Effects of biochar addition on transformation, availability and soybean plant uptake of silicon and phosphorus in red soil
-
摘要:目的
大量研究证实添加生物炭能够提高土壤肥力、增加养分有效性及促进作物生长。中国南方地区红壤硅、磷元素有效性低，有必要研究生物炭添加对其化学形态和植物吸收的影响。
方法以富硅的稻秆生物炭和稻壳生物炭为供试材料，研究添加不同质量分数(0、1%、2%、4%)的生物炭对红壤硅、磷形态转化和有效性以及大豆植株养分吸收的影响。
结果不同种类、不同剂量生物炭处理均显著降低土壤交换性酸含量，提高土壤pH和C/N，增加土壤有效阳离子交换量及盐基饱和度，且添加量越大，涨幅越显著；稻秆生物炭的效果显著高于稻壳生物炭。生物炭处理的土壤有效态硅和活性磷组分NaHCO3−Po的含量分别较对照增加4.1%~85.0%和175.2%~
2139.6 %。添加生物炭显著增加大豆植株的干物质积累，改善根系形态，提高大豆根系和叶片的硅含量，促进根系对硅、磷元素的吸收转运，其中秸秆生物炭效果更为显著。结论施用秸秆和稻壳生物炭显著影响酸性土壤的磷素和硅素形态及转化，提高了养分有效性，促进植株对硅和磷的吸收和利用，其中秸秆生物炭的效果更佳。
Abstract:ObjectiveA large number of studies have confirmed that biochar can improve soil fertility, increase nutrient availability and promote crop growth. Given the low levels of silicon (Si) and phosphorus (P) elements in red soil in southern China, it is imperative to investigate the impacts of biochar addition on chemical speciation and plant uptake of Si and P.
MethodUsing Si-rich rice straw and husk biochar as test materials, the impacts of adding different doses (0, 1%, 2%, 4%) of biochar on the transformation and availability of Si and P in red soil, as well as nutrient uptake in soybean plants were studied.
ResultDifferent types and dosages of biochar significantly reduced exchangeable acid content in soil, while increased soil pH and C/N, effective cation exchange capacity and base saturation. The greater the amount of biochar added, the more significant the increase. Straw biochar was significantly more effective than husk biochar. Compared with control, the contents of soil available Si and labile P fraction NaHCO3-Po in biochar treatments increased by 4.1%−85.0% and 175.2%−
2139.6 %, respectively. Biochar application significantly increased dry matter accumulation in soybean plant, improved root morphological characteristics, increased Si concentration of soybean roots and leaves, promoted the uptake and transport of Si and P by roots, and the effect of straw biochar was more significant.ConclusionThe application of rice straw and husk biochar significantly affects the form and transformation of P and Si in acid soil, increases their availability, absorption and utilization by plants. Straw biochar shows better effect.
-
Keywords:
- Biochar /
- Red soil /
- Available silicon /
- Labile phosphorus /
- Nutrient absorption
-
森林生物量指的是森林范围内生物所含有机物的量，常用干质量表示。作为重要的生态学指标，森林生物量直接反映森林的生产力与碳汇能力，对于评价森林生态系统的结构和功能具有重要作用[1]。传统森林生物量的获取方法通常采用直接收获法，主要有皆伐法[2]、标准木法[3]和相对生长法[4]3种方式，通过对样地内树木伐倒、烘干以及称质量等步骤得到单株树木各部分的生物量，进而得到单株树木生物量和样地生物量。这些方法获取数据存在工作量大、费时费力等不足，且对树木造成不可逆转的损伤。因此如何通过有效的途径快速、无损地获取森林生物量一直是生态学领域的研究热点[5]。
无人机激光雷达(Unmanned aerial vehicle laser scanning，UAV-LS)是一种新兴的遥感技术，能够通过高密度的点云数据获取水平以及垂直结构的森林参数[6]，因其高效无损、便捷灵活等优点广泛应用于林业中。目前，基于UAV-LS数据进行森林生物量估测的方法大多依赖于异速生长模型[7]，主要是将激光雷达数据中提取的变量与生长模型结合，从而完成生物量估测。其中，将UAV-LS数据衍生的变量(高度百分位数、强度百分位数等)与实测树高、胸径等参数相结合，利用机器学习方法进行地上生物量估算已取得良好效果[8]，并且，这一方法进一步拓展到基于机载激光雷达冠层高度与信号强度等变量的结合，构建生物量估测模型[9]。相较于传统回归模型，机器学习方法因其不需要描述预测关系和响应变量而被越来越多地运用在森林清查中[10]，特别是在预测碳储量、生物量等方面[11]。除此之外，也有利用UAV-LS提取的单木参数(树高、胸径、冠幅等)在非线性CAR(Constant allometric ratio)模型的基础上进行生物量的估测[12]。
