Analysis on the heterogeneity of forest soil nutrients in Guangdong Province of southern China
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摘要:目的 分析不同环境因子对森林土壤养分的影响，探讨造成森林土壤养分异质性的原因，为森林经营和森林立地质量评价提供依据。方法 基于广东省全国森林资源清查土壤调查数据，以有机质（OM）、碱解氮（AN）、有效磷（AP）和速效钾（AK）为因变量，以地理因子、地形因子、土壤因子和林分因子四大类20个变量（10个定性因子，10个定量因子）为自变量，基于一般线性模型，采用向后剔除法筛选主效应因子，引入定性和定量因子交互，分析森林土壤养分的影响因子及影响程度。定量因子进行多元线性回归分析，定性因子通过多重比较分析水平间的差异。结果 （1）对土壤养分影响较大的环境因子包括3个地理因子（经度、纬度和流域）、3个地形因子（海拔、坡位和坡度级）、4个林分因子（林下植被盖度、平均胸径、平均年龄、优势树种）。（2）影响因子对不同土壤养分的解释程度不一。AN的解释程度较高，均在0.30以上；OM和AK的解释程度在0.25以上；AP的解释程度较低，在0.20以上。交互作用显著提高了土壤养分的解释程度，平均增加0.141。其中AN提高到接近0.50，OM和AK分别超过0.45和0.40，最低的AP超过0.30。（3）通过多重比较分析，优势树种、流域、坡位不同土壤养分的不同水平间存在显著性差异。结论 影响广东省森林土壤异质性的因素包括地理因子、地形因子和林分因子。不同土壤养分的影响因子并不完全相同，纬度、流域、海拔、坡位、成土母岩、平均胸径、平均年龄和优势树种8个因子对大多数土壤养分因子有影响。土壤养分中，OM和AN的解释程度较高，AP和AK的解释程度较低。交互作用显著提高了影响因子对土壤养分的解释程度。本研究提出的含定性因子的主效应筛选方法和引入一阶定性因子和定量因子交互，可以显著提高土壤养分的解释程度，对类似问题的解决有参考价值。Abstract:Objective The influence of different factors on forest soil nutrients was analyzed to explore the causes of forest soil nutrient diversity and support forest management and site quality evaluation.Method Based on the soil data of forest inventory in Guangdong Province of southern China, organic matter (OM), alkali-hydro-nitrogen (AN), available phosphorus (AP) and available potassium (AK) were taken as dependent variables, and 20 variables (10 qualitative factors and 10 quantitative factors) were taken as independent variables in four categories, namely geographical factor, topographic factor, soil factor and stand factor. The main effector was selected based on the general linear model and backward elimination method. The influencing factors and degree of forest soil nutrient were analyzed by the interaction of qualitative and quantitative factors. The difference was analyzed by multiple linear regression analysis of quantitative factors and multiple comparative analysis of qualitative factors.Result (1) The soil nutrients were mainly affected by three geographical factors (longitude, latitude and watershed), three topographic factors (altitude, slope position and slope grade), and four stand factors (vegetation coverage under forest, mean DBH, mean age and dominant tree species). And the factors on different soil nutrients were various. (2) The influencing factors had different degrees of interpretation for different soil nutrients. The interpretation degree of AN was more than 0.30, the interpretation degree of OM and AK was more than 0.25, and the interpretation degree of AN was more than 0.20. Interaction prominently enhanced the interpretation of soil nutrients, with an average increase of 0.141. AN, OM and AK were up to about 0.50, 0.45 and 0.40, respectively, AP was more than 0.30. (3) Through multiple comparative analysis, there were significant differences in soil nutrients among dominant tree species, watershed and slope position.Conclusion The factors affecting forest soil heterogeneity in Guangdong Province include geographical factors, topographic factors and stand factors. The influencing factors of different soil nutrients are not exactly the same. Latitude, watershed, altitude, slope position, parent rock, mean DBH, mean age and dominant tree species have influences on most soil nutrient factors. For different soil nutrients, OM and AN have a higher degree of interpretation, while AP and AK have a lower degree of interpretation. Interaction significantly improves the degree of interpretation of soil nutrients. In this study, the main effect screening method with qualitative factors is proposed and the interaction between first-order qualitative factors and quantitative factors is introduced, so that it can highly increase the interpretation of soil nutrients.
