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广东省森林土壤养分异质性析因

刘晓彤 李海奎 曹磊 张逸如

刘晓彤, 李海奎, 曹磊, 张逸如. 广东省森林土壤养分异质性析因[J]. 北京林业大学学报, 2021, 43(2): 90-101. doi: 10.12171/j.1000-1522.20200164
引用本文: 刘晓彤, 李海奎, 曹磊, 张逸如. 广东省森林土壤养分异质性析因[J]. 北京林业大学学报, 2021, 43(2): 90-101. doi: 10.12171/j.1000-1522.20200164
Liu Xiaotong, Li Haikui, Cao Lei, Zhang Yiru. Analysis on the heterogeneity of forest soil nutrients in Guangdong Province of southern China[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2021, 43(2): 90-101. doi: 10.12171/j.1000-1522.20200164
Citation: Liu Xiaotong, Li Haikui, Cao Lei, Zhang Yiru. Analysis on the heterogeneity of forest soil nutrients in Guangdong Province of southern China[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2021, 43(2): 90-101. doi: 10.12171/j.1000-1522.20200164

广东省森林土壤养分异质性析因

doi: 10.12171/j.1000-1522.20200164
基金项目: 国家自然科学基金项目(31770676),中央级公益性科研院所基本科研业务费专项(CAFYBB2018ZB006)
详细信息
    作者简介:

    刘晓彤。主要研究方向:林业统计与生物数学模型。Email:liuxiaotong3393@163.com 地址:100091 北京市海淀区香山路东小府1号中国林业科学研究院资源信息所

    通讯作者:

    李海奎,博士,研究员。主要研究方向:林业统计与生物数学模型。Email:lihk@ifrit.ac.cn 地址:同上

  • 中图分类号: S153.6

Analysis on the heterogeneity of forest soil nutrients in Guangdong Province of southern China

  • 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。
  • 图  1  广东省森林土壤样地分布图

    Figure  1.  Distribution map of soil samples in Guangdong Province

    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

    图  3  流域的多重比较

    Figure  3.  Multiple comparison of watershed

    图  4  坡位的多重比较

    Figure  4.  Multiple comparison of slope position

    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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出版历程
  • 收稿日期:  2020-06-05
  • 修回日期:  2020-07-05
  • 网络出版日期:  2021-01-26
  • 刊出日期:  2021-02-24

广东省森林土壤养分异质性析因

doi: 10.12171/j.1000-1522.20200164
    基金项目:  国家自然科学基金项目(31770676),中央级公益性科研院所基本科研业务费专项(CAFYBB2018ZB006)
    作者简介:

    刘晓彤。主要研究方向:林业统计与生物数学模型。Email:liuxiaotong3393@163.com 地址:100091 北京市海淀区香山路东小府1号中国林业科学研究院资源信息所

    通讯作者: 李海奎,博士,研究员。主要研究方向:林业统计与生物数学模型。Email:lihk@ifrit.ac.cn 地址:同上
  • 中图分类号: S153.6

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。

English Abstract

刘晓彤, 李海奎, 曹磊, 张逸如. 广东省森林土壤养分异质性析因[J]. 北京林业大学学报, 2021, 43(2): 90-101. doi: 10.12171/j.1000-1522.20200164
引用本文: 刘晓彤, 李海奎, 曹磊, 张逸如. 广东省森林土壤养分异质性析因[J]. 北京林业大学学报, 2021, 43(2): 90-101. doi: 10.12171/j.1000-1522.20200164
Liu Xiaotong, Li Haikui, Cao Lei, Zhang Yiru. Analysis on the heterogeneity of forest soil nutrients in Guangdong Province of southern China[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2021, 43(2): 90-101. doi: 10.12171/j.1000-1522.20200164
Citation: Liu Xiaotong, Li Haikui, Cao Lei, Zhang Yiru. Analysis on the heterogeneity of forest soil nutrients in Guangdong Province of southern China[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2021, 43(2): 90-101. doi: 10.12171/j.1000-1522.20200164
  • 森林土壤为森林植被的生长发育提供必要的物质基础,同时,森林植被的生长发育会影响森林土壤的形成和演化。森林土壤在不同的尺度上具有明显的空间异质性,即生态学过程和格局在空间分布上的差异性和复杂性。森林土壤与农业及其他土壤不同,森林土壤少受人为因素的干扰而进行自然更新演化,主要受地质、物种丰富度、林分特征、气候、土地利用方式等因素影响[1-4]。对于大尺度森林而言,森林土壤养分的空间异质性是植物群落空间格局形成的重要影响因素[5],也是维持和调节土壤生物多样性的重要因素,森林土壤的空间异质性对森林生物量和碳储量的增长具有重要影响。因此探究区域尺度森林土壤养分差异的原因对于森林土壤质量的提升、森林生态系统的健康持续发展具有重要意义。

