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人工经济林具有涵养水源、保持水土、提供产品等重要功能[1],因此在丘陵坡地广泛种植。土壤能为植物提供生长所需的养分和环境基础,直接或间接影响森林健康发展[2]。人为干预作为人工经济林形成、发育过程的重要因素,不同干预方式、强度等能影响林地土壤环境[3]。目前,人为干预主要方式有清理灌草、清除枯落物、施肥、火烧等,这些干预通过影响林地水热条件与养分循环,使不同种经济林之间以及同种经济林内部土壤环境发生变化[4]。因此,研究人为干预对人工经济林土壤环境的影响,对丘陵坡地土壤质量改良、促进人工经济林健康发展等具有重要意义[5-6]。
土壤理化性质是评价林地土壤环境的重要因素,其变化能反映人为干预对森林土壤环境的影响状况[7]。当前,关于人为干预对山地森林土壤理化性质影响的研究较多,但多集中在不同干预方式、强度等对原生林与次生林方面,有关人工经济林土壤的研究成果不多。张姣等[8]研究割脂、清除凋落物和火灾等干预下贵州山地马尾松(Pinus massoniana Lamb)林土壤特征,发现上述干预方式使马尾松林土壤pH、土壤密度、有机碳、全氮、全磷含量等产生显著变化。李翀等[9]通过分析不同施肥、采伐留养强度对浙江低山丘陵的毛竹(Phyllostachys edulis (Carriere) J. Houzeau)林土壤有机碳含量影响,发现中等施肥、弱度采伐与大量施肥、强度采伐下土壤有机碳含量变化量差异极显著,提出不同施肥、采伐强度的干预能显著影响毛竹林土壤碳库。Awotoye等[10]研究不同强度伐木干预对尼日利亚山地人工林土壤性质影响,发现一定程度采伐干预能使土壤养分含量增加,但随着采伐强度增大,土壤养分含量降低。上述学者从人为干预角度研究了不同山地丘陵的森林土壤特征及变化。随着人工经济林种植规模扩大,在温带半湿润、半干旱的丘陵坡地出现多种干预方式的人工经济林,在产生经济效益的同时,也改变着坡地土壤环境。据此,一些学者研究后提出人为干预使人工经济林坡地土壤呈退化趋势,也有学者研究发现不同干预使人工经济林坡地土壤养分趋于改善,研究结果差异较大[11-12]。总之,相关研究结论不一致,对一些典型生境内人工经济林土壤特征变化特征认识还不够深入,需要进一步研究人为干预下的人工经济林土壤变化特征与内在机制,从而为不同地区坡地人工经济林土壤质量的可持续性服务[13]。
太行山丘陵坡地属于典型水土流失区域,其生态基底敏感脆弱,主要植被为灌木和草丛,土壤相对贫瘠[14]。自本世纪初,为改善环境和发展农业,该区域陆续实施人工经济林种植工程,通过栽种核桃(Juglans regia L.)等经济树种,使植被覆盖率不断提升。随着大量坡地被改造,该区内出现多种人为干预的核桃林,其对太行山坡地核桃林土壤理化性质的影响,一直缺乏调查研究和深入认识。因此,本研究以太行山坡地2003年栽种核桃林为研究对象,分析3种干预对核桃林土壤理化性质的影响,并对各干预核桃林土壤质量综合评价,从而为太行山坡地核桃林的土壤恢复和可持续经营提供科学理论指导。
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研究区位于河北临城县绿蕾农林科技有限公司的核桃基地(114°29′16.00″ E~114°30′1.40″ E,37°29′47.00″ N~37°29′2.70″ N),该基地位于河北省西部、太行山东麓,属于丘陵地形的典型小流域坡地,其整体海拔在120~180 m之间。该区属于暖温带大陆性季风气候,夏季炎热多雨,冬季干燥寒冷,年内温差较大,且降水集中。年平均气温在12~14 ℃,其中1月平均气温为−2 ℃,7月平均气温为27 ℃;降水多集中在7~9月,年均降水量605 mm。土壤类型多为棕壤和风化形成的山地褐土,土质中性偏碱,土壤沙性强,土层浅薄且易侵蚀。
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根据资料查阅和野外实地调查,2021年8月在基地西北部坡地的坡度10°~12°、海拔143~149 m的位置,选取栽植于2003年的核桃林,其干预方式有3种,分别为:未管理(LI)、清理灌草(MI)、清理灌草施肥(HI),将这3种人为干预的核桃林作为研究对象,并根据干预程度将LI、MI、HI样地分别划分为轻度干预、中度干预和高度干预。每种人为干预内设置4个重复,共设置12个样地,每个样地内设置1个5 m × 5 m调查样方内进行基本特征调查与土壤取样,研究样地基本概况见表1。在各样地的5 m × 5 m调查样方内设置土壤采样点,进行4个重复,在每个采样点用土钻分层采集0~10 cm、10~20 cm、20~30 cm的土壤样品,将采集的所有土壤样品装入密封袋保存带回实验室。全部过2 mm孔径土筛除去土壤中动、植物残体及砾石后,将重复采样点的土壤样品按四分法均匀混为1份,后用于土壤理化性质的测定。
核桃林样地
