土壤類型精選(九篇)

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第1篇：土壤類型范文

1研究方法

為了研究滇池濕地土壤演變與發展，并在此基礎上了解人為活動對濕地生態環境變化特征與機制，本研究選取沼澤土、沖積土、水稻土的三種主要類型土壤為研究對象。即以滇池周邊受人為干擾影響小的沼澤土壤作為參照，湖濱帶水稻土和人為干擾的沖積土進行比較研究。野外土壤采樣時，每一類型土壤設3個具有代表性的采樣點分別采集樣品，并詳細記錄現場情況。實驗分析采用中國科學院南京土壤研究所土壤分析方法［3］。分析三類土壤的有機質、全氮、全磷、速效鉀、水解氮、及PH值等，并探討農業耕作及人為干擾對滇池濕地的影響。

2結果與分析

2.1滇池湖濱帶三類土壤特征

2.1.1沼澤土滇池湖濱帶沼澤土是滇池濕地受人為影響小的土壤，土壤通常處于水面下，長年生長有天然水生植物，湖積沉甸而發育形成的。主要分布在滇池湖濱帶低海拔處，土壤很少接觸空氣，處于無氧條件下，積累大量植物殘體和其它有機物，形成腐質泥化土［4］。從表1可看出滇池的沼澤土壤有機質平均含量9.870%，全氮含量達0.287%，C/N比值為19.603，可見沼澤土對養分的積蓄作用。全鉀含量高達2.350%，全磷含量0.082%。速效鉀含量54.102mg.kg-1，速效磷僅為22.305mg.kg-1。水解氮高達159.894mg.kg［-1］，這種較高氮營養含量可能為外來補給，與周圍農業施肥引起的氮營養流失進入有關。

2.1.2水稻土水稻土是人為常年耕作，灌溉和排水交替進行，使原本濕地土壤耕作熟化。滇池的水稻土受灌溉排水、濕耕干作、人工施肥等影響，土壤的水分變化極大，養分還原及分子氧化變化頻繁。水稻土長年灌水耕耘、人為堆肥以及稻谷一年一種，根系積累又分解。收獲季節稻田排干，土壤與空氣接觸，養分還原、氧化不斷。水稻土不斷翻耕，土壤粘粒分散。與滇池湖濱帶的沼澤土相比，有機質下降至7.560%，全氮下降至0.216%，C/N比值為15.117。速效磷含量15.703mg.kg-1和速效鉀養分含量37.704mg.kg-1。但速效養分的表層水解氮增加到258.348mg.kg-1，這可能與水田有機質分解以及農業生產活動中大量施用氮肥有關［3］。人為耕作活動對土壤特性產生變異，使土壤肥力下降，土質變劣，見表1。

2.1.3沖積土沖積土受雨水、洪災及人為搬運作用，由滇池周邊高處不斷沖積、洪積下來而形成的土壤。滇池湖濱帶沖積土由于人為修防浪堤，湖水上漲使沖積土埋下水下，形成人工濕地土壤。其成土母質為沖積母質。沖積母質發育形成的沖積土有機質和氮素營養含量低，有機質4.230%，全氮0.097%，養分貧瘠。但速效磷含量27.689mg.kg-1和速效鉀含量71.827mg.kg-1，較沼澤土和水稻土都高，這可能與滇池湖濱帶沖積土成土時間不長，修防浪堤后被淹沒，并開始發生氧化還原過程有關，見表1。

2.2滇池湖濱帶耕作對滇池濕地的影響滇池湖濱帶水稻土歷史上曾是沼澤土，由于人們圍湖造田，排干湖水，致使水位下降，土壤露出水面，經逐年灌溉排水、濕耕干作、人工施肥等影響發育形成了水稻土。在每年堆肥條件下，土層養分含量較高。但水稻土與沼澤土相比較，養分仍然呈下降趨勢。水稻土的有機質從9.870%降到7.560%，耕地植物生長迅速，枯落物多，但有機質下降一是由于水稻土溫度高，有機質分解速度快；另一個原因是有機質容易被大量雨水沖刷和稻田排水進入滇池湖中。全氮由0.287%降到0.216%，C/N比值由19.603下降到15.117，可見水稻土較沼澤土的養分匯集能力差，并且大量有效養分快速釋放。水稻土全鉀含量為1.351%，比其他兩個樣地類型要小得多，這是由于水田季節干濕交替明顯，淋溶作用不明顯，鉀的固定能力大大減弱，鉀含量小。水稻土水解氮達到258.348mg.kg-1，遠大于沼澤土159.894mg.kg-1，這可能與農業大量施氮肥有直接的關連［5］。水稻土速效磷、速效鉀僅有15.703mg.kg-1、37.704mg.kg-1，為三種類型土壤最低。水稻土速效磷、鉀含量最低，這是由于耕作土吸附性較強，土壤偏堿性條件下磷與鉀容易與其它分子結合而失去有效性［6］。由于稻田土有機質和全氮、磷、鉀含量大量損失，以及大量的施氮肥，而土壤缺磷、鉀等其它植物所必需的微量元素導致氮肥利用率低，大量氮肥等營養元素流失到滇池必然會對滇池生態系統產生極大影響。而且由于肥料利用率低而進入滇池導致滇池水質越來越劣，水體混濁，懸浮物不斷增加。由于水田缺乏湖濱帶沼澤地對污水的截留和緩沖功能，另外水田土壤中的養分流失到滇池內必然對位于其下的湖泊產生影響。沼澤地農業耕作不僅使濕地生物群落改變，而且引起湖泊富營養化。滇池濕地沼澤改變成水田環境，使之喪失了濕地原有的調節功能。滇池湖濱帶水稻田大量氮肥引起的湖水污染，是導致滇池水質變差和富營養化的潛在因素。滇池湖濱帶農業耕作，使滇池面積減小，水質變差和富營養化，都引起和加快滇池濕地退化過程。

2.3滇池湖濱帶修堤筑壩對滇池濕地的影響滇池湖濱帶沖積土成土時間不長，土質疏松，還沒有形成土壤剖面。由于人為修防浪堤，湖水上漲使之淹于水下，形成人工濕地土壤。沖積土有機質含量最少，僅為沼澤有機質含量的1/2。這是因為人工濕地的沖積土缺乏湖濱帶植物，破壞原有湖濱帶植物吸附凈化功能，水流速度較快，有機質容易被水流帶走，湖濱帶沒有水質凈化和攔截泥沙的作用，所以有機質含量小。修堤致使滇池湖濱帶天然沼澤地破壞，土壤有機質含量降低，這也說明湖濱帶沼澤土對有機質的吸收和固定能力最強。與沼澤土相比，全氮由0.287%降到0.077%。但C/N比值由19.603上升到31.932，可見沖積土較沼澤土相比，其養分正在快速積累中。沖積土總磷和總鉀遠大于水稻土，這是由于人工濕地對磷和鉀的截留主要是對不溶性磷鉀的吸附和沉積。沖積土速效磷是沼澤土含量的1.24倍，是水稻土含量的1.76倍。速效鉀是沼澤土含量的1.32倍，是水稻土含量的1.90倍。這是因為土壤速效磷、鉀含量與土地利用類型有關。湖濱帶沼澤土和水田土由于植物生長吸收了大量的磷和鉀。人為因素是影響土壤速效磷和鉀含量的一個因素，但并不是唯一的因素［7］。沖積土由于水淹產生劇烈侵蝕，并且土質較松，積物較豐富，在水的淋溶作用下釋速效磷和鉀現象頻繁，所以其速效磷和鉀含量最高。所以滇池周邊人工濕地應種植水生植物，不僅可以不斷地從濕地中取出營養成分，并可獲取一定的經濟效益［8］。

3結論與建議

3.1結論從滇池湖濱帶三種類型土壤理化定量研究結果表明如下。（1）農業耕作施肥進入水田后，水解氮多，而速效磷、鉀等植物生長必要微量養分少，致使肥料利用率低。并通過徑流、下滲向滇池水體遷移。滇池湖濱帶水田面源污染突出，農田不合理施肥是引起滇池污染的主要原因。（2）滇池修堤致湖水位變幅較大，嚴重地影響了湖濱帶生態系統的穩定性，湖濱帶生態系統功能下降。滇池湖濱帶人類活動如農田耕作、修堤，致使湖濱帶自然群落的生態結構破壞貽盡，加劇了滇池水體富營養化的進程。破壞了湖濱帶濕地生物多樣性，削弱了湖濱帶對氮、磷、鉀的自凈能力，毀壞了其美學價值。滇池湖濱帶受人為影響小的沼澤土有機質含量高，全磷、全鉀含量高，而受人為干擾淹沒的沖積土有機質含量最小。這充分說明湖濱帶的水生植物根系固定和沉積有機質的作用。（3）湖濱沼澤地帶具有較好的生態功能和環境功能，在水質凈化和攔截泥沙等方面效果顯著，湖濱植物帶大量吸收入湖礦質營養用于自身生長，也體現了湖濱帶的吸附、凈化功能。因此，要重視并保護湖濱沼澤地帶，從而使其功能得到有效發揮。三種類型土壤的pH值均大于7.5，這說明滇池的水質已經受到嚴重的污染，以致于使湖濱帶沼澤土、水稻土及沖積土受到影響并出現鹽化趨勢。

第2篇：土壤類型范文

摘要：大田條件下，研究了砂姜黑土和棕壤旱地花生植株磷素積累特性。結果表明：①兩種土壤類型花生植株根、莖、葉中磷積累量出苗期都處于較低水平，二者差異不大；出苗后50 d到成熟期，砂姜黑土花生根、莖、葉中磷積累量顯著高于棕壤。砂姜黑土花生子仁中磷積累量比棕壤高61%。②兩種土壤類型花生整株磷積累符合Logistic方程，成熟期砂姜黑土整株磷積累量比棕壤高46%。③花生莢果中磷積累主要來源于根系吸收，占750%～774%，來自莖葉轉移的占226%～250%；砂姜黑土花生莖、葉中磷轉移到莢果的絕對量大于棕壤，但其所占莢果磷積累比例小于棕壤。

關鍵詞：旱地；土壤類型；花生；磷素積累；磷素分配

中圖分類號：S565.206 文獻標識號：A 文章編號：1001-4942（2013）06-0071-04

氮磷鉀是花生生長發育所必需的營養元素，對花生的營養特性及產量有重要影響。目前有關氮磷鉀施肥、品種基因型及種植制度等對作物氮磷鉀吸收的影響報道較多[1-9]，而對不同土壤類型花生植株磷素吸收與積累動態特性的研究報道甚少。本試驗在旱作條件下，研究了砂姜黑土和棕壤花生植株磷素吸收與積累規律，以期為旱地花生科學施肥提供依據。

1 材料與方法

11 試驗地概況

試驗在萊西市姜山鎮進行，位于東經120°12′～120°40′，北緯36°34′～37°09′，海拔約為51 m；地處溫帶半濕潤季風氣候區，干濕顯著，雨熱同季。2010年5～9月份平均氣溫225℃，總降雨量532 mm。供試土壤類型為砂姜黑土和棕壤，面積各為330 m2，每個土壤類型設6次重復（小區），每個小區30 m2，無灌溉條件。試驗地耕層基礎肥力見表1。

12 試驗方法

試驗田壟距85 cm，壟面寬50～55 cm，壟上行距30～35 cm，穴距15 cm，每穴2粒種子，花生播種密度約為157萬穴/hm2，春播覆膜栽培。供試品種山花9號，5月15日播種，9月17日收獲。播種前2周撒施氮磷鉀三元復合肥750 kg/hm2（氮、磷、鉀各含15%）并耕翻25 cm，之后旋耕平整土地。田間管理同當地大田生產。

13 樣品采集、處理與測定

試驗于花生出苗后 17、32、50、60、74、88、118 d（收獲）取樣，共取7次。取樣時每重復取3穴（6株），將植株分為葉片、莖、根、果針和莢果五部分，然后分別105℃殺青1 h后，于80℃烘干至恒重后稱重。磷含量用釩鉬黃比色法測定[10]。并將測定結果的磷含量轉換為單位土地面積上的花生植株或器官中的磷素積累量，其中植株數按種植密度計算。

14 數據分析

試驗數據采用Word 2010、Excel 2010及DPS進行統計分析、作圖。

2 結果與分析

21 花生植株磷積累

211 不同器官磷積累量 根系磷積累在出苗后35 d內砂姜黑土略低于棕壤，之后根系磷積累加快，且兩種土壤的磷積累量差距逐漸拉大，至出苗后60 d，磷的積累量達到最大，砂姜黑土達到008 g/m2，比棕壤高33%。高峰期持續約30 d，之后開始下降，兩種土壤的磷積累量差距逐漸縮小（圖1a）。

出苗后35 d以內，兩種土壤類型花生莖、葉的磷積累量無差異。隨植株的生長發育，兩種土壤類型莖、葉磷的積累量差距增大，在出苗后75 d

自子仁發育開始，兩種土壤類型子仁磷積累量基本呈線性增加，砂姜黑土明顯高于棕壤。成熟時砂姜黑土花生子仁磷積累量比棕壤高61%（圖1d）。

212 整株磷積累 由圖2可以看出，植株磷素積累呈“S”形曲線，符合Logistic方程，砂姜黑土為Y=42/（1+317e-00453x）；棕壤Y=26/（1+543e-00609x），相關系數（r）分別為09919**和09944**。砂姜黑土花生積累量明顯高于棕壤，收獲時，砂姜黑土比棕壤植株磷素積累量高48%。

