2024, Vol. 44文章信息
- 朱张羽, 方华军, 沈菊培, 韩丽丽, 宋晓桐, 刘四义, 张丽梅
- ZHU Zhangyu, FANG Huajun, SHEN Jupei, HAN Lili, SONG Xiaotong, LIU Siyi, ZHANG Limei
- 东北典型黑土区土壤有机碳结构特征及其影响因素
- Characteristics of soil organic carbon structure in the black soil region in Northeast China and its influencing factors
- 生态学报. 2024, 44(21): 9815-9825
- Acta Ecologica Sinica. 2024, 44(21): 9815-9825
- http://dx.doi.org/10.20103/j.stxb.202403080473
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文章历史
- 收稿日期: 2024-03-08
- 网络出版日期: 2024-08-16
2. 中国科学院大学, 北京 100049;
3. 中国科学院地理科学与资源研究所, 北京 100101;
4. 福建师范大学地理科学学院、碳中和未来技术学院, 福州 350117
2. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China;
3. Institute of Geographic Sciences and Resources, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China;
4. School of Geographical Sciences/School of Carbon Neutrality Future Technology, Fujian Normal University, Fuzhou 350117, China
土壤是陆地生态系统中最大的碳库, 对全球碳循环至关重要[1-2]。土壤有机碳(Soil organic carbon, SOC)仅占土壤质量的极小部分, 但是土壤中最活跃的组分, 对土壤健康和生态系统功能具有重要影响, 其细微的变化也可能对大气二氧化碳浓度产生深远影响[3]。由于SOC在全球碳循环的重要性以及对气候变化的潜在反馈, 人们越来越关注SOC的稳定性。SOC的稳定性反映了SOC矿化的难易程度[4]。此外, SOC的化学结构特性一直被认为是土壤功能和土壤碳稳定性的重要指标[5]。例如, 芳香碳(Aromatic C)、烷基碳(Alkyl C)不易降解, 往往是SOC复杂化学结构的代表, 而烷氧碳(O-alkyl C)更易降解, 被认为是简单化学结构[6-8]。因此, 从SOC化学结构研究入手, 对准确评价SOC稳定性及其在土壤中的功能具有重要意义。
13C交叉极化和魔角旋转(CPMAS)核磁共振(NMR)(13C-NMR)无需进行任何的物理或者化学分选, 就可以获得整个土壤中有机碳的化学结构信息[9]。在过去的几十年里, 利用核磁共振波谱来表征SOC结构的研究显著增加[10]。例如, 利用13C-NMR技术评估土地利用方式转变对SOC化学结构的影响, 发现深度耕作、人工造林和施肥等长期集约化管理改变了原生森林有机碳的化学组成, 导致芳香碳、烷基碳比例和芳香度指数升高[7, 11]。Zheng等[12]运用13C-NMR技术探究秸秆还田处理对土壤有机碳结构的影响, 发现秸秆还田处理方式降低土壤有机碳中芳香碳的比例。13C-NMR技术也用于研究土壤中不同大小颗粒组分中的SOC化学结构特征[13]。因此, 13C-NMR技术可以从微观尺度上提供SOC化学特性信息, 是研究SOC化学结构和转化的有效手段。
土地利用方式、温度、降水、外源物质种类以及土壤固有理化性质等对SOC的化学结构和稳定性有重要影响[14-16]。比如农田生态系统向森林生态系统转变过程中, 其表层土壤烷氧碳比例增加, 而相对难分解的芳香碳比例减少[7]。温度升高会加速SOC的分解, 使土壤酚芳香基碳比例增加, 羰基碳比例减少, 进一步使SOC化学结构趋于复杂[17]。降水直接影响土壤水分含量, 过多或过少都会抑制土壤中溶质和氧气的扩散, 影响SOC的分解[18]。此外, 土壤理化性质也直接影响SOC化学结构的复杂性。研究表明, 土壤团聚体对SOC的物理稳定归因于团聚体内氧气扩散减少, 从而抑制微生物活性和酶分解过程[19]。李娜等[20]研究发现黏粒含量较高的土壤中, 土壤有机碳的芳香碳组分比例也较高。在田间尺度上, 虽然地形和母质表现出一致, 但加入植物残体会降低烷基碳的比例, 增加烷氧碳比例, 进一步降低土壤疏水性[21]。与SOC含量低的土壤相比, SOC含量较高的土壤更易受到外界环境变化的干扰[22]。东北黑土区SOC含量相对较高, 外界气候条件变化极易对其产生影响[23], 但目前对东北黑土SOC化学结构特征、影响因子及其与SOC稳定性关系等的认识较少。
