林 狄 顯
(福建省永春大榮國有林場, 福建 永春 362617)
閩南山地3種典型植被類型土壤分形與養(yǎng)分特征
林 狄 顯
(福建省永春大榮國有林場, 福建 永春 362617)
[目的] 探索閩南山地不同植被類型土壤分形特征及其與表層土壤顆粒組成、養(yǎng)分含量的相關關系,為評價閩南山地典型植被類型土壤質量,開展土地利用結構調整、土壤侵蝕防治及生態(tài)修復等提供參考。[方法] 選取土壤顆粒體積分形維數模型對3種典型植被類型林地土壤的分形維數D值進行計算,并與土壤顆粒組成及土壤養(yǎng)分進行相關性分析。[結果] 土壤顆粒體積分形維數D值從大到小依次為次生林>馬尾松林>柑橘林;分形維數D值與土壤黏粒和粉粒體積百分數存在顯著正相關關系,與砂粒體積百分含量呈顯著負相關(p<0.05);土壤pH值、全氮、全磷、全鉀、水解性氮、有效磷、速效鉀和有機碳含量從大到小均為:次生林>馬尾松林>柑橘林;土壤容重為柑橘林>馬尾松林>次生林;分形維數D值與柑橘林的土壤水解性氮含量呈顯著正相關,與馬尾松林的水解性氮含量、土壤全磷、全鉀含量呈顯著正相關,與次生林的土壤全磷含量、水解性氮含量呈顯著正相關,與有機碳含量均呈顯著負相關。[結論] 閩南山地不同植被類型會顯著影響表層土壤體積分形維數及養(yǎng)分含量,利用土壤體積分形維數可一定程度上反映不同植被類型的土壤顆粒組成及其養(yǎng)分含量。
植被類型; 土壤顆粒組成; 土壤養(yǎng)分; 分形維數
文獻參數: 林狄顯.閩南山地3種典型植被類型土壤分形與養(yǎng)分特征[J].水土保持通報,2017,37(3):48-52.DOI:10.13961/j.cnki.stbctb.2017.03.008; Lin Dixian. Characteristics of soil fractal and nutrient under three typical vegetation types in mountainous region of Southern Fujian Province[J]. Bulletin of Soil and Water Conservation, 2017,37(3):48-52.DOI:10.13961/j.cnki.stbctb.2017.03.008
土壤作為不規(guī)則形狀和自相似結構的復雜多孔介質,由不同顆粒構成,具有特定的分形特征。通過計算土壤顆粒分形維數,不僅可以分析比較同一研究區(qū)域不同土地利用類型土壤顆粒的粒徑分布及其質地均勻程度的差異,還能在一定程度上反映該研究區(qū)域的土壤發(fā)生、土壤物理化學性質、土壤受侵蝕退化的程度等[1]。國內外已有許多研究者對不同研究區(qū)域不同森林類型的土壤分形特征及其與土壤性質的相關性進行了大量研究[2-6],但結果都大相徑庭,這與土壤本身復雜的結構組成和影響土壤性質隨機多變的環(huán)境因素有關[7]。盡管如此,利用不同土壤分形特征及其與土壤性質間特定的相關關系,可作為快速準確提取不同研究區(qū)域不同土地利用類型大量土壤質量信息的重要指標。鑒于此,本文以閩南山地3種典型植被類型林地土壤為研究對象,選取土壤顆粒體積分形維數模型并計算各植被類型林地土壤的分形維數,與土壤顆粒組成及土壤理化性質等進行相關性分析,以期為閩南山地典型森林植被類型土壤質地及其養(yǎng)分狀況提供重要參數,并為研究區(qū)土地利用結構調整、土壤侵蝕防治及生態(tài)修復等提供基礎科學資料。
試驗點位于福建省永春大榮國有林場(25°27′—25°32′N,117°49′—117°59′E)。該經營區(qū)橫跨下洋、一都2個鄉(xiāng)鎮(zhèn),北接大田縣,南與牛姆林自然保護區(qū)毗鄰,擁有典型的亞熱帶森林植被類型。經營面積達1 500 hm2,森林蓄積量1.16×105m3,經營區(qū)主要樹種為杉木、馬尾松。近10 a來,大力發(fā)展珍貴鄉(xiāng)土樹種200 hm2。經營區(qū)全年降水量達1 800~2 100 mm,全年無霜期有280 d,土壤以紅壤為主。試驗地中次生林和馬尾松人工林分別位于該林場的新山工區(qū)053林班07大班040小班和054林班12大班010小班,柑橘林位于南山工區(qū)的053林班01大班050小班。
