塞罕坝自然保护区华北落叶松和樟子松人工林土壤质量评价1)

赵金满 韩馨悦 程瑞明 张志东

(河北农业大学,保定,071000)

目前,全球人工林面积和蓄积量呈不断增长,人工林在供应木材、改善生态环境、调节生态系统服务功能等方面发挥重要作用[1]。中国的人工林面积居世界首位,单一树种人工纯林占所有人工林80%以上。单一树种人工纯林面临树种结构单一、抗灾害能力弱、地力衰退严重、土壤肥力下降等问题[2]。评估林分土壤质量能够及时了解土壤肥力变化趋势,为如何开展有效的地力维持提供参考[3]。

常用的土壤质量评价方法包括土壤质量指数法、模糊数学法、灰色关联分析法等。目前,国内外学者通用的评价方法是基于最小数据集的土壤质量指数法,通过选取大量土壤物理、化学及生物指标,建立全数据集。采用主成分分析、模糊评价法、灰色关联度模型、相关性分析、提取矢量常模值等多种方法相结合的方式,筛选土壤质量评价的关键指标来建立最小数据集,同时,对选定指标进行评分,最后将得分整合成单一指数,即土壤质量指数。常用评分方法主要为线性评分方法和非线性评分方法[4-7]。该方法简单易行且在指标数量上具有灵活性,但数据集中的评价指标过多及指标间存在显著相关性等问题,会造成土壤评价信息冗余[8-9]。有研究表明,最小数据集与全数据集计算所得的土壤质量指数呈相同变化趋势,最小数据集能很好地反映土壤质量评价信息[10-11]。Dai et al.[12]筛选出孔隙度、土壤pH、有机质、全氮、速效磷、过氧化氢酶6个指标来建立最小数据集后对青藏高原土壤进行质量评价。Huang et al.[5]确定了评价福建南平亚热带杉木(Cunninghamialanceolata)人工林土壤质量最小数据集的关键指标为全磷及活性碳库。刘昊等[13]从31个土壤指标中筛选出土壤密度、有机质、全钾、有效磷、微生物生物量磷、磷酸酶6个指标来构建最小数据集,该研究发现针阔混交林和阔叶林的土壤质量显著高于针叶林。以往研究可以证明,通过建立最小数据集来降低评价过程中对大量土壤指标的需求,从而减少原始数据集的信息冗余是有必要的。针对最小数据集指标与评分方法的选择,因研究目的不同而有所差异。李霞等[14]采用主成分分析法筛选出非毛管孔隙度、土壤密度、有机质、碳氮比4个指标,使用线性评分方法对大渡河中游干暖河谷草地进行土壤质量评价;Qiu et al.[15]、刘慧敏等[16]均采用非线性评分方法对华北落叶松(Larixprincipis-rupprechtii)人工林进行土壤肥力质量评价;冯瑞琦等[17]研究得出,线性评分方法更适合闽楠(Phoebebournei)天然次生林土壤质量评价。可见,针对不同研究区域开展土壤质量评价,需根据实际情况和研究对象选择适合的研究方法构建土壤质量指数。

塞罕坝自然保护区含有大量的人工林,其中以华北落叶松和樟子松(Pinussylvestris)人工纯林为主。由于严格的保护区条例限制,塞罕坝保护区内的人工林尚未开展大规模的森林经营活动。因此,如今该地区林分密度大、树种结构简单、地力衰退等问题日渐突出。2020年,人工林生态抚育技术研究与示范研究课题在塞罕坝保护区的试验区首次实施。为有效研建人工林质量提升技术,需了解保护区林分的土壤肥力现状。本研究以不同林龄和林分密度的华北落叶松、樟子松人工林为研究对象,选取大量土壤取样数据,通过建立最小数据集的方式构建土壤质量指数,并在此基础上,开展土壤质量评价,为保护区人工林的地力维持提供参考。

