馬尾松與鄉土闊葉樹種凋落葉混合分解過程中全碳釋放的動態變化

李 勛 張 艷 宋思夢 周 揚 張 健

（1. 四川民族學院，橫斷山區生態修復與特色產業培育研究中心，康定 626001；2. 四川農業大學林學院生態林業研究所，生態林業工程重點實驗室，長江上游生態安全協同創新中心，成都 611130）

凋落物分解過程中物質的釋放/降解是地球化學循環的重要組成部分，凋落物中營養物質的歸還或釋放不僅能提升森林生態系統穩定性，同時也是維持林地有機物生產不可缺少的組成部分，而凋落物的物種多樣性差異往往能夠對凋落物的物質釋放/降解產生影響，這種由凋落物物種多樣性的差異引起的質量損失率、物質含量等的變化，稱之為凋落物的混合分解效應。通常通過計算混合凋落物某一種組分剩余質量比例的加權平均數，得到混合凋落物分解速率的期望值，將分解速率期望值與實際值進行比較，判斷物種多樣性是否對凋落物分解產生混合效應?；旌闲譃榧有孕头羌有孕?，非加性效應的顯著性通常是通過檢驗來確定的，即觀測值與預期值之間差異顯著則為非加和效應。非加和效應又分為協同效應和拮抗效應：若混合物中的實際損失率顯著高于預期，我們稱之為協同效應；反之，則為拮抗效應。相對于單一凋落物，混合凋落物的分解特征更為復雜。王欣等發現添加白樺（）凋落葉促進了華北落葉松（-Mayr）凋落葉的分解，并且混合凋落物對C 釋放的促進作用隨著白樺葉數量的增加而增加。李云等將刺槐（）、小葉楊（）、沙棘（）、沙柳（）、苜蓿（）和長芒草（）中的兩種和三種混合后發現，兩種凋落物混合和三種混合后的C 平均釋放率低于單一種物種凋落物?？梢姷蚵湮锒鄻有缘亩喙褜Ψ纸膺^程中養分釋放的作用十分復雜，受到物種組成、元素含量和分解時期等多種因子的影響。

馬尾松（）純林廣泛分布于華南17個省，南起雷州半島（21°41′N），北至秦嶺（33°56′N），西至四川盆地中部。馬尾松因其在干旱、多沙、貧瘠的土壤上生長良好，被認為是亞熱帶地區荒蕪、侵蝕嚴重和邊緣地帶造林的優良樹種。但隨著林齡的增加，大面積馬尾松人工純林存在著土壤肥力下降、生物多樣性下降等生態安全問題。研究發現，凋落葉越厚實，質地越堅硬，結構越粗糙，其分解速率就越慢。相對針葉樹種，闊葉樹種的葉片C/N、木質素/N以及萜類物質和酚類物質含量較低，更有利于土壤生物群落生長和繁衍，使其分解速率較針葉樹種快。因此，本研究以4個鄉土樹種凋落葉為研究對象，采用網袋法研究了不同種類凋落物及配比后在分解過程中的全碳（C）釋放率及其混合效應，旨在為大面積的馬尾松人工純林的可持續經營和伴生樹種選擇提供理論依據。

1 研究方法

1.1 研究區概況

本研究在四川省都江堰市四川農業大學實驗基地（31°01′～31°02′N，103°34′～103°36′E）進行。該地區屬于青藏高原向四川盆地的一段過渡地帶，氣候類型為典型的亞熱帶季風濕潤氣候，年平均降水量1 243.8 mm，年平均氣溫15.2 ℃。該地區地帶性土壤為發育在沙質巖石上的黃壤，質地為重壤土，在中國土壤分類系統中被歸為鐵鋁土。研究地點海拔約為800 m，林地內零散分布馬尾松、杉木（）、樟樹（）和喜樹（Decne.）等喬木。草本灌木主要有十大功勞（（Lindl.）Fedde）、紫 麻（（Thunb.）Miq.）、烏蘞莓（（Thunb.）Gagnep.）、扁 竹 根（Thunb.）、亮葉忍冬（sp.）、刺頭復葉耳蕨（（G. Forst.）Tindale）、五葉地錦（（L.）Planch.）、板凳果（Franch.）等。

