荒漠绿洲区土壤生态化学计量特征及驱动因素

刘靖宇,尹 芳,刘 磊,蒋 磊,郭 帅(.长安大学地球科学与资源学院,陕西 西安 70054；.中国地质调查局乌鲁木齐自然资源综合调查中心,新疆 乌鲁木齐 830057；3.长安大学土地工程学院,陕西 西安 70054)

土壤是陆地生态系统最大的营养库,是地表生物主要的物质来源,更是人类赖以生存和发展的基础[1].生态化学计量学是研究生态交互作用和过程中多种化学元素及生物系统能量平衡的科学,是一门综合生态学、生物学、化学等多学科基本原理,研究生态系统能量、元素平衡(主要为C、N、P 元素)的学科[2],其中C 是构成有机物骨架的基础,N、P 是酶、遗传物质和细胞结构的基本组成部分,是评价土壤质量和植被状况的重要指标,也被认为是评价生态系统结构和功能的重要手段.近年来,随着对生态化学计量学的研究不断发展,研究对象也由单一目标向大气植物水凋落物土壤微生物等全生态链条拓展,极大的促进了人类对于生态系统元素动态平衡的认识[3].土地利用方式是指人类为了一定目的,对土地进行使用、保护和改造的活动,不同的土地利用方式会影响土壤生态环境状况[4].深度剖析土地利用方式与土壤生态化学计量特征的内在联系,可以为合理配置土壤资源、消除土壤低产和提高土壤肥力等级等提供科学依据.

近年来,国内外学者就不同土地利用方式对土壤理化性质的影响进行了一系列的研究,并取得了一定进展.在亚热带丘陵区以及Pampas 地区的研究认为,土地利用方式对区域土壤养分质量以及生态化学计量特征的影响较小[5-6];而在晋西黄土区、高寒山区以及沙地系统的研究发现,土地利用方式对土壤生态化学计量特征影响明显,其中林地、草地的土壤养分状况要好于农田[7-11].但是目前针对荒漠绿洲区,特别是针对塔里木盆地相关领域的研究较少,仅局限于天山南坡的渭库绿洲[12-13],对土壤理化性质在垂向上的变化研究仍存在不足,需要进一步加强研究.

南疆地处西北荒漠干旱区,是世界上自然条件最恶劣的地区之一,但同时也是我国重要的生态功能区和资源潜力区,承担着西北地区生态安全屏障和国家战略性能源资源保障的重要使命.近年来,受全球气候变暖的影响,中低纬度干旱区降雨量明显降低[14],地区生态环境面临严峻挑战.基于此,本文以塔里木盆地东北缘的农二师塔里木垦区为研究对象,共布设土壤采样点645 个,采集土壤样品3870 件,分析TN、SOC、TC、TK、TP 和pH 值等6 项土壤化学指标,解析以上指标在耕地、园地、林地和裸地中及不同土壤深度的分布特征;并从塔里木河流域土壤质地数据库中提取土壤容重、饱和度、堆积密度、电导率、黏土含量和孔隙度等6 项土壤物理性质指标,探讨不同土壤理化性质、不同土地利用方式对区内w(C):w(N)、w(C):w(P)、w(N):w(P)等土壤生态化学计量特征的影响,以期为典型荒漠绿洲区植被恢复与养分配置提供参考依据.

1 材料与方法

1.1 研究区概况

研究区地处亚欧内陆腹地(图1),塔里木盆地东北缘,塔里木河和孔雀河下游,涉及行政区域包括新疆生产建设兵团农二师31、32、33 团,地理坐标为86°86′～87°35′N,40°59′～40°98′E,面积约 864.60hm2,呈条带状分布.研究区属暖温带大陆性荒漠干旱气候,地势西北高东南低,整体较为平坦.受塔克拉玛干沙漠的影响,地表蒸发强烈,年平均温度为12.6℃,年平均降水量为 52.4mm.植被以胡杨(Populus euphratica)、柽柳(Tamarix ramosissima)、甘草(Glycyrrhiza inflate)和芦苇(Phragmites australis)为主,灌耕棕漠土、沼泽土、盐渍土等是研究区的主要土壤类型.耕地、林地、园地、裸地和建设用地等为区内主要土地利用方式,棉花、苹果、香梨等是当地重要产业.

