全 文 ：
摇 摇 摇 摇 摇 生 态 学 报
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摇 摇 第 猿猿卷 第 圆猿期摇 摇 圆园员猿年 员圆月摇 渊半月刊冤
目摇 摇 次
前沿理论与学科综述
基于树干液流技术的北京市刺槐冠层吸收臭氧特征研究 王摇 华袁欧阳志云袁任玉芬袁等 渊苑猿圆猿冤噎噎噎噎噎噎
三疣梭子蟹增养殖过程对野生种群的遗传影响要要要以海州湾为例 董志国袁李晓英袁张庆起袁等 渊苑猿猿圆冤噎噎噎
土壤盐分对三角叶滨藜抗旱性能的影响 谭永芹袁柏新富袁侯玉平袁等 渊苑猿源园冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
南美斑潜蝇为害对黄瓜体内 源种防御酶活性的影响 孙兴华袁周晓榕袁庞保平袁等 渊苑猿源愿冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎
个体与基础生态
模拟氮沉降对华西雨屏区苦竹林凋落物养分输入量的早期影响 肖银龙袁涂利华袁胡庭兴袁等 渊苑猿缘缘冤噎噎噎噎
茎瘤芥不同生长期植株营养特性及其与产量的关系 赵摇 欢袁李会合袁吕慧峰袁等 渊苑猿远源冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎
雷竹覆盖物分解速率及其硅含量的变化 黄张婷袁张摇 艳袁宋照亮袁等 渊苑猿苑猿冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
渍水对油菜苗期生长及生理特性的影响 张树杰袁廖摇 星袁胡小加袁等 渊苑猿愿圆冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
广西扶绥黑叶猴的主要食源植物及其粗蛋白含量 李友邦袁丁摇 平袁黄乘明袁等 渊苑猿怨园冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
氮素营养水平对膜下滴灌玉米穗位叶光合及氮代谢酶活性的影响 谷摇 岩袁胡文河袁徐百军袁等 渊苑猿怨怨冤噎噎噎
孕云韵杂对斑马鱼胚胎及仔鱼的生态毒理效应 夏继刚袁牛翠娟袁孙麓垠 渊苑源园愿冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
浒苔干粉末提取物对东海原甲藻和中肋骨条藻的克生作用 韩秀荣袁高摇 嵩袁侯俊妮袁等 渊苑源员苑冤噎噎噎噎噎噎
基于柑橘木虱 悦韵玉基因的捕食性天敌捕食作用评估 孟摇 翔袁欧阳革成袁载蚤葬 再怎造怎袁等 渊苑源猿园冤噎噎噎噎噎噎
健康和虫害的红松挥发物对赤松梢斑螟及其寄生蜂寄主选择行为的影响
王摇 琪袁严善春袁严俊鑫袁等 渊苑源猿苑冤
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种群尧群落和生态系统
小麦蚕豆间作对蚕豆根际微生物群落功能多样性的影响及其与蚕豆枯萎病发生的关系
董摇 艳袁董摇 坤袁汤摇 利袁等 渊苑源源缘冤
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喀斯特峰丛洼地不同生态系统的土壤肥力变化特征 于摇 扬袁杜摇 虎袁宋同清袁等 渊苑源缘缘冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎
黄土高原人工苜蓿草地固碳效应评估 李文静袁王摇 振袁韩清芳袁等 渊苑源远苑冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
景观尧区域和全球生态
粉垄耕作对黄淮海北部土壤水分及其利用效率的影响 李轶冰袁逄焕成袁杨摇 雪袁等 渊苑源苑愿冤噎噎噎噎噎噎噎噎
三峡库区典型农林流域景观格局对径流和泥沙输出的影响 黄志霖袁田耀武袁肖文发袁等 渊苑源愿苑冤噎噎噎噎噎噎
基于 月孕 神经网络与 耘栽酝垣遥感数据的盐城滨海自然湿地覆被分类 肖锦成袁欧维新袁符海月 渊苑源怨远冤噎噎噎噎
寒温带针叶林土壤 悦匀源吸收对模拟大气氮沉降增加的初期响应 高文龙袁程淑兰袁方华军袁等 渊苑缘园缘冤噎噎噎噎
寒温针叶林土壤呼吸作用的时空特征 贾丙瑞袁周广胜袁蒋延玲袁等 渊苑缘员远冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
黄土高原小麦田土壤呼吸季节和年际变化 周小平袁王效科袁张红星袁等 渊苑缘圆缘冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
不同排放源周边大气环境中 晕匀猿浓度动态 刘杰云袁况福虹袁唐傲寒袁等 渊苑缘猿苑冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
施加秸秆和蚯蚓活动对麦田 晕圆韵排放的影响 罗天相袁胡摇 锋袁 李辉信 渊苑缘源缘冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
资源与产业生态
基于水声学方法的天目湖鱼类资源捕捞与放流的生态监测 孙明波袁谷孝鸿袁曾庆飞袁等 渊苑缘缘猿冤噎噎噎噎噎噎
应用支持向量机评价太湖富营养化状态 张成成袁沈爱春袁张晓晴袁等 渊苑缘远猿冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
研究简报
亚热带 源种森林凋落物量及其动态特征 徐旺明袁 闫文德袁李洁冰袁等 渊苑缘苑园冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
青蒿素对蔬菜种子发芽和幼苗生长的化感效应 白摇 祯袁黄摇 玥袁黄建国 渊苑缘苑远冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
晕韵参与 粤酝真菌与烟草共生过程 王摇 玮袁赵方贵袁侯丽霞袁等 渊苑缘愿猿冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
基于核密度估计的动物生境适宜度制图方法 张桂铭袁朱阿兴袁杨胜天袁等 渊苑缘怨园冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
施氮方式对转基因棉花 月贼蛋白含量及产量的影响 马宗斌袁刘桂珍袁严根土袁等 渊苑远园员冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎
学术信息与动态
未来地球要要要全球可持续性研究计划 刘源鑫袁赵文武 渊苑远员园冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
期刊基本参数院悦晕 员员鄄圆园猿员 辕 匝鄢员怨愿员鄢皂鄢员远鄢圆怨圆鄢扎澡鄢孕鄢 预 怨园郾 园园鄢员缘员园鄢猿猿鄢圆园员猿鄄员圆
室室室室室室室室室室室室室室
封面图说院 兴安落叶松林景观要要要中国的寒温带针叶林属于东西伯利亚森林向南的延伸部分袁它是大兴安岭北部一带的地带
性植被类型袁一般可分为落叶针叶林和常绿针叶林两类遥 兴安落叶松林景观地下部分为棕色森林土袁中上部为灰化
棕色针叶林土袁均呈酸性反应遥 随着全球气候持续变暖袁寒温针叶林生态系统潜在的巨大碳库将可能成为大气 悦韵圆
的重要来源袁研究表明袁温度是寒温针叶林生态系统土壤呼吸作用的主要调控因子袁对温度的敏感性随纬度升高而
增加袁根系和凋落物与土壤呼吸作用表现出相似的空间变异性遥
彩图及图说提供院 陈建伟教授摇 北京林业大学摇 耘鄄皂葬蚤造院 糟蚤贼藻泽援糟澡藻灶躁憎岳 员远猿援糟燥皂
第 33 卷第 23 期
2013年 12月
生 态 学 报
ACTA ECOLOGICA SINICA
Vol.33,No.23
Dec.,2013
http: / / www.ecologica.cn
基金项目:中国科学院西部行动计划资助项目(KZCX2鄄XB3鄄10);国家科技支撑计划资助项目(2011BAC09B02);中国科学院战略性先导科技专
项资助项目(XDA05070404, XDA05050205);国家自然科学基金资助项目(31370485, 31370623, U1033004, 31100329); 桂科攻(1123001鄄 9C)
资助项目; 广西“特聘专家冶资助项目
收稿日期:2012鄄08鄄16; 摇 摇 修订日期:2013鄄03鄄14
*通讯作者 Corresponding author.E鄄mail: songtongq@ 163.com
DOI: 10.5846 / stxb201208161154
于扬,杜虎,宋同清,彭晚霞,曾馥平,王克林,鹿士杨,范夫静,卢成阳.喀斯特峰丛洼地不同生态系统的土壤肥力变化特征.生态学报,2013,33
(23):7455鄄7466.
