祁连山研究：研究方法及样品采集与分析

2.4.1　技术路线

图3　研究的技术路线图

2.4.2　样地设置与植被调查

（1）青海云杉林动态观测大样地设置及植被调查

2010—2011年建设了一块面积为340 m×300 m的青海云杉林动态观测大样地。利用全站仪将整个样地划分成255个20 m×20 m的样方，以样地东南角为原点，东西向为纵轴（y），南北向为横轴（x），每隔20 m节点埋设石桩，石桩上标有编号，编号前两位为横轴坐标，后两位为纵轴坐标，再将每个20 m×20 m样方分隔为16个5 m×5 m的样格（图4），然后按“N”字形调查，悬挂铝制标牌进行个体标记，以待再次复查［102］。

图4　祁连山青海云杉林动态观测大样地设置

调查对象为样方内所有胸径（DBH）≥1 cm的活立木木本植物，DBH≥5 cm的个体用胸径尺测量胸径，1 cm≤DBH＜5 cm的个体用数显游标卡尺测量。调查内容包括样方编号、样格编号、三维坐标以及样地内物种组成、生长状况等，活立木木本植物的平均胸径、平均树高、平均冠幅、平均枝下高、个体相对坐标（x，y），记录DBH＜1.0 cm的活立木木本植物株数和高度及灌木层、草本层和苔藓层的物种组成和生长状况等。

（2）青海云杉林海拔梯度样地设置及植被调查

流域内分布的青海云杉林均为天然次生林，而且为纯林，生长土壤为山地森林灰褐土。基于样地选择的典型性和青海云杉群落的代表性，2009年在排露沟流域选择典型青海云杉林群落作为研究对象，以海拔2900 m为基点，采用梯度格局法［105］自下而上沿海拔2900、3000、3100、3200和3300 m与等高线平行各设置了1条平行样带，共5条平行样带，样带宽20 m，同时垂直3300 m高山林线沿坡面垂直向下设置了3条样带，样带同样宽20 m，在纵横设置的样带交汇处设置了15个样地，样地面积为20 m×20 m。应用手持GPS和数字坡度仪测定每一个样地的海拔、经纬度、坡度和坡向等基本信息，对样地内胸径大于等于1 cm的青海云杉个体进行调查，包括胸径、树高、冠幅、郁闭度和林龄等，其中林龄的测定采用树木生长锥测定，然后计算3个样地内所有调查个体的胸径、树高、冠幅、郁闭度和林龄的平均值±标准误。在每个样方的4个角和对角线交点设置了5个2 m×2 m灌木样方，记录灌木种类、数量、盖度、高度等，同时在每个灌木样方内设置了1 m×1 m的草本样方，调查草本种类、数量、高度、盖度等（表1）。多年统计表明，随海拔梯度（2900～3300 m）升高，青海云杉林林内大气温度和土壤温度均逐渐降低，每升高100 m温度降低0.44℃左右，年均降水量呈先增加（2900～3200 m）后减少（3200～3300 m）的变化趋势［106］。

表1　不同海拔样地概况

2.4.3　样品采集与分析方法

（1）土壤样品采集和分析方法

用全站仪将青海云杉林动态观测大样地划分成255个20 m×20 m的小样方。于2012年8月采集供试土壤样品，以20 m×20 m样方的4个顶点为基准点，在此基准点的东、南、西、北、东南、东北、西南、西北8个方向中随机选取1个方向，并在此方向随机选取1个坐标延伸5 m或10 m的样点，这些样点共同组成了土样采集点，顺坡向用铁锹挖土壤剖面。采样时，先除去地面凋落物，用土壤环刀分5层（0～10 cm、10～20 cm、20～30 cm、30～40 cm和40～60 cm）采集土样，每层2个重复，装入密封袋带回实验室，用于土壤容重和含水量的测定。同时用小铁铲取每个采集点土壤剖面相同土层质量大致相当的土样置于塑料布上，去除石砾、植被残根等杂物，混合均匀后装入密封塑料袋带回实验室，过2 mm筛用于室内化学分析，以及土壤pH、有机碳、全氮、水解氮、全磷、速效磷、全钾、速效钾和阳离子交换量含量测定，每一样品测定重复3次。具体步骤参照国家林业局发布的中国林业行业标准《森林土壤分析方法》（GB 7830—7892—87）［107］。

（2）叶片和枯落物样品采集和分析方法

于2013年9月17—19日，在不同海拔梯度青海云杉林样地（生长盛期）采集植物和土壤样品。在每个样地随机选取长势相近且较好的青海云杉个体，分别在东、西、南、北四个方向采集每株植物中上部位健康成熟的叶片，混匀后装入牛皮纸袋；此外在样方内随机均匀地选择腐熟程度一致的枯落物进行多点采集，混匀后装入牛皮纸袋；叶片和枯落物烘干粉碎过100目筛，用于碳、氮、磷含量测定。用土钻采集0～10 cm土壤样品，采集前先清除表层的苔藓枯落物层，每个样地按“品”字形选择3个点进行采集，混匀后自然风干，剔除杂物，研磨过100目筛，用于土壤碳、氮、磷含量测定。叶片和枯落物具体测定方法参照文献［108］，每一样品测定重复3次。

