土壤可为人类的生存发展提供食物和最基本的生产资料，是人类离不开的物质基础. 其中，土壤溶解性有机质(dissolved organic matter，DOM)是土壤有机质(SOM)的重要组成部分，在土壤一系列生化过程中发挥着重要作用^[1,2]. 土壤DOM是一种复杂的可溶性混合物，其组分包括腐殖酸以及各种亲水性有机酸、 氨基酸等化合物，其主要来源包括植被残根腐解、 根系分泌物、 植物枯落物、 土壤腐殖质等^[1]. 外源有机肥料的施用对土壤DOM也有贡献^[3]. 由于土壤DOM在水生和陆地生态系统中，对环境污染物迁移转化起着重要影响，近年来逐渐成为环境地球化学的研究热点^{[4, 5, 6]}. 因此了解其地球化学特征，尤其在分子水平明确其结构与性质，是进一步认识SOM生态环境效应的重要前提. 目前国内外针对DOM研究的技术方法较多. 与红外光谱、 核磁共振、 质谱等技术相比，紫外-可见吸收光谱和三维荧光光谱具有灵敏度高、 操作简便、 选择性好、 所需样品量少且不破坏样品结构等优点，因而在水体DOM研究中广泛应用^{[7, 8, 9]}，但对土壤DOM的报道还较少.

土地利用类型是陆地碳库的重要驱动力，已有研究大多集中于不同土地利用方式对SOM含量和结构性质的影响^[10,11]. 同时，有关不同土地利用类型对临近水体(例如湖泊和河流)DOM性质影响的报道较多^[12,13]，但对土壤本身DOM的影响也仅侧重于定量^[14]，而利用吸收和荧光光谱来定性讨论土壤DOM变化的报道还较少. 三峡库区消落带作为敏感的环境生态系统，以其独特的“干湿交替”特征一直受到广泛关注^[15]，尤其是农业小流域系统对库区消落带生态环境质量起着重要作用^{[15, 16, 17]}. 其中，以土壤DOM为代表的土壤有机质，对小流域内营养元素、 重金属及温室气体的环境行为，均发挥着重要影响. 但目前，有关三峡库区消落带典型农业小流域土壤DOM性质的研究却鲜有报道.

基于此，本研究选取了三峡库区消落带典型农业小流域——重庆涪陵区王家沟小流域，通过吸收和荧光光谱，并结合对不同土地利用类型的分析，通过阐明典型农业小流域中土壤DOM地化特征的异质性，以期为进一步了解DOM在三峡库区这个独特生态系统中的环境角色提供一定的科学依据和研究基础. 1 材料与方法 1.1 研究区域概况

王家沟小流域(29°54′N,107°30′E)地处重庆市涪陵区珍溪镇东部(图 1)，是长江三峡库区北岸典型农业小流域，总面积72.3 hm²，属于亚热带季风气候区，常年气候湿润，空气湿度可达60%~80%，年平均气温22.1℃，年均降雨量920 mm，海拔153~307 m，土壤为侏罗系蓬莱镇组棕紫色砂泥岩相发育的棕紫泥. 地形属丘陵地貌特征，为封闭集水区域，流域水流出口位于南部紧邻长江干流. 该流域内土地利用类型复杂，包括林地、 菜地、 田地、 少量未被利用的荒地以及少数民用地^[16,17]. 该流域主要农作物为水稻、 玉米和榨菜，春、 夏季(3~8月)以水稻和玉米为主，秋、 冬季(9~12月)主要种植榨菜. 当地耕作方式以人工耕作为主，无大型机械耕作.

图 1

Fig. 1

图 1 采样点示意 Fig. 1 Distribution of the sampling sites

综合考虑样点的空间分布和土地利用类型的代表性，本研究选择了31个采样点(图 1)，采集0~10 cm的表层土，土地利用类型分别为林地、 菜地、 田地、 民用地4种类型，其中样点1~15为菜地，样点16~24为林地，样点25~29为田地，样点30和31为民用地. 土样采集后，将土样放入冷藏箱内送回实验室. 土壤有机质(SOM)采用重铬酸钾容量法测定，以每kg土样中碳含量表示，单位g ·kg^-1; 土壤pH采用电位法测定^[18].

