具有不同形态和物理化学特性的氧化土中大豆的产量表现

《Soil Science Society of America Journal》：Soybean yield performance in oxisols with varying morphological and physicochemical characteristics

　　摘要

在热带高海拔地区，大豆（Glycine max (L.) Merril）的产量受到土壤物理和化学特性的强烈影响，尤其是在高度风化的氧化土中，不同亚类的变异性可能会影响作物表现。本研究旨在识别与热带高海拔环境中不同氧化土亚类中种植的大豆品种的生产性能相关的土壤物理和化学因素。研究在巴西米纳斯吉拉斯州的Cabeceira Grande进行，属于塞拉多生物群落。2019/2020生长季节期间，在免耕系统下进行了三个田间实验，每个实验都在不同的土壤类型上进行：典型Hapludox、黄化Hapludox和红化Hapludox。评估了四种大豆品种（Desafio、NS6906、NS7901和RK6316），采用随机区组设计，每个处理重复四次。在0-20厘米、20-40厘米和40-60厘米深度采集土壤样本，并使用探索性统计和主成分分析方法，结合大豆的形态生理特征和产量组分进行分析。氧化土的物理和化学特征有助于清晰区分不同的土壤亚类。NS7901品种在所有氧化土亚类中的籽粒产量均较高。此外，无论品种如何，红化Hapludox的籽粒产量也高于其他土壤类型。20-40厘米深度的土壤化学属性与特定的大豆产量组分有很强的相关性。这些结果突显了地下土壤化学属性在解释热带氧化土中大豆产量变异性方面的重要性，并为提高高海拔热带地区大豆生产力提供了有价值的见解。

**通俗语言总结**

大豆是世界上最重要的作物之一，其产量很大程度上取决于土壤条件。在热带地区，土壤通常高度风化，土壤性质的差异会显著影响作物的生长和产量。本研究旨在了解土壤物理和化学性质与巴西塞拉多地区不同类型氧化土中大豆产量的关系。我们还评估了不同大豆品种对这些土壤条件的响应是否不同。结果显示，表层以下20-40厘米深度的土壤化学性质与大豆产量有很强的相关性。在所研究的土壤中，红化氧化土无论品种如何都表现出较高的生产力。品种间的差异小于土壤特性造成的影响。这些发现强调了不仅管理表层土壤的重要性。

**缩写说明**

- BD：容重
- CEC：阳离子交换容量
- DAE：出苗后天数
- DMAP：地上部分干质量
- GMR：群体成熟度评级
- HFPI：第一个豆荚着生高度
- HRV：残差方差的齐性
- KCl：氯化钾
- LB：叶生物量
- NB：分枝数
- NGP：每个豆荚的粒数
- NID：正态独立分布
- NN：节数
- NPP：每株植物的豆荚数
- OC：有机碳
- OM：有机质
- PC：主成分
- PCA：主成分分析
- PD：颗粒密度
- PH：植株高度
- PSH：收获时的植株密度
- RH：红化Hapludox
- SB：碱基总量
- ST：茎秆
- TGW：1000粒重量
- TH：典型Hapludox
- TP：总孔隙度
- V%：碱基饱和度
- XH：黄化Hapludox
- YG：籽粒产量

**1 引言**

通过基于农艺性状的研究，巴西塞拉多地区的大豆（Glycine max (L.) Merril）栽培得到了优化（Machado等人，2017年）。然而，尽管土壤的物理化学性质在农业生产力中起着重要作用，但环境变异性常常被忽视。除了遗传性状外，土壤-气候条件也带来了重大挑战，包括干旱和水资源短缺，这些限制了农业生产（Monteiro等人，2021年）。在这种情况下，评估土壤物理和化学属性（如颗粒大小分布、容重（BD）、总孔隙度、碳含量、阳离子交换容量、碱基总量（SB）、水中pH值和潜在酸度）的时间和空间变异性变得至关重要且有用，因为它们直接影响不同土壤类型中大豆品种的生产性能（Carvalho & Nascente，2018年；Filho & De，2011年；Vianna等人，2019年）。氧化土覆盖了巴西约31.6%的领土和46%的塞拉多生物群落面积（Santos等人，2018年；Sousa等人，2008年），具有独特的特性，这些特性影响农业表现。这些土壤以高风化和结构发育为特征，具有较高的保水能力和渗透性，但另一方面也伴随着强烈的淋溶作用、低自然肥力、高酸度、铝毒性以及磷固定问题（Schaefer等人，2025年）。通过施用石灰来纠正土壤酸度并提高肥力对于实现高产量至关重要（Patinni等人，2020年；Reina，2014年）。酸度还影响必需营养素（如磷（P）和钾（K）的可用性，这两种元素对大豆生产力至关重要（Batista，2018年）。另一个影响生产的挑战是土壤压实，这通常是由于准备、管理和收获过程中使用重型机械造成的。压实减少了土壤的大孔隙度和总孔隙度，限制了水分渗透和保持，直接影响植物的水分供应（Freddi等人，2017年）。这种情况降低了生产力，并影响了磷酸盐肥料的施用效率，需要增加肥料用量来弥补这些损失（Silva等人，2019年）。为了更好地理解不同氧化土条件下大豆的表现，需要能够评估处理效果和土壤-植物关联的统计方法。本研究使用方差分析（ANOVA）来测试土壤类型、品种及其相互作用对农艺性状和籽粒产量的影响，而主成分分析（PCA）用于总结土壤物理和化学属性的变异性，并识别与大豆表现最相关的因素。这些方法使得更全面地解释不同氧化土亚类之间的差异如何影响大豆的生长和产量成为可能。尽管氧化土在巴西广泛用于大豆栽培，但将其形态特征、矿物学、土壤化学和物理性质与大豆农艺表现联系起来的研究仍然不足。鉴于这些特征可能导致品种对土壤变异性的不同反应，探索这些差异如何影响大豆农艺表现至关重要。理解这些相互作用是优化农业管理和确保塞拉多地区农业生产可持续性的关键，该地区在国家和国际农业领域都具有重要意义。本研究旨在确定土壤和植物属性与高海拔热带地区大豆生产性能之间的关联程度。因此，我们假设氧化土的形态、化学和物理特性对不同大豆品种的籽粒产量和形态特征有显著且不同的影响。

