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20世纪50年代以来，土壤有机碳含量和储量一直是研究焦点之一[1]。1982年，POST等[2]通过建立全球土壤碳密度的地理分布与气候因子和植被因子间的关系，估算全球1 m厚度土壤有机碳库存量约1 395 Pg。此后，国内外学者采取不同估算方法，推算出全球1 m土层中土壤有机碳库为1 143~1 576 Gt[3-5]；另有国内学者依据2次全国土壤普查所得的土壤属性数据，估算中国有机碳库为50.0~80.7 Gt[6]。为了掌握土壤有机碳累积变化特点，更多研究者在小尺度范围探讨土壤有机碳的相关影响因子，发现植被类型[7-8]、气候条件[9]、林龄[10-11]、造林[12]和抚育间伐措施[13-14]以及土壤理化性质[15]等都可能影响土壤有机碳累积。油松Pinus tabulaeformis是中国北方主要造林树种之一，分布面积约161×104 hm2，其土壤有机碳储量及动态是影响土壤碳循环的重要因素。油松林地主要土壤类型为山地棕壤和褐土，其土层相对较薄[10]，土壤有机碳的相关研究大多集中于60 cm以上土层，而其下土层数据多为估算值，实测数据极少。1996年，马钦彦等[16]以中国山西太岳山和北京西山油松天然纯林为研究对象，估算中国油松林0~130 cm土层深度的平均土壤有机碳含量为90 t·hm−2，但存在点位过少，研究尺度小等问题。此后相关研究多以小区域为基础，探讨不同因子对油松林土壤有机碳的影响[7, 10-11]，而大尺度范围的相关研究鲜有报道。因此，从宏观角度量化油松林土壤有机碳变化及其影响因素，对今后探讨其在调节碳平衡中的作用和贡献具有重要意义。本研究通过收集1980−2017年油松林土壤有机碳和相关影响因子文献中实测数据，分析0~60 cm土层土壤有机碳质量分数和储量的垂直变化和时间变化特征及主要影响因子，旨在为今后估算及预测油松林有机碳质量分数和储量变化提供参考，也为揭示油松林土壤对碳循环的贡献提供理论支持。
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利用Web of Science和中国知网、万方数据库等，分别以主题词“Pinus tabulaeformis & Soil organic carbon”和“油松&土壤有机碳”检索1980−2017年CSCD-E库及以上公开发表学术期刊，并设置筛选标准如下：①数据基于实测值；②土壤类型为棕壤和褐土。文献采集数据包括各层土壤有机碳质量分数、土壤理化性质(土壤容重、全氮、碳氮比和pH)、林木特征(凋落物、林分密度、郁闭度和林龄)以及气候因子(年均气温和年均降水量)共计10个因子的相关数据，当研究点没有年均气温和年均降水量信息时，根据研究点的经纬度及研究时间，通过使用中国气象数据网网站(
http://data.cma.cn/site/index.html )进行补充。最后共收集165篇有效文献。 -
采集的数据首先按照1980−1989、1990−1999、2000−2009和2010−2017年4个时段以及0~20、20~40和40~60 cm的3个土层深度分类汇总(图1)，其后按照下述方法对数据进行整理和补充。
图 1 土壤有机碳样点数量
Figure 1. Quantitative distribution of soil organic carbon
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由于部分文献土层深度划分标准不符合本研究划分要求，为此利用加权平均法对土层深度和对应的土壤性质数据进行等间隔深度转换[17]。
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将文献中土壤全氮和土壤有机碳质量分数单位统一转化为g·kg−1，并根据式(1)将部分文献中土壤有机质质量分数转化为土壤有机碳质量分数：
$$ {C_{{\rm{SOC}}}} = {C_{{\rm{SOM}}}}/1.724{\text{。}} $$ (1) 式(1)中：CSOC为土壤有机碳质量分数(g·kg−1)；CSOM为土壤有机质质量分数(g·kg−1)。
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对于部分文献中缺失的土壤容重数据采用下述方法进行补充。筛选同时具有土壤有机质和土壤容重的文献，将各点的土壤有机质值代入式(2)[18]获取该点的土壤容重估算值：
$$ {B_{\rm{D}}} = \dfrac{{100}}{{\dfrac{{{C_{{\rm{SOM}}}}}}{{0.244}} + \dfrac{{100 - {C_{{\rm{SOM}}}}}}{{1.64}}}}{\text{。}} $$ (2) 式(2)中：BD为土壤容重(g·cm−3)；CSOM为土壤有机质质量分数(g·kg−1)。
以各点的实测值和估算值为成对变量进行t检验。结果表明各点的估算值比实测值平均高0.22 g·cm−3(图2A)，存在明显差异。据此，对式(2)修正后获得：
图 2 土壤容重实测值与估算值比较
Figure 2. Comparison of measured and calculated soil bulk density
$$ {B_{\rm{D}}} = \dfrac{{100}}{{\dfrac{{{C_{{\rm{SOM}}}}}}{{0.244}} + \dfrac{{100 - {C_{{\rm{SOM}}}}}}{{1.64}}}} - 0.22{\text{。}} $$ (3) 再次利用t检验对估算值和实测值进行显著性分析。结果表明：式(3)获得的土壤容重估算值和实测值之间差异不显著，可以更好地反映油松林土壤有机质质量分数和土壤容重间的关系(图2B)。为此，利用修正后的式(3)对缺失的容重数据进行补充。
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油松林各层土壤有机碳储量计算公式[19]为：
$$ {C_{{\rm{SOCs}}}} = \sum\limits_{{{i}} = 1}^{{n}} \left[{{C_{{\rm{SOC}}i}}} \times {B_{{\rm{D}}i}} \times {T_i} \times \left( {1 - {G_i}} \right)\right] \times S \times {10^{ - 1}}{\text{。}} $$ (4) 式(4)中：CSOCs为某特定深度土壤有机碳储量(Tg)；CSOCi为第i层土壤有机碳质量分数(g·kg−1)；BDi为第i层土壤容重(g·cm−3)；Ti为第i层土层厚度(cm)；Gi为直径大于2 mm的石砾所占的体积百分比(%)；n为参与计算的土壤层次总数；S为4个时段油松林分布总面积(hm2)。油松林不同时段各林龄面积及占比见表1。
