摘要:施肥是实现人工林速生丰产的重要手段,合理施肥可以维持土壤养分平衡,提高土壤质量,促进林木生长,同时减少环境负效应。人工林精准施肥是以农业精准施肥为基础形成的营林应用技术体系,主要包括林地管理单元精准划分、林地营养精准诊断、精准施肥及施肥效应精准检验。精准施肥技术在农业上取得了很大进展,但应用到人工林上还有很大的局限性。文中结合农林业施肥研究现状,分析实现人工林精准施肥所需解决的关键问题,提出人工林精准施肥的发展方向。
关键词:人工林,精准施肥,管理区划分,营养诊断,肥效检验
作者:胡建文 王庆成
人口迅速增长导致对森林产品需求日益增加,长期大量收获致使天然林资源枯竭,必须通过人工林集约经营来满足对木材的需求。在森林经营措施中,立地控制是实现速生丰产最为关键的因素之一。木材收获、土壤压实、采伐剩余物处理等营林干扰导致林地土壤养分大量输出,林地生产力降低;施肥可直接或间接改善林地土壤质量,维持和提高林地生产力。20世纪末人工林施肥已与良种壮苗、适地适树、抚育间伐等措施结合构成完整的速生丰产林栽培体系,许多林业发达国家均将施肥作为营建速生丰产林的重要手段。
精准施肥技术最早在精准农业领域中应用,已形成一套完整的技术体系。人工林精准施肥是在农业精准施肥的基础上,结合林地土壤养分空间异质性、土壤养分供应状况、林木需肥规律、林地地力维持状况以及环境保护构建的营林应用技术体系,主要包括:1)基于林地林木生长状况及土壤有效养分异质性对林地进行管理单元精准划分;2)对林地不同管理斑块进行土壤和林木组织分析,实现林地营养诊断精准;3)根据营养诊断结果,结合林地养分供应能力及林木对养分的需求情况,确定施肥的时间、种类和剂量,实现肥料施用精准;4)对人工林施肥效应进行检验,包含施肥后林木生长响应检验和施肥后林地土壤质量响应检验。
1 人工林营养管理单元划分
人工林营养管理单元是依据林木生长的环境因素差异在不同尺度对林地进行划分的作业单元,划分人工林管理单元是营林者在进行精准施肥管理前所要进行的必要工作。土壤养分有效性是林业生产的基础,是当前进行人工林营养管理单元划分的主要依据。
人工林土壤有效养分的空间异质性普遍存在,表现为大小不一、养分有效性各异的斑块在空间上呈镶嵌分布,并随时间而变化;形成的原因包括母岩矿物学特性、微地形因素、土壤动物活动、凋落物类型、根吸收及周转以及与树冠分布有关的因素如降雨分布、树干流等,干扰因子如林火及营林措施等也对异质性产生重要影响。
土壤养分空间变异规律的研究是实现精准施肥的基础,是确定管理单元的直接依据。在研究土壤养分空间变异时,选取指标一般为土壤中速效养分含量、有机质含量、pH值等。常用的方法有主成分分析法、空间变异系数法和模糊聚类法等。目前关于土壤特征空间变异的研究主要集中在农田和草地生态系统中,在森林生态系统中尚少见。Fernández-Moya等指出,在许多大规模集约化管理的人工林中,林分可以按土壤肥力的相似性进行分区,通过测绘林分营养管理区域,实现高效营林管理。韩欢等应用GPS对辛家山林区进行定位取点,利用克里金插值法和GIS技术绘制了土壤养分空间分布图。石媛媛等对林地土壤养分状况进行了分级,并划分管理单元。林龄、林木长势等也可以作为人工林营养管理单元划分的间接依据。Moya等指出,与林龄相关的人工林生产力下降可能与林木体内N含量相关,且在成熟林分中增施氮肥能够提高林地生产力。Chen等建立了与林龄相关且基于养分平衡的定点施肥模型,进一步强化了林龄对营养管理单元划分的重要性。宋晓宇等基于Quickbird遥感影像对农田进行了管理区划分研究,结果显示利用作物长势遥感信息进行管理区确定划分是可行的,且与土壤肥力相结合是确定管理区划分的最佳方法。但该技术在林业中应用较少,有望后期将林木遥感影像分析应用到人工林管理区划分研究中。
