北京平原地區造林樹種對土壤肥力質量的影響

鄭永林，王海燕，解雅麟，李 翔，秦倩倩，楊丹丹

(北京林業大學林學院，100083，北京)

近年來，隨著城市的擴張，各種生態問題接踵而至，城市生態安全受到嚴重的威脅。北京市政治、經濟和文化的主要承載區在北京市平原地區，因而保障城市生態安全、建設生態文明城市顯得尤為重要。2012年初，北京市在平原地區開始百萬畝造林工程建設[1]，至今已有6年。永定河是北京的母親河，同時永定河地區也是北京歷史上“五大風沙危害區”之一；因此，在永定河沿岸進行平原造林，一方面是實現“兩環、三帶、九楔、多廊”布局的基本要求，另一方面對建設京津冀地區生態廊道、改善永定河流域生態環境和北京風沙天氣具有不可替代的作用。

土壤作為森林生態系統的重要組分，對生態系統的健康發育起著重要作用。土壤肥力是土壤為供應和協調植物生長提供營養和環境條件的能力，受土壤的物質組成、結構、功能和外部環境等影響，是土壤理化性質和生物學性質的綜合反映[2]。土壤理化性質體現土壤對植物供應養分的潛在能力，主要包括土壤質地、有機質含量、N、P和K的全量和有效量，直接影響著植物的生長發育；因此，研究平原地區造林后的土壤養分特征對于合理利用土壤，營造最佳生態效益的林分和改善生態環境都具有重要意義。相關研究表明，造林樹種通過影響森林生態系統結構和功能、凋落物產生和分解以及根系的周轉等進程，對土壤顆粒分形特征、有機碳、N、P產生不同程度的影響[3-6]。魏晨輝等[7]通過研究松嫩平原鹽堿地幾種造林樹種的土壤理化性質，發現黃檗和水曲柳不適合作為造林樹種，而榆樹、楊樹、樟子松和落葉松生長狀況較好，可以作為鹽堿地造林的適宜樹種進行推廣。尹娜等[8]研究黃土丘陵區人工林土壤養分，發現油松人工林的土壤有機質、全氮和全磷質量分數均高于刺槐林。佘雕等[9]研究太白山6種林分土壤肥力狀況，發現槲櫟林和臭椿林土壤堿解N質量分數較高，榆樹林土壤有效磷質量分數遠遠高于其他樹種。這些研究在不同區域探討北方常見造林樹種與土壤肥力之間的相關關系，但對其研究結果進行對比分析時，我們無法排除立地條件等的影響，不能保證分析結果的準確性。為進一步探究樹種對土壤肥力質量的影響，筆者對相似立地條件下這5種樹種林下土壤理化性質進行對比分析，以期尋找出北京平原地區人工造林的最適樹種。這將有助于人工林結構調整和土壤肥力恢復，為管理和調控平原造林以及土壤生態恢復提供技術指導。

1 研究區概況

試驗地位于北京市大興區永定河附近的平原造林地區(E 116°13′12″～116°13′38″，N 39°38′39″～39°4′44″)，屬暖溫帶亞濕潤氣候區。年平均日照時間為2 772 h，年均溫度為11.6 ℃；年平均無霜期為209 d；年均降水為556 mm，主要集中在7—9月。試驗林場位于永定河洪積區，坡度小，地勢平坦，平均海拔30 m。土壤類型以砂質潮土和壤質潮土為主，具有通透性好但保肥蓄水能力差的特點。林場內主要樹種為毛白楊(Populustomentosa)、榆樹(Ulmuspumila)、銀杏(Ginkgobiloba)、油松(Pinustabuliformis)和國槐(Sophorajaponica)等，林下草本主要有灰綠藜(Chenopodiumglaucum)、裂葉牽牛(Pharbitisnil)、狗尾巴草(Setariaviridis)、馬齒莧(Portulacaoleracea)、蒺藜(Portulacaoleracea)和反枝莧(Amaranthusretroflexus)等，平均蓋度71%。

