藏東南色季拉山溝壑區土壤氮素空間分布特征

劉合滿，曹麗花，曾加芹

西藏大學農牧學院，林芝　860000

藏東南色季拉山溝壑區土壤氮素空間分布特征

劉合滿*，曹麗花，曾加芹

西藏大學農牧學院，林芝860000

摘要:以西藏東南部色季拉山海拔3950—4350 m為研究區，采用30×50 m網格采樣法，以地統計學半變異函數為工具，研究了色季拉山森林生態系統溝谷與坡面上土壤氮素空間變異特征及模型。結果表明：土壤全氮、硝態氮和銨態氮含量均表現為0—10 cm>10—20 cm，兩個層次上空間變異性表現為全氮和銨態氮0—10 cm>10—20 cm，而硝態氮表現為10—20 cm>0—10cm；不同海拔高度土壤氮含量表現為隨著海拔高度的升高而增加，但這種海拔梯度效應并未達顯著水平(P>0.05)；溝谷區土壤氮含量高于坡面，這可能與植被殘體在溝谷區的堆積分解促進氮循環有關；土壤全氮、銨態氮和硝態氮均具有中等程度的空間依賴性，其中土壤全氮空間變異符合指數模型，塊金值/基臺值為50%；土壤銨態氮和硝態氮含量空間變異分布均符合高斯模型，塊金值/基臺值分別為70.91%和37.45%；該區域土壤全氮、銨態氮和硝態氮含量空間依賴性表現為：硝態氮>全氮>銨態氮，即土壤硝態氮更易受到空間結構因素的影響，而銨態氮含量空間變化則主要受隨機因素的影響。

關鍵詞：色季拉山；全氮；硝態氮；銨態氮；空間變異

森林生態系統是受人為擾動相對較小的生態系統，其元素循環過程主要受氣候、土壤、植被等自然因子的影響，是研究土壤元素自然生態過程的良好場所。氮是影響和限制森林生態系統植被生長、苗木更新、生物多樣性及土壤生物過程等的重要因素，闡明氮素的空間變異特征對于區域空間氮素含量的預測、生態系統響應的科學闡述都具有重要的科學意義。然而，在不同空間尺度上，土壤氮素含量和形態受空間微地形[1]、土壤質地、土壤立地條件等因素的影響，而使其具有非常復雜的空間分布模式[2]，這為正確評價和估算空間土壤氮含量和動態特征帶來了非常大的不確定性和挑戰。

針對土壤這個極其復雜的多界面開放系統土壤元素的空間高度異質性的特征，科學界建立了以區域化變量理論為基礎，以變量半方差函數為主要工具的地統計學(Geostatistics)，為研究土壤要素在空間分布上的隨機性和結構性，或空間相關和依賴性的自然現象提供科學工具，已在土壤學領域、環境科學等領域廣泛應用。Chien[3]采用地統計學方法在10 km2區域尺度上采用250×250 m網格采樣法研究了臺灣中西部農業土壤主要性質的空間分布特征，并進行克里格插值驗證空間模型可以極好地模擬土壤元素的空間分布。Gonzalez[4]采用56×56 m網格法對加勒比地區熱帶次生干旱森林土壤氮空間分布特征進行分析，發現土壤氮素的空間自相關距離在24 m左右，展示了一個較強的空間相關性。Yavitt[2]在26.6 hm2區域尺度上研究巴拿馬熱帶潮濕森林0—10 cm層次土壤硝態氮含量空間分布符合指數函數模型，空間依賴尺度為74.2 m，而銨態氮的空間分布符合高斯模型，空間依賴性尺度為111.3 m，即硝態氮較銨態氮具有更強的空間依賴性。

目前針對森林生態系統氮分布主要集中在海拔高度、氣候條件、植被條件等影響因素方面，然而由于土壤條件的空間高度異質性，而難以準確分析其分布格局，尤其在微地形差異較大的山區林地。本文選擇西藏東南部典型林區色季拉山為研究對象，分別在坡面和溝谷采集土壤樣品進行土壤氮素空間分布特征研究，并采用地統計學方法半方差函數對氮素空間分布進行擬合，以研究氮素空間分布模型，為區域森林生態系統氮分布和循環研究提供科學依據。