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活性碳纤维作为一种新型吸附材料，以比表面积高、吸附容量大、吸附脱附速率快、耐热耐酸碱等优点，被广泛应用于环境净化、催化剂载体、储能材料等领域[1-2]。活性碳纤维的孔隙结构是影响各项性能的关键因素。在活化过程中，碳基体与活化剂之间的反应导致大量孔隙的生成，而不仅仅是纤维表面的烧失，这表明活化反应具有选择性。作为活化前驱体，炭化过程的产物碳纤维由乱层石墨多晶结构组成[3]，其微观晶体结构对活化孔结构形成具有重要的影响。在活化过程中，活化剂优先侵蚀碳纤维的无定形区、晶胞缺陷处、晶界处和初始孔隙处，而后进入有序化较高的微晶区域。上述位置的碳基体以不同的速率与活化剂反应，从而形成孔洞，随着活化继续进行，孔结构进一步变深、扩宽[4-5]。
近年，为缓解石化资源危机，利用林业生物质资源制备活性碳纤维受到了广泛关注。其中，基于木材液化物制备的活性碳纤维具有丰富的孔隙结构[6-7]，且在污染物净化[8-10]、抗菌性能[11-14]、电化学特性[15-17]等方面表现出优良的性能。目前，针对木材液化物纤维在炭化、活化过程中微晶结构的变化已进行了一系列研究。马晓军等[18]研究表明：800 ~ 1 000 ℃炭化温度下，木材液化物原丝形成大量多苯稠环结构，碳网重组并进行有序化生长，石墨化程度显著提高。赵广杰[19]指出：木材苯酚液化物原丝分子网状交联结构在300 ~ 600 ℃炭化过程中被破坏并发生重排，进而形成初步的碳网结构；700 ℃以上，碳网继续生长，聚合度逐渐提高。Liu等[20]指出：较高的活化温度或较长的活化时间会导致木材液化物活性碳纤维乱层石墨结构的破坏，使其结晶化程度降低。Li等[21]研究了CO2活化过程中木材液化物活性碳纤维的微晶结构随着活化温度升高的变化规律，由微晶尺寸数据推断600 ℃之前微晶结构正在经历芳环结构向多层石墨堆叠结构的转变，而600 ℃以后，石墨网有序化程度逐步提高，乱层石墨晶体结构逐渐稳定，晶胞尺寸逐渐增大。Liu等[22]比较了利用木材液化物原丝和碳纤维分别制备的活性碳纤维微晶结构的区别，得出：前者具有更大的晶体尺寸和更致密的乱层石墨结构，而后者微孔数量较多，微孔孔径较大。Ma等[23]通过添加木炭制备中孔木材液化物活性碳纤维，微晶结构研究表明：木炭的添加打断了活性碳纤维的碳平面，限制了乱层石墨片层的生长和排列，进而影响了乱层石墨片层的发育和有序堆积，导致了中孔结构的增加。Liu等[24]研究指出：木材液化物活性碳纤维中孔结构源于纤维缺陷的扩大，中孔结构的形成加剧了乱层石墨微晶结构的瓦解。以上研究充分证实了不同炭化与活化过程中纤维微晶结构变化与孔结构形成的相关性，然而尚未详细阐明微晶结构演变对孔结构形成的作用及影响规律。
为进一步揭示木材液化物活性碳纤维孔结构形成机制，本研究通过控制炭化温度获得具有不同微晶结构的杉木液化物碳纤维，并以水蒸气作为活化剂在800 ℃下进行活化，采用元素分析仪、X射线衍射仪和氮气吸附仪分别考察了随着活化时间延长，杉木液化物活性碳纤维元素组成、微晶结构和孔结构的变化，探讨了微晶结构演变和孔结构形成两者之间的作用机制及影响规律。
1. 材料与方法
1.1 材 料
将杉木（Cunninghamia lanceolata）木粉粉碎至20 ~ 80目，并在（105 ± 5） ℃下干燥24 h。苯酚（分析纯）为北京笃信精细制剂厂生产。磷酸（分析纯），质量分数37%，北京化工厂生产。六次甲基四胺（分析纯）为西陇化工股份有限公司生产。甲醛（分析纯），质量分数37%，广东光华科技股份有限公司生产。盐酸（分析纯），质量分数37%，北京化工厂生产。
1.2 研究方法
1.2.1 杉木苯酚液化物的制备
将20 g杉木木粉与苯酚按质量比1∶6混合加入三口烧瓶中，并加入苯酚质量8%的磷酸作为催化剂进行杉木木粉液化工艺。开启冷凝器，在1 053 r/min的搅拌速率下，液化混合物以5 ℃/min的升温速率在油浴中加热至160 ℃并保温2.5 h。而后撤去油浴，待三口烧瓶冷却至室温，撤去冷凝器，将液化产物通过50 mL砂芯漏斗（直径为8 cm，G3型，孔径为15 ~ 40 μm），抽真空过滤制得杉木苯酚液化物。
1.2.2 纺丝与固化
将10 g杉木苯酚液化物和0.5 g六次甲基四胺混合加入纺丝管，开启搅拌器，以5 ℃/min的升温速率在空气中加热至（175 ± 2） ℃，并保温20 min合成纺丝液，而后在120 ~ 130 ℃进行纺丝制备初始纤维。将得到的初始纤维浸入含有7.4 mL甲醛、6 mL盐酸和1.4 mL蒸馏水的酸溶液中，以0.25 ℃/min的升温速率加热至90 ℃，保温2 h进行固化工艺。待固化结束后取出纤维，经蒸馏水洗涤后放入（85 ± 2） ℃烘箱干燥2 h，得到原丝。
1.2.3 炭化过程
将约5 g的原丝以2 ℃/min的升温速率在N2保护下分别加热至设定的炭化温度（500、700、900 ℃）并保温1 h。之后以4 ℃/min的速率将温度调整至800 ℃，结束炭化过程。待炭化产物冷却至室温，取出炭化产物得到杉木苯酚液化物碳纤维（liquefied wood carbon fibers，LWCFs）。LWCFs-500、LWCFs-700和LWCFs-900分别代表炭化温度为500、700、900 ℃的LWCFs。
1.2.4 活化过程
