初始物料组成对堆肥理化、生物和光谱学性质的影响

在中国,厌氧发酵的渣滓——沼渣的主要处理方式是作为有机肥直接施用于土壤,此方式对土壤存在不利影响,本研究采用畜禽粪便与沼渣混和堆肥的方式处理沼渣,可避免传统沼渣处理方式的缺陷,改善土壤质量。初始原料组成对堆肥过程有显著影响。为揭示初始物料组成对堆肥理化、生物和光谱学性质的影响,进行了15组不同物料配比的沼渣、猪粪和鸡粪混合堆肥试验。对堆肥理化和生物指标进行了测定,并采用紫外-可见光谱（UV-Vis）、同步和三维荧光光谱（3D-EEM）结合区域体积积分（FRI）和平行因子分析（PARAFAC）识别特征光谱参数,表征堆肥光谱学特性,采用典型对应分析（CCA）分别建立堆肥理化生物学性质和光谱学性质与初始物料组成的关系。结果显示：堆肥理化、生物学性质和光谱学性质都与初始物料组成有较高相关性,前4个排序轴分别合并解释了83.9%和97.5%的样本总变异。影响堆肥理化、生物学性质和光谱学性质的环境因子排序分别为：猪粪量＞鸡粪量＞沼渣量和沼渣量＞猪粪量＞鸡粪量。富碳原料有利于堆肥腐熟,高比例富氮原料不会导致堆肥氨氮累积。在沼渣混合物料堆肥中,低比例的沼渣有利于腐殖质形成。对沼渣与畜禽粪便混合堆肥发酵效果的评价应综合考虑理化、生物学指标和光谱学参数。     

抗酸化微生物复合菌系对餐厨垃圾堆肥腐殖质组分光谱学性质的影响

抗酸化微生物复合菌系（AAMC）通过多种耐酸、嗜酸微生物的协同作用,在克服由于酸化抑制导致的餐厨垃圾堆肥发酵崩溃问题方面效果显著,接种AAMC可明显加速有机物质降解。然而生物堆肥存在有机物彻底降解和碳重新固定（形成稳定的腐殖质类物质）两种途径,有机质降解与腐殖质形成具有互动关系,为腐殖质形成提供原材料。为探究接种AAMC对餐厨垃圾堆肥腐殖质品质的影响,采用树脂柱法进行腐殖质分组,分别研究接种AAMC对富里酸、亲水性组分和胡敏酸3个组分分子结构复杂度和稳定性的影响。设接种组（AAMC）、加碱组（MgO和K₂HPO₄）和自然堆肥组3个处理,采用三维荧光技术（EEM）结合两种定量表征方法区域体积积分（FRI）和平行因子分析（PARAFAC）,实现对富里酸、亲水性组分和胡敏酸3个组分光谱学性质定量表征的准确性和完整性。FRI结果显示,堆肥结束后3个腐殖质组分中表征简单分子结构组分例如羧基或蛋白源结构区域的P_{i, n}值均降低,接种组降低幅度显著大于对照组,降低幅度大小排序为：接种组＞加碱组＞对照组。表征高芳香度和缩聚程度的胡敏酸类物质区域的P_{i, n}值均上升,且接种组上升幅度显著高于其他两处理,上升幅度排序也为：接种组＞加碱组＞对照组。PARAFAC结果显示,富里酸和胡敏酸组分又可分成短波长胡敏酸、长波长胡敏酸和色氨酸或类蛋白类物质3个组分,亲水性组分又可分为短波长胡敏酸、色氨酸和酪氨酸3个组分。堆肥结束后,表征短波胡敏酸和长波胡敏酸组分的F_max升高,而表征色氨酸等类蛋白类物质组分的F_max降低,升高或降低的幅度接种组最高,显著高于加碱组和对照组。综上结果说明接种AAMC可明显促进腐殖质组分子结构复杂化、稳定化,提高腐殖质组分高芳香度和缩聚程度,改善餐厨垃圾堆肥腐殖质品质,利于施用堆肥土壤保水保肥。这可能与AAMC具有高的小分子有机酸降解、转化能力,可规避酸累积对堆肥微生物活性的抑制导致的堆肥腐殖化效率低的问题密切相关。添加化学缓冲剂也能一定程度促进腐殖质组分稳定化、结构复杂化和提高堆肥腐殖化程度。这可能与堆料pH的改善,使得小分子有机酸可被持续降解和转化,有利于堆肥腐殖化进程有关。     

PARAFAC解析北方典型蔬菜大棚土壤DOM三维荧光光谱

DOM是土壤中一种活跃的组分,研究其组成、分布和腐殖化特点对揭示土壤地球化学环境行为特征具有重要意义。蔬菜大棚作为一种特殊的土地利用类型,受人类活动影响较为强烈,长期人类活动的作用会影响其土壤中DOM构成和土壤腐殖化过程的空间分布。但关于蔬菜大棚土壤DOM特征的研究鲜见报道。基于此,利用三维荧光图谱技术,结合PARAFAC模型,解析具有长期种植年限的北方典型蔬菜种植基地土壤DOM的特征。结果显示,蔬菜大棚土壤DOM主要由类富里酸(C1)、类胡敏酸(C2)和类蛋白 (C3)物质组成,以C1组分为主。空间分布特征显示：在垂直方向上,随着剖面深度的增加,C1和C2组分都明显减少,而C3组分先增后减,DOM的腐殖化程度从0～20到30～40 cm明显降低,到40～50 cm又有所增加;在水平方向上,C2组分的含量在每层的空间变异均较大,C1组分在每层的空间变化均较小,C3组分介于上述二者之间,土壤的腐殖化指数在每层的空间变异均较大。上述结果表明,蔬菜大棚土壤的腐殖化进程在表层较快,此外,腐殖化进程具有较大的空间变异特性。本研究的意义在于：(1)通过三维荧光光谱揭示了了北方蔬菜大棚土壤DOM的组成及其空间异质性特点;(2)将PARAFAC模型用于土壤DOM的分析中,并成功对其DOM的组分特征进行定量表征,对土壤DOM的研究提供了新的思路。