2014, Vol. 35
2. 中国科学院大学, 北京 100049
2. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China
土壤呼吸是全球陆地生态系统碳循环中一个重要的组成部分，也是植物将光合作用固定的CO2重新返还到大气中的根本途径之一[1]. 土壤碳库是大气碳库的4倍，土壤呼吸的微小变化就能极大地影响大气CO2浓度的平衡[2]，进而影响全球气候变化[3]. 因此，土壤呼吸已成为全球碳循环研究的一个重要课题[4]. 土壤呼吸以根呼吸和土壤微生物呼吸为主[5]. 土壤呼吸的定量区分有助于精确估算土壤的碳蓄积[5, 6]和评估全球变暖对土壤呼吸的潜在影响[7].
全球陆地生态系统中，草地约占地球陆地表面的40.5%(不包括永久冰盖层面积)[8]. 草地生态系统碳循环的主要过程在土壤中进行[9]，其CO2的排放主要来自于土壤呼吸[10, 11]. 因此，草地土壤呼吸对全球生态系统碳循环的平衡具有显著的意义. 羊草草原是分布于欧亚温带草原区东部的一种地带性植被类型，广泛分布于我国东北、 内蒙古东部、 蒙古国东部、 俄罗斯外贝加尔地区，总面积约4.2×105 km2，其中一半以上分布在中国，是内蒙古锡林河流域面积最大的草原类型，也是当地经济价值最高的天然草场[12]. 因此，选择羊草草原作为研究对象对其土壤呼吸进行区分具有广泛的代表意义.
根生物量回归法对土壤呼吸的区分原理是假设土壤呼吸和根生物量呈线性关系，根据根生物量梯度上土壤呼吸变化趋势外推根呼吸占土壤呼吸的比例. 该方法对土壤和植物根系的扰动小，操作简单，成本低，测定值相对准确可靠，有较高的普适性. 因此，本研究选择根生物量回归法区分羊草草原土壤呼吸，并深入探讨了根呼吸活力对土壤呼吸与根生物量的相关性、 根呼吸以及根呼吸对土壤呼吸的贡献量的影响.
锡林河流域(43°16′~44°39′ N， 115°32′~117°12′ E)位于内蒙古高原的中部，位于国际地圈-生物圈计划(IGBP)全球变化研究典型中国东北陆地样带(NECT)之内，是内蒙古高原半干旱草原区的主体部分，天然草地总面积达19.67万hm2. 在气候区划上，锡林河流域属于中温带亚干旱大区，其气候类型属于大陆性气候中的温带半干旱草原气候，年平均气温为(0.3±0.1)℃，全年光照为2603.8 h，多年平均降水量为(347.0±79.6) mm，降水量年际变化较大[13].
实验在内蒙古锡林河流域中国科学院内蒙古草原生态系统定位研究站的羊草99样地内进行，该样地自1999年起进行围栏封育. 样地内的建群种为根茎禾草羊草，优势种包括大针茅和冰草等密丛禾草，禾草以外的杂类草大多数是多年生草本. 群落的平均高度(7~8月)达到40~50 cm，群落盖度可达40%~50%. 牧草在4月中下旬返青，生长期在150~160 d左右[12]. 主要土壤类型为钙积干润均腐土(相当于美国土壤分类系统中的钙积冷凉软土(calciborolls))[14, 15]，土壤质地为砂壤质(美国制)[16]，土层深度为100~150 cm，土壤腐殖质层厚达20~30 cm，土壤质地黏粒平均为21%，砂粒为60%[17].
实验于2012年7月初至9月上旬之间进行，采样频率约为15 d一次(若遇降雨，适当延长1~2 d)，共采集样品6次. 每次野外实验选取地上生物量较大差异的6个样方(40 cm×50 cm)，去除地上植被2 h后，静态箱法采集土壤呼吸CO2气体. 取气结束后，采集植物根样. 构建土壤呼吸与根生物量的线性回归方程，将根生物量外推至0时的土壤净呼吸即为土壤微生物呼吸，土壤呼吸与土壤微生物呼吸之差即为根呼吸，从而推算出根呼吸和土壤微生物呼吸占土壤呼吸的比例.
CO2气体的采集：采样时间多选择在上午09:00~11:00之间，研究表明，该时段测定的CO2通量可以基本代表 1 d的平均状况[18, 19, 20]. 采集气体样品前，先向底座的沟槽中加入适量水，然后将采样箱扣上，接通风扇(12 V，DC)电源，分别在扣箱后第0、 7、 14、 21、 28 min取气，每次取气约400 mL，所取气体打入密封聚乙烯铝膜气袋(容积500 mL，大连光明化工研究设计院生产)带回定位站供分析. 在采样前后分别测定0、 5、 10、 15 cm 深处的地温(SN2202 型数字测温仪，北京海创高科科技公司生产).
 | 表 1 根生物量回归法区分土壤呼吸的研究结果
Table 1 Comparison with other published estimates of Fr/Fs and Fm/Fs using regression method
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地上部植物体的采集：用剪刀将地上部植物活体和立枯齐地面剪去，收集凋落物，除去尘土，装于样品袋中带回实验室烘干，测定生物量.
