1980—2011年川东平行岭谷区农田土壤有机碳动态

2014-09-19邵景安惠辽辽谢德体

生态学报 2014年15期

邵景安，惠辽辽，慈恩，谢德体

(1. 重庆师范大学地理与旅游学院，重庆 400047；2. 西南大学资源环境学院，重庆 400716)

川东平行岭谷作为四川盆地盆周优质耕地的集中分布区，是川东的重要粮仓。与农田土壤碳源/汇相对应，在该区值得思考的是：大量的农业生产和管理投入，如化肥、有机肥、秸秆还田、留茬等，不断向土壤补充有机质和养分元素，是否使该区农田土壤处于碳增汇状态？频繁的耕作扰动，如顺坡耕作、翻耕连作、套种平翻等，连续扰动土体(打破土壤表面状态和耕层水热气肥间的平衡)，增强土壤水蚀发生的可能，是否又使该区农田土壤处于碳失汇过程？权衡上述两个方面，认为在川东平行岭谷区开展农田土壤有机碳动态的研究意义重大，它不仅有助于将该区的耕地利用提升到区域层面应对全球变化和保障粮食安全的战略高度，而且能为未来该区制定合适的耕地利用实践提供数据基础和依据，以实现耕地土壤的碳增汇和粮食安全的“双赢”。

累积文献认为，目前有关农田土壤有机碳(Soil Organic Carbon，SOC)的研究，大多集中于耕地在扰动胁迫或管理投入情境下，表层(0—20 cm)土壤到底是处于增碳还是失碳所控制问题的突破上，并已取得很好的科学认识，如中国农田土壤尚处于贫碳状态，未来可实现的碳增汇潜力巨大[1]；受气候、人为活动的影响，中国农田碳储量呈现较强的空间异质性[2-4]；固碳的关键是改善土壤管理和完善农田经营措施，且能够获得固碳稳产的双效协同[5]。但是，现有研究主要集中于国家、省级或大区域层面，以及样地尺度的定位观测，以连接宏观决策与微观实践层面且扮演“自上而下”和“自下而上”枢纽作用的县级尺度为单元的研究相对较少，获得的认识在宏观层面多是粗线条的，样地尺度的结果很难外推至大田。

本研究选取川东典型平行岭谷县—垫江县(全国重要商品粮基地县之一)为研究区，以1980年第二次土壤普查数据和2011年近似样点实测数据为基础，结合实地访谈和野外踏勘，基于土壤类型，借助ARCGIS空间分析功能和SPSS下的逐步回归分析，测算1980—2011年间农田SOC动态，查明影响1980—2011年间农田SOC动态的主要因素及重要性次序。结果有助于为未来制定出川东平行岭谷区农田固碳稳产双效协同的农田管理策略提供科学依据，丰富人们对该区农田土壤碳库管理的理解(增汇应对全球变化，保障区域粮食安全)。

1 材料与方法

1.1 研究区域

川东平行岭谷区位于四川盆地东部，与重庆的中西部相交，岭谷平行的地形为农业发展提供天然场所。垫江县(107°13′—107°38′E，29°38′—30°31′N)素有巴国粮仓之称，处于川东平行岭谷的核心区，幅员面积1518 km2(图1)。地质构造于四川盆地边缘、川东弧群褶皱带黄草山、明月峡背斜之间，具有“三山两槽一台”的典型格局。地貌以平坝和浅丘为主，山地、深丘和浅丘平坝占比14.13∶19.53∶66.34。气候属亚热带湿润季风气候区，年均温17 ℃，年均降水量1183 mm。据第二次土壤普查，成土母质以三迭系为主，土壤类型以紫色土、水稻土、黄壤、冲积土等为主，共有4个土类，6个亚类，17个土属，78个土种。植被属亚热带阔叶林区，常绿阔叶林是基带植被。

图1 研究区地理位置和数字高程模型

1.2 数据来源

1980年第二次土壤普查数据。1980年第二次土壤普查图及其与之对应的土壤属性值(细化到土属)来源于垫江县农业局，而少部分缺少土壤属性值的则主要依靠垫江县土种志补缺。依据土种志对相同土属发生地的描述，与缺乏土壤属性值的同一土属位置相对比，位置相近或相邻的即以土种志上的土壤属性作为缺乏属性值土属的属性值。而且，对缺乏属性值的土属，按照二次土壤普查的编号方式进行编号，并参考土种志或已有记录的描述，确定第二次土壤普查的采样发生地，以便为2011年实测土壤采样提供便利。1980年第二次土壤普查共采集403个土壤剖面。

2011年实测样点分析数据。依据第二次土壤普查的发生地，展开2011年土壤样品的采集。为降低土壤理化形状受位置的影响，提高测试分析精度，在一个采样点周围实施多点采样制备混合样的方法施行样品采集。土壤采样厚度为表层(0—20 cm)，每一土属设置多于1个采样点，共70个(图1和表1)。且为避免测试方法不同产生的结果差异，针对每一土壤性状，采用与第二次土壤普查相同或近似的测试方法进行样品测试，与第二次土壤普查对应，新采土样的测试内容有容重均值、砾石体积比、土壤有机质、全(N、K、P)、有效P、速效K、pH值、C/N值等。