**2 材料与方法**

**2.1 研究区域**

研究在巴西米纳斯吉拉斯州Cabeceira Grande的Kabuchinha农场进行（南纬15°57′58.66″，西经47°06′58.94″，海拔900米）。该农场位于塞拉多生物群落内，具有雨热气候和干燥的冬季，属于K?ppen类型Aw（K?ppen，1984年）。多年来，该农场采用免耕系统并配合中心支轴灌溉进行耕作。种植系统包括大豆、玉米、普通豆类以及与Urochloa ruziziensis（R. Germ. & Evrard）间作的玉米。

**2.2 处理和实验设计**

实验在2019/2020收获季节在Kabuchinha农场进行，位于巴西Cabeceira Grande市。种植采用免耕系统，在三个不同的土壤类型上进行：黄化Hapludox（Latossolo Amarelo）– XH（南纬15°57′38.00″，西经47°08′03.54″）；红化Hapludox（Latossolo Vermelho）– RH（南纬15°58′14.79″，西经47°07′46.80″）；以及典型Hapludox（Latossolo Vermelho-Amarelo）– TH（南纬15°57′52.71″，西经47°08′08.45″），根据土壤分类法（Baillie，2006年）和巴西土壤分类系统（Santos等人，2018年）。种植了四种大豆品种：Desafio - 8473RSF（群体成熟度评级[GMR] 7.4）、NS 6906（GMR 7.0）、NS 7901（GMR 7.9）和RK 6316（GMR 6.3）。分别进行了三个实验，每个实验对应一个不同的氧化土亚类。实验I在XH进行，实验II在RH进行，实验III在TH进行（图1）。每个实验采用随机区组设计，重复四次，以确保实验条件内的变异性得到控制。每个实验小区由四行组成，行间距0.5米，长度5.0米，每个小区总面积为10平方米。

**2.3 土壤特征和栽培条件**

**2.3.1 土壤化学和物理特征的采集**

对于化学性质，土壤样本在0-20厘米和20-40厘米深度采集，然后在45°C下烘烤48小时，称重、研磨并筛分（≤2毫米）。所有湿化学分析均按照Teixeira等人（2017年）提出的方法进行。测定了以下化学属性：使用浸入土壤液悬浮液中的复合电极测量H2O中的pH值；通过Walkley-Black方法的改良版本测定有机碳（OC）；使用Mehlich-1提取溶液（盐酸0.05 mol L?1和H2SO4 0.0125 mol L?1）测定有效磷；使用氯化钾（KCl）1 mol L?1提取溶液测定可交换碱基[K、硫（S）、钙（Ca2+）、镁（Mg2+）、铝（Al3+），并通过体积法、发射法或原子吸收法测定这些吸附的阳离子；以及潜在酸度，其提取使用pH 7.0缓冲的醋酸钙溶液，并通过NaOH溶液进行体积测定。碱基总量（SB）、阳离子交换容量（CEC）和铝饱和度（m%）的计算方法如下：SB = Ca2++Mg2++K+，CEC = SB+[H++Al3+]，V% = [SB/CEC] × 100，m% = Al3+/[Al3++SB] × 100）。锌（Zn）、锰（Mn）、铜（Cu）和铁（Fe）使用pH 7的二乙胺五乙酸和三乙醇胺提取，硼（B）使用热水提取。对于物理性质，在R5作物生理阶段在0–20厘米、20–40厘米和40–60厘米深度采集土壤样本，然后干燥、称重、研磨并筛分（≤2毫米）。容重（BD）使用体积环法测定，颗粒密度（PD）使用容量瓶法测定，总孔隙度（TP）的计算方法如下：TP = (BD/PD) × 100。土壤颗粒大小分布使用NaOH 1 mol L?1作为分散剂并通过筛分法测定沙粒分数。这些方法也遵循Teixeira等人（2017年）描述的程序。土壤质地按照USDA质地分类系统确定。为了测定BD，将一个100立方厘米的不锈钢环插入土壤中，直到环完全充满。小心取出环以避免压实，然后称重。样品在105°C下烘烤24小时。干燥后再次称重样品，减去环的重量以获得土壤的干质量。然后通过将土壤干质量除以环的体积（g cm?3）来计算BD。颗粒密度（PD）使用容量瓶法测定。大约20克干土壤样品加入容量瓶中，然后加蒸馏水至固定体积。轻轻摇晃样品以去除气泡并确保土壤完全浸没。测量土壤排开的水体积作为容器的总体积，从而计算PD。

