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模拟N沉降对滇中亚高山典型森林凋落物分解及土壤微生物的影响

潘禹 宋娅丽 王克勤 张雨鉴 郑兴蕊

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模拟N沉降对滇中亚高山典型森林凋落物分解及土壤微生物的影响

    通讯作者: 王克勤, wangkeqin7389@sina.com
  • 中图分类号: S 718.51

Effects of Simulated Nitrogen Deposition on Litter Decomposition and Soil Microorganisms of Typical Subalpine Forests in Central Yunnan, China

    Corresponding author: Ke-qin WANG, wangkeqin7389@sina.com ;
  • CLC number: S 718.51

  • 摘要: 目的 模拟N沉降下凋落物分解及土壤微生物特征,为研究森林生态系统碳、氮循环对氮沉降的响应机制提供依据。 方法 以滇中亚高山常绿阔叶林、华山松(Pinus armandii)林、高山栎(Quercus semicarpifolia)林和云南松(Pinus yunnanensis)林凋落物为研究对象,采用凋落物袋法,于2018年2月至2019年1月,通过模拟N沉降和原位分解实验,研究不同模拟N沉降下(CK, 0;LN, 5;MN, 15;HN, 30 g·m−2·a−1)凋落物碳氮、土壤微生物量碳(MBC)、微生物量氮(MBN)及土壤微生物数量变化特征。 结果 分解1年后,不同N沉降处理下,常绿阔叶林和高山栎林凋落物C含量均显著增加(0.40%~8.16%),华山松林和云南松林凋落物C含量呈LN减少(2.67%),HN增加(4.09%);各林分凋落物N含量均显著增加(1.45%~69.01%),C/N则显著降低(0.34%~37.92%);相同N沉降下土壤微生物量随土层的加深而减小,N沉降对土层垂直分布格局影响不显著;N沉降对常绿阔叶林和高山栎林土壤MBC和MBN的影响表现为抑制,对华山松林和云南松林表现为低N促进,高N抑制;4种林分土壤MBC/MBN介于5.31~11.26之间,N沉降对不同林分不同土层的MBC/MBN影响存在差异,但均受到高N的抑制作用。 结论 滇中亚高山4种典型森林凋落物分解主要受森林类型影响,N沉降次之;土壤微生物量和数量主要受森林类型影响,土壤深度次之,N沉降最小。
  • 图 1  4种森林类型凋落物C含量、N含量及碳氮比

    Figure 1.  Litter C and N content and C/N in four forest types

    图 2  4种森林类型土壤MBC的变化

    Figure 2.  Variation of soil microbial biomass carbon (MBC) in four forest types

    图 3  4种森林类型土壤MBN的变化

    Figure 3.  Variation of soil microbial biomass nitrogen (MBN) in four forest types

    图 4  4种森林类型土壤MBC/MBN的变化

    Figure 4.  Variation of soil MBC/MBN in four forest types

    图 5  4种森林类型土壤微生物数量的变化

    Figure 5.  Variation of soil microbial counts in four forest types

    表 1  4种森林类型研究样地概况

    Table 1.  Geophysical characteristics of the investigating plots in four forest types

    森林类型
    Forest type
    样地编号
    Plot number
    海拔
    Altitude/m
    坡度
    Slope/(°)
    坡向
    Aspect
    郁闭度
    Canopy density
    平均胸径
    Average DBH/cm
    平均树高
    Average H/m
    林龄
    Age/a
    常绿阔叶林 Evergreen broad-leaf forest 1 2 258 13 NW 0.85 9.5 9.0 16
    2 2 193 15 NW 0.90 9.0 9.2 14
    3 2 236 16 NW 0.87 8.9 8.9 16
    华山松林 P.armandii forest 1 2 119 18 NE 0.60 12.3 10.9 19
    2 2 178 20 NE 0.65 11.0 10.3 18
    3 2 156 19 NE 0.73 12.1 9.9 19
    高山栎林 Q.semicarpifolia forest 1 2 208 16 NE 0.92 9.0 4.5 14
    2 2 373 14 NE 0.88 10.0 4.0 15
    3 2 281 15 NE 0.90 10.6 4.0 15
    云南松林 P.yunnanensis forest 1 2 193 13 NW 0.73 10.2 8.4 22
    2 2 158 15 NW 0.82 12.5 11.0 24
    3 2 236 12 NW 0.75 11.0 9.0 22
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    表 2  凋落叶和枝C、N以及C/N变异分析

