温度对贵州喀斯特黄色石灰土有机碳矿化、水稻秸秆激发效应和Q10的影响

段建军, 罗安焕, 李瑞东, 陈 领, 陈 佳, 王小利, 高照良

(1.贵州大学烟草学院,贵州省烟草品质重点实验室,贵阳 550025; 2.贵州大学农学院,贵阳 550025; 3.中科院普定喀斯特生态系统观测站,中科院贵阳地球化学研究所,贵阳 562100;4.西北农林科技大学水土保持研究所,中科院水利部水土保持研究所,陕西 杨凌 712100)

高照良(1969—),男,博士,研究员,博士生导师,主要从事农业水土工程和荒漠化防治研究。E-mail:gzl@ms.iswc.ac.cn

土壤有机碳库是陆地生态系统最大的有机碳分库，易受土地利用、土壤管理和升温等影响，进而影响全球碳平衡和气候变化。在全球气候变暖和大力提倡秸秆直接还田的大背景下，探讨秸秆输入和温度对土壤原有有机碳矿化及其激发效应和温度敏感性的影响，对揭示秸秆还田和气候变暖及其交互作用对精准和深入理解农田土壤肥力和有机碳库演变及全球气候变化的影响和反馈具有重要意义。

秸秆直接还田等外源有机碳输入为土壤微生物提供充足碳源和能源，改变土壤微生物生物量、群系组成和活性，影响土壤有机碳矿化的由外源有机物输入土壤引起土壤原有有机质矿化改变的现象称为激发效应。激发效应正负和大小因生态系统、植被、土壤、外源有机物性质、温度、水分以及表征方式等不同而存在显著差异。如C标记凋落物对天然林地土壤有机碳矿化产生正激发效应而人工林地产生负激发效应，C标记稻草提高了红壤土壤有机碳的矿化速率而降低了棕色石灰土土壤有机碳的矿化速率，葡萄糖和黑麦草对草原土壤原有有机碳矿化产生正激发效应，且激发效应葡萄糖大于黑麦草。外源有机物对土壤有机碳矿化的激发效应还受土壤理化性质和土壤微生物对输入的外源有机物偏好等因素影响。如秸秆配施适量氮肥显著提高土壤有机碳和微生物量生物量碳含量及土壤脲酶和多酚氧化酶活性，施用生物炭抑制土壤有机碳矿化。温度是影响土壤物理、化学和生物学过程的重要环境因子，显著影响土壤有机碳矿化，即土壤有机碳矿化和土壤呼吸的温度敏感性，并用温度系数表征，其含义是温度每升高10 ℃时土壤有机碳矿化速率或矿化量增加的倍数。温度对激发效应的影响因外源物质种类、数量和土壤系统而不同。如温度影响土壤微生物对外源输入有机碳和土壤原有有机碳底物利用效率影响外源输入有机碳和土壤原有有机碳矿化，改变激发效应。葡萄糖和杉木凋落物激发效应随温度升高而降低，苜蓿的激发效应随温度升高而增加，温度升高不影响蔗糖的激发效应等。传统上认为是一个常数，但大量研究表明，也随温度变化而变化。如土壤有机碳矿化随温度升高而降低、增大或保持稳定。因此不同温度状态或温度系统中土壤有机碳矿化温度系数可能具有不确定性或是温度的函数，应引入温度系数函数描述之。

贵州地处中国西南喀斯特区域中心，碳酸盐岩分布广泛，发育形成的石灰土土壤土层浅薄，生产力低下，水土流失严重，土壤有机碳库易受人类活动与自然环境双重影响，是生态环境脆弱带和全球气候变化敏感地区之一。秸秆直接和碳化还田等资源化利用是增加土壤有机碳库储量、减缓大气CO浓度升高和培肥土壤的重要农业技术措施，随着沃土工程实施和碳达峰、碳中和理念的提出和实践秸秆还田在农业生产应用中愈受关注。水稻是贵州省重要的粮食作物，水稻秸秆资源量大，农民素有稻草还田习惯，加之近年来贵州省年平均气温波动性上升，因此，通过室内培养试验或土壤原位试验定量水稻秸秆还田后水稻秸秆矿化分解和对贵州喀斯特石灰土土壤有机碳矿化及激发效应和温度敏感性的影响及对温度的响应对沃土工程实施、耕地肥力提升、土壤有机碳库储量估算和全球变化技术措施选择均具有重要意义。本文以贵州喀斯特地区典型黄色石灰土为对象，采用室内土壤培养结合C稳定性碳同位素标记技术，探讨温度和水稻秸秆碳输入对土壤原有有机碳矿化、激发效应和温度敏感性的影响，比较了激发效应不同表征形式的时间动态和温度响应，引入土壤有机碳矿化速率和累积矿化量温度敏感函数描述和表征土壤有机碳矿化的温度敏感性，并将其定义为土壤有机碳矿化速率和累积矿化量的温度函数的导数与温度敏感性函数的商，以期为贵州喀斯特农田秸秆还田、土壤固碳减排和土壤有机碳库预测等提供参考，丰富对土壤有机碳激发效应和温度系数表征和深入理解。

1 材料与方法

1.1 供试材料

土壤培养试验供试土壤样品采自中国科学院普定喀斯特生态系统观测研究站(105°44′54″E,26°15′41″N),海拔1 338 m。该地属中亚热带湿润性季风气候区，年平均气温15.1 ℃，年平均降水量1 397 mm，年平均蒸发量920 mm；地形属典型喀斯特山地；成土母质为石灰岩；土壤类型为石灰土；试验地种植方式为玉米-油菜轮作。采用随机采样法于2019年10月玉米收获后在样地内18个点采集0—20 cm土层混合土壤样品，带回实验室后置于阴凉通风处风干，去除动植物残体及石粒等杂质后过2 mm筛，充分混匀装入自封袋中备用。四分法分取过2 mm筛土样200.00 g进一步研磨并全部过0.149 mm筛后装入自封袋备用。前者用于土壤有机碳矿化培养试验和土壤pH、碱解氮、有效磷和速效钾等测定，后者用于土壤全氮、全磷和全钾测定。供试土壤pH为6.62，有机碳、全氮、全磷和全钾含量分别为18.74，1.99，0.87，20.66 g/kg干土，碱解氮、有效磷和速效钾含量分别为110.91，10.25，281.87 mg/kg干土，风干土含水量2.38%。供试水稻秸秆为温室内通过饲喂C稳定性同位素CO的水稻秸秆，水稻秸秆C丰度2.79%，有机碳含量36.24%，全N 0.72%。水稻秸秆粉碎并全部过2 mm筛后混匀备用。

