2023, Vol. 31
2. 广州市海珠湿地科研宣传教育中心, 广州 510235
2. Haizhu Wetland Scientific Research and Education Center, Guangzhou 510235, China
土壤的储存碳约占全球碳储量的三分之二，是陆地生态系统最大的碳汇载体，土壤碳的细微变化都可能对大气中CO2的浓度产生巨大影响，进而对陆地生态系统的碳循环产生重要影响[1–2]，对全球碳循环具有重大意义[3]。土壤有机碳(soil organic carbon, SOC)包括有效性高、不稳定的活性有机碳和稳定性好的惰性碳[4]。土壤可溶性有机碳(dissolved organic carbon, DOC)、易氧化有机碳(readily oxidizable carbon, ROC)和土壤微生物生物量碳(microbial biomass carbon, MBC)等都属于土壤碳活性有机碳[5]。DOC的淋溶是土壤碳减少的主要途径[6]; MBC指土壤中活体微生物细胞内所有有机化合物的含碳总碳[7]，为植物提供生长所需的有效养分[8]，也会影响土壤碳转化过程和固碳能力，从而影响全球气候[9]；ROC是土壤有机碳中最容易氧化的组分, 可以预测土壤有机质的敏感性[10]；惰性碳(nonlabile carbon, NLC)可以衡量土壤肥力的高低和土壤碳库的稳定性，主要来自土壤碳中的腐殖质[11]。因此, 关注土壤碳库组成对不同生态系统环境差异的响应, 将有助于明确土壤生态系统的固碳潜力。
植被类型是影响土壤有机碳的重要因素，通过改变水热条件、有机质和根系分泌物的分解、枯枝落叶的输入从而影响土壤有机碳含量[12–13]。优良的水热条件和微生物种类、数量的丰富是森林积累大量有机质的基础。在黄土高原延河流域0~20 cm的表层土壤中，森林土壤DOC、MBC含量均大于森林草原区和草原区，这主要是因为森林区茂密的枝叶及林冠、枯枝落叶层能起到拦截雨水的作用，减少土壤DOC、MBC受淋溶与侵蚀的影响[13]。宝天曼自然保护区内混交林土壤碳储量显著高于纯林, 这主要是受凋落物输入质量差异导致[14]。有研究表明，不同的果树类型土壤碳含量也有所差异，盛果期枣园土壤ROC达到最高值，且枣园的ROC和NLC均略高于盛果期核桃园，但其中的原因仍需进一步揭示[15]。由此可见，不同植被类型对土壤碳储量和碳组分有显著影响，但是相关研究多集中在森林、草原或农田生态系统中，针对湿地生态系统的相关研究仍较少。
岭南垛基果林湿地是一种极具特色的湿地系统，指在沼泽地上挖沟排水，淤泥堆积成垛后种植果树，是一个以生态保护为主的半自然管理的湿地。在生态文明建设背景下，广州海珠垛基果林是构成“城市生态守护者”海珠湿地的重要组成部分, 原有的生态功能弱化，其生态系统服务能力的需求凸显。有研究指出，湿地生态系统碳储量可达20%~ 30%的全球土壤碳储量，其对全球气候变化的影响不容小觑[16]。在我国提出2060年实现碳中和的背景下，分布于城市周边的垛基果林湿地土壤碳汇能力值得关注[17]。然而，目前针对垛基果林湿地的土壤有机碳组分及其影响因素缺乏系统性的研究。本研究以岭南垛基果林湿地的不同果树类型下的土壤为研究对象，研究不同果林类型下土壤碳组分的积累及影响因素，以期为湿地果园土壤有机碳管理提供基础数据，对岭南垛基果林湿地土壤质量及土壤生态作出评价，以及对岭南垛基果林湿地保护以及经营管理提供一定的理论依据。
1 材料和方法 1.1 研究地概况研究地位于广州市的海珠区(23°02′58~23°04′ 53″ N，113°18′40′~113°21′50″ E)，属于南亚热带海洋性季风气候，由于冬夏季风交替的影响，光照充足、年平均日照时数在1 500 h以上，湿热少寒、温暖多雨、水热同期，年均温高于20 ℃，年均相对湿度约为77%，年均降雨量约为1 700 mm。土壤质地有壤土、黏土、粉壤土、粉粘壤土。本研究对象是以生态保护为主的半自然垛基果林湿地，主要种植龙眼(Dimocarpus longan)、杨桃(Averrhoa carambola)、黄皮(Clausena lansium)、番石榴(Psidium guajava)和荔枝(Litchi chinensis)等经济树种。
