趙　芳, 歐陽勛志

江西農(nóng)業(yè)大學林學院, 南昌　330045

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飛播馬尾松林土壤有機碳空間分布及其影響因子

趙芳, 歐陽勛志*

江西農(nóng)業(yè)大學林學院, 南昌330045

摘要:以飛播馬尾松林為研究對象，通過典型樣地調查和樣品測定，采用簡單相關分析和增強回歸樹分析(Boosted regression tree analysis: BRT)相結合的方法分析地形、林分、土壤以及林下植被條件對飛播馬尾松林土壤有機碳的影響。結果表明: 飛播馬尾松林0—10 cm、10—20 cm土層有機碳含量的平均值分別為10.22 g/kg和6.64 g/kg，土壤有機碳含量隨土層的加深而降低，兩土層有機碳含量的變異系數(shù)分別為59.5%和60.1%，均屬于中等程度變異。土壤有機碳含量主要受土壤條件的影響，其次為林分條件、地形條件和林下植被條件，土壤、林分、地形和林下植被條件對0—10 cm土層有機碳含量的相對影響力分別為63.4%, 19.3%, 10.9%和6.4%，對10—20 cm土層的相對影響力分別為60.4%, 21.9%, 10.6%和7.1%。全氮和全磷是影響土壤有機碳含量的主要因子，對0—10 cm土層有機碳含量影響最大的因子是全氮，其相對影響力為40.2%，對10—20 cm土層有機碳含量影響最大的因子是全磷，相對影響力為31.2%；全氮、全磷和平均胸徑與兩土層有機碳含量均呈顯著正相關，林分密度和土壤容重與0—10 cm土層有機碳含量呈顯著負相關，坡向與0—10 cm土層有機碳含量則表現(xiàn)為越向陽坡有機碳含量越高的規(guī)律，其他影響因子與土壤有機碳的相關性不顯著。

關鍵詞：土壤有機碳；影響因子；飛播馬尾松林；增強回歸樹分析；興國縣

土壤有機碳是陸地生態(tài)系統(tǒng)碳庫的主要部分，占整個陸地生態(tài)系統(tǒng)碳庫的2/3[1]，約為植物碳庫的2.5—3.0倍[2]，為大氣碳庫的2—3倍[3]，在全球碳循環(huán)中起著重要作用。其儲量較小幅度的變動，都可直接導致大氣層二氧化碳濃度升高，從而以溫室效應影響全球氣候變化[4]。土壤有機碳表現(xiàn)出明顯的空間異質性，受土壤性質、地形地貌、氣候條件和植被類型等自然因素以及土地利用方式等人類活動的影響[5- 7]，具有尺度效應[8- 14]。不同的尺度條件下，影響土壤有機碳的主導因子存在差異。在大陸或國家尺度，氣候條件對土壤有機碳有重要作用[8]，如Homann等分析了美國大陸7個生態(tài)區(qū)內土壤有機碳和氣候的關系后認為土壤表層有機碳與年均降水量呈正相關，除西北溫帶森林區(qū)外，與年均氣溫均呈負相關[9]；在省域尺度，許信旺認為盡管氣候類型有所不同，氣溫和降雨會表現(xiàn)出一定程度的地域分異，但土壤類型、植被類型、地貌及土地利用方式等因素對土壤有機碳分布特征的影響更強[10]，顧成軍等也認為，土壤類型和土地利用是省域表層土壤有機碳密度空間分布的重要影響因子[11]；在縣域尺度，Liu等研究發(fā)現(xiàn)土壤有機碳空間格局的控制因子是地形和土地利用方式[12]；在景觀尺度，Wang 等認為土壤有機碳儲量的主要影響因子是高程[13]，唐國勇等研究表明，利用方式和地形(高程和坡度) 是亞熱帶典型紅壤丘陵景觀土壤有機碳空間變異的主要原因[14]?？梢钥闯?，眾多學者從國家尺度到景觀尺度對土壤有機碳的影響因子進行了深入廣泛的研究，相比而言，針對同一生態(tài)系統(tǒng)內部或林分類型等小尺度土壤有機碳影響因子的研究較少[7]，然而其對于理解不同尺度土壤有機碳影響因子的演變機理以及基于林分尺度上的不同森林類型的碳匯研究和經(jīng)營管理具有重要意義。