将约5 g的前驱体纤维以2 ℃/min的升温速率在N2保护下分别加热至设定的炭化温度（500、700、900 ℃）并保温1 h。之后以4 ℃/min的速率将温度调整至800 ℃，此时开启水蒸气（流量为6.69 g/min），活化20、40 min制备活性碳纤维。待活化产物冷却至室温，取出活化产物得到杉木苯酚液化物活性碳纤维（activated liquefied wood carbon fibers，ALWCFs）。ALWCFs-500-20代表炭化温度为500 ℃，活化时间为20 min的ALWCFs，其他样品名称含义与之相同。
1.2.5 元素分析检测
采用美国公司（Thermo）生产的A FLASH EA1112型元素分析仪对所有样品的碳、氢、氮元素质量分数进行测试。测试条件为：以He为载气，碳、氢、氮元素分解温度为950 ℃。氧元素质量分数计算公式如下：
WO=(1−WC−WH−WN)×100% 式中：WC、WH、WN分别表示碳、氢、氮元素的质量分数。
1.2.6 X射线衍射仪检测
采用日本公司（SHIMAZU）生产的XRD-6000型X射线衍射仪采集样品的X射线衍射图谱。具体操作如下：将约0.5 g的干燥样品在研钵中研磨15 min，放入样品台中压实后开始检测。铜靶辐射（辐射管额定电压为40 kV，额定电流为30 mA，波长为0.154 nm），扫描频率为2 (°)/min，2θ角扫描区间值为15° ~ 60°，测量步长为0.2°。
样品的石墨层间距（d002）、石墨层堆叠厚度（Lc002）由（002）衍射面求得，石墨网横向尺寸（La110）由（110）衍射面求得，依据Scherrer公式[25]计算。
d002=λ/(2sinθ002) Lc002=0.94λ/(βcosθ002) La110=1.84λ/(βcosθ110) 式中：λ表示入射X射线的波长，取0.154 nm；β表示该晶面衍射峰的半峰宽；θ为该衍射峰所对应的衍射角。
1.2.7 孔结构检测
采用美国公司（Quantachrome）生产的Autosorb iQ型氮气吸附分析仪进行测定。将0.0500 g的ALWCFs待测样品装入干燥的测试管，经300 ℃脱气3 h，在−196 ℃下测定不同相对压强下的N2吸附/脱附等温线。采用Brunauer-Emmett-Teller法[26]计算BET比表面积SBET；由相对压力约为0.99时的液氮吸附量换算成液氮体积，得到总孔容Vt；采用t-plot法[27]计算微孔比表面积Smi和微孔孔容Vmi；采用Barrett, Joyner & Halenda（BJH）法[28]计算中孔孔容VBJH；采用Horvath-Kawazoe（HK）法[29]计算峰值孔径DHK；由BET法计算平均孔径Da；由Density Functional Theory（DFT）法[30]计算孔径大小与分布。
2. 结果与分析
2.1 元素组成变化
不同炭化–活化过程中LWCFs与ALWCFs的元素质量分数及变化趋势分别见表1和图1。在炭化样品中，随着炭化温度升高，碳元素质量分数逐渐增加，氢、氧元素质量分数减少。其中，炭化温度由700 ℃升高至900 ℃过程中，氢、氧元素质量分数的减少十分明显，这表明脂肪族官能团和含氧官能团的热解在高于700 ℃以后变得剧烈。在同一活化时间下，随着炭化温度升高，碳元素质量分数逐渐增加，氢、氧元素质量分数逐渐减少。综上可知，炭化温度的提高促进了非碳元素的挥发，且有利于活化过程中碳元素的富集。
表 1 不同炭化–活化过程中LWCFs和ALWCFs的元素质量分数变化Table 1. Changes of element percentage compositions for LWCFs and ALWCFs by different carbonization-activation processes样品名称 Sample name 质量分数 Mass fraction/% C H N O LWCFs-500 88.76 1.15 0.61 9.49 LWCFs-700 89.21 1.17 0.64 9.00 LWCFs-900 91.71 0.84 0.64 6.82 ALWCFs-500-20 91.25 1.04 0.58 7.14 ALWCFs-700-20 93.23 1.03 0.62 5.12 ALWCFs-900-20 94.31 0.79 0.6 4.30 ALWCFs-500-40 93.45 1.14 0.57 4.86 ALWCFs-700-40 94.25 0.99 0.64 4.13 ALWCFs-900-40 95.10 0.69 0.57 3.64 ![]()
图 1 不同炭化–活化过程中LWCFs和ALWCFs的元素质量分数变化图LWCFs对应的活化时间为0 min，ALWCFs对应的是活化时间为20 ~ 40 min。LWCFs correspond to the activation time of 0 min, and ALWCFs correspond to the activation time of 20–40 min.Figure 1. Changes of element percentage compositions for LWCFs and ALWCFs by different carbonization-activation processes2.2 微晶结构变化