1.2 试验设计

土壤培养试验因素为添加水稻秸秆和培养温度。水稻秸秆添加量设置2个水平，即不添加和添加1.50 g/kg干土(按一般耕地实际还田量4 t/hm换算确定)。培养温度设置3个水平，即15，25，35 ℃。同时每个培养温度分别设置1个无土无秸秆的空白对照处理以校正环境CO。试验共9个处理(表1)，3次重复，共27组矿化培养微系统。

表1 土壤矿化培养试验的试验处理

称取30.80 g(相当于30.00 g烘干土)风干土于250 mL棕色广口玻璃瓶中，用去离子水调节土壤含水量至45%饱和含水量，将棕色广口玻璃瓶和装有去离子水的50 mL小烧杯放入1 L的广口塑料瓶中，盖紧盖子(有橡胶垫以防止漏气)，置于25 ℃恒温培养箱内避光预培养7天，期间每天定时用称重法保持土壤含水量恒定。预培养结束后按1.50 g/kg干土水稻秸秆添加量向对应处理的250 mL棕色广口玻璃培养瓶中加入过2 mm筛的水稻秸秆，充分混匀后按试验设计分别将250 mL棕色广口玻璃培养瓶置于15，25，35 ℃恒温培养箱内避光培养60天，称重法每天定时加入适量去离子水以保持恒重。培养过程中于1，5，10，15，30，60天时采集气体样品测定CO含量和CO丰度。采集气体样品时，先用空气泵向培养瓶内通气5 min，确保培养瓶内氧气充足以满足土壤微生物呼吸，然后盖紧橡皮塞子并产气4 h后用30 mL无菌注射器采集30 mL气体样品，保存于10 mL顶空瓶中，气相色谱-质谱仪联用法测定4 h产生的CO量和CO丰度。

1.3 测定指标与方法

气体样品中CO含量用气相色谱仪(Agilent 7890A，美国)测定，CO丰度用稳定性同位素质谱仪(Thermo Scientific MAT253，美国)测定。土壤田间持水量、pH、有机碳、全氮、全磷和全钾分别用环刀法、土壤pH计(水土比为2.5∶1)、重铬酸钾容量—外加热法、半微量开氏法、NaOH熔融—钼锑抗比色法和NaOH熔融—火焰光度法测定。

1.4 数据计算与处理

(1) 土壤有机碳矿化速率计算公式为：

(1)

式中：为土壤有机碳矿化速率[mg/(kg·d)]；和分别为无土壤空白对照处理和有土壤处理培养4 h后CO的浓度(mol/mL)；为CO-C的摩尔质量(12 g/mol)；为温度校正后的分子体积(mL)；为培养瓶的容积(250 mL)；为风干土的质量(g)；为风干土的质量含水量(g水/g干土)；为产生CO气体的时间(4/24 d)。其中计算公式为：

(2)

式中：0.022 41为273.15 K时理想气体的摩尔体积(L)；为培养温度(℃)。

(2) 土壤有机碳累积矿化量计算公式为：

(3)

式中：为培养时间内土壤总有机碳累积矿化量(mg/kg)；和+1分别为培养过程中第和+1次气体采样的土壤有机碳矿化速率[mg/(kg·d)]；和+1分别为第和+1次气体采样的培养时间(天)。

(3) 水稻秸秆累积矿化量计算公式为：

(4)

式中：为水稻秸秆累积矿化量(mg/kg)；为土壤总有机碳累积矿化量(mg/kg)；,COC和,COC分别为添加和不添加水稻秸秆处理释放的CO的C丰度；C和C分别为水稻秸秆和原始土壤的C丰度。

(4) 添加水稻秸秆处理土壤原有有机碳累积矿化量计算公式为：

=-

(5)

式中：为土壤原有有机碳累积矿化量(mg/kg)；为添加水稻秸秆处理的土壤总有机碳累积矿化量(mg/kg)；为水稻秸秆累积矿化量(mg/kg)。

(5) 水稻秸秆有机碳矿化的贡献率计算公式为：

(6)

式中：水稻秸秆有机碳的矿化贡献率(%)。

(6)水稻秸秆对土壤原有有机碳矿化速率和累积矿化量激发效应计算公式为：

=--

(7)

=--

(8)

式中：为水稻秸秆对土壤原有有机碳矿化速率激发效应[mg/(kg·d)]；为水稻秸秆对土壤原有有机碳累积矿化量激发效应(mg/kg)；和分别为添加和不添加水稻秸秆处理土壤总有机碳累积矿化速率[mg/(kg·d)]；为相同培养温度下添加水稻秸秆处理的水稻秸秆矿化速率[mg/(kg·d)]；和分别为添加和不添加水稻秸秆处理土壤总有机碳累积矿化量(mg/kg)；为相同培养温度下添加水稻秸秆处理的水稻秸秆累积矿化量(mg/kg)。

(7)水稻秸秆对土壤原有有机碳矿化速率和累积矿化量相对激发效应计算公式为：

(9)

(10)

式中：RPE为水稻秸秆对土壤原有有机碳矿化速率相对激发效应(%)；RPE为水稻秸秆对土壤原有有机碳累积矿化量相对激发效应(%)。

(8)土壤有机碳矿化速率和累积矿化量温度系数10,和10,计算公式为：

(11)

(12)

式中：10,和10,分别是土壤有机碳矿化速率和累积矿化量温度系数；和分别是较高和较低培养温度的土壤有机碳矿化速率[mg/(kg·d)]；和分别是较高和较低培养温度的土壤有机碳累积矿化量(mg/kg)；和分别是较高和较低培养温度(℃)。

(9)土壤有机碳矿化速率和累积矿化量温度系数函数10,()和10,()构建

首先建立土壤有机碳矿化速率和累积矿化量的温度响应函数()和()，分别求其一阶导函数d()d和dF()d，其含义分别是温度时单位温度变化矿化速率的变化量[mg/(kg·d·℃)]和累积矿化量的变化量[mg/(kg·℃)]。因习惯上温度系数定义为温度变化10 ℃时有机碳矿化速率或累积矿化量增加或减小的倍数，所以用10d()d和10dF()d分别为温度时温度升高或降低10 ℃土壤有机碳矿化速率和累积矿化量的增加或减小量。然后其分别与温度时矿化速率和累积矿化量温度响应函数()和()加和即10d()d+()和10d()d+()分别为温度增加或减小10 ℃时的矿化速率和累积矿化量。最后10d()d+()和10d()d+()分别除以矿化速率和累积矿化量温度响应函数()和()即10,()=(10d()d+())()和10,()=(10d()d+())()分别为矿化速率和累积矿化量温度系数函数。例如，分别用二次函数拟合土壤有机碳矿化速率和累积矿化量温度响应函数，即10,=++和10,=++，则其一阶导函数分别为d10,=2+和d10,=2+，一阶导函数乘以10与原函数的和分别为10,+d10,=+(20+)+(10+)和10,+d10,=+(20+)+(10+)，最终的矿化速率和累积矿化量温度系数函数分别为公式(13)和(14)，

