全 文 ：第 ３６ 卷第 １３ 期
２０１６年 ７月
生 态 学 报
ＡＣＴＡ ＥＣＯＬＯＧＩＣＡ ＳＩＮＩＣＡ
Ｖｏｌ．３６，Ｎｏ．１３
Ｊｕｌ．，２０１６
ｈｔｔｐ： ／ ／ ｗｗｗ．ｅｃｏｌｏｇｉｃａ．ｃｎ
基金项目：国家自然基金资助项目（４１２０１２１６）；土壤与农业可持续发展国家重点实验室基金资助项目；广西优良用材林资源培育重点实验室开
放课题基金资助项目
收稿日期：２０１４⁃１１⁃１１； 网络出版日期：２０１５⁃１０⁃３０
∗通讯作者 Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇ ａｕｔｈｏｒ．Ｅ⁃ｍａｉｌ： ｓｕｎ＿ｘｉａｏｌｉｎ＠ ｙａｈｏｏ．ｃｏｍ
ＤＯＩ： １０．５８４６ ／ ｓｔｘｂ２０１４１１１１２２２６
范晓晖，王德彩，孙孝林，阳景阳，王会利，邓小军，黄智刚，唐健．南宁市桉树人工林土壤有机碳密度与地形因子的关系．生态学报，２０１６，３６（１３）：
４０７４⁃４０８０．
Ｆａｎ Ｘ Ｈ， Ｗａｎｇ Ｄ Ｃ， Ｓｕｎ Ｘ Ｌ， Ｙａｎｇ Ｊ Ｙ， Ｗａｎｇ Ｈ Ｌ， Ｄｅｎｇ Ｘ Ｊ， Ｈｕａｎｇ Ｚ Ｇ， Ｔａｎｇ Ｊ．Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓ ｂｅｔｗｅｅｎ ｓｏｉｌ ｏｒｇａｎｉｃ ｃａｒｂｏｎ ｄｅｎｓｉｔｙ ｏｆ Ｅｕｃａｌｙｐｔｕｓ
ｐｌａｎｔａｔｉｏｎｓ ａｎｄ ｔｅｒｒａｉｎ ｆａｃｔｏｒｓ ｉｎ Ｎａｎｎｉｎｇ．Ａｃｔａ Ｅｃｏｌｏｇｉｃａ Ｓｉｎｉｃａ，２０１６，３６（１３）：４０７４⁃４０８０．
南宁市桉树人工林土壤有机碳密度与地形因子的关系
范晓晖１，王德彩４，孙孝林２，∗，阳景阳１，王会利３，邓小军３，黄智刚１，唐 健３
１ 广西大学农学院，南宁 ５３０００４
２ 中山大学地理科学与规划学院，广东省城市化与地理环境空间模拟重点实验室，广州 ５１０２７５
３ 广西优良用材林资源培育重点实验室，广西林科院，南宁 ５３０００２
４ 河南农业大学林学院，郑州 ４５０００２
摘要：桉树人工林土壤有机碳密度与地形因子的关系还不明确，且当前的研究较少地关注复合地形因子，对两者的线性和非线
性关系强度的对比研究也较少。 以南宁市高峰林场中的桉树人工林地为研究区，采用条件拉丁超立方抽样法布设采样点，通过
建立数字高程模型提取和计算得到地形因子的指标；采用线性回归和回归树分别建立桉树人工林土壤有机碳密度⁃地形因子的
线性和非线性回归模型。 结果表明：研究区土壤表层、０—５０ ｃｍ和全剖面的土壤有机碳密度均值分别为 ２．８、７．７、１０．９ ｋｇ ／ ｍ２，属
于中等水平；仅坡度在 ０．０５显著性水平上与表层和全剖面土壤有机碳密度显著相关，总体而言，简单地形因子与土壤有机碳密
度的相关性普遍好于复合地形因子；随着土壤层次厚度的增加，线性和非线性回归模型对土壤有机碳密度空间变异解释能力都
提升；回归模型对土壤有机碳密度空间变异的解释能力大小顺序为：回归树＞全变量多元线性回归＞逐步线性回归，因此，桉树
人工林土壤有机碳密度与地形因子之间的非线性关系比线性关系强。
关键词：土壤有机碳密度；地形因子；桉树人工林
Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓ ｂｅｔｗｅｅｎ ｓｏｉｌ ｏｒｇａｎｉｃ ｃａｒｂｏｎ ｄｅｎｓｉｔｙ ｏｆ Ｅｕｃａｌｙｐｔｕｓ ｐｌａｎｔａｔｉｏｎｓ ａｎｄ
ｔｅｒｒａｉｎ ｆａｃｔｏｒｓ ｉｎ Ｎａｎｎｉｎｇ
ＦＡＮ Ｘｉａｏｈｕｉ１， ＷＡＮＧ Ｄｅｃａｉ４， ＳＵＮ Ｘｉａｏｌｉｎ２，∗， ＹＡＮＧ Ｊｉｎｇｙａｎｇ１， ＷＡＮＧ Ｈｕｉｌｉ３， ＤＥＮＧ Ｘｉａｏｊｕｎ３，
ＨＵＡＮＧ Ｚｈｉｇａｎｇ１， ＴＡＮＧ Ｊｉａｎ３
１ Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ， Ｇｕａｎｇｘｉ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， Ｎａｎｎｉｎｇ ５３０００４， Ｃｈｉｎａ
２ Ｇｕａｎｇｄｏｎｇ Ｐｒｏｖｉｎｃｉａｌ Ｋｅｙ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ ｆｏｒ Ｕｒｂａｎｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｇｅｏ⁃ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ， Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｇｅｏｇｒａｐｈｙ ａｎｄ Ｐｌａｎｎｉｎｇ， Ｓｕｎ Ｙａｔ⁃ｓｅｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ
５１０２７５， Ｃｈｉｎａ
