在全球变暖背景下，不同生态系统的土壤有机碳库储量及其稳定性成为土壤碳循环研究的热点^[1].土壤碳库是最大的陆地碳库，其储量是大气碳库的3倍以上^{[2, 3]}.植被类型和土地利用方式会改变土壤有机碳的输入和输出量，改变土壤有机碳的稳定性，使得土壤碳库储量发生变化^[4].土壤呼吸是土壤碳输出的重要方式，土壤呼吸速率相对微小的变化都会显着改变大气中CO₂浓度和土壤碳的累积速率^[5].土壤呼吸主要由自养呼吸（根呼吸）和异养呼吸（微生物呼吸）两部分组成，异养呼吸部分的土壤呼吸常被称为土壤基础呼吸（Soil basal respiration,SBR）^[6].土壤有机碳（Soil organic carbon,SOC）、土壤水溶性有机碳（Water soluble organic carbon,WSOC）和微生物生物量碳（Microbial biomass corban,MBC）是土壤基础呼吸的重要影响因素^{[7, 8]}.WSOC只占土壤有机碳很少的一部分，但由于可以被微生物直接利用，对土壤有机和无机物质的转化、迁移和降解有重要影响^[9].MBC是土壤有机质中有生理活性的部分，可以在土壤有机碳库变化之前反映土壤的生物活性变化^{[10, 11]}.Wang等^[12]对我国6种类型森林土壤呼吸组分的研究表明，土壤基础呼吸速率与土壤有机碳含量呈正相关。吴君君等^[13]研究认为，米槠人工林土壤异养呼吸高于杉木林是由于米槠人工林土壤表层有机碳含量高于杉木人工林。Agnelli等^[14]对意大利亚平宁山脉森林土壤剖面微生物群落及土壤呼吸的研究表明，随着土壤深度的增加，土壤呼吸速率及微生物生物量碳降低。土壤呼吸与水溶性有机碳的相关性随土地利用类型不同而表现为显着正相关^[15]或不相关^[16].水溶性有机碳与有机碳比值（WSOC/SOC）、微生物碳熵（qMBC）和代谢商（qCO₂）常被用作土壤质量的敏感性指标^[11],可以早期预测土壤有机碳的长期变化趋势^[17].

我国是世界上最大的茶叶生产国，茶园面积占世界茶园总面积的62%.茶树属于多年生木本植物，主要位于热带和亚热带区域，具有类似于森林的固碳能力及潜力。尽管每年有修剪枝叶回园，并大量施肥，平均施氮量高达553.4 kg·hm^-2,但茶园土壤有机质含量不高，平均仅为1.87%^{[18, 19, 20]}.是什么原因导致茶园土壤有机质积累量较少？本研究以茶园相邻林地为参考，测定了土壤基础呼吸、SOC、WSOC及MBC等指标的垂直分布特征，并探讨了土壤基础呼吸与SOC、WSOC及MBC的关系，以期在全球变暖背景下为深入了解茶园碳循环过程以及绿色低碳管理提供科学依据。 1 材料与方法 1.1 研究区域概况

本试验土样采集于杭州中国农业科学院茶叶研究所（120°09′E,30°14′N）的试验区高产茶园及相邻林地，属亚热带季风气候区，全年气候温和湿润。年平均气温为17.0 ℃，月平均气温1月份最低，为1.7 ℃，7月份最高，为33.0 ℃；年平均降雨量为1533 mm,降雨主要集中在3月到7月，也是茶树生长的主要季节。高产茶园是由林地改植而成，茶树品种为龙井43种，树龄为40年左右，西湖龙井茶叶产量为280 kg·hm^-2·a^-1;茶园土壤N∶P∶K的平均比例为3∶1∶1（N∶P₂O₅∶K₂O）,磷、钾肥和有机肥作为基肥在每年9或10月份施一次，化肥（主要为尿素）施用量为900 kg N·hm^-2·a^-1,有机肥（厩肥或饼肥）施用量为2250 kg·hm^-2·a^-1;每年秋季进行一次轻修剪，间隔3~4年重修剪一次，修剪枝叶保留在茶园里。相邻林地不施肥，主要为荷木（Schima crenata korthals）、樟树（Cinnamonum camphora）和苦槠树（Castanopsis sclerophylla）的混合林。供试土壤的成土母质为安山斑岩，土壤为红壤。供试茶园及相邻林地的详细情况参见文献^[21]和^[22]. 1.2 样品采集及处理

