郭 鑫， 魏天興， 陳宇軒， 沙國良， 任 康， 于 歡

（北京林業(yè)大學(xué)水土保持學(xué)院/水土保持國家林業(yè)局重點實驗室/山西吉縣森林生態(tài)系統(tǒng)國家野外科學(xué)觀測研究站，北京 100083）

土壤碳（C）、氮（N）和磷（P）作為植物生長發(fā)育必不可少的營養(yǎng)元素，其生態(tài)化學(xué)計量特征直接或間接影響土壤有機(jī)質(zhì)的礦化過程，是反映土壤質(zhì)量及肥力的重要指標(biāo)［1］。其中，土壤有機(jī)碳（SOC）、全氮（STN）和全磷（STP）通常用來代表土壤的總體養(yǎng)分水平［2］,土壤SOC:ST（C:N）、SOC:STP（C:P）可反映有機(jī)物質(zhì)量和分解速率［3］,土壤STN:STP（N:P）可反映植物生長過程中的受限制情況［4］。因此，探究土壤C、N、P的生態(tài)化學(xué)計量特征，對理解生態(tài)系統(tǒng)生物地球化學(xué)循環(huán)、完善生態(tài)系統(tǒng)的生態(tài)效益等具有重要意義。

目前，關(guān)于黃土高原土壤生態(tài)化學(xué)計量的研究主要集中在林齡、演替階段、植被組分、海拔及林分密度等［5-9］方面，對不同植被類型土壤化學(xué)計量特征研究較少，且現(xiàn)有研究多集中在表層，對更深層土壤的變化特征研究較為缺乏［10］。已有的研究表明，不同植被類型對土壤的理化性質(zhì)有重要影響，且不同植被類型下土壤侵蝕程度不同，對養(yǎng)分的吸收與歸還程度也不相同［11］；同時也有研究表明，超過一半的土壤C 儲存在20 cm 深度以下［12］，深層土壤遠(yuǎn)離自然和人為因素的影響，具有更高的固C能力［13］，而土壤中C 的循環(huán)密切影響著土壤中的N、P 水平；此外，不同植被根系在土層中的分布不同也會影響土壤C、N、P的垂直分布［14］。因此，研究黃土丘陵區(qū)不同植物群落間更深層的土壤C、N、P 之間的循環(huán)和耦合關(guān)系，對反映該地區(qū)植被恢復(fù)對土壤養(yǎng)分狀況的改善情況有重要指導(dǎo)意義。

鑒于此，本研究以水蝕風(fēng)蝕交錯區(qū)陜北黃土丘陵退耕還林區(qū)油松、刺槐、沙棘和草地4種典型退耕恢復(fù)植被0～100 cm 土壤為研究對象，探討SOC、STN、STP 生態(tài)化學(xué)計量的分布特征，旨在評價黃土高原植被恢復(fù)對土壤的影響，為黃土高原植被恢復(fù)工作做一些理論探討。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于陜西省吳起縣（107°39′～108°33′E，36°33.5′～37°24.5′N），海拔高度1233～1809 m，年平均氣溫7.8 ℃，屬于溫帶大陸性季風(fēng)氣候，是典型的黃土丘陵溝壑區(qū)。吳起縣降雨主要集中在7—9月，且多為暴雨，年均降水量約為483.4 mm［15］。土壤肥力、保水性較差，水土流失嚴(yán)重。自退耕還林還草工程實施以來，研究區(qū)主要在坡耕地及荒山開展植被恢復(fù)工作并取得了很大成效，目前形成了以人工營造的山杏（Armeniaca sibirica）、刺槐（Robinia pseudoacacia）、榆樹（Ulmus pumila）、油松（Pinus tabulaeformis）、側(cè)柏（Platycladus orientalis）等喬木，沙棘（Hippophae rhamnoides）、檸條錦雞兒（Caragana korshinskii）等灌木，以及自然恢復(fù)草地為主的喬灌草植物群落。

1.2 土壤樣品采集與養(yǎng)分測定

樣品采集于2020年9月進(jìn)行，本次研究通過實地調(diào)查與查閱當(dāng)?shù)赝烁Y料，選取研究區(qū)內(nèi)相同退耕年限具有典型代表性的20 m×20 m的油松、刺槐、沙棘和草地樣地，樣地基本信息見表1。在樣地內(nèi)移除表層枯落物并剝離腐殖質(zhì)層后，采用5 點取樣法，使用直徑5 cm的土鉆按0～10 cm、10～20 cm、20～40 cm、40～60 cm、60～80 cm、80～100 cm 分層采集土壤樣品，每層采集3個樣品，同時用環(huán)刀采集各土層原狀土測定土壤容重，用鋁盒采集各土層鮮土用烘干法測定土壤含水量。SOC采用重鉻酸鉀稀釋熱法測定，STN采用半微量凱式定氮法測定，STP采用硫酸-高氯酸消煮-鉬銻抗比色法測定［16］，土壤粒度組成使用激光粒度分析儀（Mastersize-zer 3000）測定。

