湿地作为全球三大生态系统之一, 是碳、氮、磷和硫等营养元素的“源”/“汇”与“转换器”, 在全球气候变化过程中扮演重要角色^{[1, 2]}.滨海湿地作为介于海洋和陆地生态系统间的自然交错带, 其具有湿地各种生态功能的同时, 又是一个高度动态和复杂的脆弱系统^{[3, 4]}.作为系统养分循环的主要调节者, 湿地土壤对植物生长和系统稳定具有重要影响^[5].其中, 湿地土壤有机碳含量对湿地生态系统生产力具有显著影响; 湿地土壤氮是影响湿地初级生产力的重要限制元素, 特别是铵态氮(NH₄⁺-N)和硝态氮(NO₃^--N)作为重要的有效氮, 是植物氮类养分的重要来源^[6~11].碳、氮、磷和硫等营养元素含量是衡量湿地土壤养分状况和系统功能情况的重要指标, 其生态化学计量学特征可用于揭示土壤养分的可获得性, 反映土壤的养分循环和平衡机制, 对于掌握土壤质量状况和系统内土壤养分转化情况具有重要意义^[12~14].

黄河三角洲湿地是中国暖温带面积最大的新生湿地生态系统^[14].由于黄河中上游水土流失严重, 大量沉积物由河水携带至河口区沉降, 经年累积形成太平洋沿岸典型滨海湿地^[15].芦苇(Phragmites australis)、柽柳(Tamarix chinensis)和盐地碱蓬(Suaeda salsa)等为黄河三角洲自然湿地内典型植被类型, 此外自然湿地内光滩面积广大, 多位于潮间带, 植被覆盖率低^{[16, 17]}.各植物群落多以某一物种占优, 伴生种少, 形成如芦苇湿地、柽柳湿地、盐地碱蓬湿地和光滩湿地等结构简单的单一植被类型自然湿地.受海洋、陆地和河流综合作用影响, 各类型自然湿地由陆至海呈带状依次分布, 土壤碳、氮、磷和硫等营养元素在湿地生态系统的转化、分布同水文过程和植被类型等因素密切相关^[18].且黄河三角洲湿地位于海陆交界带, 对环境变化响应敏感, 当前面临一系列生态问题, 自然湿地面积大量减少, 生态系统逐渐退化, 其中土地开垦为人类活动侵占湿地的主要方式^[19].近代, 黄河三角洲湿地大面积被开垦为农田, 据统计仅2000~2009年, 自然湿地开垦面积已达207.1 km², 其中开垦自芦苇湿地面积约37.60 km², 柽柳湿地面积约124.69 km², 二者占自然湿地开垦为旱田总面积的78%以上, 其余部分则由各类盐沼湿地和光滩等贡献^[20].由于棉花(Gossypium spp.)具有耐盐碱的生物特性而被广泛种植, 成为农垦地的主要作物类型(2018年区域内棉花种植面积达50 253.3 hm²)^{[21, 22]}.开垦活动也可强烈改变湿地土壤养分的分布状况和转化过程, 进而影响湿地系统稳定性, 使原有的生态功能发生改变^{[23, 24]}.

当前关于湿地土壤营养元素的研究除集中于其储量、空间分布特征和生态化学计量学特征等方面外, 不同植被类型湿地土壤营养元素空间分异变化研究和其对人类开垦活动的响应亦备受关注^[25~28].黄河三角洲内不同植被类型自然湿地广布, 湿地开垦历史久远, 农垦面积广大, 但相关研究较少, 其自然湿地内土壤营养元素分异情况和其对农垦过程的响应尚不明晰.因此, 本文以黄河三角洲自然湿地和农垦湿地(以自然湿地转化的棉花田为代表)为研究对象, 分析不同植被类型下湿地土壤碳、氮、磷和硫等营养元素的分异规律和其生态化学计量学特征; 探讨土壤盐碱性、植被类型和开垦活动等因素对滨海湿地土壤营养元素分布的影响, 以期为揭示黄河三角洲自然湿地土壤营养元素分布特征、化学计量学特征和对开垦活动的响应提供科学参考.

