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华西雨屏区常绿与落叶阔叶混交林下凋落物分解特性研究

李玲, 王玉杰, 张远彬, 蒋豪, 李平, 补春兰, 涂卫国

李玲, 王玉杰, 张远彬, 等. 华西雨屏区常绿与落叶阔叶混交林下凋落物分解特性研究[J]. 四川林业科技, 2025, 46(1): 105−112. DOI: 10.12172/202409230002
引用本文: 李玲, 王玉杰, 张远彬, 等. 华西雨屏区常绿与落叶阔叶混交林下凋落物分解特性研究[J]. 四川林业科技, 2025, 46(1): 105−112. DOI: 10.12172/202409230002
LI L, WANG Y J, ZHANG Y B, et al. Study on the decomposition characteristics of litter in evergreen and deciduous broad-leaved mixed forests in the rainy area of west China[J]. Journal of Sichuan Forestry Science and Technology, 2025, 46(1): 105−112. DOI: 10.12172/202409230002
Citation: LI L, WANG Y J, ZHANG Y B, et al. Study on the decomposition characteristics of litter in evergreen and deciduous broad-leaved mixed forests in the rainy area of west China[J]. Journal of Sichuan Forestry Science and Technology, 2025, 46(1): 105−112. DOI: 10.12172/202409230002

华西雨屏区常绿与落叶阔叶混交林下凋落物分解特性研究

基金项目: 四川省重点研发项目(2023YFS0367);西南野生动植物资源保护教育部重点实验室开放基金项目(XNY21-05);成都市科技项目(2024-YF05-01138-SN)
详细信息
    作者简介:

    李玲(1982—),女,研究员,博士,liling0616@foxmail.com

    通信作者:

    涂卫国: weigtu@163.com

Study on the decomposition characteristics of litter in evergreen and deciduous broad-leaved mixed forests in the rainy area of west China

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  • 摘要:

    为了探究华西雨屏带常绿落叶阔叶混交林下凋落物分解特性,在龙苍沟国家级森林公园布设了阔叶、柳杉、草本及其混合凋落物样品,分析了2.1 a内凋落物质量及营养元素随时间变化情况。研究结果显示:(1)柳杉、阔叶、草本和混合t95%分别为11.85、5.89、4.03、8.13 a,凋落物最终质量残留率在20%~60%之间;(2)草本、阔叶和混合分解速率在初期最大,并呈季节性变化,柳杉分解速率在后期最大,无季节性变化;(3)混合凋落物分解呈非加和效应,各组分在1.0 a之前表现为协同效应,1.0 a之后表现为拮抗效应,其分解速率在秋冬季降幅最大,出现了C、N、P、K的积累,对季节变化最敏感;(4)4种凋落物的分解具有质量与营养元素双重释放格局,C、N、P最终残留率在20%~60%之间,C、N、P浓度随着时间增加基本呈波动性变化;(5)凋落物初始分解速率与初始C/N不完全相关,但从总的分解过程来看,凋落物质量残留率与C/N呈极显著正相关,N在该区域凋落物分解过程中起着关键作用。

    Abstract:

    In order to investigate the decomposition characteristics of litter in evergreen and deciduous broad-leaved mixed forestd in the rainy area of west China, samples of broad-leaved, Cryptomeria fortunei, herbaceous and their mixed litter were arranged in Longcanggou National Forest Park. The changes of litter quality and nutrient elements with time within 2.1 years were analyzed. The research results showed that: (1) The t95% of Cryptomeria fortunei, broad-leaved, herbaceous, and mixed litter were 11.85, 5.89, 4.03, and 8.13 a, respectively, and the final residual mass rate of litter was between 20 and 60%; (2) The decomposition rates of herbaceous, broad-leaved, and mixed litter were highest in the early stages and showed seasonal changes, while the decomposition rate of Cryptomeria fortunei was the highest in the later stage, and showed no seasonal changes; (3) The decomposition of mixed litter exhibited a non-additive effect, and the compoents showed synergistic effect before 1.0 a and antagonistic effect after 1.0 a. (4) The decomposition rate of four kinds of litters had a doubld release pattern of mass and nutrient component, and the final residual rate of C, N, P, and P was bewteen 20-60%. The changes; (4) The decomposition of four types of litter exhibited a dual release pattern of quality and nutrient elements, with final residual rates of C, N, and P ranging from 20% to 60%. The concentration of C, N, and P basically fluctuated with time; (5) The initial decomposition rate was not completely correlated with the initial C/N ratio, but from the overall decomposition process, the residual mass rate of was significantly positively correlated with C/N ratio, and N plays a key role in litter decomposition process in this area.

