种植不同树种对土壤可溶性有机质渗滤液组成和光谱特征的影响
王海珍1,2,3, 郭剑芬1,2,3,*, 张磊1,2,3, 林浩1,2,3, 林静雯1, 熊德成1,2,3, 陈仕东1,2,3, 杨玉盛1,2,3
1.湿润亚热带生态地理过程教育部重点实验室, 福建 福州 350117
2.福建师范大学地理科学学院、 碳中和未来技术学院, 福建 福州 350117
3.福建三明森林生态系统国家野外科学观测研究站, 福建 三明 365000
*通讯作者 e-mail: jfguo@fjnu.edu.cn

作者简介: 王海珍, 女, 1997年生, 福建师范大学地理科学学院硕士研究生 e-mail: wanghaizhen613@163.com

摘要

可溶性有机质(DOM)是森林生态系统重要的活性碳库和养分库, 其性质受到植物种类、 土壤性质、 水文状况等因素影响。 为探究树种对土壤可溶性有机质(DOM)渗滤液组成和光谱性质的影响, 在根箱中间种植1年生米槠(CC)、 杉木(CL)、 花榈木(OP)幼苗, 并设置不种植对照(NT)处理。 于2021年8月的一场暴雨后收集根箱土壤(0~60 cm)渗滤液DOM, 测定其理化性质及光谱特征。 结果表明: (1)种植杉木幼苗土壤渗滤液中溶解性有机碳(DOC)含量显著高于种植花榈木和米槠幼苗( p<0.05)。 (2)米槠土壤渗滤液DOM芳香化指数(SUVA254)最高, 杉木土壤渗滤液DOM疏水指数(SUVA260)最低, 各树种土壤渗滤液DOM相对分子量大小(SUVA280)无显著差异。 (3)三种树种和未种树根箱土壤渗滤液DOM荧光指数(FluI)、 新鲜度指数(Frl)、 生物源指数(BIX)均无显著性差异, 各处理渗滤液DOM腐殖化指数(HIX)均小于1, 且种植米槠、 花榈木的土壤渗滤液DOM的HIX显著高于未种树对照处理( p<0.05)。 本研究土壤渗滤液DOM主要由类富里酸和类腐殖酸物质(C1), 类腐殖酸物质(C2)和溶解性类微生物产物(C3)三种成分组成。 相比于花榈木和杉木土壤渗滤液DOM, 米槠土壤渗滤液DOM中C1、 C2组分的贡献率较高, C3组分贡献率较低。 (4)Pearson相关分析表明, DOC浓度与紫外指数(SUVA254、 SUVA260、 SUVA280)、 二维荧光指数FluI及三维荧光组分C2呈负相关, 与C3呈正相关关系( p<0.05)。 本研究结果对亚热带树种土壤养分流动和生物地化循环研究提供一定的参考。

关键词: 可溶性有机质; 树种; 紫外光谱; 三维荧光光谱
中图分类号:S713 文献标志码:A
Composition and Spectral Characteristics of Soil Dissolved Organic Matter Leachate From Different Planted Tree Species
WANG Hai-zhen1,2,3, GUO Jian-fen1,2,3,*, ZHANG Lei1,2,3, LIN Hao1,2,3, LIN Jing-wen1, XIONG De-cheng1,2,3, CHEN Shi-dong1,2,3, YANG Yu-sheng1,2,3
1. Key Laboratory of Humid Subtropical Eco-Geographical Processes of the Ministry of Education, Fuzhou 350117, China
2. School of Geographical Science School of Carbon Neutrality Future Technology, Fujian Normal University, Fuzhou 350117, China
3. Fujian Sanming Forest Ecosystem National Observation and Research Station, Sanming 365000, China
*Corresponding author
Abstract

