两种石漠化区退耕林型的土壤呼吸及模型模拟

郑威, 何峰, 谭一波, 申文辉

广西壮族自治区林业科学研究院，南宁 530002

两种石漠化区退耕林型的土壤呼吸及模型模拟

郑威*, 何峰, 谭一波, 申文辉

广西壮族自治区林业科学研究院，南宁 530002

为了解石漠化区退耕还林林分的土壤呼吸动态及特征, 采用 Li-8100土壤碳通量测定系统对桂西石漠化区银合欢、柚木退耕林的土壤呼吸进行测定。结果表明: 两种林分土壤呼吸速率均呈现夏季高、冬季低的季节动态特征, 银合欢和柚木林土壤呼吸年均值分别为(2.94±0.42)和(2.85±0.46) μmolCO2m-2·s-1, 土壤呼吸的季节动态主要由土壤温度决定。基于日最低气温的单因子指数模型对两种林分的土壤呼吸拥有良好拟合效果, 利用该模型计算得银合欢林和柚木林的土壤呼吸年CO2通量分别为42.31和39.44 t·hm-2·a-1, 与同气候带森林土壤呼吸通量相近。

郑威, 何峰, 谭一波, 等.两种石漠化区退耕林型的土壤呼吸及模型模拟[J].生态科学, 2017, 36(5): 138-143.

ZHENG Wei, HE feng, TAN Yibo, et al.Soil respiration and model simulation for two plantation types belong to conversion of cropland to forest project in karst area[J].Ecological Science, 2017, 36(5): 138-143.

*通信作者:郑威(1982—), 男, 河南林州人, 高级工程师, 主要从事森林生态学研究, E-mail:zhengwei8686@163.com

石漠化区; 退耕还林; 土壤呼吸; 银合欢; 柚木

1 前言

土壤呼吸是土壤排放 CO2至大气的过程[1], 为第二大陆地碳通量[2], 对维持大气 CO2浓度有着重要作用, 在全球碳循环过程有着重要地位。石漠化区在我国陆地生态系统中占有重要比重, 但土壤呼吸的相关研究却相对较少。丁访军等对我国黔中石漠化多种植被类型及演替类型的土壤呼吸及影响因子进行了研究[3-7], 胡乐宁等[8]研究了石漠化不同土壤类型的土壤呼吸, 但已有研究主要针对石漠化山地, 而关于石漠化区退耕还林的相关研究极为稀少,对于退耕林的土壤呼吸等碳循环过程认识极为欠缺,但由于我国退耕还林的巨大规模, 因此开展相关研究有着重要意义。

广西石漠化区面积居全国第 3, 在我第一轮退耕还林中完成面积1481万亩, 为广西森林覆盖率直接贡献近4%[9], 成为区域碳循环及碳平衡动态研究的重要组成部分。本研究在桂西石漠化重灾区, 以银合欢、柚木退耕林分为对象, 测定其土壤呼吸并建立测算模型, 可为评估退耕还林林分碳平衡及碳汇功能提供基础数据。

2 材料与方法

2.1 试验地概况

试验地位于广西百色市平果县太平镇境内(23°36′12″N、107°28′44" E), 地处桂西南右江河畔,属南亚热带季风气候区, 年平均降雨量 1200—1500 mm, 其中5—9月降雨占全年降雨70%以上,年均温度在 19—21.5 ℃之间, 年平均日照时数1600 h, 年均蒸发量1572 mm。所选银合欢Leucaena glauca和柚木Tectona grandis林地原为石漠化山地山脚处垦荒形成的玉米种植耕地, 2007年由广西林科院营建为石漠化区退耕还林示范林, 林分基本情况见表1。林地内岩石裸露率高、土层薄,土壤呈斑块状分布, 成土母岩以石灰岩为主, 土壤主要为棕色和黑色石灰土。研究区2014年9月至 2015年 8月日最高气温(TAMAX)、日最低气温(TAMIN)如图1所示。

2.2 研究方法

2.2.1 试验方案

2014年8月, 在所选银合欢和柚木林分内各设置3块20 m×20 m样方, 对其中林木进行每木检尺, 调查灌、草盖度、多样性等指标。采用斑块累积法计算林地的土壤覆盖率, 即逐一测定每一土壤斑块面积,然后累积可得样方土壤覆盖面积及覆盖率。

在每个样方内随机选择3个样点放置PVC连接环(Φ21 cm× H 8 cm), 环插入土壤4 cm。连接环放置1个月后, 开始土壤呼吸测定, 测定时间为2014年9月—2014年8月, 每月测定1次, 测定选择非雨日9:00—11:00进行。采用LI-8100便携式土壤碳通量测定系统进行测定。测定土壤呼吸速率的同时, 采用LI-8100同步测定5 cm处土壤温度(TS)、土壤湿度WS。土壤样品采集时间为2014年9月, 每块样地取3个重复, 测定pH、有机碳(C)、全氮(N)、全磷(TP)、全钾(K)、速效磷(AP)、交换性钙(Ca)。土壤养分状况见表2。

