Как сделать рисоводство устойчивым: влияние разных методов на здоровье почвы и урожай

В данном исследовании изучаются взаимосвязи между характеристиками почвы, динамикой углерода и почвенным биомом в рисовых агроэкосистемах при четырех сценариях земледелия: традиционное земледелие, органическое земледелие с традиционной обработкой почвы, комплексное управление питательными веществами и ресурсосберегающее земледелие с нулевой обработкой.

Исследование, проведенное в Международном институте исследований риса (Индия) в 2020–2022 гг., включало анализ физических, химических и биологических параметров почвы. Результаты показали значительное влияние сценариев земледелия на содержание органического углерода в почве (СОР), доступного азота (N), фосфора (P) и калия (K), при этом не было выявлено заметного влияния на плотность сложения, pH, электропроводность или влагоемкость. Органическое земледелие улучшило микробное здоровье почвы: микробная биомасса углерода (МБУ) составила 194,0 мкг·г⁻¹, микробная биомасса азота (МБА) — 134,2 мкг·г⁻¹, а активность дегидрогеназы (АДГ) — 36,80 мкг ТФФ·ч⁻¹·г⁻¹, что отражает более активное микробное сообщество, важное для круговорота питательных веществ. Ресурсосберегающее земледелие снизило уплотнение почвы, способствуя лучшему росту корней и проникновению воды, что привело к повышению урожайности сельскохозяйственных культур (10,95 ± 0,49 т·га⁻¹). Исследование подчеркивает роль СОР в улучшении здоровья почвы, доступности питательных веществ и продуктивности культур, акцентируя важность устойчивых методов ведения сельского хозяйства.

CF — традиционное земледелие; CA — ресурсосберегающее земледелие; INM — комплексное управление питательными веществами; OF — органическое земледелие, а также различные параметры качества почвы.

- В исследовании сравниваются четыре модифицированных метода ведения сельского хозяйства, показывающие различные преимущества по сравнению с традиционным земледелием.

- Органическое земледелие улучшает микробное здоровье почвы по сравнению с традиционным земледелием.

- Ресурсосберегающее земледелие снижает уплотнение почвы, способствуя росту корней и повышению урожайности сельскохозяйственных культур.

- Как органическое земледелие, так и ресурсосберегающее земледелие улучшают содержание органического углерода в почве, способствуя секвестрации углерода.

- Ресурсосберегающее земледелие обеспечивает самую высокую урожайность сельскохозяйственных культур, подчеркивая эффективность устойчивых методов.

Изменение климата и его воздействие на производство продуктов питания является насущной глобальной проблемой (FAO, 2019). Постоянное применение химических удобрений является еще одной проблемой, ухудшающей плодородие почвы и вызывающей ее подкисление. В нескольких исследованиях были обнаружены изменения в микробных популяциях почвы после внесения удобрений (Wang et al., 2022; Sivojiene et al., 2021; Ren et al., 2018; Liu et al., 2022). Внесение удобрений, особенно химических, может нанести вред характеристикам почвы и косвенно повлиять на микробное сообщество (Cheng et al., 2020). Постоянное применение химических удобрений может способствовать подкислению почвы, что негативно влияет на структуру и плодородие почвы (Pahalvi et al., 2021).

Кроме того, методы управления почвой являются ключевыми, поскольку они напрямую влияют на здоровье почвы, доступность питательных веществ и потенциал секвестрации углерода (Six et al., 2002; Lal, 2004). Понимание взаимосвязей между характеристиками почвы, поступлением углерода, пулами углерода и почвенным биомом необходимо для разработки эффективных стратегий управления, которые улучшают плодородие почвы, повышают продуктивность сельскохозяйственных культур и снижают выбросы парниковых газов (Smith et al., 2016; Hinz et al., 2020).

Минеральные и органические удобрения повышают плодородие почвы (содержание органического углерода, профиль питательных веществ) и урожайность сельскохозяйственных культур, выступая в качестве ключевых источников питательных веществ в сельскохозяйственных почвах (Wu et al., 2021; Wang et al., 2017; Kpan et al., 2023).

Глобальные и региональные данные о запасах органического углерода почвы доступны (Mishra et al., 2009). Имеются очень ограниченные практические данные о влиянии структур землепользования на содержание углерода и уровень питательных веществ на разных глубинах почвы при различных методах землепользования, таких как традиционное земледелие, перевод лесных земель в традиционное земледелие, хотя многочисленные исследования изучали влияние различных методов обработки почвы на свойства почвы и динамику питательных веществ (Wang et al., 2019; Zhang et al., 2020). Тем не менее, сохраняется пробел в знаниях относительно конкретных последствий этих методов для Вертисолей, на которых часто применяются рисовые агроэкосистемы (Richards et al., 2015). Вертисоли характеризуются высоким содержанием глины и обладают уникальными свойствами, такими как высокая влагоемкость и поведение набухания-усадки, что влияет на их реакцию на методы управления сельским хозяйством (Yadav et al., 2017). Кроме того, вертикальный профиль почвы играет важную роль в росте растений и биомассе корней, а следовательно, и в содержании органического углерода почвы. Климатический кризис не сдерживается ростом населения, а урбанизация, подрывающая устойчивость сельского хозяйства из-за бесконтрольных методов ведения сельского хозяйства, также является угрожающей и тревожной (Yadav et al., 2021). Kumar et al. (2022) сообщили, что продуктивность сельскохозяйственных культур снизилась, а здоровье почвы ухудшилось в результате земледелия, основанного на обработке почвы; таким образом, нулевая обработка почвы и управление пожнивными остатками могут улучшить здоровье почвы (Kumar et al., 2021; Singh et al., 2018).

Кроме того, Yadav et al. (2021) сообщили, что внедрение живой мульчи из вигны в системах с нулевой и уменьшенной обработкой почвы повышает продуктивность сельскохозяйственных культур и почвы в восточном гималайском регионе Индии. Эти методы также привели к повышению продуктивности водопользования и ресурсосберегающим технологиям в чувствительных регионах, таких как Гималайские регионы. Долгосрочное применение органических мелиорантов также положительно влияет на содержание азота и углерода в почве в орошаемых полузасушливых агроэкосистемах Индии.

В глобальном масштабе сельскохозяйственная система производит ежегодно около 4,6 миллиардов тонн отходов агропромышленного комплекса, которые могут быть снова использованы в поле (Bentsen et al., 2014). В частности, сельское хозяйство Индии дает около 500 миллионов тонн растительных остатков каждый год, причем более четверти из них сжигается на фермах. Эта практика сброса или сжигания сельскохозяйственных отходов наносит вред плодородию почвы и негативно влияет на качество окружающей среды. Кроме того, интенсивное использование энергии может привести к увеличению выбросов CO2 на 6% к 2050 году (Gielen et al., 2019). Таким образом, разработка методов ведения сельского хозяйства, основанных на утилизации остатков, также имеет ключевое значение в условиях тревожного воздействия изменения климата.

Растущий риск ухудшения здоровья почвы, вызванный антропогенной деятельностью, является еще одной сложной проблемой. Взаимосвязь между деградацией почвы, потерей питательных веществ и выбросами парниковых газов при различных методах землепользования имеет ключевое значение для оценки и контроля. Кроме того, на таких континентах, как Азия и Африка, сельскохозяйственный сектор в основном характеризуется фермерами, которые являются как малообеспеченными, так и маргинальными, владеющими небольшими участками земли (Das et al., 2021). Эти фермеры сталкиваются с рядом проблем, включая ограниченный капитал, ограниченный доступ к институциональным кредитам, низкую способность к поглощению рисков и зависимость от методов натурального хозяйства, обычно сосредоточенных на одной ежегодной культуре. Следовательно, их способность создавать значительные товарные излишки находится под угрозой. Несмотря на эти препятствия, для этих фермеров существует настоятельная необходимость повысить продуктивность сельского хозяйства на единицу земли, воды, питательных веществ и энергии (Babu et al., 2023).

