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    圍湖造田不同土地利用方式下土壤呼吸季節(jié)動態(tài)及其對溫度的敏感性

    2014-08-08 03:42:13阮宏華黃亮亮
    安徽農業(yè)科學 2014年15期
    關鍵詞:土壤濕度土壤溫度農田

    王 瑩,阮宏華,黃亮亮

    (1.中國科學院南京地理與湖泊研究所,江蘇南京210008;2.南京林業(yè)大學濕地生態(tài)研究中心,江蘇省林業(yè)生態(tài)工程重點實驗室,江蘇南京210037)

    圍湖造田不同土地利用方式下土壤呼吸季節(jié)動態(tài)及其對溫度的敏感性

    王 瑩1,阮宏華2,黃亮亮2

    (1.中國科學院南京地理與湖泊研究所,江蘇南京210008;2.南京林業(yè)大學濕地生態(tài)研究中心,江蘇省林業(yè)生態(tài)工程重點實驗室,江蘇南京210037)

    [目的]為了研究圍湖造田對碳循環(huán)以及對區(qū)域乃至全球氣候變化的影響。[方法]以太湖流域肖甸湖區(qū)為試驗地,利用LI-6400-09土壤碳通量觀測儀,分析了該處圍湖造田區(qū)香樟(Cinnamomumcamphora)林、水杉(Metasequoiaglyptostroboides)林、毛竹(Phyllostachysheterocycla)林和農田4種不同典型土地利用方式土壤呼吸的季節(jié)動態(tài)與溫度敏感性。[結果]不同土地利用方式土壤呼吸具有一致的顯著季節(jié)變化,其季節(jié)變化主要受土壤溫度的控制。香樟林、水杉林、毛竹林、農田的月平均土壤呼吸速率分別為0.384~3.070、0.603~3.960、0.611~5.850和0.333~4.820 μmol/(m2·s),年變異幅度分別為7.99、6.57、9.57和14.47。香樟林、水杉林、毛竹林、農田的Q10值分別為2.54、2.21、2.82、2.17;林地土壤呼吸對溫度的敏感性大于農田。[結論]與相同氣候區(qū)旱地森林相比,圍湖地區(qū)土壤呼吸速率較高,Q10值較大,表明在未來全球氣候變暖的背景下,圍湖地區(qū)可能比旱地土壤向大氣釋放更多的CO2。在研究全球碳循環(huán)的過程中,圍湖造田對碳循環(huán)的影響應給予充分的考慮。

    圍湖造田; 土地利用方式; 土壤呼吸; 溫度敏感性; 季節(jié)動態(tài)

    土壤是陸地生態(tài)系統(tǒng)最大的碳庫,貯存了約2 000 Pg(1 P=1015)的碳[1]。土壤呼吸是指從土壤表面釋放CO2的過程,主要包括土壤微生物呼吸、植物根系呼吸、土壤動物呼吸和土壤中含碳物質化學氧化過程。從土壤釋放到大氣的CO2是構成全球碳循環(huán)的一個非常重要的部分[2],每年由土壤呼吸向大氣釋放的CO2估計為77.1 Pg碳[3],因此土壤呼吸速率的微小變化都可能對大氣CO2含量產生非常大的影響[4]。據(jù)預測,如果全球溫度升高1 ℃即可導致土壤釋放的CO2增加11~30 Pg碳[5]。濕地是陸地生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分,在碳的儲存中起著重要的作用。湖泊,尤其是淡水湖泊,是與人們的生產生活密切相關的非常重要的一種濕地類型,受人類干擾活動強烈。其中,圍湖造田是我國20世紀50年代后期開始大量出現(xiàn)的與水爭地的干擾方式。通過對湖泊排干墾殖,一方面增加了土地面積,促進農業(yè)增產、增收,但另一方面改變了原有濕地生態(tài)系統(tǒng)的碳循環(huán)模式,進而可能對全球碳循環(huán)產生很大的影響。筆者以太湖流域肖甸湖區(qū)為代表,研究了肖甸湖區(qū)圍湖造田后,香樟(Cinnamomumcamphora)林、水杉(Metasequoiaglyptostroboides)林、毛竹(Phyllostachysheterocycla)林、農田這4種太湖流域不同土地利用方式下土壤呼吸的季節(jié)動態(tài)及其對溫度敏感性,為進一步認識和理解圍湖活動對碳循環(huán)的影響提供理論基礎。