馬尾松(Pinusmassoniana)廣泛分布于我國長江流域及其以南各省區(qū)，具有適應性強、耐干旱與貧瘠的特點。不少學者對馬尾松天然林的碳儲量特征進行了研究[15- 17]，但由于飛播林與天然林起源的環(huán)境背景及林分結構等方面存在差異，兩者的碳儲量特征尤其是土壤有機碳特征及其影響因素可能不同。贛南(江西省南部)曾是我國水土流失最嚴重的地區(qū)之一，尤其是該區(qū)的興國縣，水土流失范圍廣強度大，曾被稱為“江南沙漠”。興國縣自20世紀70年代開始就陸續(xù)開展了大面積的以治理水土流失為目的馬尾松飛播造林活動，以恢復森林植被，取得了顯著成效。據(jù)興國縣林業(yè)局相關統(tǒng)計資料，在1973—2001年期間馬尾松飛播造林多達20次，目前保存面積6.4萬hm2，占現(xiàn)有全縣有林地面積的29.5%[18]。因此，基于曾經(jīng)強烈的水土流失背景，研究飛播馬尾松林土壤有機碳特征及其影響因子，對于興國縣乃至整個贛南的飛播馬尾松林的經(jīng)營管理具有重要的意義。

1研究區(qū)域

興國縣地處我國中亞熱帶南部，江西省中南部，贛州市北部(26°03′—26°42′ N,115°01′—115°51′ E)。該區(qū)為中亞熱帶溫暖濕潤氣候，年均溫18.9 ℃，年積溫6029.9 ℃，年均降雨量為1539 mm，雨量多集中在4—6月，無霜期280—300 d。母巖主要為花崗巖、第四紀紅色粘土、砂頁巖、千枚巖等，土壤類型主要為紅壤。森林資源豐富，主要植被類型有常綠闊葉林、馬尾松林和杉木(Cunninghamialanceolata)林等。其中，飛播馬尾松的林下植被主要有六月雪(Serissajaponica)、檵木(Loropetalumchinense)、胡枝子(Lespedezabicolor)、鐵芒萁(Dicranopterislinearis)、雀稗(Paspalumthunbergii)、野古草(Arundinellaanomala)和五節(jié)芒(Miscanthusfloridulus)等。

2研究方法

2.1樣地設置

于2012年7—8月對研究區(qū)的飛播馬尾松林分布區(qū)域進行踏查，選擇在近10年來幾乎未受人為對植被干擾區(qū)域，綜合考慮坡向、坡度、坡位、海拔等地形條件，林木大小與密度、郁閉度等林分條件以及林下植被蓋度、林下植被優(yōu)勢類型等林下植被條件，設置飛播馬尾松純林典型樣地50個，樣地面積為20 m×20 m，土壤類型均為紅壤。樣地調查內容包括地形、林分以及林下植被因子，同時進行土樣的采集。

2.2土樣采集及指標測定

在樣地內選取2處具有代表性地塊分別挖土壤剖面，沿剖面0—10 cm、10—20 cm分層用環(huán)刀采集土壤以測定土壤容重，并在打環(huán)刀旁用鋁盒取約10 g土壤用于及時測定土壤含水量。土壤有機碳、全氮、全磷的取樣采用土鉆分別在樣地的上、中、下方3個取樣點的0—10 cm、10—20 cm分層采集土壤樣品，將每個土層3個取樣點的土樣混合均勻，每個樣地得到2個混合樣，將混合樣各取1 kg左右?guī)Щ貙嶒炇易匀伙L干后測定。土壤含水量采用酒精燃燒法，土壤容重采用環(huán)刀法，土壤有機碳采用重鉻酸鉀氧化―外加熱法，全氮采用硫酸消化―凱氏定氮法，全磷采用酸溶―鉬銻抗比色法。

