高寒山區不同土地利用類型土壤養分化學計量特征及影響因素

趙 雯,黃來明,*

1 中國科學院地理科學與資源研究所,生態系統網絡觀測與模擬重點實驗室, 北京 100101

2 中國科學院大學資源與環境學院, 北京 100049

土壤作為陸地生態系統中最大的營養元素庫,是陸地生命系統重要的物質和能量來源。土壤中C、N、P等營養元素在遷移和轉化過程中往往伴隨耦合現象[1],因此研究不同養分化學計量比對揭示土壤-植物相互作用及元素生物地球化學循環具有重要意義。青藏高原作為“地球第三極”和“亞洲水塔”,是中國乃至亞洲重要的生態屏障,同時也是我國典型的生態脆弱區。該區域生態系統結構簡單,抗逆性差,土壤凍融交替頻繁[2]。隨著全球氣候變暖,加之人為因素的劇烈干擾,該區土壤環境持續惡化[3],養分流失嚴重[4],地力衰退明顯[3,5],嚴重威脅高寒生態系統安全及區域可持續發展。因此,了解高寒地區不同土地利用類型下土壤養分化學計量特征及其影響因素可為評估該區脆弱生態系統土壤質量和功能提供參數。

近年來,許多學者在青藏高原地區開展土壤養分含量分布特征及其影響因素研究,并取得了重要進展。Bing[6]等在青藏高原東部研究發現土壤C∶P和N∶P隨土層深度的增加而減小,Yang[7]等的研究結果顯示高寒草地不同深度土壤中SOC∶TN相對穩定,Feng[8]等認為青藏高原東部土壤TC(全碳,包括無機碳):TN、TC∶TP、TN∶TP均隨土層深度的增加顯著減小。降雨量、溫度[6,9]等氣候因素以及土壤pH、容重、含水量、孔隙度等土壤性質[8,10]均會直接影響高寒地區土壤養分化學計量比,而海拔[6]、經緯度[8]可通過影響區域水熱條件間接影響土壤養分化學計量比時空分布特征。此外,不同學者指出植被類型及種植年限不同,養分吸收量和凋落物歸還量具有顯著差異,從而影響土壤養分生態化學計量比[10—11]。除了自然因素的影響,高寒地區人為活動干擾(開墾和放牧、禁牧等)對土壤養分狀況和化學計量比的影響近年來也受到了關注。研究表明,開墾和放牧會導致表層土壤養分含量快速下降,而禁牧有利于遏制草原土壤退化,且隨著禁牧時間的增加土壤養分含量逐漸增加[12]。然而,Mipam[13]等卻認為中度及以下放牧活動對土壤養分及相應的化學計量比并無顯著影響。也有學者指出由于氣候變化和人類活動引起草地嚴重退化會對土壤養分化學計量比產生重要影響[14—15]。

綜上所述,目前關于青藏高原土壤養分化學計量比的研究主要是針對高寒林地或草地,而對不同土地利用類型下土壤養分含量與化學計量比分布特征及其影響因素的對比研究較少。基于此,本文選取青海省東部農、林、草地不同土層深度(0—10、10—20、20—30 cm)土壤為研究對象,通過測定土壤基本理化性質(pH、容重(bulk density, BD)、孔隙度(porosity, Ps)、粘粒含量(clay content, Cy)、土壤含水量(soil water content, SWC)、總有機碳(soil organic carbon, SOC)、全氮(total nitrogen, TN)、全磷(total phosphorus, TP)、速效氮(available nitrogen, AN)、速效磷(available phosphorus, AP)),并提取各樣點環境因子(年均溫(mean annual temperature, MAT)、年均降雨量(mean annual precipitation, MAP)、年均蒸發量(average annual evaporation, Ea)、植被歸一化指數(normalized differential vegetation index, NDVI)、海拔(altitude, ALT)、坡度(slope gradient, SG)、地表粗糙度(surface roughness, SR)、經度(longitude, LON)、緯度(latitude, LAT)),分析了不同土地利用類型下土壤養分化學計量比分布特征及其影響因素,以期為高寒地區脆弱生態系統土壤養分管理和調控提供依據。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

