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林分密度影响人工林的生产力和生态服务功能[1]。不同林分密度下单木生存空间不同[2],占用的能量和消耗的水分也不同[3],这必然导致林木生长存在差异,进而影响生态服务功能[4];生物量是衡量森林生态系统生态服务功能最重要的参数,是研究森林生态系统能量和养分循环的基础数据,更是评估人工林健康状况的重要指标[5−6],与林分密度之间存在密切联系[6]。土壤作为林木赖以生存的物质基础,其土壤理化性质能够反映土壤的结构、持水能力及肥力[7]。林分密度的改变会使林内小环境发生变化,从而使土壤理化性质也呈现不同的变化[8−9]。此外,植物和土壤的相互作用形成了完整的森林生态系统[10],植物生长对土壤状况产生影响[11],同时土壤理化性质的变化也会直接影响植被生物量的变化[12]。
已有大量关于林分密度对人工林影响的研究。ZHANG等[13]以林分密度为750~1 375株·hm−2的油松Pinus tabuliformis林为研究对象,探讨了林分密度对林下植物多样性的影响;李雪等[14]通过对不同林分密度华北落叶松Larix principis-rupprechtii人工林的研究指出,林分密度调控可以有效改善土壤肥力、改良土壤质量;吴茜等[15]以不同林分密度的柏木Cupressus funebris人工林为研究对象,分析得出利于林下植被优势种联结性和群落整体稳定性的最优林分密度;CHEN等[16]则选择不同林分密度油松林评估其实现自然更新和生物多样性方面的恢复能力。然而基于不同的林分密度条件,诸多研究集中于对林木径向生长[17]、林下植被多样性及其种类与土壤理化性质之间的相关性[18−19],研究对象多集中在3 000株·hm−2以下的林分,未涉及高密度人工林,针对人工林乔木层生物量随林分密度的变化以及与土壤理化性质之间的关系鲜有报道。
油松是中国北方主要的水土保持树种[20],被大面积种植于黄土高原地区[21],在防治水土流失、减少土壤侵蚀及改善生态环境等方面发挥重要作用。在造林初期为了尽快对地面形成有效覆盖,多采用高密度的造林模式。随着油松林的生长,过高的造林密度导致单木生长差、单木防护功能低下,表现出了低效林的生长状态[22],但在样地尺度上整个林地的生态服务功能还需要进一步测定和探究。水土保持林具有多种生态服务功能,针对某种生态服务功能,油松林应维持在何种密度也是亟待探讨的问题之一。林分密度是人工可以有效调控的指标之一[23]。因此,本研究以山西吉县蔡家川流域30年生油松人工林为研究对象,分析油松林生物量和土壤理化性质随林分密度的变化情况,并探究两者关系,以期为该流域油松林生态服务功能的可持续发挥及高质量发展提供科学依据和理论参考。
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本研究区位于山西省临汾市吉县蔡家川流域(36°14′27″~36°18′23″N,110°39′45″~110°47′45″E),该流域是森林生态系统国家野外科学观测研究站所在地。流域面积为39.33 km2,海拔为904~1 592 m。属暖温带大陆性气候,年均气温为10.0 ℃,年均降水量为575.9 mm。土壤类型主要为褐土,黄土母质。主要造林树种为油松、刺槐Robinia pseudoacacia、侧柏Platycladus orientalis等,林下植物主要由黄栌Cotinus coggygria、黄刺玫Rosa xanthina、杠柳Periploca sepium、二柱薹草Carex lithphila、草地早熟禾Poa pratensis等组成。
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2022年6月,在蔡家川流域以林龄30 a且立地条件基本一致的油松人工林地作为研究对象,共选择不同现存林分密度(750、1 250、1 750、2 250、2 750、3 250、3 750、4 250、4 750、5 250、5 750株·hm−2)的油松人工林样地40块。每块样地面积为20 m×20 m,样地远离林缘。在样地内进行每木检尺,计算平均树高和胸径。根据平均树高和胸径选取标准木,测定松果、松叶、枝条、树干、根系等器官鲜质量,随后各器官取样(1 kg)带回实验室。在每块样地中间部位挖掘1 m×1 m×1 m的土壤剖面,在0~100 cm土层范围内每10 cm为1层,用环刀(100 cm3)取原状土,每层取环刀3个,用于土壤物理性质的测定,并在每层均匀挖取土壤样品3份,混合后取500 g土样装入密封袋 ,带回实验室风干后过2 mm筛,用于土壤化学性质的测定。使用地质罗盘仪和RTK测量仪测定样地基本情况(表1)。
样地
编号林分密度/
(株·hm−2)海拔/m 树高/m 径/cm 坡度/(°) 坡向 样地
编号林分密度/
