烏蘭布和沙漠不同灌叢土壤顆粒多重分形特征及其與有機碳分布的關系

代豫杰， 李錦榮， 郭建英， 韓秀峰， 張夢璇， 周曉瑩， 董 智*

1.山東農業大學林學院， 山東省土壤侵蝕與生態修復重點實驗室， 泰山森林生態站， 山東 泰安 271018 2.水利部牧區水利科學研究所， 內蒙古 呼和浩特 010020

烏蘭布和沙漠不同灌叢土壤顆粒多重分形特征及其與有機碳分布的關系

代豫杰1， 李錦榮2， 郭建英2， 韓秀峰1， 張夢璇1， 周曉瑩1， 董 智1*

1.山東農業大學林學院， 山東省土壤侵蝕與生態修復重點實驗室， 泰山森林生態站， 山東 泰安 271018 2.水利部牧區水利科學研究所， 內蒙古 呼和浩特 010020

w(SOC)(SOC為土壤有機碳，soil organic carbon)及其分布狀況顯著受到土壤PSD(particle-size distribution, 粒徑分布)和有機質相互膠結方式的差異影響，而w(SOC)可反映土壤結構優劣程度，表征土壤肥力狀況及碳庫飽和度. 以烏蘭布和沙漠沙冬青、花棒、貓頭刺、白刺和梭梭灌叢下0～100 cm深度風沙土為研究對象，通過野外分層采樣與室內測試，采用多重分形理論探討土壤特性和w(SOC)分布特征及其相互關系，反映土壤結構及肥力狀況. 結果表明：①不同灌叢下的土壤均具有良好的分形特征，并且灌叢可通過降低風速，使≤50 μm的優質顆粒在周圍表層土壤沉降，而優質顆粒數量與w(SOC)、D0(粒徑分布范圍)及D1(分布均勻程度)極顯著正相關(P<0.01)，與D1/D0(分布離散程度)極顯著負相關(P<0.01)；②各灌叢下w(SOC)的大小關系與D1、D0相似但與D1/D0完全相反，即w(SOC)可表征PSD狀況進而反映土壤結構優劣程度，并且在沙冬青灌叢的>20～30、>60～80 cm土層出現兩次峰值，分別為11.958、11.928 g/kg；③對D0的擴大及D1/D0的降低程度以沙冬青灌叢最為明顯，但對D1的降低程度則以花棒灌叢最為明顯. 研究顯示，多重分形理論可很好地描述烏蘭布和沙漠風沙土性質，并且適生灌叢中沙冬青及花棒可更好地改善土壤顆粒及SOC特征，故可通過種植二者局部改良土壤及增加碳庫飽和度.

灌叢； 多重分形維數； 土壤粒徑分布； 土壤有機碳； 烏蘭布和沙漠

Abstract： Particle-size distribution (PSD) and contents of soil organic carbon (SOC) are regarded as soil fundamental characteristics, since SOC contents and distribution conditions can reflect the virtues or degree of defects of soil structure and soil fertile status. Multi-fractal theory has been widely used to evaluate PSDs, soil quality and SOC characteristics. Contents of SOC and distributions are significantly impacted by various methods of combination between soil particles and soil organic matters of different PSD. Therefore, we dug depths of 0-100 cm (0-10,>10-20,>20-30,>30-40,>40-60,>60-80,>80-100 cm) aoelian sandy soil profiles underAmmopiptanthusmongolicus,Hedysarumscoparium,Oxytropisaciphylla,NitrariatangutorumandHaloxylonammodendronshrubs coverage separately in Ulan Buh Desert, and from those as samples measured PSDs character and SOC contents and the distribution using multi-fractal theory, in order to analyze their correlations to give expression to soil structure and fertile status. The results showed that: (1) Soil under various shrubs all well reflected multi-fractal character; shrubs could decrease wind velocity to deposit fine particles which were ≤50 μm and supplement plasma materials carried by wind erosion. These resulted in positive significant correlation withw(SOC) and range of PSD, homogeneous degree of PSD (P<0.01) and negative significant correlation with dispersion degree of PSD (P<0.01). (2) Orders ofw(SOC) under different shrubs were similar withD1andD0, but totally opposite toD1/D0;w(SOC) could reflect PSDs status to illustrate virtues or defect degree of soil.w(SOC) showed double summit values underA.mongolicusat 20-30 and 60-80 cm soil layer, which were 11.958 and 11.928 g/kg. (3)A.mongolicuscould enlargeD0but decreaseD1/D0significantly, andH.scopariumcould decreaseD1significantly, soH.scopariumandA.mongolicuscould promote PSD status more significantly to raisew(SOC). The results showed that multi-fractal theory can describe aeolian sandy soil property in Ulan Buh Desert appropriately, andA.mongolicusandH.scopariumincluded in suited shrubs of local environment can improve soil particle status and promote soil quality in partial desert area and increase saturation of carbon pool.