Таким образом, настоящее исследование было проведено в Международном институте исследований риса, Южноазиатском региональном центре в Варанаси, штат Уттар-Прадеш, Индия, чтобы восполнить эти пробелы в исследованиях. Исследование было направлено на изучение влияния четырех сценариев ведения сельского хозяйства, а именно традиционного земледелия, органического земледелия с традиционной обработкой почвы, комплексного управления питательными веществами и ресурсосберегающего земледелия с нулевой обработкой почвы, на характеристики почвы, поступление углерода, пулы углерода и почвенный биом в Вертисолях в условиях рисовых агроэкосистем.

Поэтому, учитывая эти аспекты, были проведены комплексные анализы физических, химических и биологических параметров почвы. Образцы почвы были собраны до и после сбора урожая, и был проведен ряд измерений, включая содержание органического углерода почвы, содержание доступных питательных веществ, микробную биомассу и активность, активность ферментов, численность микробных популяций, уплотнение почвы и распределение различных фракций органического углерода. Более того, понимание сложных взаимосвязей между характеристиками почвы, поступлением углерода, пулами углерода и почвенным биомом имеет решающее значение для разработки основанных на фактических данных стратегий, которые способствуют здоровью почвы, улучшают круговорот питательных веществ и смягчают последствия изменения климата (Mishra et al., 2018; Lal, 2020).

2.1 Экспериментальная площадка

Эксперимент проводился в период с 2020 по 2022 год в Южноазиатском региональном центре Международного института исследований риса (ISARC), Варанаси (25.30° с.ш. – 82.95° в.д., 83 м над средним уровнем моря), Уттар-Прадеш, Индия (Рисунок 1) с рисовыми агроэкосистемами при различных сценариях ведения сельского хозяйства. Средняя минимальная и максимальная температуры на экспериментальной площадке в течение экспериментального периода составляла 15.5°C и 36°C соответственно. Годовое количество осадков колебалось от 900 до 1113 мм, причем более 70% осадков выпало в сезон дождей с июля по сентябрь (Рисунок 2). Почва на экспериментальной площадке — супесчано-суглинистая, классифицированная как Typic Natrustalf (таксономия USDA).

Рисунок 1 Расположение участков исследования. Сравнение с традиционным земледелием (CF), органическим земледелием (OF), комплексным управлением питательными веществами (INM) и ресурсосберегающим земледелием (CA).

Рисунок 2 Среднемесячные максимальные и минимальные температуры и распределение осадков за 2020 и 2021 годы.

ISARC в Варанаси был выбран как площадка, репрезентативная для рисовых агроэкосистем в аналогичных агроэкологических зонах. Хотя полученные результаты дают ценную информацию, их обобщаемость на другие регионы с иными экологическими и почвенными условиями может быть ограничена. Мы рекомендуем, чтобы будущие исследования проводились в различных местах для подтверждения этих результатов и расширения их применимости на более широкие контексты.

2.2 Обработки, экспериментальный дизайн и управление культурами

Эксперимент был заложен в рандомизированной полной блочной схеме, в которой четыре сценария ведения сельского хозяйства составили следующие обработки: Традиционное земледелие (Сценарий 1) — вспашка и использование химических удобрений и пестицидов; Органическое земледелие (с использованием биопестицидов, навоза и компоста) с традиционной обработкой почвы (CT) под рис и пшеницу (Сценарий 2); Комплексное управление питательными веществами (комбинированное внесение органических и химических веществ, Сценарий 3); Ресурсосберегающее земледелие с нулевой обработкой почвы (ZT) под рис и пшеницу (Сценарий 4). Каждая обработка имела три повторности. В то время как рис и пшеница выращивались при всех сценариях, в Сценариях 2 и 4 маш (mungbean) с нулевой обработкой почвы выращивался как культура Зайд между пшеницей и рисом.

Методы управления, а именно обработка почвы, способ сева, внесение удобрений, управление водным режимом, геометрия посева и расстояния (между растениями в системе рис-пшеница-маш, как указано в Таблице 1, одинаковые во всех сценариях: 22.5–22.5–45 см), а также сорта культур, используемые для выращивания риса, пшеницы и маша при различных сценариях ведения сельского хозяйства, описаны в Таблицах 1, 2. Геометрия посева в агрономии относится к расположению растений культуры на каждой делянке, включая форму пространства, доступного для каждого растения, и расстояние между рядами и растениями. В то время как в Сценарии 1 пшеница высевалась разбросным способом, а рис высаживался вручную, в Сценарии 3 для сева как риса, так и пшеницы использовалась сеялка Happy Seeder.

Таблица 1 Обработка почвы, норма высева, система земледелия и агрономические методы управления, применяемые в четырех сценариях ведения сельского хозяйства.

CF — традиционное земледелие; OF — органическое земледелие; INM — комплексное управление питательными веществами; CA — практика ресурсосберегающего земледелия; RDF — рекомендуемая доза удобрений; CT — традиционная обработка почвы; RT — уменьшенная обработка почвы; ZT — практика нулевой обработки почвы.

Био-вклады для OF — Azolla, BGA, вермикомпост, вермивош и микориза.

Таблица 1A Обработка семян и питательные вещества, вносимые через био-вклады.

DAS — дни после посева (применимо только для риса).

Таблица 2 Способ возделывания культур, схема посева и управление остатками урожая в четырех сценариях ведения сельского хозяйства.

CF — традиционное земледелие; OF — органическое земледелие; INM — комплексное управление питательными веществами; CA — практика ресурсосберегающего земледелия; CT — традиционная обработка почвы; RT — уменьшенная обработка почвы; ZT — практика нулевой обработки почвы.

Методы управления удобрениями для различных культур в четырех сценариях были следующими: Сценарий 1 — 120 кг азота (N), 60 кг фосфора (P) и 40 кг калия (K) на гектар для риса и пшеницы; Сценарий 2 — био-вклады (BGA, Azolla, вермивош, вермикомпост, навоз) как для риса (BGA и Azolla применимы только для риса), так и для пшеницы; Сценарий 3 — использование 75% от RDF вместе с 25% био-вкладов (био-жидкие составы: подробности в Таблице 1); Сценарий 4 — Site-Specific Nutrient Management (SSNM) и 25% био-вкладов (био-жидкие составы). Конкретные количества для SSNM подробно описаны в Таблицах 1, 2. Для SSNM использовалось 75% RDF (90:45:30 NPK) с 25% из био-вкладов. RDF в Сценарии 1 такое же, как указано для других сценариев, за исключением случаев, когда оно сочетается с био-вкладами.

Методы управления водным режимом также различались: в Сценариях 1 и 2 использовалось частое орошение риса и пшеницы, а в Сценариях 3 и 4 — метод переменного увлажнения и подсушивания (AWD). Точное количество орошений для каждого сценария следующее: Сценарий 1: 30 орошений для риса, 3 для пшеницы; Сценарий 2: 26 орошений для риса, 3 для пшеницы, 1 для маша; Сценарии 3 и 4: 22 орошения для риса, 3 для пшеницы, 1 для маша.

Сорта культур, использованные во всех сценариях: Arize 6444 Gold для риса, PBW 187 для пшеницы и Virat для маша. Эти сорта были выбраны на основе их пригодности и высокого потенциала урожайности в восточном Уттар-Прадеше, Индия.

2.3 Отбор и анализ почвы

После двух циклов агроэкосистем (2020-2022) образцы почвы были отобраны из поверхностного слоя (0-15 см) случайным образом в пределах каждой делянки с помощью бура. Три образца в пределах делянки тщательно перемешивали для получения смешанных образцов. Смешанные образцы высушивали на воздухе в тени. Одна часть образца была измельчена, и все количество профильтровано через сито 2.0 мм в соответствии с требованиями анализа различных параметров.

Начальные свойства почвы (pH, EC, органический углерод, доступные N, P, K) были оценены в высушенных на воздухе образцах с использованием стандартных протоколов (Таблица 3).

Таблица 3 Начальные свойства почвы экспериментальной площадки перед началом исследования.

2.3.1 Расчет запаса органического углерода почвы

Содержание органического углерода почвы (SOC) в почвах при различных обработках было определено методом Уокли-Блэка. Запас SOC был рассчитан с использованием следующей формулы, приведенной ниже (Datta et al., 2015).

