喀斯特地區河岸土壤碳磷對土地利用演變的響應

張 寒，吳 琳 娜，2，歐 陽 坤 長，馮 紫 薇

(1.貴州大學 資源與環境工程學院，貴州 貴陽 550025； 2.貴州大學 喀斯特地質資源與環境教育部重點實驗室，貴州 貴陽 550025)

0 引 言

土地利用演變是陸地生態循環最直接、最深刻、最普遍的人為影響因素之一[1]，其通過影響自然和生態過程，改變土壤中碳、磷的含量[2-3]，從而影響土壤碳庫、磷庫的收支平衡。其中，土壤有機碳庫是地球表層系統最大的碳庫之一，在碳達峰中扮演著重要的碳匯角色，其改變將深刻影響著全球碳循環和氣候變化[4-5]。磷是植物生長發育必要的營養因子[6]，也是生態系統重要的限制因子。土壤中的全磷含量不僅影響氮元素的形態[7]，還是造成水體富營養化的重要因素，同時還會改變稻田溫室氣體的排放[8]，進而影響全球氣候變化。隨著喀斯特地區生態治理工程的實施，土地利用覆蓋發生了較大變化。同時，河流沿岸地區是陸地生態系統中碳和磷進入水生生態系統的關鍵地帶，也是水生生態系統碳和磷的主要來源。因此，研究喀斯特地區河流沿岸土壤中碳、磷與土地利用演變的響應關系對指導農業生產、氣候環境改善及生態系統保護都具有重要的意義。

已有研究表明，土地利用與土壤碳、磷含量及理化性質具有緊密關系[9]。部分學者認為土地利用的演變是土壤有機碳、磷變化的重要因素[10-11]，林地、草地、耕地的演變會改變土壤碳庫、磷庫的輸入，導致土壤養分差異[12]，優化土地利用可以有效改善土壤質量[13]。如周汝波等[14]指出退耕還林還草有利于碳匯的形成；劉國棟等[15]提出自然生態系統的轉變會改變土壤團聚體結構及微生物活性，影響呼吸作用，進而引起土壤有機碳變化。除此之外，耕地中不同的農業管理措施，如免耕和少耕也會通過減少土壤擾動降低土壤O2和CO2的交換速率，改變土壤呼吸速率，進而影響土壤碳、磷等養分的儲量[16]。隨著空間分析技術的發展，土壤碳、磷空間分布研究受到廣大學者的關注。部分學者采用克里金插值法辨識土壤碳、磷空間分布，現有研究表明，克里金插值適用于碳磷密度的空間插值[17-18]，其中經驗貝葉斯克里金插值法預測更準確[19]。此外，在土壤-植物關系與碳、氮、磷循環的研究中，生態化學計量法在生態學的基礎上，結合了物理學和化學計量學等基本原理，研究生物系統能量平衡和碳、氮、磷的平衡，能有效分析多重化學元素的質量平衡對生態交互作用的影響[20]。研究表明，碳、氮、磷養分比例的變化會影響動植物與土壤之間的相互作用，進而影響土壤中碳、氮、磷的循環過程[21]。因此，研究土地利用演變過程中養分元素的生態化學計量比，是揭示土地利用演變生態效應的重要手段。目前，關于土地利用方式對土壤養分影響的研究，大多集中于研究不同土地利用類型土壤養分含量的差別，而對于不同土地利用演變過程對土壤養分影響的研究不多，特別是其對土壤碳磷密度及碳磷比影響的研究鮮有報道。

都柳江屬于珠江水系，是西江干流黔江段支流柳江的上源河段。都柳江上游沿岸地區巖溶發育，坡度較陡，地形落差大，降水充沛，雨季集中，伴有水土流失現象。該區域碳磷元素含量不僅是農作物生長發育的重要來源，還可能隨徑流和土壤顆粒進入河流對水生生態系統和下游生態系統造成影響，因此該區域承擔了重要的碳匯、水土保持和水源涵養等生態功能，是都柳江乃至珠江流域重要的生態安全屏障。2010年以來，該區域內退耕還林使得林地和耕地面積發生了較大變化。因此，本研究選取都柳江上游沿岸地區作為研究對象，采集耕地、林地上黃壤和石灰土等土壤樣品，測定土壤有機碳、全磷含量、含水量、pH等土壤基本特征，采用土壤類型法估算土壤有機碳、全磷密度及儲量，查明土壤有機碳、全磷密度空間分布特征，并從土地利用演變的角度分析土壤有機碳、全磷密度及土壤生態化學計量變化特征，以期為喀斯特地區土地資源管理和農業發展、生態環境保護提供科學依據。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