表 1 不同时段油松林各龄组面积及占比
Table 1. Statistics of P. tabulaeformis forest area at different stages
龄组 1980−1989年 1990−1999年 2000−2009年 2010−2017年 面积/(×104 hm2) 占比/% 面积/(×104 hm2) 占比/% 面积/(×104 hm2) 占比/% 面积/(×104 hm2) 占比/% 幼龄林 132.9 64 102.2 42 74.6 32 55.0 22 中龄林 59.4 29 91.4 38 103.9 45 103.1 41 近熟林 13.8 7 49.5 20 54.7 23 93.1 37 总计 206.1 100 243.1 100 233.2 100 251.2 100 说明：林龄划分按照《中国森林(第1卷)》[20]标准，其中，近熟林为划分标准中的近熟林及以上林龄的油松林；不同时期幼龄林、中 龄林和近熟林的面积根据文献[21-27]统计数据计算获取 -
采集数据经Excel 2016初步整理后，利用SPSS 23.0进行单因素方差分析(one-way ANOVA)，检验相同土层不同时段以及相同时段不同土层土壤有机碳质量分数差异，多重比较采用最小显著差异(LSD)法，相关性分析采用Pearson检验，并利用多元逐步回归和通径分析相结合的方法分析土壤性质和林分特征对土壤有机碳质量分数的影响。
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从表2可知：各时段土壤有机碳质量分数表聚现象明显，0~20 cm土层土壤有机碳质量分数占整个剖面的47%~54%，表现出随土层深度的增加而减少的剖面垂直变化特征。各层土壤有机碳质量分数表现出不同程度的时间变化特点，其中0~20 cm土层土壤变化最为强烈，在1980−1989年为19.50 g·kg−1，此后经历了20 a的持续降低，2000−2009年达到最低点，仅14.57 g·kg−1，2010−2017年又显著增加至20.76 g·kg−1。20~60 cm土壤有机碳质量分数时间变化趋势与0~20 cm相同，同样表现出高—低—高的变化特点，但各个时段间不存在层间显著差异，土壤碳质量分数相对稳定。各层土壤有机碳质量分数变异系数为0.55~0.96，属于中等变异。
表 2 不同时段土壤有机碳质量分数统计分析
Table 2. Variation of soil organic carbon content at different stages
时段 0~20 cm有机碳/(g·kg−1) 20~40 cm有机碳/(g·kg−1) 40~60 cm有机碳/(g·kg−1) 0~60 cm有机碳平
均值/(g·kg−1)最大值 最小值 平均值 变异系数 最大值 最小值 平均值 变异系数 最大值 最小值 平均值 变异系数 1980−1989年 45.00 4.63 19.50 Aa 0.57 27.50 4.26 11.48 Ab 0.56 30.62 2.70 8.37 Abc 0.79 13.11 A 1990−1999年 41.93 4.11 15.00 Ba 0.56 44.66 1.34 10.09 Ab 0.86 22.33 0.68 6.15 Ac 0.67 10.41 B 2000−2009年 56.55 1.20 14.57 Ba 0.66 45.62 1.00 8.49 Ab 0.96 34.68 0.68 6.33 Abc 0.96 9.80 B 2010−2017年 57.45 0.50 20.76 Aa 0.55 35.28 0.74 11.36 Ab 0.62 30.20 0.65 7.94 Ac 0.68 13.35 A 说明：不同大写字母表示相同土层不同时段有机碳质量分数差异显著(P＜0.05)；不同小写字母表示相同时段不同土层土壤有机碳质 量分数差异显著(P＜0.05) -
由表3可以看出：0~20 cm土层是油松林土壤有机碳的主要碳库，1980−1989、1990−1999、2000−2009和2010−2017年4个时期的碳储量分别为97.18、90.20、86.27和124.92 Tg，占0~60 cm土层土壤总碳储量的45.41%~50.57%。随着土层加深，有机碳储量降低，20~40和40~60 cm土层土壤有机碳储量占比分别为28.58%~33.76%和20.83%~22.78%。在1980−2017年，各土层土壤有机碳储量表现出与土壤有机碳质量分数一致的时间变化特征。与1980−1989年相比，1990−1999年土壤有机碳储量呈降低趋势，但总体变化不大，0~60 cm土层土壤有机碳储量减少了6.81 Tg；进入2000−2009年后，有机碳储量降低幅度较大，共减少14.81 Tg；在2010−2017年，土壤有机碳储量快速增加，达247.02 Tg，为40 a来的最高水平，特别是0~20 cm土层土壤有机碳储量增幅达38.65 Tg，占增幅总量的61%。综上可见，近40 a间0~60 cm土层土壤有机碳库变动主要集中在0~20 cm土层，而20~60 cm土层土壤有机碳储量始终保持相对稳定状态。
表 3 不同时段土壤有机碳储量及占比
Table 3. Estimation of soil organic carbon storage in P. tabulaeformis forest at different stages
土层/cm 1980−1989年 1990−1999年 2000−2009年 2010−2017年 储量/Tg 占比/% 储量/Tg 占比/% 储量/Tg 占比/% 储量/Tg 占比/% 0~20 97.18 47.30 90.20 45.41 86.27 46.93 124.92 50.57 20~40 61.85 30.10 67.06 33.76 55.68 30.29 70.60 28.58 40~60 46.43 22.60 41.38 20.83 41.88 22.78 51.49 20.85 0~60 205.45 100.00 198.64 100.00 183.83 100.00 247.02 100.00 -
表4表明：土壤有机碳质量分数与土壤容重呈极显著负相关(P＜0.01)，与土壤全氮、pH、郁闭度以及林龄呈极显著正相关(P＜0.01)，而与年均气温、年均降水量和林分密度相关不显著。
表 4 0~20 cm土层土壤有机碳质量分数与各因子间的Pearson相关性分析
Table 4. Pearson correlation analysis between 0−20 cm soil organic carbon and each factors