图1 研究区位置和采样点位置Fig.1 Location plots of the study area and sampling sites

1.2 样品采集与分析

综合考虑研究区土地利用方式,在研究区布设采样点645 个,其中耕地样点170 个,裸地样点181 个,林地样点249 个,园地样点45 个.2020年5～8月,在0～180cm深度范围内,以30cm的均等间隔,分6个层位共采集土壤样品3870 件,样品采集以地球化学样品采集方法为依据[15].样品运输至实验室后风干,过20目筛去除杂质,留取300g 装入洁净的样品袋内待测.

测定实验在新疆有色地质勘查局分析测试中心进行,标准参照地球化学样品分析测试方法[16].测定项目为:TN、TC、TP、TK、SOC、pH 值.其中SOC使用总铬酸钾容量法测定;TC 使用燃烧红外吸收光谱法;TN 使用凯氏定氮法测定;TP、TK 使用X 射线荧光光谱法测定;pH 值使用离子电极法测定.

1.3 数据处理

利用Excel 2020 对原始数据进行预处理,采用SPSS 24.0 和Origin 2018 分别对数据进行Pearson相关性检验、ANOVO 方差分析和相应图表绘制,并利用Duncan 法对分析结果进行多重比较.同时使用Canoco 5.0 对土壤理化性质与生态化学计量特征进行冗余分析.

2 结果与分析

2.1 表层土壤的化学性质

由表1 可知,研究区总体TC、SOC、TK、TN、TP 元素的含量均值分别为 25466.43,4658.14,22437.84,438.20,572.12mg/kg;pH 值的均值为8.59.按照第二次全国土壤普查土壤养分分级标准,其中TN元素含量均值达到了六级水平(<500mg/kg),最大值为三级水平(1000～1500mg/kg),反映了研究区的氮元素处于缺乏状态;SOC 元素均值处于五级水平(3480～5800mg/kg),最大值处于二级水平(17401～23202mg/kg),说明区内部分土地处于碳缺乏状态.TP元素的含量均值处于四级水平(400～600mg/kg),最大值处于一级水平(>1000mg/kg),整体含量符合正常水平;TK 元素的含量均值处于二级水平(20000～25000mg/kg),最大值处于一级水平(>25000mg/kg),整体含量丰富.原因可能是研究区土壤主要以风成沙为其成土母质,土壤颗粒是以石英、长石等原生矿物组成的粉沙粒为主,质地粗且松散,不利于TN、SOC 等的积累.除pH 值的变异系数小于0.1,TC、SOC、TK、TN、TP 元素的变异系数均介于0.1～1 之间,处于中等变异水平,表明各元素在空间上分布不均匀,与地理空间位置存在一定的关联性.

表1 研究区土壤化学性质统计特征Table 1 Statistical characteristics of the soil chemical properties in the study area

土壤是时空连续体,受多种成土因素的共同控制,成土因素的变化易导致土壤理化性质发生改变,致使其空间分布非均一[17].由图2 可知,TC、SOC、TK、TN、TP等5 种元素具有较为一致的空间分布规律,含量高值区主要集中于研究区东南部;相反,pH 值则呈现“西北高、东南低”的分布格局,与其他元素的空间分布格局表现出一定的负相关关系.结合表1 可知,TC、SOC、TK、TN、TP 等元素含量高值区主要分布于耕地土壤中,其次为林地,在裸地中相关元素的含量最低.原因可能是在农作物种植过程中肥料大量使用或其他人为活动导致;同时受土壤高盐度的影响,作物生长受限,影响了部分养分元素的迁移聚集,这与前人研究结论相一致[18].

