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连云港市滨海湿地土壤有机碳分布特征及其影响因素

来源：花匠小妙招时间：2024-12-21 04:33

湿地作为重要的生态系统之一，在碳储存方面也发挥着重要的作用[1]。全球滨海湿地生态系统的面积约为1.85×108 hm2，其中储存的碳量超过3×104 Tg，保护滨海蓝碳生态系统免遭破坏可使全球每年减少304 Tg的CO2排放[2]。滨海湿地在降低温室气体浓度、减缓全球气候变化方面具有重要意义，同时在土壤碳存储、释放及转化等方面发挥着独特的调节作用[3]。相较于陆地生态系统，滨海湿地生态系统具有极高的固碳速率和持续的固碳能力，其单位面积的土壤有机碳埋藏速率是陆地森林系统的数十倍甚至上千倍。由于这些独特的特性，滨海湿地土壤有机碳已成为国内外研究的重点。

滨海湿地生态系统中，环境因子对土壤有机碳的稳定性起着关键作用。土壤物理化学性质如含水率、容重、pH值和盐分(电导率)等，直接或间接地影响着土壤有机碳的固定过程。土壤含水率可通过影响通气性对外源有机物输入和有机碳的矿化速率产生影响[4]，适宜的水分条件更有利于土壤有机碳的分解和周转；土壤容重则通过影响土壤通气性、蓄水性以及植物根系的生长状况[5]，从而对土壤有机碳含量产生影响。研究表明，盐城滨海湿地[6]、崇明东滩湿地[7]、胶州湾滨海湿地[8]的土壤容重和有机碳含量间存在极显著的负相关关系；土壤pH值通过调节微生物与酶活性来影响土壤有机碳的固定和积累能力[9]；此外，土壤盐分也会影响微生物活动及植被生长，如高含盐量会抑制微生物的数量，进而影响土壤有机碳含量[10]。滨海植物通过影响土壤结构、养分和微生物所需的底物等方面来影响土壤有机质的分解。湿地类型、植物类型及不同的生长条件均会导致土壤固碳能力存在差异[11]，植物通过光合作用固定大量碳，并将有机质通过枯落物和根系输入土壤，显著提高了土壤有机碳含量并增加了土壤肥力[12]。而土壤表层因富集了较多植物根系，使土壤有机碳含量在不同深度变化显著[5, 13]。此外，植物多样性的改变也影响土壤碳输入，如互花米草入侵显著增加了潮滩有机碳的积累，其演替过程也对湿地生态系统碳循环及碳的空间分布产生重要影响[6]。因此，深刻认识环境因子间相互作用对土壤有机碳的影响，对全面地认识滨海湿地生态系统中土壤有机碳的动态变化有积极的推动作用[6-7]。目前，关于建立环境因子与土壤有机碳间的模型关系，用于探讨土壤有机碳主控因子的研究有待于进一步深入。

国内学者主要从不同植被类型或土地利用方式下土壤有机碳分布特征及其影响因素[6-8]、生态系统初级生产力[14]和湿地碳储量[15]等方面对中国滨海湿地(如崇明东滩、胶州湾、黄河三角洲和盐城湿地等)进行了较为系统的研究，但对连云港市滨海湿地的研究仍较为缺乏。连云港市位于我国沿海地区，交汇于长江、沿长江和沿陇海兰新线三大生产力布局主轴线。作为长江三角洲的重要组成部分，该地区的区位优势十分独特，拥有丰富的土地后备资源和重要的战略地位。作为滨海城市，连云港拥有丰富的滨海湿地生态系统，在地理位置上具有一定的代表性。同时湿地内拥有多种植物类型，包括但不限于盐生植物、沿海湿地植被等，对湿地的生态平衡和土壤稳定发挥着关键作用，其植被类型具有一定的代表性，可为滨海湿地的整体研究提供重要的参考和基础。然而近30 a来，连云港滨海湿地总面积减少，原生植被型湿地趋向于退化，逐渐向纯光滩型湿地转变。因此了解连云港市滨海湿地土壤有机碳含量和分布特征，有助于制定湿地保护与恢复策略并为植被恢复提供指导以维护生态平衡，同时有助于深入了解滨海湿地在蓝碳碳汇形成机制中的作用，并对碳循环和全球气候变化的研究产生重要影响。基于此，选取连云港市滨海湿地作为研究区，通过揭示不同植物群落下土壤有机碳的分布特征并构建模型来探讨植物群落特征、土壤物理化学性质等环境因子对土壤有机碳的影响，以期为更好地理解滨海湿地的生态系统结构和功能以及为滨海湿地土壤有机碳储量及碳汇的研究提供相关的数据支持。

