全 文 ：第 35 卷第 17 期
2015年 9月
生 态 学 报
ACTA ECOLOGICA SINICA
Vol.35,No.17
Sep.,2015
http: / / www.ecologica.cn
基金项目:国家“973冶课题资助项目(2011cb403205); 中央高校业务资金项目(dl12da03); 国家自然科学基金项目(41373075)
收稿日期:2013鄄10鄄07; 摇 摇 网络出版日期:2014鄄11鄄03
*通讯作者 Corresponding author.E鄄mail: wjwang225@ hotmail.com
DOI: 10.5846 / stxb201310072410
汲常萍, 王文杰, 韩士杰, 祖元刚.东北次生杨桦林土壤碳氮动态特征.生态学报,2015,35(17):5675鄄5685.
Ji C P, Wang W J, Han S J, Zu Y G.Features of soil C and N dynamics in a typical secondary poplar鄄birch forest in Northeast China.Acta Ecologica Sinica,
2015,35(17):5675鄄5685.
东北次生杨桦林土壤碳氮动态特征
汲常萍1, 王文杰1,*, 韩士杰2, 祖元刚1
1 东北林业大学森林植物生态学教育部重点实验室, 哈尔滨摇 150040
2 中国科学院沈阳应用生态研究所, 沈阳摇 110016
摘要:土壤分级组分是研究其碳氮动态的基础,次生杨桦林作为东北地区主要的天然林类型,目前相关数据的欠缺状态要求对
此进行深入研究。 为此,采集 0—10 cm、10—20 cm、20—30 cm长白山次生杨桦林土壤,通过土壤颗粒组分物理化学分级方法,
将土壤分成 5种组分:沙和稳定团聚体土壤组分(SA)、酸不溶土壤组分(AI)、易氧化土壤组分(EO)、颗粒态土壤组分(P)和可
溶性土壤组分(S),进而分析了不同组分的质量分数、碳氮含量、碳氮分配比例及红外光谱 5类官能团相对含量,旨在探讨次生
杨桦林土壤固碳、氮供应机制。 结果显示,接近 90%的土壤质量集中在稳定组分 AI(66.21%)和 SA(22.11%)上,导致稳定组分
中碳截获量最大(占土壤总碳量的 2 / 3),而且其 C / N比活跃组分(P 和 EO)大 2—9倍;与碳不同,由于活跃组分中 N含量比稳
定组分大 4—80倍,致使活跃组分 P 和 EO氮的分配比例最大,分别占土壤总氮的 33.1%和 26.0%;除了占土壤质量很少的 P 和
S外,组分间以及组分内的碳氮间多具有显著相关关系。 这种土壤碳、氮在不同组分间贮存方式的差异使得土壤碳储存稳定性
更高、而 N肥力供应更快速。 伴随不同组分碳氮储存的变化,不同组分间红外官能团存在显著差异,AI组分中绝大多数官能团
相对含量均最低,而 P 和 S组分中绝大多数官能团相对含量均较高,绝大多数官能团相对含量与碳含量、氮含量呈现显著的正
相关关系,反映了官能团具有维持土壤碳氮的功能。 同时,官能团与土壤 C / N具有显著相关关系,反映出组分官能团相对含量
的高低具有指示组分化学活性高低的作用。 研究发现对于林分土壤的碳截获与氮供应的机制阐明具有重要的科学意义,这为
深入了解东北次生杨桦林碳氮动态及对未来气候的响应提供基础数据。
关键词:碳截获; 土壤氮; 土壤组分区分; 碳氮比; 红外线光谱官能团组成
Features of soil C and N dynamics in a typical secondary poplar鄄birch forest in
Northeast China
JI Changping1, WANG Wenjie1,*, HAN Shijie2, ZU Yuangang1
1 Key Laboratory of Forest Plant Ecology, Ministry of Education, Northeast Forestry University, Harbin 150040, China
2 Research Institute of Applied Ecology, Chinese Academy of Sciences, Shenyang 110016, China
Abstract: Precise classification of soil organic fractions is the basis for studying soil organic carbon (C) and nitrogen (N)
dynamics. However, relevant information about the secondary poplar鄄birch forest (SPBF) is scarce, although it is one of the
main natural forests in Northeast China. In this study, we discuss the potential of soil C sequestration and soil fertility in this
forest. For this purpose, soils were sampled from layers at depths of 0—10, 10—20, and 20—30 cm in a typical SPBF in
Changbai Mountain. Collected soils were divided into five fractions according to their physicochemical stabilities, which
included sand and stable aggregates soil fraction ( SA), acid insoluble soil fraction (AI), easily oxidized soil fraction
(EO), particle soil fraction (P), and soluble soil fraction (S). Mass fraction (percentage of each component in the intact
soil), concentration of organic C and N, allocation proportions of organic C and N, C / N ratio, and five infrared functional
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groups in all fractions were analyzed. Results showed that nearly 90% of all soil fractions was classified as AI (66.21%)
and SA (22.11%), which resulted in the highest amount of soil C sequestration ( about 2 / 3 of the entire soil C) . This
amount was occluded in stable fractions of soil with a 2—9 fold higher C / N ratio than the active fractions of P and EO. The
4—80 fold higher N concentration in the active fractions of P and EO resulted in higher allocation proportion of N in these
two fractions (33.1% and 26.0%, respectively) . Close correlation between organic C and N was generally found among
fractions or within each of the fractions, with the exception of those in the P and S fractions owing to their extremely low
proportion in the total intact soil. This difference in storage pattern of organic C and N among different fractions favors the
long鄄term storage of C in soil with rapid N supply for plant growth. Together with the changes in organic C and N in different
soil fractions, different infrared functional groups were observed in different soil fractions. The relative contents of most of
infrared functional groups in the AI fraction were the lowest, while the relative contents of most of infrared functional groups
in the P and S fractions were higher than those in other groups. Significant positive correlations among each couple of
organic C, N, and most of the infrared functional groups in the same fraction were determined, indicating that the infrared
functional groups can probably maintain the functions of soil C and N. Otherwise, significant correlations between the
infrared functional groups and C / N ratio indicated the relative contents of infrared functional groups of the soil fractions,
revealing various chemical activities of different soil fractions. Our findings indicate the importance of clarifying the
mechanism of soil C sequestration and N availability in soils in SPBF. These data provide a basis for understanding changes
in soil C and N dynamics in the SPBF and their possible performance in response to global warming process.
