城市森林土壤碳氮磷含量及其生态化学计量特征

陶晓，俞元春，张云彬，何越，徐小牛*

1. 安徽农业大学林学与园林学院，安徽 合肥 230036；2. 南京林业大学生物与环境学院，江苏 南京 210037

碳（C）、氮（N）、磷（P）是土壤重要的生源要素，其含量直接影响生态系统的植被生长、养分循环及土壤质量，且土壤内部 C、N、P元素存在耦合循环关系（Bai et al.，2012；Feng et al.，2017a）。因此，系统了解土壤各元素含量及耦合循环对深入研究生态系统功能具有重要意义。

生态化学计量学是一门研究多重化学元素平衡及生态系统能量平衡的科学（Wang et al.，2014）。土壤C∶N表征土壤质量，并可通过调节土壤微生物活性及土壤矿化速率进而影响土壤 C、N循环（Bradshaw et al.，2012）。C∶P可潜在影响土壤P的迁移及矿化，是表征凋落物质量的重要指标（Espinosa et al.，2017）。可见借助生态化学计量学，对碳氮磷元素的比例关系及其分布和季节性变化开展研究，对深入认识土壤元素生物地球化学循环特征及作用机制具有重要意义（Zhang et al.，2017）。

目前，陆地生态系统土壤碳、氮、磷元素含量及化学计量学的研究主要集中在自然林地、湿地、海岸，农田、果园等领域。前人研究表明，土壤质量（土壤容重、土壤pH、土壤养分）（Tashi et al.，2016；Sato et al.，2005；Ye et al.，2014）、海拔（李丹维等，2017）、气候变化（Liu et al.，2017）、植被类型（Shang et al.，2013；喻林华等，2016）、土地利用方式等都是影响土壤 C、N、P含量及其化学计量比的重要因素，如，陈印平等（2017）研究发现，黄河三角洲保护区内人工林C∶N和C∶P比显著高于农耕区，并认为人为干扰、凋落物养分归还量是造成差异的主要原因，赵一娉等（2017）通过对黄土丘陵沟壑区森林生态系统研究发现，自然林的土壤C、N含量均高于人工林，其认为土壤容重过大、渗透性差的土壤会影响土壤C、N的积累，而土壤P含量则主要受温度与降水的影响。肖烨等（2014）对三江平原 4种典型湿地土壤碳氮分布差异的研究结果显示，不同湿地类型土壤有机碳和全氮含量的存在空间异质性，长时间淹水区会导致土壤物理结构的变化，进而影响土壤有机碳的积累。

城市森林（Urban forest）是城市行政区域内所有林木总和，是森林生态系统的重要组成部分（吴泽民，2015），对改善城市环境具有重要意义。目前，我国城市森林建设正处于高速发展阶段，原国家林业局也制定了到2050年全国70%的城市其森林覆盖率达到45%的目标。但城市森林的健康发展极大程度上依赖于城市森林土壤环境，近年来，快速城市化进程下的土地利用形式改变、人为干扰、交通污染等都会对城市森林生态系统土壤理化性质、土壤养分循环造成影响，但目前对其影响程度、机制等还缺乏系统和深入了解。

研究发现，人为活动会导致土壤板结、土壤微生物活性降低、土壤矿化作用减弱、凋落物质量下降，而城市森林氮沉降量远高于天然林（Huang et al.，2012；Bettez et al.，2013），外源氮的输入提高了土壤氮素有效性，利于植被生长，进而提高了土壤碳素积累，基于上述，我们提出本研究的假设：（1）城市高氮沉降增加了土壤氮素有效性，提高了土壤碳素来源，削弱了城市森林土壤及凋落物质量下降的负反馈影响，城市土壤“碳富集”；（2）城市特殊立地环境降低了土壤微生物活性，引起土壤P活化受限，导致土壤“磷限制”。

本研究选取合肥市典型城市森林（大蜀山、紫蓬山）为研究对象，通过对其土壤 C、N、P空间分布、季节变化及其化学计量特征的研究，探讨城市森林土壤 C、N、P分布特征，揭示影响城市森林土壤 C、N、P化学计量的因子。为准确评估城市森林土壤养分供应及限制情况提供参考，并为城市森林生态系统经营管理和可持续发展提供理论依据

