火干擾恢復初期土壤呼吸及其組分與土壤溫濕度關(guān)系1)

王梓璇

(內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學，呼和浩特，010018)

周梅 趙鵬武 王鼎 石亮 趙威 劉喜才

(內(nèi)蒙古賽罕烏拉森林生態(tài)系統(tǒng)國家定位研究站(內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學)) (內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學) (內(nèi)蒙古畢拉河國家級自然保護區(qū))

目前，越來越多研究證明火是影響生態(tài)系統(tǒng)碳通量變化的關(guān)鍵因素[1-2]。林火干擾后地表溫度增加，加速北方森林凍土的融化，導致土壤碳損失，土壤呼吸增加[3]。吳畏[4]在火干擾對土壤呼吸及其組分的研究中發(fā)現(xiàn)，火干擾后短期內(nèi)，興安落葉松林土壤呼吸及其組分在不同程度有所增加。K?ster et al.[5]研究發(fā)現(xiàn)，火燒后的土壤呼吸速率與未火燒樣地無顯著差異，原因是火干擾后根系呼吸減弱，土壤微生物呼吸增強。Amiro[6]認為森林野火減緩了凋落物分解，從而降低土壤異養(yǎng)呼吸。Hu et al.[7]研究發(fā)現(xiàn)，火災后土壤呼吸下降，主要是土壤自養(yǎng)呼吸減少，而土壤異養(yǎng)呼吸沒有明顯變化。Taet al.[8]在研究火災對阿拉斯加北部高地森林的影響時發(fā)現(xiàn)，火災后土壤水分與土壤呼吸均減少。Muoz-Rojas et al.[9]研究表明，火干擾會增加土壤呼吸的溫度敏感性，土壤溫度、濕度可以很好的反映土壤呼吸變化。在特定立地條件時，利用土壤溫度、濕度等因子，建立土壤溫濕度與土壤呼吸的回歸模型能更好地實現(xiàn)對土壤呼吸速率的動態(tài)預測。本研究以大興安嶺凍土區(qū)草類-興安落葉松(Larixgmelinii)林火燒跡地為研究對象，分析火干擾初期重度火燒跡地土壤呼吸速率及其組分變化，探討土壤呼吸速率與土壤溫度、濕度的相關(guān)性，旨在為火后森林生態(tài)系統(tǒng)的恢復、重建提供參考。

1 研究區(qū)概況

依據(jù)中國內(nèi)蒙古森林工業(yè)集團有限責任公司畢拉河林業(yè)局防火辦撲火記錄，選取2017年畢拉河“5.2”大火的火燒跡地為試驗區(qū)。選定火燒前為草類-興安落葉松林的重度火燒跡地為研究對象，同時選定距離火燒跡地4 km內(nèi)立地因子相似的未火燒區(qū)域為對照區(qū)，2個區(qū)域分別布設3個30 m×30 m的固定觀測樣地。

2 研究方法

2.1 土壤呼吸及其組分觀測

選擇LGR公司便攜式溫室氣體分析儀(UGGA)對2017年火燒跡地土壤呼吸及其組分進行測定，測定時間為2017—2019年(4—10月凍融期與生長季)。在每塊樣地內(nèi)隨機布設3組土壤呼吸采樣環(huán)，共6個(3個土壤呼吸環(huán)、3個土壤異養(yǎng)呼吸環(huán))，組內(nèi)2個土壤呼吸環(huán)間距不超過2 m，每組土壤呼吸環(huán)以等腰三角形的形式隨機布設于樣地內(nèi)，且每組土壤呼吸環(huán)間距大于10 m。土壤呼吸環(huán)為直徑20.0 cm、高13.5 cm的聚氯乙烯(PVC)環(huán)。將采樣環(huán)縱向插入土中，露出地表的2 cm與氣室連接，待PVC環(huán)與土壤接觸緊密后進行土壤呼吸測定。