黄河三角洲(37°34′~38°09′N, 118°31′~119°18′E)属北温带半湿润大陆性季风气候, 年均温11.7~12.6℃, 年均降水量530~630 mm, 年均蒸发量750~2 400 mm, 光照充足、四季分明, 降水主要集中于夏秋两季^{[29, 30]}.研究区内水源主要为大气降水、河水和潮水, 因受海洋、陆地和河流综合作用的影响, 环境条件复杂多变, 各类型自然湿地由陆至海呈带状依次分布.受海水及潮汐影响, 黄河三角洲湿地土壤多存在不同程度的盐渍化现象.其中芦苇湿地主要分布于黄河岸边及潮上带(图 1), 水分补给依靠大气降水和河水, 属季节性淹水, 面积占比16.91%, 土壤类型多为沼泽土^[31].柽柳湿地主要分布于潮上带, 大潮高潮时可被海水短暂淹没, 水分补给依靠大气降水和海水, 占比为6.14%, 土壤类型为盐渍土^[32].盐地碱蓬湿地和光滩主要分布于潮间带, 海水周期性淹没, 占比分别为7.98%和18.93%, 土壤类型为盐渍土.农垦地主要分布于三角洲内部区域和黄河岸边, 距海较远, 多由各类自然湿地开垦而来, 水分补给依靠灌溉和大气降水, 占比为35.23%^{[16, 24, 33]}.

图 1

Fig. 1

图 1 研究区位置及采样点分布示意 Fig. 1 Map of study area and sampling sites

利用2018年Landsat Thematic Mapper(TM)数字图像(空间分辨率为30 m×30 m)对研究区的土地利用和土地覆被进行目视解译, 后通过实地调查进行校准, 制作黄河三角洲土地利用分类图.参考土地利用类型图, 依据网格布点法, 在各类型自然湿地及棉花田内设置采样点.于2019年8月中旬, 基于已设采样点, 同现场实地情况相结合, 选取研究区内典型芦苇湿地(22样点)、柽柳湿地(15样点)、盐地碱蓬湿地(12样点)和光滩(17样点)这4种自然湿地及农垦地棉花田(16样点)为采样地, 共布置82个土壤采样点(图 1), 每点设3个平行处理.采样时, 去除土壤表面凋落物, 用土钻采集0~10 cm土壤样品, 现场剔除植物根系与凋落物, 各样点随机采集3个土壤样品, 样品混合均匀后自封袋密封, 带回实验室, 置于阴凉通风处晾干, 研磨过筛, 待测.

取过筛后样品, 土壤总有机碳(TOC)测定采用高温外热重铬酸钾氧化-容量法; 总氮(TN)和总磷(TP)含量采用高温消煮(消煮温度为380℃), 后经连续流动分析仪测定(AMS France-Alliance Instruments, A16786)^[34]; 总硫(TS)含量采用硫酸钡比浊法测定; 铵态氮(NH₄⁺-N)、硝态氮(NO₃^--N)含量取过筛干土样品用2 mol·L^-1的KCl浸提后通过连续流动分析仪测定; pH值(水∶土=2.5∶1)和电导率(EC)(水∶土=5∶1)分别用pH计(Mettler Toledo, FE28-Standard)和电导率仪(Mettler Toledo, FE38)测定.

利用Excel 2018进行数据整理, 计算各类营养元素含量的均值及标准误差; 采用SPSS 24.0进行数据统计分析, 计算不同植被类型土壤各类营养元素含量的变异系数, 差异性采用单因素方差分析(one-way ANOVA)计算, 所有数据均采用最小显著差异(least significant difference, LSD)法进行多重比较(α=0.05), 采用Pearson法进行相关性分析(correlation analysis).采用ArcGIS 10.8进行数据正态分布检验、异常值剔除、插值方法选取、趋势效应分析和空间分布图绘制.具体采用经验贝叶斯克里金法(empirical bayes kriging, EBK)进行空间插值分析.利用Origin 9.1软件绘图.