Key Words: carbon sequestration; soil N; soil components fraction; soil C / N; infra鄄red spectrum and functional
group identification
东北林区面积占全国面积的 31.4%,是中国的主要林区之一[1],而作为主要林型之一的杨桦林,在本区分
布了全国总面积 70%左右[2],鉴于森林土壤碳、氮循环研究已经成为持续热点,对杨桦林土壤碳氮动态进行
系统研究,对评估东北森林生态系统碳汇潜力和土壤养分供应特点具有重要意义。
在有机碳周转和营养元素循环中,不同粒级和密度组分中土壤有机碳具有不同的特征[3],而据此区分的
土壤颗粒组分成为国内外研究者建立了机理模型的基础,也是阐明土壤碳氮周转机理的关键。 例如
Zimmerman等[4]证明了利用物理化学方法分离出的 5 种土壤颗粒组分与土壤碳周转机理模型(RothC 模型)
组分具有紧密相关性:模型中有机碳两个活跃组分与颗粒态有机质和溶解性有机质匹配,两种慢性组分与颗
粒分级中的团聚体组分和与粉砂粘土有关的有机质紧密相关,而惰性有机质与模型中的难分解组分一致。 国
内外学者经过大量研究证明 RothC模型可以很好的模拟耕层土壤有机碳的动态,目前已经拓展到森林、草地
等多个生态系统,但是针对东北地区典型林分———次生杨桦林这方面的研究显有报道,急需深化研究其土壤
不同物理化学组分差异及其碳氮相关特征差异。 选择适宜的物理化学方法[4],对土壤进行分级,成为杨桦林
土壤碳氮循环研究的重要内容。
此外,对土壤不同物理化学组分区分并对其化学性质,如碳、氮含量、官能团组成特征等研究,有利于从机
理上揭示土壤碳氮循环与贮存的机制[5]。 红外光谱技术的发展使得对土壤有机质官能团特征研究成为可
能,不同耕作措施及植被恢复年限对土壤水溶性有机质组分、腐殖酸的官能团组成影响明显,而且红外线光谱
法官能团特征可揭示土壤的肥力状况[6鄄7]。 在测定不同土壤组分碳氮含量的基础上,使用红外光谱法测定土
壤有机物组分组成变化,对其不同官能团组成差异进行分析,有助于从官能团组成角度揭示其碳截获、肥力周
转动态发生过程。
本文的科研假设:土壤组分分级特征对于揭示土壤碳截获、氮养分供应的机制具有科学意义。 基于此,本
文选取东北地区典型次生杨桦林为研究对象,运用物理化学分级方法区分不同功能组分分级的基础上,对其
组分 C、N、红外线官能团组成进行分析,对 RothC模型参数化的基础上,探讨长白山次生杨桦林土壤碳截获与
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肥力(氮)供应的机制差异。
1摇 研究区概况及研究方法
1.1摇 研究区概况
研究地点位于我国吉林省东南部中国科学院长白山森林生态系统定位站(地理坐标为 42毅21忆—42毅24忆
N,127毅59忆—128毅05忆 E),该地区属于温带大陆性季风气候,冬季漫长而寒冷,夏季短暂而温暖,年平均气温
3.6 益,最冷月为 1月,平均气温为-15.6 益,最热月为 7月,平均气温为 19.7 益,降水较丰富,多集中在植物生
长期,年平均降水量 600—900 mm,土壤为山地暗棕色森林土[8]。
根据地势和环境特征相近原则,在相同坡向、坡位的立地条件下,选取 5 个典型次生杨桦林林分,林分主
林层山杨、白桦平均年龄 40a,胸高直径 30 cm、树高 20 m。 坐标为 42毅12忆21.3义—42毅24忆3.1义 N,127毅5忆54.1义—
127毅59忆0.7义 E,平均海拔为 891.8 m,最高海拔为 1008 m,最低海拔为 763.8 m,地势较为平缓。 主要乔木树种
为山杨(Populus davidiana)、白桦(Betula platyphylla) 等,林下灌木有东北山梅花(Philadelphus schrenkii)、绢毛
绣线菊 ( Spirea sericea )、黄花忍冬 ( Lonicera chrysantha ) 等,草本植物常见的有山茄子 ( Brachybotrys
paridiformis)、小叶樟(Deyeuxia agustifolia) 等。
1.2摇 土壤样品采集
2011年 10月下旬进行土样采集,在上述每个林分内设置样地 1块,大小 20 m伊20 m,随机开挖 3 个土壤
剖面,在去除可分辨的枯枝落叶层后,每个剖面分层 0—10 cm、10—20 cm 和 20—30 cm 采集土样,装布质土
壤袋 400 cm3左右,带回室内自然风干后,将同一样地同一深度的 3个土样混匀,去除根系、可见植物残体和石
块等,部分土壤木棍碾碎并过 2 mm 筛,装瓶备用于土壤颗粒组分分级。 剩余部分土壤粉碎机粉碎,过 0.25
mm筛,得到原始土样,备用于土壤碳氮含量测定分析。
1.3摇 土壤颗粒组分物理化学分级方法[4]
本研究方法是将 Zimmerman等分离土壤组分的方法略加改进而来,通过土壤颗粒组分物理化学分级方
法,可以得到 5种具有不同物理化学性质的组分,即沙和团聚体土壤组分(SA)、酸不溶土壤组分(AI)、易氧化
土壤组分(EO)、颗粒态土壤组分(P)和水溶性土壤组分(S)。 具体方法如下,(1)30 g 风干土样(<2 mm),置
于烧杯,加入 150 mL蒸馏水,使用超声波破碎仪(Scientz—域D,中国)破碎,超声时间 1 min,频率 6次 / min,确
