不同林龄樟子松人工林土壤-针叶-微生物生态化学计量及稳态性特征

　　摘要为明确樟子松人工林生态系统的养分特征和稳定机制，在辽西北章古台地区选取幼龄林、中龄林、成熟林和过熟林阶段的樟子松人工林为研究对象，探讨其土壤-针叶-微生物C、N、P含量及生态化学计量比特征，分析各组分的耦合关系和内稳态特性。结果表明：辽西北樟子松人工林土壤C、N、P养分贫瘠;与全球尺度相比，针叶具有较高C、P和较低N的特征;不同林龄相比，土壤C含量峰值12.93g·kg-1出现在过熟林，土壤N、P含量峰值0.41、0.25g·kg-1，针叶C、N、P含量峰值641.38、10.18、1.81g·kg-1，微生物C含量峰值165.68mg·kg-1，均出现在成熟林，微生物N、P峰值9.29、2.92mg·kg-1出现在中龄林;各林龄樟子松人工林土壤C:N均高于全国平均水平，表现为N限制;仅过熟林土壤C:P高于全国平均水平，表现为P限制;樟子松土壤、针叶、微生物C:N、C:P均在过熟林达到峰值，此阶段N、P限制最为强烈。樟子松人工林土壤、植物、微生物3个组分间的生态化学计量特征存在显著的耦合关系，其中以微生物与土壤的耦合关系更为紧密。总体上看，针叶养分和计量学指标的内稳态性远高于微生物;建议该地区合理施用N肥以改善土壤养分供给，并通过引入固氮植物等方式保障该地区生态系统的可持续性和稳定性。同时，在樟子松人工林的经营管理中，应高度重视土壤微生物的变化状况，适时补充有机肥，促进土壤质量的改善。

　　关键词樟子松;生态化学计量学;内稳态;微生物量;林龄;沙地

　　碳(C)、氮(N)、磷(P)作为植物生长的必需元素，其循环和耦合关系对植物个体生长和生态系统稳定具有重要意义。生态化学计量学是研究生物系统中多重化学元素平衡的科学，重点关注活有机体主要组成元素(C、N、P)的生态化学计量特征关系，是土壤养分元素限制和生物稳态性研究的重要工具(Zechmeister-Boltensternetal.,2015)。植物、微生物等生物体通过调节体内的化学元素浓度及不同化学元素间的计量比例，维持其内部化学组成的相对稳定，以应对土壤养分限制等外界条件变化对自身生长所带来的影响，该机制称为内稳态调节(Perssonetal.,2010)。

　　生物的内稳态性作为生态化学计量学理论的基础和核心，能够综合反映物种对于生存环境变化的适应性。因此，揭示土壤-植物-微生物生态化学计量学特征及其内稳态性，对研究生态系统的结构、功能和稳定性具有重要意义。樟子松(Pinussylvestrisvar.mongolica)为松科松属常绿乔木，因其具有耐寒、耐干旱和对土壤要求不严等优良特性，在“三北”风沙区大规模引种栽植。

　　学者们对樟子松人工林土壤性质影响的研究，主要集中在土壤水分和土壤养分等方面(杨涛等,2005;徐畅等,2021)，为解决沙地土壤水分及养分亏缺的问题提供依据。在樟子松化学计量特征方面，学者们分别从林龄、密度、干旱胁迫等角度对土壤和叶片等方面进行了研究(淑敏等,2018;王凯等,2020a;王凯等,2020b)，对完善樟子松人工林化学计量学和养分限制理论具有重要意义。

　　目前，大多数研究主要关注单一林龄下土壤与植物或不同林龄下单一组分的化学计量特征，微生物在土壤物质循环过程中扮演关键角色，其化学计量特征在樟子松人工林研究中未得到足够的重视，将“土壤-植物-微生物”作为系统，研究不同林龄下该系统内部C、N、P化学计量及各组分耦合关系和内稳态特征的研究具有重要理论意义，且尚未见相关报道。本研究以不同林龄樟子松人工林为对象，分析土壤-针叶-微生物之间的C、N、P含量及生态化学计量比之间的耦合关系，并探讨针叶和微生物随土壤养分变化的内稳态特征，以深入了解樟子松人工林生态系统的养分循环规律和稳定机制，为辽西北沙地樟子松林的培育、可持续经营与管理提供理论依据。

