土壤类型精选(九篇)

前言：一篇好文章的诞生，需要你不断地搜集资料、整理思路，本站小编为你收集了丰富的土壤类型主题范文，仅供参考，欢迎阅读并收藏。

第1篇：土壤类型范文

1研究方法

为了研究滇池湿地土壤演变与发展，并在此基础上了解人为活动对湿地生态环境变化特征与机制，本研究选取沼泽土、冲积土、水稻土的三种主要类型土壤为研究对象。即以滇池周边受人为干扰影响小的沼泽土壤作为参照，湖滨带水稻土和人为干扰的冲积土进行比较研究。野外土壤采样时，每一类型土壤设3个具有代表性的采样点分别采集样品，并详细记录现场情况。实验分析采用中国科学院南京土壤研究所土壤分析方法［3］。分析三类土壤的有机质、全氮、全磷、速效钾、水解氮、及PH值等，并探讨农业耕作及人为干扰对滇池湿地的影响。

2结果与分析

2.1滇池湖滨带三类土壤特征

2.1.1沼泽土滇池湖滨带沼泽土是滇池湿地受人为影响小的土壤，土壤通常处于水面下，长年生长有天然水生植物，湖积沉甸而发育形成的。主要分布在滇池湖滨带低海拔处，土壤很少接触空气，处于无氧条件下，积累大量植物残体和其它有机物，形成腐质泥化土［4］。从表1可看出滇池的沼泽土壤有机质平均含量9.870%，全氮含量达0.287%，C/N比值为19.603，可见沼泽土对养分的积蓄作用。全钾含量高达2.350%，全磷含量0.082%。速效钾含量54.102mg.kg-1，速效磷仅为22.305mg.kg-1。水解氮高达159.894mg.kg［-1］，这种较高氮营养含量可能为外来补给，与周围农业施肥引起的氮营养流失进入有关。

2.1.2水稻土水稻土是人为常年耕作，灌溉和排水交替进行，使原本湿地土壤耕作熟化。滇池的水稻土受灌溉排水、湿耕干作、人工施肥等影响，土壤的水分变化极大，养分还原及分子氧化变化频繁。水稻土长年灌水耕耘、人为堆肥以及稻谷一年一种，根系积累又分解。收获季节稻田排干，土壤与空气接触，养分还原、氧化不断。水稻土不断翻耕，土壤粘粒分散。与滇池湖滨带的沼泽土相比，有机质下降至7.560%，全氮下降至0.216%，C/N比值为15.117。速效磷含量15.703mg.kg-1和速效钾养分含量37.704mg.kg-1。但速效养分的表层水解氮增加到258.348mg.kg-1，这可能与水田有机质分解以及农业生产活动中大量施用氮肥有关［3］。人为耕作活动对土壤特性产生变异，使土壤肥力下降，土质变劣，见表1。

2.1.3冲积土冲积土受雨水、洪灾及人为搬运作用，由滇池周边高处不断冲积、洪积下来而形成的土壤。滇池湖滨带冲积土由于人为修防浪堤，湖水上涨使冲积土埋下水下，形成人工湿地土壤。其成土母质为冲积母质。冲积母质发育形成的冲积土有机质和氮素营养含量低，有机质4.230%，全氮0.097%，养分贫瘠。但速效磷含量27.689mg.kg-1和速效钾含量71.827mg.kg-1，较沼泽土和水稻土都高，这可能与滇池湖滨带冲积土成土时间不长，修防浪堤后被淹没，并开始发生氧化还原过程有关，见表1。

2.2滇池湖滨带耕作对滇池湿地的影响滇池湖滨带水稻土历史上曾是沼泽土，由于人们围湖造田，排干湖水，致使水位下降，土壤露出水面，经逐年灌溉排水、湿耕干作、人工施肥等影响发育形成了水稻土。在每年堆肥条件下，土层养分含量较高。但水稻土与沼泽土相比较，养分仍然呈下降趋势。水稻土的有机质从9.870%降到7.560%，耕地植物生长迅速，枯落物多，但有机质下降一是由于水稻土温度高，有机质分解速度快；另一个原因是有机质容易被大量雨水冲刷和稻田排水进入滇池湖中。全氮由0.287%降到0.216%，C/N比值由19.603下降到15.117，可见水稻土较沼泽土的养分汇集能力差，并且大量有效养分快速释放。水稻土全钾含量为1.351%，比其他两个样地类型要小得多，这是由于水田季节干湿交替明显，淋溶作用不明显，钾的固定能力大大减弱，钾含量小。水稻土水解氮达到258.348mg.kg-1，远大于沼泽土159.894mg.kg-1，这可能与农业大量施氮肥有直接的关连［5］。水稻土速效磷、速效钾仅有15.703mg.kg-1、37.704mg.kg-1，为三种类型土壤最低。水稻土速效磷、钾含量最低，这是由于耕作土吸附性较强，土壤偏碱性条件下磷与钾容易与其它分子结合而失去有效性［6］。由于稻田土有机质和全氮、磷、钾含量大量损失，以及大量的施氮肥，而土壤缺磷、钾等其它植物所必需的微量元素导致氮肥利用率低，大量氮肥等营养元素流失到滇池必然会对滇池生态系统产生极大影响。而且由于肥料利用率低而进入滇池导致滇池水质越来越劣，水体混浊，悬浮物不断增加。由于水田缺乏湖滨带沼泽地对污水的截留和缓冲功能，另外水田土壤中的养分流失到滇池内必然对位于其下的湖泊产生影响。沼泽地农业耕作不仅使湿地生物群落改变，而且引起湖泊富营养化。滇池湿地沼泽改变成水田环境，使之丧失了湿地原有的调节功能。滇池湖滨带水稻田大量氮肥引起的湖水污染，是导致滇池水质变差和富营养化的潜在因素。滇池湖滨带农业耕作，使滇池面积减小，水质变差和富营养化，都引起和加快滇池湿地退化过程。

2.3滇池湖滨带修堤筑坝对滇池湿地的影响滇池湖滨带冲积土成土时间不长，土质疏松，还没有形成土壤剖面。由于人为修防浪堤，湖水上涨使之淹于水下，形成人工湿地土壤。冲积土有机质含量最少，仅为沼泽有机质含量的1/2。这是因为人工湿地的冲积土缺乏湖滨带植物，破坏原有湖滨带植物吸附净化功能，水流速度较快，有机质容易被水流带走，湖滨带没有水质净化和拦截泥沙的作用，所以有机质含量小。修堤致使滇池湖滨带天然沼泽地破坏，土壤有机质含量降低，这也说明湖滨带沼泽土对有机质的吸收和固定能力最强。与沼泽土相比，全氮由0.287%降到0.077%。但C/N比值由19.603上升到31.932，可见冲积土较沼泽土相比，其养分正在快速积累中。冲积土总磷和总钾远大于水稻土，这是由于人工湿地对磷和钾的截留主要是对不溶性磷钾的吸附和沉积。冲积土速效磷是沼泽土含量的1.24倍，是水稻土含量的1.76倍。速效钾是沼泽土含量的1.32倍，是水稻土含量的1.90倍。这是因为土壤速效磷、钾含量与土地利用类型有关。湖滨带沼泽土和水田土由于植物生长吸收了大量的磷和钾。人为因素是影响土壤速效磷和钾含量的一个因素，但并不是唯一的因素［7］。冲积土由于水淹产生剧烈侵蚀，并且土质较松，积物较丰富，在水的淋溶作用下释速效磷和钾现象频繁，所以其速效磷和钾含量最高。所以滇池周边人工湿地应种植水生植物，不仅可以不断地从湿地中取出营养成分，并可获取一定的经济效益［8］。

3结论与建议

3.1结论从滇池湖滨带三种类型土壤理化定量研究结果表明如下。（1）农业耕作施肥进入水田后，水解氮多，而速效磷、钾等植物生长必要微量养分少，致使肥料利用率低。并通过径流、下渗向滇池水体迁移。滇池湖滨带水田面源污染突出，农田不合理施肥是引起滇池污染的主要原因。（2）滇池修堤致湖水位变幅较大，严重地影响了湖滨带生态系统的稳定性，湖滨带生态系统功能下降。滇池湖滨带人类活动如农田耕作、修堤，致使湖滨带自然群落的生态结构破坏贻尽，加剧了滇池水体富营养化的进程。破坏了湖滨带湿地生物多样性，削弱了湖滨带对氮、磷、钾的自净能力，毁坏了其美学价值。滇池湖滨带受人为影响小的沼泽土有机质含量高，全磷、全钾含量高，而受人为干扰淹没的冲积土有机质含量最小。这充分说明湖滨带的水生植物根系固定和沉积有机质的作用。（3）湖滨沼泽地带具有较好的生态功能和环境功能，在水质净化和拦截泥沙等方面效果显著，湖滨植物带大量吸收入湖矿质营养用于自身生长，也体现了湖滨带的吸附、净化功能。因此，要重视并保护湖滨沼泽地带，从而使其功能得到有效发挥。三种类型土壤的pH值均大于7.5，这说明滇池的水质已经受到严重的污染，以致于使湖滨带沼泽土、水稻土及冲积土受到影响并出现盐化趋势。

第2篇：土壤类型范文

摘要：大田条件下，研究了砂姜黑土和棕壤旱地花生植株磷素积累特性。结果表明：①两种土壤类型花生植株根、茎、叶中磷积累量出苗期都处于较低水平，二者差异不大；出苗后50 d到成熟期，砂姜黑土花生根、茎、叶中磷积累量显著高于棕壤。砂姜黑土花生子仁中磷积累量比棕壤高61%。②两种土壤类型花生整株磷积累符合Logistic方程，成熟期砂姜黑土整株磷积累量比棕壤高46%。③花生荚果中磷积累主要来源于根系吸收，占750%～774%，来自茎叶转移的占226%～250%；砂姜黑土花生茎、叶中磷转移到荚果的绝对量大于棕壤，但其所占荚果磷积累比例小于棕壤。

关键词：旱地；土壤类型；花生；磷素积累；磷素分配

中图分类号：S565.206 文献标识号：A 文章编号：1001-4942（2013）06-0071-04

氮磷钾是花生生长发育所必需的营养元素，对花生的营养特性及产量有重要影响。目前有关氮磷钾施肥、品种基因型及种植制度等对作物氮磷钾吸收的影响报道较多[1-9]，而对不同土壤类型花生植株磷素吸收与积累动态特性的研究报道甚少。本试验在旱作条件下，研究了砂姜黑土和棕壤花生植株磷素吸收与积累规律，以期为旱地花生科学施肥提供依据。

1 材料与方法

11 试验地概况

试验在莱西市姜山镇进行，位于东经120°12′～120°40′，北纬36°34′～37°09′，海拔约为51 m；地处温带半湿润季风气候区，干湿显著，雨热同季。2010年5～9月份平均气温225℃，总降雨量532 mm。供试土壤类型为砂姜黑土和棕壤，面积各为330 m2，每个土壤类型设6次重复（小区），每个小区30 m2，无灌溉条件。试验地耕层基础肥力见表1。

12 试验方法

试验田垄距85 cm，垄面宽50～55 cm，垄上行距30～35 cm，穴距15 cm，每穴2粒种子，花生播种密度约为157万穴/hm2，春播覆膜栽培。供试品种山花9号，5月15日播种，9月17日收获。播种前2周撒施氮磷钾三元复合肥750 kg/hm2（氮、磷、钾各含15%）并耕翻25 cm，之后旋耕平整土地。田间管理同当地大田生产。

13 样品采集、处理与测定

试验于花生出苗后 17、32、50、60、74、88、118 d（收获）取样，共取7次。取样时每重复取3穴（6株），将植株分为叶片、茎、根、果针和荚果五部分，然后分别105℃杀青1 h后，于80℃烘干至恒重后称重。磷含量用钒钼黄比色法测定[10]。并将测定结果的磷含量转换为单位土地面积上的花生植株或器官中的磷素积累量，其中植株数按种植密度计算。

