Spatial and temporal evolution characteristics of soil available phosphorus and soil microbial biomass phosphorus in the burned area of <i>Larix gmelinii</i>

PDF HTML阅读 XML下载 导出引用 引用提醒 兴安落叶松林火烧迹地土壤有效磷与土壤微生物生物量磷时空演变特征 DOI: 10.5846/stxb202205011205 作者: 作者单位: 作者简介: 通讯作者: 中图分类号: 基金项目: 国家自然科学基金项目（31870644）；黑龙江省自然科学基金（LH2021C011） Spatial and temporal evolution characteristics of soil available phosphorus microbial biomass in the burned area Larix gmelinii Author: Affiliation: Fund Project: The National Natural Science Foundation China(31870644),The Heilongjiang （LH2021C011） 摘要 | 图/表 访问统计 参考文献 相似文献 引证文献 资源附件 文章评论 摘要:野火是大兴安岭活跃的生态干扰因子，显著影响火烧迹地土壤有效磷（AP，Available Phosphorus）和土壤微生物生物量磷（MBP，Microbial Biomass Phosphorus），本文旨在了解兴安落叶松林火烧迹地AP、MBP的时空演变特征，并在此基础上探究两者间的偶联机制。采用"以空间换时间"的研究方法，于大兴安岭塔河地区兴安落叶松林火烧迹地选取实验样地，于未过火兴安落叶松林选取对照样地，踏查每个样地的海拔、坡度、坡向、坡位信息，测定火烧迹地土壤AP、MBP含量，分析兴安落叶松林火烧迹地AP与MBP的时空演变特征。火干扰后，火烧迹地土壤AP、MBP含量均随恢复时间表现出先减少后增加的趋势，恢复初期火烧迹地MBP含量显著低于未过火样地，AP含量显著高于未过火样地（P<0.05）；不同海拔火烧迹地AP、MBP含量差异显著（P<0.05），不同海拔未过火样地AP、MBP含量均无显著差异（P>0.05）。火烧迹地土壤MBP、AP的随机森林回归模型的模型总解释度约为84%，而未过火样地的模型总解释度约为60%，两个模型均达到了极显著水平（P<0.001），在对照样地随机森林回归模型中，坡位达到了显著水平（P<0.05），坡向、坡度、海拔三个地形因子达到了极显著水平（P<0.01），在火烧迹地随机森林回归模型中，所有解释变量均达到了极显著水平（P<0.01）。火干扰对土壤微生物的影响是一个长期过程，相较于AP，MBP对火干扰的响应更为敏感。火干扰会显著加强地形因子对AP、MBP的影响力，并改变地形因子对AP、MBP影响力的相对重要性。 Abstract:Wildfire is a common natural disturbance agent Greater Khingan Range that significantly affects (AP) (MBP) area. This study aims to assess spatial changes AP MBP gmelinii. On this basis, relationship between further explored. Using research method "space-for-time substitution", we established 28-year fire chronosequence with 80 sites over small region Range, selected three replicated plots each area, nearby unburned as control plots. We measured contents topographic factors (altitude, slope position, aspect, gradient) for plot. analyzed laws associated mechanisms After disturbance, initially decreased then increased recovery time. In initial stage restoration, content was less than while higher (P<0.05). differences at different altitudes were significant (P<0.05), not (P>0.05). total explanatory power random forest regression model about 84%, 60%, both models have reached an extremely level (P<0.001). position gradient, altitude (P<0.01). variable influence on microorganisms generally long-term process more sensitive disturbance. Fire will strengthen terrain MBP, change relative importance MBP.