吉林蛟河不同演替阶段针阔混交林土壤健康评价1)

吴金卓 蔡小溪 林文树

(东北林业大学，哈尔滨，150040)

针对森林生长与结构特征，利用合适的土壤健康评价指标对森林土壤进行调查与评价，在不断演变的情况下探索出促进森林土壤健康发展的管理措施与方向，最终实现森林健康的目标，是全世界林业工作者面临的新课题［1］。我国在森林健康方面的研究工作刚刚开展，研究内容还不够全面，对森林土壤方面的研究相对较少，并且缺少长期、系统的监测数据。本文以吉林省蛟河市林业实验区管理局林场为例，开展该地区的森林土壤理化性质的调查;结合不同演替阶段的特征，使用层次分析法和隶属度函数计算土壤健康指数，进而对不同演替阶段森林土壤的健康等级进行对比。本文有针对性地对森林土壤健康管理提供参考，进一步丰富该地区森林健康评价的研究内容。

1 研究区概况

研究区位于吉林省蛟河林业实验区管理局林场(地理坐标:43°57′31″～43°58′02″N，127°44′07″～127°44′40″E，海拔459～517 m)，选择4 种不同演替阶段的林分，即中龄林、近熟林、成熟林、老龄林，建立固定监测样地。该林场属长白山系张广才岭西南坡余脉，北连黑龙江省、东傍延边朝鲜族自治州黄泥河林业局、西南临蛟河市前进乡。2013 年，森林总蓄积量454 万m3，公顷蓄积量164 m3/hm2，森林覆盖率为88．4%。研究区属受季风影响的温带大陆性气候，年平均气温3．5 ℃，7 月气温全年最高为22℃，1 月气温全年最低为-18 ℃;年平均降水量750 mm，年均蒸发量1 000 mm。山体由白岗质花岗岩和海西期花岗岩构成，土壤类型为暗棕色森林土，平均厚度45 cm。冬季寒冷干燥，土壤冬层深，表层冻结时间为150 d 左右，冻层深度1．0 ～2．5 m;有机质含量高，物理性状良好，腐殖质层生物积累作用强［2］。

研究区属长白山植物区系，存在923 种生物，分属108 科，共404 属。林分类型为针阔叶混交林，其中:乔木树种，包括红松(Pinus koraiensis)、胡桃楸(Juglans mandshurica)、沙松(Abies holophylla)、白桦(Betula platyphylla)、水曲柳(Fraxinus mandshurica)、色木槭(Acer mono)、蒙古栎(Quercus mongolica Fisch)、裂 叶 榆(Ulmus laciniata Mayr)、东 北 槭(Amandshuricum maxim)、紫椴(Tilia amurensis)、大青杨(Populus ussuriensis)、怀槐(Maackia amurensis)等;灌木树种，包括暴马丁香(Syringa reticulata)、东北鼠李(Rhamnus ussuriensis J． Vass)、瘤枝卫矛(Euonymus pauciflorus)、毛榛(Corylus mandshurica)等;草本植物，包括蚊子草(Filipendula palmate Maxim)、荷青花(Hylomecon japonica Prantl et Kundig)、黑水银莲花(Anemone amurensis Kom)等［3］。

2 研究方法

2．1 样地设计

在近熟林、中龄林、成熟林、老龄林固定样地中进行实验，样地为长方形，每个样地面积约20 hm2。2010 年，将各个样地的东北角设为原点，南北方向设为纵坐标，东西方向设为横坐标;并且每隔20 m设置水泥桩标记位置。在此基础上，本实验在每个样地中，以田字格的形式均匀选取9 个样点进行剖面挖掘与取样。为了不破坏测试样地的完整性，考虑到根系、凋落物等的影响，在靠近测试样地的位置上选择具有代表性的土壤制作土壤剖面;剖面位置距离树基0．5～1．0 m，剖面宽0．8 ～1．0 m、长1．0 ～2．0 m，深度以到达母质层为准。剖面制作成功后，自上而下观察并记录土壤剖面的特征，包括凋落物特征、石砾含量、土壤厚度、腐殖质层厚度等。本文测量腐殖质层的厚度为A，土壤厚度为A+B。测量土壤孔隙度、密度等物理性质，直接用环刀在每样点的0 ～20 cm 处取土样，接着在该点取1kg 土样放入标记好顺序的土壤袋中，共36 个样点;将土壤带回实验室，经过自然风干、研磨、过筛后进行化学实验。样地立地条件见表1。

表1 样地基本情况

2．2 测定方法

土壤物理性质测定:土壤密度，通过环刀称质量计算得出;总孔隙度，根据最大持水率×密度得出;毛管孔隙度，应用环刀浸水法［4］。

土壤化学性质测定:土壤pH 值和速效钾，通过Rqflex 便携式土壤养分速测仪测量;全氮，应用扩散吸收法，用标准酸滴定测定土壤中全氮量;水解氮，采用锌-硫酸亚铁与氢氧化钠还原法;全磷，应用硫酸-高氯酸酸溶-钼锑抗比色法;有效磷，采用0．5 mol/L 碳酸氢钠浸提法;全钾，采用酸溶-火焰光度法;有机质，采用重铬酸钾在酸性溶液中氧化有机质，由消耗的重铬酸钾求得碳的数量，再乘以常数即得有机质质量分数［5］。