14 数据分析

试验数据采用Word 2010、Excel 2010及DPS进行统计分析、作图。

2 结果与分析

21 花生植株磷积累

211 不同器官磷积累量 根系磷积累在出苗后35 d内砂姜黑土略低于棕壤，之后根系磷积累加快，且两种土壤的磷积累量差距逐渐拉大，至出苗后60 d，磷的积累量达到最大，砂姜黑土达到008 g/m2，比棕壤高33%。高峰期持续约30 d，之后开始下降，两种土壤的磷积累量差距逐渐缩小（图1a）。

出苗后35 d以内，两种土壤类型花生茎、叶的磷积累量无差异。随植株的生长发育，两种土壤类型茎、叶磷的积累量差距增大，在出苗后75 d

自子仁发育开始，两种土壤类型子仁磷积累量基本呈线性增加，砂姜黑土明显高于棕壤。成熟时砂姜黑土花生子仁磷积累量比棕壤高61%（图1d）。

212 整株磷积累 由图2可以看出，植株磷素积累呈“S”形曲线，符合Logistic方程，砂姜黑土为Y=42/（1+317e-00453x）；棕壤Y=26/（1+543e-00609x），相关系数（r）分别为09919**和09944**。砂姜黑土花生积累量明显高于棕壤，收获时，砂姜黑土比棕壤植株磷素积累量高48%。

对上述方程求导，并计算植株磷素积累速率的特征值（表2）。进一步分析表明：整个生育期植株磷积累呈抛物线，生育前期和生育后期积累较慢，且每种土壤植株磷积累速率差异较大，棕壤植株磷平均积累速率为0013～0014 g/（m2·d），砂姜黑土为0019～0025 g/（m2·d）。生育中期磷积累较快，砂姜黑土与棕壤高峰值分别出现在出苗后66、76 d左右，平均积累速率砂姜黑土比棕壤高17%，积累速率峰值砂姜黑土比棕壤高20%。

与砂姜黑土相比，棕壤花生植株磷积累的快速增长期持续时间短（相对于砂姜黑土少15 d），而缓增期持续时间长（比砂姜黑土多18 d），表明棕壤花生生育后期磷积累“后劲”不足。

棕壤花生全生育期植株磷积累速率明显低于砂姜黑土花生，渐增期、快速增长期和缓增期的平均积累速率分别比砂姜黑土低263%、146%和48%。

22 成熟期各器官磷积累分配

由表3可知，磷积累主要存在于生殖体，砂姜黑土花生生殖体磷分配比例高于棕壤44个百分点。棕壤花生子仁磷积累量显著低于砂姜黑土74个百分点，而果壳磷积累量高于砂姜黑土30个百分点，这与棕壤花生出米率较低、秕果和空壳较多有关。

23 荚果磷积累来源

以根、茎、叶中养分最大积累量减去成熟时的积累量作为向荚果的转移量，进而计算转移比例[7]。表4结果表明：花生荚果中磷积累主要来源于根系吸收，约占750%～774%，说明花生荚果的充实主要来自根系的直接供应。砂姜黑土根系吸收磷比例高于棕壤，约高24个百分点。棕壤花生茎、叶中磷转移到荚果的比例高于砂姜黑土24个百分点。

3 结论与讨论

氮磷钾在参与花生蛋白质形成与转化、促进果多果饱、提高产量与品质等方面起着重要作用[11，12]。本试验结果表明，同等施肥水平下，砂姜黑土有利于花生对磷的吸收与积累，与棕壤比较，植株总积累量提高48%，所以，对于棕壤要想获得较高产量，必须保证植株营养状况的良好。

有研究表明，施用氮肥、有机肥或无机肥显著促进根、茎、叶对养分的吸收，提高植株氮磷钾积累量[13，14]。植株养分的变化对花生产量形成有一定的影响，不同土壤类型花生在不同的生育阶段，对养分的需求和分配不同。本试验表明，出苗前期，砂姜黑土与棕壤花生叶的磷积累量均为最高，茎次之，根系最小，同时其砂姜黑土与棕壤间差异较小。从出苗后45 d到100 d，花生开花下针与荚果发育的旺盛时期，根、茎、叶中磷积累量达到峰值，此时砂姜黑土花生根、茎、叶中磷积累量显著高于棕壤。有研究报道花生对磷的吸收在“饱果-成熟”阶段达到最大值[15]，本研究与其得到相似结论。整个生育过程中，砂姜黑土花生子仁磷积累量显著高于棕壤，成熟期高61%。可见，子仁中磷的积累多少能反映出花生产量的高低，这与娄善伟等[16]对棉花植株营养及产量研究结论相似。

旱地花生成熟期植株磷累积量表现为砂姜黑土高于棕壤。荚果形成以后，磷在生殖器官的分配率迅速提高，而茎、叶中则逐渐减少，磷素的运转中心转移到生殖器官，这与李向东等[17]对夏花生营养积累研究一致。花生荚果中磷积累主要来源于根系吸收，占750%～774%，来自茎叶转移的占226%～250%；砂姜黑土花生茎、叶中磷转移到荚果的绝对量大于棕壤，但其所占荚果磷积累比例小于棕壤，说明砂姜黑土花生茎叶中的磷有过剩迹象。进一步提高花生营养体磷素转化率是砂姜黑土花生高效施磷有效途径之一。参 考 文 献：

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

[2] 宋志伟，寇长林，王秋杰.豫东沙区冬小麦套作花生轮作制度中磷肥分配施用效果的研究[J].土壤通报，2006，37（4）：727 -731

[3] 王月福，徐 亮，赵长星，等.施磷对花生积累氮素来源和产量的影响[J].土壤通报， 2012，43（2）：444-450

[4] 姚丽贤，张政勤，周文龙，等.水培条件下花生磷效率品种间差异机理初探[J].华南农业大学学报，2000，21（1）：93-94

[5] 周可金，马成泽，许承保，等.施钾对花生养分吸收、产量与效益的影响[J].应用生态学报，2003，14（11）：1917-1920

[6] 梁东丽，吴庆强.施钾对花生养分吸收及生长的影响[J].中国油料作物学报，1999，21（2）：49-51

[7] 李俊庆，朱红霞，杨德才，等.旱地花生氮磷钾养分积累与分配规律初探[J].土壤肥料，1999，5，33-35

[8] 焦念元，宁堂原，赵 春，等.施氮量和玉米-花生间作模式对氮磷吸收与利用的影响[J].作物学报，2008，34（4）：706-712

[9] 吴正锋，成 波，王才斌，等.连作对花生幼苗生理特性及荚果产量的影响[J].花生学报，2006，35（1）：29-33

[10] 鲍士旦.土壤农化分析（第三版）[M].北京：中国农业出版社，2000

[11] 孙彦浩，梁裕元，余美炎，等.花生对氮磷钾三要素吸收运转规律的研究[J].土壤肥料，1979，5：21-24

[12] 汪 仁，安景文，张士义，等.不同形态氮素对花生植株养分含量的影响[J].辽宁农业科学，1995，5：26-28

[13] 于俊红，彭智平，黄继川，等.施氮量对花生养分吸收及产量品质的影响[J].花生学报，2011，40（3）：20-23

[14] 初长江，万书波，刘云峰，等.施肥对夏播花生营养特性及品质的影响[J].花生学报，2008，37（1）：37-41

[15] 张启刚，郭建文.花生在细质沙土上对氮和磷的吸收动态[J].核农学报，1994，15（5）：230-234

第3篇：土壤类型范文

（1．玉溪师范学院物理系，云南 玉溪 653100；2．云南省农业科学院药用植物研究所，昆明 650200）

摘要：利用傅里叶变换红外光谱（FTIR）技术结合判别分析，对三七（Panax notoginseng）的种植土壤类型进行鉴别研究。测试了6种种植土壤类型共102株三七植株主根木质部和须根样品的红外光谱；以1 800～900 cm－1的光谱信息为变量，每种土壤类型任选5份样品为测试样本，其他为训练样本；利用SPSS 18．0 统计分析软件中的判别分析模块依据Fisher线性判别准则，采用逐步判别分析中的5种挑选样本信息变量算法，建立分类模型，对三七的种植土壤类型进行鉴别研究。结果表明，基于三七须根样品信息的种植土壤类型的判别结果明显优于基于主根木质部的判别结果，且5种挑选变量的算法建立的模型都能识别三七的种植土壤类型；综合考虑判别分析结果和模型的稳定性，“Smallest F ratio”法所建立的模型更适合用于三七种植土壤类型的鉴别。

关键词 ：红外光谱；逐步判别分析；三七（Panax notoginseng）；土壤类型

中图分类号：O657.3 文献标识码：A 文章编号：0439－8114（2015）16－3887-04

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

收稿日期：2015－05－14

基金项目：国家自然科学基金项目（81260610）；玉溪师范学院青年教师资助计划项目；玉溪师范学院大学生创新创业训练计划项目（2014B23）

作者简介：郑兴芳（1994－），女，云南文山人，在读本科生，研究方向为光谱分析，（电话）18287709321（电子信箱）2317037337＠qq．com；

通信作者，杨春艳，副教授，硕士，主要从事光谱分析研究，（电话）13887794993（电子信箱）ychyky＠163．com。

三七（Panax notoginseng）是人参属植物的一种，主产于云南、广西，传统上以云南文山为道地产区［1］。清朝药学著作《本草纲目 文山三七拾遗》中记载：“人参补气第一，三七补血第一，味同而功亦等，故称人参三七，为中药之最珍贵者。”其主要功效为清热解毒、活血化瘀、止血兼补虚、降压、镇痛、抗炎、抗衰老、调节免疫［2］，主要用于咯血、吐血、便血、崩漏、外伤出血、胸腹刺痛、跌扑肿痛等［3］。研究表明，三七含有多种化学成分，其中三七总皂苷是主要有效成分，可有效提高机体免疫力［4］，对心血管系统、血液系统、中枢神经系统等具有抗炎、抗纤维化、抗肿瘤作用［5］。

道地性是评价中药材品质的综合性指标，是遗传基因与变异、栽培技术和生态环境三个因素综合作用的结果［6］，土壤是除温度、光照等气候因素外的重要生态环境因素。研究表明，土壤的构成及其中所含的微量元素组合是药材生长和有效成分形成必不可少的条件［7］。因此，土壤类型对三七的品质有着重要影响，所以对三七药材的种植土壤类型的鉴别非常重要。

对于中药材的鉴别，目前的技术主要有HPLC指纹图谱技术、DNA分子标记技术和FTIR技术等。其中，HPLC指纹图谱技术和DNA分子标记技术需对药材进行分离提纯，专业性强、技术难度大；FTIR技术具有样品用量少、简便、快捷且灵敏度高等优点［8］。判别分析是一种通过若干已知类别样本的数据信息，总结分类规律，建立分类模型，以对未知类别的样本进行判别，预测其所属类别的分类方法［9］。基于傅里叶变换红外光谱技术结合判别分析方法对中药材进行鉴别研究已有成功应用的报道，如刘飞等［8，10］应用傅里叶变换红外光谱技术对石斛品种和三七道地性及产地进行判别分析，但对三七种植土壤类型的鉴别研究尚未见报道。因此，本研究测试了6种种植土壤类型共102株三年生三七药材主根木质部和须根样品的红外光谱，采用判别分析中的逐步判别法对样品的种植土壤类型进行鉴别研究，以期为三七种植土壤类型的鉴别提供一种简便快捷的方法。

1 试验设计

1．1 仪器及参数

红外光谱仪为PE公司生产的Frontier型傅里叶变换红外光谱仪，装备DTGS检测器，光谱扫描范围为4 000～400 cm－1，累加扫描次数为16次，分辨率为4 cm－1。光谱数据处理使用Omnic8．0软件，判别分析使用SPSS18．0软件。

1．2 样品制备及光谱预处理

测试的102株三七植株样品分别取自云南省文山州文山市和红河州建水县，共涉及黄棕壤、红壤、石灰岩红壤、红色石灰土、黄壤性土、紫色壤6种土壤地质背景。表1为各试验样品的产地、种植土壤类型及编号。样品在50 ℃恒温下烘干至恒重，按1∶50的质量比用电子天平称量三七样品20 mg、溴化钾1 000 mg待测。

测试时，将已称量好的三七样品放入玛瑙研钵磨为均匀的细粉，再加入溴化钾搅磨均匀，然后压片测试，每株三七植株样品的主根木质部和须根各压制1个扫描片测试其光谱，所有光谱均已扣除背景，并在光谱软件Omnic 8．0中进行自动基线校正、九点平滑和归一化处理。

