2025, Vol. 42 
2. 中国科学院大学测试中心分子化石实验室, 北京 100049;
3. 中国科学院地质与地球物理研究所 中国科学院新生代地质与环境重点实验室, 北京 100029
2. Laboratory of Molecular Fossils of Testing Centers, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China;
3. Division of Cenozoic Geology and Environment, Institute of Geology and Geophysics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100029, China
考古学家长期致力于农业起源研究，古耕作层的识别和鉴定是研判农业起源的时间和地点、农耕方式的变革等古文化发展史和古文明进程的重要依据[1-5]。过去，考古学家主要利用遗址土壤剖面中大植物遗存和微体化石，以种属鉴定、量化统计、植物形态等指标研究古耕作层[6-7]。然而，施肥、灌溉等农田管理相关证据很难通过考古遗存的形式保存下来，这阻碍了对农业生产技术等农业活动自身特征进行深入研究[8]。近年来，植物稳定同位素方法为历史农田管理研究提供了一种途径，其通过现代种植实验建立水分、肥料投入与碳、氮同位素关系模型[9-11]，但这种方法依然依赖于植物遗存，不适用于尚没有发现植物遗存的考古遗址，且工作量大，研究成本较高。
因此，亟待开发简单、可靠、普适性强的新方法，识别古耕作层，以研究过去较长时间尺度的土地利用和土地覆盖变化。根据前人研究结果，农耕等活动导致的土地利用和土地覆盖的变化能够直接改变土壤的理化性质，土壤信息可以用于具体某处地点或某地点较长时间尺度的土地利用和土地覆盖变化分析[12]。
一般来说，成土作用强度与土壤磁化率成正比[13]。农耕地长期的耕作、污灌以及C4作物玉米的生长与秸秆焚烧等农业管理方式可以增大土壤风化成土作用强度, 增加土壤的磁化率[14-15]。同时，耕作对土壤的机械破坏作用也会影响土壤中铁、锰物质及黏粒的迁移和集中，进而对土壤氧化还原状态和磁性特征产生影响[16]。植物群落本身也是影响土壤磁化率的重要因素，如森林土壤中细粒磁铁矿的溶解度较草原更强[17]。
植被类型除影响土壤磁化率外，还可能影响土壤的其他理化参数。植物群落能为土壤动物提供充足的食物来源和适宜的栖息环境，植物群落的差异能够影响土壤动物群落的多样性，从而间接对土壤各项理化参数产生影响[18]。如，不同植物的根系分泌物和凋落物，物质组成有差别，能通过改变土壤有机质含量及阴离子浓度，改变土壤pH[19]。Yang等[20]指出，阔叶林砍伐和农业活动可能会改变土壤水分和盐分含量。凋落物种类及输入量还能通过调节土壤有机C、N含量从而对土壤颜色产生影响[21]。
土壤易溶盐含量、pH、磁化率和颜色等参数是土壤的基本物理化学性质，测量方法较为成熟，简便，快捷。如果能够基于这些参数，在充分研究已知土壤剖面的基础上，建立一种识别古耕作层、进而认知土地利用和土地覆盖变化的方法，广泛应用于农业考古等较长时间尺度的土地利用和土地覆盖变化研究，将显著降低实验周期和经济成本，提高研究效率，有助于发现并确认更多的古耕作层，促进农业考古和古土地利用研究的发展。
北京东灵山地区发育了落叶阔叶林、亚高山草甸等生态系统，曾经发生过由于自然气候变化和人类活动造成的土地利用变化，包括至少300年的无灌溉耕作及>60年的退耕等[22]，并且可以追溯，恰好能满足上述研究需求。因此，本研究在东灵山设置了一组样地，采集有/无灌溉耕作和退耕史的土壤剖面样品，以无耕作土壤剖面为对照，研究土地利用和土地覆盖发生变化前后的土壤磁化率、pH及易溶盐含量、色度特征，尝试为建立一套能够识别古耕作层、判识古土地利用和土地覆盖变化的新方法提供新思路。
1 研究区概况北京东灵山(115°20′~115°35′E；39°55′~40°05′N)属于太行山脉，主峰海拔2 303 m(图 1)。该地区属于暖温带半湿润大陆季风气候，寒冷期长，积温低，冻土期长，生长季短，年均温5~10 ℃，无霜期约195 d，年降雨量为500~650 mm，多集中于夏季，春旱严重[23]。
|
Download:
|
| (a)为研究区，(b)(c)为天然草甸，(d)(e)为天然阔叶林，(f)(g)为退耕草甸，(h)(i)为退耕阔叶林。数据来自Google Earth。 图 1 研究区、采样点位置以及剖面照片 Fig. 1 Study area, location of sampling sites, and profile photograph | |