Где «Запас SOC» выражен в г·га⁻¹, «Содержание C» — в г C·кг⁻¹, «Плотность сложения» — в г·см⁻³, а «Глубина почвы» — в см.

2.3.2 Фракции SOC по разной окисляемости

Основываясь на гипотезе, что разбавление серной кислоты генерирует меньше тепла разбавления, три лабильные фракции окисляемого SOC были определены с использованием методов Уокли-Блэка. Путем снижения нормальности серной кислоты, что эквивалентно 24, 18 и 12 N H₂SO₄, рассчитанное таким образом количество C позволило распределить общий органический углерод на четыре отдельные пула: Пул 1 (OC, окисляемый 12 N H₂SO₄), Пул 2 (Разница в C, окисляемом 18~12 N H₂SO₄), Пул 3 (Разница в C, окисляемом 24~18 N H₂SO₄) и Пул 4 (Разница между Cобщ и C, окисляемым 24 N H₂SO₄) (Samal et al., 2017).

2.3.3 Биологический анализ почвы

Свежие образцы почвы были просеяны через сито 2 мм и отправлены в лабораторию для оценки различных биологических характеристик почвы (SMBC, активность дегидрогеназы, активность щелочной фосфатазы, дыхание почвы и микробный счет). SMBC был рассчитан с использованием метода хлороформного фумигирования (Vance et al., 1987). Активность дегидрогеназы и щелочной фосфатазы была оценена, как описано Dick et al. (1996).

Мы использовали метод поверхностного посева (pour plate method) для выделения и подсчета жизнеспособных микроорганизмов, присутствующих в почве, которые добавляются в расплавленную агаровую среду до или после ее затвердевания (Zuberer, 1994). Чашки инкубировали при 32°C в инкубаторе и давали расти. Колонии подсчитывали через 3 дня. Для предотвращения роста бактерий общий подсчет грибов проводили на агаровой среде с розовым бенгали (RBA), обработанной стрептомицином (Martin, 1950). В течение пяти дней чашки инкубировали при 30°C. Общее количество актиномицетов подсчитывали на чашках с агаром для выделения актиномицетов (AAI), обработанных налидиксовой кислотой для подавления роста грибов (HiMedia Manual, 2009). Чашки AAI инкубировали при 28°C в течение семи дней.

2.4 Уборка урожая и оценка урожайности

При созревании культур рис, пшеница и маш были убраны вручную с 2×2 м², случайным образом выбранных в трех местах на каждой делянке, для регистрации урожайности зерна. Системная продуктивность была рассчитана на основе эквивалента урожайности риса (RQY) для пшеницы и маша, чтобы выразить общее влияние обработок. Урожайность зерна сообщается при 15% влажности. Системная продуктивность (т·га⁻¹) была рассчитана с использованием следующего уравнения.

Эквивалент урожайности риса для не рисовой культуры (т·га⁻¹) = (Урожайность не рисовой культуры (т·га⁻¹) × Закупочная цена не рисовой культуры (INR·квинтал⁻¹)) / Закупочная цена риса (INR·квинтал⁻¹)

2.5 Статистический анализ и оценка

Программное обеспечение XLSTAT на базе Windows использовалось для расчета средних значений данных, которые были проанализированы для каждого параметра, а затем обработаны с помощью дисперсионного анализа (ANOVA) для установления статистической значимости последствий различных сценариев. Данные были подвергнуты дисперсионному анализу для выявления соответствующих эффектов, и средние значения были сравнены с использованием критерия Тьюки HSD в качестве пост-хок теста для разделения средних (P 0.05). Двумерные коэффициенты корреляции Пирсона, уравнения регрессии и PCA были вычислены для всех почвенных переменных, а именно pH, EC, SOC, BD, DHA, APA, MBC, грибы, бактерии, актиномицеты и дыхание почвы при различных сценариях ведения сельского хозяйства.

2.6 Заявление об этике

В данной работе не проводилось исследований с участием людей. Эксперименты проводились в соответствии с мандатом IRRI.

3.1 Химические свойства почвы в разных сценариях

Настоящее исследование изучало влияние различных сценариев на химические свойства почвы. Результаты не показали значительных различий в плотности сложения (BD), pH, EC и влагоемкости (WHC) между четырьмя сценариями ведения сельского хозяйства. Выращивание риса и пшеницы в рамках различных сценариев оказало значительное влияние на SOC, доступный N, доступный P и доступный K (Таблица 4). Содержание SOC варьировалось от 0.49% до 0.59% среди сценариев ведения сельского хозяйства; самое высокое значение наблюдалось в Сценарии 2. Запас SOC был самым высоким в Сценарии 4 (13.75 Мг C·га⁻¹) и самым низким в Сценарии 1 (12.65 Мг C·га⁻¹). Вариации в содержании и запасе SOC можно объяснить практиками управления в каждом сценарии, такими как тип и количество органических вкладов, практики обработки почвы и системы земледелия. Доступный N был самым высоким в Сценарии 1 (144 кг·га⁻¹) и самым низким в Сценарии 2 (140 кг·га⁻¹), в то время как доступный K был самым высоким в Сценарии 2 (56 кг·га⁻¹) и самым низким в Сценарии 3 (38 кг·га⁻¹). Доступный P был самым высоким в Сценарии 1 (38.5 кг·га⁻¹) и самым низким в Сценарии 3 (12 кг·га⁻¹).

Таблица 4 Влияние характеристик почвы в различных сценариях сельскохозяйственной практики после двух лет эксперимента.

Сценарий1 — CF (традиционное земледелие), Сценарий2 — OF (органическое земледелие), Сценарий3 — INM (комплексное управление питательными веществами), Сценарий 4 — CA (практика ресурсосберегающего земледелия); EC — электропроводность; BD — плотность сложения; SOC — органический углерод почвы; Av. N — доступный азот; Av. K — доступный калий; Av. P — доступный фосфор.

Буквенные символы (a, b, c и т.д.) обозначают значимую разницу между данными.

Различия в содержании доступных питательных веществ между сценариями могут быть связаны с различиями в содержании органического вещества почвы и практике управления питательными веществами. Результаты этого исследования согласуются с предыдущими исследованиями (Lal, 2004). Величина запасов SOC в любом месте определяется различными управляющими параметрами, такими как структура землепользования, степень деградации земель, тип почвы, глубинный профиль и общее ежегодное поступление биомассы C. Таким образом, практики, которые увеличивают содержание SOC, такие как ресурсосберегающая обработка почвы, покровные культуры и органические мелиоранты, могут улучшить качество почвы и продуктивность сельскохозяйственных культур. SOC является одним из важнейших параметров устойчивости здоровья почвы и устойчивости сельского хозяйства, которые работают на экосистемном интерфейсе (Shelef et al., 2018; Mishra et al., 2022b). Он также помогает количественно смягчать чистую скорость выбросов парниковых газов.

Результаты показывают, что практики управления, которые повышают содержание SOC, могут улучшить плодородие почвы и доступность питательных веществ. Необходимы дальнейшие исследования для изучения долгосрочных последствий различных методов управления на свойства почвы и продуктивность сельскохозяйственных культур.

3.2 Специфические для сценария изменения биологических свойств почвы

3.2.1 Микробные свойства почвы

Значительные различия в микробной биомассе углерода (MBC), микробной биомассе азота (MBN), активности дегидрогеназы (DHA), активности щелочной фосфатазы (APA) и активности уреазы (UA) наблюдались между четырьмя сценариями ведения сельского хозяйства. Значения MBC и MBN варьировались от 107.9 до 194.0 и от 74.4 до 134.2 мкг·г⁻¹ в сухой почве, с самыми низкими значениями в Сценарии 1 и самыми высокими в Сценарии 2. В Сценарии 2 SMBC и SMBN были на 79.9% и 80.6% выше соответственно и были статистически выше, чем в Сценарии 1.