Keywords： shrubs; multi-fractal; soil particle distribution; soil organic carbon; Ulan Buh Desert

Mandelbrot[1]創立了分形理論并不斷發展，認為分形體內任何一個相對獨立的部分，在一定程度上都是整體的再現和縮影，即分形體均具有自相似結構性質[2]，而土壤是具有自相似結構及一定分形特征的不規則復雜多孔介質[3-4]，因此，可利用分形理論研究土壤性質的變化. PSD(particle-size distribution, 粒徑分布)規律作為土壤的基本屬性之一，可反演當地復雜的地形變化及環境變遷過程，反映土壤的肥力條件及侵蝕現狀[5]，利用分形理論研究PSD及土壤質量已為學界廣泛采用. PSD的分形研究不僅用于反映黃土丘陵區[5-6]、紫色土區[7-8]、沙漠地區[9-10]和干旱河谷地區[11]土壤形成過程、流失狀況、肥力條件及水土保持程度，也被用于分析沙漠地區植被恢復過程中土壤顆粒和土壤養分狀況間的相關關系[12]，同時，土壤分形維數作為顆粒分布非均一性的表達參數，與土壤質地、深度及其所處的地理位置有關，因而也被用來分析不同土地利用方式、土壤類型及不同土壤剖面深度條件下的土壤質地及農業、林業管理措施對PSD的影響[7-8,13-14]. 但上述研究均多以單重分形維數作為評價指標，單重分維僅能表征土壤的整體性和均一性特征，不能表征土壤復雜的空間變異和非均質行為[15-16]，而多重分形維數則可彌補上述不足，準確刻畫土壤局部的空間變異狀況及非均質特征并可描繪PSD更為細致的信息[14-15]，因此，多重分形維數較單重分形維數可更好地反映土壤狀況及質量.

有機質是反映土壤質量的重要指標[17-18]，其含量是經SOC(soil organic carbon, 土壤有機碳)含量換算而得，故對于有機質含量的確定實質上可回歸到SOC層面[19]，而SOC儲量狀況對于了解土壤結構及其化學性質意義重大. 分形和多重分形參數與有機質的相關性普遍高于土壤質地與有機質的相關性[14]，二者均能很好地描繪有機質狀況且比質地更適宜反映土壤質量的優劣，而不同粒徑的顆粒和有機質相互排列、膠結方式的差異可直接影響SOC分布，因此，PSD差異是造成SOC變化最主要的內在原因[20]. 采用多重分形理論探討因PSD改變而影響SOC儲量的研究多以自然演替草原[5]、不同設障沙丘[21]、小流域濕地[22]及黃土高原沉積物[23]為代表，其中，前三者均表明D1(分布均勻程度)與土壤中優質顆粒(粒徑≤50 μm)數量呈顯著正相關關系，且優質顆?？纱龠Mw(SOC)積累，而LI等[23]則進一步指出w(SOC)在黏土中最高，在砂土中最低. 顯然，不同沉積物或不同演替階段的PSD及w(SOC)并不一致，在沙漠化防治過程中，不同灌叢對沙漠土壤物理性質影響顯著[24]，但灌叢對PSD狀況及w(SOC)分布的影響如何，前者變化對后者的改變又如何，目前尚不清楚.

烏蘭布和沙漠氣候干旱、降水稀少、大風頻發，風力引起的流沙活動可影響沙丘土壤的結構及穩定性，導致細粒物質的損失和粗粒物質的積聚[21]，而灌叢效應可以有效攔截風沙流，使土壤顆粒在其周邊沉積，進而影響灌叢下PSD及SOC狀況，而探討灌叢下二者的關系可揭示灌叢對沙漠土壤質量的影響，反映碳庫狀況及掌握固碳機理. 基于此，該研究以烏蘭布和沙漠中5種適生灌叢下0～100 cm深度土壤為研究對象，通過多重分形維數理論分析PSD(以φ計)、w(SOC)隨土壤深度的變化，并探明二者間相互關系，從而有針對性地調整灌叢種類，以期為減緩局部沙漠土壤質量惡化及SOC固定提供基礎理論及技術依據.

