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    汾河流域下游不同土地利用方式下優(yōu)先流區(qū)與基質(zhì)流區(qū)土壤團(tuán)聚體穩(wěn)定性分析

    2022-11-09 02:19:58任澤瑩趙勇鋼呂銀彥尚月婷王永彬韓樂樂劉小芳
    水土保持研究 2022年6期
    關(guān)鍵詞:差異

    任澤瑩, 趙勇鋼, 呂銀彥, 尚月婷, 王永彬, 韓樂樂, 劉小芳

    (1.山西師范大學(xué) 生命科學(xué)學(xué)院, 山西 臨汾 041000; 2.西北農(nóng)林科技大學(xué) 資源環(huán)境學(xué)院, 陜西 楊凌 712100; 3.西北農(nóng)林科技大學(xué) 水土保持研究所, 陜西 楊凌 712100; 4.中國(guó)科學(xué)院 東北地理與農(nóng)業(yè)生態(tài)研究所, 長(zhǎng)春 130102)

    土壤優(yōu)先流是水分和溶質(zhì)通過根孔、動(dòng)物活動(dòng)通道、土壤裂隙和孔隙等優(yōu)先路徑而發(fā)生的非平衡流過程,是土壤中普遍存在的現(xiàn)象[1]。由于優(yōu)先流使部分水和溶質(zhì)快速流到下層,因此對(duì)土壤水分儲(chǔ)存與利用、徑流形成、坡面穩(wěn)定性、深層水質(zhì)污染等方面具有重要影響[2-3]。土壤優(yōu)先流運(yùn)移具有的非均質(zhì)性與傳統(tǒng)的均質(zhì)土壤水運(yùn)動(dòng)機(jī)制差異較大,加之氣候、土地利用方式、土壤等眾多因素對(duì)土壤異質(zhì)性的影響,對(duì)其運(yùn)移機(jī)制的揭示仍存在困難[3]。土壤優(yōu)先流常采用染色示蹤法進(jìn)行測(cè)定,并根據(jù)是否染色可分為染色區(qū)域的優(yōu)先流區(qū)和未染色區(qū)域的基質(zhì)流區(qū)[4-5]。目前對(duì)兩個(gè)區(qū)域土壤性質(zhì)與優(yōu)先流特征關(guān)系的研究仍需進(jìn)一步明確[6-7]。

    土壤團(tuán)聚體穩(wěn)定性是影響水分入滲的重要指標(biāo)[8]。在灌溉或降雨條件下,土壤團(tuán)聚體會(huì)破碎后釋放出單粒、微團(tuán)聚體等小顆粒物質(zhì),會(huì)堵塞土壤孔隙,從而降低水分入滲,增加地表徑流,引起水土流失。土壤團(tuán)聚體破碎機(jī)制主要有非均勻膨脹作用、消散作用、雨滴打擊作用和物理化學(xué)分散作用4個(gè)方面[9]。據(jù)此,Le Bissonnais[9]提出了包括快速濕潤(rùn)(fast wetting,F(xiàn)W)、慢速濕潤(rùn)(slow wetting,SW)和預(yù)濕后擾動(dòng)(wet stirring,WS)3種處理的團(tuán)聚體穩(wěn)定性分析方法(簡(jiǎn)稱LB法),以區(qū)分消散作用、黏粒膨脹和機(jī)械打擊對(duì)團(tuán)聚體的破壞機(jī)制,現(xiàn)已成為ISO標(biāo)準(zhǔn),并廣泛用于評(píng)價(jià)團(tuán)聚體穩(wěn)定性與土壤結(jié)皮和侵蝕的關(guān)系。已有一些研究應(yīng)用LB法對(duì)黃土高原地區(qū)不同土地利用和植被類型的團(tuán)聚體穩(wěn)定性差異與破碎機(jī)制進(jìn)行了研究[10-13]。但目前應(yīng)用LB法對(duì)土壤優(yōu)先流和團(tuán)聚體穩(wěn)定性關(guān)系的研究較少。本研究以汾河流域下游農(nóng)田、撂荒地和果園3種土地利用方式為對(duì)象,通過野外亮藍(lán)染色示蹤法分析土壤染色率,運(yùn)用LB法測(cè)定優(yōu)先流區(qū)與基質(zhì)流區(qū)的土壤團(tuán)聚體分布及其穩(wěn)定性特征,闡明土壤團(tuán)聚體破碎機(jī)制的差異,以期為區(qū)域土壤功能評(píng)價(jià)和水土資源高效利用提供理論依據(jù)。