2 林木营养诊断
林木营养诊断是在营养管理单元划分的基础上,针对各不同单元类别做出的林木营养评价。施肥的基本原则之一是在施肥前对限制林木生长的营养元素进行诊断,确定养分需求以及林地土壤养分的供应状况,同时预测和评估肥效。林地施肥前的营养诊断方法通常包括植物组织分析诊断和土壤分析诊断。
植物组织分析诊断通常指利用统计学方法分析植物组织中的养分含量,从而确定林木对养分的需求状况。临界值法(CVA)、综合营养诊断法(DRIS)和矢量法(VA)等是植物组织分析诊断的主要方法,可以定性分析林木对养分的需求。CVA可以确定林木对养分的需求情况,然而其本身不能提供有关预期施肥量的响应信息。DRIS强调养分平衡的重要性,按限制顺序对营养元素进行排序,同时预测和评估肥效,但是这种方法受所划分高低产区植物养分浓度差异程度的影响,差异越大,诊断结果越有效。VA应用范围广且易于解释诊断结果,但如果所测定植物体内营养元素浓度显著高于或低于临界值时,该方法使用受限。因此,诊断分析方法的结合应用可以精准判定林木营养丰缺,确定营养需求顺序,且提供施肥效益等信息。对杂交杨(Populus trichocarpa Torr. & A. Gray × P.deltoides Bartr. ex Marsh.)营养诊断研究发现,诊断方法的结合应用可以有效改善诊断质量。对辐射松(Pinus radiata)营养诊断研究发现,CVA、DRIS和VA结合应用可以提高营养诊断精度。
土壤分析诊断是通过测定土壤理化性质及营养元素含量等信息,判定土壤养分供应状况。林木生物量变化与土壤营养元素供应状况呈曲线关系,边际浓度的确定可有效确定林地施肥的必要性。
影响林木养分吸收和土壤养分供应的因子,如土壤养分的有效状态、分解转化方向和速率,特定基因型林木对养分的吸收情况,土壤和植物间的相互作用等较为复杂,用单一分析方法难以提供全面的诊断结果。因此,土壤分析可与植物组织分析相结合,以提高诊断精度。对火炬松(Pinustaeda)和柑橘(Citrus reticulata)研究发现,土壤养分分析诊断与叶片养分分析诊断相结合是最为精准的诊断分析方法。
3 精准化施肥
精准化施肥主要是结合林地营养诊断结果精准化确定林地施肥的种类和剂量,是人工林精准施肥的核心环节。在施肥作业前,林木施肥量的确定方法主要有经验法和配方施肥法。
3.1 经验法
传统人工林施肥量确定多以经验法为主,根据经验确定施肥种类和施肥量。例如,在新西兰人工林中,氮年施肥剂量一般为200 kg/hm2,磷素为60~80 kg/hm2;在瑞典氮的年施肥剂量为150kg/hm2 ;丹麦氮的年施肥剂量为120 kg/hm2 等。在人工林施肥中,氮肥研究历史较长,经验较为丰富,有时在施加其他肥料元素时常以氮施肥剂量为参考,形成一定的配方比例进行施肥。还有一些研究以凋落物养分归还量为基准,成倍数地添加肥料。经验法定量虽然简便,在生产实践上切实可行,但有时会出现经验值远大于或小于最佳施肥量的现象,导致施肥效益不佳或肥料浪费和环境污染,不能满足精准林业的需要。
3.2 配方施肥法
配方施肥也称测土配方施肥,是以土壤测试和肥料田间试验为基础,根据作物需肥规律、土壤供肥性能和肥料效应,在合理施用有机肥的基础上提出氮、磷、钾及中微量元素的施用量、施用时期和施用方法。配方施肥的核心技术是确定肥料用量及养分配比,基本方法有土壤和植株测试推荐施肥法、目标产量配方法、田间肥效试验计算法及区域性的地力分区(级)配方法。目前,人工林施肥量精准确定的途径主要集中在地力分级配方法和配方施肥模型法。
