2019, Vol. 40
2. 中国地质科学院岩溶地质研究所, 自然资源部/广西岩溶动力学重点实验室, 桂林 541004
2. Key Laboratory of Karst Dynamics, Ministry of Natural Resources/Guangxi, Institute of Karst Geology, Chinese Academy of Geological Sciences, Guilin 541004, China
土壤呼吸是陆地碳库中的有机碳以CO2形式归还到大气碳库中的主要途径, 亦是目前全球变暖、大气中碳增加的一个重要来源和全球碳循环中的主要通量之一[1~3]; 同时也是土壤中出现生命活动的重要标志之一[4].在我国地质背景多变、土地利用方式多样、植被覆盖种类复杂的背景下, 研究各个地质背景不同土地利用方式下的土壤呼吸变异性显得尤为重要[2].
高金芳等[5]测定了半干旱区不同土地利用方式下的土壤呼吸速率, 认为不同土地利用方式下土壤呼吸与水热因子均呈正相关.付微等[6]指出黄土高原水蚀风蚀交错带不同土地利用方式下土壤呼吸与土壤温度呈现显著指数函数关系.周洪华等[7]认为干旱区塔里木河下游6种土地利用方式下的土壤呼吸速率日变化主要受控于大气温度和土地利用方式.王旭等[8]、刘惠等[9]和马俊等[10]也分别指出长白山地区、华南丘陵区、内蒙古农牧交错区土地利用方式的改变显著影响土壤呼吸.然而, 在岩溶地区, 土地利用方式对土壤呼吸的影响研究较少.在我国西南岩溶区, 土壤碳库以CO2、HCO3-、溶解性有机碳等为主要形式存在, 它驱动和制约着“CO2-有机碳-碳酸盐岩”表层岩溶系统的碳转移[11].岩溶土壤有机碳赋予了岩溶区区域特殊性, 它既是陆地生态系统的重要碳库, 又影响着岩溶地质碳汇[12, 13].岩溶区耕地资源匮乏, 为了生存和发展, 长期的盲目毁林毁草垦荒, 陡坡耕种, 改变了土地利用方式, 引起了当地生态系统功能和碳收支格局的变化, 进而对局部乃至全球气候变化造成影响[14].
本文通过静态密闭气室法, 结合土壤物理化学参数和碳同位素值等原位监测数据, 选择岩溶区和非岩溶区交互分布、土地利用方式较多样化的桂林毛村为研究对象, 分析影响土壤呼吸空间变异性的关键影响因素, 以期为较准确地认识该地区土壤呼吸这一重要的碳循环过程提供理论依据.
1 材料与方法 1.1 观测点概况观测点位于桂林市灵川县潮田乡东侧毛村境内.在观测点布设时, 除考虑地质背景外, 还结合了当地土地利用方式和人类活动的影响.选择毛村3种不同地质背景下4个不同研究区共6个观测点进行比较研究.这6个观测点分别是: ①砂页岩区小龙背:毁松树林垦荒后的3年生沙糖桔园G1点, 因G1被毁后而部分残留的15年生松树林G2;该地区主要分布中泥盆统下部应塘组(D2i)石英砂岩、粉砂岩夹页岩; 主要发育地带性硅酸盐红壤, 层次明显, 土壤pH呈酸性. ②第四纪覆盖和沉积层研究区山湾: 4年生沙糖桔园G3, 6年生桂花树林G4;该地区是当地居民的主要生活聚集区之一, 主要分布第四纪覆盖和沉积层(Q)冲洪积卵、砾石、砂土和亚黏土. ③第四纪覆盖和沉积层研究区狮赖: 12年生木荷树林G5;该地区地层特征与②相似. ④石灰岩地区毛村:8年生柚子树林G6.该地区主要分布上泥盆统融县组(D3r)厚层状灰岩及部分中泥盆统东岗岭组(D2d)灰岩、白云岩.该观测点广泛分布棕色石灰土, 土壤分层明显, pH为中性偏碱, 附近是毛村地下河总出口, 水热资源丰富, 大量的果园分布于此.观测点概况如表 1和图 1所示.
