尖峰嶺熱帶山地雨林雨季土壤的酶活性特征及其影響因子

許 全，楊 懷，楊 秋，蔣亞敏，張書齊，劉文杰

(1.海南大學 熱帶農林學院， ?？?570228；2.國際竹藤中心， 北京 100102；3.中國林業科學研究院 熱帶林業研究所 尖峰嶺森林生態系統研究站, 海南 樂東 510520)

土壤酶是森林土壤生態系統的重要組成部分之一，是連接森林植被與土壤養分的重要紐帶[1]。酶活性不僅能反映土壤微生物活性的高低，而且能表征土壤養分轉化和運移能力等[2]。其中，水解酶(如脲酶、酸性磷酸酶和蔗糖酶等)和氧化酶(如過氧化氫酶)分別與土壤有機物質的分解過程和腐殖化過程緊密相關[3]。水解酶主要參與活性碳組分分解，而難分解的惰性組分，則主要是由氧化酶分解[4]，通過對水解酶和氧化酶活性的研究，可以了解不同有機碳的分解情況，而有機碳的分解需要多種酶的共同參與，其酶活性的差異體現出微生物的養分需求。其中脲酶和酸性磷酸酶分別與營養元素氮、磷的轉化相關，蔗糖酶的活性反映土壤碳氮這兩類有機化合物最基本的分解代謝強度，參與土壤中碳氮的轉化過程；過氧化氫酶與水脅迫相關[5]。土壤酶作為土壤質量的重要生物學指標，不僅可以反映生態系統的變化，還可以為資源管理者和政策制定者提供科學依據。

目前，土壤酶活性的監測已成為森林生態系統研究中必不可少的內容[6]。土壤酶活性與土壤理化性質的關系及其作用相關研究越來越深入，研究范圍也越來越廣泛，在貓兒山[7]、川藏高山峽谷[8]、磨盤山[6]、縉云山[9]、涼水自然保護區[10]、西天目山[11]和小興安嶺東南段[12]等地區均有開展。另外，植物群落結構和物種多樣性對森林土壤酶活性也具有重要的影響[13-15]。楊萬勤等[16]研究發現，不同演替階段的森林生態系統的植物多樣性與土壤過氧化氫酶、蔗糖酶等呈顯著正相關。研究者在森林土壤酶與土壤理化性質[1,6,17-18]、植被群落結構[7,16,19]和物種多樣性[20]的關系等方面的大量研究主要集中在溫帶和寒帶，溫帶和寒帶森林土壤往往受氮限制，而熱帶森林通常比高緯度森林土壤更受磷限制[21]。因為熱帶地區的高風化率會導致巖石來源的營養物質(如磷)的流失[22-23]，土壤酶活性也會存在異同，且在不同氣候帶下，其溫度和降水存在顯著的差異，而土壤酶的產生和代謝都受到溫度和土壤濕度變化的影響[24]。一般情況下，干旱和低溫會降低微生物的生物量，降低潛在的酶活性，而適宜的水熱條件對土壤酶活性起明顯的促進作用。在熱帶山地雨林，利用冗余分析研究土壤酶活性與多類環境因子的相互關系研究較少，土壤環境因子提供了酶促反應的底物和環境，群落的結構中凋落物的分解能釋放酶進入土壤。因此，探討熱帶雨林土壤酶活性特征及其影響因子對不同氣候類型下土壤資料的充實和森林土壤質量的監測管理具有重要意義。海南島尖峰嶺位于世界熱帶的北緣，其熱帶山地雨林屬于由熱帶雨林向亞熱帶雨林過渡的類型[25]。因其特殊的地理位置和氣候環境，近年來吸引了很多學者的關注，在樣地群落結構特征[26]、不同空間尺度和徑級水平的物種豐富度與個體密度關聯[27]、樹種組成及分布格局[20]、土壤有機碳密度空間分布[28]等方面開展了大量的研究工作，但土壤酶活性特征及其影響因子的研究較少。因此，本研究以尖峰嶺熱帶山地雨林60 hm2動態監測樣地為研究對象，通過對雨季表層0～10 cm土壤的蔗糖酶、脲酶、過氧化氫酶和酸性磷酸酶進行分析，結合其土壤理化性質和植被資料，研究熱帶雨林土壤酶活性的影響因子及其內在聯系，以期揭示土壤環境因子對土壤酶活性的影響，為樣地的監測與管理以及熱帶山地雨林土壤質量評價提供基礎資料。

