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在全球范围内，土壤含碳大约是大气的3.0倍，是生物碳库的4.5倍[1]，其中约1 500 Gt的碳以有机碳的形式存在于土壤中，使得土壤碳库成为陆地生态系统最大的碳库，因此土壤碳库微小的变化必将会对全球碳平衡和气候变化产生重大影响[2−3]。土壤有机碳(SOC)矿化是指土壤有机碳分解并向大气释放二氧化碳(CO2)的过程，该过程是土壤有机碳损失的重要途径，有助于促进土壤营养元素的循环[4−5]。土壤有机碳矿化及其影响因素的研究已成为全球气候变化的热点之一[6]。草地生态系统是陆地生态系统的重要碳库之一。据统计，全球草地生态系统碳储量为761 Gt，占整个陆地生态系统碳储量的34%，而中国草地面积约4 亿hm2，草地生态系统碳储量为44 Gt，约占世界草地生态系统碳储量的8%[7]。青藏高原生态系统碳库容量巨大，具有重要的生态安全屏障作用，在全球碳循环调控中发挥着重要作用[8−9]，因此，研究高寒草地土壤有机碳矿化对于预测温室气体排放及管理土壤碳平衡具有重要意义。
土壤有机碳矿化是由生物和非生物过程共同决定的[10]。土壤有机碳分解通常被认为是由生物过程驱动的，然而，热降解、光降解、活性氧氧化、细胞外氧化代谢和无机化学反应等非生物过程也可以产生CO2，但非生物过程的贡献往往被忽略[11−13]。研究发现：尽管灭菌后的土壤中缺乏活细胞，但土壤CO2产生的活跃生化途径仍在继续[14]。非生物土壤有机碳矿化是无处不在的，平均贡献了土壤CO2排放量的24%，其对土壤CO2排放的贡献度随着可溶性有机碳(DOC)的增加而增大[15]。此外，非生物过程的贡献程度还与土壤含水量关系密切，当土壤含水量为10%时，非生物过程对土壤有机碳矿化过程的贡献为18.6%~49.2%，且土壤含水量越低，非生物过程的影响越大[16]。然而，在人们普遍认为是生物活动占主导的陆地生态系统中，非生物过程对土壤CO2排放有何贡献仍缺乏足够的数据支撑[13]。
牛尿排泄物是草地生态系统中的一个重要养分来源，但牛尿返还对土壤CO2排放的影响却不尽一致[17]。一般认为，放牧牲畜的尿液向土壤中输入了碳源和氮源，可促进土壤有机碳矿化[18]，往往会增加土壤CO2的排放[19]。研究表明：尿液添加可提高草甸土壤的累积碳矿化率[20]，由于尿液诱导的激发效应，尿液添加后增强了土壤有机碳的分解[21−22]；再者，尿液还能刺激土壤微生物水解尿素，释放CO2[23−24]。但也有研究发现：添加氮源虽可促进土壤活性有机碳的分解，但更能促进难分解性有机碳的积累，减少总有机碳的损失，进而有利于土壤有机碳稳定性的维持或增加[25−26]。土壤CO2排放量可随尿液添加量的增加而增大[27]，但高氮输入会导致饱和响应，土壤CO2排放不会随氮素输入量的增加而无限制增加，因为氮供应充足情况下资源限制可能会从氮素转向其他因素，比如水分、磷素和光照等[28−29]。由此可知，不同尿液返还量对CO2排放的促进效应不一定会随着尿液返还量的增加呈持续增大趋势。
在以往研究中，土壤灭菌通常被认为可使得微生物活性得到最大程度的降低，最终抑制土壤有机碳的矿化。也有研究认为：土壤有机碳矿化与微生物活性或土壤微生物生物量的大小无关[30]。虽然目前对非生物过程有初步研究，但关于土壤有机碳非生物矿化过程的量化研究还鲜有报道[13]。此外，土壤有机碳矿化对尿液添加如何响应？生物和非生物过程对尿液添加下的土壤有机碳矿化贡献多大？仍需进一步明确。鉴于此，本研究通过对高寒草甸土壤进行灭菌与不灭菌处理，设置0、250、500、750、1 000 kg·hm−2·a−1的尿液返还量，研究不同灭菌方式下草地土壤CO2排放对尿液添加的响应，以期为应对放牧草地生态系统中温室气体排放增加提供理论依据。
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土壤采自于四川省阿坝藏族羌族自治州红原县境内的中国科学院若尔盖湿地生态系统定位站(32°58′08″N，102°37′08″E，海拔为3 450 m)[31]。研究区年均气温为1.9 ℃，夏季月均最高气温为20.0 ℃，年均降水量为747.0 mm，其中77.0%集中在生长期(5—9月)[32]。草地类型为高寒草甸，植被优势种是小嵩草Kobresia pygmaea、垂穗披碱草Elymus nutans和矮嵩草Kobresia humilis，土壤为高山草甸土。
研究区于2014年5月起开始实施禁牧，2020年7月通过五点取样法用土钻取0~20 cm土层的土壤，充分混匀剔除根系、石块等杂物。将新鲜土样经过风干研磨后，过孔径为2 mm的不锈钢筛，密封备用。取部分风干土用于采样地基础理化性质测定，测得土壤pH 5.71，土壤有机碳为63.84 g·kg−1，全氮为6.20 g·kg−1。取部分鲜土测得可溶性有机碳为67.78 mg·kg−1，溶解性总氮为64.67 mg·kg−1，铵态氮(NH4 +-N)为36.33 mg·kg−1，硝态氮(NO3 −-N)为10.68 mg·kg−1。
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称取40 g风干土壤(基于干土质量)于100 mL的培养瓶中，用去离子水将土壤含水量调整为30%土壤持水量(WHC)，在黑暗中20 ℃下预培养7 d。预培养期间每隔1 d补充培养瓶内水分以保证含水量稳定。实验设置5个牛尿返还量(施氮0、250、500、750、1 000 kg·hm−2·a−1，相当于土壤中增加的氮质量分数为0、96、192、288、384 mg·kg−1)和3种灭菌方法(不灭菌、高压蒸汽灭菌、氯仿熏蒸灭菌)，共15种处理，每个处理4个重复。对于尿液添加处理，考虑到牛尿收集不易且易发生变质，依据牛尿配方：尿素17.7 g·L−1、马尿酸7.4 g·L−1、肌酐酸0.2 g·L−1、尿囊素0.4 g·L−1、尿酸0.1 g·L−1、氯化铵0.9 g·L−1、碳酸氢钾14.2 g·L−1、氯化钾10.5 g·L−1的方法配置合成牛尿(9.0 g·L−1)[33]。预培养结束后，将需要灭菌处理的土壤样品分别进行高温高压蒸汽灭菌和氯仿熏蒸灭菌。高温高压蒸汽灭菌时将样品在121 ℃和0.3 MPa条件下灭菌30 min。氯仿熏蒸灭菌需将土壤样品放入干燥器，在2个单独的烧杯中分别加入30 mL氯仿(加入防沸材料)、30 mL稀氢氧化钠，打开阀门抽真空后关闭阀门，土壤样品在室温下暴露于氯仿中24 h[34]。将灭菌组样品和非灭菌组的土壤添加相应返还量的人工尿液，并同时添加无菌水(去离子水高温高压蒸汽灭菌法灭菌)将土壤含水量调整至60%土壤持水量，然后立即盖上已消毒的瓶盖，使用抽真空装置置换瓶内的气体为无菌空气(0.22 μm滤膜过滤后装入气袋)，瓶内起始CO2的体积分数即为无菌空气中CO2的体积分数，将培养瓶置于20 ℃ (基于夏季月平均最高气温来设置)培养箱内避光进行培养，培养6 h (施加尿液后土壤排放的CO2主要集中在此期间，且土壤灭菌后的效果在此期间能得到较好地维持)后测定瓶内的CO2体积分数。
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土壤CO2体积分数测定：抽取20 mL通入培养瓶内的无菌空气作为起始气体，培养6 h后，立即用注射器在每个待测样瓶中抽取20 mL气体样品，用气相色谱仪(Agilent 7890B)测定气体样品中的CO2体积分数。根据培养前后所抽取气体样品中的CO2体积分数差值计算土壤CO2排放速率，其计算公式为：
