光皮树幼林坡地土壤养分空间异质性和分布格局研究

黄金华　叶代全　张志才　何祯祥　成向荣

（1.福建省洋口国有林场，福建顺昌353211；2.南京大学生命科学学院，江苏南京210093；3.中国林业科学研究院亚热带林业研究所，浙江杭州311400）

光皮树幼林坡地土壤养分空间异质性和分布格局研究

黄金华1叶代全1张志才1何祯祥2成向荣3

（1.福建省洋口国有林场，福建顺昌353211；2.南京大学生命科学学院，江苏南京210093；3.中国林业科学研究院亚热带林业研究所，浙江杭州311400）

采用地统计学的方法研究闽北光皮树幼林坡地土壤养分（0～20 cm）的空间异质性和分布格局。结果表明：光皮树幼林坡地土壤有机质、易氧化有机碳、水解氮、有效磷和速效钾均有较好的空间自相关性，其自相关函数均为由正相关向负相关方向发展，拐点为35～66 m；不同土壤养分的空间变异特征差异较大，易氧化有机碳的最佳拟合模型为指数模型，其余指标的最佳拟合模型均为高斯模型；除土壤有机质块金值/基台值的比值大于25%，呈现中等程度空间变异外，其余4个速效养分指标的块金值/基台值比值均小于25%，具有强烈的空间自相关，其空间变异主要由结构性变异引起，随机因素的影响较小；SOM、ROC和AP空间分布的连续性相对较好，其次为AN，AK的空间连续性较差，破碎化程度高，在小尺度上形成强烈的变异；坡面尺度土壤养分的空间异质性，不仅与坡位、微地形等环境因素有关，研究区采伐残余物输入的空间不均一性和炼山也可能对养分的空间变异有重要影响。

土壤；养分；空间变异；分布格局；光皮树

土壤养分空间异质性是土壤属性空间异质性的重要内容，大量研究表明，在不同尺度上均存在土壤养分的空间异质性［1］。通常在一定区域内，气候条件相对一致，随着生态系统的自身演替，土壤性质由母质差异等引起的空间异质性逐渐减小，而人为经营活动和小生境对土壤养分状况有显著影响［2］。地形是导致森林土壤养分异质性的重要因素之一［3-4］，此外土壤养分的空间变异也受植被的显著影响，植物生物量的累积与森林土壤养分的形成和维持密切相关，而森林土壤养分的空间异质性又影响植物生长和分布［1，5-7］。因此，开展不同尺度上森林土壤养分的空间变异规律研究，对于森林培育和经营具有重要意义。

尽管国内外在不同尺度开展了大量土壤养分空间异质性研究［8］，但Cambarde11a等［9］指出小尺度下研究土壤性质的变异更具有理论和实用价值。以往小尺度土壤养分空间异质性的研究多见于农地和草地，林地坡面尺度土壤养分空间变异性研究相对较少［10］，且研究对象主要为郁闭的林分［10-11］。我国南方山地杉木人工林皆伐后，通常采伐残余物的输入具有较高的空间不均一性；即使部分地区进行炼山也会影响采伐残余物的空间分布，因而，短期内可能会加剧新造林地表层土壤的空间异质性。近期的研究也发现，土壤有机碳的空间变异与林地凋落物密切相关［11］，叶凋落物C/N是引起土壤C/N空间变异的主要因素［12］。为此，本研究以闽北杉木（Cunninghamia lanceolata）皆伐后栽植的1.5年生光皮树 （Swida wilsoniana）幼林坡地为研究对象，分析不同土壤养分的空间异质性和分布格局，探讨杉木皆伐后短期内坡面土壤养分的空间变异特征，同时也为光皮树优良家系筛选和幼林的科学经营提供参考。

1　研究地概况

研究地位于闽北福建省洋口国有林场打铁坑工区11林班7大班5小班（26°47′N，117°55′E），属于杉木中心产区，系武夷山支脉的低山丘陵地貌，属亚热带气候。年平均气温18.5℃，极端最高气温40.3℃，极端最低气温-6.8℃。年平均降水量1 880 mm，无霜期280 d，相对湿度82%。试验地海拔249～319 m，平均坡度13°～16°，土壤为山地红壤，质地为黏质壤土，含石砾少，肥力中等。