Dissolved organic matter (DOM) is a labile carbon and nutrient pool inforest ecosystems and its properties are affected by plant species, soil properties, hydrological conditions and other factors. To investigate the effects of tree species on the composition and spectral properties of soil DOM leachate, one-year-old seedlings of Castanopsis carlesii (CC), Cunninghamia lanceolata (CL), and Ormosia Henryi (OP) were planted in the root boxes (0~60 cm), and no planting was set as the control. After a rainstorm in August 2021, soil DOM leachate in the root box was collected to determine its composition and spectral characteristics. The results show that: (1) The content of dissolved organic carbon (DOC) in soil leachate of Cunninghamia lanceolata seedlings was significantly higher than those of Ormosia Henryi and Castanopsis carlesii seedlings ( p<0.05). (2) The value of the aromatic index (SUVA254) in the soil leachate of Castanopsis carlesii was the highest, and that of the hydrophobic index (SUVA260) in soil leachate of Cunninghamia lanceolata was the lowest. There was no significant difference in the molecular weight (SUVA280) in the soil leachate of different tree species. (3) There were no significant differences in the DOM fluorescence index (FluI), freshness index (Frl) and biogenic index (BIX) of soil leachate among the three tree species and no-tree species in the root box soil leachate. The DOM fluorescence humification index (HIX) of soil leachates in all treatments was less than one, and the HIX of soil DOM leachates of Ormosia Henryi and Castanopsis carlesii were significantly higher than that of no-tree control ( p<0.05). Soil DOM leachate was mainly composed of three components, fulvic and humic acid-like (C1), humic acid-like (C2) and soluble microbial products (C3). Compared with the soil DOM leachates of Ormosia Henryi and Cunninghamia lanceolata, the proportions of C1 and C2 in the soil DOM leachate of Castanopsis carlesii was higher, while the proportion of C3 was low. (4) Pearson correlation analysis showed that DOC concentration was negatively correlated with UV index (SUVA254, SUVA260, SUVA280), two-dimensional fluorescence index FluI, and three-dimensional fluorescence component C2, while positively correlated with C3 ( p<0.05). The results of this studyprovide some reference value for the study of soil biogeochemical cycles in the subtropical region.

Keyword: Dissolved organic matter; Tree species; Ultraviolet spectrum; Three-dimensional fluorescence spectrum
引言

森林土壤的可溶性有机质(dissolved organic matter, DOM)主要由森林新近凋落物层、 土壤腐殖质、 根系分泌物、 微生物活动和降雨淋溶产生的有机分子混合体[1, 2], 作为土壤有机质(soil organic matter, SOM)中反应最活跃的组分之一, 参与有机质腐殖化, 微生物代谢, 促进金属离子运输和污染物迁移等过程, 在森林生态系统的物质循环和能量流动中具有重要作用[3, 4]。 除环境因子(温度、 降水)、 矿质土壤吸附等非生物因素外, 渗滤液DOM数量和性质还受地表植被类型等生物因素调控[5, 6]。 如Smolander等[7]发现桦木成熟林DOC含量显著高于相近林龄的松树成熟林。 Kiikkilä 等[8]对于五种树种土壤DOM研究, 发现微生物生物量氮含量较高的桦树土壤中易降解的DOM含量明显低于云杉土壤, 即微生物活性较高的土壤中易降解的DOM似乎更少。 但亦有研究认为, 不同人工林树种土壤DOC含量无显著差异[9]。 由于植物是土壤C输入的重要来源, 树种的改变可能引起凋落物输入量, 根际循环周转及微生物作用过程, 土壤微环境及养分有效性等变化[10]。 且雨水作用亦驱动土壤有机质释放DOM, 进而改变土壤DOM数量和性质[1, 11]。 在同一森林生态系统中, 不同树种土壤DOC含量和质量的差异可能是由于林木生产力、 土壤酸碱性、 降雨状况等客观环境及植物光合同化产物和根系分泌物的差异所导致[12, 13, 14]。 而目前有关不同树种土壤DOM的研究主要集中在DOM数量和质量方面, 对DOM分子结构的研究仍较少。 近年来, 随着光谱技术的发展使得对DOM混合物的性质探究成为可能, 其衍生指数常用于表征DOM化学成分和生物活性特征[15], 这亦可反映不同树种土壤有机质组成差异。 因此, 通过不同树种土壤DOM数量、 光谱特征等研究有助于进一步了解土壤有机质特征及稳定性[16]

