快速扩张城市中城市绿地的土壤质量与碳氮储量

《CATENA》：Soil quality, carbon and nitrogen stocks across urban green spaces in rapidly expanding cities

　　

•城市绿地类型在土壤质量以及碳和氮的储存方面存在差异。
•与底土相比，表土通常含有更高的 SOC、TN、SOCS 和 STNS。
•维持多样化的城市绿地类型有助于支持城市土壤功能和韧性。
1. 引言
全球城市化正在加速，预计到 2050 年，全球近 68% 的人口将居住在城市中（UN, 2018）。城市还占全球温室气体排放量的约 70%，是气候变化主要的贡献者（UN, 2019）。快速的城市扩张和人口增长对城市生态系统施加了越来越大的压力，特别是土壤，导致土壤退化、肥力丧失和土壤质量下降（Salvati, 2013）。同时，城市蔓延导致城市绿地（UGS）大幅减少，损害了其提供的生态功能和生态系统服务（Zhou and Wang, 2011; Colding et al., 2020）。
城市土壤在支持直接有助于环境可持续性和人类福祉的生态系统服务方面起着基本作用（Li et al., 2018; Calzolari et al., 2020）。在这些服务中，土壤碳固存尤为重要，因为它同时能减轻气候变化、提高土壤肥力、改善水质、支持生物多样性并有助于粮食安全（Lal, 2004; Lal et al., 2015）。土壤提供的生态系统服务的经济和生态价值超过了许多其他生态系统组成部分（Comerford et al., 2013）。鉴于城市地区产生的 CO? 排放量占全球的一半以上，保护并增强城市中的土壤有机碳（SOC）储量已成为减轻气候变化以及维持土壤介导的生态系统服务的紧迫优先事项（Lopez and Lal, 2015; Vasenev and Kuzyakov, 2018; Luqman et al., 2023）。土壤构成了最大的陆地碳库，并支持了大部分陆地生物多样性（UNFCCC, 2017）。在全球范围内，土壤储存的碳比大气和陆地植被的总和还要多（Schwartz, 2014）。除了碳固存之外，几种物理化学性质——包括土壤有机碳、总氮、水分、容重、pH 值和养分有效性——共同决定了土壤质量和土壤健康（Upadhyay and Raghubanshi, 2020）。维持这些性质对于维持生态系统功能、增强对气候变化的韧性以及确保持续提供生态系统服务至关重要。
土地利用变化是土壤物理化学性质改变的驱动因素之一，往往导致土壤退化和土壤健康下降，从而突显了可持续土地管理实践的必要性（Tellen and Yirim, 2018; Haghighi et al., 2010; Cadenasso and Pickett, 2008）。因此，可持续管理土壤资源对于维持土壤质量和生态系统功能至关重要（Williams, 2018; Schlesinger and Amundson, 2019）。许多研究调查了土地利用对自然和管理森林生态系统中土壤性质的影响（Verma and Garkoti, 2019; Garg et al., 2020; Meena et al., 2019）。相比之下，全球范围内关于不同城市绿地类型土壤质量的研究仍然有限（Mao et al., 2013; Nero and Anning, 2018; Deljouei et al., 2018; Kahle and Coburger, 1996; Greinert, 2015; Hiller and Hiller and Meuser, 1998）。虽然几项调查估算了全球、国家和城市尺度上的城市绿地（UGS）土壤有机碳储量（Canedoli et al., 2020; Chien and Krumins, 2022; Chaurasia et al., 2023），但关于不同 UGS 类型和土壤深度下土壤碳、氮、水分及其他物理化学性质综合动态的理解却鲜有关注。这些信息对于评估城市土壤健康以及制定基于科学的可持续城市规划和气候适应策略至关重要。
德里首都圈（Delhi NCR）是世界上增长最快的都会区之一。德里国家首都领地（NCT）目前支持着 1660 万人口，而周边的城市中心，包括法里达巴德（Faridabad）、古尔冈（Gurugram）、加济阿巴德（Ghaziabad）和高塔姆·布达·纳加尔（Gautam Buddha Nagar）在过去三十年中经历了快速的城市扩张（Mathews et al., 2023; PC, 2026; NASA, 2026）。其中，法里达巴德是哈里亚纳邦城市化程度最高的城市，约 79.51% 的人口居住在城市地区，反映了广泛的工业化和城市发展（Kumari, 2022）。德里首都圈快速的土地利用变化和不断增加的人为压力预计将实质性地影响 UGS 内土壤的质量、碳储存能力和生态功能。我们假设，UGS 类型之间在土地利用、植被特征和管理实践上的差异导致德里中央首都圈（Delhi CNCR）土壤有机碳固存、养分动态及其他物理化学性质存在显著差异。因此，本研究的目标是：1. 评估德里中央首都圈（Delhi CNCR）不同 UGS 类型中的土壤有机碳（SOC）、总氮（TN）、土壤有机碳储量（SOCS）、土壤总氮储量（STNS）以及关键物理化学性质。2. 评估 UGS 类型之间的土壤质量和健康差异，为可持续城市规划、生态系统管理以及气候变化减缓和适应提供科学依据。
2. 方法
2.1. 研究区域
研究在印度德里中央首都圈（Delhi CNCR）内的德里国家首都领地（NCT）和法里达巴德（Faridabad，德里首都圈内一个快速城市化的城市）进行（图 1）。德里国家首都领地（NCT）位于北纬 28°24′17″–28°53′00″和东经 76°50′24″–77°20′37″之间，而法里达巴德位于北纬 28°10′50″-28°29′04”和东经 77°06′49″-77°33′23″之间（图 1）。过去几十年来，法里达巴德经历了快速的工业化和基础设施发展，是德里首都圈内增长最快的城市中心之一（Mathews et al., 2023）。研究区域经历的是受季风影响的湿润亚热带气候（Cwa），根据柯本气候分类法过渡为炎热半干旱气候（BSh）。年平均降水量约为 700 毫米，月平均气温从冬季的约 14°C 到夏季的 33°C 不等。主要母质是德里石英岩，它是阿拉瓦利山脉（Aravalli Hill Range）北部延伸的一部分，构成了德里山脊（Delhi Ridge）的地质基础。城市森林（UF）位于这个山脊系统内，覆盖了中南山脊，根据 Champion 和 Seth（1968）的分类，其特征为热带刺林（6B/C）。UF 代表了管理强度最低的 UGS 类别，因此被用作与更强烈管理的 UGS 类型进行比较的当代参考条件。其特征是分散的成熟树木、凋落物积累和相对较低的直接人为干扰。研究选取了五个代表性的 UGS 类型（地点）：城市森林（UF）、公园（PA）、路旁种植（RP）、城市农业（UA）和家庭草坪（HL）（表 1；图 1）。RP 地点位于一条高流量高速公路旁，几乎或没有主动维护。存在成熟树木，并贡献了逐渐在土壤表面分解的落叶。UF 地点包含分散的成熟树木、大量凋落物沉积和相对较低的人为干扰。公园（PA）主要由草地覆盖，散布着树木，并接受施肥和定期修剪或割草。UA 通过作物栽培、定期灌溉、施肥和耕作进行主动管理。HL 以幼树和草为主，并通过灌溉、施肥、农药施用和割草进行管理。