1 材料與方法

1.1 研究區概況

研究區位于烏蘭布和沙漠劉拐沙頭段(39°30′16.00″N～40°19′49.63″N、106°43′36.49″E～107°00′42.93″E)，屬中溫帶大陸性干旱季風氣候，年降水量159.8 mm，年蒸發量3 289 mm，年均風速3.1～4.7 m/s，最大風速為28 m/s，全年8級以上大風日數為15～32 d，最多為52 d，多集中在4—8月，并且多為西風、西南風；區內流動沙丘廣布，沙丘高度4～10 m；土壤類型主要為風沙土；植被多為白刺(Nitrariatangutorum)、梭梭(Haloxylonammodendron)、沙冬青(Ammopiptanthusmongolicus)、花棒(Hedysarumscoparium)等旱生灌木，并有貓頭刺(Oxytropisaciphylla)、檉柳(Tamarixchinensis)、鹽爪爪(Kalidiumfoliatum)等[24]相伴分布，其中，白刺、梭梭、沙冬青及花棒蓋度為30%～35%，貓頭刺、鹽爪爪及檉柳蓋度不足20%.

1.2 取樣及測試方法

為減少風沙對取樣的影響，于2015年3—4月間相對靜風日，以烏蘭布和沙漠劉拐沙頭段典型無植被流動沙丘為對照，選取生長4～5 a的白刺、沙冬青、花棒、梭梭、貓頭刺等灌叢的半固定、固定沙丘，挖取土壤剖面采集土樣. 不同灌叢種類沙丘均隨機設置3塊5 m×5 m樣地，每一樣地選取3株灌叢并于根系附近取樣. 具體方法：在距植物主根系20 cm 處，開挖長40 cm、寬20 cm、深100 cm的土壤剖面，分別挖取0～10、>10～20、>20～30、>30～40、>40～60、>60～80、>80～100 cm層土樣，每層取樣500 g左右，裝入自封袋中密封保存并編號. 將土樣帶回實驗室陰干，過2 mm土壤篩，并去除根系等雜物，經鹽酸-雙氧水(HCL-H2O2)消煮后，使用英國馬爾文公司的Mastersizer 2000(英國)激光粒度儀測定PSD. 土壤粒徑按美國制分級標準并參考許婷婷等[21]的研究，最終分為黏粒(0～2 μm)、粉粒(>2～50 μm)、細砂(>50～250 μm)、粗砂(>250～1 000 μm)、石礫(>1 000～2 000 μm). 另取土壤樣品過0.149 mm土壤篩，去除植物根系等雜物后采用水合熱重鉻酸鉀氧化-比色法[25]測定w(有機質)并計算得到w(SOC).

1.3 土壤粒徑的多重分形參數

取激光粒度儀測量區間I=[0.02, 2 000]，依據給定的尺寸(ξ)將所研究的序列分為N個連續等距小片段，該劃分方法既充分利用了激光粒度儀提供粒度連續數據的優勢，也遵循了土壤粒徑分布規律，比算數等差遞增劃分的方法更客觀[14].N=lg(Φi+1/Φi)為常數(Φi及Φi+1均為機測粒徑范圍)，設第i個小片段序列總長為Li，為使用多重分形方法分析區間I的PSD特征，須使各子區間長度一致，故取Li=lg(Φi/Φ1)(Φ1為機測粒徑范圍首值)，則出現量綱為1的新區間T=[0, 5]，含100個等距子區間Ti=[Li,Li+1]，則每個子區間的分形體分布概率為pi(ξ)，按pi(ξ)大小劃分為滿足下面冪函數的子集[15-16,21]：

(1)

式中，ξ為粒徑范圍，i為[1, 100]內的整數，p為概率，α為奇異指數. 若具有奇異性指數為α的單元個數為Nα(ξ)，則Nα(ξ)與ξ呈冪指數關系：

(2)

式中，N為片段數，f(α)即為具有奇異性指數α的分形子集的分形維數，也稱多重分形譜，用于度量研究對象的粗糙程度、復雜程度、不規則度、不均勻程度. 因不同的ξ所產生不同的α和f(α)便構成了一個刻畫多重分形性質的多重分形譜.