  • “华西雨屏区”是一个大尺度、复合性的生态过渡带,是我国西部地区以阴湿为主要特征的罕见气候地理单元,也是我国西部生态保护与建设的一道绿色屏障[1]。常绿与落叶阔叶混交林是“华西雨屏区”亚热带常绿阔叶林与亚高山针叶林之间的植被类型[2],主要分布在海拔1650~1950 m地带,与该区其他森林群落相比,物种类型多样,植被的季相变化显著,对森林景观的季相、色彩的变化起着重要的作用,特别是在秋季色彩斑斓,层林尽染,极具观赏价值。常绿与落叶阔叶混交林及其相关的生态系统也是大熊猫栖息地的重要组成部分,‌对大熊猫的生存和繁衍起着重要的作用,有着重要的生态价值[3]。但由于历史原因,常绿与落叶阔叶混交林过去一直被人们视为无经济价值的“杂木林”,要么作为薪材林砍伐后退化为次生林,要么皆伐后改造为经济林,长期遭到破坏,特别是在较低的海拔区域,生态功能严重退化[4-5]

    ‌凋落物分解过程是森林生态系统碳和养分循环的关键过程,分解速率和质量直接影响着森林土壤的肥力和生态系统的健康,对森林生态系统的稳定性和功能发挥重要作用[6]。华西雨屏区常绿与落叶阔叶混交林物种类型多样,郁闭度较高,凋落物来源丰富,常常形成较厚的枯枝落叶层,影响了林木的天然更新。近年来,一些学者对该区常绿阔叶林、亚高山针叶林的植被组成、群落结构、凋落物分解以及气候变化效应等进行了大量的研究[7-9],而对于常绿与落叶阔叶混交林的研究还较为缺乏。因此,在四川省荥经县龙苍沟开展了为期2年多的凋落物分解试验,在林下布设了阔叶、柳杉、草本及其混合凋落物样品,分析了凋落物质量及营养元素随时间的变化情况,探讨了影响不同类型凋落物分解的主要因素,以期为区域森林生态系统保护和恢复提供理论支持。

    研究区位于四川盆地西部边缘、雅安市中部的龙苍沟国家级森林公园。地理位置为东经102°49′22″~102°55′56″,北纬29°31′5″~29°38′65″,东面与洪雅瓦屋山自然保护区相邻,西南面以大相岭山脉与汉源县接界,属于大熊猫国家公园最南端。地貌上属龙门山地褶皱带的南端,大相岭的东段余脉的北侧,地势南高北低,最高海拔2949.6 m。气候上属亚热带湿润季风气候区,四季分明、气候温和、雨量充沛,年均气温12.4℃,最热月(7月)均温22℃,最冷月(1月)均温−7℃,年降水量2300毫米,年平均相对湿度80.5%,年平均日照时数840.5小时,积雪期12月至次年3月,积雪厚度15~25 cm。

    研究样地植物多样性丰富,乔木树种有峨眉栲(Castanopsis platyacantha)、瓦山栲(Castanopsis ceratacantha)、中华木荷(Schima sinensis)、水青冈(Fagus longipetiolata)、毛序花楸(Sorbus keissleri)、山樱桃(Prunus tomentosa)、中华槭(Acer sinense)、长尾槭(Acer caudatum)、五加(Acanthopanax gracilistylus)等,灌木层有杜鹃属(Rhododendron)、山胡椒(Lindera glauca)、八月竹(Chimonobambusa szechuanensis)、悬钩子属(Rubus)等,草本层各种蕨类植物丰富。样地周边有大面积柳杉人工林,在部分边缘区域与阔叶林混合,形成针阔混交林。样地海拔1780 m,郁闭度0.7,土壤养分基本情况见表1(取样时间2021年12月,土层0~20 cm)。

