基于SHAP值方法的乌拉特...层碳氮储量及其影响因素研究_蒋星驰.pdf

第 43 卷 第 2 期2023 年 3 月中国沙漠JOURNAL OF DESERT RESEARCHVol.43 No.2Mar.2023蒋星驰，温苏雅勒图，李俊瑶，等.基于SHAP值方法的乌拉特梭梭（Haloxylon ammodendron）林保护区土壤表层碳氮储量及其影响因素研究 J.中国沙漠，2023，43（2）：170-183.基于SHAP值方法的乌拉特梭梭（Haloxylon ammodendron）林保护区土壤表层碳氮储量及其影响因素研究蒋星驰1，2，温苏雅勒图3，李俊瑶1，2，陈峰4，胡晋瑜5，王国林3，秦素娟6，卢建男1，2，王少昆1，2（1.中国科学院西北生态环境资源研究院 乌拉特荒漠草原研究站，甘肃 兰州 730000；2.中国科学院大学，北京 100049；3.乌拉特梭梭林-蒙古野驴国家级自然保护区乌拉特后旗管理站，内蒙古 乌拉特后旗 015543；4.巴彦淖尔市乌拉特国家级自然保护区管理局，内蒙古 巴彦淖尔 015006；5.榆林市横山区二石磕林场，陕西 榆林 719000；6.巴彦淖尔市林业和草原事业发展中心，内蒙古 巴彦淖尔 015002）摘要：土壤碳氮储量对陆地生态系统碳氮循环及全球变化研究具有重要意义。为了阐明乌拉特梭梭（Haloxylon ammodendron）林国家级自然保护区土壤碳氮储量分布与变化规律，利用相关性分析、随机森林与SHAP解释方法确定影响土壤碳氮储量的关键因子。本研究采用可通行路线网格布点法，在保护区内布设61个调查点，采集表层土壤（020 cm），测定土壤碳氮储量，分析其主要影响因素。结果表明：乌拉特梭梭林保护区内土壤全碳和全氮储量在空间上均呈现西高东低、北高南低的特点，其中核心区的全碳储量（1 429.91 g m-2）显著高于缓冲区（1 194.09 g m-2）和试验区（986.36 g m-2）；不同区域的全氮储量差异不显著（P0.05），核心区、缓冲区、试验区分别为 76.79、62.39、51.28 g m-2；pH、电导率、梭梭树高度、物种丰富度、植被盖度和草本生物量在3个区域差异显著（P0.05）。影响梭梭林保护区表层土壤全碳储量的关键因子为土壤全碳、土壤全氮、土壤含水率、电导率、容重、梭梭树高度、植物密度和pH，SHAP分析表明土壤容重、pH与土壤全碳储量呈负相关，其余因子与土壤全碳储量均呈显著性正相关；影响土壤全氮储量的关键因子为土壤全氮、土壤全碳、电导率、容重、土壤含水率、梭梭树高度、植被盖度、碳氮比和植物密度，SHAP分析表明土壤容重、碳氮比与土壤全氮储量呈负相关，其余因子与土壤全氮储量均呈显著性正相关；基于SHAP值计算的平均因子贡献率表明，保护区内较低的植物密度是限制土壤碳氮储量的关键因素。本研究同时发现，当梭梭树的平均高度高于2 m时对土壤碳氮储量的贡献有显著提升，因此加强对保护区内梭梭林的管理对提升土壤质量具有积极作用。关键词：梭梭（Haloxylon ammodendron）；土壤全碳储量；土壤全氮储量；SHAP文章编号：1000-694X（2023）02-170-14 DOI：10.7522/j.issn.1000-694X.2022.00086 中图分类号：X825 文献标志码：A0 引言 梭梭（Haloxylon ammodendron）是藜科梭梭属灌木，广泛分布在荒漠区的湖盆低地、砾石戈壁以及干河床两侧1。因其具有耐旱、耐热、耐寒、耐贫瘠和耐盐碱等优良特性，在防风固沙、土壤改良以及植被恢复等方面发挥重要的生态作用2，同时作为牲畜的重要采食来源与肉苁蓉的寄主植物对干旱区的经济活动也有重要影响3。梭梭林可以缓解风蚀作用，保留富含有机质的表层土壤，并通过根系代谢与凋落物的输入，经微生物分解形成有机质增加土壤碳氮含量，对区域碳氮循环有重要影响4。