图形数据。1980和2011年耕地资源分布图、行政界线图来源于垫江县国土资源和房屋管理局。

1.3 数据处理

耕地图和耕地土壤图制作。耕地覆被在1980—2011年间必定发生较大变化，尤其是建设占用、退耕还林和农业结构调整造成耕地减少，以及土地整治、居民点复垦、荒草地开发等又带来耕地增加，前者由耕地转为非耕地，后者则相反。然而，为体现农田土壤本身演化对SOC的作用，本研究将这部分耕地给予扣除，即不考虑耕地覆被变化对SOC的影响。在ARCGIS软件支持下，将1980和2011年耕地资源分布图相叠加，提取两期同为耕地的部分作为本研究分析所用耕地图，再将已提取的耕地图与第二次土壤普查图相叠加，即得到以土属为单元的耕地土壤图。

表1 采样点在不同土壤类型的分布和作物种植状况

SOC动态及主要土壤理化性状的空间化。依据1.4部分给出的方法，计算各采样点SOC指数(储量、密度和年均变化速率)和全(N、K和P)、有效P、速效K密度，以及土壤容重、砾石体积比、质地、pH值、C/N值等。对于同一土属有多个采样点的，将所有采样点中已计算出的对应值作算术平均记作该土属最终对应值。以此为基础，基于土壤类型，认为同一土属拥有相同的SOC动态及主要土壤理化性状，将其赋值于耕地土壤图，即得到SOC动态及主要土壤理化性状的空间分布图。将上述已生成的空间格局图在ARCGIS软件Conversion Tools支持下转换为90 m分辨率的栅格图，再在Data Management Tools支持下将栅格图转换为.shp格式点文件，使用EXCEL将每一栅格中心点的上述数值导出，即得到90 m分辨率的SOC动态及主要土壤理化性状的空间属性值。

1.4 数据分析

0—20cm土壤剖面SOCD及主要理化性状密度。采用国际上通用的SOCD计算方法[5]和剖面权重法，计算SOCD。

式中，SOCD0—20为0—20土层土壤有机碳密度(kg C/m2)，Ci为第i层土壤有机碳含量(由与有机质含量的换算所得，换算系数为1.742)(g C/kg)，ρi为第i层土壤容重(g/cm3)，θi为第i层>2mm的砾石含量(体积百分比)(%)，Ti为第i层土层厚度(cm)，n为参与计算的土壤层次总数。最后，将SOCD单位换算为kg C/hm2。同理，算出其它主要理化性状的密度，以便分析影响SOCD变化的因素和作用次序。

0—20cm SOC储量。为土属面积与SOCD的乘积

式中， POC为SOC储量(kg C)，Sj为每一土属的面积(hm2)，SOCji为第j个土属第i层SOCD(kg C/hm2)。

0—20cm SOCD年均变化速率。为两期SOCD0—20之差除以研究时段。

α=(Ti-Tj)/(i-j+1)

式中,α为0—20cm SOCD年均变化速率，Ti为第i时期的SOCD0—20，Tj为第j时期的SOCD0—20，j和i分别为前后时期。

影响SOCD动态的主要因素识别。尽管影响农田表层SOC的因素涉及地形(如海拔、坡度等)、施肥(如化肥、有机肥等)和生物因子(如留茬、秸秆还田、产量等)，但由于它们很难准确量化，且某些因子变异范围较小(如海拔等)，这样，也就很难针对每一土属类型给出它们的具体数值。加之，不同因子之间存在较强的交互作用关系，它们对SOC的影响是直接作用还是潜在仍不明晰。因此，为真实地反映关键影响因素的作用，研究将它们剔除，仅选取实测SOCD初始值、土壤理化性状作为影响SOCD动态的主要因素，具体指标参考相关文献[6-9]细化(表2)。

逐步回归分析。以SOCD1980—2011年均变化速率为因变量，以表2中所给指标为自变量，使用逐步回归分析[10]建立农田SOCD年均变化速率与影响因素间的定量模型。将SOCD1980—2011年均变化速率与所选影响因素间作逐个逐步回归，考虑显著性检验和共线性诊断，最终得到SOCD年均变化速率与影响因素间的定量模型(最优模型)。

表2 影响SOCD变化速率的主要因素

*土壤有机碳密度Soil organic carbon density，SOCD

2 结果

2.1 1980—2011年SOC(密度/储量)动态格局

1980—2011年农田0—20 cm土层SOC密度/储量总体表现为略有增加态势。SOCD由1980年的21491.05 kg C/hm2增加到2011年的23798.68 kg C/hm2，单位面积碳增量为2307.63 kg C/hm2，增幅为10.74%(表3)。不同土壤类型间，增幅最大的是占耕地面积0.10%的冲积土，单位面积碳增量达17143.72 kg C/hm2，增幅为143.70%；其次是水稻土，SOCD增幅为32.27%；而增幅最低的是占耕地面积53.24%的紫色土，增幅为-8.01%。与此相对应，SOC储量由1980年的2197373.82 t增加为2011年的2433319.65 t，新增固碳量235945.83 t。换一角度，1980—2011年农田SOC的增加量(324158.50 t)略高于损失量(88212.68 t)，呈现盈余状态。而且，受不同土壤类型面积的影响，新增固碳量最多的不是单位面积碳增量最大的冲积土(仅1717.63 t)，而是处于第2位的水稻土，新增固碳量达305018.96 t；其次是单位面积碳增量排第3位的黄壤，新增固碳量17421.90 t。

