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  中国水土保持科学   2019, Vol. 17 Issue (4): 93-103.  DOI: 10.16843/j.sswc.2019.04.012
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引用本文 

谭锦, 杨建英, 侯健, 胡平. 乌海市几种蒺藜科灌木与土壤养分空间格局关系[J]. 中国水土保持科学, 2019, 17(4): 93-103. DOI: 10.16843/j.sswc.2019.04.012.
TAN Jin, YANG Jianying, HOU Jian, HU Ping. Relationship of spatial pattern between different Zygophyllaceae shrubs and soil nutrients around Wuhai city[J]. Science of Soil and Water Conservation, 2019, 17(4): 93-103. DOI: 10.16843/j.sswc.2019.04.012.

项目名称

国家重点研发计划"西北干旱荒漠区煤炭基地生态安全保障技术"(2017YFC0504400)

第一作者简介

谭锦(1993-), 男, 硕士研究生。主要研究方向:水土保持与荒漠化防治。E-mail:614831698@qq.com

通信作者简介

杨建英(1965-), 女, 博士, 副教授。主要研究方向:水土保持与荒漠化防治。E-mail:jyyang.yjy@qq.com

文章历史

收稿日期:2018-12-07
修回日期:2019-01-10
乌海市几种蒺藜科灌木与土壤养分空间格局关系
谭锦 , 杨建英 , 侯健 , 胡平     
北京林业大学水土保持学院, 100083, 北京
摘要:植被与土壤的空间格局关系可以为植被恢复和土壤管理提供重要信息,对乌海市周边地区的蒺藜科灌木与土壤养分分布格局关系进行研究,可为该地区生态恢复的植物选择和研究工作提供参考。在乌海市周边的黄河两侧找到9种以蒺藜科灌木为优势种的植被群,在5 m×5 m的样方中建立坐标系,记录每株灌木的具体坐标值,并以100 cm为间隔从坐标原点开始沿4个方向采集土样,测定土样中全氮全磷和有机质的质量分数,最后采用集成地统计学、点格局分析和空间比较的IGPS法进行统计分析。结果表明:1)土壤全氮与蒺藜科灌木均无关联;2)土壤全磷在四合木灌丛下形成小斑块,离黄河最近的白刺+霸王+锦鸡儿样方中的蒺藜科灌木均为每2.5株聚集1个全磷斑块;3)每1个土壤有机质斑块受乌海北部的1.5株四合木或南部的2株白刺的影响,乌海北部霸王灌丛下存在土壤有机质斑块。采用IGPS方法将乌海市周边地区蒺藜科灌木与土壤养分的空间格局关系量化,一定程度揭示了灌木的根冠范围;植被恢复中可以考虑采用四合木聚集全磷,采用四合木、霸王或白刺聚集有机质。
关键词荒漠化防治    IGPS方法    空间格局    蒺藜科灌木    土壤养分    
Relationship of spatial pattern between different Zygophyllaceae shrubs and soil nutrients around Wuhai city
TAN Jin , YANG Jianying , HOU Jian , HU Ping     
School of Soil and Water Conservation, Beijing Forest University, 100083, Beijing, China
Abstract: [Background] Plants have a very important influence on soil resources and soil availability. It is very necessary to deeply understand the relationship between soil resources and plants and to determine their ecological functions in the ecosystem. Because of the bad climate and environment in Wuhai city in the arid area of western Inner Mongolia, the water and vegetation in this area are scarce. Therefore, it is necessary to deeply understand the relationship between plants and soil resources in this area, in order to provide a theoretical basis for future soil management and scientific research. [Methods] Nine vegetation communities including Zygophyllaceae shrubs around Wuhai city were found, they were community 1 Nitraria tangutorum + Artemisia desertorum, community 2 Tetraena mongolica, community 3 N. tangutorum + Sarcozygium xanthoxylon + Caragana sinica, community 4 S. xanthoxylon, community 5 N. tangutorum, community 6 T. mongolica + Reaumuria songarica + Salsola passerine, community 7 S. xanthoxylon + Caragana stenophylla, community 8 T. mongolica + Reaumuria songarica, and community 9 N. tangutorum + R. songarica + S. passerina. Three shrub plots were set up in each community to investigate the growth and distribution of shrubs. One of the most statistically significant plot was selected to establish the coordination system. Soil samples were collected at intervals of 1 m, and the contents of total nitrogen, total phosphorus and organic matter were determined. Finally, the IGPS(Integration of geostatistics) method combined with semi-variance model and point pattern model was used to analyze the relationship between soil nutrients and plants based on the distribution. [Results] 1) The results of semi-variance model and point pattern analysis were compared, and which showed that there was no correlation between total nitrogen and Zygophyllaceae shrubs. The aggregation scale between T. mongolica and total phosphorus(TP) was larger than the patch size of TP in the community 2 and 8, while there were no correlations between T. mongolica and total phosphorus in the community 2 and 6, and they were randomly distributed. N. tangutorum and S. xanthoxylon only showed an aggregation relationship with total phosphorus in community 3. The total phosphorus patch was affected by 2.5 N. tangutorum and 2.5 S. xanthoxylon plants. 2) There were organic matter patches larger than the research scale in the community 3, but they didn't correlate with Zygophyllaceae shrubs. The aggregation scale between S. xanthoxylon and organic matter was larger than the patch size of organic matter in the community 4, thus there were organic matter patches under the S. xanthoxylon canopy. The organic matter patches were all affected by many Tetraena mongolica in the community 2 and the N. tangutorum in the community 3, and the number of plants was 1.5 and 2. [Conclusions] IGPS method was used to quantify the spatial pattern relationship between Zygophyllaceae shrubs and soil nutrients in the surrounding areas of Wuhai city, and the result reveals the range of root or crown of the shrubs to a certain extent. In vegetation restoration, T. mongolica can be used to aggregate total phosphorus, and T. mongolica, S. xanthoxylon or N. tangutorum can be used to aggregate soil organic matter.
Keywords: desertification combating    IGPS    spatial pattern    Zygophyllaceae shrubs    soil nutrients    