土壤生物性质中的土壤呼吸实验，使用LCpro-CD 便携式光合作用仪监测。为了提高数据的准确性，需要提前24 h 在每个设定的样点上埋入高为10 cm 的聚氯乙烯管，测量时保留自然态的凋落物。

以上实验分析方法详见森林土壤分析方法(国家林业局，1999 年);本文研究数据均用Excel 和SPSS19．0 软件进行处理与统计。

2．3 土壤健康评价指标

根据针对性、整体性、区域性原则［6］，初步选取14 个具有可操作性、可重复性、灵敏性的指标，对针阔叶混交林4 个演替阶段的土壤进行健康评价;指标主要分为物理性质、化学性质、生物性质3 种类型(见表2)。选择土壤呼吸速率作为生物性质指标的代表，因为土壤呼吸速率是反映土壤质量最敏感的指标，可代表土壤生物特性和土壤系统对环境的胁迫程度，呼吸速率能够显示土壤的代谢能力。

表2 土壤健康评价指标

2．4 土壤健康评价方法

2．4．1 构建隶属度矩阵

不同指标的测量值单位不尽相同，对目标层的贡献度也不同，因此为了将所有指标综合起来计算，本文应用隶属度函数消除指标之间的差异性。隶属度函数又称评分函数，能将主观性评价和不同量纲的指标，转换成得分在0 ～1 范围内无量纲的数值［7］。对土壤的评价指标，根据各自的作物效应曲线建立相应的隶属度函数，并计算隶属度值。目前，国内外专家已总结出每个指标的适用隶属度函数种类，参考专家的研究成果，结合森林土壤的特征，将土层厚度、凋落物厚度、腐殖质层厚度、水解氮、有效磷、速效钾、全氮、全磷、全钾、土壤有机质、土壤呼吸，采用戒上型函数(见图1);土壤pH 值，采用抛物线隶属函数显示指标特征(见图2);土壤密度、总孔隙度分为一类，采用戒下型函数进行分析处理(见图3)［8］。为方便数据处理，将曲线函数转换为折线型分段函数计算，见公式(1)、(2)、(3)。

图1 戒上型函数折线

图2 抛物线隶属函数折线

图3 戒下型函数折线

式中:f(x)为评价指标对植物发育程度影响的隶属度函数;x 为各个土壤健康评价指标的实测值;L 为该评价指标的下限值;U 为上限值;B1、B2为指标的最优值。

通过隶属度函数的分析处理，建立隶属度矩阵Am×n={aij};j=1 ～m，为土壤取样数;i=1 ～n，为指标。计算求隶属度值，数值在0．1～1．0 之间;数值大小显示指标的隶属程度。当隶属值为1．0 时，说明该土壤健康评价指标状况，一定可以满足植物生长所需;隶属值为0．1，说明该指标状况不能满足植物所需［9］。

2．4．2 确定评价指标权重

本实验应用森林土壤健康评价各指标的样本标准差(Si)构造判断矩阵，确定指标权重。样本标准差能够体现指标的变异程度，变异程度越大其所承载的信息越丰富，越能反映指标的本质特征。判断矩阵是评价指标权重分配的基础，通过公式(4)、(5)求出判断矩阵Bn×n，采用方根法计算判断矩阵Bn×n最大特征根所对应的特征向量R=(R1，R2，…，Rn)T。特征向量R 是评价指标对于森林土壤健康评价的贡献程度，即为各指标的权重。

式中:Smax和Smin为指标样本标准差{S(i)，i=1 ～n}的最大值与最小值;int 为取整函数;bm为相对重要性程度参数值［10］。

2．4．3 判断矩阵一致性检验

判断矩阵能通过一致性检验，说明该判断矩阵在思维逻辑和现实情况中具有可行性，其产生的结果也会是合理的。通过公式(7)计算出一致性指标(Ci)，由表3 确定对应的一致性指标(Ri)，运用公式(8)计算一致性比例(Cr)。当Cr＜0．1 时，说明判断矩阵通过一致性检验;反之不通过，需要调整判断矩阵，直到通过检验［11］。

表3 平均随机一致性指标Ri

2．4．4 评价模型

采用森林土壤健康指数法，并参照土壤质量指数法［12］，对蛟河实验林场各林龄林分的土壤进行健康评价。该方法，需要确定各个指标的数值和在不同林分下各层间的权重值，最后通过加权计算得出健康指数(Hs)。

式中:Ki为第i 个指标的权重值，表示该指标对目标层的重要程度;Ci为第i 个指标的隶属度数值，数值大小表示指标的优劣程度;n 为评价指标的数量。

计算数值结果，依据经验划分5 个等级:(0，0．2)为差;［0．2，0．4］为较差;［0．4，0．6］为中等;［0．6，0．8］为好;［0．8，1．0］为较好。

3 结果与分析

3．1 土壤健康评价指标变异程度

使用标准差与均值之比求算变异系数，由表4可见:pH 值的变异系数为5．87%，在10%以下，变异程度较弱;有效磷、有机质的变异系数均在50%以上，属于高度变异，其他的均为中等变异。

