Опубликовано 18 часов назад

Больше удобрений — не значит лучше: как несбалансированное внесение влияет на качество почвы рисовых полей

Несбалансированное внесение удобрений в экосистемах риса нарушает равновесие питательных веществ между пополнением почвы и их потреблением культурой, что приводит к снижению урожайности и деградации почвы. Устойчивые альтернативы, такие как органические практики и практики интегрированного управления питанием (INM), всё чаще оцениваются с точки зрения их потенциала для повышения качества почвы и продуктивности.

Методы:

В рамках четырёхсезонного исследования сравнивались обычное земледелие (CF), органическое земледелие (OF) и практики INM в системах возделывания риса. Для устранения мультиколлинеарности и определения относительных весов (Wi) выбранных почвенных показателей (Si) с целью расчёта индекса качества почвы (SQI) использовался метод главных компонент (PCA). Измерялись ключевые биологические и химические показатели — активность фосфатазы (PA), водоудерживающая способность (WHC), углерод микробной биомассы почвы (SMB-C), органический углерод (OC), цинк (Zn) и активность уреазы (UA).

Результаты:

На полях CF зафиксированы более низкие значения SQI по сравнению с органической системой и INM. Органические поля и поля INM показали более высокие значения SQI — 0,99 и 0,88 соответственно. В рамках вариантов CF сверхоптимальная доза азота (250%) привела к наименьшему SQI (0,573) и урожайности (3,20 т/га), тогда как вариант со 125% N (CF6) обеспечил наивысший SQI (0,715) и урожайность (6,20 т/га). Сверхоптимальные уровни фосфора и калия, как правило, снижали урожайность, за исключением варианта CF6.

Обсуждение/Заключение:

Интеграция физических, химических и биологических свойств почвы посредством метода взвешенного аддитивного индекса (WAI) позволила эффективно установить связь между качеством почвы и её функционированием. Оптимизация доз удобрений, а не их максимизация, способна улучшить как качество почвы, так и продуктивность риса, предлагая устойчивый путь управления динамикой питательных веществ в интенсивных экосистемах риса.

Ухудшение качества почвы представляет собой серьёзную проблему для роста экономики, продуктивности сельского хозяйства и достижения здоровой окружающей среды (Xing и др., 2024). Во многих регионах снижение качества почвы стало значительной проблемой для повышения урожайности культур и обеспечения устойчивого землепользования. Эта деградация в первую очередь обусловлена неподходящими практиками управления почвой и землёй (Abdullahi и др., 2023). В естественных условиях почвообразовательные процессы поддерживают равновесие свойств почвы. Однако антропогенные вмешательства, включая интенсивное возделывание и несбалансированное внесение удобрений, нарушают это равновесие, приводя к истощению питательных веществ, снижению микробной активности и уменьшению функциональности почвы (Lal и др., 2020; Tate, 2020; Yu и др., 2020).

Устойчивое управление землепользованием, таким образом, зависит от обоснованного принятия решений, что требует понимания ключевых показателей качества почвы, таких как органическое вещество почвы, доступность питательных веществ, микробная биомасса и активность почвенных ферментов, которые тесно связаны с продуктивностью культур и качеством почвы (Nziguheba и др., 2022; Azadi и др., 2021; Kolapo и др., 2022). Качество почвы определяется как пригодность конкретного типа почвы функционировать в пределах своей способности в естественных или управляемых экосистемах, поддерживая продуктивность растений и животных, сохраняя или улучшая качество воды и воздуха, а также поддерживая здоровье и жизнедеятельность человека (Delgado и Gómez, 2024). Индекс качества почвы (SQI) — это композитный показатель, который объединяет различные физические, химические и биологические свойства почвы в единое количественное значение для оценки общего качества и функциональности почвы. Он отражает способность почвы выполнять ключевые экологические функции, такие как круговорот питательных веществ, удержание воды и поддержка роста растений, и служит ценным диагностическим инструментом для сравнения практик управления, мониторинга временных изменений и руководства решениями об устойчивом землепользовании (Zhang X. и др., 2022). При интеграции в SQI эти показатели обеспечивают целостную меру способности почвы поддерживать производство культур с течением времени (Chaudhry и др., 2024; Ghorai и др., 2023). Следовательно, систематическая оценка деградации почвы с использованием SQI необходима для выявления приоритетных зон для целенаправленного управления почвой и вмешательств (Gao и др., 2024; Zahedifar, 2023; Choudhary и др., 2019).

Одним из основных факторов, влияющих на качество почвы, является несбалансированное применение неорганических удобрений. Внесение питательных веществ выше или ниже рекомендуемых уровней может приводить к неблагоприятным последствиям для свойств почвы, продуктивности культур и долгосрочного качества почвы (Liu и др., 2017; Bai и др., 2018; Bora, 2022; Saha и др., 2024). В Индии соотношение потребления N:P:K изменилось с 8,9:2,2:1 в 1960 году до 6,7:2,7:1 в 2023 году, отклоняясь от рекомендуемого соотношения 4:2:1 (FAI, 2023; Департамент сельского хозяйства и благосостояния фермеров). Хотя улучшения были достигнуты — до 4,3:2:1 в 2009–2010 годах (Wu и др., 2018; Guo и др., 2019; Meyer и др., 2020), — дисбалансы остаются серьёзной проблемой в нескольких штатах (Bhattacharyya и др., 2015; Eo и Park, 2016; Padhan и др., 2020). Такие практики снижают эффективность использования питательных веществ, угрожают качеству почвы и создают три основных неблагоприятных последствия: потерю ресурсов без прироста урожая, негативное влияние на свойства почвы и долгосрочное ухудшение качества почвы (Prakash, 2023; Bhattacharyya и др., 2015; Bhatt M. и др., 2019).

На уровне хозяйства использование удобрений часто определяется доступностью и стоимостью, а не анализом почвы или рекомендациями специалистов (Sharma и Singhvi, 2017; Savari и Gharechaee, 2020; Gars и др., 2025). В результате текущее соотношение использования NPK 8,9:2,2:1,0 значительно отклоняется от рекомендуемого соотношения 4:2:1 (Ding и др., 2018; Wang и др., 2018; Ichami и др., 2019; Shah и др., 2025; Shah и Wu, 2019; Rawal и др., 2025). Продолжение таких беспорядочных практик внесения удобрений с течением времени приводит к истощению природных ресурсов питательных веществ почвы и снижает способность почвы поддерживать высокие уровни производства в будущем (Chen и др., 2019b; Manna и др., 2005). Сценарии использования удобрений можно широко классифицировать на основе рекомендуемых стандартов внесения питательных веществ (ICAR, 2017; FAO, 2019). Ситуация A представляет субоптимальное внесение всех трёх основных питательных веществ, причём азот отклоняется в 6,6 раза от рекомендуемой нормы. Ситуация B представляет пятикратное отклонение в соотношении NPK с чрезмерным внесением азота (Reynier, 2025). Ситуация B требует тщательного ограничения использования питательных веществ во избежание ненужных затрат, вредного воздействия на свойства почвы и долгосрочной деградации почвы (Mishra, 2025; Singh и др., 2024; Assefa и Hans-Rudolf, 2016; Massah и Azadegan, 2016). Эти вариации во внесении питательных веществ подчёркивают критическую необходимость исследований, которые интегрируют модели использования удобрений с SQI для оценки воздействия на качество почвы и устойчивость, что остаётся слабо освещённым в существующих исследованиях.

Оценка качества почвы с использованием SQI, хотя и осложняется вариабельностью выбора набора данных, методов оценки и расчёта, остаётся эффективным инструментом для выявления зон, требующих тщательного управления почвой (Sanad и др., 2024; Klimkowicz-Pawlas и др., 2019; Lin и др., 2019). Статистические подходы, такие как регрессионный анализ и анализ главных компонент (PCA), или экспертное мнение обычно используются для выбора показателей. Оценочные функции, линейные или нелинейные, преобразуют значения показателей в сопоставимые баллы (Nabiollahi и др., 2017; Juhos и др., 2019; Lin и др., 2019). Хотя различные методы могут давать вариации значений SQI для одного и того же местоположения, индекс продолжает предоставлять ценную основу для целенаправленной оценки качества почвы (Ellur и др., 2024; Thakur и др., 2022; Mishra и др., 2017; Raiesi, 2017). Однако до сих пор не существует глобально стандартизированного протокола для выбора показателей, применения методов оценки и расчёта SQI, особенно в экосистемах риса при различных режимах внесения удобрений, что ограничивает сопоставимость и внедрение практик управления, основанных на SQI.

