1、第 45 卷 第 1 期2023 年 2 月Vol.45，No.1Feb.，2023冰川冻土JOURNAL OF GLACIOLOGY AND GEOCRYOLOGY大兴安岭呼玛河流域多年冻土区森林土壤有机碳和有效氮分布特征及影响因素郑智超1，2，满浩然1，2，臧淑英1，2，刘超1，2，董星丰1，2（1.哈尔滨师范大学 寒区地理环境监测与空间信息服务黑龙江省重点实验室，黑龙江 哈尔滨 150025；2.黑龙江省寒区生态安全协同创新中心，黑龙江 哈尔滨 150025）摘要：多年冻土区土壤碳、氮的可变性及对深层土壤特性了解的缺乏限制了人们对气候变化响应的理解。为明确东北大兴安岭多年冻土区森林土壤有
2、机碳、有效氮（铵态氮、硝态氮）含量分布特征，于2020年秋季（9月末）采集呼玛河流域三种类型多年冻土区（不连续多年冻土区、零星多年冻土区和岛状多年冻土区）16个1 m深的土壤剖面，基于结构方程模型探讨海拔、气候、冻土区类型和植被类型等环境变量对森林土壤有机碳和有效氮含量的影响。结果表明：土壤有机碳和硝态氮含量在不连续多年冻土区高于零星多年冻土区和岛状多年冻土区，土壤铵态氮含量在零星多年冻土区高于岛状多年冻土区和不连续多年冻土区；在垂直剖面上，随着土壤深度的增加，土壤有机碳和有效氮含量呈降低趋势，且土壤有机碳与有效氮之间呈显著的负相关关系（P0.05）。结构方程模型表明，植被类型和年平均温度是土
3、壤有机碳含量变化的主要控制因素，年均降水量对土壤有机碳含量变化的影响最弱；冻土区类型和植被类型是土壤铵态氮和硝态氮含量变化的主要控制因素。研究结果能够为未来准确模拟和估算呼玛河流域多年冻土区森林土壤碳氮储量提供一定的数据支撑。关键词：森林土壤；多年冻土；有机碳；有效氮；结构方程模型；呼玛河流域中图分类号：P642.14；S714 文献标志码：A 文章编号：1000-0240（2023）01-0222-110 引言 土壤是陆地生态系统重要的碳库和氮库，在全球碳氮循环过程中扮演重要角色。据估计全球约有1 500 Gt碳和95 Gt氮是以有机质形态储存于土壤中1-2，其中多年冻土区碳储量约占全球土壤
4、碳总储量的50以上3。多年冻土区土壤生态系统是陆地碳汇的主体，对气候变化响应敏感，全球气候变暖显著改变了多年冻土区土壤水热动态，进而影响植被生长与有机物分解速率，最终导致土壤碳氮循环过程发生改变。明确多年冻土区土壤有机碳和有效氮含量及其影响因素，对于深入了解寒区土壤生态环境及精准评估陆地碳汇功能具有重要意义。森林土壤作为陆地生态系统的主体，在全球碳循环和氮循环中发挥着不可替代的作用4-5。自然条件下，森林土壤有机碳和有效氮分布受气候和植被等因素控制6-8。气候通常影响土壤水热条件及植被的分布模式，植被通过自身生长及凋落物分解影响土壤碳氮含量。Xiao等9对大兴安岭多年冻土区不同类型落叶松森林生
5、态系统的碳氮储量进行了研究；Wang等10研究了全球气候变化背景下大小兴安岭不连续多年冻土带040 cm土壤碳氮含量的变化特征；Groffman等11分析了北方多年冻土区气候变化与森林土壤碳氮循环之间的关系；Gao等12研究了大兴安岭多年冻土区温室气体排放的DOI：10.7522/j.issn.1000-0240.2023.0017ZHENG Zhichao，MAN Haoran，ZANG Shuying，et al.Distribution characteristics and influencing factors of forest soil organic carbon and av
6、ailable nitrogen in permafrost regions of Huma River basin，Greater Hinggan Mountains J.Journal of Glaciology and Geocryology，2023，45（1）：222-232.郑智超，满浩然，臧淑英，等.大兴安岭呼玛河流域多年冻土区森林土壤有机碳和有效氮分布特征及影响因素 J.冰川冻土，2023，45（1）：222-232.收稿日期：2022-05-26；修订日期：2022-09-25基金项目：国家自然科学基金联合基金重点项目（U20A2082）；国家自然科学基金项目（4197115