1 材料與方法

1.1 研究區概況研究區位于海南島樂東縣尖峰嶺國家級自然保護區內60 hm2森林生物多樣性動態監測樣地(18.33°～18.95°N，108.68°～109.20°E)；屬低緯度熱帶島嶼季風氣候，雨旱兩季明顯，雨季從5～10月，旱季從11月至翌年4月。根據海拔820 m處尖峰嶺天池氣象站26年的觀測資料，該區域年降水量2 449 mm，年均氣溫19.8 ℃，≥10 ℃年積溫7 200 ℃，最冷月平均氣溫14.8 ℃，最熱月平均氣溫為23.3 ℃[29-30]。由于海拔和氣候條件的變化，該區域土壤類型為磚黃壤-黃壤，土壤水分和腐殖質含量高[31-32]。該區域生境異質性較高，物種組成豐富，結構復雜，冠層平均高度28.0 m，且胸徑(DBH)5 cm和10 cm以上的喬木密度每公頃分別可達171種[25]和154種[33]，以樟科(Lauraceae)、殼斗科(Fagaceae)、茜草科(Rubiaceae)等植物為主?，F有森林覆蓋率達93.18%，林分生物現存量(包括凋落物現存量)達6 455.2 t·hm-2，生物量年平均凈積累6.242 t·hm-2·a-1[34]。

1.2 樣方設置與樣品采集在尖峰嶺熱帶山地雨林60 hm2動態監測樣地內參照CTFS(Center for Tropical Forest Science)的土壤采樣方案[26]，將整個樣地劃分為1 500個20 m×20 m 的小樣方，隨機選取60個小樣方(圖1)，樣方內的土壤類型為磚黃壤-黃壤。2016年6月，采用直徑為5.0 cm的土鉆以五點法在每個樣方采集新鮮表層土樣(0～10 cm)，并混合均勻，裝入自封袋，帶回實驗室，4 ℃左右冷藏保存，用于土壤酶活性的分析。因有2個樣品丟失，本次采樣共計58個小樣方的數據資料。同時，分取部分新鮮土壤樣品，自然風干，過篩用于其他土壤理化指標分析，結果見表1(部分數據來源于楊懷[35])。

1.3 樣品分析參照關松蔭等[36]測定土壤酶活性：用KMnO4滴定法測定過氧化氫酶(CAT)，以每克土壤消耗0.1 mol·L-1KMnO4的毫升數表示H2O2酶活性，以mL·g-1·h-1表示；用苯酚-次氯酸鈉比色法測定脲酶(Ure)，以24 h后1 g土壤中NH3的毫克數表示脲酶活性，單位以mg·g-1·d-1表示；用3，5-二硝基水楊酸比色法測定蔗糖酶(Inv)，以24 h后1 g土壤中生成葡萄糖的毫克數表示蔗糖酶活性，以mg·g-1·d-1表示。用磷酸苯二鈉比色法測定酸性磷酸酶，酸性磷酸酶活性以每克土壤的酚毫克數表示磷酸酶活性，單位以mg·g-1·h-1表示。每個土壤樣品測定3次，取平均值。其他土壤理化性質的測定參考《土壤農化分析》[37]。

1.4 數據處理采用SPSS 20.0軟件對數據進行統計分析，用單樣Kolomogorov-Semirnov(K-S)方法進行正態分布檢驗，運用R軟件中vegan包計算物種多樣性指數，同時根據許涵等對尖峰嶺熱帶山地雨林60 hm2動態監測樣地地形數據的測量，對地形數據(海拔、凹凸度、坡度)進行聚類分析，大致可以劃分為平地、緩坡、中坡和山脊[26]，分別用1，2，3，4分別代表這4種地形。運用Canoco 5.0軟件對土壤酶活性數據進行趨勢對應分析，對不同物種進行分組和排序，計算第1排序軸的剃度范圍，數值小于3，則采用冗余分析[38]，冗余分析需要2個數據矩陣，將4種土壤酶活性作為Canoco 5.0軟件中的Species，即響應變量，將土壤環境因子作為Canoco5.0軟件中的環境因子矩陣，對4種酶活性的數據進行中心化和標準化處理，對環境因子運用前向選擇法和Monte Carlo檢驗法，以獲得解釋群落數據中具有顯著差異的最小變量集，剔除了部分環境變量，剩余的環境因子可進行后續分析。