Предыдущие исследования в системах риса и сахарного тростника подчёркивают эффективность SQI в оценке физических, химических и биологических свойств почвы. Например, почвы в районах Танджавур и Тируварур показали значения SQI в диапазоне от 0,72 до 0,85, что указывает на хорошее качество почвы (Dharumarajan и др., 2024). В системах рис–пшеница интегрированное управление питательными веществами дало значения SQI 0,59–0,63 с сильными корреляциями (R2 = 0,928) между SQI и урожайностью (Rahmanipour и др., 2014). В субтропических системах на основе риса такие признаки, как органический углерод почвы (SOC), лабильный углерод, активность дегидрогеназы (DHA) и катионообменная способность (CEC), были тесно связаны с продуктивностью (Paul и др., 2019). Аналогично, доступный калий (K), общий азот (TN) и органическое вещество почвы (SOM) были определены как ключевые детерминанты качества почвы на нескольких участках (Dhaliwal и др., 2019). Несмотря на эти данные, существует ограниченное количество исследований, напрямую связывающих дисбалансы удобрений, конкретные сценарии управления питательными веществами и SQI в различных экосистемах риса, особенно в Южной Индии.

Рис (Oryza sativa) является основной культурой, возделываемой на площади около 158 миллионов гектаров по всему миру, причём Китай и Индия обеспечивают около 55% мирового производства (FAO, 2023). В Тамилнаде рис в основном выращивается в условиях заболоченных земель, особенно в блоках Анаималаи и Тондамутхур района Коимбатур, охватывающих 1500 га и 200 га, с производством 6450 т и 740 т при средней продуктивности 4,3 т/га и 3,7 т/га соответственно (Департамент сельскохозяйственной инженерии, 2017). Будучи культурой, требовательной к питательным веществам, рис сильно зависит от качества почвы. Чрезмерное внесение удобрений часто снижает эффективность использования питательных веществ из-за потерь через сток, испарение и вымывание, тем самым стагнируя урожайность несмотря на более высокие затраты (Penn и Camberato, 2019; Yadav и др., 2023; Nakachew и др., 2024).

Настоящее исследование направлено на оценку воздействия несбалансированного внесения удобрений на физические, химические и биологические свойства почвы в экосистемах риса. Выдвигается гипотеза, что чрезмерное или несбалансированное использование удобрений неблагоприятно влияет на качество почвы, и что индекс качества почвы (SQI) может служить эффективным инструментом для количественной оценки этих эффектов и выявления критических вмешательств в управление почвой. Интегрируя свойства почвы с анализом SQI, это исследование предоставляет систематическую основу для понимания того, как практики управления удобрениями влияют на качество почвы, продуктивность культур и долгосрочную устойчивость экосистем в системах на основе риса.

Место исследования

Исследование проводилось на полях риса, основанных на CF, OF и INM, в блоке Тондамутхур района Коимбатур (10,9899° с.ш. и 76,8409° в.д.). Из них десять полей имели практику обычного земледелия, по одному полю — на органической основе и на основе INM для оценки и иллюстрации изменений, происходящих благодаря добавленным вносимым питательным веществам в трёх экосистемах (Таблица 1). Средняя температура и количество осадков в регионе составляют 28,3 °C и 641 мм соответственно. Типы почв, распространённые в этом районе, — красные известковые, красные неизвестковые и чёрные почвы. Почвенные серии, а именно серии палатурай и сомаянур, являются двумя почвенными сериями, расположенными в блоке. Преобладающий тип почвы — глинистый суглинок, относящийся к серии палатурай. Поля периодически контролировались на предмет доз вносимых удобрений, а почвы под культурами тестировались на физические, химические и биологические свойства в течение четырёх сезонов с целью разработки SQI. Параметры урожайности также наблюдались в течение четырёх сезонов исследования (2019–2023).

ТАБЛИЦА 1 Список выбранных рисовых хозяйств с севооборотом, текстурой и серией почвы и соотношением N:P:K.

Отбор проб почвы и лабораторные измерения

На каждом поле в течение каждого из четырёх сезонов возделывания отбирались три повторных композитных образца почвы с глубины 0–15 см. Точки отбора проб выбирались случайным образом в пределах трансекты с избеганием границ поля и видимо нарушенных участков (Рисунок 1). Поля периодически контролировались на предмет дозировки удобрений, практик управления культурой и показателей урожайности. Собранные образцы почвы высушивались на воздухе, просеивались через сито 2 мм и сохранялись для дальнейшего анализа. Изучаемыми параметрами почвы были объёмная плотность (BD), WHC, pH, EC, органический углерод почвы (SOC), доступные NPK, цинк (Zn), железо (Fe), медь (Cu), марганец (Mn), SMB-C, микробный азот почвы (SMB-N), микробный фосфор почвы (SMB-P), UA, PHOS и активность DHA. При анализе свойств почвы соблюдались стандартные методы.

РИСУНОК 1 Исследуемая территория, показывающая поля обычного земледелия (CFs), OF и INM в блоке Тондамутхур.

pH почвы определяли с использованием смеси образца почвы с деионизированной водой (1:2,5, в/о) с помощью pH-метра ELICO–LI615 (Jackson, 1973). Залённость определяли путём измерения EC насыщенного почвенного экстракта с помощью кондуктометра ELICO CM 180 (Jackson, 1973). Определение BD почвы выполнялось методом режущего кольца (Gupta, 1980). WHC почвы измерялась с помощью аппарата с давлением на пластине (Richards, 1965). SOC оценивался методом мокрого сжигания хромовой кислотой (Walkley и Black, 1934). Доступные NPK почвы оценивались методом щелочного перманганата (Subbiah и Asija, 1956), методами Olsen и Bray (Olsen и др., 1954) и нейтрального нормального ацетата аммония с использованием пламенного фотометра соответственно (Stanford и English, 1949). Метод экстракции DTPA (диэтилентриаминпентауксусная кислота) использовался для определения микроэлементов, а именно цинка (Zn), железа (Fe), меди (Cu) и марганца (Mn) (Jackson, 1973). UA определялась по методу Tabatabai и Bremner (1972), основанному на количественной оценке аммония, высвобождаемого при гидролизе мочевины. PA анализировалась согласно Tabatabai и Bremner (1969) с использованием п-нитрофенилфосфата в качестве субстрата и выражалась как мкг п-нитрофенола, высвобожденного на г почвы в час. Активность DHA анализировалась методом Casida и др. (1964), включающим восстановление 2,3,5-трифенилтетразолия хлорида (TTC) до трифенилформазана (TPF). Все ферментативные активности выражались на основе веса сухой почвы. Метод экстракции хлороформной фумигацией применялся для определения SMB-C, SMB-N и SMB-P (Jenkinson и Powlson, 1976).

Методология расчёта индекса качества почвы

Оценка индексов качества почвы проводилась согласно описанию Andrews и др. (2002), которое состоит из следующих этапов: i. Выбор минимального набора данных (MDS) показателей, который должен представлять наилучшую почвенную функцию, связанную с качеством почвы, с использованием PCA (анализ главных компонент). ii. На основе их эффективности как показателя оценка присваивалась по шкале от 0 до 1. iii. SQI разрабатывался путём интеграции взвешенного и аддитивного подходов.

Выбор MDS (минимального набора данных)

С использованием программного обеспечения SPSS 16.0 (Statistical Package for the Social Sciences) для выбора показателей применялся анализ главных компонент (PCA). Линейные комбинации переменных, которые объясняют максимальную дисперсию внутри набора путём описания векторов наилучшего приближения к n наблюдениям в p-мерном пространстве при условии ортогональности друг другу, являются определением главных компонент набора данных. Целью PCA было уменьшение размерности данных при минимизации потери информации. Главные компоненты исходного набора данных некоррелированы, содержат вклады от всех переменных и упорядочены так, что первые несколько сохраняют большую часть вариации. Собственное значение каждой главной компоненты указывает, насколько она изменчива по отношению к общей дисперсии.

Анализ главных компонент

Перед выполнением PCA нормальность данных оценивалась с использованием теста Шапиро–Уилка (Shapiro & Wilk, 1965). Коэффициенты корреляции Пирсона рассчитывались для изучения связей между параметрами почвы. Пригодность набора данных для PCA оценивалась с использованием меры адекватности выборки Кайзера-Мейера-Олкина (KMO) и теста сферичности Бартлетта (Kaiser, 1974; Bartlett, 1954). В PCA включались только переменные, соответствующие этим критериям, что обеспечивало надёжную идентификацию главных компонент.