图2为不同炭化–活化过程中LWCFs与ALWCFs的XRD衍射图谱。从图中可以看出：LWCFs与ALWCFs在2θ为19° ~ 21°和44°附近均出现衍射峰，分别对应于石墨碳层的（002）衍射面和（110）衍射面[31-32]。这两处衍射峰和形态特点说明LWCFs与ALWCFs的微晶结构均由乱层石墨微晶堆叠而成，属于多晶乱层石墨结构。
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图 2 不同炭化–活化过程LWCFs和ALWCFs的X射线衍射图谱Figure 2. X ray diffraction patterns for LWCFs and ALWCFs prepared by different carbonization-activation processes不同炭化–活化过程中LWCFs与ALWCFs的微晶结构参数见表2。相关微晶结构参数在不同炭化–活化过程中的变化趋势分别见图3和图4。LWCFs的d002值均大于石墨微晶的层间距（0.335 4 nm），表明石墨化程度较低[33-34]。
表 2 不同炭化–活化过程LWCFs和ALWCFs的微晶结构参数Table 2. Microcrystalline structure parameters for LWCFs and ALWCFs prepared by different carbonization-activation processes样品名称
Sample name2θ/（°） d002/nm Lc002/nm Lc002/d002 La110/nm La110/Lc002 LWCFs-500 20.3 0.437 0.505 1.16 1.683 3.33 LWCFs-700 20.8 0.427 0.509 1.19 1.606 3.16 LWCFs-900 20.8 0.427 0.515 1.21 1.651 3.21 ALWCFs-500-20 20.6 0.430 0.512 1.19 2.365 4.62 ALWCFs-700-20 20.6 0.430 0.512 1.19 2.274 4.44 ALWCFs-900-20 19.9 0.446 0.501 1.12 2.870 5.72 ALWCFs-500-40 19.4 0.457 0.538 1.18 2.245 4.17 ALWCFs-700-40 20.2 0.439 0.464 1.06 2.217 4.78 ALWCFs-900-40 21.4 0.415 0.447 1.08 2.779 6.23 注：θ为衍射峰所对应的衍射角，d002为墨层间距，Lc002为石墨层堆叠厚度，La110为石墨网横向尺寸。Notes：θ is the diffraction angle corresponding to the diffraction peak, d002 is the spacing between graphite layers, Lc002 is the stacking thickness of graphite layers, and La110 is the transverse size of graphite network. ![]()
图 3 LWCFs和ALWCFs的Lc002值和La110值变化图Figure 3. Changes of Lc002 and La110 values for LWCFs and ALWCFs![]()
图 4 LWCFs和ALWCFs的d002值和Lc002/d002变化图Figure 4. Changes of d002 and Lc002/d002 values for LWCFs and ALWCFs随着炭化温度升高，LWCFs（002）衍射峰的2θ角从20.3°偏移至20.8°，d002值减少0.01 nm，Lc002值增加0.01 nm，轴向石墨层数Lc002/d002增加0.05。可见，炭化温度的升高使LWCFs的乱层石墨微晶结构更加致密，微晶间排列更趋于规整，且轴向尺寸逐渐增大。LWCFs的La110值与La110/Lc002随着炭化温度由500 ℃升至700 ℃逐渐减小，在此过程中LWCFs的化学结构因热解产生破坏并逐步向多层堆叠的乱层石墨结构转变。当炭化温度升高至900 ℃，LWCFs的La110值与La110/Lc002增大，此时乱层石墨微晶结构更趋有序、规整，横向微晶发生了生长。
活化过程中，当炭化温度为700和900 ℃时，Lc002值随着活化时间延长呈减小趋势，在活化时间高于20 min时，Lc002值的减少尤为明显，其中，ALWCFs-700-40的Lc002值较LWCFs-700减小了8.8%，ALWCFs-900-40的Lc002值较LWCFs-900减小了13.2%，这是由活化过程中水蒸气对乱层石墨轴向微晶的侵蚀所致，且随着活化时间的延长，侵蚀程度明显加重。与上述情况相反，当炭化温度为500 ℃时，Lc002随着活化时间的延长呈增加趋势，ALWCFs-500-40的Lc002值较LWCFs-500增加了6.5%。这是由于LWCFs-500纤维结构中有较多的晶体缺陷和较大的初始孔隙，活化反应优先在这些缺陷和孔隙处发生，以至于水蒸气没有充分进入微晶内部[4]。
