全 文 ：川中丘陵县域土壤碳氮比空间变异
特征及其影响因素∗
罗由林　 李启权∗∗　 王昌全　 张　 维　 张　 浩　 李林鲜　 陈俊伟　 马　 煜
（四川农业大学资源环境学院， 成都 ６１１１３０）
摘　 要　 以四川仁寿县为案例区，通过实地采样分析了该紫色丘陵区县域尺度上土壤碳氮比
的空间变异特征及其影响因素．结果表明： 研究区表层土壤碳氮比（Ｃ ／ Ｎ）在 ４．８４ ～ ２１．７９ 之
间，平均值为 １１．９３，变异系数 ２６．３％，属中等程度的空间变异．半方差分析表明，土壤 Ｃ ／ Ｎ 的
块金效应为 ７３．０％，其空间分布受结构性因素和随机因素的共同影响，但受随机性因素的影
响更大；土壤 Ｃ ／ Ｎ的空间分布特征表现为西北和东南高、中部低的趋势，大部分区域土壤 Ｃ ／ Ｎ
处于 １０．０ ～ １３．５ 之间．成土母质、土壤类型、地形和土地利用方式对土壤 Ｃ ／ Ｎ 的影响显著
（Ｐ＜０．０５）；地形因子中高程和坡度与土壤 Ｃ ／ Ｎ呈显著正相关关系（Ｐ＜０．０５），成土母质可解释
土壤 Ｃ ／ Ｎ ８．７％的空间变异，土类、亚类和土属的解释能力分别为 ３．８％、５．０％、８．７％，地形因子
的解释能力为 ０．８％；土地利用方式对土壤 Ｃ ／ Ｎ 空间变异影响程度最高，达到 ２３．９％，是调控
该区域土壤 Ｃ ／ Ｎ的重要因素．
关键词　 土壤碳氮比； 空间变异； 影响因素； 川中丘陵
文章编号　 １００１－９３３２（２０１５）０１－０１７７－０９　 中图分类号　 Ｓ１５９　 文献标识码　 Ａ
Ｓｐａｔｉａｌ ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｓｏｉｌ Ｃ／ Ｎ ｒａｔｉｏ ａｎｄ ｉｔｓ ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ ｆａｃｔｏｒｓ ａｔ ａ ｃｏｕｎｔｙ ｓｃａｌｅ ｉｎ ｈｉｌｌｙ ａｒｅａ ｏｆ
Ｍｉｄ⁃Ｓｉｃｈｕａｎ Ｂａｓｉｎ， Ｓｏｕｔｈｗｅｓｔ Ｃｈｉｎａ． ＬＵＯ Ｙｏｕ⁃ｌｉｎ， ＬＩ Ｑｉ⁃ｑｕａｎ， ＷＡＮＧ Ｃｈａｎｇ⁃ｑｕａｎ， ＺＨＡＮＧ
Ｗｅｉ， ＺＨＡＮＧ Ｈａｏ， ＬＩ Ｌｉｎ⁃ｘｉａｎ， ＣＨＥＮ Ｊｕｎ⁃ｗｅｉ， ＭＡ Ｙｕ （Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ ａｎｄ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，
Ｓｉｃｈｕａｎ Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， Ｃｈｅｎｇｄｕ ６１１１３０， Ｃｈｉｎａ） ．⁃Ｃｈｉｎ． Ｊ． Ａｐｐｌ． Ｅｃｏｌ．， ２０１５， ２６（１）：
１７７－１８５．
Ａｂｓｔｒａｃｔ： Ｓｐａｔｉａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ｓｏｉｌ Ｃ ／ Ｎ ｒａｔｉｏ ａｎｄ ｉｔｓ ａｆｆｅｃｔｉｎｇ ｆａｃｔｏｒｓ ａｔ ａ ｃｏｕｎｔｙ
ｓｃａｌｅ ｉｎ ｈｉｌｌｙ ａｒｅａ ｏｆ Ｍｉｄｄｌｅ Ｓｉｃｈｕａｎ Ｂａｓｉｎ ｗｅｒｅ ａｎａｌｙｚｅｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｆｉｅｌｄ ｓａｍｐｌｉｎｇ． Ｒｅｓｕｌｔ ｉｎｄｉｃａｔｅｄ
ｔｈａｔ ｓｏｉｌ Ｃ ／ Ｎ ｒａｎｇｅｄ ｆｒｏｍ ４．８４ ｔｏ ２１．７９， ｗｉｔｈ ａ ｍｅａｎ ｖａｌｕｅ ｏｆ １１．９３． Ｔｈｅ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｏｆ ｖａｒｉａｔｉｏｎ
ｗａｓ ２６．３％， ｗｈｉｃｈ ｓｕｇｇｅｓｔｅｄ ｓｏｉｌ Ｃ ／ Ｎ ｈａｄ ｍｏｄｅｒａｔｅ ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ ｉｎ ｔｈｉｓ ｓｔｕｄｙ ａｒｅａ． Ｔｈｅ ｒａｔｉｏ ｏｆ ｎｕｇ⁃
ｇｅｔ ｔｏ ｓｉｌｌ ｗａｓ ７３．０％， ｗｈｉｃｈ ｓｕｇｇｅｓｔｅｄ ｔｈｅ ｓｐａｔｉａｌ ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｓｏｉｌ Ｃ ／ Ｎ ｗａｓ ｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄ ｂｙ ｂｏｔｈ
ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ ａｎｄ ｒａｎｄｏｍ ｆａｃｔｏｒｓ， ａｎｄ ｔｈｅ ｒａｎｄｏｍ ｆａｃｔｏｒｓ ｐｌａｙｅｄ ａ ｍｏｒｅ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｒｏｌｅ． Ｔｈｅ ｓｏｉｌ Ｃ ／ Ｎ
ｗａｓ ｈｉｇｈｅｒ ｉｎ ｎｏｒｔｈｅａｓｔ ａｎｄ ｓｏｕｔｈｗｅｓｔ ｗｈｉｌｅ ｔｈｅ ｃｅｎｔｒａｌ ｐａｒｔ ｏｆ ｔｈｅ ｓｔｕｄｙ ａｒｅａ ｗａｓ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚｅｄ ｂｙ
ｒｅｌａｔｉｖｅｌｙ ｌｏｗｅｒ ｖａｌｕｅｓ ｏｆ ｓｏｉｌ Ｃ ／ Ｎ． Ｔｈｅ ｓｏｉｌ Ｃ ／ Ｎ ｒａｎｇｅｄ ｆｒｏｍ １０．０ ｔｏ １３．５ ｉｎ ｍｏｓｔ ｐａｒｔｓ ｏｆ ｔｈｅ ｓｔｕｄｙ
ａｒｅａ． Ｐａｒｅｎｔ ｍａｔｅｒｉａｌ， ｓｏｉｌ ｔｙｐｅ， ｔｏｐｏｇｒａｐｈｉｃ ｆａｃｔｏｒｓ ａｎｄ ｌａｎｄ ｕｓｅ ｔｙｐｅ ｈａｄ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ ｉｍｐａｃｔｓ ｏｎ
ｓｏｉｌ Ｃ ／ Ｎ （Ｐ＜０．０５）． Ｓｏｉｌ Ｃ ／ Ｎ ｓｈｏｗｅｄ ａ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ ｐｏｓｉｔｉｖｅ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ｅｌｅｖａｔｉｏｎ ａｎｄ ｓｌｏｐｅ
（Ｐ＜０．０５）． Ｔｈｅ ｓｏｉｌ ｐａｒｅｎｔ ｍａｔｅｒｉａｌｓ ｗｅｒｅ ａｂｌｅ ｔｏ ｅｘｐｌａｉｎ ８．７％ ｏｆ ｓｏｉｌ Ｃ ／ Ｎ ｓｐａｔｉａｌ ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ． Ｔｈｅ
ｅｘｐｌａｎａｔｏｒｙ ｐｏｗｅｒ ｏｆ ｓｏｉｌ ｇｒｏｕｐ， ｓｕｂｇｒｏｕｐ ａｎｄ ｓｏｉｌ ｇｅｎｕｓ ｗｅｒｅ ３．８％， ５．０％， ８．７％， ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．
Ｔｏｐｏｇｒａｐｈｉｃ ｆａｃｔｏｒｓ ｓｈｏｗｅｄ ｔｈｅ ｌｏｗｅｓｔ ｅｘｐｌａｎａｔｏｒｙ ｐｏｗｅｒ ｏｆ ｏｎｌｙ ０． ８％． Ｈｏｗｅｖｅｒ， ｌａｎｄ ｕｓｅ ｔｙｐｅ
ｃｏｕｌｄ ｅｘｐｌａｉｎ ２３．９％ ｏｆ ｔｈｅ ｓｐａｔｉａｌ ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ， ｗｈｉｃｈ ｓｕｇｇｅｓｔｅｄ ｔｈａｔ ｌａｎｄ ｕｓｅ ｔｙｐｅ ｗａｓ ｔｈｅ ｄｏｍｉｎａｎｔ
ｆａｃｔｏｒ ｉｎ ｃｏｎｔｒｏｌｌｉｎｇ ｔｈｅ ｓｐａｔｉａｌ ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｓｏｉｌ Ｃ ／ Ｎ．