黄河三角洲不同植被类型下土壤ω(TOC)、ω(TN)、ω(TP)和ω(TS)的变化范围分别为1.76~8.18、0.13~0.89、0.49~0.73和0.42~1.92 g·kg^-1, 均值分别为4.24、0.39、0.58和0.84 g·kg^-1, 变异系数(CV)分别为38.81%、42.71%、8.42%和36.89%(表 1).土壤TOC平均含量的峰值出现在棉花田土壤(5.75 g·kg^-1), 显著高于4种自然湿地(P＜0.05, 图 2和表 1), 之后依次为柽柳湿地(4.12 g·kg^-1)、芦苇湿地(3.91 g·kg^-1)和盐地碱蓬湿地(3.49 g·kg^-1), 最低为光滩(2.96 g·kg^-1)(图 2).土壤ω(TN)平均值: 棉花田(0.61 g·kg^-1)显著高于芦苇湿地(0.40 g·kg^-1)、柽柳湿地(0.38 g·kg^-1)和盐地碱蓬湿地(0.31 g·kg^-1)(P＜0.05), 最低为光滩(0.27 g·kg^-1), TN变化趋势同TOC大致相同.土壤ω(TP)平均值棉花田(0.63 g·kg^-1)显著高于4种自然湿地(P＜0.05), 自然湿地多分布在0.55~0.65 g·kg^-1范围内, 整体上内部间无显著性差异(P＞0.05).土壤ω(TS)平均值光滩最高(1.10 g·kg^-1), 其次为盐地碱蓬湿地(1.02 g·kg^-1)、柽柳湿地(0.95 g·kg^-1)和芦苇湿地(0.78 g·kg^-1), 棉花田最低(0.71 g·kg^-1).从变异系数来看, 土壤碳、氮和硫的空间变异性远高于磷, 土壤磷在不同类型间分布较均匀.

表 1 (Table 1)

表 1 研究区土壤理化性质描述性统计1) Table 1 Descriptive statistics of soil physicochemical properties in the study area 土地类型 项目 TOC TN TP TS pH EC 芦苇湿地 (n=22) 差异性 BC B B C B B 变异系数/% 38.69 42.14 7.46 21.39 5.22 86.48 柽柳湿地 (n=15) 差异性 B BC B B AB B 变异系数/% 36.16 35.53 6.63 20.64 6.00 59.55 盐地碱蓬湿地 (n=12) 差异性 CD C B AB A A 变异系数/% 32.56 30.37 4.78 15.41 6.89 44.53 光滩 (n=17) 差异性 D C B A A A 变异系数/% 25.78 30.63 8.63 20.03 6.69 37.27 棉花田 (n=16) 差异性 A A A C A C 变异系数/% 25.07 26.34 9.38 17.24 4.08 56.84 自然湿地 (n=66) 极小值/g·kg-1 1.76 0.13 0.49 0.56 6.85 0.25 极大值/g·kg-1 7.85 0.89 0.67 1.65 8.87 6.86 变异系数/% 38.3 40.35 7.12 23.77 6.36 56.47 全部类型 (n=82) 极小值/g·kg-1 1.76 0.13 0.49 0.42 6.85 0.25 极大值/g·kg-1 8.18 0.89 0.73 1.65 8.87 6.86 变异系数/% 38.82 42.71 8.42 25.37 6.03 73.62 1)不同大写字母表示不同土地类型间同一土壤理化性质差异显著(P < 0.05)

表 1 研究区土壤理化性质描述性统计1) Table 1 Descriptive statistics of soil physicochemical properties in the study area

图 2

Fig. 2

图 2 黄河三角洲典型自然湿地与棉花田土壤TOC、TN、TP、TS含量和土壤pH、EC值 Fig. 2 Soil TOC, TN, TP, TS contents, pH, and EC values of typical natural wetlands and cotton fields in the Yellow River Delta