2.3數(shù)據(jù)處理與分析

數(shù)據(jù)分析時，首先運用簡單相關分析法分析選取的11個因子與土壤有機碳含量的相關性，然后進一步用BRT的方法分析各因子對土壤有機碳含量的相對影響力。BRT 方法是基于分類回歸樹算法(Classification and regression tree, CART)的一種自學習方法，能夠得出自變量對因變量的影響載荷，及其他自變量取均值或不變的情況下，該自變量與因變量的相互關系，并且輸出的因變量與自變量關系很直觀，結果容易理解，在生物數(shù)據(jù)建模方面有很大的益處[20- 23]。該方法在運算過程中多次隨機抽取一定量的數(shù)據(jù)分析自變量對因變量的影響程度，剩余數(shù)據(jù)用來對擬合結果進行檢驗，對生成的多重回歸樹取均值并輸出，能夠提高模型的穩(wěn)定性和預測精度。這種方法在處理不同數(shù)據(jù)格式時具有很大的靈活性，且對預測變量的獨立性毋須做出事先假設，能夠適應復雜的非線性關系[21- 22]。

簡單相關分析在SPSS19.0軟件中完成，BRT分析在R語言中完成，參數(shù)設置時，學習速率設置為0.01，樹的復雜性設置為5。

3結果與分析

3.1土壤有機碳特征及其與各因子的相關性

3.1.1各因子的統(tǒng)計特征分析

基于樣地的調查及測定數(shù)據(jù)，對因子特征進行分析，結果見表1。由表1可知，0—10 cm土層有機碳含量的平均值為10.22 g/kg，中值為8.69 g/kg，變異系數(shù)為59.5%；10—20 cm土層有機碳含量的平均值為6.64 g/kg，中值為6.05 g/kg，變異系數(shù)為60.1%。土壤有機碳含量表現(xiàn)為隨土層的增加而降低，但兩土層有機碳含量的變異程度相差不大，按照變異系數(shù)的劃分等級：弱變異性，CV<10%，中等變異性，10%≤CV≤100%，強變異性，CV >100%[24]，兩土層有機碳含量在空間上均表現(xiàn)為中等程度變異。土壤全氮、全磷在0—10 cm土層平均含量分別為0.077 g/kg和0.024 g/kg，10—20 cm土層平均含量分別為0.066 g/kg和0.023 g/kg。對于各因子的變異程度，除10—20 cm土層容重的變異程度小于10%，屬于弱變異性外，其他因子的變異程度范圍在10.1%—83.3%，均屬于中等程度變異。整體來看，土壤全磷的變異程度最大，然后是有機碳，其次為全氮。非參數(shù)單樣本 Kolmogorov-Smirnov 檢驗結果表明，土壤有機碳及各因子均呈正態(tài)分布。

表1　各因子的統(tǒng)計特征

樣本數(shù)n= 50

3.1.2土壤有機碳與各因子的相關性

土壤有機碳含量與各因子的簡單相關系數(shù)見表2，在0—10 cm土層，土壤有機碳含量與全氮、全磷、平均胸徑以及坡向呈顯著正相關，與林分密度、土壤容重呈顯著負相關。在10—20 cm土層，土壤有機碳含量與全磷、全氮及平均胸徑呈顯著正相關。

在我國社會、科學迅速發(fā)展的今天，現(xiàn)代化技術已經(jīng)得到有效應用和發(fā)展，電教媒體輔助小學語文教學，不僅可以豐富原有枯燥的教學資源，還能夠讓學生體會到創(chuàng)新性教學課堂的魅力，進而提高了學生的學習積極性、有效性和自主性。于此同時，教師在日后的教學工作中，應該盡可能的尋找將電教媒體等創(chuàng)新科學技術與小學語文教學有機結合的方式和關鍵點，進而優(yōu)化小學語文教育。

