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陕北黄土区不同植被类型土壤有机碳分布特征及其影响因素

张智勇 王瑜 艾宁 刘广全 刘长海

张智勇, 王瑜, 艾宁, 刘广全, 刘长海. 陕北黄土区不同植被类型土壤有机碳分布特征及其影响因素[J]. 北京林业大学学报, 2020, 42(11): 56-63. doi: 10.12171/j.1000-1522.20200013
引用本文: 张智勇, 王瑜, 艾宁, 刘广全, 刘长海. 陕北黄土区不同植被类型土壤有机碳分布特征及其影响因素[J]. 北京林业大学学报, 2020, 42(11): 56-63. doi: 10.12171/j.1000-1522.20200013
Zhang Zhiyong, Wang Yu, Ai Ning, Liu Guangquan, Liu Changhai. Distribution characteristics of soil organic carbon and its influencing factors in different vegetation types in loess region of northern Shaanxi Province, northwestern China[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2020, 42(11): 56-63. doi: 10.12171/j.1000-1522.20200013
Citation: Zhang Zhiyong, Wang Yu, Ai Ning, Liu Guangquan, Liu Changhai. Distribution characteristics of soil organic carbon and its influencing factors in different vegetation types in loess region of northern Shaanxi Province, northwestern China[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2020, 42(11): 56-63. doi: 10.12171/j.1000-1522.20200013

陕北黄土区不同植被类型土壤有机碳分布特征及其影响因素

doi: 10.12171/j.1000-1522.20200013
基金项目: 国家重点研发计划项目(2016YFC0501602、2016YFC0501705),延安市科技计划项目(2019ZDQY-036),延安大学研究生教育教学改革研究项目(YDYJG2018014),延安大学研究生教育创新计划项目(YCX2020080)
详细信息
    作者简介:

    张智勇。主要研究方向:水土保持与林业生态工程。Email:1874295505@qq.com 地址:716000陕西省延安市宝塔区圣地路580号延安大学生命科学学院

    通讯作者:

    艾宁,博士,讲师。主要研究方向:水土保持与林业生态工程。Email:aining_office@126.com 地址:同上

  • 中图分类号: S714.2

Distribution characteristics of soil organic carbon and its influencing factors in different vegetation types in loess region of northern Shaanxi Province, northwestern China

  • 摘要:   目的  探究陕北黄土区退耕还林(草)后形成的主要植被群落类型土壤有机碳空间分布特征及其影响因素,旨在为今后该地区人工林土壤碳汇管理以及生态效益评估提供参考依据,为我国北方森林土壤碳的相关研究积累基础数据。  方法  以吴起县大吉沟森林公园内的油松林、沙棘林、草地、油松沙棘混交林为研究对象,选取典型样区,运用单因素方差分析与灰色关联法,探讨不同植被类型在0 ~ 100 cm土壤有机碳垂直变化规律及其主要影响因素。  结果  (1)研究区土壤有机碳含量及储量具有明显表聚现象,且随土壤深度增加而降低。(2)不同植被类型下,土壤有机碳平均含量表现为沙棘林(7.03 g/kg) > 低坡度油松沙棘混交林(5.34 g/kg) > 草地(5.16 g/kg) > 高坡度油松沙棘混交林(3.87 g/kg) > 油松林(3 g/kg),沙棘林与油松林、高坡度油松沙棘混交林土壤有机碳平均含量呈显著性差异(P < 0.05)。(3)不同植被类型土壤有机碳储量介于41.11 ~ 74.76 t/hm2。(4)不同植被土壤剖面C/N在16.41 ~ 39.11之间,C/N均值由大到小表现为沙棘林(34.68) > 低坡度油松沙棘混交林(25.88) > 草地(25.82) > 油松林(23.08) > 高坡度油松沙棘混交林(22.71)。(5)不同植被类型土壤理化因子与有机碳含量关联度均在中等关联以上,与有机碳含量关系密切。  结论  研究区在今后建设碳汇林时应充分考虑土壤有机碳影响因素,优先选择沙棘等优势树种。
  • 图  1  不同植被类型土壤有机碳含量

    Figure  1.  Soil organic carbon content of different vegetation types

    图  2  不同植被类型土壤有机碳储量

    不同小写字母表示同种植被类型土壤有机碳储量在不同土层间差异显著(P < 0.05)。Different lowercase letters indicate that soil organic carbon storage of the same plantation type has significant differences among varied soil layers (P < 0.05).