　　1材料与方法

　　1.1研究区概况

　　研究区位于科尔沁沙地东南部边缘的章古台樟子松人工林试验基地(42°39′—42°43′N，122°23′—122°33′E)，平均海拔226.5m，地处中温带，属于亚湿润大陆性季风气候，年平均气温5.5℃，1月份平均气温–16.3℃，7月份平均气温23.9℃，年平均降水量450~550mm，其中有近70%的降水集中在夏季6—8月份，年蒸发量1300~1800mm。该地年平均风速4.5m·s−1，春冬季风尤烈，风速可达5.0m·s−1。

　　研究区土壤主要为风沙土，pH约6.7，植被以抗旱性较强的沙生植物为主，代表性植物有樟子松、山里红(Crataeguspinnatifida)、榆树(Ulmuspumila)、大果榆(Ulmusmacrocarpa)、胡枝子(Lespedezabicolor)、盐蒿(Artemisiahalodendron)、狗尾草(Setariaviridis)、唐松草(Thalictrumaquilegifolium)、中华隐子草(Cleistogeneschinensis)等。

　　1.2研究方法

　　1.2.1样地选择与样品采集

　　2019年9月对研究区樟子松人工林充分调查后，选取土壤类型和立地条件基本一致的4种林龄樟子松人工林样地，并保证其在营造樟子松人工林前均为固定沙地。在每个林龄的样地内分别设置3块20m×20m的样方，样方之间距离不低于100m。在样方内进行每木检尺，选择3株平均木作为标准木。

　　分别在标准木树冠中上部，东、南、西、北4个方向的枝条上随机采集一龄针叶，混匀后放入纸袋中，做好标记带回实验室。105℃杀青，65℃烘干至恒重，使用样品粉碎机磨成0.15mm的粉末后用于测定植物针叶中的C、N、P含量。同时，用土钻在每个样方内按“S”型采集0~20cm表土层土壤样品5个，将土样充分混匀后带回实验室。对一部分土壤样品进行风干处理，剔除石头等杂物，研磨并过0.25mm的网筛后测定土壤有机碳、全氮、全磷含量;将另一部分土壤样品进行4℃冷藏处理，以测定土壤微生物生物量碳(微生物C)、氮(微生物N)、磷(微生物P)含量。

　　1.2.2测定指标及方法

　　2019年10月开始指标测定工作。土壤和针叶有机碳测定采用重铬酸钾氧化-外加热法，土壤和针叶全氮测定分别采用凯氏定氮法和扩散法，土壤和针叶全磷测定采用酸溶-钼锑抗比色法(鲍士旦,2005);土壤微生物生物量碳、氮、磷采用氯仿熏蒸浸提法进行提取，提取液碳含量测定采用重铬酸钾氧化-外加热法，氮含量测定采用凯氏定氮法，磷含量测定采用钼锑抗比色法，通过计算各元素未熏蒸土样与熏蒸土样的差值，得出微生物C、N、P含量(Wuetal.,1990)。

　　1.3数据分析

　　试验数据采用SPSS22.0软件进行平均值和标准差分析，并对不同林龄樟子松土壤、针叶、微生物生物量C、N、P含量及化学计量比进行单因素方差分析(one-wayANOVA)，数据显著性采用Duncan检验。对樟子松土壤、针叶、微生物生物量C、N、P含量及化学计量比进行Pearson相关分析，采用Origin2018作图。

　　2结果与分析

　　2.1不同林龄樟子松人工林土壤-针叶-微生物C、N、P含量

　　樟子松人工林土壤C含量随林龄增加持续升高，各林龄土壤C含量之间具有显著差异性(P<0.05)。土壤N含量随林龄增加先升高后稳定，在成熟林时达到峰值0.41g·kg-1，与幼龄林、中龄林差异显著(P<0.05)。土壤P含量随林龄增加呈先升高后降低的变化趋势，峰值0.25g·kg-1出现在成熟林，与幼龄林、过熟林表现出显著差异(P<0.05)。随林龄的增加，樟子松人工林针叶C含量先升高后稳定，针叶N、P含量呈先升高后降低的变化趋势。

