全 文 ：喀斯特峰丛洼地土壤矿物质的组成特征与作用*
韩美荣1,2,3 摇 宋同清1,3 摇 彭晚霞1,3**摇 黄国勤2 摇 杜摇 虎1,3 摇 鹿士杨1,3 摇 时伟伟1,2,3
( 1中国科学院亚热带农业生态研究所亚热带农业生态过程重点实验室, 长沙 410125; 2江西农业大学, 南昌 330045; 3中国科
学院环江喀斯特农业生态试验站, 广西环江 547100)
摘摇 要摇 基于喀斯特峰丛洼地农作区、人工林、次生林、原生林 4 类典型生态系统动态监测样
地(200 m伊40 m)土壤矿质养分因子(7 个)、植被(9 个)、地形(4 个)、土壤理化性状(10 个)
共计 30 个指标的全面调查取样分析,采用经典统计分析、主成分分析和典范相关分析探讨了
土壤矿物质的组成特征、作用以及与植被、地形、其他土壤性状的耦合关系. 结果表明: 喀斯
特峰丛洼地土壤矿物质组成以 SiO2、Al2O3、K2O、Fe2O3为主,明显低于全球土壤平均背景值和
同区域地带性红壤,CaO、MgO含量居中,MnO 含量很低;不同生态系统土壤矿物质组成和变
异不同,土壤的发育程度也不同,植被和土壤的原生性呈同比正相关,均有潜在的石漠化风
险;4 类生态系统景观异质性高,主成分分析的降维效果不好,土壤矿物质均为各生态系统的
主要影响因子,且与植被、地形、其他土壤性状的关系非常密切,特别是 SiO2、CaO 和 MnO,其
中对植被的影响主要是物种多样性,对土壤则为有机质、全氮、全钾等主要养分.土壤矿物质
是影响喀斯特峰丛洼地土壤肥力和植物生长发育的限制因子之一,有效利用矿物质资源、合
理施用矿质养分对喀斯特退化生态系统的恢复与重建作用重大.
关键词摇 土壤矿物质摇 组成特征摇 主成分分析摇 耦合效应摇 喀斯特峰丛洼地
*中国科学院西部行动计划项目(KZCX2鄄XB3鄄10)、中国科学院战略性先导科技专项(XDA05050205, XDA05070404)、中国科学院知识创新工
程项目(KZCX鄄2鄄YW鄄436)、国家科技支撑计划项目(2010BAE00739)和国家自然科学基金项目(31070425, 31000224, 30970508,U1033004,
31100329)资助.
**通讯作者. E鄄mail: pengwanxia@ yahoo. com. cn
2011鄄07鄄10 收稿,2011鄄12鄄17 接受.
文章编号摇 1001-9332(2012)03-0685-09摇 中图分类号摇 S152. 1摇 文献标识码摇 A
Compositional characteristics and roles of soil mineral substances in depressions between hills
in karst region. HAN Mei鄄rong1,2,3, SONG Tong鄄qing1,3, PENG Wan鄄xia1,3, HUANG Guo鄄qin2,
DU Hu1,3, LU Shi鄄yang1,3, SHI Wei鄄wei1,2,3 ( 1Key Laboratory of Agro鄄ecological Processes in Sub鄄
tropical Region, Institute of Subtropical Agriculture, Chinese Academy of Sciences, Changsha
410125, China; 2Jiangxi Agricultural University, Nanchang 330045, China; 3Huanjiang Experi鄄
mental Station of Karst Ecosystem, Chinese Academy of Sciences, Huanjiang 547100, Guangxi, Chi鄄
na) . 鄄Chin. J. Appl. Ecol. ,2012,23(3): 685-693.
Abstract: Based on the investigation and analysis of seven soil mineral substance variables, nine
vegetation factors, four topographical factors, and ten soil physicochemical factors in the 200 m伊40
m dynamic monitoring plots in farmland, forest plantation, secondary forest, and primary forest in
the depressions between hills in karst region, and by using traditional statistical analysis, principal
component analysis ( PCA), and canonical correlation analysis ( CCA), this paper studied the
compositional characteristics and roles of soil mineral substances as well as the coupling relation鄄
ships between the mineral substances and the vegetation, topography, and other soil properties. In
the depressions, soil mineral substances were mainly composed of SiO2, Al2O3, K2O, and Fe2O3,
whose contents were obviously lower than the mean background values of the soils in the world and
in the zonal red soils at the same latitudes. The soil CaO and MgO contents were at medium level,
while the soil MnO content was very low. The composition of soil mineral substances and their varia鄄
tion degrees varied with the ecosystems, and the soil development degree also varied. There was a
positive correlation between vegetation origin and soil origin, suggesting the potential risk of rock
desertification. Due to the high landscape heterogeneity of the four ecosystems, PCA didn爷 t show
应 用 生 态 学 报摇 2012 年 3 月摇 第 23 卷摇 第 3 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇
Chinese Journal of Applied Ecology, Mar. 2012,23(3): 685-693
good effect in lowering dimension. In all of the four ecosystems, soil mineral substances were the
main affecting factors, and had very close relationships with vegetation, topography, and other soil
properties. Especially for SiO2, CaO, and MnO, they mainly affected the vegetation species diver鄄
sity and the soil organic matter, total nitrogen, and total potassium. This study indicated that soil
mineral substances were the one of the factors limiting the soil fertility and vegetation growth in the
depressions between hills in karst region. To effectively use the soil mineral resources and rationally
apply mineral nutrients would have significances in the restoration and reconstruction of karst
degraded ecosystems.
Key words: soil mineral substance; compositional characteristics; principal component analysis;
coupling effect; depressions between hills in karst region.
摇 摇 土壤矿物质是土壤的主要组成物质,构成了土
壤的“骨骼冶,一般占土壤固相部分质量的 95% ~
98% .其对土壤物理、化学和生物性质作用明显,并
直接参与土壤风化、成土和植物生长发育全过程,同
时也受气候、植被和土壤母质、养分、微生物、风化程
度和淋溶作用的影响[1] .研究土壤矿物质组成是鉴
定土壤类型、识别土壤形成过程的基础,调控土壤矿
质元素可直接影响土壤肥力和植物的成长.