在干旱半干旱地区,包括气候、地形和植被等在内的一系列成土因子确定了土壤资源格局[1]。其中植被对土壤资源格局和土壤可用性有着非常重要的影响[2]。植物与土壤资源存在双向反馈关系,一方面,植物可以通过产生或聚集土壤水分和养分来提高土壤资源的空间异质性[3],另一方面,土壤资源格局的变化也会对植物的生长发育产生影响[4]。这种植物与土壤资源的双向反馈关系常常被称为“肥岛效应”[5]。研究植被在干旱和半干旱地区中与土壤资源格局的关系具有非常重要的意义。首先,对于土地管理者,可以获取土壤资源贫瘠的干旱半干旱地区土壤养分分布的格局信息,从而更好地进行土壤管理[6];其次,对于研究人员来说,了解植被与土壤资源之间的反馈关系和土壤资源格局的状态,可以避免野外试验时土壤空间自相关[7];最后,土壤空间分布可以为深入认识植被分布和物种共存提供依据[8],理解肥岛如何形成并确定其在生态系统中的生态功能是非常重要的。

近年的国内外研究当中,关于植物与土壤资源格局关系的研究一直在不断深入开展。从研究对象的角度来看,植物与土壤化学性质格局关系的研究中:舒向阳等[9]利用单因素方差分析得出,高山柳灌丛在生长过程中对养分有富集作用;李雪华等[10]利用LSD显著性检验方法发现小叶锦鸡儿固沙灌丛对周围植物生长的促进作用明显快于土壤肥岛富集效应;Gallardo等[11]利用概率计算来推测土壤营养物与植被之间的关系。植物与土壤物理性质格局的研究中:张小萌等[12]发现艾比湖湖滨湿地不同植物群落下土壤粒径在一定的区域范围内具有空间结构特征;陈文业等[13]发现植被特征与土壤水分在空间分布上存在较强的空间自相关性。

当前,在相关国内外关于植物与土壤资源关系的研究中所涉及的研究方法大致分为2类。第1类方法是通过将土壤资源分布斑块与植被冠层的大小进行对比来确定两者的联系,从而得知何种植物影响了哪一种土壤资源,若两者大小相似,则认为该种土壤资源受此植物种影响。比如Gallardo通过半方差模型计算得出全氮和有机质的聚集尺度,该尺度与树冠直径近似,得出结论该种树对全氮和有机质有显著影响[14]。虽然容易理解但是在细节上不是非常准确。第2类方法是通过研究种群的分布格局后,与土壤养分含量进行对比分析,若含量随种群分布变化,则土壤养分受该种植物影响,比如王潜等[15]采用点格局方法得到灌木群的聚集尺度,通过对灌木聚集程度与土壤含氮量对比分析发现灌木聚集程度越强,土壤含氮量越高。此种方法从一定程度上可以反映植物分布对土壤氮的影响,但是无法确认土壤氮的分布情况及具体的影响尺度。从精确量化植物群落与土壤资源之间的格局关系的角度出发,笔者采用一种可以量化植物和土壤资源格局关系的新方法IGPS(integration of geostatistics)对这一问题进行研究[16],该方法文将地统计学、点格局分析和空间比较相结合,是一种新的工作流程,这个工作流程可以用来更加深入的量化植物分布与土壤资源之间可能存在关系。IGPS由3个部分组成:地统计学、点格局分析和空间比较分析。前2部分是地统计学和生态学的经典方法,而空间比较分析是IGPS的一个重要特征。

