2. 陕西省循环农业工程技术研究中心, 杨凌 712100;
3. 黄龙山森林生态系统国家定位观测研究站, 延安 716000
2. Shaanxi Engineering Research Center of Circular Agriculture, Yangling 712100, China;
3. Forest Ecosystem Positioning Research Station of Huanglong Mountain, Yan'an 716000, China
土壤在全球碳循环中扮演了重要角色[1], 陆地生态系统土壤碳储量大约是植物碳储量的3倍和大气碳储量的2倍[2].在全球范围, 0~30 cm土层土壤碳储量超过684 Pg, 而0~100 cm土层土壤碳储量超过1 642 Pg[3].巨大的碳储量较小的变幅即能影响全球碳收支平衡, 导致大气二氧化碳浓度较大波动.因此, 土壤作为碳汇已然成为全球气候变化下的研究热点[4], 特别是森林生态系统维持着约73%的陆地土壤有机碳库, 因此, 深入理解森林土壤有机碳库的演变与分布特征, 对保持陆地生态系统碳平衡和长期固碳潜力具有重要意义.
植被演替使得植被群落结构发生变化, 进而影响土壤碳库和微生物群落结构, 在中国生态环境脆弱的黄土高原要恢复退化土壤[5, 6], 次生林演替对该区域的生态系统服务功能发挥和生态环境保护起着重要作用.近些年来, 越来越多学者就黄土高原次生林演替过程地上植被变化、土壤养分和土壤碳储量[7~9]等方面进行了研究, 结果都表明黄土高原次生林演替对表层土壤有机碳、土壤养分和土壤微生物等均有显著影响, 土壤有机碳含量、储量不断增加[10], 但就次生林演替过程土壤有机碳库稳定性如何变化的研究还较少.
傅里叶红外光谱技术(Fourier tansform infrared spectroscopy, FTIR)可以通过测定土壤有机碳的化学官能团, 反映土壤化学组成、结构变化等多方面的信息[11].Tiver等[12]对热带和亚热带农田和自然植被土壤剖面有机碳化学组成进行了研究, 发现其有机碳稳定性存在显著差异, 郝翔翔等[13]在中国黑土区, 探讨了自然草地及恢复前农田土壤有机质官能团的差异, 发现土壤有机碳化学组成稳定性差异较大.研究表明, 土壤脂肪族碳官能团相对吸收峰面积与土壤活性组分的有机碳含量呈显著正相关关系, 可反映土壤中活性有机碳含量, 芳香族官能团相对吸收峰面积可反映土壤中稳定有机碳含量.
总的来讲, 目前就黄土高原次生林演替过程土壤碳库的研究, 主要集中在含量和储量等方面, 对不同土层土壤有机碳化学组成及其性质还认识不足.因此, 本研究从土壤有机碳化学组成的角度, 探究次生林演替过程中不同土层土壤有机碳化学组成的响应特征, 以期为深入认识黄土高原次生林演替过程土壤有机碳化学组成稳定性提供科学依据.
1 材料与方法 1.1 研究区概况黄龙山次生林自然保护区(109°38′~110°12′E, 35°28′~36°02′N)位于陕北黄土高原南部黄龙县境内的黄龙林区, 是黄土高原保存较好的一块天然植被区, 森林覆盖率约为84.6%.属于半湿润温带大陆性气候, 年平均温度为8.6℃, 年降雨量约611.8 mm, 主要集中在7~9月, 年蒸发量为856.5 mm[14], 海拔962.6~1 783.5 m.主要土地利用类型为暖温带落叶阔叶林、针叶林和农田, 经过长期的人为破坏和自然演替, 形成了以油松、辽东栎、山杨和白桦等为主要类型的天然次生林[15].
1.2 样地选取与样品采集2021年7月进行样地调查, 并确定初级阶段为山杨林(Populus davidiana, PD), 过渡阶段为山杨及辽东栎混交林(Populus davidiana mixed Quercus wutaishansea, PQ)和顶级阶段辽东栎林(Quercus wutaishansea, QW), 样地主要物种组成、经纬度和海拔如表 1所示.在每个森林群落中选择3块20 m×20 m的地块, 每个地块选择5个采样点, 小心除去地表凋落物后, 用土钻按照0~10、10~20、20~30、30~50和50~100 cm分层采集土壤, 将每个样方中各层土壤混合均匀, 采用四分法取一定量土壤作为一个样品, 置于冰盒带回实验室, 每森林类型共15个样品.风干后过1 mm筛, 4℃冰箱中保存备用.
