温文杰 王冬梅
(北京林业大学水土保持学院 北京 100083)
碳(C)、氮(N)和磷(P)在树木生长发育过程中具有重要作用,其化学计量比体现树木的碳积累及氮、磷限制格局,并与氮固定、环境适应等生态过程有关,能够揭示树木与环境间的关系(Elseretal.,2000;Woodsetal.,2003;Fanetal.,2015;Weietal.,2021)。多年来,国内外众多学者开展了许多植物叶片养分含量及其生态化学计量特征研究,并取得了一定突破(Niklasetal.,2005;Renteríaetal.,2011;Sistlaetal.,2012;Moetal.,2015),如分析全球1 280种植物(Reichetal.,2004)和我国753种植物(Hanetal.,2005)叶片的养分含量和化学计量特征,还在我国喀斯特高原石漠化区(刘娜等,2020)、黄土高原(乔雨宁等,2020)、青藏高原(孙小妹等,2018)、阿拉善荒漠(张珂等,2014)、辽东山区(毕建华等,2017)、洞庭湖湿地(李旭等,2019)和海南岛海岸带(张书齐等,2020)等典型地貌区进行了植物叶片养分含量及其化学计量特征研究,但在青海黄土高寒区的研究鲜见报告。
植物生活型不同,其叶片的寿命和养分重吸收机制也有所差异,从而影响到叶片C、N和P含量及其生态化学计量比(Liuetal.,2006;王晶苑等,2011;刘冬等,2020);而且在生长季不同阶段,植物在养分利用效率的权衡策略上也可能不一致(吴鹏,2017;王树力等,2018)。坡位一定程度上体现着水热条件和养分等的环境梯度,可能通过水肥再分配影响植物的养分吸收利用(范叶青等,2012;樊月等,2019;余明等,2019)。鉴于此,本研究以青海黄土高寒区华北落叶松(Larixprincipis-rupprechtii)、青海云杉(Piceacrassifolia)、白桦(Betulaplatyphylla)和青杨(Populuscathayana)4种典型人工林树种为对象,研究生长季不同阶段和不同坡位时的叶片有机碳(organic carbon,OC)、全氮(total nitrogen,TN)、全磷(total phosphorus,TP)含量及化学计量特征的变化,以期为指导青海高寒森林的经营管理提供科学依据。
研究区位于青海西宁市大通回族土族自治县塔尔沟小流域(100°51′—101°56′E,36°43′—37°23′N),地处青藏高原与黄土高原过渡地带,属大陆性高原气候,年均气温2.8 ℃,降水量400~600 mm,主要集中在5—9月,约占全年降水量的87%。主要土壤类型为山地棕褐土和栗钙土,土层深厚。小流域内森林以青海云杉、华北落叶松、青杨和白桦等人工纯林为主。
叶片样品采集于2019年5月15日—8月15日。在4种人工纯林内坡面的上、中、下3个坡位(彼此海拔差至少10 m)设置20 m×20 m样地,除华北落叶松在下坡位设了3块样地外,每种林分类型每个坡位均设置2块样地,共计25块样地(表1),对每块样地进行每木检尺。将生长季的5月15日—8月15日划分为3个阶段:5月15日—6月15日(阶段Ⅰ)、6月15日—7月15日(阶段Ⅱ)和7月15日—8月15日(阶段Ⅲ)。在阶段Ⅰ,每块样地选取3~5株标准木,在其东、南、西和北4个方向采集健康、完整且成熟的叶片,每块样地混合叶片样品不少于500 g。在其他生长季阶段,除华北落叶松在下坡位选择2块样地、在中坡位和上坡位各选择1块样地进行采样外,另外3种林分类型每个坡位仅选1块样地进行采样。
表1 样地基本特征Tab.1 Characteristics of sampling plots
采集的叶片样品装入牛皮纸袋,做好记录带回实验室。置于105 ℃烘箱中杀青30 min后,65 ℃下烘干至恒重。烘干样品用粉碎机粉碎并过0.15 mm筛,采用重铬酸钾-硫酸氧化法测定叶片OC含量,凯氏定氮法测定叶片TN含量,碱溶-钼锑抗比色法测定叶片TP含量。
