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近自然森林经营理论以抚育、间伐、择伐和天然更新等措施为主要技术特征，追求森林资源的永续利用[1]。近自然经营管理措施下森林土壤肥力的变化是评价该森林经营方式是否有利于森林可持续经营的重要基础。近自然经营对林下土壤肥力的影响国内外学者已有相关研究。张鼎华等[2]研究发现：近自然经营马尾松 Pinus massoniana 幼林的土壤养分含量增加、生物活性增强、土壤酶活性增加、土壤交换性能改善，并且立地条件差的变化幅度较大。吴瑶等[3]应用近自然森林技术对红松Pinus koraiensis林土壤影响的研究中发现：土壤有机碳、全氮、全磷、碱解氮、速效磷、速效钾的质量分数高于未经营林分。刘延滨等[4]对退化落叶松Larix gmelinii人工林近自然改造后发现：林分土壤微生物多样性增加，有效磷、有效钾增加。颜欢欢等[5]通过近自然与常规经营千年桐Vernicia montana林的对比发现，近自然经营的千年桐生态林土壤持水量、氮磷钾、有机质含量都高于常规千年桐林。但王新宇等[6]在水曲柳Fraxinus mandshurica和长白落叶松Larix olgansis人工林近自然经营中发现：近自然抚育后土壤容重、孔隙度、含水量无显著差异。徐庆祥等[7]也得出了相似结论。目前，关于近自然经营对土壤物理性质影响的研究存在一定差异，近自然经营对土壤肥力影响的研究侧重于土壤肥力某一方面的性质，没有综合各土壤肥力指标而考虑林分肥力变化。近自然经营不同措施对不同龄林马尾松林土壤肥力的影响还没有相关报道。本研究针对这些问题，选取了近自然不同经营措施马尾松林土壤肥力的物理、化学、生物学指标，以全面准确评价林分土壤肥力的变化，为近自然森林经营理论在中国的推广提供理论依据。
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研究地点位于贵州省贵阳市开阳县近自然经营项目区(26°48′~27°22′N，106°45′~107°17′E, 平均海拔高度1 000~1 400 m)。地形以山地为主，生态环境良好，降雨充沛，属亚热带常绿阔叶林带，主要的植物属壳斗科Fagaceae、樟科Lauraceae、山茶科Theaceae 、冬青科Aquifoliaceae等，主要乔木有马尾松、华山松Pinus armandii、杉木Cunninghamia lanceolata、青冈Quercus glauca、白杨Populus tomentosa、光皮桦Betula luminifera、枫香Liquidambar formosana、樟树Cinnamomum camphora等；林下主要灌木有杜鹃Rhododendron simsii、马桑Coriaria nepalensis、火棘Pyracantha fortuneana、铁仔Myrsine africana等。林内湿度较大。近地层苔藓和地衣发达。项目区优势树种为马尾松，主要涉及幼龄林、中龄林、近熟林3个龄组，未进行近自然经营前林分郁闭度均达0.8 以上。林分土壤类型以黄壤、黄棕壤为主。近自然抚育起始时间为2010年，对象为9年生马尾松幼龄林：对林分进行修枝、补植、伐除，对目标树有竞争的乔木和目标树附近高大的灌木和草本进行清除，人工辅助调节林木水平分布和树种组成，改善林分空间，实现林分混交，不定期进行；近自然间伐在2013年开展，对象为18年生马尾松中龄林：对林分进行单株间伐，伐除对目标树有干扰和林分密集区域长势差的乔木，实施1次，强度为39.18%；近自然择伐在2013年实施，对象为22年生马尾松近熟林：对林分进行单株择伐，以目标树为核心，伐除竞争木及干扰木，无目标树区域调节林分密度，增加林中空隙，择伐“霸王树”，实施1次，强度为37.64%。研究区择伐和间伐林分约740 hm2，抚育约670 hm2。
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2017年11月，依开阳县林班分布图，在开阳县近自然经营项目区分别针对幼龄林抚育、中龄林间伐、近熟林择伐设置立地条件相似的样地。各设置3组重复及对照，对照为项目区未进行任何经营的与相应龄组立地条件相似的马尾松林分。在每个林分中部设置20 m×20 m的大样方，并在每个大样方的对角线上选取3个20 cm×20 cm的小样方，采用环刀进行取土，取土厚度为20 cm。如此进行土壤样品采集，以充分全面了解林分土壤肥力情况。对采集的土壤样品各项土壤指标进行测定分析[8]，pH值采用电位法；有机质质量分数采用重铬酸钾容量法；全氮质量分数采用混合盐消化碱扩散法；全磷采用铝锑抗比色法；全钾采用火焰光度计法；碱解氮采用碱解扩散法；速效磷采用碳酸氢钠浸提-钼锑抗比色法；速效钾采用火焰光度法；容重采用环刀法；含水量采用酒精燃烧法；总孔隙度采用环刀法；脲酶采用比色法；蔗糖酶采用3,5-二硝基水杨酸比色法；碱性磷酸酶采用磷酸苯二钠比色法。
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由于各土壤肥力指标对土壤整体肥力水平的影响不同且数值存在量纲差距，所以会严重影响对土壤肥力评价和分析的准确性。为使评价更合理有效，基于模糊数学原理，构建土壤肥力指标的隶属度函数。根据植物效应曲线将隶属度函数分为2种类型[9]。相应函数表达式如下：
$$ f(x) = \left\{ {\begin{array}{*{20}{l}} {1.0,x \geqslant x_2}\\ {\dfrac{{0.9(x - x_1)}}{{x_2 - x_1}} + 0.1,x_1 \leqslant x \leqslant x_2}\\ {0.1,\;\;\;\;x < x_1} \end{array}} \right.\!\!\!\!{\text{；}} \quad f(x) = \left\{ {\begin{array}{*{20}{l}} {0.1,x < x_1\;{\text{或}}\;x \geqslant x_4}\\ {\dfrac{{0.9(x - x_1)}}{{x_2 - x_1}} + 0.1,x_1 \leqslant x \leqslant x_2}\\ {1.0,x_2 < x < x_3}\\ {1.0 - \dfrac{{0.9(x - x_3)}}{{x_4 - {x_3}}},x_3 < x \leqslant x_4} \end{array}} \right. \text{。} $$ (1) 式（1）中：x1、x2、x3、x4为土壤肥力指标在曲线中的转折点，通过公式计算出各土壤肥力指标的隶属度值，其值越大反映该指标水平越适宜马尾松生长，这些值在0.1~1.0之内。结合马尾松对于各项土壤肥力指标丰缺的生理特点，以及《全国第2次土壤普查暂行规程》的土壤养分含量分级和当地的具体实际，以及前人的研究情况[9-17]，确定函数中转折点的相应取值如表1所示。
表 1 马尾松隶属度函数转折点取值
