近年来的研究表明，重复土壤采样是监测森林土壤在多年乃至数十年间变化的有效方法。为了支持该方法的应用，本文提供了一项综合了最新土壤再采样技术信息的方案，以协助设计和实施成功的土壤监测项目。
本文内容
摘要
摘要
近期的土壤研究显示，重要的土壤化学特性可能在不到十年的时间内发生变化，这通常是广泛环境变化的结果。对森林土壤进行重复取样以监测这些变化是一种相对较新的实践，在文献中尚未得到充分记录，直到最近才被科学界广泛采纳。因此，本实验方案的目的是综合当前有关土壤重复取样的最新方法，以可操作的格式呈现，用于设计和实施土壤监测项目。成功的森林土壤监测需要在一片林地区域内划定一个研究单元，并通过多个重复取样点对其进行表征。建议每5年进行一次重复取样；但如果监测旨在评估某一特定环境驱动因子，则应考虑该驱动因子预期变化的速率。本文指出，若土层边界清晰且土层足够厚，可在不混入上下层土壤的情况下进行分层取样；否则，可按深度区间进行取样。将样品存档以备将来重新分析，是避免分析偏差的关键步骤，同时也为应对新出现的科学问题提供进一步分析的机会。
引言
传统上，土壤发育被视为在数百年至数千年的尺度上发生的过程1。在年到十年的时间尺度上，未受农业等高强度利用干扰的土壤监测通常未被视为政策或管理关注的重点。然而，近年来的土壤研究表明，重要的土壤化学特性可能在不到十年的时间内发生变化，这往往是人类活动（如空气污染和气候变化）所引发的广泛环境变化的结果2。在北美东部，通过森林环境中土壤变化的记录，重复的土壤采样正为酸性沉降的影响提供宝贵信息。为支持并协调此项工作，东北土壤监测合作组织（Northeastern Soil Monitoring Cooperative, NESMC）于2007年成立3。本文是NESMC持续努力的一部分，旨在提供相关信息，推动将森林土壤的重复采样作为监测不断变化环境的有力工具。
重复取样已被用于评估实验干预所引起的变化，但针对环境驱动因素对森林土壤进行长期监测仍是一种相对较新的实践，在文献中记录较少，直到最近才被科学界广泛采纳。以往的怀疑态度在很大程度上源于一种观点，即土壤变化速率过于缓慢，难以在森林土壤普遍存在的高空间变异性（水平和垂直方向）背景下被检测到。由于土壤采集具有破坏性，再取样只能在原始采样点附近进行。因此，必须对采样所涉及的三维空间内的空间变异性进行合理量化，以识别真实变化，避免结果受到采样方法本身带来的假象影响。此外，土壤取样和化学分析过程可能引入测量不稳定性的多种来源，从而掩盖实际变化或导致结果偏差4。测量不稳定性无法完全消除，但通过采用适当的实验规程可将其控制在足够低的水平，从而获得不确定性最小的结果。
设计土壤监测研究
土壤监测要求研究人员在设定的时间间隔内重复采集土壤样品。较短的时间间隔可缩短统计上检测到变化所需的时长，而较长的间隔则为土壤变化的发生提供更多机会4。建议采用5年的再采样间隔以平衡这两个因素；但如果监测旨在评估某一特定驱动因子，则应根据该驱动因子预期的变化速率来设定采样间隔2。成功的森林土壤监测还需要在选定用于土壤监测的林地区域内定义一个研究单元。通过在研究单元内多个位置进行重复采样，以判断该特定研究单元的土壤是否随时间发生变化。可选择多个研究单元，但每个研究单元需独立进行统计分析，以评估其土壤是否发生变化。多个研究单元的统计结果随后可合并用于区域分析，如 Lawrence et al.5 所示。研究单元的类型和大小取决于所提出监测问题及以下研究设计考虑因素。在研究单元内进行土壤采样时，可采用随机布点或网格布点方式获取重复样品，前提是采样点数量足够，以无偏地表征研究单元的空间变异性4。若研究单元位于单一地貌类型内，其地形特征（如坡度、坡位、坡向、植被、母质和排水条件）较为一致，则空间变异性通常较小；而跨越多种地貌类型的研究单元则空间变异性更大。每次采样过程中需避免采样偏差，以确保某次采样所获土坑数据能够与之前及未来采样的数据进行有效的统计比较。随着研究单元面积的增大，由于植被或坡度等因素的变化，其内部的空间变异性也可能增加。若此类潜在变异源被纳入研究单元范围内，则需要增设采样点，以充分表征土壤可能存在的空间变异。因此，研究单元的大小应由研究人员根据所研究区域的变异程度以及可用于采样和再采样的项目资源来确定。