    国内外对于土壤空间异质性的研究很多,将地统计学理论应用到林学[6-12],利用半方差最优模型分析得到pH值及土壤养分的变异函数模型,通过克里金插值法得到不同尺度的土壤养分的空间分布图,但是仅局限于土壤养分的空间分布差异,并未探究影响土壤养分差异的原因。对土壤水分、养分空间异质性研究表明,其与植被、地形、海拔、坡位、土壤性质等有着密切的联系[13-15]。而关于地理、地形、林分特征、土壤物理性质等全方位影响因子,结合大尺度的区域进行综合研究的较少。在研究方法方面,主要采用相关性分析、空间统计分析、典范相关分析、边界线法等[6-8, 13, 16],但是对不同影响因素的交互作用的方差分析法研究很少。在研究尺度上,相关研究均是基于小流域、小范围,如Marchetti等[17]在意大利中部阿布鲁地区进行土壤养分异质性研究,对于省级区域尺度的研究较少[7]

    本文以广东省森林土壤为研究对象,基于一般线性模型,采用向后剔除法,以模型修正确定系数增加为标准筛选主效应因子,采用一阶定性和定量因子交互的多因素方差分析,探究广东省森林土壤空间异质性的原因,为森林经营和森林立地质量评价提供依据。

    • 研究区位于我国大陆最南部的广东省,处于20°13′ ~ 25°31′N、109°39′ ~ 117°19′E,属于东亚季风区,从北向南分别为中亚热带、南亚热带和热带气候,年平均气温22.3 ℃,年平均降水量1 777 mm[18]。土壤水平地带性明显且多样,广东省森林土壤分为山地草甸土、山地黄壤、山地红壤、赤红壤、砖红壤、紫色土、石灰土、滨海沙土等。地貌类型复杂多样,以低山、丘陵为主,地势北高南低。森林呈规律的带状更替,主要植被类型包括马尾松(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、其他软阔类、针叶混交林、阔叶混交林、针阔混交林[19]

      国家森林资源连续清查系统中,广东省采用经度8 km、纬度6 km的网格布设固定样地,样地面积0.066 7 hm2。去除疏林地,全部样地中筛选出952个样地(图1)。

      图  1  广东省森林土壤样地分布图

      Figure 1.  Distribution map of soil samples in Guangdong Province

    • 按照第六次国家森林资源连续清查技术规定,根据地形及土壤厚度情况,土壤性质分析样本采集采用不分层统一在0 ~ 50 cm深度范围内取样(土壤深度不足50 cm的取到实际土壤厚度)。用土壤刀从上到下划出一块宽15 cm、厚约1.5 cm、长50 cm的土块,用土壤刀挖下土块后,用土壤铲在下部接土,然后把所采土样去除杂质和凋落物后打碎混合,按照四分法混合取土样,土样每份0.75 kg。土壤指标有机质(OM)、碱解氮(AN)、有效磷(AP)、速效钾(AK)的单位及测定方法参照《土壤理化分析》[20]