    表  1  样地土壤养分情况
    Table  1.  Soil nutrient status in sample plots
    养分指标 有机质/(g·kg−1) 全碳/% 全氮/(g·kg−1) 全磷/(g·kg−1) 有效磷/(mg·kg−1)
    数值 538.67±23.69 30.03±3.01 1.65±0.16 0.94±0.12 5.97±1.89
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    凋落物处理:于2020年10月在试验样地收集地面落叶,带回实验室风干后,处理为长度<5 cm的碎片。凋落物类型有4种:阔叶(KY,主要为壳斗科植物的叶)、柳杉(LS,日本柳杉<1 cm的带叶细枝条)、草本(CB,根据林下层植被情况,设置为八月竹叶和蕨类1∶1比例)、混合(HH,阔叶、柳杉、草本比例为8∶8∶4)。

    凋落物布设:于2021年4月,以烘干样品(20 g)换算出相应的风干样品重量,装于网袋内(50目),带至野外样地布设。采用PVC管布设法,先去除土壤表面凋落物,将直径20 cm、高15 cm的PVC管,插入地面10 cm,把样品袋放置于PVC管中固定,每个处理放置5个PVC管,每个PVC管内放置5袋样品。

    于2021年12月(分解0.65年)、2022年5月(分解1.11年)、2022年9月(分解1.45年)、2023年5月(分解2.10年)分四次回收样品。因此凋落物的分解时间(t)可分为4个阶段:第一阶段(0<t≤0.65 a,夏秋季)、第二阶段(0.65<t≤1.11 a,冬春季)、第三阶段(1.11<t≤1.45 a,夏季)、第四阶段(1.45<t≤2.10 a秋冬春季)。样品取回后取部分烘干,测定计算残留质量。其余风干后,测定全碳、全氮、全磷和全钾含量。

    根据不同时间收取凋落物的重量,计算凋落物残留率(MR),计算方法为[9]

    $$ MR=\dfrac{W_{{t}}}{W_0}\times 100 {\text{%}} $$ (1)

    Wt为时间t时取样重量(g),W0为初始样品重量(g)。

    分别计算各个分解阶段的分解速率(SDR),计算公式如下:

    $$ SDR=\dfrac{W_{(t-1)}-W_t}{\Delta T} $$ (2)

    Wt为时间t时取样重量(g),W(t−1)为时间t的上一阶段取样重量,∆T为两个取样阶段之间的持续时间(a)。

    利用Olson负指数衰减模型对凋落物重量与分解时间进行拟合,公式如下[10]

    $$ y={ae}^{-kt} $$ (3)

    $ y $为凋落物质量残留率(MR,%),$ a $为拟合参数,$ k $为年分解系数,t为分解时间。

    根据拟合曲线结果,计算凋落物分解50%(t50%)和95%(t95%)所需要的时间,公式为[8]

    $$ {t}_{50{\text{%}}}=-\mathrm{l}\mathrm{n}(1-0.50)/k $$ (4)
    $$ {t}_{95\text{%}}=-\mathrm{l}\mathrm{n}(1-0.95)/k $$ (5)

    同时利用各分解阶段柳杉、阔叶和草本的残留质量,通过质量比率(8∶8∶4)计算得到混合凋落物的理论残留率,拟合理论残留方程。

    利用各分解阶段的凋落物重量、凋落物营养元素含量,计算凋落物元素残留率(NR),计算方法为:

    $$ NR=({C}_{t}\times {W}_{t})/({C}_{0}\times {W}_{0})\times 100{\text{%}} $$ (6)

    Ct为时间t时营养元素含量,Wt为时间t时取样重量(g),C0为初始营养元素含量,W0为初始样品重量(g)。

    运用Sigmaplot软件进行Olson负指数衰减模型拟合,运用SPSS软件进行显著性检验(Turkey)和相关性分析,运用Sigmaplot软件作图。

    凋落物质量随着时间的增加而下降,凋落物最终质量残留率为柳杉>混合>阔叶>草本(见图1)。通过Olson负指数模型对凋落物质量残留率与分解时间进行回归分析,4种凋落物中,分解系数(K)为草本>阔叶>混合>柳杉,草本K为0.74,约为柳杉的3倍、混合的2倍、阔叶的1.45倍。t50%t95%均为柳杉>混合>阔叶>草本,柳杉的t95%高达11.85a,约为草本的3倍、阔叶的2倍,混合的1.45倍(见表2)。利用各组分的质量比例计算得到混合凋落物理论残留率,通过曲线拟合可见,理论曲线(HH*)与实际曲线(HH)在1.0 a附近交汇,在其之前凋落物间呈协同效应,之后凋落物间呈拮抗效应(见表2)。