UAV-LS所提取的参数信息已被证实在生物量估测上具有较高的可信度[13]，但是，利用树木定量结构模型(Quantitative structure model，QSM)从UAV-LS数据中提取参数估测生物量则鲜有报道。QSM是利用三维模型定量描述和理解树木结构与生长规律的工具，已广泛应用在地基激光雷达(Terrestrial laser scanning，TLS)中，通过TLS点云数据建模并提取树木三维结构参数，进而估算材积[14]、蓄积量[15]、生物量[16]等森林量化指标。同样，QSM利用无人机激光点云进行生物量估测的应用潜力已得到证实[17]，特别是在考虑到树木结构和生物量构成组分时，无人机QSM可以成为森林管理活动和决策过程中有效的替代方案[18]。但是，如果数据集的质量太差、点云密度不高时，建模精度便无法保证，会出现生物量被低估的现象[19]。
因此，本研究在获取高密度UAV-LS数据的基础上，基于落叶阔叶林树种进行QSM的构建。通过三维模型提取树木参数，并进一步利用随机森林(Random forest，RF)、多层感知机(Multi-layer perceptron，MLP)和支持向量机(Support vector machine，SVM) 3种机器学习方法进行单木生物量估测，筛选最优单木生物量估测模型，为复杂森林环境下生物量估算提供科学参考。
1. 材料与方法
1.1 研究区概况
研究区位于安徽省六安市金寨县天马国家级自然保护区。保护区地处大别山腹地，生物资源丰富，是北亚热带向暖温带的过渡地域，地理坐标介于115°20′~115°50′E，31°10′~31°20′N，海拔800~
1729 m。保护区属于北亚热带湿润季风气候类型，四季分明，年平均气温13.8 ℃，年平均降雨量1400 mm。保护区总面积约28913.7 hm2，其中核心区5745.3 hm2，缓冲区8118.6 hm2，实验区15049.8 hm2。研究区植被类型属暖温带落叶阔叶林向亚热带常绿阔叶林过渡型，植被垂直分布明显，落叶阔叶林属天然次生林，主要有茅栗Castanea seguinii、短柄枹栎Quercus glandulifera、锐齿槲栎Quercus aliena var. acutiserrata等栎类以及化香Platycarya strobilacea、大别山山核桃Carya dabieshanensis、领春木Euptelea pleiosperma等其他硬阔类树种。样地内最高海拔1103 m，最低海拔1055 m，高度差达48 m，坡度主要集中在22°~36°。1.2 地面样地数据
地面数据的获取来源于2023年3月对落叶阔叶林样地的调查。首先在研究区布设75 m×75 m的大样地，划分为9个25 m×25 m的小样地，利用全站仪获取样地4个至角点坐标，并确定界外木。对样地内胸径(DBH)≥5 cm的乔木进行每木检尺，并记录树种信息。使用TruePulse200激光测距仪测量树高，用胸径卷尺测量胸径，用徕卡DistoD510激光测距仪测量树冠垂直投影距离。同时，将树的基部位置作为定位点，利用华测i86RTK(精度15 mm)记录每株树准确的位置信息，定位点的空间参照采用WGS84坐标系和UTM投影。样地基本概况见表1，除枯死木外，共统计样地内563株阔叶树种。根据相关研究并结合样地实际情况[20]，按胸径大小将样地树木划分为4个生活史阶段，分别为小树(5 cm≤DBH<7.5 cm，176株)、中树(7.5 cm≤DBH<22.5 cm，234株)、大树(22.5 cm≤DBH<47.5 cm，140株)以及老树(DBH≥47.5 cm，13株)。在忽略小树后，样地内主要优势树种为茅栗(100株)、短柄枹栎(86株)与化香(63株)。
表 1 样地基本情况Table 1. Basic information of sample plots统计值
Statistical value胸径/cm
DBH树高/m
Tree height平均冠幅/m
Average crown
breadth最大值 Max. 65.50 21.70 12.00 最小值 Min. 5.00 2.00 0.50 平均值 Average 17.03 10.16 3.17 标准差 SD 12.12 4.82 1.67 1.3 UAV-LS数据及预处理
1.3.1 Lidar数据采集
利用大疆M300RTK无人机搭载禅思L1传感器(水平精度：150 m测量距离下误差为5 cm，垂直精度：150 m测量距离下误差为4 cm)，同步获取样地近地面的激光雷达数据。在仿地飞行60 m的高度下进行作业，飞行速度为5 m/s，回波模式为三回波并重复扫描，激光旁向重叠率为60%，点云密度达到631 m−2。点云采集过程中，飞行高度越低、速度越慢，点云密度就越大，高密度点云可以更好地描述树木的结构特征。本试验使用的无人机具备载波相位差分技术(Real-time kinematic，RTK)，能提供精确的位置信息，其坐标系和投影设置与华测i86RTK保持一致，航线设置如图1所示。
1.3.2 归一化处理
通过开源软件CloudCompare (https://www.cloudcompare.org)对Las格式点云进行去噪处理，再利用CSF(Cloth simulation filter)算法[21]对去噪后的点云进行滤波，分离出地面点与非地面点。最后，将地面点转换为分辨率0.1 m大小的栅格数据，使用拉普拉斯算子对栅格平滑后计算非地面点到该栅格的距离，并将计算的距离作为非地面点的高度，从而完成归一化(图2)。
1.3.3 点云分割
使用LiDAR360软件中集成的相对最短路径算法(Comparative shortest-path algorithm，CSP)对点云进行分割，该算法借鉴了生态学理论，采用自下而上的方式，从点云主干进行搜索，并通过分支到主干的最近距离来判断所属关系，从而完成点云分割。这种方法在落叶期的阔叶树中表现出良好的分割效果[22]。本文研究数据采集时期正是树木的落叶期，枝干点云清晰，符合该算法的应用场景。点云分割精度采用召回率(t)、正确率(p)以及t和p的调和平均值(F)进行评价，三者取值范围均为0到1，数值越接近1表示分割效果越好。计算公式如下：
$$ t = \dfrac{{{\mathrm{TP}}}}{{{\mathrm{TP}} + {\mathrm{FN}}}}{\text{，}} $$ (1) $$ p = \dfrac{{{\mathrm{TP}}}}{{{\mathrm{TP}} + {\mathrm{FP}}}}{\text{，}} $$ (2) $$ F = \dfrac{{2t p}}{{t + p}}{\text{，}} $$ (3) 式中，
${\mathrm{TP}}$ 表示正确分割，指一对一的关系，将树木分割为单独的一株树，即有效单木分割；${\text{FP}}$ 表示过分割，指一对多的关系，把原本属于1个整体的单木分成了多株单木；${\text{FN}}$ 表示欠分割，指1株或几株树被划分到其临近的单木中，且未被检测出来。1.4 树木定量结构模型