Yu Y, Du H, Song T Q, Peng W X, Zeng F P, Wang K L, Lu S Y, Fan F J, Lu C Y.Characteristics of soil fertility in different ecosystems in depressions
between karst hills.Acta Ecologica Sinica,2013,33(23):7455鄄7466.
喀斯特峰丛洼地不同生态系统的土壤肥力变化特征
于摇 扬1,2,3,杜摇 虎1,2,3,宋同清1,2,*,彭晚霞1,2,曾馥平1,2,王克林1,2,
鹿士杨1,2,3,范夫静1,2,4,卢成阳1,2,5
(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,长沙摇 410125;
2. 中国科学院环江喀斯特生态系统观测研究站,环江摇 547100; 3. 中国科学院大学,北京摇 100049;
4. 江西农业大学,南昌摇 330045; 5. 广西大学林学院,南宁摇 530004)
摘要:基于喀斯特峰丛洼地坡耕地、草丛、灌丛、人工林、次生林、原生林 6种典型生态系统的土壤主要养分、矿质养分和微生物
这 3组变量共计 20个指标的调查、取样和分析,运用多重比较分析、主成分分析和典范相关分析探讨了其土壤肥力变化特征、
主要影响因子及两两之间的相互关系。 结果表明,喀斯特峰丛洼地土壤 pH值为 6.60—7.75,土壤主要养分、微生物种群数量和
微生物生物量明显高于同纬度地区地带性红壤,矿质养分含量相对较低,其中 SiO2、Al2O3、Fe2O3 占矿质全量的 90%以上。 土
壤肥力的总体趋势为原生林>次生林>灌丛>草丛>坡耕地>人工林。 喀斯特石漠化地区实行林草结合的退耕还林还草模式更有
利于土壤生态系统的环境改善,坡耕地应多施有机肥和氮肥,人工林应多施氮肥。 原生林植物与养分之间达到了良好的平衡状
态,主要应加强森林抚育管理,改善森林环境,保障植物、土壤养分及微生物之间的良好协调关系。 确保土壤资源的合理利用,
促进喀斯特峰丛洼地乃至整个西南喀斯特区域植被的迅速恢复和生态重建。
关键词:典范相关分析;喀斯特峰丛洼地;生态系统;主成分分析;土壤肥力
Characteristics of soil fertility in different ecosystems in depressions between
karst hills
YU Yang1,2,3, DU Hu1,2,3, SONG Tongqing1,2,*, PENG Wanxia1,2, ZENG Fuping1,2, WANG Kelin1,2, LU
Shiyang1,2,3, FAN Fujing1,2,4, LU Chengyang1,2,5
1 Key Laboratory of Agro鄄ecological Processes in Subtropical Region, Institute of Subtropical Agriculture, Chinese Academy of Sciences, Changsha
410125, China
2 Huanjiang Observation and Research Station of Karst Ecosystem, Chinese Academy of Sciences, Huanjiang, Guangxi Zhuang Autonomous Region,
547100, China
3 University of the Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China
4 Jiangxi Agricultural University, Nanchang 330045,China
5 Forestry College, Guangxi University, Nanning 530004, China
Abstract: The main soil nutrients, soil mineral nutrients, and soil microbes were investigated, sampled, and analyzed in
farmland, grassland, scrub, plantation forest, secondary forest, and primary forest in depressions between karst hills.
Multiple comparison analysis, principal component analysis, and canonical correlation analysis were used to study the soil
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characteristics and the main factors affecting soil fertility as well as the relationships between those three factors: the main
soil nutrients, soil mineral content, and soil microbes. Soil pH ranged from 6.60 to 7.75 in depressions between karst hills.
Across the different ecological systems, from farmland to primary forest soil, pH varied from acidic to alkaline. The soil
nutrient content varied in different ecological systems, and changes in soil nutrient content can be modeled during the
process of ecological succession. In the process of secondary succession soil organic matter (SOM), total nitrogen (TN),
total phosphorous (TP), available nitrogen (AN), and available phosphorous (AP) content increased gradually. The soil
nutrient levels were highest in primary forest and follow the sequence of primary forest > secondary forest > shrub >
grassland. The soils of these habitats were all significantly or very significantly different. When the landuse type was changed
from a landscape with natural secondary succession to farmland or plantation forests, soil TP and TK content increased
significantly. The content of the main soil nutrients (SOM, TN, TP, TK, AN, AP, AK), microbial populations, and the
soil content of C, N, and P in microbial biomass (Cmic, Nmic, Pmic, respectively), were obviously higher in the karst area
than that in the red soil region at the same latitudes. The content of mineral nutrients was relatively low and the sum of
SiO2, Al2O3, and Fe2O3 accounted for more than 90% of the total mineral nutrients. Although the supply of Ca and Mg were
adequate, serious shortages of other mineral nutrients limited plant growth and development. Many types of ecological
systems in depressions between karst hills were not obviously showing signs of rocky desertification, although a strong
potential for rocky desertification still exists. All ecosystems studied here had high soil microbial populations, and primary
forest had highest total microbial populations, bacteria populations and Actinomyces population while plantation forest had
the lowest. Soil fertility can be ranked in the order of primary forest > secondary forest> scrub > grassland > farmland >
plantation forest. The landscape in this karst area is strongly heterogeneous; the ecological systems are complex because
numerous factors affect the ecosystems and different ecological systems are influenced by different factors. Therefore, the
practice of returning farmland to forests or grassland tends to improve the soil ecosystem environment in karst areas which
have undergone rocky desertification. Farmland requires more organic and nitrogenous fertilizers and plantation forests
require more nitrogenous fertilizer than other ecosystems. In the primary forest, plants and soil nutrients reach a state of
dynamic equilibrium, and land management should focus on strengthening and improving the forest environment and
balancing the relationships among plants, soil nutrients and microbes. Assuring that soil resources are used rationally will be
helpful in improving the results of ecological restoration and accelerate vegetation rehabilitation in depressions between karst
hills or even in the entire karst region of southwest China.