Walnut forest sample plotLI MI HI 树龄Tree age/a 18 18 18 平均树高 Mean height/m 2.67 ± 0.09 5.23 ± 0.16 5.85 ± 0.39 平均胸径Average DBH/cm 43.67 ± 7.54 46.29 ± 2.01 49.07 ± 5.71 平均冠幅Average crown width/m 3.02 ± 0.09 5.06 ± 0.29 5.19 ± 0.55 种植密度Planting density/(tree∙hm−2) 1 000 1 000 1 000 植被结构 Vegetation structure 乔木 + 灌木 + 草本 乔木 + 草本 乔木 + 草本 干预方式 Intervention mode 未管理 清理灌草 清理灌草施肥 干预措施 Intervention measures 1.每年秋季采集果实; 1.每年秋季采集果实;
2.每2年清除1次,清除林下株高≥20~30 cm灌草植物;1.每年秋季采集果实;
2.每2年清除1次,清除林下株高≥20~30 cm灌草植物;
3.每2年施有机肥1次,平均施肥量约为620~650 kg∙hm−2干预程度 Degree of intervention 轻度干预 中度干预 高度干预 Table 1. Basic overview of the study plot
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本研究选取了土壤颗粒组成、电导率(EC)、含水量(SWC)、pH、有机碳(TOC)、全氮(TN)、全磷(TP)、全钾(TK)等指标进行分析测定。其中,土壤颗粒组成采用马尔文MS-3000激光粒度分析仪测定;土壤电导率(EC)采用电导率仪测定,土水比1∶5浸提,静置后取上层澄清液测定;土壤含水量采用烘干称量法(105°,24h)测定;土壤pH采用电极电位法测定,土水比为1∶2.5;土壤有机碳(TOC)、土壤全氮(TN)含量采用CN元素分析仪测定[15];土壤全磷(TP)含量采用钼锑抗比色法测定;土壤全钾(TK)含量采用原子吸收分光光度法测定。
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用Excel2010软件对土壤理化性质数据进行预处理;用SPSS26.0软件对土壤理化性质数据进行单因素方差分析和LSD法显著性检验(p<0.05);用双因素方差法分析人为干预、土层深度对土壤理化性质是否存在交互影响;用Pearson法对土壤理化性质相关性进行分析和显著性检验;用变异系数(CV)来分析土壤理化性质数据的变异性;用主成分分析法对各干预的土壤质量进行综合评价。用Origin2019软件绘制图表。
变异系数(CV)公式如下:
式中,CV为变异系数,其中CV≤10%为弱变异性,10%<CV<100%为中等变异性,CV≥100%为强变异性[16]。
此外,主成分分析中由于各土壤理化指标量纲不同,为排除其对结果影响,需对原始数据进行标准化处理,本研究采用了采用“S”型函数进行标准化[17-18],“S”型函数分为升型和降型函数两种,具体公式:
式中,x为土壤理化性质的某一指标值,a和b分别为各个土壤理化指标的最小值和最大值。研究选取的土壤理化性质指标中,因土壤砂粒含量在一定范围内与土壤质量成负相关[19],故采取降型函数,其余土壤理化指标均采取升型函数标准化。
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土壤颗粒组成作为重要土壤物理参数,影响土壤水分、养分和植被生长[20]。由表2可知,3种人为干预的土壤颗粒体积百分比含量均以粉粒为主(约占61.31%),砂粒次之(约占22.68%),黏粒最少(约占16.02%)。其中,0~30 cm土层土壤粉粒含量均表现为LI>HI>MI,且0~20 cm土层粉粒含量LI显著高于MI、HI(p<0.05),在LI内部0~10 cm土层粉粒含量显著高于20~30 cm土层(p<0.05)。0~30 cm土层土壤砂粒含量均表现为MI>HI>LI,且MI、HI显著高于LI(p<0.05),在LI、MI、HI内部不同土层间土壤砂粒含量变化不显著。土壤黏粒含量变化相对复杂,0~10 cm土层黏粒含量为HI>LI>MI,10~20 cm土层黏粒含量为LI>HI>MI,20~30 cm土层黏粒含量为LI>MI>HI,且10~30 cm土层黏粒含量LI显著高于MI、HI(p<0.05),在LI内部20~30 cm土层黏粒含量显著高于0~10 cm土层(p<0.05)。表明在核桃林内,清理灌草、清理灌草施肥的干预对土壤颗粒组成影响显著,随着人为干预增加,土壤粉粒、砂粒和黏粒含量分别呈先降低后略增、先增加后降低、先降低后略增的不同趋势,但各土层间存在趋势差异。
样地
Sample plot土层
Layer
cm土壤颗粒体积百分比含量/%
