文章信息
- 薛飞, 龙翠玲, 廖全兰, 熊玲
- XUE Fei, LONG Cuiling, LIAO Quanlan, XIONG Ling
- 喀斯特森林凋落物对土壤养分及土壤酶的影响
- An analysis of litter, soil, stoichiometry, and soil enzymes in karst forest
- 森林与环境学报,2020, 40(5): 449-458.
- Journal of Forest and Environment,2020, 40(5): 449-458.
- http://dx.doi.org/10.13324/j.cnki.jfcf.2020.05.001
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文章历史
- 收稿日期: 2020-05-21
- 修回日期: 2020-07-21
碳(C)、氮(N)、磷(P)元素作为植物生长发育的必要元素,在森林生态系统物质循环和养分转化过程中处于核心地位。森林生态系统中,C、N、P元素间相互耦合,且在植物、凋落物和土壤间相互循环和转化,其过程受到植物养分需求量、土壤养分供应量及凋落物养分归还量的共同影响,致使凋落物-土壤系统养分含量的研究极具复杂性[1]。生态化学计量学利用C、N、P等化学元素在生态过程中的平衡关系,为探究凋落物和土壤之间养分供求关系提供了新的方法与思路。近年来,关于凋落物-土壤的生态化学计量特征的研究发展迅速,相关研究表明[2-7],凋落物-土壤的养分含量及生态化学计量特征受所处群落类型、环境条件等因素的影响,两者之间也相互作用、相互制约,共同决定土壤的供肥能力和肥力水平。土壤酶是土壤中一切生化过程的催化剂,在森林土壤物质循环与转化的过程中扮演着极其重要的角色。碱性磷酸酶、脲酶、蔗糖酶和过氧化氢酶4种土壤酶与森林生态系统C、N、P元素的循环密切相关,且活性受地形[8]、土地利用类型[9]、植被类型[10]、土壤理化性质[11]等因素影响。喀斯特森林独特的土壤背景和复杂的地貌类型特征,致使其凋落物-土壤体系养分特征和土壤酶活性都有别于其他地区。目前,喀斯特森林的相关研究主要聚焦于凋落物养分[12]、土壤养分[13]和土壤酶[14]的单一因子特征,有关凋落物-土壤养分与土壤酶活性的综合研究较少。
茂兰自然保护区喀斯特地貌发育,形态多样,在空间上形成了峰丛洼地、峰丛漏斗和峰丛盆地等地貌组合类型。地形作为影响喀斯特森林生态系统结构和功能的主要因素,对森林微气候、地表径流和蒸发蒸腾等产生影响,改变土壤的属性和植被的组成、生长发育状况等,进而对森林凋落物的分解速率、养分含量、化学计量特征和土壤酶活性等产生间接影响[8]。喀斯特森林土壤C、N、P作为土壤养分的重要组分,以及养分循环和生态系统稳定运转的重要因子,其含量和比值影响着土壤微生物数量、凋落物分解速率及土壤养分的长期积累[9],亦将引起喀斯特森林凋落物-土壤养分、土壤酶活性等的差异,它们之间的关系也因环境的特殊性而具有独特性。因此,以贵州茂兰喀斯特森林国家级自然保护区内的坡地、槽谷和漏斗3种典型地形为研究对象,研究不同地形森林凋落物和土壤养分含量、化学计量特征和土壤酶活性,有助于揭示喀斯特森林养分循环和土壤肥力保持机制,为保护区林地管理提供理论依据。
1 研究区概况研究区位于贵州省茂兰喀斯特森林国家级自然保护区内,北纬25°09′20″~25°20′50″,东经107°52′10″~108°05′40″,该区域地处黔、桂交界处贵州省荔波县境内,其东、南面与广西壮族自治区环江县毗邻,总面积约20 000 hm2,保护区内平均海拔800 m以上,最高海拔为1 078.6 m,最低海拔为430 m,年平均温度15.3 ℃,气温年较差18.3 ℃,年降水量1 752.5 mm,年平均相对湿度83%,属中亚热带季风湿润气候。区内主要由纯质石灰岩及白云岩构成的裸露型喀斯特地貌,局部地点覆盖少量砂页岩,属于典型的喀斯特生境。区内水文地质条件复杂,岩石透水性极强,地表水强烈渗漏。