10,=(+(20+)+(10+))

(++)

(13)

10,=(+(20+)+(10+))

(++)

(14)

式中：10,和10,分别为土壤有机碳矿化速率和累积矿化量温度系数；为培养温度(℃)；、、、和为拟合方程的系数。

所有数据用Excel 2019软件整理、计算和绘制图表，用SPSS 28.0软件进行显著性检验(<0.05)、方差分析和LSD多重比较，幂函数用Excel 2019软件拟合，一级动力学方程用Sigmaplot 14.0拟合。

2 结果与分析

2.1 贵州喀斯特石灰土土壤有机碳矿化速率对水稻秸秆输入和培养温度的响应

由图1可知，15，25，35 ℃培养温度下不输入水稻秸秆石灰土土壤有机碳、输入水稻秸秆石灰土土壤总有机碳、原有有机碳和水稻秸秆有机碳矿化速率总体上均随培养时间延长逐渐降低，随培养温度升高而升高。其中1天时15，25，35 ℃培养温度下不输入水稻秸秆石灰土土壤有机碳、输入水稻秸秆石灰土土壤总有机碳、原有有机碳和水稻秸秆有机碳矿化速率依次分别为9.50，24.70，34.34 mg/(kg·d)、110.78，121.30，127.85 mg/(kg·d)、95.23，103.57，111.41 mg/(kg·d)和20.61，22.14，19.27 mg/(kg·d)，即培养温度从15 ℃上升到25 ℃和从25 ℃上升到35 ℃时有机碳矿化速率依次分别增加15.20，9.64 mg/(kg·d)、10.52，6.55 mg/(kg·d)、8.34，7.84 mg/(kg·d)和1.53，-2.78 mg/(kg·d)，除从25 ℃升高到35 ℃时水稻秸秆有机碳矿化速率降低外，其余均升高；30天时有机碳矿化速率依次分别为7.10，7.14，22.28 mg/(kg·d)、14.57，20.13，38.18 mg/(kg·d)、9.89，14.88，22.50 mg/(kg·d)和0.37，1.37，1.46 mg/(kg·d)，较1天时降幅依次分别为25.26%，71.09%，35.12%、86.85%，83.40%，70.14%、89.61%，85.63%，79.80%和98.20%，93.81%，92.42%，培养温度从15 ℃上升到25 ℃和从25 ℃上升到35 ℃有机碳矿化速率依次分别增加0.04，14.14 mg/(kg·d)、5.65，18.05 mg/(kg·d)、4.99，7.62 mg/(kg·d)和1.00，0.09 mg/(kg·d)，增幅依次分别为0.56%和198.04%、38.78%和89.67%、50.64%和50.21%、270.27%和6.14%；60天培养结束时有机碳矿化速率依次分别为5.29，8.15，18.18 mg/(kg·d)、9.14，11.97，18.56 mg/(kg·d)、11.65，15.49，27.71 mg/(kg·d)和0.21，0.58，0.68 mg/(kg·d)，分别较1，30天降幅依次为44.32%，67.00%，47.06%、91.75%，90.13%，85.48%、98.98%，97.38%，96.47%和98.98%，97.38%，96.47%以及25.49%，-14.14%，18.40%、37.26%，40.54%，51.39%、17.80%，4.10%，23.16%和43.24%，57.66%，53.42%，培养温度从15 ℃上升到25 ℃和从25 ℃上升到35 ℃有机碳矿化速率依次分别增加2.86，10.03 mg/(kg·d)、2.83，6.59 mg/(kg·d)、3.84，12.22 mg/(kg·d)和0.37，0.10 mg/(kg·d)，增幅依次分别为54.06%，123.07%、30.96%，55.05%、50.64%，78.89%和176.19%，17.24%。

图1 培养温度对有机碳矿化速率及拟合曲线V=at-b的影响

幂函数=-可较好拟合15，25，35 ℃培养温度下0～60天不添加水稻秸秆石灰土土壤有机碳、添加水稻秸秆石灰土土壤总有机碳、原有有机碳和水稻秸秆有机碳矿化速率的培养时间演变动态(表2)，且参数和可分别表征有机碳最大矿化速率和时间演变速率。由表2可知，15，25，35 ℃培养温度下0～60天培养时间内贵州喀斯特石灰土土壤有机碳、添加水稻秸秆石灰土土壤总有机碳、原有有机碳和水稻秸秆有机碳矿化速率均随培养时间呈幂函数下降。其中15，25，35 ℃培养温度下除添加水稻秸秆石灰土水稻秸秆有机碳矿化速率函数系数()即理论最大矿化速率分别为11.019 4，40.913 4，36.385 7 mg/(kg·d)，随温度升高呈先增大后减小规律外，不添加水稻秸秆石灰土土壤有机碳、添加水稻秸秆石灰土土壤总有机碳和土壤原有有机碳0～60天表征最大矿化速率的拟合函数参数()均随培养温度升高而增大，其值依次分别为9.813 9，27.503 7，35.346 7 mg/(kg·d)、108.403 1，157.034 0，165.905 3 mg/(kg·d)以及77.569 0，144.656 9，146.384 6 mg/(kg·d)。15，25，35 ℃培养温度下不添加水稻秸秆石灰土土壤有机碳和添加水稻秸秆石灰土土壤原有有机碳矿化速率函数参数()依次分别为0.121 5，0.333 0，0.163 5和0.510 1，0.543 5，0.410 6，随温度升高均先增大后减小，表现为培养温度从15 ℃升高到25 ℃时有机碳矿化速率随培养时间延长减小幅度随温度升高而增大，培养温度从25 ℃升高到35 ℃时有机碳矿化速率随培养时间延长减小幅度随温度升高而减小。二者不同在于不添加水稻秸秆石灰土土壤有机碳矿化速率随培养时间延长减小速率是35 ℃大于15 ℃，添加水稻秸秆石灰土土壤原有有机碳矿化速率随培养时间延长减小速率是15 ℃大于35 ℃。随培养温度升高添加水稻秸秆石灰土土壤总有机碳矿化速率和水稻秸秆有机碳矿化速率均随培养时间延长而减小的速率不断减小，二者15，25，35 ℃培养温度下的幂函数参数()分别为0.592 5，0.580 2，0.454 4和0.999 8，0.879 4，0.836 1。

