环境科学学报  2019, Vol. 39 Issue (3): 939-951
引用本文
张晗, 欧阳真程, 赵小敏. 2019. 不同利用方式对江西省农田土壤碳氮磷生态化学计量特征的影响[J]. 环境科学学报, 39(3): 939-951.
Zhang H,Ouyang Z C,Zhao X M. 2019. Effects of different land use types on ecological stoichiometry characteristics of Carbon, Nitrogen and Phosphorus in farmland soils in Jiangxi Province, China[J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 39(3): 939-951.
不同利用方式对江西省农田土壤碳氮磷生态化学计量特征的影响    [PDF全文]
张晗1,2 , 欧阳真程1,2 , 赵小敏1     
1. 江西农业大学 江西省鄱阳湖流域农业资源与生态重点实验室, 南昌 330045;
2. 江西农业大学 国土资源与环境学院, 南昌 330045
收稿日期: 2018-08-06; 修回日期: 2018-09-29; 录用日期: 2018-09-29
基金项目: 国家自然科学基金（No.41361049）；江西省自然科学基金（No.20122BAB204012）；土壤与农业可持续发展国家重点实验室（中科院南京土壤研究所）开放课题（No.0812201202）
作者简介: 张晗(1992-), 男, E-mail:zhanghan0307@163.com
通讯作者（责任作者）: 赵小敏, zhaoxm889@126.com
摘要: 根据江西省2013年采集的16582个农田耕层（0~20 cm）土壤样点数据，运用实地调查、经典统计学与地统计学等相结合方法，研究了江西省耕地土壤碳氮磷生态化学计量特征的空间变异性及不同农田利用方式对其的影响.研究结果表明：江西省耕地土壤有机碳（SOC）、全氮（TN）和全磷（TP）平均含量分别为17.90、1.58和0.52 g·kg-1，土壤碳氮比（C:N）、碳磷比（C:P）和氮磷比（N:P）平均值分别为11.72、38.29和3.38，土壤C:N:P比平均值为34.44:3.03:1，说明P是江西省耕地土壤主要的限制因素.此外，由于碳、氮、磷三者之间并不存在显著的两两相关性，表明江西省耕地土壤中不存在稳定的"Redfield ratio"；半方差函数表明，江西省土壤碳、氮、磷生态化学计量特征具有中等程度的空间变异性，其空间变异特征主要受到随机性因素的影响；经ANOVA检验显示，不同农田利用方式对土壤碳氮磷生态化学计量特征影响显著（p < 0.05），土壤SOC和TN平均含量依次表现为：两季水田 > 水旱轮作 > 一季水田 > 一季旱地 > 两季旱地，土壤TP平均含量依次表现为：两季旱地 > 两季水田 > 一季水田 > 一季旱地 > 水旱轮作，土壤C:N依次表现为：两季水田 > 两季旱地 > 一季水田 > 水旱轮作 > 一季旱地，土壤C:P平均值依次表现为：水旱轮作 > 两季水田 > 一季水田 > 一季旱地 > 两季旱地，土壤N:P平均值依次表现为：水旱轮作 > 一季旱地 > 两季水田 > 一季水田 > 两季旱地.总体而言，土壤碳、氮、磷生态化学计量比的变化特征是农田利用方式和环境因子综合作用的结果，土壤C:N:P比对土壤碳、氮、磷储量及养分的限制性具有重要的指示作用.
关键词: 农田利用方式     耕地     土壤碳、氮、磷     生态化学计量学     影响因素     江西省    
Effects of different land use types on ecological stoichiometry characteristics of Carbon, Nitrogen and Phosphorus in farmland soils in Jiangxi Province, China
ZHANG Han1,2, OUYANG Zhencheng1,2, ZHAO Xiaomin1    
1. Key Laboratory of Poyang Lake Basin Agricultural Resources and Ecology of Jiangxi Province, Jiangxi Agricultural University, Nanchang 330045;
2. Land Resource and Environment College, Jiangxi Agricultural University, Nanchang 330045
Received 6 August 2018; received in revised from 29 September 2018; accepted 29 September 2018
Abstract: Based on 16582 plow layer (0~20 cm) samples of farmland soil in Jiangxi Province, The spatial variability of ecological stoichiometry characteristics of soil carbon, nitrogen and phosphorus were studied through field survey, mathematical statistics analysis and Geo-statistics analysis methods. The results showed that:the averaged SOC, TN and TP contents were 17.90, 1.58 and 0.52 g·kg-1, respectively; the averaged values of C:N, C:P and N:P were 11.72, 38.29 and 3.38, respectively; and the average C:N:P ratio was 34.44:3.03:1, which indicated that farmland soils of Jiangxi Province were mainly affected by phosphorus. Pearson analysis showed no significant pairwise relationship was found between the three elements, which implied that there was no "Redfield"-type ratios in farmland soils of Jiangxi Province.The spatial variation of ecological stoichiometry characteristics of soil carbon, nitrogen and phosphorus were mainly caused by random factors according to semi-variance function analysis in Jiangxi Province. The One-Way ANOVA analysis results indicated that farmland use types showed a significant effect on C:N:P ecological stoichiometry characteristics(p < 0.05). The order of SOC and TN was:double cropping paddy field > paddy-upland rotation > single cropping paddy field > single dry land > double dry land; the order of TP was:double dry land > double cropping paddy field > single cropping paddy field > single dry land > paddy-upland rotation; the order of C:N ratio was:double cropping paddy field > double dry land > single cropping paddy field > paddy-upland rotation > single dry land; the order of C:P ratio was:paddy-upland rotation > double cropping paddy field > single cropping paddy field > single dry land > double dry land; and the order of N:P ratio was:paddy-upland rotation > single dry land > double cropping paddy field > single cropping paddy field > double dry land. In general, the changes of ecological stoichiometry characteristics of soil carbon, nitrogen and phosphorus were mainly controlled by farmland use types and environmental factors. Soil C:N:P ratio had important indications for carbon, nitrogen and phosphorus storage and limited nutrient.
Keywords: land use types     farmland     soil carbon, nitrogen and phosphorus     ecological stoichiometry     influence factors     Jiangxi Province    
1 引言(Introduction)

