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Volume 31 Issue 6
Jul.  2019
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Soil Quality Status and Assessment of Different Forest Types in Kunyushan Mountains

  • Corresponding author: SUN Qi-wu, sqw@caf.ac.cn
  • Received Date: 2017-03-09
    Accepted Date: 2018-01-10
  • Objective To explore the soil quality under the four forest types (Larix kaempferi, Quercus mongolica+Larix kaempferi, Pinus densiflora, and Cunninghamia lanceolata) in Kunyushan National Nature Reserve. Method Using the method of soil sampling combined with laboratory analysis, the physical and chemical properties and enzyme activities in different soil profiles under these forests were analyzed. The comprehensive analysis and evaluation of soil quality under different forest types were conducted by integrated soil quality index and principal component analysis. Result The soil density of different forests increased with the increase of soil depth, and the total porosity decreased significantly (P < 0.05). The capillary porosity of L. kaempferi and P. densiflora were significantly reduced with the increase of soil depth, while the Q. mongolica+L. kaempferi and C. lanceolata were the opposite. The soil pH ranged from 4.13 to 5.07. The contents of soil organic matter, total nitrogen, total phosphorus, available nitrogen, and available potassium generally decreased with the increasing of soil depth, reflecting the surface aggregation characteristic of soil nutrient. On the whole, the soil total potassium content had no significant differences in different soil layers under four forest types (P < 0.05), the soil total potassium content in 20-40 cm and 40~60 cm layers of L. kaempferi were significantly higher than that of other forests. In addition to C. lanceolata, the soil available phosphorus content increased as soil depth increased. Except for soil invertase, the activity of other three soil enzyme decreased with the increase of soil depth. The soil quality index of these forests showed an order of L. kaempferi(0.792)> Q. mongolica+L. kaempferi (0.639) > C. lanceolata (0.353) > P. densiflora (0.267). Conclusion Forest type has a significant impact on the physical and chemical properties at different levels of the soil layers. The soil quality status of different forest types is different, among them, the soil quality of L. kaempferi forest is the best, and the soil quality of P. densiflora forest is the worst.
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通讯作者: 陈斌, bchen63@163.com
  • 1. 

    沈阳化工大学材料科学与工程学院 沈阳 110142

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Soil Quality Status and Assessment of Different Forest Types in Kunyushan Mountains

    Corresponding author: SUN Qi-wu, sqw@caf.ac.cn
  • 1. Research Institute of Forestry, Chinese Academy of Forestry, State Key Laboratory of Forestry Genetics and Tree Breeding, Beijing 100091, China
  • 2. Shandong Forestry Academy, Jinan 250014, Shandong, China
  • 3. Kunyushan Forest Farm, Yantai 264100, Shandong, China

Abstract:  Objective To explore the soil quality under the four forest types (Larix kaempferi, Quercus mongolica+Larix kaempferi, Pinus densiflora, and Cunninghamia lanceolata) in Kunyushan National Nature Reserve. Method Using the method of soil sampling combined with laboratory analysis, the physical and chemical properties and enzyme activities in different soil profiles under these forests were analyzed. The comprehensive analysis and evaluation of soil quality under different forest types were conducted by integrated soil quality index and principal component analysis. Result The soil density of different forests increased with the increase of soil depth, and the total porosity decreased significantly (P < 0.05). The capillary porosity of L. kaempferi and P. densiflora were significantly reduced with the increase of soil depth, while the Q. mongolica+L. kaempferi and C. lanceolata were the opposite. The soil pH ranged from 4.13 to 5.07. The contents of soil organic matter, total nitrogen, total phosphorus, available nitrogen, and available potassium generally decreased with the increasing of soil depth, reflecting the surface aggregation characteristic of soil nutrient. On the whole, the soil total potassium content had no significant differences in different soil layers under four forest types (P < 0.05), the soil total potassium content in 20-40 cm and 40~60 cm layers of L. kaempferi were significantly higher than that of other forests. In addition to C. lanceolata, the soil available phosphorus content increased as soil depth increased. Except for soil invertase, the activity of other three soil enzyme decreased with the increase of soil depth. The soil quality index of these forests showed an order of L. kaempferi(0.792)> Q. mongolica+L. kaempferi (0.639) > C. lanceolata (0.353) > P. densiflora (0.267). Conclusion Forest type has a significant impact on the physical and chemical properties at different levels of the soil layers. The soil quality status of different forest types is different, among them, the soil quality of L. kaempferi forest is the best, and the soil quality of P. densiflora forest is the worst.

