2017, Vol. 38
2. 江西省鄱阳湖流域农业资源与生态重点实验室, 南昌 330045
, GUO Xi1,2
, SUN Kai1,2 , RAO Lei1,2 , LI Jie1,2 , WANG Lan-ke1,2 , YE Ying-cong2 , LI Wei-feng1,2
2. Key Laboratory of Poyang Lake Watershed Agricultural Resources and Ecology of Jiangxi Province, Nanchang 330045, China
土壤有机碳(soil organic carbon, SOC)和全氮(total nitrogen, TN)是植物矿物质营养的主要来源, 也是陆地上土壤碳库和氮库的重要组成部分, 其含量和动态变化将直接影响全球碳氮循环[1~3].受地形、成土母质和土壤类型等因素的影响, 导致土壤碳氮在空间分布上呈非均匀分布[4~6].土壤碳氮空间变异影响因素分析已成为全球碳氮循环背景下国内外学者关注的焦点之一, 同时也取得了一些研究成果.如顾成军等[7]对河北省域尺度下土壤有机碳空间变异的影响因素进行分析, 发现受土壤类型与土地利用的共同影响.罗由林等[8]研究川中丘陵县域尺度上土壤氮素空间变异及其影响因素, 发现土地利用方式是影响土壤氮素空间变异的主控因子.但这些都仅考虑土壤碳氮自身变异特征, 而忽略了碳氮间耦合平衡的关系.研究表明[9, 10], 土壤碳氮之间的耦合关系能更全面地阐述土壤碳氮变异, 明确耕地土壤C/N空间变异特征, 对区域环境保护与耕地可持续利用意义重大.
土壤C/N变化会影响土壤微生物生物量和有机肥中的元素固定与释放, 进而影响土壤肥力和土壤碳氮循环[11, 12].目前国内外关于土壤碳氮耦合关系的侧重点主要在土壤微生物生物量与碳氮含量间的关系上[11, 13~15], 在区域尺度如省域尺度上研究土壤C/N空间变异及其影响因素研究相对较少.且在以往研究过程中, 较少考虑氮肥施用量对土壤C/N空间变异的影响[16, 17].蔡乾坤[18]对长期施用氮肥下土壤C/N进行监测, 发现氮肥施用量对土壤C/N的大小影响显著; 李新爱等[17]对稻田长期定位试验点18年的田间定位试验, 结果表明施肥显著地改变了土壤碳氮含量.因此, 在土壤C/N空间变异研究中施肥是一个重要的影响因素.在众多的影响因素中, 对定性因素进行量化的研究越来越受到国内外学者的重视与关注.顾成军等[7]、胡玉福等[19]、罗由林等[20]、李婷等[21]在影响土壤C、N和C/N定性因素定量化研究方面进行了探索.前人的研究表明[22], 定性因素定量化研究对准确获取土壤C/N变异信息、精确估算土壤碳氮库、区域资源优化利用以及环境保护方面具有重要作用.
江西省地处中国东南部, 是长江中下游地区农业人口较为密集的农业区, 也是南方红壤区典型的农业大省.耕地质量关系到粮食安全, 土壤C/N是表征耕地质量的重要因素, 掌握土壤C/N空间变异特征及其影响因素是有效应对粮食安全和农业可持续发展的重要依据[9, 23, 24].目前对土壤碳氮空间变异的研究报道主要集中在小流域尺度和县域尺度上[11, 19~26], 有关省域尺度的研究则鲜见报道.本文以江西省耕地表层土壤C/N为研究对象, 分析省域尺度下土壤C/N空间变异及其影响因素, 结合地形因子、耕地利用方式、成土母质、土壤类型和氮肥施用量[16~22], 运用单因素ANOVA分析、回归分析和普通克里格方法对江西省耕地表层土壤C/N空间变异特征及其影响因素进行分析, 以期为江西省耕地土壤碳氮调控和指导土壤C/N数字制图方面提供科学依据.
