曲杭峰 董希斌 唐国华 张甜 马晓波 管惠文

(森林持续经营与环境微生物工程黑龙江省重点实验室(东北林业大学)，哈尔滨，150040)



补植改造对大兴安岭白桦低质林土壤养分的影响1)

曲杭峰 董希斌 唐国华 张甜 马晓波 管惠文

(森林持续经营与环境微生物工程黑龙江省重点实验室(东北林业大学)，哈尔滨，150040)

对大兴安岭林区新林林业局白桦低质林进行不同密度的补植改造，采用灰色关联分析法和变异系数法对各补植改造样地的土壤养分进行分析。结果表明：7个补植样地的灰色关联值，从大到小依次为BZ5(0.886)、BZ6(0.794)、BZ4(0.681)、BZ3(0.651)、BZ2(0.582)、BZ1(0.577)、CK(0.547)。与对照样地相比，补植改造后各样地的土壤养分均有不同程度的提高，且随着补植密度的增大，土壤养分先增大后减小，其中BZ5样地的灰色关联度最高，表明补植密度为900株·hm-2的改造方式最有利于土壤养分的积累，适宜大兴安岭白桦低质林的补植改造。

补植改造；白桦低质林；土壤养分；灰色关联；大兴安岭

土壤在森林生态系统的物质和能量传输中有着不可或缺的作用，不但为植物的生长提供了物理支撑，而且为植物生长提供了必要的养分。土壤养分直接影响到林木的分布、生长和产量，对森林群落内植物种类的分布格局具有重要影响[1]。因此，土壤养分的研究，对提高森林经营水平和林业可持续发展具有重要意义[2]。林地土壤养分变化的研究，是当前国内土壤学领域的前沿课题[3]，有关低质林土壤养分的研究，已有较多报道[4-7]。

目前国内外学者采用模糊数学方法、灰色关联度法、层次分析法、系统评价模型、主成分分析法等，对土壤养分质量进行综合评价[8-10]，主要从不同带宽带状改造、不同面积块状改造和不同采伐强度改造等方面研究对土壤养分的影响，但关于补植改造对土壤养分的影响和综合评价研究较少[11-14]。灰色关联分析能够很好的处理信息不完整的问题，尤其是对样本小且规律不明显的评价指标上，通过数据分析，得到与理想对象接近的最优方案[15-18]。本文以大兴安岭白桦低质林为研究对象，对试验样地进行实地勘察；选取兴安落叶松(Larixdahurica)作为补植苗木，采用块状补植补造法进行改造，探讨不同补植改造密度对林地土壤养分的影响；利用灰色关联分析法对补植改造后的土壤养分进行综合评价，得出最佳的土壤养分改造模式，即最佳的低质林补植改造密度，可为大兴安岭低质林补植改造提供参考和依据。

1 研究区概况

研究区设在大兴安岭新林林业局，黑龙江省大兴安岭(124°22′47.8″～124°24′35.2″E，50°34′9.15″～50°34′32″N)山脉的东南坡，属于低山丘陵地带。海拔370～420 m，林下土壤主要是暗棕壤和棕色针叶林土，土壤平均厚度22 cm；地势平缓，坡向东南，立地条件较好，坡度多在15°以下；无霜期85～130 d，年平均降水量494.8 mm，降水多集中于6—8月份。属寒温带大陆性季风气候，冬长夏短，冬季气候寒冷干燥，年平均气温-1.3 ℃，最髙气温37.3 ℃，最低气温-45.4 ℃。白桦低质林中乔木层郁闭度0.3，平均胸径10.0 cm，平均树高6.8 m；灌木层主要包括榛子(Coryluschinensis)、胡枝子(Lespedezabicolor)，总盖度14%；草本层主要有莎草(Cyperusmicroiria)、鹿蹄草(Pyroladahurica)，总盖度为29%。

2 研究方法

2.1 样地设置

于2016年5月经过实地勘察设计，在大兴安岭新林林业局大乌苏林场设立试验样地，改造样地编号为BZ1～BZ6，对照样地为CK，其中7块样地的大小为20 m×20 m。在改造样地补植兴安落叶松(Larixdahurica)，通过块状补植法对试验样地进行改造，分别在6个不同的样地补植不同密度的兴安落叶松；原有林分平均密度为3 000株·hm-2。BZ1～BZ6样地的补植密度分别为500、600、700、800、900、1 000株·hm-2；CK作为空白对照样地，不进行补植作业，在改造试验区相邻处，选取林分和立地条件接近的保留地作为对照样地CK，且改造样地横山排列。在白桦低质林补植改造完成后，须对补植树种进行基本的管理和维护，并对其进行科学合理的抚育，抚育工作主要有浇水、扩穴、扶正、培土、踏实、除草。