    Figure  2.  Soil organic carbon storage under different vegetation types

    图  3  不同植被类型土壤C/N

    Figure  3.  Soil C/N of different vegetation types

    表  1  样地基本情况

    Table  1.   Basic situation of the sample plots

    样地编号
    Sample plot No.
    植被类型
    Vegetation type
    密度/(株·hm−2) Density/(tree·ha−1)平均树高
    Mean tree
    height/m
    坡度
    Slope/(°)
    海拔
    Altitude/m
    油松
    Pinus tabuliformis
    沙棘
    Hippophae rhamnoides
    PT 油松 Pinus tabuliformis 1 200 3.33 17 1 386
    HR 沙棘 Hippophae rhamnoides 2 300 2.62 17 1 406
    HPⅠ 油松沙棘(低坡度)
    Pinus tabuliformis-Hippophae rhamnoides (low slope)
    800 1 500 1.88 12 1 396
    HPⅡ 油松沙棘(高坡度)
    Pinus tabuliformis-Hippophae rhamnoides (high slope)
    700 1 400 1.98 29 1 380
    LL 达乌里胡枝子、赖草
    Lespedeza davurica, Leymus secalinus
    28 1 398
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    表  2  不同植被类型土壤有机碳含量统计特征

    Table  2.   Statistical characteristics of soil organic carbon content in different vegetation types

    植被类型
    Vegetation type
    平均值
    Mean value/(g·kg−1)
    最大值
    Max. value/(g·kg−1)
    最小值
    Min. value/(g·kg−1)
    标准差
    Standard deviation
    标准误
    Standard error
    变异系数
    Variation coefficient/%
    HR 7.03a 13.96 3.19 0.2 0.08 53
    PT 3b 5.53 2.31 0.18 0.07 38
    LL 5.16ab 9.44 3.19 0.17 0.06 40
    HPⅠ 5.34ab 8.92 3.24 0.2 0.06 44
    HPⅡ 3.87b 5.41 3.14 0.23 0.07 20
    注:表中不同字母表示不同植被类型的土壤有机碳含量差异显著(P < 0.05)。Note: different letters indicate significant differences in soil organic carbon content of varied vegetation types (P < 0.05).
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    表  3  不同植被类型土壤理化因子与土壤有机碳的关联度

    Table  3.   Correlations between soil physical and chemical factors and soil organic carbon under different vegetation types

    项目 ItemHPⅠHPⅡPTLLHR
    关联度
    Correlation
    degree
    排序
    Rank
    关联度
    Correlation
    degree
    排序
    Rank
    关联度
    Correlation
    degree
    排序
    Rank
    关联度
    Correlation
    degree
    排序
    Rank
    关联度
    Correlation
    degree
    排序
    Rank
    土壤密度
    Soil bulk density
    0.78 3 0.77 2 0.76 2 0.59 9 0.94 1
    毛管孔隙度
    Capillary porosity
    0.65 7 0.64 7 0.57 9 0.89 2 0.63 9
    非毛管孔隙度
    Non-capillary porosity
    0.68 5 0.76 3 0.63 8 0.78 3 0.78 5
    饱和含水量
    Saturated moisture
    0.58 12 0.63 8 0.66 6 0.90 1 0.62 10
    毛管持水量
    Capillary water capacity
    0.61 10 0.62 9 0.56 10 0.89 2 0.64 8
    电导率
    Conductivity
    0.78 3 0.77 2 0.77 1 0.61 8 0.73 6
    pH 0.66 6 0.83 1 0.69 4 0.70 5 0.63 9
    速效氮
    Available nitrogen
    0.6 11 0.65 6 0.63 8 0.72 4 0.68 7
    速效磷
    Available phosphorus
    0.64 8 0.68 5 0.67 5 0.62 7 0.68 7
    速效钾
    Available potassium
    0.72 4 0.67 6 0.71 3 0.78 3 0.80 4
    全氮
    Total nitrogen
    0.62 9 0.7 4 0.65 7 0.70 5 0.83 2
    全磷
    Total phosphorus
    0.86 1 0.56 10 0.65 7 0.54 10 0.59 11
    全钾
    Total potassium
    0.84 2 0.76 3 0.51 11 0.63 6 0.81 3
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出版历程
  • 收稿日期:  2020-01-09
  • 修回日期:  2020-03-18
  • 网络出版日期:  2020-11-17
  • 刊出日期:  2020-12-14

