生态学报  2018, Vol. 38 Issue (5): 1560-1568

文章信息

段亚锋, 王克林, 冯达, 吴敏, 张伟, 陈洪松.
DUAN Yafeng, WANG Kelin, FENG Da, WU Min, ZHANG Wei, CHEN Hongsong.
典型喀斯特小流域土壤有机碳和全氮空间格局变化及其对退耕还林还草的响应
Response of the spatial pattern of soil organic carbon and total nitrogen to vegetation restoration in a typical small karst catchment
生态学报. 2018, 38(5): 1560-1568
Acta Ecologica Sinica. 2018, 38(5): 1560-1568
http://dx.doi.org/10.5846/stxb201701220184

文章历史

收稿日期: 2017-01-22
网络出版日期: 2017-11-21
典型喀斯特小流域土壤有机碳和全氮空间格局变化及其对退耕还林还草的响应
段亚锋1,2,4 , 王克林2,3 , 冯达5 , 吴敏2,3 , 张伟2,3 , 陈洪松2,3     
1. 湖南农业大学, 长沙 410125;
2. 中国科学院亚热带农业生态研究所, 亚热带农业生态过程重点实验室, 长沙 410125;
3. 中国科学院环江喀斯特生态系统观测研究站, 环江 547100;
4. 长沙市环境监测中心站, 长沙 410000;
5. 湖南省测绘科技研究所, 长沙 410007
摘要: 基于定点回顾实验设计, 通过对比分析2005年初(退耕还林还草初期)和2014年底典型喀斯特峰丛洼地小流域土壤碳氮格局变化, 探讨石漠化治理工程实施后, 植被恢复对土壤碳氮积累和碳氮空间格局的影响。研究结果发现:退耕还林还草10a后, 示范区土壤有机碳(SOC)含量显著增加1.3g/kg, 但土壤全氮含量无显著变化; 就空间格局而言, 退耕还林还草初期土壤碳氮高值聚类区主要分布在坡脚旱地和荒地(荒草)类型区, 退耕还林还草10a后其高值聚类区主要分布在荒地(灌丛和荒草)类型区, 而10a前后土壤碳氮的低值聚类区始终分布在洼地旱地类型区; 2005年和2014年土壤有机碳半变异函数的拟合模型相同, 均为球状模型, 在退耕还林还草10a后空间异质性增强, 土壤有机碳的空间格局受土壤母质和植被结构的影响增强; 而土壤全氮半变异函数的拟合模型不同, 由指数模型变为球状模型, 在退耕还林还草10a后空间异质性减弱, 土壤全氮的空间格局受随机因素影响增强。研究结果对石漠化区域土地利用结构的优化调整具有重要的科学参考和实践指导意义。
关键词: 喀斯特     土壤有机碳     土壤全氮     空间格局     退耕还林还草    
Response of the spatial pattern of soil organic carbon and total nitrogen to vegetation restoration in a typical small karst catchment
DUAN Yafeng 1,2,4, WANG Kelin 2,3, FENG Da 5, WU Min 2,3, ZHANG Wei 2,3, CHEN Hongsong 2,3     
1. Hunan Agriculture University, Changsha 410125, China;
2. Key Laboratory of Subtropical Agriculture Ecology, Institute of Subtropical Agriculture, Chinese Academy of Sciences, Changsha 410125, China;
3. Huanjiang Research and Observation Station for Karst Ecosystmes, Huanjiang 547100, China;
4. Environmental Monitoring Stations of Changsha, Changsha 410000, China;
5. The Surveying and Mapping Research Bureau, Changsha 410007, China
Abstract: The spatial patterns of soil organic carbon (SOC) and total nitrogen (TN) are the important components of the co-evolution mechanisms of vegetation and soil nutrient.However, the changes occurring in these spatial patterns during the process of vegetation restoration are poorly documented, especially in southwest China, a region suffering from severe land degradation.Based on soil sampling at the fixed points, we compared the spatial pattern changes of SOC and TN from 2005 (in initial stages of restoration) to 2014 in a typical small karst catchment undergoing rock desertification control for 10 years.The spatial pattern was analyzed using the grid sampling method (20m×20m space) with which we collected 528 and 504 samples in 2005 and 2014, respectively.The one-way analysis of variance (ANOVA) comparison showed that the average SOC values in 2014 (18.6g/kg) were significantly higher than those in 2005 (16.5g/kg), but the average TN values showed no significant change after 10 years.The cluster analysis suggested that the high-value clustering points of SOC and TN were changed from the dry land at the toe of slope and abandoned land in 2005 to abandoned land in 2014.Conversely, the low-value clustering points were always located on the dry land at the center of depression in the past decade.The estimation of the spatial pattern of the studied SOC and TN were performed by the geostatistical analyses using semivariograms to determine the average variance between the samples collected (semivariance) at increasing distances from one another.The results showed the semivariograms of SOC were both fitted to a spherical model between 2005 and 2014.However, the exponential model of TN turned into the spherical model following the vegetation restoration after 10 years.The sill and range values of the semivariogram functions for SOC were greater in 2014 than those in 2005, but shorter for TN.We found that the process of vegetation restoration could lead to an increase in the spatial heterogeneity and patches for SOC, but a decrease in the spatial heterogeneity and patches for TN.This indicated that the influence of parent material and the pattern of vegetation on SOC and random factors on TN were growing increasingly during vegetation restoration in the typical karst catchment.We conclude that afforestation increased both the SOC content and its spatial heterogeneity, but slightly changed the TN content and decreased its spatial heterogeneity after ecosystem restoration for 10 years in the karst areas of southwest China.Moreover, the native vegetation and the cultivated land transformed to native vegetation were the high-value clustering points at the study catchment during 2005-2014.In addition, the human disturbance intensity is an important factor controlling the low-value clustering points in the past decade.Our findings could provide the scientific basis for determining the optimal land use structure and sustainable restoration of ecosystem.
Key words: Karst     soil organic carbon     soil nitrogen     spatial heterogeneity     vegetation restoration    