植物根系的采集和区分：采样前，先将土壤表面的残落物和杂质清除干净. 用根钻法取样，根钻直径10 cm，按0~10、 10~20、 20~30和30~40 cm这4个层次依次取根，每层在样方内打4钻. 取样完毕先于锡林河中粗洗，再用35目筛子于清水中将活根和死根仔细区分. 将洗好的根放在适宜的器皿中，加水轻轻搅动，浮在上面的是死根，活根比重大会沉在下面. 洗净后的死根和活根于70℃下烘干至恒重，测定其生物量.
土壤样品的采集：用土钻在每个样方内打3钻，按照0~10、 10~20、 20~30和30~40 cm这4个层次依次采样. 用8号自封袋盛装运回定位站供土壤含水量的测定分析.
CO2浓度的测定：采用GXH-3010E1便携式智能红外线二氧化碳分析仪，依据气体对红外线具有选择吸收的原理及朗伯-比尔定律对CO2浓度进行测定，分辨率为1×μmol ·mol-1. 每个气体样品测3个平行数据，求平均值. 校准及质控标准气体浓度为457×μmol ·mol-1(北京兆格气体科技有限公司生产，批号：北京111-12604-1)，野外实测精密度为0.5(RSD%).
CO2通量计算公式如下： F=S′ ·H ·M ·(Pa/Ps) ·(Ts/Ta)/V′ (1) 式中，F为通量[mg ·(m2 ·h)-1]，S′为气体浓度对时间做线性回归所得到的斜率，H为箱体高度 (0.3 m)，M为CO2摩尔质量 (44 g ·mol-1)，Ps、 Ts为标准状况的大气压(760 mm汞柱)及温度(273.15 K)，Pa、 Ta为实际测得的大气压及箱内温度(单位与标准状况相同)，V′为1 mol CO2气体在标准状况下的体积 (22.262 L ·mol-1).
根呼吸的计算：在各采样日，用6个样方测得的土壤呼吸分别减去外推得到的土壤微生物呼吸即为每个样方的根呼吸. 各样方根呼吸占土壤呼吸比例的平均值即为采样当日羊草草原根呼吸占土壤呼吸的比例.
所有统计分析均在SPSS 17.0中进行，利用SigmaPlot 11.0作图.
观测期间降雨量和气温的变化如图 1所示. 2012年7月初至9月上旬的观测期内，羊草99样地累计降雨量249.4 mm，日平均为(3.7±1.2) mm，最大降雨量出现在7月21日，为48.4 mm. 7、 8和9月上旬的累计降雨量分别为124.6、 80.6和44.2 mm. 观测期内，羊草99样地平均气温为(17.4±0.4)℃，其中7、 8和9月上旬的平均气温分别为(18.9±0.4)、 (17.3±0.5) 和(12.7±1.4)℃.
 | 图 1 2012年观测期间降雨量和气温变化 Fig. 1 Variations of precipitation and air temperature during the observation period of 2012 |
如图 2， 2012年观测期间， 0~10、 10~20、 20~30和30~40 cm平均土壤含水量分别为(143.3±7.6)、 (122.0±4.9)、 (108.9±3.8)和(100.4±4.0) g ·kg-1. 土壤含水量最大值出现在8月1日， 0~40 cm土壤平均含水量为(150.3±7.7) g ·kg-1，这与7月中下旬累计降雨量达96.8 mm有关. 地温与土壤含水量的变化趋势基本相反. 地表、 5、 10和15 cm平均地温分别为(21.3±0.6)、 (18.2±0.3)、 (17.4±0.2)和(17.1±0.2)℃，随着土壤深度的增加，地温逐渐降低. 地温的2个峰值分别出现在7月18日和8月30日，这与采样前期累计降雨量较低(7月上旬和8月下旬累计降雨量分别为28.0 mm和11.6 mm)，采样当日气温较高(7月18日和8月30日气温分别为21.0℃和20.5℃)有关.
 | 图 2 2012年观测期间土壤含水量和地温变化 Fig. 2 Variations of soil moisture and soil temperature during the observation period of 2012 |
2012年观测期间，随着土壤深度的增加， 0~10、 10~20、 20~30和30~40 cm活根生物量依次递减. 0~20 cm活根生物量占0~40 cm活根总量的81%~93%，平均为(87±2)%，羊草草原活根生物量主要集中在0~20 cm土层. 不同土层活根生物量的时间变异以0~10 cm土层最为明显，变异系数高达29%，表层活根生物量的剧烈变化一方面可能是由羊草草原建群种羊草地上部活体生物量的季节变化引起的[21]，另一方面0~10 cm土壤水分含量较高的时间变异(33%)也有可能是引起这种变化的原因. 活根生物量具有较高的空间(样方间)差异，最大空间变异出现在8月14日(25%). 整个观测期内，活根生物量[(457.17±41.92) g ·m-2]显著大于地上部活体生物量[(197.58±31.36) g ·m-2]，羊草草原高达70%的生物量主要分配在地下.