我国亚热带地区雨热条件优越, 植被组成丰富, 森林生产力较高, 其中米槠和杉木分别是该区域典型的常绿阔叶和针叶树种, 它们的凋落物、 根系生物量等差异较大[17], 可能对土壤渗滤液DOM产生明显的影响。 近年来有研究发现, 内生菌根树种土壤DOC含量高于外生菌根树种[18, 19], 而豆科植物土壤DOM中蛋白质和脂类化合物含量显著高于非豆科植物[20], 但它们的DOM结构和光谱特征尚未开展深入研究。 本研究选取亚热带地区常绿阔叶树种米槠(Castanopsis carlesii, CC), 造林树种杉木(Cunninghamia lanceolate, CL)和豆科树种花榈木(Ormosia henryi, OP)为研究对象, 采用根箱法种植三种树种幼苗, 通过收集0~60 cm土层土壤渗滤液DOM, 比较不同树种幼苗渗滤液DOM性质以及光谱特征差异, 探讨树种对土壤渗滤液DOM的影响, 可为亚热带不同树种土壤养分流动和生物地化循环的研究提供参考。

1 实验部分
1.1 研究区概况

研究区位于福建三明森林生态系统国家野外科学观测研究站— — 陈大观测点(25° 29'— 27° 07'N, 116° 22'— 118° 39'E)。 该区以低山丘陵为主, 属中亚热带季风气候, 年平均气温19.5 ℃, 最高气温40 ℃, 最低气温-5.5 ℃, 年蒸发量1 585 mm, 年降雨量1 670 mm。 2021年1月在实验地设置1.15 m× 0.5 m× 0.6 m根箱, 根箱内填充土壤为混合均匀种植多年的甘蔗土, 于根箱中间分别种植一株一年生的米槠(Castanopsis carlesii, CC)、 杉木(Cunninghamia lanceolata, CL)、 花榈木(Ormosia henryi, OP)植物实木苗, 并设置不种树根箱作为对照(no-tree, NT), 共4种处理, 每种处理5个重复, 共20个根箱, 每个根箱底部均安装两个45 cm× 40 cm× 5cm集水盘, 装置如图1所示。 植物稳定生长半年后, 于2021年8月一场暴雨后, 收集集水盘水样进行根箱渗滤液DOM研究。

图1 根箱及集水盘装置Fig.1 Root box and water collecting device

1.2 样品分析方法

1.2.1 渗滤液DOM基本性质测定

将收集水样过0.45 μm滤膜得到不同树种土壤渗滤液DOM。 溶解性有机碳(DOC)用总有机碳分析仪(TOC-LCPH/CPN, 日本)测定; 溶解性总氮(DTN)、 溶解性无机氮( NO3-)用连续流动分析仪(Skalar san++, 荷兰)测定。

1.2.2 渗滤液DOM光谱指标测定

采用紫外-可见光分光光度计(UV-2600, Shimadzu, Kyoto, Japan)测定渗滤液DOM吸光度。 将DOM样品放在10 mm的石英比色皿中, 以Milli-Q超纯水做空白, 测量之前做基线矫正, 扣除仪器偏差。 SUVA254, SUVA260和SUVA280分别是在254、 260和280 nm紫外波长下的吸光度值和DOC浓度的比值, 分别表征DOM芳香化程度、 疏水性和相对分子量大小[21]

采用荧光光谱仪(F7000, Hitachi, Tokyo, Japan)测定DOM渗滤液激发-发射矩阵荧光光谱(excitation-emission matrix, EEM)。 设置测量参数如下: 激发波长λ ex=5 nm, 发射波长λ em=5 nm; 响应时间设为自动(0.5 s); 扫描速度: 1 200 nm· min-1; 扫描波长范围为: λ ex=200~450 nm, λ em=250~600 nm。 扫描光谱由仪器自动校准, 通常在进行光谱分析之前, 若DOC浓度> 10 mg· L-1则需去除内滤效应, 将pH酸化< 2或将DOC浓度稀释使其< 10 mg· L-1。 由于本研究是自然环境下的水溶液, 酸化并不是有效处理DOM内滤的方式, 且本研究渗滤液DOM浓度均小于10 mg· L-1, 故不进行酸化或稀释处理。 使用Matlab 2018b, 基于Peaklist工具箱, 分别计算荧光指数(fluorescence index, FluI), 新鲜度指数(freshness index, Frl), 生物源指数(biological index, BIX), 腐殖化指数(humification index, HIX)[22, 23, 24, 25]。 结合PARAFAC模型(stedmon and bro, 2008), DOMFluor工具箱对总体EEMs数据集解析, 通过平行因子检验、 残差分析、 裂半检验后去除异常值, 确定DOM可识别的荧光组分及荧光强度Fmax。 使用PARAFAC模型对渗滤液DOM共20个激发发射矩阵数据进行解谱, 在迭代过程中, 归一化处理得到DOM组分, 再用两次裂半分析验证结果的可靠性, 最后确定DOM可识别的三个荧光组分及荧光峰强度。 本研究中, 紫外-可见光谱和二维荧光光谱指标指示意义如表1所示。