  • 土壤质量是土壤在生态系统范围内,维持生物生产力、保护环境质量和促进动植物健康的能力[1],是土壤物理、化学及生物学属性的综合体现[2-3]。森林土壤是森林生态系统的重要组成部分,为森林植被提供必需的水、肥、气、热等生存条件,是森林植被存在和生长的基底,也是森林生态系统营养元素转化的重要枢纽,对森林的健康发展有着关键的作用[4-6]。森林土壤质量影响着林木和林下植物的健康状况,近年来,随着森林土壤在森林生态系统中的作用日益突出[7-9],研究不同林分类型下土壤质量状况,可为森林的健康经营及森林土壤资源的可持续利用提供重要科学依据。

    目前,国内外学者已从土壤理化性质[10-13]、酶活性[14]等多个方面对不同植被类型下土壤质量评价做了大量研究。近年来对昆嵛山的相关研究主要集中在土壤发生[15]、植被多样性[16]等方面,而有关对昆嵛山国家自然保护区不同林分下土壤质量评价的研究还鲜见报道。因此本研究以昆嵛山林区4种不同林分下的土壤为研究对象,通过对样地林分的调查以及土壤各剖面样品的采集、理化性质的测定,分析土壤剖面不同层次以及不同林分下的土壤肥力差异特征,以期为昆嵛山自然保护区森林生态系统的可持续健康经营与管理提供基础数据。

1.   材料与方法
  • 研究区域位于山东省烟台市东部的昆嵛山自然保护区(121°41′34″~121°48′04″ E,37°11′50″~37°17′22″ N),昆嵛山属长白山系,崂山山脉,山体呈东西走向,地貌属低山丘陵,主峰泰礴顶,海拔923 m,属暖温带季风气候,年均温11.9℃,月均温最高在7月,最低在1月,绝对最高气温37.2℃,绝对最低气温-14.7℃,年均降水量984.4 mm,主要集中在6—9月。山体主要以花岗岩为主,片麻岩和石英斑岩亦有分布。土壤以棕壤为主,局部有少量山地草甸土,质地以砂壤为主。昆嵛山自然保护区植物种类丰富,森林覆盖率达到90%以上,是以赤松(Pinus densiflora Sieb. et Zucc.)为主要保护对象的森林生态类型自然保护区,森林植被主要以赤松为主,此外还广泛分布有日本落叶松(Larix kaempferi (Lamb.) Carr.)、华山松(Pinus armandii Franch.)、黑松(Pinus thunbergii Parl.)、红松(Pinus koraiensis Sieb.et Zucc.)、杉木(Cunninghamia lanceolata (Lamb.) Hook)等针叶树种,盐肤木(Rhus chinensis Mill.)、水榆花楸(Sorbus alnifolia (Sieb.et Zucc.) K. Koch)、麻栎(Quercus acutissima Carruth.)等阔叶树种,该保护区作为胶东半岛的绿色资源和重要水源地,是山东省第一个森林生态类型的国家级自然保护区。

  • 2015年11月,在昆嵛山自然保护区昆嵛山林场3分场,根据不同海拔及植被的分布情况,选择4种具有代表性的林分:日本落叶松林(Ⅰ)、蒙古栎-日本落叶松混交林(Ⅱ)、赤松林(Ⅲ)、杉木林(Ⅳ),各样地概况见表 1。每种林分设3个20 m×20 m的标准样地,调查标准样地内优势树种、树高、胸径、郁闭度、草本盖度等指标,同时记录标准样地的地理位置、坡度、坡向等。

    林分
    Stands
    地理位置
    Position coordinates
    海拔
    Altitude/m
    坡度
    Slope/°
    坡向
    Aspect/°
    草本盖度
    Herb cover/%
    郁闭度
    Canopy density/%
    平均树高
    Average height/m
    平均胸径
    Average DBH/cm
    林分密度
    Stand density/(株·hm-2)
    土壤类型
    Soil types
    剖面发生层次及深度
    Soil layer and depth/cm
    37°14′51.3″ N
    121°46′12.8″ E
    904 30 西北
    North west
    30 98 8.10 16.34 975 暗棕壤
    Dark brawn earths
    A: 0~35
    B: 35~53
    BC: 53~100
    37°14′56.3″ N
    121°45′35.9″ E
    828 30
    North
    45 95 5.99 16.36 725 棕壤
    Brawn earths
    A: 0~25
    B: 25~40
    C: >40
    37°14′18.0″ N
    121°45′18.6″ E
    606 30 西
    West
    60 80 7.23 12.28 1 050 棕壤
    Brawn earths
    A: 0~15
    B: 15~38
    BC: 38~55
    37°14′28.4″ N
    121°45′9.9″ E
    454 45 西
    West
    40 95 12.34 13.34 1 225 棕壤
    Brawn earths
    A: 0~15
    B: 15~43
    C: 43~65
    注:Ⅰ:日本落叶松林;Ⅱ:蒙古栎-日本落叶松混交林;Ⅲ:赤松林;Ⅳ:杉木林。
    Note: Ⅰ: Larix kaempferi; Ⅱ: Quercus mongolica+Larix kaempferi; Ⅲ: Pinus densiflora; Ⅳ: Cunninghamia lanceolata.

