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，不同亚类的差异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次田间试验，每个试验分别设在不同的土壤类型上：典型Hapludox、黄化Hapludox和红化Hapludox。四种大豆品种（Desafio、NS6906、NS7901和RK6316）采用随机区组设计进行评估，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，并结合大豆的形态生理特征和产量组分，使用探索性统计和主成分分析进行解析。氧化土的物理和化学特性分析有助于明确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显著关联。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的重要性，并为提高高海拔热带地区大豆生产力提供了宝贵的管理策略。

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，土壤通常风化严重，土壤性质的差异会显著影响作物生长和产量。本研究旨在了解巴西塞拉多地区不同类型氧化土中土壤物理和化学特性与大豆产量的关系。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，表层以下的土壤化学性质，尤其是20–40厘米深度的化学性质，与大豆产量有显著关联。在所研究的土壤中，红化氧化土无论品种如何，都表现出更高的生产力。品种间的差异小于土壤特性引起的效应。这些发现强调了不仅管理表层土壤的重要性。

缩写

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：群体成熟度评分
HFPI：第一个豆荚着生高度
HRV：残差方差齐性
KCl：氯化钾
LB：叶生物量
NB：分枝数
NGP：每个豆荚的籽粒数
NID：正态独立分布
NN：节数
NPP：每株植物的豆荚数
OC：有机碳
OM：有机物
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）种植优化取得了进展（Machado等人，2017年）。然而，尽管土壤的物理化学性质在农业生产中起着重要作用，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，包括干旱和水分不足，这些因素限制了农业生产（Monteiro等人，2021年）。在这种情况下，评估土壤物理和化学属性的时间和空间变异性变得至关重要，例如颗粒大小分布、容重（BD）、总孔隙度、碳含量、阳离子交换容量、碱基总量（SB）（大量元素）、水中pH值和潜在酸度，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）。氧化土覆盖了巴西大约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），其独特的性质影响了农业生产。这些土壤以高度风化和结构发育为特征，具有较高的保水能力和渗透性，但同时也存在强烈的淋溶作用、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和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的可用性，如土壤中不移动的磷（P）和钾（K），这两种元素对大豆生产力至关重要（Batista，2018年）。另一个影响生产的因素是土壤压实，这通常是由于准备、管理和收获过程中机械使用过度造成的。压实减少了土壤的大孔隙度和总孔隙度，限制了水分的渗透和保持，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效率，需要增加肥料施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应和土壤-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、品种及其交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。这些方法有助于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。尽管氧化土在巴西广泛用于大豆种植，但将它们的形态特征、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。理解这些相互作用对于优化农业生产和管理塞拉多地区的可持续性至关重要，该地区在国家和国际农业背景下都具有重要意义。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，具有降雨量丰富的热带气候和干燥的冬季，属于K?ppen类型Aw（K?ppen，1984年）。该农场多年来采用免耕系统并配合中心支轴灌溉进行耕作。该地区采用轮作系统，种植过大豆、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收获季节在巴西Cabeceira Grande市的Kabuchinha农场进行。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（群体成熟度评分[GMR] 7.4）、NS 6906（GMR 7.0）、NS 7901（GMR 7.9）和RK 6316（GMR 6.3）。分别进行了三次实验，每次对应不同的氧化土亚类。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。每个实验小区包含四行，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 土壤特征和种植条件

2.3.1 土壤化学和物理特性分析

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：使用浸入土壤液悬液的复合电极测量氢电位得到pH值；通过Walkley-Black方法的改进版本测定有机碳（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；以及通过pH 7.0缓冲的醋酸钙提取并使用NaOH溶液进行体积测定的潜在酸度。碱基总量（SB）、阳离子交换容量（CEC）和铝饱和度（m%）的计算公式如下：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的乙二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生长阶段在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）的计算公式为：TP = (BD/PD) × 100。土壤颗粒大小分布使用含有NaOH 1 mol L?1的分散剂的移液管法测定，并通过筛分量化沙粒部分。这些方法也遵循Teixeira等人（2017年）描述的程序。土壤质地根据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的烤箱中干燥24小时。干燥后再次称重样品，减去环的重量得到土壤的干质量。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。向容量瓶中加入约20克干燥土壤样本，然后加入蒸馏水至固定体积。轻轻摇晃样品以去除气泡，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米深的孔来确定地下水位。之后，测量方法类似于振动线式测压计，通过在孔中插入一根绳子，绳子末端系一个浮标和重量（比浮标轻的物体）来读取水面高度（Cruciani，1989年）。由于难以直接观察浮标与水面的接触，因此通过绳子在接触水面之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，即使在较深的层次，这些高度风化但结构良好的氧化土也确保了钻孔在整个研究期间的稳定性。

