来源： 土地生态课题组（2025年9月17日）
本文发表于国际期刊Geoderma，2025年461卷，第一作者及通讯作者为美国俄亥俄州立大学（The Ohio State University）的Xucheng Hu。
本文指出，土壤健康评价有助于可视化不同农业生态系统土地利用和管理实践下的土壤健康状况。然而，使用不同的土壤健康平台进行土壤健康量化可能会导致不同的结果。本研究通过两个常用的土壤健康框架，即土壤管理评估框架（SMAF）和综合土壤健康评估（CASH），量化了与不同土地管理策略相关的十一处地点的土壤健康，包括落叶林（DF）和常绿林（EF）、包括集成牛肉放牧场（BP）和干草收获放牧场（DP）在内的管理牧场，以及七块采用多种管理实践的农田。结果表明，管理过的牧场在这两个框架中的整体土壤健康得分最好（BP在SMAF中为0.92，CASH为81；DP在SMAF中为0.90，CASH为79）。在所有农田中，一个获得认证的有机管理地点表现出最佳的土壤健康（在SMAF和CASH中的得分为0.88和75），主要是由于土壤有机碳（SOC）的积累。包含在SMAF和CASH中的大多数土壤健康指标对当前的土地利用和管理实践差异敏感。然而，活性碳（来自CASH）的结果对土地利用不敏感，研究结果表明β-葡萄糖苷酶活性（来自SMAF）仅与土壤pH相关。这两个框架生成的整体土壤健康得分显著相关（r=0.58），而这两个框架的结果主要受土壤生物指标的驱动（SMAF和CASH均为r=0.87）。整体土壤健康得分表明，CASH对土地利用和管理实践比SMAF更敏感，因为在耕作土地不同的土地利用和管理实践中，整体土壤健康得分差异更大。由于它们较低的土壤pH（DF=5.41，EF=4.22），森林土壤作为耕地土壤健康基准的潜在使用并不可行，这可能支持与管理农生态系统不同的土壤生物地球化学过程。相比之下，本研究的结果表明，管理过的牧场（BP和DP）是评估该地区农田土壤健康的一个更有前景的基准。
本研究在美国俄亥俄州伍斯特的俄亥俄州立大学格雷斯·德雷克农业实验站进行。为土壤健康评估选择了11个具有三种不同土地利用方式的田地，这些田地因其土壤成因特性和地形位置的相似性（坡度1-5%）而被选中。2024年4月在作物种植前从十一处地点收集了土壤样本。研究通过SMAF和CASH来量化土壤健康状况。统计分析通过RStudio进行。进行了单因素方差分析（ANOVA），以比较不同田地之间的土壤健康指标、指标分数和整体土壤健康分数。使用Tukey’s Honest Significant Difference (HSD)检验进行成对比较，以确定当ANOVA提供显著结果时，田地之间的具体差异。为了进一步探索土壤健康指标之间的关系，在R中使用corrplot包进行Pearson相关分析。
（图片来自原文）
研究结果表明，SMAF土壤健康指标之间存在显著差异。在所有地点中，DP在十个土壤健康指标中有八个指标的数值较高，其次是BP（7/10）；DF、CD、CC（6/10）；WT、IO（5/10）；EF、CD、UCD（3/10）；AL（2/10）。在SMAF中，十个指标分数中有六个（pH、Mehlich 3-P、Mehlich 3-K、SOC、MBC、BG）在各田地之间显示出统计差异，其次是BP、DP（6/6），DF、CD、OR、IO、CC（5/6）；UCD、WT、AL（4/6）；EF（3/6）。
（图表来自原文）
CASH的结果表明，除了AC和Mg之外，所有其他土壤健康指标在土地使用和管理实践中表现出统计学上显著的差异。在所有地点中，DF和CC位置在十五个土壤健康指标中的七个指标值表现更高，其次是EF、DP、UCD、OR（6/15）；CD（5/15）；BP、WT、IO、AL（4/15）。在CASH中，11个指标分数中有9个（PR1、PR2、AWC、WAS、SOM、Prot、Resp、pH、微量元素）在各个田地间显示出统计差异。
（图表来自原文）
不同土地利用管理之间的物理土壤健康评分没有显著差异。然而，SMAF土壤化学健康评分存在显著差异。EF地点的土壤化学健康评分最低（0.77），其次是AL（0.88）、OR（0.94）和DF（0.94）；其余场地的土壤化学健康评分类似。SMAF生物评分也观察到了显著差异。UCD地点的土壤生物健康评分最低（0.42），其次是WT（0.58），而其余地点的生物土壤健康评分基本相同。SMAF总体土壤健康评分也存在显著差异。EF、UCD和WT地点的总体土壤健康评分最低，而其余地点的土壤健康评分相似或更好。