本研究样地设置在东灵山东坡，海拔1 650~1 800 m，植被类型包括落叶阔叶林和亚高山草甸2种。其中，落叶阔叶林中木本植物主要有蒙古栎(Quercus mongolica Fisch.ex Ledeb.)、毛榛(Corylus mandshurica Maxim.)、鼠李(Rhamnus davurica Pall.)、六道木(Abelia biflora Turcz.)等；另外还有藁本(Ligusticum sinense Oliv.)、刺玫(Rosa davurica Pall.)、乌头(Aconitum carmichaelii Debeaux.)、白芷(Angelica dahurica (Fisch. ex Hoffm.)Benth. et Hook. f. ex Franch. et Sav.)、金花忍冬(Lonicera chrysantha Turcz.)、山荆子(Malus baccata (L.) Borkh.)、覆盆子(Rubus idaeus L.)等林下草本植物。亚高山草甸主要有绣线菊(Spiraea salicifolia L.)、蒿草(ArtemisiaselengensisTurcz.)、披碱草(Elymus dahuricus Turcz.)、苔草(Carex spp.)、叉分蓼(Polygonum divaricatum L.)、委陵菜(Potentilla chinensis Ser.)、野豌豆(Vicia sepium L.)、龙芽草(Agrimonia pilosa Ldb.)、银背风毛菊(Saussurea nivea Turcz.)、火绒草(Leontopodium leontopodioides Beauv.)等。
根据对东灵山地区野外实地调查、访问及查阅文献记载得出，自明清以来，该区域曾经发生过持续超过300年的农耕活动，耕作方式主要为翻耕，无灌溉，少量施加农家肥或无施肥，未使用化肥农药。自20世纪60年代退耕，自然植被逐渐恢复，退耕区域也形成了与自然沉积区域相同的草甸及阔叶林群落，但具有人类活动干扰后形成的菊叶委陵菜群系、猪毛蒿-黄花蒿群系[22]。该样地的植被包含4种类型：天然草甸、天然阔叶林、退耕草甸、退耕阔叶林。
在每种植被类型下选取2处剖面，共计8个剖面进行研究。
2 材料与方法 2.1 样品采集沿土壤剖面自下而上，在每1 cm土壤层用小刀刮取约20 g土壤，采样深度为0~50 cm。样品带回实验室后，部分风干至恒重备用，另一部分冷冻保存备用。每个风干样品分为A、B、C 3份，A份10.0 g，用来测定磁化率；B份0.8 g，用来测定pH及电导率；C份2.0 g，用来测定颜色(亮度L*、红度a*、黄度b*)。于2020年9月与2021年9月分别采集样品。
2.2 土壤溶液电导率和pH值测定电导率和pH测定在中国科学院大学分子化石实验室完成。控制环境温度为25 ℃，将研磨后的样品过100目筛，称取过筛后的土壤样品粉末0.8 g装入离心管中，加入4 mL纯水配制成土壤溶液，用振荡机振荡30 min，使土壤中的易溶盐充分溶解。振荡完成后，用离心机在2 500 r/min的转速下离心5 min使土壤颗粒沉淀，并过滤出上清液。分别用TFW-Ⅱ型数字直读式多功能土壤分析仪的电导电极和pH复合电极测定土壤溶液的电导率和pH值。
土壤溶液的易溶盐含量与电导率的相关性极为显著，在实验中可以通过测量电导率来间接求出样品的易溶盐含量。取K2SO4和KCl各5.0 g溶于100 mL容量瓶中，配制成浓度为10 % 的母液。通过稀释母液，分别获得0.001、0.002、0.003、… 、0.009，0.01、0.02、0.03、… 、0.09，0.1、0.2、0.3、… 、1 (%)共计30份不同浓度的标准溶液，分别测定其电导率，制作标准曲线(图 2)，并得到了易溶盐含量与电导率的相关性方程Y1= 0.000 07X1－0.000 4 (R2 = 0.996 2), Y2 = 0.077 5X2+0.001 8 (R2 = 0.988 5), Y3=0.110 5X3－0.033 1 (R2 = 0.992 2), 其中：X1、X2、X3为电导率，Y1、Y2、Y3为易溶盐含量。
|
Download:
|
| 图 2 电导率标准曲线 Fig. 2 Conductivity standard curve | |
将所测得的土壤样品溶液电导率分别代入上述方程，即可求得该样品溶液的易溶盐含量。
2.3 磁化率测定质量磁化率采用Bartington公司的MS3型磁化率仪进行测定。在不损伤自然粒径的前提下，用研钵将风干后的土壤样品研磨至松散，挑出石块、植物根系等杂质。称取约10.0 g研磨后的样品，用无磁保鲜膜包紧，装入与磁化率仪相配套的无磁样品测量盒中，压平压实，使盒内无缝隙。在确保附近没有磁场干扰的情况下，将样品按照从土壤剖面底层到浅层的顺序进行低频(470 Hz)磁化率(Xlf)测量，每个样品测量3次取其平均值。2次样品测量之间插入一次无样品测量以确保仪器没有背景值的干扰。磁化率测定在中国科学院大学第四纪地质学实验室完成。