Key Words: canonical correlation analysis; depressions between karst hills; ecosystem; principal component analysis;
soil fertility
喀斯特地貌分布于世界各地的可溶性岩石地区,我国西南喀斯特地区是世界三大岩溶区之一。 受地球内
动力、强烈的地质运动、高温多雨且分布不均、碳酸盐岩溶蚀性强、水文二维结构明显以及其适生植物具有嗜
钙性、耐旱性和石生性等限制特点的影响,该区域具有天然的高度异质性和脆弱性,环境容量小,极易退化,与
黄土、沙漠、寒漠并列为中国四大生态环境脆弱区[1]。 峰丛洼地是桂西北地区一种典型的喀斯特地貌,在我
国西南喀斯特南部斜坡地带有广泛分布,面积约为 9.7 万 km2,地质条件的特殊性造成了其生态系统比同纬
度的其他地区更易遭受破坏,并且破坏逐渐加重时可导致其整个生态环境系统进入恶性循环。 目前因土壤贫
瘠、水土流失严重、人地矛盾尖锐、“喀斯特贫困冶现象严重与强烈的人为干扰等因素导致出现了以脆弱的生
态地质环境为基础、以强烈的人类活动为驱动力、以植被减少为诱因、以土地生产力退化为本质、以出现类似
荒漠化景观为标志的复合退化状态,且呈不断扩张的态势,植被恢复和生态重建迫在眉睫[2鄄3]。 土壤养分含
量是衡量土壤肥沃程度的量化指标,是土壤最重要的生态功能之一,即植物生长发育的基础;土壤矿物质是土
壤分化、成土的基础,对土壤物理、化学、生物性质作用明显,同时参与植物生长发育的全过程;土壤微生物是
6547 摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 33卷摇
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土壤生命活体的主要组成部分[4鄄5],土壤微生物种群数量和生物量是研究和评价土壤微生物调控功能的重要
参数[6鄄7]。 在喀斯特峰丛洼地生态脆弱地区,土壤肥力变化特征直接影响到该地区土壤生产力的高低、生态
恢复的途径和方向[8鄄10]。 本文在喀斯特峰丛洼地 6个典型生态系统(坡耕地、草丛、灌丛、人工林、次生林、原
生林)中,分别选择 2个代表性群落类型(具体见 1.2.1)各建立 3个 20 m伊20 m样方,基于土壤的全面调查取
样,将各不同生态系统分为两组:1)草丛、灌丛、次生林和原生林的次生演替过程;2)由天然次生类型改变为
坡耕地和人工林的人类土地利用方式转变过程。 运用多重比较分析方法分析了喀斯特峰丛洼地不同生态系
统的土壤肥力特征及差异,用主成分分析方法探讨了喀斯特峰丛洼地土壤生态系统主要影响因子,用典型相
关分析方法揭示了喀斯特峰丛洼地土壤生态系统中土壤主要养分、土壤矿质养分、土壤微生物两两之间的相
互关系,以期为该地区乃至整个喀斯特地区土壤肥力资源的合理利用、不同生态系统施肥措施的制定提供理
论依据,指导该区域植被的迅速恢复与生态重建。
1摇 研究区概况与研究方法
1.1摇 研究区概况
研究区选择在广西环江毛南族自治县(全国石漠化综合治理县),107毅51—108毅43忆E、24毅44忆— 25毅33忆N,
最高海拔为 1028m,属亚热带季风气候区。 根据广西环江县气象局 1986—2005 年 20 年间的气象观测数据,
研究区年平均气温为 15.7 益,1月为 10.1 益,7 月为 28 益,历年最低气温为-5.2 益,无霜期为 290 d,年平均
日照时数为 1451 h,年平均降雨量为 1389.1 mm,4—9月降雨量占全年的 70%,平均蒸发量为 1571.1mm,平均
相对湿度为 70%。 喀斯特峰丛洼地集中分布在该县的西南部,土壤以碳酸盐岩发育的深色或棕色石灰土为
主,土层浅薄,坡度大,水土流失严重,岩石裸露情况严重,石漠化趋势严峻。 研究区代表性生态系统有坡耕
地、草丛、灌丛、人工林、次生林和原生林,不同生态系统的群落类型不同,坡耕地主要以玉米(Zea mays)、甘蔗
(Saccharum officinarum)、黄豆 (Glycine max)、红薯 ( Ipomoea batatas)为主;草丛主要有以斑茅 ( Saccharum
arundinaceum)、白茅( Imperata cylindrica)、蔓生莠竹(Microstegium fasciculatum)、水竹叶(Murdannia triquetra)、
鬼针草(Bidens pilosa)为主要建群种的群落类型;灌丛主要有以鞍叶羊蹄甲(Bauhinia brachycarpa)、红背山麻
杆(Alchornea trewioides)、黄荆(Vitex negundo)、盐肤木(Rhus chinensis)、火棘(Pyracantha fortuneana)为主要建
群种的群落类型;人工林主要有以香椿(Toona sinensis)、任豆(Zenia insignis)、三年桐(Vernicia fordii)、南酸枣
(Allospondias lakonensis)为主要建群种的群落类型;次生林主要有以八角枫(Alangium chinense)、栀子皮( Itoa
orientalis)、广西野桐(Mallotus barbatus)为主要建群种的群落类型;原生林主要有以掌叶木(Handeliodendron
bodinieri)和灰岩棒柄花 (Cleidion javanicum)、青冈 (Cyclobalanopsis glauca)和南酸枣、刨花润楠 (Machilus
pauhoi)和伞花木(Eurycorymbus cavaleriei)、青檀(Cryptocarya chinensis)、化香树(Platycarya longipes)和亮叶槭
(Acer laevigatum)、侧柏 ( Platycladus orientalis)、乌冈栎 ( Quercus phillyraeoides) 和圆果化香 ( Platycarya
strobilacea)、铁榄 ( Sinosideroxylon pedunculatum)、翠柏 ( Calocedrus macrolepis ) 和罗城鹅耳枥 ( Carpinus
luochengensis)为主要建群种的群落类型。
1.2摇 研究方法
1.2.1摇 样方设置与土壤取样
基于全面踏查,根据代表性和典型性原则,从 6种生态系统的主要群落类型中各选择 2 个代表性群落类
型,坡耕地(玉):玉米+黄豆、甘蔗+红薯;草丛(域):水竹叶、白茅;灌丛(芋):黄荆、盐肤木;人工林(郁):任
豆、香椿;次生林(吁):八角枫、栀子皮;原生林(遇):侧柏、铁榄。 在坡向、坡度、海拔等基本相同或相似的坡
中下位分别建立 3个 20m伊20m的样方,共计 36 个样方。 在对植被、地形、人为干扰等因子全面调查的基础
上,在 20 m伊20 m样方内按梅花型对表层土壤(0—20 cm)进行 5 点取样,充分混合组成待测样品,分成两部
分,一部分带回实验室风干过筛待测土壤主要养分和矿质养分,另一部分带回实验室置于 4 益恒温冰箱中待
测土壤微生物性状。
1.2.2摇 土壤指标分析
土壤 pH采用电极电位法;有机碳(SOC)采用重铬酸钾氧化鄄外加热法;全氮(TN)采用半微量开氏法鄄流
7547摇 23期 摇 摇 摇 于扬摇 等:喀斯特峰丛洼地不同生态系统的土壤肥力变化特征 摇
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动注射仪;全磷(TP)采用 NaOH熔融鄄钼锑抗显色鄄紫外分光光度法;全钾(TK)采用 NaOH熔融鄄原子吸收法;
碱解氮(AN)采用扩散法;速效磷(AP)采用 0.5 mol / L NaHCO3提取鄄钼锑抗显色鄄紫外分光光度法;速效钾
(AK)采用 NH4Ac浸提鄄原子吸收法;硅(SiO2)采用碳酸钠熔融鄄盐酸提取鄄质量法;铁(Fe2O3)、钙(CaO)、镁
(MgO)、锰(MnO)碳酸钠熔融鄄盐酸提取鄄原子分光光度法;铝(Al2O3)采用碳酸钠熔融鄄盐酸提取鄄氟化钾取代
EDTA容量法;土壤微生物量碳(Cmic)采用氯仿熏蒸鄄K2 SO4浸提法测定;土壤微生物量氮(Nmic)氯仿熏蒸鄄