Soil particle volume percentage content/%电导率
Conductivity/(μs∙cm−1)含水量
Water content/(g∙kg−1)黏粒
Clay(<0.002 mm)粉粒
Silt(0.002~0.05 mm)砂粒
Sand(0.05~2 mm)LI 0~10 14.01 ± 2.69 Ba 73.63 ± 1.44 Aa 12.36 ± 1.48 Ab 110.62 ± 7.55 Aa 80.59 ± 11.51 Ab 10~20 22.86 ± 1.69 ABa 67.06 ± 1.15 ABa 10.08 ± 0.77 Ab 112.85 ± 7.64 Aa 81.41 ± 10.64 Ab 20~30 29.44 ± 3.45 Aa 61.26 ± 3.23 Ba 9.30 ± 0.79 Ab 119.22 ± 6.64 Aa 80.34 ± 9.80 Ab MI 0~10 13.31 ± 1.08 Aa 57.30 ± 1.66 Ab 29.39 ± 2.74 Aa 84.51 ± 5.02 Ab 171.93 ± 4.64 Aa 10~20 12.37 ± 0.61 Ab 55.97 ± 0.26 Ab 31.66 ± 0.61 Aa 81.03 ± 4.98 Ab 170.96 ± 21.33 Aa 20~30 12.38 ± 0.84 Ab 56.74 ± 0.77 Aa 30.89 ± 1.26 Aa 85.21 ± 5.89 Ab 183.91 ± 2.70 Aa HI 0~10 14.09 ± 1.85 Aa 60.72 ± 1.88 Ab 25.20 ± 3.21 Aa 98.05 ± 1.70 Aab 179.72 ± 9.83 Aa 10~20 13.48 ± 1.60 Ab 59.82 ± 2.19 Ab 26.71 ± 3.65 Aa 91.33 ± 3.54 ABb 190.73 ± 5.02 Aa 20~30 12.20 ± 2.59 Ab 59.30 ± 1.75 Aa 28.50 ± 3.62 Aa 82.35 ± 4.84 Bb 214.41 ± 32.93 Aa 注:表中数据为平均值 + 标准误;同列不同大写字母表示同一样地不同土层间差异显著(p<0.05),同列不同小写字母表示同一土层不同样地间差异显著(p<0.05);LI:未管理,MI:清除灌草,HI:清除灌草施肥,下同。
Note: The data in the table are the average value + standard error. Different capital letters in the same column indicate significant differences between different soil layers in the same soil layer (p<0.05), and different small letters in the same column indicate significant differences between different soil layers in the same soil layer (p<0.05). LI: Not managed, MI: Clearing shrub and grass, HI: Clearing shrub and grass and fertilizing.The following is the same.Table 2. Characteristics of soil particle composition, conductivity and water content of walnut forest under different anthropogenic interventions
土壤电导率对森林土壤变化存在一定程度响应,可用其表征土壤盐分、质地结构等指标[21]。由表2可知,3种人为干预下的土壤电导率存在差异,其中,在0~20 cm土层电导率为LI>HI>MI,20~30 cm土层电导率为LI>MI>HI,且LI显著高于MI、HI(p<0.05),在HI内部0~10 cm土层电导率显著高于20~30 cm土层(p<0.05),表明在核桃林内,清理灌草、清理灌草施肥的干预对土壤电导率影响显著,随着人为干预增加,土壤电导率整体呈先下降后增加的趋势,但各土层间存在趋势差异。
土壤水分可以为植被光合作用提供原料,并影响土壤内部生物有氧呼吸与土壤养分维持[22]。由表2可知,3种人为干预下的土壤含水量存在差异,其中,0~30 cm土层含水量均为HI>MI>LI,且MI、HI显著高于LI(p<0.05),LI、MI、HI内部不同土层间土壤含水量变化不显著,表明在核桃林内,清理灌草、清理灌草施肥的干预对土壤含水量影响显著,随着人为干预增加,土壤含水量整体呈增加趋势。