碳酸盐岩是喀斯特地区土壤的主要成土母质,
90%以上为石灰岩和白云岩,其化学组成分别是
CaCO3和 CaMg(CO3) 2 .岩石溶蚀过程中形成的易溶
性的重碳酸钙、重碳酸镁在强烈的淋溶作用下大量
流失[CaCO3 +H2CO3圹Ca(HCO3) 2,CaMg(CO3) 2 +
2H2CO3圹Ca(HCO3) 2 +Mg(HCO3 ) 2 ],极少部分生
成土壤组成部分的次生矿物,成土速度极为缓慢,仅
形成了浅薄且被大量出露岩石分割的不连续斑块状
土被,风化强度低,发育程度弱[2] . 喀斯特峰丛洼地
集中分布于世界三大岩溶地区之一———以贵州为中
心连带成片的我国西南喀斯特南部斜坡地带,二元
结构明显[3],土壤非常浅薄,生态环境极其脆弱,人
地矛盾异常尖锐,其顶极群落即非地带性石灰岩常
绿落叶阔叶混交林[4],受人类干扰发生了不同程度
的退化[5],出现了多种偏途、不同演替阶段群落的
共存格局[6],一直是喀斯特地区生态治理与重建的
难点[7] .目前,对该地区土壤有机质和氮、磷、钾等
主要养分及水环境的研究较多[8-11],也有学者从理
论上提出了矿质养分短缺可能是西南碳酸盐岩石质
山地植被生长和修复的重要限制性因子[12],但缺乏
具体的实质性研究. 本文基于喀斯特峰丛洼地农业
耕作区、人工林、次生林和原生林 4 种典型生态系统
的动态监测样地,用经典统计学描述了土壤矿物质
的组成特征,通过矿质养分、植被、地形及其他土壤
性状等 30 个指标的主成分分析,揭示了土壤矿质养
分在 4 类典型生态系统中的重要性,并进一步用典
范相关分析探讨了土壤矿质养分和植被、地形和其
他土壤性状的相互作用机制,这对指导该区域乃至
整个西南喀斯特地区土壤矿物质资源的有效利用、
合理施用矿质养分肥料、促进土壤肥力提高和植被
的快速修复具有重要的理论和实践意义.
1摇 研究地区与研究方法
1郾 1摇 研究区概况
研究区位于广西环江毛南族自治县(全国石漠
化综合治理县),地理坐标为 24毅44忆—25毅33忆 N,
107毅51忆—108毅43忆 E,岩溶峰丛洼地的最高峰海拔为
1028郾 0 m. 该区属亚热带季风气候,年均气温 15郾 7
益,1 月平均气温 10郾 1 益,7 月平均气温 28 益,历年
最低气温 - 5郾 2 益,无霜期 290 d,年均日照时数
1451 h,年均降水量 1389郾 1 mm,4—9 月降水量占全
年降水量的 70% ,年均蒸发量 1571郾 1 mm,相对湿
度平均为 70% . 4 类典型生态系统的研究区域选择
在该县西南部岩溶峰丛洼地集中分布地带,分别为
下南陈驿严重干扰农业耕作区(玉),简称农作区,
长期开垦种植玉米、黄豆、红薯等农作物;下南古周
重度干扰综合治理人工林(域),简称古周人工林,
1996 年进行生态移民 50% ,2001 年实施退耕还林、
还草、种果、封山育林等措施;大才木莲中度干扰自
然恢复次生林(芋),简称木莲次生林,1985 年撂荒,
2003 年建立中国科学院环江喀斯特生态实验站;木
论轻度干扰自然保护原生林(郁),简称木论原生
林,目前世界上喀斯特地区保存最完好、面积最大的
原生林,1996 年建设为国家自然保护区. 4 类典型生
态系统土壤均为石灰土,气候、母质、地貌、植被区系
等区域自然背景一致,相互距离臆80 km,以便于比
较,基本情况见表 1.
1郾 2摇 研究方法
1郾 2郾 1 样地设置摇 通过勘查,2007 年 10—12 月在喀
斯特峰丛洼地 4 类典型生态系统研究区域内各选择
686 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 23 卷
表 1摇 喀斯特峰丛洼地 4 类典型生态系统的基本情况
Table 1摇 General status of the four ecological landscapes in
depressions between hills in karst region
生态系统
类型
Ecosystem
type
干扰强度
Disturbance
intension
建群种
Constructive species
玉 强
Stronger
玉米、黄豆、红薯 Zea mays,Glycine max, Ipomoea
batatas
域 较强
Strong
柑桔、板栗、任豆树、香椿 Citrus reticulata, Casta鄄
nea mollissima, Zenia insignis, Toona sinensis
芋 较弱
Weak
八角枫、黄荆、红背山麻杆 Alangium chinense, Vi鄄
tex negundo, Alchornea trewioides
郁 弱
Weaker
石山松、单性木兰、石山樟、伊桐 Pinus calcarea,
Kmeria septentrionalis,Cinnamomum saxitilis, Itoa
orientalis
玉:农作区 Farmland; 域:人工林 Plantations; 芋:次生林 Secondary forest; 郁:
原生林 Primary forest郾 下同 The same below郾
一个较规则的坡面和洼地连续体,按热带森林科学
研究中心(Centre for Tropical Forest Science,CTFS)
标准[13]从洼地向坡顶建立一块投影面积为 200 m伊
40 m的动态监测样地,其中坡面 160 m伊40 m、洼地
40 m伊40 m.用全站仪将整个样地划分为 20 个 20 m
伊20 m样方,将每个 20 m伊20 m 样方用插值法细分
为 4 个 10 m伊10 m小样方,进一步将每个小样方划
分为 4 个 5 m伊5 m的微型样方.
1郾 2郾 2 土壤指标和矿质养分测定 摇 2007 年 11 月
10—16 日,在 4 个 10 m伊10 m样方范围内随机采取
5 个土壤样本(0 ~ 20 cm),采用 4 分法混合组成待
测土样.有机质用重铬酸钾容量鄄外加热法测定;pH
值用 1 颐 2郾 5 土液比水提,酸度计测定;全 N 用半微
量开氏法测定;全 P用 NaOH熔融鄄钼锑抗比色法测
定;全 K用 NaOH 熔融鄄火焰光度法测定;碱解氮用
扩散吸收法测定;速效 P 用 NaHCO3提取鄄钼锑抗比
色法测定;速效 K用中性醋酸铵提取鄄火焰光度法测
定;硅采用碳酸钠熔融鄄盐酸提取鄄质量法测定;铁、
钙、镁、锰采用碳酸钠熔融鄄盐酸提取鄄原子分光光度
法测定;铝采用碳酸钠熔融鄄盐酸提取鄄氟化钾取代
EDTA容量法测定[14];根系含量和石砾含量在制样
时实测;采用烘干法测定表层土壤水分. 采样过程
中,若采样点上有石块分布,则在石块周围取 3 个土
样混合均匀后,取 1 / 3 代替该点样本[15] .
1郾 2郾 3 植被指标调查摇 严格按照 CTFS 标准,以 5 m
伊5 m微型样方为植被调查单位,按顺时针挂牌标记
每个胸径(diameter at breast height,DBH)逸1 cm 的
木本植物个体,记录树种名称、胸径、树高、冠幅、三
维坐标和生长状况等.农业耕作区作物已收获完毕,
无需进行植被调查. 9 个植被因子中,结构性指标包
括:密度、平均冠幅、盖度、平均胸径、平均高度,群落
多样性采用 4 个指标,计算方法为[16]:丰富度(R)=
S; Shannon 指数 (H) = -移
S
i = 1
P i lgP i ;均匀度指数
(E)= H / lnS,Simpson 优势度指数 (D) = 移
S
i = 1
P i2 . 式
中:S为物种数;P i为种 i 的相对重要值,即 P i =Ni /
N,Ni为第 i个物种的重要值,N 为所有重要值之和;
重要值 = RDE+RDO+RFE. 其中,RDE 为相对密度;
RDO为相对优势度(胸高断面积);RFE 为相对频
度.