树木定量结构模型是重建树木三维模型的方法。目前较为常用的模型有PypeTree[23]、TreeQSM[24]、SimpleTree[25]等，本文将TreeQSM (https://github.com/InverseTampere/TreeQSM)作为试验模型，该模型由芬兰坦佩雷理工大学的Pasi Raumonen等开发，在不同森林类型中均具有较好的普适性，其构建单木模型的核心方法是对点云进行体元化分割，实现对树木几何特征的定量表达，如体积、冠幅、分支角度等。其中，PatchDiam1、PatchDiam2Min和PatchDiam2Max是TreeQSM建模所必需的3个重要参数。建模过程主要分为2个阶段，第一阶段是按照PatchDiam1定义的体元大小进行简单分割；第二阶段是按照设置的最大、最小体元实现精细分割，也可同时添加其他参数实现更具体的分割。其中，在所有样本中随机选取20株树对参数进行敏感性分析，并将最优参数作为其他样本的输入参数。具体参数设置可以参照开发者文档(https://github.com/InverseTampere/TreeQSM/blob/master/Manual)。在完成三维模型后，提取胸径、主干体积、枝干体积、分支数、冠层基部高度、冠层面积、冠层体积以及冠幅等参数，并且为保证建模效果具有稳定性，每个样本获取20组树木定量结构模型，各个参数取其平均值作为最终结果。
1.5 单木生物量模型构建及精度评价
1.5.1 地上生物量计算
按照《主要树种立木生物量模型与碳计量参数》标准(GB/T 43648—2024)[26]计算单木生物量，研究区内栎树采用南方其他省份栎树分布区对应的计算公式，而其他阔叶树则采用全国通用的其他硬阔树地上生物量公式，具体如下：
$$ M = 0.213\;6{D^{2.304\;16}}{\text{，}} $$ (4) $$ M = 0.187\;5{D^{2.333\;00}}{\text{，}} $$ (5) 式中，M为地上生物量估计值，D为林木胸径。式(4)为栎树公式，式(5)为其他阔叶树公式。
1.5.2 建模变量筛选
利用Pearson相关系数(r)和方差膨胀因子(Variance inflation factor，VIF)进行特征筛选，移除共线性变量，具体计算公式如下：
$$ r=\dfrac{{\displaystyle\sum }_{i=1}^{n}({X}_{i}-\overline {X})({Y}_{i}-\overline {Y})}{\sqrt{{\displaystyle\sum }_{i=1}^{n}{({X}_{i}-\overline {X})}^{2}}\sqrt{{\displaystyle\sum }_{i=1}^{n}{({Y}_{i}-\overline {Y})}^{2}}}， $$ (6) $$ {{\mathrm{VIF}}}_{i}=\dfrac{1}{1-{r}_{i}^{2}}， $$ (7) 式中，
$ {X}_{i} $ 和$ {Y}_{i} $ 分别是2个变量的第i个观察值，$ \overline {X} $ 和$ \overline {Y} $ 是2个变量的均值，ri表示第i个变量与其他变量的相关系数，VIFi是第i个变量的方差膨胀因子，当VIF小于5时可以认为该变量与其他变量之间不存在明显的共线性。1.5.3 机器学习算法
选取RF、SVM和MLP 3种方法进行生物量建模。RF是集成算法的延伸，其核心是对样本进行随机抽样，通过构造多个决策树来提升算法的性能，对模型具有很好的解释性。SVM通过划分超几何空间并结合核函数，将数据隐式地映射到一个更高维的空间，使其在新的空间中变得线性可分，进而完成模型构建。MLP是前馈神经网络，由输入层、1个或多个隐藏层和输出层组成，数据传入输入层，通过激活函数完成在隐藏层的传输，最终由输出层对数据进行预测。机器学习可以使用各种具有更高精度的大输入数据对复杂的空间模式进行建模，这种方法越来越多地用于森林生物量的估测研究中[27-28]。
1.5.4 模型评价
本文将试验样本数据集按7∶3随机划分成训练集和测试集。在训练集上，通过网格搜索与十折交叉验证的方式寻找模型的最优参数。具体而言，将训练集进一步分为10等份，每次选取其中1份作为验证集，剩余的9份作为训练集，循环10次，确保每一份数据都被用作验证集，并利用交叉验证确定的最优参数，在整个训练集上重新训练模型。模型训练完成后，使用测试集对模型的性能进行评估，以检验模型的泛化能力。其中，采用决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和相对均方根误差(rRMSE)进行模型训练集及测试集的精度评价。R2用于评估模型的整体拟合效果，RMSE和rRMSE用于衡量模型的预测准确性，具体公式如下：
$$ {R}^{2}=1-{ \displaystyle\sum\nolimits _{i=1}^{n}{({y}_{i}-{\overset{\frown}{y}_{i}})}^{2}/}{ \displaystyle\sum\nolimits _{i=1}^{n}{({y}_{i}-\overline{y})}^{2}}， $$ (8) $$ {\mathrm{RMSE}}=\sqrt{{ \displaystyle\sum\nolimits _{i=1}^{n}{({y}_{i}-{\overset{\frown}{y}_{i}})}^{2}/n}} ，$$ (9) $$ {\mathrm{rRMSE}} = \dfrac{{{\mathrm{RMSE}}}}{{\overline y}} \times 100{\text{%}}， $$ (10) 式中，
$n$ 为样本中单木数量，${{{y}}_{{i}}}$ 为单木生物量的估计值，$ {\overset{\frown}{y}_{i}} $ 为模型预测值，$\overline y$ 为样本平均值。2. 结果与分析
2.1 基于机载激光雷达的多变量精度评价
2.1.1 空间位置精度
将非地面点按照TIN内插法生成分辨率为0.1 m的栅格，即数字高程模型(Digital elevation model，DEM)。在相同位置处对比DEM与单木RTK的海拔，以此验证激光雷达的位置精度。结果(图3)显示两者海拔几乎一致(R2=
0.9999 )，说明UAV-LS所采集的数据位置偏差极小，点云数据中显示的单木位置就是其本身在真实空间的位置，不需要再进行空间位置校正。2.1.2 点云分割精度
本文采用边界角点所确定的范围对整个大样地进行划分，共分为9块小样地，当靠近边界的树木提取不完整时，按照树基部位置判断所属的样地，并对缺失部分采取提取、合并的方式进行补全，得到完整的样地点云。由于阔叶林林下植被复杂且UAV-LS采用自上而下的方式获取数据，因此所获取的点云均为中上层枝干较为清晰的点云数据，较难获取样地内中下层小树点云。根据样地内树种分布的复杂性，在进行点云分割时，需针对不同样地采用不同参数进行设置，以期达到最优分割。最后对各个样地的分割结果进行精度评价，具体结果如表2所示。
表 2 样地分割精度统计结果Table 2. Plot segmentation accuracy statistical results样地
Plot实测株数
Actual tree count分割株数
Segmented tree countTP FN FP t P F值
F-score1 20 19 18 2 1 0.90 0.95 0.92 2 23 22 19 4 3 0.83 0.86 0.84 3 27 24 21 6 3 0.78 0.88 0.82 4 23 23 18 5 5 0.78 0.78 0.78 5 36 37 30 6 7 0.83 0.81 0.82 6 27 26 20 6 5 0.77 0.80 0.78 7 19 19 18 1 1 0.95 0.95 0.95 8 17 19 16 3 1 0.84 0.94 0.89 9 28 28 25 3 3 0.89 0.89 0.89 由表2可知，在所有样地的分割中，4号和6号样地调和平均值相对偏低，即F值为0.78。影响其分割精度的主要原因有2点：一是样地中存在丛生的树木点云，二是林分中间层的乔木点云不够清晰。整体来看，共有185株树木被准确地识别并分割出来，占样地内点云树木总量的84%。在阔叶林树种中，分割的综合效果较好，对于一些分割效果较差的树木，通过添加种子点的位置进行再次分割，完成单株树木的精准提取。最终得到220株中大型的乔木点云数据，其胸径范围为15.0~67.2 cm，生活史阶段均为中树及以上树木。