随着活化时间延长至20 min，La110值增加显著，其中，900 ℃炭化时的增加率最高，ALWCFs-900-20较LWCFs-900增加了73.8%。La110值的升高表明乱层石墨网络横向尺寸的增大，这是源于微晶间碰撞所产生的横向重排，在900 ℃下最为剧烈，这与上文中LWCFs横向微晶结构的变化趋势一致，进一步证实900 ℃下乱层石墨碳网结构的充分生长[35]。随着活化时间延长至40 min，3种炭化温度下的La110值仅略微降低，表明该阶段微晶的横向结构基本稳定，这可能是由于此时乱层石墨结构的生长已趋于饱和，主要以碳原子的活化热解为主。
对于500和700 ℃炭化样品，d002值随活化时间的延长呈增大趋势，其中，ALWCFs-500-40的d002值较LWCFs-500增加了4.6%，ALWCFs-700-40的d002值较LWCFs-700增加了2.8%，可见活化作用没有使乱层石墨结构变得更为致密，这是由于活化过程中挥发物的蒸发以及孔结构的形成使微晶结构变得松散。而ALWCFs-900-40的d002值大幅减少，较LWCFs-900减少了2.8%，表明高温活化下，轴向微晶结构已经高度分散，并产生了塌陷或紧缩。轴向石墨层数Lc002/d002的减小与Lc002值的变化趋势相符，这进一步验证了活化过程是对轴向乱层石墨片层结构的侵蚀，且在900 ℃活化过程中侵蚀最为剧烈。
2.3 孔结构变化
图5为不同炭化–活化过程中ALWCFs的N2吸附/脱附等温曲线。从中可以看出：ALWCFs的等温线类型均属于Ⅰ型，表明微孔结构占据主导地位。表3列出了不同炭化–活化过程中ALWCFs的孔结构参数。从中可以看出：炭化温度的提高有利于ALWCFs孔结构的形成。较样品ALWCFs-500-20，ALWCFs-700-20和ALWCFs-900-20的SBET分别增加了12.5%和4.3%，Vt分别增加了15.9%和2.6%；较样品ALWCFs-500-40，ALWCFs-700-40和ALWCFs-900-40的SBET分别增加了7.9%和18.6%，ALWCFs-900-40 的Vt增加了12.5%。其中，炭化温度的提高对ALWCFs微孔结构形成有明显的促进作用，且活化时间越长，微孔结构增加越显著。较样品ALWCFs-500-20，ALWCFs-700-20和ALWCFs-900-20的Smi分别提高了8.1%和5.0%，Vmi分别提高了8.9%和4.6%；较样品ALWCFs-500-40，ALWCFs-700-40和ALWCFs-900-40的Smi分别提高了19.9%和25.1%，Vmi分别提高了17.3%和25.5%。结合微晶分析结果可以得出：水蒸气对乱层石墨轴向微晶内部的侵蚀是形成微孔结构主要途径。低炭化温度样品微晶结构有序化程度较低，水蒸气会优先侵蚀其微晶缺陷和初始孔隙处，这一定程度上减缓了水蒸气对轴向微晶内部的侵蚀。而高的炭化温度形成的微晶有序化程度较高，有助于加快水蒸气进入轴向微晶内部的速率。
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图 5 不同活化时间制备的ALWCFs在−196 ℃下的N2吸附/脱附等温线Figure 5. Nitrogen adsorption/desorption isotherms at −196 ℃ for ALWCFs prepared by different activation time表 3 不同活化时间制备的ALWCFs的孔结构参数Table 3. Pore structure parameters for ALWCFs prepared by different activation time样品名称
Sample nameSBET/
(m2·g−1)Vt/
(cm3·g−1)Smi/
(m2·g−1)Vmi/
(cm3·g−1)VBJH/
(cm3·g−1)DHK/nm Da/nm ALWCFs-500-20 861 0.464 650 0.259 0.230 0.443 2.15 ALWCFs-700-20 969 0.538 703 0.282 0.284 0.428 2.22 ALWCFs-900-20 898 0.476 683 0.271 0.226 0.448 2.12 ALWCFs-500-40 1 068 0.590 793 0.318 0.314 0.458 2.21 ALWCFs-700-40 1 152 0.562 951 0.373 0.241 0.463 1.95 ALWCFs-900-40 1 267 0.664 992 0.399 0.373 0.468 2.09 注：SBET为比表面积；Vt为总孔容；Smi为微孔比表面积；Vmi为微孔孔容；VBJH为中孔孔容；DHK为峰值孔径；Da为平均孔径。Notes：SBET is the specific surface area, Vt is the total pore volume, Smi is the micropore specific surface area, Vmi is the micropore volume, VBJH is the mesopore volume, DHK is the peak pore width, and Da is the average pore width. ALWCFs中孔结构随着炭化温度升高呈现不同的变化趋势。对于500和700 ℃炭化样品，活化初期的中孔结构主要来源于水蒸气对晶体缺陷或初始孔隙处的活化作用，活化20 min时，两者VBJH均高于ALWCFs-900-20。随着活化时间延长至40 min，ALWCFs-700-40的VBJH急剧下降，ALWCFs-900-40的VBJH明显提高，这是由于水蒸气对轴向微晶内部的侵蚀加重，前者的中孔结构受到破坏，而后者微孔结构进一步扩大。