對上述方程求導，并計算植株磷素積累速率的特征值（表2）。進一步分析表明：整個生育期植株磷積累呈拋物線，生育前期和生育后期積累較慢，且每種土壤植株磷積累速率差異較大，棕壤植株磷平均積累速率為0013～0014 g/（m2·d），砂姜黑土為0019～0025 g/（m2·d）。生育中期磷積累較快，砂姜黑土與棕壤高峰值分別出現在出苗后66、76 d左右，平均積累速率砂姜黑土比棕壤高17%，積累速率峰值砂姜黑土比棕壤高20%。

與砂姜黑土相比，棕壤花生植株磷積累的快速增長期持續時間短（相對于砂姜黑土少15 d），而緩增期持續時間長（比砂姜黑土多18 d），表明棕壤花生生育后期磷積累“后勁”不足。

棕壤花生全生育期植株磷積累速率明顯低于砂姜黑土花生，漸增期、快速增長期和緩增期的平均積累速率分別比砂姜黑土低263%、146%和48%。

22 成熟期各器官磷積累分配

由表3可知，磷積累主要存在于生殖體，砂姜黑土花生生殖體磷分配比例高于棕壤44個百分點。棕壤花生子仁磷積累量顯著低于砂姜黑土74個百分點，而果殼磷積累量高于砂姜黑土30個百分點，這與棕壤花生出米率較低、秕果和空殼較多有關。

23 莢果磷積累來源

以根、莖、葉中養分最大積累量減去成熟時的積累量作為向莢果的轉移量，進而計算轉移比例[7]。表4結果表明：花生莢果中磷積累主要來源于根系吸收，約占750%～774%，說明花生莢果的充實主要來自根系的直接供應。砂姜黑土根系吸收磷比例高于棕壤，約高24個百分點。棕壤花生莖、葉中磷轉移到莢果的比例高于砂姜黑土24個百分點。

3 結論與討論

氮磷鉀在參與花生蛋白質形成與轉化、促進果多果飽、提高產量與品質等方面起著重要作用[11，12]。本試驗結果表明，同等施肥水平下，砂姜黑土有利于花生對磷的吸收與積累，與棕壤比較，植株總積累量提高48%，所以，對于棕壤要想獲得較高產量，必須保證植株營養狀況的良好。

有研究表明，施用氮肥、有機肥或無機肥顯著促進根、莖、葉對養分的吸收，提高植株氮磷鉀積累量[13，14]。植株養分的變化對花生產量形成有一定的影響，不同土壤類型花生在不同的生育階段，對養分的需求和分配不同。本試驗表明，出苗前期，砂姜黑土與棕壤花生葉的磷積累量均為最高，莖次之，根系最小，同時其砂姜黑土與棕壤間差異較小。從出苗后45 d到100 d，花生開花下針與莢果發育的旺盛時期，根、莖、葉中磷積累量達到峰值，此時砂姜黑土花生根、莖、葉中磷積累量顯著高于棕壤。有研究報道花生對磷的吸收在“飽果-成熟”階段達到最大值[15]，本研究與其得到相似結論。整個生育過程中，砂姜黑土花生子仁磷積累量顯著高于棕壤，成熟期高61%。可見，子仁中磷的積累多少能反映出花生產量的高低，這與婁善偉等[16]對棉花植株營養及產量研究結論相似。

旱地花生成熟期植株磷累積量表現為砂姜黑土高于棕壤。莢果形成以后，磷在生殖器官的分配率迅速提高，而莖、葉中則逐漸減少，磷素的運轉中心轉移到生殖器官，這與李向東等[17]對夏花生營養積累研究一致。花生莢果中磷積累主要來源于根系吸收，占750%～774%，來自莖葉轉移的占226%～250%；砂姜黑土花生莖、葉中磷轉移到莢果的絕對量大于棕壤，但其所占莢果磷積累比例小于棕壤，說明砂姜黑土花生莖葉中的磷有過剩跡象。進一步提高花生營養體磷素轉化率是砂姜黑土花生高效施磷有效途徑之一。參 考 文 獻：

[1] Sa T M，Israel D W.Energy status and functioning of phosphorus-deficient soybean nodules[J].Plant Physiology，1991，97：928-935

[2] 宋志偉，寇長林，王秋杰.豫東沙區冬小麥套作花生輪作制度中磷肥分配施用效果的研究[J].土壤通報，2006，37（4）：727 -731

[3] 王月福，徐 亮，趙長星，等.施磷對花生積累氮素來源和產量的影響[J].土壤通報， 2012，43（2）：444-450

[4] 姚麗賢，張政勤，周文龍，等.水培條件下花生磷效率品種間差異機理初探[J].華南農業大學學報，2000，21（1）：93-94

[5] 周可金，馬成澤，許承保，等.施鉀對花生養分吸收、產量與效益的影響[J].應用生態學報，2003，14（11）：1917-1920

[6] 梁東麗，吳慶強.施鉀對花生養分吸收及生長的影響[J].中國油料作物學報，1999，21（2）：49-51

[7] 李俊慶，朱紅霞，楊德才，等.旱地花生氮磷鉀養分積累與分配規律初探[J].土壤肥料，1999，5，33-35

[8] 焦念元，寧堂原，趙 春，等.施氮量和玉米-花生間作模式對氮磷吸收與利用的影響[J].作物學報，2008，34（4）：706-712

[9] 吳正鋒，成 波，王才斌，等.連作對花生幼苗生理特性及莢果產量的影響[J].花生學報，2006，35（1）：29-33

[10] 鮑士旦.土壤農化分析（第三版）[M].北京：中國農業出版社，2000

[11] 孫彥浩，梁裕元，余美炎，等.花生對氮磷鉀三要素吸收運轉規律的研究[J].土壤肥料，1979，5：21-24

[12] 汪 仁，安景文，張士義，等.不同形態氮素對花生植株養分含量的影響[J].遼寧農業科學，1995，5：26-28

[13] 于俊紅，彭智平，黃繼川，等.施氮量對花生養分吸收及產量品質的影響[J].花生學報，2011，40（3）：20-23

[14] 初長江，萬書波，劉云峰，等.施肥對夏播花生營養特性及品質的影響[J].花生學報，2008，37（1）：37-41

[15] 張啟剛，郭建文.花生在細質沙土上對氮和磷的吸收動態[J].核農學報，1994，15（5）：230-234

第3篇：土壤類型范文

（1．玉溪師范學院物理系，云南 玉溪 653100；2．云南省農業科學院藥用植物研究所，昆明 650200）

摘要：利用傅里葉變換紅外光譜（FTIR）技術結合判別分析，對三七（Panax notoginseng）的種植土壤類型進行鑒別研究。測試了6種種植土壤類型共102株三七植株主根木質部和須根樣品的紅外光譜；以1 800～900 cm－1的光譜信息為變量，每種土壤類型任選5份樣品為測試樣本，其他為訓練樣本；利用SPSS 18．0 統計分析軟件中的判別分析模塊依據Fisher線性判別準則，采用逐步判別分析中的5種挑選樣本信息變量算法，建立分類模型，對三七的種植土壤類型進行鑒別研究。結果表明，基于三七須根樣品信息的種植土壤類型的判別結果明顯優于基于主根木質部的判別結果，且5種挑選變量的算法建立的模型都能識別三七的種植土壤類型；綜合考慮判別分析結果和模型的穩定性，“Smallest F ratio”法所建立的模型更適合用于三七種植土壤類型的鑒別。

關鍵詞 ：紅外光譜；逐步判別分析；三七（Panax notoginseng）；土壤類型

中圖分類號：O657.3 文獻標識碼：A 文章編號：0439－8114（2015）16－3887-04

DOI：10．14088／j．cnki．issn0439－8114．2015．16.014

收稿日期：2015－05－14

基金項目：國家自然科學基金項目（81260610）；玉溪師范學院青年教師資助計劃項目；玉溪師范學院大學生創新創業訓練計劃項目（2014B23）

作者簡介：鄭興芳（1994－），女，云南文山人，在讀本科生，研究方向為光譜分析，（電話）18287709321（電子信箱）2317037337＠qq．com；

通信作者，楊春艷，副教授，碩士，主要從事光譜分析研究，（電話）13887794993（電子信箱）ychyky＠163．com。

三七（Panax notoginseng）是人參屬植物的一種，主產于云南、廣西，傳統上以云南文山為道地產區［1］。清朝藥學著作《本草綱目 文山三七拾遺》中記載：“人參補氣第一，三七補血第一，味同而功亦等，故稱人參三七，為中藥之最珍貴者。”其主要功效為清熱解毒、活血化瘀、止血兼補虛、降壓、鎮痛、抗炎、抗衰老、調節免疫［2］，主要用于咯血、吐血、便血、崩漏、外傷出血、胸腹刺痛、跌撲腫痛等［3］。研究表明，三七含有多種化學成分，其中三七總皂苷是主要有效成分，可有效提高機體免疫力［4］，對心血管系統、血液系統、中樞神經系統等具有抗炎、抗纖維化、抗腫瘤作用［5］。

道地性是評價中藥材品質的綜合性指標，是遺傳基因與變異、栽培技術和生態環境三個因素綜合作用的結果［6］，土壤是除溫度、光照等氣候因素外的重要生態環境因素。研究表明，土壤的構成及其中所含的微量元素組合是藥材生長和有效成分形成必不可少的條件［7］。因此，土壤類型對三七的品質有著重要影響，所以對三七藥材的種植土壤類型的鑒別非常重要。

對于中藥材的鑒別，目前的技術主要有HPLC指紋圖譜技術、DNA分子標記技術和FTIR技術等。其中，HPLC指紋圖譜技術和DNA分子標記技術需對藥材進行分離提純，專業性強、技術難度大；FTIR技術具有樣品用量少、簡便、快捷且靈敏度高等優點［8］。判別分析是一種通過若干已知類別樣本的數據信息，總結分類規律，建立分類模型，以對未知類別的樣本進行判別，預測其所屬類別的分類方法［9］。基于傅里葉變換紅外光譜技術結合判別分析方法對中藥材進行鑒別研究已有成功應用的報道，如劉飛等［8，10］應用傅里葉變換紅外光譜技術對石斛品種和三七道地性及產地進行判別分析，但對三七種植土壤類型的鑒別研究尚未見報道。因此，本研究測試了6種種植土壤類型共102株三年生三七藥材主根木質部和須根樣品的紅外光譜，采用判別分析中的逐步判別法對樣品的種植土壤類型進行鑒別研究，以期為三七種植土壤類型的鑒別提供一種簡便快捷的方法。

1 試驗設計

1．1 儀器及參數

紅外光譜儀為PE公司生產的Frontier型傅里葉變換紅外光譜儀，裝備DTGS檢測器，光譜掃描范圍為4 000～400 cm－1，累加掃描次數為16次，分辨率為4 cm－1。光譜數據處理使用Omnic8．0軟件，判別分析使用SPSS18．0軟件。

1．2 樣品制備及光譜預處理

測試的102株三七植株樣品分別取自云南省文山州文山市和紅河州建水縣，共涉及黃棕壤、紅壤、石灰巖紅壤、紅色石灰土、黃壤性土、紫色壤6種土壤地質背景。表1為各試驗樣品的產地、種植土壤類型及編號。樣品在50 ℃恒溫下烘干至恒重，按1∶50的質量比用電子天平稱量三七樣品20 mg、溴化鉀1 000 mg待測。

測試時，將已稱量好的三七樣品放入瑪瑙研缽磨為均勻的細粉，再加入溴化鉀攪磨均勻，然后壓片測試，每株三七植株樣品的主根木質部和須根各壓制1個掃描片測試其光譜，所有光譜均已扣除背景，并在光譜軟件Omnic 8．0中進行自動基線校正、九點平滑和歸一化處理。

2 結果與分析

2．1 三七主根木質部的紅外光譜分析

不同種植土壤類型三七主根木質部第3個樣品的紅外光譜如圖1所示。由圖1可知，不同種植土壤三七主根木質部樣品的紅外光譜非常相似，主要在3 393、2 929、1 643、1 415、 1 373、1 242、1 154、1 079、1 023、927、850、762、707、577、530和477 cm－1附近出現吸收峰。3 393 cm－1附近強而寬的吸收峰來自多聚體分子中締合羥基的伸縮振動；2 929 cm－1附近反映亞甲基C－H的伸縮振動吸收的吸收峰強度較小，說明飽和碳上的氫較少［11］；1 643 cm－1附近吸收峰主要來自苷類、糖類、黃酮類物質O－H彎曲振動和C＝O的伸縮振動［8］；在脂類、蛋白質和多糖的混合振動區，1 415 和1 373 cm－1附近吸收峰來自C－H彎曲振動；1 242 cm－1附近吸收峰主要來自C－0伸縮振動和C－O－C伸縮振動；在多糖吸收區，1 154、1 079、1 023 cm－1附近3個階梯增強的吸收峰，主要為苷類、糖類物質中C－O伸縮振動［12］，其中1 023 cm－1附近吸收峰為光譜最強峰，1 079 cm－1附近吸收峰為第二強峰，說明三七主根木質部中含有較高含量的糖類和苷類物質［13］；在糖環的骨架振動區（950～700 cm－1），927、850和762 cm－1附近出現的弱吸收峰，說明樣品含有α－型糖苷鍵［8］；另外，在3 393、2 929、1 643、1 415、1 373、1 242、1 154、1 079、927、850、762、707、577、530和477 cm－1附近的14個吸收峰與淀粉的特征峰類似［14］，說明三七主根木質部含有較高含量的淀粉。光譜特征表明，三七主根木質部的主要物質成分為淀粉、皂苷和黃酮類物質，且淀粉含量最高。