表1 尖峰嶺動態監測樣地樣方的土壤理化性質和植被特征

Tab.1 Soil physicochemical properties and vegetation characteristics of the sampling soil of 58 quadrats (20 m × 20 m each quadrat) in the forest dynamics plot (FDP) with 60 ha forest in Jianfengling

基本指標Basic indicators均值mean最小值Min.最大值Max.標準偏差SD變異系數/%CV全磷/(g·kg-1)0.130.090.170.0214.97全鉀/(g·kg-1)8.871.1232.037.2481.70堿解氮/(mg·kg-1)171.92111.09237.2413.547.88有效磷/(mg·kg-1)2.941.334.170.4615.73有效鉀/(mg·kg-1)154.00100.92240.3126.2717.06銨態氮/(mg·kg-1)3.020.457.491.4648.37硝態氮/(mg·kg-1)2.790.387.681.6057.17有機碳/(g·kg-1)33.5218.8156.429.0126.87全氮/(g·kg-1)1.580.892.750.4428.08Margalef指數?13.789.1917.961.7412.63Simpson指數?0.960.840.980.022.52Shannon-Weiner指數?3.862.994.230.266.66Pielou均勻度指數?0.890.730.950.044.65

注：*參見文獻[35]

Note:*comes from reference[35]

2 結果與分析

2.1 雨季土壤酶活性的統計學特征土壤各取樣點的各項指標存在較小的變動，且各項指標的變動存在較小差異(表2)。在4種酶活性中雨季土壤蔗糖酶變異性最大，脲酶變異性最小。從K-S檢驗看出，土壤蔗糖酶、脲酶、過氧化氫酶和酸性磷酸酶的數據均呈正態分布(P>0.05)。

表2 60 hm2森林動態監測樣地土壤酶活性的統計分析結果(n=58)

注：a，P>0.05表明數據近似于正態分布

Note：a,P>0.05 indicates that the data approximates a normal distribution

2.2 雨季土壤酶活性與環境因子的RDA分析在約束性分析選擇排序結果為0.2，采用RDA分析[38]。對13個環境因子運用前向選擇法和Monte Carlo檢驗法后，剔除變量為銨態氮、有效磷、土壤含水量和Margalef指數，剩余9個環境因子，即有機碳、全氮、pH值、堿解氮、全磷、硝態氮、Simpson指數、Shannon-Wiener指數和Pielou均勻度指數，通過RDA排序，將土壤4種酶活性與環境因子排列在一定空間，使排序軸能夠反映一定的生態梯度，以此解釋酶活性的分布與環境因子間的生態關系和重要程度。其中，環境變量對響應變量總解釋率為51.5%，土壤有機碳和全氮是影響土壤酶活性的主要環境因子，分別解釋了36.9%和26.6%的空間變異(P<0.01)。第1排序軸和第2排序軸的解釋量分別為39.42%和9.17%，前2個排序軸占影響土壤酶活性因子總方差的48.60%，土壤酶活性與環境因子關系的累計解釋量達94.43%，較好地反映了土壤酶活性與環境因子的相關性，主要是受第1排序軸影響。第1、2排序軸中，土壤因子與土壤酶活性的相關系數分別為0.848和0.629，進一步反映出土壤酶活性與環境因子的關系密切。

