由于化石燃料的燃烧和氮(N)肥的大量生产与使用, 人类活动向大气排放越来越多的含N化合物, 导致大气N沉降增加。排放到大气中的N, 从1860年的34 Tg·a-1增加到1995年的100 Tg·a-1, 预计到2050年会增加到200 Tg·a-1 (Galloway et al., 2008)。N沉降可以提高土壤N有效性, 影响微生物群落结构和活性(郑裕雄等, 2018), 进而影响凋落物分解(Fang et al., 2007; Cotrufo et al., 2013), 并通过改变土壤有机质的合成与分解, 影响陆地生态系统碳(C)、N循环(Vitousek et al., 1997; Galloway et al., 2008)。以往关于N沉降的研究大多集中在土壤N相对缺乏的温带和北方森林,而近年来开始关注热带、亚热带地区(Zhou et al., 2017; Yu et al., 2018)。我国是全球三大严重N沉降地区之一, 尤其以东部地区最为严重(Galloway et al., 2008), 大气N沉降可能严重影响我国亚热带森林生态系统的养分循环。
森林凋落物分解是森林生态系统物质循环和能量转换的主要途径, 是养分循环的关键环节, 它提供生态系统中植物生长所需的有效N和其他元素(Wieder et al., 2009)。过去的研究表明在全球和区域尺度上, 气候是调控凋落物分解的首要因素(Aerts, 1997; Zhang & Wang, 2015), 而在局域尺度, 凋落物分解速率不仅与底物的化学组分, 如易分解的水溶性C组分(可萃取物), 难分解的木质素(酸不溶性物质)含量, 以及初始养分(如N、磷(P))含量等有很好的相关关系(Allison & Vitousek, 2004; Cornwell et al., 2008; 李雪峰等, 2008; 杨林等, 2015), 还与分解环境中N (外源)的供应有关(Vivanco & Austin, 2011; 涂利华等, 2012; 林成芳等, 2017; Zheng et al., 2017)。然而, 不同初始化学性质和不同外源N供应如何影响凋落物分解这一基本生态过程的机制仍不清楚(Hobbie et al., 2012)。因此, 在高N沉降背景下, 有必要对高生物多样性的热带和亚热带地区的凋落物分解进行N添加的深入研究。
微生物是凋落物的最终分解者, 凋落物本身的性质和周围土壤环境的长期相互作用影响微生物群落的结构和分解功能(Keiser et al., 2014; van Huysen et al., 2016; Palozzi & Lindo, 2018; Yan et al., 2018)。近年来很多研究表明, 胞外酶活性的动态能较好地解释凋落物分解的变化(Waring, 2013; Dong et al., 2019), 如N添加改变了木质素降解酶(酚氧化酶)以及其他水解酶的活性, 从而改变了凋落物的分解速率(Saiya-Cork et al., 2002; Sinsabaugh et al., 2005; Stursova et al., 2006)。测定酶活性能够直接跟踪微生物群落对凋落物性质和环境变量的功能响应(Carreiro et al., 2000), 但由于植物-凋落物-微生物交互作用具有潜在的复杂性, 酶活性会对凋落物性质和外源N输入的改变做出何种响应, 目前尚不清楚。
位于亚热带的福建三明拥有面积广大的常绿阔叶林, 树种多样性丰富, 米槠(Castanopsis carlesii)、观光木(Michelia odora)等皆为该区森林的常见树种。近几十年来, 为满足对木材等林产品的需求, 大量的天然林被砍伐代之以生长速度快的人工林, 如杉木(Cunninghamia lanceolata)林等(Yang et al., 2009)。台湾相思(Acacia confusa)耐干旱贫瘠、生长快, 有根瘤菌能固N, 也常被选为改良立地的人工造林树种(陈志锋等, 2016)。本研究选取以上4个常见树种凋落叶测定其初始化学性质(如初始N、P浓度等), 结合外源N添加试验, 观测分解过程中N的释放, 化学组分以及胞外酶的变化, 探讨初始化学性质和N有效性与凋落物分解的关系。研究结果对在高N沉降背景下, 深入认识亚热带森林生态系统的C、N循环机制有一定的意义。
1 材料和方法
1.1 研究区概况
试验地设在福建省三明格氏栲(Castanopsis kawakamii)自然保护区(26.17º N, 117.45º E)内, 该研究区平均海拔300 m, 地形以低山丘陵为主。属亚热带季风气候, 多年平均气温19.1 ℃, 年降水量1 749 mm。土壤主要为花岗岩或砂岩发育的酸性红壤, 土层厚度一般超过1 m。实验区为近200年无人干扰的米槠天然林, 样地海拔为315 m, 坡向NE 25°, 坡度35°, 土壤为黑云母花岗岩发育的红壤。优势种为米槠, 其他树种有木荷(Schima superba)、格氏栲、马尾松(Pinus massoniana)、虎皮楠(Daphnipnhyllum oldhamii)、桂北木姜子(Litsea subcoriacea)、杜英(Elaeocarpus decipiens)、毛冬青(Ilex pubescens)等。群落分层明显, 可划分为乔木层、灌木层和草本层3个层次。林下地被层较厚, 并且散布有枯立木、倒木和死树枝杆等, 枯枝落叶厚度为5-8 cm (林伟盛等, 2013)。林分详细概况参见表1 (王家骏等, 2014)。