1. 材料与方法

1.1 研究区概况

研究区位于中国江苏省连云港市(北纬33°59′~35°07′、东经118°24′~119°48′之间)，气候类型属于亚热带季风气候。该地区全年太阳辐射总量为460~527 kJ/(cm2·a)，全年平均气温为13~15 ℃，年平均气温差为25~26 ℃。由于季风气候的影响，降水量较为充沛，年平均降水量为850~1 080 mm，主要集中在6-9月间。年蒸发量为1 400~1 600 mm，相对湿度冬季较夏季小。近海海域受到季风调节，全年平均风速为4-5 m/s，沿海地区的最大风速主要出现在3-5月，最小风速出现在6-7月。

连云港市近岸海域水动力主要受潮汐影响，研究区以正规半日潮为主，外海潮流较弱(0.9~1.3 m/s)。研究区内高潮滩区域受规律性的淹没，且暴露时间较长，是湿地盐沼植被生长的理想环境。植被在潮间带的分布受水分、盐度等因素的影响，同时湿地高程也与水分、盐度等因素息息相关[16]，因此在演替过程中自海到陆形成了互花米草群落-碱蓬群落-芦苇群落的演替特征。

1.2 样品采集与分析

以连云港市滨海湿地为研究区(图 1)，于2022年7月进行了生态地质环境调查。考虑到研究区内不同植物类型土壤有机碳含量存在异质性，因此将不同植物类型划分为互花米草植被带、碱蓬植被带、芦苇植被带和光滩带。本次调查针对不同植物类型，结合研究目标和实际状况布设了36个典型样点，进行了滨海湿地样方调查及样品采集工作，以研究不同植物类型土壤有机碳含量的分布特征及其影响因素。

图 1 研究区采样点示意图

Figure 1. Schematic diagram of the sampling sites in the study area

实地调查时发现，连云港市滨海湿地范围较大且植物长势较为均一，因此采取多个小样方(20 cm×20 cm)集合的方式进行采样，并对每个样方内的植物进行株高、基径等相关特征测量。野外采样时使用较小的样方可减少实际操作的难度和时间成本，并尽可能多地在研究区内布设样点，增加了采样密度并提供了足够的数据用于统计分析。本研究通过对多个不同位置的植物类型进行采样，增加了样点数量，确保样品的代表性和可靠性，以更好地探讨滨海湿地土壤有机碳含量的空间分布特征。具体采样工作如下：在每个样方内(20 cm×20 cm)采集地上植物部分，齐地割取并将植物区分为茎、叶分别装入自封袋。使用直径为5 cm的柱状采样器在割取植物后采集0~50 cm的土壤柱样，每个样方的土壤柱样按每10 cm为一段进行分层取样，土壤采样方法主要基于研究区内植物根系分布范围及土壤有机碳分布及其垂向变化规律等方面的考虑，旨在获取较全面和代表性的土壤样品，以支持对滨海湿地土壤有机碳含量和分布的研究。每层土壤容重与含水率使用烘干法进行测试，现场切分后装入自封袋带回实验室。

首先将带回实验室的植物茎、叶样品多次冲洗至无泥垢后用超纯水冲洗3次，并用吸水纸吸除水分，将植物剪成段置于烘箱在105 ℃下杀青2 h，再于65 ℃下烘干至恒重，得到地上生物量的值。其次剔除土样中可见的动植物残体，并手动挑选出明显的根系。对于细根过多的样品，将含有根系的土壤用水缓慢冲洗，过孔径0.1 mm(150目)筛网，并挑拣冲洗后在筛网上的细根。最后将各层位的根系置于烘箱中进行干燥处理，于65 ℃下烘干至恒重，得到地下生物量的值。此外，将去除植物根系、石砾等杂物的土样冷冻干燥处理后进行碾磨，分别过孔径0.9 mm(20目)和孔径0.1 mm(150目)土壤筛后装袋储存备用。土壤有机碳含量取过孔径0.1 mm(150目)筛后的土壤样品加入盐酸(cB=2 mol/L)去除其中的无机碳，烘至恒重后再次碾磨过孔径0.1 mm(150目)筛后使用燃烧法进行测试。测定土壤pH值与电导率时宜取用过孔径0.9 mm(20目)筛(0.85 mm)后土壤样品，样品过细、过粗均会影响测定的准确性，过细的颗粒可能导致土壤样品中的颗粒聚集，过粗的颗粒则可能造成土壤溶液中离子的不均匀分布。考虑到土水质量比1∶5在国内外土壤研究中较常见并被广泛接受，并且不同研究之间的结果具有可比性和一致性，故本研究按1∶5的土水质量比得到土壤提取液，使用便携式多参数水质分析仪进行测定[17]。