表3 1980—2011年农田SOC密度、储量及其动态变化

*T1980、T2011分别表示1980、2011年的0—20 cm土层有机碳储量(t)；SOCD1980、SOCD2011分别表示1980、2011年的0—20 cm土层有机碳密度(kg C/hm2)；ΔSOCD为0—20 cm土层单位面积碳增量(kg C/hm2)；ΔSOCD/ SOCD1980为0—20 cm土层碳密度变化占1980的SOCD的比例(%)；ΔT为0—20 cm土层有机碳储量变化(t)；ΔT/T1980为0—20 cm土层有机碳储量变化占1980碳储量的比例(%)

图2 1980—2011年SOCD变化的空间格局

图3 1980—2011年SOC储量变化的空间格局

面积上，紫色土和水稻土分别占耕地面积的42.67%和53.24%，总体上决定农田SOC库的盈亏，而SOCD处于增加趋势的冲积土和黄壤即便增幅达到该类土壤所能容纳有机碳的上限，也不能从总体上控制农田SOC库动态的基本格局，而只能在该类土壤分布的局地对SOC库产生较大影响。因此，要使整个农田土壤处于碳增汇状态，必须从改善土壤理化性状、外施合适管理实践提升紫色土和水稻土SOCD的视角入手增加单位面积碳储量，进而提升农田SOC库。

1980—2011年农田0—20 cm土层SOC密度/储量动态空间上展现显著差异。图2和图3可看出，大部分区域2011年农田SOC密度/储量值高于1980的对应值。SOCD的空间动态总体呈西部、中部(腰间)和南端升高显著，北部和南部增加较少。展现为四级分布特征：增加值最大的是西部明月山及其周围地区，其次是中部沿高滩河和大沙河及其支流沿岸的串珠状河谷平坝区(小冲积坝)和南部和鹤大台地区，再次是中部沿河除冲积坝外的缓坡地带及三大山系(明月、南华和黄草)与中部槽谷间的交错地带，最低的是大梨山东部与鹤大台地所夹槽谷区段的沿高滩河和大沙河两岸的坡地区。类似地，SOC储量增加最明显的是西北部和东南部，中部增加处中等水平，东南部及其它局部地区碳储量增加较少甚至下降。呈三级梯度特征：增加明显的是明月山及其与南华山所夹槽谷区的北段、大沙河与荒草山和鹤大台地所围区域(大沙河流域东南部区)，其次是大沙河流域以北的中部地区，增量较少乃至降低的是大梨山与鹤大台地所夹槽谷区，以及北部和东南部的零星地区。

2.2 1980—2011年SOC(密度/储量)年均变化速率/丢(固)碳分布特征

1980—2011年农田0—20 cm土层SOCD年均增长速率为72.11 kg C hm-2a-1，低于川中丘陵区农田SOCD年均上升均值(108.0 kg C hm-2a-1)[11]，总体上拥有微弱的碳增汇效应。但是，表4可看出，不同土壤类型间的年均变化速率差异显著，年均增长速率最大的是冲积土，达535.74 kg C hm-2a-1，展现出显著的碳增汇效应；其次是水稻土，年均增长率218.48 kg C hm-2a-1；而年均增长速率最低的是紫色土，为-50.64 kg C hm-2a-1，呈弱的碳失汇状态。与此对应地，SOC储量的年均变化速率也表现为微弱增加(7373.31 t C/a)，而且，在不同土壤类型间的差异既受SOCD变化的影响，也受对应土壤类型面积的控制。与水稻土相比，冲积土虽然SOCD的年均增长速率最大(为水稻土增速的2.45倍)，但因面积较小使得其SOC储量的年均增长速率仅是水稻土的0.56%。因此，在农田SOC的管理中，既要看SOCD提升的空间和潜力，也要考虑该土壤在面积占比上是否主要的类型。

表4 1980—2011年SOC储量和SOCD的年均变化速率及固碳、丢碳和相对平衡面积比

*：ΔT和ΔSOCD分别见表3，ΔT/t和ΔSOCD/t表示0—20 cm土层SOC储量的年均变化速率(t C/a)和密度的年均变化速率(kg C hm-2a-1)，丢碳、固碳和相对平衡面积比分别为各土壤类型丢碳、固碳和相对平衡的面积该土壤类型总面积的比重(%)