PCA выполнялся по восемнадцати физическим, химическим и биологическим параметрам почвы. Факторы, которые все имеют высокую факторную нагрузку и собственные значения, считались наиболее значимыми показателями изменений качества почвы, вызванных севооборотом. Brejda и др. (2000) утверждают, что в результате выбиралась компонента с собственным значением >1 и не менее 5% вариации. Факторы из каждой PC, имевшие абсолютное значение в пределах десяти процентов от максимальной факторной нагрузки, сохранялись в MDS, который считается взвешенным фактором. В случаях, когда несколько факторов сохранялись в корреляции одной PC, дублирующиеся переменные исключались из MDS (Andrews и др., 2002). Все факторы, которые либо не коррелировали, либо не были значимы друг с другом, сохранялись после исключения хорошо коррелирующих переменных. Значение взвешенного фактора для показателей, выбранных под PC, получали путём деления вариации внутри каждой PC, которая должна объяснять заданный уровень дисперсии, на общую вариацию по всем PC с собственными значениями больше единицы.

Метод линейной оценки

С использованием метода линейной оценки подмножество показателей MDS оценивалось в безразмерные значения от 0 до 1 (Kour и др., 2023). Для определения и категоризации показателей использовались две почвенные функции. Когда выбранные показатели располагались в убывающем порядке, они считались отрицательными (т.е. меньше — лучше) и отличными (т.е. больше — лучше), когда они располагались в возрастающем порядке в MDS. Каждое наблюдение делилось на наибольшее наблюдённое значение для показателей «больше — лучше», что давало оценку 1 для наибольшего наблюдённого значения. Для определения наименьшего наблюдённого значения для показателей «меньше — лучше» каждое наблюдение делилось на наименьшее наблюдённое значение, что давало оценку 1. Затем использовались следующие линейные кривые в качестве оценочных функций «больше — лучше» Уравнение 1 или «меньше — лучше» Уравнение 2:

где L(Y) — линейная оценка, варьирующаяся от 0 до 1, x — значение почвенного показателя, а Xmax и Xmin — максимальное и минимальное значения каждого почвенного показателя, наблюдённые между двумя типами землепользования.

Метод нелинейной оценки

Эта система оценки использует «оптимум — это хорошо» (pH) в дополнение к указаниям «больше — лучше» и «меньше — лучше». Уравнение 3 применялось таким образом для оценки показателя. Значение 1 рассматривалось как (a) универсальное. Наклон (b) этого уравнения, согласно Bastida и др. (2006), составлял −2,5 для «больше — лучше» и 2,5 для «меньше — лучше».

Расчёт SQI

Образцы почвы, собранные на двенадцати рисовых полях, послужили основой для расчёта SQI. Был применён метод WAI, объединяющий выбранные показатели с помощью следующего уравнения для получения общего SQI в качестве заключительного этапа оценки (Andrews и др., 2002).

где Wi — значение взвешенного фактора PC для выбранного показателя. Si обозначает оценочное значение каждого выбранного показателя.

Статистический анализ

SQI оценивался согласно Andrews и др. (2002) с использованием SPSS 16.0 для PCA с целью нахождения MDS ключевых показателей качества почвы. Нормальность и пригодность данных проверялись с помощью тестов Шапиро–Уилка, KMO и Бартлетта. Переменные с собственными значениями >1 и высокими факторными нагрузками сохранялись, а избыточные удалялись. Показатели оценивались с использованием линейных функций («больше — лучше» = X/Xmax; «меньше — лучше» = Xmin/X) и нелинейных функций для параметров «оптимум — лучше» (Bastida и др., 2006). Итоговый SQI выводился с использованием метода WAI как SQI = ∑Wi × Si, где Wi — вес, полученный из PCA, а Si — нормализованная оценка показателя.

Удобрения, использованные в течение сезона возделывания

На основе информации, зарегистрированной по внесению удобрений, было показано, что азот использовался чрезмерно (на 35–225 кг/га больше RDF) почти на 90% полей CF (Таблица 1). Что касается P, на 40% CFs вносилось меньше P (10–20 кг/га), чем RDF, а остальные дополнялись избыточным количеством (20–137 кг/га) P. Что касается K, на 30% CFs вносился рекомендуемый уровень K, а остальные поля использовались с избытком K (25–100 кг/га). Потребность в микроэлементах удовлетворялась через комплексные формы и смеси микроэлементов. Сорт риса, используемый в CFs, был Samba Mashuri (BPT 5204), который является сортом длительного срока созревания. Севооборот, соблюдаемый на органическом поле, был рис–зелёное удобрение–рис–бобовые в первый сезон возделывания, а рис совместно с бобовыми практиковался во второй сезон возделывания. Вносимые органические удобрения были FYM в дозе 12,5 т/га, фосфоритная мука в дозе 100 кг/га и нимовый жмых в дозе 200 кг/га. Применялась внекорневая подкормка панчагавьей (3% дважды на стадии максимального кущения и инициации метёлки, а также подкормка вермикомпостом в дозе 1 т/га на стадии активного кущения и инициации метёлки). Севооборот, соблюдаемый на поле INM, был рис–бобовые–рис–зелёное удобрение. Вносимые органические удобрения были FYM (12,5 т/га) в качестве основной дозы при подготовке основного поля, NPK вносился в дозе 70:20:35 кг/га. Микроэлементы, а именно сульфат цинка в дозе 25 кг/га и смесь микроэлементов, использовались.

Расчёт индекса качества почвы для систем рисоводства

Характеристика почвы

pH почвы, зарегистрированный на выбранных полях, варьировался от (6,05) нейтрального до (8,20) слабощелочного (Таблица 2). EC оказалась незасолённой, а SOC — в среднем диапазоне. Средние BD и WHC составили 1,30 г/см−3 и 31,62% соответственно. Содержание доступного N было низким со средним общим значением 260 кг/га. Доступные P и K были относительно достаточными. Общее среднее содержание доступного K за четыре сезона составило 286 кг/га с максимальным и минимальным диапазоном 248 и 319 кг/га. Средний диапазон микроэлементов составил 1,67 мг/кг (Zn), 14,97 мг/кг (Fe), 1,59 мг/кг (Cu) и 5,47 мг/кг (Mn). SMB-C на рисовых полях оценивался в течение четырёх сезонов, и максимальное и минимальное зарегистрированные значения составили 33,08 и 75,41 мг SMB-C на 100 г почвы (Таблица 2). Наибольшее и наименьшее зарегистрированные значения SMB-N составили 17,25 и 56,88 мг SMB-N на 100 г почвы. Вариация среди образцов регистрировалась со стандартной ошибкой (SE) и стандартным отклонением (SD) 1,50 и 10,66 мг SMB-N на 100 г почвы. SMB-P варьировался от 3,02 до 10,63 мг SMB-P на 100 г почвы. Неоднородность была минимальной со стандартным отклонением 1,90 мг SMB-P на 100 г почвы. UA варьировалась от 21,25 до 49,88 мкг гидролизованной мочевины на г в час. Заметная вариация регистрировалась среди почв со стандартным отклонением 6,51 мкг гидролизованной мочевины на г в час. PA на рисовых полях варьировалась от 12,55 до 48,75 мкг PNP на г в час с SE и SD 1,29–9,14 мкг PNP на г в час. DHA в рисовой почве под CFs варьировалась от 7,29 до 31,44 мкг TPF на г за 24 ч. Зарегистрированные стандартная ошибка и стандартное отклонение составили 0,86 и 6,13 мкг TPF на г за 24 ч соответственно (Таблица 2).

ТАБЛИЦА 2 Описательная статистика для 10 обычных полей (n = 40).

Собственные значения представляют количество дисперсии, объясняемой каждой главной компонентой. «% вариации» указывает долю общей дисперсии, вносимую каждой компонентой, а «% кумулятивной вариации» показывает объяснённую кумулятивную дисперсию. «Весовой коэффициент» обозначает относительную важность каждой главной компоненты в общем анализе.