2.4 颜色测定土壤颜色用Konica Minolta公司的CM-600 d分光测色计测量。该仪器是基于CIELAB颜色描述体系测量的。CIELAB体系通过L*(亮度)、a*(红度)、b*(黄度)3个变量来描述任何均匀的颜色空间。L*介于黑色(0)和白色(100)之间，a*和b*分别介于-60(绿色)~60(红色)和-60(蓝色)~60(黄色)之间[24]。
在稳定的光源条件下，取过筛后的样品粉末2.0 g平铺在塑料薄膜上压平压实，放在白色校正板上，随机选取3个区域进行测量，可分别得到3组颜色数据，求其平均值。颜色测定在中国科学院大学分子化石实验室完成。
2.5 数据处理1) 土壤剖面整合：本次实验最终测得数据包括：4种类型的8个土壤剖面的土壤易溶盐含量、低频质量磁化率、土壤pH、土壤颜色(包括亮度L*、红度a*、黄度b*3组)。针对每一植被类型的土壤分别制作整合剖面，方法如下：分别计算同一类型的两剖面同一深度的数据，作为该植被类型整合土壤剖面在该深度处的数据值。
2) 双因素方差分析和图表绘制：用Excel 2019进行数据的初步录入与整理，在Origin2022中运用双因素方差分析检验了不同土地利用类型和深度下土壤理化性质的差异。图表在Origin 2022中绘制，地图的编辑在ArcGIS 10.6中进行。
3 结果与分析由于耕作活动对土地的扰动深度通常在35 cm左右[25]，而表层土壤易受外源沉积物干扰，因此，将整合土壤剖面按深度分为0~5 cm(表层松散沉积物)、5~35 cm(潜在扰动层)、35~50 cm(无扰动古土壤层)3层，分别计算各层易溶盐含量、磁化率、pH、颜色(表 1)。
|
表 1 4类土壤的基本理化性质 Table 1 Physico-chemical properties of the four soil types |
天然草甸易溶盐含量最小值为2.70 %，最大值为9.92 %，平均值为5.53 %；天然阔叶林最小值为2.55 %，最大值为5.36 %，平均值为3.91 %；退耕草甸最小值为1.51 %，最大值为5.36 %，平均值为2.91 %；退耕阔叶林最小值为1.03 %，最大值为4.48 %，平均值为1.93 % (表 2)。
|
|
表 2 不同植被类型土壤易溶盐含量的描述性统计和双因素方差分析 Table 2 Descriptive statistics and two-way ANOVA for soil soluble salt content of different vegetation types |
图 3(a)所示各组土壤剖面易溶盐含量均表现为表层0~5 cm远远高于底层，最大值均出现在表层1 cm。
|
Download:
|
| 图 3 各参数随深度变化趋势图 Fig. 3 Trend of each parameter with depth | |
0~50 cm内天然草甸和天然阔叶林剖面易溶盐含量分别大于退耕草甸和退耕阔叶林剖面；天然草甸和退耕草甸也分别大于天然阔叶林和退耕阔叶林剖面(图 4)。
|
Download:
|
| 图 4 易溶盐含量随深度变化柱形图 Fig. 4 Histogram of soluble salt content with depth | |
在5~35 cm土层中，天然草甸与退耕草甸差异性不显著，而在35~50 cm土层中差异性显著(p < 0.01)。
5~50 cm土层内天然草甸与天然阔叶林、退耕草甸与退耕阔叶林之间差异性显著(p < 0.01)。
3.2 pH值天然草甸pH最小值为5.78，最大值为7.62，平均值为7.02；天然阔叶林最小值为6.75，最大值为7.88，平均值为7.37；退耕草甸最小值为6.32，最大值为7.53，平均值为20.23；退耕阔叶林最小值为5.77，最大值为7.52，平均值为6.59(表 3)。
|
|
表 3 不同植被类型土壤pH的描述性统计和双因素方差分析 Table 3 Descriptive statistics and two-way ANOVA for soil pH for different vegetation types |
图 3(b)所示各组土壤剖面pH值均随深度增加而增加。
0~35 cm深度中，各组剖面pH值大小关系为天然阔叶林>天然草甸>退耕草甸>退耕阔叶林，天然草甸与天然阔叶林、天然草甸与退耕草甸、天然阔叶林与退耕阔叶林在p < 0.01下差异性显著，退耕草甸与退耕森林差异性不明显(图 5)。
|
Download:
|
| 图 5 pH随深度变化柱形图 Fig. 5 Histogram of pH variation with depth | |
除天然阔叶林外，其余各组剖面5~35 cm与35~50 cm差异性显著(p < 0.01)。其中天然草甸、天然阔叶林以及退耕阔叶林3组剖面在0~35 cm内pH < 7.0呈酸性，35~50 cm内pH>7.0呈碱性；而退耕草甸从表层至底层pH始终呈酸性(图 5)。