CASH物理土壤健康分数表明，两个森林地点（DF，71；EF，81）、牛牧场地点（BP，77）、认证有机作物地点（OR，77）和多年生苜蓿地点（AL，72）的物理土壤健康状况最佳。CASH化学土壤健康分数表明，两个森林地点（DF，76；EF，57）和多年生牧场地点（AL，80）具有最低的土壤化学健康，而其他所有地点的化学健康分数相似。CASH生物土壤健康分数表明，落叶林（DF，69）、乳牛牧场（DP，57）和牛牧场（BP，56）的土壤健康分数最高。CASH总体土壤健康分数则表明，落叶林（DF，78）、乳牛和牛牧场（DP，79；BP，81）以及认证有机地点（OR，75）的总体土壤健康状况最佳。
SMAF和CASH框架生成的生物指标得分一般较为一致，显示出各地点之间中等到强的相关性（即SOC、MBC、PMN、SOM、Prot、Resp和AC）。同样，两个框架之间的物理指标也观察到显著的相关性（即Bd、PR1、PR2、WAS和AGG）。两个框架之间的不同土壤营养测试显示出Mehlich 3-P与Modified Morgan-P之间存在显著相关性（r=0.79），而Mehlich 3-K与Modified Morgan-K之间的相关性相对较弱（r=0.42）。
（图片来自原文）
CASH与SMAF之间的整体土壤健康评分呈中等相关性（r=0.58）。SMAF生物评分与SMAF整体土壤健康评分之间观察到更强的相关性（r=0.87）；CASH生物评分与CASH整体土壤健康评分之间也观察到类似的现象（r=0.87）。化学评分在SMAF与CASH之间也存在强相关性（r=0.79）。此外，SMAF与CASH之间的生物评分呈中等相关性（r=0.48），而两个框架之间的物理评分则显著但相关性较差（r=0.35）。
（图片来自原文）
本文通过使用SMAF和CASH两种框架评估具体地点的土壤健康情况，强调了土壤生物指标在评估土壤健康中的重要性，并表明管理牧场和有机管理地块是提高土壤健康的有效策略。此外，研究结果表明，CASH框架比SMAF框架对土地利用和管理实践的变化更为敏感，这为未来土壤健康评估框架的选择和改进提供了参考。
来源： 土地生态课题组（2025年9月17日）
本文指出，土壤健康评价有助于可视化不同农业生态系统土地利用和管理实践下的土壤健康状况。然而，使用不同的土壤健康平台进行土壤健康量化可能会导致不同的结果。本研究通过两个常用的土壤健康框架，即土壤管理评估框架（SMAF）和综合土壤健康评估（CASH），量化了与不同土地管理策略相关的十一处地点的土壤健康，包括落叶林（DF）和常绿林（EF）、包括集成牛肉放牧场（BP）和干草收获放牧场（DP）在内的管理牧场，以及七块采用多种管理实践的农田。结果表明，管理过的牧场在这两个框架中的整体土壤健康得分最好（BP在SMAF中为0.92，CASH为81；DP在SMAF中为0.90，CASH为79）。在所有农田中，一个获得认证的有机管理地点表现出最佳的土壤健康（在SMAF和CASH中的得分为0.88和75），主要是由于土壤有机碳（SOC）的积累。包含在SMAF和CASH中的大多数土壤健康指标对当前的土地利用和管理实践差异敏感。然而，活性碳（来自CASH）的结果对土地利用不敏感，研究结果表明β-葡萄糖苷酶活性（来自SMAF）仅与土壤pH相关。这两个框架生成的整体土壤健康得分显著相关（r=0.58），而这两个框架的结果主要受土壤生物指标的驱动（SMAF和CASH均为r=0.87）。整体土壤健康得分表明，CASH对土地利用和管理实践比SMAF更敏感，因为在耕作土地不同的土地利用和管理实践中，整体土壤健康得分差异更大。由于它们较低的土壤pH（DF=5.41，EF=4.22），森林土壤作为耕地土壤健康基准的潜在使用并不可行，这可能支持与管理农生态系统不同的土壤生物地球化学过程。相比之下，本研究的结果表明，管理过的牧场（BP和DP）是评估该地区农田土壤健康的一个更有前景的基准。