为更深入地研究干旱区灌木与土壤养分的关系,笔者以内蒙古乌海周边地区灌木和土壤为研究对象,采用IGPS方法,对不同蒺藜科灌木和土壤养分的格局关系进行分析,从而对灌木和土壤养分格局关系进行准确量化,为该地区生态恢复中适生植物种的初步筛选提供参考。

1 研究区概况

研究区为乌海市周边地区(图 1),坐标范围E 106°52′58″~ 106°28′14″,N 40°27′1″ ~ 38°35′44″。选取的研究区域处于6℃年平均气温等值线和8℃年平均气温等值线之间,年平均降水量150~250mm,属于典型的干旱半干旱地区[17]。植被以灌木和草本为主,灌木包括主要研究对象蒺藜科(Zygophyllaceae)的白刺(Nitraria tangutorum),四合木(Tetraena mongolica)和霸王(Sarcozygium xanthoxylon);其他灌木为蝶形花科(Papilionaceae)的锦鸡儿(Caragana sinica)和狭叶锦鸡儿(Caragana stenophylla);菊科(Asteraceae)的沙蒿(Artemisia desertorum);藜科(Chenopodiaceae)的珍珠猪毛菜(Salsola passerina);柽柳科(Tamaricaceae)的红砂(Reaumuria songarica)。

图 1 研究区内取样点布置 Fig. 1 Setting of sampling plots in the study area
2 材料与方法 2.1 野外调查

蒺藜科灌木作为内蒙古西部地区的主要乡土物种和建群种,具有非常重要的研究价值[17]。2017年8月,对乌海市周边地区的植被群进行调查,发现以蒺藜科灌木为建群种的植被群主要分布在黄河两侧,在黄河两侧地势平坦的区域共找到优势物种含有蒺藜科灌木的9种不同植被覆盖的植被群进行调查(图 1),每个植被群分别调查3个灌木样方,灌木样方面积为5m×5m,样方边沿南北和东西分别布设形成5m×5m正方形。调查完毕后依据地统计和点格局统计分析原理从中选取1个最具有统计学意义的灌木样方,以朝正北的样方左边为Y轴,朝正北样方的底边为X轴建立坐标系,以每株灌木根和茎连接处为中心,调查每株灌木的具体坐标位置,并以该样方坐标轴原点为基准点进行土样采集(图 1),沿着正东方向每隔1m采集1份1kg的0~20cm的混合土样,每排间隔1m,共采集36×9=324份土样(调查结果见表 1)。

表 1 9个样方灌木调查 Tab. 1 Investigation of shrubs in the 9 plots
2.2 土壤性质分析

将土样过100目筛,选取土壤养分的代表参数:全氮、全磷、有机质进行分析测定。土壤有机质采用重铬酸钾稀释热法测定[18];全氮和全磷通过将土样催化消煮后使用全自动化学分析仪(smartchm200)测定[19]

2.3 IGPS方法

首先,采用地统计学中的半方差模型(式(1)),对土壤空间特征进行分析,可以得到3种半方差模型:若结果为球状模型(用S表示),则土壤资源斑块呈聚集分布,变程(Range)所取数值即为聚集尺度[20];若结果为线性模型(用L表示),表示土壤资源斑块聚集尺度大于样方最大边长5m;若结果为随机模型(用R表示),则土壤资源斑块聚集尺度小于土壤采样间距1m,在该研究尺度下无法找到土壤资源斑块[21]

$ \gamma(h)=\frac{1}{2 N(h)} \sum\limits_{i=1}^{N(h)}\left[z\left(x_{i}\right)-z\left(x_{i}+h\right)\right]^{2}。$ (1)