Пространственные и временные вариации физических, химических и биологических характеристик почвы

Обычное земледелие

Согласно данным, зарегистрированным за четыре сезона на обычных полях, объёмная плотность (BD) почвы варьировалась от 1,22 до 1,39 г/см−3 со средним общим значением 1,30 г/см−3. Влияние внесения удобрений не было заметно выраженным в течение исследования. Что касается водоудерживающей способности (WHC), процентное увеличение или уменьшение варьировалось в зависимости от текстуры почвы. Илистые суглинки и глинистые суглинки, а именно CF1, CF2 и CF3, зарегистрировали наибольшие процентные снижения — 3,09%, 3,10% и 2,33% соответственно — в WHC почвы, тогда как CF4 (1,04%), CF7 (2,12%) и CF9 (0,32%) — с текстурами илистого глинистого суглинка (CF4 и CF7) и суглинка (CF9) — показали положительные изменения WHC к концу четвёртого сезона (S4). Таким образом, значительной вариации из-за обработки удобрениями не наблюдалось. Неблагоприятных воздействий внесения удобрений не наблюдалось в pH и EC почвы к концу четырёх сезонов. Под CFs содержание SOC немного снизилось, варьируясь от 0,15% до 0,36%, причём наибольшее значение зарегистрировано в CF3, а наименьшее — в CF5 и CF9. Общая стратегия повышения органического углерода почвы включает оптимальное удобрение в сочетании с внесением органического навоза; однако в CFs нерегулярные практики внесения удобрений привели лишь к номинальным изменениям.

Все CFs подвергались интенсивному внесению N-удобрений. Процентное увеличение доступного N варьировалось от 3,83% до 11,50%, причём максимум и минимум наблюдались в CF4 и CF10 соответственно. В CF2 (7,56%) и CF8 (5,17%) было отмечено снижение содержания доступного N. Что касается P, 40% CFs получали меньше P (10–20 кг/га), чем рекомендуемая доза (RDF), а остальные поля дополнялись избыточным количеством P (20–137 кг/га). Процентное увеличение содержания P наблюдалось в 60% CFs, варьируясь от 12,82% до 15,94%. CFs, получавшие меньше P, чем RDF, показали снижение содержания доступного P на 6,61%–12,72%. Добавление P привело к увеличению содержания доступного P. Что касается внесения K, на 30% CFs вносился рекомендуемый уровень K, тогда как остальные поля получали K в избытке (25–100 кг/га). Что касается процентного увеличения содержания доступного K, 70% CFs зарегистрировали более высокий K. Содержание микроэлементов, экстрагируемых DTPA, на двенадцати рисовых полях показало незначительные вариации за четыре сезона. Zn варьировался от 1,19 до 2,08 мг/кг со стабильным средним значением 1,67 мг/кг в S4, половина полей показала незначительные увеличения, а половина — незначительные снижения (увеличение на 1,04%–2,48%; снижение на 1,57%–3,30%). Fe варьировалось между 12,06 и 16,68 мг/кг с минимальными изменениями средних значений (14,98 мг/кг изначально до 14,96 мг/кг в S4) и небольшими увеличениями или снижениями по полям (увеличение на 0,12%–1,22%; снижение на 0,15%–1,60%). Содержание Cu варьировалось от 1,17 до 1,83 мг/кг, показывая как восходящие, так и нисходящие тенденции по сезонам, причём около 80% полей зарегистрировали снижение (максимальное снижение в CF5 и CF7). Mn варьировался от 3,62 до 7,54 мг/кг со средним значением 5,46 мг/кг в S4, половина полей показала снижения (1,67%–3,25%), а другие — незначительные увеличения (0,31%–3,15%), причём наибольшие и наименьшие вариации наблюдались в CF8 и CF10 соответственно. В целом уровни микроэлементов оставались относительно стабильными с лишь незначительными сезонными и межполевыми различиями.

Анализ данных SMB-C показал, что 70% CFs были положительно подвержены влиянию удобрения. Наибольшее процентное увеличение SMB-C зарегистрировано в CF6 (7,36 мг SMB-C на 100 г почвы) и CF10 (7,45 мг SMB-C на 100 г почвы), тогда как наибольшее процентное снижение SMB-C зарегистрировано в CF1 (13,32 мг SMB-C на 100 г почвы) и CF7 (11,83 мг SMB-C на 100 г почвы). В отличие от органического углерода, SMB-C быстро реагировал на добавленные вносимые вещества, но в то же время была замечена сильная связь между SOC и SMB-C (r = 0,60**) (Рисунок 4).

Среди CFs 50% полей показали снижение SMB-N в диапазоне 0,04%–9,45%, а остальные поля зарегистрировали увеличение от 4,34% до 10,76%. Наибольшее процентное увеличение и снижение зарегистрированы в CF1 (20,72–22,95 мг SMB-N на 100 г почвы) и CF8 (23,5–21,28 мг SMB-N на 100 г почвы) соответственно. Микробный N положительно коррелировал с SOC (r = 0,36**) (Рисунок 4).

Чрезмерное внесение P-удобрений благоприятно повлияло на микробный P, поскольку они удовлетворяют потребности растений на активных стадиях роста. SMB-P положительно коррелировал с доступным P (r = 0,25**). Что касается процентного увеличения или снижения, 20% CFs показали снижение в диапазоне 5,03%–6,30%, а 80% CFs зарегистрировали 0,79%–8,85%.

Поскольку азот вносился в большем количестве (на 50%–150% больше RDF) в CFs, UA оказалась увеличенной в 90% CFs. Процентное увеличение зарегистрировано от 0,34% до 8,74%, а в CF2 UA снизилась с процентным снижением 5,38%. Активность PA является хорошим индикатором потенциала минерализации P, и она была связана с SOC и имела положительную корреляцию с содержанием SOC (r = 0,50**) (Рисунок 4). Заметная вариация PA наблюдалась под CFs в диапазоне 0,09%–12,27%. Среди CFs 80% полей были положительно подвержены влиянию в течение сезона возделывания. На каждом поле в системе CF было замечено изменение DHA с процентной вариацией от 3,79% до 7,38% увеличения и 2,48%–13,20% снижения. Наибольшее и наименьшее процентное увеличение (CF1) и снижение (CF3) были зарегистрированы, что, по-видимому, связано не только с внесением удобрений, но и с органическим веществом и содержанием SOC. Положительная корреляция между SOC и DHA была замечена со значением r 0,41** (Рисунок 4).

Органическая система и система INM

Сравнивая три системы земледелия, органические добавления показывают положительный эффект на BD и WHC почвы. На поле OF и на основе INM начальный pH был зарегистрирован как 7,73 и 6,72 соответственно. К четвёртому сезону (S4) было замечено процентное снижение на 2,46% и 0,89% по сравнению с начальным pH почвы на поле OF и INM. Как возрастающая, так и убывающая тенденция в pH почвы наблюдалась среди сезонов, поэтому общие изменения pH почвы, зарегистрированные в течение четырёх сезонов, не были на значительном уровне. Из приведённых результатов pH почвы, зарегистрированный в исследовании, был в желательном диапазоне, и резкого изменения не наблюдалось в течение четырёх сезонов возделывания риса. Более высокая минерализация C и N при внесении органического навоза повысила SOC после четырёх сезонов возделывания (0,59%). Что касается Olsen–P, процентное увеличение зарегистрировано как 14,5 и 11,83% для OF и INM соответственно. Добавленные питательные вещества повлияли на содержание доступного K с увеличением на 7,30 и 7,01% на поле OF и INM соответственно.

Начальный SMB-C на поле OF и INM был зарегистрирован как 90,03 и 87,50 мг SMB-C на 100 г соответственно, а в S4 SMB-C в OF и INM был зарегистрирован как 97,22 и 92,94 мг SMB-C на 100 г почвы. Среди трёх систем OF положительно отреагировала на добавленные вносимые вещества, изменив содержание SMB-N. Влияние добавленных вносимых веществ отразилось повышением содержания микробного P с 15,76 до 17,98 мг SMB-P на 100 г почвы и с 12,88 до 14,63 мг SMB-P на 100 г почвы на поле OF и INM соответственно. Обе системы различались в изменении микробного P, поскольку изменения, зарегистрированные в обеих системах, были нестабильными. Устойчивая закономерность увеличения SMB-P не была замечена при добавлении удобрений, поскольку вариация содержания микробного P различалась от сезона к сезону.

Что касается ферментативной активности на полях OF и INM, начальное содержание UA было зарегистрировано как 49,49 и 39,55 мкг гидролизованной мочевины на г в час. Как и в CFs, активность UA была подвержена влиянию добавленных вносимых веществ. Стабильное увеличение активности UA было замечено на поле OF, поскольку она тесно связана с содержанием органического вещества, тогда как сбалансированное добавление неорганических и органических вносимых веществ в INM положительно повлияло на активность уреазы. Процентное увеличение 9,70% (OF) и 6,82% (INM) было зарегистрировано после четырёх сезонов возделывания (S4). Начальное содержание PA, зарегистрированное на поле OF и INM, составило 49,71 и 45,77 мкг PNP на г в час, и, что примечательно, содержание увеличилось до 57,51 и 50,47 мкг PNP на г в час. Рассчитанное увеличение DHA составило 9,88% и 11,74% для OF и INM соответственно.

