辜翔¹, 张仕吉¹, 刘兆丹¹, 李雷达¹, 陈金磊¹, 王留芳¹, 方晰^,,1,2,3,*1 中南林业科技大学生命科学与技术学院, 长沙 410004
2 南方林业生态应用技术国家工程实验室, 长沙 410004
3 湖南会同杉木林生态系统国家野外科学观测研究站, 湖南会同 438107

Effects of vegetation restoration on soil organic carbon mineralization in the east of Hunan, China

GU Xiang¹, ZHANG Shi-Ji¹, LIU Zhao-Dan¹, LI Lei-Da¹, CHEN Jin-Lei¹, WANG Liu-Fang¹, FANG Xi^,,1,2,3,* 1 School of Life Science and Technology, Central South University of Forestry and Technology, Changsha 410004, China
2 National Engineering Laboratory of South China Forestry Ecology Applicable Technologies, Changsha 410004, China
3 Huitong National Field Station for Scientific Observation and Research of Chinese Fir Plantation Ecosystem in Hunan Province, Huitong, Hunan 438107, China

通讯作者: *E-mail: fangxizhang@sina.com

编委: 代力民
责任编辑: 李敏
收稿日期:2018-08-16修回日期:2018-11-1网络出版日期:2018-12-20


Received:2018-08-16Revised:2018-11-1Online:2018-12-20


摘要
为阐明中亚热带植被恢复对土壤有机碳(SOC)稳定性的影响机制, 采用空间代替时间方法, 在湘东丘陵区选取檵木(Loropetalum chinense)-南烛(Vaccinium bracteatum)-杜鹃(Rhododendron simsii)灌草丛(LVR)、檵木-杉木(Cunninghamia lanceolata)-白栎(Quercus fabri)灌木林(LCQ)、马尾松(Pinus massoniana)-柯(Lithocarpus glaber)-檵木针阔混交林(PLL)、柯-红淡比(Cleyera japonica)-青冈(Cyclobalanopsis glauca)常绿阔叶林(LAG)作为一个恢复系列, 采用室内恒温培养(碱液吸收法)测定SOC矿化速率及其累积矿化量(C_m), 结合主成分和逐步回归方法分析C_m、SOC矿化率与植被因子和土壤因子的关系。结果表明: (1)不同植被恢复阶段SOC矿化速率随着培养时间呈现基本一致的变化趋势, 培养初期矿化速率较高, 且快速下降, 培养中后期缓慢下降并趋于平稳, 倒数方程能很好地拟合不同植被恢复阶段SOC矿化速率与培养时间的关系。(2)植被恢复显著提高各土层SOC矿化速率和C_m, LAG显著高于其他3个植被恢复阶段, LAG 0-40 cm土层C_m比LVR、LCQ、PLL分别高出359.06%-716.31%、112.38%-232.61%、94.40%-105.74%。(3) 4种植被恢复阶段0-10、10-20、20-30、30-40 cm土层SOC矿化率分别为2.13%-4.99%、3.42%-4.18%、4.05%-4.64%、4.02%-5.64%, 但不同植被恢复阶段之间差异不显著。(4)植被恢复过程中, C_m的变化主要受土壤全氮(TN)含量、根系生物量的驱动, 土壤TN含量、根系生物量可分别解释C_m变异的96.9%、0.9%。而土壤C:N是SOC矿化率的主要调控因子, 可单独解释SOC矿化率变异的49.4%。表明植被恢复促进了SOC矿化, 降低了SOC中矿化C的比例, 有利于提高土壤固C能力; 随着植被恢复, 土壤TN含量和根系生物量增加是影响C_m的主要因子, 而土壤SOC的质量差异是影响SOC矿化率的主要因子。
关键词： 中亚热带地区;植被恢复;有机碳矿化;植被因子;土壤因子

Abstract
Aims Soil organic carbon (SOC) mineralization and its controlling factors are critical for understanding the mechanisms that regulate C storage and loss processes. Our objectives were to accurately assess the impacts of vegetation restoration on SOC mineralization and to illustrate the underlying mechanism of changes in SOC stability with vegetation restoration in the mid-subtropical region of China.Methods Four types of vegetation communities (Loropetalum chinense-Vaccinium bracteatum-Rhododendron mariesiiscrub-grass-land (LVR), Loropetalum chinense-Cunninghamia lanceolata-Quercus fabri shrubbery (LCQ), Pinus massoniana-Lithocarpus glaber-Loropetalum chinense coniferous-broad leaved mixed forest (PLL) and Lithocarpus glaber-Cleyera japonica-Cyclobalanopsis glauca evergreen broad-leaved forest (LAG) ) were selected for a successional sequence of the secondary forest in a hilly region of eastern Hunan Province, China. Soil samples (0-40 cm) were collected from four depths (0-10, 10-20, 20-30 and 30-40 cm). SOC mineralization was determined by the laboratory incubation method (alkali absorption method). Principal component analysis and stepwise regression were applied to analyze the relationships between SOC cumulative mineralization (C_m), the percentage of C_m to SOC content and vegetation factors and soil factors.Important findings 1) SOC mineralization rate displayed similar trends during the four restoration stages: during the early incubation period, SOC mineralization was high and decreased fast, and then the rate decreased slowly and tend to stabilize during the middle and late periods. The pattern was well fitted with the reciprocal equation. 2) SOC mineralization rate and C_m increased significantly with the vegetation restoration stage with the LAG having both the highest SOC mineralization rate and the highest C_m. In 0-40 cm soil layer, C_m in LAG soil was 359.06%-716.31%, 112.38%-232.61%, 94.40%-105.74% higher than that in LVR, LCQ, PLL soils, respectively. 3) The percentage of C_m to SOC content were 2.13%-4.99%, 3.42%-4.18%, 4.05%-4.64%, and 4.02%- 5.64% in 0-10, 10-20, 20-30, 30-40 cm soil layers, respectively. However, there was no significant difference in the percentage of C_m to SOC content among the different restoration stages. 4) Among different vegetation restoration stages, total nitrogen (TN) content and root biomass (RB) were the key factors affecting C_m. TN content and RB together explained 97.8% variations in C_m, of which TN content explained 96.9%. However, C:N was the dominant factor affecting the percentage of C_m to SOC content and it alone explained 49.4% variation. Vegetation restoration promoted SOC mineralization rate and reduced the percentage of C_m to SOC content in our study, which might be related to the changes in RB and soil nutrient during vegetation restoration.
Keywords：mid-subtropical region of China;vegetation restoration;soil organic carbon mineralization;vegetation factor;soil factor


PDF (1856KB)元数据多维度评价相关文章导出EndNote|Ris|Bibtex收藏本文
本文引用格式
辜翔, 张仕吉, 刘兆丹, 李雷达, 陈金磊, 王留芳, 方晰. 湖南东部植被恢复对土壤有机碳矿化的影响. 植物生态学报[J], 2018, 42(12): 1211-1224 doi:10.17521/cjpe.2018.0202
GU Xiang. Effects of vegetation restoration on soil organic carbon mineralization in the east of Hunan, China. Chinese Journal of Plant Ecology[J], 2018, 42(12): 1211-1224 doi:10.17521/cjpe.2018.0202


土壤有机碳(SOC)矿化是土壤碳(C)输出的主要途径, 是大气中CO₂的重要来源, 在维持全球C平衡中具有极其重要的作用(Saggar et al., 2001; Craine et al., 2010)。SOC矿化不仅反映SOC的稳定性和周转(周玉燕等, 2011; 黄宗胜等, 2012), 而且关系到土壤养分元素的释放与供应。因此, 研究SOC矿化特征及其影响因素是陆地生态系统C循环的研究热点, 有助于揭示SOC释放的驱动机制及其稳定性, 为深入研究土壤固C能力的影响机制和估算土壤C平衡提供基础数据, 而且对科学管理土壤养分, 有效缓解全球气候变暖具有重要意义(Zhu et al., 2017)。

植被恢复是影响陆地生态系统C循环的重要因素, 不仅显著地影响森林与大气之间C交换过程(范跃新等, 2014), 而且还会影响土壤在全球C收支平衡中是“源”还是“汇”的功能(邬建红等, 2015)。随着植被恢复, 地上植被类型、植物群落组成和结构不断变化, 凋落物、根系的数量和质量随之改变, 必然会影响土壤物理、化学和生物学性质, 进而影响SOC矿化过程(Li et al., 2004; 李杨梅等, 2017)。近年来, 国内外****陆续开展了植被恢复对SOC矿化影响的研究, 但不同的研究所取得的结果不尽相同。研究表明, 由于生态系统净初级生产力和生物量在植被恢复初期显著增加, 之后逐渐降低, 因而SOC矿化速率也随着植被恢复呈先逐渐增加, 后保持稳定或略有下降的趋势(范跃新等, 2014)。Zhu等(2017)也证实, SOC累积矿化量随茶树人工林恢复先增加后略微减少。但也有研究发现, SOC矿化速率随着植被恢复逐渐增大(邵月红等, 2005), 增加了29% (吴建国等, 2004)。此外, 还有研究发现, 退耕还林(水稻(Oryza sativa)田恢复为落叶阔叶林)后土壤CO₂平均释放量下降53.4%, 可能是由于测定时水稻田处于旱作期, 微生物活性不受水分限制, 翻耕等人为活动将深土层土壤暴露于空气中, 显著促进了水稻田SOC矿化, 导致水稻田土壤CO₂平均释放量高于落叶阔叶林(Cui et al., 2013)。杨树(Populus spp.)林恢复过程中, 土壤CO₂释放量呈先降低后升高的趋势(Sun et al., 2015)。由于SOC矿化是一个复杂的生态学过程, 研究结果的不一致性不是某一个因子造成的。综观现有植被恢复对SOC矿化影响的研究, 主要集中在人工恢复植被方式如退耕还林(Zhao et al., 2008; 刘苑秋等, 2011)、草地造林(Ross et al., 2002; 胡亚林等, 2007)、不同年龄人工林植被(Sun et al., 2015; 张浩等, 2016)或不同森林类型(杨开军等, 2017)对SOC矿化的影响, 有关退化植被自然恢复对SOC矿化影响的研究仍鲜有报道。此外, 现有的研究大多仅考虑某单一影响因子(如温度、水分、土壤理化性质)对SOC矿化的影响, 较少考虑植被因子、土壤因子对SOC矿化的综合影响, 因此, 对植被恢复过程中SOC矿化特征及其驱动力的规律性认识仍非常有限, 限制了人们对全球气候变化下未来中亚热带森林生态系统变化趋势的准确估测(Scott- Denton et al., 2003; 张玲等, 2017), 因此系统研究植被恢复过程中SOC矿化特征及其驱动机制将有助于准确估测森林生态系统C收支能力及其未来动态。

常绿阔叶林是中国亚热带地区植被进展演替的顶极植被类型, 也是当前国际生态学研究的热点之一(宋新章等, 2009)。为保护生物多样性和提升森林生态系统生态功能, 20世纪90年代以来, 中国政府实施了天然林保护等一系列林业生态工程, 中亚热带地区森林植被恢复迅速。但由于受到不同程度的人为干扰, 植被恢复程度及物种组成不同, 形成了多种处于不同恢复阶段的植物群落。随着植被恢复, 群落组成、结构趋于复杂, 生物量提高, 凋落物、根系的数量和质量逐渐变化, 土壤理化性质也随之发生改变(项文化和方晰, 2018)。然而, 随着植被恢复, SOC矿化特征呈现怎样的变化规律, 植被恢复导致土壤理化性质的改变对土壤C的稳定性产生怎样的影响, SOC矿化的驱动机制是什么, 这些问题迄今仍缺乏系统研究。因此, 人们对森林植被恢复过程中, 土壤活性C库动态与生态系统过程的联系还知之甚少, 对影响土壤C动态因素的理解仍然显得比较零碎(Milcu et al., 2011)。为此, 本研究采用空间代替时间的方法, 在湘东丘陵区选取处于不同植被恢复阶段的4种林地: 檵木(Loropetalum chinensis)-南烛(Vaccinium bracteatum)-杜鹃(Rhododendron mariesii)灌草丛、檵木-杉木(Cunninghamia lanceolata)-白栎(Quercus fabri)灌木林、马尾松(Pinus massoniana)-柯(又名石栎)(Lithocarpus glaber)-檵木针阔混交林、柯-红淡比(Adinandra millettii)-青冈(Cyclobalanopsis glauca)常绿阔叶林为研究对象, 基于94天室内恒温培养的SOC矿化数据, 探讨植被恢复过程中, SOC矿化速率、累积矿化量(C_m)以及矿化率的变化规律, 分析植被因子、土壤因子对SOC矿化过程的影响, 旨在揭示中亚热带植被恢复过程中SOC矿化特征及其与群落植被—土壤基质协同变化规律与驱动机制, 为提高森林土壤固C潜力和科学管理土壤C库提供科学依据。

1 材料和方法

1.1 研究地概况

研究地设置在湖南省东部偏北的长沙县(113.28- 113.45° E, 28.38-28.40° N; 图1), 地处湘江下游, 长衡丘陵盆地的北部, 幕阜山与大龙山余脉的南端, 属于典型低山丘陵区, 地形起伏较大, 海拔55-550 m, 坡度多在20°-30°。为中亚热带东南季风湿润气候, 由于地处东亚季风环流区, 受东夏季风转换、复杂地形等因素的影响, 该地区气候具有春季温度变化大、夏初雨水多、秋季高温干燥时间长、冬季严寒期短的特点。年平均气温17.0 ℃, 极端高温为39.8 ℃ (7-8月份), 极端低温-10.3 ℃ (1月份), 无霜期269-300天, 雨量充沛, 相对湿度较大, 年降水量1 412-1 559 mm, 主要集中于4-7月份, 平均年日照时间1 440 h。土壤以板岩和页岩发育而成的酸性红壤为主, 土质黏重, 富含铁、铝氧化物, 养分含量低, 保肥性能较差。原生地带性植被为亚热带常绿阔叶林, 主要有柯、青冈、樟(Cinnamomum camphora)、椤木石楠(Photinia davidsoniae)、朝鲜木姜子(Litsea coreana)、南酸枣(Choerospondias axillaris)、锥栗(Castanea henryi)、枫香(Liquidambar formosana)等树种。由于长期的人为活动干扰(采伐、火烧、放牧)和集约的土地利用, 原生地带性森林植被常绿阔叶林已遭到严重的破坏。20世纪90年代初, 中国政府实施了天然林保护等一系列林业生态工程, 形成了多种处于不同恢复演替阶段的次生植物群落(灌草丛、灌木林、针阔混交林、常绿阔叶林), 为 开展中亚热带森林植被恢复演替研究提供了良好的场所。

图1

新窗口打开|下载原图ZIP|生成PPT
图1湖南东部不同恢复阶段植物群落样地的地理位置和分布。LVR, 檵木-南烛-杜鹃灌草丛; LCQ, 檵木-杉木-白栎灌木林; PLL, 马尾松-柯-檵木针阔混交林; LAG, 柯-红淡比-青冈常绿阔叶林。

Fig. 1The location and distribution of the different vegetation communities in the east of Hunan Province. LVR, Loropetalum chinense-Vaccinium bracteatum-Rhododendron mariesii scrub-?grass-?land; LCQ, Loropetalum chinense-Cunninghamia lanceolata-??Quercus fabri shrubbery; PLL, Pinus massoniana-?Lithocarpus glaber-Loropetalum chinense coniferous-broad leaved mixed forest; LAG, Lithocarpus glaber-Cleyera japonica-?Cyclobalanopsis glauca evergreen broad-leaved forest.

1.2 样地设置和群落调查

2015年10月, 采用空间差异代替时间序列的方法, 按照中亚热带森林群落自然演替进程, 根据人为干扰程度、植被恢复程度及其群落树种组成, 选取地域相邻、坡度、海拔、土壤和气候等立地条件基本一致, 处于不同恢复阶段的4种植物群落: (1)恢复早期阶段: 1965年天然常绿阔叶林采伐后, 炼山、人工整地, 1966年营造马尾松人工林, 无施肥历史, 1990年马尾松人工林皆伐。1991年以来, 不断受到砍伐、火烧、放牧等人为干扰, 2012年停止人为干扰。 当前自然恢复为檵木-南烛-杜鹃灌草丛群落(LVR)。(2)恢复中期I阶段: 1965年天然常绿阔叶林采伐后, 炼山、人工整地, 1966年营造杉木人工林, 无施肥历史, 1989-1990年皆伐杉木人工林。之后每隔3-5年对群落中的灌木、杉木萌芽条择伐一次, 直到2004年停止择伐。当前自然恢复为檵木-杉木-白栎灌木林群落(LCQ)。(3)恢复中期II阶段: 20世纪60年代末, 天然常绿阔叶林采伐后自然恢复为马尾松-柯-檵木针阔混交林群落(PLL)。(4)恢复后期(亚顶极)阶段: 长期以来无明显人为干扰, 保存比较完好的柯-红淡比-青冈常绿阔叶林群落(LAG), 群落结构相对稳定, 林龄80-90年。在LVR群落设置4块20 m × 20 m的长期定位观测样地, 在LCQ群落设置3块20 m × 20 m的长期定位观测样地, 在PLL、LAG群落分别设置3块30 m × 30 m的长期定位观测样地, 如图1所示。

采用样方调查法, 2016年10-11月落叶树种落叶前完成群落调查, 所有植物均鉴定到种(辜翔等, 2018)。(1)在LVR样地, 沿对角线均匀设置4个2 m × 2 m样方, 记录灌木层、草本层植物种类、株数、平均高度等。(2)在LCQ样地, 沿对角线均匀设置4个5 m × 5 m样方, 记录灌木层植物种类、株数、平均高度等, 对树高>1.5 m的灌木进行挂牌编号, 测定胸径(DBH)、树高、冠幅、枝下高等; 对树高<1.5 m的灌木, 测定地径和树高; 草本层植物调查方法与LVR样地草本层植物调查方法相同。(3)在PLL、LAG样地, 对树高>1.5 m的木本植物进行挂牌编号, 记录植物种类, 测定胸径、树高、冠幅、枝下高等; 灌木层、草本层植物调查方法与LCQ样地灌木层、草本层植物的调查方法相同。计算4种植物群落木本植物的密度、平均胸径、平均树高, Shannon-Wiener多样性指数等。4种群落的基本特征及其主要树种组成详见辜翔等(2018)的文献。

1.3 群落生物量的测定

2016年10月, 在样地群落调查基础上, 采用收获法和建立主要树种各器官生物量相对生长方程, 测定群落生物量(辜翔等, 2018)。4种植被恢复阶段群落生物量特征如表1所示。


Table 1
Table 1Plant community biomass and nutrient characteristics of litter layer at different vegetation restoration stages in the east of Hunan Province (mean$\pm$SD)

新窗口打开|下载CSV

1.4 凋落物层现存量的测定及其分析样品的采集、处理和分析方法

2016年10月, 在每个样地的对角线均匀布置3个1 m × 1 m样方, 采集样方内的全部凋落物, 称湿质量后采集分析样品约1.0 kg (辜翔等, 2018)。在室内80 ℃烘干称干质量后, 经植物粉碎机磨碎, 过60目筛孔保存于样品瓶中, 用于测定有机碳(LC)、全氮(LN)、全磷(LP)、木质素(LL)含量; 根据分析样品湿质量与烘干质量的比例估算各样地凋落物层现存量。

LC、LN、LP含量的测定详见辜翔等(2018)的文献, LL含量测定采用Van-Soest法(Reza et al., 2014)测定。每个分析样品平行测定2次, 取平均值作为该样品的最终测定结果。4种植被恢复阶段凋落物层养分特征如表1所示。

1.5 土壤分析样品采集、处理和分析方法

2016年10月, 完成凋落物层分析样品采集后, 在1 m × 1 m样方内挖掘土壤剖面, 分层(0-10、10-20、20-30、30-40 cm)采集土壤样品, 装入无菌塑料袋密封, 放入便携式冷藏箱, 带回实验室。在室内, 将同一样地3个样方相同土层的土壤样品等量混合为1个样品, 去除植物凋落物、根系和石块, 过2 mm土壤筛后, 每1个鲜土样品分成2份。其中1份放入冰箱0-4℃低温保存, 用于测定SOC矿化量。另1份自然风干, 再分成3等份: 1份过2 mm土壤筛, 用于测定土壤颗粒组成; 1份过1 mm土壤筛, 用于测定pH值; 另一份过0.25 mm土壤筛, 用于测定SOC、全氮(TN)、全磷(TP)含量。

土壤容重、土壤颗粒分级、土壤pH、SOC、TN、TP含量的测定详见辜翔等(2018)的文献。每个分析样品平行测定2次, 取平均值作为该样品的最终测定结果。4个植物群落土壤理化性质如表2所示。


Table 2
Table 2Soil physicochemical properties at different vegetation stages in the east of Hunan Province (mean$\pm$ SD)

新窗口打开|下载CSV

SOC矿化用室内恒温培养、碱液吸收酸滴定法(文启孝, 1984; Qian et al., 2013), 具体步骤: 称取过2 mm土壤筛的新鲜土壤样品50.00 g置于500 mL带有橡皮塞的广口瓶中, 内置装有10 mL 0.2 mol·L^-1 NaOH溶液的50 mL塑料吸收瓶, 用以吸收SOC矿化释放的CO₂, 密封广口瓶后, 分批次置于35 ℃恒温培养箱培养94天, 用蒸馏水调节土壤含水量至土壤最大持水量的60%。在培养的第3、6、9、13、17、21、28、35、42、49、64、79、94天将吸收液取出并换上新的吸收瓶, 再按上述方法继续培养, 同时进行空白试验; 取出的NaOH吸收液, 加入3 mL 1.5 mol·L^-1 BaCl₂溶液, 以酚酞为指示剂(溶液显红色), 用0.1 mol·L^-1的C₆H₄COOHCOOK (苯二甲酸氢钾)滴定中和剩余的NaOH溶液(溶液呈无色为终点)。根据C₆H₄COOHCOOK的消耗量计算出SOC矿化量(即CO₂-C的释放量, g·kg^-1)。每个土壤样品平行测定2次, 取平均值作为该土壤样品的最终测定值。

1.6 数据统计处理

Shannon-Wiener多样性指数用如下公式计算:

(1)$SI=-\sum\limits_{i=1}^{S}{{{P}_{i}}\ln {{P}_{i}}}$
式(1)中, S为群落中物种总数; P_i为群落中物种i的相对频度。

各土层SOC矿化释放的CO₂-C量(g·kg^-1)用如下公式计算:

(2)$\text{C}{{\text{O}}_{\text{2}}}\text{-C}=\frac{6\times CH({{V}_{0}}-V)}{W\times k}$
式(2)中, 6为CO₂的摩尔质量换算为C的摩尔质量的转换系数; CH为C₆H₄COOHCOOK标准溶液浓度(mol·L^-1); V₀为空白NaOH溶液所消耗的C₆H₄COOHCOOK溶液体积数(mL); V为土壤样品残留的NaOH溶液所消耗的C₆H₄COOHCOOK溶液体积数(mL); W为新鲜土壤样品质量(g); k为新鲜土壤质量换算为烘干土壤质量的转换系数。

SOC矿化速率(即日均矿化量)是单位干土每天矿化释放的C数量(g·kg^-1·d^-1); SOC累积矿化量(C_m)是培养94天内, 单位干土SOC矿化释放的C的总量(g·kg^-1); SOC矿化率(C_m/SOC), 是一定培养时间内, SOC矿化释放的C量占SOC含量的百分比(%)。

运用Excel 2010和SPSS 22.0统计软件进行数据统计分析, 运用Sigmaplot 12.5软件制图。用Excel 2010统计各项指标平均值和标准偏差。由于SOC矿化释放的C量随着培养时间的增加而衰减, 但不是直线下降, 因此用SPSS 22.0统计软件中的倒数方程和指数方程对SOC矿化速率与培养时间的关系进行拟合, 与指数方程相比, 倒数方程的相关系数更大, 更能准确地反映出SOC矿化速率与培养时间的关系; 用单因素方差分析的最小显著差数法(LSD, p < 0.05)检验不同恢复阶段群落生物量(地上部分生物量、根系生物量、凋落物层现存量)、凋落物层养分特征(C、N、P含量及C:N、N:P、C:P)和SOC矿化速率的差异显著性, 检验不同恢复阶段、不同土层土壤理化性质(容重、颗粒组成、pH值、SOC、TN、TP含量和C:N、N:P、C:P)和C_m的差异显著性; 用Pearson相关系数分析SOC矿化速率和C_m与植被因子和土壤因子的相关性; 用主成分分析方法分析影响研究地SOC矿化速率变化的主要影响因子; 为定量分析各因子对C_m和C_m/SOC的影响程度, 用逐步回归分析主成分分析得到的指标, 筛选出对C_m和C_m/SOC矿化影响较大的因素, 方程引入变量的标准为变量F值的p ≤ 0.05, 剔除变量的标准为p > 0.1, 并采用统计量t对回归方程进行检验, 通过回归方程的调整判定系数, 量化各因子对C_m和C_m/SOC变异的相对重要性和综合解释能力, 确定影响C_m和C_m/SOC的主要因子。

2 结果和分析

2.1 SOC的矿化速率

由图2可知, 不同植被恢复阶段SOC矿化速率随培养时间的变化基本一致, 即SOC平均矿化速率在培养初期(第3-17天)较高且快速下降, 随后缓慢下降并逐渐趋于平稳。回归分析结果(表3)表明, 培养期间不同植被恢复阶段SOC矿化速率随培养时间的变化符合倒数方程, 拟合效果均达到极显著水平(p < 0.01)。表明SOC矿化速率具有培养初期较高、培养中后期降低并趋于平稳的阶段性特征, 且不随着植被恢复而有明显的改变。

图2

新窗口打开|下载原图ZIP|生成PPT
图2湖南东部不同植被恢复阶段土壤有机碳矿化速率。LVR, 檵木-南烛-杜鹃灌草丛; LCQ, 檵木-杉木-白栎灌木林; PLL, 马尾松-柯-檵木针阔混交林; LAG, 柯-红淡比-青冈常绿阔叶林。不同字母表示同一培养时间同一土层不同植被恢复阶段之间差异显著(p < 0.05)。

Fig. 2Soil organic carbon (SOC) mineralization rate at different vegetation restoration stages in the east of Hunan Province. LVR, Loropetalum chinense-Vaccinium bracteatum-Rhododendron mariesii scrub-grass-land; LCQ, Loropetalum chinense-Cunninghamia lanceolata-Quercus fabri shrubbery; PLL, Pinus massoniana-Lithocarpus glaber-Loropetalum chinense coniferous-broad leaved mixed forest; LAG, Lithocarpus glaber-Cleyera japonica-Cyclobalanopsis glauca evergreen broad-leaved forest. Different letters indicate significant differences among different vegetation restoration stages in the same soil layer at the same time of incubation (p < 0.05).



Table 3
表3
表3湖南东部不同植被恢复阶段土壤有机碳矿化速率拟合
Table 3Fitting of soil organic carbon (SOC) mineralization rate with incubation time using the reciprocal equations at different restoration stages in the east of Hunan Province
LVR, Loropetalum chinense-Vaccinium bracteatum-Rhododendron mariesii scrub-grass-land; LCQ, Loropetalum chinense-Cunninghamia lanceolata-?Quercus fabri shrubbery; PLL, Pinus massoniana-Lithocarpus glaber-?Loropetalum chinense coniferous-broad leaved mixed forest; LAG, Lithocarpus glaber-Cleyera japonica-Cyclobalanopsis glauca evergreen broad-?leaved forest. y stands for SOC mineralization rate, x stands for incubation time.
LVR, 檵木-南烛-杜鹃灌草丛; LCQ, 檵木-杉木-白栎灌木林; PLL, 马尾松-柯-檵木针阔混交林; LAG, 柯-红淡比-青冈常绿阔叶林。y为土壤有机碳矿化速率, x为培养时间。

新窗口打开|下载CSV

同一土层同一培养时间, SOC矿化速率随着植被恢复呈增大趋势, 且不同植被恢复阶段差异显著(p < 0.05); 0-10 cm土层, LAG与LVR、LCQ、PLL之间, LCQ、PLL与LVR之间差异显著(p < 0.05), 而LCQ与PLL差异不显著(p > 0.05); 10-20、20-30、30-40 cm土层, LAG与LVR、LCQ、PLL差异显著(p < 0.05), 但LVR、LCQ、PLL两两之间差异不显著(p > 0.05)。表明植被恢复显著影响SOC矿化速率, 但影响程度随土层深度增加而减弱(图2)。

从图2可以看出, 同一植被恢复阶段, 同一培养时间SOC矿化速率均随土层深度增加而递减, 且0-10 cm土层显著高于其他3个土层(p < 0.05), 表明表土层比深土层积累了更多的可供微生物利用的C。

2.2 SOC的累积矿化量

如图3所示, 同一土层C_m均随着植被恢复而增加, 且不同植被恢复阶段差异显著(p < 0.05)。0-10 cm土层, LAG显著高于LVR、LCQ、PLL (p < 0.05), 分别高出716.31%、112.38%、101.01%; LCQ、PLL与LVR差异显著(p < 0.05), 但LCQ与PLL差异不显著(p > 0.05)。10-20、20-30、30-40 cm土层, LAG与LVR、LCQ、PLL之间, PLL与LVR之间差异显著(p < 0.05), 其中LAG比LVR、LCQ、PLL分别高出359.06%-515.25%、125.56%-232.61%、94.40%- 105.74%, 而LCQ与LVR、PLL差异不显著(p > 0.05)。表明植被恢复显著影响C_m, 但影响程度随土层深度增加而下降。

图3

新窗口打开|下载原图ZIP|生成PPT
图3湖南东部不同植被恢复阶段土壤有机碳累积矿化量(Cm)(平均值+标准偏差)。LVR, 檵木-南烛-杜鹃灌草丛; LCQ, 檵木-杉木-白栎灌木林; PLL, 马尾松-柯-檵木针阔混交林; LAG, 柯-红淡比-青冈常绿阔叶林。不同大写字母表示同一土层不同植被恢复阶段之间差异显著(p < 0.05), 不同小写字母表示同一植被恢复阶段不同土层之间差异显著(p < 0.05)。

Fig. 3Soil organic carbon cumulative mineralization (C_m) at different vegetation restoration stages in the east of Hunan Province (mean + SD). LVR, Loropetalum chinense-Vaccinium bracteatum-Rhododendron mariesii scrub-grass-land; LCQ, Loropetalum chinense-Cunninghamia lanceolata-Quercus fabri shrubbery; PLL, Pinus massoniana-Lithocarpus glaber-?Loropetalum chinense coniferous-broad leaved mixed forest; LAG, Lithocarpus glaber-Cleyera japonica-Cyclobalanopsis glauca evergreen broad-leaved forest. Different capital letters represent significant differences among different vegetation restoration stages in the same soil layer (p < 0.05), and different lower letters indicate significant differences among different soil layers at the same vegetation restoration stage (p < 0.05).



从图3可以看出, 各植被恢复阶段C_m也受土壤深度的影响, 均随土层深度增加而递减, 且0-10 cm土层与其他3个土层差异显著(p < 0.05)。

2.3 SOC的矿化率

由图4可知, 不同植被恢复阶段0-10、10-20、20-30、30-40 cm土层C_m/SOC分别在2.13%-4.99%、3.42%-4.18%、4.05%-4.64%、4.02%-5.64%之间, 随着植被恢复, C_m/SOC的变化因土层不同而异。0-10 cm土层, C_m/SOC随着植被恢复先增加后减少, 其中LVR显著低于LCQ、PLL、LAG (p < 0.05), 而LCQ、PLL、LAG两两间差异不显著(p > 0.05); 10-20、20-30、30-40 cm土层, 不同植被恢复阶段之间C_m/SOC差异不显著(p > 0.05), 但总体上呈现出随着植被恢复而下降趋势。表明随着植被恢复, C_m和SOC含量具有不同的变化幅度。

图4

新窗口打开|下载原图ZIP|生成PPT
图4湖南东部不同植被恢复阶段土壤有机碳矿化率(C_m/SOC)(平均值+标准偏差)。LVR, 檵木-南烛-杜鹃灌草丛; LCQ, 檵木-杉木-白栎灌木林; PLL, 马尾松-柯-檵木针阔混交林; LAG, 柯-红淡比-青冈常绿阔叶林。不同大写字母表示同一土层不同植被恢复阶段之间差异显著(p < 0.05), 不同小写字母表示同一植被恢复阶段不同土层之间差异显著(p < 0.05)。

Fig. 4The percentage of soil organic carbon cumulative mineralization to soil organic carbon content (C_m/SOC) at different vegetation restoration stages in the east of Hunan Province (mean + SD). LVR, Loropetalum chinense-Vaccinium bracteatum-Rhododendron mariesii scrub-grass-land; LCQ, Loropetalum chinense-Cunninghamia lanceolata-Quercus fabri shrubbery; PLL, Pinus massoniana-Lithocarpus glaber-?Loropetalum chinense coniferous-broad leaved mixed forest; LAG, Lithocarpus glaber-Cleyera japonica-Cyclobalanopsis glauca evergreen broad-leaved forest. Different capital letters represent significant differences among different vegetation restoration stages in the same soil layer (p < 0.05), and different lower letters indicate significant differences among different soil layers at the same vegetation restoration stage (p < 0.05).



从图4可以看出, LVR、LCQ、PLL的C_m/SOC大致上均随土层深度增加而增加, 其中LVR、LCQ深土层显著高于表土层(p < 0.05); 而LAG的C_m/SOC基本上随着土层深度增加而下降, 但不同土层两两之间差异不显著(p > 0.05)。

2.4 SOC矿化与植被因子、土壤因子的相关性

Pearson相关性分析结果(表4, 表5)表明, C_m与植物多样性、地上部分生物量、根系生物量、凋落物层N、P含量、土壤<0.002 mm黏粒百分含量、土壤SOC、TN、TP含量、土壤C:P、N:P呈显著(p < 0.05)或极显著(p < 0.01)正相关关系, 与凋落物层N:P、土壤pH值呈极显著(p < 0.01)负相关关系, 与凋落物层现存量、C含量、木质素含量、凋落物层C:N、C:P、N:P、土壤容重、C:N不存在显著的相关关系(p > 0.05)。表明植被恢复过程中, C_m的变化是植被因子与土壤因子综合作用的结果。

Table 4
表4
表4土壤有机碳累积矿化量(C_m)、土壤有机碳矿化率(C_m/SOC)与植被因子的Pearson相关系数
Table 4Pearson correlation coefficient between soil organic carbon (SOC) cumulative mineralization (C_m), the percentage of C_m to SOC content (C_m/SOC) and vegetation factors, respectively
n = 13, * p < 0.05, ** p < 0.01。

新窗口打开|下载CSV

Table 5
表5
表5土壤有机碳(SOC)累积矿化量(C_m)、土壤有机碳矿化率(C_m/SOC)与土壤因子的Pearson相关系数
Table 5Pearson correlation coefficient between soil organic carbon (SOC) cumulative mineralization (C_m), the percentage of C_m to SOC content (C_m/SOC) and soil factors, respectively
C:N, ratio of carbon to nitrogen in soil; C:P, ratio of carbon to phosphorus in soil; N:P, ratio of nitrogen to phosphorus in soil; TN, soil total nitrogen concentration; TP, soil total phosphorus concentration. n = 13, * p < 0.05, ** p < 0.01.
C:N, 土壤碳氮比; C:P, 土壤碳磷比; N:P, 土壤氮磷比; TN, 土壤全氮含量; TP, 土壤全磷含量。n = 13, * p < 0.05, ** p < 0.01。

新窗口打开|下载CSV

如表4、表5所示, C_m/SOC仅与土壤C:N呈显著(p < 0.05)负相关关系, 而与植被因子、土壤容重、pH值、<0.002 mm黏粒百分含量、C:P、N:P不存在显著相关关系(p > 0.05)。表明植被恢复过程中C_m/SOC主要受土壤C:N的影响, 植被因子、土壤容重、pH值、<0.002 mm黏粒百分含量、C:P、N:P对C_m/SOC影响不明显。

2.5 SOC累积矿化量影响因子的主成分分析

由于与C_m/SOC相关性显著的因子较少, 无法进行主成分分析。因此, 在这里仅对与C_m相关性达到显著水平的因子(植物多样性、地上部分生物量、根系生物量、凋落物层N、P含量、凋落物层N:P、土壤<0.002 mm黏粒百分含量、pH值、SOC、TN、TP含量、土壤C:P、N:P)进行主成分分析, 提取影响C_m的主要因子。从表6可知, C_m影响因子的第1、2、3主成分方差累计贡献率达到87.17%, 能反映不同因子对C_m影响效应的大部分信息。第1主成分与地上部分生物量、根系生物量、土壤SOC、TN含量有较大相关性, 方差贡献率达61.51%; 第2主成分主要与土壤TP含量有关, 方差贡献率为14.97%; 第3主成分与植物多样性、凋落物层P含量相关性较大, 方差贡献率为10.69%。

Table 6
表6
表6植被因子和土壤因子主成分载荷矩阵、特征值及贡献率
Table 6The principle component loading matrix, eigenvalue and contribution rate for vegetation and soil factors

新窗口打开|下载CSV

2.6 SOC矿化影响因子的逐步回归分析

从表7可以看出, 土壤TN含量能够独立解释C_m变异的96.9%, 其次是根系生物量, 两者合计能够解释C_m变异的97.8%。C_m与土壤TN含量、根系生物量的多元线性回归方程为: C_m = 0.474土壤TN + 0.000006根系生物量 + 0.290 (R = 0.991, p < 0.01)。土壤C:N可解释C_m/SOC变异的49.4%, C_m/SOC与土壤C:N的关系可用线性回归方程: C_m/SOC = - 0.302土壤C:N + 8.717 (R = 0.732, p < 0.01)表达。表明植被恢复过程中, 影响C_m、C_m/SOC的主导因子不相同。

Table 7
表7
表7土壤有机碳累积矿化量(C_m)和土壤有机碳矿化率(C_m/SOC)影响因子的逐步回归分析
Table 7The stepwise regression analysis for main influencing factors of soil organic carbon (SOC) cumulative mineralization (C_m) and the percentage of C_m to SOC content (C_m/SOC)
TN, soil total nitrogen concentration; RB, Root biomass; Soil C:N, ratio of carbon to nitrogen in soil.
n = 13。TN, 土壤全氮含量; RB, 根系生物量; Soil C:N, 土壤碳氮比。

新窗口打开|下载CSV

3 讨论

3.1 植被恢复对SOC矿化速率、C_m的影响

地上植被是SOC的重要来源。随着植物恢复,群落物种组成结构、地被物层、根系分布及细根数量与质量(化学组成)以及林下微气候环境不断改变,导致土壤C数量及质量和土壤微生物群落组成结构及其活性的差异, 从而影响SOC矿化过程(Priha & Grayston, 2001; 张玲等, 2017)。进而影响土壤与大气之间的CO₂交换数量与过程。研究表明, 植被恢复显著提高SOC矿化速率(张浩等, 2016)和C_m (黄宗胜等, 2012)。根系生物量较高的植物群落往往具有较高的土壤呼吸速率(Schaefer et al., 2009)。凋落物质量是影响SOC矿化的重要因素(周玉燕等, 2011), SOC矿化速率与凋落物N含量呈正相关关系(Iyamuremye et al., 2000)。本研究中, SOC矿化速率和C_m均随着植被恢复逐渐提高, 且同一土层不同植被恢复阶段差异显著, 表明随着植被恢复, SOC含量增加、质量改善, 微生物量增多、分解活动增强(黄宗胜等, 2012)。究其原因可能是: (1)随着植被恢复, 植物种类增加, 群落组成结构趋于复杂化, 植被覆盖度明显提高(辜翔等, 2018), 凋落物量和根系生物量显著增加(表1), 凋落物质量(C:N、C:P、N:P下降)得到显著改善(表1), 不仅增加SOC输入量, 而且提高了土壤微生物底物的可利用性, 促进土壤微生物生长和活性, 有利于SOC矿化和C_m的积累。相关性分析也表明, 植物多样性、地上部分生物量、根系生物量、凋落物质量(凋落物N、P含量、N:P)显著影响着C_m (表4)。(2)随着植被恢复, 土壤质地和养分含量的变化对SOC矿化产生显著的影响(张玲等, 2017)。其中, SOC含量是影响SOC矿化的关键因子(Kuzyakov, 2001), SOC含量越高, 微生物分解代谢活动越旺盛, SOC矿化速率越快(杨开军等, 2017), C_m也越高(张浩等, 2016)。土壤N、P是植物生长的重要养分, 也是微生物活动的主要营养、能量来源, 与SOC矿化速率呈显著正相关关系(Riffaldi et al., 1996), 土壤pH值也是影响微生物数量和活性的重要因子, pH值偏高对SOC矿化产生消极影响(李隽永等, 2018)。本研究中, 随着植被恢复, 土壤酸性增强(pH值下降), SOC、TN、TP含量增高(表2), SOC矿化速率提高(图2), C_m随着SOC、TN、TP含量、C:P、N:P增加而增加(表2, 表5)。表明随着植被恢复, C_m不仅受植物多样性、地上部分生物量、根系生物量、凋落物N、P含量、N:P等植被因子影响, 而且与土壤pH值、SOC、TN、TP含量、C:P、N:P等土壤因子密切相关。此外, 本研究中, 土壤TN含量、根系生物量可解释C_m变异的97.8%, 其中土壤TN含量可独立解释C_m变异的96.9%, 表明在植被恢复过程中, 土壤TN含量、根系生物量的变化是影响SOC滞留的重要因素。

本研究中, 4种植被恢复阶段SOC矿化速率和C_m均随土层深度增加而递减, 且0-10 cm土层显著高于其他3个土层(p < 0.05)。其主要原因是: 凋落物和根系是SOC矿化底物基质的主要来源, 凋落物分解产物、根系分泌物首先进入土壤表层, 使表土层SOC、养分含量较高、土壤微生物和酶活性较强, SOC矿化速率较快, C_m较大; 而深土层SOC、养分含量较低, 微生物可利用底物有效性较低, 导致SOC矿化作用较弱, SOC矿化速率较慢, C_m较小(宋媛等, 2013; 杨开军等, 2017)。同时, 不同恢复阶段植被深土层发育于同一母质, 受地上植被凋落物、根系的影响较小, 因而随着土壤深度增加, 各植被恢复阶段之间SOC矿化速率、C_m的差异减弱。

3.2 植被恢复对SOC矿化率的影响

植被恢复过程中, SOC含量及其矿化速率都在变化, 但变化幅度不同, 这些差异体现在C_m/SOC的变化上。实际上, C_m/SOC是从SOC含量角度来反映SOC矿化速率, 在一定程度上可以反映土壤的固C能力和SOC的稳定性。该值越小, 土壤固C能力越强, SOC稳定性越高; 反之, 土壤固C能力越弱, SOC稳定性越低(严毅萍等, 2012; 李杨梅等, 2017)。研究表明, SOC含量随着植被恢复而显著增加(辜翔等, 2018)。本研究中, C_m也随着植被恢复而增加, 尽管C_m/SOC在不同植被恢复阶段之间差异不显著, 但总体上还是呈现出随着植被恢复而下降的趋势, 表明SOC的增加幅度大于C_m, 因此在一定程度上, 植被恢复可增强土壤的固C能力和提高SOC的稳定性。另一方面, 也表明了用C_m/SOC表征SOC矿化速率时, 植被对其的影响程度下降。究其原因可能是: 随着植被恢复, 输入土壤的有机质增加使得SOC含量和C_m增加, 但也由于部分易分解有机C转变为稳定有机C而使得矿化速率的增加幅度在一定程度上下降, 因而SOC的增加幅度大于C_m (吴建国等, 2004)。在0-10 cm土层, LVR的C_m/SOC显著低于其他3种植被恢复阶段, 主要因为: (1) LVR植物种类少(辜翔等, 2018), 且组成结构简单, 生物量低(表1), SOC输入量少, 不利于SOC的储存和稳定组分的形成(吴建国等, 2002; 辜翔等, 2018); (2) LVR地表大面积裸露, 抗风化能力较弱, 土壤养分流失严重(表2), 不仅导致土壤固C能力下降, 还使土壤中较为稳定的SOC转变为易分解的有机C, 从而增加SOC矿化速率和C_m (吴建国等, 2004)。这也进一步说明地上植被遭到破坏后, 土壤SOC分解加快、稳定性下降, 不利于SOC的固持。在0-10、10-20 cm土层, PLL的C_m/SOC低于LAG, 表明PLL在0-10、10-20 cm土层中可被微生物利用、矿化分解的SOC含量低于LAG, 可能是由于PLL地表凋落物层以硬质马尾松针叶为主, 含有较多油脂, 难以分解, 而LAG地表凋落物层以阔叶为主, 质量高、难分解物质较少, 导致PLL的SOC活性低于LAG (辜翔等, 2013; 孙伟军等, 2013); 同时也由于凋落物所形成的有机C最先进入土壤表层, 使得PLL的0-10、10-20 cm土层难以被微生物利用的SOC较多。

研究表明, 在缺N条件下, 土壤C:N高, 普通腐生微生物(如细菌、真菌等)活性提高、繁殖快, 矿化速率提高, 产生大量的CO₂, C_m/SOC增加(刘朔等, 2008); 但也有研究发现, 土壤C:N高, 微生物生长受到N限制, 微生物活性下降, SOC矿化速率和C_m较低, 使得SOC中被矿化C下降, 有利于SOC的储存(Xu et al., 2016)。本研究中, 土壤C:N对C_m/SOC影响最显著, 且C_m/SOC随着土壤C:N增加而下降(表6), 其原因可能是: 随着植被恢复, SOC增长幅度明显高于TN (表2), 土壤C:N增大, 在一定程度上有利于SOC的储存。

研究表明, 同一植被不同土层C_m/SOC不同, 不同恢复年限马尾松林深土层C_m/SOC显著高于表土层(张浩等, 2016)。本研究中, LVR、LCQ、PLL的C_m/SOC随着土层深度增加大致上呈增大的趋势, 而LAG的C_m/SOC呈降低的趋势(图4)。可能是由于归还土壤的有机质含量随着土层加深而减少, 微生物活性减弱, SOC含量(表2)、C_m (图3)均呈下降趋势, 植被恢复早期(LVR)和中期阶段(LCQ、PLL) SOC含量下降幅度大于C_m, 而植被恢复后期(LAG) SOC含量下降幅度小于C_m。表明植被恢复早期(LVR)和中期阶段(LCQ、PLL), SOC稳定性随土层加深而减弱, 植被恢复后期(LAG), SOC稳定性随土层加深而增强, 植被恢复过程中, 与表土层相比, 深土层SOC稳定性提高可能需要一个更长的过程。

4 结论

(1)不同植被恢复阶段SOC矿化随时间的变化均具有明显的阶段性, 即培养初期, SOC矿化速率较高, 之后逐渐下降并趋于相对平稳状态, 且这种阶段性特征并不随着植被恢复而有明显的改变。

(2)随着植被恢复, SOC矿化速率和C_m均显著增加, C_m/SOC总体上呈下降趋势, 表明植被恢复显著影响SOC矿化过程, 有利于土壤固C, 但深土层土壤C库恢复程度明显滞后于表土层, 深土层土壤固C能力和SOC稳定性的提高需要一个较长的过程。

(3)植被恢复过程中, 土壤TN含量和根系生物量是调控C_m的最主要因子, 而土壤C:N是调控C_m/SOC的最主要因子。此外, 其他植物因子(如植物多样性、地上部分生物量、根系生物量、凋落物N、P含量和N:P)和土壤因子(如土壤pH值、SOC、TN、TP含量和C:P、N:P)也是导致不同植被恢复阶段C_m差异的原因。可见, 中亚热带地区植被恢复过程中土壤与大气CO₂交换过程受土壤养分含量和根系生物量影响较大, 植被恢复有利于促进土壤固C。

致谢 感谢中南林业科技大学生命科学与技术学院生态教研室项文化教授、雷丕锋副教授在论文修改过程中给予的帮助。感谢中南林业科技大学引进高层次人才科研启动基金项目(2014YJ019); 中南林业科技大学研究生科技创新基金项目(CX2015A06)的资助。

参考文献 View Option 原文顺序
文献年度倒序
文中引用次数倒序
被引期刊影响因子

[1] Craine JM, Fierer N, Mclauchlan KK ( 2010). Widespread coupling between the rate and temperature sensitivity of organic matter decay
Nature Geoscience, 3, 854-857.
DOI:10.1038/ngeo1009URL [本文引用: 1]
Microbial breakdown of soil organic matter influences the potential for terrestrial ecosystems to sequester carbon, and the amount of carbon dioxide released to the atmosphere. Predicting the sensitivity of microbial decomposition to temperature change is therefore critical to predicting future atmospheric carbon dioxide concentrations and feedbacks to anthropogenic warming. According to enzyme kinetics, the more biogeochemically recalcitrant the organic matter, the greater the temperature sensitivity of microbial respiration. Here, we measured the temperature sensitivity of microbial respiration in soils from 28 sites in North America, ranging from Alaska to Puerto Rico, to test the generality of this principle. We show that the lower the rate of respiration at a reference temperature of 20 C-and thus the more biogeochemically recalcitrant the organic matter-the greater the temperature sensitivity of soil respiration. We compiled our findings with those from other studies, encapsulating a range of environments, and show that this relationship holds across multiple scales and soil types. Although physico-chemical protection of soil organic matter and substrate availability will also influence the temperature sensitivity of decomposition, we suggest that biogeochemically recalcitrant organic matter will respond the most sensitively to anticipated warming.