保输出能量约为 22 J / mL。 (2)过筛分离:(1)中土壤浑浊液,湿筛(63 滋m),直至筛出水清澈为止;筛内为>63
滋m土壤,筛下为<63 滋m土壤。 (3)NaI密度分级:将 100 mL NaI加入到>63 滋m的土壤中,缓慢摇匀[9],静置
2 h,离心(3500 r / min,15 min),抽吸收回上清液。 重复提取,两次抽回液体混合抽滤(0.45 滋m滤膜),先后分
别用 0.01 mol / L CaCl2溶液和蒸馏水离心洗涤数次,烘干称重,此为 P 组分。 (4)将上述第一次离心沉淀物加
入蒸馏水,先震荡 10 min,再离心洗涤至少 3 次,烘干称重,该组分为 SA 组分。 (5)0.45 滋m 抽滤:上述<63
滋m 土壤浑浊液,离心(3500 r / min,15 min),上清液在 0.45 滋m滤膜下抽滤,滤液为 S组分,部分冻干称重获得
S组分质量,部分低温储存用于 multi N / C3100碳氮分析仪(耶拿,德国)法测定碳氮含量。 (6)将(5)中>0.45
滋m的组分,在 60 益下烘干称重,得到粉砂粘土。 (7)次氯酸钠氧化:从粉砂粘土中取出 7 g,按照每 g 土壤加
入 50 mL 6% pH = 8 NaClO溶液氧化(18 h),离心(3500 r / min,15 min),倾倒上清液,水洗 3次,烘干称重,此
为 AI组分。 EO组分不能直接得到,其质量为粉砂粘土减去 AI组分的质量。
1.4摇 土壤碳氮指标测定
土壤碳测定:S 土壤组分,在溶液状态下使用 multi N / C3100 碳氮分析仪测定有机碳含量(耶拿,德
国) [10]。 其它 4个组分(粉砂粘土、SA、AI、P 组分)和混合土样(<0.25 mm)采用重络酸钾鄄外加热法[11]测定
碳含量。
土壤氮测定:可溶性土壤组分中氮含量通过测定溶液中氮含量来实现,所用仪器是 multi N / C3100碳氮分
析仪(耶拿,德国),其它 3个组分(粉砂粘土、SA、AI 组分)和原始土样( <0.25 mm)采用凯氏定氮法测定氮
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含量。
易氧化土壤组分(EO)不能直接得到,其碳氮含量通过计算得到,为粉砂粘土土壤组分中碳氮含量与 AI
土壤组分碳氮含量之差。 P 土壤组分质量过低,凯氏定氮法不易测得,其氮含量为原始土样氮含量与其它组
分氮含量之差。
上述土壤原样和每一个组分样品中 C、N含量测定 3个重复。
1.5摇 红外光谱官能团组成测定
将溴化钾置于烘箱中,120 益烘干(约 4 h),将充分烘干的土壤组分和溴化钾置于真空干燥器中干燥 48 h
左右,待完全干燥后,取 1.6 mg 干燥的土壤各组分与 200 mg 溴化钾混合研磨,压片,然后进行红外光谱观察。
红外光谱仪型号为 IRAffinity-1(SHIMADZU, Japan),波谱范围 4000—500 cm-1。
红外光谱图中每个吸收峰对应的官能团参照 Bartels[12]的方法进行划分。 如图 1 所示,5 类官能团分别
为:玉,扫描范围 3750—3200cm-1,包括羧酸,酚类,醇类的 O—H 伸缩振动带(O—H stretching of carboxylic
acids, phenols, alcohols);有机胺类、酰胺 N—H伸缩振动带((N—H stretching of amines, amides);结构性 O—
H 伸缩振动带(stretching of structural OH)。 域,2970—2820cm-1,脂肪族 C—H 伸缩振动带(Aliphatic C—H
stretching)。 芋,1750—1620cm-1,包括 O—H弯曲振动带(O—H bending)和羧酸、酰胺、酮类 詤C O 的伸缩振
动带( 詤C O stretching of carboxylic acids, amides, ketones)。 郁,1450—1360cm-1,包括对称的 COO—伸缩带
(symmetric COO— stretching)。 吁,1250—950cm-1,包括 C—O伸缩振动带、—COOH的 O—H弯曲振动带、多
糖的 C—O伸缩振动带以及 Si—O—Si 伸缩振动带。 利用 Image 软件计算各官能团吸收峰面积,面积大小反
映各官能团相对含量的高低。
图 1摇 土壤组分红外光谱吸收峰位置
Fig.1摇 IR absorption peak position of soil components
1.6摇 数据分析
每个土壤组分的质量占原始土样的百分比称为该组分的质量分数。 各组分中 C 的含量占原土样 C 的含
量定义为该组分中 C的分配比例,各组分 N的分配比例与 C 的定义类似。 数据整理与计算在 Excel 2007 中
进行。
利用 Spss17.0软件进行方差分析与 Duncan 多重比较统计,分析同一土层不同土壤组分间的质量分数、
C / N、碳氮含量的差异及显著性水平检验,此方法也同样用于对于同一组分不同土层间的各项指标差异水平
检验以及同一官能团不同土层和不同组分间的差异水平检验。
对于各组分 C、N之间以及原土样 C、N与各组分 C、N之间使用 Pearson相关分析的方法表示;各组分 C、
N、C / N与各官能团之间的关系使用线性回归分析的方法表示。
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2摇 结果与分析
2.1摇 不同组分所占质量分数(占总土壤的百分比)比较