      由广东省森林土壤养分含量的统计量(表1)可知,OM、AN、AP和AK的变化范围分别为0.92 ~ 160.28 g/kg、15.48 ~ 490.14 mg/kg、1.93 ~ 177.40 mg/kg和8.10 ~ 345.20 mg/kg,均属于中等程度变异。原始数据均不服从正态分布,经对数转换后满足正态分布。

      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
    • 本文探究了影响土壤养分的20个环境因子,分为地理因子、地形因子、林分因子和土壤物理因子4大类,包括10个定量因子和10个定性因子(表2)。

      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.
    • 分别以OM、AN、AP和AK等4个土壤养分指标为因变量,以地理因子、地形因子、土壤物理因子和林分因子的20个指标为自变量,基于一般线性模型,采用向后剔除法,以模型修正确定系数增加为标准,筛选对因变量有影响的因子[21]

      在因子筛选的基础上,引入定性因子和定量因子的交互。为避免数据中没有出现的交互作用组合在将来无法进行预测,仅选择一阶定性因子和定量因子进行交互(即交互项只包括一个定性因子和定量因子),同时为保证一般线性模型的自由度,以模型参数个数不大于样本总数的25%或增加交互项,模型修正确定系数不再增加为交互项引入的中止条件。假设对因变量有显著性影响的因子中有m个定性因子和n个定量因子,那么交互项最多有mn项。具体步骤如下:

      Step 1 分别引入mn个交互项中的一个,和原来的m个定性因子和n个定量因子,进行模型拟合,得到加入1个一阶交互项后的模型确定系数和修正确定系数;

      Step 2 如果最大修正确定系数大于引入交互项前的模型修正确定系数,把修正确定系数最大(注意不是模型确定系数)模型所对应的交互项,引入模型。

      如果模型参数大于样本总数的25%,则执行Step 6;

      否则重新计算各个主效应和交互项的显著性水平。

      否则执行Step 6。

      Step 3 把显著性水平大于0.10的主效应或交互项,逐一剔除,分别进行模型拟合,获得一组模型确定系数和修正确定系数;

      Step 4 如果最大修正确定系数大于剔除出模型的修正确定系数,则把其模型所对应的主效应或交互项,从模型中剔除,重新计算各个主效应和交互项的显著性水平,返回Step 3;

      Step 5 把剩余交互项(mn减去模型中已存在的交互项数),逐一引入模型,进行模型拟合,获得一组模型确定系数和修正确定系数,返回Step 2;

      Step 6 结束。

      确定系数(R2)和修正确定系数(${{{R}}^2_{{\rm{ad}}}} $)的计算公式如下[21]

      $$ {{R}}^{2}=1-\frac{{\displaystyle \sum({y}_{i}-{\hat{y}}_{i})}}{{\displaystyle \sum({y}_{i}-\overline{y})}}$$ (1)
      $$ {{{R}}^2_{{\rm{ad}}}} = 1 - \frac{{n - {{j}}}}{{n - p - j}}( {1{{ - }}{{{R}}^2}} ) $$ (2)

      式中:${y_i}$为样木实测值;$\bar y$为全部样木实测值测评均值;${\hat y_{{i}}}$为样木的预测值,$n$为样本量,i 为样木,$p$为模型参数个数(不包括截距),为当模型包括截距时${{j}}$ = 1,否则${{j}}$ = 0。

      主效应因子筛选和含交互项的多因素方差分析时,分析影响因变量的因子及模型的解释程度,对多个因变量影响显著的定量因子,给出系数值并分析其对因变量的促进或抑制作用及作用大小。对多个因变量影响显著的定性因子,采用多重比较的方法分析水平间的差异,本研究在ForStat3.0软件中完成[22]

    • 不同土壤养分受到不同环境因子的影响,且解释程度差别较大。由4个土壤养分的主效应筛选结果和相关统计量(表3)可知:AN的解释程度较高,不论是确定系数还是修正确定系数,解释程度均在0.30以上;OM和AK的确定系数在0.25以上,修正确定系数在0.20以上;AP的解释程度较低,确定系数在0.20以上,修正确定系数不足0.20。

      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.

