長(zhǎng)三角典型水稻土有機(jī)碳組分構(gòu)成及其主控因子

王璽洋，于東升,*，廖　丹，潘劍君，黃　標(biāo)，史學(xué)正

1 土壤與農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，中國(guó)科學(xué)院南京土壤研究所，南京　210008 2 南京農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院，南京　210095 3 中國(guó)科學(xué)院大學(xué)，北京　100049

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長(zhǎng)三角典型水稻土有機(jī)碳組分構(gòu)成及其主控因子

王璽洋1,3，于東升1,3,*，廖丹1,3，潘劍君2，黃標(biāo)1,3，史學(xué)正1,3

1 土壤與農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，中國(guó)科學(xué)院南京土壤研究所，南京210008 2 南京農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院，南京210095 3 中國(guó)科學(xué)院大學(xué)，北京100049

準(zhǔn)確把握水稻土有機(jī)碳組分構(gòu)成特征及其主控因子，對(duì)定量化評(píng)價(jià)土壤有機(jī)碳質(zhì)量和未來(lái)演變趨勢(shì)具有重要意義。通過(guò)室內(nèi)土壤呼吸培養(yǎng)實(shí)驗(yàn)結(jié)合有機(jī)碳三庫(kù)一級(jí)動(dòng)力學(xué)方程，模擬得到長(zhǎng)三角地區(qū)典型水稻土剖面(0—100 cm)各土層有機(jī)碳組分含量及其分布特征；并利用主成分分析獲取主控因子，建立有機(jī)碳組分回歸預(yù)測(cè)模型。結(jié)果表明：水稻土活性碳、慢性碳和惰性碳含量隨剖面深度增加而降低，上層土壤(0—40 cm)有機(jī)碳組分含量下降速度明顯快于下層土壤(40—100 cm)；水稻土活性碳構(gòu)成比例不超過(guò)5.3%，惰性碳構(gòu)成比例大于活性碳與慢性碳比例之和，達(dá)到60%以上，水稻土有機(jī)碳總量變異主要取決于慢性碳和惰性碳組分變異。因此，水稻土固碳重點(diǎn)在于慢性和惰性組分。同時(shí),研究還發(fā)現(xiàn)水稻土類型和剖面深度主要在表層對(duì)有機(jī)碳組分含量和比例構(gòu)成產(chǎn)生顯著影響，土壤有機(jī)碳量、全氮和pH是影響水稻土有機(jī)碳組分含量分異的主控因子，利用主控因子可較好預(yù)測(cè)水稻土有機(jī)碳組分含量。

土壤有機(jī)碳組分；主控因子；預(yù)測(cè)模型；水稻土；長(zhǎng)三角地區(qū)

水稻土作為我國(guó)主要耕作土壤已有7000多年歷史，其面積已占到全國(guó)總耕地面積的25%和世界水耕土壤面積的23%[1]，研究水稻土有機(jī)碳庫(kù)對(duì)于發(fā)展農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和調(diào)控大氣碳源、匯具有雙重作用[2]。當(dāng)前，水稻土有機(jī)碳的構(gòu)成特征及影響因素研究仍顯不足，究其原因主要是對(duì)多組分復(fù)合體構(gòu)成的有機(jī)碳認(rèn)識(shí)不夠。依據(jù)土壤有機(jī)碳分解速率，國(guó)際上一般將土壤有機(jī)碳庫(kù)分為活性碳(Ca)、慢性碳(Cs)和惰性碳(Cr)[3-4]3種組分碳庫(kù)。有機(jī)碳活性組分在土壤中表現(xiàn)最為活躍，直接反映了土壤養(yǎng)分循環(huán)和供應(yīng)狀況[5]；慢性碳和惰性碳在土壤中較難分解而可以長(zhǎng)久保留，對(duì)土壤固碳保肥尤為重要[6]。因此，研究土壤有機(jī)碳庫(kù)組分構(gòu)成特征及其驅(qū)動(dòng)力，不僅有利于定量化評(píng)價(jià)土壤有機(jī)碳庫(kù)質(zhì)量，而且對(duì)準(zhǔn)確評(píng)估土壤有機(jī)碳未來(lái)演變趨勢(shì)具有積極意義[7]。