　　针叶C、N、P含量最小值602.91、8.87、1.65g·kg-1，均出现在幼龄林，且均在成熟林时达到峰值641.38、10.18、1.81g·kg-1，幼龄林与成熟林针叶C、N、P含量差异显著(P<0.05)。樟子松人工林微生物C随林龄增加呈先升高后稳定的变化趋势，在成熟林时达到峰值165.68mg·kg-1，与中龄林、幼龄林差异显著(P<0.05np9.292.92mgkg-1p>0.05)，与幼龄林、过熟林差异显著(P<0.05)。

　　2.2不同林龄樟子松人工林土壤-针叶-微生物生态化学计量比变化特征

　　樟子松人工林土壤C:N为27.6~34.0，随林龄增加先稳定后升高，在过熟林时达到峰值，且显著高于其他林龄(P<0.05)。土壤C:P和N:P分别为35.6~64.2和1.2~1.9，均随林龄的增加持续升高，且在各林龄间差异显著(P<0.05)。樟子松人工林针叶C:N、C:P分别为61.5~68.4、353.4~375.1，均随林龄增加先降后升。中龄林与成熟林针叶C:N差异显著(P<0.05c:pp>0.05)。

　　幼龄林与过熟林针叶C:P差异显著(P<0.05c:np>0.05)。针叶N:P为5.4~5.8，随林龄增加先升后降，在中龄林达到峰值，与幼龄林、过熟林差异显著(P<0.05)。樟子松人工林微生物C:N为16.4~20.0，随林龄增加呈先降后升的变化趋势，其中，过熟林微生物C:N显著高于其他林龄(P<0.05)。微生物C:P为43.7~64.1，随林龄增加持续升高，各林龄间均具有显著差异(P<0.05)。微生物N:P为2.5~3.3，随林龄增加先升高后稳定，最小值出现在幼龄林，与其他林龄差异显著(P<0.05n:p3p>0.05)。

　　2.3土壤-针叶-微生物C、N、P耦合关系及内稳态分析

　　樟子松人工林土壤C含量与针叶生态化学计量比无显著相关(P>0.05)，与微生物C:P、N:P呈极显著正相关(P<0.01)。土壤N含量除与微生物N:P显著正相关外(P<0.05p>0.05)。土壤P含量与针叶C:N呈极显著负相关(P<0.01)，与针叶C:P、微生物C:N呈显著负相关(P<0.05)，与针叶N:P极显著正相关(P<0.01)。土壤C:N与针叶C:P呈极显著正相关(P<0.01)，与针叶C:N呈显著正相关(P<0.05c:pn:pp>0.05)。

　　除土壤N:P与微生物C:N未表现出显著相关外(P>0.05)，其余土壤生态化学计量比与微生物生态化学计量比之间均呈极显著正相关(P<0.01)。针叶N:P稳态性模型的模拟结果不显著，表现为绝对稳态;针叶C、N、C:P的回归方程斜率均小于0.25，表现为稳态;针叶P、C:N的回归方程斜率分别为0.275、0.365，均表现为弱稳态。微生物C、N的回归方程斜率分别为0.561、0.558，均表现为弱敏感;微生物P、C:N、C:P、N:P的回归方程斜率均大于0.75，表现为敏感。总体上看，针叶养分和计量比的内稳态性远高于微生物。

　　3讨论

　　3.1不同林龄樟子松人工林土壤-针叶-微生物C、N、P含量特征

　　本研究中，不同林龄樟子松人工林土壤C、N、P含量平均值分别为10.29、0.35、0.22g·kg-1，均低于全国平均水平11.12、1.06、0.65g·kg-1(胡启武等,2014)。与全国第二次土壤普查养分分组标准相比较(全国土壤普查办公室,1992)，本研究区土壤C、N、P含量分别为4级(缺乏)、6级(极缺乏)和5级(很缺乏)状态，可见该地区土壤C、N、P含量极为贫瘠。

　　随着林龄的增加，樟子松人工林土壤C含量持续增大，造成此现象的原因是林木枯枝落叶层随林龄增加逐渐增厚，其分解转化的有机碳不断增多，形成碳积累。土壤N、P含量在成熟林时均达到峰值，推测其原因可能为N和P是植物直接消耗的养分元素，在成熟林之前，樟子松生长所消耗的N、P养分低于枯落物分解转化积累的N、P养分归还量，因而土壤养分含量持续提高。

