2024, Vol. 45
, WANG Song-yan
, LU Xiao
, SHI Duo-peng
, LÜ Shen-qiang
, LI Jia
, YANG Ze-yu
, WANG Lin-quan
土壤是农作物赖以生存的基础, 其质量好坏直接决定着农田生态系统的发展[1]. 土壤质量的优劣程度可以通过土壤质量评价定量分析[2]. 准确评价土壤质量能够为科学施肥和作物增产增收、优化耕作栽培措施、耕地保护提供理论依据. 土壤质量指数（soil quality index, SQI）法是评价土壤质量较为客观和实用的方法, 在国内外评价土壤质量过程中得以广泛使用SQI[3, 4]. 土壤质量评价需要综合分析各项指标对土壤的影响程度, 虽然指标越多越能反映土壤肥力状况, 但指标越多测定成本越高；有些指标间具有相关性, 容易造成数据间的冗余[5]. 最小数据集（minimum data set, MDS）法可以筛选和优化土壤质量指标, 减少测定费用, 简便、高效地评价土壤质量状况[6]. 构建MDS常用的方法有Norm值指标提取法、主成分分析法、相关性分析法和聚类分析法等[7], 如田英等[8]采用Norm值和相关性分析从20项指标中筛选出包含全磷和粉粒指标的MDS评价方法, 分析宁夏银川沙地不同人工林地土壤质量；乔云发等[9]采用聚类分析和相关性分析从21项指标中筛选出包含有机质、速效磷、硬度、全钾等9个指标, 作为评价东北风沙土农田耕层土壤质量的MDS. 目前, 还没有构建MDS的统一方法, 不同方法所构建的MDS差异较大, 因此, 选择合适的构建方法至关重要.
黄土高原是我国传统的旱作农耕区, 土壤贫瘠是限制该地区农业可持续发展的主要因素之一[10], 如何利用有限的资源维持和提高该地区土壤质量是亟待解决的问题. 随着可持续发展和绿色发展理念的持续深入, 以秸秆还田和覆膜为主的保护性耕作技术在当地得到广泛的推广应用. 秸秆还田可以改善土壤理化性质, 提高土壤蓄水保墒能力, 并影响土壤酶活性和微生物活性[11, 12]. 覆膜可以通过改善土壤温度和水分等影响土壤质量[13], 提高施肥处理0 ~ 10 cm土层土壤碱解氮、有效磷和速效钾含量[14], 也能防止硝酸盐向深层淋溶[15], 增加土壤酶活性和微生物生物量[16]. 但也有研究称, 覆膜会加快土壤养分消耗, 对土壤质量造成不良影响[17]. 氮肥对植物的生长发育起着至关重要的作用, 施用氮肥能够增加土壤有效氮素含量, 从而提高作物产量[18], 但是长期单一施用氮肥会对农田生态系统产生负面影响[19]. 关于秸秆还田、覆膜和施氮的研究大多局限于其对某些肥力指标的影响, 而缺乏其对土壤质量效应的综合评价. 秸秆还田和氮肥施用改变了农田碳氮平衡, 势必引起土壤微生物活性及土壤碳氮转化过程的改变, 导致土壤质量的变化；覆膜也会改变土壤微环境, 特别是水热条件, 对土壤质量也有一定的影响. 以上栽培措施影响土壤质量的效应方向和程度是值得深入研究的科学问题, 也是重要的实践问题, 涉及到农业可持续发展的根本. 据此, 本研究以旱地麦田为试验区, 基于20种土壤理化性质和生物性质, 通过MDS优选, 利用线性和非线性评分模型计算SQI, 定量综合评价秸秆还田、覆膜和施氮对土壤质量的影响, 以期为当地土壤培肥和农业可持续发展提供理论依据.
1 材料与方法 1.1 研究区概况本试验在陕西省杨凌示范区西北农林科技大学曹新庄试验农场（E108°06′, N34°18′）进行. 该地区位于黄土台塬区, 属半干旱半湿润地区, 海拔513 m, 年平均降水量697.9 mm, 年平均气温13.9℃. 供试土壤为土垫旱耕人为土, 属于石灰性土壤, 其基础理化性质为：pH 8.01, ω（有机质）13.34 g·kg-1, ω（全氮）0.92 g·kg-1, ω（矿质氮）14.10 mg·kg-1, ω（速效磷）6.21 mg·kg-1, ω（速效钾）124.63 mg·kg-1.