土壤DOM提取方法参照文献^{[19, 20, 21]}，称取5 g过60目筛风干土样，按土水比1 ∶10加入超纯水(Millipore，电阻率18.2 MΩ ·cm)，在25℃下恒温避光连续振荡16 h后，用离心机4 000 r ·min^-1离心30 min，上清液过0.45 μm混合纤维素酯水系滤膜，得土壤DOM溶液备用. DOM样品置于棕色瓶中，4℃恒温冷藏保存. 所有后续分析工作5 d内完成，包括DOC浓度测定及紫外-可见及荧光光谱分析. 1.3 光谱扫描及分析

土壤DOM浓度以溶解性有机碳(DOC)表示，单位 mg ·L^-1，采用GE InnovOx Laboratory TOC分析仪测定. 紫外-可见吸收光谱和三维荧光光谱(3D-EEM)均采用Horiba公司Aqualog荧光光谱仪进行测定^[22]. 紫外-可见吸收光谱扫描操作具体为：以Millipore纯水为空白，用光程长10 mm石英比色皿在230~800 nm范围内进行扫描，扫描间隔1 nm，以355 nm处的吸收系数a(355)表示有色溶解性有机物(CDOM)相对浓度^[23,24]. 本研究中相关吸收光谱参数如表 1所示.

表 1(Table 1)

表 1 紫外-可见吸收光谱参数描述 [22] Table 1 Descriptions of ultraviolet-visible absorption spectra parameters 紫外-可见光谱参数 计算公式 公式参数及描述 吸收系数a a(λ)=2.303D(λ)/l D(λ)为波长λ处吸光度，l为光程路径(m)[20, 21, 25] SUVA254 SUVA254=a(254)/DOC a(254)为波长254 nm吸收系数，DOC为溶解性有机碳(mg ·L-1)，表征DOM芳香性，值越大，芳香性越高[13,26] SUVA260 SUVA260=a(260)/DOC 表征DOM疏水组分比例，值越大，DOM疏水组分比例越高[27] 光谱斜率比值SR SR=S(275~295)/S(350~400)a(λ)=a(λ0)exp[S(λ0-λ)] S为光谱斜率，λ0是参照波长(nm); S(275~295)和S(350~400)分别为波长范围270~350 nm和350~400 nm S值(与DOM结构、 相对分子质量有关，值越大表明DOM相对分子质量越小)[20,28]

表 1 紫外-可见吸收光谱参数描述 [22] Table 1 Descriptions of ultraviolet-visible absorption spectra parameters

荧光光谱扫描操作具体为：以Millipore纯水作空白，光源为150 W无臭氧氙弧灯，激发波长(Ex)范围230~450 nm，增量5 nm; 发射波长(Em)范围250~620 nm. 扫描信号积分时间为3 s，Aqualog系统自动校正瑞利和拉曼散射. 荧光谱峰在Origin 8.1软件上利用peak pick功能识别，荧光峰解析参考文献^{[29, 30]}. 本研究中相关荧光参数如表 2所示.

表 2(Table 2)

表 2 荧光光谱参数描述 [22] Table 2 Descriptions of fluorescence spectra parameters 荧光光谱参数 定义 参数意义描述 r(A/C) 荧光峰A与荧光峰C荧光强度比值 与DOM降解、 腐殖化发育程度有关[7, 31, 32] r(T/C) 荧光峰T与荧光峰C荧光强度比值 评估内源对DOM贡献，比值越大表明类蛋白组分越多，受微生物活动等内源影响越大; 也用于评估DOM受人为干扰的影响[33,34] Fn(355) Ex=355 nm，Em=450 nm时荧光强度 表示荧光溶解性有机质(FDOM)浓度[24, 35, 36] 荧光指数(FI) Ex=370 nm，Em为470 nm和520 nm处的荧光发射强度比值(f470/520) 表征DOM来源，FI>1.9表示 DOM主要源于微生物活动，以内源输入为主(自生源特征较为明显); FI<1.4则以陆源输入为主(异生源特征明显)，微生物活动等贡献相对较低[37] 腐殖化指数(HIX) Ex=254 nm，Em在435~480 nm区域积分值(∫435~480)除以300~345 nm区域积分值(∫300~345) 表征DOM腐殖化程度，高HIX值表明DOM腐殖化程度较高，结构可能更复杂[38, 39, 40] 自生源指数(BIX) Ex=310 nm，Em为380 nm与430 nm处荧光强度比值(f380/430) 该值反映DOM自生源相对贡献，BIX值越大，自生源特征越明显，类蛋白组分贡献越大，生物可利用性越高[12]