表1 樣地基本信息Tab.1 Basic information about the sample sites

1.3 數(shù)據(jù)處理

采用SPSS 26.0軟件進(jìn)行單因素方差分析（Oneway ANOVA），并用最小顯著性差異法進(jìn)行多重比較，分析不同植物群落間土壤化學(xué)計量比的差異性，采用Origin 2021 軟件繪圖；采用Pearson 相關(guān)性分析對土壤養(yǎng)分及化學(xué)計量比之間的相關(guān)性進(jìn)行分析；采用R 3.6.3 軟件對土壤含水量、容重、粉粒、砂粒和黏粒含量與土壤化學(xué)計量特征之間的相關(guān)性進(jìn)行冗余分析（RDA）分析和多元回歸分析，其中RDA采用Vegan包和ggplot 2包進(jìn)行分析并繪圖。

2 結(jié)果與分析

2.1 土壤碳、氮、磷養(yǎng)分含量分布特征

不同植被0～100 cm 土層的SOC、STN 分別在0.232～0.367 g·kg-1和0.034～0.056 g·kg-1之間，均表現(xiàn)為刺槐＞草地＞沙棘＞油松；在不同土層間的變異系數(shù)分別為0.45～0.80 和0.26～0.47，屬于中等變異；STP 在0.557～0.631 g·kg-1之間，表現(xiàn)為草地＞刺槐＞油松＞沙棘，不同土層間的變異系數(shù)為0.04～0.05，屬弱變異程度（表2）。

表2 不同植被土壤碳氮磷養(yǎng)分含量Tab.2 Contents of soil carbon,nitrogen and phosphorus nutrients of different vegetations

刺槐、沙棘和草地的SOC、STN 在0～10 cm 土層最高，油松的在20～40 cm 土層最高；油松的SOC、STN 在0～10 cm 和10～20 cm 土層顯著低于刺槐、沙棘和草地（P＜0.05），60～80 cm 土層刺槐的SOC 含量顯著高于油松、沙棘和草地，80～100 cm土層刺槐的SOC 顯著高于沙棘和草地（P＜0.05）；40～60 cm、60～80 cm、80～100 cm 土層刺槐的STN 顯著高于油松、沙棘和草地（P＜0.05）；油松、沙棘和草地的SOC、STN 隨土層加深呈下降趨勢，刺槐在60～100 cm 土層有增加趨勢（圖1）。

圖1 不同植被土壤養(yǎng)分分布特征Fig.1 Distribution characteristics of soil nutrients of different vegetations

2.2 土壤碳、氮、磷化學(xué)計量比分布特征

不同植被0～100 cm 土壤C:N 在6.284～7.516 之間，表現(xiàn)為草地＞油松＞刺槐＞沙棘，土壤C:P、N:P在0.395～0.588 和0.058～0.090 之間，均表現(xiàn)為刺槐＞沙棘＞草地＞油松；不同土層間土壤C:N（0.23～0.36）、C:P（0.46～0.81）和N:P（0.20～0.47）的變異均屬于中等變異程度（表3）。

表3 不同植被土壤化學(xué)計量比Tab.3 Soil stoichiometric ratio of different vegetations

除60～80 cm 土層沙棘的C:N 顯著低于草地外（P＜0.05），其他土層間各植物群落土壤C:N 差異均不顯著（P＞0.05）；刺槐、沙棘和草地土壤C:P 在0～10 cm 土層最高，油松在20～40 cm 土層最高，0～10 cm、10～20 cm土層油松土壤C:P顯著低于刺槐、沙棘和草地，60～80 cm土層刺槐土壤C:P顯著高于油松、沙棘和草地，80～100 cm土層刺槐土壤C:P顯著高于沙棘和草地（P＜0.05）；油松土壤N:P 在20～40 cm 土層最高，刺槐、沙棘和草地土壤N:P 均在0～10 cm 土層最高，10～20 cm土層油松土壤N:P顯著低于刺槐、沙棘和草地，60～80 cm 土層刺槐土壤N:P 顯著高于油松、沙棘和草地（P＜0.05）（圖2）。

圖2 不同植被土壤化學(xué)計量分布特征Fig.2 Soil stoichiometric distribution characteristics of different vegetations

2.3 土壤理化性質(zhì)的相關(guān)性分析

SOC 與STN 呈極顯著正相關(guān)，且均與土壤C:N、C:P、N:P 呈極顯著正相關(guān)（P＜0.01），與STP 呈顯著正相關(guān)（P＜0.05），SOC 與C:N 的相關(guān)性大于STN 與C:N；STP僅與土壤C:N呈正相關(guān)（P＜0.05）（表4）。