    Table 2.  Analysis of variations of C, N and C/N in leaf and twig litter

    变异来源
    Source of variation
    自由度
    Degree of
    freedom
    凋落叶C
    Leaf
    litter C
    凋落叶N
    Leaf
    litter N
    凋落叶C/N
    Leaf
    litter C/N
    凋落枝C
    Twig
    litter C
    凋落枝N
    Twig
    litter N
    凋落枝C/N
    Twig
    litter C/N
    FP FP FP FP FP FP
    森林类型 Forest types 3 292.97 < 0.01 77.25 < 0.01 66.91 < 0.01 218.68 < 0.01 398.99 < 0.01 120.88 < 0.01
    施N水平 N treatments 3 39.51 < 0.01 17.65 < 0.01 12.75 < 0.01 52.39 < 0.01 14.34 < 0.01 8.45 < 0.01
    森林类型 × 施N水平 Forest types × N treatments 9 4.48 < 0.01 2.64 < 0.05 3.65 < 0.01 9.54 < 0.01 2.03 > 0.05 2.91 < 0.05
      注:“P > 0.05”表示无显著影响;“0.05 > P > 0.01”表示显著影响;“P < 0.01”表示极显著影响。下同。
      Notes: "P > 0.05" indicates no significant effect; "0.05 > P > 0.01" indicates significant influence; "P < 0.01" indicates extremely significant influence. The same below.
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    表 3  土壤微生物量碳、氮,微生物量碳氮比及微生物计数之间多因素方差分析

    Table 3.  Statistical results of Multi-way ANOVA of MBC, MBN, MBC/MBN and soil microbial quantity

    变异来源
    Source of variation
    自由度
    Degree of
    freedom
    土壤微生物量C
    MBC
    土壤微生物量N
    MBN
    土壤微生物量碳氮比
    MBC/MBN
    微生物计数
    Soil microbial quantity
    FP FP FP FP
    森林类型 Forest types 3 304.21 < 0.01 1777 < 0.01 3.16 < 0.05 2586.9 < 0.01
    土壤深度 Depth of soil 2 275.55 < 0.01 958.3 < 0.01 18.18 < 0.01 352.64 < 0.01
    施N水平 N treatments 3 90.17 < 0.01 452.5 < 0.01 14.42 < 0.01 134.73 < 0.01
    森林类型 × 土壤深度 Forest types × Depth of soil 6 8.7 < 0.01 27.36 < 0.01 1.18 > 0.05 431.67 < 0.01
    森林类型 × 施N水平 Forest types × N treatments 9 18.09 < 0.01 113.2 < 0.01 4.22 < 0.01 110.31 < 0.01
    土壤深度 × 施N水平Depth of soil × N treatments 6 15.7 < 0.01 70.62 < 0.01 3.59 < 0.01 32.36 < 0.01
    森林类型 × 土壤深度 × 施N水平
    Forest types × Depth of soil × N treatments
    18 3.95 < 0.01 10.93 < 0.01 1.98 < 0.05 79.36 < 0.01
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出版历程
  • 收稿日期:  2020-08-08
  • 录用日期:  2020-10-30
  • 网络出版日期:  2021-01-28
  • 刊出日期:  2021-06-20

