2018, Vol. 37
土壤有机碳是土壤肥力水平的重要标志，不仅影响作物产量与农业生产可持续性，其固存对缓解温室气体排放及调节全球气候变化具有重要的生态意义[1]。作物秸秆作为农田生态系统中土壤有机碳的重要来源之一，其还田措施是增加农田土壤有机碳投入，从而促进土壤碳固持最直接且有效的方式[2-3]。不同作物秸秆性质不同，还田后其分解过程和土壤的碳源/碳汇性质均有差异[4-5]。C/N低的豆科秸秆，施入土壤后分解较快，能够促进土壤养分矿化以及提高土壤微生物活性；而C/N高的禾本科秸秆，施入土壤后分解缓慢并且导致土壤养分的固持[5]。因此，研究不同作物秸秆还田后对土壤有机碳转化与固持特征，无论对农业秸秆的科学管理，还是对土壤培肥机理研究都有重要的指导意义。
渭北旱塬区是我国黄土高原重要的旱作农业区，玉米和小麦是该区的主要粮食作物，但近年来由于忽视农田地力培肥，该区粮田已经普遍出现了土壤肥力降低等问题[6-7]。冬小麦收获后保留麦茬，于夏休闲期硬茬播种豆科绿肥，而该时期由于高温干旱，麦茬不会马上腐解，待小麦播种前将绿肥与麦茬一起翻压，小麦秸秆和豆科绿肥残体会以混合物的形式共同还田腐解，这是该区粮食生产中通过秸秆还田来提升地力的主要方式。目前，已有大量的国内外研究发现，禾本科作物秸秆还田提高了土壤有机碳及活性碳组分含量[8]，有助于土壤团聚体稳定性提高[9]，而且能改善土壤的生物环境，有利于土壤有机碳的积累和保存[10]；豆科作物残体还田除了能提高土壤有机碳含量之外，还能提高土壤腐殖质含量[11]，改善土壤的结构性能[12]，有固碳潜力。且Cong等[13-14]通过大田和室内培养试验确定，豆科禾本科作物间作比禾本科作物单作体系更有利于土壤有机碳积累，但其对于两种作物残体同时存在条件下的有机碳固持机制并没有进一步的说明。同时有大量报道称，植物残体以混合物的形式出现时，腐解过程中由于“混合分解效应”的存在，相比于单一残体，混合组分中残体之间的相互作用会影响残体腐解以及土壤有机碳矿化过程[15-16]。因此，虽然已有大量研究探讨了作物残体归还与土壤有机碳固持关系[9-13, 16]，但两种残体配施的土壤固碳机理尚不明确，且大多未将土壤有机碳库中来源于外源作物残体的有机碳和土壤原有的有机碳区分开来。
所以，本研究结合自然δ13C技术以及双指数模型，采用室内模拟培养方法主要探讨了以下两个问题：（1）探究禾本科与豆科秸秆组合和禾本科秸秆单独添加，在土壤有机碳固持方面有何差异；（2）两种秸秆组合以及禾本科秸秆单独添加，外源秸秆碳在土壤有机碳库中的分配上有何不同。本研究以期为豆科与禾本科秸秆配施的土壤固碳机理研究提供理论依据。
1 材料和方法 1.1 供试材料供试土壤为黑垆土，母质为中壤质马兰黄土，2016年采自长武农田生态系统国家野外科学观测研究站长期定位试验的传统耕作处理（无秸秆覆盖），该试验地有13年玉米连作历史。供试土壤的基本理化性质为：有机碳和全氮含量分别为11.39 g·kg-1和1.07 g·kg-1，有效磷和速效氮含量分别为18.40 mg·kg-1和63.79 mg·kg-1，速效钾含量为152.30 mg·kg-1，pH为8.41，土壤δ13C值为-1.652%。
供试秸秆均采自陕西省长武县王东村，小麦（Triticum aestivum L.）秸秆于2016年6月小麦脱粒后随机抽取，秋怀豆（Glycine ussuriensis Regel et Maack）秸秆于2016年9月在绿肥翻压前采用“S”型多点采样法以整株形式采回，所有秸秆于60 ℃条件下烘干至恒质量，粉碎过2 mm筛备用，基本性质见表 1。
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表 1 添加秸秆的基本性质 Table 1 Basic physico-chemical properties and δ13C value of straws |
试验共设4个处理：（1）对照（不添加秸秆，CK）；（2）添加小麦秸秆（添加量为12 g·kg-1土，W）；（3）添加秋豆秸秆（添加量为12 g·kg-1土，L）；（4）添加小麦秋豆秸秆混合物（秸秆添加量均为12 g·kg-1土，两种秸秆质量比1：1，W+L）。各处理重复6次。
