晋西黄土残塬区不同植被恢复类型土壤的碳含量和稳定性

引用本文

郝晓珍, 冯天骄, 孔京津, 王平. 晋西黄土残塬区不同植被恢复类型土壤的碳含量和稳定性[J]. 中国水土保持科学, 2024, 22(5): 93-104. DOI: 10.16843/j.sswc.2023138.

HAO Xiaozhen, FENG Tianjiao, KONG Jingjin, WANG Ping. Soil carbon content and stability under different vegetation restoration types in the loess residual tableland of western Shanxi province[J]. Science of Soil and Water Conservation, 2024, 22(5): 93-104. DOI: 10.16843/j.sswc.2023138.

项目名称

国家自然科学基金“湿地表面流中物质弥散过渡过程机理研究”(52179056), “黄土残塬区典型森林植被土壤水量平衡的长期演变机制”(42371114);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目“黄河流域水土保持与生态修复研究”(QNTD202303)

第一作者简介

郝晓珍(1996—), 女, 硕士研究生。主要研究方向: 生态修复。E-mail: 15247417374@163.com

通信作者简介

王平(1988—), 男, 博士, 教授。主要研究方向: 流域水生态。E-mail: wangp@bjfu.edu.com

文章历史

收稿日期：2023-10-04
修回日期：2024-11-09

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晋西黄土残塬区不同植被恢复类型土壤的碳含量和稳定性

郝晓珍 ^1,2, 冯天骄 ^1,2, 孔京津 ^1,2, 王平 ¹

1. 北京林业大学水土保持学院, 100083, 北京;
2. 山西吉县森林生态系统国家野外科学观测研究站, 042200, 山西临汾

收稿日期：2023-10-04; 修回日期：2024-11-09

项目名称：国家自然科学基金“湿地表面流中物质弥散过渡过程机理研究”(52179056), “黄土残塬区典型森林植被土壤水量平衡的长期演变机制”(42371114);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目“黄河流域水土保持与生态修复研究”(QNTD202303)

第一作者简介：郝晓珍(1996—), 女, 硕士研究生。主要研究方向: 生态修复。E-mail: 15247417374@163.com

通信作者简介：王平(1988—), 男, 博士, 教授。主要研究方向: 流域水生态。E-mail: wangp@bjfu.edu.com

摘要：晋西黄土残塬区不同植被恢复类型下土壤有机碳组分及其稳定性的深入研究, 可为生态脆弱区植被恢复工程提供更丰富的数据支撑, 同时也为黄土高原地区双碳目标的评价和实施提供科学依据。以黄土残塬地区4种不同植被恢复类型(油松人工林、刺槐人工林、侧柏人工林和天然次生林)为研究对象, 测定生长季内不同土层(0~10, 10~30, 30~60, 60~90, 90~120, 120~150, 150~180和180~200 cm)的各组分碳质量分数和土壤密度、pH值、含水率、全氮、全磷和全钾质量分数, 采用主成分分析、相关性分析和网络相关分析等统计方法, 探讨不同植被恢复类型下土壤有机碳组分及其稳定性变化规律。结果表明: 1)在长期植被恢复过程中, 0~200 cm土壤总碳储量由高到低依次为油松人工林>天然次生人工林>侧柏人工林>刺槐人工林, 其土壤总碳储量分别为0.51、0.44、0.35和0.31 t/hm², 其中, 油松人工林和天然次生林的碳储量更高。2)天然次生林在0~30 cm土层内的活跃有机碳组分中的土壤轻组碳和土壤颗粒有机碳及稳定有机碳组分土壤重组有机碳和土壤矿物质有机碳质量分数最高, 在30~200 cm土层内则是油松林地最高; 而侧柏和刺槐人工林则没有明显的变化。3)4种林地的土壤各碳组分与土壤pH值、土壤密度和全钾质量分数具有负相关性, 与土壤总氮质量分数、水溶性有机碳、总磷质量分数和含水率具有正相关性, 土壤全氮、全磷质量分数和水分对于土壤有机碳组分的积累有积极影响。4)通过对0~200 cm土层的4种不同植被恢复类型的土壤碳质量分数分析, 发现在晋西黄土残塬区的天然次生林地和油松人工林土壤碳库及其稳定性最好, 有更好的水土保持固碳效益。从长期来看, 该研究区植被恢复应以自然恢复为主, 人工恢复方式应以油松林作为主要树种。本研究结果可为生态脆弱区植被恢复和水土保持实践提供科学参考与建议。

关键词：天然次生林人工林植被恢复土壤碳组分碳稳定性黄土残塬区

Soil carbon content and stability under different vegetation restoration types in the loess residual tableland of western Shanxi province