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表 1 观测地点概况 Table 1 Survey of the measurement sites |
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根据文献[15]修改 图 1 毛村各观测点分布示意 Fig. 1 Distribution map of measurement sites in Maocun Village |
G1点种植的3年生沙糖桔苗木弱小, 半坡毁林后其长期处于亚健康生长状态.为了保梢保叶, 当地居民采取了“勤施薄施”的施肥方式, 撒施和叶面喷施并举, 每10 d进行一次施肥.其中撒施主要以尿素为主; 叶面喷施以补充沙糖桔树体内的微量元素, 加速树梢的成熟与开花为目的, 喷施浓度为0.3%~0.5%的尿素和0.2%~0.3%磷酸二氢钾.由于土壤水分流失严重, 每15 d用软PVC管从潮田河支流引水漫灌. 4年生沙糖桔园G3, 位于土质疏松、土层相对较为深厚的第四纪沉积层山湾.农户同样采用了“勤施薄施”的施肥方式, 主要以叶面喷施为主, 每15 d喷施浓度为0.3%~0.5%的尿素.由于附近有引水渠, 几乎不需要人工灌溉. G6点8年生柚子林位于毛村地下河总出口处, 由于水热条件良好, 柚子树枝繁叶茂.当地农户仅每隔30 d喷施浓度为0.3%~0.5%的尿素.其他各观测点属于天然林地, 无人工管理.
1.2 土壤呼吸观测本研究选择在天气晴朗的2018年4月10日于各个观测点进行土壤呼吸同步观测.在观测前, 预先将测定土壤呼吸的不锈钢底座埋入监测点土壤中, 同时为避免植物光合作用的影响, 去除底座内的植物; 在选取监测点时, 避免选取坡度很大的区域对CO2通量的影响.采用自主设计制作的静态密闭气室箱进行土-气界面CO2脱气通量观测.在圆筒状镀锌箱体放置在监测面上之前, 打开箱体内的风扇并将箱体倒置5 min, 使箱体内气体混合均匀, 随即用小型气泵采集箱体内气体作为背景浓度.然后打开箱体可自动开关的底盖, 重复上述采集背景气体之前的步骤, 之后将箱体放置于不锈钢底座内, 用水快速液封接触面后, 将底盖打开, 10 min后闭合底盖, 形成静态密闭气室, 进行第一次样品采集.之后重复第一次样品采集的操作, 分别于20 min, 30 min后进行气体采集, 每次采样前均打开风扇1 min使气体混合均匀.气体样本装入便携式气体采样袋中, 带回中国地质科学院岩溶地质研究所自然资源部岩溶动力学重点实验室后立即使用picarro进行CO2浓度和δ13C-CO2值测试, 并进行线性拟合得到静态密闭箱体内的时间-浓度关系曲线, 从而计算出各观测点的土壤呼吸速率[16, 17].
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式中, Flux为土壤呼吸速率μmol·(m2·s)-1, F1为土-气界面土壤脱气量mg·(m2·h)-1, M1为mmol和μmol的转换系数(1000), M2为CO2的分子摩尔质量(44 g·mol-1), T1为s和h的转换系数(3600), Slope为静态密闭箱内时间-浓度关系曲线中的斜率(10-6 min-1), M3是标准状态下CO2浓度从ppm到mg·m-3的转换系数, T2是min和h的转换系数(60), V为静态密闭箱体内套入的空气体积(m3), S为底座上自动底盖打开后静态密闭箱体的底面积(m2), Atmp是实测大气压(kPa), R是气体常数[8.314 J·(mol·K)-1], T是实测大气温度(℃).
δ13C-CO2测试结果采用V-PDB(vienna pee dee belemnite)进行标准化, 其值按如下公式计算:
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式中R(13C/12C)标准为国际标准物V-PDB的碳同位素丰度比值.
1.3 环境因子观测在测定土壤呼吸速率的同时, 对各观测点大气温度及10 cm深处土壤温、湿度进行实时观测.在各观测点选取10 m ×10 m的植被观测样方, 进行土地利用方式调查.采用五点取样法, 调查树木距地面1.3 m处的胸高直径并取均值(树高不足1.3 m的取距地面0.3 m处地径).同时调查统计样方内树木的品种、棵数、树高、凋落物厚度等指标.之后在各观测点采集10 cm深处土壤样品, 测定土壤pH、有机碳含量、全氮含量等指标.