[2] Cui J, Zhang RJ, Bu NS, Zhang HB, Tang BP, Li ZL, Jiang LF, Chen JK, Fang CM ( 2013). Changes in soil carbon sequestration and soil respiration following afforestation on paddy fields in north subtropical China
Journal of Plant Ecology, 6, 240-252.
DOI:10.1093/jpe/rts023URL [本文引用: 1]
ABSTRACT AimsAlthough many studies have reported net gains of soil organic carbon (SOC) after afforestation on croplands, this is uncertain for Chinese paddy rice croplands. Here, we aimed to evaluate the effects of afforestation of paddy rice croplands on SOC sequestration and soil respiration (Rs). Such knowledge would improve our understanding of the effectiveness of various land use options on greenhouse gas mitigation in China.Methods The investigation was conducted on the Chongming Island, north subtropical China. Field sites were reclaimed from coastal salt marshes in the 1960s, and soils were homogeneous with simple land use histories. SOC stocks and Rs levels were monitored over one year in a paddy rice cropland, an evergreen and a deciduous broad-leaved plantation established on previous paddy fields and a reference fallow land site never cultivated. Laboratory incubation of soil under fast-changing temperatures was used to compare the temperature sensitivity (Q10) of SOC decomposition across land uses.Important FindingsAfter 15-20 years of afforestation on paddy fields, SOC concentration only slightly increased at the depth of 0-5cm but decreased in deeper layers, which resulted in a net loss of SOC stock in the top 40cm. Seasonal increase of SOC was observed during the rice-growing period in croplands but not in afforested soils, suggesting a stronger SOC sequestration by paddy rice cropping. However, SOC sequestered under cropping was more labile, as indicated by its higher contents of dissolved organic carbon and microbial biomass. Also, paddy soils had higher annual Rs than afforested soils; Rs abruptly increased after paddy fields were drained and plowed and remained distinctively high throughout the dry farming period. Laboratory incubation revealed that paddy soils had a much higher Q10 of SOC decomposition than afforested soils. Given that temperature was the primary controller of R s in this region, it was concluded that despite the stronger SOC sequestration by paddy rice cropping, its SOC was less stable than in afforested systems and might be more easily released into the atmosphere under global warming. 2012 The Author 2012. Published by Oxford University Press on behalf of the Institute of Botany, Chinese Academy of Sciences and the Botanical Society of China. All rights reserved.

[3] Fan YX, Yang YS, Guo JF, Yang ZJ, Chen GS, Xie JS, Zhong XJ, Xu LL ( 2014). Changes in soil respiration and its temperature sensitivity at different successional stages of evergreen broadleaved forests in mid-subtropical China
Chinese Journal of Plant Ecology, 38, 1155-1165.
DOI:10.3724/SP.J.1258.2014.00111URL [本文引用: 2]
为探明中亚热带地区常绿阔叶林演替序列土壤呼吸(Rs)的变化趋势及其影响机制,在福建省建瓯市万木林自 然保护区选取演替时间分别为15年(演替初期)、47年(演替中期)和110年(演替后期)三个不同演替阶段,进行了为期1年的野外原位观测.结果发现: 演替初期、中期和后期的Rs分别为2.38、3.32和3.91 μmol·m-2·s-1,温度敏感性(Q10值)分别为2.64、1.97和1.79;与演替初期相比,演替后期的Rs显著增加64.29％,Q10值 显著降低32.30％;不同演替阶段Rs的季节变化模式相似,温度和含水量可分别解释季节变化的69.5％(初期)、81.9％(中期)和61.3％(后 期);回归分析发现,Rs与凋落物年归还量、细根生物量和土壤全氮和土壤有机质碳含量显著正相关.表明本研究区内植被演替促进了土壤碳排放,降低了土壤呼 吸的温度敏感性;土壤碳输入增加、养分含量的提高和细根生物量增大是中亚热带常绿阔叶林Rs随演替进程逐渐增大的主要原因.
[ 范跃新, 杨玉盛, 郭剑芬, 杨智杰, 陈光水, 谢锦升, 钟小剑, 徐玲琳 ( 2014). 中亚热带常绿阔叶林不同演替阶段土壤呼吸及其温度敏感性的变化
植物生态学报, 38, 1155-1165.]
DOI:10.3724/SP.J.1258.2014.00111URL [本文引用: 2]
为探明中亚热带地区常绿阔叶林演替序列土壤呼吸(Rs)的变化趋势及其影响机制,在福建省建瓯市万木林自 然保护区选取演替时间分别为15年(演替初期)、47年(演替中期)和110年(演替后期)三个不同演替阶段,进行了为期1年的野外原位观测.结果发现: 演替初期、中期和后期的Rs分别为2.38、3.32和3.91 μmol·m-2·s-1,温度敏感性(Q10值)分别为2.64、1.97和1.79;与演替初期相比,演替后期的Rs显著增加64.29％,Q10值 显著降低32.30％;不同演替阶段Rs的季节变化模式相似,温度和含水量可分别解释季节变化的69.5％(初期)、81.9％(中期)和61.3％(后 期);回归分析发现,Rs与凋落物年归还量、细根生物量和土壤全氮和土壤有机质碳含量显著正相关.表明本研究区内植被演替促进了土壤碳排放,降低了土壤呼 吸的温度敏感性;土壤碳输入增加、养分含量的提高和细根生物量增大是中亚热带常绿阔叶林Rs随演替进程逐渐增大的主要原因.

[4] Gu X, Fang X, Xiang WH, Li SL, Sun WJ ( 2013). Soil organic carbon and mineralizable organic carbon in four subtropical forests in hilly region of central Hunan Province, China
Chinese Journal of Ecology, 32, 2687-2694.
URL [本文引用: 1]
采用短期室内土壤培养法，比较研究了湘中丘陵区4种不同森林类型（杉木人工林、马尾松＋石栎针阔混交林、南酸枣落叶阔叶林、石栎＋青冈常绿阔叶林）土壤有机碳、可矿化有机碳的含量。结果表明，4种森林土壤有机碳含量、可矿化有机碳含量以及可矿化有机碳的分配比例均随土壤深度的增加而下降。同一土层有机碳含量从高至低的排序均表现为：石栎＋青冈常绿阔叶林＞马尾松＋石栎针阔混交林＞南酸枣落叶阔叶林＞杉木人工林，0～30 cm土层，南酸枣落叶阔叶林、马尾松＋石栎针阔混交林、石栎＋青冈常绿阔叶林土壤有机碳含量比杉木人工林分别高出20.8%、29.7%和31.9%。可矿化有机碳含量及其分配比例从高至低的排序均表现为：石栎＋青冈常绿阔叶林＞南酸枣落叶阔叶林＞马尾松＋石栎针阔混交林＞杉木人工林，0～30 cm土层，石栎＋青冈常绿阔叶林、南酸枣落叶阔叶林、马尾松＋石栎针阔混交林可矿化有机碳含量比杉木人工林分别高出51.6%、45.2%和41.0%，可矿化有机碳的分配比例比杉木人工林分别高出35.8%、29.3%和20.0%，4种森林土壤可矿化有机碳与总有机碳、土壤微生物生物量碳、全N、C/N之间均呈极显著相关性。
[ 辜翔, 方晰, 项文化, 李胜蓝, 孙伟军 ( 2013). 湘中丘陵区4种森林类型土壤有机碳和可矿化有机碳的比较
生态学杂志, 32, 2687-2694.]
URL [本文引用: 1]
采用短期室内土壤培养法，比较研究了湘中丘陵区4种不同森林类型（杉木人工林、马尾松＋石栎针阔混交林、南酸枣落叶阔叶林、石栎＋青冈常绿阔叶林）土壤有机碳、可矿化有机碳的含量。结果表明，4种森林土壤有机碳含量、可矿化有机碳含量以及可矿化有机碳的分配比例均随土壤深度的增加而下降。同一土层有机碳含量从高至低的排序均表现为：石栎＋青冈常绿阔叶林＞马尾松＋石栎针阔混交林＞南酸枣落叶阔叶林＞杉木人工林，0～30 cm土层，南酸枣落叶阔叶林、马尾松＋石栎针阔混交林、石栎＋青冈常绿阔叶林土壤有机碳含量比杉木人工林分别高出20.8%、29.7%和31.9%。可矿化有机碳含量及其分配比例从高至低的排序均表现为：石栎＋青冈常绿阔叶林＞南酸枣落叶阔叶林＞马尾松＋石栎针阔混交林＞杉木人工林，0～30 cm土层，石栎＋青冈常绿阔叶林、南酸枣落叶阔叶林、马尾松＋石栎针阔混交林可矿化有机碳含量比杉木人工林分别高出51.6%、45.2%和41.0%，可矿化有机碳的分配比例比杉木人工林分别高出35.8%、29.3%和20.0%，4种森林土壤可矿化有机碳与总有机碳、土壤微生物生物量碳、全N、C/N之间均呈极显著相关性。

[5] Gu X, Zhang SJ, Liu ZD, Li LD, Chen JL, Wang LF, Fang X ( 2018). Effects of vegetation restoration on soil organic carbon concentration and density in the mid-subtropical region of China
Chinese Journal of Plant Ecology, 42, 595-608.
[本文引用: 10]

[ 辜翔, 张仕吉, 刘兆丹, 李雷达, 陈金磊, 王留芳, 方晰 ( 2018). 中亚热带植被恢复对土壤有机碳含量、碳密度的影响
植物生态学报, 42, 595-608.]
[本文引用: 10]

[6] Hu YL, Zeng DH, Fan ZP, Ai GY ( 2007). Effects of degraded sandy grassland afforestation on soil quality in semiarid area of Northern China
Chinese Journal of Applied Ecology, 18, 2391-2397.
[本文引用: 1]

[ 胡亚林, 曾德慧, 范志平, 艾桂艳 ( 2007). 半干旱区沙质退化草地造林对土壤质量的影响
应用生态学报, 18, 2391-2397.]
[本文引用: 1]

[7] Huang ZS, Yu LF, Fu YH ( 2012). Characteristics of soil mineralizable carbon pool in natural restoration process of karst forest vegetation
Chinese Journal of Applied Ecology, 23, 2165-2170.
URL [本文引用: 3]
By the method of taking space instead of time, an incubation test was conducted to study the characteristics of soil mineralizable carbon pool during the natural restoration of Karst forest vegetation in Maolan Nature Reserve, Guizhou Province of Southwest China. It was observed that the contents of soil total organic carbon (TOC) and mineralizable carbon (MC) as well as the carbon mineralization rate decreased with increasing soil depth but increased with the process of vegetation restoration. The amount of cumulative released carbon and the carbon release rate increased with the process of restoration, but the release rate decreased with increasing incubation time. The soil MC/TOC increased with the restoration process but had less change with increasing soil depth, while the O decreased with increasing soil depth and through the process of restoration. The soil MC had a negative correlation with the existing litter amount (=-0.796) but positive correlation with the mass loss rate of the litter decomposition (=0.924). Soil habitat changed from strong interference at early stages to relative stability at late stages, and soil carbon sequestration changed from small capacity and strong potential at early stages to large capacity and weak potential at late stages.
[ 黄宗胜, 喻理飞, 符裕红 ( 2012). 喀斯特森林植被自然恢复过程中土壤可矿化碳库特征
应用生态学报, 23, 2165-2170.]
URL [本文引用: 3]
By the method of taking space instead of time, an incubation test was conducted to study the characteristics of soil mineralizable carbon pool during the natural restoration of Karst forest vegetation in Maolan Nature Reserve, Guizhou Province of Southwest China. It was observed that the contents of soil total organic carbon (TOC) and mineralizable carbon (MC) as well as the carbon mineralization rate decreased with increasing soil depth but increased with the process of vegetation restoration. The amount of cumulative released carbon and the carbon release rate increased with the process of restoration, but the release rate decreased with increasing incubation time. The soil MC/TOC increased with the restoration process but had less change with increasing soil depth, while the O decreased with increasing soil depth and through the process of restoration. The soil MC had a negative correlation with the existing litter amount (=-0.796) but positive correlation with the mass loss rate of the litter decomposition (=0.924). Soil habitat changed from strong interference at early stages to relative stability at late stages, and soil carbon sequestration changed from small capacity and strong potential at early stages to large capacity and weak potential at late stages.

[8] Iyamuremye F, Gewin V, Dick RP, Diack M, Sene M, Badiane A ( 2000). Carbon, nitrogen and phosphorus mineralization potential of native agroforestry plant residues in soils of Senegal
Arid Soil Research and Rehabilitation, 14, 359-371.
DOI:10.1080/08903060050136469URL [本文引用: 1]
The objectives of this study were to investigate Piliostigma reticulatum (shrub) and Cordyla pinnata (tree) residues for chemical composition, and C, N, and P mineralizationin Senegalese soils. Soil samples (Sols ferrugineux tropicaux) were collected from a native agroforestry system beneath and outside a C. pinnata canopy. Soils were incubated for 11 weeks with P. reticulatum (leaves), C. pinnata (stem, leaves or stem + leaves), peanut (Arachis hypogea), or pearl millet (Pennisetum glaucum) residues. Nitrogen and P mineralization for the soil-plant mixtures was determined by periodic leaching with a 0.01 M CaCl 2 solution. An additional separate incubation was conducted to investigate C mineralization. The results showed that only peanut residues caused net N mineralization, while N immobilization occurred in the remaining treatments in both the soils derived from beneath or outside the canopy. This indicates that, at least in the short-term, these agroforestry residues would not likely be a source of N for crops. Net P mineralization varied among plant residues and soils sites but P. reticulatum amended soils increased soluble PO in both soils. This suggested that it could be useful for improving P avail4 ability. Peanut residues had the highest CO evolution in both soils suggesting a 2 probable relationship between C and N mineralization.

[9] Kuzyakov Y ( 2011). How to link soil C pools with CO₂ fluxes
Biogeosciences, 8, 1523-1537.
DOI:10.5194/bg-8-1523-2011URL [本文引用: 1]

[10] Li JY, Dou XL, Hu YH, Gan DX, Li F ( 2018). Variation in soil organic carbon mineralization under various land cover types in urban areas
Acta Ecologica Sinica, 38, 112-121.
DOI:10.5846/stxb201612302718URL [本文引用: 1]
土壤有机碳（SOC）矿化是陆地生态系统碳循环的重要过程。因受到强烈的人为干扰，城市土壤生态服务功能严重退化，进而对城市土壤地球化学循环尤其是碳循环产生深刻的影响。以北京市奥林匹克森林公园的5种典型地表覆盖类型（草坪、灌木、行道树、植草砖、硬化地表）下土壤为研究对象，研究了城市不同地表覆盖类型下土壤有机碳矿化过程及固碳能力的差异。结果表明，城市5种地表覆盖类型下的土壤有机碳矿化趋势与自然生态系统中的土壤基本一致，都表现为前期矿化较为快速，后期明显减慢并且趋于平稳；不同地表覆盖类型下土壤的有机碳矿化作用有显著差异，灌木、行道树、植草砖覆盖下土壤有机碳矿化能力较强，硬化地表和草坪较弱，与土壤有机碳含量特征类似；一级动力学方程对各土样有机碳矿化过程的模拟结果较好，结果显示草坪覆盖下土壤固碳能力较强，灌木覆盖下次之，行道树、植草砖和硬化地表覆盖下较弱；土壤固碳能力的高低并不对应着土壤有机碳含量的高低，城市人为干扰和外源有机碳的输入对土壤有机碳储量影响较大；硬化地表下不同土层有机碳矿化作用无明显差异，而其他地表覆盖类型下的土壤有机碳矿化作用随土层加深显著减弱，特别是植草砖和行道树特征最为明显；各地表覆盖类型下土壤固碳能力随土层深度变化的规律不显著。城市土壤有机碳矿化的最主要限制因子是土壤有机碳的含量，土壤pH值、养分含量、粘粒含量等性质也通过影响土壤有机碳含量及微生物活动等对土壤有机碳矿化过程产生影响。
[ 李隽永, 窦晓琳, 胡印红, 甘德欣, 李锋 ( 2018). 城市不同地表覆盖类型下土壤有机碳矿化的差异
生态学报, 38, 112-121.]
DOI:10.5846/stxb201612302718URL [本文引用: 1]
土壤有机碳（SOC）矿化是陆地生态系统碳循环的重要过程。因受到强烈的人为干扰，城市土壤生态服务功能严重退化，进而对城市土壤地球化学循环尤其是碳循环产生深刻的影响。以北京市奥林匹克森林公园的5种典型地表覆盖类型（草坪、灌木、行道树、植草砖、硬化地表）下土壤为研究对象，研究了城市不同地表覆盖类型下土壤有机碳矿化过程及固碳能力的差异。结果表明，城市5种地表覆盖类型下的土壤有机碳矿化趋势与自然生态系统中的土壤基本一致，都表现为前期矿化较为快速，后期明显减慢并且趋于平稳；不同地表覆盖类型下土壤的有机碳矿化作用有显著差异，灌木、行道树、植草砖覆盖下土壤有机碳矿化能力较强，硬化地表和草坪较弱，与土壤有机碳含量特征类似；一级动力学方程对各土样有机碳矿化过程的模拟结果较好，结果显示草坪覆盖下土壤固碳能力较强，灌木覆盖下次之，行道树、植草砖和硬化地表覆盖下较弱；土壤固碳能力的高低并不对应着土壤有机碳含量的高低，城市人为干扰和外源有机碳的输入对土壤有机碳储量影响较大；硬化地表下不同土层有机碳矿化作用无明显差异，而其他地表覆盖类型下的土壤有机碳矿化作用随土层加深显著减弱，特别是植草砖和行道树特征最为明显；各地表覆盖类型下土壤固碳能力随土层深度变化的规律不显著。城市土壤有机碳矿化的最主要限制因子是土壤有机碳的含量，土壤pH值、养分含量、粘粒含量等性质也通过影响土壤有机碳含量及微生物活动等对土壤有机碳矿化过程产生影响。

[11] Li Y, Xu M, Sun OJ, Cui W ( 2004). Effects of root and litter exclusion on soil CO₂ efflux and microbial biomass in wet tropical forests
Soil Biology & Biochemistry, 36, 2111-2114.
DOI:10.1016/j.soilbio.2004.06.003URL [本文引用: 1]
We examined the effects of root and litter exclusion on the rate of soil CO 2 efflux and microbial biomass at a soil depth of 25 cm in a secondary forest (dominated by Tabebuia heterophylla) and a pine ( Pinus caribaea) plantation in the Luquillo Experimental Forest in Puerto Rico. The experimental plots were initially established in 1990, when root, forest floor mass and new litterfall were excluded for 7 y since then. Soil respiration was significantly reduced in the litter and root exclusion plots in both the secondary forest and the pine plantation compared with the control. Root exclusion had a greater effect on soil CO 2 efflux than the litter exclusion in the plantation, whereas a reversed pattern was observed in the secondary forest. The reduction of microbial biomass in the root exclusion plot was greater in the secondary forest (59%) than in the plantation (31%), while there was no difference of the reduction in the litter exclusion plots between these forests. Our results suggest that above-ground input and roots (root litter and exudates) differentially affect soil CO 2 efflux under different vegetation types.

[12] Li YM, Gong L, Xie LN ( 2017). Soil organic carbon content and carbon mineralization characteristics under different land use types in Northern Tarim Basin
Bulletin of Soil and Water Conservation, 37(3), 216-221.
DOI:10.13961/j.cnki.stbctb.2017.03.036URL [本文引用: 2]
[目的]探讨土地利用方式对土壤有机碳含量及碳矿化的影响,为塔里木盆地北缘绿洲土壤生态系统的保护和恢复建设提供理论依据。[方法]基于野外采样和室内培养试验,分析土壤有机碳含量的基本特征,利用回归分析法拟合出土壤有机碳矿化动态变化过程。[结果]矿化累积释放的CO2含量大小依次为：果园〉棉田〉人工林〉弃耕地〉荒草地〉盐碱地〉沙地。不同土地利用方式土壤有机碳矿化反应趋势相同,1~6d为快速分解阶段,日均矿化量高但反应时间短,6~28d为缓慢分解阶段,动态变化与前者相反。有机碳矿化率大小依次为：沙地〉荒草地〉盐碱地〉弃耕地〉人工林〉棉田〉果园,沙地最高,达（10.36±0.24）%,表明沙地土壤有机碳稳定性最差,而果园具有较强的固定有机碳能力。[结论]土地利用方式对土壤有机碳矿化及其固碳能力均有显著影响。
[ 李杨梅, 贡璐, 解丽娜 ( 2017). 塔里木盆地北缘绿洲不同土地利用方式下土壤有机碳含量及其碳矿化特征
水土保持通报, 37(3), 216-221.]
DOI:10.13961/j.cnki.stbctb.2017.03.036URL [本文引用: 2]
[目的]探讨土地利用方式对土壤有机碳含量及碳矿化的影响,为塔里木盆地北缘绿洲土壤生态系统的保护和恢复建设提供理论依据。[方法]基于野外采样和室内培养试验,分析土壤有机碳含量的基本特征,利用回归分析法拟合出土壤有机碳矿化动态变化过程。[结果]矿化累积释放的CO2含量大小依次为：果园〉棉田〉人工林〉弃耕地〉荒草地〉盐碱地〉沙地。不同土地利用方式土壤有机碳矿化反应趋势相同,1~6d为快速分解阶段,日均矿化量高但反应时间短,6~28d为缓慢分解阶段,动态变化与前者相反。有机碳矿化率大小依次为：沙地〉荒草地〉盐碱地〉弃耕地〉人工林〉棉田〉果园,沙地最高,达（10.36±0.24）%,表明沙地土壤有机碳稳定性最差,而果园具有较强的固定有机碳能力。[结论]土地利用方式对土壤有机碳矿化及其固碳能力均有显著影响。

[13] Liu S, Yuan WY, Li XW, Rong L, Yang M, Li DH, Wang Q ( 2008). Soil chemical characteristics and their effects on C:N ratio of rhizosphere and non-rizosphere of different herbages in triploid of Populous tomentosa woodland.
Reseaech of Soil and Water Conservation, 15(2), 107-110.
URLMagsci [本文引用: 1]
采用剥落分离法对三倍体毛白杨+黑麦草与三倍体毛白杨+自然草2种模式的根际与非根际土化学特性进行研究表明:两模式林地非根际土C/N值和pH值均大于其对应的根际土.自然草模式根际与非根际土C/N值大于黑麦草模式根际与非根际土,而pH值却相反.黑麦草模式根际(或非根际)土pH值大于的自然草模式根际(或非根际);两模式根际与非根际土N/P值(有效N与有效P的比值)接近14:1;两模式根际与非根际土速效K在4-5月均处于低谷,10-11月处于高峰;黑麦草模式根际土C/N值与速效K呈现较显著正相关,自然草模式根际土C/N值与N/P值呈现较显著正相关.
[ 刘朔, 袁渭阳, 李贤伟, 荣丽, 杨渺, 李德会, 王巧 ( 2008). 不同草本层三倍体毛白杨根际与非根际土壤化学特性及其对C/N的影响
水土保持研究, 15(2), 107-110.]
URLMagsci [本文引用: 1]
采用剥落分离法对三倍体毛白杨+黑麦草与三倍体毛白杨+自然草2种模式的根际与非根际土化学特性进行研究表明:两模式林地非根际土C/N值和pH值均大于其对应的根际土.自然草模式根际与非根际土C/N值大于黑麦草模式根际与非根际土,而pH值却相反.黑麦草模式根际(或非根际)土pH值大于的自然草模式根际(或非根际);两模式根际与非根际土N/P值(有效N与有效P的比值)接近14:1;两模式根际与非根际土速效K在4-5月均处于低谷,10-11月处于高峰;黑麦草模式根际土C/N值与速效K呈现较显著正相关,自然草模式根际土C/N值与N/P值呈现较显著正相关.

[14] Liu YQ, Wang F, Ke GQ, Wang YY, Guo SM, Fan CF ( 2011). Effects of converting cultivated land into forest land on the characteristics of soil organic carbon in limestone mountain area in Ruichang, Jiangxi
Chinese Journal of Applied Ecology, 22, 885-890.
URL [本文引用: 1]
以江西瑞昌石灰岩山区退耕还林5年的林地为对象,研究了不同退耕还林模式（林苗一体化、药用纯林、多树种混交和竹阔混交）对土壤有机碳含量的影响.结果表明：与对照相比,退耕还林地0～20 cm土层的土壤有机碳、微生物生物量碳和可矿化碳含量分别增加24.4%、29%和18.4%,退耕还林显著提高了土壤有机碳含量,增强了土壤碳储能力;0～10 cm土层的土壤有机碳、微生物生物量碳和可矿化碳含量极显著高于10～20 cm土层,且退耕还林地土层间差异大于对照;4种退耕还林模式中,林苗一体化模式对土壤有机碳的影响较大.
[ 刘苑秋, 王芳, 柯国庆, 王迎迎, 郭圣茂, 范承芳 ( 2011). 江西瑞昌石灰岩山区退耕还林对土壤有机碳的影响
应用生态学报, 22, 885-890.]
URL [本文引用: 1]
以江西瑞昌石灰岩山区退耕还林5年的林地为对象,研究了不同退耕还林模式（林苗一体化、药用纯林、多树种混交和竹阔混交）对土壤有机碳含量的影响.结果表明：与对照相比,退耕还林地0～20 cm土层的土壤有机碳、微生物生物量碳和可矿化碳含量分别增加24.4%、29%和18.4%,退耕还林显著提高了土壤有机碳含量,增强了土壤碳储能力;0～10 cm土层的土壤有机碳、微生物生物量碳和可矿化碳含量极显著高于10～20 cm土层,且退耕还林地土层间差异大于对照;4种退耕还林模式中,林苗一体化模式对土壤有机碳的影响较大.

[15] Milcu A, Heim A, Ellis RJ, Scheu S, Manning P ( 2011). Identification of general patterns of nutrient and labile carbon control on soil carbon dynamics across a successional gradient
Ecosystems, 14, 710-719.
DOI:10.1007/s10021-011-9440-zURL [本文引用: 1]
Carbon (C) inputs and nutrient availability are known to affect soil organic carbon (SOC) stocks. However, general rules regarding the operation of these factors across a range of soil nutrient availabilities and substrate qualities are unidentified. "Priming" (stimulated decomposition by labile C inputs) and 'preferential substrate utilization' (retarded decomposition due to shifts in community composition towards microbes that do not mineralize SOC) are two hypotheses to explain effects of labile C additions on SOC dynamics. For effects of nutrient additions (nitrogen and phosphorus) on SOC dynamics, the stoichiometric (faster decomposition of materials of low carbon-to-nutrient ratios) and 'microbial mining' (that is, reduced breakdown of recalcitrant C forms for nutrients under fertile conditions) hypotheses have been proposed. Using the natural gradient of soil nutrient availability and substrate quality of a chronosequence, combined with labile C and nutrient amendments, we explored the support for these contrasting hypotheses. Additions of labile C, nitrogen (N), phosphorus (P), and combinations of C and N and C and P were applied to three sites: 2-year fallow grassland, mature grassland and forest, and the effects of site and nutrient additions on litter decomposition and soil C dynamics were assessed. The response to C addition supported the preferential substrate hypothesis for easily degradable litter C and the priming hypothesis for SOC, but only in nitrogen-enriched soils of the forest site. Responses to N addition supported the microbial mining hypothesis irrespective of C substrate (litter or SOC), but only in the forest site. Further, P addition effects on SOC support the stoichiometric hypothesis; P availability appeared key to soil C release (priming) in the forest site if labile C and N is available. These results clearly link previously contrasting hypotheses of the factors controlling SOC with the natural gradient in litter quality and nutrient availability that exists in ecosystems at different successional stages. A holistic theory that incorporates this variability of responses, due to different mechanisms, depending on nutrient availability and substrate quality is essential for devising management strategies to safeguard soil C stocks.

[16] Priha O, Grayston SJ ( 2001). Microbial community structure and characteristics of the organic matter in soils under Pinus sylvestris, Picea abies and Betula pendula at two forest sites
Biology & Fertility of Soils, 33, 17-24.
[本文引用: 1]

[17] Qian HY, Pan JJ, Sun B ( 2013). The relative impact of land use and soil properties on sizes and turnover rates of soil organic carbon pools in subtropical China
Soil Use & Management, 29, 510-518.
DOI:10.1111/sum.12067URL [本文引用: 1]
The dynamics of soil organic carbon (SOC) pools determine potential carbon sequestration and soil nutrient improvement. This study investigated the characteristics of SOC pools in five types of cultivated topsoils (0 15 cm) in subtropical China using laboratory incubation experiments under aerobic conditions. The sizes and turnover rates of the active, slow and resistant C pools were simulated using a first-order kinetic model. The relative influence of soil environmental properties on the dynamics of different SOC pools was evaluated by applying principal component analysis (PCA) and aggregated boosted trees (ABTs) analysis. The results show that there were significantly greater sizes of different SOC pools and lower turnover rates of slow C pool in two types of paddy soils than in upland soils. Land use exerted the most significant influence on the sizes of all SOC pools, followed by clay content and soil pH. The soil C/N ratio and pH were the major determinants for turnover rates of the active and slow C pools, followed by clay content which had more impact on the turnover rates of the active C pool than the slow C pool. It is concluded that soil type exerts a significant impact on the dynamics of SOC.

[18] Reza MT, Becker W, Sachsenheimer K, Mumme J ( 2014). Hydrothermal carbonization (HTC): Near infrared spectroscopy and partial least-squares regression for determination of selective components in HTC solid and liquid products derived from maize silage
Bioresource Technology, 161, 91-101.
DOI:10.1016/j.biortech.2014.03.008URLPMID:24686376 [本文引用: 1]
Near-infrared (NIR) spectroscopy was evaluated as a rapid method of predicting fiber components (hemicellulose, cellulose, lignin, and ash) and selective compounds of hydrochar and corresponding process liquor produced by hydrothermal carbonization (HTC) of maize silage. Several HTC reaction times and temperatures were applied and NIR spectra of both HTC solids and liquids were obtained and correlated with concentration determined from van-Soest fiber analysis, IC, and UHPLC. Partial least-squares regression was applied to calculate models for the prediction of selective substances. The model developed with the spectra had the best performance in 3–7 factors with a correlation coefficient, which varied between 0.9275–0.9880 and 0.9364–0.9957 for compounds in solid and liquid, respectively. Calculated root mean square errors of prediction (RMSEP) were 0.42–5.06mg/kg. The preliminary results indicate that NIR, a widely applied technique, might be applied to determine chemical compounds in HTC solid and liquid.

[19] Riffaldi R, Saviozzi A, Levi-Minzi R ( 1996). Carbon mineralization kinetics as in?uenced by soil properties
Biological & Fertility of Soils, 22, 293-298.
[本文引用: 1]

[20] Ross DJ, Tate KR, Scott NA, Wilde RH, Rodda NJ, Townsend JA ( 2002). Afforestation of pastures with Pinus radiata influences soil carbon and nitrogen pools and mineralisation and microbial properties
Soil Research, 40, 1303-1318.
DOI:10.1071/sr02020URL [本文引用: 1]
In New Zealand, Pinus radiata D. Don is frequently planted on land under pasture primarily for production forestry, but with the added advantage of potentially offsetting carbon dioxide (CO2) emissions from energy and industrial sources. Conversion of pasture to P. radiata plantations can, however, result in lowered contents of soil carbon (C) at some sites. We here examine the effects of this land-use change on soil C and nitrogen (N) pools, and on microbial properties involved in the cycling of these nutrients, at 5 paired sites, each with an established pasture and P. radiata plantation. Four sites had first-rotation trees aged 12–30 years and the other site second-rotation trees aged 20 years. In mineral soil at 0–10 cm depth, total and microbial C and N, extractable C, CO2-C production, and, generally, net mineral-N production were lower under P. radiata than under pasture; differences were significant (P < 0.05), except for total and extractable C at 2 sites. Differences between these land uses were less distinct in soil at 10–30 cm depth. On an area basis, total C in 0–30 cm depth soil was lower under P. radiata than under pasture at most sites, but significantly lower at only one site. Total N, microbial C and N, and CO2-C and net mineral-N production were, however, again generally significantly lower under P. radiata. These ecosystem differences were less marked, although still present, except for CO2-C production, when forest litter (LFH material) was included in the area calculations. Overall, our study suggests that afforestation with P. radiata leads to a reduction in total N, microbial biomass, and microbial activity, but a less consistent effect on soil C storage after one rotation.

[21] Saggar S, Yeates GW, Shepherd TG ( 2001). Cultivation effects on soil biological properties, microfauna and organic matter dynamics in Eutric Gleysol and Gleyic Luvisol soils in New Zealand
Soil & Tillage Research, 8, 55-68.
DOI:10.1016/S0167-1987(00)00184-7URL [本文引用: 1]
Information on the influence of duration of cultivation on soil organic matter (SOM) dynamics is needed by researchers, policy makers and farmers for assessment of global ramifications of carbon (C) sequestration and agricultural sustainabilty. This paper examines the changes in microbial biomass carbon (MBC) and nitrogen (MBN), metabolic quotient ( qCO 2), microfaunal populations, and C and N mineralisation to assess the effect of cultivation on SOM dynamics. Cultivation, for up to 34 years, of soils previously under permanent ryegrass ( Lolium perenne L.) and clover ( Trifolium sp.) pastures, resulted in a 30–60% decline in concentration of soil organic C and N, and had a significant influence on soil biological parameters in two New Zealand (Eutric Gleysol, Kairanga silty clay loam and Gleyic Luvisol, Marton silt loam) soil types. Cultivated soils had consistently lower MBC and MBN contents, and higher qCO 2 than their counterparts in permanent pastures. Changes in the soil microfauna following cultivation were consistent with changes in microbial biomass. Both the amount and proportion of mineralisable N were also reduced with cultivation. In the pasture soils C mineralisation rates (under laboratory conditions) were twice those (ca. 15 mg (CO 2-C) kg 611 soil) in the 5–20 year cultivated soils (ca. 7 mg (CO 2-C) kg 611 soil), and were reduced to one-half (ca. 3.5 mg (CO 2-C) kg 611 soil) in the 34-year cultivated soil. Over 112 days, the soils lost approximately 2.4–5.0% of their total C, and 1.4–5.0% of total N was mineralised. The percentage C loss also differed with soil type, with Marton silt loam (260 g kg 611, clay) soil losing one and half times as much percentage C as Kairanga silty clay loam (420 g kg 611, clay) soil. Despite greater C mineralisation in soil from pasture, more C and N were conserved in it than in the cultivated soils. As annual C inputs in cultivated soils are smaller than the C decomposition, this would result in a negative soil C balance. The shifts in microbial biomass, its metabolic quotients and soil microfauna appear to be associated with differences in the quantity and ‘quality’ of inputs and SOM decomposition rates, and reflect the land-use change from pasture to continuous cultivation.

[22] Schaefer DA, Feng WT, Zou XM ( 2009). Plant carbon inputs and environmental factors strongly affect soil respiration in a subtropical forest of southwestern China
Soil Biology & Biochemistry, 41, 1000-1007.
DOI:10.1016/j.soilbio.2008.11.015URL [本文引用: 1]
Soil respiration is a large component of global carbon fluxes, so it is important to explore how this carbon flux varies with environmental factors and carbon inputs from plants. As part of a long-term study on the chemical and biological effects of aboveground litterfall denial, root trenching and tree-stem girdling, we measured soil respiration for three years in plots where those treatments were applied singly and in combination. Tree-stem girdling terminates the flow of carbohydrates from canopy, but allows the roots to continue water and nutrient uptake. After carbon storage below the stem girdles is depleted, the girdled trees die. Root trenching immediately terminates root exudates as well as water and nutrient uptake. Excluding aboveground litterfall removes soil carbon inputs, but allows normal root functions to continue. We found that removing aboveground litterfall and the humus layer reduced soil respiration by more than the C input from litter, a respiration priming effect. When this treatment was combined with stem girdling, root trenching or those treatments in combination, the change in soil respiration was indistinguishable from the loss of litterfall C inputs. This suggests that litterfall priming occurs only when normal root processes persist. Soil respiration was significantly related to temperature in all treatment combinations, and to soil water content in all treatments except stem girdling alone, and girdling plus trenching. Aboveground litterfall was a significant predictor of soil respiration in control, stem-girdled, trenched and stem-girdled plus trenching treatments. Stem girdling significantly reduced soil respiration as a single factor, but root trenching did not. These results suggest that in addition to temperature, aboveground carbon inputs exert strong controls on forest soil respiration.

[23] Scott-Denton LE, Sparks KL, Monson RK ( 2003). Spatial and temporal controls of soil respiration rate in a high- elevation, subalpine forest
Soil Biology & Biochemistry, 35, 525-534.
DOI:10.1016/S0038-0717(03)00007-5URL [本文引用: 1]
We examined soil respiration to determine what measurable environmental variables can be used to predict variation in soil respiration rates, spatially and temporally, at a high-elevation, mixed conifer, subalpine forest site at the Niwot Ridge Ameriflux Site in Colorado. For three summers, soil respiration rates were measured using soil collars and a portable gas-exchange system. Transects of the collars were established to ensure spatial characterization of the litter-repleted areas beneath tree crowns and the litter-depleted open spaces between tree crowns. Soil temperature and soil moisture were both identified as important drivers of soil respiration rate, but were found to confound each other and to function as primary controls at different scales. Soil temperature represents a primary control seasonally, and soil moisture represents a primary control interannually. Spatially, organic layer thickness, ammonium concentration, water content, and the microbial and soil soluble carbon pools were found to predict variation from point to point. Soil microbial biomass strongly correlated to soil respiration rate, whereas root biomass was identified as a weak predictor of respiration rate and only when controlling for other variables. Spatial variation in soil respiration rate is highly determined by the depth of the soil organic horizon, which in this ecosystem varies predictably according to distance from trees. The conclusions that can be drawn from the study provide the foundation for the development of future models of soil respiration driven by fundamental variables of the climate and soil microenvironment.

[24] Shao YH, Pan JJ, Sun B ( 2005). Study of characteristics of soil organic carbon decompositions and carbon pool under different vegetations
Journal of Soil and Water Conservation, 19(3), 24-28.
DOI:10.3321/j.issn:1009-2242.2005.03.007URL [本文引用: 1]
The characteristics of soil organic carbon (SOC)decompositions and the carbon pool sizes and turnover rates of active carbon pool,slow carbon pool and passive carbon pool under different vegetations and Chinese fir plantation of different forest ages are discussed. The results indicate that the general trend is there is a faster decomposition rate in the first incubation period than in the second period and in the surface soil than in the subsoil.In the surface soil,effect of decomposition rate on different vegetations is broad leaved forest>mature Chinese fir plantation and on Chinese fir plantation of different forest ages is midaged forest>mature forest>young forest.In the subsoil,there is a few differences on decomposition rate and culmulative amount of carbon mineralized under different vegetations;Effect of culmulative amount of soil organic carbon mineralized on different vegetations and Chinese fir plantation of different forest ages is the first month>the second month>the third month, the surface soil>the subsoil.In the surface soil,the effect is midaged Chinese fir plantation > broad leaved forest >mature Chinese fir plantation >young Chinese fir plantation;There is a different carbon pool sizes and turnover rate of activecarbon pool, slow carbon pool and passive carbon pool under different vegetations and Chinese fir plantation of different forest ages,the active pool(Ca)comprised 1.70% to 4.98% of the SOC in the surface and subsoil with an average field mean residence time(MRT) of 10 to 23 d,the slow pool comprised 16.21% to 49.52% of the SOC ,they had field MRT of 0.8 to 13.1 year,the passive pool comprised 46.22% to 80.50% with a assumed field MRT of 1 000 year.
[ 邵月红, 潘剑君, 孙波 ( 2005). 不同森林植被下土壤有机碳的分解特征及碳库研究
水土保持学报, 19(3), 24-28.]
DOI:10.3321/j.issn:1009-2242.2005.03.007URL [本文引用: 1]
The characteristics of soil organic carbon (SOC)decompositions and the carbon pool sizes and turnover rates of active carbon pool,slow carbon pool and passive carbon pool under different vegetations and Chinese fir plantation of different forest ages are discussed. The results indicate that the general trend is there is a faster decomposition rate in the first incubation period than in the second period and in the surface soil than in the subsoil.In the surface soil,effect of decomposition rate on different vegetations is broad leaved forest>mature Chinese fir plantation and on Chinese fir plantation of different forest ages is midaged forest>mature forest>young forest.In the subsoil,there is a few differences on decomposition rate and culmulative amount of carbon mineralized under different vegetations;Effect of culmulative amount of soil organic carbon mineralized on different vegetations and Chinese fir plantation of different forest ages is the first month>the second month>the third month, the surface soil>the subsoil.In the surface soil,the effect is midaged Chinese fir plantation > broad leaved forest >mature Chinese fir plantation >young Chinese fir plantation;There is a different carbon pool sizes and turnover rate of activecarbon pool, slow carbon pool and passive carbon pool under different vegetations and Chinese fir plantation of different forest ages,the active pool(Ca)comprised 1.70% to 4.98% of the SOC in the surface and subsoil with an average field mean residence time(MRT) of 10 to 23 d,the slow pool comprised 16.21% to 49.52% of the SOC ,they had field MRT of 0.8 to 13.1 year,the passive pool comprised 46.22% to 80.50% with a assumed field MRT of 1 000 year.

