油茶低产林转化下土壤质量关键因子的识别与筛选

谭智铭，宁 晨，林先滢，许煜东，张 正，刘四黑，李建安

（1.中南林业科技大学 a.生命科学与技术学院；b.南方林业生态应用技术国家工程实验室；c.林学院，湖南 长沙 410004；2.铜仁市油茶工程技术研究中心，贵州 铜仁 554003；3.玉屏侗族自治县林业局，贵州 铜仁 554000；4.贵州黔玉油茶开发有限公司，贵州 铜仁 554000）

油茶Camelliaoleifera是我国特有的树种和主要木本油料作物，已有2 300多年的栽培和利用历史，广泛种植于亚热带酸性土壤中。目前，我国的高产油茶园每公顷可产茶油600 kg以上，综合利用效益可以达到数千元，是乡村振兴脱贫攻坚的支柱产业，也是维护国家粮油安全的新兴主力[1-2]。然而，种植期间不当的耕作和管理模式导致单位面积产量低，对低产油茶林的改造迫在眉睫。地处亚热带的贵州省玉屏县被视为南方16省（区、市）重要的油茶产业示范区之一，同时也是当地精准扶贫的特色优势资源产业。经营较好的良种油茶林分进入盛产期后，每公顷收入可达4 500元以上，每户贫困家庭种植0.2 hm2就可以实现脱贫[3]。然而，该地仍有许多传统种植百年以上的传统老油茶林，并存在老品种产油率不高、粗放管理、林地地力低等问题，制约着当地经济发展[4]。因此，对低效油茶林地的改造，已成为当地发展可持续农业的一种关键实践方式。

另一方面，人类活动改变土地利用方式后，植被的变化可能会显著影响森林土壤的化学性质和养分有效性，即土壤质量[5]生物和土壤因素的变化，可以直接改变土壤微生物的多样性和丰度[6-7]例如，森林转化为农田会导致特定微生物的结构和多样性发生变化[8-9]地上植物多样性、盖度和群落组成的变化可以通过调节小气候条件、土壤养分或化感物质的分泌来影响土壤微生物群落和生态功能等[10-11]由于单一土壤指标对反映土壤质量的有效性不同，决定了其精确评价和比较立地条件变化的局限性，而如何将多个土壤指标转化为一个综合信息，定量化描述土壤质量已成为目前农林业研究的热点[12]。

本研究针对贵州玉屏县茶花泉油茶区百年以上的油茶老林林分改造后分别转化为10 a油茶幼林、马尾松林和杉木林土壤理化性质、酶活性和真菌多样性指标进行取样调查，分析比较几种林分在土壤指标上的差异。并通过主成分分析法把测定的多个土壤指标转化为土壤质量综合指数（Soil quality index，SQI），建立低效油茶林分改造下土壤质量评价指标体系。探索林分转化中调控林分土壤养分的关键因子，为油茶林土壤质量管理和良性生态环境重建提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 试验区概况

研究地位于贵州省铜仁市东南部玉屏县朱家场镇（27°28′～27°31′N，108°34′～109°09′E）。地处云贵高原至湘西低山丘陵过渡带，海拔600～800 m，年平均气温17.1℃，平均降水量1 174 mm，属于亚热带季风湿润气候。母岩以石灰岩坡积物，土壤以第四纪黄壤为主。

1.2 试验设计

于2021年1月分别在试验区老油茶林（当地品种“寒露籽”，密度为1 050株/hm2）、新油茶林（“长林”系列54号-“湘林”系列27号混种，2010年完成造林，密度为1 155株/hm2）、马尾松和杉木（2010年完成造林，造林密度2 m×3 m）林内随机选取3个样点，每个样点之间距离大于20 m。去除表面枯叶及杂质后，分别收集地面以下1～15、15～30、30～45 cm 深度的土壤共500 g，装入无菌塑封袋中充分混匀，迅速置于冰盒中保存并带回实验室。将采集到的土壤样品分成2份，其中1份置于-80℃超低温冰箱中保存，用于提取土壤真菌DNA；另1份土壤置于常温下阴干后，用于土壤理化性质及土壤酶功能测定。