表1 亚热带米槠天然林群落特征与土壤表层(0-10 cm)理化性质
Table 1
| 林分特征 Forest characteristics | 土壤理化性质 Soil physiochemical properties | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 林分密度 Stand density (株·hm-2) | 郁闭度 Canopy density | 平均树高 Mean tree height (m) | 平均胸径 Mean DBH (cm) | 容重 Bulk density (g·cm-3) | 全C Total carbon (%) | 全N Total nitrogen (%) | 全P Total phosphorus (%) |
| 1 955 | 0.89 | 11.9 | 20 | 1.12 | 2.45 | 0.186 | 0.021 7 |
DBH, diameter at breast height.
1.2 样品采集
2011年3-5月, 在福建三明格式栲保护区内的台湾相思林、观光木林、米槠林和杉木林内设置凋落物收集框, 收集新鲜凋落物带回室内风干备用。将4种风干的凋落叶分别混合均匀, 各称取(10 ± 0.05) g, 装入大小为20 cm × 20 cm、网孔为1 mm × 1 mm的尼龙网袋中, 每种凋落叶各随机取3袋, 测定其初始化学性质(表2)。
表2 亚热带森林不同凋落叶初始化学性质(平均值±标准偏差, n = 3)
Table 2
| 树种 Species | C (g·kg-1) | N ( g·kg-1) | P ( g·kg-1) | 可萃取物 Extractive (%) | 纤维素 Cellulose (%) | 木质素 Lignin (%) | C:N | C:P | 木质素:N Lignin:N | 木质素:P Lignin:P |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 米槠 Castanopsis carlesii | 486.44 ± 2.15 | 14.22 ± 0.19 | 0.34 ± 0.03 | 55.50 ± 1.58 | 24.50 ± 1.07 | 20.00 ± 1.02 | 34.21 ± 2.13 | 1 158.20 ± 0.78 | 1.41 ± 0.05 | 47.62± 1.56 |
| 杉木 Cunninghamia lanceolata | 525.05 ± 2.39 | 16.03 ± 0.16 | 0.79 ± 0.10 | 51.40 ± 0.95 | 24.30 ± 1.02 | 24.30 ± 0.85 | 32.75 ± 0.95 | 664.62 ± 0.50 | 1.52 ± 0.05 | 30.76 ± 5.46 |
| 观光木 Michelia odora | 390.24 ± 1.68 | 24 .26 ± 0.12 | 0.92 ± 0.05 | 55.20 ± 0.97 | 25.50 ± 0.95 | 19.30 ± 1.16 | 16.10 ± 0.26 | 424.45 ± 0.36 | 0.80 ± 0.28 | 20.98 ± 2.15 |
| 台湾相思 Acacia confusa | 501.37 ± 2.81 | 27.61 ± 0.36 | 0.56 ± 0.02 | 51.10 ± 1.87 | 26.60 ± 0.45 | 22.30 ± 0.81 | 18.14 ± 0.09 | 894.69 ± 0.52 | 0.81 ± 0.35 | 39.82 ± 0.97 |
1.3 实验设计
在米槠天然林内随机选取2个3 m × 3 m的样方放置凋落物分解袋, 设置施N (+N, 50 kg·hm-2·a-1)和对照(CT, 0 kg·hm-2·a-1)处理, 每个处理6个重复。不同样方具有相同的土壤类型、近似的海拔和坡度, 样方之间设5 m的缓冲带。从2011年8月开始进行施N处理, 先清除地表凋落物层, 将凋落物分解袋置于地表固定, 然后将处理所需的NH4NO3溶解于1 L的水中, 在每季度末用喷雾器均匀喷洒在网袋表面, 每年喷洒4次, 实验为期2年, 共喷洒8次。对照处理则喷洒相同体积的水。
1.4 凋落物样品收集与处理
在凋落物袋放置后的第3、6、9、12、18、24个月收取凋落物袋, 每次每样方每种凋落叶各取6袋, 共计288袋。取回的凋落物, 其中3袋收集后在保温箱中冷藏, 然后运回实验室放4 ℃冰箱保存, 一周内测凋落物的酶活性。另外3袋挑去植物细根、泥土及小动物等杂物(后期含泥沙较多的分解袋用清水快速漂洗), 60 ℃烘干至恒质量, 称质量, 计算凋落物质量残留率, 然后将烘干的凋落物粉碎用于测定其化学性质。
1.5 测定项目与方法