生态化学计量学(Ecological stoichiometry)是一门研究生态系统能量平衡和多重化学元素(主要包括碳(C)、氮(N)、磷(P)等)平衡的新兴学科(王绍强等, 2008), 为研究土壤-植物相互作用、养分循环和协同变化提供新思路, 在生态系统营养物质循环、养分限制指示、种群动态、食物链(网)结构、物种演替和全球气候变化等方面得到了广泛运用(程滨等, 2010), 对于揭示生态系统结构、过程和功能的影响因素及作用机制至关重要, 已经成为当前生态学研究的热点和焦点之一(冯德枫等, 2017).C是生命的骨架元素, N和P是植物生长必需的矿质性营养元素和关键的限制性元素, 三者既相互耦合又相互独立, C、N、P作为土壤养分循环与转化的关键元素, 调控和驱动着整个生态系统的演替过程.因此, 研究土壤C、N、P生态化学计量特征对于揭示土壤养分的有效性、限制性、可获得性和循环与平衡机制等具有重要指示作用(王维奇等, 2010).

国内外学者的研究主要集中于陆地生态系统植物组织(叶片、细根和凋落物等)C、N、P生态化学计量学特征方面, 对海洋、森林、草原、茶园、湿地及微生物等生态系统的生态化学计量特征也进行了大量的研究(张晗等, 2018), 其研究尺度也主要集中在田块、小流域、乡镇、县域等中、微观尺度(赵小敏等, 2015), 但对农田生态系统的关注则相对较少, 尤其是在省级尺度开展耕地土壤的相关研究十分匮乏, 难以有效地进行农田管理和指导生产.土地利用作方式为人类改造土壤最直接、最普遍也是最深刻的活动, 不仅改变了土壤的内在属性, 更影响土壤属性与其它环境因子的外在联系, 所以土地利用方式对土壤碳、氮、磷生态化学计量特征的分布和分异具有重要影响.中国是农业大国, 耕地面积比重大, 与自然土壤相比, 农田土壤在全球碳库中最为活跃, 且极易受到土地利用方式、耕作方式、种植制度、施肥水平、灌排条件等农田管理措施的影响.由于农田利用方式和耕作方式的不同, 一方面导致进入土壤的有机物料、肥料和植物残体在数量和性质上各异(罗由林等, 2016), 另一方面通过改变土壤养分元素的释放、矿化、固定、吸收和迁移等过程, 来调控土壤C、N、P等养分的循环与转化.因此, 研究不同农田利用方式下土壤C、N、P生态化学计量学特征的变化规律, 并以此来指导江西省农田养分管理和田间生产, 明确人类活动对土壤碳氮磷生态化学计量学特征的扰动, 不仅能够丰富和完善我国耕地土壤生态化学计量学特征的研究理论, 而且对于揭示和评估区域农田土壤固碳、固氮和固磷潜力具有重要的现实意义.

江西省作为长江中下游地区农业大省和人口最为密集的典型农业区, 是全国重要的商品粮、油、棉主产区之一, 耕作方式主要分为水田、旱地和水旱轮作, 水稻是全省最大的粮食作物, 经济作物种植面积广布.但近几年来, 随着城市化和工业化快速发展, 江西省农田土壤肥料利用率较低、土壤过度开发、土壤板结、养分失衡、水土流失、酸化严重、土地退化和非点源污染等问题愈加突出, 严重限制了土壤生产力(张晗等, 2018).基于此, 本文从以江西省2013年“测土配方施肥项目”中采集的大量耕地土壤样品为基础, 分析江西省耕地土壤C：N：P比的空间变异性及不同农田利用方式对其的影响, 以期为江西省土壤养分管理、农田土壤培肥及农业面源污染监测和生态环境保护等方面提供科学依据和理论指导.

2 材料与方法(Materials and methods) 2.1 研究区概况

江西省简称“赣”, 位于中国东南部, 地处长江中下游交接处的南岸, 地理位置介于24°29′14″N~30°04′41″N, 113°34′36″E~118°28′58″E.江西省辖区内共有11个设区市和103个县(市、区), 全省总人口为4565.63万人, 总面积为1.67×105 km2, 耕地面积3.09×106 hm2.全省平均气温为16.4~19.4 ℃, 年降水量为1435~2115 mm, 日照时数为1395~1679 h, 年无霜期平均天数为240~307 d, 属典型的亚热带湿润气候.全省地貌类型以丘陵、山地和平原为主, 省境东南西三面群山环绕, 内侧丘陵广亘, 中北部平原坦荡, 整个地势呈现出由南到北渐次向鄱阳湖倾斜的趋势.根据《江西土壤》和《江西土种》记载, 江西省土壤地带性规律和地域性规律较为明显, 土壤类型主要分为红壤、水稻土和黄壤等8个土类, 成土母质主要包括红砂岩类风化物、泥质岩类风化物和第四纪红色粘土等.江西省土地利用类型以耕地(水田和旱地)和林地为主(图 1b), 农田利用方式主要分为5种：一季旱地、两季旱地、水旱轮作、一季水田和两季水田, 秸秆还田方式可分为不还田、翻压还田和覆盖还田3种.粮食作物以水稻为主, 小麦、玉米次之, 还盛产油菜、花生、芝麻、油茶等油料作物.