1.3 数据处理

基于野外实地调查及室内试验获取的数据，土壤有机碳密度(soil organic carbon density, 简称SOCD)按照下式进行计算[18-19]：

SOCD=n∑i=1SOCDi,SOCDi=n∑i=1wi×ρi×Li×(1−δ)×1 000,n=1,2,3,4,5,

式中：SOCDi为第i层样方的土壤有机碳密度，g/m2；n为采样不同深度土壤样品的数量；wi为第i层土壤有机碳的质量分数，g/kg；ρi为第i层土壤干容重，g/cm3；Li为第i层土壤厚度，cm；δ为直径大于2 mm的砾石质量分数，%。

采用Excel 2010对实验数据进行了初步统计与分析；采用单因素方差分析法，基于均值差异与随机误差之间的比较，判断多个样本的均值是否存在显著性差异；采用Pearson相关系数法确定土壤有机碳含量与土壤物理化学性质和植物群落特征间的相关关系，利用Canoco 5和SPSS Amos 23分别进行冗余分析(RDA)和结构方程模型(SEM)的绘制。RDA通过分析自变量对因变量的解释程度来揭示它们之间的关系，SEM通过构建模型来描述和验证多个变量之间的关系。数据以均值±标准差表示。

2. 结果与分析

对研究区不同植物群落的土壤有机碳(soil organic carbon, 简称SOC)含量和土壤物理化学性质进行了统计分析(表 1)，由表 1可知，除pH值变异系数3.41%为弱变异外，其余指标的变异系数均处于28.06%~55.26%之间，属于中等变异水平，其中土壤有机碳质量分数变异系数最高(55.26%)。此外，土壤容重、含水率和电导率变异系数均较高，这可能与滨海地区受潮汐作用影响程度的差异有关。

表 1 研究区w(SOC)和土壤物理化学性质特征统计(n=180)

Table 1. Statistics of the soil organic carbon content and soil physicochemical properties in the study area(n=180)

变量均值标准差变异系数/% 含水率/% 52.55 21.35 40.62 容重/(g·cm-3) 1.01 0.28 28.06 电导率/(mS·cm-1) 4.84 2.36 48.79 pH值 8.55 0.29 3.41 w(SOC)/(g·kg-1) 6.34 3.50 55.262.1 土壤有机碳含量的分布特征

连云港滨海湿地w(SOC)介于0.53~20.55 g/kg之间，平均值为(6.34±3.50) g/kg。通过野外调查发现，研究区内的植物群落按照耐盐性由弱到强形成有规律的生态序列分布，垂直于海岸线方向自海向陆依次分布着光滩带、互花米草植被带、碱蓬植被带和芦苇植被带，具有明显的分带特征。在滨海湿地生态系统中，植物类型和生长状况是影响w(SOC)的重要因素。研究发现，互花米草、碱蓬、芦苇等植被覆盖区的w(SOC)均高于光滩带，本研究与前人在其他滨海湿地的研究结果相同[9, 20]，植被类型对滨海湿地w(SOC)有显著影响，植被覆盖区通常更有利于SOC的积累。本研究中不同植物类型w(SOC)大小顺序依次为：芦苇植被带((7.79±4.72) g/kg)>互花米草植被带((7.42±3.14) g/kg)>碱蓬植被带((4.95±3.40) g/kg)>光滩带((3.66±1.90) g/kg)。经单因素方差法分析，除碱蓬植被带和光滩带w(SOC)差异不显著外，不同植物群落间的w(SOC)差异显著(图 2)。

图 2 不同覆被类型土壤有机碳的分布特征

不同字母表示不同覆被类型间w(SOC)差异显著(p＜0.05)

