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        巖溶斷陷盆地高原面洼地不同坡位土壤抗蝕性研究

        2021-05-22 13:47:32蔣忠誠李衍青藍芙寧黃映霞
        地球學報 2021年3期

        劉 鵬 , 蔣忠誠 , 李衍青 *, 藍芙寧 , 于 洋, 黃映霞

        1)廣西大學林學院, 廣西南寧 530001;

        2)中國地質科學院巖溶地質研究所, 廣西桂林 541004;

        3)自然資源部巖溶生態(tài)系統(tǒng)與石漠化治理重點實驗室, 廣西桂林 541004;

        4)北京林業(yè)大學水土保持學院, 北京 100083;

        5)南寧師范大學地理科學與規(guī)劃學院, 廣西南寧 530001

        土壤退化作為21世紀國際土壤學、環(huán)境科學、農學等學科共同關注的熱點問題, 對全球環(huán)境質量、水土保持、甚至食物安全、人畜健康等有重要的影響(Montanarella et al., 2016)。其中, 土壤結構退化是土壤退化的重要過程, 表現(xiàn)為營養(yǎng)元素流失、有機質含量下降、土體物理性質變化以及土壤抗侵蝕能力的降低(Duchicela et al., 2013)。土壤退化問題在我國西南喀斯特地區(qū)同樣突出。西南喀斯特地區(qū), 其形成土壤的母巖大都為古老堅硬、質純、層厚的碳酸鹽巖, 由于碳酸鹽巖成土物質的先天不足(酸不溶物含量低), 使其成土速度十分緩慢(袁道先, 1994)。因成土速率慢, 流失的土壤很難得到及時補充, 使得喀斯特石山區(qū)土壤退化的危害甚至比黃土高原地區(qū)更加嚴重(王世杰, 2003; 張信寶等,2007; 蔣忠誠等, 2014)。

        作為西南喀斯特四種主要地貌類型之一的斷陷盆地主要分布于云南省大部及四川部分地區(qū), 其不僅是長江和珠江發(fā)源地和主要補給區(qū), 也是長江和珠江上游重要的天然生態(tài)屏障, 水土保持地位非常重要(劉鵬等, 2019)。斷陷盆地特殊之處在于, 受地質作用形成對比強烈的盆地和山地地形, 相對高差大, 地下巖溶裂隙和地下河管道發(fā)育, 坡面土壤侵蝕嚴重, 水土流失過程中攜帶的泥沙沉積于洼地及地下河管道, 造成洼地、渠道泥沙淤積, 發(fā)生內澇, 嚴重制約了當?shù)亟洕l(fā)展(王宇等, 2017; 柯靜等, 2021)。因此, 對斷陷盆地坡面抗蝕性機制與機理研究方面, 亟需深入開展。

        以往學者在喀斯特地區(qū)土壤抗蝕性研究大多集中于不同土地利用對土壤抗蝕性的影響, 從不同的植被類型, 上覆條件及地下根系與土壤物化、微生物狀況等方面對土壤抗蝕性產生影響(王佩將等,2014; 胡陽等, 2015; 劉寬梅和周秋文, 2020), 且研究區(qū)集中于喀斯特峰叢洼地、巖溶高原區(qū)(陳佳等,2012; 鮑乾等, 2017; 肖盛楊等, 2019), 對斷陷盆地的相關研究鮮有報道, 而坡位對土壤抗蝕性的影響尚不明確, 阻礙了該區(qū)水土流失治理與生態(tài)恢復的進程, 也難以為工程建設提供有效的科技支撐(陳洪松等, 2018)。為系統(tǒng)揭示喀斯特斷陷盆地高原面洼地不同坡位土壤抗蝕性, 本文選擇南洞地下河流域高原面西北勒鄉(xiāng)一典型洼地坡面為研究對象, 選用土壤物理化學性質等 16個指標, 計算各坡位抗蝕性綜合指數(shù), 并對指數(shù)進行評價, 找出影響土壤抗蝕性關鍵指標, 分析洼地不同坡位土壤抗蝕性的影響因素, 以期為水土流失的防治及后期開展的水土流失邊坡植物籬建設提供理論依據(jù)。