下载：下载高清图片 (290KB) 下载：下载全尺寸图片
图 1. 研究区域位置，显示印度德里首都圈内的德里国家首都领地（NCT）和法里达巴德，以及选定的五个 UGS 类型的分布：城市森林（UF），而法里达巴德显示，顺时针方向，左上方是公园（PA），城市农业（UA），家庭草坪（HL），路旁种植（RP）。
表 1. 德里首都圈五个选定城市绿地类型（地点）的描述。
UGS 类型 缩写 描述
城市森林 UF 荆棘灌丛植被，最优势树种为金合欢属（Prosopis juliflora (Sw.) DC.）散布其中。热带刺林（Champion and Seth, 1968）
公园 PA 主要被草和草本植物占据，如结缕草（Cynodon dactylon）、滨旋花属（Evovulus spp.）。最优势树种为望江南（Pongamia pinnata）和巴豆树（Alstonia scholaris），散布其中。灌溉、施肥并定期修剪和剪枝，行人流量大。
路旁种植 RP 以树种植被为主，如望江南（Pongamia pinnata）、印楝（Azadirachta indica）、无忧树（Saraca asoca）。草不规则，有人为干扰的管理，如施工、人类废弃物和相邻道路上的重型交通。
城市农业 UA 常见种植的蔬菜包括秋葵（Abelmoschus esculentus）、丝瓜（Luffa acutangular）、菠菜（Spinachia oleracea）。定期灌溉、施肥和耕作。
家庭草坪 HL 主要被草和草本植物占据，如结缕草（Cynodon dactylon）。很少有观赏植物物种。突出的管理措施包括割草、使用肥料和农药以及灌溉。
2.2. 实验设计与土壤采样
为五个研究地点（图 2）中的每一个选择了三个位置：城市森林（UF）、公园（PA）、路旁种植（RP）、城市农业（UA）和家庭草坪（HL），这些地点在表 1 中进行了分类和描述。在每个位置内，针对土壤采样选择了 3 个子位置。对于 RP，每个子位置之间有 100 米的距离，而对于其他地点，子位置是随机选择的，以代表每个地点。每个选定的子位置的边长为 2 米的正方形。从每个子位置的四个角收集四个土壤样本，分为两个深度（0–10 厘米和 10–20 厘米），并形成复合样本。为了测量土壤容重，从每个子位置进行土壤采样。
下载：下载高清图片 (270KB) 下载：下载全尺寸图片
图 2. 用于土壤物理化学性质分析的土壤采样设计。[左侧 - 路旁种植（RP）；右侧 - 城市森林（UF）、公园（PA）、城市农业（UA）和家庭草坪（HL）]。
土壤性质（不包括容重）的总复合土壤样本数 = 5 个地点×3 个位置×3 个子位置×2 个深度（0–10 厘米和 10–20 厘米）= 90。
容重的总土壤样本数 = 5 个地点×3 个位置×3 个子位置×2 个深度（0–10 厘米和 10–20 厘米）= 90。
在土壤采样前，清除表面的凋落物。使用半径为 2.5 厘米的手动操作土壤取芯钻在两个深度（0–10 厘米和 10–20 厘米）收集土壤样本。采样仅限于上层 20 厘米，因为研究地点存在坚硬的石英岩和浅土壤条件，限制了土壤取芯钻的进一步穿透。收集的土壤样本被转移到实验室进行分析。土壤样本通过 2 毫米筛网，并去除筛网上保留的物质，包括石头、根部和残留的植物凋落物。取一份土壤子样在 105°C 下烘干至恒重，以确定土壤水分含量。剩余的土壤样本风干后用于分析土壤物理化学性质。
2.3. 土壤物理化学性质测量
土壤质地使用比重计法（Bouyoucos, 1962）测量，随后绘制土壤质地三角图。土壤 pH 值使用 pH 计（Systronics pH system 362）测量（Jackson, 1973）。土壤电导率（EC）使用万用电极（Thermo Scientific Orion 5 star）测量（Rhoades, 1982）。土壤容重（BD）使用用于土壤采样的圆柱形取芯钻的已知体积测量。土壤水分（SM）通过 105°C 烘干至土壤恒重的烘干法估算。土壤有机碳（SOC）使用沃克利 - 布莱克滴定法（Walkley-Black titration method）计算（Walkley, 1947）。土壤总氮（TN）使用凯氏定氮法（Kjeldahl method）估算，包括消化、蒸馏和滴定分析（Kirk, 1950）。土壤有机质（SOM）通过公式 SOM = SOC × 1.724 计算（Pribyl, 2010）。土壤有机碳储量（SOCS）和土壤总氮储量（STNS）根据 Ellert 和 Bettany（1995）提出的公式计算。
SOCS (Mg/ha) = SOC (%) × BD (g cm?3) × Depth (cm).
STNS (Mg/ha) = TN (%) × BD (g cm?3) × Depth (cm).
2.4. 统计分析
统计检验在 MS Excel 和 RStudio 4.3.1 中进行。使用 Shapiro-Wilk 检验评估数据的正态性。如果发现违反正态性，则进行对数转换。所有土壤变量列为均值 ± 标准误。使用单因素方差分析（ANOVA）评估 UF、PA、RP、UA 和 HL 之间土壤物理化学性质的差异，随后进行 Tukey 事后检验进行多重比较。使用皮尔逊相关法制作土壤变量之间的相关矩阵。矩阵的图形表示是使用 R 编程语言的‘corrplot'包进行的。使用 R 编程语言的‘circlize'和‘RColorBrewer'包制备弦图，显示 UGS 类型与土壤变量之间的关联。
3. 结果
3.1. 土壤物理化学性质
土壤物理化学性质在五种城市绿地（UGS）类型（城市森林（UF）、公园（PA）、路旁种植（RP）、城市农业（UA）和家庭草坪（HL））以及两个深度（0–10 厘米和 10–20 厘米）之间表现出巨大差异（表 2）。土壤 pH 值明显区分了 UGS 类型。UF、PA 和 RP 具有微酸性土壤，pH 范围从 6.30 到 6.50。