东北黑土区是我国最重要的粮食生产基地, 其为国家粮食安全提供了坚实的保障[24]。然而, 近百年人们对黑土地的过度开垦加之管理不当, 黑土出现不同程度的退化和障碍因子[25]。由于气候和土壤条件差异, 不同区域的黑土面临的退化问题不同, 如海伦地区土壤有机质下降, 水土流失问题突出, 长春地区土壤耕层变薄问题突出, 齐齐哈尔地区主要表现为土壤养分丧失以及碳损失, 沈阳地区表现为土壤酸化和瘠薄等[25]。SOC的化学结构特性和稳定性与土壤退化的关系密切[14]。但目前对上述不同地区的SOC结构特征及其与气候、土壤条件等环境因子的关系尚不清楚。因此, 本研究从海伦、长春、沈阳、齐齐哈尔等地采集了东北黑土区的典型代表性土壤, 采用13C-NMR技术对SOC化学结构进行分析, 旨在：(1)明确黑土区典型土壤有机碳的化学结构特征及其在不同区域的差异；(2)解析土壤理化性质及气温、降水等环境因子与土壤有机碳结构之间的关系。
1 材料与方法 1.1 研究区域概况研究区域为海伦(HL)、齐齐哈尔(QQ)、长春(CC)以及沈阳(SY)四个东北典型黑土区(图 1), 海伦研究区域范围为：北纬45.40°-49.15°, 东经125.99°-127.43°, 土壤类型为典型中层厚黑土(表 1)。齐齐哈尔研究区域为：北纬46.25°-48.50°, 东经123.30°-125.50°, 土壤类型为典型黑钙土、黑土。长春地区研究范围为：北纬43.00°-44.64°, 东经123.66°-125.34°, 土壤类型为薄层黑土。沈阳地区研究范围为：北纬41.44°-42.82°, 东经119.55°-125.06°, 土壤类型为棕壤。所有采样田块的种植制度均为玉米连作(一年一季), 施用化学肥料。
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| 图 1 采样点分布示意图 Fig. 1 Distribution of sampling sites |
| 区域 Region |
土壤类型 Soil types |
纬度(N) Latitude |
经度(E) Longitude |
年均温度 MAT/℃ |
年均降水 MAP/mm |
海拔 Elevation/m |
| 海伦地区 HL | 中层厚黑土 | 45.40°-49.15° | 125.99°-127.43° | 1.68±0.78c | 529.53±23.42a | 294.01±49.56a |
| 齐齐哈尔地区 QQ | 黑钙土、黑土 | 46.25°-48.50° | 123.30°-125.50° | 2.88±0.64c | 447.32±11.26b | 185.79±15.00a |
| 长春地区 CC | 薄层黑土 | 43.00°-44.64° | 123.66°-125.34° | 5.33±0.36b | 556.37±30.96a | 281.77±83.31a |
| 沈阳地区 SY | 棕壤 | 41.44°-42.82° | 119.55°-125.06° | 6.95±2.66a | 670.67±231.82a | 214.96±27.76a |
| 表中数据为平均值±标准误(n=6), 不同区域间的不同字母表示差异显著(P < 0.05)；MAT：年平均温度Mean annual temperature；MAP：年平均降雨量Mean annual precipitation；HL：海伦地区Hailun region；QQ：齐齐哈尔地区Qiqihar region；CC：长春地区Changchun region；SY：沈阳地区Shenyang region | ||||||
于2022年8月采集土壤样品, 在每个区域范围内布设6个典型土壤样点, 每个样点采用梅花状布点法进行五点取样混合成一个样品, 取样深度0-15 cm, 采样点之间间隔超过10 km, 共24个采样点。采样点的经度、纬度以及海拔等地理信息采用手机软件BIGEMAP(version2.9.6)现场记录, 并从中国科学院资源环境科学数据中心(http://www.resdc.cn/)提取2018年-2020年的年平均降雨量(MAP)和年平均温度(MAT)[26]。另外, 在每个样点附近采用环刀取样, 用于后续土壤容重(Soil bulk density, BD)和田间持水量(Field water holding capacity, WHC)的测定。土壤样品带回实验室后过2.0 mm筛, 去除动物、植物残体以及砾石, 后分成两部分：一部分自然风干用于测定土壤的基本理化性质, 另一部分储存在4 ℃冰箱, 用于土壤微生物活性测定。