研究地前茬为杉木人工林，2012年夏季皆伐，冬季炼山后挖穴整地。整个试验地位于同一坡面，坡向东南，坡长128 m，宽251 m。2013年春栽植1年生光皮树优良家系苗，共20个优良家系 （来自于广东省乐昌市龙山林场收集和建立的光皮树基因库），每个家系苗木约100株，按照家系块状随机栽植，栽植密度2 m×3 m。

2　研究方法

2.1采集及测定方法

2014年7月在每个家系区块内按照地形特点设置3个取样点，在每个样点周围3 m范围内随机采取3个0～20 cm表层土样作为1个混合样，共采集60个土样。每个采样点在坡面的位置通过测距仪和GPS来确定。采集的土壤自然风干后，研磨过筛，用于土壤养分的测定。土壤有机质（SOM）采用重铬酸钾氧化-外加热法测定、土壤易氧化有机碳（ROC）采用高锰酸钾氧化法，水解氮 （AN）采用碱解扩散吸收法，有效磷 （AP）用钼锑抗比色法测定，速效钾（AK）用火焰光度计法测定［13］。

2.2分析方法

计算土壤养分的最大值、最小值、平均值、误差值和变异系数，采用SPSS 17.0统计软件对各参数进行K-S正态分布检验（取显著水平α=0.05，若Pk-s＞0.05，则认为是正态分布）。土壤养分含量的空间自相关分析采用Moran，s I系数法。用半方差函数分析土壤养分含量的空间变异特征，分别用球状模型、指数模型、高斯模型和线性模型等理论模型来拟合半方差函数值随样本滞后距离变化的散点图［14］。

半方差函数计算公式：

式中：γ（h）是半方差函数值，N（h）时间距为向量h的点对总数，Z（χi）是系统某属性Z在空间位置xi处的值，Z（χi+h）是在（χi+h）处值的一个区域化变量［15］。

根据决定系数R2及残差平方和（RSS，residua1 sum of squares）来选择散点图最适合的理论模型，R2越大，RSS越小，模型拟合精度越高［15］。通过模型拟合可以得到3个评价空间变异程度的重要参数：块金值 （C0）、基台值 （C0+C）和变程 （A0）。A0表示空间变异的尺度，在变程内说明某一变量具有空间自相关性，反之则不存在空间相关性［15-16］。块金值与基台值的比值C0/（C0+C）反映了土壤属性的空间自相关度，可度量空间自相关的变异所占的比例。当C0/（C0+C）＜25%，表明系统具有强烈的空间相关性；如果C0/（C0+C）为25%～75%，表明系统具有中等空间相关性；C0/（C0+C）＞75%，说明系统空间相关性很弱［16-17］。

异常值对变异函数的影响很大，本试验采用阈值法处理，剔除样本均值加减3倍标准差区间外的样点。土壤养分空间异质性特征的模型拟合、主要参数（块金值、基台值和变程等）计算、土壤养分的空间插值（Kriging插值法）均采用地统计学软件GS+7.0进行数据分析和处理。

3　结果与分析

3.1土壤养分的基本特征

从表1可以看出，光皮树幼林坡地土壤有机质（SOM）含量中等，土壤水解氮 （AN）含量较为丰富，有效磷（AP）和速效钾（AK）含量相对较低，尤其是AP含量处于极其亏缺状况。整个坡面5个指标的变异系数均较高，其中AP和AK变异系数高达0.51和0.55，各土壤养分指标变异程度大小为AK＞AP＞ROC＞SOM＞AN。经检验，SOM、ROC、AP和AN均服从正态分布，AK经对数转换后也服从正态分布。

表1　坡面土壤养分基本统计特征Tab1e 1　Basic statistica1 characteristics of soi1 nutrients in s1oPing fie1d