2.4 生长条件

实验I、II和III在采用中心支轴灌溉系统的区域进行，在大豆种植期间应用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/杀菌剂以1:1的比例（每1公斤种子使用1毫升产品）进行了处理。随后，种子被接种了含有Bradyrhizobium菌株（SEMIA 5079和SEMIA 5080，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。施肥遵循了农场的管理规范，包括在种植时施用220公斤/公顷的GMAP磷酸盐和150公斤/公顷的KCl。此外，还通过地面喷雾器施用了2升/公顷的锰、2升/公顷的镁和0.5升/公顷的硼作为叶面肥料。杂草控制则通过施用3升/公顷的Roundup来实现，分两次进行：第一次在出苗后25天，第二次在出苗后70天，且仅限于地块边缘。

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分别测量了每个地块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）。地上高度是指从土壤表面到植株顶端的距离。在R8物候阶段，从每个地块的两行中央植株中获取叶片（LB）、茎秆（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。通过计算每株主茎上的节数（NN）来确定节数，从单叶叶片附着在茎顶端的最后一个节开始计数。通过计数每株主茎上至少有一个豆荚的枝条数量（NB）来确定分枝数（NB）。在R8物候阶段，从每个地块的两行中央植株中抽取五株植物来测定NN和NB。记录每株植物的豆荚数量（NPP），并通过每个地块的三十个豆荚来确定每个豆荚的籽粒数（NGP），收获时的植株密度（PSH）则是通过直接计数得出的。通过收获每个地块两行中的4米植株来计算籽粒产量（YG）。使用固定式机械脱粒机对植株进行脱粒，然后将得到的籽粒清洗并称重。数据转换为公斤/公顷，并调整到含水量为13%（湿基）。基于含水量为13%（湿基）的千粒重量（TGW）进行计算。对于每个实验，使用Shapiro–Wilk检验在5%的显著性水平上测试数据的正态性，使用Bartlett检验在5%的显著性水平上测试方差的齐性。在确认数据的正态性和方差齐性后，使用以下统计模型对每个实验进行方差分析：

(1)其中Yij是第i个大豆品种在第j个处理块中的效应；μ是总体常数；B是第j个处理块的效应；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，通过评估最显著和最小残差方差（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。当该比率小于7时，根据随机区组设计对实验进行联合方差分析，使用以下统计模型：

(2)其中Yijk是第i个大豆品种在第j个土壤类型和第k个处理块中的效应；μ是总体常数；B/Ajk是第k个处理块在第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个土壤类型交互作用的效应；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处理组间的均值。所有分析均使用Genes统计程序（Pimentel-Gomes & Garcia, 2002）进行。PCA作为一种探索性多变量技术，用于识别对土壤类型变异性贡献最大的物理和化学属性，并评估这些属性与大豆植株之间的关系。在初步分析中，选择对主成分（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株参数也被纳入实验的联合方差分析中。所有分析均使用R语言中的FactoMineR和factoextra包进行。