        1 材料與方法

        1.1 試驗區(qū)概況

        研究區(qū)位于斷陷盆地高原面西北勒鄉(xiāng)一洼地的 自 然 荒 草 坡 , 地 理 坐 標 為 (23°28′43″N,103°27′49″E), 海拔 2073~2156 m(如圖 1)。山區(qū)年平均氣溫 14.8℃, 極端最高氣溫 30.3℃, 極端最低氣溫–6.4℃, 年均降雨量 1 214.1 mm, 年均蒸發(fā)量1 509.6 mm。該區(qū)域受到西南季風影響, 降雨集中于 5—10月, 占全年降雨的 80.1%, 每年侵蝕性降雨10~14場。地層為三疊系中統(tǒng)個舊組第二段(T2g2),地帶土壤為灰?guī)r風化形成的石灰土, 植被主要有車桑子(Dodonaea viscosa)、斑地錦(Euphorbia maculata)、紫莖澤蘭(Crofton Weed)、云南羊蹄甲(Bauhinia yunnanensis)、腎蕨(Nephrolepis auriculata)、白頭翁(Anemone chinensis)、鹽芙木(Rhus chinensis)、沿階草(Ophiopogon bodinieri)、莢菜(Ophiopogon bodinieri)等。

        圖1 研究區(qū)概況圖Fig. 1 Overview of the study area

        1.2 土壤樣品采集與處理

        本實驗選取徑流小區(qū)旁一自然荒草為主的北坡, 坡長約400 m, 坡頂?shù)酵莸氐撞扛卟?80 m, 平均坡度11.6°。按照自然形態(tài), 將坡頂?shù)狡碌? 自上而下, 每隔10 m取一個點為主樣點, 共10個記為H1–H10; 另外, 在每個主樣點等高左右大于 10 m無基巖出露處, 各取一個副樣點; 運用五點取土法,取樣深度為0–20 cm、20–40 cm, (H1點因土層厚度較小, 僅取到 0–20 cm), 共 27個點。根據(jù)坡形及坡度, 將該坡劃為上坡(H1–H3, 坡度為30°~35°)、中坡(H4–H6, 坡度為 33°~41°)、下坡(H7–H9, 坡度<10°)、坡底H10四個部分。各點取3個環(huán)刀樣用于測試土壤容重, 并用方形塑料盒采集原狀土并小心放置于泡沫箱中, 帶回實驗室處理,分別用于測定土壤團聚體及土壤理化性質。

        土壤團聚體采用 Yoder法, 機械性團聚體篩選采用 LN-200振蕩器, 水穩(wěn)性團聚體采用日本產的DIK2011濕曬儀, 測試在中國地質科學院巖溶地質研究所實驗室測試完成。有機碳測定采用重鉻酸鉀-加熱氧化法; 土壤全氮采用半微量開氏法; 堿解氮采用凱氏定氮蒸餾法; 全磷采用高氯酸-硫酸溶液鉬銻抗比色法; 速效磷采用碳酸氫鈉浸提-鉬銻抗比色法; 土壤機械組成運用濕篩法測試獲得, 以上指標的測試在中國科學院西北生態(tài)環(huán)境資源研究院水土資源研究室完成。

        1.3 數(shù)據(jù)處理與分析

        采用 Excel 2016對數(shù)據(jù)進行初步分析與整理,Origin 9.0繪圖, SPSS 20.0對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計及主成分分析, Pearson相關系數(shù)評價不同因子間的相關性,LSD法對各指標進行方差分析, 顯著性水平為0.05,運用 z-score法對數(shù)據(jù)歸一化并對關鍵指標進行多元線性回歸。

        1.4 抗蝕性指標的選取

        評價土壤抗蝕性指標通常分為無機顆粒、團聚體水穩(wěn)性、有機膠體、土壤物理化學性質等方面(趙洋毅等, 2007; 胡寧等, 2008), 本研究初選影響土壤抗蝕性的 16個指標, 進行主成分分析及抗蝕性綜合值得計算, 并通過相關性及敏感性分析, 篩選其中的關鍵性指標進行多元線性回歸。

        1)無機顆粒類:

        X1=沙粒(50–2000 μm, %);X2=粉粒(2–50 μm ,%);X3=粘粒(≤2 μm, %)。

        2)團聚體類:

        X4=WSA0.25(>0.25 mm水穩(wěn)性團聚體含量, %);X5=WSA0.5(>0.5 mm水穩(wěn)性團聚體含量, %);X6=PAD0.25(團聚體破壞率);

        PAD0.25=(≥0.25團聚體干篩值 –≥0.25團聚體濕篩值)÷≥0.25團聚體干篩值*100%;

        X7=MWD(團聚體平均重量直徑);

        3)有機膠體類:

        X8=有機質含量(g/kg)。

        4)物理性質類:

        X9=土壤容重(g/cm3);X10=pH 值;X11=電導率(μs/cm)。

        5)營養(yǎng)元素類:

        X12=全氮含量(g/kg);X13=全磷含量(g/kg);X14=堿解氮(mg/kg);X15=速效磷(mg/kg);X16=總碳(g/kg)。

        2 結果

        2.1 不同坡位土壤機械組成

        土壤機械組成也稱為土壤質地, 是指土壤中礦物顆粒的大小及其組成比例, 是影響土壤抗蝕性的重要指標之一(唐夫凱, 2016)。一般而言, 土壤砂粒增加利于水分下滲, 不易形成地表徑流, 土質松散,無脹縮性; 粘粒增加會導致土壤的通氣和透水性下降, 使土壤易于板結, 但粘粒能較好的膠結有機質;而粉砂則介于兩者之間。圖2為坡面各部位不同土壤深度下的機械組成, 從圖中可知, 坡面不同部位的機械組成具有顯著性差異(P<0.05)。0–20 cm土層中, 粘粒在坡面上總體表現(xiàn)為坡底(63.3%)>中坡(53.9%)>下坡(49.2%)>上坡(33.2%), 不同坡位上粘粒含量隨土壤深度的增大而增加; 砂??傮w表現(xiàn)與粘粒相反的趨勢, 表現(xiàn)為上坡(47.6%)>中坡(29.9%)>下坡(23.8%)>坡底(10.7%), 含量隨土壤深度增大而減少; 粉??傮w表現(xiàn)為坡底(26.0%)>下坡(22.1%)>上坡(19.2%)>中坡(16.2%), 除下坡外,粉粒含量在各坡位呈現(xiàn)出隨深度先增加后減小的趨勢。20–40 cm土層機械組成除中坡粘粒突然增大以外其他坡位表現(xiàn)與表層基本一致; 土壤表層粘粒含量低而隨著深度的增加粘粒含量增大, 也從側面反映了可能存在土壤顆粒向下的移動。

        圖2 各坡位不同深度土壤機械組成Fig. 2 Soil mechanical composition of different slope positions and depths

        2.2 不同坡位土壤團聚體特征

        干篩測定的是自然狀態(tài)下土壤機械穩(wěn)定團聚體含量, 較少破壞土壤中的臨時性有機膠結物。土壤機械性團聚體各粒級的組成比例在不同坡位存在顯著差異(P<0.05)(表 1)。在土壤 0–20 cm 層中,各坡位都是以>7 mm 的粒級含量為主, 比例分別達到 75.28%、51.91%、67.07%和 68.18%。在 20–40 cm土壤層中, 上坡、中坡和下坡>7 mm粒級含量比例略有降低, 分別為66.87%、46.67%、58.74%,而坡底則增加到了75.73%, 可能與坡底長期沉積有關。

        表1 不同坡位土壤機械性團聚體特征(干篩)Table 1 Characteristics of soil mechanical aggregates in different slope positions

        土壤粒徑>0.25 mm土壤團聚體通常稱為大團聚體, 是土壤結構組成的重要單元, 其是土壤肥力調節(jié)器, 對維持土壤水肥有重要作用, 同時, 其在一定程度上對土壤的抗蝕性有指示意義。用濕篩法獲得的水穩(wěn)性團聚體各粒徑分布如(表 2)所示, 在不同深度土層中, 土壤水穩(wěn)性大團聚體含量為上坡>下坡>坡底>中坡(P<0.05), 隨著土壤深度的增加含量減少。

        表2 不同坡位土壤水穩(wěn)性團聚體特征(濕篩)Table 2 Characteristics of soil water stable aggregates in different slope positions