    1 材料與方法

    1.1 研究區(qū)概況 研究地肖甸湖區(qū)位于吳江市同里鎮(zhèn)東北部(120°48′ E,31°10′ N),屬北亞熱帶季風氣候,年平均氣溫16 ℃,年平均相對濕度78%,年降雨量1 000 mm。該區(qū)域地處太湖流域平原地區(qū),原是一片淺水湖泊,20世紀60年代初動工進行圍湖造田,于1969年啟動植樹造林,經(jīng)過30多年的栽培管理,已形成以香樟、水杉、毛竹為主林的成片林地約133 hm2。同時,當?shù)鼐用駬碛修r田約7 hm2,以水稻-油菜輪作制度為主要種植方式。試驗區(qū)地形平坦,土壤母質來源比較均一,有小型河流分布于試驗區(qū)內。試驗地基本概況如下:①香樟林,32年樹齡,人工純林,密度約為2 900株/hm2,平均胸徑為12.3 cm,平均樹高為9 m,郁閉度約為0.90;②水杉林,25年樹齡,林木密度約為1 600株/hm2,平均胸徑為20.6 cm,平均樹高為19 m,郁閉度約為0.60,林下植被較豐富,主要有美洲商陸(Phytolaccaamericana)、野薔薇(Rosamultiflora)、構樹(Broussonetiapapyrifera)、蕨類植物等,蓋度約為0.85;③毛竹林,34年樹齡,采取粗放經(jīng)營模式,有人工砍伐及春季挖筍,密度約為4 700株/hm2,平均胸徑為11.8 cm,平均樹高為18 m,郁閉度約為0.85;④農田,水稻與油菜輪作,秋季水稻收割后進行秸稈還田,平均尿素施用量為1 500 kg/(hm2·年)。

    1.2 土樣采集、處理與指標測定 分別選取闊葉林(香樟林)、針葉林(水杉林)、竹林(毛竹林)和農田4種太湖流域典型的土地利用方式,每種土地利用方式隨機設置3塊10 m×10 m的試驗樣地,4種土地利用方式共計12塊樣地。在每塊樣地內用直徑為2 cm土鉆分別采取0~10 cm的土壤樣品各1份。每份土壤樣品由對應的樣地中隨機采取的20個土芯混合而成,共計12個樣品。樣品采回后,剔除活體根系、石塊等雜質,輕輕碾碎過2 mm篩,混勻,放于陰涼干燥通風處自然風干,取部分用于測定土壤pH,另取部分磨細過0.15 mm篩,用于測定土壤有機碳、土壤全氮、全磷、全硫含量(表1)。土壤基本理化性質采樣測定時間為2008年10月;為了分析土壤呼吸的季節(jié)動態(tài),2008年10月~2009年9月,每個月野外測定1次,同時測定5 cm土層土壤溫度與0~10 cm土層土壤濕度。

    表1 不同土地利用方式土壤基本理化性質

    使用便攜式LI-6400-09土壤呼吸測量系統(tǒng)(LI-COR,美國),測定土壤呼吸速率的變化。在每塊樣地內隨機安放1個土壤隔離圈(內徑10 cm,高5 cm),4種土地利用方式3個重復,共計12個土壤隔離圈。提前1 d,將土壤隔離圈插入土壤約2 cm,并且清理土壤表面,盡量減少測定時對土壤的擾動。選擇每月上旬(1 ~10日期間)天氣狀況較好的日子,于08:30~11:00與14:30~16:00進行測定,盡量使得每塊樣地每個月的測定時間保持一致。土壤溫濕度測定方法為:使用LI-6400附帶的溫度探針測定5 cm土層土壤溫度;采用烘干法測定0~10 cm土層土壤濕度,即取10 g新鮮土壤樣品放入烘箱中,在105 ℃的溫度條件下烘干至恒重。土壤有機碳、全氮、全硫測定使用元素分析儀(Elementar Vario EL,德國);全磷測定使用等離子發(fā)射光譜儀(ICP,德國);容重測定采用環(huán)刀法;pH測定采用電位法[6]。

    不同土地利用方式的土壤呼吸速率采用One-Way ANOVA單因素方差分析方法檢驗在P=0.05顯著水平上的差異;采用指數(shù)回歸模型,分析土壤呼吸與土壤溫度的相關關系;采用一般線性模型,分析土壤呼吸與土壤濕度的相關關系。使用SPSS 13.0統(tǒng)計分析數(shù)據(jù),利用EXCEL 2003處理圖表。