2 结果与分析

2．1 三七主根木质部的红外光谱分析

不同种植土壤类型三七主根木质部第3个样品的红外光谱如图1所示。由图1可知，不同种植土壤三七主根木质部样品的红外光谱非常相似，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附近出现吸收峰。3 393 cm－1附近强而宽的吸收峰来自多聚体分子中缔合羟基的伸缩振动；2 929 cm－1附近反映亚甲基C－H的伸缩振动吸收的吸收峰强度较小，说明饱和碳上的氢较少［11］；1 643 cm－1附近吸收峰主要来自苷类、糖类、黄酮类物质O－H弯曲振动和C＝O的伸缩振动［8］；在脂类、蛋白质和多糖的混合振动区，1 415 和1 373 cm－1附近吸收峰来自C－H弯曲振动；1 242 cm－1附近吸收峰主要来自C－0伸缩振动和C－O－C伸缩振动；在多糖吸收区，1 154、1 079、1 023 cm－1附近3个阶梯增强的吸收峰，主要为苷类、糖类物质中C－O伸缩振动［12］，其中1 023 cm－1附近吸收峰为光谱最强峰，1 079 cm－1附近吸收峰为第二强峰，说明三七主根木质部中含有较高含量的糖类和苷类物质［13］；在糖环的骨架振动区（950～700 cm－1），927、850和762 cm－1附近出现的弱吸收峰，说明样品含有α－型糖苷键［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个吸收峰与淀粉的特征峰类似［14］，说明三七主根木质部含有较高含量的淀粉。光谱特征表明，三七主根木质部的主要物质成分为淀粉、皂苷和黄酮类物质，且淀粉含量最高。

2．2 三七须根的红外光谱分析

不同种植土壤类型三七须根第3个样品的红外光谱如图2所示。由图2可知，不同土壤类型三七须根的红外光谱类似，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附近出现吸收峰。3 373 cm－1附近强而宽的吸收峰来自于O－H的伸缩振动；2 926和2 855 cm－1附近的吸收峰来自于亚甲基的反对称和对称伸缩振动；1 739 cm－1附近的吸收峰主要来自纤维素中羰基的伸缩振动［15］；1 642 cm－1附近吸收峰主要来自于木质素和甾体皂苷元中羰基C＝O的伸缩振动［15，16］；1 514 cm－1附近的吸收峰来自于苯环的骨架伸缩振动和N－H的面内弯曲振动；在1 384和830 cm－1附近吸收峰与硝酸盐的特征峰十分相似，说明三七须根中含有硝酸盐物质成分［16］；1 327 cm－1附近的吸收峰来自于甲基的弯曲振动；1 243 cm－1附近的吸收峰主要来自于木质素酚醚键C－O－C伸缩振动［17］和苯羟基中C－O伸缩振动［17］；另外1 153、1 077、1 051和1 033 cm－1附近4个阶梯增强的吸收峰主要来自于纤维素中C－O－C的伸缩振动以及C－O和C－C伸缩振动［15］；在低波数区域出现的536和472 cm－1附近吸收峰结合1 033 cm－1附近的吸收峰，构成了高岭土的特征吸收峰，这可能是须根表面附有少量泥土所致［17］。光谱特征表明，三七须根的主要物质成分为纤维素和木质素，同时含有一定量的苷类物质和硝酸盐类物质。

2．3 基于FTIR光谱的判别分析

FTIR光谱能够反映样品所有组分的整体信息，每一个光谱数据点代表一个信息变量，反映了样品不同层面的物质信息。逐步判别分析法能够按照设定的规则采用有进有出的调节变量的方法，筛选出对样本分类影响比较大的变量来建立判别模型进行判别分类［7］。所以本试验选择SPSS 18．0统计分析软件中的逐步判别分析对全部6种种植土壤类型102株样品主根木质部和须根在1 800～900 cm－1范围的光谱信息进行研究。判别分析中，按每种土壤类型任选5份样品为测试样本，其他为训练样本；依据Fisher线性判别准则，分别采用“Wilks’Lambda”、“Unexplained variance”、“Mahalanobis distance”、“Smallest F ratio”和“Rao’s V（R＝0）”5种挑选样本信息变量方法，建立分类模型，对三七的种植土壤类型进行鉴别研究，具体判别结果见表2和表3。

2．3．1 基于三七主根木质部红外光谱的判别分析 基于三七主根木质部红外光谱数据对三七种植土壤类型的判别分析结果见表2。由表2可知，挑选样品信息的方法对判别结果有影响，其中“Smallest F ratio”法所建立的模型对样本的判别效果较好，训练样本回判正确率为97．2％，测试样本预测正确率为63．3％，总判别正确率为87．3％；“Unexplained variance”法所建立的模型对样本的判别分类正确率较低，训练样本回判正确率为73．6％，测试样本预测正确率为50．0％，总判别正确率为66．7％。

2．3．2 基于三七须根红外光谱的判别分析 基于三七须根红外光谱数据对三七种植土壤类型的判别分析结果见表3。由表3可知，挑选样本信息变量的不同算法建立的判别模型对试验样本的判别同样有影响。“Unexplained variance” 法所建立的模型对样本的判别分类正确率最高，训练样本回判正确率为95．8％，测试样本预测正确率为93．3％，总判别正确率为95．1％；“Wilks’Lambda”和“Mahalanobis distance”法所建立的模型对样本的判别分类正确率较低且判别结果相同，训练样本回判正确率均为93．1％，测试样本预测正确率均为83．3％，总判别正确率均为90．2％。结合表2和表3，说明基于三七须根红外光谱数据的三七种植土壤类型的判别分析结果明显优于基于主根木质部光谱数据的结果。为了验证方法的可靠性，采用十折五次交叉验证法检验判别模型的稳定性，训练样本的平均回判正确率均在89．4％以上，测试样本的平均预测正确率均在71．3％以上，平均总判别正确率均高于87．1％，其中“Smallest F ratio”算法建立的模型交叉验证平均回判正确率为89．0％，预测平均正确率为78．7％，平均总判别正确率为93．3％。上述分析结果表明，三七须根光谱数据结合判别分析可为三七种植土壤类型的初步鉴别提供新的思路，且采用“Smallest F ratio”算法挑选信息变量建立的模型的稳定性较好。

3 小结与讨论

利用FTIR技术测试了6种种植土壤类型共102株三年生三七植株主根木质部和须根样品的红外光谱。以1 800～900 cm－1范围的光谱信息为样本特征，按每种种植土壤类型任取5份样品为测试样本，其余为训练样本，利用统计分析软件SPSS 18．0中的判别分析模块，按照Fisher判别准则，采用逐步判别分析方法来建立分类模型对三七种植土壤类型进行识别研究。研究结果表明，通过三七植株须根的红外光谱技术结合判别分析方法来鉴别三七的种植土壤类型，有望为三七种植土壤类型的初步鉴别提供一种简便快捷的新方法。

红外光谱反映样品的整体化学信息，三七主根木质部和须根的红外光谱是其所有组成成分的叠加光谱，虽然不同种植土壤中三七主根木质部和须根所含物质组分和含量有差异，但由于各相应的主要成分相同，含量差异不大，导致不同种植土壤三七样品木质部和须根的成分与含量差异的光谱信息被主要成分的光谱所掩盖，因此不同种植土壤三七木质部和须根的红外光谱在外观上很相似，直接从光谱上来鉴别很困难。但是不同土壤中种植的三七主根木质部和须根的成分差异信息始终是包含于光谱中的，通过模式识别的统计方法可以将这些信息挖掘出来。

本试验的研究中，表2和表3分别反映了基于主根木质部和须根光谱数据的判别分析结果。基于须根光谱数据的判别分析结果明显优于基于主根木质部光谱数据的判别结果，这可能源于土壤中的各种矿物离子需要先吸附在须根表面，然后经能量转换和传输过程后才进入木质部导管，因此土壤中的矿物元素特征在须根中体现得较主根木质部明显。而且虽然依据不同挑选变量算法得到的判别模型不同，但判别结果差异不显著。试验结果表明，基于三七须根红外光谱数据的判别分析，有望成为三七种植土壤类型鉴别的新方法。

参考文献：

［1］ 崔秀明，徐珞珊，王 强，等．云南三七道地产区地质背景及土壤理化状况分析［J］．中国中药杂志，2005，30（5）：332－335．

［2］ 何 晶．三七的药理作用及研究进展［J］．天津药学，2004，16（5）：58－60．

［3］ 中华人民共和国药典委会．中华人民共和国药典（第一部）［M］．北京：中国医学科学出版社，2010．

［4］ 王振峰，高云涛，张文斌，等．不同生长年限三七中总皂苷含量的变化特征［J］．安徽农业科学，2012，40（15）：8458－8459，8463．

［5］ 江刘平，焦林如．三七总皂苷的药用生物活性研究进展［J］．氨基酸和生物资源，2013，35（3）：21－25．

［6］ 朱 艳，崔秀明，施莉屏．中药道地性的研究进展［J］．现代中药研究与实践2006，20（1）：58－61．

［7］ 余德顺，杨 军，田戈夫，等．中药道地性相关因素研究进展与生物地球化学［J］．时珍国医国药，2010，21（2）：472－474．

［8］ 刘 飞，王元忠，杨春艳，等．红外光谱结合判别分析对三七道地性及产地的鉴别研究［J］．光谱学与光谱分析，2015，35（1）：108－112．

［9］ 卢纹岱．SPSS统计分析［M］．第四版．北京：电子工业出版社，2012．

［10］ 刘 飞，王忠元，杨春艳，等．基于红外光谱的石斛品种判别分析［J］．光谱学与光谱分析，2014，34（11）：2968－2972．

［11］ 刘 飞，王元忠，邓星燕，等．红外光谱结合光谱检索对石斛品种的鉴别研究［J］．光谱学与光谱分析，2014，34（6）：1548－1552．

［12］ 李建蕊，陈建波，周 群，等．中药三七不同部位和组织的红外光谱分析［J］．光谱学与光谱分析，2014，34（3）：634－637．

［13］ 史虞花，司真明．鼠曲草的红外光谱分析［J］．光散色学报，2009，21（4）：92－96．

［14］ 孙素琴，周 群，陈建波．中药红外光谱分析与鉴定［M］．北京：化学工业出版社，2010．

［15］ 刘 飞，刘 刚．油菜根肿病的傅里叶变换红外光谱研究［J］．光散射学报，2013，25（2）：87－92．

第4篇：土壤类型范文

关键词：常绿阔叶林；雷竹林；活性碳库；氮库

中图分类号：S714 文献标识码：A 文章编号：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

土壤有机碳含量是评定土壤肥力等级及评价土壤质量的重要参考指标。近年来，随着全球气候变暖的不断加剧，生态系统碳循环研究受到越来越多的关注与重视。由于土壤有机碳库容量巨大，其较小变化就会显著影响大气中CO2浓度[1]。因此土壤碳库动态变化（特别是对人为干扰的响应）已经成为目前生态系统碳循环研究的重点之一。土地利用变化是影响土壤碳库特征的主要因素之一。由于土壤总有机碳含量在短期内很难发生显著变化，因此，非常有必要利用更加敏感的指标来表征土壤碳库的动态变化。

土壤活性有机碳是指土壤中稳定性差、易氧化、易矿化、移动性好，并对植物和土壤微生物活性较高的那部分有机态碳[2]。从含量来看，活性碳占土壤总有机碳的比例偏低，但活性碳库的变化与土壤有机质和养分库转化、微生物的生长以及土壤呼吸特征变化等方面具有非常密切的关系[3，4]。水溶性碳、热水溶性碳、微生物量碳、易氧化碳是目前用来表征土壤活性碳库的常见指标[5，6]。不同经营管理措施对土壤中不同形态活性碳的影响程度存在显著差异[5-7]。因此，研究土地利用变化对不同形态活性碳特征的影响比单纯研究其对土壤总有机碳特征的影响具有更重要的意义。