不同组分的质量分数存在明显的差异(表 1)。 主要表现在:AI 组分的质量分数最大,在 53%—75%之
间,平均为 66.21%;S组分质量分数最小,多在 0.1%—0.4%之间,平均为 0.23%;第二大组分为 SA,平均达到
22%,其次为 EO和 P,平均占 8.25%和 3.20%。 不同层 AI 均与其它组分存在显著差异,P 和 S 在深层(>10
cm)表现为差异不显著。
各组分的质量分数的垂直剖面分布有差异(表 1)。 主要表现在:AI和 EO的质量分数随土壤深度增加显
著增加,而 SA、P 则出现显著下降趋势,这种显著变化多发生在 0—10 cm 和更深层次上(P<0.05)。 S 随深度
有下降趋势,但是未达到显著水平。
表 1摇 不同土层各组分质量分数差异
Table 1摇 Difference of mass percentage of variable soil components indifferent soil layers
土深
Soil depth / m
土壤组分 Soil fractio / %
沙和团聚体 SA
Sand and stable
Aggregates fraction
酸不溶 AI
Acid Insoluble
fraction
易氧化 EO
Easily Oxidized
fraction
颗粒态 P
Particulate
fraction
可溶性 S
Soluble fraction
合计
Total / %
0—10 30.96(Ab) 53.72(Ba) 6.16(Bc) 8.78(Ac) 0.37(Ad) 100
10—20 19.539(Bb) 70.63(Aa) 9.09(Ac) 0.61(Bd) 0.14(Ad) 100
20—30 15.85(Bb) 74.27(Aa) 9.51(Ab) 0.21(Bc) 0.17(Ac) 100
0—30 22.11(b) 66.21(a) 8.25(c) 3.20(cd) 0.23(d) 100
摇 摇 括弧内大写字母表示不同土层差异的显著性水平(P<0.05),小写字母表示不同组分所占比例差异的显著性水平(P<0.05)
2.2摇 不同组分碳含量比较
原土样及其各组分中碳含量的垂直变化规律(表 2)表现为:随着土壤深度的增加,SA、AI、EO 组分含量
和原土样碳含量均显著降低,表层 0—10 cm与深层 20—30 cm相比,四者分别下降了 83.8%、77.8%、71.9%和
83.4%,差异多达到显著水平。 P 和 S组分中碳含量较高,但是不同层之间的差异未达到显著水平。
不同组分间的碳含量有差异,但是不同层多表现出类似的规律各土层多表现为 P 和 S>EO抑SA >AI,其
中比原土样碳含量低的只有 AI。 对于 0—10 cm土层,P 和 S碳含量显著高于原土样和其它组分含量,与原土
样相比,P、S、EO和 SA碳含量分别高出 3.3倍、2.3 倍、21%和 19%,而 AI 碳含量约为原土样的 1 / 2。 在 10—
20 cm土层,S、P、SA和 EO碳含量分别为原土样的 21.4倍、8.0倍、2.4倍和 1.9倍,AI碳含量接近原土样的 1 /
2。 在 20—30 cm土层,原土样及其组分碳含量大小顺序与 0—10 cm相同,即 S>P>EO>SA>原土样>AI,其中
S、P、EO和 SA碳含量分别是原土样的 20.8倍、15.6倍、2.0倍和 1.1倍,AI碳含量比原土样低约 1 / 3。
综合 0—30 cm平均来看,S、P、EO和 SA碳含量是原土样的 6.2、1.8、1.3 和 1.4 倍,AI 碳含量为原土样的
2 / 3。
表 2摇 不同土层各组分碳含量差异
Table 2摇 Difference of carbon concentration in variable soil components in different soil layers
土深 / cm
Soil depth
原土样碳 / (mg / g)
Intact soil C
不同组分中碳 C in different soil components / (mg / g)
沙和团聚体 SA 酸不溶 AI 易氧化 EO 颗粒态 P 可溶性 S
0—10 85.16(Ac) 99.44(Ac) 49.91(Ac) 101.55(Ac) 277.17(Aa) 196.2(Ab)
10—20 24.59(Bc) 58.51(ABc) 12.86(Bc) 45.81(Bc) 195.53(Ab) 525.86(Aa)
20—30 14.17(Bb) 16.16(Bb) 11.07(Bb) 28.56(Bb) 220.55(Aa) 294.40(Aa)
0—30 39.22(c) 58.04(c) 24.61(c) 58.64(c) 231.08(b) 335.40(a)
2.3摇 不同组分氮含量比较
原土样及其组分氮含量在土壤剖面上有差异表现为(表 3):随土层深度的加深,SA、EO、AI 和原土样氮
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含量均显著降低。 P 和 S氮含量较高,但是不同土层间差异不显著。
与不同组分中碳含量的差异相似,不同组分氮含量差异明显,且不同层表现类似规律,即 P>S>EO>SA,
而 AI最低(表 3)。 在表层 0—10 cm,与原土样氮含量相比,S、P 和 EO含量较高,SA相差不大,而 AI 含量则