Table 1. Value of the turning point of the membership function of P. massoniana
转折点 有机质/(g·kg−1) 全氮/(g·kg−1) 碱解氮/(mg·kg−1) 全钾/(g·kg−1) 速效钾/(mg·kg−1) 全磷/(g·kg−1) 速效磷/(mg·kg−1) x1 6.00 0.50 30.00 5.00 30.00 0.20 3.00 x2 40.00 2.00 150.00 25.00 200.00 1.00 40.00 转折点 pH 脲酶/(μg·g−1) 蔗糖酶/(mg·g−1) 碱性磷酸酶/(mg·g−1) 容重/(g·cm−3) 含水量/% 总孔隙度/% x1 3.00 0.11 20.21 1.25 0.82 1.00 60.00 x2 3.50 1.28 39.88 1.85 1.00 17.00 70.00 x3 5.50 1.20 x4 7.50 1.40 -
采用SPSS 24.0统计分析软件对近自然经营与对照各土壤肥力指标进行独立样本t检验，以分析近自然经营与对照土壤肥力各项指标差异的显著程度。采用Excel 2016对消除量纲后的各指标做雷达图，以直观全面地了解研究区各土壤肥力指标变化的趋势及丰缺情况，结合SPSS 24对各项土壤肥力指标进行主成分分析，以综合评价土壤肥力。主成分分析提取了3个主成分(表2)，每一个主成分都综合反映了原所有土壤肥力指标的大部分信息。通过各土壤类型主成分，利用公式计算各近自然经营措施土壤肥力综合评价得分。公式为：综合评价得分=W1Y1+W2Y2+W3Y3，其中：W1、W2、W3为各成分特征值权重进行归一化处理后的值，Y1、Y2、Y3为土壤肥力指标主成分。
表 2 土壤肥力指标主成分
Table 2. Main components of soil fertility index
土壤类型 Y1 Y2 Y3 间伐 1.510 174 4 0.226 733 5 0.914 857 4 间伐对照 0.934 324 4 −0.216 028 0 0.526 200 0 择伐 1.118 469 3 0.975 322 3 0.743 295 2 择伐对照 0.229 793 4 0.564 344 2 0.445 253 2 抚育 1.522 134 7 0.480 725 5 0.197 184 3 抚育对照 1.522 071 5 0.548 271 1 0.298 588 1 -
对林分而言，容重应在1.0~1.4为优[16]。由表3可知：间伐与择伐土壤容重都优于对照，其中择伐土壤容重显著大于对照，差异显著(P＜0.05)；抚育土壤容重小于对照，差异不显著(P＞0.05)。间伐与择伐的含水量都大于对照，差异显著(P＜0.05)；抚育土壤含水量小于对照，差异不显著(P＞0.05)。择伐与间伐的总孔隙度均小于对照，差异显著(P＜0.05)；抚育小于对照，差异不显著(P＞0.05)。
表 3 近自然不同经营与对照的土壤物理指标比较
Table 3. Comparison of soil physical indicators between different near-natural management and controls
土壤类型 容重/(g·cm−3) 含水量/% 总孔隙度/% 间伐 1.00 16* 63* 间伐对照 0.97 13 69 择伐 1.01* 15* 61* 择伐对照 0.83 12 69 抚育 1.03 15 61 抚育对照 1.04 15 62 说明：用 t 检验法进行分析。*表示同列试验组与对 照组差异显著 (P＜0.05) -
根据柳若安等[17]对马尾松林土壤酸度的研究，适宜马尾松生长的土壤pH为3.5~5.5。由表4可知：各经营措施与对照林分土壤酸度均处于优良状态，且差异不显著(P＞0.05)。择伐与间伐的全氮、碱解氮、全钾、全磷、速效磷质量分数均大于对照，且差异显著(P＜0.05)。土壤有机质质量分数近自然择伐大于对照，差异显著(P＜0.05)；间伐大于对照，差异不显著(P＞0.05)。对于抚育，有机质、全氮、碱解氮、全钾、速效钾、全磷质量分数与对照相比，差异不显著(P＞0.05)，其中碱解氮和全钾差异显著(P＜0.05)。
表 4 近自然不同经营管理与对照土壤化学指标的比较
Table 4. Comparison of soil chemical and fertility indicators between different near-natural management and control
土壤类型 有机质/
(g·kg−1)全氮/
(g·kg−1)碱解氮/
(mg·kg−1)全钾/
(mg·kg−1)速效钾/
(mg·kg−1)全磷/
(mg·kg−1)速效磷/
(g·kg−1)pH 间伐 22.70 0.61* 146.69* 447.90* 60.22* 320.73* 5.03* 4.56 间伐对照 22.38 0.46 79.91 408.87 58.30 296.56 4.10 4.55 择伐 19.36* 0.68* 119.01* 532.51* 59.88 200.50* 3.75* 4.65 择伐对照 11.89 0.32 79.94 386.70 59.91 140.94 2.46 4.64 抚育 21.99 0.77 114.32* 475.70* 59.98 245.60 5.40 4.60 抚育对照 22.19 0.71 126.74 505.67 59.90 245.73 5.21 4.63 说明：用t检验法进行分析。*表示同列试验组与对照组差异显著 (P＜0.05) -
由表5可知：研究区择伐和间伐蔗糖酶和碱性磷酸酶质量分数高于对照，差异显著(P＜0.05)。土壤脲酶质量分数间伐小于对照，差异不显著(P＞0.05)；择伐明显大于对照，差异显著(P＜0.05)。抚育马尾松林分蔗糖酶质量分数低于对照，差异显著(P＜0.05)，碱性磷酸酶差异不显著(P＞0.05)。
表 5 近自然不同经营管理与对照土壤生物指标的比较
Table 5. Comparison of soilbio-indicators between different near-natural management and control
土壤类型 脲酶/
(μg·g−1)蔗糖酶/
(mg·g−1)碱性磷酸酶/
(mg·g−1)间伐 1.16 36.42* 1.44* 间伐对照 1.25 34.36 1.28 择伐 0.93* 39.75* 1.83* 择伐对照 0.13 38.22 1.64 抚育 1.08* 20.23* 1.52 抚育对照 1.01 22.23 1.52 说明：用t检验法进行分析。*表示同列试验组与对照组差 异显著 (P＜0.05) -