３ Ｇｕａｎｇｘｉ Ｋｅｙ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ ｏｆ Ｓｕｐｅｒｉｏｒ Ｔｉｍｂｅｒ Ｔｒｅｓｓ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｃｕｌｔｉｖａｔｉｏｎ， Ｇｕａｎｇｘｉ Ｆｏｒｅｓｔｒｙ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ， Ｎａｎｎｉｎｇ ５３０００２， Ｃｈｉｎａ
４ Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｆｏｒｅｓｔｒｙ， Ｈｅｎａｎ Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕ ４５０００２， Ｃｈｉｎａ
Ａｂｓｔｒａｃｔ： Ｅｕｃａｌｙｐｔｕｓ ｐｌａｎｔａｔｉｏｎｓ ｈａｖｅ ｗｉｄｅｌｙ ｅｘｐａｎｄｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ｐａｓｔ ｔｗｏ ｄｅｃａｄｅｓ， ｗｈｉｃｈ ｈａｓ ｔｒｉｇｇｅｒｅｄ ｍｕｃｈ ｄｅｂａｔｅ ｗｉｔｈ
ｒｅｓｐｅｃｔ ｔｏ ｔｈｅｉｒ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ａｎｄ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ｉｍｐａｃｔｓ． Ｏｎｅ ａｒｇｕｍｅｎｔ ｈａｓ ｆｏｃｕｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｏｒｇａｎｉｃ ｃａｒｂｏｎ ｓｔｏｃｋｓ ｏｆ ｓｏｉｌ ｕｎｄｅｒ
Ｅｕｃａｌｙｐｔｕｓ ｐｌａｎｔａｔｉｏｎｓ． Ａｌｔｈｏｕｇｈ ｍａｎｙ ｓｔｕｄｉｅｓ ｈａｖｅ ｂｅｅｎ ｄｅｖｏｔｅｄ ｔｏ ｔｈｉｓ ｔｏｐｉｃ， ｔｈｅ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓ ｂｅｔｗｅｅｎ ｓｏｉｌ ｏｒｇａｎｉｃ ｃａｒｂｏｎ
ｄｅｎｓｉｔｙ ｕｎｄｅｒ ａ Ｅｕｃａｌｙｐｔｕｓ ｐｌａｎｔａｔｉｏｎ ａｎｄ ｔｅｒｒａｉｎ ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ ａｒｅ ｓｔｉｌｌ ｕｎｃｌｅａｒ． Ｉｎ ａｄｄｉｔｉｏｎ， ｌｉｔｔｌｅ ａｔｔｅｎｔｉｏｎ ｈａｓ ｂｅｅｎ ｐａｉｄ ｔｏ
ｓｅｃｏｎｄａｒｙ ｔｅｒｒａｉｎ ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ， ａｓ ｗｅｌｌ ａｓ ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｆ ｌｉｎｅａｒ ａｎｄ ｎｏｎ⁃ｌｉｎｅａｒ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓ． Ｔｈｉｓ ｓｔｕｄｙ ｗａｓ ｃｏｎｄｕｃｔｅｄ ｉｎ ｔｈｅ
Ｇａｏｆｅｎｇ Ｆｏｒｅｓｔ， ａ ｈｉｌｌｙ ａｒｅａ ｕｎｄｅｒ Ｅｕｃａｌｙｐｔｕｓ ｐｌａｎｔａｔｉｏｎｓ ｗｉｔｈ ａｌｔｉｔｕｄｅｓ ｒａｎｇｉｎｇ ｆｒｏｍ １２５ ｍ ａｂｏｖｅ ｓｅａ ｌｅｖｅｌ ｔｏ ３００ ｍ ｉｎ
ｈｔｔｐ： ／ ／ ｗｗｗ．ｅｃｏｌｏｇｉｃａ．ｃｎ
Ｎａｎｎｉｎｇ， Ｃｈｉｎａ， ａｎｄ ｔｈｅ ｌｉｎｅａｒ ａｎｄ ｎｏｎ⁃ｌｉｎｅａｒ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓ ｂｅｔｗｅｅｎ ｓｏｉｌ ｏｒｇａｎｉｃ ｃａｒｂｏｎ ｄｅｎｓｉｔｙ ａｎｄ ｔｅｒｒａｉｎ ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ
（ ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ ｂｏｔｈ ｐｒｉｍａｒｙ ａｎｄ ｓｅｃｏｎｄａｒｙ ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ） ｗｅｒｅ ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｅｄ． Ａ １０ ｍ ｄｉｇｉｔａｌ ｅｌｅｖａｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ ｗａｓ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ ｂａｓｅｄ
ｏｎ １∶ １００００ ｄｉｇｉｔａｌ ｔｏｐｏｇｒａｐｈｉｃ ｄａｔａ ｏｆ ｔｈｉｓ ａｒｅａ， ａｎｄ ｓｅｖｅｒａｌ ｃｏｍｍｏｎｌｙ ｕｓｅｄ ｔｅｒｒａｉｎ ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ， ｉ． ｅ．， ｅｌｅｖａｔｉｏｎ， ｓｌｏｐｅ，
