土壤碳组分含量会直接影响全球碳循环的平衡和稳定, 在全球气候变化中扮演重要角色^[1].同时土壤碳组分也会直接参与土壤各种理化和生物过程, 在很大程度上影响着土壤缓冲性能、生物多样性、土壤结构及营养元素有效性等, 是维持土地生产力和保障土壤质量安全的重要因素之一^[2].土壤无机碳是成土过程中形成的发生性碳酸盐矿物态碳, 约占全球碳库的38%, 其储量变化会对全球碳收支产生重要影响^{[3, 4]}.土壤有机碳易于氧化矿化、对植物和微生物活性较高, 积极参与短期CO₂净通量, 因此土壤有机碳微小变化都会对大气中CO₂浓度产生影响^[5~7].鉴于土壤碳组分对气候变化和土壤环境质量的快速响应特征, 近年来关于土壤碳组分的研究受到广泛关注^[8~10].枸杞是宁夏的战略性主导特色农产品之一, 其种植面积和产量居于全国前列, 是当地农民脱贫致富的重要支柱产业之一.但是近年来, 茨农为获得较高产量和经济效益在种植过程中长期过量施肥和灌溉, 导致枸杞品质下降、土壤碳汇功能下降和面源污染等问题日益凸显^[11].因此深入分析枸杞林地土壤碳组分的空间变异特征, 对于改善中宁枸杞林地固碳能力、调节土壤肥力及促进环境可持续发展有重要意义.

由于气候、母质、植被及管理措施等不同, 土壤属性在空间上存在着一定程度的变异性^{[12, 13]}.土壤碳组分作为土壤重要的属性特征值, 受土壤物理、化学及生物过程的综合影响其在空间位置上存在明显的异质性^{[14, 15]}.研究土壤碳组分空间变异性能有效揭示空间格局和生态过程, 对认识其地球化学过程具重要意义^[16~18].因此国内外专家学者结合GIS和地统计学强大的空间信息获取和分析功能, 针对不同区域、尺度的土壤碳组分空间变异性进行了大量研究^[19].在黑土丘陵区小流域, 高凤杰等^[7]发现地形地貌和土地利用是影响土壤有机质空间变异性主要因素.在伊朗Behbhan市, Amirian等^[17]利用GIS技术研究了土壤有机碳的空间分布格局, 发现深入分析土壤有机碳空间分布特征对区域碳储量精确估算有重要作用.在江苏省域, Chuai等^[20]发现土壤质地和土地利用方式是导致土壤有机碳及其相关影响因子空间变异性的主要影响因素.在慈溪市域内, 张文敏等^[21]发现不同土地利用方式和围垦时期增加了土壤有机碳的空间变异性, 其空间变异性主要受结构性因素影响.综上可知, 土壤碳组分在不同区域和尺度条件下存在明显空间变异性.虽然国内外土壤碳组分空间变异性研究较为深入, 但是针对宁夏枸杞林地土壤碳空间异质性研究较少, 特别是碳组分方面尤为缺乏.因此本文以中宁枸杞林地土壤为研究对象, 结合地统计学和GIS方法分析区域土壤碳组分含量和空间变异特征, 并对其空间分布格局等进行系统分析, 以期为提高区域碳储量估算精度、维持枸杞产业可持续发展及减缓温室气体排放提供基础资料和科学依据.

取样点选在宁夏中宁县“万亩枸杞示范园”(105°36′32″ E, 37°26′55″ N).海拔1 258~1 261 m, 气候干燥, 夏季酷热, 冬季寒冷, 为典型的温带大陆性气候.平均温度8.4℃, 年均降水184 mm, 年均日照时数为3 099 h, 年均蒸发量为1 100 mm, 年均无霜期为168 d.土壤质地为粘质沙土.种植作物为枸杞.

2016年10月中旬枸杞收获后进行土壤样品采集.经过前期调研和采样分析, 选取耕作方式、土壤性质及种植作物具代表性的中宁县“万亩枸杞示范园”为研究区.按照100 m×100 m网格方式采集土壤样品, 采样点为119个.取样时去掉覆盖在土壤上的枯枝落叶, 每个采样点在1 m半径内采集土壤表层样品(0~20 cm)4个, 混合后利用四分法留约1 kg土样.样品经风干、剔除杂质后研磨过20和100目筛备用.取样点位置分布详见图 1.

