楊 敏,楊 飛,楊仁敏,楊 帆,張甘霖
(1 土壤與農業(yè)可持續(xù)發(fā)展國家重點實驗室(中國科學院南京土壤研究所),南京 210008;2 中國科學院大學,北京 100049)
祁連山中段土壤有機碳剖面垂直分布特征及其影響因素①
楊 敏1,2,楊 飛1,2,楊仁敏1,2,楊 帆1,2,張甘霖1*
(1 土壤與農業(yè)可持續(xù)發(fā)展國家重點實驗室(中國科學院南京土壤研究所),南京 210008;2 中國科學院大學,北京 100049)
以 2012—2013年調查的我國西北祁連山中段 97個代表性土壤剖面為對象,分析了土壤有機碳(SOC)含量的剖面垂直分布模式,計算了1 m土體內各層次SOC相對含量及其與環(huán)境因素 (年均降水、年均溫度、海拔、坡度、坡向、NDVI) 和土壤因素 (顆粒組成、體積質量) 之間的關系。結果表明:①SOC含量剖面垂直分布模式可分為均一分布型、表層聚集型、普通遞減型、不規(guī)則分布型4個類型,SOC含量剖面垂直分布模式與選取的環(huán)境因素和土壤顆粒組成之間沒有明顯的關系;②SOC含量的變異較大,隨著深度的增加從中度變異過渡到強度變異;③NDVI和年均降水是影響表層土體SOC含量的主要因子,而黏粒和砂粒是影響下層土體SOC含量的主要因子。
土壤有機碳;剖面垂直分布;有機碳密度;影響因子;祁連山
高山生態(tài)系統(tǒng)因其豐富的有機碳儲量以及對氣候變化的敏感性成為近年來全球有機碳研究的熱點區(qū)域[1–3]。研究高山生態(tài)系統(tǒng)中土壤有機碳 (SOC) 含量及其影響因素有助于更好地評價其在全球陸地碳循環(huán)中的作用及其對氣候變化的響應與反饋[4]。同時,SOC還是維持高山生態(tài)系統(tǒng)生態(tài)服務功能的關鍵要素環(huán),對于土壤生態(tài)、水文過程及功能演變具有重要意義[5]。
不同區(qū)域或不同尺度影響SOC含量的因素可能不同。就影響SOC含量空間水平分布的因素來看,已有研究表明,較小尺度的平原地區(qū)由于氣候條件趨于一致,SOC含量空間變異性較低,影響SOC含量的主要因子是土地利用方式、耕作方式和土壤顆粒組成或質地[6–7];而在復雜的山區(qū),即使較小的空間范圍也可能存在很大的變異,地形和氣候對SOC含量的空間分布起到關鍵作用[8–9]。深層SOC含量可能會占有相當大的比例,是研究土壤碳儲量、碳循環(huán)不可忽視的一部分[4]。但就SOC含量剖面垂直分布來看,已有研究主要集中在不同植被類型SOC在剖面中的分布差異比較[4,10],對于其具體的分布模式甚少報道,一般僅是認為由地表至下SOC含量呈減少的趨勢。而有研究已指出僅利用表層SOC含量來推算1 m土體SOC含量不一定可靠[11]。因此了解SOC含量剖面垂直分布模式是必要的。就影響SOC含量的因子而言,研究表明環(huán)境要素往往是影響表層SOC含量的主要因子,而土壤要素如顆粒組成對深層SOC含量則有更大的影響[11–12]。
雖然有關祁連山SOC含量及其影響因子的研究報道已較多[13–16],但依據多個代表性剖面研究 SOC剖面垂直分布模式及各層次SOC相對含量與環(huán)境因素和土壤因素之間的定量關系的報道不多。為此,本文以 2012—2013年調查的我國西北祁連山中段 97個代表性土壤剖面為對象,旨在摸清SOC含量的剖面垂直分布模式和1 m土體內各層次SOC相對含量與環(huán)境因素 (年均降水、年均溫度、海拔、坡度、坡向、NDVI) 和土壤因素 (顆粒組成、體積質量) 之間的關系。
1.1 研究區(qū)概況
祁連山中段位于青藏高原北緣,地理位置大致為99°50′09″ ~ 99°53′52″E,38°12′19″ ~ 38°16′12″N,處于青藏、蒙新、黃土三大高原交匯地帶,屬高寒干旱–半干旱氣候,是西北內陸干旱區(qū)重要水源涵養(yǎng)地。該地區(qū)整體地勢大致呈西高東低,平均海拔介于3 000 ~4 500 m,年平均氣溫為 –0.6 ~ 2.0℃,年平均降雨量為435.5 mm,年均相對濕度為60%,氣候、地形地貌、成土母質復雜多樣,水熱條件和景觀水平垂直分異強烈[17–19]。自然植被由山前平原的草原化荒漠,隨海拔升高呈干草原、森林草原、灌叢草甸、高寒荒漠和永久寒凍帶演替;成土母質主要是黃土及其混有黃土的冰磧物、殘積–坡積物和洪積物等;土壤類型以寒凍雛形土為主,其他土壤類型包括干潤均腐土、正常干旱土和正常有機土[20]。