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ： ｓｏｉｌ Ｃ ／ Ｎ ｒａｔｉｏ； ｓｐａｔｉａｌ ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ； ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ ｆａｃｔｏｒｓ； ｈｉｌｌｙ ａｒｅａ ｏｆ Ｍｉｄ⁃Ｓｉｃｈｕａｎ Ｂａｓｉｎ．
∗国家自然科学基金项目（４１２０１２４）和四川省科技支撑计划项目（四川省⁃中国科学院合作项目 ２０１２ＪＺ０００３）资助．
∗∗通讯作者． Ｅ⁃ｍａｉｌ： ｌｉｑｑ＠ ｌｒｅｉｓ．ａｃ．ｃｎ
２０１４⁃０７⁃１０收稿，２０１４⁃１１⁃１９接受．
应 用 生 态 学 报　 ２０１５年 １月　 第 ２６卷　 第 １期　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　
Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｐｐｌｉｅｄ Ｅｃｏｌｏｇｙ， Ｊａｎ． ２０１５， ２６（１）： １７７－１８５
　 　 土壤有机碳和全氮是植物生长必需营养元素的
主要来源，也是陆地土壤碳库和氮库的重要组成部
分，在一定程度上影响着大气中温室气体的浓度和
全球气候变化［１－２］，成为近年来全球气候变化背景
下关注的焦点之一．国内外已有学者运用地统计等
方法探讨了不同区域土壤碳氮的空间变异特征及其
影响因素［３－５］，取得了一定的研究成果．土壤碳氮比
（Ｃ ／ Ｎ）既是土壤质量的敏感指标，也是衡量土壤 Ｃ、
Ｎ营养平衡状况的指标，其时空演变对土壤碳氮循
环有重要影响［６－７］ ．与仅考虑土壤碳氮本身的变异特
点相比，土壤碳氮之间的比例关系更能全面地阐述
土壤碳氮变化的特点［８－１３］，因而研究土壤碳氮比的
空间变异特征及其影响因素具有重要意义．
土壤碳氮比变化会引起土壤微生物活性及矿化
率变化，进而影响土壤质量和土壤碳氮循环．目前国
内外关于土壤碳氮关系的研究主要集中在碳氮总量
及微生物碳氮间的关系上［１４－１６］，在区域尺度上研究
土壤碳氮关系的空间分布及其影响因素相对较
少［１７］ ．土壤 Ｃ ／ Ｎ受区域水热条件和成土过程特点的
控制，气候、成土母质、土壤类型、地形地貌和土地利
用方式等因素都会影响到土壤碳和氮的比例关
系［１１，１８］ ．已有研究在对这些影响土壤碳、氮空间分布
的因素进行探讨时，大多以定性描述或各影响因素
间土壤碳、氮含量差异的比较分析为主［１８－１９］，而量
化不同因素对土壤碳、氮空间变异影响程度的研究
相对较少．准确获取土壤碳氮比例关系的空间变异
信息及定量分析其影响因素，对区域土壤资源优化
利用及生态环境保护有重要作用．
川中丘陵区地处四川盆地西南部，是长江上游
典型的农业区和人口较为密集的区域，同时又是长
江上游水土流失重要防治区．已有对该区域土壤碳、
氮空间变异特征的研究报道主要集中在小流域尺度
上［２０－２２］，对其影响因素的分析多以定性描述比较为
主，而针对该区较大尺度上土壤 Ｃ ／ Ｎ空间分布特征
及其影响因素量化研究则鲜见报道．本研究以川中
丘陵第一大县仁寿县为案例区，结合成土母质、土壤
类型、地形和土地利用方式［１１，１８］，运用地统计学和
回归分析等方法对该区土壤 Ｃ ／ Ｎ 空间分布特征及
其影响因素进行分析，以期为川中丘陵土壤碳氮调
控和生态环境保护提供科学依据．
１　 研究地区与研究方法
１􀆰 １　 研究区概况
研究区位于四川盆地西南部（２９°３７′—３０°２０′ Ｎ，
１０３°５４′—１０４°２９′ Ｅ），面积 ２６０６ ｋｍ２，人口 １６２万，人
口密度约为 ６００ 人·ｋｍ－２，辖 ２２ 个镇、３８ 个乡，为
四川省第一大县和第一人口大县．地貌以丘陵为主，
海拔位于 ３４５～ ９７２ ｍ 之间，包括部分低山区域（图
１）．县域处于亚热带季风湿润气候区，四季分明，雨
热同期；年均气温 １７．４ ℃，年均降雨量 １００９􀆰 ４ ｍｍ，
年均日照时数 １１９６．６ ｈ，无霜期 ３１２ ｄ．土壤母质除
有少量第四系老冲洪积物外，主要为侏罗系、白垩系
和三叠系出露的紫色岩层，含 ８ 个出露地层，共 １１
种母质类型．土壤类型有紫色土、水稻土和黄壤 ３ 种
土类，含 ５个亚类、１６ 个土属．土地利用方式包括耕
地、林地、园地和草地等，其中耕地以水田、旱地和水
旱轮作 ３种利用方式为主．该区域土地垦殖指数高，
农作物以水稻、玉米、红苕、小麦、棉花、油菜和花生
等为主，是长江上游人口最为密集的典型农业区和
水土流失重点防治区．
图 １　 研究区基础信息
Ｆｉｇ．１　 Ｂａｓｉｃ ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｏｆ ｓｔｕｄｙ ａｒｅａ．
ａ）地貌分区、数字高程及样点分布 Ｇｅｏｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙ ｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ， ＤＥＭ ａｎｄ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｏｆ ｓａｍｐｌｉｎｇ ｐｏｉｎｔｓ； ｂ）土地利用方式 Ｌａｎｄ ｕｓｅ ｔｙｐｅ．
８７１ 应　 用　 生　 态　 学　 报　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 ２６卷
１􀆰 ２　 样品采集与分析
根据研究区的实际情况，在考虑样点代表性与
空间分布均匀性的基础上，结合研究区成土母质、土
壤类型和土地利用方式等资料进行采样点布设，于
２０１２年 １１—１２ 月农作物收获后在全县采集表层
（０～２０ ｃｍ）耕作土壤和自然土壤共 ５５８ 个（图 １），
样点密度为 ０．２１ 个·ｋｍ－２ ．每一采样点周围 ５ ｍ 范
围内取 ４个点，混合后以四分法取样．采样同时记录
每个采样点的地理坐标、海拔、土壤类型、土地利用
方式、种植制度等地表环境信息．土壤样品在室内自
然风干后，研磨过 １００目筛，土壤有机碳含量采用重
铬酸 钾 法［２３］ 进 行 测 定； 全 氮 含 量 采 用 Ｆｏｓｓ
Ｋｊｅｌｔｅｃ８４００全自动凯氏定氮仪进行测定．测定过程
中每个样品均设置重复样，同时测定标准样以保证
数据质量．
１􀆰 ３　 数据处理与研究方法
采用域法识别异常值［２４］并剔除 ３ 个异常样点
后，利用剩余的 ５５５ 个土样数据进行本文相关内容
的研究．成土母质、土壤类型、土地利用方式为定性
分类变量，研究中采用哑变量［２５］进行赋值．海拔高
度（ＤＥＭ）、坡度（Ｓ）、坡向（Ａ）、平面曲率（Ｃｔ）、剖面
曲率（Ｃｐ）和地形湿度指数［ＴＩ，ＴＩ ＝ ｌｎ（ＣＡ ／ Ｓ），ＣＡ
为汇流面积］等地形因子基于研究区 ３０ ｍ 分辨率
的 ＤＥＭ数据，在 ＡｒｃＧＩＳ软件计算获取；其中坡向因
子采用其余弦转换值用以表达坡向的南北变化．采
用地统计学方法分析土壤 Ｃ ／ Ｎ的空间结构特征，相
关分析用于揭示地形因子与土壤 Ｃ ／ Ｎ的相关关系，
方差分析用于揭示不同定性因素对土壤 Ｃ ／ Ｎ 的影
响是否存在显著差异，回归分析用于定量表达各影
响因素对土壤 Ｃ ／ Ｎ 空间变异的独立解释能力．其
中，地统计学方法中半方差模型的拟合在 ＧＳ＋软件
中完成，空间分布特征在 ＡｒｃＧＩＳ 软件中实现；经典
统计分析、相关分析、方差分析以及回归分析均在
ＳＰＳＳ软件中完成．
２　 结果与分析
２􀆰 １　 土壤碳氮比描述性统计特征
统计结果表明（表 １），研究区表层土壤有机碳