1.3 土壤理化性质与土壤有机碳结构测定土壤pH, 土壤容重(BD)以及田间持水量(WHC)参照标准方法进行测定[27-28]。采用元素分析仪(Vario EL Ⅲ-Elementar, Germany)测定土壤全氮(Total Nitrogen, TN)和土壤总碳(Total Carbon, TC)含量, 同时用总有机碳分析仪(SSM-5000A, Japan)测定土壤无机碳(Inorganic Carbon, IC), 利用TC-IC得到土壤有机碳(Soil organic carbon, SOC)含量[29]。土壤粒径分布采用MS3000激光粒度分析仪测定。土壤微生物量碳(Soil microbial biomass carbon, MBC)和土壤微生物量氮(Soil microbial biomass nitrogen, MBN)采用氯仿熏蒸法测定[30]。使用LI-820 CO2分析仪进行培养瓶内CO2浓度实时测定, 并进一步计算土壤呼吸速率(Soil respiration rate, SR)[31]。土壤呼吸熵=SR/MBC, 式中：SR是土壤的呼吸速率, MBC是微生物量碳, 单位为：μg CO2-C mg-1 MBC·h-1。
含铁顺磁性矿物会影响13C核磁共振波谱的质量, 因此进行13C核磁共振分析前, 需要进行土样预处理[32]。预处理参照Zhuang等[11, 33]的方法。13C核磁共振分析时, 具体参数按照Carter等[34]的方法进行设置。
13C核磁共振波谱处理：每个土壤样品的波谱被划分为7个化学位移区, 并分配给相应的C官能团((0-45 μmol/mol, 非极性烷基碳), (45-65 μmol/mol, 甲氧基碳), (65-95 μmol/mol, 含氧烷基碳), (95-110 μmol/mol, 双氧烷基碳), (110-145 μmol/mol, 芳香碳), (145-160 μmol/mol, 酚芳香基碳)和(160-200 μmol/mol, 羰基碳))[35-36]。基于13C核磁共振数据(每个碳组分峰面积的相对比例), 计算疏水性指数(Hydrophobicity index, HB/HI)和烷基指数(Alkyl index, A/OA)2个无量纲指标来表征SOC的化学结构特性[37], 其中A/OA也作为有机碳分解程度的指标[38]。
疏水性指数和烷基指数的计算公式如下：
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(1) |
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(2) |
式中, 化学位移区代表相应C官能团的相对比例。
1.4 数据分析采用MestreNova 14.0.0软件(Mestrelab Research SL, Santiago de Compostela, Spain)积分计算13C核磁共振波谱的每个碳组分曲线对应的面积, 并以占波谱下总面积的百分比表示。利用“Duncan test”(P < 0.05)进行单因素方差分析, 以检验土壤理化性质、环境因子以及碳组分特征在不同地区之间的差异。利用R(version4.3.1)软件进行多元回归分析(“stats”包中lm函数)、方差分解分析(“relaimpo”包中的calc.relimp函数)以及主成分分析(PCA), 以解析土壤有机碳结构复杂性与土壤基本理化性质、气候因子之间的关系。
2 结果与分析 2.1 土壤基本理化性质与气候因子表 1显示, 沈阳地区的MAT最高, 长春和齐齐哈尔地区次之, 海伦地区最低；MAP最低处是齐齐哈尔地区, 显著低于海伦、长春以及沈阳地区(P < 0.05, 表 1)。不同地区之间的土壤理化性质也存在显著差异(表 2)。与长春和沈阳地区相比, 海伦和齐齐哈尔地区的电导率(EC)、MBN及呼吸速率(SR)均显著更高(P < 0.05, 表 2)。沈阳地区SOC和TN的含量分别为(12.82±2.16)g/kg和(1.15±0.12)g/kg, 均显著低于海伦和齐齐哈尔地区(P < 0.05, 表 2)。此外, 海伦地区的土壤呼吸熵(qCO2)显著高于其他三个地区, 土壤pH和黏粒(Clay)含量在不同地区之间并没有显著差异(P>0.05, 表 2)。
| 理化指标 Indicator |
区域Region | |||