1.2 代表性土壤剖面點布設、土樣采集與測定
在綜合分析地形地貌、水熱條件、母質類型等空間分布特征的基礎上,基于土壤–景觀模型為基礎的目的性采樣設計,在祁連山中段布設了97個代表性土壤剖面點(圖1)。分別于2012年和2013年7—8月進行野外調查采樣,對每個代表性土壤剖面點,按照土壤發(fā)生層進行了分層采樣。
土壤體積質量測定采用環(huán)刀法,顆粒組成(USDA制,黏粒<0.002 mm,粉粒0.05 ~ 0.002 mm,砂粒2 ~ 0.05 mm) 測定采用激光粒度儀法 (BECKMAN COULTER LS230),SOC含量的測定采用重鉻酸鉀容量法,具體的測定方法詳見文獻[21]。
圖1 祁連山區(qū)樣點分布圖Fig. 1 Distribution of sampling sites in the Central Qilian Mountains
1.3 環(huán)境因子信息提取
代表性土壤剖面樣點的經緯度和海拔由手持式GPS野外測定獲取。氣候因子信息 (年均氣溫、年均降水)源于 1 000 m分辨率的全國氣象數據 (http:// www.cams.cma.gov.cn) 柵格化插值。植被歸一化指數(normalized difference vegetation index,NDVI),用于反映植物的長勢,NDVI數據的獲取依靠寒區(qū)旱區(qū)科學數據中心(黑河計劃數據管理中心,2011),數據集從30 m分辨率LandSat TM5影像提取(時間在2010年7—9月,共21景,數據最大云量不超過10%)。坡度、坡向信息來自90 m分辨率STRMDEM數據(http://srtm.csi.cgiar.org/SELECTION/inputCoord.asp)。
1.4 有機碳指標
由于實際采樣不同剖面劃分的層次數和各層次的深度不盡統(tǒng)一,研究中將所有土壤剖面的層次劃分統(tǒng)一為0 ~ 20、20 ~ 40、40 ~ 60、60 ~ 80、80 ~ 100 cm共5個層次,并對SOC含量進行了對應的轉化處理,計算公式為:
式中:SOCs–e代表土壤一定深度間隔的SOC含量,s–e代表特定土層,其中s代表土層起始深度,e代表終止深度,n為特定土層厚度的原土壤發(fā)生層數目,SOCi為i層SOC含量,Hi代表土層i的厚度所占特定土層厚度的比例。
SOC密度指單位面積一定深度土層中的SOC儲量,以kg/m2表示。某一土層i中有機碳密度SOCD (kg/m2)的計算公式[22]為:
式中,n指土層數,θi為第i層 >2 mm礫石含量的體積百分比(%),ρi為第 i層土壤體積質量(g/cm3),Ci為第i層SOC含量(g/kg),Ti是指第i土層的厚度(cm),100為單位換算系數。
SOC 的相對含量(Cp)[10,23]定義為特定土層中SOC的含量 (SOCs–e) 占整個剖面中SOC總量(SOCT)的比例,計算公式為:
1.5 數據統(tǒng)計分析
SOC含量剖面垂直分布模式制圖采用Microsoft Excel 2013進行,數據統(tǒng)計分析采用R軟件,環(huán)境因子和土壤顆粒組成對SOC含量影響的分析采用隨機森林法,這是因為該方法在處理多元非線性數據等方面,相比較于其他的基于多元統(tǒng)計的預測方法,隨機森林法具有防止過擬合、模型的穩(wěn)定性強以及易于處理非線性回歸等優(yōu)勢[23]。
2.1 有機碳含量在剖面中的分布特征
祁連山區(qū)97個土壤剖面不同層次SOC含量和密度分布特征見表1。祁連山區(qū)SOC含量和密度總體水平較高,表層(0 ~ 20 cm)SOC的平均含量為42.6 g/kg,顯著高于我國西北地區(qū)表層SOC平均含量(18.4 g/kg)和全國平均含量(18.6 g/kg)[24]。SOC含量和密度均呈現(xiàn)隨表層往下逐漸減小的趨勢。SOC含量表層變異系數為0.83,屬中度變異強度,表層以下各層均為強變異,且隨深度增加變異系數增大。SOC密度在剖面中的分布特點也表現(xiàn)出同樣的趨勢,但各土層SOC密度的變異性小于其含量的變異性,這可能是由于有機碳的積累可以提高土壤的孔隙度,降低土壤體積質量。
整體表層SOC含量普遍高于下層,SOC平均含量隨著土壤深度的增加而逐漸降低,但是SOC含量的最大值是出現(xiàn)在20 ~ 40 cm和40 ~ 60 cm兩個層次,均高于表層0 ~ 20 cm,這不同于表層高于下層的普遍現(xiàn)象,造成這一“異?!钡闹饕蚴钦{查的土壤剖面中有有機土和均腐土,有機土特征之一就是往往會有較多的半腐有機物質在表下層積累,而均腐土的SOC含量往往是由上至下呈逐漸減少趨勢[25]。