陕北黄土区不同植被类型土壤有机碳分布特征及其影响因素

doi: 10.12171/j.1000-1522.20200013
    基金项目:  国家重点研发计划项目(2016YFC0501602、2016YFC0501705),延安市科技计划项目(2019ZDQY-036),延安大学研究生教育教学改革研究项目(YDYJG2018014),延安大学研究生教育创新计划项目(YCX2020080)
    作者简介:

    张智勇。主要研究方向:水土保持与林业生态工程。Email:1874295505@qq.com 地址:716000陕西省延安市宝塔区圣地路580号延安大学生命科学学院

    通讯作者: 艾宁,博士,讲师。主要研究方向:水土保持与林业生态工程。Email:aining_office@126.com 地址:同上
  • 中图分类号: S714.2

摘要:   目的  探究陕北黄土区退耕还林(草)后形成的主要植被群落类型土壤有机碳空间分布特征及其影响因素,旨在为今后该地区人工林土壤碳汇管理以及生态效益评估提供参考依据,为我国北方森林土壤碳的相关研究积累基础数据。  方法  以吴起县大吉沟森林公园内的油松林、沙棘林、草地、油松沙棘混交林为研究对象,选取典型样区,运用单因素方差分析与灰色关联法,探讨不同植被类型在0 ~ 100 cm土壤有机碳垂直变化规律及其主要影响因素。  结果  (1)研究区土壤有机碳含量及储量具有明显表聚现象,且随土壤深度增加而降低。(2)不同植被类型下,土壤有机碳平均含量表现为沙棘林(7.03 g/kg) > 低坡度油松沙棘混交林(5.34 g/kg) > 草地(5.16 g/kg) > 高坡度油松沙棘混交林(3.87 g/kg) > 油松林(3 g/kg),沙棘林与油松林、高坡度油松沙棘混交林土壤有机碳平均含量呈显著性差异(P < 0.05)。(3)不同植被类型土壤有机碳储量介于41.11 ~ 74.76 t/hm2。(4)不同植被土壤剖面C/N在16.41 ~ 39.11之间,C/N均值由大到小表现为沙棘林(34.68) > 低坡度油松沙棘混交林(25.88) > 草地(25.82) > 油松林(23.08) > 高坡度油松沙棘混交林(22.71)。(5)不同植被类型土壤理化因子与有机碳含量关联度均在中等关联以上,与有机碳含量关系密切。  结论  研究区在今后建设碳汇林时应充分考虑土壤有机碳影响因素,优先选择沙棘等优势树种。

English Abstract

张智勇, 王瑜, 艾宁, 刘广全, 刘长海. 陕北黄土区不同植被类型土壤有机碳分布特征及其影响因素[J]. 北京林业大学学报, 2020, 42(11): 56-63. doi: 10.12171/j.1000-1522.20200013
引用本文: 张智勇, 王瑜, 艾宁, 刘广全, 刘长海. 陕北黄土区不同植被类型土壤有机碳分布特征及其影响因素[J]. 北京林业大学学报, 2020, 42(11): 56-63. doi: 10.12171/j.1000-1522.20200013
Zhang Zhiyong, Wang Yu, Ai Ning, Liu Guangquan, Liu Changhai. Distribution characteristics of soil organic carbon and its influencing factors in different vegetation types in loess region of northern Shaanxi Province, northwestern China[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2020, 42(11): 56-63. doi: 10.12171/j.1000-1522.20200013
Citation: Zhang Zhiyong, Wang Yu, Ai Ning, Liu Guangquan, Liu Changhai. Distribution characteristics of soil organic carbon and its influencing factors in different vegetation types in loess region of northern Shaanxi Province, northwestern China[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2020, 42(11): 56-63. doi: 10.12171/j.1000-1522.20200013
  • 土壤是陆地生态系统中最活跃的碳库,其碳储量占整个陆地生态系统碳库的2/3[1],并且每年向大气中释放着4%的碳[2],特别是森林土壤碳库,其储量的微小变化将影响着大气中CO2的浓度[3-4]。研究表明,土地利用方式及植被类型是影响森林土壤碳库的关键因素[5],但是,由于立地条件,植被类型等因素的综合影响以及森林土壤的时空变化,对不同地区植被土壤碳库研究还存在不确定性[6]