将烘干后凋落物样品粉碎后用碳氮元素分析仪(Vario ELIII, Elementar, Hanau, Germany)测定凋落叶的C、N含量。凋落叶P含量采用HClO4-H2SO4消煮法, 取上清液后使用连续流动分析仪(San++, Skalar, Breda, Netherlands)测定。用近似系统分析法测定纤维素和木质素含量(Ryan et al., 1990; Hendricks et al., 2000)。
参照Saiya-Cork等(2002)和Sinsabaugh等(1992)的研究方法测定凋落叶中6种参与分解碳氮磷循环的胞外酶活性。用伞形酮(MUB)作为标示底物来测定4类水解酶活性: 包括β-葡萄糖苷酶(βG) (EC3.2.1.21)、纤维素水解酶(CBH)(EC3.2.1.91)、β-N-乙酰氨基葡萄糖苷酶(NAG)(EC3.1.1.14)和酸性磷酸酶(AP)(EC 3.1.3.2)。βG和CBH是参与分解纤维素的酶, βG水解纤维二糖和其他水溶性的纤维糊精, CBH作用于纤维素多糖链的末端, 释放聚糖。N获取酶NAG主要水解含N高分子有机物——几丁质(Zhou et al., 2013)。P获取酶AP在酸性条件下催化有机磷酸单酯, 水解生成无机磷酸, 其活性的高低影响土壤有机磷的矿化(关松荫等, 1986)。氧化酶中酚氧化酶(PHO)(EC1.10.3.2)和过氧化物酶(PEO)(EC 1.11.1.7)是木质素降解酶, PHO参与木质素的降解和酚类物质的氧化, PEO可以氧化H2O2, 也可以将酚类、胺类等物质氧化为醌, 加速土壤有机物的分解和腐殖质的合成(胡嵩等, 2013), 采用L-二羟苯丙氨酸(DOPA)为底物测定。用Synergy H4多功能酶标仪(Molecular Devices, San Jose, USA)测定它们的荧光度(水解酶)或吸光度(氧化酶)。
1.6 数据处理
各分解阶段凋落叶质量残留率(MR)计算方法为:
式中, Xt为分解t时刻凋落叶的干质量(g), X0为初始时刻凋落叶的干质量(g)(洪慧滨等, 2017)。
凋落叶分解速率根据Olson指数衰减模型(Olson, 1963)计算:
式中, Y为凋落叶的质量残留率(%); a为拟合参数; k为年分解常数; t为分解时间(a)。
凋落叶分解50% (T50%)和95% (T95%)的时间计算方法(Olson, 1963)为:
元素残留率(NR)计算方法(涂利华等, 2012)为:
式中, Nt为t时刻凋落叶元素含量(mg·g-1), Mt为t时刻凋落叶干质量(g), N0为初始元素含量(mg·g-1), M0为初始干质量(g)。
所有数据均用Microsoft Excel 2016进行处理。用SPSS 26.0软件中的独立样本t检验对相同树种不同处理之间的质量残留率、分解常数k值、化学组分残留率以及酶活性进行差异性分析; 用单因素方差分析和最小显著差数(LSD)法对同一处理下不同凋落叶质量残留率和分解常数k值进行方差分析和多重比较(α = 0.05), 分解时间、凋落物类型和N添加处理对质量损失、木质素、纤维素讲解和N释放的影响采用三因素重复测量方差分析, 凋落物类型和N添加处理对6种胞外酶累积酶活性(洪慧滨等, 2017)的影响采用双因素方差分析, 用Pearson相关分析判断凋落物质量损失速率与累积凋落物酶活性和初始化学性质之间的相关性。用Origin 9.0作图。
2 结果和分析
2.1 不同树种凋落叶分解速率
如图1所示, 对照情况下中, 观光木凋落叶分解最快。在前6个月, 观光木凋落叶质量残留率显著低于其他凋落叶; 米槠凋落叶分解速率次之; 杉木和台湾相思凋落叶分解最慢且两者间没有显著差异(p > 0.05)。重复测量方差分析(表4)表明, 时间变化显著影响4种树木凋落叶的质量损失率(p < 0.001), 且从图中可以看出, 凋落叶的质量残留率随时间变化显著减少。凋落叶类型显著影响凋落叶的质量损失率(p < 0.05), 凋落叶类型和时间的交互效应对凋落叶质量损失没有影响。Olson模型拟合得到4种树木凋落叶分解速率大小依次为观光木(0.557 a-1)、米槠(0.440 a-1)、台湾相思(0.357 a-1)、杉木(0.354 a-1), 观光木凋落叶分解速率显著大于米槠凋落叶, 观光木和米槠凋落叶分解速率显著大于台湾相思和杉木凋落叶的分解速率(p < 0.05), 台湾相思凋落叶和杉木凋落叶分解速率无显著差异(p > 0.05)(表3)。
图1
图1
亚热带森林不同处理凋落叶分解过程中质量残留率变化(平均值±标准偏差, n = 3)。A, 米槠凋落叶。B, 杉木凋落叶。C, 观光木凋落叶。D, 台湾相思凋落叶。CT, 对照; +N, 氮添加。*, p < 0.05; **, p < 0.01。
Fig. 1
Variations of litter mass remaining of different tree species during decomposition under different treatments in a subtropical forest (mean ± SD, n = 3). A, Castanopsis carlesii litter. B, Cunninghamia lanceolata litter. C, Michelia odora litter. D, Acacia confusa litter. CT, control; +N, nitrogen addition.