1郾 2郾 4 地形因子调查摇 对 10 m伊10 m小样方进行海
拔、坡位、坡度、岩石裸露率 4 个地形因子调查.海拔
基于原点海拔(GPS map 60 测定)用三角函数计算
求得;坡度用全站仪实测;坡位目测;岩石裸露率用
网格法测定,即 100 cm伊100 cm 的框架用铁丝分成
25 个 20 cm伊20 cm 网格,按对角线 5 点覆盖测定.
对坡位非数值指标进行编码[17-18],赋值为:1 洼地、2
下坡、3 中坡、4 上坡.
1郾 3摇 数据处理
采用 SPSS 13郾 0 软件对试验数据进行经典统计
分析、主成分分析和典范相关分析,采用最小显著差
异法(LSD)检验不同数据组间的显著性差异,显著
性水平设定为 琢=0郾 05.
2摇 结果与分析
2郾 1摇 喀斯特峰丛洼地土壤矿物质组成
从表 2 可以看出,喀斯特峰丛洼地土壤中的矿
物质含量差异很大. 其中,SiO2占绝对优势,含量为
450郾 2 ~ 673郾 3 g · kg-1, 其次为 Al2O3、 K2O 和
Fe2O3,四者构成了较稳定的矿物质组成;CaO 和
MgO 含量居中; MnO 含量很低, 仅 1郾 0 ~ 3郾 7
g·kg-1 .不同生态系统矿物质的含量不同,农作区
和原生林区的 SiO2 含量显著高于人工林和次生林;
农作区和人工林的 Al2O3、Fe2O3、K2O含量均高于次
生林和原生林,CaO和 MgO则相反,且差异更明显.
喀斯特峰丛洼地土壤矿物质含量的变异系数差
异很大,明显受植被覆盖的影响. CaO、MgO、K2O、
MnO的变异系数大于 Al2O3、Fe2O3,SiO2 的变异系
数最小,在农作区仅为 1郾 08% . SiO2、Al2O3、MnO 的
变异系数均是次生林>原生林>农作区和人工林,
CaO、MgO、K2O的变异系数是原生林>次生林>农作
区和人工林.可见,农作区和人工林受到了人类的均
衡影响,其土壤矿质养分处于相对均匀状态.
土壤硅铝率、硅铁率、硅铝铁率是更能反映土壤
7863 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 韩美荣等: 喀斯特峰丛洼地土壤矿物质的组成特征与作用摇 摇 摇 摇 摇 摇
表 2摇 土壤矿质养分经典统计性描述
Table 2摇 Statistics description for soil mineral nutrients
指标
Index
生态系
统类型
Ecosystem
type
样本数
No. of
samples
最小值
Min
(g·
kg-1)
最大值
Max
(g·
kg-1)
均值
Mean
(g·
kg-1)
标准差
Standard
error
(g·
kg-1)
变异系数
Variation
coefficient
(% )
SiO2 玉 80 554郾 1 828郾 0 673郾 3a 72郾 3 1郾 1
域 80 429郾 2 594郾 8 486郾 2b 34郾 8 7郾 2
芋 80 122郾 4 989郾 5 450郾 2b 198郾 9 44郾 2
郁 80 235郾 9 865郾 3 637郾 7a 117郾 6 18郾 4
Fe2O3 玉 80 25郾 3 76郾 3 55郾 5b 15郾 0 27郾 0
域 80 57郾 4 88郾 8 73郾 2a 5郾 9 8郾 0
芋 80 9郾 6 87郾 0 52郾 6b 19郾 9 37郾 8
郁 80 21郾 4 69郾 6 39郾 9c 12郾 7 31郾 9
CaO 玉 80 1郾 1 3郾 7 1郾 9c 0郾 6 31郾 6
域 80 1郾 8 8郾 4 4郾 5c 1郾 3 29郾 9
芋 80 3郾 7 390郾 4 188郾 0a 102郾 6 54郾 6
郁 80 5郾 3 63郾 4 22郾 0b 17郾 0 77郾 4
MgO 玉 80 4郾 5 12郾 7 6郾 9c 2郾 0 29郾 0
域 80 7郾 9 10郾 8 8郾 7c 0郾 6 7郾 4
芋 80 0郾 1 131郾 8 67郾 4a 26郾 6 39郾 5
郁 80 4郾 5 46郾 6 20郾 2b 9郾 5 47郾 2
Al2O3 玉 80 104郾 2 222郾 6 169郾 5b 33郾 4 19郾 7
域 80 103郾 0 261郾 7 182郾 3a 25郾 9 14郾 2
芋 80 24郾 1 162郾 7 98郾 1c 39郾 8 40郾 6
郁 80 47郾 7 168郾 6 89郾 8c 28郾 8 32郾 1
K2O 玉 80 6郾 4 23郾 7 10郾 4b 4郾 6 44郾 5
域 80 9郾 0 16郾 0 13郾 3a 1郾 5 11郾 4
芋 80 0郾 7 9郾 3 5郾 0c 2郾 1 41郾 8
郁 80 1郾 4 14郾 0 5郾 2c 2郾 8 53郾 7
MnO 玉 80 0郾 5 1郾 7 1郾 0c 0郾 3 30郾 0
域 80 2郾 5 6郾 1 3郾 7a 0郾 8 21郾 6
芋 80 0郾 1 2郾 9 1郾 3b 0郾 6 46郾 2
郁 80 0郾 2 1郾 9 1郾 0c 0郾 4 40郾 0
同组数据后不同字母表示不同生态系统类型间差异显著(P<0郾 05) Different
letters in each team meant significant difference among different vegetation types at
0郾 05 level郾
发育程度的最常见指标[1] .由表 3 可知,喀斯特峰丛
洼地的分子比率均很高,原生矿物占相当的比重,土
壤发育程度很弱.硅铝铁率、硅铝率均是原生林>次
生林>农作区>人工林,硅铁率则是原生林>农作区>
次生林>人工林.