模拟N沉降对滇中亚高山典型森林凋落物分解及土壤微生物的影响

    通讯作者: 王克勤, wangkeqin7389@sina.com
  • 西南林业大学生态与环境学院,云南 昆明 650224

摘要:  目的 模拟N沉降下凋落物分解及土壤微生物特征,为研究森林生态系统碳、氮循环对氮沉降的响应机制提供依据。 方法 以滇中亚高山常绿阔叶林、华山松(Pinus armandii)林、高山栎(Quercus semicarpifolia)林和云南松(Pinus yunnanensis)林凋落物为研究对象,采用凋落物袋法,于2018年2月至2019年1月,通过模拟N沉降和原位分解实验,研究不同模拟N沉降下(CK, 0;LN, 5;MN, 15;HN, 30 g·m−2·a−1)凋落物碳氮、土壤微生物量碳(MBC)、微生物量氮(MBN)及土壤微生物数量变化特征。 结果 分解1年后,不同N沉降处理下,常绿阔叶林和高山栎林凋落物C含量均显著增加(0.40%~8.16%),华山松林和云南松林凋落物C含量呈LN减少(2.67%),HN增加(4.09%);各林分凋落物N含量均显著增加(1.45%~69.01%),C/N则显著降低(0.34%~37.92%);相同N沉降下土壤微生物量随土层的加深而减小,N沉降对土层垂直分布格局影响不显著;N沉降对常绿阔叶林和高山栎林土壤MBC和MBN的影响表现为抑制,对华山松林和云南松林表现为低N促进,高N抑制;4种林分土壤MBC/MBN介于5.31~11.26之间,N沉降对不同林分不同土层的MBC/MBN影响存在差异,但均受到高N的抑制作用。 结论 滇中亚高山4种典型森林凋落物分解主要受森林类型影响,N沉降次之;土壤微生物量和数量主要受森林类型影响,土壤深度次之,N沉降最小。

English Abstract

  • 凋落物是森林生态系统养分循环的重要组分,其养分释放作为森林营养循环过程中的关键环节,对植物的生长发育、土壤理化性质以及森林生态系统C、N循环均具有关键作用[1]。土壤微生物在土壤养分循环过程中扮演极为重要的角色,是凋落物分解过程中不可或缺的一部分[2]。凋落物分解通过改变C、N等养分元素归还量来影响土壤微生物数量及活性,从而改变微生物养分固定量和提供植物生长的养分比例,进而影响生态系统中C、N循环[3]

    N沉降的持续增加可通过改变森林凋落物量,使植物-土壤微生物的养分格局发生变化,间接影响凋落物-土壤-土壤微生物之间的关系,对凋落物分解、土壤微生物活性、土壤C库等造成重要影响,进而促进或抑制森林生态系统C和N的循环[4]。韩雪等[5]在对北京西山辽东栎(Quercus liaotungensis Blume.)进行为期2年的模拟N沉降实验时发现,N沉降减缓了凋落物的分解速率,且不同N处理显著增加凋落物N含量,但对凋落物C含量影响不显著;李登峰等[6]在对常绿阔叶林进行模拟N沉降实验时发现,随着N浓度的上升,凋落物C含量增长显著,而凋落物N含量变化不大;魏圣钊等[7]在华西雨屏区常绿阔叶林凋落物分解中发现MBC和MBN在N处理下表现为低N促进,高N抑制;Van等[8]在北美阔叶林进行长期N处理实验时发现MBC/MBN降低10%,微生物总生物量降低1/4。在以上模拟N沉降的研究中,国内外学者对凋落物分解多集中于单一森林类型下土壤微生物量的变化特征[9],但对不同森林类型下凋落物分解对土壤微生物数量影响以及凋落物分解、土壤微生物量碳氮及土壤微生物数量之间关系的研究则鲜有报道。

    滇中亚高山磨盘山地区位于云贵高原的西部边缘,自然条件独特,植被多以中山半湿性阔叶林为主[10]。本研究以该地区不同森林生态系统云南松(Pinus yunnanensis Franch.)林、华山松(Pinus armandii Franch.)林、常绿阔叶林以及高山栎(Quercus semicarpifolia Smith.)林为研究对象,采用凋落物袋法,通过原位分解和模拟N沉降实验,分析N沉降下4种不同森林凋落物分解及土壤微生物特征,研究以下两个问题:(1)分解1年后,4种不同森林凋落物C、N含量、MBC和MBN及土壤微生物数量特征对N沉降如何响应?(2)N沉降下,凋落物生物量与土壤微生物量有何相互关系?通过以上研究,揭示N沉降下不同林分类型下凋落物与土壤微生物在C、N生物地球化学循环机制中的作用,为滇中亚高山森林管理和建设提供科学依据。