1.3 培养方法采取室内模拟恒温（25±1 ℃）培养的方法，培养80 d，具体操作如下：取400 g土（以烘干土计），按处理将秸秆与土壤混匀置于1 L培养瓶中（高15 cm、直径9 cm带密闭封盖的塑料圆瓶），调节土壤含水率为田间持水量的70%。将装有20 mL 2 mol·L-1 NaOH溶液的50 mL塑料瓶置于培养瓶中加盖塑料薄膜密封，收集排放的CO2。在培养的第1、2、3、5、7、14、21、28、42、80 d，利用酸碱滴定法测定CO2释放量。每次测定结束后，更换NaOH溶液，并用称量法补充损失的水分。
1.4 测定指标及方法土壤有机碳测定：培养结束后采用重铬酸钾-浓硫酸外加热法测定[17]。
土壤微生物生物量碳、氮（MBC、MBN）测定：采用氯仿熏蒸浸提法[18]，于培养结束后，称取新鲜土壤25.0 g用去乙醇氯仿在25 ℃黑暗条件下熏蒸24 h，随后除去土壤中多余氯仿，加K2SO4浸提、过滤，过滤液由Multi N/C 2100/2100S TOC和连续流动分析仪测定。
土壤δ13C值测定：于培养开始前和培养结束后采取土样，去除其中残留的植物残体，风干磨碎过100目筛，用Finnigan MAT-251 Mass Spectrometer质谱仪测定。
秸秆δ13C值测定：培养开始前取烘干秸秆若干，磨碎过100目筛，用Finnigan MAT - 251 Mass Spec⁃ trometer质谱仪测定。
1.5 模型及有关计算 1.5.1 微生物熵的计算[19]微生物熵（qMB）=土壤微生物生物量碳/土壤总有机碳×100%
1.5.2 双指数模型选用双指数模型以模拟秸秆腐解过程中土壤有机碳矿化过程[20]，模型如下：
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(1) |
式中：Ct为培养时间t（d）时的累积矿化量，g·kg-1；C1表示土壤活性碳库，g·kg-1；k1表示矿化速率；C2表示土壤惰性碳库，g·kg-1；k2表示分解速率；C1+C2为潜在矿化碳库，g·kg-1。
1.5.3 不同来源有机碳含量计算根据培养前后土壤样品及秸秆的δ13C值，采用下列公式计算培养结束后土壤中来源于秸秆的有机碳（Cstraw）和土壤原有有机碳（Cnative）的含量[21]：
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(2) |
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(3) |
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(4) |
式中：δ13Cstraw表示秸秆有机碳的13C丰度，%；δ13Cbefore表示培养前土壤有机碳的13C丰度，%；δ13Cafter表示培养结束土壤有机碳的13C丰度，%；f 表示培养结束秸秆碳所占比例，%；Ctotal表示培养结束土壤有机碳含量，g·kg-1；Cstraw表示培养结束土壤有机碳中来源于秸秆的有机碳量，g·kg-1；Cnative表示培养结束土壤有机碳中原有有机碳量，g·kg-1。
1.6 数据处理试验数据采用Microsoft Excel 2010软件对数据进行处理和绘图；使用SPSS 17.0软件对数据进行差异显著性检验（LSD法，ɑ=0.05）及双指数模型的非线性回归分析。
小麦与秋豆秸秆组合处理的土壤累积矿化量、有机碳含量及土壤微生物碳、氮预测值为小麦秸秆和秋豆秸秆单独添加时的作用之和[22]。
小麦秸秆作用=W处理的实测值-CK实测值
秋豆秸秆作用=L处理的实测值-CK实测值
实测值与预测值的比较采用t检验。根据t检验结果就可以对小麦秋豆混合分解是否存在相互作用进行判断（5%水平）[22]：（1）若实测值与预测值无明显差异，则两种秸秆间表现为加和作用；（2）若实测值与预测值之间出现明显偏差，则两种秸秆间表现非加和作用。