    Table 1.  Basic information of experimental plots

  • 在每个标准样地内坡上、坡中、坡下位置,分别挖掘土壤剖面3个,根据土壤颜色、结构、质地、石砾含量、紧实度等特征的不同,划分土壤剖面的层次,观察记录土壤剖面的深度、紧实度、结构、颜色、质地、湿度、根量、石砾含量等,并按照划分的土层分层取样,将各层土样混合均匀采用四分法取约1 kg装入布袋中并贴好标签,同时用100 cm3环刀按0~20 cm、20~40 cm进行原状土采样(由于40 cm以下土层石砾含量较多,取样误差较大会导致土壤水分物理性质测定数据可信度降低,因此只采集40 cm以上2层),用于土壤密度及含水量的测定,将采集完毕的土样带回实验室自然风干,剔除土样中树根、石块等杂物后,研磨过筛,装入自封袋,编号、贴标签后保存,待测。

  • 土壤密度(SD)、毛管孔隙度(CP)、非毛管孔隙度(NCP)、总孔隙度(SP)、最大持水量(MMC)采用环刀法;土壤pH采用电位法(水:土=2.5:1);土壤有机质(SOM)采用K2Cr2O7氧化—外加热法;全氮(TN)采用硫酸铜—硫酸钾—硫酸消煮法;全磷(TP)采用硝酸—盐酸—氢氟酸微波消解—ICP法,全钾(TK)采用硝酸—盐酸—氢氟酸微波消解—ICP法;有效磷(AP)采用氟化铵—盐酸浸提—流动分析仪法;水解性氮(AN)采用碱解—扩散法;速效钾(AK)采用乙酸铵浸提—原子吸收分光光度计法[17];土壤脲酶(URE)活性采用3, 5-二硝基水杨酸比色法;磷酸酶(PHO)活性采用高锰酸钾滴定法[18];蔗糖酶(INV)、过氧化氢酶(CAT)采用酶活性测定试剂盒(分光光度法)测定。

  • 土壤质量指数(SQI)评价法是近年来在土壤质量定量评价中被广泛应用的分析方法,该方法首先需要选择对外界环境较为敏感的土壤指标[19],采用主成分分析法[20-22]对选取的指标进行降维处理,根据得出的每个主成分因子的值筛选部分指标进入最小数据集(minimum data set,MDS)[23]。在用主成分分析计算各土壤指标的因子载荷过程中,虽然简化了数据结构,同时会导致部分土壤信息的丢失,为避免这一缺陷,引入Norm值来解决这一问题,Norm值越大表明其解释总体土壤质量信息的能力越强,其计算公式如下:

    式中NormNik为第i个变量在特征值> 1的前k个主成分上的综合载荷,Uik为第i个变量在第k个主成分上的载荷,λk为第k个主成分的特征值。

    其次将进入最小数据集的指标进行标准化处理,利用函数模型计算指标隶属度和权重,实现对各土壤性质的量纲归一化,使评价指标间具有可比性。本研究根据选择的指标在土壤中的功能和性质,隶属度值计算分为两种方法[24],公式如下:

    式中,Mi表示第i项土壤质量评价指标的隶属度值;Xi表示各土壤质量评价指标分析测定值;XimaxXimin分别表示第i项土壤质量评价指标分析测定值中的最大值和最小值。

    因土壤各指标对土壤质量的影响存在差异性,所以通过权重系数表征各指标的重要程度。本研究根据主成分分析分别计算土壤质量指标的主成分负荷量、方差贡献率和积累方差贡献率,进而计算各土壤质量指标在土壤质量评价中的权重:

    式中,Wi表示第i个土壤质量评价指标的权重;Ci为第i个土壤质量评价指标因子荷载。

    最后,利用筛选出的各指标计算出土壤质量综合指数,其计算公式为:

    式中,SQI为土壤质量综合指数;n为指标个数:WiMi分别为第i个指标的权重系数和隶属度。当SQI为0时,表示土壤质量最差;SQI数值越大,土壤质量越高。

  • 采用Excel 2007和SPSS 20.0对数据进行统计和分析。为方便比较不同林分土壤性质随土层的变化规律以及土壤质量评价指标的计算,采用综合加权平均法对所有土壤指标按照发生层次测到的结果换算成0~20 cm、20~40 cm、40~60 cm三层土壤厚度数据。采用单因素方差分析(One-way ANOVA)法和Duncan新复极差法对不同林分类型下不同土层土壤指标进行方差分析和差异显著性检验(P < 0.05),运用Pearson法分析全部土壤指标之间的相关性,主成分分析法计算不同林分土壤质量综合指数。

2.   结果与分析
  • 不同林分下土壤物理性质见表 2。由表 2可见,4种林分土壤密度均随土壤深度增加而增大,其中赤松林0~20 cm、20~40 cm土壤密度均呈最大,分别为1.10 g·cm-3、1.12 g·cm-3,另外,除赤松林外,其余3种林分不同土层间土壤密度均存在显著差异(P < 0.05)。与土壤密度变化规律相反,4种林分土壤总孔隙度随土壤深度增加而减小,其中日本落叶松林各层土壤总孔隙度呈最大,分别为73.12%、69.20%,各林分不同土层间土壤总孔隙度均存在显著差异。日本落叶松林、赤松林土壤毛管孔隙度均随土层深度增加而显著减小,蒙古栎-日本落叶松混交林、杉木林反之,其中日本落叶松林0~20 cm最大,蒙古栎-日本落叶松混交林20~40 cm最大,分别为48.58%、52.47%。非毛管孔隙度与毛管孔隙度变化规律相反,日本落叶松林0~20 cm、20~40 cm土壤非毛管孔隙度均最大,分别为24.54 %、28.53 %。除赤松林外,其他3种林分土壤最大持水量均表现出随土层深度增加而减小的趋势,其中日本落叶松林0~20 cm、20~40 cm土壤最大持水量均最大,分别为885.64 g·kg-1、795.86 g·kg-1