K2SO4提取鄄流动注射氮分析仪器法;土壤微生物量磷(Pmic)采用土壤微生物生物量磷(氯仿熏蒸鄄NaHCO3提
取鄄Pi测定鄄外加 Pi校正法),细菌、真菌、放线菌的数量测定均采用稀释平板测数法[11鄄13]。
1.2.3摇 数据处理与分析
将所有 20个指标划分为 3组变量,其中,土壤常规养分为第 1类变量,包括 pH值、土壤有机质 SOM、TN、
TP、TK、AN、AP、AK;土壤矿质养分为第 2类变量,包括 SiO2、Al2O3、Fe2O3、CaO、MgO、MnO;土壤微生物为第 3
类变量,包括 Cmic、Nmic、Pmic、细菌、真菌、放线菌。 所有数据处理和主成分分析、典范相关分析均在 SPSS16.0
软件中完成。
2摇 结果与分析
2.1摇 不同生态系统土壤化学性状
喀斯特峰丛洼地土壤母质为石灰岩,因淋溶作用强烈,pH值在 6.60—7.75 之间,按文中不同生态系统的
排列顺序由坡耕地到原生林土壤 pH值由微酸性向微碱性变化。 在次生演替过程中土壤 pH值的变化为原生
林、次生林>草丛>灌丛。 当由天然次生类型改变为坡耕地和人工林后土壤 pH 值明显降低,且与除灌丛外的
其他天然次生类型差异极显著(表 1)。 不同的生态系统的土壤主要养分性状不同,在正向次生演替过程中土
壤 SOM、TN、TP、AN、AP 含量均逐渐增加。 含量顺序为原生林>次生林>灌丛>草丛。 TK和 AK含量变化顺序
基本相反,含量顺序分别为草丛>灌丛、次生林>原生林,灌丛>草丛、次生林>原生林。 各级之间均达到了极显
著或显著水平。 当土地利用类型由天然次生类型人为的改变为坡耕地和人工林后土壤 TP、TK 的含量明显
增加。
表 1摇 不同生态系统土壤主要养分及 Duncan多重比较分析
Table 1摇 The conditions of soil nutrient in different ecosystem and Duncan multiple comparison analysis
生态系统
Ecosystem pH值
有机质
Organic matter
/ (g / kg)
全氮
Total nitrogen
/ (g / kg)
全磷
Total
phosphorus
/ (g / kg)
全钾
Total potassium
/ (g / kg)
碱解氮
Available
nitrogen
/ (mg / kg)
有效磷
Available
phosphorus
/ (mg / kg)
有效钾
Aailable
potassium
/ (mg / kg)
玉 6.60Cc 46.48Ee 2.85Cc 1.31Aa 15.86Aa 81.96 Ff 5.60Dd 70.47Dd
域 7.34Bb 52.99Dd 2.61Dd 0.67Dd 7.72Cc 192.70Dd 4.73Ee 166.51ABab
芋 6.78Cc 60.48Cc 2.95Cc 0.81Cc 7.33DdCd 256.39Cc 3.70Ff 172.98Aa
郁 6.78Cc 29.03Ff 1.71Ee 0.94Bb 11.08Bb 163.98Ee 7.71Cc 158.36Bb
吁 7.75Aa 95.95Bb 5.63Bb 0.76Cc 6.69Dd 408.94Bb 8.35Bb 166.31ABab
遇 7.54ABab 115.46Aa 5.91Aa 0.99Bb 4.22Ee 603.95Aa 11.10Aa 107.61Cc
摇 摇 玉:坡耕地 Slope field;域:草地 Grassland;芋:灌丛 Scrub;郁:人工林 Manmade forest;吁:次生林 Secondary forest;遇:原生林 Primary forest; 大
小写字母分别表示每列数据间差异分别达到极显著水平 P<0.01 和显著水平 P <0.05
2.2摇 不同生态系统土壤矿物质特征
矿质元素是土壤组成的重要部分,是植物生长良好的保障条件。 土壤矿物质的化学组成与成土条件和成
土过程密切相关,对土壤的性质有极大的影响,分析土壤矿质全量的化学组成能够了解土壤的风化发育程度,
阐明土壤化学性质在成土过程中的演变情况及土壤肥力背景状况[14]。 SiO2、Al2O3和 Fe2O3三者的含量占矿
质全量比重的绝对优势。 不同的生态系统矿质养分的组成特征不同,在次生演替过程中,SiO2含量顺序为草
丛、灌丛>原生林、次生林;Al2O3与 Fe2O3含量顺序为灌丛>草丛、次生林>原生林;CaO 含量顺序为原生林>草
丛>次生林>灌丛;MgO含量顺序为为原生林>灌丛、草丛>次生林;MnO 含量顺序为草丛、次生林、灌丛>原生
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林,各级生态系统之间差异显著或极显著(表 2)。 当由天然次生类型改变为坡耕地和人工林后土壤 SiO2含量
明显增加的同时土壤的 CaO、MgO明显减少。
表 2 摇 不同生态系统下土壤矿质全量及 Duncan多重比较分析
Table 2摇 The soil mineral components in different ecosystem and Duncan multiple comparison analysis
生态系统
Ecosystem
SiO2
/ %
Al2O3
/ %
Fe2O3
/ %
CaO
/ %
MgO
/ %
MnO
/ %
玉 72.68Aa 13.55Cc 4.31Ee 0.25Ff 0.86Dd 0.11Dd
域 44.88Cc 17.07Bb 7.06BCc 3.03Bb 1.96Bb 0.30Bb
芋 43.49CDcd 20.45Aa 10.99Aa 0.81Dd 2.02Bb 0.28Bb
郁 59.52Bb 17.10Bb 7.44Bb 0.58Ee 0.87Dd 0.67Aa
吁 40.08De 16.15Bb 6.74Cc 2.01Cc 1.57Cc 0.30Bb
遇 41.67CDde 12.38Cc 5.88Dd 4.59Aa 2.42Aa 0.19Cc
2.3摇 不同生态系统微生物特性
2.3.1摇 土壤微生物种群数量
土壤微生物种群数量受多种因素的影响,能够敏感地反映土壤生态系统受人为干扰或生态恢复重建的细
微变化及其程度,是土壤质量变化的指标之一。 喀斯特峰丛洼地不同生态系统土壤微生物数量及组成不同,
在次生演替过程中,土壤微生物种群总数量顺序为原生林>草丛>次生林>灌丛,原生林的细菌和真菌数量显
著高于其他 3个生态系统,各演替阶段放线菌数量无显著差异。 当土地利用类型变为坡耕地后放线菌数量极
显著增加,这可能是坡耕地中有机肥的大量施用导致外来微生物种群数量的增多。 当土地利用类型变为林地
后土壤微生物数量上相对减少。 在各生态系统中微生物种群数量组成上,细菌的比例为 11.32%—63.58%,3
个森林生态系统的比率最大,显著高于灌丛和草丛,极显著高于坡耕地,草丛和灌丛显著高于坡耕地;放线菌
的组成比例为 35.79%—88.18%,在坡耕地、草丛和灌丛的比率较高,其中坡耕地极显著高于其他生态系统,草
丛和灌丛显著高于原生林和次生林;真菌的组成比率很小,仅为 0.14%—0.87%,各生态系统之间差异不显著
(表 3)。
表 3摇 不同生态系统土壤微生物主要种群数量
Table 3摇 The main microbial population in soil in different ecosystem
生态系统
Ecosystem
细菌
Bacteria
/ (cfu / g)
真菌
Fungi
/ (cfu / g)
放线菌
Actinomycetes
/ (cfu / g)
总数
Sum
/ (cfu / g)
细菌比例
Percentage of
bacteria / %
真菌比例
Percentage of
fungi / %
放线菌比例
Percentage of
actinomycetes / %
玉 856147.50Aab 40755.41Aab 8739897.33Aa 9636800.25Aa 11.32Bc 0.50Aa 88.18Aa