采用壕溝法測定土壤異養(yǎng)呼吸。在已布置好的土壤呼吸環(huán)附近2 m內(nèi)選擇1塊直徑為1 m的圓形區(qū)域，在其周圍用鐵鍬挖30 cm寬的壕溝，垂直挖深到無根系生長深度(0.4～0.6 m)，切斷根后(不移走)鋪入硬質(zhì)塑料膜，以阻止根向圓形原狀土內(nèi)生長。拔除原狀土區(qū)域地上植被并定期清理，以去除新生草本植被的自養(yǎng)呼吸對原狀土區(qū)域內(nèi)土壤異養(yǎng)呼吸測定的干擾。斷根處理40 d后開始測定土壤呼吸。為確保斷根區(qū)域根系死亡，在布設壕溝同時挖取3處圓形原狀土區(qū)域，在開始觀測土壤呼吸前將3處原狀土區(qū)域內(nèi)根系全部取出，經(jīng)判別后發(fā)現(xiàn)根系死亡率達95%以上。有研究表明，因挖溝造成的死根及其分解對土壤累積呼吸的影響較小，約為3%～5%[10-11]，故在布設壕溝40 d后開始測定。

RA=RS-RH；

(1)

CRA=[(RS-RH)/RS]×100%。

(2)

式中：RS為土壤呼吸速率；RH為土壤異養(yǎng)呼吸速率；RA為土壤自養(yǎng)呼吸速率；CRA為土壤自養(yǎng)呼吸貢獻率。

2.2 土壤水熱因子觀測

在觀測土壤呼吸的同時，使用手持長桿電子溫度探針(JM-222)測定土壤呼吸環(huán)0～10 cm內(nèi)土壤深度為10 cm處的溫度(T10)；使用時域反射儀(TDR300)測定每個土壤呼吸環(huán)附近0～10 cm內(nèi)土壤深度為10 cm處的濕度(W10)。對土壤呼吸及其組分與土壤溫度、濕度之間的關(guān)系進行回歸模擬。

RS=αeβT。

(3)

式中：RS為土壤呼吸速率；T為土壤溫度；α為0 ℃時的呼吸速率；β為溫度反應系數(shù)。

Q10=e10β。

(4)

林火干擾不僅會增加土壤對大氣的碳排放，還會影響森林土壤碳循環(huán)[13]。森林火災影響季節(jié)性凍融層的排水，導致局部水、氣的重新分布，迫使多年凍土中大量有機碳以CO2等氣體形式釋放[4，14]。大量研究表明，火燒跡地土壤CO2釋放量高于未火燒區(qū)[15-17]；也有研究表明，火災后CO2的排放量較未火燒相比減少了40%～60%[18-19]。Grangedet et al.[20]、Plaza-lvarez et al.[21]的研究均表明，林火干擾恢復初期，土壤CO2釋放量變化不明顯。本研究發(fā)現(xiàn)，林火干擾后土壤呼吸速率先減少后增加?；馃斈甑幕馃龢拥赝寥篮粑俾实陀谖椿馃龢拥?，但無明顯變化。隨著恢復時間的推移，火燒樣地土壤呼吸速率逐漸高于未火燒樣地，3 a的土壤呼吸速率增加總量為13.14%。雖然林火干擾恢復初期，由于根系死亡。土壤自養(yǎng)呼吸短時間內(nèi)被抑制，但該效應會被林火干擾后土壤異養(yǎng)呼吸的增加所掩蓋[22]。Hicke et al.[23]研究發(fā)現(xiàn)，由于較低的凈初級生產(chǎn)力，土壤異養(yǎng)呼吸將會在林火干擾2 a后開始降低，林火干擾5 a后將低于未火燒前的水平。一般來說，火燒會降低土壤呼吸速率，降低程度受森林火災的強度、火燒持續(xù)時間的影響[24]，而本研究區(qū)域林火干擾后，土壤呼吸速率增大。為了進一步探究林火干擾對土壤呼吸的影響，對其組分進行分析，發(fā)現(xiàn)林火干擾會增加土壤異養(yǎng)呼吸速率，2017年增加了16.18%，2018年增加了54.71%，2019年增加了40.96%。原因是林火干擾后的恢復初期，大量灰分物質(zhì)的分解為微生物活動提供了良好的養(yǎng)分基礎(chǔ)，土壤微生物的數(shù)量、種類不同程度增加，增強了土壤微生物的呼吸作用[25-26]。

如表3所示，2017—2019年觀測期內(nèi)火燒樣地T10年均值較對照樣地相比分別增加13.91%(2017年)、13.13%(2018年)、11.36%(2019年)，T10年均值升高比例由高到低依次為：2017年、2018年、2019年。綜合3 a觀測數(shù)據(jù)顯示，火燒樣地T10年均值較對照樣地相比顯著增加了12.12%(P<0.05)?；馃龢拥豑10升高比例隨著恢復時間的增加而降低，原因是火干擾后，隨著地上植被的恢復，植被覆蓋度略有上升，起到了良好的遮陰效果，從而降低了土壤溫度。

