生态化学计量学是研究生态系统能量平衡与多元素交互作用的科学^[1], 为探究C、N、P等元素的耦合与限制性关系提供了新的途径^[2].土壤C、N、P含量变化关联到整个生态系统的生产力与养分的供应平衡^[3].同时, 土壤C、N、P的化学计量比亦可作为反映土壤质量和组成的关键性能指标^[4], 例如土壤C/N可反映有机质的积累速率与分解速率^[5]; 土壤C/P能够衡量微生物矿化有机质释放磷或从环境中吸收固持的磷素含量, 从而表征P的有效性水平^[6]; 土壤N/P则可作为N饱和度的诊断指标, 并用于确定养分限制阈值^[4].因而, 通过研究土壤的C、N、P含量及其生态化学计量学特征, 对于揭示系统内元素的耦合循环特征与限制性关系, 调节土壤养分的供应与需求平衡有着重要意义^[7].目前, 从研究区来看, 主要集中于草原、高原、丘陵和森林等生态系统^{[3, 8~10]}, 从研究对象来看, 多为土壤、微生物、植物及其不同器官等^[11~13].而关于农田生态系统, 特别是南方滨海地区农田生态系统的相关研究较少, 进一步开展这些研究不仅有助于提高滨海地区农田作物生产力, 同时也对发挥其碳汇功能具有重要的意义.

菜地和果园作为典型的农业土地利用方式, 其栽培模式和管理实践措施能够改变土壤生物地球化学循环及其生态化学计量特征, 通过影响土壤、植物以及微生物的活动, 土壤C、N、P及其他营养物质也得以循环周转^{[14, 15]}.当前我国学者关于不同农业土地利用方式下土壤C、N、P及其生态化学计量学特征的相关研究已有所涉及, 宋佳龄等^[14]从区域尺度上分析了亚热带稻田土壤C、N、P生态化学计量学特征, 得出地形、土壤质地、氧化铁和容重是调控稻田土壤剖面C、N、P生态化学计量比的关键环境因子; 刘旭阳等^[16]以不同农田土地利用类型为切入点, 选取稻田、菜地等研究发现土地利用变化影响下土壤C、N、P计量比具备较为明显的生长周期变动; 张丽敏等^[17]则以喀斯特地区不同果园为研究区探究土壤养分的含量及生态化学计量学特征, 为该区域农业生产提供合理性对策.过去的研究多单独聚焦在稻田、菜地或是果园研究区, 主要探究壤土或壤质土背景, 而关于滨海地区以沙地为主的农业土地利用方式特别是菜地和果园协同对比下的土壤C、N、P及其生态化学计量学特征的研究仍鲜见报道, 亟需开展相关研究以增强对元素演变及其生态化学计量学特征变化的认知.

基于此, 本文以地处福建省福州市滨海地区以砂质为主的菜地和果园农业土地利用地为研究对象, 针对国内外对该类型农业用地土壤养分及其生态化学计量特征相关研究的匮乏, 综合探讨滨海地区菜地和果园农业土地利用方式土壤C、N、P及其生态化学计量学特征及其演变趋势与调节因子, 将有助于滨海地区农业绿色发展, 对于逐步实现生态-经济-社会效益的可持续具有重要的现实意义.

本试验区选定于福建省福州市滨海地区, 其属于沙地农业系统类型, 位于福州滨海新城中部研究区如图 1(a), 地理坐标为119°34'52″E~119°37'19″E, 25°48'47″N~25°52'48″N.该区气候类型为亚热带海洋性季风气候, 夏长冬短, 雨季集中, 干季明显.年平均气温19.3℃, 无霜期约333 d, 降水量约1 382.3 mm, 因受台风影响, 降雨季节变化和年变化较大.研究区位于长乐滨海平原, 地势低平, 砂质含量较高, 土壤类型主要以风沙土为主^[18].