3.2各因子對土壤有機碳含量的影響

為進一步說明各因子對土壤有機碳含量的相對影響力，采用增強回歸樹方法進行分析。

3.2.1各因子對0—10 cm土層有機碳的影響

運用增強回歸樹分析得出的11個因子對0—10 cm土層有機碳含量的影響結果見圖1。圖1中，括號里的百分比表示各因子對0—10 cm土層有機碳含量的相對影響力，曲線表示各因子在其它因子取均值時，該因子對有機碳含量的邊際效應。從圖1可知，對0—10 cm土層有機碳含量影響最大的因子是全氮，相對影響力為40.2%，其后依次為全磷、林分密度、土壤容重、平均胸徑、坡度、林下植被蓋度、土壤含水量、坡向、郁閉度以及林下植被優(yōu)勢類型。根據(jù)各因子對土壤有機碳含量影響的邊際效應曲線，全氮、全磷、平均胸徑、坡度、坡向以及林下植被優(yōu)勢類型分別與土壤有機碳含量呈正相關，林分密度、土壤容重、林下植被蓋度、土壤含水量以及郁閉度分別與土壤有機碳含量呈負相關。其中，根據(jù)坡向和林下植被優(yōu)勢類型的量化方法可得出，坡向對有機碳含量的影響表現(xiàn)為越向陽，有機碳含量越高，林下植被優(yōu)勢類型對有機碳含量的影響表現(xiàn)為禾本類、灌木類下的有機碳含量高于芒萁類。該曲線結果與簡單相關分析的結果整體趨勢一致。因此綜合分析可以得出，全氮、全磷、林分密度、土壤容重以及平均胸徑不僅對土壤有機碳含量的相對影響力較大，而且與其相關性均達顯著水平。

表2　土壤有機碳含量與各因子的相關性

*表示在 0.05 水平上顯著相關, ** 表示在 0.01 水平上顯著相關; 其中林下植被類型和坡向為Spearman相關系數(shù)，其他均為Pearson相關系數(shù);SOC：土壤有機碳 Soil organic carbon；DBH：平均胸徑 Average diameter at breast height；DEN：林分密度 Stand density；CAN：林分郁閉度 Canopy density；SBD：土壤容重 Soil bulk density；SWC：土壤含水量 Soil water content；TN：全氮 Total nitrogen；TP：全磷 Total phosphorus；UDT：林下植被類型 Understory dominant type；UVC：林下植被蓋度 Understory vegetation coverage；ASP：坡向 Slope aspect; SLO：坡度 Slope

圖1　0—10 cm土層有機碳含量影響因子相對影響力及其邊際效應Fig. 1　Relative influences of different factors on soil organic carbon and its marginal effect at soil depth of 0—10 cm括號中的百分數(shù)表示各因子對土壤有機碳的相對影響力; 曲線表示各因子在其它因子取均值時，該因子對有機碳含量的邊際效應; TN: Total nitrogen; TP: Total phosphorus; DEN: Stand density; SBD: Soil bulk density; DBH: Average diameter at breast height; SLO: Slope; UVC: Understory vegetation coverage; SWC: Soil water content; ASP: Slope aspect; CAN: Canopy density; UDT: Understory dominant type

整體而言，土壤條件決定了0—10 cm土層有機碳含量變異的63.4%，是土壤有機碳含量的主要影響因素，而林分、地形及林下植被條件分別決定了0—10 cm有機碳含量變異的19.3%，10.9%和6.4%。

3.2.2各因子對10—20 cm土層有機碳的影響

11個因子對10—20 cm土層有機碳含量的影響見圖2。結果顯示：對10—20 cm土層有機碳含量影響最大的因子是全磷，相對影響力為31.2%，其后依次為全氮、平均胸徑、土壤含水量、坡度、土壤容重、林分密度、林下植被蓋度、郁閉度、坡向和林下植被優(yōu)勢類型。根據(jù)邊際效應曲線，全磷、全氮、平均胸徑、土壤含水量、坡度、土壤容重、坡向以及林下植被優(yōu)勢類型均分別與土壤有機碳含量呈正相關，郁閉度與土壤有機碳含量呈負相關。各因子中，除林分密度和林下植被蓋度與土壤有機碳含量的關系未表現(xiàn)出明顯規(guī)律性變化以外，其他因子與土壤有機碳含量的相關性與簡單相關分析的結果整體趨勢一致。因此可以得出，全磷、全氮、平均胸徑對土壤有機碳含量的相對影響力較大，且與其呈顯著正相關。