表2 不同培养温度下有机碳矿化速率拟合函数V=at-b的参数

2.2 贵州喀斯特石灰土土壤有机碳累积矿化量对水稻秸秆输入和培养温度的响应

由图2和表3可知，15，25，35 ℃培养温度下0～60天培养期内不添加水稻秸秆石灰土土壤有机碳、添加水稻秸秆石灰土土壤总有机碳、水稻秸秆有机碳和土壤原有有机碳累积矿化量均随培养时间延长逐步增加且与培养时间呈一级动力学函数关系，累积矿化量培养结束时最大，并随培养温度升高而增大。其中15，25，35 ℃培养温度不添加水稻秸秆石灰土30天时总有机碳累积矿化量分别为237.98，383.23，725.64 mg/kg，60天时累积矿化量分别为423.75，612.61，1 332.57 mg/kg，前30天和后30天累积矿化量分别占60天累积矿化量的56.16%，62.56%，54.45%和43.84%,37.44%，45.55%，均表现为前30天>后30天，即累积矿化量增量和增幅均随培养时间延长逐渐减小。同时不添加水稻秸秆石灰土土壤有机碳累积矿化量随培养温度升高而增大，但表征潜在最大累积矿化量的一级动力学方程参数随培养温度升高先减小后增大，对应的参数分别为1 220.602 0，729.558 6，3 052.443 7 mg/kg。拟合函数的参数分别为0.007 1，0.028 8，0.009 5，表明不添加水稻秸秆喀斯特石灰土土壤有机碳累积矿化量25 ℃培养温度下随培养时间延长增加速率最低，其次是35 ℃，15 ℃下累积矿化量随培养时间延长增速最快。添加水稻秸秆石灰土土壤总有机碳累积矿化量也随温度升高增大，如30，60天时15，25，35 ℃培养温度下依次分别为782.93，1 525.13，2 009.83 mg/kg和1 138.53，2 006.53，2 860.95 mg/kg。15，25，35 ℃培养温度下添加水稻秸秆石灰土土壤总有机碳累积矿化量前30天和后30天分别占60天累积矿化量的68.77%，76.01%，70.25%和31.23%，23.99%，29.75%，亦均表现为前30天>后30天。添加水稻秸秆石灰土水稻秸秆有机碳和土壤原有有机碳累积矿化量随培养温度的变化规律与土壤总有机碳累积矿化量变量规律类似，亦均随培养温度升高而增大且升高增幅更大。其中30，60天时15，25，35 ℃培养温度下水稻秸秆有机碳累积矿化量依次分别为36.87，152.62，160.32 mg/kg和43.10，169.51，180.23 mg/kg。前30天和后30天累积矿化量分别占60天累积矿化量的85.54%，90.04%，88.95%和14.45%，9.96%，11.05%。30，60天时15，25，35 ℃培养温度下土壤原有有机碳累积矿化量分别为746.07，1 372.51，1 849.51 mg/kg和1 095.43，1 837.13，2 680.72 mg/kg，占60天累积矿化量百分比依次分别为68.13%，74.71%，68.99%和31.87%，23.29%，31.01%，亦为前30天>后30天。从一级动力学拟合方程看添加水稻秸秆石灰土土壤总有机碳、原有有机碳和水稻秸秆有机碳累积矿化量参数均随培养温度升高逐渐增大，即潜在最大累积矿化量随培养温度升高而增大；添加水稻秸秆石灰土土壤总有机碳和水稻秸秆有机碳累积矿化量参数均随培养温度升高先减小后增大但仍小于15 ℃时，土壤原有有机碳累积矿化量一级动力学方程参数与不添加水稻秸秆石灰土土壤有机碳累积矿化量一级动力学方程参数类似，均随温度升高先增大后减小但仍大于15 ℃时。其中15，25，35 ℃培养温度下添加水稻秸秆石灰土土壤总有机碳、土壤原有有机碳和水稻秸秆有机碳累积矿化量与培养时间的一级动力学拟合方程参数依次分别为2 072.5 233，3 052.443 7，3 226.791 3 mg/kg、1 366.627 6，1 924.560 6，3 125.063 1 mg/kg和40.258 4，169.226 8，177.781 2 mg/kg，对应的一级动力学拟合方程参数依次分别为0.049 5，0.009 5，0.034 9、0.026 8，0.045 9，0.031 6和0.116 9，0.089 9，0.094 2。

表3 不同培养温度下有机碳0～60天累积矿化量拟合函数F=a(1-e-bt)的参数

2.3 水稻秸秆输入对贵州喀斯特石灰土土壤有机碳矿化速率和累积矿化量贡献的演变动态及温度响应

贵州喀斯特石灰土水稻秸秆输入后土壤总有机碳和原有有机碳矿化速率和累积矿化量均显著大于无水稻秸秆输入土壤有机碳矿化速率和累积矿化量(图1和图2)，其原因首先在于水稻秸秆输入土壤总有机碳含量更高，矿化速率和累积矿化量包含输入水稻秸秆有机碳矿化速率和累积矿化量。图1d和图1b数据相除或图2d和图2b数据相除即为水稻秸秆有机碳矿化对土壤总有机碳矿化速率或累积矿化量的贡献率(图3a和图3b)，其中矿化速率贡献率反映水稻秸秆输入的“瞬时”贡献，累积矿化量贡献率反映培养时段内水稻秸秆输入的“平均”贡献。由图3a可知，水稻秸秆对土壤总有机碳矿化速率贡献率15 ℃培养温度下除1天时较大，贡献率18.60%外，其余时间贡献率均较小，并整体上随培养时间延长减小。25 ℃培养温度下矿化速率贡献率1，5，10，15天时均较大，贡献率依次为18.30%，14.30%，22.80%和23.60%，30和60天时较小，贡献率分别为6.80%和4.80%，随培养时间延长整体上亦减小。35 ℃培养温度下矿化速率贡献率与25 ℃时类似，即1，5，10，15天时较大，30，60天时较小，贡献率依次为15.10%，14.50%，14.20%，11.70%，3.80%和3.70%，总体上随培养时间延长减小。从不同温度下矿化速率贡献率对比看，除1天时水稻秸秆矿化对土壤总有机碳矿化速率贡献率为15 ℃>25 ℃和35 ℃外，其余培养时间均为15 ℃<25 ℃和35 ℃。25 ℃培养温度下水稻秸秆矿化对土壤总有机碳矿化速率贡献率除5天时与35 ℃培养温度基本相当外，其余培养时间水稻秸秆有机碳矿化速率贡献均是25 ℃>35 ℃。