為定義α-f(α)間的關系，引入配分函數：

(3)

式中，q為實數且在[-10, 10]內取整并以1為步長，χq(α)為配分函數. 如果式(3)后面的等式成立，則可從 lnχq(α)～lnξ得到：

(4)

式中，τq為質量指數. 對τq、q作勒讓德變換，可得到粒徑分布的Dq(廣義維數譜)：

(5)

對于Dq，該研究只討論q=0，1時的特殊情況. 當q=0時，D0代表PSD的寬度(容量維數)，其值越大則表示PSD的范圍越寬；當q=1時，D1反映了顆粒分布測度的集中度(信息維數)，它可以表征PSD的不均勻程度，D1越大說明PSD越不均勻，并且各分布區域的體積百分比在各尺度上呈非均勻分布；D1/D0可表征PSD的離散程度，接近于1時表明顆粒分布主要集中于密集區域，接近于0時表明顆粒分布集中于稀疏區域[26-27].

多重分形譜奇異性指數為

(6)

相對應于α(q)的多重分形譜函數為

(7)

α～f(α)譜圖可以描述多重分形的奇異性特征.q-α(q)曲線可以描述土壤分形特征，對于二者，以-10≤q≤10且以1為步長繪制圖像.αmax及f(αmax) 反映的是概率最大子集的性質，αmin及f(αmin)反映的是概率最小子集的性質；多重分形譜的Δα(αmax-αmin)(寬度)反映了概率分布范圍的大小，Δf[f(α)min-f(α)max](譜形)為最大、最小概率間的比值.

數據統計、分析使用Excel 2010及SPSS 22.0，圖像繪制使用Origin 9.0及MATLAB R2010b.

2 結果與分析

2.1 不同灌叢PSD特征

如圖1所示，流動沙丘及各灌叢不同深度PSD的α(q)呈現連續的反“S”遞減趨勢，即α(q<0)>α(q>0)，說明供試土壤具有良好的分形特征，且當α(q>0)時曲線幾近重合，表明分布于密集區域的標度性優于稀疏區域.

土層深度/cm：1—0～10； 2—>10～20； 3—>20～30； 4—>30～40； 5—>40～60； 6—>60～80； 7—>80～100.圖1 不同灌叢不同深度PSD q-α(q)特征Fig.1 q-α(q) characteristic of PSD in different levels and shrubs

由表1可知，D0的均值分布在0.517～1.673之間，大小關系為沙冬青>花棒>貓頭刺>白刺>梭梭>流動沙丘，即各灌叢下的PSD分布范圍均優于流動沙丘. 其中，D0均值梭梭高于流動沙丘1.52%，而沙冬青較梭梭、白刺、貓頭刺、花棒的增幅分別為69.10%、22.30%、9.26%、2.93%. 由此，灌叢可明顯增加PSD范圍，但不同灌叢的增幅不同，其中以沙冬青最大、梭梭最小，說明當地適生灌叢中沙冬青對PSD范圍的擴大作用最為顯著(P<0.05).

D1的均值分布于1.352～1.559之間，流動沙丘及各灌叢的大小關系與D0略有區別，表現為花棒>貓頭刺>沙冬青>白刺>梭梭>流動沙丘. 其中，花棒D1均值高于流動沙丘13.28%，而較貓頭刺、沙冬青、白刺、梭梭的增幅分別為2.31%、2.37%、5.45%、11.99%，說明灌叢可以不同程度增加PSD的非均一性，其中花棒增幅最為顯著(P<0.05)，但其余灌叢間增幅差異并不明顯.

表1 不同灌叢不同深度PSD分形參數

注：不同小寫字母表示不同灌叢同一指標間差異顯著(P<0.05).

D1/D0的均值分布于0.960～2.633之間，流動沙丘及各灌叢的大小關系與D0完全相反，表現為流動沙丘>梭梭>白刺>貓頭刺>花棒>沙冬青，其中沙冬青較流動沙丘降低63.54%，較花棒、貓頭刺、白刺、梭梭的降幅分別為3.90%、10.28%、20.66%、63.33%，但花棒D1/D0的平均值為0.999±0.036，最接近于1，PSD在密集區域的集中程度最高，φ(粉粒)與φ(黏粒)之和為11.69%居各灌叢之首(見表2)，說明灌叢可使PSD集中于密集區域，雖沙冬青對粒徑離散程度的降幅最為顯著(P<0.05)，但密集區域的集中程度卻在花棒灌叢下出現最大值.