2 材料與方法

2.1 樣地調查

平原造林地區人工林造林時間是2015年，苗木移栽前，規格基本一致，撫育時間為2017年春季，撫育措施有澆水、施肥以及修枝。于2017年7月在該研究區選擇立地條件基本相似的典型人工林樣地16塊，其中設置國槐林與榆樹林樣地各4塊，銀杏和油松林樣地各3塊，毛白楊林樣地2塊(表1)。運用GPS(Trimble Recon，USA)進行空間定位，利用ArcGIS 10.0(ERSI, 2010)繪制樣地位置圖(圖1)。樣地調查采用每木檢尺的方法，調查因子有樹高、胸徑、枝下高、郁閉度和冠幅等。

林分類型Stand type樣地號Plot No樣地面積Plot area/m2存活率Survival rate/%株數密度Tree density/(Trees·hm-2)平均胸徑Average diameter at breast height/cm平均樹高Average tree height/mDX-1600976338.574.27國槐林Sophora japonicaDX-24001008007.954.64DX-34001006507.534.71DX-44001004757.024.19毛白楊林Populus tomen-tosaDX-54001004008.188.79DX-64001006008.978.63DX-7400824507.275.98銀杏林Ginkgo bilobaDX-8400724506.345.59DX-9400684256.355.02DX-104001006255.673.58油松林Pinus tabuliformisDX-114001007254.793.40DX-124001006256.223.80DX-134001005509.395.26榆樹林Ulmus pumilaDX-144001005259.124.80DX-154001005509.746.09DX-164001005509.155.33

2.2 土壤樣品的采集與處理

采用“S”型在每個樣地內隨機選擇5個采樣點，用土鉆分別取0～20和20～40 cm土層的土壤。將各采樣點土壤分土層放在塑料膜上均勻混合，采用四分法取1.0 kg混合土樣。土樣經過風干、去雜后，研磨通過1和0.25 mm的土壤篩，測定土壤理化性質。

2.3 土壤理化性質測定方法[10]

土壤pH值：酸度計法(V(水)∶m(土)=2.5∶1)；土壤有機質：外加熱K2Cr2O7氧化-容量法；土壤全氮：H2SO4-HClO4消煮-凱氏定氮儀法；土壤全磷：H2SO4-HClO4消煮-鉬銻抗比色法測定；土壤全鉀：NaOH熔融-火焰光度計法；土壤有效磷：NaHCO3浸提-鉬銻抗比色法；土壤質地：比重計法。

2.4 數據處理

基于土壤顆粒分形模型[11]，計算土壤顆粒分形維數。

主成分分析中數據標準化公式為

(1)

采用Excel 2013和SPSS 24軟件對數據進行單因素方差分析(one-way ANOVA)、獨立樣本t檢驗、相關性分析(Pearson法)和主成分分析(PCA)。

3 結果與分析

3.1 樹種對土壤粒徑分布及其分形維數的影響

不同樹種0～20 cm深度土壤顆粒質量分數組成均表現為細砂粒居多(表2)。0.05～0.25 mm的細砂粒質量分數介于42.01%～80.81%，平均值為57.29%，變異系數為21.12%，屬于中等變異；其次是0.01～0.05 mm的粗粉粒質量分數較高，介于42.23%～10.31%，平均值為28.57%，變異系數為34.31%，屬于中等變異。而粗砂粒、細粉粒、黏粒和細黏粒質量分數均較低，分別介于0.52%～4.57%、0.21%～4.53%、0.41%～5.98%和2.89%～9.69%。從表2可以看出，土壤中黏粒質量分數越高，砂粒質量分數越少，土壤顆粒分形維數越大。分形維數越大表示林木對該地區沙化土的改良能力越強，黏粒質量分數增加而通透性降低，可以使土壤質地向壤性發展，增強其蓄水保肥能力。土壤顆粒分形維數在一定程度上也可以表征土壤質地的均一程度。