1.2 试验设计本试验始于2017年10月, 采用双因素裂区试验设计, 主区为3种栽培模式：常规栽培（CT）、秸秆还田（SR）和覆盖栽培（FM）；副区为3种施氮量：0、144和180 kg·hm-2, 分别用N0、N144和N180表示. 共9个处理, 每个处理重复3次, 每个小区面积40 m2（5 m × 8 m）. 供试冬小麦品种为“小偃22”, 播种量为120 kg·hm-2. 供试肥料为尿素（含N 46%）和过磷酸钙（含P2O5 16%）, 肥料均于播种前一次性基施. 供试小麦秸秆为上季全量秸秆（约7 000 kg·hm-2）, 秸秆总氮含量8.01 g·kg-1, 于播种前1个月翻耕入土. 供试农膜为半透明塑料薄膜, 膜宽30 cm, 膜厚0.01 mm, 地膜为半膜覆盖, 即一半覆膜, 一半裸露. 小麦播种在薄膜两边的非覆盖区.
采用冬小麦-夏休闲栽培模式, 雨养旱作栽培. 5季冬小麦分别于2017年10月6日、2018年10月5日、2019年10月11日、2020年10月19日和2021年10月18日播种；分别于2018年6月2日、2019年5月31日、2020年6月1日、2021年6月5日和2022年6月13日收获. 试验田人工除草, 农场统一进行病虫害防治.
1.3 测定项目及方法在冬小麦成熟期, 于各小区采集1 m2小麦样品, 风干后测定其产量. 2022年6月15日, 冬小麦收获后在各小区以S形取样法采取0 ~ 20 cm耕层土壤. 一部分土样带回实验室保存于-20℃冰箱内, 用于测定硝态氮、铵态氮和微生物生物量氮、碳, 另一部分风干后用于测定其他指标. 容重、孔隙度和田间持水量采用环刀法测定[20]；有机碳采用重铬酸钾容量法-外加热法测定, 全氮采用凯氏定氮法测定, 全磷采用HClO4-H2SO4消解、钼锑抗比色法测定, 全钾采用NaOH熔融、火焰光度法测定, 硝态氮和铵态氮采用1 mol·L-1 KCl浸提、AA3连续流动分析仪测定, 速效磷采用0.5 mol·L-1 NaHCO3浸提、钼锑抗比色法测定, 速效钾采用1 mol·L-1 NH4OAc浸提、火焰光度法测定[21]；微生物生物量氮、碳采用氯仿熏蒸浸提法测定[22]；蔗糖酶采用3, 5-二硝基水杨酸比色法测定, 脲酶采用靛酚蓝比色法测定, 碱性磷酸酶采用磷酸苯二钠比色法测定, 过氧化氢酶采用高锰酸钾容量法测定, 脱氢酶采用TTC比色法测定, 蛋白酶采用茚三酮比色法测定[23].
1.4 总数据集（TDS）和最小数据集（MDS）构建将20个指标作为总数据集（TDS）指标. MDS1：将所有指标标准化后进行主成分分析（PCA）, 选取特征值≥1的主成分, 将指标因子载荷大于0.5的分为一组. 若某一指标在不同主成分（PC）中的因子载荷均大于0.5, 则将其并入与其他指标相关系数较低的一组. 计算各指标的Norm值, 选取各组中最大Norm值排名前10%的指标. 若同一组内保留多个指标时, 根据相关性确定, 如指标间显著相关, 则选择最大Norm值指标进入MDS, 反之, 则均可保留[24].
Norm值计算公式如下：
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(1) |
式中, Nik表示第i个指标在特征值≥1的前k个主成分的Norm值；uik表示第i个指标在第k个主成分中的因子载荷；λk表示第k个主成分的特征值.
MDS2：将20个土壤指标按物理性质、化学性质和生物性质分组, 标准化后分别进行PCA, 选取特征值≥1的主成分, 且高载荷绝对值前10%的指标为高因子载荷指标, 若PC中保留多个指标, 则根据相关性确定, 如指标间显著相关, 则选择相关系数加和值最大指标进入MDS. 反之, 则均可进入MDS[25].