本研究選取青海省東部4個自治州(市)12個縣為研究區域(32°52′N—36°13′N,98°23′E—102°29′E)(圖1)。該區域位于黃土高原向青藏高原過渡的鑲嵌地帶,地勢西北高、東南低,具有高山、盆地、丘陵、平原、河谷等多種地貌類型。這一地區地處西風帶,受季風影響空氣干燥度適中,其水汽濕度位于西風低濕度區(昆侖山地、祁連山及阿爾金山等地)和季風高濕度區(藏東藏南地區及東喜馬拉雅北麓地區)之間[16],年均氣溫-9.2—7.5 ℃,年降水量200—400 mm,年蒸發量396—1098 mm。由于受高寒氣候的影響,該地土壤類型主要包括灰鈣土、栗鈣土、黑鈣土、灰褐土和草甸土,發育時間較短,風化強度和物質遷移較弱,普遍具有薄層性和粗骨性等特點[17]。

圖1 青海省東部不同土地利用類型土壤樣點分布圖Fig.1 Distribution of sample sites in eastern Qinghai Province of different land use types

1.2 樣品采集與分析

2019年8月在青海省東部選取不同土地利用類型下(農、林、草地)24個采樣點,分別位于海東市(6個)、黃南藏族自治州(6個)、海南藏族自治州(3個)和果洛藏族自治州(3個)。在每個樣點分別采集0—10 cm、10—20 cm和20—30 cm原狀土和擾動土樣品,每個樣點取3次重復,共采集原狀土和擾動土各216個。將采回的擾動土置于陰涼干燥處風干,去除植物殘體,研磨過篩(2 mm,1 mm和0.25 mm)備用。

原狀土通過環刀法采集,采用恒定水頭法測定土壤含水量、總孔隙度和土壤容重,測定方法參照《森林土壤水分-物理性質的測定》(LY/T 1215—1999)[18]。其余指標使用擾動土測定。采用浸提電位法測定土壤pH(水土比2.5∶1),采用MS- 2000激光粒度儀測定土壤機械組成,采用重鉻酸鉀氧化-外加熱法測定土壤有機質,采用凱氏定氮法測定土壤全氮,采用酸熔-鉬銻抗比色法測定土壤全磷,采用堿解擴散法測定土壤速效氮,采用碳酸氫鈉提取法測定土壤速效磷,方法參照《土壤農化分析》[19]。

1.3 數據處理

用軟件ArcGIS 10.6提取采樣點環境數據(年均溫MAP、年均降雨量MAP、年均蒸發量Ea、植被歸一化指數NDVI、坡度SG和地表粗糙度SR)；海拔ALT、經度LON和緯度LAT通過GPS(Garmin eTrex 221x)記錄。氣候數據來自中國氣象數據共享網,NDVI來自MODIS NDVI數據MOD13Q1,地形數據基于SRTM DEM數據計算得到。采用軟件SPSS 25.0和Origin 2017分別對數據進行描述性統計分析、Pearson相關性分析和相應圖表繪制,同時,分別對同一土地利用類型,不同土層深度及同一土層深度,不同土地利用類型土壤性質及土壤養分化學計量比進行了單因素方差分析,并采用鄧肯檢驗法進行多重比較。顯著性檢驗的標準為0.05。采用Canoco 5.0軟件對土壤基本理化性質、環境因子與土壤化學計量比之間的關系進行冗余分析并繪制圖像。

2 結果與分析

2.1 不同土地利用類型下土壤基本理化性質

如圖2所示,農地土壤容重BD平均值為1.46 g/cm3,顯著高于林地(1.12 g/cm3)和草地(1.16 g/cm3),分別高出23.29%和20.55%,而農地總孔隙度Ps平均值(44.44%)卻顯著低于林地(總孔隙度Ps均值56.58%)和草地(總孔隙度Ps均值54.00%)。林、草植物根系活動及枯枝落葉的腐解有利于改善土壤結構,增加土壤孔隙度。土壤含水量SWC平均值表現為林地(0.39 g/g)>草地(0.33 g/g)>農地(0.21 g/g),其中農地和林地間存在顯著差異(P<0.05),這是因為林地具有較高的冠層郁閉度,有效減少了水分蒸發,有利于土壤水分涵養[20]。農地土壤pH平均值(8.75)顯著高于林地(7.49)和草地(7.91)(P<0.05),這與我國南方農地土壤普遍出現酸化不同[21]。干旱半干旱地區農業開墾導致農地水分蒸發強烈,使得鹽分在地表聚集,這可能是該區農地土壤pH增加的原因。農、林、草地土壤粘粒含量Cy平均含量(27.33%、22.41%、18.63%)依次降低,這可能與研究區農地接受河流沖積物和灌溉有關[22],從而導致農地土壤粘粒含量Cy顯著高于高寒草地(P<0.05)。