土壤ω(NH₄⁺-N)和ω(NO₃^--N)平均值最高都出现于棉花田土壤, 分别为14.27 mg·kg^-1和26.24 mg·kg^-1(图 3), 为自然湿地土壤平均值的1.7~2.5倍和9.4~11.4倍, 具显著差异(P＜0.01).自然湿地中, 芦苇湿地土壤NH₄⁺-N含量显著高于盐地碱蓬湿地和光滩(P＜0.05), 柽柳湿地土壤NH₄⁺-N含量与盐地碱蓬湿地和光滩之间无显著性差异(P＞0.05).4种自然湿地土壤ω(NO₃^--N)差异性不显著(P＞0.05), 范围在1.8~3.0 mg·kg^-1之间.

图 3

Fig. 3

不同大写字母表示不同土地类型间NH4+-N和NO3--N含量差异显著(P < 0.05) 图 3 黄河三角洲典型自然湿地与棉花田土壤NH4+-N和NO3--N含量 Fig. 3 Soil NH4+-N and NO3--N contents of typical natural wetlands and cotton fields in the Yellow River Delta

对不同类型土壤碳(TOC)、氮(TN)和磷(TP)的线性回归分析发现, 区内土壤TOC含量和TN含量存在显著的线性拟合关系(P＜0.05, 图 4), 整体来看不同类型土壤TOC和TN含量变化同步.TOC与TN的线性拟合中自然湿地土壤线性拟合程度较高, 棉花田土壤拟合程度相对较低.从点的分布也可看出, 自然湿地中芦苇湿地和柽柳湿地的土壤TOC和TN含量高于盐地碱蓬湿地与光滩, 棉花田土壤TOC和TN含量整体高于自然湿地, 区内土壤TP含量较为稳定.

图 4

Fig. 4

图 4 黄河三角洲典型湿地与棉花田土壤碳、氮和磷相关性 Fig. 4 Correlation of soil carbon, nitrogen, and phosphorus of typical natural wetlands and cotton fields in the Yellow River Delta

运用Arcgis的地统计板块(geostatistical analysis)中的经验贝叶斯克里金法(EBK)对各土壤营养元素进行全域范围的空间插值, 并提取土壤营养元素的空间分布(图 5).同时提取各采样点距海岸线垂直距离, 分析各营养元素含量同距海距离间的变化关系(图 6).其中, 棉花田主要位于三角洲中心区域及黄河沿岸, 距海较远; 芦苇湿地主要分布于黄河沿岸及潮上带; 柽柳湿地主要分布于潮上带, 大潮高潮时受海洋潮汐影响; 盐地碱蓬湿地和光滩主要分布于潮间带, 被潮水周期性淹没^{[17, 28]}(图 1).结果表明, 研究区内土壤TOC和TN分布呈现出由内陆至沿海边缘, 由黄河沿岸至海岸, 由农垦地至光滩, 随植被类型变化逐渐下降的趋势; 土壤TP分布总体上也呈此变化规律, 但数值差异较小; 土壤TS由陆至海逐渐上升, 农垦区域含量明显低于自然湿地, 空间分布上整体呈与之相反的变化趋势(图 5和图 6).土壤NH₄⁺-N和NO₃^--N在农垦区显著高于自然湿地, 且多有高值区呈团状分布.

图 5

Fig. 5

图 5 黄河三角洲典型湿地与棉花田土壤营养元素空间分布 Fig. 5 Spatial distributions of soil nutrients of typical natural wetlands and cotton fields in the Yellow River Delta

图 6

Fig. 6

图 6 黄河三角洲土壤营养元素在距海岸线垂直距离上的变化趋势 Fig. 6 Trends of soil nutrient elements on vertical distance from coastline in the Yellow River Delta

研究区内自然湿地土壤C/N均值范围为11.40~13.13, 棉花田C/N均值为10.84, 其中芦苇湿地和光滩土壤C/N均值显著高于棉花田(P＜0.05, 图 7).自然湿地C/P均值范围为13.82~20.31, 棉花田C/P均值为23.58, 其中4种自然湿地C/P均值呈: 芦苇湿地＞柽柳湿地＞盐地碱蓬湿地＞光滩, 且棉花田显著高于柽柳湿地、盐地碱蓬湿地和光滩(P＜0.05), 整体上与区内土壤TOC变化趋势相似.自然湿地N/P均值范围为1.06~1.53, 棉花田N/P均值为2.18, 棉花田显著高于自然湿地(P＜0.05), 整体上与TN变化趋势相似.