图4 1980—2011年SOCD年均变化速率的空间格局

以SOCD1980—2011变化占SOCD1980为研究区农田SOC的变化幅度，变幅>5%时为固碳，变幅介于±5%之间时为相对平衡，变幅<-5%时为丢碳，以此为依据进行研究区丢碳、固碳和相对平衡面积比统计，表4可看出，在1980—2011年间农田0—20 cm土层丢碳、固碳和相对平衡面积比分别为37.61%、49.03%和13.36%，表现为微弱的碳增汇态势。冲积土均处于固碳状态，但因该土壤面积较小，即便全部固碳对研究区整体碳增汇的影响仍是微弱的；水稻土固碳面积高达82.74%，是研究区整体表现为微弱碳增汇的主要贡献者。而水稻土的丢碳主要是劳动力缺乏导致部分旱作造成的；黄壤固碳面积61%，尽管土壤面积不大，但因集中于两山区(明月和黄草)，对该区碳增汇贡献突出；紫色土丢碳面积达53.89%，相对平衡面积25.08%，固碳面积仅占21.03%。但因紫色土是研究区面积最大、分布最广的土壤类型，致使其SOC的丢失对整个农田土壤碳汇的影响较大。研究区1980—2011年间农田表层SOC的源/汇动态关键取决于水稻土和紫色土间碳效应的平衡。

图5 1980—2011年固碳、丢碳及相对平衡的空间格局

年均SOCD变化速率和固碳、丢碳、平衡面积比在空间分布上差异明显。年均SOCD变化速率空间上总体呈西部、西北部高于南部、东南部，更高于东北部和西南部，体现为三级梯度展布(图4)：西部明月山区和东南部黄草山区是变化的高值区(一级梯度)；高滩河(县城以北段)西北部、大梨山西部、大沙河东南部SOCD年均变率升高显著(二级梯度)；县城以东、大沙河以北、高滩河(县城以北段)所围区及鹤大台地与大梨山所夹槽谷区SOCD年均变率以降低为主，是变化的低值区(三级梯度。对应地，1980—2011年固碳、丢碳及相对平衡空间格局较为清晰，呈明显的三分态势：固碳主要集中于西部明月山及其下缘槽谷区、县城以西的中部区、高滩河北段流域沿岸、鹤大台地中南部；相对平衡出现在环南华山下缘的周围地区、黄草山紧靠下缘的以西以北地区、高滩河(县城南段)与大梨山所夹槽谷区；丢碳基本发生于北部高滩河与明月山所夹槽谷区的中部、高滩河(县城南段)与县城边缘、南华山南端、鹤大台地中北部、黄草山下缘所围槽谷区。但是，总体上看，由于研究区土壤类型以紫色土和水稻土为主，且主要交错集中分布于三山(明月、南华和黄草)所围槽谷区，致使上述分布在空间上体现为紫色土、水稻土的镶嵌分布格局。

3 讨论

3.1 1980—2011年SOC(密度/储量)动态的宏观动因讨论

本研究获得的上述结果与土壤类型的分布及其利用有很大关系。山地黄壤由三迭系白云(灰质)岩、灰黄色沙粉质母岩发育而成，主要分布在明月山和黄草山区的内槽地带，带有粘重的质地和不良的耕性。但因地处山区人口密度小，且随大量青壮年劳动力向城镇或非农产业转移迅速，黄壤区坡耕地的人口压力较小，一年一季玉米或红薯的种植及少耕或穴耕对耕地土壤的干扰强度较低，致使表层(0—20 cm)SOC密度/储量的变化表现为略微增加。因此，黄壤区农田表层SOC在1980—2011年间获得一定程度的提升也就不难理解，这一结果与目前已取得的结论一致[11-12]。

冲积土由第四系全新统河流冲积发育而成，零星分布于高滩河、大沙河及其支流沿岸，处于靠近消落区的地带。地势平缓，土壤肥厚，沙粘重适度，地下水埋藏浅，有机质输入量高，土壤水含量高降低其分解矿化释放速率，从而驱使SOC密度/储量增加迅速。但是，这一发现与罗怀良等[11]人在川中丘陵区(盐亭县)获得的认识相反。比较发现，研究区的冲积土主要分布于高滩河沿岸，土壤肥厚，以一季冬水田或稻油、稻蔬轮作为主，有机质输入量大。而盐亭县冲积土主要集中于城镇周围的河流阶地上，存在比较劣势的农作物逐渐退为经济作物，有机质输入量降低。

水稻土由侏罗系灰棕紫泥母质发育而成，广布于河流沿岸的串珠状河谷平坝和坡沟间，呈条带状镶嵌于槽谷区，尤以县城拓展方向和大梨山走向的以西以北地区和东部鹤大台地区较为集中。质地轻至重壤，矿质养分丰富，一季冬水田或水旱轮作(稻油或稻蔬)的利用方式，不仅使得对水稻土的耕作扰动较少，而且利用过程中又有大量有机质输入到土壤中，进而提升单位面积SOC及储量。而且，研究区水稻土SOCD年均增长率显著高于长江以南水稻土SOCD的年均增长速率(145.0 kg C hm-2a-1)[6]。这一结果类似于王绍强等[13]人的发现，即长期淹水的水稻田，营造出的良好还原环境有助于缓解土壤有机质的矿化速率，积累更多的稻田SOC，展现碳增汇效应。