農地土壤總孔隙度SOC與全氮TN平均含量(20.90 g/kg、1.08 g/kg)均顯著低于林地(71.91 g/kg、3.49 g/kg)和草地(55.11 g/kg、2.81 g/kg)(P<0.05),其中總有機碳SOC平均含量與林地和草地相比分別降低70.94%和62.08%,全氮TN含量分別降低69.05%和61.57%。相反,農地土壤速效氮AN平均含量(22.88 mg/kg)卻略高于林地(17.69 mg/kg)和草地(19.35 mg/kg),但不同利用類型下速效氮AN含量差異不顯著(圖2)。研究表明,作物吸收和收獲可以加速土壤中碳、氮等養分的周轉和消耗,從而導致農地土壤總有機碳SOC和全氮TN含量顯著低于林地和草地[23]。農地土壤全磷TP與速效磷AP平均含量分別為1.30 g/kg和26.04 mg/kg,均顯著高于林地(0.83 g/kg、5.22 mg/kg)和草地(0.73 g/kg、6.99 mg/kg)(P<0.05),這是由于作物對碳、氮的吸收率顯著高于磷,加之氨揮發會造成土壤中氮素損失。

圖2 不同土地利用類型下土壤基本理化性質Fig.2 Box diagram of soil basic properties under different land use types圖中不同小寫字母表示不同土地利用類型間差異顯著 (P<0.05)

2.2 不同土地利用類型土壤養分化學計量比描述性統計分析

如表1所示,農、林、草地0—30 cm土壤C∶N變化范圍分別為15.72—21.92、17.87—23.71、12.90—30.34,平均值分別為19.23、20.66、19.90,變異系數分別為12%—13%、6%—10%、14%—23%。由于土壤中碳、氮元素循環相互耦合,且影響機制相似,因此不同土地利用類型或不同深度土壤C∶N均無顯著差異,這與陶冶[24]等的研究結果一致。研究區草地土壤中的C∶N顯著高于Yang[7]等在高寒草地的研究,這可能與該地區廣泛分布有較厚的草氈層,有機質含量較高有關。農、林、草地0—30 cm土壤C∶P變化范圍分別為7.02—28.16、11.85—165.08、24.91—173.68,平均值分別為19.72、84.88、75.26,變異系數分別為50%—55%、54%—63%、48%—57%；N∶P變化范圍分別為0.42—1.34、0.62—7.79、1.29—9.28,平均值分別為0.99、4.12、3.87,變異系數分別為42%—48%、54%—63%、48%—57%。農地土壤C∶P和N∶P均顯著低于林地和草地(P<0.05)(表1),除草地0—10 cm土壤C∶P和N∶P顯著高于0—20 cm或20—30 cm外,農地和林地不同深度土層間C∶P、N∶P均無顯著差異(表1)。農、林、草地土壤AN∶AP變化范圍分別為0.54—2.17、1.05—6.84、0.87—13.21,平均值分別為1.10、3.60、3.49,變異系數分別為38%—42%、31%—41%、57%—98%,不同土地利用類型或不同深度土壤AN∶AP均無顯著差異(表1)。

表1 不同土地利用類型土壤養分化學計量比描述性統計分析表Table 1 Descriptive statistical analysis table of soil nutrient stoichiometry of different land use types