图 7

Fig. 7

不同大写字母表示不同土地类型间土壤化学计量比差异显著(P＜0.05) 图 7 黄河三角洲典型湿地与棉花田土壤生态化学计量比 Fig. 7 Soil ecological stoichiometric ratios of typical natural wetlands and cotton fields in the Yellow River Delta

对各土壤营养元素化学计量比进行全域范围的空间插值(图 8), 结果表明, 研究区内土壤C/N整体较低, 黄河新旧入海口处比值明显高于其他区域, 自然湿地高于农垦地. C/N和N/P分布呈现由陆至海逐渐下降, 由黄河沿岸至海岸逐渐下降的变化趋势, 整体上同TOC和TN空间分布情况极相似(图 5和图 6).

图 8

Fig. 8

图 8 黄河三角洲典型湿地与棉花田土壤化学计量比空间分布 Fig. 8 Spatial distributions of soil stoichiometric ratios of typical natural wetlands and cotton fields in the Yellow River Delta

土壤营养元素含量的相关性分析表明(表 2), 自然湿地土壤TOC与TN、NH₄⁺-N和NO₃^--N极显著相关(P＜0.01), 与TP显著相关(P＜0.05); 土壤TN、NH₄⁺-N和NO₃^--N三者极显著相关(P＜0.01); 土壤TN和NO₃^--N与pH值极显著负相关(P＜0.01); 土壤TOC和TN与EC值极显著负相关(P＜0.01), NH₄⁺-N与EC值显著负相关(P＜0.05).棉花田土壤TOC与TN极显著相关(P＜0.01), 与NH₄⁺-N显著相关(P＜0.05); 土壤TN与NH₄⁺-N显著相关(P＜0.05).总的来看自然湿地土壤多种营养元素含量与pH和EC值具有强负相关性, 而棉花田土壤二者整体间相关性不强.

表 2 (Table 2)

表 2 土壤理化性质及生态化学计量比的相关性分析1) Table 2 Pearson analysis of soil physicochemical properties and ecological stoichiometric ratio TOC TN TP TS NH4+-N NO3--N pH EC 自然湿地 TOC 1.00 -0.21 -0.41** TN 0.91** 1.00 -0.33** -0.42** TP 0.26* 0.15 1.00 0.08 -0.09 TS -0.14 -0.07 0.02 1.00 0.18 0.38** NH4+-N 0.64** 0.68** 0.04 -0.20 1.00 -0.30* -0.28* NO3--N 0.40** 0.48** -0.01 0.23 0.36** 1.00 -0.38** -0.16 C/N 0.13 -0.25* 0.36** -0.11 -0.18 -0.31* 0.35** 0.03 C/P 0.98** 0.91** 0.09 -0.16 0.64** 0.41** -0.23 -0.42** N/P 0.88** 0.99** -0.01 -0.09 0.68** 0.49** -0.35** -0.44** 棉花田 TOC 1.00 -0.02 -0.34 TN 0.83** 1.00 0.21 -0.52* TP 0.30 0.20 1.00 -0.09 0.31 TS 0.09 -0.01 0.38 1.00 0.17 0.06 NH4+-N 0.53* 0.66** 0.03 -0.23 1.00 0.19 -0.48 NO3--N 0.04 0.04 -0.04 -0.47 -0.21 1.00 -0.21 0.10 C/N 0.18 -0.38 0.07 0.20 -0.26 -0.05 -0.44 0.34 C/P 0.92** 0.78** -0.09 -0.07 0.56* 0.05 -0.01 -0.44 N/P 0.73** 0.93** -0.15 -0.16 0.66** 0.05 0.22 -0.60* 1)**表示在0.01水平上显著相关, *表示在0.05水平上显著相关