在该区内选择坡地、槽谷、漏斗3种连续分布的地形开展研究,基本情况如下:坡地位于坡体中上部,林内岩石露头多,具有大面积岩石崩塌碎块,凋落物层厚度为3~5 cm,土层浅薄且不连续,土壤多分布于石缝隙,土壤为黑色石灰土,土壤pH值为7.19,土壤容重1.12 g · cm-3,土壤含水率约34%;槽谷位于下坡坡位,谷底平坦开阔,凋落物层厚度为3~7 cm,土壤层厚度适中且分布较为连续,土壤为黑色石灰土,土壤pH值为7.02,土壤容重1.03 g · cm-3,土壤含水率约44%;漏斗位于低凹处,为深陷陡峻的封闭洼地,林内岩石裂隙发育,凋落物层厚度为5~10 cm,土壤层较厚,但分布不连续,土壤为黑色石灰土,土壤pH值为7.14,土壤容重0.99 g · cm-3,土壤含水率约52%。
2 研究方法 2.1 样地的选取与设置在茂兰自然保护区中选取坡地、槽谷和漏斗3种典型地形,在各地形中设置3个大小为20 m×20 m的样地,记录各样地海拔高度、坡度、土壤类型、水分条件等环境因子。采用常规的群落调查方法,统计各样地基本特征和主要树种组成及生长状况,坡地、槽谷和漏斗的木本植物密度分别为4 090、4 395和4 200株· hm-2,样地基本情况见表 1。
样地类型 Plot type |
海拔 Altitude/m |
坡度 Slope/(°) |
优势物种 Dominant species |
组成比例 Composition proportion/% |
重要值 Important value /% |
平均胸径 Average DBH /cm |
平均树高 Average tree height/m |
坡地 Hillside |
814 | 45 | 轮叶木姜子Litsea verticillata | 38.08 | 35.77 | 3.15 | 4.78 |
翅荚香槐Cladrastis platycarpa | 4.92 | 6.45 | 7.46 | 4.47 | |||
巴东荚蒾Viburnum henryi | 6.96 | 5.08 | 2.00 | 5.23 | |||
四照花Cornus japonica var. chinensis | 4.41 | 3.78 | 5.05 | 3.64 | |||
青冈栎Cyclobalanopsis glauca | 2.12 | 3.63 | 9.87 | 8.36 | |||
香叶树Lindera communis | 4.16 | 2.93 | 1.53 | 2.64 | |||
黄梨木Boniodendron minus | 4.41 | 2.65 | 1.38 | 2.11 | |||
球核荚蒾Viburnum propinquum | 8.90 | 2.55 | 4.64 | 2.51 | |||
南天竹Nandina domestica | 21.99 | 2.40 | 0.56 | 1.65 | |||
长梗罗伞Brassaiopsis glomerulata | 8.12 | 2.36 | 2.86 | 1.84 | |||
槽谷 Valley |
685 | 15 | 四照花Cornus japonica var. chinensis | 6.63 | 10.04 | 4.24 | 3.82 |
香港四照花Dendrobenthamia hongkongensis | 4.74 | 9.52 | 6.70 | 4.61 | |||
狭叶润楠Machilus rehderi | 8.95 | 6.45 | 1.72 | 5.26 | |||
翅荚香槐Cladrastis platycarpa | 6.00 | 5.20 | 2.70 | 3.54 | |||
香叶树Lindera communis | 8.11 | 4.96 | 1.25 | 3.70 | |||
轮叶木姜子Litsea verticillata | 6.11 | 4.61 | 1.52 | 4.14 | |||
云贵鹅耳枥Carpinus pubescens | 5.37 | 4.31 | 2.50 | 6.20 | |||
裂果卫矛Euonymus dielsianus | 9.72 | 4.11 | 2.95 | 1.84 | |||