收稿日期：20220712；改回日期：20220823资助项目：国家科技基础资源调查专项（2017FY100200）；国家自然科学基金项目（41771117）；内蒙古生态监测项目（E1900504）作者简介：蒋星驰（1997），男，江苏盐城人，硕士研究生，研究方向为微生物生态学。E-mail：通信作者：王少昆（E-mail：）第 2 期 蒋星驰等：基于SHAP值方法的乌拉特梭梭（Haloxylon ammodendron）林保护区土壤表层碳氮储量及其影响因素研究土壤碳氮是陆地生态系统养分的重要组成部分，影响植物生产力与生态系统的稳定性5-6，土壤碳氮储量是影响土壤肥力和全球气候变化的关键因素。土壤是陆地最大的碳储存库7，碳储量是大气的2倍多，土壤碳储量的变动对大气CO2浓度有重要影响8。土壤碳源的可利用性也会影响土壤微生物的活性，如葡萄糖等易于利用的碳源可以缓解微生物的资源限制9-10。土壤氮储量的增加有利于土壤有机碳储量的积累11-12，从而可利用氮素决定了植物的生长和对CO2的持续吸收13，影响陆地生态系统净初级生产力14。内蒙古乌拉特梭梭林-蒙古野驴国家级自然保护区（简称“乌拉特梭梭林保护区”）成立于1985年，2001年升级为国家级自然保护区，主要保护对象为区域内天然分布的梭梭林与国家一级保护野生动物蒙古野驴15。目前对乌拉特梭梭林保护区的研究集中在保护区植被组成及空间分布特征16、天然梭梭林土壤微生物多样性17、天然梭梭林恢复过程的影响因素18-19和动物生境选择20等方面，鲜见对土壤碳氮储量方面的相关报道。土壤碳氮储量对地上地下生物量、群落演替方向和组成有重要影响21，本研究通过探究保护区内表层土壤碳氮储量的空间分布特征，分析该区域碳氮储量与环境因子的关系，为提高保护区内土壤质量，探究荒漠区群落演替过程提供科学依据与数据支撑。1 研究区与研究方法 1.1研究区概况乌拉特梭梭林保护区位于内蒙古巴彦淖尔市乌拉 特 后 旗 北 部 的 前 达 门 苏 木（41 58 35 4217 26 N，10622 22 10652 17 E），总面积 6.81万hm2，按照国家级自然保护区的规划原则划分为3个区域（图1）：核心区（2.13万hm2）、缓冲区（2.05万hm2）与试验区（2.63万hm2）。保护区东西距离40.9 km，南北距离东侧16.3 km、西侧26.4 km，地势整体由南向北海拔逐渐降低22。该区域土壤类型以棕钙土和灰棕漠土为主，气候是典型的大陆性干旱气候，春秋季短，夏热冬冷，年均气温6.5，年降水量157 mm，年蒸发量3 715 mm，7月和8月降水量占全年降水量的70%且雨热同期，全年平均风速5.4 m s-1，大风日数6070 d，沙暴日数24 d23-24。1.2试验设计与采样方法2021年8月，在乌拉特梭梭林保护区内，依照可通行路线均匀设置调查点61个（图1），其中核心区（C01C21）21个、缓冲区（B01B20）20个和试验区（E01E20）20个。在每个调查样点选择主要的植物群落，设置1个100 m100 m的大样方，确定大样方内乔木、灌木和草本植物的种类组成；在每个大样方内分别设置3个10 m10 m的乔木、灌木样方，调查乔木、灌木的种类、高度、密度、盖度及梭梭树高度和密度；在每个大样方内同时设置3个1 m1 m的草本样方，调查草本物种的组成、高度、密度、盖度和地上生物量。在每个大样方内依照五点取样法采集 020 cm 土壤样品，测定土壤机械组成、容重、含水率、pH、电导率、全碳和全氮含量。本研究测定的土壤理化性质与植被特征作为影响土壤碳氮储量的环境因子。1.3土壤理化性质测定与碳氮储量计算土壤机械组成采用干筛法测定，容重采用环刀法测定，土壤含水率采用烘干法测定（105，12 h），pH（水土比为2.5 1）和电导率（水土比为5 1）分别采用 SX800（中国，上海）pH 探头和电导率探头测定，全碳和全氮使用元素分析仪（Elementar，德国）测定。