$$ E_{{\rm{R}}}＝ \frac{12}{22.4}\times \frac{P}{{P}_{0}}\times \frac{{T}_{0}}{T}\times \frac{\Delta C}{\Delta t}\times \frac{V}{M}\times \frac{1}{1\;000} 。 $$ 其中：ER为土壤CO2排放速率(mg·kg−1·h−1)；22.4为标准状态下(273.2 K，1013.0 kPa)气体的摩尔体积(L·mol−1)；P为取气样时培养瓶内的气压(kPa)；P0和T0分别为标准状态下空气的绝对气压(kPa)和绝对温度(K)；Ｔ为取气样时培养瓶内的绝对温度(K)；ΔC为CO2体积分数(μL·L−1)在密闭时间内的增加值；Δt为密闭时间(h)；Ｖ为培养瓶内的空气体积(mL)；Ｍ为培养土样的干质量(g)。土壤CO2累积排放量为土壤CO2排放速率与培养瓶密闭时间的乘积。贡献比为生物过程或非生物过程对有机碳矿化的贡献百分比。
于培养结束后进行破坏性采样，取5 g培养结束后的土壤样品(包括灭菌组和不灭菌组)加入2 mol·L−1氯化钾溶液，按m(液)∶m(土)=5∶1浸提1 h，浸提后在170 r·min−1、25 ℃下充分震荡30 min后过滤，滤液采用靛酚蓝比色法测定铵态氮质量分数，双波长差法分析硝态氮质量分数。另取5 g培养后的鲜土土样用去离子水浸提，m(水)∶m(土)=5∶1，170 r·min−1振荡30 min后，在20 ℃下以3 500 r·min−1离心20 min，离心后取浸提液过0.45 μm微孔滤膜，使用TOC分析仪(Multi C/N 3100, 德国)测定土壤可溶性有机碳和溶解性总氮。土壤pH用煮沸的去离子水浸提，m(水)∶m(土)=2.5∶1.0，置于170 r·min−1摇床上振荡10 min后静置30 min，上清液用pH计测定。风干土壤过100目筛后，用凯氏定氮法测定土壤全氮质量分数，SOC质量分数采用高温外热重铬酸钾氧化-容量法测定。
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利用Excel 2019进行数据预处理，在检验了数据的正态性和方差齐性后，采用SPSS 26的单变量方差分析及Duncan法检验不同尿液添加量和不同灭菌方法下CO2排放量之间的差异显著性(显著性水平为0.05)。对于不符合正态分布和方差齐性的数据，采用非参数检验的独立样本检验分析不同处理的结果之间是否存在显著性差异(显著性水平为0.05)。利用线性回归分析方法评估不同处理间CO2排放量与土壤可溶性有机碳之间的关系，采用Pearson系数对CO2排放量与土壤理化性质进行相关分析，用Origin 2022绘图。文中CO2数据皆为4个重复的平均值。
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同一灭菌条件下，土壤CO2排放量随着尿液添加量的增加总体呈上升趋势(图1)。不灭菌与氯仿熏蒸灭菌处理下土壤CO2排放量随着尿液添加量的增加而增大，而高压蒸汽灭菌处理的土壤CO2排放量在尿液添加量达500 kg·hm−2·a−1后则不再变化。同一尿液添加量下，不灭菌方式下土壤CO2排放量显著高于灭菌处理(P＜0.05)，其中不灭菌方式的土壤CO2排放量比高压蒸汽灭菌处理高6~20倍，比氯仿熏蒸灭菌处理高14%~39%。再者，氯仿熏蒸灭菌处理下土壤CO2排放量也显著高于高压蒸汽灭菌处理，前者高出后者5~16倍(P＜0.05)。
图 1 不同灭菌方式和不同尿液添加量处理下土壤CO2累积排放量
Figure 1. Cumulative CO2 emissions from the soils affected by sterilization and urine addition
综上可知，灭菌处理可减少土壤CO2排放，但氯仿熏蒸灭菌的抑制效果较差，所以本研究基于不灭菌和高压蒸汽灭菌处理来计算生物和非生物过程对土壤CO2排放的贡献。生物和非生物过程对CO2排放的贡献为86%~95%和5%~14% (图2)。在尿液添加量为500 kg·hm−2·a−1时，非生物过程对CO2排放的贡献最大，达14%；在尿液添加量为250 kg·hm−2·a−1时，生物过程对CO2排放的贡献最大，达95%。
图 2 生物和非生物过程在不同尿液处理下对土壤CO2累积排放量的贡献
Figure 2. Contribution of biotic and abiotic processes to cumulative soil CO2 emissions under different amount of urine addition
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不灭菌方式下，土壤有机碳、全氮质量分数随尿液添加量的增加总体呈递减趋势，土壤pH、可溶性有机碳、溶解性总氮、铵态氮、硝态氮则呈现递增趋势，其中pH、可溶性有机碳、硝态氮在不同尿液添加量之间差异显著(P＜0.05)。高压蒸汽灭菌条件下，土壤溶解性总氮、铵态氮、硝态氮随尿液添加量的增加呈递增的趋势，不同尿液添加量之间土壤有机碳、全氮、pH、可溶性有机碳差异不显著。氯仿熏蒸灭菌方式下，土壤pH、溶解性总氮、铵态氮、硝态氮呈现递增的趋势且各处理之间差异显著(P＜0.05)。对于相同的尿液添加量，高压蒸汽灭菌处理的土壤可溶性有机碳和溶解性总氮高于不灭菌和氯仿熏蒸灭菌处理；而不灭菌处理的土壤pH和铵态氮总体上高于灭菌处理(表1)。
表 1 不同灭菌方式和不同尿液添加量处理下土壤的化学性质
Table 1. Effects of sterilization and urine addition on soil chemical characteristics
灭菌方式 尿液添加量/
(kg·hm−2·a−1)有机碳/
(g·kg−1)全氮/
(g·kg−1)pH 可溶性有机碳/
(mg·kg−1)溶解性总氮/
(mg·kg−1)铵态氮/
(mg·kg−1)硝态氮/
(mg·kg−1)不灭菌 0 63.95 a 6.20 a 6.08 e 265.32 c 45.76 b 92.95 b 20.77 d 250 59.58 b 5.57 bc 6.24 d 277.86 c 66.63 ab 165.81 ab 21.48 cd 500 56.97 b 5.55 c 6.36 c 320.48 b 96.41 ab 254.75 ab 25.07 c 750 59.30 b 5.80 b 6.48 b 337.21 b 132.36 a 348.65 a 48.74 b 1 000 57.90 b 5.73 bc 6.61 a 396.17 a 150.13 a 330.67 a 53.27 a 高压蒸汽灭菌 0 55.35 a 5.40 a 5.50 a 1 439.26 a 101.44 b 117.43 b 34.35 b 250 55.15 a 5.43 a 5.50 a 1 480.46 a 132.23 b 129.29 a 35.55 b 500 55.40 a 5.53 a 5.50 a 1 536.71 a 159.28 ab 124.44 ab 49.98 a 750 55.13 a 5.45 a 5.48 a 1 579.73 a 171.40 ab 118.96 ab 43.34 ab 1 000 55.43 a 5.35 a 5.48 a 1 548.92 a 189.43 a 120.87 ab 41.60 ab 氯仿灭菌 0 53.60 b 5.15 b 5.64 d 250.07 a 59.05 d 106.59 b 35.19 b 250 56.90 ab 5.53 ab 5.85 c 242.11 ab 66.95 c 140.95 ab 36.39 b 500 57.40 ab 5.60 ab 6.03 b 222.34 b 76.45 b 195.46 ab 50.82 a 750 60.43 a 5.80 a 6.15 a 243.17 ab 92.43 a 245.57 ab 44.18 ab 1 000 55.30 ab 5.10 b 6.23 a 237.76 ab 97.45 a 292.04 a 41.98 ab 说明：不同小写字母表示同一灭菌方式处理下不同尿液添加量之间差异显著(P＜0.05)。 -