![]() |
表 1 样地基本情况 Table 1 General information of experimental sampling sites |
1.3 土壤理化性质测定
对所选取的3个样地挖取剖面, 通过环刀法测定容重(BD), 烘干法测定土壤含水率(SWC), 使用重铬酸钾氧化-外加热法测定土壤有机碳(SOC), 凯氏法测定土壤全氮(TN), 氯化钾浸提法测定土壤硝态氮(NO3--N)和铵态氮(NH4+-N), 硫酸-高氯酸消解法测定土壤全磷(TP), 碳酸氢钠浸提-钼锑抗比色法测定土壤速效磷(AP)[16].
1.4 土壤有机碳化学组成特征分析土壤有机碳化学组成采集使用傅里叶变换红外光谱仪, 将过0.05 mm筛的自然风干土放入红外光谱仪, 采用ATR法进行测定.为消除大气背景干扰, 首先测定大气背景值, 即空气的反射光谱, 后续将样品反射光谱减去空气反射光谱获得样品的真实反射光谱.参数设定:光谱范围设置为400~4 000 cm-1, 分辨率为4 cm-1, 扫描频次为32次.本研究土壤样品的吸收峰主要包括位于1 520 cm-1和1 645 cm-1处的芳香族化合物或酰胺组分, 位于2 935 cm-1和2 980 cm-1处的脂肪族甲基和亚甲基.选取特征峰1 520、1 645、2 935和2 980 cm-1, 在其吸收峰波长范围内进行积分, 将得到的各特征峰面积相加, 分别计算芳香族碳(aromatic-C)和脂肪族碳(aliphatic-C)特征峰面积的相对比例(即吸收峰相对面积)[17].有研究表明, 土壤有机碳中芳香族碳结构复杂、相对稳定, 其含量增加, 则有机碳稳定化学组分增加, 脂肪族碳则反之, 同时, 芳香族碳组分和脂肪族碳特征峰相对面积比值与土壤有机碳稳定性成正比, 可以作为指示土壤有机碳化学组成稳定性的指标, 其比值越大, 土壤有机碳化学结构越稳定[18].
1.5 数据处理数据结果采用Excel 2019进行记录整理, 使用SPSS 26进行方差分析及相关性分析, 数据以平均值±标准差表示, 差异显著性水平为P<0.05.红外光谱图使用OMNIC 9.0软件进行基线校正和平滑处理, 后通过Origin 2020b对范围内吸收峰进行积分, 将得到的各吸收峰面积总和相加, 最后计算各峰面积的百分比(即吸收峰相对面积).文中所有图使用Origin 2020b软件完成.
2 结果与分析 2.1 次生林演替过程中土壤理化性质变化在次生林演替的3个典型阶段(表 2), 土壤ω(TN)分别为0.43~1.93、0.46~2.03和0.56~2.13 g·kg-1, 表现为随次生林演替增加, 随土层深度增加而减少, 顶级阶段的各土层含量均最大; 土壤ω(NO3--N)分别为0.05~2.98、0.10~3.51和0.18~3.73mg·kg-1, ω(NH4+-N)分别为1.45~13.74、1.55~14.45和1.60~15.60 mg·kg-1, ω(AP)分别为0.57~2.77、0.97~2.83和1.16~2.94 mg·kg-1, 3种速效养分变化趋势均与土壤全氮相似, 均为顶级阶段的各土层含量最大; 而土壤ω(TP)分别为1.29~1.44、1.00~1.31和0.87~1.25 g·kg-1, 表现为随次生林演替而减少, 垂直方向上随土层深度增加而减少.总的来说, 土壤TN、NO3--N、NH4+-N和AP含量呈现出相似的分布特征, 且随次生林演替过程增加.对于土壤含水量和容重, 则均随次生林演替过程增加, 前者随土层深度增加而降低, 后者随土层深度增加而增加, 均表现为顶级阶段的各土层数值最大.
