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  中国水土保持科学   2021, Vol. 19 Issue (5): 63-71.  DOI: 10.16843/j.sswc.2021.05.008
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引用本文 

沈晗悦, 王敏敏, 梁潇瑜, 信忠保, 闫腾飞. 河北坝上地区防护林土壤性质特征[J]. 中国水土保持科学, 2021, 19(5): 63-71. DOI: 10.16843/j.sswc.2021.05.008.
SHEN Hanyue, WANG Minmin, LIANG Xiaoyu, XIN Zhongbao, YAN Tengfei. Soil properties of shelterbelts in the Bashang area of Hebei province[J]. Science of Soil and Water Conservation, 2021, 19(5): 63-71. DOI: 10.16843/j.sswc.2021.05.008.

项目名称

中央高校基本科研业务费专项资金资助"京津风沙源人工林与土壤水分互馈机制"(2017ZY02)；北京林业大学大学生科研训练方法(S201810022033)

第一作者简介

沈晗悦(1992-), 女, 硕士研究生。主要研究方向: 水土保持。E-mail: shenhanyue16@126.com

通信作者简介

信忠保(1978-), 男, 博士, 副教授。主要研究方向: 水土保持。E-mail: xinzhongbao@126.com

文章历史

收稿日期：2020-03-25
修回日期：2021-03-15
Contents              Abstract              Full text              Figures/Tables              PDF
河北坝上地区防护林土壤性质特征
沈晗悦 1, 王敏敏 1, 梁潇瑜 1, 信忠保 1, 闫腾飞 2     
1. 北京林业大学水土保持学院, 100083, 北京;
2. 张北县林业局, 076450, 河北张北
收稿日期：2020-03-25; 修回日期：2021-03-15
项目名称：中央高校基本科研业务费专项资金资助"京津风沙源人工林与土壤水分互馈机制"(2017ZY02)；北京林业大学大学生科研训练方法(S201810022033)
第一作者简介：沈晗悦(1992-), 女, 硕士研究生。主要研究方向: 水土保持。E-mail: shenhanyue16@126.com
通信作者简介：信忠保(1978-), 男, 博士, 副教授。主要研究方向: 水土保持。E-mail: xinzhongbao@126.com
摘要：为探明河北坝上不同植被类型防护林土壤性质差异及土壤性质内在联系。以河北坝上地区的5种不同类型植被为对象，探讨土壤性质的变化规律以及各土壤性质的相关关系。结果表明：研究区共有砂土、壤质砂土、砂质壤土等3种土壤质地类型，土壤中砂粒含量为(74.10±5.78)%；5种不同植被类型0~160 cm土层土壤密度差异不显著，防护林对土壤密度的改善程度不明显；各植被类型土壤性质的差异性主要存在于樟子松与草地之间，樟子松土壤有机碳质量分数、砂粒质量分数与草地相比分别显著增加49.79%、21.40%(P < 0.05)，其土壤颗粒的分形维数显著低于草地(P < 0.05)；土壤颗粒分形维数与黏粒、粉粒质量分数呈极显著正相关(P < 0.001)，与砂粒呈极显著负相关(P < 0.001)；黏粒质量分数与土壤密度呈显著正相关(P < 0.05)。4种不同植被类型防护林中，樟子松防护林土壤稳定性更强，对土壤性质的改善效果明显。土壤分形维数可以作为判断土壤质地差异的重要指标，黏粒质量分数变化是土壤性质变化的重要原因。
关键词：防护林    植被类型    深层土壤    土壤性质    分形维数    河北坝上    
Soil properties of shelterbelts in the Bashang area of Hebei province
SHEN Hanyue 1, WANG Minmin 1, LIANG Xiaoyu 1, XIN Zhongbao 1, YAN Tengfei 2     
1. School of Soil and Water Conservation, Beijing Forestry University, 100083, Beijing, China;
2. Zhangbei Forestry Bureau, 076450, Zhangbei, Hebei, China
Abstract: [Background] As an important part of the Three Norths Forest Shelterbelt Program, the shelter forest in Bashang area of Hebei province is located in the transition zone from Inner Mongolia Plateau-Yanshan mountain-North China Plain, which is an important ecological barrier for Beijing and Tianjin, and plays an important role in desertification control and ecological environment restoration. In recent years, due to the degradation of Poplar Shelterbelts in different degrees, the local government began to re-select the tree species of the shelterbelt. This work is to study the differences of soil properties and the inherent relationship between soil properties of different types of shelterbelts in Bashang, Hebei. [Methods] Five plots with different vegetation types were selected, including Populus simonii, Ulmus pumila, Caragana korshinskii, Pinus sylvestris var. mongolica, and natural grassland. Three sampling points were set up in each plot, and soil samples of 0-160 cm were collected at 10 cm intervals. A total of 240 soil samples were obtained from 15 sampling points. The soil organic carbon was measured by the potassium dichromate outside heating method, the soil particle size distribution was measured by the laser diffraction method, and the soil bulk density was measured by ring knife method. [Results] 1) There were three types of soil texture (sand, loamy sand, and sandy loam) in the study area, and the sand content in the soil was 74.10±5.78%. 2) The soil bulk density of the 0 to 160 cm soil layers of the five different vegetation types was not significantly different, and the degree of improvement of the soil bulk density of the shelter forest was not notable. 3) The differences in the soil properties of various vegetation types mainly existed between P. sylvestris var. mongolica and natural grassland, in which the soil organic carbon content and sand content of P. sylvestris var. mongolica increased observably by 49.79% and 21.40% (P < 0.05) compared with natural grassland, respectively, and the fractal dimension of soil particles was evidently lower than that of natural grassland (P < 0.05). 4) the fractal dimension of soil particles was extremely significantly and positively correlated with the content of clay and silt (P < 0.001), and that was opposed to the sand (P < 0.001). 5) The content of clay was positively correlated with the bulk density (P < 0.05). [Conclusions] Among the 4 different types of protective forests, the soil stability of P. sylvestris var. mongolica shelter forest was stronger, and the effect of improving soil properties was obvious. The fractal dimension of soil can be used as an important index to assess the difference of soil texture, and the change of clay content is an important reason for the change of soil properties.
Keywords: shelterbelt    vegetation types    deep soil    soil properties    fractal dimension    Hebei Bashang    