紫色土由侏罗系(红)棕紫泥母质发育而成，集中于三山所夹槽谷的丘陵坡地区，呈浑圆状或馒头状。质地中壤至轻粘、重沙质，含少量石骨子，保水肥能力差，不耐干旱，以玉米、红薯为主的旱作是主要的利用方式，人口密度大，耕作扰动频繁，土壤易水蚀，尽管利用过程中有机质投入较多，但因利用干扰造成的丢碳强于输入碳增加，致使农田SOC密度和储量整体处于降低状态。阚泽忠等[7]人对成都经济区东部丘陵区紫色土SOC的分布和动态研究获得了类似结果。

表5可看出，大多研究均认为第二次土壤普查以来，农田SOC总体上表现为增加趋势，发挥固碳增汇效应[6,11,13]，但在单位面积SOC的年均变化速率上却存在一定差异。本研究得出的SOCD年均增速均低于罗怀良等[11]人和于严严等[6]人、王绍强等[13]人获得的结果。造成这种差异的原因主要在于，本研究区作为川东重要的粮油基地，农田在进行大量有机质(秸秆还田)和养分元素(化肥)投入的同时(SOC输入)，又频繁开展以常规耕作(犁耕深翻、顺坡耕作)为代表的人为扰动(SOC释放和流失)，这样，输入增碳和输出丢碳间的消长，使得研究区SOCD年均增速相对较低。不同土壤类型上的研究结果与现有发现不论在SOCD年均变化速率还是固碳、丢碳和相对平衡方面均有很大不同[6,11,13-18]。冲积土的结果与罗怀良等[11]人的相反(前面已解释)，而与Leifeld和Fuhrer[16]的一致(只是SOCD年均变化速率明显高于此)；黄壤的结果尽管与现有的一致，但本研究的SOCD年均变化速率高于罗怀良等[11]人的而低于West和Post[15]的，原因在于平行岭谷的山地区耕地人口压力远小于低山丘陵区，亚热带湿润区的农田土壤的扰动远小于干旱区；水稻土的结果与现有研究一致[7,9]，但SOCD年均变化速率高于严严等[6]人的而低于罗怀良等[11]人和叶德宪等[17]人的。这可能是由丘陵山区人们为追求更多的收益而对仅有的水田投入较多所驱使，如养分元素(花费)、有机质(秸秆还田)等；紫色土的结果与于严严等[6]人的一致而与罗怀良等[11]人的相反，但是，详细对比，罗怀良等[7]人获得的紫色土固碳仅呈稳定少动状态(近似于平衡)。

表5 本研究结果与现有研究发现间的对比

3.2 1980—2011年SOC(密度/储量)动态的微观因素讨论

SOCD年均变化速率为因变量，表2所选13个因素为因变量，考虑R方的变化(表7)和影响因素间的共线性诊断(表8)，逐步回归出的最优模型，表达式为：SOCD/t=-739.494-0.032SOCD初始值(X11)+0.316全N密度(X32)+75.779C/N比(X31)。式中，所有因素t值的绝对值均大于2，即通过显著性检验(表6)，整体拟合结果最优。依据标准化系数，初步认为，影响因素的贡献较为集中于SOCD初始值(X11)、全N密度(X32)和C/N比(X31)三大因素。就影响因素的作用方向看，全N密度(X32)和C/N比(X31)对SOCD年均变化拥有正向影响，SOCD初始值的影响则相反。

表6 1980—2011年SOCD变化与影响因素间的逐步回归参数

…为模型3前后逐步回归结果的省略，且在模型9及以后变量X23、X24和X25的VIF>10存在共线性，合适模型只能在3—8中选择

SOCD初始值对农田表层SOCD变化的影响最大且具有反方向作用关系。SOCD初始值越高，距离SOC库收支动态平衡的临界空间就越近，提升潜力就越小。于严严等[6]人和程先富等[19]人获得了类似发现，耕层SOCD的年均变化速率与初始值呈负相关关系。农田表层SOCD存在一定的上限阈值(饱和容量)，SOC的管理和为追求作物产量的投入必须考虑这一数值。SOCD1980初始值高的北部和西南部区，在相同的耕作、利用和投入条件下，年均SOCD提升的速率低于初始值相对较低的中部、南部和东南部区，即高初始值SOC含量的农田土壤增加不明显(甚至下降)，而低的则相对显著。相反地，初始值低的中部、南部和东南部区土壤贫瘠，常常需要更多的投入来提高产量，初始值高的北部和东南部区土壤肥沃，当地人们往往忽视投入而较多地依靠土壤本身的生产能力，从而驱使初始值低的SOC提升的速率快于初始值高的。SOCD初始值与其年增长速率间的反向关系，告诉我们：在丘陵山区少有粮油基地——平行岭谷区兼顾“粮油生产”和“土壤增碳”，需要在SCOD初始低值区加大对土壤的投入，以提高粮油产量，增加SOC储量；在初始高值区不但不忘增加对土壤的投入，而且要选择较为合适的耕作和管理实践，以降低耕作对土壤表层的扰动，使得土壤表层有机碳的分解速率达于累积程度，维持高值区的土壤高生产力和高SOC储量。