域 111095.58Ab 442.97Ab 226056.50Bb 337595.03Bb 41.85Ab 0.14Aa 58.01Bb
芋 77916.34Ab 538.71Ab 105523.41 Bb 183978.45Bb 41.12Ab 0.31Aa 58.57Bb
郁 27134.67Ab 258.07Ab 14312.83 Bb 41705.57Bb 60.15Aab 0.58Aa 39.27Bbc
吁 128991.13Ab 1157.28Ab 59260.92 Bb 189409.33Bb 63.58Aa 0.62Aa 35.79Bc
遇 1949717.15Aa 71574.13Aa 1119279.75 Bb 3140570.89Bb 58.66Aab 0.87Aa 40.47Bbc
2.3.2摇 土壤微生物生物量
土壤微生物生物量碳、氮、磷不仅是研究土壤有机质、氮和磷循环及其转化过程的重要指标,而且是综合
评价土壤质量和肥力状况的指标之一。 喀斯特峰丛洼地不同生态系统微生物生物量碳、氮、磷的含量不同。
在次生演替过程中,原生林的 Cmic含量极显著高于其他演替阶段;原生林的 Nmic含量显著高于其他其他演替阶
段;Pmic含量在各演替阶段之间不存在显著性差异。 当土地利用方式变成坡耕地或是人工林地后土壤土壤微生
物生物量无明显变化。 各不同生态系统中 Cmic / SOC、Nmic / TN、Pmic / TP 值都很小,分别在 0.34—1.68、2.03—7郾 23、
1.03—9.63之间,Cmic / Nmic在 1.04—7.02之间,其中草丛和坡耕地最高,显著高于其他生态系统(表 4)。
9547摇 23期 摇 摇 摇 于扬摇 等:喀斯特峰丛洼地不同生态系统的土壤肥力变化特征 摇
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表 4摇 不同生态系统土壤微生物生物量碳、氮、磷的变化
Table 4摇 Soil microbial biomass carbon, nitrogen, and phosphorus in soil in different ecosystem
生态系统
Ecosystem
微生物量碳
Cmic
/ (mg / kg)
微生物量氮
Nmic
/ (mg / kg)
微生物量磷
Pmic
/ (mg / kg)
微生物量碳 /
土壤有机碳
Cmic / SOC
微生物量氮 /
全氮
Nmic / TN
微生物量磷 /
全磷
Pmic / TP
微生物量碳 /
微生物量氮
Cmic / Nmic
玉 448.76ABb 78.35Bb 13.52Aa 1.68Aa 2.71Aab 1.03Aa 6.44ABa
域 317.51Bb 52.50Bb 13.54Aa 1.07ABabc 2.03Aa 9.63Aa 7.02Aa
芋 246.43Bb 136.88Bb 41.18Aa 0.76ABbc 4.83Aab 5.21 Aa 2.77Cb
郁 239.69Bb 75.55Bb 14.21Aa 1.56Aab 5.03Aab 1.47Aa 3.20BCb
吁 182.15Bb 180.31ABb 33.98Aa 0.34Bc 3.32Aab 5.86Aa 1.04Cb
遇 946.21Aa 323.31Aa 44.78Aa 1.41ABab 7.23Aa 5.76Aa 2.75Cb
2.4摇 主成分分析
主成分分析是研究如何将多指标问题转化为较少指标问题的一种方法,综合后的新指标彼此不相关,能
综合反映原来多个指标的信息。 以喀斯特峰丛洼地 6 个生态系统 20 个土壤指标各自进行主成分分析(表
5),结果发现,前 3个主成分除草丛的累积贡献率为 72.44%外,其他 5 个生态系统前 3 个主成分的累积贡献
率都达到或超过了 85%,能全面反映所有信息,各主成分的方差贡献率均比较高,降维效果较好。
在次生演替过程,草丛阶段土壤生态系统的第一主成分以 AK、SiO2、CaO、MgO和 MnO的载荷量最大,称
它们为矿质养分因子群,其中 AK、CaO、MgO为限制性因子,它们在草丛土壤生态系统中处于主导地位,第二
主成分载荷量以真菌、细菌最大,第三主成分为 AP,它们在草丛土壤生态系统中也处于相对重要的地位;灌丛
阶段土壤生态系统的第一主成分以 pH、SOM、TN、AN、SiO2的载荷量最大,其中 SiO2是限制性因子,第二、三主
成分载荷量以 MgO、MnO、Pmic、AP、放线菌的载荷量最大,它们在灌丛土壤生态系统中处于次要地位;次生林
阶段土壤生态系统的第一主成分以 pH值、SOM、TN、TK、AN、Fe2O3、MnO、放线菌的载荷量最大,其中 pH、TK
和放线菌为限制性因子,第二、三主成分 Nmic和 Pmic载荷量最大;当正向演替发展到原生林阶段时土壤生态系
统中微生物种群数量起着主导作用,第一主成分以 pH、真菌、细菌、放线菌载荷量最大,其中 pH 为限制性因
子,第二主成分以 SOM、CaO、MgO、Pmic的载荷量最大,它们均为限制性因子,第三主成分的载荷量以 AK 最
大。 土地利用类型人为改变为坡耕地和人工林的转变过程中,坡耕地土壤生态系统的第一主成分载荷量以
SOM、TN、TK、AN、AK、SiO2、Al2O3、Fe2O3、CaO最大,表明它们在喀斯特峰丛洼地坡耕地土壤生态系统中处于
主导地位,是重要的指示因子,综合第三主成分载荷量最大的 MnO,可归纳为除磷之外的综合土壤养分因子
群,其中 SiO2和 MnO是限制性因子,第二主成分的 Pmic、真菌及第三主成分的 Nmic的载荷量最大,它们在坡耕
地土壤生态系统中处于比较重要的地位,称它们为微生物综合因子;人工林土壤生态系统以 SOM、TN、TP、
TK、AN、Al2O3、Fe2O3、CaO、MgO和 Pmic载荷量最大,结合第二主成分中载荷量较大的 AP,可见主导因子几乎
包含了所有土壤养分(主要养分和矿质养分),第二主成分中 AP、细菌、放线菌载荷量最大,它们的地位相对
较弱。
2.5摇 典范相关分析
喀斯特峰丛洼地脆弱生态系统中,土壤主要养分、矿质养分和微生物的相互作用不同,它们两两之间的典
型相关分析(表 6),前 4个特征值的方差贡献率分别达到 79.72%、83.02%、84.41%,基本能反映出绝大部分的
变量信息,由此而建立了两两之间的 4对典型变量构成(表 7)。
土壤主要养分与矿质养分因子的第 1、2、3对典型相关系数分别为 0.93、0.87、0.81,均达了极显著水平,第
1组典型变量系数主要反映 pH 值与 MgO 之间的正相关关系;第 2 组典型变量系数主要反映了 TN、AK 与
SiO2和 CaO之间的负相关关系及 AP 与他们之间的正相关关系;第 3 组典型变量系数反映了土壤 Fe2O3与土
壤 SOC、土壤 AN之间正相关及与土壤 TN之间的负相关关系。
0647 摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 33卷摇
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表
5摇
不
同
生
态
系
统
主
成
分
分
析
Ta
bl
e
5摇
Pr
in
ci
pa
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指
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lan
d
PC
1
PC
2
PC
3
草
丛
Gr
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sla
nd
PC
1
PC
2
PC
3
灌
丛
Sc
ru
b
PC
1
PC
2
PC
3
人
工
林
Ma
nm
ad
e
for
es
t
PC
1
PC
2
PC
3
次
生
林
Se
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ary
for
es
t
PC
1
PC
2
PC
3
原
生
林
Pr
im
ary
for
es
t
PC
1
PC
2
PC
3
pH
0.