ALWCF孔径大小和分布变化趋势进一步证实了以上结果。图6为不同活化时间ALWCF的DHK和Da的变化趋势图。3种炭化温度下，DHK均随着活化时间的延长而增大，且900 ℃炭化–活化样品的DHK最高，表明了900 ℃炭化样品在活化过程微孔结构扩大最显著。Da的变化表明，仅500 ℃炭化–活化样品的Da随活化时间的延长而增加，700 ℃炭化–活化样品的Da随活化时间的延长下降最为显著。图7为不同活化时间下的ALWCFs的DFT孔径大小分布图。从中可以观察到：当活化20 min时，ALWCFs中多数为孔径小于1 nm的微孔。这些微孔的孔径大小分布随着炭化温度的升高而逐渐扩宽。当活化40 min时，炭化温度的升高使孔径大小分布在0.6 ~ 1.5 nm的微孔范围内和2 ~ 2.5 nm的中孔范围内的逐渐扩大，样品ALWCFs-900-40的孔径大小分布扩大最为明显，这是由于随着活化时间的延长，轴向微晶的侵蚀加重促进了孔结构的形成与扩大，同时，碳基体中的孔隙通道变多变宽，水蒸气更容易到达活化位点，这进一步加剧了孔径的扩大。
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图 6 不同活化时间制备的ALWCFs的DHK和Da变化图Figure 6. Changes of DHK and Da values for ALWCFs prepared by different activation time![]()
图 7 不同活化时间下ALWCFs的DFT孔径分布图Figure 7. Pore size distribution obtained by DFT method for ALWCFs activated for different time3. 结 论
本研究通过500 ~ 900 ℃炭化过程得到不同微晶结构的LWCFs，并将这些LWCFs经800 ℃水蒸气活化20 ~ 40 min，考察了不同炭化–活化过程中ALWCFs的元素组成、微晶结构和孔结构的变化，探讨了微晶结构对ALWCFs孔结构形成的作用机制及影响，揭示了微晶结构演变规律以及ALWCFs孔结构形成路径。得到如下结论：
（1）随着炭化温度的升高，LWCFs碳元素质量分数逐渐升高，氢、氧元素质量分数减少，高于700 ℃以后氢、氧元素质量分数减少显著；ALWCFs碳元素质量分数逐渐增加，氢、氧元素质量分数逐渐减少。以上表明，炭化温度的提高促进了非碳元素的挥发，且有利于活化过程中碳元素的富集。
（2）炭化温度的升高使LWCFs的乱层石墨微晶轴向尺寸逐渐增大，结构更加致密，900 ℃时横向微晶发生了生长。在活化过程中，高的炭化温度能够显著促进水蒸气对轴向微晶的侵蚀，且随着活化时间的延长，侵蚀程度加重。此外，活化初期微晶间进行碰撞产生横向重排，乱层石墨网络横向尺寸显著增大，炭化温度的升高利于活化过程中横向微晶的生长，而进一步延长活化时间横向微晶结构无显著变化。
（3）炭化温度的升高提高了ALWCFs的比表面积和总孔容，对微孔结构形成有明显的促进作用，且活化时间越长，微孔结构增加越显著。水蒸气对乱层石墨轴向微晶内部的侵蚀是形成微孔结构的主要途径。低的炭化温度（500和700 ℃）有利于ALWCFs在活化初期中孔结构的形成，主要来源于水蒸气对晶体缺陷或初始孔隙处的活化作用；随着活化时间的延长，轴向微晶的侵蚀加重，初期中孔发生了瓦解。高温（900 ℃）炭化样品在活化初期中孔结构较少，但随着活化时间的延长，微孔结构的逐步扩大导致了中孔结构明显增多。ALWCFs孔径大小和分布变化趋势进一步证实了上述结论。
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图 2 优势树种的多重比较
1. 马尾松；2. 湿地松；3. 杉木；4. 栎类；5. 楠木；6. 木荷；7. 其他硬阔类；8. 桉树；9. 其他软阔类；10. 针叶混交林；11. 阔叶混交林；12. 针阔混交林。误差线上不同字母表示差异显著（P < 0.05）。下同。1, Pinus massoniana; 2, P. elliottii; 3, Cunninghamia lanceolata; 4, Quercus spp.; 5, Phoebe zhennan; 6, Schima superba; 7, other hard broadleaf; 8, Eucalyptus robusta; 9, other soft broadleaf; 10, mixed coniferous forest; 11, mixed broadleaf forest; 12, mixed coniferous-broadleaf forest. Different letters above error line show significant differences at P < 0.05 level. Same as below.
