内蒙古草原67种植物碳含量分析及与热值的关系研究

龙世友，鲍雅静＊，李政海，高伟，2，洪光宇，3，黄硕，3，邹德喜

（1.大连民族学院环境与资源学院，辽宁 大连116600；2.内蒙古自治区乌海市规划局规划设计院，内蒙古 乌海016000；3.内蒙古大学生命科学学院，内蒙古 呼和浩特010021）

草地生态系统是地球上分布面积较广的生态系统类型之一，占陆地生态系统总面积的16.4%，广大的分布面积使得草地在全球碳汇平衡中扮演着十分重要的角色［1］。掌握草地生态系统碳循环规律对陆地生态系统乃至全球碳循环的研究都具有重要的意义。

植物碳含量是植物碳贮量的一种度量，反映绿色植物在光合作用中固定贮存碳元素的能力，任何一类有机质均由碳元素构成骨架，碳元素含量是反映物质组分的一个综合指标［2，3］。目前，学术界对植被碳含量的研究主要集中在与全球变化密切相关的碳储量以及陆地生态系统碳循环方面［4］，以及森林生态系统贮碳量的研究，如范月君等［5］研究了气候变暖对草地生态系统碳循环的影响，任继周等［6］采用综合顺序分类法（CSCS）分析了1950－2000年和2001－2050年期间的草原类型演替及碳汇动态。国外大多研究热带雨林及暖温带森林植物，国内大多数研究集中在亚热带及暖温带森林植物［7］，但是此类研究大多与土壤有机碳含量有关，较少涉及植物地上部分的碳含量。由于全球草地生态系统中约80%的生物量碳储存在地下［8］，因此对草地生态系统地上植被碳含量的研究相对较少［4］，迄今只有少数研究如王俊明和张兴昌［9］研究了退耕草地演替过程中的碳储量变化，发现地上部分生物碳储量呈阶梯式上升趋势，而对基于不同分类群的碳含量研究尚未见报道。

热值是指单位重量干物质在完全燃烧后所释放出来的热量值，是植物能量代谢水平的一种度量，反映绿色植物在光合作用中转化日光能的能力，是植物综合生长状态的一种体现［10，11］。植物碳含量和热值的相关性研究，国内学者主要对乔木做了相应研究，如江丽媛等［12］在研究6个树龄栓皮栎（Quercusvariabilis）时发现，整体上植物热值与碳含量呈显著正相关关系；郑朝晖等［13］在研究俄罗斯杨（Populusrusskii）时也得出类似的结论。研究认为，有机物由碳元素构成骨架，碳元素含量决定有机物含量，因此由有机物构成的植物体中碳含量与热值必然存在相关关系［2，14］。然而，目前学术界尚缺少对草地生态系统碳含量和热值相关关系的研究。

因此，本实验选择内蒙古锡林郭勒草原不同气候区（草甸草原、典型草原、荒漠草原）3种草原类型，分析内蒙古草原中67种植物碳含量的特征，以及碳含量与热值的相关关系，旨在为科学利用、开发和保护内蒙古草原资源，了解草原生态系统贮碳量，提高草原生态系统物质循环和能量转化效率，科学估算草原植物碳贮量提供理论依据。

1 材料与方法

1.1 研究样地概况

本实验选取内蒙古锡林郭勒盟境内不同气候区3种草原类型作为研究样地［4］。研究样地的选取是根据干燥度的不同而确定的［15］。草甸草原处于草原向森林的过渡地段，是草原群落中较湿润的类型；典型草原具有典型的半干旱气候特征，是最基本的一个草原类型；荒漠草原是草原植被中最旱生的类型。

草甸草原实验区位于内蒙古锡林郭勒盟西乌珠穆沁旗浩勒图高勒镇。气候属于中温带半干旱大陆性气候，年平均降水量350mm左右，多集中在7、8两个月份。试验地内主要以多年生草本为主，有极少量的灌木、小半灌木及一、二年生的草本植物。实验区草地类型为低山丘陵羊草草甸草原，中旱生的羊草为建群种，其他主要次优势植物种有黄囊苔草（Carexkorshinskyi）、麻花头（Serratulacentauroides）、贝加尔针茅（Stipabaicalensis）、羽茅（Achnatherumsibiricum）、线叶菊（Filifoliumsibiricum）等。实验区内土壤类型为暗栗钙土。

典型草原实验区位于锡林河流域中游地区白音锡勒牧场的羊草典型草原区。气候属于温带半干旱草原气候，年平均降水量346.1mm，年蒸发量为1 600～1 800mm。试验区主要以多年生草本为主，建群种为羊草（Leymuschinensis）和大针茅（Stipagrandis），其他主要次优势植物种主要有羽茅和黄囊苔草等。实验区内土壤类型为暗栗钙土。