Figure 2. Distribution of soil organic carbon in different coastline types

3种优势植物类型的w(SOC)和植物群落特征具体统计结果如表 2所示。多项研究表明，滨海湿地植被带的生物量是影响其w(SOC)的主要原因[6-7]。本研究与前人研究结果存在一定差异，在本研究中互花米草生物量在普遍低于碱蓬生物量的情况下，其植被带w(SOC)仍显著高于碱蓬植被带。这表明生物量并非是影响w(SOC)的唯一重要因素，如互花米草通过较低的茎根比和较高的植物呼吸作用，在生长中产生了大量枯落物[21]，向土壤输入更多的有机碳源[22]；同时作为C4植物相较于C3植物的碱蓬具有更高的植物生产力，能在短时间内固定更多的光能和化学能，具有更高的光合作用效率、较低的水分利用效率和光饱和点，能吸收更多的CO2并储存于土壤中[23]；其次，互花米草发达的根系结构促进了微生物生长繁殖和有机质分解，从而增加w(SOC)[22]；此外，由于受到枯落物中氮含量的影响，互花米草群落的枯落物分解速率显著高于碱蓬，向土壤输送了更多的碳源[24]。而碱蓬群落的生长环境较差，且本身吸收土壤养分的能力较差，生长过程中产生的枯落物较少且分解速率缓慢，整体对w(SOC)贡献较低。此外，芦苇植被带w(SOC)略大于互花米草植被带。实地调查时发现，芦苇均位于淡水区域且生长状况极好，生物量远高于互花米草，生长过程中产生了大量的枯落物为土壤提供了更多的碳源，因此其w(SOC)最高。

表 2 w(SOC)与植物群落特征统计

Table 2. Statistics of the soil organic carbon content and plant community characteristics

植物群落 w(SOC)/(g·kg-1) 株高/cm 基径/mm 盖度/% 地上生物量/(g·m-2) 地下生物量/(g·m-2) 互花米草 7.42±3.14 76.54 8.25 60.30 2 510.74 3 428.95 碱蓬 4.95±3.40 47.33 5.89 35.91 3 132.43 7 870.05 芦苇 7.79±4.72 165.36 6.71 90.00 4 643.25 14 474.90

光滩带由于缺乏植被覆盖且地势较低，SOC主要来源于藻类生物残体和潮汐带来的颗粒有机碳[22]。研究表明，在滨海湿地植被覆盖区的w(SOC)均显著高于光滩带[20]，本研究与前人研究结果一致，分析认为光滩带w(SOC)最低，一方面是受潮汐作用影响较大，使土壤有机碳难以滞留。另一方面，光滩带环境不利于微生物的活动，使得土壤有机质分解速率缓慢，因此光滩带w(SOC)相较于有植被覆盖的土壤明显较低[8]。此外也有研究表明[6]，在曾被互花米草覆盖的光滩采样点，其w(SOC)可能因受互花米草的影响而导致整体w(SOC)偏高，甚至高于其他植被覆盖的土壤。本研究在实地调查时发现，部分光滩带采样点同样曾被互花米草覆盖，其土壤内部依然残留些许互花米草的根系，互花米草地下生物量残留量的差异可能是造成光滩带w(SOC)变异系数高的原因(51.91%)，也是导致光滩带和碱蓬植被带的w(SOC)差异并不显著的原因(图 2)。但可能是由于研究区内光滩带受到强烈的潮汐作用，导致互花米草根系在光滩带土壤中残存较少，因此并没有观察到光滩带的w(SOC)高于植被带w(SOC)的情况。

连云港市滨海湿地不同植物群落的w(SOC)垂向分布情况(图 3)显示，除了光滩带外各植物类型w(SOC)的均值在表层深度0~10 cm处最大，并随着深度的增加总体呈减少的趋势，这种变化趋势与其他湿地的研究结果[8-9]相似。w(SOC)的垂向分布规律与植物枯落物、根系分布密切相关，在植被覆盖的土壤表面，植物枯落物经过腐殖质化及淋溶过程逐渐向深层迁移，死亡植物根系腐解也为土壤提供了丰富的碳源[25]。由于植物地下生物量随土壤深度增加而减少，土壤表层成为植被根系分布的主要区域，碳输入较多[26]，因此w(SOC)一般最高，以上可以解释在植被覆盖区的w(SOC)垂向分布特征。相比之下，光滩带的土壤无植被覆盖，不利于有机碳的积累与分解，碳来源较少，再加之受潮汐作用影响频繁[27]，使土壤有机碳难以滞留，因此光滩带的w(SOC)较低且垂向的变化并不明显。