[25] Song XZ, Jiang H, Yu SQ, Ma YD, Zhou GM, Dou RP, Guo PP ( 2009). Litter decomposition of dominant plant species in successional stages in mid-subtropical zone
Chinese Journal of Applied Ecology, 20, 537-542.
URL [本文引用: 1]
选择我国亚热带森林群落3个主要演替阶段的7个优势种（其中马尾松代表演替初期优势种，木荷 和香樟代表演替中期优势种，甜槠、小叶青冈栎、青冈和乐昌含笑代表演替后期优势种）的凋落物，采用网袋法进行分解试验。结果表明：马尾松凋落物分解得最 慢，年分解速率为0．51；木荷和香樟居中，分别为0．55和0．61；小叶青冈栎和乐昌含笑分解得最快，分别为0．89和1．12。沿着植被顺向演替的 梯度，凋落物分解速度呈现加快的趋势。分解速率同凋落物的初始P、N和木质素含量及木质素／N比值呈极显著相关（P〈0．01），同C／N比值有显著相关 关系（P〈0．05）。凋落物的P、N和木质素含量及木质素／N比值是预测凋落物分解快慢的良好指标。
[ 宋新章, 江洪, 余树全, 马元丹, 周国模, 窦荣鹏, 郭培培 ( 2009). 中亚热带森林群落不同演替阶段优势种凋落物分解试验
应用生态学报, 20, 537-542.]
URL [本文引用: 1]
选择我国亚热带森林群落3个主要演替阶段的7个优势种（其中马尾松代表演替初期优势种，木荷 和香樟代表演替中期优势种，甜槠、小叶青冈栎、青冈和乐昌含笑代表演替后期优势种）的凋落物，采用网袋法进行分解试验。结果表明：马尾松凋落物分解得最 慢，年分解速率为0．51；木荷和香樟居中，分别为0．55和0．61；小叶青冈栎和乐昌含笑分解得最快，分别为0．89和1．12。沿着植被顺向演替的 梯度，凋落物分解速度呈现加快的趋势。分解速率同凋落物的初始P、N和木质素含量及木质素／N比值呈极显著相关（P〈0．01），同C／N比值有显著相关 关系（P〈0．05）。凋落物的P、N和木质素含量及木质素／N比值是预测凋落物分解快慢的良好指标。

[26] Song Y, Zhao XZ, Mao ZJ, Sun T, Hou LL ( 2013). SOC decomposition of four typical broad-leaved Korean pine communities in Xiaoxing ,an Mountain
Acta Ecologica Sinica, 33, 443-453.
DOI:10.5846/stxb201112021844URL [本文引用: 1]
土壤有机碳分解是陆地生态系统碳循环的重要组成部分。主要采用土壤有机碳释放速率的室内培养实验的方法,并根据三库一级动力学模型,对小兴安岭地区4种典型阔叶红松林的土壤有机碳分解特征及各组分含量进行研究。实验结果如下：（1）土壤有机碳的分解趋势表现为前期迅速,后期缓慢,并且土壤腐殖质层（A）大于淀积层（B）;在4种阔叶红松林中,云冷杉红松林土壤有机碳的分解速率最大,枫桦红松林最小;土壤有机碳的分解速率与土壤总有机碳、活性碳及土壤的C/N呈显著的正相关关系（P〈0.05）。（2）在土壤A层和B层,4种阔叶红松林的活性碳分别占总有机碳的0.89%—1.78%和1.91%—2.87%,平均驻留时间为12—35 d和27—58 d。缓效性碳占总有机碳的22.58%—28.44%和23.87%—42.63%,平均驻留时间为4—19 a和18—37 a。惰性碳占总有机碳的69.98%—76.24%和54.50%—74.22%,平均驻留时间为173 a;土壤有机碳各组分含量及驻留时间的大小顺序均为：云冷杉红松林〉椴树红松林〉枫桦红松林〉蒙古栎红松林。
[ 宋媛, 赵溪竹, 毛子军, 孙涛, 侯玲玲 ( 2013). 小兴安岭4种典型阔叶红松林土壤有机碳分解特性
生态学报 , 33, 443-453.]
DOI:10.5846/stxb201112021844URL [本文引用: 1]
土壤有机碳分解是陆地生态系统碳循环的重要组成部分。主要采用土壤有机碳释放速率的室内培养实验的方法,并根据三库一级动力学模型,对小兴安岭地区4种典型阔叶红松林的土壤有机碳分解特征及各组分含量进行研究。实验结果如下：（1）土壤有机碳的分解趋势表现为前期迅速,后期缓慢,并且土壤腐殖质层（A）大于淀积层（B）;在4种阔叶红松林中,云冷杉红松林土壤有机碳的分解速率最大,枫桦红松林最小;土壤有机碳的分解速率与土壤总有机碳、活性碳及土壤的C/N呈显著的正相关关系（P〈0.05）。（2）在土壤A层和B层,4种阔叶红松林的活性碳分别占总有机碳的0.89%—1.78%和1.91%—2.87%,平均驻留时间为12—35 d和27—58 d。缓效性碳占总有机碳的22.58%—28.44%和23.87%—42.63%,平均驻留时间为4—19 a和18—37 a。惰性碳占总有机碳的69.98%—76.24%和54.50%—74.22%,平均驻留时间为173 a;土壤有机碳各组分含量及驻留时间的大小顺序均为：云冷杉红松林〉椴树红松林〉枫桦红松林〉蒙古栎红松林。

[27] Sun SQ, Bhatti JS, Jassal RS, Chang SX, Arevalo C, Black TA, Sidders D ( 2015). Stand age and productivity control soil carbon dioxide efflux and organic carbon dynamics in poplar plantations
Soil Science Society of America Journal, 79, 1638-1649.
DOI:10.2136/sssaj2015.06.0233URL [本文引用: 2]
Establishment of hybrid poplar (HP) plantations has been advocated as an effective method for sequestering CO2 from the atmosphere. However, how carbon (C) cycling in HP plantations changes during stand development under different soil fertility and climatic conditions is poorly understood. We studied the dynamics of soil respiration (R-s) and its heterotrophic (R-h) and autotrophic (R-a) components and soil organic C (SOC) content in HP plantations of different stand ages established on soils with different productivity (Class 1 vs. Class 3 soils) in Alberta (AB) and Ontario (ON), Canada. The Rs was the highest for AB-Class 1 (high-productivity) soils, followed by AB-Class 3 and ON-Class 3 (low-productivity) soils. Annual Rs, Rh, and R-h/R-s decreased in the first 3 yr in AB-Class 1 and 6 yr in AB-Class 3 soils after plantation establishment and increased thereafter, but they increased with stand age after plantation establishment in ON-Class 3 soils. The SOC content in the AB-Class 1, AB-Class 3, and ON-Class 3 sites decreased in the first 3, 5, and 1.5 yr, respectively, after plantation establishment and then increased, reaching the pre-establishment level after 6, 10, and 3 yr, respectively. From this first attempt to understand C cycling across multiple sites with different soil fertility levels, we conclude that stand age and soil productivity play a significant role in affecting C cycling, and such effects should be considered in regional and global C cycling models, especially when assessing the C sequestration potential of HP plantations.

[28] Sun WJ, Fang X, Xiang WH, Zhang SJ, Li SL ( 2013). Active pools of soil organic carbon in subtropical forests at different successional stages in Central Hunan, China
Acta Ecologica Sinica, 33, 7765-7773.
DOI:10.5846/stxb201301060046URL [本文引用: 1]
为了解天然次生林保护对土壤活 性有机碳库的影响,采用空间替代时间研究方法,对湘中丘陵区不同演替阶段4种林分类型(杉木人工林、马尾松+石栎针阔混交林、南酸枣落叶阔叶林、青冈+石 栎常绿阔叶林)土壤活性有机碳及其与土壤养分相关性进行研究。结果表明:1)各土层总有机碳(TOC)、微生物生物量碳(MBC)、水溶性有机碳 (DOC)、易氧化有机碳(EOC)含量均表现为:青冈+石栎常绿阔叶林南酸枣落叶阔叶林马尾松+石栎针阔混交林杉木人工林,在0—30cm土层,马尾 松+石栎针阔混交林、南酸枣落叶阔叶林、青冈+石栎常绿阔叶林TOC含量比杉木人工林分别高出13.40%、19.40%和29.91%,MBC含量分别 高出15.62%、32.89%和53.33%,DOC含量分别高出8.52%、8.75%和13.76%,EOC含量分别高出32.79%、 38.48%和78.30%;2)天然次生林各土层MBC占TOC的比率以南酸枣落叶阔叶林最高,青冈+石栎常绿阔叶林为其次,马尾松+石栎混交林最低, 均高于同一土层杉木人工林(除马尾松+石栎混交林15—30cm土层外),天然次生林各土层DOC占TOC的比率随着演替进展而下降,均低于同一土层杉木 人工林(除马尾松+石栎混交林0—15cm土层外),天然次生林各土层EOC占TOC的比率随着演替进展而增加,且均高于同一土层杉木人工林;3)土壤 MBC、DOC、EOC含量与TOC含量的相关性均达到极显著水平,且天然次生林土壤MBC、DOC、EOC含量与TOC含量的相关系数随着演替进展而增 高,均高于杉木人工林;4)4种林分土壤TOC、MBC、DOC、EOC含量与土壤全N、碱解N、全P、有效P、全K、速效K含量之间的相关性均达到显著 或极显著水平。
[ 孙伟军, 方晰, 项文化, 张仕吉, 李胜蓝 ( 2013). 湘中丘陵区不同演替阶段森林土壤活性有机碳库特征
生态学报, 33, 7765-7773.]
DOI:10.5846/stxb201301060046URL [本文引用: 1]
为了解天然次生林保护对土壤活 性有机碳库的影响,采用空间替代时间研究方法,对湘中丘陵区不同演替阶段4种林分类型(杉木人工林、马尾松+石栎针阔混交林、南酸枣落叶阔叶林、青冈+石 栎常绿阔叶林)土壤活性有机碳及其与土壤养分相关性进行研究。结果表明:1)各土层总有机碳(TOC)、微生物生物量碳(MBC)、水溶性有机碳 (DOC)、易氧化有机碳(EOC)含量均表现为:青冈+石栎常绿阔叶林南酸枣落叶阔叶林马尾松+石栎针阔混交林杉木人工林,在0—30cm土层,马尾 松+石栎针阔混交林、南酸枣落叶阔叶林、青冈+石栎常绿阔叶林TOC含量比杉木人工林分别高出13.40%、19.40%和29.91%,MBC含量分别 高出15.62%、32.89%和53.33%,DOC含量分别高出8.52%、8.75%和13.76%,EOC含量分别高出32.79%、 38.48%和78.30%;2)天然次生林各土层MBC占TOC的比率以南酸枣落叶阔叶林最高,青冈+石栎常绿阔叶林为其次,马尾松+石栎混交林最低, 均高于同一土层杉木人工林(除马尾松+石栎混交林15—30cm土层外),天然次生林各土层DOC占TOC的比率随着演替进展而下降,均低于同一土层杉木 人工林(除马尾松+石栎混交林0—15cm土层外),天然次生林各土层EOC占TOC的比率随着演替进展而增加,且均高于同一土层杉木人工林;3)土壤 MBC、DOC、EOC含量与TOC含量的相关性均达到极显著水平,且天然次生林土壤MBC、DOC、EOC含量与TOC含量的相关系数随着演替进展而增 高,均高于杉木人工林;4)4种林分土壤TOC、MBC、DOC、EOC含量与土壤全N、碱解N、全P、有效P、全K、速效K含量之间的相关性均达到显著 或极显著水平。

[29] Wen QX ( 1984). The Determination Method of Soil Organic Matter. Chinese Agriculture Press, Beijing. 273-284.
[本文引用: 1]

[ 文启孝 ( 1984). 土壤有机质研究法. 中国农业出版社, 北京. 273-284.]
[本文引用: 1]

[30] Wu JG, Zhang XQ, Wang YH, Xu DY ( 2002). The effects of land use changes on the distribution of soil organic carbon in physical fraction of soil
Scientia Silvae Science, 38(4), 19-29.
DOI:10.11707/j.1001-7488.20020404URLMagsci [本文引用: 1]
<p>根据宁夏固原地区近25a的历史资料,本文将土地利用类型分为:天然次生林(山杨、辽东栎、灌木)、次生林砍伐后形成的牧草地、农田及农田或牧草地形成的人工林(13a、18a、25a华北落叶松) ,并应用土壤有机质物理分组方法对这些类型0～110cm土层土壤物理组分中的有机碳(轻组有机碳与颗粒有机碳)含量、分配比例及非保护性有机碳分配比例进行了研究。结果表明:轻组有机碳分配比例,几种天然次生林比人工林、牧草地和农田都显著低,而人工林、牧草地与农田之间的差异却不显著;轻组有机碳含量,农田和牧草地比天然次生林分别低46%和14%以上,人工林比农田和牧草地分别高100%和27%以上;颗粒有机碳分配比例,天然次生林比人工林和农田低,牧草地与天然次生林的差异不显著;颗粒有机碳含量方面,农田和牧草地比天然次生林分别低38%和25%以上,而人工林比农田和牧草地分别高79%和47%以上;非保护性库中有机碳分配比例方面,天然次生林比人工林、农田低。从以上结果可以看出,天然林变成农田使土壤有机碳稳定性降低,而变成牧草地则影响较小。在农田中造林,对土壤有机碳的稳定性影响较小,而在牧草地中造林则使土壤有机碳稳定性降低。土地利用变化主要对0～50cm土层内的土壤物理组分有机碳产生影响,其含量及分配比例总体上随土层深度增加而降低,并在土壤剖面中分布表现为表层组(0～10cm)、主根系层组、次根系层组、根系底层组(90cm以下)几个土壤层次,各个土壤层组内差异较小,层间差异较大。</p>
[ 吴建国, 张小全, 王彦辉, 徐德应 ( 2002). 土地利用变化对土壤物理组分中有机碳分配的影响
林业科学, 38(4), 19-29.]
DOI:10.11707/j.1001-7488.20020404URLMagsci [本文引用: 1]
<p>根据宁夏固原地区近25a的历史资料,本文将土地利用类型分为:天然次生林(山杨、辽东栎、灌木)、次生林砍伐后形成的牧草地、农田及农田或牧草地形成的人工林(13a、18a、25a华北落叶松) ,并应用土壤有机质物理分组方法对这些类型0～110cm土层土壤物理组分中的有机碳(轻组有机碳与颗粒有机碳)含量、分配比例及非保护性有机碳分配比例进行了研究。结果表明:轻组有机碳分配比例,几种天然次生林比人工林、牧草地和农田都显著低,而人工林、牧草地与农田之间的差异却不显著;轻组有机碳含量,农田和牧草地比天然次生林分别低46%和14%以上,人工林比农田和牧草地分别高100%和27%以上;颗粒有机碳分配比例,天然次生林比人工林和农田低,牧草地与天然次生林的差异不显著;颗粒有机碳含量方面,农田和牧草地比天然次生林分别低38%和25%以上,而人工林比农田和牧草地分别高79%和47%以上;非保护性库中有机碳分配比例方面,天然次生林比人工林、农田低。从以上结果可以看出,天然林变成农田使土壤有机碳稳定性降低,而变成牧草地则影响较小。在农田中造林,对土壤有机碳的稳定性影响较小,而在牧草地中造林则使土壤有机碳稳定性降低。土地利用变化主要对0～50cm土层内的土壤物理组分有机碳产生影响,其含量及分配比例总体上随土层深度增加而降低,并在土壤剖面中分布表现为表层组(0～10cm)、主根系层组、次根系层组、根系底层组(90cm以下)几个土壤层次,各个土壤层组内差异较小,层间差异较大。</p>

[31] Wu JG, Zhang XQ, Xu DY ( 2004). The mineralization of soil organic carbon under different land use in the Liupan Mountains forest zone
Acta Phytoecologica Sinica, 28, 530-538.
DOI:10.17521/cjpe.2004.0072URL [本文引用: 3]
应用土壤培养法 ,比较分析了六盘山林区天然次生林 (杂灌林、山杨 (Populusdavidanda)和辽东栎 (Quercusliaotungensis)林 )、农田、草地和人工林 (13a、18a和 2 5a华北落叶松 (Larixprincipis_rupprechtii) )土壤在 30℃和 6 0 %田间饱和含水量条件下培养 180d有机碳矿化速率的差异 (以 180d累计释放的CO2 _C计 )。结果显示 :农田和草地土壤碳矿化释放的CO2 _C含量 (180d释放的gCO2 _C·kg-1干土 )分别比天然次生林低 6 5 %和 2 3% ,差异主要在 0～ 4 0土层 ;人工林比农田和草地分别高 15 5 %和 17% ,差异主要在 0～ 70cm土层。农田土壤碳矿化释放的CO2 _C分配比例 (即 180d释放CO2 _C/土壤C)比天然次生林平均低 12 % ,草地比天然次生林平均高 18% ,差异主要在 0～ 4 0cm土层 ;人工林比农田平均高 2 9% ,草地比人工林平均高 9% ,差异主要在 0～ 5 0cm土层。不同土地利用方式土壤碳矿化释放的CO2 _C含量的差异比其分配比例的差异大。土壤碳矿化释放的CO2 _C含量和分配比例总体上都随土层加深而递减。分配比例随土层加深而递减的幅度方面 ,不同土地利用方式间的差异不大 ;含量随土层加深而递减的幅度方面 ,天然次生林和人工林比农田和草地中大 ;随土层递减的幅度方面 ,土壤碳矿化释放的CO2 _C含量比其分
[ 吴建国, 张小全, 徐德应 ( 2004). 六盘山林区几种土地利用方式对土壤有机碳矿化影响的比较
植物生态学报, 28, 530-538.]
DOI:10.17521/cjpe.2004.0072URL [本文引用: 3]
应用土壤培养法 ,比较分析了六盘山林区天然次生林 (杂灌林、山杨 (Populusdavidanda)和辽东栎 (Quercusliaotungensis)林 )、农田、草地和人工林 (13a、18a和 2 5a华北落叶松 (Larixprincipis_rupprechtii) )土壤在 30℃和 6 0 %田间饱和含水量条件下培养 180d有机碳矿化速率的差异 (以 180d累计释放的CO2 _C计 )。结果显示 :农田和草地土壤碳矿化释放的CO2 _C含量 (180d释放的gCO2 _C·kg-1干土 )分别比天然次生林低 6 5 %和 2 3% ,差异主要在 0～ 4 0土层 ;人工林比农田和草地分别高 15 5 %和 17% ,差异主要在 0～ 70cm土层。农田土壤碳矿化释放的CO2 _C分配比例 (即 180d释放CO2 _C/土壤C)比天然次生林平均低 12 % ,草地比天然次生林平均高 18% ,差异主要在 0～ 4 0cm土层 ;人工林比农田平均高 2 9% ,草地比人工林平均高 9% ,差异主要在 0～ 5 0cm土层。不同土地利用方式土壤碳矿化释放的CO2 _C含量的差异比其分配比例的差异大。土壤碳矿化释放的CO2 _C含量和分配比例总体上都随土层加深而递减。分配比例随土层加深而递减的幅度方面 ,不同土地利用方式间的差异不大 ;含量随土层加深而递减的幅度方面 ,天然次生林和人工林比农田和草地中大 ;随土层递减的幅度方面 ,土壤碳矿化释放的CO2 _C含量比其分

[32] Wu JH, Pan JJ, Ge XJ, Cao LD, Li BY, Chen X ( 2015). Mineralization of soil organic carbon and its relationship wih organic carbon fractions under different agriculture land use
Journal of Soil and Water Conservation, 29(6), 178-183.
DOI:10.13870/j.cnki.stbcxb.2015.06.032URL [本文引用: 1]
通过土壤样品室内培养法测定菜园、桃园、水田及旱地土壤有机碳矿化动态和3种土壤有机碳组分,并根据三库一级动力学模型,拟合4种土地利用方式土壤有机碳库各库大小及周转速率,探讨不同土地利用下土壤有机碳矿化特征及其与有机碳组分的关系。结果表明,各土地利用方式土壤有机碳日矿化速率差异主要在培养前期,表现为菜园桃园水田旱地,后期差异减小且保持平稳。旱地土壤有机碳累积矿化量最小,菜园、桃园、水田分别为其2.61,2.50,1.63倍。由三库一级动力学方程拟合参数发现,活性碳库(C_a)所占总有机碳(TOC)比例最小,且与易氧化碳(ROC)、颗粒态碳(POC)、轻组有机碳(LFOC)含量均呈极显著正相关;除桃园外,缓效性碳含量(Cs)均低于惰性碳含量(Cr),且ROC、POC、LFOC亦与Cs具有显著相关性。活性碳库周转速率(Ka)和缓效性碳库周转速率(Ks)仅与LFOC占总有机碳的比例具有显著相关性,故可用LFOC/TOC来指示土壤活性有机碳库及缓效性碳库的动态变化。
[ 邬建红, 潘剑君, 葛序娟, 曹罗丹, 李炳亚, 陈昕 ( 2015). 不同农业利用方式土壤有机碳矿化及其与有机碳组分的关系
水土保持学报, 29(6), 178-183.]
DOI:10.13870/j.cnki.stbcxb.2015.06.032URL [本文引用: 1]
通过土壤样品室内培养法测定菜园、桃园、水田及旱地土壤有机碳矿化动态和3种土壤有机碳组分,并根据三库一级动力学模型,拟合4种土地利用方式土壤有机碳库各库大小及周转速率,探讨不同土地利用下土壤有机碳矿化特征及其与有机碳组分的关系。结果表明,各土地利用方式土壤有机碳日矿化速率差异主要在培养前期,表现为菜园桃园水田旱地,后期差异减小且保持平稳。旱地土壤有机碳累积矿化量最小,菜园、桃园、水田分别为其2.61,2.50,1.63倍。由三库一级动力学方程拟合参数发现,活性碳库(C_a)所占总有机碳(TOC)比例最小,且与易氧化碳(ROC)、颗粒态碳(POC)、轻组有机碳(LFOC)含量均呈极显著正相关;除桃园外,缓效性碳含量(Cs)均低于惰性碳含量(Cr),且ROC、POC、LFOC亦与Cs具有显著相关性。活性碳库周转速率(Ka)和缓效性碳库周转速率(Ks)仅与LFOC占总有机碳的比例具有显著相关性,故可用LFOC/TOC来指示土壤活性有机碳库及缓效性碳库的动态变化。

[33] Xiang WH, Fang X ( 2018). Community Structure and Soil Properties in Subtropical Secondary Forests. Science Press, Beijing.
[本文引用: 1]

[ 项文化, 方晰 ( 2018). 亚热带次生林群落结构与土壤特征. 科学出版社, 北京.]
[本文引用: 1]

[34] Xu X, Shi Z, Li DJ, Rey A, Ruan HH, Craine J, Liang JY, Zhou JZ, Luo YQ ( 2016). Soil properties control decomposition of soil organic carbon: Results from data-assimilation analysis
Geoderma, 262, 235-242.
DOI:10.1016/j.geoderma.2015.08.038URL [本文引用: 1]
Soil properties, such as clay content, are hypothesized to control decomposition of soil organic carbon (SOC). However, these hypotheses of soil property-C decomposition relationships have not been explicitly tested at large spatial scales. Here, we used a data-assimilation approach to evaluate the roles of soil properties and environmental factors in regulating decomposition of SOC. A three-pool (active, slow, and passive) C-cycling model was optimally fitted with 376 published laboratory incubation data from soils acquired from 73 sites with mean annual temperature ranging from 610215 to 2602°C. Our results showed that soil physical and chemical properties regulated decomposition rates of the active and the slow C pools. Decomposition rates were lower for soils with high clay content, high field water holding capacity (WHC), and high C:N ratio. Multifactor regression and structural equation modeling (SEM) analyses showed that clay content was the most important variable in regulating decomposition of SOC. In contrast to the active and slow C pools, soil properties or environmental factors had little effect on the decomposition of the passive C pool. Our results show inverse soil property-C decomposition relationships and quantitatively evaluate the essential roles of soil texture (clay content) in controlling decomposition of SOC at a large spatial scale. The results may help model development and projection of changes in terrestrial C sequestration in the future.

[35] Yan YP, Cao JH, Liang Y, Wang P, Wang H ( 2012). Organic carbon storage and decomposition rate of three subcategories of calcareous soil in karst area
Earth and Environment, 40(2), 219-226.
URL [本文引用: 1]
应用土壤培养法,比较分析了桂林毛村典型岩溶区黑色石灰土、棕色 石灰土、红色石灰土三种亚类石灰土在25℃和70%田间饱和含水量条件下培养90d有机碳矿化速率的差异。结果显示：各亚类土壤有机碳矿化速率和累积释放 CO2-C量总体上都随土层加深而递减。0～20cm至20～40cm层递减幅度最大。各亚类石灰土有机碳矿化速率和累计释放量的大小顺序为：黑色石灰 土〉棕色石灰土〉红色石灰土,黑色石灰土的矿化速率远远大于棕色石灰土和红色石灰土,其中0～20cm土层差异最大。土壤有机碳矿化速率和有机碳含量呈正 相关。黑色石灰土土壤有机碳矿化释放的CO2-C分配比例最高,达到3.33%,其次是红色石灰土,比例为2.92%,旱地棕色石灰土矿化比例最低,为 1.90%,说明桂林毛村典型岩溶区黑色石灰土和红色石灰土有机碳稳定性较弱,旱地棕色石灰土具有较强的固定有机碳能力。
[ 严毅萍, 曹建华, 梁毅, 王培, 王宏 ( 2012). 桂林毛村岩溶区三种亚类石灰土有机碳矿化研究
地球与环境, 40(2), 219-226.]
URL [本文引用: 1]
应用土壤培养法,比较分析了桂林毛村典型岩溶区黑色石灰土、棕色 石灰土、红色石灰土三种亚类石灰土在25℃和70%田间饱和含水量条件下培养90d有机碳矿化速率的差异。结果显示：各亚类土壤有机碳矿化速率和累积释放 CO2-C量总体上都随土层加深而递减。0～20cm至20～40cm层递减幅度最大。各亚类石灰土有机碳矿化速率和累计释放量的大小顺序为：黑色石灰 土〉棕色石灰土〉红色石灰土,黑色石灰土的矿化速率远远大于棕色石灰土和红色石灰土,其中0～20cm土层差异最大。土壤有机碳矿化速率和有机碳含量呈正 相关。黑色石灰土土壤有机碳矿化释放的CO2-C分配比例最高,达到3.33%,其次是红色石灰土,比例为2.92%,旱地棕色石灰土矿化比例最低,为 1.90%,说明桂林毛村典型岩溶区黑色石灰土和红色石灰土有机碳稳定性较弱,旱地棕色石灰土具有较强的固定有机碳能力。

[36] Yang KJ, Yang WQ, He RY, Zhuang LY, Li ZJ, Nie FY, Wang Z, Xu ZF ( 2017). Soil organic carbon mineralization characteristics of three dominant subalpine forests in western Sichuan, China
China Journal Apply Environment Biology, 23(5), 851-856.
URL [本文引用: 3]
为了解森林转化对土壤碳矿化过程的影响，采用室内培养法对川西亚高山3种典型森林（天然林、桦木次生林和云杉人工林）土壤碳矿化过程进行219 d的动态监测. 结果表明，3种森林土壤碳矿化速率随培养时间增加而下降，矿化积累量随时间增加而增加，土壤有机层碳矿化速率和积累量均显著高于对应矿质土壤层；在土壤有机层，天然林和桦木次生林土壤碳矿化速率和积累量均显著高于云杉人工林，而在矿质土壤层3种森林无显著差异. 培养结束时，3种森林有机层矿化积累量占总有机碳比值分别为11%、8%和11%，矿质土壤层分别为4%、6%和4%. 森林群落、土壤层次和培养时间及三者交互作用对土壤碳矿化和积累量均有显著影响. 土壤生物化学特性与土壤碳矿化率和积累量显著相关. 单指数模型能很好地拟合土壤碳矿化特征. 综上所述，森林转化对川西亚高山土壤碳矿化影响显著，主要表现在土壤有机层. （图1 表4 参30）
[ 杨开军, 杨万勤, 贺若阳, 庄丽燕, 李志杰, 聂富育, 王壮, 徐振锋 ( 2017). 川西亚高山3种典型森林土壤碳矿化特征
应用与环境生物学报, 23(5), 851-856.]
URL [本文引用: 3]
为了解森林转化对土壤碳矿化过程的影响，采用室内培养法对川西亚高山3种典型森林（天然林、桦木次生林和云杉人工林）土壤碳矿化过程进行219 d的动态监测. 结果表明，3种森林土壤碳矿化速率随培养时间增加而下降，矿化积累量随时间增加而增加，土壤有机层碳矿化速率和积累量均显著高于对应矿质土壤层；在土壤有机层，天然林和桦木次生林土壤碳矿化速率和积累量均显著高于云杉人工林，而在矿质土壤层3种森林无显著差异. 培养结束时，3种森林有机层矿化积累量占总有机碳比值分别为11%、8%和11%，矿质土壤层分别为4%、6%和4%. 森林群落、土壤层次和培养时间及三者交互作用对土壤碳矿化和积累量均有显著影响. 土壤生物化学特性与土壤碳矿化率和积累量显著相关. 单指数模型能很好地拟合土壤碳矿化特征. 综上所述，森林转化对川西亚高山土壤碳矿化影响显著，主要表现在土壤有机层. （图1 表4 参30）

[37] Zhang H, Lü MK, Jiang J, Pu XT, Wang EX, Qiu X, Xie JS ( 2016). Effects of vegetation restoration on topsoil and subsoil organic carbon mineralization in red soil erosion area
Journal of Soil and Water Conservation, 30(1), 244-249.
[本文引用: 4]

[ 张浩, 吕茂奎, 江军, 蒲晓婷, 王恩熙, 邱曦, 谢锦升 ( 2016). 侵蚀红壤区植被恢复对表层与深层土壤有机碳矿化的影响
水土保持学报, 30(1), 244-249.]
[本文引用: 4]

[38] Zhang L, Zhang DL, Mao ZJ ( 2017). Characteristic mineralization of soil organic carbon in different successional series of broadleaved Korean pine forests in the temperate zone in China,
Acta Ecology Sinica, 37, 6370-6378.
DOI:10.5846/stxb201607111415URL [本文引用: 3]
土壤有机碳矿化与陆地生态系统碳循环和全球气候变化关系密切,为准确评估中国温带小兴安岭阔叶红松林不同演替系列土壤有机碳矿化特征及变化规律.以年代序列法代替群落次生演替过程,采用室内恒温培养(碱液吸收法)测定阔叶红松林不同演替系列(中生演替系列、湿生演替系列、旱生演替系列)6种群落类型土壤有机碳矿化量和矿化速率.3个演替系列土壤有机碳含量均表现出一致的剖面变化特征,随着土层深度的加深有机碳矿化量逐渐降少.且不同演替系列土层间有机碳矿化量不同,中生演替系列原始阔叶红松林土壤有机碳累计矿化量最大,其次为旱生演替系列,湿生演替系列最小.3个演替系列土壤有机碳矿化速率随时间变化呈现基本一致的趋势,即培养前期快速下降、后期逐渐趋于平稳.3个演替系列6种群落类型土壤有机碳矿化差异显著,表现为原始阔叶红松林＞白桦次生林＞云冷杉红松林＞红松枫桦次生林＞蒙古栎红松林＞蒙古栎、黑桦次生林.阔叶红松林不同演替系列土壤有机矿化采用非线性指数拟合效果较好.阔叶红松林不同演替系列土壤有机碳矿化与土壤全氮、凋落物量显著正相关,与土壤含水率、容重、土壤酸碱度显著负相关.不同演替系列群落的演替历史、土壤质地和养分状况等生态因子是导致阔叶红松林不同演替系列土壤有机碳矿化差异的原因.
[ 张玲, 张东来, 毛子军 ( 2017). 中国温带阔叶红松林不同演替系列土壤有机碳矿化特征
生态学报, 37, 6370-6378.]
DOI:10.5846/stxb201607111415URL [本文引用: 3]
土壤有机碳矿化与陆地生态系统碳循环和全球气候变化关系密切,为准确评估中国温带小兴安岭阔叶红松林不同演替系列土壤有机碳矿化特征及变化规律.以年代序列法代替群落次生演替过程,采用室内恒温培养(碱液吸收法)测定阔叶红松林不同演替系列(中生演替系列、湿生演替系列、旱生演替系列)6种群落类型土壤有机碳矿化量和矿化速率.3个演替系列土壤有机碳含量均表现出一致的剖面变化特征,随着土层深度的加深有机碳矿化量逐渐降少.且不同演替系列土层间有机碳矿化量不同,中生演替系列原始阔叶红松林土壤有机碳累计矿化量最大,其次为旱生演替系列,湿生演替系列最小.3个演替系列土壤有机碳矿化速率随时间变化呈现基本一致的趋势,即培养前期快速下降、后期逐渐趋于平稳.3个演替系列6种群落类型土壤有机碳矿化差异显著,表现为原始阔叶红松林＞白桦次生林＞云冷杉红松林＞红松枫桦次生林＞蒙古栎红松林＞蒙古栎、黑桦次生林.阔叶红松林不同演替系列土壤有机矿化采用非线性指数拟合效果较好.阔叶红松林不同演替系列土壤有机碳矿化与土壤全氮、凋落物量显著正相关,与土壤含水率、容重、土壤酸碱度显著负相关.不同演替系列群落的演替历史、土壤质地和养分状况等生态因子是导致阔叶红松林不同演替系列土壤有机碳矿化差异的原因.

[39] Zhao M, Zhou J, Kalbitzb K ( 2008). Carbon mineralization and properties of water-extractable organic carbon in soils of the south Loess Plateau in China
European Journal of Soil Biology, 44, 158-165.
DOI:10.1016/j.ejsobi.2007.09.007URL [本文引用: 1]
C02d) and the highest C content (2.3%) of the studied soils. In the soils exposed to intensive crop production without regular addition of organic manure we found the largest C mineralization (0.8502mg02C02g02C02d) and the lowest contents of organic C (0.9%). Addition of organic manure over a time scale of millennia resulted in high organic C contents (1.8%) and small C mineralization (0.5502mg02C02g02C02d). The content of WEOC reflected differences in C mineralization between the soils quite well and the two variables correlated significantly. Water-extractable organic C decreased during C mineralization from the soil illustrating its mainly labile character. Carbon mineralization from soils was particularly large in soils with small specific UV absorbance of WEOC. We conclude that amounts and properties of WEOC reflected differences in the stability of soil organic C. Both afforestation of arable land and the long-term addition of organic manure may contribute to C accumulation and stabilization in these soils.

[40] Zhou YY, Jia XH, Zhao X, Chen GX, Gao YH, Wu P ( 2011). Soil carbon mineralization potential under different configuration of vegetation
Chinese Journal of Ecology, 30, 2442-2448.
URL [本文引用: 2]
通过实验室培养的方法,研究了沙坡头地区不同植被配置区(纯柠条、纯油蒿、柠条油蒿混交林)土壤碳矿化潜力及不同凋落物在土壤中的分解。结果表明,通过103d的室内培养,相同配置不同处理的土壤碳矿化差异不显著,灌丛密度高的植被配置碳矿化量高。不同生境土壤CO2-C的释放在灌丛下不加凋落物处理的情况下,单行油蒿与双行柠条样地间碳矿化存在显著性差异(P=0.047),其他各样地及各处理差异均不显著。总的来说,柠条样地土壤碳矿化潜力高于其他2种样地。凋落物分解速率在不同生境土壤最初的分解速率均为1年生草本混合样油蒿柠条,在培养40d之后,3种凋落物的分解速率趋于一致,这与草本较高的C、N、C/N比有关。另外,柠条样地的土壤加油蒿凋落物比在柠条样地的土壤中加柠条凋落物有较高的初始碳矿化潜力,这除与油蒿凋落物较易分解有关外还与不同生境土壤养分的可利用性有关,但在培养过程中出现拐点,这与柠条较高的C、N、C/N有关。在不同生境的土壤中,碳矿化潜力均为灌丛下灌丛外,灌木的存在使更多的有机质和养分积聚在灌丛下,形成灌丛肥岛,对碳的固存具有显著贡献。
[ 周玉燕, 贾晓红, 赵昕, 陈国雄, 高艳红, 吴攀 ( 2011). 不同植被配置下土壤碳矿化潜力
生态学杂志, 30, 2442-2448.]
URL [本文引用: 2]
通过实验室培养的方法,研究了沙坡头地区不同植被配置区(纯柠条、纯油蒿、柠条油蒿混交林)土壤碳矿化潜力及不同凋落物在土壤中的分解。结果表明,通过103d的室内培养,相同配置不同处理的土壤碳矿化差异不显著,灌丛密度高的植被配置碳矿化量高。不同生境土壤CO2-C的释放在灌丛下不加凋落物处理的情况下,单行油蒿与双行柠条样地间碳矿化存在显著性差异(P=0.047),其他各样地及各处理差异均不显著。总的来说,柠条样地土壤碳矿化潜力高于其他2种样地。凋落物分解速率在不同生境土壤最初的分解速率均为1年生草本混合样油蒿柠条,在培养40d之后,3种凋落物的分解速率趋于一致,这与草本较高的C、N、C/N比有关。另外,柠条样地的土壤加油蒿凋落物比在柠条样地的土壤中加柠条凋落物有较高的初始碳矿化潜力,这除与油蒿凋落物较易分解有关外还与不同生境土壤养分的可利用性有关,但在培养过程中出现拐点,这与柠条较高的C、N、C/N有关。在不同生境的土壤中,碳矿化潜力均为灌丛下灌丛外,灌木的存在使更多的有机质和养分积聚在灌丛下,形成灌丛肥岛,对碳的固存具有显著贡献。

[41] Zhu RH, Zheng ZC, Li TX, Zhang XZ, He SQ, Wang YD, Liu T, Li W ( 2017). Dynamics of soil organic carbon mineralization in tea plantations converted from farmland at Western Sichuan, China
PLOS ONE, 12(9), e0185271. DOI: 10.1371/journal.pone.0185271.
DOI:10.1371/journal.pone.0185271URLPMID:5607202 [本文引用: 2]
Climate warming and land use change are some of the drivers affecting soil organic carbon (SOC) dynamics. The Grain for Green Project, local natural resources, and geographical conditions have resulted in farmland conversion into tea plantations in the hilly region of Western Sichuan. However, the effect of such land conversion on SOC mineralization remains unknown. In order to understand the temperature sensitivity of SOC decomposition in tea plantations converted from farmland, this study considered the different years (i.e., 2–3, 9–10, and 16–17 years) of tea plantations converted from farmland as the study site, and soil was incubated for 28 days at 15°C, 25°C, and 35°C to measure the soil respiration rate, amount, and temperature coefficient (Q10). Temperature and land use type interactively affected the SOC mineralization rate, and the cumulative amount of SOC mineralization in all the plots was the largest at 35°C. SOC mineralization was greater and more sensitive to temperature changes in the farmland than in the tea plantations. Compared with the control, tea plantation soils showed lower SOC mineralization rate and cumulative mineralization amount. The 16–17-year-old tea plantation with a low SOC mineralization amount and high SOC content revealed the benefits of carbon sequestration enhancement obtained by converting farmland into tea plantations. The first-order kinetic equation described SOC mineralization dynamics well. Farmland conversion into tea plantations appeared to reduce the potentially mineralizable carbon pool, and the age of tea plantations also had an effect on the SOC mineralization and sequestration. The relatively weak SOC mineralization temperature sensitivity of the tea plantation soils suggested that the SOC pool of the tea plantation soils was less vulnerable to warming than that of the control soils.
Widespread coupling between the rate and temperature sensitivity of organic matter decay
1
2010

... 土壤有机碳(SOC)矿化是土壤碳(C)输出的主要途径, 是大气中CO₂的重要来源, 在维持全球C平衡中具有极其重要的作用(Saggar et al., 2001; Craine et al., 2010).SOC矿化不仅反映SOC的稳定性和周转(周玉燕等, 2011; 黄宗胜等, 2012), 而且关系到土壤养分元素的释放与供应.因此, 研究SOC矿化特征及其影响因素是陆地生态系统C循环的研究热点, 有助于揭示SOC释放的驱动机制及其稳定性, 为深入研究土壤固C能力的影响机制和估算土壤C平衡提供基础数据, 而且对科学管理土壤养分, 有效缓解全球气候变暖具有重要意义(Zhu et al., 2017). ...

Changes in soil carbon sequestration and soil respiration following afforestation on paddy fields in north subtropical China
1
2013

... 植被恢复是影响陆地生态系统C循环的重要因素, 不仅显著地影响森林与大气之间C交换过程(范跃新等, 2014), 而且还会影响土壤在全球C收支平衡中是“源”还是“汇”的功能(邬建红等, 2015).随着植被恢复, 地上植被类型、植物群落组成和结构不断变化, 凋落物、根系的数量和质量随之改变, 必然会影响土壤物理、化学和生物学性质, 进而影响SOC矿化过程(Li et al., 2004; 李杨梅等, 2017).近年来, 国内外****陆续开展了植被恢复对SOC矿化影响的研究, 但不同的研究所取得的结果不尽相同.研究表明, 由于生态系统净初级生产力和生物量在植被恢复初期显著增加, 之后逐渐降低, 因而SOC矿化速率也随着植被恢复呈先逐渐增加, 后保持稳定或略有下降的趋势(范跃新等, 2014).Zhu等(2017)也证实, SOC累积矿化量随茶树人工林恢复先增加后略微减少.但也有研究发现, SOC矿化速率随着植被恢复逐渐增大(邵月红等, 2005), 增加了29% (吴建国等, 2004).此外, 还有研究发现, 退耕还林(水稻(Oryza sativa)田恢复为落叶阔叶林)后土壤CO₂平均释放量下降53.4%, 可能是由于测定时水稻田处于旱作期, 微生物活性不受水分限制, 翻耕等人为活动将深土层土壤暴露于空气中, 显著促进了水稻田SOC矿化, 导致水稻田土壤CO₂平均释放量高于落叶阔叶林(Cui et al., 2013).杨树(Populus spp.)林恢复过程中, 土壤CO₂释放量呈先降低后升高的趋势(Sun et al., 2015).由于SOC矿化是一个复杂的生态学过程, 研究结果的不一致性不是某一个因子造成的.综观现有植被恢复对SOC矿化影响的研究, 主要集中在人工恢复植被方式如退耕还林(Zhao et al., 2008; 刘苑秋等, 2011)、草地造林(Ross et al., 2002; 胡亚林等, 2007)、不同年龄人工林植被(Sun et al., 2015; 张浩等, 2016)或不同森林类型(杨开军等, 2017)对SOC矿化的影响, 有关退化植被自然恢复对SOC矿化影响的研究仍鲜有报道.此外, 现有的研究大多仅考虑某单一影响因子(如温度、水分、土壤理化性质)对SOC矿化的影响, 较少考虑植被因子、土壤因子对SOC矿化的综合影响, 因此, 对植被恢复过程中SOC矿化特征及其驱动力的规律性认识仍非常有限, 限制了人们对全球气候变化下未来中亚热带森林生态系统变化趋势的准确估测(Scott- Denton et al., 2003; 张玲等, 2017), 因此系统研究植被恢复过程中SOC矿化特征及其驱动机制将有助于准确估测森林生态系统C收支能力及其未来动态. ...