　　本研究中，过熟林土壤N、P相较于成熟林分别呈稳定和下降趋势。也有研究表明，过熟林时期土壤微生物活性下降(程昊天等，2021)，枯枝落叶层向土壤转化积累N、P养分的效率降低。由此可知，樟子松人工林过熟林阶段对土壤N的消耗相对减少，对土壤P的消耗相对增加。不同林龄樟子松人工林针叶C含量平均值623.29g·kg-1，与全球尺度叶C含量461.6g·kg-1(Tianetal.,2018)和干旱区植物叶C含量338.0g·kg-1(李从娟等,2013)相比具有明显优势。其原因一方面可能是，辽西北沙地较高的光照强度和较为充足的日照时间，提升植物C同化速率;另一方面，针叶相较于阔叶具有较高的含水量，可在一定程度上影响叶片的光合能力(李爱博等，2019)，从而改变叶片的C积累状态。

　　针叶N含量平均值9.58g·kg-1，明显低于全国区域内植物平均叶N含量19.7g·kg-1(王晶苑等,2011)和干旱区植物叶N含量18.1g·kg-(李从娟1等,2013)，且明显低于全球尺度叶N含量20.1g·kg-(1Maetal.,2018)。樟子松人工林较低的针叶N可能是受到该地区土壤N缺乏的影响，同时表明樟子松在生长过程中对长期N缺乏具有较高的适应能力。樟子松不同生长阶段针叶P含量平均值1.72g·kg-1，明显高于全国区域内P含量1.30g·kg-(王晶苑1等,2011)和全球尺度P含量1.40g·kg-1(Maetal.,2018)。

　　综上所述，该地区樟子松针叶具有较高的C和P、较低N的特征。随着林龄的增加，针叶C、N、P含量总体先增加后降低，在成熟林时达最大值，原因可能与成熟林时樟子松的单叶质量和单叶面积均达最大值有关(曾德慧等,2005)，较大的单叶质量和面积为针叶通过光合作用形成的C、N积累提供了有利条件，同时此阶段樟子松人工林的生长速率较快，因此需要较多的rRNA以增加蛋白质的合成，而rRNA是植物的一个主要P库，这在一定程度上提升了针叶P的积累。

　　与此同时，通过内稳态分析可知，樟子松针叶化学计量比存在内稳性，客观地保障了樟子松针叶在成熟林阶段能够维持相对较高的C、N、P含量。微生物C可在一定程度上反应出土壤活体微生物的数量。本研究中，微生物C随林龄增加先升高后稳定，在成熟林时达最大值。这可能是由于樟子松生长过程中，根系分泌物内的有机酸、糖类和氨基酸等物质均能促进有机质分解，增加土壤微生物的可利用营养基质，为微生物提供有利的生存条件，营造出适宜生存的微生物环境。

　　微生物N是微生物体对N素矿化与固持过程的综合反映，微生物P是植物有效P的重要来源，周转速度快，易受环境影响。本研究中，微生物N、P随林龄增加呈先升高后降低的变化趋势，这可能与林木不同生长阶段细根生物量的变化有一定的关联，研究表明，樟子松细根生物量随着林龄的增加呈先升后降的变化趋势(王凯等,2014)，樟子松细根生物量的增加可提升根系分泌有机物的能力，从而增加对微生物的养分供应，微生物活性得到增强。同时，樟子松细根残茬在微生物的分解作用下，将养分返还土壤，因此导致成熟林和中龄林微生物N、P较高;过熟林阶段土壤微生物活性下降(程昊天等,2021)，N、P富集能力减弱，微生物N、P随之降低。

　　3.2不同林龄樟子松人工林土壤-针叶-微生物的化学计量比特征

　　土壤C:N被认为是反映土壤氮素矿化能力的标志，可反映微生物群落水平，也可指示凋落物与根系残茬对土壤C、N的积累程度。本研究中，各林龄土壤C:N均远高于全国土壤C:N平均值11.90和全球土壤C:N平均值13.33(程滨等,2010)，各林龄土壤均表现出N限制。其中，过熟林的C:N最大，意味着该树龄受N限制更严重。土壤C:P对土壤P的有效性具有指示作用。

　　本研究的各林龄土壤中，幼龄林、中龄林、成熟林C:P均低于全国平均水平61.00(程滨等,2010)，而过熟林C:P则高于全国平均水平，表明过熟林受P限制。综上可知，过熟林受N、P限制，其原因在于过熟林阶段，樟子松人工林土壤相对酸化(于德良等，2019)，土壤真菌病害增多，同时，樟子松根系出现衰退，不能为微生物提供足够营养基质(程昊天等，2021)，土壤微生物活性降低，导致其分解N、P效率下降。