相关分析(图3)发现：土壤CO2排放量与土壤pH、铵态氮、硝态氮呈显著正相关(P＜0.05)，与有机碳、全氮、溶解性总氮不存在相关性。
图 3 土壤各化学性质的相关分析
Figure 3. Correlation between the soil chemical properties
由于CO2的排放量与土壤可溶性有机碳质量分数(培养结束后测定值)总体呈现明显负相关，与以往结论相反，故对不同处理分别展开相关性分析。不灭菌方式处理下的土壤CO2排放量与土壤可溶性有机碳质量分数呈现正相关，经过高压蒸汽灭菌和氯仿熏蒸处理后的CO2排放量与土壤可溶性有机碳质量分数不存在线性相关(图4)。基于灭菌处理引起的土壤可溶性有机碳质量分数改变，导致了土壤可溶性有机碳与CO2排放量相关性的丧失，使得整体呈现负相关。
图 4 不同灭菌方式处理下土壤可溶性有机碳与CO2累积排放量的关系
Figure 4. Relationship between soil dissolved organic carbon content and cumulative CO2 emission from the soils affected by sterilization
生物和非生物过程排放的CO2均与土壤可溶性有机碳质量分数呈正相关，但生物与非生物过程对土壤可溶性有机碳的敏感度不同，前者的敏感度更高(图5A)。生物和非生物有机碳矿化是正相关的(图5B)，非生物过程对土壤CO2排放的贡献与土壤可溶性有机碳不存在相关性(图5C)。
图 5 生物和非生物过程土壤有机碳矿化量与土壤可溶性有机碳的关系
Figure 5. Relationship between soil CO2 emissions from biotic and abiotic processes and soil DOC concentration
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不论是否进行灭菌处理，土壤CO2排放量均会随着尿液添加量的增加而增大，不过在高压蒸汽灭菌处理下土壤CO2排放量仅在部分尿液添加量处理间呈现显著差异。本研究结果与蒋梦蝶等[35]的研究一致。尿液添加量的增加为微生物提供了氮源，从而增强了微生物活性，促进有机碳矿化以及尿素分解后产生CO2，两者共同作用，导致CO2排放量增加。也有研究认为：添加尿液可造成土壤碳的分解以及土壤碳的溶解和浸出[36]，从而促进土壤CO2排放，这可能是影响灭菌处理组CO2排放的主要机制。但在高温高压灭菌处理中，由于有机碳矿化以非生物过程为主，因此尿液添加量的增加对土壤CO2排放的促进效果并不十分明显，所以仅在部分尿液添加量处理间呈现显著差异。
相同尿液添加量下，灭菌处理显著降低了土壤CO2排放量，且氯仿熏蒸处理的土壤CO2排放量显著高于高压蒸汽灭菌处理。氯仿熏蒸可有效破坏土壤微生物的细胞膜结构，导致细胞裂解并将细胞内容物碳、氮等释放到土壤中[14]。然而，有研究发现：熏蒸处理后的土壤微生物整体表观活性并未有效降低[37]；即使90%以上的土壤微生物被氯仿熏蒸破坏，在去除熏蒸剂和熏蒸剂杀死的微生物量碳的矿化后，有机碳矿化速率与未熏蒸土壤基本相同[30, 38]。由此可见，氯仿熏蒸灭菌效果并不完全。本研究发现：高压蒸汽灭菌法对于土壤CO2排放有明显抑制作用但不完全阻碍土壤CO2的排放，这可能与高压灭菌破坏细胞内外生化过程，但却同时保持非生物过程完整有关[14]。土壤经高压蒸汽灭菌处理后，微生物大量死亡，导致土壤CO2排放作用减弱，此时有机碳矿化以非生物过程为主。本研究发现：土壤CO2排放量与土壤可溶性有机碳总体呈负相关，这与以往的结论相悖。通过将数据按照不同灭菌处理拆分分析发现：高压蒸汽灭菌和氯仿熏蒸灭菌处理下的CO2排放量与土壤可溶性有机碳均无显著相关性。据此推断，土壤CO2排放量与土壤生化指标的正相关性很大程度上与生物过程的参与有关。廖添怀等[39]研究指出：有生物过程参与的土壤CO2排放与土壤可溶性有机碳呈正相关。然而，经过高压蒸汽灭菌处理后，土壤CO2排放量远低于不灭菌和氯仿熏蒸灭菌处理，但同时其土壤可溶性有机碳质量分数却远高于其他处理组，这是由于高温高压处理中蒸汽杀死土壤中大量微生物[40]，死亡的生物细胞快速释放出有机质进入土壤，使得土壤中的可溶性有机碳质量分数显著增加[41]。由此推测，高压蒸汽灭菌处理使得土壤环境发生剧烈改变，从而出现土壤可溶性有机碳质量分数骤增而CO2排放量大幅度下降，将高压蒸汽灭菌处理的数据并入分析是导致负相关趋势的关键原因。不过，高压高温环境导致的土壤可溶性有机碳质量分数骤增如何影响非生物CO2产生过程还有待进一步研究和探讨。
生物和非生物过程产生的CO2均与土壤可溶性有机碳显著正相关，其中生物过程对土壤CO2排放的贡献比非生物过程更大，这一结论与BENOIT等[15]的研究结果相近。再者，BENOIT等[15]还发现：非生物过程对土壤CO2排放量的贡献随着可溶性有机碳质量分数的增加而增大，而本研究中非生物过程对土壤CO2排放的贡献与土壤可溶性有机碳不存在相关性。这可能是灭菌方法不同而导致的。本研究中高压蒸汽灭菌法使得土壤可溶性有机碳质量分数明显提升，因此两者之间不存在相关性。在以往研究中发现：当生物过程较强时，非生物过程对土壤CO2排放的影响可以忽略不计；然而，如果生物过程较弱，非生物过程可能主导土壤CO2排放[10]。虽然高压灭菌法并不是区分非生物和生物过程CO2排放的准确方法，但其是各种土壤灭菌方法中的最佳方法，所得结果可视为接近真实情况的参考值[42]。
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不论是否进行灭菌处理，尿液返还对土壤CO2排放的促进效应会随着尿液返还量的增加而呈增大趋势，但在尿液添加量超过一定梯度时，土壤CO2排放量不再受尿液添加量的影响。在本研究中，生物和非生物有机碳矿化过程对不同尿液返还量的响应趋于相同，但生物过程对土壤可溶性有机碳的敏感度更高，且生物过程对土壤CO2排放的贡献是非生物过程的6~19倍。非生物过程在某些条件下对土壤CO2排放具有重要贡献，因此，非生物过程CO2排放对不同人类活动或全球气候变化的响应机制还需深入研究。
Response of grassland soil CO2 emissions to urine addition under different sterilization methods
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摘要:
目的 探究牲畜排泄物对放牧草地土壤有机碳生物和非生物矿化过程的影响，为深入认知人为活动影响下土壤碳库对全球气候变化的响应和反馈提供理论支撑。 方法 以高寒草甸土壤为研究对象，通过设置0、250、500、750、1 000 kg·hm−2·a−1的牛尿返还量，结合不同的灭菌处理(不灭菌、高压蒸汽灭菌、氯仿熏蒸灭菌)，在室内培养条件下测定土壤有机碳矿化速率[以二氧化碳(CO2)排放速率计]、pH以及可溶性有机碳、溶解性总氮、土壤有机碳、全氮、铵态氮、硝态氮质量分数，探究生物和非生物土壤有机碳矿化过程对尿液添加的响应。 结果 ①尿液添加对土壤CO2排放具有促进作用，在不同灭菌处理下土壤CO2排放量均随着尿液添加量的增加总体呈上升趋势，土壤CO2排放量与土壤pH、铵态氮呈显著正相关(P＜0.05)。②灭菌处理对土壤CO2排放存在抑制作用，高压蒸汽灭菌处理对土壤CO2排放的抑制作用显著高于氯仿熏蒸灭菌处理(P＜0.05)。③生物和非生物过程排放的CO2均随尿液添加量的增加而上升，其中生物过程对土壤CO2排放的贡献高于非生物过程。 结论 尿液返还对生物和非生物土壤有机碳矿化过程均有促进作用，且生物土壤有机碳矿化过程对土壤CO2排放的贡献更大，不过非生物土壤有机碳矿化过程对土壤CO2排放的贡献也不容忽视。图5表1参42 Abstract:Objective This study, with an investigation of the variations of biotic and abiotic processes driving soil organic carbon (SOC) mineralization affected by livestock excreta deposition in grazing grassland ecosystems, is aimed to provide new insights into better understanding of the response and feedback of soil carbon pool changes induced by anthropogenic activities to global climate change. Method In this study, SOC mineralization rates (as indicated by CO2 emission rates) were measured of the soil of an alpine meadow added with different rates of urine (0, 250, 500, 750, 1 000 kg·hm−2·a−1) under different sterilization circumstances (no sterilization, autoclaving sterilization, chloroform fumigation sterilization), while the soil pH, dissolved organic carbon (DOC), total dissolved nitrogen (TDN), soil organic carbon (SOC), total nitrogen (TN), ammonium nitrogen (NH4 +-N), nitrate nitrogen (NO3 −-N) concentration were simultaneously determined, so as to explore the differences in the response of biotic and abiotic SOC mineralization processes to urine addition. Result (1) The addition of urine promoted CO2 emissions, which increased with the increase in the amount of urine added under different sterilization methods, demonstrating a positive correlation between soil CO2 emissions and soil pH and NH4 +-N concentrations (P＜0.05). (2) Soil CO2 emission was inhibited by sterilization, and the inhibition effect of autoclaving sterilization on soil CO2 emission was significantly higher than that of chloroform fumigation sterilization (P＜0.05). (3) The CO2 emission from biotic and abiotic processes both increased with the increase of urine addition rate, with the contribution of biotic process to soil CO2 emission being greater than that of abiotic process. Conclusion Urine deposition can promote soil CO2 emission from biotic and abiotic processes, with more contribution from the biotic process, however, the contribution of abiotic SOC mineralization to soil CO2 emission should not be neglected. [Ch, 5 fig. 1 tab. 42 ref.] -
油茶广义上是山茶科Theaceae山茶属Camellia中种子油脂含量较高的一类植物，是世界四大木本油料树种之一。其中，普通油茶Camellia oleifera是栽培面积最大、最重要的物种。科学经营油茶有保持水土、涵养水源、增加碳汇和调节气候等生态效益，具有重要的生态价值；同时茶油中不饱和脂肪酸高达90%以上，被誉为“油中软黄金”，具有很高的营养和经济价值[1]，因此油茶产业是中国山区林农脱贫致富的重要产业。良种是油茶产业健康发展的基础和关键。提高果实产量，发掘高含油率的种质是选育油茶高产良种的重要途径之一。前人对普通油茶的选育大多以果实产量为主要育种目标，种仁含油率的分析和评估还处于起步阶段[2]。研究普通油茶种仁含油率等经济性状的遗传变异规律，可为油茶高含油率种质创制与筛选提供科学依据，对油茶高产良种选育具有重要意义[3]。
杂交育种是林木育种的有效技术之一，通过杂交创造新的变异，可有效缩短育种周期[4]。杂交育种策略在桉树Eucalyptus robusta[5]、杨树Populus spp.[6]、马尾松Pinus massniana[7]、杉木Cunninghamia lanceolata[8]和马褂木Liriodendron sino-americanum[9]等用材树种良种选育中发挥了重要作用，同时培育了大量良种。亲本的科学选配是杂交育种成功的先决条件[10]，对杂交亲本进行配合力等遗传参数估算，筛选优良的亲本和亲本组合，能够有效提高杂交育种效率[11]。配合力是指亲本对子代性状的影响力，包括一般配合力和特殊配合力[12]。一般配合力反映亲本的育种利用价值并能预测后代的表现[13]，特殊配合力是某一特定组合后代偏离双亲一般配合力的表型偏差[14]。高配合力亲本能够更好地遗传优势性状，在一定程度上预测杂交子代表型，缩小筛选育种材料范围，节省育种时间，提高育种效率[15]。目前，普通油茶的杂交育种工作主要局限于简单互补性状的亲本杂交，关于亲本配合力、重要性状遗传力等遗传参数的研究还处于起步阶段[16]。林萍等[17]对普通油茶杂交子代幼林生长、含油率等性状进行了亲本的配合力分析，初步筛选了一批具有育种潜力的杂交亲本与组合。但由于林木大多数性状的亲本配合力、遗传力等遗传参数会随着树龄的增长而变化。以幼龄林为研究对象对杂交育种的指导具有局限性，因此，以普通油茶杂交子代成林评估各性状的遗传参数显得非常重要。