图 1

Fig. 1

(a)研究区位,(b)采样点 图 1 研究区位及采样点示意 Fig. 1 Schematic diagram of the location of the study area and sampling sites

试验选取菜地和果园两种农业土地利用方式, 其中菜地包含芋头地和红薯地, 果园包含橘树园、西瓜地和梨树园, 采样点示意如图 1(b).从作物种植情况来看, 红薯和芋头作物栽植密度约为3 000株·(666.67 m²)^-1, 梨树栽植密度约为200株·(666.67 m²)^-1, 橘子树栽植密度约为100株·(666.67 m²)^-1, 西瓜栽植密度约为650株·(666.67 m²)^-1.从水分管理来看, 灌溉模式为自然降水和人工灌溉相结合, 根据不同作物的水分需求特点, 通过灌溉以保证作物生长的水分需求.从施肥量来看以施用复合肥(N∶P₂O₅∶K₂O为16∶16∶16)为主, 磷酸二铵、硫酸钾作为底肥, 其中红薯地和芋头地施肥量为60 g·m^-2, 橘树园、西瓜地和梨树园施肥量均为75 g·m^-2.从作物生长年限来看, 红薯和芋头作物正处于收获期, 两种作物均为4月播种, 10月即采样时成熟; 西瓜4月种植, 生长周期为3个月; 梨树树龄约为10 a, 橘树树龄约为7 a, 采样时均处于收获季.

野外土壤样品采集时间为2018年10月, 为确保采样的代表性, 采样前于室内提前规划确定采样点, 并于野外进行GPS定位, 基于定位样点具体位置, 根据等量、随机和多点混合的原则进行采样.所采土样均为去除表面枯枝落叶后, 利用土壤采样器采集表层(0~15 cm)土壤.设置5个样地, 分别为芋头地、红薯地、橘树园、西瓜地和梨树园.每个样地分别设置5个重复的采样点, 共25个土样.采样完成后迅速装入自封袋密封保存, 挑去植物残体和根系后, 均分两份, 一份放入4℃冰箱冷藏待用, 一份自然风干后装入自封袋保存待用.

土壤碳与养分测定：土壤C和N通过土壤碳氮元素分析仪(Elementar Vario MAX CN, 德国)进行测定, 土壤P通过硫酸-高氯酸消解后连续流动分析仪(Skalar Analytical SAN⁺⁺, 荷兰)进行测定^[19].土壤有机质(SOM)含量通过土壤有机碳含量计算得出, 因本研究中为酸性土壤, 以全碳表征有机碳.土壤有效氮(NH₄⁺-N、NO₃^--N)采用2 mol·L^-1的氯化钾浸提之后在连续流动分析仪(Skalar Analytical SAN⁺⁺, 荷兰)测定; 土壤速效磷(AP)采用M3浸提法, 在连续流动分析仪(Skalar Analytical SAN⁺⁺, 荷兰)测定.

环境因子测定：土壤含水量采用恒温(70℃)烘干法测定^[20]; 电导率(EC)采用电导仪(2265FS, 美国)测定; 土壤pH采用水土质量比为2.5∶1, 振荡30 min, 静置后用pH计(Starter 300, 美国)测定; 土壤容重用环刀法进行测定^[20].

分别运用Microsoft Excel 2016、Origin 2021、SPSS 20.0和Canoco 5统计分析软件对测定数据进行整理与绘图.其中, 原始数据的平均值、标准误差和变异系数等通过Microsoft Excel 2016进行计算, 变异系数(CV)=标准差/平均值×100%.

C/N、C/P和N/P均采用质量比, 并运用Origin 2021对其进行多因子组柱状图的绘制.对不同农业土地利用方式下C、N、P含量、环境因子、C/N、C/P和N/P等的差异性检验均采用SPSS 20.0的单因素方差分析(One-Way ANOVA).土壤理化、土壤C、N、P含量及其生态化学计量比等相关性分析通过Origin 2021的Correlation Plot模块进行, 冗余分析(redundancy analysis)采用Canoco 5软件进行.