因子 有机碳 容重 全氮 碳氮比 pH 年均气温 年均降水量 凋落物量 林分密度 郁闭度 林龄 有机碳 1 容重 −0.774** 1 全氮 0.627** 0.424** 1 碳氮比 0.609** −0.425** 0.446** 1 pH 0.140** −0.084 0.212* 0.209* 1 年均气温 −0.052 0.037 −0.016** 0.259** 0.023 1 年均降水量 0.158 −0.126 0.059 0.031 −0.300* 0.339** 1 凋落物量 0.042 0.131 −0.031 0.144 −0.113 0.273* 0.228 1 林分密度 0.055 −0.147* −0.094 −0.232* 0.017 0.161 0.149 0.169 1 郁闭度 0.336** −0.159 0.246 0.221 0.048 0.047 0.090 0.220 −0.128 1 林龄 0.376** −0.297* 0.469** 0.454** 0.021 0.088 0.064 0.211 −0.455** 0.269** 1 说明：*表示显著相关(P＜0.05)；**表示极显著相关(P＜0.01) -
将土壤有机碳质量分数(y)与土壤容重(x1)、全氮(x2)、郁闭度(x3)进行逐步多元回归分析，得到标准多元回归方程：
$y=-0.061\;2 x_{1}+0.037\;6 x_{2}+0.310\;0x_{3}$ 。其中，回归方程中的系数为直接通径系数。 -
多元回归结果表明：土壤容重、全氮、郁闭度3个因子对0~20 cm土壤有机碳质量分数影响显著，但各个影响因子间的相关性导致信息重叠，仅根据土壤有机碳质量分数与影响因子间的系数，仍然无法明确各个因子对有机碳质量分数变化的影响程度。为此，将逐步多元线性回归分析中的变量均纳入通径分析，通径分析[28-29]是研究多个变量与因变量之间线性关系的多元统计方法，当多个解释变量交互作用对响应变量产生影响时，通径分析将极具优势。根据计算获得间接通径系数和决定系数，分析3个因子对土壤有机碳质量分数的影响作用。
表5及图3结果表明：土壤容重对有机碳表现出强烈的直接负效应，显著掩盖了间接正效应的影响，导致其降低土壤有机碳的作用较强。同理，全氮和郁闭度表现出增加土壤有机碳的作用。决定系数(R2)是通径分析中的综合性决策指标，按绝对值大小对有机碳的影响从大到小依次为容重(R2=0.375)、容重与全氮相互作用(R2=0.195)、全氮(R2=0.141)、郁闭度(R2=0.096)，表明土壤容重、全氮和郁闭度以及三者间的相互作用共同控制着土壤有机碳的变化强度和方向。
表 5 通径分析结果
Table 5. Results of path analysis of factors
因子 直接通径系数 间接通径系数 决定系数 容重 全氮 郁闭度 合计 容重 全氮 郁闭度 容重 −0.612 −0.259 0.097 −0.162 0.375 0.195 0.060 全氮 0.376 0.159 0.092 0.251 0.141 0.057 郁闭度 0.310 −0.049 0.076 0.027 0.096 
图 3 土壤有机碳质量分数对各因子的响应
Figure 3. Soil organic carbon content response to factors
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土壤容重对土壤有机碳表现出明显的直接负效应，主要由于容重通过改变土壤孔隙结构特点影响土壤水气环境，改变土壤微生物的生长和活动特征，对土壤有机碳转化产生强烈影响[30]；此外，逯军峰等[31]研究发现：油松林土壤容重与凋落物总量、凋落物现存量、分解率表现出显著负相关。土壤全氮和碳氮比对土壤有机碳的转化方向和强度有重要作用。王棣等[8]研究表明：容重与土壤全氮、碳氮比呈显著负相关，这与本研究结果一致。全氮对土壤有机碳呈显著正效应，氮素作为土壤微生物的重要营养元素，能够对土壤微生物活动产生直接影响。还有研究发现：较高的全氮能够降低凋落物叶中碳氮比，避免微生物与植物的“争氮”现象，利于凋落物矿化分解[32-33]。郁闭度是影响林下植被群落结构、改变凋落物组成和林地土壤特征的重要因素。油松人工林中，乔木层植物种类单一，结构简单，养分分解归还速率慢[34]，林下植被作用更为重要[35]。低郁闭度条件下可以丰富林下植被群落，减少凋落物中的木质素和粗纤维等难溶性物质含量以及改善林地土壤性质，从而提高土壤微生物对油松凋落物的分解速度[36]，促进土壤有机碳变化。
有研究指出：降水[37]、气温[38-39]、pH[39]和种植密度[40]是油松林土壤有机碳变化的可能影响因素，这与本研究结果不同。本研究表明：近40 a间研究区年均降水量、年均气温和土壤pH均未出现明显变化，年均降水量最大相差仅54.7 mm，年均气温维持在7.7~8.8 ℃，土壤均为中性(pH 6.99~7.58)。此外，中国油松林以人工林为主，不同地区对种植密度要求虽有不同，但整体差异不大[41]。由于年均气温、年均降水量和土壤pH的稳定性以及人工种植密度的相对一致性，使上述因素没有对油松分布区土壤有机碳产生强烈影响。
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棕壤和褐土在形成过程中存在强烈的黏化过程，从而在淋溶层以下形成厚度40~80 cm的黏化层，表现出黏粒含量高(20%~30%)、土壤紧实致密、渗透性差的土层特征[42]，使凋落物分解补充的有机碳源主要集中在表层土壤，土壤有机碳呈现出表聚特征，但其下层土壤有机碳始终相对稳定且保持在较低水平。近40 a间研究区年均降水量为560~610 mm，变幅较小，最大相差仅50 mm，各时期上层土壤中可溶性有机碳淋溶量相对稳定。由于黏化层对淋溶强度的制约以及每年死亡根系数量有限，导致下层土壤有机碳输入量远低于上层土壤，加之黏化层的影响造成土壤水气状况不良，微生物繁殖和活动被抑制，导致下层土壤有机质分解转换缓慢。
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油松林土壤有机碳变化与林木生长特征密切相关，这已在诸多研究中得以证实[10-11,43]。由于油松造林地土壤相对肥沃，立地条件较好，育种初期幼龄林有机碳处于较高水平。造林前的整地、蓄水等营林措施改善土壤容重，营造良好水、气条件，土壤微生物繁殖和活动旺盛，利于有机质的分解转化[44]，为幼林生长提供充足养分。随着林木生长郁闭度增加，林分透光率降低，林下植被开始逐渐淘汰，有机质来源减少。油松人工林一般在造林15 a后开始进行抚育间伐作业[45]，受抚育间伐影响，郁闭度降低，透光率提高，土壤微生物和土壤酶对间伐响应迅速，土壤生物活性提高[46]。进入中龄阶段(20 a)后，油松林进入快速生长期，林木间的竞争分化已缓和或基本停止，凋落物主要为难分解的油松凋落物，养分归还率慢，土壤微生物更多通过分解土壤原有有机物以满足林木生长对养分的需求，土壤容重和全氮出现了明显的负极化趋势[47]，导致土壤有机碳降低至近40 a最低点。近熟林(＞35 a)阶段，油松林土壤微生物及土壤酶酶活性明显改善，森林生态系统稳定性更强[43]，林下植被得以恢复，种类更为丰富的凋落物及根系逐年积累，为土壤微生物新陈代谢和自身合成提供丰富的碳、氮以及能量来源[48]，加之土壤容重改善以及土壤氮素供应能力提高，促进微生物对凋落物的分解转化，使土壤中有机碳逐步恢复和提高。