常绿阔叶林是中国亚热带地区生产力最高、生物多样性最丰富的地带性植被类型，在维持森林生态系统碳平衡及应对全球气候变化过程中发挥着非常重要的作用[8]。在过去的30年间，随着农林业经济的快速发展以及市场对雷竹笋产品、板栗等需求的不断增加，一部分常绿阔叶次生林被经济价值较高的林分如雷竹、板栗林等取代。雷竹（Phyllostachys praecox C.D. Chu et C.S. Chao）是中国南方非常重要的笋用竹种之一。由于竹笋营养丰富并且味道鲜美，因此深受消费者喜爱。近十几年来，以重施肥及冬季地表有机物覆盖为核心的集约高效栽培技术在雷竹林生产上得到了广泛的运用与推广[9]。集约经营措施能提早出笋和增加竹笋产量，也会对雷竹林生产带来不少负面影响，如出现土壤生物学性质下降和雷竹林提前退化等问题[10，11]。本试验采集了相邻的常绿阔叶林和雷竹林土壤，分析了这两种土地利用方式下土壤水溶性有机碳（WSOC）、微生物量碳（MBC）、易氧化碳（ROC）、水溶性有机氮（WSON）及微生物量氮（MBN）含量变化，为深入研究土壤生态系统对土地利用变化的响应机制提供基础资料，并为雷竹林土壤的养分综合管理与雷竹林产业的可持续发展提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

本试验取样地点设在浙江省临安市玲珑山（30°14′N，119°42′E）。试验区属于中纬度北亚热带季风气候，雨量充沛（年平均降水量1 424 mm），气候温和，多年年均气温为15.9 ℃。平均日照时数1 943 h，无霜期236 d。在研究区选择立地情况基本一致的常绿阔叶林与雷竹林样地。常绿阔叶林海拔高度为265 m，郁闭度为90%，主要树种有木荷、青冈、甜槠、苦槠等。雷竹林于1997年从常绿阔叶林中改造而来。2003年之前，每年进行施肥结合翻耕等管理措施，全年施肥量为尿素450 kg/hm2，复合肥600 kg/hm2。2003年起，进行地表有机物覆盖管理措施。具体方法如下：在每年的11月下旬至12月上旬期间，竹农在雷竹林土壤表面进行有机物覆盖措施，以达到增温保湿的目的。一般做法如下：先覆盖10～15 cm的稻草，然后在稻草上面再覆盖10～15 cm的砻糠，稻草用量为40 t/hm2，砻糠用量为55 t/hm2，次年3、4月份揭去上层未腐烂的砻糠。每年施3次肥，时间分别为5月中旬、9月下旬及有机物覆盖前。雷竹林地每年肥料用量如下：复合肥（N∶P∶K=15∶15∶15）2.250 t/hm2、尿素（含N 46%）1.125 t/hm2。

1.2 试验设计及取样

2011年7月，在研究区域里选择立地基本一致的相邻的常绿阔叶林和雷竹林样地，分别在样地中选择面积为400 m2（20 m×20 m）的试验小区各4个，共8个试验小区。按照五点取样法用土钻（直径为4.5 cm）采取各试验小区表层（0～20 cm）土壤。将同一试验小区内5个点所取到的土壤样充分混匀，作为该试验小区的土壤样品。土样过2 mm钢筛后分成2份。一份为新鲜土样，保存在4 ℃的冰箱中；另外一份土样经风干处理后放在卡口袋中备用。

1.3 测定项目与方法

1.3.1 土壤基本理化性状的测定 土壤总有机碳（TOC）含量的测定采用重铬酸钾-硫酸外加热法；总氮采用半微量凯氏定氮法测定；碱解氮采用碱解扩散法测定；有效磷含量采用Bray法测定；速效钾含量采用醋酸铵（1 mol/L）浸提，火焰光度计测定；土壤pH采用水土比2.5∶1浸提后电极法测定。上述测定方法均参考文献[12]。

1.3.2 水溶性有机碳氮的测定 土壤WSOC和WSON含量的分析参考Jones等[13]的方法进行测定。称量新鲜土壤样品20.00 g（同时测定土壤样品的含水量），按照土水比1∶2进行浸提，振荡0.5 h（25 ℃），离心10 min（转速为8 000 r/min），接着过0.45 μm滤膜（Millipore公司），滤液放入塑料瓶中，贮存备用。取一份滤液用有机碳自动分析仪（TOC-VCPH，岛津公司）测定土壤WSOC和水溶性总氮（WSN）含量；另外取一份滤液用离子色谱法（ICS 1500，戴安公司）测定NH4+？蛳N和NO3-？蛳N的含量。计算WSON含量：WSON=WSN-NH4+？蛳N-NO3-？蛳N。

1.3.3 微生物量碳氮的测定 土壤微生物量碳、氮的测定采用氯仿熏蒸直接提取法[14]。对照土壤和熏蒸后土壤用K2SO4溶液（0.5 mol/L）浸提（液土比为5∶1），浸提液过滤后的滤液中WSOC和WSN含量采用有机碳自动分析仪测定。土壤MBC和MBN含量的计算方法如下：MBC=EC/0.45，MBN=EN/0.45，式中EC和EN分别为熏蒸土样与未熏蒸土样提取液中C、N含量之差，0.45为浸提系数[14，15]。

1.3.4 易氧化碳的测定 土壤易氧化态碳（ROC）的测定参考Graeme等[16]的方法。具体如下：称取2.00 g风干土置于50 mL离心管中，再加入25 mL KMnO4溶液（333 mmol/L），振荡1 h（25 ℃），离心5 min（转速4 000 r/min），吸取上清液，在565 nm波长处进行比色，同时制作KMnO4的标准曲线。根据KMnO4消耗量就可以计算土壤样品中的ROC含量。

1.4 数据统计

本试验数据为4次重复的平均值。数据采用单因素方差分析，并用新复极差法进行多重比较（P< 0.05）。使用Microsoft Excel和SPSS 13.0软件对数据进行统计分析处理。

2 结果与分析

2.1 常绿阔叶林改造成雷竹林对土壤基本理化性质的影响

常绿阔叶林与雷竹林样地土壤样品的基本理化性质指标如表1所示。由表1可知，常绿阔叶林改造成雷竹林后，对土壤理化性质的影响非常显著。常绿阔叶林改成雷竹林后，土壤pH从4.85下降到4.12，呈现出一定程度的酸化现象。雷竹林土壤的有机碳含量和全氮含量分别为常绿阔叶林的164%和169%。另外，常绿阔叶林改造成雷竹林后，土壤的速效养分（如碱解氮、有效磷和速效钾）含量均显著增加（P

2.2 常绿阔叶林改造成雷竹林对土壤活性碳库的影响

常绿阔叶林改造成雷竹林对土壤不同活性碳库含量的影响如图1所示。常绿阔叶林改造成雷竹林后，土壤中WSOC和ROC含量均显著增加（P

2.3 常绿阔叶林改造成雷竹林对土壤活性氮库的影响

常绿阔叶林和雷竹林土壤的WSON和MBN含量如图2所示。常绿阔叶林改造成雷竹林后，WSON和MBN含量呈不同变化。其中，WSON含量从4.76 mg/kg增加到38.51 mg/kg（图2A），而MBN含量却从74.30 mg/kg下降至52.60 mg/kg，降低了29.2%。常绿阔叶林和雷竹林土壤水溶性有机氮、微生物量氮占相应氮组分比例的比较如表3所示。常绿阔叶林改造成雷竹林后，WSON/TN显著增加（P

3 讨论

从目前的研究来看，空间代替时间的方法仍然被很多研究学者用来从事土地利用变化对土壤性质影响方面的研究[17，18]。而上述方法是否有效的前提主要取决于相邻的两种不同利用方式土壤在土地利用变化之前的性质是否相似[5，19]。在本研究中，雷竹林于1997年由常绿阔叶林改造而来，目前这两块相邻样地（常绿阔叶林与雷竹林）土壤的碳库与氮库的差异，主要是由不同植被覆盖以及不同经营管理措施造成的。由于在雷竹林管理过程中采用了集约经营措施，主要包括冬季有机物覆盖以及重施化肥。因此，必然会对土壤理化性质及养分库特征产生显著影响。

本研究的结果表明，常绿阔叶林改造成雷竹林后，土壤的有机碳、全氮、碱解氮、有效磷、速效钾含量均显著增加。Cao等[11]研究表明土地利用导致养分含量增加。Sun等[20]的研究表明将水稻造成蔬菜地后，土壤的全氮、全磷及有效钾含量均显著增加。本试验中，养分库含量增加的原因是由于雷竹林采取了集约经营措施，其中重施化肥措施增加了雷竹林土壤氮、磷、钾养分的输入。而有机物覆盖后，由于有机物的腐烂，增加了土壤有机物的输入，从而导致土壤有机碳含量增加。Huang等[6]研究表明覆盖措施可以增加林地土壤有机碳含量。

Chen等[21]研究表明短期或长期的土地利用变化均会对土壤活性碳（如水溶性有机碳、易氧化碳等）的含量产生显著影响。张金波等[22]研究表明在三江平原区域的土壤WSOC含量随着土地利用方式的变化发生显著变化，土地开垦耕作是导致土壤WSOC含量降低的主要原因。本研究结果表明，将常绿阔叶林改造成雷竹林并集约经营10余年后，土壤WSOC含量增加了61.3%。土地利用改变影响WSOC含量的主要机理：一是土地利用变化引起进入土壤中植物残体与肥料的数量和性质发生改变；二是土地利用变化引起土壤水分、耕作方式等经营管理措施发生改变[23]。本研究中雷竹林土壤WSOC含量高于常绿阔叶林土壤的原因可能是雷竹林经营过程中施入的覆盖物为稻草与竹叶，而这些覆盖物腐烂以后，会产生大量的水溶性有机碳化合物；另外，由于雷竹植株根鞭比较发达，从根系分泌到土壤的含碳有机化合物含量相应较多。土壤ROC含量的变化与WSOC含量的变化非常相似，增加的机理主要也是与有机物覆盖措施有关。

微生物量碳（MBC）指土壤微生物躯体中包含的碳，是土壤有机碳库中最活跃的组分之一。近些年来，MBC被用来表征土壤有机碳特征及其对人为干扰响应的重要指标之一[24]。常绿阔叶林改造成雷竹林后，土壤MBC含量显著降低。与WSOC和ROC变化趋势刚好相反。土壤MBC下降原因如下：一是在雷竹林的集约经营管理中，除了覆盖有机物料外，还包括超量施用化肥措施。长期连续超量施用化肥可能会导致雷竹林土壤微生物活性的显著下降，从而引起土壤微生物生物量的显著下降；二是土壤pH的不同。常绿阔叶林改造成雷竹林后，土壤pH显著降低，土壤酸化会在一定程度上抑制土壤微生物的生长和繁殖，从而引起土壤微生物生物量的降低[25，26]。

水溶性有机氮（WSON）显著影响农林生态系统的氮循环以及土壤的氮素有效性。从国内外有关土壤WSON研究的结果来看，不同学者有关土壤WSON含量的报道差异较大。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。而张彪等[28]研究表明，3种森林土壤（包括细柄阿丁枫天然林、米槠天然林及杉木人工林土壤）的WSON含量都高于50 mg/kg。从本研究的结果可知，常绿阔叶林和雷竹林的WSON含量分别为4.76 mg/kg和38.51 mg/kg，与其他森林土壤的研究结果存在较大差异。不同森林类型土壤WSON含量的差异可能是土壤性质、气候、森林类型、经营管理措施等因素的不同所引起的[29，30]。本研究结果表明，常绿阔叶林改造成雷竹林并经过10余年的人为经营管理后，导致土壤WSON含量显著增加。WSON增加的机理与WSOC增加的机理相似。主要是由于雷竹林的有机物覆盖措施引起的。常绿阔叶林改造成雷竹林对土壤MBN的影响机理与其对MBC的影响比较相似。土地利用变化之后，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导致土壤微生物生长受到抑制引起的。从WSON/TN以及MBN/TN的变化可知，常绿阔叶林改造成雷竹林以后，土壤微生物量显著降低。相比较MBN的变化程度，MBN/TN的变化更加剧烈。因此MBN/TN这个指标对人为干扰的响应要比MBN更加敏感。

综合本试验的所有分析测定指标可知，常绿阔叶林改造成雷竹林对于土壤的理化性状及肥力状况的影响是呈两方面的。一方面，常绿阔叶林改造成雷竹林后，由于每年均采取了有机物覆盖及施肥措施，所以从NPK养分指标、有机碳及WSOC和ROC含量来看，雷竹林土壤要显著高于常绿阔叶林土壤，这表明长期的集约经营措施对于土壤养分状况来讲是有利的。另外一方面，从MBC和MBN含量来看，与常绿阔叶林土壤相比，由于雷竹林经营过程中长期施用化肥，从而使土壤的微生物生长受到抑制，从而导致MBC和MBN含量显著下降。本研究只比较了常绿阔叶林和集约经营15年后的雷竹林之间碳库和氮库的差异，在分析土地利用变化以及经营管理措施对土壤碳库和氮库影响机理方面仍存在不足。今后，将选取不同集约经营历史的雷竹林形成集约经营时间序列，来研究土地利用变化和长期集约经营措施对土壤活性碳库和氮库的影响机制。

参考文献：

[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，徐志红. 施肥对土壤不同碳形态及碳库管理指数的影响[J].土壤学报，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] 包维楷，刘照光，刘朝禄，等.中亚热带湿性常绿阔叶次生林自然恢复15年来群落乔木层的动态变化[J].植物生态学报，2000， 24（6）：702-709.