Активность дегидрогеназы почвы (DHA), активность щелочной фосфатазы (APA) и активность уреазы (UA) в различных методах ведения сельского хозяйства представлены в Таблице 5. Существовали значительные различия между сценариями ведения сельского хозяйства для DHA и APA, но UA была одинаковой в разных сценариях. DHA в диапазоне от 21.06 до 36.80 мкг ТФФ·г⁻¹·ч⁻¹ была обнаружена в порядке: Сценарий 3 < Сценарий 1 < Сценарий 4 ≤ Сценарий 2. По сравнению с Сценарием 1, DHA была на 22.74% ниже в Сценарии 3, но на 42.35% и 5.02% выше в Сценарии 2 и Сценарии 4, соответственно, по сравнению с Сценарием 1.

Таблица 5 Влияние системы земледелия и различных методов ведения сельского хозяйства на микробные свойства почвы после двух лет эксперимента.

Где; Сценарий1 — традиционное земледелие; Сценарий2 — органическое земледелие; Сценарий3 — комплексное управление питательными веществами; Сценарий4 — практика ресурсосберегающего земледелия.

Буквенные символы (a, b, c и т.д.) обозначают значимую разницу между данными.

Самые высокие значения MBC и MBN были зарегистрированы в Сценарии 2, что предполагает более высокий потенциал для круговорота C и N в этом сценарии по сравнению с другими. Аналогично, Сценарий 2 также показал самые высокие значения DHA и APA, которые являются индикаторами микробной активности почвы и доступности питательных веществ, соответственно. Эти результаты показывают, что Сценарий 2, вероятно, имеет более активное и разнообразное микробное сообщество, которое, как известно, играет ключевую роль в разложении SOM и круговороте питательных веществ (Li et al., 2019). Микробиомы также играют важную роль в поглощении питательных веществ, защите от патогенов, повышении иммунитета растений, конкуренции, толерантности к абиотическим стрессам и продукции фитогормонов. Сценарий 1 и Сценарий 3 имели самые низкие значения MBC, MBN и DHA, что указывает на относительно более низкую микробную биомассу и активность. Это может быть связано с загрязнителями почвы или экологическими стрессорами, негативно влияющими на почвенные микробные сообщества (Bastida et al., 2016). Сценарий 4, с другой стороны, показал промежуточные значения для всех тестируемых параметров, что указывает на умеренный уровень микробной активности почвы и доступности питательных веществ. Сходные и высокие значения UA, наблюдаемые во всех сценариях, предполагают, что почва имеет высокую способность к минерализации азота, что необходимо для роста и продуктивности растений (Kumar et al., 2019). Однако стоит отметить, что чрезмерная UA может привести к вымыванию N и последующей деградации окружающей среды. Таким образом, высокие значения UA предполагают, что должны быть внедрены точные и специфичные для конкретного участка методы управления N для минимизации негативного экологического воздействия. Предыдущие исследования сообщали об отрицательной корреляции между глубиной почвы и активностью ферментов, в частности, в отношении сахаразы и уреазы (Taylor et al., 2002; Xu et al., 2022). Наличие повышенных уровней кислорода и питательных веществ (обеспечиваемых органическими/био-вкладами) в верхнем слое почвы способствовало повышенному состоянию микробной активности и, следовательно, приводило к большей степени биохимических реакций, происходящих в почве. Исследования последовательно демонстрировали, что использование добавок на природной основе, органических, био-вкладов приводит к значительному увеличению активности таких ферментов, как уреаза, в почве (Lazcano et al., 2013; Liang et al., 2014). Их вывод предполагает, что почвенные добавки оказывают положительное влияние на биохимические свойства почвы.

Результаты этого исследования предоставляют ценную информацию о структуре микробного сообщества и динамике почвенных питательных веществ в разных сценариях. Высокие значения MBC, MBN, DHA и APA, наблюдаемые в Сценарии 2, предполагают, что органическое земледелие имеет потенциал для улучшения здоровья почвы и продуктивности. Необходимы дальнейшие исследования для определения основных факторов, ответственных за наблюдаемые различия между сценариями, и для разработки эффективных стратегий управления улучшения качества и продуктивности почвы.

3.2.2 Дыхание почвы и численность микробной популяции (грибов, бактерий и актиномицетов)

Результаты, перечисленные в Таблице 6, показывают, что общее количество бактерий варьировалось от 11.2 ± 1.3 до 24.3 ± 0.1 × 10⁵ КОЕ·г⁻¹ почвы, с самым высоким обилием в Сценарии 2, за которым следовали Сценарий 4, Сценарий 3 и Сценарий 1. Напротив, количество грибов варьировалось от 6.70 ± 0.6 до 13.0 ± 1.4 × 10⁴ КОЕ·г⁻¹ почвы, с самым высоким обилием, наблюдаемым в Сценарии 2, за которым следовали Сценарий 4, Сценарий 1 и Сценарий 3. Количество актиномицетов варьировалось от 6.80 ± 1.5 до 16.7 ± 1.4 × 10⁵ КОЕ·г⁻¹ почвы, с самым высоким обилием, наблюдаемым в Сценарии 2, за которым следовали Сценарий 4, Сценарий 3 и Сценарий 1. Эти результаты предполагают, что сценарии ведения сельского хозяйства могут по-разному влиять на почвенные микробные сообщества, и что одни сценарии могут быть более благоприятными для определенных микробных групп, чем другие.

Таблица 6 Дыхание почвы и численность популяции грибов, бактерий и актиномицетов.

КОЕ — колониеобразующая единица; Сценарий 1 — традиционное земледелие; Сценарий 2 — органическое земледелие; Сценарий 3 — комплексное управление питательными веществами; Сценарий 4 — практика ресурсосберегающего земледелия.

По сравнению с Сценарием 1, количество бактерий и актиномицетов было на 117.9%, 143.9% выше в Сценарии 2, на 34.3%, 17.1% выше в Сценарии 3 и на 103%, 51.2% выше в Сценарии 4, соответственно. По грибам, Сценарий 1, Сценарий 2 и Сценарий 4 показали на 65%, 95% и 50% более высокую популяцию, соответственно, чем Сценарий 3. Тренд микробных подсчетов в четырех сценариях ведения сельского хозяйства был в порядке, указанном в Таблице 6A.

Таблица 6A Влияние различных методов ведения сельского хозяйства на микробную популяцию почвы и дыхание почвы в порядке.

Сценарий 1 — традиционное земледелие; Сценарий 2 — органическое земледелие; Сценарий 3 — комплексное управление питательными веществами; Сценарий 4 — практика ресурсосберегающего земледелия.

Скорость дыхания почвы варьировалась от 52.3 ± 1.4 до 56.7 ± 1.5 мкг·г⁻¹·день⁻¹, при этом значительных различий между сценариями ведения сельского хозяйства не наблюдалось. Это предполагает, что различные сценарии не оказали значительного влияния на метаболическую активность почвенных микроорганизмов. Важно отметить, что на дыхание почвы влияют различные факторы, такие как влажность почвы, температура и доступность субстрата, которые не измерялись в этом исследовании. Поэтому необходимо дальнейшее исследование, чтобы полностью понять взаимосвязь между почвенными микробными сообществами и дыханием почвы в разных сценариях.

Результаты настоящего исследования согласуются с предыдущими исследованиями, которые показали влияние различных методов управления на почвенные микробные сообщества и их активность (Zhang et al., 2020). Общеизвестно, что органическое земледелие в основном зависит от естественной микрофлоры почвы, органических биоудобрений и использования био-средств борьбы с вредителями. Когда биоудобрения на природной основе (PGPR) применяются в качестве прайминговых био-агентов для семян или почвенных инокулянтов, они размножаются и участвуют в круговороте/доступности питательных веществ и приносят пользу культуре многими способами. Применение PGPR, азотфиксаторов, фосфатмобилизующих бактерий и AMF улучшает показатели растений за счет повышения доступности питательных веществ, продукции фитогормонов и борьбы с вредителями и патогенами (Mohanram and Kumar, 2019; Poonam et al., 2017; Upadhyay et al., 2018). Необходимы дальнейшие исследования, чтобы полностью понять механизмы этих реакций и разработать эффективные стратегии управления для улучшения здоровья и продуктивности почвы.