2.2 不同土層有機碳相對含量分布特征
表2為計算出不同土層SOC相對含量(Cp),可以看出,表層 (0 ~ 20 cm) 的Cp最高,平均為0.38,表現(xiàn)出顯著的表聚特征。隨著土壤深度的增加,Cp減小,但變異系數增大。表層Cp在剖面中的最大值為0.93,這是因為在高海拔山區(qū),植物根系一般集中在表層以及土體一般較淺 (30 cm左右) 所致。
表1 不同土層土壤有機碳含量及密度特征Table 1 Characteristics of SOC contents and SOC densities at different normalized depths
表2 不同土層土壤有機碳相對含量Table 2 SOC relative contents at different normalized depths
2.3 有機碳剖面垂直分布模式
基于Cp,對63個垂直深度達到1 m或1 m以上的剖面點 SOC含量隨深度變化的趨勢觀察分析表明,祁連山中段SOC含量剖面垂直分布模式主要可以劃分為4種 (圖2):①普通遞減型(由上至下逐步減少);②表層聚集型 (表層最高,向下驟減);③均一分布型(上下相差較小);④不規(guī)則分布型 (由上至下變化沒有規(guī)律,圖2中不規(guī)則分布型分布模式圖選取了其中一個剖面作為代表)。其中,普通遞減型為主要垂直分布模式,有37個剖面點 (占58.7%) 屬于這一分布模式;其次是表層聚集型 (13個剖面點,占20.6%) 和均一分布型 (8個剖面點,占12.7%);不規(guī)則分布型最少 (5個剖面點,占7.9%)。
在表層聚集型模式中,SOC積聚在表層,其Cp約為 0.55,顯著高于下層;在剖面深度(40 ~100 cm)范圍內,Cp隨剖面深度的增加緩慢降低,表明在該模式下,土壤SOC含量在40 cm往下趨于穩(wěn)定狀態(tài)。在均一分布型模式中,Cp隨土壤深度增加而圍繞0.2輕微浮動,變幅小于10%。在不規(guī)則分布型模式中的 5個剖面點中,每個剖面的Cp不盡相同,很難歸納出一個總體變化特征。在普通遞減型模式中,表層Cp最高,隨著剖面深度的增加而逐漸遞減,其Cp介于均一分布型和表層聚集型之間。
圖2 祁連山中段有機碳剖面垂直分布模式Fig. 2 Profile vertical distribution modes of SOC in Central Qilian Mountains
通過對不同垂直分布模式所含典型剖面的環(huán)境因子統(tǒng)計分析,結果如表3所示。其中,均一分布型模式 (有機土、部分均腐土) 主要分布在祁連山中段2 500 m左右的較低海拔區(qū)和3 700 m以上的高海拔范圍內的陰坡,較其他分布模式,其植被覆蓋度處在一個較低的水平。表層聚集型模式主要分布在山區(qū)中部位置,降水量較豐富,植被覆蓋度較高,草根在土壤表層的盤結,促進了表層SOC的積累。普通遞減型模式 (寒凍雛形土和干旱土為主,部分均腐土) 作為祁連山區(qū)土壤最主要的垂直分布模式,均勻分布于整個研究區(qū)域內。不規(guī)則分布型模式 (寒凍雛形土)形成原因與剖面點位置微環(huán)境相關,如有的底層SOC含量增加是因為該層緊鄰下部的永凍層,低溫使得該層腐殖質分解緩慢;有的剖面某一中間層次是 SOC埋藏表層,因此SOC含量較上下相鄰土層高。
表3 有機碳不同剖面垂直分布模式的環(huán)境因子統(tǒng)計特征Table 3 Statistics of environmental factors and soil particle compositions under different SOC profile vertical distribution modes
2.4 有機碳含量和密度的影響因素分析
基于隨機森林法分析了體積質量、黏粒含量、粉粒含量、砂粒含量、海拔、坡度、坡向、年降水、年均溫、植被歸一化指數(NDVI)共10項環(huán)境和土壤因子對SOC含量和密度的影響。如表4所示,模型對表層 SOC含量和密度的解釋能力最高,為 68% 和52%,隨著土壤深度的加深,模型的解釋能力有所降低。對SOC含量及密度預測能力最差均出現(xiàn)在60 ~80 cm土層,分別為45% 和23%。對SOC密度的預測能力低于SOC含量,可能是由于SOC和體積質量的決定關系并不是簡單的線性關系。