含量（ＳＯＣ）、全氮含量（ＴＮ）和碳氮比（Ｃ ／ Ｎ）分别在
３．３６～ ３７．１０ ｇ·ｋｇ－１、０．３４ ～ ２．５７ ｇ·ｋｇ－１和 ４．８４ ～
２１􀆰 ７９ 之间，各指标值域范围较大；平均值分别为
１３．４６ ｇ·ｋｇ－１、１．１２ ｇ·ｋｇ－１和 １１．９３，其中，ＳＯＣ较全
国平均水平（１７．５３ ｇ·ｋｇ－１）低 ４．０７ ｇ·ｋｇ－１，ＴＮ 较
全国平均水平（１．５４ ｇ·ｋｇ－１）低 ０．３２ ｇ·ｋｇ－１，Ｃ ／ Ｎ
略高于全国平均水平（１１．３８） ［２６－２７］；变异系数分别
为 ４８􀆰 ９％、３８．８％和 ２６．３％，均属于中等程度的空间
变异，其中 ＳＯＣ和 ＴＮ 变异系数高于 Ｃ ／ Ｎ．Ｋ⁃Ｓ 检验
表明，ＳＯＣ和 ＴＮ呈对数正态分布；土壤 Ｃ ／ Ｎ呈正态
分布（Ｋ⁃Ｓ检验，Ｐ＝ ０．２６８），可直接用于方差分析和
回归分析．
２􀆰 ２　 土壤碳氮比空间分布特征
２􀆰 ２􀆰 １半方差分析　 半方差分析能较好地刻画土壤
Ｃ ／ Ｎ空间分布的随机性和结构性等，其最优模型的
选择主要根据拟合模型的决定系数 （Ｒ２ ）和残差
（ＲＳＳ）来确定．分析结果表明，研究区土壤有机碳
（ＳＯＣ）、全氮（ＴＮ）符合指数模型，碳氮比（Ｃ ／ Ｎ）符
合球状模型，其决定系数 Ｒ２分别为 ０．８１９、０．７９１ 和
０．８９９（表 ２，图 ２），能较好地反映 ３个指标的空间结
构特征．ＳＯＣ、ＴＮ 和 Ｃ ／ Ｎ 半方差模型的块金值分别
为 ０．１５、０．０９和 ７．３０，说明在当前采样密度下存在着
由采样误差、采样间距间的变异及耕作施肥等随机因
素引起的不同程度的变异；块金效应分别为６６􀆰 ７％、
表 １　 研究区土壤有机碳、全氮和碳氮比统计特征
Ｔａｂｌｅ １　 Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｖｅ ｓｔａｔｉｓｔｉｃ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ＳＯＣ， ＴＮ ａｎｄ Ｃ／ Ｎ ｒａｔｉｏ ｉｎ ｔｈｅ ｓｔｕｄｙ ａｒｅａ
土壤性质
Ｓｏｉｌ ｐｒｏｐｅｒｔｙ
样本数
ｎ
最小值
Ｍｉｎｉｍｕｍ
最大值
Ｍａｘｉｍｕｍ
平均值
Ｍｅａｎ
标准差
ＳＤ
变异系数
ＣＶ （％）
偏度系数
Ｓｋｅｗｎｅｓｓ
峰度系数
Ｋｕｒｔｏｓｉｓ
分布类型
Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｔｙｐｅ
有机碳 ＳＯＣ （ｇ·ｋｇ－１） ５５５ ３．３６ ３７．１０ １３．４６ ６．５８ ４８．９ １．０２ ０．１０ 对数正态分布 Ｌｏｇｎｏｒｍａｌ
全氮 ＴＮ （ｇ·ｋｇ－１） ５５５ ０．３４ ２．５７ １．１２ ０．４４ ３８．８ ０．７８ ０．１０ 对数正态分布 Ｌｏｇｎｏｒｍａｌ
碳氮比 Ｃ ／ Ｎ ５５５ ４．８４ ２１．７９ １１．９３ ３．１４ ２６．３ －０．２３ ０．３８ 正态分布 Ｎｏｒｍａｌ
表 ２　 研究区土壤有机碳、全氮、碳氮比半方差函数模型参数
Ｔａｂｌｅ ２　 Ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌ ｓｅｍｉｖａｒｉｏｇｒａｍ ｍｏｄｅｌｓ ｆｏｒ ＳＯＣ， ＴＮ ａｎｄ ｓｏｉｌ Ｃ／ Ｎ ｒａｔｉｏ ａｎｄ ｔｈｅｉｒ ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｖａｌｕｅｓ ｉｎ ｔｈｅ ｓｔｕｄｙ ａｒｅａ
土壤性质
Ｓｏｉｌ ｐｒｏｐｅｒｔｙ
理论模型
Ｍｏｄｅｌ
块金值
Ｃ０
基台值
Ｃ０＋Ｃ
块金效应
Ｃ０（Ｃ０＋Ｃ） （％）
变程
Ａ （ｋｍ）
决定系数
Ｒ２
残差
ＲＳＳ
有机碳 ＳＯＣ 指数 Ｅｘｐｏｎｅｎｔｉａｌ ０．１５ ０．２２５ ６６．７ ８．０ ０．８１９ ０．００１
全氮 ＴＮ 指数 Ｅｘｐｏｎｅｎｔｉａｌ ０．０９ ０．１４８ ６０．８ ９．５ ０．７９１ ０．００１
碳氮比 Ｃ ／ Ｎ 球状 Ｓｐｈｅｒｉｃａｌ ７．３０ １０．０００ ７３．０ １９．５ ０．８９９ １．６３０
９７１１期　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 罗由林等： 川中丘陵县域土壤碳氮比空间变异特征及其影响因素　 　 　 　 　 　
图 ２　 研究区土壤有机碳、全氮和碳氮比半方差函数图
Ｆｉｇ．２　 Ｉｓｏｔｒｏｐｉｃ ｓｅｍｉｖａｒｉｏｇｒａｍ ｏｆ ＳＯＣ， ＴＮ ａｎｄ ｓｏｉｌ Ｃ ／ Ｎ ｒａｔｉｏ ｉｎ ｔｈｅ ｓｔｕｄｙ ａｒｅａ．
图 ３　 研究区土壤有机碳、全氮和碳氮比空间分布
Ｆｉｇ．３　 Ｓｐａｔｉａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓ ｏｆ ＳＯＣ， ＴＮ ａｎｄ ｓｏｉｌ Ｃ ／ Ｎ ｒａｔｉｏ ｉｎ ｔｈｅ ｓｔｕｄｙ ａｒｅａ．
６０．８％和 ７３．０％，均属中等程度的空间自相关，表明
空间变异由随机因素和结构性因素共同引起，但由
随机性因素引起的空间分布特征较结构性因素更
大．ＳＯＣ和 ＴＮ 变程分别为 ８．０ 和 ９．５ ｋｍ，空间自相
关范围较小；而土壤 Ｃ ／ Ｎ 变程为 １９．５ ｋｍ，远高于
ＳＯＣ、ＴＮ，其空间自相关范围较大．
２􀆰 ２􀆰 ２空间分布特征　 为直观反映土壤碳氮比的空
间分布格局，采用最优半方差模型拟合结果的参数
在 ＡｒｃＧＩＳ软件中进行空间插值，得到仁寿县 ＳＯＣ、
ＴＮ和 Ｃ ／ Ｎ的空间分布图（图 ３）．从图中可以看出，
研究区 ＳＯＣ和 ＴＮ在空间分布上表现出一定的相似
性，多呈斑块状分布；其中，ＳＯＣ 分布的高值区主要
位于西北部低山地区和南部深丘区域，低值区则主
要位于中部浅丘，ＳＯＣ 含量在 １２．０ ～ １８．０ ｇ·ｋｇ－１之
间的区域面积分布最大；ＴＮ含量北高南低趋势较为
明显，其中含量在 ０．７５ ～ １．２０ ｇ·ｋｇ－１之间的区域所
占面积较大．土壤 Ｃ ／ Ｎ 在空间分布上呈现出由西北
和东南向中部逐步降低的趋势，大部分区域土壤 Ｃ ／
Ｎ位于 １０～１３．５ 之间，高值区主要分布于西北低山
和东南深丘的部分地区，低值区则主要分布于中部
浅丘地区．
２􀆰 ３　 土壤 Ｃ ／ Ｎ空间变异的影响因素
结构性因素主要是指土壤在形成过程中的母
质、地形因子及土壤形成后的土壤类型等，随机性因
素则是指施肥、耕作措施、种植制度等各种人为活动
因素［２８－２９］ ．土地利用方式可在一定程度上反映施肥
状况、耕作措施等人为活动因素的差异．研究区土壤
Ｃ ／ Ｎ变异分布受到结构性因素和随机性因素的共
同影响，但各因素对土壤 Ｃ ／ Ｎ空间分布的影响程度
需进一步分析．本研究以成土母质、土壤类型和地形
因子为结构性因素，土地利用方式作为随机性因
素［２９］，探讨各影响因素对土壤 Ｃ ／ Ｎ 空间变异的解
释能力．
２􀆰 ３􀆰 １成土母质　 成土母质通过影响土壤的物理化
学组成和风化淋溶进程等从而影响土壤碳氮含量．
研究区成土母质对土壤 Ｃ ／ Ｎ 空间分布有极显著影
０８１ 应　 用　 生　 态　 学　 报　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 ２６卷
响（表 ３，Ｐ＜０．０１）．不同母质类型间 Ｃ ／ Ｎ均值有较大
差异（表 ４），其中土壤 Ｃ ／ Ｎ 平均值以夹关组砂岩
（１４．７９）最高，须家河组砂岩（１１．０３）最低，最大最小
均值差值为 ３．７６，从变异情况来看，各成土母质发育
的土壤以蓬莱镇组泥砂岩变异系数最高（３２􀆰 ０％），
自流井组泥砂岩变异系数最低（１９．６％），平均变异
系数 ２４．５％，低于全区土壤 Ｃ ／ Ｎ 的变异系数（表 １，
