2014, Vol. 
2. 西北农林科技大学资源与环境学院, 杨凌 712100;
3. 中国科学院水利部水土保持研究所黄土高原土壤侵蚀与旱地农业国家重点实验室, 杨凌 712100
2. College of Resource and Environment, Northwest A&F University, Yangling 712100, China;
3. State Key Laboratory of Soil Erosion and Dry Land Farming on Loess Plateau, Institute of Soil and Water Conservation, Chinese Academy of Sciences and Ministry of Water Resource, Yangling 712100, China
土壤碳库是陆地生态系统最大的碳库，作为全球碳循环的重要组成部分，其较小幅度的变动也可能对大气中温室气体的浓度以及全球气候变化产生重大影响，因此土壤碳库在调控地球表层生态系统碳平衡和减缓温室气体方面具有重要作用[1]. 农田土壤对CO2具有源和汇的双重功能，与自然土壤相比农田土壤在全球碳库中更为活跃，是受人为活动干扰严重、 但又可在较短时间内调节的碳库[2],这样的干扰提供了一个减少人类向大气排放碳的潜在机制[3]，同时也为大气碳固定于农田土壤提供了可能. 因此，关于农田土壤有机碳库的研究日益成为全球碳循环研究的热点[4～7]，同时也成为全球变化问题研究的核心内容之一[8,9].
农田土壤有机碳变化受气候、 土壤类型、 地形等自然因素和人为因素的双重影响. 有机碳含量及其动态主要取决于土壤中有机质输入与降解的平衡. 长期耕种土地的有机碳动态很大程度上受诸如耕作、 轮作、 施肥、 灌溉等农业措施影响[10]. 目前有关农田土壤有机碳变化及其影响因素相关研究主要针对不同耕作管理措施展开[11～14]，研究尺度涵盖了田块、 县域、 区域、 全国乃至全球不同尺度[15,16]. 受研究方法、 区域差异、 不同尺度资料获取的可靠性等因素的影响，尤其是不同地区小尺度上农田土壤固碳过程和影响因素定量研究的不足，有关农田土壤有机碳固存速率的研究结果仍存在较大的不确定性.
我国西北五省(区)(陕甘青宁新)占全国耕地的10% 以上. 西北地区独特的气候、 地形和土壤条件决定了其农业生产具有明显的区域特征. 以往有关农田碳循环及碳储量相关研究在我国南方、 东部、 中部等地开展较多[16～20]，而就西北地区农田土壤固碳现状及速率研究开展很少[21,22]. 回答西北地区农田土壤有机碳变化及固碳速率是正确评估我国农田土壤碳储量及固碳潜力的重大需求. 以县域为单元开展农田土壤固碳研究可为区域土壤固碳评估提供依据. 为此，本研究以地处黄土丘陵区的梯田县——庄浪县为例，分析县域农田耕层土壤有机碳分布特征、 近30年变化规律及其影响因素，以期为区域农田土壤固碳潜力估算及土壤固碳增汇技术措施选择提供科学依据.
庄浪县(东经105°46′15″～106°23′45″，北纬35°03′23″～35°28′26″)位于甘肃省中东部，属黄土丘陵沟壑区第三副区，面积1 553 km2，海拔高度在1 405～2 857 m之间，属于大陆性季风区气候，年降雨量510 mm，多集中在5～9月，年均气温为8.1℃，无霜期159 d. 植被属森林草原向半干旱过渡类型，地带性植被为草原植被. 主要土类有黄绵土、 黑垆土、 红黏土、 新积土、 灰褐土类. 境内群山起伏，地势东高西低. 全县共有耕地约6.14万hm2，人均0.17 hm2. 20世纪80年代以来以基本农田建设为突破口的生态环境建设取得了重要进展，梯田化程度达到了91.74%.
样点布设首先采用联合单元布点法[21]，依据综合性、 均衡性、 可对照性原则，考虑土地利用类型、 地形地貌、 土壤类型等多种因素，将庄浪县划分为8种“土地利用类型-地貌类型-土壤类型”组合斑块类型，其代表面积占全县耕地面积的97%. 在此基础上，参照全国第二次土壤普查样点信息，依据“点对点”的原则，使所选样点与全国第二次土壤普查样点尽可能重合. 据此，在全县共布设70个样点，样点数与类型单元面积成比例，空间分布大致均匀，确保布设样点具有代表性. 其中47个双层点，23个剖面点，能够代表全县农田土壤的基本情况(表1、 图 1).