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对核桃林土壤化学性质分析表明(图1),3种人为干预下的土壤pH、有机碳、全氮、全磷和全钾存在差异,但差异程度不一致。其中,土壤pH变化趋势较为稳定,在0~30 cm土层pH平均值大小为MI>LI>HI,MI平均值分别比LI、HI高约0.38%、2.47%,表明在核桃林内,清理灌草的干预使土壤pH略有升高,而清理灌草施肥的干预则使土壤pH相对下降。
Figure 1. Characteristics of soil chemical properties of walnut forest under different human intervention
土壤有机碳含量变化趋势相对复杂,其中,0~20 cm土层有机碳含量为LI>HI>MI,在20~30 cm土层有机碳含量为LI>MI>HI,且10~30 cm土层内LI均显著高于MI、HI(p<0.05),在HI内部0~10 cm土层有机碳含量显著高于20~30 cm土层(p<0.05),表明在核桃林内,清理灌草、清理灌草施肥的干预对土壤有机碳含量影响显著,土壤有机碳含量整体呈随人为干预增加而先下降后略增的趋势,但各土层间存在趋势差异。
土壤全氮、全磷含量变化趋势较为一致,二者在0~30 cm土层均表现为LI>HI>MI,但土壤全氮含量在0~20 cm土层内LI显著高于MI、HI(p<0.05),且MI显著高于HI(p<0.05),土壤全磷含量在各干预样地之间、各干预样地内部土层之间均无显著性差异,表明在核桃林内,清理灌草、清理灌草施肥的干预对土壤全氮含量影响显著,对土壤全磷含量影响较小,但二者均呈随人为干预增加而先下降后略增的趋势。
土壤全钾含量变化趋势较为稳定,即0~30 cm土层全钾含量均表现为HI>MI>LI,且10~30 cm土层内HI显著高于LI(p<0.05),但各干预样地内部土层之间均无显著性差异,表明在核桃林内,清理灌草的干预对土壤全钾含量影响有限,清理灌草施肥的干预对土壤全钾含量影响显著,土壤全钾含量整体呈随人为人为干预增加而增加的趋势。
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由双因素方差分析显示(表3),人为干预显著影响核桃林土壤黏粒、粉粒、砂粒、电导率、含水量、pH、有机碳、全氮、全磷和全钾含量(p<0.05)。土层深度仅显著影响核桃林土壤粉粒含量(p<0.05),而对其余理化指标无显著影响。人为干预 × 土层深度的交互作用显著影响核桃林的土壤黏粒、粉粒含量(p<0.05),对其余理化指标无显著影响。
项目
Project黏粒
Clay粉粒
Silt砂粒
Sand电导率
Conductivit含水量
Water contentpH
pH有机碳
Organic carbon全氮
Total nitrogen全磷
Total phosphorus全钾
Total potassium人为干预
Human intervention<0.001 <0.001 <0.001 <0.001 <0.001 0.033 <0.001 <0.001 0.016 0.001 土层深度
Soil depth0.054 0.010 0.948 0.829 0.430 0.681 0.548 0.482 0.742 0.291 人为干预 × 土层深度
Human intervention ×
Soil depth0.002 0.022 0.685 0.300 0.823 0.713 0.095 0.126 0.812 0.672 Table 3. Variance Analysis of influence of human intervention and soil depth on soil physical and chemical properties of walnut forest
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由表4~6可知,3种人为干预的土壤理化性质之间相关关系存在明显差异。在未管理的LI样地内,土壤黏粒与粉粒呈极显著负相关关系(p<0.01),土壤粉粒与砂粒呈显著正相关关系(p<0.05),土壤电导率与全氮呈显著正相关关系、与全磷呈显著负相关关系(p<0.05)。在清理灌草的MI样地内,土壤黏粒与粉粒呈显著正相关关系(p<0.05),土壤粉粒与砂粒呈显著负相关关系、与全钾呈显著正相关关系(p<0.05),土壤砂粒与全钾呈显著负相关关系(p<0.05),土壤电导率与pH呈极显著负相关关系(p<0.01)、与全氮呈显著正相关关系(p<0.05),土壤pH与有机碳呈显著负相关关系(p<0.05)、与全氮呈极显著负相关关系(p<0.01),土壤全氮和全磷呈极显著正相关关系(p<0.01)。在清理灌草施肥的HI样地内,土壤粉粒与砂粒呈极显著负相关关系(p<0.01),土壤pH与全钾呈显著负相关关系(p<0.05),土壤有机碳与全磷呈显著负相关关系(p<0.05)。3种人为干预下,各干预样地间的土壤黏粒与砂粒均呈极显著负相关关系(p<0.01),土壤有机碳与全氮均呈显著或极显著正相关关系(p<0.05、p<0.01)。