1.3 土壤理化性质

土壤pH值采用点位测定法；有机碳（TC）含量采用重铬酸钾氧化法；全氮（TN）含量采用半微量凯式法；全磷（TP）采用消煮液+钼锑抗比色法；全钾含量采用消煮液+火焰光度法；铵态氮（NH4-N）、硝态氮（NO3-N）、速效磷（PO4）采用1M KCl浸提后通过连续流动分析仪（Skalar-analytic B.V，SAN++）测定；土壤总钙（Ca）、镁（Mg）、铁（Fe）、锰（Mn）含量采用硝酸-盐酸-氢氟酸消解后，使用电感耦合原子发射光谱仪（ICP-AES,Thermo.,USA）进行测定。利用微量板荧光法测定土壤酸性磷酸酶（Acid phosphatase，AP）、乙酰氨基葡萄糖苷酶（N-acetylglucosaminidase，NAG）、β-葡糖苷酶的活性（β-glucosidase，BG）[13]。

1.4 真菌多样性指数

采用Illumina 高通量测序平台对土壤微生物进行测序。每个超低温保存样品称取0.25 g土壤，利用Mobio PowerSoil试剂盒MoBio Laboratories Inc.,CA,USA）进行总DNA 提取。利用真菌通用引物ITS1F(5′-CTTGGTCATTAGAGAGAGTAA-3′)和 ITS2(5′-GCTGCGTTCTTCTCTCGATGGC-3′)、AMF特异性引物AMV4-5NF（5′-AAGCTCGTAGT TGAATTTCG-3′）和AMDGR（5′-CCCAACTATCCC TATTAATCAT-3′）分别对DNA样品进行序列扩增。PCR 产物经上海美吉生物医药科技有限公司Illumina Miseq PE300平台进行高通量测序，而后于I-Sanger 生物 信息分析云平台(http://www.isanger.com/)进行数据处理和根际土壤真菌多样性指数分析。通过平台中QIIME(http://qiime.org/scripts/assign_taxonomy.html)将识别阈值在97%以上的序列聚类为操作分类单元(operational taxonomic units，OTU)。

土壤理化指标及微生物多样性数据采用单因素方差分析（One-way ANOVA）比较不同林分指标的差异性，多重比较采用Turkey-HSD检验显著水平。

1.5 土壤质量评价

将要测定的18个指标作为总数据集，采用主成分分析、隶属度函数、MDS等筛选测定指标建立评价体系，最后使用加权求和指数法计算土壤质量指数。将数据标准化处理后进行PCA分析，并结合Norm值，确定进入MDS指标。MDS指标选择原则如下：提取特征值≥1的主成分，最大收敛迭代次数25，选择主成分提取公因素，用最大方差正交法进行矩阵选择，将指标载荷绝对值≥0.5的分为一组。采用Norm值（矢量常模）可以解决信息损失和数据冗余的问题。Norm值可以反映指标解释的能力大小，数值越大解释能力越强。Norm 值计算公式下：

式中：Nik是第i个指标在特征值≥1的前k个主成分的Norm值；Uik是第i个指标在第k个主成分上的荷载；λk是第k个主成分的特征值。

采用隶属度函数将选出的各项指标统一进行标准化处理，转化为0～1的无量纲数值作为隶属度。根据主成分分析中主成分因素荷载的正负性，来判断隶属度函数分布的升降性。隶属度函数分别为，升型、降型计算公式如下：