图 1

Fig. 1

图 1 研究区样点布设示意 Fig. 1 Sampling points locations

指标测定方法：土壤总碳采用Vario TOC碳分析仪(德国Elementar)测定; 土壤有机碳用K₂CrO₇氧化法测定; 土壤无机碳=土壤总碳-土壤有机碳; 活性有机碳、中活性有机碳和高活性有机碳均采用高锰酸钾氧化法：称取土壤样品1.50 g于干燥的离心管中, 分别移取333、167和33 mmol·L^-1的高锰酸钾溶液25 mL加入离心管, 将离心管密封振荡1 h, 再以2 000 r·min^-1的速度离心5 min, 然后取上清液稀释250倍, 将稀释液在565 nm处测定吸光度, 分别计算高锰酸钾消耗量, 从而得出活性有机碳、中活性有机碳和高活性有机碳含量^[22].

采用地统计学分析枸杞林地土壤碳组分的空间变异特征.其公式为^[23]：

(1)

式中, r(h)为半方差函数, N(h)为相距h的数据点对数, h为滞后距离, Z(x)、Z(x+h)为区域化变量在x、x+h处实测值.

利用SPSS 20.0进行经典统计分析, 地统计分析在GS+7.0软件中完成, 空间分布图在ArcGIS10.1软件中绘制.

由表 1可知土壤总碳平均含量为28.74 g·kg^-1, 分别是无机碳、有机碳的1.54、2.85倍.根据枸杞土壤碳组分均值可以看出, 有机碳含量属于较高水平, 远高于宁夏其它植被条件下土壤有机碳含量^{[11, 24]}.枸杞林地土壤活性有机碳、中活性有机碳和高活性有机碳占总有机碳的比例分别为17.94%、14.67%和7.23%, 总活性有机碳占总有机碳比例为39.84%.可以看出直接参与土壤生物化学过程的各种活性有机碳所占比例不高, 与黄土沟壑区小流域碳组分的研究结果基本一致^[22].根据变异等级划分标准^[25], 总碳和无机碳变异系数≤10%属弱变异.各有机碳及其组分变异系数介于14.77%~52.05%属中等变异.说明即使在土壤质地、植被类型等较为单一的情况下, 土壤碳组分也会受到人类活动等状况的影响, 导致其存在一定的变异性.总碳和有机碳的偏度为负值, 呈现左偏的分布特征.其它4种碳组分偏度为正值, 呈现右偏.土壤碳组分分布采用Kolmogorov-Smirnov(K-S)法检验(表 1), 高活性有机碳K-S检验P值为0.046, 小于0.05, 没有通过正态分布检验.总碳、无机碳、有机碳、中活性有机碳和活性有机碳的P值均大于0.05, 通过了K-S正态分布检验.土壤碳组分的经典统计只能反映出样本的整体特征, 但很难具体描述其空间的相关性、结构性和随机性等特征^[14].因此需要结合样点空间位置, 采用地统计分析方法进一步对枸杞林地土壤碳组分空间异质性进行分析^{[26, 27]}.

表 1 (Table 1)

表 1 土壤碳组分含量描述性统计 Table 1 Descriptive statistics of soil carbon and its fractions 碳组分 平均值/g·kg-1 标准差 极小值/g·kg-1 极大值/g·kg-1 极差/g·kg-1 变异系数/% 偏度 峰度 K-S检验P值 总碳 28.74 2.21 24.62 34.65 10.03 7.69 0.39 -0.30 0.082 无机碳 18.72 1.71 15.15 25.91 10.76 9.13 0.67 1.84 0.893 有机碳 10.09 1.49 6.37 13.42 7.04 14.77 0.20 -0.47 0.797 活性有机碳 1.81 0.90 0.30 4.99 4.69 49.72 0.82 1.23 0.536 中活性有机碳 1.48 0.61 0.01 3.39 3.39 41.22 0.04 0.09 0.783 高活性有机碳 0.73 0.38 0.13 2.34 2.21 52.05 1.77 4.38 0.046

表 1 土壤碳组分含量描述性统计 Table 1 Descriptive statistics of soil carbon and its fractions

活性有机碳对数转化后符合对数正态分布, 进行地统计分析.经半方差函数模型最优拟合发现, 有机碳最优模型为球形模型, 其它5种碳组分均为指数模型(图 2), 结合表 2可以看出它们的决定系数在0.63~0.98间且残差很小, 说明理论模型可较好地反映枸杞林地土壤碳组分的空间结构特征.块金值和基台值的比值大小即块金系数, 反映系统中变量的空间相关程度^[23].无机碳、活性有机碳、中活性有机碳和高活性有机碳的块金系数均小于25%在空间上呈强烈的相关性, 主要受结构性因素的影响.总碳和有机碳的块金系数分别为48.99%和34.35%, 介于25%和75%间, 在空间上呈中等相关性, 受随机性和结构性因素的共同影响.说明即使在土壤质地、地形和植被类型相对单一的状况下土壤碳组分会受到灌溉、施肥等人类活动的影响, 存在明显的空间异质性^[19].土壤中各组分的变程从大到小分别为：总碳(867 m)＞有机碳(672 m)＞中活性有机碳(210 m)＞无机碳(147 m)=活性有机碳(147 m)＞高活性有机碳(141 m).不同土壤碳组分变程差异性大, 即各自的空间自相关范围存在较大差别^[14].