样地
Sample
plot土壤指标
Soil
indexes黏粒
Clay粉粒
Silt砂粒
Sand电导率
Conductivit含水量
Water
contentpH
pH有机碳
Organic
carbon全氮
Total
nitrogen全磷
Total
phosphorus全钾
Total
potassiumLI 黏粒
Clay1 粉粒
Silt−0.975** 1 砂粒
Sand−0.781** 0.621* 1 电导率
Conductivit0.047 −0.069 0.028 1 含水量
Water content−0.103 0.085 0.124 0.530 1 pH
pH−0.267 0.338 −0.007 0.004 0.193 1 有机碳
Organic carbon0.249 −0.229 −0.223 0.537 0.210 0.260 1 全氮
Total nitrogen0.121 −0.111 −0.115 0.584* 0.142 0.413 0.822** 1 全磷
Total phosphorus0.243 −0.109 −0.547 −0.668* −0.484 −0.110 −0.304 −0.322 1 全钾
Total potassium0.132 −0.100 −0.184 0.170 0.335 0.511 0.364 0.384 0.113 1 注:*表示显著相关(p<0.05);**表示极显著相关(p<0.01),下同
Note: * indicates significant correlation (p<0.05), ** indicates extremely significant correlation (p<0.01), the same belowTable 4. Correlation coefficient of soil physical and chemical properties of unmanaged walnut forest (LI)
样地
Sample
plot土壤指标
Soil
indexes黏粒
Clay粉粒
Silt砂粒
Sand电导率
Conductivit含水量
Water
contentpH
pH有机碳
Organic
carbon全氮
Total
nitrogen全磷
Total
phosphorus全钾
Total
potassiumMI 黏粒
Clay1 粉粒
Silt0.692* 1 砂粒
Sand−0.901** −0.937** 1 电导率
Conductivit0.510 0.442 −0.513 1 含水量
Water content−0.110 0.009 0.048 0.394 1 pH
pH−0.480 −0.463 0.511 −0.818** −0.096 1 有机碳
Organic carbon0.127 0.271 −0.225 0.440 −0.148 −0.634* 1 全氮
Total nitrogen0.227 0.241 −0.255 0.705* 0.214 −0.778** 0.682* 1 全磷
Total phosphorus−0.152 −0.011 0.080 0.393 0.331 −0.323 0.427 0.793** 1 全钾
Total potassium0.531 0.606* −0.622* 0.501 −0.063 −0.343 0.282 0.030 −0.098 1 Table 5. Correlation coefficient of soil physical and chemical properties of Walnut forest clearing, shrub and grass (MI)
样地
Sample
plot土壤指标
Soil
indexes黏粒
Clay粉粒
Silt砂粒
Sand电导率
Conductivit含水量
Water
contentpH
pH有机碳
Organic
carbon全氮
Total
nitrogen全磷
Total
phosphorus全钾
Total
potassiumHI 黏粒
Clay1 粉粒
Silt0.538 1 砂粒
Sand−0.885** −0.869** 1 电导率
Conductivit−0.078 0.061 0.012 1 含水量
Water content0.514 0.178 −0.401 −0.574 1 pH
pH0.334 0.434 −0.436 −0.248 0.347 1 有机碳
Organic carbon0.443 0.550 −0.564 0.106 0.192 −0.130 1 全氮