本研究在美国俄亥俄州伍斯特的俄亥俄州立大学格雷斯·德雷克农业实验站进行。为土壤健康评估选择了11个具有三种不同土地利用方式的田地，这些田地因其土壤成因特性和地形位置的相似性（坡度1-5%）而被选中。2024年4月在作物种植前从十一处地点收集了土壤样本。研究通过SMAF和CASH来量化土壤健康状况。统计分析通过RStudio进行。进行了单因素方差分析（ANOVA），以比较不同田地之间的土壤健康指标、指标分数和整体土壤健康分数。使用Tukey’s Honest Significant Difference (HSD)检验进行成对比较，以确定当ANOVA提供显著结果时，田地之间的具体差异。为了进一步探索土壤健康指标之间的关系，在R中使用corrplot包进行Pearson相关分析。
研究结果表明，SMAF土壤健康指标之间存在显著差异。在所有地点中，DP在十个土壤健康指标中有八个指标的数值较高，其次是BP（7/10）；DF、CD、CC（6/10）；WT、IO（5/10）；EF、CD、UCD（3/10）；AL（2/10）。在SMAF中，十个指标分数中有六个（pH、Mehlich 3-P、Mehlich 3-K、SOC、MBC、BG）在各田地之间显示出统计差异，其次是BP、DP（6/6），DF、CD、OR、IO、CC（5/6）；UCD、WT、AL（4/6）；EF（3/6）。
CASH的结果表明，除了AC和Mg之外，所有其他土壤健康指标在土地使用和管理实践中表现出统计学上显著的差异。在所有地点中，DF和CC位置在十五个土壤健康指标中的七个指标值表现更高，其次是EF、DP、UCD、OR（6/15）；CD（5/15）；BP、WT、IO、AL（4/15）。在CASH中，11个指标分数中有9个（PR1、PR2、AWC、WAS、SOM、Prot、Resp、pH、微量元素）在各个田地间显示出统计差异。
不同土地利用管理之间的物理土壤健康评分没有显著差异。然而，SMAF土壤化学健康评分存在显著差异。EF地点的土壤化学健康评分最低（0.77），其次是AL（0.88）、OR（0.94）和DF（0.94）；其余场地的土壤化学健康评分类似。SMAF生物评分也观察到了显著差异。UCD地点的土壤生物健康评分最低（0.42），其次是WT（0.58），而其余地点的生物土壤健康评分基本相同。SMAF总体土壤健康评分也存在显著差异。EF、UCD和WT地点的总体土壤健康评分最低，而其余地点的土壤健康评分相似或更好。
CASH物理土壤健康分数表明，两个森林地点（DF，71；EF，81）、牛牧场地点（BP，77）、认证有机作物地点（OR，77）和多年生苜蓿地点（AL，72）的物理土壤健康状况最佳。CASH化学土壤健康分数表明，两个森林地点（DF，76；EF，57）和多年生牧场地点（AL，80）具有最低的土壤化学健康，而其他所有地点的化学健康分数相似。CASH生物土壤健康分数表明，落叶林（DF，69）、乳牛牧场（DP，57）和牛牧场（BP，56）的土壤健康分数最高。CASH总体土壤健康分数则表明，落叶林（DF，78）、乳牛和牛牧场（DP，79；BP，81）以及认证有机地点（OR，75）的总体土壤健康状况最佳。
SMAF和CASH框架生成的生物指标得分一般较为一致，显示出各地点之间中等到强的相关性（即SOC、MBC、PMN、SOM、Prot、Resp和AC）。同样，两个框架之间的物理指标也观察到显著的相关性（即Bd、PR1、PR2、WAS和AGG）。两个框架之间的不同土壤营养测试显示出Mehlich 3-P与Modified Morgan-P之间存在显著相关性（r=0.79），而Mehlich 3-K与Modified Morgan-K之间的相关性相对较弱（r=0.42）。
CASH与SMAF之间的整体土壤健康评分呈中等相关性（r=0.58）。SMAF生物评分与SMAF整体土壤健康评分之间观察到更强的相关性（r=0.87）；CASH生物评分与CASH整体土壤健康评分之间也观察到类似的现象（r=0.87）。化学评分在SMAF与CASH之间也存在强相关性（r=0.79）。此外，SMAF与CASH之间的生物评分呈中等相关性（r=0.48），而两个框架之间的物理评分则显著但相关性较差（r=0.35）。
本文通过使用SMAF和CASH两种框架评估具体地点的土壤健康情况，强调了土壤生物指标在评估土壤健康中的重要性，并表明管理牧场和有机管理地块是提高土壤健康的有效策略。此外，研究结果表明，CASH框架比SMAF框架对土地利用和管理实践的变化更为敏感，这为未来土壤健康评估框架的选择和改进提供了参考。
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