1.2 土壤样品采集果树类型分为黄皮(HP)、龙眼(LY)、杨桃(YT)、龙眼和黄皮间种(LH)及杨桃、龙眼、黄皮间种(YLH)。每个样点挖掘剖面，考虑到垛基果林湿地内涨落水的特殊性，部分土壤在深层处于水淹的状态，本试验仅采集0~20 cm的土样。采集土壤样品后，去除根系、凋落物等杂质后，让其自然风干，过筛备用。
1.3 土壤基本理化性质测定土壤基本理化性质分析方法参照《土壤农业化学分析方法》[18]。土壤自然含水量采用烘干法(GB/ 7833—1987)；土壤容重采用环刀法测定；pH值采用玻璃电极法(NY/T1377—2007)；全氮采用凯氏-蒸馏滴定法(GB/7173—1987)；全磷采用氢氧化钠熔融-钼锑抗比色法(GB/9837—1988)；全钾采用氢氧化钠熔融-火焰原子吸收分光光度法(GB/9836—1988)。
1.4 土壤碳组分测定方法土壤总有机碳采用重铬酸钾外加热法进行测定。易氧化有机碳(ROC)含量采用333 mmol/L高锰酸钾氧化法测定；微生物量碳(MBC)含量采用K2SO4浸提、氯仿熏蒸法测定；惰性碳含量为总有机碳含量和易氧化有机碳含量间的差值[19]。土壤碳库Y库 (Mg/hm2)=Xi×BDi×thi/10，式中，Xi为活性碳或惰性碳组分含量(g/kg)，BDi为土壤容重(Mg/m3)，thi为土壤厚度(cm)。
土壤活性有机碳与SOC的比例表示土壤碳库的活性特征，以MBC/SOC表示微生物生物碳对总有机碳的贡献率[20]。
1.5 数据处理采用Excel 2003和SPSS 16.0软件对数据进行统计分析。采用单因素方差分析(One-Way ANOVA)和Duncan多重极差检验法比较不同处理间的差异，以P < 0.05表示差异显著。
2 结果和分析 2.1 土壤理化性质不同果林类型的土壤pH为4.73~5.22，均为酸性土壤，全氮含量为1.27~1.52 g/kg (表 1)。不同果树类型对土壤全磷、全钾、容重和有机质有显著影响, 对于全磷而言，LY显著高于LH和YLH (P < 0.05)；YLH显著低于YT (P < 0.05)。LY的全钾显著低于其他4种果林类型(P < 0.05)，有机质含量显著高于YLH (P < 0.05)。LY的容重显著低于YLH (P < 0.05)，且土壤含水量显著高于其他4种果林类型(P < 0.05)。
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表 1 不同果林土壤的基本性质 Table 1 Basic properties of different fruit forest soil |
除了ROC，不同有机碳组分对不同果林类型的响应存在显著差异(图 1，P < 0.05)。LY的SOC含量最高(22.6 g/kg)，显著高于YLH (P < 0.05)。YLH的DOC含量最高，达103.6 mg/kg，显著高于YT、LY和HP。YT的MBC含量最高(252.8 mg/kg)，显著高于LY、LH和LH。LY的NLC含量最高(10.6 g/kg), 显著高于LH和YLH。
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图 1 不同果林类型的土壤碳组分含量。柱上不同字母表示差异显著(P < 0.05)。SOC: 土壤总有机碳; DOC: 可溶性有机碳; MBC: 微生物生物量碳; ROC: 易氧化有机碳; NLC: 惰性碳。 Fig. 1 Soil carbon component contents under different fruit forest types. Different letters upon column indicate significant difference at 0.05 level. SOC: Soil organic carbon; DOC: Dissolved organic carbon; MBC: Microbial biomass carbon; ROC: Readily oxidizable carbon; NLC: Non-labile Carbon. |