(株·hm−2)海拔/m 树高/m 胸径/cm 坡度/(°) 坡向 1 750 1 113 8.58 15.74 25 阴坡 21 3 750 1 211 10.43 11.52 30 阴坡 2 750 1 104 7.52 14.13 28 阴坡 22 3 750 1 267 9.72 10.70 19 阴坡 3 1 250 1 097 8.72 15.26 30 阴坡 23 3 750 1 271 7.93 11.05 21 阴坡 4 1 250 1 113 8.33 14.55 29 阴坡 24 3 750 1 297 8.24 10.42 27 阴坡 5 1 250 1 111 8.22 14.04 30 阴坡 25 3 750 1 321 7.80 9.72 30 阴坡 6 1 750 1 360 8.87 13.65 30 阴坡 26 3 750 1 244 9.19 10.92 29 阴坡 7 1 750 1 164 9.79 12.86 27 阴坡 27 3 750 1 268 7.01 10.81 26 阴坡 8 1 750 1 364 11.15 15.30 28 阴坡 28 4 250 1 312 10.47 12.02 21 阴坡 9 2 250 1 357 9.06 13.77 30 阴坡 29 4 250 1 362 7.41 9.10 23 阴坡 10 2 250 1 169 7.85 11.82 30 阴坡 30 4 250 1 356 8.98 11.37 19 阴坡 11 2 250 1 132 8.67 10.98 21 阴坡 31 4 250 1 327 8.15 9.48 20 阴坡 12 2 250 1 358 9.47 14.37 20 阴坡 32 4 250 1 358 8.27 17.90 22 阴坡 13 2 750 1 364 9.72 13.27 25 阴坡 33 4 750 1 242 10.12 10.67 30 阴坡 14 2 750 1 358 10.28 12.70 26 阴坡 34 4 750 1 338 7.03 10.11 18 阴坡 15 2 750 1 351 10.16 11.87 30 阴坡 35 4 750 1 313 6.07 7.52 25 阴坡 16 2 750 1 325 8.88 10.83 20 阴坡 36 5 250 1 285 9.39 10.19 20 阴坡 17 2 750 1 314 8.16 10.69 30 阴坡 37 5 250 1 320 8.31 8.61 25 阴坡 18 3 250 1 301 7.95 10.55 25 阴坡 38 5 750 1 314 8.81 8.86 25 阴坡 19 3 250 1 344 6.88 9.94 30 阴坡 39 5 750 1 315 7.22 7.76 18 阴坡 20 3 250 1 341 6.15 8.33 30 阴坡 40 5 750 1 316 6.27 7.09 24 阴坡 Table 1. Basic information of the sample site
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样品65 ℃烘干至恒量,计算各器官含水量和生物量。土壤容重及孔隙度采用环刀法测定;土壤含水量采用烘干法[24]测定。有机碳质量分数采用重铬酸钾氧化-外加热法测定;全氮质量分数采用凯氏定氮-消煮法测定;全磷质量分数采用酸溶-钼锑抗比色法测定;土壤铵态氮、硝态氮采用碱解扩散法和氢氧化钠熔融-钼锑抗比色法测定;土壤速效磷采用NH4F-HCL浸提-钼锑抗比色法测定[25]。
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数据采用Excel 2010、SPSS 17.0及Canoco 5.0分析,采用单因素方差分析和最小显著性差异检验法进行显著性分析,采用冗余分析(RDA)及斯皮尔曼(Spearman)相关性分析,使用Origin 2021制作图表。
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由图1A可知:油松单株总生物量、单株地上生物量和单株地下生物量均随林分密度的增大呈逐渐减少的趋势,且在林分密度为3 250 株·hm−2之后单株生物量趋于平稳。方差分析表明:不同密度油松林之间单株生物量差异显著(P<0.05)。由图1B可知:油松林生物量维持在79.36~148.81 t·hm−2,油松林总生物量和地上生物量均随林分密度呈先增加后减少的变化趋势,在1 750 株·hm−2时油松林总生物量达到最大(148.81 t·hm−2),并在3 250 株·hm−2之后趋于平稳。通过多元线性回归分析(表2)可知:在林分密度为750~2 750株·hm−2时,林分密度对油松林生物量的贡献要大于单株生物量,而在3 250株·hm−2之后单株生物量对油松林总生物量起到主要作用;油松林地下生物量则随林分密度呈波动变化。方差分析表明:在不同林分密度间油松林总生物量差异显著(P<0.05)。
林分密度/(株·hm−2) 影响因子 β P VIF 750~ 2 750 林分密度 1.383 <0.001 2.441 单株生物量 1.274 <0.001 2.441 3 250 ~ 5 750 林分密度 0.312 0.018 1.104 单株生物量 0.929 <0.001 1.104 说明:β是标准化回归系数;VIF是方差扩大因子,VIF<5表示模型构建良好。 Table 2. Contribution of individual plant biomass and stand density to total biomass in the sample plots