所有数据利用SPSS 25软件处理,化学计量比均为摩尔比。采用Shapiro-Wilk检验对数据进行正态性检验,当P>0.05时数据为正态分布。采用单因素方差分析比较叶片OC、TN和TP含量及化学计量比C∶N(OC∶TN)、C∶P(OC∶TP)和N∶P(TN∶TP)在不同生活型、生长季阶段和坡位间的差异显著性,并用 Duncan法进行多重比较。对叶片OC、TN和TP含量进行Spearman相关性分析,利用Canoco 5软件对叶片养分含量及其化学计量比与影响因子(生活型、生长季阶段和坡位)的关系进行除趋势对应分析(detrended correspondence analysis,DCA)、冗余分析(redundancy analysis,RDA)和蒙特卡洛置换检验。
3.1.1 叶片OC、TN和TP含量的统计特征 表2表明:华北落叶松和青杨叶片的OC、TN和TP含量及青海云杉和白桦叶片的TN含量服从正态分布,可用算术平均值(arithmetic mean,AM)反映样本总体特征,但青海云杉和白桦叶片的OC和TP含量不服从正态分布,故用几何平均值(gemetric mean,GM)能更真实反映样本总体特征;华北落叶松叶片OC、TN和TP含量的算术平均值(AM)分别为599.81、22.67和2.65 g·kg-1,变异系数分别为2.08%、19.41%和44.91%;青海云杉叶片OC、TN和TP含量的平均值分别为590.69 g·kg-1(GM)、7.14 g·kg-1(AM)和0.81 g·kg-1(GM),变异系数分别为5.16%、11.90%和37.65%;白桦叶片OC、TN和TP含量的平均值分别为605.67 g·kg-1(GM)、27.62 g·kg-1(AM)和1.18 g·kg-1(GM),变异系数分别为1.90%、14.67%和66.24%;青杨叶片OC、TN和TP含量的算术平均值(AM)分别为571.19、23.31和2.25 g·kg-1,变异系数分别为2.02%、26.08%和68.00%;4种树木叶片OC、TN和TP含量的变异性规律相同,即变异系数表现为TP>TN>OC。
表2 树木叶片OC、TN和TP含量的统计特征①Tab.2 Statistical characteristics of OC,TN,and TP content in tree leaves
3.1.2 叶片OC、TN和TP含量的生活型、生长季阶段和坡位比较 将4种树木划为针叶树和阔叶树2种生活型。由表3可看出:针叶树和阔叶树叶片的OC含量在不同生长季阶段无显著差异(P2>0.05);阔叶树叶片TN含量在阶段Ⅰ和Ⅱ显著高于针叶树(P2<0.05),并在阶段Ⅲ也高于针叶树,但差异不显著(P2>0.05);针叶树和阔叶树叶片TP含量在阶段Ⅰ和Ⅱ无显著差异(P2>0.05),但在阶段Ⅲ表现出针叶树叶片TP含量显著高于阔叶树(P2<0.05)。
由表3还可看出:针叶树和阔叶树叶片OC含量、针叶树叶片TN和TP含量均在各生长季阶段之间差异不显著(P1>0.05);阔叶树叶片TN和TP含量均存在显著的生长季阶段差异(P1<0.05),表现为TN在阶段I显著高于阶段Ⅱ和Ⅲ;TP在阶段Ⅰ显著高于阶段Ⅱ,在阶段Ⅱ又显著高于阶段Ⅲ。总体来看,阔叶树叶片TN和TP含量受生长季阶段的影响大于针叶树。
表3 树木叶片OC、TN和TP含量的生活型和生长季阶段比较①Tab.3 Comparison of OC,TN,and TP content in tree leaves under different life forms and stages of the growing season