图2 培养温度对有机碳累积矿化量及拟合函数F=a(1-e-bt)的影响

由图3b可知，水稻秸秆对土壤总有机碳累积矿化量贡献随培养时间和培养温度变化情况与矿化速率贡献率类似。只是由于土壤总有机碳累积矿化量贡献率包含某次测定时整个培养过程水稻秸秆有机碳矿化贡献而除1天时贡献率相同外，其他时间矿化速率贡献率减小时累积矿化量贡献率亦减小，但累积矿化量贡献率>矿化速率贡献率；矿化速率贡献率增大时累积矿化量贡献率亦增大，但累积矿化量贡献率<矿化速率贡献率。具体地，15 ℃培养温度下1，5，10，15，30，60天时累积矿化量贡献率分别为18.60%，8.46%，8.62%，7.29%，5.89%，4.92%；25 ℃培养温度下分别为18.25%，15.36%，17.82%，19.07%，15.91%，13.32%；35 ℃培养温度下分别为15.07%，14.61%，14.46%，13.79%，10.47%，8.81%。除1天时累积矿化量贡献率15 ℃>25 ℃和25 ℃>35 ℃外，其余采样时间均是25 ℃>35 ℃和35 ℃>15 ℃。

图3 水稻秸秆对土壤总有机碳矿化速率和累积矿化量的贡献及其温度响应

2.4 水稻秸秆输入对贵州喀斯特石灰土土壤原有有机碳矿化速率和累积矿化量的激发效应及温度响应

贵州喀斯特石灰土水稻秸秆输入土壤总有机碳矿化速率和累积矿化量显著增大不仅由于包含了输入水稻秸秆有机碳的矿化，即水稻秸秆有机碳矿化对土壤总有机碳矿化速率和累积矿化量的贡献，还在于水稻秸秆输入促进土壤原有有机碳矿化，即激发效应。类似地，水稻秸秆对土壤原有有机碳矿化的激发效应也可基于土壤原有有机碳矿化速率和累积矿化量表征，即矿化速率激发效应和累积矿化量激发效应。此外激发效应还可用矿化速率和累积矿化量的变化量或相对变化量表示，即激发效应和相对激发效应。

贵州喀斯特黄色石灰土水稻秸秆输入土壤原有有机碳矿化速率和累积矿化量远大于土壤有机碳矿化速率(图1a、图1c)和累积矿化量(图2a、图2c)，即水稻秸秆输入促进贵州喀斯特黄色石灰土土壤原有有机碳矿化为正激发效应，其中矿化速率激发效应和相对激发效应表征测定时的“瞬时”激发效应(图4a、图4b)，累积矿化量激发效应和相对激发效应表征培养开展至测定时的“平均”激发效应(图4c、图4d)。由图4可知，15，25，35 ℃培养温度下0～60天培养期内水稻秸秆输入对土壤原有有机碳矿化均产生强正激发效应，但不同培养时刻或时段土壤原有有机碳矿化速率激发效应()、相对激发效应(RPE)和累积矿化量相对激发效应(RPE)均随培养时间延长减小，累积矿化量激发效应()随培养时间延长增大。其中15，25，35 ℃培养温度下土壤原有有机碳矿化速率激发效应()为0.22～85.73 mg/(kg·d)(图4a)，矿化速率相对激发效应(RPE)为0.99%～902.47%；土壤原有有机碳累积矿化量激发效应()为77.06～1348.15 mg/kg(图4a)，累积矿化量相对激发效应(RPE)为101.17%～902.36%。培养温度显著影响水稻秸秆输入的激发效应，并因激发效应表征和培养时间不同而不同。其中土壤原有有机碳矿化速率激发效应()对培养温度的响应是1天时15 ℃>25 ℃>35 ℃，5天时25 ℃>35 ℃>15 ℃，10，15，60天时35 ℃>25 ℃>15 ℃，30天时25 ℃>15 ℃>35℃，且35 ℃的(PE)异常偏小。矿化速率相对激发效应(RPE)对培养温度的响应是1，10，60天时15 ℃>25 ℃>35 ℃，5天时25 ℃>35 ℃>15℃，15和30天时25 ℃>15 ℃>35 ℃，且30天时35 ℃的(RPE)异常偏小。累积矿化量激发效应()对培养温度的响应是1天时15 ℃>25 ℃>35 ℃，5天时25 ℃>35 ℃>15 ℃，10，15，30，60天时35 ℃>25 ℃>15 ℃。累积矿化量相对激发效应(RPE)对培养温度的响应是1，10，15天时15 ℃>25 ℃>35 ℃，5，30，60天时25 ℃>15 ℃>35 ℃。此外培养温度越低，初始矿化速率激发效应越大，随培养时间延长弱化速率也越快。

水稻秸秆输入对贵州喀斯特黄色石灰土土壤原有有机碳矿化的激发效应随培养时间延长减小或增大可用幂函数=拟合(图4,表4)。幂函数系数()表征1天时的激发效应，即理论初始激发效应，幂函数参数()表征激发效应随培养时间的变化速率。其中15，25，35 ℃培养温度下水稻秸秆输入对贵州喀斯特黄色石灰土土壤原有有机碳矿化速率和累积矿化量的理论初始激发效应分别为69.929 2，125.729 6，160.389 3 mg/(kg·d)和72.891 7，99.309 2，95.940 4 mg/kg，理论初始相对激发效应分别为712.553 7%，457.137 4%，453.760 8%和750.880 7%，341.262 2%，260.036 1%。土壤原有有机碳矿化速率激发效应、矿化速率相对激发效应和累积矿化量激发效应的幂函数参数均<0，且相同温度下其绝对值是土壤矿化速率激发效应>矿化速率相对激发效应>累积矿化量相对激发效应，以及土壤矿化速率激发效应和相对激发效应的幂函数参数的绝对值为35 ℃>15 ℃>25 ℃，与土壤累积矿化量相对激发效应为15 ℃>35 ℃>25 ℃。土壤累积矿化量激发效应的幂函数参数>0，表明其随培养时间延长增大，15，25，35 ℃的参数分别为0.538 6，0.671 5和0.713 2，即35 ℃>25 ℃>15 ℃，表明温度越低，激发效应随培养时间延长增加幅度越小。