2．2 三七須根的紅外光譜分析

不同種植土壤類型三七須根第3個樣品的紅外光譜如圖2所示。由圖2可知，不同土壤類型三七須根的紅外光譜類似，主要在3 373、2 926、2 855、1 739、1 642、1 514、1 384、1 327、1 243、1 153、1 077、1 051、1 033、830、536和472 cm－1附近出現吸收峰。3 373 cm－1附近強而寬的吸收峰來自于O－H的伸縮振動；2 926和2 855 cm－1附近的吸收峰來自于亞甲基的反對稱和對稱伸縮振動；1 739 cm－1附近的吸收峰主要來自纖維素中羰基的伸縮振動［15］；1 642 cm－1附近吸收峰主要來自于木質素和甾體皂苷元中羰基C＝O的伸縮振動［15，16］；1 514 cm－1附近的吸收峰來自于苯環的骨架伸縮振動和N－H的面內彎曲振動；在1 384和830 cm－1附近吸收峰與硝酸鹽的特征峰十分相似，說明三七須根中含有硝酸鹽物質成分［16］；1 327 cm－1附近的吸收峰來自于甲基的彎曲振動；1 243 cm－1附近的吸收峰主要來自于木質素酚醚鍵C－O－C伸縮振動［17］和苯羥基中C－O伸縮振動［17］；另外1 153、1 077、1 051和1 033 cm－1附近4個階梯增強的吸收峰主要來自于纖維素中C－O－C的伸縮振動以及C－O和C－C伸縮振動［15］；在低波數區域出現的536和472 cm－1附近吸收峰結合1 033 cm－1附近的吸收峰，構成了高嶺土的特征吸收峰，這可能是須根表面附有少量泥土所致［17］。光譜特征表明，三七須根的主要物質成分為纖維素和木質素，同時含有一定量的苷類物質和硝酸鹽類物質。

2．3 基于FTIR光譜的判別分析

FTIR光譜能夠反映樣品所有組分的整體信息，每一個光譜數據點代表一個信息變量，反映了樣品不同層面的物質信息。逐步判別分析法能夠按照設定的規則采用有進有出的調節變量的方法，篩選出對樣本分類影響比較大的變量來建立判別模型進行判別分類［7］。所以本試驗選擇SPSS 18．0統計分析軟件中的逐步判別分析對全部6種種植土壤類型102株樣品主根木質部和須根在1 800～900 cm－1范圍的光譜信息進行研究。判別分析中，按每種土壤類型任選5份樣品為測試樣本，其他為訓練樣本；依據Fisher線性判別準則，分別采用“Wilks’Lambda”、“Unexplained variance”、“Mahalanobis distance”、“Smallest F ratio”和“Rao’s V（R＝0）”5種挑選樣本信息變量方法，建立分類模型，對三七的種植土壤類型進行鑒別研究，具體判別結果見表2和表3。

2．3．1 基于三七主根木質部紅外光譜的判別分析 基于三七主根木質部紅外光譜數據對三七種植土壤類型的判別分析結果見表2。由表2可知，挑選樣品信息的方法對判別結果有影響，其中“Smallest F ratio”法所建立的模型對樣本的判別效果較好，訓練樣本回判正確率為97．2％，測試樣本預測正確率為63．3％，總判別正確率為87．3％；“Unexplained variance”法所建立的模型對樣本的判別分類正確率較低，訓練樣本回判正確率為73．6％，測試樣本預測正確率為50．0％，總判別正確率為66．7％。

2．3．2 基于三七須根紅外光譜的判別分析 基于三七須根紅外光譜數據對三七種植土壤類型的判別分析結果見表3。由表3可知，挑選樣本信息變量的不同算法建立的判別模型對試驗樣本的判別同樣有影響。“Unexplained variance” 法所建立的模型對樣本的判別分類正確率最高，訓練樣本回判正確率為95．8％，測試樣本預測正確率為93．3％，總判別正確率為95．1％；“Wilks’Lambda”和“Mahalanobis distance”法所建立的模型對樣本的判別分類正確率較低且判別結果相同，訓練樣本回判正確率均為93．1％，測試樣本預測正確率均為83．3％，總判別正確率均為90．2％。結合表2和表3，說明基于三七須根紅外光譜數據的三七種植土壤類型的判別分析結果明顯優于基于主根木質部光譜數據的結果。為了驗證方法的可靠性，采用十折五次交叉驗證法檢驗判別模型的穩定性，訓練樣本的平均回判正確率均在89．4％以上，測試樣本的平均預測正確率均在71．3％以上，平均總判別正確率均高于87．1％，其中“Smallest F ratio”算法建立的模型交叉驗證平均回判正確率為89．0％，預測平均正確率為78．7％，平均總判別正確率為93．3％。上述分析結果表明，三七須根光譜數據結合判別分析可為三七種植土壤類型的初步鑒別提供新的思路，且采用“Smallest F ratio”算法挑選信息變量建立的模型的穩定性較好。

3 小結與討論

利用FTIR技術測試了6種種植土壤類型共102株三年生三七植株主根木質部和須根樣品的紅外光譜。以1 800～900 cm－1范圍的光譜信息為樣本特征，按每種種植土壤類型任取5份樣品為測試樣本，其余為訓練樣本，利用統計分析軟件SPSS 18．0中的判別分析模塊，按照Fisher判別準則，采用逐步判別分析方法來建立分類模型對三七種植土壤類型進行識別研究。研究結果表明，通過三七植株須根的紅外光譜技術結合判別分析方法來鑒別三七的種植土壤類型，有望為三七種植土壤類型的初步鑒別提供一種簡便快捷的新方法。

紅外光譜反映樣品的整體化學信息，三七主根木質部和須根的紅外光譜是其所有組成成分的疊加光譜，雖然不同種植土壤中三七主根木質部和須根所含物質組分和含量有差異，但由于各相應的主要成分相同，含量差異不大，導致不同種植土壤三七樣品木質部和須根的成分與含量差異的光譜信息被主要成分的光譜所掩蓋，因此不同種植土壤三七木質部和須根的紅外光譜在外觀上很相似，直接從光譜上來鑒別很困難。但是不同土壤中種植的三七主根木質部和須根的成分差異信息始終是包含于光譜中的，通過模式識別的統計方法可以將這些信息挖掘出來。

本試驗的研究中，表2和表3分別反映了基于主根木質部和須根光譜數據的判別分析結果。基于須根光譜數據的判別分析結果明顯優于基于主根木質部光譜數據的判別結果，這可能源于土壤中的各種礦物離子需要先吸附在須根表面，然后經能量轉換和傳輸過程后才進入木質部導管，因此土壤中的礦物元素特征在須根中體現得較主根木質部明顯。而且雖然依據不同挑選變量算法得到的判別模型不同，但判別結果差異不顯著。試驗結果表明，基于三七須根紅外光譜數據的判別分析，有望成為三七種植土壤類型鑒別的新方法。

參考文獻：

［1］ 崔秀明，徐珞珊，王 強，等．云南三七道地產區地質背景及土壤理化狀況分析［J］．中國中藥雜志，2005，30（5）：332－335．

［2］ 何 晶．三七的藥理作用及研究進展［J］．天津藥學，2004，16（5）：58－60．

［3］ 中華人民共和國藥典委會．中華人民共和國藥典（第一部）［M］．北京：中國醫學科學出版社，2010．

［4］ 王振峰，高云濤，張文斌，等．不同生長年限三七中總皂苷含量的變化特征［J］．安徽農業科學，2012，40（15）：8458－8459，8463．

［5］ 江劉平，焦林如．三七總皂苷的藥用生物活性研究進展［J］．氨基酸和生物資源，2013，35（3）：21－25．

［6］ 朱 艷，崔秀明，施莉屏．中藥道地性的研究進展［J］．現代中藥研究與實踐2006，20（1）：58－61．

［7］ 余德順，楊 軍，田戈夫，等．中藥道地性相關因素研究進展與生物地球化學［J］．時珍國醫國藥，2010，21（2）：472－474．

［8］ 劉 飛，王元忠，楊春艷，等．紅外光譜結合判別分析對三七道地性及產地的鑒別研究［J］．光譜學與光譜分析，2015，35（1）：108－112．

［9］ 盧紋岱．SPSS統計分析［M］．第四版．北京：電子工業出版社，2012．

［10］ 劉 飛，王忠元，楊春艷，等．基于紅外光譜的石斛品種判別分析［J］．光譜學與光譜分析，2014，34（11）：2968－2972．

［11］ 劉 飛，王元忠，鄧星燕，等．紅外光譜結合光譜檢索對石斛品種的鑒別研究［J］．光譜學與光譜分析，2014，34（6）：1548－1552．

［12］ 李建蕊，陳建波，周 群，等．中藥三七不同部位和組織的紅外光譜分析［J］．光譜學與光譜分析，2014，34（3）：634－637．

［13］ 史虞花，司真明．鼠曲草的紅外光譜分析［J］．光散色學報，2009，21（4）：92－96．

［14］ 孫素琴，周 群，陳建波．中藥紅外光譜分析與鑒定［M］．北京：化學工業出版社，2010．

［15］ 劉 飛，劉 剛．油菜根腫病的傅里葉變換紅外光譜研究［J］．光散射學報，2013，25（2）：87－92．

第4篇：土壤類型范文

關鍵詞：常綠闊葉林；雷竹林；活性碳庫；氮庫

中圖分類號：S714 文獻標識碼：A 文章編號：0439-8114（2012）21-4739-05

Effect of Conversion from Evergreen Broad-leaved Forest to Phyllostachys violascens cv. Prevernalis Forest on Soil Labile Carbon and Nitrogen Pools

XIAO Peng1，LI Yong-fu1，JIANG Pei-kun1，PAN Ren-jun2，WU Jin-gen3

（1. School of Environmentral & Resource Sciences， Zhejiang A & F University， Lin’an 311300， Zhejiang， China； 2. City College，Zhejiang University， Hangzhou 310015， China； 3. Hangzhou Lijia Environmental Services Co.， Ltd.， Hangzhou 311100， China）

Abstract： To investigate the effect of conversion from evergreen broad-leaved forest（EBLF） to Phyllostachys violascens cv. Prevernalis forest（BF） on the soil C and N pools， soils of the above two types of forests （The BF was converted from EBLF）were sampled from Lin’an county in Zhejiang Province. Soil water-soluble organic C（WSOC）， microbial biomass C（MBC）， readily oxidizable C（ROC）， water-soluble organic nitrogen（WSON）， and microbial biomass N（MBN） were analyzed. The results showed that the pH of soil was significantly decreased， while total organic carbon， total N， alkalyzable N， available P， and available K contents were significantly increased after the conversion of EBLF to BF. The content of WSOC and ROC was increased by 61.3% and 94.7% respectively， while the MBC content was decreased by 37.8% caused by the conversion of EBLF to BF. The content of WSON and MBN in BF was 80.9% and 70.8% respectively. In conclusion， the soil content of WSOC， ROC， and nutrient pools was significantly increased； but the soil microbial content was significantly decreased by the conversion from EBLF to BF.

Key words： Evergreen broad-leaved forest； Phyllostachys violascens cv. Prevernalis forest； labile carbon pool； nitrogen pool

土壤有機碳含量是評定土壤肥力等級及評價土壤質量的重要參考指標。近年來，隨著全球氣候變暖的不斷加劇，生態系統碳循環研究受到越來越多的關注與重視。由于土壤有機碳庫容量巨大，其較小變化就會顯著影響大氣中CO2濃度[1]。因此土壤碳庫動態變化（特別是對人為干擾的響應）已經成為目前生態系統碳循環研究的重點之一。土地利用變化是影響土壤碳庫特征的主要因素之一。由于土壤總有機碳含量在短期內很難發生顯著變化，因此，非常有必要利用更加敏感的指標來表征土壤碳庫的動態變化。

土壤活性有機碳是指土壤中穩定性差、易氧化、易礦化、移動性好，并對植物和土壤微生物活性較高的那部分有機態碳[2]。從含量來看，活性碳占土壤總有機碳的比例偏低，但活性碳庫的變化與土壤有機質和養分庫轉化、微生物的生長以及土壤呼吸特征變化等方面具有非常密切的關系[3，4]。水溶性碳、熱水溶性碳、微生物量碳、易氧化碳是目前用來表征土壤活性碳庫的常見指標[5，6]。不同經營管理措施對土壤中不同形態活性碳的影響程度存在顯著差異[5-7]。因此，研究土地利用變化對不同形態活性碳特征的影響比單純研究其對土壤總有機碳特征的影響具有更重要的意義。

常綠闊葉林是中國亞熱帶地區生產力最高、生物多樣性最豐富的地帶性植被類型，在維持森林生態系統碳平衡及應對全球氣候變化過程中發揮著非常重要的作用[8]。在過去的30年間，隨著農林業經濟的快速發展以及市場對雷竹筍產品、板栗等需求的不斷增加，一部分常綠闊葉次生林被經濟價值較高的林分如雷竹、板栗林等取代。雷竹（Phyllostachys praecox C.D. Chu et C.S. Chao）是中國南方非常重要的筍用竹種之一。由于竹筍營養豐富并且味道鮮美，因此深受消費者喜愛。近十幾年來，以重施肥及冬季地表有機物覆蓋為核心的集約高效栽培技術在雷竹林生產上得到了廣泛的運用與推廣[9]。集約經營措施能提早出筍和增加竹筍產量，也會對雷竹林生產帶來不少負面影響，如出現土壤生物學性質下降和雷竹林提前退化等問題[10，11]。本試驗采集了相鄰的常綠闊葉林和雷竹林土壤，分析了這兩種土地利用方式下土壤水溶性有機碳（WSOC）、微生物量碳（MBC）、易氧化碳（ROC）、水溶性有機氮（WSON）及微生物量氮（MBN）含量變化，為深入研究土壤生態系統對土地利用變化的響應機制提供基礎資料，并為雷竹林土壤的養分綜合管理與雷竹林產業的可持續發展提供科學依據。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