    • 试验地位于云南省玉溪市磨盘山森林定位研究站(23º46′18″~23º54′34″ N,101º16′06″~101º16′12″ E),海拔2 215.8 m。该地区山地气候特征较为显著,且位于亚热带南北两部气候交汇处,属于中亚热带气候,年均气温15℃,年均降水量为1050 mm,降水主要集中在5—10月。研究区域森林覆盖率达85%以上,植被垂直分布特征较为明显,主要的林分类型有针叶林、高山矮林以及常绿阔叶林等。

    • 于2017年11月,分别收获4种林分的新鲜凋落物,相同林分的凋落物充分混匀。风干后,分别准确称取10 g装入大小为20 cm × 20 cm的分解袋(孔径为1 mm)。以析因设计法于2018年1月在4种森林下各设置3个20 m × 20 m的样地,在每个样地中随机设置4个3 m × 3 m的小样方,对应4种不同施N浓度,减少样地环境对土壤微生物量的影响。样方之间距离大于10 m,防止相互干扰。将前期准备好的凋落物袋均匀摆放在各样方中(各3个重复),并对各样方中的凋落物喷施NH4NO3溶液(模拟N沉降)。

      本实验N沉降水平主要参考北美地区Harvard Forest以及华西地区所布设的实验[11-12],并结合我国西南地区及本地区年沉降量(3.84 g·m−2·a−1),N沉降共设定4个水平:对照(CK,0 g·m−2·a−1)、低N(LN,5 g·m−2·a−1)、中N(MN,15 g·m−2·a−1)、高N(HN,30 g·m−2·a−1),每个水平3个重复。将1年的使用量分为均等的12份,从2018年1月初开始,遵循上述各水平对样方进行施N处理,对照组施相同量的水。除施N外,其他措施保持一致,样地情况如表1

      表 1  4种森林类型研究样地概况

      Table 1.  Geophysical characteristics of the investigating plots in four forest types

      森林类型
      Forest type
      样地编号
      Plot number
      海拔
      Altitude/m
      坡度
      Slope/(°)
      坡向
      Aspect
      郁闭度
      Canopy density
      平均胸径
      Average DBH/cm
      平均树高
      Average H/m
      林龄
      Age/a
      常绿阔叶林 Evergreen broad-leaf forest 1 2 258 13 NW 0.85 9.5 9.0 16
      2 2 193 15 NW 0.90 9.0 9.2 14
      3 2 236 16 NW 0.87 8.9 8.9 16
      华山松林 P.armandii forest 1 2 119 18 NE 0.60 12.3 10.9 19
      2 2 178 20 NE 0.65 11.0 10.3 18
      3 2 156 19 NE 0.73 12.1 9.9 19
      高山栎林 Q.semicarpifolia forest 1 2 208 16 NE 0.92 9.0 4.5 14
      2 2 373 14 NE 0.88 10.0 4.0 15
      3 2 281 15 NE 0.90 10.6 4.0 15
      云南松林 P.yunnanensis forest 1 2 193 13 NW 0.73 10.2 8.4 22
      2 2 158 15 NW 0.82 12.5 11.0 24
      3 2 236 12 NW 0.75 11.0 9.0 22
    • 施N处理1年后,于2019年1月,对各林分各处理样方中的凋落物进行取样,各样方取凋落叶和枝各3袋,清除袋中的杂物,风干。在取凋落物的同时,采集0~5、5~10和10~20 cm土壤样品,每个样方用随机数字定位法随机取5钻,将同一林分中同一N沉降处理下相同土层的土样充分混合。

    • 凋落物在恒温干燥箱内烘干,粉碎并过筛。采用重铬酸钾-外加热硫酸氧化法(LY/T 1237—1999)测定碳含量[10],采用半微量凯氏定氮法(LY/T 1269—1999)测定氮含量[10]

      土壤微生物量碳(MBC)和土壤微生物量氮(MBN)采用氯仿熏蒸浸提法测定[13]。土壤微生物计数采用琼脂膜法[14]。MBC、MBN分别用下式[15]求得:

      $ \begin{array}{l} MBC = E_C/k_C\\ MBN = E_N/k_N \end{array}$

      式中:ECEN分别为熏蒸和未熏蒸浸提液中土壤有机碳、全氮的差值;kCkN为转化系数,分别为0.38、0.54。

    • 数据统计分析利用SPSS25.0软件完成。采用双因素方差分析,分析不同森林类型和N沉降下C、N含量,各组分C/N均以质量比表示;采用多因素方差分析,分析不同森林类型,不同土层,不同N沉降下微生物生物量C、N、微生物数量,各组分微生物生物量C/N均以质量比表示,显著性水平设定为α = 0.05。

    • 图1可知,分解1年后不同N沉降下,各林分类型凋落物C含量平均值总体表现为:云南松林 > 高山栎林 > 华山松林 > 常绿阔叶林。与CK相比,常绿阔叶林凋落物C含量均显著增加(2.56%~8.16%);LN和MN下华山松林凋落叶C含量分别降低2.35%和1.13%,HN下增加1.24%,LN下凋落枝降低2.67%;高山栎林C含量则与常绿阔叶林趋势相同;HN下云南松林凋落叶和枝C含量分别增加3.97%和4.09%。

      图  1  4种森林类型凋落物C含量、N含量及碳氮比

      Figure 1.  Litter C and N content and C/N in four forest types

      各林分类型凋落物N含量平均值总体表现为:高山栎林 > 常绿阔叶林 > 华山松林 > 云南松林。随着N沉降的增加,常绿阔叶林下凋落物N含量均显著增加(P < 0.05),与CK相比,凋落叶增加27.18%~69.01%,凋落枝增加12.76%~26.78%;华山松林凋落物N含量总体呈现上升趋势(增加22.37%~60.29%);高山栎林MN下凋落叶和枝比CK显著增加13.02%和11.74%;云南松林HN下凋落叶和枝N含量比CK显著增加67.67%和22.29%。

      不同林分类型凋落物C/N在不同N沉降处理下变化范围在36.39~96.55之间。随着N沉降的增加,4种林分类型凋落物C/N总体均呈下降趋势。与CK相比,常绿阔叶林凋落叶降低25.11%~36.00%,凋落枝降低15.99%~16.29%;华山松林凋落叶降低19.20%~34.28%,凋落枝降低37.91%;MN下高山栎林凋落叶和枝分别降低8.10%和9.08%;云南松林凋落叶降低2.66%~2.91%,凋落枝降低20.94%~37.92%。

    • 图2可知,不同N沉降下,4种林分类型土壤MBC质量分数变化范围在104.20~1041.99 mg.kg−1之间,相同土层不同森林类型平均值表现为云南松林 > 常绿阔叶林 > 高山栎林 > 华山松林,云南松林MBC比其他3个林分高出23.27%~60.34%;不同土层相同森林类型表现为0~5 > 5~10 > 10~20 cm,0~5 cm分别为5~10 cm和10~20 cm的1.36和2.08倍。随着N沉降的增加,常绿阔叶林3个土层的MBC均逐渐降低(10.00%~66.67%);华山松林则呈先增加后降低的趋势,在LN处达到最高值(555.73 mg.kg−1);高山栎林在0~5 cm和5~10 cm土层逐渐降低,10~20 cm呈波动趋势;云南松林则与华山松林趋势相同。

      图  2  4种森林类型土壤MBC的变化

      Figure 2.  Variation of soil microbial biomass carbon (MBC) in four forest types

      图3可知,不同N沉降下,4种林分类型土壤MBN质量分数变化范围为19.09~109.57 mg.kg−1,相同土层不同森林类型平均值表现为云南松林 > 常绿阔叶林 > 高山栎林 > 华山松林,云南松林MBN比其他3个林分高出24.86%~60.54%;。不同土层相同森林类型表现为0~5 > 5~10 > 10~20 cm,0~5 cm分别为5~10 cm和10~20 cm的1.28和1.70倍。随着N沉降的增加,常绿阔叶林和高山栎林3个土层的MBN均逐渐降低(4.66%~58.40%和5.15%~62.70%);华山松林则呈先增加后减少的趋势,且在LN处达到最高值(54.90 mg.kg−1)(P < 0.05);云南松林则呈波动趋势。

      图  3  4种森林类型土壤MBN的变化

      Figure 3.  Variation of soil microbial biomass nitrogen (MBN) in four forest types