改革开放以来，中国林业政策不断演变[49]，不同时期森林经营措施深刻影响着油松生长过程，导致各林龄油松林面积不断发生变化。1978−1983年，中国开展了全国范围的植树造林活动，但1984−1991年，在经济利益驱使下，过量采伐和大面积皆伐成为中国森林主要经营方式，导致该时期中龄林及近熟林面积占比较低，油松幼龄林面积达132.9×104 hm2，占总面积的64%。由于良好的土壤种植条件和整地措施，1980−1989年油松林0~60 cm土层土壤有机碳储量处于较高水平，为205.45 Tg。1992年起，中国开始实行一系列林业可持续发展战略，乱砍滥伐、毁林开荒和占用林地现象得到遏制，使得1990−1999年油松林总面积增加至243.1×104 hm2。但由于该时期幼龄林+近熟林面积占比降低，而中龄林面积增加至91.4×104 hm2，占比提高38%，抵消了总面积增加对土壤有机碳的增加效果，使土壤有机碳储量和前期相比，降低了6.81 Tg左右。2000年后中国进一步启动“天然林资源保护工程”，严禁采伐或大幅削减森林采伐量等更严格的森林保护措施，最大程度地保证油松生长，使2000−2009年中龄林面积进一步提高至103.9×104 hm2，占比达45%，加之该时期总面积出现小幅降低，上述双重因素的叠加作用导致该时期0~60 cm土层土壤有机碳储量出现较大幅度降低，达到近40 a的最低点，仅183.83 Tg。2010−2017年，虽然幼龄林面积持续降低，但经过近30 a自然生长，20世纪80年代种植的油松大部分进入近熟林阶段，近熟林面积达93.1×104 hm2，两者占比达59%，加之总面积增加至251.2×104 hm2，不仅抵消了该时期中龄林对土壤有机碳的降低作用，而且使0~60 cm土层土壤有机碳储量出现较大幅度增加，达247.02 Tg的最高值。
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近40 a来，油松林土壤有机碳质量分数和储量变化表聚现象明显，0~20 cm土层是土壤有机碳质量分数或储量变化的主要贡献者，土壤有机碳质量分数和储量的占比分别达47%~54%和45%~50%。由于年均降水量和土壤黏化层对上层土壤可溶性有机碳输入和微生物活动制约以及死亡根系提供碳源有限，20~60 cm土层土壤有机碳质量分数和储量在各阶段始终处于相对稳定和较低的水平。油松林0~60 cm土层土壤有机碳质量分数和储量均呈先减少后增加的时间变化特征，其中，土壤有机碳储量从1980−1989年的205.45 Tg降低至2000−2009年最低点，为183.83 Tg，之后2010−2017年间出现较大幅度的增加，达到最高，为247.02 Tg。油松林地土壤性质、林分条件和各龄组面积比例受不同时期森林经营和保护措施深刻影响，土壤容重、土壤全氮和林分郁闭度是导致油松林土壤有机碳质量分数及储量变化的主要因素，随着近熟林面积比例的增加，预计未来仍会继续保持增长趋势。
Changes of soil organic carbon storage in Pinus tabulaeformis forest and its influencing factors
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摘要:
目的 通过探究油松林Pinus tabulaeformis土壤有机碳质量分数和储量的垂直变化和时间变化特征，为油松林土壤碳储量预测和碳汇管理提供理论依据。 方法 基于1980−2017年文献数据，综合运用单因素方差分析、多重比较、相关性分析和通径分析等方法，探讨棕壤和褐土2种土壤类型下油松林土壤有机碳质量分数及储量变化特征，并结合不同时期中国森林经营措施和油松生长特征分析其驱动因素。 结果 油松林土壤有机碳质量分数和储量变化随土层深度增加而显著降低(P＜0.05)，0~20 cm土层是碳库的主要贡献层，占0~60 cm土层土壤有机碳储量的45%~50%；近40 a间土壤有机碳质量分数和储量呈先减少后增加的时间变化特征，其中，2000−2009年为最低点，而后出现较大幅度增加，在2017年达到储量最高点，为247.02 Tg。 结论 土壤容重、土壤全氮和林分郁闭度是油松林土壤有机碳质量分数(储量)变化的主要因素，不同时期森林经营和保护措施对三者的深刻影响是油松林土壤有机碳质量分数和储量呈现明显时间变化的重要原因。图3表5参49 Abstract:Objective The objective is to explore the vertical and temporal variation characteristics of soil organic carbon(SOC) content and storage in Pinus tabulaeformis forest, so as to provide a theoretical basis for soil carbon storage prediction and carbon sink management in P. tabulaeformis forest. Method Based on the literature data from 1980 to 2017, the characteristics of spatial and temporal variation for SOC content and storage in P. tabulaeformis forest under brown soil and cinnamon soil types were discussed using the methods of one-way ANOVA, multiple comparison, correlation analysis and path analysis, and the driving factors were analyzed combined with China’s forest management measures and growth characteristics of P. tabulaeformis in different periods. Result The change of SOC content and storage in