不同因子對SOC含量和密度影響的相對重要性如圖3所示。其中,土壤因素(體積質量、黏粒、粉粒、砂粒)和環(huán)境因素中的NDVI和年均降水對各土層SOC含量和密度的影響較為顯著。對于表層土壤而言,NDVI是對SOC含量和密度影響最大的因素,相對重要性分別為 18.7% 和 20.4%;而對于表下層土壤,體積質量是SOC含量和密度最重要的單一影響因子(除80 ~ 100 cm SOC密度)。
表4 隨機森林的解釋能力Table 4 Performance of forest tree model
圖3 主要環(huán)境因子和土壤屬性對有機碳含量和密度影響的相對重要性Fig. 3 Relative importance of variables to SOC and SOCD based on random forest model
將SOC含量和密度的影響因子劃分為兩類,即土壤要素(體積質量、黏粒、粉粒和砂粒)和環(huán)境要素(NDVI、年均降水、年均溫、海拔、坡度和坡向)。表明環(huán)境要素對表層SOC含量和密度起主導作用,相對貢獻率分別為 60.7% 和 54.3%;而對于表下層土壤,土壤要素對SOC含量和密度的影響高于環(huán)境要素。其中土壤要素對60 ~ 80 cm土層SOC含量和密度的相對影響能力最大,分別達到72% 和75.2%。
同時,隨著環(huán)境因素對SOC含量和密度的相對貢獻率降低,或者隨土壤因素相對貢獻率的升高,模型對SOC含量和密度的預測能力逐漸減弱。當環(huán)境要素的相對貢獻率占到最高的60.7% 時,對SOC含量的預測能力達到最高的68%,而當土壤要素的相對貢獻率占到最高的75.2% 時,對SOC密度的預測能力最低,僅為24.8%。
研究表明,SOC含量的產生與積累受多種因素的影響,其中既包括氣候、植被、地形等環(huán)境因子,也包括土壤體積質量、機械組成等土壤屬性要素,這些因素影響SOC含量積累的機制非常復雜,在不同區(qū)域或不同研究尺度表現(xiàn)不同。研究區(qū)氣候、地形地貌、成土母質復雜多樣,即使很小區(qū)域,水熱條件和景觀水平的垂直分異也非常強烈,導致形成的土壤類型多樣,SOC含量的積累特征與剖面垂直分布模式多樣。
對于本研究區(qū)而言,寒凍溫度狀況抑制了微生物活性和有機物質的分解,是SOC含量高積累的決定因子[26–27]。而另一方面,降水影響生物量和有機物質來源,進而影響SOC含量的累積。有研究表明,在祁連山區(qū)以及青藏高原,降水與土壤含水量是影響地上和地下生物量以及SOC含量空間變異的關鍵因子[1,28]。在本研究中,NDVI與降水存在顯著相關性。另一方面,土壤機械組成(黏粒、粉粒、砂礫)和土壤體積質量也能顯著影響SOC含量與密度。土壤顆粒組成與SOC含量的積累和礦化關系密切,一般認為,黏粒和粉粒的增加有利于SOC含量的積累,減緩微生物對其分解速度[29],提高土壤的持水性能[30],這均有助于SOC含量的積累。研究區(qū)SOC含量在不同深度土層均有中等以上變異,這是由于研究區(qū)巨大的地形–氣候梯度造成了水熱條件的差異并進一步驅動了SOC含量的空間變異。環(huán)境要素對SOC含量的決定作用在表層0 ~ 20 cm 最為顯著,而影響SOC含量最重要的環(huán)境因子為NDVI和年均降水。這是因為表層土壤對降水有更快、更直接的響應[31],而且表層土壤是植被特別是草原植被根系的集中區(qū)域,因此表層SOC含量更多受環(huán)境因子的控制[28]。隨著土壤深度的增加,降水和植物根系的影響逐漸降低,對SOC含量的預測能力隨深度呈現(xiàn)減弱的趨勢,同時土壤因子(顆粒組成、體積質量)的相對重要性隨深度有所增加,這與他人的研究有一致性[23]。SOC含量的積累主要是生物過程的產物,與環(huán)境因子(如植被、降水)有更直接的相關性,環(huán)境因子的相對重要性高時,對SOC含量預測能力強;而土壤屬性更多是間接作用,土壤因子(顆粒組成、體積質量)貢獻率高時,模型的預測能力往往較差。
對祁連山中段而言,SOC 含量剖面垂直分布模式分為陡降型、漸降型、穩(wěn)定型、中間高型 4 個類型,分布模式與環(huán)境因子和土壤顆粒組成之間關系不明顯;SOC 含量的變異較大,隨著深度的增加從中度變異過渡到強度變異;影響表層土體 SOC含量的主要因子是環(huán)境要素中 NDVI 和年均降水,而影響下層土體 SOC 含量的主要因子是土壤顆粒組成。