种仁含油率是油茶高产育种的最主要指标之一。木质素、纤维素、半纤维素等在植物的生长发育过程中具有重要作用，主要表现在增强植物体的机械强度、疏导水分和营养物质的运输、阻止病原菌的侵染以及增强对各种胁迫的防御能力等[18]。MIAO等[19]研究发现：油菜Brassica napus种皮中木质素、纤维素和半纤维素质量分数与含油率呈显著负相关。王安妮等[20]研究也发现：油茶种仁含油率与木质素、纤维素质量分数亦具有显著相关性。因此，研究木质素、纤维素和半纤维素质量分数的遗传规律，对油茶高产育种具有一定的指导意义。
本研究以普通油茶全双列杂交的20个杂交组合为对象，分析了林龄为8 a的盛产期子代群体种仁含油率、木质素、纤维素和半纤维素质量分数的变异规律，探讨了各性状间的相关关系，评估了亲本在4个性状的配合力效应，解析了4个性状在油茶成林阶段的遗传力和杂种优势，为制定油茶高产杂交育种策略提供理论依据。
1. 材料与方法
1.1 材料
在浙江省金华市婺城区东方红林场国家油茶种质资源收集库内，选择普通油茶无性系‘长林4号’ ‘长林10号’‘长林40号’‘长林53号’‘长林95号’(表1)，按照5×5全双列杂交设计创制了20个杂交组合(无自交)。于2014年春季利用杂交子代2年生幼苗营建子代测定林。控制授粉、群体的创制与子代测定林营造管理等参照林萍等[17]的方法。
表 1 亲本种仁含油率相关性状的平均值Table 1 Mean value of oil content related traits of parent seed kernel亲本 含油率/
(mg·g−1)木质素质
量分数/
(mg·g−1)纤维素质
量分数/
(mg·g−1)半纤维素质
量分数/
(mg·g−1)‘长林4号’ 425.32 109.06 84.73 42.65 ‘长林10号’ 402.81 105.87 75.48 49.02 ‘长林40号’ 421.91 98.70 77.87 46.87 ‘长林53号’ 412.38 109.38 77.73 40.82 ‘长林95号’ 400.05 108.78 85.14 35.31 1.2 性状调查
于2021年秋季采集林龄为8 a的子代测定林果实样品测定相关性状。各杂交组合10株一小区，3次重复，共30株单株取样。每单株随机取30颗果实，测定种仁含油率、木质素、纤维素和半纤维素质量分数等性状平均值作为单株果实经济性状。种仁含油率测定采用姚小华等[21]和杨雨晨等[22]的方法。木质素、纤维素和半纤维素质量分数的测定采用王安妮等[20]的方法。
1.3 数据分析方法
用Excel 2010整理数据。性状间采用Pearson相关性分析，家系间的表型差异进行单因素方差分析。利用固定模型估算杂交亲本的一般配合力、特殊配合力和反交效应[23−24]，根据随机模型估算加性、显性、表型和遗传方差以及广义、狭义遗传力。估算参照林萍等[17]的方法。所有分析采用DPS软件[25]完成。
2. 结果与分析
2.1 普通油茶杂交一代群体种仁性状的相关性分析
相关性分析(表2)发现：杂交群体中，普通油茶种仁中的含油率与木质素、纤维素、半纤维素质量分数呈显著(P＜0.05)或者极显著负相关(P＜0.01)。木质素与纤维素、半纤维素质量分数呈极显著正相关(P＜0.01)。纤维素和半纤维素质量分数呈极显著负相关(P＜0.01)。因此，在高产油茶良种选育中，除了含油率，木质素、纤维素和半纤维素质量分数也可作为高产种质筛选的重要判断依据。
表 2 普通油茶杂交一代群体种仁性状的相关性Table 2 Correlation of the kernel traits of the first-filial progency of C. oleifera性状 含油率 木质素
质量分数纤维素
质量分数半纤维素
质量分数含油率 1 木质素质量分数 −0.47** 1 纤维素质量分数 −0.11* 0.19** 1 半纤维素质量分数 −0.30** 0.22** −0.25** 1 说明：*表示显著相关(P＜0.05)；**表示极显著相关(P＜0.01)。 2.2 普通油茶杂交一代群体含油率和木质素、纤维素、半纤维素质量分数的差异分析
20个家系的含油率平均值为411.84 mg·g−1，变异幅度为14.46%~53.71%；木质素、纤维素、半纤维素质量分数的平均值依次为106.36、80.19和42.93 mg·g−1，变异幅度分别为4.68%~22.02％、3.70%~13.00%和0.08%~11.89%，其中，半纤维素质量分数的变异系数最大，达38.03%。方差分析结果(表3)表明：含油率和木质素、纤维素、半纤维素质量分数在不同组合间的差异均达到极显著水平(P＜0.01)，表明采用不同优良性状的无性系开展杂交可为油茶育种创造出变异丰富的育种群体。
表 3 普通油茶杂交子代种仁性状方差分析Table 3 Variance analysis of the kernel traits of the first-filial progeny of C. oleifera性状 自由度 F 平均值/
(mg·g−1)变异
幅度/%变异
系数/%含油率 19 4.61** 411.84 14.46~53.71 13.22 木质素质量分数 19 6.54** 106.36 4.68~22.02 16.82 纤维素质量分数 19 7.06** 80.19 3.70~13.00 16.23 半纤维素质量分数 19 5.27** 42.93 0.08~11.89 38.03 说明：**表示极显著相关(P＜0.01)。 多重比较结果(表4)表明：含油率最高的前2个家系为‘长林4号’ב长林40号’和‘长林4号’ב长林53号’，其含油率均值为451.58和443.71 mg·g−1，分别是含油率最小家系‘长林40号’ב长林10号’的1.18和1.16倍。‘长林4号’ב长林95号’和‘长林40号’ב长林95号’的木质素和纤维素质量分数在所有的家系中分别是最高和最低的，前者分别是后者的1.39和1.32倍。半纤维素质量分数均值最高的家系为‘长林40号’ב长林10号’，是最低家系‘长林95号’ב长林40号’的1.86倍。家系‘长林40号’ב长林10号’半纤维素质量分数排名第1位，但含油率在所有家系中最低，这与含油率和半纤维素质量分数呈显著负相关关系一致。
表 4 普通油茶杂交组合子代各种仁性状及其多重比较Table 4 Multiple comparison results of kernel traits in first-filial progeny of C. oleifera组合
(母本×父本)含油率/
(mg·g−1)木质素质量分数/
(mg·g−1)纤维素质量分数/
(mg·g−1)半纤维素质量分数/