表2 不同灌叢PSD組成均值

由表2可知，流動沙丘及不同灌叢間PSD均值統一呈現先增加后降低的趨勢，在細砂粒徑范圍時數值達到最大. 其中，流動沙丘及梭梭灌叢下，φ(黏粒)及φ(粉粒)均為0，而φ(粉粒)及φ(細砂)則均在花棒灌叢下出現最大值，分別為8.86%及73.34%，在白刺灌叢下出現最小值，分別為4.87%和45.28%.

α(q)～f(q)圖的Δα及Δf可以分別反映不同灌叢土壤整體分形概率測度的均勻分布狀況及不同粒度級配土壤顆粒分布概率的地位特征. 由圖2可知，流動沙丘及各灌叢不同深度土層所描繪的α(q)～f(q)曲線并不完全重合，流動沙丘Δα在>60～80 cm和>80～100 cm處顯示出最大和最小值，分別為6.800和3.703，Δf在>30～40 cm表現出最大值-1.068<0，圖像整體左偏，呈左鉤狀；沙冬青Δα在>30～40和0～10 cm分別呈現最大和最小值，為5.255和3.604，Δf最大值出現在>10～20 cm土層，為-1.250<0，圖像整體左偏，呈左鉤狀；花棒Δα在>80～100和0～10 cm顯示出最大和最小值，分別為4.330和3.604，Δf在>60～80 cm顯示出最大值，為-1.427<0，圖像整體左偏，呈左鉤狀. 而梭梭、貓頭刺、白刺各土層的α(q)～f(q)曲線重合度較低，但Δf均小于0，圖像整體左偏，呈左鉤狀.

土層深度/cm： 1—1～10； 2—>10～20； 3—>20～30； 4—>30～40；5—>40～60； 6—>60～80； 7—>80～100.圖2 不同灌叢不同深度PSD的α(q)～f(q)特征Fig.2 α(q)- f(q) characteristic of PSD in different levels and shrubs

2.2 不同灌叢w(SOC)垂直分布

圖3 不同灌叢不同深度w(SOC) 特征Fig.3 Characteristic of SOC in different levels and shrubs

由圖3可知，流動沙丘及各灌叢不同深度w(SOC)整體較低，表現為沙冬青>花棒>貓頭刺>梭梭>白刺>流動沙丘，與D1/D0值的大小關系基本一致，不同灌叢均與流動沙丘差異顯著(P<0.05)，并且除梭梭與白刺灌叢差異不明顯外，w(SOC)在各灌叢間均呈顯著差異. 流動沙丘和梭梭灌叢的w(SOC)分布狀況均隨土層加深先增加后減少，且在0～40 cm 土層間變化較為明顯，二者均在表層0～10 cm時最小，分別為11.635和11.698 g/kg，在>30～40和>20～30 cm時達到最大，分別為11.711和11.749 g/kg. 沙冬青、花棒、白刺、貓頭刺灌叢的w(SOC)垂直變化趨勢相似，不同土層間波動較大，均表現為“M”型，其中，沙冬青的兩個最高峰均分別出現在>20～30和>60～80 cm，為11.958和 11.928 g/kg.

2.3w(SOC)、PSD及其分形參數間相關關系

w(SOC)與PSD及各參數間的Pearson相關分析結果見表3. 由表3可知，w(SOC)與小粒徑顆粒含量如φ(黏粒)、φ(粉粒)間呈極顯著正相關(P<0.01)，但與φ(粗砂)間呈極顯著負相關(P<0.01)；與D1、D0、Δf間呈極顯著正相關(P<0.01)，但與D1/D0呈極顯著負相關(P<0.01).φ(黏粒)、φ(粉粒)與D1、D0及Δf間呈極顯著正相關(P<0.01)，但與D1/D0及Δα呈極顯著負相關(P<0.01).φ(粗砂)與D1、D0及Δf間呈極顯著負相關(P<0.01)，但與D1/D0呈顯著正相關(P<0.05).

表3 w(SOC)、PSD組成及各分形參數間的相關分析

注：**表示在0.01水平上差異顯著(P<0.01)；*表示在0.05水平上差異顯著(P<0.05).