    黄土高原是我国重要人工林建设区和土壤碳库,长期人工植被恢复方式改变了土壤原有的有机质输入输出方式[7],不同植被类型土壤碳库发生变化。为此,不同学者针对黄土高原不同植被类型土壤碳库进行了大量研究,如李裕元等[8]在研究黄土高原北部草地时指出植被恢复对土壤有机碳的固存影响相对较小。张宏等[9]认为在洞子沟流域自然恢复植被群落比人工恢复林在土壤碳素恢复方面更具有优势,孟国欣等[10]通过对晋西黄土区退耕地的研究发现植被类型对土壤有机碳的影响深度可达120 cm。但是,有关不同植被类型在土壤碳汇方面的综合性研究仍具有较大的差异[11], 因此完善特定区域土壤有机碳资料和研究数据对于掌握土壤有机碳的垂直分布格局与植被的关系以及精确估算土壤碳库具有重要意义[12]

    吴起县作为我国“退耕还林第一县”,自1998年实行退耕还林(草)工程以来,现今林草覆盖度已达到65%,但是对其退耕还林(草)所形成的主要植被群落土壤有机碳的相关研究较少,对其土壤有机碳分布特征及其影响因素研究不够系统。本文选取其境内大吉沟森林公园内的油松(Pinus tabuliformis)林、沙棘(Hippophae rhamnoides)林、草地、油松沙棘混交林为研究对象,通过方差分析,探究该地不同植被类型土壤有机碳含量,分布特征的差异性,同时利用灰色关联法对退耕还林(草)后形成的主要植被群落土壤理化因子变化的大小、趋势等进行定量描述,揭示不同因子对土壤有机碳的影响程度,以期为今后该地区人工林土壤碳汇管理以及生态效益评估提供参考依据,为我国北方森林土壤碳的相关研究积累基础数据。

    • 研究区位于陕西省吴起县大吉沟森林公园内(107°38′57″ ~ 108°32′49″E、36°33′33″ ~ 37°24′27″N),属于半干旱地区,温带大陆性季风气候盛行,温差大,极端最高气温为37.1 ℃,极端最低气温为−25.1 ℃,年均温7.8 ℃,降雨集中在夏秋两季,年均降雨量在483.4 mm左右。地貌以黄土高原梁状丘陵沟壑为主,海拔在1 233 ~ 1 809 m之间。土壤多为黄绵土,土层深厚,易被侵蚀,呈弱碱性。人工林植被为主,主要有油松、刺槐(Robinia pseudoacacia)、侧柏(Platycladus orientalis)、柠条(Caragana korshinskii)、沙棘、达乌里胡枝子(Lespedeza davurica)、赖草(Leymus secalinus)等。

    • 根据典型性与代表性取样原则,课题组选取大吉沟森林公园内油松纯林(PT),沙棘纯林(HR),低坡度油松沙棘混交林(HPⅠ),高坡度油松沙棘混交林(HPⅡ),达乌里胡枝子、赖草群落(LL)5个典型样地进行采样(表1)。在每个样地内根据坡位,从坡上、中、下3个坡位,分别设置1 m深土壤剖面进行土壤样品取样,取样深度为100 cm,自地表垂直向下分为6层,依次为0 ~ 10 cm、10 ~ 20 cm、20 ~ 40 cm、40 ~ 60 cm、60 ~ 80 cm、80 ~ 100 cm。采用环刀取样时,同一个剖面每层取3个重复,计算土壤孔隙度、饱和含水量、持水量等物理性质。同时,剖面的每层采集土壤混合样品装入自封袋带回实验室自然风干,过筛进行土壤化学性质测定。