2.2 土壤养分指标的测定

于2016年9月进行野外取样。在每块改造样地和对照样地上，按照“S”型混合采样法进行取样，取土壤厚度为0～10 cm的土壤样本，质量为1 kg；将土壤样本带回实验室，经过自然风干、研磨过筛，然后分析化学性质(见表1)。土壤的物理性质，采用环刀法进行测量，环刀容积为100 cm3。

2.3 土壤养分的综合评价方法

将实验所得的数据录入到Excel2010中，进行标准化处理。采用灰色关联度分析法对白桦低质林补植改造后的土壤养分进行综合评价，求出各个指标的权重；然后，利用SPSS20.0计算出低质林补植改造后土壤养分的灰色关联度，灰色关联度值越大，说明该补植改造密度更有利于土壤养分的积累。

3 结果与分析

3.1 补植改造对土壤养分的影响

由表2可见：BZ1～BZ6样地的总孔隙度均低于对照样地，降低程度从大到小依次为BZ5、BZ6、BZ4、BZ3、BZ2、BZ1，说明不同密度的补植改造，对总孔隙度有着不同的程度的影响；经方差分析，BZ1、BZ2、BZ3、BZ4样地与对照样地差异性显著(P<0.05)，BZ5、BZ6与对照样地相比差异性不显著(P≥0.05)。6块补植样地的土壤密度均低于对照样地，降低程度从大到小依次为BZ5、BZ3、BZ6、BZ1、BZ4、BZ2，说明不同密度的补植改造，对土壤密度有着不同的程度的影响；经方差分析，BZ1、BZ2、BZ4、BZ6样地与对照样地差异性显著(P<0.05)，BZ3、BZ5样地与对照样地相比差异性不显著(P≥0.05)；各样地的变异系数均小于20%，属于中弱度变异。BZ1、BZ2、BZ4样地的土壤有机质质量分数降低幅度较大，除BZ1、BZ2样地有机质质量分数低于对照样地，其它样地的有机质质量分数均高于对照样地，升高程度从小到大依次为BZ4、BZ6、BZ3、BZ5，说明不同密度的补植改造，对土壤有机质质量分数有着不同程度的影响；经方差分析，6块补植样地与对照样地差异性显著(P<0.05)。

表2 补植改造后各样地土壤总孔隙度、土壤密度和有机质质量分数

注：表中实测值数据为“平均值±标准差”；数据后同列不同字母表示差异显著(P<0.05)。

由表3可见：除BZ3、BZ5、BZ6样地外，其它3块样地的土壤含水率均低于对照样地，降低程度从大到小依次为BZ4、BZ2、BZ1，说明不同密度的补植改造，对土壤含水率有着不同程度的影响；经方差分析，BZ3、BZ5、BZ6样地与对照样地差异性显著(P<0.05)，BZ1、BZ2、BZ3样地与对照样地相比差异性不显著(P≥0.05)；各样地的变异系数均小于15%，属于中弱度变异。除BZ1、BZ3、BZ4样地外，其它样地的最大持水量高于对照样地，升高程度从小到大依次为BZ6、BZ5、BZ2，说明不同密度的补植改造，对土壤最大持水量有着不同程度的影响；经方差分析，BZ1、BZ2、BZ4样地与对照样地差异性显著(P<0.05)，BZ3、BZ5、BZ6样地与对照样地相比差异性不显著(P≥0.05)；BZ2样地的变异系数为26.79%，属于中度变异，其余各样地的变异系数均小于20%，属于中弱度变异。除BZ1样地外，其它样地的pH值高于对照样地，升高程度从小到大依次为BZ4、BZ3、BZ6、BZ2、BZ5，说明不同密度的补植改造，对土壤pH值有着不同程度的影响；经方差分析，BZ1、BZ3、BZ4样地与对照样地差异性显著(P<0.05)，BZ2、BZ5、BZ6与对照样地相比差异性不显著(P≥0.05)；各样地的变异系数均小于10%，属于弱度变异。