表4 不同培养温度下水稻秸秆激发效应拟合函数的参数

图4 培养温度对水稻秸秆的激发效应及拟合曲线的影响

2.5 贵州喀斯特黄色石灰土土壤有机碳温度系数(Q10)的演变动态及对水稻秸秆输入的响应

温度系数()反映土壤有机碳矿化的温度响应，并因土壤类型、耕作方式和培养温度系统等而不同。与水稻秸秆有机碳矿化对土壤总有机碳矿化的贡献和水稻秸秆输入对土壤原有有机碳矿化的激发效应类似，贵州喀斯特黄色石灰土水稻秸秆输入和不输入土壤有机碳矿化的温度系数()同样可用矿化速率温度系数(10,)和累积矿化量温度系数(10,)表征。由图5可知，贵州喀斯特黄色石灰土有机碳和水稻秸秆输入后土壤总有机碳矿化速率(10,)和累积矿化量温度系数(10,)均随培养时间延长呈波动性变化，其值范围分别在1.01～3.12和1.01～2.60。其中15～25，25～35 ℃温度体系下无水稻秸秆输入土壤有机碳矿化速率温度系数(10,)值分别在1.01～2.60,1.39～3.12，且15～25 ℃温度体系下土壤有机碳矿化速率温度系数(10,)随培养时间延长逐渐减小；25～35 ℃温度体系下随培养时间延长逐渐增大。其结果是15～25 ℃温度体系下培养1，5，10天时无水稻秸秆输入石灰土土壤有机碳矿化速率温度系数(10,)高于25～35 ℃温度体系，15，30,60天时小于25～35 ℃温度体系。15～25，25～35 ℃培养温度体系下水稻秸秆输入石灰土土壤总有机碳矿化速率温度系数(10,)值分别在1.09～2.18和1.05～1.90，其中15～25 ℃温度体系下土壤总有机碳矿化速率温度系数(10,)随培养时间延长先增加后逐渐减小，25～35 ℃温度体系下随培养时间延长先逐渐增大后减小再增大再减小。最终导致15～25 ℃温度体系下培养1，5，10,15天时水稻秸秆输入石灰土土壤总有机碳矿化速率温度系数(10,)高于25～35 ℃温度体系，30,60天时低于25～35 ℃温度体系。15～25，25～35 ℃温度体系下无水稻秸秆输入石灰土土壤有机碳累积矿化量温度系数(10,)(图5b) 1，5，10，15，30,60天时分别为(2.60，2.51，2.43，1.95，1.50,1.52)和(1.39，1.51，1.50，1.67，2.13,2.17)，表现为低温体系下随培养时间延长逐渐减小，高温体系下随培养时间延长逐渐增大。最终结果是(10,)≤15天时低温体系>高温体系，≥30天时高温体系>低温体系。15～25，25～35 ℃体系下1，5，10，15，30,60天时水稻秸秆输入石灰土土壤总有机碳累积矿化量温度系数(10,)依次分别为(1.09，1.72，1.73，1.66，1.58,1.51)和(1.05，1.14，1.28，1.32，1.47,1.49)，表现为(10,)低温体系>高温体系和低温体系下(10,)随培养时间延长先增大后减小，高温体系下随培养时间延长单调增大的规律。

注：T1、T2和T3分别表示培养温度为15，25,35 ℃；L和LS分别表示培养基质为石灰土和石灰土+1.50 g水稻秸秆/kg干土。图5 温度对土壤总有机碳矿化速率温度系数(Q10,V)和累积矿化量温度系数(Q10,F) 的影响

从水稻秸秆输入对()的影响看，15～25 ℃温度体系下水稻秸秆输入使1，5，10,60天时土壤有机碳矿化速率温度系数(10,)降低，且随培养时间延长降低幅度逐渐减小，15，30天时使(10,)增大。25～35 ℃温度体系下除5天外水稻秸秆输入均使土壤有机碳矿化速率温度系数(10,)降低。15～25，25～35 ℃温度体系下水稻秸秆输入均使土壤总有机碳累积矿化量温度系数(10,)降低，且15～25 ℃温度体系下培养早期降低幅度大于后期，25～35 ℃温度体系下随培养时间延长降低幅度逐渐增大。

以上分析表明，无水稻秸秆输入石灰土土壤有机碳和水稻秸秆输入石灰土土壤总有机碳矿化速率温度系数(10,)和累积矿化量温度系数(10,)均随升温体系不同而不同，即(10,)和(10,)均是温度的函数，因此可构建土壤有机碳矿化速率和累计矿化量温度系数函数(10,)()和(10,)()更精准地描述(10,)和(10,)的温度响应。本文以二次函数拟合无和有水稻秸秆输入时贵州喀斯特石灰土土壤总有机碳矿化速率()的温度响应函数() (图6a，图6b、表5)和累积矿化量()的温度响应函数() (图6c，图6d、表5)为例，构建其矿化速率温度系数函数(10,)() (图6e，图6f、表5)和累积矿化量温度系数函数(10,)() (图6g，图6h、表5)并进行分析。结果表明，1，5,10天时无水稻秸秆输入石灰土土壤有机碳矿化速率()随培养温度升高而升高，且拟合的二次曲线开口向下；15，30，60天时矿化速率随培养温度升高先降低后升高，二次曲线开口向上，拐点温度分别为19.66，19.97，15.99 ℃(图6a、表5)。相应地1，5，10天时贵州喀斯特黄色石灰土无水稻秸秆输入土壤有机碳矿化速率温度系数(10,)在15～35 ℃范围内均随培养温度升高而降低，且随培养时间延长降低幅度逐渐减小；15，30，60天时随培养温度升高先快速升高后缓慢降低(图6e，表5)。15～35 ℃温度范围内1天时贵州喀斯特黄色石灰土水稻秸秆输入土壤总有机碳矿化速率随培养温度升高而升高，5天时随培养温度升高矿化速率先升高后降低，拐点温度为34.45 ℃，二者拟合的二次曲线开口均向下；30天时随培养温度升高先降低后升高，拐点温度为15.54 ℃；10，15，60天时均随培养温度升高而升高；10，15，30，60天时拟合的二次曲线开口均向上。相应地，1，5，10，15天时贵州喀斯特黄色石灰土水稻秸秆输入土壤总有机碳矿化速率温度系数(10,)随培养温度升高而降低，且随培养时间延长降低幅度逐渐减少；30，60天时随配温度升高先升高后降低(图6f、表5)。

注：a、c、e、g为不添加水稻秸秆石灰土；b、d、f、h为添加水稻秸秆石灰土。图6 温度对土壤有机碳矿化速率和累积矿化量及温度系数(Q10，V和Q10，F)的影响