        團聚體平均直徑(MWD)反映的是土壤團聚體粒級大小分布狀況, 其值越大則表示土壤團聚體的平均粒徑團聚度越高, 穩(wěn)定性越強(周虎等, 2007)。在0–20 cm土層中, 不同坡位MWD總體的表現(xiàn)為上坡>下坡>坡底>中坡。在20–40 cm土壤層中, 表現(xiàn)為下坡>中坡>坡底>上坡。

        土壤團聚體結構破壞率(PAD)越大, 土壤結構越容易崩解破碎, 土壤越容易被侵蝕,PAD越小, 團聚體的穩(wěn)定性相對越高(李陽兵等, 2002)。在0–20 cm土壤以及20–40 cm土壤中, 土壤團聚體結構破壞率(PAD)都表現(xiàn)出同樣的趨勢, 總體為中坡>坡底>下坡>上坡。中坡的PAD最大, 也最易崩解破碎。

        土壤團聚體分形維數(shù)(FD)可用于表征團聚體的穩(wěn)定性以及物理性質的優(yōu)劣, 數(shù)值越小, 結構穩(wěn)定性和物理性質越好, 相反則越差。在表層的0–20 cm 土壤中, 上坡(2.62)>坡底(2.46)>下坡(2.45)>中坡(2.42)。在20–40cm土壤中,FD表現(xiàn)為中坡(2.48)>坡底(2.44)>下坡(2.34)>上坡(2.20)。表層0–20 cm的分形維數(shù)較深層20–40 cm的分形維數(shù)較大, 說明表層土壤的結構穩(wěn)定性比下層土壤差。

        2.3 不同坡位土壤抗蝕性綜合指數(shù)

        為了綜合土壤抗蝕性的評價結果, 考慮各因子的關聯(lián)性, 對16個因子進行了主成分分析。前4個公因子特征值都大于 1, 主成分累積貢獻率達到了85.73%, 滿足了主成分分析要求(表3), 可以比較全面的描述土壤的抗蝕性能(王向棟等, 2017; 張華渝等, 2019)。第一主成分方差貢獻達到50.1%, 為物理化學類指標, 其中堿解氮、總碳、有機碳超過了0.9,沙粒、粘粒超過了 0.8; 第二主成分方差貢獻達 15.4%, 為水穩(wěn)性團聚體類指標,WSA0.25、WSA0.5、PAD共3個指標超過了0.8; 第三主成分方差貢獻為12.4%, 為化學類指標, 其中速效磷、全磷指標超過了 0.8, 粉粒超過了 0.6; 第四主成分貢獻7.9%, 為物理類基礎指標, 只有土壤容重、pH、電導值三個指標超過了0.5。

        表3 主成分分析特征值Table 3 Eigenvalues of principal component analysis

        將各個指標向量進行標準化, 得到各指標主成分分值, 再根據(jù)各主成分所占的比例, 計算出不同坡位的主成分綜合值, 按照每個主成分比例, 計算出各坡位不同深度的土壤抗蝕性綜合指數(shù)。土壤抗蝕性綜合指數(shù)越高, 說明土壤抗侵蝕能力越強; 綜合指數(shù)值正負并不具有實際意義, 是指標標準化的結果, 正值說明土壤抗蝕性高于平均水平(韓魯艷等, 2009)。通過計算可知(圖 3), 0–20 cm土層, 不同坡位抗蝕性上坡(10.80)>下坡(3.18)>坡底(0.23)>中坡(–1.42), 各坡位差異顯著(P<0.05); 20–40 cm土層土壤抗蝕性為下坡(–0.39)>坡底(–0.90)>上坡(–4.47)>中坡(–7.03), 除下坡和坡底外, 各坡位差異顯著(P<0.05)。隨著土層深度的增加, 土壤抗蝕性逐漸降低。

        圖3 各坡位不同深度的土壤抗蝕性綜合指數(shù)Fig. 3 Comprehensive index of soil anti-erodibility of different slope positions and depths

        2.4 抗蝕性綜合指數(shù)評價

        本研究中初選指標達 16個, 盡管多指標能綜合全面反應土壤抗蝕性的真實情況, 但很多指標是重疊的, 甚至會掩蓋另一些指標的作用。為了簡化抗蝕性評價的工作量, 同時確??刮g性評價指標和信息的綜合性和科學性, 將計算得出的土壤抗蝕性指數(shù), 同各因子進行皮爾森相關分析與基于變異系數(shù)的敏感性分析。