河北坝上地区的土地退化以风蚀为主的土地沙化。自20世纪70年代末开始，该地区实施"三北防护林"工程，用大规模的植树造林，来防治荒漠化和沙尘暴[1]。经过40年的发展，河北省张家口市张北县三北防护林在保护三北地区免受沙尘暴侵袭方面发挥至关重要的作用[2]。河北坝上地区的防护林建设在水土保持和生态环境恢复方面发挥着重要作用。

土壤是植被生长发育的载体，为植被生长提供养分和水分[3-4]。土壤性质对土壤中的养分特征和水分运动有着直接或间接的影响[5]，决定土壤肥力状况[6]，是反映土壤结构和水文状况及衡量土壤质量的重要指标[3]。不同造林树种的植物多样性有很大的差异，不同植被类型下，土壤性质有所差异[7]。目前对河北坝上防护林的研究主要集中于防风效益[8]、植被覆盖变化[9]、表层土壤性质[4, 10]，对不同植被类型影响深层土壤性质的研究还不够深入。明确河北坝上地区防护林对土壤性质的改良情况，对该区土壤质量和土地生产力评价有重要意义；因此，笔者以河北坝上典型防护林为研究对象，研究不同植被类型防护林下0~160 cm土层土壤性质变化规律，揭示不同植被类型土壤性质差异及土壤性质的内在联系，旨在为该区生态环境效应和防护林改造经营提供科学依据。

