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近年来，我国光伏产业在国际市场拉动和国内政策支持的双重作用下，实现了加速发展[1]。王涛等[2]认为地面大型并网式光伏电站建设需要进行土地平整、土石方开挖、电缆布设等一系列工程，土层扰动和光伏板遮阴都可能对土壤、植被造成一定的影响，所以要求在完成施工建设后，必须要对土壤和植被进行恢复。因此，很有必要开展光伏电站建设及其植被恢复措施对土壤理化性质的影响及其评价。
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内蒙古地区属于典型的生态环境脆弱区之一，建设光伏电站时，必然会破坏地表土壤和稀疏植被，增大地表的风蚀，造成局地风沙危害，进而磨蚀电站设备和增加太阳能板积尘，并影响生态环境稳定[3]，所以需要通过植被恢复措施来修复土壤。而土壤是生态系统的重要组成部分，是植物生长发育的基础[4]。碳（C）、氮（N）、磷（P）和钾（K）等化学元素是植物生长的必需元素，直接影响植物的生长发育、土壤微生物的活动以及土壤的养分循环[5]。土壤C、N、P动态平衡及其生态化学计量特征影响着植物的养分吸收能力和生长状况，并反作用于土壤的形成过程进而影响土壤肥力状况[6]。本研究基于光伏电站3种不同植被模式下土壤C、N、P含量及其化学计量比变化规律，分析不同恢复措施对土壤养分影响及其限制因子。研究结果不仅能丰富光伏电站环境影响的内容，同时为光伏电站植被重建和恢复提供数据支撑。
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1 材料与方法
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1.1 研究区概况
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试验地选在大有光能源30MWp光伏农林牧示范基地内（110°47′E，40°36′N），该基地位于内蒙古呼和浩特市土默特左旗沙尔沁乡。试验区属温带大陆性季风气候，气候干燥，年均降水量为399mm，年均蒸发量为1870mm。电站2012年投产使用，2013年1月并网成功，电站内土地经过平整，于2013年春季期间在电板间人工种植了樟子松（Pinus sylvestris var.mongolica）、苜蓿 （Medicago Sativa L.） 和黄芪（Astragalus membra-naceus var.mongholicus）等。光伏板阵列行间距为10m，每年秋季为防火对每行电板过道的植被进行刈割以及前檐下方翻耕宽为2.5m的防火隔离带 （图1）。
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图1 试验地取样标示图
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1.2 试验设计及样品采集
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试验设3个处理，分别为樟子松样地、苜蓿样地和黄芪样地，每个处理3次重复。在植被生长区分0～20和20～40cm两层土壤采样，按照“S”形取样方法进行多点采集，然后用四分法混合缩减为1kg土样，带回实验室，自然风干后剔除植物根系及砾石等杂物进行过筛和养分测定。
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1.3 样品测定方法
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土壤有机碳（SOC）用TOC流动分析仪测定，全氮（TN）用元素分析仪测定，全磷（TP）采用NaOH熔融-钼锑抗比色法测定，土壤含水量采用烘干法测定，容重采用环刀法测定，pH采用pH计测定，电导率采用电导率仪测定。
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1.4 数据处理
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用Excel2007进行数据整理和作图。利用SAS 9.2进行单因素方差分析（one-way ANOVA）。
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2 结果与分析
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2.1 不同植被模式土壤有机碳、全氮、全磷含量
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在同一植被模式下不同土层中土壤SOC、TN和TP含量如图2所示。除黄芪地的土壤SOC含量土壤表层显著大于下层、苜蓿地下层显著大于表层（P<0.05） 外，其他植被模式下的土壤SOC、TN和TP含量在不同土层间没有显著差异 （P>0.05）。
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0～20和20～40cm土层中，3种植被模式下土壤TN和TP含量差异性不显著（P>0.05）。而对于土壤SOC来说，0～20cm土层中黄芪地显著高于苜蓿地（P<0.05）；20～40cm土层中却是苜蓿地显著高于黄芪地（P<0.05）。
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图2 不同植被模式各土层土壤SOC、TN、TP含量