RS=aW2+bW+c。

(5)

式中：a、b、c為擬合常數(shù)；W為土壤濕度。

ln(RS)=f+h×T+i×W+g×T×W。

(6)

式中：ln(RS)為土壤呼吸速率自然對數(shù)轉(zhuǎn)換；f、h、i、g為擬合常數(shù)[12]。

綜合3 a觀測數(shù)據(jù)可知，火干擾會導致RS發(fā)生變化?；鸶蓴_當年RS降低，隨著恢復時間的推移，火燒樣地RS逐漸高于對照樣地?；鸶蓴_后恢復期的前3年，火燒樣地較對照樣地相比，RS增加了13.14%；RH增加了38.38%；RA降低了34.09%，火燒樣地與對照樣地的RH、RA均差異顯著(P<0.05)。

2.3 數(shù)據(jù)處理

采用Excel 2016對土壤呼吸及其組分、土壤溫濕度進行初步計算。采用SPSS 20.0軟件對土壤呼吸及其組分、土壤溫濕度(T10、W10)進行單因素方差分析，并對其進行回歸分析(式3，式5)。將土壤呼吸及其組分進行自然對數(shù)轉(zhuǎn)換，對T10、W10及其交互作用進行多元逐步回歸分析(式6)[12]。

對土壤呼吸及其組分與T10、W10進行回歸分析(表4)。結(jié)果顯示，對照樣地、火燒樣地的土壤呼吸及其組分均隨T10的升高而增強，T10與土壤呼吸及其組份呈極顯著正相關(guān)(R2>0.28，P<0.01)。對照樣地與火燒樣地RS、RH與T10擬合度大于RA與T10擬合度；火燒樣地RS、RH與T10的擬合度大于對照樣地，RA與T10的擬合度小于對照樣地。對照樣地與火燒樣地土壤呼吸及其組分與W10呈顯著正相關(guān)關(guān)系，但判定系數(shù)較低(R2<0.25，P<0.05)。火燒樣地RS、RH與W10的擬合度小于對照樣地，RA與W10的擬合度大于對照樣地。對照樣地與火燒樣地土壤溫度與土壤濕度的交互作用(W10×T10)與土壤呼吸及其組分均呈極顯著正相關(guān)(R2<0.48，P<0.01)。火燒樣地RS、RA與W10×T10的擬合度低于對照樣地，可見，林火干擾降低了RS、RH與W10；RA與T10；RS、RA與W10×T10的擬合度，增加了RS、RH與T10；RA與W10；RH與W10×T10的擬合度。

3 結(jié)果與分析

3.1 火干擾恢復初期土壤呼吸速率及其組分差異

火干擾恢復初期不同觀測年份土壤呼吸及其組分均值與變化范圍(見表1)?；馂陌l(fā)生當年(2017年)土壤呼吸及其組分最大值均出現(xiàn)在對照樣地；火災發(fā)生第2年、第3年土壤呼吸速率(RS)與土壤異養(yǎng)呼吸速率(RH)最大值均出現(xiàn)在火燒樣地，土壤自養(yǎng)呼吸速率(RA)最大值均出現(xiàn)在對照樣地。

表1 火干擾恢復初期不同觀測年份土壤呼吸及其組分均值與變化范圍 μmol·m-2·s-1

火災發(fā)生當年，火燒樣地RS年均值小于對照樣地，比對照下降3.93%，無顯著性差異(P>0.05)?；馂陌l(fā)生后第2年、第3年，RS年均值均表現(xiàn)為火燒樣地大于對照樣地，RS分別增加了19.78%、21.49%。3 a觀測期內(nèi)RH年均值均表現(xiàn)為火燒樣地大于對照樣地，其中2018年、2019年火燒樣地RH年均值顯著大于對照樣地(P<0.05)。3 a觀測期內(nèi)火燒樣地較對照樣地相比，RH分別增加了16.18%(2017年)、54.71%(2018年)、40.96%(2019年)。3 a觀測期內(nèi)RA年均值均表現(xiàn)為火燒樣地顯著小于對照樣地(P<0.05)。火燒樣地較對照樣地相比，3 a觀測期內(nèi)RA分別降低了57.78%(2017年)、41.41%(2018年)、22.08%(2019年)，隨著恢復時間的推移，火燒樣地RA逐漸升高。