2 结果与分析 2.1 小麦秋豆秸秆还田对土壤CO2释放的影响如图 1所示，不同作物秸秆加入土壤后，CO2-C释放速率均在培养的第2 d出现高峰，而后随培养时间延长而逐渐下降，并在腐解21 d后逐渐趋于稳定。不同秸秆腐解过程中土壤有机碳矿化的变化规律基本一致。
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CK：不加秸秆；W：添加小麦秸秆；L：添加秋豆秸秆；W+L：小麦和秋豆秸秆组合添加。图中的误差线为添加秸秆各处理间5%水平的LSD值 CK:no straw; W:wheat straw addition; L:huai bean straw addition; W+L:combined application of wheat and huai bean straws. The bars represented LSD value(5%)between all straw corporation treatments in the figure 图 1 秸秆腐解过程中CO2-C释放速率和累积释放量 Figure 1 CO2-C emission rate and cumulative efflux from straw decomposition under different treatments |
而不同处理之间，在培养试验前期（0~21 d），CO2-C释放速率存在明显差异，其中以W+L处理最高，其次为L和W处理，且这3个秸秆添加处理的CO2-C释放速率均明显高于CK；而在培养试验中后期（21~80 d），各处理中CO2-C释放速率均明显下降且趋于稳定，但W+L处理仍处于最高，其次为W和L处理。L处理在14 d前明显高于W处理，但在14 d之后出现逆转，说明秋豆秸秆相比于小麦秸秆，在加入土壤后，在培养初期腐解更为快速。
从CO2-C累积释放量来看（图 1），培养结束后，与CK相比，W、L及W+L处理CO2-C累积释放量均显著提高，提高幅度分别为2.60、2.90倍和5.63倍；而就3个秸秆添加处理而言，CO2-C累积释放量依次为W+L > L > W。可见，无论小麦、秋豆秸秆单独还田及组合还田均明显提高有机碳的矿化量，而秋豆秸秆相比于小麦秸秆在加入土壤后更利于矿化。
2.2 土壤微生物生物量碳、氮含量和微生物熵的变化如表 2所示，添加秸秆3个处理（W、L、W+L）土壤微生物量碳含量均高于CK，其中W+L > L > W，增加幅度分别为39.5%、11.8%和11.3%。这说明，小麦秸秆和秋豆秸秆无论单独还是以组合的形式添加都能促进土壤微生物活动，进而增加土壤微生物量碳含量，但就提升效果而言，秸秆单独添加处理（W、L）不及秸秆组合添加处理（W+L）。
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表 2 不同处理对土壤微生物生物量碳、氮和微生物熵的影响（平均值±标准差） Table 2 Effects of different treatments on soil microbial biomass carbon, nitrogen and microbial entropy(mean ± SD) |
土壤微生物量碳（MBC）与土壤有机碳（SOC）的比值称为微生物熵（qMB），它充分反映了土壤中活性有机碳所占的比例，从微生物学的角度揭示土壤肥力的差异，可以作为土壤碳动态研究的有效指标。本研究中，添加秸秆对土壤微生物熵的影响表现出不同趋势，其中W+L显著提高了微生物量熵（表 2），比CK高15.6%，而W和L处理虽能提高微生物熵，但其提高幅度不明显。可见，小麦秋豆秸秆组合添加更有利于土壤微生物对外源有机质的同化，进而加速土壤有机碳向土壤微生物量碳的转化。
对土壤微生物量氮来说，与CK相比，添加秸秆均显著提高了土壤微生物量氮含量。3个秸秆添加处理间相比，小麦秋豆组合添加处理显著高于小麦、秋豆单独添加处理，增幅分别为36.6%和37.9%，也说明了在添加小麦秸秆的基础上配以秋豆秸秆对土壤微生物活动有促进作用。