表1 林分的基本特征Tab.1 The charactoristics of the two CCFP plantations

图1 研究区日最高气温和日最低气温Fig.1 Daily maximum air temperature and minimum air temperature in study area

表2 林分的的土壤养分含量Tab.2 The nutrient content of soil in two CCFP plantation

2.2.2 数值计算与分析

采用指数方程(式 1)分别构建土壤呼吸与土壤温度、日最低气温、日最高气温的关系, 采用二次曲线模型(式 2)与幂函数模型(式 3)拟合土壤呼吸与土壤湿度的关系, 同时采用(式 4, 式 5)建立土壤呼吸与土壤温度、土壤湿度间的双因子模型。

式中:R为土壤呼吸,α、b和c是模型参数;Q10为土壤呼吸温度敏感性指数[26];T为测定日土壤温度、日最高气温、日最低气温;W为测定日土壤含水量。

林分土壤的月土壤呼吸CO2通量和年CO2通量分别采用月平均值法(见式 6, 将每月测定土壤呼吸平均值视作为该月土壤呼吸平均值)和模型法(见式1, 基于日最低气温建立), 将所得通量然后扣除裸露岩石部分, 可得林分的实际CO2通量。

式中:f(R)代表全年的土壤呼吸通量(t CO2·hm-2);i为测定月份;Ri为该月土壤呼吸测定均值;Di为i月的天数。

数据统计分析用 SPSS13.0软件, 用Origin 8.0软件作图。

3 结果与分析

3.1 土壤呼吸季节动态

银合欢、柚木林土壤呼吸速率的季节波动一致,均呈现出夏季高、冬季低的特征。银合欢林土壤呼吸最大值出现在6月, 最小值出现在1月; 柚木林土壤呼吸在9月最大, 2月最小。银合欢林土壤呼吸年均值为(2.94±0.42) μmolCO2·m-2·s-1, 较柚木林(2.85±0.46) μmolCO2·m-2·s-1高出 3.16%。

银合欢林、柚木林的土壤温度、土壤湿度的季节动态相似, 土壤温度最高值出现在 8月, 最低值出现在2月, 年测定均值分别为(20.13±1.65)和(20.35±1.75) ℃, 且两者差异显著。银合欢林、柚木林的土壤湿度的年均值为(0.26±0.02)和 (0.27±0.02) m3·m-3,土壤湿度自3月起逐渐增大至7月, 此后呈减少趋势。

3.2 土壤呼吸与环境因子间的关系

两种林分中, 土壤呼吸与土壤温度、日最高气温、日最低气温间均存在显著正相关关系(表3)。银合欢、柚木林中土壤呼吸与土壤温度间相关性最高,分别达到0.947、0.837, 土壤呼吸与日最低气温间的相关性高于日最高气温。在银合欢林中土壤呼吸与土壤湿度间存在显著相关性, 但柚木林中两者无显著相关。

根据相关分析结果, 采用不同模型对土壤温度、土壤湿度、日最低气温度与土壤呼吸分别进行回归分析(表4), 结果表明单因子指数模型拥有良好的拟合效果。在银合欢林中, 基于土壤温度和最低气温指数模型分别可解释土壤呼吸速率变异的96.9%、95.1%, 在柚木林中分别为83.7%、79.7%。在银合欢林中土壤湿度虽然与土壤呼吸间存在显著相关关系, 但常用的二次线性模型和幂函数模型并不能很好反应两者间的关系, 因而采用土壤温度、土壤湿度双因子模型建立与土壤呼吸间关系时, 模型判定系数反而较单因子模型有所降低。因此, 可采用土壤温度、最低气温的单因子指数模型对石漠化区银合欢、柚木林的土壤呼吸进行模拟研究。

3.3 土壤呼吸年累积量

银合欢林中采用月平均值累积所得土壤呼吸CO2通量为 40.72 t·hm-2·a-1, 基于最低气温的指数模型所得土壤呼吸 CO2通量为 42.31 t·hm-2·a-1(表5), 相对平均偏差为 1.91%, 依据土壤覆盖率进行计算后, 分别为 18.43 t·hm-2·a-1和 19.15 t·hm-2·a-1。柚木林中月平均值和模型计算 CO2通量分别为39.93 t·hm-2·a-1、39.44 t·hm-2·a-1, 两者相对偏差仅为0.6%, 进行土壤覆盖率折算后, 分别为 8.56 t·hm-2·a-1、8.45 t·hm-2·a-1。采用指数模型计算所得银合欢林土壤呼吸CO2年通量高出柚木林7.27%, 但考虑土壤覆盖率后, 银合欢林高出柚木林 121%, 表明两种林分土壤呼吸CO2通量差异主要由土壤覆盖率所决定。

图2 土壤呼吸、土壤温度、土壤湿度的季节动态Fig.2 Seasonal pattern of soil respiration rate, soil temperature and soil moisture

表3 土壤呼吸与土壤温度、土壤湿度、最低气温间的相关分析Tab.3 Correlations between soil CO2 flux rates, soil temperature, soil moisture and minimum temperature