研究區位于都柳江上游流域三都縣、獨山縣一帶，面積為820.47 km2，巖溶發育，地形起伏較大，地勢整體西高東低，自西向東傾斜，海拔介于368～1 553 m之間，落差1 185 m。研究區屬于亞熱帶濕潤季風氣候區，年平均氣溫16～18 ℃，年平均雨量在1 100～1 400 mm之間[22]。區內黃壤、石灰土分布較廣，除此之外還包括水稻土、紅壤以及粗骨土，土壤類型分布如圖1所示。其中黃壤面積最大，為345.9 km2，占比42.2%；其次是石灰土，面積171.3 km2，占比20.9%；水稻土面積154.7 km2，占比18.8%；紅壤面積78.3 km2，占比9.5%；面積最小的是粗骨土，70.3 km2，占比8.6%。

圖1 土壤類型及采樣點分布Fig.1 Soil types and sampling points distribution

1.2 樣品采集與測定

空間系統抽樣方法是在確定抽樣間隔的基礎上隨機選擇抽樣單元，后續的樣本單元在第1個選擇的抽樣單元上加上抽樣間隔得到，當空間研究對象具有較強空間相關性時，這種抽樣方法比空間隨機抽樣能更好地測量研究對象的空間分異[23]。為了進一步刻畫土壤有機碳、全磷密度的空間分異，本研究采用空間系統抽樣布點法進行布設樣點，于2019年3月在研究區采集62個點位表層土壤(0～20 cm)樣品。采樣過程中從都柳江發源地向下游每間隔1 km，使用GPS定位采樣，采樣點分布如圖1所示。黃壤中分布有16個點位，石灰土中分布有25個點位，水稻土中7個點位，紅壤中3個點位，粗骨土中11個點位。去除礫石、植物根系等雜物后，裝入PE塑封袋密封并標記，整理后帶回實驗室進行后續處理。土壤樣品在室溫條件下自然風干，使用球磨機進行研磨，過100目尼龍篩后放于磨口塞棕色玻璃瓶中保存備用。

本研究測定的土壤基本特征指標主要包括有機碳、全磷含量，以及土壤含水量、pH等。土壤有機碳含量采用重鉻酸鉀容量法-外加熱法進行測定，全磷含量采用堿熔-鉬銻抗分光光度法進行測定，土壤含水量采用重量法進行測定，土壤pH采用電位法進行測定。

1.3 研究方法

1.3.1土地利用人機交互式目視解譯方法

本研究利用人機交互式目視解譯方法識別研究區2018年和2019年Landsat 8 OLI_TIRS衛星數字影像，獲得研究區相應年份土地利用數據。研究區涉及影像軌道號為path126，row42，云量均低于8%。在ENVI中對影像進行校正、真彩色合成、投影等預處理，在ArcGIS中以2013年土地利用矢量圖為基礎，疊加顯示遙感影像，運用人機交互式目視解譯方法，解譯出研究區土地利用類型數據，主要分為林地、耕地、草地、城鄉居民用地和水域。所有空間數據統一投影為Albers投影，標準緯線分別為25°和47°。

1.3.2土壤有機碳、全磷密度及儲量計算

本研究采用土壤類型法估算研究區土壤有機碳和全磷儲量，計算公式如下：

SOCD(SPD)=SOC(SP)×ρ×D÷10

(1)

(2)

式中：SOCD為土壤有機碳密度，kg/m2;SPD為土壤全磷密度，kg/m2；SOC為土壤有機碳含量，%；SP為土壤全磷含量，%；ρ為土壤容重，g/cm3；D為土壤深度，即20 cm；SOCR為土壤有機碳儲量，kg；SPR為土壤全磷儲量，kg;SOCDi為第i種土壤類型土壤有機碳密度，kg/m2;SPDi為第i種土壤類型土壤全磷密度，kg/m2;Si為第i種土壤類型土壤面積，m2。

公式中土壤容重ρ參考相關轉化公式[24-25]進行估算，并參考《貴州土種志》及文獻[26]進行調整。

(3)

式中：ρ為土壤容重，g/cm3；SOM為土壤有機質含量，%，可以利用土壤有機碳含量SOC進行轉換，轉換系數為1.724。

1.3.3經驗貝葉斯克里金插值法(EBK)