近年來(lái)國(guó)內(nèi)外學(xué)者在土壤有機(jī)碳組分構(gòu)成特征方面取得了一些研究進(jìn)展。Yang等[7]對(duì)溫帶和亞熱帶森林土壤的研究表明，活性、慢性和惰性碳庫(kù)比例分別為1%—3%、25%—65%和35%—80%。楊慧等[8]通過(guò)土壤培養(yǎng)實(shí)驗(yàn)和方程擬合，對(duì)桂林巖溶區(qū)土壤的研究結(jié)果表明，活性碳、慢性碳和惰性碳構(gòu)成比例分別為1.82%—2.71%、33.91%—45.47%和51.82%—64.01%，農(nóng)田土壤有機(jī)碳較灌叢和林地更難分解。Jha等[9]對(duì)有機(jī)碳組分比例進(jìn)行分析，得出惰性碳組分比例隨深度增加而增加，有機(jī)碳輸入多為活性碳。廖丹等[10]研究了成都水稻土有機(jī)碳組分構(gòu)成特征，結(jié)果顯示，表層土壤(0—20 cm)有機(jī)碳組分含量顯著高于亞表層土壤(20—40 cm)，而土層間各組分占總有機(jī)碳含量的比例無(wú)顯著差異。諸多土壤有機(jī)碳庫(kù)組分構(gòu)成特征研究取得的共同性認(rèn)識(shí)可歸納為：活性碳庫(kù)比例一般不超過(guò)5%，但在慢性和惰性碳庫(kù)構(gòu)成比例上具有明顯差別；有機(jī)碳組分構(gòu)成特征隨剖面深度會(huì)出現(xiàn)差異。

史學(xué)軍等[11]研究認(rèn)為，決定土壤有機(jī)碳分解速率的主要因素是其自身理化性質(zhì)和外源有機(jī)物。土壤有機(jī)碳庫(kù)組分影響因素研究也表明，土壤有機(jī)碳庫(kù)不同組分的分解會(huì)受到地理環(huán)境、凋落物特性、顆粒組成等因素影響。如：年均溫越低，森林土壤的活性碳比例越小，有機(jī)碳庫(kù)越穩(wěn)定[7]。土壤凋落物中的木質(zhì)素可以阻礙有機(jī)碳組分的分解[12]。土壤的粉粒和粘粒含量通過(guò)改變有機(jī)碳組分的構(gòu)成比例對(duì)其分解與轉(zhuǎn)化產(chǎn)生影響[6,13]；土壤全氮、全磷、pH、粉粒等理化指標(biāo)均與其有機(jī)碳組分含量存在顯著線性關(guān)系[10]。也有研究認(rèn)為，不同耕作方式也會(huì)影響土壤有機(jī)碳組分含量，如免耕和深耕可以增加活性碳含量，而翻耕則相反[14]。

已有研究多集中于林地、草地和旱地表層土壤有機(jī)碳組分特征的研究，影響因素也局限于土地類型、環(huán)境因素、土壤機(jī)械組成方面，而對(duì)長(zhǎng)期處于淹水和脫水循環(huán)交替作用下的水稻土而言，其有機(jī)碳庫(kù)組分狀況研究明顯不足。本文針對(duì)長(zhǎng)三角典型地區(qū)水稻土，利用室內(nèi)土壤有機(jī)碳培養(yǎng)實(shí)驗(yàn)和三庫(kù)一級(jí)動(dòng)力學(xué)方程擬合，獲得水稻土剖面各土層有機(jī)碳組分?jǐn)?shù)據(jù)，分析水稻土剖面有機(jī)碳組分特征及其影響因素，嘗試建立水稻土有機(jī)碳組分預(yù)測(cè)模型，為水稻土有機(jī)碳循環(huán)模擬研究提供理論依據(jù)和技術(shù)參數(shù)。