本試驗取樣地點設在浙江省臨安市玲瓏山（30°14′N，119°42′E）。試驗區屬于中緯度北亞熱帶季風氣候，雨量充沛（年平均降水量1 424 mm），氣候溫和，多年年均氣溫為15.9 ℃。平均日照時數1 943 h，無霜期236 d。在研究區選擇立地情況基本一致的常綠闊葉林與雷竹林樣地。常綠闊葉林海拔高度為265 m，郁閉度為90%，主要樹種有木荷、青岡、甜櫧、苦櫧等。雷竹林于1997年從常綠闊葉林中改造而來。2003年之前，每年進行施肥結合翻耕等管理措施，全年施肥量為尿素450 kg/hm2，復合肥600 kg/hm2。2003年起，進行地表有機物覆蓋管理措施。具體方法如下：在每年的11月下旬至12月上旬期間，竹農在雷竹林土壤表面進行有機物覆蓋措施，以達到增溫保濕的目的。一般做法如下：先覆蓋10～15 cm的稻草，然后在稻草上面再覆蓋10～15 cm的礱糠，稻草用量為40 t/hm2，礱糠用量為55 t/hm2，次年3、4月份揭去上層未腐爛的礱糠。每年施3次肥，時間分別為5月中旬、9月下旬及有機物覆蓋前。雷竹林地每年肥料用量如下：復合肥（N∶P∶K=15∶15∶15）2.250 t/hm2、尿素（含N 46%）1.125 t/hm2。

1.2 試驗設計及取樣

2011年7月，在研究區域里選擇立地基本一致的相鄰的常綠闊葉林和雷竹林樣地，分別在樣地中選擇面積為400 m2（20 m×20 m）的試驗小區各4個，共8個試驗小區。按照五點取樣法用土鉆（直徑為4.5 cm）采取各試驗小區表層（0～20 cm）土壤。將同一試驗小區內5個點所取到的土壤樣充分混勻，作為該試驗小區的土壤樣品。土樣過2 mm鋼篩后分成2份。一份為新鮮土樣，保存在4 ℃的冰箱中；另外一份土樣經風干處理后放在卡口袋中備用。

1.3 測定項目與方法

1.3.1 土壤基本理化性狀的測定 土壤總有機碳（TOC）含量的測定采用重鉻酸鉀-硫酸外加熱法；總氮采用半微量凱氏定氮法測定；堿解氮采用堿解擴散法測定；有效磷含量采用Bray法測定；速效鉀含量采用醋酸銨（1 mol/L）浸提，火焰光度計測定；土壤pH采用水土比2.5∶1浸提后電極法測定。上述測定方法均參考文獻[12]。

1.3.2 水溶性有機碳氮的測定 土壤WSOC和WSON含量的分析參考Jones等[13]的方法進行測定。稱量新鮮土壤樣品20.00 g（同時測定土壤樣品的含水量），按照土水比1∶2進行浸提，振蕩0.5 h（25 ℃），離心10 min（轉速為8 000 r/min），接著過0.45 μm濾膜（Millipore公司），濾液放入塑料瓶中，貯存備用。取一份濾液用有機碳自動分析儀（TOC-VCPH，島津公司）測定土壤WSOC和水溶性總氮（WSN）含量；另外取一份濾液用離子色譜法（ICS 1500，戴安公司）測定NH4+？螄N和NO3-？螄N的含量。計算WSON含量：WSON=WSN-NH4+？螄N-NO3-？螄N。

1.3.3 微生物量碳氮的測定 土壤微生物量碳、氮的測定采用氯仿熏蒸直接提取法[14]。對照土壤和熏蒸后土壤用K2SO4溶液（0.5 mol/L）浸提（液土比為5∶1），浸提液過濾后的濾液中WSOC和WSN含量采用有機碳自動分析儀測定。土壤MBC和MBN含量的計算方法如下：MBC=EC/0.45，MBN=EN/0.45，式中EC和EN分別為熏蒸土樣與未熏蒸土樣提取液中C、N含量之差，0.45為浸提系數[14，15]。

1.3.4 易氧化碳的測定 土壤易氧化態碳（ROC）的測定參考Graeme等[16]的方法。具體如下：稱取2.00 g風干土置于50 mL離心管中，再加入25 mL KMnO4溶液（333 mmol/L），振蕩1 h（25 ℃），離心5 min（轉速4 000 r/min），吸取上清液，在565 nm波長處進行比色，同時制作KMnO4的標準曲線。根據KMnO4消耗量就可以計算土壤樣品中的ROC含量。

1.4 數據統計

本試驗數據為4次重復的平均值。數據采用單因素方差分析，并用新復極差法進行多重比較（P< 0.05）。使用Microsoft Excel和SPSS 13.0軟件對數據進行統計分析處理。

2 結果與分析

2.1 常綠闊葉林改造成雷竹林對土壤基本理化性質的影響

常綠闊葉林與雷竹林樣地土壤樣品的基本理化性質指標如表1所示。由表1可知，常綠闊葉林改造成雷竹林后，對土壤理化性質的影響非常顯著。常綠闊葉林改成雷竹林后，土壤pH從4.85下降到4.12，呈現出一定程度的酸化現象。雷竹林土壤的有機碳含量和全氮含量分別為常綠闊葉林的164%和169%。另外，常綠闊葉林改造成雷竹林后，土壤的速效養分（如堿解氮、有效磷和速效鉀）含量均顯著增加（P

2.2 常綠闊葉林改造成雷竹林對土壤活性碳庫的影響

常綠闊葉林改造成雷竹林對土壤不同活性碳庫含量的影響如圖1所示。常綠闊葉林改造成雷竹林后，土壤中WSOC和ROC含量均顯著增加（P

2.3 常綠闊葉林改造成雷竹林對土壤活性氮庫的影響

常綠闊葉林和雷竹林土壤的WSON和MBN含量如圖2所示。常綠闊葉林改造成雷竹林后，WSON和MBN含量呈不同變化。其中，WSON含量從4.76 mg/kg增加到38.51 mg/kg（圖2A），而MBN含量卻從74.30 mg/kg下降至52.60 mg/kg，降低了29.2%。常綠闊葉林和雷竹林土壤水溶性有機氮、微生物量氮占相應氮組分比例的比較如表3所示。常綠闊葉林改造成雷竹林后，WSON/TN顯著增加（P

3 討論

從目前的研究來看，空間代替時間的方法仍然被很多研究學者用來從事土地利用變化對土壤性質影響方面的研究[17，18]。而上述方法是否有效的前提主要取決于相鄰的兩種不同利用方式土壤在土地利用變化之前的性質是否相似[5，19]。在本研究中，雷竹林于1997年由常綠闊葉林改造而來，目前這兩塊相鄰樣地（常綠闊葉林與雷竹林）土壤的碳庫與氮庫的差異，主要是由不同植被覆蓋以及不同經營管理措施造成的。由于在雷竹林管理過程中采用了集約經營措施，主要包括冬季有機物覆蓋以及重施化肥。因此，必然會對土壤理化性質及養分庫特征產生顯著影響。

本研究的結果表明，常綠闊葉林改造成雷竹林后，土壤的有機碳、全氮、堿解氮、有效磷、速效鉀含量均顯著增加。Cao等[11]研究表明土地利用導致養分含量增加。Sun等[20]的研究表明將水稻造成蔬菜地后，土壤的全氮、全磷及有效鉀含量均顯著增加。本試驗中，養分庫含量增加的原因是由于雷竹林采取了集約經營措施，其中重施化肥措施增加了雷竹林土壤氮、磷、鉀養分的輸入。而有機物覆蓋后，由于有機物的腐爛，增加了土壤有機物的輸入，從而導致土壤有機碳含量增加。Huang等[6]研究表明覆蓋措施可以增加林地土壤有機碳含量。

Chen等[21]研究表明短期或長期的土地利用變化均會對土壤活性碳（如水溶性有機碳、易氧化碳等）的含量產生顯著影響。張金波等[22]研究表明在三江平原區域的土壤WSOC含量隨著土地利用方式的變化發生顯著變化，土地開墾耕作是導致土壤WSOC含量降低的主要原因。本研究結果表明，將常綠闊葉林改造成雷竹林并集約經營10余年后，土壤WSOC含量增加了61.3%。土地利用改變影響WSOC含量的主要機理：一是土地利用變化引起進入土壤中植物殘體與肥料的數量和性質發生改變；二是土地利用變化引起土壤水分、耕作方式等經營管理措施發生改變[23]。本研究中雷竹林土壤WSOC含量高于常綠闊葉林土壤的原因可能是雷竹林經營過程中施入的覆蓋物為稻草與竹葉，而這些覆蓋物腐爛以后，會產生大量的水溶性有機碳化合物；另外，由于雷竹植株根鞭比較發達，從根系分泌到土壤的含碳有機化合物含量相應較多。土壤ROC含量的變化與WSOC含量的變化非常相似，增加的機理主要也是與有機物覆蓋措施有關。

微生物量碳（MBC）指土壤微生物軀體中包含的碳，是土壤有機碳庫中最活躍的組分之一。近些年來，MBC被用來表征土壤有機碳特征及其對人為干擾響應的重要指標之一[24]。常綠闊葉林改造成雷竹林后，土壤MBC含量顯著降低。與WSOC和ROC變化趨勢剛好相反。土壤MBC下降原因如下：一是在雷竹林的集約經營管理中，除了覆蓋有機物料外，還包括超量施用化肥措施。長期連續超量施用化肥可能會導致雷竹林土壤微生物活性的顯著下降，從而引起土壤微生物生物量的顯著下降；二是土壤pH的不同。常綠闊葉林改造成雷竹林后，土壤pH顯著降低，土壤酸化會在一定程度上抑制土壤微生物的生長和繁殖，從而引起土壤微生物生物量的降低[25，26]。

水溶性有機氮（WSON）顯著影響農林生態系統的氮循環以及土壤的氮素有效性。從國內外有關土壤WSON研究的結果來看，不同學者有關土壤WSON含量的報道差異較大。王清奎等[27]研究表明，大部分森林土壤的WSON含量均在10 mg/kg以下。而張彪等[28]研究表明，3種森林土壤（包括細柄阿丁楓天然林、米櫧天然林及杉木人工林土壤）的WSON含量都高于50 mg/kg。從本研究的結果可知，常綠闊葉林和雷竹林的WSON含量分別為4.76 mg/kg和38.51 mg/kg，與其他森林土壤的研究結果存在較大差異。不同森林類型土壤WSON含量的差異可能是土壤性質、氣候、森林類型、經營管理措施等因素的不同所引起的[29，30]。本研究結果表明，常綠闊葉林改造成雷竹林并經過10余年的人為經營管理后，導致土壤WSON含量顯著增加。WSON增加的機理與WSOC增加的機理相似。主要是由于雷竹林的有機物覆蓋措施引起的。常綠闊葉林改造成雷竹林對土壤MBN的影響機理與其對MBC的影響比較相似。土地利用變化之后，土壤MBN含量下降了29.2%。可能是由于雷竹林重施化肥以及土壤酸化導致土壤微生物生長受到抑制引起的。從WSON/TN以及MBN/TN的變化可知，常綠闊葉林改造成雷竹林以后，土壤微生物量顯著降低。相比較MBN的變化程度，MBN/TN的變化更加劇烈。因此MBN/TN這個指標對人為干擾的響應要比MBN更加敏感。

綜合本試驗的所有分析測定指標可知，常綠闊葉林改造成雷竹林對于土壤的理化性狀及肥力狀況的影響是呈兩方面的。一方面，常綠闊葉林改造成雷竹林后，由于每年均采取了有機物覆蓋及施肥措施，所以從NPK養分指標、有機碳及WSOC和ROC含量來看，雷竹林土壤要顯著高于常綠闊葉林土壤，這表明長期的集約經營措施對于土壤養分狀況來講是有利的。另外一方面，從MBC和MBN含量來看，與常綠闊葉林土壤相比，由于雷竹林經營過程中長期施用化肥，從而使土壤的微生物生長受到抑制，從而導致MBC和MBN含量顯著下降。本研究只比較了常綠闊葉林和集約經營15年后的雷竹林之間碳庫和氮庫的差異，在分析土地利用變化以及經營管理措施對土壤碳庫和氮庫影響機理方面仍存在不足。今后，將選取不同集約經營歷史的雷竹林形成集約經營時間序列，來研究土地利用變化和長期集約經營措施對土壤活性碳庫和氮庫的影響機制。

參考文獻：

[1] BATJES N H. Total carbon and nitrogen in soils of the world[J]. European Journal of Soil Science，1996，47：151-163.

[2] 沈 宏，曹志洪，徐志紅. 施肥對土壤不同碳形態及碳庫管理指數的影響[J].土壤學報，2000，37（2）：166-173.