經驗貝葉斯克里金插值法(EBK)是一種基于克里金法的地統計插值方法，可通過構造子集和模擬的過程來調整參數，自動執行構建有效克里金模型過程中的那些最困難的步驟，比其他克里金方法預測得更準確[19]。本研究應用經驗貝葉斯克里金插值法(EBK)對都柳江上游沿岸土壤有機碳(全磷)密度進行插值分析并采用交叉驗證方法對插值模型精度進行評價，交叉驗證結果如表1所列。有機碳和全磷標準平均值誤差都在0附近，均方根誤差碳磷均最小，平均標準誤差與均方根誤差最相近，標準均方根誤差碳磷皆臨近于1，表示插值模型較準確。

表1 插值模型交叉驗證結果Tab.1 Cross-validation results of interpolation model

1.3.4土壤生態化學計量法

土壤生態化學計量法通過土壤中主要組成元素(通常是碳、氮、磷)之間的關系，反映土壤中的養分情況以及元素循環，為評價土壤水平提供了一種新的途徑。本研究中土壤碳磷比是土壤有機碳含量與全磷含量的比值，反映了土壤有機質的分解速率，是衡量土壤組成及質量的一種重要指標[27]。

2 結果與討論

2.1 研究區土地利用演變

由人機交互式目視解譯方法得到2018年和2019年研究區土地利用類型分布圖(見圖2)，分別統計研究區不同年份各土地利用類型的面積，結果見表2。2013，2018，2019年研究區林地面積為413.42，422.12，429.11 km2，分別占總面積的50.39%，51.45%，52.30%；其次是耕地，面積為300.09，258.19，255.04 km2，分別占總面積的36.58%，31.47%，31.08%。6 a間研究區耕地面積減少了15.01%，林地面積增加了3.80%，草地面積增加了5.21%，總體上呈現出耕地減少，林地草地增多的趨勢，這主要和研究區內各行政區深入貫徹執行嚴格保護耕地政策和大力推進退耕還林治理措施有關。隨著貴州省城市化的快速發展，城鄉居民用地從2013年的2.96 km2，增長到2019年的24.76 km2，相對于林地和耕地而言，面積均較小，在文中不作討論。

表2 研究區不同年份各土地利用類型面積統計Tab.2 Area statistics of different land use types in different years

圖2 2013，2018年和2019年研究區土地利用類型分布Fig.2 Distribution of land use types in 2013，2018 and 2019

利用ArcGIS空間分析得到研究區從2013年到2018年再到2019年主要土地利用演變分布圖，如圖3所示。

圖3 2013～2019年研究區主要土地利用演變分布Fig.3 Distribution of main land use evolution from 2013 to 2019

研究區主要土地利用演變類型分為連續林地(F-F-F)，表示2013～2019年為林地，面積為391.12 km2；林-耕-林(F-C-F)，表示2013年為林地，2018年為耕地，2019年為林地，分布在河流附近，面積為0.04 km2；耕-林-林(C-F-F)，表示2013年為耕地，2018～2019年為林地，退耕還林6 a，分布在研究區北部，面積為22.24 km2；耕-耕-林(C-C-F)，表示2013～2018年為耕地，2019年變為林地，退耕還林1 a，分布在研究區南部，面積為4.58 km2；連續耕地(C-C-C)，表示2013～2019年為耕地，面積為243.97 km2；耕-林-耕(C-F-C)，表示2013年為耕地，2018年為林地，2019年為耕地，分布在研究區北部河流附近，面積為0.39 km2；林-林-耕(F-F-C)，表示2013～2018年為林地，2019年開墾為耕地，分布在研究區中部，面積為1.13 km2。2013～2019年研究區耕地面積減少45.05 km2，其中退耕還林面積26.82 km2，占比60%，是主要的土地利用演變類型，面積較大。

2.2 研究區土壤有機碳、全磷密度及儲量

研究區土壤類型包括黃壤、石灰土、水稻土、紅壤和粗骨土。依照公式(1)～(3)計算各采樣點土壤有機碳、全磷密度及儲量，統計各采樣點落入土壤類型的平均值，結果如表3所列。

表3 研究區土壤有機碳、全磷密度及儲量Tab.3 Density and storage of soil organic carbon and total phosphorus

研究區表層土壤有機碳密度平均值為3.94 kg/m2，高于中國典型地區平均水平(3.19 kg/m2)[28]，與Zhang等[29]的估算比較接近，可能與研究區氣候溫和濕潤，植物茂盛，有機質的分解速度慢，利于土壤有機質累積有關[30]，有機碳儲量為3.2×106t。研究區不同土壤類型有機碳密度由大到小依次是黃壤(4.39 kg/m2)>石灰土(4.00 kg/m2)>粗骨土(3.90 kg/m2)>紅壤(3.22 kg/m2)>水稻土(3.07 kg/m2)。土壤有機碳儲量由大到小依次是黃壤(1 519 351.5 t)>石灰土(685 316.3 t)>水稻土(474865.3 t)>粗骨土(274 078.3 t)>紅壤(251 746.2 t)。主要由于黃壤屬于鐵鋁土，生物循環旺盛[31]，有機碳含量較多[30]。