    林分
    Stands
    土层
    Soil layer/cm
    土壤密度
    Soil density/(g·cm-3)
    毛管孔隙度
    Capillary porosity/%
    非毛管孔隙度
    Non-capillary porosity/%
    总孔隙度
    Total porosity/%
    最大持水量
    Maximum moisture capacity/(g ·kg-1)
    0~20 0.71±0.03b 48.58±0.81a 24.54±0.39b 73.12±0.08a 885.64±5.41a
    20~40 0.82±0.01a 40.67±0.95b 28.53±2.08a 69.20±0.03b 795.86±1.88b
    0~20 0.81±0.00b 48.01±0.67b 21.58±1.10a 69.59±0.04a 795.44±3.56a
    20~40 0.84±0.01a 52.47±1.80a 15.86±1.28b 68.33±0.02b 793.09±3.15a
    0~20 1.10±0.00a 43.10±1.01a 15.28±0.33b 58.38±0.01a 447.88±7.76b
    20~40 1.12±0.02a 39.46±1.62b 18.30±0.81a 57.76±0.03b 504.35±9.65a
    020 0.99±0.01b 46.32±1.96b 16.48±2.02a 62.80±0.04a 561.23±7.77a
    20~40 1.02±0.02a 49.02±1.00a 12.57±0.53b 61.59±0.02b 545.58±5.08b
    注:同列不同小写字母表示同一林分不同土层间差异显著(P < 0.05),下表同。
    Note:Lowercase letters in the same column indicate significant difference at 0.05 level.

    Table 2.  Physical properties of different soil layers in all stands

  • 不同林分下土壤化学性质见表 3。从表 3可以看出,4种林分土壤剖面各层pH值均介于4.13~5.50之间,属于酸性土壤。从土壤剖面垂直变化来看,4种林分pH值均随土壤深度的增加而增大,且0~40cm土层之间存在显著差异(P < 0.05),其中日本落叶松林随深度变化幅度最大,为32.93%。4种林分的有机质、全氮、碱解氮和速效钾含量均随土层深度增加而减小,且各土壤指标含量在0~20 cm、20~40 cm、40~60 cm土层中含量最高的林分均为日本落叶松林,有机质、全氮、碱解氮和速效钾含量最高分别为122.79 g·kg-1、4.93 g·kg-1、273.86 mg·kg-1、133.28 mg·kg-1,其中有机质、全氮含量在各土层间表现出显著差异,除杉木林外,其余3种林分碱解氮含量随土层深度增加差异显著(P < 0.05),蒙古栎-日本落叶松混交林和杉木林各土层间速效钾含量差异显著。日本落叶松和杉木土壤全钾含量随土层深度增加而增加,但差异不显著(P < 0.05),而蒙古栎-日本落叶松混交林和赤松林土壤全钾含量随土层深度增加而降低,蒙古栎-日本落叶松林土壤全钾含量在0~20 cm与20~40 cm土层差异显著,赤松林土壤全钾含量在20~40 cm与40~60 cm土层差异显著。赤松和杉木林土壤全磷含量随土层增加而降低,赤松林全磷含量在不同土层差异显著,杉木林在20~40 cm于40~60 cm土层全磷含量差异显著;其余2种林分土壤全磷含量随土层增加而增加,各土层间含量无显著差异。除杉木林外,其余3种林分有效磷含量均随土层深度增加而增大,日本落叶松林各土层间有效磷含量差异显著,蒙古栎-日本落叶松混交林和赤松林40~60 cm有效磷含量均显著高于0~20 cm、20~40cm土层(P < 0.05)。