２６．３％）．
２􀆰 ３􀆰 ２土壤类型　 不同土壤类型具有不同的矿物组
成、成土过程、发育程度及耕作管理措施，因而其土
壤特性存在差异．研究区不同土壤类型间土壤 Ｃ ／ Ｎ
存在极显著差异（表 ３，Ｐ＜０．０１）．３ 个土壤类型中土
壤 Ｃ ／ Ｎ以黄壤（１３．２４）最高，紫色土（１１．３８）最低．变
异系数在 ２２􀆰 ７％ ～ ２８． １％ 之间，平均变异系数
２５􀆰 ５％，其中以紫色土 （ ２８． １％） 最高， 水稻土
（２２􀆰 ７％）最低（表 ５）．紫色土的 ３种亚类中，土壤 Ｃ ／
Ｎ均值为：酸性紫色土＞中性紫色土＞石灰性紫色
土，变异系数处于 ２６．５％ ～ ２８．８％之间，以石灰性紫
色土最高，这反映了紫色土的 ３ 个尚不明显但已有
分异的不同发育阶段，其土壤 Ｃ ／ Ｎ均值已出现一定
的差异．从土属来看，黄壤中各土属 Ｃ ／ Ｎ 均值在
１２􀆰 ８８～１３．８１之间，差异较小．水稻土的土壤 Ｃ ／ Ｎ均
值以酸紫泥田（１４．７７）最高，钙质紫泥田（１１．１４）最
低，均值差异较大．紫色土各土属间土壤 Ｃ ／ Ｎ 平均
值相差最大，各土属 Ｃ ／ Ｎ均值在 １０．２９～１４．７０之间．
２􀆰 ３􀆰 ３ 地形 　 相关分析表明 （表 ６），研究区土壤
ＳＯＣ、ＴＮ 与坡向和地形湿度的相关系数分别为
０􀆰 １３３、０．１５３ 和 ０．１７５、０．２２６，均呈现出极显著正相
关关系（Ｐ＜０􀆰 ０１），这表明 ＳＯＣ和 ＴＮ含量随着坡向
转北（阴坡）表现出增大的趋势；同时地势越低洼，
ＳＯＣ和 ＴＮ含量越大．土壤 Ｃ ／ Ｎ与高程、坡度的相关
系数分别为 ０．０８９、０．１００，为显著的正相关关系（Ｐ＜
０．０５），表明土壤 Ｃ ／ Ｎ 随海拔升高和坡度增大呈现
上升趋势，这与 ＳＯＣ 和 ＴＮ 的相关分析结果明显不
同．这主要是因为从全区域来看，海拔较高和坡度较
大的区域土地利用方式以林草地为主，海拔较低和
坡度较小的区域以农业用地为主，这导致这些区域
碳氮输入源和输入量存在明显差异，林草地有机碳
输入量较大，而农用地氮肥施用较多．
２􀆰 ３􀆰 ４土地利用方式　 土地利用方式主要通过土壤
养分输入控制土壤碳氮积累和释放速度来影响土壤
碳氮含量［１２，２２，３０］ ．研究区土地利用方式对土壤 Ｃ ／ Ｎ
有极显著影响（表 ３，Ｐ＜０．０１），表现为：林地＞水田＞
草地＞水旱轮作＞园地＞旱地，土壤Ｃ ／ Ｎ变异系数在
表 ３　 不同因素对土壤碳氮比的回归分析
Ｔａｂｌｅ ３　 Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｓｏｉｌ Ｃ／ Ｎ ｒａｔｉｏ ｗｉｔｈ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｆａｃｔｏｒｓ
影响因素
Ｆａｃｔｏｒ
因素类别　 　
Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｆａｃｔｏｒ　 　
Ｆ 决定系数
Ｒ２
校正决定系数
Ａｄｊｕｓｔｅｄ Ｒ２
Ｐ
土壤类型 Ｓｏｉｌ ｔｙｐｅ 土类 Ｓｏｉｌ ｇｒｏｕｐ １１．８８ ０．０４１ ０．０３８ ＜０．０１
亚类 Ｓｏｉｌ ｓｕｂｇｒｏｕｐ ８．２４ ０．０５７ ０．０５０ ＜０．０１
土属 Ｓｏｉｌ ｆａｍｉｌｙ ４．５３ ０．１１２ ０．０８７ ＜０．０１
成土母质 Ｐａｒｅｎｔ ｍａｔｅｒｉａｌ ６．２９ ０．１０４ ０．０８７ ＜０．０１
地形条件 Ｔｏｐｏｇｒａｐｈｙ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ ５．６２ ０．０１０ ０．００８ ＜０．０５
土地利用方式 Ｌａｎｄ ｕｓｅ ｔｙｐｅ ３５．８２ ０．２４６ ０．２３９ ＜０．０１
表 ４　 不同母质类型土壤碳氮比统计特征
Ｔａｂｌｅ ４　 Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｖｅ ｓｔａｔｉｓｔｉｃ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ｓｏｉｌ Ｃ／ Ｎ ｒａｔｉｏ ｕｎｄｅｒ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｓｏｉｌ ｐａｒｅｎｔ ｍａｔｅｒｉａｌｓ
母质类型
Ｐａｒｅｎｔ ｍａｔｅｒｉａｌ
样点数
ｎ
最小值
Ｍｉｎｉｍｕｍ
最大值
Ｍａｘｉｍｕｍ
平均值
Ｍｅａｎ
标准差
ＳＤ
变异系数
ＣＶ （％）
偏度系数
Ｓｋｅｗｎｅｓｓ
峰度系数
Ｋｕｒｔｏｓｉｓ
第四系老冲洪物 Ｑ２ Ａｌｌｕｖｉａｌ ｄｅｐｏｓｉｔｓ １２ ７．７４ １８．６９ １２．９２ ２．６８ ２０．８ １．７２ ０．３６
灌口组泥砂岩 Ｋ１ｇ Ｓｈａｌｙ ｓａｎｄｓｔｏｎｅ １３５ ５．４５ １８．６９ １２．１１ ２．８６ ２３．６ －０．５５ －０．２３
夹关组砂岩 Ｋ１ ｊ Ｓａｎｄｓｔｏｎｅ １７ ９．１３ １９．２７ １４．７９ ３．０２ ２０．４ －０．８８ ０．０３
蓬莱镇组泥砂岩 Ｊ３ｐ Ｓｈａｌｙ ｓａｎｄｓｔｏｎｅ ３５ ７．２０ １８．８７ １１．０７ ３．５４ ３２．１ ０．１４ １．２０
沙溪庙组泥砂岩 Ｊ２Ｓ２ Ｓｈａｌｙ ｓａｎｄｓｔｏｎｅ １６ ６．８３ １７．０３ １１．７４ ３．１９ ２７．１ －０．９５ ０．２０
沙溪庙组砂岩 Ｊ２Ｓ１ Ｓａｎｄｓｔｏｎｅ ４４ ８．６７ ２１．７９ １２．５１ ３．６２ ２８．９ ０．４０ １．２６
遂宁组泥砂岩 Ｊ２Ｓｎ Ｓｈａｌｙ ｓａｎｄｓｔｏｎｅ １２ ９．１９ １６．９２ １２．５０ ２．４４ １９．５ －０．８９ ０．３５
天马山组砂泥岩 Ｋ１ ｔ Ｓａｎｄｓｔｏｎｅ ａｎｄ ｍｕｄｓｔｏｎｅ １５ ６．２０ １７．２３ １２．２７ ３．１３ ２５．５ －０．２７ －０．１７
须家河组砂岩 Ｔ３Ｘ Ｓａｎｄｓｔｏｎｅ １３５ ６．４３ １９．０８ １１．０３ ２．８６ ２５．９ ０．０１ ０．７１
自流井组泥灰岩 Ｊ１ ｚ Ｍａｒｌ ９５ ４．８４ １８．６３ １１．３１ ２．９９ ２６．５ －０．５３ －０．０７
自流井组泥砂岩 Ｊ１ ｚ Ｓｈａｌｙ ｓａｎｄｓｔｏｎｅ ３９ ９．５５ ２１．７４ １４．３０ ２．８０ １９．６ －０．０９ ０．５１
１８１１期　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 罗由林等： 川中丘陵县域土壤碳氮比空间变异特征及其影响因素　 　 　 　 　 　
表 ５　 不同土壤类型土壤碳氮比统计特征
Ｔａｂｌｅ ５　 Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｖｅ ｓｔａｔｉｓｔｉｃ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ｓｏｉｌ Ｃ／ Ｎ ｒａｔｉｏ ｕｎｄｅｒ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｓｏｉｌ ｔｙｐｅｓ
土类
Ｓｏｉｌ ｇｒｏｕｐ
亚类
Ｓｏｉｌ ｓｕｂｇｒｏｕｐ
土属　 　
Ｓｏｉｌ ｆａｍｉｌｙ　 　
样点数
ｎ
最小值
Ｍｉｎｉｍｕｍ
最大值
Ｍａｘｉｍｕｍ
平均值
Ｍｅａｎ
标准差
ＳＤ
变异系数
ＣＶ （％）
偏度系数
Ｓｋｅｗｎｅｓｓ
峰度系数
Ｋｕｒｔｏｓｉｓ
黄壤 Ｙｅｌｌｏｗ ｓｏｉｌ 　 　 黄壤 土类合计 ５９ ７．７４ ２１．７９ １３．２４ ３．３９ ２５．６ －０．２７ ０．８０
（简育湿润淋溶土） 矿子黄泥土 ７ １０．４９ １６．９２ １２．８９ ２．２４ １７．４ ０．４８ ０．９６
