小流域梯田土壤有机碳与土壤物理性质的关系研究
发布时间：2022-02-12 14:36
以农牧交错带的内蒙古赤峰市黄花甸子流域梯田土壤为研究对象,通过实地采样并运用差异性、相关性及通径分析等方法探讨了土壤有机碳与土壤物理性质的垂直变化特征以及二者间的关系。结果表明,（1）小流域梯田土壤有机碳具有表聚现象,且60 cm土层深度的土壤有机碳含量均值为6.66 g·kg-1,在全国处于中等水平。（2）土壤容重、含水量、砂粒含量随土层深度的增加而逐渐增加,粘粒含量逐渐减少。土壤容重、砂粒含量与有机碳含量呈显著负相关关系,土壤含水量、粘粒含量与有机碳含量呈显著正相关关系。（3）通径分析结果表明,土壤粘粒、土壤含水量的增加有利于土壤有机碳的累积和土壤肥力的提升,且土壤有机碳含量与土壤物理性质的通径分析剩余效应较小可以反应出土壤物理性质是影响土壤有机碳变化的重要因子。研究结果可为农牧交错带的赤峰市梯田土壤改良及碳库研究提供科学依据。
【文章来源】：生态环境学报. 2020,29(04)北大核心CSCD
【文章页数】：9 页
【部分图文】：
梯田60 cm深度土壤有机碳含量频率分布
通径分析（path analysis）方法（明道绪，1990；敬艳辉等，2006）由Wright于1921年首次提出，其实质是标准化的多元线性回归分析，它可以克服简单相关分析和回归分析的不足，从而清楚地反映各自变量与因变量间的关系，进而能直接比较各自变量对因变量的作用效应。此外，通径分析能分别找出自变量对因变量的直接和间接影响效应，较全面、清楚地反映出各自变量对因变量的相对重要性。对于一个相互关联的系统，若有n个自变量xi(i=1,2,…,n）和1个因变量y之间存在线性关系，回归方程为：y=b0+b1x1+b2x2+…+bnxn。根据各自变量间的简单相关系数rij(i,j≤n）和各自变量与因变量间的简单相关系数riy(i≤n），通过最小二乘法得到各自变量线性回归系数的求解模型，以此为基础来进行一定的数量变换，则可得出如下各简单相关系数的分解方程：上述是通径分析的基本模型，其中Piy为直接通径，即是xi与y标准化后的偏相关系数，表示xi对y的直接影响效应；rij表示xi与xj的简单相关系数，riy为xi与y的简单相关系数，rij Pjy是间接通径，代表xi通过xj对因变量y的间接影响效应。模型中的∑rij Piy(i≠j)，即表示xi通过其它变量对因变量y的间接影响总效应。上述方程表示的基本意义为：每一个自变量xi与因变量y的简单相关系数riy被分解为Piy（直接通径效果部分）和∑rij Piy(i≠j)（总间接通径效果部分）。
梯田为我国重要耕地资源之一，它既可以保持水土又可保证粮食生产（赵艺学，2000），是黄土丘陵区的基本农田，具有维持生态脆弱区粮食安全、生态安全及社会安定的作用。因此，有必要探究提高梯田土壤肥力的方法。土壤中有机质的提高是土壤肥力提升的表现。本研究得出，梯田土壤有机碳含量随土层深度的加深而减少，这与王泽、南雅芳等（2012）、王泽等（2012）对绿洲农田、梯田土壤有机碳分布研究结论一致。此外，大多数林地土壤有机碳随土层深度的变化也表现出相同的变化趋势（郭月峰等，2013b；许明祥等，2004）。土壤中合理的物理性质有利于土壤肥力的增加并促进作物生长。大多数研究指出，土壤有机碳含量随容重增大而减少。这是因为通常来说，容重大的土壤较紧实且通透性差，土壤保水保肥性差且作物生长因受滞缓作用而导致有机质含量少（刘永忠等，2005）。本研究得到，土壤有机碳与含水量呈显著正相关。邹俊亮等（2012）对晋西小流域不同地形和土地利用下土壤有机碳与含水量关系的研究同样得到，二者间呈正相关关系。徐薇薇等（2014）研究得到，土壤中有机质含量会影响土壤容重，有机质的增多会使土体得到疏松，使得土壤容重减少。土壤含水量会随着有机质含量的增加有明显的增加，这说明有机碳积累是土壤含水量增加的重要原因（Wall et al.,2003）。这是由于土壤有机碳含量的增加既可以改善土壤结构，使容重减小，孔隙度增加，又能改变土壤的胶体状况，使土壤的吸附作用增强。它们都有利于水分的保持，从而使土壤含水量增加。如此可知，土壤中物理性质与有机碳含量是相互影响、相互制约的。