    图  1  不同类型凋落物质量残留率的指数回归曲线
    注:(A)表示不同类型凋落物质量残留率随时间的变化情况,LS为柳杉、HH为混合、KY为阔叶、CB为草本凋落物,斜体字母表示通过Olson模型得到的回归曲线;(B)表示混合凋落物随时间变化的实际回归曲线(HH)与理论回归曲线(HH*)。
    Figure  1.  Exponential regression curve of mass residual of different types of litter
    表  2  不同类型凋落物Olson模型回归参数
    Table  2.  Regression parameters Olson model for different types of litter
    类型 回归方程/a R2 P 分解系数K t50%/a t95%/a
    柳杉 Y=102.16e−0.25t 0.933 <0.001 0.25 2.74 11.85
    阔叶 Y=100.67e−0.51t 0.975 <0.001 0.51 1.36 5.89
    草本 Y=98.01e−0.74t 0.953 <0.001 0.74 0.93 4.03
    混合 Y=96.47e−0.37t 0.893 <0.001 0.37 1.88 8.13
    混合* Y=100.31e−0.41t 0.966 <0.001 0.41 1.69 7.32
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    从不同时间阶段的分解速率来看,草本、阔叶和混合分解速率在第一阶段最大,其次为第三阶段,而第二阶段和第四阶段速率下降,呈现出季节性变化;而柳杉分解速率在后期最大,前三个阶段均以低于4 g·a−1的速率缓慢分解,无季节性变化(见图2)。分解速率在不同时间阶段、不同凋落物类型间差异显著(P<0.001),且凋落物类型与时间阶段对分解速率具有交互效应。

    图  2  不同类型凋落物的阶段分解速率
    注:柱子上的数字表示同种凋落物在不同时间阶段的差异性,小写字母表示同一时间阶段下不同凋落物间的差异性。S表示不同凋落物类型间的显著性检验,T表示不同时间段的显著性检验,S×T表示凋落物类型×时间交互作用显著性检验,大写字母后的数字为F值,***表示P≤0.001。
    Figure  2.  Dcomposition rate of different types of litter

    4种凋落物中C初始含量为阔叶>柳杉>混合>草本,草本C初始含量低于其他种类,但4者间统计差异不显著。N初始含量为草本>柳杉>混合>阔叶。P的初始含量为草本>混合>柳杉>阔叶,但后三者间统计差异不显著。K的初始含量为草本>混合>柳杉>阔叶,草本远远高于其他三种凋落物。C/N、C/P初始比值均为阔叶最高,草本最低;柳杉与混合的C/N比相近,而C/P柳杉>混合,但二者统计差异不显著(见表3)。

    表  3  不同类型凋落物营养元素初始含量与比值
    Table  3.  Initial content and ratio of nutrient elements in different types of litter
    类型 C/(g·kg−1) N/(g·kg−1) P/(g·kg−1) K/(g·kg−1) C/N C/P
    柳杉 503.33±50.34a 17.96±0.94bc 0.67±0.01a 1.22±0.01a 28.17±4.28ab 755.35±80.11bc
    混合 496.07±19.34a 16.78±1.16ab 0.74±0.05a 2.35±0.26b 29.64±1.84ab 671.38±25.81b
    阔叶 506.33±23.18a 13.27±2.35a 0.59±0.12a 1.60±0.52ab 38.96±6.94b 822.71±82.78c
    草本 461.00±26.29a 21.42±1.34c 1.19±0.04b 6.12±0.52c 21.52±0.15a 388.58±20.17a
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    图3可见,与质量残留率变化相似,凋落物中各元素残留率随时间增加呈下降趋势,各元素中,K的分解释放最快,在初始阶段就下降了60%~90%,最终残留率在1%~20%,而C、N、P最终残留率在20%~60%左右。4种凋落物中,草本的C、N、P、K分解释放最快,在初始阶段C、N、P残留率下降了60%,K残留率下降了90%,最终的残留率远远低于其他凋落物。混合凋落物N、P、K残留率在分解后期有所回升,导致其最终残留率反而最高。