2.1.3 树高提取精度
根据单木分割结果，提取归一化后高度的最大值与最小值，其差值即是树高。与野外实际测量值对比结果(图4)表明，提取的单木树高与测量结果非常接近(R2=0.870 0)，说明激光雷达数据能很好地反演树木的实际高度。
2.2 TreeQSM构建及参数提取
在进行参数敏感性分析后，设置PatchDiam1、PatchDiam2Min、PatchDiam2Max参数值分别为[0.05，0.08]、[0.01，0.015，0.02]与[0.06，0.10]。敏感性分析后的参数能较好地构建出大胸径树木，但针对胸径较小的树木需要在此基础上稍作修改，其中PatchDiam1参数较为影响小胸径树木的模型效果。在剔除树冠不完整以及主干缺失的点云数据后，共构建176个TreeQSM模型。所有模型中，茅栗(65株)数量最多，其次是短柄枹栎(43株)和化香(42株)。槲栎Quercus aliena Blume和锐齿槲栎也略高，分别为8和9株。其他树种如灯台树Cornus controversa、金缕梅Hamamelis mollis、鹅耳枥Carpinus turczaninowii、黄檀Dalbergia hupeana、山合欢Albizia kalkora以及尾叶樱Cerasus dielsiana等数量较少，各自仅有1或2株。总体来看，树种分布不均，其中茅栗、短柄枹栎和化香占据了较大比例，为优势树种。树木具体建模效果以1株分支较多的点云数据(图5)进行展示，图中所构建的TreeQSM模型能较为清晰地模拟出树木各级枝干的特征。
![]()
图 5 TreeQSM建模前(a)、后(b)对比图Figure 5. Comparison images before (a) and after (b) TreeQSM modeling通过构建三维模型从而量化树木参数，并在其中选取7个树木结构参数进行分析，分别统计各个参数的平均值、标准差、最小值、上四分位数、中位数、下四分位数以及最大值，结果见表3。并通过实测胸径与冠幅检验提取精度，其中提取的胸径与实测胸径R2达到0.930 0，冠幅拟合R2达到0.440 0(图6)，说明构建的三维模型能较为准确地反映出树木的三维结构。这与相关研究结果[29-30]相符，当胸径大于30 cm时，TreeQSM能更准确地实现重建[31]。本文参与构建模型的点云树木多为胸径较大的乔木树种，因提取的胸径数据为计算生物量的强关联因子，故不参与生物量的模型构建。
表 3 参数统计信息Table 3. Parameter statistical information统计量
Statistic主干体积/m3
Trunk volume枝干体积/m3
Branch volume分支数
Branch number冠层基部高度/m
Crown base height冠层面积/m2
Crown area冠层体积/m3
Crown volume冠幅/m
Crown width平均值 Average 0.82 0.76 146.97 7.89 16.79 39.72 3.78 标准差 SD 0.58 1.40 166.26 3.17 19.34 103.76 2.31 最小值 Min. 0.12 0.01 8.00 0.44 1.38 0.01 0.67 下四分位 P25 0.41 0.11 41.00 5.47 5.09 0.71 2.10 中位数 P50 0.67 0.25 85.00 8.34 10.49 3.81 3.25 上四分位 P75 1.04 0.68 173.00 10.43 19.27 26.33 4.85 最大值 Max. 3.56 10.35 903.00 14.57 138.73 929.58 13.17 ![]()
图 6 胸径(DBH)及冠幅拟合结果Figure 6. Diameter at breast height (DBH) and crown width fitting results2.3 生物量估算模型构建
2.3.1 变量筛选
经过共线性分析后，共保留5个特征因子用于模型构建，分别是主干体积、分支数、冠层体积、冠层基部高度以及冠幅。其VIF均小于5，主干体积VIF为2.95，分支数3.82，冠层体积3.11，冠层基部高度1.30，冠幅4.62，说明筛选后的变量之间没有较为严重的共线性。进一步对各变量之间进行显著性检验，结果如表4所示。各变量之间均在P<0.001水平下显著相关，除变量冠层基部高度与其他变量负相关外，其他变量之间均为正相关，其中主干体积与生物量相关系数最高，达到0.91。通过相关性分析结果可以看出，冠层结构参数对于生物量研究具有重要意义，如冠层体积(0.72)、冠幅(0.77)等。在陆地生态系统中，植物冠层是介于大气和土壤基质间进行有机物合成代谢的重要部位，对于研究树木生物量起到直接或间接的作用。如单木生物量随冠层基部高度的上升会出现一定程度的下降，这与冠层大小有着密切的关系，当冠层基部位置低时，属于树木冠层的部分就会增多，从而使生物量增加。
表 4 各建模因子相关性统计1)Table 4. Correlation analysis of each modeling factor因素
Factor生物量
Biomass主干体积
Trunk volume冠层体积
Crown volume冠幅
Crown width冠层基部高度
Crown base height分支数
Branch number生物量 Biomass 1.00 主干体积 Trunk volume 0.91*** 1.00 冠层体积 Crown volume 0.72*** 0.71*** 1.00 冠幅 Crown width 0.77*** 0.77*** 0.73*** 1.00 冠层基部高度 Crown base height −0.46*** −0.40*** −0.38*** −0.46*** 1.00 分支数 Branch number 0.64*** 0.61*** 0.77*** 0.81*** −0.44*** 1.00 1) ***表示在P<0.001水平显著相关(Pearson法)。
1) *** indicates significant correlation at P<0.001 level (Pearson method).2.3.2 模型参数及建模结果
利用网格搜索遍历所有可能的参数组合，并在优化过程中通过交叉验证来评估每个参数组合的性能，从而选择最优的参数集。RF中，max_depth代表决策树的最大深度，限制树的深度可以防止过拟合；min_samples_split是每个节点可以分裂的最小样本数量，该参数影响树的分枝过程，较大的值可以防止过拟合；n_estimators控制树的数量，更多的树通常能提高模型的稳定性。MLP中，alpha代表正则化系数，用于防止模型过拟合，较大的alpha会使模型更平滑，但可能降低模型拟合能力；hidden_layer_sizes是隐藏层的大小和数量，影响模型的学习能力和复杂性；learning_rate控制学习率模型参数更新的速度，其中自适应学习率可根据模型收敛情况自动调整；max_iter为模型训练过程中允许的最大迭代步数。SVM中，C代表惩罚系数，较大的C值会强制模型在训练集上更好地拟合，但可能导致过拟合；gamma是核函数中的参数，决定样本的影响范围，较大的gamma会使模型更倾向于对训练数据的过拟合；Kernel是核函数类型(如线性核等)。