表3 补植改造后各样地土壤含水率、最大持水量和pH

注：表中实测值数据为“平均值±标准差”；数据后同列不同字母表示差异显著(P<0.05)。

由表4可见：BZ1～BZ6样地，全氮质量分数均高于对照样地；经方差分析，均为差异性显著(P<0.05)；各样地的变异系数均小于15%，属于中弱度变异，BZ1样地的变异系数最大；与对照样地相比，BZ4、BZ5、BZ6样地土壤全氮质量分数升高幅度较大。除BZ2样地外，其它样地的速效氮质量分数高于对照样地；经方差分析，BZ2样地与对照样地相比差异性不显著(P≥0.05)，BZ1、BZ3、BZ4、BZ5、BZ6样地与对照样地相比差异性显著(P<0.05)；各样地的变异系数均小于10%，属于弱度变异；BZ5、BZ6样地的土壤速效氮质量分数升高幅度较大。

表4 补植改造后各样地土壤全氮质量分数和速效氮质量分数

样地编号全氮质量分数实测值/g·kg-1变异系数/%速效氮质量分数实测值/g·kg-1变异系数/%BZ1(16．67±1．47)bc8．85(204．18±8．87)bc4．34BZ2(15．63±0．95)b6．06(135．88±7．41)a5．45BZ3(17．63±0．61)cd3．45(179．18±5．95)b3．32BZ4(21．56±0．99)d4．60(226．79±8．71)cd3．84BZ5(19．78±0．48)e2．41(256．93±7．27)d2．83BZ6(18．19±0．52)f2．87(245．19±8．40)d3．43CK(12．14±0．44)a3．66(146．63±8．52)a5．81

注：表中实测值数据为“平均值±标准差”；数据后同列不同字母表示差异显著(P<0.05)。

由表5可见：除BZ2样地外，其它样地的全磷质量分数高于对照样地，升高程度从小到大依次为BZ3、BZ1、BZ4、BZ6、BZ5，说明不同密度的补植改造，对土壤全磷质量分数有着不同程度的影响；经方差分析，BZ2、BZ4、BZ6样地与对照样地差异性显著(P<0.05)，BZ1、BZ3、BZ5样地与对照样地相比差异性不显著(P≥0.05)；各样地的变异系数均小于15%，属于中弱度变异。BZ2、BZ5、BZ6样地的有效磷质量分数高于对照样地，其它样地的有效磷质量分数低于对照样地，说明不同密度的补植改造，对土壤有效磷质量分数有着不同程度的影响；经方差分析，BZ3、BZ5、BZ6样地与对照样地差异性显著(P<0.05)，BZ1、BZ2、BZ4样地与对照样地相比差异性不显著(P≥0.05)；各样地的变异系数均小于10%，属于弱度变异。

表5 补植改造后各样地土壤全磷质量分数和有效磷质量分数

样地编号全磷质量分数实测值/g·kg-1变异系数/%有效磷质量分数实测值/g·kg-1变异系数/%BZ1(8．40±0．38)b4．53(79．21±3．49)a4．41BZ2(4．35±0．36)a8．27(108．09±6．02)a5．57BZ3(7．40±0．46)b6．22(89．44±3．77)c4．21BZ4(8．76±0．58)d6．60(95．23±5．52)a5．79BZ5(9．32±0．28)c2．97(175．42±7．13)b4．06BZ6(8．91±0．25)b2．81(165．55±8．89)b5．37CK(6．47±0．68)b10．59(105．32±5．34)a5．07

注：表中实测值数据为“平均值±标准差”；数据后同列不同字母表示差异显著(P<0.05)。

由表6可见：除BZ1样地外，其它样地的全钾质量分数低于对照样地，降低程度从大到小依次为BZ4、BZ5、BZ2、BZ3、BZ6，说明不同密度的补植改造，对土壤全钾质量分数有着不同程度的影响；经方差分析，BZ2、BZ3、BZ6样地与对照样地差异性显著(P<0.05)，BZ1、BZ4、BZ5样地与对照样地相比差异性不显著(P≥0.05)；各样地的变异系数均小于10%，属于弱度变异，BZ2、BZ3、BZ6样地的土壤全钾质量分数降低幅度较大。除BZ2样地外，其它样地的速效钾质量分数高于对照样地，升高程度从小到大依次为BZ1、BZ3、BZ4、BZ6、BZ5，说明不同密度的补植改造，对速效钾质量分数有着不同程度的影响；经方差分析，BZ1、BZ3、BZ5、BZ4、BZ6样地与对照样地相比差异性显著(P<0.05)，BZ2样地与对照样地相比差异性不显著(P≥0.05)；除BZ2样地外，各样地的变异系数均小于15%，属于中弱度变异，BZ2样地属于中度变异。