(mg·g−1)‘长林4号’ב长林40号’ 451.58±44.39 a 95.08±20.05 fgh 79.89±14.75 bcdef 37.18±17.58 def ‘长林4号’ב长林53号’ 443.71±51.98 ab 109.13±15.61 bcdef 81.50±17.41 abcde 50.47±28.34 abc ‘长林53号’ב长林4号’ 443.37±30.62 ab 107.01±17.97 bcdef 76.47±13.62 cdef 43.49±20.44 bcdef ‘长林40号’ב长林95号’ 435.78±63.22 abc 89.47±13.94 h 69.54±15.58 f 42.08±19.71 bcdef ‘长林10号’ב长林4号’ 424.45±55.25 abcde 108.06±20.22 bcdef 72.66±14.60 ef 46.04±20.28 bcde ‘长林40号’ב长林4号’ 420..91±56.76 abcdef 107.72±15.00 bcdef 76.74±16.14 cdef 37.94±12.10 cdef ‘长林95号’ב长林40号’ 419.66±59.79 abcdef 111.95±24.13 abcde 85.03±13.79 abc 32.03±15.26 ef ‘长林53号’ב长林40号’ 416.62±44.69 abcdef 98.72±13.67 defgh 77.14±11.50 cdef 34.09±18.79 ef ‘长林40号’ב长林53号’ 412..07±50.31 bcdef 97.63±19.16 efgh 74.13±15.27 def 47.78±18.34 abcd ‘长林95号’ב长林53号’ 411.12±45.76 bcdef 106.66±24.80 bcdefg 78.83±13.87 bcdef 37.15±16.84 def ‘长林10号’ב长林95号’ 410.69±28.82 bcdef 109.58±4.43b cdef 70.68±6.51 ef 52.95±15.12 ab ‘长林4号’ב长林10号’ 408.77±19.15 bcdef 107.98±7.25 bcdef 86.05±5.39 ab 44.08±6.72 bcdef ‘长林95号’ב长林4号’ 403.41±80.21 cdef 101.71±13.46 cdefgh 87.75±14.86 ab 36.32±13.56 def ‘长林4号’ב长林95号’ 397.24±38.43 def 124.07±14.67 a 91.48±5.42 a 38.87±11.49 cdef ‘长林53号’ב长林10号’ 395.50±57.45 ef 111.34±37.01 abcde 83.36±13.95 abcd 40.06±16.08 bcdef ‘长林53号’ב长林95号’ 394.00±65.17 ef 120.46±24.40 ab 73.96±11.38 def 45.63±16.09 bcde ‘长林10号’ב长林53号’ 391.03±45.67 ef 113.45±20.75 abcd 79.91±13.28 bcdef 50.08±15.41 abc ‘长林95号’ב长林10号’ 388.98±48.55 ef 114.81±17.24 abc 88.96±15.89 ab 35.74±10.70 def ‘长林10号’ב长林40号’ 385.08±40.73 ef 92.39±15.12 gh 78.66±9.01 bcdef 47.02±13.68 bcde ‘长林40号’ב长林10号’ 382.87±65.80 f 99.97±20.04 cdefgh 91.08±20.64 a 59.66±20.08 a 说明：数据为平均值±标准差。同列不同小写字母表示差异极显著(P＜0.01)。 2.3 杂交亲本的一般配合力、特殊配合力和反交效应
本研究中不同组合间各性状均差异极显著(P＜0.01)。在此基础上，进一步采用固定模型评估杂交亲本的配合力。由表5可知：杂交亲本在纤维素和半纤维素质量分数的一般配合力、特殊配合力和反交效应值差异均达极显著水平(P＜0.01)。亲本含油率的一般配合力和特殊配合力差异达极显著水平(P＜0.01)，反交效应值无显著差异。木质素质量分数的亲本一般配合力和反交效应值差异达极显著水(P＜0.01)，特殊配合力差异不显著。可见，普通油茶杂交育种中，一般配合力、特殊配合力和反交效应值对杂交群体含油率和木质素、纤维素和半纤维素质量分数等性状具有极显著影响(P＜0.01)。
表 5 普通油茶全双列杂交(无自交)配合力及反交效应值的方差分析Table 5 Variance analysis of combining ability and reciprocal cross effect in complete diallel cross of C. oleifera变异来源 自由度 F 含油率 木质素
质量分数纤维素质
量分数半纤维素
质量分数一般配合力 4 11.18** 15.57** 3.98** 7.26** 特殊配合力 5 6.45** 0.88 7.32** 3.88** 反交效应值 10 1.31 6.08** 8.10** 5.03** 说明：**表示差异极显著(P＜0.01)。 对差异极显著的各亲本一般配合力多重比较(表6)表明：‘长林4号’含油率和纤维素质量分数的一般配合力均最高，分别为1.64和0.18，这与该良种年平均产油量高的特性一致。在半纤维素质量分数中，‘长林10号’的一般配合力最高，为0.54，明显高于其他亲本，同时‘长林10号’的含油率一般配合力最低，为−1.79。‘长林95号’木质素质量分数的一般配合力排名第1位，为0.46，含油率的一般配合力为−0.56，排名倒数第2位。可见，在高含油率杂交种质创制时，除了选择含油率一般配合力高的亲本外，选择木质素、纤维素和半纤维素质量分数一般配合力较低的亲本也是可行的。
表 6 各组合母本一般配合力估计值Table 6 Estimated general combining ability of female parent of each cross亲本 一般配合力估计值 含油率 木质素
质量分数纤维素
质量分数半纤维素
质量分数‘长林4号’ 1.64 0.16 0.18 −0.15 ‘长林10号’ −1.79 0.11 0.16 0.54 ‘长林40号’ 0.50 −0.97 −0.16 −0.09 ‘长林53号’ 0.21 0.23 −0.27 0.09 ‘长林95号’ −0.56 0.46 0.08 −0.38 说明：表中数据均为平均值。 不同杂交组合含油率的特殊配合力为−2.23~1.66，根据含油率的特殊配合力效应选出前5个亲本组合为‘长林40号’ב长林95号’(‘长林95号’ב长林40号’)、‘长林4号’ב长林53号’(‘长林53号×长林4号’)、‘长林10号’ב长林95号’(‘长林95号’ב长林10号’)、‘长林4号’ב长林10号’(‘长林10号’ב长林4号’)和‘长林4号’ב长林40号’(‘长林40号’ב长林4号’)(表7)。由于木质素、纤维素、半纤维素质量分数与含油率呈负相关，因此在以含油率为育种目标时，宜选择特殊配合力较低的组合。各杂交组合木质素含量的特殊配合力为−0.22~0.31，由于组合间差异不显著(表5)，因此该特殊配合力效应只作为筛选优良组合的参考，不具有决定性。根据纤维素和半纤维素质量分数的特殊配合力，筛选出纤维素质量分数特殊配合力较低的组合有‘长林4号’ב长林10号’(‘长林10号’ב长林4号’)、‘长林10号’ב长林95号’(‘长林95号’ב长林10号’)、‘长林4号’ב长林40号’(‘长林40号’ב长林4号’)、‘长林40号’ב长林95号’(‘长林95号’ב长林40号’)和‘长林53号’ב长林95号’(‘长林95号’ב长林53号’)。筛选出半纤维素质量分数特殊配合力较低的组合有‘长林40号’ב长林95号’(‘长林95号’ב长林40号’)、‘长林4号’ב长林40号’(‘长林40号’ב长林4号’)、‘长林40号’ב长林53号’(‘长林53号’ב长林40号’)、‘长林4号’ב长林10号’(‘长林10号’ב长林4号’)、‘长林10号’ב长林53号’(‘长林53号’ב长林10号’)。