[9] 方 伟，何钧潮，卢学可，等.雷竹早产高效栽培技术[J]. 浙江林学院学报，1994，11（2）：121-128.

[10] 姜培坤，俞益武，张立钦，等. 雷竹林地土壤酶活性研究[J]. 浙江林学院学报，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] 鲁如坤.土壤农化分析[M].北京：中国农业科学技术出版社，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] 张金波，宋长春，杨文燕. 土地利用方式对土壤水溶性有机碳的影响[J].中国环境科学，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，高艳梅，汪景宽，等.土壤微生物量碳氮作为土壤肥力指标的探讨[J].土壤通报，2007，38（2）：247-250.

[25] 薛 冬，姚槐应，黄昌勇.茶园土壤微生物群落基因多样性[J].应用生态学报，2007，18（4）：843-847.

[26] 秦 华，李国栋，叶正钱，等. 集约种植雷竹林土壤细菌群落结构的演变及其影响因素[J].应用生态学报，2010，21（10）：2645-2651.

[27] 王清奎，汪思龙，冯宗炜.杉木人工林土壤可溶性有机质及其与土壤养分的关系[J].生态学报，2005，25（6）：1300-1305.

[28] 张 彪，高 人，杨玉盛，等.万木林自然保护区不同林分土壤可溶性有机氮含量[J].应用生态学报，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对土壤碳库和氮库的影响[J].应用生态学报，2012，23（3）：659-665.

[30] 杨 绒，周建斌，赵满兴.土壤中可溶性有机氮含量及其影响因素研究[J].土壤通报，2007，38（1）：15-38.

收稿日期：2012-06-10

基金项目：国家自然科学基金项目（31170576）；浙江省科技厅重点项目（2011C12019）；浙江农林大学科研发展基金项目（2007FR040）

作者简介：肖 鹏（1991-），男，福建漳州人，在读本科生，研究方向为森林生态系统碳循环，（电话）0571-63741609（电子信箱）；

第5篇：土壤类型范文

关键词：微生物数量；城市绿地；植被覆盖率；群落结构

中图分类号：S731.2文献标识号：A文章编号：1001-4942（2017）02-0099-06

城市绿地是由各类G地相互作用和联系形成的有机整体[1]，可以有效降低噪声污染，吸收工业和汽车发动机排放的有毒气体，吸附空气中的细微颗粒物。土壤是城市绿地植物的载体，是影响城市绿地植物生长的重要环境因子，是城市生态环境系统中不可缺少的组成部分，对城市的建设和发展有着不可取代的作用[2]。土壤微生物是土壤物质循环和养分转化的动力，是土壤速效养分、有效养分和有机质的储备库，对于土壤有效养分的变化十分敏感[3，4]。土壤为微生物生长和增殖提供了良好的化学营养和物理结构，是微生物的“天然栖息地”[5]。微生物可参与土壤生化过程，分解转化有机质固定养分，又可使母岩、母质分解释放速效矿质养分，供给植物吸收和利用，还可以形成根际微生物、菌根等，参与植物的生命活动，对土壤肥力、植物多样性和生态系统功能都有重大影响[6，7]。

国内对于城市绿地土壤微生物的活性和数量也有研究。蒋炳伸[8]对不同植被类型覆盖的城市绿地土壤微生物特征分析结果表明：从三大类群微生物总数的平均状况来看，花卉绿地>人工草灌地>人工林地>人工草地>人工灌木地>分车带绿地>行道绿地，花卉绿地比行道绿地土壤微生物数量多 269×105 cfu・g-1干土，且不同绿地土壤微生物生物量碳、氮的含量变化较大，其变化趋势与土壤有机质含量的变化趋势一致。孙福军等[9]认为，随着城市化水平的提高，土壤中微生物数量表现为明显的减少趋势，其中变化较大的是细菌，而真菌和放线菌的变化不明显。宋博等[10]的研究表明：土壤动物的多样性指数与土壤污染程度具有显著的负相关性，可以利用多样性指数指示土壤综合污染程度。侯颖等[11]对河南省商丘市的城区、郊区和农田的研究表明：城区和郊区土壤中的微生物明显少于农田，城市化改造对自然土的扰动导致土壤质量发生变化，从而使土壤微生物减少，而且真菌、细菌和放线菌的数量比例在城区、郊区和农田里也有显著不同。

城市功能区是整个城市职能的载体，可以集中反映城市所具特性，越发达的城市其功能区也就越多。不同功能区中绿地土壤的微生物群落结构可能会有很大差别，不同的绿地配置也会使土壤微生物群落结构受到影响。泰安市是旅游城市，道路众多而且繁杂，道路区和居民区绿地面积较多。由此，以泰安市的道路区和居民区的绿化带土壤为研究对象，探究泰安市主要绿地类型土壤中微生物的数量特征和不同绿地配置对土壤微生物数量的影响，为泰安市科学合理的园林规划和高效改善绿地土壤情况提供理论依据。

1材料与方法

1.1研究区域概况

泰安市位于山东省中部的泰山南麓，地理坐标在东经116°20′～117°59′、北纬35°38′～36°28′，属于温带大陆性半湿润季风气候区，四季分明，寒暑适宜，光温同步，雨热同季。春季干燥多风，夏季炎热多雨，秋季晴和气爽，冬季寒冷少雪。年平均气温13℃，7月份气温最高，平均26.4℃，1月份最低，平均-2.6℃。年平均降水量697 mm。泰安地处鲁中山区，整个地势自东北向西南倾斜，境内拥有多种地貌类型，山地、丘陵、平原、洼地、湖泊兼而有之。

具体研究区域位于泰山区、岱岳区龙潭路和温泉路两侧，区域内地势由东北向西南逐渐降低，以山地、平原为主。南北约跨越0.103个纬度，东西约跨越0.045个经度。

1.2样地设计及土样收集

于交通区道路林和居民区绿化林两个功能区，选取10个样地，其中A、B、C、D、E位于居民区，F、G、H、I、J位于交通区。具体样地信息如表1所示。

采样时，先去除地表凋落物，用铁铲挖开地下土层，在每个样地0～10 cm深度取土样，装入自封袋带回实验室，置于-4℃冰箱保存，供室内土壤微生物数量测定。

1.3土壤微生物的培养与测定

细菌、放线菌和真菌数量的测定采用稀释平板测数法，其中，细菌采用牛肉膏蛋白胨培养基，真菌采用高氏1号培养基，放线菌采用孟加拉红培养基。分别接种后置于无菌培养室进行培养，其中，细菌37℃下培养2～3天，真菌28℃下培养3～5天，放线菌28℃下培养2～4天。然后，记录每种菌的数量，并根据稀释倍数进行换算。每克土壤微生物数量=菌落数×稀释倍数/取样体积。

1.4分析方法

所有数据的处理和分析均由Microsoft Excel软件和SPSS 19.0软件完成。不同功能区水平间的数据用t检验对比分析其差异显著性（P

2结果与分析

2.1土壤微生物群落数量特征

不同种类微生物具有不同的生物学性状，10个取样点的土壤微生物数量分布主要特征如表2， 可以看出，样地土壤微生物菌落总数为798.210×104 cfu・g-1干土，其中细菌菌落总数为383.755×104 cfu・g-1干土，放线菌菌落总数396.125×104 cfu・g-1干土，真菌菌落总数为18.330×104 cfu・g-1干土，总体微生物数量组成模式为放线菌>细菌>真菌，细菌和放线菌数量相当且远远大于真菌数量。

从不同样地来看，样地A、D和I的微生物组成模式为细菌放线菌真菌， B、C、E、F、G、H、J的微生物组成模式为放线菌细菌真菌。样地H的微生物数量明显少于其它9个样地，为6.165×104 cfu・g-1干土，少了有一个数量级之多。样地F的微生物数量最多且明显高于其它样地，为179.890×104 cfu・g-1干土。从各个样地三种微生物比例来看，样地C、E、H、J中放线菌所占比例最大，远远高于细菌和真菌比例，样地D、I细菌所占比例最大，远远高于放线菌和真菌比例，其余4个样地中细菌和放线菌比例相当且远远高于真菌比例。

表2 三类微生物的数量分布样地

从图1可以看出，三种类型微生物均显示出相同变化规律，即道路^土壤微生物数量显著大于居民区（P

2.3植被覆盖率对土壤微生物数量的影响

根据植被覆盖率将样地分为3组。一组植物覆盖率

由图2可知，二组微生物菌落总数显著低于一组和三组（P0.05）；对于细菌来说，一组、二组、三组间

图1不同功能区各类微生物数量的比较

均没有显著差异（P>0.05），细菌数量与植被覆盖率无明显相关关系；对于放线菌来说，二组显著低于一组和三组（P0.05），说明中等水平的植被覆盖率能显著降低土壤放线菌数量；对于真菌来说，其数量大体上随着植被覆盖率的增加而减少，一组真菌数量显著高于二组和三组（P0.05）。

2.4植被类型对土壤微生物数量的影响

为探讨植被类型对土壤微生物数量的影响，将调查样地分为3组：Ⅰ组包括样地A、B、D、F、I，植被类型以灌木为主；Ⅱ组包括样地C、G、J，植被类型以乔木为主；Ⅲ组包括样地E、H，植被类型以草本为主。

由图3可知，三种植被类型的土壤微生物总数之间差异显著（P以乔木为主的植被类型>以草本为主的植被类型；对于土壤细菌数量而言，Ⅰ组显著高于Ⅱ组和Ⅲ组（P0.05），说明以灌木为主的植物配置类型中土壤细菌数量最多；对于土壤放线菌数量而言，Ⅱ组和Ⅲ组之间差异显著（P

Ⅰ组和Ⅱ组、Ⅰ组和Ⅲ组之间差异不显著（P>0.05），说明以乔木和灌木为主的植物配置类型中土壤放线菌数量较多；对于土壤真菌数量来说，Ⅱ组显著高于Ⅰ组和Ⅲ组（P0.05），说明以乔木为主的植被配置类型中土壤真菌数量最多。3讨论

微生物数量是衡量微生物生长的重要指标，能直接显示某一地区土壤肥力、土壤健康状态和是否有人类活动的胁迫效应[12]。姚晶晶[13]认为土壤微生物是恢复环境的最先锋，微生物的各项生理活动可以显著增强土壤生态系统的缓冲能力。土壤中微生物的种类和数量是土壤具有生物活性的决定者，土壤肥力状况与微生物关系非常密切，微生物数量愈大，土壤微生物活性越高，肥力亦增大。本研究结果表明，土壤微生物总数为798.210×104 cfu・g-1干土，其中放线菌数量最多，为396.125×104 cfu・g-1干土，占微生物总菌落数的49.63%；细菌数量次之，为383.755×104 cfu・g-1干土，占微生物总菌落数的48.07%；真菌数量最少，只有18.330×104 cfu・g-1干土，占微生物总菌落数的2.3%。Aibalch等[14]的研究认为在肥力好的土壤中，细菌所占比例较高；而在难分解物质较多的土壤中，土壤微生物细菌所占比率相对较低，真菌和放线菌比率相对较高。宋敏等[15]对中亚热带喀斯特峰丛洼地坡耕地、草丛、人工林、灌丛、次生林 5 个不同生态系统土壤微生物的数量研究表明，其土壤微生物总数量为 4.27×104～3.14×106 cfu・g-1，其中人工林和次生林则为细菌>放线菌>真菌，坡耕地、草丛、灌丛土壤三大菌类的组成为放线菌>细菌>真菌。本研究区域与北亚热带喀斯特地貌相比，温度较低，降雨量少，土壤微生物数量较少，三大菌类的组成与其研究结果一致，多为放线菌>细菌>真菌，表明不同绿化植被和水热条件对土壤微生物数量、分布存在重要影响。