HAO Xiaozhen ^1,2, FENG Tianjiao ^1,2, KONG Jingjin ^1,2, WANG Ping ¹

1. School of Soil and Water Conservation, Beijing Forestry University, 100083, Beijing, China;
2. Jixian National Forest Ecosystem Observation and Research Station, 042200, Linfen, Shanxi, China

Abstract: [Background] A comprehensive investigation on the soil organic carbon components and their stability under various vegetation restoration approaches in the loess residual tableland of westernJin Province can provide abundant data support for vegetation restoration projects in ecologically vulnerable areas. Furthermore, it offers a scientific basis for evaluating and implementing the dual-carbon goals in the Loess Plateau. [Methods] Taking four different vegetation restoration types in the loess residual tableland as research objects (i.e. Pinus tabulaeformis plantation, Robinia pseudoacacia plantation, Platycladus orientalis plantation and natural secondary forest), the research measured the carbon content of various components at different soil depth levels (0-10, 10-30, 30-60, 60-90, 90-120, 120-150, 150-180, and 180-200 cm), as well as soil bulk density, pH value, moisture content, total nitrogen, total phosphorus, and total potassium during the growing season, employing statistical methods such as principal component analysis, correlation analysis, and network correlation analysis were used to explore the changes in soil organic carbon components and their stability under different vegetation restoration types. [Results] 1) In the long-term process of vegetation restoration, the total soil carbon storage in the 0-200 cm layer is ranked as follows: P. tabuliformis plantation > natural secondary forest >P. orientalis plantation >R. pseudoacacia plantation, with respective values of 0.51, 0.44, 0.35, and 0.31 t/hm². Compared to P. tabuliformis plantation and natural secondary forest, the carbon storage is higher. 2) The contents of LFOC and POC in the active organic carbon components, and stable organic carbon components such as HFOC and MOC in the 0-30 cm soil layer of natural secondary forest are the highest, while the highest contents in the 30-200 cm soil layer are found in P. tabuliformis plantation. However, there is no significant change in the contents of LFOC and POC in the soil layers of P. orientalis and R. pseudoacacia plantation. 3) The soil carbon components of the four types of forests are negatively correlated with soil pH, bulk density, and total potassium, and positively correlated with soil total nitrogen, water-soluble organic carbon, total phosphorus, and moisture content. Soil total nitrogen, total phosphorus, and moisture have a positive impact on the accumulation of soil organic carbon components. 4) Through the analysis of soil carbon content in four different types of vegetation restoration for the 0-200 cm soil layer in the Jinxi Loess residual area, it was found that the natural secondary forest and P. tabulaeformis plantation land have the best soil carbon stock and stability, and better water and soil conservation and carbon sequestration benefits. [Conclusions] Based on the analysis of soil carbon content of 4 different vegetation restoration types in 0-200 cm soil layer, it was found that the soil carbon pool and its stability were the best in the natural secondary forest and P. tabuliformis plantation in the loess plateau of west Shanxi Province, and the soil and water conservation carbon sequestration benefits were better. In the long run, the vegetation restoration in this study area should prioritize natural recovery, and artificial restoration methods should incorporate P. tabulaeformis plantation as the dominant tree species. The research findings can provide scientific theoretical references and suggestions for vegetation restoration and soil and water conservation practices in ecologically fragile areas.

Keywords: natural secondary forest plantation vegetation restoration soil carbon content soil carbon stability loess residual tableland

长期以来，黄土高原地区生态环境退化严重^[1]。为了减少水土流失，维持土地生产力，发挥水土保持效益，该地区从1999年开始实施植树造林、退耕还林(草)等生态恢复工程^[2]，使得其陆地生态系统碳汇显著增加^[3-4]。植被恢复普遍被认为是提升土壤有机碳固持能力的有效措施^[5]，然而土壤碳库恢复往往滞后于植被，且不同植被恢复模式之间差异较大^[6]。土壤有机碳对土壤的物理和化学性质有重大影响，其组成成分繁多。土壤轻组碳(light fraction organic carbon，LFOC)主要包括处于不分解阶段的植物残体、微生物以及小动物等，是介于动植物残体和腐殖质之间的一种中间碳库^[7]。土壤重组有机碳(heavy fraction organic carbon, HFOC)是与土壤矿物质有关的顽固碳源，对土壤固碳更为重要^[8]。土壤颗粒有机碳(particulate organic carbon, POC)含量差异与其凋落物和枯死细根归还量有关，其数值反映被土壤团聚体积累和保护的碳^[9]。土壤矿物质有机碳(mineral organic carbon, MOC)是高度腐质化的相对稳定的有机碳组分。它由土壤中的半腐殖化有机质在微生物进一步作用下分解而成^[10]。土壤易氧化有机碳(easily oxidized organic carbon, EOOC)直接参与土壤生物化学转化过程，是土壤微生物生命活动的能源，对土壤养分的有效性有着十分重要的作用^[11]。土壤惰性有机碳(recalcitrant dissolved organic carbon, RDOC)是一类具有对物理、化学分解作用有较强抵抗性的物质，性质非常稳定，在土壤中累积速率缓慢^[12]。土壤碳储量取决于进入土壤的生物分解转化，而进入土壤有机碳的主要来源物质就是植物，通过枯枝落叶或者根系分泌物进入土壤^[13]。因此，林下的凋落物作为土壤有机碳主要的来源，其质量和数量是影响土壤有机碳质量和数量的直接原因。植被不同类型也会造成凋落物不同，对根系的数量以及分解速率都会产生影响，森林不同植被恢复下林地土壤有机碳含量也会有差异。