图 1 江西省DEM、土壤样点及土地利用类型图 Fig. 1 Distribution map of DEM, soil sampling sites and land use types in Jiangxi Province
2.2 土壤样品采集与分析

于2012年11月—2013年12月农作物收获后利用网格法在全省范围内进行土壤样品采集, 采样时兼顾代表性和均匀性原则, 应用“S”形采样法随机设置8个点, 采样地大小为20 m×20 m, 每个样地等距离采集3个土样, 3个重复, 共采集耕地表层(0~20 cm)土壤样点16582个(图 1a).土壤样品经室内自然风干、剔除杂物, 研磨过100目筛等前期处理后, 制成待测土样, 按照四分法混匀样品, 并留取1 kg样品以备分析, 每个采样点均用GPS记录下海拔和经纬度, 并详细记录样点周围的地表环境信息.土壤样品测定方法参照《土壤农化分析方法》分析(鲁如坤, 1999), 其中, 有机碳(SOC)采用重铬酸钾容量法, 全氮(TN)采用半微量凯氏定氮法, 全磷(TP)采用NaOH熔融法-钼锑抗比色法, 土壤pH采用玻璃电极法(水土比为2.5：1), 土壤容重采用环刀称质量法, 阳离子交换量(CEC)采用乙酸钠-火焰光度法测定.

2.3 土壤碳、氮、磷储量计算方法

江西省耕地表层(0~20 cm)土壤碳、氮、磷储量(t·hm-2)采用式(1)计算:

(1)

式中, ci表示土壤表层碳、氮、磷含量(g·kg-1), ρi表示土壤表层容重(g·cm-3), Hi表示土层深度(cm), δi表示土壤 > 2 mm的砾石所占的体积百分比(%), 由于江西省耕地土壤中 > 2 mm砾石含量极低, 该值忽略不计.

2.4 数据来源与数据处理

研究区16582个土壤样点数据来源于农业部开展的“江西省测土配方施肥”项目中的田间采样数据.江西省30 m×30 m的DEM数据来源于地理空间数据云(http://www.gscloud.cn).江西省1981—2015年103个气象站点的年平均温度(MAT)、年降水量(MAP)等气候数据由中国气象数据网(http://data.cma.cn)提供.

本研究中土壤C：N、C：P和N：P均采用元素质量比.运用Microsoft Excel 2010、Origin 9.0和SPSS 22.0等统计分析软件对数据进行整理和统计分析.在数据分析之前采用域值法(即3倍标准差)对土壤SOC、TN、TP、C：N、C：P和N：P的离群值初步识别, 然后分别用正常的最大和最小值代替离群值.运用SPSS 22.0软件对土壤属性进行描述性统计、相关分析、方差分析和多重比较等经典统计分析.采用单因素分析(One-Way ANOVA)中的最小显著差数法(LSD)对不同农田利用方式间的土壤属性进行差异性检验.采用相关分析揭示土壤属性与环境因子之间的某种依存关系, 并分别将土壤养分指标与连续型变量和非连续型变量进行Pearson和Spearman相关性分析, 其中土壤结构性因素(非连续型变量)参照《全国耕地地力调查与质量评价技术规程》(NY/T1634 2008)分别进行赋值.运用Origin Pro 9.0软件进行图形制作.采用GS+7.0软件对数据进行半方差分析, 利用ArcGIS10.5普通克里格插值生成空间分布图.

3 结果与分析(Result and analysis) 3.1 土壤碳、氮、磷含量及其化学计量比描述性统计特征

统计结果表明(表 1), 研究区土壤SOC、TN和TP平均含量分别为17.90、1.58和0.52 g·kg-1, 土壤C：N、C：P和N：P平均值分别为11.72、38.29和3.38, 从变异系数来看, 研究区土壤SOC、TN、TP、C：N、C：P和N：P分别为30.99%、31.25%、33.47%、25.14%、45.11%和45.60%, 属于中等程度的变异性.按照第二次土壤普查养分分类标准, 江西省耕地土壤SOC和TN含量均处于中等偏上水平, 而TP含量则较为缺乏.土壤属性数据服从正态分布性是进行空间分析的前提与基础.由表 1可知, 土壤C、N、P及其化学计量比的K-S值(p > 0.05)分别为0.320、0.610、0.099、0.060、0.072和0.061, 均符合正态分布.因此, 研究区土壤C、N、P及其化学计量比均满足地统计学和空间插值分析的要求.

表 1 土壤C、N、P含量及其生态化学计量特征的描述性统计 Table 1 Descriptive statistics of soil ecological stoichiometry of soil C, N, and P in study area
3.2 不同农田利用方式下土壤碳氮磷及其生态化学计量学变化特征

单因素ANOVA分析显示, 江西省不同农田利用方式下土壤碳、氮、磷含量表现出不同的变化特征(表 2).不同农田利用方式间土壤SOC、TN和TP含量差异显著(p < 0.05), 但土壤SOC和TN含量的变化趋势一致, 均值大小依次为：两季水田(18.34、1.60 g·kg-1) > 水旱轮作(17.81、1.59 g·kg-1) > 一季水田(17.68、1.56 g·kg-1) > 一季旱地(12.57、1.46 g·kg-1) > 两季旱地(12.07、1.23 g·kg-1), 两季水田和水旱轮作无显著差异.土壤TP含量表现为两季旱地(0.54 g·kg-1) > 两季水田(0.52 g·kg-1) > 一季水田(0.52 g·kg-1) > 一季旱地(0.49 g·kg-1) > 水旱轮作(0.48 g·kg-1), 一季水田和两季水田之间无显著差异.以上结果表明, 江西省不同农田利用方式对土壤碳、氮、磷含量的变化具有显著影响.