1研究區與研究方法

1.1研究區域概況

色季拉山位于西藏林芝地區境內，地處雅魯藏布江中下游，藏東南林區腹心地帶，其地理位置為94°28′—94°51′ E，29°21′—29°50′ N，最高海拔為5200 m，是西藏主要林區之一。該區域具有非常豐富的氣候類型，并在水平和垂直地帶性分布有著巨大的差異。區域氣候為亞高山寒溫帶半濕潤區，年均氣溫-0.73℃，最暖月(7月)平均氣溫為9.8℃，最冷月(1月)平均氣溫為-13.8℃。

1.2土壤樣品采集與測定

于2013年5月18日，在色季拉山東坡，位于29°39′ N，94°42′ E，海拔3950—4350 m的區域，選擇一條溝壑和兩側的坡面作為采樣區，采用30×50 m網格法采樣(圖1)。該區域土壤類型為山地淋溶灰化土，土壤質地較粗，屬砂質壤土。土壤表層覆蓋較厚且不均勻的枯落物層，常年低溫條件，導致植被枯落物分解非常緩慢，O層厚度可達10 cm以上。森林植被主要為急尖長苞冷杉林(Abiesgeorgeivar.smithii)與杜鵑林(Picealikiangensisvar.linzhiensis)的混交林，樹冠覆蓋較密。在選擇區域上，自3950 m高度開始，分別選擇植被類型、坡度基本一致的水平區域作為一個樣帶，每個樣帶間距離大約為50 m。每個水平樣帶上分別在谷溝和兩側坡面上各取一個樣點，相鄰兩樣點間間隔30 m，每個樣帶采集3個樣點，共設置13個樣帶，共采集39個樣點。在采集土壤樣品時，首先去除地表O層未分解和半分解的植物殘體，然后分0—10 cm和10—20 cm兩個層次采集土壤樣品。將采集的土壤樣品帶回實驗室內，去除可見的石塊、植物殘體等非土壤成分，自然風干磨碎供分析土壤各項指標。土壤全氮采用半微量凱氏定氮法測定，硝態氮和銨態氮采用2 mol/L KCl浸提，連續流動分析儀(AA3HR型，德國SEAL公司)測定。

圖1　采樣點Fig. 1　Sampling points

1.3數據處理

土壤全氮、銨態氮和硝態氮含量數據空間變異性、隨海拔高度變化趨勢分析采用SPSS 20.0進行，空間變異模型及局部kriging插值分析采用地統計學軟件GS+9.0進行。

不同層次土壤全氮、硝態氮和銨態氮的空間變異性采用變異系數(C.V)進行評價，變異系數越大則說明數據越分散，該指標的空間異質性越高，其計算公式:

(1)

土壤氮素含量的空間依賴性采用空間模型的塊金值(C0)與基臺值(C+C0)的比值進行評價，若該比值越高，說明隨機部分引起的空間變異性程度越高，反之則說明空間自相關部分引起的空間變異性程度越大。若該比值接近1，則說明該變量在整個尺度上具有恒定的變異。當該比值<25%時，空間相關性強，比值在25%—75%時空間相關性中等，該比值>75%時，空間相關性弱[5]。

2結果與分析

2.1土壤氮含量分布特征2.1.1不同層次分布特征

供試0—10 cm和10—20 cm兩個層次上土壤氮素的空間分布特征如圖2所示，由圖可知，土壤全氮、銨態氮和硝態氮含量均表現為：0—10 cm>10—20 cm。