3.3 Проникновение в почву и фракции органического углерода разной окисляемости

Измеренные значения сопротивления проникновению почвы на разных глубинах почвы и сценариях представлены на Рисунке 3. Результаты показывают различия в уплотнении почвы в различных сценариях и на разных глубинах. На глубине почвы 5 см все сценарии демонстрировали относительно низкие значения сопротивления проникновению в диапазоне от 0.07 МПа до 0.14 МПа. Это предполагает минимальное уплотнение на этой малой глубине, что может быть связано с уменьшенными внешними силами или менее уплотненным верхним слоем почвы. При увеличении глубины до 10 см значения сопротивления проникновению почвы в целом удваивались во всех сценариях. Это предполагает постепенное увеличение уплотнения почвы, потенциально из-за увеличения весовых и уплотняющих нагрузок, действующих на нижележащие слои почвы. На глубине 15 см наблюдались значительно более высокие значения сопротивления проникновению по сравнению с меньшими глубинами, в диапазоне от 0.47 МПа до 1.45 МПа.

Рисунок 3 Сопротивление проникновению в почву (МПа) с увеличением глубины (0-30) при различных сценариях.

Данные, представленные на Рисунке 3, показывают наличие уплотненных слоев почвы, которые могут препятствовать росту корней растений и поглощению питательных веществ. Значения сопротивления проникновению почвы на глубинах 20 см, 25 см и 30 см оставались относительно постоянными во всех сценариях, в диапазоне от 1.80 МПа до 2.93 МПа. Эти постоянно высокие значения сопротивления указывают на значительное уплотнение почвы на этих глубинах, которое может ограничивать проникновение корней и движение воды через почвенный профиль. Вариации в сопротивлении проникновению почвы в различных сценариях ведения сельского хозяйства подчеркивают влияние различных методов ведения сельского хозяйства или структур землепользования на уплотнение почвы. Необходимы дальнейшие исследования для выявления конкретных факторов, способствующих этим различиям.

Органические системы земледелия имели на 46% более высокий пул очень лабильного C (CVL) по сравнению с традиционными (p=0.05). Почвы в системах рис-пшеница-маш (Сценарий 2 и Сценарий 4) демонстрировали больший пул очень лабильного C, чем почвы в Сценарии 1 и Сценарии 3. Результаты показали, что распределение фракций SOC значительно различалось между четырьмя сценариями. В Сценарии 1 легкоокисляемая фракция (CVL) имела самую высокую долю (0.30), за ней следовали умеренно окисляемая (CL, 0.08), медленно окисляемая (CLL, 0.04) и неокисляемая (CNL, 0.07) фракции. В Сценарии 2 доля CVL была самой высокой (0.44), за ней следовали CNL (0.07), CL (0.05) и CLL (0.03). В Сценарии 3 фракция CVL имела самую высокую долю (0.26), за ней следовали CNL (0.09), CL (0.10) и CLL (0.06). В Сценарии 4 доля CVL была самой высокой (0.38), за ней следовали CNL (0.10), CLL (0.03) и CL (0.03) (Рисунок 4).

Рисунок 4 Распределение фракций органического углерода почвы разной лабильности (в % от общего органического C) в различных методах ведения сельского хозяйства в рисовой агроэкосистеме. (Где; Сценарий 1 — традиционное земледелие, Сценарий 2 — органическое земледелие, Сценарий 3 — комплексное управление питательными веществами, Сценарий 4 — практика ресурсосберегающего земледелия; CVL — очень лабильный; CL — лабильный; CLL — менее лабильный и CNL — нелабильный).

Это исследование показало, что различные сценарии управления значительно повлияли на распределение фракций SOC в почве. Органическое земледелие (Сценарий 2) имело самую высокую долю легкоокисляемого SOC, что согласуется с предыдущими исследованиями, показывающими, что методы органического управления могут увеличить количество лабильного C в почве (Chen et al., 2019). Это предполагает, что методы органического управления могут способствовать круговороту SOC и улучшать плодородие почвы. Сценарий ресурсосберегающего земледелия (Сценарий 4) также имел высокую долю легкоокисляемого SOC, возможно, из-за покровных культур и уменьшенной обработки почвы, которые могут увеличить SOM (García-Orenes et al., 2013; Mishra et al., 2022b). Хотя общепризнано, что органическое вещество почвы в основном сконцентрировано в верхних 30 см почвы, существуют веские доказательства того, что, несмотря на концентрации в подпочве, более глубокие горизонты почвы обладают способностью накапливать значительные количества SOC. Стандартная фиксированная глубина примерно 1 м обычно считается подходящей в обычных почвенных исследованиях, что является одним из факторов, способствующих неопределенности. В свете этого до сих пор неизвестно, насколько был недооценен глобальный бюджет SOC.

Кроме того, это исследование имеет относительно короткую продолжительность (2020-2022). Хотя наше исследование дает важное понимание немедленных и краткосрочных последствий различных методов ведения сельского хозяйства для здоровья почвы и динамики углерода, эти результаты могут не полностью отражать долгосрочные последствия. Почвенные процессы, особенно связанные с секвестрацией углерода и изменениями микробного сообщества, часто требуют длительных периодов для проявления значительных и устойчивых изменений. Необходимы будущие исследования, сосредоточенные на долгосрочных исследованиях, чтобы лучше понять устойчивые последствия этих методов ведения сельского хозяйства для здоровья почвы, хранения углерода и общей устойчивости экосистемы. Это поможет подтвердить представленные здесь результаты, обеспечив более полное понимание и преимущества устойчивых методов ведения сельского хозяйства с течением времени.

3.4 Корреляционная матрица среди всех физико-химических и биологических свойств почвы

Значимые коэффициенты корреляции (p ≤ 0.01 и p ≤ 0.05) наблюдались между большинством физико-химических и биологических свойств почвы, независимо от различных сценариев ведения сельского хозяйства. Основываясь на коэффициентах корреляции, перечисленных на Рисунке 5, можно сделать вывод, что существуют сильные корреляции между некоторыми переменными.

Рисунок 5 Коэффициенты корреляции (r) среди различных физико-химических и биологических свойств почвы по всем обработкам. (Значения, выделенные жирным шрифтом, отличаются от 0 с уровнем значимости альфа ≤ 0.05) Где; BD — плотность сложения; pH — водородный показатель; EC — электропроводность; WHC — влагоемкость; SOC — органический углерод почвы; N — доступный азот; K — доступный калий; P — доступный фосфор; SMBC — микробная биомасса углерода почвы; Alk.phos — активность щелочной фосфатазы; U — активность уреазы; TGRSP — общий гломалин-связанный белок почвы; POXC — перманганатоокисляемый углерод; CVL — углерод очень лабильный; CL — углерод лабильный; CLL — углерод менее лабильный; CNL — углерод нелабильный; AP — активный пул; PP — пассивный пул; SR — дыхание почвы.

Существует сильная отрицательная корреляция (-0.577) между BD и SOC (%). Это предполагает, что с увеличением BD, SOC уменьшается, и наоборот. Аналогично, существует сильная отрицательная корреляция между SOC и pH почвы (-0.485), указывающая на то, что с уменьшением pH, SOC имеет тенденцию к увеличению. Также существует сильная положительная корреляция (0.889) между доступным P (Av. P) и доступным K (Av. K). Это предполагает, что с увеличением концентрации одного питательного вещества, концентрация другого также имеет тенденцию к увеличению.

Существуют сильные положительные корреляции между некоторыми биологическими свойствами почвы, такими как бактерии и актиномицеты (r = 0.660), а также между количеством бактерий и грибов (r = 0.763). Эти корреляции показывают, что эти микроорганизмы имеют тенденцию сосуществовать и влиять на популяции друг друга в почве. Кроме того, существует сильная положительная корреляция (0.662) между общим гломалин-связанным белком почвы (TGRSP) и дыханием почвы (SR), что предполагает, что TGRSP может вносить вклад в дыхание почвы в экосистеме (Рисунок 5).