表3 亚热带森林不同处理凋落物分解质量残留率随时间的指数回归方程
Table 3
| 树种 Species | 处理 Treatment | Olson负指数方程 Olson negative exponential equation | R2 | 分解常数 Decay constant k (a-1) | 年实际干质量 损失率 Annual observed mass loss rate (%) | 年预期干质量 损失率 Annual predicted mass loss rate (%) | 半分解 时间 T50% (a) | 95%分解 时间 T95% (a) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 米槠 Castanopsis carlesii | CT | Y = 91.26e-0.440x | 0.949 | 0.440Ba | 47.794 | 42.194 | 1.292 | 5.941 |
| +N | Y = 96.35e-0.354x | 0.976 | 0.354Bb | 34.257 | 32.435 | 1.836 | 8.232 | |
| 杉木 Cunninghamia lanceolata | CT | Y = 95.79e-0.354x | 0.969 | 0.354Ca | 36.242 | 30.661 | 1.862 | 8.366 |
| +N | Y = 94.91e-0.291x | 0.968 | 0.291BCa | 29.510 | 28.215 | 2.245 | 10.167 | |
| 观光木 Michelia odora | CT | Y = 81.65e-0.557x | 0.899 | 0.557Aa | 49.333 | 38.934 | 0.993 | 5.124 |
| +N | Y = 88.03e-0.447x | 0.934 | 0.447Ab | 39.768 | 36.776 | 1.334 | 6.481 | |
| 台湾相思 Acacia confusa | CT | Y = 91.26e-0.357x | 0.964 | 0.357Ca | 35.240 | 31.303 | 1.798 | 8.248 |
| +N | Y = 96.35e-0.230x | 0.908 | 0.230Cb | 24.887 | 26.328 | 2.685 | 13.479 |
CT, control; +N, nitrogen addition. T50%, half decay rate; T95%, 95% decay rate. Different lowercase letters denote significant differences among decay constants under different treatments in the same tree species (p < 0.05); different uppercase letters denote significant differences among decay constants in different tree species under the same treatment (p < 0.05).
CT, 对照; +N, 氮添加。不同小写字母代表同一树种不同处理之间的分解常数k值具有显著性差异(p < 0.05); 不同大写字母代表同一处理不同树种之间的分解常数k有显著性差异(p < 0.05)。
2.2 N添加对不同树种凋落叶分解速率的影响
表4 亚热带森林凋落叶分解质量损失、木质素、纤维素和氮释放的三因素重复测量方差分析
Table 4
| 差异来源 Different source | 质量损失率 Mass loss rate | 木质素损失率 Lignin loss rate | 纤维素损失率 Cellulose loss rate | 氮释放率 N release rate |
|---|---|---|---|---|
| T | 356.428*** | 18 920.622*** | 8 803.023*** | 1 266.179*** |
| L | 60.641* | 1 798.360** | 4 305.721*** | 70.640** |
| N | 287.734** | 2 916.781*** | 5 176.453*** | 421.188** |
| T ´ L | 4.114 | 1 605.655*** | 1 016.727*** | 14.430* |
| T ´ N | 2.681 | 124.624** | 72.162* | 15.670* |
| L ´ N | 8.713 | 582.266** | 667.323*** | 7.278 |
| T ´ L ´ N | 1.038 | 271.636** | 407.487*** | 2.044 |
T, decomposition time; L, litter type; N, nitrogen addition.