    林分
    Stands
    土层
    Soil layer
    /cm
    pH 有机质
    Organic matte
    /(g·kg-1)
    全氮
    Total nitrogen
    /(g·kg-1)
    碱解氮
    Available nitrogen
    /(mg·kg-1)
    全钾
    Total potassium
    /(g·kg-1)
    速效钾
    Available potassium
    /(mg·kg-1)
    全磷
    Total phosphorus
    /(g·kg-1)
    有效磷
    Availablephosphorus
    /(mg·kg-1)
    0~20 4.13±0.01c 122.79±0.85a 4.93±0.03a 273.86±0.79a 2.17±0.07b 133.28±2.45a 0.74±0.00a 4.08±0.59c
    20~40 4.31±0.02b 109.26±0.64b 4.46±0.03b 243.87±1.18b 2.22±0.07ab 118.78±6.72a 0.76±0.01a 4.95±0.32b
    40~60 4.50±0.01a 61.60±0.26c 2.76±0.02c 131.39±3.02c 2.34±0.06a 67.76±0.68b 0.79±0.03a 8.40±0.05a
    0~20 4.25±0.04c 120.60±2.80a 4.89±0.13a 240.71±5.77a 2.19±0.19a 100.31±1.64a 0.79±0.19a 1.20±0.16b
    20~40 4.36±0.03b 104.83±1.07b 4.44±0.16b 131.27±8.05b 1.89±0.04b 67.16±0.41b 0.79±0.00a 1.25±0.21b
    40~60 4.45±0.03a 60.57±1.30c 2.60±0.05c 42.22±1.65c 1.85±0.02b 44.66±0.23c 0.81±0.05a 2.57±0.98a
    0~20 4.80±0.01b 59.28±2.70a 1.94±0.08a 40.78±6.12a 2.10±0.07a 80.26±6.83a 0.23±0.00a 2.60±0.16b
    20~40 5.03±0.04a 50.15±2.47b 1.60±0.04b 30.19±0.99b 2.07±0.04a 63.86±0.26a 0.21±0.01b 2.81±0.42b
    40~60 5.07±0.03a 37.79±1.81c 1.33±0.10c 21.31±0.79c 1.87±0.07b 59.86±3.74a 0.19±0.00c 4.01±0.00a
    0~20 4.65±0.08b 86.37±8.12a 2.89±0.07a 60.57±8.88a 2.06±0.04a 53.72±4.03a 0.37±0.01a 12.87±2.47a
    20~40 4.85±0.01a 71.00±1.65b 2.79±0.02b 55.25±4.74a 2.08±0.02a 46.53±3.51b 0.35±0.02a 8.37±1.43b
    40~60 4.95±0.00a 37.45±0.75c 1.38±0.04c 18.68±0.37b 2.13±0.04a 35.60±0.92c 0.23±0.01b 8.83±0.19b

    Table 3.  Chemical properties of different soil layers in all stands

  • 不同林分下土壤酶活性见表 4。从表 4可以看出,除土壤蔗糖酶外,其余3种土壤酶活性在不同林分中均随土壤深度的增加呈降低趋势,其中蒙古栎-日本落叶松混交林0~20 cm土壤脲酶活性最高为553.51 ug·g-1·d-1,杉木林40~60 cm土壤脲酶活性最低,为117.66 ug·g-1·d-1,除日本落叶松林外,不同林分0~20cm和20~40cm土层间土壤脲酶活性差异性显著(P < 0.05);日本落叶松林0~20 cm土壤蔗糖酶活性最高,为49.50 mg·g-1·d-1,蒙古栎-日本落叶松混交林40~60 cm蔗糖酶活性最低,为1.60 mg·g-1·d-1,日本落叶松林、蒙古栎-日本落叶松混交林和杉木林不同土层间蔗糖酶活性随土层加深而显著减小(P < 0.05),赤松林则反之;日本落叶松林0~20 cm土壤磷酸酶酶活性最高,为19.59 μmol·g-1·d-1,杉木林磷酸酶活性最低,为5.08 μmol·g-1·d-1,杉木林不同土层间磷酸酶活性差异显著(P < 0.05);日本落叶松林0~20 cm土壤过氧化氢酶活性最高,为3.45 mg·g-1·h-1,杉木林4060 cm过氧化氢酶活性最低,为0.20 mg·g-1·h-1,除赤松林外,其他3种林分各土层间过氧化氢酶活性均存在显著性差异(P < 0.05)。

    林分
    Stands
    土层
    Soil layer/cm
    脲酶
    Urease/
    (μg·g-1·d-1)
    蔗糖酶
    Invertase /
    (mg·g-1·d-1)
    磷酸酶
    Phosphatase/
    (μmol·g-1·d-1)
    过氧化氢酶
    Catalase/
    (mg·g-1·h-1)
    0~20 448.28±2.13a 49.50±2.50a 19.58±0.07a 3.45±0.03a
    20~40 346.51±5.19a 40.25±2.00b 18.90±0.18a 3.00±0.03b
    40~60 300.50±4.97b 9.35±0.50c 13.44±0.62b 1.32±0.01c
    0~20 553.51±9.83a 46.80±5.20a 18.41±0.22a 3.12±0.10a
    20~40 338.10±2.62b 31.95±5.65b 18.40±0.22a 2.19±0.05b
    40~60 280.83±6.39b 1.60±0.00c 15.15±1.78b 0.45±0.03c
    0~20 272.83±7.39a 10.25±1.00c 18.93±0.43a 2.85±0.09a
    20~40 192.42±3.71b 15.90±0.50b 19.21±0.99a 2.76±0.04a
    40~60 149.69±1.93c 19.50±0.50a 13.04±0.13b 1.80±0.03b
    0~20 229.38±6.26a 20.13±1.12a 10.73±0.17a 0.64±0.06a
    20~40 167.25±2.10b 10.00±0.00b 9.07±0.22b 0.50±0.05b
    40~60 117.66±1.81c 3.63±0.43c 5.08±1.31c 0.20±0.01c