[3] JANDL R， SOLLINS P. Water extractable soil carbon in relation to the belowground carbon cycle[J]. Biology and Fertility of Soils，1997，25：196-201.

[4] ROS G H， TSCHUDY C， CHARDON W J， et al. Speciation of water-extractable organic nutrients in grassland soils[J]. Soil Science，2010，175（1）：15-26

[5] CHEN C R， XU Z H， MATHERS N J. Soil carbon pools in adjacent natural and plantation forests of subtropical Australia [J]. Soil Science Society of America Journal，2004，68：282-291.

[6] HUANG Z Q， XU Z H， CHEN C R， et al. Changes in soil carbon during the establishment of a hardwood plantation in subtropical Australia[J]. Forest Ecology and Management，2008， 254：46-55.

[7] JIANG P K， XU Q F， XU Z H， et al. Seasonal changes in soil labile organic carbon pools within a Phyllostachys praecox stand under high rate fertilization and winter mulch in subtropical China[J]. Forest Ecology and Management， 2006，236：30-36.

[8] 包維楷，劉照光，劉朝祿，等.中亞熱帶濕性常綠闊葉次生林自然恢復15年來群落喬木層的動態變化[J].植物生態學報，2000， 24（6）：702-709.

[9] 方 偉，何鈞潮，盧學可，等.雷竹早產高效栽培技術[J]. 浙江林學院學報，1994，11（2）：121-128.

[10] 姜培坤，俞益武，張立欽，等. 雷竹林地土壤酶活性研究[J]. 浙江林學院學報，2000，17（2）：132-136.

[11] CAO Z H， HUANG J F， ZHANG C S， et al. Soil quality evolution after land use change from paddy soil to vegetable land[J]. Environmental Geochemistry and Health，2004，26：97-103.

[12] 魯如坤.土壤農化分析[M].北京：中國農業科學技術出版社，2000.

[13] JONES D L， WILLETT V B. Experimental evaluation of methods to quantify dissolved organic nitrogen （DON） and dissolved organic carbon （DOC） in soil[J]. Soil Biology & Biochemistry，2006，38：991-999.

[14] VANCE E D， BROOKES P C， JENKINSON D C. An extraction method for measuring soil microbial biomass C[J]. Soil Biology & Biochemistry，1987，19：703-707.

[15] BROOKES P C， LANDMAN A， PRUDEN G， et al. Chloroform fumigation and the release of soil nitrogen： a rapid direct extraction method to measure microbial biomass nitrogen in soil[J]. Soil Biology & Biochemistry，1985，17：837-842.

[16] GRAEME J B， ROD D B L， LEANNE L. Soil carbon fractions based on their degree of oxidation， and the development of a carbon management index for agricultural systems[J]. Australian Journal of Agriclutural Research，1995，46： 1459-1466.

[17] YAN E R， WANG X H， HUANG J J， et al. Decline of soil nitrogen mineralization and nitrification during forest conversion of evergreen broad-leaved forest to plantations in the subtropical area of Eastern China[J]. Biogeochemistry，2008， 89：239-251.

[18] LIAO C Z， LUO Y Q， FANG C M， et al. The effects of plantation practice on soil properties based on the comparison between natural and planted forests： a meta-analysis[J]. Glob Ecol Biogeog，2012，21：318-327.

[19] SMITH C K， OLIVEIRA F D， GHOLZ H L， et al. Soil carbon stocks after forest conversion to tree plantations in lowland Amazonia，Brazil[J].For Ecol Manag，2002，164：257-263. [20] SUN B，DONG Z X， ZHANG X X， et al. Rice to vegetables： short-versus long-term impact of land-use change on the indigenous soil microbial community[J]. Microb Ecol，2011，62：474-485.

[21] CHEN C R， XU Z H. On the nature and ecological func-tions of soil soluble organic nitrogen （SON） in forest ecosystems[J]. Journal of Soils and Sediments，2006，6：63-66.

[22] 張金波，宋長春，楊文燕. 土地利用方式對土壤水溶性有機碳的影響[J].中國環境科學，2005，25（3）：343-347.

[23] POST W M， KWON K C. Soil carbon sequestration and land-use change： processes and potential[J]. Global Change Biology，2000，6：317-328.

[24] 薛菁芳，高艷梅，汪景寬，等.土壤微生物量碳氮作為土壤肥力指標的探討[J].土壤通報，2007，38（2）：247-250.

[25] 薛 冬，姚槐應，黃昌勇.茶園土壤微生物群落基因多樣性[J].應用生態學報，2007，18（4）：843-847.

[26] 秦 華，李國棟，葉正錢，等. 集約種植雷竹林土壤細菌群落結構的演變及其影響因素[J].應用生態學報，2010，21（10）：2645-2651.

[27] 王清奎，汪思龍，馮宗煒.杉木人工林土壤可溶性有機質及其與土壤養分的關系[J].生態學報，2005，25（6）：1300-1305.

[28] 張 彪，高 人，楊玉盛，等.萬木林自然保護區不同林分土壤可溶性有機氮含量[J].應用生態學報，2010，21（7）：1635-1640. [29] 商素云，李永夫，姜培坤，等.天然灌木林改造成板栗林對土壤碳庫和氮庫的影響[J].應用生態學報，2012，23（3）：659-665.

[30] 楊 絨，周建斌，趙滿興.土壤中可溶性有機氮含量及其影響因素研究[J].土壤通報，2007，38（1）：15-38.

收稿日期：2012-06-10

基金項目：國家自然科學基金項目（31170576）；浙江省科技廳重點項目（2011C12019）；浙江農林大學科研發展基金項目（2007FR040）

作者簡介：肖 鵬（1991-），男，福建漳州人，在讀本科生，研究方向為森林生態系統碳循環，（電話）0571-63741609（電子信箱）；

第5篇：土壤類型范文

關鍵詞：微生物數量；城市綠地；植被覆蓋率；群落結構

中圖分類號：S731.2文獻標識號：A文章編號：1001-4942（2017）02-0099-06

城市綠地是由各類G地相互作用和聯系形成的有機整體[1]，可以有效降低噪聲污染，吸收工業和汽車發動機排放的有毒氣體，吸附空氣中的細微顆粒物。土壤是城市綠地植物的載體，是影響城市綠地植物生長的重要環境因子，是城市生態環境系統中不可缺少的組成部分，對城市的建設和發展有著不可取代的作用[2]。土壤微生物是土壤物質循環和養分轉化的動力，是土壤速效養分、有效養分和有機質的儲備庫，對于土壤有效養分的變化十分敏感[3，4]。土壤為微生物生長和增殖提供了良好的化學營養和物理結構，是微生物的“天然棲息地”[5]。微生物可參與土壤生化過程，分解轉化有機質固定養分，又可使母巖、母質分解釋放速效礦質養分，供給植物吸收和利用，還可以形成根際微生物、菌根等，參與植物的生命活動，對土壤肥力、植物多樣性和生態系統功能都有重大影響[6，7]。

國內對于城市綠地土壤微生物的活性和數量也有研究。蔣炳伸[8]對不同植被類型覆蓋的城市綠地土壤微生物特征分析結果表明：從三大類群微生物總數的平均狀況來看，花卉綠地>人工草灌地>人工林地>人工草地>人工灌木地>分車帶綠地>行道綠地，花卉綠地比行道綠地土壤微生物數量多 269×105 cfu?g-1干土，且不同綠地土壤微生物生物量碳、氮的含量變化較大，其變化趨勢與土壤有機質含量的變化趨勢一致。孫福軍等[9]認為，隨著城市化水平的提高，土壤中微生物數量表現為明顯的減少趨勢，其中變化較大的是細菌，而真菌和放線菌的變化不明顯。宋博等[10]的研究表明：土壤動物的多樣性指數與土壤污染程度具有顯著的負相關性，可以利用多樣性指數指示土壤綜合污染程度。侯穎等[11]對河南省商丘市的城區、郊區和農田的研究表明：城區和郊區土壤中的微生物明顯少于農田，城市化改造對自然土的擾動導致土壤質量發生變化，從而使土壤微生物減少，而且真菌、細菌和放線菌的數量比例在城區、郊區和農田里也有顯著不同。

城市功能區是整個城市職能的載體，可以集中反映城市所具特性，越發達的城市其功能區也就越多。不同功能區中綠地土壤的微生物群落結構可能會有很大差別，不同的綠地配置也會使土壤微生物群落結構受到影響。泰安市是旅游城市，道路眾多而且繁雜，道路區和居民區綠地面積較多。由此，以泰安市的道路區和居民區的綠化帶土壤為研究對象，探究泰安市主要綠地類型土壤中微生物的數量特征和不同綠地配置對土壤微生物數量的影響，為泰安市科學合理的園林規劃和高效改善綠地土壤情況提供理論依據。

1材料與方法

1.1研究區域概況

泰安市位于山東省中部的泰山南麓，地理坐標在東經116°20′～117°59′、北緯35°38′～36°28′，屬于溫帶大陸性半濕潤季風氣候區，四季分明，寒暑適宜，光溫同步，雨熱同季。春季干燥多風，夏季炎熱多雨，秋季晴和氣爽，冬季寒冷少雪。年平均氣溫13℃，7月份氣溫最高，平均26.4℃，1月份最低，平均-2.6℃。年平均降水量697 mm。泰安地處魯中山區，整個地勢自東北向西南傾斜，境內擁有多種地貌類型，山地、丘陵、平原、洼地、湖泊兼而有之。

具體研究區域位于泰山區、岱岳區龍潭路和溫泉路兩側，區域內地勢由東北向西南逐漸降低，以山地、平原為主。南北約跨越0.103個緯度，東西約跨越0.045個經度。

1.2樣地設計及土樣收集

于交通區道路林和居民區綠化林兩個功能區，選取10個樣地，其中A、B、C、D、E位于居民區，F、G、H、I、J位于交通區。具體樣地信息如表1所示。

采樣時，先去除地表凋落物，用鐵鏟挖開地下土層，在每個樣地0～10 cm深度取土樣，裝入自封袋帶回實驗室，置于-4℃冰箱保存，供室內土壤微生物數量測定。

1.3土壤微生物的培養與測定

細菌、放線菌和真菌數量的測定采用稀釋平板測數法，其中，細菌采用牛肉膏蛋白胨培養基，真菌采用高氏1號培養基，放線菌采用孟加拉紅培養基。分別接種后置于無菌培養室進行培養，其中，細菌37℃下培養2～3天，真菌28℃下培養3～5天，放線菌28℃下培養2～4天。然后，記錄每種菌的數量，并根據稀釋倍數進行換算。每克土壤微生物數量=菌落數×稀釋倍數/取樣體積。

1.4分析方法

所有數據的處理和分析均由Microsoft Excel軟件和SPSS 19.0軟件完成。不同功能區水平間的數據用t檢驗對比分析其差異顯著性（P

2結果與分析

2.1土壤微生物群落數量特征

不同種類微生物具有不同的生物學性狀，10個取樣點的土壤微生物數量分布主要特征如表2， 可以看出，樣地土壤微生物菌落總數為798.210×104 cfu?g-1干土，其中細菌菌落總數為383.755×104 cfu?g-1干土，放線菌菌落總數396.125×104 cfu?g-1干土，真菌菌落總數為18.330×104 cfu?g-1干土，總體微生物數量組成模式為放線菌>細菌>真菌，細菌和放線菌數量相當且遠遠大于真菌數量。

從不同樣地來看，樣地A、D和I的微生物組成模式為細菌放線菌真菌， B、C、E、F、G、H、J的微生物組成模式為放線菌細菌真菌。樣地H的微生物數量明顯少于其它9個樣地，為6.165×104 cfu?g-1干土，少了有一個數量級之多。樣地F的微生物數量最多且明顯高于其它樣地，為179.890×104 cfu?g-1干土。從各個樣地三種微生物比例來看，樣地C、E、H、J中放線菌所占比例最大，遠遠高于細菌和真菌比例，樣地D、I細菌所占比例最大，遠遠高于放線菌和真菌比例，其余4個樣地中細菌和放線菌比例相當且遠遠高于真菌比例。

表2 三類微生物的數量分布樣地

從圖1可以看出，三種類型微生物均顯示出相同變化規律，即道路^土壤微生物數量顯著大于居民區（P

2.3植被覆蓋率對土壤微生物數量的影響

根據植被覆蓋率將樣地分為3組。一組植物覆蓋率

由圖2可知，二組微生物菌落總數顯著低于一組和三組（P0.05）；對于細菌來說，一組、二組、三組間

圖1不同功能區各類微生物數量的比較

均沒有顯著差異（P>0.05），細菌數量與植被覆蓋率無明顯相關關系；對于放線菌來說，二組顯著低于一組和三組（P0.05），說明中等水平的植被覆蓋率能顯著降低土壤放線菌數量；對于真菌來說，其數量大體上隨著植被覆蓋率的增加而減少，一組真菌數量顯著高于二組和三組（P0.05）。

2.4植被類型對土壤微生物數量的影響

為探討植被類型對土壤微生物數量的影響，將調查樣地分為3組：Ⅰ組包括樣地A、B、D、F、I，植被類型以灌木為主；Ⅱ組包括樣地C、G、J，植被類型以喬木為主；Ⅲ組包括樣地E、H，植被類型以草本為主。

由圖3可知，三種植被類型的土壤微生物總數之間差異顯著（P以喬木為主的植被類型>以草本為主的植被類型；對于土壤細菌數量而言，Ⅰ組顯著高于Ⅱ組和Ⅲ組（P0.05），說明以灌木為主的植物配置類型中土壤細菌數量最多；對于土壤放線菌數量而言，Ⅱ組和Ⅲ組之間差異顯著（P