表1 紫外-可见光谱和二维荧光光谱指标意义 Table 1 The significance of UV-Vis absorption spectrum parameters and two-fluorescence spectrum parameters indication
1.3 数据处理

使用MATLAB R2018b, 基于Peaklist工具箱计算EEMs数据集FluI, Frl, BIX和HIX指数; 结合PARAFAC模型, 基于DOMFluor工具箱对EEMs数据集解析, 通过平行因子检验、 残差分析、 裂半检验后去除异常值, 确定DOM可识别的荧光组分及荧光强度Fmax。 使用Excel2020和SPSS 22.0对数据整理分析, 采用单因素方差法(one-way ANOVA)对渗滤液DOM浓度和光谱特征进行差异显著性检验。

2 结果与讨论
2.1 不同树种土壤渗滤液DOM理化性质

表2可知, 花榈木根箱土壤渗滤液的DTN和 NO3-含量最高, 但三种树种(米槠、 杉木、 花榈木)土壤渗滤液DOM的pH、 电导率、 DTN和 NO3-含量与未种植对照土壤差异不显著。 种植杉木土壤渗滤液DOC含量为(5.36± 0.71) mg· L-1, 显著高于其他两种树种和未种树土壤渗滤液(p< 0.05)。

表2 不同根箱处理土壤渗滤液DOM理化性质 Table 2 Physical and chemical properties of soil leachate DOM under different treatments
2.2 不同树种土壤渗滤液DOM光谱指标

表3可知, 四种根箱处理土壤渗滤液DOM的SUVA254均小于3, 说明渗滤液DOM主要以小分子量亲水性芳香化合物组成。 米槠根箱土壤渗滤液DOM的芳香化指数(SUVA254)显著高于其他处理根箱(p< 0.05), 分别是花榈木和杉木根箱的1.82和1.92倍, 说明米槠土壤渗滤液DOM的芳香化程度较高。 相较于杉木土壤渗滤液DOM的疏水指数(SUVA260), 米槠土壤渗滤液DOM的疏水程度是其1.99倍(p< 0.05), 但与其他处理差异不显著。 种植三种不同树种及未种树处理根箱土壤渗滤液DOM的相对分子量大小(SUVA280)无显著差异。

表3 不同根箱处理土壤渗滤液DOM紫外、 二维荧光光谱指标 Table 3 DOM UV-Vis and 2D fluorescence spectral indicators of soil leachate under different root box treatments

种植米槠、 杉木、 花榈木根箱土壤渗滤液DOM的FluI、 Frl和BIX数值与对照土壤的差异不显著(表3)。 未种树根箱渗滤液DOM的HIX指数显著低于米槠和花榈木(p< 0.05), 但与杉木无显著差异, 三种树种(米槠、 杉木、 花榈木)土壤渗滤液DOM的腐殖化差异不显著且均小于1, 表明渗滤液DOM的腐殖化程度低。 三种树种和未种树土壤渗滤液DOM的荧光指数(FluI)均大于2且生物源指数(BIX)均大于1, 表明微生物对各处理土壤渗滤液DOM的贡献较大。 Frl值反映微生物产生的DOM在整体DOM中的比例, 可用于评估DOM的生物活性。 本研究各树种土壤渗滤液中微生物来源的DOM所占比例较高, 为92%~97%。