35~50 cm退耕阔叶林开始大于退耕草甸，各组pH值大小关系为天然阔叶林>天然草甸>退耕阔叶林>退耕草甸，天然草甸与退耕草甸、天然阔叶林与退耕阔叶林差异显著(p < 0.01)。
3.3 低频磁化率天然草甸低频磁化率最小值为81.36×10-8m3/kg，最大值为166.52×10-8m3/kg，平均值为117.64×10-8m3/kg；天然阔叶林最小值为47.32×10-8m3/kg，最大值为161.70×10-8m3/kg，平均值为122.38×10-8m3/kg；退耕草甸最小值为89.62×10-8m3/kg，最大值为184.25×10-8 m3/kg，平均值为124.70×10-8m3/kg；退耕阔叶林最小值为64.20×10-8m3/kg，最大值为172.65×10-8m3/kg，平均值为125.42×10-8m3/kg(表 4)。
|
|
表 4 不同植被类型土壤低频磁化率的描述性统计和双因素方差分析 Table 4 Descriptive statistics and two-way ANOVA for soil low frequency magnetic susceptibility of different vegetation types |
图 3(c)所示天然草甸低频磁化率随深度增加而增大，退耕草地及天然阔叶林剖面随深度增加先增大后减小，退耕阔叶林剖面则随深度增加持续减小。
深度0~35 cm内，退耕阔叶林组>天然阔叶林组>退耕草甸组>天然草甸组，而在35~50 cm内退耕阔叶林组 < 天然阔叶林组 < 退耕草甸组 < 天然草甸组(图 6)。由于阔叶林土壤有机质80 % 左右来自凋落物[26]，且自上而下改造土壤[27]，因而年轻的阔叶林土壤上层磁化率大。草甸土壤有机质主要为根系输入[28]，磁化率峰值出现层位较深。这可能指示阔叶林对土壤磁化率的改造能力更强。
|
Download:
|
| 图 6 磁化率随深度变化柱形图 Fig. 6 Histogram of Low frequency magnetic susceptibility variation with depth | |
深度5~35 cm内，天然及退耕阔叶林剖面土壤低频磁化率分别大于天然及退耕草甸土壤磁化率，退耕草甸及阔叶林剖面也分别大于天然草甸及阔叶林剖面(图 6)。草甸剖面土壤低频磁化率随深度增加而增加，阔叶林剖面变化趋势则刚好相反，其低频磁化率随深度增加而减小，但只有天然草甸及天然阔叶林剖面的5~35 cm段与35~50 cm段呈显著差异(p < 0.01)。
深度35~50 cm内，2组阔叶林剖面随深度增加低频磁化率出现快速下降，整体上阔叶林剖面低频磁化率小于草甸剖面，退耕剖面开始小于天然剖面。值得注意的是，图 3(c)中35~50 cm内不同剖面低频磁化率大小为退耕阔叶林>天然森林>退耕草甸>天然草甸，0~35 cm内则刚好相反。
3.4 颜色在整个土壤剖面中，各组剖面亮度L*均随深度增大而增大，天然组增大幅度大于退耕组。
0~5 cm内退耕组整体大于天然组，随着深度变深，天然剖面增大幅度大于退耕组，30~50 cm退耕组开始小于天然组。图 3(d)显示在0~30 cm深度内，各组L*均随深度增加而增大，两草甸剖面L*大于两阔叶林剖面；30~50 cm深度内两草甸剖面L*随深度增加而减小，两阔叶林剖面L*随深度增加而增加，两阔叶林剖面L*大于两草甸剖面。
在整个土层中，各剖面红度a*和黄度b*随深度变化趋势基本一致且与L*变化趋势也基本一致，均随深度增大而增大，同时各剖面红度a*和黄度b*的曲线波动也基本一致(图 3)。验证了a*与b*、a*与L*、b*与L*的相关性，发现各剖面a*与b*、b*与L*均有很高的相关性，天然组的各剖面a*与L*相关性要整体高于退耕组各剖面。
4 讨论 4.1 易溶盐含量及其变异系数用于判别土地利用及土地覆盖变化的可能性土壤矿物中包含多种硫酸盐、碳酸盐、氯化物等，溶于土壤溶液后形成Cl-、CO32-、HCO3-、SO42-等阴离子及Na+、Ca2+、Mg2+、K+等阳离子，离子总量可以粗略地作为土壤的易溶盐含量，其含量高低可以通过电导率的数值所反映[29]。土壤盐分主要受到气候、蒸发量、降水量等因子的影响，一般来说，郁闭度小、蒸发量大的区域土壤盐分高[30]。
由图 4可以看出，不论是否有退耕，草甸剖面的易溶盐含量都要高于阔叶林剖面。各剖面在表层20 cm中，易溶盐含量均随深度增加而下降。其原因可能是可溶性盐离子在植物根系和常年淋溶的作用下向植物根系运移[31]，还可能是表层凋落物自行分解释放出盐离子，或其分泌的有机酸加速表层土壤化学风化，土壤矿物分解产生大量盐离子造成土壤表层易溶盐含量显著偏高。