    图  3  不同类型凋落物元素残留率和浓度随时间的变化
    Figure  3.  Changes of residual and the concentration of elements in different types of itter

    凋落物中的C、N、P含量随着时间的增加基本呈波动性变化,而K含量在第一阶段大幅下降,其后时间变化不大。4种凋落物中,草本在各个时期的N、P含量相对较高,C含量较低;而柳杉的N、P含量均相对较低(初始含量除外)。随着时间增加,C含量在草本、阔叶和混合凋落物中呈降波动性变化,柳杉中基本呈持续性下降变化;阔叶和混合P含量呈波动性升高,草本P含量先下降后升高,而柳杉P含量在各时期基本稳定;阔叶、草本和混合凋落物中N含量增加,柳杉N含量在初期下降,后期也出现增加趋势(见图3)。

    将4种凋落物所有分解阶段的营养元素含量、比值与质量残留率(MR)总和,进行相关性分析,结果显示,凋落物中N与P含量呈极显著正相关、P与K呈显著正相关。C/N、C/P呈极显著正相关,且二者与C呈极显著正相关,与N、P呈极显著负相关,N/P与P、K呈显著负相关。质量残留率(MR)与N含量呈极显著负相关,与C/N呈极显著正相关,与K含量、C/P呈显著正相关,与C含量、P含量无相关性(见表4)。

    表  4  元素含量、比值与质量残留率的相关性
    Table  4.  Correlation between element content, element ratio, and mass remaining
    指标 C N P K C/N C/P N/P
    N −0.436
    P −0.4 0.793**
    K −0.038 0.161 0.542*
    C/N 0.646** −.955** −0.755** −0.123
    C/P 0.629** −0.853** −0.942** −0.339 0.887**
    N/P 0.032 0.103 −0.511* −0.539* −0.115 0.351
    MR 0.317 −0.638** −0.35 0.512* 0.615** 0.495* −0.223
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    凋落物分解是生态系统中重要的生物地球化学循环过程之一,它涉及到植物残体的分解,释放出养分,供其他生物利用等过程[11]。‌凋落物分解受到气候、凋落物质量、土壤生物群落等生物和非生物因素的综合影响[12]。我国暖温带常见树种t95%为8~17 a[13],南亚热带的鼎湖山森林凋落物分解t95%为2~8 a[14],热带地区温度高、湿度大,适合微生物的生长,因此凋落物的分解较温带快。研究中,华西雨屏区常绿落叶阔叶混交林下柳杉、阔叶、混合和草本t95%分别为11.85、5.89、8.13和4.03 a,基本处于二者之间。以往研究显示,该区常绿阔叶林阔叶树种叶t95%为5.55 a,与本研究相近[8]。华西雨屏区虽然降水量丰富、气候湿润,但与热带地区相比气温相对较低,特别是冬季山区气温往往低于零度,气候的季节性变化明显。研究中,草本、阔叶和混合分解速率在初期最大,并呈季节性变化,第一阶段(夏秋季)和第三阶段(夏季)相对高于第二阶段(冬春季)和第四阶段(秋冬春季);柳杉分解速率未出现季节性变化,在前三个阶段均保持较低的稳定水平,在第四阶段最大,表明其受到环境的影响相对较小。