1 研究区概况

研究区位于河北省最北部的塞罕坝机械林场(42°2′～42°36′N,116°51′～117°39′E),海拔1 100～1 940 m,全年昼夜温差大,年均气温-1.3 ℃,年均降水量460 mm,属温带大陆季风气候。土壤类型主要为山地棕壤土、风沙土、灰色森林土。主要乔木树种有华北落叶松、樟子松、云杉(Piceaasperata)、白桦(Betulaplatyphylla)等;灌木有黑果栒子(Cotoneastermelanocarpus)、耧斗叶绣线菊(Spiraeaaquilegifolia)、大叶小檗(Berberisferdinandi-coburgii)等;草本植物有歪头菜(Viciaunijuga)、并头黄芩(Scutellariascordifolia)、小花糖芥(Erysimumcheiranthoides)等。

2 研究方法

2.1 样地设置与样品采集

2020年8月,在对保护区进行实地考察的基础上,依据典型性和代表性原则,同时考虑林分密度、林龄、林分分化程度,选取能反映区域地块特征的样地。根据分层随机取样方法,在华北落叶松林、樟子松林各设置18块30 m×30 m的标准地,每种林分按林龄划分为中龄林(林龄为20～30 a,9块)和近熟林(>30 a,9块),共36块(表1)。自2002年该地划定为省级保护区后,近20 a从未进行过抚育,各样地受人为干扰较小,海拔、坡度基本一致。对所有样地的乔木进行每木检尺,记录树种名称、胸径、树高、冠幅等因子。每块样地内随机选取5个土壤采样点,采用环刀法取表层土(0～20 cm),土壤过20目网筛。将同一样地的土样等量混合,取1 kg左右装袋带回实验室。

表1 样地基本情况

土壤样品在室温干燥后进行化学性质测定。有机碳质量分数采用重铬酸钾氧化-外加热法测定;全氮质量分数采用凯氏定氮-消煮法测定;全磷质量分数采用酸溶-钼锑抗比色法测定;全钾质量分数采用氢氧化钠熔融-火焰光度法测定;pH采用电位法测定;有效磷质量分数采用碳酸氢钠溶液浸提-钼锑抗比色法测定;速效氮质量分数采用碱解扩散法测定;速效钾质量分数采用乙酸铵溶液浸提-火焰光度法测定[18]。

2.2 土壤质量评价方法

根据研究区实际情况,选取8个土壤化学性质指标作为全数据集指标。通过主成分分析,减少参与土壤质量评价指标的数量,根据特征值≥1的原则得到几个主成分,将各主成分中因子载荷绝对值≥0.5的土壤指标划分为一组,若存在土壤指标在不同主成分中因子载荷绝对值均≥0.5的情况,则进行各指标间的相关性分析,将该指标划分到与其他指标相关性低的一组[14,17]。计算各组指标的矢量常模值,矢量常模值代表解释总体土壤质量信息的能力,能极大帮助降低指标信息冗余的问题[19]。筛选出每组最高矢量常模值≥90%的指标作为高因子载荷指标,若组内仅1个高因子载荷指标,则该指标进入最小数据集;若组内有多个高因子载荷指标,则进行各指标间的相关性分析。其中,若各指标间的相关系数(R)>0.7,则保留相关系数最大且矢量常模值最高的指标进入最小数据集;若各指标间的相关系数<0.7,则各指标均进入最小数据集[20]。矢量常模值计算公式如下:

式中:Uik为第i个指标在第k个主成分上的因子载荷值;λk为第k个主成分的特征值;Nik为第i个指标在第k个主成分上的累加因子载荷值(矢量常模值)。

采用非线性评分法对土壤指标进行标准化处理,使其转换成0～1的分值。公式如下:

式中:SN为非线性的分值;a为得分最大值1;x为指标实际值;x0为每个指标的平均值;b为方程的斜率值,针对“越大越好”指标,b取值为-2.5,针对“越小越好”指标,b取值为2.5[10]。

通过对各指标得分与权重加权求和,得出土壤质量指数,公式如下:

式中:SQ为土壤质量指数;Wi为指标的权重,即主成分分析中第i个指标公因子方差占总方差的比值;Si为指标得分;n为最小数据集中的土壤指标个数。

2.3 数据处理

通过R软件对各土壤指标进行主成分分析、单因素方差分析、多重比较、皮尔逊相关性分析。

3 结果与分析

3.1 不同林分类型土壤化学性质分析

从表2可以看出,不同林分类型的土壤pH均小于7,属于酸性土壤。除樟子松中龄林土壤pH显著高于华北落叶松中龄林及近熟林外,其他林分类型间土壤pH均无显著差异。不同林龄的樟子松林土壤速效钾质量分数、速效氮质量分数、有机碳质量分数、全氮质量分数、全磷质量分数显著低于华北落叶松林,然而相同林分不同林龄间均无显著差异。土壤全钾质量分数在樟子松中龄林达到最高,且与其他林分类型间存在显著差异。樟子松近熟林与华北落叶松中龄林及近熟林间土壤有效磷质量分数存在显著差异,且樟子松中龄林土壤有效磷质量分数显著低于华北落叶松近熟林,樟子松近熟林及华北落叶松中龄林间土壤有效磷质量分数无显著差异。

表2 不同林分类型土壤化学性质

3.2 不同林分类型土壤质量评价

3.2.1 最小数据集的指标筛选及指标得分权重

由表3可知,根据特征值≥1原则,共提取2个主成分,贡献率分别为66.557%、14.958%;累计贡献率为81.516%,表明所提取的主成分能够解释所有土壤指标80%以上的信息。将各主成分中因子载荷绝对值≥0.5的土壤指标划分为一组。第一组的土壤指标有全氮、全磷、有机碳、速效氮、速效钾、土壤pH,第二组的土壤指标包括全钾、有效磷。筛选出每组最高矢量常模值≥90%的指标作为进入最小数据集的预选指标。第一组矢量常模值为2.036～2.262,预选指标有全氮、全磷、有机碳、速效氮。根据相关性分析可知(表4),这4个指标之间的相关系数均大于0.7且存在极显著相关性(P<0.01),因此,选择相关系数最大且矢量常模值最高的速效氮进入最小数据集;第二组矢量常模值为1.232～1.369,预选指标仅为有效磷,直接进入最小数据集。因此,本研究中土壤质量评价的最小数据集由土壤速效氮和有效磷2个指标组成。

表3 土壤指标主成分分析结果

表4 土壤各指标间的相关系数

根据主成分分析所得公因子方差计算全数据集及最小数据集各指标权重(表3)。最小数据集中的速效氮和有效磷权重均为0.5。通过非线性评分方程将指标转换成0～1的分值,数值越大则代表土壤质量越好。根据各指标在主成分上因子载荷值的正负性,确定土壤有机质、全氮、全磷、速效氮、有效磷、速效钾为“越大越好”的指标,土壤全钾、土壤pH为“越小越好”的指标。

3.2.2 土壤质量评价

线性回归分析表明,基于最小数据集的土壤质量指数与全数据集土壤质量指数之间存在极显著正相关关系(P<0.001),决定系数达到0.93(图1),说明最小数据集能够较好反映全数据集对研究区不同林分类型土壤质量评价的信息,其能够代替全数据集用于塞罕坝自然保护区土壤质量评价。

图1 最小数据集与全数据集土壤质量指数的线性回归结果

塞罕坝自然保护区不同林分类型的土壤质量指数为0.50～0.70;华北落叶松林的土壤质量指数为0.53～0.70;樟子松林的土壤质量指数为0.50～0.60。整体来看,华北落叶松林土壤质量优于樟子松林(图2)。不同林龄华北落叶松林的土壤质量指数均显著高于樟子松林,而樟子松中龄林与近熟林间、落叶松中龄林与近熟林间无显著差异(表2)。随着林龄的增加,2种林分类型的土壤质量指数均呈增长趋势;随着林分密度增加,2种林分类型的土壤质量指数呈降低趋势。

图2 塞罕坝自然保护区不同林分类型的土壤质量指数

4 结论与讨论

对林分进行土壤质量评估可以及时监测土壤变化的不良趋势,以便及时采取有效措施改善土壤状况,这一举措对林分的地力维持及森林的健康发展至关重要。本研究采用主成分分析、相关性分析并结合矢量常模值的方法,从土壤速效钾、速效氮、有机碳、全氮、全磷、全钾、有效磷、土壤pH 8个指标中,筛选出土壤速效氮和有效磷这2个指标来建立塞罕坝自然保护区典型林分类型土壤质量评价的最小数据集,并对基于最小数据集和全数据集的土壤质量指数进行线性回归分析,研究发现,最小数据集可以代替全数据集评价研究区土壤质量。