图 3 不同植物群落w(SOC)随土壤深度的变化

Figure 3. Changes in soil organic carbon content with depth in different plant communities

此外，滨海湿地植物的地下生物量作为盐沼碳库的主要组成部分[28]，起到了促进有机碳输入、改善土壤结构和促进土壤微生物活动的作用。研究区深度0~50 cm内的地下生物量(below-ground biomass, 简称BGB)与w(SOC)的统计结果如表 3所示，可知随着深度的增加，地下生物量和w(SOC)均呈降低趋势，二者间存在显著的正相关关系。值得注意的是，互花米草植被带的w(SOC)仅在深度0~10 cm处低于芦苇植被带，原因可能在于芦苇植被带在深度0~10 cm的地下生物量约为同层互花米草的4倍，其发达的根系分泌了大量有机质并在死亡后分解释放，因此在土壤表层深度0~10 cm处有着更高的w(SOC)。而伴随着土壤深度的增加，芦苇植被带深度10~40 cm处的地下生物量骤减，进而导致深度10~40 cm的w(SOC)反而低于互花米草植被带土壤。

表 3 植被带深度0~50 cm地下生物量(BGB)及w(SOC)分布情况

Table 3. Distribution of below-ground biomass(BGB) and soil organic carbon(SOC) content in the 0-50 cm vegetation zone

土壤深度/cm 互花米草碱蓬芦苇 BGB/(g·m-2) w(SOC)/(g·kg-1) BGB/(g·m-2) w(SOC)/(g·kg-1) BGB/(g·m-2) w(SOC)/(g·kg-1) 0~10 1 350.40 8.28±2.67 4 040.42 5.97±4.31 5 629.15 15.16±7.62 10~20 789.38 8.15±2.88 1 469.21 4.74±3.30 1 286.37 6.79±1.57 20~30 575.82 6.98±3.10 1 086.37 4.49±3.35 1 297.37 6.07±0.46 30~40 435.59 7.12±3.72 1 168.01 4.41±2.69 801.93 5.03±0.77 40~50 277.76 6.21±3.26 1 244.05 5.13±3.65 152.56 5.89±0.35

综上所述，w(SOC)与植物类型、生产力、根系和枯落物分解程度之间存在着紧密的关系。一般情况下，C4植物相较于C3植物的w(SOC)更高。此外，植物生产力越高、根系越发达、枯落物分解程度越彻底，都会对w(SOC)产生积极的影响，这些因子之间相互作用共同决定了滨海湿地w(SOC)大小。

2.2 土壤有机碳密度的分布特征

土壤有机碳密度是指单位面积(通常为1 m2)中一定土层厚度中w(SOC)，研究区内深度0~50 cm土层的土壤有机碳密度介于59.21~2 830.56 g/m2之间，均值为617.23 g/m2。连云港市滨海湿地不同植被类型深度0~50 cm土层的土壤有机碳密度情况如图 4所示，互花米草、碱蓬、芦苇植被带及光滩带土壤有机碳密度均值依次为：673.10，560.75，861.43，460.33 g/m2。芦苇和互花米草植物类型在单位面积上的土壤有机碳密度相对较高，光滩带单位面积土壤有机碳密度显著低于有植被覆盖的土壤，因缺乏植物碳源的输入以及潮汐作用的影响，导致其土壤有机碳储存能力最低。

图 4 不同植物群落土壤有机碳密度分布情况

Figure 4. Distribution of soil organic carbon density under different cover types

2.3 土壤有机碳质量分数和环境因子间的相关性分析

采用Pearson相关性分析w(SOC) 和土壤含水率(soil water content, 简称SWC)、容重(bulk density, 简称BD)、pH值、电导率(electric conductivity, 简称EC)、植物株高、基径、盖度、地上生物量(above ground biomass, 简称AGB)、地下生物量(below-ground biomass, 简称BGB)之间的相关性，结果如图 5所示。本研究中w(SOC)与环境因子间的相关关系与前人在滨海湿地的研究结果[6-8]相似，w(SOC)与SWC、EC、株高、基径、盖度、AGB和BGB呈极显著的正相关，相关系数分别为0.66、0.38、0.45、0.49、0.46、0.34和0.37；w(SOC)与BD、pH值呈极显著的负相关，相关系数分别为-0.52、-0.39。因此，滨海湿地中w(SOC)受到多个环境因子的共同影响，湿地的湿度、植被生长情况、土壤质地和酸碱度等因素均会对w(SOC)产生影响。