7、1）；黑龙江省自然科学基金创新团队项目（TD2019D002）资助作者简介：郑智超，硕士研究生，主要从事地表过程与生态调控研究.E-mail：通信作者：臧淑英，教授，主要从事冻土碳、氮循环与气候变化研究.E-mail：1 期郑智超等：大兴安岭呼玛河流域多年冻土区森林土壤有机碳和有效氮分布特征及影响因素驱动因素。已有研究主要聚焦于多年冻土区浅层森林土壤碳氮储量及其变化趋势，以及全球变暖背景下温室气体排放的驱动因素。然而由于气候变暖的响应程度在不同区域间有显著差异13，有限的野外观测和巨大的空间异质性，对于不同类型多年冻土区深层土壤有机碳和有效氮含量及空间分布模式的了解在很大程度上仍然不确定14。
8、因此，在全球变暖背景下需进一步明确不同类型多年冻土区深层土壤有机碳和有效氮含量及空间分布规律。呼玛河流域位于大兴安岭腹地，因其独特的植被类型和气候条件，是全球气候变化响应最敏感的区域之一。过去的一个世纪里，该地区气温经历了超过1 的变暖15，冻土从连续多年冻土退化为不连续多年冻土、零星多年冻土或岛状多年冻土16。然而，目前关于呼玛河流域不同类型冻土区土壤碳氮空间分布特征及其影响因素的研究尚缺乏，因此本文选取呼玛河流域三种类型多年冻土区（不连续多年冻土区、零星多年冻土区和岛状多年冻土区）17，基于时空转化法18-19，探讨多年冻土退化过程中森林土壤有机碳和有效氮含量的空间变化特征，揭示流域内森林
9、土壤有机碳和有效氮含量的主控因素及其相对贡献。该研究有助于理解呼玛河流域不同类型多年冻土区森林土壤有机碳和有效氮分布格局及其主控因素，进而为认识高纬度多年冻土区碳氮循环及其对全球气候变化的响应和反馈作用具有重要意义。1 数据与方法 1.1研究区概况呼玛河发源于伊勒呼里山北侧，属黑龙江水系，自西向东流经呼中区、塔河县及呼玛县，并于呼玛境内注入黑龙江，全长约 542 km，流域面积约3.1104 km2。土壤类型以黑土、暗棕壤、泥炭及沼泽土为主。气候属寒温带大陆性季风气候，夏季较短暂，冬季寒冷漫长，年均气温为-2.12，年均降水量为490 mm，蒸发量为685 mm，其中约60%以上的降水量以降水
10、的形式集中在68月。流域冻结期为10月中旬至次年4月中旬，流域内广泛地分布着三种类型冻土区，分别为不连续多年冻土区、零星多年冻土区和岛状多年冻土，植被覆盖情况良好，植被优势种为寒温带针叶林、寒温带阔叶林和寒温带混交林。1.2样品采集本研究选取森林土壤为研究对象，2020年9月在流域内不连续多年冻土区、零星多年冻土区和岛状多年冻土区选取16个0100 cm深的土壤剖面进行样品采集（图1）。采取土壤时，去除地表植被及腐殖质，人工挖掘1 m深的土壤剖面，自地表垂直向下划分为5层，依次为020、2040、4060、6080和80100 cm，土壤样品在剖面相同深度不同侧面采集3个重复样品，共采集240
11、个土壤样品，装袋、编号，运送至实验室后用于后续实验。每个采样点记录海拔、经度、纬度、地上及地表植被优势种等基本信息。图1研究区采样点位置 底图为 环北极多年冻土和地下冰状态图 的中国多年冻土分布图（第二版）Fig.1Location of sampling points in the study area（The base map is distribution map of permafrost in China taken from Circum-Arctic map of permafrost and ground-ice conditions，Version 2）22345 卷冰川冻土