图 2

Fig. 2

图 2 土壤碳组分含量半方差 Fig. 2 Semivariograms of soil carbon and its fractions

表 2 (Table 2)

表 2 土壤碳组分含量半方差函数模型及参数 Table 2 Semivariogram and parameters of soil carbon and its fractions 碳组分 模型 变程/m 块金值 基台值 块金系数/% 决定系数 残差 总碳 指数 867 2.867 5.852 48.99 0.94 0.109 无机碳 指数 147 0.24 2.939 8.17 0.63 0.058 有机碳 球形 672 0.819 2.384 34.35 0.98 0.017 8 活性有机碳 指数 147 0.000 1 0.039 5 0.25 0.66 5.55×10-5 中活性有机碳 指数 210 0.047 0.386 12.18 0.87 3.824×10-4 高活性有机碳 指数 141 0.000 1 0.127 2 0.08 0.65 4.905×10-4

表 2 土壤碳组分含量半方差函数模型及参数 Table 2 Semivariogram and parameters of soil carbon and its fractions

如图 2所示, 利用Moran的Ⅰ系数描述和分析碳组分的空间自相关程度, 其值一般介于-1~1, 小于0表示负相关, 大于0表示正相关, 等于0说明无相关性^[28].根据图 3可知, 土壤碳组分在研究区呈现一定的空间结构, 各自的空间结构存在一定的差异性.总碳Moran的Ⅰ系数主要分布在-0.10~0.27, 其随滞后距离的增加先呈正相关, 于500 m处转为负相关.无机碳Moran的Ⅰ系数范围-0.05~0.05, 随滞后距离增加呈上下波动的趋势.有机碳Moran的Ⅰ系数主要分布在-0.10~0.42, 其随滞后距离的增加先呈正相关, 于500 m处转为负相关.中活性有机碳Moran的Ⅰ系数主要分布在-0.04~0.11, 随滞后距离增加缓慢下降, 于400 m处由正相关转为负相关.活性有机碳和高活性有机碳具有相似的空间结构, 随滞后距离增大Moran的Ⅰ系数下降, 500 m后呈负相关随后缓慢上升表现为正相关, 二者Moran的Ⅰ系数主要分布在-0.04~0.14.

图 3

Fig. 3

图 3 土壤碳组分的空间相关 Fig. 3 Spatial correlograms of soil carbon and its fractions

利用普通克里格法对土壤碳组分进行插值并绘制空间分布图, 研究区内总碳与高活性有机碳分布大致相似, 南北分布差异较为明显, 呈从东南到西北递增的趋势[图 4(a)、4(f)].无机碳在中东部方向上含量较高, 其它区域含量较低[图 4(b)].有机碳在西北部局部区域呈偏高特征, 而中部和东南部局部区域含量相对较低, 整体趋势从东南到西北递增[图 4(c)].活性有机碳在空间上呈现出典型的斑块状分布, 规律性不强[图 4(d)].中活性有机碳在西北方向上含量较高, 而在南部其含量较低[图 4(e)].总体上, 研究区西北方向上土壤碳及组分含量较高, 产生这一状况的原因是该区域长期存在少量和零星的有机肥堆体.空间插值图能直观了解土壤碳组分分布状况, 方便及时调整灌溉、施肥等管理措施, 对维持枸杞产业可持续发展及减缓温室气体排放有重要作用.

图 4

Fig. 4

图 4 土壤碳组分空间分布 Fig. 4 Spatial distribution of soil carbon and its fractions

枸杞被宁夏政府确定为战略性主导产品, 其种植面积和产量在全国占据重要地位^[24].近些年, 大多数茨农在枸杞种植过程中盲目追求产量而过量施肥, 造成了土壤退化、果实品质下降^[11].以往研究多关注枸杞林地养分含量及其变化状况, 但对碳组分空间分布特征关注较少.深入分析枸杞林地土壤碳组分空间变异特征, 对改善枸杞林地固碳能力、调节肥力及促进环境健康发展有重要作用.描述性统计分析发现研究区土壤有机碳平均含量为10.09 g·kg^-1, 转换为有机质含量为17.40 g·kg^-1(n=119).李云翔等^[11]调查中宁枸杞地耕层有机质含量为14.2~16.8 g·kg^-1(n=48), 惠农为15.8~16.2 g·kg^-1(n=18).与本研究的结果基本一致.可以看出枸杞林地有机碳含量普遍处于较高水平, 应该是茨农在枸杞种植过程中长期施肥, 使土壤碳在耕层长期积累.总碳和无机碳呈弱变异, 有机碳及其组分属中等变异, 原因是有机碳及其组分在土壤中稳定性差、转化快及易于氧化矿化^[22], 其更容易受到灌溉、施肥等人为活动的影响^{[7, 21]}.