      对OM有极显著影响(P < 0.01)的因子包括坡位、腐殖质层厚和优势树种。对OM有显著影响(P < 0.05)的因子包括流域、海拔和平均胸径。对AN有极显著影响(P < 0.01)的因子包括流域、海拔、坡度级、坡位、腐殖质层厚、平均胸径、平均年龄和优势树种8项,对AN有显著影响(P < 0.05)的包括经度和林层结构。对AP有极显著影响(P < 0.01)的包括海拔级、坡位、平均胸径和优势树种,对AP有显著影响(P < 0.05)的包括经度、纬度和平均年龄。对AK有极显著影响(P < 0.01)的包括海拔、坡位和优势树种,对AK有显著影响(P < 0.05)的包括纬度、成土母岩、林下植被盖度和平均胸径。

      20个环境影响因子中,枯落物层厚、株树密度等级和林层结构仅对个别土壤养分指标有影响。例如,枯落物层厚对OM;经度、流域、海拔、坡度级、林下植被盖度和平均年龄6项环境影响因子对3个土壤养分因子有影响;纬度、坡位、成土母岩、平均胸径和优势树种5项环境影响因子对4个土壤养分因子均有影响。

    • 经度、纬度、海拔、林下植被盖度、平均年龄和平均胸径6个定量因子对土壤养分影响较大,其回归系数见表4。除AK外,经度对土壤养分呈负相关,经度越大土壤养分含量越少;纬度、海拔、林下植被盖度和平均胸径对4个土壤养分均呈正相关,对土壤养分具有促进作用;除AK外,平均年龄对土壤养分均有抑制作用,但影响程度小于平均胸径。

      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
    • 不同优势树种对4个土壤养分均有显著影响,通过多重比较分析(图2)易知不同优势树种的土壤养分存在显著差异。OM中栎类、楠木、木荷、其他硬阔类、其他软阔类和阔叶混交林土壤养分含量高且不存在显著性差异;杉木、木荷、其他硬阔类、其他软阔类、阔叶混交林土壤养分含量较高且不存在显著性差异;马尾松、湿地松、针叶混交林和针阔混交林含量较低且不存在显著性差异;马尾松、杉木、桉树和针叶混交林土壤养分含量低且不存在显著性差异,但各个组之间存在显著性差异。其他土壤养分的显著性差异不再赘述。总体来讲,栎类、楠木、木荷、其他硬阔类、其他软阔类和阔叶混交林等土壤养分含量较高,马尾松、湿地松、杉木、桉树、针叶混交林和针阔混交林等土壤养分含量较低。

      图  2  优势树种的多重比较

      Figure 2.  Multiple comparative analysis of dominant tree species

      不同流域对土壤养分有显著影响。通过多重比较分析(图3)可知,北江流域在OM和AP土壤养分含量最高,东江、西江等4个流域之间差别不大,但均与北江流域存在显著性差异。AN中不同流域间存在显著性差异,北江流域含量最高,东江、西江和其他流域土壤养分含量较高且不存在显著性差异,韩江和其他流域不存在显著性差异,但不同组之间存在显著性差异。AK不同流域间存在显著性差异,北江和韩江流域含量最高且不存在显著性差异,西江和其他流域不存在显著性差异,东江流域土壤养分介于二者之间且均存在显著性差异。总体来讲,北江流域的土壤养分含量最高,西江和其他流域含量最低,东江和韩江流域介于二者之间。

      图  3  流域的多重比较

      Figure 3.  Multiple comparison of watershed

      不同坡位对土壤养分均有显著影响。通过多重比较分析(图4)可知,山脊、上坡、中坡、下坡和山谷5个坡位间的OM、AN和AK含量相差不大且不存在显著性差异,均显著高于平地的含量。AP中上坡、中坡、下坡、山谷和平原之间不存在显著性差异,脊部、上坡和中坡之间不存在显著性差异,但两组之间存在显著性差异。总体来讲,脊部和平地土壤养分含量较小,下坡和山谷土壤养分含量较大。