表5 不同培养时间土壤有机碳矿化速率的温度响应函数及矿化速率温度系数函数

贵州喀斯特黄色石灰土无水稻秸秆输入土壤有机碳累积矿化量() 1，5，10，15天时均随培养温度升高而升高，且二次曲线除15天时开口向上外，其他培养时间时开口均向下；30，60天时随培养温度升高先降低后升高，拐点温度分别为15.82，15.90 ℃，二次曲线开口均向上(图6c、表6)。相应地，土壤有机碳矿化速率温度系数(10,)除30，60天时随培养温度升高而升高外，其他培养时间均随培养温度升高而降低，且5天时降低速率最快(图6g、表6)。水稻秸秆输入土壤总有机碳累积矿化量均随培养温度升高而升高，其中1，5，10，15天时二次曲线开口向下，即二次项系数<0；30，60天时二次曲线开口向上，即二次项系数>0 (图6d、表6)。所有培养时间土壤总有机碳累积矿化量温度系数(10,)均随培养温度升高而降低(图6h、表6)。

表6 不同培养时间土壤有机碳累积矿化量的温度响应函数及累计矿化量温度系数函数

3 讨 论

3.1 水稻秸秆输入和温度升高显著促进贵州喀斯特黄色石灰土土壤和水稻秸秆有机碳矿化

土壤有机碳矿化是土壤微生物满足自身能源、碳源和营养需求，分解土壤有机碳并释放CO的过程，是土壤有机碳输出的主要途径，对土壤—大气碳循环起重要作用。本试验发现，水稻秸秆不输入石灰土土壤有机碳及水稻秸秆输入石灰土土壤总有机碳、原有有机碳和水稻秸秆有机碳矿化速率最大值均出现在培养1天时，且1～30天时矿化速率较高，随培养时间延长降低速率也较快；之后矿化速率虽亦随培养时间延长逐渐降低但降低速率趋于平缓。无外源有机碳输入情况下培养初期土壤活性有机碳如易氧化分解的糖类和蛋白质类等物质较多，能较好满足土壤微生物的碳源和能源需求，短期内极大促进土壤微生物数量和活性及有机碳矿化。随着培养时间延长，土壤易分解有机碳因土壤微生物消耗且无外源输入而逐渐减少，土壤微生物生物量和活性因缺少速效碳源而降低，并从以活性有机碳为碳源的群系向以惰性有机碳为碳源的群系演变，矿化速率随培养时间延长逐渐降低。杨芳等研究表明，贵州喀斯特黑色石灰土土壤有机碳矿化速率随培养时间延长降低，累积矿化量随培养时间延长升高，与本文结果一致。

水稻秸秆输入土壤总有机碳和原有有机碳矿化速率均较水稻秸秆不输入土壤有机碳矿化速率大幅增加的原因在于水稻秸秆输入增加了土壤总有机碳和活性有机碳含量及其正激发效应。陈晨等研究表明，羊粪分别使轻度和中度碱化土土壤DOC含量增加20.66%和74.10%，土壤有机碳矿化显著增强。徐学池等发现，玉米秸秆显著增加了棕色石灰土土壤DOC含量、土壤总PLFAs、细菌和真菌PLFA摩尔质量浓度和革兰氏阳性菌比例，具有显著正激发效应。升温和添加葡萄糖显著促进农田和湿地土壤有机碳矿化，且农田土壤有机碳矿化速率和累积矿化量显著高于湿地土壤。本研究中水稻秸秆不输入石灰土土壤有机碳矿化速率和累积矿化量及水稻秸秆输入石灰土土壤总有机碳矿化速率和累积矿化量均随培养温度升高而升高，并可用二次函数较好地拟合，与杨芳等、林杉等和陈晓芬等研究结果类似。温度升高增强土壤微生物和土壤酶活性，促进土壤有机碳矿化。本研究结果还表明，水稻秸秆对贵州喀斯特黄色石灰土土壤总有机碳矿化速率和累积矿化量贡献率亦受温度显著影响，除1天时外均以25 ℃培养温度下最高，其次是35，15 ℃下最低，表明温度不仅显著影响贵州喀斯特黄色石灰土土壤有机碳矿化，温度升高也显著促进输入的水稻秸秆有机碳矿化，这与葛云辉等的研究结果类似。

3.2 水稻秸秆输入显著影响贵州喀斯特黄色石灰土土壤有机碳的温度系数(Q10)

土壤有机碳温度系数()是土壤温度升高10 ℃时土壤有机碳矿化速率或累积矿化量增加的倍数，可表征土壤有机碳矿化对温度变化的响应，其值越大表明土壤有机碳对温度变化越敏感。但不同文献或使用矿化速率温度系数，或使用累积矿化量温度系数，并都用()表示，造成不同文献结果和结论间比较的困难和不精确性。本研究同时使用矿化速率温度系数和累积矿化量温度系数并分别用符号10, 和10, 表示，在此基础上构建了矿化速率温度系数函数(10,)()和累积矿化量温度系数函数(10,)()描述温度系数对温度的响应。本研究发现，水稻秸秆不输入石灰土土壤有机碳(10,)和(10,)分别在1.01～3.12和1.39～2.60，水稻秸秆输入石灰土土壤总有机碳(10,)和(10,)分别在1.05～2.18和1.05～1.78，二者间存在明显差异，即水稻秸秆输入显著降低了石灰土土壤有机碳温度系数(10,)和(10,)，二者变幅均较大且(10,)变幅大于(10,)，以及水稻秸秆不输入石灰土土壤有机碳矿化(10,)和(10,)变幅均大于水稻秸秆输入石灰土。林杉等研究表明，湖南长期施肥水稻土土壤(10,)范围在1.01～1.53；魏圆云等发现，华北平原农田和湿地土壤(10,)值在1.2～1.6，且添加葡萄糖对农田和湿地土壤有机碳温度敏感系数(10,)影响不显著。还有研究指出，不同施肥处理水稻土土壤有机碳矿化温度系数(10,)为1.31～1.75，施肥提高了土壤有机碳矿化的温度敏感性。Creamer等研究表明，外源有机碳碳输入提高了土壤有机碳矿化温度敏感性，并因外源碳输入改变土壤微生物群落结构所致。这些结果之间土壤有机碳矿化温度系数(10,)差异亦较大，且对外源有机碳输入响应不同，其原因可能是因为所研究土壤不同且来自不同生态系统，并与土壤有机碳特别是活性有机碳的数量、质量和组成有关。中国各生态系统土壤呼吸()范围在1.3～4.8，其值因生态系统类型和植被类型而不同。本研究发现，(10,)和(10,)随培养温度升高而变化的规律因有水稻秸秆输入和培养时间不同而不同。如本研究中水稻秸秆不输入石灰土土壤有机碳矿化速率温度系数(10,)培养1～10天随培养温度升高降低，15～60天随培养温度升高升高；而水稻秸秆输入石灰土土壤总有机碳矿化速率温度系数(10,)培养1～15天随培养温度升高降低，30～60天随培养温度升高升高。葛序娟等的50天室内培养试验表明，三峡库区水稻土土壤(10,)范围为1.48～2.88，且随培养温度升高和随培养时间延长降低，与本文结果较一致。王峰等也指出，<20 ℃的低温条件下土壤有机碳矿化对升温敏感性更强。但本文结果还表明，温度对土壤有机碳矿化的温度系数(10,)的影响因培养时间不同而变化，也因水稻秸秆输入对培养时间和培养温度响应不同。此外，本文还提出并以土壤有机碳矿化速率和累积矿化量温度响应函数二次曲线拟合为例，构建了不同培养时间和水稻秸秆输入和不输入土壤有机碳矿化速率和累积矿化量温度系数函数(10,)(T)和(10,)(T)，可更好展示和表征土壤有机碳温度系数的温度响应。