研究區表層土壤全磷密度平均值為0.124 kg/m2，略低于中國表層土壤平均水平(0.166 kg/m2)[32]，全磷儲量為1.0×105t。研究區常年相對濕度在70%以上，降水豐沛，加速了土壤全磷流失，導致土壤全磷密度相對較小[32]。土壤全磷密度由大到小依次是粗骨土(0.136 kg/m2)>紅壤(0.129 kg/m2)>黃壤(0.122 kg/m2)>石灰土(0.121 kg/m2)>水稻土(0.117 kg/m2)。土壤全磷儲量由大到小依次是黃壤(42 190.4 t)>石灰土(20 670.8 t)>水稻土(18 084.8 t)>紅壤(10 070.4 t)>粗骨土(9 579.2 t)。粗骨土集中分布在研究區下游，受雨水沖刷土壤中全磷淤積于此，土壤全磷密度高[33]；黃壤由于屬于鐵鋁富鋁型土壤，全磷密度較低[34]，但是研究區黃壤面積最大，使得其全磷儲量最大。

2.3 不同土地利用類型有機碳、全磷密度分布

采用經驗貝葉斯克里金插值法獲取研究區土壤有機碳、全磷密度空間分布如圖4所示。結合2019年研究區土地利用類型分布進行分區統計，結果見表4。研究區不同土地利用類型有機碳密度均值排序為：耕地(3.888 kg/m2)>草地(3.860 kg/m2)>林地(3.813 kg/m2)，這與張燕等[35]和Zhang等[29]的研究結果相同。可能由于施肥引起耕地土壤碳含量升高，而且土地利用方式的轉變也會影響土壤碳的儲存機制，其中研究區2013年以來草地幾乎沒有變化，土壤擾動較少，有機質含量較高，而2019年的林地主要包括退耕還林1 a和林地-耕地-林地演變的林地，土壤擾動增多，有機質暴露在空氣中會加速分解，且有機質沒有充足的時間進行累積，導致現狀林地中有機碳含量下降，林地有機碳密度略低于草地。研究區不同土地利用類型全磷密度差異不大，耕地略高為0.123 kg/m2，主要受人工施肥影響，林地與草地全磷密度分別為0.121 kg/m2和0.120 kg/m2，平均密度相差不大。

圖4 研究區土壤有機碳、全磷密度分布Fig.4 Distribution of soil organic carbon and total phosphorus density

表4 研究區主要土地利用類型有機碳和全磷密度統計

2.4 不同土地利用演變對土壤碳磷密度的影響

采用單因素方差分析研究了不同土地利用演變類型中土壤有機碳和全磷密度的差異。結果如圖5所示，表明不同土地利用演變類型中土壤有機碳和全磷密度均存在顯著性差異(α<0.05)。

注：含有相同字母表示含量無顯著差異，不同字母表示含量差異顯著(α<0.05)；下同。圖5 不同土地利用演變土壤有機碳、全磷密度Fig.5 Soil organic carbon and total phosphorus density in different land use evolution

土壤有機碳密度由大到小依次為F-F-C(5.85 kg/m2)>C-F-C(4.56 kg/m2)>F-F-F(4.43 kg/m2)>C-F-F(4.37 kg/m2)>C-C-F(4.04 kg/m2)>C-C-C(3.63 kg/m2)>F-C-F(2.13 kg/m2)。F-F-C有機碳密度顯著高于其他土地利用演變類型，主要由于林地有機質豐富，林地轉耕地短時間內土壤有機碳含量依舊保持在較高的水平，同時耕地中施肥的協同影響提高了有機碳的含量[36]。F-F-F中有機碳密度沒有受施肥作用的影響，有機碳主要來自于枯落物分解，長時間累積導致有機質含量較高，因此土壤有機碳密度也高。隨退耕還林時間的增加，土壤有機碳密度也相應提高，退耕還林6 a有機碳密度增加了20%，主要是由于林地有機質有充足的時間進行累積，土壤有機碳密度也隨之增高，相關研究也表明退耕還林能改善土壤結構，提升土壤固碳能力[37-38]。F-C-F由于林地利用類型的轉換會使土壤中穩定碳庫向不穩定碳庫變化，土壤團聚體結構改變，增強微生物活性促進呼吸作用[15]，加速土壤有機碳分解，減少有機碳含量，而且退耕還林初期沒有肥料添加，且缺乏有機質來源，土壤原有有機質繼續分解導致有機碳密度可能會降低[39-40]，因此土壤有機碳密度最低。