土壤呼吸与活根生物量6次测定数据的线性回归结果如图 3所示. 可以看出，两者之间存在较为明显的正相关关系，线性回归直线的截距即为土壤净呼吸(土壤微生物呼吸)，土壤呼吸(Fs)与土壤微生物呼吸(Fm)之差即为根呼吸(Fr). 整个观测期内，羊草草原土壤微生物呼吸的变化范围为250.2~700.2 mg ·(m2 ·h)-1，平均为(423.3±61.9) mg ·(m2 ·h)-1； 根呼吸的变化范围为52.6~283.4 mg ·(m2 ·h)-1，平均为(139.6±34.8) mg ·(m2 ·h)-1. 结合每次6个样方测定的土壤呼吸，计算得到的根呼吸占土壤呼吸的比例在13%~52%之间，平均为(24±3)%； 土壤微生物呼吸占土壤呼吸的比例在48%~87%之间，平均为(76±3)%(图 4). 根呼吸对土壤呼吸的贡献量从7月初开始逐渐增大，至8月14日达到峰值(53±2)%，此后开始减小. 根生物量回归法的前提假设是土壤微生物呼吸不受根生物量的影响. 然而，根生物量不仅对根呼吸和土壤呼吸CO2排放通量起作用，还能通过释放根际分泌物和改变土壤理化性质影响土壤有机质的分解，这种根生物量引起的根际激发效应产生的CO2可能是土壤微生物原位呼吸的2~3倍多[22]. 因此，土壤微生物呼吸可能会随着根生物量的增加而增加. 该方法的前提假设在一定程度上高估了根呼吸CO2通量，从而低估了土壤微生物呼吸对土壤呼吸的贡献量. 本研究测算的羊草草原根呼吸占土壤呼吸的比例较北美高草草原、 东北碱茅草地和内蒙古荒漠草原偏低，与李凌浩等[23]在同一研究区域的测算结果十分接近(表 1).
 | 图 3 土壤呼吸与根生物量线性回归关系 Fig. 3 Regression line of soil respiration vs. live roots biomass |
 | 图 4 2012年根呼吸和土壤微生物呼吸占土壤呼吸的比例 Fig. 4 Fraction of Fr/Fs and Fm/Fs of 2012 |
图 3中，除7月5日(R2=0.655)， 8月14日(R2=0.887)和9月9日(R2=0.603)外，其余采样日线性回归直线的R2值均较低. 除8月14日(P=0.01)外，土壤呼吸与活根生物量的线性相关关系均未达到0.05水平上的显著性相关(P>0.05). 这样的结果表明，除根生物量以外，土壤呼吸还可能受到其他因素比如土壤温度、 土壤含水量、 微生物种类及数量等的影响，如果这些因素差异较大，土壤呼吸与根生物量的线性相关性就不稳定. 8月14日与其余各采样日相比， 6个样方之间土壤温度和土壤含水量的差异较小，且活根生物量达到一个峰值，根系代谢相对旺盛，根呼吸达到峰值(283.4±21.8) mg ·(m2 ·h)-1，此时活根生物量对土壤呼吸的影响大于其他因素，因而土壤呼吸与活根生物量具有极显著的线性相关关系. 7月5日和9月9日的活根生物量虽然大于8月14日，但这两个采样期植物根系的代谢过程相对较弱，根呼吸与8月14日相比明显偏小，其他因素对土壤呼吸的影响大于活根生物量的影响，从而土壤呼吸与活根生物量的相关性弱于8月14日. 由此可见，活根生物量的多少并不能决定其与土壤呼吸相关性的强弱.