在经过参数筛选后，RF的最优参数为max_depth=3，min_samples_split=5，n_estimators=100；MLP的最优参数是alpha=0.1，hidden_layer_sizes=(50, 50)，learning_rate=‘adaptive’，max_iter=
1000 ；SVM的最优参数是C=1，gamma=0.1，kernel=‘linear’。根据最优参数进行生物量估测的结果(图7)表明，RF的测试集R2达到0.880 0，单木生物量的RMSE为192.81 kg，rRMSE为29.88%；MLP的测试集R2达到0.820 0，单木生物量的RMSE为236.48 kg，rRMSE为36.65%；SVM的测试集R2达到0.810 0，单木生物量的RMSE为243.67 kg，rRMSE为37.77%。3种机器学习模型中，RF的效果最佳，MLP与SVM结果较为接近，精度稍低于RF，但也都表现出较高的准确性，证实了树木定量结构模型所提取的参数能够较好地构建出单木生物量模型，为森林资源清查提供了新方法，对后续研究具有重要意义。![]()
图 7 3种机器学习算法的生物量估测模型散点拟合对比Figure 7. Scatter plot fitting comparison of biomass estimation models based on the three machine learning algorithms3. 讨论
本研究使用的RF算法可以训练出最优的单木生物量估测模型，在生物量估测模型的研究中，可以分为参数和非参数模型两大类[10,32]，参数模型分为多元线性模型和非线性模型，非参数模型则包括人工神经网络、支持向量机、深度学习等机器学习方法。针对不同研究区域和研究对象，两类模型估测精度各有所长[33]。本文采用机器学习方法进行模型构建，旨在提高目标变量的预测精度，而参数模型可以通过参数组合评估和解释变量对目标变量的影响程度。后续研究如需揭示目标变量与解释变量之间的特定关系，可以选择多元线性和非线性模型探究各参数对单木生物量的响应关系。如Abd Rahman等[34]根据树高、胸径、树冠大小和树冠基部高度生成新的异速生长方程进行生物量计算。也可以将生物量模型细化，分为主干生物量与枝干生物量，这可能需要加入更多的树木参数进行模型完善，如唐依人等[35]利用枝条因子进行分支生物量模型构建。同样，可以根据主干体积与单木生物量之间的强相关性，探索基于体积与木材密度的生物量计算方式是否优于异速生长模型[36]，值得注意的是，不同树种的木材密度存在差异，因此需要先区分树种的木材密度，才能得到更准确的结果。
点云密度也会对TreeQSM模型效果产生影响，并在一定程度上影响树木分割精度。虽然本研究获取的数据为高密度的点云数据，但是也存在点云冠层以及枝干缺失的情况，UAV-LS采用自上而下的方式获取点云数据，当上层树木出现遮挡时，就无法完整获取中下层的树木点云[37]。本研究的阔叶林为天马国家级自然保护区内的天然阔叶混交林，群落发育比较成熟，具有地带性稳定群落特征。因其冠层、林下环境较为复杂，所获取的树木点云主要为主林层大胸径乔木树种数据，胸径均在15.0 cm以上，而对于林下的小乔木则较难获取。但随着地基激光雷达(TLS)和移动激光扫描仪(Mobile laser scanning，MLS)等便携设备的深入应用，也为多源点云数据融合获取高精度三维数据提供了新的技术手段。通过与地面点云数据相结合，可以很好地弥补无人机点云数据在林下缺失的情况，无人机点云数据也能补充地面点云数据缺失的上层树冠部分，多源点云的融合可以促进对树木参数更可靠的估计，从而有助于对复杂森林场景进行互补解释[38]，起到扩大应用范围与提高应用精度的效果。Qi等[39]研究发现，在冠层覆盖率增加的情况下，无人机激光点云与MLS相融合的数据在树木定量结构模型中表现最好。除多源点云数据的融合外，探究无人机点云最佳的建模密度也是一种新思路。本文研究情境下表现为仿地飞行高度60 m，后续的研究可以尝试更低的飞行高度以获取更丰富的树木结构，进而深入探究哪种高度下无人机点云数据的三维建模效果最好。
树木定量结构模型不仅用来估测森林蓄积量、生物量等参数，在树种识别方面也取得了不错的结果[40-41]。Hui等[42]利用几何分形特征和QSM特征进行树种分类，探索特征向量的分类效果，获得了较好的分类结果。QSM可以定量化树木结构，统计树木几何和拓扑属性，如本研究中的主干体积等参数。树木结构可以作为树种分类的重要依据，本文主要基于树木参数进行回归训练，未涉及分类任务。针对植被结构复杂的落叶阔叶林，如何精准识别树种显得尤为重要。特别在树木落叶期，无法根据树叶等信息判断种属，如果能通过树冠、分支等树木结构信息直接进行树种识别，将大大降低野外工作中树种识别的难度。
4. 结论
本文基于UAV-LS和QSM开展天马自然保护区阔叶树种单木生物量研究。其中，空间位置精度R2达到
0.9999 ，树高提取精度R2为0.870 0，表明激光雷达数据精度很高，并在点云总体分割精度较高的情况下，进行单木点云的精确提取。在此基础上，构建单木的三维结构模型，结果显示，胸径、冠幅拟合精度R2分别为0.930 0和0.440 0，并进一步选择3种机器学习算法对树木参数进行生物量估测模型构建。3种模型中，RF算法结果最优(R2=0.880 0, RMSE=192.81 kg, rRMSE=29.88%)，证明QSM所提取的树木参数可以构建出精度较高的落叶期阔叶树种生物量估测模型，为以后相关研究提供启发。本文使用的方法在一定程度上大大减轻了野外工作量和难度，点云数据的获取比地基激光雷达更方便，在森林资源调查中具有巨大的应用价值。 -
![]()
图 1 稻壳生物炭和稻秆生物炭处理对土壤硅形态的影响
CK：不施生物炭；DK1、DK2和DK4分别为添加质量分数为1%、2%和4%的稻壳生物炭；DG1、DG2和DG4分别为添加质量分数为1%、2%和4%的稻秆生物炭；相同颜色柱子上方的不同小写字母表示处理间差异显著(P < 0.05，Duncan’s法)。
Figure 1. Effects of rice husk and straw biochar treatments on soil Si morphology
CK: No biochar; DK1，DK2 and DK4 are additions of 1%, 2% and 4% rice husk biochar, respectively; DG1, DG2 and DG4 are additions of 1%, 2% and 4% rice straw biochar, respectively; Different lowercase letters on bars of the same color represent significant differences among treatments (P < 0.05, Duncan’s method).