次生林為當地風水林,林齡超過40 a,優(yōu)勢樹種以米櫧、福建青岡和山蒼子等為主,具有清晰的喬木層、灌木層和草本層。馬尾松林為1975年造林。柑橘林前茬為馬尾松人工林,1970年造林,1993年伐除種植柑橘,每年6月和9月進行劈草除灌。樣地基本情況詳見表1。
表1 試驗樣地基本情況
2.1 樣品采集
2016年11月,在永春大榮國有林場選取柑橘林、馬尾松人工純林和次生林三種典型植被類型,分別布設20 m×60 m的樣地,進行每木檢尺與林下植被群落調查。然后沿矩形樣地的長邊采用S型布點法在樣地內分別設置15個采樣點,共計45個樣點。再用環(huán)刀和鋁盒分別采集各樣點表層0—20 cm的原狀土樣和2 kg左右的混勻鮮土樣,編號后將混勻土樣帶回實驗室去除凋落物和根系,進行風干處理。
2.2 測定方法
2.2.1 土壤粒徑分布測定 將風干土樣研磨過2 mm篩,取0.500 g在250 ml超純去離子水中浸泡36 h,然后攪拌10 min靜置,至固液分層抽去上層清液,再利用超聲波分散0.5 min,最后采用英國馬爾文公司的MS-2000型激光衍射粒度分析儀測定土壤粒徑分布。該儀器測量范圍為0.02~2000 μm,重復測量誤差控制在±2%以內。
2.2.2 土壤性質測定 土壤容重采用環(huán)刀法,土壤pH值采用杭州美控自動化技術有限公司生產的MIK-PH160型pH測試儀進行測定,全氮采用上海力辰科技KDN-08A型凱氏定氮儀測定,全磷采用堿溶—鉬銻抗比色法,全鉀采用堿溶—火焰光度計法,水解性氮采用堿解擴散法,有效磷采用NaHCO3浸提—鉬銻抗比色法,速效鉀采用CH3COONH4浸提—火焰光度計法,有機碳采用采用德國Elementar Vario EL Ⅲ元素分析儀測定。
2.2.3 土壤粒徑分級與土壤質地分類 土壤粒徑分級標準采用美國分級制,即0~0.002,0.002~0.05,0.05~0.1,0.1~0.25,0.25~0.5和0.5~2 mm,共6級;土壤質地分類標準也采用美國分類制,分為<0.002 mm的黏粒、0.002~0.05 mm的粉粒和0.05~2 mm的砂粒。
2.3 模型選擇
土壤體積分形維數的計算采用王國梁[8]推導的公式:
式中:D——土壤體積分形維數; Vr 2.4 數據處理 應用公式計算土壤體積分形維數時,先將公式兩邊以10為底數取對數,變換得到lg(Vr 3.1 3種典型植被土壤顆粒分形特征 由圖1可知,3種植被類型土壤分形維數在2.6248~2.7418。其中,次生林最大,馬尾松林次之,柑橘林最小。方差分析顯示,柑橘林的土壤分形維數與馬尾松林和次生林有顯著差異(p<0.05,下同),馬尾松林和次生林間差異不顯著。 圖1 不同植被類型土壤分形維數D值的變化 對3種典型植被土壤采樣點的土壤顆粒組成進行分類可知,柑橘林的土壤顆粒組成以砂粒和粉粒為主,分別占53.33%和46.67%;馬尾松林以粉粒和黏粒為主,分別占60%和40%;次生林則以粉粒為主。方差分析結果顯示,各土壤質地分形維數D值均存在顯著差異,說明閩南山地不同植被類型土壤質地可以借助分形維數D值來進行判斷。 3.2 3種典型植被土壤顆粒分形維數與土壤顆粒組成的關系 對3種典型植被不同粒徑土壤顆粒體積百分含量分別與分形維數D值進行相關分析可知(詳見圖2),黏粒與粉粒體積百分含量均與分形維數D值呈顯著正相關,相關系數R2分別為0.938 4和0.671 4;砂粒體積百分含量則與分形維數D值呈顯著負相關,相關系數為R2=0.784 4。 3.3 3種典型植被土壤顆粒分形維數與土壤性質的關系 由表2可以看出,3種植被類型林地土壤的pH值、全氮、全磷、全鉀、水解性氮、有效磷、速效鉀和有機碳含量從大到小均為:次生林>馬尾松林>柑橘林,土壤容重為柑橘林>馬尾松林>次生林。方差分析結果顯示,3種植被類型林地土壤全氮、全磷、水解性氮、有效磷含量均存在顯著差異;土壤容重、全磷、全鉀和有機碳含量表現為馬尾松林和次生林差異不顯著,但均與柑橘林差異顯著;土壤速效鉀含量表現為馬尾松林與柑橘林和次生林差異不顯著,但柑橘林和次生林差異顯著;土壤pH值表現為3種植被類型間差異不顯著。 