表 2 土壤理化性质及生态化学计量比的相关性分析1) Table 2 Pearson analysis of soil physicochemical properties and ecological stoichiometric ratio

生态化学计量比的相关性分析表明(表 2), 自然湿地土壤C/N与pH值极显著相关(P＜0.01), C/P与EC值极显著负相关(P＜0.01), N/P与pH和EC值呈极显著负相关(P＜0.01).棉花田土壤C/N和C/P与pH和EC值无显著相关性(P＞0.05), N/P与EC值显著负相关(P＜0.05).

本研究涉及黄河三角洲4种自然湿地和一种农垦地.自然湿地土壤ω(TOC)与珠江口红树林湿地(10.93~26.42 g·kg^-1)、闽江口芦苇及互花米草湿地(15.86~41.61 g·kg^-1)、长江三角洲芦苇湿地(12.21~15.55 g·kg^-1)和辽河口芦苇及碱蓬湿地(6.28~25.11 g·kg^-1)相比处于低位, 此外土壤ω(TN)、ω(NH₄⁺-N)和ω(NO₃^--N)也普遍偏低^{[6, 35~38]}.其主要原因为黄河三角洲成土时间短且潜育化程度低, 同时自然湿地植物生物量小, 植物残体分解速度快, 不利于有机物的积累^{[14, 15]}.自然湿地土壤ω(TP)低于长江三角洲湿地(0.69~1.44 g·kg^-1)和闽江口湿地(0.66~0.86 g·kg^-1)等滨海湿地, 这可能是由于区内自然湿地土壤有机质含量低且分解速度快, 固磷能力低所致^{[35, 39]}.相关性分析表明土壤TP与TOC显著正相关(P＜0.05), 且土壤化学计量比表明, 区内自然湿地C/P均值范围为13.82~20.31(图 7), 净矿化程度较高, 都可佐证上述观点.自然湿地土壤ω(TS)高于江苏盐城滨海湿地(0.38~0.54 g·kg^-1)和三江平原淡水湿地(0.30~0.52 g·kg^-1)^{[40, 41]}.有研究表明, 湿地土壤硫含量的差异与可获得的铁源有关, 黄河口自然湿地为新生湿地, 发育程度低, 土壤含铁量较高(22.25 g·kg^-1), 是导致土壤TS含量较高的主要原因^[42].

自然湿地中土壤TOC、TN和NH₄⁺-N含量整体都呈现芦苇湿地和柽柳湿地高于盐地碱蓬湿地、高于光滩(P＜0.05)的变化规律.说明植被类型是影响土壤TOC、TN和NH₄⁺-N含量的重要因素.一方面不同植物群落对土壤养分的吸收和固定存在差异, 另一方面生产力的差别导致其对土壤的养分归还量不同^{[38, 43, 44]}.芦苇作为黄河三角洲优势植物群落, 生产力高、生物量大, 枯枝落叶经分解归还土壤, 导致芦苇湿地土壤碳、氮类养分含量高于其它自然湿地.本研究中土壤TP含量在4种自然湿地间无显著差异(P＞0.05), 这可能是因为黄河三角洲湿地土壤磷主要源于黄河输入, 其同泥沙沉积而保留于沉积物中, 土壤磷化学性质相对稳定, 受植被的影响较少^[14].自然湿地土壤TS含量大小为: 光滩、盐地碱蓬湿地＞柽柳湿地＞芦苇湿地, 由海至陆呈下降趋势.黄河三角洲自然湿地土壤硫主要源于海水, 光滩及盐地碱蓬湿地受潮水周期性淹没, 铁和锰等元素富集, 土壤中铁元素和硫元素易于结合, 从而导致其含量高于柽柳湿地和芦苇湿地^{[9, 45]}.棉花田土壤与自然湿地土壤营养元素含量的对比研究表明, 棉花田土壤TOC、TN、TP、NH₄⁺-N和NO₃^--N含量都显著高于自然湿地土壤(表 1和图 3, P＜0.05), 其中NO₃^--N含量为自然湿地的9.4~11.4倍.由于棉花田的超量施肥, 外源氮和磷类养分大量存留于土壤中, 土壤NO₃^--N等累积明显.但棉花田土壤TS含量显著低于自然湿地, 说明农垦过程会引起土壤中硫元素的流失^[46].