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注：不同小写字母表示同一土层不同植被间差异显著（P<0.05），不同大写字母表示相同植被不同土层间差异显著（P<0.05），下同。
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试验区内，0～40cm土层中土壤SOC含量变化范围是2.47～4.16g/kg，平均值是3.36g/kg，变异系数是0.03；土壤TN含量在0～40cm土层中变化范围为0.37～0.42g/kg，平均值是0.40g/kg，变异系数是0.05；土壤TP含量在0～40cm土层中变化范围为0.24～0.27g/kg，平均值是0.26g/kg，变异系数是0.02。从总体来看，土壤所需养分的空间变异顺序为TN>SOC>TP，并且都为弱变异（变异系数<0.1）[7]。同时，土壤SOC、TN、TP含量随土层深度的加深呈无规律变化的趋势。樟子松和苜蓿样地在0～20cm土层中的土壤SOC低于20～40cm土层，而植被黄芪在0～20cm土层中的土壤SOC要高于20～40cm土层；樟子松、黄芪和苜蓿样地在0～20cm土层上的土壤TN要略高于20～40cm土层；相反，樟子松、黄芪和苜蓿在0～20cm土层上的土壤TP则要略低于20～40cm土层。
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2.2 不同植被模式土壤有机碳、全氮、全磷化学计量特征
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在同一植被模式下不同土层土壤C、N、P化学计量比如图3所示。可以看出，在各土层间 （0～20和20～40cm），樟子松样地和苜蓿样地的C∶N、C∶P和N∶P无显著性差异（P>0.05）； 黄芪地除表层土壤的C∶N与底层的C∶N差异显著外（P<0.05），C∶P和N∶P差异均不显著 （P>0.05）。
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图3 不同植被模式各土层土壤C、N、P化学计量特征
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在0～20cm土层间不同植被模式的C∶N、 C∶P、N∶P无显著性差异（P>0.05）； 在20～40cm土层间只有黄芪样地的C∶P分别与樟子松地和苜蓿地差异显著（P<0.05），其他不同植被模式下化学计量比差异均不显著（P>0.05）。
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同时还可以看出，樟子松和苜蓿样地在0～20cm土层中的土壤C∶N低于20～40cm土层，而植被黄芪在0～20cm土层中的土壤C∶N要高于20～40cm土层；土壤C∶P表现的规律与土壤C∶N相同；植被樟子松、黄芪和苜蓿在0～20cm土层上的土壤N∶P则要明显高于20～40cm土层。在试验区内，不同植被模式下0～40cm土层的土壤C∶N变化范围是6.18～10.13，平均值是8.23，其变异系数是0.01；土壤C∶P的变化范围为9.47～16.35，平均值是12.79，变异系数是0.12；土壤N∶P的变化范围是1.41～1.71，平均值为1.57，其变异系数是0.01。总体来看，土壤C、N、P化学计量比中C∶P最大，且为中等变异，而其他化学计量比均属于弱变异。
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2.3 土壤理化指标与土壤有机碳、全氮、全磷化学计量比的相关性
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从表1可以看出，土壤SOC、TP、C∶N和C∶P与土壤含水量呈负相关，土壤TN和N∶P与土壤水分呈正相关；除土壤SOC、C∶N和C∶P外，土壤TN、TP和N∶P与土壤容重呈正相关；除土壤TN和N∶P与土壤pH呈正相关，其他4项指标与土壤pH均呈负相关；此外，只有土壤N∶P与土壤电导率呈负相关。4项土壤理化指标与土壤SOC、 TN、TP、C∶N、C∶P、N∶P之间的相关性均未达显著水平（P>0.05）。
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如表2所示，研究区土壤SOC与C∶N和C∶P均呈极显著正相关（P<0.01）；土壤TN和N∶P呈极显著正相关（P<0.01）；土壤C∶N与C∶P呈极显著正相关（P<0.01），其他指标间不存在显著相关关系（P>0.05）。
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注：* 表示显著相关（P<0.05），** 表示极显著相关（P<0.01）。
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3 讨论
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3.1 不同植被对土壤碳、氮、磷含量的影响
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在不同的植被模式下，可以发现土壤C、N、P及其化学计量比值，特别是土壤SOC和土壤P发生了显著的变化，这也就意味着光伏电站不同的植被模式对土壤以及土壤养分化学计量产生了影响。由于光伏电站建立的时间短加上人为耕作，以及后期施肥对土壤的影响，使得土壤全量养分及其比值的变化规律不是很明显。光伏电站土壤全磷总体略微上升，而土壤N∶P呈下降趋势。从连续变化的土壤养分计量比可以知道，光伏电站不同植被模式对植物的生长发育以及土壤养分循环有着潜移默化的影响。