1)地力分级配方法。该法是按土壤肥力高低分成若干等级或划出一个肥力均等的地块,利用田间试验成果和土壤普查资料,结合实践经验,估算各配方区内适宜的肥料种类及施用量。土壤养分分级是定量评价土壤养分水平的基础,更是科学施肥的推荐依据。20世纪80年代,我国在全国范围内开展了第2次土壤普查,对主要农田土壤的养分含量、类型和分布情况进行调查,制定出相应的土壤养分分级标准。在我国第2次土壤普查的基础上,孙世友对河北省土壤养分状况进行了分级评价和变异分析,发现全省土壤各养分有效含量状况和变异与第2次土壤普查结果均存在明显不同。此后我国对不同区域人工林土壤进行了土壤资源普查,且对土壤养分进行分级。例如,时伟伟对广西全境森林土壤养分含量状况进行了分级,靳宇蓉等对甘肃省东南部桥子沟小流域进行了土壤养分分级等。石媛媛等为探索一种适用于森林土壤养分分级的方法,以广西乐里林场太阳盘分场为研究区域,通过网格化方式布设土壤采样点,得出研究区杉木林地土壤有效磷分级指标,为制定区域速生林木施肥配方提供了研究基础。韩欢等在辛家山林区对林区表层0~20 cm土层的土壤进行养分分析,并参考我国多个地区森林土壤养分状况,初步提出关于森林土壤养分的分级标准,为我国森林土壤养分管理提供了科学借鉴。地力分级配方法的优点是针对性强,提出的用量和措施接近当地经验,推广阻力比较小;缺点是有地区局限性,依赖于经验较多。该法适用于生产水平差异小、基础较差的地区。
2)配方施肥模型法。有关更为精准确定施肥量的研究多集中在建立模型方面,研究者针对不同营林需求建立不同的施肥模型。例如,Ingestad等提出了一种基于养分通量密度和养分生产力概念的施肥模型,该模型是应用一种基于计算机的灌溉系统来分配液体肥料,通过调整施肥剂量和作物潜在的吸收速率,提高施肥的准确性;Costanza等提出了一种以控制理论为基础的人工林最佳施肥策略模型,可以在类似种植园里特定时间施入定量的肥料,从而最大限度地提高效益;胡曰利等基于立地养分效应原理提出了林木施肥的理论施肥模型,该模型通过对立地生产力潜力和养分生产力等参数的测定分析,确定某一龄级或整个轮伐期施肥的有效区间(肥效区间),基于培育目标确定最佳目标肥效的配方。我国人工林施肥量的精准确定主要依赖于立地养分效应配方施肥模型,在杉木和泡桐人工林中得到推广,取得较好的成效。卢漫等对该施肥模型进行了验证,证实由该模型确定的施肥量效果最佳。
4 林地施肥响应检验
近年来,施肥促进林木生长改善土壤质量的理念遭到质疑。大量研究表明不同施肥剂量和施肥种类对林木地上和地下生物量表现出促进或抑制作用,同时施肥也可通过直接或间接影响土壤的理化性质及土壤生物学特性,从而影响土壤质量。精准化施肥所确定下来的施肥量能否既满足林木生长需求又保护生态环境,需要经过科学的方法进行施肥响应检验。林地施肥响应检验主要包含林木生长响应检验和林地土壤质量响应检验。
4.1 林木生长响应检验
林地施肥可长期影响林木生长,不同林龄阶段林木各生长指标对施肥响应强度不同,适当的检验指标可以科学地监测林木生长状况。林木生长响应检验主要表现为外在形态上的变化和内在生理性质上的变化。形态上的变化常以生物量或生长速率的增加作为直接检验指标,此外叶面积指数(LAI)、根系生物量以及菌根真菌等都可以作为形态上的检验指标。生理上的检验指标主要包括植物水分生理、矿质营养、呼吸作用、光合作用、同化物的运输与分配以及生长调节物质等。Sevel等对杂交柳进行了2年施肥试验,结果表明,每年施氮60 kg/hm2可显著增加林木地上生物量,而施N 360 kg/hm2则不会增加林木地上生物量。Samuelson等结合形态上和生理上的变化对火炬松(Pinus taeda)进行生长效应检验,结果表明,在轻度和中度干旱条件下,施肥可以降低叶片气孔导度,提高LAI,促进林木生长。