在确定样地位置时，需考虑的一个关键标准是未来可能发生的非预期场地干扰。应确保该场地条件在几十年甚至更长时间内仍能适合既定的监测目标。例如，若样地的唯一目标是监测气候变化的影响，则应将其设置在可预见的未来不会发生采伐活动的区域。
本文所述方法涵盖单个研究单元的取样。根据研究的目标和范围（包括研究是否涉及实验性操作），可在同一景观类型内设置重复的研究单元，或增加研究单元以表征其他景观类型。图1展示了一个土壤监测设计的示例。在研究区域（美国阿迪朗达克山脉西部地区）内，共布设了六个研究单元。本例中，每个研究单元被划分为25个面积相等的样地。每个样地必须足够大，以提供适合挖掘土坑的空间。在美国东北部和加拿大东部的森林高地地形中，通常可在10 m × 10 m 的区域内找到适合挖掘深达1.2 m土坑的空间。因此，在本示例中，每个研究单元的总面积为1.0 ha。每次对研究单元进行取样时，需随机选择一定数量的样地进行采样。若每五年随机选取五个重复样地进行取样，则该研究单元可被持续监测25年。不同景观条件下挖掘和采样一个土坑所需的空间面积各不相同，在取样设计中必须予以考虑。
研究单元内的重复程度以及重复取样的频率将根据研究单元的特征、所提出的问题以及预期干扰的性质而变化。根据已检测到森林土壤中常用测量指标变化的土壤再取样研究，建议每5年进行一次再取样，且每个研究单元内至少设置5个重复取样点。降低再取样频率并增加取样重复数将增强检测变化的能力。
图 1：研究设计示例。 一种通用的重采样研究设计。请注意，研究单元的位置避开了两条河道的河岸带区域。请点击此处查看该图的放大版本。
土壤样品采集——背景信息
应在土壤通常较为干燥的季节采集土壤样品，这一时期大多出现在生长季的后期。在此时进行重复采样，可使植物物候期保持一致，从而减少其对土壤化学状况可能造成的影响。应避免在强降雨期间或之后立即采样，或在土壤过于潮湿时进行采样。研究单元内至少应有一个位置需按照美国农业部自然资源保护局（NRCS）《土壤描述野外手册》6 进行描述和记录；若采用美国以外地区使用的土壤分类系统，则应遵循其他相应的规范。本文提供的野外操作规程基于美国土壤分类系统，要求在野外备有《NRCS 土壤描述野外手册》的副本。在实施土壤监测规程之前，采样人员应接受过所监测土壤类型描述与采样的培训并具备相关经验。
土壤采集可通过多种方式进行，但采用可重复的技术对监测土壤变化至关重要。野外采样方法应记录在标准操作程序（SOP）中。应避免在不同采样之间更改采集流程；若无法避免，必须详细记录所有变更信息。
还应进行测试，以评估操作程序变更可能带来的偏差。采样可按发生层进行，前提是（1）在野外能够清晰识别发生层边界，且（2）发生层足够厚，可在不混入上下层土壤的情况下取样。若上述条件无法满足，则可按深度区间进行采样。无论采用何种采样方式，均需特别注意避免将表层富含有机质的发生层（通常为O层或A层）与最上层的矿质发生层（通常为B层或E层）混合。在某些土壤中，有机层与矿质层交界面处的质地和颜色变化明显可见；而在另一些土壤中，颜色变化可能极小，因此必须依赖反映有机碳（C）浓度差异的质地变化来确定交界面位置。即使对经验丰富的土壤科学家而言，通过质地变化判断该交界面也可能十分困难。可通过实验室测定碳浓度来验证有机-矿质交界面的位置（有机发生层定义为有机碳浓度 >20% 7）。在某些土壤中，O层厚度可能不足1 cm，过于薄而难以取样。