      表 1  样地基本情况

      Table 1.  Basic situation of the sample plots

      样地编号
      Sample plot No.
      植被类型
      Vegetation type
      密度/(株·hm−2) Density/(tree·ha−1)平均树高
      Mean tree
      height/m
      坡度
      Slope/(°)
      海拔
      Altitude/m
      油松
      Pinus tabuliformis
      沙棘
      Hippophae rhamnoides
      PT 油松 Pinus tabuliformis 1 200 3.33 17 1 386
      HR 沙棘 Hippophae rhamnoides 2 300 2.62 17 1 406
      HPⅠ 油松沙棘(低坡度)
      Pinus tabuliformis-Hippophae rhamnoides (low slope)
      800 1 500 1.88 12 1 396
      HPⅡ 油松沙棘(高坡度)
      Pinus tabuliformis-Hippophae rhamnoides (high slope)
      700 1 400 1.98 29 1 380
      LL 达乌里胡枝子、赖草
      Lespedeza davurica, Leymus secalinus
      28 1 398
    • 烘干法测定土壤含水量;环刀法测定土壤密度及计算孔隙度、饱和含水量和毛管持水量等指标;重铬酸钾氧化法测定土壤有机碳含量;采用全自动化学分析仪测定土壤全氮、全磷;NAOH烙融−火焰光度法测定全钾;火焰光度计法测定土壤速效钾;碱解扩散法测定土壤速效氮;钼锑抗比色法测定土壤速效磷。

    • 利用Microsoft Excel 2010对数据进行预处理。采用SPSS 22.0软件对不同植被有机碳含量、储量进行单因素方差(one-way ANOVA)分析,并运用LSD法进行多重比较。采用Origin 2018进行制图。采用灰色关联法对不同植被类型0 ~ 100 cm土壤理化指标进行关联度分析及排序。

      土壤剖面有机碳储量计算公式[13]

      $$ R = 0.1 {H_n} \cdot {P_n} \cdot {C_n} $$ (1)

      式中:R代表土壤有机碳储量(t/hm2),n代表不同土层,H代表土层厚度(cm),P代表土壤密度(g/cm3),C代表土壤有机碳含量(g/kg)。

      灰色关联计算公式[14]

      将0 ~ 10 cm、10 ~ 20 cm、20 ~ 40 cm、40 ~ 60 cm、60 ~ 80 cm、80 ~ 100 cm土层的土壤有机碳含量作为关联度分析的参考数列X0,将其他土壤理化性质作为比较数列Xi。因为因素与目标结果不一致,所以计算关联度之前对数据进行均值化处理,公式如下:

      $$ \begin{aligned} & {X_0} = {x_0}(k)/{\rm{av}}({x_0})\\ & {X_i} = {x_i}(k)/{\rm{av}}({x_i}) \end{aligned} $$ (2)

      式中:av(x0)、av(xi)分别为数列X0Xi的平均值。

      计算关联系数,公式如下:

      $$ {{\text{ζ}} _i}\left( k \right) = \frac{{\mathop {\min }\limits_i \mathop {\min }\limits_k {\Delta _i}\left( k \right) + \rho \mathop {\min }\limits_i \mathop {\min }\limits_k {\Delta _i}\left( k \right)}}{{{\Delta _i}\left( k \right) + \rho \mathop {\min }\limits_i \mathop {\min }\limits_k {\Delta _i}\left( k \right)}} $$ (3)

      式中:ρ为分辨系数,范围为0 < ρ < 1,一般ρ取0.5,i(k)为X0Xi的绝对差。

      求关联度ri

      $${r_i} = \frac{1}{n}\mathop \sum \limits_{k = 1}^m {{\text{ζ}} _i}(k)$$ (4)

      按照关联度的大小进行排序。

    • 表2可知,研究区不同植被类型土壤有机碳含量差异显著,0 ~ 100 cm土层,有机碳含量变化范围为13.96 ~ 2.31 g/kg,最大值约为最小值的6倍。有机碳平均含量由大到小表现为HR(7.03 g/kg) > HPⅠ(5.34 g/kg) > LL(5.16 g/kg) > HPⅡ(3.87 g/kg) > PT(3 g/kg),HR的平均土壤有机碳含量与PT以及HPⅡ土壤有机碳平均含量差异显著(P < 0.05),分别比HPⅠ、LL、HPⅡ、PT高出约24%、27%、45%、57%。研究区土壤有机碳含量空间变异系数介于10% ~ 100%之间,属中等程度变异[15],由大到小表现为HR(53%) > HPⅠ(44%) > LL(40%) > PT(38%) > HPⅡ(20%),HR林下土壤有机碳空间变异程度最为剧烈。