1　材料與方法

1.1研究區(qū)概況

研究區(qū)域選在上海的金山、青浦和松江區(qū)(N30°46′—31°16′,E120°54′—121°23′)。該區(qū)地處長(zhǎng)江三角洲沖積平原前端，北界長(zhǎng)江，南臨杭州灣，西接江、浙兩省。境內(nèi)平均海拔高度在4 m左右，地勢(shì)較為平坦；氣候類型屬亞熱帶季風(fēng)氣候，光照充分，雨量充沛，且水、熱同季，年均氣溫為15.7℃，年均降水量達(dá)1200 mm。良好的水熱條件極有利于水稻的種植，研究區(qū)水稻種植歷史悠久，潴育型、滲育型和脫潛型等典型水稻土發(fā)育完善，分布面積最廣。

1.2樣品采集與分析方法

選取供試區(qū)面積分布最廣、發(fā)育最為完善的3種主要水稻土類型，按照各類型水稻土分布面積比例，設(shè)置剖面樣點(diǎn)13個(gè)。其中，潴育型水稻土、脫潛型水稻土分別布設(shè)5個(gè)樣點(diǎn)，滲育型水稻土布設(shè)3個(gè)樣點(diǎn)。統(tǒng)一劃分土壤剖面為5個(gè)土層，每層20 cm，分層取樣，總計(jì)65個(gè)土壤樣品，取各類型不同土層水稻土樣品5個(gè)用以模型驗(yàn)證。所有樣品采集均在2010年10月水稻收割后完成。

土壤總有機(jī)碳(SOC)的測(cè)定采用重鉻酸鉀(濃硫酸)氧化-外加熱法；土壤容重利用環(huán)刀重復(fù)3次取樣，烘干法測(cè)定；土壤pH值測(cè)定采用電位法；全氮的測(cè)定采用半微量開氏法；土壤全磷采用HF-HClO4-HNO3消煮-鉬銻抗比色法測(cè)定；土壤全鉀采用HF-HClO4-HNO3消煮-火焰光度法測(cè)定；有效磷采用0.5 mol/L碳酸氫鈉提取-鉬銻抗比色法測(cè)定；速效鉀采用1 mol/L中性醋酸銨浸提-火焰光度法測(cè)定；土壤質(zhì)地采用吸管法(GB7845—87)測(cè)定(中國(guó)科學(xué)院南京土壤研究所，1978年)。土壤惰性碳(Cr)經(jīng)6 mol/LHCL水解，再用重鉻酸鉀(濃硫酸)氧化-外加熱法測(cè)定[15]。

恒溫培養(yǎng)法進(jìn)行土壤呼吸實(shí)驗(yàn)[16]：取過(guò)100目篩的風(fēng)干土樣100 g放入培養(yǎng)瓶，并調(diào)節(jié)其含水量為土壤持水量的65%，通過(guò)培養(yǎng)瓶?jī)?nèi)的梨形瓶注入的0.5 mol/L NaOH來(lái)吸收土壤有機(jī)碳分解釋放的CO2，保持培養(yǎng)箱25℃恒溫且黑暗條件100 d，定時(shí)通氣，最后用0.5 mol/L HCL滴定計(jì)算CO2的分解釋放量，獲得100 d內(nèi)不同時(shí)間序列(1，3，5，7，10，15，22，29，36，43，50，60，70，84，99 d)有機(jī)碳的分解量。

1.3數(shù)據(jù)處理與統(tǒng)計(jì)分析

土壤有機(jī)碳的三庫(kù)一級(jí)動(dòng)力學(xué)方程如下[17]：

(1)

式中,Csoct是時(shí)間t時(shí)刻的有機(jī)碳含量；Ca、Ka表示土壤活性碳庫(kù)含量(g/kg)及其分解速率(g kg-1d-1)； Cs、Ks表示土壤慢性碳庫(kù)含量(g/kg)及其分解速率(g kg-1d-1)；Cr、Kr表示土壤惰性碳庫(kù)含量(g/kg)及其分解速率(g kg-1d-1)；Ka、Ks、Kr與平均駐留時(shí)間(MRT)成倒數(shù)關(guān)系。由于土壤惰性碳平均駐留時(shí)間太長(zhǎng)，不易獲得，一般假定田間土壤惰性碳的平均駐留時(shí)間為1000a[10]。利用公式(2)、(3)轉(zhuǎn)化為惰性碳在實(shí)驗(yàn)室內(nèi)平均駐留時(shí)間，得到Kr=1/MRTlab。