Total nitrogen0.350 0.502 −0.483 0.279 −0.017 −0.266 0.797** 1 全磷
Total phosphorus−0.478 0.002 0.280 0.127 −0.276 0.171 −0.590* −0.400 1 全钾
Total potassium−0.193 −0.156 0.200 0.117 −0.013 −0.664* −0.208 −0.041 0.258 1 Table 6. Correlation coefficient of soil physical and chemical properties of Walnut forest clearing, shrub grass and fertilization (HI)
-
由表7可知,3种人为干预的核桃林土壤表现出不同程度的变异性。在各干预样地之间,未管理LI的土壤黏粒、砂粒、含水量、pH、全钾的变异性最大,土壤电导率、有机碳、全氮、全磷的变异性最小;清理灌草MI的土壤黏粒、粉粒、砂粒、含水量、全钾的变异性最小;清理灌草施肥HI的土壤粉粒、电导率、有机碳、全氮、全磷的变异性最大,土壤pH的变异性最小。3种人为干预下,各干预样地、样地内部土层之间的土壤pH均表现为弱变异性,土壤有机碳、全氮均表现为中等变异性,其余理化指标则在各样地、样地内部土层间处于弱变异性和中等变异性的动态变化。
样地
Sample plot土壤指标
Soil indexes黏粒
Clay粉粒
Silt砂粒
Sand电导率
Conductivit含水量
Water contentpH
pH有机碳
Organic carbon全氮
Total nitrogen全磷
Total phosphorus全钾
Total potassiumLI 0~10 38.41 3.9 23.87 13.66 28.56 1.4 34.25 12.18 78.38 15.84 10~20 16.18 5.81 18.61 11.88 26.13 2.96 17.56 24.2 33.74 15.47 20~30 26.21 6.19 25.51 3.48 24.4 2.52 17.9 18.47 8.29 6.82 MI 0~10 14.79 3.43 15.22 13.54 5.4 2.24 25.49 10.32 75.99 10.44 10~20 9.94 0.93 3.83 12.3 24.96 2.68 43.05 39.95 35.12 6.2 20~30 23.8 7.33 27.33 7.76 2.93 2.66 34.37 10.97 15.67 5.27 HI 0~10 23.44 10.54 17.01 11.14 10.94 1.08 27.13 22.41 68.09 10.66 10~20 13.5 2.71 8.16 13.83 5.26 1.82 13.71 43.04 80.02 9.89 20~30 42.54 5.91 25.4 11.75 30.72 2.69 53.42 8.33 45.13 3.62 Table 7. Variation coefficient of soil physical and chemical properties of walnut forest under different human intervention
% -
为对不同人工干预的核桃林进行土壤质量综合评价,将土壤理化性质各指标作为评价指标,进行主成分分析。将各土壤指标经KMO和Bartlett球形检验,KMO值为0.664,Bartlett球形检验的相伴概率p<0.01,说明本研究选取的评价指标间存在较强相关性,适合采用主成分分析法评价各人为干预的核桃林土壤质量。对主成分进行提取时,依据主成分特征值大于1的原则,提取了前2个公因子,其特征值分别为5.335、1.316,第1主成分的总方差贡献率为53.353%,第2主成分的总方差贡献率为13.158%,累积方差贡献率达到66.511%(表8),表明提取出来的2个主成分可作为土壤质量评价的参考。
成分
Component初始特征值
Initial eigenvalue提取载荷平方和
Extract the sum of squares of loads总计
Total总方差贡献率
Total variance contribution rate/%累积贡献率
Cumulative contribution rate/%总计
Total总方差贡献率
Total variance contribution rate/%累积贡献率
Cumulative contribution rate/%黏粒
Clay5.335 53.353 53.353 5.335 53.353 53.353 粉粒
Silt1.316 13.158 66.511 1.316 13.158 66.511 砂粒
Sand0.990 9.903 76.414 电导率