式中:γ(h)为半方差函数;h为2个样本间的分离距离,cm;N(h)表示步长为h的土壤样品对数;z(xi)和z(xi+h)为区域变化量在ii+h采集点的值。

其次,采用点格局分析法(式(2))对植物和土壤资源斑块(所有土壤样品中某一土壤因子含量最大的前20%个样品的点位)的分布进行分析,用 $\hat{K}_{12}(r) $K12(r)相比构造统计量$ L_{12}(r)=\sqrt{\hat{K}(r) / \pi}-r$[22],采用Monte-Carlo方法计算上下包迹线(99%置信区间)。如果在此距离尺度上研究个体的L12值位于包迹线内,则认为研究个体属于随机分布,植物和土壤资源斑块无关联(用N表示),不存在聚集尺度;如果高于上包迹线为聚集分布,两者正相关(用A表示),则突出于包迹线之上对应的r值即为两者的聚集尺度[23]

$ \hat{K}_{12}(r)=\frac{A}{n_{1} n_{2}} \sum\limits_{i=1}^{n_{1}} \sum\limits_{j=1}^{n_{2}} \frac{1}{W_{i j}} I_{t}\left(u_{i j}\right)。$ (2)

式中:${{\hat K}_{12}}(r) $K12(r)的估计函数;uij为植物坐标点(i)和土壤采样点(j)之间的距离,当uijr时,Ir(uij)=1,反之则等于0;Wij为以点i为圆心、uij为半径的圆周长在样方面积A(cm2)中的比例,其中一个点可被观察到的概率;n1n2分别为植物坐标点和土壤采样点的数目。

最后,空间比较分析是IGPS的核心部分[23]。在此部分进行地统计分析结果与点格局分析结果对比。其中地统计中球状模型S可以得到变程A0来表示土壤斑块大小,点格局分析中植物和土壤资源斑块若有关联,则二者存在一个关联尺度r。两者进行比较后可以将土壤资源与植被之间的空间关系分为8种类型:若A0>500cm,r存在,则两者关系可以用LA表示,即土壤资源斑块受多种植物影响;若500cm>A0>100cm,r存在则两者关系可以用SA表示,该关系又可以分为3种情况,若A0>r,则两者关系用S>A表示,即表示土壤资源斑块受一定数量植物的影响,若A0=r,则两者关系用S=A表示,即表示1个土壤资源斑块受1株植物影响,若A0 < r,则两者关系用S < A表示,即表示1株植物影响多个土壤资源斑块;若A0 < 100cm,r存在,则两者关系用RA表示,即表示1株植物影响多个小于研究尺度的土壤资源斑块;若A0存在,r不存在,则可以根据A0>500cm,500cm>A0>100或A0 < 100cm分别将两者关系用LN,SN和RN表示,即表示植物不影响土壤资源斑块。

2.4 数据分析

使用Excel 2010统计植物和土壤数据后,采用shapiro-wilk正态检验方法对植被和土壤数据进行检验;然后在R×64 3.3.1中使用MASS包进行box-cox转换;最后,使用“Spatial”包和“Spatstat”包来得到半方差模型计算结果,Ripley-K函数的Monte-Carlo模拟采用R×64 3.3.1和“ads”包进行计算分析,并将两者结果进行空间比较[23]

3 结果与分析 3.1 不同样方的土壤养分空间特征

不同样方的土壤养分参数和空间参数如表 2。在土壤全氮方面,仅有霸王+狭叶锦鸡儿样方中的全氮可以用球状模型描述,这表明土壤全氮在该样方中聚集形成了尺度为120cm的斑块。而在白刺+沙蒿、白刺+霸王+锦鸡儿和白刺+红砂+珍珠猪毛菜样方中,土壤全氮可以用线性模型描述,表明在这几个样方中土壤斑块的聚集尺度大于研究尺度(A0>500cm)。其他的四合木、霸王、白刺、四合木+红砂+珍珠猪毛菜、四合木+红砂样方中的土壤全氮可以用随机模型描述,表明土壤斑块聚集尺度小于研究尺度(A0 < 100cm)。

表 2 各样方土壤养分含量和空间特征 Tab. 2 Contents and spatial characteristics of soil nutrients in the plots

在土壤全磷方面,仅有白刺+沙蒿样方中的全磷可以用线性模型描述,形成大于研究尺度的土壤斑块。四合木和白刺+霸王+锦鸡儿样方中的全磷用球状模型描述,分别形成尺度为120cm和140cm的土壤全磷斑块。其他样方中的全磷均用随机模型描述,在研究尺度下未形成斑块。