菜地和果园两种农业土地利用方式、土壤的容重、pH、电导率和含水量特征如表 1所示.土壤容重变化幅度均较小, 对比菜地、果园组内各作物之间的差异性可发现并不显著(P>0.05), 菜地容重均值稍大于果园, 其中橘树园的土壤容重最大[(1.37±0.01) g·cm^-3].在菜地内部, 芋头地与红薯土壤pH差异性达到显著水平(P < 0.05); 在果园内部, 西瓜地土壤pH分别与橘树园、梨树园差异性达到显著水平(P < 0.05).这说明菜地、果园内各作物间pH变动幅度稍大, 可能与作物本身性质相关.土壤电导率变化范围在0.03~0.07 mS·cm^-1之间, 可以看出菜地电导率明显高于果园各作物的电导率.其中芋头地土壤电导率最高[(0.07±0.01) mS·cm^-1].土壤含水量变化范围为1.62%~4.99%, 橘树园土壤含水量最高[(4.99±1.33)%], 在菜地内, 芋头地土壤含水量与红薯地差异性达到显著水平(P < 0.05).

表 1 (Table 1)

表 1 土壤理化特征1) Table 1 Soil physical and chemical properties 农业土地 利用方式 容重/g·cm-3 pH 电导率/mS·cm-1 含水量/% 菜地 芋头地 1.37±0.04a 5.96±0.08a 0.07±0.01a 1.62±0.44b 红薯地 1.32±0.02a 4.87±0.04b 0.07±0.02a 3.84±0.34a 橘树园 1.37±0.01a 5.75±0.07b 0.04±0.01a 4.99±1.33a 果园 西瓜地 1.28±0.03a 6.02±0.08a 0.03±0.00a 4.93±0.31a 梨树园 1.29±0.03a 5.59±0.05b 0.06±0.01a 2.17±0.20a 1)数值表示平均值±标准误差, 同列不同小写字母表示菜地或果园农业土地利用方式内种植作物之间土壤理化性质具有显著差异(P < 0.05)

表 1 土壤理化特征1) Table 1 Soil physical and chemical properties

菜地和果园两种农业土地利用方式、土壤有机质和速效养分含量有所不同.如图 2所示, 总体来看AP含量变化范围为50.48~82.62 mg·kg^-1, 平均值为59.61 mg·kg^-1, 菜地内部变异系数为31.87%, 果园内部变异系数为30.60%, 均相对稳定, 接近于弱变异水平.菜地内红薯地的AP含量较高(82.62 mg·kg^-1), 且显著高于芋头地的土壤AP(P < 0.05).土壤SOM含量变动幅度较大, 变化范围为2.52 ~7.65 g·kg^-1, 平均值为5.13 g·kg^-1, 菜地内部变异系数为60.07%, 果园内部变异系数为55.52%, 均属于中等变异水平.橘树园土壤SOM(7.65 g·kg^-1)与梨树园(6.61 g·kg^-1)和地瓜地(3.34 g·kg^-1)差异性均不显著(P>0.05), 在菜地内, 芋头地与红薯地土壤SOM差异性达显著水平.果园内土壤铵态氮(NH₄⁺-N)均呈现出差异性不显著的特点(P>0.05), 菜地内芋头地和红薯地土壤NH₄⁺-N差异性达显著水平(P < 0.05), 其变化范围为3.27~16.48 mg·kg^-1, 平均值为7.10 mg·kg^-1, 菜地内变异系数为30.90%, 果园内变异系数为66.63%, 均相对稳定, 属于弱变异水平.土壤硝态氮(NO₃^--N)变动幅度较大, 变化范围为5.79~40.22 mg·kg^-1之间, 平均值为20.67 mg·kg^-1, 菜地内变异系数为82.62%, 果园内变异系数为62.70%, 属于中等变异水平, 其中菜地内芋头地和红薯地土壤NO₃^--N差异性达显著水平(P < 0.05).综合来看, 菜地土壤AP、NO₃^--N均值及内部作物变异系数均高于果园, 说明菜地相对果园来说, 有着更为丰富的有机质及速效养分特征, 这可能与作物的养分需求与管理模式相关.