**2.3.2 地下水位评估**

首先，使用荷兰钻机（带延长杆）钻一个7.5米深的孔以确定地下水位。之后，测量方法类似于振动线式水位计，通过将带有浮子和重物的绳子（浮子比重物轻）插入孔中，读取水面高度（Cruciani，1989年）。由于难以直接观察浮子与水面的接触，因此通过绳子在接触水面前的弯曲程度来确定水位。数据采集自作物种植到收获的整个过程，这些高度风化但结构良好的氧化土即使在很深的层次也能保持孔洞的稳定性。

2.4 生长条件

实验I、II和III是在采用中心支轴灌溉系统的区域进行的，在大豆种植期间施加了九种不同的灌溉深度。2019年11月，使用直接播种系统播种了相应的品种种子。实验结果表明，RK-6316、NS-7901、NS-6906和Desafio品种的大豆植株密度分别为400,000株/公顷、260,000株/公顷、380,000株/公顷和450,000株/公顷。在手动播种前，种子用Standak Top杀虫剂/杀菌剂按1:1的比例（每1公斤种子使用1毫升产品）处理。随后，种子被接种了含有Bradyrhizobium细菌（SEMIA 5079和SEMIA 5080菌株，浓度为6 × 10^-9 CFU/mL）的Hober Soy制剂，接种比例为每1公斤大豆种子使用9毫升接种剂。施肥遵循农场的管理规范，包括在播种时每公顷施用220公斤GMAP磷酸盐和150公斤KCl。此外，还通过地面喷雾器每公顷施用了2升锰、2升镁和0.5升硼作为叶面肥。杂草控制是通过分两次施用3升/公顷的Roundup来实现的：第一次在出苗后25天，第二次在出苗后70天，且仅限于田地边缘。

2.5 评估和统计分析的农艺变量

在R8物候阶段（成熟/收获期），使用刻度尺和数字卡尺测量了每个小区五株植物的第一个豆荚形成高度（HFPI）、植株高度（PH）和下胚轴直径（D）。空中高度指的是从土壤表面到植株顶端的距离。在R8物候阶段，从每个小区的两行中央的植物中获取了叶片（LB）、茎（ST）、豆荚（P）和总地上部分（DMAP）的干生物量。这些植物在65°C的空气循环烤箱中干燥72小时。通过计算每株植物主茎上的节数（NN）来确定节数，从单叶叶子附着在茎顶端的最后一个节开始计数。通过计算每个植物主茎上至少结有一个豆荚的茎的数量（NB）来确定分枝数（NB）。在R8物候阶段，从每个小区的两行中央采样五株植物来测定NN和NB。每株植物的豆荚数（NPP）是根据每个小区的五个豆荚记录的，而每个豆荚的粒数（NGP）是根据每个小区的三十个豆荚确定的，收获时的植株密度（PSH）是通过直接计数得出的。通过收获每个小区两行中的4米植物来计算籽粒产量（YG）。使用固定机械脱粒机对植物进行脱粒，然后将所得籽粒清洗并称重。数据转换为每公顷公斤数，并根据13%的含水量（湿基）进行了调整。1000粒籽粒重量（TGW）是根据调整了13%含水量的千粒籽粒重量计算得出的。对于每个实验，使用Shapiro–Wilk检验在5%的显著性水平上检验数据的正态性，并使用Bartlett检验在5%的显著性水平上检验方差的齐性。在确认数据的正态性和方差齐性后，对每个实验进行了ANOVA分析，使用的统计模型如下：

$$\begin{equation}{{Y}_{ij}} = \mu + {{G}_i} + {{B}_j} + {{e}_{ij}\end{equation}$$
其中Yij是第i个大豆品种在第j个处理组中的效应；μ是总体常数；B是第j个处理组的效应；G是第i个大豆品种的固定效应（i = 1, 2,…4）；eij是与观测值Yij相关的随机实验误差，假设eij ～ NID (0, ??2)（其中NID是正态且独立分布的）。随后，通过评估最显著、最大和最小的残差方差（HRV）之间的比率来验证残差方差的齐性，该比率必须小于7才能进行组合分析。当这个比率小于7时，根据随机区组设计进行了联合ANOVA分析，使用的统计模型如下：

$$\begin{equation}{{Y}_{ij}} = \mu + (B/{{A}_{jk}}) + {{G}_i} + {{A}_j} + G{{A}_{ij}} + {{e}_{ijk}}\end{equation}$$
其中Yijk是第i个大豆品种在第j个土壤类型和第k个处理组中的效应；μ是总体常数；B/Ajk是第k个处理组在第j个土壤类型中的效应；Gi是第i个大豆品种的固定效应（i = 1, 2,…4）；Ai是第j个土壤类型的固定效应（j = 1, 2,…3）；GAij是第i个大豆品种与第j个土壤类型的交互作用效应；eijk是与观测值Yijk相关的随机实验误差，假设eijk ～ NID (0, ??2)。使用Tukey检验在5%的显著性水平上比较不同处理组的均值。所有分析都是使用Genes统计程序（Pimentel-Gomes & Garcia, 2002）进行的。PCA作为一种探索性多变量技术，用于识别对土壤类型变异贡献最大的物理和化学属性，并评估这些属性与大豆植物之间的关系。在初步分析中，选择了对主成分（PC）1和PC 2贡献最大的七个土壤属性进行PCA。对土壤因素有显著影响的植物参数也被纳入了联合ANOVA分析中。所有分析都是使用R语言中的FactoMineR和factoextra包进行的（Cruz, 2013）。