通过EEMs-PARAFAC模型, DOMFluor工具箱解析渗滤液DOM荧光组分。 本研究土壤渗滤液DOM主要由C1、 C2和C3三种荧光组分组成。 表4是渗滤液DOM三种组分的荧光谱图, 横坐标表示的是激发波长(excitation-wavelength), 纵坐标表示发射波长(emission-wavelength)。 根据对EEMs区域的组分定义可以得出C1为Ex/Em=240(320)/400 nm的类富里酸和类腐殖酸物质, C2为Ex/Em=265(365)/450 nm的类腐殖酸物质, C3为Ex/Em=240(280)/330 nm的溶解性类微生物产物。 三种不同树种和未种树之间土壤渗滤液DOM的三种荧光组分差异并不明显(p> 0.05, 图2)。 与花榈木和杉木土壤渗滤液DOM相比, 米槠土壤渗滤液DOM中C1、 C2贡献率较高, C3组分贡献率较低。

表4 平行因子分析鉴定的三种荧光成分 Table 4 Three fluorescent components identified by PARAFAC analysis

图2 不同根箱处理土壤渗滤液EEMs-PARAFAC裂半分析(左)和荧光组分图(右)Fig.2 EEMs PARAFAC split half analysis (Left) and fluorescence component diagram (Right) of soil leachate from different root box treatments

2.3 影响不同树种土壤渗滤液DOM光谱指标相关因素分析

Pearson相关分析表明, 渗滤液DOM的pH、 电导率、 DTN, DTN、 NO3-与光谱指标无相关关系(p> 0.05); DOC浓度与紫外指数(SUVA254、 SUVA260、 SUVA280)、 二维荧光指数FluI及三维荧光组分C2成负相关, 但与C3呈正相关关系(图3, p< 0.05)。

图3 不同处理土壤渗滤液DOM理化性质和光谱特征Pearson相关性Fig.3 Pearson correlation between the physicochemical properties and spectral characteristics of soil leachate DOM under different treatments

2.4 树种对土壤渗滤液DOM理化性质的影响

树种被认为是影响森林生态系统DOM数量和性质的重要因素之一[27]。 本研究杉木(针叶树种)土壤渗滤液DOC含量显著高于米槠和花榈木(阔叶树种)土壤和对照土壤(p< 0.05), 这与Camino-Serrano等[28]对全球针阔叶林土壤DOC浓度的meta分析结果类似。 可能原因之一是植物枝叶养分归还过程中, 针叶树种比阔叶树种可以浸出更多的有机酸, 加速了土壤C库的分解和DOC的释放, 故降雨淋溶产生的DOC含量增多[29]。 也可能是由于杉木、 米槠和花榈木植物根系在土层中分布特点不同, 对土壤C分解和利用效率差异导致。 阔叶树种的细根主要分布于土壤表层, 对养分的利用效率更高, 加速表层土壤SOC的分解; 而杉木作为速生树种, 根系生长迅速, 能迅速占据土壤空间, 细根在垂直深度上分布较为均匀, 能作用于更深层土壤C分解。 米槠和花榈木细根引起表层土壤DOC的产出可能优先被微生物群落利用, 而杉木细根对土壤C分解的影响作用更深远, 故造成土壤渗滤液DOC浓度有显著差异[30]。 还可能是相较于针叶树种杉木, 阔叶树种细根较易腐化分解, 产生根源活性碳易被根系微生物吸收利用[31], 而较深土层产出的DOC多为难分解, 较稳定的有机C, 故杉木树种渗滤液中DOC的残余量显著高于米槠。 亦可能是杉木根系对水分的需求相较于其他树种更大, 因此根系的快速生长加速了土壤孔隙水的蒸发, 降低了土壤含水率。 植物根系还可以与特定的微生物群落结合, 从而固定或分解土壤有机碳[32, 33]。 例如丛枝菌根树种根系存在广泛的菌丝体, 有助于增加土壤C含量[34]。 而丛枝菌根的生长增加了根系分泌物, 而根系分泌物是土壤DOC的主要来源之一。 因此, 降雨会引发干燥土壤中DOC含量的快速释放, 故杉木根箱土壤渗滤液DOC的平均浓度更高[35, 18]