受植被类型和其他环境因素影响, 土壤养分在空间上的分布受多种物理过程、化学过程和生物过程的综合影响, 呈现出强烈的空间异质性[1-3]。土壤养分的空间格局是这一系列生态过程综合作用的结果[4], 但以往针对土壤养分空间格局的研究主要集中探明测量尺度内不同养分元素的空间格局及影响因素。如从大范围尺度上讲, 中国和爱尔兰SOC空间分布与区域降水量、海拔及用地类型等密切相关, 其高值聚类区与泥炭土空间分布基本一致[5-7]; 从小范围尺度上来说, 黄土高原小流域尺度上土壤碳密度分布格局主要与土地利用类型密切相关, 灌木林最高, 撂荒地、果园、耕地次之, 人工草地最低[8], 在生态系统尺度内, 土壤有机碳空间格局主要受植被群落结构和干扰影响[9]。但部分研究表明植被生产力的恢复和土壤养分的恢复之间往往具有时滞性, 如在美国南部地区的研究发现, 弃耕地经过30a的演替, 生态系统几乎所有的碳积累都由地表生物量贡献, 而土壤有机碳库的变化很小, 也有研究表明在植被恢复最初的10a, 土壤有机碳储量甚至低于恢复前水平[10-11]。这说明只探讨某一时段内土壤碳氮的空间格局及其影响因素并不能真实反映生态过程(植被演替、土地利用类型转变等)对土壤碳氮格局的影响。

20世纪90年代后期以来中国国家重大生态工程的实施(退耕还林、封山育林、生态移民与石漠化治理等), 极大地促进了植被恢复, 西南喀斯特区域植被覆盖增加[12], 植被生产力[13-15]和生态系统服务[16-17]正逐步提升。但在该区研究中缺乏植被重建对土壤养分格局和维持功能影响的探讨。如以往研究中探讨典型喀斯特区域不同土地利用类型下土壤养分空间格局差异一般采用空间代时间的方法, 以原森林、撂荒地或耕地为对照[18-20], 以期说明植被恢复对土壤养分空间格局的影响。但该地区土壤环境较非喀斯特地区更为复杂, 具有微地貌复杂多样、土壤浅薄、分布不连续、基岩广泛出露等基本特征, 其研究样区环境之间的差异会影响时序分析上(空间代时间)的精确性, 分析结果可能存在误差。此外, 此类研究中不同土地利用类型下利用历史不同也会影响研究结果的科学性。这要求我们在设计实验时尽可能保证样区环境和土地利用历史的一致性, 采用定点回顾实验设计的方法, 减小因样区环境差异和土地利用历史不同而造成分析结果的误差, 以期较为真实地反映植被群落恢复这一过程和土壤养分格局变化的相互联系。

峰丛洼地是喀斯特地区最基本也是最典型的地貌单元, 在典型的喀斯特峰丛洼地内采用定点回顾实验, 对比退耕还林前后土壤碳氮的空间格局变化特征, 可了解喀斯特区域土壤碳氮变化对退耕还林还草的响应及其时空演化规律, 对进一步探讨该区域土壤碳氮与植被转变的关系具有重要意义, 本研究结果以期为因地制宜、针对性地解决退化生态系统恢复各阶段存在的养分限制障碍提供一定的科学依据。