![]() |
表 2 不同演替阶段及土层深度土壤理化性质的差异1) Table 2 Differences in soil physical and chemical properties in different succession stages and different soil depths |
2.2 次生林演替过程中土壤有机碳含量及储量变化
次生林演替过程中, 土壤ω(SOC)在初级、过渡和顶级阶段分别2.31~19.05、3.49~19.66和6.28~22.62g·kg-1, 如图 1所示, 土壤SOC含量随次生林演替过程显著增加, 但随土层深度增加显著降低, 顶级阶段各土层土壤SOC含量均最大.
![]() |
PD为初级演替阶段山杨林, PW为过渡演替阶段山杨及辽东栎混交林, QW为顶级演替阶段辽东栎林, 下同 图 1 不同演替阶段和土层深度土壤SOC含量分布 Fig. 1 Distribution of soil organic carbon content in different succession stages and soil depths |
次生林演替过程中, 0~100 cm深土壤SOC储量显著增加, 表现为:顶级阶段>过渡阶段>初级阶段, 如图 2所示, 初级、过渡和顶级阶段0~100 cm土壤SOC储量分别为64.8、83.4和129.2Mg·hm-2, 较初级阶段, 顶级阶段土壤SOC储量增加99%.
![]() |
图 2 不同演替阶段和土层深度土壤SOC储量分布 Fig. 2 Distribution of soil organic carbon storage in different succession stages and soil depths |
如图 3所示, 从已检测出的主要红外特征峰中, 选取分别代表芳香族碳组分和脂肪族碳组分的特征峰, 并分别计算芳香族碳组分和脂肪族碳组分的相对峰面积, 以表示其质量分数.
![]() |
图 3 不同演替阶段和土层深度土壤SOC中红外光谱图 Fig. 3 Mid-infrared spectroscopy patterns of soil organic carbon in different succession stages and soil depths |
整体上看, 演替阶段和土层深度对所选的土壤红外特征峰指标均影响显著(表 3).
![]() |
表 3 演替阶段和土层深度对土壤中红外光谱特征峰相对峰面积的影响(F值) 1) Table 3 Effects of succession stage and soil depth on selected peak area determined by mid-infrared spectroscopy (F value) |
从图 4可以看出, 在次生林演替过程中, 不同演替阶段, 土壤有机碳的脂肪族碳组分和芳香族碳组分质量分数差异显著, 具体表现为表层(0~30 cm)土壤随次生林演替过程土壤中结构较为简单的脂肪族C—H结构有机碳组分含量显著减少, 较为稳定的芳香族CC结构有机碳组分含量显著增加, 而深层(30~100 cm)土壤表现为随次生林演替过程土壤中脂肪族碳组分含量先减少后增加, 芳香族碳组分含量先增加后减少.
![]() |
(a)脂肪族碳, (b)芳香族碳; 不同小写字母表示差异显著(P < 0.05) 图 4 不同演替阶段和土层深度土壤脂肪族碳和芳香族碳特征峰质量分数 Fig. 4 FTIR mass fraction of characteristic peaks of soil aliphatic carbon and aromatic carbon in different succession stages and soil depths |
通过使用土壤芳香族碳组分与脂肪族碳组分相对峰面积的比值来指示土壤有机碳化学组成稳定性, 从图 5可以看出, 表层(0~30 cm)土壤有机碳化学组成稳定性随次生林演替过程显著增加, 深层(30~100 cm)土壤有机碳化学组成稳定性则表现为先增加后减小, 即过渡阶段>顶级阶段>初级阶段.同时, 在初级阶段和过渡阶段, 土壤有机碳化学组成稳定性随土层深度增加而显著增加, 顶级阶段则表现为随土层深度增加略有下降, 整体上差异不显著.
![]() |
不同小写字母表示差异显著(P < 0.05), 芳香族碳/脂肪族碳表示土壤芳香族碳组分与脂肪族碳组分相对峰面积的比值 图 5 不同演替阶段和土层深度土壤芳香族碳组分与脂肪族碳组分特征峰相对峰面积比值差异 Fig. 5 Difference in relative peak area ratio of aromatic and aliphatic carbon components in different succession stages and soil depths |
如图 6所示, Pearson相关性分析表明, 在次生林演替过程中, 土壤有机碳储量、土壤有机碳化学组成稳定性均与土壤全磷含量呈显著负相关, 土壤有机碳化学组成稳定性与土壤容重呈显著正相关.
