文本、表格或图像中获取，能够提取或计算出平均值、样本量及标准偏差或标准误. 对于仅以图形形式呈现的数据，采用Getdata Graph Digitizer2.24软件（http://getdata-graph-digitizer.com）进行数据提取.
|
基于自然资源部标准地图服务网站下载的底图制作，底图边界无修改，审图号：GS（2019）1827号 图 1 我国境内纳入本Meta分析的田间试验研究地点空间分布示意 Fig. 1 Spatial distribution of field experimental locations included in this Meta-analysis within China |
本研究最终共纳入符合筛选标准的文献40篇，涵盖了325组土壤盐度相关指标数据以及256组作物产量数据. 研究通过对纳入文献的正文、表格及图像资料进行系统梳理和数据提取，详细记录了各项秸秆还田措施的信息，包括秸秆还田量、秸秆种类、还田方式与还田深度等. 同时，收集了土壤盐分指标及相应的作物产量数据，用于后续的统计与分析. 此外，纳入文献涉及的中国境内田间试验地点分布情况如图 1所示，充分反映了研究样本的地域代表性和空间分布特征.
此外，为开展亚组分析，本研究进一步提取并整理了以下信息：①研究区域的气候特征，包括试验地点的年均气温、年均降水量及年均蒸发量；②土壤的初始理化特性和作物类型，主要包括土壤初始盐渍化程度、初始pH值及所种植的作物类别；③秸秆还田的具体实施模式，涵盖秸秆的种类、还田用量、还田方式、秸秆处理长度以及还田深度等变量.
1.2 Meta分析方法本研究采用R4.4.3软件平台，并结合Metafor软件包进行Meta分析[16]. 为量化秸秆还田模式对盐渍土改良效果的影响，本研究以自然对数反应比（lnR，natural logarithm response ratio）作为效应量指标，进而衡量秸秆还田在改良盐渍化土壤方面的作用程度[17]. 具体而言，lnR的计算见式（1）.
| (1) |
式中，Xt表示秸秆还田处理组的均值，Xc表示对照组（无秸秆还田处理）的均值.
相应的组内效应量方差（VlnR）的计算见式（2）.
| (2) |
式中，St和Sc分别为秸秆还田处理组与对照组的标准差，nt和nc为两组的样本量.
当原始文献中仅提供标准误（SE）而未报告标准差（SD）时，将SE转换为SD[式（3）].
| (3) |
式中，
对于原始数据中缺失对照组或处理组标准差值的情形，采用“Bracken1992”的方法对缺失值进行插补处理. 每个效应值的加权因子（wi）与其方差的关系式见式（4）：
| (4) |
由于纳入研究通常在不同梯度下设置多个秸秆还田处理，因此在数据整理与分析过程中，本研究针对每一个处理组均分别与相同对照组进行效应值（lnR）的计算. 这种做法导致了多个处理组共享同一对照组，违背了Meta分析中效应值独立性的假设[18]. 为有效应对这种非独立性，本研究构建了一个方差-协方差矩阵，并将其用于最终的方差估算[19]. 具体计算见式（5）.
| (5) |
式中，
此外，鉴于不同效应值可能来源于同一篇文献，模型存在数据层次结构上的潜在不匹配. 为解决这一问题，并充分考虑文献间的非独立性，本研究引入了带有随机效应的层次嵌套模型[20]，以调整出版物层面的变异性，提升总体效应值估算的准确性与可靠性[21].
最终加权平均的自然对数反应比（加权效应值，lnRmean）按式（6）计算：
| (6) |
式中，lnRi和wi分别为第i个样本的效应值和权重.
为便于结果的实际解释，将合成的总体效应值转换为相对于对照组的百分比变化，计算公式见式（7）.
| (7) |
如果某解释变量对土壤盐分或作物产量的影响显著，则其95%置信区间不应包含0. 考虑到土壤初始理化特性（如初始盐渍化程度和初始pH）、气候因子（如年平均气温、年平均降水量和年平均蒸发量）以及秸秆还田特征（如秸秆类型、秸秆长度、还田量、还田方式和还田深度），本研究对数据进行了多亚组划分，具体的分组标准见表 1. 为了评估模型的异质性，本研究采用了Qm统计量. 当P值小于0.05时，表明Qm统计量达到了统计学显著性，从而说明解释变量对效应值的异质性具有显著贡献.
|
表 1 本Meta分析中亚组分析所用解释变量的分类标准 Table 1 Classification criteria for explanatory variables used in subgroup analyses of this Meta-analysis |
为了评估文献中可能存在的发表偏倚，本研究引入了失安全系数作为判断标准. 通常认为，当失安全系数大于5k+10（其中k为纳入研究的数量）时，表明Meta分析结果较为稳健，不易受到未发表研究的影响，从而增强了研究结论的可靠性. 在本研究中，所有效应量的失安全系数均明显大于5k+10，这表明发表偏倚的风险较低，且所得结论具有较强的可信度.
2 结果与分析 2.1 秸秆还田对土壤盐分和作物产量的总体效应及总体异质性根据Meta分析结果，与对照组（无秸秆还田处理）相比，秸秆还田在降低土壤盐分和提升作物产量方面均表现出极显著的积极作用（P<0.05，图 2）. 这一结果明确表明，秸秆还田作为一种农业管理措施，在改善土壤理化性质、促进作物生长方面具有重要的应用价值，并且其作用具有高度的统计学显著性. 具体而言，秸秆还田处理使土壤盐分含量平均降低了22.14%，显示出其在盐碱土壤改良中的有效性，有助于提高土壤质量，为作物的正常生长和农业可持续发展提供有力保障. 同时，作物产量平均提高了29.11%，充分显示了秸秆还田在促进作物产能、提升粮食安全方面的潜力和实际意义.
|
均值表示合成效应量，n为纳入样本量，22.14%表示秸秆还田降低土壤电导率22.14%的总效应，29.11%表示秸秆还田增加作物产量29.11%的总效应，I2为总体异质性；每个样本的效应值及其95%置信区间按效应大小递增排列；红色表示效应值显著为负，蓝色表示效应值显著为正，灰色表示效应值无统计学显著性；虚线为效应值为0的基准线，红色竖线表示合成总体效应量 图 2 秸秆还田对土壤电导率和作物产量的总体效应 Fig. 2 Overall effects of straw returning on soil electrical conductivity and crop yield |
在总体异质性分析中，土壤盐分和作物产量的异质性I2分别达到99.97%[图 2（a）]和98.20%[图 2（b）]，均远高于常规阈值75%[22]，表明不同研究间的效应值存在高度异质性. 这种高水平的异质性反映了在不同地区、不同作物类型、不同土壤条件以及不同秸秆还田措施下，秸秆还田对土壤盐分和作物产量的影响可能存在显著差异. 因此，虽然总体效应呈现出一致且显著的改善趋势，但具体实施效果受到诸多情景因素的影响. 针对上述异质性问题，本研究将在后文通过亚组分析，进一步探讨不同土壤类型、作物类别及秸秆还田处理模式对土壤盐分和作物产量的调节作用，以揭示秸秆还田措施在不同生态与管理情景下的适应性与效应差异.