      表 2  不同植被类型土壤有机碳含量统计特征

      Table 2.  Statistical characteristics of soil organic carbon content in different vegetation types

      植被类型
      Vegetation type
      平均值
      Mean value/(g·kg−1)
      最大值
      Max. value/(g·kg−1)
      最小值
      Min. value/(g·kg−1)
      标准差
      Standard deviation
      标准误
      Standard error
      变异系数
      Variation coefficient/%
      HR 7.03a 13.96 3.19 0.2 0.08 53
      PT 3b 5.53 2.31 0.18 0.07 38
      LL 5.16ab 9.44 3.19 0.17 0.06 40
      HPⅠ 5.34ab 8.92 3.24 0.2 0.06 44
      HPⅡ 3.87b 5.41 3.14 0.23 0.07 20
      注:表中不同字母表示不同植被类型的土壤有机碳含量差异显著(P < 0.05)。Note: different letters indicate significant differences in soil organic carbon content of varied vegetation types (P < 0.05).

      不同植被类型土壤有机碳含量在不同土层间表现出明显的空间异质性,垂直分布特征明显(图1)。不同植被类型土壤有机碳含量整体上表现出随土壤深度增加而下降的趋势,且在0 ~ 40 cm下降速度快,40 ~ 100 cm下降速度变缓。HR土壤有机碳含量下降趋势最明显,其0 ~ 10 cm土层有机碳含量约是80 ~ 100 cm的4.4倍,极差约为10.77 g/kg,变化幅度大,HPⅡ下降趋势最平稳,各土层有机碳含量变化幅度小。在0 ~ 40 cm土层,HR,PT,LL,HPⅠ,HPⅡ的土壤有机碳含量分别占整个采样剖面的比例为69%,60%,64%,68%,54%,均达到50%以上,占比较高,土壤有机碳出现表层富集现象,特别是HR表聚现象最明显。

      图  1  不同植被类型土壤有机碳含量

      Figure 1.  Soil organic carbon content of different vegetation types

    • 不同植被类型在0 ~ 100 cm有机碳储量介于41.11 ~ 74.76 t/hm2之间,由大到小表现为HR(74.76 t/hm2) > LL(59.54 t/hm2) > HPⅠ(58.07 t/hm2) > HPⅡ(46.29 t/hm2) > PT(41.11 t/hm2),并随土壤深度增加整体上呈现出下降趋势(图2),且HR与LL下降趋势最明显。在植被类型相同时,HPⅠ比HPⅡ有机碳储量大。

      图  2  不同植被类型土壤有机碳储量

      Figure 2.  Soil organic carbon storage under different vegetation types

      不同植被类型在不同土层间土壤有机碳储量存在显著差异(P < 0.05),0 ~ 40 cm土层,除HR外,其余植被有机碳储量在不同土层间差异明显,HPⅡ、PT、LL在10 ~ 20 cm土层有机碳储量最低,在40 ~ 100 cm土层内,除HR在40 ~ 60 cm与80 ~ 100 cm有机碳储量差异显著(P < 0.05),其余植被有机碳储量在不同土层间差异均不显著。

    • 研究区不同植被类型土壤剖面C/N在16.41 ~ 39.11之间(图3),属于正常合理范围,且均高于全球土壤C/N均值(13.3),C/N均值由大到小表现为 HR(34.68) > HPⅠ(25.88) > LL(25.82) > PT(23.08) > HPⅡ(22.71),且HR剖面的C/N大于25,其林下土壤有机质易积累,HPⅡ的C/N均值最低,其为土壤提供氮素的能力要相对优于其余4种林分。土壤剖面C/N呈锯齿状波动,0 ~ 40 cm土壤C/N变化幅度较大,40 ~ 100 cm土壤C/N变化幅度较小。