![]() |
SWC为土壤含水率, BD为容重, SOC为土壤有机碳储量, TN为全氮, NO3--N为硝态氮, NH4+-N为铵态氮, TP为全磷, AP为速效磷, Aro-C: Ali-C为土壤芳香族碳组分与脂肪族碳组分相对峰面积的比值, 表示土壤有机碳化学组成稳定性; *表示P<0.05, 说明两指标间影响显著, 红色和蓝色分别表示正相关和负相关, 椭圆大小表示相关系数大小 图 6 次生林演替过程土壤有机碳化学组成稳定性与影响因素间的相关分析 Fig. 6 Correlation analysis between chemical composition stability of soil organic carbon and influencing factors in the secondary forest succession process |
植被是土壤有机碳含量及储量的重要影响因子[19].本研究结果表明, 与次生林演替初级阶段相比, 过渡阶段和顶级阶段土壤各层有机碳含量和储量显著增加(P<0.05).这与潘英杰等[20]和黄艳章等[21]在子午岭和蔡家川林区森林演替土壤碳库变化研究的结果一致, 且数值上均表现出次生林演替生态恢复土壤“碳汇”效益较人工生态林、经济林和草地等要好.这主要是由于植物凋落物是影响土壤有机碳周转与形成的重要因素[22], 随着演替进行系统内植物物种丰富度增加, 凋落物及根系分泌物随之增加, 影响了土壤理化性质及微生物活性, 进而对土壤有机碳含量和储量变化产生影响[23, 24], 同时, 由于天然次生林具有完整的群落结构, 且微生物的多样性指数和丰度均高于人工林[25], 生态系统碳循环相对稳定, 有利于有机碳的积累.
3.2 次生林演替过程中土壤有机碳化学组成稳定性变化本研究采用红外光谱方法分析了在次生林演替过程中, 不同土层深度土壤有机碳化学组成稳定性的差异, 结果表明演替阶段和土层深度均显著影响土壤有机碳化学组成稳定性.在表层(0~30 cm)土壤中, 土壤有机碳化学组成稳定性随次生林演替过程显著增加, 这主要是由于在次生林演替过程中, 土壤有机碳库易受到植被覆盖类型、凋落物和土壤环境条件的影响, 凋落物的输入是表层土壤有机碳变化的主要原因[26], 随着演替进行, 凋落物质量不断增加, 因此, 表层土壤有机碳化学组成稳定性不断增加.在深层(30~100 cm)土壤中, 土壤有机碳化学组成稳定性先增加后减小, 即过渡阶段>顶级阶段>初级阶段, 根系和微生物活动是深层土壤有机碳形成和稳定的主要原因[27, 28], 土壤微生物碳泵理论假设通过微生物代谢特性调控土壤有机碳的化学组成[29, 30], 在次生林演替过程中, 过渡阶段地上植物多样性及地下根系的量均最大, 亦提高了微生物多样性及代谢能力, 使其通过体内周转形成了更多的相对稳定的土壤碳组分.
在次生林演替初级阶段和过渡阶段, 土壤有机碳化学组成稳定性随土层深度增加而显著增加, 这与Tivet等[12]在热带和亚热带获得的FTIR结果一致.这主要是由于土壤中的脂肪族碳组分主要是来源于纤维素和半纤维素等糖类[31], 属于容易降解的化合物, 主要来源于植物残体, 在表层土壤中较多; 而深层土壤有机碳主要是根系木质素[32]和微生物体内周转合成产物[33]等惰性较强、结构较为稳定的碳组分, 因此, 表现为土壤有机碳化学组成稳定性随土层深度的增加而显著增加.在次生林演替的顶级阶段, 土壤有机碳化学组成稳定性在剖面上整体差异不大, 这主要是由于在演替初级阶段到过渡阶段, 土壤养分含量显著增加, 微生物生物量、活性均随着演替而增加; 当到达演替后期, 微生物群落与土壤环境达到平衡, 微生物C循环基因减少[34], 生态系统养分循环达到相对稳定的状态.同时, 深层土壤微生物受到土壤养分和水分等因素的限制, 尤其是由于磷与大气没有交换, 而次生林演替过程中需要吸收磷作为能源[35], 结合Odum生态学能量理论, 由于磷元素的显著减少, 土壤微生物能量来源减少, 因此其生长速率和碳利用效率等特性减弱, 有利于有机碳的储存, 但不利于形成相对稳定的微生物源碳[36].同时, 本研究结果表明, 土壤有机碳稳定性、有机碳储量均与土壤全磷呈显著负相关, 这也就是说, 土壤磷含量可能成为森林演替后期土壤固碳及碳稳定性的限制因素.