 | 表1 样点布设情况 Table 1 Design of sampling sites |
2011年8月在庄浪县进行样品采集，剖面点根据土壤发生层次分层取土，每层取1.5 kg左右，双层点取0～20 cm、 20～40 cm土壤，分别从布设样地的四角和中心部位采集，采取5点混合法取土样，混匀后将样品缩分至1.5 kg，将土样风干后过筛供实验室分析测定. 记录每个样点的经纬度、 海拔高度、 地理位置、 地形、 坡向、 坡度等信息，同时走访调查样点的耕作制度、 施肥状况、 小麦产量、 灌溉条件等，构建土壤描述性指标数据库. 通过调查发现，研究区小麦生产在2011年属正常年份，小麦产量与多年平均水平相当，可代表当地小麦多年平均产量.
 | 图 1 采样点分布示意
Fig.1 Distribution map of sampling sites
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测定指标包括土壤容重和土壤有机碳. 容重用环刀法测定，土壤有机碳用重铬酸钾氧化-外加热法测定.
用Excel 2003进行数据的预处理，用SPSS 20.0软件对不同土壤类型、 海拔高度、 有机肥、 小麦产量等进行ANOVA分析，LSD法进行差异显著性检验. 通过定性变量的定量化赋值，将所有数据进行标准化处理(线性比例变换法)，消除不同变量量纲差异. 用SPSS 20.0统计软件对初始有机碳含量、 土壤类型、 有机肥等因子与土壤有机碳变化的关系进行多元线性回归分析，回归方程中各因子偏回归系数的大小反映了各因子对土壤有机碳变化的影响程度.
由图 2可以看出，不同土壤类型下有机碳含量有一定差异. 1985年土壤有机碳含量最高的是灰褐土为(10.38±0.24) g ·kg-1，黄绵土最低为(6.33±1.20) g ·kg-1，总体表现为灰褐土>黑垆土>红黏土>新积土>黄绵土. 2011年有机碳含量最高为灰褐土(14.27±1.27) g ·kg-1，新积土最低为(8.11±1.43) g ·kg-1，表现为灰褐土>黑垆土>红黏土>黄绵土>新积土. 两个年份下的有机碳含量均表现出灰褐土、 黑垆土大于其余3种土壤类型(P<0.05). 近30年土壤有机碳均表现为增加，其增幅达37.4%～19.2%，增幅呈现出灰褐土>黄绵土>红黏土>黑垆土>新积土.
 | 图 2 不同土壤类型有机碳含量变化
Fig.2 Changes of SOC content in different soil types
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 | 图 3 不同海拔区间黄绵土有机碳含量
Fig.3 Changes of SOC content at different altitudes in loessal soil
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土壤平均有机碳含量(SOC2011=8.90 g ·kg-1，SOC1985=6.80 g ·kg-1)近30年增加了30.9%.
图 3显示不同海拔高度下黄绵土有机碳含量与海拔高度呈正相关关系. 两个年份下黄绵土有机碳含量最高值均位于海拔1 900～2 050 m区域，平均有机碳含量在1985年和2011年分别为(6.99±1.20) g ·kg-1和(9.77±1.94) g ·kg-1. 最低位于海拔1 550～1 750 m区域，平均有机碳含量在1985年和2011年分别为(5.84±1.16) g ·kg-1和(8.12±1.72) g ·kg-1，均呈现随海拔高度的增加，有机碳含量逐渐增大的趋势. 近30年来，3个海拔区间有机碳含量分别增加了39.0%、 31.3%和39.7%，不同海拔区域有机碳增加量差异不显著 (P>0.05).
不同坡向下土壤有机碳含量差异在一定程度上反映了温度、 水分等对土壤有机碳的综合影响. 由图 4可知，1985年黄绵土有机碳含量表现出阴坡略大于阳坡，分别为(6.38±1.42) g ·kg-1和 (6.28±1.03) g ·kg-1； 2011年有机碳含量也呈现出阴坡略大于阳坡，分别为(8.78±1.55) g ·kg-1和(8.39±1.83) g ·kg-1，均无显著差异(P>0.05). 而近30年土壤有机碳在阳坡和阴坡下，分别增加了2.1 g ·kg-1和2.4 g ·kg-1，增幅分别为33.5%和37.5%. 表明半干旱黄土丘陵区梯田土壤中，在同一年份坡向对土壤有机碳含量无显著影响，但近30年来阴坡更有利于土壤有机碳的累积.
 | 图 4 不同坡向黄绵土有机碳含量变化 Fig.4 Changes of the loessal soil SOC contents in different slope aspects |
对70个样点近30年来土壤有机碳变化量分布频率进行分析(图 5)，可以看出，有机碳变化量大于5 g ·kg-1的样本数占总数的4.3%； 在0～5 g ·kg-1之间的占85.7%；小于0的占10%. 90%的样点的土壤有机碳是增加的. 最大增幅为6.42 g ·kg-1，最大降幅为2.62 g ·kg-1，平均变化量为2.09 g ·kg-1.