    在生态系统中,不同种类的凋落物混合在一起进行分解时,其分解速率通常高于(协同效应)或低于(拮抗效应)各单一组分分解速率的质量加权平均值的现象,被称为非加和效应,有超过60%的混合凋落物分解表现出非加和效应[15]。研究中,混合凋落物在1.0 a(质量残留率约为60%)之前各组分间表现为协同效应,但1.0 a后表现为拮抗效应。非加和效应取决于混合凋落物的种类组成、化学特性、分解环境以及分解者等因素[16],协同效应可能随着易分解成分的增加而增加[17],也可能随分解时间阶段而变[18]。混合凋落物正向非加和效应还与森林土壤肥力有关,土壤肥力的提升能够增强协同效应[19]。总的来看,研究中混合的Kt50%t95%介于柳杉和阔叶之间,1.0 a之前可能由于混合凋落物中阔叶组分和草本组分中易分解成分较多、分解速率较快,各个组分间表现为协同效应,而1.0 a之后柳杉组分占比增加,难分解成分较多,逐渐转化为拮抗效应。

    凋落物中元素的分解迁移过程有淋溶、积累、释放等模式,不同元素的转移方式决定了其丢失的速度[20]。研究中,4种凋落物均表现出元素本身释放与干物质消失的双重释放格局,C、N、P最终残留率也在20~60%之间。C、N、P、K元素中,K的丢失速度远远高于C、N、P,这是因为K主要以可溶性盐的形式存在于植物体内,更易于渗滤释放[21]。枯落物N、P含量在分解过程中的变化不同,或积累或释放,与环境条件和微生物活性密切相关[22]。研究中,4种凋落物中的C、N、P浓度基本随着时间的增加呈波动性变化。阔叶和混合在初始阶段N、P含量增加,特别是阔叶N残留率升高,出现了一定的N累积,这可能与微生物的活动大幅增加有关。微生物在分解初期往往会固定氮,从而引起氮累积[23]。混合在冬春季分解速率降幅最大,且C残留率升高(第二阶段)、N、P、K残留率增加(第四阶段),营养元素出现固持,表明其分解对于季节变化更为敏感。

    初始C/N通常被用作预测凋落物分解快慢的指标[24],一般情况下C/N越低,凋落物分解越快[25]。研究中,初始C/N草本最低,阔叶最高,混合与柳杉接近;但初始分解速率草本最高,柳杉最低,混合和阔叶接近,与以往研究不完全符合。阔叶虽然初始C/N较低,但分解前期N、P含量大幅度增加,N残留率升高,可能由于微生物的活动补充了N含量的不足。柳杉虽然初始N较高、C/N不低,考虑到其整个分解过程并无季节性变化,推测决定其分解快慢的主要因素在于木质素、树脂等难分解复杂化合物含量上,表现为前期难分解化合物含量高分解过程缓慢,后期随着复杂化合物的降解分解速度加快。Sun对温带森林120种树木叶片10 a分解的研究显示,氮浓度与分解速率的正相关关系也会随时间而发生“反转”,初始高氮浓度虽然在分解初期促进分解速率,但最终导致微生物残体等更多难以分解的残余物积累,而降低了分解后期的速率[26]。研究中,第四阶段阔叶和柳杉分解速率大于混合和草本,未呈现出“反转”现象,可能与分解时长不够长久或与其他因素有关。然而从4种凋落物总和分解情况来看,凋落物质量残留率(MR)仍然与C/N呈极显著正相关,与N呈极显著负相关,而与C、P无显著相关性,表明N在华西雨屏带凋落物分解过程中仍然起着关键作用。

    华西雨屏区常绿与落叶阔叶林下凋落物的分解速率因凋落物类型、分解阶段而异:草本、阔叶和混合分解在初期最高,且呈季节性变化,柳杉分解速率在后期最高,且未出现季节性变化。混合凋落物的分解呈非加和效应,在1.0 a之前各组分表现为协同效应,1.0 a之后表现为拮抗效应,其分解速率在冬春季降幅最大,对季节变化最敏感。凋落物的初始分解速率不完全受初始C/N的影响,从总的阶段来看,凋落物的质量残留率(MR)与C/N呈极显著正相关,N在该区域凋落物的分解过程中起到关键的作用。

    在华西雨屏区常绿与落叶阔叶混交林森林抚育过程中,增加林下草本及竹子比例能够提高凋落物的分解速率。此外,由于混合凋落物表现出非加和效应,物种搭配上需要考虑凋落物间的相互关系,同时适当补充土壤养分有利于维持正向效应。另外,由于N在区域凋落物分解过程中起着关键作用,适当补充N来源,如补充一些固氮植物,有利于促进森林群落的养分循环过程。而4种凋落物中,混合的分解为什么对季节变化最敏感,其内部各组分间非加和效应的机理是什么?改变各组分比例是否会改变非加和效应,有待进一步的研究。