2郾 2摇 喀斯特峰丛洼地土壤矿物质重要性分析
主成分分析采取一种降维的方法,研究如何将
表 3摇 土壤矿质养分的组成比率
Table 3摇 Ratio of soil mineral nutrient composition (%)
生态系统类型
Ecosystem type
硅铝率
Sa
硅铁率
Sf
硅铝铁率
Saf
玉 6郾 8 32郾 4 5郾 6
域 4郾 5 17郾 7 3郾 6
芋 7郾 8 22郾 8 5郾 8
郁 12郾 1 42郾 6 9郾 4
多指标问题转化为较少几个综合指标,综合后的新
指标彼此互不相关、并尽可能地反映原来变量的信
息,从而达到简化、清晰的分析目的.农作区 80 个样
方的土壤、地形 21 个指标及 3 个森林生态系统 80
个样方的植被、土壤和地形 30 个指标的主成分分析
表明(表 4),各主成分的贡献率都较低,农作区、人
工林、次生林和原生林前 3 个主成分的方差贡献率
分别为 61郾 6% 、51郾 4% 、68郾 0%和 63郾 9% ,方差贡献
率达到 85%时分别为第 5、10、8、8 主成分,且不同
生态系统的主要影响因子不同. 农作区第一主成分
为全氮、全磷、全钾、碱解氮、速效磷、CaO 和 MgO,
是综合了主要养分和矿质养分的因子群,第二主成
分为 SiO2、Fe2O3、Al2O3,是综合了矿质养分的因子
群,第三主成分为根系含量;人工林第一主成分为海
拔、坡位、坡度和岩石裸露率,是综合了地形的因子
群,第二主成分仅 CaO 的载荷量最大,第三主成分
为胸径和树高;次生林第一主成分为 Shannon 指数、
Simpson指数、均匀度、胸径、树高、坡位、坡度、岩石
裸露率,是综合了植被和地形的因子群,第二主成分
为 K2O、CaO、Fe2O3、MnO,是综合了矿质养分的因子
群,第三主成分为有机质、全氮、全磷、碱解氮,是综
合了主要养分的因子群;原生林第一主成分为种类、
Shannon指数、海拔、坡位、坡度,是综合了多样性和
地形的因子群,第二主成分为 CaO、MgO、SiO2,为矿
质养分因子群,第三主成分为冠幅、树高,是结构性
因子群.
2郾 3摇 土壤矿物质与植被、地形及其他土壤性状的耦
合关系
典范相关分析研究两组变量(两个集团)之间
整体的线性相关关系. 把 7 个矿质养分因子构成第
1 组变量,把 9 个植被因子、4 个地形因子和 10 个其
他土壤性状分别构成第 2、3、4 组变量. 用典范相关
分析来研究土壤矿物质分别与植被、地形和其他土
壤性状之间的关系(表 5),并建立典型变量构成(表
6). 前 4 个特征值的方差累积贡献率分别为
64郾 1% ~82郾 2%、77郾 9%~ 95郾 3%、62郾 1% ~ 85郾 7%,基
本能反映出大部分变量的信息,由此建立了矿质养
分与其他 3 组变量之间的四对典型变量构成,由于
第三、四对典型变量的影响较小,表 6 只列出第一、
二对典范变量的构成.
农作区土壤矿质养分与地形和其他土壤性状的
关系非常密切,第一、二、三对的典型相关系数为
0郾 879 ~ 0郾 999,均达到了极显著水平(P<0郾 01),与
土壤养分的第四对典型相关系数也高达0郾 932,达
886 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 23 卷
表 4摇 4 类典型生态系统的主成分分析
Table 4摇 Principal component analysis of the four ecosystems in the studied areas
项 目
Items
玉
PC1 PC2 PC3
域
PC1 PC2 PC3
芋
PC1 PC2 PC3
郁
PC1 PC2 PC3
物种 Species 0郾 37 -0郾 09 0郾 11 0郾 78 0郾 25 -0郾 02 0郾 88 0郾 03 -0郾 27
Shannon 指数 Shannon index 0郾 32 -0郾 23 0郾 15 0郾 93 0郾 01 0郾 04 0郾 84 0郾 11 -0郾 23
Simpson 指数 Simpson index 0郾 10 0郾 01 -0郾 01 0郾 94 0郾 02 0郾 02 0郾 66 0郾 11 -0郾 20
均匀度指数 Evenness index 0郾 12 -0郾 33 0郾 18 0郾 95 0郾 03 -0郾 02 0郾 02 0郾 06 -0郾 05
密度 Density 0郾 17 -0郾 05 0郾 01 0郾 17 0郾 57 -0郾 16 0郾 71 0郾 06 -0郾 20
冠幅 Breadth of crown -0郾 04 -0郾 03 0郾 00 0郾 78 0郾 07 -0郾 10 -0郾 01 -0郾 12 0郾 85
盖度 Coverage 0郾 13 0郾 00 0郾 09 0郾 43 0郾 26 -0郾 12 0郾 70 -0郾 01 0郾 51
胸径 DBH -0郾 04 -0郾 04 0郾 98 0郾 91 -0郾 05 0郾 05 -0郾 13 -0郾 03 0郾 52
树高 Height -0郾 01 -0郾 02 0郾 97 0郾 86 0郾 16 -0郾 08 -0郾 15 0郾 07 0郾 75
土壤水分 Soil moisture -0郾 41 -0郾 34 0郾 75 0郾 35 0郾 08 0郾 16 -0郾 24 -0郾 19 0郾 52 -0郾 10 -0郾 07 -0郾 13
石砾 Gravel content 0郾 04 0郾 03 0郾 13 -0郾 12 0郾 09 -0郾 04 0郾 33 -0郾 26 -0郾 16 -0郾 22 -0郾 15 0郾 12
根系 Root content -0郾 04 -0郾 18 -0郾 88 -0郾 08 -0郾 54 -0郾 09 -0郾 34 -0郾 16 0郾 29 -0郾 06 0郾 17 -0郾 03
pH 0郾 44 0郾 01 -0郾 02 -0郾 02 0郾 11 0郾 02 -0郾 17 -0郾 07 -0郾 17 -0郾 42 -0郾 40 -0郾 26
有机质 Organic matter -0郾 27 -0郾 18 0郾 03 0郾 61 0郾 15 0郾 07 0郾 06 0郾 08 0郾 92 0郾 20 0郾 29 0郾 26
全氮 Total N 0郾 94 -0郾 26 -0郾 05 0郾 56 0郾 19 0郾 08 0郾 03 -0郾 14 0郾 91 -0郾 16 -0郾 64 0郾 09
全磷 Total P 0郾 85 0郾 20 -0郾 03 -0郾 65 0郾 21 0郾 10 0郾 03 0郾 04 0郾 87 -0郾 22 0郾 32 0郾 12
碱解氮 Available N 0郾 93 -0郾 27 -0郾 05 0郾 43 0郾 03 0郾 05 -0郾 22 -0郾 07 0郾 91 0郾 12 0郾 47 0郾 17
速效磷 Available P 0郾 07 0郾 65 0郾 11 0郾 08 0郾 78 0郾 01 0郾 14 0郾 01 0郾 33 -0郾 04 0郾 07 0郾 17
速效钾 Available K 0郾 89 -0郾 32 0郾 03 0郾 32 0郾 07 0郾 12 0郾 78 0郾 37 0郾 19 -0郾 09 0郾 44 0郾 17
SiO2 -0郾 21 0郾 90 -0郾 01 -0郾 15 0郾 06 0郾 06 0郾 33 0郾 24 0郾 18 0郾 13 0郾 77 -0郾 09