2.2 秸秆还田模式对土壤盐分和作物产量的影响根据表 2，秸秆类型对土壤盐分的影响在不同秸秆类型下的异质性检验未达到显著水平（Qm=6.87，P>0.05），然而其对作物产量的影响则表现出显著差异（Qm=23.87，P<0.05）. 亚组分析进一步表明，当秸秆类型为小麦秸秆时，秸秆还田对土壤电导率和作物产量均具有显著的正向效应（P<0.001）. 具体而言，土壤电导率降低了47.95%[计算公式：（
|
|
表 2 秸秆还田对土壤盐分和作物产量改良效果的分组异质性检验结果1） Table 2 Results of group heterogeneity test for the effects of straw returning on soil salinity and crop yield improvement |
|
括号内的数字表示对应亚组的样本量，黑色虚线为效应值为0的基准线；秸秆覆盖指秸秆覆盖在土壤表层，秸秆深埋指秸秆埋入土壤中一定深度，秸秆混拌指秸秆与土壤混合；统计显著性通过星号表示：*表示显著差异（P<0.05），**表示高度显著（P<0.01），***表示极显著（P<0.001）；右轴上的百分数表示受秸秆还田影响的土壤电导率与作物产量相对于无秸秆还田处理的相对变化率 图 3 不同秸秆还田模式对土壤电导率和作物产量的影响 Fig. 3 Effects of different straw returning practices on soil electrical conductivity and crop yield |
在秸秆还田量方面，无论是对土壤电导率还是作物产量，其异质性检验结果均达到显著水平（Qm=14.61，P<0.01；Qm=14.04，P<0.01；表 2）. 图 3的亚组分析结果显示，当还田量分别为<5、5~10、10~20和>20 t·hm-2时，土壤电导率分别显著降低18.87%（P<0.05）、25.27%（P<0.01）、32.25%（P<0.001）和58.12%（P<0.001），作物产量则分别显著提高15.66%（P<0.001）、17.50%（P<0.001）、31.96%（P<0.001）和49.90%（P<0.001）
异质性检验结果还表明，不同秸秆还田方式对土壤盐分和作物产量的总体影响均未达到统计学显著水平（Qm=3.43，P>0.05；Qm=4.97，P>0.05；表 2）. 然而，图 3中的亚组分析进一步显示，秸秆覆盖方式对土壤电导率的影响达到了极显著水平（P<0.001），而秸秆深埋、秸秆混拌和秸秆生物炭等还田方式对土壤电导率的降低均表现出高度显著的效果（P<0.01）. 其中，秸秆生物炭处理的效果最佳，土壤电导率较对照下降48.18%（P<0.01），作物产量提升33.31%（P<0.001）. 其次依次为秸秆覆盖（电导率下降33.78%，P<0.001；产量增幅29.67%，P<0.001）、秸秆深埋（电导率下降31.14%，P<0.01；产量增幅20.44%，P<0.01）和秸秆混拌（电导率下降23.63%，P<0.01；产量增幅18.33%，P<0.001）.
在秸秆长度方面，表 2的异质性检验显示其对土壤盐分和作物产量的总体影响均未达到显著水平（Qm=5.47，P>0.05；Qm=5.64，P>0.05）. 然而，图 3中的亚组分析进一步揭示，当秸秆长度为0~5 cm时，对土壤电导率具有高度显著的负向效应（P<0.01），降幅为24.02%. 同时对作物产量有极显著的正向效应（P<0.001），增幅为26.09%. 当秸秆长度为5~10 cm时，对土壤电导率无显著影响，但能显著提升作物产量（P<0.001），增幅达16.38%. 当秸秆长度为10~15 cm时，土壤电导率显著降低（P<0.001），降幅为35.91%. 同时作物产量显著增加33.23%（P<0.001）. 当秸秆长度超过15 cm时，对土壤电导率和作物产量的影响均未达到显著水平（P>0.05）.
在秸秆还田深度方面，表 2的异质性检验显示其对土壤盐分和作物产量的总体影响均未达到显著水平（Qm=4.67，P>0.05；Qm=2.52，P>0.05）. 然而，秸秆还田深度为0~20 cm和20~40 cm的处理均对土壤盐分和作物产量产生了极显著的影响（P<0.001）. 其中，20~40 cm深度的处理对土壤电导率的改善最为显著，降幅为37.28%，但对作物产量的提升相对较小，增加了20.17%. 相比之下，0~20 cm处理虽然土壤电导率降幅为23.39%，但对作物产量的提升效果最为明显，增幅达31.55%.
此外，Meta回归分析结果表明（图 4），秸秆还田量与土壤电导率和作物产量之间均存在显著相关性（P<0.05）. 具体而言，秸秆还田量与土壤电导率之间呈显著负相关关系[y＝-0.020 8x-0.130 5，图 4（a）]，而与作物产量之间则呈显著正相关关系[y＝0.006 3x+0.150 1，图 4（b）]，进一步支持了增加秸秆还田量有助于降低土壤盐分和提高作物产量的结论.
|
黑色实线表示线性回归拟合线，红色阴影区域表示95%置信区间；散点的大小反映了每个观测值在回归分析中的权重；同时标注了回归模型的Qm统计量及其对应的显著性水平（P值） 图 4 秸秆还田量与其对土壤电导率和作物产量效应值之间的回归分析 Fig. 4 Regression analysis of the relationship between straw application rate and its effect on soil electrical conductivity and crop yield |
基于表 2结果的异质性分析表明，在秸秆还田模式下，土壤初始pH值对土壤电导率的调节效应未达显著水平（Qm=0.21，P>0.05），但对作物产量的效应值具有显著影响（Qm=9.00，P<0.05）. 土壤初始盐渍化程度对土壤电导率及作物产量的异质性检验结果均不显著（P>0.05）. 相比之下，作物类型对土壤电导率（Qm=16.27，P<0.05）和作物产量（Qm=23.47，P<0.05）均表现出极显著的调节效应. 所有分析模型的I2值均高于97%，表明研究间存在高度的残差异质性，反映出研究对象间的内在差异对效应值变异贡献显著.