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Profile Vertical Distribution Modes of SOC and Influential Factors in Qilian Mountains
YANG Min1,2, YANG Fei1,2, YANG Renmin1,2, YANG Fan1,2, ZHANG Ganlin1*
(1 State Key Laboratory of Soil and Sustainable Agriculture, Institute of Soil Science, Chinese Academy of Sciences, Nanjing 210008, China; 2 University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China)
97 soil profiles were surveyed across the Qilian Mountains using a purposively sampling strategy. Vertical variations in profiles of soil organic carbon (SOC) and their correlation with various environmental variables (mean annual precipitation and temperature, altitude, slope gradient and aspect, NDVI) and soil attributes (particle size composition and bulk density) were analyzed. Results showed that there were 4 kinds of SOC profile distribution modes: homogeneous, surfaceaccumulated, gradually-decreasing and chaotic modes. Both SOC content and density had moderate to strong spatial variability, and the variation coefficient increased with depth. Analysis of random forest proved that the surface soil layer (0–20 cm) had the best model performance with R2reaching 0.68 and 0.52 for SOC content and SOC density respectively, and R2decreased with increasing soil depth. Moreover, the environmental factors of NDVI and mean annual precipitation were the main influential factors for variations of surface SOC content and density, but the influence of soil attributes on SOC content and density was intensified with increasing soil depth.
Soil organic carbon; Profile vertical distribution mode; Soil organic carbon density; Environmental variables; Qilian Mountain
S153.6
A
10.13758/j.cnki.tr.2017.02.026
國家自然科學基金項目(41130530)資助。
* 通訊作者(glzhang@issas.ac.cn)
楊敏(1989—),女,四川瀘州人,碩士研究生,主要從事土壤地理與發(fā)生研究。E-mail: myang@issas.ac.cn