    1 材料與方法

    1.1 研究區(qū)概況

    本研究在位于汾河流域下游的山西省臨汾市堯都區(qū)進(jìn)行。汾河是黃河第二大支流,汾河下游流域位于110°30′—112°34′E,35°20′—36°57′N,面積11 276 km2,海拔360~500 m。區(qū)域?qū)贉貛Т箨懶约撅L(fēng)氣候,雨熱同季,年平均降雨量為538.6 mm,70%以上的降水集中在6—9月,年均蒸發(fā)量1 120 mm。區(qū)域主要土壤類型為淺褐土,具有弱堿性及明顯的鈣化作用和粘化作用。該區(qū)域是山西省重要的糧食生產(chǎn)區(qū),同時(shí)也是主要的人口聚集區(qū)和工業(yè)區(qū)。土地利用類型主要有大量的農(nóng)田、人工種植的喬木和果園以及部分的撂荒地。

    1.2 試驗(yàn)設(shè)計(jì)與測(cè)定

    1.2.1 試驗(yàn)設(shè)計(jì)與樣品采集 2018年8月在臨汾市堯都區(qū)加泉村選取農(nóng)田、撂荒地和果園3種土地利用方式為研究樣地。農(nóng)田采用作物為冬小麥-夏玉米的輪作方式,種植方式以機(jī)械耕種為主,作物行距20 cm,種植年限大于70 a。撂荒地的撂荒時(shí)間為4 a,之前為農(nóng)田,種植年限超過30 a。果園種植的是蘋果樹,其種植年限超過10 a。

    1.2.2 野外染色示蹤試驗(yàn)與圖片分析 在每種土地利用方式中隨機(jī)選擇條件相近的3塊樣方(10 cm×10 cm)作為3個(gè)重復(fù),采用野外亮藍(lán)染色示蹤法分析土壤染色率(圖1A)。試驗(yàn)前小心清理地面較大枯枝和石塊,將長(zhǎng)寬均為45 cm、高25 cm的鐵框砸入土壤中20 cm,并搗實(shí)鐵框內(nèi)壁5 cm以內(nèi)的土壤。參考當(dāng)?shù)亟涤曩Y料,將25 L濃度為5.0 g/L的亮藍(lán)溶液倒入鐵框內(nèi)土壤中,蓋上塑料薄膜。24 h后揭開塑料薄膜,在鐵框四周向下挖掘土壤,小心取出鐵框。以10 cm為間隔向下進(jìn)行橫向剖面挖掘,直到染色優(yōu)先區(qū)較少為止,每個(gè)重復(fù)的染色試驗(yàn)共挖掘至0—40 cm土層。每個(gè)橫向剖面挖掘后,用小刀和軟毛刷小心修平,用數(shù)碼像機(jī)進(jìn)行拍照。利用Photoshop CS6對(duì)拍攝的染色圖像進(jìn)行幾何校正,裁取位于圖像中間長(zhǎng)寬均為40 cm的區(qū)域作為分析區(qū)域。調(diào)整圖像的色相、飽和度和亮度以使圖像的染色區(qū)與未染色區(qū)顏色對(duì)比鮮明。采用Image J1.48軟件,通過閾值調(diào)整,使圖像變?yōu)槿旧珔^(qū)為黑色、沒有染色區(qū)為白色的二值圖像(圖1B)。利用軟件的Particles功能計(jì)算出染色區(qū)面積,從而計(jì)算得到土壤染色率。

    圖1 不同土地利用方式下樣地染色示蹤試驗(yàn)(A)和閾值調(diào)整的二值圖像(B)