    Table 4.  Enzyme activities of different soil layers in all stands

  • 采用主成分分析对不同林分17种土壤质量评价指标分析结果见表 5。结果表明,特征值大于1的主成分有3个,累积方差贡献率达到88.471%,根据各主成分累积方差贡献率大于85%时即可反映系统的变异性信息,说明这3个主成分能够概括不同林分土壤质量差异的主要影响因素。通常情况下,主成分因子荷载越大,变量在其主成分中的权重越大[25],本研究中,把每个主成分中因子荷载≥0.5的指标筛选出来。由表 5可知,第1主成分中毛管孔隙度、总孔隙度、最大持水量、有机质、全氮、碱解氮、全磷、速效钾、脲酶、过氧化氢酶、蔗糖酶具有较高的正荷载,土壤密度、pH具有较高的负荷载,根据表 6中各项土壤质量评价指标之间相关分析结果可知,毛管孔隙度、总孔隙度、最大持水量、有机质、全氮、碱解氮、全磷、脲酶、蔗糖酶之间具有显著相关性(P < 0.05),土壤密度和pH具有显著相关性,因此在这些指标中选取因子荷载最大的最大持水量、pH进入最小数据集,有机质、全氮、碱解氮、全磷、蔗糖酶Norm值相对也较高,且有机质对于土壤水分、通气性、抗蚀力、养分有效性以及微生物活性都具有明显影响,可以更综合地反映土壤质量状况,有机质、全氮、碱解氮、全磷、蔗糖酶也选择进入最小数据集;第2主成分中土全钾、速效钾、磷酸酶、过氧化氢酶具有较高的正荷载,速效钾、磷酸酶、过氧化氢酶具有显著相关性,因此在这些指标中选取因子荷载最大的过氧化氢酶进入最小数据集,全钾与其他指标间相关性不显著,全钾也进入最小数据集;同理,第3主成分中选取非毛管孔隙度、有效磷、磷酸酶进入最小数据集。综上分析,选取非毛管孔隙度、最大持水量、pH、有机质、全氮、碱解氮、全磷、有效磷、全钾、过氧化氢酶、磷酸酶、蔗糖酶进入最终的最小数据集作为土壤质量综合评价指标。

    土壤质量指标
    Soil quality index
    主成分旋转载荷矩阵
    Matrix of principal component rotation loadings
    Norm值
    Norm value
    1 2 3
    土壤密度Soil density -0.885 0.148 -0.225 2.896
    毛管孔隙度Capillary porosity 0.820 -0.441 -0.275 2.778
    非毛管孔隙度
    Non-capillary porosity
    -0.077 0.408 0.542 1.030
    总孔隙度Total porosity 0.890 -0.273 -0.017 2.919
    最大持水量
    Maximum moisture capacity
    0.976 -0.128 0.076 3.172
    pH -0.946 0.077 -0.161 3.077
    有机质Organic matter 0.939 -0.140 0.248 3.072
    全氮Total nitrogen 0.957 -0.184 0.181 3.127
    碱解氮Available nitrogen 0.968 0.152 0.155 3.155
    全磷Total phosphorus 0.954 -0.162 0.092 3.106
    有效磷Available phosphorus -0.428 -0.222 0.812 1.822
    全钾Total potassium 0.277 0.717 0.427 1.581
    速效钾Available potassium 0.758 0.538 0.021 2.607
    脲酶Urease 0.660 -0.415 -0.403 2.311
    磷酸酶phosphatase 0.450 0.689 -0.501 1.962
    过氧化氢酶Catalase 0.591 0.716 -0.281 2.272
    蔗糖酶Invertase 0.968 0.124 0.086 3.147
    特征值Eigenvalue 10.508 2.611 1.921
    方差贡献率
    Variance contribution/%
    61.810 15.359 11.302
    累计方差贡献率
    Cumulative contribution rate/%
    61.810 77.169 88.471