1 研究区域概况 1.1 研究区自然环境概况

研究区为典型喀斯特石漠化治理示范区(古周移民示范区)是一个封闭的峰丛洼地单元, 位于广西环江毛南族自治县下南乡西南部(24°50′N, 107°55′E)。区内海拔最低点为376m, 与最高点高差为440m。属于亚热带季风气候, 多年平均气温16.5—20.5℃, 多年平均降雨量为1389.1mm, 成土母质为石灰岩, 土壤交换量和盐基饱和度均高, 多为粘质, 整个土体与基岩面过渡清晰, 平均裸岩率为31.5%[21]

1.2 示范区土地利用类型变化

退耕还林还草工程实施初期(2005年), 研究区土地利用类型以旱地为主, 种植面积为17.3hm2, 占总面积的74.5%, 牧草(桂牧一号)种植面积为5.0hm2, 占洼地总面积21.5%(图 1表 1)。工程实施10a后(2014年)研究区约一半的旱地(10.4hm2)转化为人工林、牧草、人工林草间种和撂荒, 转换面积约占总面积的44.8%。牧草地转为人工林草间种的面积约为3.1hm2, 转换面积约占总面积的13.3%。同时, 生态移民工程实施后, 由于居民外迁, 在缺乏耕作管理的情况下, 示范区部分牧草地自然演替为荒草地, 此类荒地面积约增加0.2hm2(图 1表 1), 其中旱地主要以玉米(Zea Mays L.)、大豆(Glycine max)、红薯(Ipomoea batatas)轮种为主, 牧草主要指桂牧一号(Gui Mu No.1), 人工林优势种为任豆(Zenia insignis Chun), 荒地主要为白茅(Imperata cylindrica)、五节芒(Miscanthus floridulus)、类芦(Neyraudia reynaudinana)等草类和灰毛浆果楝(Cipadessa cinerascens)、红背山麻杆(bauhinia brachycarpavar cavaleriei)、盐肤木(Rhus chinensis)等灌木以及少量菜豆(Radermachera sinica)、香椿(Toona sinensis)等乔木。

图 1 典型喀斯特区域土地利用类型分布与转变图 Fig. 1 Landuse pattern and landuse change in typical karst area B:建筑物 building; O:果园  orchard; D:旱地  dryland; F:牧草  forage; A:荒地  abandoned; P:人工林  plantation; P & F:人工林草间种  plantation intercropped with forage; N:未发生变化  no change; →:变化change

表 1 典型喀斯特区域土地利用类型面积变化/hm2 Table 1 The area change of landuse in typical karst area
年份
Years
总面积
Total area
旱地
Dry land
人工林
Plantation
人工林草间种
Plantation intercropped with forage
牧草
Forage
荒地
Abandoned
果园
Orchard
建筑物
Building
2005 23.2 17.3 0 0 5.0 0.3 0.05 0.5
2014 23.2 6.9 0.6 7.4 3.5 4.2 0.05 0.5
2 研究方法 2.1 采样方法与实验分析

样本点的布设采用规则网格和线形(链形)相结合的方法。如图 2所示, 在洼地和坡脚采用网格取样, 取样间隔20m, 共设置样本点528个(2005)和504个(2014)。用全站仪(南方, NTS-302R)和GPS测定并记录每个样本点的位置, 并用PVC管标记。分别于2005年1月20日至25日[22]与2014年12月20日至31日进行采样, 采样时在每根PVC管周围2m范围内随机采取5—8个0—15cm的表层土壤样本, 混合后代表该样点土样。并详细记录该样点的土地利用变化方式、植被类型、耕作制度、岩石出露率(裸岩率)等环境信息, 其中裸岩率以样点周围2m×2m范围内岩石出露的面积估算。坡脚的样点记录每个样点的坡度、坡向、土层厚度等信息, 其中土层厚度以样点周围2m×2m范围内8—10个点的土层厚度平均值表示。采样结束后, 土壤样品及时带回实验室风干过筛, 利用相同的实验方法分别测定土壤碳氮, 其中土壤有机碳采用重铬酸钾容量法—外加热法(油浴)测定, 土壤全氮利用用碳氮仪测定[23]

图 2 研究区样地和土壤采样点分布图 Fig. 2 The location of sampling area and distribution of soil sampling points
2.2 数据处理