中亚热带常绿阔叶林不同演替阶段土壤呼吸及其温度敏感性的变化
2
2014

... 植被恢复是影响陆地生态系统C循环的重要因素, 不仅显著地影响森林与大气之间C交换过程(范跃新等, 2014), 而且还会影响土壤在全球C收支平衡中是“源”还是“汇”的功能(邬建红等, 2015).随着植被恢复, 地上植被类型、植物群落组成和结构不断变化, 凋落物、根系的数量和质量随之改变, 必然会影响土壤物理、化学和生物学性质, 进而影响SOC矿化过程(Li et al., 2004; 李杨梅等, 2017).近年来, 国内外****陆续开展了植被恢复对SOC矿化影响的研究, 但不同的研究所取得的结果不尽相同.研究表明, 由于生态系统净初级生产力和生物量在植被恢复初期显著增加, 之后逐渐降低, 因而SOC矿化速率也随着植被恢复呈先逐渐增加, 后保持稳定或略有下降的趋势(范跃新等, 2014).Zhu等(2017)也证实, SOC累积矿化量随茶树人工林恢复先增加后略微减少.但也有研究发现, SOC矿化速率随着植被恢复逐渐增大(邵月红等, 2005), 增加了29% (吴建国等, 2004).此外, 还有研究发现, 退耕还林(水稻(Oryza sativa)田恢复为落叶阔叶林)后土壤CO₂平均释放量下降53.4%, 可能是由于测定时水稻田处于旱作期, 微生物活性不受水分限制, 翻耕等人为活动将深土层土壤暴露于空气中, 显著促进了水稻田SOC矿化, 导致水稻田土壤CO₂平均释放量高于落叶阔叶林(Cui et al., 2013).杨树(Populus spp.)林恢复过程中, 土壤CO₂释放量呈先降低后升高的趋势(Sun et al., 2015).由于SOC矿化是一个复杂的生态学过程, 研究结果的不一致性不是某一个因子造成的.综观现有植被恢复对SOC矿化影响的研究, 主要集中在人工恢复植被方式如退耕还林(Zhao et al., 2008; 刘苑秋等, 2011)、草地造林(Ross et al., 2002; 胡亚林等, 2007)、不同年龄人工林植被(Sun et al., 2015; 张浩等, 2016)或不同森林类型(杨开军等, 2017)对SOC矿化的影响, 有关退化植被自然恢复对SOC矿化影响的研究仍鲜有报道.此外, 现有的研究大多仅考虑某单一影响因子(如温度、水分、土壤理化性质)对SOC矿化的影响, 较少考虑植被因子、土壤因子对SOC矿化的综合影响, 因此, 对植被恢复过程中SOC矿化特征及其驱动力的规律性认识仍非常有限, 限制了人们对全球气候变化下未来中亚热带森林生态系统变化趋势的准确估测(Scott- Denton et al., 2003; 张玲等, 2017), 因此系统研究植被恢复过程中SOC矿化特征及其驱动机制将有助于准确估测森林生态系统C收支能力及其未来动态. ...

... ).近年来, 国内外****陆续开展了植被恢复对SOC矿化影响的研究, 但不同的研究所取得的结果不尽相同.研究表明, 由于生态系统净初级生产力和生物量在植被恢复初期显著增加, 之后逐渐降低, 因而SOC矿化速率也随着植被恢复呈先逐渐增加, 后保持稳定或略有下降的趋势(范跃新等, 2014).Zhu等(2017)也证实, SOC累积矿化量随茶树人工林恢复先增加后略微减少.但也有研究发现, SOC矿化速率随着植被恢复逐渐增大(邵月红等, 2005), 增加了29% (吴建国等, 2004).此外, 还有研究发现, 退耕还林(水稻(Oryza sativa)田恢复为落叶阔叶林)后土壤CO₂平均释放量下降53.4%, 可能是由于测定时水稻田处于旱作期, 微生物活性不受水分限制, 翻耕等人为活动将深土层土壤暴露于空气中, 显著促进了水稻田SOC矿化, 导致水稻田土壤CO₂平均释放量高于落叶阔叶林(Cui et al., 2013).杨树(Populus spp.)林恢复过程中, 土壤CO₂释放量呈先降低后升高的趋势(Sun et al., 2015).由于SOC矿化是一个复杂的生态学过程, 研究结果的不一致性不是某一个因子造成的.综观现有植被恢复对SOC矿化影响的研究, 主要集中在人工恢复植被方式如退耕还林(Zhao et al., 2008; 刘苑秋等, 2011)、草地造林(Ross et al., 2002; 胡亚林等, 2007)、不同年龄人工林植被(Sun et al., 2015; 张浩等, 2016)或不同森林类型(杨开军等, 2017)对SOC矿化的影响, 有关退化植被自然恢复对SOC矿化影响的研究仍鲜有报道.此外, 现有的研究大多仅考虑某单一影响因子(如温度、水分、土壤理化性质)对SOC矿化的影响, 较少考虑植被因子、土壤因子对SOC矿化的综合影响, 因此, 对植被恢复过程中SOC矿化特征及其驱动力的规律性认识仍非常有限, 限制了人们对全球气候变化下未来中亚热带森林生态系统变化趋势的准确估测(Scott- Denton et al., 2003; 张玲等, 2017), 因此系统研究植被恢复过程中SOC矿化特征及其驱动机制将有助于准确估测森林生态系统C收支能力及其未来动态. ...

中亚热带常绿阔叶林不同演替阶段土壤呼吸及其温度敏感性的变化
2
2014

... 植被恢复是影响陆地生态系统C循环的重要因素, 不仅显著地影响森林与大气之间C交换过程(范跃新等, 2014), 而且还会影响土壤在全球C收支平衡中是“源”还是“汇”的功能(邬建红等, 2015).随着植被恢复, 地上植被类型、植物群落组成和结构不断变化, 凋落物、根系的数量和质量随之改变, 必然会影响土壤物理、化学和生物学性质, 进而影响SOC矿化过程(Li et al., 2004; 李杨梅等, 2017).近年来, 国内外****陆续开展了植被恢复对SOC矿化影响的研究, 但不同的研究所取得的结果不尽相同.研究表明, 由于生态系统净初级生产力和生物量在植被恢复初期显著增加, 之后逐渐降低, 因而SOC矿化速率也随着植被恢复呈先逐渐增加, 后保持稳定或略有下降的趋势(范跃新等, 2014).Zhu等(2017)也证实, SOC累积矿化量随茶树人工林恢复先增加后略微减少.但也有研究发现, SOC矿化速率随着植被恢复逐渐增大(邵月红等, 2005), 增加了29% (吴建国等, 2004).此外, 还有研究发现, 退耕还林(水稻(Oryza sativa)田恢复为落叶阔叶林)后土壤CO₂平均释放量下降53.4%, 可能是由于测定时水稻田处于旱作期, 微生物活性不受水分限制, 翻耕等人为活动将深土层土壤暴露于空气中, 显著促进了水稻田SOC矿化, 导致水稻田土壤CO₂平均释放量高于落叶阔叶林(Cui et al., 2013).杨树(Populus spp.)林恢复过程中, 土壤CO₂释放量呈先降低后升高的趋势(Sun et al., 2015).由于SOC矿化是一个复杂的生态学过程, 研究结果的不一致性不是某一个因子造成的.综观现有植被恢复对SOC矿化影响的研究, 主要集中在人工恢复植被方式如退耕还林(Zhao et al., 2008; 刘苑秋等, 2011)、草地造林(Ross et al., 2002; 胡亚林等, 2007)、不同年龄人工林植被(Sun et al., 2015; 张浩等, 2016)或不同森林类型(杨开军等, 2017)对SOC矿化的影响, 有关退化植被自然恢复对SOC矿化影响的研究仍鲜有报道.此外, 现有的研究大多仅考虑某单一影响因子(如温度、水分、土壤理化性质)对SOC矿化的影响, 较少考虑植被因子、土壤因子对SOC矿化的综合影响, 因此, 对植被恢复过程中SOC矿化特征及其驱动力的规律性认识仍非常有限, 限制了人们对全球气候变化下未来中亚热带森林生态系统变化趋势的准确估测(Scott- Denton et al., 2003; 张玲等, 2017), 因此系统研究植被恢复过程中SOC矿化特征及其驱动机制将有助于准确估测森林生态系统C收支能力及其未来动态. ...

... ).近年来, 国内外****陆续开展了植被恢复对SOC矿化影响的研究, 但不同的研究所取得的结果不尽相同.研究表明, 由于生态系统净初级生产力和生物量在植被恢复初期显著增加, 之后逐渐降低, 因而SOC矿化速率也随着植被恢复呈先逐渐增加, 后保持稳定或略有下降的趋势(范跃新等, 2014).Zhu等(2017)也证实, SOC累积矿化量随茶树人工林恢复先增加后略微减少.但也有研究发现, SOC矿化速率随着植被恢复逐渐增大(邵月红等, 2005), 增加了29% (吴建国等, 2004).此外, 还有研究发现, 退耕还林(水稻(Oryza sativa)田恢复为落叶阔叶林)后土壤CO₂平均释放量下降53.4%, 可能是由于测定时水稻田处于旱作期, 微生物活性不受水分限制, 翻耕等人为活动将深土层土壤暴露于空气中, 显著促进了水稻田SOC矿化, 导致水稻田土壤CO₂平均释放量高于落叶阔叶林(Cui et al., 2013).杨树(Populus spp.)林恢复过程中, 土壤CO₂释放量呈先降低后升高的趋势(Sun et al., 2015).由于SOC矿化是一个复杂的生态学过程, 研究结果的不一致性不是某一个因子造成的.综观现有植被恢复对SOC矿化影响的研究, 主要集中在人工恢复植被方式如退耕还林(Zhao et al., 2008; 刘苑秋等, 2011)、草地造林(Ross et al., 2002; 胡亚林等, 2007)、不同年龄人工林植被(Sun et al., 2015; 张浩等, 2016)或不同森林类型(杨开军等, 2017)对SOC矿化的影响, 有关退化植被自然恢复对SOC矿化影响的研究仍鲜有报道.此外, 现有的研究大多仅考虑某单一影响因子(如温度、水分、土壤理化性质)对SOC矿化的影响, 较少考虑植被因子、土壤因子对SOC矿化的综合影响, 因此, 对植被恢复过程中SOC矿化特征及其驱动力的规律性认识仍非常有限, 限制了人们对全球气候变化下未来中亚热带森林生态系统变化趋势的准确估测(Scott- Denton et al., 2003; 张玲等, 2017), 因此系统研究植被恢复过程中SOC矿化特征及其驱动机制将有助于准确估测森林生态系统C收支能力及其未来动态. ...

湘中丘陵区4种森林类型土壤有机碳和可矿化有机碳的比较
1
2013

... 植被恢复过程中, SOC含量及其矿化速率都在变化, 但变化幅度不同, 这些差异体现在C_m/SOC的变化上.实际上, C_m/SOC是从SOC含量角度来反映SOC矿化速率, 在一定程度上可以反映土壤的固C能力和SOC的稳定性.该值越小, 土壤固C能力越强, SOC稳定性越高; 反之, 土壤固C能力越弱, SOC稳定性越低(严毅萍等, 2012; 李杨梅等, 2017).研究表明, SOC含量随着植被恢复而显著增加(辜翔等, 2018).本研究中, C_m也随着植被恢复而增加, 尽管C_m/SOC在不同植被恢复阶段之间差异不显著, 但总体上还是呈现出随着植被恢复而下降的趋势, 表明SOC的增加幅度大于C_m, 因此在一定程度上, 植被恢复可增强土壤的固C能力和提高SOC的稳定性.另一方面, 也表明了用C_m/SOC表征SOC矿化速率时, 植被对其的影响程度下降.究其原因可能是: 随着植被恢复, 输入土壤的有机质增加使得SOC含量和C_m增加, 但也由于部分易分解有机C转变为稳定有机C而使得矿化速率的增加幅度在一定程度上下降, 因而SOC的增加幅度大于C_m (吴建国等, 2004).在0-10 cm土层, LVR的C_m/SOC显著低于其他3种植被恢复阶段, 主要因为: (1) LVR植物种类少(辜翔等, 2018), 且组成结构简单, 生物量低(表1), SOC输入量少, 不利于SOC的储存和稳定组分的形成(吴建国等, 2002; 辜翔等, 2018); (2) LVR地表大面积裸露, 抗风化能力较弱, 土壤养分流失严重(表2), 不仅导致土壤固C能力下降, 还使土壤中较为稳定的SOC转变为易分解的有机C, 从而增加SOC矿化速率和C_m (吴建国等, 2004).这也进一步说明地上植被遭到破坏后, 土壤SOC分解加快、稳定性下降, 不利于SOC的固持.在0-10、10-20 cm土层, PLL的C_m/SOC低于LAG, 表明PLL在0-10、10-20 cm土层中可被微生物利用、矿化分解的SOC含量低于LAG, 可能是由于PLL地表凋落物层以硬质马尾松针叶为主, 含有较多油脂, 难以分解, 而LAG地表凋落物层以阔叶为主, 质量高、难分解物质较少, 导致PLL的SOC活性低于LAG (辜翔等, 2013; 孙伟军等, 2013); 同时也由于凋落物所形成的有机C最先进入土壤表层, 使得PLL的0-10、10-20 cm土层难以被微生物利用的SOC较多. ...

湘中丘陵区4种森林类型土壤有机碳和可矿化有机碳的比较
1
2013

... 植被恢复过程中, SOC含量及其矿化速率都在变化, 但变化幅度不同, 这些差异体现在C_m/SOC的变化上.实际上, C_m/SOC是从SOC含量角度来反映SOC矿化速率, 在一定程度上可以反映土壤的固C能力和SOC的稳定性.该值越小, 土壤固C能力越强, SOC稳定性越高; 反之, 土壤固C能力越弱, SOC稳定性越低(严毅萍等, 2012; 李杨梅等, 2017).研究表明, SOC含量随着植被恢复而显著增加(辜翔等, 2018).本研究中, C_m也随着植被恢复而增加, 尽管C_m/SOC在不同植被恢复阶段之间差异不显著, 但总体上还是呈现出随着植被恢复而下降的趋势, 表明SOC的增加幅度大于C_m, 因此在一定程度上, 植被恢复可增强土壤的固C能力和提高SOC的稳定性.另一方面, 也表明了用C_m/SOC表征SOC矿化速率时, 植被对其的影响程度下降.究其原因可能是: 随着植被恢复, 输入土壤的有机质增加使得SOC含量和C_m增加, 但也由于部分易分解有机C转变为稳定有机C而使得矿化速率的增加幅度在一定程度上下降, 因而SOC的增加幅度大于C_m (吴建国等, 2004).在0-10 cm土层, LVR的C_m/SOC显著低于其他3种植被恢复阶段, 主要因为: (1) LVR植物种类少(辜翔等, 2018), 且组成结构简单, 生物量低(表1), SOC输入量少, 不利于SOC的储存和稳定组分的形成(吴建国等, 2002; 辜翔等, 2018); (2) LVR地表大面积裸露, 抗风化能力较弱, 土壤养分流失严重(表2), 不仅导致土壤固C能力下降, 还使土壤中较为稳定的SOC转变为易分解的有机C, 从而增加SOC矿化速率和C_m (吴建国等, 2004).这也进一步说明地上植被遭到破坏后, 土壤SOC分解加快、稳定性下降, 不利于SOC的固持.在0-10、10-20 cm土层, PLL的C_m/SOC低于LAG, 表明PLL在0-10、10-20 cm土层中可被微生物利用、矿化分解的SOC含量低于LAG, 可能是由于PLL地表凋落物层以硬质马尾松针叶为主, 含有较多油脂, 难以分解, 而LAG地表凋落物层以阔叶为主, 质量高、难分解物质较少, 导致PLL的SOC活性低于LAG (辜翔等, 2013; 孙伟军等, 2013); 同时也由于凋落物所形成的有机C最先进入土壤表层, 使得PLL的0-10、10-20 cm土层难以被微生物利用的SOC较多. ...

中亚热带植被恢复对土壤有机碳含量、碳密度的影响
10
2018

... 采用样方调查法, 2016年10-11月落叶树种落叶前完成群落调查, 所有植物均鉴定到种(辜翔等, 2018).(1)在LVR样地, 沿对角线均匀设置4个2 m × 2 m样方, 记录灌木层、草本层植物种类、株数、平均高度等.(2)在LCQ样地, 沿对角线均匀设置4个5 m × 5 m样方, 记录灌木层植物种类、株数、平均高度等, 对树高>1.5 m的灌木进行挂牌编号, 测定胸径(DBH)、树高、冠幅、枝下高等; 对树高<1.5 m的灌木, 测定地径和树高; 草本层植物调查方法与LVR样地草本层植物调查方法相同.(3)在PLL、LAG样地, 对树高>1.5 m的木本植物进行挂牌编号, 记录植物种类, 测定胸径、树高、冠幅、枝下高等; 灌木层、草本层植物调查方法与LCQ样地灌木层、草本层植物的调查方法相同.计算4种植物群落木本植物的密度、平均胸径、平均树高, Shannon-Wiener多样性指数等.4种群落的基本特征及其主要树种组成详见辜翔等(2018)的文献. ...

... )、树高、冠幅、枝下高等; 对树高<1.5 m的灌木, 测定地径和树高; 草本层植物调查方法与LVR样地草本层植物调查方法相同.(3)在PLL、LAG样地, 对树高>1.5 m的木本植物进行挂牌编号, 记录植物种类, 测定胸径、树高、冠幅、枝下高等; 灌木层、草本层植物调查方法与LCQ样地灌木层、草本层植物的调查方法相同.计算4种植物群落木本植物的密度、平均胸径、平均树高, Shannon-Wiener多样性指数等.4种群落的基本特征及其主要树种组成详见辜翔等(2018)的文献. ...

... 2016年10月, 在样地群落调查基础上, 采用收获法和建立主要树种各器官生物量相对生长方程, 测定群落生物量(辜翔等, 2018).4种植被恢复阶段群落生物量特征如表1所示. ...

... 2016年10月, 在每个样地的对角线均匀布置3个1 m × 1 m样方, 采集样方内的全部凋落物, 称湿质量后采集分析样品约1.0 kg (辜翔等, 2018).在室内80 ℃烘干称干质量后, 经植物粉碎机磨碎, 过60目筛孔保存于样品瓶中, 用于测定有机碳(LC)、全氮(LN)、全磷(LP)、木质素(LL)含量; 根据分析样品湿质量与烘干质量的比例估算各样地凋落物层现存量. ...

... LC、LN、LP含量的测定详见辜翔等(2018)的文献, LL含量测定采用Van-Soest法(Reza et al., 2014)测定.每个分析样品平行测定2次, 取平均值作为该样品的最终测定结果.4种植被恢复阶段凋落物层养分特征如表1所示. ...

... 土壤容重、土壤颗粒分级、土壤pH、SOC、TN、TP含量的测定详见辜翔等(2018)的文献.每个分析样品平行测定2次, 取平均值作为该样品的最终测定结果.4个植物群落土壤理化性质如表2所示. ...

... 地上植被是SOC的重要来源.随着植物恢复,群落物种组成结构、地被物层、根系分布及细根数量与质量(化学组成)以及林下微气候环境不断改变,导致土壤C数量及质量和土壤微生物群落组成结构及其活性的差异, 从而影响SOC矿化过程(Priha & Grayston, 2001; 张玲等, 2017).进而影响土壤与大气之间的CO₂交换数量与过程.研究表明, 植被恢复显著提高SOC矿化速率(张浩等, 2016)和C_m (黄宗胜等, 2012).根系生物量较高的植物群落往往具有较高的土壤呼吸速率(Schaefer et al., 2009).凋落物质量是影响SOC矿化的重要因素(周玉燕等, 2011), SOC矿化速率与凋落物N含量呈正相关关系(Iyamuremye et al., 2000).本研究中, SOC矿化速率和C_m均随着植被恢复逐渐提高, 且同一土层不同植被恢复阶段差异显著, 表明随着植被恢复, SOC含量增加、质量改善, 微生物量增多、分解活动增强(黄宗胜等, 2012).究其原因可能是: (1)随着植被恢复, 植物种类增加, 群落组成结构趋于复杂化, 植被覆盖度明显提高(辜翔等, 2018), 凋落物量和根系生物量显著增加(表1), 凋落物质量(C:N、C:P、N:P下降)得到显著改善(表1), 不仅增加SOC输入量, 而且提高了土壤微生物底物的可利用性, 促进土壤微生物生长和活性, 有利于SOC矿化和C_m的积累.相关性分析也表明, 植物多样性、地上部分生物量、根系生物量、凋落物质量(凋落物N、P含量、N:P)显著影响着C_m (表4).(2)随着植被恢复, 土壤质地和养分含量的变化对SOC矿化产生显著的影响(张玲等, 2017).其中, SOC含量是影响SOC矿化的关键因子(Kuzyakov, 2001), SOC含量越高, 微生物分解代谢活动越旺盛, SOC矿化速率越快(杨开军等, 2017), C_m也越高(张浩等, 2016).土壤N、P是植物生长的重要养分, 也是微生物活动的主要营养、能量来源, 与SOC矿化速率呈显著正相关关系(Riffaldi et al., 1996), 土壤pH值也是影响微生物数量和活性的重要因子, pH值偏高对SOC矿化产生消极影响(李隽永等, 2018).本研究中, 随着植被恢复, 土壤酸性增强(pH值下降), SOC、TN、TP含量增高(表2), SOC矿化速率提高(图2), C_m随着SOC、TN、TP含量、C:P、N:P增加而增加(表2, 表5).表明随着植被恢复, C_m不仅受植物多样性、地上部分生物量、根系生物量、凋落物N、P含量、N:P等植被因子影响, 而且与土壤pH值、SOC、TN、TP含量、C:P、N:P等土壤因子密切相关.此外, 本研究中, 土壤TN含量、根系生物量可解释C_m变异的97.8%, 其中土壤TN含量可独立解释C_m变异的96.9%, 表明在植被恢复过程中, 土壤TN含量、根系生物量的变化是影响SOC滞留的重要因素. ...

... 植被恢复过程中, SOC含量及其矿化速率都在变化, 但变化幅度不同, 这些差异体现在C_m/SOC的变化上.实际上, C_m/SOC是从SOC含量角度来反映SOC矿化速率, 在一定程度上可以反映土壤的固C能力和SOC的稳定性.该值越小, 土壤固C能力越强, SOC稳定性越高; 反之, 土壤固C能力越弱, SOC稳定性越低(严毅萍等, 2012; 李杨梅等, 2017).研究表明, SOC含量随着植被恢复而显著增加(辜翔等, 2018).本研究中, C_m也随着植被恢复而增加, 尽管C_m/SOC在不同植被恢复阶段之间差异不显著, 但总体上还是呈现出随着植被恢复而下降的趋势, 表明SOC的增加幅度大于C_m, 因此在一定程度上, 植被恢复可增强土壤的固C能力和提高SOC的稳定性.另一方面, 也表明了用C_m/SOC表征SOC矿化速率时, 植被对其的影响程度下降.究其原因可能是: 随着植被恢复, 输入土壤的有机质增加使得SOC含量和C_m增加, 但也由于部分易分解有机C转变为稳定有机C而使得矿化速率的增加幅度在一定程度上下降, 因而SOC的增加幅度大于C_m (吴建国等, 2004).在0-10 cm土层, LVR的C_m/SOC显著低于其他3种植被恢复阶段, 主要因为: (1) LVR植物种类少(辜翔等, 2018), 且组成结构简单, 生物量低(表1), SOC输入量少, 不利于SOC的储存和稳定组分的形成(吴建国等, 2002; 辜翔等, 2018); (2) LVR地表大面积裸露, 抗风化能力较弱, 土壤养分流失严重(表2), 不仅导致土壤固C能力下降, 还使土壤中较为稳定的SOC转变为易分解的有机C, 从而增加SOC矿化速率和C_m (吴建国等, 2004).这也进一步说明地上植被遭到破坏后, 土壤SOC分解加快、稳定性下降, 不利于SOC的固持.在0-10、10-20 cm土层, PLL的C_m/SOC低于LAG, 表明PLL在0-10、10-20 cm土层中可被微生物利用、矿化分解的SOC含量低于LAG, 可能是由于PLL地表凋落物层以硬质马尾松针叶为主, 含有较多油脂, 难以分解, 而LAG地表凋落物层以阔叶为主, 质量高、难分解物质较少, 导致PLL的SOC活性低于LAG (辜翔等, 2013; 孙伟军等, 2013); 同时也由于凋落物所形成的有机C最先进入土壤表层, 使得PLL的0-10、10-20 cm土层难以被微生物利用的SOC较多. ...

... /SOC显著低于其他3种植被恢复阶段, 主要因为: (1) LVR植物种类少(辜翔等, 2018), 且组成结构简单, 生物量低(表1), SOC输入量少, 不利于SOC的储存和稳定组分的形成(吴建国等, 2002; 辜翔等, 2018); (2) LVR地表大面积裸露, 抗风化能力较弱, 土壤养分流失严重(表2), 不仅导致土壤固C能力下降, 还使土壤中较为稳定的SOC转变为易分解的有机C, 从而增加SOC矿化速率和C_m (吴建国等, 2004).这也进一步说明地上植被遭到破坏后, 土壤SOC分解加快、稳定性下降, 不利于SOC的固持.在0-10、10-20 cm土层, PLL的C_m/SOC低于LAG, 表明PLL在0-10、10-20 cm土层中可被微生物利用、矿化分解的SOC含量低于LAG, 可能是由于PLL地表凋落物层以硬质马尾松针叶为主, 含有较多油脂, 难以分解, 而LAG地表凋落物层以阔叶为主, 质量高、难分解物质较少, 导致PLL的SOC活性低于LAG (辜翔等, 2013; 孙伟军等, 2013); 同时也由于凋落物所形成的有机C最先进入土壤表层, 使得PLL的0-10、10-20 cm土层难以被微生物利用的SOC较多. ...

... ; 辜翔等, 2018); (2) LVR地表大面积裸露, 抗风化能力较弱, 土壤养分流失严重(表2), 不仅导致土壤固C能力下降, 还使土壤中较为稳定的SOC转变为易分解的有机C, 从而增加SOC矿化速率和C_m (吴建国等, 2004).这也进一步说明地上植被遭到破坏后, 土壤SOC分解加快、稳定性下降, 不利于SOC的固持.在0-10、10-20 cm土层, PLL的C_m/SOC低于LAG, 表明PLL在0-10、10-20 cm土层中可被微生物利用、矿化分解的SOC含量低于LAG, 可能是由于PLL地表凋落物层以硬质马尾松针叶为主, 含有较多油脂, 难以分解, 而LAG地表凋落物层以阔叶为主, 质量高、难分解物质较少, 导致PLL的SOC活性低于LAG (辜翔等, 2013; 孙伟军等, 2013); 同时也由于凋落物所形成的有机C最先进入土壤表层, 使得PLL的0-10、10-20 cm土层难以被微生物利用的SOC较多. ...

中亚热带植被恢复对土壤有机碳含量、碳密度的影响
10
2018

... 采用样方调查法, 2016年10-11月落叶树种落叶前完成群落调查, 所有植物均鉴定到种(辜翔等, 2018).(1)在LVR样地, 沿对角线均匀设置4个2 m × 2 m样方, 记录灌木层、草本层植物种类、株数、平均高度等.(2)在LCQ样地, 沿对角线均匀设置4个5 m × 5 m样方, 记录灌木层植物种类、株数、平均高度等, 对树高>1.5 m的灌木进行挂牌编号, 测定胸径(DBH)、树高、冠幅、枝下高等; 对树高<1.5 m的灌木, 测定地径和树高; 草本层植物调查方法与LVR样地草本层植物调查方法相同.(3)在PLL、LAG样地, 对树高>1.5 m的木本植物进行挂牌编号, 记录植物种类, 测定胸径、树高、冠幅、枝下高等; 灌木层、草本层植物调查方法与LCQ样地灌木层、草本层植物的调查方法相同.计算4种植物群落木本植物的密度、平均胸径、平均树高, Shannon-Wiener多样性指数等.4种群落的基本特征及其主要树种组成详见辜翔等(2018)的文献. ...

... )、树高、冠幅、枝下高等; 对树高<1.5 m的灌木, 测定地径和树高; 草本层植物调查方法与LVR样地草本层植物调查方法相同.(3)在PLL、LAG样地, 对树高>1.5 m的木本植物进行挂牌编号, 记录植物种类, 测定胸径、树高、冠幅、枝下高等; 灌木层、草本层植物调查方法与LCQ样地灌木层、草本层植物的调查方法相同.计算4种植物群落木本植物的密度、平均胸径、平均树高, Shannon-Wiener多样性指数等.4种群落的基本特征及其主要树种组成详见辜翔等(2018)的文献. ...

... 2016年10月, 在样地群落调查基础上, 采用收获法和建立主要树种各器官生物量相对生长方程, 测定群落生物量(辜翔等, 2018).4种植被恢复阶段群落生物量特征如表1所示. ...

... 2016年10月, 在每个样地的对角线均匀布置3个1 m × 1 m样方, 采集样方内的全部凋落物, 称湿质量后采集分析样品约1.0 kg (辜翔等, 2018).在室内80 ℃烘干称干质量后, 经植物粉碎机磨碎, 过60目筛孔保存于样品瓶中, 用于测定有机碳(LC)、全氮(LN)、全磷(LP)、木质素(LL)含量; 根据分析样品湿质量与烘干质量的比例估算各样地凋落物层现存量. ...

... LC、LN、LP含量的测定详见辜翔等(2018)的文献, LL含量测定采用Van-Soest法(Reza et al., 2014)测定.每个分析样品平行测定2次, 取平均值作为该样品的最终测定结果.4种植被恢复阶段凋落物层养分特征如表1所示. ...

... 土壤容重、土壤颗粒分级、土壤pH、SOC、TN、TP含量的测定详见辜翔等(2018)的文献.每个分析样品平行测定2次, 取平均值作为该样品的最终测定结果.4个植物群落土壤理化性质如表2所示. ...

... 地上植被是SOC的重要来源.随着植物恢复,群落物种组成结构、地被物层、根系分布及细根数量与质量(化学组成)以及林下微气候环境不断改变,导致土壤C数量及质量和土壤微生物群落组成结构及其活性的差异, 从而影响SOC矿化过程(Priha & Grayston, 2001; 张玲等, 2017).进而影响土壤与大气之间的CO₂交换数量与过程.研究表明, 植被恢复显著提高SOC矿化速率(张浩等, 2016)和C_m (黄宗胜等, 2012).根系生物量较高的植物群落往往具有较高的土壤呼吸速率(Schaefer et al., 2009).凋落物质量是影响SOC矿化的重要因素(周玉燕等, 2011), SOC矿化速率与凋落物N含量呈正相关关系(Iyamuremye et al., 2000).本研究中, SOC矿化速率和C_m均随着植被恢复逐渐提高, 且同一土层不同植被恢复阶段差异显著, 表明随着植被恢复, SOC含量增加、质量改善, 微生物量增多、分解活动增强(黄宗胜等, 2012).究其原因可能是: (1)随着植被恢复, 植物种类增加, 群落组成结构趋于复杂化, 植被覆盖度明显提高(辜翔等, 2018), 凋落物量和根系生物量显著增加(表1), 凋落物质量(C:N、C:P、N:P下降)得到显著改善(表1), 不仅增加SOC输入量, 而且提高了土壤微生物底物的可利用性, 促进土壤微生物生长和活性, 有利于SOC矿化和C_m的积累.相关性分析也表明, 植物多样性、地上部分生物量、根系生物量、凋落物质量(凋落物N、P含量、N:P)显著影响着C_m (表4).(2)随着植被恢复, 土壤质地和养分含量的变化对SOC矿化产生显著的影响(张玲等, 2017).其中, SOC含量是影响SOC矿化的关键因子(Kuzyakov, 2001), SOC含量越高, 微生物分解代谢活动越旺盛, SOC矿化速率越快(杨开军等, 2017), C_m也越高(张浩等, 2016).土壤N、P是植物生长的重要养分, 也是微生物活动的主要营养、能量来源, 与SOC矿化速率呈显著正相关关系(Riffaldi et al., 1996), 土壤pH值也是影响微生物数量和活性的重要因子, pH值偏高对SOC矿化产生消极影响(李隽永等, 2018).本研究中, 随着植被恢复, 土壤酸性增强(pH值下降), SOC、TN、TP含量增高(表2), SOC矿化速率提高(图2), C_m随着SOC、TN、TP含量、C:P、N:P增加而增加(表2, 表5).表明随着植被恢复, C_m不仅受植物多样性、地上部分生物量、根系生物量、凋落物N、P含量、N:P等植被因子影响, 而且与土壤pH值、SOC、TN、TP含量、C:P、N:P等土壤因子密切相关.此外, 本研究中, 土壤TN含量、根系生物量可解释C_m变异的97.8%, 其中土壤TN含量可独立解释C_m变异的96.9%, 表明在植被恢复过程中, 土壤TN含量、根系生物量的变化是影响SOC滞留的重要因素. ...

... 植被恢复过程中, SOC含量及其矿化速率都在变化, 但变化幅度不同, 这些差异体现在C_m/SOC的变化上.实际上, C_m/SOC是从SOC含量角度来反映SOC矿化速率, 在一定程度上可以反映土壤的固C能力和SOC的稳定性.该值越小, 土壤固C能力越强, SOC稳定性越高; 反之, 土壤固C能力越弱, SOC稳定性越低(严毅萍等, 2012; 李杨梅等, 2017).研究表明, SOC含量随着植被恢复而显著增加(辜翔等, 2018).本研究中, C_m也随着植被恢复而增加, 尽管C_m/SOC在不同植被恢复阶段之间差异不显著, 但总体上还是呈现出随着植被恢复而下降的趋势, 表明SOC的增加幅度大于C_m, 因此在一定程度上, 植被恢复可增强土壤的固C能力和提高SOC的稳定性.另一方面, 也表明了用C_m/SOC表征SOC矿化速率时, 植被对其的影响程度下降.究其原因可能是: 随着植被恢复, 输入土壤的有机质增加使得SOC含量和C_m增加, 但也由于部分易分解有机C转变为稳定有机C而使得矿化速率的增加幅度在一定程度上下降, 因而SOC的增加幅度大于C_m (吴建国等, 2004).在0-10 cm土层, LVR的C_m/SOC显著低于其他3种植被恢复阶段, 主要因为: (1) LVR植物种类少(辜翔等, 2018), 且组成结构简单, 生物量低(表1), SOC输入量少, 不利于SOC的储存和稳定组分的形成(吴建国等, 2002; 辜翔等, 2018); (2) LVR地表大面积裸露, 抗风化能力较弱, 土壤养分流失严重(表2), 不仅导致土壤固C能力下降, 还使土壤中较为稳定的SOC转变为易分解的有机C, 从而增加SOC矿化速率和C_m (吴建国等, 2004).这也进一步说明地上植被遭到破坏后, 土壤SOC分解加快、稳定性下降, 不利于SOC的固持.在0-10、10-20 cm土层, PLL的C_m/SOC低于LAG, 表明PLL在0-10、10-20 cm土层中可被微生物利用、矿化分解的SOC含量低于LAG, 可能是由于PLL地表凋落物层以硬质马尾松针叶为主, 含有较多油脂, 难以分解, 而LAG地表凋落物层以阔叶为主, 质量高、难分解物质较少, 导致PLL的SOC活性低于LAG (辜翔等, 2013; 孙伟军等, 2013); 同时也由于凋落物所形成的有机C最先进入土壤表层, 使得PLL的0-10、10-20 cm土层难以被微生物利用的SOC较多. ...

... /SOC显著低于其他3种植被恢复阶段, 主要因为: (1) LVR植物种类少(辜翔等, 2018), 且组成结构简单, 生物量低(表1), SOC输入量少, 不利于SOC的储存和稳定组分的形成(吴建国等, 2002; 辜翔等, 2018); (2) LVR地表大面积裸露, 抗风化能力较弱, 土壤养分流失严重(表2), 不仅导致土壤固C能力下降, 还使土壤中较为稳定的SOC转变为易分解的有机C, 从而增加SOC矿化速率和C_m (吴建国等, 2004).这也进一步说明地上植被遭到破坏后, 土壤SOC分解加快、稳定性下降, 不利于SOC的固持.在0-10、10-20 cm土层, PLL的C_m/SOC低于LAG, 表明PLL在0-10、10-20 cm土层中可被微生物利用、矿化分解的SOC含量低于LAG, 可能是由于PLL地表凋落物层以硬质马尾松针叶为主, 含有较多油脂, 难以分解, 而LAG地表凋落物层以阔叶为主, 质量高、难分解物质较少, 导致PLL的SOC活性低于LAG (辜翔等, 2013; 孙伟军等, 2013); 同时也由于凋落物所形成的有机C最先进入土壤表层, 使得PLL的0-10、10-20 cm土层难以被微生物利用的SOC较多. ...

... ; 辜翔等, 2018); (2) LVR地表大面积裸露, 抗风化能力较弱, 土壤养分流失严重(表2), 不仅导致土壤固C能力下降, 还使土壤中较为稳定的SOC转变为易分解的有机C, 从而增加SOC矿化速率和C_m (吴建国等, 2004).这也进一步说明地上植被遭到破坏后, 土壤SOC分解加快、稳定性下降, 不利于SOC的固持.在0-10、10-20 cm土层, PLL的C_m/SOC低于LAG, 表明PLL在0-10、10-20 cm土层中可被微生物利用、矿化分解的SOC含量低于LAG, 可能是由于PLL地表凋落物层以硬质马尾松针叶为主, 含有较多油脂, 难以分解, 而LAG地表凋落物层以阔叶为主, 质量高、难分解物质较少, 导致PLL的SOC活性低于LAG (辜翔等, 2013; 孙伟军等, 2013); 同时也由于凋落物所形成的有机C最先进入土壤表层, 使得PLL的0-10、10-20 cm土层难以被微生物利用的SOC较多. ...

半干旱区沙质退化草地造林对土壤质量的影响
1
2007

... 植被恢复是影响陆地生态系统C循环的重要因素, 不仅显著地影响森林与大气之间C交换过程(范跃新等, 2014), 而且还会影响土壤在全球C收支平衡中是“源”还是“汇”的功能(邬建红等, 2015).随着植被恢复, 地上植被类型、植物群落组成和结构不断变化, 凋落物、根系的数量和质量随之改变, 必然会影响土壤物理、化学和生物学性质, 进而影响SOC矿化过程(Li et al., 2004; 李杨梅等, 2017).近年来, 国内外****陆续开展了植被恢复对SOC矿化影响的研究, 但不同的研究所取得的结果不尽相同.研究表明, 由于生态系统净初级生产力和生物量在植被恢复初期显著增加, 之后逐渐降低, 因而SOC矿化速率也随着植被恢复呈先逐渐增加, 后保持稳定或略有下降的趋势(范跃新等, 2014).Zhu等(2017)也证实, SOC累积矿化量随茶树人工林恢复先增加后略微减少.但也有研究发现, SOC矿化速率随着植被恢复逐渐增大(邵月红等, 2005), 增加了29% (吴建国等, 2004).此外, 还有研究发现, 退耕还林(水稻(Oryza sativa)田恢复为落叶阔叶林)后土壤CO₂平均释放量下降53.4%, 可能是由于测定时水稻田处于旱作期, 微生物活性不受水分限制, 翻耕等人为活动将深土层土壤暴露于空气中, 显著促进了水稻田SOC矿化, 导致水稻田土壤CO₂平均释放量高于落叶阔叶林(Cui et al., 2013).杨树(Populus spp.)林恢复过程中, 土壤CO₂释放量呈先降低后升高的趋势(Sun et al., 2015).由于SOC矿化是一个复杂的生态学过程, 研究结果的不一致性不是某一个因子造成的.综观现有植被恢复对SOC矿化影响的研究, 主要集中在人工恢复植被方式如退耕还林(Zhao et al., 2008; 刘苑秋等, 2011)、草地造林(Ross et al., 2002; 胡亚林等, 2007)、不同年龄人工林植被(Sun et al., 2015; 张浩等, 2016)或不同森林类型(杨开军等, 2017)对SOC矿化的影响, 有关退化植被自然恢复对SOC矿化影响的研究仍鲜有报道.此外, 现有的研究大多仅考虑某单一影响因子(如温度、水分、土壤理化性质)对SOC矿化的影响, 较少考虑植被因子、土壤因子对SOC矿化的综合影响, 因此, 对植被恢复过程中SOC矿化特征及其驱动力的规律性认识仍非常有限, 限制了人们对全球气候变化下未来中亚热带森林生态系统变化趋势的准确估测(Scott- Denton et al., 2003; 张玲等, 2017), 因此系统研究植被恢复过程中SOC矿化特征及其驱动机制将有助于准确估测森林生态系统C收支能力及其未来动态. ...

半干旱区沙质退化草地造林对土壤质量的影响
1
2007

... 植被恢复是影响陆地生态系统C循环的重要因素, 不仅显著地影响森林与大气之间C交换过程(范跃新等, 2014), 而且还会影响土壤在全球C收支平衡中是“源”还是“汇”的功能(邬建红等, 2015).随着植被恢复, 地上植被类型、植物群落组成和结构不断变化, 凋落物、根系的数量和质量随之改变, 必然会影响土壤物理、化学和生物学性质, 进而影响SOC矿化过程(Li et al., 2004; 李杨梅等, 2017).近年来, 国内外****陆续开展了植被恢复对SOC矿化影响的研究, 但不同的研究所取得的结果不尽相同.研究表明, 由于生态系统净初级生产力和生物量在植被恢复初期显著增加, 之后逐渐降低, 因而SOC矿化速率也随着植被恢复呈先逐渐增加, 后保持稳定或略有下降的趋势(范跃新等, 2014).Zhu等(2017)也证实, SOC累积矿化量随茶树人工林恢复先增加后略微减少.但也有研究发现, SOC矿化速率随着植被恢复逐渐增大(邵月红等, 2005), 增加了29% (吴建国等, 2004).此外, 还有研究发现, 退耕还林(水稻(Oryza sativa)田恢复为落叶阔叶林)后土壤CO₂平均释放量下降53.4%, 可能是由于测定时水稻田处于旱作期, 微生物活性不受水分限制, 翻耕等人为活动将深土层土壤暴露于空气中, 显著促进了水稻田SOC矿化, 导致水稻田土壤CO₂平均释放量高于落叶阔叶林(Cui et al., 2013).杨树(Populus spp.)林恢复过程中, 土壤CO₂释放量呈先降低后升高的趋势(Sun et al., 2015).由于SOC矿化是一个复杂的生态学过程, 研究结果的不一致性不是某一个因子造成的.综观现有植被恢复对SOC矿化影响的研究, 主要集中在人工恢复植被方式如退耕还林(Zhao et al., 2008; 刘苑秋等, 2011)、草地造林(Ross et al., 2002; 胡亚林等, 2007)、不同年龄人工林植被(Sun et al., 2015; 张浩等, 2016)或不同森林类型(杨开军等, 2017)对SOC矿化的影响, 有关退化植被自然恢复对SOC矿化影响的研究仍鲜有报道.此外, 现有的研究大多仅考虑某单一影响因子(如温度、水分、土壤理化性质)对SOC矿化的影响, 较少考虑植被因子、土壤因子对SOC矿化的综合影响, 因此, 对植被恢复过程中SOC矿化特征及其驱动力的规律性认识仍非常有限, 限制了人们对全球气候变化下未来中亚热带森林生态系统变化趋势的准确估测(Scott- Denton et al., 2003; 张玲等, 2017), 因此系统研究植被恢复过程中SOC矿化特征及其驱动机制将有助于准确估测森林生态系统C收支能力及其未来动态. ...

喀斯特森林植被自然恢复过程中土壤可矿化碳库特征
3
2012

... 土壤有机碳(SOC)矿化是土壤碳(C)输出的主要途径, 是大气中CO₂的重要来源, 在维持全球C平衡中具有极其重要的作用(Saggar et al., 2001; Craine et al., 2010).SOC矿化不仅反映SOC的稳定性和周转(周玉燕等, 2011; 黄宗胜等, 2012), 而且关系到土壤养分元素的释放与供应.因此, 研究SOC矿化特征及其影响因素是陆地生态系统C循环的研究热点, 有助于揭示SOC释放的驱动机制及其稳定性, 为深入研究土壤固C能力的影响机制和估算土壤C平衡提供基础数据, 而且对科学管理土壤养分, 有效缓解全球气候变暖具有重要意义(Zhu et al., 2017). ...