MRTlab=MRTfield/Q10

(2)

Q10= 2[(25-MAT)/10]

(3)

式中，MRTlab表示惰性碳在實(shí)驗(yàn)室內(nèi)平均駐留時(shí)間；MRTfield表示惰性碳的田間平均駐留時(shí)間；MAT為研究區(qū)的年平均溫度，取15.7℃；Q10為溫度敏感系數(shù)，即土壤溫度每升高10℃有機(jī)碳的增加量。

根據(jù)惰性碳實(shí)測(cè)值和呼吸培養(yǎng)實(shí)驗(yàn)得到的不同時(shí)間序列的有機(jī)碳量數(shù)據(jù)(Csoct)，利用(1)式對(duì)土壤活性碳庫(kù)(Ca)的大小及分解速率Ka、Ks進(jìn)行擬合獲取數(shù)據(jù)。慢性碳庫(kù)(Cs)量計(jì)算方法如下：

Cs=Csoc-Ca-Cr

(4)

土壤有機(jī)碳組分含量及其分解速率數(shù)據(jù)利用SAS9.3的非線性回歸進(jìn)行擬合；利用Origin8.5制作土壤有機(jī)碳組分剖面特征分布圖；土壤剖面各層間有機(jī)碳組分差異性分析，影響因素主成分分析，回歸分析以及驗(yàn)證點(diǎn)預(yù)測(cè)值與實(shí)驗(yàn)擬合值配對(duì)T檢驗(yàn)均采用SPSS18.0進(jìn)行；其它數(shù)據(jù)處理與分析采用EXCEL2010完成。

2　結(jié)果與討論

2.1不同類型水稻土剖面土壤理化性質(zhì)統(tǒng)計(jì)特征

研究區(qū)3種典型水稻土剖面(0—100cm)各土層基本理化性質(zhì)測(cè)定結(jié)果的平均值(包括驗(yàn)證點(diǎn)數(shù)據(jù))統(tǒng)計(jì)如表1所示?？梢?，各類型水稻土有機(jī)碳、全氮、全磷、有效磷和速效鉀表層含量均高于剖面其他土層，其它理化指標(biāo)隨剖面深度無(wú)明顯變化，但不同類型水稻土理化性質(zhì)之間有差異。

2.2不同類型水稻土有機(jī)碳組分剖面分布特征

圖1　不同類型水稻土有機(jī)碳組分含量剖面分布Fig.1　The distribution of SOC fractions amount in profiles of different paddy soils

研究區(qū)3種典型類型水稻土的活性碳、慢性碳和惰性碳含量均表現(xiàn)出隨剖面深度增加而下降的趨勢(shì)，下層(80—100cm)土壤碳組分平均含量較表層(0—20cm)分別降低了61.3%、77.4%和63.0%(圖1)，與其它非水稻土類型土壤有機(jī)碳含量的剖面分布規(guī)律具有一致性[18-20]。一般來(lái)說(shuō)，可溶性有機(jī)碳向下遷移必然會(huì)受到礦質(zhì)土壤的物理滯留及微生物的生化分解，造成下層土壤有機(jī)碳含量較上層低[21]。不同類型的水稻土有機(jī)碳組分含量隨深度下降的速度存在差異，除脫潛型水稻土惰性碳外，其它組分下降速度均表現(xiàn)為上層土壤(0—40cm)>下層土壤(40—100cm)(圖1)，其中滲育型水稻土活性碳下降最快，潴育型水稻土慢性碳和惰性碳下降最快，脫潛型水稻土慢性碳和惰性碳下降最慢。

3種類型水稻土各土層有機(jī)碳組分含量均呈現(xiàn)：活性碳<慢性碳<惰性碳，與楊慧等對(duì)桂林巖溶區(qū)3種土壤(旱地、灌叢和林地)的研究結(jié)果具有一致性[8,10]；而邵月紅[22]在江西余江縣水稻土和旱地土壤有機(jī)碳組分的研究中發(fā)現(xiàn)，慢性碳含量大于惰性碳含量。可能由于成土母質(zhì)與用地類型的不同導(dǎo)致土壤理化性質(zhì)及植被凋落物化學(xué)組成出現(xiàn)差異，進(jìn)而產(chǎn)生土壤有機(jī)碳組分含量上的差異[12]。