| HL | CC | SY | ||
| pH | 6.13±0.27a | 6.32±0.11a | 6.29±0.44a | 6.00±0.18a |
| 电导率EC/(μs/cm) | 130.64±10.67a | 125.84±22.92a | 120.66±8.31a | 67.88±7.96b |
| 土壤容重BD/(g/cm3) | 1.10±0.02ab | 1.05±0.04bc | 1.35±0.06a | 0.88±0.17c |
| 田间持水量WHC/% | 45.21±1.50a | 47.26±2.94a | 32.78±2.27b | 31.19±1.51b |
| 有机碳SOC/(g/kg) | 30.46±2.74a | 21.24±1.10b | 15.97±2.51bc | 12.82±2.16c |
| 总氮TN/(g/kg) | 2.56±0.23a | 1.92±0.09b | 1.38±0.10c | 1.15±0.12c |
| 微生物量碳MBC/(mg/kg) | 250.71±81.41ab | 368.27±22.72a | 355.78±57.17a | 118.95±20.37b |
| 微生物量氮MBN/(mg/kg) | 26.36±4.89ab | 39.62±9.39a | 24.42±5.24ab | 12.15±3.15b |
| 呼吸速率SR/(μg C kg-1 h-1) | 499.96±82.99a | 575.18±295.74a | 387.72±36.28a | 177.74±37.07b |
| 呼吸熵qCO2/(μg CO2-C mg-1 MBC h-1) | 3.11±0.73a | 0.76±0.32b | 1.01±0.06b | 1.30±0.30b |
| 黏粒Clay/% | 4.81±0.98a | 3.23±0.61a | 7.49±0.66a | 5.18±2.70a |
| 粉粒Silt/% | 85.65±1.06a | 79.40±1.72bc | 84.17±1.40ab | 76.22±2.96c |
| 砂粒Sand/% | 9.54±1.47ab | 17.37±2.05ab | 8.34±1.98b | 18.60±5.06a |
| 表中数据为平均值±标准误(n=6), 不同地区间的不同字母表示差异显著(P < 0.05)；EC：土壤电导率Electrical conductivity；BD：土壤容重Soil bulk density；WHC：田间持水量Field water holding capacity；SOC：土壤有机碳Soil organic carbon；TN：土壤全氮Total nitrogen；MBC：土壤微生物量碳Soil microbial biomass carbon；MBN：土壤微生物量氮Soil microbial biomass nitrogen；SR：土壤呼吸速率Soil respiration rate；qCO2：土壤呼吸熵Soil metabolic quotient | ||||
基于13C-NMR技术得到的波谱结果表明, 四个地区土壤有机碳的烷基碳比例最高, 其次是含氧烷基碳、芳香碳、甲氧基碳、双氧烷基碳、羧基碳, 酚芳香基碳的比例最低(图 2)。其中, 烷基碳比例在沈阳地区最高, 齐齐哈尔和长春次之, 海伦地区最低(P < 0.05, 图 2)。而含氧烷基碳比例在海伦地区最高, 显著高于长春、齐齐哈尔以及沈阳地区(P < 0.05, 图 2)。芳香碳比例在长春地区最高, 沈阳地区最低(P < 0.05, 图 2)。HB/HI和A/OA在4个区域差异显著(P < 0.05, 图 2)。沈阳地区的HB/HI和A/OA值分别为(1.40±0.03)和(1.53±0.04), 均显著高于海伦地区(P < 0.05, 图 2)。
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| 图 2 四个地域的CPMAS13C-NMR波谱及有机碳结构特征 Fig. 2 CPMAS13C-NMR spectra and the characteristics of soil organic carbon structure 不同区域间的不同字母表示差异显著(P < 0.05)；HL：海伦地区Hailun region；QQ：齐齐哈尔地区Qiqihar region；CC：长春地区Changchun region；SY：沈阳地区Shenyang region；HB/HI：疏水性指数Hydrophobicity index；A/OA：烷基指数Alkyl index |