表4 土壤養(yǎng)分及化學(xué)計量相關(guān)性Tab.4 Correlation between soil nutrients and stoichiometry

從RDA 分析結(jié)果看，2 個排序軸分別解釋了83.0%和12.9%的變異。其中SOC、STN 與土壤含水量（SWC）、土壤容重（BD）、土壤砂粒（sand）、土壤黏粒（caly）呈負(fù)相關(guān)，與土壤粉粒（silt）呈正相關(guān)，STP與clay、silt呈正相關(guān)，與sand、SWC和BD呈負(fù)相關(guān)；C:P、N:P 與SWC、BD、clay 呈負(fù)相關(guān)，C:N 與clay、silt呈正相關(guān)，與sand、SWC和BD呈負(fù)相關(guān)（圖3）。

圖3 土壤理化性質(zhì)之間的相關(guān)關(guān)系Fig.3 Correlation between soil physical and chemical properties

為進(jìn)一步確定土壤各物理性質(zhì)對土壤生態(tài)化學(xué)計量特征影響的相對重要性，對上述參與RDA分析的各因子進(jìn)行逐步回歸分析，結(jié)果表明：sand 和BD 是影響SOC 的主要因子，silt、BD、SWC 是影響STN 的主要因子，silt、BD 是影響STP 的主要因子，clay、silt 和SWC 是影響C:P 的主要因子，sand、BD、SWC是影響N:P的主要因子（表5）。

表5 土壤理化性質(zhì)多元線性回歸分析Tab.5 Multiple linear regression analysis of soil physical and chemical properties

3 討論

3.1 不同植被對土壤養(yǎng)分的影響

本研究結(jié)果表明，不同植被土壤養(yǎng)分具有“表聚性”，SOC 與STN 隨土層加深逐漸降低，STP 隨土層變異較弱，與前人研究結(jié)果一致［5,17］。SOC的來源主要是地上凋落物和地下根系分泌物［18］，STN 的來源包括植物的固N(yùn)作用和動植物殘體分解合成的有機(jī)質(zhì)［19］，受外界環(huán)境擾動和凋落物養(yǎng)分歸還的影響，土壤C、N 首先在表層聚集，再通過降水向下層淋溶。STP主要受成土母質(zhì)及氣候和生物等條件的影響，因此隨土層的變異較小。有研究表明，土壤水分含量影響有機(jī)碳的礦化速率及STN 在土壤中的積累［20］，油松SOC、STN 含量在0～10 cm 土層含量低于20～40 cm，一方面是因為油松是針葉樹種，凋落物分解對表層養(yǎng)分的輸入較少［18］，另一方面是因為油松表層SWC 過高而加速了SOC 的礦化以及表層STN向下層的淋溶。

不同植被土壤C、N含量差異顯著，與前人研究結(jié)果一致［21］。其中，刺槐SOC、STN 最高，且在60～100 cm 土層呈升高趨勢，這與任璐璐等［5］的研究結(jié)果一致。刺槐是闊葉固N(yùn) 樹種，經(jīng)過20 a 的植被恢復(fù)，形成了以興安胡枝子、針茅、賴草等為主要林下植被的群落結(jié)構(gòu)，物種多樣性增加，枯落物層較厚，導(dǎo)致C、N 含量增加［21-22］；同時較大的根系生物量使刺槐在較深土層中的固C能力更強(qiáng)［13］。沙棘和草地的表層土壤SOC、STN 含量高于油松，但油松SOC、STN 含量在80～100 cm 土層高于沙棘和草地，與前人［23-24］研究結(jié)果一致。沙棘和草地在植被恢復(fù)中形成了以興安胡枝子、賴草、毛蓮蒿為優(yōu)勢種的植物群落，受凋落物及植物根系影響，表層養(yǎng)分輸入高，而油松是針葉喬木樹種，林下主要優(yōu)勢種為毛蓮蒿，物種多樣性低，凋落物分解慢，表層養(yǎng)分輸入少，但其根系分布較沙棘和草本更深，而深層SOC主要來源于根系分泌物和腐解的死根［12］，因此在更深層土壤中，油松的SOC、STN含量高于沙棘和草地。