表1　各土層水稻土基本理化性質(zhì)

相同土層不同類型水稻土各有機(jī)碳組分含量也顯示出了不同的差異性(圖1)。在0—20cm土層，潴育型水稻土與滲育型水稻土的活性碳含量差異顯著，脫潛型水稻土惰性碳含量與潴育型及滲育型的水稻土均有顯著差異(P<0.05)；下層土壤(40—100cm)各土層僅活性碳含量在部分類型水稻土間差異顯著，其它均不顯著(P <0.05)?？梢姡煌愋退就劣袡C(jī)碳組分含量?jī)H在表層土壤(0—20cm)及下層土壤的活性碳組分方面表現(xiàn)差異，水稻土亞類并未對(duì)所有土層的有機(jī)碳組分含量產(chǎn)生顯著影響。不同亞類水稻土主要源于水分類型的不同而產(chǎn)生表層土壤微生物活性的差異，其中易分解的活性碳組分表現(xiàn)最為敏感。邵月紅等[22]研究認(rèn)為，潴育型水稻土水分條件更有利于微生物分解有機(jī)碳而活性碳含量較潛育型和淹育型水稻土高。

僅考慮土層深度因素(表2)，表層水稻土 (0—20cm)有機(jī)碳組分含量顯著高于其它土層，而下層土壤(40—100cm)各土層有機(jī)碳組分含量與比例并無(wú)顯著性差異，說(shuō)明下層水稻土有機(jī)碳組分構(gòu)成在長(zhǎng)年耕作培育過(guò)程中易于達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)；活性碳比例較小，隨土層加深無(wú)顯著變化，而惰性碳和慢性碳由于理化性質(zhì)較活性碳穩(wěn)定而得以更長(zhǎng)久駐留[6]，從而保持較大比例。在旱地土壤中，活性碳含量在表層和中下層無(wú)明顯差異，且活性碳比例小于同一地區(qū)水稻土，慢性碳比例則相反[22]。王充[23]對(duì)東北黑土、暗棕壤、草甸土和沼澤土4種類型土壤有機(jī)碳組分構(gòu)成特征研究認(rèn)為，土壤有機(jī)碳組分含量占總有機(jī)碳比例與剖面深度并無(wú)顯著關(guān)系。說(shuō)明季節(jié)性干濕交替的水稻土更易于對(duì)表層土壤有機(jī)碳組分構(gòu)成產(chǎn)生影響。

表2　水稻土剖面各土層有機(jī)碳組分含量及其比例差異性分析

同列不同大寫字母表示差異達(dá)極顯著(P <0.01)，不同小寫字母表示差異達(dá)顯著(P <0.05)

總體上看，水稻土有機(jī)碳組分含量剖面分布特征與其他類型土壤具有一致性，隨剖面深度增加而降低。水稻土有機(jī)碳庫(kù)中，惰性碳所占比例最大，慢性碳次之，活性碳所占比例較小；其中脫潛型水稻土所含惰性碳和慢性碳含量較高而固碳能力最強(qiáng)。不同類型水稻土及剖面深度的有機(jī)碳組分含量與比例主要在表層土壤出現(xiàn)顯著差異，其它土層并無(wú)明顯變化，活性碳比例與水稻土剖面深度無(wú)關(guān)。

2.3影響水稻土有機(jī)碳組分構(gòu)成的主控因子分析

圖2　碎石圖Fig.2　Screen plot

對(duì)水稻土65個(gè)土壤樣品理化指標(biāo)進(jìn)行主成分分析的結(jié)果表明，前4個(gè)主成分因子的累積貢獻(xiàn)率已經(jīng)超過(guò)83%，完全達(dá)到分析要求；通過(guò)觀察碎石圖(圖2)，前3個(gè)主成分位于陡峭部分，表明該三因子最重要，提取獲得主成分載荷矩陣(表3)。