Figure 2. Multiple comparative analysis of dominant tree species
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图 5 主效应因子和引入交互项的确定系数、修正确定系数、参数个数的比较
Figure 5. Comparison of R2, Rad 2 and number of parameters between main effecting factor and introduced interaction term
表 1 广东省森林土壤养分描述性统计量
Table 1 Descriptive statistical characteristics of forest soil nutrients in Guangdong Province
指标
Indicators有机质
Organic matter
(OM)/(g·kg−1)碱解氮
Alkali-hydrolyzed
nitrogen(AN)/(mg·kg−1)有效磷
Available phosphorus
(AP)/(mg·kg−1)速效钾
Available potassium
(AK)/(mg·kg−1)平均值 Mean value 20.00 88.32 14.55 92.78 标准差 Standard deviation 11.03 45.07 12.31 42.27 最小值 Minimum value 0.92 15.48 1.93 8.10 最大值 Maximum value 160.28 490.14 177.40 345.20 样本量 Sample size 952 952 952 952 变异系数 Coefficient of variation/% 55.16 51.03 84.62 45.56 
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表 2 森林土壤的影响因子分类
Table 2 Classification of influencing factors of forest soil
影响因子 Influencing factor 性质 Nature 类型划分及说明 Type division and description 地理因子 Geographical factor 经度 Longitude 定量 Quantitative 109°42′ ~ 116°59′E 纬度 Latitude 定量 Quantitative 20°22′ ~ 25°26′N 流域 Watershed 定性 Qualitative 东江 Dong River、西江 Xi River、北江 Bei River、韩江 Han River、其他 Others 地形因子 Topographic factor 海拔 Altitude/m 定量 Quantitative 334.61 ± 243.47 海拔级 Altitude level/m 定性 Qualitative 0 ~ 200、201 ~ 400、401 ~ 600、601 ~ 800、801 ~ 1 000、1 001 ~ 1 200、1 201 ~ 1 400 坡度级 Slope level/(°) 定性 Qualitative 0 ~ 5、6 ~ 15、16 ~ 25、26 ~ 35、36 ~ 45、46 ~ 65 坡向 Slope aspect 定性 Qualitative 东 East、南 South、西 West、北 North、东北 Northeast、东南 Southeast、
西北 Northwest、西南 Southwest、无坡向 No slope aspect坡位 Slope position 定性 Qualitative 脊部 Ridge、上坡 Upslope、中坡 Middleslope、
下坡 Downslope、山谷 Valley、平地 Flat土壤因子 Soil factor 成土母岩 Parent rock 定性 Qualitative 花岗岩 Granite、砂页岩 Sand shale、石灰岩 Limestone、
玄武岩 Basalt、紫色砂岩 Purple sandstone林分因子 Stand factor 枯落物层厚 Litter layer thickness/cm 定量 Quantitative 3.00 ± 2.81 腐殖质层厚 Humus layer thickness/cm 定量 Quantitative 10.95 ± 9.53 林下植被盖度
Vegetation coverage under forest/%定量 Quantitative 37.00 ± 12.37 郁闭度 Canopy density/% 定量 Quantitative 62.30 ± 17.20 平均胸径 Mean DBH/cm 定量 Quantitative 11.18 ± 2.74 平均年龄/a Mean age/year 定量 Quantitative 16.80 ± 8.00 物种数量 Number of species 定量 Quantitative 8.83 ± 4.61 起源 Origin 定性 Qualitative 天然林 Natural forest、人工林 Plantation 优势树种 Dominant tree species 定性 Qualitative 马尾松 Pinus massoniana、湿地松 P. elliottii、杉木 Cunninghamia lanceolata、
栎类 Quercus spp.、楠木 Phoebe zhennan、木荷 Schima superba、桉树
Eucalyptus robusta、其他硬阔类 Other hard broadleaf、其他软阔类
Other soft broadleaf、针叶混交林 Mixed coniferous forest、阔叶混交林
Mixed broadleaf forest、针阔混交林 Mixed conifer-broadleaf forest株树密度等级/(株·hm−2)
Tree number density grade/(plant·ha−1)定性 Qualitative 0 ~ 600、601 ~ 1 200、1 201 ~ 1 800、1 801 ~ 2 400、2 401 ~ 3 000 林层结构 Forest layer structure 定性 Qualitative 单层林 Single layer forest、复层林 Multi-layer forest 注：定性因子为类型划分；定量因子为平均值 ± 标准差。Notes: qualitative factor is type division; quantitative factor is average ± SD.