2016年8月，選擇地形地貌、海拔、母巖、土壤類型、坡度、坡位等相同或相近的，以及林地情況相近、林分密度相似的馬尾松、喜樹等樹種的混交林為實驗樣地，并在其中劃分出3個具有代表性的大小約為30 m×30 m的樣地放置凋落物分解袋。3個樣地詳細情況見表1。

表1 樣地基本信息（平均值±標準差）Table 1 Basic information regarding the three plots（mean±SD）

1.2 實驗設計

于2016 年6 月從四川省宜賓市高縣（28°11′N、104°48′E）分別采集馬尾松、檫木（（Hemsl.）Hemsl）、香 樟（（Linn）Presl）和香椿（（A. Juss.）Roem.）凋落葉。帶回實驗室后，將凋落葉中的新鮮葉片和已經開始分解的葉片移除，只保留新鮮的凋落葉，在室溫下風干兩周。將風干的凋落葉（15.00±0.05）g 放入內部大小為20 cm×23 cm，上層面孔徑大小為3.00 mm，下層面孔徑大小為0.04 mm 的尼龍網分解袋中。根據“混交林中主要樹種的比例不應低于60%”，設置35 個不同的凋落葉組合（見表2）。共計940袋=（（4個單一處理+31個混合處理）×8 個采樣時期×3 個樣地+100（預防試驗過程中凋落袋遺失））。于2016年8月15日將這些凋落葉分解袋小心地轉移到3 個30 m×30 m的樣地（海拔811～824 m）。將凋落葉分解袋隨機水平放置于樣地表面，樣品袋之間距離為2～5 cm，從而避免樣品之間相互干擾。將所有凋落葉分解袋置于土壤表面后，隨機收集每種凋落物組合的3個凋落葉分解袋，并返回實驗室，測定樣品放置過程中的損失量和風干凋落物樣品的含水量。

表2 實驗處理Table 2 Detailed description of the different treatments

1.3 樣品采集

從2016年8月到2018年8月，每隔3個月收集一次凋落葉分解袋，具體采樣時間見表3。在每個間隔期（3 個月），從3 個樣地隨機收集每個處理凋落葉分解袋3袋。帶回室內后，用鑷子將凋落葉分解后的大片碎片取出，盡可能仔細地去除土壤顆粒物、節肢動物和外來植物根系，測量凋落葉的含水量和干質量，剩余的凋落葉清理干凈后備用。

表3 野外采樣時間Table 3 Field sampling time

1.4 樣品分析

將凋落葉置于65 ℃烘箱干燥48 h 后，對每個樣品進行稱重，以確定干質量，并用于評估分解后殘留的凋落葉質量。將干燥后的樣品在磨粉機中研磨，過0.25 mm的篩子以備用。全碳含量采用重鉻酸鉀加熱法測定（GB7657-87）。其他初始含量測定方法：全氮—凱氏定氮法（LY/T 1269—1999）；磷—鉬銻抗比色法（LY/T 1270—1999）；木質素和纖維素—范氏（Van Soest）洗滌纖維法；總酚—福林酚比色法；縮合單寧—香草醛—鹽酸法。

1.5 數據處理與統計分析

凋落葉C釋放率（R）：

式中：R為當次C 釋放率（%）；M表示當次凋落葉殘留量（g）；表示凋落葉初始質量（g）；C為當次C 含量（質量分數）（g·kg）；表示C 初始含量（初始質量分數）（g·kg）。

將單一物種凋落葉按照不同混合比例組合起來，計算單個小區中混合物種凋落葉的預期C 含量（R），計 算 混 合 凋 落 葉C 釋 放 的 混 合 效應（）：

式中：R表示預期C釋放率（%）；表示C釋放的混合效應（%）；表示混合物中的物種數量；R、R、R表示僅包含、個物種的袋子中測量的C釋放率。

采用單因素方差分析（one-way ANOVA）和Turkey 法比較四個單一樹種之間、相同樹種組合下不同混合比例之間的差異顯著性。用Levene’s法檢驗方差同質性，不滿足該假設的數據先進行Log 轉化。使用水平為0.05 的獨立檢驗確定C的釋放率的觀測值和預期值之間的差異。根據統計結果，將混合效應分為加和效應（觀測值和預期值之間沒有顯著差異）和非加性效應（觀測值和預期值之間有顯著差異）。其中，非加和效應又分為協同效應（（觀測值-預期值）>0，且<0.05）和拮抗效應（（觀測值-預期值）<0，且<0.05）。