比较耕作扰动层深度的土壤层(5~35 cm)，草甸和阔叶林植被类型中的退耕组平均易溶盐含量均小于天然组。而如果耕作过程中有灌溉，则因蒸散作用，导致易溶盐发生表聚，表现为耕作层易溶盐含量增高。本研究区耕作无灌溉，主要耕作方法为翻耕，翻耕改变了土壤结构，增加了土壤孔隙度[32]，使得退耕组土壤盐基离子更易随着地表径流进入沟渠河道运移，造成盐基离子流失量大，超过干湿沉降以及下层基岩的补充，导致扰动层易溶盐含量下降。农作物需汲取大量盐离子以满足其生长发育的必要条件[33]。在研究区之前进行耕作活动时期，每年农作物成熟有大量盐离子随着农作物的收割带离土壤，而天然区植物枯枝落叶会将部分盐分归还土壤，使得土壤易溶盐含量基本保持平衡，这也是造成退耕土壤易溶盐含量显著小于天然土壤的原因之一。将退耕组与天然组变异系数作对比，草甸和阔叶林植被类型中退耕剖面5~35 cm更具有均一性，变异系数要小于天然剖面(图 7)。
|
Download:
|
| 图 7 5~35 cm层位4种植被类型的易溶盐含量、磁化率变异系数及pH对比 Fig. 7 Comparison of the coefficient of variation of the soluble salt content, the coefficient of variation of the magnetic susceptibility and the pH of the four vegetation types at the 5-35 cm level | |
因此，翻耕、无灌溉的古耕作层中，易溶盐含量及其变异系数均低于无扰动土壤剖面。易溶盐含量及其变异系数可较好地反映出研究区过去的这种无灌溉、少施肥的翻耕痕迹。这是识别该类型古耕作层的可靠方法。在考古学中，对施肥、灌溉等农田管理相关实物缺乏证据，现有同位素法也需依赖植物遗存，测定易溶盐含量则可能是行之有效的鉴定方法。
4.2 pH用于判别土地利用及土地覆盖变化的可能性图 3(b)指示所有剖面的pH值均随深度增大而增大。土壤中H+和OH-的浓度直接决定土壤pH的大小，土壤母质中的矿物、土壤呼吸、土壤酶、生物有机酸代谢等都会影响土壤pH值的大小[34]。植物凋落物在土壤表层腐烂分解，分泌的致酸物质通过降雨淋洗渗入至土壤表层，造成表层土壤酸化。植物根系本身还分泌有机酸，其吸收盐基阳离子的同时还分泌质子；植物根系呼吸作用产生的CO2溶于水也分泌质子，助于土壤酸化[35]。
耕作活动对土壤pH的影响也较为显著。退耕剖面pH均值均小于天然组剖面，阔叶林植被下的剖面对比尤为明显。其主要原因可能是：耕作过程中翻耕松土等行为会使土壤长期处于富氧环境中。与耕地相比，天然土壤中的还原作用更强，铁、锰氧化物被还原消耗质子可使土壤中氢离子浓度下降[36]，进而导致土壤pH升高。
退耕剖面pH均值均小于天然剖面，阔叶林植被下的剖面对比尤为明显(图 7)。在判识潜在的古耕作层时，如不考虑气候变化的影响，可与同区域的无扰动土壤剖面对比，利用退耕剖面pH小于天然剖面这一结论，判断是否有耕作行为。
4.3 磁化率用于判别土地利用及土地覆盖变化的可能性由图 6可知，天然阔叶林剖面低频磁化率在0~5 cm整体上高于草甸剖面，退耕组的阔叶林剖面在0~5 cm也高于草甸剖面，表明阔叶林土壤表层磁化率要高于草甸土壤。
土壤磁化率的高低在一定程度上对沉积物形成环境有很好的响应[37]。土壤磁化率的大小在根本上取决于各种铁磁性矿物的含量[38]，有机质含量与磁化率呈极显著正相关性[39]。具体来说，在风化过程和成土过程中，铁化合物通过迁移和化合形态的变化，在强磁性矿物(如磁赤铁矿)和弱磁性化合物(如针铁矿)之间转化[13]，进而影响土壤磁化率的大小。无定形铁在有机质存在的条件下，其老化为氧化铁时更易于形成磁性较强的磁赤铁矿；同时有机质还可阻碍磁性矿物的老化，有机质吸附无定形水合氧化铁后会阻碍氧化铁晶核的生长，所以无定形铁不易老化为针铁矿，针铁矿和磁赤铁矿不易老化为赤铁矿[40]。在土壤表层，阔叶林凋落物对土壤表层有机质的输入量要远大于草甸，这可能是造成东灵山阔叶林土壤表层磁化率高于草甸的主要原因。
由表 4可知，在5~35 cm内退耕组草甸剖面变异系数小于天然组剖面；退耕组阔叶林剖面变异系数小于天然组剖面。由于耕作活动对土地的扰动通常在表层35 cm左右[25]，退耕组各剖面表层35 cm变异系数也小于各剖面底层变异系数。退耕组所在地在约60年前曾进行过农耕活动，主要作物为马铃薯及莜麦。人类在对土地进行翻耕时会将土壤均质化，使磁化率上下一致。退耕组剖面在表层的0~5 cm内均出现快速上升趋势，其可能原因是退耕后风成沉积的外源弱磁性沉积物所导致。一般认为，农耕地长期的耕作、污灌以及C4作物玉米的生长与秸秆焚烧等农业管理方式可以增大土壤风化成土作用强度, 增加土壤的磁化率[41]。先行沉积的弱磁性沉积物，其中的含铁硅酸盐黏土矿物在干湿交替中先风化为二价铁，后氧化为三价铁，进而氧化为磁赤铁矿，土壤磁性变强[42]。退耕组草甸剖面在5~35 cm均值要大于天然组剖面；退耕组各剖面表层(5~35 cm)均值也大于各自剖面底层，可能指示耕作活动会加速成壤作用。