MDS指标还应满足易测定性、稳定性、精确性和主导性等原则[26]. 如有需要可对个别入选指标进行必要的调整.
1.5 指标得分和权重MDS指标确定后, 根据指标对土壤质量所产生的正负效益, 将指标分为正效益“越多越好”和负效益“越少越好”两种类型, 使用线性和非线性评分模型将各指标转换为0 ~ 1之间的值[24].
线性评分模型如下：
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(2) |
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(3) |
式中, SNL表示线性指标得分；x表示土壤实测值, xmax和xmin分别表示土壤实测值最大值和最小值；式（2）为“越多越好”指标评分模型, 式（3）为“越少越好”指标评分模型.
非线性评分模型如下：
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(4) |
式中, SNL表示非线性指标得分；a表示最大得分, 被确定为1；x表示土壤实测值；x0表示相应指标的平均值；b表示方程的斜率, “越多越好”指标为-2.5, “越少越好”指标为2.5.
根据PCA法得到各指标公因子方差, 从而计算MDS指标权重值（Wi）. Wi等于各指标公因子方差占所有指标公因子方差之和的比例[24].
1.6 土壤质量指数（SQI）采用加权求和模型计算SQI, 公式如下：
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(5) |
式中, Wi表示指标的权重值；SNLi表示第i个指标得分, n表示MDS指标个数[24].
1.7 数据处理采用Microsoft Excel 2021对数据进行整合、处理. 采用双因素裂区试验方差分析方法统计分析秸秆还田、覆膜和施氮对土壤理化性质、生物学性质和产量的影响及其交互效应, 用LSD方法检验差异显著性. 采用主成分分析和相关性分析确定MDS. 上述计算和统计分析均采用SPSS 21.0软件完成. 采用Origin 2021软件进行线性函数模型拟合和作图.
2 结果与分析 2.1 秸秆还田、覆膜和施氮对耕层土壤性质和冬小麦产量的影响 2.1.1 土壤容重、孔隙度和田间持水量由表 1可知, 栽培模式显著影响土壤容重（BD）、孔隙度（SP）和田间持水量（FC）；施氮显著影响土壤BD和SP；栽培模式与氮肥的交互作用对土壤BD、SP和FC具有显著影响. 与CT相比, SR和FM的土壤BD显著降低10.9%和3.9%, 土壤SP分别显著增加10.1%、3.1%, FC显著增加40.5%、14.6%. SR较FM土壤SP和FC显著增加6.8%和22.6%, 土壤BD显著下降7.3%. 与N0相比, 施氮土壤BD降低3.2% ~ 4.8%, 土壤SP提高3.4% ~ 4.4%. 较N0相比, FC在N144水平下显著提高, 增加了11.0%.
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表 1 不同处理耕层土壤容重、孔隙度和田间持水量1） Table 1 Soil bulk density, porosity, and field capacity in plough layer under different treatments |
2.1.2 土壤有机碳和氮磷钾养分含量
由表 2可知, 栽培模式及施用氮肥显著影响土壤有机碳（SOC）和养分含量, 且二者对SOC、全钾（TK）、硝态氮（NO3--N）、铵态氮（NH4+-N）、速效磷（AP）和速效钾（AK）存在显著的交互作用. SR处理的土壤SOC、全氮（TN）、TK、NO3--N、AP和AK显著高于CT, 增幅为28.3%、14.3%、14.4%、226.9%、22.7%和9.4%. FM处理的土壤TN、TP、TK、NO3--N、AP和AK较CT分别提高17.5%、9.7%、9.2%、729.0%、37.4%和28.2%. SR和FM土壤NH4+-N分别显著低于CT 11.9%和22.3%. SR处理的土壤SOC、TK和NH4+-N显著高于FM, 而NO3--N、AP和AK显著低于FM.
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表 2 不同处理耕层土壤养分含量 Table 2 Soil nutrient contents in plough layer under different treatments |
与N0相比, 施氮土壤SOC显著降低3.0% ~ 7.7%, TN、NO3--N和NH4+-N分别显著增加12.7% ~ 19.0%、330.8% ~ 407.6%和6.4% ~ 32.2%. 在N180水平下, 土壤TP和AP显著增加, 与N0相比, 分别提高11.3%和43.6%. 在N144水平下, 与N0相比, 土壤TK显著增加9.2%, 土壤AK显著下降13.5%.