表6 补植改造后各样地土壤全钾质量分数和速效钾质量分数

样地编号全钾质量分数实测值/g·kg-1变异系数/%速效钾质量分数实测值/g·kg-1变异系数/%BZ1(8．80±0．62)b7．06(28．67±2．95)b 10．30BZ2(7．16±0．31)a4．38(20．88±1．33)a6．38BZ3(7．05±0．37)a5．24(30．87±2．62)bc8．49BZ4(7．96±0．36)ab4．49(33．34±1．91)bcd5．74BZ5(7．86±0．51)ab6．55(38．08±3．13)d8．21BZ6(6．57±0．49)a7．43(36．28±2．51)cd6．91CK(8．18±0．48)b5．91(23．23±4．09)a17．60

注：表中实测值数据为“平均值±标准差”；数据后同列不同字母表示差异显著(P<0.05)。

3.2 补植改造后土壤养分的综合评价

3.2.1 确定决策矩阵

设有n种补植改造模式，每种改造模式有m个评价指标，本研究中m=12、n=7，因此，决策矩阵X为：

3.2.2 标准化决策矩阵

由于生态改造模式的各评价指标的量纲和量纲单位并不完全相同，为了消除量纲对评价结果的影响，需要对决策矩阵X进行标准化处理，使决策矩阵X的元素在区间[0，1]上，进一步得到本研究中的初始化决策矩阵X′为：

本研究中采用极大化法和极小化法，对土壤养分评价指标进行标准化。正向评价指标采用最大化法，逆向评价指标采用最小化法[16]。土壤密度值越大，说明土壤被压实的越严重，也越不利于地上植被的生长，因此，土壤密度为逆向指标，按最小化法进行标准化处理；除此之外，其他土壤养分评价指标均为正向指标，按最大化法进行标准化处理。

3.2.3 确定灰色关联判断矩阵

根据初始化决策矩阵X′可得到理想对象矩阵S={si}m×1，i=1、2、…、m。式中：si为初始化后的决策矩阵X′中第i行的最大值。由初始化后的决策矩阵X′可知，本研究中的理想对象矩阵S为：

确定初始化后决策矩阵X′和理想对象矩阵S后，计算理想对象2矩阵与其初始化决策矩阵对应的绝对差值，形成如下绝对差值矩阵：

计算理想对象矩阵与其余初始化决策矩阵对应的绝对差值，得到绝对差值矩阵：

式中：rij为灰色关联系数，rij反映的是其他待决策的序列与相对于最佳方案序列的灰色关联度。λ为分辨系数，取值范围为0～1，其值只影响各生态改造模式灰色关联度的大小，而不会影响各生态改造模式灰色关联度的排列顺序，一般取0.5。通过计算不同密度补植改造后土壤养分的评价指标，得到灰色关联度判断矩阵R：

3.2.4 确定评价指标权重

在土壤养分的评价指标中，不同的指标对土壤养分的综合评价结果的影响不尽相同，需要对每个指标赋予不同的权重[17-20]。使用变异系数法计算出大兴安岭新林林业局白桦低质林在不同密度补植改造模式的土壤养分指标权重，得到各评价指标的权重矩阵W：

[0.123 0.045 0.075 0.099 0.043 0.102

0.140 0.091 0.063 0.078 0.077 0.063]。

3.2.5 计算灰色关联度

已知灰色关联系数和指标权重之后，根据如下公式计算可得到补植改造后各个样地土壤养分的关联度(bj)。

在灰色评价理论体系中，理想对象S的质量是评价体系中最高的，不同密度的补植改造后土壤养分的灰色关联度越大，说明与理想对象S越接近，说明其补植效果越有利于大兴安岭白桦低质林土壤养分的积累[18]。本文中灰色关联度从大到小依次为BZ5(0.886)、BZ6(0.794)、BZ4(0.681)、BZ3(0.651)、BZ2(0.582)、BZ1(0.577)、CK(0.547)，表明补植改造后各样地的土壤养分优于未改造的对照样地(CK)，在不同密度的补植改造中，BZ5(0.886)的灰色关联度最高，说明补植密度为900株·hm-2改造方式更有利于土壤养分的积累。