      图4可知,不同N沉降下,4种林分类型土壤MBC/MBN变化范围在5.31~11.26之间。不同土层相同森林类型,总体差异不显著(P > 0.05)。随着N沉降的增加,常绿阔叶林3个土层的MBC/MBN呈波动趋势,但均在MN处达到最高值11.15;华山松林总体呈先增加后降低的趋势,0~5 cm和5~10 cm土层峰值出现在MN(11.26和11.17),10~20 cm则出现在LN(9.68);高山栎林和与云南松林则呈波动趋势。

      图  4  4种森林类型土壤MBC/MBN的变化

      Figure 4.  Variation of soil MBC/MBN in four forest types

    • 图5可知,不同N沉降下,4种林分类型土壤微生物数量变化范围在43.81~1021.24 × 106个,相同土层不同森林类型平均值表现为云南松林 > 常绿阔叶林 > 华山松林 > 高山栎林,云南松林土壤微生物数量比其余3个林分高出6.89%~82.44%。不同土层相同森林类型下,常绿阔叶林和高山栎林表现为10~20 > 5~10 > 0~5 cm,10~20 cm分别为5~10 cm和0~5 cm的1.33倍和2.51倍,华山松林和云南松林则呈波动趋势。随着N沉降的增加,3个土层中,常绿阔叶林微生物数量总体呈现先增加后减小的趋势,高山栎林总体呈现上升趋势,且差异性显著(P < 0.05);华山松林和与云南松林呈波动趋势。

      图  5  4种森林类型土壤微生物数量的变化

      Figure 5.  Variation of soil microbial counts in four forest types

    • 表2所示,森林类型、施N水平对凋落叶和枝的C、N和C/N的影响均影响极显著(P < 0.01)。森林类型和施N水平的交互作用对凋落叶C、凋落叶C/N和凋落枝C均呈极显著影响(P < 0.01),对凋落叶N和凋落枝C/N达到显著影响(0.01 < P < 0.05),对凋落枝N影响不显著(P > 0.05)。凋落叶和枝的C、N和C/N均表现为:森林类型影响最大,施N水平次之,森林类型和施N水平交互作用最小。森林类型对凋落枝N影响最大,凋落叶C/N最小;施N水平对凋落枝C影响力最大,凋落枝C/N最小;交互作用对凋落枝C影响力最大,凋落枝N最小。

      表 2  凋落叶和枝C、N以及C/N变异分析

      Table 2.  Analysis of variations of C, N and C/N in leaf and twig litter

      变异来源
      Source of variation
      自由度
      Degree of
      freedom
      凋落叶C
      Leaf
      litter C
      凋落叶N
      Leaf
      litter N
      凋落叶C/N
      Leaf
      litter C/N
      凋落枝C
      Twig
      litter C
      凋落枝N
      Twig
      litter N
      凋落枝C/N
      Twig
      litter C/N
      FP FP FP FP FP FP
      森林类型 Forest types 3 292.97 < 0.01 77.25 < 0.01 66.91 < 0.01 218.68 < 0.01 398.99 < 0.01 120.88 < 0.01
      施N水平 N treatments 3 39.51 < 0.01 17.65 < 0.01 12.75 < 0.01 52.39 < 0.01 14.34 < 0.01 8.45 < 0.01
      森林类型 × 施N水平 Forest types × N treatments 9 4.48 < 0.01 2.64 < 0.05 3.65 < 0.01 9.54 < 0.01 2.03 > 0.05 2.91 < 0.05
        注:“P > 0.05”表示无显著影响;“0.05 > P > 0.01”表示显著影响;“P < 0.01”表示极显著影响。下同。
        Notes: "P > 0.05" indicates no significant effect; "0.05 > P > 0.01" indicates significant influence; "P < 0.01" indicates extremely significant influence. The same below.