1 研究区概况

研究区位于河北省张家口市张北县二台镇波罗素林场(E 114°10′~-115°27′，N 40°57′~41°34)，该区属中温带大陆性季风气候，多年平均气温3.2 ℃，年降雨量不足400 mm，主要集中于6—9月。春季干燥少雨，夏季降水少而集中，秋季气温下降迅速，冬季寒冷干燥。该区风蚀强，荒漠化严重，土壤主要以沙质、沙砾质栗钙土为主，结构松散，土壤肥力较低[10]。

2 材料与方法 2.1 材料选取

选择5个不同植被类型的样地(表 1)，分别为柠条(Caragana korshinskii)、榆树(Ulmus pumila)、樟子松(Pinus sylvestris var. mongolica)、小叶杨(Populus simonii)、天然草地。每个样地布设20 m×20 m样方，每个样方各布设3个采样点，使用土钻，按10 cm间隔采集0~160 cm土壤样品，15个取样点共取得土样240个。将土样带回实验室进行自然风干，挑出根系、石子等杂物，用四分法取适量土壤磨碎并分别通过直径2和0.25 mm的土壤筛，用重铬酸钾外加热法测定土壤有机碳含量，用激光衍射法(马尔文激光颗粒分析仪MS-2000)测定土壤粒径。根据美国制土壤质地分级标准，即黏粒(d＜0.002 mm)、粉粒(0.002 mm≤d≤0.05 mm)和砂粒(0.05 mm＜d≤2 mm)，来确定土壤质地。每个样地各挖1个1.6 m深的土壤剖面，用100 cm3环刀在每层(间隔20 cm)采集原状土，取3个重复，测定土壤密度。

表 1 样地概况 Tab. 1 Information of the investigated plots
2.2 数据处理

笔者采用王国梁等[11]推导出的体积分形维数(fractal dimension，D)公式：

$ \frac{{{V_{(r ＜ R)}}}}{{{V_{\rm{T}}}}} = {\left( {\frac{R}{{{\lambda _{\rm{V}}}}}} \right)^{3 - D}}。$

式中：r为土壤颗粒粒径，mm；VT为各粒径等级体积分数之和，%；V(r＜R)为土壤粒径＜R的土壤体积分数，%；λV为对所有粒级而言的上限值，数值上等于最大粒径，mm；D为土壤颗粒体积分形维数。

使用Excel 2016软件进行数据处理，Origin 2018软件作图，SPSS软件进行方差分析、多重比较，在R语言软件中使用"corrplot"包做相关性分析及作图。

3 结果与分析 3.1 不同植被类型的土壤密度

不同植被类型0~160 cm土层土壤密度差异不显著，4种植被类型在0~120 cm土层土壤密度的垂直变化不明显，整体上各样地土壤密度非常一致(表 2)。土壤全剖面的平均土壤密度为(1.63±0.03) kg/cm3，波动范围为1.60~1.65 kg/cm3，天然草地全剖面土壤密度略大于其他样地，但5个样地之间土壤密度差异不显著。由0土层到160 cm土层，杨树、樟子松、草地的土壤密度呈增加趋势，分别增加5.63%、8.97%、3.07%，而榆树和柠条的土壤密度呈波动减小趋势，分别减少4.85%、5.45%。

表 2 不同植被类型不同土层土壤密度 Tab. 2 Soil bulk density of different vegetation types and soil layers 
3.2 不同植被类型土壤有机碳

研究区4种植被类型土壤有机碳质量分数与草地相比都有所增加，杨树、榆树、柠条、樟子松分别增加33.20%、39.84%、31.35%、49.79%，其中樟子松增加显著(P＜0.05)，各样地土壤有机碳随土层深度的增加而逐渐减小，减幅为(88.03±6.98)%(图 1)。0~40 cm土层，杨树、榆树、柠条、樟子松土壤有机碳质量分数较天然草地((6.38±0.76)g/kg) 分别增加44.35%、8.57%、34.00%、11.16%，但不显著；4种不同植被类型防护林与天然草地相比，樟子松40~160 cm土层土壤有机碳增加最显著(P＜0.05)，增加142.54%；榆树40~120 cm土层有机碳增加显著(P＜0.05)，增加95.70%，120 cm土层以下土壤有机碳增加不再显著。