    Table 5.  Principal component analysis of soil quality index

    项目
    Items
    SD CP NCP SP MMC pH SOM TN AN TP AP TK AK URE PHO CAT INV
    SD 1.000
    CP -0.696** 1.000
    NCP 0.104 -0.456* 1.000
    SP -0.757** 0.869** 0.023 1.000
    MMC -0.887** 0.853** -0.069 0.923** 1.000
    pH 0.924** -0.730** 0.078 -0.787** -0.937** 1.000
    SOM -0.909** 0.760** -0.067 0.826** 0.944** -0.965** 1.000
    TN -0.920** 0.812** -0.086 0.877** 0.965** -0.963** 0.984** 1.000
    AN -0.868** 0.694** 0.051 0.813** 0.942** -0.927** 0.923** 0.929** 1.000
    TP -0.862** 0.822** -0.036 0.911** 0.942** -0.911** 0.931** 0.963** 0.917** 1.000
    AP 0.163 -0.471* 0.330 -0.360 -0.312 0.238 -0.158 -0.243 -0.335 -0.342 1.000
    TK -0.202 -0.136 0.360 0.038 0.192 -0.217 0.260 0.217 0.461* 0.238 0.009 1.000
    AK -0.627** 0.357 0.110 0.486* 0.680** -0.712** 0.644** 0.635** 0.809** 0.596** -0.387 0.532** 1.000
    URE -0.489* 0.790** -0.166 0.809** 0.656** -0.556** 0.536** 0.598** 0.489* 0.707** -0.511* -0.326 0.253 1.000
    PHO -0.192 0.187 0.065 0.246 0.324 -0.297 0.196 0.195 0.459* 0.256 -0.720** 0.346 0.670** 0.258 1.000
    CAT -0.356 0.242 0.050 0.308 0.464* -0.478* 0.404 0.384 0.627** 0.408* -0.591** 0.510* 0.847** 0.183 0.892** 1.000
    INV -0.833** 0.740** -0.010 0.832** 0.940** -0.909** 0.922** 0.909** 0.969** 0.896** -0.340 0.417* 0.776** 0.545** 0.489* 0.645** 1.000
    注:*表示在P<0.05水平上显著相关;**表示在P<0.01水平上显著相关。SD:土壤密度;CP:毛管孔隙度;NCP:非毛管孔隙度;SP:总孔隙度;MMC:最大持水量;SOM:有机质;TN:全氮;AN:碱解氮;TP:全磷;AP:有效磷;TK:全钾;AK:速效钾:URE:脲酶;PHO:磷酸酶;CAT:过氧化氢酶;INV:蔗糖酶。
    Note:* Indicates a significant correlation at the level of P < 0.05; * * indicates a significant correlation at the level of P < 0.01. SD: Soil density; CP: Capillary porosity; NCP: Non-capillary porosity; SP: Total porosity; MMC: Maximum moisture capacity; OM: Organic matter; TN: Total nitrogen; AN: Available nitrogen; TP: Total phosphorus; AP: Availabl phosphorus; TK: Total potassium; AK: Available potassium; URE: Urease; PHO: Phosphatase; CAT: Catalase; INV: Invertase.

    Table 6.  Correlation analysis of soil properties

    基于上述分析确定的最小数据集,运用隶属度和权重计算函数,从而确定最小数据集中每个指标的隶属度和权重系数,计算土壤质量综合评价指数,见图 1。从图 1可以看出,不同林分土壤质量指数介于0.267~0.792之间,其大小排序为日本落叶松林(0.792)>蒙古栎-日本落叶松混交林(0.639)>杉木林(0.353)>赤松林(0.267),即4种林分中日本落叶松林土壤质量最高,其次为蒙古栎-日本落叶松混交林、杉木林,赤松林土壤质量最低。

    Figure 1.  Comprehensive index of soil quality in different forest types

3.   讨论
  • 土壤密度、孔隙度及含水量与林地土壤质量状况有密切的联系,同时林木生长过程中也会导致土壤物理性质的变化。土壤密度是反映土壤紧实度的一个敏感性指标,其数值大小与土壤质地、结构、松紧和有机质含量有关[26],此外,土壤密度的大小还会影响土壤的通透性、降水的渗透率以及土壤支撑植物的性能。本研究4种林分土壤密度均表现为0~20 cm层最小,并随土层深度增加而增大,是由于林下植被与枯落物的影响,使表层土比深层土疏松。4种林分中日本落叶松纯林及混交林土壤密度较小,而杉木及赤松林土壤密度较大,是因为日本落叶松林下形成了一层厚厚的枯枝落叶层,林下植被相对也较丰富,而杉木的枯落的枝叶基本都宿存于树枝上,落在地面上较少,赤松林地里枯落的针叶也较少。土壤孔隙度是土壤中养分、水分、空气和微生物等的迁移通道、贮存库和活动场所[27],其大小和孔径的分布状况将影响土壤质量水平及植被的生长。土壤密度越大,土壤则越紧实,表现为土壤总孔隙度越小,不同林分土壤总孔隙度随土层深度的增加而显著减小(P < 0.05),原因可能和土壤中有机质、植物根系的分布及林分密度有关[28-29]。不同林分非毛管孔隙度随土层变化规律不同,可能和土壤中石砾含量、石砾大小及土层深度有关[30]。日本落叶松林0~20 cm、20~40 cm土壤最大持水量均高于其他林分,这可能与该林分所在海拔、地上植被类型、土壤表层枯落物积累以及土壤结构有关[31]