1.4 数据统计分析数据处理、统计分析和图件绘制分别在Excel 2010、SPSS 24.0和Origin 9.0等软件中进行.对CO2浓度和δ13C-CO2值进行综合分析, 利用有效测定结果得到各个观测点不同观测时刻的土壤呼吸值, 利用Origin 9.0分析CO2浓度和δ13C-CO2值随时间的变化规律及两者之间的相互关系.在此基础上, 利用SPSS 20.0对多个土壤呼吸影响因素进行因子分析, 经KMO和Bartlett检验和最大方差法旋转后, 选取特征值最大且符合实际要求的几组综合因子进一步分析其对土壤呼吸速率的影响; 并建立基于上述综合因子的多因子模型, 分析毛村各观测点土壤呼吸空间变异性的影响因素, 并由多个影响参数的最佳组合共同评估和预测研究区土壤呼吸的空间变化.
2 结果与分析 2.1 土壤呼吸时空变化特征如图 2所示, 研究区内各观测点4个观测时刻的土壤呼吸速率分别在1.39~1.68、2.97~4.00、1.53~1.81、1.75~1.99、2.38~3.30和3.97~5.31 μmol·(m2·s)-1范围内波动, 各观测点样本的标准差分别为: 0.16、0.44、0.12、0.10、0.39和0.61 μmol·(m2·s)-1.上述土壤呼吸速率观测样本较小的离散程度, 可以较好地忽略土壤呼吸的时间变异性, 在此基础上, 对6个观测点4个观测时刻的土壤呼吸数据取均值, 更好地研究土壤呼吸的空间变化特征.结合图 2分析可知, 土壤呼吸速率最高值出现在灰岩地区G6毛村柚子林观测样地中, 最低值出现在砂页岩区G1小龙背沙糖桔园, 最高值约为最低值的3.8倍; G1点的土壤呼吸速率为1.5 μmol·(m2·s)-1, 因G1被毁后而残留的松树林G2点的土壤呼吸速率为3.47 μmol·(m2·s)-1, G2点的土壤呼吸速率值约为G1点的2.3倍, 表明了土壤呼吸的差异可以一定程度上反映所在区域土壤理化性质的改变[4].位于第四纪沉积层研究区的山湾, 作为当地居民的主要生活聚集区, 土地利用方式显著受人类活动影响, 其4年生沙糖桔园G3、6年生桂花树G4点的土壤呼吸速率差异不大, 分别为1.63 μmol·(m2·s)-1和1.73 μmol·(m2·s)-1.
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图 2 不同监测点各监测时段土壤呼吸速率 Fig. 2 Soil respiration rates at different measurement sites during each sampling period |
由图 3可知, 各个观测点箱体内气体的δ13C-CO2在-10.09‰~-19.63‰内逸, 同一观测点不同观测时段相同采样时刻δ13C-CO2值无明显变化. 图 3中6个观测点第一个δ13C-CO2值均为箱体内气体背景值, 随着时间推移, 土壤CO2脱气使富含12C的CO2气体优先从土壤中逸出, 因此使得箱体内CO2浓度增高而δ13C-CO2值偏负; 各观测点δ13C-CO2值-时间关系曲线斜率分别为: -0.18、-0.25、-0.19、-0.2、-0.23和-0.26, 且具有KG6 < KG2 < KG5 < KG4 < KG3 < KG1的斜率变化特征, δ13C-CO2值与观测时间之间均表现出显著的负相关关系(R2＞0.89, P < 0.01), 这与各观测点箱体内CO2浓度随着观测时间的推移而升高的变化特征正好相反.
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图 3 不同观测点δ13C-CO2浓度-时间关系 Fig. 3 Diagram of δ13C-CO2concentration over time at different measurement sites |
为了探究静态密闭气室箱体内随着观测时间推移而升高的CO2浓度和偏负的δ13C-CO2值之间的关系, 得到图 4中的方程, 该关系式显示了静态密闭气室内部的CO2浓度和δ13C-CO2值间存在显著的负相关关系(R2=0.99, P=0).但是对条件较为复杂的静态气室内部是否适用, 以及两者间这种统计关系的理论解释, 需要在更长时间尺度和更广空间尺度上做更为广泛深入的研究加以证实.