1 材料与方法 1.1 研究区概括江西省(24°29′14″N~30°04′41″N, 113°34′36″E~118°28′58″E)总面积为1.67×105 km2, 人口4 566万, 辖11个地级行政区、100个县级行政区、1个国家级新区.地处北回归线附近, 全省气候温暖湿润, 四季比较分明, 春秋短而夏冬长.年均降水量1 300~1 950 m, 雨量充沛, 年平均气温20~27℃; 全年无霜期约240~300 d, 为亚热带湿润气候.省内东、西、南三面环山, 中部丘陵和河谷平原交错分布, 北部则为鄱阳湖平原.土地利用类型以林地、耕地和园地为主[图 1(a)], 其中耕地面积为3.87×104 km2, 约占全省土地总面积的23.21%.土壤类型主要有水稻土、红壤、黄褐土、石灰土和潮土等.粮食作物以水稻为主, 水稻种植面积约占全省耕地总面积的80%.植被以常绿阔叶林为主, 具有典型的亚热带森林植物群落.
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图 1 江西省土地利用类型、样点分布图以及DEM Fig. 1 Land-use types, distribution of soil sampling sites, and DEM in Jiangxi Province |
土壤样品按照《全国耕地地力调查与质量评价技术规程》, 于2012年11月至2013年2月农作物收获后采用多点混合的方法采集耕地表层(0~20 cm)土壤样品16 582个[图 1(b)].每个样点采集样品1 kg, 土壤样品经过自然风干后, 在实验室磨碎过筛, 采用重铬酸钾(K2Cr2O7)油浴加热测定SOC含量[27]; FossKjeltec8400全自动凯氏定氮仪测定TN含量[28].本研究中各地区氮肥施用量空间分布来源于1985~2015年《江西省统计年鉴》中各县市平均氮肥施用量.
1.3 数据处理在采样与农化分析过程中受采样及指标测试误差的影响, 导致土壤碳氮的测量结果存在异常值.本文采用拉依达准则法(3倍的标准差)[20]对采样点数据的土壤碳氮含量进行处理, 剔除后总耕地样点为16 109个, 本文相关内容的研究均采用剔除异常值后的数据. DEM(数字高程模型)由全省1:10万的地形图生成.高程(H)、坡度(S)、坡度变率(SOS)、坡向(AS)、坡向变率(SOA)、地形起伏度(QFD)、曲率(C)、河流动能指数(Ω)均由DEM数据在ArcGIS10.2软件中处理提取.各地形因子的计算公式见文献[29, 30].土壤类型、耕地利用方式、成土母质和氮肥施用量(分区间)为定性变量, 本文采用虚拟变量[31]进行赋值. Pearson相关性分析用于揭示土壤C/N与地形因子的相关性, 单因素ANOVA分析用于说明定性变量之间土壤C/N空间分布是否存在显著差异; 回归分析用于定量表达各定性变量对土壤C/N空间变异的独立解释能力.常规性统计分析均在SPSS(version 22) 中完成.在GS+(version 7) 中对C、TN、C/N进行半方差分析与模型拟合, 空间分布特征在ArcGIS10.2中运用普通克里格法插值实现.
2 结果与分析 2.1 土壤碳氮比描述性统计描述性统计分析结果见表 1, 江西省耕地表层土壤SOC、TN和C/N的平均值分别为17.90 g·kg-1、1.58 g·kg-1和11.72. SOC较全国平均水平(17.53 g·kg-1)[32]高0.37 g·kg-1, TN较全国平均水平(1.54 g·kg-1)[33]高0.04 g·kg-1, C/N略高于全国平均水平(11.38)[22]; 值域范围分别为5.22~40.31 g·kg-1、0.26~3.57 g·kg-1和2.98~52.67;变异系数分别为31.01%、31.01%和25.17%, 均呈中等变异性; 从K-S检验(P>0.05) 可以得出SOC、TN与C/N均符合正态分布, 可进行半方差分析和地统计学分析.