3.5 Урожайность сельскохозяйственных культур и системная урожайность в эквиваленте риса

В Таблице 7 представлены данные об урожайности сельскохозяйственных культур при различных методах ведения сельского хозяйства в периоды 2020-21 и 2021-22 гг. В сезон хариф 2020-21 самая высокая урожайность риса была получена в Сценарии 3 (4.55 ± 0.20 т·га⁻¹), за ним тесно следовал Сценарий 1 (4.35 ± 0.26 т·га⁻¹), в то время как Сценарий 2 (2.88 ± 0.21 т·га⁻¹) показал самую низкую урожайность. Аналогично, в сезон раби Сценарий 3 (3.66 ± 0.19 т·га⁻¹) и Сценарий 1 (4.03 ± 0.17 т·га⁻¹) показали сопоставимые урожаи, в то время как Сценарий 2 (3.00 ± 0.17 т·га⁻¹) отставал. При рассмотрении системной урожайности (системной продуктивности), которая представляет общую продуктивность по всем сезонам, Сценарий 4 (10.95 ± 0.49 т·га⁻¹) оказался наиболее продуктивным подходом, значительно превосходя другие сценарии. За ним следовали Сценарий 1 (8.54 ± 0.44 т·га⁻¹) и Сценарий 3 (8.35 ± 0.40 т·га⁻¹), в то время как Сценарий 2 (7.08 ± 0.42 т·га⁻¹) показал самую низкую общую урожайность.

Таблица 7 Объединенные данные по урожайности (среднее ± SD) и системной урожайности (т·га⁻¹) в 2020-22 гг. в зависимости от различных методов ведения сельского хозяйства в четырех сценариях.

Где,  Сценарий 1 — традиционное земледелие; Сценарий 2 — органическое земледелие; Сценарий 3 — комплексное управление питательными веществами; Сценарий 4 — практика ресурсосберегающего земледелия.

¹ Подробности о сценариях см. в Таблице 1.

Разные маленькие буквы обозначают значимые различия между значениями средних за отдельный год по сценариям.

(MSP для риса в 2021–22 гг. составляла 1940 индийских рупий/квинтал, MSP для маша — 7275 индийских рупий/квинтал, а MSP для пшеницы — 2015 индийских рупий/га).

Эти результаты показывают, что ресурсосберегающее земледелие, характеризуемое такими практиками, как уменьшенная обработка почвы и почвенное покрытие, может значительно повысить продуктивность сельскохозяйственных культур (Kumar et al., 2021). Наблюдаемые различия в урожайности культур могут быть связаны с многочисленными факторами, включая различия в здоровье почвы, доступности питательных веществ, борьбе с вредителями (Mishra et al., 2015; Kumar et al., 2022) и общих практиках управления, связанных с каждым сельскохозяйственным подходом.

Использование органических удобрений вместо химических может эффективно смягчить эрозию почвы и минимизировать потенциал водной экотоксичности. Более того, было обнаружено, что внедрение методов органического земледелия оказывает положительное влияние на биоразнообразие почвы и присутствие как макро-, так и микроорганизмов. Это, в свою очередь, приводит к увеличению дохода на гектар. Однако важно отметить, что урожайность культур может быть ниже при использовании методов OF, с снижением до 22%. Согласно существующей литературе, эмпирические данные показывают, что применение органических удобрений может привести к снижению урожайности культур на гектар. Исследования последовательно демонстрировали снижение примерно на 20-25% и 50% урожайности при сравнении OF с традиционными удобрениями, показывая потенциальные выгоды, связанные с интеграцией инновационных технологий селекции растений, таких как CRISPR/Cas9, в рамках практик органического земледелия. В то время как применение химических удобрений широко признано за его положительное влияние на производство сельскохозяйственных культур. Однако важно признать, что использование химических удобрений может также оказывать пагубное воздействие на физико-химические свойства почвы и впоследствии влиять на состав и функционирование почвенных микробиомов.

3.6 Анализ главных компонент

В PCA 21 переменной были извлечены три главные компоненты с собственными значениями > 0.9, и они объяснили 91.18% дисперсии. Корреляционное исследование (корреляция Пирсона) было выполнено для всех переменных (Рисунок 6). Одним из наиболее значимых индикаторов изменений качества почвы была признана биомасса почвенных микробов (Stenberg, 1999). Существуют корреляции между микробной активностью в почве, микробной биомассой, активностью ферментов и содержанием SOM (Chaer et al., 2009). Все почвенные микробные характеристики значимо (p>0.05) коррелировали с MBC, но не с SOM. MBC почвы была признана надежным индикатором для определения качества почвы. DHA была удалена из MDS для уменьшения избыточности, поскольку она тесно связана с MBC. В результате MDS продолжал использовать APA.

Рисунок 6 При различных методах ведения сельского хозяйства анализ главных компонент физико-химических характеристик почвы, активности ферментов и микробиологических параметров.

Основываясь на PCA, большинство параметров микробиома при органическом земледелии были выбраны для прогнозирования оптимального качества почвы с помощью различных методов ведения сельского хозяйства и квалифицированы как ключевые индикаторы качества почвы. В настоящем исследовании все индикаторы, за исключением BD, доступного N, pH, (высокого и низкого) лабильного пула углерода, которые были сохранены в минимальном наборе данных, считались хорошими, и при увеличении порядка они оценивались как «чем больше, тем лучше». Напротив, химические параметры оценивались как «чем меньше, тем лучше».

Взаимосвязь между характеристиками почвы, поступлением углерода, пулами углерода и почвенным биомом в Вертисолях была улучшена при органическом и ресурсосберегающем земледелии. Были обнаружены значительные последствия сценариев ведения сельского хозяйства для химических свойств почвы, с вариациями в содержании органического углерода почвы, доступного азота, калия и фосфора. Органическое земледелие продемонстрировало более высокое содержание органического углерода почвы, в то время как ресурсосберегающее земледелие имело самый высокий запас органического углерода почвы. Также было выявлено, что вариации биологических свойств почвы при органическом земледелии способствовали более активному и разнообразному микробному сообществу. Корреляционный анализ показал взаимосвязи между физико-химическими и биологическими свойствами почвы. Результаты подчеркивают важность органического земледелия и ресурсосберегающего земледелия в улучшении качества почвы, доступности питательных веществ и микробной активности. Ресурсосберегающее земледелие привело к самой высокой урожайности сельскохозяйственных культур, подчеркивая эффективность устойчивых методов. Поскольку это основанные на полевых данных сельского хозяйства, результаты поддерживают разработку и внедрение политики для крупных фермерских хозяйств в области устойчивого управления почвой и производства. Необходимы дальнейшие исследования для понимания основных механизмов и разработки эффективных стратегий управления для улучшения здоровья и продуктивности почвы. Чтобы реализовать преимущества устойчивого производства как интегрированной стратегии, должна быть создана и масштабирована комплексная, специфичная для конкретного участка основа.

1.    Babu S., Das A., Singh R., Mohapatra K. P., Kumar S., Rathore S. S., et al. (2023). Designing an energy efficient, economically feasible, and environmentally robust integrated farming system model for sustainable food production in the Indian Himalayas. Sustain. Food Technol. 1, 126–142. doi: 10.1039/D2FB00016D. CrossRef. Google Scholar.

2.    Bastida F., Torres I. F., Moreno J. L., Baldrian P., Ondoño S., Ruiz-Navarro A., et al. (2016). The active microbial diversity drives ecosystem multifunctionality and is physiologically related to carbon availability in Mediterranean semi-arid soils. Mol. Ecol. 25, 4660–4673. doi: 10.1111/mec.2016.25.issue-18. CrossRef. Google Scholar.

3.    Bentsen N. S., Felby C., Thorsen B. J. (2014). Agricultural residue production and potentials for energy and materials services. Prog. Energy Combustion Sci. 40, 59–73. doi: 10.1016/j.pecs.2013.09.003. CrossRef. Google Scholar.

4.    Blake G. R., Hartge K. H. (1986). Bulk density, in Methods of Soil Analysis. Ed. Klute A. (ASA and SSSA), 363–375. Google Scholar.

5.    Chaer G., Fernandes M., Myrold D., Bottomley P. (2009). Comparative resistance and resilience of soil microbial communities and enzyme activities in adjacent native forest and agricultural soils. Microbial Ecol. 58, 414–424. doi: 10.1007/s00248-009-9508-x. CrossRef. Google Scholar.