表7 1980—2011年SOCD变化与影响因素间的逐步回归模型汇总

…见表5，R2在模型3后变化不大，意味着可以靠共线性诊断在3—8中选择最优模型

表8 1980—2011年SOCD变化影响因素间的共线性诊断

…见表5，按条件指数[10, 30)弱相关、[30, 100]中等相关和>100强相关规律，一般选所有变量条件指数<30的为最优; 模型3后中的自变量至少有一条件指数≥30，1980—2011年SOCD变化与影响因素间的最合适的模型只能是模型3

土壤全N密度和C/N比对SOCD变化的影响处于二、三位且拥有正向作用关系。土壤全N密度和C/N比越大，SOCD的年均变化速率就越大。段华平等[20]人发现SOC与全N含量之间存在极显著的正效应关系，土壤全N含量越高，SOC含量增加的速度越快(表9)。而且，周莉等[21]人得出土壤中矿质态N的有效性直接控制SOC的分解速率(微生物同化1份N需消耗24份C)。齐雁冰等[8]人认为土壤C/N比的提升有助于降低微生物的活性，抑制SOC和N的矿化分解，可以积存更多地SOC并减少N的流失。Brady和Weil[9]认为特定土壤的C/N比基本为一常数，SOC的含量很大程度上依靠土壤中N素的含量(能同化腐殖质)。因此，在某种意义上，土壤全N密度和C/N比之间有一定的相互依赖性，土壤N的积累往往伴随C的集聚。整体上，研究区1980—2011年间的养分元素的输入，大大提升土壤全N的含量，从而有助于SOC积累；冲积土和水稻土土壤水含量较多，有助于土壤全N的累积和SOC的增加；黄壤区人为扰动较1980年有所减轻，土壤全N因扰动流失造成的释放大大降低，SOC展现为提升状态；与黄壤相反，紫色土因处于谷地丘陵区，扰动压力较大，雨季水蚀经常发生，致使土壤全N有一定程度流失，并诱发SOC的丢失。当然，在土壤C/N比对研究区SOC的作用也呈与土壤全N类似的规律，仅仅在作用程度上较后者低[8]。

依据现有研究，土壤物理性状(质地、砾石体积比和容重)、化学性状(pH值、全量(速效)P和K)均会对农田表层SOC的变化产生一定影响，而且，在本研究中这些因素尽管也已进入部分模型并通过显著性检验，但是，涵盖有粘粒(0—0.002 mm)、粉粒(0.002—0.05 mm)和砂粒(0.05—2 mm)三变量的模拟结果VIF值>10，说明它们之间存在较强的共线性(表6)。同时，依靠共线性诊断中条件指数的统计学意义(10—30之间弱相关、30—100之间中等相关和大于100强相关)，砾石体积比、容重、pH、全量(速效)P和K的条件指数均大于30，有的甚至伴随因素的引入在200以上(表9)。另外，这部分因素的影响相对较小，除土壤质地外标准系数绝对值在0.003—0.028之间。

表9 主要影响因素的作用方向与现有研究间的对比

土壤质地对农田表层SOC的影响均是负向作用的，且标准化系数间未展现显著差异。这一结果与目前已取得的粘粉粒土壤中较砂质能储存更多的SOC相矛盾，粘粉包被(有机无机复合体)对SOC起到明显的保护作用，不受微生物的侵袭诱发矿化分解[22-23]。然而，分析发现，研究区土壤质地在1980—2011年间发生较大变化，粘粒和粉粒的比重分别由1980年的27.23%和60.51%，下降为2011年的21.20%和24.65%，而砂粒的比重则相反，由12.26%上升为55.15%。据此，研究区农田表层SOC理应处于丢碳状态，但为什么SOC在1980—2011年间总体上仍体现为微弱的碳增汇呢？这可能因SOC和质地的空间数据受诸多其它与土壤质地交互因素作用的影响所导致。

表层土砾石体积比越大，SOC储量越小[7]。但是，本研究结果与目前研究一致，仅仅是作用程度较小，标准化系数仅为-0.003。分析发现，研究区砾石体积比>1.0%的土壤主要是分布于三山区的黄壤，0.6%—1.0%的土壤大多是分布于谷地丘陵区的紫色土，而综合黄壤区碳增汇效应明显和紫色土区碳失汇显著，也就出现研究区砾石体积比对SOC变化的负向作用但不显著。

pH值过高或过低都会抑制土壤微生物的活性，影响表层SOC的矿化分解和周转[22]。研究区土壤pH值5.0—8.6，且1980—2011年间变化较小，当然，pH值对SOC变化的影响也较小。研究区土壤pH值>7.0区集中出现在北部的中部区和东南部，而这些区域又是明显丢碳区(图5)，从而出现pH值对SOC变化的影响为负向作用。在施肥和生物因子上，尤其是有机肥施用、作物留茬、秸秆还田、作物产量等直接向土壤输入有机质，化肥施用直接向土壤输入养分元素，特别是N素，前者有助于积累更多的SOC，后者通过调节C、N循环增加SOC集聚[5]。但是，除作物留茬外，本研究获得的有机肥、化肥、秸秆还田、作物产量对SOC变化的影响结果与现有研究相反，且作用程度均较低。产生这一差异原因，是由本研究以乡(镇)为单元进行施肥和生物因子统计所造成的，未考虑乡(镇)范围内不同海拔、不同土壤类型间的差异，而且，本研究对SOC的分析又使用的是土壤类型法，致使不同土壤类型对应相同的施肥和生物因子，这样，使用施肥和生物因子为自变量的逐步回归分析，必然会出现施肥和生物因子对SOC变化的影响较弱甚至反方向作用。