由图1可以看出：研究区采取择伐的经营措施后，土壤全氮、碱解氮、全钾、全磷、速效磷、脲酶、碱性磷酸酶质量分数都有明显的增长，土壤物理指标的变化趋势不明显。间伐的土壤碱解氮、全钾、全磷、速效磷、蔗糖酶质量分数有增长趋势，脲酶质量分数有减少趋势。抚育的碱解氮、全钾、速效磷、脲酶质量分数有减少趋势，蔗糖酶质量分数有增加趋势。间伐与择伐各土壤肥力指标所构成面积明显大于对照，抚育与对照各土壤肥力指标在雷达图中构成的面积相近，结合表6中间伐与择伐土壤肥力综合评价得分均高于对照，差异显著(P＜0.05)，抚育与对照得分差异不显著(P＞0.05)，可以断定近自然间伐与择伐土壤肥力优于对照，近自然抚育与对照土壤肥力相近。
图 1 近自然与对照土壤肥力指标隶属度雷达图
Figure 1. Radar diagram of the membership degree of near-natural and control soil fertility indicators
表 6 近自然与对照主成分分析综合得分
Table 6. Comprehensive scores of near-natural and control principal component analysis
土壤类型 综合得分 间伐 1.07* 间伐对照 0.55 择伐 1.04* 择伐对照 0.35 抚育 1.09 抚育对照 1.12 说明：用t检验法进行分析。*表示同列试验组与对照组差 异显著 (P＜0.05) -
研究区经过近自然经营后，近自然择伐的马尾松近熟林的土壤肥力发生了显著变化，主要体现在提高土壤养分和土壤生物酶活性上，其中土壤有机质、全氮、碱解氮、全钾、全磷、速效磷、脲酶、蔗糖酶、碱性磷酸酶质量分数均显著提升。近自然择伐对林分进行单株择伐，以目标树为核心，伐除竞争木及干扰木，无目标树区域调节林分密度，增加林中空隙，择伐“霸王树”。这些措施能够减少林分林木数量，增加林木生长空间，进而给幼小植株提供更多养分，同时增加林内光照和改善温度条件，进而增加低矮植物获得光照的强度和时间，调节林分整体结构，促进林分更新，加速了林内生物小循环，因此土壤化学和生物指标得到了提升。
近自然间伐的马尾松中龄林土壤肥力也发生了显著变化，其中土壤全氮、碱解氮、全钾、速效钾、全磷、脲酶、蔗糖酶、碱性磷酸酶、速效磷质量分数得到了显著提升。近自然间伐对林分进行单株间伐，伐除对目标树有干扰和林分密集区长势差的乔木，使得林分保留木生长空间扩大，促进了实施后几年林木生长，从而森林更新加快，林下生物多样性提高，加速了土壤物质循环和养分周转，因此提升了土壤肥力。吴瑶等[3]、刘延滨等[4]、包甜甜等[18]、刘俊钦[19]在近自然森林经营的研究中也得出了类似结论。
近自然抚育幼龄马尾松林土壤肥力变化不显著。在物理性质方面，近自然各经营措施对林分土壤的改良是间接作用，并没有直接改变土壤结构，因此土壤物理指标的变化不显著。这与王新宇等[6]、徐庆祥等[7]在近自然抚育后土壤容重、孔隙度、含水量等物理性质方面没有显著差异的研究结果相似。近自然抚育马尾松幼龄林土壤养分和生物酶质量分数变化不明显。本研究中，近自然抚育对林分进行修枝、伐除对目标树有竞争的乔木，对目标树附近高大的灌木和草本进行清除，抚育剩余物全面清理，每次对林分结构的调控影响较小。这些措施在研究区经营年限里对林分的影响可能还未体现。张鼎华等[2]、包甜甜等[18]在近自然幼林经营的研究中对修剪的枝干，割除的灌木和草本进行埋蔸，起到了提升土壤养分的作用，因此，对近自然抚育剩余物的不同处理方式可能对土壤养分有不同影响。另外，林分立地条件、林分年龄以及经营年限的不同也可能导致近自然抚育对土壤肥力的影响不同。近自然抚育对土壤肥力的影响还有待进一步研究。
整体而言，近自然不同经营管理措施确实能够改造林分结构，改善林境，促进森林更新，提高林下生物多样性，进而加速土壤物质循环和养分周转，影响土壤肥力的化学和生物指标，从而提高土壤养分和土壤生物酶活性，提高土壤肥力。土壤肥力的提升必然能够促进林分的生长，提高森林质量，这对林分的可持续经营有重要作用。
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采用近自然择伐与近自然间伐等措施，马尾松林分土壤肥力得到了显著的改良，土壤肥力与未进行近自然经营的对照林分差异显著，其中近自然择伐效果最显著。近自然抚育对土壤肥力物理指标影响不显著。近自然间伐与择伐对马尾松林分土壤肥力的影响具有显著的促进作用，对马尾松林分土壤肥力的维护和提高有重要作用。近自然经营理论对贵阳市森林土壤肥力的提高和森林可持续经营有重要作用。
Soil fertility of Pinus massoniana forests under different near-natural management measures
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摘要:
目的 研究近自然不同经营管理措施对马尾松Pinus massoniana林下土壤肥力的影响。 方法 在贵阳市近自然经营开阳项目区分别选取马尾松林近自然择伐、近自然间伐、近自然抚育及对照组，综合评价不同管理措施对马尾松林下土壤肥力的影响。 结果 近自然择伐的土壤有机质、全氮、碱解氮、全钾、全磷、速效磷、脲酶、碱性磷酸酶质量分数都高于对照，呈增加趋势，其中有机质、全氮、碱解氮、全钾、全磷、速效磷的质量分数差异显著(P＜0.05)；近自然间伐的土壤有机质、全氮、碱解氮、全钾、速效钾、全磷、速效磷、蔗糖酶质量分数都高于对照，呈增加趋势，其中全氮、碱解氮、全钾、速效钾、全磷、速效磷的质量分数差异显著(P＜0.05)，但脲酶质量分数呈减少趋势；近自然抚育的土壤碱解氮、全钾、速效磷、脲酶质量分数呈减少趋势。其中碱解氮和全钾差异显著(P＜0.05)，蔗糖酶质量分数有增加趋势。近自然间伐和择伐马尾松林分土壤肥力的综合评价得分与相应对照差异显著(P＜0.05)，抚育差异不显著(P＞0.05)；近自然不同管理措施对土壤物理指标的影响不显著(P＞0.05)。 结论 近自然间伐与择伐对马尾松林分土壤肥力的影响具有显著的促进作用，对马尾松林分土壤肥力的维护和提高有重要意义；近自然抚育对林分影响不显著。图1表6参19 Abstract:Objective The research aims to study the effects of different near-natural management measures on soil fertility under Pinus massoniana forests. Method In Kaiyang near-natural management project area of Guiyang City, the near-natural selective cutting, near-natural thinning, near-natural tending, and the control group were selected to comprehensively evaluate the impact of different management measures on soil fertility under P. massoniana forests. Result The mass fractions of organic