1 研究区概况

研究区位于安徽省合肥市（117°11′—117°22′E；31°48′—31°58′N）境内的蜀山森林公园，占地面积1003.01 hm2，紫蓬山国家森林公园，占地面积1002.47 hm2。隶属北亚热带湿润季风气候，年降雨量约1000 mm，梅雨显著，夏雨集中，6、7、8月降水量占全年的35.45%。年均温15.7 ℃，极端低温达-20.6 ℃，极端高温达 40 ℃以上。两研究地森林土壤为岩石风化、气候、生物等综合作用下自然形成。1992年合肥市获国家首批“园林城市”称号，目前建成区绿地率34.5%，绿化覆盖率39.5%。

2 研究方法

2.1 样地设置

2016年，按照离城市的远近，建立了蜀山森林公园（近郊）、紫蓬山国家级森林公园（远郊）长期试验样地（图1），两类样地均设置在合肥市广泛分布的森林类型-麻栎（Quercus acutissima）林中。在每个样地内随机选取3个15 m×15 m样方用于土壤采集。各样地情况见表1。

图1 研究地区位图Fig. 1 Location of the Research sites

2.2 土壤样品采集与处理

鉴于研究地森林土壤土层较薄，30 cm以下土壤砂石含量较多，且土壤的养分含量的活跃成分主要集中在表层土层，本研究选取0—30 cm土层作为研究对象，并于2017年1月、4月、7月、10月中旬采集土壤样品。在每个样方内，按照“S”形布点法选取5个采样点，每点相隔4—5 m，去除土表凋落物，在每个采样点用土钻分别采集 0—10 cm，10—30 cm土壤样品，每个样地每次取回共30份土壤样品（每份不少于500 g），用于养分浓度含量的分析比较，用便携式保温箱低温将样品带回实验室。各样地土壤情况见表2。

土壤样品捡出侵入体和新生体后，一份保存在4 ℃冰箱内，用于测定微 MBC、DOC、NH4+-N、NO3--N；另一份风干过2 mm筛，用于测定土壤碳、氮、磷含量。

土壤全氮（TN）使用元素分析仪（EA3000，Vector，Italy）测定；土壤全磷（TP）采用钼锑抗比色法测定，土壤有机碳（SOC）采用重铬酸钾-硫酸外加热法测定（鲍士旦，2000）。

土壤DOC使用Multi N/C 3100分析仪测定，土壤NH4+-N、NO3--N使用FIAstar 5000流动注射分析仪测定（Jones et al.，2006）。

微生物量碳氮（MBC）采用氯仿熏蒸-K2SO4浸提法（Wu et al.，1990）。

MBC按照下式计算：

MBC=EC/0.45 （1）

式中：EC为熏蒸与未熏蒸测得的土壤DOC含量差值，0.45为MBC氯仿熏蒸后提取的生物量碳比例系数。

土壤含水率采用烘干法测定；土壤溶液pH按水土比2.5∶1充分混合，静置后使用pH计测定。

元素质量比的计算方法为：

式（2）—（4）中，SOC、TN、TC、TP分别为土壤有机碳、土壤全氮、土壤全碳、土壤全磷。

2.3 数据处理

数据经Excel 2013整理后，采用SPSS 20.0进行单因素方差分析（One-way ANOVA）比较各土层土壤 C、N、P 含量的季节性变化，利用多因素方差分析（Multi-way ANOVA）比较季节、区位、土层对SOC、TN、TP的影响。假定方差齐性下，应用LSD法进行分析比较；未假定方差齐性下，应用Tamhame，sT2（M）法进行比较。C、N、P化学计量比与土壤因子之间采用 Pearson相关系数法进行相关性检验。

3 研究结果

3.1 土壤C、N、P含量的变异及影响因素

从变异系数来看，0—30 cm SOC的季节性变异最大（50.46%），其次为 TN（44.52%），TP（37.30%）最小。

0—30 cm土层的SOC均值为21.82 g·kg-1，TP含量均值为0.18 g·kg-1，季节性变化规律均为秋季＞春季＞冬季＞夏季。TN含量均值为1.69 g·kg-1，表现为春季＞秋季＞冬季＞夏季。其中，TN、TP季节间差异显著（P＜0.05）（图 2）。

季节对 0—10 cm土层 TP含量影响不显著（P＞0.05），而对 10—30 cm 土层的影响显著（P＜0.05），且此土层秋季土壤TP含量与其它3个季节差异极显著（P＜0.05）（图 2）。说明不同土层的TP对季节变化的响应明显不同，表层土TP含量受季节影响不显著。季节对0—10 cm及10—30 cm土层SOC含量影响均不显著。春季0—10 cm土层TN显著高于冬季（P＜0.05），但10—30 cm土层季节间差异均不显著，表层土TN含量受季节影响显著。