表 2 荧光光谱参数描述 [22] Table 2 Descriptions of fluorescence spectra parameters

另外，除特别说明外，全文采用SPSS 17.0对相 关数据进行差异性T检验(T-test)、 主成分分析及相关性分析. 2 结果与讨论 2.1 DOM浓度

土壤溶解性有机碳(DOC)是以碳含量来表示土壤DOM浓度. 如表 3，王家沟小流域土壤DOM浓度分布差异较大(0.09~1.71g ·kg^-1)，均值0.73g ·kg^-1±0.34g ·kg^-1，变异系数为46.90%. 该区域SOM含量在5.72~27.56g ·kg^-1，均值16.28 g ·kg^-1±5.89 g ·kg^-1，变异系数35.18%. CDOM和荧光DOM(fluorescent dissolved organic matter,FDOM)均是DOM重要组成部分，分别用a(355)和Fn(355)代表其浓度^{[23, 24, 36]}. 该流域土壤CDOM浓度a(355)变化范围在8.23~121.93 m^-1，均值27.33 m^-1±24.56 m^-1，变异系数为89.87%; 而Fn(355)变异系数仅35.05%. 由此可见，CDOM的空间分布差异较大.

表 3(Table 3)

表 3 王家沟农业小流域土壤DOM浓度描述统计 1) Table 3 Descriptive statistics of DOM concentration in soils of Wangjiagou watershed of the Three Gorges Reservoir area 土地利用类型 a(355)/m-1 变异系数/% Fn(355) 变异系数/% DOC/mg ·L-1 变异系数/% SOM/g ·kg-1 变异系数/% 菜地 23.55b 90.13 20 138.92d 43.62 80.69b 47.28 14.62d 33.24 林地 40.38a 85.01 22 846.70a 35.17 69.29c 42.59 16.83c 28.90 田地 19.38c 21.81 22 234.11b 12.17 52.48d 57.83 19.99a 45.77 民用地 16.92d 26.98 22 228.86c 16.93 89.20a 32.98 18.17b 27.34 流域 27.33 89.87 21 397.82 35.05 73.38 46.90 16.87 35.18 1)*同一列中相同字母表示差异不显著(P<0.05)

表 3 王家沟农业小流域土壤DOM浓度描述统计 1) Table 3 Descriptive statistics of DOM concentration in soils of Wangjiagou watershed of the Three Gorges Reservoir area

对不同土地利用类型的a(355)、Fn(355)、 DOC及土壤有机质进行差异性T检验，发现它们之间有显著性差异(P<0.05). 土壤有机质含量大小顺序：田地>民用地>林地>菜地，但CDOM却是林地>菜地>田地>民用地. 由此可知，尽管田地和民用地土壤有机质含量高，特别是民用地DOC含量也最高，但CDOM含量均较低. 这说明田地和民用地土壤DOM中，生色团含量较低，含有共轭结构(π—π^*双键)组分较低; 而SOM较高原因可能是由于多聚糖、 小分子有机酸等组分所引起. 林地DOM中CDOM和FDOM含量均最高，这与森林系统中SOM的稳定性密切相关，同时森林SOM腐殖化程度高. 有研究表明，森林系统土壤DOM分子量更大，天然有机质-矿物形成的复合体系更多^[41,42]. 而相对于农田和菜地而言，频繁的翻耕和肥料施用，土壤有机质难以形成稳定矿物-有机质复合体系^[43]，而土壤DOM中来自高度降解后的组分增多，尤其是微生物活动贡献较大^[44].