冲积黄泥土 ２３ ８．６７ ２１．７９ １３．００ ４．２９ ３３．０ －０．５７ １．０２
冷砂黄泥土 ２０ ９．５５ １９．２７ １３．８１ ２．７６ ２０．０ －０．７２ ０．５１
砂黄泥土 ９ ７．７４ １８．６９ １２．８８ ３．１２ ２４．３ ０．８０ ０．３９
水稻土 Ｐａｄｄｙ ｓｏｉｌ 渗育水稻土 土类合计 ２０３ ６．８０ ２１．７４ １２．３５ ２．８０ ２２．７ ０．０５ ０．３４
（铁渗水耕人为土） 钙质紫泥田 ７７ ６．９８ １９．０８ １１．１４ ２．３０ ２０．６ ０．５３ ０．４３
黄泥田 ４８ ８．７３ ２１．７４ １３．１７ ２．９６ ２２．５ ０．１８ ０．６９
酸紫泥田 １１ １１．５１ １９．２７ １４．７７ ２．６８ １８．１ －１．４６ ０．４３
紫泥田 ６７ ６．８０ １８．８７ １２．７６ ２．７０ ２１．１ －０．１９ －０．３６
紫色土 Ｐｕｒｐｌｅ ｓｏｉｌ 石灰性紫色土 土类合计 ２９３ ４．８４ １９．０６ １１．３８ ３．２０ ２８．１ －０．５９ ０．３７
（紫色湿润雏形土） 亚类合计 １６２ ４．８４ １８．８２ １１．１８ ３．２２ ２８．８ －０．６１ ０．３９
钙质紫泥土 ８ ７．３８ １８．７５ １１．５７ ４．０７ ３５．１ －０．０５ １．０９
红棕紫泥土 ６９ ４．８４ １８．６３ １１．１８ ３．２６ ２９．１ －０．７２ ０．０８
棕紫泥土 ８５ ６．４３ １８．８２ １１．１５ ３．１５ ２８．２ －０．５７ ０．５７
中性紫色土 亚类合计 １０９ ５．４５ １８．６９ １１．３０ ２．９９ ２６．５ －０．５０ ０．３４
暗紫泥土 １０ ６．２０ １７．２３ １１．５３ ３．５９ ３１．１ －０．３３ ０．４８
灰棕紫泥土 ８０ ５．４５ １８．６９ １１．５１ ２．９０ ２５．２ －０．６４ ０．０２
脱钙紫泥土 １９ ６．８３ １８．５７ １０．２９ ３．０１ ２９．３ ３．１１ １．８０
酸性紫色土 亚类合计 ２２ ７．２０ １９．０６ １３．２５ ３．５５ ２６．８ －０．９４ ０．０３
红紫泥土 １１ ９．１３ １９．０６ １４．７０ ３．２０ ２１．７ －０．７４ －０．０５
酸紫泥土 １１ ７．２０ １７．５０ １１．７９ ３．４１ ２８．９ －１．１１ ０．３２
表 ６　 地形因子与土壤有机碳、全氮、碳氮比之间的相关性
Ｔａｂｌｅ ６　 Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ａｎａｌｙｓｉｓ ｂｅｔｗｅｅｎ ＳＯＣ， ＴＮ， ｓｏｉｌ Ｃ／ Ｎ ｒａｔｉｏ ａｎｄ ｔｏｐｏｇｒａｐｈｙ ｆａｃｔｏｒｓ
土壤性质
Ｓｏｉｌ ｐｒｏｐｅｒｔｙ
高程
ＤＥＭ
坡度
Ｓｌｏｐｅ
坡向
Ａｓｐｅｃｔ
地形湿度
Ｈｕｍｉｄｉｔｙ
平面曲率
Ｐｌａｎｅ ｃｕｒｖａｔｕｒｅ
剖面曲率
Ｐｒｏｆｉｌｅ ｃｕｒｖａｔｕｒｅ
有机碳 ＳＯＣ ０．０４７ －０．０１２ ０．１３３∗∗ ０．１７５∗∗ －０．０１４ －０．００３
全氮 ＴＮ ０．００９ －０．０７０ ０．１５３∗∗ ０．２２６∗∗ ０．００４ －０．０３３
碳氮比 Ｃ ／ Ｎ ０．０８９∗ ０．１００∗ ０．００３ －０．０２９ －０．０３８ ０．０５２
∗ Ｐ＜０．０５； ∗∗Ｐ＜０．０１．
表 ７　 不同土地利用方式土壤碳氮比统计特征
Ｔａｂｌｅ ７　 Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｖｅ ｓｔａｔｉｓｔｉｃ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ｓｏｉｌ Ｃ／ Ｎ ｒａｔｉｏ ｕｎｄｅｒ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｌａｎｄ ｕｓｅ ｔｙｐｅｓ
土地利用方式
Ｌａｎｄ ｕｓｅ ｔｙｐｅ
样点数
ｎ
最小值
Ｍｉｎｉｍｕｍ
最大值
Ｍａｘｉｍｕｍ
平均值
Ｍｅａｎ
标准差
ＳＤ
变异系数
ＣＶ （％）
偏度系数
Ｓｋｅｗｎｅｓｓ
峰度系数
Ｋｕｒｔｏｓｉｓ
水田 Ｐａｄｄｙ ｆｉｌｅｄ ６９ ８．５１ ２１．７４ １３．６１ ２．４１ １７．７ １．３６ ０．５３
水旱轮作 Ｕｐｌａｎｄ ｒｏｔａｔｉｏｎ １３４ ６．８０ １９．２７ １１．７０ ２．７８ ２３．７ －０．０６ ０．５１
旱地 Ｄｒｙ ｌａｎｄ １５４ ４．８４ １６．５６ １０．０２ ２．４９ ２４．８ －０．４０ ０．３１
林地 Ｆｏｒｅｓｔ ｌａｎｄ １２４ ６．３３ ２１．７９ １４．０２ ３．２１ ２２．９ －０．６５ －０．０１
园地 Ｇａｒｄｅｎ ｐｌｏｔ ６０ ６．４３ １８．７５ １１．１５ ２．６９ ２４．１ ０．２９ ０．７０
草地 Ｇｒａｓｓｌａｎｄ １４ ８．６４ １５．４５ １１．８３ ２．１６ １８．３ －１．２０ ０．１５
１８．３％ ～ ２４．８％之间（表 ７）．林地土壤 Ｃ ／ Ｎ 最高，这
与其地表物质的输入水平有关．有研究表明，由于大
量植物凋落物的输入，森林和灌丛植被会增加土壤
有机碳，但会减少土壤总氮含量，进而导致土壤 Ｃ ／ Ｎ
升高［３１］ ．农业土壤 Ｃ ／ Ｎ 以水田最大，旱地和园地次
之，而水旱轮作最小，这与农户对土地投入的肥料和
管理水平普遍较高有关．该区大部分水田处于淹水
低温状态，有机质分解缓慢易于积累，从而使水田土
壤 Ｃ ／ Ｎ 处于较高水平；旱地、园地和水旱轮作方式
下土壤通气条件相对较好，土壤有机碳分解较
快［２８］，加之园地含氮化肥用量较大，旱地和水旱轮
作下由于其熟制多为一年两熟或三熟氮肥用量也较
大，使得这 ３种土地利用方式下土壤 Ｃ ／ Ｎ处于较低
水平．
２８１ 应　 用　 生　 态　 学　 报　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 ２６卷
２􀆰 ４　 各因素影响程度
回归分析表明（表 ３），成土母质、土壤类型、地
形因子和土地利用方式对研究区土壤 Ｃ ／ Ｎ 空间变
异有不同程度的影响．结构性影响因素中，地形因素
对土壤 Ｃ ／ Ｎ 空间变异的独立解释能力较低，仅为
０􀆰 ８％．成土母质对土壤 Ｃ ／ Ｎ空间变异的独立解释能
力为 ８．７％，表明成土母质仍在一定程度上影响土壤
Ｃ ／ Ｎ的空间分布，但影响程度有限．土类、亚类、土属
的独立解释能力分别为 ３．８％、５．０％、８．７％；土壤分
类级别越低，其独立解释能力越高．
土地利用方式对研究区土壤 Ｃ ／ Ｎ 空间变异的
解释能力达到 ２３．９％，明显高于其他各因素，是研究
区土壤 Ｃ ／ Ｎ空间变异的主控因素，即随机性因素的
影响大于结构因素，与半方差分析结果一致．这表明
在研究川中丘陵区土壤 Ｃ ／ Ｎ 空间变异特征和调控
措施时应重点考虑土地利用方式．由于影响土壤 Ｃ ／
Ｎ空间变异的各因素间存在着交互作用，因而各因
素对该区域土壤 Ｃ ／ Ｎ 空间变异的综合影响仍需进
一步分析．
３　 讨　 　 论
研究区 ＳＯＣ、ＴＮ 空间自相关距离较小，与川中
丘陵其他县域尺度上土壤有机质和全氮的空间自相
关范围接近［４，９，３２］；而 Ｃ ／ Ｎ 表现出的空间自相关距
离大，反映出影响 Ｃ ／ Ｎ 空间变异的因素较 ＳＯＣ、ＴＮ
更为复杂，仍需进一步探讨．土壤分类级别越低，对
土壤 Ｃ ／ Ｎ空间变异的解释能力越高，这与其他区域
类似研究结果基本一致［３０］ ．这主要是因为，亚类在
土类的基础上考虑了附加成土过程或发育阶段，土
属则在亚类基础上进一步考虑了母质特性如岩层组
合及颗粒比等因素，分类级别越低，反映的环境背景
信息越多，因而其解释能力越高．
提高土壤 Ｃ ／ Ｎ 可对土壤微生物的活动能力产
生一定的限制作用，促使有机质和有机氮的分解矿