4 讨论

银合欢、柚木退耕林的土壤呼吸年均值为(2.94±0.42)、(2.85±0.46) μmolCO2·m-2·s-1, 与鼎湖山阔叶林的土壤呼吸年均值(2.83 μmolCO2·m-2·s-1)[10]相近。研究表明土壤呼吸与年均降水和年均气温存在显著正相关性[11], 本研究区气温、降雨条件与鼎湖山相近, 土壤呼吸的水热驱动因子具有相似性。鼎湖山阔叶林土壤有机质含量远高于本研究林分[12],可为微生物提供更多的碳源供应, 从而增大土壤呼吸速率, 但鼎湖山地处我国重度酸雨区, 其土壤pH[12]显著小于本研究区, 对鼎湖山阔叶林土壤呼吸又存在显著的抑制作用[13], 多种因素共同作用下导致两种石漠化退耕林与同气候区鼎湖山阔叶林差异不大。此外, 比较黔中石漠化区阔叶林[6]与相同纬度区阔叶林的土壤呼吸[14]也可发现两者差异不大, 表明石漠化山地岩石裸露率高、土壤斑块化严重等特殊条件并未对显著影响土壤呼吸的实际测定值, 其影响主要体现在土壤呼吸尺度扩展时扣除无土壤呼吸岩石面积。

表4 基于环境因子的土壤呼吸模型参数Tab.4 Parameters of soil respiration models based on some environmental factors

表5 土壤呼吸CO2年通量Tab.5 Annual CO2 flux of soil respiration (t·hm-2 ·a-1)

银合欢林土壤呼吸年均值较柚木林高 3.16%,土壤呼吸CO2年通量高出7.27%。土壤呼吸受植被覆盖影响较大[7], 原因在于植被覆盖改变所带来根系、土壤温、湿度[15]、养分含量[16]以及土壤碳库[17]状态的改变。本研究中, 银合欢林的土壤有机碳及N、P、K、Ca含量均高于柚木林, 成为其土壤呼吸较高的可能原因。另一方面, 柚木林土壤温度显著高于银合欢林, 虽然两者绝对差值很小, 但在一定程度上也可能引起土壤呼吸的增大。多种原因导致银合欢林土壤呼吸略高于柚木林。

土壤呼吸主要植物根系自养呼吸和土壤微生物的异养呼吸所组成, 其中微生物异养呼吸受到土壤温度直接控制, 而植物根系的自养呼吸受自身生长节律影响, 与土壤温度的季节变化相对一致, 因而土壤温度为季节尺度上土壤呼吸的主要控制因子[18],两者呈现出相近的季节动态。土壤湿度与土壤呼吸的关系具有复杂性和不确定性, 土壤湿度过大或过小均会抑制土壤呼吸[19]。土壤干旱条件下, 降水会在一定时间内显著刺激土壤呼吸[20]。而在雨季土壤湿度持续处于高水平时, 降水会使土壤呼吸会受到抑制, 与持续时间呈负指数关系[21], 因而土壤呼吸和土壤湿度间关系复杂, 在银合欢林中两者存在显著相关性, 但在柚木林中两者无显著相关。

土壤温度与土壤呼吸间存在显著指数关系, 与在不同区域、生态系统的研究结论一致[22-25], 但基于土壤温度、林内气温等建立的拟合模型因为数据获取困难, 存在难以应用的情况。本研究中, 土壤温度与当日最低气温间存在极显著相关关系, 因而采用该地日最低气温建立的指数方程也拥有良好的拟合效果, 同时数据易于获取, 可广泛用于该区域石漠化山地柚木和银合欢林的土壤CO2的测算研究。

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Soil respiration and model simulation for two plantation types belong to conversion of cropland to forest project in karst area

ZHENG Wei, HE Feng, TAN Yibo, SHEN Wenhui
Guangxi Forestry Research Institute,Nanning530002,China

In order to determine the soil respiration dynamics in plantations planted by conversion of cropland to forest project(CCFP).The Li-8100 was used to measure the soil respiration rate(R) inLeucaena glaucaandTectona grandisplantation in karst area.The results showed that soil respiration rate of two plantations had same seasonal pattern.Rwas higher in summer and smaller in winter; the annual average ofRinLeucaena glaucaandTectona grandisplantation was(2.94±0.42) and (2.85±0.46) μmolCO2m-2·s-1, respectively.Seasonal pattern ofRwas mainly driven by soil temperature.The single factor exponential model based on daily minimum air temperature had great fitting for soil respiration rate in both plantations.The annul CO2flux ofRcalculated by exponential model inLeucaena glaucaandTectona grandiplantation was 42.31 and 39.44 t·hm-2·a-1, respectively.

karst area; conversion of cropland to forest project;Leucaena glauca;Tectona grandis; soil respiration.

2016-09-02;

2016-10-27

广西科技厅基本业务费项目(林科201403号); 广西自然科学基金(2014GXNSFBA118109)

10.14108/j.cnki.1008-8873.2017.05.018

S718.55

A

1008-8873(2017)05-138-06