土地利用的变化是全球气候变化的重要驱动因素^[1]，是联系人类活动与自然环境演变的重要纽带，土地利用类型的差异会影响土壤结构稳定性以及土壤固碳能力^[2]。土壤团聚体作为土壤结构的基本单元，其结构和稳定性是评价土壤质量的重要指标，也是研究土地利用变化对生态环境影响的重要内容^[3]。土壤团聚体中有机碳组分（soil organic carbon，SOC）及其活性组分（labile organic carbon，LOC）能有效反映土壤碳库稳定性，能够表征土地利用变化对土壤固碳能力的影响，土地利用变化是影响土壤碳储量的重要因素之一^[4]。土地利用变化对土壤团聚体的影响研究已成为当前环境治理和水土保持研究的热点。客观把握土地利用变化下土壤团聚体稳定性和土壤碳储量的变化趋势，有助于生态环境保护和区域生态修复，改善陆地生态系统碳储量，维持全球碳平衡。

我国喀斯特地区由于其独特的地质条件，受自然因素和农业生产活动约束，土壤极易遭到侵蚀，遭受降雨时极易引发水土流失造成基岩暴露^[5]。研究表明，土地利用变化是喀斯特地区土壤固碳能力和养分固存能力的重要影响因素^[6]。Chen等^[7]研究表明在岩溶地区0～5 cm表层土壤有机碳和全氮含量与土地利用密切相关，且耕作易造成土壤有机碳和全氮含量降低。Hu等^[8]研究结果表明各种植被恢复方式均有利于土壤有机碳含量的提升，其中自然恢复下土壤有机碳含量显著高于其他方式，意味着进行植被恢复时应考虑人为干扰的影响。何宇等^[9]研究发现在西南喀斯特地区土地利用变化对土壤团聚体养分存在显著影响，退耕还林有助于提升土地长期固碳效应。然而，学者对喀斯特地区土地利用方式下土壤团聚体稳定性和有机碳驱动机制的研究较少，且多集中于耕地利用。我国喀斯特地区土地利用的研究具有明显的地理分布特征，主要在华南和西南地区，其中西南喀斯特的案例多集中在广西、贵州及云南地区，对湖北喀斯特地区研究较少，尤其是针对三峡库区下游的下牢溪小流域，不同土地利用方式下土壤团聚体特征及有机碳影响的研究较少。

国内外开展许多关于喀斯特中大型流域地区的研究，如Solaimani等^[10]利用地理信息系统和EPM模型探讨内卡河流域土地利用方式、土壤侵蚀和产沙量之间的关系。Xu等^[11]研究表明在贵州中部茅条河流域，土地利用方式的变化对土壤侵蚀有显著影响。相比于中大型流域，小流域由于体量小，对外界环境干扰响应更强烈，能指示人类活动对环境干扰做出快速调整。目前喀斯特小流域地区的研究主要集中在土壤可蚀性及土壤有机碳方面，如Bai等^[12]研究发现采用土壤类型、土地利用和岩石暴露率组合作为主要控制因子能较好地反映土壤有机碳地空间分布。Luo等^[13]对鄂西喀斯特小流域地区土壤侵蚀进行分析后发现，自然恢复或人为干扰引起的土壤密度、孔隙度和有机质含量变化是影响土壤可蚀性变化的主要原因。尽管上述研究分析土地利用变化对土壤特性的影响，但目前尚缺乏对土壤团聚体稳定性和有机碳储量变化特征的深入探讨，以至于不能完全揭示鄂西喀斯特小流域地区土地利用变化对土壤团聚体稳定性和土壤有机碳分布特征的影响。因此，笔者以鄂西长江喀斯特小流域—下牢溪为研究对象，通过前期野外调查选取典型土地类型及其代表植被物种，结合室内分析，分别采用干、湿筛法测定该地区5种典型土地利用类型（柏树（Cupressus funebris）林（cypress forest，CF）、蔬菜田地（vegetable farmland，VF）、石坎农田（stone terraced farmland，ST）、石坎人工林（stone terraced forest，SF）和 天然林（natural forest，NF））下表层土壤的团聚体分布和稳定性差异，深入分析土壤团聚体SOC和LOC的分布特征，以期进一步了解鄂西喀斯特地区典型土地类型土壤结构的稳定状况及固碳能力，为评价该区域不同土地类型对土壤结构和养分固持等生态功能的相关性研究提供理论支持和数据基础。