土壤呼吸速率對溫度敏感度為溫度敏感系數(shù)(Q10)。對照樣地RS、RH、RA的Q10值分別為2.61、2.87、2.22；火燒樣地RS、RH、RA的Q10值分別為2.38、2.47、2.03?；馃龢拥嘏c對照樣地土壤呼吸及其組分的Q10值由大到小排列順序一致，依次為：RH、RS、RA，火燒樣地Q10值均小于對照樣地?？梢?，火干擾降低了土壤呼吸及其組分對T10的敏感性。

對比以作平行線求交點法所制梯形槽參數(shù)與實際梯形槽參數(shù)(如表3)，可知以作平行線求交點法所制梯形槽參數(shù)與理想梯形槽參數(shù)完全相符，故為保證梯形槽電機槽滿率、繞線工藝性及電機性能，建議采用以Ansoft計算所得理想梯形槽參數(shù)為基礎(chǔ)，利用作平行線求交點法制梯形槽電樞沖片。

觀測期內(nèi)土壤自養(yǎng)呼吸貢獻率(CRA)月均值3 a觀測數(shù)據(jù)顯示(表2)，火燒樣地CRA均小于對照樣地。對照樣地CRA月均值最大值均出現(xiàn)在9月?；馂陌l(fā)生當年，火燒樣地CRA月均值最大值出現(xiàn)在8月；火災發(fā)生第2年、第3年，CRA月均值最大值均出現(xiàn)在9月。火燒樣地較對照樣地相比，3 a觀測期CRA分別降低了62.24%(2017年)、51.84%(2018年)、33.49%(2019年)。2017—2019年該區(qū)域健康林分(對照樣地)CRA為33.27%，火燒樣地CRA為17.68%，火燒樣地CRA較對照樣地相比顯著下降了46.86%(P<0.05)?？梢?，火干擾降低了CRA，隨著恢復時間的推移，CRA呈上升趨勢。土壤異養(yǎng)呼吸貢獻率(CRH)與CRA規(guī)律呈相反趨勢。

表2 火干擾恢復初期土壤自養(yǎng)呼吸貢獻率的月均值

3.2 火干擾恢復初期土壤溫濕度變化

低速沖擊過程中的能量轉(zhuǎn)化主要是沖頭的動能(KE)轉(zhuǎn)化為波紋夾芯結(jié)構(gòu)的內(nèi)能(IE)，而波紋夾芯結(jié)構(gòu)的內(nèi)能主要由塑性應變能(PE)、彈性應變能(EE)和其他損耗(DE)組成，將其他損耗的能量統(tǒng)稱為偽應變能(DE)。在反彈的過程中，波紋夾芯結(jié)構(gòu)的彈性應變能又轉(zhuǎn)化為沖頭的動能，因此最終的能量轉(zhuǎn)化主要是沖頭的部分動能轉(zhuǎn)化為波紋夾芯結(jié)構(gòu)的內(nèi)能(主要是塑性應變能)。

表3 火干擾恢復初期不同觀測年份土壤溫濕度

3 a觀測期內(nèi)，火燒樣地W10較對照樣地相比分別增加13.97%(2017年)、9.94%(2018年)、10.92%(2019年)，且2019年火燒樣地W10年均值顯著高于對照樣地(P<0.05)。W10年均值升高比例由高到低依次為：2018年、2017年、2019年。綜合3 a觀測數(shù)據(jù)顯示，火燒樣地W10較對照樣地相比顯著升高11.12%(P<0.05)。原因是火干擾后高層植被郁閉度下降，植被截流降水減少，導致雨水下滲。

3.3 火干擾恢復初期土壤呼吸及其組分與土壤溫濕度關(guān)系

2.3.2 病死率 3項研究[3，6，16]報道了病死率，各研究間無統(tǒng)計學異質(zhì)性（P＝0.12，I2＝48.1%），采用固定效應模型進行分析，詳見圖3。Meta分析結(jié)果顯示，兩組患者病死率比較差異無統(tǒng)計學意義[RR＝1.08，95%CI（0.83，1.40），P＝0.56]。

表4 火干擾恢復初期土壤呼吸及其組分與土壤溫度和土壤濕度回歸關(guān)系

鄧小平社會管理改革思想是鄧小平理論的重要組成部分。鄧小平在吸收馬克思主義社會管理思想素養(yǎng)的基礎(chǔ)上，依據(jù)當代國際環(huán)境，結(jié)合中國改革開放的具體實際，認為社會管理改革迫在眉睫。分析和總結(jié)鄧小平重視社會管理改革的原因，對當今堅持和推進社會管理改革具有十分重要的意義。