![]()
图 2 稻壳生物炭和稻秆生物炭处理对土壤磷形态的影响
CK：不施生物炭；DK1、DK2和DK4分别为添加质量分数为1%、2%和4%的稻壳生物炭；DG1、DG2和DG4分别为添加质量分数为1%、2%和4%的稻秆生物炭；各图中，相同形态磷柱子上方的不同小写字母表示处理间差异显著(P < 0.05，Duncan’s法)。
Figure 2. Effects of rice husk and straw biochar treatments on soil P forms
CK: No biochar; DK1，DK2 and DK4 are additions of 1%, 2% and 4% rice husk biochar, respectively; DG1, DG2 and DG4 are additions of 1%, 2% and 4% rice straw biochar, respectively; In each figure, different lowercase letters on bars of the same form of P represent significant differences among treatments (P < 0.05, Duncan’s method).
![]()
图 3 稻壳生物炭和稻秆生物炭处理对大豆生物量的影响
CK：不施生物炭；DK1、DK2和DK4分别为添加质量分数为1%、2%和4%的稻壳生物炭；DG1、DG2和DG4分别为添加质量分数为1%、2%和4%的稻秆生物炭；各图中，柱子上方的不同小写字母表示差异显著(P < 0.05，Duncan’s法)。
Figure 3. Effects of rice husk and straw biochar treatments on soybean biomass
CK: No biochar; DK1，DK2 and DK4 are additions of 1%, 2% and 4% rice husk biochar, respectively; DG1, DG2 and DG4 are additions of 1%, 2% and 4% rice straw biochar, respectively; In each figure, different lowercase letters on bars represent significant differences (P < 0.05, Duncan’s method).
![]()
图 4 稻壳生物炭和稻秆生物炭处理对大豆根系形态结构的影响
CK：不施生物炭；DK1、DK2和DK4分别为添加质量分数为1%、2%和4%的稻壳生物炭；DG1、DG2和DG4分别为添加质量分数为1%、2%和4%的稻秆生物炭；各图中，柱子上方的不同小写字母表示差异显著(P < 0.05，Duncan’s法)。
Figure 4. Effect of rice husk and straw biochar treatments on root morphology and structure of soybean
CK: No biochar; DK1，DK2 and DK4 are additions of 1%, 2% and 4% rice husk biochar, respectively; DG1, DG2 and DG4 are additions of 1%, 2% and 4% rice straw biochar, respectively; In each figure, different lowercase letters on bars represent significant differences (P < 0.05, Duncan’s method).
![]()
图 5 稻壳生物炭和稻秆生物炭处理对大豆植株硅、磷吸收的影响
CK：不施生物炭；DK1、DK2和DK4分别为添加质量分数为1%、2%和4%的稻壳生物炭；DG1、DG2和DG4分别为添加质量分数为1%、2%和4%的稻秆生物炭；各图中，相同器官柱子上方的不同小写字母表示处理间差异显著(P < 0.05，Duncan’s法)。
Figure 5. Effects of rice husk and straw biochar treatments on Si and P absorption of soybean plants
CK: No biochar; DK1，DK2 and DK4 are additions of 1%, 2% and 4% rice husk biochar, respectively; DG1, DG2 and DG4 are additions of 1%, 2% and 4% rice straw biochar, respectively; In each figure, different lowercase letters on bars of the same organ represent significant differences among treatments (P < 0.05, Duncan’s method).
表 1 稻壳生物炭和稻秆生物炭处理对土壤化学性质的影响1)
Table 1 Impacts of rice husk and straw biochar treatments on chemical properties of soil
处理
TreatmentpH b(交换性酸)/(cmol·kg−1)
Exchangeable acid content有效阳离子交换量/(cmol·kg−1)
Effective cation exchange capacity盐基饱和度/%
Base saturationC/N CK 4.55±0.04e 2.25±0.11a 3.9±0.1d 41.6±2.3e 5.9±0.1e DK1 4.76±0.03d 1.67±0.04b 3.5±0.1d 51.9±1.7d 7.9±0.1d DK2 5.09±0.02c 1.54±0.08b 3.1±0.1d 50.7±2.3d 12.2±0.9c DK4 5.33±0.01b 0.79±0.04c 3.3±0.1d 76.2±1.3c 18.9±0.3a DG1 4.86±0.04d 0.94±0.02c 6.5±0.9c 85.0±2.0b 6.8±0.2de DG2 5.28±0.03b 0.26±0.03d 8.4±0.5b 96.9±0.5a 11.2±0.3c DG4 6.68±0.05a 0.10±0.00d 13.1±1.0a 99.2±0.1a 15.9±0.6b 1) CK：不施生物炭；DK1、DK2和DK4分别为添加质量分数为1%、2%和4%的稻壳生物炭；DG1、DG2和DG4分别为添加质量分数为1%、2%和4%的稻秆生物炭；表中数据为平均值±标准误，同列数据后的不同小写字母表示差异显著(P < 0.05， Duncan’s法)。
1) CK: No biochar; DK1, DK2 and DK4 are additions of 1%, 2% and 4% rice husk biochar, respectively; DG1, DG2 and DG4 are additions of 1%, 2% and 4% rice straw biochar, respectively; Data in the table are means ± standard errors, different lowercase letters in the same column represent significant differences (P < 0.05, Duncan’s method).