3 討論

3.1 不同灌叢對PSD特征的影響

分形參數可定量且更為細致地描述PSD特征，其中，D1可代表其均勻程度，數值越小則分布越均勻，D0可代表其范圍的寬度，數值越大則分布范圍越廣，D1/D0可反映土層中顆粒在密集區域的集中程度，越接近于1則集中程度越高[21,26-27]. 流動沙丘地表因無植物覆蓋而遭受強烈風蝕，風力搬運作用將表層細粒物質非等量且選擇性吹蝕，使D1/D0高于各灌叢(見表1). 而灌叢可有效降低近地表風速，攔截風沙流，使風沙流中所攜帶的細粒物質在灌叢周圍的土壤表層集聚，與原位土壤顆粒相互混合，彌補了因風蝕而損失的土壤顆粒，而不同粒徑土壤顆粒的分布狀況可改變土壤結構從而決定土壤特性[7]，如各灌叢下0～10 cm土層D1及D0高于流動沙丘，D1/D0均低于流動沙丘(見表1). SUN等[5]在黃土高原對草地及裸地的PSD研究同樣發現，不同年限自然演替草地0～10 cm土層的D1及D0均顯著高于裸地，植被在增加土壤表層D的同時，減緩了土壤惡化，即灌叢作用使表層PSD均勻程度降低，而范圍及在密集區域的集中程度增加.

流動沙丘及各灌叢α(q)～f(q)圖像均呈現左鉤狀(見圖2)，表明不同深度PSD多集中于小概率區間，即各土層中細顆粒占主要地位，土壤顆粒細化度高，而各灌叢0～10 cm土層波峰的最低點均高于流動沙丘波峰的最高點，即各灌叢的Δf皆高于流動沙丘，從另一個角度說明灌叢作用使表層土壤顆粒分布更為分散，并且增加了黏粒、粉粒與細砂的含量，而DONG等[28]在南方花崗巖丘陵地區對不同風化土壤的研究同樣發現植被可增加土壤黏粒、粉粒含量并遏制土壤侵蝕發展，并且優質土壤顆?？墒雇寥蕾|地明顯改善. 此外，Trimble等[29]則進一步發現植被可通過促進優質土壤顆粒含量的增加進而改善土壤質地、增加土壤水分入滲，最終使得SOC大量積累，與該研究中灌叢作用提升細粒物質含量以增加w(SOC)結果一致. 但梭梭灌叢下細砂含量增幅明顯，黏粒及粉粒含量無增幅，其原因還有待進一步探討.

3.2 PSD特征與w(SOC)間的相互關系

Nadeu等[20]認為，團聚體內不同粒徑土壤顆粒相互排列的方式及膠結的程度顯著影響SOC狀況，由表3可知，w(SOC)與≤50 μm的優質土壤顆粒含量間呈極顯著正相關關系(P<0.01)，與非優質顆粒間呈極顯著負相關關系(P<0.01)，即≤50 μm的顆?？蓪(SOC)極顯著正促進，而位于>250～1 000 μm間的顆粒則作用相反，張俊華等[30-31]指出，黏粒與有機物結合可增強有機質的穩定性和抵抗生物分解的能力，并最終表現為黏粒對SOC的強保護能力，而Hassink等[32-33]則進一步指出φ(黏粒)與土壤有機物質的分解速率表現為負相關關系，即低φ(黏粒)可降低碳庫的飽和度，加速SOC流失[30]，因此，φ(黏粒)的高低可直接影響w(SOC)或通過影響土壤有機質的穩定性及分解速率間接改變w(SOC). 此外，砂土因其較高的擴散率[34]，土壤中水分的運動和有機質的周轉較快，而黏土中黏粒穩定有機質的能力強，不利于有機質周轉[35]. 上述研究結果最終體現為w(SOC)與≤50 μm的優質土壤顆粒含量極顯著正相關(P<0.01)，并且φ(黏粒)又均與D1、D0極顯著正相關，與D1/D0極顯著負相關(P<0.01)(見表3)，而沙冬青下>20～30和>60～80 cm土層D1、D0相對較高而D1/D0相對較低，即φ(黏粒)在上述土層中較高，降低了有機質的周轉速率使SOC固持在土壤中不致流失，故而，綜合表現為沙冬青下w(SOC)的兩個峰值出現在在>20～30和>60～80 cm土層.