matter, soil total nitrogen, alkali-hydrolyzed nitrogen, total potassium, total phosphorus, available phosphorus, urease, alkaline phosphatase in near-natural selective cutting were higher than those of the control group, showing an up-going trend. The mass fractions of organic matter, total nitrogen, alkali-hydrolyzed nitrogen, total potassium, total phosphorus, and available phosphorus were significantly different(P＜0.05). The mass fraction of soil organic matter, total nitrogen, alkali-hydrolyzed nitrogen, total potassium, available potassium, total phosphorus, available phosphorus, and sucrose in near-natural thinning was higher than that in the control group, showing an increasing trend, among which the mass fraction of total nitrogen, alkali-hydrolyzed nitrogen, total potassium, available potassium, total phosphorus and available phosphorus had significant differences (P＜0.05), but the mass fraction of urease showed a decreasing trend. The mass fraction of alkali-hydrolyzed nitrogen, total potassium, available phosphorus and urease in near-natural tending showed a decreasing trend, among which the difference between alkali-hydrolyzed nitrogen and total potassium was significant (P＜0.05), and the mass fraction of sucrose showed an increasing trend. The comprehensive evaluation scores of soil fertility in the P. massoniana stands with near-natural thinning and selective cutting were significantly different from those of the control group (P＜0.05), but the difference in tending was not significant (P＞0.05). The effect of different near-natural management measures on soil physical indexes was not significant (P＞0.05). Conclusion Near-natural thinning and selective cutting can significantly promote soil fertility of P. massoniana forests, which is of great significance for maintenance and improvement of soil fertility of P. massoniana forests. The effect of near-natural tending on forest stands is not significant. The near-natural management theory plays an important role in improving forest soil fertility and sustainable forest management in Guiyang. [Ch, 1 fig. 6 tab. 19 ref.] -
滨海湿地是土壤碳(C)的大型储存库，能够以高于陆地森林生态系统10~100倍的速率持续固定大气二氧化碳(CO2)[1]。尽管全球滨海湿地仅占地球海洋表面的2%，但碳储量却相当可观。据估计，全球滨海湿地每年碳储量约116 Tg，占海洋储碳总量的50%以上[2]，这些碳储量和碳通量统称为滨海湿地“蓝碳”。滨海湿地的碳汇速率主要取决于其垂直沉积物的代谢速率和土壤碳汇密度[3]，在海平面上升的影响下，这些蓝碳生态系统的土壤不会达到碳饱和[1]，是显著区别于内陆生态系统的重要特征。只要土壤的增加量继续与海平面上升保持同步，沉积物的吸收速率就可以保持在一定水平，因此滨海湿地碳汇的寿命相比内陆碳汇的潜力更大，长时期内减缓气候变化能力也更强。目前，滨海湿地作为温室气体排放抵消工程的目标，受到了广泛的关注。然而，定量评估预测全球变化影响滨海湿地生态系统碳汇功能的研究较少，还需进一步分析滨海湿地对全球气候变化与人类干扰的响应机制，为滨海湿地的保护、管理及利用提供参考方向，以达到增加未来碳储存的目的[1, 4]。近代以来，人类活动向生态系统输入了大量的活性氮[5]，大气氮富集量已超过工业革命前的2倍[6]。过剩的含氮化合物经由淋洗、径流以及挥发等途径进入江河湖海和大气中，使沿海近岸水体富营养化[7]。在潮汐作用下，富氮水体经由海水入侵进入滨海湿地，对滨海湿地生态系统的碳循环过程产生重要影响[8-10]。已有多项研究证实：氮输入对陆地碳循环过程的影响结果并不一致，由生态系统类型、覆被种类和其他多种环境因素共同决定[11-13]。如何在不同的环境背景下，评估和预测生态系统碳循环过程对氮输入的响应，目前未有定论。基于滨海湿地碳汇功能的重大生态价值，本研究系统阐述了氮输入对滨海湿地生态系统碳循环过程的影响，总结了几种常见的碳循环模型在湿地生态系统应用中的主要研究进展。一方面梳理过去相关研究，提高对氮输入下滨海湿地碳动态变化及碳循环模型领域发展态势的认识；另一方面总结碳循环模型在滨海湿地的应用和不足，为模型改进提供参考方向，有利于更精确地预测滨海湿地碳汇功能的未来发展。
1. 滨海湿地碳循环过程