图2 不同土地利用类型土壤化学性质的空间分布Fig.2 Spatial distribution of soil chemical properties in different land use practices

图3 不同土地利用方式不同土壤深度的土壤化学性质差异Fig.3 Map of differences in soil chemical properties at various depths for different land use practices

2.2 不同深度、不同土地利用方式土壤的化学性质

不同土地利用类型不同土壤深度的土壤化学性质差异见图 3.不同土地利用类型中,TC、SOC、TN、TP 等4 种元素含量均表现出随土层深度的增加而减少,其中SOC 在不同土壤深度的变化幅度最大(1596.81～5354.77mg/kg),变幅达70.18%;TC 在不同土壤深度的变化幅度最小(25121.12～26317.71mg/ kg),变幅仅为 4.54%.且表层(0～30cm)土壤元素含量显著高于其他层位元素含量均值,具有明显的“表聚效应”;TK 元素在不同土壤深度含量变化不明显,保持相对稳定的状态;pH 值则表现为随土层深度的增加而增加,变幅为5.16%.

不同土地利用方式下TC、TN、TP、SOC 和pH 值的差异性较显著(P<0.5),说明土地利用方式对土壤的化学性质具有一定影响.不同土地利用方式中,土壤TC、SOC、TP 和TN 含量均值表现较一致,表现为耕地中含量最高,裸地中含量最低,大小顺序依次为耕地>园地>林地>裸地.土壤pH 值整体在林地中最大、耕地中最小,大小顺序依次为林地>裸地>园地>耕地.不同土地利用方式中TK 的差异性不显著(P>0.5),仅在土壤表层(0～30cm)含量大小依次为园地>耕地>林地>裸地,其他层位TK 含量大小相近.

2.3 不同土地利用方式的土壤生态化学计量特征

土地利用方式对土壤生态化学计量特征具有显著影响(图4),不同土地利用方式中土壤w(C):w(N)均值分别为:裸地(114.61)、园地(113.96)、林地(113.08)、耕地(103.32);w(C):w(P)均值分别为:园地(47.91)、林地(46.52)、裸地(46.36)、耕地(45.89);耕地w(C):w(N)、w(C):w(P)与其他3 种地类间差异性较明显,原因可能与人类耕作活动较频繁有关.不同土地利用方式w(N):w(P)均值分别为:园地(0.54)、耕地(0.53)、裸地(0.48)、林地(0.47),由于土壤中氮、磷元素循环相互耦合,且影响机制相似,因此不同土地利用类型中土壤w(N):w(P)差异性不显著.

图4 不同土地利用方式不同土壤深度的土壤生态化学计量比差异Fig.4 Differences in soil ecological stoichiometric ratios across various land uses and depths

不同土壤深度上,w(C):w(N)均呈现随土层深度的增加逐渐增加的趋势,w(N):w(P)呈现随土层深度的增加逐渐减少的趋势,w(C):w(P)没有表现出明显的变化规律(图4).

不同土地利用类型 0～180cm 土壤中 w(C):w(N)、w(C):w(P)及w(N):w(P)变化范围分别为:耕地w(C):w(N)为60.09～116.16,w(C):w(P)为41.61～48.87,w(N):w(P)为 0.46～0.76;林地 w(C):w(N)为 75.41～137.73,w(C):w(P)为45.49～46.77,w(N):w(P)为0.37～0.71;园地w(C):w(N)为64.58～128.96,w(C):w(P)为47.23～49.47,w(N):w(P)为0.44～0.87;裸地w(C):w(N)为69.85～145.44,w(C):w(P)为44.97～47.12,w(N):w(P)为0.34～0.79.需要注意的是,w(C):w(N)、w(N):w(P)在0～30cm 到30～60cm 土层变化幅度远大于其他土层变化幅度.

2.4 土壤理化性质对土壤生态化学计量特征的影响

为研究土壤物理性质对土壤生态化学计量特征的影响,本文选择土壤容重、饱和度、堆积密度、电导率、黏土含量和孔隙度等6 项土壤物理性质指标进行分析.以上数据来源于国家冰川冻土沙漠科学数据中心(www.ncdc.ac.cn)提供的塔里木河流域HWSD 土壤质地数据集[19],利用ArcGIS 10.2 的空间分析工具提取土壤表层各采样点属性值.