亚组分析结果（图 5）揭示了土壤初始pH对秸秆还田效应的调节机制. 在土壤pH<8条件下，秸秆还田虽未显著改变土壤电导率（P>0.05），但使作物产量显著提升19.16%（P<0.001）. 当土壤pH处于8~9区间时，秸秆还田同步实现土壤电导率降低31.09%（P<0.001）和作物产量提高13.55%（P<0.001），表明中性至弱碱性环境最有利于协同改良盐渍化土壤与促进作物生长. 值得注意的是，在强碱性土壤（pH>9）中，秸秆还田对电导率的调控作用未达到显著水平（P>0.05），但作物产量增幅达峰值34.53%（P<0.001），这证实高碱性条件下秸秆还田更倾向于直接驱动增产而非盐分消减.
|
图 5 不同土壤初始性质与作物类型条件下秸秆还田对土壤电导率及作物产量效应的影响 Fig. 5 Effects of straw returning on soil electrical conductivity and crop yield responses under different initial soil properties and crop types |
不同作物对秸秆还田的响应在土壤电导率和产量方面存在显著差异（图 5）. 在土壤电导率响应方面，除棉花外，其余所有作物均表现出电导率的显著降低（P<0.05）. 其中，玉米和向日葵的电导率降幅最为显著，分别达到-35.79%（P<0.001）和-26.52%（P<0.001）. 在产量响应方面，[图 5（b）]显示小麦组产量增幅高达58.68%，显著高于其他作物（P<0.001），表明小麦在盐碱胁迫缓解条件下的生长恢复能力最强. 该结果明确了玉米、向日葵和小麦是秸秆还田协同改良盐渍化土壤的适宜作物.
秸秆还田的改良效果随土壤盐渍化程度呈现显著的梯度响应. 在轻度盐渍化土壤中，秸秆还田对土壤电导率的调节效应未达统计学显著水平（P>0.05），而对作物的增产效果仅为14.91%（P<0.05）. 这表明该措施在轻度盐渍环境下对盐分消减和产量提升的作用有限. 与之形成鲜明对比的是，在中度盐渍化环境下，土壤电导率显著降低32.49%（P<0.001），作物产量显著增加21.24%（P<0.001）. 而在重度盐渍化环境下，土壤电导率极显著的降低了32.98%（P<0.001），同时作物产量显著提高了25.86%（P<0.001），表明秸秆还田对重度盐渍化土壤的改良潜力远高于低盐渍条件.
Meta回归分析证实土壤初始pH是调控秸秆还田效应的关键因子（图 6）. 结果显示，盐渍化土壤初始pH值对秸秆还田降低土壤电导率[图 6（a）]及提升作物产量[图 6（b）]均存在极显著影响（P<0.001）. 值得注意的是，pH升高驱动了秸秆还田作用机制的转化：土壤电导率降低效应呈显著线性递减趋势（y=0.126 3x-1.444 4，P<0.001），而作物产量提升效应则线性增强（y=0.057 3x-0.313 4，P<0.001）. 这表明在碱性土壤环境中，秸秆还田对盐分消减的效能逐渐弱化，但其通过改善土壤理化性质（如有机质积累、结构改良）促进作物生长的作用显著增强，揭示了pH梯度下秸秆还田从“盐分调控”向“产量驱动”的功能转化.
|
图 6 土壤初始pH值与其对土壤电导率和作物产量效应值之间的回归分析 Fig. 6 Regulation of initial soil pH on the effects of straw return on electrical conductivity and crop yield in saline soils |
在秸秆还田模式下，亚组分析表明年平均气温对土壤电导率具有显著的调节作用（Qm=12.89，P<0.05），但对作物产量的影响未达到统计学显著性（Qm=1.16，P>0.05）（表 2）；而年平均降水量与蒸发量对土壤电导率及作物产量的调节效应整体上未表现出显著异质性（P>0.05）. 具体而言，年平均气温显著影响秸秆还田降低土壤电导率的效应（图 7）：当年平均气温>14℃时，电导率降幅最大且极为显著（54.02%，P<0.001）；在8~14℃区间内，降幅为17.82%（P<0.05）；但低于8℃时效应不显著（P>0.05）. 年平均降水量的分组显示，仅当年降水量>400 mm时，秸秆还田显著降低电导率30.63%（P<0.001）. 年平均蒸发量同样表现出调节效应：蒸发量<1 500 mm时电导率显著降低33.22%（P<0.01）；在1 500~2 000 mm区间内降低27.06%（P<0.001）；>2 000 mm时仍显著降低26.38%（P<0.05）. 综上所述，气候因子，特别是温度和蒸发量，显著调节了秸秆还田对土壤电导率的改良效果. 尽管气候变量的整体调节效应未显著影响秸秆还田的作物增产效果（P>0.05），但亚组分析表明特定气候条件下存在显著增产效应：当年均气温为8~14℃时，产量显著提升20.5%（P<0.05）；当年降水量为200~400 mm时，产量增幅达23.78%（P<0.05）；当年均蒸发量>2 000 mm时，产量显著提高37.33%（P<0.001；图 7）.
|
图 7 不同气候条件下秸秆还田对土壤电导率与作物产量的影响 Fig. 7 Effects of straw return on soil electrical conductivity and crop yield under different climatic conditions |
Meta回归分析[图 8（a）~8（c）]进一步揭示气候变量对秸秆还田的盐渍化土壤电导率调控具有显著影响（P<0.05）. 具体而言：年均气温与电导率降低值呈极显著负相关（y＝-0.010 4x-0.221 0，P<0.01），表明温度升高可增强秸秆还田的脱盐能力；年降水量与电导率降低值呈极显著负相关（y＝-0.000 07x+0.061 6，P<0.001），证实降水增加能提升脱盐效果；年均蒸发量与电导率降低值呈显著正相关（y＝0.000 1x-0.452 4，P<0.05），暗示高蒸发量可能通过加剧水分耗散而削弱脱盐效应，导致土壤盐分累积. 气候因子对秸秆还田增产效应同样具有显著调节作用[图 8（d）~8（f）]：年均气温与产量提升幅度呈显著负相关（y＝-0.007 7x+0.252 3，P<0.05），表明高温环境会抑制秸秆还田的增产效益；年降水量与产量提升幅度呈极显著正相关（y＝0.000 1x+0.267 9，P<0.001），证实降水增加可强化增产效应；年潜在蒸发量与产量提升幅度呈极显著负相关（y＝-0.027 7x+0.000 1，P<0.001），揭示高蒸发环境下增产效果显著受限，此现象可能与蒸发诱导的土壤盐分积累有关.
