2020, Vol. 41
2. 中国科学院大学, 北京 100049
, ZHENG Sheng-meng1,2 , XIA Yin-hang1,2 , HU Ya-jun1 , SU Yi-rong1 , CHEN Xiang-bi1
2. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China
土壤有机碳(soil organic carbon, SOC)数量和质量决定土壤肥力状况、碳库稳定性, 是评估土壤质量的重要指标[1]. 0.1%的SOC相当于我国北方旱区0.8 t·hm-2的粮食生产力, 相当于南方稻区0.6 t·hm-2的粮食产量[2].同时, SOC库容量分别是大气碳库和生物碳库的2倍和3倍, 其微小变化将对全球碳循环产生重大影响[3].因而, 维持和提高农田SOC含量对保障粮食安全和缓解气候变化具有重要意义.
根据SOC的稳定性差异, 可将其分为活性和惰性组分[3].可溶性有机碳(dissolved organic carbon, DOC)、微生物生物量碳(microbial biomass carbon, MBC)和颗粒有机碳(particulate organic carbon, POC)等活性有机碳组分, 可用于评估土壤碳库稳定性[4].DOC主要来源于植物凋落物、根系分泌物、腐殖质和微生物[3], 仅占SOC的0.04%~0.22%, 却是土壤微生物重要的能源[5].MBC是指土壤中体积 < 5~105 μm3活的和死的微生物(细菌、真菌和藻类)及动物体内所含的碳[6], 一般占SOC的1%~5%, 是土壤中较活跃和易变化的部分[7, 8].POC是指粒径>53 μm未受保护的有机部分和与土壤团聚体结合有机物中的碳[9], 是新鲜动植物残体和腐殖化有机物之间过渡的有机碳库, 具有较高的C/N值, 周转时间5~20 a[10, 11].土壤惰性有机碳组分即矿物结合态有机碳(mineral associated organic carbon, MAOC), 是指土壤中粒径＜53 μm与黏粉粒结合的有机碳, 主要是由黏粉粒通过配位交换、阳离子共价键、氢键和范德华力等作用吸附形成[3, 12].与POC相比, MAOC具有较低的C/N值, 相对稳定, 周转时间较DOC、MBC和POC长[13].在一定程度上, MAOC可用于表征SOC抗分解能力及微生物利用难易程度[3].因此, 深入认识SOC组成特征是解析土壤碳库稳定性及其固碳机制的关键.
我国南方红壤丘陵区地域广阔, 自然条件优越, 是重要的粮食及经济作物产区.该区农业利用方式以水田和旱地为主[14].两种土地利用方式下有机物料输入的数量和质量及其在土壤中的转化过程迥异, 进而影响SOC形成和积累[15].基于小样本的研究表明, 红壤丘陵区水田表层土壤的缓效性碳库和惰性碳库均显著高于旱地[16], 且稻田土壤中外源秸秆的分解产物向POC、铁铝结合态有机碳和MBC的分配比例高于旱地[17].基于长期定位施肥试验的研究表明, 红壤旱地大团聚体和黏粉粒(＜53 μm)中的有机碳含量显著低于稻田[18].显然, 稻田土壤比旱地具有更大的固碳潜力, 但对于两种土地利用方式下的固碳机制和调控措施认识仍存在不足.并且, 以往研究大多基于定位试验、县域和流域尺度的调研[16~20], 从区域尺度研究有机碳组分还较为缺乏.本研究拟从区域尺度, 基于配对原则采集红壤丘陵区农田(水田和旱地)及其邻近林地表层0~15 cm土壤, 重点分析3种土地利用方式下SOC及其不同稳定性组分(DOC、MBC、POC和MAOC)的含量, 阐明SOC及其各组分间的关系, 揭示SOC及其组分对土地利用方式的响应机制, 以期为该区土地利用的科学优化管理提供参考依据.
1 材料与方法 1.1 研究区域概况红壤丘陵区属中亚热带季风气候, 春夏多雨且集中, 秋冬少雨干旱, 年均温14~16℃, 年均降雨量1 500~1 600 mm.土壤母质主要有第四纪红色黏土、花岗岩和玄武岩等, 质地较为黏重.湖南和江西是南方红壤丘陵区代表性省份, 其境内面积分别为20.4万km2和16.7万km2[21, 22].本研究选取湖南和江西共10个县, 分别为鼎城、高安、东乡、宁都、吉安、双峰、祁阳、溆浦、醴陵和宁乡.采样区位于110°33′~116°49′E, 26°20′~28°31′N, 平均海拔200~500 m.水田为双季稻(早稻：4月下旬至7月中下旬; 晚稻：7月下旬至10月中旬); 旱地主要种植油菜(Brassica campestris)、红薯(Ipomoea batatas)、大豆(Glycine max)、花生(Arachis hypogaea)等；林地为次生林，所选林地林龄均为20 a以上，优势树种有樟树(Cinnamomum camphora)、青冈栎(Cyclobalanopsis jenseniana)、马尾松(Pinus massoniana)和杉木(Cunninghamia lanceolata)等.
1.2 样品采集与处理采样于2016年12月至2017年1月休耕季进行, 每个县内选择6个样区, 每个样区选择水田、旱地和林地3种土地利用方式.为确保土地利用方式间具有可比性, 所选样区的水田、旱地和林地相距不超过500 m, 尽量保证3种土地利用方式下的气候因子、成土母质一致.每种土地利用方式选择代表性地块(面积>100 m2), 随机布设5~7个点, 按“S”型路线, 采集表层(0~15 cm)土壤, 剔除石头和动植物残体等杂物后混匀为一个土壤样品, 共计180个样品.带回实验室后, 采用四分法将土样分成两份, 一份自然风干, 研磨分别过2 mm和0.149 mm筛, 用于分析SOC、POC和MAOC.另一份置于4℃冰箱, 用于测定MBC和DOC, 且于样品采集后两个月内完成.采集样品的同时, 记录每个样点的地理坐标、植被类型和土地利用方式等基本信息.基于ArcGIS 10.5绘制样点地理坐标, 样点分布见图 1.
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(b)为(a)中一个样区的林地、旱地和水田分布位置 图 1 研究区域采样分布示意 Fig. 1 Distribution of soil sampling in the study zone |
SOC含量采用重铬酸钾外加热法测定[23].
MBC和DOC含量测定采用氯仿-K2SO4浸提法[24].操作如下：称取两份20.00 g新鲜土样, 分别做熏蒸与不熏蒸处理.将进行熏蒸处理的土样放入干燥器中, 将盛有50 mL左右的去乙醇氯仿的小烧杯(烧杯置沸石, 防止暴沸)置于干燥器中.对干燥器抽真空, 直至氯仿沸腾10 min以上, 然后关闭干燥器阀门, 将其置于25℃暗处理24 h.暗处理结束后对干燥器再次抽真空, 直至无氯仿气味.向未熏蒸与熏蒸土样分别加入80 mL 0.5 mol·L-1 K2SO4溶液(土水比1:4), 180 r·min-1振荡60 min后于中速滤纸过滤.岛津TOC-5050A有机碳分析仪测定滤液中有机碳含量.MBC以熏蒸土壤与未熏蒸土壤浸提液有机碳含量差值除以转换系数0.45.以未熏蒸土壤浸提液有机碳含量作为DOC.
POC和MAOC含量测定参照Cambardell等[25]和沈艳等[26]的方法, 操作如下：称取过2 mm筛的风干土样10.00 g于100 mL离心管中, 向其中加入50 mL 5 g·L-1六偏磷酸钠溶液, 以90 r·min-1连续振荡18 h, 将分散后的悬浊液过53 μm筛, 用去离子水反复冲洗至筛下呈无色, 将筛上和筛下内容物分别于60℃烘干, 其中筛上部分为颗粒有机物, 筛下部分为矿物结合态有机物.将两组分分别研磨过0.149 mm筛, 以重铬酸钾外加热法测定组分中有机碳含量.土壤中POC、MAOC含量及占SOC比例(%)计算公式如下：
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MAOC含量计算将上述POC替换为MAOC即可, 有机碳组分(DOC、MBC和MAOC)占SOC的比例计算与POC相同.
1.4 数据处理统计分析利用Excel 2016、SPSS 22.0和R语言对数据进行处理及统计分析.基于SPSS对不同土地利用方式下SOC及其组分含量和占比进行配对T检验(α=0.05), 运用R语言corrplot[27]和psych包[28]对SOC及其各组分进行相关矩阵计算, 利用线性拟合描述SOC及其各组分间的相关性.箱图在SigmaPlot 14.0中绘制.
2 结果与分析 2.1 不同土地利用方式下有机碳含量特征3种土地利用方式下SOC平均含量表现为：水田(22.40 g·kg-1)>林地(16.74 g·kg-1)>旱地(11.56 g·kg-1)(P＜0.001);林地和旱地SOC含量分别比水田低25.56%和48.62%. 3种土地利用方式下, SOC变化范围为3.16~74.07 g·kg-1; 林地变异系数最大, 其次是水田, 旱地最小(表 1).
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表 1 不同土地利用方式下土壤有机碳含量的描述性统计1) Table 1 Descriptive statistics of the content of soil organic carbon for different land use types |
2.2 土地利用方式对不同有机碳组分的影响
DOC平均含量表现为：林地(141.81 mg·kg-1)>旱地(85.89 mg·kg-1)>水田(44.65 mg·kg-1)(P＜0.001)[图 2(a)]; 水田、旱地和林地中DOC占SOC的比例(DOC/SOC)分别为0.22%、0.78%和0.93%, 以水田显著低于旱地和林地(P＜0.001), 旱地和林地间差异不显著(P>0.05)[图 2(e)].
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“*”、“**”、“***”分别表示在P＜0.05、P < 0.01和P＜0.001水平达显著性水平, 下同 图 2 不同土地利用方式下SOC各组分含量及占SOC比例 Fig. 2 Contents of SOC fractions and their proportions of SOC for different land use types |
MBC平均含量趋势与SOC一致：以水田(610.84 mg·kg-1)>林地(301.87 mg·kg-1)>旱地(188.86 mg·kg-1)(P＜0.001)[图 2(b)]; 其占SOC的比例(MBC/SOC)以水田(2.70%)>旱地(1.98%)>林地(1.62%)(P < 0.01)[图 2(f)].
POC平均含量表现为水田(9.29 g·kg-1)>林地(5.28 g·kg-1)>旱地(3.51 g·kg-1)(P＜0.001)[图 2(c)]; 水田、旱地及林地中POC占SOC比例(POC/SOC)分别为40.00%、31.08%和32.57%, 水田显著高于旱地和林地(P＜0.001), 后两者差异不显著(P>0.05)[图 2(g)].
MAOC平均含量表现与POC和SOC一致：水田(11.46 g·kg-1)>林地(6.81 g·kg-1)和旱地(6.54 g·kg-1)(P＜0.001), 林地和旱地间差异不显著(P>0.05)[图 2(d)]; 其占SOC的比例(MAOC/SOC)以旱地(56.82%)>水田(47.36%)>林地(43.22%)(P＜0.05)[图 2(h)].
2.3 不同土地利用方式下有机碳及其各组分间关系3种土地利用方式下SOC分别与MBC、POC和MAOC呈显著正相关(P＜0.05);水田、旱地和林地DOC与SOC、MBC、POC和MAOC均无显著相关性(P>0.05);水田和旱地MBC与MAOC呈显著正相关(P＜0.05), 而林地未表现显著相关性(P>0.05);旱地和林地MBC与POC呈极显著正相关(P＜0.001), 水田则无显著相关(P>0.05);水田、旱地和林地POC与MAOC呈极显著正相关(P＜0.001)(图 3).POC与MAOC的线性拟合关系表明(图 4), 水田POC/MAOC斜率(0.74)最大, 其次是林地(0.51), 旱地(0.23)最小.
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图中线仅连接了具有显著相关性, 无显著相关性(P>0.05)的未连接; 线上的R2表示相关系数, 线的粗细表示相关程度的大小 图 3 不同土地利用方式下土壤有机碳及其各组分之间相关性 Fig. 3 Correlation between different soil organic carbon fractions for different land use types |
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P、U和W分别代表水田、旱地和林地 图 4 不同土地利用方式下POC与MAOC线性拟合关系 Fig. 4 Linear relationship between POC and MAOC for different land use types |
SOC主要来源于植物凋落物和微生物残体及其分泌物和根系凋落物及其沉积物[29].本研究, 红壤丘陵区水田SOC含量显著高于林地和旱地, 旱地最低(表 1), 这与王小利等[30]在广西红壤上的研究结果一致.由于水稻生长季长期处于淹水条件, 水田土壤微生物活性较低, 会抑制SOC分解[31]; 而旱地表层土壤长期处于好氧条件, 微生物活性较高, 加速SOC分解[32].此外, 稻作系统水稻秸秆的生物量及其根系分泌物一般高于旱作系统(油菜、红薯)等, 其外源碳输入以水田大于旱地[30].本研究以次生林为参照, 其通过凋落物、根系分泌物等途径的碳输入量不高, 甚至低于水田[33].
DOC和MBC是表征土壤活性碳库的重要指标, 虽然其只占土壤碳库很小一部分, 却在土壤物质转化和养分循环中发挥重要作用[3, 7].本研究区内, 3种土地利用方式下DOC含量与SOC不一致, 说明DOC易受立地条件的影响, 不能较好反映SOC状态.DOC含量以水田最低[图 2(a)], 可能是因为水田表面上覆水中含有一定可溶性有机物[34], 且其易随水迁移而流失[35], 而本研究未考虑此部分.
本研究区内, MBC含量呈水田最高、林地次之和旱地最低趋势[图 2(b)].这与以往在红壤丘陵区的研究结果一致[14, 30], 整合分析结果显示, 双季稻作系统地下碳输入量约为旱地的2~3倍[36], 而充足的碳源输入可为微生物的繁殖提供能源[37].研究区内, MBC占比以水田最高[图 2(f)].MBC/SOC大小可用于指示SOC活性, 其值越大表明土壤SOC活性越高[38].因此, 与旱地和林地相比, 水田土壤SOC的活性较高、稳定性较低, 微生物活性较高, 在一定条件下容易被微生物分解和利用.
本研究, 3种土地利用方式下SOC组分中POC占比31.08%~40.00%, MAOC占比43.22%~56.82%, 说明该区农田和林地土壤中的SOC以矿物结合态结合的稳定有机碳组分较高.此外, POC含量、POC占SOC的比例均表现为水田>林地>旱地(图 2).即3种土地利用方式下, 水田SOC含量高, 其活性组分的相对比例最高、而惰性组分比例较低, 这可能是水田淹水状态下SOC的物理、化学和生物保护过程较弱[39], 植物残体直接被保留下来的活性组分比例高于旱地和林地.这也反映了水田土壤SOC总体稳定性较弱, 易受人为干扰(如水旱轮作)而丢失.相对而言, 旱地和林地土壤在好氧条件下, 微生物活性高, 植物残体的分解程度较高, 保留在土壤中的碳的活性组分较低、惰性组分较高.这种趋势尤以人为干扰最为强烈的旱地土壤最为明显.
3.2 土壤有机碳及其组分间的关系水田、旱地和林地3种土地利用方式下, SOC与活性组分中的POC、MBC呈极显著正相关(图 3). 3种土地利用方式下, DOC与SOC和其它组分均无显著相关(图 3).由于DOC易受气候因子(温度、降水)、土壤理化性质和人为活动等诸多因素影响, 变化迅速且响应机制较为复杂[40], 因而DOC不宜作为红壤丘陵区SOC变化的关键指标.
研究区内, 水田POC与MBC无显著相关, 而旱地和林地中二者显著正相关.这再次反映了水田土壤中活性有机碳组分POC与MBC关系不紧密, 而旱地和林地POC与MBC密切相关.与之对应, 水田、旱地的MBC与MAOC呈显著正相关, 而林地未表现相关性(图 3), 表明水田和旱地的惰性有机碳组分与微生物生物量密切相关.本课题组前期的研究结果显示, 水田土壤中微生物以残留物(氨基糖)形式对碳固持有重要贡献[41].有研究表明, 土壤黏粒中的稳定碳组分主要来源于微生物源代谢产物[42], 因而较高的微生物量可有利于MAOC形成.此外, 3种土地利用方式下POC与MAOC均呈显著正相关(图 3).在自然土壤中, 植物残体与其它物质结合进入大团聚体, 形成粗颗粒有机碳, 进一步经分解和破碎, 成为细颗粒有机碳, 进而被黏土矿物和微生物黏液包裹, 形成新微团聚体核心[43], 因而POC与MAOC间存在转化过程.在一定程度上, POC/MAOC可用于反映SOC的稳定性大小, 即POC/MAOC值越大则SOC越不稳定[44].本研究, 该比值以水田最高, 旱地最低(图 4).再次说明, 水田SOC活性较高, 而旱地SOC组分较为稳定.
4 结论(1) 红壤丘陵区土地利用方式影响SOC及其组成.水田、旱地和林地这3种土地利用方式下, 水田SOC含量最高, 但其惰性组分MAOC比例较低、活性有机碳组分(MBC和POC)比例较高.相反, 旱地SOC含量较低, 但其惰性组分比例高、活性组分比例低.水田由于长期淹水抑制微生物对SOC的分解, 有利于SOC增加总库存, 但其SOC中不稳定组分相对较高, 可能容易受人为干扰而损失.
(2) 水田土壤中活性有机碳组分(POC)与MBC关系不紧密, 旱地和林地POC均与MBC密切相关; 水田和旱地土壤中惰性有机碳组分(MAOC)与MBC关系密切, 而林地与MBC关系不密切.因此, 旱地、林地土壤中POC及水田和旱地土壤中MAOC的库存可能易受微生物活动调控.
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