城镇化也是影响土壤微生物数量的一个重要原因，随着城市化的加深，土壤微生物数量会整体减少[16]。本研究样地主要集中在道路区域和居民区域，道路两旁绿化带土壤每天会吸收道路上车辆排出的有毒气体和细小颗粒物，还会遭到践踏、车压等人为扰动[17]。在长期净化过程中，有的微生物形成了以有机污染物作为唯一碳源的代谢特点，从降解污染物中获得能量进行生长增殖[18，19]，有的微生物还通过共代谢和共氧化降解有机污染物[20]。居民区绿地土壤更多的是遭受翻动、回填、客土等人为扰动。本研究发现，细菌、放线菌和真菌数量均是道路区>居民区，可能由于泰安是旅游城市，道路绿化带每天浇水，从而增加了道路绿化带土壤水分含量，使道路土壤微生物大量增殖。

本研究中，样地植被覆盖率差距较大，植被覆盖率最大可达95%左右，最小只有40%左右。结果表明，最大植被覆盖率条件下，土壤微生物数量最多，原因一方面可能由于高植被覆盖率可以避免土壤直接被阳光暴晒，有效减少土壤吸收紫外线，起到保护微生物的作用，另一方面植被覆盖率越大的地方人为干预越小，从而避免土壤被人为破坏和踩踏。此外，高覆盖率区域凋落物多，有效增加了土壤有机质含量，促进土壤微生物生长繁殖。

各类微生物对于生长环境的要求也不同，一般认为，细菌在湿润的环境下更易增殖，能耐受低氧水平；真菌耐旱但是氧含量水平过低会导致大量减少；放线菌具有喜热且耐旱的特性，但是生长增殖慢，在土壤中主要参与难分解物质的分解，只有当土壤中各类微生物竞争压力减少时才会大量出现[12]。本试验采样点分为三种类型：灌木为主、乔木为主和草本为主。不同植被类型组成导致其土壤中微生物生存的微环境不同。从土壤微生物总数来看灌木为主类型>乔木为主类型>草本为主类型。以灌木为主的植被类型更适合细菌生长繁殖，以乔木为主的植被类型更适合放线菌和真菌生长繁殖，以草本为主的植被类型中，细菌、真菌和放线菌的数量都很小，说明草本为主的植被类型不适合微生物生长繁殖。这与孙其远[21]研究的灌木类绿地>草坪类绿地>乔木类绿地有所不同。出现本研究结果的原因可能是：灌木为主的植被类型生长旺盛，为土壤微生物提供了良好的湿热条件，同时生长旺盛的灌木凋落物较多，为土壤提供了较多的有机质；乔木植物的根多在土壤深处，而且受人为破坏严重，有机质含量偏少就造成了微生物数量减少；草地虽然根系发达，但人为踩踏严重，土壤压实，抑制了土壤微生物的呼吸作用，导致土壤微生物数量较少。

4结论

通过对泰安市道路区域绿化带土壤和居民区绿地土壤微生物群落的研究及植被类型和植被覆盖率对其影响的探讨，可以得出以下结论：一，泰安市道路林和小区绿化林的土壤微生物数量模式除A取样点（山东农业大学本部）、D取样点（丰园小区居民区）和I取样点（天外村）为细菌>放线菌>真菌外，其它均表现为放线菌>细菌>真菌，这三个点绿化较好，水肥管理也比较得当，而且植被类型均是灌木为主。二，泰安市道路区微生物数量>居民区微生物数量，这可能由于泰安市旅游城市道路区有专人负责浇水，保证了土壤中良好的湿热条件。三，植被覆盖率对土壤微生物数量有一定影响，中等植被覆盖率对土壤中放线菌数量影响最大，植被覆盖率大的区域和植被覆盖率小的区域土壤微生物数量均大于中等植被覆盖率。四，植被类型对土壤中微生物数量影响很大，泰安市表现为灌木为主>乔木为主>草本为主。

总之，泰安市在以后的园林规划中，应该选用土质较好的土壤，加强管理，定期松土、施肥，保持土壤微生物生存需要。另外，在规划中，要采用草本、灌木、乔木结合的方式，可以上部是乔木，下部是灌木。在绿化过程中，要加强道路林建设，同时提高人民素质，减少对绿化带人为扰动现象。

参考文献：

[1]吴天文，于法展，孙磊，等.徐州市不同绿地类型土壤微生物空间分布及其特征变化[J]. 安徽农业科学，2014，42（15）：4642-4646.

[2]蒋海燕，刘敏，黄沈发，等.城市土壤污染研究现状与趋势[J]. 安全与环境学报，2004，4（5）： 73-76.

[3]王义祥，任丽花，翁伯琦，等.土壤干旱胁迫对圆叶决明土壤微生物的生态效应[J]. 厦门大学学报（自然科学版），2005，44（B 6）：66-68.

[4]仇少君，彭佩钦，荣湘民，等.淹水培养条件下土壤微生物生物量碳、氮和可溶性有机碳、氮的动态[J]. 应用生态学报，2006，17（11）：2052-2058.

[5]宋长青，吴金水，陆雅海，等.中国土壤微生物学研究10年回顾[J].地球科学进展，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]蒋炳伸.郑州市不同绿地类型土壤理化性状与土壤微生物特征研究[D].郑州：河南农业大学，2005.

[9]孙福军，丁青坡，韩春兰，等.沈阳市城市表土中微生物区系变化的初步研究[J]. 土壤通报，2006，37（4）：768-771.

[10]宋博，马建华，李剑，等.开封市土壤动物及其对土壤污染的响应[J]. 土壤学报，2007，44（3）：530-534.

[11]侯颖，周会萍，张超.城市化对土壤微生物群落结构的影响[J]. 生态环境学报，2014，23（7）： 1108-1112.

[12]郑华，欧阳志云，王效科，等.不同森林恢复类型对土壤微生物群落的影响[J]. 应用生态学报，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].兰州：西北师范大学，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，邹冬生，杜虎，等.不同土地利用方式下喀斯特峰丛洼地土壤微生物群落特征[J].应用生态学报，2013，24（9）：2471-2478.

[16]杨元根， Paterson E， Campbell C. Biolog方法在区分城市土壤与农村土壤微生物特性上的应用[J]. 土壤学报，2002，39（4）：582-589.

[17]郝瑞军，方海兰，沈烈英，等. 城市不同功能区绿地土壤有机碳矿化和酶活性变化[J]. 中国农学通报，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]孙其远.城市绿地土壤退化及其微生物的指示作用研究――以泰安市区为例[D].泰安：山东农业大学，2009.山 东 农 业 科 学2017，49（2）：105～109Shandong Agricultural Sciences山 东 农 业 科 学第49卷第2期郭可谦，等：广元烟区土壤pH值与有机质含量对烤烟品质指标的影响DOI：10.14083/j.issn.1001-4942.2017.02.022

收稿日期：2016-07-15

基金项目：四川省草公司重点科技攻关项目（SCGY201401）

第6篇：土壤类型范文

关键词：成土母质；土壤；优势作物；湖南

中图分类号： F326.2 文献标识码：A 文章编号：1674-0432（2011）-04-0138-2

岩石是构成土壤的物质基础，它的矿物组成、结构、构造和风化特点，对土壤的理化性质和发育状况有着直接的影响，从而影响到农作物的生长、土壤的利用方式和生产布局等。湖南省的地质情况非常复杂，不同地质时代的岩层都有出露，构成了湖南省成土母质众多的特点。

湖南土壤以成土母质来划分，主要的土壤类型有板页岩黄红壤、棕黄壤，碳酸盐岩红壤，泥灰岩红壤、灰红壤，砂页岩红壤、灰黄壤、沙红壤，紫色碎屑岩紫色土、紫砂土，第四系红土土壤，冲积土，花岗岩麻砂土（红壤）［1］等。

1 板页岩黄红壤、棕黄壤

板页岩黄红壤、棕黄壤的母质主要有赋存于冷家溪群、板溪群的板岩、粉砂质板岩、绢云母板岩等。矿质元素（可溶态）丰富，尤其是富含P、Mo、Cu、Mn、Fe，含Ca量最低，该类型土壤受其母质的影响，通透性好，保水保肥力强，颗粒构成适宜，含沙壤土，属于弱酸―酸性土。湖南省内主要分布在岳阳、古丈等地。板页岩黄红壤、棕黄壤较适宜生长杉、竹、梓、樟、松、茶叶（君山银针等）和油茶等作物。

2 碳酸盐岩红壤

碳酸盐岩红壤的母质主要是赋存于寒武系中上统，奥陶系，泥盆系的灰岩、白云岩、白云质灰岩。矿质元素（可溶态）一般含Fe丰富，但含Mo、Mn、Mg、K较高，质地粘性强，保水保肥力强，通透性较差，土壤呈弱酸性，省内主要分布于张家界、湘西一带。碳酸盐岩红壤生长的主要优势作物有松、柏、油茶和枣等。

3 泥灰岩红壤、灰红壤

泥灰岩红壤、灰红壤的母质主要是赋存于中泥盆统棋梓组下部、上泥盆统马鞍山组的泥灰岩夹泥质灰岩、钙质粉砂岩，矿质元素（可溶态）除Ca含量较高之外，其他矿质元素均较贫乏。该类型的土壤受其成土母质的影响，通透性差，含砂好，保水保肥力强，属于轻粘土―重粘土，呈中性至碱性，主要分布于湘中、湘南一带，适宜生长的优势作物主要有柏、枣、烤烟、辣椒和柑橘。

4 砂页岩红壤、灰黄壤、砂红壤

砂页岩红壤、灰黄壤、砂红壤的母质主要是赋存于中泥盆统跳马涧组、上泥盆统云麓宫组岳麓山组、云台观组、石炭系下统测水段的中粗粒碎屑岩、砂质页岩和炭质页岩等，矿质元素（可溶态）主要是含K量较高，其余的矿质元素均较为贫乏。该类型的土壤偏砂性，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，适宜生长的优势作物主要有杉、竹、松和油茶。

5 紫色碎屑岩、紫色土、紫砂土

紫色碎屑岩、紫色土、紫砂土的母质主要是赋存于三叠系中统巴东组和白垩系、第三系的紫色砂页岩、砾岩、砂岩，受其母岩的影响，矿质元素（可溶态）含Ca、Mg和Fe非常丰富，但是B、P、N的含有量贫乏，该类型的土壤通透性好，保水保肥力强，呈弱酸―碱性，主要分布于衡阳、醴―攸、茶―永、沅―麻等地，适宜生长的优势作物主要有柏、松、枣、烤烟和柑橘。

6 第四系红土土壤

第四系红土土壤的母质主要是赋存于第四系更新世的网纹状红土，受其母岩的影响，矿质元素（可溶态）含Fe、Mn丰富，但是Ca、Mg的含有量较为贫乏，质地偏砂―粘重，土壤呈弱酸性。该类型的土壤遍布全省，适宜各种作物生长。

7 冲积土，潮土

冲积土，潮土的母质主要是赋存于第四系更新世的砂、砂砾、砂质粘土、粉砂细质粘土、淤泥，矿质元素（可溶态）含Zn、Cu、Mn、Fe、P较丰富，B、Ca、Mg的含有量较为贫乏，该类型土壤通透性好，偏砂，中壤―轻壤土；土壤呈弱酸性―弱碱性，主要分布于洞庭湖平原和湘、资、沅、澧四水流域范围内，以湖南常德、益阳和岳阳市较为集中，其他的地市多沿河作片状或带状分布，生长的主要优势作物有油茶、茶叶、柑橘、柚和香芋。