图 5 w(SOC)与环境因子间的相关性分析

红色表示正相关，蓝色表示负相关；“** ”表示p=0.01水平的显著性；“*** ”表示p=0.001水平的显著性，椭圆的集中度表示相关性的强度；SWC.土壤含水率；BD.容重；EC.电导率；AGB.地上生物量；BGB.地下生物量；下同

Figure 5. Correlation analysis between soil organic carbon content and influencing factors

2.4 土壤有机碳质量分数与环境因子间的冗余分析

采用冗余分析(RDA)探讨SWC、BD、pH值、EC、株高、基径、盖度、AGB、BGB对w(SOC)和SOCD的调控作用，分析结果如图 6所示。分析箭头长短、夹角大小可以得出，w(SOC)与BD均呈负相关，与SWC、株高、基径、盖度、AGB、BGB均呈正相关。其中在互花米草植被带、碱蓬植被带和光滩带等高盐度环境下，w(SOC)与EC均呈正相关，只在芦苇植被带与EC呈负相关；在互花米草植被带、碱蓬植被带和芦苇植被带等植被覆盖区，w(SOC)与pH值均呈负相关，只在光滩带与pH值呈正相关。

图 6 土壤有机碳与土壤理化性质、植物群落特征的冗余分析

空心箭头连线代表环境因子，2个箭头夹角余弦值与箭头长度的乘积代表环境因子与w(SOC)的相关性大小，该值为正时表示为正相关关系，反之为负相关关系，其绝对值越大相关性也就越大。RDA1，RDA2为排序轴，解释环境变量和响应变量之间关系的主成分，百分比指每个排序轴解释的方差比例

Figure 6. Redundancy analysis of soil organic carbon, soil physicochemical properties and plant community characteristics

芦苇作为有别于互花米草和碱蓬的淡水植物，土壤电导率过高会对芦苇的根系和叶片造成胁迫，干扰水分和营养的吸收、传导和利用，导致芦苇向土壤输入的碳源减少，进而导致w(SOC)较低，因此芦苇植被带w(SOC)对EC响应与盐生植物带、光滩带有所不同。土壤pH值对植物生长具有重要的影响，主要影响微生物活性和根系功能，进而影响土壤w(SOC)。而光滩带通常缺乏植被覆盖，导致土壤中仅有极少的枯落物和死根堆积。土壤有机碳主要来源于藻类生物残体和潮汐带来的颗粒有机质[27]，而并非是植物残体。这使得光滩带w(SOC)对pH值响应与植被覆盖带的土壤有所不同。因此，滨海湿地中w(SOC)受到多个环境因子的综合影响，不同植被类型在湿地生态系统中扮演着重要的角色，对w(SOC)的影响可能因其生态特征而异。

2.5 基于结构方程模型进行土壤有机碳质量分数与环境因子间的关系分析

通过构建结构方程模型来探讨w(SOC)与环境因子间的相互关系，分析结果如图 7所示。路径系数可表征变量之间的相关关系，其绝对值越接近1，表明两者相关程度越高。路径系数为正数，表明两者是正相关关系；为负数则为负相关关系。研究发现土壤物理化学性质和植物群落特征均对w(SOC)有直接或间接的影响，其中土壤物理化学性质对w(SOC)的影响相对较大(路径系数为-0.67)，而植物群落特征对w(SOC)的影响相对较小(路径系数为0.49)，此外该结果还揭示了土壤含水率在滨海湿地土壤有机碳储存过程中的关键作用。

图 7 土壤物理化学性质、植物群落特征和w(SOC)间拟合的结构方程模型

χ2=50.572; DF=18;χ2/DF=1.383;GFI=0.943; AGFI=0.886; RMSEA=0.101。红色表示负相关，蓝色表示正相关，箭头粗细表示相关性大小，其中χ2/DF为卡方自由度比值；GFI为拟合优度参数；AGFI为调整后拟合优度参数；RMSEA为近似误差均方根；e1~e7为残差变量

Figure 7. Structural equation model fitting between soil physicochemical properties, plant community characteristics and soil organic carbon content