由于成壤作用强度决定了磁化率的大小[43]，在本研究区所在的中国北方，阔叶林对土壤的改造程度强于草甸导致阔叶林土壤表层磁化率高于草甸；同时，耕作活动也会导致土壤磁化率增强[41]。因此，磁化率可以用作判别土地利用及土地覆盖变化的参考值。潜在的古土壤发育层5~35 cm深度处的磁化率变异系数，也可能反映研究区土壤是否经历过农业耕作。至少我们可以得出，约60年的休耕没有将土壤磁化率恢复到耕作前的状态。
4.4 颜色用于判别土地利用及土地覆盖变化的可能性色度参数中的亮度L*代表土壤的明暗程度，与土壤中的有机质、碳酸盐矿物有关，暗色的有机质含量高，则亮度L*低，亮色的碳酸盐矿物含量高，则亮度L*高[44]。红度a*及黄度b*则与土壤中赤铁矿和针铁矿的含量相关。如图 3(d)所示，所有剖面亮度L*随深度增加而增大，可能指示研究区内土壤淋溶作用较强，使浅色矿物尤其是钙镁碳酸盐类在渗漏水作用下由表层向底层迁移[45]；表面凋落物分解所释放的有机质也使得表层土壤颜色进一步加深。同时，所有剖面的L*、a*、b*之间都存在显著正相关性(表 5)，说明a*和b*的变化受制于相同的致色矿物，该矿物同样对L*的变化也有至关重要的影响。低频磁化率和L*均呈显著的负相关关系(表 5)，指示研究区内深色磁性矿物含量对L*的贡献也较为突出。
|
|
表 5 不同植被类型各参数相关性分析 Table 5 Correlation analysis of each parameter for different vegetation types |
天然组中，阔叶林剖面频率磁化率与L*、a*、b*均呈现显著的负相关关系，而在草甸剖面中其关系不显著(表 5)。频率磁化率可以用来反映样品中是否存在超顺磁颗粒。天然阔叶林剖面频率磁化率与L*和a*均呈负相关关系，可能说明阔叶林土壤中细粒磁铁矿对土壤磁化率贡献较大而磁赤铁矿贡献较小。
天然草甸剖面L*均值为38.41，大于阔叶林剖面的35.35，说明在天然环境下草甸土较阔叶林土有机质含量低。而退耕组草甸剖面L*均值为35.24，又小于阔叶林剖面的38.78，指示退耕组草甸土有机质含量高于阔叶林土。研究区域退耕已超过60年，在退耕的60年时间里草甸植被对土壤的有机质输入可能要大于阔叶林植被。
5 结论对北京东灵山天然草甸、天然阔叶林、退耕草甸、退耕阔叶林4种植被类型的多种理化参数(易溶盐含量、pH、低频磁化率、色度等)进行分析，本文发现：
1) 研究区内草甸土壤剖面的易溶盐含量高于阔叶林土壤剖面，且各剖面的易溶盐含量均随深度增加而下降。退耕剖面5~35 cm内易溶盐含量及其变异系数均小于天然剖面。对比潜在的古耕作层和天然土壤剖面的易溶盐含量及其变异系数，有望识别无灌溉的翻耕古耕作层。
2) 研究区内土壤pH随深度增加而增加，耕作活动对土壤pH的影响也较为显著。与同区域的无扰动土壤剖面pH对比，利用退耕剖面pH小于天然剖面这一结论，可判断是否有耕作行为。
3) 在本研究区，阔叶林土壤磁化率高于草甸土壤，而耕作活动也会导致土壤低频磁化率增强。磁化率可以用作判别土地利用及土地覆盖变化的参考，尤其是现代阔叶林土壤剖面，过去是否有农耕史，磁化率差异明显。
4) 4种植被类型的土壤亮度L*值显示，天然环境下草甸土壤较阔叶林土壤有机质含量低，但在退耕后的约60年时间里，草甸对土壤有机质的输入可能要大于阔叶林。这可能是草甸植被的恢复比阔叶林更快造成的。
感谢周元泽教授协助完成野外采样工作。| [1] |
Pringle H. The slow birth of agriculture[J]. Science, 1998, 282(5393): 1446. Doi:10.1126/science.282.5393.1446 |
| [2] |
刘妍, 顾漫, 陈涛, 等. 从植物遗存看古代新疆大麻的认识和利用[J]. 中国科学院大学学报, 2022, 39(4): 567-576. Doi:10.7523/j.ucas.2020.0048 |
| [3] |
Flannery K V. The origins of agriculture[J]. Annual Review of Anthropology, 1973, 2: 271-310. Doi:10.1146/annurev.an.02.100173.001415 |
| [4] |
Deák J, Gebhardt A, Lewis H, et al. Soils disturbed by vegetation clearance and tillage[J]. Archaeological soil and sediment micromorphology, 2017, 231-264. Doi:10.1002/9781118941065.CH28 |
| [5] |
Lewis H. Investigating ancient tillage: an experimental and soil micromorphological study[M]. Oxford: British Archaeological Reports, 2012.