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本研究中，随着土层深度的加深，土壤的SOC、TN含量呈无规律变化，土壤TP反而增加，这与王玉婷等[8] 和任璐璐等[9] 研究结论不一致。同时，土壤表层SOC、TN和TP含量均显著低于全国土壤表层SOC（10.32g/kg）、 TN（1.86g/kg） 和TP（0.78g/kg）的含量[10]。因为光伏电站建立时间不长，在种植不同植被时，人为翻土，使得原本在表层的土壤与底层土壤相混合，扰乱了土壤养分；同时人为的后期施肥，增加了土壤外源养分输入，提高了土壤C、N、P含量[11]。所以农业活动通常会降低C和N矿化，从而增加土壤有机质储量[12]。而且土壤C、N除受土壤母质的影响外，还受枯落物的分解以及植物的吸收利用的影响，因而存在着较大的空间变异性，而P主要受土壤母质的影响，因而变异性较小[13]。对于土壤N变化来说，尤其是草本植物，能够促进N增加，有利于植被恢复和生长以及聚集植被凋落物。土壤P含量的提高，可能与耕作施肥有关，需进一步研究。
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3.2 植被对土壤碳、氮、磷化学计量比的影响
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土壤中的C∶N是影响土壤碳氮循环的重要因素[14]。不同植被模式下土壤C∶N的平均值低于全国土壤的C∶N平均值（11.9）[11]，且远低于全球的C∶N平均水平（14.3）[15]。一般来说，土壤C∶N值反映了C和N之间的平衡关系，与土壤有机质的分解速率呈反比，C∶N越小，表明其矿化作用越快，不利于有机质的积累[16]。从本研究的结果可以看出，樟子松的C∶N要略高于黄芪和苜蓿，但3种植被类型间无显著性差异，3种植被恢复措施均对应较低的C∶N，意味着样地土壤中的有机质矿化作用速率缓慢，3种植被为土壤有机质的积累创造了良好条件。同时，所研究的结果中土壤的C∶N属于弱变异，相对稳定，这种现象可能归因于较好的土壤环境，即较低的容重和较高的含水量[17]，这与朱秋莲等[18]、王传杰等[19] 以及陶冶等[20] 的研究结果一致。本研究从土壤C∶N与SOC所表现的相关性可以看出，土壤SOC处于缺乏状态。同时C∶N空间变异性较小，表明该区土壤侵蚀不严重，有着良好的土壤C、N循环系统，SOC输入/输出平衡机制比较稳定，使得研究区植被修复能够达到较稳定的C∶N。
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C∶P常用于对土壤养分限制因子的诊断和养分限制阈值的确定[21]。本研究的C∶P平均值远低于我国陆地（136）[10] 和全球（186）[16] 的土壤C∶P的平均值。土壤C∶P作为指示磷有效性的重要指标，反映了微生物矿化有机质释放或吸收固持P的潜力[22]，C∶P值越高表明土壤有机质分解和矿化速率较高，养分释放较快。本试验区C∶P低的原因可能：一方面，土壤中的微生物在有机质矿化分解过程中能更多地释放P，增加土壤有效P的含量[23]；另一方面，可能是作物对C和P吸收比例不一致以及水土流失引起C和P元素不成比例的流失，从而影响到土壤的C∶P[24]。从土壤C∶P与SOC所表现的相关性可以看出，土壤SOC处于缺乏状态。C∶P中等的空间变异性以及C∶P要远高于C∶N和N∶P，说明土壤中植被的生长发育受到P的限制。多项研究表明P不仅在森林中[25]受限，而且在废弃的农业地中变得越来越受限，尤其是在黄土高原[26]上P受限更突出。
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土壤养分限制因子的诊断和养分限制阈值的确定通常也用土壤N∶P这一指标[27]。本试验的土壤N∶P的平均值远低于我国土壤平均水平 （9.3），并且也比亚热带土壤N∶P（6.4）低[10]。这可能是试验区缺乏氮素，而磷的背景值高所致。这一点也可以从土壤N∶P与TN所表现的相关性看出。N∶P属于弱空间变异，所以比较稳定。本研究的苜蓿N∶P要高于樟子松和黄芪的N∶P，由于苜蓿作为豆科植物，能够进行生物固N，随着生长年限的增加，在一定生长时期内，土壤中N含量增加，而土壤P的来源较单一，且在土壤中分布较均匀，所以苜蓿的N∶P在三者中较高[28]。
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4 结论
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3 种不同的植被模式对光伏电站土壤都有潜在的修复作用。黄芪地的土壤SOC含量和C∶N均是表层土显著高于下层土，苜蓿地下层土壤SOC显著大于表层；不同植被间，0～20 cm表层土壤SOC黄芪地显著高于苜蓿地，20～40 cm下层土壤SOC苜蓿地显著高于黄芪地，C∶P黄芪地显著低于苜蓿地。
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试验区的土壤SOC、TN、TP、C∶N和N∶P为弱变异，而C∶P为中等变异。土壤SOC与C∶N和C∶P，N∶P与TN，C∶P与C∶N均呈极显著正相关。
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研究区土壤C∶P平均值（12.79）远低于我国陆地（136）和全球（186）土壤平均水平，表明光伏电站的土壤N素缺乏，N为养分限制因子。
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摘要