本文采用SPSS 16.0和Orgin 8.5进行数据的经典统计分析, 利用GS+Version 7.0进行数据的半变异函数模型拟合, 利用ArcGIS 10.1进行数据的聚类分析(Anselin local Moran′s Ⅰ)和Kriging插值(首先利用GS+拟合最优的土壤碳氮半变异函数模型, 将拟合的参数输入Kriging插值的半变异函数模型后插值[24-25]), 分析方法运用比较广泛, 本文不再介绍。

3 统计结果分析 3.1 描述性统计分析

研究区2005年土壤有机碳含量为6.0—49.4g/kg, 均值为15.5g/kg, 2014年土壤有机碳含量为6.5—60.3g/kg, 均值为16.8g/kg。2005年土壤全氮含量约为0.78—5.98g/kg, 均值为2.00g/kg, 2014年土壤全氮含量为0.82—5.64g/kg, 均值为2.02g/kg(图 3), 退耕还林还草10a后洼地土壤有机碳和土壤全氮分别提高了1.3g/kg与0.02g/kg, 其中退耕还林还草10a前后土壤有机碳存在显著性差异。土壤碳氮数据的单样本K-S检验结果均小于5%显著水平, 原始数据不符合正态分布(图 3), 本文通过对数转换使数据呈现正态分布后进行地统计分析。

图 3 土壤碳氮描述性统计分析 Fig. 3 Descriptive statistics of soil organic carbon and total nitrogen AVG:均值average
3.2 土壤有机碳空间聚类分析

退耕还林还草10a后土壤碳氮高值聚类区范围扩大, 2005年土壤碳氮的高值聚类区主要分布在坡脚旱地区与荒地(荒草)类型区, 2014年主要分布在荒地(荒草和灌丛)类型区; 而退耕还林还草10a后土壤有机碳低值聚类区范围缩小, 土壤全氮低值聚类区范围分布更为分散, 但2005年和2014年土壤碳氮的低值聚类区一直分布在洼地旱地类型区(图 4)。

图 4 土壤碳氮空间聚类分布图 Fig. 4 Clustering points distribution of soil organic and total nitrogen
3.3 半变异函数结构分析

土壤碳氮理论模型的决定系数均较高(表 2)[24], 说明理论模型能很好的反映研究区土壤碳氮的空间结构特征。具体表现为退耕还林还草10a后, 土壤有机碳空间结构变化不大, 其空间结构模型皆为球状模型(图 5), 块基比和变程皆降低(表 2), 说明土壤有机碳空间异质性增强; 而退耕后土壤全氮空间结构存在变化, 其理论模型由指数模型转为球状模型(图 5), 块基比和变程增大(表 2), 由强空间自相关变为中等空间自相关[24], 说明土壤全氮空间异质性减弱。土壤碳氮的半变异函数均表现出一定的孔穴效应(图 5)[24], 说明研究区土壤碳氮存在周期性变化的特征。

表 2 10a前后土壤碳氮变异函数理论模型及其结构参数 Table 2 Best-fitted semivariogram model of soil organic carbon and total nitrogen and its structure parameters in a decade
指标
Index
模型类型
Model type
块金值C0 /(g2/g2) 基台值C0+C /(g2/g2) 块金值/基台值
C0/C0+C/%
变程
Range/m
R2
SOC2005 Spherical 0.0088 0.0210 41.9 140 0.896
SOC2014 Spherical 0.0071 0.0218 32.4 111 0.861
TN2005 Exponential 0.00329 0.02018 16.3 111 0.946
TN2014 Spherical 0.00951 0.02242 42.4 121 0.941

图 5 土壤碳氮的半变异函数图 Fig. 5 Semivariograms of soil organic and total nitrogen
3.4 Kriging空间插值分析

Kriging空间插值图结果直观地表明研究区退耕还林还草10a后土壤有机碳的累积量增加, 但土壤全氮的累积增量不明显。从空间分布而言, 退耕还林还草10a前后研究区洼地中心区域的土壤碳氮含量皆低于坡脚地带, 旱地类型区在部分地段内甚至可见负增长, 人为恢复类型区的土壤碳氮增量低于自然恢复类型区(图 1图 6)。

图 6 土壤碳氮空间分布图 Fig. 6 Spatial distribution map of soil organic carbon and total nitrogen
4 讨论