南天竹Nandina domestica | 19.57 | 3.18 | 1.06 | 1.43 | |||
革叶铁榄Sinosideroxylon wightianum | 17.90 | 2.70 | 0.98 | 0.93 | |||
漏斗 Funnel |
566 | 5 | 青冈栎Cyclobalanopsis glauca | 11.13 | 23.37 | 6.04 | 9.21 |
四照花Cornus japonica var. chinensis | 8.95 | 8.09 | 3.38 | 7.34 | |||
狭叶润楠Machilus rehderi | 14.21 | 7.70 | 1.01 | 4.27 | |||
轮叶木姜子Litsea verticillata | 8.35 | 4.45 | 2.40 | 3.15 | |||
香港四照花Dendrobenthamia hongkongensis | 3.88 | 3.75 | 2.98 | 3.44 | |||
齿叶黄皮Clausena dunniana | 5.47 | 3.60 | 0.97 | 2.64 | |||
黄梨木Boniodendron minus | 3.28 | 3.56 | 4.13 | 5.12 |
为了避免一次采样的偶然性,于2019年4、7、10和12月下旬,分别在各样地进行4次凋落物和土壤样品的采集,取4次采样测定的平均值作为各地形凋落物和土壤的最终测定结果。在各地形中设置1 m×1 m小样方,采用梅花五点法分别进行5个重复的凋落物和土壤样品采集。收集样方内林下地表新鲜凋落物,混合均匀后编号保存于自封袋中,并于70 ℃的烘箱中烘干至恒重,粉碎后过筛(0.15 mm)进行养分元素含量测定;土壤采样时先将表层凋落物等杂物去除,用100 cm3的标准环刀采集0~10 cm土层土壤,充分混匀后进行编号,带回实验室自然风干,挑除石子和细根后,研细后分别过0.15 mm筛用于养分元素测定,过2 mm筛,用于土壤酶活性测定。
2.3 样品分析凋落物总有机碳(total organic carbon, TOC)含量用重铬酸钾氧化-外加热法测定,全氮(total nitrogen, TN)含量用半自动凯氏定氮仪测定,凋落物全磷(total phosphorus, TP)含量用硝酸-高氯酸消煮-钼锑抗比色法测定[15]。土壤TOC和TN含量测定方法与凋落物测定相同;土壤TP含量用氢氧化钠熔融-钼锑抗比色法测定;土壤容重(bulk density, BD)用环刀法测定;土壤pH值用pH计测定[15]。样地土壤均为碱性土,因此测定的磷酸酶为碱性磷酸酶(alkaline phosphatase, ALP),4种土壤酶活性的测定方法详见参考文献[16]。
2.4 数据处理用Excel软件对试验数据进行初步整理,并完成制表和绘图,图表中数据均用平均值±标准差表示。运用SPSS 20.0软件的单因素方差分析(one-way ANOVA)进行差异检验(P<0.05),用最小显著差数法(least significant difference, LSD)进行多重比较,用Pearson法进行相关性分析。运用Canoco 4.5软件的冗余分析(redundancy analysis, RDA)研究土壤酶活性的影响因子。利用蒙特卡洛置换检验来检验约束排序模型的显著性并评估环境变量对响应变量的解释贡献。采用T-value双区检验图描述单一土壤因子对酶活性的影响。
3 结果与分析 3.1 凋落物和土壤总有机碳、全氮和全磷含量及化学计量特征3种典型地形凋落物和土壤的TOC、TN、TP含量如图 1所示。从图 1 (a)可知3种地形凋落物TOC含量漏斗显著大于坡地和槽谷(P<0.05),而坡地与槽谷无显著差异(P>0.05);土壤TOC含量无显著差异。由图 1 (b)可知,凋落物TN含量3种地形无显著差异;土壤TN含量槽谷显著大于坡地和漏斗,而坡地与漏斗无显著差异。由图 1 (c)可知,凋落物TP含量无显著差异;土壤TP含量漏斗显著大于槽谷,而坡地与漏斗和槽谷差异不显著。总体而言,3种地形凋落物TN、TP含量和土壤TOC含量无显著差异,凋落物TOC含量和土壤TN、TP含量存在显著差异。