下载: 导出CSV
表 2 土壤硅、磷形态与植株硅、磷吸收的皮尔逊相关性分析1)
Table 2 Pearson correlation analysis between soil Si, P morphology and plant Si, P uptake
指标
Indexa b c d e f g h i j k l m n o p a 1.000 b 0.430 1.000 c 0.516* 0.741*** 1.000 d 0.559** 0.423 0.402 1.000 e 0.584** 0.231 0.081 0.447* 1.000 f 0.923*** 0.366 0.431 0.624** 0.728*** 1.000 g 0.839*** 0.273 0.317 0.431 0.729*** 0.938*** 1.000 h 0.959*** 0.449* 0.517* 0.529* 0.608** 0.953*** 0.853** 1.000 i 0.436* 0.264 0.435* 0.825*** 0.291 0.557** 0.401 0.430 1.000 j 0.020 0.091 −0.054 0.333 0.104 0.175 0.076 0.121 0.402 1.000 k 0.501* 0.555** 0.516* 0.805*** 0.297 0.489* 0.280 0.466* 0.734*** 0.328 1.000 l −0.118 0.241 0.281 0.449* −0.285 −0.070 −0.189 −0.143 0.494* 0.001 0.319 1.000 m 0.780*** 0.626** 0.516* 0.491* 0.470* 0.700*** 0.602** 0.784*** 0.196 −0.029 0.306 0.046 1.000 n 0.834*** 0.480* 0.599** 0.731*** 0.374 0.841*** 0.768*** 0.808*** 0.687*** 0.121 0.604** 0.297 0.677*** 1.000 o 0.763*** 0.478* 0.476* 0.656** 0.604** 0.833*** 0.847*** 0.720*** 0.644** 0.204 0.563** 0.137 0.559** 0.872*** 1.000 p 0.594** 0.536* 0.615** 0.559** 0.473* 0.691*** 0.731*** 0.585** 0.623** 0.135 0.544* 0.216 0.446* 0.810*** 0.872*** 1.000 1) a：有效态硅，b：有机结合态硅，c：铁锰氧化态硅，d：无定形态硅，e：残渣态磷，f：活性磷，g：中稳性磷，h：稳定性磷，i：根−硅，j：茎−硅，k：叶−硅，l：荚−硅，m：根−磷，n：茎−磷，o：叶−磷，p：荚−磷；*、**和***分别表示相关性达0.05、0.01和0.001的显著水平(Pearson法)。
1) a: Available Si, b: Organic bonded Si, c: Ferromanganese oxide Si, d: Amorphous Si, e: Residual P, f: Labile P, g: Intermediate-stable P, h: Stable P, i: Si in root, j: Si in stem, k: Si in leaf, l: Si in pod, m: P in root, n: P in stem, o: P in leaf, p: P in pod; *, ** and *** indicate correlations at the significant levels of 0.05, 0.01 and 0.001 respectively (Pearson method).
下载: 导出CSV
-
[1] 周新安, 年海, 杨文钰, 等. 南方间套作大豆生产发展的现状与对策(I)[J]. 大豆科技, 2010(3): 1-2. doi: 10.3969/j.issn.1674-3547.2010.03.001 [2] 张小明, 曾宪楠, 孙羽. 磷素对大豆生长发育影响的研究进展[J]. 大豆科学, 2016, 35(1): 176-180. doi: 10.11861/j.issn.1000-9841.2016.01.0176 [3] 董伟萍. 不同基因型大豆品种生理及产量性状对氮、磷及钾缺失的响应[D]. 长春: 吉林农业大学, 2023. [4] 邓伟明, 唐梦天, 郭玉栋, 等. 生物炭与磷肥添加对红壤团聚体及其磷组分分布的影响[J]. 土壤通报, 2023, 54(2): 352-363. [5] 王蕾, 王艳玲, 李欢, 等. 长期施肥下红壤旱地磷素有效性影响因子的冗余分析[J]. 中国土壤与肥料, 2021, 291(1): 17-25. doi: 10.11838/sfsc.1673-6257.19549 [6] 苏素苗, 杨春雷, 饶雄飞, 等. 硅对植物抗逆性影响的研究进展[J]. 华中农业大学学报, 2022, 41(6): 160-168. doi: 10.3969/j.issn.1000-2421.2022.6.hznydx202206018 [7] 王莹. 硅缓解大豆幼苗铝毒害的作用机制研究[D]. 新乡: 河南师范大学, 2022. [8] 许基磊. 三种外源添加剂对野大豆盐胁迫损伤的缓解效应及机理研究[D]. 扬州: 扬州大学, 2020. [9] 邝曦芝, 邓伟明, 唐乐乐, 等. 不同磷水平配施生物炭对土壤磷有效性和大豆磷吸收的影响[J]. 应用生态学报, 2022, 33(7): 1911-1918. [10] ENDERS A, HANLEY K, WHITMAN T, et al. Characterization of biochars to evaluate recalcitrance and agronomic performance[J]. Bioresource Technology, 2012, 114(1): 644-653.
[11] LEHMANN J, JOSEPH S. Biochar for environmental management: Science and technology[M]. London: Earthscan, 2009, 251-270.
[12] 马珍, 黄凯文, 张珍明, 等. 添加生物炭对土壤磷素有效性影响研究进展[J]. 东北农业大学学报, 2021, 52(8): 89-96. doi: 10.3969/j.issn.1005-9369.2021.08.010 [13] 张登晓, 高雅, 介红彬, 等. 生物质炭对农田土壤磷有效性的影响研究进展[J]. 河南农业大学学报, 2021, 55(2): 199-205. [14] 占亚楠, 王智, 孟亚利. 生物炭提高土壤磷素有效性的整合分析[J]. 应用生态学报, 2020, 31(4): 1185-1193. [15] 王耀锋. 生物炭对土壤−水稻体系中污染物和硅元素迁移行为的影响及污染阻控机制[D]. 杭州: 浙江大学, 2019. [16] 邢宇. 稻壳稻秆生物炭制备白炭黑条件优化与性能分析[D]. 哈尔滨: 东北农业大学, 2022. [17] 胡祖武, 吴多基, 吴建富, 等. 富硅生物炭有效提高红壤性稻田土壤不同形态硅含量及水稻产量[J]. 植物营养与肥料学报, 2022, 28(8): 1421-1429. doi: 10.11674/zwyf.2022022 [18] 李仁英, 邱译萱, 刘春艳, 等. 硅对水稻土磷吸附−解吸行为的影响[J]. 土壤通报, 2013, 44(5): 1134-1139. [19] 宋文涛, 田纪辉, 董宇豪, 等. 秸秆生物炭对水稻土和赤红壤磷素有效性及化学形态的影响[J]. 应用与环境生物学报, 2022, 28(6): 1422-1429. [20] 戴伟民, 张克勤, 段彬伍, 等. 测定水稻硅含量的一种简易方法[J]. 中国水稻科学, 2005, 19(5): 460-462. doi: 10.3321/j.issn:1001-7216.2005.05.013 [21] 鲍士旦. 土壤农化分析[M]. 北京: 中国农业出版社, 2000. [22] 刘光崧. 土壤理化分析与剖面描述[M]. 北京: 中国标准出版社, 1996. [23] SONG Z L, WANG H L, STRONG P J, et al. Increase of available soil silicon by Si-rich manure for sustainable rice production[J]. Agronomy for Sustainable Development, 2014, 34(4): 813-819. doi: 10.1007/s13593-013-0202-5
[24] CONDRON L M, CORNFORTH I S, DAVIS M R, et al. Influence of conifers on the forms of phosphorus in selected New Zealand grassland soils[J]. Biology and Fertility of Soils, 1996, 21(1): 37-42.