2.3 土壤養分化學計量比與基本理化性質之間的關系

土壤養分化學計量比與基本理化性質相關性分析結果表明,C∶N與土壤含水量SWC及總孔隙度Ps之間存在顯著正相關關系(P<0.05),而與pH、速效磷AP含量存在顯著負相關關系(P<0.05)(表2)。C∶P、N∶P與pH、容重BD、粘粒含量Cy、速效磷AP含量均具有顯著負相關關系(P<0.05或P<0.01),而與土壤含水量SWC、總孔隙度Ps、速效氮AN含量均具有顯著正相關關系(P<0.01)。同時,N∶P與總孔隙度SOC、C∶P與全氮TN的正相關性也達到顯著水平(P<0.01),這與青燁[15]等在若爾蓋高寒濕地的研究結果一致(表2)。AN∶AP與土壤含水量SWC、總孔隙度Ps、總有機碳SOC和全氮TN含量顯著正相關(P<0.05或P<0.01),與pH、容重BD和粘粒含量Cy顯著負相關(P<0.05或P<0.01)(表2),由于速效養分受全量養分影響較大,因此AN∶AP與土壤基本理化性質的相關性與N∶P基本一致。

表2 土壤基本理化性質與化學計量比相關性分析表Table 2 Correlation of soil basic properties and stoichiometric ratio

通過冗余分析(RDA)對3種土地利用類型下土壤養分化學計量比與基本理化性質之間的關系進行分析可知,土壤化學計量比在第Ⅰ、Ⅱ排序軸的解釋量分別為79.11%和10.08%,前兩軸對于土壤養分化學計量比的累計解釋量達89.19%(圖3)。同時,前兩軸對于土壤養分化學計量比和土壤基本理化性質關系的累計解釋量達到97.66%,表明排序結果較好。通過對第Ⅰ軸(F=231,P=0.002)和所有軸(F=64.2,P=0.002)進行置換檢驗可知,排序結果可靠。根據圖3中夾角和箭頭的大小顯示,土壤養分化學計量比與速效氮AN、土壤含水量SWC、總有機碳SOC、總孔隙度Ps、全氮TN呈正比,與容重BD、全磷TP、粘粒含量Cy、pH、速效磷AP呈反比,全氮TN、總有機碳SOC、容重BD和總孔隙度Ps對于土壤養分化學計量比的解釋量更高。蒙特卡洛(Monte Carlo)檢驗結果進一步表明不同性質對土壤養分化學計量比的重要性不同(表3),全氮TN、總有機碳SOC、容重BD、總孔隙度Ps、粘粒含量Cy、土壤含水量SWC、速效磷AP、pH、全磷TP和速效氮AN的重要性依次降低,解釋量分別為60.3%、59.2%、56.4%、55.6%、39.3%、36.3%、23.6%、22.8%、12.0%和9.9%。

圖3 土壤養分化學計量比和基本理化性質冗余分析(RDA)排序結果Fig.3 The redundancy analysis (RDA) ranking results of Soil nutrient stoichiometry and basic propertiesC∶N∶碳:氮, soil organic carbon: total nitrogen；C∶P：碳:磷, soil organic carbon: total phosphorus；N∶P：氮:磷, total nitrogen: total phosphorus；AN∶AP：速效氮:速效磷, available nitrogen: available phosphorus；SOC∶總有機碳, soil organic carbon；TN∶全氮, total nitrogen；TP：全磷, total phosphorus；AN∶速效氮, available nitrogen；AP：速效磷, available phosphorus；BD：容重, bulk density；SWC∶土壤含水量, soil water content；Cy：粘粒含量, clay content；Ps：孔隙度, porosity；pH：酸堿度

表3 土壤基本理化性質對養分化學計量比重要性排序表Table 3 Importance equencing of Soil properties

2.4 土壤養分化學計量比與環境因子之間的關系

從表4可以看出,相較于地形和植被因子而言,氣候因子(年均蒸發量Ea、年均降水量MAP、年均溫度MAT)對土壤養分化學計量比的影響更大。其中,年均蒸發量Ea、年均溫度MAT與N∶P、C∶P均存在顯著負相關關系(P<0.05),這與董正武[25]等在古爾班通古特沙漠的研究結果一致。而MAP與N∶P、C∶P均存在顯著正相關關系(P<0.05),年均蒸發量Ea還與C∶N存在顯著負相關關系(P<0.05)。此外,緯度LAT、海拔ALT與土壤C∶P相關性顯著(P<0.05),而海拔ALT還與N∶P存在顯著正相關關系(P<0.05)。經度LON、地表粗糙度SR、坡度SG、植被指數NDVI與土壤養分化學計量比之間的相關性均不顯著(P>0.05)。