采用偏最小二乘法（PLS）回歸分析了凋落葉初始質量對凋落葉C 釋放混合效應（觀測值-預期值）的相對重要性。模型中單個預測因子的相對重要性由重要性變量（VIP）估計，VIP 值大于1 表示預測因子對因變量變化顯著貢獻。所有統計分析均采用SPSS 進行（SPSS 25.0 for Windows；SPSS Inc.，Chicago，IL，USA），圖表用Excel（Microsoft of‐fice professional plus 2010；Microsoft corporation，Redmond，WA，USA）和Origin（OriginPro 2018C；Originlab corporation，Northampton，MA，USA）軟件制作。

2 結果與分析

2.1 凋落葉初始物質含量

由表4 可知，馬尾松凋落葉的初始C 含量、木質素含量、纖維素含量、總酚含量、縮合單寧含量、木質素/N 以及木質素/P 均顯著高于其他3 個闊葉鄉土樹種凋落葉，而C/N 和C/P 則顯著高于香樟和香椿凋落葉。香椿凋落葉的初始N 含量和P 含量最高，檫木和香樟凋落葉次之，馬尾松凋落葉最低。而4個樹種凋落葉的初始N/P無顯著差異。

表4 單一樹種凋落葉初始質量特征（平均值±標準差）Table 4 Initial litter quality characteristics of the species used in the experimental work（mean±SD）

31 個混合處理凋落葉的初始質量見附表1。馬尾松所占比例越大，混合凋落葉的初始C 含量、木質素含量、纖維素含量、總酚含量、縮合單寧含量、木質素/N 以及木質素/P 越高；香椿和香樟凋落葉所占比例越大，混合凋落葉的初始N含量和P含量越高。

附表1 混合樹種凋落葉初始質量特征（平均值±標準差）Appendix table 1 Initial litter quality characteristics of the mixed litter used in the experimental work（mean±SD）

2.2 凋落葉的C釋放

分解3 個月后，馬尾松凋落葉的C 釋放較快（23.25%），6 個月后出現富集現象（20.36%），分解9個月后升高到44.09%，之后C釋放速率減慢。香樟凋落葉在分解6個月后出現C富集現象，而該時期檫木和香椿凋落葉的C釋放率分別為40.61%和57.59%（見圖1）。

圖1 單一樹種凋落葉碳釋放率的動態變化不同小寫字母表示凋落葉的C釋放率在同一分解時期不同樹種之間差異顯著（P＜0.05）Fig.1 Dynamics of C release of single tree speciesDifferent lowercase letters indicated that there were significant differ‐ences of C release rate among different tree species at the same decom‐position period（P<0.05）

由圖1 可知，分解24 個月后，馬尾松、檫木、香樟、香椿凋落葉的C釋放率依次為（77.97±2.02）%、（94.04±0.31）%、（95.34±1.11）%和（97.75±0.18）%。此外，香椿凋落葉在整個分解時期的C 釋放率均高于其他3 個樹種，且分解6 個月后，其C 釋放率>50%，而其他3 個樹種凋落葉C 釋放率>50%的分解時間分別為15 個月（馬尾松）、9 個月（檫木）和12 個月（香樟）。此外，除了分解3 個月和9 個月外，檫木和香樟凋落葉在其他6個分解時期的C釋放率均顯著高于馬尾松凋落葉?？傮w上看，香椿凋落葉的C 釋放最快，檫木以及香樟凋落葉次之，而馬尾松凋落葉C釋放最慢。