Ⅰ組和Ⅱ組、Ⅰ組和Ⅲ組之間差異不顯著（P>0.05），說明以喬木和灌木為主的植物配置類型中土壤放線菌數量較多；對于土壤真菌數量來說，Ⅱ組顯著高于Ⅰ組和Ⅲ組（P0.05），說明以喬木為主的植被配置類型中土壤真菌數量最多。3討論

微生物數量是衡量微生物生長的重要指標，能直接顯示某一地區土壤肥力、土壤健康狀態和是否有人類活動的脅迫效應[12]。姚晶晶[13]認為土壤微生物是恢復環境的最先鋒，微生物的各項生理活動可以顯著增強土壤生態系統的緩沖能力。土壤中微生物的種類和數量是土壤具有生物活性的決定者，土壤肥力狀況與微生物關系非常密切，微生物數量愈大，土壤微生物活性越高，肥力亦增大。本研究結果表明，土壤微生物總數為798.210×104 cfu?g-1干土，其中放線菌數量最多，為396.125×104 cfu?g-1干土，占微生物總菌落數的49.63%；細菌數量次之，為383.755×104 cfu?g-1干土，占微生物總菌落數的48.07%；真菌數量最少，只有18.330×104 cfu?g-1干土，占微生物總菌落數的2.3%。Aibalch等[14]的研究認為在肥力好的土壤中，細菌所占比例較高；而在難分解物質較多的土壤中，土壤微生物細菌所占比率相對較低，真菌和放線菌比率相對較高。宋敏等[15]對中亞熱帶喀斯特峰叢洼地坡耕地、草叢、人工林、灌叢、次生林 5 個不同生態系統土壤微生物的數量研究表明，其土壤微生物總數量為 4.27×104～3.14×106 cfu?g-1，其中人工林和次生林則為細菌>放線菌>真菌，坡耕地、草叢、灌叢土壤三大菌類的組成為放線菌>細菌>真菌。本研究區域與北亞熱帶喀斯特地貌相比，溫度較低，降雨量少，土壤微生物數量較少，三大菌類的組成與其研究結果一致，多為放線菌>細菌>真菌，表明不同綠化植被和水熱條件對土壤微生物數量、分布存在重要影響。

城鎮化也是影響土壤微生物數量的一個重要原因，隨著城市化的加深，土壤微生物數量會整體減少[16]。本研究樣地主要集中在道路區域和居民區域，道路兩旁綠化帶土壤每天會吸收道路上車輛排出的有毒氣體和細小顆粒物，還會遭到踐踏、車壓等人為擾動[17]。在長期凈化過程中，有的微生物形成了以有機污染物作為唯一碳源的代謝特點，從降解污染物中獲得能量進行生長增殖[18，19]，有的微生物還通過共代謝和共氧化降解有機污染物[20]。居民區綠地土壤更多的是遭受翻動、回填、客土等人為擾動。本研究發現，細菌、放線菌和真菌數量均是道路區>居民區，可能由于泰安是旅游城市，道路綠化帶每天澆水，從而增加了道路綠化帶土壤水分含量，使道路土壤微生物大量增殖。

本研究中，樣地植被覆蓋率差距較大，植被覆蓋率最大可達95%左右，最小只有40%左右。結果表明，最大植被覆蓋率條件下，土壤微生物數量最多，原因一方面可能由于高植被覆蓋率可以避免土壤直接被陽光暴曬，有效減少土壤吸收紫外線，起到保護微生物的作用，另一方面植被覆蓋率越大的地方人為干預越小，從而避免土壤被人為破壞和踩踏。此外，高覆蓋率區域凋落物多，有效增加了土壤有機質含量，促進土壤微生物生長繁殖。

各類微生物對于生長環境的要求也不同，一般認為，細菌在濕潤的環境下更易增殖，能耐受低氧水平；真菌耐旱但是氧含量水平過低會導致大量減少；放線菌具有喜熱且耐旱的特性，但是生長增殖慢，在土壤中主要參與難分解物質的分解，只有當土壤中各類微生物競爭壓力減少時才會大量出現[12]。本試驗采樣點分為三種類型：灌木為主、喬木為主和草本為主。不同植被類型組成導致其土壤中微生物生存的微環境不同。從土壤微生物總數來看灌木為主類型>喬木為主類型>草本為主類型。以灌木為主的植被類型更適合細菌生長繁殖，以喬木為主的植被類型更適合放線菌和真菌生長繁殖，以草本為主的植被類型中，細菌、真菌和放線菌的數量都很小，說明草本為主的植被類型不適合微生物生長繁殖。這與孫其遠[21]研究的灌木類綠地>草坪類綠地>喬木類綠地有所不同。出現本研究結果的原因可能是：灌木為主的植被類型生長旺盛，為土壤微生物提供了良好的濕熱條件，同時生長旺盛的灌木凋落物較多，為土壤提供了較多的有機質；喬木植物的根多在土壤深處，而且受人為破壞嚴重，有機質含量偏少就造成了微生物數量減少；草地雖然根系發達，但人為踩踏嚴重，土壤壓實，抑制了土壤微生物的呼吸作用，導致土壤微生物數量較少。

4結論

通過對泰安市道路區域綠化帶土壤和居民區綠地土壤微生物群落的研究及植被類型和植被覆蓋率對其影響的探討，可以得出以下結論：一，泰安市道路林和小區綠化林的土壤微生物數量模式除A取樣點（山東農業大學本部）、D取樣點（豐園小區居民區）和I取樣點（天外村）為細菌>放線菌>真菌外，其它均表現為放線菌>細菌>真菌，這三個點綠化較好，水肥管理也比較得當，而且植被類型均是灌木為主。二，泰安市道路區微生物數量>居民區微生物數量，這可能由于泰安市旅游城市道路區有專人負責澆水，保證了土壤中良好的濕熱條件。三，植被覆蓋率對土壤微生物數量有一定影響，中等植被覆蓋率對土壤中放線菌數量影響最大，植被覆蓋率大的區域和植被覆蓋率小的區域土壤微生物數量均大于中等植被覆蓋率。四，植被類型對土壤中微生物數量影響很大，泰安市表現為灌木為主>喬木為主>草本為主。

總之，泰安市在以后的園林規劃中，應該選用土質較好的土壤，加強管理，定期松土、施肥，保持土壤微生物生存需要。另外，在規劃中，要采用草本、灌木、喬木結合的方式，可以上部是喬木，下部是灌木。在綠化過程中，要加強道路林建設，同時提高人民素質，減少對綠化帶人為擾動現象。

參考文獻：

[1]吳天文，于法展，孫磊，等.徐州市不同綠地類型土壤微生物空間分布及其特征變化[J]. 安徽農業科學，2014，42（15）：4642-4646.

[2]蔣海燕，劉敏，黃沈發，等.城市土壤污染研究現狀與趨勢[J]. 安全與環境學報，2004，4（5）： 73-76.

[3]王義祥，任麗花，翁伯琦，等.土壤干旱脅迫對圓葉決明土壤微生物的生態效應[J]. 廈門大學學報（自然科學版），2005，44（B 6）：66-68.

[4]仇少君，彭佩欽，榮湘民，等.淹水培養條件下土壤微生物生物量碳、氮和可溶性有機碳、氮的動態[J]. 應用生態學報，2006，17（11）：2052-2058.

[5]宋長青，吳金水，陸雅海，等.中國土壤微生物學研究10年回顧[J].地球科學進展，2013，28（10）：1087-1105.

[6]Elsas J Dvan， Duarte G F， Rosado A S，et al. Microbiological and molecular biological methods for monitoring microbial inoculants and their effects in the soil environment [J]. Jour. Microbial. Methods， 1998，32： 133-154.

[7]Horton T R， Bruns T D. The molecular revolution in ectomycorrhizal ecology： peeking into the black-box [J]. Molecular Ecology， 2001，10： 1855-1871.

[8]蔣炳伸.鄭州市不同綠地類型土壤理化性狀與土壤微生物特征研究[D].鄭州：河南農業大學，2005.

[9]孫福軍，丁青坡，韓春蘭，等.沈陽市城市表土中微生物區系變化的初步研究[J]. 土壤通報，2006，37（4）：768-771.

[10]宋博，馬建華，李劍，等.開封市土壤動物及其對土壤污染的響應[J]. 土壤學報，2007，44（3）：530-534.

[11]侯穎，周會萍，張超.城市化對土壤微生物群落結構的影響[J]. 生態環境學報，2014，23（7）： 1108-1112.

[12]鄭華，歐陽志云，王效科，等.不同森林恢復類型對土壤微生物群落的影響[J]. 應用生態學報，2014，15（7）：2019-2024.

[13]姚晶晶.m州市路域土壤微生物群落特征研究[D].蘭州：西北師范大學，2012.

[14]Aibalch R， Canet R， Pomares F， et al. Microbial biomass content and enzymatic activities after the application of organic amendments to a horticultural soil [J]. Bioresource Technology， 2000，75（1）： 43-48.

[15]宋敏，鄒冬生，杜虎，等.不同土地利用方式下喀斯特峰叢洼地土壤微生物群落特征[J].應用生態學報，2013，24（9）：2471-2478.

[16]楊元根， Paterson E， Campbell C. Biolog方法在區分城市土壤與農村土壤微生物特性上的應用[J]. 土壤學報，2002，39（4）：582-589.

[17]郝瑞軍，方海蘭，沈烈英，等. 城市不同功能區綠地土壤有機碳礦化和酶活性變化[J]. 中國農學通報，2009，25（2）：229-235.

[18]Patt T E， Cole G C， Bland J，et al. Isolation and characterization of bacteria that grow on methane and organic compounds as sole sources of carbon and energy [J]. Journal of Bacteriology， 1974，120（2）：955-964.

[19]Johnsen A R， Wick L Y， Harms H. Principles of microbial PAH-degradation in soil [J]. Environmental Pollution， 2005，133（1）：71-84.

[20]Horvath R S. Microbial co-metabolism and the degradation of organic compounds in nature [J]. Bacteriological Reviews， 1972，36（2）：146-155.

[21]孫其遠.城市綠地土壤退化及其微生物的指示作用研究――以泰安市區為例[D].泰安：山東農業大學，2009.山 東 農 業 科 學2017，49（2）：105～109Shandong Agricultural Sciences山 東 農 業 科 學第49卷第2期郭可謙，等：廣元煙區土壤pH值與有機質含量對烤煙品質指標的影響DOI：10.14083/j.issn.1001-4942.2017.02.022

收稿日期：2016-07-15

基金項目：四川省草公司重點科技攻關項目（SCGY201401）

第6篇：土壤類型范文

關鍵詞：成土母質；土壤；優勢作物；湖南

中圖分類號： F326.2 文獻標識碼：A 文章編號：1674-0432（2011）-04-0138-2

巖石是構成土壤的物質基礎，它的礦物組成、結構、構造和風化特點，對土壤的理化性質和發育狀況有著直接的影響，從而影響到農作物的生長、土壤的利用方式和生產布局等。湖南省的地質情況非常復雜，不同地質時代的巖層都有出露，構成了湖南省成土母質眾多的特點。

湖南土壤以成土母質來劃分，主要的土壤類型有板頁巖黃紅壤、棕黃壤，碳酸鹽巖紅壤，泥灰巖紅壤、灰紅壤，砂頁巖紅壤、灰黃壤、沙紅壤，紫色碎屑巖紫色土、紫砂土，第四系紅土土壤，沖積土，花崗巖麻砂土（紅壤）［1］等。

1 板頁巖黃紅壤、棕黃壤

板頁巖黃紅壤、棕黃壤的母質主要有賦存于冷家溪群、板溪群的板巖、粉砂質板巖、絹云母板巖等。礦質元素（可溶態）豐富，尤其是富含P、Mo、Cu、Mn、Fe，含Ca量最低，該類型土壤受其母質的影響，通透性好，保水保肥力強，顆粒構成適宜，含沙壤土，屬于弱酸―酸性土。湖南省內主要分布在岳陽、古丈等地。板頁巖黃紅壤、棕黃壤較適宜生長杉、竹、梓、樟、松、茶葉（君山銀針等）和油茶等作物。

2 碳酸鹽巖紅壤

碳酸鹽巖紅壤的母質主要是賦存于寒武系中上統，奧陶系，泥盆系的灰巖、白云巖、白云質灰巖。礦質元素（可溶態）一般含Fe豐富，但含Mo、Mn、Mg、K較高，質地粘性強，保水保肥力強，通透性較差，土壤呈弱酸性，省內主要分布于張家界、湘西一帶。碳酸鹽巖紅壤生長的主要優勢作物有松、柏、油茶和棗等。

3 泥灰巖紅壤、灰紅壤

泥灰巖紅壤、灰紅壤的母質主要是賦存于中泥盆統棋梓組下部、上泥盆統馬鞍山組的泥灰巖夾泥質灰巖、鈣質粉砂巖，礦質元素（可溶態）除Ca含量較高之外，其他礦質元素均較貧乏。該類型的土壤受其成土母質的影響，通透性差，含砂好，保水保肥力強，屬于輕粘土―重粘土，呈中性至堿性，主要分布于湘中、湘南一帶，適宜生長的優勢作物主要有柏、棗、烤煙、辣椒和柑橘。