2.5 树种对土壤渗滤液DOM光谱特征的影响

紫外-可见光谱表征DOM的芳香化程度, 疏水组分和相对分子量的大小, 体现样品中包括芳香化合物在内的具有不饱和碳键的化合物含量。 与高颖[36]的研究相似, 本研究不同树种土壤渗滤液DOM的SUVA254和SUVA260均以米槠树种最高, 说明种植米槠树种早期, 根箱土壤渗滤液DOM中亲水性芳香类物质较多, 且芳香物质中的疏水组分比例相对较高。 Ding[37]等研究发现, 叶片性质对于SUVA254的贡献高达87%, 故米槠根箱渗滤液SUVA254和SUVA260较高可能是和米槠叶片的分解有关。

三维荧光光谱的腐殖化指数(HIX)可以用来表征DOM的腐殖化程度, HIX值越大表示DOM腐殖化程度越高, 结构越复杂[22]。 本研究各处理渗滤液整体腐殖化指数偏低, 可能是由于植物种植年限较短, 凋落物和根系产生的腐殖质较少, 对渗滤液DOM腐殖化程度影响并不显著。 种植米槠和花榈木根箱, 土壤渗滤液DOM的HIX值显著高于未种树处理, 表明米槠和花榈木增加了渗滤液DOM的腐殖化程度, 这可能是米槠和花榈木等阔叶树种可以产生含有更多高度聚缩合芳香环的难分解物质, 进而提高土壤渗滤液DOM腐殖化水平[38]。 本研究种植3种树种的土壤渗滤液DOM的HIX均高于未种树对照, 可能是由于种植幼苗的根箱土壤有植物叶片或根系归还, 形成了更较多易分解的、 亲水性低分子量化合物, 为微生物提供了更多可利用能量和养分的同时, 增加微生物残留物, 从而提高渗滤液DOM的腐殖化程度[39, 40]。 本研究中三种荧光组分的贡献率无显著差异, 可能是由于树苗种植时间较短, 故不同根箱树种的DOM荧光组分未见差异。

3 结论

(1)米槠幼苗土壤渗滤液DOM的芳香化程度最高, 疏水组分比例含量较多。 种植米槠和花榈木幼苗后提高了土壤渗滤液DOM的腐殖化程度。

(2)三种树种土壤渗滤液荧光组为类富里酸物质, 类腐殖酸物质和溶解性微生物产物, 树种对土壤渗滤液DOM荧光组分贡献率及光谱特征的影响尚不显著, 可能原因是幼苗种植年限较短。 树种对DOM质量和光学性质的影响有待长期观测。