第一主成分Y1的因子在水稻土SOC含量、容重、pH值和全氮量上有較大載荷，且相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值達(dá)0.78以上，這一主成分對(duì)有機(jī)碳組分含量的貢獻(xiàn)率為37.8%，說(shuō)明土壤SOC含量、容重、pH值和全氮量是影響水稻土有機(jī)碳組分含量的主導(dǎo)因素；第二主成分Y2在水稻土粉粒和粘粒含量上載荷較大，相關(guān)系數(shù)分別為-0.75和0.81，對(duì)有機(jī)碳組分的貢獻(xiàn)率是22.9%，是影響水稻土有機(jī)碳組分含量的次要因素；第三主成分主要在碳氮比上載荷較大，其對(duì)有機(jī)碳組分含量的貢獻(xiàn)率為14.0%，對(duì)水稻土有機(jī)碳組分含量影響最??；其他主成分對(duì)有機(jī)碳組分含量的貢獻(xiàn)率合計(jì)為23.8%，說(shuō)明水稻土理化性質(zhì)對(duì)有機(jī)碳組分含量影響因素較多，且主控因子明顯(表3)。

對(duì)以上獲取的主控因子與水稻土65個(gè)土壤樣品有機(jī)碳組分含量進(jìn)行相關(guān)分析發(fā)現(xiàn)，水稻土有機(jī)碳含量、全氮量均與其活性碳、慢性碳和惰性碳含量呈極顯著正相關(guān)，且碳氮比也與之呈顯著正相關(guān)；容重和pH值與3種碳組分含量呈極顯著負(fù)相關(guān)，土壤中粉粒與粘粒百分比僅與惰性碳含量呈極顯著正相關(guān)(表4)。顯然，適當(dāng)提高水稻土中C/N均有助于水稻土3種有機(jī)碳組分的固定，這是因?yàn)橥寥乐形⑸锘钚詴?huì)隨C/N值的升高而出現(xiàn)降低[24]。一定程度上降低土壤容重和pH值也將有利于保持水稻土有機(jī)碳組分含量，降低土壤容重可以促進(jìn)水稻根系生長(zhǎng)，補(bǔ)充土壤有機(jī)碳量[25]。低pH條件可能會(huì)抑制微生物對(duì)水稻土有機(jī)碳組分的分解[13]，土壤顆粒中，粒徑較小的粉粒和粘粒通過(guò)吸附作用將有機(jī)碳包裹起來(lái)對(duì)土壤有機(jī)碳組分的分解產(chǎn)生阻礙[13]。

表3　主成分載荷矩陣

表4　水稻土有機(jī)碳組分含量與其主控因子的相關(guān)性分析

*表示0.05水平上顯著相關(guān)；**表示0.01水平上顯著相關(guān)

以上分析表明，水稻土有機(jī)碳含量、全氮量、容重和pH可作為水稻土有機(jī)碳組分分異的主控因子。

2.4水稻土有機(jī)碳組分含量多元回歸預(yù)測(cè)及檢驗(yàn)

利用其中60個(gè)土壤樣品數(shù)據(jù)進(jìn)行逐步回歸分析，建立水稻土活性碳(Ca)、慢性碳(Cs)和惰性碳(Cr)含量與其主要影響因子的回歸方程：

Ca=0.189X2-0.012X4+0.003X5+0.165(R2= 0.728)

(5)

Cs=2.938X2-0.908X3+ 6.016 (R2= 0.720)

(6)

Cr=1.022X1-3.342X2+0.924X3-6.197(R2= 0.924)

(7)

式中，X1表示SOC，X2表示TN，X3表示pH，X4表示TK，X5表示粉粒含量。回歸模型中，X1、X2、X3三個(gè)自變量均為第一主成分因子，活性碳影響因素較復(fù)雜，其中全氮量變化斜率最大，更顯著地影響水稻土有機(jī)碳組分含量，這與主成分分析的解釋基本吻合，綜合認(rèn)為SOC、TN、pH是水稻土有機(jī)碳組分含量的主控因子。

圖3　標(biāo)準(zhǔn)化殘差的累積概率圖Fig.3　Plots of the cumulative probability standardized residuals