总碳和有机碳的块金系数介于25%和75%间, 在空间上呈中等相关性, 受施肥、气候、质地等结构性及随机性因素的综合影响.无机碳、活性有机碳、中活性有机碳和高活性有机碳块金系数均小于25%, 说明其在空间上具有强烈的相关性, 主要受气候、母质等机构性因素影响.各活性有机碳在土壤质地、地形和气候等结构性影响因素基本一致的情况下, 在空间上还呈现出强烈的空间相关性, 分析原因可能是各活性有机碳与土壤全氮、全磷等属性值相比稳定性更差、活性更高且易于氧化转化^{[10, 29]}, 即自身不稳定性加强了空间变异性.研究区内枸杞林地土壤碳组分空间自相关范围差异较大, 其中总碳和有机碳的变程分别为867 m和672 m, 二者的生态过程基本处于相同尺度.其它4种碳组分的变程介于141~210 m, 生态过程基本在相同尺度上起作用.可见变程对土壤碳组分的取样有效性及空间制图有指导作用^[30~32].土壤碳组分的变程均大于取样间距, 研究类似区域土壤碳组分空间变异特征时, 在取样网格小于或等于变程基础上, 可适当增加采样间距和面积, 即在遵守统计抽样独立性原则条件下节约了采样时间和测试费用^[33].

土壤总碳、有机碳、中活性有机碳与高活性有机碳空间分布大致相似, 从东南向西北逐渐升高.无机碳和活性有机碳在空间上呈现不规则岛状分布.说明枸杞林地土壤碳组分在空间上存在显著的相关性同时呈现一定的差异性.综合分析其存在明显空间变异性的原因, 一方面是该区域枸杞种植历史长达数百年特别是近20年来茨农为了提高枸杞果实产量长期大量施肥和灌溉^[24], 属农业扰动强度较大的区域之一.在枸杞种植过程中一系列生产管理措施必然导致土壤碳组分在输入输出方面存在差异, 增强了其空间异质性.另一方面与土壤自身属性有关, 即土壤本身在成土过程中会受气候、母质等各种因素共同作用形成非均质和变化的时空连续体, 具有高度空间变异性^{[31, 32, 34]}.针对以上情况, 应在枸杞林地大力推广和实施精准施肥和分区管理, 一方面可提高养分利用率, 促进测土配方施肥技术发展, 另一方面对于枸杞品质提升和减缓温室气体排放有积极作用.

目前, 地统计和GIS技术的快速发展为土壤属性空间变异性研究提供了高效、便捷和直观的处理平台.本研究在中小尺度上分析枸杞林地碳组分空间分异特征, 有助于深入了解和认识土壤碳组分空间结构及其功能, 为提高区域碳储量估算精度提供帮助.然而, 大尺度条件下土壤属性空间变异性分析对于建立土壤空间数据库、分区管理等有重要作用, 因此关于县域尺度上的枸杞产地土壤碳组分及其相关性质的空间变异性, 需要在后续研究中继续深入和加强.

(1) 经典统计表明, 土壤总碳、无机碳变异系数分别为7.69%和9.13%, 属弱变异.有机碳、活性有机碳、中活性有机碳和高活性有机碳变异系数介于14.77%~52.05%, 呈中等变异性.

(2) 地统计分析表明, 无机碳、活性有机碳、中活性有机碳和高活性有机碳块金值和基台值的比值分别为8.17%、0.25%、12.18%和0.08%, 均小于25%在空间上呈强烈的相关性.总碳和有机碳的块金值和基台值的比值分别为48.99%和34.35%, 介于25%和75%间, 在空间上呈中等相关性.

(3) 根据普通克里格插值空间分布图可以看出, 土壤总碳、有机碳、中活性有机碳与高活性有机碳分布大致相似, 从东南向西北方向逐渐升高.无机碳和活性有机碳在空间上呈现不规则岛状分布.空间分布图有助于深入了解和认识土壤碳组分空间结构及其功能.