式中：（2）为升型计算公式；（3）为降型计算公式；x为土壤指标的值；x1、x2分别为土壤指标的最小值、最大值。

计算各指标在评价中的权重值，计算公式如下：

式中：Wi表示指标i在评价指标体系中的权重，Ci为第i个土壤指标在主成分分析中的公因素方差。

土壤质量指数SQI是土壤各属性指标综合作用的结果，其变化范围为0～1，数值越大说明土壤质量越好。计算公式如下：

式中：Wi为第i个土壤指标的权重值；Ni为对应指标的隶属度，n为土壤指标个数。

2 结果与分析

2.1 土壤化学性质

由图1可知，林分转化后13个化学指标的变化，其中pH值、全碳、全钾、镁、铁、锰、硝态氮的含量在转化前后产生显著变化。林分转化后，pH值开始向弱酸性环境转变，全钾、硝态氮分别增加31%～68%、6%～116%并都在油茶幼林土壤中含量最高。油茶老林的土壤中全碳、全氮、全钾、钙、镁、锰、磷酸盐、速效钾含量相比于其他林分都较低。2种油茶林地土壤中镁、铁元素含量都显著低于2种用材林。而在油茶幼林中的锰元素含量显著高于其他3种林分，与油茶老林相比增加了243%。4种速效养分中，油茶幼林的硝态氮的含量显著高于其他林分，而其他养分在4种林分中均无显著差异。

图1 土壤化学指标Fig.1 Soil chemical indicators

4种林分中3种酶活性变化如图2所示。4种林分中酶活性虽无显著差异，但相比于其余3种林地转化后马尾松林中NAG酶和AP酶的活性都更高。

图2 土壤酶活性指标Fig.2 Soil enzyme activity index

真菌和丛枝菌Shannon指数在4种林分中均无显著差异，但油茶幼林中Shannon指数略高于其他3种林分，如图3所示。

图3 真菌Shannon指数和丛枝菌根Shannon指数Fig.3 Fungal Shannon indexes and arbuscular mycorrhizal Shannon indexes

2.2 土壤质量评价体系构建

对pH值、全碳、全氮、全磷、全钾、钙、镁、锰等13个化学指标以及3个酶活性指标以及真菌多样性指标（Fungi_Shannon、AMF_Shannon）进行主成分分析，得到主成分特征值和贡献率，结果见表1。由表1可以看出，前7个主成分对于总方差的累积贡献率达到了77.26%。由旋转成矩阵表2可知，18项指标在7个主成分中的各因子载荷。按照因素载荷的绝对值≥0.5的土壤指标，将各测定指标进行对应主成分分组划分，得到由锰、硝态氮、全钾、速效钾、NAG、AP、全氮、pH值、全碳、全磷、Fungi-Shannon组成的第一个最小数据集（MDS1）。

表1 各因子主成分的特征值和贡献率Table 1 Eigenvalue and contribution rate of principal components

表2 旋转成分矩阵Table 2 Rotation component matrix

PCA分析可以减少变量重叠，但在减少指标的同时可能会导致土壤指标信息在一定程度上的损失，为了能够对土壤指标数据进行全面分析。根据MDS1中各因素的载荷（表3），计算各个指标的Norm值，将在几个主成分中对应Norm值最大的因素分为一组。以每组中最大Norm值的10%变化范围进行筛选，选取此范围内指标为土壤质量数据集的初选指标。由于指标之间的相关性越高，作用效果越相近，因此以相关系数0.6为标准，若相关性较高(相关系数≥0.6)，则剔除Norm值相对较低的指标。通过此步骤去除了，在主成分1中的Mn和主成分3中的NAG。

表3 Norm矩阵Table 3 Norm matrix

通过上述分析该地区油茶土壤肥力评价指标最小数据集为NO3-N、全钾、速效钾、AP、全氮、pH值、全碳以及真菌多样性。最后采用加权求和指数法计算土壤质量指数，得到该地区土壤质量指数（图4）。进行林分转化之后，油茶幼林、马尾松林以及杉木林土壤质量均得到了显著提高。