表1 样地基本概况Table 1 Survey of sample plots

图2 各土层土壤C、N、P含量的季节性变化Fig. 2 Seasonal variation of C, N and P concentrations at different soil layers

除秋季P含量外，不同季节土壤SOC、TN、TP含量均随土层深度的增加而显著降低（P＜0.05）。

研究表明，区位对土壤SOC、TN、TP含量影响显著（P＜0.05），季节、区位交互作用对土壤TN、TP影响显著（P＜0.001、P＜0.05），季节、土层交互作用对土壤TP含量影响显著（P＜0.01）（表3）。

土壤 SOC、TN、TP之间存在极显著正相关关系（P＜0.01），TP与pH、NO3--N、C∶N、MBC呈极显著（P＜0.01）或者显著相关关系（P＜0.05）（表4）。

3.2 土壤C、N、P化学计量比的变异及影响因素

不同季节具有不同的 C、N、P化学计量特征（图3），从变异系数来看，0—30 cm土层C∶P的季节性变异最大（46.59%），其次为N∶P（39.64%），C∶N（15.47%）最小。

0—30 cm土层C∶N均值为12.53，表现为秋季＞夏季＞冬季＞春季，且秋季与冬（10—30 cm土层除外）、春、夏季（0—10 cm 土层除外）差异显著（P＜0.05）；夏季与春、秋季（0—10 cm土层除外）差异显著（P＜0.05），与冬季差异不显著（P＞0.05）；冬季与春（0—10 cm土层除外）、秋季（10—30 cm土层除外）差异显著。0—30 cm土层 C∶P均值为122.03，表现为夏季＞冬季＞春季＞秋季，除 10—30 cm土层中秋季与冬、春、夏季差异显著外（P＜0.05），其余季节间差异不显著（P＞0.05）。0—30 cm土层N∶P均值为 9.57，季节变化为春季＞夏季＞冬季＞秋季，春季与秋季（0—10 cm 土层除外）差异显著（P＜0.05），夏季与秋季（0—10 cm土层除外）差异显著（P＜0.05）。

表3 土壤SOC、TN、TP的多因素方差分析Table 3 Multi-Factor Analysis of Variance analysis of soil SOC, TN, TP

表4 土壤 SOC、TN、TP与土壤因子的相关性分析Table 4 Multi-Factor Analysis of Variance between soil SOC, TN, TP and soil factors

图3 不同季节各土层C、N、P化学计量比Fig. 3 C, N, P stoichiometric ratio at the different soil depth in the different seasons

4个季节土壤C∶N、C∶P、N∶P比值均随土壤深度的增加而下降。且春、夏、秋季土壤C∶N在不同土层间差异显著（P＜0.05），在同一季节不同土层间C∶P差异显著（P＜0.05），夏秋季节土壤N∶P在不同土层间差异显著。

研究表明，季节、土层、区位对土壤C、N、P化学计量比影响显著（P＜0.05），对这些因子的交互作用进行多因素方差分析，结果表明（表5）：季节、区位交互作用对 C∶N、C∶P影响显著（P＜0.001、P＜0.05），季节、土层交互作用对 C∶P及 N∶P比影响显著（P＜0.05、P＜0.01），区位、土层交互作用对C∶N 影响显著（P＜0.05）。

土壤 SOC、TN 与 C∶N、C∶P、N∶P、NH4+-N、NO3--N、MBC、DOC呈显著（P＜0.05）或极显著相关关系（P＜0.01）；土壤 C∶N、C∶P、N∶P与 SOC、TN、NH4+-N、DOC 呈显著（P＜0.05）或极显著（P＜0.01）相关关系，土壤C∶N、C∶P、N∶P之间（除C∶N与N∶P外）亦呈极显著正相关关系（P＜0.01），土壤N∶P与MBC呈显著负相关（P＜0.05）（表6）。