3种典型地形的凋落物和土壤C/N、C/P、N/P化学计量比如图 2所示。从图 2 (a)可知,3种地形的凋落物C/N呈现槽谷>漏斗>坡地,槽谷与坡地之间差异显著,但漏斗与其余2种地形之间差异不显著;土壤C/N呈现坡地>漏斗>槽谷,坡地与漏斗之间无显著差异,但槽谷与其余2种地形之间差异显著。由图 2 (b)可知,凋落物C/P呈现漏斗>坡地>槽谷,漏斗与槽谷之间差异显著,但坡地与其余2种地形之间差异不显著;土壤C/P为槽谷>坡地>漏斗,槽谷与漏斗之间差异显著,但坡地与其余2种地形之间差异不显著。由图 2 (c)可知,凋落物N/P呈现坡地>漏斗>槽谷,槽谷与其余2种地形之间存在显著差异,但漏斗与坡地之间无显著差异;土壤N/P呈现槽谷>坡地>漏斗,槽谷与其余2种地形之间存在显著差异,但漏斗与坡地之间无显著差异。综上,3种地形凋落物C/N以槽谷最大,C/P以漏斗最大,N/P以坡地最大;土壤C/N以坡地最大,而C/P、N/P均以槽谷最大。
3.2 土壤酶活性的地形差异3种地形的4种土壤酶活性如图 3所示。不同地形间土壤ALP、脲酶(urease, URE)和过氧化氢酶(catalase, CAT)活性差异显著,且均为槽谷>漏斗>坡地;蔗糖酶(sucrase, SUC)活性的表现则不同,槽谷的SUC活性显著大于坡地,但与漏斗差异不显著。
3.3 凋落物与土壤养分及土壤酶活性的相关性分析凋落物与土壤养分以及土壤酶活性之间的相关关系如表 2所示,凋落物TN含量与土壤TN含量和土壤N/P呈显著负相关(P<0.05),与土壤C/N呈显著正相关。凋落物C/N与土壤N/P呈显著负相关。凋落物总有机碳含量、TP含量、C/P、N/P与土壤各指标均无显著相关关系(P>0.05)。凋落物C、N、P含量及化学计量比与ALP、CAT、URE和SUC 4种酶活性均无显著相关关系。
指标 Index |
土壤总有机碳含量 TOC content of soil |
土壤全氮含量 TN content of soil |
土壤全磷含量 TP content of soil |
土壤碳氮比 C/N of soil |
土壤碳磷比 C/P of soil |
过氧化氢酶活性 CAT activity |
碱性磷酸酶活性 ALP activity |
蔗糖酶活性 SUC activity |
脲酶活性 URE activity |
土壤氮磷比 N/P of soil |
凋落物总有机碳含量TOC content of litter | -0.017 | 0.015 | -0.062 | 0.012 | 0.068 | 0.044 | -0.087 | -0.074 | -0.011 | 0.050 |
凋落物全氮含量TN content of litter | -0.148 | -0.371* | 0.266 | 0.374* | -0.340 | -0.349 | -0.321 | -0.356 | -0.324 | -0.460* |
凋落物全磷含量TP content of litter | 0.093 | -0.198 | -0.192 | 0.255 | 0.250 | 0.214 | 0.292 | 0.082 | 0.250 | 0.016 |
凋落物碳氮比C/N of litter | -0.060 | -0.339 | 0.302 | 0.352 | -0.348 | 0.269 | 0.207 | 0.316 | 0.325 | -0.459* |
凋落物碳磷比C/P of litter | 0.085 | -0.209 | -0.144 | 0.245 | 0.185 | -0.170 | -0.325 | -0.097 | -0.246 | -0.037 |
凋落物氮磷比N/P of litter | 0.104 | 0.005 | -0.275 | 0.028 | 0.340 | -0.362 | -0.342 | -0.274 | -0.449 | 0.219 |
注:*表示显著相关(P < 0.05);n=108。Note: * indicates significant correlation (P<0.05), n=108. |