T, 分解时间; L, 凋落物类型; N, 氮添加。*, p < 0.05; **, p < 0.01; ***, p < 0.001。
N添加处理下, Olson模型拟合4种凋落叶分解速率依次为观光木(0.447 a-1)、米槠(0.354 a-1)、杉木(0.291 a-1)、台湾相思(0.230 a-1), 观光木凋落叶分解速率显著大于其他3种凋落叶的分解速率(p < 0.05), 米槠凋落叶与杉木凋落叶分解速率无显著差异, 杉木凋落叶与台湾相思凋落叶分解速率无显著差异(p > 0.05)。与对照相比, N添加后4个树种的凋落叶分解速率整体上都减慢, 显著降低了米槠、观光木和台湾相思凋落叶的分解速率, 对台湾相思凋落叶分解速率的抑制最大, 使台湾相思凋落叶质量损失95%的时间在8.248年的基础上增加了4.434年 (表3)。
2.3 N添加对不同树种凋落叶木质素、纤维素和氮残留率的影响
图2
图2
亚热带森林不同处理凋落叶分解过程中木质素残留率变化(平均值±标准偏差, n = 3)。A, 米槠凋落叶。B, 杉木凋落叶。C, 观光木凋落叶。D, 台湾相思凋落叶。CT, 对照; +N, 氮添加。
Fig. 2
Dynamics of litter lignin remaining rates under different treatments during decomposition in a subtropical forest (mean ± SD, n = 3). A, Castanopsis carlesii litter. B, Cunninghamia lanceolata litter. C, Michelia odora litter. D, Acacia confusa litter. CT, control; +N, nitrogen addition.
米槠凋落叶分解前18个月, N添加没有显著影响其纤维素残留率, 在实验结束后, 施N处理的纤维素残留率显著高于对照(图3A)。杉木凋落叶分解前7个月, N添加减少其纤维素残留率, 分解7-18个月时, 施N处理增加纤维素残留率, 其中第9-12月显著增加, 分解18-24个月, 施N处理对杉木纤维素残留率没有明显影响(图3B)。N添加增加观光木凋落叶2年分解期的纤维素残留率(图3C), 整体增加台湾相思凋落叶纤维素残留率, 分解9个月后增加显著(图3D)。三因素重复测量方差分析表明, 分解时间、凋落物类型、施N处理及其交互作用对纤维素的降解都有显著影响(p < 0.001)(表4), 分解时间和施N处理的交互效应对纤维素降解的作用减弱(p < 0.05)。
图3
图3
亚热带森林不同处理凋落叶分解过程中纤维素残留率变化(平均值±标准偏差, n = 3)。A, 米槠凋落叶。B, 杉木凋落叶。C, 观光木凋落叶。D, 台湾相思凋落叶。CT, 对照; +N, 氮添加。
Fig. 3
Dynamics of litter cellulose remaining rates under different treatments during decomposition in a subtropical forest (mean ± SD, n = 3). A, Castanopsis carlesii litter. B, Cunninghamia lanceolata litter. C, Michelia odora litter. D, Acacia confusa litter. CT, control; +N, nitrogen addition.
图4
图4
亚热带森林不同处理凋落叶分解过程中氮残留率变化(平均值±标准偏差, n = 3)。A, 米槠凋落叶。B, 杉木凋落叶。C, 观光木凋落叶。D, 台湾相思凋落叶。CT, 对照; +N, 氮添加。
Fig. 4
Dynamics of litter nitrogen remaining rates under different treatments during decomposition in a subtropical forest (mean ± SD, n = 3). A, Castanopsis carlesii litter. B, Cunninghamia lanceolata litter. C, Michelia odora litter. D, Acacia confusa litter. CT, control; +N, nitrogen addition.