該地區土壤質地均為砂壤土，土壤顆粒分形維數介于2.439～2.609，相關系數(R)在0.948～0.976。0～20 cm土壤顆粒分形維數表現為油松>國槐>毛白楊>銀杏>榆樹，但不同樹種間差異不顯著(P>0.05)。變異系數在0.08%～2.03%之間，屬于弱變異。其中，榆樹林平均土壤顆粒分形維數最小為2.500，油松和國槐林平均土壤顆粒分形維數最大為2.584和2.566。說明種植國槐和油松相比于種植榆樹可以增加土壤的黏粒質量分數，同時降低砂粒質量分數，在沙土改良中可以發揮一定的作用。分形維數與細黏粒、細粉粒、粗粉粒和細砂粒的質量分數均存在極顯著正相關(P<0.01)，其中和細黏粒相關系數最高為0.950(表3)。

表2 不同樹種0～20 cm土壤粒徑分布及其分形維數Tab.2 Soil particle size distribution and fractal dimension at depth of 0-20 cm under different tree species

表3 不同粒徑土壤質量與分形維數的相關關系Tab.3 Correlation coefficients between soil weight of different particle size and fractal dimension (n=16)

注：**表示相關性極顯著(P<0.01)。Notes:**indicates a significant correlation atP<0.01.

3.2 不同樹種對土壤養分狀況的影響

不同造林樹種下0～20和20～40 cm土壤有機質、全氮、全磷、全鉀、有效磷和pH值如表4所示。

表4 不同樹種下土壤養分質量分數和pH值Tab.4 Soil nutrient mass fraction and pH value under different tree species

注：表中數據為平均值±標準差；同列不同小寫字母表示不同樹種相同深度之間養分質量分數差異顯著(P<0.05)。Notes: Data are presented as mean ± SD. Data followed by different lowercase letters in the same column indicate significant differences atP<0.05 among different species at the same depth.

3.2.1 不同樹種土壤pH分布特征 林地土壤pH值在8.76～9.05之間，屬于中強堿性土壤。土壤pH值隨著土壤深度的增加沒有顯著變化。在0～20 cm，不同樹種pH值之間差異不顯著；在20～40 cm，不同樹種pH值之間差異顯著(P<0.05)，pH值由大到小依次為榆樹>毛白楊>國槐>油松>銀杏。

3.2.2 不同樹種土壤有機質分布特征 0～20 cm土層土壤有機質質量分數極顯著高于20～40 cm(n=16，P<0.01)。在0～20 cm，不同樹種之間土壤有機質質量分數差異顯著(P<0.05)，其中國槐和銀杏顯著高于毛白楊和榆樹。在20～40 cm，土壤有機質質量分數從高到低依次是國槐、油松、榆樹、銀杏和毛白楊，但不同樹種間土壤有機質質量分數無顯著差異。

3.2.3 不同樹種土壤全氮分布特征 0～20 cm土壤全氮極顯著高于20～40 cm(n=16，P<0.01)。在0～20 cm，不同樹種之間土壤全氮存在顯著差異(P<0.05)，榆樹林下土壤全氮顯著低于其他4種樹種。在20～40 cm，不同樹種間全氮也存在顯著差異(P<0.05)，從大到小依次是國槐、銀杏、毛白楊、油松和榆樹。

3.2.4 不同樹種土壤磷分布特征 土壤深度對土壤全磷影響極顯著(n=16，P<0.01)，其中0～20 cm深度的土壤全磷極顯著高于20～40 cm。在0～20 cm，不同樹種之間土壤全磷差異顯著，其中銀杏林土壤全磷低于其他樹種。在20～40 cm，銀杏林下土壤全磷最低(0.60 g/kg)，榆樹林下土壤全磷最高(0.69 g/kg)，但不同樹種間土壤全磷無顯著差異(P>0.05)。土壤深度對土壤有效磷的影響不顯著(P>0.05)。在0～20 cm，不同樹種間土壤有效磷差異顯著(P<0.05)，其中銀杏林下土壤有效磷顯著低于其他4類樹種；而在20～40 cm，不同樹種間有效磷無顯著差異(P>0.05)。