    1.3 土壤樣品采集與分析

    對(duì)每個(gè)橫向剖面染色的優(yōu)先流區(qū)和沒有染色的基質(zhì)流區(qū)取原狀土樣。土樣帶回實(shí)驗(yàn)室后,去除雜物后,風(fēng)干過篩后待測(cè)。土壤團(tuán)聚體穩(wěn)定性采用修改后LB法進(jìn)行測(cè)定[9,14]:分別稱取5 g在40℃烘干至恒重的3~5 mm團(tuán)聚體,進(jìn)行快速濕潤(rùn)(FW)、慢速濕潤(rùn)(SW)和預(yù)濕后擾動(dòng)(WS)處理。3種處理的區(qū)別在于,F(xiàn)W處理是土樣直接浸入蒸餾水中,SW是土樣放置在海綿上的濾紙上并用95%乙醇進(jìn)行濕潤(rùn),WS則是土樣用95%乙醇浸泡后轉(zhuǎn)入有蒸餾水的錐形瓶中搖晃。上述操作完成后,各處理均用95%乙醇將土樣洗入篩徑為2,1,0.5,0.25,0.053 mm的套篩中,將套篩在95%乙醇中振蕩后,隨后將各篩上的土樣沖洗入燒杯內(nèi),在105℃烘至恒重,獲得各級(jí)團(tuán)聚體的質(zhì)量分?jǐn)?shù)。土壤團(tuán)聚體穩(wěn)定性采用平均重量直徑(mean weight diameter,MWD)、相對(duì)消散指數(shù)(relative slaking index,RSI)和相對(duì)機(jī)械破碎指數(shù)(relative mechanical breakdown index,RMI)等指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià),計(jì)算公式如下:

    (1)

    (2)

    (3)

    式中:xi為第i級(jí)的團(tuán)聚體平均直徑(mm);wi為第i級(jí)團(tuán)聚體重量百分含量,MWDSW,MWDFW和MWDWS分別表示SW,FW和WS處理的公式(1)計(jì)算結(jié)果。

    1.4 數(shù)據(jù)處理與分析

    利用雙因素方差分析不同土地利用類型和深度對(duì)土壤染色率的影響,分析不同土地利用類型和染色區(qū)域?qū)ν寥缊F(tuán)聚體穩(wěn)定性指標(biāo)的影響,采用最小顯著性差異法(顯著性水平為0.05)進(jìn)行多重比較。利用Pearson相關(guān)分析法分析土壤團(tuán)聚體穩(wěn)定性指標(biāo)與染色率的相關(guān)性。所有數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析利用SPSS 18.0軟件完成,繪圖采用Origin 9.0軟件完成。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 土壤染色率

    土地利用方式土壤染色率在0—10,30—40 cm土層沒有顯著性差異(p>0.05),但在10—20,20—30 cm土層具有顯著性差異,果園比撂荒地顯著要高(p<0.05)。不同土層間的染色率具有顯著差異(p<0.05),并隨著土層深度的增加呈降低的趨勢(shì)。土壤染色率在0—30 cm土層具有較大值(19.57%~93.51%),而在30—40 cm土層則較低(2.53%~6.41%)。說明3種不同土地利用方式下的優(yōu)先流主要發(fā)生在0—30 cm土層。

    注:不同小寫字母表示不同土地利用類型間差異顯著,不同大寫字母表示不同土層間差異顯著(p<0.05)。圖2 不同土地利用方式下土壤染色率

    2.2 土壤團(tuán)聚體分布

    LB這3種處理下>0.25 mm大團(tuán)聚體含量總體表現(xiàn)為SW>WS>FW,并隨著土層深度增加而降低(圖3)。SW處理下不同土層團(tuán)聚體含量均以>2 mm為主(76.5%~92.8%)。FW處理下>2 mm團(tuán)聚體含量較低(0.4%~6.0%),0.25~0.053 mm團(tuán)聚體含量較多(28.9%~55.8%),>0.25 mm團(tuán)聚體含量為15.4%~44.7%。WS處理下>2 mm團(tuán)聚體含量也較高(36.3%~78.1%),>0.25 mm團(tuán)聚體含量為84.0%~95.3%。總體上,LB各處理下的大團(tuán)聚體含量,在不同土地利用類型中果園最高而撂荒地最低,在不同優(yōu)先流區(qū)域中優(yōu)先流區(qū)要大于基質(zhì)流區(qū)。