相反，UA（城市农业）和 HL（家庭草坪）呈现碱性条件，pH 值范围为 8.47 至 8.98。在各 UGS 类别内，两个采样深度的土壤 pH 值保持相对一致。电导率（EC）在各 UGS 类别间差异显著。在表土层（0–10 cm）中，RP（路旁植树）的 EC 最高（2788.75 ± 329.15 μS/cm），其次为 PA（公园）（2317.5 ± 133.44 μS/cm）、UF（城市森林）（1627.5 ± 391.71 μS/cm）、HL（519 ± 209.84 μS/cm），UA（428 ± 112.56 μS/cm）最低。在亚表层（10–20 cm）中，PA 记录到最高 EC 值（2788.75 ± 329.15 μS/cm），而 UA 呈现最低值（219 ± 40.82 μS/cm）。容重在不同土地利用类别间差异明显。表土层容重顺序为：PA > HL > UA > RP > UF。公园的容重最高（1.99 ± 0.06 g/cm3），而城市森林最低（1.48 ± 0.07 g/cm3）。在 10–20 cm 深度，所有 UGS 类别的容重均略有下降，顺序为：PA > UA > RP > HL > UF。两个深度下，土壤水分（SM）均以 UA 持续最高。表土水分在城市农业中达到 16.48 ± 0.19%，约为 UF（5.09 ± 0.65%）的 3.2 倍。在 10–20 cm 深度也观察到类似模式，UA 的土壤水分（15.95 ± 0.30%）约为 UF（3.32 ± 0.17%）的 4.8 倍。两个采样深度的土壤水分总体顺序为：UA > HL > PA > RP > UF。土壤有机碳（SOC）在各 UGS 类别间表现出明显的深度依赖性变化。在表土层中，UF 的 SOC 最高（0.79 ± 0.21%），HL 最低（0.48 ± 0.05%）。相比之下，亚表层中 UA 的 SOC 最高（0.52 ± 0.04%），PA 最低（0.19 ± 0.02%）。土壤有机质（SOM）在所有 UGS 类别和深度中遵循与 SOC 相似的模式。尽管 UF 的 SOC 浓度较高，但由于 UA 的容重相对较高，土壤有机碳贮量（SOCS）仍以 UA 最大。城市农业在两个深度均记录了最高 SOCS 值（0–10 cm 深度为 14.06 ± 1.10 Mg/ha，10–20 cm 深度为 10.44 ± 2.58 Mg/ha）。最低 SOCS 出现在 0–10 cm 深度的 HL（9.32 ± 1.65 Mg/ha）以及 10–20 cm 深度的 PA（3.92 ± 0.52 Mg/ha）。全氮（TN）在各 UGS 类别间也有变化。UF 表土含最高 TN（0.08 ± 0.01%），而 RP 在 10–20 cm 深度表现出最高 TN（0.07 ± 0.08%）。家庭草坪在两个深度持续记录最低 TN 值（0–10 cm 深度为 0.05 ± 0.007%，10–20 cm 深度为 0.03 ± 0.003%）。相应地，土壤全氮贮量（STNS）在两个深度均以 RP 最高（0–10 cm 深度为 1.43 ± 0.30 Mg/ha，10–20 cm 深度为 1.35 ± 0.17 Mg/ha）。最低 STNS 出现在 0–10 cm 深度的 UF（1.15 ± 0.28 Mg/ha）以及 10–20 cm 深度的 HL（0.62 ± 0.08 Mg/ha）。SOC:TN 比值在各 UGS 类别间也有差异。在 0–10 cm 深度，比值顺序为：UF > RP > PA > UA > HL，而在 10–20 cm 深度则为：UF > UA > HL > RP > PA。土壤质地在各 UGS 类别间差异相对有限。表土含 79.12% 至 82.28% 的砂、0.1% 至 3.45% 的粉砂和 17.43% 至 19.02% 的黏土。根据 USDA 质地分类，不同 UGS 类别和土壤深度的土壤范围从壤砂到砂壤土再到砂黏壤土（图 4）。总体而言，城市森林表现出相对较低的容重和较高的 SOC 浓度，而城市农业则维持了较高的土壤水分和最大的土壤碳贮量。公园表现出最高的土壤压实度，而路旁植树展现了相对更大的氮贮量。这些发现表明，在德里 NCR 地区，各 UGS 类别之间的土壤物理化学特性存在相当大的异质性。