化速度减慢，提高土壤固定有机碳的能力［１７］ ．准确
掌握区域土壤 Ｃ ／ Ｎ的空间变异特征及其影响因素，
是采取合理的措施调控区域土壤 Ｃ ／ Ｎ 的基础．从研
究区来看，母质、土壤类型以及地形因素对区域土壤
Ｃ ／ Ｎ的影响较小；而土地利用方式对土壤 Ｃ ／ Ｎ 空间
变异的影响远大于其他因素，自然土壤 Ｃ ／ Ｎ总体上
大于农业土壤（表 ７）；这种影响主要是由于不同土
地利用方式下土壤碳、氮输入输出量的不同产生的．
土壤氮素多以有机氮的形式存在于有机质中，在绝
大多数情况下土壤有机碳与全氮之间存在较高的相
关性［１７，３３］ ．自然条件下土壤中氮素主要来自植物凋
落物和母质，而在农业利用条件下除上述来源外，人
类施用的氮肥也是土壤中氮素的一个重要来源．川
中丘陵区人口较为密集，土地垦殖系数较高，化学氮
肥的施用量较大，这改变了原来自然土壤中碳氮比
例的关系．如有学者对丘陵区高产水稻土有机质和
全氮的研究发现，其有机质和全氮均有较大幅度提
高，但 Ｃ ／ Ｎ却明显降低［３４］ ．空间上，研究区内低山和
深丘区林草地分布面积较大，中部浅丘区林草地分
布极少（图 １ｂ），因而形成了西北低山和东南深丘区
土壤 Ｃ ／ Ｎ 高而中部浅丘区低的空间分布趋势（图
３），这也是土地利用方式控制区域土壤 Ｃ ／ Ｎ空间变
异的体现．
川中丘陵区是四川省主要农业区和经济区，区
内农业用地面积较大；在追求高产的背景下，氮肥的
大量投入不仅会导致土壤 Ｃ ／ Ｎ的下降，影响土壤固
碳能力，还会造成土壤酸化、板结和水体污染等生态
环境问题．合理调节土地利用方式，在农业用地上采
取措施，如使用缓控释肥提高氮素利用率从而减少
氮肥投入，是区域内实现土壤碳氮耦合平衡的重要
途径．
４　 结　 　 论
研究区土壤 Ｃ ／ Ｎ 表现出中等程度的空间变异
性，其空间分布格局受结构性因素和随机性因素的
共同影响，空间自相关范围较大；表现出西北低山和
东南深丘区高而中部浅丘区低的空间分布趋势．成
土母质、土壤类型、地形和土地利用方式均对研究区
土壤 Ｃ ／ Ｎ 的空间变化有显著影响；各土壤类型中，
黄壤 Ｃ ／ Ｎ高于水稻土和紫色土；林地利用方式下土
壤 Ｃ ／ Ｎ最高，园地和旱地土壤 Ｃ ／ Ｎ较低．各因素中，
土地利用方式对土壤 Ｃ ／ Ｎ 空间变异的解释能力最
大，远高于结构性因素（成土母质、土壤类型和地
形），是影响区域土壤 Ｃ ／ Ｎ空间变异的主要因素．
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ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｏｆ ｓｏｉｌ ｏｒｇａｎｉｃ ｃａｒｂｏｎ ａｎｄ ｉｔｓ ｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇ ｆａｃ⁃
ｔｏｒｓ ｉｎ ｈｉｌｌｙ ｒｅｇｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ Ｌｏｅｓｓ Ｐｌａｔｅａｕ． Ａｃｔａ Ｅｃｏｌｏｇｉｃａ
Ｓｉｎｉｃａ （生态学报）， ２０１１， ３１（６）： １６０４－ １６１６ （ ｉｎ
Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［１０］　 Ｌｉ Ｑ⁃Ｑ （李启权）， Ｗａｎｇ Ｃ⁃Ｑ （王昌全）， Ｚｈａｎｇ Ｗ⁃Ｊ
（张文江）， ｅｔ ａｌ． Ｐｒｅｄｉｃｔ ｔｈｅ ｓｐａｔｉａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｏｆ ｓｏｉｌ
ｏｒｇａｎｉｃ ｍａｔｔｅｒ ｆｏｒ ａ ｈｉｌｌｙ ｒｅｇｉｏｎ ｗｉｔｈ Ｒａｄｉａｌ Ｂａｓｉｓ Ｆｕｎｃ⁃
ｔｉｏｎ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｇｒｏ⁃Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ Ｓｃｉ⁃
ｅｎｃｅ （农业环境科学学报）， ２０１２， ３１（１２）： ２４５１－
２４５８ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［１１］　 Ｌｉ Ｑ⁃Ｑ （李启权）， Ｗａｎｇ Ｃ⁃Ｑ （王昌全）， Ｙｕｅ Ｔ⁃Ｘ
（岳天祥）， ｅｔ ａｌ． Ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ ｓｐａｔｉａｌ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｏｐ⁃
ｓｏｉｌ ｏｒｇａｎｉｃ ｍａｔｔｅｒ ｉｎ Ｃｈｉｎａ ｂａｓｅｄ ｏｎ ａ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ
ｍｏｄｅｌ． Ａｄｖａｎｃｅｓ ｉｎ Ｅａｒｔｈ Ｓｃｉｅｎｃｅ （地球科学进展），
２０１２， ２７（２）： １７５－１８４ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［１２］　 Ｚｈａｏ Ｍ⁃Ｓ （赵明松）， Ｚｈａｎｇ Ｇ⁃Ｌ （张甘霖）， Ｗａｎｇ Ｄ⁃
Ｃ （王德彩）， ｅｔ ａｌ． Ｓｐａｔｉａｌ ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｓｏｉｌ ｏｒｇａｎｉｃ
ｍａｔｔｅｒ ａｎｄ ｉｔｓ ｄｏｍｉｎａｔｉｎｇ ｆａｃｔｏｒｓ ｉｎ Ｘｕ⁃Ｈｕａｉ ａｌｌｕｖｉａｌ
ｐｌａｉｎ． Ａｃｔａ Ｐｅｄｏｌｏｇｉｃａ Ｓｉｎｉｃａ （土壤学报）， ２０１３， ５０
（１）： １－１０ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［１３］　 Ｌｉ Ｑ⁃Ｑ （李启权）， Ｗａｎｇ Ｃ⁃Ｑ （王昌全）， Ｙｕｅ Ｔ⁃Ｘ
（岳天祥）， ｅｔ ａｌ． Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｏｆ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｏｆ ｓｏｉｌ ｏｒｇａ⁃
ｎｉｃ ｍａｔｔｅｒ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｑｕａｌｉｔａｔｉｖｅ ａｎｄ ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ ａｕｘｉｌｉａｒｙ
ｖａｒｉａｂｌｅｓ： Ａ ｃａｓｅ ｓｔｕｄｙ ｉｎ Ｓａｎｔａｉ Ｃｏｕｎｔｙ ｉｎ Ｓｉｃｈｕａｎ
Ｐｒｏｖｉｎｃｅ． Ｐｒｏｇｒｅｓｓ ｉｎ Ｇｅｏｇｒａｐｈｙ （地理科学进展），
２０１４， ３３（２）： ２５９－２６９ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［１４］　 Ｃｈａｏｐｒｉｃｈａ ＮＴ， Ｍａｒíｎ⁃Ｓｐｉｏｔｔａ Ｅ． Ｓｏｉｌ ｂｕｒｉａｌ ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｅｓ
ｔｏ ｄｅｅｐ ｓｏｉｌ ｏｒｇａｎｉｃ ｃａｒｂｏｎ ｓｔｏｒａｇｅ． Ｓｏｉｌ Ｂｉｏｌｏｇｙ ａｎｄ
Ｂｉｏｃｈｅｍｉｓｔｒｙ， ２０１４， ６９： ２５１－２６４
［１５］　 Ｒａｂｂｉ ＳＭＦ， Ｗｉｌｓｏｎ ＢＲ， Ｌｏｃｋｗｏｏｄ ＰＶ， ｅｔ ａｌ． Ｓｏｉｌ ｏｒ⁃
ｇａｎｉｃ ｃａｒｂｏｎ ｍｉｎｅｒａｌｉｚａｔｉｏｎ ｒａｔｅｓ ｉｎ ａｇｇｒｅｇａｔｅｓ ｕｎｄｅｒ