      图  3  不同植被类型土壤C/N

      Figure 3.  Soil C/N of different vegetation types

    • 灰色系统理论意图透过一定的方法,去寻求系统中各子系统(或因素)之间的数值关系,对数据要求不高,可减少数据不对称所造成的损失,为一个系统发展变化态势提供了量化的度量[14]。因此,本文选取土壤有机碳含量做参考数列,土壤密度、毛管孔隙度、非毛管孔隙度、饱和含水量、毛管持水量、电导率、pH、速效氮、速效磷、速效钾、全氮、全磷、全钾为比较数列,计算得出参考数列与比较数列的关联度(表3)。关联度越大,表明参考指标与比较指标关系越密切[16]

      表 3  不同植被类型土壤理化因子与土壤有机碳的关联度

      Table 3.  Correlations between soil physical and chemical factors and soil organic carbon under different vegetation types

      项目 ItemHPⅠHPⅡPTLLHR
      关联度
      Correlation
      degree
      排序
      Rank
      关联度
      Correlation
      degree
      排序
      Rank
      关联度
      Correlation
      degree
      排序
      Rank
      关联度
      Correlation
      degree
      排序
      Rank
      关联度
      Correlation
      degree
      排序
      Rank
      土壤密度
      Soil bulk density
      0.78 3 0.77 2 0.76 2 0.59 9 0.94 1
      毛管孔隙度
      Capillary porosity
      0.65 7 0.64 7 0.57 9 0.89 2 0.63 9
      非毛管孔隙度
      Non-capillary porosity
      0.68 5 0.76 3 0.63 8 0.78 3 0.78 5
      饱和含水量
      Saturated moisture
      0.58 12 0.63 8 0.66 6 0.90 1 0.62 10
      毛管持水量
      Capillary water capacity
      0.61 10 0.62 9 0.56 10 0.89 2 0.64 8
      电导率
      Conductivity
      0.78 3 0.77 2 0.77 1 0.61 8 0.73 6
      pH 0.66 6 0.83 1 0.69 4 0.70 5 0.63 9
      速效氮
      Available nitrogen
      0.6 11 0.65 6 0.63 8 0.72 4 0.68 7
      速效磷
      Available phosphorus
      0.64 8 0.68 5 0.67 5 0.62 7 0.68 7
      速效钾
      Available potassium
      0.72 4 0.67 6 0.71 3 0.78 3 0.80 4
      全氮
      Total nitrogen
      0.62 9 0.7 4 0.65 7 0.70 5 0.83 2
      全磷
      Total phosphorus
      0.86 1 0.56 10 0.65 7 0.54 10 0.59 11
      全钾
      Total potassium
      0.84 2 0.76 3 0.51 11 0.63 6 0.81 3

      研究区不同植被类型下不同土壤理化因子与土壤有机碳含量波动范围为0.51 ~ 0.94,表明土壤有机碳含量与土壤理化因素之间关系密切[17]。其中,HPⅠ土壤有机碳含量与全磷(0.86)关联度最高为高关联,与速效氮(0.6)关联度最低为中等关联;HPⅡ土壤有机碳含量与pH(0.83)关联度最高为高关联,与全磷(0.56)关联度最低为中等关联;PT土壤有机碳含量与电导率(0.77)关联度最高为高关联,与全钾(0.51)关联度最低为中等关联;LL土壤有机碳含量与饱和含水量(0.90)、毛管孔隙度(0.89)关联度最高为高关联,与全磷(0.54)关联度最低为中等关联;HR土壤有机碳含量与土壤密度(0.94)关联度最高为高关联,与全磷(0.59)关联度最低为中等关联。

    • 研究区各植被类型土壤有机碳含量、储量具有明显的表聚现象[18]。植物根系的垂直分布格局与光合产物的分配是产生该现象的一个重要原因[19],相比土壤深层,表层土壤具有大量的植物凋落物使得归还土壤的有机质增多,且表层土壤结构较好有利于透水透气,为凋落物的分解提供了基础条件,也间接提高了表层土壤有机碳的质量[20],这也与李龙[21]、权伟[22]等研究结果一致。土层加深,土壤环境变得相对封闭,土壤密度变化幅度降低,有机质的输入量以及微生物活动减弱,深层土壤有机碳含量减少且变化较表层平稳,不同植被类型土壤有机碳表现出明显的垂直分布特征,这也解释了在40 ~ 100 cm土壤深层,各植被类型土壤在不同土层有机碳储量差异不显著的现象。不同植被类型土壤剖面有机碳含量与土壤密度共同决定了各自土壤剖面有机碳储量及其垂直分布格局,因此土壤有机碳储量与含量在土壤剖面的垂直分布格局具有相似性,又有一些差异[7]。黄从德等[23]在研究四川森林土壤有机碳空间分布特征时,也得出森林土壤有机碳垂直分布格局。本研究区HP Ⅱ、PT、LL在10 ~ 20 cm土层有机碳储量最低。这主要是由于此3种植被类型本身在10 ~ 20 cm土壤有机碳含量低,且土层取样厚度仅为10 cm,土层厚度小,所以出现此现象。