表 2. 在两个土壤深度（0–10 cm 和 10–20 cm）下测得的五个 UGS 类别土壤物理化学特性的平均值（± 标准误）（其中 EC 为电导率，BD 为容重，SM 为土壤水分，SOC 为土壤有机碳，SOM 为土壤有机质，TN 为全氮，SOCS 为土壤有机碳贮量，STNS 为土壤全氮贮量）。

| 土壤性质 | 城市森林（UF）0–10 cm | 城市森林（UF）10–20 cm | 公园（PA）0–10 cm | 公园（PA）10–20 cm | 路旁植树（RP）0–10 cm | 路旁植树（RP）10–20 cm | 城市农业（UA）0–10 cm | 城市农业（UA）10–20 cm | 家庭草坪（HL）0–10 cm | 家庭草坪（HL）10–20 cm |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| pH | 6.47 ± 0.14 | 6.50 ± 0.16 | 6.37 ± 0.16 | 6.30 ± 0.14 | 6.38 ± 0.15 | 6.45 ± 0.16 | 8.47 ± 0.08 | 8.48 ± 0.11 | 8.65 ± 0.1 | 8.98 ± 0.23 |
| EC (μS/cm) | 1627.5 ± 391.71 | 1036.25 ± 260.85 | 2317.5 ± 133.44 | 2788.75 ± 329.15 | 2267.5 ± 289.32 | 1672.5 ± 127.69 | 428 ± 112.56 | 219 ± 40.82 | 519 ± 209.84 | 273.66 ± 98.84 |
| BD (g/cm3) | 1.48 ± 0.07 | 1.84 ± 0.05 | 1.94 ± 0.06 | 1.99 ± 0.06 | 1.87 ± 0.06 | 1.93 ± 0.07 | 1.88 ± 0.01 | 1.95 ± 0.02 | 1.89 ± 0.09 | 1.92 ± 0.02 |
| SM (%) | 5.09 ± 0.65 | 3.32 ± 0.17 | 5.48 ± 0.29 | 5.11 ± 0.28 | 4.31 ± 0.19 | 4.22 ± 0.41 | 16.48 ± 0.19 | 15.95 ± 0.30 | 7.76 ± 0.69 | 7.02 ± 0.33 |
| SOC (%) | 0.79 ± 0.21 | 0.39 ± 0.09 | 0.52 ± 0.06 | 0.19 ± 0.02 | 0.59 ± 0.08 | 0.41 ± 0.07 | 0.72 ± 0.02 | 0.52 ± 0.04 | 0.48 ± 0.05 | 0.32 ± 0.03 |
| SOM (%) | 1.77 ± 0.47 | 0.88 ± 0.22 | 1.18 ± 0.15 | 0.44 ± 0.06 | 1.33 ± 0.19 | 0.94 ± 0.17 | 1.62 ± 0.05 | 1.17 ± 0.09 | 1.09 ± 0.11 | 0.73 ± 0.08 |
| TN (%) | 0.08 ± 0.01 | 0.04 ± 0.006 | 0.06 ± 0.006 | 0.04 ± 0.01 | 0.07 ± 0.01 | 0.07 ± 0.08 | 0.07 ± 0.004 | 0.05 ± 0.005 | 0.05 ± 0.007 | 0.03 ± 0.003 |
| SOC:TN | 14.66 ± 6.60 | 11.13 ± 3.62 | 10.70 ± 3.42 | 5.19 ± 1.37 | 13.24 ± 6.72 | 6.98 ± 1.81 | 9.63 ± 0.75 | 9.90 ± 0.93 | 9.32 ± 0.42 | 9.13 ± 1.65 |
| SOCS (Mg/ha) | 10.91 ± 2.51 | 7.22 ± 1.82 | 10.07 ± 0.96 | 3.92 ± 0.52 | 11.09 ± 1.66 | 8.09 ± 1.64 | 14.06 ± 1.10 | 10.44 ± 2.58 | 9.32 ± 1.65 | 6.17 ± 1.26 |
| STNS (Mg/ha) | 1.15 ± 0.28 | 0.85 ± 0.11 | 1.18 ± 0.14 | 0.98 ± 0.26 | 1.43 ± 0.30 | 1.35 ± 0.17 | 1.41 ± 0.21 | 1.09 ± 0.16 | 1.23 ± 0.24 | 0.62 ± 0.08 |
| 砂 (%) | 79.12 ± 1.62 | 80.23 ± 2.24 | 80.87 ± 2.35 | 81.47 ± 1.71 | 82.12 ± 2.33 | 82.15 ± 2.24 | 82.25 ± 0.03 | 82.38 ± 0.03 | 82.28 ± 0.01 | 82.30 ± 0.01 |
| 粉砂 (%) | 3.45 ± 3.12 | 2.31 ± 0.21 | 0.1 ± 0.1 | 0.1 ± 0.05 | 0.33 ± 0.20 | 0.38 ± 0.21 | 0.21 ± 0.06 | 0.06 ± 0.01 | 0.21 ± 0.01 | 0.1 ± 0.01 |
| 黏土 (%) | 17.43 ± 2.42 | 17.44 ± 2.43 | 19.02 ± 2.25 | 18.42 ± 1.67 | 17.54 ± 2.43 | 17.46 ± 2.39 | 17.53 ± 0.02 | 17.54 ± 0.01 | 17.49 ± 0.01 | 17.53 ± 0.02 |

下载：下载高分辨率图像（316KB）；下载：下载全尺寸图像。
图 4. 基于 USDA 土壤质地三角形的五个城市绿地（UGS）类别在两个土壤深度（0–10 cm 和 10–20 cm）的土壤质地分类。符号表示来自不同 UGS 类别的单个土壤样本。底部坐标轴表示砂的百分比，左侧坐标轴表示黏土的百分比，右侧坐标轴表示粉砂的百分比。左面板代表 0–10 cm 土壤深度，右面板代表 10–20 cm 土壤深度。（对于图例中颜色的解读，读者请参见本文的网络版本。）