ｃｏｎｔｒａｓｔｉｎｇ ｌａｎｄ ｕｓｅｓ． Ｇｅｏｄｅｒｍａ， ２０１４， ２１６： １０－１８
［１６］　 Ｚｅｎｇ ＸＨ， Ｚｈａｎｇ ＷＪ， Ｃａｏ ＪＳ， ｅｔ ａｌ． Ｃｈａｎｇｅｓ ｉｎ ｓｏｉｌ ｏｒ⁃
ｇａｎｉｃ ｃａｒｂｏｎ， ｎｉｔｒｏｇｅｎ， ｐｈｏｓｐｈｏｒｕｓ， ａｎｄ ｂｕｌｋ ｄｅｎｓｉｔｙ
ａｆｔｅｒ ａｆｆｏｒｅｓｔａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ “ Ｂｅｉｊｉｎｇ⁃Ｔｉａｎｊｉｎ Ｓａｎｄｓｔｏｒｍ
Ｓｏｕｒｃｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ” Ｐｒｏｇｒａｍ ｉｎ Ｃｈｉｎａ． Ｃａｔｅｎａ， ２０１４， １１８：
１８６－１９４
［１７］　 Ｚｈａｎｇ Ｃ⁃Ｈ （张春华）， Ｗａｎｇ⁃Ｚ⁃Ｍ （王宗明）， Ｊｕ Ｗ⁃Ｍ
（居为民）， ｅｔ ａｌ． Ｓｐａｔｉａｌ ａｎｄ ｔｅｍｐｏｒａｌ ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｓｏｉｌ
Ｃ ／ Ｎ ｒａｔｉｏ ｉｎ Ｓｏｎｇｎｅｎ Ｐｌａｉｎ ｍａｉｚｅ ｂｅｌｔ． Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ
Ｓｃｉｅｎｃｅ （环境科学）， ２０１１， ３２（５）： １４０７－ １４１４ （ ｉｎ
Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［１８］　 Ｙｕ Ｄ⁃Ｓ （于东升）， Ｓｈｉ Ｘ⁃Ｚ （史学正）， Ｓｕｎ Ｗ⁃Ｘ （孙
维侠）， ｅｔ ａｌ． Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｏｆ Ｃｈｉｎａ ｓｏｉｌ ｏｒｇａｎｉｃ ｃａｒｂｏｎ
ｓｔｏｒａｇｅ ａｎｄ ｄｅｎｓｉｔｙ ｂａｓｅｄ ｏｎ １：１００００００ ｓｏｉｌ ｄａｔａｂａｓｅ．
Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｐｐｌｉｅｄ Ｅｃｏｌｏｇｙ （应用生态学报），
２００５， １６（１２）： ２２７９－２２８３ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［１９］　 Ｍｏｕ Ｘ⁃Ｊ （牟晓杰）， Ｓｕｎ Ｚ⁃Ｇ （孙志高）， Ｌｉｕ Ｘ⁃Ｔ （刘
兴土）． Ｓｐａｔｉａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｐａｔｔｅｒｎｓ ｏｆ ｃａｒｂｏｎ ａｎｄ ｎｉｔｒｏ⁃
ｇｅｎ ｉｎ ｔｈｅ ｔｉｄａｌ ｍａｒｓｈ ｓｏｉｌ ｏｆ ｔｈｅ Ｙｅｌｌｏｗ Ｒｉｖｅｒ ｅｓｔｕａｒｙ．
Ｓｃｉｅｎｔｉａ Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａ Ｓｉｎｉｃａ （地理科学）， ２０１２， ３２
（１２）： １５２１－１５２９ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［２０］　 Ｈｕ Ｙ⁃Ｆ （胡玉福）， Ｄｅｎｇ Ｌ⁃Ｊ （邓良基）， Ｚｈａｎｇ Ｓ⁃Ｒ
（张世熔）， ｅｔ ａｌ． Ｓｔｕｄｙ ｏｎ ｎｕｔｒｉｅｎｔ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ
ｓｏｉｌｓ ｕｎｄｅｒ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｌａｎｄ ｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ ｔｙｐｅｓ ｉｎ ｍｉｄｄｌｅ ｐａｒｔ
ｏｆ Ｓｉｃｈｕａｎ Ｂａｓｉｎ． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｓｏｉｌ ａｎｄ Ｗａｔｅｒ Ｃｏｎｓｅｒｖａｔｉｏｎ
（水土保持学报）， ２００６， ２０（６）： ７５ － ７８ （ ｉｎ Ｃｈｉ⁃
ｎｅｓｅ）．
［２１］　 Ｈｕ Ｙ⁃Ｆ （胡玉福）， Ｄｅｎｇ Ｌ⁃Ｊ （邓良基）， Ｚｈａｎｇ Ｓ⁃Ｒ
（张世熔）， ｅｔ ａｌ． Ｔｈｅ ｓｏｉｌ ｐｒｏｐｅｒ ｔｉｅｓ ｏｆ ｓｏｉｌｓ ｄｅｖｅｌｏｐｅｄ
ｆｒｏｍ Ｋ１ｃｇ ａｎｄ Ｊ３ｐｉｎ ｃｅｎｔｒａｌ ｈｉｌｌ ｒｅｇｉｏｎ ｏｆ Ｓｉｃｈｕａｎ Ｂａｓｉｎ．
Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｓｏｉｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ （土壤通报）， ２００７， ３８
（６）： １０７６－１０８０ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［２２］　 Ｌｉ Ｔ （李　 婷）， Ｚｈａｎｇ Ｓ⁃Ｒ （张世熔）， Ｌｉｕ Ｘ （刘　
浔）， ｅｔ ａｌ． Ｓｐａｔｉａｌ ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｏｆ ｓｏｉｌ ｏｒｇａｎｉｃ ｍａｔｔｅｒ ａｎｄ ｉｔｓ
ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ ｆａｃｔｏｒｓ ｉｎ ｔｈｅ ｍｉｄｄｌｅ ｒｅａｃｈｅｓ ｏｆ Ｔｕｏｊｉａｎｇ Ｒｉｖｅｒ
Ｂａｓｉｎ． Ａｃｔａ Ｐｅｄｏｌｏｇｉｃａ Ｓｉｎｉｃａ （土壤学报）， ２０１１， ４８
（４）： ８６３－８６８ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［２３］　 Ｌｕ Ｒ⁃Ｋ （鲁如坤）． Ａｎａｌｙｔｉｃａｌ Ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ Ｓｏｉｌ ａｎｄ Ａｇｒｏ⁃
ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ． Ｂｅｉｊｉｎｇ： Ｃｈｉｎａ Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ
Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｐｒｅｓｓ， ２０００： １０８－１０９ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［２４］　 Ｗａｎｇ Ｄ⁃Ｄ （王丹丹）， Ｓｈｉ Ｘ⁃Ｚ （史学正）， Ｙｕ Ｄ⁃Ｓ
（于东升）， ｅｔ ａｌ． Ｍａｉｎ ｎａｔｕｒａｌ ｆａｃｔｏｒｓ ｃｏｎｔｒｏｌｌｉｎｇ ｓｏｉｌ
ｏｒｇａｎｉｃ ｃａｒｂｏｎ ｄｅｎｓｉｔｙ ｉｎ ｔｈｅ ｕｐｌａｎｄｓ ｏｆ Ｎｏｒｔｈｅａｓｔ Ｃｈｉ⁃
４８１ 应　 用　 生　 态　 学　 报　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 ２６卷
ｎａ． Ｅｃｏｌｏｇｙ ａｎｄ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ （生态环境学
报）， ２００９， １８（３）： １０４９－１０５３ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［２５］　 Ｌｉ Ｌ⁃Ｘ （李丽霞）， Ｇａｏ Ｙ⁃Ｈ （郜艳晖）， Ｚｈａｎｇ Ｙ （张