垛基果林湿地土壤总有机碳库为37~45 Mg/hm2, 易氧化有机碳库为20~28 Mg/hm2，不同果树类型间无显著差异(表 2)。YT的微生物生物量碳库最高(0.58 Mg/hm2)，显著高于其他种植模式；LY的土壤惰性碳库为22 Mg/hm2，显著高于LH。
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表 2 不同果林类型的土壤活性碳和惰性碳库 Table 2 Active carbon pool and recalcitrant carbon pool under different fruit forest types |
土壤各种形态有机碳间的相关关系存在差异(表 3)。SOC含量与ROC、NLC间的相关关系均达到极显著水平(P < 0.01)，ROC和NLC间呈极显著性负相关(P < 0.01)。DOC和MBC与其他活性碳组分相关性均不显著(P > 0.05)。这说明SOC对土壤活性有机碳有着较大的影响，土壤各有机碳组分密切相关。
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表 3 土壤有机碳组分间的相关关系 Table 3 Correlation coefficient among soil organic carbon components |
土壤有机碳与土壤理化性质间存在一定的相关性(表 4)。SOC含量与除pH之外的土壤理化性质间的相关关系均达极显著水平(P < 0.01)。ROC与有机质(P < 0.01)、全氮(P < 0.01)、全磷(P < 0.01)、含水量(P < 0.05)呈极显著或显著正相关，与土壤容重呈显著负相关(P < 0.05)。NLC含量与pH、有机质、全氮、全磷、含水量间均呈极显著相关(P < 0.01)，与全钾、土壤容重间呈显著相关(P < 0.05)。DOC和MBC与土壤理化性质间的相关性均不显著(P > 0.05)。
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表 4 土壤有机碳组分与土壤理化性质间的相关关系 Table 4 Correlation coefficient between soil organic carbon components and soil physicochemical properties |
不同果林类型的土壤活性有机碳占SOC的比例存在差异(表 5)。DOC/SOC为0.20%~0.66%，土壤DOC/SOC为YLH > YT > HP > LY > LH，其中HP、LY的MBC/SOC显著低于YT、LH (P < 0.05)。ROC和NLC占SOC的比例明显高于DOC和MBC的占比。ROC/SOC依次是LH > YLH > YT > LY > HP。LH的NLC/SOC显著高于HP和LY (P < 0.05)。总的来说，果树混种后土壤的DOC/SOC显著高于单独种植模式。相比单独种植模式，龙眼黄皮混种的土壤MBC/SOC、ROC/SOC显著升高，NLC/SOC显著降低，DOC/SOC也呈下降趋势。
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表 5 土壤活性有机碳占土壤有机碳的比例(%) Table 5 Ratio of soil active organic carbon to soil organic carbon |