4.2 林地土壤质量检验
Hedwall等指出,长时间大面积的人工林施氮会导致林地出现氮和磷共同限制,生产力降低;大量施氮亦会导致地表水富营养化和温室气体含量上升,污染环境。因此,需要对施肥后林地进行土壤质量响应检验,从而控制施肥种类及施肥剂量。土壤质量检验指标主要包括土壤物理、化学和生物学指标。在检验土壤质量变化时,单一指标评价具有一定的局限性,通常将土壤物理、化学及生物学性质指标结合起来进行分析,常用的分析方法有可持续性指数法、灰色关联度法、TOPSIS分析法和主成分分析法等。高娃等对盐渍化土地5种土地利用方式进行土壤质量检验,利用主成分分析法以土壤物理、化学和生物学指标计算土壤质量综合指数来评价土壤质量,评价结果反映了不同土地利用方式下土壤质量的变化情况。土壤质量指标的形成源于土壤在连续时间和空间尺度上形成过程中的相互作用。目前,在土壤质量检验中,在点尺度、微地形尺度、林分尺度、林班尺度以及流域尺度等都有研究,可为今后开展不同尺度精准施肥土壤评价提供参考。
5 存在的问题及发展趋势
人工林精准施肥技术已逐渐形成一门由多学科支撑的应用技术,在指导林业生产实践中具有重要作用,然而在实际应用中还面临着很多问题,并据此提出将来的研究展望。
1)人工林营养管理单元精准划分方面。现阶段林地施肥局限于小尺度粗放性施肥,对林地整体概况缺乏宏观了解。GIS、RS、GPS(3S)技术不仅可以在不同尺度上迅速获取大量空间数据,同时也可根据林木树冠光谱特性获取林木营养状况数据,从而对林地内林木进行精准划区。王茹雯基于遥感数据对林木生长状况进行研究,所得到的地物信息完整,森林各植被类型在色调上区分较大;在对树冠信息提取中提取精度可达到80.2%,可以明显分辨出单株树冠的大小以及林地林木分布的整体格局。因此,在今后林地营养管理单元划分中需结合3S技术以达到更高程度的精准。
2)林木营养诊断方面。在植物组织分析诊断中,叶片营养分析虽已被证明是评估林分营养状况的主要方法,但其还具有一定的时间局限性,局限于展叶后进行营养诊断。研究表明,北方落叶阔叶植物在进入冬季之前会将通过光合作用产生的营养物质转移到树皮和根部;在春季土壤解冻期间(此时光合作用和蒸腾作用尚未开始),储存的养分将会被释放且依托木质部液流运输至芽,供其生长。春季木质部液流的养分含量在一定程度上可以反映林地养分状况和林木营养状况,且比叶片营养诊断提前营养诊断时间,因此在营养诊断中具有一定的应用前景。
3)精准化施肥方面。配方施肥模型所确定下来的施肥量不能达到绝对精准的原因可能是有关林木施肥量确定的机理尚未研究清楚,如特定基因型林木对肥料施用的敏感性、施肥量与树种和年龄之间的关系、土壤养分的有效性和根系的吸收利用,以及缺乏大范围林地基础数据的调查研究等。因此,施肥量的确定应近似精准而不能强调绝对精准,今后还需要不断完善。在对不同空间尺度人工林林分进行精准施肥时,林地环境的复杂性可能会给营林工作带来一定的困难,完善林地施肥机械化与自动化将是今后林业发展的重大机遇与挑战。
4)林地施肥响应检验方面。在生产实践和科学研究中,林地施肥响应检验一般侧重林木生长响应检验,忽视对林地土壤质量的检验。产生这种现象的原因可能是长期以来存在一种理念,即以取得最大地上生物量的施肥量作为该林地的最佳施肥量,这种理念很容易使林业工作者走上“先污染、后治理”的老路。因此,施肥后应加强对林地土壤质量的定期检验。
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