        強敏感會帶來計算上的誤差, 弱敏感會使計算帶來遲鈍效應, 因此本文選擇變異系數(shù) 0.3~1的高敏感指標??刮g性指標與綜合評價指數(shù)相關性大于0.6的依次為堿解氮(0.945)、總碳(0.940)、有機碳(0.938)、總氮(0.911)、MWD濕(0.895)、粘粒(–0.865)、PAD(0.706)。敏感性在0.3~1.0之間的指標分別為有機碳(0.74)、總碳(0.68)、MWD濕(0.51)、沙粒(0.61)、全磷(0.41)、電導(0.35)、PAD(0.35)、粘粒(0.31)。

        通過綜合分析, 篩選出粘粒、有機碳、MWD濕、PAD、電導等 5個指標為自變量, 抗蝕性綜合指數(shù)為因變量, 建立多元回歸模型, 所得結果如表4所示:

        表4 回歸系數(shù)估計Table 4 Regression coefficient estimation

        通過表 4, 得出斷陷盆地高原面坡地土壤抗蝕性綜合指數(shù)計算公式為:

        Y= –0.05X1+0.13X2+0.383X3–0.012X4+0.026X5–4.214

        構建的綜合評價模型的因子判定系數(shù)R2=0.992,F=440.2, 達到極顯著相關水平, 模型的擬合度較高,說明粘粒、有機碳、MWD濕、PAD、電導等5個指標能夠很好的反映斷陷盆地高原面洼地不同坡位的土壤抗蝕性綜合能力。

        3 討論

        3.1 坡位與土壤抗蝕性

        由于喀斯特洼地坡面受到長期的物理化學因素作用, 對不同坡位機械組成、大團聚體、營養(yǎng)元素等方面產生了影響, 導致其土壤抗蝕性具有顯著性差異(P<0.05)。通過對土壤抗蝕性綜合評價, 發(fā)現(xiàn)表層土壤抗蝕性上坡>下坡>坡底>中坡; 深層土壤抗蝕性為下坡>坡底>上坡>中坡, 且隨著土層深度的增加, 土壤抗蝕性逐漸降低。付允等(2011)對坡耕地不同地貌部位表層土壤抗蝕性研究表明上坡>下坡>坡底>坡頂, 坡耕地對土壤抗蝕性影響主要在于耕作行為對土壤性質的改變而引起不同坡位土壤抗蝕性的差異。羅為群等(2008, 2014)運用侵蝕泥沙法在平果果化試驗基地, 發(fā)現(xiàn)了喀斯特坡面水土流失的“地貌效應”, 從上坡到坡底, 侵蝕強度逐漸增加。有研究表明, 在降雨和植被條件不變的前提下, 坡度是影響水土流失的關鍵因素(陸樹華等, 2016)。另有學者認為, 坡面坡度較大及植被較少處土壤易遭受強降雨, 使土壤形態(tài)發(fā)生改變,并形成一些可滲透的和不易水土流失的地貌(Ribolzi et al., 2011)。而本研究中的灌草坡人為干擾較小, 其不同坡位土壤抗蝕性的差異一方面是受坡度的影響, 另一方面與巖溶區(qū)特殊的土壤結構有關。不同坡位坡度的變化會引起坡面土壤理化性質的分異, 同時, 巖溶區(qū)裂隙發(fā)育易導致土壤向下漏失, 造成營養(yǎng)元素流失, 機械組成改變, 土壤大團聚體含量下降, 土壤成分與結構退化加劇, 從而使土壤抗蝕性下降。