陆地碳循环是由观察者定义的边界开放系统，该边界与外部环境的碳交换主要通过光合作用进行，为碳的主要输入过程，并具有多种输出通量，如自养和异养呼吸以及溶解的有机形式[14-15]，由此可见，碳循环过程往往伴随碳形态的转变。滨海湿地主要由植被和土壤2个碳库组成，对2个碳库及其影响因素的认识是湿地碳循环研究的关键部分[16]。此外，水体中也存在部分碳化合物，碳元素在滨海湿地生态系统中主要存在5种形式，包括：植物生物量固定碳、颗粒有机碳(POC)、可溶性有机碳(DOC)、微生物量固定碳及气态终产物如甲烷(CH4)和CO2[17]。它们之间通过各种途径相互转化，又因为条件的差异而使得转化速率不同，从而形成不同存在形式的积累或消耗，决定了滨海湿地生态系统碳源或碳汇的最终结果。
陆地植物中固定的碳通常被称为“绿碳”，滨海湿地、海藻床等生态系统中固存的碳则被称为“蓝碳”[1]。滨海湿地碳循环的基本模式与其他陆地生态系统存在一定的相似性。湿地植被通过光合作用吸收大气中的CO2，并合成为有机物，完成湿地的碳汇过程。此时碳被固定在植被中，使滨海湿地成为抑制大气温室效应的有效碳汇。当植物死亡，固定的碳在微生物作用下形成腐殖质，分解产生CO2、CH4等气体释放到大气中，此时湿地又转化为碳源[18]。这2个部分是滨海湿地在垂直方向上进行碳交换的主要过程[19]，结果主要取决于土壤中的碳，在一定时间内输入输出量以及储存的时间，其核心是土壤中有机碳的动态转化和平衡过程[20-21]。
滨海湿地作为连接陆地与海洋的纽带，与其他湿地类型最大的差异和最显著的特征是存在规律性的潮汐作用，这使得滨海湿地能够随着潮汐过程进行周期性的淹没和暴露，同时伴随盐分表聚与淋洗的干湿交替过程[19]，是控制CO2产生、扩散和排放的重要因素[22-23]。除此以外，陆地与海洋的碳库能够通过潮汐在滨海湿地中进行横向交换，例如DOC、可溶性无机碳(DIC)、POC等，因此滨海湿地的碳循环过程相较于普通的湿地生态系统更为复杂。综上，滨海湿地碳循环过程可分为内循环和外循环2个部分(图1)，其中外部循环主要由生物地球化学作用及潮汐作用的机械搬运主导，包括有机碳和无机碳的输入输出过程；内部循环则主要由矿化作用主导[6, 24]，包括有机碳与无机碳之间的形态转化[25]。
图 1 滨海湿地大气-植被-水体-土壤间的碳循环关键过程Figure 1 Key processe of carbon cycle among atmosphere, vegetation, water and soil in coastal wetlands由于上述过程受到多种因素的共同作用，滨海湿地碳库的动态评估存在着不确定性，使湿地既可以表现为碳源也能够充当碳汇，碳源/碳汇的研究方向可总结为主要与湿地年龄、人类活动和气候等条件有关[25]。目前，大部分研究仅集中于短期较小区域尺度内的特征描述[26-27]，不一定适用于长期大范围的尺度变化。此外，全球变化对湿地的影响，一方面表现为气候变暖加速土壤腐殖质分解造成的碳释放，使湿地由大气碳汇变为碳源的正反馈循环[28]；另一方面还包括氮沉降及近岸水体富营养化等条件的改变，使滨海湿地从增加陆地碳汇的氮限制生态系统[29]，可能向增强大气碳汇的负反馈循环方向转变。如何对滨海湿地碳循环过程中碳源、碳汇进行长期预测，以及准确评估计算全球变化条件下湿地碳储存及碳通量的变化，已成为如今亟待解决的问题。
2. 氮输入对滨海湿地碳循环过程的影响机制
2.1 氮输入影响植被碳库的机制
氮输入通过影响植被-土壤产生和消耗CO2的过程来改变其排放通量，所得结果或促进、或抑制或不显著[12, 30]。研究发现：在较大浓度范围内，氮输入均会促进植物生长[31]，提高地上净初级生产力，显著增加植物组织的碳氮含量，从而增加凋落物的产量，并有助于土壤有机质(SOM)的积累。但同时氮添加会增强环境过滤作用，降低植物的氮素利用效率[32]，减少微生物量碳和植物组织、土壤和微生物量的碳氮比，甚至威胁陆地植物的群落多样性[33]。在氮限制的滨海湿地生态系统中，湿地植物对氮输入的响应与其所积累的氮比例有关，然而该比例同时具有确定性和随机性过程[34]，因此得到的结果并不唯一。此外，这些反应还取决于氮的输入速率，以及不同氮化合物在生态系统中的持续时间[35]。
在植物生理方面，氮输入会改变植物的物候规律，叶片化学计量中的碳氮比是控制该因素的主要表现形式，可以为评估地上和地下系统如何响应全球变化提供有用的策略[36]。植物叶片氮含量与植物的光合作用紧密相关，氮输入会增加叶片氮含量[37]，使与其相关的叶绿体和光合二氧化碳固定酶大量合成，同时加快光反应和暗反应速率，最终使植物提前进入成熟期和衰老期[38]。氮输入还会提高植物组织中的氮浓度，使植物呼吸作用显著增强[39]，但对植物净光合速率与植物光合速率的影响基本一致，随植被类型的变化可能得出不同的结果[40-41]。不同的氮供应形态和浓度也会对植物光合能力产生不同的影响，如添加铵态氮比硝态氮能够更多地刺激植物光合作用[42]。然而植物自身存在适应环境的机制，可以通过增加蒸腾作用来维持营养平衡，从而适应长期的氮沉降[43]。因此，在探究氮输入对碳循环影响机制的过程中，还应考虑植物、微生物等对维持环境稳态的适应性所表现的体征。
2.2 氮输入影响土壤碳库的机制
输入生态系统的活性氮是影响滨海湿地土壤有机碳(SOC)损失的关键因素[44-45]。受氮输入水平、氮形态、初始土壤性质和其他环境参数差异的影响，氮输入可能导致SOC损失前后不一致[46-47]。氮输入对土壤有机质的影响分为直接和间接2个作用，土壤微生物在其中充当重要的媒介。直接作用表现在改变土壤氮素的可利用性，引起土壤微生物群落的变化，最终影响有机质的产量[48]。间接作用则是先提高植被的生产力，使得凋落物性质发生变化[49]，基质的可利用性发生改变[50]，最终通过影响土壤微生物间接影响有机质的累积。根据养分挖掘理论与化学计量学理论，氮有效性对SOC存在“激发效应”(priming effect)[51]，即增加凋落物的输入会促进土壤有机质的分解，当养分氮处于低有效性时，由养分挖掘理论主导，此时微生物生物量处于k生存策略的正激发，生物能量来源于SOM的分解；当养分氮处于高有效性时，由化学计量学理论主导，微生物生物量处于r生存策略的正激发，主要利用新添加的底物进行生长繁殖[52]。
滨海湿地属于氮限制的生态系统，多项研究证明：氮输入会加速滨海湿地SOC分解并刺激CO2排放[9, 53]，然而该结果受到多个因素的共同作用，例如生态系统类型、覆被种类、水位高度、温度等。低氮输入水平会刺激SOC分解，该促进作用可能与土壤养分、植被、土壤碳储量和土壤环境的氮相关变化有关[13]。而在高氮输入水平下，SOC分解则会受到抑制[54-55]，使土壤碳的有效性降低[56]。长期和短期的氮输入研究结果也存在差异，两者均会促进土壤养分的整体增加，从而潜在地加速SOM分解。但与短期相比，长期氮输入的生态系统中，总SOC或矿物有机碳(MAOC)的含量可能不会发生变化，而是改变SOC的化学成分，如减少烃基氧等不稳定官能团的百分比，这可能是由于不稳定有机质的分解以及根沉积物输入增强引起的[57]。
2.3 氮输入影响水体碳化合物的机制