 | 图 5 土壤有机碳变化量频率分布直方图 Fig.5 Histogram of distribution frequency in SOC changes |
由表2看出，庄浪县的耕地中，黄绵土占总耕地面积的69.1%，其中仅有4.4%的面积在近30年内有机碳是降低的. 增幅在0～3 g ·kg-1范围的面积占黄绵土耕地总面积的65.2%，增幅大于3 g ·kg-1占30.4%. 可见，近30年黄绵土有机碳含量总体表现为增加，以有机碳增幅在0～3 g ·kg-1为主. 黑垆土约占总耕地面积的13.4%，近30年有机碳含量降低的面积占20.4%，增幅在0～3 g ·kg-1范围的面积占黑垆土耕地总面积的49.3%，增幅大于3 g ·kg-1占30.3%. 近30年黑垆土有机碳含量总体表现为增加，以有机碳增幅0～3 g ·kg-1为主. 红黏土约占总耕地面积12.4%，近30年有机碳含量以增加为主，有机碳增加的面积占红黏土耕地总面积的3/4. 有1/4的红黏土有机碳含量是降低的，降幅均在0～1 g ·kg-1之间. 灰褐土和新积土约占耕地总面积的5.1%，近30年有机碳含量以增加为主，其中灰褐土的增幅较为明显. 近30年土壤有机碳含量增加的面积约占到庄浪县耕地总面积的90%，其中黄绵土占62.9%； 黑垆土占11.4%； 红黏土占8.6%； 灰褐土和新积土约占7.1%，总体表现为碳汇.
| 表2 不同土壤类型下有机碳变化量的分布比例 /% Table 2 Distribution proportion of SOC changes in different soil types/% |
有机肥用量与土壤有机碳存在正相关关系(n=46，P<0.05)，增施有机肥能够在较大程度上提高半干旱黄土丘陵区梯田土壤有机碳. 以黄绵土为例(图 6)，随着有机肥用量的增加，农田土壤有机碳的增幅逐渐变大. 在当前有机肥用量下，土壤有机碳增量随有机肥用量线性增加，可能因为该地区有机肥用量较低，尚未达到有机碳增长的饱和值.
 | 图 6 有机肥用量与黄绵土有机碳变化量的关系 Fig.6 Correlation of the organic fertilizer amount and SOC changes in loessal soil |
近30年农田土壤有机碳变化量与土壤初始有机碳含量(1985年)呈负相关关系(n=46，P<0.05)，随着初始有机碳的增加，土壤有机碳的增加量逐渐减小(图 7、 图 8). 从图 7拟合曲线可以看出，当黄绵土有机碳含量趋于11.0 g ·kg-1时，有机碳的变化量为零，土壤有机碳达到动态平衡，达到了现有农田管理措施和有机物料投入下的稳定水平；当有机碳含量低于11.0 g ·kg-1时，有机碳含量处于累积状态. 图 8拟合曲线表明(n=9，R2=0.454 6)，黑垆土也存在类似的稳定值(13.4 g ·kg-1)，使得土壤有机碳维持在一定水平.
 | 图 7 黄绵土有机碳的变化量与初始有机碳含量的关系 Fig.7 Correlation of SOC changes and the original SOC content in loessal soil |
 | 图 8 黑垆土有机碳的变化量与初始有机碳含量的关系
Fig.8 Correlation of SOC changes and the original SOC content in dark loessal soil
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以初始有机碳含量、 土壤类型、 有机肥、 产量、 海拔高度和坡向为自变量，土壤有机碳变化量为因变量，采用多元线性回归法，对土壤有机碳变化量与初始有机碳含量、 土壤类型、 有机肥等因子进行线性拟合，分析不同因素对农田土壤有机碳变化的影响程度. 首先将定性变量进行定量化赋值[23]，然后将所有数据进行标准化处理(线性比例变换法)，从而消除不同变量量纲差异. 多元回归结果如下：
多元回归方程中不同因子偏回归系数的相对大小在一定程度上反映了各个因子对有机碳变化量的贡献(表3). 庄浪县近30年农田土壤有机碳变化主要受海拔高度、 土壤初始有机碳含量和土壤类型的影响，对土壤有机碳变化量的贡献率分别为32.6%、 22.5%和17.0%； 而产量、 有机肥用量和坡向对有机碳变化的影响相对较小，分别为15.1%、 10.1%和2.7%. 在估算农田土壤固碳潜力时，应该充分考虑海拔高度、 初始有机碳含量和土壤类型对有机碳变化的影响，可以考虑分级处理，以便提高农田固碳潜力估算的准确性和可靠性.