      图  4  坡位的多重比较

      Figure 4.  Multiple comparison of slope position

    • 在主效应选择的基础上,将多个一阶定性定量因子交互项引入到一般线性模型中。土壤养分指标引入一阶交互项后的结果如表5所示,不同土壤养分指标引入的一阶交互项并不相同,如对OM影响极显著的包括海拔级和腐殖质层厚交互。对OM影响显著的包括海拔级和枯落物层厚交互、海拔级和平均年龄交互、海拔级和平均胸径交互、成土母岩和林下植被盖度交互、优势树种和林下植被盖度交互、优势树种和平均胸径交互,流域和平均胸径交互等11项交互项也有一定的影响。

      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

      不同土壤养分的引入的交互项数目差异很大,交互项有12 ~ 21个。总体来讲,定性因子的流域、海拔级、坡度级、坡位、优势树种,定量因子的经度、纬度、海拔、腐殖质层厚、林下植被盖度、平均年龄和平均胸径在交互项中的影响作用较大。

      引入交互项显著提高了土壤养分指标的模型解释程度(图5)。定性定量交互的解释程度平均提高了0.141,其中OM和AN的解释程度超过0.45,比筛选的主效应模型分别提高0.175和0.151;AK的解释程度超过0.40,比筛选的主效应模型提高0.130;AP的解释程度超过0.30。不同土壤养分指标的修正确定系数也均有提高,但幅度小于确定系数,从AP的0.059到OM的0.100,平均增加0.080;AN的解释程度接近0.40,OM和AK的解释程度接近0.40,最小的AP接近0.25;参数个数增加了66至116个不等。总体而言,OM和AN的解释程度较高,AP的解释程度较低,AK处于中间。

      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

    • 本研究4个土壤养分指标异质性在广东省区域尺度上均属性中等变异,与同一纬度的广西森林土壤养分的异质性相同,但数值上有一定差别,可能是抽样方式和土层的深度不同造成的。本研究采用土壤不分层且系统抽样,而王淑彬等[7]样本来自0 ~ 10 cm且采用典型抽样。吴昊等[14]和张淑媛等[8]在更小尺度研究单一森林类型的土壤养分异质性,虽然地域和森林类型不同,但变异程度均属于中等,与本文的研究相同。

      地理因子的纬度和流域通过气候差异及环境差异的影响,使土壤养分空间分布存在差异。广东省南北相距04°18′,纬度差异较大,本文研究表明土壤养分除AK外与经度呈负相关,土壤养分与纬度均呈正相关且经度对土壤养分的影响小于纬度。广东省水系错综复杂,分为地理区位不同的4大水系流域,北江流域土壤养分含量较高,其他流域土壤养分含量较低。王春燕等[23]通过在中国东部9种森林的研究发现土壤有机碳组分呈现纬度分布格局,气候是主要影响因子,与本文研究一致。王苗利等[24]研究发现纬度及气候因素显著影响狗牙根土壤养分综合质量,而经度则对其无显著影响,可能是由于与本文的优势树种及地理区位不同造成的。