3 结果

对氧化土化学成分的分析显示，所研究的各项性质存在差异；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，磷含量比表层减少了大约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，而在20–40厘米层也表现良好。然而，RH在两个研究深度上的钾含量处于平均水平。磷和钾主要通过扩散移动。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。三种土壤中可利用的硫（S）含量被认为是充足的。然而，RH中较高的有机质含量导致两个层中的元素可利用性都高于TH和XH。土壤中钙（Ca）的含量在0–20厘米层介于1.21至2.40 cmolc dm^-3之间。在20–40厘米层，RH和TH的钙含量降至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 mg cmolc dm^-3和0.47 mg cmolc dm^-3。然而，RH和TH在两个评估层中的镁含量都较低。大豆需要钙和镁来支持根系结构、光合作用和籽粒填充，理想情况下，钙和镁分别占交换容量（CEC）的60%–70%和10%–20%。因此，TH和RH土壤中的钙和镁含量均低于最低限。三种氧化土中微量营养元素硼（B）、铜（Cu）、铁（Fe）、锰（Mn）和锌（Zn）的可用性被归类为中等至高，有时超过了临界值。在XH中，Zn在0–20厘米层的含量超过了高临界值（>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（>18.0 mg dm^-3）1.7倍，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Zn含量处于平均水平（0.8–1.2 mg dm^-3），在20–40厘米层的Zn含量较低（0.4–0.7 mg dm^-3）。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，锰的可用性在RH中为中等（6–8 mg dm^-3），在XH中为良好（9–12 mg dm^-3）。RH中的铁含量适中，两个土壤深度均在31至45 mg dm^-3之间。然而，在XH和TH中，两个层中的铁含量较低（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可用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 dm^-3），而RH在两个深度上的酸性较低（0.21–0.50 cmolc dm^-3）。在0–20厘米层，潜在的酸度（H+ + Al3+）在XH和RH中被归类为良好（5.01–9.0 cmolc dm^-3），在TH中为中等（2.51–5.0 cmolc dm^-3）。在pH 7时，所有土壤的交换容量（CEC）在0–20厘米层被归类为良好（4.61–8.0 cmolc dm^-3）到非常好（>8.0 cmolc dm^-3），在20–40厘米层也是如此，除了TH土壤，其CEC为4.42 cmolc dm^-3。三种土壤中Al3+（m）的饱和度在0–20厘米层非常低（<15%）。在所有研究的土壤中，V%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94.4 g kg^-1，粉砂含量415.6 g kg^-1，粘土含量490 g kg^-1）；RH – 重粘土类型3（0–40厘米深度下沙子含量53.9 g kg^-1，粉砂含量336.1 g kg^-1，粘土含量610 g kg^-1）；TH – 粘土类型3（0–40厘米深度下沙子含量172.9 g kg^-1，粉砂含量342.1 g kg^-1，粘土含量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显示了大豆播种后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）。三个层次（0–20厘米、20–40厘米和40–60厘米）的体积密度（BD）、总孔隙度（B）和颗粒密度（C）的分布分别在XH中变化了0.04 g cm^-3，在RH中变化了0.02 g cm^-3，在TH中变化了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，均为1.11 g cm^-3。TH在20–40厘米层的BD也为1.29 g cm^-3，这个值接近于Sato等人（2015年）报告的适合大豆种植的氧化土的临界下限（1.30–1.40 g cm^-3）。图3还显示了这三个土壤在0–20厘米、20–40厘米和40–60厘米深度的体积密度（A）、总孔隙度（B）和颗粒密度（C）的分布。总体而言，所有氧化土类的颗粒密度（PD）平均值都非常相似，即使在深度方向上也是如此（见图3c）。对于这些土壤类型来说，这是非常常见的现象，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的分布是均匀的。然而，在表层（0-20厘米）中，XH（2.52克/厘米3）和RH（2.48克/厘米3）的PD平均值有所异常，这可能是由于它们含有较高的有机质（OM）含量所致。就总孔隙度（TP）而言，无论在哪个层次，TH都表现出最低的平均值（见图3b），这可能受到沙子含量较高（0至40厘米层）以及BD含量较高的影响（所有三个层次均如此）。尽管TP值较低，但TH的TP数据仍超过了50%，这一数值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TP值介于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区分，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%的变异（见图4）。

**图4** 在图查看器中打开

**黄化单粒结构土（XH）、红化单粒结构土（RH）和典型单粒结构土（TH）在0-20厘米和20-40厘米深度的物理化学特性差异。**
- PC：主成分
- PD 0-20：0-20厘米深度的颗粒密度
- PD 20-40：20-40厘米深度的颗粒密度
- PD 40-60：40-60厘米深度的颗粒密度
- SD 0-20：0-20厘米深度的容重
- SD 20-40：20-40厘米深度的容重
- SD 40-60：40-60厘米深度的容重
- TP 0-20：0-20厘米深度的总孔隙体积
- TP 20-40：20-40厘米深度的总孔隙体积
- TP 40-60：40-60厘米深度的总孔隙体积
- U 0-20：0-20厘米深度的土壤含水量
- U 20-40：20-40厘米深度的土壤含水量
- U 40-60：40-60厘米深度的土壤含水量
- U 60-80：60-80厘米深度的土壤含水量
- U 80-100：80-100厘米深度的土壤含水量
- PLF：地下水位深度
- AG 0-20：0-20厘米深度的粘土含量
- AG 20-40：20-40厘米深度的粘土含量
- pH 0-20：0-20厘米深度的有效酸度
- pH 20-40：20-40厘米深度的有效酸度
- Al3? 0-20：0-20厘米深度的可交换酸度
- OM 0-20：0-20厘米深度的有机质
- OM 20-40：20-40厘米深度的有机质
- OC 0-20：0-20厘米深度的有机碳
- OC 20-40：20-40厘米深度的有机碳
- Al3? 0-20：0-20厘米深度的可交换酸度
- Al3? 20-40：20-40厘米深度的可交换酸度
- H?Al 0-20：0-20厘米深度的潜在酸度
- H?Al 20-40：20-40厘米深度的潜在酸度
- CEC 0-20：0-20厘米深度的有效阳离子交换容量
- CEC 20-40：20-40厘米深度的有效阳离子交换容量
- V 0-20：0-20厘米深度的碱饱和度
- V 20-40：20-40厘米深度的碱饱和度
- m 0-20：0-20厘米深度的Al3?饱和度
- m 20-40：20-40厘米深度的Al3?饱和度
- 大量元素：P 0-20：0-20厘米深度的可交换磷
- K 20-40：0-20厘米深度的可交换钾
- P 0-20：0-20厘米深度的可交换磷
- P 20-40：0-20厘米深度的可交换磷
- Ca 0-20：0-20厘米深度的可交换钙
- Ca 20-40：0-20厘米深度的可交换钙
- S 0-20：0-20厘米深度的可交换硫
- S 20-40：0-20厘米深度的可交换硫
- Mg 0-20：0-20厘米深度的可交换镁
- Mg 20-40：0-20厘米深度的可交换镁