研究区土壤有机碳和全氮分别增加了1.3g/kg和0.02g/kg, 固碳量为固氮量的65倍, 但Deng等[26]研究表明黄土高原地区退耕还林还草后表层土壤碳氮增量皆较大, 其固碳氮比(8—10倍)也远远低于本研究[26], 与本研究结果不一致。这可能由于研究区尚存有部分旱地, 且退耕还林还草的年限(10a)小于黄土高原地区(>20a)。Li等[27]通过meta分析41篇研究得出退耕还林还草后土壤有机碳增加, 而土壤全氮变化不大, 此结果与本研究一致。Zhang等[28]在喀斯特地区研究表明退耕还林还草早期生态系统主要受氮限制, 说明植被恢复初期需氮量较大, 而土壤全氮存量较少。同时, 本文采用定点回顾实验推断植被演替10a后土壤有机碳增量明显低于采用空间代时间方法的研究结果[29]

退耕前大部分土地利用类型以旱地为主, 退耕10a后旱地比例由74.6%下降至29.7%。退耕前旱地土壤时常受到人为扰动, 而喀斯特地区土壤主要通过有机结合态Ca维持团聚体稳定性, 其团聚体结合的SOC并不稳定, 受到干扰之后极易矿化丢失[30], 这可能导致10a前后洼地中心部位旱地一直是土壤碳氮的低值聚类区。但在退耕还林还草初期坡脚旱地为土壤碳氮的高值聚类区, 这主要由于洼地是示范区单元的汇水区, 土壤淋溶较为强烈, SOC和N易于以可溶态向地下迁移, 而坡脚尽管坡度大于洼地中心地带, 但坡脚岩石出露率较高, 多封闭性的小生境发育, 土壤养分反而不易侵蚀, 这可能导致研究区洼地中心部位土壤碳氮含量低于坡脚[31]。退耕还林还草后, 植被和土壤会逐渐耦合协调发展, 随着植被群落的正向演替, 其凋落物归回量增加[32]。而凋落物的分解是土壤有机质形成、养分积累和C平衡的关键环节, 其中荒地凋落物全部归还土壤, 这会导致退耕前后土壤碳氮的高值聚类区主要分布在荒地, 也表明撂荒是固持土壤碳氮较好的退耕模式。同时, 人工林在生长初期急需大量养分, 导致土壤中养分累积量小, 牧草每年被人为移走大量地上生物量, 其凋落物归回较少[33], 导致人为退耕用地类型区土壤碳氮累积量较自然恢复低, 难以形成土壤碳氮高值聚类区。

土壤有机碳的空间异质性增强, 说明随机因素对土壤有机碳空间结构的影响减小, 其空间分布可能受母质和群落结构的控制。土壤全氮空间异质性减弱, 说明随机变异对土壤全氮空间结构的影响增加, 全氮空间分布可能受洼地多种小生境和微地貌控制[34], 随着植被群落的恢复土壤有机碳累积量较大而土壤全氮变化不大, 其植被群落结构的变化对土壤有机碳的空间结构影响也增强, 而对土壤全氮空间格局的影响减弱。孔穴效应是指半变异函数在超过一定滞后距范围后呈现出的围绕基台值周期性上下波动的特征[24]。出现孔穴效应表明区域化变量的数学期望在空间上不是常数, 而是一个周期函数, 这主要是由区域化变量周期性的变化引起。退耕还林还草10a前后土壤碳氮皆存在周期性变化的特征, 这主要由于研究区洼地东西两侧坡脚相似的地形特征、退耕前皆为旱地以及相似地退耕模式导致的。其中土壤有机碳的孔穴效应减弱, 而土壤全氮的孔穴效应变化不大, 这可能由于洼地两侧坡面微地貌不相同, 同一种退耕模式存在不同的恢复速率。

5 结论

本研究主要通过对比分析典型喀斯特区域土壤碳氮的空间格局变化及其对退耕还林还草的响应, 结果表明退耕还林还草工程实施10a后显著提高了研究区土壤有机碳的含量, 但土壤全氮的累积增量不明显, 这主要由于退耕后凋落物归回量增加而植被恢复初期需氮量较大造成的。退耕还林还草10a前后, 土壤有机碳的空间异质性增强, 而土壤全氮的空间异质性减弱, 这表明地表植被的变化对土壤有机碳的空间格局影响增强, 而对土壤全氮的空间格局影响减弱。工程实施前后, 土壤碳氮的低值聚类区一直位于洼地中心部位的旱地, 其高值聚类区则主要分布在荒地类型区, 说明在典型喀斯特峰丛洼地小流域范围内撂荒是固持土壤碳氮含量和维持土壤生态系统可持续发展的较优退耕模式。以上结果表明, 在生态脆弱的西南喀斯特区域, 应合理规划区域自然恢复植被和人为恢复植被的面积, 以自然恢复为主, 合理布局植被群落的空间结构, 以调控植被重建区的中后期发展和实现土壤生态功能的整体提升。

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