在同一土壤剖面中同时按发生层和深度区间采样，有助于应对剖面内各发生层厚度明显程度的差异。具体采样的发生层或深度区间还取决于监测项目的目标。相较于深层，近地表土层的变化更常被检测到，但纳入更深层的发生层或深度区间可提供有助于降低结果不确定性的信息。例如，在一次初始采样中，某受冰川作用影响且因酸性沉降物淋溶严重的土壤显示，盐基饱和度在上部B层达到最低，随后随深度增加而升高。在重复采样中，即使各层浓度发生变化，该模式也应重现。若重复采样中观察到不同模式，则极有可能两次采样并非在可比的土壤中进行。理想情况下，样品应贯穿整个发生层的全部厚度采集。然而，在过厚的发生层中，沿整个厚度进行垂直整合采样可能难以实现。此时，可从发生层底部至顶部以等间距采集等体积样品。若未在整个发生层厚度范围内采样，应记录该发生层内的采样深度区间。
土壤样品处理与分析——背景信息
从土壤剖面中采集土壤样品的过程会因切断根系，并改变温度、湿度、氧气及其他气体浓度等因素而改变样品的原始状态。因此，某些测定必须在采样后迅速完成，且无法对样品进行保存，这使其难以应用于长期监测项目中。然而，对于大多数常见的物理和化学测定指标，如土壤质地、容重、全碳和氮（N），以及全量和可交换态金属的浓度，在采样后对样品进行风干处理，可提供一种相对一致的方法，以在分析前稳定其化学性质。在几乎所有情况下，土壤测定都是操作性定义的，既反映了土壤原位（in situ）的状态，也体现了采样、制备和分析过程中所带来的影响。通过为项目目标选择最佳方法，并在时间上保持方法的一致性，可将人为误差降至最低。样品干燥后，土壤样品的进一步变化将被最小化，且在大部分水分去除后，样品可通过过筛来破碎土块，并去除石块和根系碎片。这些步骤使得样品在进行化学分析的分样前得以均质化。正如采样和样品处理方法需要在时间上保持一致一样，化学分析过程中潜在的偏差也必须加以控制。每次采样和分析时所采用的化学分析标准操作程序（SOP）必须进行详细记录，理想情况下，所有采样活动应使用相同的SOP。化学分析的成功性需要通过质量保证程序来验证，该程序应包括使用内部参比样品、实验室间交换样品，以及标准的内部质量控制程序。有关常用化学分析方法可比性的信息，参见 Ross et al. 8。
当以五到十年为间隔进行重采样时，化学分析的一个或多个方面可能会发生变化，例如标准操作程序（SOP）、实验室仪器、实验人员或执行分析的实验室。这些因素可能导致不同采样批次之间出现分析偏差。为控制分析偏差，应保存每次采样的未使用部分以供将来使用。可将前次采样的样品与新采集的样品一同分析，并通过比较数据来评估分析偏差的可能性。该方法基于一个假设，即存档样品在储存期间不会发生化学变化。已有研究表明，烧失量、可交换性碱基、可交换性铝、总碳和总氮的浓度在长达30年的研究中均保持稳定9-11。然而，研究也表明，风干土壤的储存会导致土壤pH值降低12以及二氧化锰含量减少13。从每个发生层或深度区间采集的土壤质量应足够完成一套完整的计划内化学分析，并额外保留至少可供未来四次分析使用的样品量。目前已有多种土壤样品存档方法，本文所述方法遵循纽约州博物馆所采用的样品储存规程。
方案
1. 研究单元的选择与描述
- 选择具有所需监测特征的林地区域。在该区域内划定研究单元的边界，确保（1）研究单元能够代表待监测区域，且（2）该区域足够大以容纳计划的取样及重复取样，但又不至于过大而需要过多的重复土坑来反映单元内的变异性。
- 使用全球定位系统（GPS）设备记录研究单元的位置。若研究单元为矩形，则记录其中心点和四个角点；若为圆形，则记录其中心点及两条垂直直径的端点。除在GPS设备中电子存储外，还需在野外记录表中书面记录站点坐标。如条件允许，可用永久性标志物（如铁棒）标记关键位置。