3.3 温度显著影响水稻秸秆碳输入对贵州喀斯特石灰土土壤原有有机碳矿化的激发效应

Wu等认为，外源物质输入对土壤有机碳矿化的激发效应有2种机制，外源有机物质输入加速土壤微生物生物量碳周转，提高单位微生物生物量的碳转化速率，和底物浓度增加提高土壤微生物生物量，进而提高微生物生物量的碳转化总量。本研究中水稻秸秆输入大幅提高了培养过程中不同培养时间土壤原有有机碳矿化速率和累积矿化量，表现出强正激发效应。本研究还发现，表征激发效应的指标和方法不同，外源物质对土壤原有有机碳激发效应的大小、量纲单位、随培养时间演变和温度响应皆不相同，这可能是不同文献间关于外源物质对土壤有机碳矿化激发效应结论不同的重要原因或原因之一。魏圆云等研究表明，培养过程中葡萄糖对华北平原农田和湿地土壤有机碳矿化的激发效应持续增长，培养前14天增长较快, 之后逐渐平缓，其所采用的激发效应是累积矿化量激发效应，并用添加葡萄糖处理的土壤总有机碳累积矿化量与不添加葡萄糖的对照处理的土壤有机碳累积矿化量差减计算，未剔除添加的葡萄糖矿化的贡献。徐学池等对广西河池喀斯特长期施肥定位试验中不施肥、单施无机肥和秸秆与无机肥配施处理土样室内培养试验表明，添加玉米秸秆对单施秸秆处理土壤累积矿化量激发效应在838.8～1 587.1 mg/kg，且显著高于单施无机肥和秸秆与无机肥配施处理土壤，其所采用的激发效应亦是累积矿化量激发效应，亦基于添加秸秆后土壤有机碳总矿化量计算。冷雪梅等发现，添加玉米秸秆对江苏如皋高砂土优化施肥基础上牛粪替代20%化学氮肥处理土壤有机碳矿化产生负激发效应，对如皋高砂土不施肥、农民习惯施肥和优化施肥处理和溧阳白土不施肥、农民习惯施肥、优化施肥处理和优化施肥基础上牛粪替代20%化学氮肥处理产生正激发效应，且随培养时间延长逐渐降低，其所采用的激发效应则是矿化速率相对激发效应。张天霖等发现，3种林木非正常凋落物输入对土壤有机碳矿化的激发效应分3个阶段，0～7天均引起土壤有机碳强烈负激发效应并短期内达到峰值，峰值分别为-50.05%，-117.72%和-124.08%；7～35天负激发效应强度逐步下降，且先快速下降后速率转慢；35～110天激发效应较为平稳，其中黧蒴锥和浙江润楠非正常凋落物输入对土壤有机碳的激发效应逐渐转为正值，马尾松非正常凋落物维持负激发效应并缓慢下降至消失，其所采用的激发效应是土壤原有有机碳矿化速率相对激发效应。李瑞东等发现，培养前期(1～10天) CaCO添加表现为强烈负激发效应，15，25，35 ℃培养温度最强可分别达-54.0%，-81.0%和-69.3%，其所采用的激发效应是土壤原有有机碳累积矿化量相对激发效应。因此在进行文献对比分析如Meta分析和文献参考引用时应注意其所采用的激发效应表征形式、方法和指标。本研究还发现，温度对激发效应的影响因培养时间、表征激发效应的指标不同而不同，亦即温度亦影响添加水稻秸秆的激发效应的强弱，与李瑞东等的结果类似，其原因可能是土壤有机碳和水稻秸秆有机碳矿化随温度升高而增加可为土壤微生物提供更多碳源和能源；同时作为响应土壤微生物生物量亦增加并释放更多胞外酶进入土壤，进一步促进土壤有机碳的矿化，形成正反馈系统，从而影响激发效应。李赟等研究表明，培养温度和50%及200%微生物生物量碳当量葡萄糖添加显著影响葡萄糖对土壤原有有机碳的激发效应，与本文结果较为一致。

4 结 论

15～35 ℃温度范围和0～60天培养时间内，温度升高显著增加了贵州喀斯特黄色石灰土土壤有机碳、水稻秸秆输入土壤总有机碳、土壤原有有机碳和输入的水稻秸秆有机碳的矿化速率和累积矿化量。水稻秸秆输入对土壤原有有机碳矿化产生显著正激发效应，且正激发效应随温度升高而强化。水稻秸秆对土壤有机碳矿化速率和累积矿化量的贡献除1天外均是25 ℃最大，其次是35 ℃，15 ℃最小。添加水稻秸秆明显降低贵州喀斯特黄色石灰土土壤有机碳矿化的温度敏感性。温度影响土壤有机碳矿化的温度敏感性，并因表征温度敏感性的指标和培养时间长短不同而不同，建立不同培养时间的矿化速率和累积矿化量温度敏感系数的温度函数可精确表征其对温度的响应。培养试验结果表明，水稻秸秆还田或气候变暖均可增加贵州喀斯特黄色石灰土农田土壤CO温室气体的排放强度和排放量，但水稻秸秆还田可以减缓全球变暖所致的CO排放潜力。研究结果对贵州喀斯特农田土壤秸秆还田、土壤固碳减排、土壤有机碳管理和土壤有机碳库预测等提供参考和借鉴，对丰富土壤有机碳激发效应和温度系数()的表征和深入理解具有重要意义。