不同大写字母表示同一植被类型在不同土层土壤有机碳含量差异显著(P＜0.05)，不同小写字母表示不同植被类型在同一土层土壤有机碳差异显著(P＜0.05)。土壤有机碳—"Soil organic carbon，SOC"。 Different capital letters indicate that the soil organic carbon content of the same vegetation type in different soil layers is significantly different (P < 0.05), and different small letters indicate that the soil organic carbon content of different vegetation types in the same soil layer is significantly different (P < 0.05). SOC: Soil organic carbon. 图 1 不同植被类型土壤有机碳质量分数 Fig. 1 Soil organic carbon content in different vegetation types
3.3 不同植被类型土壤质地

根据研究区各采样点在美国土壤质地分类三角图的分布情况(图 2)，可见研究区土壤质地类型共有砂土、壤质砂土、砂质壤土3种类型，分别占样品总数的8.33%、56.25%、35.41%。杨树样地由壤质砂土(68.75%)和砂质壤土(31.25%)组成，榆树样地由砂土(6.25%)、壤质砂土(43.75%)和砂质壤土(50.00%)组成，柠条样地由壤质砂土(87.50%)和砂质壤土(12.50%)组成，樟子松样地由砂土(43.75%)、壤质砂土(50.00%)和砂质壤土(6.25%)组成，草地样地由壤质砂土(25.00%)和砂质壤土(75.00%)组成(图 3)。

Ⅰ.黏土；Ⅱ.砂质黏土；Ⅲ.粉质黏土；Ⅳ.黏壤土；Ⅴ.粉质黏壤土；Ⅵ.砂质黏壤土；Ⅶ.壤土；Ⅷ.粉壤土；Ⅸ.砂质壤土；Ⅹ.砂土；Ⅺ.壤质砂土；Ⅻ.粉土。 Ⅰ.Clay. Ⅱ.Sandy clay. Ⅲ.Silty clay. Ⅳ.Clay loam. Ⅴ.Slity clay loam. Ⅵ.Sand clay loam. Ⅶ.Loam. Ⅷ.Silt loam. Ⅸ.Sandy loam. Ⅹ.Sand. Ⅺ.Loamy sand. Ⅻ.Slit. 图 2 研究区土壤质地类型 Fig. 2 Soil texture types in the study area
杨树—"Populus simonii，PS"；榆树—"Ulmus pumila，UP"；柠条—"Caragana korshinskii，CK"；樟子松—"Pinus sylvestris Var.，P"；草地—"Natural grassland，NG"。 Populus simonii—PS. Ulmus pumila—UP. Caragana korshinskii—CK. Pinus sylvestris var. mongolica—P. Natural grassland—NG. 图 3 各植被类型土壤质地类型 Fig. 3 Soil texture type of each vegetation type
3.4 不同植被类型土壤颗粒组成及分形维数

各种植被类型中砂粒质量分数最高，为68.65%~83.34%(平均(74.10±5.78)%)；其次是粉粒质量分数，为15.59%~28.47%(平均(23.89±5.13)%)；黏粒质量分数最小，为1.07%~ 2.88%(平均(2.00±0.68)%)(表 3)。不同土层不同植被类型间土壤颗粒存在差异(表 3)。从整个剖面的来看，草地的黏粒质量分数((2.88±1.04)%)显著高于其他样地，樟子松黏粒质量分数((1.07±0.61)%)显著低于其他样地(P＜0.05)。各样地粉粒和砂粒含量的差异性主要存在于樟子松与草地之间，樟子松样地粉粒质量分数(15.59±6.72)%显著低于草地((28.47±5.28)%)，其砂粒质量分数((83.34±7.31)%)显著高于草地((68.65±6.01)%)(P＜0.05)，与草地相比，显著提高21.40%。

表 3 不同植被类型土壤颗粒组成及分形维数 Tab. 3 Soil particle composition and fractal dimension of different vegetation types