尽管有研究发现DOM浓度与SOM存在相关性^[43,45]，但本研究中，土壤DOM浓度与SOM含量并无明显相关性(P>0.05)，这与文献^[46]报道类似. 由于该小流域土地利用类型复杂，同时DOM仅占SOM一部分^[47]，而农田、 菜地和民用地由于人为输入有机质(例如施用有机肥)，会导致土壤DOM含量增加，使得两者之间并非始终显著正相关^[48].

有研究发现，对水体DOM而言，DOC和CDOM之间存在显著正相关^[25,49]，因此可基于CDOM预估DOC时空分布. 但本研究中没有观察到FDOM、 CDOM分别和DOC的显著线性相关性(P>0.05)(表 4)，这与文献^[21]一致. 其原因可能是土壤DOM较水体DOM复杂，受光降解及微生物活动影响，DOM中生色团所占比例波动较大. 同时受不同土地利用类型的影响，DOM分子结构的复杂程度也各有差异，使得DOM与CDOM、 FDOM之间关系出现波动^[21]. 另外，FDOM与CDOM极显著正相关(P<0.05)，FDOM=152.95×CDOM+17 217.56(r2=0.67，P<0.01)，说明FDOM 67%的浓度变化可通过CDOM来解释.

表 4(Table 4)

表 4 CDOM、 FDOM、 DOC及土壤有机质相关性分析 1) Table 4 Correlation analysis among CDOM,FDOM,DOC and SOM CDOM FDOM DOC 有机质 CDOM 1.00 FDOM 0.52** 1.00 DOC 0.19 0.07 1.00 有机质 -0.02 0.30 -0.01 1.00 1)**表示P<0.01

表 4 CDOM、 FDOM、 DOC及土壤有机质相关性分析 1) Table 4 Correlation analysis among CDOM,FDOM,DOC and SOM

和水体DOM类似，土壤DOM吸收光谱中并无明显特征峰. 整体上[图 2(a)]，样品吸光度随波长增加呈指数型减少，在波长达到600 nm后吸收逐渐趋于0. 吸收光谱的变异系数在50%~150%之间[图 2(b)]，表明整个小流域土壤DOM性质上空间分布存在较大差异.

图 2

Fig. 2

图 2 土壤DOM紫外-可见吸收光谱 Fig. 2 Ultraviolet-visible spectroscopy of DOM in soils

光谱斜率比值(SR)是与DOM浓度无关的特征参数，常用来评估DOM组成，例如分子量及地球化学过程的反应活性^[20,28]. 本研究当中的SR值变化范围在0.80~1.25(均值1.00±0.13)，但不同土地利用类型间差异不显著(P>0.05). 另外，不同土地利用类型DOM的SUVA₂₅₄和SUVA₂₆₀，均存在显著差异(P<0.05)，大小顺序为：林地>田地>菜地>民用地，说明林地和田地DOM疏水组分含量较多，芳香化和腐殖化程度均较高. 与菜地和民用地不同，该小流域林地以人工落叶林为主，林地土壤并未开垦耕作，自然状态保持较好，土壤腐殖质发育程度较高，因此土壤DOM结构更为复杂^[14]. 对田地而言，大量农作物秸秆及残体滞留于土壤中，由于这些高纤维素的有机物料输入，一方面增加了土壤有机质的腐殖化发育过程; 同时也提高了土壤DOM中芳香化合物组分的比例，这与文献报道一致^{[46, 50, 51]}. 而当地居民对菜地主要施用有机肥，尽管和文献报道一样^[47,48]，促进了土壤DOC含量增加(表 3)，但该外源有机质大部分为蛋白质、 糖类和小分子有机酸等，对其芳香性组分和结构复杂性的贡献不大.

另外，DOC与SUVA₂₅₄、 SUVA₂₆₀均呈显著负相关(P<0.05)(图 3)，说明DOM浓度越高，但芳香化程度和疏水组分降低. 由于民用地和菜地DOC含量高(表 3)，但芳香化程度低，进一步证明了该两种土地利用类型中，DOM中非生色组分对高DOC含量具有重要贡献.