圖2　土壤氮素空間分布特征Fig. 2　Soil TN、NN and AN contents

在0—10 cm層次土壤全氮含量為(3.40±1.19)g/kg，數據具有相對較大的空間變異性，變異系數為34.95%。10—20 cm層次上全氮含量為(2.32±0.50) g/kg，數據空間變異相對較小，變異系數為21.49%，由供試兩個層次土壤全氮含量的數據標準差和變異系數可知，全氮含量在0—10 cm層次上的空間變異大于10—20 cm。0—10 cm層次土壤全氮含量較10—20 cm高47%，二者之間具顯著性差異(P<0.05)。

0—10 cm和10—20 cm層次土壤銨態氮含量分別為(360.55±97.72) mg/kg和(273.15± 64.97) mg/kg，數據變異系數分別為27.10%和23.78%，即銨態氮含量空間變異性表現為：0—10 cm>10—20 cm，與土壤全氮變化規律一致。表層0—10 cm土壤銨態氮含量較10—20 cm高32%，兩個層次土壤銨態氮含量之間差異達極顯著水平(P<0.01)。

土壤硝態氮在供試區0—10 cm和10—20 cm層次上含量分別為(98.45±22.00) mg/kg和(83.72±33.52) mg/kg，變異系數分別為22.35%和40.04%，由此可知，在空間尺度上土壤硝態氮含量在0—10 cm具有較小的空間變異性。0—10 cm和10—20 cm兩個層次土壤硝態氮含量間差異并未達顯著水平，0—10 cm層次含量較10—20 cm高17.60%。

2.1.2隨海拔高度的變化特征

土壤全氮、銨態氮和硝態氮含量沿海拔高度變化而變化如圖2所示，三者均表現為隨著海拔高度的升高而增加，但線性增加趨勢均未達顯著水平。在0—10 cm層次上，土壤全氮含量隨海拔高度變化而變化的線性趨勢檢驗P=0.19>0.05，線性趨勢線斜率為0.004，10—20 cm上線性增加趨勢線顯著性檢驗P=0.063>0.05，線性趨勢斜率為0.0023。土壤銨態氮含量在0—10 cm層次上線性方程檢驗P=0.08>0.05，趨勢線斜率為0.4151；10—20 cm層次上線性趨勢方程檢驗P=0.36>0.05，趨勢線斜率為0.1523，由此可知，土壤銨態氮在0—10 cm層次上隨海拔高度升高而增加的線性趨勢較10—20 cm層次明顯。土壤硝態氮含量在0—10 cm層次上，隨海拔高度而變化的趨勢線斜率為0.04，趨勢線擬合未達顯著水平P=0.07>0.05。10—20 cm層次上，擬合趨勢線斜率為0.075，線性趨勢檢驗P=0.09>0.05，未達顯著水平。

2.2土壤氮含量空間變異特征2.2.1土壤全氮空間變異與插值分析

由于同一樣點不同層次土壤氮素含量之間具有顯著正相關關系，故在本研究中只對表層0—10 cm層次上土壤氮含量的空間分布特征進行模擬分析。供試區域土壤全氮的半方差函數如圖3所示，該區域土壤全氮的空間變異性符合指數函數模型。模型塊金值C0=1.81，模型基臺值C+C0=3.62，模型相關系數為0.5079(P<0.01)。由模型塊金值C0與基臺值C0+C的比值(50%)可知，其比值在25%—75%之間，表明該區域內土壤全氮含量具有中等程度的空間依賴性。

圖3　土壤氮素的半方差函數Fig. 3　The semivariogram of soil TN,AN and NN

對研究區域土壤全氮含量的空間變化采用kriging插值法進行估值，如圖4所示，由圖可知，研究區域內，土壤全氮含量均表現為溝壑區高，而兩側坡面位置較低，這可能與植被凋落物氮礦化作用有關。且在隨著坡面高度變化，土壤全氮含量變化表現為在供試區域坡面中部含量較高，而坡上部和下部較低。

圖4　土壤氮的Kriging插值分析Fig. 4　Spatial distribution of Kriging estimated soil TN、AN and NN