从垂直分布来看，0~40 cm土层，各样地土壤黏粒、粉粒和砂粒质量分数与草地相比差异不显著。40~160 cm土层，各层中樟子松土壤中砂粒质量分数最高，且显著高于草地，樟子松土壤平均砂粒质量分数(83.74%)最高，比草地显著增加26.89%(P＜0.05)。4种植被类型防护林之间，40~80 cm土层土壤颗粒组成差异最大，随着土壤深度的增加，差异性减小，120 cm土层以下具有相似的土壤颗粒组成。

不同植被类型下土壤颗粒的分形维数(表 3)波动范围在2.52~2.69。0~160 cm土层，樟子松土壤颗粒的分形维数(2.54±0.30)显著低于草地(2.65±0.24)(P＜0.05)，而杨树、榆树、柠条土壤颗粒的分形维数与草地差异不显著。0~120 cm土层各样地之间土壤颗粒的分形维数无显著差异；120~160 cm土层，草地与杨树、榆树、柠条之间土壤颗粒的分形维数差异不显著，草地的土壤颗粒的分形维数(2.69±0.24)显著高于樟子松土壤颗粒的分形维数(2.52±0.28)；各样地全剖面土壤颗粒的分形维数差异性特征与120~160 cm土层土壤颗粒的分形维数差异性特征一致。

3.5 土壤性质的相关性

对土壤密度、颗粒组成、有机质质量分数和分形维数进行相关性分析(图 4)，结果表明：分形维数与黏粒和粉粒呈极显著正相关关系(P＜0.01)，而与砂粒呈极显著负相关关系(P＜0.01)，即土壤颗粒粒径越小，分形维数越大；土壤密度与黏粒质量分数呈显著正相关关系(P＜0.05)。有机碳与土壤密度、黏粒呈负相关，与粉粒和砂粒呈正相关，均未达到显著水平。

蓝色表示正相关，红色表示负相关，"*"表示0.05水平上显著相关(P＜0.05)，" ***"表示相关性极显著(P＜0.001), 椭圆的偏心率代表相关性的强度。 Blue indicates positive correlation, red indicates negative correlation, "*" indicates significant correlation at 0.05 level (P < 0.05), " ***" indicates significant correlation (P < 0.001), and eccentricity of ellipse indicates intensity of correlation. SOC: Soil organic carbon. 图 4 土壤性质的相关性 Fig. 4 Correlation of soil properties
4 讨论

4种不同植被类型防护林全剖面土壤密度与草地差异不显著，即防护林对全剖面平均土壤密度的改善程度不明显。可能是由于研究区地势平坦，水平方向上土壤密度差异性小，土壤密度越大对植被根系的生长的阻力越大，削弱植被根系对土壤密度的影响[7]。杨树、樟子松、草地的土壤密度随土壤深度的增加而增加，与中国陆地生态系统的土壤密度变化规律相一致[12]。从20 cm深处榆树的根系开始出现，主要集中在2 m以内，40~80 cm分布密集[13]，柠条根系为直系，侧根发达的根系主要在0~60 cm的土层中，多年生柠条在深层土壤中也会有侧根的发生[14]，从榆树和柠条根系的分布来看，可以解释2种植被土壤密度随着土壤深度的增加呈波动性变化趋势规律。

此研究中草地不同土层中的有机碳含量均低于4种植被类型防护林对应土层有机碳含量。这可能是由于造林增加地表覆盖度，减缓土壤有机碳的流失[15]，而且林地比草地根系发达、分布深、生物量高[16]。这说明植被对有机碳的累积有着重要的作用。与草地对比，4种类型防护林中只有樟子松0~160 cm土壤有机碳含量增加显著，增加49.79%，可见不同植被类型，其林下枯落物量以及根系生物量有差异，而土壤有机碳的输入来源主要是植被凋落物和根系[17]，进而土壤有机碳的质量、数量和分解速率不同[18]。各样地0~40 cm土层有机碳含量均高于草地，但不显著，可能是由于表层土壤中林地植被和草地的根系都比较发达，同时林地和草地都以各自的方式对土壤输入有机碳，林地植被以枯枝落叶的方式，而草地以草本植物死亡后全部归于土壤的方式。随着土壤深度的增加，各样地土壤有机碳含量逐渐减少，减幅为(88.03±6.98)%，因凋落物聚集在土壤表层，浅层土层根系分布较多，故表层有机碳累积量大，随着土壤深度的增加，植被根系减少，有机碳来源减少，这与大部分研究成果一致[19-20]。