滨海生态系统内部和系统间的碳循环是全球碳循环和碳收支的主要组成部分[58]。据统计，每年有超过19 Pg的悬浮物在滨海系统间进行交换，其中包括0.3 Pg DOC和0.2 Pg POC[59]。大多数陆源性POC随地表径流散布到海洋中，而存在于近地表土壤水及地下水中的可溶性有机质(DOM)，则通过海洋与陆地间的水文连通进行交换，这种交换也称为滨海湿地的碳横向输出。滨海湿地在碳的横向输出过程中起关键作用，在强降雨和冲刷作用下，滨海湿地流失DOM的量达到森林地下有机碳年产量的1/3[60]，并为河口提供约35%的总有机碳(TOC)[61]。横向的碳通量是湿地净生态系统碳平衡收支(NECB)中的重要术语[62-63]，也是NECB中属于湿地碳损失过程中具有较高重要性和不确定性的组成部分。碳横向输出包括地下水流通和潮汐交换2种途径，虽然地下水DIC浓度高于潮汐水体，但潮汐水体交换速率大于地下水排水速率，使得潮汐作用下碳输出速率大于地下水碳输出速率。最终地下水横向DIC和DOC通量均比潮汐横向通量低1个数量级，因此对整体横向碳输出而言，潮汐的输出占主导地位[64]。
当湿地被潮汐淹没时，呼吸作用产生的大部分CO2以DIC的形式溶解，与总初级生产力(GPP)产生或从植物生物量中浸出的DOC同时进行横向输出。当含氮化合物增加了地上生物量(AGB)，并且潮汐水中含有丰富的沉积物时，氮输入会增加该地区外源碳的积累[65]和海拔高度[66]。在氮输入的内陆湿地中，由于垂直排放而损失的碳和横向碳通量能够由外来碳沉积物的增加所抵消[67]，因此氮输入对系统内部NECB的影响很小。但是，在滨海湿地的边缘，由于垂直排放和横向输出，碳输入量不足以抵消碳的损失，氮输入将大幅增加滨海系统边缘碳的净损失。因此，如果仅在湿地内部进行相同的研究，就将大大低估氮输入对湿地碳积累的负面影响。氮输入通过增加代谢率来增加横向DIC和DOC的出口，这表明增加对滨海湿地生态系统的氮输入将增加碳向相邻水域的横向输出。同时，在水生环境中除了水平运输外，表层沉积物的垂直再悬浮现象也普遍存在[68]。当电流和波浪引起的底部切应力超过底部沉积物的侵蚀阈值时，就会发生沉积物的潜在迁移[69]。在重悬过程中，重悬的物质包括有机碳及其通过细菌和原生动物产生的降解产物，可能加重水体富营养化[70]。
3. 氮输入影响生态系统碳循环的建模方法与分类
陆地生态系统模型的建立主要基于量(abundance)、群(coupling)、流(flow)、场(field)的概念，分别表示数量、有机整体、交换流动及各种作用力[71]。在模型中，陆地碳循环通常被概念化为一组库或池，如叶、木、根和土壤，通过生态过程以不同的形式如气态、溶解态、固态进行碳的储存和交换[72]。早期的碳循环模型通常以不连续的时间段(如天或年)对系统状态进行更新，并且仅更新单独某一池的碳库，而其他模型则基于具有可变时间间隔的一般或偏微分方程组来实现更新规律。生物地球化学模型对物质循环和元素运动轨迹的追踪表现出较高的吻合度和实用性，真正实现了对整个生态系统过程的模拟。为了实现对生态系统的所有过程参量更全面的模拟，生物地球化学模型一般以小时、日或月为步长，对SOC、植物生物量、土壤含水量、CO2浓度等状态变量进行积分，得到长时间尺度的模拟结果。同时该模型还可结合大面积高频采样数据，实现对生态系统空间上的多指标模拟，从而增大模拟的尺度范围，通过积分最终得到区域尺度上的生态系统状态的估计[73]。
为了准确捕获氮对地球系统模型中陆地碳汇的影响，需要评估模型对氮限制和生态系统氮输入的响应。一方面可以通过评估固定量的氮输入对植物-土壤碳库中碳储量变化的影响，另一方面也可追踪氮输入生态系统后，通过氮损失途径减少的氮量及轨迹[74]。目前，氮循环已被整合到多个全球陆地模型中，各模型按照不同的方式表示碳氮耦合过程[75-76]。例如，当土壤中氮的有效性无法满足植物生长所需氮含量时，这些模型均可模拟氮限制下植物的生长过程，但植物生长对氮需求的表现会有所不同[75-76]。同时，按照模型的建立方法和建立过程，碳循环模型可分为经验、参数和过程模型3个大类。经验模型是严格由数据确定，基于经验推导出的统计关系，包括气候和遥感相关模型[77]。它的局限性在于不涉及潜在机制的知识，仅在与其相关的数据范围内最准确。参数模型利用光合有效辐射及与其相关的调控因素，实现植被生产力的估算，因此也称为光能利用效率模型[78]，目前与遥感结合的应用较为广泛[79]。过程模型则是通过生态生理过程以机械方式模拟生态系统的功能，通常需要考虑各个过程的机制以及多个因素的共同作用，能够运用于长时间、大尺度的模拟[80]，包括简单过程模型、过程耦合模型和遥感-过程耦合模型。此外，模型中是否含有随机成分，例如某些参数的值随时间或个体是否变化，决定了相同初始条件和时间段对应的结果是否相同，因此也分为确定性模型和随机性模型[15]。
4. 氮输入影响滨海湿地碳循环的模型应用和局限
4.1 氮输入影响滨海湿地碳循环的模型应用
碳循环有非常丰富的建模历史，目前已经提出了各种具有不同复杂程度和侧重方向的模型[81-82]。利用模型了解和确定生态系统的主要特征和机制，并对人类活动改变生态系统中碳循环的方式(如化石燃料燃烧、施肥和开发等)进行评估，再借助于真实的观测数据验证模型的拟合度[83]。代表大气与陆地生物圈之间碳交换的模型包括多个过程和机制，其复杂性在过去几十年中不断增加，主要表现在模型过程中的细节被不断增加和完善。由于各模型所代表的过程、应用范围以及运算方式各有不同，因此不同模型之间难以比较，只能以模型输出数值的准确度来评估模型的性能[82]，而不能直接在模型中实现概念和数学的评价及比较。
滨海湿地碳循环过程主要由生物和非生物因素共同驱动，常见为基于点位的测量。而在较大空间尺度的研究中，则通常使用替代技术(如涡度协方差技术等)对长时间、大尺度的数据进行补充[84]。然而全球数据存在高度异质性，包括采样时间、试验持续时间和植被类型变化等，这些都进一步增加了滨海湿地碳交换估算的不确定性。由于滨海湿地生态系统的复杂性，经验和参数模型相比过程模型所受限制更多，因为过程模型还可通过增加相应模块建立子模型，达到对特定生态系统进行拟合的目的。同时，为了研究氮输入对滨海湿地生态系统的影响，碳循环模型中除了包含各碳库之间的相互交换，还应该包括水文、碳氮耦合过程的模块。目前在研究过程模型的领域中，满足以上要求且应用较为广泛的有DNDC(过程模型)、PEATBOG(过程模型)、TECO(过程模型)、Biome-BGC(过程模型)、AVIM(过程耦合模型)、TEM(遥感-过程耦合模型)和CENTURY(过程模型)等几种模型，或可应用于氮输入影响滨海湿地生态系统碳循环过程的模拟(表1)。