3 结果

对氧化土化学成分的分析显示，所研究的性质之间存在差异；然而，总体而言，这些土壤被认为适合大豆种植（表S1）。在0–20厘米层中，TH和XH的有机质（OM）含量在2.19%到4.17%之间变化。在RH中，表层含量为4.17%，20–40厘米层含量为2.91%（表S1）。三种土壤在0–20厘米层中的磷（P）含量被归类为非常好（>18.0 mg dm?3）。在20–40厘米深度，磷含量比表层降低了大约10倍，被认为是较低的（4.1–8.0 mg dm?3）。钾（K）含量被归类为良好（70–120 mg dm?3）到非常好（>120 mg dm?3）。XH在两个深度的钾含量分别为213.17 mg dm?3和141.89 mg dm?3。在TH中，0–20厘米层的钾含量被认为是非常好的，20–40厘米层也有很好的潜力。然而，RH在两个研究深度上的钾含量都处于平均水平。磷和钾主要是通过扩散移动的。TH和XH中较高的磷和钾含量与较高的湿度有关，而RH被认为是排水良好的土壤。三种土壤中的有效硫（S）含量被认为是足够的。然而，RH中较高的有机质含量导致两个层次中的元素有效性都比TH和XH更高。土壤中钙（Ca）的含量在0–20厘米层介于1.21到2.40 cmolc dm?3之间。在20–40厘米层，RH和TH的钙含量降低到1.0–1.01 cmolc dm?3，而XH的钙含量为1.34 cmolc dm?3。XH中的镁（Mg）含量较高，在0–20厘米层和20–40厘米层分别为0.81 cmolc dm?3和0.47 cmolc dm?3。然而，RH和TH在两个评估层次上的镁含量都较低。大豆需要钙和镁来支持根系结构、光合作用和籽粒充实，理想情况下，它们分别占交换容量（CEC）的60%–70%和10%–20%。因此，TH和RH土壤中的钙和镁含量都低于最低限。三种氧化土中微量营养素硼（B）、铜（Cu）、铁（Fe）、锰（Mn）和锌（Zn）的含量被归类为中等至高有效性，有时甚至超过了临界值。在XH中，Zn在0–20厘米层的含量超过了高阈值（>2.2 mg dm?3）5倍，在20–40厘米层超过了1.5倍。在RH和TH中，Zn在0–20厘米层的含量较高，而在20–40厘米层则非常低（<0.15 mg dm?3）。XH中的铜含量在0–20厘米层超过了临界值（>1.7倍，>18.0 mg dm?3），而在20–40厘米层则降低了（1.3–1.8 mg dm?3），这与RH不同，RH在0–20厘米层的含量为平均水平（0.8–1.2 mg dm?3），在20–40厘米层的含量较低（0.4–0.7 mg dm?3）。锰（Mn）在0–20厘米层的含量较高（>12.0 mg dm?3），在所有研究的土壤中都超过了临界值。在20–40厘米层，锰的有效性在RH中为中等（6–8 mg dm?3），在XH中为良好（9–12 mg dm?3）。RH中的铁（Fe）含量适中，两个土壤深度都在31到45 mg dm?3之间。然而，在XH和TH中，两个层次上的有效性都较低（19–30 mg dm?3）。土壤表面的H2O pH值显示出弱到中等的酸性，XH为5.6，RH为5.1，TH为5.3。对于大豆种植来说，理想的土壤pH值为5.5–6.5，其中6.0被认为是最佳的，因为它可以最大化养分有效性并最小化铝和锰的毒性，促进更好的根系发育。我们的pH值非常接近下限。Al3+的存在在XH和TH的0–20厘米和20–40厘米深度被归类为平均水平（<0.02–1.50 cmolc dm3），而RH在两个深度上的酸性较低（0.21–0.50 cmolc dm3）。0–20厘米处的潜在酸度（H+ + Al3+）在XH和RH中被归类为良好（5.01–9.0 cmolc dm3），在TH中为中等（2.51–5.0 cmolc dm3）。在pH 7时，所有土壤的CEC被归类为良好（4.61–8.0 cmolc dm3）到非常好（>8.0 cmolc dm3）在0–20厘米层。在20–40厘米层，除了TH土壤为4.42 cmolc dm3外，其他土壤也被认为是良好的。三种土壤中Al3+（m）的饱和度在0–20厘米层为29%–40%，在20–40厘米层为22%–36%，其中RH的饱和度最低（表S1）。