圖2　10—20 cm土層有機碳影響因子相對影響力及其邊際效應Fig. 2　Relative influences of different factors on soil organic carbon and its marginal effect at soil depth of 10—20 cm

總的來說，土壤條件決定了10—20 cm土層有機碳含量變異的60.4%，仍是有機碳含量的主要影響因素，而林分、地形及林下植被條件分別決定了10—20 cm土層有機碳含量變異的21.9%，10.6%和7.1%，土壤、林分、地形及林下植被條件對10—20 cm土層有機碳含量的影響與各條件對0—10 cm土層有機碳含量的影響整體表現(xiàn)出較為一致的規(guī)律。全氮和全磷是影響兩土層有機碳含量的前兩個主要影響因子，且均與土壤有機碳含量呈顯著正相關。

4結論與討論

4.1土壤有機碳含量及全氮、全磷特征

本研究得出，飛播馬尾松林0—10 cm、10—20 cm土層有機碳含量分別為10.22 g/kg和6.64 g/kg，土壤有機碳含量隨土層的加深而降低，0—20 cm土層的平均值為8.43 g/kg。這與楊添等人在研究江西大崗山馬尾松天然林得出的其土壤有機碳含量隨土層的加深而降低的結果一致，其馬尾松天然林0—10 cm土層有機碳含量達30.0 g/kg以上，10—20 cm土層有機碳含量約為8.0 g/kg[17]，而王大鵬等通過總結近10 a(2004—2013年)內中國9 種人工林土壤有機碳文獻資料的統(tǒng)計分析得出，全國馬尾松人工林0—20 cm土層有機碳含量為22.0 g/kg[25]。全氮、全磷的特征表明，飛播馬尾松林的土壤全氮、全磷在0—10 cm土層平均含量分別為0.077 g/kg和0.024 g/kg，10—20 cm土層平均含量分別為0.066 g/kg和0.023 g/kg，根據(jù)第二次全國土壤普查中所采用的土壤等級分為6級的劃分依據(jù)[26]，飛播馬尾松林土壤的全氮、全磷均為第6 級，屬于極低水平。而潘鵬等研究江西中部馬尾松天然林0—10 cm、10—20 cm土層全氮含量均達0.50 g/kg以上、全磷含量均達0.10 g/kg以上[27]。可以看出，飛播馬尾松林土壤有機碳含量不僅低于馬尾松天然林，也低于全國馬尾松人工林的平均水平，其全氮、全磷含量也低于馬尾松天然林。究其原因，這可能與飛播馬尾松林形成的背景有關，其分布區(qū)曾是水土流失嚴重區(qū)，曾經(jīng)的水土流失對土壤養(yǎng)分影響深刻，導致了林地土壤養(yǎng)分貧瘠。此外，從變異系數(shù)來看，飛播馬尾松林土壤有機碳及全氮、全磷的空間變異性較大，這可能是與曾經(jīng)水土流失強度的不均勻性有關。

4.2土壤有機碳含量影響因子

本研究表明，飛播馬尾松林土壤有機碳含量主要受土壤條件的影響，其中，對0—10 cm土層有機碳含量影響最大的因子是全氮，對10—20 cm土層有機碳含量影響最大的因子是全磷，全氮和全磷是影響飛播馬尾松林土壤有機碳含量的主要因子，且均與其呈顯著正相關，這一結果與相關研究得出的結論類似：李慧等基于結構方程模型研究了0—20 cm土層有機碳的平衡過程后得出，土壤性質對有機碳的直接影響系數(shù)最大，氣候環(huán)境等則通過土壤性質傳遞并影響土壤有機碳平衡[28]；劉滿強等也認為，土壤有機碳的穩(wěn)定性更多的受到土壤性質和土壤生物分解者的影響[29]；王淑芳等研究表明土壤全氮是密云水庫上游流域0—10 cm、10—20 cm及20—40 cm 三個土層有機碳含量影響最顯著的因子，也是草地、農(nóng)田、落葉松林、油松林、楊樺林及遼東櫟林6種典型土地利用類型土壤有機碳含量的主要影響因子[30]；杜虎等研究得出土壤氮素是影響喀斯特峰從洼地不同植被類型土壤有機碳含量的主要因子[31]；王丹等也認為土壤氮狀況是影響不同發(fā)育階段杉木林土壤有機碳變異的主導因子[32]。