|
| [6] |
Fuller D Q, Willcox G, Allaby R G. Early agricultural pathways: moving outside the 'core area' hypothesis in Southwest Asia[J]. Journal of Experimental Botany, 2012, 63(2): 617-633. Doi:10.1093/jxb/err307 |
| [7] |
Lu H Y, Zhang J P, Liu K B, et al. Earliest domestication of common millet (Panicum miliaceum) in East Asia extended to 10, 000 years ago[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2009, 106(18): 7367-7372. Doi:10.1073/pnas.0900158106 |
| [8] |
王欣. 同位素视角下我国黄河中游地区新石器晚期施肥管理研究[D]. 北京: 中国科学院大学, 2018.
|
| [9] |
Araus J, Ferrio J, Buxó R, et al. The historical perspective of dryland agriculture: lessons learned from 10 000 years of wheat cultivation[J]. Journal of Experimental Botany, 2007, 58(2): 131-145. Doi:10.1093/jxb/erl133 |
| [10] |
Bogaard A, Fraser R, Heaton T H E, et al. Crop manuring and intensive land management by Europe's first farmers[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2013, 110(31): 12589-12594. Doi:10.1073/pnas.1305918110 |
| [11] |
Styring A K, Fraser R A, Bogaard A, et al. Cereal grain, rachis and pulse seed amino acid δ15N values as indicators of plant nitrogen metabolism[J]. Phytochemistry, 2014, 97: 20-29. Doi:10.1016/j.phytochem.2013.05.009 |
| [12] |
Majeed M, Tariq A, Anwar M M, et al. Monitoring of land use-land cover change and potential causal factors of climate change in Jhelum district, punjab, Pakistan, through GIS and multi-temporal satellite data[J]. Land, 2021, 10(10): 1026. Doi:10.3390/land10101026 |
| [13] |
Liu Q S, Roberts A P, Larrasoaña J C, et al. Environmental magnetism: principles and applications[J]. Reviews of Geophysics, 2012, 50(4): RG4002. Doi:10.1029/2012RG000393 |
| [14] |
吕厚远, 刘东生. C3, C4植物及燃烧对土壤磁化率的影响[J]. 中国科学(D辑: 地球科学), 2001, 31(1): 43-53. Doi:10.3321/j.issn:1006-9267.2001.01.006 |
| [15] |
Yu Y, Zhang K L, Liu L. Evaluation of the influence of cultivation period on soil redistribution in northeastern China using magnetic susceptibility[J]. Soil and Tillage Research, 2017, 174: 14-23. Doi:10.1016/j.still.2017.05.006 |
| [16] |
张彩云, 庞奖励, 常美蓉, 等. 农业耕作土壤与人工经济林地土壤磁化率和质地特征对比[J]. 农业系统科学与综合研究, 2009, 25(1): 91-94. Doi:10.3969/j.issn.1001-0068.2009.01.019 |
| [17] |
Maxbauer D P, Feinberg J M, Fox D L, et al. Response of pedogenic magnetite to changing vegetation in soils developed under uniform climate, topography, and parent material[J]. Scientific Reports, 2017, 7(1): 17575. Doi:10.1038/s41598-017-17722-2 |
| [18] |
Shi S J, Richardson A E, O'Callaghan M, et al. Effects of selected root exudate components on soil bacterial communities[J]. FEMS Microbiology Ecology, 2011, 77(3): 600-610. Doi:10.1111/j.1574-6941.2011.01150.x |
| [19] |
Tang C, Yu Q. Impact of chemical composition of legume residues and initial soil pH on pH change of a soil after residue incorporation[J]. Plant and Soil, 1999, 215(1): 29-38. Doi:10.1023/A:1004704018912 |
| [20] |
Yang X D, Ali A, Xu Y L, et al. Soil moisture and salinity as main drivers of soil respiration across natural xeromorphic vegetation and agricultural lands in an arid desert region[J]. Catena, 2019, 177: 126-133. Doi:10.1016/j.catena.2019.02.015 |
| [21] |
Moritsuka N, Matsuoka K, Katsura K, et al. Soil color analysis for statistically estimating total carbon, total nitrogen and active iron contents in Japanese agricultural soils[J]. Soil science and Plant Nutrition, 2014, 60(4): 475-485. Doi:10.1080/00380768.2014.906295 |
| [22] |
江源, 赵海霞, 刘肖骢, 等. 人类活动对北京东灵山山顶草甸植被的影响及草甸植被的保育对策[J]. 地球科学进展, 2002, 17(2): 235-240. Doi:10.3321/j.issn:1001-8166.2002.02.012 |
| [23] |
李宗善, 陈维梁, 韦景树, 等. 北京东灵山辽东栎林树木生长对气候要素的响应特征[J]. 生态学报, 2021, 41(1): 27-37. Doi:10.5846/stxb201910212210 |
| [24] |
Robertson A R. The CIE 1976 color-difference formulae[J]. Color Research & Application, 1977, 2(1): 7-11. Doi:10.1002/j.1520-6378.1977.tb00104.x |
| [25] |
Curci M, Pizzigallo M D R, Crecchio C, et al. Effects of conventional tillage on biochemical properties of soils[J]. Biology and Fertility of Soils, 1997, 25(1): 1-6. Doi:10.1007/s003740050271 |
| [26] |
Fang X, Zhao L, Zhou G Y, et al. Increased litter input increases litter decomposition and soil respiration but has minor effects on soil organic carbon in subtropical forests[J]. Plant and Soil, 2015, 392(1): 139-153. Doi:10.1007/s11104-015-2450-4 |
| [27] |
Bolstad P V, Elliott K J, Miniat C F. Forests, shrubs, and terrain: top-down and bottom-up controls on forest structure[J]. Ecosphere, 2018, 9(4): e02185. Doi:10.1002/ecs2.2185 |
| [28] |
Weintraub M N, Schimel J P. Interactions between carbon and nitrogen mineralization and soil organic matter chemistry in Arctic tundra soils[J]. Ecosystems, 2003, 6(2): 129-143. Doi:10.1007/s10021-002-0124-6 |
| [29] |
Pariente S. Soluble salts dynamics in the soil under different climatic conditions[J]. Catena, 2001, 43(4): 307-321. Doi:10.1016/S0341-8162(00)00130-2 |
| [30] |
成克武. 新疆额尔齐斯河流域天然林保育技术研究[D]. 北京: 中国林业科学研究院, 2005.