圖2 分形維數D值與不同土壤粒徑體積分數的關系表2 不同植被類型表層土壤性質比較 植被類型pH值土壤容重/(g·cm-3)全氮/(g·kg-1)全磷/(g·kg-1)全鉀/(g·kg-1)水解性氮/(mg·kg-1)有效磷/(mg·kg-1)速效鉀/(mg·kg-1)有機質/(g·kg-1)柑橘林 4.510±0.130a1.479±0.042b1.224±0.078a0.203±0.014a5.108±0.435a52.409±2.443a1.903±0.231a51.078±4.601a34.298±1.096a馬尾松林4.590±0.120ab1.327±0.057a1.468±0.127b0.251±0.009b5.640±0.287b57.353±1.706b2.494±0.105b53.246±2.170ab41.284±1.418b次生林 4.620±0.120ab1.318±0.038a1.713±0.215c0.276±0.011bc5.496±0.342b78.162±3.821c2.710±0.170c70.345±3.808c44.105±1.124b 注:“±”表示標準差;不同字母表示差異顯著,p<0.05。 對3種植被類型土壤性質與分形維數D值進行相關分析(表3)結果表明,分形維數D值與柑橘林的土壤水解性氮含量呈顯著正相關,與有機質呈顯著負相關;與馬尾松林的土壤全磷、全鉀含量呈顯著正相關,與水解性氮含量呈極顯著正相關,與有機碳含量呈顯著負相關;與次生林的土壤全磷含量呈極顯著正相關,與水解性氮含量呈顯著正相關,與速效鉀和有機質含量呈顯著負相關。 表3 不同植被類型表層土壤性質與分形維數D值的相關性 注:*表示P<0.05水平顯著相關; **表示p<0.01水平極顯著相關。 土壤顆粒的分形特征與單純的土壤粒徑分布相比,具有更豐富的內涵,它不僅能體現土壤粒徑格局,更重要的是能定量描述土壤顆粒的幾何形態(tài),從而在一定程度上反映土壤的物理性質[1]。本研究表明,次生林的土壤質地以黏粒為主,分形維數D值最大,因此土壤孔隙度較大,蓄水保肥能力較強,因為次生林受人為干擾的影響小,豐富的植被、土壤動物及微生物群落能夠對林地土壤形成良好的保護和改良作用,阻滯土壤流失,增加粉黏粒等細顆粒物質的含量[9]。馬尾松人工林和柑橘林受人為干擾強度大,林分結構單一,林下植被稀少,不易增加土壤細顆粒物質,其中柑橘林受長期的劈草除灌等經營措施的影響,致使裸露的地表在降雨的侵蝕作用下,引發(fā)水土流失,降低土壤分形維數D值。從這個意義上講,土壤的分形特征可以在一定程度上反映閩南山地不同土地利用類型的水土保持效益。 本研究中,土壤顆粒分形維數D值與黏粒、粉粒和砂粒的相關關系分比為D=0.019 8C黏+2.434 1(R2=0.938 4)、D=0.004 8C粉+2.455 0(R2=0.671 4)和D=-0.004 2C砂+2.852 3(R2=0.784 4),這與肖靈香等[5]對亞熱帶4種典型森林類型土壤顆粒分形特征的研究結論中D=0.006 7C黏+2.656 4(R2=0.885 6),D=-0.003 1C砂+2.845 4(R2=0.454 2)相似,與D=-0.001 2C粉+2.816 3(R2=0.037 8)不同,這可能是由于肖靈香采用的中科院南京土壤研究所提出的土壤顆粒分級標準與本研究采用的美國土壤顆粒分級標準不同所致,但總體上均表現為土壤質地越細,分形維數越大,反之相反。因此分形維數D值還可作為判斷閩南山地不同植被類型土壤質地的重要指標。 研究發(fā)現,紅壤中游離的鐵、鋁氧化物及高比表面積的土壤黏粒對土壤中磷素具有極強的吸附能力[10]。本研究中,馬尾松林和次生林由于受到人為干擾較少,土壤發(fā)育程度較高,具有更多的游離鐵、鋁氧化物及土壤黏粒對磷素進行吸附固定,并轉化成難以移動的難溶性磷酸鹽,因此分形維數D值較高的馬尾松林和次生林,土壤全磷含量也較高,而柑橘林由于經營目標的不同,需對林地土壤進行翻墾等高強度人為干擾措施,因此土壤發(fā)育程度較低,土壤對磷素的固定作用較輕,因此相關性不顯著。 土壤顆粒分形維數是土壤團聚體數量的量化反映,而有機碳是形成團聚體的膠結物質,因此有機碳將對土壤團聚體的分形維數起重要作用[11-12]。次生林土壤微生物群落復雜多樣,對以闊葉樹為主的次生林的凋落物(凋落物以凋落葉為主)分解速率快,土壤有機碳含量高,有利于土壤團聚體的形成,而大團聚體的形成將使描述土壤粒徑分布的分形維數D值降低;雖然馬尾松林地受干擾較柑橘林輕,但由于凋落針葉分解速率慢[13],土壤有機碳含量相較于次生林低,不利于土壤大團聚體的形成;柑橘林地受土壤侵蝕的影響,土壤有機碳含量最小,土壤團聚體含量相應也最低。 