60
53
- 0
.01
46
0.
30
19
- 0
.42
53
0.
00
4
0.
36
41
0.
95
54
0.
21
99
- 0
.08
55
0.
56
54
0.
28
02
- 0
.77
19
- 0
.92
3
0.
02
93
0.
37
44
- 0
.91
62
0.
18
53
- 0
.17
03
SO
M
/(
g/
kg
)
0.
94
49
0.
22
81
0.
21
05
- 0
.40
32
- 0
.20
12
0.
74
03
0.
96
15
0.
05
58
0.
16
19
0.
97
52
- 0
.15
75
- 0
.01
44
0.
95
57
0.
03
12
0.
16
18
0.
08
13
- 0
.92
19
0.
18
83
TN
/(
g/
kg
)
0.
88
68
0.
34
29
0.
29
13
- 0
.72
34
- 0
.27
45
0.
60
04
0.
96
09
- 0
.05
05
0.
20
89
0.
97
68
- 0
.03
98
0.
13
19
0.
91
95
0.
05
36
0.
28
05
- 0
.12
07
0.
37
46
0.
89
95
TP
/(
g/
kg
)
0.
55
4
0.
67
81
- 0
.36
86
0.
71
62
0.
42
8
0.
17
49
0.
65
59
- 0
.09
79
0.
02
83
0.
88
04
0.
31
12
0.
29
76
0.
07
84
0.
45
97
0.
81
0.
81
72
- 0
.56
18
- 0
.08
16
TK
/(
g/
kg
)
0.
92
83
0.
13
85
0.
34
48
- 0
.06
3
0.
06
19
- 0
.16
12
- 0
.54
87
- 0
.40
42
0.
67
63
0.
97
24
- 0
.17
74
- 0
.02
92
- 0
.88
36
0.
37
58
- 0
.15
08
0.
65
43
- 0
.56
36
- 0
.48
AN
/(
mg
/k
g)
0.
89
08
0.
44
04
- 0
.01
4
- 0
.35
51
- 0
.47
9
0.
71
22
0.
93
86
- 0
.03
73
0.
25
63
0.
97
05
- 0
.18
78
0.
04
93
0.
94
32
- 0
.00
83
0.
26
2
0.
78
17
- 0
.40
3
0.
42
5
AP
/(
mg
/k
g)
- 0
.36
72
0.
19
58
- 0
.80
15
- 0
.05
24
0.
26
67
0.
88
15
- 0
.04
93
0.
11
18
0.
98
72
- 0
.20
32
0.
97
43
0.
00
16
0.
49
63
0.
81
96
0.
15
82
0.
78
85
- 0
.49
17
0.
36
37
AK
/(
mg
/k
g)
0.
98
62
0.
05
37
0.
11
46
- 0
.88
19
0.
33
3
0.
01
78
0.
36
3
- 0
.32
11
0.
76
93
0.
31
96
0.
74
35
- 0
.10
65
0.
00
55
0.
83
11
- 0
.02
85
0.
24
36
0.
26
39
0.
93
01
SiO
2/
%
- 0
.94
81
- 0
.16
5
- 0
.08
01
0.
86
63
0.
36
31
- 0
.03
63
- 0
.90
48
0.
17
89
- 0
.34
76
- 0
.73
88
- 0
.49
88
0.
35
77
0.
80
6
- 0
.06
14
- 0
.26
16
0.
94
22
0.
03
46
- 0
.31
78
Al
2O
3/
%
0.
85
4
0.
24
8
0.
40
05
0.
31
73
0.
20
83
- 0
.04
31
- 0
.46
09
0.
85
69
- 0
.09
85
0.
87
61
0.
42
71
- 0
.17
71
0.
71
07
0.
68
11
- 0
.13
82
- 0
.53
66
0.
64
26
- 0
.04
01
Fe
2O
3/
%
0.
90
44
0.
12
9
0.
37
83
0.
16
3
0.
43
12
0.
09
28
- 0
.69
29
0.
69
43
- 0
.00
8
0.
90
41
0.
32
23
- 0
.22
46
0.
91
4
0.
22
13
- 0
.12
19
- 0
.18
64
0.
70
43
0.
22
42
Ca
O
/%
0.
93
61
0.
09
28
0.
29
61
- 0
.82
85
- 0
.30
61
- 0
.00
52
0.
53
78
0.
80
73
0.
12
37
0.
89
0.
17
25
- 0
.32
1
- 0
.40
87
- 0
.15
69
0.
71
09
- 0
.12
62
- 0
.97
06
- 0
.19
5
Mg
O
/%
0.
78
7
- 0
.02
97
0.
56
26
- 0
.93
49
- 0
.06
61
0.
17
47
0.
22
75
0.
95
36
0.
09
33
0.
87
64
0.
10
02
- 0
.42
11
- 0
.33
63
0.
47
32
0.
36
9
- 0
.06
47
- 0
.91
36
- 0
.38
65
Mn
O
/%
- 0
.27
71
0.
24
88
- 0
.87
73
0.
93
31
0.
29
62
0.
00
63
- 0
.30
25
0.
91
68
- 0
.09
2
0.
75
27
0.
63
64
- 0
.06
5
0.
96
95
- 0
.12
06
- 0
.05
96
0.
89
12
- 0
.03
19
- 0
.23
C m
ic
/(
mg
/k
g)
0.
51
45
0.
78
61
0.
24
33
0.
69
9
0.
58
38
0.
01
2
- 0
.44
33
- 0
.61
21
0.
10
01
- 0
.20
52
- 0
.14
15
- 0
.51
55
- 0
.48
59
0.
83
02
0.
11
32
0.
85
23
- 0
.26
77
- 0
.40
07
N
m
ic
/(
mg
/k
g)
0.
23
84
0.
27
13
0.
91
24
0.
41
46
- 0
.23
64
0.
78
59
0.
18
46
0.
88
31
0.
36
23
- 0
.44
78
- 0
.16
51
0.
17
28
0.
29
2
- 0
.05
39
0.
88
2
0.
23
56
- 0
.80
87
- 0
.53
37
P m
ic
/(
mg
/k
g)
- 0
.02
22
0.
94
58
0.
14
78
- 0
.78
43
0.
35
74
0.
45
06
- 0
.07
26
0.
97
95
- 0
.18
57
0.