总的来说, 随着次生林演替过程中植被生长, 促进了植物生物量的输入, 改变了土壤养分及环境, 减少了土壤侵蚀[37, 38], 整体上增加了0~100 cm土壤有机碳储量, 使黄土高原地区次生林演替扮演了“碳汇”的角色.但次生演替过程中表层(0~30 cm)和深层(30~100 cm)土壤有机碳化学组成稳定性表现不同, 表层土壤有机碳化学组成稳定性随次生林演替过程显著增加, 但深层土壤有机碳化学组成稳定性表现为: 过渡阶段>顶级阶段>初级阶段, 顶级阶段深层土壤有机碳的稳定机制还有待进一步探究.
4 结论(1) 黄土高原从初级阶段山杨林到顶级阶段辽东栎林的次生林演替过程中, 0~100 cm各土层土壤有机碳含量、储量均随演替过程显著增加, 扮演了“碳汇”的角色.
(2) 在初级阶段和过渡阶段土壤有机碳化学组成稳定性随土层深度增加而显著增加, 顶级阶段则表现为整体上趋于稳定, 深层有机碳化学组成稳定性略有降低.
(3) 随着次生林演替, 表层(0~30 cm)土壤有机碳化学组成稳定性显著增加, 深层(30~100 cm)土壤有机碳化学组成稳定性先增加后降低.
[1] | Post W M, Kwon K C. Soil carbon sequestration and land-use change: processes and potential[J]. Global Change Biology, 2000, 6(3): 317-327. DOI:10.1046/j.1365-2486.2000.00308.x |
[2] | Davidson E A, Trumbore S E, Amundson R. Soil warming and organic carbon content[J]. Nature, 2000, 408(6814): 789-790. DOI:10.1038/35048672 |
[3] | Lehmann J, Hansel C M, Kaiser C, et al. Persistence of soil organic carbon caused by functional complexity[J]. Nature Geoscience, 2020, 13(8): 529-534. DOI:10.1038/s41561-020-0612-3 |
[4] | Knorr W, Prentice I C, House J I, et al. Long-term sensitivity of soil carbon turnover to warming[J]. Nature, 2005, 433(7023): 298-301. DOI:10.1038/nature03226 |
[5] | Zhang K, Dang H, Tan S, et al. Change in soil organic carbon following the 'Grain-for-Green' programme in China[J]. Land Degradation & Development, 2010, 21(1): 13-23. |
[6] | Li Y Y, Shao M A, Zheng J Y, et al. Spatial-temporal changes of soil organic carbon during vegetation recovery at Ziwuling, China[J]. Pedosphere, 2005, 15(5): 601-610. |
[7] | Cheng J M, Cheng J, Shao H B, et al. Soil seed banks and forest succession direction reflect soil quality in Ziwuling Mountain, Loess Plateau, China[J]. Clean Soil Air Water, 2012, 40(2): 140-147. DOI:10.1002/clen.201000377 |
[8] | Jia G M, Cao J, Wang C Y, et al. Microbial biomass and nutrients in soil at the different stages of secondary forest succession in Ziwulin, northwest China[J]. Forest Ecology and Management, 2005, 217(1): 117-125. DOI:10.1016/j.foreco.2005.05.055 |
[9] | Deng L, Wang K B, Chen M L, et al. Soil organic carbon storage capacity positively related to forest succession on the Loess Plateau, China[J]. CATENA, 2013, 110: 1-7. DOI:10.1016/j.catena.2013.06.016 |
[10] | An S S, Huang Y M, Zheng F L. Evaluation of soil microbial indices along a revegetation chronosequence in grassland soils on the Loess Plateau, Northwest China[J]. Applied Soil Ecology, 2009, 41(3): 286-292. DOI:10.1016/j.apsoil.2008.12.001 |
[11] |
张福韬, 乔云发. 红外光谱与核磁共振在土壤有机质结构研究中的应用[J]. 安徽农业科学, 2015, 43(7): 81-84. Zhang F T, Qiao Y F. Application of infrared spectroscopy and nuclear magnetic resonance in soil organic matter structure research[J]. Journal of Anhui Agricultural Sciences, 2015, 43(7): 81-84. |
[12] | Tivet F, De Moraes Sá J C, Lal R, et al. Assessing humification and organic C compounds by laser-induced fluorescence and FTIR spectroscopies under conventional and no-till management in Brazilian Oxisols[J]. Geoderma, 2013, 207-208: 71-81. DOI:10.1016/j.geoderma.2013.05.001 |