2.1.3 土壤生物性质由表 3可知, 栽培模式显著影响蔗糖酶活性（SA）、脲酶活性（UA）、碱性磷酸酶活性（ALP）、脱氢酶活性（DHA）、微生物生物量碳（MBC）、微生物生物量氮（MBN）和微生物生物量碳氮比（MBC / MBN）；施氮显著影响UA、ALP、蛋白酶活性（PRO）、MBN和MBC/MBN；栽培模式与氮肥对SA、UA、ALP、过氧化氢酶活性（CAT）、MBN和MBC具有显著交互效应.
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表 3 不同处理耕层土壤生物性质 Table 3 Soil biological properties in plough layer under different treatments |
SR处理的土壤SA、ALP、DHA、MBN和MBC分别较CT显著提高22.0%、8.9%、48.3%、35.9%和62.5%. FM处理的土壤ALP和MBN分别较CT显著提高7.2%和17.7%. SR和FM土壤UA分别较CT下降12.1%和10.6%, 差异达显著水平. SR处理的SA、ALP、DHA、MBN、MBC和MBC / MBN显著高于FM. 与N0相比, 施氮土壤ALP和MBN分别显著增加13.4% ~ 19.6%和27.8% ~ 36.5%, MBC / MBN显著下降22.0% ~ 31.7%；在N180水平下, 土壤UA和PRO显著增加, 分别提高21.4%和11.5%.
2.1.4 冬小麦产量由表 4可知, 栽培模式和施氮显著影响冬小麦产量, 但二者交互效应不显著. SR和FM较CT冬小麦产量分别显著增加25.1%和18.6%. SR和FM二者差异不显著. 施氮显著增加冬小麦产量, 与N0相比, CT、SR和FM条件下施氮处理的增产率分别为73.0% ~ 77.5%、74.7% ~ 79.1%和69.4% ~ 78.7%. 相同栽培模式两个氮水平间差异不显著.
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表 4 不同处理下冬小麦产量 Table 4 Winter wheat yields under different treatments |
2.2 最小数据集的构建（MDS）与土壤质量指数（SQI） 2.2.1 最小数据集（MDS）的构建
MDS1：经主成分分析（PCA）, 从20个指标中筛选出5个特征值大于1的主成分（PC）, 其累计贡献率达到82.8%（表 5）. 将各组中载荷绝对值大于0.5的指标进行分组. 第1组指标包括：TN、TP、AP、NO3--N和MBC / MBN；第2组指标包括BD、SP、FC、ALP和MBN；第3组指标包括SOC、SA、CAT、DHA和MBC；第4组指标包括TK、UA和PRO；第5组指标包括NH4+-N和AK. 根据Norm值确定第1组NO3--N、第5组AK进入MDS. 第2组中SP和BD的Norm值较大, 但根据土壤质量评价指标敏感分级原则, 变异系数（CV）≤ 10%为不敏感指标, 不适合进行土壤质量评价[8], 因此被剔除, 选择MBN为最大Norm值指标. 由表 6可知, FC、ALP与MBN显著相关, 所以第2组中选择MBN进入MDS；第3组中CAT的CV ≤ 10%, 选择SOC为最大Norm值指标, MBC与SOC显著相关, 所以第3组选择SOC入选MDS；同理, 第4组中PRO的CV ≤ 10%, 选择TK为最大Norm值指标, TK与UA显著相关, 所以第4组选择TK入选MDS. 因此, SOC、TK、AK、NO3--N和MBN构成反映土壤质量的MDS1.