目前在黄土高原地区针对植被恢复过程中的土壤碳组分也开展了较多研究。然而，由于不同植被修复措施在种植环境、物种种类、地上生物量以及凋落物产生量等方面存在显著差异，因此, 不同修复措施对土壤有机碳碳库的影响明显不同^[14]。植被恢复对土壤有机碳稳定性的维持有促进作用^[15]。黄土丘陵区退耕植被土壤有机碳库及组分的响应机制研究表明，不同碳组分的敏感性和指示作用在不同植被类型有所差异，大规模退耕植被恢复后土壤固碳量和固碳速率明显增加，且退耕植被恢复类型成为主要影响因素^[16]。有研究^[17]表明，自然恢复措施下植被生态系统土壤碳储量的增加，主要源于土壤有机碳和其他营养元素在植被演替过程中的长期积累。随着人工刺槐林植被恢复，黄土高原土壤有机碳和RDOC含量显著累积，而活性有机碳无明显变化^[18]；也有研究^[19]表明，黄土高原不同植被修复措施下土壤有机碳含量垂直剖面上出现明显的表聚现象。不同植被下的环境因子对生态系统碳储量的变化会有很大影响，在长时间大面积的进行植被恢复过程中，植被根系和枯落物的大量输入以及土壤微生物的分解作用下，植被的固碳效果会越来越好。

以往的研究热点集中在不同植被恢复过程中土壤有机碳的稳定性变化，但对土壤不同碳组分和土壤理化性质之间的分析较少。基于此，为明确不同植被恢复类型条件下的各组分碳含量和稳定性，为更准确评估植被恢复的生态固碳效益这一科学问题提供必要的数据支持和参考，笔者选取黄土高原典型植被恢复地区的油松、刺槐、侧柏人工林及天然次生林4种植被恢复样地，通过收集资料、野外调查与室内分析相结合的方法，测定其土壤碳含量和理化指标，对比不同恢复模式下的土壤各组分有机碳含量和土壤密度、含水率、pH值、全氮、全磷、全钾质量分数的差异，阐明黄土残垣地区人工及天然植被恢复与土壤碳组分的关系，以期为该地区双碳目标的评价和实施提供科学依据和参考。

1 研究区概况

山西吉县森林生态系统国家野外科学观测研究站位于山西省临汾市，地理坐标为(E 110°39′45″~111°47′45″，N 36°14′27″~36°18′23″)。该区域属于典型的黄土高原残塬沟壑区和梁峁丘陵沟壑区(图 1)，土壤多为褐土，黄土母质。吉县地势呈东高西低倾斜，海拔440~1 820 m，海拔1 350 m以下为典型黄土高原侵蚀地貌，1 350 m以上为吕梁山脉土石山区，黄河河谷最低, 森林植物地带属于暖温带半湿润区，落叶阔叶林。气候为温带大陆性季风气候，年均温为9.9 ℃，绝对最高气温38.1 ℃，绝对最低气温-20.4 ℃；年均降水量579 mm，年蒸发量1 729 mm；≥10 ℃的积温3 358 ℃，平均无霜期为172 d。

图 1 研究区位置 Fig. 1 Location of the study area

2 材料与方法 2.1 样地设计

在进行充分野外踏查的基础上，综合考虑地形、土壤类型和植被恢复类型等因素，在研究区选取代表性的油松、侧柏、刺槐3种人工林及天然次生林为研究对象，每个植被类型选择3个40 m×40 m的典型样地，作为采样地点重复。在不同样地中，在坡向、坡度、坡位一致的样地中选择3个10 m×10 m的植被样方，各样地距离间隔10 m以上，每个样方采用“品”字形选取3个剖面进行取土，确保科学合理性、随机性、代表性和典型性的取样方式。保证所选样地经纬度、海拔、坡度、植被恢复年限、管理方式等尽量保持相似性，以保证研究内容的数据有更好的对比性。采样点的位置、海拔、坡度、坡向、土质、植被状况等信息(表 1)。