研究区位于宜昌市下牢溪区，地处中国西南部喀斯特东部，E 111°12′～111°18′，N 30°48′～30°54′，平均海拔550 m，属典型亚热带季风性湿润气候，四季分明，雨热资源丰富，气候宜人，年均气温16℃～17 ℃，年平均降水量达1164.1 mm，流域内土壤质地以粉壤土和黏壤土为主。该地区地形特殊，加之分布广泛的碎石滩地，使该区可供开发的耕地数量较少。林地占流域土地利用的85.30 %，当地树种主要以柏树占比最多，达到43.12 %，为该地区的优势种群，此外天然混交林占24.12 %，耕地、裸地和居民点分别占11.64 %、1.23 %和1.82 %。流域内常见的土地利用方式分为林地和农耕地，林地有CF、SF和NF，农耕地有VF和ST，其中ST存在秸秆回田等保护性耕作措施。石坎是三峡地区常见的耕地类型，随着生态治理和“绿水青山就是金山银山”理念的提出，荒废农田比例增多，原有耕地逐渐被人工林地代替，其中以石坎梯田上的人工林为典型^[14]，下牢溪各样地基本信息见表1，下牢溪流域概况图见图1。

表 1(Tab. 1)

表 1 样地基本信息 Tab. 1 Basic information of sampling plots 土地利用方式 Land use type 地理位置 Geographic location 主要植物种类 Main plant species 基本概况 Basic overview CF E 111°16′01.48″ N 30°51′14.13″ 柏树、黄栌、类芦 Cupressus funebris，Cotinus coggygria， and Neyraudia reynaudiana 人工飞播形成的次生林 A secondary forest formed by artificial aerial seeding VF E 111°15′41.67″ N 30°51′01.04″ 白菜、大蒜、红薯 Allium sativum，Brassica pekinensis， and Ipomoea batatas 长期耕作，耕种强度高，无水保措施 Long-term cultivation with high intensity as well as no soil and water conservation measures ST E 111°15′00.68″ N 30°50′00.75″ 玉米、红薯 Zea mays， and Pomoea batatas 石坎堆砌阶梯式农田，存在秸秆还田等保护性耕作措施 Stone terraced fields arranged in a step-like pattern, with protective tillage measures such as straw return to the field SF E 111°15′09.94″ N 30°49′50.03″ 白杨、枫杨、樱桃 Populus tomentosa，Pterocarya stenoptera， and Cerasus pseudocerasus 在原有石坎耕地上植林，人工播种经济作物 Afforestation on the original stone terraced farmland, with artificial sowing of cash crops NF E 111°15′24.54″ N 30°47′04.48″ 蜡梅、水麻、山麻杆 Chimonanthus praecox，Debregeasia orientalis， and Alchornea davidii 自然形成的乔灌混交林 A naturally formed mixed forest of tall trees and shrubs 　Notes: CF: Cypress forest. VF: Vegetable farmland. ST: Stone terraced farmland. SF: Stone terraced forest. NF: Natural forest. The same below.