【参考文献】：
期刊论文
[1]大兴安岭不同森林群落植被多样性对土壤有机碳密度的影响[J]. 刘林馨,王健,杨晓杰,刘传照,王秀文. 生态环境学报. 2018(09)
[2]减氮配施有机肥对土壤碳库及玉米产量的影响[J]. 王兴龙,莫太相,邱传志,刘晓林,陈伟,袁继超,张翔,孔凡磊. 生态环境学报. 2017(08)
[3]辽东山区原始红松林土壤理化性质及其与土壤有机碳的相关性分析[J]. 张慧东,尤文忠,魏文俊,周梅. 西北农林科技大学学报(自然科学版). 2017(01)
[4]内蒙古赤峰梯田土壤有机碳含量分布特征及其影响因素[J]. 李龙,姚云峰,秦富仓. 生态学杂志. 2014(11)
[5]广西典型土壤上不同林分的土壤肥力分析与综合评价[J]. 刘永贤,熊柳梅,韦彩会,谭宏伟,杨尚东,农梦玲,曾艳,黄国勤,赵其国. 生态学报. 2014(18)
[6]皖北平原蒙城县农田土壤有机碳空间变异及影响因素[J]. 马渝欣,李徐生,李德成,韩志勇,张甘霖,张文凯,胡春华,邵云鹏. 土壤学报. 2014(05)
[7]区域绿洲农田土壤有机碳分布及其影响因子研究[J]. 王泽,颜安,张文太. 农业资源与环境学报. 2014(04)
[8]干旱区土壤有机碳含量与土壤理化性质相关分析[J]. 徐薇薇,乔木. 中国沙漠. 2014(06)
[9]燕山典型流域两种造林树种生态系统碳储量及固碳潜力研究[J]. 郭月峰,姚云峰,秦富仓,祁伟. 生态环境学报. 2013(10)
[10]敖汉旗小流域不同植被类型区土壤养分状况分析[J]. 郭月峰,姚云峰,秦富仓,祁伟,陈利芬,单玉冰. 浙江农业学报. 2013(05)
博士论文
[1]小流域防护林碳汇效应及空间配置研究[D]. 郭月峰.内蒙古农业大学 2014
硕士论文
[1]黄土高原区域农田土壤碳组成与分布特征[D]. 李玉进.西北农林科技大学 2013
本文编号：3621897
【文章来源】：生态环境学报. 2020,29(04)北大核心CSCD
【文章页数】：9 页
【部分图文】：
梯田60 cm深度土壤有机碳含量频率分布
通径分析（path analysis）方法（明道绪，1990；敬艳辉等，2006）由Wright于1921年首次提出，其实质是标准化的多元线性回归分析，它可以克服简单相关分析和回归分析的不足，从而清楚地反映各自变量与因变量间的关系，进而能直接比较各自变量对因变量的作用效应。此外，通径分析能分别找出自变量对因变量的直接和间接影响效应，较全面、清楚地反映出各自变量对因变量的相对重要性。对于一个相互关联的系统，若有n个自变量xi(i=1,2,…,n）和1个因变量y之间存在线性关系，回归方程为：y=b0+b1x1+b2x2+…+bnxn。根据各自变量间的简单相关系数rij(i,j≤n）和各自变量与因变量间的简单相关系数riy(i≤n），通过最小二乘法得到各自变量线性回归系数的求解模型，以此为基础来进行一定的数量变换，则可得出如下各简单相关系数的分解方程：上述是通径分析的基本模型，其中Piy为直接通径，即是xi与y标准化后的偏相关系数，表示xi对y的直接影响效应；rij表示xi与xj的简单相关系数，riy为xi与y的简单相关系数，rij Pjy是间接通径，代表xi通过xj对因变量y的间接影响效应。模型中的∑rij Piy(i≠j)，即表示xi通过其它变量对因变量y的间接影响总效应。上述方程表示的基本意义为：每一个自变量xi与因变量y的简单相关系数riy被分解为Piy（直接通径效果部分）和∑rij Piy(i≠j)（总间接通径效果部分）。