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在垂直剖面上,随土层深度的增加,土壤孔隙度和土壤含水量均呈减小趋势(图2A~D)。方差分析表明:不同密度油松林地土壤总孔隙度、毛管孔隙度、非毛管孔隙度、土壤含水量存在显著差异(P<0.05)。随林分密度的增加,土壤总孔隙度、非毛管孔隙度、土壤含水量均呈先增大后减小的变化趋势,总孔隙度在1 750株·hm−2时达到最大值,非毛管孔隙度与土壤含水量在2 750株·hm−2时达到最大值且较低密度林分的土壤含水量明显高于高密度林分,而土壤毛管孔隙度随密度呈波动性变化(表3)。
林分密度/(株·hm−2) 总孔隙度/% 毛管孔隙度/% 非毛管孔隙度/% 土壤含水量/% 750 50.77±0.75 bc 47.55±1.10 c 3.22±0.69 abc 10.01±0.81 e 1 250 46.47±1.00 d 43.80±1.03 e 3.09±1.50 abc 12.25±1.48 bc 1 750 52.38±1.50 a 48.70±0.55 ab 3.75±1.05 a 12.97±2.83 ab 2 250 52.22±1.55 a 48.78±0.73 ab 3.45±1.06 ab 12.74±2.11 ab 2 750 52.02±2.25 a 47.32±0.31 c 4.52±0.56 a 13.84±1.75 a 3 250 52.17±2.20 a 48.73±1.05 ab 3.52±0.77 ab 11.14±1.20 cd 3 750 51.58±1.79 ab 48.24±0.65 abc 3.37±0.46 abc 10.91±0.57 d 4 250 51.91±1.62 a 47.87±0.68 bc 4.03±0.95 a 11.25±0.48 cd 4 750 50.68±1.36 bc 48.73±0.93 ab 1.97±0.07 bc 10.92±0.38 d 5 250 50.37±1.51 c 46.32±0.59 d 4.02±1.32 a 12.33±0.52 bc 5 750 50.66±1.40 bc 48.87±0.99 a 1.81±0.31 c 9.03±0.63 e 说明:数值为平均值±标准差。同列不同小写字母表示不同林分密度间差异显著(P<0.05)。 Table 3. Soil physical properties of 0−100 cm the P. tabulaeformis forests in in different densities
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图3A~F与表4为不同林分密度油松林土壤化学特性的变化情况。除全磷、速效磷外,其他化学特性均随土层深度呈减少趋势。方差分析表明:林分密度对土壤有机碳、全氮、铵态氮、硝态氮、速效磷、全磷质量分数影响显著(P<0.05)。随林分密度的增加,土壤有机碳质量分数整体呈双峰型变化,土壤全磷、铵态氮、速效磷质量分数则均呈先增后减变化趋势;土壤全氮、硝态氮随林分密度呈波动性变化。由表4可知,林分密度为1 750株·hm−2时,土壤养分质量分数最大。
林分密度/(株·hm−2) 土壤有机碳/(g·kg−1) 全氮/(g·kg−1) 全磷/(g·kg−1) 铵态氮/(mg·kg−1) 硝态氮/(mg·kg−1) 速效磷/(mg·kg−1) 750 3.41±0.84 c 0.52±0.09 bc 0.50±0.01 cd 11.94±2.03 cd 5.05±0.83 ab 1.16±0.27 f 1 250 3.75±1.31 c 0.52±0.13 bc 0.56±0.01 a 10.21±1.74 e 3.95±0.90 d 0.97±0.50 f 1 750 5.40±2.87 ab 0.61±0.21 bc 0.57±0.01 a 14.13±1.38 a 4.56±0.66 bcd 2.31±0.76 ab 2 250 4.39±2.25 abc 0.52±0.23 bc 0.47±0.01 d 11.23±1.15 de 4.79±0.83 abc 2.39±0.46 a 2 750 4.57±2.57 abc 0.55±0.20 bc 0.51±0.01 bc 13.50±1.94 ab 4.74±0.73 abc 2.14±0.37 abcd 3 250 4.39±1.88 abc 0.64±0.28 abc 0.53±0.00 ab 13.20±1.38 ab 4.74±0.95 abc 1.90±0.46 cde 3 750 3.87±1.55 c 0.66±0.25 ab 0.51±0.01 bc 14.41±1.75 a 4.95±0.71 ab 2.00±0.41 abcde 4 250 4.12±1.79 bc 0.45±0.08 c 0.51±0.00 bc 13.25±1.31 ab 5.34±0.71 a 2.28±0.68 abc 4 750 4.04±2.11 bc 0.52±0.14 bc 0.51±0.00 bc 12.70±1.36 bc 3.96±0.80 d 1.66±0.37 e 5 250 5.55±2.47 a 0.65±0.18 bc 0.50±0.02 cd 11.01±0.93 de 4.16±1.11 d 1.82±0.69 de 5 750 3.74±1.80 c 0.77±0.17 a 0.51±0.01 bc 11.45±2.14 cde 4.30±0.65 cd 1.94±0.32 bcde 说明:数据为平均值±标准差。同列不同小写字母表示差异显著(P<0.05)。 Table 4. Soil chemical properties of 0−100 cm in different densities of the P. tabulaeformis forest