    圖3 Le Bissonnais法3種土地利用方式優(yōu)先流區(qū)和基質(zhì)流區(qū)土壤團(tuán)聚體分布

    2.3 土壤團(tuán)聚體穩(wěn)定性指標(biāo)

    LB方法3種處理的MWD值表現(xiàn)為SW(1.65~1.92 mm)> WS(0.18~0.38 mm)>FW(1.21~1.79 mm),且隨著土層深度增加而降低(圖4)。MWDSW在3種土地利用類型間以及優(yōu)先流和基質(zhì)流區(qū)間均無顯著性差異(p> 0.05)。除了10—20 cm基質(zhì)流區(qū)的MWDFW外,各土地利用類型間的MWDFW和MWDWS值在其他土層和優(yōu)先流區(qū)域均有顯著性差異。果園的MWDFW和MWDWS值要較其他樣地高,撂荒地最低。優(yōu)先流區(qū)和基質(zhì)流區(qū)MWDFW值的顯著差異存在于10—20 cm土層各土地利用類型以及20—30 cm土層果園和農(nóng)地,MWDWS值的顯著差異僅存在于10—20 cm土層撂荒地。優(yōu)先流區(qū)的MWDFW和MWDWS值要高于基質(zhì)流區(qū)。

    注:不同小寫字母表示同一土層同一優(yōu)先流區(qū)域不同土地利用類型間差異顯著,不同大寫字母表示同一土層同一土地利用類型不同優(yōu)先流區(qū)域間差異顯著(p<0.05)。下同。圖4 Le Bissonnais法測(cè)定的3種土地利用方式優(yōu)先流區(qū)和基質(zhì)流區(qū)土壤MWD值

    RSI和RMI值的變化趨勢(shì)與MWD值相反,總體隨土層深度增加而增大。除了10—20 cm基質(zhì)流區(qū)的RSI值外,各土地利用類型間的RSI和RMI值在其他土層和優(yōu)先流區(qū)域均有顯著性差異。撂荒地的RSI和RMI值具有最大值,果園則有較低值。優(yōu)先流區(qū)和基質(zhì)流區(qū)RSI值的顯著差異存在于10—20 cm土層各土地利用類型以及20—30 cm土層果園,RMI值的顯著差異僅存在于10—20 cm土層撂荒地。優(yōu)先流區(qū)的RSI和RMI值要高于基質(zhì)流區(qū)。

    2.4 土壤優(yōu)先流與土壤性質(zhì)的相關(guān)性

    土壤染色率與FW處理的MWD呈顯著負(fù)相關(guān),與RSI呈顯著性正相關(guān)(表1)。SW處理的MWD與其他指標(biāo)均無顯著相關(guān)性。FW和WS處理的MWD與RSI和RMI呈顯著性負(fù)相關(guān)。

    表1 土壤染色率與團(tuán)聚體穩(wěn)定性指標(biāo)的相關(guān)性

    3 討 論

    本研究不同土地利用方式中,果園的土壤染色率、>0.25 mm團(tuán)聚體含量和MWD值要優(yōu)于其他兩者,撂荒地最低。不同土地利用方式土壤優(yōu)先流的通道及團(tuán)聚體穩(wěn)定性差異的影響因素并不相同。農(nóng)田土壤染色率和團(tuán)聚體穩(wěn)定性與農(nóng)田耕作方式、肥料投入、作物種植及秸稈返田等多因素有關(guān)[15-17]。本研究農(nóng)田樣地以機(jī)械耕作為主,對(duì)下層(>20 cm)土壤較少翻耕,雖有化肥施入和少量秸稈返田,致使土壤下層染色率和團(tuán)聚體穩(wěn)定性并不高。撂荒地較低的團(tuán)聚體穩(wěn)定性,可能是由于在農(nóng)地撂荒初期,植被覆蓋度較低,有機(jī)質(zhì)輸入較低,土壤受降水打擊消散作用影響,表層土壤易形成結(jié)皮,容重較大,孔隙度較低,大團(tuán)聚體形成及穩(wěn)定性較差。果園較高的染色率和團(tuán)聚體穩(wěn)定性,可能與根系在較深土層的分布有關(guān)。根系更新及其形成的孔隙對(duì)團(tuán)聚體膠結(jié)物質(zhì)的輸入以及水流通道形成有重要作用[18-19]。