由表4可看出:3个坡位针叶树叶片OC含量均高于阔叶树,但差异不显著(P2>0.05);阔叶树叶片TN含量在各坡位均高于针叶树,但仅在中、上坡位显著(P2<0.05),在下坡位不显著(P2>0.05);针叶树和阔叶树叶片TP含量在3个坡位之间无显著差异(P2>0.05)。
由表4还可看出:针叶树和阔叶树叶片OC含量在下坡位均高于中、上坡位,但未达到显著水平(P3>0.05);TN和TP含量在不同坡位间均差异不显著(P3>0.05)。
表4 树木叶片OC、TN和TP含量的生活型和坡位比较①Tab.4 Comparison of OC,TN,and TP content in tree leaves under different life forms and slope positions
3.2.1 叶片C∶N、C∶P和N∶P的统计特征 表5表明:4种树木叶片的C∶N和青海云杉叶片C∶P均服从正态分布,采用算术平均值(AM),4种树木叶片的N∶P以及华北落叶松、白桦和青杨叶片C∶P不服从正态分布,采用几何平均值(GM);华北落叶松叶片C∶N、C∶P和N∶P的平均值分别为32.04(AM)、667.53(GM)和21.24(GM),变异系数分别为19.79%、71.89%和70.28%;青海云杉叶片C∶N、C∶P和N∶P的平均值分别为97.73(AM)、1 971.00(AM)和18.87(GM),变异系数分别为11.48%、30.39%和24.71%;白桦叶片C∶N、C∶P和N∶P的平均值分别为26.04(AM)、1 330.24(GM)和51.50(GM),变异系数分别为12.90%、87.87%和83.61%;青杨叶片C∶N、C∶P和N∶P的平均值分别为30.45(AM)、938.01(GM)和31.80(GM),变异系数分别为26.01%、120.79%和99.71%。可以看出,4种树木叶片C∶N的变异系数小于N∶P的变异系数,N∶P的变异系数又小于C∶P的变异系数。
表5 树木叶片C∶N、C∶P和N∶P的统计特征Tab.5 Statistical characteristics of C∶N,C∶P,and N∶P in tree leaves
3.2.2 叶片C∶N、C∶P和N∶P的生活型、生长季阶段和坡位比较 由表6可看出:针叶树叶片C∶N在阶段Ⅰ和Ⅱ显著高于阔叶树(P2<0.05),在阶段Ⅲ也高于阔叶树但差异不显著(P2>0.05);针叶树叶片C∶P在阶段Ⅰ显著高于阔叶树(P2<0.05),但在阶段Ⅲ显著低于阔叶树(P2<0.05),在阶段Ⅱ不显著低于阔叶树(P2>0.05);阔叶树叶片N∶P在阶段Ⅰ和Ⅲ显著高于针叶树(P2<0.05),在阶段Ⅱ不显著高于针叶树(P2>0.05)。
由表6还可看出:针叶树叶片C∶N和C∶P在3个生长季阶段间差异不显著(P1>0.05),而N∶P在3个生长季阶段间则差异显著(P1<0.05),阶段Ⅲ显著高于阶段Ⅰ和Ⅱ;阔叶树叶片C∶N、C∶P和N∶P在3个生长季阶段间均差异显著(P1<0.05),C∶N在阶段Ⅱ和Ⅲ显著高于阶段Ⅰ,C∶P在阶段Ⅲ显著高于阶段Ⅰ和Ⅱ,N∶P在阶段Ⅲ也显著高于阶段Ⅰ和Ⅱ。总体来看,阔叶树叶片C∶N和C∶P受生长季阶段的影响大于针叶树。
表6 树木叶片C∶N、C∶P和N∶P的生活型和生长季阶段比较Tab.6 Comparison of C∶N,C∶P,and N∶P in tree leaves under different life forms and stages of the growing season
由表7可看出:针叶树叶片C∶N高于阔叶树,在中和上坡位差异显著(P2<0.05),在下坡位差异不显著(P2>0.05);针叶树叶片C∶P与阔叶树在3个坡位均无显著差异(P2>0.05);阔叶树叶片N∶P高于针叶树,下坡位差异显著(P2<0.05),中和上坡位差异不显著(P2>0.05)。