表 1 研究样地基本情况 Tab. 1 Basic information of the study sites

2.2 土壤采集及各碳组分和理化性质测定方法

土壤样品采集：在2021和2022年7—8月植被生长旺盛期，对4种植被样地0~200 cm土层土壤进行采样，以尽量不破坏小区为前提挖取小型土壤剖面，然后采取0~200 cm内0~10，10~30，30~60，60~90，90~120，120~150，150~180和180~200 cm土壤样品，在各层中部位多点取样，等量混匀，每个土层取3次重复以表示各林地内土壤碳含量状况，代表性样地的取样方法、时间、分布位置和处理方法保持一致。采好土样后，将可见的植物根系和小石块去除，装于聚乙烯自封袋中，标注样品代表的土层编号，立即运到实验室，进行风干、研磨过筛，进行各指标的测定。

土壤有机碳组分的测定方法：总碳(total carbon, TC)和总有机碳(total organic carbon, TOC)的测定采用TOC分析仪法(型号：vario TOC SELECT)；土壤LFOC的测定采用重液(NaI)分离—重铬酸钾外加热法^[8]；土壤POC的测定采用重铬酸钾外加热法^[9]；土壤EOOC的测定采用高锰酸钾氧化—紫外分光光度法^[11]；土壤无机碳(total inorganic carbon, TIC)、HFOC、MOC和RDOC均采用差减法。

土壤理化性质测定：土壤pH值采用电位法测定，土壤密度采用环刀法；土壤含水率采用烘干法，测定土壤质量含水量；土壤全氮采用半微量凯氏法测定，土壤全磷采用氢氧化钠熔融—钼锑抗比色法测定，土壤全钾采用氢氧化钠熔解、火焰分光光度法。

2.3 数据分析

土壤剖面总有机碳储量计算公式^[20]：

$ S=CBE(1-G)/100。$

(1)

式中：S为土壤有机碳储量，kg/m²；C为土壤有机碳质量分数，g/kg；B为土壤密度，g/cm³；E为土层厚度，cm；G为直径＞2 mm的石砾质量分数，%。

通过野外调查资料和对土样的分析，先用Excel 2019软件进行数据处理，用IBM SPSS Statistics 26的单因素方差分析(One-way ANOVA)和最小显著差异法(LSD)比较不同林地之间的土壤碳组分含量和理化性质的差异，用Origin 2021软件完成相关制图，PCA主成分分析和网络相关分析图用R 4.2.1完成制图。

3 结果与分析 3.1 土壤碳储量比较

由图 2可见，油松人工林的土壤TOC储量(0.21 t/hm²)显著高于刺槐和侧柏人工林(P＜0.05)，刺槐人工林土壤TOC储量最低，为0.13 t/hm²；刺槐人工林的土壤TIC储量(0.18 t/hm²)显著低于油松人工林和天然次生林地(P＜0.05)；土壤TC储量则是油松人工林显著高于其他3种人工林(P＜0.05)。整体来看，碳储量从大到小分别是油松人工林(0.51 t/hm²)>天然次生林(0.44 t/hm²)>侧柏人工林(0.35 t/hm²)>刺槐人工林(0.31 t/hm²)，说明人工植被恢复对促进土壤碳积累有更明显的效果。

图中数据为平均值±标准差；不同小写字母表示不同样地之间的显著差异(P＜0.05)。 The data in the plot are mean ± standard deviation. Different lowercase letters indicate significant differences between different places (P < 0.05) 图 2 4种不同植被恢复类型下土壤碳储量 Fig. 2 Soil carbon storage of four different vegetation restoration types

3.2 土壤碳组分差异 3.2.1 土壤轻组、重组有机碳及其组分差异

如图 3a所示，随着土层深度的增加，土层内不同植被恢复类型土壤LFOC质量分数整体呈下降的趋势。其中，不同土层之间LFOC质量分数均以0~10 cm土层最高，180~200 cm土层最低。在0~10 cm土层中，天然次生林地质量分数最高(5.04 g/kg)，其次是油松人工林(3.67 g/kg)和侧柏人工林(3.02 g/kg)，质量分数最低的是刺槐人工林(0.98 g/kg)。土壤LFOC平均质量分数表现为油松人工林(2.01 g/kg)>天然次生林(1.91 g/kg)>侧柏人工林(1.10 g/kg)>刺槐人工林(0.83 g/kg)。如图 3c所示，在0~200 cm土层内，4个样地的土壤HFOC逐渐下降并趋于平缓。在0~10 cm土层中，土壤HFOC质量分数大小为：天然次生林>油松人工林>侧柏人工林>刺槐人工林；在60~120和150~200 cm土层内，油松人工林的土壤HFOC质量分数最高，且显著高于刺槐人工林(P＜0.05)。