表 2 不同农田利用方式土壤C、N、P含量统计特征 Table 2 Descriptive statistics of soil C, N and P contents under different farmland use types

本文通过对3种元素的线性回归分析发现, C、N、P元素之间存在着极显著的线性拟合关系(表 3, p < 0.01), 其中碳和氮元素之间呈高度的线性拟合关系, 从斜率的角度来看, C和N几乎是同步变化的, 碳和磷元素、氮与磷元素之间的线性拟合程度相对较低, 从斜率上看, TP的变化明显滞后于SOC和TN.表 3可知, 5种农田利用方式下土壤C：N比表现为两季水田(11.82) > 两季旱地(11.77) > 一季水田(11.61) > 水旱轮作(11.55) > 一季旱地(9.97), 两季水田与两季旱地、一季水田和水旱轮作的C：N比相接近, 且显著高于一季旱地；土壤C：P表现为水旱轮作(40.88) > 两季水田(38.97) > 一季水田(38.17) > 一季旱地(29.14) > 两季旱地(25.08), 5种农田利用方式间土壤C：P存在显著差异(p < 0.05)；土壤N：P表现为水旱轮作(3.67) > 一季旱地(3.44) > 两季水田(3.39) > 一季水田(3.37) > 两季旱地(2.58), 一季旱地、两季水田和一季水田之间N：P无显著差异.统计结果表明, 江西省两季旱地、一季旱地、一季水田、两季水田和水旱轮作5种利用方式下土壤C：N：P比平均值分别为22.23：2.27：1、25.81：2.99：1、34.07：3.06：1、35.16：3.06：1和36.75：3.29：1, 同时考虑到土壤中碳、氮、磷元素含量之间不存在两两显著相关性, 这表明江西省耕地土壤中不存在稳定的“Redfield ratio”(C：N：P比值).

表 3 江西省不同农田利用方式下土壤碳氮磷关系 Table 3 Correlations of soil carbon, nitrogen and phosphorous contents under different farmland use types
3.3 江西省土壤碳、氮、磷含量及其化学计量比的空间结构特征

半方差函数能深刻、全面、直观地反映地刻画土壤属性的空间结构和空间变异特征, 经过GS+7.0软件反复模拟选取土壤C、N、P生态化学计量比的最优拟合函数, 并输出其空间结构信息(表 2).块金值(C0)表示由随机因素引起的空间变异性, 基台值(C0+C)表示空间变量总的变异程度, 块金系数(C0/(C0+C)), 也称之为块金效应, 该值越大, 表示由随机因素所引起的空间变异性程度越大.由表 2可知, 土壤SOC、TP、C：P和N：P符合指数模型, TN符合高斯模型, 而C：N则符合线性模型, 土壤碳氮磷含量及其化学计量比的决定系数R2均大于0.70, 残差RSS均趋近于0, 表明半方差函数理论模型的拟合精度较高, 能很好表征其空间结构特征.研究区土壤C：N、C：P和N：P的块金系数为25%~75%, 具有中等程度的空间自相关性, 表明土壤C：N、C：P和N：P的空间变异性主要由随机因素和结构性因素共同引起, 但随机性因素影响更大.土壤C、N、P、C：N、C：P和N：P的变程分别为52.73、114.06、17.84、315.03、24.30和24.00 km, 说明研究区土壤氮磷生态化学计量特征均具有较大范围、中等程度的空间自相关性.

3.4 江西省土壤碳、氮、磷含量及其化学计量比空间分布特征

根据表 4中的半方差函数理论模型及相应参数, 在ArcGIS10.5软件的Geostatistical Analyst模块中进行克里格空间插值, 并绘制江西省土壤碳、氮、磷生态化学计量比空间分布图(图 3).由图 3可知, 研究区土壤SOC和TN含量主要集中在15~20 g·kg-1和1.5~2.0 g·kg-1, SOC和TN含量在空间上分布较为一致, 且多呈条带状或斑块状分布.SOC和TN含量高值区主要集中在婺源县、进贤县、新余市、萍乡市、黎川县和定南县等区域；低值区主要分布在九江市、寻乌县等区域.TP含量大部分集中在0.40~0.60 g·kg-1, 高值区主要分布在宜丰县、贵溪市、黎川县和赣县等区域；低值区主要分布在修水县、乐安县、兴国县和于都县等区域.土壤C：N大都处于集中在10~12, 高值区主要呈条带状分布在彭泽县、湖口县、广丰县和乐安县等区域；低值区零星分布在瑞昌市、余干县和渝水区.土壤C：P在30~40之间的面积分布最广, 高值区主要分布在婺源县、进贤县、崇仁县和萍乡市等区域；低值区主要分布在九江市、贵溪市和赣州市等地区.土壤N：P在2.5~3.5之间的面积分布最广, 高值区主要分布在婺源县、进贤县、湘东区和定南县等区域；低值区在全省范围内均有分布, 但主要分布在九江市、贵溪市、袁州区和赣州市等地区.土壤C：N、C：P和N：P并未呈现出明显的递增或递减的空间演变规律, 空间分布的随机性较强, 这也验证了表 4中的分析结果.