在评估的三种土壤中，TH表现出显著的差异，其在20-40厘米层的BD值为1.29克/厘米3，表明存在压实现象。然而，在0-20厘米层中，它的V%（40%）是足够的，这是唯一一个具有足够颗粒发育和填充内容的样地，受到土壤压实的影响较小。在RH中，显著的特性包括0-20厘米层和20-40厘米层的潜在酸度（H?Al3?）分别为0.22厘米?3和0.33厘米?3；0-20厘米层的CEC（pH=7）为9.67厘米?3，20-40厘米层的OC含量为1.70克/千克，0-20厘米层的S含量为38.54毫克/厘米3。在XH中，显著的特性包括20-40厘米层的Ca含量为1.34厘米?3，K含量为141.89毫克/厘米3，Mg含量为0.47厘米?3，Mn含量为23.87毫克/厘米3，以及0-20厘米层的粉砂含量为42.14%（见图4）。

**3.2 大豆的农艺评价**

在每种类型的氧化土（XH、RH和TH）中，都对大豆植株的农艺特性产生了直接影响，如pH值、生产性茎数（NB）、每株豆荚数（NGP）、净初级生产力（NPP）、干物质积累（DMAP）、总粒重（TPSH）和千粒重（TGW）（p ≤ 0.05）。D、HFPI、叶片生物量（LB）、每株豆荚数（NGP）和籽粒产量（YG）等特性在至少一个环境中受到显著影响。叶片质量比（LMR）在任何类型的氧化土中都没有显示出差异（p ≥ 0.05）（见表1）。

**表1. 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。**

| 变量 | 个体分析（QM处理） | 联合分析 |
|------|------------|-----------|
| D | 4.30* | 1.41ns |
| PH | 1386.50* | 1543.53* |
| HFPI | 23.03* | 19.5139* |
| NN | 20.21** | 15.39** |
| LB | 29.66** | 9.20ns |
| DMAP | 113.32** | 106.54* |
| LMR | 0.0032 | 0.0016 |
| PSH | 700,840,625* | 12,435,416** |
| NPP | 2425.57** | 2665.56** |
| NGP | 0.33** | 2.98** |
| TGW | 9928.73** | 5022.06** |
| YG | 317,683.33** | 284,389.56ns |

****注释：**
- **和**表示1%和5%的显著性水平。**不同土壤类型和四种大豆品种的联合分析检测到品种行为在不同环境中的变化，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、NB、NGP、TPSH和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、TPSH、TGW、YG、LB和DMAP），除了D、NN和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，从而导致生产性能的变化。**pH值在不同品种间存在差异。从高到低排序，NS-7901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的影响，TH的高度为89.8厘米，其次是XH的85.9厘米和RH的77厘米。**这三种土壤直接影响了品种的发育，TH中的高度增加最为显著。**在不同的营养和结构条件下，同一基因型表现出不同的发育情况（见表2）。**