2.4.4　数据处理方法

（1）区域化变量设置及数据分析(www.xing528.com)

将每个样方用插值法细分成1020（255×4）个10 m×10 m的小样方，统计青海云杉的密度（株·m-2）、平均冠幅（m2·株-1）、盖度（％）、显著度（％，即所有林木的胸高断面积之和占样方面积的比例）和平均树高（m·株-1）等5个群落结构属性指标［109］。经典统计学分析采用SPSS17.0软件，半变异函数数据分析、模型优化模拟、自相关Moran’s I指数和分维数D的计算均在GS+软件中完成，采用ArcGIS 10软件绘制克立格（Kriging）等值线图，Moran’s I指数和半方差函数及分维数的分析方法参见文献［110-113］。

（2）土壤pH和养分进行空间变异特征和空间分布格局的插值分析

描述性统计分析包括平均值、中数、最小值、最大值、标准差、变异系数和偏度及峰度。其中，变异系数的划分，当CV＜0.1时，表现为弱变异性；当CV为0.1～1.0时，表现为中等变异性；当CV＞1.0时，表现为强变异性［114］。正态分布检验采用一个样本柯尔莫哥洛夫—斯米诺夫检验（One sample Kolmogorov—Smirnov Test），区域化变量一般要求符合正态分布才能进行地统计学分析［115］。

空间变异特征采用半变异函数r（h）建立理论模型［116］，计算公式如下：

式中，r（h）为半变异函数，h是两样点间空间间隔距离，N（h）为间隔距离为h时的样点对的总数，Z（xi）、Z（xi+1）分别是区域化变量Z（x）在空间位置xi和xi+1的实测值。半变异函数有4个重要的参数，分别为基台值、块金方差、结构方差比和变程。块金值和基台值之比C0/（C+C0）反应了空间变异程度［117］。当C0/（C+C0）＜25％时，变量具有强烈的空间相关性；C0/（C+C0）为25％～75％时，变量具有中等空间相关性；而当C0/（C+C0）＞75％时，变量空间相关性很弱［118］。

采用泛克里格（Universal Kriging）对土壤pH和养分进行空间插值，利用区域化变量的原始数据和变异函数的结构特点，对未采样点的区域化变量的取值进行线性无偏最优估计［119］，使用Arc GIS 10绘制土壤pH和养分空间分布图。地统计学有关方法及原理详见参考文献［120-122］。

（3）土壤微量元素密度分析

土壤微量元素密度是指单位面积土壤所含微量元素的质量，采用如下计算公式［123-124］：

式中，STTED为土壤微量元素密度，单位为mg·m-2；Di为第i层土壤厚度，单位为cm；Bi为第i层土壤容重，单位为g·cm-3；Si为第i层土壤微量元素含量，单位为mg/kg；Vi为大于2 mm土壤颗粒质量分数，单位为％。

土壤微量元素有效性评价常用单项指数（Ei）计算各种微量元素有效性指数［125］，计算公式如下：

式中，ci为实际测定的第i种土壤有效态微量元素密度，单位为mg·m-2；si为第i种土壤有效态微量元素密度的临界值，单位为mg·m-2，Ei为有效态微量元素的单项指数。

（4）土壤剖面pH和养分含量描述和相关性分析

0～60 cm土层土壤有机碳、pH值、全氮、速效氮、全磷、速效磷、全钾、速效钾和阳离子交换量等大小是0～10 cm、10～20 cm、20～30 cm、30～40 cm及40～60 cm各层次土壤对应指标大小的加权平均值［126］。土壤化学性质均值大小采用描述统计（Descriptive statistics）法分析；应用单因素方差分析法（One-way ANOVA）分析不同土层间各指标的差异显著性，并应用最小显著差法分析（LSD）进行多重比较；应用Pearson相关系数和回归分析法（Regression analysis）分析土壤有机碳含量与其他基本化学性质的相互关系。

（5）叶片、枯落物和土壤化学计量分析

应用Excel 2003和SPSS17统计分析软件对测定数据进行前期处理、统计分析及绘图。同一海拔青海云杉林植物叶片、枯落物和土壤等不同组分碳、氮、磷含量及其化学计量比为3个样地的算术平均值，各养分含量均用质量单位表示，化学计量比为养分相对含量的比值。不同海拔青海云杉林植物叶片、枯落物和土壤等不同组分碳、氮、磷含量及其化学计量比为同一海拔算术平均值的加权平均值。在对不同组分碳、氮、磷含量及其计量比进行统计前，进行数据正态分布检验，数据服从正态分布则进行下一步分析，采用单因素方差分析（One-Way ANOVA）的LSD法进行显著性检验，相关性采用Pearson系数进行检验。