表4 環境因子與化學計量比相關性分析表Table 4 Correlation of environmental factors and stoichiometric ratio

對土壤養分化學計量比與環境因子之間的關系進行RDA分析表明,第Ⅰ軸和第Ⅱ軸對于土壤養分化學計量比的解釋量分別為64.95%和5.47%,前兩軸對于土壤養分化學計量比和環境因子之間關系的累計解釋量達99.29%。同時,對第Ⅰ軸(F=25.9、P=0.004)和所有軸(F=3.8、P=0.004)進行置換檢驗的P值均小于0.01,說明排序結果可靠且良好。由化學計量比和環境因子的RDA排序圖(圖4)可知,土壤養分化學計量比與海拔ALT、年均降水量MAP及植被指數NDVI呈正比,與年均溫度MAT、年均蒸發量Ea、經度LON、緯度LAT呈反比,且年均溫度MAT與年均蒸發量Ea對于土壤養分化學計量比的總體解釋量更高,是影響土壤養分化學計量比的主要環境因子。蒙特卡洛(Monte Carlo)檢驗結果進一步表明不同環境因子對土壤養分化學計量比的重要性不同,其中年均溫度MAT對土壤養分化學計量比的重要性最高,與李丹維等[26]的研究結果一致。對土壤養分化學計量比影響顯著的環境因子包括年均溫度MAT、年均蒸發量Ea、海拔ALT、年均降水量MAP、緯度LAT及植被指數NDVI,其解釋量分別為38.3%、34.9%、32.6%、30.2%、24.2%和17.9%(表5)。

圖4 土壤化學計量比與環境因子冗余分析(RDA)排序結果Fig.4 The redundancy analysis (RDA) ranking results of Soil nutrient stoichiometry and environmental factors數據為三層土壤(0—10、10—20、20—30 cm)平均值,LAT：緯度, latitude；LON∶經度, longitude；ALT：海拔, altitude；SR：地表粗糙度, surface roughness；SG：坡度, slope gradient；NDVI：植被指數, normalized differential vegetation index；Ea：年均蒸發量, average annual evaporation；MAP：年均降水量, mean annual precipitation；MAT：年均溫度, annual mean air temperature

表5 環境因子對化學計量比重要性排序表Table 5 Importance equencing of environmental factors

3 討論

3.1 不同土地利用類型中土壤C、N、P化學計量特征

土壤養分化學計量比是評價土壤養分供給能力及土壤質量和功能的重要指標。本研究結果顯示,青海省東部農、林、草地土壤C∶N變化范圍分別為19.4—20.05、20.57—20.8、19.14—20.66,均高于全國平均水平(10—12)[27]。C∶N是體現土壤質量的敏感指標,其大小與土壤有機質的分解速率呈反比[27]。較高的C∶N表明該地區有機質的礦化過程較慢,這可能與高寒地區低溫少雨的氣候環境有關。不同土地利用類型或不同深度土壤C∶N均無顯著差異(P>0.05),表明土壤C∶N在不同環境條件和利用方式下基本穩定,這與Bui[28]等在澳大利亞的研究結果一致。

土壤C∶P是表征土壤中磷礦化能力的重要指標[29],而N∶P則顯示土壤氮、磷可利用性水平[30]。農地土壤C∶P變化范圍為18.76—21.43,低于全國平均值(52.7)[31],而林、草地土壤C∶P變化范圍分別為76.61—93.06和56.98—92.65,高于全國平均值(52.7)[31],此外,農地土壤速效磷AP平均含量為26.04 mg/kg,依據全國第二次土壤普查養分分級標準[32]屬于第二級(20—40 mg/kg),而林、草地土壤中速效磷AP平均含量分別為5.22 mg/kg和6.99 mg/kg,均屬于較低等級的第四級(5—10 mg/kg),因此該地區林、草地土壤中磷素供給能力和有效性較低,而農地則相反,這可能與農地中磷肥的施用有關。作物對碳、氮的吸收率顯著高于磷,加之氨揮發會造成土壤中氮素損失,因此即使農地同時施用氮肥和磷肥,僅導致磷含量的增加[33],這與高君亮等在陰山北麓農牧交錯帶的研究結果一致[34]。農、林、草地土壤N∶P變化范圍分別為0.94—1.03、3.74—4.53、3.00—4.65,其中農地土壤N∶P遠低于全國平均值(3.9)[35],加之農地土壤中全氮TN含量平均值(1.08 g/kg)低于全國平均土壤氮含量(1.88 g/kg)[31],因此該地區農地土壤中可能存在一定程度的氮缺乏現象。Reich[36]等認為氮是高緯度、高海拔地區土壤養分限制因子,適當增加氮肥施用量,可以有效緩解氮沉降較低的高寒地區農地土壤缺氮現象。