表 4 江西省耕地土壤C、N、P生态化学计量比空间结构参数 Table 4 Semi-variance models parameter for ecological stoichiometry of soil C, N, and P in Jiangxi Province

图 2 江西省耕地土壤碳氮磷及其化学计量比空间分布 Fig. 2 Spatial distribution of soil ecological stoichiometry of soil C, N, and P in Jiangxi Province

图 3 不同农田利用方式下土壤有机碳、全氮和全磷储量 Fig. 3 Soil carbon, nitrogen and phosphorous storages in different farmland use types
3.5 江西省耕地表层土壤碳、氮、磷储量分析

根据江西省耕地土壤样点数据, 2013年江西省水旱轮作、一季旱地、两季旱地、一季水田和两季水田表层土壤容重平均值分别为1.117、1.200、1.170、1.105和1.130 g·cm-3, 依据土壤C、N、P储量估算方法(式(1)), 得到不同利用方式下表层土壤C、N、P储量状况(图 3).由图 3可知, 江西省表层土壤C储量平均值为(40.25±13.87) t·hm-2, 土壤C储量表现出：两季水田(41.37 t·hm-2) > 水旱轮作(39.60 t·hm-2) > 一季水田(39.06 t·hm-2) > 一季旱地(30.11 t·hm-2) > 两季旱地(28.30 t·hm-2), 两季水田的C储量与其他4种利用方式有显著差异(p < 0.05)；表层土壤N储量平均值为(3.55±1.24) t·hm-2, 土壤N储量表现出：两季水田(3.60 t·hm-2) > 水旱轮作(3.54 t·hm-2) > 一季旱地(3.48 t·hm-2) > 一季水田(3.44 t·hm-2) > 两季旱地(2.87 t·hm-2), 两季旱地的N储量与其他4种利用方式有显著差异(p < 0.05)；表层土壤P储量平均值为(1.17±0.44) t·hm-2, 土壤P储量表现出：两季旱地(1.27 t·hm-2) > 两季水田(1.18 t·hm-2) > 一季旱地(1.17 t·hm-2) > 一季水田(1.15 t·hm-2) > 水旱轮作(1.09 t·hm-2), 一季旱地与一季水田和两季水田无显著差异, 而与水旱轮作和两季旱地差异显著(p < 0.05).以上结果表明, 不同农田利用方式下人类活动的干扰对表层土壤碳、氮、磷储量变化较为明显.

土壤C、N、P储量与C：N、C：P和N：P的相关关系如表 5所示, 水旱轮作和一季旱地模式下, C储量与土壤C：N、C：P和N：P呈显著正相关(p < 0.01), N储量与土壤C：P和N：P呈显著正相关(p < 0.01), 而P储量与土壤C：P和N：P呈显著负相关(p < 0.01)；两季旱地模式下, C、N储量与土壤C：P和N：P均呈显著正相关(p < 0.01), P储量与土壤C：N存在显著正相关(p < 0.05), 而与土壤C：P和N：P比则呈显著负相关(p < 0.01)；一季水田和两季水田模式下, C储量与土壤C：N、C：P和N：P均极呈显著正相关(p < 0.01), N储量也与土壤C：P和N：P比呈显著正相关(p < 0.01), 而P储量则与土壤C：P和N：P呈显著负相关(p < 0.01).综合来看, 江西省耕地土壤中C、N、P储量与土壤C：N、C：P和N：P比均呈显著相关关系(p < 0.01), 这说明研究区土壤碳、氮、磷储量与土壤C：N、C：P和N：P比关系密切.

表 5 土壤碳、氮和磷储量与C：N、C：P和N：P的相关关系(n=16582) Table 5 Correlation between soil carbon, nitrogen and phosphorus reserves and C:N, C:P and N:P ratios
3.6 环境因子对土壤碳氮磷及其生态化学计量特征的影响

在不同人类干扰程度, 土壤碳、氮、磷含量变化影响因子差异明显(表 3和表 6).水旱轮作模式下, 容重、土壤类型、土壤质地、海拔和年均温度是影响土壤SOC和TN的关键因子；一季旱地模式下, CEC、耕层厚度、成土母质、土壤类型、海拔和年降水量对土壤SOC和TN的影响最大；两季旱地中耕层厚度、成土母质、土壤类型、土壤质地、地形地貌和年降水量是调节土壤SOC、TN和TP的主要因素；一季水田中成土母质、土壤类型、地形地貌、海拔、年降水量和年均温度与土壤SOC、TN和TP密切相关；两季水田中土壤SOC和TN虽受到土壤质地的影响较小, 但其余9种环境因子对SOC和TN含量均有显著影响, 而TP仅受到容重、耕层厚度、成土母质、海拔和年均温度的调控.综合来看, CEC、地形地貌对SOC、TN和TP含量的影响并不显著, 而土壤pH、容重、耕层厚度、成土母质、土壤类型、土壤质地、海拔、年降雨量和年均温度则是调节江西省耕地土壤SOC、TN和TP含量的关键因子.