3.1 土壤物理和水分属性

不同氧化土的质地分类和颗粒组成如下：XH – 粉砂质粘土类型3（0–40厘米深度下沙子含量为94.4 g kg?1，粉粒含量为415.6 g kg?1，粘土含量为490 g kg?1）；RH – 重粘土类型3（0–40厘米深度下沙子含量为53.9 g kg?1，粉粒含量为336.1 g kg?1，粘土含量为610 g kg?1）；TH – 粘土类型3（0–40厘米深度下沙子含量为172.9 g kg?1，粉粒含量为342.1 g kg?1，粘土含量为485 g kg?1）（表S2）。关于土壤水分条件，整个作物生长周期都监测了地下水位相对于地表的深度。XH的地下水位深度分别为0.52米，RH为1.05米，TH为0.8米。每个评估点的深度分别为XH为2.69米，RH为6.01米，TH为4.15米（图2）。图2显示了在播种大豆后45天、60天、75天和90天时，Xanthic Hapludox（XH）、Rhodic Hapludox（RH）和Typic Hapludox（TH）的地下水位深度（米）。三种土壤在0–20厘米、20–40厘米和40–60厘米层次上的水分含量差异分别为XH为0.04 g cm?3，RH为0.02 g cm?3，TH为0.005 g cm?3（图3a）。在表层，TH的密度最高，为1.21 g cm?3，其次是RH和XH，两者均为1.11 g cm?3。TH在20–40厘米层中也表现出1.29克/立方厘米的容重（BD），这一数值接近于Sato等人（2015年）报告的、用于种植大豆的氧化土被认为的关键下限（1.30–1.40克/立方厘米）。图3展示了Xanthic Hapludox（XH）、Rhodic Hapludox（RH）和Typic Hapludox（TH）在0–20厘米、20–40厘米和40–60厘米深度处的体积密度（A）、总孔隙度（B）和颗粒密度（C）分布情况。总体而言，所有氧化土的这些平均值都非常相似，包括在不同深度上的值（图3c）。这对于这些土壤类型来说非常常见，因为它们的矿物组成中含有大量的氧化铁（赤铁矿和针铁矿），并且这些氧化物在深度上分布均匀。然而，在表层（0–20厘米）中，XH和RH的颗粒密度较低（分别为2.52克/立方厘米和2.48克/立方厘米），这是由于它们含有较高的有机质（OM）含量。就总孔隙度（TP）而言，TH在所有层中都表现出最低的平均值（图3b），这可能受到其较高沙粒含量（0至40厘米层）和容重的影响。尽管数值较低，但TH的总孔隙度数据仍超过了通常被认为是植物生产力的最佳阈值（Johannes等人，2019年）。XH和RH的总孔隙度范围在55%到60%之间。土壤的化学和物理性质根据氧化土的分类进行了分析，并通过主成分分析（PCA）进行了处理。研究发现，两个主成分PC1和PC2分别解释了59.3%和40.7%的数据变异，并累积了59.29%和100%的总体变异（图4）。

Xanthic Hapludox（XH）、Rhodic Hapludox（RH）和Typic Hapludox（TH）在0–20厘米和20–40厘米深度处的物理化学特性存在差异。通过主成分分析（PC）可以发现，这些差异是由不同的土壤性质引起的。在0–20厘米层，XH的颗粒密度最低（2.52克/立方厘米），而RH的颗粒密度最高（2.48克/立方厘米）。总体孔隙度（TP）方面，TH在所有层中也是最低的，这可能与其较高的沙粒含量和容重有关。尽管如此，TH的TP数据仍超过了50%，这一阈值通常被认为是植物生产力的最佳值。XH和RH的TP值在55%到60%之间。土壤的化学和物理性质根据氧化土的分类进行了分析，并通过主成分分析（PCA）进行了处理。研究发现，两个主成分PC1和PC2分别解释了59.3%和40.7%的数据变异，并累积了59.29%和100%的总体变异。

在三种类型的氧化土（XH、RH和TH）中，它们对大豆植株的农艺特性有直接影响，如pH值、生产性茎秆数（NB）、每株籽粒数（NGP）、净光合产物（NPP）、干物质质量分数（DMAP）、第一节荚果插入高度（HFPI）和千粒重（TGW）（p ≤ 0.05）。叶片质量比（LB）、氮素养分（NGP）和产量（YG）等特性在至少一种环境条件下受到显著影响。不同类型的氧化土之间的叶片质量比值没有差异（p ≥ 0.05）（表1）。

在每种类型的氧化土中，大豆植株的农艺特性都受到了直接影响，例如pH值、生产性茎秆数（NB）、每株籽粒数（NGP）、净光合产物（NPP）、干物质质量分数（DMAP）和千粒重（TGW）（p ≤ 0.05）。叶片质量比（LB）、氮素养分（NGP）和产量（YG）等特性在至少一种环境条件下受到显著影响。表1显示了不同类型氧化土中大豆品种的表现的个体和联合方差分析结果。

在不同类型的氧化土中，大豆品种的表现存在显著差异。联合分析表明，不同土壤类型和四个大豆品种之间的品种行为存在变异，表明与植物营养和生殖发育相关的变量之间存在显著交互作用，如pH值、生产性茎秆数（NB）、每株籽粒数（NGP）、干物质质量分数（DMAP）和千粒重（TGW）（p ≤ 0.05）。然而，如果不考虑交互作用，不同的氧化土也会产生显著影响，在分析的13个特性中有10个显示出显著差异（HFPI、NB、NPP、NGP、TPH、YG、LB和DMAP），除了叶片质量比（LB）、生产性茎秆数（NB）和根系活力（RMF）。因此，土壤的物理化学性质差异可以影响植物的营养和生殖发育，从而导致生产力变化。pH值在不同品种间存在差异。从高到低排序，NS-7901的植株高度为102.3厘米，NS-6906为93.9厘米，Desafio为77.5厘米，RK 6316为61.9厘米。这些高度受到TH土壤类型的影响，TH土壤类型下的植株高度最高，为89.8厘米，其次是XH（85.9厘米）和RH（77厘米）。这三种土壤直接影响了品种的发育，其中TH土壤类型下的植株高度增加最为明显。相同的基因型在不同的营养和结构条件下表现出不同的发育情况（表2）。