      方差分析表明(表3),各变异来源及其交互作用对土壤微生物量C、N及数量均存在极显著影响,其中森林类型对三者影响最大(F值分别为304.21、1777、2586.9);而对于MNC/MBN,除了森林类型和土壤深度交互作用对其无明显影响外,其余各变异来源也均对其存在显著或极显著影响,其中土壤深度影响最大(F值为18.18)。

      表 3  土壤微生物量碳、氮,微生物量碳氮比及微生物计数之间多因素方差分析

      Table 3.  Statistical results of Multi-way ANOVA of MBC, MBN, MBC/MBN and soil microbial quantity

      变异来源
      Source of variation
      自由度
      Degree of
      freedom
      土壤微生物量C
      MBC
      土壤微生物量N
      MBN
      土壤微生物量碳氮比
      MBC/MBN
      微生物计数
      Soil microbial quantity
      FP FP FP FP
      森林类型 Forest types 3 304.21 < 0.01 1777 < 0.01 3.16 < 0.05 2586.9 < 0.01
      土壤深度 Depth of soil 2 275.55 < 0.01 958.3 < 0.01 18.18 < 0.01 352.64 < 0.01
      施N水平 N treatments 3 90.17 < 0.01 452.5 < 0.01 14.42 < 0.01 134.73 < 0.01
      森林类型 × 土壤深度 Forest types × Depth of soil 6 8.7 < 0.01 27.36 < 0.01 1.18 > 0.05 431.67 < 0.01
      森林类型 × 施N水平 Forest types × N treatments 9 18.09 < 0.01 113.2 < 0.01 4.22 < 0.01 110.31 < 0.01
      土壤深度 × 施N水平Depth of soil × N treatments 6 15.7 < 0.01 70.62 < 0.01 3.59 < 0.01 32.36 < 0.01
      森林类型 × 土壤深度 × 施N水平
      Forest types × Depth of soil × N treatments
      18 3.95 < 0.01 10.93 < 0.01 1.98 < 0.05 79.36 < 0.01
    • 凋落物分解是森林生态系统C、N循环的关键构成部分,同时也是物质及能量转换的重要衔接[16]。本研究中,模拟N沉降下常绿阔叶林和高山栎林凋落枝和叶在分解1年后C含量均显著增加,华山松林和云南松林C含量在LN下减小,HN下增加。这与鼎湖山自然保护区季风常绿阔叶林[6]和内蒙古大兴安岭林场落叶松林(Larix gmelinii Rupr.)[17]凋落物C含量研究结果一致。而江龙[18]的研究发现HN处理显著降低了柳杉(Cryptomeria fortunei Hooibrenk.)凋落物有机C含量,促进了有机C的释放,这可能是该研究试验地位于华西雨屏区,海拔较低(1216 m),其N沉降施用量(0.5~1.5 g·m−2·a−1)远小于本试验(5~30 g·m−2·a−1),未达到凋落物C含量降低的水平。

      本研究中,模拟N沉降下4种林分类型凋落物在分解1年后N含量均显著增加,原因可能是随着外源N的持续输入,凋落物中相对比较难分解的成分(如木质素等)与其进一步结合,构成不易分解的物质(如腐殖质等),使N不断富集,导致凋落物N含量升高 [19]。而4种林分类型凋落物在分解1年后C/N均显著降低,这与瑞典南部地区栎树(Quercus robur L.)林[20]和福建沙县杉木(Cunninghamia lanceolata Lamb.)林[21]的研究结果一致;而Zhou等[22]在西北地区则发现,施加N素使常绿阔叶林凋落物C/N呈上升趋势。可见,目前国内外N沉降对凋落物基质质量的影响并无统一认识,其差异可能与研究地域环境、植物类型、凋落物分解阶段、外源N素的选择等因素相关,具体原因有待进一步探究。

    • 土壤微生物量受到土壤环境、森林类型及气候等多种生态因子的影响,其中,森林类型是重要的因素之一[23]。本研究中,云南松林和常绿阔叶林的MBC和MBN含量均高于华山松林和高山栎林,这可能是由于研究区云南松林和常绿阔叶林腐殖质层较厚、植被密度和物种丰富度均较高。而常绿阔叶林和高山栎林各土层的土壤MBC和MBN含量均随着N沉降的增加呈现减小趋势,华山松林和云南松林则相反。土壤MBC和MBN含量减小可能是由于过量的N素进入土壤致使土壤酸化,盐基离子减少,从而土壤中的Al3+含量上升,破坏微生物细胞,进而降低土壤微生物的活性[24];同时,过量的N抑制了木质素降解酶活性,加强了微生物C限制,从而降低微生物量[25]。土壤MBC和MBN含量增加可能与森林生态系统处于N限制有关,此时外源N的添加会提高地表生物的生产量,使凋落物养分归还速率加快,进而提高土壤微生物生物量和活性[26],这与太岳山油松(Pinus tabulaeformis Carr.)林[27]的研究结果一致。本研究中,不同N沉降下的MBC和MBN含量均伴随土层的加深呈现减小的趋势,原因可能是土壤真菌数量和有机质随着土层的增加而降低,通气情况减弱限制土壤微生物的生长和繁殖,从而导致深层土壤微生物量减少。