一針一闊處理混合凋落葉的C 釋放率如圖2。分解24 個月后，凋落葉C 釋放率分別為91.24%～93.93%（PT）、87.20%～88.77%（PS）和89.50%～92.89%（PC）?？傮w上看，PT和PC組合的C釋放率高于PS 組合，且3 個樹種組合的C 釋放速率均表現為前期較快，后期較慢的變化趨勢。而3個樹種組合下不同混合比例之間（8∶2、7∶3和6∶4）的差異有所不同，PT 組合除了分解21 個月外，其他時期不同混合比例之間的C 釋放率差異顯著（=6.13～46.97，<0.05）?？傮w上看，PT64的C釋放率最高，PT73 次之，而PT82 最低（見圖2a）。而PS 組合除了在分解3 個月顯示出與PT 組合相似的規律外，其他7 個分解時期，3 個混合比例之間無顯著差異（見圖2b）。PC 組合不同混合比例之間的C 釋放率在分解3 個月、6 個月、12 個月和24 個月差異顯著（=6.48～43.44，<0.05），不同分解時期PC64 的碳釋放率較高，其次為PC73，PC82最低（見圖2c）?？傮w上看，PT和PC組合的碳釋放率隨著闊葉所占比例的增加而升高，而PS 組合不同混合比例之間無明顯差異。

圖2 一針一闊凋落葉碳釋放率的動態變化不同小寫字母表示在相同分解時期，凋落葉的C 釋放率在同一樹種組合在下不同混合比例之間差異顯著（P＜0.05），下同Fig.2 Dynamics of C release rate of mixed litter composed of P.massoniana and one native tree speciesDifferent lowercase letters indicated that in the same decomposition period，the c release rate of litter was significantly different among dif‐ferent mixing ratios of the same tree species combination（P<0.05），the same as below

一針兩闊混合凋落葉的C 釋放率如圖3。分解24 個月后，不同樹種組合的C 釋放率分別為90.91%～94.69%（PST）、83.72%～90.56%（PSC）和86.12%～93.55%（PCT）。盡管分解9～15 個月PST組合不同混合比例之間的C 釋放率無顯著差異（=2.55～3.84，>0.05），但是總體上相對于其他混合比例，PST622 和PST613 具有較高的C 釋放率（見圖3a）。而PSC 組合的不同混合比例之間的C釋放率差異與PST 類似，除了分解3 個月和6 個月外，其他分解時期PSC622 和PSC613（尤其是PSC613）具有較高的C 釋放率。另外，PSC622 在分解18～24 個月后，也表現出較高的C 釋放率（見圖3b）。在PCT 組合中，整個分解時期PCT811 的C 釋放率均低于其他混合比例。分解9～15 個月后，PCT712 的C 釋放率低于PCT631、PCT622 和PCT613，但分解后期（18～21 個月），4 個處理之間的差異減?。ㄒ妶D3c）?？傮w上看，一針兩闊混合凋落葉中，馬尾松凋落葉所占比例越小，該混合處理凋落葉的C釋放率越高。

圖3 一針二闊凋落葉碳釋放率的動態變化Fig.3 Dynamics of C release rate of mixed litter composed of P.massoniana and two native tree species

一針三闊組合凋落葉不同混合比例的C 釋放率如圖4?？傮w上看，PSCT 組合在前期的C 釋放較快，而后期C 釋放速率有所降低。分解12 個月后，PSCT 組合的C 釋放率為64.91%～67.36%，分解24 個月后為89.04%～92.53%。8 次采樣中，不同混合比例僅在分解3 個月、18 和24 個月差異顯著（=4.22～8.8，<0.016）。PSCT7111 在分解初期（3個月）的C 釋放率較高，而PSCT6121 和PSCT6112在分解9～18個月C釋放率較高，分解末期PSCT組合不同混合比例之間的C釋放率差異減小。

圖4 一針三闊凋落葉碳釋放率的動態變化Fig.4 Dynamics of C release rate of mixed litter composed of P.massoniana and three native tree species