选取土壤有机碳(soil organic carbon, SOC)、TN、速效氮(available nitrogen, AN)、TP、速效磷(available phosphorus, AP)、pH值、BD、C/N、C/P、N/P共计10个环境因子与4种酶活性进行RDA分析,排序结果如表 3所示,排序轴第1轴、第2轴的特征值分别为0.894和0.075,土壤酶与环境因子前2个排序轴的相关性分别为0.995和0.932。排序轴中前两轴10个环境因子对土壤酶活性特征的累计解释量达97.0%,对土壤酶与环境因子关系的累计解释量达99.3%。整体来看,土壤酶与环境因子间的RDA排序结果良好,第1和第2排序轴可以很大程度上反映土壤酶与环境因子的关系,且第1排序轴主要决定排序结果。
项目 Item |
第1轴 Axis 1 |
第2轴 Axis 2 |
第3轴 Axis 3 |
第4轴 Axis 4 |
土壤酶特征值Eigenvalue of soil enzyme activity | 0.894 | 0.075 | 0.006 | 0.000 |
土壤酶与环境因子相关性Correlation of soil enzyme activity and soil environmental factors | 0.995 | 0.932 | 0.816 | 0.236 |
土壤酶累计解释量Cumulative interpretation of soil enzyme activity/% | 89.400 | 97.000 | 97.600 | 97.600 |
土壤酶-环境因子累计解释量Cumulative interpretation of soil enzyme activity-soil environmental factors/% | 91.600 | 99.300 | 100.000 | 100.000 |
总典范特征值Total canonical eigenvalues | 0.976 | |||
总特征值Total eigenvalues | 1 |
土壤酶-环境因子冗余分析排序结果如图 4所示。在RDA二维排序图中,空心箭头代表土壤酶活性,实心箭头代表环境因子,各指标对排序模型的贡献率用箭头连线的长度表示,箭头连线长度越短,贡献率越小,反之,则越大。实心箭头与空心箭头夹角的余弦值代表环境变量与土壤酶之间的相关性。从图 4可知,TN、N/P、pH值、C/N、AN和SOC箭头连线较长,对4种土壤酶有较强的影响作用。TN、N/P、C/P、AN、SOC与4种土壤酶活性箭头方向一致呈正相关关系,AP、pH值、BD、C/N、TP与4种土壤酶活性箭头方向相反呈负相关。其中TN与ALP、URE和CAT夹角较小,呈现较为显著的正效应,与SUC夹角较大,正效应并不显著,说明TN是影响ALP、URE和CAT活性的主导因子,而SUC受多个环境因子叠加影响。N/P与ALP的正向相关关系较其余3种土壤酶更加显著。
对10个环境因子进行蒙特卡洛置换检验,结果如表 4所示,各土壤理化指标对土壤酶活性的重要性排序为TN>pH值>C/N>N/P>AN>SOC>C/P>BD>TP>AP。TN、pH值、C/N、N/P、AN和SOC对土壤酶活性的影响均达到极显著水平(P<0.01)。C/P和BD对土壤酶的影响达到显著水平(P<0.05),解释量为15.8%、15.7%。而TP和AP对土壤酶活性的影响不显著(P>0.05),解释量也较小。
环境因子 Environmental factor |
重要性排序 Order of importance |
解释量 Interpretation/% |
重要性 Importance |
显著性 Significance |
全氮TN | 1 | 79.6 | 109.324 | 0.002 |
pH值pH value | 2 | 55.6 | 35.082 | 0.002 |
碳氮比C/N | 3 | 49.5 | 27.412 | 0.002 |
氮磷比N/P | 4 | 45.1 | 22.984 | 0.002 |