为了检验拟合结果的准确性和可靠性，将模型模拟结果与实测数据进行对比(图 9)，在所有的70个样点预测结果中，预测偏差大于0.4 的只有4个样点，偏差在0.2之内(包括0.2)的样点有45个，占到总样点的个数的64.3%. 平均偏差为0.18，在一定程度上可以反映各影响因子对有机碳变化的影响程度.
| 表3 不同影响因子对土壤有机碳变化量的贡献 Table 3 Contribution of different influencing factors to SOC changes |
 | 图 9 土壤有机碳模拟值与实测值对比 Fig.9 Measured and simulated value of SOC content |
农田土壤有机碳变化既受自然因素如气候、 地形、 土壤类型的影响，又与人类活动息息相关. 土壤中有机质输入与降解的平衡决定着土壤有机碳含量及其动态变化. 因此，不同地区农田土壤有机碳变化及其影响因素可能存在差异. 关于庄浪县农田土壤有机碳变化的研究，张晓伟等[21]研究的重点主要集中在有机碳固碳速率及空间变化的影响因素，而本研究主要针对近30年土壤有机碳变化的影响因素，通过单因素分析与多因子综合分析，系统阐明了各影响因子对有机碳变化的影响程度. 尽管多元线性回归方程的模型效率不高，但此模型旨在反映各因子对有机碳变化的影响程度，而不是作为有机碳变化的预测模型，故在一定程度上有参考价值.
海拔对土壤有机碳含量有显著影响[24～26]. 在本研究所涉及的土壤初始有机碳含量、 土壤类型、 海拔高度、 有机肥用量、 产量等因子中，海拔高度对土壤有机碳变化的影响最为突出，这一结果可能与庄浪县独特的气候类型有关，庄浪县的高海拔地区主要集中在关山以西地区，受关山高海拔低温多雨的影响，土壤有机碳在这一区域分解较慢而得到累积，这可能是造成此区域有机碳累积量较高的主要原因. 在影响有机碳矿化的因素中，温度[27]和水分[28]是调控其在海拔高度上变化的主导因子，而海拔能够间接地反映该地区的温度和降水的差异. 此外，初始有机碳含量也对有机碳变化有较大影响，这种影响在一定程度上也是土壤固碳潜力的反映. 土壤有机碳固定的最大可获得水平为土壤的潜在碳固定提供了一个可靠的科学依据[29]. 在各种有利于土壤有机碳增加措施的共同作用下，土壤有机碳水平可以进一步提高，有机碳含量再次上升并累积到一个新的平衡状态，但对于特定的土壤类型，有机碳的积累不是无限上升的. 当有机碳上升到某一水平后，有机碳将不再随有机物料的投入而积累[30]，而是稳定在此状态，这一稳定状态即为有机碳的饱和状态[31]. 在本研究区，当土壤有机碳含量到达11.0 g ·kg-1时，土壤有机碳趋于现有管理措施和农田投入的稳定状态，有机碳含量低于11.0 g ·kg-1时，有机碳含量正处于一个积累的过程. 而且距离稳定值越远，有机碳的变化量越大，越靠近稳定值，有机碳的变化量越小，直至趋于相对稳定状态.
通过多因素分析和土壤固碳饱和理论，得出当前管理措施下庄浪县梯田土壤有机碳的饱和水平，能够较好地反映农田土壤固碳潜力的实际情况，较为明确地说明了当前管理措施下农田土壤潜力水平，结合多元线性回归分析得到了各个因子对有机碳变化量的贡献率，对黄土丘陵区农田土壤固碳潜力估算有一定的参考价值. 然而这一研究只是针对县域尺度，如何将县域尺度的结果扩展到较大尺度仍有待于进一步研究.
(1) 庄浪县近30年农田土壤有机碳变化以增加为主，农田土壤总体上表现为碳汇. 有机碳增加的面积约占到庄浪县耕地总面积的90%. 其中黄绵土占到65%，增量最大，而灰褐土增幅最大，约为37.4%.
(2) 庄浪县农田土壤有机碳变化量与初始含量呈负相关关系，存在一个有机碳变化量为零的有机碳稳定水平，且有机碳变化量呈现出离该稳定值越远变化越大，越近变化越小的规律.
(3)庄浪县近30年土壤有机碳含量变化受海拔高度、 初始有机碳含量和土壤类型的显著影响，海拔高度对有机碳变化的影响程度最大，初始有机碳含量、 土壤类型、 产量及有机肥用量对土壤有机碳变化的影响次之，坡向对有机碳变化的影响最小.
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