于2014年6月中旬，采用土钻按”S“型采集茶园和林地土壤，每层为7~8点混合样，如此采样重复三次，获得3个混合土壤样。取样深度为0~100 cm,分6层（0~10、10~20、20~40、40~60、60~80、80~100 cm）取样。采集的土样迅速带回实验室，碾磨过2 mm筛后迅速装入密封袋储存于4 ℃冰箱，用于室内培养和WSOC、MBC等测定。土壤MBC测定前在温度25 ℃、相对湿度85%的恒温恒湿的培养箱中预培养7 d.部分样品自然风干研磨后过0.154 mm筛用于测定土壤有机碳及全氮。同时，挖取3个土壤剖面，测定土壤容重。茶园和林地土壤pH值和容重见表 1.

表 1 茶园和林地不同土壤层次的pH值、容重和C/N值的垂直分布特征 Table 1 Vertical distribution of pH,bulk density and C/N value in tea garden and woodland soils

表选项

将茶园和林地新鲜过筛土样的含水量调节为田间持水量的60%.取土样10 g（以干重计）于100 mL三角瓶中，并在三角瓶中加入少量水，以维持瓶内微生物正常活动的湿度，然后用橡皮塞将三角瓶密封，每种样地每层土样共有12个三角瓶，放入25 ℃恒温培养箱中培养。另有3个无土样三角瓶测定空气中CO₂浓度。在培养期间，分别在第1、3、7、14 d随机取出不同样地不同土层样品的3个三角瓶用15 mL负压储血真空管抽取气体样，用于测定土壤基础呼吸。取样后的三角瓶清除。真空管内CO₂浓度用气相色谱仪测定（GC-14A,日本岛津）,检测器为63Ni电子捕获器（ECD）,色谱填充柱为80/100目Porapak Q^[23]. 1.4 分析方法

土壤容重采用环刀法测定；土壤pH值使用玻璃电极法（DRION 3 STAR pH计，Thermo公司，美国）测定（土液比1∶1）;土壤含水量用烘干法（105 ℃±2℃，24 h）测定；土壤田间持水量采用容量法测定^[23].SOC及全氮采用Elmentar VarioMax CN 自动分析仪（Elementar公司，德国）测定；土壤MBC采用氯仿熏蒸-K₂SO₄提取法测定^[20].土壤WSOC测定方法：称取10.0 g新鲜土壤，放入50 mL超纯水中振荡30 min,过滤，过滤液离心15 min（1000 r·min^-1）.将浮在表层的物质通过抽吸装置过0.45 μm的滤膜，最后滤液采用TOC分析仪（Multi N/C 2100,Analytik Jena 公司，德国）测定^[24]. 1.5 数据处理及统计方法

土壤质量敏感性指标WSOC/SOC为土壤WSOC与SOC的比值（%）.

微生物熵 qMBC（%）= MBC/SOC

呼吸熵 qCO₂（%）=（CO₂-C）/MBC^[25]

式中：CO₂-C为培养周期内土壤呼吸释放的碳量，mg C·kg^-1·h^-1.

有机碳密度SOCD_i=C_i×B_i×H_i×（1-q）/100

式中：SOCD_i为第i层SOC密度，kg·m^-2;C_i为第i层SOC的平均含量，g·kg^-1;B_i为第i层土壤容重，g·cm^-3;H_i为第i层土壤厚度，cm;q为直径大于2 mm砾石的含量，%.