通過(guò)對(duì)回歸模型進(jìn)行F檢驗(yàn)，得到方差分析的顯著性概率(Sig.值)遠(yuǎn)小于0.05，說(shuō)明線性回歸效果顯著；隨機(jī)變量殘差服從正態(tài)分布，回歸模型通過(guò)顯著性檢驗(yàn)(圖3)。所建碳組分含量預(yù)測(cè)模型(5)、(6)、(7)決定系數(shù)(R2)分別達(dá)到0.728,0.720和0.924，擬合優(yōu)度較高；利用預(yù)測(cè)模型計(jì)算所得樣點(diǎn)有機(jī)碳組分含量數(shù)據(jù)與其相應(yīng)的實(shí)驗(yàn)擬合數(shù)據(jù)進(jìn)行配對(duì)T檢驗(yàn)結(jié)果表明，模型預(yù)測(cè)值與實(shí)驗(yàn)擬合值并無(wú)顯著差異(P<0.05)(表5)。利用土壤理化特性可以較準(zhǔn)確地定量化預(yù)測(cè)水稻土有機(jī)碳組分含量。

表5　有機(jī)碳組分含量實(shí)驗(yàn)擬合值與預(yù)測(cè)值配對(duì)T檢驗(yàn)結(jié)果

水稻土有機(jī)碳組分的定量化預(yù)測(cè)不僅可以豐富土壤碳循環(huán)的模擬研究，而且有助于在土壤有機(jī)碳庫(kù)質(zhì)量評(píng)價(jià)中把握有效部分及未來(lái)演變趨勢(shì)[7]。利用主控因子對(duì)土壤有機(jī)碳組分含量進(jìn)行預(yù)測(cè)還可以解決呼吸培養(yǎng)實(shí)驗(yàn)耗時(shí)費(fèi)力、模型參數(shù)輸入的盲目性及不確定性[26]等問(wèn)題。余濤等[27]研究認(rèn)為，年均降雨量、年均氣溫和土壤pH是驅(qū)動(dòng)我國(guó)水稻土有機(jī)碳含量分布差異的主要因子，人為管理方式次之。但本研究區(qū)處于長(zhǎng)三角沖積平原，氣候條件及農(nóng)田管理措施差異較小，長(zhǎng)年耕作發(fā)育的水稻土理化性質(zhì)與其有機(jī)碳組分含量具有較強(qiáng)相關(guān)性，建立的多元回歸預(yù)測(cè)模型可用于該地區(qū)同類型土壤有機(jī)碳組分預(yù)測(cè)。

3　結(jié)論

水稻土活性碳、慢性碳和惰性碳含量整體上隨剖面深度增加而下降，且不同土層下降速度不同，上層土壤(0—40cm)有機(jī)碳組分含量下降速度明顯快于下層土壤(40—100cm)，其中滲育型水稻土活性碳含量下降最快，潴育型水稻土慢性碳和惰性碳含量下降最快；水稻土有機(jī)碳庫(kù)組分的含量表現(xiàn)為：惰性碳>慢性碳>活性碳，其中活性碳構(gòu)成比例不超過(guò)5.3%，惰性碳比例大于活性碳與慢性碳比例之和，達(dá)到60%以上；水稻土類型主要對(duì)表層土壤有機(jī)碳組分含量和比例構(gòu)成產(chǎn)生顯著影響，其它土層無(wú)明顯變化。

僅考慮土層深度因素，表層(0—20cm)水稻土有機(jī)碳組分含量顯著高于其它土層，上層土壤慢性碳比例顯著高于下層土壤，惰性碳比例則相反，而活性碳比例及下層水稻土有機(jī)碳組分含量不受土層深度影響；總有機(jī)碳變異主要來(lái)源于慢性碳和惰性碳組分變異，因此水稻土固碳的重點(diǎn)在于慢性和惰性組分。

影響水稻土有機(jī)碳組分含量分異的主控因子為土壤有機(jī)碳總量、全氮量和pH，其中全氮量影響最顯著。適當(dāng)提高水稻土C/N值和降低土壤容重均有利于水稻土固碳。利用主控因子所得回歸方程對(duì)水稻土慢性碳和惰性碳含量解釋度較高，可以有效地定量化預(yù)測(cè)水稻土有機(jī)碳組分含量，對(duì)準(zhǔn)確把握水稻土有機(jī)碳循環(huán)模擬研究具有重要意義。