表 1 碳循环模型的开发及其在氮输入影响中的应用Table 1 Development and application in wetland of carbon cycle models模型名称 模型类型 模型概述 建立年份 时间步长 适用范围 应用案例 Biome-BGC[85] 过程模型(生物地球化学模型) 模拟生态系统中植被、凋落物、土壤碳、氮、水的储量和通量，模拟木本植物、C3/C4草本植物的碳、氮、水的循环过程与交互影响 1988 1 d 常绿/落叶、针叶/阔叶林、C3/C4草本植物和灌木林，点位、区域和全球尺度 增加了地下水、苔藓植被、土壤营养物质分解、土壤水分压力指数等作用机理的描述。应用于加拿大森林湿地、红壤丘陵区湿地、千烟洲人工湿地、中国南海湿地红树林等湿地生态系统净初级生产力(NPP)、生物量和土壤碳积累的模拟研究[86-89] CENTURY[90] 过程模型(生物地球化学模型) 基于土壤的结构功能，模拟碳、氮和磷的生物地球化学循环过程，同时结合气温、降水量等气候驱动因子，模拟生态系统生产力 1988 30 d 森林、草原生态系统 通过调整厌氧参数，用于泥炭湿地碳动态模拟[91] DNDC[92] 过程模型(生物地球化学模型) 增加了苔藓及草本植物的生长参数，开发了地下水位动态变化、厌氧条件下土壤生物地球化学过程等算法[93] 1992 1 d 森林、农田、草地、湿地生态系统，点位和区域尺度 最初建立用于描述农业生态系统，现可应用于水稻田、湿地、泥炭地等生态系统的碳氮循环研究[94-97] AVIM[98] 过程耦合模型(大气-植被耦合模型) 陆面物理-植被生理生态的有机耦合，包含植被-土壤-大气间热量和水分的交换以及植物光合-呼吸等CO2的交换，实现了大气和包括根圈在内的植物圈之间的动态相互作用 1995 1 h 森林、草地、农田、冰川、湿地、湖泊等生态系统 添加土壤碳氮动态模块[99]，再与其他模块相结合，已应用于研究湿地覆被类型对模拟结果的影响[100] TECO[101] 过程模型(生物地球化学模型) 具有与目前大多数生物地球化学模型相似的碳池结构和参数。经过改进和完善，可用于模拟陆地生态系统中的碳、氮和水文循环 2008 冠层光合作用和土壤水分动态子模型：1 h；植物生长和土壤碳转移子模型：1 d 陆地生态系统 调节植物和生态系统对CO2升高、变暖和降水变化的交互响应的关键过程，已应用于Duke森林应对CO2升高的固碳过程的若干研究中[102-103]以及SPRUCE泥炭地的碳动力和土壤动力学的研究中[104] PEATBOG[105] 过程模型(生物地球化学模型) 强调了土壤固、水、气相与植被之间的物质流动，土壤组分的高空间分辨率，对碳、氮通量的化学计量控制，以及对植被和土壤中碳、氮反应活性的持续概念化 2013 1 d 泥炭地碳氮耦合循环的模拟 已应用于研究长期施氮对泥炭沼泽碳循环的影响分析，并模拟预测了未来80 a间各碳组分的动态趋势，以确定氮肥的潜在影响和影响模型行为的主要因素[106] 4.2 碳循环模型应用的局限性
滨海湿地显著区别于其他湿地的特征是周期性的潮汐作用，整个湿地在淹水-暴露中形成干湿交替的生境，土壤环境改变，最终影响湿地碳交换过程[19, 107]。同时，潮汐作用也使得富营养化的近岸水体将大量活性氮输入系统中。与单个影响因素的作用相比，2个过程的共同作用可能对湿地碳变化的影响结果有所不同。然而，已有碳循环模型对周期性潮汐水文过程的关注不足。碳循环机制取决于当前研究对碳循环过程认识的程度，一些机制性的问题依然利用经验模型解决，例如微生物分解碳速率、植物-土壤碳分配等。且碳循环模型简化了各碳库之间的交互关系，模拟相对静态的过程时效果较好，但无法解释和表达动态的过程，例如不同氮素种类或浓度对优势物种、微生物的选择等。碳动态预测要求考虑土壤、水文和植被等之间的相互作用，却很少有同时存在这些作用的且适用于湿地生态系统的综合型碳模型。虽然一些模型(如DNDC和BIOME-BGC模型)在改进过程中增加了描述湿地生态系统机理的模块[86, 108]，然而，湿地生态系统碳循环过程较为复杂，兼有草本和木本植物，包括沼生植物、湿生植物和水生植物等，化学组分也存在较大差异，形成多种不同类型的湿地，改进后的模型适应性仍有待论证。例如，改良的Biome-BGC模型仍然无法模拟长期遭受洪水侵袭的真正湿地，因为它不会追踪有机土壤形成、地下水位变化、土壤氧化还原电位或厌氧过程[86]。
评估氮输入对碳储量的影响，可以通过测量固定量的氮输入下植物-土壤碳库的变化，还可追踪氮进入系统后通过氮损失途径减少的氮量及轨迹[109]。因此，氮与碳循环之间的相互作用还需进一步完善。例如在氮输入过程中，土壤碳储量的增加并不等同于植物凋落物产量的增加，还与分解速率的降低相关[110-111]。这种增加可以通过植物-土壤-微生物反馈的变化来解释，即激发效应是增加还是减少生态系统碳储量，取决于加速分解造成的土壤碳损失，以及与氮矿化增加促进的植被碳吸收之间的平衡[112]。此外，先前的建模研究证明微生物能够改善土壤碳储量预测[113]，精确地估算植物和微生物生物量及其对无机氮的酶亲和力，可以更好地捕获生态系统中氮的轨迹[114]。部分模型具有隐含的微生物过程，这些过程构成了氮进入土壤有机质的主要途径[115]，但模型没有明确微生物对氮的吸收和转化过程，在植物、土壤和氮素损失途径中的氮分配方面尚有不足。
目前，在提高模型预测能力方面研究依然进展缓慢，对初始条件差异的极端敏感性，以及对系统状态描述的不完备，从根本上限制了未来预测的精确度。建模领域已经采用了多种不同的方法来改善陆地碳模型，但仍未显著减少模型预测之间的差异[109]。常见的方法是将更多的已知过程纳入影响碳循环的过程，以使模型尽可能逼真。但是，包含的过程越多，模型就越复杂且难以处理。其他方法如模型比较，虽然可以有效揭示模型预测之间差异的程度[116-117]，但通常对于其起源只提供了有限的解释。但迄今为止，基准分析能提供针对标准数据集的模型性能评估[118]，仅限于短时间内发生的过程(例如数天至数年)[119]。数据同化可将简单模型或模型组件直接约束于观测值[120]，作为1种集成多源空间数据，它能够高效利用多种数据，但不适用于系统性的复杂模型[121]。
5. 问题与展望
滨海湿地生态系统处于陆地与海洋之间，是能量和物质加工和转化的热点，也是生产力、碳储存/分解的热点。近岸水体富营养化引起的氮输入，将改变滨海湿地植物-土壤-大气碳分配的碳循环关键过程和碳汇功能，然而这些影响存在不确定性。相比于其他的生态系统，滨海湿地植被、土壤、水体之间的交互作用更为复杂，碳交换包括垂直和横向2个过程，因此碳循环建模需要考虑更多的因素，模拟过程中仍存在以下问题，有待进一步发展和完善：①需加强对潮汐水文过程模块的开发。虽然当前尚无将湿地水文、生物地球化学和植被相结合的综合方法，但存在有用的“构建模块”，从一组选定的源模型中组合这些关键因素可能是编译此类通用模型的可行且有效的方法[122]。②碳氮耦合机制有待进一步完善。改进植物和土壤中氮素命运的模型显示：利用植物-土壤-微生物反馈过程，能够更准确地反映土壤碳对氮输入的响应[112]。同时，增加参数或生态过程可能会增加模型预测的不确定性，为限制这种增加的不确定性，可以使用基于过程的、更加稳健且有代表性的数据集来设计和评估新的模型表现[123-124]。③提高模型模拟精度。较小规模的试验可在处理和响应变量评估中提供更高的精度[125]，而较大规模的试验，诸如升温、淹水、氮输入等处理对整个生态系统规模的影响试验，在提供了更高真实性[126]的同时，也增加了模拟精度的复杂性。理想状态是将响应归因于一个整体变化的驱动因素，但试验处理与混杂的环境驱动因素(例如土壤水分、盐度、pH和氧化还原状态)可以同时控制生态系统过程，并调节全球变化驱动因素的影响。在这些不确定性下模拟不同尺度的变化，需要加强不同环境条件下，对应系统中植被、土壤等参数的研究，实现标准化测定，减少参数本地化带来的模拟误差。可尝试将多模型过程进行耦合，提高模型模拟的准确性，形成更完善的环境反馈机制。引入多时相、多传感器的遥感数据及其产品，也是在区域乃至全球尺度进行碳循环模拟的主要方向之一。同时还可以利用数据同化的方法，尽可能减少和控制数据本身及模型模拟过程中所产生的误差，提高模型的可信度和准确性。