3.2 各 UGS 类别与土壤深度之间土壤物理化学特性的比较分析

在德里 CNCR 地区，五个 UGS 类别的土壤物理化学特性存在显著差异（图 3）。在两个采样深度下，土壤 pH 在 UGS 类别间表现出显著变化（p < 0.05）。在 0–10 cm 和 10–20 cm 深度，城市农业（UA）（8.47 ± 0.08、8.48 ± 0.11）和 HL（8.65 ± 0.1、8.98 ± 0.23）记录的 pH 值显著高于 UF（6.47 ± 0.14、6.50 ± 0.16）、PA（6.37 ± 0.16、6.30 ± 0.14）和 RP（6.38 ± 0.15、6.45 ± 0.16）。电导率（EC）在 UGS 类别间也存在显著差异（p < 0.05），HL 在两个土壤深度下持续表现出低于 UF、PA 和 RP 的 EC 值。最低 EC 值记录在 UA（0–10 cm 为 428 ± 112.56 μS cm?1，10–20 cm 为 219 ± 40.82 μS cm?1），而最高值出现在公园和路旁植树中。土壤水分（SM）在 UGS 类别间也表现出显著差异，在表土层（0–10 cm），UA 的 SM 显著高于所有其他 UGS 类别（16.48 ± 0.19，p < 0.05）。HL 的 SM 也显著高于 UF（7.76 ± 0.69 对比 5.09 ± 0.65）、PA（5.48 ± 0.29）和 RP（4.31 ± 0.19）。在亚表层（10–20 cm）同样观察到 UGS 类别间的显著变化。容重（BD）在两个土壤深度均在各 UGS 类别间存在显著差异（p < 0.05）。城市森林表现出显著低于所有其他 UGS 类别的容重，0–10 cm 为 1.48 ± 0.07 g cm?3，10–20 cm 为 1.84 ± 0.05 g cm?3。相反，公园（1.94 ± 0.06、1.99 ± 0.06 g cm?3）、城市农业（1.88 ± 0.01、1.95 ± 0.02 g cm?3）、家庭草坪（1.89 ± 0.09、1.92 ± 0.02 g cm?3）和路旁植树（1.87 ± 0.06、1.93 ± 0.07 g cm?3）在两个深度下均表现出显著更高的容重。

下载：下载高分辨率图像（80KB）；下载：下载全尺寸图像；下载：下载高分分辨率图像（280KB）；下载：下载全尺寸图像。
图 3. 五个 UGS 类别在两个土壤深度（0–10 cm 和 10–20 cm）土壤物理化学特性的变化。不同的小写字母表示基于单因素方差分析后 Tukey 事后检验（p < 0.05）UGS 类别间的显著差异。中心线代表中位数，箱体表示四分位距（第 25–75 百分位数），须表示最小值和最大值（排除异常值，如存在）。对于每个土壤变量，左面板代表 0–10 cm 深度，右面板代表 10–20 cm 深度；其中 EC 为电导率（μS/cm），BD 为容重（g/cm3），SM 为土壤水分（%），WHC 为持水能力，SOC 为土壤有机碳（%），SOM 为土壤有机质（%），TN 为全氮（%），SOCS 为土壤有机碳贮量（Mg/ha），STNS 为土壤全氮贮量（Mg/ha）。

无论在哪个采样深度，土壤有机碳（SOC）和全氮（TN）均未在五个 UGS 类别间表现出显著差异（p > 0.05），但 PA 在 10–20 cm 深度的 SOC 显著低于其他研究地点（p < 0.05）。然而，这两个变量均表现出清晰的垂直分层特征。SOC 浓度和土壤有机碳贮量（SOCS）在表土（0–10 cm）中显著高于亚表层（10–20 cm）（p < 0.01）。同样，全氮（TN）和土壤全氮贮量（STNS）在表土层中显著高于亚表层（p < 0.05），表明上层土壤剖面的有机质和养分积累更多。

总体而言，分析表明土壤物理化学特性在 UGS 类别间变化显著，其中土壤 pH、电导率、容重和土壤水分表现出最大差异。相比之下，SOC 和 TN 主要受土壤深度而非土地利用类型的影响。

3.3 土壤物理化学特性之间的相关性

皮尔逊相关分析（PCA）显示，土壤物理化学特性之间存在显著相关性（图 5）。土壤 pH 与 SM 呈强正相关（p < 0.001，r = 0.71），与 EC 呈中等负相关（p < 0.001，r = ?0.48）。土壤水分与 EC 也呈显著正相关（p < 0.01，r = 0.34）。BD 与 SOC 和 SOCS 均呈显著负相关（p < 0.01，r 分别为 ?0.42 和 ?0.39），表明压实度更高的土壤中碳积累减少。正如预期，TN 和 SOC 分别与 STNS 和 SOCS 高度显著相关（p < 0.001，r 分别为 0.55 和 0.61）。

下载：下载高分辨率图像（132KB）；下载：下载全尺寸图像。
图 5. 皮尔逊相关矩阵，显示所测土壤物理化学特性之间的关系。颜色强度代表相关系数（r）的强度和方向；星号分别表示 p < 0.05、0.01 和 0.001 的统计显著性水平。

3.4 弦图分析

弦图分析展示了城市绿地（UGS）类别与土壤碳氮库之间的相对关联（图 6）。在碳和氮变量中，UF 和 UA 表现出最强的关联，特别是在表土（0–10 cm）中，而与 TN 的关联则相对较弱，尤其是在亚表层（10–20 cm）中（图 6a）。同样，UA 和 RP 与 SOCS 表现出最强的关联，表明它们对碳贮存的贡献更大。相比之下，与 STNS 的关联相对较弱，特别是在 10–20 cm 层（图 6b）。总体而言，弦图表明，在德里 CNCR 地区，UGS 类别与碳相关变量之间的关系比与氮相关土壤属性之间的关系更为显著。