Формирование минимального набора данных (MDS) для показателей качества почвы

Качество почвы для выбранных рисовых полей было вычислено в значение индекса с использованием PCA для выбора показателей минимального набора данных. Количественные значения индекса были получены методом WAI. Перед PCA были проведены мера KMO и тест сферичности Бартлетта для оценки адекватности данных для факторного анализа. Было получено значение KMO 0,81, что указывает на достойный уровень адекватности выборки, свидетельствующий о том, что корреляционные структуры были достаточно компактными для получения чётких и надёжных компонент. Тест сферичности Бартлетта был высокозначимым (χ2 = 425,37, df = 136, p < 0,001), подтверждая достаточные взаимосвязи между переменными. Эти результаты подтвердили пригодность набора данных для PCA. Рассчитанный индекс качества почвы коррелировал с урожайностью культур для валидации. Данные в Таблице 3 показали, что высоковзвешенные переменные под PC1 включали азот и фосфатазу. Под PC2 BD и WHC получили более высокий фактор нагрузки, а другие переменные не получили достаточного фактора нагрузки, чтобы претендовать на формирование MDS, поскольку их нагрузки не попадали в пределы 10% от наибольшего веса. В PC3 SMB-C получил наибольший фактор нагрузки, а в PC4 OC получил наибольший фактор нагрузки. В PC5 Zn получил наибольший фактор нагрузки соответственно, а в PC6 уреаза была загружена с более высоким фактором.

ТАБЛИЦА 3 Результаты анализа главных компонент восемнадцати (18) свойств почвы.

Индекс качества почвы

Данные, представленные в Таблицах 4, 5, показали, что относительно более высокие значения SQI наблюдались в OF, за которой следовали INM, CF6 и CF3. Среди обычных систем (CFs) CF10, CF5, CF1 и CF4 зарегистрировали более низкие значения SQI по сравнению с другими полями. Наибольшая урожайность была зарегистрирована в INM, за которой следовали CF6 и CF8. Среди различных полей под CFs SQI варьировался от среднего до высокого, тогда как в системе OF был зарегистрирован более высокий SQI. Наблюдалась положительная корреляция между SQI и урожайностью (r = 0,73**) (Таблица 5).

ТАБЛИЦА 4 Значения оценки, веса и индекса качества почвы (SQI) для выбранных переменных минимального набора данных (MDS) для каждого поля после уборки урожая четвёртого сезона.

ТАБЛИЦА 5 Корреляция индекса качества почвы (SQI) и урожайности культур для выбранных полей обычного, органического и INM земледелия.

Интерпретация индекса качества почвы (SQI) для систем рисоводства

Анализ главных компонент (PCA) и показатели минимального набора данных (MDS)

Индекс качества почвы (SQI) для выбранных рисовых полей был вычислен с использованием PCA для выбора MDS (Таблица 5). Первые шесть PC объяснили существенную часть общей дисперсии: PC1 (22,73%), PC2 (20,45%), PC3 (17,34%), PC4 (10,98%), PC5 (7,37%) и PC6 (6,31%). PC с более высокими вкладами в дисперсию (PC1–PC3) можно считать наиболее информативными для понимания динамики почвы и культур (Рисунок 2). SQI был валидирован против урожайности культур (Таблица 5). Ключевые переменные с высокими нагрузками включали N и фосфатазу в PC1, объёмную плотность (BD) и водоудерживающую способность (WHC) в PC2, SMB-C в PC3, OC в PC4, Zn в PC5 и UA в PC6. Для формирования MDS были сохранены PA, WHC, SMB-C, OC, Zn и UA, поскольку они представляли наиболее влиятельные показатели в каждой главной компоненте. Эти результаты указывают на то, что химические, физические и биологические свойства почвы коллективно влияют на качество почвы, которое, в свою очередь, тесно связано с вариациями урожайности культур на изученных полях.

РИСУНОК 2 Графики нагрузок PCA, иллюстрирующие взаимосвязи между параметрами. Слева: PC1 против PC2, объясняющие 43,18% кумулятивной дисперсии. Справа: PC1 против PC3, объясняющие 60,52% кумулятивной дисперсии. PC с более высокими вкладами в дисперсию (PC1–PC3) можно считать наиболее информативными для понимания динамики почвы и культур.

Индекс качества почвы

SQI является произведением выбранного почвенного показателя, который оказывает доминирующее влияние на качество почвы. Из PCA наибольший фактор нагрузки в PC1, PC3, PC4, PC6 был для биологических свойств, и их можно назвать биологическими компонентами (Таблица 3). В PC2 фактор нагрузки был выше для WHC, и его можно назвать физическим компонентом (Таблица 3).

Значения SQI, зарегистрированные для систем OF (0,99) и INM (0,88), были выше по сравнению с полями обычного земледелия (Таблица 5). Заметная вариация наблюдалась среди CFs, причём наибольший SQI зарегистрирован в CF6 и CF3. Азот вносился чрезмерно во всех CFs, кроме CF2, и наивысшие уровни N, внесённые в CFs, следовали порядку: CF4 > CF9 > CF3 > CF5. Соответствующие урожайности на этих полях составили 3,20, 4,01, 4,56 и 3,39 т/га соответственно. Была зарегистрирована положительная корреляция между SQI и урожайностью (r = 0,73**) (Рисунок 3).

РИСУНОК 3 Точечная диаграмма, показывающая взаимосвязь между индексом качества почвы (SQI) и средней урожайностью культур (т/га). Красная пунктирная линия представляет линейную регрессионную подгонку с R2 = 0,73, указывающую на сильную положительную взаимосвязь.

CF4, получивший сверхоптимальную дозу N (250%), показал более низкий SQI (0,573), а также сниженную урожайность (3,20 т/га), тогда как CF6, обеспеченный 125% N, зарегистрировал наивысший SQI (0,715) и урожайность (6,20 т/га) (Таблица 5). Аналогично, большинство полей CF, получавших N свыше 125%, кроме CF3 и CF9, показали более низкие урожайности (Таблица 5). Сорок процентов CFs получали избыточный фосфор, тогда как все CFs были обеспечены сверхоптимальным калием. Поля CF6, CF7, CF1 и CF10, получавшие сверхоптимальный фосфор, как правило, показали сниженные урожайности, за исключением CF6. Аналогично, CF4, CF7 и CF9, получавшие сверхоптимальное внесение K, также показали более низкие урожайности. Эти результаты указывают на то, что внесение NPK сверх оптимальных уровней может снижать как урожайность культур, так и качество почвы. Примечательно, что почва, обработанная 125% N + 150% P + 200% K (CF6), достигла наивысшего SQI и урожайности (Таблица 5).

Характеристики почвы в системах обычного, органического и INM земледелия

Практики удобрения при обычном земледелии и качество почвы

Рисовые почвы, как правило, неоднородны, поскольку между физическими и химическими характеристиками почвы существует множество сложных взаимосвязей (Duan и др., 2020). Среди них BD важен для удовлетворения гидрологических потребностей растений (Akram и др., 2018). Согласно данным, зарегистрированным за четыре сезона на обычных полях, вариация BD после четырёх сезонов возделывания не была обнаружена. Водный режим почвы способствует текстуре и структуре почвы (Wang L. и др., 2023; Smirnova и Kozlov, 2023). Настоящее исследование показало отсутствие значительного влияния добавления NPK на WHC, что указывает на то, что только органические мелиоранты могут способствовать достижению измеримых изменений. Независимо от текстуры почвы, непрерывное возделывание риса связано с увеличением BD (Uddin и др., 2022; Abe и др., 2022).

pH почвы в рисовых почвах динамичен; после затопления он имеет тенденцию смещаться к нейтральности и возвращается к нормальным уровням после циклов увлажнения и высыхания (Rupngam и Messiga, 2024). Изменения pH сильно влияют на чистый отрицательный поверхностный заряд почвы, тем самым влияя на её сродство к ионам металлов (Naz и др., 2022; Aggarwal и др., 2025). За четыре сезона наблюдалось небольшое снижение pH почвы во всех CFs, и было отмечено, что поля, получавшие избыточный азот, как правило, показывали небольшое снижение pH почвы; однако в CF6 и CF8 было отмечено незначительное увеличение pH несмотря на более высокое внесение N, что можно объяснить буферной способностью и присущей почве известковой природой (Zhang и др., 2017). Таким образом, только химическое удобрение не изменит уровень pH почвы, но и природа почвы, предположительно, также определяет это (Pahalvi и др., 2021). Почвы с добавлением избыточного P повысили уровень EC, но оказались в безопасном диапазоне (1,0 дСм/м). P-удобрения имеют тенденцию повышать EC почвы больше, чем N и K (Boukhalfa-Deraoui и др., 2015).