[25] HEDLEY M J, STEWART J W B, CHAUHAN B S. Changes in inorganic and organic soil phosphorus fractions induced by cultivation practices and by laboratory incubations[J]. Soil Science Society of America Journal, 1982, 46(5): 970-976. doi: 10.2136/sssaj1982.03615995004600050017x
[26] HE Z Q, HONEYCUTT C W. A modified molybdenum blue method for orthophosphate determination suitable for investigating enzymatic hydrolysis of organic phosphates[J]. Communications in Soil Science and Plant Analysis, 2005, 36(9/10): 1373-1383.
[27] 袁帅, 赵立欣, 孟海波, 等. 生物炭主要类型、理化性质及其研究展望[J]. 植物营养与肥料学报, 2016, 22(5): 1402-1417. doi: 10.11674/zwyf.14539 [28] BUSHRA B, REMYA N. Biochar from pyrolysis of rice husk biomass: Characteristics, modification and environmental application[J]. Biomass Conversion and Biorefinery, 2020, 14(5): 5759-5770.
[29] ZHAO S X, TA N, WANG X D. Effect of temperature on the structural and physicochemical properties of biochar with apple tree branches as feedstock material[J]. Energies, 2017, 10(9): 1293. doi: 10.3390/en10091293
[30] CHEN H M, MA J Y, WEI J X, et al. Biochar increases plant growth and alters microbial communities via regulating the moisture and temperature of green roof substrates[J]. Science of the Total Environment, 2018, 635: 333-342. doi: 10.1016/j.scitotenv.2018.04.127
[31] BLANCO-CANQUI H. Biochar and soil physical properties[J]. Soil Science Society of America Journal, 2017, 81(4): 687-711. doi: 10.2136/sssaj2017.01.0017
[32] LUO Y, DUNGAIT J A J, ZHAO X R, et al. Pyrolysis temperature during biochar production alters its subsequent utilization by microorganisms in an acid arable soil[J]. Land Degradation & Development, 2018, 29(7): 2183-2188.
[33] WANG L, BUTTERLY C R, WANG Y, et al. Effect of crop residue biochar on soil acidity amelioration in strongly acidic tea garden soils[J]. Soil Use and Management, 2014, 30(1): 119-128. doi: 10.1111/sum.12096
[34] PENG X, YE L L, WANG C H, et al. Temperature- and duration-dependent rice straw-derived biochar: Characteristics and its effects on soil properties of an ultisol in southern China[J]. Soil and Tillage Research, 2011, 112(2): 159-166. doi: 10.1016/j.still.2011.01.002
[35] EL-NAGGAR A, LEE S S, AWAD Y M, et al. Influence of soil properties and feedstocks on biochar potential for carbon mineralization and improvement of infertile soils[J]. Geoderma, 2018, 332: 100-108. doi: 10.1016/j.geoderma.2018.06.017
[36] HOSSAIN M Z, BAHAR M M, SARKAR B, et al. Biochar and its importance on nutrient dynamics in soil and plant[J]. Biochar, 2020, 2: 379-420. doi: 10.1007/s42773-020-00065-z
[37] XU M, WU J, YANG G, et al. Biochar addition to soil highly increases P retention and decreases the risk of phosphate contamination of waters[J]. Environmental Chemistry Letters, 2019, 17: 533-541. doi: 10.1007/s10311-018-0802-z
[38] SHI Y X X, YU Y C, CHANG E, et al. Effect of biochar incorporation on phosphorus supplementation and availability in soil: A review[J]. Journal of Soils and Sediments, 2023, 23: 672-686. doi: 10.1007/s11368-022-03359-w
[39] 白玉超, 朱婧, 王宗抗, 等. 利用稻壳炭提高复合肥料在土壤中的磷素有效性[J]. 植物营养与肥料学报, 2022, 28(4): 664-674. doi: 10.11674/zwyf.2021335 [40] XIAO X, CHEN B L, ZHU L Z. Transformation, morphology, and dissolution of silicon and carbon in rice straw-derived biochars under different pyrolytic temperatures[J]. Environmental Science and Technology, 2014, 48(6): 3411-3419. doi: 10.1021/es405676h
[41] 姚冬辉. 有机物料还田对土壤硅形态及水稻硅吸收的影响研究[D]. 南昌: 江西农业大学, 2023. [42] 邓杰, 王文慧, 赵启慧, 等. 生物质炭施用量对大豆生长及产量的影响[J]. 大豆科学, 2023, 42(2): 228-234. [43] 王文慧, 蒋志慧, 张纪, 等. 生物炭对大豆根际土壤酶活性及产量的影响[J]. 中国土壤与肥料, 2023(6): 147-153. doi: 10.11838/sfsc.1673-6257.22001 [44] 侯伟男, 刘靖谕, 邢一唱, 等. 生物炭施入量对大豆生长发育及产量的影响[J]. 中国农学通报, 2021, 37(15): 14-19. doi: 10.11924/j.issn.1000-6850.casb2020-0374 [45] 邓金环. 生物炭改良酸性土壤及提高大豆硅磷吸收转化的机理研究[D]. 广州: 华南农业大学, 2019. [46] 张彦丽. 不同磷效率大豆基因型根形态构型对低磷胁迫的响应[J]. 中国农学通报, 2010, 26(14): 182-185. [47] 胡克伟, 肇雪松, 关连珠, 等. 水稻土中硅磷元素的存在形态及其相互影响研究[J]. 土壤通报, 2002, 33(4): 272-274. doi: 10.3321/j.issn:0564-3945.2002.04.008 [48] SILVA J A. Possible mechanisms for crop response to silicate applications[J]. International Symposium on Soil Fertility Evaluation, 1971: 805-814.
[49] ROY A C, ALI M Y, FOX R L, et al. Influence of calcium silicate on phosphate solubility and availability in Hawaiian latosols[J]. International Symposium on Soil Fertility Evaluation, 1971, 1: 757-767.
[50] MA J F, TAKAHASHI E. Effect of silicate on phosphate availability for rice in a P-deficient soil[J]. Plant and Soil, 1991, 133(2): 151-155. doi: 10.1007/BF00009187
[51] 胡克伟, 颜丽, 关连珠. 土壤硅磷元素交互作用研究进展[J]. 土壤通报, 2004, 35(2): 230-233. doi: 10.3321/j.issn:0564-3945.2004.02.030
计量
- 文章访问数: 138
- HTML全文浏览量: 29
- PDF下载量: 79