3.2.5 不同樹種土壤全鉀分布特征 土壤深度對土壤全鉀的影響不顯著(P>0.05)。在0～20 cm，不同樹種之間土壤全鉀濃度無顯著差異(P>0.05)；而在20～40 cm，不同樹種土壤全鉀存在顯著差異(P<0.05)，榆樹林下土壤全鉀顯著高于毛白楊、銀杏和油松林下。

3.3 土壤肥力因子相關性

對土壤肥力因子進行相關性分析(表5)，結果表明：在0～20 cm，土壤顆粒分形維數和土壤全氮之間呈極顯著正相關(P<0.01)，與土壤有機質呈顯著正相關(P<0.05)；土壤全磷與土壤有效磷呈極顯著正相關。在20～40 cm，土壤pH值與全氮呈顯著負相關，與全鉀和有效磷呈顯著正相關；土壤全磷與有效磷之間呈極顯著正相關。土壤中養分元素之間存在密切的相關性。任一養分質量分數發生變化，其他養分的質量分數也會隨之變化。不同人工林樹種下土壤養分因子之間呈顯著相關性，可以用來反映土壤肥力水平。

表5 0～20和20～40 cm土壤肥力評價因子的相關系數Tab.5 Correlation coefficients between soil fertility assessment factors at depth of 0-20 cm and 20-40 cm (n=16)

注：*表示相關性顯著(P<0.05)；** 表示相關性極顯著(P<0.01)。Notes: * and ** indicatesignificant correlations at 0.05 and 0.01 levels, respectively.

3.4 主成分分析

以0～20 cm土層內土壤顆粒分形維數、有機質、全氮、全磷、全鉀、有效磷和pH值這7個指標標準化后的數據進行土壤肥力評價。從表5可知，7種土壤肥力評價因子互相間存在很強的相關性，故采用主成分分析法對5種樹種林下土壤肥力質量進行綜合評價。提取主成分時采用主成分累積貢獻率高于80%、特征值高于1的原則(表6)。第1、2和3主成分的方差貢獻率分別是40.71%、26.88%和16.20%，其累積貢獻率為83.55%，基本可以反映樹種間土壤肥力質量的變異信息；因而選取第1、2、3主成分就可以大致體現全部因子的信息，較好地反映土壤肥力質量的綜合狀況。

由表7可知：第1主成分主要包括土壤顆粒分形維數、全氮和全鉀，其中全氮和全鉀系數的絕對值很接近，表明二者對土壤肥力質量的影響都很大；第2主成分主要包括全磷和有效磷，其質量分數越高，土壤肥力質量越好；第3主成分主要包括有機質和pH值。

根據各指標的得分系數(表7)，可以得到的3個主成分P1、P2、P3的線性組合：

P1=0.42X1+0.38X2+0.56X3-0.19X4- 0.52X5-0.02X6-0.23X7，P2=0.38X1+0.08X2+0.06X3+0.64X4+ 0.04X5+0.06X6+0.29X7，P3=0.22X1+0.57X2-0.17X3-0.08X4+ 0.19X5-0.42X6+0.61X7。

表6 總方差解釋Tab.6 Total variance interpretation

表7 成分得分系數矩陣Tab.7 Component coefficient matrix

用Pi表示第i個肥力質量綜合指標；X1～X7分別表示顆粒分形維數、有機質、全氮、全磷、全鉀、有效磷和pH值7個指標經過標準化后的數據。計算得出第1、2、3主成分的得分P1、P2和P3，然后以方差貢獻率為權重進行加權求和。公式如下：