表 1 样地基本信息 Tab. 1 Basic information of sampling plots

图 1(Fig. 1)

图 1 下牢溪流域概况图 Fig. 1 Overview of Xialaoxi river basin

试验样品采集于2021年4月，选择5种主要土地类型CF、VF、ST、SF和NF。每块固定样地随机布设3个样方，在每种土地利用方式下，选取3个1 m×1 m独立的重复样方，为保证土样的独立性各样方之间的间距均 > 10 m^[15]。每个样方内按5点取样法分别采集各区域内的原状表层（0～10 cm）土样。除去表层凋落物后，收集表层土壤。由于土壤深度一般较浅，且有机碳变化发生在表土层^[8]，因此笔者只考虑表土层。土样采集后带回实验室，首先去除其中杂质，然后风干处理后破碎成1 cm的土块供团聚体结构的测定。其中一部分风干样过2 mm标准筛，供土壤理化指标的测定。样地各土地利用方式基本情况见表2。

表 2(Tab. 2)

表 2 不同土地利用方式土壤基本性质 Tab. 2 Soil physical properties under different land use types 样地 Sample plot pH 土壤密度 Soil bulk density /cm3 土壤含水率 Moisture content /% 黏粒 Clay （ < 2 μm） /% 粉粒 Silt （2～10 μm） /% 细砂粒 Fine grains of sand （20～50 μm） /% 粗砂粒 Coarse grains of sand （250～2000 μm） /% CF 7.71 1.07 13.35 3.83 ± 0.02 d 10.61 ± 0.00 c 7.93 ± 0.01 c 77.74 ± 0.02 a VF 7.67 1.09 17.26 5.52 ± 0.01 c 11.82 ± 0.01 b 8.42 ± 0.02 c 74.36 ± 0.00 a ST 7.39 1.19 16.21 11.61 ± 0.02 b 22.16 ± 0.01 a 21.21 ± 0.02 a 45.03 ± 0.02 c SF 7.30 1.44 25.56 4.10 ± 0.01 d 10.32 ± 0.04 c 19.03 ± 0.00 a 66.68 ± 0.05 b NF 7.25 0.93 27.18 14.55 ± 0.01 a 20.54 ± 0.04 a 17.52 ± 0.03 b 47.53 ± 0.01 c 　注：不同小写字母表示不同土地利用方式间土壤粒径差异显著（P < 0.05），下同。Notes: Different lowercase letters indicate significant differences in soil particle size among different land use types （P < 0.05）, the same below.

表 2 不同土地利用方式土壤基本性质 Tab. 2 Soil physical properties under different land use types

土壤密度采用环刀法（100 cm³）测定，土壤含水率用烘干法测定。土壤养分质量分数参照《土壤农化分析》中的常规方法测定。

颗粒组成由激光粒度分析仪测定。分别采用干、湿筛法土壤机械稳定性团聚体质量分数和水稳性团聚体质量分数。套筛尺寸分别为2.00、1.00、0.50和0.25 mm，总共分为5个粒径级别。

团聚体平均质量直径（mean weight diameter，M_WD）和几何平均直径（geometric mean diameter，G_MD）计算方法如下：

式中：M_WD为平均质量直径，mm；R_i为第i个筛子的孔径，mm，R₀ = R₁，R_n = R_n+1，n为筛子的数量；R_mi为第i个筛子上颗粒比例，%；G_MD为几何平均直径，mm；${\overline {R}}_i$为相邻两筛分粒级R_i和R_i+1间粒径的平均值，mm。

土壤可蚀性K按照Shirazi等^[16]提出的公式来计算：

土壤是具有分形特征的系统，土壤分形维数（fractal dimension，D）运用杨培岭等^[17]提出的分形理论建立土壤团粒结构的分形模型：

式中：M（R < ${\overline {R}}_i$）为直径 < ${\overline {R}}_i$团聚体累积质量和，g；M_T为团聚体烘干总质量，g；${\overline {R}}_i$为相邻两筛分粒级R_i和R_i+1间粒径的平均值，mm；${\overline {R}}_{\rm{max}}$为最大粒级土粒的平均直径，mm；D为土壤粒级分形维数，量纲为1。