|
图 8 气候因子与其对土壤电导率和作物产量效应值之间的回归分析 Fig. 8 Regulation by climatic factors on the effects of straw return on electrical conductivity and crop yield in saline soils |
基于涵盖40项研究的整合分析，秸秆还田被证实对土壤盐分调控与作物增产具有双重协同效应. 数据显示：该措施可显著降低土壤电导率达22.14%（P<0.05），同时提升作物产量29.11%（P<0.05），图 2，此结果与Jin等[23]的研究结论一致. 其盐分调控机制主要体现为3方面物理化学过程：①秸秆形成的“水力断裂层”通过增大土壤孔隙度与接触角，有效抑制毛管水上升，阻断深层盐分向表层迁移[24]；②秸秆分解产成的稳定大孔隙与有机-矿物胶结作用促进团粒结构形成，显著提高饱和导水率[25]，加速灌溉/降水淋洗效率，驱动表层盐分向深层迁移；③土壤有机质提升增强阴离子表面电荷密度与阳离子交换量，通过选择性吸附Na+、Cl-等离子降低土壤溶液盐浓度[26]. 上述多路径协同作用最终实现盐渍化缓解与产能提升的协同目标.
在有效调控盐分的基础上，秸秆还田通过多级联效应协同优化土壤理化性质，进而驱动作物产量提升. 首先，土壤盐分降低显著减轻根系离子胁迫，促进生育中后期根系形态发育（根长与表面积增加）及根系活力，增强深层养分获取能力[27]. 此外，有机质积累诱导水稳性大团聚体形成，降低土壤容重并提升总孔隙度[28]，协同优化土壤三相结构，增强土壤持水能力与气体扩散效率，同时通过提升土壤阳离子交换量与缓冲容量[29]，增强养分缓释效能. 再者，秸秆矿化释放氮磷钾等速效养分并激活微生物群落，显著改善土壤肥力状况[30]. 上述多路径协同作用最终通过促进作物根系发育、增强光合效率及优化养分利用效率，共同驱动作物生物量积累与产量形成.
3.2 气候条件对秸秆还田效应的影响气候因子是调控秸秆还田盐分抑制效应与增产效能的关键调节变量. 本研究表明，秸秆还田对土壤电导率的降低作用呈现显著的温度依赖性：在高温区（年平均气温>14℃）土壤电导率降幅达54.02%（P<0.001），中温区（8~14℃）为17.82%（P<0.05），而低温区（< 8℃）效应不显著（P>0.05）. 该规律与Ma等[31]的研究结论一致，其内在机制源于温度驱动的微生物-有机质级联响应——高温环境显著提升土壤微生物活性，加速秸秆矿化并促进土壤有机质积累[32]，进而通过三重路径协同抑盐：①形成稳定大孔隙，提升饱和导水率，增强盐分淋洗；②增加阳离子交换量，强化Na+等离子吸附固持；③提高土壤持水力，稀释可溶盐浓度. 由此证实区域气候适应性管理对优化秸秆还田盐渍化治理效能具有决定性意义.
年平均降水量是秸秆还田调控土壤盐分的关键环境调控因子，其效应强度呈现显著的降水梯度依赖性：在丰水区（年降水量>400 mm）土壤电导率降幅达30.63%（P<0.001），而干旱区（< 200 mm）未检测到显著调节效应（P>0.05），该阈值规律与Cong等[33]的研究报道一致. 其内在机制源于降水调控的盐分淋溶动力学：充足降水（> 400 mm）通过增加重力水通量，促进盐分随土壤溶液向深层运移，显著降低耕层土壤盐分蓄积；反观干旱区（< 200 mm），有限水分入渗导致盐分淋溶效率降低，水分主要以毛细管上升流主导，致使盐分表聚效应抵消秸秆改良作用，由此凸显区域水分管理对秸秆还田盐渍化治理效能的决定性调控.
此外，研究还发现，年平均蒸发量对秸秆还田的盐分抑制效应呈现显著负相关性，其调控阈值表现为梯度递减特征：低蒸发情景（年平均蒸发量<1 500 mm）土壤电导率降幅达33.22%，而中蒸发（1 500~2 000 mm）与高蒸发（> 2 000 mm）情景土壤电导率降幅分别衰减至27.06%和26.38%（P<0.001），该规律与Hu等[34]的发现一致. 其核心机制在于蒸发量通过双重路径调控盐分运移：低蒸发环境（< 1 500 mm）延长水分在土壤剖面的滞留时间[35]，促进盐分向深层淋溶；高蒸发条件（> 1 500 mm）加速毛管水上升通量，导致盐分向地表富集[36]，同时通过降低根区有效含水量抑制作物根系发育及养分吸收效率，形成盐分抑制效应衰减与产量提升受限的协同负反馈[37].
3.3 土壤初始条件和作物类型对秸秆还田效应的影响本研究发现，秸秆还田减盐增产的效果显著受到土壤初始pH值的调控. 在pH 8~9的土壤条件下，秸秆还田对土壤电导率的降低效果达到极显著水平（P<0.001），降幅达31.09%. 这主要归因于该碱性范围有利于盐分离子的溶解与迁移，同时增强了秸秆来源有机酸的活性[38]. 相比之下，当土壤初始pH<8或>9时，由于微生物活性降低及盐分溶解受限，秸秆还田降低土壤电导率的效果不显著（P>0.05）. 尽管盐分降低效果存在pH阈值，秸秆还田在不同初始pH土壤中均显著提升了作物产量（P<0.001）. 值得注意的是，在初始pH>9的土壤条件下，其增产效果最为突出，增幅高达34.53%.
土壤初始盐渍化程度是影响秸秆还田减盐效果的关键因素. 在高度盐渍化土壤中，秸秆还田降低土壤电导率的效果最为显著（-32.98%，P<0.001），显著优于轻度盐渍化土壤（-12.14%，P>0.05）. 相似地，在高盐条件下，秸秆还田对作物产量的提升效应也更为显著（P<0.05），增幅高达25.86%. 在高盐渍化土壤中显著的减盐与增产效应，其机制可能在于：高浓度的可溶性盐分为秸秆分解释放的有机酸提供了充足的反应底物[39]，促进了交换性钠离子和难溶性碳酸盐类向可溶态转化. 这些溶解态的盐分随后可通过灌溉或降水淋洗而排出土体，使秸秆的脱盐潜力得以充分发挥[40]. 同时，秸秆还田改善的土壤物理结构（持水性、通透性）有效缓解了盐分对作物根系的胁迫压力，优化了根系生长环境与养分吸收能力，最终协同促进了作物产量的显著提升.