图 2

Fig. 2

图 2 土壤有机质和养分含量特征 Fig. 2 Characteristics of soil organic matter and nutrient contents

芋头地、红薯地、橘树园、西瓜地和梨树园土壤C含量变化范围为1.46~4.44 g·kg^-1(图 3), 平均值为2.98 g·kg^-1, 菜地内部变异系数为60.07%, 果园内部变异系数为55.52%, 均属于中等变异水平.菜地中红薯地土壤C含量与芋头地相比显著增加了1.20倍(P < 0.05).N含量变化范围为0.50~1.46 g·kg^-1, 平均值为0.75 g·kg^-1, 菜地内部变异系数为56.00%, 果园内部变异系数为58.00%, 均属于中等变异水平.果园内部西瓜地与橘树园、梨树园土壤N含量差异性均达显著水平(P < 0.05).P含量变化范围为0.06~0.19 g·kg^-1, 平均值为0.17 g·kg^-1, 菜地内部变异系数为92.00%, 果园内部变异系数为60.99%, 属于强、中等变异水平.果园内部西瓜地与橘树园、梨树园土壤N含量差异性均达显著水平(P < 0.05).总体来看, 土壤C、N含量表现为果园>菜地, 而土壤P含量表现为菜地>果园.

图 3

Fig. 3

图 3 土壤C、N、P含量特征 Fig. 3 Characteristics of soils C, N, and P contents

菜地和果园不同农业土地利用方式土壤C、N、P生态化学计量比特征如图 4所示.红薯地、芋头地、西瓜地、橘树园和梨树园土壤C/N平均值±标准误差分别为5.55±0.28、4.72±0.21、1.37±0.15、7.40±0.77和6.97±0.86, 变异系数分别为10%、11%、23%、25%和27%, 可以看出红薯地与芋头地相比土壤C/N呈现显著增加趋势(P < 0.05), 橘树园、梨树园和西瓜地相比土壤C/N显著增加(P < 0.05).红薯地、芋头地、西瓜地、橘树园和梨树园土壤C/P平均值±标准误差分别为48.89±30.56、25.24±3.46、13.40±2.80、61.43±5.81和60.77±17.31, 变异系数分别为140%、31%、47%、21%和64%, 红薯地土壤C/P空间变异性更大, 属于强变异; 其余4种农业土地利用方式土壤C/P均属于中等变异水平.与土壤C/P类似, 菜地土壤N/P中, 芋头地与红薯地差异性不显著(P>0.05), 果园中3种作物N/P差异同样呈现出不显著的特征(P>0.05).红薯地、芋头地、西瓜地、橘树园和梨树园土壤N/P平均值±标准误差分别为9.66±6.19、5.32±0.64、10.27±2.82、8.36±0.40和8.01±1.56, 变异系数分别为143%、27%、61%、11%和44%, 其中红薯地土壤N/P为强变异; 芋头地、西瓜地和梨树园土壤N/P均属于中等变异水平; 橘树园土壤N/P相对稳定, 接近于弱变异水平.综合来看, 果园的C/N、C/P和N/P均值高于菜地.

图 4

Fig. 4

图 4 土壤C、N、P生态化学计量比特征 Fig. 4 Characteristics of soil C, N, and P ecological stoichiometric ratio

对不同农业土地利用方式土壤的理化性质和养分含量与C、N、P及其生态化学计量比进行综合相关性分析结果如图 5所示.N含量与土壤容重和电导率均呈显著负相关(r=-0.42, r=-0.41, P < 0.05), 与土壤含水量则呈显著正相关(r=0.45, P < 0.05).C/P、C/N分别与SOM呈现出显著正相关(r=0.71, r=0.69, P < 0.01), 与C亦均呈现显著正相关(r=0.71, r=0.69, P < 0.01).此外, C/N与N呈显著负相关(r=-0.59, P < 0.01), C/P与P呈显著负相关(r=-0.53, P < 0.01).N/P与P呈显著负相关(r=-0.41, P < 0.05), 与N呈显著正相关(r=0.43, P < 0.05).在此基础上, 同步进行了冗余分析(RDA), 结果如图 6, RDA1对总体差异的解释率为88.44%, RDA2对总体差异的解释率为14.73%.其中, 橘树园与SOM、C具备较强的相关性, C/P是梨树园的主要影响因子, 而N和P是西瓜地的主要影响因子.