- 通过在研究单元中心和研究区最低海拔边缘处悬挂彩带或其他标记物至 eye level（视线水平），测量坡度。使用倾斜仪测量（1）从研究单元最高海拔边缘至中心点的坡度（上坡坡度），以及（2）从中心点至最低边缘的坡度（下坡坡度）。同时记录从研究单元最高边缘沿主要下坡方向的罗盘方位角（坡向）。
- 若研究区域位于山坡上，记录坡面位置类型：山顶（summit）、肩坡（shoulder）、背坡（backslope）、足坡（footslope）或趾坡（toeslope）；若研究单元位于低起伏区域，则记录为平坦平原（flat plain）。参见 Shoeneberger et al. 6 第1-7页和1-10页，以确认坡面位置的识别。
- 按垂直层次识别优势植被物种。例如，记录1米以下林下层的优势草本物种、高度超过1米但未达到树冠层的优势幼树物种，以及达到树冠顶部的优势乔木物种。层次的定义取决于所研究森林的类型。从研究单元最低海拔边缘向上坡方向、以及从最高海拔边缘向下坡方向各拍摄一张林下层的数码照片。
- 选择土坑布设位置时，应避开在所选研究单元内次要或不具代表性的地表区域。同时应避开因常年潮湿、地表或近地表岩石过多、树木密度过高，或其他不符合土壤监测项目目标的条件而导致无法实施采样方法的区域。
2. 挖掘与剖面描述
- 在计划挖掘土坑的位置旁边铺好一张防水布（约 10 英尺 × 12 英尺，或 3.1 米 × 3.7 米）。选择拟挖土坑的一侧（如有可能，选坡上一侧），用塑料垃圾袋或其他类似材料覆盖，以防止在挖坑过程中被踩踏和污染（图 2）。该侧随后将用于剖面描述和采样。
图 2：已完成的土坑挖掘。 土壤剖面坑展示已移除的矿质土壤，以及完整保留的森林地表层，放置于防水布上以尽量减少对原位的扰动，同时坑壁上插有用于标记土层的标记钉。请点击此处查看此图的放大版本。
- 使用铁铲移除表层森林地被物（O层）以开始挖掘土坑。若可能，应保持森林地被物的完整性，并将其放置在不会与从土坑中挖出的矿质土壤混合的位置。尽可能缩小土坑的占地面积（通常约为0.5至1 m2），挖掘至根据监测设计所确定的所需深度。
- 使用手工小铲轻轻自上而下刮削土坑的垂直断面，清除挖掘过程中松动的土壤，以准备用于描述和采样的垂直剖面。必要时用手持修枝剪修剪根系。
注意：若岩石或根系过多，导致无法清理出可用于描述和采样的剖面，或无法达到所需深度，则可能需要适当扩大土坑范围。 - 在野外记录本或电子记录设备中记录任何观察到的从剖面或土坑底部渗入的水分现象。
- 自上而下目视评估土坑剖面在颜色、质地和结构上的差异。取少量不同部位的土壤，将其并排置于一张白纸（例如野外记录表的背面）上，以辅助识别土层边界，如图3所示。
图3： 样品采集技术。 从坑壁采集土壤的技术。图中还展示了从坑壁采集的不同颜色的样品，并按顺序排列，以帮助识别土层边界。 请点击此处查看此图的放大版本。
图 4：土层界线表达示例。 一个具有明显或陡变的土层边界，且边界形态为平滑或波状的土壤剖面。请点击此处查看此图的放大版本。
图 5：土层结构示例。 一个具有土层边界的土壤剖面，其清晰度等级为明显或渐变，地表形态为波状或不规则。 请点击此处查看该图的放大版本。
- 参照美国自然资源保护局（NRCS）《野外手册》第2-2至2-5页，记录土壤剖面发生层代号 6.
- 用 T 形针或类似物体标记地平界线（图2、4、5用数码相机拍摄带有地平线标记和显示比例尺的卷尺的剖面照片。
- 使用米制卷尺测量并记录每个土层顶部和底部相对于空气与土壤表面交界面的深度。
- 根据《NRCS野外手册》第2-6至2-7页，记录每个土层界线的清晰度等级和地形代码 6.
- 使用《穆恩塞尔土壤颜色手册》（Munsell Soil Color Book），参照美国自然资源保护局野外手册（NRCS Field Book）第2-8至2-11页的指导，记录每一土层的颜色。 6.