Fe2O3 0郾 17 -0郾 85 0郾 04 -0郾 02 -0郾 10 -0郾 06 0郾 04 0郾 93 0郾 05 0郾 44 0郾 08 0郾 07
CaO 0郾 91 -0郾 10 -0郾 07 0郾 17 0郾 85 -0郾 07 -0郾 20 -0郾 82 -0郾 14 -0郾 38 -0郾 83 0郾 09
MgO 0郾 93 -0郾 13 -0郾 05 0郾 12 0郾 22 -0郾 09 0郾 04 -0郾 56 -0郾 16 -0郾 14 -0郾 83 0郾 01
Al2O3 0郾 01 -0郾 91 0郾 07 -0郾 11 0郾 04 -0郾 15 -0郾 20 0郾 73 -0郾 10 0郾 46 -0郾 10 -0郾 13
K2O 0郾 94 0郾 04 -0郾 15 -0郾 08 -0郾 51 0郾 07 0郾 16 0郾 88 -0郾 07 -0郾 32 0郾 30 -0郾 04
MnO -0郾 01 0郾 09 0郾 07 -0郾 22 -0郾 03 -0郾 03 0郾 11 0郾 91 -0郾 18 0郾 32 -0郾 34 0郾 35
海拔 Elevation -0郾 20 -0郾 41 -0郾 11 0郾 87 0郾 12 -0郾 03 0郾 78 -0郾 16 0郾 15 0郾 86 0郾 15 0郾 00
坡位 Position 0郾 14 -0郾 43 -0郾 06 0郾 83 0郾 03 0郾 03 0郾 85 -0郾 04 -0郾 16 0郾 88 0郾 24 0郾 12
坡度 Slope 0郾 48 -0郾 72 -0郾 15 0郾 84 0郾 07 -0郾 01 0郾 91 0郾 09 -0郾 18 0郾 81 0郾 36 0郾 22
岩石裸露率 Rock percentage 0郾 53 -0郾 63 0郾 06 0郾 91 0郾 07 -0郾 04 0郾 88 0郾 22 -0郾 16 0郾 61 0郾 63 0郾 06
特征值 Eigenvalue 6郾 93 4郾 56 1郾 45 9郾 61 3郾 58 2郾 24 11郾 03 4郾 87 4郾 50 8郾 96 6郾 96 3郾 26
累 积 贡 献 Accumulative
contribution (% )
33郾 0 54郾 7 61郾 6 32郾 1 44郾 0 51郾 4 36郾 8 53郾 0 68郾 0 29郾 9 53郾 1 63郾 9
显著水平. 矿质养分因子与地形因子的关系中,
SiO2、Al2O3 与海拔、坡度、坡位的载荷较大,说明地
形在农作区主要影响硅和铝;矿质养分因子与土壤
理化性状因子的关系中,SiO2、MgO 与全氮、碱解氮
的载荷较大,说明硅和镁对土壤氮的影响很大.
人工林土壤矿质养分与植被、地形第一、二对和
其他土壤因子的前三对典型相关系数为 0郾 668 ~
0郾 856,均达到了极显著水平.与植被因子的关系中,
SiO2、MnO 与 Shannon 指数、种类、坡位和胸径的载
荷量最大,说明硅和锰对植物的多样性、结构和生长
状况均有很大影响;与地形因子的关系中, SiO2、
CaO、MnO与坡位、坡度的载荷最大,它们之间的关
系最密切;与土壤理化因子的关系中,Fe2O3、MnO
与全氮、速效钾的载荷最大.
次生林土壤矿质养分与植被、地形的前三对和
其他土壤因子的第一、二对的典型相关系数达到了
极显著水平.在土壤矿质养分与植被、地形、土壤理
化性状的典型变量构成中,MnO、CaO、MgO 与种类、
Shannon指数、均匀度指数, SiO2、MnO 与坡度、坡
位,SiO2、MnO、CaO 与有机质、速效磷的载荷分别最
大,它们相互之间的作用和影响最大.
原生林矿质养分与植被、地形的第一、二对和其
他土壤因子的前三对典型相关系数达到了极显著水
平.在它们各自的典型变量构成中,CaO 与种类、均
匀度指数, SiO2、 Fe2O3 与海拔, SiO2、 Fe2O3、 CaO、
MnO与全氮、全磷的载荷和相互影响分别最大.
9863 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 韩美荣等: 喀斯特峰丛洼地土壤矿物质的组成特征与作用摇 摇 摇 摇 摇 摇
表 5摇 4 类典型生态系统土壤矿质养分与植被、地形和土壤理化性状之间的典范相关分析
Table 5 摇 Canonical correlation analysis among soil mineral nutrients, vegetation, topography, and soil physicochemical
properties of the four ecosystems in the studied areas
生态系统类型
Ecosystem type
因子
Factor
典型向量
Typical
vector
典型相关系数
Canonical correlation
coefficient
特征值
Eigenvalue
卡方值
Chi鄄square
value
自由度
Freedom
degree
显著水平
Significant
level
累积贡献率
Cumulative
contribution (% )
玉 地形 1 0郾 995 5郾 32 127郾 40 28 0郾 0001 48郾 4
Topography 2 0郾 964 3郾 72 63郾 45 18 0郾 0001 82郾 2
3 0郾 879 1郾 04 26郾 30 10 0郾 0034 91郾 7
4 0郾 574 0郾 41 5郾 59 4 0郾 2321 95郾 3
土壤 1 0郾 999 6郾 73 190郾 40 70 0郾 0001 39郾 6
Soil 2 0郾 997 4郾 74 128郾 20 54 0郾 0001 67郾 5
3 0郾 983 1郾 63 77郾 89 40 0郾 0003 77郾 0
4 0郾 932 1郾 47 44郾 23 28 0郾 0263 85郾 7
域 植被 1 0郾 792 4郾 51 150郾 00 63 0郾 0001 28郾 2
Vegetation 2 0郾 668 2郾 18 80郾 48 48 0郾 0023 41郾 8
3 0郾 548 2郾 00 38郾 76 35 0郾 3038 54郾 3
4 0郾 288 1郾 57 13郾 65 24 0郾 9543 64郾 1
地形 1 0郾 856 4郾 16 170郾 80 28 0郾 0001 37郾 8
Topography 2 0郾 712 1郾 88 74郾 52 18 0郾 0001 54郾 9
3 0郾 457 1郾 46 22郾 92 10 0郾 0110 68郾 2
4 0郾 276 1郾 07 5郾 79 4 0郾 2153 77郾 9
土壤 1 0郾 845 4郾 82 233郾 90 70 0郾 0001 28郾 4
Soil 2 0郾 746 2郾 53 146郾 40 54 0郾 0001 43郾 3
3 0郾 730 1郾 70 89郾 53 40 0郾 0001 53郾 2
4 0郾 544 1郾 50 36郾 24 28 0郾 1365 62郾 1
芋 植被 1 0郾 756 6郾 63 158郾 70 63 0郾 0001 41郾 4
Vegetation 2 0郾 660 3郾 97 98郾 91 48 0郾 0001 66郾 2
3 0郾 534 1郾 73 58郾 54 35 0郾 0076 77郾 0
4 0郾 501 0郾 83 34郾 93 24 0郾 0695 82郾 2
地形 1 0郾 774 4郾 55 155郾 60 28 0郾 0001 41郾 3