研究表明在滨海湿地地区，含水率在SOC的分解过程中占有重要地位，可通过影响通气性对外源有机物输入和有机碳的矿化速率产生影响[4]。一般而言，含水率越大，则其土壤颗粒越细，吸附性越强，更容易对有机质产生吸附作用[29]。土壤含水率主要受水动力作用的调控，导致水分变化频繁并呈现周期性波动。高含水率的土壤易形成厌氧环境，减缓微生物的代谢活动，进而降低有机质分解速率[30-31]；其次水动力作用还会影响植物生长和分布，滨海湿地植被为适应环境需求，通常发育发达的通气组织来为根部进行供氧，有利于吸附和固定更多的有机碳物质[22]。同时滨海湿地植物还具备较强的耐淹性和抗低氧胁迫能力[32]，因此高含水率土壤更有利于滨海植物生长，植物在生长过程中产生了大量枯落物和根系分泌物等有机质输入土壤，进一步促进了土壤有机碳的积累；此外，水动力作用如潮汐作用、波浪作用等通过影响土壤含水率来影响SOC的分布和储存，土壤孔隙中较多的水分有利于有机质在土壤颗粒间的扩散和保持，从而维持较高的w(SOC)。

除土壤含水率外，容重和土壤pH值同样对SOC影响显著。高容重土壤具有较低的水分保持能力和通气性，不利于植物根系的生长发育，从而降低了植物向土壤输入有机碳的量，同时也限制了微生物的生长和活动，不利于土壤有机碳的积累[5]。而土壤pH值主要通过调节微生物的活性和有机质分解速率来影响土壤有机碳，当土壤pH值偏碱时，微生物的活性受到抑制，导致有机质分解减缓，从而影响SOC的积累。此外，植物群落特征对SOC的影响不可忽视。植物的株高、基径通常与其生物量密切相关，较大的株高、基径和生物量意味着植物具有更多的根系、茎干和叶片，能够进行更多的光合作用，将CO2转化为有机质储存在体内和根系周围的土壤中，从而增加w(SOC)[12]。同时盖度也对w(SOC)有重要影响，较高的盖度能够有效地防止土壤的风蚀和水蚀，从而减少SOC的流失，有助于保持其在土壤中的积累。

综上所述，虽然土壤含水率是连云港市滨海湿地w(SOC)的主控因子，但其他环境因子如土壤容重、pH值和植物群落特征等的作用同样不可忽视，它们的共同作用影响了滨海湿地w(SOC)的变化。因此，未来在研究滨海湿地生态系统的土壤有机碳时，需要综合考虑和深入探究这些因子之间复杂的相互关系，以更好地理解和预测SOC的变化趋势。

3. 结论

(1) 不同植物类型的w(SOC)大小排列顺序为：芦苇植被带>互花米草植被带>碱蓬植被带>光滩带。此外w(SOC)在垂向分布差异较大，主要与植物枯落物分解及地下根系的分布情况有关，w(SOC)随着深度的增加而逐渐减少，峰值多出现在土壤表层深度0~10 cm处。芦苇和互花米草植被带的土壤有机碳密度相对较高，而光滩带的土壤有机碳密度最低。植物在土壤有机碳的积累和分解过程中扮演着关键角色，w(SOC)受植物群落生产力、生物量、根系和枯落物腐解程度等众多环境因子的共同影响。

(2) 冗余分析结果表明，在不同的植物群落中w(SOC)与BD均呈负相关，与SWC、株高、基径、盖度、AGB和BGB均呈正相关。其中在互花米草植被带、碱蓬植被带和光滩带，w(SOC)与EC均呈正相关，只在芦苇植被带与EC呈负相关；在互花米草植被带、碱蓬植被带和芦苇植被带，w(SOC)与pH值均呈负相关，只在光滩带与pH值呈正相关。

(3) 结构方程模型拟合结果表明，土壤物理化学性质对w(SOC)的直接影响较大，植物群落特征对w(SOC)的直接影响较小。其中土壤含水率是影响滨海湿地w(SOC)的最关键因素，这与滨海湿地独特的周期性潮汐作用息息相关，显著影响了植物生产力和土壤有机碳的形成和分解，从而影响碳汇的形成机制。但其他环境因子的作用同样不可忽视，它们的共同作用影响了滨海湿地w(SOC)的变化。