表 6 土壤碳、氮、磷含量与环境因子之间的相关关系(n=16582) Table 6 Correlation analysis of SOC, TN and TP content with environmental factors

相关性分析表明(表 7), 不同农田利用方式下土壤C：N、C：P和N：P除受到各自比例元素的影响外, 还受到土壤理化性状、气候及环境因子的显著影响.由表 6可知, 水旱轮作下容重、成土母质、土壤类型、土壤质地、海拔、年降水量和年均温度对土壤C：P和N：P比有重要影响；一季旱地模式下耕层厚度、成土母质、土壤类型、土壤质地、海拔和年降水量是影响土壤C：N、C：P和N：P比的关键因子.两季旱地中耕层厚度、成土母质、土壤类型、土壤质地、年降水量是影响土壤C：N、C：P和N：P比的主要因素.一季水田中成土母质、土壤类型、地形地貌、海拔、年降水量是调节土壤C：N、C：P和N：P比的主控因素.两季水田模式下土壤pH、容重、成土母质、土壤类型、海拔、年降雨量和年均温度是土壤C：N、C：P和N：P比的关键因子.综合分析江西省耕地5种利用方式, 土壤C：N、C：P和N：P受CEC和地形地貌的影响较弱, 但受到土壤pH、容重、耕层厚度、成土母质、土壤类型、土壤质地、海拔、年降水量和年均温度的显著影响.

表 7 土壤C：N、C：P和N：P与环境因子之间的相关关系(n=16582) Table 7 Correlation analysis between soil C:N:P ratio and environmental factors
4 讨论(Discussion) 4.1 利用方式对农田土壤碳、氮、磷含量的影响

许多研究表明, 土地利用是自然条件和人类活动的综合反映, 不同的土地利用方式及农田管理措施将引起陆地生态系统以及生物地球化学循环过程的变化, 从而对土壤碳、氮、磷含量及其空间分布有着显著的影响(罗由林等, 2016；张晗等, 2018).农田土壤由于不同土地利用方式地表覆盖(植物残体)、肥料结构、种植制度及人为干扰程度的不同, 将直接影响土壤养分含量的输入和输出相对关系.江西省5种农田利用方式下土壤SOC和TN含量均存在显著差异(表 2, p < 0.05), 其均值大小依次为：两季水田(18.34、1.60 g·kg-1) > 水旱轮作(17.81、1.59 g·kg-1) > 一季水田(17.68、1.56 g·kg-1) > 一季旱地(12.57、1.46 g·kg-1) > 两季旱地(12.07、1.23 g·kg-1), 水田、水旱轮作的SOC和TN含量远高于旱地, 这主要与水田土壤作物秸秆归还量和氮肥施用量大有关.同时, 土壤在淹育或渍水条件下, 嫌气性微生物的固氮作用旺盛, 有助于提高土壤C、N的矿化累积释放量, 所以渍水时间越长土壤SOC和TN含量越高.江西省不同利用方式间TP含量也有显著差异(p < 0.05), 土壤TP含量表现为：两季旱地(0.54 g·kg-1) > 两季水田(0.52 g·kg-1) > 一季水田(0.52 g·kg-1) > 一季旱地(0.49 g·kg-1) > 水旱轮作(0.48 g·kg-1).究其原因, 江西省多采用“旱重水轻”的施磷方法, 但由于两季旱地和一季旱地作物熟制和土壤利用强度的差异, 导致两季旱地中外源磷投入(施磷量)远高于一季旱地.两季水田、一季水田和水旱轮作模式下, 第四纪红色粘土和红砂岩类风化物形成的水稻土, 成土母质含磷量低, 经过长期的耕作、施肥和收获等, 尤其是农户偏施氮而轻磷肥, 土壤磷素逐步消耗, 加上长期干湿交替, 土壤处于强还原状态, 无机磷的生物固定和有机磷的矿化分解受到抑制, 土壤供磷潜力和供磷水平较低, 而水旱轮作中由于秸秆还田量最少, 导致水旱轮作TP含量最低.

4.2 江西省耕地土壤C：N、C：P和N：P影响因素分析

土壤C、N、P生态化学计量学特征的变化和分布状况综合反映了土壤生态系统功能的变异性, 农田土壤C：N：P比不仅受到气候状况、成土母质、地形地貌、土壤类型和生物条件等成土因素的影响, 也受到土地利用方式、耕作制度、施肥方式、秸秆还田等人类活动的显著影响.成土母质是土壤形成和发育的物质基础, 也是影响土壤性质的根源.江西省耕地土壤C：N、C：P、N：P与成土母质、土壤类型和土壤质地均表现出显著相关关系(表 7, p < 0.01).据《江西土壤》记载, 江西省农田中成土母岩多为红色或紫红色的砾岩、石灰岩和沉积岩等, 土壤主要由红砂岩类风化物、泥质岩类风化物和第四纪红色粘土等母质类型发育而成, 土壤类型以水稻土和红壤最为典型, 土壤质地以中壤土和重壤土居多, 母质和土壤类型多样, 土壤机械组成也十分复杂, 所以成土母质、土壤类型和土壤质地对土壤C、N、P及其计量比的影响显著.从地形条件来看, 江西省耕地土壤碳氮磷及其化学计量比与地形地貌之间无显著相关性(表 7, p < 0.01), 表明研究区地形地貌条件对土壤碳、氮、磷含量的影响较小.原因在于, 江西省自80年代起就开始大面积平整土地, 修筑水平梯田, 目前梯田化程度达到90%以上(江西土壤, 1991), 人类活动很大程度上削弱了地形因子对土壤C、N、P含量空间变异的影响.