3.2 大豆的农艺评估

在每种类型的氧化土（XH、RH和TH）中，都直接影响了大豆植株的农艺特性，如pH值、生产性茎秆数（NB）、每株籽粒数（NGP）、净光合产物（NPP）、干物质质量分数（DMAP）、第一节荚果插入高度（HFPI）和千粒重（TGW）（p ≤ 0.05）。叶片质量比（LB）、氮素养分（NGP）和产量（YG）等特性在至少一种环境条件下受到显著影响。表1显示了不同类型氧化土中大豆品种表现的个体和联合方差分析结果。

在不同类型的氧化土中，大豆品种的表现存在显著差异。联合分析表明，不同土壤类型和四个大豆品种之间的品种行为存在变异，表明与植物营养和生殖发育相关的变量之间存在显著交互作用，如pH值、生产性茎秆数（NB）、每株籽粒数（NGP）、干物质质量分数（DMAP）和千粒重（TGW）（p ≤ 0.05）。然而，如果不考虑交互作用，不同的氧化土也会产生显著影响，在分析的13个特性中有10个显示出显著差异（HFPI、NB、NPP、NGP、TPH、YG、LB和DMAP），除了叶片质量比（LB）、生产性茎秆数（NB）和根系活力（RMF）。因此，土壤的物理化学性质差异可以影响植物的营养和生殖发育，从而导致生产力变化。pH值在不同品种间存在差异。从高到低排序，NS-7901的植株高度为102.3厘米，NS-6906为93.9厘米，Desafio为77.5厘米，RK 6316为61.9厘米。这些高度受到TH土壤类型的影响，TH土壤类型下的植株高度最高，为89.8厘米，其次是XH（85.9厘米）和RH（77厘米）。这三种土壤直接影响了品种的发育，其中TH土壤类型下的植株高度增加最为明显。相同的基因型在不同营养和结构条件下表现出不同的发育情况（表2）。

在不同类型的氧化土中种植的大豆品种的植株高度和生产性茎秆数如下：NS-7901的平均值为83.40厘米，RK 6316为77.75厘米，Desafio为77.5厘米；NS-6901的平均值为107.22厘米，RK 6316为101.92厘米，Desafio为77.81厘米；NS-7901的平均值为102.05厘米，RK 6316为102.05厘米，NS-6906为77.81厘米；NS-7901的平均值为89.8厘米，RK 6316为85.9厘米，Desafio为85.9厘米；NS-7901的平均值为29.66厘米，RK 6316为29.66厘米，Desafio为29.28厘米；NS-7901的平均值为28.40厘米，RK 6316为24.25厘米，Desafio为21.21厘米；NS-7901的平均值为18.40厘米，RK 6316为14.71厘米，Desafio为14.21厘米；NS-7901的平均值为113.32厘米，RK 6316为106.54厘米，NS-6906为113.32厘米；NS-7901的平均值为113.32厘米，RK 6316为106.54厘米，NS-6906为113.97厘米；NS-7901的平均值为2425.57厘米，RK 6316为2665.56厘米，NS-6906为2425.57厘米；NS-7901的平均值为2665.56厘米，RK 6316为2665.56厘米，NS-6906为2665.56厘米；NS-7901的平均值为2425.57厘米，RK 6316为2665.56厘米，NS-6906为2425.56厘米；NS-7901的平均值为9928.73厘米，RK 6316为9928.73厘米，NS-6906为9928.73厘米；NS-7901的平均值为317,683.33厘米，RK 6316为338,649.06厘米，NS-6906为338,649.06厘米；NS-7901的平均值为317,683.33厘米，RK 6316为338,649.06厘米，NS-6906为317,683.33厘米；NS-7901的平均值为317,683.33厘米，RK 6316为338,649.06厘米，NS-6906为317,683.33厘米。

缩写说明：D表示直径（毫米）；DMAP表示地上部分的干物质质量（克）；HFPI表示第一节荚果的插入高度（厘米）；LB表示叶片质量（克）；LMR表示叶片质量比；NB表示每株植物的生产性茎秆数；NGP表示每节荚果的籽粒数；NN表示节数；NPP表示每株植物的荚果数；ns表示不显著；PH表示植株高度（厘米）；TPSH表示收获时的植株密度（克/公顷）；TGW表示千粒重（克）；YG表示籽粒产量。

**和*表示1%和5%的显著性水平。涉及不同土壤类型和四个大豆品种的联合分析检测到品种行为在不同环境下的变化，表明与植物营养和生殖发育相关的变量之间存在显著交互作用，如pH值、生产性茎秆数（NB）、每株籽粒数（NGP）、干物质质量分数（DMAP）和千粒重（TGW）（p ≤ 0.05）。然而，如果不考虑交互作用，不同的氧化土也会产生显著影响，在分析的13个特性中有10个显示出显著差异（HFPI、NB、NPP、NGP、TPH、YG、LB和DMAP），除了叶片质量比（LB）、生产性茎秆数（NB）和根系活力（RMF）。因此，土壤的物理化学性质差异可以影响植物的营养和生殖发育，从而导致生产力变化。pH值在不同品种间存在差异。从高到低排序，NS-7901的植株高度为102.3厘米，NS-6906为93.9厘米，Desafio为77.5厘米，RK 6316为61.9厘米。这些高度受到TH土壤类型的影响，TH土壤类型下的植株高度最高，为89.8厘米，其次是XH（85.9厘米）和RH（77厘米）。这三种土壤直接影响了品种的发育，其中TH土壤类型下的植株高度增加最为明显。相同的基因型在不同营养和结构条件下表现出不同的发育情况（表2）。