P. tabulaeformis forest decreased significantly with the increase of soil depth (P＜0.05), and 0−20 cm soil layer was the main contribution layer of carbon pool, accounting for 45%−50% of SOC storage in 0−60 cm soil layer. In the past 40 years, the content and storage of SOC showed the temporal variation characteristics of first decreasing and then increasing, among which 2000−2009 was the lowest, and then increased significantly, reaching the highest storage point of 247.02 Tg in 2017. Conclusion Soil bulk density, soil total nitrogen and stand canopy density are the main factors affecting the change of SOC content, and the profound effects of forest management and protection measures on the three factors are the important reasons for the significant temporal changes of SOC content and storage in P. tabulaeformis forest. [Ch, 3 fig. 5 tab. 49 ref.] -
随着环境保护要求的不断提高，环保型木材防腐剂越来越受到重视，此类防腐剂多以高效低毒的有机农药为主成分，配合其他助剂制备成有机型或水基型防腐剂[1-2]。三唑类杀菌剂，如丙环唑、戊唑醇、环丙唑醇、氟环唑和苯醚甲环唑等，既可以单独使用，又可以与铜制剂复配[3-4]，是目前常用的木材防腐剂；这些三唑类杀菌剂杀菌谱不尽相同，作用机制也有所差异，应用较广泛的是丙环唑和戊唑醇[5-6]。常见的木材防霉剂有异噻唑啉酮类如卡松、1,2-苯并异噻唑-3-酮(BIT)、4,5-二氯-2-正辛基-3-异噻唑啉酮(DCOI)等，有机碘类如碘丙炔醇丁基氨甲酸酯(IPBC)，三唑类等[7]，杀菌谱也不尽相同；常用的仓储水果防霉剂如溴菌腈和抑霉唑[8-9]，防霉活性较高，但较少应用于木材防霉。菊酯类杀虫剂是常见的防治白蚁的药剂，具有用量少、成本较低、废弃物易回收、环境相对友好等优点；高效氯氟氰菊酯在菊酯类杀虫剂中活性较高、稳定性较强、耐雨水冲刷性能较好。因含有大量羟基等亲水基团[10]，木材变色、发霉、腐朽、变形等问题频发，品质降低[11-13]，常用亚麻油、桐油、豆油、核桃油等含甘油三脂肪酸酯的植物油[14]和沥青、石蜡等含长链烷烃的矿物油用作木材防水；现代工业多将植物油与动植物蜡等复配成木蜡油[15]，用作木材的表面防水处理剂。如马红霞等[16]使用56号石蜡制备木材防水剂，当石蜡质量浓度为5%时，防水效率可达54%；由此可见，石蜡可作为良好的木材防水剂。液体石蜡是经原油分馏得到的无色无味的液态烃类混合物，室温下为液态，用作防水剂时可省去加热融化环节，节约了能源和时间。木材在使用过程中需要多重保护，如防腐、防霉、防虫和防水等，存在工序繁琐、成本高昂等问题，为满足木材不同生物危害防治需要，本研究拟制备一种同时具有防腐、防霉、防虫和防水多项功能的水基型有机木材保护复合制剂，通过室内抑菌圈法筛选不同杀菌剂的抑菌活性，从中挑选活性较好、杀菌谱互补的防腐成分与防霉成分进行复配，并筛选两者的最佳配比；将其与杀虫成分和防水成分复配，制备成可以兑水自动乳化的乳油制剂。制备的复合制剂稳定性好，兼具防水、防腐、防霉、防白蚁等性能，同时处理工序简单，可达到常规生物危害防治要求的目的，为木材保护提供参考。
1. 材料与方法
1.1 试验材料
1.1.1 杀菌剂、杀虫剂和防水剂
杀菌剂包括氟环唑(FCZ)、戊唑醇(TEB)、丙环唑(PPZ)、苯醚甲环唑(DCZ)、碘丙炔醇丁基氨甲酸酯(IPBC)、溴菌腈(BMN)、抑霉唑(IMZ)。杀虫剂为高效氯氟氰菊酯(CLT)。防水剂为液体石蜡(化妆品级)。以上试剂购自上海麦克林生化科技有限公司。
1.1.2 测试菌种
木材腐朽菌有褐腐菌密粘褶菌Gloeophyllun trabeum、白腐菌彩绒革盖菌Coriolus versicolor。木材混合霉菌有黑曲霉Aspergillus sp.、木霉Trichoderma sp.、青霉Penicillium sp.。木材变色菌可可球二孢Botryodiplodia theobromae。所有菌株均为实验室保存的生物测试标准用菌株。
测试树种为辐射松Pinus radiata。
1.2 试验方法
预实验通过满细胞法确定辐射松边材吸液(水)量为750~850 kg·m−3；根据三唑类药剂防腐有效载药量(200.0~400.0 g·m−3)[17]，换算药剂质量浓度为150.0~300.0 mg·L−1，确定试验用药质量浓度为200.0 mg·L−1。
1.2.1 防腐、防霉成分及配比筛选
通过室内抑菌效果普筛挑选出效果较好且杀菌谱互补的杀菌剂作为防腐和防霉成分。将挑选出的防腐和防霉成分按照不同配比混合进行复配，再次测试室内抑菌效果，确定效果较好的复配比例作为药剂配伍。
1.2.2 室内抑菌圈测试
参照《中华人民共和国药典》的“抗生素微生物检定法”测试抑菌圈。将5种防腐剂(FCZ、TEB、PPZ、DCZ、IPBC)统一配制成质量分数为5.00%的乳油，分别加水稀释到200.0 mg·L−1；防霉剂IMZ配制为400.0 mg·L−1，BMN分别配制为400.0、600.0和800.0 mg·L−1。在各涂满真菌孢子液的马铃薯葡萄糖琼脂(PDA)培养基中，分别摆放4个装有0.3 mL待测药液的牛津杯。随着药液的扩散，培养基上的真菌菌丝会受到抑制形成抑菌圈，抑菌圈直径越大，说明药剂抑菌效果越好。
1.2.3 制剂性能测试
乳液稳定性测试。参照GB/T 1603—2001《农药乳液稳定性测定方法》，在100.0 mL室温标准硬水中慢慢加入不同体积样品，边加入边搅拌，加完后继续搅拌30 s；然后在30 ℃恒温水浴中静置1 h，观察不同稀释倍数下样品乳状液分离情况。无浮油、沉淀或沉油则视为乳液稳定性合格。