瑛）． Ｔｈｅ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｄｕｍｍｙ ｖａｒｉａｂｌｅ ｉｎ ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ
ａｎａｌｙｓｉｓ． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ （数理医药
学杂志）， ２００６， １９（１）： ５１－５３ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［２６］　 Ｌｉ Ｑ⁃Ｑ （李启权）， Ｙｕｅ Ｔ⁃Ｘ （岳天祥）， Ｆａｎ Ｚ⁃Ｍ （范
泽孟）， ｅｔ ａｌ． Ｓｐａｔｉａｌ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｏｐｓｏｉｌ ＴＮ ａｔ ｔｈｅ ｎａ⁃
ｔｉｏｎａｌ ｓｃａｌｅ ｉｎ Ｃｈｉｎａ． Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｒｅｓｅａｒｃｈ （地理研
究）， ２０１０， ２９（１１）： １９８１－１９９１ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［２７］　 Ｌｉ Ｑ⁃Ｑ （李启权）， Ｙｕｅ Ｔ⁃Ｘ （岳天祥）， Ｆａｎ Ｚ⁃Ｍ （范
泽孟）， ｅｔ ａｌ． Ｓｔｕｄｙ ｏｎ ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ ｓｐａｔｉａｌ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ
ｔｏｐｓｏｉｌ ＳＯＭ ａｔ ｎａｔｉｏｎａｌ ｓｃａｌｅ ｉｎ Ｃｈｉｎａ． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｎａｔｕ⁃
ｒａｌ Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ （自然资源学报）， ２０１０， ２５（８）： １３８５－
１３９９ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［２８］　 Ｐａｎｇ Ｓ （庞　 夙）， Ｌｉ Ｔ⁃Ｘ （李廷轩）， Ｗａｎｇ Ｙ⁃Ｄ （王
永东）， ｅｔ ａｌ． Ｓｐａｔｉａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｐａｔｔｅｒｎ ｏｆ ｓｏｉｌ ｎｉｔｒｏｇｅｎ
ｉｎ ｃｒｏｐｌａｎｄｓ ａｔ ｃｏｕｎｔｙ ｓｃａｌｅ ａｎｄ ｒｅｌａｔｅｄ ａｆｆｅｃｔｉｎｇ ｆａｃｔｏｒｓ．
Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｐｐｌｉｅｄ Ｅｃｏｌｏｇｙ （应用生态学报），
２０１０， ２１（６）： １４９７－１５０３ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［２９］　 Ｘｕ Ｇ⁃Ｃ （徐国策）， Ｌｉ Ｚ⁃Ｂ （李占斌）， Ｌｉ Ｐ （李 　
鹏）， ｅｔ ａｌ． Ｓｐａｔｉａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｏｆ ｓｏｉｌ ｔｏｔａｌ ｎｉｔｒｏｇｅｎ ｉｎ ａ
ｔｙｐｉｃａｌ ｗａｔｅｒｓｈｅｄ ｏｆ ｔｈｅ Ｍｉｄｄｌｅ Ｄａｎｊｉａｎｇ Ｒｉｖｅｒ． Ａｃｔａ
Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａ Ｓｉｎｉｃａ （地理学报）， ２０１２， ６７ （ １１）：
１５４７－１５５５ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［３０］　 Ｇｕ Ｃ⁃Ｊ （顾成军）， Ｓｈｉ Ｘ⁃Ｚ （史学正）， Ｙｕ Ｄ⁃Ｓ （于东
升）， ｅｔ ａｌ． Ｍａｉｎ ｆａｃｔｏｒ ｃｏｎｔｒｏｌｌｉｎｇ ＳＯＣ ｓｐａｔｉａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕ⁃
ｔｉｏｎ ａｔ ｔｈｅ ｐｒｏｖｉｎｃｅ ｓｃａｌｅ ａｓ ａｆｆｅｃｔｅｄ ｂｙ ｓｏｉｌ ｔｙｐｅ ａｎｄ
ｌａｎｄ ｕｓｅ． Ａｃｔａ Ｐｅｄｏｌｏｇｉｃａ Ｓｉｎｉｃａ （土壤学报）， ２０１３，
５０（３）： １－８ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［３１］　 Ｄｅｎｇ Ｑ， Ｃｈｅｎｇ ＸＬ， Ｙａｎｇ ＹＨ， ｅｔ ａｌ． Ｃａｒｂｏｎ⁃ｎｉｔｒｏｇｅｎ
ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｓ ｄｕｒｉｎｇ ａｆｆｏｒｅｓｔａｔｉｏｎ ｉｎ ｃｅｎｔｒａｌ Ｃｈｉｎａ． Ｓｏｉｌ
Ｂｉｏｌｏｇｙ ａｎｄ Ｂｉｏｃｈｅｍｉｓｔｒｙ， ２０１４， ６９： １１９－１２２
［３２］　 Ｌｉ Ｑ⁃Ｑ （李启权）， Ｗａｎｇ Ｃ⁃Ｑ （王昌全）， Ｚｈａｎｇ Ｗ⁃Ｊ
（张文江）， ｅｔ ａｌ． Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｏｆ ｓｏｉｌ ｎｕｔｒｉｅｎｔｓ ｓｐａｔｉａｌ ｄｉｓ⁃
ｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ｍｏｄｅｌ ｃｏｍｂｉｎｅｄ ｗｉｔｈ
ｇｏｅｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ． Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｐｐｌｉｅｄ Ｅｃｏｌｏｇｙ （应用
生态学报）， ２０１３， ２４（２）： ４５９－４６６ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［３３］　 Ｈｕ Ｓ， Ｃｈａｐｉｎ ＦＳ， Ｆｉｒｅｓｔｏｎｅ ＭＫ， ｅｔ ａｌ． Ｎｉｔｒｏｇｅｎ ｌｉｍｉｔａ⁃
ｔｉｏｎ ｏｆ ｍｉｃｒｏｂｉａｌ ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ ｉｎ ａ ｇｒａｓｓｌａｎｄ ｕｎｄｅｒ ｅｌｅ⁃
ｖａｔｅｄ ＣＯ２ ． Ｎａｔｕｒｅ， ２００１， ４０９： １８８－１９１
［３４］　 Ｌｉ Ｚ⁃Ｐ （李忠佩）， Ｗｕ⁃Ｄ⁃Ｆ （吴大付）． Ｏｒｇａｎｉｃ Ｃ ｃｏｎ⁃
ｔｅｎｔ ａｔ ｓｔｅａｄｙ ｓｔａｔｅ ａｎｄ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｏｆ Ｃ ｓｅｑｕｅｓｔｒａｔｉｏｎ ｏｆ
ｐａｄｄｙ ｓｏｉｌｓ ｉｎ ｓｕｂｔｒｏｐｉｃａｌ Ｃｈｉｎａ． Ａｃｔａ Ｐｅｄｏｌｏｇｉｃａ Ｓｉｎｉｃａ
（土壤学报）， ２００６， ４３（１）： ４６－５２ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
作者简介　 罗由林，男，１９９０ 年生，硕士研究生．主要从事土
壤资源环境研究． Ｅ⁃ｍａｉｌ： Ｓ２０１３２７１７＠ １６３．ｃｏｍ
责任编辑　 张凤丽
５８１１期　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 罗由林等： 川中丘陵县域土壤碳氮比空间变异特征及其影响因素