图 3 4种不同植被恢复类型0~200 cm土壤轻组和重组有机碳质量分数变化 Fig. 3 Variation of light fraction organic carbon (LFOC) and heavy fraction organic carbon (HFOC) contents in the 0-200 cm soil of four different vegetation restoration types

3.2.2 土壤颗粒、矿物质有机碳及其组分差异

从图 4a可以看出土壤POC质量分数随土层深度的增加而明显减少。在0~10 cm土层，油松人工林和天然次生林地土壤POC质量分数相对较高，达到9.68和8.35 g/kg，而侧柏人工林土壤POC质量分数最低，为1.91 g/kg。在图 4c中，土壤MOC质量分数随土层深度变化程度显著。其中，0~10 cm土层深度的土壤MOC质量分数最高，说明4种植被恢复类型在该土层的土壤MOC质量分数比较丰富，而在180~200 cm土层深度的土壤MOC质量分数最低。

POC: Particulate organic carbon. MOC: Mineral organic carbon. 图 4 4种不同植被恢复类型0~200 cm土壤颗粒和矿物质有机碳质量分数变化 Fig. 4 Variation of organic carbon contents in the soil particulates and mineral of 0-200 cm soil of four different vegetation restoration types

3.2.3 土壤易氧化、惰性有机碳及其组分差异

从图 5a可以看出，4种植被恢复类型土壤EOOC含量具有明显的变化趋势：随着土层深度的增加，土壤EOOC质量分数逐渐减少且趋于平缓。表层(0~10 cm)土壤EOOC质量分数从高到低依次为油松人工林>天然次生林地>侧柏人工林>刺槐人工林，在土层中部则是油松林地土壤EOOC质量分数最高。各林地的土壤RDOC质量分数的变化趋势与土壤EOOC具有高度相似性。由图 5c可知，随着土层深度的增加，土壤RDOC质量分数逐渐降低。在0~10 cm土层内，油松人工林和天然次生林地的土壤RDOC质量分数显著高于刺槐人工林(P＜0.05)，表明0~10 cm土层的油松人工林和天然次生林对土壤RDOC保持作用较好，天然次生林地与油松人工林不具有显著性(P>0.05)。

图 5 4种不同植被恢复类型0~200 cm土壤易氧化和惰性有机碳质量分数变化 Fig. 5 Variation of easily-oxidized organic carbon (EOOC) and recalcitrant dissolved organic carbon (RDOC) contents in the 0-200 cm soil of four different vegetation restoration types

3.3 土壤理化性质对比

从表 2可以看出，不同植被类型下土壤理化性质有所不同。各样地土壤含水率在0~200 cm垂直剖面上均呈逐渐下降趋势，土壤含水率从大到小依次为天然次生林(21.01%)>刺槐人工林(19.32%)>油松人工林(10.89%)>侧柏人工林(10.09%)。各样地的土壤密度垂直剖面上呈增大的趋势。各样地的pH值整体偏弱碱性。各样地全氮质量分数在0~200 cm土层内均呈下降趋势，从大到小依次为油松人工林>天然次生林>刺槐人工林>侧柏人工林，分别为0.39、0.33、0.22和0.18 g/kg。各样地全磷和全钾质量分数呈先增后减的趋势，全磷从大到小依次为刺槐人工林(0.53 g/kg)>油松人工林(0.45 g/kg)>天然次生林(0.44 g/kg)>侧柏人工林(0.32 g/kg)。土壤全钾质量分数从大到小依次为刺槐人工林(19.82 g/kg)>天然次生林(15.08 g/kg)>侧柏人工林(14.96 g/kg)>油松人工林(14.70 g/kg)，总体上差异不显著。

表 2 4种不同植被恢复类型的土壤理化性质 Tab. 2 Soil physico-chemical characteristics of different vegetation restoration types