速效氮AN | 5 | 24.0 | 8.823 | 0.004 |
有机碳SOC | 6 | 20.8 | 7.370 | 0.004 |
碳磷比C/P | 7 | 15.8 | 5.261 | 0.016 |
容重BD | 8 | 15.7 | 5.217 | 0.020 |
全磷TP | 9 | 4.2 | 1.237 | 0.278 |
速效磷AP | 10 | 3.1 | 0.883 | 0.354 |
TN、pH值、C/N、N/P这4个环境因子对土壤酶活性具有较高的解释量,利用Canoco 4.5软件的T-value双序图对4个环境因子进行单一环境因子对土壤酶活性的影响分析,结果如图 5所示。对TN进行分析[图 5(a)],ALP、URE和CAT全部落在实线圈里,说明TN与这3种酶呈显著正相关关系。对pH值[图 5(b)]和N/P [图 5(c)]进行分析,除ALP完全落在虚线圈里,其余3种酶均穿过实线或虚线圈,表明pH值、N/P与ALP呈显著负相关,与其余3种土壤酶无显著相关关系。对C/N进行分析[图 5(d)],SUC完全落在虚线圈内,而ALP和URE完全落在实线圈内,表明C/N与SUC呈显著负相关,与ALP和URE呈显著正相关。综上,ALP、URE、SUC和CAT与TN、pH值、C/N、N/P这4种环境因子均存在相关关系,且ALP与TN、pH值、C/N、N/P均存在显著相关关系,TN与除SUC之外的3种酶均呈显著正相关关系,ALP在应对土壤环境因子的变化时可能更加敏感,土壤环境因子中TN的变化对酶活性的影响最大。
4 讨论与结论 4.1 不同地形凋落物碳、氮、磷含量及化学计量特征凋落物的养分含量及化学计量特征可以反映土壤的养分供应以及植物的养分利用状况。茂兰喀斯特森林3种典型地形的凋落物C、N、P平均含量分别为:379.48、12.40、0.70 g · kg-1,与曾昭霞等[17]对广西木伦喀斯特森林凋落物的研究结果基本一致。与湖北神农架[18]、江西武功山[6]等亚热带非喀斯特研究区相比,茂兰喀斯特森林凋落物C含量较低,N含量较高,呈低C高N的特点。凋落物C/N常用来反映其分解速度,比值较低时,更容易分解;N/P则用来反映植被生长受哪种营养元素的限制,N/P < 14,植物生长受N限制,N/P>16受P限制,14≤N/P≤16则同时受N、P限制或不受限制[19]。本研究结果表明,茂兰喀斯特森林3种典型地形凋落物C/N均值小于全球森林系统凋落物C/N均值(57.30) [20],且凋落物N/P均值大于16,反映了该研究区内凋落物的分解速度较快,植物的生长受P限制的特点。不同地形间凋落物TOC含量、C/N、C/P、N/P存在显著差异,这种差异主要由两方面原因造成,其一,凋落物养分含量及化学计量特征与群落优势树种及凋落物组成有关,各地形植物群落的主要优势树种大致相似,但优势树种混交比例存在差别,其次年龄结构、发育阶段等也会对凋落物的组成产生影响;其二,各地形微气候、土壤水分以及土壤C、N、P的供给状况等存在差异,这些因素会对植物C、N、P的吸收和利用策略产生影响,进而改变了凋落物的C、N、P含量和化学计量特征。
4.2 不同地形土壤养分特征及土壤酶活性特征土壤C、N、P含量及生态化学计量比是评价土壤养分质量及其状况的重要指标。茂兰喀斯特森林0~10 cm土壤C、N、P平均含量分别为91.22、6.05、1.15 g · kg-1, 与喀斯特地区同层土壤C、N、P含量水平基本一致[17],高于鄱阳湖[21]、四川龙溪-虹口[5]等亚热带非喀斯特研究区同层土壤含量,这可能与喀斯特森林润湿、富钙的土壤环境相关,土壤微生物活动异常活跃,残落的有机物不断分解形成腐殖质,并与钙、镁离子络合,形成高度缩合、稳定的腐殖质钙而获得积累,使得土壤有机质含量维持较高的水平[22]。王绍强等[23]研究发现,土壤C/N、C/P较低时,土壤N、P的有效性较高。茂兰喀斯特森林土壤C/N、C/P均值为16.04和87.04,均高于全球森林同层次土壤C/N (12.4)、C/P (81.9) [20],虽然茂兰喀斯特森林土壤养分含量较高,但养分的有效性较低,不利于森林植被养分利用,凸显了喀斯特地区生境的脆弱性和土壤肥力保持的重要性。此外,不同地形间土壤TN含量、TP含量、C/N、C/P、N/P均存在显著差异,表明地形差异影响土壤养分含量。3种地形土壤均为黑色石灰土,成土母质大致相似,但各地形的生境条件差异较大,导致植物新陈代谢、凋落物养分归还等生物富集过程差别较大,进而造成土壤养分含量的差异。