2.4 N添加对不同树种凋落叶酶活性的影响
图5
图5
亚热带森林不同处理凋落叶分解过程中平均酶活性(平均值±标准偏差, n = 3)。A, 米槠凋落叶; B, 杉木凋落叶; C, 观光木凋落叶; D, 台湾相思凋落叶。CT, 对照; +N, 氮添加。AP, 酸性磷酸酶; βG, β-葡萄糖苷酶; CBH, 纤维素水解酶; NAG, β-N-乙酰氨基葡萄糖苷酶; PEO, 过氧化物酶; PHO, 酚氧化酶。不同小写字母表示同一种酶活性在对照和N添加处理之间差异显著(p < 0.05)。
Fig. 5
Litter enzyme activities under different treatments during decomposition in a subtropical forest (mean ± SD, n = 3). A, Castanopsis carlesii litter; B, Cunninghamia lanceolata litter; C, Michelia odora litter; D, Acacia confusa litter. CT, control; +N, nitrogen addition. AP, acid phosphatase; βG, β-1,4-glucosidase; CBH, cellobiohydrolase; NAG, β-1,4-N-acetylglucosaminidase; PEO, peroxidase; PHO, phenol oxidase. Different lowercase letters indicate significant differences among control and nitrogen addition treatments in the same enzyme (p < 0.05).
表5 亚热带森林凋落物酶活性的双因素方差分析
Table 5
| 差异来源 Different source | βG | CBH | NAG | AP | PHO | PEO |
|---|---|---|---|---|---|---|
| L | 23.755*** | 35.348*** | 80.072*** | 82.374*** | 32.250*** | 97.990*** |
| N | 27.609*** | 0.040 | 60.288*** | 7.380* | 4.684* | 256.223*** |
| L × N | 21.797*** | 29.083*** | 149.790*** | 5.044* | 19.714*** | 15.464*** |
L, litter type; N, nitrogen addition. AP, acid phosphatase; βG, β-1,4-glucosidase; CBH, cellobiohydrolase; NAG, β-1,4-N-acetylglucosaminidase; PEO, peroxidase; PHO, phenol oxidase.
L, 凋落物类型; N, 氮添加。AP, 酸性磷酸酶; βG, β-葡萄糖苷酶; CBH, 纤维素水解酶; NAG, β-N-乙酰氨基葡萄糖苷酶; PEO, 过氧化物酶; PHO, 酚氧化酶;。*, p < 0.05; **, p < 0.01; ***, p < 0.001。
3 讨论
3.1 亚热带森林不同树种凋落叶分解速率
不同树种通过凋落叶的初始化学性质、物理性状以及它们在生境中所处的特定条件来影响凋落叶的分解过程和分解速率(Aponte et al., 2012)。通常认为底物养分(N、P)的含量对凋落叶分解前期影响较大, 而后期分解损失阶段主要与难降解的化学组分(如木质素等)有关(Güsewell & Gessner, 2009; Berg et al., 2010)。唐仕姗等(2014)通过建立中国凋落物分解数据库, 发现凋落叶质量能解释分解常数k值变异的21.7%。本文通过研究不同初始化学性质的4种树木凋落叶分解特征, 发现各树种凋落叶分解常数k的大小依次为观光木、米槠、台湾相思、杉木(表3), 说明凋落物类型显著影响凋落叶的质量损失率(p < 0.05)(表4)。这与国内外的研究结果(Hirobe et al., 2004; Sariyildiz et al., 2005; Makita & Fujii, 2015; 路颖等, 2019)一致。本研究发现, 凋落叶分解速率与凋落叶总C、木质素和纤维素含量极显著负相关 (p < 0.01)(表6), 这与路颖等(2019)的研究结果一致。Sariyildiz等(2005)在土耳其东北部不同海拔和不同坡向进行的4个树种凋落叶分解实验也发现, 在相同的小气候下, 不同树种凋落叶分解速率与凋落叶初始木质素、木质素和纤维素的组合等存在显著相关关系, 特别是与木质素含量显著负相关。Hirobe等(2004)在热带雨林的15种树种凋落叶分解速率和初始化学性质关系的研究中发现, 相比较其他初始化学物质, 木质素是影响凋落叶分解速率更重要的影响因素。凋落叶木质素含量与分解速率显著负相关, 这是由于木质素属于难分解的酸不溶性C组分, 木质素往往会在凋落物分解后期积累, 因此木质素含量高的凋落物往往分解速率比较慢。
表6 亚热带森林对照样地凋落物质量损失速率与累积酶活性和初始化学性质的Pearson相关分析(n = 12, 使用平均值)
Table 6
| 酶活性 Enzyme activity | 初始性质 Initial chemistry | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| AP | βG | CBH | NAG | PEO | PHO | C | N | 可萃取物 Extractive (%) | 纤维素 Cellulose (%) | 木质素 Lignin (%) |
| -1.98 | 0.661* | 0.511 | 0.372 | 0.297 | 0.533 | -0.817** | -0.530 | 0.871** | -0.724** | -0.848** |
AP, acid phosphatase; βG, β-1,4-glucosidase; CBH, cellobiohydrolase; NAG, β-1,4-N-acetylglucosaminidase; PEO, peroxidase; PHO, phenol oxidase. *, p < 0.05; **, p < 0.01.