防水性能测试。将含液体石蜡质量分数为40.00%的复合制剂分别兑水，稀释液体石蜡质量分数为2.00%、4.00%、8.00%，满细胞法处理试块。辐射松边材尺寸为50 mm×20 mm×10 mm，每组8块试块，室温平衡21 d后称质量，然后蒸馏水浸泡30 min，取出试块，称质量，参照GB/T 1934.1—2009《木材吸水性测定方法》计算吸水率；测量弦向尺寸变化，参照GB/T 29901—2013《木材防水剂的防水效率测试方法》计算防水效率。
室内防腐性能测试。参照GB/T 13942.1—2009《木材耐久性能第1部分：天然耐腐性实验室试验方法》进行。将待测制剂分别兑水稀释5、10、20倍备用，辐射松边材尺寸为20 mm×20 mm×10 mm，每组6块试块，经真空−0.09 MPa处理10 min，常压浸渍10 min，参照标准测试防腐性能。试块质量损失率＜10%，属于Ⅰ级强耐腐；质量损失率为11%~24%，属于Ⅱ级耐腐；质量损失率为25%~44%，属于Ⅲ级稍耐腐；质量损失率＞45%，属于Ⅳ级不耐腐。
室内防霉性能测试。参照GB/T 18261—2013《防霉剂对木材霉菌及变色菌防治效力的试验方法》进行。将待测制剂分别兑水稀释5、10、20倍，辐射松边材尺寸为50 mm×20 mm×10 mm，每组8块试块，参照标准方法处理试块，测试防霉性能。试块表面无菌丝、霉点时，定义侵染值为0；试块表面感染面积＜1/4，定义为1；试块表面感染面积1/4~1/2，定义为2；试块表面感染面积1/2~3/4，定义为3；试块表面感染面积＞3/4，定义为4。
室内防白蚁测试。参照GB/T 18260—2015《木材防腐剂对白蚁毒效实验室试验方法》进行。将待测制剂分别兑水稀释5、10、20倍，辐射松边材尺寸为20 mm×20 mm×10 mm，每组5块试块，参照标准方法处理试块，测试室内防白蚁性能。试块蚁蛀程度为完好无损，定义试样完好等级为10；微痕蛀蚀，定义为9.5；轻微蛀蚀，截面面积＜3%的蛀蚀，定义为9；中等蛀蚀，截面面积3%~10%的蛀蚀，定义为8；中等蛀蚀，截面面积10%~30%的蛀蚀，定义为7；严重蛀蚀，截面面积30%~50%的蛀蚀，定义为6；非常严重蛀蚀，截面面积50%~75%的蛀蚀，定义为4；试块几乎完全被蛀毁，定义完好等级为0。
2. 结果与分析
2.1 有效成分筛选
从表1可以看出：5种防腐剂(FCZ、TEB、PPZ、DCZ和 IPBC)对木材腐朽菌(彩绒革盖菌和密粘褶菌)均具有较好的抑制效果，但FCZ、TEB和PPZ对变色菌(可可球二孢)和混合霉菌几乎没有抑制作用，只有DCZ对可可球二孢有抑制效果，因此优选DCZ作为防腐成分。IPBC和IMZ对所测试菌种均有较好的抑制效果，BMN和IMZ虽然对混合霉菌和变色菌有抑制作用，但抑菌圈均小于IPBC。因此，优先IPBC作为防霉成分。
表 1 各杀菌剂的室内抑菌效果Table 1 Result of inhibition zones test by bactericide杀菌剂 质量浓度/
(mg·L−1)抑菌圈大小/mm 彩绒革
盖菌密粘
褶菌可可球
二孢混合
霉菌FCZ 200.0 ＞45.0 ＞45.0 0 0 TEB 200.0 ＞45.0 ＞45.0 0 0 PPZ 200.0 ＞45.0 ＞45.0 0 0 DCZ 200.0 ＞45.0 ＞45.0 11.4 0 IPBC 200.0 ＞45.0 ＞45.0 34.6 21.9 BMN 800.0 37.2 35.4 12.8 10.6 600.0 38.1 29.0 9.0 9.4 400.0 26.8 31.8 8.3 7.1 IMZ 400.0 39.2 41.6 26.9 12.7 将DCZ和IPBC按质量比1∶1、1∶3、3∶1的比例配制混合药剂，测试DCZ+IPBC复配药剂对腐朽菌和霉菌的抑制效果；将其他3种三唑类防腐药剂(FCZ、TEB和PPZ)与IPBC按照质量比1∶1配制复配药剂，作为对照测试抑菌效果。由表2可以看出：DCZ+IPBC复配药剂对木材腐朽菌、变色菌和混合霉菌的抑制效果较好，其中按照1∶1比例复配的药剂效果最高。相其他三唑类与IPBC的复配药剂，抑菌效果亦有所提高。由此确认防腐/防霉复配药剂，DCZ和IPBC按照1∶1进行配制。
表 2 不同三唑类药剂与IPBC复配的抑菌效果Table 2 Result of inhibition zones test by compounded of different preservatives组分 质量浓度/
(mg·L−1)抑菌圈大小/mm 彩绒革
盖菌密粘
褶菌可可球
二孢混合
霉菌DCZ 200.0 ＞45.0 ＞45.0 11.4 0 DCZ+IPBC 150.0+50.0 ＞45.0 ＞45.0 22.4 15.1 DCZ+IPBC 100.0+100.0 ＞45.0 ＞45.0 31.0 23.6 DCZ+IPBC 50.0+150.0 ＞45.0 ＞45.0 29.1 23.7 IPBC 200.0 ＞45.0 ＞45.0 30.6 21.9 FCZ+IPBC 100.0+100.0 ＞45.0 ＞45.0 25.7 21.8 PPZ+IPBC 100.0+100.0 ＞45.0 ＞45.0 25.8 22.5 TEB+IPBC 100.0+100.0 ＞45.0 ＞45.0 24.0 21.0 为探索CLT对白蚁的防治效果，设计含梯度载药量的辐射松边材室内抗白蚁效果测试，拟定辐射松边材载药量分别为5.0、10.0、15.0、20.0、30.0 g·m−3。由表3可知：试块中CLT载药量达10.9 g·m−3以上时，白蚁蛀蚀完好值＞8.0，质量损失率＜11%，而未添加药剂处理的对照木材，完好值仅4.6，质量损失率＞40%。因此，设计的复合制剂中防虫成分的目标载药量为7.5~30.0 g·m−3。
表 3 不同CLT载药量木材的白蚁蛀蚀结果Table 3 Result of lab anti-termite test of cyhalothrin载药量/
(g·m−3)白蚁蛀蚀
完好值质量损
失率/%载药量/
(g·m−3)白蚁蛀蚀
完好值质量损
失率/%− 4.6 42.9±14.6 15.5 8.0 10.5±1.4 5.3 8.0 11.3±0.7 21.8 9.1 5.2±1.4 10.9 8.6 5.9±1.5 32.1 8.4 5.1±1.9 说明：−表示未添加药剂 综上，本研究设计制备了含苯醚甲环唑、碘丙炔醇丁基氨甲酸酯、高效氯氟氰菊酯、液体石蜡等多种有效成分的木材保护复合制剂，通过调试乳化剂和助溶剂的用量和配比，最终配制出稳定、均相、透明、入水可自乳化的乳油制剂。制剂制备时按比例称取原药和乳化剂，加入助溶剂，充分溶解混匀后加入液体石蜡，搅拌均匀即可。测试使用的制剂为乳油，组成成分质量分数为0.20%苯醚甲环唑、0.20%碘丙炔醇丁基氨甲酸酯、0.02%高效氯氟氰菊酯和40.00%液体石蜡。
2.2 制剂性能测试
2.2.1 乳液稳定性测试
制剂兑水稀释250倍，制剂呈乳白色，初入水时呈乳白色团雾状，可自动扩散，摇匀后呈均匀的乳状液，静置1 h未见分层、析油和沉淀，稳定性可保持3~4 h；过夜后破乳，药液表面有大量浮油，颠倒摇匀后可恢复乳液状，不影响正常使用。