由表7还可看出:针叶树和阔叶树叶片C∶N和C∶P在下坡位均高于中和上坡位,但未达到显著水平(P3>0.05);针叶树和阔叶树叶片的N∶P在不同坡位间也差异不显著(P3>0.05)。
表7 树木叶片C∶N、C∶P和N∶P的生活型和坡位比较Tab.7 Comparison of C∶N,C∶P,and N∶P in tree leaves under different life forms and slope positions
对青海黄土高寒区4种典型人工林树木在生长季(5月15日—8月15日)的叶片OC、TN和TP含量进行Spearman相关性分析,结果(表8)表明,4种树木叶片OC含量与TN、TP含量均不存在显著相关关系,除青海云杉外,其他3种树木叶片TN与TP含量均极显著正相关(P<0.01)。
表8 树木叶片OC、TN和TP含量的Spearman相关性分析①Tab.8 Spearman correlation analysis of OC,TN,and TP content in tree leaves
DCA结果显示,排序轴的梯度长度小于3,适合采用线性排序法(线性模型),故本研究用RDA来研究叶片OC、TN和TP含量以及化学计量比与生活型、生长季阶段和坡位之间的关系。由图1可知,生长季阶段(SGS,从Ⅰ、Ⅱ到Ⅲ)与叶片C∶N、C∶P和N∶P正相关,与叶片OC、TN和TP含量负相关。生活型(LF,从针叶树到阔叶树)与叶片TN含量、C∶P和N∶P正相关,与OC含量和C∶N负相关,对TP含量影响较小(投影点在原点附近)。坡位(SP,从下坡、中坡到上坡)与叶片TP和TN含量正相关,与叶片C∶P和N∶P负相关,对叶片OC含量和C∶N影响较小(投影点在原点附近)。
图1 生长季阶段、生活型和坡位与叶片OC、TN和TP含量及化学计量比的RDA排序Fig.1 RDA ranking of different stages of the growing season,life forms,and slope positions of trees and the leaf OC,TN,and TP content and stoichiometric ratiosSGS:生长季阶段Stage of the growing season;LF:生活型Life form;SP:坡位Slope position.
蒙特卡洛置换检验结果表明(表9):生长季阶段和生活型对叶片OC、TN和TP含量及化学计量比的影响均达极显著水平(P<0.01),且二者的解释程度相差不大,分别为17.5%和15.0%。相比之下,坡位的解释程度最低,仅为1.3%。
表9 生长季阶段、生活型和坡位对叶片OC、TN和TP含量及化学计量比的解释程度Tab.9 Interpretation degree of leaf OC,TN,and TP content and stoichiometric ratios under different stages of the growing season,life forms,and slope positions of trees
本研究中,青海黄土高寒区4种典型人工林树木叶片OC含量平均值(变化范围)为591.84 (571.19~605.67)g·kg-1,远高于全球植物叶片的均值464 g·kg-1(Elseretal.,2000),可能是处在高寒区的树木生长较慢,光合速率较低,导致OC含量累积有关。全球陆生植物叶片TN含量平均值为20.1 g· kg-1(Reichetal.,2004),我国植物叶片平均TN含量为20.2 g·kg-1(Hanetal.,2005),我国北方山区人工林树木叶片平均TN含量为21.6 g·kg-1(宗宁等,2017),本研究中4种树木叶片TN含量平均值(变化范围)为17.76(7.14~27.62)g·kg-1,其中青海云杉叶片TN含量(7.14 g·kg-1)远低于全球、我国植物叶片及我国北方山区人工林树木叶片均值。