3.2 不同植被對土壤碳、氮、磷化學(xué)計量比的影響

土壤C:N 可反映土壤N 元素礦化能力，較低的C:N值，預(yù)示著較高的N礦化能力［25］。本研究結(jié)果中土壤C:N低于全球（13.33）和全國平均值（10.459）［26］，與王慧等［27］的研究結(jié)果一致，說明研究區(qū)的有機(jī)質(zhì)分解礦化能力強(qiáng)。有研究表明，土壤C、N含量具有空間異質(zhì)性，但在植被生長過程中C、N的累積和消耗保持相對穩(wěn)定，不同植被土壤C:N值差異不大［26,28］，與本研究結(jié)果一致。土壤C:P是反映土壤微生物在礦化作用下釋放P元素或者從土壤環(huán)境中吸收固定P元素潛力的重要指標(biāo)［29］，本研究中土壤C:P遠(yuǎn)低于全國平均水平（52.70）［26］，表明研究區(qū)有機(jī)質(zhì)分解釋放P的潛力大，P的有效性較高。N:P是反映植物生長受N、P營養(yǎng)元素限制情況的重要指標(biāo)，當(dāng)土壤的C:N＜30、N:P＜14 時，N 元素是影響土壤肥力的主要因素［30］。本研究結(jié)果N:P 遠(yuǎn)低于全球（13）和全國（9.3）平均值［26］，其中刺槐N:P 顯著高于其他植物群落，與前人研究結(jié)果一致［5,27］，說明研究區(qū)的植物生長主要受N 元素限制，刺槐的土壤肥力情況較好。該研究區(qū)4種植被類型土壤化學(xué)計量均低于前人在黃土高原的研究結(jié)果［7,11］，一方面是因為研究選取土壤剖面深度與前人不同，土壤的C、N、P及其計量比隨剖面變化具有一定的變異性；另一方面由于黃土高原特殊的土壤母質(zhì)及氣候條件，研究區(qū)植被恢復(fù)過程中，受多種環(huán)境因子的影響，植物對土壤中的養(yǎng)分進(jìn)行了選擇性吸收［7,31］。

3.3 土壤物理性質(zhì)及化學(xué)計量特征間的相關(guān)性

本研究結(jié)果中SOC 和STN 均與土壤C:N、C:P、N:P呈極顯著正相關(guān)，且SOC與土壤C:N的相關(guān)性大于STN，說明SOC 顯著影響土壤N 礦化潛力和有機(jī)質(zhì)分解釋放P 的潛力。STP 僅與土壤C:N 呈正相關(guān)，表明不同植物群落土壤C:P、N:P 主要受SOC 和STN影響［32］。

SOC和STN與SWC呈負(fù)相關(guān)，這一結(jié)果與蘇卓俠等［33］對0～20 cm 土層的研究結(jié)果不同，但與毛娜等［20］在0～200 cm土層中的研究結(jié)果一致。湯潔等［34］研究表明，土壤含水率過高或過低均會導(dǎo)致SOC含量降低，同時SWC還受土壤質(zhì)地和植被類型等的影響［20］。本研究中油松表層SWC 較高而SOC、STN 含量較低也說明了這一點，因此，不同植被類型SWC與SOC、STN的關(guān)系還需進(jìn)一步探討，不能只用單一的線性相關(guān)來描述。本研究結(jié)果中SOC、STN 及STP與BD呈負(fù)相關(guān)，與silt呈正相關(guān)，這與前人的研究結(jié)果一致［35-36］。植被恢復(fù)過程中，凋落物分解和植物根系會促進(jìn)微生物活動進(jìn)而改善土壤結(jié)構(gòu)［37］，同時土壤silt、clay 對土壤有機(jī)質(zhì)的吸附作用，也增大了土壤有機(jī)質(zhì)的穩(wěn)定性［38］。本研究中逐步回歸分析結(jié)果中未有變量進(jìn)入土壤C:N 方程，這與SOC 和STN 極顯著正相關(guān)的結(jié)果一致，由于其具有高度一致性，因此受環(huán)境影響較小。本研究中C:P、N:P 與clay 呈負(fù)相關(guān)，可能是因為P 元素對土壤黏粒的響應(yīng)強(qiáng)于C和N元素而造成的。

4 結(jié)論

本文以黃土丘陵區(qū)油松、刺槐、沙棘和草地4種典型退耕恢復(fù)植被0～100 cm土壤為研究對象，探討了不同植被SOC、STN、STP及其化學(xué)計量特征，得出以下結(jié)論：

（1）研究區(qū)不同植被土壤養(yǎng)分差異顯著，刺槐的養(yǎng)分含量最高，可作為當(dāng)?shù)刂脖换謴?fù)的參考。

（2）研究區(qū)土壤養(yǎng)分具有“表聚性”，SOC 和STN 隨土層加深逐漸降低，STP 隨土層變異較弱。其中，刺槐的SOC 和STN 在60～100 cm 土層有增加趨勢。

（3）研究區(qū)土壤C:N、C:P 在各退耕恢復(fù)植被間差異不顯著，刺槐N:P 顯著高于其他植被類型。土壤C:N、C:P、N:P 值均低于全球水平和全國水平，說明研究區(qū)有機(jī)質(zhì)分解速率快，P的有效性高，植被生長主要受N元素限制。

（4）研究區(qū)土壤C:N、C:P、N:P主要受SOC和STN影響；BD及silt是影響土壤養(yǎng)分的主要物理性質(zhì)。