4 结论与讨论

与对照样地相比，不同密度的补植改造后，土壤密度总体呈现下降的趋势，说明补植改造降低了土壤的板结程度，使土壤变得松散，更有利于补植苗木的生长。与土壤密度相反，改造样地的土壤含水率和最大持水量总体呈现升高的趋势，经方差分析(P≥0.05)，表明不同密度的补植改造后，相同指标间无显著性差异。土壤总孔隙度，随着补植密度的增大呈现出先增加后下降的趋势，表明在500～900株·hm-2的补植密度下，会使土壤变得疏松，有利于改善土壤质量。本试验林区土壤呈弱酸性，经方差分析(P≥0.05)，表明不同密度的补植改造后，相同指标间无显著性差异，且土壤pH值变异系数较小，属于弱度变异。大兴安岭地区降雨充沛，植被生长茂盛，年平均气温较低，有利于有机质的积累，同时弱酸性的土壤有利于微生物生长繁殖和有机质的分解[21-22]。通过分析发现，pH值为6.46时土壤有机质质量分数最高，全氮和速效氮的质量分数也较高。在土壤养分的评价体系中，有机质的质量分数起到至关重要的作用，原因是有机质的数量与质量能够反映土壤养分和环境质量状况，是制约土壤理化性质的关键因素。不同密度的补植改造后，土壤的全氮和速效氮质量分数整体上有了一定的提高，且差异性显著(P<0.05)，原因是补植改造后林地增加了植被，起到了固氮的作用；与氮元素相反，磷元素与对照样地相比整体呈现下降的趋势，原因是磷素质量分数主要与不同根系对磷的活化作用和磷在土壤中的存在状态有关，磷在土壤中容易形成难溶性磷盐沉淀。

通过灰色关联分析法，对大兴安岭白桦低质林补植改造初期的土壤养分进行综合评价分析，灰色关联度从大到小依次为BZ5(0.886)、BZ6(0.794)、BZ4(0.681)、BZ3(0.651)、BZ2(0.582)、BZ1(0.577)、CK(0.547)，表明补植改造后各样地的土壤养分优于未改造的对照样地；在不同密度的补植改造中，BZ5(0.886)的灰色关联度最高，说明补植密度为900株·hm-2改造方式更有利于土壤养分的积累，当补植密度大于900株·hm-2后，土壤养分的灰色关联度开始下降，土壤养分质量不佳。随着补植密度的增大，土壤养分的灰色关联度先升高后降低，原因是对低质林进行补植改造后，随着林分密度持续增大，补植改造样地的微气候发生改变，加速了枯枝落叶的分解，林下植被水土保持能力也随之增强，有助于土壤养分的增加；当补植密度过大，导致改造样地土壤养分的积累量不足以供给林下植被对土壤养分的吸收量时，土壤养分的综合质量下降。

大兴安岭白桦低质林补植改造后，对土壤养分的影响及其综合评价，不仅与补植密度有关，还与光照、经济和社会等因素息息相关，形成了现有的土壤养分和现实生产力，这几个方面还有待探讨。同时，本文只对大兴安岭白桦低质林补植改造初期的土壤养分进行了研究，而土壤养分的监控是一个漫长的过程，还需要进行持续的观测和分析，才能得出更加科学可靠的结论。

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Effects of Replanting Alterations ofBetulaplatyphyllaLow-quality Forest on Soil Nutrients in Daxing’an Mountains//

Qu Hangfeng, Dong Xibin, Tang Guohua, Zhang Tian, Ma Xiaobo, Guan Huiwen(Key Laboratory of Forest Sustainable Management and Environmental Microorganism Engineering of Heilongjiang Province， Northeast Forestry University, Harbin 150040, P. R. China)//

Journal of Northeast Forestry University，2017,45(4)：75-80.

The different density of replanting alterations were conducted to focus onBetulaplatyphyllalow-quality forest in Xinlin Forestry of Daxing’an Mountains. The evaluation system of soil nutrient was established with grey relational analysis method and variation coefficients. The grey relation degrees of soil nutrients in seven different plots were BZ5(0.886), BZ6(0.794), BZ4(0.681), BZ3(0.651), BZ2(0.582), BZ1(0.577), and CK (0.547). Soil nutrients were increased compared with the control plot in different degree after replanting alterations, with the increases of replanting density, the soil nutrients in different plots increased firstly and then decreased, and the grey relation degree of BZ5was the highest, which indicated that the integrated density of 900 tree·hm-2was the most suitable one for the accumulation of soil nutrients, being the best for the replanting alterations ofBetulaplatyphyllalow-quality forest in Daxing’an Mountains.

Replanting alterations;Betulaplatyphyllalow-quality forest; Soil nutrient; Grey relation analysis Daxing’an Mountains

1)林业科学技术推广项目([2015]06号)；国家自然科学基金项目(31400539)。

曲杭峰，男，1992年6月生，森林持续经营与环境微生物工程黑龙江省重点实验室(东北林业大学)，硕士研究生。E-mail：1763983999@qq.com。

董希斌，森林持续经营与环境微生物工程黑龙江省重点实验室(东北林业大学)，教授。E-mail：xibindong@163.com。

2017年1月9日。

S756.5；S714

责任编辑：张 玉。