В сельскохозяйственном управлении SOC является ключевым фактором, определяющим способность почвы поставлять питательные вещества (Sarma и др., 2024). На полях CF содержание SOC лишь немного снизилось, варьируясь от 0,15% до 0,36%, причём наибольшее значение наблюдалось в CF3, а наименьшее — в CF5 и CF9. Незначительное снижение SOC можно объяснить непрерывной обработкой почвы, удалением пожнивных остатков и несбалансированным или чрезмерным внесением удобрений, которые могут ускорить разложение органического вещества и ограничить накопление углерода. Хотя общие стратегии повышения SOC включают оптимальное удобрение и включение органических мелиорантов, нерегулярные практики внесения удобрений в CFs, вероятно, привели к этим минимальным изменениям. Эти наблюдения согласуются с выводами Bhavani и др. (2017).

Следовательно, для улучшения производства культур добавление N необходимо и неизбежно. Разумное применение N гарантирует максимальную продуктивность с превосходным качеством культур (Ali и др., 2025; Boruah и др., 2023). В исследовании различные уровни удобрения оказали положительное влияние на доступный N почвы. Все CFs подвергались огромному внесению N-удобрений. Однако отражение добавленных уровней N было зарегистрировано после четырёх сезонов. Процентное увеличение варьировалось от 3,83% до 11,50%, причём максимум и минимум наблюдались в CF4 и CF10. В CF2 (7,56%) и CF8 (5,17%) было отмечено снижение содержания N. Более высокая дозировка химического азота увеличила содержание доступного N, тогда как снижение наблюдалось в почвах, получавших меньшие добавления N. Это также подтверждается Li и др. (2022). Доступный N положительно ассоциировался с SOC (r = 0,52**), SMB-C (r = 0,42**), SMB-N (r = 0,85**) и PA (r = 0,83**).

Пулы P часто изменяются при внесении различных органических и неорганических удобрений. Химическая природа почвы, возможно, подвержена влиянию этих вносимых веществ, и происходят изменения в доступности питательных веществ и их распределении (Williams и др., 2014; Liu и др., 2024). Предыдущие исследования упоминали, что долгосрочное несбалансированное удобрение изменяет общий фосфор почвы и запасы доступного P. Кроме того, пулы P (общий P, неорганический P и органический P) в основном определялись химической природой почвы. Внесение P-удобрений оказало меньшее влияние на остаточные и органические фракции P, но сильно повлияло на растворимый неорганический P (Zhang C. и др., 2023). Добавление избыточного P в CFs проявило эффект увеличения содержания доступного P. Увеличение содержания Olsen-P определяется не только химическим удобрением, но и pH почвы и органическим веществом (Battisti и др., 2022). Поскольку pH почвы главным образом определяет высвобождение связанного с минералами P, а органическое вещество снижает адсорбцию P, высвобождая органические анионы для конкуренции за участки адсорбции, и в то же время низкомолекулярные органические кислоты растворяют связанный с минералами P (Chen и др., 2022).

При интенсивном возделывании культуры легко удаляют обменный и легкодоступный K. Поскольку калий существует в динамическом равновесии в почве, он должен поддерживаться на сбалансированных уровнях (Das и др., 2022). В таких условиях необменный K вносит вклад, высвобождая калий в почвенный раствор и обменный пул. Таким образом, динамика K в почве сильно зависит от скорости внесения удобрений (Dong и др., 2022; Andrews и др., 2021). Стабильно доступный K в почве увеличивался с более высокими уровнями внесения K-удобрений.

Наиболее активным и динамичным пулом SOM является микробный углерод биомассы, и он действует как временный источник хранения питательных веществ, ответственный за высвобождение питательных веществ для растений (Khan и др., 2025). Анализ данных показал, что 60% CFs были положительно подвержены влиянию удобрения.

В отличие от SOC, SMB-C быстро реагировал на добавленные вносимые вещества, но была замечена сильная связь между SOC и SMB-C (r = 0,60**). Микробный N положительно коррелировал с содержанием SOC (r = 0,36**) и доступным N (r = 0,85**) (Рисунок 4). Почва с низким добавлением N (CF2) показывает снижение SMB-N, а в остальных CFs более высокое добавление N увеличило SMB-N, кроме CF4, CF7, CF8 и CF9. Поскольку не только N-удобрение, но и содержание SOC и доступного N также способствуют повышению SMB-N (Lasar и др., 2025). Наибольшее процентное увеличение было зарегистрировано в CF7 и CF6, и это, возможно, связано с тем, что чрезмерное внесение P-удобрений благоприятно повлияло на микробный P, поскольку они удовлетворяют потребности растений на активных стадиях роста. Не только внесение P-удобрений, но и начальное содержание доступного P в почве и содержание SOC могли способствовать более высокому SMB-P (Wang и др., 2025; Malik и др., 2013). В исследовании SMB-P положительно коррелировал с доступным P (r = 25**) (Рисунок 4).

РИСУНОК 4 Тепловая карта, показывающая коэффициенты корреляции Пирсона среди физических, химических и биологических параметров почвы в системах рисоводства. Положительные корреляции представлены красными оттенками, а отрицательные — синими. Интенсивность цвета указывает на силу взаимосвязи (|r|). Значимые корреляции при p < 0,01 и p < 0,05 подчёркивают взаимодействия между доступностью питательных веществ и микробной активностью.

Избыточное внесение N увеличило UA (Adetunji и др., 2017). Активность UA была подвержена влиянию не только добавления мочевины, но и SOC (r = 0,43*) (Adetunji и др., 2017). Добавление фосфора способствует пролиферации корней, что может повысить ферментативную активность, тогда как поставка азота дополнительно поддерживает PA, облегчая мобилизацию P. Вариация PA была зарегистрирована в течение четырёх сезонов с заметными различиями среди CFs, варьируясь от 0,09% до 12,27%. Среди CFs 70% полей показали положительное влияние в течение сезона возделывания. В настоящем исследовании почвы, получавшие низкий P, показали сниженную PA (2,19%–7,31%), тогда как почвы с высоким внесением NP показали повышенную PA. Bhavani и др. (2017) аналогично сообщили, что увеличение уровней NPK до 150% повысило PA в рисе на стадии цветения. В дополнение к содержанию SOC, тип почвы также влиял на PA (Zheng и др., 2018). Поскольку PA является надёжным индикатором потенциала минерализации P и связана с SOC, наблюдалась положительная корреляция с содержанием SOC (r = 0,50*) (Рисунок 4).

Активность DHA является надёжным индикатором микробной активности почвы, поскольку она активна только в живых клетках, в отличие от многих других ферментов. Активность DHA подвержена влиянию как органического, так и неорганического удобрения (Kumar A. и др., 2025; Parihar и др., 2025). Удобрение с дефицитом фосфора значительно снизило DHA почвы по сравнению с участками, получавшими достаточный P (Yuan и др., 2025; Velmourougane и др., 2013). На обычных полях (CFs) DHA показала вариации с процентными увеличениями от 3,79% до 7,38% и снижениями от 2,48% до 13,20%. Наибольшее увеличение наблюдалось в CF1, а наибольшее снижение — в CF3, что указывает на то, что DHA подвержена влиянию не только вносимых удобрений, но и органического вещества и содержания SOC. Это подтверждается положительной корреляцией между SOC и DHA (r = 0,41**) (Рисунок 4). Поля, получавшие низкий P, показали снижение DHA, тогда как избыточное внесение N, как правило, повышало DHA. Однако почвы, получавшие как избыточный N, так и низкий P, показали снижение DHA. Временное увеличение DHA после внесения мочевины также было зарегистрировано Filipek-Mazur и др. (2025).

Органические практики и практики INM и качество почвы

Органические практики и практики INM менее широко внедрены в исследуемом регионе, главным образом из-за таких факторов, как ограниченная осведомлённость, более высокие требования к труду и постепенный переход от обычных практик земледелия. Следовательно, только по одному полю под управлением OF и INM могло быть идентифицировано и включено в это исследование. Эти поля были выбраны для представления типичных подходов к управлению для этих систем в регионе, предоставляя первоначальные данные об их воздействии на химические и биологические свойства почвы, несмотря на ограниченное повторение.