样地类型 Sample land type	土层深度 Soil depth/cm	土壤密度 Soil bulk density/(g·cm^-3)	pH值 pH value	土壤含水率 Soil water content/%	全氮 Total nitrogen/(g·kg^-1)	全磷 Total phosphorus/(g·kg^-1)	全钾 Total potassium/(g·kg^-1)
油松人工林 Pinus tabulaeformis plantation	0~10	1.00±0.07bc	9.34±0.85a	18.43±2.30b	0.63±0.047a	0.46±0.05b	18.00±0.93a
	10~30	1.18±0.09a	7.81±0.22a	14.76±1.67c	0.38±0.40b	0.51±0.04a	13.86±0.82c
	30~60	1.16±0.10a	6.92±0.74c	13.17±0.78d	0.35±0.19a	0.50±0.03b	11.88±0.77c
	60~90	1.17±0.15a	9.16±0.80a	9.38±0.55c	0.36±0.03a	0.48±0.01b	15.84±1.53b
	90~120	1.20±0.17a	9.34±0.33a	9.20±1.04b	0.38±0.02a	0.44±0.02b	14.96±0.41b
	120~150	1.24±0.17a	9.49±0.57b	7.75±0.94b	0.36±0.03a	0.45±0.01a	15.10±2.45b
	150~180	1.26±0.17a	9.30±0.44b	7.24±0.68b	0.35±0.03a	0.41±0.01b	14.69±3.03ab
	180~200	1.29±0.17a	8.65±0.91a	7.17±0.96c	0.31±0.07a	0.35±0.04b	13.28±3.65a
刺槐人工林 Robinia pseudoacacia plantation	0~10	1.20±0.11a	8.81±0.52b	21.79±3.64a	0.42±0.49b	0.47±0.07b	15.91±0.72b
	10~30	1.22±0.04a	7.47±0.39a	22.58±2.63a	0.24±0.23d	0.50±0.04a	19.45±1.34a
	30~60	1.27±0.04a	7.36±0.42bc	22.77±1.52b	0.23±0.01b	0.54±0.01a	19.46±0.95a
	60~90	1.37±0.07a	8.11±0.39b	20.05±0.53b	0.20±0.03b	0.58±0.03a	21.33±2.34a
	90~120	1.41±0.06a	9.03±0.34a	22.05±1.83a	0.21±0.03b	0.53±0.03a	22.77±5.44a
	120~150	1.45±0.06a	8.20±0.20c	17.73±1.14a	0.16±0.01b	0.53±0.09a	21.48±7.99a
	150~180	1.47±0.06a	7.54±0.51c	16.12±2.26a	0.14±0.003b	0.56±0.08a	20.82±9.00a
	180~200	1.50±0.06a	7.18±0.63b	11.47±1.34b	0.12±0.01c	0.54±0.06a	17.35±7.02a
侧柏人工林 Platycladus orientalis plantation	0~10	1.12±0.09ab	7.29±0.15c	16.66±1.67b	0.43±0.09b	0.38±0.02c	13.36±0.98c
	10~30	1.20±0.03a	7.62±0.63a	17.15±0.75c	0.31±0.25c	0.43±0.02b	11.50±0.39d
	30~60	1.17±0.09a	7.76±0.20ab	16.12±1.79c	0.19±0.01c	0.45±0.03c	12.29±0.62c
	60~90	1.23±0.15a	8.66±0.52ab	9.57±0.70c	0.14±0.01c	0.31±0.02d	15.83±0.93b
	90~120	1.31±0.16a	8.97±0.83a	6.95±0.73b	0.13±0.01c	0.29±0.02c	18.23±1.19b
	120~150	1.35±0.16a	8.49±0.77c	5.33±1.42b	0.09±0.01c	0.27±0.04c	16.58±0.92ab
	150~180	1.37±0.16a	7.62±0.43c	5.00±1.40b	0.08±0.01c	0.24±0.05c	17.11±3.17ab
	180~200	1.40±0.15a	6.81±0.62b	3.99±1.29c	0.07±0.02c	0.21±0.05c	14.76±4.96a
天然次生林地 Natural secondary forest	0~10	0.95±0.04c	6.68±0.80c	17.76±1.13b	0.89±0.17a	0.63±0.05a	13.47±0.76c
	10~30	1.05±0.07b	7.79±0.17a	20.69±1.17a	0.50±0.53a	0.49±0.01a	16.43±0.78b
	30~60	1.19±0.11a	8.12±0.08a	25.72±0.65a	0.36±0.02a	0.47±0.01bc	17.39±1.01b
	60~90	1.27±0.14a	8.88±0.42ab	22.49±1.40a	0.22±0.01b	0.45±0.01c	16.93±1.28b
	90~120	1.29±0.15a	9.82±0.82a	24.27±4.95a	0.19±0.01b	0.43±0.04b	16.99±0.42b
	120~150	1.33±0.15a	10.96±0.15a	20.30±5.11a	0.18±0.01b	0.35±0.06b	15.38±2.46ab
	150~180	1.35±0.15a	11.30±0.60a	19.42±5.51a	0.17±0.03b	0.33±0.08b	12.75±1.95b
	180~200	1.38±0.15b	9.50±0.59a	17.43±5.26a	0.18±0.04b	0.35±0.09b	11.29±1.21a
注：数值为平均值±标准差；n=3；不同小写字母表示同一土层不同样地间差异性显著(P＜0.05)。Notes：Values are mean ± standard deviation; n=3. Different lowercase letters indicate significant differences between the same soil layer and different land types(P＜0.05).