ａｓｐｅｃｔ， ｐｌａｎ ｃｕｒｖａｔｕｒｅ， ｐｒｏｆｉｌｅ ｃｕｒｖａｔｕｒｅ， ａｎｄ ｔｏｐｏｇｒａｐｈｉｃ ｗｅｔｎｅｓｓ ｉｎｄｅｘ， ｗｅｒｅ ｅｘｔｒａｃｔｅｄ ｆｒｏｍ ｔｈｅ ｍｏｄｅｌ． Ｔｈｅｎ， ｔｈｅ
ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｅｄ Ｌａｔｉｎ ｈｙｐｅｒｃｕｂｅ ｓａｍｐｌｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄ ｗａｓ ｕｓｅｄ ｔｏ ｓｅｌｅｃｔ ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｖｅ ｓａｍｐｌｅｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅｓｅ ｅｘｔｒａｃｔｅｄ ｔｅｒｒａｉｎ
ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ． Ｔｈｉｓ ｍｅｔｈｏｄ ｉｓ ａ ｆｏｒｍ ｏｆ ｓｔｒａｔｉｆｉｅｄ ｓａｍｐｌｉｎｇ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ａｄｖａｎｔａｇｅ ｏｆ ｇｅｎｅｒａｔｉｎｇ ａ ｓｅｔ ｏｆ ｓａｍｐｌｅｓ ｔｈａｔ ｃａｎ ｐｒｅｃｉｓｅｌｙ
ｒｅｆｌｅｃｔ ｔｈｅ ｓｈａｐｅ ｏｆ ａ ｓａｍｐｌｅｄ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ． Ｆｉｆｔｙ ｓａｍｐｌｉｎｇ ｓｉｔｅｓ ｗｅｒｅ ｓｅｌｅｃｔｅｄ ｕｓｉｎｇ ｔｈｉｓ ｍｅｔｈｏｄ， ｏｆ ｗｈｉｃｈ ｏｎｌｙ ４１ ｗｅｒｅ
ｕｌｔｉｍａｔｅｌｙ ｖｉｓｉｔｅｄ ｓｉｎｃｅ ｔｈｅ ｒｅｍａｉｎｉｎｇ ９ ｗｅｒｅ ｎｏｔ ａｃｃｅｓｓｉｂｌｅ． Ａｔ ｅａｃｈ ｖｉｓｉｔｅｄ ｓｉｔｅ， ａ ｓｏｉｌ ｐｒｏｆｉｌｅ ｗａｓ ｄｕｇ ｔｏ ｔｈｅ ｒｏｃｋｓ ｏｒ ｔｏ ａ
ｄｅｐｔｈ ｏｆ １．４ ｍ． Ｓｏｉｌ ｓａｍｐｌｅｓ ｗｅｒｅ ｃｏｌｌｅｃｔｅｄ ｆｏｒ ｅａｃｈ ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃ ｌａｙｅｒ ｏｆ ｔｈｅ ｐｒｏｆｉｌｅｓ， ｗｈｉｃｈ ｗｅｒｅ ｔｈｅｎ ｍｅａｓｕｒｅｄ ｆｏｒ ｓｏｉｌ
ｏｒｇａｎｉｃ ｃａｒｂｏｎ ｃｏｎｔｅｎｔ ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ｐｏｔａｓｓｉｕｍ ｄｉｃｈｒｏｍａｔｅ⁃ｏｘｉｄａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ． Ｆｉｎａｌｌｙ， ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ａｎａｌｙｓｉｓ， ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｌｉｎｅａｒ
ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ， ｓｔｅｐｗｉｓｅ ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｌｉｎｅａｒ ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ， ａｎｄ ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ ｔｒｅｅ ｍｏｄｅｌｉｎｇ ｗｅｒｅ ｅｘｐｌｏｒｅｄ ｔｏ ａｎａｌｙｚｅ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓ ｂｅｔｗｅｅｎ
ｔｈｅ ｅｘｔｒａｃｔｅｄ ｔｅｒｒａｉｎ ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ ａｎｄ ｓｏｉｌ ｏｒｇａｎｉｃ ｃａｒｂｏｎ ｄｅｎｓｉｔｙ． Ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ｃｏｍｐａｒｅ ｌｉｎｅａｒ ａｎｄ ｎｏｎ⁃ｌｉｎｅａｒ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓ，
ｐｓｅｕｄｏ⁃Ｒ２ ｖａｌｕｅｓ， ｒｅｆｌｅｃｔｉｎｇ ｔｈｅ ｓｐａｔｉａｌ ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｓｏｉｌ ｏｒｇａｎｉｃ ｃａｒｂｏｎ ｄｅｎｓｉｔｙ ｅｘｐｌａｉｎｅｄ ｂｙ ｔｈｅ ｍｏｄｅｌｓ， ｗｅｒｅ ｃｏｍｐｕｔｅｄ．
Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗｅｄ ｔｈａｔ ｔｈｅ ４１ ｓａｍｐｌｉｎｇ ｓｉｔｅｓ ｒｅｐｒｅｓｅｎｔｅｄ ｔｈｅ ｔｏｐｏｇｒａｐｈｉｃ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ ｏｆ ｔｈｉｓ ｓｔｕｄｙ ａｒｅａ ｖｅｒｙ ｗｅｌｌ， ａｓ
ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓ ｏｆ ｔｈｅｉｒ ｔｅｒｒａｉｎ ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ ｗｅｒｅ ｖｅｒｙ ｓｉｍｉｌａｒ ｔｏ ｔｈｏｓｅ ｏｆ ｔｈｅ ｗｈｏｌｅ ｓｔｕｄｙ ａｒｅａ． Ｔｈｅ ｓｏｉｌ ｏｒｇａｎｉｃ ｃａｒｂｏｎ ｄｅｎｓｉｔｙ
ｗｉｔｈｉｎ ｓｏｉｌ ｌａｙｅｒ Ａ， ｔｈｅ ０—５０ ｃｍ ｓｏｉｌ ｌａｙｅｒ， ａｎｄ ｃｏｍｐｌｅｔｅ ｓｏｉｌ ｐｒｏｆｉｌｅ ｗｅｒｅ ２．８ ｋｇ ／ ｈｍ２， ７．７ ｋｇ ／ ｈｍ２， ａｎｄ １０．９ ｋｇ ／ ｈｍ２，
ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ． Ｈｏｗｅｖｅｒ， ｏｎｌｙ ｓｌｏｐｅ ｗａｓ ｃｏｒｒｅｌａｔｅｄ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｓｏｉｌ ｏｒｇａｎｉｃ ｃａｒｂｏｎ ｄｅｎｓｉｔｙ ｏｆ ｓｏｉｌ ｌａｙｅｒ Ａ ａｎｄ ｔｈｅ ｃｏｍｐｌｅｔｅ ｐｒｏｆｉｌｅ
ａｔ ａ ０．０５ ｌｅｖｅｌ ｏｆ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅ． Ｉｎ ｇｅｎｅｒａｌ， ｐｒｉｍａｒｙ ｔｅｒｒａｉｎ ｆａｃｔｏｒｓ （ ｉ． ｅ．， ｅｌｅｖａｔｉｏｎ， ｓｌｏｐｅ， ａｎｄ ａｓｐｅｃｔ） ｗｅｒｅ ｍｕｃｈ ｍｏｒｅ
ｓｔｒｏｎｇｌｙ ｃｏｒｒｅｌａｔｅｄ ｗｉｔｈ ｓｏｉｌ ｏｒｇａｎｉｃ ｃａｒｂｏｎ ｄｅｎｓｉｔｙ ｔｈａｎ ｓｅｃｏｎｄａｒｙ ｆａｃｔｏｒｓ （ ｉ． ｅ．， ｐｌａｎ ｃｕｒｖａｔｕｒｅ， ｐｒｏｆｉｌｅ ｃｕｒｖａｔｕｒｅ， ａｎｄ
ｔｏｐｏｇｒａｐｈｉｃ ｗｅｔｎｅｓｓ ｉｎｄｅｘ） ． Ｔｈｉｓ ｍｉｇｈｔ ｂｅ ｂｅｃａｕｓｅ ｔｈｅ ｐｒｉｍａｒｙ ｔｅｒｒａｉｎ ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ ｄｉｒｅｃｔｌｙ ｒｅｆｌｅｃｔ ｒｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｏｆ ｍａｔｅｒｉａｌ
ａｎｄ ｅｎｅｒｇｙ ｉｎ ｔｈｅ ｓｏｉｌ， ｗｈｅｒｅａｓ ｔｈｅ ｓｅｃｏｎｄａｒｙ ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ ｃａｎ ｏｎｌｙ ｒｅｆｌｅｃｔ ｔｈｅ ｏｖｅｒａｌｌ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ｓｏｉｌ． Ａｓ
ｓｏｉｌ ｄｅｐｔｈ ｉｎｃｒｅａｓｅｄ， ｍｕｃｈ ｍｏｒｅ ｏｆ ｔｈｅ ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ ｉｎ ｓｏｉｌ ｏｒｇａｎｉｃ ｃａｒｂｏｎ ｄｅｎｓｉｔｙ ｗａｓ ｅｘｐｌａｉｎｅｄ ｂｙ ｔｈｅ ｌｉｎｅａｒ ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ ａｎｄ
ｎｏｎ⁃ｌｉｎｅａｒ ｔｒｅｅ ｍｏｄｅｌｓ ｂｕｉｌｔ ｆｒｏｍ ｔｈｅ ｔｅｒｒａｉｎ ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ． Ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅｌｙ， ｔｈｅ ｎｏｎ⁃ｌｉｎｅａｒ ｔｒｅｅ ｍｏｄｅｌｓ ｅｘｐｌａｉｎｅｄ ｍｏｓｔ ｏｆ ｔｈｅ
ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｓｏｉｌ ｏｒｇａｎｉｃ ｃａｒｂｏｎ ｄｅｎｓｉｔｙ， ｆｏｌｌｏｗｅｄ ｂｙ ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｌｉｎｅａｒ ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ ｍｏｄｅｌｓ ａｎｄ ｓｔｅｐｗｉｓｅ ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ ｍｏｄｅｌｓ．
Ｔｈｕｓ， ｉｔ ｗａｓ ｃｏｎｃｌｕｄｅｄ ｔｈａｔ ｎｏｎ⁃ｌｉｎｅａｒ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓ ｂｅｔｗｅｅｎ ｓｏｉｌ ｏｒｇａｎｉｃ ｃａｒｂｏｎ ｄｅｎｓｉｔｙ ｕｎｄｅｒ Ｅｕｃａｌｙｐｔｕｓ ｐｌａｎｔａｔｉｏｎｓ ａｎｄ