如图 5， 2012年观测期间，羊草草原根呼吸活力的变化范围在0.04~0.90 mg ·(g ·h)-1之间，平均为(0.34±0.10)mg ·(g ·h)-1. 根呼吸活力呈单峰型变化， 7月上、 中旬最低， 8月中旬达到最大值[(0.66±0.02)mg ·(g ·h)-1]，进入秋季，根呼吸活力缓慢下降. 这与根冠比随时间的变化趋势相反，两者具有负指数相关关系(R2=0.661，P=0.20)，如图 6. 根冠比，即植物地下部分和地上部分生物量的比值，能够反映植物光合产物在植物地上和地下器官中的分配[27, 28]. 一般来说，营养供应不足、 土壤中水分可用性较低和光照充足的情况下，根冠比较高[29]. 观测期内，羊草草原根冠比的变化范围在1.03 ~10.72之间，平均为2.98±0.77.
 | 图 5 2012年观测期间根呼吸活力和根冠比变化Fig. 5 Dynamics of root respiration vitality and the ratio of root to shoot during the observation period of 2012 |
 | 图 6 2012年观测期间根呼吸活力和根冠比的相关关系 Fig. 6 Correlation between root respiration vitality and the ratio of root to shoot biomass during the observation period of 2012 |
这一结果在马文红等[30]的研究结果范围之内. 根冠比在7月初达到峰值6.42±1.12，此时地上部活体生物量较小[(88.29±4.74)g ·m-2]，活根生物量较大[(550.21±83.91)g ·m-2]，此后地上部活体生物量迅速增加，活根生物量有一定程度的减小，因而根冠比逐渐减小，但从7月底开始根冠比维持在2.00左右，变化幅度较小. 在活根生物量较高的7月上、 中旬和9月中旬，根呼吸活力普遍较低，这也解释了为何7月5日和9月9日较高的活根生物量对土壤呼吸的影响却相对减弱，从而土壤呼吸与活根生物量的相关性弱于8月14日. 8月14日与7月上、中旬和9月中旬的采样日相比，尽管活根生物量相对较少，但此时根呼吸活力达到峰值，根系生长和代谢活动旺盛，活根生物量对土壤呼吸的影响大于其他因素，因而土壤呼吸与活根生物量具有极显著的线性相关关系. 需要指出的是，虽然8月1日的根呼吸活力仅次于8月14日，但8月1日的活根生物量是整个观测期内的最小值[(280.20±20.43)g ·m-2]，削弱了活根生物量对土壤呼吸的绝对影响，土壤呼吸与活根生物量的相关性不显著(R2=0.336，P=0.23). 羊草草原植物根呼吸活力与0~10、 10~20、 20~30和30~40 cm土壤含水量均有极显著的正指数相关关系(图 7，P<0.0001). 随着土壤含水量的增加，根呼吸活力增加，表明良好的土壤水分条件有利于根呼吸活力. 土壤含水量能解释根呼吸活力40% ~60%左右的变化.
 | 图 7 根呼吸活力与土壤含水量的相关关系 Fig. 7 Correlation between root respiration vitality and soil water content |
观测期内，羊草草原根呼吸活力与根呼吸以及根呼吸对土壤呼吸的贡献量随时间的变化规律基本一致. 如图 8，根呼吸与根呼吸活力之间具有极显著的指数相关关系(R2=0.848，P=0.01)，根呼吸对土壤呼吸的贡献量与根呼吸活力之间具有显著的指数相关关系(R2=0.818，P=0.01). 由指数模拟结果可以看出，随着根呼吸活力的增加，根呼吸释放的CO2和根呼吸对土壤呼吸的贡献量也随之增加，根呼吸活力可以解释根呼吸以及根呼吸对土壤呼吸的贡献量80%以上的变化. 这说明，在观测期内，根呼吸活力在很大程度上影响着根呼吸以及根呼吸对土壤呼吸的贡献量.
 | 图 8 根呼吸和根呼吸占土壤呼吸的比例与根呼吸活力的相关关系 Fig. 8 Correlation between root respiration or the ratio of Fr/Fs and root respiration vitality |
(1)根生物量回归法结果表明，除根生物量以外，土壤呼吸还可能受到其他因素比如土壤温度、 土壤含水量、 微生物种类及数量等的影响，因此羊草草原土壤呼吸与活根生物量的线性相关性不稳定.
(2)羊草草原根呼吸占土壤呼吸的比例在13%~52%之间，平均为(24±3)%； 土壤微生物呼吸占土壤呼吸的比例在48%~87%之间，平均为(76±3)%.
(3)羊草草原根呼吸活力与根冠比具有负指数相关关系(R2=0.661，P=0.20)，与0~10、 10~20、 20~30和30~40 cm土壤含水量均有极显著的正指数相关关系(P<0.0001).
(4)羊草草原根呼吸与根呼吸活力之间具有极显著的指数相关关系(R2=0.848，P=0.01)，根呼吸对土壤呼吸的贡献量与根呼吸活力之间具有显著的指数相关关系(R2=0.818，P=0.01). 根呼吸活力在很大程度上影响着根呼吸以及根呼吸对土壤呼吸的贡献量.
致谢： 中国科学院内蒙古草原生态系统定位研究站白永飞站长和中国科学院植物研究所王智平研究员给予本研究大力支持和帮助，中国科学院内蒙古草原生态系统定位研究站提供实验样地和部分气象数据，在此一并感谢.
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