荒漠草原实验区位于内蒙古锡林郭勒盟苏尼特右旗赛罕塔拉镇。苏尼特右旗年平均降水量为177.2mm，蒸发量2 500mm。降水量分布不均，自南向北、由东向西递减，多数年份受到不同程度的干旱威胁。实验区植被在植物区系组成中以亚洲中部荒漠草原植物种占主导地位。试验区内以短花针茅（Stipabreviflora）为建群种，主要伴生种有冷蒿（Artemisiafrigida）、无芒隐子草（Cleistogenessongorica）、草麻黄（Ephedrasinica）等，偶见狭叶锦鸡儿（Caraganastenophylla）。实验区内土壤类型为淡栗钙土。

1.2 取样与研究方法

1.2.1 植物碳含量数据测定 在草甸草原、典型草原、荒漠草原实验区内分别选取围封保护的样地及围栏外放牧退化样地各一块，样品采集于2008年7－8月群落地上生物量高峰期进行。在3类草原围栏内外样地随机选取10个0.5m×0.5m观测样方，分种记录植株平均高度、株丛数，并齐地面分种剪下地上部分后在65℃烘箱中烘干至恒重，称量其干重，称重后的样品同一样地的每3～4个样方合并在一起，粉碎后分种保留，即共6个样地，每个样地3个重复，共获得67种草原植物的233个样品（表1）。

有机碳含量使用德国Elementar公司生产Liqui TOC总有机碳测定仪进行测定。把过100目（0.149mm）分样筛的样品混合均匀，用精度为0.000 1g的电子天平称取植物样品10mg，放入测样用的小石英杯中，并加入0.8%的盐酸0.5mL反应0.5h以除去无机碳，然后放入烘箱内将盐酸溶液烘干，取出烘干的盛有样品的小石英杯，按照Liqui TOC分析仪的操作流程放入反应器内进行测定［4］。

1.2.2 植物热值数据来源 本项研究主要进行了碳含量的测定和分析，植物热值数据则来源于课题组在前期研究中关于该区域的草原植物热值研究结果［16－18］，在前期研究中课题组对内蒙古境内不同气候区的3种草原类型（和本研究属同一区域）的热值进行了分析［16］，并针对内蒙古锡林河流域草原植物种群和功能群热值［17，18］进行了研究，本研究的67种植物热值数据主要来源于参考文献［16］中的表2，有少数几个植物在文献［16］中没有相关热值数据，其热值数据来源于参考文献［17］的表2。

1.3 数据分析

用Microsoft Excel 2003对数据进行初步整理、作图，用SPSS 19作统计分析并作图。

2 结果与分析

2.1 碳含量分析

2.1.1 碳含量频数分析 从内蒙古草原不同样地采集而来的67种草原植物，分属于23个科，其主要物种和分类群的碳含量见表1。经过频数分析可以得出，所有物种的碳含量平均值是（52.17±2.01）%。其中，一年生杂草猪毛菜的碳含量为（43.79±1.37）%，是调查的所有物种中最小的；接着，从星毛委陵菜的碳含量46.92%到草芸香的碳含量为（52.33±0.44）%，再到多年生杂草展枝唐松草的碳含量（57.12±4.58）%，为最大值，呈现正态分布（图1）。

表1 内蒙古草原主要物种的碳含量及其功能群划分Table 1 The carbon content of main species and classification of functional group

续表1 Continued

2.1.2 不同生活型功能群之间的碳含量分析 67个物种基于生活型可以分成4个功能群：半灌木、多年生杂草、多年生禾草和一二年生植物（图2）。其中，多年生杂草的种数最多（49种），小灌木仅4种，一二年生植物和多年生禾草都是7种。基于生活型的分类群碳含量（%）平均值的顺序为：一二年生植物（49.39±2.88）＜多年生杂草（52.31±1.65）＜半灌木（52.84±1.90）＜多年生禾草（53.54±0.88）。结果表明，不同功能群之间碳含量具有差异，多年生禾草的平均值显著高于一二年生杂草，半灌木和多年生杂草居中。一二年生植物碳含量和其他3类（多年生杂草、多年生禾草和半灌木）存在显著差异（P＜0.05），其他三者之间无显著差异（P＞0.05）。

图1 锡林郭勒草原植物种群碳含量分布频率图Fig.1 The frequency distribution histogram of the carbon content of plant species in Xilin Gol Grassland

2.1.3 水分生态型功能群之间的碳含量分析 水分通常被认为是内蒙古锡林郭勒草原植物生长的关键限制因子，基于植物的水分生态类型，将67个物种分成5个功能群：旱生植物、中旱生植物、旱中生植物、中生植物和湿中生植物［19，20］。旱生植物（28种）和中旱生植物（22种）种类较多，湿中生植物种类较少，仅有2种。基于水分生态类型的碳含量（%）平均值的顺序为：旱中生植物（50.01±4.36）＜中生植物（51.80±1.92）＜湿中生植物（51.96±0.78）＜旱生植物（52.34±1.90）＜中旱生植物（52.54±1.53）。研究结果表明，不同水分生态功能群之间的碳含量无显著性差异（P＞0.05）；旱中生植物功能群的平均碳含量略低于其他组，其他功能群的碳含量基本一致（图3）。

