喜马拉雅山麓不同竹种下凋落物和土壤蓄水量的水文效应

《Ecohydrology & Hydrobiology》:Hydrological effects of litter and soil water storage under different bamboo species in the Himalayan foothills

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年10月06日 来源:Ecohydrology & Hydrobiology 2.8

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   摘要本研究评估了印度德里敦ICAR-IISWC研究农场七种竹类(巴纳竹(Bambusa balcooa)、孟竹(B. bambos)、黄金间碧竹(Bambusa vulgaris)、垂竹(Bambusa nutans)、汉密尔顿筇竹(Dendrocalamus hamilto

  

摘要

本研究评估了印度德里敦ICAR-IISWC研究农场七种竹类(巴纳竹(Bambusa balcooa)、孟竹(B. bambos)、黄金间碧竹(Bambusa vulgaris)、垂竹(Bambusa nutans)、汉密尔顿筇竹(Dendrocalamus hamiltonii)、斯托克斯簕竹(Dendrocalamus stocksii)和严整筇竹(Dendrocalamus strictus))下的凋落物水文特征及其相关土壤物理性质。研究采用标准田间和实验室方法,评估了凋落物量、持水特性、吸收动力学以及土壤储水性质。凋落物量在4.35至6.85 t ha?1之间变化,其中B. balcooa和B. vulgaris较高。凋落物的最大持水率范围为202.7%至305.8%,D. hamiltonii表现出最高值。持水率与浸泡时间之间的关系呈二次趋势(R2 = 0.91–0.99),而吸水率呈幂衰减关系(R2 ≈ 0.99),表明初始吸收迅速,随后趋于饱和。最大持水能力(11.4–19.3 t ha?1)和有效储水能力(6.3–11.5 t ha?1)进一步凸显了种间差异,其中D. hamiltonii表现最优。竹类下的土壤相比开放对照区表现出更高的持水性和土壤储水特性。毛管水储存对土壤总储水量的贡献最大。D. strictus、D. hamiltonii和B. vulgaris记录了相对较高的土壤储水量,而B. bambos表现出相对较低的毛管孔隙度和持水特性。总体而言,研究结果揭示了不同竹种在凋落物水文性能和土壤水分保持方面存在种间差异。D. hamiltonii被认为是在土壤水分保持和水土保持管理方面最有效的物种。然而,仍需进行田间尺度监测以验证其在自然降雨条件下对径流和土壤侵蚀的影响。

引言

降水被冠层截留,被凋落物层阻滞,并渗入土壤,从而完成水循环。这一过程深刻影响森林生态系统的水平衡(Llorens and Domingo, 2007; Fan et al., 2015)。凋落物层通过为土壤提供保护层来重新分配降雨,在水文过程中发挥着关键作用(Keith et al., 2010)。植被与凋落物相互作用,共同促成降雨分配(截留、穿透、茎流)和入渗过程(Levia and Frost, 2006; Zagyvai-Kiss et al., 2019)。这些效应共同降低了雨滴的动能,减少土壤侵蚀(Sato et al., 2004; Guevara-Escobar et al., 2007; Keith et al., 2010),并改善土壤储水能力(Sayer, 2007; Chen et al., 2018; Zhou et al., 2018; Xia et al., 2019; Zuazo and Pleguezuelo, 2008; Zagyvai-Kiss et al., 2019; Zhu et al., 2020; Castagnolli et al., 2023)。凋落物还通过增加有机质含量、降低容重以及提高土壤孔隙度和入渗能力来促进土壤结构发育(Six et al., 2002; Xia et al., 2019)。它通过过滤沉积物、维持土壤渗透性来防止土壤孔隙堵塞(Valentin et al., 2008)。
竹类的冠层截留已得到广泛研究(Onozawa et al., 2009; Kaushal et al., 2021a; Wang et al., 2025a),但关于凋落物截留和水文特征的研究关注较少。近年来,由于凋落物水文性质的种间差异是森林水平衡的重要组成部分,因此受到了越来越多的关注(Bulck and Jewitt, 2012; Zagyvai-Kiss et al., 2019)。研究人员已对阔叶林、针叶林、混合林、人工林、农林复合系统和恢复林中的凋落物动态及持水特性进行了研究(Wei et al., 2025; Castagnolli et al., 2023; Wang et al., 2025a)。研究表明,凋落物水分截留的动态变化受多种因素影响,包括林分树种组成、厚度、储存量、持水容量以及分解程度,这些因素导致了不同程度的降雨截留(Zagyvai-Kiss et al., 2019; Pereira et al., 2022; Su et al., 2022; Tu et al., 2023)。然而,大多数研究侧重于单一森林类型或单个树种,对不同竹种的凋落物和土壤水文研究关注较少,而这些竹种被认为对土壤水分保持具有重要意义(Kaushal et al., 2021a, 2021b)。
由于土壤侵蚀导致的土地退化是喜马拉雅地区面临的主要挑战之一。由于其生长速度快且具有较高的水土保持潜力,竹类种植是恢复退化土地的有前途的基于自然的解决方案(Kaushal et al., 2021b)。尽管竹类具有生态和经济重要性,但竹类凋落物和土壤的水文功能仍知之甚少。这些研究对于理解竹类在土壤水分保持、地下水补给和侵蚀控制中的作用具有重要意义。因此,本研究旨在评估喜马拉雅山麓地区不同竹种下的凋落物水文特性和土壤物理性质。研究假设:(i)凋落物水文特性在不同竹种间存在差异;(ii)土壤物理性质和储水特性在竹种与开放条件下存在差异。对这些过程的全面理解将为喜马拉雅地区的生态和水文功能提供有价值的见解。