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表 1 江西省土壤有机碳、全氮和碳氮比的描述性统计特征/g·kg-1 Table 1 Descriptive statistics of soil organic carbon, total nitrogen, and carbon-to-nitrogen ratio in Jiangxi Province/g·kg-1 |
2.2 半方差分析
在GS+软件中对SOC、TN和C/N进行半方差函数的拟合, 用半方差函数描述其空间变异性.从半方差拟合结果可以看出(图 2和表 2), 江西省土壤TN和C/N的最优模型均为线性模型, SOC的最优模型为指数模型, 各模型的拟合系数均在0.7以上.从模型的参数来看(表 2), SOC、TN和C/N的块金效应(随机性因素引起的空间变异占系统总空间变异的比值)[34, 35]分别为12.49%、80.77%和88.44%, 表明TN和C/N呈弱空间相关性, 随机性因素引起的空间变异程度大于结构性因素, 而SOC呈强空间相关性, 受结构性因素影响大于随机性因素. SOC、TN和C/N的变程分别为30.60、314.89和314.89 km, 表明SOC的空间自相关范围较小, 而TN和C/N的空间自相关范围较大.
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图 2 江西省土壤有机碳、全氮和碳氮比半方差函数图 Fig. 2 Isotropic semivariogram of soil organic carbon, total nitrogen and carbon nitrogen ratio in Jiangxi province |
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表 2 土壤有机碳、全氮和碳氮比的半方差函数参数 Table 2 Semivariance parameters of soil organic carbon, total nitrogen, and carbon-to-nitrogen ratio |
2.3 空间变异特征
为直观反映江西省土壤C/N的空间变异特征, 在半方差模型拟合的基础上运用普通克里格法对江西省土壤SOC、TN和C/N进行空间插值, 进而得到三者的空间分布.如图 3所示, SOC和TN的空间分布图较为相似[图 3(a)和图 3(b)], 高低分布趋势相当, 这主要是由于SOC与TN具有较强的相关性, 前人的研究表明[36~38], SOC含量较高的区域TN含量也相对较高, SOC含量相对较低处TN含量也相对较低. SOC和TN的空间分布为突变而非渐变, 能在一定程度上体现二者的空间异质性; 二者的高值区域主要分布在赣州市定南县、萍乡市湘东区、抚州市黎川县、上饶市婺源县以及南昌市进贤县, 主要分布在海拔相对较低或鄱阳湖平原地区[图 1(b)], 这与表 3结果一致; 低值区主要分布在赣州市信丰县和九江市九江县、德安县、湖口县、永修县与彭泽县[图 3(a)和图 3(b)].而C/N空间分布较为平滑, 与SOC和TN分布差异明显.大部分区域C/N位于10~14之间, 出现的高值区主要分布在萍乡市上栗县、抚州市乐安县以及九江市彭泽县, 高值区域主要分布在DEM相对较高处[图 1(b)], 与表 3结果类似.
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图 3 江西省土壤有机碳、全氮、碳氮比和氮肥施用量空间分布 Fig. 3 Spatial distributions of soil organic carbon, total nitrogen, carbon-to-nitrogen ratio and the level of nitrogen fertilizer in Jiangxi Province |
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表 3 地形因子与土壤有机碳、全氮、碳氮比之间的Pearson相关系数1) Table 3 Pearson's correlations among terrain factor, soil organic carbon, total nitrogen, and carbon-to-nitrogen ratio |
2.4 土壤C/N空间变异的影响因素
土壤C/N空间变异的影响因素可分为随机性因素和结构性因素.随机性因素是指土壤改良、施肥调节和耕作措施等各种人为活动因素; 结构性因素是指地形、母质、土壤类型等土壤形成过程中因素[39, 40].半方差表明C/N空间变异主要受随机性因素影响, 但各影响因素对C/N空间变异需进一步分析.本研究以地形因子、成土母质和土壤类型作为结构性因素, 耕地利用方式和氮肥施用量为随机性因素, 探讨各影响因素对土壤C/N空间变异的独立解释能力.
2.4.1 地形因子Pearson相关性分析结果表明(表 3), 江西省土壤SOC、TN与高程呈显著的负向相关性(P < 0.05), 相关系数分别为-0.031和-0.044, 表明地形低洼处SOC和TN的含量越大; SOC与坡向呈显著的正向相关关系(P < 0.05), 表明SOC含量随由阳坡转为阴坡时(转北)表现出增大的趋势; 这与以往研究结果一致[20, 22].土壤C/N与高程、坡度变率呈显著的正向相关性, 这可解释为C/N随着海拔和坡度变率的增加呈增大趋势.与其他影响因子相关性均不显著, 这与以往研究有所不同[8, 12, 20, 22, 25].这可能与本文研究尺度有关, 以往研究多数集中在小流域和县域尺度, 地形因子变化较为明显, 而省域尺度下由于复杂的地形地貌导致其地形因子与县域以及较小尺度而言较模糊.地形因子对江西省土壤C/N空间变异影响显著(P < 0.05, 表 4).
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表 4 不同因素对土壤碳氮比的回归分析 Table 4 Regression analysis of soil carbon-to-nitrogen ratio with different factors |
2.4.2 成土母质
成土母质通过影响土壤团聚体结构、物理化学和风化过程等进而引起土壤碳氮含量的差异.成土母质对江西省土壤C/N空间变异影响极显著(P < 0.01, 表 4).不同成土母质类型间C/N均值差异明显(表 5), 以下蜀系黄土状物最高(14.36), 第四纪红色黏土最低(11.52).从变异系数可以看出(表 5), 不同母质间C/N均呈中等变异性, 变异系数最高为36.84%(下蜀系黄土状物), 最低为21.85%(酸性结晶岩类风化物).
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表 5 不同成土母质类型土壤碳氮比描述性统计特征 Table 5 Descriptive statistics of the characteristics of carbon-to-nitrogen ratio in different parent materials |
2.4.3 土壤类型
不同土壤类型具有不同的成土过程、矿物组成和发育程度, 从而影响土壤碳氮含量.土壤类型对江西省土壤C/N空间变异影响极显著(P < 0.01, 表 4).从表 6可以看出, 5种土壤类型中均值大小依次为黄褐土(14.60)>潮土(11.81)>水稻土(11.76)>石灰土(9.78)>红壤(9.33).变异系数处于23.72%~44.59%之间, 以红壤变异系数最大(44.59%), 以水稻土变异系数最小(23.72%), 均属于中等变异性.在水稻土的3种亚类中, 以潴育型水稻土均值最低(11.75), 而潜育型水稻土均值最高(11.92), 这反映了水稻土不同亚类之间由于附加的成土过程导致其C/N均值已出现了一定的差异.从土属来看, 土属值域范围为6.98~15.00, 差异较大; 但同一亚类的土属之间均值差异较小, 淹育型红沙泥田和麻沙泥田仅相差为0.01.
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表 6 不同土壤类型土壤碳氮比描述性统计特征 Table 6 Descriptive statistics of the characteristics of soil carbon-to-nitrogen ratio under different soil types |
2.4.4 耕地利用方式
耕地利用方式通过影响土壤肥料和植物残体的数量和性质、土壤水分含量和耕作管理措施, 因而使得土壤碳氮含量存在差异性.耕地利用方式对江西省土壤C/N空间变异影响极显著(P < 0.01, 表 4).从表 7可以看出, 均值大小依次为：两季水田>两季旱地>一季水田>水旱轮作>一季旱地.表现为水田大于旱地的总体趋势：水田一般灌溉条件较好, 处于淹水状态时间长, 有机物料投入多且秸秆还田量较高, 从而导致土壤C/N呈上升趋势; 而旱地相对水田而言土壤通气条件较好, 有机碳易于分解, 同时地表作物大多被人为收取, 归还量小, 这使得土壤C/N处于相对较低水平.两季水田(11.80)>一季水田(11.61), 一季水田多为望天田, 土地利用效益低, 灌溉能力差, 机械化程度低且另一季由于荒废导致土壤中有机质等营养物质被其他植物吸取, 这使得其土壤C/N低于两季水田.变异系数处于18.44%~46.05%之间, 均呈中等变异性.
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表 7 不同耕地利用方式土壤碳氮比描述性统计特征 Table 7 Descriptive statistics of soil carbon-to-nitrogen ratio under different farmland-use types |
2.4.5 氮肥施用量
氮肥施用量通过控制土壤氮积累速度来影响土壤C/N空间变异.氮肥施用量对江西省土壤C/N空间变异影响极显著(P < 0.01, 表 4), 具体表现为：随着氮肥施用量增大, 土壤C/N均值呈下降趋势(表 8), 这与蔡乾坤[18]研究结果基本一致.从变异系数看, 氮肥施用量大于300 kg·hm-2的变异系数最小, 为24.07%;氮肥施用量小于100 kg·hm-2的变异系数最大, 为37.72%;不同氮肥施用量土壤C/N均呈中等变异性.
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表 8 不同氮肥施用量土壤碳氮比描述性统计特征值 Table 8 Descriptive statistics of soil carbon-to-nitrogen ratio at different levels of nitrogen fertilizer |
2.4.6 各因素影响程度
随机性和结构性因素的回归分析结果表明(表 4), 地形因子、耕地利用方式、成土母质、土壤类型和氮肥使用量对江西省土壤C/N空间变异影响程度不一.在结构性因素中, 地形因素对土壤C/N空间变异的独立解释能力较低, 仅为0.3%;成土母质次之, 为2.4%;土壤类型最高, 土类、亚类和土属分别为2.7%、3.6%和5.5%, 土壤类型的独立解释能力随分类级别降低而升高, 这与其他区域研究结果一致[7, 8, 22].在随机性因素中, 氮肥施用量对土壤C/N空间变异的独立解释能力最高, 为33.4%, 远远高于耕地利用方式(1.4%).两种随机性因素对土壤C/N空间变异的解释总和(34.8%)明显大于3种结构性因素的总和(5.4%), 这与表 2研究结果一致.这表明在研究江西省土壤C/N调控措施时主要考虑随机性因子.
3 讨论 3.1 各影响因素对土壤C/N的影响土壤C/N的空间变异受多种因素共同影响, 本研究结果显示受结构性因素和随机性因素共同作用, 但随机性因素影响更大. Pearson相关性分析和回归分析结果表明(表 3与表 4), 土壤C/N与大部分地形因子相关性并不显著, 独立解释能力低, 这与前人研究结果较为一致[22].耕地利用方式对土壤C/N的独立解释能力仅为1.4%, 远远低于顾成军等[7]、罗由林等[22]研究结果.究其原因：① 不同土地利用方式下土壤C/N差异显著可能与碳氮的积累速度[41~45]以及有机物本身的化学性质的差异有关, 且林草地C/N要高于耕地[44], 但本研究只针对耕地. ② 研究表明, 地上植被变化往往会导致土壤碳氮含量及土壤C/N发生分异[41], 其他土地利用方式如林地、园地、草地等土壤C/N主要来源于母质与植物凋落物; 而耕地除了种植作物的残骸与母质外, 我省“高氮高产”的种植观念决定了大部分耕地土壤碳氮比例失调地区都进行了不同程度的施肥调节, 导致仅耕地一种土地利用方式独立解释土壤C/N空间异质性能力较低.土壤类型对土壤C/N空间变异性的独立解释能力与土壤分类级别呈反比, 这与张忠启[46]、Bell等[47]研究的结果一致.这是因为级别越低, 反映的成土过程、母岩特性、土体构型等信息越多, 因此其独立解释能力越高.对江西省16 109个耕地表层SOC、TN和C/N进行Pearson相关性分析, 从表 9可以看出, SOC与TN的相关系数为0.779(P < 0.01), 普通克里格法插值得到的空间分布图也呈现出较高的相似性, 这与前人研究的结果较为一致[48]. SOC与C/N的相关系数为0.171(P < 0.01), TN与C/N的相关系数为-0.399(P < 0.01), 相关性均达到显著水平, 表明土壤C/N主要取决于SOC与TN含量.这与江西省其他区域研究结果基本一致[49, 50], 而蔡家艳等[51]的研究表明，鄱阳湖湿地C/N和SOC与TN相关性不显著，与耿远波等[52]对草地C/N和TN的相关系数为0.777(P < 0.05) 不一致, 这也进一步说明江西省耕地土壤C/N与草地、湿地对SOC与TN的敏感性存在差异性.
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表 9 土壤有机碳、全氮、碳氮比之间的Pearson相关系数1) Table 9 Pearson's correlations among soil organic carbon, total nitrogen, and carbon-to-nitrogen ratio |
3.2 氮肥施用量对土壤C/N的影响
在20世纪初, 江西省作物生产就开始由传统的仅仅依赖土壤自身肥力与有限的有机肥转变到使用化肥(尤其是氮肥)与秸秆还田中来. 20世纪80年代以来, 土壤碳氮含量具有不同程度的提升, 其原因一方面与江西省大力推广秸秆还田有关; 另一更重要的原因是江西省“高氮高产”的种植观念.从空间分布图可以看出[图 2(c)和图 2(d)], 土壤C/N高值区域主要分布在氮肥施用量小于100 kg·hm-2的县市(如萍乡市上栗县、抚州市乐安县、赣州市崇义县以及九江市彭泽县), 而低值区域主要分布在氮肥施用量大于200 kg·hm-2的县市(如九江市修水县、上饶市余干县、南昌市新建县以及赣州市南丰县和全南县), 表现为随着氮肥施用量增加, 土壤C/N下降的总体趋势, 与前人研究结果一致.究其原因：① 氮肥的施用降低了土壤pH值[53, 54], 使得有机碳溶解性增大易于溶出, 而且有机矿物质会在酸性作用下被分解破坏, 成为易流失的复合度较小的粒子或单粒, 从而使得有机碳含量减少[18]; ② 氮肥的施用提高了土壤全氮的含量, 使得C/N整体上呈显著降低的趋势.但部分氮肥施用量较低区域土壤C/N较低(如九江市武宁县), 氮肥施用量较高区域土壤C/N较高(如赣州市赣县).氮肥施用量作为随机性因素中人为活动和施肥调节的综合反映, 通过影响土壤理化性质、土壤碳氮磷钾等营养元素和土壤微生物活性等, 导致SOC与TN含量有不同程度的升高或降低, 进而导致土壤C/N存在差异性.氮肥施用量在本研究所有影响因素中对土壤C/N空间变异的独立解释能力最高, 达到33.4%, 远远高于其他因素.
3.3 土壤C/N变化的重要意义土壤C/N既是土壤肥力的敏感指标, 也是衡量土壤C、N营养平衡状况的重要指标, 与仅考虑土壤C、N自身的变异特征相比, 土壤C/N更能准确地描述土壤C、N空间变异特征.土壤N大多以有机氮的形式存在于有机质中, 江西省SOC与TN之间存在良好的相关性(r=0.779, P < 0.01).目前关于土壤C/N的研究主要集中在能否采取一定的措施提高土壤C/N, 进而提高土壤的固碳与固氮能力.但针对江西省的具体情况, 作为全国粮食输出省份之一, 土壤碳氮耦合平衡关系到耕地质量与粮食安全.据《江西省统计年鉴》数据显示近10年来江西省氮肥施用量从2005年的47.75万t下降到2015年的42.36万t, 氮肥施用量呈下降趋势, 反映出江西省C/N一定的情况下, 若继续加大氮肥的使用对土壤碳氮耦合平衡意义甚微, 且过量的使用氮肥不但对土壤固碳能力是一种削弱, 而且氮肥残留量或损失到环境中的量会显著增加, 造成土壤酸化和水体污染等农业面源污染问题[11, 16, 17, 55].因此, 保持稳定的C、N含量以及C/N是实现粮食增产与土壤碳氮平衡的主要途径, 一方面, 避免盲目增加氮肥施用量, 重点放在提高氮肥有效率和氮肥管理水平, 同时将土地质量较差或者土壤侵蚀严重的水田改成旱地, 实现土壤碳氮平衡; 另一方面继续大力推广秸秆还田技术, 增加农家肥、有机肥的使用, 逐步改善土壤理化性质与土壤碳氮含量, 在追求高产的前提下实现C、N含量之间的平衡, 促进农业与生态系统的可持续发展.
4 结论江西省耕地表层土壤C/N在2.98~52.67之间, 平均值为11.72, 变异系数为25.17%, 呈中等变异性.土壤C/N空间分布较为平滑, 与SOC和TN空间分布差异明显, 土壤C/N的块金效应为88.44%, 表明空间变异受随机性因素影响大于结构性因素.高值区主要分布在萍乡市上栗县、抚州市乐安县以及九江市彭泽县, 地形因子、耕地利用方式、成土母质、土壤类型和氮肥施用量对江西省耕地土壤C/N空间变异影响均显著(P < 0.05).在所有因素中氮肥施用量对土壤C/N空间变异的独立解释能力最大, 远远大于其他影响因素, 是影响江西省耕地土壤C/N空间变异的主要因素.
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