图 3

Fig. 3

图 3 整个流域SUVA254、 SUVA260、 DOC相关性分析 Fig. 3 Correlations amongst SUVA254,SUVA260 and DOC in the whole watershed

本研究中，所有样品均存在两类4个峰(图 4)，分别为：类腐殖质峰，包括紫外区A峰(Ex/Em=250~260 nm/380~480 nm)，可见光区C峰(Ex/Em=330~350 nm/420~480 nm)和M峰(Ex/Em=315 nm/437~441 nm); 类蛋白峰T峰(Ex/Em=230 nm/320~350 nm)(类色氨酸荧光峰)，仅少量样本存在类酪氨酸B峰(Ex/Em=270~280 nm/302~319 nm). 因为B峰组分降解程度较T峰高^[9]，由此可以推测，该农业小流域的土壤DOM中缺失B峰的可能原因为：类蛋白属于新产生或者新输入，较为“新鲜”，水解、 微生物分解和光降解等参与程度有限，因此，DOM中类蛋白组分保持了较高降解活性.

图 4

Fig. 4

图 4 不同土地类型土壤DOM的典型荧光光谱 Fig. 4 Typical fluorescence spectra of soil DOM under different types of land uses

运用主成分分析对整个流域的DOC、 a(355)、 荧光峰A、 C、 M和T进行分析(图 5)，得到两个主因子，可以解释这些参数74.40%的变化. 其中主因子1的方差贡献率为48.45%，与荧光峰显著正相关(P<0.05)，而与DOC呈显著负相关(P<0.05). 主因子2的方差贡献率25.95％，与DOC和a(355)显著正相关(P<0.05). 由此推断，主因子1可能与DOM中类腐殖质和类蛋白质物质的来源变化有关，同时类腐殖质峰A、 C和M关系密切，存在同源可能性; 主成分2与土壤DOM浓度和CDOM含量有关. a(355)与C峰、 M峰间存在很好的正相关关系(P<0.05)，与T峰无相关性. 这说明CDOM浓度与DOM中类腐殖质组分关系密切，后者一定程度上决定了CDOM浓度变化，进一步证明前文所述CDOM与DOC之间无相关性的原因在于非生色团(类腐殖组分)对DOC的贡献.

图 5

Fig. 5

图 5 土壤DOM主成分分析 Fig. 5 Principal component analysis of soil DOM

由于A峰主要由低分子量(高荧光效率)类腐殖组分引起，C峰则来自相对稳定高分子量类腐殖组分，降解程度低、 降解潜能较大. 因此r(A/C)值可用来反映DOM中类腐殖组分发育程度^[31,32]. 本研究中样本的r(A/C)变化范围在1.76~2.38(均值2.16±0.17)，4种土地利用类型无显著性差异(P>0.05). 另外，采用类蛋白峰(T)与类腐殖峰(C)的比值r(T/C)，用来评价内源贡献率的比重，受人为干扰较大的DOM样本，通常值>2.0^[33,34]. 如图 6所示，大部分样本r(T/C)都大于2.0，说明该农业小流域土壤DOM受外来因素尤其是人类活动影响较大，土壤不同程度地受到外源输入的影响，其中菜地影响最大，其次是林地和田地. 受当地农业施肥(尤其是农家肥)等活动影响，导致菜地土壤DOM中类蛋白组分比例较高，其中菜地当中的C5号点位r(T/C)值最大，受人为影响最大.

图 6

Fig. 6

图 6 土壤DOM的r(T/C)-r(A/C)分布 Fig. 6 Distribution of r(T/C) and r(A/C) values of soil DOM

另外，小部分菜地和田地样本DOM值小于2.0，其原因可能是这几个点位样本中类蛋白组分降解程度较高. 同时，这几个点位样本中存在类酪氨酸B峰信号，进一步支持了该解释.