研究表明,土壤全氮量90%以上以有機態(tài)的形式存在,但是有機態(tài)氮只有經過礦化作用成為無機態(tài)氮才能被植物吸收利用,其中氨化作用、硝化作用和反硝化作用是有機態(tài)氮重要的礦化過程[14],余濼等[15]研究表明,土壤水解性氮含量對土壤總氮礦化量的貢獻最大,土壤黏粒含量與水解性氮含量呈正相關關系。本研究中,土壤顆粒分形維數D值與水解性氮呈顯著正相關關系,而D值又與土壤黏粒含量呈正相關,這是因為體積較大的有機態(tài)氮在土壤微生物的作用下,分解成水溶性無機態(tài)氮,無形中增大了土壤分形維數D值。其他土壤性質指標與土壤分形維數D值的相關性不顯著,具體原因還需要進一步研究驗證。本研究結果表明,通過對土壤分形特征的計算分析,能夠側面反映出閩南山地不同植被類型土壤性質的許多重要信息。 (1) 柑橘林的土壤顆粒組成以砂粒和粉粒為主,分別占53.33%和46.67%;馬尾松林以粉粒和黏粒為主,分別占60%和40%;次生林則以粉粒為主。三種植被類型土壤顆粒體積分形維數從大到小依次為次生林(2.7419)>馬尾松林(2.7160)>柑橘林(2.6248)。方差分析顯示,柑橘林的土壤分形維數與馬尾松林和次生林有顯著差異性(P<0.05),馬尾松林和次生林間差異不顯著。 (2) 分形維數D值與土壤黏粒和粉粒體積百分數間存在顯著正相關關系,相關系數分別為R2=0.938 4和R2=0.671 4,砂粒質量百分含量則與分形維數D值呈顯著負相關,相關系數為R2=0.784 4。 (3) 3種植被類型林地土壤的pH值、全氮、全磷、全鉀、水解性氮、有效磷、速效鉀和有機質含量從大到小均為次生林>馬尾松林>柑橘林,土壤容重為柑橘林>馬尾松林>次生林。 (4) 相關性分析表明,分形維數D值與柑橘林的土壤水解性氮含量呈顯著正相關,與有機質呈顯著負相關;與馬尾松林的土壤全磷、全鉀含量呈顯著正相關,與水解性氮含量呈極顯著正相關,與有機質含量呈顯著負相關;與次生林的土壤全磷含量呈極顯著正相關,與水解性氮含量呈顯著正相關,與速效鉀和有機質含量呈顯著負相關。 [1] 李鵬,徐康.分形理論在土壤學研究中的應用進展[J].江西農業(yè)學報,2013,25(4):78-84. 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[Methods] The fractal dimensionDvalues of the soil under three typical vegetation forests in a mountainous region of Southern Fujian Province were calculated using the fractal dimension model of soil particle volume, and their correlations with soil particle composition and soil nutrients were analyzed. [Results] The fractal dimensionDvalues of the soil particle volume, in descending order, were the secondary forest, the Masson pine forest, and the citrus forest respectively. The fractal dimensionDvalue was significantly and positively correlated with the volume percentage of the soil particles of clay and that of powder, and significantly and negatively correlated with the mass percentage of the sand(p<0.05). With regard to the soil pH