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表 3 主效应筛选结果表（P值）及模型确定系数
Table 3 Main effect screening results (P value) and model determination coefficients
影响因子 Influencing factor 有机质 OM 碱解氮 AN 有效磷 AP 速效钾 AK 统计量 Statistics 确定系数 Determination coefficient (R2) 0.285 0.340 0.208 0.274 修正确定系数 Adjusted determination coefficient (Rad 2 ) 0.249 0.311 0.173 0.245 地理因子 Geographical factor 经度 Longitude — 0.042 0.021 0.266 纬度 Latitude 0.101 0.148 0.017 0.032 流域 Watershed 0.016 0.008 — 0.217 地形因子 Topographic factor 海拔 Altitude 0.011 < 0.001 — < 0.001 海拔级 Altitude level 0.130 — < 0.001 — 坡度级 Slope level — 0.005 0.059 0.207 坡位 Slope position < 0.001 < 0.001 < 0.001 0.003 土壤因子 Soil factor 成土母岩 Parent rock 0.273 0.280 0.086 0.019 林分因子 Stand factor 枯落物层厚 Litter layer thickness 0.058 — — — 腐殖质层厚 Humus layer thickness < 0.001 < 0.001 — — 林下植被盖度 Vegetation coverage under forest 0.266 0.290 — 0.014 郁闭度 Canopy density 0.081 — 0.273 — 平均胸径 Mean DBH 0.014 < 0.001 < 0.001 0.032 平均年龄 Mean age 0.033 0.003 0.012 — 物种数量 Number of species — — 0.297 — 起源 Origin — — 0.308 — 优势树种 Dominant tree species < 0.001 < 0.001 0.003 < 0.001 株树密度等级 Tree number density grade 0.401 — — — 林层结构 Forest layer structure — 0.047 — — 注：P < 0.01表示差异极显著，P < 0.05表示差异显著。
Notes: P < 0.01 means very significant difference, P < 0.05 means significant difference.
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表 4 对多个因变量有影响的定量因子的回归系数
Table 4 Regression coefficients of quantitative factors with significant influence on multiple dependent variables
变量 Variable 有机质 OM 碱解氮 AN 有效磷 AP 速效钾 AK 经度 Longitude −0.006 6 −0.024 5 −0.035 0 0.020 7 纬度 Latitude 0.018 5 0.023 1 0.071 6 0.069 2 海拔 Altitude 0.000 4 0.000 6 0.000 5 0.000 4 林下植被盖度 Vegetation coverage under forest 0.000 9 0.001 0 0.000 2 0.002 7 平均胸径 Mean DBH 0.011 5 0.020 7 0.036 5 0.011 3 平均年龄 Mean age −0.002 6 −0.004 2 −0.009 1 0.000 3
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表 5 定性定量因子交互项的显著性结果
Table 5 Significance results of the interaction between qualitative and quantitative factors
土壤养分 Soil nutrient 影响极显著 Extremely significant impact (P < 0.01) 影响显著 Significant impact (P < 0.05) 有机质 OM 海拔级 × 腐殖质层厚
Altitude level × humus layer thickness海拔级 × 枯落物层厚 Altitude level × litter layer thickness 海拔级 × 平均年龄 Altitude level × mean age 海拔级 × 平均胸径 Altitude level × mean DBH 成土母岩 × 林下植被盖度
Parent rock × vegetation coverage under forest优势树种 × 林下植被盖度
Dominant tree species × vegetation coverage under forest优势树种 × 平均胸径 Dominant tree species × mean DBH 碱解氮 AN 坡度级 × 海拔 Slope level × altitude 坡度级 × 平均年龄 Slope level × mean age 流域 × 平均胸径 Watershed × mean DBH 成土母岩 × 林下植被盖度
Parent rock × vegetation coverage under forest坡度级 × 腐殖质层厚 Slope level × humus layer thickness 优势树种 × 林下植被盖度
Dominant tree species × vegetation coverage under forest优势树种 × 平均年龄 Dominant tree species × mean age 有效磷 AP 坡度级 × 经度 Slope level × longitude 海拔级 × 平均胸径 Altitude level × mean DBH 坡度级 × 平均年龄 Slope level × mean age 海拔级 × 物种数量 Altitude level × number of species 坡位 × 纬度 Slope position × latitude 坡度级 × 物种数量 Slope level × number of species 速效钾 AK 流域 × 经度 Watershed × Longitude 坡度级 × 经度 Slope level × longitude 坡度级 × 海拔 Slope level × altitude 坡位 × 纬度 Slope position × latitude 坡度级 × 林下植被盖度
Slope level × vegetation coverage under forest优势树种 × 经度 Dominant tree species × longitude
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