3.3 灌叢對SOC的影響

灌叢通過改變PSD特征顯著影響w(SOC)(P<0.05)，并且w(SOC)在0～30 cm范圍呈現不斷增加的趨勢(見圖3)，這和SUN等[5]的研究結果一致，而各灌叢對于SOC分布的改變在>20～30 cm土層尤為明顯且均高于0～10 cm表層土壤. 對此，曹艷峰等[36]認為來自冠幅的凋落物是灌內表層SOC的重要來源，然而在細質地土壤中，黏粒的吸附作用和團聚體中微孔隙的強物理保護作用[30-31,37]使SOC在土壤中穩定固持不致大量流失，但卻使禁錮于微團聚體內部的有機質在短時間內難以大量分解，降低了冠幅凋落物提供新鮮有機質的周轉速率[35]，導致冠內表層SOC集中富集水平較低. 此外，沙漠中強烈的風蝕作用使得凋落物難以在土壤表層長時間聚集，無法達到有機質釋放SOC的腐殖化閾值，而主根系生長過程中的分泌物可能對于SOC釋放具有一定活化作用，故w(SOC)在土壤表層最低，但隨土層加深呈先增加后降低趨勢，且不同灌叢對于表層土壤顆粒的優質化程度及主根系生長對SOC活化作用不同，使得不同灌叢間SOC存在顯著差異(P<0.05)，并最終呈現為沙冬青>花棒>貓頭刺>梭梭>白刺>流動沙丘，即沙冬青和花棒通過自身灌叢作用明顯增加表層優質土壤顆粒含量使得0～10 cm土層w(SOC)高于其余灌叢，但>10～100 cm土層w(SOC)隨土壤深度增加呈先增加后降低趨勢.

4 結論

a) 不同灌叢土壤具有良好的分形特征，且分布于密集區域的標度性優于稀疏區域，PSD、D1、D0及D1/D0值的變化表明，與流動沙丘相比，不同灌叢具有控制地表風蝕、防止表土粗化、促進細粒物質積累的作用，因此，在流沙上可通過種植適生灌叢攔截細粒物質，擴大表土PSD范圍，增加優質土壤顆粒含量，遏制表層風沙土的持續粗化與惡化.

b)φ(黏粒)及φ(粉粒)與D1及D0值極顯著正相關(P<0.01)，與D1/D0值極顯著負相關(P<0.01)，即PSD范圍及均勻程度的增加表征了φ(黏粒)及φ(粉粒)的提升，而離散程度的增加則表征了φ(黏粒)及φ(粉粒)的降低.w(SOC)與φ(黏粒)、φ(粉粒)均呈極顯著正相關關系(P<0.01)，而D1、D0、Δf均與w(SOC)呈極顯著正相關關系(P<0.01)，并且數值高于φ(黏粒)與φ(粉粒)，即上述3個指標同樣可以極好地反映SOC的變化狀況，而且效果優于粒徑分級，建議在以后的類似分析中加以應用.

c) 烏蘭布和沙漠不同灌叢對PSD及SOC的影響具有一定差異，其中，沙冬青及花棒可更顯著地擴大PSD范圍并增加其在密集區域的集中程度、同時降低PSD均勻程度，更好地改善SOC狀況及土壤質量，因此，可在今后的沙漠化防治過程中加大種植比例.

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DAI Yujie1, LI Jinrong2, GUO Jianying2, HAN Xiufeng1, ZHANG Mengxuan1, ZHOU Xiaoying1, DONG Zhi1*

1.Shandong Provincial Key Laboratory of Soil Erosion and Ecological Restoration, Taishan Forestry Ecosystem Research Station, College of Forestry, Shandong Agricultural University, Tai′an 271018, China 2.Institute of Water Resources for Pastoral Area of the Ministry of Water Resources of China, Hohhot 010020, China

2016-12-20

2017-02-04

國家自然科學基金項目(41301303)；水利部公益性行業科研專項經費(201401084)；中國水科院科研專項項目(MK2016J03)

代豫杰(1992-)，男，寧夏銀川人，daiyj_sdau@163.com.

*責任作者，董智(1971-)，男，蒙古族，內蒙古烏蘭察布人，教授，博士，主要從事荒漠化防治研究，nmgdz@163.com

X171.1

1001- 6929(2017)07- 1069- 10

A

10.13198/j.issn.1001- 6929.2017.02.02

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