      植被、土壤质地及小气候的影响,导致不同植被土壤碳汇功能表现不一[24-26]。本研究中,HR在碳汇方面最具有优势。HR植株密度略大,且其根系浅,细根比例高,易周转速率快,根系横生辐射特性可有效改良土壤密度、孔隙度等。共生固氮效应可为土壤增加氮素,为微生物活动提供动力,有助于土壤腐殖质的积累;另外研究区HR树冠小,遮阴性低,蒸腾速率慢,土壤表层温度较高,地表凋落物分解快,坡度适中,降雨侵蚀小,径流流失量低[27],也有利于有机碳的产生及存储,因此HR碳汇功能表现较强。在植被类型一致时, HPⅠ的有机碳含量均值要高于HPⅡ,这可能是坡度原因,高坡度会降低有机碳的积累。李龙等[28]在研究敖汉旗时也指出当坡度 > 25°时,有机碳含量会达到最低值。此外,HPⅠ的植被密度略微高于HPⅡ,地表凋落物输入量及根系密度产生差距,在一定程度上影响有机碳来源。

    • 土壤 C/N 是反映土壤有机质分解过程的重要信息,代表土壤碳氮之间的密切关系。研究表明,任何影响土壤有机碳、氮的因素均会对土壤碳氮比产生影响[29-31],适当的碳氮比值有助于微生物的发酵分解以及有机碳的矿化。HR、HPⅠ、LL的C/N均值大于25,为有机质的积累提供了条件,而HPⅡ、PT小于25,有利于为土壤提供充足的氮素。

    • 局部范围内土壤理化因子会对土壤有机碳含量产生一定影响。研究得出不同植被类型下土壤理化因子与土壤有机碳含量的关联度均处在中等关联度以上,在不同程度上对土壤有机碳产生影响。土壤密度、孔隙度等性质会影响土壤质地,改变土壤的透气性和持水能力,改变植物根系的生长发育及微生物活动条件,进而影响有机碳的含量[19]。王云琦等[32]在研究三峡库区林地时也指出土壤有机碳作为土壤团聚体的胶结剂,通过影响土壤质地和结构对土壤毛管孔隙度与土壤密度产生直接作用。土壤电导率、水分淋溶以及土壤植物根系影响与有机碳表现出一定的响应关系,这与赵维俊等[33]在研究祁连山哈溪林区土壤剖面电导率时得出结论相似。森林土壤氮素的含量主要来源于有机质的积累与分解,土壤有机碳作为微生物活动重要能源,影响着有机质的分解,进而对土壤氮素产生影响,特别是土壤中的速效氮[34]。土壤磷素来源于土壤有机质与成土矿物,经有机碳矿化作用,大部分最终以无机形态存在于土壤中,供植物利用。土壤pH值与土壤微生物活性密切相关,pH值过高(> 8.5)或过低(< 5.5)都会影响土壤微生物的活性,降低对有机碳的转化速率[35],如陈心桐等[5]在研究北方自然生态系统时得出,土壤有机碳含量与pH呈负相关。因此在成土母质、地形、气候等条件不发生根本性变化的情况下,应综合考虑植被、土壤理化性质以及微立地条件对土壤有机碳的影响。

    • (1)不同植被类型土壤有机碳含量、储量在表层集聚,且随土壤深度增加而下降,植被类型是影响土壤有机碳垂直分布的重要因素。

      (2)研究区沙棘林在碳汇功能方面表现最优。

      (3)土壤理化特性与土壤有机碳的关联度均在中等关联度以上,土壤有机碳含量的影响因素具有复杂性与综合性。

参考文献 (35)

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