表 2 4种不同植被恢复类型的土壤理化性质 Tab. 2 Soil physico-chemical characteristics of different vegetation restoration types

3.4 土壤碳组分和土壤性质之间的相互关系

由图 6可知，TOC和活跃碳组分间具有线性相关性(R²均在0.5左右)，TOC和稳定碳组分间具有很强的线性相关性(R²均在0.8以上)。图 7a为4种样地全部数据的主成分分析图，PC1和PC2的贡献值分别为62.0%和10.0%，4组中刺槐林地和其他组存在显著差异，油松人工林、侧柏人工林和天然次生林地间的差异不明显。PC1的差异主要来源于土壤密度和土壤各碳组分的贡献。土壤各碳组分和土壤各性质关系密切。图 7b为网络相关分析图，各碳组分间呈显著正相关性，其中稳定碳组分RDOC、HFOC和MOC与TOC相较于活跃碳组分有很强的相关性，土壤pH和全钾虽然与各碳组分相关性较强，但由于距离较远，导致对各碳组分的的影响并不显著；土壤密度、总磷和水溶性有机碳不甚相关且对各碳组分的影响极不显著。

图 6 总有机碳变化量和不同碳组分有机碳变化量的关系 Fig. 6 Relationship between total organic carbon (TOC) changes and organic carbon changes of different carbon components

BD: 土壤密度；SWC: 土壤含水率；pH: 土壤pH值；TN: 土壤全氮；TP土壤全磷；TK: 土壤全钾；TOC: 土壤总有机碳；TIC: 土壤总无机碳；TC: 土壤总碳；WSOC：水溶性有机碳；LFOC: 土壤轻组有机碳；HFOC: 土壤重组有机碳；POC: 土壤颗粒有机碳；MOC: 土壤矿物质有机碳；EOOC: 土壤易氧化有机碳；RDOC: 土壤惰性有机碳。 BD: Soil bulk densit. SWC: Soil water content. pH: pH value. TN: Total nitrogen. TP: Total phosphorus. TK: Total potassium. TOC: total organic carbon. TIC: total inorganic carbon. TC: total carbon. WSOC: Water-soluble organic carbon. LFOC: Light fraction organic carbon. HFOC: Heavy fraction organic carbon. POC: Particulate organic carbon. MOC: Mineral organic carbon. EOOC: Easily oxidized organic carbon. RDOC: Recalcitrant dissolved organic carbon. 图 7 长期植被恢复条件下生态系统土壤性质的主成分分析和网络相关分析 Fig. 7 Principal component analysis and network correlation analysis of soil properties in ecosystems under long-term vegetation restoration conditions

4 讨论 4.1 植被恢复对于土壤碳储量及其分布的影响

研究区经过20 a人工和自然植被恢复后，油松林地总碳储量最高，为0.51 t/hm²，刺槐林地最低，相较于其他3种植被恢复类型而言，油松人工林具有土壤总碳储量方面的优势，可能是由于油松自身会产生大量枯落物，从而增加土壤中营养元素输入，其性质和数量影响着有机碳积累。这与熊瑛楠等^[21]的研究结果一致。植被对土壤碳含量的影响主要是通过改变凋落物的数量和质量及其环境条件的改变, 从而影响土壤碳的储存量、组成和稳定性^[22]。凋落物的分解速率及地下根系的分布和周转因植被类型不同而有所差异，因此植被类型在很大程度上影响着土壤碳库^[23]。土壤有机碳储量即使在同一地区或同一气候条件下, 也可能会因植被类型不同而产生较大的差异^[24]。同时，植被恢复过程中，植被层的形成和发育会改变植被层生产力及土壤有机物质积累和分解，进而影响储量^[25]。

4.2 不同植被恢复类型下土壤有机碳组分差异

在0~30 cm土层内，天然次生林土壤LFOC和HFOC质量分数最高，土壤HFOC主要聚集在土壤上层且各样地HFOC质量分数显著高于LFOC质量分数，与NEFF J C等^[26]的研究结果一致。其原因是土壤HFOC比LFOC的平均停留时间更长，更能反映土壤有机碳的长期水平。对于土壤POC质量分数，4种植被恢复类型30 cm土层以下稳定下降，在0~10 cm土层，侧柏人工林土壤POC质量分数低于刺槐人工林，这可能是由于刺槐人工林属于速效树种，根系浅而发达，拥有丰富的凋落物，可显著提高表层土壤POC质量分数。在0~60 cm土层内，土壤MOC总量以天然次生林最高；60~200 cm土层中，土壤MOC总量则是油松人工林最高。分析其原因可能是受植被群落类型、生境条件等因素的影响不同，天然次生林内植被群落上层凋落物积累更多，在土壤微生物的作用下，将其分解成腐殖质，导致土壤MOC质量分数增加^[22]，同时由于油松的林分特征和叶片间隙决定了其不能更好地拦截降雨，由于雨水的冲刷，比天然次生林更容易造成养分流失，导致上层的土壤MOC质量分数偏低。