0~100 cm土层有机碳密度为各土层有机碳密度之和^[26].SOC储量分配比例（%）为每层SOC含量与0~100 cm土层总有机碳含量的比值。

采用最小显着差数法（LSD）对SOC、WSOC、MBC等进行显着性检验，不同样地相同土层间比较用两个独立样本t检验（Independent-Samples T Test）.土壤基础呼吸速率均值为培养期间土壤呼吸碳积累量与培养天数的比值，土壤基础呼吸速率均值与SOC、WSOC及MBC的相关性采用简单线性相关，与SOC、WSOC及MBC的复合相关性采用向后筛选策略（Backward）回归分析，土壤基础呼吸速率均值为因变量，SOC、WSOC和MBC为自变量。所有数据处理和统计分析采用IBM SPSS 19.0软件，采用SigmaPlot 12.0软件作图。 2 结果与分析 2.1 SOC、WSOC及WSOC/SOC的垂直分布特征

由图 1可知，在茶园和林地中，SOC、SOC密度、SOC储量分配比例和土壤WSOC均随着土壤深度的增加而减少，且减少幅度先快后慢。在0~100 cm土层中，茶园SOC均值和SOC密度分别为15.85、14.63 kg·m^-2,为林地的1.53倍和1.54倍。茶园和林地SOC储量仅在20~40 cm土层表现了显着性差异，二者在其余土层未呈现显着差异。茶园和林地SOC储量在0~10 cm土层分配比例均为最高，分别占42.18%和39.44%.可见虽然0~100 cm剖面内茶园和林地SOC含量和SOC密度大小有很大差异，但其在土壤表层分配比例较高的特点相一致。茶园土壤WSOC在0~10、10~20、20~40 cm三个土层均显着大于林地，特别是茶园0~10 cm土层WSOC是林地的1.95倍。茶园WSOC/SOC的值在0~40 cm土层较大，其余土层含量较低，而林地则相反。0~100 cm土壤剖面内茶园和林地WSOC/SOC的变化范围为0.12%~0.21%和0.11%~0.33%,均值分别为0.18%和0.17%.

图 1 不同样地SOC、SOC密度和SOC储量分配比例、WSOC及WSOC/SOC的垂直分布特征 Figure 1 Vertical distribution characteristics of SOC,SOC density,SOC distribution proportion,WSOC and WSOC/SOC values in different soil depths

图选项

由图 2可知，茶园和林地MBC分布随着土层深度的增加而减少，减少幅度逐渐变小，最后趋于平稳。茶园土壤MBC在0~10、20~80 cm土层显着大于林地，而在10~20、80~100 cm土层与林地未呈现显着差异。茶园和林地qMBC没有表现出明显的变化规律。0~100 cm土壤剖面内茶园和林地qMBC的变化范围为0.64%~1.10% 和0.53%~0.98%,均值分别为0.74%和0.79%.

图 2 土壤MBC及qMBC的垂直分布特征 Figure 2 Vertical distribution of MBC and qMBC in different soil depths

图选项

由图 3可知，茶园和林地土壤基础呼吸速率随着土壤深度的增加而减少。茶园0~10 cm土层土壤呼吸速率随着培养时间延长在第7 d达到最大值，随后下降，其余土层土壤基础呼吸随着培养时间的延长而下降（图 3a）.林地0~80 cm五个土层土壤基础呼吸速率先升高后下降在第3 d达到最大值，80~100 cm土层土壤呼吸速率一直处于下降趋势（图 3b）.土壤呼吸碳释放积累量总体上随着土壤深度的增加而减少（图 3d、3e）.茶园土壤呼吸碳释放积累量在0~10、10~20、40~60 cm三个土壤层次显着大于林地，其余土层差异不显着。在培养周期（14 d）内，茶园土壤呼吸碳释放积累总量是林地的1.84倍。茶园qCO₂的最大值出现在0~10 cm土层，而林地出现在40~60 cm土层。0~100 cm土壤剖面内茶园和林地qCO₂的变化范围分别为2.56%~6.94%和2.88%~6.51%,均值为4.76%和3.74%.