研究表明,叶片TN含量较高的植物具有较高的光合速率,生长也较快(杨斌等,2019;胡启武等,2014),故青海黄土高寒区的青海云杉生长较慢。全球陆生植物叶片TP含量平均值为1.77 g·kg-1(Reichetal.,2004),我国植物叶片平均TP含量为1.46 g·kg-1(Hanetal.,2005),我国北方山区人工林树木叶片平均TP含量为2.35 g·kg-1(宗宁等,2017),本研究中4种树木叶片TP含量平均值(变化范围)为1.47(0.81~2.65)g·kg-1,其中青海云杉叶片TP含量(0.81 g·kg-1)远低于全球、我国植物叶片及我国北方山区人工林树木叶片均值。由此可知,青海云杉叶片TN和TP含量均较低。
叶片C∶N和C∶P代表植物吸收营养元素时同化OC的能力,一定程度上可反映植物的营养利用效率。在低营养条件下,植物生长缓慢,C∶N和C∶P将增大,植物的营养利用率提高,所以高的C∶N和C∶P表征植物生长较慢(杨惠敏等,2011;李从娟等,2014;邓成华等,2019;龚雪伟等,2017)。我国东部南北森林样带102 个优势种叶片的C∶N∶P摩尔比算术平均值为810.9∶ 25.4∶1(任书杰等,2012),本研究青海黄土高寒区4种树木中,青海云杉叶片C∶N和C∶P远高于其他3个树种,也高于我国东部森林样带,青海云杉生长较慢。
TN和TP是陆地生态系统生产力的重要限制因子,N∶P通常用来描述群落水平的TN和TP相对限制。我国753种陆生植物叶片N∶P质量比平均为16.3(Hanetal.,2005),换算成摩尔比为36.09。本研究中,青海云杉叶片N∶P平均值为18.87,在4种树木中最低,且远低于我国植物叶片均值。白桦叶片N∶P平均值为51.50,在4种树木中最高,且远高于我国植物叶片均值,说明青海云杉的生长更多受TN限制,白桦生长更多受TP限制。
本研究Spearman相关性分析表明,除青海云杉叶片外,其他3种树木叶片TN和TP含量均极显著正相关(P<0.01),而近年来有研究表明,若叶片TN含量较高时,通常也具有相对较高的TP含量(Rongetal.,2015;Wuetal.,2014),这可以为今后探讨叶片内养分的循环和利用提供一定理论依据。
本研究通过RDA分析得到,青海黄土高寒区4种树木叶片OC、TN和TP含量及化学计量比受生长季阶段和生活型的影响均达极显著水平(P<0.01),解释程度较高,而受坡位的影响未达显著水平(P>0.05),解释程度也最低。
青海黄土高寒区4个树种叶片OC、TN和TP含量及其化学计量比随生活型、生长季阶段和坡位变化的一般性规律为:阔叶树叶片TN含量高于针叶树,阔叶树叶片TN和TP含量及C∶N和C∶P受生长季阶段的影响大于针叶树,这可能与针叶和阔叶树木叶片结构不同有关,还需要进一步研究;下坡位针叶树和阔叶树叶片的OC含量、C∶N和C∶P均高于中坡位和上坡位,虽然未达到显著水平,但在一定程度上也可以说明下坡位树木生长相对较慢,这可能是由于下坡位树木受人类活动干扰较大。
本研究探讨青海黄土高寒区华北落叶松、青海云杉、白桦和青杨这4种典型人工林树木(针叶和阔叶2种生活型)叶片的OC、TN、TP含量和化学计量特征,及其随生长季阶段和坡位的变化,结果表明:
1)青海云杉叶片C∶N和C∶P较高,N∶P较低,说明青海云杉生长较慢,且更多受TN限制,要注意TN养分的补给。
2)生长季阶段和针叶、阔叶生活型是影响青海黄土高寒区4种树木叶片养分含量和化学计量比的显著因素(P<0.01)。阔叶树叶片TN含量高于针叶树,生长季阶段对阔叶树叶片TN和TP含量及C∶N和C∶P的影响大于针叶树,养分管理时要关注树木所属的生活型和所处的生长季阶段。