ｔｅｒｒａｉｎ ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ ａｒｅ ｓｔｒｏｎｇｅｒ ｔｈａｎ ｔｈｅｉｒ ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇ ｌｉｎｅａｒ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓ．
Ｋｅｙ Ｗｏｒｄｓ： ｓｏｉｌ ｏｒｇａｎｉｃ ｃａｒｂｏｎ ｄｅｎｓｉｔｙ； ｔｅｒｒａｉｎ ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ； Ｅｕｃａｌｙｐｔｕｓ ｐｌａｎｔａｔｉｏｎｓ
土壤是陆地最大的有机碳库［１］，其中，森林土壤约占 ７０％［２］。 桉树是我国乃至世界主要的人工森林树种
之一，在广西的种植面积居全国首位［３］。 然而，桉树的大面积人工种植引发了诸多生态环境问题的争议［４⁃６］。
土壤有机碳密度及储量便是其中的热点问题之一［７］。
地形是影响森林土壤有机碳密度空间分布的重要因素［８⁃９］，主要通过再分配水、热资源来影响土壤有机
碳的输入和输出 ［１０］。 目前，关于桉树人工林土壤有机碳密度与地形的关系研究较多地集中在简单地形因
子，如高程、坡度等，并使用单一的线性相关分析方法，如刘姝媛等［７］、Ｒａｍａｒｓｏｎ 等［１１］和张苏俊等［１２］。 然而，
这些研究结果揭示的两者相关关系相差迥异。
事实上，土壤与地形之间的关系非常复杂［１３］，大量研究已表明两者之间不仅存在线性关系，还存在非线
性关系［１４⁃１５］。 截至目前，很少有研究探讨桉树人工林土壤有机碳密度与地形之间的非线性关系。 此外，随着
地形分析研究的发展和广泛应用，很多研究表明，复合地形因子相对简单地形因子更能直观地反映地形地貌
特征及土壤中的水文特征［１６］，例如地形湿度指数广泛地用于预测土壤有机质的空间分布［１７］。 因此，非常有
必要研究复合地形因子与桉树人工林土壤有机碳密度之间的关系。
为此，本研究以广西南宁市高峰林场桉树人工林地为研究区，首先建立该区的数字高程模型并提取简单
５７０４ １３期 范晓晖 等：南宁市桉树人工林土壤有机碳密度与地形因子的关系
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和复合地形因子，再采用条件拉丁超立方抽样法选择采样点，最后运用线性回归和回归树方法分别建立土壤
有机碳密度与地形因子的线性和非线性关系模型，以期为区域桉树人工林土壤有机碳储量的精准估算提供
依据。
１ 材料与方法
图 １ 研究区的数字高程图及采样点
Ｆｉｇ．１ Ｄｉｇｉｔａｌ ｅｌｅｖａｔｉｏｎ ｍａｐ ｏｆ ｔｈｅ ｓｔｕｄｙ ａｒｅａ ａｎｄ ｓａｍｐｌｅ ｐｏｉｎｔｓ
１．１ 研究区概况
研究区位于广西南宁高峰林场林业示范基地内，地
理范围为 １０８°２０′５７″—１０８°２１′５４″Ｅ，２２°５７′８″—２２°５８′
４１″Ｎ，南北长约 ２８００ ｍ，东西长约 １６００ ｍ，面积约为
３．０３ ｋｍ２（图 １）。 该研究区属于丘陵地形，高程 １２５—
３００ ｍ；年均气温为 ２１．６ ℃，年均降水量 １３００．６ ｍｍ，其
中 ４—９月的降水量占全年的 ７９．８％，处于南亚热带湿
润季风气候区［１８］；土壤母质以古生代的泥岩、泥质页
岩、砂页岩等沉积岩系为主，均风化发育为赤红壤［１９］；
植被以桉树人工林为主，林下灌草植物以木姜（ Ｌｉｔｓｅａ
ｐｕｎｇｅｎｓ）、 毛桐 （ Ｍａｌｌｏｔｕｓ ｂａｒｂａｔｕｓ ）、 盐 肤 木 （ Ｒｈｕｓ
ｃｈｉｎｅｎｅｓｉｓ）、 半 边 旗 （ Ｐｔｅｒｉｓ ｓｅｍｉｐｉｎｎａｔａ ）、 五 节 芒
（Ｍｉｓｃａｎｔｈｕｓ ｆｌｏｒｉｄｕｌｕｓ）、铁芒箕（Ｄｉｃｒａｎｏｐｔｅｒｉｓ ｄｉｃｈｏｔｏｍａ）
等为优势［２０］。 本区域自本世纪之初开始种植桉树，约
５ａ轮伐轮种 １ 次，现生长的桉树树龄为 ２—４ａ、胸径约
为 ３—１４ｃｍ。
１．２ 地形因子
本研究利用 Ａｒｃｇｉｓ１０软件，在研究区 １∶１ 万数字划
线图的基础上，用不规则三角网方法，建立研究区的数
字高程模型（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｅｌｅｖａｔｉｏｎ Ｍｏｄｅｌ， ＤＥＭ） （图 １），再
从该 ＤＥＭ中提取出常用的简单和复合地形因子。 简单
地形因子包括：高程（ｍ）、坡度（°）、坡向（°）；复合地形因子包括：平面曲率（１ ／ （１００ ｍ））、剖面曲率（１ ／ （１００
ｍ））和地形湿度指数（Ｔｏｐｏｇｒａｐｈｉｃ Ｗｅｔｎｅｓｓ Ｉｎｄｅｘ， ＴＷＩ）。 ＴＷＩ 的计算公式同文献［２１］，即 ＴＷＩ ＝ ｌｎ（ＳＣＡ ／ Ｇ）
（ＳＣＡ为单位面积的汇流面积，Ｇ为坡度，ｌｎ为自然对数转换）。
１．３ 土壤采样及实验分析
本研究采用条件拉丁超立方抽样法选择采样点。 条件拉丁超立方抽样法是在特定的条件范围内进行拉