    2 結果與分析

    2.1 不同土地利用方式下土壤呼吸速率與季節(jié)動態(tài) 由圖1可知,4種土地利用方式土壤呼吸速率均表現(xiàn)出明顯的季節(jié)變化。在最冷的1月,土壤呼吸速率最低;隨著土壤溫度的升高,土壤呼吸速率也逐漸上升,在9月達到最大值;隨后逐漸下降。香樟林土壤呼吸速率季節(jié)變化范圍在0.384~3.070 μmol/(m2·s),變異幅度(月平均土壤呼吸速率最大值/最小值)達7.99;水杉林土壤呼吸速率季節(jié)變化范圍在0.603~3.96 μmol/(m2·s),變異幅度達6.57;毛竹林土壤呼吸速率季節(jié)變化范圍在0.611~5.85 μmol/(m2·s),變異幅度達9.57;農田土壤呼吸速率季節(jié)變化范圍在0.333~4.820 μmol/(m2·s),變異幅度達14.47。

    不同土地利用方式對土壤呼吸速率的影響在不同月份表現(xiàn)不同。在10、3、4、5月,農田土壤呼吸速率顯著高于3種林地(P<0.05);在11、12、1和7、8月,4種土地利用方式土壤呼吸速率差異不顯著(P>0.05);2月水杉林與毛竹林土壤呼吸速率顯著高于香樟林與農田(P<0.05),6月水杉林土壤呼吸速率顯著高于其他3種土地利用方式(P<0.05),9月毛竹林土壤呼吸速率最高。

    2.2 不同土地利用方式下土壤呼吸速率與土壤溫濕度季節(jié)動態(tài) 由圖2可知,4種土地利用方式5 cm土壤溫度均表現(xiàn)出明顯的季節(jié)變化,并且具有一致的變化趨勢。1月土壤溫度最低,隨后逐漸升高,在7、8、9月達到最大值,之后又逐漸降低。農田土壤溫度在冬季低于3種林地,在夏季則高于3種林地。而0~10 cm土層林地土壤濕度的季節(jié)波動不大,主要集中在25%~30%。毛竹林土壤濕度大于其他3種土地利用方式,農田土壤濕度低于3種林地。

    圖1 不同土地利用方式下土壤呼吸速率季節(jié)動態(tài)

    圖2 不同土地利用方式下5 cm土壤溫度及0~10 cm土壤濕度季節(jié)動態(tài)

    由圖3可知,4種土地利用方式土壤呼吸速率與土壤溫度均呈顯著正相關(P<0.01),土壤呼吸速率隨土壤溫度的升高呈指數(shù)上升。3種林地土壤呼吸速率與土壤濕度之間無顯著相關關系,農田土壤呼吸速率與土壤濕度呈顯著負相關(-0.690*)。土壤呼吸對溫度的敏感性常用Q10值來表示。Q10值表示溫度增加10 ℃所導致呼吸速率增加的倍數(shù)。根據(jù)Q10=e10×β1,計算土壤呼吸的Q10值,其中β1為土壤呼吸速率的溫度指數(shù)曲線方程中y=β0eβ1T的溫度反應系數(shù)[7]。香樟林的Q10值為2.54,水杉林的Q10值為2.21,毛竹林的Q10值為2.82,農田的Q10值為2.17??梢钥闯?,林地土壤呼吸對溫度的敏感性大于農田。

    圖3 不同土地利用方式下土壤呼吸速率與土壤溫度的指數(shù)相關關系

    3 討論

    大量研究表明,土壤呼吸具有明顯的季節(jié)變化[8-13]。該研究顯示,肖甸湖區(qū)不同土地利用方式下土壤呼吸均具有明顯的季節(jié)動態(tài),并且與土壤溫度的變化趨勢一致,表現(xiàn)為土壤呼吸速率夏季最高,冬季最低。這與前人的研究結果[8-10,14]一致。土壤呼吸是一個受生物和非生物因素控制的非常復雜的過程,而這些生物因素和非生物因素可能會隨著季節(jié)的變化而變化,導致土壤呼吸具有明顯的季節(jié)變化。與相同氣候區(qū)旱地發(fā)育的森林土壤[13]相比,肖甸湖區(qū)土壤呼吸速率較高。