6.    Chen Y., Cao J., Zhao J., Wu J., Zou X., Fu S., et al. (2019). Labile C dynamics reflect soil organic carbon sequestration capacity: Understory plants drive topsoil C process in subtropical forests. Ecosphere 10, e02784. doi: 10.1002/ecs2.2019.10.issue-6. CrossRef. Google Scholar.

7.    Cheng H., Yuan M., Duan Q., Sun R., Shen Y., Yu Q., et al. (2020). Influence of phosphorus fertilization patterns on the bacterial community in upland farmland. Ind. Crops Products 155, 112761. doi: 10.1016/j.indcrop.2020.112761. CrossRef. Google Scholar.

8.    Das A., Datta D., Samajdar T., Idapuganti R. G., Islam M., Choudhury B. U., et al. (2021). Livelihood security of small holder farmers in eastern Himalayas, India: pond based integrated farming system a sustainable approach. Curr. Res. Environ. Sustainability 3, 100076. doi: 10.1016/j.crsust.2021.100076. CrossRef. Google Scholar.

9.    Datta A., Basak N., Chaudhari S. K., Sharma D. K. (2015). Soil properties and organic carbon distribution under different land uses in reclaimed sodic soils of North-West India. Geoderma Regional 4, 134–146. doi: 10.1016/j.geodrs.2015.01.006. CrossRef. Google Scholar.

10. Dick R. P., Breakwell D. P., Turco R. F., Doran J. W., Jones A. J. (1996). Soil enzyme activities and biodiversity measurements as integrative microbiological indicators, in Methods for Assessing Soil Quality, 247–271. Google Scholar.

11. FAO (2019). The state of food and agriculture 2019, in Moving forward on food loss and waste reduction (Licence, Rome). CC BY-NC-SA 3.0 IGO. Google Scholar.

12. García-Orenes F., Morugán-Coronado A., Zornoza R., Scow K. (2013). Changes in soil microbial community structure influenced by agricultural management practices in a Mediterranean agro-ecosystem. PloS One 8, e80522. doi: 10.1371/journal.pone.0080522. CrossRef. Google Scholar.

13. Gielen D., Gorini R., Wagner N., Leme R., Gutierrez L., Prakash G., et al. (2019). Global energy transformation: a roadmap to 2050. Google Scholar.

14. HiMedia Manual (2009). HiMedia manual for microbiology laboratory practice (HiMedia Laboratories Pvt. Ltd). Google Scholar.

15. Hinz R., Sulser T. B., Hüfner R., Mason-D'Croz D., Dunston S., Nautiyal S., et al. (2020). Agricultural development and land use change in India: A scenario analysis of trade-offs between UN Sustainable Development Goals (SDGs). Earth's Future 8, e2019EF001287. doi: 10.1029/2019EF001287. CrossRef. Google Scholar.

16. Jackson M. L. (1967). Soil chemical analysis (Prentice Hall International Inc). Google Scholar.

17. Kpan W. H., Bongoua-D. A. J., Kouadio K.-K. H., Kone B., Bahan F. M. L. (2023). Response of lowland rice to phosphate amendments in three acidics agroecological zones of Côte d'Ivoire: Man-Gagnoa-Bouaké. Int. J. Environment Agric. Biotechnol. 8, 135–144. doi: 10.22161/ijeab.85.18. CrossRef. Google Scholar.

18. Kumar P., Chaudhari S. K., Singh A., Singh R., Mishra A. K., Singh K., et al. (2021). Effect of tillage and residue management in rice-wheat system. Indian J. Agric. Sci. 91, 283–286. doi: 10.56093/ijas.v91i2.111638. CrossRef. Google Scholar.

19. Kumar P., Mishra A. K., Chaudhari S. K., Singh R., Yadav K., Rai P., et al. (2022). Conservation agriculture influences crop yield, soil carbon content and nutrient availability in the rice--wheat system of north-west India. Soil Res. 60, 624–635. doi: 10.1071/SR21121. CrossRef. Google Scholar.

20. Kumar A., Nayak A. K., Das B. S., Panigrahi N., Dasgupta P., Mohanty S., et al. (2019). Effects of water deficit stress on agronomic and physiological responses of rice and greenhouse gas emission from rice soil under elevated atmospheric CO2. Sci. Total Environ. 650, 2032–2050. doi: 10.1016/j.scitotenv.2018.09.332. CrossRef. Google Scholar.

21. Lal R. (2004). Soil carbon sequestration to mitigate climate change. Geoderma 123, 1–22. doi: 10.1016/j.geoderma.2004.01.032. CrossRef. Google Scholar.

22. Lal R. (2020). Soil quality and sustainability, in Methods for assessment of soil degradation (CRC Press), 17–30. Google Scholar.

23. Lazcano C., Gomez-Brandon M., Revilla P., Dominguez J. (2013). Short-term effects of organic and inorganic fertilizers on soil microbial community structure and function. Biol. Fertility Soils 49, 723–733. doi: 10.1007/s00374-012-0761-7. CrossRef. Google Scholar.

24. Li C., Zhou K., Qin W., Tian C., Qi M., Yan X., et al. (2019). A review on heavy metals contamination in soil: effects, sources, and remediation techniques. Soil Sediment Contamination: Int. J. 28, 380–394. doi: 10.1080/15320383.2019.1592108. CrossRef. Google Scholar.

25. Liang Q., Chen H., Gong Y., Yang H., Fan M., Kuzyakov Y. (2014). Effects of 15 years of manure and mineral fertilizers on enzyme activities in particle-size fractions in a North China Plain soil. Eur. J. Soil Biol. 60, 112–119. doi: 10.1016/j.ejsobi.2013.11.009. CrossRef. Google Scholar.

26. Liu H., Li S., Qiang R., Lu E., Li C., Zhang J. and Gao Q. (2022). Response of soil microbial community structure to phosphate fertilizer reduction and combinations of microbial fertilizer. Front. Environ. Sci. 10. doi: 10.3389/fenvs.2022.899727. CrossRef. Google Scholar.

27. Martin J. P. (1950). Use of acid, rosebengal and streptomycin in the plate method for estimating soil fungi. Soil Sci. 69, 215–232. doi: 10.1097/00010694-195003000-00006. CrossRef. Google Scholar.

28. Mishra U., Lal R., Slater B., Calhoun F., Liu D., Van Meirvenne M. (2009). Predicting soil organic carbon stock using profile depth distribution functions and ordinary kriging. Soil Sci. Soc. America J. 73, 614–621. doi: 10.2136/sssaj2007.0410. CrossRef. Google Scholar.

29. Mishra A. K., Mahinda A. J., Shinjo H., Jat M. L., Singh A., Funakawa S. (2018). Role of conservation agriculture in mitigating soil salinity in indo-gangetic plains of India. Eng. Pract. Manage. Soil Salin. Apple Acad. Press, 129–147. Google Scholar.

30. Mishra A. K., Shinjo H., Jat H. S., Jat M. L., Jat R. K., Funakawa S., et al. (2022a). Farmers' perspectives as determinants for adoption of conservation agriculture practices in Indo-Gangetic Plains of India. Resources Conserv. Recycling Adv. 15, 200105. doi: 10.1016/j.rcradv.2022.200105. CrossRef. Google Scholar.

31. Mishra A. K., Sinha D. D., Grover D., Roohi, Mishra S., Tyagi R., et al. (2022b). Regenerative agriculture as climate smart solution to improve soil health and crop productivity thereby catalysing farmers' Livelihood and sustainability, in Towards Sustainable Natural Resources: Monitoring and Managing Ecosystem Biodiversity (Springer International Publishing, Cham), 295–309. Google Scholar.

32. Mohanram S., Kumar P. (2019). Rhizosphere microbiome: revisiting the synergy of plant microbe interactions. Ann. Microbiology 69, 307–320. doi: 10.1007/s13213-019-01448-9. CrossRef. Google Scholar.

33. Olsen S. R., Cole C. V., Watenale F. S., Dean L. A. (1954). Estimation of available Phosphorus in Soil by Extraction with Sodium Bicarbonate (Washington, DC: Circ. 939 USDA). Google Scholar.