　　土壤N:P可间接作为养分限制和供给水平的有效预测指标。各林龄土壤N:P均远低于全国水平5.20(程滨等,2010)，表明相对于P元素，N元素是更重要的限制因子，与本文土壤C:N得到的结果一致。 植物叶片C:N和C:P表征植物吸收营养同化C的能力，可反映植物的养分利用效率，具有重要的生态学意义。本研究中，过熟林针叶C:N和C:P均高于其他林龄，而较高的C:N和C:P同时代表植物较高的N、P利用率，由于过熟林土壤N素和P素缺乏，樟子松在N、P元素供应缺乏的情况下往往具有较高的养分利用效率，从而适应贫瘠的养分状态。植物N:P可确定养分限制的阈值，反映土壤对植物生长的养分供应状况。

　　本研究中，中龄林与幼龄林针叶N含量差异显著，针叶P含量差异不显著，其N:P差异显著;过熟林针叶N、P与成熟林之间差异显著，但二者针叶N:P未表现出显著差异，这在一定程度上说明随林龄增加，樟子松自身调节元素需求与养分吸收平衡能力增强。一些研究认为，叶片N:P<14nn:p>16反映植物受P限制，14

　　本研究显示，樟子松不同生长阶段针叶N:P为5.4~5.8，明显低于全国平均水平14.4(Hanetal.,2005)和全球平均水平13.8(Reichetal.,2004)，再次证实樟子松整个生长过程中始终受N的限制。这为该地区樟子松林培育管理提供理论依据，建议该地区合理施用N肥以改善土壤养分供给，同时引入固氮植物以提高地力。本研究中微生物C:N随林龄增加先降后升，推测其与土壤中真菌数量的增加有关。已有研究认为，真菌具有比细菌更高的C:N，即微生物C:N越高，真菌生物量越高(Zhouetal.,2015)。

　　同时，相关研究表明，樟子松土壤中真菌所占比例随着其林龄的增加先降后升，且衰退林木真菌比例远高于正常林木(杨涛等,2005)，这在一定程度上印证了此种推断。微生物C:P可反映微生物对P素的富集程度。本研究随着林龄增加，微生物C:P不断提高，表明微生物对P素的固定能力不断减弱，其中过熟林微生物对P固定能力最弱，原因在于过熟林土壤磷酸酶活性下降，降低了微生物对土壤P的同化能力(于德良等,2019)，同时细根生物量的减少导致根系分泌有机酸的能力下降，而有机酸和微生物(胞外酶等)可促进P元素向活性态无机P转化(邓健等,2019)。

　　4结论

　　辽西北沙地樟子松人工林土壤C、N、P含量低，针叶C、P含量较高，N含量较低。各林龄樟子松土壤、针叶均表现为N限制，且过熟林阶段N限制更为强烈。此外，过熟林土壤存在P限制，此时微生物对P的固定能力最弱。樟子松人工林土壤、植物、微生物3个组分间存在显著的耦合关系，针叶的内稳态性远高于微生物。建议对辽西北沙地樟子松人工林施用N肥、引入固氮植物以解除N限制，施用有机肥提高土壤微生物量，同时应对过熟林施P肥以解除P限制，促进樟子松人工林的持续健康发展。

　　参考文献：

　　鲍士旦.2005.土壤农化分析(第3版).北京:中国农业出版社.程滨,赵永军,张文广,等.2010.生态化学计量学研究进展.生态学报,30(6):1628-1637.

　　程昊天,孔涛,吕刚,等.2021.不同林龄樟子松人工林根际与非根际土壤生态化学计量特征.浙江农林大学学报,38(5):1058-1065.

　　邓博文,许瑶瑶,陈逸飞,等.2020.中国针叶林优势树种叶片氮磷钾生态化学计量特征及内稳态分析.林业科学研究,33(6):81-87.

　　邓健,张丹,张伟,等.2019.黄土丘陵区刺槐叶片-土壤-微生物碳氮磷化学计量学及其稳态性特征.生态学报,39(15):5527-5535.

　　作者：程昊天孔涛*吕刚王东丽黄丽华张开王翼翔