Conductivit0.830 8.297 84.711 含水量
Water content0.649 6.488 91.200 pH
pH0.348 3.483 94.683 有机碳
Organic carbon0.273 2.731 97.414 全氮
Total nitrogen0.191 1.906 99.320 全磷
Total phosphorus0.068 0.679 99.999 全钾
Total potassium0.000 0.001 100.000 Table 8. Eigenvalue and variance contribution rate of principal component analysis
将提取出来的2个主成分分别记作FAC1、FAC2,得到土壤质量评价各指标的因子得分系数矩阵(表9),其中土壤黏粒、粉粒、砂粒、电导率、含水量、有机碳、全氮、全磷在第一主成分(FAC1)中发挥了重要作用,土壤pH、全钾在第二主成分(FAC2)中发挥了重要作用。对应表9的2个主成分得分的表达式分别为:
主成分
Principal component黏粒
Clay
(X1)粉粒
Silt
(X2)砂粒
Sand
(X3)电导率
Conductivit
(X4)含水量
Water content
(X5)pH
pH
(X6)有机碳
Organic carbon
(X7)全氮
Total nitrogen
(X8)全磷
Total phosphorus
(X9)全钾
Total potassium
(X10)FAC1 0.135 0.132 −0.177 0.155 −0.154 0.015 0.158 0.173 0.091 −0.096 FAC2 0.057 −0.071 0.007 0.243 0.151 −0.645 0.116 0.169 −0.063 0.455 Table 9. Factor score coefficient matrix of each index of soil quality evaluation
将标准化处理后各土壤指标数值分别代入2个主成分的表达式,计算得到不同样地各主成分的得分情况。最后,根据2个主成分所对应的特征值占所提取主成分总特征值之和的比例作为权重,得到土壤质量综合评价方程[23],具体公式如下:
土壤质量综合评价方程的计算结果表明(表10),在3种不同人为干预影响下的核桃林土壤质量综合得分排序为:未管理LI(2.120)>清理灌草施肥HI(−0.820)>清理灌草MI(−1.258),表现出轻度干预核桃林土壤质量明显较好,中度干预核桃林土壤质量最差,而高度干预核桃林土壤质量较中度干预略有提升,但改善效果不大。
样地
Sample plotFAC1 FAC2 综合得分
Comprehensive score得分
Score贡献率
Contribution rate/%得分
Score贡献率
Contribution rate/%得分
Score排名
RankingLI 3.376 53.353 −2.971 13.158 2.120 1 MI −0.368 −4.871 −1.258 3 HI −0.159 −3.498 −0.820 2 Table 10. Evaluation of soil quality of walnut forest under different human intervention
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人为干预影响人工经济林的形成、演替过程,不同方式、强度的干预可以改变阳光、温度、水分等环境条件,进而引起人工经济林土壤理化性质改变[24]。
在未管理的干预下,轻度干预的核桃林LI内土壤黏粒、粉粒、电导率、有机碳、全氮、全磷含量较高,土壤含水量较低,且含量水平与中度、高度干预林地存在一定显著性差异。原因可能是,长期以来的未管理导致林地内部群落结构复杂,同时存在乔木、灌木和大量草本植物,群落结构的复杂性导致凋落物的增多和细根的密集增长,一方面凋落物及细根分解是有机碳、全氮、全磷等土壤养分的主要来源[25-26],另一方面林下植物、凋落物和细根等有效减弱了降水、径流对坡面土壤的溅蚀和冲刷[27],同时土壤黏粒、粉粒作为土壤胶体组成部分,因比表面积大且离子吸附力较强,通常认为是氮、磷等养分元素的主要载体[28],而对土壤电导率的相关研究表明,土壤电导率存在随土壤黏粒、全氮含量增加而增大的趋势[29],因此在林下灌草植物大量繁殖生长的生境下,土壤黏粒、粉粒等细颗粒、土壤电导率以及土壤有机碳、全氮、全磷等土壤养分含量较高。这与Trimble等[30]发现植被可以促进优质土壤颗粒含量增加,进而改善土壤质地和提升土壤养分的研究结果基本一致。在未管理干预下土壤含水量较低,原因之一可能是受林地内灌木、草本植物大量繁殖影响,刺槐、酸枣等灌木较草本植物耗水能力较大,在根系吸水和茎叶蒸腾作用下林地土壤水分消耗量较大。此外,自2003年栽种核桃以来,未管理干预下的核桃树生长较慢,林内核桃树冠幅较小,林地郁闭度较低,林下土壤受太阳辐射影响较大,其地表温度较高、蒸发较强,表层土壤含水量相对较低。