参考文献
[1] Bolan N S, Adriano D C, Kunhikrishnan A, et al. Advances in Agronomy, 2011, 110: 1. [本文引用:2]
[2] Kaiser K, Kalbitz K. Soil Biology and Biochemistry, 2012, 52: 29. [本文引用:1]
[3] Chen C R, Xu Z H. Journal of Soils and Sediments, 2008, 8(6): 363. [本文引用:1]
[4] Fellman J B, D'Amore D V, Hood E, et al. Biogeochemistry, 2008, 88(2): 169. [本文引用:1]
[5] Ding Y, Shi Z, Ye Q, et al. Environmental Science and Technology, 2020, 54(10): 6174. [本文引用:1]
[6] Conant R T, Ryan M G, Ågren G I, et al. Global Change Biology, 2011, 17(11): 3392. [本文引用:1]
[7] Smoland er A, Kitunen V. Soil Biology and Biochemistry, 2002, 34(5): 651. [本文引用:1]
[8] Kiikkilä O, Kanerva S, Kitunen V, et al. Plant and Soil, 2014, 377(1-2): 169. [本文引用:1]
[9] Wang Q, Xiao F, Zhang F, et al. Forestry, 2013, 86(5): 569. [本文引用:1]
[10] James J N, Gross C D, Dwivedi P, et al. Geoderma, 2019, 345: 38. [本文引用:1]
[11] Lu S, Chen C, Zhou X, et al. Geoderma, 2012, 170: 136. [本文引用:1]
[12] Scheel T, Dörfler C, Kalbitz K. Soil Science Society of America Journal, 2007, 71(1): 64. [本文引用:1]
[13] Wu Y, Zhang J, Deng Y, et al. Plant Ecology, 2014, 215(9): 1057. [本文引用:1]
[14] Zhao C, He X, Dan X, et al. Catena, 2021, 207: 105584. [本文引用:1]
[15] Hansen A M, Kraus T E C, Pellerin B A, et al. Limnology and Oceanography, 2016, 61(3): 1015. [本文引用:1]
[16] Gand ois L, Cobb A R, Hei I C, et al. Biogeochemistry, 2013, 114(1-3): 183. [本文引用:1]
[17] Ouyang S, Xiang W, Wang X, et al. Journal of Ecology, 2019, 107(5): 2266. [本文引用:1]
[18] Dehghanian H, Halajnia A, Lakzian A, et al. Applied Soil Ecology, 2018, 130: 98. [本文引用:2]
[19] Xu H, Shao H, Lu Y. Ecotoxicology and Environmental Safety, 2019, 182: 109476. [本文引用:1]
[20] Ye Q, Wang Y H, Zhang Z T, et al. Soil Biology and Biochemistry, 2020, 148: 107880. [本文引用:1]
[21] Weishaar J L, Aiken G R, Bergamaschi B A, et al. Environmental Science and Technology, 2003, 37(20): 4702. [本文引用:1]
[22] Ohno T. Environmental Science and Technology, 2002, 36(4): 742. [本文引用:2]
[23] McKnight D M, Boyer E W, Westerhoff P K, et al. Limnology and Oceanography, 2001, 46(1): 38. [本文引用:1]
[24] Huguet A, Vacher L, Relexans S, et al. Organic Geochemistry, 2009, 40(6): 706. [本文引用:1]
[25] Wilson H F, Xenopoulos M A. Nature Geoscience, 2009, 2(1): 37. [本文引用:1]
[26] Stedmon C A, Bro R. Limnology and Oceanography: Methods, 2008, 6(11): 572. [本文引用:1]
[27] Fegel T S, Boot C M, Covino T P, et al. Hydrological Processes, 2021, 35(8): e14343. [本文引用:1]
[28] Camino Serrano M, Gielen B, Luyssaert S, et al. Global Biogeochemical Cycles, 2014, 28(5): 497. [本文引用:1]
[29] Jiang J, Wang Y P, Yu M, et al. Science of the Total Environment, 2016, 563-564: 1068. [本文引用:1]
[30] Förster A, Hertel D, Werner R, et al. Forest Ecology and Management, 2021, 496: 119457. [本文引用:1]
[31] Zhang W, Yang K, Lyu Z, et al. Soil Biology and Biochemistry, 2019, 133: 196. [本文引用:1]
[32] van Dam N M, Bouwmeester H J. Trends in Plant Science, 2016, 21(3): 256. [本文引用:1]
[33] Thieme L, Graeber D, Hofmann D, et al. Biogeosciences, 2019, 16(7): 1411. [本文引用:1]
[34] Martinez C, Alberti G, Cotrufo M F, et al. Geoderma, 2016, 263: 140. [本文引用:1]
[35] Finzi A C, Abramoff R Z, Spiller K S, et al. Global Change Biology, 2015, 21(5): 2082. [本文引用:1]
[36] GAO Ying, BAO Yong, HU Wei-fang, et al(高颖, 鲍勇, 胡伟芳, ). Journal of Subtropical Resources and Environment(亚热带资源与环境学报), 2018, 13(1): 26. [本文引用:1]
[37] Ding Y D, Xie X Y, Ji J H, et al. Journal of Soils and Sediments, 2021, 21(11): 3572. [本文引用:1]
[38] Wu W, Lin H, Fu W, et al. Forests, 2019, 10(4): 357. [本文引用:1]
[39] Sun H Y, Koal P, Gerl G, et al. Geoderma, 2017, 290: 83. [本文引用:1]
[40] WAN Xiao-hua, HUANG Zhi-qun, HE Zong-ming, et al(万晓华, 黄志群, 何宗明, ). Chinese Journal Applied Ecology(应用生态学报), 2014, 25(1): 12. [本文引用:1]