黄土高原自然植被恢复对土壤质量的影响

姚小萌，牛桠枫，党珍珍，覃 淼，王凯博，周正朝，张 强，李 静

（1.陕西师范大学 旅游与环境学院，西安 710062；

2.中国科学院地球环境研究所 黄土与第四纪地质国家重点实验室，西安 710061）

doi：10.7515/JEE201504006

黄土高原自然植被恢复对土壤质量的影响

姚小萌1，牛桠枫1，党珍珍1，覃 淼1，王凯博2，周正朝1，张 强1，李 静1

（1.陕西师范大学 旅游与环境学院，西安 710062；

2.中国科学院地球环境研究所 黄土与第四纪地质国家重点实验室，西安 710061）

本文从土壤物理、化学和生物因子等方面综合考虑，运用土壤质量综合指数模型，计算土壤质量综合指数。定量化评价黄土高原自然植被恢复对土壤质量的影响，期望为该区植被恢复对土壤质量的影响提供理论指导，促进当地生态环境重建工作的进展。研究结果表明：1）与农田相比，植被恢复对土壤容重、水稳性团聚体、pH、电导、有机碳、全氮和微生物量碳、氮影响显著，对含水量、无机碳含量影响居中，对土壤粘粒、砂粒含量、全磷影响不显著。2）与农田相比，植被恢复后，土壤质量综合指数（SQI）值在0～10cm和10～20cm均有较大幅度的提高，0～10cm比10～20cm增幅更大。3）当地农田土壤质量处于低（Ⅴ）水平，草地处于较低（Ⅳ）水平，灌木林和混交林处于中等（Ⅲ）水平，山杨和辽东栎林处于较高（Ⅱ）水平。草地恢复对于提高土壤质量的效果较差，林地恢复对提高土壤质量的效果相对最佳。

自然植被恢复；土壤质量指数；定量评价；黄土高原

土壤质量是土壤在生态系统边界内保持作物生产力、维持环境质量、促进动植物健康的能力（Doran et al，1994）。土壤质量评价在全世界受到广泛关注（巩杰等，2004；许明祥等，2005；郑粉莉等，2010；王改玲和王青杵，2014）。其中，如何将多个土壤指标综合为一个信息，用于定量化地描述土壤质量成为了研究者的研究热点（Adejuwon and Ekanade，1988；刘世梁等，2003；张庆费等，1999；郑昭佩和刘作新，2003；唐克丽等，1993）。土壤质量定量化评价方法有4大类：变量指标克立格法、土壤质量动力学方法、土壤质量综合评分法、土壤相对质量评价法，但国内外尚无统一标准（郑粉莉等，2010）。目前，土壤质量评价最主要的方法是从土壤物理、化学和生物因子等方面综合考虑，建立土壤质量综合评价指标体系，计算土壤质量综合指数（Integrated soil quality index，SQI）（周璟等，2009）。

由于人类不合理的干扰，黄土高原的自然植被受到了严重破坏，土壤质量明显退化，并严重威胁生态环境和世界农业可持续发展（巩杰等，2005；邹诚，2009；董莉丽和郑粉莉，2010）。近年来，随着“退耕还林还草”等生态环境重建工程的实施，黄土高原植被覆盖率明显提升（信忠保等，2007），对黄土高原土壤质量的定量化评价研究也日益增多，但将土壤物理、化学和生物学指标综合考虑评价土壤质量的报道并不多（周璟等，2009）。如巩杰等（2004）和李强等（2012）均仅选取土壤物理和化学指标对黄土高原不同土地利用变化和坡耕地沟蚀下的土壤质量演变进行了研究，然而，土壤生物因子可以敏感地反映土壤质量健康的变化，是土壤质量评价的重要指标（Harris，2003），其中土壤微生物量被认为是土壤质量变化最敏感的指标（Rogers and Tate，2001；黄宇等，2004；刘占峰等，2006）

目前对土壤质量的研究涉及土壤生物学指标的报道还不多，另外对黄土高原子午岭自然植被恢复下不同植被恢复类型的土壤质量的研究还不够系统，本文就黄土高原植被恢复为平台，旨在对当地土壤质量进行更加全面和准确的研究，期望为黄土高原植被恢复对土壤质量的影响提供理论指导，促进当地生态环境重建工作的开展。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