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表 5 MDS1各指标载荷矩阵和Norm值 Table 5 MDS1 load matrix and Norm values for each indicator |
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表 6 高因子载荷指标相关系数矩阵1） Table 6 Correlation coefficient matrix of highly weighed variables |
MDS2：经PCA, 分别筛选出特征值大于1的物理PC、化学PC和生物PC各1个、4个和3个, 其累计贡献率分别达到93.0%、87.9%和75.0%（表 7）. 在物理指标中, BD、SP为高因子载荷指标, 但BD和SP的CV≤10%, 所以选择FC为高因子载荷指标并入选MDS. 在化学指标中, 第1个PC内NO3--N、AP、TN和TP为高因子载荷指标, 其相关系数加和分别为3.178、2.888、2.953和2.871（据表 6计算）, NO3--N加和值最大, 所以入选MDS；第2、3和4个PC中有且只有一个高因子载荷指标, 所以NH4+-N、TK和SOC入选MDS. 在生物指标中, 第1个PC内MBC / MBN、ALP、UA和PRO为高因子载荷指标, 其相关系数加和分别为2.406、2.630、2.625和2.767（据表 6计算）, 虽然PRO和ALP加和值大, 但PRO和ALP的CV≤10%, 所以UA入选MDS；第2个PC中MBN、MBC和DHA为高因子载荷指标, 其相关系数加和分别为1.956、1.991和1.981（据表 6计算）, MBC加和值最大, 所以入选MDS；第3个PC中CAT和SA为高因子载荷指标, 但CAT的CV≤10%, 所以选择SA为高因子载荷指标, 所以SA入选MDS. 因此, FC、SOC、TK、NO3--N、NH4+-N、UA、MBC和SA构成反映土壤质量的MDS2.
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表 7 MDS2各指标载荷矩阵1） Table 7 MDS2 Load matrix for each indicator |
2.2.2 土壤质量指数（SQI）
采用最小数据集（MDS）-SQI与全量数据集（TDS）-SQI的相关分析对MDS进行验证（图 1）. 基于MDS1和MDS2, 采用线性与非线性评分方法得到的SQI均与TDS-SQI呈极显著相关（P＜0.01）, 相关系数分别为0.643 1、0.796 5、0.804 3和0.823 6, 表明4个SQI均可反映供试土壤质量.
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LT-TDS：线性总数据集；NLT-TDS：非线性总数据集；LT-MDS1：线性最小数据集1；LT-MDS2：线性最小数据集2；NLT-MDS1：非线性最小数据集1；NLT-MDS2：非线性最小数据集2 图 1 最小数据集与全量数据集土壤质量指数相关性 Fig. 1 Correlation of soil quality index between the minimum data set and the total data set |
MDS土壤指标权重见表 8. 据此计算的4个SQI的变化范围分别为0.27 ~ 0.51、0.58 ~ 0.82、0.33 ~ 0.64和0.38 ~ 0.61, 4个SQI均在不同栽培模式及施氮水平间表现出显著差异（图 2）. SR和FM的SQI值均显著高于CT. FM处理的LT-SQI1和NLT-SQI1分别较SR显著高11.3%和8.1%；SR处理的LT-SQI2和NLT-SQI2分别较FM显著高9.3%和12.0%. 施氮提高了土壤的SQI值, 在秸秆还田和覆膜条件下, 氮肥的效应更为明显.
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表 8 变异系数、公因子方差和权重值1） Table 8 Coefficient of variation, common factor variance, and weight value |
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LT-SQI1：线性土壤质量指数1, LT-SQI2：线性土壤质量指数2, NLT-SQI1：非线性土壤质量指数1, NLT-SQI2：非线性土壤质量指数2, 下同；不同大写字母表示不同栽培模式间差异显著性, 不同小写字母表示同一栽培模式下不同施氮水平间差异显著性（P＜0.05）；CT：常规栽培, SR：秸秆还田, FM：覆膜栽培 图 2 不同处理土壤质量指数（SQI） Fig. 2 Soil quality index (SQI) under different treatments |
为了验证评价模型与土壤质量状况的一致性, 选取冬小麦产量作为验证指标. 由图 3可知, 4种SQI值均与冬小麦产量呈极显著相关（P＜0.01）, 随SQI的增加, 冬小麦产量显著增加. 4个SQI的相关系数总体表现为非线性＞线性、SQI2＞SQI1. 在NLT-SQI2中相关系数为0.529 2, 大于其他几个相关系数, 表明NLT-SQI2能更准确地反映供试土壤的肥力状况.