91
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表 6摇 不同生态系统土壤主要养分、矿质养分、微生物的典范相关分析
Table 6摇 The canonical correlation analysis of the soil main nutrients, mineral nutrient and microbial in difference ecosystem
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 square df
显著水平
level of
significance
累积贡献率
accumulative
contribution
rate / %
土壤主要养分与矿质养分 1 0.93 5.03 144.77 48 0.0001 35.90
The soil main nutrients 2 0.87 3.22 89.68 35 0.0001 58.93
and mineral nutrients 3 0.81 1.89 51.65 24 0.0009 72.44
4 0.67 1.02 21.70 15 0.1160 79.72
土壤主要养分与微生物 1 0.95 5.44 162.49 48 0.0001 38.87
The soil main nutrients 2 0.90 3.52 97.60 35 0.0001 63.98
and microbial 3 0.78 1.44 50.74 24 0.0011 74.26
4 0.65 1.23 25.31 15 0.0460 83.01
矿质养分与微生物 1 0.82 4.00 80.64 36 0.0001 33.32
Mineral nutrients 2 0.73 3.37 49.42 25 0.0025 61.39
and microbial 3 0.68 1.83 27.29 16 0.0384 76.63
4 0.47 0.93 9.91 9 0.3577 84.41
表 7摇 不同生态系统土壤主要养分、矿质养分、微生物之间典型变量构成
Table 7摇 The composition of canonical variables among the soil main nutrients, mineral nutrient and microbial in different ecosystem
因子 Factor 变量构成 The composition of variables
土壤主要养分与矿质养分第 1、2、3、4 N1 =-1.0029Y1+0.1087Y2+0.2529Y3+0.1560Y4-0.0913Y5-0.1602Y6-0.3584Y7-0.1304Y8
典型变量 N2 =-0.2294Y1-0.4658Y2+0.7880Y3+0.4239Y4-0.3410Y5-0.0346Y6-0.8463Y7+0.7498Y8
The first, two, three, four typical variable N3 =-0.6190Y1+1.0310Y2-1.1035Y3-0.7248Y4+0.1724Y5+1.0261Y6+0.0022Y7+0.1865Y8
among soil main nutrients and N4 = 0.0890Y1+0.4509Y2+0.1874Y3-0.0559Y4+0.0962Y5+0.2787Y6-0.6991Y7-0.5365Y8
mineral nutrient M1 = 0.6094Z1+0.3266Z2+0.7574Z3+0.5260Z4-0.9184Z5-0.6768Z6
M2 =-0.8393Z1-0.0904Z2+0.4878Z3-0.8258Z4-0.0237Z5-0.3309Z6
M3 = 0.2064Z1-1.3147Z2+2.1148Z3+0.96650Z4-0.4881Z5-0.1455Z6
M4 =-0.0868Z1+0.5554Z2-0.1451Z3+0.4129Z4-0.1529Z5-1.0329Z6
土壤主要养分与微生物第 1、2、3、4 N1 = 0.0203Y1-0.7169Y2+0.1958Y3+0.1144Y4+0.0302Y5+1.3627Y6+0.0402Y7-0.1602Y8
典型变量 N2 = 0.1627Y1+1.4631Y2-1.0542Y3+0.0387Y4+0.3771Y5-0.3021Y6+0.0588Y7-0.4825Y8
The first, two, three, four typical variable N3 =-0.1144Y1-1.6276Y2+1.2665Y3+0.2180Y4+0.4411Y5+0.5052Y6-0.0943Y7-0.4003Y8
among soil main nutrients and microbial N4 =-0.1354Y1-0.0646Y2-1.2064Y3-0.3389Y4+0.8196Y5+1.488Y6-0.2612Y70.3970Y8
B1 =-0.5747L1+0.5793L2-0.0867L3+1.0611L4+0.1809L5-0.0767L6
B2 = 1.0962L1+0.3722L2+0.0336L3-1.5878L4+0.5298L5+0.5972L6
B3 =-0.2339L1-0.2985L2-0.1718L3+0.2010L4+0.3550L5+0.6452L6
B4 = 2.0337L1-1.696L2+0.8092L3-2.3785L4+1.5542L5-0.5105L6
矿质养分与土壤微生物第 1、2、3、4 M1 =-0.0220Z1-0.0696Z2-0.4834Z3-0.4690Z4-0.3392Z5-0.3541Z6
典型变量 M2 = 1.1143Z1+0.8957Z2-0.5011Z3+0.5122Z4+0.5107Z5-0.3438Z6
The first, two, three, four typical variable M3 = 0.1023Z1-1.5909Z2+0.9964Z3+0.3444Z4+0.1562Z5+0.0162Z6
among soil mineral nutrient and microbial M4 = 0.5091Z1-1.5621Z2+0.8399Z3-1.6071Z4+1.6630Z5+0.3364Z6
B1 =-0.0994L1+0.3160L2-0.9295L3+0.2098L4-0.1418L5+0.6066L6
B2 = 0.5242L1-0.3131L2-0.7841L3-0.2240L4-0.0982L5+0.7488L6
B3 = 0.0176L1-1.1845L2-0.8382L3+0.0408L4+0.3975L5-0.2296L6
B4 =-0.6930L1-0.7129L2+0.4217L3+2.5870L4-1.2034L5-0.2007L6
摇 摇 Y1:pH;Y2:SOC;Y3:TN;Y4:TP;Y5:TK;Y6:AN;Y7:AP;Y8:AK;Z1:SiO2;Z2:Al2O3;Z3:Fe2O3;Z4:CaO;Z5:MgO;Z6:MnO;L1:Cmic;L2:Nmic;
L3:Pmic;L4:真菌 Fungi;L5:细菌 Bacteria;L6:放线菌 Actinomycetes
土壤主要养分与微生物因子的第 1、2、3对典型相关系数分别为 0.95、0.90、0.78,均达了极显著水平,第 1
2647 摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 33卷摇
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组典型变量系数主要反映 AN、真菌之间的正相关关系;第 2组典型变量系数主要反映了 SOC、Cmic的正相关关
系和与真菌的负相关关系,TN和 Nmic之间的负相关关系及与真菌之间的负相关关系;第 3 组典型变量系数反
映了土壤放线菌与土壤 SOC之间的负相关关系及与土壤 TN之间正相关。
土壤矿质养分与微生物因子只有第 1、2对典型相关系数达到极显著水平,分别为 0.8158、0.7349, 第 1组
典型变量系数主要反映土壤 Pmic与 Fe2O3、CaO、MgO 之间正相关关系;第 2 组典型变量系数主要反映了土壤
CaO 与 Pmic负相关关系和与放线菌正相关关系。
3摇 讨论
3.1摇 喀斯特峰丛洼地不同生态系统土壤主要养分的变化
喀斯特峰丛洼地的土壤为隐域性土,发育程度不高,没有像当地的地带性红壤成土过程所具有的脱硅富
铝化特征。 石灰岩山地发育的石灰土,一般富含碳酸钙,土壤呈微碱性反应,pH 值较高。 然而喀斯特峰丛洼