图4 土壤评价指标得分Fig.4 Scores of the soil evaluation indicators

3 讨 论

研究表明，油茶自身喜好酸性环境，而油茶老林种植时间长，油茶根系可通过在土壤中扩散增殖造成土壤可溶性离子数目增多，导致团聚在根系区域内土壤pH值降低，从而增加土壤养分含量以及有效养分的吸收和利用。而3种新转化林分中土壤有机碳均高于油茶老林表明，该3种树种均处于快速生长期，无论是投入到地下的有机碳还是与根系微生物的共生关系来看，均处于活跃阶段。这些结果与杨亚琴等[14]不同年龄油茶林以及田丹等[15]油茶林不同套种模式中土壤理化性质的研究结果一致。

马尾松和杉木林相比，2种油茶树对土壤中的铁元素含量较低，证明油茶对铁元素依赖性较强。根据曹永庆等[16]的研究结果，正处于成长过程的油茶根系中存贮的铁元素会向地上部分转运，但到了果实发育期和成熟期，整株的铁元素累积量不再继续变化。本研究中发现转化为油茶幼林后，土壤中锰元素含量较油茶老林高2.4倍，说明在油茶幼林仍没有充分利用土壤中的锰元素。曹永庆等[17]对油茶不同生长时期根茎叶中锰元素含量的累积和转移的研究中发现，油茶果实长至成熟期时，油茶植株会停止对土壤中锰元素的吸收，在枝干中锰元素含量会下降，转运并富集到油茶果实中，这样的过程促进了果实的生长和成熟。周红敏[18]等在将杉木林转化为油茶林的研究中发现，油茶林中速效钾的含量高于杉木林，与本研究结果相似。铵态氮和硝态氮是植物吸收氮元素的主要两种形态，转化后的硝态氮在油茶幼林土壤中留存较多，而铵态氮却较少说明现阶段油茶生长氮元素主要来自铵态氮。陈铭等[19]发现，合适的铵硝混合施肥，会帮助显著影响油茶的生长。

精准施肥是低产油茶改造的重要技术措施，而土壤肥力评价则是土壤施肥管理方案指定的基础。以最小数据集结构为基础的土壤肥力管理最能反映土壤质量状况及生产能力的指标。对不同土壤进行分析时，土壤指标过多，可能会影响土壤的特性，模糊了土壤间的差异，但若指标过少，会降低SQI对土壤质量变化的敏感性和表现性。本研究通过主成分分析、隶属度函数、MDS等筛选测定指标建立土壤SQI评价体系，确定碳、氮、磷是土壤质量评价中必不可少的指标，与土壤矿物质共同作为林木营养的来源。全钾与速效钾作为油茶开花结果的重要元素，在林分转化过程中凸显出关键指示性作用[20]，酸性磷酸酶能有效促进有机磷化合物的分解，为植物生长补充有效磷素，狄岚等[21]发现油茶根系会促进微生物对土壤磷养分的有效转化。此外，油茶作为一种菌根依赖性木本油料植物，真菌多样性对油茶的作用也应该受到更多的重视。例如，邓小军等[22]发现植物数量与真菌孢子密度、植物种的丰富度与AM真菌种的丰富度和AM真菌孢子密度均呈极显著正相关关系。不同林分类型中优势植物共生的共生偏向性以及随真菌群落多样性提升的生态功能多样性将更有利于森林生态系统中的养分利用转化[23]。油茶幼苗种植8～16 a后油茶果实才进入产期，成果转化周期较长，本研究缺少转化后油茶幼林带来的实际经济效益。

4 结 论

通过对该地区的土壤理化指标和真菌多样性进行筛选，选出土壤肥力评价指标最小数据集，土壤质量得分结果表明对油茶老林进行转化能改善该地区土壤质量。油茶林适合在酸性的土壤环境中生长，在土壤管理过程中除氮、磷、钾、镁之外，针对油茶林还应关注铁、锰等微量矿物质含量。油茶作为菌根依赖性木本油料科植物，在未来施肥时可考虑增加菌肥的使用。本研究为今后的该地区土壤管理，精准施肥提供了指导。可在实行新的施肥管理方式后，结合油茶产量开展后续研究。