Topography 2 0郾 708 4郾 04 88郾 91 18 0郾 0001 78郾 1
3 0郾 563 0郾 75 38郾 20 10 0郾 0001 84郾 8
4 0郾 364 4郾 55 10郾 39 4 0郾 0344 88郾 8
土壤 1 0郾 828 4郾 91 190郾 50 70 0郾 0001 28郾 9
Soil 2 0郾 721 3郾 87 109郾 50 54 0郾 0001 51郾 6
3 0郾 554 1郾 81 58郾 19 40 0郾 0314 62郾 3
4 0郾 455 1郾 46 32郾 49 28 0郾 2551 70郾 9
郁 植被 1 0郾 792 5郾 33 146郾 20 63 0郾 0001 33郾 3
Vegetation 2 0郾 597 3郾 18 76郾 62 48 0郾 0054 53郾 2
3 0郾 510 2郾 39 45郾 56 35 0郾 1091 68郾 1
4 0郾 402 1郾 55 24郾 35 24 0郾 4419 77郾 8
地形 1 0郾 864 5郾 07 206郾 50 28 0郾 0001 46郾 1
Topography 2 0郾 845 3郾 34 106郾 40 18 0郾 0001 76郾 5
3 0郾 383 0郾 82 15郾 20 10 0郾 1250 83郾 9
4 0郾 219 0郾 55 3郾 59 4 0郾 4644 88郾 9
土壤 1 0郾 903 6郾 55 262郾 70 70 0郾 0001 38郾 5
Soil 2 0郾 817 3郾 63 144郾 20 54 0郾 0001 59郾 9
3 0郾 647 1郾 89 67郾 00 40 0郾 0047 71郾 0
4 0郾 445 1郾 03 28郾 97 28 0郾 4141 77郾 0
3摇 讨摇 摇 论
3郾 1摇 土壤矿物质组成及其对人为干扰的响应
喀斯特峰丛洼地属亚热带季风气候,温湿条件
优越,极利于生物的繁衍和生长,生物“自肥冶作用
十分强烈,同时加速了岩石的溶蚀风化和土壤的形
成、发育进程,与同纬度地区的红壤相比,土壤水分
和有机质、全氮、全磷、碱解氮等养分含量均很高,完
全能满足植物生长的需求[19] .喀斯特峰丛洼地的主
要母质纯碳酸盐岩的 CaO和MgO含量很高,但以硅
096 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 23 卷
表 6摇 4 类典型生态系统矿质养分与植被、地形和土壤理化性状之间的典型变量构成
Table 6摇 Composition of canonical variables among soil mineral nutrients, vegetation, topography, and soil physicochemical
properties in the studied areas
生态系统类型
Ecosystem type
因子
Factor
变量构成
Composition of canonical variables
玉 地形 M1 =0郾 6455X1 +0郾 3688X2 +0郾 1278X3 -0郾 1465X4 +0郾 3212X5 +0郾 0405X6 -0郾 1906X7
Topography M2 =0郾 9401X1 +0郾 5069X2 +0郾 4633X3 -0郾 3237X4 -1郾 1811X5 -0郾 7055X6 +0郾 3485X7
T1 =0郾 8645Z1 +0郾 165Z2 -0郾 0569Z3 +0郾 1111Z4
T2 =0郾 7106Z1 -0郾 3017Z2 -0郾 8426Z3 -0郾 1346Z4
土壤 M1 =-0郾 9733X1 -0郾 523X2 -0郾 1936X3 +0郾 8695X4 -0郾 5336X5 -0郾 0164X6 +0郾 0136X7
Soil M2 =-0郾 1682X1 -0郾 1963X2 +0郾 083X3 -0郾 6526X4 -0郾 3805X5 +0郾 308X6 +0郾 5695X7
N1 = - 0郾 1724W1 + 0郾 0135W2 - 0郾 1046W3 + 0郾 0371W4 + 0郾 0107W5 + 2郾 5192W6 + 0郾 9473W7 - 0郾 3006W8 -
0郾 6333W9 +0郾 4038W10
N2 = 0郾 1477W1 - 0郾 1576W2 + 0郾 0621W3 - 0郾 1858W4 + 0郾 2044W5 + 4郾 1806W6 + 0郾 1672W7 - 2郾 614W8 +
0郾 5298W9 -1郾 9452W10
域 植被 M1 =-0郾 9368X1 -0郾 0956X2 -0郾 2025X3 -0郾 0938X4 -0郾 0567X5 -0郾 0938X6 -0郾 2724X7
Vegetation M2 =-0郾 2024X1 +0郾 0834X2 -0郾 0426X3 +0郾 0593X4 +0郾 1345X5 +0郾 465X6 +0郾 7481X7
V1 =-0郾 1803Y1 +0郾 8137Y2 +0郾 1497Y3 +0郾 3225Y5 +0郾 0462Y6 -0郾 0304Y7 +0郾 5334Y8 -0郾 6383Y9
V2 =-1郾 0099Y1 +0郾 0668Y2 +0郾 6郾 037Y3 -0郾 2648Y4 +0郾 3569Y5 +0郾 1064Y6 +0郾 062Y7 +1郾 4028Y8 -1郾 4659Y9
地形 M1 =-0郾 6671X1 +0郾 2867X2 +0郾 4328X3 -0郾 3648X4 +0郾 3933X5 -0郾 1361X6 +0郾 4115X7
Topography M2 =0郾 2703X1 -0郾 451X2 -0郾 6312X3 +0郾 045X4 -0郾 0482X5 +0郾 2568X6 +0郾 5064X7
T1 =-0郾 4292Z1 +0郾 8931Z2 -0郾 9811Z3 -0郾 4771Z4
T2 =-0郾 3379Z1 +2郾 4796Z2 -1郾 8007Z3 +0郾 0833Z4
土壤 M1 =0郾 2797X1 -0郾 9091X2 -0郾 732X3 +0郾 41X4 -0郾 1728X5 +0郾 381X6 +0郾 9571X7
Soil M2 =-0郾 1034X1 +0郾 7364X2 -0郾 8037X3 -0郾 3032X4 -0郾 4368X5 -0郾 0235X6 -1郾 2638X7
N1 = - 0郾 2141W1 - 0郾 2389W2 - 0郾 2521W3 - 0郾 1215W4 + 0郾 0355W5 - 0郾 8316W6 + 0郾 3415W7 + 0郾 4001W8 -
0郾 3378W9 +0郾 8386W10
N2 = 0郾 7552W1 - 0郾 2208W2 + 0郾 2799W3 - 0郾 0439W4 + 0郾 1681W5 + 0郾 4364W6 - 0郾 0435W7 - 0郾 4975W8 +
0郾 2275W9 +0郾 4269W10
芋 植被 M1 =-0郾 2559X1 -0郾 3582X2 -0郾 3576X3 +0郾 2188X4 -0郾 0011X6 -0郾 0175X5 +1郾 1562X7
Vegetation M2 =0郾 5292X1 -1郾 2774X2 -1郾 0075X3 +0郾 6193X4 +0郾 4746X6 -0郾 3444X5 +0郾 4128X7