綜合得分=(0.404 7P1+0.268 8P2+0.162P3)/0.835 5。

計算得出各樹種的土壤肥力質量綜合得分為油松(0.56)>國槐(0.52)>銀杏(0.26)>毛白楊(-0.14)>榆樹(-1.06)。由此可見，在北京平原地區造林，油松和國槐對土壤肥力質量的改良要優于銀杏、毛白楊和榆樹。

4 討論與結論

4.1 平原造林地區不同樹種對土壤粒徑分布及其分形維數的影響

研究區內土壤質地為砂壤土，土壤顆粒分形維數介于2.439～2.609。分形維數與細黏粒、細粉粒、粗粉粒和細砂粒的質量分布均存在極顯著正相關(P<0.01)，這與趙清賀等[12]在黃河中下游的研究結果一致。有研究表明：分形維數不僅可以表征土壤粒徑的大小，還可以體現質地組成的均一程度；土壤黏粒質量分數和單一粒級的集中程度對分形維數會產生重要影響[11]。植物根系在生長過程中分泌的黏液會使土壤粉粒、黏粒質量分數增加但砂粒質量分數降低，進而導致土壤質地細粒化，影響土壤養分狀況和其他理化性質。研究區土壤顆粒分形維數總體偏小，表明土壤質地較粗，不易形成良好的結構。結構良好的土壤顆粒分形維數應在2.750左右[13-14]。油松和國槐土壤顆粒分形維數為2.584和2.566，高于其他3種樹種，說明種植油松和國槐相比于種植其他樹種對土壤的改良效果可能會更好。

4.2 平原造林地區不同樹種對土壤養分狀況的影響

北京平原地區植被主要功能是防風固沙、水土涵養以及瘠薄立地改良；因此，保持森林生態系統的健康，使之持續穩定地發揮生態功能顯得尤為重要。本研究中：在0～20 cm土層，國槐和銀杏林土壤有機質質量分數顯著高于毛白楊和榆樹林(P<0.05)；榆樹林土壤全氮顯著低于其他4種樹種；銀杏林土壤全磷和有效磷均顯著低于其他4種樹種；各樹種土壤全鉀和pH值無顯著差異。土壤肥力直接影響林木生長發育，肥力質量瘠薄是限制人工林生長和森林可持續發展的主要因素之一[15]。總的來看，國槐和油松林土壤有機質，全氮、全磷和有效磷質量分數高于毛白楊、銀杏和榆樹林，表明國槐和油松能更好地蓄積和固持土壤養分，尤其表現在對有機質的吸收與歸還能力更強。國槐和油松人工林因其適應性強，能形成相對較穩定的群落，有利于水土保持和維護地力等優點常作為北方常用的造林樹種，這與孫曉霞等[16]的研究結果一致。5種平原造林樹種土壤養分質量分數不盡相同，這可能是由于不同樹種對土壤的改良作用不同。植被類型會影響林下土壤養分質量分數，主要表現在林木凋落物和植物根系分泌物等對土壤有機質和養分元素的補充[17]。樹種不同導致林分的養分歸還量和吸收量、凋落物的類型、數量和分解速率有所不同，不同樹種對同種養分的吸收速率也不同，導致林下土壤養分差異明顯；因此，造林樹種會對土壤肥力產生極大的影響。