Сравнивая три системы земледелия, органические добавления показывают положительный эффект на BD почвы (Murtaza и др., 2025). Снижение органического вещества почвы неизменно уменьшает пористость и увеличивает объёмную плотность. Следовательно, жизненно важно включать добавления органического вещества, которые могли бы способствовать агрегатообразованию, балансируя объёмную плотность почвы (Sadiq и др., 2025; Bashir и др., 2021). Внесение органического навоза значительно увеличило WHC почвы по сравнению с полем INM. Связующие агенты, высвобождаемые при разложении внесённого навоза, способствовали образованию стабильных почвенных агрегатов, которые улучшили структуру почвы, повысили пористость и обеспечили лучшее удержание воды (Sarker и др., 2022; Malik и др., 2013; Malik и др., 2014).

На полях OF и INM начальный pH почвы был зарегистрирован как 6,72 и 7,73 соответственно. К четвёртому сезону (S4) снижение pH почвы на 2,46% наблюдалось на поле OF, тогда как на поле INM заметного изменения не было отмечено. Как возрастающие, так и убывающие тенденции в pH почвы наблюдались в течение сезонов; однако общие изменения в течение четырёх сезонов возделывания риса были минимальными. Эти результаты указывают на то, что pH почвы оставался в желательном диапазоне без резких колебаний. Небольшое снижение pH свидетельствует о том, что неорганическое и органическое удобрение могут в некоторой степени помочь смягчить подкисление почвы (Tao и др., 2019; Raza и др., 2020). Между тем, добавление органического навоза также может генерировать кислотность почвы из-за разложения органического вещества. Изначально органическое вещество высвобождает катионы и анионы, что может временно повысить pH почвы. Впоследствии микробное разложение внесённого навоза до аммония дополнительно повышает pH, но превращение аммония в нитрат постепенно снижает pH с течением времени, потенциально вызывая большее подкисление при долгосрочном применении (Wang и др., 2020; Sun и др., 2023).

Органические добавления на полях OF и INM снизили уровень EC почвы. Это может быть связано с эффектом органических ионов металлов и подкисляющим эффектом в ризосферной зоне (Boukhalfa-Deraoui и др., 2015; Bhatt M. K. и др., 2019). Вариация, зарегистрированная после четырёх сезонов, составила увеличение на 0,59% и 0,14% на поле OF и INM соответственно. Более высокая минерализация C и N при внесении органического навоза привела к такой вариации. Непрерывное затопление при возделывании риса увеличило бы SOC. Добавление органических веществ в сочетании с добавлением корневой биомассы помогло бы поддержанию SOC (Yan и др., 2025; Kumari и др., 2024). Процентное увеличение SOC составило 6,25% и 5,46% на поле OF и INM соответственно. Органические добавления помогают поддерживать содержание доступного N, а также SOC (Singh Brar и др., 2015; Beura и др., 2018; Singh и др., 2018). Процентное увеличение Olsen-P было ниже в OF и INM, чем в CFs. Это может быть связано с иммобилизацией P микробами, что подтверждается регистрацией более высокого SMB-P в исследовании. SMB-P, зарегистрированный на поле OF и INM, составил 14,08 и 13,59 мг SMB-P на 100 г почвы соответственно. Аналогичные сообщения были даны Pant и др. (2024). Добавленные питательные вещества повлияли на содержание доступного K с увеличением на 7,30 и 7,01% на поле OF и INM соответственно. Богатый источник добавления FYM в дозе 12,5 т/га мог способствовать такому накоплению K в почве (Bolo и др., 2024; Dhaliwal и др., 2023).

В отличие от SOC, SMB-C быстро реагировал на добавленные вносимые вещества, но была замечена сильная связь между органическим углеродом и SMB-C (r = 0,60**). Увеличение SMB-C оказалось выше в OF, чем в INM и обычном земледелии. Полные органические добавления действуют как стабильный источник органического углерода для поддержки микробной активности в большей степени, чем INM и CF (Zheng и др., 2018; Gupta и др., 2019).

Среди трёх систем поле OF положительно отреагировало на добавленные вносимые вещества, изменив содержание SMB-N. Влияние добавленных вносимых веществ отразилось повышением содержания микробного P с 15,76 до 17,49 мг SMB-P на 100 г почвы и с 12,88 до 14,63 мг SMB-P на 100 г почвы на поле OF и INM соответственно. Обе системы различались в изменении микробного P, поскольку изменения, зарегистрированные в обеих системах, были нестабильными. Но органические удобрения играли императивную роль в увеличении биомассы по сравнению с обычным удобрением (Abebe и др., 2022).

Стабильное увеличение UA было замечено на поле OF, поскольку она тесно связана с содержанием органического вещества, а сбалансированное добавление неорганических и органических вносимых веществ в INM положительно повлияло на активность UA (Adetunji и др., 2017; Choudhary и др., 2021). PA почвы была повышена органическими добавлениями, и заметное увеличение ферментативной активности после органических добавлений могло быть связано с разложением органических мелиорантов, высвобождающим или запускающим молекулу, которая даёт сигналы почвенным организмам секретировать больше фосфатазных ферментов (Nannipieri и др., 2018). Органические добавления благоприятствуют DHA, и на неё влияло качество органического вещества, а не количество, добавленное в почву (Kumar D. и др., 2025). Поскольку и OF, и INM земледелие получали зелёные удобрения, которые, возможно, способствовали DHA в почве. Аналогичные результаты сообщили Nguyen Do Chau и др. (2024), которые обнаружили увеличение DHA при использовании зелёного удобрения по сравнению с кокосовым волокном, FYM и рисовой соломой.

Индекс качества почвы (SQI) и показатели

Монокультура риса в сочетании с несбалансированными практиками внесения удобрений оказывает отчётливое воздействие на свойства почвы. Во многих предыдущих исследованиях выбор оценочных показателей часто основывался на опыте исследователей, а не на статистических подходах, что ограничивало идентификацию наиболее репрезентативных параметров, характеризующих качество почвы. Сообщалось, что долгосрочное удобрение при монокультуре риса негативно влияет на свойства почвы (Li и др., 2021). В настоящем исследовании оценка качества почвы включала не только химические показатели, но и физические и биологические параметры, что позволило получить более полное понимание взаимосвязи между качеством почвы и урожайностью в системах монокультуры риса. На основе результатов PCA шесть показателей — PA, WHC, SMB-C, OC, DTPA-Zn и UA — были идентифицированы с высокими весовыми коэффициентами для включения в MDS для оценки выбранных систем земледелия. В соответствии с предыдущими исследованиями SOC и SMB-C считались ключевыми показателями качества почвы (Peng и др., 2020; Yu и др., 2018).

Наибольший SQI, наблюдаемый на поле OF (0,99), за которым следует INM (0,88), отражает положительное воздействие органических мелиорантов на качество почвы. Органические вносимые вещества повышают органическое вещество почвы, улучшая доступность питательных веществ, стабильность агрегатов и водоудерживающую способность. Они также способствуют стабильному образованию агрегатов, снижают объёмную плотность и увеличивают пористость, что облегчает рост корней и микробную активность. Повышенная микробная активность при органическом управлении дополнительно поддерживает круговорот питательных веществ и ферментативные процессы, способствуя биологическому здоровью почвы (Bhowmik и др., 2024; Chen и др., 2025). Кроме того, медленное высвобождение питательных веществ и улучшенное буферирование pH и влаги поддерживают качество и устойчивость почвы. Эти структурные, химические и биологические улучшения коллективно объясняют превосходный SQI на органических полях, подтверждая, что органические практики управления эффективно поддерживают и повышают качество почвы, в согласии с предыдущими исследованиями. Однако урожайность на органическом поле была ниже, чем на полях INM, возможно, потому что потребности культуры в питательных веществах не были полностью удовлетворены из-за медленного высвобождения питательных веществ из органического вещества через минерализацию (Werner и др., 2023). Несмотря на то, что поле OF показало наивысший SQI (0,99), его урожайность была ниже, чем у полей INM и обычных полей. Одна из основных причин — более медленное высвобождение питательных веществ из органических мелиорантов, таких как FYM и панчагавья, что ограничивает доступность азота, фосфора и калия на критических стадиях роста культур (Mondal и др., 2016; Kumar и др., 2023). Азот, в частности, часто является лимитирующим фактором в органических системах, поскольку темпы минерализации могут не соответствовать потребностям культур (Geisseler и др., 2021; Valenzuela, 2023). Кроме того, органические системы обычно избегают синтетических пестицидов, что может привести к более высокому давлению вредителей и болезней, дополнительно снижая урожайность (Benbrook и др., 2021). Дисбалансы питательных веществ, временная иммобилизация питательных веществ из-за микробной активности и проблемы управления водными ресурсами также могут ограничивать продуктивность (Zhang Y. и др., 2022). В целом, хотя органические практики повышают качество почвы и устойчивость в долгосрочной перспективе, краткосрочная урожайность часто отстаёт от таковой в обычных системах или системах интегрированного управления питательными веществами (Paramesh и др., 2023).