本研究采样地为黄土高原子午岭北部的甘肃省合水县连家砭林场，地理坐标为108°31′～108°32′E，36°03′～36°05′N。海拔为1211～1453m，年均气温7.4 ℃，年降雨量为560～590mm，主要集中在7—9月份，属中温带大陆性季风气候。土壤为黄绵土（邹厚远等，2002），该区是典型的黄土高原丘陵沟壑区。

1.2 土壤样品采集

于2013年11月进行野外调查，选取6种植被恢复类型（农田、草地、灌木林、山杨林、混交林，辽东栎林）为研究对象（样地概况见表1），每个样地随机选取3个1m×1m的样方，样方间隔大于10m，以排除边际效益。每个样方用铝饭盒和土钻采集0～10cm和10～20cm土壤样品全部带回，每个样方内重复采样3次，饭盒里的土样原状带回用于测定土壤团聚体，其他土样装于自封袋中带回。将样品带回实验室后剔除根系和杂物等，一部分土壤风干，用于测定土壤理化性质，一部分新鲜样品置于冰箱中在0～4℃下保存，用于测定土壤微生物学性质。

1.3 土壤样品测定

土壤含水量采用烘干法测定；土壤容重采用环刀法测定；土壤pH值采用PHSJ-4A型pH计测定（水土比2.5：1）；电导率测定采用DDS-11A型数字电导仪（水土比5：1）；土壤粒度采用马尔文2000激光粒度仪测定；土壤团聚体采用维切诺夫法；土壤有机碳采用浓H2SO4-K2Cr2O7外加热氧化法测定；土壤无机碳采用美国UIC公司CM150光度库仑法总碳/总有机碳/总无机碳分析仪测定；土壤微生物量碳氮采用氯仿熏蒸浸提法；土壤全氮采用半微量凯氏定氮法；土壤全磷采用钼锑抗比色法（鲁如坤，2000；鲍士旦，2000）。

表1 不同植被恢复类型样地信息Tab.1 Sites information of different vegetation restoration types

1.4 数据分析

利用Excel和SPSS 19.0软件对获取的数据进行描述性统计，双因素方差分析，并用Tukey HSD法进行多重比较。

1.4.1 土壤质量指标的选取

Larson and Pierce（1991）提出了土壤质量指标最小数据集（Minimum Data Set，MDS）的概念，指出用最少的土壤质量指标定量化的评价土壤质量，该数据集包括以下内容：土壤质地、容重、有机质、pH、电导、生物量等。之后的研究采用的土壤质量指标与此类似，但由于不同土壤系统之间变化较大，土壤质量指标的确定比较复杂，到目前为止还没有形成统一的评价体系（刘占锋等，2006），故在选取指标时，需根据研究情况而定。根据研究的实际情况会有所增删。

本研究参照前人的研究结果（张华等，2003；巩杰等，2005；许明祥等，2005；刘占锋等，2006；李桂林等，2007），选取12个土壤质量评价指标：土壤pH、容重（bulk density，BD）、电导（electric conductivity，EC）、含水量（water content，WC）、粘粒/砂粒（clay/sand，C/S）、水稳性团聚体（water-stable aggregate，WSA）、无机碳（inorganic carbon，IC）、有机碳（organic carbon，OC）、全氮（total nitrogen，TN）、全磷（total phosphorus，TP）、微生物量碳（microbial biomass carbon，MBC）、微生物量氮（microbial biomass nitrogen，MBN）。

1.4.2 土壤质量指标主成分分析与权重的计算

对土壤质量指标进行主成分分析，一般认为主成分的特征值大于1，且前j个主成分累积方差贡献率大于80％，则认为可用j个不相关的综合因子表达原有n个指标的总信息（郑粉莉等，2010）。本研究采用SPSS 19.0软件，运用降维因子对本研究土壤的12个质量指标进行主成分分析，发现当主成分个数j=4，累计方差贡献率达到81.13％，满足分析要求（见表2）。

土壤质量指标权重代表了各因子的重要程度，计算方法如下：

其中，Wi表示在某一主成分中第i个土壤质量评价指标的权重；Component Capacityi为某一主成分中第i个土壤质量评价指标因子负荷量的绝对值。

1.4.3 土壤质量指标隶属度值计算

土壤质量指标隶属度是对原始数据矩阵的标准化处理，隶属度值无单位，可使计算结果避免变量量纲的影响，使计算结果更加客观科学，隶属度值在0～1（郑粉莉等，2010）。其计算分升型和降型两种计算方法，计算公式如下：

