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有机肥处理对旱地红壤细菌群落及玉米生产力的影响
摘要点击 1254  全文点击 380  投稿时间:2023-01-21  修订日期:2023-02-27
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中文关键词  旱地红壤  猪粪  细菌多样性  细菌群落结构  玉米生产力
英文关键词  dryland red soil  pig manure  bacterial diversity  bacterial community structure  maize productivity
作者单位E-mail
林婷婷 南京师范大学生命科学学院, 南京 210023 494876200@qq.com 
郑洁 中国科学院南京土壤研究所土壤与农业可持续发展国家重点实验室, 南京 210008
中国科学院红壤生态实验站, 鹰潭 335211 
 
朱国繁 中国科学院南京土壤研究所土壤与农业可持续发展国家重点实验室, 南京 210008
中国科学院红壤生态实验站, 鹰潭 335211 
 
栾璐 中国科学院南京土壤研究所土壤与农业可持续发展国家重点实验室, 南京 210008
中国科学院红壤生态实验站, 鹰潭 335211 
 
杨叶钰萍 南京师范大学生命科学学院, 南京 210023  
刘佳 江西省农业科学院, 南昌 330200  
徐勤松 南京师范大学生命科学学院, 南京 210023  
孙波 中国科学院南京土壤研究所土壤与农业可持续发展国家重点实验室, 南京 210008
中国科学院红壤生态实验站, 鹰潭 335211 
 
蒋瑀霁 中国科学院南京土壤研究所土壤与农业可持续发展国家重点实验室, 南京 210008
中国科学院红壤生态实验站, 鹰潭 335211 
yjjiang@issas.ac.cn 
中文摘要
      为探明旱地红壤细菌群落特征及玉米生产力对不同有机肥处理的响应,基于自2002年设置在中国科学院鹰潭红壤生态实验站的有机培肥长期定位试验,采用Illumina高通量测序,研究不同有机肥(不施肥,M0;低量有机肥,M1;高量有机肥,M2;高量有机肥加石灰,M3)处理下土壤细菌群落多样性和结构以及玉米生产力的变化.结果发现,与M0相比,土壤pH、有机质(SOM)、全氮(TN)、全磷(TP)含量和玉米生产力在不同有机肥(M1、M2和M3)处理下均显著增加,其中M3处理的提升效果最佳.施用有机肥显著提高了土壤细菌群落的Shannon、Evenness、Chao1与ACE指数,重塑了细菌群落结构.基于随机森林模型分析,土壤性质中的pH和TP显著影响土壤细菌多样性,而pH、SOM、TP和TN对土壤细菌群落结构影响显著.相关性分析和结构方程模型分析表明,土壤TP和SOM可以通过改变土壤细菌多样性和群落组成间接影响玉米生产力.研究结果从指导我国南方红壤区农田合理施肥的角度,为农田土壤质量提高及耕地产能提升提供科学依据.
英文摘要
      Since 2002, a long-term field experiment has been conducted to determine the effects of different organic fertilization treatments on the bacterial community characteristics and maize productivity in dryland red soil using high-throughput sequencing technology. The experiment consisted of four treatments:no manure, M0; low manure, M1; high manure, M2; and high manure with lime addition, M3. Our results showed that the different organic fertilization treatments(M1, M2, and M3) significantly promoted maize productivity with the highest values of pH, soil organic matter(SOM), total nitrogen(TN), and total phosphorus(TP) compared to that under the M0 treatment, and the high manure with lime addition(M3) treatment had the highest level of maize production. The different organic fertilization treatments significantly increased the Shannon index, Evenness index, Chao1 index, and ACE index and significantly shaped the composition of the bacterial community. TP and pH were the main variables determining soil bacterial diversity index based on random forest modeling analysis, whereas pH, SOM, TP, and TN were the main variables determining the structure of the soil bacterial community. Correlation analysis and structural equation modeling determined that TP and SOM indirectly affected maize productivity by varying the bacterial diversity and community structure. The results of this study provide the scientific basis for ensuring food security and sustainable agricultural development by improving the fertility and bacterial diversity in dryland red soil.

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