2.2.2 防水性能测试
参照标准方法用该制剂处理辐射松边材，经水浸泡30 min后测试试块的吸水率和防水效率。由表4可知：未添加药剂处理的木材，吸水率为54.7%；随着制剂中石蜡质量分数升高，木材试块中石蜡含量相应增加，试块吸水率依次降低，从43.5%下降到26.6%，木材防水效率则随之增强，从44.4%提升到了77.8%。
表 4 防水剂处理后试块的防水性能Table 4 Efficiency of waterproof稀释
倍数制剂中液体石
蜡质量分数/%试块中液体石
蜡含量/(kg·m−3)吸水
率/%防水效
率/%5 8 49.1 26.6±7.4 77.8±19.1 10 4 19.4 35.0±17.3 68.9±22.1 20 2 10.5 43.5±15.1 44.4±20.6 − 0 0 54.7±5.8 0 说明：−表示未添加药剂 2.2.3 室内耐腐性能测试
由表5可知：未处理木材受白腐菌侵染后质量损失率达75.7%，受褐腐菌侵染质量损失率为19.4%，而所有处理试块质量损失率均低于6%，达到强耐腐。制剂稀释20倍后处理试块，试块中DCZ和IPBC载药量超过71.1 g·m−3，试块质量损失率可达1%，达到Ⅰ级强耐腐。值得注意的是，稀释20倍的药液处理后，试块质量损失率低于稀释5倍的药液，原因是高质量浓度制剂处理后，试块内含有大量的液体石蜡，在长达3个月的试验期内，液体石蜡自动扩散到培养基，试块质量损失增加。但取样现场也发现：高质量浓度制剂处理的试块无腐朽菌菌丝附着生长，说明添加防水剂实际进一步提升了制剂的防腐性能。
表 5 制剂处理后试块的室内耐腐性能Table 5 Result of lab sand block test on sapwood P. radiate稀释
倍数彩绒革盖菌 密粘褶菌 试块DCZ+IPBC
载药量/(g·m−3)质量损
失率/%试块DCZ+IPBC
载药量/(g·m−3)质量损
失率/%5 311.2+311.2 5.5±0.6 320.6+320.6 3.6±0.3 10 150.9+150.9 2.7±0.2 139.0+139.0 3.4±0.4 20 71.2+71.2 0.6±0.1 71.1+71.1 1.0±0.2 − 0 75.7±4.3 0 19.4±2.1 说明：−表示未添加药剂 2.2.4 室内防霉性能测试
参照标准方法用该制剂处理辐射松边材，测试室内防霉效果。由表6可知：未处理木材的霉菌和变色菌侵染值为4，该制剂稀释5倍时，试块表面的DCZ和IPBC含量均达0.165 g·m−2，处理试块变色菌和混合霉菌侵染值均为0，防治效果优良。在实际使用中可根据木材树种的天然耐腐性及所处环境适当增减制剂的用量，以达到理想的防霉效果。
表 6 室内防霉测试结果Table 6 Result of lab mildew proof test稀释
倍数可可球二孢 混合霉菌 DCZ+IPBC载药
量/(g·m−2)侵染值 DCZ+IPBC载药
量/(g·m−2)侵染值 5 0.165+0.165 0 0.202+0.202 0 10 0.106+0.106 1.5 0.148+0.148 0.5 20 0.045+0.045 4.0 0.048+0.048 3.3 − 0 4.0 0 4.0 说明：−表示未添加药剂 2.2.5 室内抗白蚁测试
由表7可知：不同稀释倍数的制剂处理后，试块质量损失率均＜3%，而未添加抗虫剂的对照试块，质量损失率为42.9%；制剂稀释5倍时，试块载药量达29.1 g·m−3，试块白蚁蛀蚀完好值为9.6；稀释20倍时，试块载药量为7.6 g·m−3， 试块白蚁蛀蚀完好值为8.9，而未处理木材的白蚁蛀蚀后完好值仅为4.7，质量损失率达42.9%，显示该制剂的防治白蚁效果优良。结合表3可知：相比单用高效氯氟氰菊酯时，复合制剂处理材在同等载药量下对白蚁的防治效果要好得多；当高效氯氟氰菊酯质量浓度为15.0、30.0 g·m−3时，该复合制剂防治白蚁的效果远远优于单剂，由此可知其他组分的加入起到了增效作用。
表 7 室内抗白蚁测试结果Table 7 Result of lab anti-termite test稀释
倍数木材中高效氯氟氰菊酯
载药量/(g·m−3)质量损
失率/%白蚁蛀蚀
完好值5 29.1 2.8±0.5 9.6 10 14.7 2.6±0.3 9.2 20 7.6 2.5±0.7 8.9 − 0 42.9±14.6 4.7 说明：−表示未添加药剂 3. 讨论
针对不同的木材败坏防治需求，本研究制备了一种具有防腐、防霉、防虫、防水多功能的复合制剂，类型为乳油，有效成分为苯醚甲环唑、碘丙炔醇丁基氨甲酸酯、高效氯氟氰菊酯和液体石蜡。
该制剂兑水稀释后呈乳液状，稳定性可保持3~4 h，符合GB/T 1603—2001 《农药乳液稳定性测定方法》的规定。石蜡作为常见的防水剂被广泛应用，多数所使用的时熔点较高的固体石蜡[18]，而该制剂以液体石蜡为防水组分，优点是室温下即为液体，无需加热融化，缺点是液体石蜡密度较小，相较常规药剂，兑水稀释后稳定性差，药液兑水约 4 h 后就会分层破乳；不过，稍微搅拌即可恢复乳状，基本不影响正常使用。该制剂防水性能较好，然而应注意的是防水剂含量很大，大剂量液体石蜡的使用，存在一定的消防隐患，后期应配合表面阻燃处理。石蜡基防水剂的主要防水机制是通过石蜡的疏水作用[19]，石蜡的使用同时增强了木材的尺寸稳定性[20]，石蜡分子量较大，不易进入木材内部，因此需要将其乳化成细小的乳状液，然而，乳化剂的过量使用可能会有石蜡的疏水性降低的风险，需要在以后的开发中引起重视。结合室内耐腐试验菌丝生长状况可以发现：防水剂液体石蜡的加入，可以明显增加药剂的防腐性能，而木材中石蜡的含量很高，当木材与环境中土壤或者水体接触时，石蜡会从木材中自由扩散到环境中，可能会增加药剂流失的风险。
室内防霉测试结果来看，将制剂稀释 5 倍使用，即辐射松试块苯醚甲环唑和碘丙炔醇丁基氨甲酸酯载药量均为 0.165 g·m −2 时，混合霉菌的生长才能被完全抑制，这与李晓文等[21]的IPBC防霉效果结论一致。室内防霉测试所选的温湿度条件适合霉菌生长，且霉菌的孢子液人为接种，因此，通常可以通过室内防霉测试的药剂，在实际生产中的防霉效果也会很好。
室内防白蚁测试结果可知：制剂稀释 20 倍后，试块受白蚁蛀蚀程度仍较低，质量损失率较小，防蚁性能优异。同时，比较单独使用高效氯氟氰菊酯和添加防水剂后的防白蚁效果可以看出：防水剂的添加明显增加了药剂的防白蚁效果。分析原因可能是石蜡是一种化石能源，白蚁不喜食。
4. 结论
为满足木材不同生物危害防治需要，本研究制备出一种含石蜡水基型有机多功能木材防腐剂，可以一次处理基本满足木材常规保护的要求。该木材保护复合制剂同时具有防腐、防霉、防虫、防水多功能，剂型为乳油，质量分数分别为0.20%的苯醚甲环唑和碘丙炔醇丁基氨甲酸酯、0.02%的高效氯氟氰菊酯和40.00%的液体石蜡。