章节摘要

研究地点

本研究在印度德里敦土尔科特的印度农业研究委员会—印度土壤与水土保持研究所研究农场开展。研究地点位于北纬30°20′59″、东经77°53′05″,海拔548米。该地区具有杜恩河谷和下喜马拉雅山脉的典型农业生态条件。试验土壤属于Dhulkot系列(Bhardwaj and Singh, 1981)。研究地点的土壤质地为粉质黏壤土,其中粉砂占37%,砂粒占40%,黏粒占23%。平均

凋落物水文

从每个样区内随机放置的三个不同位置采集凋落物样品,样方大小为50 cm × 50 cm。凋落物样品从凋落物层中采集为部分分解的复合材料,未区分为新鲜层(L)、碎片层(F)和腐殖层(H)。每种竹种在3个不同样区(重复)中共有九个样方进行采样。凋落物样品收集于塑料袋中并运至实验室。凋落物

土壤采样与分析

为比较土壤物理性质和土壤储水特性,选取了实验区RCBD外的相邻开放对照区域。该区域不受竹根和凋落物的影响,代表了实验地点的开放土壤条件。土壤样品按照与竹类地块相同的采样程序和相同的土壤深度进行采集。
土壤有机质通过Walkley–Black湿法测定土壤有机碳来估算。

数据分析

数据使用R统计软件(版本3.5.1)进行分析。对于凋落物量、凋落物持水特性、土壤物理性质和土壤有机质,采用方差分析(ANOVA)评估不同竹种间的差异。当检测到显著差异时,使用Tukey's HSD检验在p ≤ 0.05水平下比较均值。开放对照条件作为参考条件处理,因为它位于原始RCBD之外。浸泡时间之间的关

叶片形态和气孔特征

七种竹种间叶片形态特征存在显著差异。叶片长度从B. bambos的14.7 cm到D. hamiltonii的29.3 cm不等,叶片宽度从B. bambos的1.20 cm到D. hamiltonii的6.72 cm不等。叶片面积从B. bambos的12.2 cm2到D. hamiltonii的122.4 cm2不等。B. balcooa也记录了相对较大的叶片面积(66.6 cm2),而D. stocksii的叶片面积相对较小(26.5 cm2)。气孔密度表现出

叶片性状与凋落物量及凋落物水文的关系

竹种间叶片形态的显著差异可能通过改变凋落物积累量和凋落物层的物理结构来影响凋落物水文行为。D. hamiltonii拥有最大的叶片面积(122.4 cm2)、最长的叶长(29.3 cm)和最宽的叶宽(6.72 cm),同时记录了最高的凋落物量(6.6 t ha?1)。气孔密度也表现出相当大的种间差异,但与凋落物水文特性之间没有一致的关系。B.

土壤水文

土壤物理性质总体上表明,与开放对照相比,竹类下具有更好的持水性和孔隙特性,尤其是在0–20 cm土层中。与对照相比,10–20 cm处的最大持水容量(MWHC)和毛管持水容量(CWHC)显著更高,总孔隙度也更高。开放对照下相对较低的值可能反映了缺乏与植被相关的凋落物和根系输入对土壤结构发育的贡献。相反,

结论

本研究证明了七种竹种在凋落物水文特性方面存在显著的种间差异。D. hamiltonii表现出较高的凋落物持水潜力和有效储水能力,而D. strictus、D. hamiltonii和B. vulgaris表现出相对较大的土壤储水量。相比之下,B. bambos表现出相对较低的毛管孔隙度和土壤储水特性。总体而言,竹类种植表现出更有利的土壤持水和储水

资金资助

本研究由印度农业研究委员会—印度土壤与水土保持研究所德里敦中心资助。

生成式人工智能在科学写作中的声明

声明:在本文档的准备过程中,作者使用了ChatGPT进行语言精炼和稿件清晰性改善。所有科学内容、解释和结论完全由我们独立提出。在使用该工具/服务后,作者根据需要审查和编辑了内容,并对发表文章的内容承担全部责任。

CRediT作者贡献声明

Rajesh Kaushal:撰写—原稿、监督、方法学、调查研究、数据整理、概念构思。JMS Tomar:调查研究。Anupam Barh:数据整理。Sadikul Islam:软件、形式分析。Dinesh Jinger:撰写—原稿、可视化。Mudit Mishra:数据整理。Vibha Singhal:可视化、调查研究。Ambrish Kumar:概念构思。D.V. Singh:调查研究。Brij Lal:撰写—原稿、形式分析。Pankaj Panwar:撰写—原稿。
Rajesh Kaushal|JMS Tomar|Anupam Barh|Sadikul Islam|Dinesh Jinger|Mudit Mishra|Vibha Singhal|Ambrish Kumar|D.V. Singh|Brij Lal|Pankaj Panwar
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