河北坝上各防护林林地与草地土壤粒级比例结果表明，草地的黏粒含量显著高于各林地，与丁敏等[21]的研究结果相似，这主要由于林地比草地的植被群落更丰富，根系更发达，对小粒径颗粒的黏结作用更大，水分条件更好，有利于土壤有机质积累和土壤团聚化进行，进而促进了土壤小粒径颗粒团聚为大粒径颗粒。该研究尺度小，地形和气候差异小，研究样地几乎无人为干扰，表层土壤中各样地根系分布丰富，同时随着土壤深度的增加，植被根系分布范围和数量逐渐减小[22]，因此对土壤质地的影响减弱。土壤颗粒的分形维数可以反映土壤质地、均一程度和土壤结构稳定性，分形维数越小结构稳定性越强[23]。各林地(0~160 cm)土层土壤颗粒分形维数均低于草地，表明林地的土壤结构比草地稳定，林地丰富复杂的根系对土壤的穿插和缠绕加速了土壤结构的形成，其良好的植被群落结构，使林下土壤的水分条件好于草地，为微生物提供了良好的生存环境，促进土壤颗粒的黏结，提高土壤结构的稳定性。

结果显示，土壤颗粒分形维数与土壤质地均具有极显著相关关系，黏粒和粉粒含量越高，土壤体积分形维数越大，反之砂粒含量越高，土壤体积分形维数越小。杨婷等[24]研究认为黏粒含量越高土壤颗粒质量分形维数就越大。伏耀龙等[25]发现，土壤颗粒体积分形维数随质地粗细程度发生明显变化，质地越粗分形维数越小，质地越细分形维数越大。土壤颗粒分形维数的实质是颗粒对土壤空间填充能力的反映，土壤小粒径颗粒含量越高，颗粒体积越小，更容易填充土壤的空间，土壤颗粒分形维数越大[26]。黏粒含量增加，土壤密度也随之增加，且相关性达到极显著水平，而与土壤有机碳相关性不显著，这与张晓霞等[27]研究结果大致相同。该地区有机碳与黏粒和密度呈负相关，与粉粒和砂粒呈正相关，这与刘涛泽等[28]和刘淑娟等[29]在风蚀程度大的地区的研究规律相似，可能是由于风蚀土壤中粉粒和砂粒含量较多，因此有机碳更易于粉粒、砂粒结合，同时形成的非稳定性有机碳极易流失使土壤密度增大[30]，要弄清此现象的影响机理还需进一步研究。

5 结论

1) 相对于草地，各植被类型防护林对全剖面土壤密度的改善程度不明显，因此对于地势平坦和土壤密度大的地区，植被对土壤密度的改良作用可能需要较长的时间。研究区土壤质地类型共有砂土、壤质砂土、砂质壤土3种类型，以砂粒为主，各种植被类型土壤砂粒、粉粒、黏粒的平均质量分数分别为(74.10±5.78)%、(23.89±5.13)%、(2.00±0.68)%。

2) 4种防护林类型中，只有樟子松0~160 cm土层土壤有机碳质量分数显著增加，增加49.79%。各植被类型砂粒质量分数的差异性主要存在于樟子松与和草地之间，樟子松砂粒质量分数显著高于草地(P＜0.05)。樟子松土壤颗粒的分形维数显著低于草地(P＜0.05)。樟子松防护林土壤结构更稳定，对土壤性质改善效果明显。

3) 土壤性质相关性分析结果表明土壤分形维数能表征土壤结构，黏粒质量分数变化是土壤性质变化的重要原因。

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