依据下列公式计算土壤全碳储量（RTC）和全氮储量（RTN）：RTC=TCBDH10（1）RTN=TNBDH10（2）式中：RTC和RTN分别为样点土壤全碳储量（g m-2）和全氮储量（g m-2）；TC和TN分别为样点土壤全碳含量（g kg-1）和土壤全氮含量（g kg-1）；BD 为样点的土壤容重（g cm-3）；H为采样土层厚度（cm）。1.4SHAP解释方法SHAP值（Shapley value）用于在博弈论中解决多人合作利益分配问题，在满足 Shapley公理体系时有25：xi=s Si()n-|s！()|s-1！n！v（s）-v（si）（3）式中：xi为成员i的收益；Si为包含成员i的所有子集的集合；s为Si的某一种集合情况；|s|为子集s中的元素数目；n是合作者的数目；v（s）为s集合的收益；v（si）是从s集合中删除成员i的集合收益。171中国沙漠第 43 卷基于 SHAP值构建的 SHAP解释方法，被用于处理黑箱模型的分析解读问题。该解释模型通过重采样方法获取边际贡献，相比依赖预测模型本身的特性，可以更好地解释指标的变化趋势26-27。通过SHAP方法，模型的预测值被解释为各个输入特征的SHAP值之和，获得每个样本中各个指标的贡献情况：yi=ybase+f（xi，1）+f（xi，2）+f（xi，j）+f（xi，k）（4）式中：yi为第i个样本的预测值；ybase为所有样本的预测均值；xi为第i个样本；f（xi，j）为xi样本第j个特征的SHAP值；k为输入特征的数量。机器学习方法已在生态学领域中有广泛的运用，但过去的研究中常常依赖机器学习模型本身的特性对各种特征进行分析，而SHAP方法可以在不同的模型间获得统一的解释标准。本研究中结合随机森林模型，以环境因子为自变量构建土壤碳氮储量回归模型，利用SHAP方法计算随机森林回归模型下每一个样本中各个环境因子的SHAP值，量化环境因子对土壤碳氮储量的贡献。1.5数据分析采用R包agricolae进行方差分析28，vegan进行主坐标分析（PCoA）降维分析与ANOSIM相似性分析29，A3进行随机森林模型检验30，ggplot2进行数据可视化31。使用QGIS 3.22进行克里金插值可视化。通过Julia包MLJ.jl进行默认设置的随机森林模型构建32，基于GitHub工具ShapML.jl笔者编写了 PTShap.jl进行夏普利值分析，并将 PTShap.jl以AGPL-3.0开源协议发布在Gitee。2 结果与分析 2.1植被特征和土壤理化性质对核心区、缓冲区和试验区植被特征和土壤理化性质的方差分析（表1）结果表明：pH、电导率、梭梭树高度、物种丰富度、植被盖度和草本生物量在3个区域差异显著（P试验区（259 412.68 t）缓冲区（244 788.45 t，图3D）。全区的全氮储量估计值为42 632.86 t，各区全氮储量的大小顺序为：核心区（16 356.27 t）试验区（13 486.64 t）缓冲区（12 789.95 t，图3E）。在保护区范围内，利用调查点的碳氮储量数据进行克里金插值，获取保护区内碳氮储量的空间分布情况（图4）。全碳储量在空间上呈现西高东低、北高南低的分布，最高值在 B19 样点处（3 846.38 g m-2），最低值在东部 B08 样点处（612.25 g m-2），最高值是最低值的6.28倍（图4A）。全氮储量的空间分布与全碳储量一致，最高值在西北角C08样点处（239.20 g m-2），最低值在中部B04样点处（30.82 g m-2），最高值是最低值的7.76倍（图4B）。2.3土壤碳氮储量的影响因素采用随机森林模型，利用调查数据分别对全碳储量设置模型RFC和全氮储量设置模型RFN，使用R包A3进行100次置换检验，结果表明RFC和RFN检验均达到显著水平（P0.01），模型中 R2分别为59.67%与52.76%，模型预测效果良好。表1 乌拉特梭梭林保护区土壤和植被特征（平均值标准误）Table 1 Features of soil and vegetation in the pr