4 砂頁巖紅壤、灰黃壤、砂紅壤

砂頁巖紅壤、灰黃壤、砂紅壤的母質主要是賦存于中泥盆統跳馬澗組、上泥盆統云麓宮組岳麓山組、云臺觀組、石炭系下統測水段的中粗粒碎屑巖、砂質頁巖和炭質頁巖等，礦質元素（可溶態）主要是含K量較高，其余的礦質元素均較為貧乏。該類型的土壤偏砂性，通透性好，保水保肥力弱，砂壤土，酸性。在湖南全省各地均有分布，適宜生長的優勢作物主要有杉、竹、松和油茶。

5 紫色碎屑巖、紫色土、紫砂土

紫色碎屑巖、紫色土、紫砂土的母質主要是賦存于三疊系中統巴東組和白堊系、第三系的紫色砂頁巖、礫巖、砂巖，受其母巖的影響，礦質元素（可溶態）含Ca、Mg和Fe非常豐富，但是B、P、N的含有量貧乏，該類型的土壤通透性好，保水保肥力強，呈弱酸―堿性，主要分布于衡陽、醴―攸、茶―永、沅―麻等地，適宜生長的優勢作物主要有柏、松、棗、烤煙和柑橘。

6 第四系紅土土壤

第四系紅土土壤的母質主要是賦存于第四系更新世的網紋狀紅土，受其母巖的影響，礦質元素（可溶態）含Fe、Mn豐富，但是Ca、Mg的含有量較為貧乏，質地偏砂―粘重，土壤呈弱酸性。該類型的土壤遍布全省，適宜各種作物生長。

7 沖積土，潮土

沖積土，潮土的母質主要是賦存于第四系更新世的砂、砂礫、砂質粘土、粉砂細質粘土、淤泥，礦質元素（可溶態）含Zn、Cu、Mn、Fe、P較豐富，B、Ca、Mg的含有量較為貧乏，該類型土壤通透性好，偏砂，中壤―輕壤土；土壤呈弱酸性―弱堿性，主要分布于洞庭湖平原和湘、資、沅、澧四水流域范圍內，以湖南常德、益陽和岳陽市較為集中，其他的地市多沿河作片狀或帶狀分布，生長的主要優勢作物有油茶、茶葉、柑橘、柚和香芋。

8 花崗巖麻砂土（紅壤）

花崗巖麻砂土（紅壤）主要是賦存于燕山期、加里東期和印支期的巖漿巖（酸性為主，中酸性次之，基性最少）里，礦質元素（可溶態）較為貧乏，土壤質地偏砂，保水保肥力差，砂壤土，酸性，主要分布以湘南、湘東地區為主，其次在湘中，湘西北較為少見，適宜生長的優勢作物主要是松樹，局部地方生長的有杉樹。

第7篇：土壤類型范文

關鍵詞：GIS；水土流失；RUSLE；武漢市

中圖分類號：S157 文獻標識碼：A

1 研究區概況

研究區地處華夏腹地、江漢平原東部，總面積為8494.41km2，地形為北高南低，以丘陵和平原相間的波狀起伏地形為主，地理位置在東經113°41′～115°05′，北緯29°58′～31°22′之間。東西最大橫距134km，南北最大縱距155km。

研究區屬北亞熱帶季風性氣候，四季分明；年平均氣溫16.3℃，極端最高氣溫41.3℃，極端最低氣溫-18.1℃；年無霜期一般為211～272d，年日照總時數1810～2100h，年平均風速1.2m/s，年降水量1150～1450mm；研究地區水系發達，河網密度為0.256km/km2，湖泊水域面積779.56km2，占全市水域面積的36.8%；土壤為棕紅色粘土。

2 計算方法

根據研究區地形地貌、以及氣象等資本資料，本研究采用通用水土流失預測模型。

其表達式如下[1-2]：

A=f·R·K·LS· CP

式中 A——土壤年流失量；

f——使A代表我國單位量綱t/km2·a的綜合轉換常數，單位的綜合轉換常數等于224.2；

R——降雨侵蝕力因子；

K——土壤可侵蝕性因子；

LS——坡長坡度因子的乘積；

CP——植被與經營管理因子、水土保持因子的乘積；LS、CP為無量量綱單位。

3 結果與討論

3.1 水土流失總體現狀分布

根據ArcGIS得到的土壤侵蝕量圖確定研究區水土流失總面積為1528.19km2，參照水利部頒發的《土壤侵蝕分類分級標準》（2007）、水土保持防治類型分區確定研究區的平均土壤侵蝕模數為2075t/km2·a，（水利部頒布的西南圖示山區土壤允許侵蝕模數500t/km2·a，）計算得到年土壤流失量為317.16×104t，屬于輕度侵蝕級別。因此，從土壤侵蝕模數、水土流失總面積、水土流失量來看，研究區水土流情況仍然很嚴重，水土流失治理任務非常艱巨。研究區輕度侵蝕等級面積占總面積的72.1%，水土流失量占總流失量的70.68%，因此，輕度侵蝕等級仍然是水土流失治理的重點侵蝕等級。

據湖北省水利廳2006年水土流失普查成果可知，2005年研究區水土流失面積為1127.63km2，占全市總面積比例的22.69%。2009年研究區水土流失面積下降趨勢很明顯，總面積減少了399.44km2，下降了4.70個百分點，年平均下降1.17個百分點。輕度水土流失面積降幅最大，中度、強烈水土流失面積下也有下降幅度，分別減少了16.37km2和1.82km2。但是，極強烈和劇烈水土流失面積程增加趨勢，分別增加了1.13km2和0.22km2。

3.2 不同水土保持類型區土壤侵蝕現狀分布

研究區重點治理區水土流失以中度侵蝕為主，土壤侵蝕模數2780t/km2·a，侵蝕面積為895.963km2，占全部侵蝕面積的58.63%，土地類型為旱地與未利用地，未利用地主要發生極強侵蝕。重點預防保護區以輕度侵蝕為主，土壤侵蝕模數1013t/km2·a，土地類型主要為旱地與工礦用地。重點監督區水土流失以輕度為主，土壤侵蝕模數為1230t/km2·a，主要的水土流失占地類型為未利用地。由此可見，重點治理區是研究水土流失量最大的區域，其次為重點監督區。

3.3 不同土地利用類型土壤侵蝕狀況分布

從侵蝕面積與侵蝕量看，研究區最大的土地類型為旱地，侵蝕面積站總面積的60.16%，侵蝕量占土壤侵蝕總量的80.58%，以輕度侵蝕為主；工礦用地、未利用地由于水土流失保護措施不完善、責任不清楚等原因，土壤侵蝕面積及土壤侵蝕量居于次之；其他土地利用類型所占侵蝕量以及侵蝕面積比例均很小。因此，充分發揮區域內旱地、未利用地與工礦用地的職能，分清其水土流失防治責任，完善水土流失保護措施是研究區水土流失治理的關鍵。

4 結語

本文在Gis的基礎上，根據研究區降雨、地形、土壤等基礎數據，運用RUSLE模型計算研究區土壤侵蝕量，并分析研究區水土流失現狀分布特征，研究得到的主要結論如下：在gis的支持下，提取研究區士壤侵蝕因子是可行有效的，從而定量計算區域范圍內的實際土壤侵蝕量；幾年來研究區內水土保持治理取得了明顯成效，但水土流失治理的任務仍十分艱巨，需進一步分清研究區水土流失防治責任，完善水土流失保護措施；研究區水土流失以輕度侵蝕為主，旱地、工礦用地與未利用地即為水土流失最為嚴重的土地利用類型，是水土流失治理的關鍵。

參考文獻

[1] 孫立達，等. 西吉縣黃土丘陵溝壑區小流域土壤流失量預報方程[J].自然資源學報，1988，3（2）： 141-153.

第8篇：土壤類型范文

1.1土壤以石灰土為主,土壤結構不良、質地黏重、缺乏團粒結構。為典型喀斯特中山峽谷地貌,山多、坡陡、北盤江河谷深切達980m(圖1),生境要素垂直分異明顯,具有典型干熱河谷氣候特征,冬春溫暖干旱,夏秋濕熱,熱量資源豐富;年均溫18.4℃,年均極端最高氣溫為32.4℃,年均極端最低氣溫為6.6℃,年均降水量1100mm,但時空分布不均,5—10月降水量占全年總降水量的83%;生態環境嚴酷,石漠化十分嚴重,曾是聯合國教科文組織界定的不適宜人居環境。示范區于2000年開始治理工作,初步統計2000—2010年示范區共實施封山育林育草172.2hm2,栽植頂壇花椒(Zanthoxylumplanispinumvar.dintanensis)、金銀花(Lonicerajaponica)、火龍果(Hylocereusundatus)等經濟林104.5hm2,實施坡改梯7.9hm2、人工種草1.2hm2。通過屋面集雨、坡面蓄水、泉點引水等方式,基本解決農戶飲水問題。花椒、金銀花、火龍果已形成氣候,成為研究區農戶主要經濟收入;“頂壇模式”[22]成為石漠化治理的成功典范。

1.2數據來源1)土地利用/覆被數據采用2000年、2005年和2010年3期衛星遙感影像(空間分辨率5m),將研究區劃分為耕地、林分、灌叢、經濟林、裸巖荒地和其他生態系統6種類型(2000年涉及除經濟林外的5種類型)。其中,耕地生態系統包括水田和旱地,林分生態系統包括密林地(有林地),灌叢包括灌木林地、灌草叢,經濟林主要為花椒林,裸巖荒地包括荒草地和裸巖石礫地,其他生態系統包括建筑用地(居民點、工礦用地、道路交通用地)和水域。在3S技術平臺下,用遙感影像的光譜特征自動提取和人機交互解譯相結合的方法,同時疊加1︰10000地形圖、同時期1︰10000土地利用圖、1︰10000林業二次調查圖(來源于貴州省貞豐縣和關嶺縣國土、林業局)等圖件綜合分析,最后經過野外實地驗證校正,正確率達到96%以上,建立研究區生態系統類型空間數據庫(圖2)。2)植被生物量測定研究區共設置有12個不同植被配置樣地,其中灌叢2個、裸巖荒地2個、耕地2個、林分2個、經濟林4個；每個樣方設置1個20m×20m樣地。于2005年開始監測,對于2000年的植被與土壤監測,采用時間代替空間方法,將2005年對應的類型樣地中植被與土壤數據最小值作為2000年值。林木地上部分生物量運用公式(1)和(2)[23]進行計算。草本生物量,在樣方對角線的兩端和中點處選擇5塊1m×1m的子樣方,將其內的草本植物剪至根部,收集稱其鮮重,帶回實驗室在80℃下烘干至恒重并稱其干重,精確到0.01g(表1)。3)土壤數據在所設置的12個不同樣地內選擇有代表性的采樣點,鏟去表層約3cm左右的土壤,然后傾斜向下切取10~20cm深度的土壤。將各采樣點土樣集中一起混合均勻,每塊樣地采集土樣約1kg,即為混合土壤樣品;同時將已知體積的環刀壓入土中取環刀土。將土樣一并帶回實驗室進行理化性質測定,包括:土壤容重(環刀法)、土壤自然含水量(烘箱法)、田間持水量(威爾科克斯法)、速效鉀(醋酸銨浸提火焰光度法)、有效磷(碳酸氫鈉浸提鉬銻抗比色法)、堿解氮堿解(擴散法)、有機質(重鉻酸鉀外加熱法)等(表2)。4)涵養水源量生態系統涵養水源量包括林冠一次最大截留量、枯落物層最大持水量和灌草層最大持水量。由于處于植被嚴重退化喀斯特石漠化地區,疏林地無法達到常態地貌下的郁閉狀態,林下枯落物層較薄,其涵養水源量以土壤層涵養水源量計算。土壤層涵養水源量計算公式。土壤田間持水率,n為土壤的種類數(每種植被覆土壤視為一類)(表3)。5)土壤侵蝕量數據土壤侵蝕量主要通過沉沙池來測量,沉沙池建在研究區南岸斜坡中段,是一相對封閉的小流域,流域集水面積26.30hm2。流域出露巖石全為壟頭組碳酸鹽巖,坡度26~35。徑流小區建設時,生態系統類型構成中耕地占30.1%、林分3.4%、灌叢33.4%、裸巖荒地12.9%、其他21.4%。通過攔截將流域徑流匯入沉沙池(沉沙池長5.0m、寬2.5m、深2.3m,其長軸方向和流域一致)。于1999年開始水土流失監測，每年3月、8月、12月3次將沉沙池收集到的土壤帶回實驗室烘干稱重,累計得到土壤年流失量。計算得到土壤侵蝕模數,2000年、2005年和2010年土壤侵蝕模數分別為24.54t•km2•a1、21.36t•km2•a1和14.64t•km2•a1。以面積比例測算示范區土壤流失量。6)其他數據社會經濟數據源于課題組2000年、2005年、2010年以農戶為單位進行的實際調查統計得到。

1.3生態系統服務價值評估方法

1.3.1產品供給生態系統的產品供給價值可以通過市場交換來實現[19]。研究區經濟產品主要有林花椒、紅龍果、金銀花,糧食有玉米、花生、紅苕,牲畜有豬、牛、雞,在調查過程中歸為糧食種植收入、經濟林收入和畜牧業收入3項統計,經價格指數調整后作為產品服務價值(表4)。

1.3.2保持土壤土壤保持價值是石漠化生態系統最為重要的服務類型之一。根據不同年份土壤流失面積(耕地+林分+灌木+經濟林+裸巖荒地面積)計算得出流失量。采用影子工程法,以該區域2010年土地整理工程客土覆蓋單價7.29元•m3計算研究區土壤保持價值。