相关性分析结果显示, HB/HI与MAT、MAP均显著正相关, 但与SOC、TN含量和WHC均显著负相关(P < 0.05, 图 3), 与土壤pH无显著相关性(P>0.05, 图 3)。此外, 多元回归分析发现, TN含量、SOC含量、MAT以及WHC是影响碳组分特征的关键预测因子(图 4)。SOC、TN含量与烷基碳比例、A/OA、HB/HI均存在显著负相关关系, 而与含氧烷基碳、羰基碳比例存在显著正相关关系(P < 0.05, 图 4)。同时, MAT与烷基碳比例、A/OA、HB/HI存在显著正相关关系(P < 0.05, 图 4)。
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| 图 3 土壤理化指标以及气候因子与HB/HI之间的相关性分析 Fig. 3 The correlation between soil physicochemical indexes, climatic factors and HB/HI 灰色的阴影区域表示95%的置信区间 |
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| 图 4 基于相关和最佳多元回归模型分析土壤理化性质及气候因子对土壤有机碳结构差异的贡献 Fig. 4 The contribution of soil physicochemical properties and environmental factors to the effects of soil organic carbon structure based on correlation and optimal multiple regression models 圆的大小代表变量的重要性(即通过多元回归建模和方差分解分析计算出的可解释有机碳化学结构差异性的比例)；颜色代表Spearman相关性；EC：土壤电导率Electrical conductivity；BD：土壤容重Soil bulk density；WHC：田间持水量Field water holding capacity；SOC：土壤有机碳Soil organic carbon；TN：土壤全氮Total nitrogen；MBC：土壤微生物量碳Soil microbial biomass carbon；MBN：土壤微生物量氮Soil microbial biomass nitrogen；SR：土壤呼吸速率Soil respiration rate；qCO2：土壤呼吸熵Soil metabolic quotient |
PC1和PC2分别占PCA总方差的30.4%和14.8%(图 5)。在有机碳结构组成的总变异中, 沿着PC1, 沈阳与海伦地区之间的碳组分结构存在显著差异(P < 0.05)。而齐齐哈尔、海伦与长春地区有较大重叠(图 5)。PC1的分离主要由烷基碳、HB/HI、A/OA以及羧基碳驱动, 且烷基碳负值载荷成分最高, 与沈阳地区有关, 羧基碳正值载荷成分最高, 与海伦地区有关。PC2的分离主要是由芳香碳、甲氧基碳及含氧烷基碳驱动。此外, PC1的分离还与MAT、WHC、TN以及SOC含量有关(图 5)。
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| 图 5 四个区域有机碳结构的主成分分析 Fig. 5 The PCA of organic carbon components in four regions |
土壤有机碳的化学结构及其复杂性对揭示土壤碳循环与提升土壤肥力具有重要意义。研究表明, 不同研究区域、不同土地利用方式下土壤有机碳的化学结构有显著差异[7, 9, 20]。如盛明等[39]综述了我国不同地区土壤有机碳结构特征, 发现中国西北地区和东南地区土壤的烷氧碳比例较低, 而东北地区SOC的烷氧碳比例则较高。一般而言烷基碳主要来源于长链脂肪族化合物、角质、蜡质以及木栓质, 代表复杂度较高、难以降解的有机碳组分, 而甲氧烷基碳主要来源氨基酸和木质素等, 双氧烷基碳来源于半纤维素[40], 属于结构相对简单、易分解的有机碳组分。A/OA代表了土壤有机碳的分解程度, HB/HI则反映土壤的疏水性能, 它们的值越低, 说明有机碳的分解程度就越低, 越易被微生物分解利用[38]。本文研究的结果显示, 不同东北黑土区典型土壤的有机碳和全氮含量、烷氧碳(45-110 μmol/mol)比例、A/OA以及HB/HI存在显著差异。其中海伦比齐齐哈尔及长春地区具有更高的有机碳、全氮含量以及烷氧碳比例, 但A/OA以及HB/HI更低, 沈阳地区的烷基碳比例、A/OA以及HB/HI最高, 这意味着不同地区之间的土壤有机碳结构的复杂性存在差异, 海伦地区土壤有机碳分子结构复杂度较低, 有机碳易分解。