式中，Q（xi)表示第i项土壤质量退化评价指标的隶属度值；xij表示各土壤质量退化评价指标分析测定值；ximax和ximin分别表示第i项土壤质量退化评价指标分析测定值中的最大值和最小值。

根据负荷量的正负，本文pH、容重、无机碳采用降型分布函数计算隶属度。而电导、含水量、粘粒/砂粒、土壤水稳性团聚体、有机碳、全氮、全磷、微生物量碳、微生物量氮、采用升型分布函数计算隶属度，结果如表3。

表2 主成分贡献率和土壤质量指标的权重Tab.2 Values of component capacity and weights of each soil quality indicator

1.4.4 土壤质量综合指数（SQI）计算

土壤质量综合指数（SQI）的计算采用加权乘法，其计算公式如下：

其中，n为土壤质量评价指标的个数，m为主成分的个数，kj为第j个主成分的方差贡献率，Q（xi)表示第i项土壤质量退化评价指标的隶属度值，Wi表示在某一主成分中第i个土壤质量评价指标的权重。

2 结果与讨论

2.1 植被恢复对土壤物理性状的影响

0～10cm土层土壤容重和水稳性团聚体在不同植被恢复类型与农田间均达显著水平；土壤含水量只有山杨林和混交林与农田差异达到显著水平；其他植被恢复类型间与农田差异均不显著。粘粒含量只有灌木林与农田差异显著；砂粒含量只有混交林与农田差异显著，而其他植被在粘粒和砂粒与农田间差异均未达显著水平（表4）。在0～10cm土层，土壤容重农田最大，山杨林最小，山杨林较农田降低了28.94％；土壤含水量农田最小，山杨林最大，山杨林较农田增加了63.48％；土壤粘粒灌木林最大，山杨林最小，灌木林较农田增加了18.05％，山杨林较农田降低了12.255％；土壤粉粒混交林最大，灌木林最小，混交林较农田增加17.25％，灌木林较农田降低20.73％；土壤水稳性团聚体农田最小，山杨林最大，山杨林较农田增加了40.52％。土壤容重、含水量和水稳性团聚体的变幅较大，粘粒和砂粒的变幅较小。

10～20cm土层，土壤容重和粘粒只有草地与农田间差异达显著水平。含水量只有山杨林与农田间差异达显著水平。砂粒含量草地和灌木与农田差异显著。土壤水稳性团聚体农田除了与混交林差异不显著，与其他植被恢复类型均差异显著。

总体来看，植被恢复对土壤容重和土壤水稳性团聚体影响很大，而对含水量影响较大，对土壤粘粒、砂粒含量影响较小。植被恢复过程中，土壤表层凋落物和根系较多，使得土壤容重显著降低，这与马祥华和焦菊英（2004）研究结果一致。王凯博等（2012）研究结果表明土壤含水率在不同植被间差异显著，其中农田含水率最高，与本文研究结果不太一致，这可能是由于本研究采样时间为冬季，冬季降雨量少，而植被根系具有储水功能，因此植被恢复类型下土壤含水量较农田高。Poch and Antunez（2010）认为土壤有机质的输入有利于稳定性团聚体的形成，植被恢复其凋落物和根系及其微生物等向土壤提供了新的碳源，提高了土壤有机质含量（杨玉盛等，1999；胡斌等，2002），故土壤有机碳含量和土壤水稳性团聚体含量均较大。而土壤颗粒组成主要受成土母质的影响，其他因素对其影响不大（熊毅和李庆逵，1990），因此植被恢复对土壤粘粒砂粒含量影响较小。

表4 植被恢复类型对土壤物理指标的影响Tab.4 Effects of vegetation restoration types on soil physical properties

2.2 植被恢复对土壤化学性状的影响

0～10cm土层，土壤pH农田最大，灌木林最小，灌木较农田降低5.56％；电导农田最小，辽东栎林最大，辽东栎林较农田增加78.62％；无机碳农田最大，混交林最小，混交林较农田降低45.01％；有机碳和全氮均是农田最小，辽东栎林最大，辽东栎林较农田有机碳增加226.98％，全氮增加111.19％；全磷草地最小，灌木林最大，草地较农田降低8.55％，灌木较农田增加4.84％。其中，电导、有机碳和全氮增幅很大，无机碳次之，pH和全磷最小。