AP, 酸性磷酸酶; βG, β-葡萄糖苷酶; CBH, 纤维素水解酶; NAG, β-N-乙酰氨基葡萄糖苷酶; PEO, 过氧化物酶; PHO, 酚氧化酶。*, p < 0.05; **, p < 0.01。
本研究发现, 凋落叶分解常数k与可萃取物极显著正相关(p < 0.01)。可萃取物主要成分是由脂肪、油、蜡质等组成的更易分解的非极性碳化合物以及非结构性碳水化合物和多酚组成的极性碳化合物。以往对凋落物C组分的研究主要是木质素和纤维素(Berg et al., 2010; 李晗等, 2015; 周世兴等, 2016a), 很少关注凋落物可萃取物组分与分解速率的关系, 而初始阶段凋落物质量损失主要是由于易分解的可萃取物组分以及中度易分解的酸溶性(纤维素和半纤维素)组分的分解(Hendricks et al., 2000)。Allison和Vitousek (2004)研究了夏威夷来自蕨类植物和单子叶植物茎凋落物、蕨类植物凋落叶以及被子植物凋落叶的15种类型凋落物的分解发现, 凋落物分解速率与高度易分解的水溶性C组分有很强的相关关系, 其中水溶性C组分主要是酚类物质。酚类物质能够抑制微生物降解凋落物, 当酚类物质被快速淋溶时, 凋落物的分解速率就会大大加快。Melillo等(1982)和Berg (2000)研究发现, 相对于常用的木质素和N含量指标, 水溶性C组分更能决定凋落物的分解速率。本研究中, 自然状态下不同初始化学性质树种的凋落叶分解速率没有表现出常见的与初始N含量正相关, 而是与C组分有很强的相关关系, 说明凋落叶化学组分相比其初始N含量可能是更好的预测凋落叶分解速率的指标。本研究凋落叶分解速率没有与初始N含量有显著相关关系, 很可能是由于亚热带土壤和凋落叶N有效性高, N不是此地区凋落叶分解的限制因子。
微生物通过分泌多种胞外酶来获得自身生长所需要的物质, 很多研究发现胞外酶的活性可以用来指征凋落物的分解速率(Waring, 2013; Dong et al., 2019)。本研究也发现分解速率与C获取酶βG有显著相关关系, 但与其他5种胞外酶没有显著相关关系(p > 0.05, 表6)。这与Waring (2013)的研究结果, C获取酶和N获取酶与凋落叶分解速率都具有显著正相关关系相似。张瑞清等(2008)和宋影等(2014)对热带和亚热带森林凋落物分解酶活性的研究也发现, 纤维素分解酶与凋落物分解速率显著正相关。C获取酶(βG和CBH)是主要的纤维素分解酶, 在凋落物分解的前中期对中度易分解的纤维素分解起着重要的作用。其中βG水解纤维二糖和其他水溶性的纤维糊精, 释放出葡萄糖和相应的配基, 其活性在很大程度上影响纤维素水解的速度, 是主要的碳获取酶之一(Zhou et al., 2013)。凋落物分解是初始化学性质和周围环境因子交互作用下的复杂连续过程, 揭示多种酶活性和分解的内在关系尚需更多生态系统的研究。
3.2 N添加对不同树种凋落叶分解速率的影响
本研究发现N添加均在不同程度上增加了凋落叶的质量残留率, 这与涂利华等(2012)和周世兴等(2016b)在华西雨屏区模拟N沉降的研究结果类似。N添加对不同凋落叶抑制作用的大小和阶段不同, 显著抑制了观光木、米槠和台湾相思凋落叶的分解速率, 对杉木凋落叶的分解速率没有显著影响(图1; 表3), 总体表现为施N处理对4种凋落叶分解前期(1-3月)没有影响, 而显著抑制后期的分解(图1)。这与涂利华等(2012)发现施N处理后期对亮叶桦(Betula luminifera)凋落叶的抑制作用显著加强的结果相似, 可能与后期木质素的大量积累有关。本研究中N添加抑制低木质素含量的观光木和米槠凋落叶分解, 其中对低N的米槠凋落叶分解前期抑制较强。这基本符合Knorr等(2005)的全球模拟N沉降对凋落叶分解影响研究发现的规律, 即N添加总体上会抑制低N或高木质素凋落物的分解, 而促进高N或低木质素凋落物的分解。