2.2.2土壤銨態氮空間變異與插值分析

經對供試土壤銨態氮進行正態檢驗分析去除了兩個大離群值后，土壤銨態氮含量符合正態分布。然后對土壤銨態氮含量進行半方差函數分析，可得如圖3所示，由圖可知，銨態氮含量空間變異特征符合高斯模型，模型r值為0.8228，模型檢驗達到極顯著水平(P<0.01)。塊金值與基臺值比值為70.91%，在25%—75%之間，即土壤銨態氮具有中等程度的空間相關性。

對土壤銨態氮采用Kriging插值法進行估值分析后可得其在供試區的空間分布特征(圖4)，在空間分布上土壤銨態氮同樣表現出在地勢較低的溝谷地帶，土壤銨態氮含量高，而兩側的坡面位置含量相對較低。

2.2.3土壤硝態氮空間變異與插值分析

經過對供試區0—10 cm層次上土壤硝態氮含量進行正態分布檢驗，在剔除離群值后符合正態分布，故進行空間分布的地統計學分析。土壤硝態氮含量的半方差函數如圖3所示，土壤硝態氮含量空間變異符合高斯函數模型，空間分布塊金值(C0)/基臺值(C0+C)=37.45%，即土壤硝態氮具有中等程度的空間相關性。通過Kriging插值分析(圖4)，可知該區域土壤硝態氮含量較高值主要分布在溝谷區，而坡面土壤硝態氮含量相對較低。

3討論

3.1不同層次土壤氮含量空間變異特征

大量研究表明，森林生態系統土壤氮素含量主要表現為0—10 cm>10—20 cm[6- 7]，本研究中，供試區域土壤全氮、銨態氮、硝態氮含量均表現為：0—10 cm>10—20 cm，即森林生態系統土壤氮素表現出一定的“表聚”作用。同時表層0—10 cm土壤全氮、銨態氮含量空間變異性大于亞表層(10—20 cm)，這與表層土壤更易受到植物殘體分解、大氣氮沉降、氮的淋洗等關鍵氮循環過程有關。植物殘體分解釋放養分是土壤無機養分輸入和植物養分供給的一個重要途徑，在全球養分循環方面起著非常重要的作用[8- 9]，對歐洲6個主要樹種枯落物氮進行分析，研究發現每年枯落物氮含量在35.2—69.2 kg hm-2a-1之間[10]，林波[11]等研究了川西地區亞高山40 a人工云杉林凋落物可以歸還土壤N素達到82.01 kg/hm2。而植被枯落物分解氮釋放首先作用于表層土壤，故受不同采樣點植被枯落物數量和質量差異的影響，不同區域0—10 cm層次土壤氮素含量具有更大的空間差異，而亞表層10—20 cm則受地表植被枯落物分解的影響相對較小，而使氮含量具有相對小的空間變異。大氣干濕沉降也是森林生態系統氮輸入的重要途徑之一，不同采樣點由于植被覆蓋度不同而使地表土壤接收沉降氮量也不同，而沉降氮首先作用于表層土壤，從而引起較大的表層土壤氮素的空間變異性。

由于海拔條件決定了大氣溫度、濕度和植被條件等，從而對土壤氮循環過程產生一定的影響，并影響土壤氮形態、含量和有效性[12- 13]。但關于土壤氮素隨海拔梯度的變化而變化的趨勢研究結果不一致，有研究表明土壤全氮含量隨海拔的降低而降低[14- 15]，也有研究表明土壤全氮在海拔高度上沒有固定的變化趨勢[16]。本研究中，土壤氮素表現為隨海拔高度的升高而呈升高趨勢，但線性相關趨勢并未達顯著水平，其中硝態氮含量隨海拔高度變化而升高的趨勢明顯優于土壤全氮和銨態氮。土壤全氮在研究區域中部坡位具有最高值，而在坡上部和下部值均較小，這應與不同區域不同主導類型植被對土壤氮轉化和吸收消耗有關。有研究表明，植被類型對土壤氮礦化轉化過程起著非常重要的作用[17]，針葉林土壤氮礦化速率顯著低于闊葉林[18]，在該研究區域上，坡中部主要為高大的松針林，而坡上部則主要為杜鵑林，中部針葉林土壤具有較低的氮礦化速率，降低了氮的損失風險，從而使土壤具有相對較高的含氮量。