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图 1 近自然与对照土壤肥力指标隶属度雷达图
Figure 1 Radar diagram of the membership degree of near-natural and control soil fertility indicators
表 1 马尾松隶属度函数转折点取值
Table 1. Value of the turning point of the membership function of P. massoniana
转折点 有机质/(g·kg−1) 全氮/(g·kg−1) 碱解氮/(mg·kg−1) 全钾/(g·kg−1) 速效钾/(mg·kg−1) 全磷/(g·kg−1) 速效磷/(mg·kg−1) x1 6.00 0.50 30.00 5.00 30.00 0.20 3.00 x2 40.00 2.00 150.00 25.00 200.00 1.00 40.00 转折点 pH 脲酶/(μg·g−1) 蔗糖酶/(mg·g−1) 碱性磷酸酶/(mg·g−1) 容重/(g·cm−3) 含水量/% 总孔隙度/% x1 3.00 0.11 20.21 1.25 0.82 1.00 60.00 x2 3.50 1.28 39.88 1.85 1.00 17.00 70.00 x3 5.50 1.20 x4 7.50 1.40 
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表 2 土壤肥力指标主成分
Table 2. Main components of soil fertility index
土壤类型 Y1 Y2 Y3 间伐 1.510 174 4 0.226 733 5 0.914 857 4 间伐对照 0.934 324 4 −0.216 028 0 0.526 200 0 择伐 1.118 469 3 0.975 322 3 0.743 295 2 择伐对照 0.229 793 4 0.564 344 2 0.445 253 2 抚育 1.522 134 7 0.480 725 5 0.197 184 3 抚育对照 1.522 071 5 0.548 271 1 0.298 588 1
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表 3 近自然不同经营与对照的土壤物理指标比较
Table 3. Comparison of soil physical indicators between different near-natural management and controls
土壤类型 容重/(g·cm−3) 含水量/% 总孔隙度/% 间伐 1.00 16* 63* 间伐对照 0.97 13 69 择伐 1.01* 15* 61* 择伐对照 0.83 12 69 抚育 1.03 15 61 抚育对照 1.04 15 62 说明：用 t 检验法进行分析。*表示同列试验组与对 照组差异显著 (P＜0.05)
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表 4 近自然不同经营管理与对照土壤化学指标的比较
Table 4. Comparison of soil chemical and fertility indicators between different near-natural management and control
土壤类型 有机质/
(g·kg−1)全氮/
(g·kg−1)碱解氮/
(mg·kg−1)全钾/
(mg·kg−1)速效钾/
(mg·kg−1)全磷/
(mg·kg−1)速效磷/
(g·kg−1)pH 间伐 22.70 0.61* 146.69* 447.90* 60.22* 320.73* 5.03* 4.56 间伐对照 22.38 0.46 79.91 408.87 58.30 296.56 4.10 4.55 择伐 19.36* 0.68* 119.01* 532.51* 59.88 200.50* 3.75* 4.65 择伐对照 11.89 0.32 79.94 386.70 59.91 140.94 2.46 4.64 抚育 21.99 0.77 114.32* 475.70* 59.98 245.60 5.40 4.60 抚育对照 22.19 0.71 126.74 505.67 59.90 245.73 5.21 4.63 说明：用t检验法进行分析。*表示同列试验组与对照组差异显著 (P＜0.05)
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表 5 近自然不同经营管理与对照土壤生物指标的比较
Table 5. Comparison of soilbio-indicators between different near-natural management and control
土壤类型 脲酶/
(μg·g−1)蔗糖酶/
(mg·g−1)碱性磷酸酶/
(mg·g−1)间伐 1.16 36.42* 1.44* 间伐对照 1.25 34.36 1.28 择伐 0.93* 39.75* 1.83* 择伐对照 0.13 38.22 1.64 抚育 1.08* 20.23* 1.52 抚育对照 1.01 22.23 1.52 说明：用t检验法进行分析。*表示同列试验组与对照组差 异显著 (P＜0.05)
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表 6 近自然与对照主成分分析综合得分
Table 6. Comprehensive scores of near-natural and control principal component analysis
土壤类型 综合得分 间伐 1.07* 间伐对照 0.55 择伐 1.04* 择伐对照 0.35 抚育 1.09 抚育对照 1.12 说明：用t检验法进行分析。*表示同列试验组与对照组差 异显著 (P＜0.05)
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