[13] |
郝翔翔, 韩晓增, 邹文秀. 示差红外光谱在土壤有机质组成研究中的应用[J]. 分析化学, 2018, 46(4): 616-622. Hao X X, Han X Z, Zou W X. Studies on composition of soil organic matter by Fourier transform infrared spectroscopy differential analysis[J]. Chinese Journal of Analytical Chemistry, 2018, 46(4): 616-622. |
[14] | Sun W Y, Song X Y, Mu X M, et al. Spatiotemporal vegetation cover variations associated with climate change and ecological restoration in the Loess Plateau[J]. Agricultural and Forest Meteorology, 2015, 209-210: 87-99. DOI:10.1016/j.agrformet.2015.05.002 |
[15] |
张晓辉, 周建云, 何景峰, 等. 黄龙山林区主要森林群落下物种多样性研究[J]. 西北林学院学报, 2007, 22(4): 39-44. Zhang X H, Zhou J Y, He J F, et al. Species diversity of the main forest community undergrowths in the Huanglong Mountain[J]. Journal of Northwest Forestry University, 2007, 22(4): 39-44. |
[16] | 鲍士旦. 土壤农化分析[M]. (第三版). 北京: 中国农业出版社, 2000. |
[17] | Peltre C, Bruun S, Du C W, et al. Assessing soil constituents and labile soil organic carbon by mid-infrared photoacoustic spectroscopy[J]. Soil Biology and Biochemistry, 2014, 77: 41-50. DOI:10.1016/j.soilbio.2014.06.022 |
[18] | Demyan M S, Rasche F, Schulz E, et al. Use of specific peaks obtained by diffuse reflectance Fourier transform mid-infrared spectroscopy to study the composition of organic matter in a Haplic Chernozem[J]. European Journal of Soil Science, 2012, 63(2): 189-199. DOI:10.1111/j.1365-2389.2011.01420.x |
[19] | Liu S J, Zhang W, Wang K L, et al. Factors controlling accumulation of soil organic carbon along vegetation succession in a typical karst region in Southwest China[J]. Science of the Total Environment, 2015, 521-522: 52-58. DOI:10.1016/j.scitotenv.2015.03.074 |
[20] |
潘英杰, 何志瑞, 刘玉林, 等. 黄土高原天然次生林植被演替过程中土壤团聚体有机碳动态变化[J]. 生态学报, 2021, 41(13): 5195-5203. Pan Y J, He Z R, Liu Y L, et al. Dynamics of soil aggregate-associated organic carbon during secondary forest succession in the Loess Plateau, China[J]. Acta Ecologica Sinica, 2021, 41(13): 5195-5203. |
[21] |
黄艳章, 信忠保. 不同生态恢复模式对黄土残塬沟壑区深层土壤有机碳的影响[J]. 生态学报, 2020, 40(3): 778-788. Huang Y Z, Xin Z B. Effects of different ecological restoration patterns on soil organic carbon in gullies of Loess Plateau[J]. Acta Ecologica Sinica, 2020, 40(3): 778-788. |
[22] | Yan J F, Wang L, Hu Y, et al. Plant litter composition selects different soil microbial structures and in turn drives different litter decomposition pattern and soil carbon sequestration capability[J]. Geoderma, 2018, 319: 194-203. DOI:10.1016/j.geoderma.2018.01.009 |
[23] | Huang Y Y, Ma Y L, Zhao K, et al. Positive effects of tree species diversity on litterfall quantity and quality along a secondary successional chronosequence in a subtropical forest[J]. Journal of Plant Ecology, 2017, 10(1): 28-35. DOI:10.1093/jpe/rtw115 |
[24] | Li J W, Wang G S, Allison S D, et al. Soil carbon sensitivity to temperature and carbon use efficiency compared across microbial-ecosystem models of varying complexity[J]. Biogeochemistry, 2014, 119(1): 67-84. |
