Page 125 - 《广西植物》2023年第9期

９ 期 曹意等: 竹茶混交模式对表层土壤有机碳储量及组分的影响 １ ６ ７ ３

误差棒为标准差ꎬ不同字母代表不同林分类型间存在显著差异(Ｐ<０.０５)ꎮ 下同ꎮ
Ｅｒｒｏｒ ｂａｒｓ ａｒｅ ｓｔａｎｄａｒｄ ｄｅｖｉａｔｉｏｎｓꎬ ａｎｄ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｌｅｔｔｅｒｓ ｉｎｄｉｃａｔｅ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ ｂｅｔｗｅｅｎ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｆｏｒｅｓｔ ｔｙｐｅｓ (Ｐ<０.０５). Ｔｈｅ ｓａｍｅ ｂｅｌｏｗ.
图 １ 不同林分类型 ＳＯＣ(Ａ)与 ＳＯＣＤ(Ｂ)变化特征
Ｆｉｇ. １ Ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ＳＯＣ(Ａ) ａｎｄ ＳＯＣＤ (Ｂ) ｉｎ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｆｏｒｅｓｔ ｔｙｐｅｓ

图 ２ 不同林分类型内 ＰＯＣ(Ａ)与 ＭＯＣ(Ｂ)变化特征

Ｆｉｇ. ２ Ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ＰＯＣ(Ａ) ａｎｄ ＭＯＣ(Ｂ) ｉｎ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｆｏｒｅｓｔ ｔｙｐｅｓ

表 ３ ＳＯＣ 与 ＭＢＣ、ＰＯＣ、ＭＯＣ 的相关关系 壤黏粒含量、粉粒含量、总氮、Ｃ ∶ Ｎ、总磷和铵态氮
Ｔａｂｌｅ ３ Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｓ ｂｅｔｗｅｅｎ ＳＯＣ ａｎｄ 含量呈显著正相关 ( Ｐ<０.０５)ꎮ 就不同碳组分而
ＭＢＣꎬ ＰＯＣ ａｎｄ ＭＯＣ
言ꎬＰＯＣ 和 ＭＯＣ 均与土壤 ｐＨ、砂粒含量和根系生
类型 物量呈显著负相关ꎬ与土壤含水率、黏粒含量、粉
ＳＯＣ ＰＯＣ ＭＯＣ ＭＢＣ
Ｔｙｐｅ
粒含量、总氮、Ｃ ∶ Ｎ、总磷和铵态氮含量呈显著正
ＳＯＣ １.００
相关(Ｐ<０.０５) ( 表 ５)ꎮ 多元线性回归结果显示ꎬ
ＰＯＣ ０.９５ １.００ 土壤总氮含量与 Ｃ ∶ Ｎ 是预测土壤碳密度的关键

ＭＯＣ ０.９７ ０.９５ １.００ 因素ꎬ可解释土壤碳密度变化的 ９７％ꎬ公式如下ꎮ
２
ｙ ＝ －２２.１２＋１１.６６Ｃ ＋１.８１Ｒ ( Ｒ ＝ ０.９７ꎬ Ｐ<
ＭＢＣ ０.０１６ －０.０７７ －０.０２５ １.００ Ｎ Ｃ ∶ Ｎ
０.０１) (２)
注: 表示在 ０.０１ 水平上显著相关ꎮ 下同ꎮ
式中:ｙ 为土壤碳密度( ｔｈｍ )ꎻ Ｃ 为总氮
￣２
Ｎｏｔｅ: ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ａｔ ０.０１ ｌｅｖｅｌ. Ｔｈｅ ｓａｍｅ Ｎ
￣１
ｂｅｌｏｗ. 含量(ｇｋｇ )ꎻ Ｒ 为碳氮质量比ꎮ
Ｃ ∶ Ｎ