    致谢 感谢大相岭国家级自然保护区宋心强、付明霞对本研究的大力支持。峨眉山生物多样性四川省野外科学观测研究站、野生植物四川省科技资源共享服务平台为本研究提供支持。

  • 图  1   不同类型凋落物质量残留率的指数回归曲线

    注:(A)表示不同类型凋落物质量残留率随时间的变化情况,LS为柳杉、HH为混合、KY为阔叶、CB为草本凋落物,斜体字母表示通过Olson模型得到的回归曲线;(B)表示混合凋落物随时间变化的实际回归曲线(HH)与理论回归曲线(HH*)。

    Figure  1.   Exponential regression curve of mass residual of different types of litter

    图  2   不同类型凋落物的阶段分解速率

    注:柱子上的数字表示同种凋落物在不同时间阶段的差异性,小写字母表示同一时间阶段下不同凋落物间的差异性。S表示不同凋落物类型间的显著性检验,T表示不同时间段的显著性检验,S×T表示凋落物类型×时间交互作用显著性检验,大写字母后的数字为F值,***表示P≤0.001。

    Figure  2.   Dcomposition rate of different types of litter

    图  3   不同类型凋落物元素残留率和浓度随时间的变化

    Figure  3.   Changes of residual and the concentration of elements in different types of itter

    表  1   样地土壤养分情况

    Table  1   Soil nutrient status in sample plots

    养分指标 有机质/(g·kg−1) 全碳/% 全氮/(g·kg−1) 全磷/(g·kg−1) 有效磷/(mg·kg−1)
    数值 538.67±23.69 30.03±3.01 1.65±0.16 0.94±0.12 5.97±1.89
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    表  2   不同类型凋落物Olson模型回归参数

    Table  2   Regression parameters Olson model for different types of litter

    类型 回归方程/a R2 P 分解系数K t50%/a t95%/a
    柳杉 Y=102.16e−0.25t 0.933 <0.001 0.25 2.74 11.85
    阔叶 Y=100.67e−0.51t 0.975 <0.001 0.51 1.36 5.89
    草本 Y=98.01e−0.74t 0.953 <0.001 0.74 0.93 4.03
    混合 Y=96.47e−0.37t 0.893 <0.001 0.37 1.88 8.13
    混合* Y=100.31e−0.41t 0.966 <0.001 0.41 1.69 7.32
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    表  3   不同类型凋落物营养元素初始含量与比值

    Table  3   Initial content and ratio of nutrient elements in different types of litter

    类型 C/(g·kg−1) N/(g·kg−1) P/(g·kg−1) K/(g·kg−1) C/N C/P
    柳杉 503.33±50.34a 17.96±0.94bc 0.67±0.01a 1.22±0.01a 28.17±4.28ab 755.35±80.11bc
    混合 496.07±19.34a 16.78±1.16ab 0.74±0.05a 2.35±0.26b 29.64±1.84ab 671.38±25.81b
    阔叶 506.33±23.18a 13.27±2.35a 0.59±0.12a 1.60±0.52ab 38.96±6.94b 822.71±82.78c
    草本 461.00±26.29a 21.42±1.34c 1.19±0.04b 6.12±0.52c 21.52±0.15a 388.58±20.17a
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    表  4   元素含量、比值与质量残留率的相关性

    Table  4   Correlation between element content, element ratio, and mass remaining

    指标 C N P K C/N C/P N/P
    N −0.436
    P −0.4 0.793**
    K −0.038 0.161 0.542*
    C/N 0.646** −.955** −0.755** −0.123
    C/P 0.629** −0.853** −0.942** −0.339 0.887**
    N/P 0.032 0.103 −0.511* −0.539* −0.115 0.351
    MR 0.317 −0.638** −0.35 0.512* 0.615** 0.495* −0.223
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图(3)  /  表(4)
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出版历程
  • 收稿日期:  2024-09-22
  • 网络出版日期:  2024-11-28
  • 发布日期:  2024-11-28
  • 刊出日期:  2025-02-24

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