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由图4可知:2个排序轴对不同密度油松林生物量的累计解释率为53.62%,两轴较好地反映了油松生物量与土壤各因子之间存在的关联性。根据蒙特卡洛检验结果可知:第1排序轴和所有典型轴均差异显著,排序结果科学可靠。第1排序轴主要反映了土壤有机碳、速效磷的变化趋势,第2排序轴主要反映了总孔隙度、毛管孔隙度、全磷的变化趋势。生物量RDA排序图表明:油松林地上生物量、地下生物量、总生物量之间均呈正相关。油松林地上生物量、地下生物量、总生物量均与土壤有机碳、速效磷呈正相关,与土壤总孔隙度、毛管孔隙度呈负相关。轴1从左到右,油松林地上生物量、地下生物量和总生物量随着土壤有机碳、速效磷的增加而减少;沿轴2从上到下,随着总孔隙度、毛管孔隙度、全磷的增加油松林地上生物量、地下生物量和总生物量均增加。经蒙特卡洛分析表明,土壤总孔隙度、有机碳和速效磷对不同林分密度油松林生物量均达到显著影响(P<0.01)。
Figure 4. RDA two-dimensional ordination plot of biomass and soil physico-chemical properties in P. tabulaeformis forests of different densities
由生物量与土壤理化性质的Spearman相关分析可知(表5):除土壤有机碳与速效磷均显著影响油松林生物量外,地下生物量还受到土壤含水量的显著影响(P<0.05)。
项目 SWC TOP CP NP TN TP SOC NH NO AP 油松林地上生物量 0.235 −0.020 0.011 0.123 0.228 0.162 0.513** −0.242 0.002 0.358* 油松林地下生物量 0.372* 0.023 −0.056 0.198 0.213 −0.101 0.426** −0.139 −0.032 0.326* 油松林总生物量 0.257 −0.108 −0.075 0.116 0.254 0.106 0.519** −0.280 −0.041 0.336* 说明:**表示极显著相关(P<0.01); *表示显著相关(P<0.05)。SWC. 土壤含水量;TOP. 总孔隙度;CP. 毛管孔隙度;NP. 非毛管孔隙度;TN. 全氮;TP. 全磷;SOC.土壤有机碳;NH. 铵态氮;NO. 硝态氮;AP. 速效磷。 Table 5. Correlation coefficients between biomass and soil physico-chemical properties of P. tabulaeformis forests of different densities
Effects of stand density on biomass and soil physico-chemical properties of Pinus tabuliformis forest in the loess area of western Shanxi
doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.20240571
- Received Date: 2023-11-24
- Accepted Date: 2024-05-24
- Rev Recd Date: 2024-05-06
- Available Online: 2024-11-20
- Publish Date: 2024-11-20
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Key words:
- Pinus tabuliformis forest /
- stand density /
- biomass /
- soil physic-chemical properties /
- redundancy analysis
Abstract:
Citation: | JIA Yajie, YANG Jianying, ZHANG Jianjun, HU Yawei, ZHANG Ben, ZHAO Jiongchang, LI Yang, TANG Peng. Effects of stand density on biomass and soil physico-chemical properties of Pinus tabuliformis forest in the loess area of western Shanxi[J]. Journal of Zhejiang A&F University, 2024, 41(6): 1211-1221. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.20240571 |