土壤有機質在養分循環過程中起著關鍵性作用，主要表現為對土壤微生物活性的影響[18-19]。土壤微生物通過分解有機質釋放養分，進而推進了土壤的代謝過程[20]。此外，有研究表明，森林土壤中的氮元素主要以有機態氮存在，因此有機質與全氮、水溶性N呈正相關[21-22]。本研究中5種樹種林下土壤有機質和全氮質量分數均較低，與前人研究結果一致，同時也符合一般森林生態系統土壤N普遍缺乏的現象[23]，這可能與氮元素主要來源于土壤有機質轉化、大氣干濕沉降和生物固氮等有關。凋落物分解和巖石的風化作用是土壤磷素的主要來源，而巖石的風化過程緩慢。所以，土壤P快速補充的來源是凋落物分解，其濃度主要受凋落物來源和分解速率影響。隨著土層加深，5種樹種土壤有機質、全氮和全磷均顯著降低，在土壤0～20 cm有明顯的“表聚現象”。這與前人的研究結果基本一致[24-26]。植物從土壤中吸收的養分元素絕大部分以凋落物的形式歸還土壤，樹種不同使得林下凋落物的種類、數量和分解速率差異較大，進而引起林地不同土層土壤有機質質量分數和分布的不同。林地土壤全氮和全磷同樣與凋落物的積累有關，土壤中的N和P被植物吸收之后以凋落物的形式歸還土壤，所以林地表層土壤中的N、P質量分數高于下層土壤[27]。

4.3 土壤理化性質之間相關關系

研究區土壤理化性質之間有較強的相關性。在0～20 cm，土壤顆粒分形維數與土壤全氮呈極顯著正相關(P<0.01)，與土壤有機質呈顯著正相關(P<0.05)；土壤全磷與有效磷呈極顯著正相關。土壤各粒級對養分作用不一，黏粒和粉粒有利于土壤有機質的保留。黏粒和粉粒比例增加，會使土壤分形維數變大，有機質質量分數升高[29]。土壤顆粒分形維數一方面可以用作分析土壤顆粒分布與土壤結構特征，另一方面也可用來表征土壤養分特征。在20～40 cm，土壤pH值與全氮呈顯著負相關，與全鉀和有效磷呈顯著正相關；土壤全磷與有效磷呈極顯著正相關。造林是林木與土壤環境相適應的過程，凋落物的分解、根系生長過程中的分泌物及土壤微生物的活動等都會提高土壤有機質質量分數，進而促進土壤團聚體和生物多樣性的形成，改善土壤結構和持水保肥性能和改變土壤膠體狀況。土壤環境得到改善之后，也會促進林木的生長發育。

4.4 土壤肥力質量綜合評價

主成分分析法近年來被廣泛用于評價某一地區土壤肥力的高低[29-31]。本研究中，土壤顆粒分形維數、全氮和全鉀對土壤肥力質量評價影響最大，全磷和有效磷次之，有機質和pH影響最小。一般而言，在適宜的土壤pH值和有機質質量分數高的條件下，土壤肥力質量好，但該研究區土壤為中強堿性土壤，有機質質量分數整體較低，使得在土壤肥力質量綜合評價時，表現為土壤顆粒分形維數等因子的影響更大；此外，造林時間較短，樹體的養分循環還沒有完全建立，也會對評價結果造成一定的影響。最后的綜合評價得分為油松(0.56)>國槐(0.52)>銀杏(0.26)>毛白楊(-0.14)>榆樹(-1.06)；因此，該區域進行平原造林應該根據造林目的進行樹種選擇，短期內提升土壤理化性質應該考慮種植國槐和油松等。

總體來說，研究區土壤全氮和全磷處于缺乏狀態，有效磷質量分數較高；pH值偏高。雖然土壤有效磷質量分數較高，但由于pH值也偏高，林木可以吸收利用的磷素較少，因此，應該考慮進行傳統肥料和有機肥的配合施用，以更好地改善土壤理化性質，為造林樹種提供良好的生長環境。此外，落葉會帶走大量養分，加之群落本身生長對養分的需求越來越大，將會導致造成土壤養分“供”大于“還”，土壤肥力有所下降。因此，落葉對土壤養分的補充對土壤肥力尤為重要；但由于北京平原地區秋季落葉過多易引發火災，故應盡量收集落葉掩埋于林下土壤中，使森林生態系統的養分循環趨于完整。土壤-植被之間相互關系十分復雜，而且其間的相互影響過程和機理目前尚不清楚，這有待長期監測后進行進一步的論證。