试验数据整理和计算均使用Excel进行，然后采用Origin 2016绘制试验图形，在SPSS 22.0软件中采用单因素方差分析（one-way ANOVA）和双变量相关分析中的皮尔逊（Pearson）相关分析处理，进行显著性分析和相关性分析热图绘制。将各土地类型的所有土壤性质指标与水稳性团聚体稳定性之间使用Canoco 5.0进行冗余分析，可得到不同土地类型表层土壤的土壤性质对团聚体水稳性的解释率。

各土地利用方式下土壤团聚体粒径分布如图2所示。干筛下，5种土地利用方式的土壤机械稳定性团聚体质量分数现为随着团聚体粒径的减小其质量分数呈明显的降低趋势。机械稳定性团聚体质量分数整体以 > 2 mm团聚体为主，其值在65.3 %～73.7 %之间。

图 2(Fig. 2)

不同大写字母表示同一土地利用方式下不同粒径团聚体间差异显著，不同小写字母表示同一粒径团聚体在不同土地利用方式间差异显著 （P < 0.05），下同。Different uppercase letters indicate significant differences among different particle size aggregates within the same land use type, while different lowercase letters indicate significant differences between the same particle size aggregates across different land use types （P < 0.05）, the same below. 图 2 干湿筛下各土地利用方式不同粒径土壤团聚体质量分数 Fig. 2 Soil aggregate contents with different sizes in each land use type by dry sieving

湿筛结果显示5种土地利用方式下表层土样的土壤各粒径水稳性团聚体分布差异显著（P < 0.05）。随着团聚体粒径的减小，CF样地的水稳性团聚体质量分数呈先下降后上升的趋势，VF样地的土壤水稳性团聚体质量分数呈明显的上升趋势，VF样地的水稳性团聚体质量分数呈“N”字形变化趋势，而SF和NF样地的水稳性团聚体质量分数呈先上升后降低的趋势。整体而言，林地（CF、SF和NF） > 0.25 mm水稳性团聚体质量分数显著高于农耕地（VF和ST），≤ 0.25 mm水稳性团聚体质量分数在5种土地利用类型下差异显著（P < 0.05）。

如图3a所示，土地利用方式影响不同粒径土壤团聚体SOC质量分数。SOC最大值出现在NF样地土壤>1 ～2 mm 粒径团聚体内，SOC最低值出现在VF样地土壤 > 2 mm团聚体内，并且各处理粒径下SOC质量分数均表现为林地（CF、SF和NF）大于农耕地（VF和ST）。在 > 2 mm团聚体中，NF样地土壤的SOC显著高于其他 4 种土地利用方式；在> 0.25～2 mm团聚体中，CF样地土壤的SOC呈随粒径减小而上升的趋势，NF样地的SOC优势较其余土地利用方式十分显著，CF和SF样地的SOC差异不明显。在≤ 0.25 mm团聚体中，CF样地土壤的SOC稍低于NF样地，显著高于SF样地（P < 0.05），且依旧呈上升趋势。由此表明团聚体质量分数对土壤SOC分布特征影响较大，且 > 2 mm团聚体相较于≤ 0.25 mm团聚体更能聚集SOC。

图 3(Fig. 3)

SOC: Soil organic carbon. LOC: Labile organic carbon. The same below. 图 3 湿筛下各土地利用方式不同粒径团聚体SOC及LOC质量分数 Fig. 3 SOC and LOC contents of soil aggregates of different particle sizes under each land use type by wet sieving

5种土地利用方式下土壤团聚体LOC质量分数如图3b所示，不同土地利用方式对各粒径团聚体LOC质量分数的影响较为显著，整体表现为林地（CF、SF和NF）高于农耕地（VF和ST），又以NF样地质量分数最高，和SOC规律一致，说明天然林有着比其他土地利用方式更高的LOC储分，且人工植被恢复对促进土壤碳积累有着更显著的效果。