3.2土壤养分的空间自相关性

从图1可以看出，光皮树幼林坡地土壤SOM、ROC、AN、AP和AK的空间结构分布差别较大。随着滞后距离增大，SOM的Moran，s I系数逐渐下降，60 m后呈负相关且继续缓慢下降至115 m。ROC的Moran，s I系数随着滞后距离的增大持续下降，至60 m处呈负相关，之后快速下降至115 m。AN的Moran，s I系数随着滞后距离的增大快速下降，至66 m处下降到最大值，达到最大负相关，之后缓慢上升，在90 m处又逐渐下降至115 m。AP的Moran，s I系数随着滞后距离的增大也快速下降，至50 m处呈负相关逐渐下降，66 m之后又快速上升，此后逐渐降低至 115 m处。AK的Moran，s I系数随滞后距离增加也快速下降，在35 m后呈负相关且继续缓慢下降。

3.3土壤养分的空间结构分析

SOM、ROC、AN、AP和AK的半方差函数见图2。光皮树幼林坡地的ROC的最佳拟合模型均为指数模型，其余4个养分指标的最佳拟合模型均为高斯模型（表2）。决定系数（R2）和残差平方和（RSS）的数值表明总体上这5个指标拟合程度均较高。SOM的块金值（C0）为24.60，块金值/基台值比值（C0/ （C0+C））为0.334，表明SOM由随机因素引起的空间异质性占总空间异质性的33.4%，而由空间自相关引起的空间异质性占总空间异质性的66.6%。ROC、AN和AP的C0/（C0+C）比值均小于0.25，说明这3个指标均具有强烈的空间自相关性，随机因素对ROC、AN和AP空间变异的影响较小，主要由结构性变异（如地形等自然因素）引起。AK的C0接近0，远小于基台值（C），C0/（C0+C）比值仅为0.000 4，表现为纯块金效应，说明AK的空间变异几乎不受随机因素的影响，主要受结构性变异控制。ROC的变程（A0）相对较高，为40.7 m；AK的A0最低，仅为21.7 m；SOM、AN和AP的A0接近，均为30 m左右，这表明ROC的空间连续性相对较好，其次为SOM、AN和AP、AK的空间连续性最差。

图1　土壤养分的空间相关关系Fig.1　SPatia1 corre1ograms of soi1 nutrients

图2　土壤养分的半方差函数Fig.2　Semivariograms of soi1 nutrients

表2　土壤养分的半方差函数模型及参数Tab1e 2　Semivariogram theoretica1 mode1s and Parameters of soi1 nutrients

3.4土壤养分的空间格局

根据Kriging插值法得到研究区土壤养分的空间分布格局（图3）。SOM、ROC和AP变化趋势类似，均是从研究区东北向西南逐渐降低；AP则是从上至下逐渐降低，但西南角出现高值区；AK的空间连续性较差，破碎化程度高，在小尺度上形成强烈的变异。

图3　土壤养分含量的空间分布Fig.3　SPatia1 distribution of soi1 nutrients

4　结论与讨论

对闽北光皮树幼林坡地土壤养分的研究表明，试验区总体上土壤养分状况处于中下水平，SOM为中等程度变异，而速效养分（ROC、AN、AP和AK）呈强度空间变异。本研究样地中SOM的平均含量为22.53 g/kg，远低于顺昌县森林土壤的SOM平均值 （43.94 g/kg）［18］，但略高于亚热带红壤低山地区（17.75 g/kg）［11］。速效养分中AN和AK含量低于邻近的针阔混交林［19］，AP含量接近，处于极其贫乏状况。因此，在今后的林木培育过程中应加强施肥管理，尤其要增施磷肥。