3.2土壤無機氮含量特征

本研究中，土壤銨態氮占無機氮比例遠高于硝態氮，0—10 cm層次上土壤硝態氮占無機氮的比例平均為(21.84±3.97)%，而銨態氮所占比例則為(78.16±3.97)%。這與大量學者研究結果一致，莫江明[19]等研究鼎湖山馬尾松人工林土壤銨態氮所占全氮的比例遠高于硝態氮，張學龍[20]等也研究得到祁連山青海云杉林土壤銨態氮是土壤有效氮的主要存在形式，所占比例在70%以上，王光軍[21]等研究也表明銨態氮是森林土壤無機氮的主體形態。一般地，在低pH值、缺氧環境條件下不利于銨態氮向硝態氮的轉化，使銨態氮積累增加，硝態氮含量較低。本研究中，供試區域土壤pH值為4.90±0.65，為強酸性土壤，同時受高海拔缺氧等環境因子的影響，使該區域土壤銨態氮含量表現出遠高于硝態氮含量的規律。

3.3土壤氮空間變異模型

本研究中，土壤全氮空間變異符合指數函數模型，而銨態氮和硝態氮的空間變異性符合高斯模型，且全氮、銨態氮和硝態氮均具有中等程度的空間依賴性。在不同區域和森林類型條件下，得到不同的土壤氮素空間分布模型，長白山闊葉紅松混交林區域土壤全氮空間分布符合球狀模型[22]，而長白山天然次生林土壤全氮含量符合指數函數模型[23]，與本研究結果一致。由土壤氮素空間分布塊金值(C0)與基臺值(C0+C)比值可知，土壤硝態氮含量空間依賴性最強，其次為全氮，空間依賴性最小的為銨態氮，其值分別為37.45%、50%和70.91%，即空間隨機環境因子對土壤銨態氮含量影響程度大于其空間結構因素，這與土壤氮礦化轉化為銨態氮敏感地響應于地表氣候因子影響有關[24]，地表空間結構性又決定了地表土壤含水量、溫度等因子，從而使土壤銨態氮含量具有更強的空間結構依賴性。

通過空間插值分析，可以得到土壤全氮、銨態氮和硝態氮均表現為溝谷區含量大于坡面，這應是植被凋落物的堆積分解及不同位置植被凋落物分解過程中氮礦化作用條件不一致所致。凋落物量是生態系統土壤氮的重要輸入，決定著土壤有機氮庫的大小[25]。在溝谷區便于累積更多的枯落物，且具有高濕的分解條件，更有利于植物殘體分解和氮素的釋放。其次還可能與兩側坡面土壤在水溶淋洗的作用下養分更容易向地勢較低的溝壑區轉移，從而導致溝壑區養分含量較高有關。同時在小的空間尺度上，土壤氮凈礦化速率和凈硝化速率也主要受植物殘體枯落物輸入量的驅動[4]，故在不同位置植物殘體數量不同，土壤硝態氮和銨態氮含量也表現出了溝谷區大于坡面的空間變化特征。然而山地森林生態系統由于其地形變化非常復雜，導致土壤表面不同的微環境條件，進一步影響地下土壤氮的物質過程，尤其是西藏高寒森林表層植被枯落物層的分解和氮釋放對森林生態系統土壤氮含量、形態及遷移的影響效應及機制尚需進一步研究。

4結論

(1)土壤全氮、銨態氮和硝態氮含量均表現為0—10 cm>10—20 cm，且兩個層次上的空間變異表現為全氮、銨態氮為0—10 cm>10—20 cm，而硝態氮的空間變異性表現為10—20 cm>0—10 cm。