**表2. 不同氧化土水平下种植的大豆品种的株高和生产性茎数。**

| 品种 | pH | NB | LB | NGP | NPP | LMR | DMAP | TGW | YG |
|------|------------|-------------|--------------|---------------|--------------|-------------|--------------|-------------|
| Desafio | 83.40Ab | 77.75Bb | 71.37Cc | 77.5C | 2.25Bd | 1.60Bd | 1.55Ac |
| RK 6316 | 66.45Ac | 61.95Ac | 61.40Ad | 3.50Ab | 3.65Ab | 4.05Aa |
| NS 7901 | 107.22Aa | 101.92ABa | 97.95Ba | 5.3Aa | 4.80Aa | 4.65Aa |
| NS 6906 | 102.05Aa | 102.05Aa | 77.81Bb | 93.9B | 2.05Bc | 1.55Bc | 3.2Ab |
| | 89.8A | 85.9AB | 77B | 2.8B | 2.7B | 3.4A |
| | | | | | | | |

**注：**使用5%的Tukey检验，相同大写字母水平和相同小写字母垂直排列的平均值在统计上没有差异。**在黄化单粒结构土（XH）、红化单粒结构土（RH）和典型单粒结构土（TH）中，每株植物的生产性茎数（NB）和株高（PH）是描述植物生产性能的指标。**无论土壤类型如何，NS-7901（4.9）、RK-6316（3.7）、NS-6906（2.3）和Desafio（1.8）这三个品种之间存在差异。**比较不同土壤时，RH的平均生产性茎数为3.4，是TH和XH的1.2倍。**每个基因型对环境都有显著反应。**NS-7901品种在TH中生长时产生了5.3根茎，与其他品种相比减少了1.1倍。**在XH和RH中，这些品种也产生了5.3根茎，与其他品种相比减少了1.1倍。**在XH中，Desafio和NS-6906品种的生产性茎数是NS-7901和RK-6316品种的三分之一（见表2）。**表3展示了在不同氧化土中种植的大豆品种的一些形态农艺特性。**豆荚插入高度将品种分为两组：NS-7901（15.94厘米）和NS-6906（15.35厘米），第一豆荚的平均插入高度为15.6厘米；而Desafio（12.87厘米）和RK-6316（12.33厘米）的平均插入高度为12.6厘米，两组之间相差约3厘米（见表3）。**这确保了在收获时第一豆荚的理想高度（>10厘米），减少了收获时的颗粒损失。**TH为品种的HFPI发育提供了不太有利的条件（12.82厘米），相比之下，黄色（15.02厘米）和红色（14.53厘米）氧化土中的植物高度更高。**

**表3. 在不同氧化土中种植的大豆品种的形态农艺特性。**
| 品种 | D | HFPI | LB | NB | NPP | TGW | YG |
|------|------------|-------------|--------------|---------------|--------------|-------------|
| Desafio | 7.42b | 12.87b | 15.95a | 10.24b | 16.23b | 15.62b |
| RK 6316 | 6.63c | 12.87b | 15.95a | 15.35a | 16.28a |
| NS 7901 | 7.42b | 12.33b | 15.95a | 11.93b | 16.65a |
| NS 6906 | 8.27a | 12.33b | 15.35a | 14.498a | 31.21b |

**注：**使用5%的Tukey检验，相同字母后的平均值在统计上没有差异。**NS-7901和NS-6906的LB分别为16.28克和14.49克，而Desafio和RK-6316的LB分别为10.24克和11.93克。**R6物候阶段测量叶片（LB）和地上部分（DMAP）的干物质质量，以了解植物的营养发育情况。**NS-7901和NS-6906的LB高于其他品种。**在主要茎上的节点数（NN）方面，NS-7901和NS-6906分别为16和14，而Desafio和RK-6316为10.24。**NS-7901品种在TH中的发育程度是RK-6316的1.2倍（表3）。**这可能意味着在灌浆和成熟期间，NS-7901品种的植株倒伏减少（Gu等人，2025年；Kao等人，2024年）。**主要茎上的节点数（NN）大约为16，除了NS-7901，其值是其他品种的1.23倍。**NN的增加可以促进更多的细胞分化，从而增加豆荚的产生（表3）。**表4展示了与大豆作物产量成分相关的特性结果。**在TH条件下，NGP最高（2.7粒/豆荚），其次是RH（2.5粒/豆荚），然后是XH（1.7粒/豆荚），表明随着NPP的增加，NGP减少。**无论土壤类别如何，NS-7901品种显示出更高的NGP和NPP，但获得的TGW低于RK-6316品种。**分析土壤×基因型交互作用时，我们发现品种在NGP方面表现出不同的行为。**Desafio、RK-6316和NS-6906在TH中的NGP较高，而NS-7901在XH中的NGP较高。**