  • 4种林分土壤各层pH剖面各层均值介于4.13~5.07之间,为酸性土壤,并随土层增加酸性降低,原因可能是森林土壤的表层凋落物在分解过程中会产生有机酸,并通过降雨向矿质土层淋洗,使林地土壤呈酸性[31],也有研究表明pH值主要由土壤盐基饱和度(BSP)决定[28]。土壤有机质作为土壤肥力的重要指标之一,是植物养分和土壤微生物生命活动的能量来源[32],森林土壤有机质主要来源于植被凋落物的积累和分解,另外有机质含量受林分所在地形、物种组成等因素[28, 32]的影响,从而不同土层有机质含量存在差异。不同林分土壤有机质、全氮、碱解氮、速效钾含量随土层增加而降低的趋势,充分说明土壤养分的表聚性特征,可能原因是森林土壤养分主要来源于植被凋落物的积累和分解。另外,不同土层土壤养分含量存在的差异性,与张连金[33]、魏新[34]等研究结果一致,可能与不同海拔下植被种类、林分密度、母质类型、土壤结构等因素的差异性有关。不同土层各林分全氮含量与有机质含量变化趋势基本相同,说明了土壤全氮量的分布特征与动态变化在很大程度上取决于土壤有机质含量的变化[35]。日本落叶松林和蒙古栎-日本落叶松混交林不同土层全氮、全磷含量显著高于赤松林和杉木林,这是因为前两者地处海拔较高且接近,植被密度大,土壤表层枯落物层较厚,淋溶作用弱,利于氮、磷富集[36]。除杉木林外其他林分不同土层,均表现出随土层增加有效磷含量增加的趋势,这可能与研究区域的土壤底层有机质矿化速度、林分密度以及植被根系对速效钾的吸收作用较强有关。

  • 土壤酶是土壤质量的重要组成部分,参与土壤中多个重要化学过程和物质循环,是近年来森林土壤研究的的重要方向之一。研究表明土壤酶活性受不同林分种类的影响[37],影响途径主要通过根系的机械作用改变土壤的物理特性,并借助于根系分泌物、根凋落物、地上部分凋落物以及植被覆盖所导致的土壤微生境的变化等直接或间接地影响土壤微生物的活性,进而导致土壤酶活性的变化[38]。此外,不同土壤酶活性受土壤类型、生态环境条件、土壤微生物等因素的影响[39-40]。本研究中4种酶活性均与有机质、全氮、碱解氮含量显著相关,落叶松林和蒙古栎-日本落叶松混交林的有机质、全氮、碱解氮含量较赤松林和杉木林高很多,因此4种酶在落叶松林和蒙古栎-日本落叶松混交林中活性也较高。除蔗糖酶外,不同林分土壤酶活性随土层深度增加而减小,杉木林不同土层4种土壤酶活性均有显著性差异,这可能是由于不同林分表层土壤表面凋落物较多,土壤腐殖质积累较高,为酶促反应提供了充足的基质来源。

  • 本研究中,不同林分土壤质量评价指标之间关系紧密。土壤密度与毛管孔隙度、非毛管孔隙度、最大持水量、pH、有机质、全氮、碱解氮、土壤酶等其他指标之间呈极显著负相关(P < 0.01),有机质与全氮、碱解氮、全钾、速效钾、蔗糖酶、酸性磷酸酶、过氧化氢酶等指标显著正相关(P < 0.05),脲酶与全氮、全磷、有效磷等指标显著正相关,表明土壤物理、化学和生物学性质之间相互作用相互影响,不同土壤性质之间形成相互作用体系,能综合反映土壤肥力水平[41],并共同确保和维持土壤生产力及功能[42]。不同林分类型土壤质量指数表现为落叶阔叶纯林、针阔混交林得分较高,其次为落叶针叶林纯林、常绿针叶林,这与彭佳红等[43]、张继平等[41]等研究结果一致。日本落叶松林、蒙古栎-日本落叶松土壤质量明显高于其他两种林分,主要原因是海拔较高,气温低、湿度大,土壤表层枯落物积累较厚,有机质含量较高,其他养分多和有机质显著正相关,含量也相对较高,从而表现为土壤质量状况较好。杉木林和赤松林土壤质量相对较差,可能是由于杉木对该研究区域气候不适应,从而影响林下凋落物的分解速度,土壤微生物活动减弱,进而影响土壤质量。赤松林土壤质量最差,可能原因是该林分所在区域土层较薄,林下凋落物积累较少,导致土壤中养分含量较低,从而表现为土壤质量综合指数评分不高。建议在营造人工林或改造现存林分时,充分考虑土壤质量水平,推广日本落叶松与其他阔叶树种混交的种植模式,以改善整体的土壤质量状况,实现森林土壤资源的可持续利用。

4.   结论
  • 通过对昆嵛山自然保护区不同林分下土壤剖面各层次理化性质及土壤酶活性的研究,结果表明:不同林分土壤性质之间关系紧密,壤剖面不同层次有机质、全氮、碱解氮、速效钾含量及脲酶、磷酸酶、过氧化氢酶活性均呈现出明显的表聚性特征。不同林分对土壤剖面各层次理化性质影响显著,从而导致土壤质量的异质性,采用土壤质量指数评分法结合主成分分析得出不同林分土壤质量综合评价指数排序为:日本落叶松林(0.792)>蒙古栎-日本落叶松混交林(0.639)>杉木林(0.353)>赤松林(0.267)。本研究通过对昆嵛山不同林分下土壤剖面各层次理化性质及土壤酶活性特征进行分析,揭示出该区域不同林分下土壤质量状况,对于昆嵛山自然保护区森林生态系统的可持续经营管理具有重要实际意义。为全面系统的了解该地区土壤肥力状况,下一步需进行对土壤质量演变方面的研究。

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