(2)土壤全氮、硝態氮和銨態氮含量在兩個供試層次上均表現為隨著海拔高度升高而震蕩增加的趨勢，但線性增加趨勢均未達顯著水平。

(3)土壤全氮、銨態氮和硝態氮均具有中等程度的空間依賴性性，其中全氮空間變異符合指數函數模型而銨態氮和硝態氮空間變異符合高斯模型;土壤全氮、銨態氮和硝態氮含量空間依賴性表現為：硝態氮>總氮>銨態氮，即土壤銨態氮含量空間變異更易受到隨機因素的影響，硝態氮更易受到結構因素的影響。

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Southeastern Tibet

LIU Heman*, CAO Lihua, ZENG Jiaqin

AgriculturalandAnimalHusbandryCollegeofTibetUniversity,Linzhi860000,China

Abstract：Nitrogen (N) is one of the most important nutrients for plant growth, yet it has high spatial variability because of the effects of topography, climate, and vegetation. Therefore, it is critical to demonstrate and model the distribution of N to enhance our understanding of N variability and related factors. We used Sejila Mountain (elevation of approximately 3950—4350 m) in southeastern Tibet as a model area to examine the spatial pattern of N distribution. We applied a 30 × 50-m grid sampling method and the geostatistical semivariogram analysis to study the spatial variability and distribution of the soil total N (TN), nitrate-N (NN), and ammonium-N (AN) in both valleys and slopes of the Sejila Mountain. The TN, NN, and AN contents in the 0—10cm layer were higher than those in the 10—20cm layer: (3.40±1.19) g/kg and (2.32±0.50) g/kg, respectively, for TN (P < 0.05); (360.55±97.72) mg/kg and (273.15±64.97) mg/kg, respectively, for AN (P < 0.01); and (98.45±22.00) mg/kg and (83.72±33.52) mg/kg, respectively, for NN (not significantly different). AN comprises a greater fraction of the mineral N than NN, and in the 0—10cm layer, the proportions of AN and NN were (78.16±3.97)% and (21.84±3.97)%, respectively. The spatial variability of TN and AN in the 0—10cm layer was higher than that in the 10—20cm layer, but the opposite was found for NN. The coefficients of variation in spatial distribution for TN, AN, and NN in 0—10cm and 10—20cm layers were 34.95% and 21.49% for TN, 27.10% and 23.78% for AN, and 22.35% and 40.04% for NN, respectively. The N content in 0—10cm and 10—20cm layers increased with increasing elevation, but the increase was not significant (P > 0.05). The TN content showed a higher dependency on altitude in the 10—20cm layer than in the 0—10cm layer, whereas the opposite effect was found for NN and AN. The soil N contents in the valleys were higher than those on the slopes, which may have been related to high levels of accumulation and decomposition of vegetation residues in the gully areas. These results imply that the effects of microtopography should be considered when assessing the spatial heterogeneity of N. The distribution of soil TN, AN, and NN showed a moderate spatial correlation. The spatial variability of soil TN followed an exponential function model and the nugget:sill ratio was 50%. Gaussian models were the optimal models for AN and NN, and the nugget:sill ratios were 70.91% and 37.45% for AN and NN, respectively. The spatial autocorrelation of the soil TN, NN, and AN in the study area decreased from NN to TN and AN. The spatial variability of soil NN was affected more by spatial structural factors, whereas soil AN was affected by random factors.

Key Words:Sejila Mountain; total nitrogen; nitrate-nitrogen; ammonium-nitrogen; spatial variability

DOI:10.5846/stxb201407241502

*通訊作者Corresponding author.E-mail: hmliu@cau.edu.cn

收稿日期:2014- 07- 24; 網絡出版日期:2015- 08- 11

基金項目:國家自然科學基金項目(41161052, 41461054, 41461055)；中央高校基本科研業務費專項資金(中國農業大學-西藏大學農牧學院青年教師科研合作培育專項)；生態學學科學術團隊能力提升項目資助

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