值得注意的是，作物类型同样是调控秸秆还田效果的关键因素. 不同作物在土壤盐分（以电导率表征）降低与产量提升方面均表现出显著差异（P<0.05），体现了其固有的耐盐生理机制和根际微环境调节能力的调控作用. 当作物类型为小麦时，秸秆还田响应较为显著，使盐渍化土壤的电导率显著降低21.64%（P<0.05），同时产量增幅达到58.68%（P<0.05）. 这种优异表现主要归因于高盐会降低根际水势引发缺水胁迫，并导致Na+、Cl-在植株体内累积扰乱代谢，而小麦等较耐盐的谷物能够在较高的胞内钾钠比下存活，它们通常依赖于更有效的Na+隔离/外排机制来避免盐离子在敏感组织中过量积累[41]，使其在秸秆改良的土壤环境中竞争优势显著. 同时，玉米与向日葵二者对秸秆还田同样表现出较强的正向响应. 玉米田土壤电导率显著降低了21.64%（P<0.01），向日葵田降幅为26.52%（P<0.05）. 这表明秸秆改善土壤物理结构和保水性能后，有效促进了玉米和向日葵根系的深扎与扩展，增强了其对深层养分和水分的吸收能力，并使其根系得以规避表层盐分胁迫. 与其他作物相比，棉花对秸秆还田在降低土壤电导率和提升产量方面的响应均未达到统计学显著水平（P>0.05）. 这可能与其相对较高的盐分耐受阈值以及较低根系活力有关[42]. 这些特性可能限制了棉花有效利用秸秆分解提供的有机物和所产生的微酸性环境来驱动盐分离子迁移，导致秸秆还田在该作物体系中的协同盐渍化改良效果有限.
3.4 秸秆还田模式对秸秆还田效应的影响本研究系统评估了不同秸秆还田模式对盐渍化土壤的改良效应. 结果表明，秸秆类型、还田量、还田方式、长度及埋深等关键参数均显著调控土壤盐分动态与作物产量. 小麦秸秆在降低土壤电导率及提升作物产量方面表现最优（P<0.05），这与Cui等[43]的研究结论一致. 其优势机制在于：分解过程释放的易溶性有机酸与生物活性物质可有效络合盐基离子，促进表层盐分淋洗[44]；小麦秸秆适宜的碳氮比（C/N）与易降解纤维结构加速土壤有机质累积，激活微生物群落功能[45]. 小麦秸秆协同改善土壤结构（如团聚体稳定性和孔隙度）与养分有效性，增强根系发育与作物耐盐性[46]. 玉米秸秆亦显著降低土壤电导率27.77%（P<0.01），其快速分解特性可在短期内有效抑制盐分表聚[47]，但长期改良效果弱于小麦秸秆. 秸秆还田量存在显著剂量-效应关系：当还田量>20 t·hm-2时，土壤电导率极显著降低58.12%（P<0.001），作物产量同步提升81.41%（P<0.001）. 该效应源于充足有机质输入对土壤物理结构与养分库容的协同优化[48]. 还田量不足（< 5 t·hm-2）则难以满足土壤改良与作物生长的最低需求阈值，改良效果不显著.
不同秸秆还田方式对土壤盐分调控和作物产量的提升效果存在显著差异. 本研究结论与既有研究存在一定分歧：Qin等[49]指出秸秆混拌对产量提升优于覆盖，而Song等[50]认为秸秆覆盖对盐碱地改良效果最佳. 本研究发现，在土壤盐分调控效能方面，秸秆生物炭降盐效果最显著（电导率降幅48.18%，P<0.01），其多孔结构促进水分渗透与盐分离子淋洗，通过增强土壤阳离子交换容量及优化水分运移特性实现长效控盐[51]；秸秆覆盖措施下土壤电导率显著降低33.78%（P<0.001），主要依赖物理阻隔减少水分蒸发，抑制盐分表聚[52]. 在作物产量响应方面，秸秆生物炭促进作物增产33.31%（P<0.001），核心机制为提升土壤有机碳稳定性、增强水分/养分保持能力及改善孔隙结构，从而优化养分利用效率[53]. 秸秆覆盖增产29.67%（P<0.001），通过加速秸秆矿化释放速效有机质，快速提升土壤肥力并促进根系扩增与养分吸收[54].
秸秆长度对应用效果呈现显著差异性影响. 当秸秆长度为10~15 cm时，对盐碱地土壤的降盐和作物增产效果最为显著. 可使土壤电导率显著降低35.91%（P<0.001），作物产量显著提高了33.23%（P<0.05）. 明显优于<5 cm和5~10 cm等长度处理（P<0.05）. 而当秸秆长度过长（> 15 cm）时，无论是电导率降低还是增产效应，均未达到统计学显著（P>0.05）. 这种差异主要源于不同长度秸秆的物理特性和分解动力学差异. 长度适中（10~15 cm）的秸秆其物理结构更有利于在土壤表面形成连续的覆盖层，并改善土壤的孔隙结构和连通性. 这有效增强了土壤的透水性和水分入渗能力，促进了盐分离子随水分向深层土壤的淋溶和下移，进而实现显著地降盐效果[55]. 同时该长度秸秆具有较大的比表面积，促进了微生物的快速分解作用，从而加速了养分和有机质的矿化释放速率. 这种快速的养分供应有利于作物根系生长与养分的均衡吸收，最终驱动产量提升[56]. 而当秸秆长度过长（> 15 cm）时，则在还田时分布不均且与土壤接触不紧密. 长条状的秸秆可能架空成团，反而减少了土壤孔隙连通度和均一性，导致土壤入渗速率下降，地表径流增大. 并且田间还田操作难以将其均匀混入土壤，导致大段秸秆残留在地表. 这些未掩埋的长秸秆仅能部分覆盖土表，覆盖度不足且与土壤接触不紧密，使其既不能充分发挥地表覆盖抑蒸的作用，又无法有效改善耕层土壤结构. 且初期释放有机质和养分的能力受限，削弱了对土壤团聚体形成和肥力提升的及时贡献[57]. 因此，在实际应用中，适宜长度的秸秆（10~15 cm）在盐碱地改良中能够最大限度发挥其改土、保水、降盐和供肥的综合效应，最终促进作物增产和土壤健康的可持续提升.
秸秆还田深度是调控盐渍土壤盐分含量与作物产量的关键因素，且其效应呈现显著的深度差异性. 在0~20 cm深度还田能够最有效地提升作物产量，增幅达31.55%（P<0.001）. 此深度是作物根系吸收养分的主要活动层，在此层埋设的秸秆可被快速分解，其释放的速效养分及生物活性物质能够直接、高效地提升根区土壤肥力与微生物活性，从而显著促进作物生长与产量形成[58]. 与之形成鲜明对比的是，在20~40 cm深度还田则对降低土壤盐分具有最优效果，降幅达37.28%（P<0.001）. 这种深层还田的优势主要源于其独特的物理与生物化学过程：埋藏于较深土层的秸秆分解速率相对缓慢，能够持续释放有机质并促进土壤团聚体形成，从而显著改善亚表层土壤（特别是20~40 cm层）的孔隙度、结构稳定性及孔隙连通性. 这些结构改善有效增强了土壤的导水性能，促进了灌溉水或降水向深层的入渗，进而驱动盐分离子随水流向更深层土壤的淋洗迁移[59]. 该机制的核心价值在于显著减少了作物根区（0~40 cm）的盐分积累，对于实现盐渍化土壤的中长期可持续改良具有重要意义.