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Characteristics of typical paddy soil organic carbon fractions and their main control factors in the Yangtze River Delta

WANG Xiyang1,3, YU Dongsheng1,3,*, LIAO Dan1,3, PAN Jianjun2, HUANG Biao1,3, SHI Xuezheng1,3

1StateKeyLaboratoryofSoilandSustainableAgriculture,InstituteofSoilScience,ChineseAcademyofSciences,Nanjing210008,China2CollegeofResourceandEnvironmentalScience,NanjingAgriculturalUniversity,Nanjing210095,China3UniversityofChineseAcademyofSciences,Beijing100049,China

Paddy soil is a key type of cultivated soil in China. Precisely understanding the characteristics and main control factors of paddy soil organic carbon fractions is critical to quantitatively evaluating soil organic carbon (SOC) quality and monitoring its trends. We collected 65 soil samples from 13 soil profiles associated with three major paddy soil types in the Yangtze River Delta, including 5 hydromorphic paddy soil profiles, 3 percogenic paddy soil profiles, and 5 degleyed paddy soil profiles. Through long-term soil incubation experiments, the SOC decomposition amounts were measured at different times (1, 3, 5, 7, 10, 15, 22, 29, 36, 43, 50, 60, 70, 84, 99 d); the amount of resistant SOC(Cr) was determined by the acid hydrolysis method, and the amount of active SOC(Ca), slow SOC(Cs), and resistant SOC(Cr) were simulated by fitting a three-pool first-order equation to the above data. Distribution characteristics of paddy soil organic fractions in profiles (0—100 cm) were analyzed and illuminated, and main control factors on SOC fractions were obtained through principal component analysis. Finally, a regression model was established to predict SOC fractions from the main control factors. Results showed that the amount of active SOC(Ca), slow SOC(Cs), and resistant SOC(Cr) declined with the increase of soil profile depth, and that the rate of SOC fraction decrease in the upper layer (0—40 cm) was faster than in the subsoil (40—100 cm). The type of paddy soil did not influence the amount of soil organic carbon fractions significantly. The Capool comprised less than 5.3% of the total SOC, and the proportion of the Crpool, which was more than 60% in total SOC, was larger than the combined proportions of the Caand Cspools. The amount of SOC fractions was significantly higher in topsoil (0—20 cm) than in other soil horizons. The variation in total SOC was mainly due to the Csand Crcontributions. Therefore, more attention should be paid to the fractions of Csand Crwhen maximizing carbon sequestration in soils. The type of paddy soil and the depth primarily influenced the organic carbon composition of the topsoil. This research found that total SOC, total nitrogen (TN), and pH were the main control factors influencing the differences in SOC fraction amounts, and they can be used to predict SOC fraction amounts to more comprehensively understand the SOC cycle. Determining the amounts and composition proportions of SOC fractions can contribute significantly to mastering soil organic carbon pool dynamics. Creating a cost effective model to predict SOC fractions is meaningful and urgent. According to our research, SOC fractions can be predicted from the basic physical and chemical properties of soils.

SOC fractions; main control factors; prediction model; paddy soils; Yangtze River Delta

中國(guó)科學(xué)院戰(zhàn)略性先導(dǎo)科技專項(xiàng)資助項(xiàng)目(XDA05050507)；國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(41571206)；國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃“973”項(xiàng)目(2010CB950702)

2015- 01- 19; 網(wǎng)絡(luò)出版日期:2015- 11- 16

Corresponding author.E-mail: dshyu@issas.ac.cn

10.5846/stxb201501190152

王璽洋，于東升，廖丹，潘劍君，黃標(biāo)，史學(xué)正.長(zhǎng)三角典型水稻土有機(jī)碳組分構(gòu)成及其主控因子.生態(tài)學(xué)報(bào),2016,36(15):4729- 4738.

Wang X Y, Yu D S, Liao D, Pan J J, Huang B, Shi X Z.Characteristics of typical paddy soil organic carbon fractions and their main control factors in the Yangtze River Delta.Acta Ecologica Sinica,2016,36(15):4729- 4738.