表5中，不同植被恢复类型下，土壤pH在0～10cm土层，不同植被恢复类型与农田差异均显著；10～20cm土层，草地与农田差异不显著，其他植被恢复类型与农田间差异均达显著水平。土壤电导、有机碳和全氮在0～10cm土层，均只有草地与农田差异不显著，其他植被恢复类型与农田间差异均达显著水平；电导在10～20cm土层，只有山杨林与农田、辽东栎林与农田间差异显著，有机碳和全氮在10～20cm土层，植被恢复类型间差异均不显著。土壤无机碳在0～10cm土层，山杨林与农田、混交林与农田、辽东栎林与农田间差异显著；10～20cm土层，则只有山杨林与农田间差异显著。全磷在0～10cm和10～20cm土层植被恢复类型间差异均不显著。

表5 植被恢复类型对土壤化学指标的影响Tab.5 Effects of vegetation restoration types on soil chemical properties

总体来看，与农田相比，植被恢复对土壤电导、有机碳和全氮的影响很大，对无机碳影响较大，对pH影响较小但却达显著水平，对全磷的影响甚微。植被恢复过程中植被凋落物和根系等使得土壤有机碳显著增加，而土壤有机碳和全氮间具有极显著相关关系（段华平等，2012），故土壤全氮亦显著增加。马祥华和焦菊英（2004）研究结果表明，在植被恢复过程中，土壤pH显著减低，与本文研究结果一致。土壤电导受土壤水分、温度、有机质含量和质地结构的影响（鲁如坤，2000），不同植被恢复类型土壤有机质和土壤水分均有显著差异，故土壤电导亦差异显著。土壤有机碳含量农田含量最大，辽东栎林含量最小，而土壤无机碳则辽东栎林最小，农田最大，两者在植被类型间排序相反，这与前人（潘根兴，1999；祖元刚等，2011；曹华，2012）土壤有机碳和无机碳呈负相关关系的研究结论一致。土壤全氮在植被恢复类型间差异均不显著，这可能与植被恢复时间和林地密度有关（郭二辉等，2012）。土壤全磷主要受土壤母质、成土作用和耕作措施影响（刘雨，2008），本研究土壤类型均为黄土母质发育的黄绵土，成土作用类似，因此全磷含量变化不显著，这与张红等（2006）研究结果一致。

2.3 植被恢复对土壤生物学性状的影响

0～10cm土层，不同植被恢复类型下土壤微生物量碳和土壤微生物量氮含量均明显高于农田，山杨林、草地、辽东栎林、灌木林和混交林土壤微生物量碳较农田依次增加了：209.12％、219.70％、218.86％、248.36％、599.35％；土壤微生物量氮较农田依次增加了：113.50％、92.80％、142.00％、122.20％、440.61％，且均与农田差异显著。10～20cm土层，土壤微生物量碳均是不同植被恢复类型明显大于农田，但只有山杨林和辽东栎林与农田差异显著，其他植被恢复类型与农田差异均不显著；而土壤微生物量氮在10～20cm土层只有辽东栎林与其他植被恢复类型间差异显著（表6）。其中，混交林对提高表层0～10cm土层土壤微生物量碳氮的效果最显著，这与薛萐等（2007）研究结果一致。另外，本研究10～20cm土层土壤微生物量碳氮均较0～10cm低，这与刘雨等（2008）研究一致，其研究结果表明，土壤微生物量碳氮均随土层深度的增加而逐渐降低。

表6 植被恢复类型对土壤生物学指标的影响Tab.6 Effects of vegetation restoration types on soil biological properties

2.4 植被恢复对土壤质量的影响

2.4.1 植被恢复的土壤综合质量指数

由表7可知，不同植被恢复类型间，SQI在0～10cm土层排序为：农田＜草地＜灌木林＜混交林＜山杨林＜辽东栎林；在10～20cm土层排序为：农田＜草地＜混交林＜辽东栎林＜灌木林＜山杨林。与农田相比，植被恢复后土壤SQI值在0～10cm和10～20cm均有较大幅度的提高。草地、灌木林、混交林、山杨林、辽东栎林在0～10cm土层分别提高了88.18％、176.46％、182.34％、234.17％、237.76％，其中草地提高幅度最小，辽东栎林提高幅度最大；在10～20cm分别提高了12.87％、56.10％、23.03％、101.04％、51.98％，其中草地增加幅度最小，山杨林增加幅度最大。

本研究SQI除了农田10～20cm较0～10cm有较小幅度的增加，其他均有所降低，山杨林、草地、灌木林、辽东栎林、混交林分别降低：53.33％、53.79％、63.37％、105.00％、111.68％，其中山杨降低幅度最小，混交林降低幅度最大。