... 地上植被是SOC的重要来源.随着植物恢复,群落物种组成结构、地被物层、根系分布及细根数量与质量(化学组成)以及林下微气候环境不断改变,导致土壤C数量及质量和土壤微生物群落组成结构及其活性的差异, 从而影响SOC矿化过程(Priha & Grayston, 2001; 张玲等, 2017).进而影响土壤与大气之间的CO₂交换数量与过程.研究表明, 植被恢复显著提高SOC矿化速率(张浩等, 2016)和C_m (黄宗胜等, 2012).根系生物量较高的植物群落往往具有较高的土壤呼吸速率(Schaefer et al., 2009).凋落物质量是影响SOC矿化的重要因素(周玉燕等, 2011), SOC矿化速率与凋落物N含量呈正相关关系(Iyamuremye et al., 2000).本研究中, SOC矿化速率和C_m均随着植被恢复逐渐提高, 且同一土层不同植被恢复阶段差异显著, 表明随着植被恢复, SOC含量增加、质量改善, 微生物量增多、分解活动增强(黄宗胜等, 2012).究其原因可能是: (1)随着植被恢复, 植物种类增加, 群落组成结构趋于复杂化, 植被覆盖度明显提高(辜翔等, 2018), 凋落物量和根系生物量显著增加(表1), 凋落物质量(C:N、C:P、N:P下降)得到显著改善(表1), 不仅增加SOC输入量, 而且提高了土壤微生物底物的可利用性, 促进土壤微生物生长和活性, 有利于SOC矿化和C_m的积累.相关性分析也表明, 植物多样性、地上部分生物量、根系生物量、凋落物质量(凋落物N、P含量、N:P)显著影响着C_m (表4).(2)随着植被恢复, 土壤质地和养分含量的变化对SOC矿化产生显著的影响(张玲等, 2017).其中, SOC含量是影响SOC矿化的关键因子(Kuzyakov, 2001), SOC含量越高, 微生物分解代谢活动越旺盛, SOC矿化速率越快(杨开军等, 2017), C_m也越高(张浩等, 2016).土壤N、P是植物生长的重要养分, 也是微生物活动的主要营养、能量来源, 与SOC矿化速率呈显著正相关关系(Riffaldi et al., 1996), 土壤pH值也是影响微生物数量和活性的重要因子, pH值偏高对SOC矿化产生消极影响(李隽永等, 2018).本研究中, 随着植被恢复, 土壤酸性增强(pH值下降), SOC、TN、TP含量增高(表2), SOC矿化速率提高(图2), C_m随着SOC、TN、TP含量、C:P、N:P增加而增加(表2, 表5).表明随着植被恢复, C_m不仅受植物多样性、地上部分生物量、根系生物量、凋落物N、P含量、N:P等植被因子影响, 而且与土壤pH值、SOC、TN、TP含量、C:P、N:P等土壤因子密切相关.此外, 本研究中, 土壤TN含量、根系生物量可解释C_m变异的97.8%, 其中土壤TN含量可独立解释C_m变异的96.9%, 表明在植被恢复过程中, 土壤TN含量、根系生物量的变化是影响SOC滞留的重要因素. ...

... 均随着植被恢复逐渐提高, 且同一土层不同植被恢复阶段差异显著, 表明随着植被恢复, SOC含量增加、质量改善, 微生物量增多、分解活动增强(黄宗胜等, 2012).究其原因可能是: (1)随着植被恢复, 植物种类增加, 群落组成结构趋于复杂化, 植被覆盖度明显提高(辜翔等, 2018), 凋落物量和根系生物量显著增加(表1), 凋落物质量(C:N、C:P、N:P下降)得到显著改善(表1), 不仅增加SOC输入量, 而且提高了土壤微生物底物的可利用性, 促进土壤微生物生长和活性, 有利于SOC矿化和C_m的积累.相关性分析也表明, 植物多样性、地上部分生物量、根系生物量、凋落物质量(凋落物N、P含量、N:P)显著影响着C_m (表4).(2)随着植被恢复, 土壤质地和养分含量的变化对SOC矿化产生显著的影响(张玲等, 2017).其中, SOC含量是影响SOC矿化的关键因子(Kuzyakov, 2001), SOC含量越高, 微生物分解代谢活动越旺盛, SOC矿化速率越快(杨开军等, 2017), C_m也越高(张浩等, 2016).土壤N、P是植物生长的重要养分, 也是微生物活动的主要营养、能量来源, 与SOC矿化速率呈显著正相关关系(Riffaldi et al., 1996), 土壤pH值也是影响微生物数量和活性的重要因子, pH值偏高对SOC矿化产生消极影响(李隽永等, 2018).本研究中, 随着植被恢复, 土壤酸性增强(pH值下降), SOC、TN、TP含量增高(表2), SOC矿化速率提高(图2), C_m随着SOC、TN、TP含量、C:P、N:P增加而增加(表2, 表5).表明随着植被恢复, C_m不仅受植物多样性、地上部分生物量、根系生物量、凋落物N、P含量、N:P等植被因子影响, 而且与土壤pH值、SOC、TN、TP含量、C:P、N:P等土壤因子密切相关.此外, 本研究中, 土壤TN含量、根系生物量可解释C_m变异的97.8%, 其中土壤TN含量可独立解释C_m变异的96.9%, 表明在植被恢复过程中, 土壤TN含量、根系生物量的变化是影响SOC滞留的重要因素. ...

喀斯特森林植被自然恢复过程中土壤可矿化碳库特征
3
2012

... 土壤有机碳(SOC)矿化是土壤碳(C)输出的主要途径, 是大气中CO₂的重要来源, 在维持全球C平衡中具有极其重要的作用(Saggar et al., 2001; Craine et al., 2010).SOC矿化不仅反映SOC的稳定性和周转(周玉燕等, 2011; 黄宗胜等, 2012), 而且关系到土壤养分元素的释放与供应.因此, 研究SOC矿化特征及其影响因素是陆地生态系统C循环的研究热点, 有助于揭示SOC释放的驱动机制及其稳定性, 为深入研究土壤固C能力的影响机制和估算土壤C平衡提供基础数据, 而且对科学管理土壤养分, 有效缓解全球气候变暖具有重要意义(Zhu et al., 2017). ...

... 地上植被是SOC的重要来源.随着植物恢复,群落物种组成结构、地被物层、根系分布及细根数量与质量(化学组成)以及林下微气候环境不断改变,导致土壤C数量及质量和土壤微生物群落组成结构及其活性的差异, 从而影响SOC矿化过程(Priha & Grayston, 2001; 张玲等, 2017).进而影响土壤与大气之间的CO₂交换数量与过程.研究表明, 植被恢复显著提高SOC矿化速率(张浩等, 2016)和C_m (黄宗胜等, 2012).根系生物量较高的植物群落往往具有较高的土壤呼吸速率(Schaefer et al., 2009).凋落物质量是影响SOC矿化的重要因素(周玉燕等, 2011), SOC矿化速率与凋落物N含量呈正相关关系(Iyamuremye et al., 2000).本研究中, SOC矿化速率和C_m均随着植被恢复逐渐提高, 且同一土层不同植被恢复阶段差异显著, 表明随着植被恢复, SOC含量增加、质量改善, 微生物量增多、分解活动增强(黄宗胜等, 2012).究其原因可能是: (1)随着植被恢复, 植物种类增加, 群落组成结构趋于复杂化, 植被覆盖度明显提高(辜翔等, 2018), 凋落物量和根系生物量显著增加(表1), 凋落物质量(C:N、C:P、N:P下降)得到显著改善(表1), 不仅增加SOC输入量, 而且提高了土壤微生物底物的可利用性, 促进土壤微生物生长和活性, 有利于SOC矿化和C_m的积累.相关性分析也表明, 植物多样性、地上部分生物量、根系生物量、凋落物质量(凋落物N、P含量、N:P)显著影响着C_m (表4).(2)随着植被恢复, 土壤质地和养分含量的变化对SOC矿化产生显著的影响(张玲等, 2017).其中, SOC含量是影响SOC矿化的关键因子(Kuzyakov, 2001), SOC含量越高, 微生物分解代谢活动越旺盛, SOC矿化速率越快(杨开军等, 2017), C_m也越高(张浩等, 2016).土壤N、P是植物生长的重要养分, 也是微生物活动的主要营养、能量来源, 与SOC矿化速率呈显著正相关关系(Riffaldi et al., 1996), 土壤pH值也是影响微生物数量和活性的重要因子, pH值偏高对SOC矿化产生消极影响(李隽永等, 2018).本研究中, 随着植被恢复, 土壤酸性增强(pH值下降), SOC、TN、TP含量增高(表2), SOC矿化速率提高(图2), C_m随着SOC、TN、TP含量、C:P、N:P增加而增加(表2, 表5).表明随着植被恢复, C_m不仅受植物多样性、地上部分生物量、根系生物量、凋落物N、P含量、N:P等植被因子影响, 而且与土壤pH值、SOC、TN、TP含量、C:P、N:P等土壤因子密切相关.此外, 本研究中, 土壤TN含量、根系生物量可解释C_m变异的97.8%, 其中土壤TN含量可独立解释C_m变异的96.9%, 表明在植被恢复过程中, 土壤TN含量、根系生物量的变化是影响SOC滞留的重要因素. ...

... 均随着植被恢复逐渐提高, 且同一土层不同植被恢复阶段差异显著, 表明随着植被恢复, SOC含量增加、质量改善, 微生物量增多、分解活动增强(黄宗胜等, 2012).究其原因可能是: (1)随着植被恢复, 植物种类增加, 群落组成结构趋于复杂化, 植被覆盖度明显提高(辜翔等, 2018), 凋落物量和根系生物量显著增加(表1), 凋落物质量(C:N、C:P、N:P下降)得到显著改善(表1), 不仅增加SOC输入量, 而且提高了土壤微生物底物的可利用性, 促进土壤微生物生长和活性, 有利于SOC矿化和C_m的积累.相关性分析也表明, 植物多样性、地上部分生物量、根系生物量、凋落物质量(凋落物N、P含量、N:P)显著影响着C_m (表4).(2)随着植被恢复, 土壤质地和养分含量的变化对SOC矿化产生显著的影响(张玲等, 2017).其中, SOC含量是影响SOC矿化的关键因子(Kuzyakov, 2001), SOC含量越高, 微生物分解代谢活动越旺盛, SOC矿化速率越快(杨开军等, 2017), C_m也越高(张浩等, 2016).土壤N、P是植物生长的重要养分, 也是微生物活动的主要营养、能量来源, 与SOC矿化速率呈显著正相关关系(Riffaldi et al., 1996), 土壤pH值也是影响微生物数量和活性的重要因子, pH值偏高对SOC矿化产生消极影响(李隽永等, 2018).本研究中, 随着植被恢复, 土壤酸性增强(pH值下降), SOC、TN、TP含量增高(表2), SOC矿化速率提高(图2), C_m随着SOC、TN、TP含量、C:P、N:P增加而增加(表2, 表5).表明随着植被恢复, C_m不仅受植物多样性、地上部分生物量、根系生物量、凋落物N、P含量、N:P等植被因子影响, 而且与土壤pH值、SOC、TN、TP含量、C:P、N:P等土壤因子密切相关.此外, 本研究中, 土壤TN含量、根系生物量可解释C_m变异的97.8%, 其中土壤TN含量可独立解释C_m变异的96.9%, 表明在植被恢复过程中, 土壤TN含量、根系生物量的变化是影响SOC滞留的重要因素. ...

Carbon, nitrogen and phosphorus mineralization potential of native agroforestry plant residues in soils of Senegal
1
2000

... 地上植被是SOC的重要来源.随着植物恢复,群落物种组成结构、地被物层、根系分布及细根数量与质量(化学组成)以及林下微气候环境不断改变,导致土壤C数量及质量和土壤微生物群落组成结构及其活性的差异, 从而影响SOC矿化过程(Priha & Grayston, 2001; 张玲等, 2017).进而影响土壤与大气之间的CO₂交换数量与过程.研究表明, 植被恢复显著提高SOC矿化速率(张浩等, 2016)和C_m (黄宗胜等, 2012).根系生物量较高的植物群落往往具有较高的土壤呼吸速率(Schaefer et al., 2009).凋落物质量是影响SOC矿化的重要因素(周玉燕等, 2011), SOC矿化速率与凋落物N含量呈正相关关系(Iyamuremye et al., 2000).本研究中, SOC矿化速率和C_m均随着植被恢复逐渐提高, 且同一土层不同植被恢复阶段差异显著, 表明随着植被恢复, SOC含量增加、质量改善, 微生物量增多、分解活动增强(黄宗胜等, 2012).究其原因可能是: (1)随着植被恢复, 植物种类增加, 群落组成结构趋于复杂化, 植被覆盖度明显提高(辜翔等, 2018), 凋落物量和根系生物量显著增加(表1), 凋落物质量(C:N、C:P、N:P下降)得到显著改善(表1), 不仅增加SOC输入量, 而且提高了土壤微生物底物的可利用性, 促进土壤微生物生长和活性, 有利于SOC矿化和C_m的积累.相关性分析也表明, 植物多样性、地上部分生物量、根系生物量、凋落物质量(凋落物N、P含量、N:P)显著影响着C_m (表4).(2)随着植被恢复, 土壤质地和养分含量的变化对SOC矿化产生显著的影响(张玲等, 2017).其中, SOC含量是影响SOC矿化的关键因子(Kuzyakov, 2001), SOC含量越高, 微生物分解代谢活动越旺盛, SOC矿化速率越快(杨开军等, 2017), C_m也越高(张浩等, 2016).土壤N、P是植物生长的重要养分, 也是微生物活动的主要营养、能量来源, 与SOC矿化速率呈显著正相关关系(Riffaldi et al., 1996), 土壤pH值也是影响微生物数量和活性的重要因子, pH值偏高对SOC矿化产生消极影响(李隽永等, 2018).本研究中, 随着植被恢复, 土壤酸性增强(pH值下降), SOC、TN、TP含量增高(表2), SOC矿化速率提高(图2), C_m随着SOC、TN、TP含量、C:P、N:P增加而增加(表2, 表5).表明随着植被恢复, C_m不仅受植物多样性、地上部分生物量、根系生物量、凋落物N、P含量、N:P等植被因子影响, 而且与土壤pH值、SOC、TN、TP含量、C:P、N:P等土壤因子密切相关.此外, 本研究中, 土壤TN含量、根系生物量可解释C_m变异的97.8%, 其中土壤TN含量可独立解释C_m变异的96.9%, 表明在植被恢复过程中, 土壤TN含量、根系生物量的变化是影响SOC滞留的重要因素. ...

How to link soil C pools with CO₂ fluxes
1
2011

... 地上植被是SOC的重要来源.随着植物恢复,群落物种组成结构、地被物层、根系分布及细根数量与质量(化学组成)以及林下微气候环境不断改变,导致土壤C数量及质量和土壤微生物群落组成结构及其活性的差异, 从而影响SOC矿化过程(Priha & Grayston, 2001; 张玲等, 2017).进而影响土壤与大气之间的CO₂交换数量与过程.研究表明, 植被恢复显著提高SOC矿化速率(张浩等, 2016)和C_m (黄宗胜等, 2012).根系生物量较高的植物群落往往具有较高的土壤呼吸速率(Schaefer et al., 2009).凋落物质量是影响SOC矿化的重要因素(周玉燕等, 2011), SOC矿化速率与凋落物N含量呈正相关关系(Iyamuremye et al., 2000).本研究中, SOC矿化速率和C_m均随着植被恢复逐渐提高, 且同一土层不同植被恢复阶段差异显著, 表明随着植被恢复, SOC含量增加、质量改善, 微生物量增多、分解活动增强(黄宗胜等, 2012).究其原因可能是: (1)随着植被恢复, 植物种类增加, 群落组成结构趋于复杂化, 植被覆盖度明显提高(辜翔等, 2018), 凋落物量和根系生物量显著增加(表1), 凋落物质量(C:N、C:P、N:P下降)得到显著改善(表1), 不仅增加SOC输入量, 而且提高了土壤微生物底物的可利用性, 促进土壤微生物生长和活性, 有利于SOC矿化和C_m的积累.相关性分析也表明, 植物多样性、地上部分生物量、根系生物量、凋落物质量(凋落物N、P含量、N:P)显著影响着C_m (表4).(2)随着植被恢复, 土壤质地和养分含量的变化对SOC矿化产生显著的影响(张玲等, 2017).其中, SOC含量是影响SOC矿化的关键因子(Kuzyakov, 2001), SOC含量越高, 微生物分解代谢活动越旺盛, SOC矿化速率越快(杨开军等, 2017), C_m也越高(张浩等, 2016).土壤N、P是植物生长的重要养分, 也是微生物活动的主要营养、能量来源, 与SOC矿化速率呈显著正相关关系(Riffaldi et al., 1996), 土壤pH值也是影响微生物数量和活性的重要因子, pH值偏高对SOC矿化产生消极影响(李隽永等, 2018).本研究中, 随着植被恢复, 土壤酸性增强(pH值下降), SOC、TN、TP含量增高(表2), SOC矿化速率提高(图2), C_m随着SOC、TN、TP含量、C:P、N:P增加而增加(表2, 表5).表明随着植被恢复, C_m不仅受植物多样性、地上部分生物量、根系生物量、凋落物N、P含量、N:P等植被因子影响, 而且与土壤pH值、SOC、TN、TP含量、C:P、N:P等土壤因子密切相关.此外, 本研究中, 土壤TN含量、根系生物量可解释C_m变异的97.8%, 其中土壤TN含量可独立解释C_m变异的96.9%, 表明在植被恢复过程中, 土壤TN含量、根系生物量的变化是影响SOC滞留的重要因素. ...

城市不同地表覆盖类型下土壤有机碳矿化的差异
1
2018

... 地上植被是SOC的重要来源.随着植物恢复,群落物种组成结构、地被物层、根系分布及细根数量与质量(化学组成)以及林下微气候环境不断改变,导致土壤C数量及质量和土壤微生物群落组成结构及其活性的差异, 从而影响SOC矿化过程(Priha & Grayston, 2001; 张玲等, 2017).进而影响土壤与大气之间的CO₂交换数量与过程.研究表明, 植被恢复显著提高SOC矿化速率(张浩等, 2016)和C_m (黄宗胜等, 2012).根系生物量较高的植物群落往往具有较高的土壤呼吸速率(Schaefer et al., 2009).凋落物质量是影响SOC矿化的重要因素(周玉燕等, 2011), SOC矿化速率与凋落物N含量呈正相关关系(Iyamuremye et al., 2000).本研究中, SOC矿化速率和C_m均随着植被恢复逐渐提高, 且同一土层不同植被恢复阶段差异显著, 表明随着植被恢复, SOC含量增加、质量改善, 微生物量增多、分解活动增强(黄宗胜等, 2012).究其原因可能是: (1)随着植被恢复, 植物种类增加, 群落组成结构趋于复杂化, 植被覆盖度明显提高(辜翔等, 2018), 凋落物量和根系生物量显著增加(表1), 凋落物质量(C:N、C:P、N:P下降)得到显著改善(表1), 不仅增加SOC输入量, 而且提高了土壤微生物底物的可利用性, 促进土壤微生物生长和活性, 有利于SOC矿化和C_m的积累.相关性分析也表明, 植物多样性、地上部分生物量、根系生物量、凋落物质量(凋落物N、P含量、N:P)显著影响着C_m (表4).(2)随着植被恢复, 土壤质地和养分含量的变化对SOC矿化产生显著的影响(张玲等, 2017).其中, SOC含量是影响SOC矿化的关键因子(Kuzyakov, 2001), SOC含量越高, 微生物分解代谢活动越旺盛, SOC矿化速率越快(杨开军等, 2017), C_m也越高(张浩等, 2016).土壤N、P是植物生长的重要养分, 也是微生物活动的主要营养、能量来源, 与SOC矿化速率呈显著正相关关系(Riffaldi et al., 1996), 土壤pH值也是影响微生物数量和活性的重要因子, pH值偏高对SOC矿化产生消极影响(李隽永等, 2018).本研究中, 随着植被恢复, 土壤酸性增强(pH值下降), SOC、TN、TP含量增高(表2), SOC矿化速率提高(图2), C_m随着SOC、TN、TP含量、C:P、N:P增加而增加(表2, 表5).表明随着植被恢复, C_m不仅受植物多样性、地上部分生物量、根系生物量、凋落物N、P含量、N:P等植被因子影响, 而且与土壤pH值、SOC、TN、TP含量、C:P、N:P等土壤因子密切相关.此外, 本研究中, 土壤TN含量、根系生物量可解释C_m变异的97.8%, 其中土壤TN含量可独立解释C_m变异的96.9%, 表明在植被恢复过程中, 土壤TN含量、根系生物量的变化是影响SOC滞留的重要因素. ...

城市不同地表覆盖类型下土壤有机碳矿化的差异
1
2018

... 地上植被是SOC的重要来源.随着植物恢复,群落物种组成结构、地被物层、根系分布及细根数量与质量(化学组成)以及林下微气候环境不断改变,导致土壤C数量及质量和土壤微生物群落组成结构及其活性的差异, 从而影响SOC矿化过程(Priha & Grayston, 2001; 张玲等, 2017).进而影响土壤与大气之间的CO₂交换数量与过程.研究表明, 植被恢复显著提高SOC矿化速率(张浩等, 2016)和C_m (黄宗胜等, 2012).根系生物量较高的植物群落往往具有较高的土壤呼吸速率(Schaefer et al., 2009).凋落物质量是影响SOC矿化的重要因素(周玉燕等, 2011), SOC矿化速率与凋落物N含量呈正相关关系(Iyamuremye et al., 2000).本研究中, SOC矿化速率和C_m均随着植被恢复逐渐提高, 且同一土层不同植被恢复阶段差异显著, 表明随着植被恢复, SOC含量增加、质量改善, 微生物量增多、分解活动增强(黄宗胜等, 2012).究其原因可能是: (1)随着植被恢复, 植物种类增加, 群落组成结构趋于复杂化, 植被覆盖度明显提高(辜翔等, 2018), 凋落物量和根系生物量显著增加(表1), 凋落物质量(C:N、C:P、N:P下降)得到显著改善(表1), 不仅增加SOC输入量, 而且提高了土壤微生物底物的可利用性, 促进土壤微生物生长和活性, 有利于SOC矿化和C_m的积累.相关性分析也表明, 植物多样性、地上部分生物量、根系生物量、凋落物质量(凋落物N、P含量、N:P)显著影响着C_m (表4).(2)随着植被恢复, 土壤质地和养分含量的变化对SOC矿化产生显著的影响(张玲等, 2017).其中, SOC含量是影响SOC矿化的关键因子(Kuzyakov, 2001), SOC含量越高, 微生物分解代谢活动越旺盛, SOC矿化速率越快(杨开军等, 2017), C_m也越高(张浩等, 2016).土壤N、P是植物生长的重要养分, 也是微生物活动的主要营养、能量来源, 与SOC矿化速率呈显著正相关关系(Riffaldi et al., 1996), 土壤pH值也是影响微生物数量和活性的重要因子, pH值偏高对SOC矿化产生消极影响(李隽永等, 2018).本研究中, 随着植被恢复, 土壤酸性增强(pH值下降), SOC、TN、TP含量增高(表2), SOC矿化速率提高(图2), C_m随着SOC、TN、TP含量、C:P、N:P增加而增加(表2, 表5).表明随着植被恢复, C_m不仅受植物多样性、地上部分生物量、根系生物量、凋落物N、P含量、N:P等植被因子影响, 而且与土壤pH值、SOC、TN、TP含量、C:P、N:P等土壤因子密切相关.此外, 本研究中, 土壤TN含量、根系生物量可解释C_m变异的97.8%, 其中土壤TN含量可独立解释C_m变异的96.9%, 表明在植被恢复过程中, 土壤TN含量、根系生物量的变化是影响SOC滞留的重要因素. ...

Effects of root and litter exclusion on soil CO₂ efflux and microbial biomass in wet tropical forests
1
2004

... 植被恢复是影响陆地生态系统C循环的重要因素, 不仅显著地影响森林与大气之间C交换过程(范跃新等, 2014), 而且还会影响土壤在全球C收支平衡中是“源”还是“汇”的功能(邬建红等, 2015).随着植被恢复, 地上植被类型、植物群落组成和结构不断变化, 凋落物、根系的数量和质量随之改变, 必然会影响土壤物理、化学和生物学性质, 进而影响SOC矿化过程(Li et al., 2004; 李杨梅等, 2017).近年来, 国内外****陆续开展了植被恢复对SOC矿化影响的研究, 但不同的研究所取得的结果不尽相同.研究表明, 由于生态系统净初级生产力和生物量在植被恢复初期显著增加, 之后逐渐降低, 因而SOC矿化速率也随着植被恢复呈先逐渐增加, 后保持稳定或略有下降的趋势(范跃新等, 2014).Zhu等(2017)也证实, SOC累积矿化量随茶树人工林恢复先增加后略微减少.但也有研究发现, SOC矿化速率随着植被恢复逐渐增大(邵月红等, 2005), 增加了29% (吴建国等, 2004).此外, 还有研究发现, 退耕还林(水稻(Oryza sativa)田恢复为落叶阔叶林)后土壤CO₂平均释放量下降53.4%, 可能是由于测定时水稻田处于旱作期, 微生物活性不受水分限制, 翻耕等人为活动将深土层土壤暴露于空气中, 显著促进了水稻田SOC矿化, 导致水稻田土壤CO₂平均释放量高于落叶阔叶林(Cui et al., 2013).杨树(Populus spp.)林恢复过程中, 土壤CO₂释放量呈先降低后升高的趋势(Sun et al., 2015).由于SOC矿化是一个复杂的生态学过程, 研究结果的不一致性不是某一个因子造成的.综观现有植被恢复对SOC矿化影响的研究, 主要集中在人工恢复植被方式如退耕还林(Zhao et al., 2008; 刘苑秋等, 2011)、草地造林(Ross et al., 2002; 胡亚林等, 2007)、不同年龄人工林植被(Sun et al., 2015; 张浩等, 2016)或不同森林类型(杨开军等, 2017)对SOC矿化的影响, 有关退化植被自然恢复对SOC矿化影响的研究仍鲜有报道.此外, 现有的研究大多仅考虑某单一影响因子(如温度、水分、土壤理化性质)对SOC矿化的影响, 较少考虑植被因子、土壤因子对SOC矿化的综合影响, 因此, 对植被恢复过程中SOC矿化特征及其驱动力的规律性认识仍非常有限, 限制了人们对全球气候变化下未来中亚热带森林生态系统变化趋势的准确估测(Scott- Denton et al., 2003; 张玲等, 2017), 因此系统研究植被恢复过程中SOC矿化特征及其驱动机制将有助于准确估测森林生态系统C收支能力及其未来动态. ...

塔里木盆地北缘绿洲不同土地利用方式下土壤有机碳含量及其碳矿化特征
2
2017

... 植被恢复是影响陆地生态系统C循环的重要因素, 不仅显著地影响森林与大气之间C交换过程(范跃新等, 2014), 而且还会影响土壤在全球C收支平衡中是“源”还是“汇”的功能(邬建红等, 2015).随着植被恢复, 地上植被类型、植物群落组成和结构不断变化, 凋落物、根系的数量和质量随之改变, 必然会影响土壤物理、化学和生物学性质, 进而影响SOC矿化过程(Li et al., 2004; 李杨梅等, 2017).近年来, 国内外****陆续开展了植被恢复对SOC矿化影响的研究, 但不同的研究所取得的结果不尽相同.研究表明, 由于生态系统净初级生产力和生物量在植被恢复初期显著增加, 之后逐渐降低, 因而SOC矿化速率也随着植被恢复呈先逐渐增加, 后保持稳定或略有下降的趋势(范跃新等, 2014).Zhu等(2017)也证实, SOC累积矿化量随茶树人工林恢复先增加后略微减少.但也有研究发现, SOC矿化速率随着植被恢复逐渐增大(邵月红等, 2005), 增加了29% (吴建国等, 2004).此外, 还有研究发现, 退耕还林(水稻(Oryza sativa)田恢复为落叶阔叶林)后土壤CO₂平均释放量下降53.4%, 可能是由于测定时水稻田处于旱作期, 微生物活性不受水分限制, 翻耕等人为活动将深土层土壤暴露于空气中, 显著促进了水稻田SOC矿化, 导致水稻田土壤CO₂平均释放量高于落叶阔叶林(Cui et al., 2013).杨树(Populus spp.)林恢复过程中, 土壤CO₂释放量呈先降低后升高的趋势(Sun et al., 2015).由于SOC矿化是一个复杂的生态学过程, 研究结果的不一致性不是某一个因子造成的.综观现有植被恢复对SOC矿化影响的研究, 主要集中在人工恢复植被方式如退耕还林(Zhao et al., 2008; 刘苑秋等, 2011)、草地造林(Ross et al., 2002; 胡亚林等, 2007)、不同年龄人工林植被(Sun et al., 2015; 张浩等, 2016)或不同森林类型(杨开军等, 2017)对SOC矿化的影响, 有关退化植被自然恢复对SOC矿化影响的研究仍鲜有报道.此外, 现有的研究大多仅考虑某单一影响因子(如温度、水分、土壤理化性质)对SOC矿化的影响, 较少考虑植被因子、土壤因子对SOC矿化的综合影响, 因此, 对植被恢复过程中SOC矿化特征及其驱动力的规律性认识仍非常有限, 限制了人们对全球气候变化下未来中亚热带森林生态系统变化趋势的准确估测(Scott- Denton et al., 2003; 张玲等, 2017), 因此系统研究植被恢复过程中SOC矿化特征及其驱动机制将有助于准确估测森林生态系统C收支能力及其未来动态. ...

... 植被恢复过程中, SOC含量及其矿化速率都在变化, 但变化幅度不同, 这些差异体现在C_m/SOC的变化上.实际上, C_m/SOC是从SOC含量角度来反映SOC矿化速率, 在一定程度上可以反映土壤的固C能力和SOC的稳定性.该值越小, 土壤固C能力越强, SOC稳定性越高; 反之, 土壤固C能力越弱, SOC稳定性越低(严毅萍等, 2012; 李杨梅等, 2017).研究表明, SOC含量随着植被恢复而显著增加(辜翔等, 2018).本研究中, C_m也随着植被恢复而增加, 尽管C_m/SOC在不同植被恢复阶段之间差异不显著, 但总体上还是呈现出随着植被恢复而下降的趋势, 表明SOC的增加幅度大于C_m, 因此在一定程度上, 植被恢复可增强土壤的固C能力和提高SOC的稳定性.另一方面, 也表明了用C_m/SOC表征SOC矿化速率时, 植被对其的影响程度下降.究其原因可能是: 随着植被恢复, 输入土壤的有机质增加使得SOC含量和C_m增加, 但也由于部分易分解有机C转变为稳定有机C而使得矿化速率的增加幅度在一定程度上下降, 因而SOC的增加幅度大于C_m (吴建国等, 2004).在0-10 cm土层, LVR的C_m/SOC显著低于其他3种植被恢复阶段, 主要因为: (1) LVR植物种类少(辜翔等, 2018), 且组成结构简单, 生物量低(表1), SOC输入量少, 不利于SOC的储存和稳定组分的形成(吴建国等, 2002; 辜翔等, 2018); (2) LVR地表大面积裸露, 抗风化能力较弱, 土壤养分流失严重(表2), 不仅导致土壤固C能力下降, 还使土壤中较为稳定的SOC转变为易分解的有机C, 从而增加SOC矿化速率和C_m (吴建国等, 2004).这也进一步说明地上植被遭到破坏后, 土壤SOC分解加快、稳定性下降, 不利于SOC的固持.在0-10、10-20 cm土层, PLL的C_m/SOC低于LAG, 表明PLL在0-10、10-20 cm土层中可被微生物利用、矿化分解的SOC含量低于LAG, 可能是由于PLL地表凋落物层以硬质马尾松针叶为主, 含有较多油脂, 难以分解, 而LAG地表凋落物层以阔叶为主, 质量高、难分解物质较少, 导致PLL的SOC活性低于LAG (辜翔等, 2013; 孙伟军等, 2013); 同时也由于凋落物所形成的有机C最先进入土壤表层, 使得PLL的0-10、10-20 cm土层难以被微生物利用的SOC较多. ...

塔里木盆地北缘绿洲不同土地利用方式下土壤有机碳含量及其碳矿化特征
2
2017

... 植被恢复是影响陆地生态系统C循环的重要因素, 不仅显著地影响森林与大气之间C交换过程(范跃新等, 2014), 而且还会影响土壤在全球C收支平衡中是“源”还是“汇”的功能(邬建红等, 2015).随着植被恢复, 地上植被类型、植物群落组成和结构不断变化, 凋落物、根系的数量和质量随之改变, 必然会影响土壤物理、化学和生物学性质, 进而影响SOC矿化过程(Li et al., 2004; 李杨梅等, 2017).近年来, 国内外****陆续开展了植被恢复对SOC矿化影响的研究, 但不同的研究所取得的结果不尽相同.研究表明, 由于生态系统净初级生产力和生物量在植被恢复初期显著增加, 之后逐渐降低, 因而SOC矿化速率也随着植被恢复呈先逐渐增加, 后保持稳定或略有下降的趋势(范跃新等, 2014).Zhu等(2017)也证实, SOC累积矿化量随茶树人工林恢复先增加后略微减少.但也有研究发现, SOC矿化速率随着植被恢复逐渐增大(邵月红等, 2005), 增加了29% (吴建国等, 2004).此外, 还有研究发现, 退耕还林(水稻(Oryza sativa)田恢复为落叶阔叶林)后土壤CO₂平均释放量下降53.4%, 可能是由于测定时水稻田处于旱作期, 微生物活性不受水分限制, 翻耕等人为活动将深土层土壤暴露于空气中, 显著促进了水稻田SOC矿化, 导致水稻田土壤CO₂平均释放量高于落叶阔叶林(Cui et al., 2013).杨树(Populus spp.)林恢复过程中, 土壤CO₂释放量呈先降低后升高的趋势(Sun et al., 2015).由于SOC矿化是一个复杂的生态学过程, 研究结果的不一致性不是某一个因子造成的.综观现有植被恢复对SOC矿化影响的研究, 主要集中在人工恢复植被方式如退耕还林(Zhao et al., 2008; 刘苑秋等, 2011)、草地造林(Ross et al., 2002; 胡亚林等, 2007)、不同年龄人工林植被(Sun et al., 2015; 张浩等, 2016)或不同森林类型(杨开军等, 2017)对SOC矿化的影响, 有关退化植被自然恢复对SOC矿化影响的研究仍鲜有报道.此外, 现有的研究大多仅考虑某单一影响因子(如温度、水分、土壤理化性质)对SOC矿化的影响, 较少考虑植被因子、土壤因子对SOC矿化的综合影响, 因此, 对植被恢复过程中SOC矿化特征及其驱动力的规律性认识仍非常有限, 限制了人们对全球气候变化下未来中亚热带森林生态系统变化趋势的准确估测(Scott- Denton et al., 2003; 张玲等, 2017), 因此系统研究植被恢复过程中SOC矿化特征及其驱动机制将有助于准确估测森林生态系统C收支能力及其未来动态. ...

... 植被恢复过程中, SOC含量及其矿化速率都在变化, 但变化幅度不同, 这些差异体现在C_m/SOC的变化上.实际上, C_m/SOC是从SOC含量角度来反映SOC矿化速率, 在一定程度上可以反映土壤的固C能力和SOC的稳定性.该值越小, 土壤固C能力越强, SOC稳定性越高; 反之, 土壤固C能力越弱, SOC稳定性越低(严毅萍等, 2012; 李杨梅等, 2017).研究表明, SOC含量随着植被恢复而显著增加(辜翔等, 2018).本研究中, C_m也随着植被恢复而增加, 尽管C_m/SOC在不同植被恢复阶段之间差异不显著, 但总体上还是呈现出随着植被恢复而下降的趋势, 表明SOC的增加幅度大于C_m, 因此在一定程度上, 植被恢复可增强土壤的固C能力和提高SOC的稳定性.另一方面, 也表明了用C_m/SOC表征SOC矿化速率时, 植被对其的影响程度下降.究其原因可能是: 随着植被恢复, 输入土壤的有机质增加使得SOC含量和C_m增加, 但也由于部分易分解有机C转变为稳定有机C而使得矿化速率的增加幅度在一定程度上下降, 因而SOC的增加幅度大于C_m (吴建国等, 2004).在0-10 cm土层, LVR的C_m/SOC显著低于其他3种植被恢复阶段, 主要因为: (1) LVR植物种类少(辜翔等, 2018), 且组成结构简单, 生物量低(表1), SOC输入量少, 不利于SOC的储存和稳定组分的形成(吴建国等, 2002; 辜翔等, 2018); (2) LVR地表大面积裸露, 抗风化能力较弱, 土壤养分流失严重(表2), 不仅导致土壤固C能力下降, 还使土壤中较为稳定的SOC转变为易分解的有机C, 从而增加SOC矿化速率和C_m (吴建国等, 2004).这也进一步说明地上植被遭到破坏后, 土壤SOC分解加快、稳定性下降, 不利于SOC的固持.在0-10、10-20 cm土层, PLL的C_m/SOC低于LAG, 表明PLL在0-10、10-20 cm土层中可被微生物利用、矿化分解的SOC含量低于LAG, 可能是由于PLL地表凋落物层以硬质马尾松针叶为主, 含有较多油脂, 难以分解, 而LAG地表凋落物层以阔叶为主, 质量高、难分解物质较少, 导致PLL的SOC活性低于LAG (辜翔等, 2013; 孙伟军等, 2013); 同时也由于凋落物所形成的有机C最先进入土壤表层, 使得PLL的0-10、10-20 cm土层难以被微生物利用的SOC较多. ...

不同草本层三倍体毛白杨根际与非根际土壤化学特性及其对C/N的影响
1
2008

... 研究表明, 在缺N条件下, 土壤C:N高, 普通腐生微生物(如细菌、真菌等)活性提高、繁殖快, 矿化速率提高, 产生大量的CO₂, C_m/SOC增加(刘朔等, 2008); 但也有研究发现, 土壤C:N高, 微生物生长受到N限制, 微生物活性下降, SOC矿化速率和C_m较低, 使得SOC中被矿化C下降, 有利于SOC的储存(Xu et al., 2016).本研究中, 土壤C:N对C_m/SOC影响最显著, 且C_m/SOC随着土壤C:N增加而下降(表6), 其原因可能是: 随着植被恢复, SOC增长幅度明显高于TN (表2), 土壤C:N增大, 在一定程度上有利于SOC的储存. ...

不同草本层三倍体毛白杨根际与非根际土壤化学特性及其对C/N的影响
1
2008

... 研究表明, 在缺N条件下, 土壤C:N高, 普通腐生微生物(如细菌、真菌等)活性提高、繁殖快, 矿化速率提高, 产生大量的CO₂, C_m/SOC增加(刘朔等, 2008); 但也有研究发现, 土壤C:N高, 微生物生长受到N限制, 微生物活性下降, SOC矿化速率和C_m较低, 使得SOC中被矿化C下降, 有利于SOC的储存(Xu et al., 2016).本研究中, 土壤C:N对C_m/SOC影响最显著, 且C_m/SOC随着土壤C:N增加而下降(表6), 其原因可能是: 随着植被恢复, SOC增长幅度明显高于TN (表2), 土壤C:N增大, 在一定程度上有利于SOC的储存. ...

江西瑞昌石灰岩山区退耕还林对土壤有机碳的影响
1
2011

... 植被恢复是影响陆地生态系统C循环的重要因素, 不仅显著地影响森林与大气之间C交换过程(范跃新等, 2014), 而且还会影响土壤在全球C收支平衡中是“源”还是“汇”的功能(邬建红等, 2015).随着植被恢复, 地上植被类型、植物群落组成和结构不断变化, 凋落物、根系的数量和质量随之改变, 必然会影响土壤物理、化学和生物学性质, 进而影响SOC矿化过程(Li et al., 2004; 李杨梅等, 2017).近年来, 国内外****陆续开展了植被恢复对SOC矿化影响的研究, 但不同的研究所取得的结果不尽相同.研究表明, 由于生态系统净初级生产力和生物量在植被恢复初期显著增加, 之后逐渐降低, 因而SOC矿化速率也随着植被恢复呈先逐渐增加, 后保持稳定或略有下降的趋势(范跃新等, 2014).Zhu等(2017)也证实, SOC累积矿化量随茶树人工林恢复先增加后略微减少.但也有研究发现, SOC矿化速率随着植被恢复逐渐增大(邵月红等, 2005), 增加了29% (吴建国等, 2004).此外, 还有研究发现, 退耕还林(水稻(Oryza sativa)田恢复为落叶阔叶林)后土壤CO₂平均释放量下降53.4%, 可能是由于测定时水稻田处于旱作期, 微生物活性不受水分限制, 翻耕等人为活动将深土层土壤暴露于空气中, 显著促进了水稻田SOC矿化, 导致水稻田土壤CO₂平均释放量高于落叶阔叶林(Cui et al., 2013).杨树(Populus spp.)林恢复过程中, 土壤CO₂释放量呈先降低后升高的趋势(Sun et al., 2015).由于SOC矿化是一个复杂的生态学过程, 研究结果的不一致性不是某一个因子造成的.综观现有植被恢复对SOC矿化影响的研究, 主要集中在人工恢复植被方式如退耕还林(Zhao et al., 2008; 刘苑秋等, 2011)、草地造林(Ross et al., 2002; 胡亚林等, 2007)、不同年龄人工林植被(Sun et al., 2015; 张浩等, 2016)或不同森林类型(杨开军等, 2017)对SOC矿化的影响, 有关退化植被自然恢复对SOC矿化影响的研究仍鲜有报道.此外, 现有的研究大多仅考虑某单一影响因子(如温度、水分、土壤理化性质)对SOC矿化的影响, 较少考虑植被因子、土壤因子对SOC矿化的综合影响, 因此, 对植被恢复过程中SOC矿化特征及其驱动力的规律性认识仍非常有限, 限制了人们对全球气候变化下未来中亚热带森林生态系统变化趋势的准确估测(Scott- Denton et al., 2003; 张玲等, 2017), 因此系统研究植被恢复过程中SOC矿化特征及其驱动机制将有助于准确估测森林生态系统C收支能力及其未来动态. ...

江西瑞昌石灰岩山区退耕还林对土壤有机碳的影响
1
2011

... 植被恢复是影响陆地生态系统C循环的重要因素, 不仅显著地影响森林与大气之间C交换过程(范跃新等, 2014), 而且还会影响土壤在全球C收支平衡中是“源”还是“汇”的功能(邬建红等, 2015).随着植被恢复, 地上植被类型、植物群落组成和结构不断变化, 凋落物、根系的数量和质量随之改变, 必然会影响土壤物理、化学和生物学性质, 进而影响SOC矿化过程(Li et al., 2004; 李杨梅等, 2017).近年来, 国内外****陆续开展了植被恢复对SOC矿化影响的研究, 但不同的研究所取得的结果不尽相同.研究表明, 由于生态系统净初级生产力和生物量在植被恢复初期显著增加, 之后逐渐降低, 因而SOC矿化速率也随着植被恢复呈先逐渐增加, 后保持稳定或略有下降的趋势(范跃新等, 2014).Zhu等(2017)也证实, SOC累积矿化量随茶树人工林恢复先增加后略微减少.但也有研究发现, SOC矿化速率随着植被恢复逐渐增大(邵月红等, 2005), 增加了29% (吴建国等, 2004).此外, 还有研究发现, 退耕还林(水稻(Oryza sativa)田恢复为落叶阔叶林)后土壤CO₂平均释放量下降53.4%, 可能是由于测定时水稻田处于旱作期, 微生物活性不受水分限制, 翻耕等人为活动将深土层土壤暴露于空气中, 显著促进了水稻田SOC矿化, 导致水稻田土壤CO₂平均释放量高于落叶阔叶林(Cui et al., 2013).杨树(Populus spp.)林恢复过程中, 土壤CO₂释放量呈先降低后升高的趋势(Sun et al., 2015).由于SOC矿化是一个复杂的生态学过程, 研究结果的不一致性不是某一个因子造成的.综观现有植被恢复对SOC矿化影响的研究, 主要集中在人工恢复植被方式如退耕还林(Zhao et al., 2008; 刘苑秋等, 2011)、草地造林(Ross et al., 2002; 胡亚林等, 2007)、不同年龄人工林植被(Sun et al., 2015; 张浩等, 2016)或不同森林类型(杨开军等, 2017)对SOC矿化的影响, 有关退化植被自然恢复对SOC矿化影响的研究仍鲜有报道.此外, 现有的研究大多仅考虑某单一影响因子(如温度、水分、土壤理化性质)对SOC矿化的影响, 较少考虑植被因子、土壤因子对SOC矿化的综合影响, 因此, 对植被恢复过程中SOC矿化特征及其驱动力的规律性认识仍非常有限, 限制了人们对全球气候变化下未来中亚热带森林生态系统变化趋势的准确估测(Scott- Denton et al., 2003; 张玲等, 2017), 因此系统研究植被恢复过程中SOC矿化特征及其驱动机制将有助于准确估测森林生态系统C收支能力及其未来动态. ...

Identification of general patterns of nutrient and labile carbon control on soil carbon dynamics across a successional gradient
1
2011

... 常绿阔叶林是中国亚热带地区植被进展演替的顶极植被类型, 也是当前国际生态学研究的热点之一(宋新章等, 2009).为保护生物多样性和提升森林生态系统生态功能, 20世纪90年代以来, 中国政府实施了天然林保护等一系列林业生态工程, 中亚热带地区森林植被恢复迅速.但由于受到不同程度的人为干扰, 植被恢复程度及物种组成不同, 形成了多种处于不同恢复阶段的植物群落.随着植被恢复, 群落组成、结构趋于复杂, 生物量提高, 凋落物、根系的数量和质量逐渐变化, 土壤理化性质也随之发生改变(项文化和方晰, 2018).然而, 随着植被恢复, SOC矿化特征呈现怎样的变化规律, 植被恢复导致土壤理化性质的改变对土壤C的稳定性产生怎样的影响, SOC矿化的驱动机制是什么, 这些问题迄今仍缺乏系统研究.因此, 人们对森林植被恢复过程中, 土壤活性C库动态与生态系统过程的联系还知之甚少, 对影响土壤C动态因素的理解仍然显得比较零碎(Milcu et al., 2011).为此, 本研究采用空间代替时间的方法, 在湘东丘陵区选取处于不同植被恢复阶段的4种林地: 檵木(Loropetalum chinensis)-南烛(Vaccinium bracteatum)-杜鹃(Rhododendron mariesii)灌草丛、檵木-杉木(Cunninghamia lanceolata)-白栎(Quercus fabri)灌木林、马尾松(Pinus massoniana)-柯(又名石栎)(Lithocarpus glaber)-檵木针阔混交林、柯-红淡比(Adinandra millettii)-青冈(Cyclobalanopsis glauca)常绿阔叶林为研究对象, 基于94天室内恒温培养的SOC矿化数据, 探讨植被恢复过程中, SOC矿化速率、累积矿化量(C_m)以及矿化率的变化规律, 分析植被因子、土壤因子对SOC矿化过程的影响, 旨在揭示中亚热带植被恢复过程中SOC矿化特征及其与群落植被—土壤基质协同变化规律与驱动机制, 为提高森林土壤固C潜力和科学管理土壤C库提供科学依据. ...