林地和草地土壤C∶P、N∶P均隨土層深度增加而減小,這主要是由于磷主要來源于礦物風化,不同深度土層磷含量接近,而碳、氮由于地表枯落物腐解和沉降輸入主要在表層土壤中富集,因此林地和草地0—10 cm土壤C∶P、N∶P顯著高于20—30 cm土壤(表1),這與吳雨晴等[5]研究發現高寒草地土壤C∶P、N∶P均隨土層深度的增加顯著下降這一結果相一致。然而,農地不同深度土層C∶P、N∶P均無顯著差異,表明人為干擾(施肥和灌溉)影響土壤中養分轉化和平衡關系[37]。

土壤養分全量反應土壤供給養分的能力,而速效養分則反應養分供給的強度[38]。因此,相較于N∶P而言,AN∶AP能夠更加準確的反應土壤養分供應水平[39]。農、林、草三種土地利用類型中,土壤N∶P(0.94—1.03、3.74—4.53、3.00—4.65)與AN∶AP(0.81—1.51、3.34—3.86、3.24—3.85)均相近,表明該地區土壤氮、磷元素轉化利用速率相近。但與前人研究相比,青海省東部高寒地區土壤AN∶AP(0.81—3.85)仍顯著小于古爾班通古特沙漠[39]等土壤氮極缺、有機質分解礦化速率較低地區的土壤AN∶AP(4.75—6.99)。同時,依據全國第二次土壤普查養分分級標準[32],農、林、草地土壤速效磷AN含量(22.88 mg/kg,17.69 mg/kg,19.35 mg/kg)均屬于最低等級第6級(<30 mg/kg),而土壤全氮TN含量除農地(1.08 g/kg)屬于第3級(1—1.5 g/kg)外,林地(3.49 g/kg)和草地(2.81 g/kg)均屬于第1級(>2 g/kg),表明該地區林地和草地全氮TN雖儲量豐富,但其礦化速率較慢,因此同農地一樣,表現為氮有效性極低,這可能是由于該地高寒氣候抑制了土壤微生物及酶活性,使得豐富的凋落物雖在地表聚集卻難以分解,造成了土壤中氮元素富集但速效氮AN含量極低的結果。

3.2 土壤養分化學計量特征的影響因素及其指示意義

土壤養分化學計量比受成土作用、水熱條件和人為活動等多種因素影響,空間異質性強[15]。明確不同因素對化學計量比的貢獻率,可為土壤養分合理管理和調控提供依據。根據冗余分析結果顯示,對土壤養分化學計量比影響較大的環境因子和土壤性質有：年均溫度MAT、年均蒸發量Ea、海拔ALT、年均降水量MAP、緯度LAT、植被指數NDVI及全氮TN、總有機碳SOC、容重BD、總孔隙度Ps、粘粒含量Cy、土壤含水量SWC。這其中,年均蒸發量Ea的變化主要取決于溫度及土壤質地,海拔ALT對于土壤養分化學計量比的影響主要是通過改變土壤的水熱條件和植被生長狀況實現的,而緯度LAT可以通過改變不同地區降雨量和溫度對土壤養分化學計量比產生影響,因此,這三種環境因子可以被歸納進其他影響因素中,影響土壤養分化學計量比的因素主要包括：年均溫度MAT、年均降水量MAP、植被指數NDVI、全氮TN、總有機碳SOC、容重BD、總孔隙度Ps、粘粒含量Cy、土壤含水量SWC。