生态化学计量比是衡量土壤养分组成和营养平衡的重要指标^[47].黄河三角洲自然湿地土壤与其它地区湿地土壤的C、N和P化学计量比的比较表明, 研究区C/N、C/P和N/P均值都小于国内其它范围湿地均值(18.22、245.22和13.60), 这可能是因为研究区土壤碳和氮类养分含量较低所致^[48].

土壤有机质分解的最适C/N为25, 通常当比值小于25时有机质分解过程碳受限, 比值大于25时分解过程氮受限, 同时, 有机质分解速率与C/N呈反比^[49].研究区自然湿地C/N均值范围为11.40~13.13(图 7), 表明黄河口自然湿地土壤有机质分解快, 养分累积少. C/P小于200时, 指示土壤有机磷净矿化, 比值大于300时, 指示土壤有机磷净固定^[50].区内自然湿地C/P均值范围为13.82~20.31, 土壤有机磷净矿化程度较高.N/P小于14时指示土壤氮素供应不足.区内自然湿地N/P均值范围为1.06~1.53, 表明黄河三角洲自然湿地植物生长氮受限程度高于磷, 为氮限制系统, 这同辽河河口湿地、闽江河口湿地和珠江口湿地的研究结果具有一致性^{[8, 26, 38]}.棉花田土壤同自然湿地土壤生态化学计量比的对比研究表明, 棉花田土壤C/N均值为10.84, 显著低于芦苇湿地和光滩(图 7, P＜0.05), 整体上低于自然湿地.目前耕作方式下棉花秸秆等地上生物量多被收割而从系统移除, 还田率较低, 加之大量氮肥的施加, 是产生以上差异的主要原因^[51]. C/N低于自然湿地表明其土壤有机质累积少且分解快, 碳源作用更强. C/P和N/P均值分别为23.58和2.18, 整体上高于自然湿地(P＜0.05).相较于C/N, C/P和N/P在不同植被类型间的变化同土壤TOC和TN含量变化相似, 整体上都呈现出棉花田＞芦苇湿地＞柽柳湿地＞盐地碱蓬湿地＞光滩的变化趋势.这一方面与碳氮元素间紧密的联系和其对环境同步的响应有关(图 4), 另一方面则是由于黄河三角洲湿地土壤ω(TP)多在0.55~0.65 g·kg^-1范围内(表 1), 不同植被类型间差异较小所致.

土壤营养元素含量及生态化学计量比除受植被类型的影响而呈现出一定的分布特征外, 还与土壤基本理化性质密切相关(表 2)^[52].本研究中黄河三角洲自然湿地土壤多种营养元素含量与其pH值和EC值呈显著负相关(P＜0.01), 对胶州湾滨海湿地、辽河河口湿地和闽江河口湿地的研究也得到了相似的结果^{[7, 53, 54]}.且上述研究与本研究中土壤pH值与EC值具显著正相关(P＜0.05), 这是由于土壤在反复积盐和脱盐的过程中其碱性逐渐提高, 是滨海湿地不同于淡水湿地的显著特征之一.区内自然湿地由分布于河岸和潮上带的芦苇湿地至潮间带的光滩, 受海洋潮汐影响逐渐增强, 土壤盐度逐渐上升, 由于土壤盐度与碱度的强相关性, 土壤碱性也呈上升趋势(图 2).不同植物群落依据其对土壤盐碱性的适应能力占据不同的生态位, 由陆地向海洋呈带状依次发育芦苇湿地、柽柳湿地、盐地碱蓬湿地直至光滩.同时由于不同植物群落对土壤养分的吸收、利用、固定和归还能力不同, 因而在水文过程、土壤基本理化性质和生物因素的共同作用下形成了黄河三角洲自然湿地土壤养分含量由内陆至沿海边缘, 由黄河沿岸至海岸, 由芦苇湿地至光滩随植被类型变化逐渐下降的趋势(图 5和图 6).受此影响, 区内自然湿地土壤生态化学计量比随碳氮类营养元素含量的下降也表现出相似的下降趋势(图 8).但在棉花田土壤中未观察到土壤营养元素含量与pH值和EC值的显著相关性(表 2, P＞0.05), 说明农垦过程能显著改变土壤性质和营养元素分布特征.