降低明显。 10—20 cm土层与 0—10 cm结果类似,P> S >EO>SA >原土样>AI,高出者分别为原土样氮含量的
54.7倍、13.7倍、5.6倍和 1.3倍。 在 20—30 cm土层,P 氮含量显著高于其它,是原土样的 91.2 倍, S、EO 和
SA氮含量分别为原土样氮的 9.8—1.2倍,AI氮含量为原土样的 17.7%。
从整个剖面 0—30 cm均值来看,原土样及其组分氮含量大小次序为 P>S>EO>SA>原土样>AI,仅 P 氮含
量显著高于其它,而 SA、AI、EO、原土样、S中氮含量变化在 0.9—17 mg / g,但差异不显著(表 3)。
表 3摇 不同土层各组分氮含量差异
Table 3摇 Difference of nitrogen concentration in variable soil components in different soil layers
土层 / cm
Soil layer
原土样 N ( / mg / g)
Intact soil N
组分中 N含量 N concentration in each soil component / (mg / g)
沙和团聚体 SA 酸不溶 AI 易氧化 EO 颗粒态 P 可溶性 S
0—10 7.35(Aa) 6.98(Aa) 2.08(Aa) 23.02(Aa) 31.94(Aa) 13.58(Aa)
10—20 1.84(Ba) 2.31(Ba) 0.35(Ba) 10.38(Ba) 100.69(Aa) 25.20(Aa)
20—30 1.13(Bb) 1.30(Cb) 0.20(Bb) 5.71(Cb) 103.10(Aa) 11.12(Ab)
0—30 3.27(b) 3.53(b) 0.88(b) 13.03(b) 78.58(a) 16.63(ab)
2.4摇 不同组分碳氮比差异比较
各土壤组分的碳氮比在垂直剖面上的分布有差异,但多不显著,仅 S 组分在表层 0—10 cm 与 20—30 cm
达到显著水平,碳氮比增加 80%(表 4)。
从不同土壤组分的碳氮比的差异来看,0—30 cm均值碳氮比最大发生在 AI组分上,其次是 S和 SA,分别
是原土样的 2.7倍、1.5倍和 1.3倍,而 EO和 P 为原土样的 65.3%和 33.5%。 不同土层基本规律与此一致。
表 4摇 不同土层各组分碳氮比差异
Table 4摇 Difference of C / N ratio of variable soil components in different soil layers
土层 / cm
Soil layer
原土样碳氮比
Intact soil C / N
组分碳氮比 C / N for each component
沙和团聚体 SA 酸不溶 AI 易氧化 EO 颗粒态 P 可溶性 S
0—10 14.06 (Abc) 14.05(Abc) 27.00(Aa) 4.52(Ad) 16.62(Aab) 14.76(Abc)
10—20 13.57(Abc) 26.98 (Aab) 36.46(Aa) 4.64(Ac) 6.43(Ac) 20.66(ABabc)
20—30 13.92 (Abc) 12.35(Abc) 50.07(Aa) 4.75(Ac) 4.11(Ac) 26.81(Bb)
0—30 13.86(abc) 17.80(bc) 37.84(a) 4.64(d) 9.05 (cd) 21.21(b)
2.5摇 不同组分中碳、氮量占土壤相应值的比例差异(分配比例差异)
AI和 EO组分碳的分配比例均随深度增加而增加,前者由表层的 28.9%增加到深层的 57%,后者由 6.7%
增加到 18.7%;可溶性组分 S中碳的分配比例变化不大(3%);氮的分配比例垂直变化规律表现为 P 组分和
SA组分下降明显,前者由表层 37.4%降低为深层的 18.7%,后者由 27.6%降低为 18.0%,随深度加深而上升的
主要是 EO,由 18%上升到 48%(图 2)。
不同组分间比较,30 cm 均值 SA 和 AI 组分 C 的分配比例最大(33. 5%)和(33. 0%),其次分别为 P
(19.9%)、EO(9.9%)和 S(3.7%),这一规律在不同土层基本一致。 氮的分配与此不同,SA 和 AI 组分 N 的分
配比例(24.9%和 13.4%)较低,最高者为 P(33.1%)和 EO(26.0%)组分,最低者为 S(2.6%)组分,在不同土壤
层中基本一致。
2.6摇 不同组分各官能团的相对含量比较
对于官能团玉(O—H、N—H伸缩振动带),AI与 AI+EO组分相对含量最低,二者差异不明显(P>0.05),
相对含量最高的 S 组分是其 2 倍,P 组分是其 1.4 倍,SA 组分是其 1.2 倍,这些差异均达到了显著水平(P<
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图 2摇 不同组分中碳、氮对原土样的贡献比较及其不同土壤深度间的差异
Fig.2摇 Contribution of different soil components to intact soil C and N, and their differences in different soil layers
0.05);官能团域(C—H伸缩振动带)S和 P 组分最高,而 SA、AI 和 AI+EO 组分最低,而且之间差异不大(P>