2.3 凋落葉的C釋放混合效應

在整個分解過程中均觀察到不同處理混合凋落葉的C 釋放率表現出非加和效應（見圖5）。其中，前4次采樣（分解3～12個月）凋落葉的觀測值-預期值出現負值，而后4次采樣（分解15～24個月）均為正值。在所有分解時期，僅分解初期（分解3個月）有19.35%（6/31）的混合處理表現出拮抗效應（觀測值-預期值<0，且<0.05），而其他7 個分解時期（分解6、9，12、15、18、21 和24 個月），分別有45.16%（14/31）、45.16%（14/31）、51.61%（16/31）、41.94%（10/31）、83.87%（27/31）、74.19%（23/31）和51.61%（16/31）的混合凋落葉表現出協同效應（觀測值-預期值>0，且<0.05）?？傮w上看，隨著分解時間的延長，混合凋落葉C 釋放的非加和效應表現出先增強后減弱的變化趨勢（分解3～18 個月增強，之后減弱）。同時，相對于其他季節，秋季（分解3 個月～2016 年11 月，見圖5a；分 解15 個月～2017 年11 月，見圖5e）凋落葉的非加和效應有所減弱。

圖5 不同分解時期31種混合處理凋落葉C釋放率的混合效應Fig.5 Mixed effects of 31 mixed treatments on C release rate of litter leaves at different decomposition stages

從出現協同效應的7次采樣來看，不同樹種組合的協同效應依次為：PC（71.43%，15/21）和PSCT（71.43%，20/28）>PST（64.29%，27/42）和PCT（64.29%，27/42）>PT（42.86%，9/21）>PS（33.33%，7/21）和PSC（33.33%，14/42）?？梢?，凋落葉C 釋放的混合效應因樹種組合的不同而有所差異。同時，凋落葉C 釋放的混合效應也隨分解時間變化：分解18 個月后，在PC、PT、PST、PCT 和PSCT 樹種組合中，所有混合比例均表現出協同效應。分解21 個月后，PS、PC 和PST 的所有混合比例均表現出協同效應。此外，不同混合比例凋落葉的混合效應有所差異，且隨分解時間變化。在出現協同效應的7 次采樣中（分解6～24 個月），出現頻率≥70%（5/7）的混合處理有PSCT7111（7/7）、PC64（6/7）、PST613（6/7）、PCT631（6/7），PC73（5/7）、PST712（5/7）、PCT613（5/7）、PSCT6121（5/7）。而PT64（2/7）、PS82（2/7）、PS64（1/7）、PSC811（2/7）、PSC721（1/7）、PSC712（2/7）、PSC622（2/7）和PCT622（2/7）在僅在個別時期（≤30%，2/7）表現出協同效應?？傮w上看，凋落葉的混合分解效應隨樹種組合和混合比例不同而有所差異，同時也隨分解時間變化。

通過凋落葉的初始質量與C 釋放混合效應的PLS 回歸分析得出變量重要性指標（VIP 值）。由圖6 可知，VIP 值差異表明不同初始指標對凋落葉C釋放混合效應的解釋作用不同，凋落葉的每一個初始化學物質含量和化學計量比對解釋C 釋放率的作用大小依次為：C/N>C 含量>纖維素含量>木質素含量>縮合單寧含量>N 含量>C/P>木質素/N>木質素/P>N/P>總酚含量>P 含量。其中，凋落葉C釋放混合效應與初始N 含量表現出顯著正相關關系，而與初始C 含量、木質素含量、纖維素含量、縮合單寧含量以及C/N比表現出顯著負相關關系。

圖6 凋落葉初始化學質量與碳釋放混合效應的偏最小二乘回歸分析C、N、P、木質素、纖維素、總酚和縮合單寧的初始含量以及C/N、C/P、N/P、木質素/N和木質素/PFig.6 Results of the PLS regression analysis showing the variable of importance of projection（VIP）assessing the relative importance of the initial concentrationsC，N，P，lignin，cellulose，condensed tannin and total phenol and the C/N ratio，C/P ratio，N/P ratio，lignin/N ratio，and lignin/P ratio in explaining variation in the C mixed effect