大量研究表明，土壤全氮、全磷或土壤氮、磷狀況能對土壤有機碳含量產(chǎn)生重要影響[30- 34]，對于全氮和土壤有機碳之間存在高度的正相關性，這在不同的森林類型[7, 32- 36]、不同的植被類型[37- 40]及不同的土地利用類型下[30]均得到了證實。對于碳磷之間，其一方面可通過不同形態(tài)磷的轉換與碳的分解相互影響[41]，另一方面還能通過成土過程中有機質的積累產(chǎn)生聯(lián)系[42]。此外，氮磷之間以及碳氮磷三者間也能在森林演替進展過程或生物地球化學循環(huán)過程中產(chǎn)生聯(lián)系[43- 44]。土壤碳氮磷循環(huán)通過植物生產(chǎn)和土壤微生物緊密聯(lián)系[38]，森林土壤有機碳主要來源于植物凋落物、土壤動物微生物殘體等有機物質，土壤氮磷狀況不僅能通過作用植被生長來影響凋落物等有機物質的歸還，還能直接控制土壤中有機碳的分解速率。有研究表明，土壤中較低的礦質態(tài)氮和較高的C/N比可使土壤有機碳的分解速率減緩[45- 46]，從而導致土壤有機碳的積累；也有研究得出土壤有機碳礦化受到磷營養(yǎng)水平(C/P)的影響[47]。此外，土壤碳氮磷還能通過土壤微生物產(chǎn)生緊密聯(lián)系，碳氮磷是土壤中微生物和酶類合成的物質基礎，影響著微生物和酶類的合成與活性[31]，而土壤微生物一方面通過利用碳氮磷等元素及土壤有機碳分解產(chǎn)生的能量這一合成過程來影響有機碳的含量，另一方面還能通過直接影響有機碳的難降解性及通過空間不可接近性等機制對土壤有機碳的穩(wěn)定性產(chǎn)生重要作用[29]?？梢钥闯?，土壤中氮磷狀況對土壤有機碳含量有重要影響，而這種影響可能在退化生態(tài)系統(tǒng)中表現(xiàn)得更為明顯，如趙汝東等人的研究得出，江西省鷹潭市退化馬尾松林地的恢復主要受到土壤氮及其有效性和土壤全磷的限制[48]，本研究也表明，飛播馬尾松林土壤全氮、全磷含量均處于極低水平。然而，當前對于土壤碳氮磷間耦合關系的研究較少，尤其是在氮磷限制的背景下，其耦合機理尚不明確，因此，全氮、全磷對土壤有機碳含量的影響機制有待進一步深入研究。

飛播馬尾松林土壤有機碳含量除主要受土壤條件的影響外，林分、地形和林下植被條件對其也產(chǎn)生一定的影響，對0—10 cm土層有機碳含量的影響力分別為19.3%，10.9%和6.4%，而對10—20 cm土層的影響力分別21.9%，10.6%和7.1%，其對兩土層有機碳含量的影響整體表現(xiàn)出較為一致的規(guī)律。研究結果顯示，平均胸徑對0—10 cm，10—20 cm 土層有機碳含量的影響均較大，且與兩土層有機碳含量的正相關性達顯著水平，說明林木的生長有利于土壤有機碳的積累，平均胸徑越大，林木生長越好，一方面能有效改善土壤條件，另一方面枯枝落葉的積累也越多，因而土壤有機碳含量也就越高。此外，林分密度和郁閉度可通過改變林下光照、林下植被等影響土壤有機碳含量，林分密度和郁閉度高會造成林下光照不足，而坡向則與日照時數(shù)和太陽輻射強度直接相關。本研究得出，林分密度與0—10 cm土層有機碳含量呈顯著負相關，郁閉度與其呈負相關但未達顯著水平，坡向與其呈顯著正相關，0—10 cm土層有機碳含量整體表現(xiàn)出隨光照強度的增加而增加，這一結果也基本驗證了程先富等得出的興國縣森林土壤0—20 cm土層有機碳含量與坡向呈顯著正相關關系的結論[49]。