2.3 秸秆组合分解相互作用将秸秆组合处理土壤累积矿化量、有机碳含量及土壤微生物碳、氮预测值与实测值进行比较（表 3）发现，小麦秋豆组合（W+L）的实测土壤累积矿化量及土壤微生物碳、氮均高于预测值，其中土壤微生物碳含量的实测值显著高于预测值，高出约57.5%，即小麦秸秆和秋豆秸秆混合后在微生物量碳上表现出了明显的协同作用。而土壤累积矿化量、有机碳含量及土壤微生物氮均表现出实测值与期望值的趋势差异不明显（表 3），即秸秆组合处理在土壤累积矿化量、有机碳含量及土壤微生物氮上表现为无交互的加和效应。
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表 3 秸秆组合添加对CO2累积矿化量、土壤有机碳及微生物量碳、氮的混合分解效应分析 Table 3 The litter mixing effect of combined amendment treatments on CO2 cumulative mineralization, soil organic carbon content, soil microbial biomass carbon and nitrogen |
为进一步研究秸秆腐解过程中土壤有机碳矿化过程，本研究利用二级动力学模型对有机碳矿化数据进行拟合。结果表明（表 4），二级动力学模型能很好地描述有机碳矿化动态（R2≥0.999）。
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表 4 土壤有机碳矿化动力学参数 Table 4 Kinetic parameters for the soil organic C mineralization |
根据模拟结果，土壤潜在矿化碳库（C1+C2）达1.41~6.95 g·kg-1。与CK相比，W、L和W+L的潜在矿化碳库分别增加了2.11、2.03倍和3.93倍。3个添加处理中，与W和W+L处理相比，L处理的土壤潜在矿化碳库有所降低，降低幅度分别为2.73%和38.5%。活性碳库（C1）的变化幅度为0.18~2.24 g·kg-1，占土壤总有机碳库（SOC）的1.61%~16.3%，秸秆添加处理均提高了土壤活性碳库，其中W+L处理最高，L处理次之，W处理最低。同样，3个秸秆添加处理也提高了土壤惰性碳库（C2），分别提高了2.82、0.756、1.98倍（W+L、L和W）。从土壤惰性碳库占总有机碳比例（C2/SOC）来看，添加秸秆处理（W+L、L、W）惰性碳库比例均有所提高，分别比CK高2.27、0.57倍和1.64倍。对土壤惰性碳库矿化速率（k2），3个秸秆添加处理均高于CK，其中W+L≈L > W，且3个秸秆添加处理间相差不大。
由此可见，一方面无论小麦和秋豆秸秆单独添加还是组合添加都能增加土壤潜在矿化碳库，另一方面，3个添加处理均提高了土壤惰性有机碳含量和其在土壤有机碳库中所占比例，有利于有机碳固持，其中以小麦秋豆组合添加提高效果最为明显。
2.5 土壤有机碳中外源新碳含量由表 5可以看出，在C3作物秸秆（小麦、秋豆和小麦+秋豆）添加后，C4土壤的总有机碳含量（Ctotal）均显著增加，与CK相比，W+L、L和W分别增加了22.3%、10.7%和12.5%。而土壤SOC的δ13C值均明显降低，说明外源秸秆产生了新的有机碳（Cstraw）并保存在土壤碳库中。通过13C质量守恒定律计算可得，添加秸秆均增加了土壤有机碳中由外源秸秆产生新碳的含量（Cstraw）及其在土壤总有机碳中的比例（f），增加幅度表现为W+L > L > W，与总有机碳表现一致。和单独添加处理（W、L）相比，W+L处理外源秸秆新碳的含量和比例（f）分别增加了86.5%、63.2%和79.8%、56.1%；同时土壤原有有机碳含量（Cnative）及其占土壤有机碳比例（1-f）则均明显降低，降低幅度表现为W+L > L > W，组合添加处理降低幅度最大（表 5）。这说明，无论秸秆单独添加（W、L）还是组合添加（W+L），均会促使土壤碳库中原有有机碳逐渐降低，来自外源秸秆中的新有机碳将逐渐替代土壤原有的碳，且就替代程度而言，W+L > L > W。
