4.3.1 土壤样品取样方法与样品处理
(1)青海云杉林土壤样品取样方法
用全站仪将青海云杉1 hm2样地划分成25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共72个,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,将其装入密封袋带回实验室,用于土壤容重和含水量测定。同时在每个采集点土壤剖面上用小铁铲取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,混合均匀后用密封塑料袋带回实验室风干,用于土壤化学性质测定。
(2)灌木林土壤样品取样方法
在鬼箭锦鸡儿、吉拉柳、金露梅、鲜黄小檗和甘青锦鸡儿的5种灌丛15个样地(每种灌丛样地3个重复)上沿对角线分别在定点和中点设置土壤采样点,土壤采样采取机械采样方法,共取5个点,每个样点设置一个土壤剖面,剖面分成0~10 cm、10~20 cm、20~30 cm、30~40 cm和40~60 cm等5个土层,遵循自下而上的原则采取土样(其中鬼箭锦鸡儿所处海拔较高,土层较薄,剖面取样深度为0~40 cm),然后在每个样地5个剖面同一土层取一定量土壤土样放置在塑料布上,剔除石砾、植被残根等杂物,混合均匀后用密封塑料袋带回实验室风干,用于土壤化学性质测定。
(3)土壤化学性质测定方法
土壤有机碳、全氮、速效氮、全磷、速效磷、全钾和速效钾含量依据国家林业局发布的中国林业行业标准《森林土壤分析方法》(LY/T 1210-1275-1999)测定。其中,土壤有机碳含量采用重铬酸钾氧化—外加热法测定,全氮、速效氮采用半微量凯氏法测定,全磷、速效磷采用钼锑抗比色法测定,全钾和速效钾采用火焰光度法测定[48]。
(1)青海云杉林林木器官取样方法(www.xing528.com)
青海云杉林木器官采集时间为2013年9月份,也就是青海云杉林生长盛期[49],在每个样地随机选取长势相近且较好的优势木、平均木和被压木青海云杉个体,在东、西、南、北4个方向利用高枝剪和爬树等方法采集每株植株的枝条,采集枝条上的叶片;然后用剪刀将枝条剪成若干个短枝;用砍刀在青海云杉个体胸径1.3 m采集树皮和树干;用挖坑法进行细根和粗根采集。所有采集的林木器官装入牛皮纸袋,带回实验室;将采集的不同林木器官样品置于80℃烘箱中烘至恒重,用粉碎机粉碎后过100目筛,装袋封存,用于碳、氮、磷含量测定。
(2)灌木林林木器官取样方法
2014年8月份在5种典型灌丛样地随机选取长势相近且较好的植株5~10株(丛),用铁锹连其根系挖出,挖出后尽快带回实验室。对采集植株先用清水快速冲洗1~2次,然后用去离子水快速冲洗2~3次,晾干后用剪刀将叶片、枝条、干、细根和粗根分别剪下来,分类置于105℃烘箱杀青2 h,然后80℃烘干至恒重,用粉碎机将同一样品粉碎后过100目筛,装袋密封,用于植物养分含量测定。
(3)林木器官化学性质测定方法
青海云杉林和灌木林不同林木器官营养元素含量测定方法参照《土壤农化分析》[50]。其中,有机碳的测定采用重铬酸钾—外加热法测定;植物器官用浓硫酸—过氧化氢溶液消煮,消煮定容后的溶液用于全氮和全磷含量测定,全氮采用定氮法测定,全磷用钼锑抗比色法测定;用HNO3-HClO4消煮ICP法测定全钙和全镁含量,各项化学指标的测定均做3次平行。
4.3.3 数据处理
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。其中0~60 cm土层养分含量是0~10 cm、10~20 cm、20~30 cm、30~40 cm和40~60 cm各层次土壤含量的加权平均值,对各指标试验数据进行描述性统计特征值,利用单因素方差分析(One-way ANOVA)对不同土壤剖面不同土层土壤全量养分和速效养分含量进行差异显著性检验,并利用最小显著性极差法(LSD)进行多重比较;应用直方图和频率分析(Frequencies)进行土壤养分频数分布图绘制和判断养分数据分布情况;不同土层土壤养分之间的相关性利用Pearson相关系数和Two-tailed双尾检验完成;养分的主要影响因素应用因子分析(Factor analysis)法分析。
青海云杉林和灌木林植物叶片碳、氮、磷含量及其化学计量比为算术平均值,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。灌木植物和土壤N、P含量和N∶P值均采用Dixon检验法,消除3次平行测定的偏离值,取其算术平均数作为测定值,不同灌丛的同一器官和同一土层及同一灌丛的不同器官和不同土层的N、P含量、N∶P值差异显著性采用单因素方差分析(One-Way ANOVA)中的最小显著极差法(LSD)进行多重比较,显著性水平设为α=0.05,即差异显著性为P<0.05。植物和土壤N、P含量和N∶P值之间相关性分析采用双变量相关分析法(Bivariate Correlations)计算各指标两两之间的Pearson相关系数[22],差异显著性分P<0.05和P<0.01。
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