图 5

Fig. 5

*表示P < 0.05, C表示碳, N表示氮, P表示磷, C/N表示碳氮比, C/P表示碳磷比, N/P表示氮磷比, AP表示速效磷, SOM表示土壤有机质, NH4+-N表示铵态氮, NO3--N表示硝态氮, BD表示土壤容重, EC表示土壤电导率, WC表示土壤含水量, 下同 图 5 土壤理化和养分含量与土壤C、N、P及其生态化学计量比的综合相关性分析 Fig. 5 Comprehensive correlation analysis of soil physical and chemical, nutrient content and soil C, N, P and ecological stoichiometric ratio

图 6

Fig. 6

红色箭头表示土壤理化和养分含量(AP、SOM、NH4+-N、NO3--N、BD、EC和WC), 蓝色箭头表示土壤C、N、P及其生态化学计量比 图 6 土壤理化和养分含量与土壤C、N、P及其生态化学计量比的冗余分析 Fig. 6 Redundancy analysis of soil physical and chemical properties, nutrient content, and soil C, N, P, and ecological stoichiometric ratio

土壤C、N、P含量对菜地和果园两种农业土地利用方式可能有着不同的响应特征(图 7).结果表明福州滨海地区土壤有机碳含量变化范围为1.46~4.44 g·kg^-1, 这与葛露露等^[21]的研究结果相似(表 2), 主要是因为研究区位于滨海沙地, 属于风沙土, 对有机碳的积聚和保持能力较弱, 风沙土受风蚀作用严重, 不利于有机碳的保持, 此外, 松散的土壤结构亦会加速有机质的分解^[19].从本研究5种作物来看, 果园农业土地利用方式中的橘树园和梨树园土壤C含量相对较高, 这是因为橘树园和梨树园作为木本作物, 其根系更为发达, 且凋落物和根系形式碳输入量也较大, 从而使得土壤C含量大于芋头地、红薯地和西瓜地这3种非木本作物, 这与郑洁等^[22]在临近区域的研究结论相似.

图 7

Fig. 7

图 7 菜地与果园C、N、P及其生态化学计量比特征概念模型 Fig. 7 Vegetable field and orchards characteristics of C, N, P, and their ecological stoichiometry conceptual model

表 2 (Table 2)

表 2 不同地区不同农业土地利用方式下土壤C、N、P含量及生态化学计量比特征1) Table 2 Characteristics of soil C, N, P, and their ecological stoichiometric ratio under various agricultural land in different regions 地区 不同农业土地 利用方式 ω/g·kg-1 C/N C/P N/P 文献 C N P 河南省陶湾流域 蒙古蒿 25.65 1.96 0.41 9.4 94.5 10.10 [32] 福建省长乐林场 木麻黄 4.42 0.46 — 9.56 — — [21] 福建省闽江河口湿地 红树林群落 42.05 1.84 1.02 22.85 41.23 1.80 [22] 互花米草群落 27.43 1.24 0.71 22.12 38.63 1.75 贵州省农业用地 菜地 — 0.67 0.81 — — 0.83 [24] 果园 — 0.65 0.85 — — 0.76 福建省滨海农业用地 菜地 2.33 0.46 0.13 5.14 37.07 7.49 本研究 果园 3.40 0.85 0.10 5.25 45.20 8.88 1)“—”表示文章中没有相关数据

表 2 不同地区不同农业土地利用方式下土壤C、N、P含量及生态化学计量比特征1) Table 2 Characteristics of soil C, N, P, and their ecological stoichiometric ratio under various agricultural land in different regions