本研究发现光皮树幼林坡地不同养分均具有较强的空间自相关性，土壤养分的正负空间自相关反映了性质不同的两大斑块，其中SOM、ROC、AN和AP的拐点较大，AK的较小；同时研究区土壤养分具有较好的空间结构，半方差拟合模型能很好地反映土壤的空间变异特征，其中ROC的最佳拟合模型为指数模型，其余指标的最佳拟合模型均为高斯模型。除SOM的C0/（C0+C）大于25%，呈现中等程度空间变异外，其余4个速效养分指标的C0/（C0+C）均小于25%，尤其是AK仅为0.04%，表明速效养分具有强度空间变异性，而且空间变异主要由结构性变异引起，随机因素的影响较小。SOM、ROC和AP空间分布的连续性相对较好，其次为AN，而AK的空间连续性较差，破碎化程度高，在小尺度上形成强烈的变异。由此可见，红壤丘陵地区坡面小尺度范围内土壤养分存在着明显的空间变异和分布。对喀斯特坡地和混交林坡地土壤养分空间变异的研究也得出类似结论［2，10］。已有的研究证实，土壤性质的空间变异是环境因子和人为活动共同作用的结果［20-21］。研究区栽植光皮树之前为杉木纯林，植被群落结构较为单一。因而，坡面尺度土壤养分的空间变异一方面与环境因素 （坡位、微地形）密切相关，另一方面人为活动干扰（采伐）也有重要影响。根据地表采伐残余物分布状况，推测采伐残余物输入的空间不均一性也可能对养分的空间变异有重要影响，至少在短期内增加了土壤速效养分的空间异质性。此外，由于冬季炼山不彻底，同样使得采伐残余物空间分布不均，因而炼山不仅增加了土壤速效钾含量，同时也增大了土壤速效钾的空间变异。由此可见，坡面尺度上开展的林木品种或家系对比试验有必要考虑土壤养分的空间异质性，至少在幼林期土壤养分空间变异对林木生长有重要影响；但是，皆伐后林地土壤养分空间异质性随时间延长将如何变化，以及对林木生长的影响还有待于进一步研究。因此，土壤养分的空间异质性与人为干扰密切相关，其与林业生产的关系也更为紧密。

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（责任编辑张坤）

SPatia1 Heterogeneity and Distribution Patterns of Soi1 Nutrients in S1oPing Fie1d of Swida wilsoniana Young P1antation

Huang Jinhua1，Ye Daiquan1，Zhang Zhicai1，He Zhenxiang2，Cheng Xiangrong3

（1.Yangkou State-owned Forest Farm，Shunchang Fujian 353211，China；2.Co11ege of Life sciences，Nanjing University，Nanjing Jiangsu 210093，China；3.Institute of SubtroPica1 Forestry，Chinese Academy of Forestry，Hangzhou Zhejiang 311400，China）

SPatia1 heterogeneity and distribution Patterns of soi1 nutrients（0-20 cm）in s1oPing fie1d were studied by geostatistica1 method in a Swida wilsoniana young P1antation in northern Fujian Province.The resu1ts showed that soi1 organic matter，readi1y oxidized organic carbon，hydro1yzed nitrogen，avai1ab1e PhosPhorus and avai1ab1e Potassium in s1oPing fie1d have a good sPatia1 autocorre1ation，the autocorre1ation functions Performed the same Pattern of deve1oPing from Positive to negative direction with inf1ection Point from 35 m to 66 m.SPatia1 variabi1ity of different soi1 nutrients was great.The best-fitting mode1 for readi1y oxidized organic carbon is exPonentia1 mode1，and gaussian mode1 is oPtima1 mode1 for the other soi1 nutrients.The ratio of nugget/si11 for soi1 organic matter was higher than 25%，showing a moderate sPatia1 variabi1ity.The other 4 ratios of nugget/si11 for the soi1 avai1ab1e nutrients were 1ower than 25%，and they had sPatia1 autocorre1ation of intensity，sPatia1 variabi1ity of these soi1 avai1ab1e nutrients main1y caused by structura1 variation and 1ess affected by random factors.The sPatia1 distribution of SOM，ROC and AP had a re1ative1y good continuity，fo11owed by AN and AK had a Poor sPatia1 continuity withhigher degree of fragmentation，a strong variation was formed on the sma11 sca1e.In this study，sPatia1 variabi1ity of soi1 nutrients in s1oPe fie1d was main1y re1ated to s1oPe Position，micro-toPograPhy and other environmenta1 factors，additiona11y，the inPut of uneven 1ogging residue and Prescribed burning may a1so have a significant imPact on sPatia1 variabi1ity of soi1 nutrients.

soi1，nutrients，sPatia1 variation，distribution Pattern，Swida wilsoniana

S714.5

A

2095-1914（2016）04-0030-06

10.11929/j.issn.2095-1914.2016.04.005

2015-10-19

福建省林业厅项目（闽林科 ［2013］5号）资助。
第1作者：黄金华（1970—），男，高级工程师。研究方向：林木培育及育种研究。Emai1：yk1c888@126.com。

成向荣（1979—），男，博士，副研究员。研究方向：生态恢复与生态工程。Emai1：chxr@caf.ac.cn。