气候状况决定了土壤分布、发育过程、土壤类型、土壤养分的迁移转化等诸多的生态过程, 反映了水热条件在经度和纬度上的分配状况, 进而影响土壤C、N、P等元素的循环和分布规律.研究结果显示, 土壤C：N、C：P、N：P与年降水量和年均温度之间均存在显著的相关关系(表 7, p < 0.01), 这表明江西省耕地土壤C：N：P比受到年降水量和年均温度的显著影响.江西省属中亚热带气候区, 经纬度跨度较大, 不同气候条件下年平均温和年均降雨量变化大, 加快了母质的风化及碳、氮、磷等养分的循环.但江西省作为我国典型农业区, 人类活动的干扰很大程度上降低了气候条件对耕作土壤C、N、P的影响强度.此外, 土壤C：N、C：P、N：P也与海拔呈现出极显著的相关关系(表 7, p < 0.01), 总体上, 土壤C：N和N：P随着海拔的升高呈递减趋势, 而土壤C：P随着海拔的升高呈上升趋势, 反映出在海拔相对较高的地方N、P对农田土壤的限制性不断增强.海拔的升高, 伴随着温度降低和降雨的增加, 土壤湿度较大, 土壤微生物及各种酶活性受到抑制, 不利于碳、氮的积累, 但同时也加剧了成土母质风化作用及磷的淋溶过程, 磷的释放率减弱, 土壤中全磷含量降低, 致使土壤C：N和N：P不断降低, 而土壤C：P则不断升高(李丹维等, 2017).

土壤pH通过影响微生物和酶的活性而显著影响着土壤碳、氮、磷含量的固定和累积能力, 它也是影响土壤养分空间分布的重要环境因素.相关分析表明, 土壤pH与C：N呈显著的正相关关系(p < 0.01), 而与土壤SOC、TN、C：P和N：P均呈显著的负相关关系(p < 0.01).江西省属典型的红壤区, 成土母质偏酸性, 气候高温多雨, 土壤及母质风化淋溶作用较强, 盐基易淋失, 加之长期施用硫酸铵等酸性肥料, 使研究区耕地土壤以酸性(pH：5.0~6.5)居多, 特别是近几年江西省工业化过程大大加剧了酸雨进程, 致使土壤酸化愈发严重(何纪力等, 2007；张晗等, 2018).一般来说, pH值降低, 土壤中固氮菌和放线菌活性降低, 微生物的分解活动减弱, 对土壤碳、氮的固定也随之减弱, 而风化作用有利于酸性土壤磷的积累, 导致土壤C：N降低, 而土壤C：P和N：P升高.本研究发现, 土壤容重与土壤C：N无显著相关性, 而与土壤C：P和N：P呈现极显著负相关关系(表 8, p < 0.01), 可能是因为研究区农田土壤长期耕作和秸秆还田能改善土壤容重、孔隙度状况、土壤团聚体稳定性, 土壤紧实度减小, 土质疏松, 促进降水的入渗, 有利于土壤氮素的累积, 而磷易随地表径流和渗漏损失, 使得土壤C：P和N：P比表现为上升的趋势, 这与李红林等(2010)的研究结果相似.

表 8 江西省耕地土壤碳、氮、磷化学计量比与其他区域土壤比较 Table 8 Comparison of cultivated land soil C:N:P ratio of Jiangxi Province with other regions

土地利用方式的变化是人类活动对农田生态系统表层土壤影响程度最直接的体现.江西省5种利用方式对耕地土壤C：N、C：P和N：P都有显著影响(表 1, p < 0.05), 农田利用方式下土壤C：N比表现为两季水田(11.82) > 两季旱地(11.77) > 一季水田(11.61) > 水旱轮作(11.55) > 一季旱地(9.97).两季水田和一季水田模式下, 由于长期渍水, 土壤还原作用强, 土壤氮素矿化释放率低, 秸秆大量还田过程中配施氮肥, 刺激了微生物的生长, 为土壤提供了丰富的碳源, 从而使水田土壤C：N比处于较高水平；两季旱地、一季旱地和水旱轮作方式下土壤的通气条件相对较好, 好气微生物活性增强, 尤其是长期干湿交替, 加速了C的氧化分解, 作物熟制也以一年两熟或一年三熟为主, 氮肥施用量大, 特别是频繁耕作和农业翻耕, 表层土壤结构遭受破坏, 使土壤C、N含量容易随地表径流流失、渗漏和淋失, 以致于一季旱地和水旱轮作土壤C：N较低.土壤C：P表现为水旱轮作(40.88) > 两季水田(38.97) > 一季水田(38.17) > 一季旱地(29.14) > 两季旱地(25.08).土壤含水量能显著影响有机碳矿化累积量和磷素的迁移转化, 但对磷素的影响较小(李银坤等, 2014；任文畅等, 2015).水田因终年渍水和干湿交替, 水温土温均比较低, 土壤通透性差, 土壤处于强烈还原状态, 微生物活性较低, 磷素供应不足, C、P的矿化速率和分解程度受到抑制, 土壤SOC含量较为丰富, 但普遍缺磷(李清华等, 2015), 导致水旱轮作和水田土壤C：P较高.一般而言, 磷素是红壤旱地最重要的限制因素, 因红壤缺磷明显, 施用磷肥是提高红壤旱地肥力的主要途径, 故施磷量较多.此外, 旱作土壤通气性较好, 好氧型微生物活性增强, 受红壤地区高温高湿气候的影响, C、P容易矿化分解, 土壤C：P比处于较低水平.土壤N：P表现为水旱轮作(3.67) > 一季旱地(3.44) > 两季水田(3.39) > 一季水田(3.37) > 两季旱地(2.58).其原因在于：长期的干湿交替, 降低了磷的有效性, 导致土壤磷素供应不足, 但水田土壤中有机物料(秸秆)和氮肥输入量较大, 土壤TN含量相应增高, 而旱地土壤砂性较强, 通透性好, 易漏水漏肥, 作物归还量少, 加上土壤利用强度不一, 致使水旱轮作N：P最高, 一季旱地其次, 两季水田和一季水田再次, 两季旱地最低.总之, 相对于林地、园地、草地等生态系统而言, 农田生态系统表层土壤(0~20 cm)几乎没有枯落物分解或凋落物覆盖.可见, 在农田土壤中, 土地利用方式的改变, 所引起的土壤结构、土壤水分、施肥水平、秸秆还田量、管理措施以及区域环境等的差异是引起江西省耕地土壤C：N、C：P和N：P空间变异的主控因素.