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图 4 各观测点CO2浓度与δ13C-CO2值关系 Fig. 4 Relationship between CO2 concentration and the value of δ13C-CO2 for each sampling point |
各观测点表层土壤基础化学性质如表 2.其中, 土壤温度变化范围为19.98~21.68℃, 6个观测点土壤温度的标准差为0.59℃, 表明了观测样本土壤温度较小的离散程度.土壤湿度处于13.85%~26.33%范围内, 不同观测点同一观测时刻的土壤湿度具有较大的变化幅度, 最大变化值可达12.48%.
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表 2 观测点表层土壤基础化学性质 Table 2 Basic chemical properties of the soil samples from the upper 10 cm layer |
观测点植被类型样方调查结果如表 3, 各观测点的树木年龄具有G2>G5>G6>G4>G3>G1的变化特征, 树木高度介于0.63~12.2 m之间, 同样表现为G2>G5>G6>G4>G3>G1, 各观测点的树木胸径/地径变化范围为5.66~63 cm, 具有与树龄和树高基本一致的变化特征. G2、G4、G5和G6点地表均具有一定厚度的凋落物, 但厚度普遍较低.
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表 3 观测点样方植被调查结果 Table 3 Results of the vegetation surveys from the measurement sites |
2.4 土壤呼吸空间变异性影响因素
影响土壤呼吸的因素包括土壤温、湿度等环境指标, 土壤有机碳、土壤全氮等土壤生物化学指标及树木类型、树木胸径、凋落物厚度等植被因子也与土壤呼吸存在着直接的相关关系[2, 7], 各因素之间相互影响(表 4), 且复杂多变, 因而有必要进行因子分析.
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表 4 毛村土壤呼吸影响因素(Pearson)相关性系数1) Table 4 Correlation coefficient for influential factors of soil respiration in Maocun Village |
经因子分析后, 选取特征值最大的3个因子(M1、M2、M3), 其旋转成分矩阵和累积方差贡献率如表 5所示, 可以看出M1、M2、M3的方差贡献率分别为51.02%、28.73%和18.35%, 累计贡献率达98.10%.与M1紧密相关的是土壤温度(ST)、土壤湿度(SH)等环境因子, 而M2则与树龄、树木棵数、树高、凋落物厚度和树木胸径(DHB)等指标密切相关, 表明M2反映的是植被因子对土壤呼吸空间变异性的影响, 与M3紧密相关的是土壤有机碳(SOC)、土壤全氮(TN)等土壤因子.
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表 5 影响因素的载荷及方差贡献率 Table 5 Component loading and variance contribution rate of influential factors |
从表 6中可以看出, 毛村土壤呼吸的空间变异性与土壤因子尤其是土壤有机碳(SOC)含量之间显现出高度相关性(P < 0.01), 由土壤有机碳(SOC)和土壤全氮(TN)控制的二元线性回归方程可以解释研究区土壤呼吸92.5%的空间变异性; 土壤呼吸与土壤温度(ST)、湿度(SH)之间的相关性则较差(P=0.3), 这主要是由于此次研究人为控制观测因子所致; 由于各个观测点在树木类型、树龄、树高、凋落物厚度等上的不同, 以致于树木胸径(DHB)无法进行标准化比较, 因此不宜作为描述毛村土壤呼吸空间变异性的优先指标(P=0.14).
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表 6 毛村土壤呼吸影响因素多元线性回归分析 Table 6 Multiple linear regression analysis of soil respiration in Maocun Village |
3 讨论 3.1 土壤呼吸C组成的影响因素
关于土壤呼吸C组成的影响因素, 国内外已有相关研究. Craig[18]观察到土壤呼吸能够释放出数量显著的CO2, 夏季土壤空气中的CO2浓度比大气中的可高出1 000倍, 其δ13C值在-21‰~-10‰之间, 显著轻于大气背景值.张柳明等[19]在研究中国西北地区大气CO2浓度及其碳、氧同位素组成特征时指出:由于土壤呼吸释放的CO2进入到大气中, 并且其数量大于植物光合作用固定的量, 造成了研究区森林区的大气CO2高浓度、轻δ13C值的情况; 此外, 兰州市δ13C与CO2浓度在总体上成反相关, 张柳明基于Keeling[20]提出的δ13C=M/CO2+I的关系式, 在α=0.5的可信度下剔除离散值, 用全年154个样品中的117个样品数据得出回归方程:
δ13C=(5 756/CO2)-22.7 (R2=0.77)
证明上述Keeling方程对以年为时间尺度的大气CO2浓度及其δ13C的变化是适用的, 用该方程有可能确定CO2气源的δ13C值[19, 20].此外, 日本学者Inoue等[21]在Keeling提出的关系式基础上, 利用3 a中的322个样品数据得到以下回归方程:
δ13C=(4 860/CO2)-22 (R2=0.67)
进一步证明了Keeling方程对以年为时间尺度的大气CO2浓度及其δ13C的变化是适用的.