在清理灌草的干预下,中度干预的核桃林MI与轻度干预的核桃林LI相比,其土壤黏粒、粉粒、电导率、有机碳、全氮等含量显著性降低,土壤全磷含量非显著性降低,而土壤砂粒、含水量显著性增加,土壤pH、全钾含量则非显著性增加。原因可能是,土壤大部分养分来源于林下凋落物和细根分解,在清理灌草的干预后,直接导致核桃林下灌草植被、凋落物的减少和细根的消亡,坡面土壤对雨水冲刷的抗侵蚀力下降,维持与调节土壤养分的微环境恶化,造成土壤侵蚀和养分流失,因此,土壤黏粒、粉粒、电导率、有机碳和全氮等含量显著性降低。这与张景普等[31]发现间伐能显著降低林地土壤碳、氮含量的研究结果基本一致。清理灌草使得林下植被减少,林下植被对养分、水分需求减少[32],可能是造成全磷、全钾、pH等非显著降低或增加、土壤含水量显著性增加的原因之一。此外,在清理灌草干预下,林地内土壤养分竞争减少,核桃树长势较好,林内核桃树冠幅较大,林地郁闭度较高,林下土壤接收太阳辐射较少,其地表温度相对较低,蒸发较弱,表层土壤含水量相对较高。
在清理灌草施肥的干预下,高度干预的核桃林HI与中度干预的核桃林MI相比,其土壤黏粒、粉粒、电导率、含水量、全氮、全磷、全钾等非显著性增加,土壤砂粒、pH、有机碳等非显著性下降。原因可能是施有机肥的干预,一定程度提升了林地土壤养分含量,但由于清理灌草的干预导致林下植被稀少,且核桃林处于坡度10~12°的坡地地形,受降水、径流影响坡面土壤颗粒侵蚀和土壤养分淋失严重,因此,土壤黏粒、粉粒等细颗粒和大部分土壤养分指标基本处于非显著性增加,土壤砂粒和少数土壤养分指标处于非显著性下降。
土壤中各因子存在复杂的相互作用,其中土壤有机碳、全氮等影响土壤养分含量,土壤黏粒、砂粒等颗粒影响土壤质地,二者均在土壤质量评价中发挥重要作用[33]。在3种人为干预的核桃林内,土壤有机碳与全氮均呈显著或极显著正相关关系,表明核桃林内部土壤碳、氮元素之间关系稳定,这与LUN等[34]研究黄土高原发现,林地土壤有机碳与全氮正相关的研究结果基本一致。同时,核桃林内部土壤黏粒与砂粒含量均呈极显著负相关关系,这与现有研究[35]发现土壤砂粒含量随黏粒含量增加而减少的研究结果相一致。
土壤变异性是土壤理化性质的综合体现[36]。在3种人为干预的核桃林内,土壤理化性质各指标的变异系数存在一定差异。现有研究表明[18,37],核桃林土壤理化指标多处于弱变异和中等变异性,并且土壤有机碳、全氮、全磷的变异系数相对较高。本研究中不同人为干预的核桃林土壤pH变异系数均为弱变异性,土壤有机碳、全氮等均为中等变异性,大部分土壤理化指标则在各干预样地、样地内部土层间处于弱变异性、中等变异性的动态变化。
土壤质量是评价土壤健康质量、土壤肥力质量和环境质量的综合度量[38],本研究发现轻度干预的核桃林LI的土壤质量高于中度干预、高度干预的核桃林MI、HI的土壤质量,表明自2003年在坡地栽种核桃林后,未管理、清理灌草、清理灌草施肥的人为干预能显著影响坡地核桃林土壤质量,这与刘慧敏等[39]研究发现不同调控强度下华北落叶松人工林土壤质量存在差异的研究结果相似。
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(1)在未管理、清理灌草、清理灌草施肥的3种干预下,太行山坡地核桃林土壤黏粒、粉粒、砂粒、电导率、含水量、有机碳、全氮、全磷、全钾等产生明显差异。未处理的核桃林比清理灌草、清理灌草施肥的核桃林能更有效积累土壤有机碳、全氮和全磷等养分,并明显提高土壤黏粒、粉粒等土壤细颗粒含量。
(2)各干预核桃林土壤理化性质之间相关性显著,土壤黏粒与砂粒在各干预间均负相关,土壤有机碳与全氮在各干预间均呈正相关。干预核桃林土壤理化性质存在一定程度变异,土壤pH在各干预、干预内部土层间均为弱变异性,土壤有机碳、全氮在各干预、干预内部土层间均为中等变异性。
(3)核桃林土壤质量综合评价结果依次为:未管理>清理灌草施肥>清理灌草,表明未管理的核桃林土壤质量较好,清理灌草的核桃林土壤质量最差,清理灌草施肥的核桃林土壤质量改善效果不大。人为干预通过影响太行山坡地核桃林土壤理化性质,最终造成核桃林土壤质量差异。因此,未来在经营太行山坡地核桃林时应注重人为干预的调控管理,对坡地核桃林进行合理利用和土壤肥力恢复。研究成果对山区坡地人工林土壤改良和可持续经营提供了科学参考。
Effects of Human Intervention on Soil Physical and Chemical Properties of Walnut Forest on Taihang Hillside
- Received Date: 2022-05-24
- Accepted Date: 2022-08-12
- Available Online: 2023-02-20
Abstract: