岩质边坡人工土壤酶活性与土壤营养元素关系研究

何玉玲，王瑞君，李林霞，辜 彬

(四川大学 生命科学学院，四川 成都 610064)

矿山边坡多为岩质边坡，在矿山开采过程中对土壤造成了严重的污染与破坏，主要表现在重金属毒害和完全丧失表层土壤两个方面，从而直接导致植物无法在这些矿山边坡上生长[1]。在这样的边坡上进行植被恢复，一般采取小容重有机材料配合人工土壤的方法进行土壤重建，在此基础上再进行植被重建[2]。目前国内外对岩石边坡植被恢复人工土壤的研究取得了不少成果，但大部分都集中在添加物的种类和配比，以及喷射工艺对其性能的影响方面[3-5]，而对岩石边坡人工土壤重建后的跟踪研究相对较少，对人工土壤的肥力状况研究就更少。

土壤肥力作为土壤质量的一部分，在过去的几十年一直受到许多专家学者的关注。虽然土壤质量评价体系没有形成一个合适的标准，但是肥力因子指标相对比较确定，有机质(碳、微生物量、碳氮比)、速效氮、有效磷、速效钾、全氮、全钾和全磷是最常用的指标[6]。在以往的土壤肥力研究中，土壤酶活性是否能作为土壤肥力指标的争论一直存在。周礼恺等[7]认为，土壤酶与主要肥力因子有显著相关关系，可作为土壤肥力指标之一；而周瑞莲等[8]的研究却表明，土壤酶活性与土壤的营养水平间并不存在显著相关关系，不能作为土壤肥力指标；隋跃宇等[9]认为农田土壤肥力评价体系中应包括土壤营养(化学)指标、土壤物理性状指标和生物学指标，将土壤酶活性作为生物学指标之一；邱莉萍等[10]认为土壤脲酶和碱性磷酸酶活性也可以作为土壤肥力的指标。不管是自然土壤还是人工土壤，土壤酶能够促进土壤中物质转化与能量交换是不争的事实。然而关于矿山边坡上人工土壤酶活性和肥力指标之间的关系研究还未见报道。

本研究通过系统研究岩质边坡恢复后人工土壤的肥力状况，探索人工土壤营养元素和酶活性的关系，以期为评价人工土壤肥力和设计人工土壤配比、植物配置提供依据，这对恢复后期的植被维护有重要的指导意义。

1 研究地概况与研究方法

1.1 研究地概况

舟山市属北亚热带南缘季风海洋性气候，季风显著，冬暖夏凉，温和湿润，年平均气温17.1～17.5 ℃，年平均日照时数1 941～2 257 h，年平均降水量927～1 620 mm。舟山市陆域地貌结构单一，多为浙东侵蚀丘陵与低山，丘陵以200 m以下的低丘为主，基岩为凝灰岩、花岗岩，岩性坚硬，少裂隙。

庆丰采石场位于舟山市区东南部火龙岗山之西麓，属海岛丘陵地貌。采石场关闭于2001年，形成的人工边坡坡度为40°～70°，局部直立或倒坡[11]。2006年开始边坡的综合治理和植被恢复，前期进行地质灾害治理，后期应用边坡生态工程方案进行修复。经过几年的生态恢复，现在坡面植物生长繁茂，初步形成了乔、灌、草的植被生态系统。

1.2 样品采集

在整个边坡上按坡上、坡中、坡下3个坡位进行取样布点，每个坡位取3个样方。边坡恢复初期为了满足植物生长需要，整个坡面上削有许多平台，在坡上、坡中、坡下的平台上各设1个样方。为了能够了解人工土壤的肥力与自然土壤的差异，在周围自然边坡的坡上、坡中、坡下设3个样方作为对照。

在每个样方内选取样点，用环刀在每个样点分层取土(由于矿山边坡土层较薄，故只分0—10 cm 和大于10 cm 两层取土)，然后将每个样点所取的表层土样装袋。土样经风干粉碎后混合均匀，用四分法使每个样地内取土量在1 kg左右，用于测定土壤理化性质和酶活性。

1.3 样品分析及数据处理

有机质采用重铬酸钾氧化-稀释热法测定，全氮采用半微量开氏法测定，速效氮采用氯化钾浸提-蒸馏法测定，全磷采用氢氧化钠碱熔-钼锑抗比色法测定，有效磷采用双酸浸提-钼锑抗比色法测定，全钾采用氢氧化钠碱熔-火焰光度法测定，速效钾采用中性乙酸铵溶液浸提-火焰光度法测定，脲酶采用苯酚-次氯酸钠比色法测定，蔗糖酶用3,5-二硝基水杨酸比色法测定，酸性磷酸酶采用磷酸苯二钠比色法测定，蛋白酶采用茚三酮比色法测定。

数据处理采用Excel和SPSS13.0数据处理软件进行。

2 结果与分析

本研究中所测人工土壤肥力指标按隋跃宇等[9]的《论农田黑土肥力评价体系》进行分类，并对土壤营养(化学)指标和生物学指标的关系进行研究。

2.1 简单相关性分析

对人工土壤营养指标和土壤酶活性进行简单相关性分析，结果见表1。

表1 人工土壤肥力因子之间的相关系数

从表1中可以看出，不管是各个营养指标之间、生物学指标之间还是营养指标和生物学指标之间都有一定的相关关系。在以往关于土壤肥力的研究中，无论是关于农业土壤还是森林土壤的研究[12-13]，都表明土壤肥力生物学指标和营养指标之间有良好的相关性。表1中人工土壤生物学指标和营养指标之间的相关关系如下：脲酶活性与全氮、全磷及速效钾含量呈显著正相关，与速效氮含量呈显著负相关。脲酶能促进尿素的水解，所产生的氨是高等植物的直接氮源，因此脲酶的活性同人工土壤中氮、钾的转化有关。蔗糖酶对增加土壤中易溶物质有重要作用，本研究结果表明蔗糖酶活性与全氮、速效钾及有机质含量呈极显著或显著正相关，说明蔗糖酶活性与土壤中氮、钾含量有着密不可分的关系。此外，蛋白酶活性与全磷含量呈正相关；酸性磷酸酶活性与全磷、有效磷及全钾含量呈极显著或显著负相关，与速效氮含量呈显著正相关。

2.2 多元回归分析

两个变量间的简单相关系数，往往不能准确地说明这两个变量之间的真正关系，因为在多个变量的系统中，任意两个变量的线性关系都可能会受到其他变量的影响[14]。因此，要想真实探求两个变量之间的线性相关关系，就必须对其做多元回归分析。

以Y1—Y4分别表示脲酶、蔗糖酶、蛋白酶和酸性磷酸酶的活性，以X1—X7分别表示有机质、全氮、速效氮、全磷、有效磷、全钾和速效钾含量，建立回归方程并对其进行标准化，建立回归模型(结果见表2)，以解释各自变量在因变量中的相对贡献率(所求变量贡献率=所求变量的系数的绝对值/所有变量系数绝对值的总和)。

表2 人工土壤生物学指标与营养指标之间的回归分析

从表2中可以看出，脲酶活性与营养指标之间建立的方程显著性强，全氮、有效磷和全钾含量与脲酶活性之间为正向变化，其余几个营养指标含量与脲酶活性之间均为负向变化。在影响脲酶活性正向变化的变量中，全氮的贡献率最大，经计算为25.13%，有效磷次之，为24.06%。蔗糖酶活性与营养指标之间的回归方程显著性极强，有机质和全磷含量与蔗糖酶活性之间为负向变化。在影响蔗糖酶活性正向变化的变量中，全氮含量的贡献率最大，为15.57%，有效磷和全钾的贡献率次之，分别为2.38%和2.13%，速效钾贡献率最小，为0.21%。蛋白酶活性受到全氮、速效氮、全磷和速效钾含量的正向影响，其中全氮含量的贡献率最大，为27.69%，速效氮含量和全磷含量的贡献率次之，分别为15.26%和14.77%，速效钾含量贡献率最小，为8.41%。酸性磷酸酶活性受到有机质和全钾含量的正向影响，贡献率分别为16.16%和11.71%。上述结果表明，选取的营养指标中全氮、全钾、有效磷和速效钾含量对所测生物学指标的正向影响较大。

从表1和表2的简单相关分析和多元回归分析中可以看出，人工土壤肥力因子之间存在着一定的相关性，两种分析方法得到了一致的结果：土壤营养元素中氮、磷、钾的含量对人工土壤酶活性有着不同程度的影响。其中速效氮含量与脲酶和酸性磷酸酶活性有着密切的关系，速效氮含量的提高能促进酸性磷酸酶的活性，说明酸性磷酸酶对氮素转化有重要作用，这个结果和王笛等[15]的研究结果一致。蔗糖酶活性与全氮和速效钾含量呈极显著正相关，说明人工土壤中多糖物质的转化和土壤中氮、钾含量有密切关系，结果与安韶山等[16]的研究结果一致。蔗糖酶和酸性磷酸酶与有机质含量呈显著相关，说明人工土壤中有机质不仅是土壤养分的重要来源和储藏场所，也是土壤酶的来源和储藏场所。蛋白酶活性受到全氮和速效氮含量的影响最大，蛋白酶可促进蛋白质水解，其水解产物氨基酸是高等植物的氮源之一，蛋白质的分解是土壤氮素循环的重要环节，蛋白酶与氮含量的相关性正好验证了这一点[17]。酸性磷酸酶与蛋白酶呈极显著相关，说明人工土壤中磷化合物的转化和多糖转化、蛋白质转化的关系非常密切，与陈少杰等[18]的研究结果一致。

上述结果表明人工土壤营养指标与酶活性的关系同农田、人工林和自然林地的土壤均有相似的规律。当然也存在一些差异，刘成刚等[19]的研究指出，人工纯林土壤中有效磷与5种酶类的相关性均较差，但与酸性磷酸酶相关性较强，这可能和人工土壤的配比有关。人工土壤中除了含有当地自然土壤外，还有特制绿化剂(保水剂和高分子凝结剂)、绿化专用肥和植物纤维等，在绿化专用肥中为了保证木本植物能快速生长，配料比中含磷量远大于氮和钾，而绿化专用肥中的磷要被植物吸收必须经过酸性磷酸酶转化为有效磷，因此可能会使有效磷含量与酶活性的相关性与其他研究不一致。

2.3 典型相关分析

从多元回归分析可以看出土壤营养指标和土壤酶之间关系复杂，为了更加简单和直观地找出土壤营养指标和土壤酶之间的相关关系，可对数据进行典型相关分析，寻找一个或几个综合变量对来替代原变量，即可将土壤营养指标和土壤酶活性的关系集中到少数几对综合变量的关系上。

典型相关分析是一种研究两组变量之间相关关系的多元分析方法，用来找出土壤营养元素的p个线性组合函数和土壤酶的q个线性组合函数之间的相关关系[16]，表达式为

U=a1X1+a2X2+…+apXp

(1)

V=b1Y1+b2Y2+…+bqYq

(2)

式中：a1,a2,…,ap和b1,b2,…,bq是待定系数，使得U和V之间具有最大的相关系数，这个相关系数就是“典型相关系数”，用来度量两个线性函数之间的联系强度。

按照典型相关分析的方法，选取2个变量U(土壤营养指标典型变量)和V(土壤生物学指标典型变量)来描述变量X和Y之间的关系。经过SPSS软件计算，得到了第1、2、3、4土壤肥力典型变量和第1、2、3、4土壤酶活性典型变量的系数，即它们的第1、2、3、4特征向量，见表3。由表3可得“综合土壤营养元素”和“综合土壤酶”4对典型变量，由表4的结果可以看出第1、2对典型变量在P=0.05水平上显著相关，因此可以写出两对典型变量(X和Y代表的意义与多元回归分析一致)。

表3 土壤营养指标与土壤生物学指标的典型变量

第1对典型变量为

U1=0.438X1-1.119X2+0.11X3+0.098X4-

0.155X5-0.258X6+0.068X7

V1=0.126Y1-1.179Y2+0.193Y3+0.046Y4

第2对典型变量为

U2= -1.136X1+0.856X2+0.743X3+0.976X4+

0.249X5-0.611X6+0.573X7

V2=0.466Y1-0.973Y2+0.773Y3-0.677Y4

表4 典型变量的显著性检验

由表3可知，第1对典型变量的相关系数为0.999，表4的卡方检验结果表明第1对典型变量显著相关(P=0.000<0.05)。也就是说土壤营养元素第1典型变量U1对土壤酶第1典型变量V1关系密切，而第1土壤营养元素综合因子中起主要作用的是X2因素，即全氮含量；第1土壤酶活性综合因子中起主要作用的是Y2因素，即蔗糖酶活性。由此可以得出结论：在所分析的几种酶中，土壤蔗糖酶与土壤全氮含量关系最密切，即它们之间的线性关系最强。

同样，第2对典型变量的相关系数为0.993，卡方检验的结果也表明了第2对典型变量显著相关(P=0.005<0.05)。第2土壤营养元素综合因子中起主要作用的是X1、X3和X4因素，即有机质、速效氮和全磷含量；第2对土壤酶活性综合因子中起主要作用的是Y3和Y4因素，即蛋白酶和酸性磷酸酶活性。由此可得出结论：蛋白酶和酸性磷酸酶活性与土壤有机质、速效氮和全磷含量关系密切。

从典型相关分析结果来看，土壤脲酶活性在第1对和第2对典型变量中与土壤营养元素的相关性均不显著。相关性分析结果中，脲酶活性与全氮、速效氮、全磷和速效钾含量相关性显著，但均未达到极显著的程度。而多元回归分析的结果表明，脲酶活性与营养元素的回归方程的复相关系数(0.958)相对其他复相关系数(0.998、0.976、0.976)较小，说明在所分析的人工土壤营养元素中，营养元素的含量对脲酶活性的影响弱于对其他几种酶活性的影响。结合3种分析的结果可以得出，人工土壤中营养元素含量对脲酶活性影响最小。此结果与安韶山等[16]对宁南宽谷丘陵地区土壤酶活性与肥力因子的关系研究一致，而与李跃林等[17]对桉树人工林土壤酶活性和营养元素的关系研究不一致。这可能和本研究地种植了大量的豆科植物有关。研究地边坡上种植了豆科的紫花苜蓿、决明、胡枝子、马棘、刺槐和紫穗槐等植物，这些植物大部分根部都含有根瘤菌，植物体可以利用这些菌类来吸收大气中游离的氮素，通过固氮作用，将这些游离的氮素转化为自身所需的营养物质，从而可能造成土壤中营养元素的含量对脲酶活性的影响较小。当然，其原因还需要进一步研究才能确定。

3 结 语

本研究对矿山裸岩边坡生态恢复后人工土壤的肥力现状进行了分析，从结果中可以看出，虽然人工土壤中的营养元素含量对脲酶活性影响最小，但人工土壤酶活性与土壤营养元素含量存在一定的相关关系，营养指标中全氮、全钾、有效磷和速效钾含量对所测生物学指标的影响较大，表明人工土壤营养指标和生物学指标之间存在着密切的关系，该结果与以往很多关于土壤肥力的研究[20-21]相似。

土壤酶主要来源于土壤微生物，是土壤的重要组分之一，既是土壤中的生物催化剂，又是土壤新陈代谢的重要因素。在现阶段，人工土壤中的微生物主要是通过人工土壤配比中的自然土壤引入的。所以，在以后进行客土配比时，可以考虑使用微生物菌剂调节生物酶的活性来改善人工土壤的肥力状况。在边坡的后期人工维护中施用营养元素时，应当考虑营养指标对生物酶活性的影响，适当增加和减少使用量，一方面可增加肥料的利用率，节约资源，另一方面又能使投入的资源得到最大的收益。

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