在土壤有机质方面,仅有白刺+霸王+锦鸡儿样方中有机质呈线性模型,土壤斑块尺度大于研究尺度。四合木、霸王+狭叶锦鸡儿和白刺+红砂+珍珠猪毛菜呈球状模型,形成斑块尺度分别为140cm、170cm和200cm。其他样方均呈随机模型。

3.2 灌木与土壤养分格局关系

通过点格局分析确认何种灌木与土壤养分有相关性(图 2图 3)。在土壤全氮方面,与蒺藜科的白刺、四合木和霸王均未有关联,两者随机分布,表明土壤全氮不受这3种灌木影响。在土壤全磷方面,四合木样方中的四合木、白刺+霸王+锦鸡儿样方中的白刺、霸王和四合木+红砂样方中的四合木与全磷呈聚集分布,聚集土壤斑块的尺度分别为170m、55cm、55cm和30cm,其他样方的蒺藜科灌木对土壤全磷没有影响。在有机质方面,四合木样方中的四合木和白刺+红砂+珍珠猪毛菜中的白刺与有机质呈聚集分布,聚集土壤斑块的尺度分别为95cm和100cm,霸王样方中的霸王在55cm和115cm 2个尺度下与土壤有机质呈聚集关系,其他样方的蒺藜科灌木未对有机质产生影响,两者随机分布。

图 2 蒺藜科灌木与土壤全磷点格局分析结果(仅表示出具有相关性的图片) Fig. 2 Analysis results of point pattern of TP and Zygophyllaceae shrubs (Only figures with correlative results are shown)
图 3 蒺藜科灌木与土壤有机质点格局分析结果(仅表示出具有相关性的图片) Fig. 3 Analysis results of point pattern of SOM and Zygophyllaceae shrubs (Only figures with correlative results are shown)
3.3 灌木与土壤养分空间比较

将地统计和点格局计算结果进行空间比较(表 3),发现在土壤全氮方面,蒺藜科灌木对全氮均无影响,但在白刺+沙蒿、白刺+霸王+锦鸡儿、霸王+狭叶锦鸡儿和白刺+红砂+珍珠猪毛菜样方中发现了土壤全氮斑块,形成的原因除了成土因素和植物残体分解的影响外,还可能与固氮植物(锦鸡儿,狭叶锦鸡儿)对氮素的聚集有关[24-25],后者可以采用本研究同样分析方法进行确认。

表 3 不同灌木种类与土壤养分关系 Tab. 3 Correlation of different shrubs and soil nutrients

在土壤全磷方面,白刺+沙蒿样方中虽然有比研究尺度大的全磷斑块,但是蒺藜科的白刺与其无关联。在四合木和四合木+红砂的样方中,四合木与全磷的关系分别为S < A和RA,表明四合木聚集了土壤全磷斑块,这可能与四合木根系对养分的富集效应有关[26],而四合木+红砂+珍珠猪毛菜样方中的四合木与全磷无关联,两者随机分布,该样方地理位置离市区较近,可能受到人为因素的干扰。白刺和霸王仅在白刺+霸王+锦鸡儿样方中表现出与全磷的聚集关系,即1个土壤全磷斑块受2.5株白刺和2.5株霸王影响,其他样方白刺和霸王与全磷关系均为RN,两者随机分布。

在土壤有机质方面,白刺+霸王+锦鸡儿样方中存在比研究尺度大的有机质斑块,但是与蒺藜科灌木无关联。霸王样方中的霸王与土壤有机质呈RA关系,即霸王灌丛下存在有机质斑块。四合木样方中的四合木和白刺+红砂+珍珠猪毛菜中的白刺均为多株植物影响1个土壤斑块,株数分别为1.5和2。其他样方中有机质斑块与蒺藜科灌木均为随机分布。灌木与有机质所呈现的不同格局关系可能主要受枯落物和植被分布格局的影响[27]