value, the contents of total nitrogen, total phosphorus, total potassium, hydrolytic nitrogen, available phosphorus, available potassium and organic carbon, their descending order was secondary forest> Masson pine forest> citrus forest; while for soil bulk density, it had a rank as citrus forest> Masson pine forest> the secondary forest. The correlation analysis showed that the fractal dimensionDvalue was significantly and positively correlated with the content of hydrolytic nitrogen in the soil of citrus forest, while it was significantly and negatively correlated with its organic matter. With respect to the Masson pine forest, it had a significant positive correlation with the contents of total phosphorus and total potassium in the soil, and had an extremely significant and positive correlation with the content of hydrolytic nitrogen. At the same time, it had a significant negative correlation with the content of organic carbon. With respect to the secondary forest, it had an extremely significant positive correlation with the content of total phosphorus in the soil(p<0.01), a significant positive correlation with the content of hydrolytic nitrogen, a significant negative correlation with the content of available potassium and organic carbon. [Conclusion] Vegetation types in the southern Fujian mountain area significantly affected the fractal dimension and nutrient contents of the surface soil, and it is possible to use the soil fractal dimension to reflect the soil particle composition and nutrient contents of different vegetation types. vegetation type; soil particle size distribution; soil nutrient; fractal dimension 2017-03-09 2017-03-14 福建省級財政森林培育—營林工程項目(2136203); 泉州市科技局計劃項目(2015N3) 林狄顯(1984—),男(漢族),福建省永春縣人,本科,工程師,從事森林資源培育管理工作。E-mail:570919929@qq.com。 A 1000-288X(2017)03-0048-05 S1523 結果與分析
4 討 論
5 結 論