Microbial community structure and characteristics of the organic matter in soils under Pinus sylvestris, Picea abies and Betula pendula at two forest sites
1
2001

... 地上植被是SOC的重要来源.随着植物恢复,群落物种组成结构、地被物层、根系分布及细根数量与质量(化学组成)以及林下微气候环境不断改变,导致土壤C数量及质量和土壤微生物群落组成结构及其活性的差异, 从而影响SOC矿化过程(Priha & Grayston, 2001; 张玲等, 2017).进而影响土壤与大气之间的CO₂交换数量与过程.研究表明, 植被恢复显著提高SOC矿化速率(张浩等, 2016)和C_m (黄宗胜等, 2012).根系生物量较高的植物群落往往具有较高的土壤呼吸速率(Schaefer et al., 2009).凋落物质量是影响SOC矿化的重要因素(周玉燕等, 2011), SOC矿化速率与凋落物N含量呈正相关关系(Iyamuremye et al., 2000).本研究中, SOC矿化速率和C_m均随着植被恢复逐渐提高, 且同一土层不同植被恢复阶段差异显著, 表明随着植被恢复, SOC含量增加、质量改善, 微生物量增多、分解活动增强(黄宗胜等, 2012).究其原因可能是: (1)随着植被恢复, 植物种类增加, 群落组成结构趋于复杂化, 植被覆盖度明显提高(辜翔等, 2018), 凋落物量和根系生物量显著增加(表1), 凋落物质量(C:N、C:P、N:P下降)得到显著改善(表1), 不仅增加SOC输入量, 而且提高了土壤微生物底物的可利用性, 促进土壤微生物生长和活性, 有利于SOC矿化和C_m的积累.相关性分析也表明, 植物多样性、地上部分生物量、根系生物量、凋落物质量(凋落物N、P含量、N:P)显著影响着C_m (表4).(2)随着植被恢复, 土壤质地和养分含量的变化对SOC矿化产生显著的影响(张玲等, 2017).其中, SOC含量是影响SOC矿化的关键因子(Kuzyakov, 2001), SOC含量越高, 微生物分解代谢活动越旺盛, SOC矿化速率越快(杨开军等, 2017), C_m也越高(张浩等, 2016).土壤N、P是植物生长的重要养分, 也是微生物活动的主要营养、能量来源, 与SOC矿化速率呈显著正相关关系(Riffaldi et al., 1996), 土壤pH值也是影响微生物数量和活性的重要因子, pH值偏高对SOC矿化产生消极影响(李隽永等, 2018).本研究中, 随着植被恢复, 土壤酸性增强(pH值下降), SOC、TN、TP含量增高(表2), SOC矿化速率提高(图2), C_m随着SOC、TN、TP含量、C:P、N:P增加而增加(表2, 表5).表明随着植被恢复, C_m不仅受植物多样性、地上部分生物量、根系生物量、凋落物N、P含量、N:P等植被因子影响, 而且与土壤pH值、SOC、TN、TP含量、C:P、N:P等土壤因子密切相关.此外, 本研究中, 土壤TN含量、根系生物量可解释C_m变异的97.8%, 其中土壤TN含量可独立解释C_m变异的96.9%, 表明在植被恢复过程中, 土壤TN含量、根系生物量的变化是影响SOC滞留的重要因素. ...

The relative impact of land use and soil properties on sizes and turnover rates of soil organic carbon pools in subtropical China
1
2013

... SOC矿化用室内恒温培养、碱液吸收酸滴定法(文启孝, 1984; Qian et al., 2013), 具体步骤: 称取过2 mm土壤筛的新鲜土壤样品50.00 g置于500 mL带有橡皮塞的广口瓶中, 内置装有10 mL 0.2 mol·L^-1 NaOH溶液的50 mL塑料吸收瓶, 用以吸收SOC矿化释放的CO₂, 密封广口瓶后, 分批次置于35 ℃恒温培养箱培养94天, 用蒸馏水调节土壤含水量至土壤最大持水量的60%.在培养的第3、6、9、13、17、21、28、35、42、49、64、79、94天将吸收液取出并换上新的吸收瓶, 再按上述方法继续培养, 同时进行空白试验; 取出的NaOH吸收液, 加入3 mL 1.5 mol·L^-1 BaCl₂溶液, 以酚酞为指示剂(溶液显红色), 用0.1 mol·L^-1的C₆H₄COOHCOOK (苯二甲酸氢钾)滴定中和剩余的NaOH溶液(溶液呈无色为终点).根据C₆H₄COOHCOOK的消耗量计算出SOC矿化量(即CO₂-C的释放量, g·kg^-1).每个土壤样品平行测定2次, 取平均值作为该土壤样品的最终测定值. ...

Hydrothermal carbonization (HTC): Near infrared spectroscopy and partial least-squares regression for determination of selective components in HTC solid and liquid products derived from maize silage
1
2014

... LC、LN、LP含量的测定详见辜翔等(2018)的文献, LL含量测定采用Van-Soest法(Reza et al., 2014)测定.每个分析样品平行测定2次, 取平均值作为该样品的最终测定结果.4种植被恢复阶段凋落物层养分特征如表1所示. ...

Carbon mineralization kinetics as in?uenced by soil properties
1
1996

... 地上植被是SOC的重要来源.随着植物恢复,群落物种组成结构、地被物层、根系分布及细根数量与质量(化学组成)以及林下微气候环境不断改变,导致土壤C数量及质量和土壤微生物群落组成结构及其活性的差异, 从而影响SOC矿化过程(Priha & Grayston, 2001; 张玲等, 2017).进而影响土壤与大气之间的CO₂交换数量与过程.研究表明, 植被恢复显著提高SOC矿化速率(张浩等, 2016)和C_m (黄宗胜等, 2012).根系生物量较高的植物群落往往具有较高的土壤呼吸速率(Schaefer et al., 2009).凋落物质量是影响SOC矿化的重要因素(周玉燕等, 2011), SOC矿化速率与凋落物N含量呈正相关关系(Iyamuremye et al., 2000).本研究中, SOC矿化速率和C_m均随着植被恢复逐渐提高, 且同一土层不同植被恢复阶段差异显著, 表明随着植被恢复, SOC含量增加、质量改善, 微生物量增多、分解活动增强(黄宗胜等, 2012).究其原因可能是: (1)随着植被恢复, 植物种类增加, 群落组成结构趋于复杂化, 植被覆盖度明显提高(辜翔等, 2018), 凋落物量和根系生物量显著增加(表1), 凋落物质量(C:N、C:P、N:P下降)得到显著改善(表1), 不仅增加SOC输入量, 而且提高了土壤微生物底物的可利用性, 促进土壤微生物生长和活性, 有利于SOC矿化和C_m的积累.相关性分析也表明, 植物多样性、地上部分生物量、根系生物量、凋落物质量(凋落物N、P含量、N:P)显著影响着C_m (表4).(2)随着植被恢复, 土壤质地和养分含量的变化对SOC矿化产生显著的影响(张玲等, 2017).其中, SOC含量是影响SOC矿化的关键因子(Kuzyakov, 2001), SOC含量越高, 微生物分解代谢活动越旺盛, SOC矿化速率越快(杨开军等, 2017), C_m也越高(张浩等, 2016).土壤N、P是植物生长的重要养分, 也是微生物活动的主要营养、能量来源, 与SOC矿化速率呈显著正相关关系(Riffaldi et al., 1996), 土壤pH值也是影响微生物数量和活性的重要因子, pH值偏高对SOC矿化产生消极影响(李隽永等, 2018).本研究中, 随着植被恢复, 土壤酸性增强(pH值下降), SOC、TN、TP含量增高(表2), SOC矿化速率提高(图2), C_m随着SOC、TN、TP含量、C:P、N:P增加而增加(表2, 表5).表明随着植被恢复, C_m不仅受植物多样性、地上部分生物量、根系生物量、凋落物N、P含量、N:P等植被因子影响, 而且与土壤pH值、SOC、TN、TP含量、C:P、N:P等土壤因子密切相关.此外, 本研究中, 土壤TN含量、根系生物量可解释C_m变异的97.8%, 其中土壤TN含量可独立解释C_m变异的96.9%, 表明在植被恢复过程中, 土壤TN含量、根系生物量的变化是影响SOC滞留的重要因素. ...

Afforestation of pastures with Pinus radiata influences soil carbon and nitrogen pools and mineralisation and microbial properties
1
2002

... 植被恢复是影响陆地生态系统C循环的重要因素, 不仅显著地影响森林与大气之间C交换过程(范跃新等, 2014), 而且还会影响土壤在全球C收支平衡中是“源”还是“汇”的功能(邬建红等, 2015).随着植被恢复, 地上植被类型、植物群落组成和结构不断变化, 凋落物、根系的数量和质量随之改变, 必然会影响土壤物理、化学和生物学性质, 进而影响SOC矿化过程(Li et al., 2004; 李杨梅等, 2017).近年来, 国内外****陆续开展了植被恢复对SOC矿化影响的研究, 但不同的研究所取得的结果不尽相同.研究表明, 由于生态系统净初级生产力和生物量在植被恢复初期显著增加, 之后逐渐降低, 因而SOC矿化速率也随着植被恢复呈先逐渐增加, 后保持稳定或略有下降的趋势(范跃新等, 2014).Zhu等(2017)也证实, SOC累积矿化量随茶树人工林恢复先增加后略微减少.但也有研究发现, SOC矿化速率随着植被恢复逐渐增大(邵月红等, 2005), 增加了29% (吴建国等, 2004).此外, 还有研究发现, 退耕还林(水稻(Oryza sativa)田恢复为落叶阔叶林)后土壤CO₂平均释放量下降53.4%, 可能是由于测定时水稻田处于旱作期, 微生物活性不受水分限制, 翻耕等人为活动将深土层土壤暴露于空气中, 显著促进了水稻田SOC矿化, 导致水稻田土壤CO₂平均释放量高于落叶阔叶林(Cui et al., 2013).杨树(Populus spp.)林恢复过程中, 土壤CO₂释放量呈先降低后升高的趋势(Sun et al., 2015).由于SOC矿化是一个复杂的生态学过程, 研究结果的不一致性不是某一个因子造成的.综观现有植被恢复对SOC矿化影响的研究, 主要集中在人工恢复植被方式如退耕还林(Zhao et al., 2008; 刘苑秋等, 2011)、草地造林(Ross et al., 2002; 胡亚林等, 2007)、不同年龄人工林植被(Sun et al., 2015; 张浩等, 2016)或不同森林类型(杨开军等, 2017)对SOC矿化的影响, 有关退化植被自然恢复对SOC矿化影响的研究仍鲜有报道.此外, 现有的研究大多仅考虑某单一影响因子(如温度、水分、土壤理化性质)对SOC矿化的影响, 较少考虑植被因子、土壤因子对SOC矿化的综合影响, 因此, 对植被恢复过程中SOC矿化特征及其驱动力的规律性认识仍非常有限, 限制了人们对全球气候变化下未来中亚热带森林生态系统变化趋势的准确估测(Scott- Denton et al., 2003; 张玲等, 2017), 因此系统研究植被恢复过程中SOC矿化特征及其驱动机制将有助于准确估测森林生态系统C收支能力及其未来动态. ...

Cultivation effects on soil biological properties, microfauna and organic matter dynamics in Eutric Gleysol and Gleyic Luvisol soils in New Zealand
1
2001

... 土壤有机碳(SOC)矿化是土壤碳(C)输出的主要途径, 是大气中CO₂的重要来源, 在维持全球C平衡中具有极其重要的作用(Saggar et al., 2001; Craine et al., 2010).SOC矿化不仅反映SOC的稳定性和周转(周玉燕等, 2011; 黄宗胜等, 2012), 而且关系到土壤养分元素的释放与供应.因此, 研究SOC矿化特征及其影响因素是陆地生态系统C循环的研究热点, 有助于揭示SOC释放的驱动机制及其稳定性, 为深入研究土壤固C能力的影响机制和估算土壤C平衡提供基础数据, 而且对科学管理土壤养分, 有效缓解全球气候变暖具有重要意义(Zhu et al., 2017). ...

Plant carbon inputs and environmental factors strongly affect soil respiration in a subtropical forest of southwestern China
1
2009

... 地上植被是SOC的重要来源.随着植物恢复,群落物种组成结构、地被物层、根系分布及细根数量与质量(化学组成)以及林下微气候环境不断改变,导致土壤C数量及质量和土壤微生物群落组成结构及其活性的差异, 从而影响SOC矿化过程(Priha & Grayston, 2001; 张玲等, 2017).进而影响土壤与大气之间的CO₂交换数量与过程.研究表明, 植被恢复显著提高SOC矿化速率(张浩等, 2016)和C_m (黄宗胜等, 2012).根系生物量较高的植物群落往往具有较高的土壤呼吸速率(Schaefer et al., 2009).凋落物质量是影响SOC矿化的重要因素(周玉燕等, 2011), SOC矿化速率与凋落物N含量呈正相关关系(Iyamuremye et al., 2000).本研究中, SOC矿化速率和C_m均随着植被恢复逐渐提高, 且同一土层不同植被恢复阶段差异显著, 表明随着植被恢复, SOC含量增加、质量改善, 微生物量增多、分解活动增强(黄宗胜等, 2012).究其原因可能是: (1)随着植被恢复, 植物种类增加, 群落组成结构趋于复杂化, 植被覆盖度明显提高(辜翔等, 2018), 凋落物量和根系生物量显著增加(表1), 凋落物质量(C:N、C:P、N:P下降)得到显著改善(表1), 不仅增加SOC输入量, 而且提高了土壤微生物底物的可利用性, 促进土壤微生物生长和活性, 有利于SOC矿化和C_m的积累.相关性分析也表明, 植物多样性、地上部分生物量、根系生物量、凋落物质量(凋落物N、P含量、N:P)显著影响着C_m (表4).(2)随着植被恢复, 土壤质地和养分含量的变化对SOC矿化产生显著的影响(张玲等, 2017).其中, SOC含量是影响SOC矿化的关键因子(Kuzyakov, 2001), SOC含量越高, 微生物分解代谢活动越旺盛, SOC矿化速率越快(杨开军等, 2017), C_m也越高(张浩等, 2016).土壤N、P是植物生长的重要养分, 也是微生物活动的主要营养、能量来源, 与SOC矿化速率呈显著正相关关系(Riffaldi et al., 1996), 土壤pH值也是影响微生物数量和活性的重要因子, pH值偏高对SOC矿化产生消极影响(李隽永等, 2018).本研究中, 随着植被恢复, 土壤酸性增强(pH值下降), SOC、TN、TP含量增高(表2), SOC矿化速率提高(图2), C_m随着SOC、TN、TP含量、C:P、N:P增加而增加(表2, 表5).表明随着植被恢复, C_m不仅受植物多样性、地上部分生物量、根系生物量、凋落物N、P含量、N:P等植被因子影响, 而且与土壤pH值、SOC、TN、TP含量、C:P、N:P等土壤因子密切相关.此外, 本研究中, 土壤TN含量、根系生物量可解释C_m变异的97.8%, 其中土壤TN含量可独立解释C_m变异的96.9%, 表明在植被恢复过程中, 土壤TN含量、根系生物量的变化是影响SOC滞留的重要因素. ...

Spatial and temporal controls of soil respiration rate in a high- elevation, subalpine forest
1
2003

... 植被恢复是影响陆地生态系统C循环的重要因素, 不仅显著地影响森林与大气之间C交换过程(范跃新等, 2014), 而且还会影响土壤在全球C收支平衡中是“源”还是“汇”的功能(邬建红等, 2015).随着植被恢复, 地上植被类型、植物群落组成和结构不断变化, 凋落物、根系的数量和质量随之改变, 必然会影响土壤物理、化学和生物学性质, 进而影响SOC矿化过程(Li et al., 2004; 李杨梅等, 2017).近年来, 国内外****陆续开展了植被恢复对SOC矿化影响的研究, 但不同的研究所取得的结果不尽相同.研究表明, 由于生态系统净初级生产力和生物量在植被恢复初期显著增加, 之后逐渐降低, 因而SOC矿化速率也随着植被恢复呈先逐渐增加, 后保持稳定或略有下降的趋势(范跃新等, 2014).Zhu等(2017)也证实, SOC累积矿化量随茶树人工林恢复先增加后略微减少.但也有研究发现, SOC矿化速率随着植被恢复逐渐增大(邵月红等, 2005), 增加了29% (吴建国等, 2004).此外, 还有研究发现, 退耕还林(水稻(Oryza sativa)田恢复为落叶阔叶林)后土壤CO₂平均释放量下降53.4%, 可能是由于测定时水稻田处于旱作期, 微生物活性不受水分限制, 翻耕等人为活动将深土层土壤暴露于空气中, 显著促进了水稻田SOC矿化, 导致水稻田土壤CO₂平均释放量高于落叶阔叶林(Cui et al., 2013).杨树(Populus spp.)林恢复过程中, 土壤CO₂释放量呈先降低后升高的趋势(Sun et al., 2015).由于SOC矿化是一个复杂的生态学过程, 研究结果的不一致性不是某一个因子造成的.综观现有植被恢复对SOC矿化影响的研究, 主要集中在人工恢复植被方式如退耕还林(Zhao et al., 2008; 刘苑秋等, 2011)、草地造林(Ross et al., 2002; 胡亚林等, 2007)、不同年龄人工林植被(Sun et al., 2015; 张浩等, 2016)或不同森林类型(杨开军等, 2017)对SOC矿化的影响, 有关退化植被自然恢复对SOC矿化影响的研究仍鲜有报道.此外, 现有的研究大多仅考虑某单一影响因子(如温度、水分、土壤理化性质)对SOC矿化的影响, 较少考虑植被因子、土壤因子对SOC矿化的综合影响, 因此, 对植被恢复过程中SOC矿化特征及其驱动力的规律性认识仍非常有限, 限制了人们对全球气候变化下未来中亚热带森林生态系统变化趋势的准确估测(Scott- Denton et al., 2003; 张玲等, 2017), 因此系统研究植被恢复过程中SOC矿化特征及其驱动机制将有助于准确估测森林生态系统C收支能力及其未来动态. ...

不同森林植被下土壤有机碳的分解特征及碳库研究
1
2005

... 植被恢复是影响陆地生态系统C循环的重要因素, 不仅显著地影响森林与大气之间C交换过程(范跃新等, 2014), 而且还会影响土壤在全球C收支平衡中是“源”还是“汇”的功能(邬建红等, 2015).随着植被恢复, 地上植被类型、植物群落组成和结构不断变化, 凋落物、根系的数量和质量随之改变, 必然会影响土壤物理、化学和生物学性质, 进而影响SOC矿化过程(Li et al., 2004; 李杨梅等, 2017).近年来, 国内外****陆续开展了植被恢复对SOC矿化影响的研究, 但不同的研究所取得的结果不尽相同.研究表明, 由于生态系统净初级生产力和生物量在植被恢复初期显著增加, 之后逐渐降低, 因而SOC矿化速率也随着植被恢复呈先逐渐增加, 后保持稳定或略有下降的趋势(范跃新等, 2014).Zhu等(2017)也证实, SOC累积矿化量随茶树人工林恢复先增加后略微减少.但也有研究发现, SOC矿化速率随着植被恢复逐渐增大(邵月红等, 2005), 增加了29% (吴建国等, 2004).此外, 还有研究发现, 退耕还林(水稻(Oryza sativa)田恢复为落叶阔叶林)后土壤CO₂平均释放量下降53.4%, 可能是由于测定时水稻田处于旱作期, 微生物活性不受水分限制, 翻耕等人为活动将深土层土壤暴露于空气中, 显著促进了水稻田SOC矿化, 导致水稻田土壤CO₂平均释放量高于落叶阔叶林(Cui et al., 2013).杨树(Populus spp.)林恢复过程中, 土壤CO₂释放量呈先降低后升高的趋势(Sun et al., 2015).由于SOC矿化是一个复杂的生态学过程, 研究结果的不一致性不是某一个因子造成的.综观现有植被恢复对SOC矿化影响的研究, 主要集中在人工恢复植被方式如退耕还林(Zhao et al., 2008; 刘苑秋等, 2011)、草地造林(Ross et al., 2002; 胡亚林等, 2007)、不同年龄人工林植被(Sun et al., 2015; 张浩等, 2016)或不同森林类型(杨开军等, 2017)对SOC矿化的影响, 有关退化植被自然恢复对SOC矿化影响的研究仍鲜有报道.此外, 现有的研究大多仅考虑某单一影响因子(如温度、水分、土壤理化性质)对SOC矿化的影响, 较少考虑植被因子、土壤因子对SOC矿化的综合影响, 因此, 对植被恢复过程中SOC矿化特征及其驱动力的规律性认识仍非常有限, 限制了人们对全球气候变化下未来中亚热带森林生态系统变化趋势的准确估测(Scott- Denton et al., 2003; 张玲等, 2017), 因此系统研究植被恢复过程中SOC矿化特征及其驱动机制将有助于准确估测森林生态系统C收支能力及其未来动态. ...

不同森林植被下土壤有机碳的分解特征及碳库研究
1
2005

... 植被恢复是影响陆地生态系统C循环的重要因素, 不仅显著地影响森林与大气之间C交换过程(范跃新等, 2014), 而且还会影响土壤在全球C收支平衡中是“源”还是“汇”的功能(邬建红等, 2015).随着植被恢复, 地上植被类型、植物群落组成和结构不断变化, 凋落物、根系的数量和质量随之改变, 必然会影响土壤物理、化学和生物学性质, 进而影响SOC矿化过程(Li et al., 2004; 李杨梅等, 2017).近年来, 国内外****陆续开展了植被恢复对SOC矿化影响的研究, 但不同的研究所取得的结果不尽相同.研究表明, 由于生态系统净初级生产力和生物量在植被恢复初期显著增加, 之后逐渐降低, 因而SOC矿化速率也随着植被恢复呈先逐渐增加, 后保持稳定或略有下降的趋势(范跃新等, 2014).Zhu等(2017)也证实, SOC累积矿化量随茶树人工林恢复先增加后略微减少.但也有研究发现, SOC矿化速率随着植被恢复逐渐增大(邵月红等, 2005), 增加了29% (吴建国等, 2004).此外, 还有研究发现, 退耕还林(水稻(Oryza sativa)田恢复为落叶阔叶林)后土壤CO₂平均释放量下降53.4%, 可能是由于测定时水稻田处于旱作期, 微生物活性不受水分限制, 翻耕等人为活动将深土层土壤暴露于空气中, 显著促进了水稻田SOC矿化, 导致水稻田土壤CO₂平均释放量高于落叶阔叶林(Cui et al., 2013).杨树(Populus spp.)林恢复过程中, 土壤CO₂释放量呈先降低后升高的趋势(Sun et al., 2015).由于SOC矿化是一个复杂的生态学过程, 研究结果的不一致性不是某一个因子造成的.综观现有植被恢复对SOC矿化影响的研究, 主要集中在人工恢复植被方式如退耕还林(Zhao et al., 2008; 刘苑秋等, 2011)、草地造林(Ross et al., 2002; 胡亚林等, 2007)、不同年龄人工林植被(Sun et al., 2015; 张浩等, 2016)或不同森林类型(杨开军等, 2017)对SOC矿化的影响, 有关退化植被自然恢复对SOC矿化影响的研究仍鲜有报道.此外, 现有的研究大多仅考虑某单一影响因子(如温度、水分、土壤理化性质)对SOC矿化的影响, 较少考虑植被因子、土壤因子对SOC矿化的综合影响, 因此, 对植被恢复过程中SOC矿化特征及其驱动力的规律性认识仍非常有限, 限制了人们对全球气候变化下未来中亚热带森林生态系统变化趋势的准确估测(Scott- Denton et al., 2003; 张玲等, 2017), 因此系统研究植被恢复过程中SOC矿化特征及其驱动机制将有助于准确估测森林生态系统C收支能力及其未来动态. ...

中亚热带森林群落不同演替阶段优势种凋落物分解试验
1
2009

... 常绿阔叶林是中国亚热带地区植被进展演替的顶极植被类型, 也是当前国际生态学研究的热点之一(宋新章等, 2009).为保护生物多样性和提升森林生态系统生态功能, 20世纪90年代以来, 中国政府实施了天然林保护等一系列林业生态工程, 中亚热带地区森林植被恢复迅速.但由于受到不同程度的人为干扰, 植被恢复程度及物种组成不同, 形成了多种处于不同恢复阶段的植物群落.随着植被恢复, 群落组成、结构趋于复杂, 生物量提高, 凋落物、根系的数量和质量逐渐变化, 土壤理化性质也随之发生改变(项文化和方晰, 2018).然而, 随着植被恢复, SOC矿化特征呈现怎样的变化规律, 植被恢复导致土壤理化性质的改变对土壤C的稳定性产生怎样的影响, SOC矿化的驱动机制是什么, 这些问题迄今仍缺乏系统研究.因此, 人们对森林植被恢复过程中, 土壤活性C库动态与生态系统过程的联系还知之甚少, 对影响土壤C动态因素的理解仍然显得比较零碎(Milcu et al., 2011).为此, 本研究采用空间代替时间的方法, 在湘东丘陵区选取处于不同植被恢复阶段的4种林地: 檵木(Loropetalum chinensis)-南烛(Vaccinium bracteatum)-杜鹃(Rhododendron mariesii)灌草丛、檵木-杉木(Cunninghamia lanceolata)-白栎(Quercus fabri)灌木林、马尾松(Pinus massoniana)-柯(又名石栎)(Lithocarpus glaber)-檵木针阔混交林、柯-红淡比(Adinandra millettii)-青冈(Cyclobalanopsis glauca)常绿阔叶林为研究对象, 基于94天室内恒温培养的SOC矿化数据, 探讨植被恢复过程中, SOC矿化速率、累积矿化量(C_m)以及矿化率的变化规律, 分析植被因子、土壤因子对SOC矿化过程的影响, 旨在揭示中亚热带植被恢复过程中SOC矿化特征及其与群落植被—土壤基质协同变化规律与驱动机制, 为提高森林土壤固C潜力和科学管理土壤C库提供科学依据. ...

中亚热带森林群落不同演替阶段优势种凋落物分解试验
1
2009

... 常绿阔叶林是中国亚热带地区植被进展演替的顶极植被类型, 也是当前国际生态学研究的热点之一(宋新章等, 2009).为保护生物多样性和提升森林生态系统生态功能, 20世纪90年代以来, 中国政府实施了天然林保护等一系列林业生态工程, 中亚热带地区森林植被恢复迅速.但由于受到不同程度的人为干扰, 植被恢复程度及物种组成不同, 形成了多种处于不同恢复阶段的植物群落.随着植被恢复, 群落组成、结构趋于复杂, 生物量提高, 凋落物、根系的数量和质量逐渐变化, 土壤理化性质也随之发生改变(项文化和方晰, 2018).然而, 随着植被恢复, SOC矿化特征呈现怎样的变化规律, 植被恢复导致土壤理化性质的改变对土壤C的稳定性产生怎样的影响, SOC矿化的驱动机制是什么, 这些问题迄今仍缺乏系统研究.因此, 人们对森林植被恢复过程中, 土壤活性C库动态与生态系统过程的联系还知之甚少, 对影响土壤C动态因素的理解仍然显得比较零碎(Milcu et al., 2011).为此, 本研究采用空间代替时间的方法, 在湘东丘陵区选取处于不同植被恢复阶段的4种林地: 檵木(Loropetalum chinensis)-南烛(Vaccinium bracteatum)-杜鹃(Rhododendron mariesii)灌草丛、檵木-杉木(Cunninghamia lanceolata)-白栎(Quercus fabri)灌木林、马尾松(Pinus massoniana)-柯(又名石栎)(Lithocarpus glaber)-檵木针阔混交林、柯-红淡比(Adinandra millettii)-青冈(Cyclobalanopsis glauca)常绿阔叶林为研究对象, 基于94天室内恒温培养的SOC矿化数据, 探讨植被恢复过程中, SOC矿化速率、累积矿化量(C_m)以及矿化率的变化规律, 分析植被因子、土壤因子对SOC矿化过程的影响, 旨在揭示中亚热带植被恢复过程中SOC矿化特征及其与群落植被—土壤基质协同变化规律与驱动机制, 为提高森林土壤固C潜力和科学管理土壤C库提供科学依据. ...

小兴安岭4种典型阔叶红松林土壤有机碳分解特性
1
2013

... 本研究中, 4种植被恢复阶段SOC矿化速率和C_m均随土层深度增加而递减, 且0-10 cm土层显著高于其他3个土层(p < 0.05).其主要原因是: 凋落物和根系是SOC矿化底物基质的主要来源, 凋落物分解产物、根系分泌物首先进入土壤表层, 使表土层SOC、养分含量较高、土壤微生物和酶活性较强, SOC矿化速率较快, C_m较大; 而深土层SOC、养分含量较低, 微生物可利用底物有效性较低, 导致SOC矿化作用较弱, SOC矿化速率较慢, C_m较小(宋媛等, 2013; 杨开军等, 2017).同时, 不同恢复阶段植被深土层发育于同一母质, 受地上植被凋落物、根系的影响较小, 因而随着土壤深度增加, 各植被恢复阶段之间SOC矿化速率、C_m的差异减弱. ...

小兴安岭4种典型阔叶红松林土壤有机碳分解特性
1
2013

... 本研究中, 4种植被恢复阶段SOC矿化速率和C_m均随土层深度增加而递减, 且0-10 cm土层显著高于其他3个土层(p < 0.05).其主要原因是: 凋落物和根系是SOC矿化底物基质的主要来源, 凋落物分解产物、根系分泌物首先进入土壤表层, 使表土层SOC、养分含量较高、土壤微生物和酶活性较强, SOC矿化速率较快, C_m较大; 而深土层SOC、养分含量较低, 微生物可利用底物有效性较低, 导致SOC矿化作用较弱, SOC矿化速率较慢, C_m较小(宋媛等, 2013; 杨开军等, 2017).同时, 不同恢复阶段植被深土层发育于同一母质, 受地上植被凋落物、根系的影响较小, 因而随着土壤深度增加, 各植被恢复阶段之间SOC矿化速率、C_m的差异减弱. ...

Stand age and productivity control soil carbon dioxide efflux and organic carbon dynamics in poplar plantations
2
2015

... 植被恢复是影响陆地生态系统C循环的重要因素, 不仅显著地影响森林与大气之间C交换过程(范跃新等, 2014), 而且还会影响土壤在全球C收支平衡中是“源”还是“汇”的功能(邬建红等, 2015).随着植被恢复, 地上植被类型、植物群落组成和结构不断变化, 凋落物、根系的数量和质量随之改变, 必然会影响土壤物理、化学和生物学性质, 进而影响SOC矿化过程(Li et al., 2004; 李杨梅等, 2017).近年来, 国内外****陆续开展了植被恢复对SOC矿化影响的研究, 但不同的研究所取得的结果不尽相同.研究表明, 由于生态系统净初级生产力和生物量在植被恢复初期显著增加, 之后逐渐降低, 因而SOC矿化速率也随着植被恢复呈先逐渐增加, 后保持稳定或略有下降的趋势(范跃新等, 2014).Zhu等(2017)也证实, SOC累积矿化量随茶树人工林恢复先增加后略微减少.但也有研究发现, SOC矿化速率随着植被恢复逐渐增大(邵月红等, 2005), 增加了29% (吴建国等, 2004).此外, 还有研究发现, 退耕还林(水稻(Oryza sativa)田恢复为落叶阔叶林)后土壤CO₂平均释放量下降53.4%, 可能是由于测定时水稻田处于旱作期, 微生物活性不受水分限制, 翻耕等人为活动将深土层土壤暴露于空气中, 显著促进了水稻田SOC矿化, 导致水稻田土壤CO₂平均释放量高于落叶阔叶林(Cui et al., 2013).杨树(Populus spp.)林恢复过程中, 土壤CO₂释放量呈先降低后升高的趋势(Sun et al., 2015).由于SOC矿化是一个复杂的生态学过程, 研究结果的不一致性不是某一个因子造成的.综观现有植被恢复对SOC矿化影响的研究, 主要集中在人工恢复植被方式如退耕还林(Zhao et al., 2008; 刘苑秋等, 2011)、草地造林(Ross et al., 2002; 胡亚林等, 2007)、不同年龄人工林植被(Sun et al., 2015; 张浩等, 2016)或不同森林类型(杨开军等, 2017)对SOC矿化的影响, 有关退化植被自然恢复对SOC矿化影响的研究仍鲜有报道.此外, 现有的研究大多仅考虑某单一影响因子(如温度、水分、土壤理化性质)对SOC矿化的影响, 较少考虑植被因子、土壤因子对SOC矿化的综合影响, 因此, 对植被恢复过程中SOC矿化特征及其驱动力的规律性认识仍非常有限, 限制了人们对全球气候变化下未来中亚热带森林生态系统变化趋势的准确估测(Scott- Denton et al., 2003; 张玲等, 2017), 因此系统研究植被恢复过程中SOC矿化特征及其驱动机制将有助于准确估测森林生态系统C收支能力及其未来动态. ...

... )、不同年龄人工林植被(Sun et al., 2015; 张浩等, 2016)或不同森林类型(杨开军等, 2017)对SOC矿化的影响, 有关退化植被自然恢复对SOC矿化影响的研究仍鲜有报道.此外, 现有的研究大多仅考虑某单一影响因子(如温度、水分、土壤理化性质)对SOC矿化的影响, 较少考虑植被因子、土壤因子对SOC矿化的综合影响, 因此, 对植被恢复过程中SOC矿化特征及其驱动力的规律性认识仍非常有限, 限制了人们对全球气候变化下未来中亚热带森林生态系统变化趋势的准确估测(Scott- Denton et al., 2003; 张玲等, 2017), 因此系统研究植被恢复过程中SOC矿化特征及其驱动机制将有助于准确估测森林生态系统C收支能力及其未来动态. ...

湘中丘陵区不同演替阶段森林土壤活性有机碳库特征
1
2013

... 植被恢复过程中, SOC含量及其矿化速率都在变化, 但变化幅度不同, 这些差异体现在C_m/SOC的变化上.实际上, C_m/SOC是从SOC含量角度来反映SOC矿化速率, 在一定程度上可以反映土壤的固C能力和SOC的稳定性.该值越小, 土壤固C能力越强, SOC稳定性越高; 反之, 土壤固C能力越弱, SOC稳定性越低(严毅萍等, 2012; 李杨梅等, 2017).研究表明, SOC含量随着植被恢复而显著增加(辜翔等, 2018).本研究中, C_m也随着植被恢复而增加, 尽管C_m/SOC在不同植被恢复阶段之间差异不显著, 但总体上还是呈现出随着植被恢复而下降的趋势, 表明SOC的增加幅度大于C_m, 因此在一定程度上, 植被恢复可增强土壤的固C能力和提高SOC的稳定性.另一方面, 也表明了用C_m/SOC表征SOC矿化速率时, 植被对其的影响程度下降.究其原因可能是: 随着植被恢复, 输入土壤的有机质增加使得SOC含量和C_m增加, 但也由于部分易分解有机C转变为稳定有机C而使得矿化速率的增加幅度在一定程度上下降, 因而SOC的增加幅度大于C_m (吴建国等, 2004).在0-10 cm土层, LVR的C_m/SOC显著低于其他3种植被恢复阶段, 主要因为: (1) LVR植物种类少(辜翔等, 2018), 且组成结构简单, 生物量低(表1), SOC输入量少, 不利于SOC的储存和稳定组分的形成(吴建国等, 2002; 辜翔等, 2018); (2) LVR地表大面积裸露, 抗风化能力较弱, 土壤养分流失严重(表2), 不仅导致土壤固C能力下降, 还使土壤中较为稳定的SOC转变为易分解的有机C, 从而增加SOC矿化速率和C_m (吴建国等, 2004).这也进一步说明地上植被遭到破坏后, 土壤SOC分解加快、稳定性下降, 不利于SOC的固持.在0-10、10-20 cm土层, PLL的C_m/SOC低于LAG, 表明PLL在0-10、10-20 cm土层中可被微生物利用、矿化分解的SOC含量低于LAG, 可能是由于PLL地表凋落物层以硬质马尾松针叶为主, 含有较多油脂, 难以分解, 而LAG地表凋落物层以阔叶为主, 质量高、难分解物质较少, 导致PLL的SOC活性低于LAG (辜翔等, 2013; 孙伟军等, 2013); 同时也由于凋落物所形成的有机C最先进入土壤表层, 使得PLL的0-10、10-20 cm土层难以被微生物利用的SOC较多. ...

湘中丘陵区不同演替阶段森林土壤活性有机碳库特征
1
2013

... 植被恢复过程中, SOC含量及其矿化速率都在变化, 但变化幅度不同, 这些差异体现在C_m/SOC的变化上.实际上, C_m/SOC是从SOC含量角度来反映SOC矿化速率, 在一定程度上可以反映土壤的固C能力和SOC的稳定性.该值越小, 土壤固C能力越强, SOC稳定性越高; 反之, 土壤固C能力越弱, SOC稳定性越低(严毅萍等, 2012; 李杨梅等, 2017).研究表明, SOC含量随着植被恢复而显著增加(辜翔等, 2018).本研究中, C_m也随着植被恢复而增加, 尽管C_m/SOC在不同植被恢复阶段之间差异不显著, 但总体上还是呈现出随着植被恢复而下降的趋势, 表明SOC的增加幅度大于C_m, 因此在一定程度上, 植被恢复可增强土壤的固C能力和提高SOC的稳定性.另一方面, 也表明了用C_m/SOC表征SOC矿化速率时, 植被对其的影响程度下降.究其原因可能是: 随着植被恢复, 输入土壤的有机质增加使得SOC含量和C_m增加, 但也由于部分易分解有机C转变为稳定有机C而使得矿化速率的增加幅度在一定程度上下降, 因而SOC的增加幅度大于C_m (吴建国等, 2004).在0-10 cm土层, LVR的C_m/SOC显著低于其他3种植被恢复阶段, 主要因为: (1) LVR植物种类少(辜翔等, 2018), 且组成结构简单, 生物量低(表1), SOC输入量少, 不利于SOC的储存和稳定组分的形成(吴建国等, 2002; 辜翔等, 2018); (2) LVR地表大面积裸露, 抗风化能力较弱, 土壤养分流失严重(表2), 不仅导致土壤固C能力下降, 还使土壤中较为稳定的SOC转变为易分解的有机C, 从而增加SOC矿化速率和C_m (吴建国等, 2004).这也进一步说明地上植被遭到破坏后, 土壤SOC分解加快、稳定性下降, 不利于SOC的固持.在0-10、10-20 cm土层, PLL的C_m/SOC低于LAG, 表明PLL在0-10、10-20 cm土层中可被微生物利用、矿化分解的SOC含量低于LAG, 可能是由于PLL地表凋落物层以硬质马尾松针叶为主, 含有较多油脂, 难以分解, 而LAG地表凋落物层以阔叶为主, 质量高、难分解物质较少, 导致PLL的SOC活性低于LAG (辜翔等, 2013; 孙伟军等, 2013); 同时也由于凋落物所形成的有机C最先进入土壤表层, 使得PLL的0-10、10-20 cm土层难以被微生物利用的SOC较多. ...

1

... SOC矿化用室内恒温培养、碱液吸收酸滴定法(文启孝, 1984; Qian et al., 2013), 具体步骤: 称取过2 mm土壤筛的新鲜土壤样品50.00 g置于500 mL带有橡皮塞的广口瓶中, 内置装有10 mL 0.2 mol·L^-1 NaOH溶液的50 mL塑料吸收瓶, 用以吸收SOC矿化释放的CO₂, 密封广口瓶后, 分批次置于35 ℃恒温培养箱培养94天, 用蒸馏水调节土壤含水量至土壤最大持水量的60%.在培养的第3、6、9、13、17、21、28、35、42、49、64、79、94天将吸收液取出并换上新的吸收瓶, 再按上述方法继续培养, 同时进行空白试验; 取出的NaOH吸收液, 加入3 mL 1.5 mol·L^-1 BaCl₂溶液, 以酚酞为指示剂(溶液显红色), 用0.1 mol·L^-1的C₆H₄COOHCOOK (苯二甲酸氢钾)滴定中和剩余的NaOH溶液(溶液呈无色为终点).根据C₆H₄COOHCOOK的消耗量计算出SOC矿化量(即CO₂-C的释放量, g·kg^-1).每个土壤样品平行测定2次, 取平均值作为该土壤样品的最终测定值. ...

1

... SOC矿化用室内恒温培养、碱液吸收酸滴定法(文启孝, 1984; Qian et al., 2013), 具体步骤: 称取过2 mm土壤筛的新鲜土壤样品50.00 g置于500 mL带有橡皮塞的广口瓶中, 内置装有10 mL 0.2 mol·L^-1 NaOH溶液的50 mL塑料吸收瓶, 用以吸收SOC矿化释放的CO₂, 密封广口瓶后, 分批次置于35 ℃恒温培养箱培养94天, 用蒸馏水调节土壤含水量至土壤最大持水量的60%.在培养的第3、6、9、13、17、21、28、35、42、49、64、79、94天将吸收液取出并换上新的吸收瓶, 再按上述方法继续培养, 同时进行空白试验; 取出的NaOH吸收液, 加入3 mL 1.5 mol·L^-1 BaCl₂溶液, 以酚酞为指示剂(溶液显红色), 用0.1 mol·L^-1的C₆H₄COOHCOOK (苯二甲酸氢钾)滴定中和剩余的NaOH溶液(溶液呈无色为终点).根据C₆H₄COOHCOOK的消耗量计算出SOC矿化量(即CO₂-C的释放量, g·kg^-1).每个土壤样品平行测定2次, 取平均值作为该土壤样品的最终测定值. ...

土地利用变化对土壤物理组分中有机碳分配的影响
1
2002

... 植被恢复过程中, SOC含量及其矿化速率都在变化, 但变化幅度不同, 这些差异体现在C_m/SOC的变化上.实际上, C_m/SOC是从SOC含量角度来反映SOC矿化速率, 在一定程度上可以反映土壤的固C能力和SOC的稳定性.该值越小, 土壤固C能力越强, SOC稳定性越高; 反之, 土壤固C能力越弱, SOC稳定性越低(严毅萍等, 2012; 李杨梅等, 2017).研究表明, SOC含量随着植被恢复而显著增加(辜翔等, 2018).本研究中, C_m也随着植被恢复而增加, 尽管C_m/SOC在不同植被恢复阶段之间差异不显著, 但总体上还是呈现出随着植被恢复而下降的趋势, 表明SOC的增加幅度大于C_m, 因此在一定程度上, 植被恢复可增强土壤的固C能力和提高SOC的稳定性.另一方面, 也表明了用C_m/SOC表征SOC矿化速率时, 植被对其的影响程度下降.究其原因可能是: 随着植被恢复, 输入土壤的有机质增加使得SOC含量和C_m增加, 但也由于部分易分解有机C转变为稳定有机C而使得矿化速率的增加幅度在一定程度上下降, 因而SOC的增加幅度大于C_m (吴建国等, 2004).在0-10 cm土层, LVR的C_m/SOC显著低于其他3种植被恢复阶段, 主要因为: (1) LVR植物种类少(辜翔等, 2018), 且组成结构简单, 生物量低(表1), SOC输入量少, 不利于SOC的储存和稳定组分的形成(吴建国等, 2002; 辜翔等, 2018); (2) LVR地表大面积裸露, 抗风化能力较弱, 土壤养分流失严重(表2), 不仅导致土壤固C能力下降, 还使土壤中较为稳定的SOC转变为易分解的有机C, 从而增加SOC矿化速率和C_m (吴建国等, 2004).这也进一步说明地上植被遭到破坏后, 土壤SOC分解加快、稳定性下降, 不利于SOC的固持.在0-10、10-20 cm土层, PLL的C_m/SOC低于LAG, 表明PLL在0-10、10-20 cm土层中可被微生物利用、矿化分解的SOC含量低于LAG, 可能是由于PLL地表凋落物层以硬质马尾松针叶为主, 含有较多油脂, 难以分解, 而LAG地表凋落物层以阔叶为主, 质量高、难分解物质较少, 导致PLL的SOC活性低于LAG (辜翔等, 2013; 孙伟军等, 2013); 同时也由于凋落物所形成的有机C最先进入土壤表层, 使得PLL的0-10、10-20 cm土层难以被微生物利用的SOC较多. ...