**表4. 在不同氧化土中种植的不同大豆品种的产量成分。**品种
NGP
NPP
TGW
TH
XH
RH
平均值
TH
XH
RH
平均值
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

平均值
2.7A
1.7C
2.5B
48.5B
51.5A
57.6AB
275.7A
258.8B
226.9C

注：使用5% Tukey检验，相同大写字母水平排列和相同小写字母垂直排列的平均值在Xanthic Hapludox (XH)、Rodic Hapludox (RH) 和 Typic Hapludox (TH) 中在统计上没有差异。缩写说明：NGP：每荚粒数；NPP：每株植物荚数；TGW：千粒重。然而，无论基因型如何，NGP在TH条件下（2.7粒/荚）都高于RH条件（2.5粒/荚）或XH条件（1.7粒/荚），表明NPP增加而NGP减少。基因型与土壤因素之间没有显著的交互作用。这两个因素都独立影响结果，表明NS-7901的NPP是Desafio（37.41）的2.3倍 > NS-6906（40.95）> RK-6316（46.53）。关于土壤类别的影响，XH的NPP高于RH和TH。千粒大豆的质量从高到低排序为：NS-6906（301.3克）> Desafio（254.5克），而RK-6316和NS-7901在各种土壤条件下的平均质量为230克。最高的TGW值出现在TH（275.7克）> XH（258.8克）> RH（226.9克）。NS-7901品种在所有三种Oxisol类型中的表现一致，而其他品种的表现则受环境影响。例如，NS-6906在RH条件下的质量是TH的1.4倍，在XH条件下是TH的1.2倍。收获时的植株密度和生产力数据见表5。收获期间的植株密度因土壤类型和品种而异。然而，植株密度（PSH）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Oxisol类型下的品种表现出明显差异（表5）。Desafio、RK6316和NS6906在RH和XH条件下的PSH较高，而NS7901则相反。

表5. 不同Oxisol类型下不同品种的收获时植株密度和生产力
PSH
YG

TH
XH
RH
平均值

Desafio
170.5Bb
372.5Aa
370.0Aa
304.3a
5.924
5.927
6.082
5.977a

RK 6316
224.0Bb
318.8Aa
357.5Aa
300.1a
5.623
5.316
5.569
5.501b

NS 7901
243.7Aa
243.8Bb
252.0Bb
246.5a
5.557
5.532
5.825
5.638b

NS 6906
179.8Bb
347.5Aa
343.8Aa
290.3a
5.237
5.313
6.156
5.567b

平均值
204.5B
320.6a
330.9A
5.585B
5.519B
5.908A

注：使用5% Tukey检验，相同大写字母水平排列和相同小写字母垂直排列的平均值在统计上没有差异。缩写说明：PSH：收获时植株密度（1000株/公顷）；RH：Rodic Hapludox；TH：Typic Hapludox；XH：Xanthic Hapludox；YG：籽粒产量（千克/公顷）。生长和发育直接影响大豆植株的籽粒产量。基因型与土壤因素之间没有显著的交互作用影响籽粒产量。然而，每个因素本身都显著影响产量。无论土壤类型如何，Desafio品种的籽粒产量（5977.75千克/公顷，相当于99.63穗/公顷）高于其他品种。Oxisol类型也独立影响大豆籽粒产量，因为土壤管理和营养条件对提高产量至关重要。RH为大豆品种的表现提供了更有利的条件，平均产量为5908.3千克/公顷，高于TH的5585千克/公顷和XH的5519.5千克/公顷。为了理解这种关联，进行了PCA分析，筛选了物理化学土壤变量和生产力表现。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生长处理之间的关联。品种的形态生理反应主要由于土壤化学特性的差异。观察到，在RH条件下，与品种表现最相关的变量是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/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/分米3）、20–40厘米深度的硫（S）（38.54毫克/分米3），以及NPP、NGP、P、DMAP、NB和YG等指标。XH的特点是20–40厘米深度的宏量和微量营养素含量较高，20–40厘米层的锌（Zn）含量为3.22毫克/分米3，20–40厘米层的交换性钾（K）为141.89毫克/分米3，钙（Ca）为1.34厘米摩尔/分米3，锰（Mn）为23.87毫克/分米3，镁（Mg）为0.47厘米摩尔/分米3，以及0–20厘米层的钒（V）含量为37%。这些因素与大豆的任何形态生理或产量特性无关。然而，0–20厘米深度的V%与pH值、HFPI、D和PSH相关（图5）。