表4 森林土壤健康评价指标变异系数

3．2 指标测定

由于各指标值会因土壤和植物种类的不同而产生很大的差异［13-14］，因此，本文结合对实验区土壤各指标长期的监测，并通过专家判断，确定隶属度函数曲线转折点的相应值(见表5、表6)。

表5 戒上型隶属度函数转折点取值

表6 戒下型隶属度函数转折点取值

抛物线型隶属度函数pH 值的转折点L 为4．5、转折点U 为8．5、最优值B1为5．5、最优值B2为7．5。

运用公式(4)和(5)计算出森林土壤健康评价的判断矩阵B14×14。

通过方根法计算判断矩阵B14×14的特征向量R=(0．067，0．039，0．047，0．059，0．035，0．071，0．13，0．116，0．15，0．087，0．04，0．034，0．086，0．039)T，运用公式(6)、(7)、(8)计算出λmax=16．013、Ri=1．58、Ci=0．155、Cr=0．098。因为Cr＜0．1，所以该判断矩阵满足一致性检验，特征向量R 可以作为森林土壤健康评价指标的权重值(见表7)。

表7 不同演替阶段森林土壤健康评价指标权重

3．3 土壤健康状况

根据公式(8)计算得出，中龄林、近熟林、成熟林、老龄林综合得分分别为0．555、0．518、0．544、0．534。由此可得出，蛟河林场在4 种演替阶段的土壤健康状态都为中等，从高到低分别为中龄林、成熟林、老龄林、近熟林。

3．4 土壤健康评价指标相关性

运用SPSS 中Spearman 相关分析方法，综合分析4种林龄森林土壤健康评价各因子与健康指数之间的相关性。由表8 可知，土壤的健康指数与全氮、有效磷、速效钾呈极显著正相关(P＜0．01)，与水解氮、有机质呈显著正相关(P＜0．05)。因此，全氮、有效磷、速效钾的质量分数，对森林土壤健康程度有直接影响;水解氮、有机质，对森林土壤健康程度也有一定的影响。

表8 4 种林龄森林土壤健康指数和各指标间的相关性

4 结论与讨论

本文使用隶属度函数和层次分析法，结合森林土壤健康指数法，用数量型指标表达复杂的土壤健康状况，这种数值能够准确地表达4 种林龄的土壤健康等级。本文共使用14 个指标，指标的差异程度大部分为中度变异，pH 变异程度较弱，有效磷、有机质属于高度变异，说明对于不同林龄的土壤质量有明显差异，可以作为评价的指标。由于本研究地区地势较为平坦，未受到坡度的影响，因此未考虑海拔对评价产生的差异性。

对于本研究区针阔叶混交林的4 种林龄土壤，指数等级均位于0．4 ～0．6 之间，健康等级为中等健康。可能由于该地区为天然次生林，植物种类单一，林分密度较大，且未经过抚育，这与宁杨翠［15］对吉林金沟岭林场的杨桦次生林健康评价的结果相近，后者森林土壤主要处在亚健康状态。本文的等级降幂排序，分别是:中龄林、成熟林、老龄林、近熟林，中龄林健康状态最佳。这与杨晓娟［16］对长白山落叶松人工林不同演替阶段森林土壤肥力评价结果基本相同(降幂排序结果为中龄林、幼龄林、成熟林、近熟林)，不同点是杨晓娟还对幼龄林进行排序，这是由于大部分的因素都随着林龄的增加，呈先增加后减少的变化趋势。为了明确哪些因子对健康指数结果有较大的影响，根据SPSS 相关性分析可知，本研究区影响森林土壤健康指数的主要因子为:全氮、有效磷、速效钾、水解氮、有机质，这与章海波等对土壤评价指标与指数之间的相关性结果相近［17］。因为氮素主要来源于植物残枝落叶的分解，一般会随着林龄的增加呈先增加后减少的变化趋势，本文由于中龄林的腐殖质较多，且郁闭度适中，光照均匀，能够促进腐殖质的分解，生物活动加速，增加了氮素输出;有效磷可以说明土壤供磷的能力，是植物生长的必须营养元素之一，会随着林龄的增加呈先增加后减少的变化形式，中龄林的土壤有效磷质量分数最高;速效钾由交换性钾与水溶性钾组成，能体现供钾能力，随林龄的增加含量会减少;土壤有机质由表层的枯落物从分解到腐殖质的分泌而来，而中龄林与其他完全郁闭的近熟林、成熟林和郁闭较小的老龄林相比，枯落物较多，因此有机质含量较大。

本研究使用数据化方法对土壤进行健康评价，结果与临近研究区的结果相近;但研究仍然存在一定的局限性，还需要结合林分密度、光照、气候等描述性因素进行评价，在对隶属度函数转折点的取值时还有待完善。对于主要的影响因子，应采取施钾肥、磷肥等增加土壤的健康等级。

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