图 3 茶园和林地不同土壤层次土壤基础呼吸、呼吸积累量及qCO2的垂直分布特征 Figure 3 Soil basal respiration,respiration accumulation and qCO2 in different soil depths

图选项

由图 4可知，茶园和林地土壤基础呼吸速率均值与SOC、WSOC及MBC均到达了极显着的正相关（P＜0.01）.向后筛选策略共经过三步完成回归方程的建立，最终模型为第3个模型（表 2）.第2个模型显示茶园土壤基础呼吸的相关因素为SOC和MBC,林地为SOC和WSOC;第3个模型显示茶园土壤基础呼吸的相关因素为SOC,而林地为WSOC.这说明对茶园土壤基础呼吸的影响作用SOC>MBC>WSOC,对林地土壤基础呼吸的影响作用WSOC>SOC>MBC.

表 2 土壤基础呼吸与SOC、WSOC及MBC的回归方程系数 Table 2 Regression coefficients for soil basal respiration and SOC,WSOC,MBC

表选项

图 4 土壤基础呼吸与SOC、WSOC及MBC的简单线性相关性 Figure 4 Simple linear correlations of soil basal respiration with SOC、WSOC and MBC

图选项

SOC、WSOC及MBC是影响土壤基础呼吸的重要因素^[6].黄宗胜等^[27]的研究表明喀斯特森林土壤基础呼吸、WSOC和MBC均随着土壤深度增加而减少。本研究结果与其相似，茶园和林地土壤基础呼吸随着土壤深度的增加而减少，与SOC、WSOC及MBC的垂直分布特征有关^{[26, 28]}.茶园和林地土壤基础呼吸与SOC含量均有极显着的相关性。相似的研究如范利超等^[29]通过室内培养实验表明茶园土壤基础呼吸速率随着外源有机质的增加而显着增加（R²=0.99,P＜0.01）;Ma等^[30]对不同林龄落叶松土壤呼吸组分的研究表明，10年松林SOC的周转速率大于20年和45年松林，但是10年松林土壤基础呼吸速率低于20年和45年松林，其原因归结为10年土壤有机碳含量低于20年和45年松林。这说明SOC含量是土壤基础呼吸的重要因素^[31].Wang等^[32]对森林与草原演替区5种植被类型研究表明土壤呼吸速率与SOC具有显着的相关性（R²=0.73,P=0.04）;周焱等^[25]的研究也表明土壤基础呼吸速率与SOC含量呈显着相关（P＜0.01）.可见，SOC对土壤呼吸特别是土壤基础呼吸有重要的贡献，而且其含量对土壤基础呼吸的作用呈显着正相关。

目前土壤基础呼吸与土壤WSOC的相关性研究较多，但是结论并不一致。如Lee等^[33]对美国南部山核桃和棉花农田的研究表明土壤呼吸与MBC有显着的正相关性（R²=0.52,P＜0.05）;与其研究结果相同，本研究结果也得出茶园和林地土壤基础呼吸与土壤WSOC、MBC含量均有显着的相关性（图 4b,图 4c）.但是，Liu等^[15]研究表明常规耕作的毛竹林土壤WSOC与土壤呼吸呈显着正相关（R²=0.64,P＜0.01）,而耕作频繁的毛竹林土壤呼吸与土壤WSOC的相关性不显着（R²=0.29,P>0.05）;Zhang等^[16]研究结果为耕作措施下的雷竹林和水稻田土壤呼吸速率与WSOC的相关性也不显着（雷竹林：R²=0.22,P>0.05;水稻田R²=0.23,P>0.05）.虽然徐秋芳等^[34]研究表明WSOC与土壤总有机质碳处于动态平衡中，且本研究结果显示SOC与WSOC具有极显着的相关性（茶园：R²=0.99,P＜0.01;林地：R²=0.97,P＜0.01）.但不可忽视的是，人类干扰如施肥、翻耕等田间耕作措施以及土地利用方式的改变弱化了土壤WSOC与土壤基础呼吸的相关性，影响了土壤WSOC对土壤呼吸的作用。