表3 RDA中環境因子對土壤酶活性空間變異的解釋結果

58個動態觀測樣地因地形狀況的不同，分布在4個區域(圖3)，第1排序軸自左向右整體呈現出坡度的加劇，即第1排序軸反映了坡度的變化情況，雨季土壤酶活性的箭頭方向與第1排序軸的方向一致，反映出這3個指標與土壤坡度變化呈正相關關系，與第1排序軸的夾角的大小排序為蔗糖酶>酸性磷酸酶>脲酶>過氧化氫酶，相關程度的大小為過氧化氫酶>脲酶>酸性磷酸酶>蔗糖酶。由圖3可知，4類分布在不同地形特征的研究樣地沿第1排序軸水平方向各樣地位置臨近，表明不同地形土壤酶活性的特征接近。對不同地形的土壤酶活性進行方差分析，得出山脊與緩坡、平地間雨季土壤酶活性呈顯著差異(P<0.05)(表4)。

圖4表明，9個環境因子中，有機碳、全氮和堿解氮箭頭的連線最長，對土壤酶活性的解釋率最高，有機碳與土壤脲酶、過氧化氫酶和酸性磷酸酶的夾角較小，且方向一致，呈正相關關系；蔗糖酶與堿解氮的夾角最小，呈正相關關系，即有機碳是影響土壤脲酶、過氧化氫酶和酸性磷酸酶的主導因子，堿解氮是影響土壤蔗糖酶的重要因素。對9個環境因子進行蒙特卡羅檢驗，得到環境因子的重要排序，對環境因子進行邊際效應檢驗，結果表明，雨季土壤有機碳等因子與土壤酶活性呈極顯著相關關系，由大到小依次為土壤有機碳、全氮、pH值、Simpson指數、Shannon-Wiener指數、堿解氮、全磷、硝態氮和Pielou均勻度指數，且土壤有機碳和全氮與土壤酶活性呈極顯著正相關(P<0.01)，其貢獻率分別為36.9%和26.6%。pH值、Simpson指數、Shannon-Wiener指數、堿解氮、全磷、硝態氮和Pielou均勻度指數與土壤酶活性呈顯著正相關(P<0.05)，其貢獻率均小于8.9%。說明土壤有機碳和全氮是影響雨季土壤酶活性的重要因子。

表4 不同地形狀況下土壤酶活性及植被的特征與差異

Tab.4 Characteristics and differences of soil enzyme activities and vegetation under different topographic conditions

注：同列不同小寫字母表示不同地形下土壤酶活性之間的差異顯著(P<0.05)

Note: Different lowercase letters in the same column indicate significant differences in soil enzyme activities under different terrains (P<0.05)

由表5可知，尖峰嶺熱帶山地雨林表層土壤蔗糖酶活性較高，在(15.36～60.94)mg·g-1·d-1之間，與戴云山[1]、峨眉山[39]、貓兒山[7]、高山峽谷[8]和磨盤山[6]森林土壤蔗糖酶活性基本相當，略高于縉云山[9]、涼水自然保護區[10]、西天目山[11]和小興安嶺東南段[12]森林土壤，且不同地區的蔗糖酶的極差較大，可能與不同地區之間的氣候、地形和植被差異有關。雨季脲酶的活性在(0.30～0.68)mg·g-1·d-1之間，與表5中的戴云山[1]、縉云山[9]、貓兒山[7]、帽兒山、秦嶺山脈[18]、西天目山[11]和海南瓊中天然林[42]基本吻合，略低于高山峽谷[8]、藏東南[45]、小興安嶺東南段[12]和三亞熱帶森林[41]。雨季過氧化氫酶活性在(4.77～9.90)mL·g-1·h-1之間，與戴云山[1]、縉云山[9]、貓兒山[7]和西天天目山[11]等地區土壤基本相當，略高于涼水自然保護區[10]、帽兒山[17]和磨盤山[6]，但低于小興安嶺東南段[12]森林土壤。雨季酸性磷酸酶活性在(0.61～1.13)mg·g-1·h-1之間，與高山峽谷[8]、藏東南[45]和三亞熱帶森林[41]土壤基本吻合，遠高于縉云山[9]、涼水自然保護區[10]、貓兒山[7]、秦嶺山脈[18]和西天目山[11]。4種土壤酶活性與其他地區森林土壤酶活性的比較，反映出土壤酶活性分布的差異性。

表5 60 hm2森林動態監測樣地表層土壤酶與其他地區森林土壤酶活性的對比

Tab.5 Comparison of soil enzyme activities in the surface soil of the forests between the forest dynamics plots (60 hm2) and other areas