本研究结果显示, 土壤有机碳含量、全氮含量与烷基碳呈负相关, 而与甲氧烷基碳、双氧烷基碳呈正相关。这说明与有机碳、全氮含量高的土壤相比, 有机碳、全氮含量较低的土壤中有机碳化学结构可能更复杂。与本文研究的结果类似, 李娜等[20]研究, 发现烷氧碳比例与土壤有机碳含量呈显著的正相关关系。也有研究发现, 植物残体增加土壤有机质含量的同时也提升了烷氧碳的比例[41]。土壤有机碳、全氮含量低的土壤的HB/HI较高, 表明土壤有机碳在土壤养分贫瘠的地域中相对疏水, 有利于通过疏水作用保护长期存储的碳, 增强土壤有机碳惰性[42]。A/OA与有机碳、全氮含量呈显著的负相关关系, 这也表明在土壤养分贫瘠的地域, 土壤有机碳有较高的分解程度[43]。Hou等[38]研究也发现, 随着土壤有机质、全氮含量降低, 土壤有机碳结构趋于复杂。综上所述, 沈阳地区的土壤有机碳比海伦、齐齐哈尔以及长春地区的土壤有机碳具有更强的抗分解能力, 土壤有机碳化学结构趋向于复杂化。目前东北黑土区正面临着土壤退化的问题[14, 44], 土壤有机碳变化所引起碳结构特征变化及其带来的生态环境效应值得进一步关注。
土壤质地是影响土壤有机碳疏水性和分子结构复杂性的重要因素。一般来说, 土壤黏粒含量越高, 有机碳的烷氧碳比例越低, 烷基碳比例相应增加, 土壤腐殖化程度越高, 土壤有机碳分子结构趋向复杂化[45-47]。然而, 本研究中, 土壤黏粒含量与烷基碳、双氧烷基碳、含氧烷基碳比例之间均没有显著的相关关系(图 4), 原因可能是受到研究区域土壤母质的影响。四个地区的土壤黏粒含量表现出相似性, 这意味着土壤黏粒含量可能不是影响东北黑土区有机碳化学结构特征的主要因素。此外, 土壤有机碳的化学结构特征与外源碳输入的质量、作物类型等密切相关, 土壤有机碳结构特征及其复杂性必然受外源碳化学结构的差异性的影响[48]。Chen等[49]研究发现小麦秸秆的木质素含量要低于玉米秸秆中的木质素含量, 这就表明, 小麦秸秆还田处理的土壤有机碳中, 酚芳香基碳和芳香碳的比例低于玉米秸秆还田处理。添加玉米叶会增加土壤中脂肪族碳的含量, 而添加玉米茎则增加土壤有机碳中碳水化合物的含量。本研究中我们仅以种植玉米的旱地开展研究, 因此, 未来还应开展土壤有机碳来源的定量化研究, 并结合土壤理化及气候等因子来系统阐明土壤有机碳结构特征及土壤有机碳持久性机理。
除此之外, SOC的化学结构也受到温度和降水的调控。本研究中, 烷基碳比例、HB/HI、A/OA与年平均温度显著正相关, 双氧烷基碳、含氧烷基碳与年平均温度显著负相关, 而它们与年平均降水量无显著相关关系(图 4)。这些结果说明温度条件的变化可能对土壤有机碳化学结构特性有更重要的影响。有研究表明, 温度升高会通过增加土壤微生物活性来加速土壤有机碳的分解[50]。与我们的研究结果一致, Melillo等[51]研究发现气温升高会促使有机碳分解。对不同气候下的土壤有机质组分研究发现, 升温会减少土壤有机质中的木质素、脂类以及碳水化合物[52]。Davidson等[53]研究发现, 随着温度的增加, 土壤有机碳难分解碳组分增加, 即土壤有机碳的芳香碳比例增加, 而烷氧碳比例相对减少, 导致土壤碳周转周期变长。这也进一步表明土壤碳库的稳定性在本质上受到土壤有机碳结构特征的调控[52]。本研究中的海伦地区所处纬度高, 年平均气温最低, 土壤有机碳和全氮含量最高, 而A/OA、HB/HI较低, 这表明海伦地区有机碳中有较高比例的易分解碳, 腐殖化程度较低, 其易被微生物分解利用；相反, 与海伦地区相比, 沈阳地区所处纬度相对低, 年平均气温高, 土壤有机碳和全氮含量最低, 烷基碳比例、A/OA、HB/HI均较高, 表明沈阳地区有机碳结构更复杂, 也意味着有机碳的腐质化程度较高。综合以上, 东北黑土区土壤有机碳结构特征受到土壤养分因子及气候因子的共同作用, 这些结果为准确评估东北黑土碳结构的复杂性及碳循环提供了重要参考。
4 结论(1) 东北黑土区不同典型土壤的有机碳结构有显著差异, 海伦地区土壤的活性有机碳组分含量更高, 性质更为活泼；沈阳地区有机碳结构更复杂、惰性更强；长春、齐齐哈尔地区则介于两者之间。
(2) 土壤有机碳结构特征受到土壤养分因子及气候因子的共同作用。在有机碳、全氮含量高的土壤中, 易分解碳的比例较大, 土壤有机质腐殖化程度较低, 易被分解利用。较高的气温会加速SOC的分解, 腐殖化提高的同时增强SOC惰性, 但减少活性有机碳的积累。
(3) 未来气候变暖下可能会加速有机碳的分解, 因此更应关注东北冷凉地区有机碳库的变化和增碳措施的实施。
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