岭南典型垛基果园湿地0~20 cm土壤总有机碳库为37~45 Mg/hm2，与南亚热带典型红椎(Castanopsis hystrix)林土壤0~20 cm表层土相似，说明岭南垛基果园湿地土壤碳汇能力不容小觑[21]。在本研究中, 种植龙眼的SOC显著高于其他果树，这说明种植龙眼对于SOC的积累更加有利。这可能与不同植被下的枯落物、腐殖质、根系分解等的差异有关[22]。相关性分析表明，土壤SOC与土壤容重呈显著负相关，与土壤全氮、全磷、土壤含水量呈显著正相关，这与以往的研究结果一致[23–24]。土壤含水量一方面可以通过调节氧化还原电位，改变土壤碳周转速率[25–26]，另一方面影响植物光合作用和土壤碳输入过程，最终影响土壤有机碳源汇的调节过程[27]。
不同果树种植模式下，土壤有机碳组分存在差异。本研究中杨桃、龙眼和黄皮混种模式下土壤的DOC含量显著高于其他4种种植模式，这体现了凋落物输入的多样性在一定程度上能增加土壤DOC含量。植物叶片性质、根系属性等均会影响土壤DOC含量[28]。郝江勃等[29]研究表明以栲(Castanopsis fargesii)林为主的亚热带常绿阔叶林土壤DOC为9.72 mg/kg，远低于本研究湿地果树表层土。朱浩宇等[12]研究表明草本植物表层土DOC为141.98 mg/kg, 显著高于其他阔叶林土壤的DOC含量，这可能是由于草本为一年生植物，生长周期短，对有机质的注入时间短有关。相较于单一果树种植模式，杨桃、龙眼和黄皮混种模式下，输入的有机质种类更为丰富，可能是导致其土壤DOC含量高的主要原因。
MBC与整个土壤生态系统养分周转密切相关，其主要与土壤微生物的生存环境有关[30]，土壤水分、温度以及植物根系分泌物的互作等都会影响土壤微生物的丰度[31]。其中，单一种植杨桃时土壤MBC含量最高且显著高于其他类型，混种杨桃土壤的MBC含量也高于单独种植龙眼或黄皮，这说明种植杨桃有利于提高土壤的MBC含量，这可能是由于杨桃根际土中含有大量真菌和放线菌[32]，这些微生物使得杨桃土壤MBC含量增加，或是由于杨桃凋落物如果实的输入，提高了土壤中可利用碳含量，从而增加了土壤微生物生物量[33]。以栲林为主的亚热带常绿阔叶林土壤MBC含量为71.32 mg/kg，远小于本研究中土壤MBC含量，这可能一方面是由于凋落物性质的差异，另一方是由于岭南湿地良好的水热条件，从而促进了微生物活性[34]。
ROC是主要的活性有机碳，反映土壤碳库的活跃度[35]。研究表明，ROC与腐殖质含量，植物根系的分布情况及根系分泌物相关[36]。SOC含量与ROC含量间呈极显著相关，这与朱浩宇等[14]的研究结果相同，这也表明了ROC可以敏感的反映土壤有机碳的动态变化[37]。此外，ROC占SOC的比例越高，表示土壤碳活性越高，越有利于SOC的增加[38]。本研究结果表明，混种的ROC/SOC高于单独种植，这说明混合种植模式下，土壤碳汇能力更强。由于存在垂直结构和物种多样性的差异，混合种植也更利于提高生物量[39]。
NLC在土壤碳库中较难被微生物分解，其积累和周转时间长，对环境变化响应缓慢，其经常作为土壤对环境长时间变化的反应指标以及衡量土壤碳库积累的重要指标[11, 39]。NLC/SOC反映土壤有机碳的稳定程度，比值越高代表土壤有机碳越稳定[38–40]。土壤惰性碳含量主要与植物根系中含有难分解缩合单宁酸以及酸不溶性碳有关，同时植物细根在分解过程中可以将大量的有机碳转化为较为稳定的惰性碳成分储存于土壤中[39]。不同植被下，输入土壤中的碳源性质和数量均不同[40]。本研究中LY的NLC含量显著高于2个混合种植模式，HP和LY的NLC/SOC显著高于其他种植模式，这说明单独种植黄皮和龙眼有利于提高土壤有机碳的稳定性。NLC与有机质、全氮和含水量呈显著正相关，与全磷和土壤容重呈显著负相关，这与前人[41–42]研究结果一致。Zhou等[43]研究表明高氮含量的凋落物可以促进土壤碳积累，进一步证实了不同果树类型下，凋落物性质的差异导致了土壤碳组分的差异。
综上，垛基果林的土壤碳库接近常绿阔叶林土壤碳库，且不同的土壤有机碳组分对果树类型的响应不同。单独种植杨桃或混种模式下，土壤有机碳活性比例增加，土壤碳周转速率最快；单独种植模式下，土壤惰性碳含量比混种模式下高，土壤有机碳稳定性最高。
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