下载：下载高分辨率图像（318KB）；下载：下载全尺寸图像。
图 6. a) 弦图，显示城市绿地（UGS）类别——城市森林（UF）、公园（PA）、路旁植树（RP）、城市农业（UA）和家庭草坪（HL）——与两个土壤深度（0–10 cm 和 10–20 cm）的土壤有机碳贮量（CS10、CS20）和土壤全氮贮量（NS10、NS20）之间的关系（左）；b) 弦图，显示城市绿地（UGS）类别——城市森林（UF）、公园（PA）、路旁植树（RP）、城市农业（UA）和家庭草坪（HL）——与两个土壤深度（0–10 cm 和 10–20 cm）的土壤有机碳（SOC10、SOC20）和全氮（TN10、TN20）之间的关系。弦的宽度代表土壤碳氮含量与 UGS 之间关联的相对强度。

4 讨论

4.1 城市绿地的土壤状况

在德里国家首都地区（Delhi NCR）研究的五个城市绿地（UGS）类别——城市森林（UF）、公园（PA）、路旁植树（RP）、城市农业（UA）和家庭草坪（HL）——在土壤物理化学特性上表现出显著变化，反映了土地利用、管理实践和人为干扰的差异。其他城市生态系统中也报告了类似模式，其中土地利用实践强烈影响土壤特性和生态系统功能（Selassie 和 Ayanna, 2013；Abile 等, 2025）。由于本研究未对管理实践进行定量评估，所观察到的差异应被理解为与 UGS 类型的关联，而非特定管理效应的证据。不同土地利用类型的土壤 pH 有所变化。UF、PA 和 RP 在两个土壤深度均表现出微酸至中性土壤，而 UA 和 HL 表现出碱性土壤。城市森林中相对较低的 pH 可能与枯落物的持续积累和分解有关，这释放有机酸并导致土壤酸化（Zhang 等, 2025）。相反，在 UA 和 HL 中观察到的碱性土壤可能源于反复施用石灰、使用碱性地下水灌溉，或长期使用管理景观中常见的肥料和土壤改良剂，或土壤中存在的碎屑（López-Bucio 等, 2000；Uthal, 2014；LSU, 2026；Xu 等, 2006）。EC 水平在各 UGS 类别间也存在显著差异。UA 和 HL 表现出相对较低的 EC 值，低于其他 UGS 类别，这很可能归因于定期灌溉促进了上层土壤可溶性盐的淋失（Hidayat 等, 2022；Nirmala 和 Chapla, 2024）。相比之下，RP 和 PA 记录了较高的 EC 值。路旁植树的 EC 升高可能与大气污染物、道路尘埃和源自车辆交通的重金属的积累有关，所有这些因素都导致土壤盐度增加并可能不利影响植物生长（Radziemska 和 Fronczyk, 2015；Galle 等, 2023；USDA, 2011）。