地地处中亚热带,雨热资源丰富,土壤中的钙、镁大量淋失,尤其是钙淋溶比较彻底,加上施肥等人为管理措施
和植物残体的迅速分解[15鄄16],许多酸性物质进入土壤,它们对岩石风化形成的碱性物质起到中和作用。 喀斯
特峰丛洼地土壤呈中性偏微酸性至弱碱性反应,pH值在 6.60—7.75之间,如其他土壤一样增施有机肥和开垦
利用后土壤酸度有一定程度的加重[17],因此坡耕地的 pH 值最小,次生林和原生林 pH 值最大。 喀斯特峰丛
洼地优越的温湿条件极有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[18],养分含量均很高;不同生态系统养分含量不同,在正
向次生演替过程中土壤 SOM、TN、TP、AN、AP 含量均逐渐增加,TK 和 AK 含量变化顺序基本相反,各级之间
均达到了极显著或显著水平。 这在一定程度上说明随着正向演替过程的发展土壤中的多数养分成一种积累
的发展模式。 当由天然次生类型改变为坡耕地和人工林后土壤 TP、TK 的含量明显增加,这说明人工施肥能
有效增加 TP 和 TK特别是施草木灰明显增加了 TK的含量。
3.2摇 喀斯特峰丛洼地不同生态系统土壤矿质养分的变化
土壤矿物质是土壤重要组成物质,喀斯特峰丛洼地碳酸盐岩分化过程中生成的次生矿物源源不断的释放
各种矿质养分,形成了土壤的物质基础,增强了土壤肥力,促进了植物生长。 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,但以硅酸盐矿物为主的酸不溶物含量很低,CaO、MgO、MnO 等的总量仅为
1郾 5%—2.0%,岩石风化的养分输入极为有限,土壤中的矿质养分 SiO2、Al2O3、Fe2O3占绝对优势,但其含量明
显低于世界土壤平均背景值和同纬度地区的地带性红壤[18],又加上土壤总量极少,尽管 Ca、Mg 的供应充足
(在淋溶强烈的坡耕地和人工林,Ca、Mg 含量很低,但下部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。 一般来说,产生了石漠化现象的土壤,SiO2含量在 700
g / kg以上,Fe2O3不足 40 g / kg,MgO低于 9 g / kg,CaO由于基岩出露,含量在 50 g / kg以上;尚未发生石漠化的
土壤,SiO2<650 g / kg,Fe2O3>70 g / kg,MgO>10 g / kg,且随着石漠化的加重,土壤中 SiO2含量明显升高,Al2O3、
Fe2O3、CaO、MgO等成分不断降低,石漠化导致土壤的形成速度减缓、发育程度变弱[19]。 喀斯特峰丛洼地各
类生态系统虽然没有发生明显的石漠化现象,但仍然有潜在的石漠化危险,如坡耕地 SiO2高达 726.8 g / kg,坡
耕地、次生林、原生林的 Fe2O3只有 43.1 g / kg、67.4 g / kg、58.8 g / kg。
3.3摇 喀斯特峰丛洼地不同生态系统土壤微生物性状
土壤微生物数量、分布与组成很大程度上影响并决定着土壤的生物活性、有机质分解、腐殖质合成、土壤
团聚体形成以及土壤养分的转化[6]。 喀斯特峰丛洼地各生态系统土壤微生物种群数量较高,其种群总数量、
细菌数量、放线菌数量均以原生林最高、人工林最低;一般土壤微生物种群数量的组成均以放线菌的比例最
高,但喀斯特峰丛洼地不同生态系统土壤微生物种群数量的组成不同,禾本科植物较多的坡耕地、草丛和灌丛
其放线菌的比例较大,3个森林生态系统细菌数量较多,真菌的数量最小,不足 1%,这与宋同清等的研究研究
结果相似[18]。 微生物数量特别是放线菌数量增加,其分解林木凋落物中含有较多木质化纤维成份等难分解
物质的能力增强,能促进土壤生态系统物质和能量循环[20],因此在喀斯特石漠化地区实行林草结合的的退耕
3647摇 23期 摇 摇 摇 于扬摇 等:喀斯特峰丛洼地不同生态系统的土壤肥力变化特征 摇
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还林还草模式更有利于土壤生态系统的环境改善。
土壤微生物量一直是国际土壤学界研究热点[21]。 喀斯特峰丛洼地土壤微生物量碳、氮、磷的含量接近和
超过了亚热带稻田土壤[22],均以原生林土壤含量较高。 喀斯特峰丛洼地土壤 Cmic / SOC、Nmic / TN、Pmic / TP 值
都很小,分别在 0.34—1.68、2.03—7.23、1.03—9.63 之间,Cmic / Nmic在 1.04—7.02 之间,其中草丛和坡耕地最
高,显著高于其他生态系统,其他生态系统间差异不显著。 许多研究表明[23],表层 Cmic / SOC、Pmic / TP 均比较
低,土壤 SOC与 Cmic含量、TP 与 Pmic同步下降;土壤微生物生物量碳与微生物量氮(Cmic / Nmic)的比值是否恒
定,不同学者其观点不同,Anderson等[24]认为 Cmic / Nmic平均值为 6.7,陈国潮等[25]认为红壤土壤 Cmic / Nmic平均
值为 6.2,显然喀斯特峰丛洼地坡耕地、草丛土壤的 Cmic / Nmic与上述结果相似,而灌丛、人工林和次生林 Cmic /
Nmic明显偏低。
3.4摇 喀斯特峰丛洼地土壤各因子间的相互作用及主要影响因素
土壤养分与微生物通过影响植物的生长发育而影响植物群落的产生、发育和演替,进而对生态系统过程、
生态系统生产力和生态系统内部结构产生作用,而生态系统的进化维持了物种间的关系、种的分布格局及群
落物种多样性,反过来影响了植物群落的发展,增加了系统内物质循环,改变着土壤养分与微生物构成,提高
了土地生产力。 一般来讲,在群落演替的前期,土壤的性质影响植被的变化,同时也因植被的变化而变化,这
种相互促进作用在经过一段时间的演替,土壤和植被群落均受气候的限制,进化为以生态平衡为标志的顶极
群落[26鄄28]。 喀斯特峰丛洼地各种不同生态系统中土壤主要养分、矿质养分和微生物相互作用、关系密切。 典
型相关分析发现,土壤主要养分与矿质养分、土壤主要养分与微生物、土壤矿质养分与微生物前 4个特征值的
方差累积贡献率分别达到了 79.72%、83.02%、84.41%,基本能反映出绝大部分的变量信息,由此而建立了两
两之间的 4对典型变量构成。 其中 1、2、3对典型变量相关系数均达到显著或极显著水平,土壤主要养分与矿
质养分主要表现在土壤 SiO2、CaO、MgO、Fe2O3对主要养分的影响较大;土壤主要养分与微生物中主要是以
Cmic、真菌对 SOC和氮的影响最大;土壤矿质养分与微生物的相关关系中主要以 Pmic、放线菌对土壤 Fe2O3、
CaO、MgO的影响最大。
喀斯特峰丛洼地景观异质性强,生态系统类型复杂,影响因子众多,不同生态系统影响因子不同。 进一步
对 6个主要生态系统 20个土壤指标的主成分分析显示,前 3 个主成分方差累积贡献率除草丛为 72.44%外,
其他 5个生态系统前 3个主成分的方差贡献率均达到或超过了 85%,能全面反映所有信息,各主成分的方差
贡献率均比较高,降维效果较好。 草丛为矿质养分因子群,灌丛为有机质和氮因子群,次生林的主要因子较
多,降维效果不十分理想,原生林主要因子为微生物种群数量因子群。 坡耕地的主要因子为除磷之外的主要
养分和矿质养分因子群,人工林为所有主要养分和矿质养分因子群。 基于土壤主要养分、矿质养分、微生物两
两之间的典型相关关系及不同生态系统土壤肥力特征主要影响因子的综合分析,可以得出在自然情况下的正
向次生演替过程中土壤养分及微生物组成都在逐渐趋于提高,原生林植物与养分之间达到了良好的平衡状
态,主要应加强森林抚育管理,改善森林环境保障植物、土壤养分及微生物之间的良好协调关系。 由天然次生
类型改变为坡耕地和人工林的人类土地利用方式转变过程中坡耕地应多施有机肥和氮肥,人工林应多施氮
肥。 喀斯特石漠化地区实行林草结合的的退耕还林还草模式更有利于土壤生态系统的环境改善。
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叶生态学报曳圆园员源年征订启事
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高级专业学术期刊袁创刊于 员怨愿员年袁报道生态学领域前沿理论和原始创新性研究成果遥 坚持野百花齐放袁百家
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本期责任副主编摇 王德利摇 摇 摇 编辑部主任摇 孔红梅摇 摇 摇 执行编辑摇 刘天星摇 段摇 靖
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主摇 摇 编摇 王如松
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