土壤团聚体稳定性结果如表3所示。干筛下对团聚体机械稳定性计算结果表明，M_WD和G_MD的值介于1.95～2.46 mm之间，SF样地的M_WD值最高，CF样地的G_MD值最高，林地（CF、SF和NF）M_WD值较VF平均增加3.99 %，G_MD平均增加5.47 %。湿筛下对团聚体水稳性计算结果表明，5种土地利用方式的M_WD和G_MD的值差异显著（P < 0.05），其值介于0.35～2.32 mm之间，CF样地的M_WD和G_MD值最高，林地（CF、SF和NF）M_WD值较VF样地平均增加211.11 %，G_MD平均增加324.76 %。

表 3(Tab. 3)

表 3 不同土地利用方式下土壤团聚体稳定性指标 Tab. 3 Stability indexes of soil aggregate under different land use types 土地利用方式 Land use type 平均质量直径 Mean weight diameter/mm 几何平均直径 Geometric mean diameter/mm 土壤分形维数 Soil fractal dimension D 土壤可蚀性 Soil erodibility K 干筛 Dry sieving 湿筛 Wet sieving 干筛 Dry sieving 湿筛 Wet sieving 干筛 Dry sieving 湿筛 Wet sieving 干筛 Dry sieving 湿筛 Wet sieving CF 2.40 ± 0.02 b 2.32 ± 0.03 a 2.08 ± 0.01 a 1.94 ± 0.06 a 1.65 ± 0.06 b 1.83 ± 0.11 e 0.0202 ± 0.0001 b 0.0211 ± 0.0004 d VF 2.34 ± 0.01 c 0.63 ± 0.03 e 1.95 ± 0.01 b 0.35 ± 0.02 e 1.91 ± 0.03 a 2.74 ± 0.02 a 0.0210 ± 0.0001 a 0.1003 ± 0.0043 a ST 2.38 ± 0.02 b 0.84 ± 0.02 d 2.02 ± 0.07 ab 0.48 ± 0.01 d 1.77 ± 0.2a b 2.61 ± 0.01 b 0.0206 ± 0.0004 ab 0.0727 ± 0.0014 b SF 2.46 ± 0.02 a 1.54 ± 0.03 c 2.02 ± 0.07 ab 0.94 ± 0.05 c 1.96 ± 0.03 a 2.45 ± 0.04 c 0.0204 ± 0.0002 b 0.0379 ± 0.0018 c NF 2.44 ± 0.01 a 2.02 ± 0.03 b 2.07 ± 0.02 a 1.58 ± 0.05 b 1.85 ± 0.03 a 1.99 ± 0.05 d 0.0203 ± 0.0001 b 0.0243 ± 0.0005 d

表 3 不同土地利用方式下土壤团聚体稳定性指标 Tab. 3 Stability indexes of soil aggregate under different land use types

由表3可知湿筛法下研究样地土壤的分形维数的变化范围在1.83～2.74，VF样地土壤团粒结构分形维数最大，且农耕地（VF和ST）土壤D值显著高于CF和NF样地。对土壤的可蚀性K分析可知，在表层土壤（0～10 cm）中，各土地类型之间在干筛下土壤可蚀性K值差异不大，而湿筛下林地和农耕地之间土壤可蚀性K值差异显著（P < 0.05）。以CF样地表层土壤的可蚀性K值最小为0.0206，说明其土壤结构最为稳定，相比之下VF样地K值最大（P < 0.05），说明其土壤结构易破坏。

上述研究结果表明用干筛处理得到的土壤团聚体机械稳定性指标来评价喀斯特地区不同土地利用方式对土壤团聚体稳定性差异的表现不够显著，而采用湿筛法计算得出的土壤团聚体水稳性指标具有比干筛更精确的表现特征。