4 结论

(1)研究区1980—2011年农田0—20 cm土层SOC密度/储量总体表现为略有增加态势，单位面积碳增量2307.63 kg C/hm2，碳增汇235945.83 t，增幅为10.74%。其中，对研究区SOC碳库盈亏有决定性调控意义的水稻土和紫色土，SOC密度/储量增幅分别为32.27%和-8.01%。而且，研究区SOCD呈西部、中部(腰间)和南端升高显著，北部和南部增加较少。SOC储量增加最明显的是西北部和东南部，中部增加处中等水平，东南部及其它局部地区碳储量增加较少甚至下降。

(2)研究区1980—2011年农田0—20 cm土层SOCD年均增长速率为72.11 kg C hm-2a-1，总体上拥有微弱的碳增汇效应。其中，水稻土SOCD年均增长率218.48 kg C hm-2a-1，紫色土为-50.64 kg C hm-2a-1。而且，以±5%为界限，研究区丢碳、固碳和相对平衡面积比分别为37.61%、49.03%和13.36%。决定研究区SOC源/汇动态的水稻土和紫色土的固、丢碳面积比分别为82.74%和53.89%。在空间分布的差异上，总体呈西部、西北部高于南部、东南部，更高于东北部和西南部的格局。

(3)宏观上研究区1980—2011年农田0—20 cm土层SOC密度/储量变化与土壤类型的分布及利用有很大关系。黄壤粘重和不良的耕性使得SOC密度/储量常处于降低态势，但人口压力的减轻和人为扰动的减弱，驱使SOC的积累速率大于矿化分解速度。紫色土尽管处于三山谷地丘区，质地中壤至轻粘、重沙质，但人口压力大，耕作扰动频繁，SOC的积累速率低于分解速率。

(4)微观上研究区对SOCD年均变化速率影响最大的因素是SOCD初始值>全N密度>C/N比。而且，全N密度和C/N比拥有正向影响，SOCD初始值则相反。特别是SOCD初始值对SOCD年均变化速度的作用，说明在平行岭谷区管理农田土壤碳库，不但要对SOCD低值区的中低产田增加投入，而且要对SOCD高值区施加适当投入和合适的耕作与管理实践，以增加SOC储量。

[1]Pan G X, Zhao Q G. Study on evolution of organic carbon stock in agricultural soils of China: facing the challenge of global change and food security. Advances in Earth Science, 2005, 20(4): 384-393.

[2]Jin L, Li Y E, Gao Q Z, Liu Y T, Wan Y F, Qin X B, Shi F. Estimate of carbon sequestration under cropland management in China. Scientia Agricultura Sinica, 2008, 41(3): 734-743.

[3]Wang L G, Qiu J J, Tang H J, Li H, Li C S, van Ranst E. Modelling soil organic carbon dynamics in the major agricultural regions of China. Geoderma, 2008, 147(1/2): 47-55.

[4]Yu Y Q, Huang Y, Zhang W. Modeling soil organic carbon change in croplands of China, 1980—2009. Global and Planetary Change, 2012, 82-83: 115-128.

[5]Zheng J F, Cheng K, Pan G X, Smith P, Li L Q, Zhang X H, Zheng J W, Han X J, Du Y L. Perspectives on studies on soil carbon stocks and the carbon sequestration potential of China. Chinese Science Bulletin, 2011, 56(26): 2162-2173.

[6]Yu Y Y, Guo Z T, Wu H B. Changes in organic carbon of cultivated soils in China from 1980 to 2000. Marine Geology & Quaternary Geology, 2006, 26(6): 123-130.

[7]Kan Z Z, Jin L X, Li Z H, Yang Z H, Zhang H, Bao Y H. Distribution characteristics and reserves estimation of soil organic carbon of different physiognomy in Chengdu eco-nomic zone. Advances in Earth Science, 2012, 27(10): 1126-1133.

[8]Qi Y B, Huang B, Gu Z Q, Zhao Y C, Sun W X, Wang Z G, Yang Y F. Spatial and temporal variation of C/N ratios of agricultural soils in typical area of Yangtze Delta Region and its environmental significance. Bulletin of Mineralogy, Petrology and Geochemistry, 2008, 27(1): 50-56.

[9]Brady A C, Weil R R. The Nature and Properties of Soils. 13thed. New Jersey: Prentice Hall, 2002: 21-526.

[10]Liu X Z, Zhang A D, Li J Z. Geography Mathematical Method. Beijing: Science Press, 2009.