PA的电导率（EC）值最高，尤其是在底土层。这一模式可能反映了长期灌溉、排水受限、因频繁休闲使用导致的土壤压实以及公园土壤相对较高黏土含量的综合作用，这些因素均有利于可溶性盐分在根区的积累（Ganjegunte et al., 2017; Hawkins et al., 2017; Zalacáin et al., 2019）。土壤压实加剧会进一步降低水分入渗并促进盐分在更深层土壤中的积累，从而提高电导率（Mirzakhaninafchi et al., 2026）。在两个深度，PA、HL、UA和RP的土壤容重（BD）均持续高于UF。本研究PA土壤的高容重（超过1.9 g/cm3）与世界上一些研究结果相当，尽管高容重会对土壤质量和健康构成隐患（Safaei et al., 2025; Jim, 1994; Corrêa et al., 2022）。这可能是持续压实、过度占用以及重型机械维护的结果（EMNZ, 2026）。与其他UGS相比，森林生态系统的容重较低，这与Aina et al. (2019)和Karki et al. (2026)的研究一致。高容重会导致孔隙空间减少和水分入渗不良，影响根系生长，进而影响养分吸收；而森林中通过持续的凋落物输入维持着较低的容重（UME, 2026; Craul, 1994; Hussain et al., 2025; Safaei et al., 2025）。所有这些关键见解都表明，在德里CNCR现有的UGS中，需要通过维持土壤结构来管理土壤容重。SM的分布模式在德里CNCR中表现出差异，其中UA的含水量高于其他点位。这可能是由于UA灌溉实践中频繁浇水提高了土壤持水能力，而UF和其他绿地由于浇水较少且不规律，含水量较低，表明管理措施可显著改变不同UGS的水文特性，进而影响土壤健康（Lin et al., 2018）。本研究结果与Lu et al. (2025)、Zhu et al., 2025a、Zhu et al., 2025b和Liu et al. (2024)的研究一致，这些研究聚焦于半干旱地区森林土壤含水量较低的现象，这归因于过强的蒸散发，而与之对应的农用地通过定向、频繁浇水得以缓解，表现为较高的含水量。PCA显示，水分条件与pH值关系密切，强调了土壤水分可获得性对土壤化学条件的显著影响（图5）。尽管德里CNCR中所有选定UGS类别的土壤质地几乎相似，但UF的沙含量高于其他绿地，表明土壤质地是一种随时间缓慢变化的固有属性，因此土地利用变化几乎不会改变土壤质地（Ota et al., 2024）。SOC和SOM在不同UGS类别中有所差异；在0–10 cm深度，二者在UF和UA中最高，在PA和HL中最低（表2）。UF中相对较高的SOC可能与更多的有机质输入有关，包括凋落物分解和根系周转，以及相对较低的土壤扰动。UA中添加堆肥和厩肥等有机改良剂可能增加了碳含量，与UF中的SOC含量相当。类似报告SOC在自然森林中最高值的研究包括Ahirwal et al. (2022)、Bhandari和Bam (2013)、Jaya et al. (2026)以及Saha和Handique (2022)。Muktamar et al. (2021)的研究结果与本研究一致，表明森林和农田的SOC与其他土地利用类别相比最高。相反，Zhu et al. (2025a, 2025b)发现灌溉田地的SOC含量是森林的2.2倍。PA和HL中估算的SOC和SOM较低，可能与频繁的生物质移除、凋落物输入低以及扰动增加有关。正如Gong et al. (2025)和Chien与Krumins (2022)报道，城市集约型UGS和人工林的SOC含量低于自然区域。SOC是影响土壤质量的关键指标之一，不同管理的绿地在城市土壤碳动态上具有显著的生态意义。总体而言，由于降水少且不规律，导致半干旱生态系统中植物生长缓慢和生物质输入土壤较少，加之人为压力扰动增加进一步降低了SOC含量，因此研究发现所有UGS的SOC均偏低（Chien和Krumins, 2022; Park et al., 2025; Filippi et al., 2021; Joshi和Garkoti, 2025）。提高SOC对于减少土壤压实至关重要（图5）。总氮（TN）同样呈现相同趋势，表明UF的TN最高，HL的TN最低（在0–10 cm深度），说明氮素可获得性与土壤有机质及土地利用管理措施紧密相关。UF的TN略高于其他UGS，这可能是由于凋落物输入增加以及半干旱生态系统中金合欢属（Prosopis juliflora (Sw.) DC）占优势所致（表2）。Set?l? et al. (2016)、Sharma (2016)和Omwoyo et al. (2025)报道，森林中的TN高于草地和灌丛。不同土地利用下，SOC和TN从表土到底土层持续降低，强调了土壤表层通过凋落物和有机改良剂持续接受有机输入，使其碳和氮含量比深层更丰富。Pathak和Reddy (2021)、Okolo et al. (2023)和Zhang et al. (2013)在其研究中报道了SOC和TN随深度降低的现象。SOC:TN比值的差异揭示了所研究城市生态系统中不同UGS土壤有机质的稳定性和生态功能。在表层土中，UF的SOC:TN比值高于其他研究点位，表明由于凋落物输入增加以及因土壤pH较低导致分解较慢而造成的碳积累。Garten Jr和Ashwood (2002)以及Zhang et al. (2021)报道，森林中的SOC:TN比值高于草地和草甸。同样，RP在表层土中显示出显著较高的SOC:TN比值，可能是由于有机质积累和植物残体所致。RP的SOC:TN比值（13.24 ± 6.72）与Manu et al. (2025)（13.24 ± 0.65）的研究结果相似，而Khalid et al. (2020)则指出道路两侧种植土壤的碳氮含量较高。UA和HL显示中等水平的SOC:TN，这可能是由于管理和耕作措施的影响以及有机改良剂的添加，从而使分解相对较快，碳氮周转保持平衡。SOC/TN受农田肥料投入和田间管理选择的影响很大（Bohoussou et al., 2022; 2025）。在扩张的城市中，通过添加有机改良剂、减少土壤扰动、增加凋落物输入和植被来维持不同UGS的SOC/TN含量是必要的，这将提高土壤质量。4.2. 土壤有机碳储量（SOCS）和总氮储量（STNS）作为生态系统功能的指标。不同UGS类别在两个土壤深度的SOCS和STNS差异显著。在各UGS类别中，UA在两个深度的SOCS持续最高，表明定期有机改良剂投入、作物残茬输入以及有利于碳积累的土壤水分条件的累积效应（表2，图6）。UF的SOCS也相对高于其他点位，可能是由于凋落物输入量大，为土壤增加了碳储量。Seifu et al. (2021)也报道了类似模式，观察到耕地和草地的SOCS高于人工林。同样，Kurmi et al. (2024)表明，退化森林转变为农林复合系统后，Piper和Areca农林系统的SOCS分别增加了27.6%和3%。相反，Omwoyo et al. (2025)的研究表明，森林土地的SOC高于耕地和灌丛。在本研究中，UA和RP在两个深度（0–10 cm和10–20 cm）的STNS几乎相当且高于其他点位，这可能是由于有机改良剂增加、植被增加以及土壤容重增加所致（表2，图6）。具体而言，RP在0–10 cm深度的STNS最高（1.43 Mg/ha），高于其他UGS，这可能是由于Pongamia pinnata占优势，并辅以路边废弃物输入、频繁的人为扰动以及可能的车辆排放，总体上增加了储量。RP之后是UA（1.41），STNS也较高，可能是由于频繁添加有机肥料以及作物生长的存在。Seifu et al. (2021)和Sharma (2016)在耕地、农业用地和道路土壤中也发现了较高的STNS储量。这些结果表明，UF、UA和RP是所研究城市生态系统中关键的碳氮储库，可支持气候变化减缓（Frelih-Larsen et al., 2022; Elbasiouny和Elbehiry, 2019; Lorenz和Lal, 2015; Ladha et al., 2025）。SOCS和STNS随深度降低的现象是一致的，这与有机输入、凋落物积累以及表土层（0–10 cm）中有机改良剂添加的集中有关，指出了不同土壤深度中的垂直分层和养分转化，正如Erebara et al. (2025)和Yang et al. (2020)所支持的那样。SOC与SOCS、TN与STNS之间的强相关表明，碳和氮与通过浓度、容重和深度计算得出的整体储量正相关，说明在所研究区域内土壤碳和氮的保持量与浓度相一致（图5）。应优先考虑可持续管理措施以及植被丰富的UGS，以促进城市化地区碳氮储量的增长。4.3. 对可持续城市土地管理的意义。本研究表明，不同UGS的土壤碳氮储存能力存在差异。在所研究的所有UGS中，UA的SOC最高，在0–10 cm土壤深度为14.06 Mg/ha，在10–20 cm土壤深度为10.44 Mg/ha，同时具有相对较高的含水量（SM）以及与耕作相关的持续有机改良剂投入。这凸显了UA作为将粮食生产与增强的碳储存及相关生态系统服务相结合的重要机遇（Esmail和Oelbermann, 2022; Gavrila? et al., 2025; Gao et al., 2025）。RP和UF也保持较高的SOC储量，且较高的植被覆盖度支持环境质量（Waheed和Naeem, 2024; Kumar et al., 2021; Nichols et al., 2026; Joshi和Garkoti, 2025; Pasher et al., 2014; Bherwani et al., 2024; Zhang et al., 2019）。尽管RP和UF都对碳储存有所贡献，但RP中本土树种Pongamia pinnata的占优势地位凸显了其作为未来城市种植的潜在价值，可作为入侵树种Prosopis juliflora的多功能本土替代品种（Ekta, 2014; Chibani et al., 2026; Al Musalami et al., 2023; Degani et al., 2022）。总体而言，研究结果表明，可持续的城市土地管理应优先考虑多功能UGS而非单一绿地，特别是保护现有的城市农业、道路种植和城市森林，同时管理公园和家庭草坪土壤的碳氮储量，并尽量减少不必要的人为扰动。这一综合方法与国家气候变化行动计划（NAPCC）下绿色印度国家任务以及阿塔尔城市更新与转型任务（AMRUT）的目标一致，并与SDG 11（可持续城市和社区）、SDG 13（气候行动）和SDG 15（陆地生物）的贡献相契合。当土壤碳储存是具体管理目标时，应基于本研究所示的较高SOC储量优先考虑UA，而RP和UF可作为德里CNCR中起补充作用的植被增强系统。