    土壤溫度是影響土壤呼吸的一個非常重要的因子。土壤濕度是影響土壤呼吸的另一個重要因子,僅次于土壤溫度[15]。一些研究顯示,土壤呼吸的季節(jié)變化主要歸因于土壤溫度的變化[13],而另一些研究表明,土壤呼吸呈現(xiàn)明顯的季節(jié)變化,與土壤溫度、土壤濕度的共同變化有關[16-18]。在此次研究中,土壤呼吸的季節(jié)變化與土壤溫度的季節(jié)變化一致,3種林地土壤呼吸速率與土壤濕度之間沒有顯著相關關系。這是由于在濕潤的北亞熱帶季風氣候區(qū),土壤水分充足,林地土壤濕度集中在25%~30%波動,變化范圍較小,不足以影響植物根系與土壤微生物的活動,因此難以甄別出土壤濕度對土壤呼吸的影響。黃承才等[19]研究表明,在濕潤的亞熱帶季風氣候區(qū),土壤濕度不是土壤呼吸的限制性因子,它對土壤呼吸的綜合影響和直接效應相對較小。在圍湖地區(qū)自然條件下,土壤溫度是調控土壤呼吸季節(jié)動態(tài)的主導因子。農田土壤呼吸速率與土壤濕度呈顯著負相關。此外,土壤呼吸對溫度的敏感性低于林地,季節(jié)變異幅度卻遠高于3種林地。這說明農田受人為干擾較為強烈,圍湖地區(qū)農田土壤呼吸的季節(jié)變化受土壤溫度與土壤濕度的共同影響。

    不同生態(tài)系統(tǒng)和不同溫度范圍之間Q10值變化很大[20-21],其中部分原因是土壤呼吸的不同成分對溫度的敏感性不同[22-23]。Zheng等[21]對我國主要氣候帶各種生態(tài)系統(tǒng)的Q10值研究結果進行歸納總結,得出土壤呼吸的Q10值變化范圍在1.28~4.75,認為Q10值的空間變化主要受測定期間的土壤溫度、土壤有機碳含量以及生態(tài)系統(tǒng)類型的影響。肖甸湖區(qū)闊葉林土壤呼吸的Q10值為2.54,高于相同氣候區(qū)丘陵闊葉林(Q10=2.19);針葉林土壤呼吸的Q10值為2.21,高于相同氣候區(qū)丘陵針葉林(Q10=2.02)[13]。這說明圍湖地區(qū)土壤呼吸對溫度的敏感性要高于旱地森林土壤。

    綜上所述,肖甸湖區(qū)不同土地利用方式土壤呼吸具有一致的顯著季節(jié)變化,其季節(jié)變化主要受土壤溫度的控制。與旱地發(fā)育的植被土壤相比,圍湖后的土壤呼吸速率較高,Q10值較大,表明在未來全球氣候變暖的背景下,圍湖地區(qū)可能較旱地土壤向大氣釋放更多的CO2。

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    Seasonal Fluctuation and Temperature Sensitivity of Soil Respiration in Reclaiming Land from Lake under Different Land Uses

    WANG Ying et al

    (Nanjing Institute of Geography and Limnology, Chinese Academy of Sciences, Nanjing, Jiangsu 210008)

    [Objective] The research aimed to study the effects of reclaiming land from lake on the carbon cycle and climate changes in the region and the globe. [Method] The seasonal fluctuation of soil respiration was measured monthly by LI-6400-09 inCinnamomumcamphoraforest,Metasequoiaglyptostroboidesforest,Phyllostachysheterocyclaforest and a cropland in the reclaiming land from Xiaodian lake area, Wujiang City, Jiangsu Province. [Result] There was a significant seasonal fluctuation of soil respiration under each land use. Soil temperature was the main factor controlling the seasonal fluctuation of soil respiration. The monthly mean of soil respiration ranged from 0.384 to 3.07 μmol/(m2·s) inCinnamomumcamphoraforest, ranged from 0.603 to 3.960 μmol/(m2·s) inMetasequoiaglyptostroboidesforest, ranged from 0.611 to 5.850 μmol/(m2·s) inPhyllostachysheterocyclaforest, and ranged from 0.333 to 4.820 μmol/(m2·s) in the cropland, with the annual variation scope 7.99, 6.57, 9.57 and 14.47, respectively.Q10value of soil respiration was 2.54 inCinnamomumcamphoraforest, 2.21 inMetasequoiaglyptostroboidesforest, 2.82 inPhyllostachysheterocyclaforest, and 2.17 in the cropland, respectively.Q10value in forest lands was higher than that in the cropland. [Conclusion] The soil respiration andQ10value were higher in the impoldering land relative to the upland of the same climate zone, indicating that under the background of global warming, imploding land might emit more CO2than upland. It was important to note the effect of reclaiming land from lake on the carbon cycle.

    Reclaiming land from lake; Land use; Soil respiration; Q10; Seasonal fluctuation

    林業(yè)公益項目(200804006;200704005/wb02);國家自然科學基金項目(30670313)。

    王瑩(1981- ),女,山東濟寧人,博士,從事濕地生態(tài)系統(tǒng)營養(yǎng)元素循環(huán)方面的研究。

    2014-05-04

    S 181.3

    A

    0517-6611(2014)15-04633-03

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