土壤酶参与了森林生态系统凋落物的分解、有机质的分解与合成、土壤养分的释放与循环等生态过程, 其生物活性受到地表凋落物、地下植物根系、土壤微生物的数量以及土壤养分、水热条件等环境因素的共同影响。茂兰喀斯特森林3种典型地形的土壤ALP、URE、CAT和SUC活性均存在显著差异,且表现为槽谷>漏斗>坡地,说明地形显著影响土壤酶活性,这是由于地形环境的差异改变了植被种类、凋落物组成及分解、土壤理化性质以及光温水热等的分布格局,间接地对土壤酶活性产生了影响。较漏斗和坡地而言,槽谷地势相对平缓,环境水热条件良好,凋落物和土壤较厚且分布均匀,植物群落物种较多,且草本和藤本植物较漏斗和坡地更加丰富,土壤中植物根系多且发达,土壤微生物活动旺盛,因此表现出较高的酶活性[24]。漏斗为深陷洼地,凋落物和土壤较厚,但分布不连续,植物群落以高大乔木居多,郁闭度较高,林内温度较低,致使其土壤酶活性较低。坡地地势陡峭,土壤浅薄且水分和养分条件较差,环境最为恶劣,土壤酶活性亦较差。
凋落物养分归还是维持森林土壤肥力、森林植被生长发育养分再利用的重要保障[25],YANG et al[26]研究发现凋落物、土壤C、N、P含量及化学计量比之间存在显著相关关系,凋落物有机物质的分解将N、P元素释放到土壤中,影响土壤C、N、P含量及其化学计量比。本研究中,凋落物TOC含量、TP含量、C/P、N/P与土壤各指标,凋落物C、N、P含量及化学计量比与4种酶活性均无显著相关关系,这可能由于采集的凋落物均为新鲜凋落物,并未完全参与到土壤养分循环过程中。今后,可围绕凋落物分解过程中对土壤养分和土壤酶活性的影响展开相关研究。
4.3 土壤酶活性与土壤理化性质的关系土壤酶与土壤理化性质关系密切且相互影响,土壤酶能够活化土壤中的各营养元素,改善土壤质量,而土壤理化性质也能够为酶促反应提供相应的环境和底物,对土壤酶活性产生影响[27]。已有研究表明[8-11],土壤pH值、土壤含水量、土壤BD、有机质、TN含量、TP含量以及化学计量比等土壤理化因子都会对土壤酶活性产生显著的影响,但关于影响土壤酶活性的主控因子在不同研究中得出结论也有所差异。本研究结果发现,土壤酶活性受土壤TN含量、pH值、C/N、N/P、AN含量、SOC含量、C/P、BD等环境因子影响显著,而土壤TN是研究区内土壤酶活性的关键影响因子。土壤TN通过土壤酶的合成、植物地下细根生物量、根际微生物等途径,对土壤酶的量以及活性产生影响。TN含量与4种酶均为正相关关系,其中,与ALP、URE、CAT呈显著正相关关系,与王涛等[28]在研究刺槐林土壤养分与酶活性关系的结果一致。茂兰喀斯特森林土壤均为弱碱性,与4种土壤酶均为负相关关系,表明土壤的碱性环境对土壤酶活性具有一定的抑制作用。土壤C/N与ALP和URE活性呈显著正相关,与SUC活性呈显著负相关,N/P与ALP活性呈显著负相关,这是由于土壤C/N、N/P影响土壤有机质的分解,导致土壤中C、N、P的含量改变,而ALP、URE、SUC参与了土壤C、N、P养分的转化过程,因此酶活性受到显著影响。
4.4 结论对茂兰喀斯特森林漏斗、槽谷、坡地3种典型地形的凋落物和土壤C、N、P含量、化学计量比以及土壤酶活性特征进行研究,发现地形影响凋落物-土壤养分及化学计量比,但凋落物TN含量、TP含量以及土壤TOC含量受地形影响较小。不同地形土壤酶活性差异显著,槽谷地形土壤酶活性最高,漏斗次之,坡地最低;土壤理化因子中TN含量、pH值、C/N、N/P是影响土壤酶活性的主控因子,TN含量是关键影响因子。地形对凋落物-土壤C、N、P含量、化学计量比以及土壤酶活性特征的影响,主要通过改变生境条件、土壤水分和养分、植物群落特征等途径来间接实现,今后应结合降雨、土壤微生物和地表植被等因素进行更深层次的研究。
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