4 討論

4.1 火干擾對土壤呼吸及其組分的影響

式中：Q10為土壤溫度敏感系數(shù)，代表溫度變化10 ℃時土壤呼吸的相對變化倍數(shù)；β為溫度反應系數(shù)。

本小節(jié)將采用仿真實驗對本文所提算法的雜波抑制性能進行驗證，并與原有SAR-STAP算法進行比較，實驗參數(shù)如表2所示。圖6給出了兩種算法的自適應天線方向圖，圖中所有曲線均為500次Monte-Carlo實驗的平均結(jié)果。從圖6(a)中可以看出，當α=2時(即高斯雜波背景條件下)兩種算法性能基本相同，兩條曲線幾乎重合，都能夠在目標多普勒位置形成高增益，同時在雜波多普勒中心位置形成凹口。而從圖6(b)、圖6(c)、圖6(d)可以看出，隨著α的減小，原有算法自適應方向圖在雜波中心位置凹口深度明顯變淺，雜波抑制性能顯著下降，與之相比，無論是在雜波還是信號方向新算法都能獲得較為理想的性能。

胡同欣等[27]的研究發(fā)現(xiàn)，林火干擾后土壤自養(yǎng)呼吸速率顯著低于未火燒樣地，本研究結(jié)果與其相同。林火干擾會對植物根系造成破壞，進而影響植物根系對土壤有機碳的吸收。在短期內(nèi)，林火干擾對植物活細根生物量的降低是不可逆的，且林火干擾對植物根系的影響持續(xù)時間較長[19，28]。孫龍等[29]在中度林火干擾對土壤呼吸組分影響的研究中發(fā)現(xiàn)，未火燒樣地的土壤自養(yǎng)呼吸貢獻率變化范圍為17.50%～45.30%，火燒樣地土壤自養(yǎng)呼吸貢獻率為7.60%～37.80%，火燒樣地土壤自養(yǎng)呼吸貢獻率顯著低于未火燒樣地(P<0.05)。本研究結(jié)果與其相似，3 a觀測期內(nèi)未火燒樣地土壤自養(yǎng)呼吸貢獻率為33.27%，火燒樣地為17.68%，火燒樣地土壤自養(yǎng)呼吸貢獻率顯著小于未火燒樣地(P<0.05)?；馃E地土壤自養(yǎng)呼吸的顯著降低是造成土壤自養(yǎng)呼吸貢獻率降低的主要原因。

晏陽初是平民教育者，他曾在香港、美國等地學習政治經(jīng)濟，通過中西文化對比，他找到了中國“事事不如人”的根本原因——中國的人，具體的說是中國的平民，其中農(nóng)民占絕大多數(shù)。由此，他提出了 “民族再造”的思想，主張從中國農(nóng)民的“愚、貧、弱、私”四大弊病入手，進行農(nóng)村的政治、教育、經(jīng)濟、自衛(wèi)、衛(wèi)生和禮俗六個方面的建設。1926年，晏陽初在河北定縣開始鄉(xiāng)村平民教育實驗，他為農(nóng)村建設開出的藥方是“除文盲，做新民”，他主張“博士下鄉(xiāng)”，用文藝教育來治療愚昧，用生計教育來治療貧窮，用衛(wèi)生教育來治療體弱，用公民教育來治療自私。

4.2 火干擾對土壤溫濕度的影響

植被狀況是決定土壤溫度的重要因素。植被可以調(diào)節(jié)區(qū)域氣候，從而影響林下生物與非生物[30-31]。火災破壞了森林生態(tài)系統(tǒng)原有的植被結(jié)構(gòu)，使土壤地表層接受更多的太陽輻射，凍土區(qū)域土壤溫度升高[32-33]。大量研究表明，林火干擾后凍土區(qū)土壤溫度上升，而土壤濕度變化規(guī)律尚不確定；多數(shù)研究表明，林火干擾后凍土區(qū)土壤濕度增加[34-36]；也有研究發(fā)現(xiàn)，火災后土壤含水量降低[37-38]。林火干擾后凍土區(qū)土壤濕度的差異是由于火燒程度、觀測區(qū)域不同，若觀測區(qū)域排水狀況良好，林火干擾則會降低土壤濕度；若觀測區(qū)域排水較差，林火干擾則會增加土壤濕度，甚至使林地變?yōu)闈竦?、池塘[39-42]。