近年來全球氣候變暖已成為生態學熱點問題。增溫對于土壤養分化學計量比的影響效果較為復雜,其在一定程度上削弱了長期以來低溫對植物生長發育的抑制作用,延長了植被生長時間,能夠提高地上植被生長高度及生物量[40]。同時,溫度升高促進了多年凍土融化,使土壤中產生了更多的大孔隙,降低了土壤容重。多年凍土層的下移、破壞甚至消失也將降低土壤水分含量,使得植被根系變得更加發達且趨向于向深層移動,增加了地下生物量[41]。然而增溫同時也能夠提高土壤酶活性,影響土壤微生物的活性和數量,加快地表凋落物及地下根系的腐爛降解,綜合來看增溫對土壤中碳、氮循環過程產生了促進作用。秦瑞敏[42]等人研究發現,短期增溫會使土壤碳、氮含量有所減少,但長期增溫則有助于碳、氮的積累,貝昭賢[43]等人發現增溫會降低土壤中磷含量及其有效性。因此,從長時間尺度來看,氣候變暖可能會促進土壤中碳、氮的積累并加劇磷損失,進而使該地土壤中的C∶P、N∶P進一步升高。

韓有香[44]等根據已有數據預測未來幾十年內青藏高原地區降水將持續增多。李博文[45]等的研究結果顯示,增雨量的增加有利于促進土壤呼吸,使碳元素更多以CO2形式逸出,表現為土壤中總有機碳含量的減少,同時,增加降雨量還會促進土壤中養分淋溶損失,降低養分含量。但降水量又是影響植被長勢的重要因素,充足的水分能夠保障植物正常光合作用所需物質和能量的供應[41],還能在一定程度上削弱凍土融化對土壤含水量的影響,促進植被的生長,并有利于緩解降雨對土壤養分的淋失作用。從分析結果來看,年均降雨量與土壤養分化學計量比存在正相關關系,但受其間接影響的粘粒含量、全氮含量及有機碳含量等因素與土壤養分化學計量比之間的相關關系又存在差異。因此,降雨量的增加對土壤養分化學計量比的影響效果有待進一步探究。

綜合來看,青海省東部地區農地土壤存在缺氮現象,而林地和草地土壤又受到磷限制,這將影響生態系統可持續發展。在農地中增施氮肥或引種固氮植物等方式將有助于緩解高寒地區農地土壤缺氮現象。在人工草地中增施磷肥并控制草場放牧強度,有利于緩解草地土壤的磷限制。此外,通過施用有機肥或枯落物歸還可以有效改良土壤結構,增加土壤孔隙度,提高土壤保水保肥能力,從而維持土壤養分含量及其平衡關系。

4 結論

本研究通過對青海省東部不同土地利用類型下土壤養分化學計量比進行比較分析得到以下結論：

(1)農地土壤總有機碳SOC和全氮TN含量顯著低于林地和草地,而全磷TP和速效磷AP含量則相反, 農、林、草地速效氮AN含量差異不顯著。

(2)農、林、草地不同深度土壤C∶N較為穩定,而C∶P、N∶P除農地外均隨深度增加而出現顯著變化。農地土壤N∶P低于全國平均值,表明研究區農地土壤可能存在一定程度的缺氮現象,不同土地利用類型土壤AN∶AP均遠低于全國平均值和其他氮缺乏地區平均值,表明研究區土壤N有效性較低。通過提高限制元素的肥料施用量及引種固氮植物等方式,可緩解高寒地區農地的缺氮現象。

(3)不同土壤性質與環境因子對土壤養分化學計量比的影響和貢獻率不同,環境因子的貢獻率由大到小依次為：年均溫度MAT、年均蒸發量Ea、海拔ALT、年均降水量MAP、緯度LAT、植被指數NDVI；土壤性質的貢獻率由大到小依次為：全氮TN、總有機碳SOC、容重BD、總孔隙度Ps、粘粒含量Cy、土壤含水量SWC、速效磷AP、pH、全磷TP、速效氮AN。年均溫度的升高可能會直接或間接的造成土壤磷元素的進一步損失,可通過增施磷肥并降低草地放牧強度等方式緩解這一現象。