      地形因子中的海拔影响水热分布,形成不同的植被覆盖类型。本研究发现土壤养分因子与海拔呈正相关。杨秀清等[25]在关帝山云杉(Picea sp.)次生林5种土壤养分的空间异质性研究发现,pH、AN、AP受海拔影响最大。Jiang等[26]对岱云山研究表明,海拔是影响土壤C、N和C∶N变化的主要因素,与本文研究一致。坡位影响土壤养分的聚集方向,本文通过相关分析可知,下坡和山谷的土壤养分含量较多,脊部和平地土壤养分含量较少。广东省多雨使得土壤养分特别是有效养分受降水驱动下移,并在坡下富集。郜文军等[27]研究表明,不同坡位土壤养分除有机质外表现出向下汇集的趋势,下坡位土壤养分含量高于上坡位和中坡位养分含量。张顺平等[28]对泡桐(Paulownia fortunei)研究表明,影响土壤养分的坡位表现为坡下、坡中部位高于坡上部位。雷斯越等[29]研究表明,土壤养分含量变化趋势为下坡 > 中坡 > 上坡,均与本文研究一致。坡度影响土壤养分流动与积累的速度,蒋文惠[30]研究表明,海拔和坡度因子与土壤养分含量的相关程度高于坡向因子,且与土壤有机质、全氮、全磷和全钾均呈极显著正相关。吴昊[14]在秦岭山地对松(Pinus spp.)栎(Quercus spp.)混交林研究表明,土壤养分差异与海拔、坡位、坡向、坡度4项因子有关。本研究坡向仅对AP和AK有一定影响,可能是由于广东省位于低纬度地带,全年太阳高度角较大,阳坡和阴坡接收的太阳光照差异不大。

      不同森林植被影响下的土壤养分性质差异较大,不同优势树种可以通过改变地表凋落物的质与量以及非生物环境等多种方式来影响生态系统中土壤养分的分布及循环。针叶树种凋落叶质量较低,分解较慢,产生的有机质大多累积在凋落物层,混入矿质土的养分较少,使得土壤的养分含量较低。而阔叶树种凋落物质量较高,分解较快,产生的凋落物质容易被分解,土壤养分含量较高[31]。本研究中栎类、楠木、木荷、其他硬阔类、其他软阔类和阔叶混交林等土壤养分含量较高,马尾松、湿地松、杉木、桉树、针叶混交林和针阔混交林等土壤养分含量较低。王薪琪等[32]研究表明,阔叶林比针叶林的土壤碳、氮含量高,与本研究结果一致。林下植被在维持地力、改良土壤、水土保持、养分循环等方面具有重要作用,林下植被盖度是草本、灌木和乔木层盖度的综合。丁松等[33]对赣南飞播马尾松林的研究表明,3种不同的林下植被盖度(> 70%、30% ~ 70%、< 30%)对土壤具有重要影响,但不同林下植被盖度对AN、AP、AK不存在显著性差异。平均胸径作为影响土壤养分异质性的因子目前没有研究,但一些研究表明土壤养分对胸径具有促进作用[34],本研究表明,林分平均胸径越大,AN和AP的含量越高。葛晓改等[35]对三峡库区马尾松研究表明,林龄对土壤养分的影响很大,土壤有机质、总氮、铵态氮和有效磷含量均表现出成熟林 > 中龄林 > 近熟林,Liu等[36]研究表明,林龄和组成不同,土壤氮磷钾含量也不同。一般认为不同林龄的林分主要通过影响土壤物理性质、水热状况和生物区系间影响土壤养分[37],而作为林分生长结果的平均胸径,与土壤速效养分成正相关,且回归系数远大于林分平均年龄,林分平均年龄的影响更多地体现在林分平均胸径。

    • 影响土壤养分异质性的因素包括地理因子、地形因子、土壤物理因子和林分因子4大类。20个影响因子中经度、纬度、海拔、流域、坡位、坡度级、林下植被盖度、林分平均年龄、林分平均胸径和优势树种10项最为重要。对于不同的土壤养分,OM、AN的解释程度较高,AP、AK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,平均增加0.141,OM和AN的解释程度超过0.45,AK的解释程度超过0.40,最差的AP的解释程度超过0.30。

      本文筛选出的影响因子可以为区域尺度森林土壤养分的确定提供依据。基于一般线性模型的向后剔除法,为筛选主效应因子提供了一种新的方法,引入一阶定性因子和定量因子的交互项,避免了预测时交互水平缺失的现象,显著提高了模型的解释程度,对类似问题的解决提供了方法参考。

参考文献 (37)

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