分別稱取5.00 g樣品于燒杯中，加入70%乙醇溶液25 mL，搖勻，超聲波水浴浸提30 min，6000 r/min離心15 min，取上清液，濾渣再加70%乙醇溶液同樣條件水浴、離心。合并兩次上清液，用70%乙醇定容至50 mL。

4.3 土壤呼吸及其組分與土壤溫濕度關(guān)系

土壤溫度被認為是影響土壤各種氣體排放的重要因素[43-44]。凍土區(qū)土壤呼吸與土壤溫度呈正相關(guān)。凍土帶生態(tài)系統(tǒng)呼吸作用對當前氣候變暖有一定正反饋效應[25，45]。Song et al.[16-17]研究發(fā)現(xiàn)，中國東北凍土區(qū)土壤CO2通量與土壤溫度呈正相關(guān)關(guān)系；孫龍等[29]的研究發(fā)現(xiàn)，10 cm土壤層的土壤溫度與火燒跡地土壤呼吸、土壤異養(yǎng)呼吸均呈極顯著正相關(guān)關(guān)系(P<0.01)，與土壤自養(yǎng)呼吸呈顯著正相關(guān)(P<0.05)，火燒樣地的土壤呼吸、土壤異養(yǎng)呼吸與不同土壤層溫度的正相關(guān)性大于未火燒樣地，土壤自養(yǎng)呼吸與不同土壤層溫度的正相關(guān)性小于未火燒樣地。本研究中，林火干擾后的恢復初期，土壤呼吸及其組分與10 cm土壤層的溫度均呈極顯著正相關(guān)關(guān)系(P<0.01)。林火干擾初期，土壤呼吸速率、土壤異養(yǎng)呼吸速率與土壤溫度的相關(guān)性一定程度增加，土壤自養(yǎng)呼吸速率與土壤溫度的相關(guān)性一定程度降低。

溫度敏感系數(shù)是描述土壤呼吸速率對土壤溫度的敏感程度。Q10受植物種類、溫度、土壤含水量、營養(yǎng)狀況、呼吸基質(zhì)有效性等的影響[46]。林火干擾后，隨著植被、土壤性質(zhì)、土壤溫濕度的變化，Q10也會發(fā)生變化。任軍等[47]研究中指出，生長季Q10值為1.1～10.0。本試驗中，林火干擾恢復初期Q10值也在此范圍(1.92～2.87)。林火干擾會降低土壤呼吸Q10值，這與大多數(shù)研究相同[17，48]。林火干擾恢復初期，火燒樣地土壤呼吸及其組分Q10值均小于未火燒樣地。其原因是Q10值隨土壤溫度升高而減小[49]。

有研究表明，土壤濕度與CO2通量相關(guān)性較強[43，50]；還有研究表明，極端的條件時，土壤含水率才會成為土壤呼吸的主要調(diào)控因素[51-52]。本研究發(fā)現(xiàn)，火燒樣地與對照樣地土壤呼吸及各組分與土壤濕度呈正相關(guān)關(guān)系，但擬合系數(shù)相對較低(R2>0.13；P<0.05)。原因是土壤水分對有機質(zhì)分解有較強的控制作用(好氧和厭氧)[53]。土壤濕度是影響土壤微生物活性的主要因素[54]，林火干擾改變了凍土區(qū)土壤環(huán)境，進而對土壤呼吸及其組分與土壤濕度的相關(guān)性產(chǎn)生影響。

5 結(jié)論

通過畢拉河興安落葉松林重度火燒跡地土壤呼吸定點觀測，研究林火干擾恢復初期土壤呼吸及其組分與影響因子關(guān)系，得出以下結(jié)論：林火發(fā)生當年，林火干擾對土壤呼吸與土壤異氧呼吸的影響較小，而隨恢復時間的推移，林火干擾對土壤呼吸與土壤異養(yǎng)呼吸有增強作用，對土壤自養(yǎng)呼吸有抑制作用。林火干擾后土壤異養(yǎng)呼吸的增加會抵消土壤自養(yǎng)呼吸的減少。林火干擾后土壤層10 cm處土壤溫度、濕度均升高，土壤呼吸速率、土壤異養(yǎng)呼吸速率與T10的擬合度增強，土壤自養(yǎng)呼吸與T10的擬合度降低。林火干擾降低了土壤呼吸及其組分對T10的溫度敏感系數(shù)?；馃龢拥嘏c未火燒樣地土壤呼吸及其組分與土壤濕度呈顯著正相關(guān)關(guān)系，但擬合系數(shù)較低。