由图4可知，湿筛下5种土地利用方式的土壤各粒径水稳性团聚体SOC质量分数和LOC质量分数与D、K、M_WD、G_MD指标密切相关。除 > 1～2 mm粒径以外，其余粒径团聚体SOC质量分数与D、K呈极显著负相关关系（P < 0.01），而与M_WD和G_MD值呈极显著正相关关系（P < 0.01）；团聚体LOC质量分数与团聚体SOC质量分数变化规律类似，各粒径团聚体LOC质量分数与D、K呈极显著负相关关系，而与M_WD、G_MD呈极显著正相关关系。土壤有机碳组分和土壤团聚体稳定性密切相关，结果表明，各水稳性团聚体SOC的增加，均对土壤结构稳定性有着不同程度的正面影响。任荣秀等^[18]研究也证明表层土壤的团聚体稳定性与其各个粒级团聚体有机碳质量分数之间呈显著正相关关系，团聚体的水稳性主要依靠土壤有机质的胶结作用。因此，土壤团聚体有机碳分布特征能够一定程度上反映土壤结构稳定性。

图 4(Fig. 4)

* 表示在0.05级别，相关性显著。** 表示在0.01级别，相关性显著。土壤团聚体有机碳和活性有机碳按粒级分为 > 2 mm；> 1～2 mm；> 0.5～1 mm；> 0.25～0.5 mm；≤ 0.25 mm。* indicates that the correlation is significant at the 0.05 level. ** indicates that the correlation is significant at the 0.01 level. Soil aggregate organic carbon and labile organic carbon can be classified by particle size as follows: > 2 mm; > 1～2 mm; > 0.5～1 mm; > 0.25～0.5 mm; ≤ 0.25 mm. 图 4 湿筛下各粒径水稳性团聚体有机碳质量分数对团聚体稳定性的影响 Fig. 4 Effects of organic carbon contents of water stability aggregates of each particle size on the stabilities of aggregates via wet sieving

由图5可知，第1轴和第2轴共同解释变量的 99.75 %，其中除 > 2 mm水稳性团聚体和 ≤ 2～1 mm团聚体以外，其他粒径的水稳性团聚体均与分形维数 D和K呈正相关关系；> 2 mm水稳性团聚体、SOC及 LOC质量分数与 M_WD和G_MD呈正相关关系；M_WD和G_MD与D和K呈负相关关系。样地间的差异性分析从轴1可以看出CF和NF、VF和ST土壤结构较为相似。由表4可知其中解释度最高的是 > 2 mm水稳性团聚体，对土壤团聚体水稳性参数产生显著影响。因此说明，土壤团聚体分布特征反映不同土地利用方式对土壤结构稳定性及K的影响存在差异

图 5(Fig. 5)

空心箭头代表土壤性质，包括土壤水稳性团聚体质量分数（W）、土壤含水率（SW）、土壤密度（BD）、pH、SOC和LOC质量分数；实心箭头表示土壤团聚体水稳性指标；空白箭头和实心箭头的夹角可以反映各土壤性质与土壤团聚体水稳性之间的相关关系。The hollow arrows indicate soil properties, including water-stable aggregates contents (W), soil water content (SW), soil bulk density (BD), pH, SOC, and LOC content. The solid arrows indicate the indicators of soil aggregate water stability. The angle between the red and blue arrows reflects the correlation between various soil properties and the water stability of soil aggregates. 图 5 各土壤性质对水稳性团聚体稳定性的冗余分析 Fig. 5 Redundant analysis (RDA) of aggregate water stability by soil properties

表 4(Tab. 4)

表 4 RDA分析中土壤性质对团聚体水稳性的解释率 Tab. 4 Interpretive rates of soil properties on the water stabilities of aggregates in RDA analysis 土壤性质 Soil property 解释量 Amount of explanation/% 贡献率 Contribution rate/% F P W > 2 mm 98.2 98.3 696 0.002 BD 0.7 0.7 7.3 0.004 pH 0.5 0.6 10.3 0.002 W > 0.5～1 mm 0.3 0.3 11.9 0.006 　注：W > 2 mm为 > 2 mm的水稳性团聚体质量分数对团聚体水稳性的解释率。W ≤ 1～0.5 mm为≤ 1～0.5 mm的水稳性团聚体质量分数对团聚体水稳性的解释率。