|
| [31] |
Rabhi M, Ferchichi S, Jouini J, et al. Phytodesalination of a salt-affected soil with the halophyte Sesuvium portulacastrum L. to arrange in advance the requirements for the successful growth of a glycophytic crop[J]. Bioresource Technology, 2010, 101(17): 6822-6828. Doi:10.1016/j.biortech.2010.03.097 |
| [32] |
Allmaras R R, Burwell R E, Holt R F. Plow-layer porosity and surface roughness from tillage as affected by initial porosity and soil moisture at tillage time[J]. Soil Science Society of America Journal, 1967, 31(4): 550-556. Doi:10.2136/sssaj1967.03615995003100040033x |
| [33] |
Qadir M, Schubert S. Degradation processes and nutrient constraints in sodic soils[J]. Land Degradation & Development, 2002, 13(4): 275-294. Doi:10.1002/ldr.504 |
| [34] |
Syed A, Sarwar G, Shah S H, et al. Soil salinity research in 21st century in Pakistan: its impact on availability of plant nutrients, growth and yield of crops[J]. Communications in Soil Science and Plant Analysis, 2021, 52(3): 183-200. Doi:10.1080/00103624.2020.1854294 |
| [35] |
黄运湘, 曾希柏, 张杨珠, 等. 湖南省丘岗茶园土壤的酸化特征及其对土壤肥力的影响[J]. 土壤通报, 2010, 41(3): 633-638. Doi:10.19336/j.cnki.trtb.2010.03.025 |
| [36] |
Li J Y, Xu R K, Zhang H. Iron oxides serve as natural anti-acidification agents in highly weathered soils[J]. Journal of Soils and Sediments, 2012, 12(6): 876-887. Doi:10.1007/s11368-012-0514-0 |
| [37] |
Hu S Y, Wang S M, Appel E, et al. Environmental mechanism of magnetic susceptibility changes of lacustrine sediments from Lake Hulun, China[J]. Science in China Series D: Earth Sciences, 2000, 43(5): 534-540. Doi:10.1007/BF02875315 |
| [38] |
Mullins C E. Magnetic susceptibility of the soil and its significance in soil science-a review[J]. Journal of Soil Science, 1977, 28(2): 223-246. Doi:10.1111/j.1365-2389.1977.tb02232.x |
| [39] |
Yang P G, Byrne J M, Yang M. Spatial variability of soil magnetic susceptibility, organic carbon and total nitrogen from farmland in Northern China[J]. CATENA, 2016, 145: 92-98. Doi:10.1016/j.catena.2016.05.025 |
| [40] |
胡雪峰, 鹿化煜. 黄土高原古土壤成土过程的特异性及发生学意义[J]. 土壤学报, 2004, 41(5): 669-675. Doi:10.11766/trxb200310200502 |
| [41] |
Guo Z T, Ruddiman W F, Hao Q Z, et al. Onset of Asian desertification by 22 Myr ago inferred from loess deposits in China[J]. Nature, 2002, 416(6877): 159-163. Doi:10.1038/416159a |
| [42] |
Maher B A. Magnetic properties of modern soils and Quaternary loessic paleosols: paleoclimatic implications[J]. Palaeogeography Palaeoclimatology Palaeoecology, 1998, 137(1/2): 25-54. Doi:10.1016/S0031-0182(97)00103-X |
| [43] |
Fine P, Singer M J, La Ven R, et al. Role of pedogenesis in distribution of magnetic susceptibility in two California chronosequences[J]. Geoderma, 1989, 44(4): 287-306. Doi:10.1016/0016-7061(89)90037-2 |
| [44] |
何柳, 孙有斌, 安芷生. 中国黄土颜色变化的控制因素和古气候意义[J]. 地球化学, 2010, 39(5): 447-455. Doi:10.19700/j.0379-1726.2010.05.005 |
| [45] |
Wang Y, Ma T, Luo Z. Geostatistical and geochemical analysis of surface water leakage into groundwater on a regional scale: a case study in the Liulin Karst system, northwestern China[J]. Journal of Hydrology, 2001, 246(1): 223-234. Doi:10.1016/S0022-1694(01)00376-6 |