丁超立方抽样的一种多维分层抽样方法。 与常用的拉丁超立方抽样相比，该方法确保每一个样点都是真实存
在且具有代表性［２２］。 本研究将上述地形因子（高程、坡度、坡向、平面曲率、剖面曲率和地形湿度指数等）设
定为条件变量，再运用该方法选择出 ５０个样点。 在实际的采样中，有些样点位置由于植被异常丰茂而无法到
达，最终有效样点数为 ４１个（图 １）。
在采样点上，本研究采集了土壤剖面，深度至母质层或 １４０ｃｍ（母质层深度大于 １４０ｃｍ）。 土壤剖面分层
根据中国土壤系统分类规定，按照土层颜色、质地、松紧度、砾石含量及根系来划分土壤层次，详细记录各层的
形态特征和厚度，并分层采样，同时采集环刀样来测定土壤容重。 样品经风干等处理后使用重铬酸钾容量法
测定土壤有机碳含量［２３］。
１．４ 土壤有机碳密度计算方法
本研究计算的土壤有机碳密度是指单位面积一定深度土层中土壤有机碳的储量［２４］，共计算了 ３ 个深度
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的有机碳密度：土壤表层（即 Ａ 层）、０—５０ｃｍ 土层和全剖面。 其中，全剖面计算至采样深度，即母质层或
１４０ｃｍ（母质层深度大于 １４０ｃｍ）。 由于本研究区的土壤发育较好（地处南亚热带，土壤为赤红壤且种植桉
树），一般至母质层附近才出现较多砾石，并且研究区的面积较小，区内相同土层的容重差异很小，所以本研
究计算土壤有机碳密度时，根据参考文献［２５⁃２６］等未考虑砾石含量及容重，计算公式为：
ＳＯＣＤ ＝∑
ｋ
ｉ ＝ １
ＳＯＣＤｉ ＝∑
ｋ
ｉ ＝ １
Ｃ ｉ × Ｄｉ × Ｈｉ ／ １００ （１）
式中，ＳＯＣＤ为土壤的有机碳密度（ｋｇ ／ ｈｍ２）；ＳＯＣＤｉ为第 ｉ土层的有机碳密度（ｋｇ ／ ｈｍ２），Ｃ 为土壤有机碳含量
（ｇ ／ ｋｇ），Ｄ为土壤容重（ｇ ／ ｃｍ３），Ｈ为土层厚度（ｃｍ）。
１．５ 数据分析
本研究利用 Ｓｐｓｓ１９．０软件进行数据的基本处理和土壤有机碳密度与地形因子之间的相关性分析，并建立
全变量多元线性回归模型及逐步线性回归模型（Ｐ＜０．０５）；同时利用 Ｒ软件中的 ｒｐａｒｔ包建立回归树非线性回
归模型。 回归树是根据各自变量的属性，利用自上而下的递归分割方法将变量逐层分割，最后在树的末端得
到相应因变量的描述或预测［２７⁃２８］。
本文通过比较线性模型和非线性模型的解释空间变异能力的大小，即 Ｒ２，来对比土壤有机碳密度与地形
因子的线性和非线性关系强度。 由于回归树非线性模型不能直接计算 Ｒ２，本研究根据各模型的误差均方
（Ｍｅａｎ Ｓｑｕａｒｅ Ｅｒｒｏｒ， ＭＳＥ），通过公式 ｐｓｅｕｄｏ－Ｒ２ ＝ １－ＭＳＥ ／ Ｖａｒ（ ｙ） （Ｖａｒ（ ｙ）为样本方差）来计算各模型的伪
Ｒ２值。
２ 结果与讨论
２．１ 采样点上的地形因子和土壤有机碳密度
表 １列出了采样点及研究区地形因子的统计数据。 可以看到：除自身变异较大的平面曲率和剖面曲
率［２９］外，采样点的其他地形因子统计值与研究区的相近，说明采样点基本反映了研究区的地形条件；标准差
的差别较小，最小值、最大值也比较接近，说明采样点所包含的地形变异能较好地代表整个研究区。 总体上，
研究区高程范围为 １５０—３００ｍ，属于典型丘陵地形；山坡的坡度陡，平均坡度 ２５．３３°；研究区内的坡形类型丰
富；土壤的水分状况差异明显。
表 １ 采样点及研究区地形因子的统计数据
Ｔａｂｌｅ １ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ｔｅｒｒａｉｎ ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ ｏｎ ｔｈｅ ｓａｍｐｌｉｎｇ ｓｉｔｅｓ ａｎｄ ｔｈｅ ｗｈｏｌｅ ｓｔｕｄｙ ａｒｅａ
地形因子
Ｔｅｒｒａｉｎ ｆａｃｔｏｒｓ
采样点（ｎ＝ ４１）
Ｓａｍｐｌｅ ｉｎ ｓｔｕｄｙ ａｒｅａ
研究区
Ｓｔｕｄｙ ａｒｅａ
平均值
Ａｖｅｒａｇｅ
标准差
Ｓｔａｎｄａｒｄ
Ｄｅｖｉａｔｉｏｎ
最小值
Ｍｉｎ
最大值
Ｍａｘ
平均值
Ａｖｅｒａｇｅ
标准差
Ｓｔａｎｄａｒｄ
Ｄｅｖｉａｔｉｏｎ
最小值
Ｍｉｎ
最大值
Ｍａｘ
简单地形因子 高程 ／ ｍ ２１６．５３ ３５．１２ １３８．３５ ２７６．０５ ２１２．０２ ５５．９１ １２５ ３００
Ｐｒｉｍａｒｙ ｔｅｒｒａｉｎ ｆａｃｔｏｒｓ 坡度 ／ （ °） ２７．５６ ６．３３ ８．０７ ４２．４２ ２５．３３ ８．５３ ０ ５２．４１
坡向 ／ （ °） ２０３．５７ ９３．３１ ２５．６ ３３８．７６ １９１．６８ ９５．７５ －１．０∗ ３６０
复合地形因子 平面曲率 ０．５０ １．４３ －２．０１ ５．７１ ０．０７ １．７ －１７．０５ １５．７４
Ｓｅｃｏｎｄａｒｙ ｔｅｒｒａｉｎ 剖面曲率 －０．５３ １．３４ －３．１７ ２．０５ ０．０７ ２．１２ －１０．８１ １６．７８
ｆａｃｔｏｒｓ 地形湿度指数 ４．０５ ０．８８ ２．７１ ７．８８ ４．４９ １．８３ １．７３ １７．５５