由图5 可知,土壤饱和度与TC、TP 含量呈正相关关系、与w(C):w(P)呈负相关关系;容重、电导率、堆积密度与w(C):w(N)值呈正相关关系;黏土含量、孔隙度与w(C):w(N)值呈显著负相关关系;堆积密度、电导率与w(N):w(P)值呈负相关关系;TN、SOC、TC、TK 和TP 与w(C):w(N)值呈显著负相关关系,pH值与w(C):w(N)值呈显著正相关关系.TC 与w(C):w(P)值呈显著正相关关系,TP 与w(C):w(P)值呈显著负相关关系.TN、SOC、TC、TK、TP 与w(N):w(P)值呈显著正相关关系,pH 值与w(N):w(P)值呈显著负相关关系.

图5 土壤理化性质与生态化学计量比的相关性Fig.5 Correlation between soil physicochemical properties and ecological stoichiometric ratios

通过冗余分析,生态化学计量特征累计方差解释量为91.66%,其中在第Ⅰ、Ⅱ排序轴的方差解释量分别为59.96%和31.70%(图6).同时,对第Ⅰ轴(F=58.20、P=0.002)和所有轴(F=62.1、P=0.002)进行置换检验的P 值均小于0.01,说明排序结果可靠可信.根据图6 中夹角和箭头的大小显示,w(C):w(N)值与土壤电导率、饱和度、黏粒含量、pH 值、Corg、TC 含量成正比,其中pH 值的解释量较高.w(C):w(P)值与土壤孔隙度、黏粒含量、饱和度、TC、TN、Corg 含量成正比,其中TC 含量的解释量最高.w(N):w(P)值与土壤容重、孔隙度、堆积密度、黏粒含量、TN 和TK 含量成正比,其中TN 含量的解释量较高.

图6 土壤理化性质与生态化学计量比冗余分析Fig.6 Redundancy analysis of soil physicochemical properties and ecological stoichiometry ratio

蒙特卡洛(Monte Carlo)检验进一步证实,不同理化性质对土壤生态化学计量特征影响的重要性不同(表2).其中TN 对土壤生态化学计量特征的重要性最高,解释量为53.5%;Corg、TC、pH 值、TK、TP、孔隙度、容重、黏粒含量、电导率、饱和度和堆积密度的重要性依次降低,解释量分别为32.9%,25.4%,24.8%,23.7%,11.8%,11.7%,9.8%,8.7%,3.5%,1.9%和1.1%.

表2 土壤理化性质对生态化学计量特征重要性排序Table 2 Ranking the importance of soil physicochemical properties for ecological stoichiometric characterization

3 讨论

3.1 土地利用方式对土壤化学性质的影响

土壤化学性质受地表植被、成土母质、气候和地形的综合影响[20-21].光照、温度、水分等环境因素影响着酶的活性[22],耕作方式、土地利用方式等影响枯落物分解的速率,导致了土壤化学性质的差异.耕地土壤中TC、TN、TK 和TP 含量比其他土地利用方式高,原因可能是为保证农作物正常生长,施用肥料导致[23].但是,与全国土壤背景值[24]相比,研究区TC、TN 和TK 元素的含量仍处于缺乏状态[25].主要原因是作物吸收土壤养分后被收割,相关养分元素无法返回土壤生态系统再次参与循环.同时,土壤pH值对植物的生长和养分利用具有重要影响[26],区内土壤pH 值在7.47～9.84 之间,平均值为8.59,以强碱性为主,符合研究区土壤盐渍化程度较高的实际情况[27].

土壤TN、TC、SOC、TP 元素呈现“表聚现象”[28],随土壤深度的增加,含量递减.原因可能有两个方面:一方面是枯落物、有机碎屑和根系分泌物[29]等多在地表集聚,研究区降水少,淋溶作用弱,元素垂向运移受限.另一方面是施用有机肥等其他农业措施.随土壤深度的增加,pH 值递增,原因可能是土壤深部有机质匮乏,微生物活动弱,分解酸性物质的能力下降,加之区内盐碱化程度较高,导致了深层土壤的碱性升高[30].土壤TK、TP 元素则变化规律不明显.由于研究区地处干旱区,植物根系向下延伸深度较大,对钾元素的吸附较强,使得钾元素在深层土壤中富集[31],表现在剖面上分布较均匀.TP 元素主要来源于矿物质长期风化和成土过程中[32],具有沉积型循环的特征,在整个土壤中分布较稳定.