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图 3 产量与土壤质量指数的相关性 Fig. 3 Correlation between yield and soil quality index |
秸秆还田是改良土壤环境的重要农艺措施, 施入土壤后可调节土壤温度和土壤通气状况. 秸秆还田可降低土壤容重、提高土壤孔隙度, 减少土壤板结, 还可改变土壤的气热条件[27]. 秸秆还田后促进土壤微生物对有机物质的分解, 产生新的有机碳, 打破了土壤原有有机碳平衡, 提高土壤的固碳能力, 增大土壤碳库[28], 从而导致土壤容重降低、孔隙度增大, 本研究也得到类似结果. 秸秆中含有植物生长所必需的各种营养元素, 秸秆还田土壤全氮、硝态氮、速效磷和速效钾含量明显增加, 但铵态氮含量显著下降. 原因可能是秸秆中含有土壤微生物所需能量与碳源, 还田后微生物大量繁殖, 从而提高微生物对铵态氮的固持[29]. 秸秆还田土壤蔗糖酶活性、碱性磷酸酶活性和微生物生物量氮、碳含量显著增加, 原因是秸秆还田为土壤微生物繁殖提供充足的能源与碳源, 促进了微生物繁殖与胞外酶分泌. 在成熟期, 土壤尿素态氮等有机氮已被大量分解, 导致土壤脲酶活性下降[30].
覆膜具有增温保墒的效果. 受温度变化的影响, 覆膜下的土壤水气运动加剧, 反复膨胀和收缩导致土壤容重下降、孔隙度增大[31]. 在本研究中, 覆膜使土壤容重降低、孔隙度增加. 但也有研究表明覆膜增加土壤容重、降低土壤孔隙度, 影响土壤孔隙的连通性[32]. 结果差异的原因可能与供试土壤类型及覆膜方式有关. 覆膜通过改变土壤水气热环境来改善土壤养分状况[33]. 覆膜提高耕层土壤全氮和硝态氮含量, 这与覆膜减少硝态氮淋溶有关[15]. 覆膜通过提高植物生物量（根茬、根系沉积物等）增加有机碳输入, 但同时也会提高有机碳的矿化速率, 增加有机碳的周转率[34], 二者权衡的结果使得覆膜对土壤有机碳含量无显著影响. 土壤酶和微生物活性与土壤水热条件密切相关. 覆膜提高土壤蔗糖酶活性、碱性磷酸酶活性和蛋白酶活性, 但脲酶活性下降. 脲酶活性决定土壤氮循环和转化的进程, 覆膜后脲酶活性下降, 一方面可能是覆膜使土壤水分和温度升高[35], 造成土壤中尿素含量降低, 另一方面可能是覆膜后土壤pH下降[36], 引起土壤脲酶活性降低. 土壤微生物生物量也是衡量土壤质量的重要指标. 有研究表明覆膜显著提高0 ~ 10 cm土壤微生物生物量氮、碳含量[16], 也有研究报道覆膜对土壤微生物生物量氮、碳含量无显著影响[37]. 本研究中覆膜增加了微生物生物量氮含量, 降低了微生物生物量碳含量. 产生上述差异的原因可能与土壤质地、覆膜方式与年限、作物种类等因素有关.
氮是植物生长发育所必需的营养元素, 合理施用氮肥可以改善土壤质量. 有研究表明, 施用氮肥能够降低土壤容重, 增大土壤孔隙度[38], 这与本研究的结果一致. 也有研究表明长期施氮会增加土壤容重, 降低土壤孔隙度, 造成土壤板结[19], 这可能与供试土壤的性质有关, 在酸性土壤施用尿素或铵态氮肥会导致钙镁等离子的流失与土壤酸化, 导致土壤结构恶化. 本研究的供试土壤为石灰性土壤, 且为雨养栽培, 降雨量少, 土壤酸化不明显, 因此未导致土壤结构的破坏. 施用氮肥增加了土壤全氮、硝态氮、铵态氮等养分含量, 降低了有机碳含量. 原因可能是施用氮肥促进微生物繁殖, 加速秸秆的分解速率, 或导致土壤有机质的激发效应. 秸秆还田条件下施用氮肥导致土壤速效钾含量下降, 其原因是长期单一施氮会提高作物产量、增加植株吸钾量, 而秸秆还田不足以归还所有携出钾, 导致土壤钾素呈亏损状态[39]. 王帅兵等[40]研究发现, 施用氮肥能够提高土壤脲酶活性、蛋白酶活性和微生物生物量氮含量, 与本研究结果一致. 施用尿素态氮为脲酶提供了充足的底物, 促进微生物分泌更多的脲酶. 此外, 施用氮肥土壤碱性磷酸酶活性显著增加, 究其原因, 施氮提高了作物生长和需磷量, 促进土壤有机磷的矿化和土壤碱性磷酸酶活性增加[41]. 有研究表明, 氮肥对过氧化氢酶具有抑制作用, 随施氮量的增加, 抑制作用增强[42], 本研究也得到类似的结果. 原因可能是氮肥导致过氧化氢酶的辅基遭到了肥料中阴离子的阻控[43], 也可能是土壤氮素有效性的改善, 减少了植物对有机氮的需求, 抑制有机氮的腐解.