2.4.2 土壤质量分级

为了更加直观地评价不同植被恢复类型下土壤质量状况，参照许明祥等（2005）将黄土丘陵区土壤质量区分等级的方法，将本研究区土壤质量指数分为5个等级（表8）：低（Ⅴ）、较低（Ⅳ）、中（Ⅲ）、较高（Ⅱ）、高（Ⅰ）。本文农田土壤质量处于低（Ⅴ）水平，草地处于较低（Ⅳ）水平，灌木林和混交林处于中等（Ⅲ）水平，山杨和辽东栎林处于较高（Ⅱ）水平（SQI值见表7），这与许明祥等的研究结果类似。说明研究区实施植被恢复以来，对提高土壤质量均起到了一定作用，其中草地恢复对于提高土壤质量的效果较差，林地恢复以纯林山杨和辽东栎植被恢复对提高土壤质量的效果最佳。因此，建议当地植被恢复应以退耕还林为主，这样有利于土壤质量的大幅提高。

表7 不同植被恢复类型土壤质量综合指数Tab.7 SQI of different vegetation types

表8 黄土丘陵区土壤质量分级Tab.8 Soil quality classif cation on hilly Loess Plateau

3 结论

1）与农田相比，植被恢复对土壤容重、水稳性团聚体、pH、有机碳、全氮和微生物量碳氮影响显著，对含水量、无机碳含量影响居中，对土壤粘粒、砂粒含量和全磷影响不显著。

2）与农田相比，当地植被恢复后，土壤SQI值在0～10cm和10～20cm均有较大幅度的提高，0～10cm比10～20cm增幅更大，植被恢复后土壤质量均有提高。

3）当地农田土壤质量处于低（Ⅴ）水平，草地处于较低（Ⅳ）水平，灌木林和混交林处于中等（Ⅲ）水平，山杨和辽东栎林处于较高（Ⅱ）水平。草地恢复对于提高土壤质量的效果较差，林地恢复对提高土壤质量的效果最佳。因此，建议当地植被恢复应以林地恢复为主，这样有利于土壤质量的大幅提高。

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Effects of natural vegetation restoration on soil quality on the Loess Plateau

YAO Xiao-meng1，NIU Ya-feng1，DANG Zhen-zhen1，QIN Miao1，WANG Kai-bo2，ZHOU Zheng-chao1，ZHANG Qiang1，LI Jing1
（1.College of Tourism and Environmental Sciences，Shaanxi Normal University，Xi'an 710062，China；
2.State Key Laboratory of Loess and Quaternary Geology，Institute of Earth Environment，
Chinese Academy of Sciences，Xi'an 710061，China)

Considered soil physical，chemical and biological factors，using comprehensive index model of soil quality to calculate the soil quality index and assess the characteristics of vegetation restoration types on soil quality quantitatively.This study would provide scientific guidance about the effect of vegetation restoration on soil quality and promote the eco-environment reconstruction on the Loess Plateau.The results showed that：1）Compared with farmland，the effect of vegetation restoration on soil bulk density，water stable aggregates，pH，electric conductivity，organic carbon，total nitrogen，soil microbial biomass carbon and soil microbial biomass nitrogen is greater，the effect of vegetation restoration on soil water content and inorganic carbon content is middle，the effect of vegetation restoration on the clay，sand and total phosphorus is little.2）Compared with farmland，after the vegetation restoration，the soil quality index（SQI）value in 0～10 cm and 10～20 cm were greatly improved，and the SQI of 0～10 cm is rose more than the SQI of 10～20 cm，soil quality has all improved.3）Soil quality of farmland is in low level（Ⅴ)，grassland is in lower level（Ⅳ)，shrub-forestand mixed-forest are in middle level（Ⅲ)，Poplar Forest and Oak Forest is in high level（Ⅱ).The effect of grassland restoration on improving soil quality is poorer，while the effect of forest restoration on improving soil quality is the best.

natural vegetation restoration；soil quality indexes；quantitative assessment；Loess Plateau

S158

A

1674-9901（2015)04-0238-10

2015-06-25

国家自然科学基金资助项目（41301610，41571260）；霍英东教育基金会高等院校青年教师基金项目（131025）；陕西省青年科技新星项目（2014KJXX-52）；陕西省自然科学基础研究计划资助项目（2014JQ5170）

王凯博，E-mail：wangkb@ieecas.cn