Среди обычных полей наблюдались заметные вариации SQI, причём наибольшие значения зарегистрированы для CF6 и CF3. Внесение азота было чрезмерным в большинстве CFs, кроме CF2, причём наибольшие вложения N вносились в порядке CF4 > CF9 > CF3 > CF5. Соответствующие урожайности на этих полях составили 3,20, 4,01, 4,56 и 3,39 т/га соответственно. Наблюдалась значительная положительная корреляция между SQI и урожайностью (r = 0,73*), подчёркивающая влияние качества почвы и продуктивности.

CF4, получивший сверхоптимальную дозу N (250%), показал более низкое значение SQI (0,573), а также урожайность (3,20 т/га), а CF6, получивший 125% N, зарегистрировал наивысший SQI (0,715) и урожайность (6,20 т/га), что подчёркивает нелинейную реакцию качества почвы на вносимые питательные вещества. Чрезмерное азотное удобрение может ускорить подкисление почвы и привести к вымыванию основных катионов, тем самым ухудшая химический баланс почвы и микробную активность, что, в свою очередь, снижает биологические показатели, центральные для SQI (Hui и др., 2022). Аналогично, большинство обычных полей, получавших более высокий N свыше уровня 125%, кроме CF3 и CF9, показали более низкую урожайность. Это снижение продуктивности при более высоких уровнях азота можно объяснить дисбалансом питательных веществ, подкислением почвы и снижением эффективности использования азота, вызванным чрезмерными вложениями N (Govidasamy и др., 2023; Whetton и др., 2022). Чрезмерное применение азота часто приводит к роскошному потреблению растениями, задержке созревания и полеганию, что в конечном итоге снижает убираемую урожайность (Liu и др., 2025; Wang P. и др., 2023). Сорок процентов CFs получали избыточный P, и все CFs были обеспечены избыточным K. Большинство полей, получавших избыточный фосфор (CF6, CF7, CF1 и CF10), зарегистрировали более низкие урожайности, кроме CF6. Избыточное внесение P, вероятно, вызвало дисбаланс питательных веществ и снизило эффективность использования P из-за фиксации и ингибирования поглощения микроэлементов (Zhang J. и др., 2023; Wang и др., 2024). Относительно лучшая урожайность в CF6 может быть объяснена благоприятными свойствами почвы или микробной активностью, повышающей доступность P (Li и др., 2025). Избыточное внесение калия также привело к снижению урожайности в CF4, CF7 и CF9. Это показало, что увеличение уровня NPK до сверхоптимального уровня снизило бы как урожайность, так и качество почвы. Высокие уровни K могут антагонизировать поглощение кальция и магния, приводя к нарушению ферментативной активности и эффективности фотосинтеза (Zörb и др., 2014). Более того, непрерывное внесение NPK сверх оптимального порога может снизить катионообменную способность почвы, изменить микробную активность и ускорить снижение качества почвы (Wang и др., 2024; Li и др., 2025). Эти результаты подтверждают, что чрезмерные вложения питательных веществ вместо повышения продуктивности могут снизить урожайность и ухудшить качество почвы (Hui и др., 2022; Sun и др., 2020; Pei и др., 2024; Isobe и др., 2018).

Басак и др. (2016) сообщили, что среди трех типов почв (Альфисоли, Энтисоли и Инцептисоли) органический углерод для Энтисолей, лабильный углерод для Альфисолей, а также активность ДГА (дегидрогеназы) и емкость катионного обмена для Инцептисолей были сильно скорректированы с урожайностью системы, что указывает на чувствительность этих параметров. Аналогичным образом, Ракшит и др. (2015) зарегистрировали значения SQI (индекса качества почвы) в пределах 0,59–0,63 при интегрированном управлении питательными веществами (INM) в системе рисово-пшеничного севооборота. Чуть более низкий и узкий диапазон по сравнению с 0,573–0,99 в данном исследовании может быть обусловлен различиями в свойствах почв, системах растениеводства и конкретных показателях, использованных для расчета SQI.

Bhattacharyya и др. (2019) также продемонстрировали, что включение биологических показателей, таких как ферментативная активность и микробная биомасса, существенно улучшило точность прогнозирования SQI при долгосрочном удобрении. В другом исследовании Biswas и др. (2017) и Datta и др. (2021) подчеркнули, что многомерный отбор показателей, таких как SOC, уреаза и дегидрогеназа, повысил чувствительность и надёжность моделей качества почвы. Aravindh и др. (2020) разработали индекс биологического качества, который включал микробное функциональное разнообразие и динамику ферментов, подтвердив устойчивость ферментных показателей в тропических почвах. Kumar и др. (2022) провели долгосрочную оценку в четырёх системах земледелия на основе риса (рис–пшеница, рис–нут, рис–чина, рис–пар) и двух основных почвенных отрядах (вертисоли, инцептисоли) в жарком субгумидном экорегионе Индии. Они использовали минимальный набор данных (MDS) из 24 атрибутов почвы, отобранных с помощью анализа главных компонент (PCA), и определили наиболее чувствительные показатели в порядке убывания: полевая влагоёмкость (35,4%), pH (30,5%), пористость (13,6%), потенциально минерализуемый углерод (11,8%) и доступный бор (8,7%). Их значения индекса качества почвы (SQI) были наивысшими в вертисолях (0,83) по сравнению с инцептисолями (0,73), а среди систем земледелия SQI ранжировался: рис–нут (0,86) > рис–чина (0,81) > рис–пар (0,78) > рис–пшеница (0,76). Исследование 2023 года по системам землепользования на основе деревьев применило нелинейную взвешенную оценку SQI и обнаружило дегидрогеназу и кислую фосфатазу среди наиболее отзывчивых показателей; а Shah и др. (2022) при интегрированном управлении питательными веществами в предгорьях Гималаев сообщили водоудерживающую способность, активность дегидрогеназы и общее количество бактерий как основные вклады в улучшение SQI. Вместе эти исследования подтверждают, что сочетание химических (OC, Zn, WHC) и биологических (SMB-C, фосфатаза, уреаза) показателей и использование надёжного отбора показателей (PCA/MDS) и оценочных функций (нелинейных) повышает надёжность оценки качества почвы, поддерживая настоящие выводы. В совокупности эти исследования демонстрируют, что химические и биологические свойства, такие как PA, WHC, SMB-C, SOC, Zn и UA, являются высокочувствительными и оказывают значительное влияние на качество почвы.

Исследование демонстрирует, что практики управления почвой при CF, OF и INM влияют на качество почвы и продуктивность культур. Поля OF и INM показали более высокие индексы качества почвы (0,99 и 0,88 соответственно) по сравнению с обычным земледелием, которое зарегистрировало более низкие значения. Чрезмерное внесение N, P и K сверх оптимальных уровней снизило как качество почвы, так и урожайность, как наблюдалось на полях, получавших сверхоптимальные дозы. Оценка физических, химических и биологических свойств почвы с использованием метода WAI эффективно отразила взаимосвязь между качеством почвы и её функционированием. Эти результаты подчёркивают, что принятие оптимальных доз удобрений в сочетании с органическими мелиорантами может повысить качество почвы и поддержать продуктивность в системах возделывания риса.

Theresa K, Vijayakumar S, Muthukrishnan R and Raja V (2026) Soil quality index assessment for conventional, organic and INM based rice cropping systems using key indicators as influenced by imbalanced fertilization. Front. Environ. Sci. 13:1698081. doi: 10.3389/fenvs.2025.1698081

Перевод статьи «Soil quality index assessment for conventional, organic and INM based rice cropping systems using key indicators as influenced by imbalanced fertilization.» авторов Theresa K, Vijayakumar S, Muthukrishnan R and Raja V, оригинал доступен по ссылке. Лицензия: CC BY. Изменения: переведено на русский язык