34. Pahalvi H. N., Rafiya L., Rashid S., Nisar B., Kamili A. N. (2021). Chemical fertilizers and their impact on soil health, in Microbiota and Biofertilizers, vol. 2. Eds. Dar G. H., Bhat R. A., Mehmood M. A., Hakeem K. R. (Springer, Cham, Switzerland), 1–20. Google Scholar.

35. Poonam, Srivastava S., Pathare V., Suprasanna P. (2017). Physiological and molecular insights into rice-arbuscular mycorrhizal interactions under arsenic stress. Plant Gene 11, 232–237. doi: 10.1016/j.plgene.2017.03.004. CrossRef. Google Scholar.

36. Ren B., Hu Y., Chen B., Zhang Y., Thiele J., Shi R., et al. (2018). Soil pH and plant diversity shape soil bacterial community structure in the active layer across the latitudinal gradients in continuous permafrost region of Northeastern China. Scientific. Rep. 8, 5619. doi: 10.1038/s41598-018-24040-8. CrossRef. Google Scholar.

37. Ren N., Wang Y., Ye Y., Zhao Y., Huang Y., Fu W., et al. (2020). Effects of continuous nitrogen fertilizer application on the diversity and composition of rhizosphere soil bacteria. Front. Microbiol. 11. doi: 10.3389/fmicb.2020.01948. CrossRef. Google Scholar.

38. Richards M. B., Butterbach-Bahl K., Jat M. L., Ortiz Monasterio I., Sapkota T. B., Lipinski B. (2015). Site-specific nutrient management: Implementation guidance for policymakers and investors. CSA Pract. Brief. Google Scholar.

39. Samal S. K., Rao K. K., Poonia S. P., Kumar R., Mishra J. S., Prakash V., et al. (2017). Evaluation of long-term conservation agriculture and crop intensification in rice-wheat rotation of Indo-Gangetic Plains of South Asia: Carbon dynamics and productivity. Eur. J. Agron. 90, 198–208. doi: 10.1016/j.eja.2017.08.006. CrossRef. Google Scholar.

40. Shelef O., Fernández-Bayo J. D., Sher Y., Ancona V., Slinn H., Achmon Y. (2018). Elucidating local food production to identify the principles and challenges of sustainable agriculture, in Sustainable Food Systems from Agriculture to Industry (Academic Press), 47–81. Google Scholar.

41. Singh S., Singh R., Mishra A. K., Updhayay S., Singh H., Rahgubanshi A. S. (2018). Ecological perspectives of crop residue retention under the conservation agriculture systems. Trop. Ecol. 59, 589–604. Google Scholar.

42. Sivojiene D., Kacergius A., Baksiene E., Maseviciene A., Zickiene L. (2021). The Influence of organic fertilizers on the abundance of soil microorganism communities, agrochemical indicators, and yield in east Lithuanian light soils. Plants 10, 2648. doi: 10.3390/plants10122648. CrossRef. Google Scholar.

43. Six J., Conant R. T., Paul E. A., Paustian K. (2002). Stabilization mechanisms of soil organic matter: implications for C-saturation of soils. Plant Soil 241, 155–176. doi: 10.1023/A:1016125726789. CrossRef. Google Scholar.

44. Smith P., Martino D., Cai X., Gwary D., Janzen H., Kumar P., et al. (2016). Agriculture, forestry and other land use (AFOLU), in Climate change 2014: Mitigation of climate change. Contribution of Working Group III to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change (Cambridge University Press), 499–572. Google Scholar.

45. Stenberg B. (1999). Monitoring soil quality of arable land: microbiological indicators. Acta Agriculturae Scandinavica Section B-plant Soil Sci. 49, 1–24. doi: 10.1080/09064719950135669. CrossRef. Google Scholar.

46. Subbiah B. V., Asija G. L. (1956). A rapid procedure for the estimation of available nitrogen in soils. Curr. Sci. 25, 259–260. doi: 10.5555/19571900070. CrossRef. Google Scholar.

47. Taylor J. P., Wilson B., Mills M. S., Burns R. G. (2002). Comparison of microbial numbers and enzymatic activities in surface soils and subsoils using various techniques. Soil. Biol. Biochem. 34, 387–401. doi: 10.1016/S0038-0717(01)00199-7. CrossRef. Google Scholar.

48. Upadhyay M. K., Yadav P., Shukla A., Srivastava S. (2018). Utilizing the potential of microorganisms for managing arsenic contamination: a feasible and sustainable approach. Front. Environ. Sci. 6, 24. doi: 10.3389/fenvs.2018.00024. CrossRef. Google Scholar.

49. Vance F., Brookes P., Jenkinson D. (1987). Microbial biomass measurements in forest soil: the use of the chloroform fumigation incubation method in strongly acid soils. Soil Biol. Biochem. 19, 697–702. doi: 10.1016/0038-0717(87)90051-4. CrossRef. Google Scholar.

50. Wang R., Bicharanloo B., Hou E., Jiang Y., Dijkstra F. A. (2022). Phosphorus supply increases nitrogen transformation rates and retention in soil: A global meta-analysis. Earth's Future 10, e2021EF002479. doi: 10.1029/2021EF002479. CrossRef. Google Scholar.

51. Wang L., Yuan X., Liu C., Li Z., Chen F., Li S., et al. (2019). Soil C and N dynamics and hydrological processes in a maize-wheat rotation field subjected to different tillage and straw management practices. Agric. Ecosyst. Environ. 285, 106616. doi: 10.1016/j.agee.2019.106616. CrossRef. Google Scholar.

52. Wang C., Zheng M., Song W., Wen S., Wang B., Zhu C., et al. (2017). Impact of 25 years of inorganic fertilization on diazotrophic abundance and community structure in an acidic soil in southern China. Soil Biol. Biochem. 113, 240–249. doi: 10.1016/j.soilbio.2017.06.019. CrossRef. Google Scholar.

53. Wu J., Sha C., Wang M., Ye C., Li P., Huang S. (2021). Effect of organic fertilizer on soil bacteria in maize fields. Land 10, 328. doi: 10.3390/land10030328. CrossRef. Google Scholar.

54. Xu C., Li Y., Hu X., Zang Q., Zhuang H., Huang L. (2022). The influence of organic and conventional cultivation patterns on physicochemical property, enzyme activity and microbial community characteristics of paddy soil. Agriculture 12, 121. doi: 10.3390/agriculture12010121. CrossRef. Google Scholar.

55. Yadav A. K., Gaurav K., Kishor R., Suman S. K. (2017). Stabilization of alluvial soil for subgrade using rice husk ash, sugarcane bagasse ash and cow dung ash for rural roads. Int. J. Pavement Res. Technol. 10, 254–261. doi: 10.1016/j.ijprt.2017.02.001. CrossRef. Google Scholar.

56. Zhang D., Yang X., Wang Y., Zong J., Ma J., Li C. (2020). Changes in soil organic carbon fractions and bacterial community composition under different tillage and organic fertiliser application in a maize--wheat rotation system. Acta Agriculturae Scandinavica Section B — Soil Plant Sci. 70, 457–466. doi: 10.1080/09064710.2019.1700301. CrossRef. Google Scholar.

57. Zuberer D. A. (1994). Recovery and enumeration of viable bacteria, in Methods of Soil Analysis: Part 2 — Microbiological and Biochemical Properties. Eds. Weaver R. W., Angle S., Bottomley P., Bezdicek D., Smith S., Tabatabai A., Wollum A., Mickelson S. H. (SSSA, Madison, Wis.), 119–144. Google Scholar.

Mishra AK, Maurya PK and Sharma S (2024) Impact of different farming scenarios on key soil sustainability indicators driving soil carbon and system productivity of rice-based cropping systems. Front. Plant Sci. 15:1408515. doi: 10.3389/fpls.2024.1408515

Перевод статьи «Impact of different farming scenarios on key soil sustainability indicators driving soil carbon and system productivity of rice-based cropping systems» авторов Mishra AK, Maurya PK and Sharma S., оригинал доступен по ссылке. Лицензия: CC BY. Изменения: переведено на русский язык

Фото: Designed by Freepik