∗在 ＡｒｃＧＩＳ中，平区的坡向值取为－１．０，以区别其他有坡向的地区
采样点上的土壤有机碳密度统计分析结果见表 ２。 可以看到：土壤表层、０—５０ｃｍ 和全剖面的土壤有机
碳密度均值分别为 ２．８、７．７、１０．９ ｋｇ ／ ｈｍ２，与广东地区桉树人工林土壤有机碳密度相比，属于中等水平［７，１２］。
７７０４ １３期 范晓晖 等：南宁市桉树人工林土壤有机碳密度与地形因子的关系
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表 ２ 土壤有机碳密度统计值（ｎ＝ ４１）
Ｔａｂｌｅ ２ Ｂａｓｉｃ ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ｏｆ ＳＯＣＤ
土层 Ｓｏｉｌ ｌａｙｅｒ
土壤有机碳密度 ＳＯＤ ／ （ｋｇ ／ ｍ２）
最小值 Ｍｉｎ 最大值 Ｍａｘ 均值 Ａｖｅｒａｇｅ
表层 Ａ ｓｏｉｌ ｌａｙｅｒ １．７７ ４．３８ ２．８０
０—５０ ｃｍ土层 ０—５０ ｃｍ ｓｏｉｌ ｌａｙｅｒ ３．２５ １０．７２ ７．７０
全剖面 Ｃｏｍｐｌｅｔｅ ｐｒｏｆｉｌｅ ４．３５ １５．１７ １０．９
２．２ 土壤有机碳密度与地形因子的相关关系
表 ３列出了土壤有机碳密度与地形因子的相关分析结果。 仅坡度在 ０．０５ 显著性水平上与表层和全剖面
土壤有机碳密度显著正相关。 结合采样观察，这可能与本研究区的林地经营管理有关。 在缓坡地区，施肥、除
草等经营管理活动有效地遏制了林下灌草植物的生长，不利于有机碳的积累；而陡坡地区不利于人为活动，林
下自然生长的灌草植物较多，促进了有机碳在土壤中的积累。
表 ３ 土壤有机碳密度与地形因子的相关性（ｎ＝ ４１）
Ｔａｂｌｅ ３ Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｓ ｂｅｔｗｅｅｎ ｔｅｒｒａｉｎ ｆａｃｔｏｒｓ ａｎｄ ＳＯＣＤ
土层
Ｓｏｉｌ ｌａｙｅｒ
简单地形因子
Ｐｒｉｍａｒｙ ｔｅｒｒａｉｎ ｆａｃｔｏｒｓ
高程
Ｅｌｅｖａｔｉｏｎ
坡度
Ｓｌｏｐｅ
坡向
Ａｓｐｅｃｔ
绝对平
均值
Ａｂｓｏｌｕｔｅ
ａｖｅｒａｇｅ
复合地形因子
Ｓｅｃｏｎｄａｒｙ ｔｅｒｒａｉｎ ｆａｃｔｏｒｓ
平面曲率
Ｐｌａｎｅ
ｃｕｒｖａｔｕｒｅ
剖面曲率
Ｐｒｏｆｉｌｅ
ｃｕｒｖａｔｕｒｅ
地形湿
度指数
ＴＷＩ
绝对平
均值
Ａｂｓｏｌｕｔｅ
ａｖｅｒａｇｅ
表层土壤有机碳密度
ＳＯＣ ｄｅｎｓｉｔｙ ｗｉｔｈｉｎ Ａ ｓｏｉｌ ｌａｙｅｒ
－０．０２９ ０．３１９∗ ０．１１５ ０．１５４ ０．０１３ ０．１８４ ０．１１９ ０．１０５
０—５０ ｃｍ土壤有机碳密度
ＳＯＣ ｄｅｎｓｉｔｙ ｗｉｔｈｉｎ ０—５０ ｓｏｉｌ ｌａｙｅｒ
－０．１５７ ０．２４０ ０．１０４ ０．１６７ －０．０１６ ０．０５３ ０．１９７ ０．０８９
全剖面土壤有机碳密度
Ｃｏｍｐｌｅｔｅ ｐｒｏｆｉｌｅ ＳＯＣ ｄｅｎｓｉｔｙ
－０．０７８ ０．３３８∗ ０．００８ ０．１４１ －０．１０７ ０．１３３ ０．１８９ ０．１４３
∗在 ０．０５水平上显著
简单地形因子与土壤有机碳密度相关系数的绝对平均值要高于复合地形因子，说明简单地形因子与土壤
有机碳密度的相关性要好于复合地形因子。 这可能是因为简单地形因子直接表征地表物质和能量的再次分
配，例如，坡向表征光照辐射在地表的再分配和程度，从而影响土壤有机物质的分解速率［３０］。 相对来讲，复合
地形因子反映的是土壤的环境特征，例如，地形湿度指数表达土壤的水文特征［２９］，并未参加土壤有机碳的积
累过程。
总体而言，土壤有机碳密度与地形因子之间的相关性不明显。 这可能是因为其他非地形因素，如母质、桉
树生长状况、林地经营管理方式等，以及地形因子之间的交互、综合作用造成的。 尽管本研究区的母质非常相
近，但桉树生长状况及林地经营管理方式略有不同。 单个地形因子对土壤有机碳的作用可能会因这些因素的
共同作用而变小或变弱。 例如，孙孝林等［２９］分析指出，尽管缓坡处的地表径流减缓，水分入渗较强，凋落物易
堆积，利于有机物质在土壤中的积累，但如果缓坡处的平面曲率大于 ０，则地面表现为发散型坡形，物质和能
力在这种坡形上容易流失，不利于有机碳的积累。 一些研究表明，人为的林木采伐等活动对桉树人工林土壤
有机碳具有负面影响［６］，以及桉树林龄可以削弱坡向对桉树人工林土壤有机碳的影响［１２］。
２．３ 土壤有机碳密度与地形因子之间的回归模型
土壤有机碳密度与地形因子之间的线性和非线性回归模型见表 ４。 逐步线性回归模型由于设置了显著
性水平 ０．０５的进入要求，除坡度外的其他地形因子与土壤有机碳密度之间的相关性较弱，因此仅坡度进入该
模型。 在表 ４中，随着土层厚度的增加，线性和非线性回归模型对土壤有机碳密度空间变异的解释能力都提
升。 这可能是因为随着土层厚度的增加，非地形因素如桉树生长状况、林地经营管理方式影响较小，使得地形
因子与土壤有机碳密度之间的关系更紧密。
８７０４ 生 态 学 报 ３６卷