在本研究中，茶园土壤上层的WSOC/SOC的值大于土壤下层。这是由于茶园施用的有机肥多为腐熟粪肥和菜饼，其稳定性较差^[35],并且茶园土壤耕作增强了土壤的透气性，为微生物生长提供了疏松潮湿的有氧环境^[36],促进了土壤呼吸。林地则相反，林地土壤下层的WSOC/SOC值较大。这可能与根系分泌物是林地土壤WSOC的重要来源有关，林地丰富的根系给下层土壤提供了较为丰富的WSOC,而林地表层枯落物降解缓慢^[37],人为干扰较少，土壤呼吸速率较低。本研究中回归模型表明，茶园有机碳对土壤呼吸的决定作用大于WSOC和MBC,而林地土壤WSOC对土壤呼吸的决定作用大于SOC和MBC.Reichstein等^[38]和Dalias等^[39]认为土壤微生物通过消耗土壤有机质来维持自身生理活性，但SOC中活性有机碳和惰性有机碳含量的变化影响土壤微生物的代谢过程。土壤WSOC可以被土壤微生物直接利用，是微生物生长的能量及物质源，同时又是微生物新陈代谢的产物，受微生物活性的影响^[40].在本研究中，MBC与WSOC具有显着的相关性（茶园：R²=0.981,P＜0.01;林地：R²=0.932,P＜0.01）,但MBC对茶园土壤基础呼吸的作用大于WSOC,而MBC对林地土壤基础呼吸的控制控制作用小于WSOC.这是由于茶园0~100 cm土层的qMBC均值小于林地，即茶园有机碳库储量比林地丰富，但其稳定性小于林地，茶园土壤WSOC含量丰富，能为茶园土壤微生物提供充足的底物，而林地SOC较稳定，微生物需要分解有机碳来供给自身充足的底物^[41].qCO₂是土壤基础呼吸与MBC的比值，用来表示土壤碳库的代谢效率，意味着微生物呼吸消耗的碳与建造微生物细胞的碳的分配比例大小^[10].茶园0~100 cm土层的qCO₂均值大于林地，说明茶园土壤呼吸速率高，但是微生物呼吸消耗的碳占建造微生物细胞的碳的比例相对较大，茶园土壤有较高的代谢效率，而使茶园土壤的活性有机碳含量逐渐减少，不利于维持土壤的质量和持续利用的潜力，也不利于土壤碳库储量积累。与此相反，林地土壤呼吸速率较低，微生物呼吸熵较小，利于土壤碳库的积累。所以，在茶园管理过程中需要更加合理的施肥和土壤管理措施来提高土壤肥力水平，实现茶园的可持续发展。 4 结论

茶园与林地SOC、WSOC、MBC及土壤基础呼吸碳积累量的垂直分布特征相同，在0~100 cm土层内含量均表现为茶园土壤大于林地土壤。茶园和林地土壤基础呼吸速率与SOC、WSOC、MBC呈现显着正相关，SOC是茶园土壤基础呼吸的控制因素，WSOC是林地土壤基础呼吸的控制因素。与林地土壤相比，茶园土壤虽每年有大量有机物质输入，但茶园土壤代谢作用较强，有机碳库的稳定性较差，不利于有机碳库积累。茶园土壤需要更加科学合理的施肥和耕作措施，以促进茶叶生产的持续健康发展。