本研究中, 凋落叶分解速率与木质素、纤维素含量显著负相关(表6), 且多因素方差分析也证实凋落物类型和N添加的交互作用显著影响纤维素和木质素的降解速率(表4)。因此, N沉降可能通过影响木质素和纤维素降解, 从而导致凋落叶分解速率减慢。N沉降抑制木质素、纤维素分解的原因可能是施N造成的酸性条件促使铵和硝酸盐与残留木质素及其分解产物——酚类物质发生反应, 并由多种反应产物形成高度聚合的抗分解物质, 构成一种化学壁垒(Hirobe et al., 2004)。而纤维素往往由木质素聚合体包裹着(周世兴等, 2016a), 木质素分解受到抑制, 导致纤维素分解也受到抑制。
在室内和野外实验中, N添加往往会抑制微生物活性(Ramirez et al., 2010), 当施N量超过植物对N的需求时, 会促使硝化作用的发生, 导致土壤酸化(Gundersen & Rasmussen, 1990)。一项全球meta分析表明, N添加导致生态系统土壤pH约下降0.25 (Tian & Niu, 2015)。我们先前的研究也发现模拟N沉降显著降低了米槠天然林土壤的pH (黄锦铌等, 2017)。土壤pH对微生物群落组成(Lauber et al., 2009)和活性(Chen et al., 2016)具有强的负向作用, 因此N添加会减缓微生物的生长及其分解能力(Averill & Waring, 2018), 这可能是导致本研究4个树种的凋落叶分解速率减慢的原因。微生物通过产生胞外酶催化凋落物分解, 酶活性的变化是解释凋落物分解差异的一个重要参数(Waring, 2013; Dong et al., 2019)。Waring (2013)对热带森林凋落物层酶活性与凋落物分解常数关系的研究发现, 凋落物酶活性可以解释凋落物种间分解差异的35%。Carreiro等(2000)和Sinsabaugh等(2002)研究发现PHO活性与质量损失速率密切相关, N沉降显著降低了高木质素的橡树凋落叶中PHO活性(Carreiro et al., 2000)。本研究也发现N添加显著抑制了高木质素的台湾相思和观光木凋落叶PHO活性, 却未显著抑制杉木凋落叶PHO活性, 可能是由于凋落物类型对酶活性总体水平的影响(Waring, 2013)。台湾相思是一种固N植物, 其凋落叶中的高N含量能满足微生物分解的需要, 添加N可能超过微生物对N的需求, 从而使台湾相思凋落叶N获取酶NAG活性显著下降。N添加也显著抑制了台湾相思凋落叶的CBH活性(图5), 这或许是台湾相思凋落叶中纤维素和木质素的降解速率被外源N显著抑制。N添加显著降低米槠凋落叶的分解速率, 可能与其降解纤维素的水解酶βG以及AP和PHO活性皆受到抑制有关。施N没有显著降低杉木凋落叶的分解速率可能与N添加后没有降低其酶活性有关(图5)。本研究中双因素方差分析表明, 凋落物类型和N添加以及其交互作用都对酶活性具有显著效应(表5), 说明胞外酶活性显著影响了凋落物的分解; 而PHO活性总体受到抑制(图5), 说明其是凋落物分解下降的可能原因。虽然微生物酶活性对凋落物分解速率的反应具有一定的普遍性, 但其潜在机制尚不清楚。本研究中不同树种凋落叶水解酶活性对外源N添加的响应没有明显一致的规律, 因此对特定凋落物或生态系统酶活性大小甚至响应方向的预测还需要未来基于更多树种更长时间的研究。
4 结论
亚热带不同初始化学性质的4个树种凋落叶分解速率差异显著。N添加总体抑制了亚热带4个树种凋落叶的分解速率, 减缓凋落叶N释放, 对凋落叶分解速率的抑制作用主要通过减缓纤维素和木质素降解。两年的分解实验表明, 凋落叶自身的N含量并不是调控亚热带森林凋落叶分解速率的主导因素, 而其化学组分在很大程度上决定凋落物的分解速率。胞外酶活性大小能反应不同凋落物的分解速率, 然而N添加情况下水解酶活性的变化未表现一致的规律。这种现象需要未来包括更多凋落物进行更深入的研究加以解释。
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