表 4 RDA分析中土壤性质对团聚体水稳性的解释率 Tab. 4 Interpretive rates of soil properties on the water stabilities of aggregates in RDA analysis

土地利用主要通过改变植被结构、土壤有机质生成以及植被根系作用从而对土壤团聚体组成产生影响，土壤团聚体作为土壤结构的关键组成单元，其组成和稳定性对SOC、土壤质量以及K有重要影响。本研究中，鄂西喀斯特小流域5种土地利用方式下土壤团聚体以 > 0.25 mm粒径为主，其中 > 2 mm粒径的团聚体质量分数干湿筛分别为65.30 %～73.03 %和7.36 %～64.66 %，且CF样地的干筛之间差值较小，说明该区人工种植柏树林对提高水稳性大团聚体质量分数和改善土壤结构有积极作用。其原因主要是由于柏树林属于四季常青的乔木，冠层郁闭度高，能有效阻截降雨溅蚀，减少降雨冲刷引起的土壤流失。本研究还发现，CF、NF和ST土壤的 > 2 mm机械稳定性和水稳性团聚体质量分数均具有较高水平，这与江可等^[15]、Wang等^[19]的对喀斯特地区土壤粒径分布规律的结果类似，其原因可能是乡土树种具有较发达的根系，发达根系在土层中穿插，根土粘结使根际周围聚集土壤团聚体，导致大团聚体比较小粒径团聚体质量分数更高。林地凋落物丰富，能源源不断的对土壤输入外源有机质^[20]，有机质作为喀斯特地区主要的土壤胶结物质，能加强土壤颗粒之间的团聚作用，更易形成水稳性大团聚体，提升土壤抗蚀性。ST样地的 > 0.25 mm水稳性大团聚体质量分数显著高于VF样地。这主要与样地类型和耕作模式有关，ST样地为石坎阶梯状农田，在降雨冲刷下土壤颗粒能被石坎截留，利于土壤大团聚体的富集。不同VF样地，ST样地种植玉米等经济作物，根系分布范围较广，植被根系能通过分泌粘结物质，吸附并缠绕土壤颗粒，形成大团聚体^[21]。此外ST样地还采取秸秆还田等保护性耕作措施，能有效改善土壤结构^[22]。

土壤团聚体SOC是形成土壤团聚体的重要胶结物质，反映土壤肥力水平，与土壤结构稳定性密切相关^[23]。研究表明，土壤大团聚体是SOC的主要储存场所，能有效提升土壤固碳能力^[24]。本研究中，不同土地利用类型的土壤各粒径SOC质量分数差异显著（P < 0.05），林地（CF、SF和NF）各粒径SOC质量分数显著高于农耕地（VF和ST）（P < 0.05）。而在3种林地土壤中，以NF土壤SOC和LOC质量分数最高，CF土壤次之。这和Hu等^[8]的研究结果一致，即自然植被恢复比人工植被恢复更有利于固碳，有利于减缓全球气候变化。土壤团聚体LOC是土壤碳库中易流失、易分解的组分，能有效反映土壤中有机质的转化速率和碳库稳定性^[25]。在本研究中，各粒径土壤团聚体LOC质量分数变化与各粒径团聚体SOC变化规律相似，说明团聚体中LOC质量分数与SOC质量分数密切相关^[9]。这和肖华翠等^[26]的研究结果一致，坡耕地相比于天然林的土壤LOC质量分数较低，敏感的指示着土壤碳库质量的下降，即耕地机械性的耕作破坏土壤原有结构，加速土壤有机质的分解。CF样地和NF样地各粒径团聚体SOC质量分数显著高于其他土地利用类型，原因主要是林地凋落物丰富，土壤肥力充足，能为土壤微生物提供更好的生长环境，促进土壤SOC转化，从而有着更高的活性组分。因此，在该地区对耕地可以多采取一些保护性耕作措施，如少耕、免耕或是搭配秸秆还田等，来减少对土壤结构的破坏，提升土壤结构稳定性。