德里都市农业政策正在作为首席部长城市园艺计划（Mukhyamantri Shahri Bagwani Yojana）的一部分，由森林与野生动物部门作为城市农业倡议进行规划和实施，以缓解气候变化并确保粮食安全（DFW, 2023；Das等，2025）。总体而言，本研究关注德里国家首都辖区（CNCR）的都市绿地空间（UGS）的城市土地管理，这应该远远超越审美规划，涵盖这些现有空间所提供的生态系统功能、绿地的保护与扩展，以及将其与土壤健康指标相结合，以实现未来的环境可持续性和人类福祉。

**5. 结论**

本研究显示，德里CNCR五个都市绿地空间（UGS）在土壤物理化学性质以及碳和氮储量方面存在显著差异。UF、UA和RP在某些土壤指标方面表现出相对有利的特征，而PA和HL则表现出相对较高的容重，在某些情况下土壤碳和氮浓度较低。这些差异凸显了城市土壤的异质性，以及在评估和管理土壤质量时考虑UGS类型的重要性。UA在两个土壤深度处均具有最高的土壤有机碳储量（SOCS），并表现出较高的土壤水分，而UF具有最高的表层土壤有机碳（SOC）浓度和相对较低的容重。RP表现出最高的总氮储量（STNS）。这些对比模式表明，没有任何单一UGS类别在所有土壤指标上始终表现最高。相反，不同类型的UGS提供了不同的土壤物理、化学和养分储存特征的组合。SOC、TN、SOCS和STNS在0–10厘米层的含量通常高于10–20厘米层，强调了表层土壤在有机质和养分保留中的重要性。在若干集约管理的UGS类别中观察到的较高容重进一步凸显了维持土壤结构和最大限度减少不必要的土壤压实的重要性。研究结果表明，保护植被覆盖、保留有机质输入、维持土壤结构以及适当管理灌溉和有机改良措施，可能是维持UGS土壤质量的重要考虑因素。然而，由于本研究提供的是横断面评估，所观察到的SOC储量应被解释为采样土壤层中储存的碳量，而非碳固存速率的直接衡量。总体而言，UGS类别之间的显著异质性支持了对城市绿地管理采取多功能和因地制宜的方法。在城市规划中将土壤质量指标与植被特征、土地利用和管理考量相结合，有助于维持土壤功能以及与都市绿地空间（UGS）相关的生态系统服务。长期监测将是必要的，以确定不同的管理实践如何影响土壤碳和氮储量的变化以及城市土壤在气候变化条件下的韧性。

**6. 局限性**

由于现场实际限制以及硬质石英砂岩基岩的存在，本研究仅评估了上部20厘米的土壤性质，这些因素限制了手工核心钻孔在更深处的穿透。因此，研究结果代表的是采样土壤层的SOCS和STNS，未考虑更深层土壤剖面的储量。因此，进一步的研究应包含更深的土壤剖面，以提供对碳和氮储量的更全面评估，并更好地量化UGS的碳固存潜力。对SOC动态的更综合评估应量化主要的碳输入和转化过程，包括枯枝落叶分解、根生物量与周转以及其他的地上和地下过程，并尽可能辅以稳定同位素示踪或其他来源分离方法。更整体和机制性的土壤健康评估还应整合生物指标，包括土壤微生物多样性和酶活性。同样，量化施肥和其他外部养分输入将改善对UGS中氮动态的评估。最后，将生态系统服务的生态和经济估值纳入未来研究，将为基于自然的城市规划提供更有力的证据，并支持政策制定者在气候变化条件下制定可持续的UGS管理策略。此类综合评估将增进对控制生态系统功能的土壤物理、化学和生物过程之间相互作用的认知。

**CRediT作者贡献声明**

Chandan Das：撰写–审阅与编辑、撰写–原始稿件、可视化、验证、软件、方法学、调查、正式分析、数据整理、概念化。Satish Chandra Garkoti：撰写–审阅与编辑、可视化、验证、指导、方法学、调查、数据整理、概念化。