4 讨论

4.1 城市森林土壤C、N、P含量及其影响因素

土壤C、N对维持森林生态系统稳定与平衡具有重要作用。在本研究中，0—10 cm土壤 SOC、TN含量年均值为28.11、2.08 g·kg-1，略高于我国0—10 cm 含量均值（24.56、1.88 g·kg-1）（李丹维等，2017），表明城市森林土壤碳蓄积能力较强，验证了前期假设。这主要由于氮元素是影响陆地生态系统生产力的重要影响因子，城市化引起的城市森林土壤质量下降、土壤微生物活性降低、凋落物分解速率下降等问题都会导致土壤碳氮含量降低，但近年来，由于人类生产生活的影响，全球范围内大气氮沉降量普遍升高，增加了土壤氮素有效性，提高了凋落物、细根产量及土壤酶活性，进而增加了土壤碳氮来源（Huang et al.，2012）。

表5 土壤C、N、P化学计量比的多因素方差分析Table 5 Multi-Factor Analysis of Variance of soil C, N, P stoichiometric ratio

表6 土壤化学计量比与土壤因子间的相关性分析Table 6 Multi-Factor Analysis of Variance between its stoichiometric ratio and soil factors

已有研究表明，湿润温暖的气候条件，生物化学循环过程较强，可促进土壤有机质矿化（向慧敏等，2015），因而春秋季SOC、TN含量较高；夏季温度较高，凋落物分解加速，但同时较多的雨水增加了淋溶作用，植物生长旺盛，对土壤养分的吸收也增加，一系列综合原因促使夏季土壤C、N含量较低，这与本研究结果一致。本研究中不同土层土壤SOC、TN含量差异显著（P＜0.05），且随土层深度的增加而降低，这主要由于植被和环境条件是影响土壤 C、N含量垂直分布的重要因素，凋落物分解合成产物是土壤 C、N的重要来源（Feng et al.，2017b），它们首先富集于地表，而后随水分或其它介质向下层扩散迁移，并且保持在相对稳定的含量，进而形成随土层深度的增加而降低的分布格局。

本研究中0—10 cm土壤TP含量空间变异性（37.31%）低于C、N（50.46%，44.52%），这与宁志英等（2019）的研究结果一致，其主要由于土壤P来自岩石分化，属沉积性元素，迁移率低，含量主要受土壤母质的影响，变异性小。土壤TP含量（0.19 g·kg-1）低于我国均值（0.78 g·kg-1） （Tian et al.，2010），与陈印平等（2017）的研究结果相反，其可能是由于不同的土地利用方式和植被生长需求决定的，宋佳龄等（2019）研究也认为，亚热带季风气候下，自然形成的土壤P含量具有流失的风险。TP含量季节变化表现为秋春季高于冬夏季，这主要由于冬季低温降低根系分泌量及微生物活性，导致岩石分化及凋落物分解速率降低；夏季温度较高，高温多雨加快了岩石分化及P的淋溶，加快了岩石分化，增加了P的积累，但同时降雨加速了淋溶过程，引起 P的损失（李婷等，2015），综合作用导致土壤TP含量冬夏季较低。

已有研究表明，土壤理化性质影响其C、N、P含量（Feng et al.，2017b；Xiao et al.，2012）。本研究中土壤SOC、TN、TP之间存在极显著正相关关系（P＜0.01），这主要由于C、N、P是土壤有机质的基本构成元素，且在有机质中各占有一定的比例（Ye et al.，2014），亦进一步证实了城市森林土壤C、N、P之间的耦合性。本研究地土壤SOC、TN含量与 NH4+-N、NO3--N、MBC（与TN呈极显著负相关）、DOC呈显著或极显著正相关关系，这主要由于当土壤中NH4+-N、NO3--N、DOC等可被植物直接吸收利用的土壤活性养分增加时，养分来源更充足，植被生长旺盛，进而增加了凋落物产量，更利于土壤有机质的积累（Zhang et al.，2013）；土壤MBC含量是表征土壤有机质分解和氮矿化的关键指标，土壤有机氮矿化后产生的 NH4+-N和NO3--N为土壤微生物以及植被生长提供了氮素来源，进一步增加了凋落物量，提高了土壤有机质的分解，因此，土壤MBC含量的增加，利于植被对土壤氮素的吸收，一定程度上减少了土壤N含量，增加了土壤C的积累（高珊等，2018）。Loomis et al.（2010）研究表明，土壤 C、N含量与其含水率呈极显著正相关，并认为高的含水率利于土壤C、N积累，特别是在厌氧环境中，而本研究尚未发现城市森林土壤含水率与 C、N、P及其化学计量间的相关性，这与前人研究结果有所不同，这可能与立地环境的不同有关。