表 7 普通油茶亲本组合的特殊配合力及反交效应值Table 7 Values of specific combining ability and reciprocal cross effect for different combinations of C. oleifera序号 组合
(母本×父本)含油率 木质素质量分数 纤维素质量分数 半纤维素质量分数 特殊配合力 反交效应值 特殊配合力 反交效应值 特殊配合力 反交效应值 特殊配合力 反交效应值 1 ‘长林4号’ב长林53号’ 1.31 0.02 −0.22 0.11 −0.03 0.25 0.47 0.35 ‘长林53号’ב长林4号’ 2 ‘长林4号’ב长林95号’ −2.23 −0.31 0.02 0.03 0.68 0.19 −0.01 0.13 ‘长林95号’ב长林4号’ 3 ‘长林53号’ב长林95号’ −0.57 −0.86 0.03 0.69 −0.18 −0.24 0.14 0.42 ‘长林95号’ב长林53号’ 4 ‘长林4号’ב长林40号’ 0.30 1.53 0.31 −0.63 −0.22 0.16 −0.29 −0.04 ‘长林40号’ב长林4号’ 5 ‘长林40号’ב长林53号’ −0.46 −0.23 −0.08 −0.05 −0.03 −0.15 −0.19 0.68 ‘长林53号’ב长林40号’ 6 ‘长林40号’ב长林95号’ 1.66 0.81 −0.06 −1.12 −0.21 −0.77 −0.11 0.50 ‘长林95号’ב长林40号’ 7 ‘长林4号’ב长林10号’ 0.62 −0.78 −0.11 0.27 −0.43 0.67 −0.17 −0.10 ‘长林10号’ב长林4号’ 8 ‘长林10号’ב长林53号’ −0.28 −0.22 0.27 0.11 0.25 −0.17 −0.41 0.50 ‘长林53号’ב长林10号’ 9 ‘长林10号’ב长林95号’ 1.15 1.08 0.01 −0.26 −0.28 −0.91 −0.02 0.86 ‘长林95号’ב长林10号’ 10 ‘长林10号’ב长林40号’ −1.50 0.11 −0.16 −0.38 0.46 −0.62 0.60 −0.63 ‘长林40号’ב长林10号’ 依据反交效应。可判断一对杂交亲本中哪个做母本更易获得性状优良的杂交子代。通常，反交效应值为正时，正交组合能够更容易获得较高水平表型的子代，反交效应值为负时，采用反交组合将更易创制较高水平表型的子代。对依据特殊配合力筛选出的5个亲本组合，进一步根据反交效应确定高含油率的杂交组合为‘长林40号’ב长林95号’、‘长林4号’ב长林53号’、‘长林10号’ב长林95号’、‘长林10号’ב长林4号’和‘长林4号’ב长林40号’。低纤维素特殊配合力的杂交组合为‘长林10号’ב长林4号’、‘长林10号’ב长林95号’、‘长林40号’ב长林4号’、‘长林40号’ב长林95号’和‘长林53号’ב长林95号’。低半纤维素的杂交组合有‘长林53号’ב长林10号’、‘长林4号’ב长林40号’、‘长林53号’ב长林40号’、‘长林4号’ב长林10号’和‘长林95号’ב长林40号’。综合子代含油率、纤维素、半纤维素质量分数的配合力分析结果，筛选出‘长林40号’ב长林95号’和‘长林4号’ב长林53号’，这2个组合含油率的特殊配合力较高，含油率在20个家系中的排名分别为第4位和第5位，在纤维素质量分数排名为第20位和第8位；在半纤维素质量分数排名为第11位和第3位。推测这2个组合在普通油茶高含油率育种中具有重要的育种潜力和价值。
2.4 普通油茶含油率和木质素、纤维素和半纤维素质量分数的遗传控制方式
在本研究群体中，含油率和纤维素和半纤维素质量分数的显性方差均大于加性方差(表8)。其中，含油率的加性方差和显性方差分别为1.38、2.39，显性方差是加性方差的1.73倍；纤维素质量分数的遗传方差主要为显性方差，加性方差为0；半纤维素质量分数的显性方差略大于加性方差，是加性方差的1.24倍。可见这3个性状均以非加性遗传效应控制为主，加性效应次之，尤其是纤维素质量分数主要由显性遗传效应控制。木质素质量分数的加性方差为0.58，显性方差为0，这一性状主要由加性效应控制，这与木质素质量分数的特殊配合力方差差异不显著是一致的。含油率和木质素、纤维素和半纤维素质量分数的广义遗传力为7.86%~14.03%，狭义遗传力为0~14.03%，遗传力均较低，说明这些数量性状受到较强的环境效应影响。
表 8 普通油茶种仁性状的主要遗传参数Table 8 Major genetic parameters for kernel traits of C. oleifera遗传参数 加性
方差显性
方差遗传
方差表型
方差广义遗
传力/%狭义遗
传力/%含油率 1.38 2.39 3.74 30.00 12.55 4.60 木质素质量分数 0.58 0.00 0.58 4.17 14.03 14.03 纤维素质量分数 0.00 0.20 0.20 2.05 9.52 0.00 半纤维素质量分数 0.11 0.14 0.25 3.16 7.86 3.51 3. 讨论
3.1 普通油茶种仁含油率与木质素、纤维素质量分数的相关性
在本研究中，含油率与木质素、纤维素和半纤维质量分数在油茶群体中具有显著负相关关系。MIAO等[19]研究发现：油菜籽含油率与木质素和纤维素质量分数也存在显著负相关，且相关性系数与油茶相当；与半纤维素质量分数的相关性系数略低。WANG等[26]研究表明：油菜籽中的纤维组分包括木质素、纤维素和半纤维素，对含油率有负面影响。推测可能是纤维素和半纤维素的合成减少了进入种子油生物合成途径中的光合同化物，从而导致含油率降低[27−28]。SCHILBERT等[29]研究发现：BnaPAL4基因在这个过程中起重要作用。可见，木质素、纤维素、半纤维素质量分数等3个性状作为间接参考指标，衡量油茶种仁含油率是可行的。当油脂测定不便或样本材料较少时，可通过测定饼粕中木质素、纤维素和半纤维素质量分数间接评估油茶中的含油率。
3.2 普通油茶杂交亲本评估的必要性
目前，油茶产业上用的无性系良种多来源于选择育种，但通过选择育种来培育高产优质新品种的潜力逐渐减小。正确选择亲本是普通油茶杂交育种成功的基础和关键，开展杂交亲本一般配合力和特殊配合力的估算，能够更高效地提高育种效率。本研究发现：普通油茶杂交亲本在油脂性状上的一般配合力、特殊配合力和反交效应都差异极显著，表明亲本评估对以含油率为育种目标的普通油茶杂交非常关键。
本研究中，5个亲本在含油率以及木质素、纤维素和半纤维素质量分数等4个性状中的一般配合力有较大差异。同一亲本的一般配合力在不同的性状间存在明显差异，同一性状在不同亲本的一般配合力间也存在显著差异。如‘长林4号’在含油率的一般配合力最高，在半纤维素质量分数的一般配合力是倒数第2位。亲本在半纤维素质量分数的一般配合力范围较大，最高的‘长林10号’一般配合力为0.54，最低的‘长林95号’一般配合力为−0.38，这与桤木Alnus cremastogyne种间杂交亲本种实性状(种子长度、宽度、千粒重)的配合力情况相同[30]。同样地，各组合在4个油脂相关性状上的特殊配合力值也存在显著差异。