4 结论（1）本研究通过Meta分析证实，秸秆还田可显著改善盐渍土壤环境并提升作物生产力. 在土壤盐分调控方面，秸秆还田使土壤电导率平均降低22.14%（P<0.001），其中高盐渍化土壤及初始pH值8~9的弱碱性环境下降盐效果尤为显著. 技术参数分析表明，采用小麦秸秆、生物炭处理、还田量超过20 t·hm-2、秸秆切割为10~15 cm长度并结合20~40 cm深耕还田时，盐分削减效能最优. 该效应在暖湿气候区（年均温>14℃、降雨量>400 mm和蒸发量<1 500 mm）得到进一步增强.
（2）作物产量响应显示，秸秆还田使平均产量提升29.11%（P<0.001），但效应存在显著作物差异：小麦（增产58.68%），向日葵（增产27.36%）响应积极，而棉花未表现显著增产. 高产组合需满足小麦秸秆配合生物炭或秸秆覆盖还田方式，且还田量>20 t·hm-2. 碱性土壤（pH>9）、中度降水（200~400 mm）和高蒸发（> 2 000 mm）区域更利于增产效应发挥.
（3）综上，盐渍区秸秆还田技术的优化需协同考量区域环境特征与农艺措施. 建议优先选用小麦秸秆经生物炭改性，以>20 t·hm-2还田量和10~15 cm秸秆长度在20~40 cm土层实施深耕还田，并在暖湿气候带弱碱性盐渍区重点推广. 该研究为我国盐渍土壤改良与农业可持续生产提供了实证性技术范式.
| [1] |
杨劲松, 姚荣江, 王相平, 等. 中国盐渍土研究: 历程、现状与展望[J]. 土壤学报, 2022, 59(1): 10-27. Yang J S, Yao R J, Wang X P, et al. Research on salt-affected soils in China: history, status quo and prospect[J]. Acta Pedologica Sinica, 2022, 59(1): 10-27. |
| [2] | Mao W, Zhu Y, Wu J W, et al. Evaluation of effects of limited irrigation on regional-scale water movement and salt accumulation in arid agricultural areas[J]. Agricultural Water Management, 2022, 262. DOI:10.1016/j.agwat.2021.107398 |
| [3] | Li J G, Pu L J, Han M F, et al. Soil salinization research in China: advances and prospects[J]. Journal of Geographical Sciences, 2014, 24(5): 943-960. DOI:10.1007/s11442-014-1130-2 |
| [4] |
苏春利, 纪倩楠, 陶彦臻, 等. 河套灌区西部土壤盐渍化分异特征及其主控因素[J]. 干旱区研究, 2022, 39(3): 916-923. Su C L, Ji Q N, Tao Y Z, et al. Differentiation characteristics and main influencing factors of soil salinization in the west of Hetao irrigation area[J]. Arid Zone Research, 2022, 39(3): 916-923. |
| [5] |
陈盛, 黄达, 张力, 等. 秸秆还田对土壤理化性质及水肥状况影响的研究进展[J]. 灌溉排水学报, 2022, 41(6): 1-11. Chen S, Huang D, Zhang L, et al. The Effects of straw incorporation on physicochemical properties of soil: a review[J]. Journal of Irrigation and Drainage, 2022, 41(6): 1-11. |
| [6] |
余坤, 冯浩, 王增丽, 等. 氨化秸秆还田改善土壤结构增加冬小麦产量[J]. 农业工程学报, 2014, 30(15): 165-173. Yu K, Feng H, Wang Z L, et al. Ammoniated straw improving soil structure and winter wheat yield[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2014, 30(15): 165-173. |
| [7] |
赵惠丽, 于金艺, 刘涛, 等. 秸秆与脱硫石膏配施改良黄河三角洲盐碱地的理化性质[J]. 环境科学, 2023, 44(7): 4119-4129. Zhao H L, Yu J Y, Liu T, et al. Application of desulphurized gypsum with straw to improve physicochemical properties of saline-alkali land in Yellow River Delta[J]. Environmental Science, 2023, 44(7): 4119-4129. DOI:10.13227/j.hjkx.202208047 |
| [8] |
张曼玉, 杨海昌, 张凤华, 等. 秸秆还田方式对盐碱土壤微观结构和理化性质的影响[J]. 节水灌溉, 2022(5): 65-70. Zhang M Y, Yang H C, Zhang F H, et al. Effects of different straw returning methods on changes of soil structure in saline-alkali soil[J]. Water Saving Irrigation, 2022(5): 65-70. |
| [9] |
王娇, 王鸿斌, 赵兰坡, 等. 添加秸秆对不同有机含量土壤腐质化特征及酸度的影响[J]. 吉林农业大学学报, 2023, 45(3): 346-353. Wang J, Wang H B, Zhao L P, et al. Effects of straw addition on humification characteristics and acidity of soil with different organic contents[J]. Journal of Jilin Agricultural University, 2023, 45(3): 346-353. |
| [10] | Zhang L, Tang C, Yang J S, et al. Salinity-dependent potential soil fungal decomposers under straw amendment[J]. Science of the Total Environment, 2023, 891. DOI:10.1016/j.scitotenv.2023.164569 |
| [11] |
李芙荣, 杨劲松, 吴亚坤, 等. 不同秸秆埋深对苏北滩涂盐渍土水盐动态变化的影响[J]. 土壤, 2013, 45(6): 1101-1107. Li F R, Yang J S, Wu Y K, et al. Effects of straw mulch at different depths on water-salt dynamic changes of coastal saline soil in North Jiangsu Province[J]. Soils, 2013, 45(6): 1101-1107. |
| [12] |
张子璇, 牛蓓蓓, 李新举. 不同改良模式对滨海盐渍土土壤理化性质的影响[J]. 生态环境学报, 2020, 29(2): 275-284. Zhang Z X, Niu B B, Li X J. Effect of different improvement modes on physical and chemical characters of the coastal saline soil[J]. Ecology and Environmental Sciences, 2020, 29(2): 275-284. |
| [13] | Zhang R P, Yu H Y, Zhang W B, et al. Straw return enhances grain yield and quality of three main crops: evidence from a meta-analysis[J]. Frontiers in Plant Science, 2024, 15. DOI:10.3389/fpls.2024.1433220 |
| [14] |
李寒冰, 金晓斌, 杨绪红, 等. 不同农田管理措施对土壤碳排放强度影响的Meta分析[J]. 资源科学, 2019, 41(9): 1630-1640. Li H B, Jin X B, Yang X H, et al. Meta-analysis of the effects of different farmland management measures on soil carbon intensity[J]. Resources Science, 2019, 41(9): 1630-1640. |
| [15] | Batáry P, Báldi A, Kleijn D, et al. Landscape-moderated biodiversity effects of agri-environmental management: a meta-analysis[J]. Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences, 2011, 278(1713): 1894-1902. DOI:10.1098/rspb.2010.1923 |
| [16] | Viechtbauer W. Conducting meta-analyses in R with the metafor package[J]. Journal of Statistical Software, 2010, 36(3): 1-48. |
| [17] | Hedges L V, Gurevitch J, Curtis P S. The meta-analysis of response ratios in experimental ecology[J]. Ecology, 1999, 80(4): 1150-1156. DOI:10.1890/0012-9658(1999)080[1150:TMAORR]2.0.CO;2 |
| [18] | Cooper H M, Hedges L V, Valentine J C. The handbook of research synthesis and meta-analysis (2nd ed.)[M]. New York: Russell Sage Foundation, 2009: 1-20. |