4 讨论

“肥岛”是土壤资源水平分布的局部异质性显著的表现,植物通过不同的方式将土壤资源聚集在自身灌丛下或周围,在干旱区域强烈外界干扰的生态系统中, 灌木下形成“肥岛”是为了适应其生境,并且有助于自身的生存,更新及扩散[28]。土壤中的氮除了来源于土壤母质之外,还可以来源于生物固氮,豆科植物的固氮作用尤为突出[29];但是在研究的植被群中,对于无固氮作用的蒺藜科植物,在幼苗成长的过程中不断汲取土壤中的氮,因为对氮的消耗加上自身无法固氮,使得氮无法在自身周围聚集形成斑块,这可能使得蒺藜科灌木与全氮呈现LN或RN关系的原因,蒺藜科灌木不适合用于聚集土壤全氮。土壤中的全磷主要来源于土壤母质,而干旱区土壤中由于养分稀缺,低磷胁迫下,具有发达侧根的四合木通过分泌有机酸活化土壤中的无机磷[30-31]。这可能导致四合木与全磷呈现S < A或RA关系,由于全磷聚集可能受四合木根系影响,所以全磷聚集形成的斑块范围并不会超过四合木根系的范围。白刺+霸王+锦鸡儿样方为离黄河最近的样方,可能受黄河河水携带的泥沙淤积,使得土壤养分积累,全氮全磷有机质都形成了斑块,而土壤中的养分经过植物吸收后斑块逐渐变小,之后通过灌木枯落物返回土壤[28],形成该样方中全磷与白刺和霸王的格局关系(S>A(2.5)),所以霸王和白刺可能并不适合用于聚集全磷。土壤有机质的主要来源之一为植物的枯落物和残体[32],在与有机质有关联的北部每个样方中,仅有一种蒺藜科灌木,四合木或霸王,枯落物也主要掉落在该物种周围;所以有机质分别与这2种灌木有聚集关系:前者存在2株灌木紧靠分布的情况,加之2株灌木冠幅有重叠,使得四合木与有机质关系为S>A(1.5);后者则是每株灌木的分布具有一定距离,有机质斑块可能只受单株霸王影响,形成的斑块不会超过霸王的根冠范围(RA)。北部的白刺样方也仅有白刺一种灌木,但是由于数量非常多,种内竞争激烈,导致土壤有机质空间变异非常强烈,在该研究尺度下无法发现有机质与白刺的关联性。而白刺在红砂和珍珠猪毛菜存在的植被群中聚集有机质,原因可能是在该样方中白刺单独成小群分布,使得白刺的枯落物能够大量聚集在自身周围,提高了周围土壤有机质含量,白刺与有机质形成S>A(2.0)的格局。

灌木的肥岛效应一定程度会干扰草本植物的生长,产生竞争关系[33],所以对适生植物种的筛选除了考虑灌木对土壤资源的聚集机制之外,还需要考虑灌木形成的“肥岛”范围。IGPS方法得到的3种蒺藜科灌木与土壤资源总体存在2种聚集情况:第1种是在灌丛范围内存在土壤资源斑块(RA或S < A),比如霸王样地中的霸王与有机质的关系,四合木样地或四合木+红砂+珍珠猪毛菜样地中四合木与全磷的关系;第2种是土壤资源斑块范围大于灌丛范围(S>A),比如四合木样地中四合木与有机质的关系,白刺+红砂+珍珠猪毛菜样地中白刺与有机质的关系,白刺+霸王+锦鸡儿中白刺和霸王与全磷的关系。对存在少许草本植物的地区进行植被恢复,可以考虑选择与土壤资源具有RA或S < A关系的灌木,该类灌木吸收的土壤养分在根冠范围内以小斑块表现,可以避免对草本植物生长造成过度影响而使草原退化[34],该情况四合木比较适合用于聚集全磷保证生长,霸王适合单种建群聚集有机质。对于土壤贫瘠无植被的地区进行植被恢复,可以考虑选择与土壤资源关系为S>A的灌木,该类植物呈多株共同聚集养分,能够更充分地利用土壤资源,且灌木种植的间隔可以根据影响养分斑块的植株数量及灌木与养分的关联尺度得到,比如白刺。

5 结论

采用IGPS方法将乌海市周边地区蒺藜科灌木与土壤养分的空间格局关系量化,一定程度揭示了灌木的根冠范围。在仅以四合木为建群种的样地中,四合木不仅能聚集全磷,还能够聚集有机质,与全磷关系为S < A,与有机质关系为S>A,与红砂和珍珠猪毛菜共存的四合木样地中,四合木与全磷存在RA的关系,则植被恢复时可以考虑采用四合木与其他适生灌木相结合聚集全磷,同时在土壤贫瘠的区域也可以采用四合木单种建群同时聚集全磷和有机质。霸王更适合单种建群聚集有机质,对于具有少许草本的区域可以考虑选择霸王聚集有机质。白刺适合在一定间隔(每2株白刺影响1个有机质斑块, r=100cm)下单种建群聚集有机质,在土壤养分贫瘠区域可以考虑采用白刺进行植被恢复。

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