V1 =1郾 5201Y1 -3郾 3671Y2 +2郾 5734Y3 -0郾 1102 Y4 +0郾 0893Y5 -0郾 7355Y6 +0郾 5392Y7 -0郾 0353Y8 +0郾 0207Y9
V2 =-0郾 701Y1 +3郾 2833Y2 -0郾 966Y3 -1郾 5202Y4 -1郾 3508Y5 -0郾 3781Y6 +0郾 8089Y7 -0郾 0474Y8 -0郾 6946Y9
地形 M1 =-0郾 8078X1 -0郾 0676X2 -0郾 1745X3 -0郾 176X4 +0郾 0859X6 -0郾 1749X5 -0郾 318X7
Topography M2 =-0郾 0153X1 +0郾 1678X2 +0郾 4256X3 -0郾 1512X4 -0郾 4995X6 +0郾 2287X5 -0郾 6238X7
T1 =-0郾 3057Z1 +0郾 0479Z2 +1郾 0416Z3 +0郾 1036Z4
T2 =0郾 3008Z1 +1郾 4963Z2 -0郾 5776Z3 -0郾 8758Z4
土壤 M1 =-0郾 8156X1 -0郾 05988X2 -0郾 0974X3 +0郾 0468X4 -0郾 0101X6 -0郾 2238X5 -0郾 5016X7
Soil M2 =0郾 1391X1 -0郾 1075X2 -0郾 8975X3 +0郾 2288X4 +0郾 3041X6 +0郾 0775X5 -0郾 137X7
N1 = 0郾 3204W1 + 0郾 1178W2 - 0郾 0739W3 - 0郾 2227W4 + 0郾 887W5 - 0郾 4736W6 - 0郾 2272W7 - 0郾 2375W8 -
0郾 3376W9 +0郾 2806W10
N2 = - 0郾 0329W1 + 0郾 0783W2 + 0郾 1W3 - 0郾 1866W4 - 0郾 9067W5 + 0郾 0747W6 - 0郾 3685W7 - 0郾 1725W8 -
0郾 7103W9 +0郾 3813W10
郁 植被 M1 =-0郾 2905X1 -0郾 4272X2 -1郾 0592X3 +0郾 1659X4 -0郾 2137X6 +0郾 508X5 +0郾 4425X7
Vegetation M2 =-0郾 5389X1 -0郾 6979X2 -0郾 6302X3 -0郾 3345X4 +0郾 149X6 +0郾 7935X5 -0郾 7587X7
V1 =0郾 7481Y1 +0郾 15541Y2 -0郾 1335Y3 +0郾 0771Y4 -0郾 3127Y5 -0郾 1073Y6 +0郾 3369Y7 -0郾 4008Y8 +0郾 4068Y9
V2 =-2郾 9719Y1 +5郾 6244Y2 +0郾 4737Y3 -2郾 8618Y4 +0郾 5412Y5 -0郾 293Y6 -0郾 9288Y7 -0郾 0873Y8 +0郾 2303Y9
地形 M1 =0郾 5511X1 +0郾 5357X2 +0郾 0355X3 -0郾 513X4 -0郾 0045X6 -0郾 2567X5 +0郾 0573X7
Topography M2 =-0郾 0244X1 -0郾 2316X2 -0郾 4768X3 +0郾 2605X4 -0郾 275X6 +0郾 61X5 +0郾 4018X7
T1 =-0郾 5705Z1 +0郾 0112Z2 +0郾 6981Z3 +0郾 7075Z4
T2 =1郾 3714Z1 -0郾 4758Z2 +0郾 2823Z3 -0郾 4952Z4
土壤 M1 =0郾 479X1 +0郾 5578X2 -0郾 5511X3 +0郾 3458X4 +0郾 1071X6 +0郾 0028X5 -0郾 1545X7
Soil M2 =-0郾 2235X1 -0郾 1139X2 -0郾 2612X3 +0郾 2519X4 -0郾 3403X6 +0郾 2819X5 +0郾 5029X7
N1 = - 0郾 0253W1 - 0郾 132W2 + 0郾 0418W3 - 0郾 2542W4 - 0郾 1347W5 - 0郾 7929W6 - 0郾 3454W7 + 0郾 2218W8 +
0郾 1084W9 -0郾 0083W10
N2 = 0郾 0837W1 - 0郾 2102W2 + 0郾 0637W3 - 0郾 4633W4 + 0郾 4703W5 + 0郾 2906W6 - 0郾 5545W7 - 0郾 2931W8 +
0郾 2511W9 -0郾 5115W10
X1:SiO2; X2:Fe2O3; X3:CaO; X4:MgO; X5:Al2O3; X6:K2O; X7:MnO; Z1:海拔 Elevation; Z2:坡位 Position; Z3:坡度 Slope; Z4:裸石率 Rock
percentage; W1:含水量 Moisture; W 2:石砾含量 Gravel content; W3:根系含量 Root content; W4:pH; W5:有机质 Organic matter; W6:全氮 Total N;
W7:全磷 Total P; W8:碱解氮 Available N; W9:速效磷 Available P; W10:速效钾 Available K郾 M1:矿质养分第一组典型变量 The first group of ca鄄
nonical variables of mineral nutrients; M2:矿质养分第二组典型变量 The second group of canonical variables of mineral nutrients; T1:地形第一组变
量 The first group of canonical variables of topography; T2:地形第二组变量 The second group of canonical variables of topography; N1:土壤养分第一
组变量 The first group of canonical variables of soil nutrients; N2: 土壤养分第二组变量 The second group of canonical variables of soil nutrients; V1:
植被第一组典型变量 The first group of canonical variables of vegetation; V2:植被第二组典型变量 The second group of canonical variables of vegeta鄄
tion郾
1963 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 韩美荣等: 喀斯特峰丛洼地土壤矿物质的组成特征与作用摇 摇 摇 摇 摇 摇
酸盐矿物为主的酸不溶物含量很低,SiO2、Al2O3、K2
O、MnO等的总量仅为 1郾 5% ~2郾 0% ,岩石风化的养
分输入极为有限,土壤中的矿质养分元素 Si、Al、K、
Fe 含量在原生林中分别为 297郾 6、47郾 5、27郾 9 和
0郾 43 g·kg-1,明显低于世界土壤平均背景值和同纬
度地区的地带性红壤[20-21],加之土壤总量极少,尽
管 Ca、Mg的供应充足(在淋溶强烈的农作区和人工
林,Ca、Mg含量很低,但下伏碳酸盐岩的复钙作用
完全能满足植物的生长),但其他矿质养分的严重
缺乏限制了植物的生长和发育[12],即使木论自然保
护区原生林的生物量也仅为 131郾 42 t·hm-2[22],不
仅远低于同生态位的非喀斯特森林,也明显少于沙
漠边缘或北泰加林[23] .