1.3.3涵養水源價值生態系統涵養水源量包括林冠一次最大截留量,枯落物層最大持水量和灌草層最大持水量。由于處于植被嚴重退化喀斯特石漠化地區,林分無法達到常態地貌下的郁閉狀態,林下枯落物層較薄,其涵養水源量以土壤層涵養水源量計算。采用替代成本法,以研究區2010年飲用水水價5.36元•m3估算涵養水源的價值。

1.3.4固定CO2和制造O2價值植物固CO2:根據光合作用反映方程式,推算每形成1g干物質,需要吸收1.62gCO2,釋放1.2gO2[25]。根據監測的林木和草本生物量計算出生態系統固定CO2量和釋放O2量;采用市場價值法,生態系統的固碳價格按碳稅法[1.02元•kg1(C)][26];O2以我國工業制氧影子價格計。

1.3.5維持與增加土壤肥力在野外實地監測的基礎上,將土壤樣品帶回實驗室測試,獲取土壤有機質、水解氮、有效磷、速效鉀含量。有機質生產影子價格按51.3元•t1計算[25];氮、磷、鉀將其轉變為相應的化肥量,再采用市場價值法,以尿素2500元•t1(氮含量46%)、磷肥800元•t1(磷含量20%)、鉀肥3500元•t1(鉀含量30%)的市場價值來估算肥力保持的價值。

2結果與分析

2.1生態系統類型轉變與面積變化研究區10a的生態系統類型變化過程中,發生轉變的面積14.29hm2,占總面積的27.7%。其中林分、灌叢、其他生態系統面積有所增加,而耕地、裸巖荒地面積大幅度減少。經濟林面積增加最快,其次為林分、其他生態系統和灌叢;面積減少最大的是耕地,其次為裸巖荒地(表5)。研究區生態系統變化與生態治理工程的類型、實施場所密切關聯。經濟林面積增加主要歸因于大面積坡耕地退耕還林為花椒林,林分面積增加因灌叢經過10a的恢復演變為林分,灌叢面積增加主要因裸巖荒地生態治理后演變為灌叢,其他生態系統增加主要因研究區公路建設、居民用地增加所致。這些土地的增加從而導致耕地、裸巖荒地面積減少。2000—2005年研究區生態系統類型發生轉變的面積11.83hm2,占土地總面積的22.9%,主要變化區域集中在河谷岸坡兩側實施退耕還林區域。其中以耕地和裸巖荒地向經濟林轉變最為強烈,5a間耕地和裸巖荒地向經濟林轉出面積占總轉變面積的72.2%,其余各類型生態系統之間的轉變程度比較微弱(表5)。2005—2010年研究區生態系統類型發生轉變的面積僅占總面積的4.8%,與上一階段相比轉變強度明顯降低,變化區域較為分散。其中,以裸巖荒地向灌叢轉變為主,占這一階段發生轉變面積的61.1%。其余生態系統相互轉變程度較小。相比較,生態系統轉變主要在前期,這和研究區大面積治理工程在2000—2003年實施有密切的關系。

2.2生態系統服務價值變化

2.2.1產品供給2000—2010年研究區產品供給價值共增加2.39×107元,其中經濟林和畜牧業收入貢獻率達96.6%,糧食收入僅為3.4%。經濟林和畜牧業成為主要經濟來源,生態治理措施產生了良好的經濟成效。糧食種植收入減少一方面因為耕地面積減少,另一方面也反映傳統種植業效益低下。與2000年相比,2005年產品供給價值增長5.22×106元,年均增長1.05×106元;2005—2010年增長1.86×107元,年增長3.73×106元。后期增幅較前一段比較大,其中經濟林收入翻了6倍,主要受花椒栽植后5年才能進入盛產期的影響。

2.2.2涵養水源2000—2010年研究區生態系統的水源涵養價值共增長5.82×106元(表6),其中,林分、灌叢和經濟林生態系統的水源涵養價值共增加8.28×106元,而耕地和裸巖荒地生態系統涵養水源價值減少2.60×106元。前期水源涵養價值增長額度占其總增長量的56.6%,比后期增長幅度大,其原因是低服務功能的裸巖荒地向高服務功能的經濟林生態系統轉移時間主要發生在前期。兩個階段均顯示林分、灌叢和經濟林生態系統的水源涵養價值增加,而耕地和裸巖荒地涵養水源價值減少。從單位面積生態系統水源涵養價值看(圖3),2000—2010年價值均呈增長趨勢,表明退化生態系統治理后的保水能力增強;同時反映耕地和裸巖荒地涵養水源總價值的減少是由于景觀面積大幅度減少所造成的。在不考慮生態系統轉變對涵養水源影響情況下,以2005年單位生態系統水源涵養價值為系數乘以2010年景觀面積,得出涵養水源價值增加為2.52×106元,占2005—2010年該項價值增幅的85.5%,說明價值的增加主要貢獻為生態治理后系統內該項價值的提升,而不是生態系統類型變化引起的。

2.2.3保持土壤2000—2005年研究區生態系統的土壤保持價值一共增加1274元,年增長255元;與2005年相比,2010年研究區生態系統的土壤保持價值共增加2432元,年增長486元。保持土壤價值增加一方面是生態治理后研究區土壤侵蝕面積減少,另一方面是土壤侵蝕模數降低。但總體上土壤保持價值變化較小,這與所處環境水土流失特殊性有關,一是流域成土母巖為較純的碳酸鹽巖,成土速率低,裸巖面積比率高;二是土壤被長期侵蝕,流失和可流失的量少[27]。同時,也反映生態恢復前期植被類型、面積比例雖然發生明顯變化,但還不能很好地阻止水土流失。另外研究區前期恢復主要峽谷兩岸的經濟林,但徑流從坡地中上部分匯集流經花椒林地過程中一樣帶走大量泥土。生態恢復后階段,坡地中上部植被得到恢復,固土保水能力增強,坡面徑流減少。因此,退化生態系統整體恢復改善后,才能有效控制區域整體水土流失。

2.2.4固定CO2、釋放O2價值2000—20010年研究區生態系統固定CO2、釋放O2價值共增加5.23×107元,除耕地外其他類型生態系統該項價值均增加,其中以林分和灌木林生態系統增幅為顯著,貢獻額度最大。在總增加額度中后階段所占比例較大,為89.9%。單位面積生態系統固定CO2、釋放O2價值除耕地沒有發生變化外,其余類型生態系統價值均呈增長趨勢,生態治理后系統固定CO2、釋放O2能明顯增強(圖4)。同時耕地該項功能價值減小原因是景觀面積的減少。采取2.2.2相似方法,得出固定CO2、釋放O2價值增加為6.60×107元,占2005—2010年該項功能增加總值的59.1%。價值的增加一方面因從固定CO2、釋放O2價值的低服務功能生態類型向高服務功能類型轉變;另一方面來源于生態治理后,系統內該項服務價值的提高,其中前者起著主要作用。

2.2.5維持與增加土壤肥力2000—2010年研究區土壤肥力價值一共增加1.40×107元,各類型生態系統該項價值均有不同程度增加;在總增加額度中后階段所占比例較大,為73.8%。從單位面積看,生態恢復后各類生態系統土壤肥力服務價值亦均呈增長趨勢,且同樣表現出后期增加趨勢更明顯(圖5)。同時,土壤肥力服務價值增加主要歸功于生態恢復后系統內該項功能價值的提高,且這部分貢獻占絕對主導作用。

2.2.6生態系統服務總價值變化石漠化生態系統服務價值在生態恢復后顯著增加,10年間共增加了9.61×107元。其中,前期年均增長3.49×106元;后期年均增長1.57×107元,較前期增長更為顯著。不同恢復階段生態系統服務功能增長部分構成中,固定CO2、釋放O2價值,產品供給價值和土壤肥力都是主要組成部分(表7)。

3結論

第9篇：土壤類型范文

關鍵詞：土壤生態系統；穩定性；研究

前言：土壤生態系統的穩定性主要表現在土壤生態系統的抵抗力和恢復力，其主要作用是衡量土壤的健康程度，土壤生態系統穩定性的評價，對于土壤的健康評價有著重要作用。土壤是人們賴以生存的重要保障，隨著經濟水平的不斷提高和科學技術的大力發展，土壤污染問題日益嚴重，土壤的健康程度越來越受到各界的關注，這也使土壤生態系統研究得到了進一步的發展。

1 土壤生態系統穩定性的概念

土壤生態系統的穩定性一直是生態學中重點討論的理論問題之一[1]。在生態學研究中，對土壤生態系統穩定性的概念一般有兩種解釋。一種認為土壤生態系統穩定性是指土壤系統的抗干擾能力，另一種解釋是生態系統的動態穩定性。其中土壤系統的抗干擾能力的具體解釋是抵抗力和恢復力，指土壤在經受多種因素干擾后，依舊能夠保持原有狀態不變的能力和受到干擾并引起變化后，能夠恢復到原有狀態的能力。

2 土壤系統穩定性研究內容

2.1 干擾因素類型

在進行土壤系統穩定性研究時，首先要分析其的干擾類型，以干擾為依據，將土壤系統的穩定性充分顯現出來。不同的干擾方式對土壤生態系統的影響效果不同，因此，在進行研究時，要對干擾類型進行科學合理的分析，深入了解不同干擾因素對于土壤系統的不同影響效果。

干擾因素分為許多不同的類型，分類的標準一般是形勢、強度、頻率等，干擾因素具有一定的破壞力，能夠造成不同程度的破壞事件。常見的干擾類型主要分為三大類：擾動、脅迫和干擾。

擾動主要包括瞬時擾動和持久性擾動兩種類型，對土壤生態系統的影響在時間上有一定差異。脅迫則是分為致死性傷害和非致死性傷害，其影響效果分別表現為個體生物死亡和生物量減少。干擾則具有破壞、組分改變、干涉、抑制等作用。在實驗中經常會用熱、干濕交替、重金屬等脅迫方式作為干擾類型進行土壤生態系統穩定性的研究。

2.2 土壤參數與過程

土壤是生態系統中物質循環和能量轉化過程的重要場所[2]。土壤生態系統的生命因素主要有微生物和土壤動物[3]。由于土壤生態系統與地面上的生態系統具有很大的差別，因此在進行土壤生態系統穩定性研究時，要注重區別其與其他生態系統中的不同特征。

土壤生態系統過程主要分為生物與物理化學兩方面。生物過程主要是將土壤生物的群落結構、活性和功能等作為內容的表征。物理化學過程則是將土壤的孔隙結構、透水性等作為內容的表征。由于土壤的生態過程十分容易受到土壤生物的影響，因此很多關于土壤生態系統的穩定性研究都是從土壤生物的角度進行的。其中通常測定的參數主要包含土壤生長速率、氮素礦化速率等。

3 影響土壤生態系統穩定性研究的外部因素

3.1 土壤污染

現階段由于科學技術的發展和化學原料的使用，土壤受到了嚴重的污染。據相關調查表明，在土壤經受過重金屬污染后，會出現明顯的生物量降低，微生物種類減少等現象。但是相對于實驗室的人工污染試驗，這種經過外部因素污染的土壤更具有研究意義。

3.2 植被

植被與土壤具有直接關系，兩者之間有著能量與物質的交流，一般的植擾，是對土壤的積極性干擾。植被對于土壤的修復有著重要作用，不同的植被類型對于土壤中的化學組成有著不同影響，其中的碳氮量更是土壤生物群的重要影響因素。在碳氮比相對較低時，土壤生物群的穩定性相對較高，當碳氮比較高時則情況相反。

3.3 其他干擾因素

人為干擾和環境脅迫對于土壤生態系統的穩定性也有著重要的影響。相關研究表明，土壤對一般的干擾具有很強的恢復能力，但是大量的使用化肥會使土壤生物群落受到嚴重的影響，且這些生物群落對于環境脅迫，如人工降雨等的抵抗力也相對較差。

4 土壤生態系統穩定性的內在機制

4.1 土壤物理化學環境

土壤中的物理化學環境是生物群落穩定性的重要影響因素，尤其是土壤質地的影響作用最為顯著。有些土壤由于質地原因，可以吸附更多的有機質，能夠激發生物活性，達到穩定生物群落的效果。而在土壤中添加有機物，也能夠達到同樣的效果。另外一些物理化學因素，例如：土壤含水量、PH值、土壤團聚體結構等，對于生物群落德組成都有一定的影響，但是對于其穩定性的影響情況暫時并沒有相關數據。

4.2 生物多樣性

生物多樣性與生態系統穩定性的關系，一直是生態學重點研究課題，但是在研究過程中，很少會將土壤生態系統作為研究對象。現階段的科學技術發展和社會需求已經不能夠滿足于僅僅對地表生物的研究，因此，分子技術驅動的土壤微生物研究就此展開。

在研究過程中，學者多次測試了不同土壤與生物多樣性的關系，而最終結果并沒有證明土壤功能與生物多樣性具有直接的關系。由于土壤生態系統穩定機制的研究時間相對較短，土壤生態系統的生物群數量龐大，并沒有獲取到更多有價值的數據，因此，需要更加重視土壤生態系統穩定性的研究，加大研究力度和資金投入，對土壤生態系統中的微生物群落、干擾因素等進行更深入的了解。

參考文獻

[1] 賀紀正.土壤生態系統為生物多樣性――穩定性關系的思考[J].生物多樣性，2013，4（21）：411-420