0.05),最高最低相差 2.9—4.1倍。 与此类似,官能团芋(O—H弯曲、 詤C O伸缩振动带)S 和 P 组分最高,而
SA、AI和 AI+EO组分最低,而且之间差异不大(P>0.05),其中 S和 P 组分分别高于 AI 组分 5.1 倍和 6.4 倍;
官能团郁(COO—伸缩振动带),S组分相对含量最大,其次 P 组分,AI组分最小,前二者分别是 AI 组分的 7.8
倍和 3.0倍;吁官能团主要是 Si—O—Si伸缩振动带以及有机的 C—O伸缩振动带和—COOH的 O—H弯曲振
动带,P 组分最小,而其它组分 S、SA、AI、AI+EO 间均没有显著差异,平均高出 P 组分相对含量的 1.7 倍
(表 5)。
总而言之,AI组分中绝大多数官能团相对含量均最低,而 P 和 S组分绝大多数官能团含量均较高。
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表 5摇 红外线光谱法不同组分中各官能团峰面积大小比较(0—30 cm均值)
Table 5摇 Peak area comparison of different infrared spectroscopy functional groups in different soil components from various soil layers (0—30
cm mean)
序号
No.
官能团
Functional group
土壤组分 Soil components
沙和团聚体 SA 酸不溶 AI 酸不溶
+易氧化
AI+EO 颗粒态 P 可溶性 S
玉 O—H、N—H伸缩振动带 9085 (502)c 7475 (819)d 7507 (312)d 10191 (578)b 14713 (465)a
域 C—H伸缩振动带 120 (82)b 159 (138)b 154 (84)b 415 (129)a 598 (61)a
芋 O—H弯曲、 詤C O伸缩振动带 1417 (334)b 546 (128)b 842 (412)b 2778 (189)a 3478 (988)a
郁 COO—伸缩振动带 243 (15)bc 107 (11)c 117 (49)bc 319 (22)b 834 (231)a
吁 Si—O—Si、 C—O伸缩振动带—COOH的 O—H弯曲振动带 6793 (205)a 8142 (597)a 7531 (826)a 4534 (955)b 7552 (1832)a
摇 摇 玉—吁具体表征的官能团参见研究方法,数字后不同小写字母是指不同组分间相同官能团的相对含量差异达到显著(P < 0.05),而相同小
写字母则表示差异不显著(P > 0.05)
2.7摇 原土样及不同组分中碳含量、氮含量、官能团相对含量的相关关系比较
Pearson相关分析结果显示,除了 P 组分外,其它各组分和原土样中的碳氮呈极显著正相关(P<0.01)。
而且,除 P 和 S组分外,原土样中的碳氮与组分中的碳氮呈现显著或极显著的正相关关系(表 6)。
表 6摇 原土样及不同组分内碳、氮含量的 Pearson相关分析
Table 6摇 Pearson correlation analysis among C, N concentration in intact soil and different soil components
N指标
N parameter
土壤组分
Soil components
原土及不同组分中碳 C in intact soil and different soil components / (mg / g)
原土
Intact soil 团聚体 SA 酸不溶 AI 易氧化 EO 颗粒态 P 可溶性 S
原土及不同组分中氮 原土 Intact soil 0.90** 0.46 0.96** 0.60* 0.58* -0.31
N in intact soil and 团聚体 SA 0.97** 0.74** 0.79** 0.68** 0.58* -0.38
different soil 酸不溶 AI 0.87** 0.42 0.94** 0.46 0.69** -0.32
components / (mg / g) 易氧化 EO 0.95** 0.74** 0.78** 0.69** 0.56* -0.29
颗粒态 P -0.45 -0.43 -0.33 -0.43 -0.46 -0.03
可溶解 S -0.11 0.45 0.06 -0.14 0.22 0.78**
摇 摇 **表示相关系数在 0.01水平上极显著,*表示在 0.05水平上显著
各组分官能团含量与相关组分碳、氮、碳氮比含量的相关关系,如表 7 所示。 结果显示,与 C 达到极显著
正相关的有官能团玉、域、芋和郁,而官能团玉与碳的线性相关系数最高,达到 0.714;官能团域、芋与 N 呈显
著正相关,显著性最高的是官能团芋,官能团吁与 N呈极显著负相关,相关系数为 0.454;官能团芋与 C / N 呈
显著正相关(P<0.05,R2 = 0.363),官能团吁与 C / N呈现极显著负相关(P<0.01,R2 = 0.471)(表 7)。
表 7摇 碳、氮、碳氮比与官能团间的线性回归分析
Table 7摇 Linear relationships between C, N, C / N and different functional groups
官能团
Functional groups
C
相关方程 Equation R2 Sig.