土地利用方式引起自然、生态过程及土壤理化
性状的变化.在人类不理性活动下,喀斯特峰丛洼地
常绿落叶阔叶混交林沿严重、强度、中度和轻度干扰
递减梯度形成了农作区、人工林、次生林和原生林 4
个典型的生态系统类型,不同生态系统土壤矿物质
的组成不同,土壤的发育程度也不同.土壤的原生性
和植被的原生性呈同比正相关,土壤原生性越强,植
被原生性越高.沿原生林、次生林、农作区、人工林植
被退化方向,土壤的硅铝率、硅铝铁率逐渐减少,土
壤分化程度越来越高,土壤养分本来也应该越来越
高,但人类对土地的开发利用也是沿土壤发育顺序
进行,不断垦殖和生物量的大量输出,导致土壤养分
含量急剧减少[5] . Ca、Mg、K元素受淋溶和径流作用
明显[24],在干扰强烈、植被覆盖度低的农作区和人
工林土壤中的 CaO和 MgO 含量明显低于原生林和
次生林,K2O含量因为人工林和农作区草本灰的大
量施用反而比原生林和次生林高;土壤中 Si、Al、Fe
含量主要受风化和成土过程的控制[24],人工林和农
作区风化强度高,其含量特别是 Al2O3、Fe2O3含量
明显高于原生林和次生林;Mn是较难风化和淋溶的
元素,其含量主要受母质、地形和地质构成的影
响[24],喀斯特峰丛洼地土壤 MnO含量很低.
喀斯特峰丛洼地脆弱生态系统的退化是一个以
地质背景为基础、以人为干扰为驱动力、以植被减少
为诱因、以土地生产力下降为本质、以出现石漠化景
观为标志的复合退化过程[3] . 土壤矿物质组成在一
定程度上反映了土壤石漠化的类型和强度. 一般来
说,产生了石漠化现象的土壤 SiO2 > 70% 、CaO >
5郾 0% 、Fe2O3<4郾 0% 、MgO<0郾 9% ,尚未发生石漠化
的土壤 SiO2<65% 、Fe2O3 >7郾 0% 、MgO>1郾 0% [1],且
随着石漠化的加重,土壤中 SiO2 明显升高,Al2O3、
Fe2O3、CaO、MgO等成分不断降低. 4 种生态系统虽
然没有发生明显石漠化现象,但仍然有潜在的石漠
化风险.如农作区的 SiO2 已达 673郾 3 g·kg-1,农作
区、次生林和原生林的 Fe2O3 含量均远<70 g·kg-1 .
3郾 2摇 喀斯特峰丛洼地土壤矿物质的重要作用
农作区 80 个样方 21 个指标和 3 类典型森林生
态系统各 80 个样方 30 个指标(植被、土壤、地形)
主成分分析的降维效果不好,前 3 个主成分的方差
累积率为 51郾 4% ~ 68郾 0% ,此后各主成分的方差贡
献率比较均匀且较低,表明喀斯特峰丛洼地 4 个典
型生态系统的复杂性和异质性非常高,生态系统的
运行受多个因子的共同制约,应全面考虑植被、土壤
理化环境、土壤矿质养分、地形因子群及其相互作
用.土壤主要养分因子群仅在农作区第一主成分和
次生林第三主成分的载荷量较大,而矿质养分在 4
类典型生态系统中都为主要影响因子群. 农作区土
壤 CaO、MgO、SiO2、Fe2O3、Al2O3在第一、二主成分的
载荷量均较大;人工林中第二主成分中仅有 CaO 的
载荷量较大;次生林的第二主成分则为 K2O、CaO、
Fe2O3、MnO综合矿质养分因子群;原生林第二主成
分同样为 CaO、MgO、SiO2矿质养分因子群. 可见土
壤矿质养分是影响喀斯特峰丛洼地脆弱生态系统的
主要因子,特别是 CaO.摸清土壤矿物质的组成和作
用、有效利用矿物质资源、合理开展施用矿质养分肥
料,对喀斯特峰丛洼地退化生态系统的恢复与重建
具有重要意义.
3郾 3摇 土壤矿物质组成与植被、地形、土壤理化性状
的关系
喀斯特峰丛洼地碳酸盐岩风化过程中生成的次
生矿物源源不断地释放各种矿质养分,形成了土壤
的物质基础,逐步增强了土壤肥力,而较好的土壤肥
力促进了植被的生长,植物旺盛的生物量累积过程
反过来不断地改善土壤矿物质组成和理化性状. 地
形通过对水热资源的重新分配影响土壤矿物质组成
和土壤肥力,从而调控植被的物种组成、群落类型和
生长发育状况.因此,植物鄄地形鄄土壤矿物质鄄土壤理
化环境之间相互作用、共同演替发展.典范相关分析
结果表明,土壤矿物质与植被、地形、土壤理化性状
之间存在着非常高的相关性,第一、二对典型相关系
数在 0郾 597 ~ 0郾 999,均达到极显著水平,第三、四对
典型相关系数也有的达到了极显著或显著水平,其
中与土壤理化性状的关系最密切,其次为地形和植
被;不同生态系统土壤矿物质与植被、地形、土壤理
化性状的典型变量构成不同,相互作用因子和强度
296 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 23 卷
也不同,总的趋势是地形对土壤中 SiO2、 CaO 和
MnO的影响最大,而这 3 种矿物质对植被和土壤理
化性状的影响最明显,其中对植被的影响主要为物
种多样性,对土壤理化性状的影响主要为有机质、全
氮和全钾等主要全量养分,这与 Al2O3、Fe2O3在地
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作者简介摇 韩美荣,女,1982 年生,硕士研究生.主要从事土
壤生态学研究. E鄄mail: wocaishihanmei@ 163. com
责任编辑摇 杨摇 弘
3963 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 韩美荣等: 喀斯特峰丛洼地土壤矿物质的组成特征与作用摇 摇 摇 摇 摇 摇