3.2 秸秆还田、覆膜和施氮对土壤质量指数（SQI）的影响最小数据集（MDS）选取具有代表性的指标, 可以高效反映和评价不同栽培模式下土壤质量的变化. 然而, 不同研究所选取的指标具有一定的差异. 陈正发等[44]选取pH、全氮和总孔隙度等指标构成MDS；张丽星等[45]选取容重、有机质和电导率等指标构成MDS. 本研究从20个与土壤质量相关的指标中筛选出有机碳、全钾和速效钾等构成MDS1, 田间持水量、硝态氮和铵态氮等构成MDS2, 其中, 有机碳、全钾和硝态氮均入选两个MDS. 有机碳为高频入选指标, 因为土壤碳含量直接影响土壤质量与生产力；全钾含量直接关系植物的生长发育及土壤供钾潜力. 硝态氮是旱地中矿质氮素主要存在形态, 也是作物能直接吸收利用的有效氮之一. 在农业部监控施肥实践中一般将播前0 ~ 100 cm土壤剖面中硝酸盐含量作为土壤供氮能力的一个指标[46], 因此它在一定程度上也反映了旱地土壤供氮能力与土壤质量.
通过计算SQI, 4种SQI与全量数据集（TDS）和产量均显著相关, 表明4个SQI均能反映供试土壤质量状况. 秸秆还田和覆膜处理的4种SQI均高于常规栽培. 秸秆还田的SQI2高于覆膜, 而覆膜的SQI1高于秸秆还田. 这一方面可能是MDS1和MDS2所选取的指标不同所导致：在MDS1中只保留土壤化学指标（有机碳、硝态氮、全钾、速效钾）和生物活性指标（微生物生物量氮）, 缺少物理指标, 而MDS2中具有能够反映土壤孔隙度和持水性的田间持水量. 土壤质量评价时缺少物理指标会降低土壤质量评价结果的准确性[47]；另一方面可能是MDS中权重分配的差异. MDS1中化学和生物指标权重的差值（0.643）大于MDS2（0.206）. 秸秆还田、覆膜和施氮均对土壤化学和生物活性指标产生较大的影响, 在评价时还要考虑化学和生物活性指标的权重分配. 有研究表明, 权重分配不合理会对土壤评价结果造成负面影响[24]. 本研究中, 非线性评分法优于线性评分法, 这与Mamehpour等[48]研究的结果一致. 线性评分法只将各指标的最大值和最小值作为关键阈值, 具有一定的局限性, 而非线性评分法则深入了解各指标在评价体系中的作用, 对每个指标的上下限有严格的要求[25]. 此外, 本研究中NLT-SQI2与产量的相关系数（0.529 2）较大, 表明NLT-SQI2能够更真实地反映土壤质量状况. 在NLT-SQI2中, 秸秆还田条件下, SQI随施氮量的增加而增加, 表现为：N180 ＞N144 ＞N0, N180处理的SQI显著高于其他处理, 表明合理施用氮肥可在一定条件下改善土壤质量. 前期研究表明在144 ~ 180 kg·hm-2施氮量范围内, 土壤氮素基本平衡、略有盈余[49], 因此生产中常用的180 kg·hm-2施肥量是合理的.
4 结论（1）秸秆还田、覆膜和施氮均可改善土壤理化性状和生物活性, 提高土壤质量.
（2）将土壤物理性质、化学性质和生物性质分组进行主成分分析, 获取最小数据集2（MDS2）, 采用非线性评分法（NLT）计算的SQI能更准确地反映旱地麦田土壤质量状况.
（3）秸秆还田配施N180的SQI较高, 秸秆还田培肥土壤的效果更优.
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