当环境中生物危害较轻时，可将该复合制剂稀释20倍使用，当生物危害较重时，可将复合制剂稀释5倍甚至直接使用。将制剂稀释5到10倍处理木材，即木材中液体石蜡为25.0~50.0 kg·m−3，苯醚甲环唑和碘丙炔醇丁基氨甲酸酯为150.0~300.0 g·m−3，高效氯氟氰菊酯载药量为15.0~30.0 g·m−3，可满足多大多数生物危害的防治需求。
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表 1 不同时段油松林各龄组面积及占比
Table 1. Statistics of P. tabulaeformis forest area at different stages
龄组 1980−1989年 1990−1999年 2000−2009年 2010−2017年 面积/(×104 hm2) 占比/% 面积/(×104 hm2) 占比/% 面积/(×104 hm2) 占比/% 面积/(×104 hm2) 占比/% 幼龄林 132.9 64 102.2 42 74.6 32 55.0 22 中龄林 59.4 29 91.4 38 103.9 45 103.1 41 近熟林 13.8 7 49.5 20 54.7 23 93.1 37 总计 206.1 100 243.1 100 233.2 100 251.2 100 说明：林龄划分按照《中国森林(第1卷)》[20]标准，其中，近熟林为划分标准中的近熟林及以上林龄的油松林；不同时期幼龄林、中 龄林和近熟林的面积根据文献[21-27]统计数据计算获取 
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表 2 不同时段土壤有机碳质量分数统计分析
Table 2. Variation of soil organic carbon content at different stages
时段 0~20 cm有机碳/(g·kg−1) 20~40 cm有机碳/(g·kg−1) 40~60 cm有机碳/(g·kg−1) 0~60 cm有机碳平
均值/(g·kg−1)最大值 最小值 平均值 变异系数 最大值 最小值 平均值 变异系数 最大值 最小值 平均值 变异系数 1980−1989年 45.00 4.63 19.50 Aa 0.57 27.50 4.26 11.48 Ab 0.56 30.62 2.70 8.37 Abc 0.79 13.11 A 1990−1999年 41.93 4.11 15.00 Ba 0.56 44.66 1.34 10.09 Ab 0.86 22.33 0.68 6.15 Ac 0.67 10.41 B 2000−2009年 56.55 1.20 14.57 Ba 0.66 45.62 1.00 8.49 Ab 0.96 34.68 0.68 6.33 Abc 0.96 9.80 B 2010−2017年 57.45 0.50 20.76 Aa 0.55 35.28 0.74 11.36 Ab 0.62 30.20 0.65 7.94 Ac 0.68 13.35 A 说明：不同大写字母表示相同土层不同时段有机碳质量分数差异显著(P＜0.05)；不同小写字母表示相同时段不同土层土壤有机碳质 量分数差异显著(P＜0.05)
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表 3 不同时段土壤有机碳储量及占比
Table 3. Estimation of soil organic carbon storage in P. tabulaeformis forest at different stages
土层/cm 1980−1989年 1990−1999年 2000−2009年 2010−2017年 储量/Tg 占比/% 储量/Tg 占比/% 储量/Tg 占比/% 储量/Tg 占比/% 0~20 97.18 47.30 90.20 45.41 86.27 46.93 124.92 50.57 20~40 61.85 30.10 67.06 33.76 55.68 30.29 70.60 28.58 40~60 46.43 22.60 41.38 20.83 41.88 22.78 51.49 20.85 0~60 205.45 100.00 198.64 100.00 183.83 100.00 247.02 100.00
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表 4 0~20 cm土层土壤有机碳质量分数与各因子间的Pearson相关性分析
Table 4. Pearson correlation analysis between 0−20 cm soil organic carbon and each factors
因子 有机碳 容重 全氮 碳氮比 pH 年均气温 年均降水量 凋落物量 林分密度 郁闭度 林龄 有机碳 1 容重 −0.774** 1 全氮 0.627** 0.424** 1 碳氮比 0.609** −0.425** 0.446** 1 pH 0.140** −0.084 0.212* 0.209* 1 年均气温 −0.052 0.037 −0.016** 0.259** 0.023 1 年均降水量 0.158 −0.126 0.059 0.031 −0.300* 0.339** 1 凋落物量 0.042 0.131 −0.031 0.144 −0.113 0.273* 0.228 1 林分密度 0.055 −0.147* −0.094 −0.232* 0.017 0.161 0.149 0.169 1 郁闭度 0.336** −0.159 0.246 0.221 0.048 0.047 0.090 0.220 −0.128 1 林龄 0.376** −0.297* 0.469** 0.454** 0.021 0.088 0.064 0.211 −0.455** 0.269** 1 说明：*表示显著相关(P＜0.05)；**表示极显著相关(P＜0.01)
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表 5 通径分析结果
Table 5. Results of path analysis of factors
因子 直接通径系数 间接通径系数 决定系数 容重 全氮 郁闭度 合计 容重 全氮 郁闭度 容重 −0.612 −0.259 0.097 −0.162 0.375 0.195 0.060 全氮 0.376 0.159 0.092 0.251 0.141 0.057 郁闭度 0.310 −0.049 0.076 0.027 0.096
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