地區Area蔗糖酶/(mg·g-1 ·d-1)Sucrase脲酶/(mg·g-1·d-1)Urease過氧化氫酶/(mL·g-1·h-1)Catalase酸性磷酸酶/(mg·g-1·h-1)Acid phosphotase樣本數/個Quadrats尖峰嶺15.36～60.940.30～0.681.59～3.300.61～1.1358戴云山(福建省中部)14.15～17.420.33～0.701.35～1.67—30峨眉山51.35～80.33—1.85～5.68—20高山峽谷(四川阿壩藏族羌族自治州)22.22～144.440.89～4.88—0.43～1.0815縉云山(重慶北郊)1.37～1.730.09～0.690.98～2.330.11～0.2412涼水自然保護區(黑龍江伊春帶嶺區)12.90～14.75—0.21～0.250.13～0.1421貓兒山(廣西桂林)21.68～80.190.16～0.461.37～2.920.14～0.2312帽兒山(長白山)—0.58～0.650.28～0.29—9磨盤山(云南玉溪)11.28～20.64—0.18～0.22—9秦嶺山脈—0.29～0.49—0.19～0.4318藏東南(青藏高原林芝地區)—1.00～1.67—0.72～0.9120西天目山(浙江省臨安市)2.57～7.850.38～0.771.40～3.060.03～0.069小興安嶺東南段1.46～1.697.23～9.824.35～5.15—6三亞亞龍灣熱帶天堂森林—1.37～1.52—0.69～0.7620海南瓊中天然林—0.36～1.44———

注：“—”表示原文沒有數據或數據的分析測定方法不同

Note: “—” means that there is no data or data using different methods

3 討 論

2016年雨季初期尖峰嶺熱帶山地雨林土壤蔗糖酶、脲酶、過氧化氫酶和酸性磷酸酶的活性分別在(15.36～60.94) mg·g-1·d-1，( 0.30～0.68)mg·g-1·d-1，( 4.77～9.90)mL·g-1·h-1，( 0.61～1.13)mg·g-1·h-1之間，蔗糖酶的變異系數最大，為31.80%。將58個動態觀測樣地劃分為平地、緩坡、中坡、山脊4種地形，根據冗余分析中樣方與土壤酶活性分布可知，第1排序軸自左向右整體呈現出坡度的加劇，即第1排序軸反映了坡度的變化情況，且相關程度的大小即為過氧化氫酶>脲酶>酸性磷酸酶>蔗糖酶，其中雨季平地的脲酶、過氧化氫酶和酸性磷酸酶活性顯著低于山脊(P<0.05)。土壤酶活性與環境因子的冗余分析的結果表明，土壤有機碳和全氮是雨季影響土壤酶活性的重要影響因子，其貢獻率分別為36.9%和26.6%。

3.1 雨季土壤酶活性大小比較及其影響因素分析在研究樣地的表層土壤酶與其他地區森林土壤酶活性的對比結果中，不同地區的酶活性大小因土壤母質、植被、氣候和地形等差異呈現出不同的變化特征。其他地區的實驗設計傾向于比較不同海拔和不同林型下森林土壤酶活性的變化特征，而缺乏對原始林60 hm2大樣地土壤酶活性的相關研究。其他地區在不同實驗條件下，可能因為地形和微環境等的改變，其酶活性本身存在異質性，而非實驗條件的改變導致的差異，本研究可為樣地的監測與管理提供參考。同時通過比較不同地區土壤酶活性的大小，對國內土壤酶活性的變化范圍有一定的認識。