本研究采用静态密闭气室法, 利用有效测定数据探究CO2浓度和δ13C-CO2之间的相互关系.本研究发现, 此次静态密闭气室箱内部的δ13C背景值在-11.21‰~-10.09‰之间, CO2的体积分数在443.6×10-6~473.7×10-6之间; 土壤表层10 cm左右的δ13C值在-23.21‰~-20.09‰之间, CO2的体积分数在1356.2×10-6~5421.7×10-6之间.造成这一现象的主要原因是土壤表层中动物的呼吸作用, 植物根系的呼吸作用以及土壤微生物的呼吸作用这3个生物学过程产生的生物源CO2相对富集12C, 从而导致土壤表层的δ13C值偏负; 由于土壤表层10cm左右的δ13C值显著偏负于静态密闭气室箱内部的δ13C值, 而其CO2体积分数显著高于箱体内的背景值, 随着时间推移, 土壤CO2脱气使富含12C的12CO2气体优先从土壤中逸出, 加上在观测前去除了底座内的植物, 避免了光合作用的影响, 因此使得箱体内CO2浓度增高而δ13C-CO2值偏小更加明显.通过对此次96个样品数据进行分析得到的回归方程(图 4):
y=(5 489.5/x)-22.6(R2=0.99)
从而证明了Keeling方程在以日时间尺度上的土壤呼吸为研究对象时, 其对CO2浓度和δ13C-CO2值的变化是适用的.
3.2 环境因子与M1紧密相关的是土壤温度、湿度、气温等环境因子.赵景波等[22]对西安不同植被条件下土壤CO2释放量进行了昼夜观测, 发现土壤呼吸日变化主要受控于土壤温度, 而土壤湿度等其他重要的环境因子在同一观测点日时间尺度上的变幅相对较小.为研究土壤呼吸与其他因子的关系, 此次观测选取了温度在日时间尺度上波动较小和降雨量相对较少, 水热条件与全年均值较为接近的4月上旬[2].较小的土壤温度范围, 可以较好地忽略时间动态, 重点研究土壤呼吸的空间变异; 选择无雨的晴朗天气, 土壤呼吸相对较强, 也有利于各项研究工作的开展.
3.3 植被因子与M2紧密相关的是树木类型、树龄、树木胸径、凋落物厚度等植被因子.在模拟土壤呼吸的时空变化特征时, 叶面指数、根系生物量和凋落物等常被用作植被特征变量[23, 24].有研究表明, 在各个空间尺度上, 土壤呼吸速率均随叶面指数的增大而增强. Bond-Lamberty等[25]认为全球土壤呼吸速率与叶面指数之间呈正相关关系, Bahn等[26]在欧洲草地生态系统观测到的土壤呼吸速率则表现为与叶面指数之间呈现指数关系.叶面指数作为表征植物光合作用能力的一个关键指标, 它与土壤呼吸的内在联系体现了输送到地下的植物光合产物对土壤呼吸具有重要影响[1].根系的自养呼吸在土壤总呼吸中占有相当大的比例.由于土壤微生物活动依赖于植物地上部分和根系输入的有机物, 并且植物根系也是土壤呼吸的重要组成部分, 因此植被及地表覆被凋落物的影响是十分重要的[27]. Pypker等[28]在对加拿大北部森林所有采伐迹地进行研究时发现, 土壤呼吸与地表凋落物呈正相关, 陈光水等[29]发现中国森林土壤呼吸年通量与凋落物之间同样呈正相关.植物根系会对土壤呼吸产生重要影响, 孙文娟等[30]在研究作物的生物学特征对土壤呼吸的影响后指出, 作物根系的参与极大地促进了土壤呼吸, Hanson等[31]的研究发现根系呼吸作用的比例占土壤呼吸作用总量在10%~90%之间.在本研究中, 由于各生态系统在树木类型、树木胸径和生长期上的差异等使得叶面指数无法进行标准化比较.而凋落物厚度和根系生物量可以通过直接或间接影响土壤有机碳含量来影响土壤呼吸[32], 其对土壤呼吸的影响可转化为土壤有机碳的影响来考虑.因此, 在本研究这种土地利用方式复杂的背景下, 以上这些因子不宜作为描述土壤呼吸空间变异性的优先指标.