本研究的表层土壤(0~10 cm)的土壤EOOC质量分数依次为油松人工林>天然次生林>侧柏人工林>刺槐人工林，而在土壤RDOC质量分数中则是天然次生林高于油松林。这与刘梦云等^[11]的研究结果一致。产生这样的结果可能与林下植被物种多样性、根系分布、产生凋落物数量和质量有关，由于天然次生林生态系统较为稳定，为RDOC的积累提供更适宜的环境，有利于土壤有机碳的积累^[27]，同时，由于植被群落类型和生境条件等因素的影响，不同场景下的情况有所差异，不同土壤有机碳组分对植被修复措施的响应程度存在一定的差异^[14]。从图 6a土壤EOOC质量分数看出，4种植被恢复类型土壤RDOC质量分数相对更高，表明在30 cm土层以下具有较大的固碳潜力，土壤不同层次间比较，土壤碳指标都表现为随土壤深度增加而逐渐减小, 表层积聚作用明显。通过分析发现，4种植被恢复类型的稳定性碳组分含量高于活性碳组分含量，可能是经过长期的恢复，改变地表生物的群落组成和地下土壤结构，提高土壤的稳定性，进而增加稳定性碳组分的累积。值得注意的是，笔者选取2个生长季的同一时间段进行采样，实际上是因为碳的稳定性在季节动态中也有也有这样的表现。而在植物生长季和枯落季，其微生物活性和碳氮比、碳代谢能力都是有所差异的^[14]。因此本文着重从同一季节动态中去分析不同植被恢复过程中土壤碳组分含量和稳定性。

4.3 不同植被恢复类型下土壤性质间相互关系分析

总有机碳和不同碳组分有机碳的相关性分析表明，土壤TOC变化量与HFOC、MOC和RDOC变化量的相关系数大于其与LFOC、POC和EOOC变化量的相关系数，进一步说明土壤TOC的变化更依赖于稳定碳组分的变化，说明提高HFOC、MOC和RDOC的比例，可能是主要的碳汇机制。4种林地的不同土壤理化性质主成分分析表明土壤各碳组分与土壤pH值、土壤密度和全钾质量分数存在负相关性，土壤各碳组分与土壤总氮、水溶性有机碳、总磷、土壤含水率存在正相关性。王玺洋等^[28]的研究认为，土壤全氮与土壤活性、缓效性和RDOC均呈极显著正相关关系。也有研究^{[14, 29]}表明土壤全氮、全磷质量分数和土壤密度与土壤有机碳和各组分的分布积累有极显著正相关。其中刺槐人工林和天然次生林受到土壤全钾和土壤密度的显著影响，油松人工林和侧柏人工林受到土壤pH值的显著影响。由此可见，在不同植被恢复类型中，土壤总氮、土壤总磷和土壤水分是影响植被恢复过程中土壤各碳组分积累的主要影响因子。最后，在黄土残塬区植被恢复过程中，若要以刺槐人工林和天然次生林为主要恢复树种，则要充分考虑土壤pH值对该树种下各因子的影响。若要以油松人工林和侧柏人工林为主要恢复树种，则要充分考虑土壤密度和土壤全钾对该树种下各因子的影响。

5 结论

晋西黄土残塬区不同典型植被恢复类型下0~200 cm土壤总碳储量由高到低分别为油松人工林、天然次生人工林、侧柏人工林和刺槐人工林，其土壤TC储量分别为0.51、0.44、0.35和0.31 t/hm²。活跃碳组分LFOC和POC及稳定碳组分HFOC和MOC在0~30 cm土层天然次生林地质量分数最高，在30~200 cm土层内是油松人工林最高；土壤各组分有机碳与总有机碳的关系表明稳定碳组分更有利于有机碳的形成和聚集。土壤总氮、总磷和含水率是晋西黄土残塬区植被恢复过程中不同土层有机碳及其组分分布积累的主要影响因子。在黄土残塬区植被恢复过程中，若要以刺槐人工林和天然次生林为主要恢复树种，则要充分考虑土壤pH值对该树种下各因子的影响。若要以油松人工林和侧柏人工林为主要恢复树种，则要充分考虑土壤密度和全钾对该树种下各因子的影响。晋西黄土残塬区的天然次生人工林和油松人工林土壤碳库及其稳定性最好，有更好的水土保持固碳效益；且从长期来看，以生态固碳功能的角度出发，该研究区植被恢复应以自然恢复为主，人工恢复方式应考虑将油松林作为主要树种。本研究结果可为生态脆弱区植被恢复和水土保持实践提供理论参考与建议。

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