与我国土壤N含量的平均值(1.86 g·kg^-1)^[23]相比, 本研究不同农业土地利用方式的土壤N含量均较低, 这与张家春等^[24]的研究结果相似.与全国第二次土壤普查分级标准对比发现^[25], 本研究中N含量最高的西瓜地处于第3级, 其次为红薯地、橘树园和梨树园, 均处于第5级, 芋头地土壤N含量处于第6级.土壤N含量较低的原因之一是沙地土壤结构松散对氮的吸附能力较弱^[26].同时, 由于本研究地处亚热带地区, 降水丰沛, 随着降水过程的发生, 土壤氮淋失量较大, 减少土壤中氮的滞留^[27].此外, 纵观我国热带或亚热带地区土壤N含量(平均值约为1.11 g·kg^-1)^[23], 在全国第二次土壤普查分级标准中处于第4级, 其成土母质中本身N含量相对较少, 导致土壤“先天性缺氮”^[24].

基于本研究的结论, 在农作物种植经营过程中, 有必要合理添加氮肥以弥补区域性N的限制, 且以缓释氮肥为好, 以促进作物生长发育中氮养分的可持续供应.氮素营养指标可以为土壤营养诊断提供依据, 其中, NH₄⁺-N和NO₃^--N都是植物能直接利用的有效态氮^[28].本研究中, 土壤NO₃^--N含量较低, 与NO₃^-离子不易被带负电荷的土壤粒子固定, 且较易发生淋失的特性有关^[29].而Cao等^[30]研究发现, 与NO₃^--N相反, 带正电荷的NH₄⁺-N易被带负电荷的黏土矿物与有机胶体吸附, 且不易淋失.这种生态系统N的保持机制, 致使不同农业土地利用方式土壤呈现出较高的NH₄⁺-N含量.土壤P获取途径单一, 大多来自岩石风化和淋溶, 其含量与成土母质、生物积累和施磷水平紧密相关^[31], 除成土母质外, 气候条件也深刻地影响土壤P含量, 本地区高温多雨的水热条件加速了土壤的风化速率与P的淋溶, 加之独特的风沙土类型, 土壤呈现出较低的P含量, 但本研究中有效磷的含量相对较高, 在全国第二次土壤普查分级标准中均处于第1级水平, 这与本区内农作物的磷肥管理与养分吸收有关.

土壤C、N、P生态化学计量比是明晰土壤C、N、P平衡特征、矿化作用与固持作用的重要指标^[2].土壤C/N能够有效衡量碳、氮的平衡状况与氮的矿化能力, 本研究中不同农业土地利用方式的C/N均值为5.20, 低于中国土壤平均值12.3^[23].这表明研究区土壤有机质具有较快的矿化速率, 土壤微生物分解能力强, 使得其有效氮含量较高^[2].土壤中C与N之间的相互关系是通过微生物作用而联系起来的, 已有研究表明, 在土壤微生物的生命活动中, 碳素能够提供能量, 氮素则构成微生物的组成部分^[4], 因而土壤有机质C/N与其分解速率成反比关系, 较低的C/N有利于提高微生物的分解能力, 加速土壤矿化与腐殖化速率^[5].本研究中, 西瓜地C/N值较低, 说明西瓜地土壤的氮供应能力在不同农业种植作物中相对较高; 橘树园、梨树园土壤C/N值相对较高, 氮供应能力相对较弱, 而相对而言, 微生物分解能力下降, 进而促进了土壤C的积累^{[33, 34]}.

土壤C/P经常可以作为微生物分解土壤有机质释放P的指标^[2].本研究中, 菜地与果园两种不同农业土地利用方式的土壤C/P变异性较大, 原因在于P不是腐殖酸和棕黄酸的结构组分^[35], 且不同农业土地利用方式的土壤磷源差异较大^[36].从微生物角度讲, 土壤微生物量的C/P比值可以作为衡量微生物矿化土壤有机物质释放磷或从环境中吸收固持磷素的一种指标^[6].橘树和梨树两种木本植物的土壤C/P比值高于中国土壤C/P平均值52.7, 这表明以上两种土壤具备较强的磷利用效率, 其他3种不同农业种植作物的土壤C/P则偏低, 这表明微生物在矿化土壤有机质中释放磷的潜力较大^[6].