**讨论**
多变量方法将土壤的物理化学性质与大豆植株的生产力表现联系起来，帮助我们识别出影响植物高生产力的变量。Oxisol类型在颜色和物理化学特性上存在明显差异。前100厘米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）。土壤颜色是由该地区原始岩石的降解形成的。通常，不同颜色的土壤在土壤剖面中的Fe2O3浓度有所不同。黄色土壤的Fe浓度较低，随着颜色向红色转变，Fe2O3浓度增加。这在XH中很明显，0-40厘米深度的Fe含量在32.46至37.46毫克/分米3之间，且粘土含量较高（平均610克/千克），0–20和20–40厘米层中还存在酸度（Al3+）（0.22和0.33厘米摩尔/分米3）。尽管这些土壤的表征存在挑战，但其肥力水平保持稳定，支持了分析品种的高生产力指数。Cerrado土壤的结构通常具有高TP（总孔隙度），因为其颗粒结构、低密度和高水分渗透能力（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深度值：0–10厘米深度的TP应>54%；10–20厘米深度的TP应>51%；20–40厘米深度的TP应<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%，在预定的三个深度（0-20、20–40和40–60厘米）范围内。这些值与土壤组成直接相关。在高土壤湿度条件下，Oxisol容易因机械作业而退化。为了实现高大豆产量，0-10厘米深度的临界密度应<1.01克/厘米3，10–20厘米深度的临界密度应<1.62克/厘米3，20–40厘米深度的临界密度应<1.68克/厘米3。研究中的三种土壤在0-20厘米深度的压实度均达到临界值，影响了大豆产量。观察到的密度可能与较高的OC含量有关，导致较低的体积密度。此外，随着OC含量的增加，体积密度趋于降低（Burkitbayev等人，2021年）。这意味着根系发育条件更好，有利于植物养分吸收。土壤之间的生产力差异与土壤的物理化学和生物方面直接相关。RH为大豆品种的最大表现提供了更有利的条件，平均产量为5908.3千克/公顷。这受到20–40厘米深度硫（S）含量的影响（60.50毫克/分米3），该含量支持植物生长和发育，从而增加了大豆蛋白质含量（Serafim等人，2019年）。RH下观察到的高大豆产量与研究表明高大豆生产潜力与良好土壤质量相符。确定0–20厘米土壤层中适当的V%含量范围约为30%–61%（Erbil等人，2020年）。另一个需要考虑的因素是V%与大豆作物的农艺特性之间的直接相关性，特别是在水分利用和化学交换方面（Patinni等人，2020年）。土壤中Fe的可用性显著增加了大豆籽粒产量（Erbil等人，2020年）。因此，良好的土壤肥力是提高产量的重要因素。RH下的产量高于XH和TH，因为土壤化学特性促进了更高的产量。RH中的NPP与20–40厘米层的OC和H+Al含量直接相关。最肥沃的土壤在籽粒质量和产量方面表现出最佳结果（Perez等人，2004年）。实验地点的大豆生产系统在过去五年中经历了直接种植的影响。虽然我们没有分析该系统，但它可能有助于OC值的增加，证实了直接种植在0–20厘米层保持了更稳定的条件（Lopes，2021年）。农艺变量受植物基因及其与生长环境的相互作用的影响。Freddi等人（2017年）指出，土壤的物理和化学性质、pH值、K和P是解释大豆产量变异性的最重要因素。他们还指出，PCA结合地理统计学可以是定义均匀管理区域的宝贵工具。值得注意的是，如果这些化学属性在土壤中已经达到适当水平，其他化学元素可能会限制大豆的生长。对于高产量表现，大豆主茎上的节点数（NN）必须达到17个或更多，不同品种之间存在差异（Machado等人，2017年）。这与本研究的结果一致，NS-7901品种在主茎上的节点数约为20个，而其他品种的平均节点数为16个，表明其平均生产力更高（表3）。NS-7901品种推荐在土壤肥力较高的地区种植。在提供更好适应条件的情况下，结果更为令人满意，尤其是在气候方面（Albuquerque等人，2022年）。Desafio品种在戈亚斯州的产量超过了6000千克/公顷，在马托格罗索州南部地区的研究中，其在粘土质土壤中的产量达到了5308千克/公顷（Carmo等人，2018年）。当行距为0.25米时，该品种的产量也更高（Carmo等人，2018年）。第一个荚的插入高度最大化了收割效率，减少了收割机的损失，因此理想的插入高度为10厘米或更高（Vianna等人，2019年）。本研究中分析的品种的插入高度在12厘米至15.9厘米之间，有利于调整收割机的切割高度。在讨论巴西Cerrado地区的大豆生产时，了解种植和收割的整个过程至关重要。管理不善和水资源短缺会显著降低不同条件下的粮食产量。然而，根据可实现的和在种植区域观察到的产量来改进管理措施，有可能使大豆的产量翻倍（Viana等人，2021年）。巴西大豆品种的每荚粒数（NGP）通常在2到3粒之间，有些品种甚至可以达到每荚5粒（Machado等人，2017年）。本研究中也观察到了类似的结果，Desafio、RK6316、NS7901和NS6906等品种的平均每荚粒数为2.9粒。这一特性主要由每个品种的遗传构成决定，尽管种子质量和灌浆过程也受到土壤养分可用性的影响。这些结果可以归因于该性状的量遗传特性，它受到多个基因和环境因素的共同作用（Vianna等人，2019年）。尽管本研究对土壤物理和化学属性与大豆作物产量之间的关系进行了系统的分析，但在正确解释结果时仍需考虑一些局限性。主要局限性在于缺乏对所采用的农业管理系统（特别是免耕农业）的系统性评估，尽管文中提到了这种农业方式对土壤有机质（OM）和物理结构的影响，但并未对其进行直接分析。此外，研究的地理范围仅限于三类氧化土，这限制了将结果推广到塞拉多生物群落其他区域的可能性，因为这些区域的土壤气候变异性可能会显著影响品种的表现。此外，研究未包含土壤生物指标也是一个值得注意的问题，而这些指标对于理解肥力动态和生产系统的可持续性至关重要。缺乏气候和水资源数据（尤其是在季节性强的地区）是另一个重要限制，使得分析环境因素对作物产量的影响变得困难。另外，关于所使用统计分析的方法论细节不足，这也限制了对研究结果可靠性的评估。最后，实验仅在一个农业周期内进行，因此无法推断所评估系统的长期生产稳定性和可持续性。