在不同类型的氧化土中种植的大豆品种的植株高度和生产性茎秆数如下：NS-7901的平均值为83.40厘米，RK 6316为77.75厘米，Desafio为77.5厘米；NS-7901的平均值为107.22厘米，RK 6316为101.92厘米，NS-6906为101.92厘米；NS-7901的平均值为89.8厘米，RK 6316为85.9厘米，Desafio为85.9厘米；NS-7901的平均值为29.66厘米，RK 6316为29.66厘米，Desafio为29.28厘米；NS-7901的平均值为28.40厘米，RK 6316为24.25厘米，Desafio为21.21厘米；NS-7901的平均值为18.40厘米，RK 6316为14.71厘米，Desafio为14.21厘米；NS-7901的平均值为113.32厘米，RK 6316为106.54厘米，NS-6906为113.32厘米；NS-7901的平均值为2425.57厘米，RK 6316为2665.56厘米，NS-6906为2665.56厘米；NS-7901的平均值为2425.57厘米，RK 6316为2665.56厘米，NS-6906为2425.56厘米；NS-7901的平均值为9928.73厘米，RK 6316为9928.73厘米，NS-6906为9928.73厘米；NS-7901的平均值为317,683.33厘米，RK 6316为338,649.06厘米，NS-6906为338,649.06厘米；NS-7901的平均值为317,683.33厘米，RK 6316为338,649.06厘米，NS-6906为317,683.33厘米。

缩写说明：D表示直径（毫米）；DMAP表示地上部分的干物质质量（克）；HFPI表示第一节荚果的插入高度（厘米）；LB表示叶片质量（克）；LMR表示叶片质量比；NB表示每株植物的生产性茎秆数；NGP表示每节荚果的籽粒数；NS表示节数；NPP表示每株植物的荚果数；ns表示不显著；PH表示植株高度（厘米）；TPSH表示收获时的植株密度（克/公顷）；TGW表示千粒重（克）；YG表示籽粒产量。

**和*表示1%和5%的显著性水平。联合分析表明，不同土壤类型和四个大豆品种之间的品种行为存在变异，表明与植物营养和生殖发育相关的变量之间存在显著交互作用，如pH值、生产性茎秆数（NB）、每株籽粒数（NGP）、干物质质量分数（DMAP）和千粒重（TGW）（p ≤ 0.05）。然而，如果不考虑交互作用，不同的氧化土也会产生显著影响，在分析的13个特性中有10个显示出显著差异（HFPI、NB、NPP、NGP、TPH、YG、LB和DMAP），除了叶片质量比（LB）、生产性茎秆数（NB）和根系活力（RMF）。因此，土壤的物理化学性质差异可以影响植物的营养和生殖发育，从而导致生产力变化。pH值在不同品种间存在差异。从高到低排序，NS-7901的植株高度为102.3厘米，NS-6906为93.9厘米，Desafio为77.5厘米，RK 6316为61.9厘米。这些高度受到TH土壤类型的影响，TH土壤类型下的植株高度最高，为89.8厘米，其次是XH（85.9厘米）和RH（77厘米）。这三种土壤直接影响了品种的发育，其中TH土壤类型下的植株高度增加最为明显。相同的基因型在不同营养和结构条件下表现出不同的发育情况（表2）。

在不同类型的氧化土中种植的大豆品种的植株高度和生产性茎秆数如下：NS-7901的平均值为83.40厘米，RK 6316为77.75厘米，Desafio为77.5厘米；NS-7901的平均值为107.22厘米，RK 6316为101.92厘米，NS-6906为101.92厘米；NS-7901的平均无论土壤类别如何，NS-7901品种的净光合生产力（NGP）和生物量生产率（NPP）都较高，但其千粒重（TGW）却低于RK-6316品种。通过分析土壤与基因型的相互作用，我们发现不同土壤类别下，这些品种的NGP表现各异。Desafio、RK-6316和NS-6906品种在TH土壤类型中的NGP较高，而NS-7901品种在XH土壤类型中的NGP较高。表4显示了在不同氧化土类型中种植的不同品种的大豆产量构成。

| 品种 | NGP | NPP | TGW | TH | XH | RH | 平均值 |
|------|-----|-----|-----|-----|-----|------|
| Desafio | 3.00Aa | 1.25Cbc | 2.55Ba | 2.3b | 33.9 | 37.2 | 41.3 | 37.4b | 282.8Ab | 259.3Bb | 221.5Cb | 254.5b |
| RK 6316 | 2.83Aa | 1.58Bb | 2.68Aa | 2.4b | 41.2 | 47.2 | 51.1 | 46.5b | 243.3Ac | 245.0Abc | 199.5Bc | 229.25c |
| NS 7901 | 2.33Bb | 2.98Aa | 2.43Ba | 2.6a | 85.1 | 89.1 | 81.4 | 85.2b | 233.5Ac | 223.8Ac | 233.3Aab | 230.2c |
| NS 6906 | 2.78Aa | 1.08Cc | 2.35Ba | 2.1c | 33.9 | 32.5 | 56.5 | 41.0b | 343.3Aa | 307.3Ba | 253.3Ca | 301.3a |