3.3 一般配合力与特殊配合力的相对重要性
一般配合力和特殊配合力的相对重要性一直是林木杂交育种中亲本的评估重点[17]。研究表明：一般配合力和特殊配合力的相对重要性受测试材料、性状、地点和树龄等的影响[15]。牛慧敏等[31]研究发现：对于杉木幼林的干形性状，一般配合力测定比特殊配合力测定更重要。吴兵等[32]研究发现：桉树种间杂交子代的生长性状受加性与非加性效应的共同作用，但是以加性效应为主，所以应更关注双亲的一般配合力。林萍等[15]针对油茶5×5全双列杂交子代幼林生长性状的研究表明：一般配合力比特殊配合力更重要；对(不完全双列杂交)设计的油茶子代林分析发现：林龄不同其生长性状的一般配合力和特殊配合力方差分量也不相同，1年生子代林的一般配合力方差分量高于特殊配合力，而2年生子代林一般配合力方差分量均明显低于特殊配合力[16]。柴静瑜等[33]对进入盛产期的油茶巢式杂交子代群体进行遗传分析显示：组合间含油率和脂肪酸质量分数的差异主要来源于双亲的特殊配合力，评估双亲的特殊配合力远比亲本的一般配合力更重要。赵颖等[14]评估了马尾松纸浆材主要经济性状，发现特殊配合力相对重要性大于一般配合力。在本研究中，油茶杂交子代成林的含油率和纤维素质量分数的显性方差显著大于加性方差，这2个性状亲本的特殊配合力比一般配合力更重要。半纤维素质量分数的显性方差与加性方差相当，说明半纤维素质量分数亲本的一般配合力和特殊配合力同等重要。因此，在以含油率为育种目标的油茶杂交中，优先选择特殊配合力较高的亲本组合，同时兼顾亲本的一般配合力。
3.4 遗传力的评估
因受测试材料、性状、地点和树龄等因素的不同，遗传力也有差别。吴兵等[32]研究发现：桉树幼林各生长性状遗传力均在0.57以上。黄逢龙等[34]发现：杨树无性系的各树冠性状遗传力都较低，均小于0.50。在马尾松巢式交配子代生长性状遗传分析发现：胸径、树高和单株材的广义遗传力为0.48~0.69，受中度遗传控制[7]，这与红松Pinus koraiensis[35]的研究结果一致。林萍等[17]研究发现：普通油茶杂交子代林幼龄时期种仁含油率、脂肪酸成分及其质量分数等经济性状受环境影响较大，遗传控制力度较弱。柴静瑜等[33]研究发现：盛产期后油茶油脂性状的遗传力显著升高，尤其是硬脂酸、油酸、亚油酸等决定油脂品质的脂肪酸质量分数。可见，子代幼林的遗传力评估仅可作为油茶杂交育种策略制定的参考，重点应关注成林的遗传力参数。
4. 结论
本研究发现：普通油茶含油率和木质素、纤维素、半纤维素质量分数4个性状在组合间存在显著差异，且含油率与木质素、纤维素、半纤维素质量分数间存在显著负相关；4个性状的亲本一般配合力、特殊配合力和反交效应值差异显著。含油率和纤维素质量分数的遗传方差以显性效应为主，半纤维素质量分数的加性方差与显性方差相当，而木质素质量分数的遗传方差则以加性效应为主；4个性状的遗传力均较低，受环境影响较大。在此基础上，筛选出可用于高含油率种质创制的优良亲本‘长林4号’和‘长林40号’，优良杂交组合‘长林40号’ב长林95号’和‘长林4号’ב长林53号’。
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图 1 不同灭菌方式和不同尿液添加量处理下土壤CO2累积排放量
Figure 1 Cumulative CO2 emissions from the soils affected by sterilization and urine addition
图 2 生物和非生物过程在不同尿液处理下对土壤CO2累积排放量的贡献
Figure 2 Contribution of biotic and abiotic processes to cumulative soil CO2 emissions under different amount of urine addition
图 4 不同灭菌方式处理下土壤可溶性有机碳与CO2累积排放量的关系
Figure 4 Relationship between soil dissolved organic carbon content and cumulative CO2 emission from the soils affected by sterilization
图 5 生物和非生物过程土壤有机碳矿化量与土壤可溶性有机碳的关系
Figure 5 Relationship between soil CO2 emissions from biotic and abiotic processes and soil DOC concentration
表 1 不同灭菌方式和不同尿液添加量处理下土壤的化学性质
Table 1. Effects of sterilization and urine addition on soil chemical characteristics
灭菌方式 尿液添加量/
(kg·hm−2·a−1)有机碳/
(g·kg−1)全氮/
(g·kg−1)pH 可溶性有机碳/
(mg·kg−1)溶解性总氮/
(mg·kg−1)铵态氮/
(mg·kg−1)硝态氮/
(mg·kg−1)不灭菌 0 63.95 a 6.20 a 6.08 e 265.32 c 45.76 b 92.95 b 20.77 d 250 59.58 b 5.57 bc 6.24 d 277.86 c 66.63 ab 165.81 ab 21.48 cd 500 56.97 b 5.55 c 6.36 c 320.48 b 96.41 ab 254.75 ab 25.07 c 750 59.30 b 5.80 b 6.48 b 337.21 b 132.36 a 348.65 a 48.74 b 1 000 57.90 b 5.73 bc 6.61 a 396.17 a 150.13 a 330.67 a 53.27 a 高压蒸汽灭菌 0 55.35 a 5.40 a 5.50 a 1 439.26 a 101.44 b 117.43 b 34.35 b 250 55.15 a 5.43 a 5.50 a 1 480.46 a 132.23 b 129.29 a 35.55 b 500 55.40 a 5.53 a 5.50 a 1 536.71 a 159.28 ab 124.44 ab 49.98 a 750 55.13 a 5.45 a 5.48 a 1 579.73 a 171.40 ab 118.96 ab 43.34 ab 1 000 55.43 a 5.35 a 5.48 a 1 548.92 a 189.43 a 120.87 ab 41.60 ab 氯仿灭菌 0 53.60 b 5.15 b 5.64 d 250.07 a 59.05 d 106.59 b 35.19 b 250 56.90 ab 5.53 ab 5.85 c 242.11 ab 66.95 c 140.95 ab 36.39 b 500 57.40 ab 5.60 ab 6.03 b 222.34 b 76.45 b 195.46 ab 50.82 a 750 60.43 a 5.80 a 6.15 a 243.17 ab 92.43 a 245.57 ab 44.18 ab 1 000 55.30 ab 5.10 b 6.23 a 237.76 ab 97.45 a 292.04 a 41.98 ab 说明：不同小写字母表示同一灭菌方式处理下不同尿液添加量之间差异显著(P＜0.05)。 
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