        3.2 理化性質與土壤抗蝕性關系

        從粘粒、有機碳、MWD濕、PAD、電導五個評價土壤抗蝕性最優(yōu)指標表明, 研究區(qū)土壤抗蝕性與土壤理化性質及顆粒組成緊密相關。為了探究喀斯特地區(qū)坡面土壤營養(yǎng)元素與土壤抗蝕性的關系, 沿坡面從上到下取樣(H1到H10), 其營養(yǎng)元素的含量變化如(圖 4b), 不同坡位上營養(yǎng)元素差異性顯著(P<0.05)。上坡到坡底有機碳含量依次為上坡(54.97 g/kg)>下坡(25.31 g/kg)>坡底(19.52 g/kg)>中坡(19.21 g/kg)。全氮從坡上到山坡底部含量依次為上坡(4.7 g/kg)>下坡(2.34 g/kg)>坡底(2.17 g/kg)>中坡(1.79 g/kg)。全磷從坡上到山坡底部含量依次為下坡(1.8 g/kg)=坡底(1.8 g/kg)>上坡(1.12 g/kg)>中坡(0.95 g/kg)。對比可知, 有機碳、全氮和土壤抗蝕性綜合指數(shù)具有相同趨勢, 而磷因聚集效應, 會隨水土流失沉積于下坡和坡底(鮑士旦, 2007)。從變異系數(shù)分布(圖 4a)上可以看出中坡位取樣點的變異系數(shù)最大, 而營養(yǎng)元素的變異系數(shù)與含量呈現(xiàn)出相反的趨勢。

        圖4 沿坡位各點營養(yǎng)元素變異系數(shù)圖(a)和沿坡位各點營養(yǎng)元素含量圖(b)Fig. 4 Coefficient of variation of nutrient elements along the slope (a)and nutrient content along the slope (b)

        土壤團聚體是土壤的重要組成, 是由土壤顆粒在有機質的膠結作用下形成(Barthes and Roose,2002), 是土壤結構最基本的單元, 其與有機質的膠結是維持土壤結構和保護土壤抵御外力侵蝕的基礎,其穩(wěn)定性對水分入滲和徑流產生與發(fā)展具有重要影響(Fokom et al., 2012)。粘粒含量會引起土壤團聚體的消散與膨脹作用, 既能膠結物質, 增強團聚體的穩(wěn)定性, 也能因自身膨脹破碎而導致團粒間的粘黏作用被削弱(唐芙凱, 2016)。當團聚體破碎時, 粘粒沿著土體裂隙隨徑流向下漏失, 由于自身很強的養(yǎng)分吸附能力, 使得營養(yǎng)元素大量的流失(張立新和李生秀, 2007)。而營養(yǎng)元素具有表聚性質, 水土漏失越嚴重, 營養(yǎng)元素表層被剝離越深, 含量越低,其變異越大(魏興萍, 2011)。各項團聚體指標分析,中坡的MWD濕、WSA0.25、WSA0.5最小,PAD最大, 表明在此過程中, 團聚體破碎嚴重, 土壤抗蝕性綜合指數(shù)降低。

        相較于峰叢洼地, 斷陷盆地高原面與盆地區(qū)巨大的海拔高差, 使得巖溶垂向發(fā)育更明顯, 水土漏失過程更為復雜, 生態(tài)恢復困難。該區(qū)也是盆地徑流系統(tǒng)的上游補給區(qū), 是沉積平壩區(qū)水土調節(jié)的輸送通道和生態(tài)屏障(王宇等, 2017)。對高原面洼地不同坡位土壤抗蝕性與水土漏失的研究, 針對性采取水土保持措施, 以改善當?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境, 具有積極的科學意義。

        4 結論

        (1)在不同深度土層中, 土壤水穩(wěn)性大團聚體含量都呈現(xiàn)出上坡>下坡>坡底>中坡(P<0.05), 且隨著土層深度的增加含量減少。

        (2)不同坡位土壤抗蝕性綜合指數(shù), 0–20 cm土層, 上坡(10.80)>下坡(3.18)>坡底(0.23)>中坡(–1.42)(P<0.05); 20–40 cm 土層, 下坡(–0.39)>坡底(–0.90)>上坡(–4.47)>中坡(–7.03)(P<0.05), 隨著土層深度的增加, 土壤抗蝕性逐漸降低。

        (3)通過對抗蝕性指標進行評價, 粘粒、有機碳、電導、PAD、MWD濕等5個指標就能較好的對土壤抗蝕性綜合指數(shù)進行擬合, 極大的簡化了抗蝕性評價的工作量。

        Acknowledgements:

        This study was supported by National Key Research and Development Program of China (No.2016YFC0502503), Guangxi Key Laboratory Construction Project (No. 19-185-7), and National Natural Science Foundation of China (Nos. 41502342 and 41471447).

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