8 花岗岩麻砂土（红壤）

花岗岩麻砂土（红壤）主要是赋存于燕山期、加里东期和印支期的岩浆岩（酸性为主，中酸性次之，基性最少）里，矿质元素（可溶态）较为贫乏，土壤质地偏砂，保水保肥力差，砂壤土，酸性，主要分布以湘南、湘东地区为主，其次在湘中，湘西北较为少见，适宜生长的优势作物主要是松树，局部地方生长的有杉树。

第7篇：土壤类型范文

关键词：GIS；水土流失；RUSLE；武汉市

中图分类号：S157 文献标识码：A

1 研究区概况

研究区地处华夏腹地、江汉平原东部，总面积为8494.41km2，地形为北高南低，以丘陵和平原相间的波状起伏地形为主，地理位置在东经113°41′～115°05′，北纬29°58′～31°22′之间。东西最大横距134km，南北最大纵距155km。

研究区属北亚热带季风性气候，四季分明；年平均气温16.3℃，极端最高气温41.3℃，极端最低气温-18.1℃；年无霜期一般为211～272d，年日照总时数1810～2100h，年平均风速1.2m/s，年降水量1150～1450mm；研究地区水系发达，河网密度为0.256km/km2，湖泊水域面积779.56km2，占全市水域面积的36.8%；土壤为棕红色粘土。

2 计算方法

根据研究区地形地貌、以及气象等资本资料，本研究采用通用水土流失预测模型。

其表达式如下[1-2]：

A=f·R·K·LS· CP

式中 A——土壤年流失量；

f——使A代表我国单位量纲t/km2·a的综合转换常数，单位的综合转换常数等于224.2；

R——降雨侵蚀力因子；

K——土壤可侵蚀性因子；

LS——坡长坡度因子的乘积；

CP——植被与经营管理因子、水土保持因子的乘积；LS、CP为无量量纲单位。

3 结果与讨论

3.1 水土流失总体现状分布

根据ArcGIS得到的土壤侵蚀量图确定研究区水土流失总面积为1528.19km2，参照水利部颁发的《土壤侵蚀分类分级标准》（2007）、水土保持防治类型分区确定研究区的平均土壤侵蚀模数为2075t/km2·a，（水利部颁布的西南图示山区土壤允许侵蚀模数500t/km2·a，）计算得到年土壤流失量为317.16×104t，属于轻度侵蚀级别。因此，从土壤侵蚀模数、水土流失总面积、水土流失量来看，研究区水土流情况仍然很严重，水土流失治理任务非常艰巨。研究区轻度侵蚀等级面积占总面积的72.1%，水土流失量占总流失量的70.68%，因此，轻度侵蚀等级仍然是水土流失治理的重点侵蚀等级。

据湖北省水利厅2006年水土流失普查成果可知，2005年研究区水土流失面积为1127.63km2，占全市总面积比例的22.69%。2009年研究区水土流失面积下降趋势很明显，总面积减少了399.44km2，下降了4.70个百分点，年平均下降1.17个百分点。轻度水土流失面积降幅最大，中度、强烈水土流失面积下也有下降幅度，分别减少了16.37km2和1.82km2。但是，极强烈和剧烈水土流失面积程增加趋势，分别增加了1.13km2和0.22km2。

3.2 不同水土保持类型区土壤侵蚀现状分布

研究区重点治理区水土流失以中度侵蚀为主，土壤侵蚀模数2780t/km2·a，侵蚀面积为895.963km2，占全部侵蚀面积的58.63%，土地类型为旱地与未利用地，未利用地主要发生极强侵蚀。重点预防保护区以轻度侵蚀为主，土壤侵蚀模数1013t/km2·a，土地类型主要为旱地与工矿用地。重点监督区水土流失以轻度为主，土壤侵蚀模数为1230t/km2·a，主要的水土流失占地类型为未利用地。由此可见，重点治理区是研究水土流失量最大的区域，其次为重点监督区。

3.3 不同土地利用类型土壤侵蚀状况分布

从侵蚀面积与侵蚀量看，研究区最大的土地类型为旱地，侵蚀面积站总面积的60.16%，侵蚀量占土壤侵蚀总量的80.58%，以轻度侵蚀为主；工矿用地、未利用地由于水土流失保护措施不完善、责任不清楚等原因，土壤侵蚀面积及土壤侵蚀量居于次之；其他土地利用类型所占侵蚀量以及侵蚀面积比例均很小。因此，充分发挥区域内旱地、未利用地与工矿用地的职能，分清其水土流失防治责任，完善水土流失保护措施是研究区水土流失治理的关键。

4 结语

本文在Gis的基础上，根据研究区降雨、地形、土壤等基础数据，运用RUSLE模型计算研究区土壤侵蚀量，并分析研究区水土流失现状分布特征，研究得到的主要结论如下：在gis的支持下，提取研究区士壤侵蚀因子是可行有效的，从而定量计算区域范围内的实际土壤侵蚀量；几年来研究区内水土保持治理取得了明显成效，但水土流失治理的任务仍十分艰巨，需进一步分清研究区水土流失防治责任，完善水土流失保护措施；研究区水土流失以轻度侵蚀为主，旱地、工矿用地与未利用地即为水土流失最为严重的土地利用类型，是水土流失治理的关键。

参考文献

[1] 孙立达，等. 西吉县黄土丘陵沟壑区小流域土壤流失量预报方程[J].自然资源学报，1988，3（2）： 141-153.

第8篇：土壤类型范文

1.1土壤以石灰土为主,土壤结构不良、质地黏重、缺乏团粒结构。为典型喀斯特中山峡谷地貌,山多、坡陡、北盘江河谷深切达980m(图1),生境要素垂直分异明显,具有典型干热河谷气候特征,冬春温暖干旱,夏秋湿热,热量资源丰富;年均温18.4℃,年均极端最高气温为32.4℃,年均极端最低气温为6.6℃,年均降水量1100mm,但时空分布不均,5—10月降水量占全年总降水量的83%;生态环境严酷,石漠化十分严重,曾是联合国教科文组织界定的不适宜人居环境。示范区于2000年开始治理工作,初步统计2000—2010年示范区共实施封山育林育草172.2hm2,栽植顶坛花椒(Zanthoxylumplanispinumvar.dintanensis)、金银花(Lonicerajaponica)、火龙果(Hylocereusundatus)等经济林104.5hm2,实施坡改梯7.9hm2、人工种草1.2hm2。通过屋面集雨、坡面蓄水、泉点引水等方式,基本解决农户饮水问题。花椒、金银花、火龙果已形成气候,成为研究区农户主要经济收入;“顶坛模式”[22]成为石漠化治理的成功典范。

1.2数据来源1)土地利用/覆被数据采用2000年、2005年和2010年3期卫星遥感影像(空间分辨率5m),将研究区划分为耕地、林分、灌丛、经济林、裸岩荒地和其他生态系统6种类型(2000年涉及除经济林外的5种类型)。其中,耕地生态系统包括水田和旱地,林分生态系统包括密林地(有林地),灌丛包括灌木林地、灌草丛,经济林主要为花椒林,裸岩荒地包括荒草地和裸岩石砾地,其他生态系统包括建筑用地(居民点、工矿用地、道路交通用地)和水域。在3S技术平台下,用遥感影像的光谱特征自动提取和人机交互解译相结合的方法,同时叠加1︰10000地形图、同时期1︰10000土地利用图、1︰10000林业二次调查图(来源于贵州省贞丰县和关岭县国土、林业局)等图件综合分析,最后经过野外实地验证校正,正确率达到96%以上,建立研究区生态系统类型空间数据库(图2)。2)植被生物量测定研究区共设置有12个不同植被配置样地,其中灌丛2个、裸岩荒地2个、耕地2个、林分2个、经济林4个；每个样方设置1个20m×20m样地。于2005年开始监测,对于2000年的植被与土壤监测,采用时间代替空间方法,将2005年对应的类型样地中植被与土壤数据最小值作为2000年值。林木地上部分生物量运用公式(1)和(2)[23]进行计算。草本生物量,在样方对角线的两端和中点处选择5块1m×1m的子样方,将其内的草本植物剪至根部,收集称其鲜重,带回实验室在80℃下烘干至恒重并称其干重,精确到0.01g(表1)。3)土壤数据在所设置的12个不同样地内选择有代表性的采样点,铲去表层约3cm左右的土壤,然后倾斜向下切取10~20cm深度的土壤。将各采样点土样集中一起混合均匀,每块样地采集土样约1kg,即为混合土壤样品;同时将已知体积的环刀压入土中取环刀土。将土样一并带回实验室进行理化性质测定,包括:土壤容重(环刀法)、土壤自然含水量(烘箱法)、田间持水量(威尔科克斯法)、速效钾(醋酸铵浸提火焰光度法)、有效磷(碳酸氢钠浸提钼锑抗比色法)、碱解氮碱解(扩散法)、有机质(重铬酸钾外加热法)等(表2)。4)涵养水源量生态系统涵养水源量包括林冠一次最大截留量、枯落物层最大持水量和灌草层最大持水量。由于处于植被严重退化喀斯特石漠化地区,疏林地无法达到常态地貌下的郁闭状态,林下枯落物层较薄,其涵养水源量以土壤层涵养水源量计算。土壤层涵养水源量计算公式。土壤田间持水率,n为土壤的种类数(每种植被覆土壤视为一类)(表3)。5)土壤侵蚀量数据土壤侵蚀量主要通过沉沙池来测量,沉沙池建在研究区南岸斜坡中段,是一相对封闭的小流域,流域集水面积26.30hm2。流域出露岩石全为垄头组碳酸盐岩,坡度26~35。径流小区建设时,生态系统类型构成中耕地占30.1%、林分3.4%、灌丛33.4%、裸岩荒地12.9%、其他21.4%。通过拦截将流域径流汇入沉沙池(沉沙池长5.0m、宽2.5m、深2.3m,其长轴方向和流域一致)。于1999年开始水土流失监测，每年3月、8月、12月3次将沉沙池收集到的土壤带回实验室烘干称重,累计得到土壤年流失量。计算得到土壤侵蚀模数,2000年、2005年和2010年土壤侵蚀模数分别为24.54t•km2•a1、21.36t•km2•a1和14.64t•km2•a1。以面积比例测算示范区土壤流失量。6)其他数据社会经济数据源于课题组2000年、2005年、2010年以农户为单位进行的实际调查统计得到。

1.3生态系统服务价值评估方法

1.3.1产品供给生态系统的产品供给价值可以通过市场交换来实现[19]。研究区经济产品主要有林花椒、红龙果、金银花,粮食有玉米、花生、红苕,牲畜有猪、牛、鸡,在调查过程中归为粮食种植收入、经济林收入和畜牧业收入3项统计,经价格指数调整后作为产品服务价值(表4)。

1.3.2保持土壤土壤保持价值是石漠化生态系统最为重要的服务类型之一。根据不同年份土壤流失面积(耕地+林分+灌木+经济林+裸岩荒地面积)计算得出流失量。采用影子工程法,以该区域2010年土地整理工程客土覆盖单价7.29元•m3计算研究区土壤保持价值。

1.3.3涵养水源价值生态系统涵养水源量包括林冠一次最大截留量,枯落物层最大持水量和灌草层最大持水量。由于处于植被严重退化喀斯特石漠化地区,林分无法达到常态地貌下的郁闭状态,林下枯落物层较薄,其涵养水源量以土壤层涵养水源量计算。采用替代成本法,以研究区2010年饮用水水价5.36元•m3估算涵养水源的价值。

1.3.4固定CO2和制造O2价值植物固CO2:根据光合作用反映方程式,推算每形成1g干物质,需要吸收1.62gCO2,释放1.2gO2[25]。根据监测的林木和草本生物量计算出生态系统固定CO2量和释放O2量;采用市场价值法,生态系统的固碳价格按碳税法[1.02元•kg1(C)][26];O2以我国工业制氧影子价格计。