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Assessing relative contributions of various influencing factors to soil organic carbon in aerially-seededPinusmassonianaplantations

ZHAO Fang, OUYANG Xunzhi*

CollegeofForestry,JiangxiAgriculturalUniversity,Nanchang330045,China

Abstract：Influencing factors of soil organic carbon were more focus on national-scale to landscape-scale in the previous studies, while studies based on fine-scale such as stand-scale were less. Analysing the spatial distribution characteristics of soil organic carbon and assessing relative contributions of various influencing factors to soil organic carbon in stand-scale can provide a theoretical basis for the ecosystem carbon sink research and forest management. By using the the data of typical plots investigation which including 50 sample plots with area of 20 m × 20 m and sample determination, combining simple correlation analysis and boosted regression tree analysis, the relative contributions of possible influencing factors, including topography, stand characteristics, soil property and understory vegetation conditions to soil organic carbon content were evaluated in the aerially-seeded Pinus massoniana plantations in this study. Our results showed that the average soil organic carbon content in the aerially-seeded Pinus massoniana plantations was 10.22 g/kg at a soil depth of 0—10 cm and 6.64 g/kg at 10—20 cm, respectively. Soil organic carbon content decreased with soil depth. Coefficients of variation of soil organic carbon in those two soil layers were 59.5% and 60.1%, respectively, which belonged to moderate variation. The relative influence of soil property, stand characteristics, topography and understory vegetation conditions on soil organic carbon at the soil depth of 0—10 cm were 63.4%, 19.3%, 10.9%, and 6.4%, and were 60.4%, 21.9%, 10.6%, and 7.1% at the soil depth of 10—20 cm, which indicated that soil organic carbon contents were mainly affected by soil property conditions, followed by stand characteristics, topography, and understory vegetation conditions. Total nitrogen and total phosphorus were the main factors influencing soil organic carbon content, of which, total nitrogen had the largest contribution to soil organic carbon content at the soil depth of 0—10 cm, with a relative influence of 40.2%, while total phosphorus was the most important factor on soil organic carbon content at the soil depth of 10—20 cm, with a relative influence of 31.2%. The results of correlation significance test in simple correlation analysis and the fitting curve in boosted regression tree analysis all showed that total nitrogen, total phosphorus, and average diameter at breast height had significant positive correlations with soil organic carbon content at the two soil layers. Stand density and soil bulk density had significant negative correlations with soil organic carbon content at the depth of 0—10 cm. In addition, soil organic carbon content at the depth of 0—10 cm was higher in the place which more exposed to the sun. The other influencing factors related to soil organic carbon were not significant.

Key Words:soil organic carbon; influencing factors; aerially-seeded Pinus massoniana plantations; boosted regression tree analysis; Xingguo County

基金項目:國家自然科學基金項目(31160159, 31360181)

收稿日期:2014- 11- 13; 網(wǎng)絡出版日期:2015- 08- 24

*通訊作者

Corresponding author.E-mail: oyxz_2003@hotmail.com

DOI:10.5846/stxb201411132242

趙芳, 歐陽勛志.飛播馬尾松林土壤有機碳空間分布及其影響因子.生態(tài)學報,2016,36(9):2637- 2645.

Zhao F, Ouyang X Z.Assessing relative contributions of various influencing factors to soil organic carbon in aerially-seededPinusmassonianaplantations.Acta Ecologica Sinica,2016,36(9)::2637- 2645.