图2 基于生活型功能群的碳含量分析Fig.2 Analysis of the average carbon content based on taxon of life form

图3 基于水分生态型功能群的碳含量分析Fig.3 Analysis of the average carbon content based on the ecological type of water

2.1.4 主要科之间的碳含量分析 采集到的67个物种的碳含量分属于23科，其中禾本科植物种数最多（10种），百合科其次（9种），川续断科和大戟科等10个科只有1种。所有种碳含量的平均值为（52.17±2.01）%。选取植物种数大于等于4种的6个科进行比较（图4），其碳含量（%）的平均值大小顺序为：藜科（48.43±2.65）＜蔷薇科（50.98±2.29）＜百合科（51.73±1.22）＜菊科（52.45±0.92）＜禾本科（53.05±1.15）＜豆科（53.44±0.49）。豆科和禾本科具有较高的碳含量；藜科的碳含量最低，明显低于其他科，并和其他科之间差异显著（P＜0.05）。蔷薇科、百合科和菊科之间没有显著性差异（P＞0.05），百合科、菊科、禾本科和豆科之间也没有显著性差异（P＞0.05）。

图4 基于科（种类≥4）的分类群碳含量分析Fig.4 Analysis of the average carbon content based on the classification of the family（Species≥4）

2.2 热值与碳含量的相关分析

内蒙古3种草原类型67种植物热值与碳含量的相关性分析结果显示，热值和碳含量均值分别为（17.09±1.29）kJ/g和（52.17±2.01）%。热值与碳含量的Pearson相关系数是r＝0.520，显著性（双侧）P＜0.01，表明植物热值与碳含量在0.01水平上呈显著正相关关系。

3 讨论

绿色植物通过光合作用将大气中的CO2转变为植物本身的有机碳，是草地生态系统碳的主要来源［21，22］。研究表明，中国草地生态系统碳储量 为44.09Pg，约占世界草地生态系统碳储量的8%左右［23］，约占我国陆地生态系统的16.7%［24］。学术界对于植被碳含量的研究，主要集中在森林生态系统中［4，7］，对草地生态系统植被碳含量的研究相对较少。一方面由于草地生态系统的碳储量不如森林大，同时地上部分由于放牧、农垦等人为活动造成了影响，另一方面全球草地生态系统中约80%的生物量碳储存在地下［8］，导致研究土壤碳含量多于研究地上植被碳含量，如丁越岿等［25］通过对比分析毛乌素沙地9种主要植被类型样地中的土壤有机碳含量和密度及其在土壤剖面上的分布差异，研究了不同植被类型对毛乌素沙地土壤有机碳的影响。但是植物作为全球碳循环的轴心，植被碳库也影响着土壤碳库［26］。在高伟［4］前期的研究中发现，3类草原（和本研究属同一草原）中碳元素在植物体内含量相对稳定，不易随利用状况、生态梯度的改变而变化。他认为，碳元素作为植物体内含量最多的元素，其主要作用作为构建支撑植物体的骨架，它的来源主要是绿色植物通过光合作用将大气中的CO2转变为植物体有机碳，从而植物体内的碳含量相对稳定。

在前期研究中，鲍雅静和李政海［17，18］对草原植物热值进行了系统的研究。结果表明，研究区出现的60个植物种平均热值为（17.29±0.91）kJ/g；生活型功能群中，灌木的热值最高，多年生禾草显著高于一二年生植物（P＜0.05），半灌木和多年生杂草介于二者之间；水分生态类型功能群之间在热值上没有明显差异；不同科之间热值有显著差异，禾本科、豆科、菊科植物热值较高，藜科植物平均热值最低。其结果与碳含量的分析结果基本上趋于一致，因此，在此基础上本研究进一步探讨了碳含量和热值之间的相关关系。结果表明，碳含量与热值之间存在显著的正相关关系（P＜0.01）。

研究表明，任何一类有机质都是由碳素构成骨架［2，14］，官丽莉等［14］研究发现，在一般植物中，碳素和氧素占干重的很大部分，所以碳素含量越高，热值可能越高。而鲍雅静等［2］研究认为，碳含量的高低决定了植物物质中有机物的总含量，即碳含量越高，植物物质中有机物的含量越高，这又往往决定了植物具有较高的热值。江丽媛等［12］研究显示，可以根据碳含量高低来估计热值高低，从而为生物质能源的利用提供一定的理论依据。笔者认为，碳作为能源物质，植物的碳含量在一定程度上也就代表了植物能量的多少。植物碳含量与热值具有相关性，主要是植物燃烧时，碳放出热量，因而热量的多少与碳含量有一定相关关系。

本研究的结果表明，热值与碳含量存在着正相关。它表明，植物的碳含量越高，热值也相应地较高；或是碳含量可以反映热值的高低，可以作为研究碳含量与热值时初步衡量方法或原则，为下一步草原生态系统碳密度的估测奠定基础，为草原植物资源的选择、开发和利用，提高草原生态系统物质循环和能量转化效率，探索新的草原生态系统碳密度估测方法，科学估测草原生态系统的贮碳量提供理论依据。

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