本研究结果表明,不同林分类型的土壤pH均在5.83～6.77,随着林龄的增加,华北落叶松林和樟子松林的土壤pH呈降低趋势。原因是由于近熟林所积累的凋落物较中龄林多,其在分解过程中产生的有机酸一定程度增强了土壤酸性[13,21]。相关研究表明,土壤微生物的适宜pH为6.5～7.5,土壤酸性过强会抑制土壤微生物活动,而土壤微生物又是影响土壤肥力变化的关键因素[22]。因此,需采取自然措施来调整土壤pH,以防土壤酸化导致土壤肥力下降。本研究中,樟子松中龄林的土壤全钾质量分数最大,且随着林龄增加,2种林分的土壤全钾质量分数均呈降低趋势。淑敏等[23]研究发现,樟子松林土壤有机碳、全氮、全磷质量分数均随林龄增加呈逐渐升高的趋势。有机碳、全氮、全磷、全钾等指标反映了土壤的营养状况,其数值越大代表土壤肥力越高,反之则会直接或间接抑制林分生长[24]。此外,相关性分析表明,2种林分类型的土壤速效钾、速效氮、有效磷、有机碳、全氮、全磷质量分数间均呈显著正相关关系,这主要是由于土壤表层的动植物残体、凋落叶及根系分解产生的有机质为土壤提供了各种营养元素[25]。随着林龄的增加,林下积累的枯落物通过微生物分解进入土壤,提高了土壤养分含量,进一步改善土壤质量,所以林地土壤质量和林分生长在很大程度受土壤有机质质量分数的影响[26-27]。

本研究进一步表明,华北落叶松林和樟子松林的土壤质量指数随着林龄的增加呈增长趋势,随林分密度的增加则呈降低趋势。相较于中龄林阶段,成熟林通过自然整枝或间伐措施改善了林内光照条件,促使逐年积累的地表凋落物快速分解,进而提高土壤养分从而改善土壤质量[28]。纪文婧等[29]的研究指出,在华北落叶松人工林中,相较于幼龄林和成熟林阶段,中近熟林的营养元素积累量和年存留量较高。这一现象间接表明,本研究区的人工林土壤肥力会随林龄的增加而不断提升,但到一定时期后,其土壤肥力会呈下降趋势。与此同时,林分密度过大会出现林分郁闭度高及林下光照不足的情况,影响土壤的水热条件,而低温会减弱微生物分解速率导致养分无法及时归还,加剧土壤养分消耗,从而导致土壤质量下降,引起土壤退化[30]。因此,建议对林龄较高的林分进行合理疏伐,通过调整林分密度的方式,改善林内微生境,进而提升林分土壤质量。本研究表明,华北落叶松林的土壤质量优于樟子松林。究其原因,一方面,不同发育阶段的樟子松林的林分密度普遍高于华北落叶松林,另一方面,出现该现象与不同树种的凋落物分解速率有关。目前,研究区人工林均为纯林,存在树种单一,林分密度过大、土壤质量下降等问题,调控林分密度和改变林分结构是解决这些问题的重要手段。对过密林分进行合理地抚育间伐,能调节林内光照环境,促进林下植物生长,改善土壤养分,提高林地土壤质量[31]。已有研究表明[6,32-33],阔叶林的土壤质量高于针叶林,相较于纯林,营造针阔混交林能有效改善土壤环境并提高土壤肥力,这是因为阔叶树种能通过改变凋落物成分来提高凋落物分解速率,且阔叶树种发达的根系能够加快土壤养分循环,促进林分的良性生长。

华北落叶松林和樟子松林均为弱酸性土壤,土壤pH、全钾质量分数随林龄的增加呈降低趋势。然而,2种林分类型的土壤速效钾、速效氮、有效磷、有机碳、全氮、全磷质量分数均随林龄增加而呈逐渐升高的趋势,各养分指标间为显著正相关关系。华北落叶松林的土壤质量优于樟子松林,土壤质量状况均表现为随林分密度的增加而下降,随林龄的增加而升高。调控林分密度和营造针阔混交林有利于维持华北落叶松和樟子松人工林的土壤质量。