[25] |
殷萌清, 冯建祥, 黄小芳, 等. 天然及人工红树林土壤微生物群落结构分析[J]. 生态科学, 2017, 36(5): 1-10. Yin M Q, Feng J X, Huang X F, et al. Soil microbial community structure in natural and transplanted mangrove (Kandelia obovata) forests[J]. Ecological Science, 2017, 36(5): 1-10. |
[26] | Craig M E, Geyer K M, Beidler K V, et al. Fast-decaying plant litter enhances soil carbon in temperate forests but not through microbial physiological traits[J]. Nature Communications, 2022, 13(1). DOI:10.1038/s41467-022-28715-9 |
[27] | Rasse DP, Rumpel C, Dignac MF. Is soil carbon mostly root carbon? Mechanisms for a specific stabilisation[J]. Plant and Soil, 2005, 269(1-2): 341-356. DOI:10.1007/s11104-004-0907-y |
[28] | Creamer C A, Jones D L, Baldock J A, et al. Stoichiometric controls upon low molecular weight carbon decomposition[J]. Soil Biology and Biochemistry, 2014, 79: 50-56. |
[29] | Zhu X F, Jackson R D, DeLucia E H, et al. The soil microbial carbon pump: from conceptual insights to empirical assessments[J]. Global Change Biology, 2020, 26(11): 6032-6039. |
[30] | Liang C. Soil microbial carbon pump: mechanism and appraisal[J]. Soil Ecology Letters, 2020, 2(4): 241-254. |
[31] | Kögel-Knabner I, Chenu C, Kandeler E, et al. Biological and physicochemical processes and control of soil organic matter stabilization and turnover[J]. European Journal of Soil Science, 2006, 57(4): 425. |
[32] | Rumpel C, Kögel-Knabner I, Bruhn F. Vertical distribution, age, and chemical composition of organic, carbon in two forest soils of different pedogenesis[J]. Organic Geochemistry, 2002, 33(10): 1131-1142. |
[33] | Haddix M L, Paul E A, Cotrufo M F. Dual, differential isotope labeling shows the preferential movement of labile plant constituents into mineral-bonded soil organic matter[J]. Global Change Biology, 2016, 22(6): 2301-2312. |
[34] | Zhong Y QW, Yan W M, Wang R W, et al. Decreased occurrence of carbon cycle functions in microbial communities along with long-term secondary succession[J]. Soil Biology and Biochemistry, 2018, 123: 207-217. |
[35] | Guo Y, Abdalla M, Espenberg M, et al. A systematic analysis and review of the impacts of afforestation on soil quality indicators as modified by climate zone, forest type and age[J]. Science of the Total Environment, 2021, 757. DOI:10.1016/j.scitotenv.2020.143824 |
[36] |
梁超, 朱雪峰. 土壤微生物碳泵储碳机制概论[J]. 中国科学: 地球科学, 2021, 64(5): 680-695. Liang C, Zhu X F. The soil microbial carbon pump as a new concept for terrestrial carbon sequestration[J]. Science China Earth Sciences, 2021, 64(4): 545-558. |
[37] | Tang X Y, Liu S G, Liu J X, et al. Effects of vegetation restoration and slope positions on soil aggregation and soil carbon accumulation on heavily eroded tropical land of Southern China[J]. Journal of Soils and Sediments, 2010, 10(3): 505-513. |
[38] | Nelson J D J, Schoenau J J, Malhi S S. Soil organic carbon changes and distribution in cultivated and restored grassland soils in Saskatchewan[J]. Nutrient Cycling in Agroecosystems, 2008, 82(2): 137-148. |