自课题启动以来，本课题聚焦黑土地农用土壤有机质转化与土壤结构演变的关键调控机理，围绕此核心科学问题，在理论创新与机制解析方面取得了系列重要进展，已发表相关论文15篇，其中SCI论文12篇，授权发明专利1项，获批地方标准3项。

在土壤有机质演变规律与培肥机制方面，通过对典型集约化种植黑土区土壤有机质含量与组成的动态监测，深入研究了土壤质量退化过程中有机质的转化与演变路径。同时，对比研究了保护性利用措施下秸秆等有机物料还田对土壤有机质积累的效率、组成及动态变化，初步揭示了其关键过程与核心机制。研究明确，在无外源有机培肥的条件下，黑土退化过程中土壤核心有机组分胡敏酸趋于降低；而有机肥（尤其是粪肥，其效果显著优于单纯秸秆还田）的施用能有效改善此退化趋势（表1）。进一步发现，土壤酸化是黑土退化的重要特征，不同有机物料的施用均能有效阻控酸化进程，其中鸡粪效果最为突出，可使土壤pH值提高0.32个单位，水解性酸降低0.79 cmol/kg（图1）。此效应主要归因于有机物料转化为有机质后，增加了土壤胶体数量及阳离子吸附位点，进而提高了土壤阳离子交换量与盐基饱和度，有效缓冲了土壤酸化。这些发现为构建提升黑土有机质含量和改良土壤质量的综合技术模式提供了理论支撑。

表1 不同处理黑土土壤胡敏素的动态变化（g·kg^-1）

图1 不同处理土壤pH及盐基总量

注：JF：鸡粪，JG：玉米秸秆，JZ：菌渣，SY：树叶，CK：对照。

在土壤结构演变特征与调控机理方面，系统分析了黑土耕层孔隙结构的动态演变。研究表明，耕作方式对土壤孔隙结构具有显著影响：扰动较少的耕作条件下，土壤孔隙逐渐减少，土壤形成的大孔隙多为动植物生长发育所形成。而扰动较多的耕作方式则会增加土壤中的总孔度和大孔隙，少有粗大孔隙，尤其在秋翻或春耕后更为明显（图2）。深入探究了耕作对土壤团聚体（大团聚体与微团聚体）内部孔隙结构的影响差异（图3），识别了不同粒径团聚体内起主导作用的孔径范围及其对团聚体稳定性和有机碳固持的潜在影响，为通过优化耕作措施改善土壤结构、增强碳汇功能奠定了基础，但其最优比例关系尚待进一步量化研究。

图2 不同耕作方式土壤孔隙度分布情况

图3 土壤团聚体间孔隙结构三维影像

在多因素协同调控方面，为精准指导黑土地有机质提升-土壤结构改善-水热养分协同调控，课题组致力于开发和应用先进的模拟与预测模型。已成功采用APSIM模型结合人工神经网络（ANN）智能算法，对有机物料还田条件下的土壤水、热、养分运移及耦合效应进行了模拟与敏感性分析，获得了不同条件下有机物料与土壤属性间的高精度拟合关系（训练、校正及测试数据集R值均达0.89左右），验证了模型的良好预测能力（图4）。此外，还创新性地构建了基于人工腐殖质介导的土壤有机质-结构-水热养分响应模拟及优化模型，应用BP神经网络在黑钙土、黑土及白浆土等多种土壤上进行了测试，均显示出极高的预测精度（R² > 0.98，MAE值较低）（图5）。这些模型的构建与应用，为制定基于数据驱动的黑土地力提升与水肥高效利用优化方案提供了有力的技术决策支持。

图4 神经网络预测数据与目标数据回归图（a.训练集、b.验证集和c.测试集）

图5 黑钙土（a、b）、黑土（c、d）及白浆土（e、f）训练集、测试集中模拟值与真实值拟合情况图