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表 ４中线性回归模型的 Ｒ２值与伪 Ｒ２值存在差异，这主要由计算公式的不同造成的，但两者的差异并不
大。 伪 Ｒ２值大小整体上呈现出：回归树＞全变量多元线性回归＞逐步线性回归。 因此，土壤有机碳密度与地形
因子的回归树模型的解释空间变异能力要强于它们之间的全变量多元线性回归和逐步线性回归模型。 同时，
这也说明桉树人工林土壤有机碳密度与地形因子的非线性关系要强于它们之间的线性关系。 从上述土壤有
机碳密度与地形因子之间的相关关系讨论中可知，桉树生长状况、林地经营管理方式等因素，以及地形因子之
间的交互、综合作用可能导致了它们之间的非线性关系强于线性关系。
研究区的简单地形因子坡度与土壤有机碳密度的相关关系最为显著，而在非线性回归树模型中坡度位于
最高的分类节点，且多次被用于分类，其次为剖面曲率和平面曲率。 这说明，简单地形因子坡度在研究区土壤
有机碳密度的模型中起决定性作用。 如前所述，这可能是因为简单地形因子直接表征地表物质和能量的再次
分配，而复合地形因子反映的是土壤的环境特征。
表 ４ 土壤有机碳密度和地形因子间的回归方程（ｎ＝ ４１）
Ｔａｂｌｅ ４ Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ ｅｑｕａｔｉｏｎｓ ｂｅｔｗｅｅｎ ＳＯＣＤ ａｎｄ ｔｅｒｒａｉｎ ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ
土层
Ｓｏｉｌ ｌａｙｅｒ
分析方法
Ａｎａｌｙｔｉｃａｌ
ｍｅｔｈｏｄ
模型
Ｍｏｄｅｌ Ｒ
２ 伪 Ｒ
２
Ｐｓｅｕｄｏ⁃Ｒ２
表层土壤有机碳密度
ＳＯＣ ｄｅｎｓｉｔｙ （ＳＯＣＤ）
ｗｉｔｈｉｎ Ａ ｓｏｉｌ ｌａｙｅｒ
全变量多元线
性回归 ｙ
＝－０．９７７＋０．３１７ＴＷＩ＋０．０５Ｓｌｏ＋０．０６９Ｐｒｃ＋０．１２６Ｐｌｃ＋０Ａｓｐ＋０．００５Ｅｌｅ ０．２１６ ０．２１５
逐步线性回归
（Ｐ＜０．０５） ｙ
＝ １．７１３＋０．０３９Ｓｌｏ ０．１１ ０．１１
回归树
Ｓｌｏ≥２９．４６，则 ３．２２９
Ｓｌｏ＜２９．４６，则 Ｐｒｃ＜０．２５１６，则 ２．２６Ｐｒｃ≥０．２５１６，则 ３．０８１{{ ０．３７７
０—５０ ｃｍ土壤有机
碳密度
全变量多元线
性回归
ｙ＝－ ０． ２７９ ＋ ０． ９５７ＴＷＩ ＋ ０． ０７８Ｓｌｏ ＋ ０． ０５８Ｐｒｃ ＋ ０． ３５７Ｐｌｃ － ０． ００１Ａｓｐ ＋
０．００９Ｅｌｅ ０．２３８ ０．２５７
ＳＯＣＤ ｗｉｔｈｉｎ ０—５０
ｓｏｉｌ ｌａｙｅｒ
逐步线性回归
（Ｐ＜０．０５） — — —
回归树
Ｓｌｏ＜２３．６６，则 ６．７３１
Ｓｌｏ≥２３．６６，则
Ｐｒｃ＜１．３９３，则 ８．７１３
Ｐｒｃ≥１．３９３，则 Ｓｌｏ＜２９．２５，则 ８．０３Ｓｌｏ≥２９．２５，则 ７．３８{{{ ０．２９０
全剖面土壤有机碳密度 全变量多元线性回归
ｙ＝－ １． ４３５ ＋ １． ０７７ＴＷＩ ＋ ０． １８９Ｓｌｏ － ０． ０６３Ｐｒｏ ＋ ０． ２５８Ｐｌｃ ＋ ０． ００２Ａｓｐ ＋
０．００１Ｅｌｅ ０．２６７ ０．２８５
Ｃｏｍｐｌｅｔｅ ｐｒｏｆｉｌｅ ＳＯＣＤ 逐步线性回归（Ｐ＜０．０５） ｙ
＝ ６．８２７＋０．１４８ Ｓｌｏ ０．１６５ ０．２５５
回归树
Ｓｌｏ＜２３．６６，则 ８．７８
Ｓｌｏ≥２９．４６，则
Ｐｌｃ＜－０．０１３，则 １０７７
Ｐｌｃ≥－０．０１３，则 Ｓｌｏ＜２８．９２，则 １１．１３Ｓｌｏ≥２８．９２，则 １２．４{{{ ０．３０２
Ｅｌｅ， Ｓｌｏ， Ａｓｐ，Ｐｌｃ，Ｐｒｃ，ＴＷＩ分别为高程、坡度、坡向、平面曲率、剖面曲率及地形湿度指数
３ 结论
针对桉树人工林土壤有机碳密度与地形因子之间的关系还不明确的问题，本文利用条件拉丁超立方抽样
法选择样点，分析了地形因子与土壤有机碳密度之间的相关性、线性回归模型和非线性回归模型（即回归
树）。 结果表明：（１）利用条件拉丁超立方采样方法获取得到的样点能有效的反映研究区的地形特征，其代表
性能满足本文的研究需要；（２）简单地形因子与土壤有机碳密度的相关性要强于复合地形因子，这是因为简
单地形因子直接表征影响土壤有机碳积累过程的地表物质和能量再次分配；（３）由于土壤下层受非地形因素
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如桉树生长状况、林地经营管理方式的影响较小，土壤有机碳密度与地形因子之间的回归模型对土壤有机碳
密度空间变异的解释能力随着土壤厚度的增加而增加；（４）土壤有机碳密度与地形因子之间的非线性关系要
强于两者的线性关系，简单地形因子坡度发挥了更大作用。
影响土壤有机碳密度的地形因子，除了本文介绍的地形因子外，还有坡长、高程变异系数、地形起伏度等，
以及其他非地形因素如母质、植被生长状况和人为活动等，本文仅选取了常用的地形因子进行了研究。
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