注：使用5% Tukey检验，当水平方向上相同的大写字母和垂直方向上相同的小写字母时，表示统计上没有显著差异。缩写说明：NGP表示每荚粒数；NPP表示每株植物结荚数；TGW表示千粒重。然而，无论基因型如何，在TH土壤类型下（每荚2.7粒）NGP均高于RH（每荚2.5粒）或XH（每荚1.7粒），这表明NPP增加而NGP减少。基因型与土壤因素之间在NPP方面没有显著交互作用。这两个因素各自独立影响产量，NS-7901的NPP是Desafio（37.41）的2.3倍，NS-6906（40.95）的2.3倍，RK-6316的2.2倍。就土壤类别而言，XH的NPP高于RH和TH。千粒重从高到低排序为：NS-6906（301.3克）> Desafio（254.5克），而RK-6316和NS-7901在所有土壤类型中的平均千粒重均为230克。

关于土壤类别的影响，XH的NPP高于RH和TH。不同品种的千粒重从高到低排序为：NS-6906（301.3克）> Desafio（254.5克），RK-6316和NS-7901在所有土壤类型中的平均千粒重均为230克。最高千粒重出现在TH土壤类型（275.7克）> XH（258.8克）> RH（226.9克）。NS-7901品种在三种氧化土类型中的表现一致，而其他品种则因环境不同而有所差异。例如，NS-6906在RH土壤类型中的千粒重是TH的1.4倍，在XH土壤类型中的千粒重是TH的1.2倍。与其他变量相比，环境的复杂性更为明显。收获时的植株密度和生产力数据见表5。收获期的植株密度因土壤和品种的不同而异。然而，植株密度直接受基因型影响，因为每个品种都有其推荐的植株密度。不同氧化土类型下，品种的表现也有所不同（表5）。Desafio、RK6316和NS6906在RH和XH土壤类型中的植株密度较高，而NS7901的表现则相反。

表5显示了在不同氧化土类型中种植的不同品种的收获期植株密度和生产力。表5还显示了不同品种的收获期植株密度（PSH）和粒产量（YG）。

生长和发育直接影响大豆的粒产量。基因型与土壤因素之间在粒产量方面没有显著交互作用。然而，每个因素本身都具有显著影响。无论土壤类别如何，Desafio品种的粒产量（5977.75公斤/公顷）高于其他品种。氧化土类型也独立影响大豆的粒产量，因为土壤管理和营养条件对提高产量至关重要。RH土壤类型为大豆品种的表现提供了更有利的条件，平均产量为5908.3公斤/公顷，高于TH的5585公斤/公顷，与XH的5519.5公斤/公顷相当。为了理解这种关联，进行了主成分分析（PCA），筛选了土壤的物理化学变量和生产力表现。结果得出两个主要成分：PC1解释了69.6%的方差，PC2解释了30.4%的方差，总计100%的方差。这些成分共同解释了土壤属性与产量表现之间的关联。品种的形态生理反应主要是由于土壤化学特性的差异。观察到，在RH土壤类型中，与品种表现最相关的变量包括20-40厘米深度的有机碳（OC）含量（1.7毫克/分米3）、0-20厘米深度的有效阳离子交换容量（CEC）（9.67厘米摩尔浓度/分米3）、0-20和20-40厘米深度的潜在酸度（H+Al）（6.85和5.69厘米摩尔浓度/分米3）、20-40厘米深度的硫（S）（38.54毫克/分米3），以及这些变量与NPP、NGP、P、DMAP、NB和YG等指标的相关性。XH土壤类型在20-40厘米深度具有较高的大量元素和微量元素含量，其中20-40厘米层的锌（Zn）含量为3.22毫克/分米3，交换性钾（K）含量为141.89毫克/分米3，钙（Ca）含量为1.34厘米摩尔浓度/分米3，锰（Mn）含量为23.87毫克/分米3，镁（Mg）含量为0.47厘米摩尔浓度/分米3，钒（V）含量为37%。这些因素与大豆的任何形态生理或产量特征无关。

4. 讨论
通过将土壤的物理化学性质与大豆植物的生产力表现关联起来的多变量方法，我们可以识别出影响植物高产量的关键变量。不同氧化土类型在颜色和物理化学特性上存在明显差异。前100厘米深度内的土壤基质颜色如下：XH（7.5黄红色），RH（25黄红色），以及介于两者之间的TH（Trabaquini等人，2013年）。土壤颜色源于该地区原始岩石的降解。通常，不同颜色的土壤在土壤剖面中的Fe2O3浓度存在差异。黄色土壤的Fe浓度较低，随着颜色向红色过渡，Fe2O3浓度逐渐增加。这在XH土壤中尤为明显，其Fe含量在0-40厘米深度范围内为32.46至37.46毫克/分米3，同时含有高比例的粘土（平均610克/千克），并且0-20和20-40厘米层中存在酸度（Al3+）（0.22和0.33厘米摩尔浓度/分米3）。尽管在描述这些土壤时存在挑战，但其肥力水平保持稳定，支持了所分析品种的高生产力指数。Cerrado土壤的结构通常具有较高的总孔隙度（TP），这归因于其颗粒结构和低密度以及高水分渗透能力（Cavalieri等人，2011年）。Erbil等人（2020年）确定了实现高大豆产量的关键土壤参数：0-10厘米深度的TP应大于54%，10-20厘米深度应大于51%，20-40厘米深度应小于74%，以提供良好的土壤生态功能。在本研究的三个实验中，总孔隙度范围为53.67%至59.33%，符合预定的三个深度（0-20、20-40和40-60厘米）范围。这些值与土壤组成直接相关。由于大豆田中机械作业的影响，氧化土容易发生结构降解。为了实现高大豆产量，0-10厘米深度的临界密度应小于1.01克/立方厘米，10-20厘米深度应小于1.62克/立方厘米。