1.3.5维持与增加土壤肥力在野外实地监测的基础上,将土壤样品带回实验室测试,获取土壤有机质、水解氮、有效磷、速效钾含量。有机质生产影子价格按51.3元•t1计算[25];氮、磷、钾将其转变为相应的化肥量,再采用市场价值法,以尿素2500元•t1(氮含量46%)、磷肥800元•t1(磷含量20%)、钾肥3500元•t1(钾含量30%)的市场价值来估算肥力保持的价值。

2结果与分析

2.1生态系统类型转变与面积变化研究区10a的生态系统类型变化过程中,发生转变的面积14.29hm2,占总面积的27.7%。其中林分、灌丛、其他生态系统面积有所增加,而耕地、裸岩荒地面积大幅度减少。经济林面积增加最快,其次为林分、其他生态系统和灌丛;面积减少最大的是耕地,其次为裸岩荒地(表5)。研究区生态系统变化与生态治理工程的类型、实施场所密切关联。经济林面积增加主要归因于大面积坡耕地退耕还林为花椒林,林分面积增加因灌丛经过10a的恢复演变为林分,灌丛面积增加主要因裸岩荒地生态治理后演变为灌丛,其他生态系统增加主要因研究区公路建设、居民用地增加所致。这些土地的增加从而导致耕地、裸岩荒地面积减少。2000—2005年研究区生态系统类型发生转变的面积11.83hm2,占土地总面积的22.9%,主要变化区域集中在河谷岸坡两侧实施退耕还林区域。其中以耕地和裸岩荒地向经济林转变最为强烈,5a间耕地和裸岩荒地向经济林转出面积占总转变面积的72.2%,其余各类型生态系统之间的转变程度比较微弱(表5)。2005—2010年研究区生态系统类型发生转变的面积仅占总面积的4.8%,与上一阶段相比转变强度明显降低,变化区域较为分散。其中,以裸岩荒地向灌丛转变为主,占这一阶段发生转变面积的61.1%。其余生态系统相互转变程度较小。相比较,生态系统转变主要在前期,这和研究区大面积治理工程在2000—2003年实施有密切的关系。

2.2生态系统服务价值变化

2.2.1产品供给2000—2010年研究区产品供给价值共增加2.39×107元,其中经济林和畜牧业收入贡献率达96.6%,粮食收入仅为3.4%。经济林和畜牧业成为主要经济来源,生态治理措施产生了良好的经济成效。粮食种植收入减少一方面因为耕地面积减少,另一方面也反映传统种植业效益低下。与2000年相比,2005年产品供给价值增长5.22×106元,年均增长1.05×106元;2005—2010年增长1.86×107元,年增长3.73×106元。后期增幅较前一段比较大,其中经济林收入翻了6倍,主要受花椒栽植后5年才能进入盛产期的影响。

2.2.2涵养水源2000—2010年研究区生态系统的水源涵养价值共增长5.82×106元(表6),其中,林分、灌丛和经济林生态系统的水源涵养价值共增加8.28×106元,而耕地和裸岩荒地生态系统涵养水源价值减少2.60×106元。前期水源涵养价值增长额度占其总增长量的56.6%,比后期增长幅度大,其原因是低服务功能的裸岩荒地向高服务功能的经济林生态系统转移时间主要发生在前期。两个阶段均显示林分、灌丛和经济林生态系统的水源涵养价值增加,而耕地和裸岩荒地涵养水源价值减少。从单位面积生态系统水源涵养价值看(图3),2000—2010年价值均呈增长趋势,表明退化生态系统治理后的保水能力增强;同时反映耕地和裸岩荒地涵养水源总价值的减少是由于景观面积大幅度减少所造成的。在不考虑生态系统转变对涵养水源影响情况下,以2005年单位生态系统水源涵养价值为系数乘以2010年景观面积,得出涵养水源价值增加为2.52×106元,占2005—2010年该项价值增幅的85.5%,说明价值的增加主要贡献为生态治理后系统内该项价值的提升,而不是生态系统类型变化引起的。

2.2.3保持土壤2000—2005年研究区生态系统的土壤保持价值一共增加1274元,年增长255元;与2005年相比,2010年研究区生态系统的土壤保持价值共增加2432元,年增长486元。保持土壤价值增加一方面是生态治理后研究区土壤侵蚀面积减少,另一方面是土壤侵蚀模数降低。但总体上土壤保持价值变化较小,这与所处环境水土流失特殊性有关,一是流域成土母岩为较纯的碳酸盐岩,成土速率低,裸岩面积比率高;二是土壤被长期侵蚀,流失和可流失的量少[27]。同时,也反映生态恢复前期植被类型、面积比例虽然发生明显变化,但还不能很好地阻止水土流失。另外研究区前期恢复主要峡谷两岸的经济林,但径流从坡地中上部分汇集流经花椒林地过程中一样带走大量泥土。生态恢复后阶段,坡地中上部植被得到恢复,固土保水能力增强,坡面径流减少。因此,退化生态系统整体恢复改善后,才能有效控制区域整体水土流失。

2.2.4固定CO2、释放O2价值2000—20010年研究区生态系统固定CO2、释放O2价值共增加5.23×107元,除耕地外其他类型生态系统该项价值均增加,其中以林分和灌木林生态系统增幅为显著,贡献额度最大。在总增加额度中后阶段所占比例较大,为89.9%。单位面积生态系统固定CO2、释放O2价值除耕地没有发生变化外,其余类型生态系统价值均呈增长趋势,生态治理后系统固定CO2、释放O2能明显增强(图4)。同时耕地该项功能价值减小原因是景观面积的减少。采取2.2.2相似方法,得出固定CO2、释放O2价值增加为6.60×107元,占2005—2010年该项功能增加总值的59.1%。价值的增加一方面因从固定CO2、释放O2价值的低服务功能生态类型向高服务功能类型转变;另一方面来源于生态治理后,系统内该项服务价值的提高,其中前者起着主要作用。

2.2.5维持与增加土壤肥力2000—2010年研究区土壤肥力价值一共增加1.40×107元,各类型生态系统该项价值均有不同程度增加;在总增加额度中后阶段所占比例较大,为73.8%。从单位面积看,生态恢复后各类生态系统土壤肥力服务价值亦均呈增长趋势,且同样表现出后期增加趋势更明显(图5)。同时,土壤肥力服务价值增加主要归功于生态恢复后系统内该项功能价值的提高,且这部分贡献占绝对主导作用。

2.2.6生态系统服务总价值变化石漠化生态系统服务价值在生态恢复后显著增加,10年间共增加了9.61×107元。其中,前期年均增长3.49×106元;后期年均增长1.57×107元,较前期增长更为显著。不同恢复阶段生态系统服务功能增长部分构成中,固定CO2、释放O2价值,产品供给价值和土壤肥力都是主要组成部分(表7)。

3结论

第9篇：土壤类型范文

关键词：土壤生态系统；稳定性；研究

前言：土壤生态系统的稳定性主要表现在土壤生态系统的抵抗力和恢复力，其主要作用是衡量土壤的健康程度，土壤生态系统稳定性的评价，对于土壤的健康评价有着重要作用。土壤是人们赖以生存的重要保障，随着经济水平的不断提高和科学技术的大力发展，土壤污染问题日益严重，土壤的健康程度越来越受到各界的关注，这也使土壤生态系统研究得到了进一步的发展。

1 土壤生态系统稳定性的概念

土壤生态系统的稳定性一直是生态学中重点讨论的理论问题之一[1]。在生态学研究中，对土壤生态系统稳定性的概念一般有两种解释。一种认为土壤生态系统稳定性是指土壤系统的抗干扰能力，另一种解释是生态系统的动态稳定性。其中土壤系统的抗干扰能力的具体解释是抵抗力和恢复力，指土壤在经受多种因素干扰后，依旧能够保持原有状态不变的能力和受到干扰并引起变化后，能够恢复到原有状态的能力。

2 土壤系统稳定性研究内容

2.1 干扰因素类型

在进行土壤系统稳定性研究时，首先要分析其的干扰类型，以干扰为依据，将土壤系统的稳定性充分显现出来。不同的干扰方式对土壤生态系统的影响效果不同，因此，在进行研究时，要对干扰类型进行科学合理的分析，深入了解不同干扰因素对于土壤系统的不同影响效果。

干扰因素分为许多不同的类型，分类的标准一般是形势、强度、频率等，干扰因素具有一定的破坏力，能够造成不同程度的破坏事件。常见的干扰类型主要分为三大类：扰动、胁迫和干扰。

扰动主要包括瞬时扰动和持久性扰动两种类型，对土壤生态系统的影响在时间上有一定差异。胁迫则是分为致死性伤害和非致死性伤害，其影响效果分别表现为个体生物死亡和生物量减少。干扰则具有破坏、组分改变、干涉、抑制等作用。在实验中经常会用热、干湿交替、重金属等胁迫方式作为干扰类型进行土壤生态系统稳定性的研究。

2.2 土壤参数与过程

土壤是生态系统中物质循环和能量转化过程的重要场所[2]。土壤生态系统的生命因素主要有微生物和土壤动物[3]。由于土壤生态系统与地面上的生态系统具有很大的差别，因此在进行土壤生态系统稳定性研究时，要注重区别其与其他生态系统中的不同特征。

土壤生态系统过程主要分为生物与物理化学两方面。生物过程主要是将土壤生物的群落结构、活性和功能等作为内容的表征。物理化学过程则是将土壤的孔隙结构、透水性等作为内容的表征。由于土壤的生态过程十分容易受到土壤生物的影响，因此很多关于土壤生态系统的稳定性研究都是从土壤生物的角度进行的。其中通常测定的参数主要包含土壤生长速率、氮素矿化速率等。

3 影响土壤生态系统稳定性研究的外部因素

3.1 土壤污染

现阶段由于科学技术的发展和化学原料的使用，土壤受到了严重的污染。据相关调查表明，在土壤经受过重金属污染后，会出现明显的生物量降低，微生物种类减少等现象。但是相对于实验室的人工污染试验，这种经过外部因素污染的土壤更具有研究意义。

3.2 植被

植被与土壤具有直接关系，两者之间有着能量与物质的交流，一般的植扰，是对土壤的积极性干扰。植被对于土壤的修复有着重要作用，不同的植被类型对于土壤中的化学组成有着不同影响，其中的碳氮量更是土壤生物群的重要影响因素。在碳氮比相对较低时，土壤生物群的稳定性相对较高，当碳氮比较高时则情况相反。

3.3 其他干扰因素

人为干扰和环境胁迫对于土壤生态系统的稳定性也有着重要的影响。相关研究表明，土壤对一般的干扰具有很强的恢复能力，但是大量的使用化肥会使土壤生物群落受到严重的影响，且这些生物群落对于环境胁迫，如人工降雨等的抵抗力也相对较差。

4 土壤生态系统稳定性的内在机制

4.1 土壤物理化学环境

土壤中的物理化学环境是生物群落稳定性的重要影响因素，尤其是土壤质地的影响作用最为显著。有些土壤由于质地原因，可以吸附更多的有机质，能够激发生物活性，达到稳定生物群落的效果。而在土壤中添加有机物，也能够达到同样的效果。另外一些物理化学因素，例如：土壤含水量、PH值、土壤团聚体结构等，对于生物群落德组成都有一定的影响，但是对于其稳定性的影响情况暂时并没有相关数据。

4.2 生物多样性

生物多样性与生态系统稳定性的关系，一直是生态学重点研究课题，但是在研究过程中，很少会将土壤生态系统作为研究对象。现阶段的科学技术发展和社会需求已经不能够满足于仅仅对地表生物的研究，因此，分子技术驱动的土壤微生物研究就此展开。

在研究过程中，学者多次测试了不同土壤与生物多样性的关系，而最终结果并没有证明土壤功能与生物多样性具有直接的关系。由于土壤生态系统稳定机制的研究时间相对较短，土壤生态系统的生物群数量庞大，并没有获取到更多有价值的数据，因此，需要更加重视土壤生态系统稳定性的研究，加大研究力度和资金投入，对土壤生态系统中的微生物群落、干扰因素等进行更深入的了解。

参考文献

[1] 贺纪正.土壤生态系统为生物多样性――稳定性关系的思考[J].生物多样性，2013，4（21）：411-420