      土壤MBC/MBN可以作为反馈该区域微生物种类变化及土壤N供给状况的一个指标[28]。研究表明,MBC/MBN在3~5时,土壤微生物群落中占据优势的为细菌,而在4~15时则为真菌[29]。本研究4种森林类型MBC/MBN介于5.31~11.26间,说明滇中亚高山4种森林类型土壤微生物群落中真菌为优势种;本研究中N沉降对不同林分类型不同土层MBC/MBN影响各有差异,HN处理降低了MBC/MBN,使得土壤微生物群落由真菌向细菌群落转变。这可能是由于真菌在N环境受限制中占据主导地位,但随着N素的增加,细菌将逐渐取代真菌的地位[30-31]

      本研究中,常绿阔叶林、华山松林和高山栎林土壤微生物数量随着土层深度的增加呈上升趋势,这可能是由于实验样品采集时间为冬季,低温对微生物数量产生了显著影响。张德楠等[32]在对十万大山地区典型次生阔叶林土壤微生物的研究中证实了这一点,即低温会在一定程度上限制微生物的活性,减少繁殖,降低数量。本研究4个林分类型中微生物数量总体表现出与MBC和MBN一致的趋势,即低N促进高N抑制,而凋落物C和N含量与土壤微生物量相关分析中也表现出它们之间存在紧密的关系。

    • 本研究中,土壤深度、施N水平、森林类型和施N水平交互作用、土壤深度和施N水平交互作用对MBC、MBN、MBC/MBN和微生物计数均具有极显著影响,森林类型对除MBC/MBN外的因子也均呈极显著影响,三因素交互均对各因子呈显著或极显著影响,这与王泽西等[33]在川西亚红杉林(Larix mastersiana Rehd.)进行N处理实验时所得结果相一致。说明土壤微生物对环境变化极为敏感,养分元素的输入、土壤pH等因素的变化均会影响微生物数量和活性[29]。本研究中,森林类型对MBC、MBN和微生物计数影响最高,这可能是由于不同森林类型土壤微生物分布和种类差异较大。本研究中,土壤深度对MBC/MBN影响最高,其原因可能是表层土壤含有大量C源,微生物对C的吸收会加强自身活性,进而使表层土壤中真菌和细菌种类增多,亚层及以下土壤中C含量减小,同时氧气流通变差,导致真菌数量剧减,致使不同土层下MBC/MBN变化较大。本研究通过模拟N沉降实验揭示了4种不同森林凋落物C、N含量、MBC和MBN及土壤微生物数量的响应情况,但对于N沉降增加或降低土壤微生物量是否与针叶林或阔叶林的林型有关,目前相关论证较少,仍需进行深入研究。此外,为了更深入了解N沉降对凋落物和土壤微生物量的影响,今后应以土壤中微生物群落结构和功能特征为研究重心。

    • 施N 1年后,N沉降下4种林分类型凋落叶和枝C含量和N含量总体均呈增加趋势,C/N呈降低趋势;土壤MBC/MBN变化范围在5.31~11.26之间;土壤微生物数量随N沉降的增加呈低N促进、高N抑制的趋势;相同N处理下土壤微生物量随土层加深而降低,N沉降对垂直分布格局影响不显著。N沉降对常绿阔叶林和高山栎林的土壤MBC和MBN呈抑制作用,且随着N沉降的增大,抑制作用越显著;N沉降对云南松林和华山松林的土壤MBC和MBN表现为低N促进,高N抑制。

参考文献 (33)

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