土地利用变化对土壤物理组分中有机碳分配的影响
1
2002

... 植被恢复过程中, SOC含量及其矿化速率都在变化, 但变化幅度不同, 这些差异体现在C_m/SOC的变化上.实际上, C_m/SOC是从SOC含量角度来反映SOC矿化速率, 在一定程度上可以反映土壤的固C能力和SOC的稳定性.该值越小, 土壤固C能力越强, SOC稳定性越高; 反之, 土壤固C能力越弱, SOC稳定性越低(严毅萍等, 2012; 李杨梅等, 2017).研究表明, SOC含量随着植被恢复而显著增加(辜翔等, 2018).本研究中, C_m也随着植被恢复而增加, 尽管C_m/SOC在不同植被恢复阶段之间差异不显著, 但总体上还是呈现出随着植被恢复而下降的趋势, 表明SOC的增加幅度大于C_m, 因此在一定程度上, 植被恢复可增强土壤的固C能力和提高SOC的稳定性.另一方面, 也表明了用C_m/SOC表征SOC矿化速率时, 植被对其的影响程度下降.究其原因可能是: 随着植被恢复, 输入土壤的有机质增加使得SOC含量和C_m增加, 但也由于部分易分解有机C转变为稳定有机C而使得矿化速率的增加幅度在一定程度上下降, 因而SOC的增加幅度大于C_m (吴建国等, 2004).在0-10 cm土层, LVR的C_m/SOC显著低于其他3种植被恢复阶段, 主要因为: (1) LVR植物种类少(辜翔等, 2018), 且组成结构简单, 生物量低(表1), SOC输入量少, 不利于SOC的储存和稳定组分的形成(吴建国等, 2002; 辜翔等, 2018); (2) LVR地表大面积裸露, 抗风化能力较弱, 土壤养分流失严重(表2), 不仅导致土壤固C能力下降, 还使土壤中较为稳定的SOC转变为易分解的有机C, 从而增加SOC矿化速率和C_m (吴建国等, 2004).这也进一步说明地上植被遭到破坏后, 土壤SOC分解加快、稳定性下降, 不利于SOC的固持.在0-10、10-20 cm土层, PLL的C_m/SOC低于LAG, 表明PLL在0-10、10-20 cm土层中可被微生物利用、矿化分解的SOC含量低于LAG, 可能是由于PLL地表凋落物层以硬质马尾松针叶为主, 含有较多油脂, 难以分解, 而LAG地表凋落物层以阔叶为主, 质量高、难分解物质较少, 导致PLL的SOC活性低于LAG (辜翔等, 2013; 孙伟军等, 2013); 同时也由于凋落物所形成的有机C最先进入土壤表层, 使得PLL的0-10、10-20 cm土层难以被微生物利用的SOC较多. ...

六盘山林区几种土地利用方式对土壤有机碳矿化影响的比较
3
2004

... 植被恢复是影响陆地生态系统C循环的重要因素, 不仅显著地影响森林与大气之间C交换过程(范跃新等, 2014), 而且还会影响土壤在全球C收支平衡中是“源”还是“汇”的功能(邬建红等, 2015).随着植被恢复, 地上植被类型、植物群落组成和结构不断变化, 凋落物、根系的数量和质量随之改变, 必然会影响土壤物理、化学和生物学性质, 进而影响SOC矿化过程(Li et al., 2004; 李杨梅等, 2017).近年来, 国内外****陆续开展了植被恢复对SOC矿化影响的研究, 但不同的研究所取得的结果不尽相同.研究表明, 由于生态系统净初级生产力和生物量在植被恢复初期显著增加, 之后逐渐降低, 因而SOC矿化速率也随着植被恢复呈先逐渐增加, 后保持稳定或略有下降的趋势(范跃新等, 2014).Zhu等(2017)也证实, SOC累积矿化量随茶树人工林恢复先增加后略微减少.但也有研究发现, SOC矿化速率随着植被恢复逐渐增大(邵月红等, 2005), 增加了29% (吴建国等, 2004).此外, 还有研究发现, 退耕还林(水稻(Oryza sativa)田恢复为落叶阔叶林)后土壤CO₂平均释放量下降53.4%, 可能是由于测定时水稻田处于旱作期, 微生物活性不受水分限制, 翻耕等人为活动将深土层土壤暴露于空气中, 显著促进了水稻田SOC矿化, 导致水稻田土壤CO₂平均释放量高于落叶阔叶林(Cui et al., 2013).杨树(Populus spp.)林恢复过程中, 土壤CO₂释放量呈先降低后升高的趋势(Sun et al., 2015).由于SOC矿化是一个复杂的生态学过程, 研究结果的不一致性不是某一个因子造成的.综观现有植被恢复对SOC矿化影响的研究, 主要集中在人工恢复植被方式如退耕还林(Zhao et al., 2008; 刘苑秋等, 2011)、草地造林(Ross et al., 2002; 胡亚林等, 2007)、不同年龄人工林植被(Sun et al., 2015; 张浩等, 2016)或不同森林类型(杨开军等, 2017)对SOC矿化的影响, 有关退化植被自然恢复对SOC矿化影响的研究仍鲜有报道.此外, 现有的研究大多仅考虑某单一影响因子(如温度、水分、土壤理化性质)对SOC矿化的影响, 较少考虑植被因子、土壤因子对SOC矿化的综合影响, 因此, 对植被恢复过程中SOC矿化特征及其驱动力的规律性认识仍非常有限, 限制了人们对全球气候变化下未来中亚热带森林生态系统变化趋势的准确估测(Scott- Denton et al., 2003; 张玲等, 2017), 因此系统研究植被恢复过程中SOC矿化特征及其驱动机制将有助于准确估测森林生态系统C收支能力及其未来动态. ...

... 植被恢复过程中, SOC含量及其矿化速率都在变化, 但变化幅度不同, 这些差异体现在C_m/SOC的变化上.实际上, C_m/SOC是从SOC含量角度来反映SOC矿化速率, 在一定程度上可以反映土壤的固C能力和SOC的稳定性.该值越小, 土壤固C能力越强, SOC稳定性越高; 反之, 土壤固C能力越弱, SOC稳定性越低(严毅萍等, 2012; 李杨梅等, 2017).研究表明, SOC含量随着植被恢复而显著增加(辜翔等, 2018).本研究中, C_m也随着植被恢复而增加, 尽管C_m/SOC在不同植被恢复阶段之间差异不显著, 但总体上还是呈现出随着植被恢复而下降的趋势, 表明SOC的增加幅度大于C_m, 因此在一定程度上, 植被恢复可增强土壤的固C能力和提高SOC的稳定性.另一方面, 也表明了用C_m/SOC表征SOC矿化速率时, 植被对其的影响程度下降.究其原因可能是: 随着植被恢复, 输入土壤的有机质增加使得SOC含量和C_m增加, 但也由于部分易分解有机C转变为稳定有机C而使得矿化速率的增加幅度在一定程度上下降, 因而SOC的增加幅度大于C_m (吴建国等, 2004).在0-10 cm土层, LVR的C_m/SOC显著低于其他3种植被恢复阶段, 主要因为: (1) LVR植物种类少(辜翔等, 2018), 且组成结构简单, 生物量低(表1), SOC输入量少, 不利于SOC的储存和稳定组分的形成(吴建国等, 2002; 辜翔等, 2018); (2) LVR地表大面积裸露, 抗风化能力较弱, 土壤养分流失严重(表2), 不仅导致土壤固C能力下降, 还使土壤中较为稳定的SOC转变为易分解的有机C, 从而增加SOC矿化速率和C_m (吴建国等, 2004).这也进一步说明地上植被遭到破坏后, 土壤SOC分解加快、稳定性下降, 不利于SOC的固持.在0-10、10-20 cm土层, PLL的C_m/SOC低于LAG, 表明PLL在0-10、10-20 cm土层中可被微生物利用、矿化分解的SOC含量低于LAG, 可能是由于PLL地表凋落物层以硬质马尾松针叶为主, 含有较多油脂, 难以分解, 而LAG地表凋落物层以阔叶为主, 质量高、难分解物质较少, 导致PLL的SOC活性低于LAG (辜翔等, 2013; 孙伟军等, 2013); 同时也由于凋落物所形成的有机C最先进入土壤表层, 使得PLL的0-10、10-20 cm土层难以被微生物利用的SOC较多. ...

... (吴建国等, 2004).这也进一步说明地上植被遭到破坏后, 土壤SOC分解加快、稳定性下降, 不利于SOC的固持.在0-10、10-20 cm土层, PLL的C_m/SOC低于LAG, 表明PLL在0-10、10-20 cm土层中可被微生物利用、矿化分解的SOC含量低于LAG, 可能是由于PLL地表凋落物层以硬质马尾松针叶为主, 含有较多油脂, 难以分解, 而LAG地表凋落物层以阔叶为主, 质量高、难分解物质较少, 导致PLL的SOC活性低于LAG (辜翔等, 2013; 孙伟军等, 2013); 同时也由于凋落物所形成的有机C最先进入土壤表层, 使得PLL的0-10、10-20 cm土层难以被微生物利用的SOC较多. ...

六盘山林区几种土地利用方式对土壤有机碳矿化影响的比较
3
2004

... 植被恢复是影响陆地生态系统C循环的重要因素, 不仅显著地影响森林与大气之间C交换过程(范跃新等, 2014), 而且还会影响土壤在全球C收支平衡中是“源”还是“汇”的功能(邬建红等, 2015).随着植被恢复, 地上植被类型、植物群落组成和结构不断变化, 凋落物、根系的数量和质量随之改变, 必然会影响土壤物理、化学和生物学性质, 进而影响SOC矿化过程(Li et al., 2004; 李杨梅等, 2017).近年来, 国内外****陆续开展了植被恢复对SOC矿化影响的研究, 但不同的研究所取得的结果不尽相同.研究表明, 由于生态系统净初级生产力和生物量在植被恢复初期显著增加, 之后逐渐降低, 因而SOC矿化速率也随着植被恢复呈先逐渐增加, 后保持稳定或略有下降的趋势(范跃新等, 2014).Zhu等(2017)也证实, SOC累积矿化量随茶树人工林恢复先增加后略微减少.但也有研究发现, SOC矿化速率随着植被恢复逐渐增大(邵月红等, 2005), 增加了29% (吴建国等, 2004).此外, 还有研究发现, 退耕还林(水稻(Oryza sativa)田恢复为落叶阔叶林)后土壤CO₂平均释放量下降53.4%, 可能是由于测定时水稻田处于旱作期, 微生物活性不受水分限制, 翻耕等人为活动将深土层土壤暴露于空气中, 显著促进了水稻田SOC矿化, 导致水稻田土壤CO₂平均释放量高于落叶阔叶林(Cui et al., 2013).杨树(Populus spp.)林恢复过程中, 土壤CO₂释放量呈先降低后升高的趋势(Sun et al., 2015).由于SOC矿化是一个复杂的生态学过程, 研究结果的不一致性不是某一个因子造成的.综观现有植被恢复对SOC矿化影响的研究, 主要集中在人工恢复植被方式如退耕还林(Zhao et al., 2008; 刘苑秋等, 2011)、草地造林(Ross et al., 2002; 胡亚林等, 2007)、不同年龄人工林植被(Sun et al., 2015; 张浩等, 2016)或不同森林类型(杨开军等, 2017)对SOC矿化的影响, 有关退化植被自然恢复对SOC矿化影响的研究仍鲜有报道.此外, 现有的研究大多仅考虑某单一影响因子(如温度、水分、土壤理化性质)对SOC矿化的影响, 较少考虑植被因子、土壤因子对SOC矿化的综合影响, 因此, 对植被恢复过程中SOC矿化特征及其驱动力的规律性认识仍非常有限, 限制了人们对全球气候变化下未来中亚热带森林生态系统变化趋势的准确估测(Scott- Denton et al., 2003; 张玲等, 2017), 因此系统研究植被恢复过程中SOC矿化特征及其驱动机制将有助于准确估测森林生态系统C收支能力及其未来动态. ...

... 植被恢复过程中, SOC含量及其矿化速率都在变化, 但变化幅度不同, 这些差异体现在C_m/SOC的变化上.实际上, C_m/SOC是从SOC含量角度来反映SOC矿化速率, 在一定程度上可以反映土壤的固C能力和SOC的稳定性.该值越小, 土壤固C能力越强, SOC稳定性越高; 反之, 土壤固C能力越弱, SOC稳定性越低(严毅萍等, 2012; 李杨梅等, 2017).研究表明, SOC含量随着植被恢复而显著增加(辜翔等, 2018).本研究中, C_m也随着植被恢复而增加, 尽管C_m/SOC在不同植被恢复阶段之间差异不显著, 但总体上还是呈现出随着植被恢复而下降的趋势, 表明SOC的增加幅度大于C_m, 因此在一定程度上, 植被恢复可增强土壤的固C能力和提高SOC的稳定性.另一方面, 也表明了用C_m/SOC表征SOC矿化速率时, 植被对其的影响程度下降.究其原因可能是: 随着植被恢复, 输入土壤的有机质增加使得SOC含量和C_m增加, 但也由于部分易分解有机C转变为稳定有机C而使得矿化速率的增加幅度在一定程度上下降, 因而SOC的增加幅度大于C_m (吴建国等, 2004).在0-10 cm土层, LVR的C_m/SOC显著低于其他3种植被恢复阶段, 主要因为: (1) LVR植物种类少(辜翔等, 2018), 且组成结构简单, 生物量低(表1), SOC输入量少, 不利于SOC的储存和稳定组分的形成(吴建国等, 2002; 辜翔等, 2018); (2) LVR地表大面积裸露, 抗风化能力较弱, 土壤养分流失严重(表2), 不仅导致土壤固C能力下降, 还使土壤中较为稳定的SOC转变为易分解的有机C, 从而增加SOC矿化速率和C_m (吴建国等, 2004).这也进一步说明地上植被遭到破坏后, 土壤SOC分解加快、稳定性下降, 不利于SOC的固持.在0-10、10-20 cm土层, PLL的C_m/SOC低于LAG, 表明PLL在0-10、10-20 cm土层中可被微生物利用、矿化分解的SOC含量低于LAG, 可能是由于PLL地表凋落物层以硬质马尾松针叶为主, 含有较多油脂, 难以分解, 而LAG地表凋落物层以阔叶为主, 质量高、难分解物质较少, 导致PLL的SOC活性低于LAG (辜翔等, 2013; 孙伟军等, 2013); 同时也由于凋落物所形成的有机C最先进入土壤表层, 使得PLL的0-10、10-20 cm土层难以被微生物利用的SOC较多. ...

... (吴建国等, 2004).这也进一步说明地上植被遭到破坏后, 土壤SOC分解加快、稳定性下降, 不利于SOC的固持.在0-10、10-20 cm土层, PLL的C_m/SOC低于LAG, 表明PLL在0-10、10-20 cm土层中可被微生物利用、矿化分解的SOC含量低于LAG, 可能是由于PLL地表凋落物层以硬质马尾松针叶为主, 含有较多油脂, 难以分解, 而LAG地表凋落物层以阔叶为主, 质量高、难分解物质较少, 导致PLL的SOC活性低于LAG (辜翔等, 2013; 孙伟军等, 2013); 同时也由于凋落物所形成的有机C最先进入土壤表层, 使得PLL的0-10、10-20 cm土层难以被微生物利用的SOC较多. ...

不同农业利用方式土壤有机碳矿化及其与有机碳组分的关系
1
2015

... 植被恢复是影响陆地生态系统C循环的重要因素, 不仅显著地影响森林与大气之间C交换过程(范跃新等, 2014), 而且还会影响土壤在全球C收支平衡中是“源”还是“汇”的功能(邬建红等, 2015).随着植被恢复, 地上植被类型、植物群落组成和结构不断变化, 凋落物、根系的数量和质量随之改变, 必然会影响土壤物理、化学和生物学性质, 进而影响SOC矿化过程(Li et al., 2004; 李杨梅等, 2017).近年来, 国内外****陆续开展了植被恢复对SOC矿化影响的研究, 但不同的研究所取得的结果不尽相同.研究表明, 由于生态系统净初级生产力和生物量在植被恢复初期显著增加, 之后逐渐降低, 因而SOC矿化速率也随着植被恢复呈先逐渐增加, 后保持稳定或略有下降的趋势(范跃新等, 2014).Zhu等(2017)也证实, SOC累积矿化量随茶树人工林恢复先增加后略微减少.但也有研究发现, SOC矿化速率随着植被恢复逐渐增大(邵月红等, 2005), 增加了29% (吴建国等, 2004).此外, 还有研究发现, 退耕还林(水稻(Oryza sativa)田恢复为落叶阔叶林)后土壤CO₂平均释放量下降53.4%, 可能是由于测定时水稻田处于旱作期, 微生物活性不受水分限制, 翻耕等人为活动将深土层土壤暴露于空气中, 显著促进了水稻田SOC矿化, 导致水稻田土壤CO₂平均释放量高于落叶阔叶林(Cui et al., 2013).杨树(Populus spp.)林恢复过程中, 土壤CO₂释放量呈先降低后升高的趋势(Sun et al., 2015).由于SOC矿化是一个复杂的生态学过程, 研究结果的不一致性不是某一个因子造成的.综观现有植被恢复对SOC矿化影响的研究, 主要集中在人工恢复植被方式如退耕还林(Zhao et al., 2008; 刘苑秋等, 2011)、草地造林(Ross et al., 2002; 胡亚林等, 2007)、不同年龄人工林植被(Sun et al., 2015; 张浩等, 2016)或不同森林类型(杨开军等, 2017)对SOC矿化的影响, 有关退化植被自然恢复对SOC矿化影响的研究仍鲜有报道.此外, 现有的研究大多仅考虑某单一影响因子(如温度、水分、土壤理化性质)对SOC矿化的影响, 较少考虑植被因子、土壤因子对SOC矿化的综合影响, 因此, 对植被恢复过程中SOC矿化特征及其驱动力的规律性认识仍非常有限, 限制了人们对全球气候变化下未来中亚热带森林生态系统变化趋势的准确估测(Scott- Denton et al., 2003; 张玲等, 2017), 因此系统研究植被恢复过程中SOC矿化特征及其驱动机制将有助于准确估测森林生态系统C收支能力及其未来动态. ...

不同农业利用方式土壤有机碳矿化及其与有机碳组分的关系
1
2015

... 植被恢复是影响陆地生态系统C循环的重要因素, 不仅显著地影响森林与大气之间C交换过程(范跃新等, 2014), 而且还会影响土壤在全球C收支平衡中是“源”还是“汇”的功能(邬建红等, 2015).随着植被恢复, 地上植被类型、植物群落组成和结构不断变化, 凋落物、根系的数量和质量随之改变, 必然会影响土壤物理、化学和生物学性质, 进而影响SOC矿化过程(Li et al., 2004; 李杨梅等, 2017).近年来, 国内外****陆续开展了植被恢复对SOC矿化影响的研究, 但不同的研究所取得的结果不尽相同.研究表明, 由于生态系统净初级生产力和生物量在植被恢复初期显著增加, 之后逐渐降低, 因而SOC矿化速率也随着植被恢复呈先逐渐增加, 后保持稳定或略有下降的趋势(范跃新等, 2014).Zhu等(2017)也证实, SOC累积矿化量随茶树人工林恢复先增加后略微减少.但也有研究发现, SOC矿化速率随着植被恢复逐渐增大(邵月红等, 2005), 增加了29% (吴建国等, 2004).此外, 还有研究发现, 退耕还林(水稻(Oryza sativa)田恢复为落叶阔叶林)后土壤CO₂平均释放量下降53.4%, 可能是由于测定时水稻田处于旱作期, 微生物活性不受水分限制, 翻耕等人为活动将深土层土壤暴露于空气中, 显著促进了水稻田SOC矿化, 导致水稻田土壤CO₂平均释放量高于落叶阔叶林(Cui et al., 2013).杨树(Populus spp.)林恢复过程中, 土壤CO₂释放量呈先降低后升高的趋势(Sun et al., 2015).由于SOC矿化是一个复杂的生态学过程, 研究结果的不一致性不是某一个因子造成的.综观现有植被恢复对SOC矿化影响的研究, 主要集中在人工恢复植被方式如退耕还林(Zhao et al., 2008; 刘苑秋等, 2011)、草地造林(Ross et al., 2002; 胡亚林等, 2007)、不同年龄人工林植被(Sun et al., 2015; 张浩等, 2016)或不同森林类型(杨开军等, 2017)对SOC矿化的影响, 有关退化植被自然恢复对SOC矿化影响的研究仍鲜有报道.此外, 现有的研究大多仅考虑某单一影响因子(如温度、水分、土壤理化性质)对SOC矿化的影响, 较少考虑植被因子、土壤因子对SOC矿化的综合影响, 因此, 对植被恢复过程中SOC矿化特征及其驱动力的规律性认识仍非常有限, 限制了人们对全球气候变化下未来中亚热带森林生态系统变化趋势的准确估测(Scott- Denton et al., 2003; 张玲等, 2017), 因此系统研究植被恢复过程中SOC矿化特征及其驱动机制将有助于准确估测森林生态系统C收支能力及其未来动态. ...

1
2018

... 常绿阔叶林是中国亚热带地区植被进展演替的顶极植被类型, 也是当前国际生态学研究的热点之一(宋新章等, 2009).为保护生物多样性和提升森林生态系统生态功能, 20世纪90年代以来, 中国政府实施了天然林保护等一系列林业生态工程, 中亚热带地区森林植被恢复迅速.但由于受到不同程度的人为干扰, 植被恢复程度及物种组成不同, 形成了多种处于不同恢复阶段的植物群落.随着植被恢复, 群落组成、结构趋于复杂, 生物量提高, 凋落物、根系的数量和质量逐渐变化, 土壤理化性质也随之发生改变(项文化和方晰, 2018).然而, 随着植被恢复, SOC矿化特征呈现怎样的变化规律, 植被恢复导致土壤理化性质的改变对土壤C的稳定性产生怎样的影响, SOC矿化的驱动机制是什么, 这些问题迄今仍缺乏系统研究.因此, 人们对森林植被恢复过程中, 土壤活性C库动态与生态系统过程的联系还知之甚少, 对影响土壤C动态因素的理解仍然显得比较零碎(Milcu et al., 2011).为此, 本研究采用空间代替时间的方法, 在湘东丘陵区选取处于不同植被恢复阶段的4种林地: 檵木(Loropetalum chinensis)-南烛(Vaccinium bracteatum)-杜鹃(Rhododendron mariesii)灌草丛、檵木-杉木(Cunninghamia lanceolata)-白栎(Quercus fabri)灌木林、马尾松(Pinus massoniana)-柯(又名石栎)(Lithocarpus glaber)-檵木针阔混交林、柯-红淡比(Adinandra millettii)-青冈(Cyclobalanopsis glauca)常绿阔叶林为研究对象, 基于94天室内恒温培养的SOC矿化数据, 探讨植被恢复过程中, SOC矿化速率、累积矿化量(C_m)以及矿化率的变化规律, 分析植被因子、土壤因子对SOC矿化过程的影响, 旨在揭示中亚热带植被恢复过程中SOC矿化特征及其与群落植被—土壤基质协同变化规律与驱动机制, 为提高森林土壤固C潜力和科学管理土壤C库提供科学依据. ...

1
2018

... 常绿阔叶林是中国亚热带地区植被进展演替的顶极植被类型, 也是当前国际生态学研究的热点之一(宋新章等, 2009).为保护生物多样性和提升森林生态系统生态功能, 20世纪90年代以来, 中国政府实施了天然林保护等一系列林业生态工程, 中亚热带地区森林植被恢复迅速.但由于受到不同程度的人为干扰, 植被恢复程度及物种组成不同, 形成了多种处于不同恢复阶段的植物群落.随着植被恢复, 群落组成、结构趋于复杂, 生物量提高, 凋落物、根系的数量和质量逐渐变化, 土壤理化性质也随之发生改变(项文化和方晰, 2018).然而, 随着植被恢复, SOC矿化特征呈现怎样的变化规律, 植被恢复导致土壤理化性质的改变对土壤C的稳定性产生怎样的影响, SOC矿化的驱动机制是什么, 这些问题迄今仍缺乏系统研究.因此, 人们对森林植被恢复过程中, 土壤活性C库动态与生态系统过程的联系还知之甚少, 对影响土壤C动态因素的理解仍然显得比较零碎(Milcu et al., 2011).为此, 本研究采用空间代替时间的方法, 在湘东丘陵区选取处于不同植被恢复阶段的4种林地: 檵木(Loropetalum chinensis)-南烛(Vaccinium bracteatum)-杜鹃(Rhododendron mariesii)灌草丛、檵木-杉木(Cunninghamia lanceolata)-白栎(Quercus fabri)灌木林、马尾松(Pinus massoniana)-柯(又名石栎)(Lithocarpus glaber)-檵木针阔混交林、柯-红淡比(Adinandra millettii)-青冈(Cyclobalanopsis glauca)常绿阔叶林为研究对象, 基于94天室内恒温培养的SOC矿化数据, 探讨植被恢复过程中, SOC矿化速率、累积矿化量(C_m)以及矿化率的变化规律, 分析植被因子、土壤因子对SOC矿化过程的影响, 旨在揭示中亚热带植被恢复过程中SOC矿化特征及其与群落植被—土壤基质协同变化规律与驱动机制, 为提高森林土壤固C潜力和科学管理土壤C库提供科学依据. ...

Soil properties control decomposition of soil organic carbon: Results from data-assimilation analysis
1
2016

... 研究表明, 在缺N条件下, 土壤C:N高, 普通腐生微生物(如细菌、真菌等)活性提高、繁殖快, 矿化速率提高, 产生大量的CO₂, C_m/SOC增加(刘朔等, 2008); 但也有研究发现, 土壤C:N高, 微生物生长受到N限制, 微生物活性下降, SOC矿化速率和C_m较低, 使得SOC中被矿化C下降, 有利于SOC的储存(Xu et al., 2016).本研究中, 土壤C:N对C_m/SOC影响最显著, 且C_m/SOC随着土壤C:N增加而下降(表6), 其原因可能是: 随着植被恢复, SOC增长幅度明显高于TN (表2), 土壤C:N增大, 在一定程度上有利于SOC的储存. ...

桂林毛村岩溶区三种亚类石灰土有机碳矿化研究
1
2012

... 植被恢复过程中, SOC含量及其矿化速率都在变化, 但变化幅度不同, 这些差异体现在C_m/SOC的变化上.实际上, C_m/SOC是从SOC含量角度来反映SOC矿化速率, 在一定程度上可以反映土壤的固C能力和SOC的稳定性.该值越小, 土壤固C能力越强, SOC稳定性越高; 反之, 土壤固C能力越弱, SOC稳定性越低(严毅萍等, 2012; 李杨梅等, 2017).研究表明, SOC含量随着植被恢复而显著增加(辜翔等, 2018).本研究中, C_m也随着植被恢复而增加, 尽管C_m/SOC在不同植被恢复阶段之间差异不显著, 但总体上还是呈现出随着植被恢复而下降的趋势, 表明SOC的增加幅度大于C_m, 因此在一定程度上, 植被恢复可增强土壤的固C能力和提高SOC的稳定性.另一方面, 也表明了用C_m/SOC表征SOC矿化速率时, 植被对其的影响程度下降.究其原因可能是: 随着植被恢复, 输入土壤的有机质增加使得SOC含量和C_m增加, 但也由于部分易分解有机C转变为稳定有机C而使得矿化速率的增加幅度在一定程度上下降, 因而SOC的增加幅度大于C_m (吴建国等, 2004).在0-10 cm土层, LVR的C_m/SOC显著低于其他3种植被恢复阶段, 主要因为: (1) LVR植物种类少(辜翔等, 2018), 且组成结构简单, 生物量低(表1), SOC输入量少, 不利于SOC的储存和稳定组分的形成(吴建国等, 2002; 辜翔等, 2018); (2) LVR地表大面积裸露, 抗风化能力较弱, 土壤养分流失严重(表2), 不仅导致土壤固C能力下降, 还使土壤中较为稳定的SOC转变为易分解的有机C, 从而增加SOC矿化速率和C_m (吴建国等, 2004).这也进一步说明地上植被遭到破坏后, 土壤SOC分解加快、稳定性下降, 不利于SOC的固持.在0-10、10-20 cm土层, PLL的C_m/SOC低于LAG, 表明PLL在0-10、10-20 cm土层中可被微生物利用、矿化分解的SOC含量低于LAG, 可能是由于PLL地表凋落物层以硬质马尾松针叶为主, 含有较多油脂, 难以分解, 而LAG地表凋落物层以阔叶为主, 质量高、难分解物质较少, 导致PLL的SOC活性低于LAG (辜翔等, 2013; 孙伟军等, 2013); 同时也由于凋落物所形成的有机C最先进入土壤表层, 使得PLL的0-10、10-20 cm土层难以被微生物利用的SOC较多. ...

桂林毛村岩溶区三种亚类石灰土有机碳矿化研究
1
2012

... 植被恢复过程中, SOC含量及其矿化速率都在变化, 但变化幅度不同, 这些差异体现在C_m/SOC的变化上.实际上, C_m/SOC是从SOC含量角度来反映SOC矿化速率, 在一定程度上可以反映土壤的固C能力和SOC的稳定性.该值越小, 土壤固C能力越强, SOC稳定性越高; 反之, 土壤固C能力越弱, SOC稳定性越低(严毅萍等, 2012; 李杨梅等, 2017).研究表明, SOC含量随着植被恢复而显著增加(辜翔等, 2018).本研究中, C_m也随着植被恢复而增加, 尽管C_m/SOC在不同植被恢复阶段之间差异不显著, 但总体上还是呈现出随着植被恢复而下降的趋势, 表明SOC的增加幅度大于C_m, 因此在一定程度上, 植被恢复可增强土壤的固C能力和提高SOC的稳定性.另一方面, 也表明了用C_m/SOC表征SOC矿化速率时, 植被对其的影响程度下降.究其原因可能是: 随着植被恢复, 输入土壤的有机质增加使得SOC含量和C_m增加, 但也由于部分易分解有机C转变为稳定有机C而使得矿化速率的增加幅度在一定程度上下降, 因而SOC的增加幅度大于C_m (吴建国等, 2004).在0-10 cm土层, LVR的C_m/SOC显著低于其他3种植被恢复阶段, 主要因为: (1) LVR植物种类少(辜翔等, 2018), 且组成结构简单, 生物量低(表1), SOC输入量少, 不利于SOC的储存和稳定组分的形成(吴建国等, 2002; 辜翔等, 2018); (2) LVR地表大面积裸露, 抗风化能力较弱, 土壤养分流失严重(表2), 不仅导致土壤固C能力下降, 还使土壤中较为稳定的SOC转变为易分解的有机C, 从而增加SOC矿化速率和C_m (吴建国等, 2004).这也进一步说明地上植被遭到破坏后, 土壤SOC分解加快、稳定性下降, 不利于SOC的固持.在0-10、10-20 cm土层, PLL的C_m/SOC低于LAG, 表明PLL在0-10、10-20 cm土层中可被微生物利用、矿化分解的SOC含量低于LAG, 可能是由于PLL地表凋落物层以硬质马尾松针叶为主, 含有较多油脂, 难以分解, 而LAG地表凋落物层以阔叶为主, 质量高、难分解物质较少, 导致PLL的SOC活性低于LAG (辜翔等, 2013; 孙伟军等, 2013); 同时也由于凋落物所形成的有机C最先进入土壤表层, 使得PLL的0-10、10-20 cm土层难以被微生物利用的SOC较多. ...

川西亚高山3种典型森林土壤碳矿化特征
3
2017

... 植被恢复是影响陆地生态系统C循环的重要因素, 不仅显著地影响森林与大气之间C交换过程(范跃新等, 2014), 而且还会影响土壤在全球C收支平衡中是“源”还是“汇”的功能(邬建红等, 2015).随着植被恢复, 地上植被类型、植物群落组成和结构不断变化, 凋落物、根系的数量和质量随之改变, 必然会影响土壤物理、化学和生物学性质, 进而影响SOC矿化过程(Li et al., 2004; 李杨梅等, 2017).近年来, 国内外****陆续开展了植被恢复对SOC矿化影响的研究, 但不同的研究所取得的结果不尽相同.研究表明, 由于生态系统净初级生产力和生物量在植被恢复初期显著增加, 之后逐渐降低, 因而SOC矿化速率也随着植被恢复呈先逐渐增加, 后保持稳定或略有下降的趋势(范跃新等, 2014).Zhu等(2017)也证实, SOC累积矿化量随茶树人工林恢复先增加后略微减少.但也有研究发现, SOC矿化速率随着植被恢复逐渐增大(邵月红等, 2005), 增加了29% (吴建国等, 2004).此外, 还有研究发现, 退耕还林(水稻(Oryza sativa)田恢复为落叶阔叶林)后土壤CO₂平均释放量下降53.4%, 可能是由于测定时水稻田处于旱作期, 微生物活性不受水分限制, 翻耕等人为活动将深土层土壤暴露于空气中, 显著促进了水稻田SOC矿化, 导致水稻田土壤CO₂平均释放量高于落叶阔叶林(Cui et al., 2013).杨树(Populus spp.)林恢复过程中, 土壤CO₂释放量呈先降低后升高的趋势(Sun et al., 2015).由于SOC矿化是一个复杂的生态学过程, 研究结果的不一致性不是某一个因子造成的.综观现有植被恢复对SOC矿化影响的研究, 主要集中在人工恢复植被方式如退耕还林(Zhao et al., 2008; 刘苑秋等, 2011)、草地造林(Ross et al., 2002; 胡亚林等, 2007)、不同年龄人工林植被(Sun et al., 2015; 张浩等, 2016)或不同森林类型(杨开军等, 2017)对SOC矿化的影响, 有关退化植被自然恢复对SOC矿化影响的研究仍鲜有报道.此外, 现有的研究大多仅考虑某单一影响因子(如温度、水分、土壤理化性质)对SOC矿化的影响, 较少考虑植被因子、土壤因子对SOC矿化的综合影响, 因此, 对植被恢复过程中SOC矿化特征及其驱动力的规律性认识仍非常有限, 限制了人们对全球气候变化下未来中亚热带森林生态系统变化趋势的准确估测(Scott- Denton et al., 2003; 张玲等, 2017), 因此系统研究植被恢复过程中SOC矿化特征及其驱动机制将有助于准确估测森林生态系统C收支能力及其未来动态. ...

... 地上植被是SOC的重要来源.随着植物恢复,群落物种组成结构、地被物层、根系分布及细根数量与质量(化学组成)以及林下微气候环境不断改变,导致土壤C数量及质量和土壤微生物群落组成结构及其活性的差异, 从而影响SOC矿化过程(Priha & Grayston, 2001; 张玲等, 2017).进而影响土壤与大气之间的CO₂交换数量与过程.研究表明, 植被恢复显著提高SOC矿化速率(张浩等, 2016)和C_m (黄宗胜等, 2012).根系生物量较高的植物群落往往具有较高的土壤呼吸速率(Schaefer et al., 2009).凋落物质量是影响SOC矿化的重要因素(周玉燕等, 2011), SOC矿化速率与凋落物N含量呈正相关关系(Iyamuremye et al., 2000).本研究中, SOC矿化速率和C_m均随着植被恢复逐渐提高, 且同一土层不同植被恢复阶段差异显著, 表明随着植被恢复, SOC含量增加、质量改善, 微生物量增多、分解活动增强(黄宗胜等, 2012).究其原因可能是: (1)随着植被恢复, 植物种类增加, 群落组成结构趋于复杂化, 植被覆盖度明显提高(辜翔等, 2018), 凋落物量和根系生物量显著增加(表1), 凋落物质量(C:N、C:P、N:P下降)得到显著改善(表1), 不仅增加SOC输入量, 而且提高了土壤微生物底物的可利用性, 促进土壤微生物生长和活性, 有利于SOC矿化和C_m的积累.相关性分析也表明, 植物多样性、地上部分生物量、根系生物量、凋落物质量(凋落物N、P含量、N:P)显著影响着C_m (表4).(2)随着植被恢复, 土壤质地和养分含量的变化对SOC矿化产生显著的影响(张玲等, 2017).其中, SOC含量是影响SOC矿化的关键因子(Kuzyakov, 2001), SOC含量越高, 微生物分解代谢活动越旺盛, SOC矿化速率越快(杨开军等, 2017), C_m也越高(张浩等, 2016).土壤N、P是植物生长的重要养分, 也是微生物活动的主要营养、能量来源, 与SOC矿化速率呈显著正相关关系(Riffaldi et al., 1996), 土壤pH值也是影响微生物数量和活性的重要因子, pH值偏高对SOC矿化产生消极影响(李隽永等, 2018).本研究中, 随着植被恢复, 土壤酸性增强(pH值下降), SOC、TN、TP含量增高(表2), SOC矿化速率提高(图2), C_m随着SOC、TN、TP含量、C:P、N:P增加而增加(表2, 表5).表明随着植被恢复, C_m不仅受植物多样性、地上部分生物量、根系生物量、凋落物N、P含量、N:P等植被因子影响, 而且与土壤pH值、SOC、TN、TP含量、C:P、N:P等土壤因子密切相关.此外, 本研究中, 土壤TN含量、根系生物量可解释C_m变异的97.8%, 其中土壤TN含量可独立解释C_m变异的96.9%, 表明在植被恢复过程中, 土壤TN含量、根系生物量的变化是影响SOC滞留的重要因素. ...

... 本研究中, 4种植被恢复阶段SOC矿化速率和C_m均随土层深度增加而递减, 且0-10 cm土层显著高于其他3个土层(p < 0.05).其主要原因是: 凋落物和根系是SOC矿化底物基质的主要来源, 凋落物分解产物、根系分泌物首先进入土壤表层, 使表土层SOC、养分含量较高、土壤微生物和酶活性较强, SOC矿化速率较快, C_m较大; 而深土层SOC、养分含量较低, 微生物可利用底物有效性较低, 导致SOC矿化作用较弱, SOC矿化速率较慢, C_m较小(宋媛等, 2013; 杨开军等, 2017).同时, 不同恢复阶段植被深土层发育于同一母质, 受地上植被凋落物、根系的影响较小, 因而随着土壤深度增加, 各植被恢复阶段之间SOC矿化速率、C_m的差异减弱. ...

川西亚高山3种典型森林土壤碳矿化特征
3
2017

... 植被恢复是影响陆地生态系统C循环的重要因素, 不仅显著地影响森林与大气之间C交换过程(范跃新等, 2014), 而且还会影响土壤在全球C收支平衡中是“源”还是“汇”的功能(邬建红等, 2015).随着植被恢复, 地上植被类型、植物群落组成和结构不断变化, 凋落物、根系的数量和质量随之改变, 必然会影响土壤物理、化学和生物学性质, 进而影响SOC矿化过程(Li et al., 2004; 李杨梅等, 2017).近年来, 国内外****陆续开展了植被恢复对SOC矿化影响的研究, 但不同的研究所取得的结果不尽相同.研究表明, 由于生态系统净初级生产力和生物量在植被恢复初期显著增加, 之后逐渐降低, 因而SOC矿化速率也随着植被恢复呈先逐渐增加, 后保持稳定或略有下降的趋势(范跃新等, 2014).Zhu等(2017)也证实, SOC累积矿化量随茶树人工林恢复先增加后略微减少.但也有研究发现, SOC矿化速率随着植被恢复逐渐增大(邵月红等, 2005), 增加了29% (吴建国等, 2004).此外, 还有研究发现, 退耕还林(水稻(Oryza sativa)田恢复为落叶阔叶林)后土壤CO₂平均释放量下降53.4%, 可能是由于测定时水稻田处于旱作期, 微生物活性不受水分限制, 翻耕等人为活动将深土层土壤暴露于空气中, 显著促进了水稻田SOC矿化, 导致水稻田土壤CO₂平均释放量高于落叶阔叶林(Cui et al., 2013).杨树(Populus spp.)林恢复过程中, 土壤CO₂释放量呈先降低后升高的趋势(Sun et al., 2015).由于SOC矿化是一个复杂的生态学过程, 研究结果的不一致性不是某一个因子造成的.综观现有植被恢复对SOC矿化影响的研究, 主要集中在人工恢复植被方式如退耕还林(Zhao et al., 2008; 刘苑秋等, 2011)、草地造林(Ross et al., 2002; 胡亚林等, 2007)、不同年龄人工林植被(Sun et al., 2015; 张浩等, 2016)或不同森林类型(杨开军等, 2017)对SOC矿化的影响, 有关退化植被自然恢复对SOC矿化影响的研究仍鲜有报道.此外, 现有的研究大多仅考虑某单一影响因子(如温度、水分、土壤理化性质)对SOC矿化的影响, 较少考虑植被因子、土壤因子对SOC矿化的综合影响, 因此, 对植被恢复过程中SOC矿化特征及其驱动力的规律性认识仍非常有限, 限制了人们对全球气候变化下未来中亚热带森林生态系统变化趋势的准确估测(Scott- Denton et al., 2003; 张玲等, 2017), 因此系统研究植被恢复过程中SOC矿化特征及其驱动机制将有助于准确估测森林生态系统C收支能力及其未来动态. ...

... 地上植被是SOC的重要来源.随着植物恢复,群落物种组成结构、地被物层、根系分布及细根数量与质量(化学组成)以及林下微气候环境不断改变,导致土壤C数量及质量和土壤微生物群落组成结构及其活性的差异, 从而影响SOC矿化过程(Priha & Grayston, 2001; 张玲等, 2017).进而影响土壤与大气之间的CO₂交换数量与过程.研究表明, 植被恢复显著提高SOC矿化速率(张浩等, 2016)和C_m (黄宗胜等, 2012).根系生物量较高的植物群落往往具有较高的土壤呼吸速率(Schaefer et al., 2009).凋落物质量是影响SOC矿化的重要因素(周玉燕等, 2011), SOC矿化速率与凋落物N含量呈正相关关系(Iyamuremye et al., 2000).本研究中, SOC矿化速率和C_m均随着植被恢复逐渐提高, 且同一土层不同植被恢复阶段差异显著, 表明随着植被恢复, SOC含量增加、质量改善, 微生物量增多、分解活动增强(黄宗胜等, 2012).究其原因可能是: (1)随着植被恢复, 植物种类增加, 群落组成结构趋于复杂化, 植被覆盖度明显提高(辜翔等, 2018), 凋落物量和根系生物量显著增加(表1), 凋落物质量(C:N、C:P、N:P下降)得到显著改善(表1), 不仅增加SOC输入量, 而且提高了土壤微生物底物的可利用性, 促进土壤微生物生长和活性, 有利于SOC矿化和C_m的积累.相关性分析也表明, 植物多样性、地上部分生物量、根系生物量、凋落物质量(凋落物N、P含量、N:P)显著影响着C_m (表4).(2)随着植被恢复, 土壤质地和养分含量的变化对SOC矿化产生显著的影响(张玲等, 2017).其中, SOC含量是影响SOC矿化的关键因子(Kuzyakov, 2001), SOC含量越高, 微生物分解代谢活动越旺盛, SOC矿化速率越快(杨开军等, 2017), C_m也越高(张浩等, 2016).土壤N、P是植物生长的重要养分, 也是微生物活动的主要营养、能量来源, 与SOC矿化速率呈显著正相关关系(Riffaldi et al., 1996), 土壤pH值也是影响微生物数量和活性的重要因子, pH值偏高对SOC矿化产生消极影响(李隽永等, 2018).本研究中, 随着植被恢复, 土壤酸性增强(pH值下降), SOC、TN、TP含量增高(表2), SOC矿化速率提高(图2), C_m随着SOC、TN、TP含量、C:P、N:P增加而增加(表2, 表5).表明随着植被恢复, C_m不仅受植物多样性、地上部分生物量、根系生物量、凋落物N、P含量、N:P等植被因子影响, 而且与土壤pH值、SOC、TN、TP含量、C:P、N:P等土壤因子密切相关.此外, 本研究中, 土壤TN含量、根系生物量可解释C_m变异的97.8%, 其中土壤TN含量可独立解释C_m变异的96.9%, 表明在植被恢复过程中, 土壤TN含量、根系生物量的变化是影响SOC滞留的重要因素. ...

... 本研究中, 4种植被恢复阶段SOC矿化速率和C_m均随土层深度增加而递减, 且0-10 cm土层显著高于其他3个土层(p < 0.05).其主要原因是: 凋落物和根系是SOC矿化底物基质的主要来源, 凋落物分解产物、根系分泌物首先进入土壤表层, 使表土层SOC、养分含量较高、土壤微生物和酶活性较强, SOC矿化速率较快, C_m较大; 而深土层SOC、养分含量较低, 微生物可利用底物有效性较低, 导致SOC矿化作用较弱, SOC矿化速率较慢, C_m较小(宋媛等, 2013; 杨开军等, 2017).同时, 不同恢复阶段植被深土层发育于同一母质, 受地上植被凋落物、根系的影响较小, 因而随着土壤深度增加, 各植被恢复阶段之间SOC矿化速率、C_m的差异减弱. ...