| [19] | Lajeunesse M J. On the meta-analysis of response ratios for studies with correlated and multi-group designs[J]. Ecology, 2011, 92(11): 2049-2055. DOI:10.1890/11-0423.1 |
| [20] | Kinlock N L, Prowant L, Herstoff E M, et al. Explaining global variation in the latitudinal diversity gradient: meta-analysis confirms known patterns and uncovers new ones[J]. Global Ecology and Biogeography, 2018, 27(1): 125-141. DOI:10.1111/geb.12665 |
| [21] | Nakagawa S, Santos E S A. Methodological issues and advances in biological meta-analysis[J]. Evolutionary Ecology, 2012, 26(5): 1253-1274. DOI:10.1007/s10682-012-9555-5 |
| [22] | Gui D Y, Zhang Y Y, Lv J Y, et al. Effects of intercropping on soil greenhouse gas emissions–a global meta-analysis[J]. Science of the Total Environment, 2024, 918. DOI:10.1016/j.scitotenv.2024.170632 |
| [23] | Jin Z Q, Shah T, Zhang L, et al. Effect of straw returning on soil organic carbon in rice–wheat rotation system: a review[J]. Food and Energy Security, 2020, 9(2). DOI:10.1002/fes3.200 |
| [24] | Zhang H Y, Pang H C, Zhao Y G, et al. Water and salt exchange flux and mechanism in a dry saline soil amended with buried straw of varying thicknesses[J]. Geoderma, 2020, 365. DOI:10.1016/j.geoderma.2020.114213 |
| [25] |
段正宇, 朱成立, 车子刚, 等. 秸秆还田下土壤孔隙演化及其对溶质穿透特征的影响机理分析[J]. 农业机械学报, 2024, 55(4): 312-326. Duan Z Y, Zhu C L, Che Z G, et al. Soil pore evolution and effect on solute transport with straw application[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2024, 55(4): 312-326. |
| [26] | Yang Y, Long Y, Li S W, et al. Straw return decomposition characteristics and effects on soil nutrients and maize yield[J]. Agriculture, 2023, 13(8). DOI:10.3390/agriculture13081570 |
| [27] |
慕平, 张恩和, 王汉宁, 等. 不同年限全量玉米秸秆还田对玉米生长发育及土壤理化性状的影响[J]. 中国生态农业学报, 2012, 20(3): 291-296. Mu P, Zhang E H, Wang H N, et al. Effects of continuous straw return to soil on maize growth and soil chemical and physical characteristics[J]. Chinese Journal of Eco-Agriculture, 2012, 20(3): 291-296. |
| [28] | Nandi S, Medhi B K, Barua R, et al. Nitrogen mineralization, forms of acidity and fertility status of a paddy soil as influenced by rice stubble management[J]. International Journal of Current Microbiology and Applied Sciences, 2020, 9(8): 720-733. |
| [29] |
李国清. 秸秆还田对土壤理化性状及作物产量和养分的影响[D]. 成都: 四川农业大学, 2014. Li G Q. Effect of straw returning on soil physicochemical properties and crop yield and nutrient[D]. Chengdu: Sichuan Agricultural University, 2014. |
| [30] | Wei T, Zhang P, Wang K, et al. Effects of wheat straw incorporation on the availability of soil nutrients and enzyme activities in semiarid areas[J]. PLoS One, 2015, 10(4). DOI:10.1371/journal.pone.0120994 |
| [31] | Ma L, Li R N, Luan H A, et al. Temperature matters more than fertilization for straw decomposition in the soil of greenhouse vegetable field[J]. Agronomy, 2024, 14(2). DOI:10.3390/agronomy14020233 |
| [32] | Auwal M, Singh B P, Chen Z Y, et al. Nutrients addition regulates temperature sensitivity of maize straw mineralization[J]. Journal of Soils and Sediments, 2021, 21(8): 2778-2790. DOI:10.1007/s11368-021-02960-9 |
| [33] | Cong P, Song J S, Dong J X, et al. Straw return was more beneficial to improving saline soil quality and crop productivity than biochar in the short term[J]. Frontiers in Plant Science, 2025, 15. DOI:10.3389/fpls.2024.1517917 |
| [34] | Hu M, Qu Z Y, Li Y, et al. Contrasting effects of different straw return modes on net ecosystem carbon budget and carbon footprint in saline-alkali arid farmland[J]. Soil and Tillage Research, 2024, 239. DOI:10.1016/j.still.2024.106031 |
| [35] | Ma W M, Ma L, Jiao J T, et al. Impact of straw incorporation on the physicochemical profile and fungal ecology of saline–alkaline soil[J]. Microorganisms, 2024, 12(2). DOI:10.3390/microorganisms12020277 |
| [36] | Lehmann P, Assouline S, Or D. Characteristic lengths affecting evaporative drying of porous media[J]. Physical Review E, 2008, 77(5). DOI:10.1103/PhysRevE.77.056309 |
| [37] | Querejeta J I, Ren W, Prieto I. Vertical decoupling of soil nutrients and water under climate warming reduces plant cumulative nutrient uptake, water-use efficiency and productivity[J]. New Phytologist, 2021, 230(4): 1378-1393. DOI:10.1111/nph.17258 |
| [38] |
胡传旺, 王辉, 武芸, 等. 再生水盐分在亚热带不同土壤中的迁移特性及其差异[J]. 农业工程学报, 2018, 34(20): 99-107. Hu C W, Wang H, Wu Y, et al. Migration characteristics and its differences of reclaimed water salinity in different subtropical soils[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2018, 34(20): 99-107. |
| [39] | Meena M D, Joshi P K, Jat H S, et al. Changes in biological and chemical properties of saline soil amended with municipal solid waste compost and chemical fertilizers in a mustard–pearl millet cropping system[J]. CATENA, 2016, 140: 1-8. |
| [40] |