土壤全磷密度由大到小依次為C-C-C(0.16 kg/m2)>F-F-C(0.15 kg/m2)>C-F-C(0.13 kg/m2)>C-F-F(0.12 kg/m2)>C-C-F(0.11 kg/m2)≈F-F-F(0.11 kg/m2)>F-C-F(0.07 kg/m2)，其中C-C-C(0.16 kg/m2)顯著高于F-C-F(0.07 kg/m2)(α<0.05)。由于C-C-C中持續的施肥作用，土壤全磷累積明顯；而F-F-C中由于施肥作用的影響[41]，土壤全磷密度比F-F-F提高了36%。F-C-F中全磷密度最小，主要是由于耕地轉林地后既缺少施肥，短時間內有機質也難以累積，生物歸還少，同時植物根系不足，土壤全磷易流失，造成土壤全磷密度最小[42-43]。

2.5 不同土地利用演變土壤碳磷比特征

采用單因素方差分析研究了不同土地利用演變類型中土壤碳磷比差異。結果表明，不同土地利用演變類型中土壤碳磷比存在顯著性差異(α<0.05)。如圖6所示，不同土地演變類型土壤碳磷比從大到小依次為C-F-F(44.95)>F-F-F(42.65)>F-F-C(41.33)>C-F-C(38.79)>C-C-F(36.49)>F-C-F(33.95)>C-C-C(26.26)。由此可見，退耕還林6 a的土壤碳磷比最高達44.95，大于F-F-F，顯著高于C-C-C的26.26(α<0.05)。但是，土壤碳磷比均低于全國土壤碳磷比平均值61[44]，較低的碳磷比會釋放土壤養分，增加土壤磷的有效性，促進植物生長[45]。隨退耕還林時間增加，土壤碳磷比逐漸增高，主要是由于退耕還林后林草比農作物輸入土壤中的有機碳增多，土壤擾動減少，生物量增多，大量植物根系及凋落物增加了土壤有機碳含量，同時，沒有施肥作用的影響，土壤全磷含量略有波動[46]，因此土壤碳磷比較高；F-F-C由于耕地的施肥作用，土壤全磷含量得到補充，因此土壤碳磷比有所下降；C-C-C雖然長時間施肥同時補充土壤有機碳和全磷含量，但土壤全磷含量增加得更多，因此C-C-C土壤碳磷比最低。

圖6 不同土地利用演變土壤碳磷比Fig.6 Soil carbon to phosphorus ratio in different land use evolution

3 結 論

本研究估算了都柳江上游沿岸土壤有機碳、全磷儲量和密度，并分析了土壤有機碳和全磷密度對土地利用演變的響應關系，研究結果表明：退耕還林不僅可以保持土壤磷的有效性，優化土壤質量，還對提高土壤碳匯，延緩氣候變暖具有切實意義。本研究能為喀斯特地區農業生產管理和生態治理工程效益評價提供一定依據，具體結論如下：

(1) 2013～2019年研究區耕地面積減少了15.01%，林地面積增加了3.80%，草地面積增加了5.21%，說明研究區土地利用演變主要是林地、耕地和草地的變化，總體呈現出耕地減少、林地草地增多的趨勢。

(2) 研究區表層土壤有機碳密度平均值為3.94 kg/m2，高于中國典型地區平均水平(3.19 kg/m2)，有機碳儲量為3.2×106t；全磷密度平均值為0.124 kg/m2，略低于中國表層土壤平均水平(0.166 kg/m2)，全磷儲量為1.0×105t，說明研究區土壤固碳釋氧能力較強，同時農業耕種可以適當補充磷素。

(3) 研究區退耕還林6 a的土壤有機碳密度增加了20%，且土壤有機碳密度隨退耕還林時間的增加而提高，表明退耕還林可以增強土壤的固碳能力，不僅利于農作物生長，還能減少碳排放，緩和溫室效應。林地轉耕地1 a土壤全磷密度提高了36%，說明土壤全磷密度更多是受施肥作用的影響。

(4) 研究區不同土地利用演變中，連續林地與退耕還林6 a的土壤碳磷比均較高，且隨退耕還林時間的增長碳磷比逐漸增高，但低于全國土壤平均值，說明土壤磷的有效性較高，退耕還林對改善土壤結構和土壤肥力具有積極作用。