N
相关方程 Equation R2 Sig.
C / N
相关方程 Equation R2 Sig.
玉 y= 9.977x+4762 0.714 <0.01 y= 21.02x+5601 0.189 >0.05 y=-41.04x+6835 0.110 >0.05
域 y= 0.714x+83.64 0.631 <0.01 y= 2.171x+127.0 0.350 <0.05 y=-6.679x+405.3 0.197 >0.05
芋 y= 4.186x+562.6 0.630 <0.01 y= 15.08x+759.6 0.489 <0.01 y=-33.32x+1712 0.363 <0.05
郁 y= 0.918x+77.38 0.560 <0.01 y= 2.225x+147.3 0.196 >0.05 y=-4.861x+286.9 0.143 >0.05
吁 y=-2.086x+4603 0.098 >0.05 y=-18.29x+4771 0.454 <0.01 y= 47.78x+3487 0.471 <0.01
3摇 讨论
3.1摇 杨桦林不同组分间碳氮储存的差异决定了土壤碳截获、氮肥力供应和土壤质量维持
利用物理化学方法对土壤组分进行分级可以揭示土壤对植被变化、土地利用方式改变的响应机制。 对草
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原放牧和不放牧土壤碳氮及相关组分试验,没有放牧地区,表层 0—20 cm 有机碳和总氮保持不变,但是颗粒
有机碳(POC)和颗粒有机氮(PON)显著增加,显示二者对人为活动比有机碳和总氮更为敏感,是土壤肥力变
化的早期指标[5]。 研究发现杨桦林不同组分间碳氮差异能够决定土壤碳截获质量与肥力供应的状况。
长白山次生杨桦林土壤氮的主体为活跃组分(P 和 EO),周转快,供应氮的潜力大。 有研究表明,一般土
壤有机质碳氮比与其分解速度呈反比关系[13],有机物 C 颐 N 比值越低,微生物分解速度就越快。 易氧化组分
(EO)的碳氮比最低(表 3),显示其为土壤中周转最快的组分[14]。 颗粒态有机碳(P 碳)是进入土壤中动、植
物半分解的产物,具有较高的生物活性,是土壤中不稳定的有机碳库[15],本研究确定 P 的碳氮比大约为 9.0
(表 4),仅高于 EO组分,反映了 P 组分的微生物分解速率也较快。 本研究中 P 和 EO氮含量远远高于其它土
壤组分数十倍甚至数几十倍(4—80倍)(表 3),导致其氮的分配比例最大(33.1%和 26.0%)(图 2),成为土壤
氮的主体,由于 P 和 EO组分自身的化学性质相对活跃,不稳定易矿化分解,说明长白山次生杨桦林土壤营养
物质(氮素)周转快。
长白山次生杨桦林土壤碳氮结构有利于土壤碳的长期累积。 AI 是一种不被酸分解的惰性土壤组分,化
学性质稳定,其碳氮比最大(表 4),这与它不易被分解的化学性质吻合。 SA组分是一种受物理保护的土壤组
分,能够抵制微生物的分解[4],化学性质较稳定。 本研究中 AI碳的分配比例为 33.5%,SA碳的分配比例仅次
于 AI组分(33.0%)(图 2),鉴于二者是土壤中难分解的组分,说明杨桦林土壤碳主要截获于稳定组分,固碳
潜力大。 本研究中,P 碳氮比呈现随土层加深而减小的趋势,AI 和 S 碳氮比随土层加深而增大,其它组分碳
氮比没有显著变化(表 4)。 所以,作为土壤氮的主体之一的 P 氮(图 2),随根系的加深越来越容易被吸收利
用,而有机碳主体之一的 AI碳随土层深度的加深,越不容易分解,利于累积,说明土壤碳氮结构不仅适宜植物
生长而且有利于碳的长期累积。 产生这种碳截获结构主要是由 AI 和 SA 较高的质量分数所决定。 本研究
中,AI和 SA组分碳含量很低,比原土样小了 50%左右(表 3),这与 Golchin等[16]的研究结果相似。 但是两者
质量分数接近 90%(表 2),致使 AI和 SA土壤组分碳的分配比例最大(33.5%和 33.0%)(图 2)。 王文颖等[17]
对高寒草甸研究发现其稳定组分占土壤质量的比例比活跃组分高了近 3 倍,而本研究高出近 9 倍(表 1),进
一步说明杨桦林土壤有机碳主要禁锢在稳定组分是由其很高的质量分数所决定。
长白山次生杨桦林 S土壤组分中碳占原土样的比例及其含量高于一般森林生态系统和耕地生态系统。
新近凋落物,土壤腐殖质、植物残体、根系分泌物及微生物的代谢产物是土壤 S 碳的重要来源[18鄄20]。 有研究
表明森林土壤 S碳含量一般不超过表层土壤总有机碳含量的 2%[21],而东北地区落叶松林 0—40 cm 土壤 S
组分碳的分配比例多在 1.1%—1.7%之间[22],本研究中,S 碳的分配比例在 3.5%—4.0%之间(图 2),超出耕