    本研究中優(yōu)先流區(qū)與基質(zhì)流區(qū)FW和WS處理的MWD,RSI和RMI值在10—20 cm土層存在顯著差異,說明優(yōu)先流區(qū)土壤團(tuán)聚體穩(wěn)定性高于基質(zhì)流區(qū)。這種差異可能與優(yōu)先流區(qū)與基質(zhì)流區(qū)土壤理化性質(zhì)、根系等狀況有關(guān)[4,6]。一些研究表明,優(yōu)先流區(qū)非毛管孔隙度和總孔隙度比基質(zhì)流區(qū)的大[5,7],染色區(qū)土壤飽和含水量、毛管持水量和田間持水量高于未染色區(qū),染色區(qū)土壤容重低于未染色區(qū)[7]。與基質(zhì)流區(qū)相比,優(yōu)先流區(qū)較大的孔隙度和根系量,這有利于有機(jī)膠結(jié)物質(zhì)積累、微生物的活動(dòng)等,從而影響大團(tuán)聚體的形成,提升團(tuán)聚體穩(wěn)定性。

    LB方法的3種處理可以指示不同的團(tuán)聚體主要破碎機(jī)制,SW處理強(qiáng)調(diào)黏粒膨脹引起的團(tuán)聚體破碎,F(xiàn)W處理強(qiáng)調(diào)團(tuán)聚體快速浸沒后封閉氣體爆破產(chǎn)生的消散作用,WS處理強(qiáng)調(diào)團(tuán)聚體機(jī)械振蕩后的破碎作用[9]。本研究中SW處理下各樣地均無顯著性差異,說明較少水分條件(如小雨、少水量灌溉等)下土壤濕潤(rùn)或黏粒膨脹并不是團(tuán)聚體破碎的主要作用。與WS處理相比,F(xiàn)W處理的>0.25 mm團(tuán)聚體含量和MWD值更低,說明短時(shí)大量水分條件(如暴雨、大水量灌溉等)下產(chǎn)生的消散作用是團(tuán)聚體破碎的主要機(jī)制。對(duì)黃土高原地區(qū)不同植被類型[13-14]、植被區(qū)與坡向[12]的研究中也表明消散作用和機(jī)械擾動(dòng)是團(tuán)聚體破碎的主要機(jī)制。RSI和RMI的結(jié)果也說明優(yōu)先流區(qū)抵抗消散所用及機(jī)械打擊破壞的能力要較基質(zhì)流區(qū)強(qiáng),這將對(duì)維持土壤孔隙狀況及優(yōu)先流運(yùn)移路徑的穩(wěn)定性具有重要作用。

    圖5 3種土地利用方式優(yōu)先流區(qū)和基質(zhì)流區(qū)土壤相對(duì)消散指數(shù)(RSI)和相對(duì)機(jī)械破碎指數(shù)(RMI)

    4 結(jié) 論

    汾河流域3種土地利用方式(農(nóng)田、撂荒地、果園)下土壤染色率隨土層深度增加而降低,且在10—30 cm土層存在顯著性差異。LB方法測(cè)定的>0.25 mm、MWD值表現(xiàn)為果園>農(nóng)田>撂荒地的趨勢(shì),RSI和RMI則有相反的趨勢(shì),表明果園具有較好的團(tuán)聚體穩(wěn)定性以及抗消散作用和機(jī)械破碎能力。優(yōu)先流區(qū)抗消散作用及機(jī)械破碎能力要優(yōu)于基質(zhì)流區(qū),兩者團(tuán)聚體穩(wěn)定性的差異主要在10—20 cm土層。土壤染色率與FW處理的MWD呈顯著負(fù)相關(guān),與RSI呈顯著性正相關(guān)。

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