梯田为我国重要耕地资源之一，它既可以保持水土又可保证粮食生产（赵艺学，2000），是黄土丘陵区的基本农田，具有维持生态脆弱区粮食安全、生态安全及社会安定的作用。因此，有必要探究提高梯田土壤肥力的方法。土壤中有机质的提高是土壤肥力提升的表现。本研究得出，梯田土壤有机碳含量随土层深度的加深而减少，这与王泽、南雅芳等（2012）、王泽等（2012）对绿洲农田、梯田土壤有机碳分布研究结论一致。此外，大多数林地土壤有机碳随土层深度的变化也表现出相同的变化趋势（郭月峰等，2013b；许明祥等，2004）。土壤中合理的物理性质有利于土壤肥力的增加并促进作物生长。大多数研究指出，土壤有机碳含量随容重增大而减少。这是因为通常来说，容重大的土壤较紧实且通透性差，土壤保水保肥性差且作物生长因受滞缓作用而导致有机质含量少（刘永忠等，2005）。本研究得到，土壤有机碳与含水量呈显著正相关。邹俊亮等（2012）对晋西小流域不同地形和土地利用下土壤有机碳与含水量关系的研究同样得到，二者间呈正相关关系。徐薇薇等（2014）研究得到，土壤中有机质含量会影响土壤容重，有机质的增多会使土体得到疏松，使得土壤容重减少。土壤含水量会随着有机质含量的增加有明显的增加，这说明有机碳积累是土壤含水量增加的重要原因（Wall et al.,2003）。这是由于土壤有机碳含量的增加既可以改善土壤结构，使容重减小，孔隙度增加，又能改变土壤的胶体状况，使土壤的吸附作用增强。它们都有利于水分的保持，从而使土壤含水量增加。如此可知，土壤中物理性质与有机碳含量是相互影响、相互制约的。
【参考文献】：
期刊论文
[1]大兴安岭不同森林群落植被多样性对土壤有机碳密度的影响[J]. 刘林馨,王健,杨晓杰,刘传照,王秀文. 生态环境学报. 2018(09)
[2]减氮配施有机肥对土壤碳库及玉米产量的影响[J]. 王兴龙,莫太相,邱传志,刘晓林,陈伟,袁继超,张翔,孔凡磊. 生态环境学报. 2017(08)
[3]辽东山区原始红松林土壤理化性质及其与土壤有机碳的相关性分析[J]. 张慧东,尤文忠,魏文俊,周梅. 西北农林科技大学学报(自然科学版). 2017(01)
[4]内蒙古赤峰梯田土壤有机碳含量分布特征及其影响因素[J]. 李龙,姚云峰,秦富仓. 生态学杂志. 2014(11)
[5]广西典型土壤上不同林分的土壤肥力分析与综合评价[J]. 刘永贤,熊柳梅,韦彩会,谭宏伟,杨尚东,农梦玲,曾艳,黄国勤,赵其国. 生态学报. 2014(18)
[6]皖北平原蒙城县农田土壤有机碳空间变异及影响因素[J]. 马渝欣,李徐生,李德成,韩志勇,张甘霖,张文凯,胡春华,邵云鹏. 土壤学报. 2014(05)
[7]区域绿洲农田土壤有机碳分布及其影响因子研究[J]. 王泽,颜安,张文太. 农业资源与环境学报. 2014(04)
[8]干旱区土壤有机碳含量与土壤理化性质相关分析[J]. 徐薇薇,乔木. 中国沙漠. 2014(06)
[9]燕山典型流域两种造林树种生态系统碳储量及固碳潜力研究[J]. 郭月峰,姚云峰,秦富仓,祁伟. 生态环境学报. 2013(10)
[10]敖汉旗小流域不同植被类型区土壤养分状况分析[J]. 郭月峰,姚云峰,秦富仓,祁伟,陈利芬,单玉冰. 浙江农业学报. 2013(05)
博士论文
[1]小流域防护林碳汇效应及空间配置研究[D]. 郭月峰.内蒙古农业大学 2014
硕士论文
[1]黄土高原区域农田土壤碳组成与分布特征[D]. 李玉进.西北农林科技大学 2013
本文编号：3621897
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