地和一般森林生态系统近 1倍。 本研究中 S 组分中碳含量平均为 335.40 mg / g,显著高于其它组分(表 2)。
为了便于与前人研究结果相比较,将 S 组分中碳含量换算为占总土壤质量的碳含量,为(738依471) mg / kg。
这一含量明显高于其它研究,如 Sinsabaugh 等[23]报道美国密歇根州马尼斯蒂国家森林的糖枫椴木林土壤溶
液介于 60—100 mg / kg,王连峰等[24]测定庐山森林生态系统(落叶阔叶林和次生针叶林)土壤溶液 S 碳含量
为(289.85依111.04) mg / kg。 较高的可溶性组分可能来自于较多的新进凋落物和腐殖质及其快速周转[25],对
于较多的腐殖质这一点也可从本研究中的土壤团聚体组分含量较高(表 1)看出,较多的新进凋落物可能是与
长白山次生杨桦林迅速更新代谢有关[26鄄28]。 土壤可溶性有机碳含量与土壤质量密切相关[29],这种高可溶性
碳含量也有助于杨桦林土壤质量的维持。
3.2摇 红外光谱官能团特征与不同组分碳氮及化学活性紧密相关
利用红外线光谱方法对土壤有机质进行官能团区分能够反映耕作措施的影响机理以及土壤肥力变化的
深层原因。 如:不同耕作措施对水溶性土壤有机质组分的红外光谱特征受种植作物影响明显,而不同土壤腐
殖酸具有特征吸收峰,但是相对含量差异明显。 土壤腐殖酸及其组分(富里酸和胡敏酸)的红外线光谱特征
峰受植被恢复年限的影响明显[6],对耕地土壤中疏水和亲水有机组分的红外线光谱官能团特征可揭示土壤
的肥力状况[7]。 结果显示红外光谱官能团特征与不同组分碳氮及化学活性具有紧密相关关系,对不同组分
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的化学特征具有一定的指示作用。
红外线光谱法能够对化合物内官能团的量和组成进行分析[30],这些小分子官能团的多少能够反映物质
化学活性的高低。 根据物理化学分组法,可以确定不同稳定性组分的多少[4],这些组分中官能团的多少可以
一定程度上反映出官能团与土壤稳定性组分的关系。 研究发现:土壤稳定最高组分 AI 中,官能团玉、域、芋、
郁区域面积最小,而吁区域面积最大。 而活性较高组分(P、S)中,表现出不同的趋势:对于 S 组分而言,5 个
官能团面积均最大,对于 P 组分,官能团域、芋区域面积最大,官能团吁面积最小。 可以看出,特征官能团相
对含量越少,土壤组分化学活性越低,尤其表现在玉、域、芋、郁红外官能团区域(图 2)。 针对土壤而言,红外
光谱法可以区分出很多官能团区域,这些官能团的大小与土壤物理化学稳定性的关系,至今尚没有明确结论,
上述定量化结果对此有一定指示意义。
官能团具有土壤碳、氮含量指示的功能,同时还能反映土壤组分的性质也是本研究的一个重要发现。 土
壤碳与玉、域、芋、郁官能团相对含量呈极显著正相关,但是与吁官能团不相关(P>0.05),而且与玉官能团相
对含量相关性最高(R2 = 0.714,P<0.01);土壤氮与域、芋官能团显著正相关,与官能团吁呈极显著负相关
(R2 = -0.454,P<0.01);土壤 C / N与芋官能团显著负相关,与吁官能团呈极显著正相关(表 7)。 因此,可以基
于红外线光谱法官能团的半定量分析可对碳、氮含量及 C / N大小进行初步判断,这对于研究土壤碳氮动态具
有重要的生态学意义。
4摇 结论
长白山次生杨桦林的土壤碳氮在不同组分中的分布特征揭示了土壤养分供应与碳的长期累积的机制。
SA、AI碳氮比都比 P、EO碳氮比高出几倍到几十倍,说明前者难于分解易于碳库长期维持,而后者易于微生
物分解、养分快速供应。 虽然稳定组分(AI和 SA)内含碳量在所有组分中最低,但是土壤质量接近 90%集中
在稳定组分(SA和 AI)中,导致稳定组分 SA 和 AI 组分碳的分配比例分别为 33.5%和 33%,成为土壤有机碳
累积的主体,而且随土壤深度的加深,AI组分作为有机碳累积的重要性进一步提高。 由于化学性质相对活跃
的组分(P 和 EO)中的氮含量比其它组分高出 4—80倍,导致活跃组分(P 和 EO)氮的分配比例分别为 33.1%
和 26.0%,而且随土层深度的加深,P 组分中的氮的分配比例增大,显示活跃组分是林分土壤肥力(氮库)的主
体。 S土壤组分碳的分配比例和含量高于一般森林生态系统和耕地生态系统,说明长白山次生杨桦林土壤质
量优于一般森林生态系统和耕地生态系统。 此外,红外光谱结果显示,不同组分内官能团相对含量的高低可
以反映各组分的化学活性高低;官能团含量具有维持土壤碳氮的功能,同时还能反映土壤组分的化学性质,这
对于研究土壤碳氮动态具有重要的生态学意义。
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