土壤N/P比值常被用作评估N饱和的诊断指标, 也可作为指示土壤养分供应水平的指标^[4], 或直接反映土壤肥力并间接表明植物的营养状况^[37].本研究中, 菜地和果园两种农业土地利用方式的土壤的N/P比值均高于全国土壤N/P比的平均值3.9^[23], 说明土壤中氮的供应能力相对于磷更为丰富, 这与本研究区所处的中国亚热带红壤区土壤P偏低的现状有关^[38].

不同作物组成表征的农业土地利用方式不同, 导致小区域生物多样性及枯枝落叶组成和储量存在一定差异, 各种植物根系组织生长状况与凋落物分解速率不同, 从而造成土壤理化性质的差异^[35].本研究中土壤容重变幅较小, 表明土壤结构疏松, 通透性较好, 并与氮含量呈现负相关关系, 这与仝川等^[39]的研究结果一致.土壤pH决定和影响着土壤各类营养元素的存在状态、转化特征和有效性^[40].本研究中pH较低, 土壤偏酸, 这与本研究区所处的位置气候特点有关, 同时, 福州市多酸雨, 土壤酸化能够抑制氮的硝化作用与氨化作用^[41], 本研究中pH和NO₃^--N呈显著负相关, 进一步印证了这一结论.此外, pH和AP呈显著负相关, 这与本研究区的气候特点、土壤类型和农田管理措施等有关.土壤电导率是表征植物与微生物活性限制性的阈值^[42].

在本研究中, 电导率与N呈显著负相关, 说明较高的盐度降低了作物的渗透势, 使得植物更难以提取水分, 高范围不利于氮的固持^[43].本研究中土壤含水量较低, 其变化范围与吴锡麟等^[44]的研究结果类似, 原因是这些研究土壤类型大多为风积沙土, 土壤蓄水保水能力较差, 加之蒸发强烈, 因而含水量相对较小.可见, 已有研究中, 土壤容重、pH、电导率和含水量不仅与研究区气候特征、土壤类型、微地形地貌和成土母质密切相关, 也受到农田管理措施、农田灌溉条件及方法、农业土地利用方式等条件的影响^[44~46].因此, 系统剖析土壤理化性质的响应机制, 可为不同农业土地利用类型养分资源的有效管理和可持续生产提供科学依据.

(1) 菜地和果园土地利用方式下土壤C、N、P含量有所差异, 总体来看, 土壤C和N含量表现为果园>菜地(P < 0.05), 其中橘树园C含量最高, 西瓜地N含量最高, 而土壤P含量表现为菜地>果园(P < 0.05), 其中红薯地P含量最高.

(2) 在不同农业土地利用方式影响下, 土壤C/N、C/P和N/P均表现为果园>菜地(P < 0.05), 其中, 橘树园C/N和C/P最高, 西瓜地N/P最高.

(3) 菜地和果园土地利用方式下土壤N含量与容重、电导率呈显著负相关(P < 0.05), 与土壤含水量则呈显著正相关(P < 0.05); C/P、C/N分别与SOM、C呈现出显著正相关(P < 0.01); C/N和N呈显著负相关(P < 0.01), C/P和P呈显著负相关(P < 0.01); N/P和P呈显著负相关(P < 0.05), 与N呈显著正相关(P < 0.05).

(4) 基于本研究的结果, 在福州市滨海地区的农作物种植经营过程中, 有必要合理添加氮肥以弥补N限制, 且以缓释氮肥为好, 以促进作物生长发育中氮养分的可持续供应.

致谢: 本研究在野外采样和室内分析过程中得到福建师范大学杨柳明、林燕语、彭园珍和陆苗慧等老师和同学的帮助, 在此一并表示深深的感谢！