三江平原小叶章湿地和毛果苔草湿地的开垦研究表明, 开垦后土壤TOC、TN、TP和TS含量分别下降60.7%、58.7%、6.8%和62.1%; 对长江中下游淡水湿地的研究表明开垦致其土壤TOC含量下降58%; 对湖泊芦苇湿地的研究表明农垦土壤TN和NH₄⁺-N含量分别下降54.9%和41.3%, TP含量增加16.4%^{[35, 40, 46, 50]}.本研究中, 棉花田土壤多种营养元素含量与自然湿地差异性显著(P＜0.05, 表 1), 表明人类活动过程能显著改变研究区土壤营养元素分布情况.本文研究结果同上述淡水湿地有所差异, 可能是因为黄河三角洲自然湿地多为盐沼湿地, 土壤养分偏低, 原有地力差, 农垦过程中超量施加外源氮类和磷类养分所致.目前的高投入高产出农业种植模式下, 黄河三角洲作为主要产棉区, 化肥单位面积施用量大(达418.5 kg·hm^-2), 主要为氮磷类肥料.其净施用强度明显高于全国平均水平, 且有效利用率低, 导致土壤氮磷元素累积, 这是本研究中棉花田土壤氮、磷类养分特别是NH₄⁺-N和NO₃^--N显著高于自然湿地的主要原因(图 3, P＜0.01).受外源氮施加影响棉花田土壤C/N显著小于自然湿地(P＜0.05), 湿地开垦导致土壤有机质累积能力下降(图 8).此外高强度施肥极可能导致土壤养分残留高和水体富营养化, 进而导致水土污染等一系列生态问题.但也有研究表明, 盐碱地植棉可显著提升植被覆盖面积, 避免因地表裸露水土流失而造成的肥力消耗, 同时农垦过程可帮助实现表层土壤疏松, 夏季压盐抑盐效果明显^{[21, 23]}.本研究中棉花田土壤EC值显著低于自然湿地(表 1), 且EC值和pH值与各类营养元素含量相关性低于自然湿地(表 2).因此盐沼湿地垦殖虽显著改变了原有自然湿地土壤营养元素的分布特征, 但其也可在一定程度上增加土壤肥力, 降低土壤盐度, 对盐碱地具有一定的改良效果.

(1) 黄河三角洲湿地土壤碳、氮类营养元素分布呈现出由内陆至沿海边缘, 由黄河沿岸至海岸, 由农垦地棉花田至光滩随植被类型变化逐渐下降的趋势, 土壤硫含量整体上呈现与之相反的变化趋势, 土壤磷含量较为稳定.

(2) 黄河三角洲棉花田土壤C/N显著小于自然湿地, 而C/P和N/P大小表现为: 棉花田＞芦苇湿地＞柽柳湿地＞盐地碱蓬湿地和光滩, 同土壤TOC和TN含量变化趋势相似.

(3) 黄河三角洲盐沼湿地垦殖为棉花田后虽显著改变原有自然湿地土壤营养元素分布特征, 但同时也能在一定程度上增加土壤肥力, 降低土壤盐度, 对盐碱地具有一定的改良效果.