西部地区光伏电站的建设和运营会对土壤和植被产生一定破坏，造成局地风沙危害。以光伏电站内樟子松、苜蓿和黄芪样地为研究对象，对不同植被下土壤养分及其化学计量进行研究，为光伏电站内植被恢复模式选择提供数据支撑。结果表明，不同植被下土壤有机碳（SOC）、全氮（TN）、全磷（TP）含量的大小顺序为 SOC>TN>TP。相同植被间，黄芪地表层土壤的 SOC 含量显著高于底层，苜蓿地则是下层显著高于表层；不同植被间，只有黄芪地表层土壤 SOC 含量显著高于苜蓿地，下层土壤 SOC 则是苜蓿地显著高于黄芪地，其余样地间土壤 SOC、TN 和 TP 差异均不显著。整个研究区 C、N、P 化学计量比的大小顺序为 C∶P>C∶N>N∶P。0 ～ 20 cm 表层土壤均是黄芪地 C∶N、C∶P 和 N∶P 大于樟子松地和苜蓿地（差异不显著），而 20 ～ 40 cm 土层则是苜蓿地 C∶N、C∶P 和 N∶P 最大（只有苜蓿地和黄芪地间的 C∶P 差异显著）；不同土层间只有黄芪地的表层土 C∶N 显著高于底层土。土壤 SOC、TN、TP、C∶N 和 N∶P 含量均为弱变异，只有 C∶P 为中等变异。土壤 SOC 与 C∶N 和 C∶P，C∶N 与 C∶P，N∶P 与 TN 均呈极显著正相关。研究区土壤的 C∶P 为 12.79，远低于中国陆地土壤 C∶P 平均值，表明光伏电站土壤 N 素缺乏，C 偏低，N 为养分限制因子。
Abstract
The construction of photovoltaic power station can destroy the surface soil and the vegetation and cause local wind and sand hazards, which needs to restore vegetation after the power station is built．The soil nutrients and their stoichiometry under different vegetation patterns were studied in different field（Pinus sylvestris var．mongolica, Medicago Sativa L．and Astragalus membranaceus var. mongholicus）, which provided data support for the impact of the power station construction on the local natural environment．The results were as follows：The contents of soil nutrients were SOC>TN>TP．Among the same vegetation type, SOC content of Astragalus was significantly higher in the surface soil than in the subsoil．SOC content of Medicago Sativa L．field was significantly higher in the subsoil soil than in the surfacesoil．Among different vegetation types, only surface soil SOC of Astragalus was significantly higher than that of Medicago Sativa L．Subsoil SOC of Medicago Sativa L．was significantly higher than that of Astragalus．SOC, TN and TP in other vegetation field were no significant difference．The order of C N P stoichiometric ratio in the whole research area was C∶P>C∶N>N∶P．The C∶N and C∶P and N∶P of Astragalus field were higher than those of Pinus sylvestris and Medicago Sativa L．in the surfacesoil（0 ～ 20 cm）, and there was no significant difference among them．C∶N and C∶P and N∶P of Medicago Sativa L．field was the largest in the subsoil（20 ～ 40 cm）．Only the C∶N of surfacesoil of Astragalus was significantly higher than that of the subsoil．The contents of SOC, TN, TP, C∶N and N∶P were all weakly variable．C∶P was moderately variable．SOC was significantly positively correlated with C∶N and C∶P．The same as C∶N with C∶P and N∶P with TN．The C∶P of soil in the study area was 12.79, far lower than average C∶P of land soil in China, which indicated that the soil N of photovoltaic power station was the nutrient limiting factor.