冗余分析中酶活性與環境因子的結果表明，本研究中影響土壤蔗糖酶活性的主要因子是土壤堿解氮，蔗糖酶的活性是反映土壤碳氮的這兩類有機化合物最基本的分解代謝強度，參與土壤中碳氮的轉化過程。有研究[40]表明大部分堿解氮是由土壤有機質固定的，土壤有機質是土壤中最大的氮庫，土壤有機質的分解主要決定了氮礦化和初級生產力。雨季土壤脲酶、過氧化氫酶、酸性磷酸酶的主要影響因子是有機碳，這與武夷山[19]、西天目山[11]、峨眉山[39]、小興安嶺[12]、三亞亞龍灣熱帶天堂森林[41]和海南瓊中天然林[42]等的研究結果一致。土壤有機碳與4種酶活性均存在極顯著正相關，有學者[43]研究表明土壤酶與土壤中有機質的分解及微生物的組成類型密切相關。楊式雄和陳宗獻[19]對武夷山不同林型土壤研究發現，土壤脲酶、磷酸酶、過氧化氫酶、轉化酶與有機質顯著相關。徐秋芳等[11]在西天目山的研究表明，土壤蔗糖酶、脲酶、過氧化氫酶與土壤全氮、有機質顯著相關，但均與速效磷無顯著相關。陳立明和滿春秀[12]對小興安嶺云杉林土壤脲酶、磷酸酶、過氧化氫酶、轉化酶活性均與有機質、速效鉀含量極顯著正相關。陳志芳等[1]對戴云山4種不同海拔森林類型土壤酶研究發現，蔗糖酶、脲酶、過氧化氫酶和多酚氧化酶與全氮、全磷、有效鉀和有機碳含量呈極顯著或顯著正相關。不同地區研究結果的差異可能與地區環境有關。相關研究學者主要關注不同海拔梯度下酶活性的差異以及酶活性的時空分布特征，對酶活性綜合指標與環境因子之間的關系少有關注。

3.2 地形條件和植被狀況對雨季土壤酶活性的影響地形數據包括海拔、坡度、凹凸度的處理，由土壤酶活性與樣方之間的冗余分析關系可知，第1排序軸自左向右整體土壤酶活性隨著坡度的增加而增強，且相關程度的大小為過氧化氫酶>脲酶>酸性磷酸酶>蔗糖酶。第1排序軸地形坡度的變化對過氧化氫酶、脲酶和酸性磷酸酶更敏感。因為地形因素的改變會導致溫度和光照等多種環境因子的變化，從而形成的空間尺度上的生態尺度[35]，進而會導致土壤溫度和濕度的改變會進一步影響土壤有機質的含量，適宜的溫度和濕度有助于腐殖質的分解，提高土壤有機質含量，進而提高土壤酶活性。土壤酶活性與環境因子冗余分析的結果表明，雨季土壤有機碳和全氮是影響土壤酶活性的主要因子，土壤酶直接參與土壤的重要生態過程，對生態系統環境變化極度敏感，其活性強弱受多種環境因子影響[38]，土壤酶能分解大分子有機物，增加土壤養分的含量，全氮能促進根際微生物的生長，增強土壤中酶活性，同時土壤有機碳和土壤全氮是有機質重要的組成成分，土壤有機質不但是其他養分的重要來源和儲藏場所，同時也是土壤酶活性的來源和儲藏基地[44]。

除養分元素和地形因素外，植被狀況也對雨季土壤酶活性產生重要的影響，植被數據包括物種組成和物種多樣性，本研究中計算出每個樣方的Margalef指數、Shannon-Wiener指數、Simpson指數和Pielou均勻度指數，其中Shannon-Wiener指數和Simpson指數中物種組成的差異會導致土壤養分分布的不同，同時也會影響土壤微生物的群落組成及多樣性。尖峰嶺熱帶山地雨林屬于天然林，受人為干擾較小，生態系統結構復雜，土壤養分的變化主要來源于凋落物的輸入和氮沉降，養分格局的改變會影響土壤微生物的組成類型和活性大小，而土壤酶來源于植物根系和微生物的細胞分泌物及動植物殘體分解物，它能夠改變土壤中的礦質營養的狀態[46]，即凋落物的輸入對土壤中酶活性有重要影響。本研究通過RDA二維排序圖反映出土壤酶活性與環境因子的的極顯著相關(P<0.01)，為RDA分析應用于復雜的響應變量和環境變量之間提供參考，可以與其他研究方法結合，探索土壤酶活性與理化性質的作用機制。本研究雖然利用冗余分析篩選出敏感性土壤因子對樣地的監測與管理，但土壤酶活性僅代表2016年雨季尖峰嶺熱帶森林土壤酶的活性。