颐和园绿地表层土壤肥力质量评价

戈 悦,刘悦秋*,丛一蓬,胡振园,冯佳宁

(1.北京农学院园林学院,北京 102206;2.北京市动物园管理处,北京 100044;3.北京市颐和园管理处,北京 100091)

土壤是植物生长发育所需水分、养分及热量的载体[1],受地形、植被、凋落物等各种因素的影响,构成生态系统的基本要素。在城市公园绿地中,只有当土壤质量满足植物生长需求时,才能使绿地的生态功能得到有效发挥。土壤质量评价是综合分析土壤各方面功能[2],从而达到对土壤进行有效管理和保护的目的。随着研究的深入,土壤质量评价方法越来越多,也更加趋向于多种方法结合以评价土壤质量。美国学者Zadeh于1965年提出了一种用于评价土壤质量的模糊数学算法,较其他土壤质量评价方法分辨率高而得到广泛应用并发展改进[3]。赵蛟等[4]采用模糊数学综合评价法对建瓯市林地土壤肥力进行了综合评价。蔡雄飞等[3]利用改进后的模糊数学算法对贵州五马河沿岸土壤重金属污染进行了评价。Smith等[5]应用多变量指标克里格法,将其与GIS技术相结合,实现了土壤的自动评估和动态监测。孙蓓婷等[6]基于加权Topsis法综合评价了典型滩涂围垦区土壤质量演变,得出培肥的同时合理使用化学肥料可以有效提升滩涂围垦区的土壤质量的结论。而土壤质量评价指标众多,为了减少数据分析的困难程度,最小数据集(MDS)被运用于土壤质量评价,在后续的研究中,越来越多的生物学指标被用作质量评价的指标添加到最小数据集中[7]。邓绍欢等[8]将线虫数量作为评价指标,纳入最小数据集对南方冷浸田土进行了土壤质量评价。李桂林等[9]验证了最小数据集的稳定性和可靠性,为土壤评价过程中最小数据集广泛应用的可行性提供了科学依据。

颐和园作为著名的皇家园林及世界文化遗产之一,具有极高的艺术文化价值,而高负荷的游客接待服务,使得园内绿地土壤环境压力增大,土壤质量下降[10],进而影响植被生长以及绿地系统在调节区域小气候、维持生物多样性等方面的功能发挥。土壤肥力质量是土壤理化性质和生物学性质的综合反映,本研究对颐和园的土壤理化性质及生物指标进行测定分析,并基于主成分分析构建最小数据集,评价其土壤肥力质量,为维护与改善颐和园土壤质量、保护和管理遗产地生态环境提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 研究区概况及样品采集

研究区位于北京西郊海淀区的颐和园(116°25′29″E,39°54′20″N)。该区属于温带半湿润大陆性季风型气候,年平均气温11.9 ℃,全年降水量为500～700 mm。颐和园地处北京平原地区,园区成土母质为近代河洪冲积物与黄土性母质[11],土壤质地为砂壤质至壤质[12]。园林土壤发育历经自然褐潮土—农田土或菜园土—堆垫或回填—人踏车压等特殊成土过程[11]。颐和园主体由万寿山和昆明湖组成,园区内植被群落由乔木、灌木、藤本植物、草本植物和部分水生植物组成,现存植物86科231属305 种,其中,以禾本科(Poaceae)、菊科(Asteraceae)植物最多;湿地植物49科94属109种,包含33种水生植物和76种湿生植物[13]。经查证前期记录,目前颐和园共记录有鸟类15目35科92种,以雀形目(Passeriformes)鸟类为主,其次为雁形目(Anseriformes)、隼形目(Falconiformes)和鹳形目(Ciconiiformes)。共记录到昆虫12目109科398种,以半翅目(Hemiptera)、双翅目(Diptera)、鞘翅目(Coleoptera)和鳞翅目(Lepidoptera)为优势类群。颐和园土壤细菌群落中优势菌门主要为酸杆菌门(Acidobacteriota)、变形菌门(Proteobacteria),绿弯菌门(Chloroflexi)、放线菌门(Actinobacteriota)和芽单胞菌门(Gemmatimonadota)。

2018年7—9月选取颐和园内包括牡丹(Paeonia×suffruticosa)种植区(编号MD)、宿根花卉区(编号SG)、落叶阔叶林区(编号LY)、针阔叶混交林区(编号HJ)、野生灌草丛区(编号GC)和践踏草坪区(编号CP)的土壤。以园区绿地上优势植物群落分类,牡丹种植区设置2块样地,其他植被区域土壤设置3块代表性样地,按照梅花形采样法采集5个土壤样品均匀混合,四分法取样,约1 kg作为1个土壤样品,每块样地采集6～9份样品,采样深度为0～20 cm。所取鲜样分成两份,一份风干、过筛用于土壤理化指标的测定;另一份放入-80 ℃冰箱保存,用于土壤细菌多样性测定。