采用腐殖化指数(HIX)对样本腐殖化程度进行表征^[39]. 差异性分析表明，4种土地利用类型的DOM无差异(P>0.05). 如图 7，自生源指数(BIX)变化范围0.51~0.77(均值0.62±0.07)，变异系数为11.32%，林地最小，而菜地最大. 另外，FI值变化范围1.33~1.64(均值1.48±0.07)，变异系数为4.67%，大部分样本FI值介于自生源特征(FI=1.9)和陆源特征(FI=1.4)之间，这表明，包括林地在内的4种土地利用类型，土壤DOM的来源既有人类农业活动、 内部微生物活动参与; 又有植物枯枝落叶、 根系分泌物等陆源输入. 整体而言，菜地DOM的FI值更靠近1.9(内源特征)，而BIX值也较高; 林地FI更靠近1.4(陆源特征)，BIX值低，这进一步证明了林地DOM腐殖化程度较菜地更高，和前文紫外-可见光谱揭示的DOM性质是一致的.

图 7

Fig. 7

图 7 土壤DOM的FI-BIX分布 Fig. 7 Distribution of FI and BIX values of soil DOM

和现有文献中土壤DOM的FI值进行对比(表 5)可以发现，与天然林生态系统(北方森林)不同，农业小流域土壤DOM无论是林地还是民用地，其值大部分都在1.4~1.9之间; 而前者人为干扰较少，土壤有机质腐殖化程度较高，DOM陆源特征占主导. 与以类蛋白为主的污泥堆肥DOM相比(自生源为主)，本研究样本的FI值相对较低. 整体而言，与受到人为影响较大的泥炭地土壤DOM、 乌梁素海土壤/沉积物DOM的值类似. 由此可见，本研究区域土壤DOM样本内(自生源)、 外(异生源)源均对其组成有显著影响; 而人为活动，尤其是农家肥大量施用导致的类蛋白组分变化是DOM地化特征改变的重要驱动力，这也是菜地DOM中类蛋白及非生色组分较高的重要原因之一.

表 5(Table 5)

表 5 不同土壤DOM的FI值对比 Table 5 Comparison of fluorescence index (FI) of DOM from different sources DOM来源 FI 文献 受伐木影响的泥炭地土壤 1.3~1.6 [52] 北方森林土壤 1.23~1.27 [37] 乌梁素海沉积物 1.74~1.96 [53] 乌梁素海周边土壤 1.55~1.79 [54] 三峡库区农业小流域土壤 1.33~1.64 本研究

表 5 不同土壤DOM的FI值对比 Table 5 Comparison of fluorescence index (FI) of DOM from different sources

由于农业小流域中土壤DOM的地化特征与其环境生态效应密切相关，例如对污染物迁移转化的影响等. 因此以后的研究工作中，在了解DOM输入途径和演化过程的基础上，进一步研究不同土地利用条件下DOM的环境生态作用，具有十分重要的价值和意义. 3 结论

(1)三峡库区典型农业小流域中，不同土地利用类型对土壤DOM性质的影响明显. DOM空间分布差异较大，呈现出不同地化特征. 其中以林地DOM腐殖化发育程度最高，芳香性程度较高，结构较为复杂; 其次为田地. 尽管民用地和菜地DOC含量高，但是芳香化程度低，DOM中非生色组分对高DOC含量具有重要贡献. 本研究中没有发现FDOM、 CDOM分别与DOC的显著线性相关性. 荧光光谱特征表明，除自生源微生物活动的影响外，人为活动(例如施肥)也是导致DOM组分中类蛋白组分增多的重要原因，如菜地.

(2)由于不同土地利用类型的影响，土壤DOM的吸光和荧光组分变化均存在差异; 同时非生色团(或非荧光物质)在整个DOM中的比例也不同，变化较大，因此传统简单对SOM和土壤DOM进行定量描述的方法(例如DOC浓度变化)，并不足以完整评价不同土地利用类型对土壤有机质的影响，具有一定的局限性.

(3)两种光谱分析方法中，不同特征参数对不同土地利用条件下DOM结构和性质差异性的灵敏程度不同. SR值和HIX值对DOM地化特征的差异性并不敏感. 但两种光谱联用，互通有无形成互补，相互印证，可以进一步有效提高对DOM组成及性质的解析精度. 对土壤DOM溯源分析时，单一光谱指标并不能全面提供DOM的地化特征信息.