**结论**

Desafio品种在各种土壤条件下的产量表现优于其他品种，且具有很强的适应性。这一特性使其成为寻求在不同氧化土类型中实现更高生产稳定性的农民的理想选择。此外，该品种在所有品种中均表现出更高的籽粒产量，这与其有利的化学属性有关，例如20-40厘米土层中硫（S）、有机碳（OC）、阳离子交换容量（CEC）和H+Al含量较高。因此，建议优先管理和保护这些化学属性，以最大化大豆产量。另一方面，基因型与环境之间的相互作用强调了选择适合特定土壤条件的品种的重要性，特别是在其他类型氧化土分布的区域。

**作者贡献**

Anderson Barbosa Evaristo：概念化；数据整理；正式分析；资金筹集；方法论；项目管理；监督；验证；可视化；初稿撰写；审稿与编辑。

Reimário de Castro Rodriguês：正式分析；调查；方法论；验证；可视化；初稿撰写；审稿与编辑。

Alceu Linares Pádua Junior：数据整理；正式分析；方法论；验证；可视化；初稿撰写；审稿与编辑。

Fabrício da Silva Terra：正式分析；方法论；验证；可视化；初稿撰写；审稿与编辑。

Caique Menezes de Abreu：验证；可视化；审稿与编辑。

Débora Sampaio Mendes：验证；可视化；初稿撰写；审稿与编辑。

Adriene Caldeira Batista：验证；可视化；审稿与编辑。

Fernanda de Aguiar Coelho：验证；可视化；审稿与编辑。

Ricardo Siqueira da Silva：监督；验证；可视化；初稿撰写；审稿与编辑。

**致谢**

我们感谢Jequitinhonha和Mucuri河谷联邦大学的支持；巴西高等教育人员培训协调委员会（CAPES）（财务代码001）；巴西国家科学技术发展委员会（CNPq）、米纳斯吉拉斯州研究与发展机构（FAPEMIG）以及研究项目资助机构（FINEP）提供的支持和奖学金。本研究使用的植物是在受控实验区培育的，并未在自然环境中进行采集，因此无需根据现行法规获取特殊环境许可。尽管如此，所有操作均符合科学研究中使用植物材料的伦理和法律原则。本文的发表费用由巴西高等教育人员培训协调委员会（CAPES）资助（ROR标识符：00x0ma614）。

**利益冲突声明**

作者声明没有利益冲突。