由图4可以看出，各粒径土壤团聚体SOC和LOC质量分数与土壤稳定性指标呈极显著正相关，与土壤分形维数D和土壤可蚀性K呈极显著负相关。分形维数D是表征土壤粒级分布的统计学指标，能够反映土壤团聚体质量分数对土壤结构稳定性的影响趋势，D越大，土壤团聚体稳定性越小。本研究结果表明，土地利用变化改变原有自然植被，对土壤颗粒组成产生了显著影响，从而使土壤分形维数也随之改变。CF样地的D值显著低于其他土地利用类型，说明人工种植柏树林更有利于提高该区域土壤的稳定性。图5冗余分析结果表明，D表现为与 > 2 mm水稳性团聚体呈负相关关系且相关性较强，说明水稳性大团聚体有助于土壤结构稳定，因此CF样地和NF样地D值较低。这和郭士维等^[27]的研究结果一致，即林地的较农耕地有着更高的土壤均匀度。土壤可蚀性因子K能反映土壤对侵蚀的敏感性，能被用来计算土壤流失量，是反映土壤可蚀性的重要指标。研究表明，土壤可蚀性与土壤团聚体组成、土壤结构稳定性和土壤有机质质量分数密切相关。K值越大，土壤越易受侵蚀。通过本研究结果可以看出，湿筛下，不同林地措施均能降低土壤可蚀性K值，提升土壤抵抗侵蚀的能力。土壤可蚀性K值与土壤各粒径团聚体SOC质量分数和LOC质量分数呈极显著负相关关系。相比于农耕地（VF、ST），林地植被茂盛，凋落物丰富，土壤SOC质量分数高，土壤肥力增强，可蚀性K值也有所降低，能有效提升土壤抵抗侵蚀的能力。

1） 干筛后各土地利用类型土壤团聚体以 > 2 mm粒径为主，湿筛后农耕地（VF和ST）土壤团聚体以 < 0.25 mm粒径为主。土地利用类型显著影响土壤团聚体组成和稳定性。> 2 mm水稳性团聚体质量分数是促成团聚体稳定性提升的重要环境因子，石坎阶梯状农田有利于土壤大团聚体富集。秸秆还田等保护性耕作措施能有效改善土壤结构。

2） 土地利用变化显著影响土壤分形维数D和土壤抗蚀性K。湿筛下，D表现为与 > 2 mm水稳性团聚体呈负相关关系且相关性较强，不同林地措施均能降低土壤可蚀性K值，提升土壤抵抗侵蚀能力，土壤可蚀性K值与土壤各粒径团聚体SOC质量分数和LOC质量分数呈极显著负相关关系，土壤肥力增加，有助于提升土壤抵抗侵蚀的能力。

3） 林地有助于提升土壤SOC质量分数和LOC质量分数。林地植被茂盛能有效抵挡风雨对土壤侵蚀，凋落物能提供土壤丰富的外源有机质，有助于土壤大团聚体形成，土壤结构稳定。耕作会破坏土壤自然结构，使有机质分解，对土壤结构稳定性不利。LOC质量分数与SOC质量分数关系密切，能够表征土壤固碳能力，LOC与 > 2 mm水稳性大团聚体质量分数呈正相关关系且关系密切。团聚体尺寸是土壤LOC质量分数变化的主要限制因素。自然林地恢复或是人工种植柏树林均可以增加研究区域的土壤团聚体SOC质量分数并提高其土壤结构稳定性，可作为该区域较为合理的未来生态发展土地利用方式。