4.2 城市森林土壤C、N、P化学计量比特征及其影响因素

土壤 C、N、P化学计量比受季节、区位、土壤因子等影响，且空间差异性较大。土壤C∶N是评价土壤质量的重要指标，研究表明，全球0—10 cm森林土壤 C∶N均值为 12.4，全球土壤 C∶N均值为13.33（李丹维等，2017）。本研究中城市森林土壤C∶N均值为13.39，接近于全球土壤平均水平，表明城市森林土壤有机质的矿化速率较稳定，即释放养分的能力接近全球土壤的养分供应能力，较高的土壤C∶N值预示着土壤具有较强的碳转化潜力和较大的潜在土壤N库（陶冶等，2017）。土壤C∶P是衡量土壤微生物矿化有机物释放 P潜力的指标，0—10 cm土壤C∶P均值（151.59），远高于全球森林土壤对应土层 C∶P均值（81.9） （Cleveland et al.，2007）。高C∶P比会加剧微生物与植物对土壤无机P的竞争，影响植物生长，因此较高的C∶P是P有效性低的一个重要指标（赵维俊等，2016；李丹维等，2017），进一步证实了城市森林生态系统土壤 P的缺乏。N∶P可用作N饱和的诊断指标（Zhao et al.，2015），并被用于确定养分限制的阈值，土壤N：P（11.19）高于中国平均水平（3.9）（Cleveland et al.，2007），城市森林较高的氮沉降量证实了土壤 N∶P是由研究区较低的磷含量决定的。

土壤C∶N、C∶P、N∶P具有较高的变异系数，且C∶N（15.47%）低于 C∶P（46.59%）、N∶P（39.64%）。这由于森林土壤C主要来源于凋落物的分解转化积累、N主要来源于氮素矿化与固定（张广帅等，2016）、P主要来自岩石分化，受成土母质、微生物、气候、土壤生物地球化学循环等因素的影响（You et al.，2018）。可见，土壤碳氮变化易受环境条件影响，且碳氮的空间分布具有一致性，两者间存在耦合循环，而P变化幅度小，含量相对稳定。

进行相关性分析可以解释不同组分 C、N、P化学计量比指标之间协同关系，有助于对养分间耦合过程做出合理解释（赵维俊等，2016）。Zhang et al.（2017）研究表明，土壤含水率与C∶P呈显著正相关，并认为这主要由于土壤P基本来源于岩石分化，被植被吸收后又随凋落物以有机质的形式返还土壤中，高的含水率有利于土壤有机磷积累，进而引起C∶P升高；Sun et al.（2017）研究亦证实了土壤含水率与C∶N的相关性。先前研究证实了土壤质地（如：含水率、pH、容重、土壤养分等）可影响土壤 C∶N、C∶P（Zhang et al.，2017；Sun et al.，2017）。本研究中，土壤C∶N、C∶P、N∶P与SOC、TN含量呈极显著相关关系（P＜0.01），且土壤 C∶N、C∶P、N∶P之间（除C∶N与N∶P外）亦呈极显著正相关关系（P＜0.01），表明土壤SOC、TN含量是影响土壤C、N、P化学计量比的因素，C∶N、C∶P、N∶P之间存在较好的耦合性。这与前人研究结果较一致，如Yu et al.（2016）在研究滨海湿地生态系统时发现高的C∶N增加了土壤N的流失，并认为这主要由于充足的有机碳在NO3--N反硝化过程中充当了电子供体的作用。Zhang et al.（2017）研究证实了土壤P是影响C、N循环的重要调节因子。

5 结论

（1）本研究中，0—10 cm土壤SOC、TN含量年均值略高于我国均值；土壤TP含量则远低于我国均值，证实了城市森林土壤处于“碳富集、磷限制”状态。土壤SOC、TN、TP含量秋春季较高，冬夏季较低，季节对土壤 TN、TP含量影响显著（P＜0.05）。

（2）研究地城市森林土壤 C、N、P化学计量比受研究区域季节、区位、土壤因子等影响，且土壤 C∶N、N∶P季节差异显著。C∶P远高于全球森林土壤均值；N∶P高于中国平均水平，进一步验证了土壤磷的缺乏。

（3）研究地城市森林土壤C∶N、C∶P、N∶P之间（除C∶N与N∶P外）亦呈极显著正相关关系，进一步证实了 C、N、P间存在较好的耦合性。城市森林土壤NH4+-N、NO3--N、DOC含量增加，利于土壤C、N积累；土壤MBC含量的增加，利于植被对土壤氮素的吸收，一定程度上减少了土壤 N含量，增加了土壤C的积累。