3.4 土壤因子与M3紧密相关的是土壤有机碳、土壤全氮等土壤因子.陈书涛等[2]的研究发现, 在以北亚带代表性落叶阔叶林为主的南京老山及紫金山、镇江宝华山森林生态系统中, 土壤呼吸与有机碳含量之间的关系均可用幂函数描述. Bahn等[26]发现草地生态系统的土壤呼吸随表土有机碳含量的增加而呈对数形式增加, Rodeghiero等[33]发现森林土壤呼吸与土壤有机碳含量之间存在显著的线性正相关性关系.此次对毛村6个不同土地利用方式观测点的研究表明:无论是在较少扰动的生态系统中, 还是扰动较大的生态系统(G1点)中, 土壤呼吸速率均随土壤有机碳含量的增大而增大, 说明了土壤有机碳库和土壤碳通量之间具有良好的正相关性的内在联系.
土壤有机碳主要来源于土壤腐殖质、动植物和微生物残体及排泄分泌物、部分分解产物, 不同土地利用方式中植物的根系分布、凋落物分解及人类活动程度的不同, 都会对土壤有机碳含量产生直接或间接的影响[33]. 6个观测点土壤10 cm处SOC含量从大到小依次为: G6>G2>G5>G4>G3>G1, 与各监测点的凋落物厚度G2>G6>G5>G4>G3=G1具有基本一致的变化规律. SOC含量具有上述的变化规律, 可能是由于各观测点的地下根系生物量具有相同的变化顺序, 增加了SOC的来源[34]. G6点SOC含量最高, 可能是因为该监测点临近毛村地下河, 良好的水热条件增加了土壤动植物和微生物的活动量, 从而增加了有机碳来源.此外, 该监测点SOC含量最高还可能与定期施肥有关. 6个观测点全氮含量从大到小依次为: G6>G1>G2>G5>G4>G3.土壤氮水平对土壤碳固定有正效应, 施用氮肥会直接影响到土壤氮素富集, 它很可能通过根系生物量的贡献而促进土壤有机碳的积聚[35]. G1点最低的SOC含量有以下几个原因:一方面G1为G2松树林半坡砍伐焚烧后的产物, 为平整土地, 清洁焚烧产物, 农户会清除土壤中的残余根系和地表凋落物, 并且长时间的引水半坡灌溉, 导致了土壤有机碳的人为流失, 表层土壤碳储量低; 另一方面, G1点新种植的三年生沙糖桔幼苗, 几乎无法残存地表凋落物, 加上强烈的太阳辐射导致了G1点最为干燥的土壤环境, 而当地农户撒施的肥料多为挥发性较强的尿素, 这就导致了氮的大量流失, 依然无法促进土壤有机碳的聚集.
4 结论(1) 毛村岩溶非岩溶交错区不同土地利用方式下土壤呼吸存在显著性差异, 这是环境因子、植被因子和土壤因子综合作用的结果; 土地利用方式的改变会显著影响土壤的理化性质, 相同岩性区土地利用方式改变前G2点的土壤呼吸速率是半坡毁林后G1点的2.3倍, 这表明了土壤呼吸的差异可以一定程度上反映所在区域土壤理化性质的改变.
(2) 土壤呼吸导致研究区各观测点大气中C组成发生演变, 具体表现为大气中CO2浓度增高及δ13C-CO2值降低, 并且两者之间的相互关系可以用反比例函数来描述.
(3) 土壤有机碳是影响毛村土壤呼吸空间变异性的关键性因子, 在此次研究所观测的各岩性区不同土地利用方式下的生态系统中, 土壤有机碳可作为标准化指标来描述对比各观测点的土壤呼吸, 土壤呼吸与有机碳含量和全氮含量之间的关系可以用二元线性回归方程描述, 并可以解释土壤呼吸92.5%的空间变异性.
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