12、1.3样品处理挑除土壤样品中可见植物根茎及砾石后，将新鲜土壤分为两部分，一部分经过4 mm土筛后，用于测定土壤铵态氮（NH4+-N）和硝态氮（NO3-N）含量；另一部分经自然风干研磨过2 mm土筛后，用于测定土壤pH值及土壤有机碳（SOC）含量。土壤铵态氮（NH4+-N）和硝态氮（NO3-N）含量采用氯化钾溶液-分光光度法：称取 4.0 g 鲜土于 50 mL 离心管中，加入20 mL氯化钾溶液（2 mol L-1），振荡离心后用0.45 m定性滤纸过滤，在24 h内利用SAN+连续流动分析仪（荷兰 Skalar Analytical）上机测定。土壤有机碳含量采用高温燃烧法：称取土壤样品100
13、 mg装入陶瓷舟中，随后逐滴加入10的盐酸至无气泡产生，加酸完毕后把装有土壤样品的陶瓷舟置于 70 烘箱烘干，确保样品完全烘干后，使用N/C 3100 分析仪（德国 Analytik Jena）测定。土壤pH值测定：采用标准型PHS-3E pH计测定（水土比为10 1）。1.4数据分析利用目前对有机碳和有效氮影响因素的认识，确定以下独立环境变量：海拔（EL）、年均气温（MAT）、年均降水量（MAP）、植被类型（VT）、冻土区类型（PT）和土壤酸碱度（pH）。海拔、植被类型和冻土区类型为野外实地调查记录。年均气温和年均降水量来源于20112020年内的平均值。年均气温 使 用 MODIS 产 品
14、 MYD11A2（https：/lpdaac.usgs.gov/）计算出 MAT 数据；年均降水量是由ERA5 分 析 资 料（https：/cds.climate.copernicus.eu/），计算出MAP数据。使用Origin Pro 2021，对土壤理化指标和环境因子进行相关性分析，使用Person相关系数用于确定有机碳、有效氮和环境变量，三者之间的关系强度。对于两个分类变量植被类型和冻土区类型，用数字代码划定不同类别，如表1所示。结构方程模型（SEM）使用最大似然参数估计方法，用来确定因子之间的相关关系。结构方程模型代表了一套完整的多元技术，包括测量理论、因子分析、回归、路径分析和联
15、立方程模型等，用于描述多个潜在变量之间的多重关系20。SEM的一个优点是，一个潜在变量在一组关系中可以是因变量，同时在另一组关系中可以是自变量。由于假设模型涉及这种多路径联系，因此SEM是适合这种分析的工具。本研究中的SEM是使用软件包AMOS 24进行的。基于科学文献中的因果关系理论，提前假设一个SEM模型，该模型包括了海拔、年均气温、年均降水量、冻土区类型、植被类型、土壤酸碱度、土壤有机碳和土壤有效氮之间所有合理的相互作用路径，并根据SEM技术进一步完善。采用了评估结构方程模型拟合的标准，如最大似然2值、拟合指数（GFI）和近似均方根误差（RMSEA）。2 结果与分析 2.1多年冻土区土壤
16、有机碳和有效氮含量空间分布特征土壤有机碳、有效氮含量随土壤深度分布特征如表 2 所示，结果显示 0100 cm 内土壤有机碳含量、铵态氮含量和硝态氮含量的变化范围分别为24.53118.26 g kg-1、4.7517.10 mg kg-1和 0.124.22 mg kg-1，其平均值分别为 51.41 g kg-1、9.03 mg kg-1和1.28 mg kg-1。随土层深度的增加，土壤有机碳含量、铵态氮含量和硝态氮含量呈下降趋势；且土壤有机碳、铵态氮和硝态氮在020、2040、80100 cm土层之间差异性显著（P0.05）。2.2土壤有机碳和有效氮与环境因子的关系环境变量与土壤有机碳和有效氮含量存在显著相关关系（图2）。结果显示，年均气温与冻土区类型呈显著正相关关系（P0.05）。年均降水量与冻土区类型和年均气温呈显著负相关关系（P0.05），与植被类型呈显著正相关关系（P0.05）。海拔与冻土区类型和年均气温呈显著负相关关系（P0.05），与年均降水量呈显著正相关关系（P0.05）。有机碳与土层、冻土区类型和年均气温呈显著负相关关系（P0.05），与海拔呈显著正相关关系（P0