4.3 耕地土壤碳氮磷生态化学计量学特征的指示作用

土壤碳氮磷比(C：N：P)是反映有机质组成、生物地球化学循环和土壤质量的重要预测指标, 也是判断C、N、P元素矿化作用和固持作用的重要指标.土壤C：N：P由于受到区域水热条件、成土因素和人类活动等的综合影响, 土壤C、N、P总量变化很大, 使得土壤C：N：P的空间变异性较大.江西省耕地土壤C：N：P比表现出中等程度的空间异质性, 土壤总体C：N：P为34.44：3.03：1, 低于中国土壤C：N：P(60：5：1), 但要略高于中国农田土壤C：N：P(26：3：1), 而与中国农田生态系统C：N：P(31：3：1)基本持平(曾冬萍等, 2013), 表明江西省耕地土壤环境有利于碳的储存和估算.土壤碳氮比(C：N)是土壤环境或土壤质量变化的敏感指标, 可以作为衡量土壤C、N矿化能力、有机质分解速率和营养平衡状况的指标.一般来说, 土壤C：N比与有机质的分解速率成反比关系.本研究中, 江西省耕地土壤C：N为11.72(小于15), 相对于全球土壤、澳大利亚棉花土壤、中国农田土壤及中国其他地区农田土壤平均值, 整体处于中等偏低水平, 表明土壤微生物对SOC矿化分解速率较快, 有效氮供应量增加, 不利于SOC的积累.土壤碳磷比(C：P)是磷有效性高低或可获得性大小的表征参数, 土壤C：P比越小, 土壤中磷的有效性就越高(王绍强等, 2008).江西省耕地土壤C：P为38.29(小于200), 相对于全球土壤、中国农田土壤及中国其他地区土壤平均值, 处于中等偏低水平, 反映了研究区土壤微生物体有机磷出现了净矿化现象, 也表明江西省耕地土壤磷素的有效性较高.土壤氮磷比(N：P)可以作为N饱和的诊断指标, 也可以用于预判N、P元素对植物生长和发育状况的限制大小(王绍强等, 2008).本研究中, 江西省耕地土壤N：P为3.38(小于14), 低于全球土壤、澳大利亚棉花土壤、中国农田土壤、南亚热带农田土壤、东北农田土壤平均值, 而又要普遍高于川中、喀斯特水田土壤、西北农田土壤以及河北省耕地土壤平均值, 处于中等偏上水平, 反映了江西省耕地土壤生物固氮量较高同时受到P元素的限制(邬畏等, 2010；朱仁欢等, 2016).

不同农田利用方式下人类活动的干扰对土壤碳、氮、磷储量及循环过程有着深刻地影响.江西省5种农田利用方式下土壤N储量与土壤C储量的变化规律相类似, 两季水田和水旱轮作的C储量显著高于其他3种农田利用方式, 而土壤P储量表现出两季旱地显著高于其他4种农田利用方式.因此, 从固碳和固氮效果来看, 水田是比旱地更为有效的土地利用方式, 是最主要的“碳源”和“氮源”；从磷的固持能力来看, 旱地比水田土壤的固定能力更强, 是最主要的“磷汇”.从总体上来看, 江西省耕地土壤C：N、C：P和N：P与C、N、P储量均呈显著相关关系(p < 0.01), 特别是土壤C：N和C：P比与碳储量, 这表明在省域尺度下土壤生态化学计量学特征也对土壤碳、氮、磷储量都具有良好的指示作用, 而非王维奇等(2010)认为的在相对较大尺度情形下, 碳与养分比值和C储量相关性不显著.

5 结论(Conclusions)

1) 耕地作为一种典型的农田生态系统, 其土壤中的C、N、P生态化学计量特征对于农田生态系统结构、过程和功能具有重要影响.江西省耕地土壤C：N：P比具有中等程度的空间变异性, 其空间变异特征受到结构性因素和随机性因素的共同影响, 但随机性因素影响更大.

2) 土壤C：N、C：P和N：P平均值分别为11.72、38.29和3.38, 土壤总体C：N：P比平均值为34.44：3.03：1, 说明P是江西省耕地土壤主要的限制因素.

3) 江西省耕地土壤碳和氮之间呈良好的线性拟合关系, 而碳与磷、氮与磷之间的线性拟合程度相对较低；人类活动干扰下土壤C：N：P比对土壤碳C、N、P储量和限制性养分指示作用较强.

4) 江西省不同农田利用方式下土壤C：N：P比呈现出不同的变化特征且存在显著差异(p < 0.01).研究结果表明, 江西省耕地土壤碳氮磷生态化学计量学特征主要受到农田利用方式、土壤pH、成土母质、土壤类型、土壤质地、海拔、年降水量和年均温度等环境因子深刻地影响.

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