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表 5 添加不同秸秆对土壤新碳的影响 Table 5 The effects of different treatments on extraneous new carbon |
植物残体进入土壤后，在土壤微生物作用下发生腐解，通过微生物将残体中的有机物转化成为土壤的组成成分，这是所有植物残体在土壤中均会经历的过程[14]。不同质量的植物残体混合分解时，较高质量残体可以促进低质量残体的腐解，其中可能的机制有：（1）植物残体间发生了养分及物质迁移，缓和了微生物的养分限制[23]，这个过程中通常伴随着“混合分解效应”；（2）植物残体混合改变了土壤的分解微环境，形成更有利于土壤微生物活动的环境。同时，当残体混合物腐解过程在土壤中发生时，除了与物料本身质量有关外，土壤环境也会影响秸秆的腐解过程[24]。
Bonanomi等[23]研究发现，两种质量不同的植物残体以混合物的形式参与腐解时，由于残体间的养分和物质转移，混合物的腐解表现出明显的非加和的协同作用，促进了残体腐解。而本研究中，W+L处理的土壤累积矿化量、有机碳含量和微生物量氮均表现出加和效应（表 2），与前人研究结果有所不同。我们推断可能与土壤环境有关，本研究供试土壤的养分环境较适宜，秸秆组合添加后土壤微生物活动未受限制，两种秸秆在腐解过程中无相互作用，所以秸秆组合添加与小麦秸秆单独添加处理在土壤有机碳矿化和固持上的差异主要受“加和效应”影响，即两种秸秆组合后对土壤有机碳矿化和固持过程的影响等于它们各自单独作用的效果之和[23]，而他们的研究未将残体混合物混入土壤，忽视了土壤本身的养分条件在整个腐解过程中所发挥作用，故而会产生不同的结果。
3.2 土壤有机碳矿化秸秆进入土壤后，其矿化过程可分为3个阶段，即前期快速矿化，中期逐渐变慢，后期达到相对稳定，这个过程主要受微生物代谢活性的影响，同时秸秆的化学组成也是影响矿化速率的重要因素。秸秆中的有机碳可分为淀粉、葡萄糖等易分解部分和木质素等难分解部分[25]，在培养前期由于大量易分解碳源的加入刺激了土壤微生物的代谢活动，会大幅提高CO2释放量；而随着培养时间的推进，易分解组分逐渐消耗完毕，CO2释放量逐渐降低，达到一个相对稳定的阶段。本研究各秸秆添加处理土壤有机碳矿化过程均包含快速矿化、逐渐变慢和后期稳定3个阶段（图 1），这一点与前人研究结果是一致的[25-27]。同时，本研究结果显示，与W处理相比，W+L处理明显提高了土壤CO2累积释放量（图 1），且显著增加了土壤微生物量碳、氮含量（表 2），结合本文对秸秆组合加和效应的分析，我们推测秸秆组合处理显著提高CO2累积释放量的原因有两方面：一是由于两种秸秆配施之后土壤有机碳矿化过程表现出“加和效应”，而本研究中，组合处理秸秆添加量比其他秸秆单独添加处理高1倍，所以秸秆添加量是影响W+L处理与W、L处理产生差异的重要因素之一。二是W+L处理显著提高了土壤微生物量碳、氮含量，而土壤微生物量碳、氮含量可间接反映土壤微生物活性[24]。因此我们推测另一个可能原因是W+L处理为土壤微生物提供了更多的碳源和氮源，并且能够更持续地为微生物提供养分，影响了土壤微生物活性和群落多样性[25-26]并维持了更长的土壤有机碳的快速矿化期[27-28]，进而显著提高CO2累积释放量。此外，比较培养结束后各秸秆添加处理土壤有机碳含量变化（表 5），两种秸秆组合添加高于秸秆单独添加，表明与单一秸秆添加相比W+L处理更有利于土壤有机碳存储，但由于组合处理有机碳矿化更强烈（图 1），增加的有机碳又很快地被矿化损失，因此有机碳增加程度并不明显[29]。
3.3 土壤有机碳固持通过动力学模型模拟土壤有机碳矿化过程，研究土壤有机碳分库大小，可为土壤有机碳稳定性及固持能力评价提供科学依据，其中惰性碳库含量越高说明有机碳越稳定，越有利于有机碳固持[30]。本研究通过双指数模型模拟表明，W+L处理惰性碳库含量及其在土壤有机碳库中所占比例均表现为高于W处理（表 4），说明小麦秋豆秸秆组合添加的土壤有机碳库比小麦秸秆单独添加时更稳定，更有利于有机碳固持。同时，已有研究发现[31-32]禾本科与豆科绿肥轮作体系下，投入两种不同的作物残体时，其有机碳变化过程属于有机碳汇过程，有机碳固持能力优于禾本科单作系统，而且更有利于土壤有机碳积累和土壤培肥。因此，从有机碳稳定性角度评价秸秆添加对土壤有机碳固持的影响，小麦与秋豆秸秆组合添加土壤的有机碳库比小麦秸秆单独添加的更加稳定，土壤有机碳固持能力也更强。