1.2 土壤指标测定

1.2.1 土壤理化指标测定

在北京农学院华北都市农业重点实验室进行土壤理化性状测试,共测定10项指标,测定方法如下:土壤容重(SBD)采用环刀法[14];pH采用电位法[14];电导率(EC)采用电导率仪(DDSJ—308A,上海雷磁公司);有机质(SOM)含量采用重铬酸钾氧化外加热法[14];全氮(TN)含量采用半微量凯氏法[14];全磷(TP)含量和全钾(TK)含量采用电感耦合等离子体发射光谱仪(赛默飞ICP6300)测定,待测液制备采用NaOH熔融法[14];碱解氮(AN)含量采用碱解扩散法[14];有效磷(AP)含量采用碳酸氢钠浸提-钼锑抗比色法[14];速效钾(AK)含量采用乙酸铵溶液浸提、火焰光度计法[14]。

1.2.2 土壤细菌多样性指数测定

土壤总DNA抽提和PCR扩增。根据Soil DNA Kit (康为世纪)试剂盒说明书进行总DNA抽提,DNA浓度和纯度利用Thermo NanoDrop 2000紫外微量分光光度计(美国)进行检测,利用1%(质量分数,下同)琼脂糖凝胶电泳检测DNA提取质量;用341F(5′-ACTCCTACGGGRSGCAGCA-3′)和806R(5′-GGACTACHVGGGTWTCTAAT-3′)引物对16S V3-V4可变区进行PCR扩增,用2%琼脂糖凝胶电泳检测PCR产物,并用AxyPrep DNA凝胶回收试剂盒(Axygen公司)切胶回收PCR产物。回收后,利用Thermo NanoDrop 2000紫外微量分光光度计和2%琼脂糖凝胶电泳进行文库质检。质检合格后利用Illumina HiSeq测序平台对PCR扩增产物进行双端测序分析,得到2×250 bp的Paired-End数据。对原始数据进行QC(Quality Cleaner)之后,使用Usearch软件对数据进行剔除嵌合体的操作。利用Usearch软件,根据97%的相似度对序列进行OTU(operational taxonomic units)聚类(委托上海锐翌基因生物医药科技有限公司完成)。

采用Shannon指数(HShannon)估算微生物群落的多样性:

式中:HShannon为Shannon指数,指数值越大,多样性越高;Sobs为实际观察到的OTU数量;ni为第i个OTU的序列数量;N为所有序列数。

1.3 土壤质量评价

1.3.1 最小数据集的构建

研究综合选取表征土壤理化性质及生物指标的共11个指标,建立土壤质量评价全数据集(total data set,TDS),对11个指标进行单因素方差分析,以评估不同土壤类型对土壤指标的影响。采用因子分析和判别分析,与Pearson 相关性分析结合,建立最小数据集(minimum data set,MDS)。

对指标进行主成分分析,将特征值>0.8且荷载值≥0.5的指标归为一组;分组后,选取每组中Norm值(公式中表示为Nik)在最高Norm值10%以内的指标,然后比较每组中指标的相关性和Norm值,若相关系数高则选取Norm值大的指标进入最小数据集(MDS),若相关性不高则全部纳入MDS[15]。若一个指标在两个主成分中因子载荷都≥0.5,则将其归入相关性较低的一组[16]。指标的Norm值越大,表示其综合荷载值越高,能覆盖、表达的主成分上的综合信息越全面。计算公式如下:

式中:Nik为第i个变量在特征值≥1的前k个主成分上的综合荷载;uik为第i个变量在第k个主成分上的荷载;λk为第k个主成分的特征值。

1.3.2 土壤质量指数的构建[17]

采用土壤质量指数(soil quality index,SQI,公式中表示为SSQI)进行土壤质量评价:

式中:SSQI为土壤质量指数;Wi为第i项土壤指标的权重;Ni为第i项土壤指标的隶属度,n为所有参评指标/最小数据集指标。

由于不同指标具有不同的单位,需对其进行标准化处理,转化为0～1的无纲量值。所有土壤指标根据对植物作用的不同,选取不同的标准化函数,具体公式[18]及参数见表1。

表1 土壤指标标准评分函数及参数

1.4 数据处理

利用SPSS 26.0软件进行数据统计与分析,显著性水平设置为0.05。

2 结果与分析

2.1 土壤理化性质及生物指标评价

经分析,颐和园的土壤养分含量(表2)与北京市绿化种植土壤地方标准DB11/T 864—2020《园林绿化种植土壤技术要求》[20]和DZ/T 029—2016《土地质量地球化学评价规范》[21]对比,碱解氮含量较丰富,总平均值为182.91 mg/kg;有机质含量较缺乏,总平均值为11.16 g/kg;速效磷含量10.85 mg/kg,处于中等水平;速效钾含量164.37 g/kg,电导率为0.139 mS/cm,处于中等偏高水平。园区内土壤总体呈现中性至碱性,pH偏高(均值为8.25,分布范围6.83～8.71),变异系数5.11%,表明pH相对稳定,区域差异较小,这与多数研究结果[10,22]相同。史东梅等[23]定义变异系数在0～10%为不敏感,≥10%～50%为低敏感,≥50%～100%为中等敏感,100%以上的则为高敏感。本研究选取11项土壤指标作为评价因子,pH和Shannon指数为不敏感指标;容重及有机质、全钾和速效钾含量变异系数分别为11.83%、33.32%、13.21%、47.86%,为低敏感指标;全氮含量、电导率和全磷、碱解氮含量为中等敏感度指标,变异系数分别为55.01%、55.93%、70.87%;速效磷属于高敏感度指标,变异系数为161.55%。表明园内有效磷空间分布极不平衡,不同区域含量差异很大。除了牡丹种植区和宿根花卉区,其他植被区(76.00%的样点)均低于10 mg/kg,土壤处于缺磷状态。不同区域碱解氮分布差异也较大,变异系数为97.55%接近100%,变化范围36.52～838.38 mg/kg。践踏草坪区的部分样地(占总样地的6%)碱解氮含量小于60 mg/kg,土壤严重缺氮;牡丹种植区部分样地(占总样地的6%)碱解氮含量大于800 mg/kg,土壤氮残留量高、氮流失风险大;另有18%的样地土壤碱解氮含量大于200 mg/kg,有效态氮含量偏高,分析其原因与人为长期不当施用化肥有关。

表2 颐和园土壤肥力指标测定统计

颐和园不同样地类型的土壤理化性质有显著差异(表3),牡丹种植区土壤指标均显著优于其他样地类型,说明其土壤质量相对较好。分析其原因,在1880、1904年便将牡丹确立为国花并在颐和园内搭建国花台,一百多年来牡丹种植区备受重视,浇灌、施肥频繁,使得该区土壤养分含量显著高于其他植被覆盖区域。土壤容重可以反映土壤的紧实度、土壤持水性、入渗性、透气性等土壤物理性状,是评价土壤质量的重要指标;在一定范围内,土壤容重越小,说明土壤结构、透气性、透水性能越好[24]。践踏草坪区土壤容重(1.36 g/cm3)高于其他植被区,超过北京市绿化种植土壤地方标准上限值(1.35 g/cm3),表明该区域土壤受人类活动压实作用影响严重,土壤通气、透水性能不佳,不利于植物生长。

表3 颐和园各植被覆盖区土壤肥力指标测量值

2.2 土壤质量评价指标体系

2.2.1 最小数据集的建立

依据土壤指标主成分载荷值及Norm值10%以内的标准(表4)结合每组中所选指标之间的相关性(表5),可知在PC1中,载荷值≥0.5的指标有pH及SOM、TN、TP、TK、AN、AP和AK含量,最后将Norm值最高的TP纳入最小数据集(TP与所选指标TN、AN和AK之间相关性系数均>0.6);PC2中载荷值≥0.5的指标有SBD和EC,其中SBD的载荷值也在PC4上≥0.5,比较两组的相关性,将SBD纳入相关性较低的第4组,将EC纳入第2组;PC3中仅有Shannon指数的载荷值≥0.5,故直接将其纳入最小数据集;综上所述,最终入选最小数据集(MDS)的指标有TP、EC、HShannon和SBD。

表4 颐和园土壤肥力指标主成分荷载值及Norm值

表5 颐和园表层土壤肥力指标之间的相关性矩阵

依据Norm值(在Norm值10%范围内)及相关性系数来判别进入MDS的指标,建立最小数据集(MDS),权重确定利用主成分分析对土壤全数据集(TDS)指标进行分析得到各个指标的公因子方差,指标公因子方差所占比例得到各个指标的权重值;最小数据集指标的权重值,通过各指标所在主成分的贡献率所占比例获得,结果见表6。