3 討論

作為森林生態系統的重要組成之一，雖然凋落葉在森林總生物量中占比很小，但其不僅影響森林生物量，而且在森林的總生產力、物質循環以及養分歸還方面也有更為重要的作用，這是因為相對于喬木依靠自身的新陳代謝對營養物質進行吸收和轉化，凋落葉對養分元素的周轉速率更快。非加性效應的顯著性通常是通過檢驗來確定的，即觀測值與預期值之間差異顯著則為非加和效應。非加和效應又分為協同效應（正效應）和拮抗效應（負效應）：若混合物中的質量損失顯著高于預期，我們稱之為協同效應；反之，則為拮抗效應。本研究發現，不同混合處理凋落葉的C釋放率混合效應主要表現為協同效應，且協同效應隨著分解時間延長表現出先增強后減弱的變化趨勢：在分解18 或21 個月后達到最大值，之后開始降低。這可能是因為隨著分解時間延長，凋落葉腐殖化、物質豐富度和活性的增加使其更適宜分解。而凋落葉的C 釋放在分解末期協同效應減弱，可能是因為隨著分解時間延長，尤其是在分解末期可溶性碳化合物濃度降低以及結構化合物和次生化合物含量增加，導致混合凋落葉出現負互補效應。

本研究發現，大多數混合凋落葉的C 釋放率表現出明顯的非加和效應，這一結果與一些研究相似。這可能因為凋落葉的混合增加了化合物的多樣性，能夠滿足不同分解物的各種要求，并加速有機碳的分解。此外，凋落葉分解的混合效應因混合比例的不同而有所差異，但這種差異隨分解時間的不同而變化：所有分解時期中，31個混合處理僅在分解初期出現拮抗效應（19.35%，6/31），而其他7 個分解時期有32.26%～87.10%的混合凋落葉表現出協同效應?？傮w上看，非加和效應隨著混合凋落葉分解時間的延長表現出先升增強后減弱的趨勢，且相對于其他季節，凋落葉在秋季的非加和效應有所減弱。在出現協同效應的7 次采樣中，不同樹種組合C 釋放協同效應依次為：PC 和PSCT>PST 和PCT>PT>PS 和PSC。在31個混合處理中，出現協同效應頻率較高（≥70%，5/7）的 混 合 處 理 有PSCT7111、PC64、PST613、PCT631，PC73、PST712、PCT613、PSCT6121。這些協同效應較強的混合處理具有以下特點：闊葉所占比例均≥30%且大部分含有香椿凋落葉（除了PC64和PC73）。這可能是因為香椿凋落葉較高的N 含量提高了混合凋落葉中易分解養分的含量。同時，香椿凋落葉的葉片質地柔軟，更容易受降雨淋溶而形成腐殖質，這能夠增加香椿混合凋落葉的基質含量，更有利于微生物生長和繁衍。其次，闊葉所占比例均≥30%導致該混合處理具有較高的N、P 含量，這也能加快微生物從鄰近的凋落葉中轉移營養物質以補償凋落葉和消費者之間的化學計量不平衡，從而加速了混合組分中較慢的凋落葉分解。PLS 回歸分析表明，混合效應（觀測值-預期值）與凋落葉的化學性質密切相關。其中，與初始N 含量表現出顯著正相關關系，而與初始C 含量、木質素含量、纖維素含量、縮合單寧含量以及C/N 比表現出顯著負相關關系。這與一些前人研究結果一致：混合效應主要受營養成分、化學計量比和難降解物質（木質素等）的影響。當混合凋落葉分解袋中最初出現的每一物種的比例（按質量計）不相等時，可對每一物種給予適當的權重。由于土壤動物群落組成和取食偏好的差異，混合物中比例不均可能導致微生物生物量和功能的變化。此外，混合比例不均還能改善混合物中的小氣候條件，從而間接影響凋落葉的C 釋放。凋落葉質量的變化還可能影響土壤動物群落結構及其對凋落葉分解的貢獻，而土壤動物的密度與凋落葉N、P 含量具有顯著的相關性。與其他處理相比，PS 組合C 釋放的協同效應弱。這可能是因為PS 凋落葉的N、P含量低，木質素、纖維素等含量高，而混合凋落葉的分解與這些因素顯著相關。