[11]Luo H L, Wang H P, Chen H. Change of farm land soil organic carbon density in hilly area of central Sichuan Basin in the last 25yesrs: A case study of Yanting County, Sichuan Province. Journal of Mountain Science, 2010, 28(2): 212-217.

[12]Huang Y, Sun W J. The change tendency of Chinese farmland topsoil organic carbon in recent 20 years. Chinese Science Bulletin, 2006, 51(7): 750-763.

[13]Wang S Q, Zhou C H, Li K R, Zhu S L, Huang F H. Analysis on spatial distribution characteristics of soil organic carbon reservoir in China. Acta Geographica Sinica, 2000, 55(5): 533-544.

[14]Wu L Z, Cai Z C. Estimation of the change of topsoil organic carbon of croplands in Chinabased on long-term experimental data. Ecology and Environment, 2007, 16(6): 1768-1774.

[15]West T O, Post W M. Soil organic carbon sequestration rates by tillage and crop rotation: A global data analysis. Soil Science Society of America Journal, 2002, 66: 1930-1946.

[16]Leifeld J, Fuhrer J. Organic farming and soil carbon sequestration: What do we really know about the benefits? Ambio, 2010, 39(8): 585-599.

[17]Ye D X, Li K. Analysis of the variation of soil nutrient contents and soil pH changes in Sichuan province. Southwest China Journal of Agricultural Sciences, 2003, 16(S1): 101-107.

[18]Zhang X Z, Li T X, Zhou J X, Zhang R S. Study on the farmland nutrient balance and the dynamic variation tendency of soil nutrients in Zitong County. Journal of Sichuan Agricultural University, 2004, 22(1): 53-57.

[19]Cheng X F, Shi X Z, Yu D S, Wang H J. Change in carbon sequestration potential of cropland soil for 20 years in Xingguo county of Jiangxi China. Chinese Journal of Applied and Environmental Biology, 2007, 13(1): 37-40.

[20]Duan H P, Niu Y Z, Bian X M. Effects of tillage mode and straw return on soil organic carbon and rice yield in direct seeding rice field. Bulletin of Soil and Water Conservation, 2012, 32(3): 23-27.

[21]Zhou L, Li B G, Zhou G S. Advances in controlling factors of soil organic carbon. Advances in Earth Science, 2005, 20(1): 99-105.

[22]Wei X B, He W Q, Li X F, Liu E K, Liu S. Review on the mechanism of soil organic carbon sequestration and its influence factors in cropland soils. Chinese Journal of Agrometeorology, 2010, 31(4): 487-494.

[23]Freixo A A, de A Machado P L O, dos Santos H P, Silva C A, de S Fadigas F. Soil organic carbon and fractions of a Rhodic Ferralsol under the influence of tillage and crop rotation systems in southern Brazil. Soil and Tillage Research, 2002, 64(3/4): 221-230.

参考文献:

[1]潘根兴, 赵其国. 我国农田土壤碳库演变研究: 全球变化和国家粮食安全. 地球科学进展, 2005, 20(4): 384-393.

[2]金琳, 李玉娥, 高清竹, 刘运通, 万运帆, 秦晓波, 石锋. 中国农田管理土壤碳汇估算. 中国农业科学, 2008, 41(3): 734-743.

[5]郑聚锋, 程琨, 潘根兴, Smith P, 李恋卿, 张旭辉, 郑金伟, 韩晓君, 杜彦玲. 关于中国土壤碳库及固碳潜力研究的若干问题. 科学通报, 2011, 56(26): 2162-2173.

[6]于严严, 郭正堂, 吴海斌. 1980—2000年中国耕作土壤有机碳的动态变化. 海洋地质与第四纪地质, 2006, 26(6): 123-130.

[7]阚泽忠, 金立新, 李忠惠, 杨振鸿, 张华, 包雨函. 成都经济区不同地貌景观区土壤有机碳分布特征及储量估算. 地球科学进展, 2012, 27(10): 1126-1133.

[8]齐雁冰, 黄标, 顾志权, 赵永存, 孙维侠, 王志刚, 杨玉峰. 长江三角洲典型区农田土壤碳氮比值的演变趋势及其环境意义. 矿物岩石地球化学通报, 2008, 27(1): 50-56.

[10]刘贤赵, 张安定, 李嘉竹. 地理学数学方法. 北京: 科学出版社, 2009.

[11]罗怀良, 王慧萍, 陈浩. 川中丘陵地区近25年来农田土壤有机碳密度变化——以四川省盐亭县为例. 山地学报, 2010, 28(2): 212-217.

[12]黄耀, 孙文娟. 近 20 年来中国大陆农田表土有机碳含量的变化趋势. 科学通报, 2006, 51(7): 750-763.

[13]王绍强, 周成虎, 李克让, 朱松丽, 黄方红. 中国土壤有机碳库及空间分布特征分析. 地理学报, 2000, 55(5): 533-544.

[14]吴乐知, 蔡祖聪. 基于长期试验资料对中国农田表土有机碳含量变化的估算. 生态环境, 2007, 16(6): 1768-1774.