3.2 土地利用方式对土壤生态化学计量特征的影响

土壤生态化学计量特征受成土作用、水热条件和人为活动等多种因素综合影响[33].其中w(C):w(N)是体现土壤质量的敏感指标,其大小与土壤有机质的分解速率呈反比,反映了微生物利用土壤有机质的有效性,区内土壤的w(C):w(N)值均高于全国平均值(10～12)[34],表明区内土壤有机质的矿化过程较慢,这可能与干旱区的气候环境有关[35].

w(C):w(P)是表征土壤中磷矿化能力的重要指标,反映了土壤微生物对磷元素的代谢趋势,区内土壤的w(C):w(P)值低于全国平均值(52.7)[36],说明土壤微生物对于磷元素的利用效率较低.其中,耕地土壤的w(C):w(P)值要大于林地、园地的w(C):w(P)值,可能与耕地的肥料使用有关.

土壤氮磷是植物生长的必需元素,是生态系统的限制性元素.w(N):w(P)是表征土壤氮、磷可利用性水平的重要指标,反映土壤中氮和磷对植被生长的限制作用.研究区的w(N):w(P)值低于全国平均值(3.9)[37],说明存在氮限制的影响,加之TN含量低于全国土壤背景值,表明氮缺乏是影响区域植被生长的主控因素之一,这与马伟栋等[38]研究相一致.

研究发现,随土壤深度的增加,w(C):w(N)值递增,虽然碳与氮元素随土壤深度增加也减少,但碳元素的递减速率远小于氮元素[39],导致了深层土壤w(C):w(N)值较表层要高.随土壤深度的增加,w(N):w(P)值递减,原因可能是磷主要来源于岩石风化,磷含量在地层中保持相对稳定,而氮元素主要输入来源是有机碎屑腐解和大气沉降,导致表层含量较深层要高,因此w(N):w(P)值随土壤深度增加递减,这与吴雨晴等[40]的研究结果相一致.然而,不同土壤深度w(C):w(P)均无显著差异,表明人为干扰(施肥和灌溉)影响了土壤中养分转化和平衡关系[41],致使垂向上碳、磷元素变化差异不明显.

4 结论

4.1 研究区TC、SOC、TK、TN、TP 等5 种养分元素的空间差异性较大,但各元素含量高值区均主要集中于研究区东南部;pH 值空间分布则呈现“西北高、东南低”的格局,与其他元素的空间分布格局表现出负相关关系.研究区土壤中TN、SOC 含量处于缺乏状态,是限制区内农业发展的重要因素之一.

4.2 不同深度土壤中,TC、SOC、TN、TP 等4 种元素含量表现为随土层深度的增加而减少;pH 值随土层深度的增加而增加;TK 元素含量在不同土壤深度变化不明显.不同土地利用方式中,TC、SOC、TP 和TN 含量大小顺序基本一致,耕地中含量最高,裸地中含量最低.土壤pH 值在林地中最大、耕地中最小,TK 含量在不同土地利用方式中的差异性不显著.

4.3 w(C):w(N)呈现随土层深度的增加逐渐增加的趋势,w(N):w(P)呈现随土层深度的增加逐渐减少的趋势,w(C):w(P)未呈现出明显的变化规律.对于不同土地利用方式,w(C):w(N)表现为裸地>园地>林地>耕地,w(C):w(P)为园地>林地>裸地>耕地,w(N):w(P)为园地>耕地>裸地>林地.

4.4 相关性和冗余分析结果显示,容重、电导率、堆积密度、pH 与w(C):w(N)值呈正相关关系,TN、SOC、TC、TK 和TP 元素与w(C):w(P)值呈负相关关系;TC 元素与w(C):w(P)值呈显著正相关关系,土壤饱和度、TP 与 w(C):w(P)值呈显著负相关关系;TN、SOC、TC、TK、TP 元素与w(N):w(P)值呈显著正相关关系,黏土含量、孔隙度、堆积密度、电导率、pH 值与w(N):w(P)值呈显著负相关关系.生态化学计量特征累计方差解释量为91.66%,其中在第Ⅰ、Ⅱ排序轴的方差解释量分别为59.96%和31.70%,其中TN 对土壤生态化学计量特征的重要性最高,解释量为53.5%.