陆培榕, 张展羽, 冯根祥, 等. 秸秆排水体埋深对盐渍土水盐分布的影响及排水抑盐效果[J]. 农业工程学报, 2017, 33(5): 115-121. Lu P R, Zhang Z Y, Feng G X, et al. Effect of straw draining piece depth in soil on water-salt distribution in saline soil and its drainage-salt inhibiting performance[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2017, 33(5): 115-121. |
| [41] | Li Q Y, Zhu P W, Yu X Q, et al. Physiological and molecular mechanisms of rice tolerance to salt and drought stress: advances and future directions[J]. International Journal of Molecular Sciences, 2024, 25(17). DOI:10.3390/ijms25179404 |
| [42] | Sharif I, Aleem S, Farooq J, et al. Salinity stress in cotton: effects, mechanism of tolerance and its management strategies[J]. Physiology and Molecular Biology of Plants, 2019, 25(4): 807-820. DOI:10.1007/s12298-019-00676-2 |
| [43] | Cui H X, Luo Y L, Chen J, et al. Straw return strategies to improve soil properties and crop productivity in a winter wheat-summer maize cropping system[J]. European Journal of Agronomy, 2022, 133. DOI:10.1016/j.eja.2021.126436 |
| [44] |
王景, 陈曦, 魏俊岭. 水稻秸秆和玉米秸秆在好气和厌氧条件下的腐解规律[J]. 农业资源与环境学报, 2017, 34(1): 59-65. Wang J, Chen X, Wei J L. Decomposition of rice straw and corn straw under aerobic and anaerobic conditions[J]. Journal of Agricultural Resources and Environment, 2017, 34(1): 59-65. |
| [45] |
张雅洁, 陈晨, 陈曦, 等. 小麦-水稻秸秆还田对土壤有机质组成及不同形态氮含量的影响[J]. 农业环境科学学报, 2015, 34(11): 2155-2161. Zhang Y J, Chen C, Chen X, et al. Effects of wheat and rice straw returning on soil organic matter composition and content of different nitrogen forms in soil[J]. Journal of Agro-Environment Science, 2015, 34(11): 2155-2161. |
| [46] | Sadeghi E, Nasrabadi G R, Movahedi A S, et al. Actinobacterial and fungal strain-enriched wheat straw as an effective strategy for alleviating the effect of salinity stress on soil chemical and biochemical properties[J]. Chemical and Biological Technologies in Agriculture, 2022, 9(1). DOI:10.1186/S40538-022-00356-6 |
| [47] | Muhammad S, Müller T, Joergensen R G. Decomposition of pea and maize straw in Pakistani soils along a gradient in salinity[J]. Biology and Fertility of Soils, 2006, 43(1): 93-101. DOI:10.1007/s00374-005-0068-z |
| [48] | Memon M S, Guo J, Tagar A A, et al. The effects of tillage and straw incorporation on soil organic carbon status, rice crop productivity, and sustainability in the rice-wheat cropping system of eastern China[J]. Sustainability, 2018, 10(4). DOI:10.3390/su10040961 |
| [49] | Qin X L, Huang T T, Lu C, et al. Benefits and limitations of straw mulching and incorporation on maize yield, water use efficiency, and nitrogen use efficiency[J]. Agricultural Water Management, 2021, 256. DOI:10.1016/j.agwat.2021.107128 |
| [50] | Song Y, Gao M X, Li Z. Impacts of straw return methods on crop yield, soil organic matter, and salinity in saline-alkali land in North China[J]. Field Crops Research, 2025, 322. DOI:10.1016/j.fcr.2025.109752 |
| [51] | Xiao L, Yuan G D, Feng L R, et al. Soil properties and the growth of wheat (Triticum aestivum L.) and maize (Zea mays L.) in response to reed (phragmites communis) biochar use in a salt-affected soil in the Yellow River Delta[J]. Agriculture, Ecosystems & Environment, 2020, 303. DOI:10.1016/j.agee.2020.107124 |
| [52] | Zhang X Y, Qin W L, Xie J N. Improving water use efficiency in grain production of winter wheat and summer maize in the North China Plain: a review[J]. Frontiers of Agricultural Science and Engineering, 2016, 3(1): 25-33. DOI:10.15302/J-FASE-2016090 |
| [53] | Gross A, Bromm T, Glaser B. Soil organic carbon sequestration after biochar application: a global meta-analysis[J]. Agronomy, 2021, 11(12). DOI:10.3390/agronomy11122474 |
| [54] | Wang Y T, Shan Q J, Wang C, et al. Research progress and application analysis of the returning straw decomposition process based on CiteSpace[J]. Water, 2023, 15(19). DOI:10.3390/w15193426 |
| [55] | Masharifov U, Wang Z C, Li Q X, et al. Effects of buried straw strips with different internal structures on water and salt distribution and leaching efficiency in coastal saline soil[J]. Agriculture, 2024, 14(7). DOI:10.3390/agriculture14070994 |
| [56] | Li H D, Li J, Jiao X Y, et al. The fate and challenges of the main nutrients in returned straw: a basic review[J]. Agronomy, 2024, 14(4). DOI:10.3390/agronomy14040698 |
| [57] | 张婧, 陈庆锋, 刘伟, 等. 秸秆还田对盐碱地土壤及作物生长的影响研究进展[J]. 江苏农业科学, 2022, 50(11): 13-22. |
| [58] |
田雪, 孙奥博, 陈春羽, 等. 秸秆还田深度对土壤性状及玉米生长的影响[J]. 西南农业学报, 2022, 35(11): 2571-2578. Tian X, Sun A B, Chen C Y, et al. Effects of straw returning depth on soil properties and maize growth[J]. Southwest China Journal of Agricultural Sciences, 2022, 35(11): 2571-2578. |
| [59] | Zhang Z M, Zhang Z Y, Lu P R, et al. Soil water-salt dynamics and maize growth as affected by cutting length of topsoil incorporation straw under brackish water irrigation[J]. Agronomy, 2020, 10(2). DOI:10.3390/agronomy10020246 |