除了运用上述双指数模型模拟土壤有机碳矿化过程，分库研究秸秆添加对土壤有机碳矿化影响之外，试验还运用了δ13C自然丰度法，将土壤有机碳库中来源于秸秆的碳和土壤原有的碳进行量化和区分。结果表明，经过80 d的模拟培养，秸秆添加处理土壤δ13C值均表现出下降趋势（表 5），这与窦森等[21]的研究结果一致，其主要原因是先前长期种植C4作物（玉米）的土壤具有较高δ13C值，施入有较低δ13C值的C3作物（小麦、秋豆）秸秆后，随着秸秆腐解，来源于C3作物的新形成的有机碳逐渐变为土壤有机碳库的一部分，土壤原有有机碳逐渐被外源秸秆碳所替换，有机质的δ13C值表现出向C3作物秸秆δ13C值靠近的趋势[33]。与W处理相比，W+L处理土壤碳库中外源新碳含量及比例均表现出高于单独添加处理的趋势（表 5）。其可能原因是：第一，加和效应的影响。一般而言两种质量不同植物残体共同腐解时由于残体间相互作用会产生不同的混合分解效应，而本研究条件下，由于土壤环境等方面的影响，两种残体腐解时残体间的相互作用并不明显，从而表现出了加和效应。在加和效应的影响下秸秆添加量是影响外源秸秆新碳分配的重要因素，因此在本试验条件下秸秆组合处理中土壤有机碳库中的来源于秸秆的新有机碳高于秸秆单施处理。王志明等[34]和Jenkinson[35]也研究发现，土壤碳库中来源于外源秸秆的新碳含量及比例与秸秆还田量有关，随秸秆还田量的增加，土壤原有机碳分解速率增加，并且新碳残留量也增加，充分支持了本试验的观点。第二，添加到土壤中的秸秆会为土壤微生物提供生长繁殖的营养基质，这些秸秆经过微生物的“加工”后，以微生物代谢产物或其死亡之后残体的形式分布于土壤碳库之中，作为土壤有机碳库的组成部分[36]。土壤中的微生物多种多样，不同的微生物群落对营养基质的要求不同，当添加性质不同的秸秆时土壤中微生物的响应机制也必然不同，相应的微生物对秸秆的代谢机制应当存在差异[37-38]，因此可以推断两种秸秆组合添加可能影响了土壤中某些功能微生物的活动和代谢机制，进而影响了外源秸秆新形成有机碳在土壤碳库中的分配，但在这方面还有待进一步研究。
通过双指数模型模拟，可以将土壤有机碳库分为活性碳库和惰性碳库，研究秸秆添加对不同土壤有机碳库的影响，尤其是对惰性碳库的影响，可以为秸秆还田有机碳稳定性及固持能力评价提供科学依据；采用δ13C自然丰度法，可以将土壤有机碳库中外源秸秆新形成的有机碳和土壤原有有机碳区分开来，有助于从外源新碳在土壤碳库分配的角度分析秸秆对土壤有机碳固持的影响，两种方法各有所长。本研究将双指数模型与δ13C自然丰度法相结合，研究了小麦、秋豆秸秆单独添加和二者组合添加对土壤固碳过程的影响，发现从土壤有机碳分库的角度来看，两种秸秆组合添加土壤有机碳库中惰性碳库含量和所占比例更高，说明组合条件下有机碳稳定性更好，有机碳固持能力更强；从外源秸秆有机碳在土壤有机碳库分配的角度来看，两种秸秆组合之后土壤有机碳库中有更多的来源于秸秆的有机碳。综合两种方法得出结论，小麦秋豆秸秆组合添加更有利于土壤有机碳固持，其原因是配施使得更多的来源于秸秆的新的有机碳固持在土壤碳库中，同时促进了土壤有机碳库的更新和周转，但要进一步揭示豆科禾本科秸秆配施还田对土壤不同碳库的影响机制，还需要在接下来的研究中探究土壤微生物在其中扮演的角色。
4 结论通过80 d的培养试验发现，在小麦秸秆还田基础上配施豆科绿肥秋豆秸秆大幅度提高了土壤有机碳矿化量，同时显著增加了土壤有机碳固持量，这是由于配施有效增加了土壤惰性碳库含量及比例，且使得更多的来源于秸秆的新的有机碳固持在土壤碳库中，并因此促进了土壤有机碳库的更新和周转，且在这个过程中两种秸秆组合的“加和效应”发挥了重要作用。
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