表6 颐和园土壤各指标全数据集(TDS)及最小数据集(MDS)的权重

通过对颐和园内土壤全数据集(TDS)指标进行主成分分析(表7),提取4个主成分,其累计贡献率为83.274%,可见4个主成分可以解释大部分参评指标的变异。

表7 颐和园土壤特征值及主成分贡献率

2.2.2 土壤质量评价

对各评价指标进行标准化处理,将标准化处理后的参数代入土壤质量指数方程,计算全数据集(TDS)和最小数据集(MDS)的土壤质量指数(图1)。全数据集土壤质量指数(SQI-TDS)介于0.23～0.85之间,平均值为0.47;最小数据集土壤质量指数(SQI-MDS)介于0.24～0.93,平均值为0.51,略大于全数据集。由此说明,颐和园土壤质量整体处于一般水平,39%样地土壤质量指数在0.40～0.60,45%样地土壤质量指数在0.30～0.40。相比较其他植被覆盖区域的土壤,牡丹种植区的土壤肥力高、质量最好,土壤质量指数高达0.80(TDS)和0.90(MDS),显著高于其他植被区。践踏草坪区土壤质量最差,土壤质量指数为0.31(TDS)和0.33(MDS),显著低于除针阔叶混交林的其他植被覆盖区,土壤相对贫瘠。牡丹种植区为颐和园内的国花台,人为关注度较高,日常养护较为频繁,而践踏草坪区因人为踩踏,致使土壤板结、透气透水性变差,地表植被少,土壤多裸露,这是造成这两个区域土壤肥力、质量与其他区域之间差异明显的主要原因。宿根花卉区、落叶阔叶林区、针阔叶混交林区和野生灌草丛之间土壤质量指数并无显著差异。

不同大写及小写字母分别表示全数据集土壤质量指数和最小数据集土壤质量指数在不同样区间差异显著。Different uppercase and lowercase letters show significant differences among different plots of the soil quality index of the total data set and the minimum data set, respectively.

2.2.3 MDS的可靠性检验

最小数据集指标选择的合理性,直接影响土壤质量评价的准确性。本研究对最小数据集和全数据集的土壤质量指数进行回归分析,对最小数据集评价结果的可靠性进行了验证。从线性回归分析结果(图2)可知,两者线性显著相关(n=51,R2=0.877,P<0.01),表明研究建立的最小数据集评价体系,能较好地代替全数据集来反映区域土壤质量。

图2 最小数据集(MDS)的可靠性检验Fig.2 Reliability verification of the minimum data set (MDS)

3 讨 论

随着对土壤质量研究的深入,大量的数学方法被应用到土壤质量评价中并得到推广。例如内梅罗综合指数法[25]、灰色关联分析法[26]、Topsis法[27]、物元法[28]、土壤质量指数法[9]等。由于土壤质量指数法(SQI)能很好地地评估管理措施对土壤质量的影响,适合于土壤可持续管理,是应用最为广泛的方法。土壤质量评价中可供选择的指标很多,主要分为物理、化学、生物与环境指标四大类。在筛选评价指标时,最小数据集(MDS)因包含了反应土壤质量最少的指标,简单易行被广泛应用。构建 MDS 的方法主要为专家经验法、主成分分析(PCA)[29]、聚类分析(CA)[30]、典范对应分析(CCA)[31]、逐步回归分析(SRA)[32]、偏最小二乘回归分析(PLSRA)[33]等。本研究采用了PCA结合Norm值法筛选出MDS,包括物理指标(土壤容重),化学指标(全磷、电导率),生物指标(细菌Shannon多样性指数)。土壤生物(细菌、真菌、原生生物和无脊椎动物)多样性与多种生态系统功能(包括养分循环、分解、植物生产以及降低致病性等)显著正相关,在环境修复方面发挥了作用[34]。此外,植物多样性和生物群落多功能性之间的正相关性是由土壤生物多样性间接驱动的[35]。由于当前微生物测试技术与成本限制,土壤质量评价中生物指标选取较少。本研究将细菌Shannon多样性指数纳入全数据集(TDS)且被选入MDS,能够更客观地反映土壤功能。尽管SQI-MDS略高于SQI-TDS,但对其进行回归分析显示二者显著相关,说明 MDS 能够较好替代 TDS对颐和园土壤质量进行正确评价。

颐和园SQI分3个等级,牡丹种植区的土壤理化性质呈现为好(SQI≥0.80),落叶阔叶林区、宿根花卉区和野生灌草丛土壤质量属于中等(0.40≤SQI<0.80),践踏草坪区和针阔叶混交林区土壤质量较差(0.20