侵蚀红壤区植被恢复对表层与深层土壤有机碳矿化的影响
4
2016

... 植被恢复是影响陆地生态系统C循环的重要因素, 不仅显著地影响森林与大气之间C交换过程(范跃新等, 2014), 而且还会影响土壤在全球C收支平衡中是“源”还是“汇”的功能(邬建红等, 2015).随着植被恢复, 地上植被类型、植物群落组成和结构不断变化, 凋落物、根系的数量和质量随之改变, 必然会影响土壤物理、化学和生物学性质, 进而影响SOC矿化过程(Li et al., 2004; 李杨梅等, 2017).近年来, 国内外****陆续开展了植被恢复对SOC矿化影响的研究, 但不同的研究所取得的结果不尽相同.研究表明, 由于生态系统净初级生产力和生物量在植被恢复初期显著增加, 之后逐渐降低, 因而SOC矿化速率也随着植被恢复呈先逐渐增加, 后保持稳定或略有下降的趋势(范跃新等, 2014).Zhu等(2017)也证实, SOC累积矿化量随茶树人工林恢复先增加后略微减少.但也有研究发现, SOC矿化速率随着植被恢复逐渐增大(邵月红等, 2005), 增加了29% (吴建国等, 2004).此外, 还有研究发现, 退耕还林(水稻(Oryza sativa)田恢复为落叶阔叶林)后土壤CO₂平均释放量下降53.4%, 可能是由于测定时水稻田处于旱作期, 微生物活性不受水分限制, 翻耕等人为活动将深土层土壤暴露于空气中, 显著促进了水稻田SOC矿化, 导致水稻田土壤CO₂平均释放量高于落叶阔叶林(Cui et al., 2013).杨树(Populus spp.)林恢复过程中, 土壤CO₂释放量呈先降低后升高的趋势(Sun et al., 2015).由于SOC矿化是一个复杂的生态学过程, 研究结果的不一致性不是某一个因子造成的.综观现有植被恢复对SOC矿化影响的研究, 主要集中在人工恢复植被方式如退耕还林(Zhao et al., 2008; 刘苑秋等, 2011)、草地造林(Ross et al., 2002; 胡亚林等, 2007)、不同年龄人工林植被(Sun et al., 2015; 张浩等, 2016)或不同森林类型(杨开军等, 2017)对SOC矿化的影响, 有关退化植被自然恢复对SOC矿化影响的研究仍鲜有报道.此外, 现有的研究大多仅考虑某单一影响因子(如温度、水分、土壤理化性质)对SOC矿化的影响, 较少考虑植被因子、土壤因子对SOC矿化的综合影响, 因此, 对植被恢复过程中SOC矿化特征及其驱动力的规律性认识仍非常有限, 限制了人们对全球气候变化下未来中亚热带森林生态系统变化趋势的准确估测(Scott- Denton et al., 2003; 张玲等, 2017), 因此系统研究植被恢复过程中SOC矿化特征及其驱动机制将有助于准确估测森林生态系统C收支能力及其未来动态. ...

... 地上植被是SOC的重要来源.随着植物恢复,群落物种组成结构、地被物层、根系分布及细根数量与质量(化学组成)以及林下微气候环境不断改变,导致土壤C数量及质量和土壤微生物群落组成结构及其活性的差异, 从而影响SOC矿化过程(Priha & Grayston, 2001; 张玲等, 2017).进而影响土壤与大气之间的CO₂交换数量与过程.研究表明, 植被恢复显著提高SOC矿化速率(张浩等, 2016)和C_m (黄宗胜等, 2012).根系生物量较高的植物群落往往具有较高的土壤呼吸速率(Schaefer et al., 2009).凋落物质量是影响SOC矿化的重要因素(周玉燕等, 2011), SOC矿化速率与凋落物N含量呈正相关关系(Iyamuremye et al., 2000).本研究中, SOC矿化速率和C_m均随着植被恢复逐渐提高, 且同一土层不同植被恢复阶段差异显著, 表明随着植被恢复, SOC含量增加、质量改善, 微生物量增多、分解活动增强(黄宗胜等, 2012).究其原因可能是: (1)随着植被恢复, 植物种类增加, 群落组成结构趋于复杂化, 植被覆盖度明显提高(辜翔等, 2018), 凋落物量和根系生物量显著增加(表1), 凋落物质量(C:N、C:P、N:P下降)得到显著改善(表1), 不仅增加SOC输入量, 而且提高了土壤微生物底物的可利用性, 促进土壤微生物生长和活性, 有利于SOC矿化和C_m的积累.相关性分析也表明, 植物多样性、地上部分生物量、根系生物量、凋落物质量(凋落物N、P含量、N:P)显著影响着C_m (表4).(2)随着植被恢复, 土壤质地和养分含量的变化对SOC矿化产生显著的影响(张玲等, 2017).其中, SOC含量是影响SOC矿化的关键因子(Kuzyakov, 2001), SOC含量越高, 微生物分解代谢活动越旺盛, SOC矿化速率越快(杨开军等, 2017), C_m也越高(张浩等, 2016).土壤N、P是植物生长的重要养分, 也是微生物活动的主要营养、能量来源, 与SOC矿化速率呈显著正相关关系(Riffaldi et al., 1996), 土壤pH值也是影响微生物数量和活性的重要因子, pH值偏高对SOC矿化产生消极影响(李隽永等, 2018).本研究中, 随着植被恢复, 土壤酸性增强(pH值下降), SOC、TN、TP含量增高(表2), SOC矿化速率提高(图2), C_m随着SOC、TN、TP含量、C:P、N:P增加而增加(表2, 表5).表明随着植被恢复, C_m不仅受植物多样性、地上部分生物量、根系生物量、凋落物N、P含量、N:P等植被因子影响, 而且与土壤pH值、SOC、TN、TP含量、C:P、N:P等土壤因子密切相关.此外, 本研究中, 土壤TN含量、根系生物量可解释C_m变异的97.8%, 其中土壤TN含量可独立解释C_m变异的96.9%, 表明在植被恢复过程中, 土壤TN含量、根系生物量的变化是影响SOC滞留的重要因素. ...

... 也越高(张浩等, 2016).土壤N、P是植物生长的重要养分, 也是微生物活动的主要营养、能量来源, 与SOC矿化速率呈显著正相关关系(Riffaldi et al., 1996), 土壤pH值也是影响微生物数量和活性的重要因子, pH值偏高对SOC矿化产生消极影响(李隽永等, 2018).本研究中, 随着植被恢复, 土壤酸性增强(pH值下降), SOC、TN、TP含量增高(表2), SOC矿化速率提高(图2), C_m随着SOC、TN、TP含量、C:P、N:P增加而增加(表2, 表5).表明随着植被恢复, C_m不仅受植物多样性、地上部分生物量、根系生物量、凋落物N、P含量、N:P等植被因子影响, 而且与土壤pH值、SOC、TN、TP含量、C:P、N:P等土壤因子密切相关.此外, 本研究中, 土壤TN含量、根系生物量可解释C_m变异的97.8%, 其中土壤TN含量可独立解释C_m变异的96.9%, 表明在植被恢复过程中, 土壤TN含量、根系生物量的变化是影响SOC滞留的重要因素. ...

... 研究表明, 同一植被不同土层C_m/SOC不同, 不同恢复年限马尾松林深土层C_m/SOC显著高于表土层(张浩等, 2016).本研究中, LVR、LCQ、PLL的C_m/SOC随着土层深度增加大致上呈增大的趋势, 而LAG的C_m/SOC呈降低的趋势(图4).可能是由于归还土壤的有机质含量随着土层加深而减少, 微生物活性减弱, SOC含量(表2)、C_m (图3)均呈下降趋势, 植被恢复早期(LVR)和中期阶段(LCQ、PLL) SOC含量下降幅度大于C_m, 而植被恢复后期(LAG) SOC含量下降幅度小于C_m.表明植被恢复早期(LVR)和中期阶段(LCQ、PLL), SOC稳定性随土层加深而减弱, 植被恢复后期(LAG), SOC稳定性随土层加深而增强, 植被恢复过程中, 与表土层相比, 深土层SOC稳定性提高可能需要一个更长的过程. ...

侵蚀红壤区植被恢复对表层与深层土壤有机碳矿化的影响
4
2016

... 植被恢复是影响陆地生态系统C循环的重要因素, 不仅显著地影响森林与大气之间C交换过程(范跃新等, 2014), 而且还会影响土壤在全球C收支平衡中是“源”还是“汇”的功能(邬建红等, 2015).随着植被恢复, 地上植被类型、植物群落组成和结构不断变化, 凋落物、根系的数量和质量随之改变, 必然会影响土壤物理、化学和生物学性质, 进而影响SOC矿化过程(Li et al., 2004; 李杨梅等, 2017).近年来, 国内外****陆续开展了植被恢复对SOC矿化影响的研究, 但不同的研究所取得的结果不尽相同.研究表明, 由于生态系统净初级生产力和生物量在植被恢复初期显著增加, 之后逐渐降低, 因而SOC矿化速率也随着植被恢复呈先逐渐增加, 后保持稳定或略有下降的趋势(范跃新等, 2014).Zhu等(2017)也证实, SOC累积矿化量随茶树人工林恢复先增加后略微减少.但也有研究发现, SOC矿化速率随着植被恢复逐渐增大(邵月红等, 2005), 增加了29% (吴建国等, 2004).此外, 还有研究发现, 退耕还林(水稻(Oryza sativa)田恢复为落叶阔叶林)后土壤CO₂平均释放量下降53.4%, 可能是由于测定时水稻田处于旱作期, 微生物活性不受水分限制, 翻耕等人为活动将深土层土壤暴露于空气中, 显著促进了水稻田SOC矿化, 导致水稻田土壤CO₂平均释放量高于落叶阔叶林(Cui et al., 2013).杨树(Populus spp.)林恢复过程中, 土壤CO₂释放量呈先降低后升高的趋势(Sun et al., 2015).由于SOC矿化是一个复杂的生态学过程, 研究结果的不一致性不是某一个因子造成的.综观现有植被恢复对SOC矿化影响的研究, 主要集中在人工恢复植被方式如退耕还林(Zhao et al., 2008; 刘苑秋等, 2011)、草地造林(Ross et al., 2002; 胡亚林等, 2007)、不同年龄人工林植被(Sun et al., 2015; 张浩等, 2016)或不同森林类型(杨开军等, 2017)对SOC矿化的影响, 有关退化植被自然恢复对SOC矿化影响的研究仍鲜有报道.此外, 现有的研究大多仅考虑某单一影响因子(如温度、水分、土壤理化性质)对SOC矿化的影响, 较少考虑植被因子、土壤因子对SOC矿化的综合影响, 因此, 对植被恢复过程中SOC矿化特征及其驱动力的规律性认识仍非常有限, 限制了人们对全球气候变化下未来中亚热带森林生态系统变化趋势的准确估测(Scott- Denton et al., 2003; 张玲等, 2017), 因此系统研究植被恢复过程中SOC矿化特征及其驱动机制将有助于准确估测森林生态系统C收支能力及其未来动态. ...

... 地上植被是SOC的重要来源.随着植物恢复,群落物种组成结构、地被物层、根系分布及细根数量与质量(化学组成)以及林下微气候环境不断改变,导致土壤C数量及质量和土壤微生物群落组成结构及其活性的差异, 从而影响SOC矿化过程(Priha & Grayston, 2001; 张玲等, 2017).进而影响土壤与大气之间的CO₂交换数量与过程.研究表明, 植被恢复显著提高SOC矿化速率(张浩等, 2016)和C_m (黄宗胜等, 2012).根系生物量较高的植物群落往往具有较高的土壤呼吸速率(Schaefer et al., 2009).凋落物质量是影响SOC矿化的重要因素(周玉燕等, 2011), SOC矿化速率与凋落物N含量呈正相关关系(Iyamuremye et al., 2000).本研究中, SOC矿化速率和C_m均随着植被恢复逐渐提高, 且同一土层不同植被恢复阶段差异显著, 表明随着植被恢复, SOC含量增加、质量改善, 微生物量增多、分解活动增强(黄宗胜等, 2012).究其原因可能是: (1)随着植被恢复, 植物种类增加, 群落组成结构趋于复杂化, 植被覆盖度明显提高(辜翔等, 2018), 凋落物量和根系生物量显著增加(表1), 凋落物质量(C:N、C:P、N:P下降)得到显著改善(表1), 不仅增加SOC输入量, 而且提高了土壤微生物底物的可利用性, 促进土壤微生物生长和活性, 有利于SOC矿化和C_m的积累.相关性分析也表明, 植物多样性、地上部分生物量、根系生物量、凋落物质量(凋落物N、P含量、N:P)显著影响着C_m (表4).(2)随着植被恢复, 土壤质地和养分含量的变化对SOC矿化产生显著的影响(张玲等, 2017).其中, SOC含量是影响SOC矿化的关键因子(Kuzyakov, 2001), SOC含量越高, 微生物分解代谢活动越旺盛, SOC矿化速率越快(杨开军等, 2017), C_m也越高(张浩等, 2016).土壤N、P是植物生长的重要养分, 也是微生物活动的主要营养、能量来源, 与SOC矿化速率呈显著正相关关系(Riffaldi et al., 1996), 土壤pH值也是影响微生物数量和活性的重要因子, pH值偏高对SOC矿化产生消极影响(李隽永等, 2018).本研究中, 随着植被恢复, 土壤酸性增强(pH值下降), SOC、TN、TP含量增高(表2), SOC矿化速率提高(图2), C_m随着SOC、TN、TP含量、C:P、N:P增加而增加(表2, 表5).表明随着植被恢复, C_m不仅受植物多样性、地上部分生物量、根系生物量、凋落物N、P含量、N:P等植被因子影响, 而且与土壤pH值、SOC、TN、TP含量、C:P、N:P等土壤因子密切相关.此外, 本研究中, 土壤TN含量、根系生物量可解释C_m变异的97.8%, 其中土壤TN含量可独立解释C_m变异的96.9%, 表明在植被恢复过程中, 土壤TN含量、根系生物量的变化是影响SOC滞留的重要因素. ...

... 也越高(张浩等, 2016).土壤N、P是植物生长的重要养分, 也是微生物活动的主要营养、能量来源, 与SOC矿化速率呈显著正相关关系(Riffaldi et al., 1996), 土壤pH值也是影响微生物数量和活性的重要因子, pH值偏高对SOC矿化产生消极影响(李隽永等, 2018).本研究中, 随着植被恢复, 土壤酸性增强(pH值下降), SOC、TN、TP含量增高(表2), SOC矿化速率提高(图2), C_m随着SOC、TN、TP含量、C:P、N:P增加而增加(表2, 表5).表明随着植被恢复, C_m不仅受植物多样性、地上部分生物量、根系生物量、凋落物N、P含量、N:P等植被因子影响, 而且与土壤pH值、SOC、TN、TP含量、C:P、N:P等土壤因子密切相关.此外, 本研究中, 土壤TN含量、根系生物量可解释C_m变异的97.8%, 其中土壤TN含量可独立解释C_m变异的96.9%, 表明在植被恢复过程中, 土壤TN含量、根系生物量的变化是影响SOC滞留的重要因素. ...

... 研究表明, 同一植被不同土层C_m/SOC不同, 不同恢复年限马尾松林深土层C_m/SOC显著高于表土层(张浩等, 2016).本研究中, LVR、LCQ、PLL的C_m/SOC随着土层深度增加大致上呈增大的趋势, 而LAG的C_m/SOC呈降低的趋势(图4).可能是由于归还土壤的有机质含量随着土层加深而减少, 微生物活性减弱, SOC含量(表2)、C_m (图3)均呈下降趋势, 植被恢复早期(LVR)和中期阶段(LCQ、PLL) SOC含量下降幅度大于C_m, 而植被恢复后期(LAG) SOC含量下降幅度小于C_m.表明植被恢复早期(LVR)和中期阶段(LCQ、PLL), SOC稳定性随土层加深而减弱, 植被恢复后期(LAG), SOC稳定性随土层加深而增强, 植被恢复过程中, 与表土层相比, 深土层SOC稳定性提高可能需要一个更长的过程. ...

中国温带阔叶红松林不同演替系列土壤有机碳矿化特征
3
2017

... 植被恢复是影响陆地生态系统C循环的重要因素, 不仅显著地影响森林与大气之间C交换过程(范跃新等, 2014), 而且还会影响土壤在全球C收支平衡中是“源”还是“汇”的功能(邬建红等, 2015).随着植被恢复, 地上植被类型、植物群落组成和结构不断变化, 凋落物、根系的数量和质量随之改变, 必然会影响土壤物理、化学和生物学性质, 进而影响SOC矿化过程(Li et al., 2004; 李杨梅等, 2017).近年来, 国内外****陆续开展了植被恢复对SOC矿化影响的研究, 但不同的研究所取得的结果不尽相同.研究表明, 由于生态系统净初级生产力和生物量在植被恢复初期显著增加, 之后逐渐降低, 因而SOC矿化速率也随着植被恢复呈先逐渐增加, 后保持稳定或略有下降的趋势(范跃新等, 2014).Zhu等(2017)也证实, SOC累积矿化量随茶树人工林恢复先增加后略微减少.但也有研究发现, SOC矿化速率随着植被恢复逐渐增大(邵月红等, 2005), 增加了29% (吴建国等, 2004).此外, 还有研究发现, 退耕还林(水稻(Oryza sativa)田恢复为落叶阔叶林)后土壤CO₂平均释放量下降53.4%, 可能是由于测定时水稻田处于旱作期, 微生物活性不受水分限制, 翻耕等人为活动将深土层土壤暴露于空气中, 显著促进了水稻田SOC矿化, 导致水稻田土壤CO₂平均释放量高于落叶阔叶林(Cui et al., 2013).杨树(Populus spp.)林恢复过程中, 土壤CO₂释放量呈先降低后升高的趋势(Sun et al., 2015).由于SOC矿化是一个复杂的生态学过程, 研究结果的不一致性不是某一个因子造成的.综观现有植被恢复对SOC矿化影响的研究, 主要集中在人工恢复植被方式如退耕还林(Zhao et al., 2008; 刘苑秋等, 2011)、草地造林(Ross et al., 2002; 胡亚林等, 2007)、不同年龄人工林植被(Sun et al., 2015; 张浩等, 2016)或不同森林类型(杨开军等, 2017)对SOC矿化的影响, 有关退化植被自然恢复对SOC矿化影响的研究仍鲜有报道.此外, 现有的研究大多仅考虑某单一影响因子(如温度、水分、土壤理化性质)对SOC矿化的影响, 较少考虑植被因子、土壤因子对SOC矿化的综合影响, 因此, 对植被恢复过程中SOC矿化特征及其驱动力的规律性认识仍非常有限, 限制了人们对全球气候变化下未来中亚热带森林生态系统变化趋势的准确估测(Scott- Denton et al., 2003; 张玲等, 2017), 因此系统研究植被恢复过程中SOC矿化特征及其驱动机制将有助于准确估测森林生态系统C收支能力及其未来动态. ...

... 地上植被是SOC的重要来源.随着植物恢复,群落物种组成结构、地被物层、根系分布及细根数量与质量(化学组成)以及林下微气候环境不断改变,导致土壤C数量及质量和土壤微生物群落组成结构及其活性的差异, 从而影响SOC矿化过程(Priha & Grayston, 2001; 张玲等, 2017).进而影响土壤与大气之间的CO₂交换数量与过程.研究表明, 植被恢复显著提高SOC矿化速率(张浩等, 2016)和C_m (黄宗胜等, 2012).根系生物量较高的植物群落往往具有较高的土壤呼吸速率(Schaefer et al., 2009).凋落物质量是影响SOC矿化的重要因素(周玉燕等, 2011), SOC矿化速率与凋落物N含量呈正相关关系(Iyamuremye et al., 2000).本研究中, SOC矿化速率和C_m均随着植被恢复逐渐提高, 且同一土层不同植被恢复阶段差异显著, 表明随着植被恢复, SOC含量增加、质量改善, 微生物量增多、分解活动增强(黄宗胜等, 2012).究其原因可能是: (1)随着植被恢复, 植物种类增加, 群落组成结构趋于复杂化, 植被覆盖度明显提高(辜翔等, 2018), 凋落物量和根系生物量显著增加(表1), 凋落物质量(C:N、C:P、N:P下降)得到显著改善(表1), 不仅增加SOC输入量, 而且提高了土壤微生物底物的可利用性, 促进土壤微生物生长和活性, 有利于SOC矿化和C_m的积累.相关性分析也表明, 植物多样性、地上部分生物量、根系生物量、凋落物质量(凋落物N、P含量、N:P)显著影响着C_m (表4).(2)随着植被恢复, 土壤质地和养分含量的变化对SOC矿化产生显著的影响(张玲等, 2017).其中, SOC含量是影响SOC矿化的关键因子(Kuzyakov, 2001), SOC含量越高, 微生物分解代谢活动越旺盛, SOC矿化速率越快(杨开军等, 2017), C_m也越高(张浩等, 2016).土壤N、P是植物生长的重要养分, 也是微生物活动的主要营养、能量来源, 与SOC矿化速率呈显著正相关关系(Riffaldi et al., 1996), 土壤pH值也是影响微生物数量和活性的重要因子, pH值偏高对SOC矿化产生消极影响(李隽永等, 2018).本研究中, 随着植被恢复, 土壤酸性增强(pH值下降), SOC、TN、TP含量增高(表2), SOC矿化速率提高(图2), C_m随着SOC、TN、TP含量、C:P、N:P增加而增加(表2, 表5).表明随着植被恢复, C_m不仅受植物多样性、地上部分生物量、根系生物量、凋落物N、P含量、N:P等植被因子影响, 而且与土壤pH值、SOC、TN、TP含量、C:P、N:P等土壤因子密切相关.此外, 本研究中, 土壤TN含量、根系生物量可解释C_m变异的97.8%, 其中土壤TN含量可独立解释C_m变异的96.9%, 表明在植被恢复过程中, 土壤TN含量、根系生物量的变化是影响SOC滞留的重要因素. ...

... ).(2)随着植被恢复, 土壤质地和养分含量的变化对SOC矿化产生显著的影响(张玲等, 2017).其中, SOC含量是影响SOC矿化的关键因子(Kuzyakov, 2001), SOC含量越高, 微生物分解代谢活动越旺盛, SOC矿化速率越快(杨开军等, 2017), C_m也越高(张浩等, 2016).土壤N、P是植物生长的重要养分, 也是微生物活动的主要营养、能量来源, 与SOC矿化速率呈显著正相关关系(Riffaldi et al., 1996), 土壤pH值也是影响微生物数量和活性的重要因子, pH值偏高对SOC矿化产生消极影响(李隽永等, 2018).本研究中, 随着植被恢复, 土壤酸性增强(pH值下降), SOC、TN、TP含量增高(表2), SOC矿化速率提高(图2), C_m随着SOC、TN、TP含量、C:P、N:P增加而增加(表2, 表5).表明随着植被恢复, C_m不仅受植物多样性、地上部分生物量、根系生物量、凋落物N、P含量、N:P等植被因子影响, 而且与土壤pH值、SOC、TN、TP含量、C:P、N:P等土壤因子密切相关.此外, 本研究中, 土壤TN含量、根系生物量可解释C_m变异的97.8%, 其中土壤TN含量可独立解释C_m变异的96.9%, 表明在植被恢复过程中, 土壤TN含量、根系生物量的变化是影响SOC滞留的重要因素. ...

中国温带阔叶红松林不同演替系列土壤有机碳矿化特征
3
2017

... 植被恢复是影响陆地生态系统C循环的重要因素, 不仅显著地影响森林与大气之间C交换过程(范跃新等, 2014), 而且还会影响土壤在全球C收支平衡中是“源”还是“汇”的功能(邬建红等, 2015).随着植被恢复, 地上植被类型、植物群落组成和结构不断变化, 凋落物、根系的数量和质量随之改变, 必然会影响土壤物理、化学和生物学性质, 进而影响SOC矿化过程(Li et al., 2004; 李杨梅等, 2017).近年来, 国内外****陆续开展了植被恢复对SOC矿化影响的研究, 但不同的研究所取得的结果不尽相同.研究表明, 由于生态系统净初级生产力和生物量在植被恢复初期显著增加, 之后逐渐降低, 因而SOC矿化速率也随着植被恢复呈先逐渐增加, 后保持稳定或略有下降的趋势(范跃新等, 2014).Zhu等(2017)也证实, SOC累积矿化量随茶树人工林恢复先增加后略微减少.但也有研究发现, SOC矿化速率随着植被恢复逐渐增大(邵月红等, 2005), 增加了29% (吴建国等, 2004).此外, 还有研究发现, 退耕还林(水稻(Oryza sativa)田恢复为落叶阔叶林)后土壤CO₂平均释放量下降53.4%, 可能是由于测定时水稻田处于旱作期, 微生物活性不受水分限制, 翻耕等人为活动将深土层土壤暴露于空气中, 显著促进了水稻田SOC矿化, 导致水稻田土壤CO₂平均释放量高于落叶阔叶林(Cui et al., 2013).杨树(Populus spp.)林恢复过程中, 土壤CO₂释放量呈先降低后升高的趋势(Sun et al., 2015).由于SOC矿化是一个复杂的生态学过程, 研究结果的不一致性不是某一个因子造成的.综观现有植被恢复对SOC矿化影响的研究, 主要集中在人工恢复植被方式如退耕还林(Zhao et al., 2008; 刘苑秋等, 2011)、草地造林(Ross et al., 2002; 胡亚林等, 2007)、不同年龄人工林植被(Sun et al., 2015; 张浩等, 2016)或不同森林类型(杨开军等, 2017)对SOC矿化的影响, 有关退化植被自然恢复对SOC矿化影响的研究仍鲜有报道.此外, 现有的研究大多仅考虑某单一影响因子(如温度、水分、土壤理化性质)对SOC矿化的影响, 较少考虑植被因子、土壤因子对SOC矿化的综合影响, 因此, 对植被恢复过程中SOC矿化特征及其驱动力的规律性认识仍非常有限, 限制了人们对全球气候变化下未来中亚热带森林生态系统变化趋势的准确估测(Scott- Denton et al., 2003; 张玲等, 2017), 因此系统研究植被恢复过程中SOC矿化特征及其驱动机制将有助于准确估测森林生态系统C收支能力及其未来动态. ...

... 地上植被是SOC的重要来源.随着植物恢复,群落物种组成结构、地被物层、根系分布及细根数量与质量(化学组成)以及林下微气候环境不断改变,导致土壤C数量及质量和土壤微生物群落组成结构及其活性的差异, 从而影响SOC矿化过程(Priha & Grayston, 2001; 张玲等, 2017).进而影响土壤与大气之间的CO₂交换数量与过程.研究表明, 植被恢复显著提高SOC矿化速率(张浩等, 2016)和C_m (黄宗胜等, 2012).根系生物量较高的植物群落往往具有较高的土壤呼吸速率(Schaefer et al., 2009).凋落物质量是影响SOC矿化的重要因素(周玉燕等, 2011), SOC矿化速率与凋落物N含量呈正相关关系(Iyamuremye et al., 2000).本研究中, SOC矿化速率和C_m均随着植被恢复逐渐提高, 且同一土层不同植被恢复阶段差异显著, 表明随着植被恢复, SOC含量增加、质量改善, 微生物量增多、分解活动增强(黄宗胜等, 2012).究其原因可能是: (1)随着植被恢复, 植物种类增加, 群落组成结构趋于复杂化, 植被覆盖度明显提高(辜翔等, 2018), 凋落物量和根系生物量显著增加(表1), 凋落物质量(C:N、C:P、N:P下降)得到显著改善(表1), 不仅增加SOC输入量, 而且提高了土壤微生物底物的可利用性, 促进土壤微生物生长和活性, 有利于SOC矿化和C_m的积累.相关性分析也表明, 植物多样性、地上部分生物量、根系生物量、凋落物质量(凋落物N、P含量、N:P)显著影响着C_m (表4).(2)随着植被恢复, 土壤质地和养分含量的变化对SOC矿化产生显著的影响(张玲等, 2017).其中, SOC含量是影响SOC矿化的关键因子(Kuzyakov, 2001), SOC含量越高, 微生物分解代谢活动越旺盛, SOC矿化速率越快(杨开军等, 2017), C_m也越高(张浩等, 2016).土壤N、P是植物生长的重要养分, 也是微生物活动的主要营养、能量来源, 与SOC矿化速率呈显著正相关关系(Riffaldi et al., 1996), 土壤pH值也是影响微生物数量和活性的重要因子, pH值偏高对SOC矿化产生消极影响(李隽永等, 2018).本研究中, 随着植被恢复, 土壤酸性增强(pH值下降), SOC、TN、TP含量增高(表2), SOC矿化速率提高(图2), C_m随着SOC、TN、TP含量、C:P、N:P增加而增加(表2, 表5).表明随着植被恢复, C_m不仅受植物多样性、地上部分生物量、根系生物量、凋落物N、P含量、N:P等植被因子影响, 而且与土壤pH值、SOC、TN、TP含量、C:P、N:P等土壤因子密切相关.此外, 本研究中, 土壤TN含量、根系生物量可解释C_m变异的97.8%, 其中土壤TN含量可独立解释C_m变异的96.9%, 表明在植被恢复过程中, 土壤TN含量、根系生物量的变化是影响SOC滞留的重要因素. ...

... ).(2)随着植被恢复, 土壤质地和养分含量的变化对SOC矿化产生显著的影响(张玲等, 2017).其中, SOC含量是影响SOC矿化的关键因子(Kuzyakov, 2001), SOC含量越高, 微生物分解代谢活动越旺盛, SOC矿化速率越快(杨开军等, 2017), C_m也越高(张浩等, 2016).土壤N、P是植物生长的重要养分, 也是微生物活动的主要营养、能量来源, 与SOC矿化速率呈显著正相关关系(Riffaldi et al., 1996), 土壤pH值也是影响微生物数量和活性的重要因子, pH值偏高对SOC矿化产生消极影响(李隽永等, 2018).本研究中, 随着植被恢复, 土壤酸性增强(pH值下降), SOC、TN、TP含量增高(表2), SOC矿化速率提高(图2), C_m随着SOC、TN、TP含量、C:P、N:P增加而增加(表2, 表5).表明随着植被恢复, C_m不仅受植物多样性、地上部分生物量、根系生物量、凋落物N、P含量、N:P等植被因子影响, 而且与土壤pH值、SOC、TN、TP含量、C:P、N:P等土壤因子密切相关.此外, 本研究中, 土壤TN含量、根系生物量可解释C_m变异的97.8%, 其中土壤TN含量可独立解释C_m变异的96.9%, 表明在植被恢复过程中, 土壤TN含量、根系生物量的变化是影响SOC滞留的重要因素. ...

Carbon mineralization and properties of water-extractable organic carbon in soils of the south Loess Plateau in China
1
2008

... 植被恢复是影响陆地生态系统C循环的重要因素, 不仅显著地影响森林与大气之间C交换过程(范跃新等, 2014), 而且还会影响土壤在全球C收支平衡中是“源”还是“汇”的功能(邬建红等, 2015).随着植被恢复, 地上植被类型、植物群落组成和结构不断变化, 凋落物、根系的数量和质量随之改变, 必然会影响土壤物理、化学和生物学性质, 进而影响SOC矿化过程(Li et al., 2004; 李杨梅等, 2017).近年来, 国内外****陆续开展了植被恢复对SOC矿化影响的研究, 但不同的研究所取得的结果不尽相同.研究表明, 由于生态系统净初级生产力和生物量在植被恢复初期显著增加, 之后逐渐降低, 因而SOC矿化速率也随着植被恢复呈先逐渐增加, 后保持稳定或略有下降的趋势(范跃新等, 2014).Zhu等(2017)也证实, SOC累积矿化量随茶树人工林恢复先增加后略微减少.但也有研究发现, SOC矿化速率随着植被恢复逐渐增大(邵月红等, 2005), 增加了29% (吴建国等, 2004).此外, 还有研究发现, 退耕还林(水稻(Oryza sativa)田恢复为落叶阔叶林)后土壤CO₂平均释放量下降53.4%, 可能是由于测定时水稻田处于旱作期, 微生物活性不受水分限制, 翻耕等人为活动将深土层土壤暴露于空气中, 显著促进了水稻田SOC矿化, 导致水稻田土壤CO₂平均释放量高于落叶阔叶林(Cui et al., 2013).杨树(Populus spp.)林恢复过程中, 土壤CO₂释放量呈先降低后升高的趋势(Sun et al., 2015).由于SOC矿化是一个复杂的生态学过程, 研究结果的不一致性不是某一个因子造成的.综观现有植被恢复对SOC矿化影响的研究, 主要集中在人工恢复植被方式如退耕还林(Zhao et al., 2008; 刘苑秋等, 2011)、草地造林(Ross et al., 2002; 胡亚林等, 2007)、不同年龄人工林植被(Sun et al., 2015; 张浩等, 2016)或不同森林类型(杨开军等, 2017)对SOC矿化的影响, 有关退化植被自然恢复对SOC矿化影响的研究仍鲜有报道.此外, 现有的研究大多仅考虑某单一影响因子(如温度、水分、土壤理化性质)对SOC矿化的影响, 较少考虑植被因子、土壤因子对SOC矿化的综合影响, 因此, 对植被恢复过程中SOC矿化特征及其驱动力的规律性认识仍非常有限, 限制了人们对全球气候变化下未来中亚热带森林生态系统变化趋势的准确估测(Scott- Denton et al., 2003; 张玲等, 2017), 因此系统研究植被恢复过程中SOC矿化特征及其驱动机制将有助于准确估测森林生态系统C收支能力及其未来动态. ...

不同植被配置下土壤碳矿化潜力
2
2011

... 土壤有机碳(SOC)矿化是土壤碳(C)输出的主要途径, 是大气中CO₂的重要来源, 在维持全球C平衡中具有极其重要的作用(Saggar et al., 2001; Craine et al., 2010).SOC矿化不仅反映SOC的稳定性和周转(周玉燕等, 2011; 黄宗胜等, 2012), 而且关系到土壤养分元素的释放与供应.因此, 研究SOC矿化特征及其影响因素是陆地生态系统C循环的研究热点, 有助于揭示SOC释放的驱动机制及其稳定性, 为深入研究土壤固C能力的影响机制和估算土壤C平衡提供基础数据, 而且对科学管理土壤养分, 有效缓解全球气候变暖具有重要意义(Zhu et al., 2017). ...

... 地上植被是SOC的重要来源.随着植物恢复,群落物种组成结构、地被物层、根系分布及细根数量与质量(化学组成)以及林下微气候环境不断改变,导致土壤C数量及质量和土壤微生物群落组成结构及其活性的差异, 从而影响SOC矿化过程(Priha & Grayston, 2001; 张玲等, 2017).进而影响土壤与大气之间的CO₂交换数量与过程.研究表明, 植被恢复显著提高SOC矿化速率(张浩等, 2016)和C_m (黄宗胜等, 2012).根系生物量较高的植物群落往往具有较高的土壤呼吸速率(Schaefer et al., 2009).凋落物质量是影响SOC矿化的重要因素(周玉燕等, 2011), SOC矿化速率与凋落物N含量呈正相关关系(Iyamuremye et al., 2000).本研究中, SOC矿化速率和C_m均随着植被恢复逐渐提高, 且同一土层不同植被恢复阶段差异显著, 表明随着植被恢复, SOC含量增加、质量改善, 微生物量增多、分解活动增强(黄宗胜等, 2012).究其原因可能是: (1)随着植被恢复, 植物种类增加, 群落组成结构趋于复杂化, 植被覆盖度明显提高(辜翔等, 2018), 凋落物量和根系生物量显著增加(表1), 凋落物质量(C:N、C:P、N:P下降)得到显著改善(表1), 不仅增加SOC输入量, 而且提高了土壤微生物底物的可利用性, 促进土壤微生物生长和活性, 有利于SOC矿化和C_m的积累.相关性分析也表明, 植物多样性、地上部分生物量、根系生物量、凋落物质量(凋落物N、P含量、N:P)显著影响着C_m (表4).(2)随着植被恢复, 土壤质地和养分含量的变化对SOC矿化产生显著的影响(张玲等, 2017).其中, SOC含量是影响SOC矿化的关键因子(Kuzyakov, 2001), SOC含量越高, 微生物分解代谢活动越旺盛, SOC矿化速率越快(杨开军等, 2017), C_m也越高(张浩等, 2016).土壤N、P是植物生长的重要养分, 也是微生物活动的主要营养、能量来源, 与SOC矿化速率呈显著正相关关系(Riffaldi et al., 1996), 土壤pH值也是影响微生物数量和活性的重要因子, pH值偏高对SOC矿化产生消极影响(李隽永等, 2018).本研究中, 随着植被恢复, 土壤酸性增强(pH值下降), SOC、TN、TP含量增高(表2), SOC矿化速率提高(图2), C_m随着SOC、TN、TP含量、C:P、N:P增加而增加(表2, 表5).表明随着植被恢复, C_m不仅受植物多样性、地上部分生物量、根系生物量、凋落物N、P含量、N:P等植被因子影响, 而且与土壤pH值、SOC、TN、TP含量、C:P、N:P等土壤因子密切相关.此外, 本研究中, 土壤TN含量、根系生物量可解释C_m变异的97.8%, 其中土壤TN含量可独立解释C_m变异的96.9%, 表明在植被恢复过程中, 土壤TN含量、根系生物量的变化是影响SOC滞留的重要因素. ...

不同植被配置下土壤碳矿化潜力
2
2011

... 土壤有机碳(SOC)矿化是土壤碳(C)输出的主要途径, 是大气中CO₂的重要来源, 在维持全球C平衡中具有极其重要的作用(Saggar et al., 2001; Craine et al., 2010).SOC矿化不仅反映SOC的稳定性和周转(周玉燕等, 2011; 黄宗胜等, 2012), 而且关系到土壤养分元素的释放与供应.因此, 研究SOC矿化特征及其影响因素是陆地生态系统C循环的研究热点, 有助于揭示SOC释放的驱动机制及其稳定性, 为深入研究土壤固C能力的影响机制和估算土壤C平衡提供基础数据, 而且对科学管理土壤养分, 有效缓解全球气候变暖具有重要意义(Zhu et al., 2017). ...

... 地上植被是SOC的重要来源.随着植物恢复,群落物种组成结构、地被物层、根系分布及细根数量与质量(化学组成)以及林下微气候环境不断改变,导致土壤C数量及质量和土壤微生物群落组成结构及其活性的差异, 从而影响SOC矿化过程(Priha & Grayston, 2001; 张玲等, 2017).进而影响土壤与大气之间的CO₂交换数量与过程.研究表明, 植被恢复显著提高SOC矿化速率(张浩等, 2016)和C_m (黄宗胜等, 2012).根系生物量较高的植物群落往往具有较高的土壤呼吸速率(Schaefer et al., 2009).凋落物质量是影响SOC矿化的重要因素(周玉燕等, 2011), SOC矿化速率与凋落物N含量呈正相关关系(Iyamuremye et al., 2000).本研究中, SOC矿化速率和C_m均随着植被恢复逐渐提高, 且同一土层不同植被恢复阶段差异显著, 表明随着植被恢复, SOC含量增加、质量改善, 微生物量增多、分解活动增强(黄宗胜等, 2012).究其原因可能是: (1)随着植被恢复, 植物种类增加, 群落组成结构趋于复杂化, 植被覆盖度明显提高(辜翔等, 2018), 凋落物量和根系生物量显著增加(表1), 凋落物质量(C:N、C:P、N:P下降)得到显著改善(表1), 不仅增加SOC输入量, 而且提高了土壤微生物底物的可利用性, 促进土壤微生物生长和活性, 有利于SOC矿化和C_m的积累.相关性分析也表明, 植物多样性、地上部分生物量、根系生物量、凋落物质量(凋落物N、P含量、N:P)显著影响着C_m (表4).(2)随着植被恢复, 土壤质地和养分含量的变化对SOC矿化产生显著的影响(张玲等, 2017).其中, SOC含量是影响SOC矿化的关键因子(Kuzyakov, 2001), SOC含量越高, 微生物分解代谢活动越旺盛, SOC矿化速率越快(杨开军等, 2017), C_m也越高(张浩等, 2016).土壤N、P是植物生长的重要养分, 也是微生物活动的主要营养、能量来源, 与SOC矿化速率呈显著正相关关系(Riffaldi et al., 1996), 土壤pH值也是影响微生物数量和活性的重要因子, pH值偏高对SOC矿化产生消极影响(李隽永等, 2018).本研究中, 随着植被恢复, 土壤酸性增强(pH值下降), SOC、TN、TP含量增高(表2), SOC矿化速率提高(图2), C_m随着SOC、TN、TP含量、C:P、N:P增加而增加(表2, 表5).表明随着植被恢复, C_m不仅受植物多样性、地上部分生物量、根系生物量、凋落物N、P含量、N:P等植被因子影响, 而且与土壤pH值、SOC、TN、TP含量、C:P、N:P等土壤因子密切相关.此外, 本研究中, 土壤TN含量、根系生物量可解释C_m变异的97.8%, 其中土壤TN含量可独立解释C_m变异的96.9%, 表明在植被恢复过程中, 土壤TN含量、根系生物量的变化是影响SOC滞留的重要因素. ...

Dynamics of soil organic carbon mineralization in tea plantations converted from farmland at Western Sichuan, China
2
2017

... 土壤有机碳(SOC)矿化是土壤碳(C)输出的主要途径, 是大气中CO₂的重要来源, 在维持全球C平衡中具有极其重要的作用(Saggar et al., 2001; Craine et al., 2010).SOC矿化不仅反映SOC的稳定性和周转(周玉燕等, 2011; 黄宗胜等, 2012), 而且关系到土壤养分元素的释放与供应.因此, 研究SOC矿化特征及其影响因素是陆地生态系统C循环的研究热点, 有助于揭示SOC释放的驱动机制及其稳定性, 为深入研究土壤固C能力的影响机制和估算土壤C平衡提供基础数据, 而且对科学管理土壤养分, 有效缓解全球气候变暖具有重要意义(Zhu et al., 2017). ...

... 植被恢复是影响陆地生态系统C循环的重要因素, 不仅显著地影响森林与大气之间C交换过程(范跃新等, 2014), 而且还会影响土壤在全球C收支平衡中是“源”还是“汇”的功能(邬建红等, 2015).随着植被恢复, 地上植被类型、植物群落组成和结构不断变化, 凋落物、根系的数量和质量随之改变, 必然会影响土壤物理、化学和生物学性质, 进而影响SOC矿化过程(Li et al., 2004; 李杨梅等, 2017).近年来, 国内外****陆续开展了植被恢复对SOC矿化影响的研究, 但不同的研究所取得的结果不尽相同.研究表明, 由于生态系统净初级生产力和生物量在植被恢复初期显著增加, 之后逐渐降低, 因而SOC矿化速率也随着植被恢复呈先逐渐增加, 后保持稳定或略有下降的趋势(范跃新等, 2014).Zhu等(2017)也证实, SOC累积矿化量随茶树人工林恢复先增加后略微减少.但也有研究发现, SOC矿化速率随着植被恢复逐渐增大(邵月红等, 2005), 增加了29% (吴建国等, 2004).此外, 还有研究发现, 退耕还林(水稻(Oryza sativa)田恢复为落叶阔叶林)后土壤CO₂平均释放量下降53.4%, 可能是由于测定时水稻田处于旱作期, 微生物活性不受水分限制, 翻耕等人为活动将深土层土壤暴露于空气中, 显著促进了水稻田SOC矿化, 导致水稻田土壤CO₂平均释放量高于落叶阔叶林(Cui et al., 2013).杨树(Populus spp.)林恢复过程中, 土壤CO₂释放量呈先降低后升高的趋势(Sun et al., 2015).由于SOC矿化是一个复杂的生态学过程, 研究结果的不一致性不是某一个因子造成的.综观现有植被恢复对SOC矿化影响的研究, 主要集中在人工恢复植被方式如退耕还林(Zhao et al., 2008; 刘苑秋等, 2011)、草地造林(Ross et al., 2002; 胡亚林等, 2007)、不同年龄人工林植被(Sun et al., 2015; 张浩等, 2016)或不同森林类型(杨开军等, 2017)对SOC矿化的影响, 有关退化植被自然恢复对SOC矿化影响的研究仍鲜有报道.此外, 现有的研究大多仅考虑某单一影响因子(如温度、水分、土壤理化性质)对SOC矿化的影响, 较少考虑植被因子、土壤因子对SOC矿化的综合影响, 因此, 对植被恢复过程中SOC矿化特征及其驱动力的规律性认识仍非常有限, 限制了人们对全球气候变化下未来中亚热带森林生态系统变化趋势的准确估测(Scott- Denton et al., 2003; 张玲等, 2017), 因此系统研究植被恢复过程中SOC矿化特征及其驱动机制将有助于准确估测森林生态系统C收支能力及其未来动态. ...