- 对每个土层，记录其质地类型（第2-36至2-37页）、结构类型（第2-52至2-54页），并目视观察剖面壁，按照《NRCS野外手册》中的说明，对石块含量（体积百分比）进行粗略估算。 6。同时，针对每个土层，指明细根（<2 mm 直径）丰富、常见、稀少或无。
3. 样本采集
- 根据研究设计和要求选择要采样的土层和/或深度。
注意：如果满足以下条件，则按发生层采集：（1）在野外能够清晰识别发生层边界；（2）发生层足够厚，可在取样时避免上下层土壤的污染。如果满足以下条件，则按深度区间采集：（1）发生层边界过薄而无法取样；（2）发生层边界不规则或破碎。 - 从选定的土层或深度区间采集土壤样品，从最深的样品开始，自下而上进行。为从坑壁采集样品，先将园艺铲插入待采土层的底部附近，然后将平铲插入园艺铲上方，以松动土壤，使其能够随底部的铲具一并取出。图3).
注意：所采集的土壤质量应等于计划进行的化学分析所需的总质量，加上存档所需的土壤质量（至少额外四份完整的分析样品）。 - 将样品放入可密封的塑料袋中，若土壤含石较多，则需进行双层袋封装。对于土层和深度采样，应在土坑剖面中土层可见的整个宽度范围内采集土壤即，其中土层足够厚以进行采样，且无岩石和树根分布。
- 在样本袋上标注研究单元、日期、样坑编号、土层或深度区间及采样人姓名。
- 采样完成后，用矿物土和粗碎屑回填土坑。将森林地表层覆盖在矿物土上方，尽量保持有机物质的完整性。记录土坑相对于研究单元基准点的位置（距离和方位）。
- 在研究单元内挖掘更多探坑，以满足采样设计中所需的重复性要求。在每个探坑处，执行步骤2.1至2.8；若所有探坑均需进行剖面描述，则还需执行步骤2-9至2-11。随后，按照步骤3.1至3.5采集样品。
4. 样品处理
- 采集后24小时内，将样品从塑料袋中倒入便于风干的托盘中。在安全且防尘等空气污染物的环境中，于室温左右条件下进行风干。根据样品湿润程度，每隔几天搅拌一次托盘中的样品。通过目视和触感检查每个样品是否干燥，以判断风干过程是否接近完成。
- 通过称量多个样品（至少3个）的子样品（约5 g）来确认风干是否完成。随后将这些子样品在烘箱中干燥24小时（有机土样为60 °C；矿物土样为105 °C），再重新称重。计算干燥过程中失去的水分质量占干燥前总质量（土壤加水分）的百分比。
- 两天后，重复步骤4.2，比较第一次和第二次烘箱干燥所失去的水分。若两次烘箱干燥所失去的水分相差在2%以内，则可认为土壤已达到风干状态。风干完成后，将样品放入塑料袋中，并尽可能排出空气后密封保存。
- 为去除粗颗粒和根系，对所有采集的土壤样品进行筛分。有机样品通过孔径约为4–6 mm的筛网；矿物土壤样品通过孔径为2 mm的筛网。针对特定化学分析，可能需要使用更小孔径的筛网进行进一步筛分。若需重新取样，应确保筛分程序与前次采样时一致。
注意：进行筛分操作的人员应采取防护措施，防止吸入粉尘，可在通风柜中操作，或佩戴经美国国家职业安全卫生研究所（NIOSH）认证的N95颗粒物防护口罩。
5. 化学分析
- 选择与类似森林土壤（如 Ross 地区森林土壤）中所用方法一致的化学分析方法 等 8美国环境保护局土壤分析方法手册 14 还提供了一套目前仍常用于森林土壤分析的方法汇编。若需进行偏离，必须验证数据的可比性。确保每项分析的标准操作程序（SOP）均得到完整记录。
- 在所有分析批次中，应包含与监测项目所采集土壤样品性质相似的参考土壤样品，以确保质量控制。同时应包括实验室间比对交换的样品。 8 以确定与其他实验室的数据可比性。
6. 土壤样品的保存
- 将化学分析后剩余的土壤存档，以备将来使用。根据以下因素确定需保存的土壤质量：（1）完成全套测量所用的土壤量，（2）未来预计重新分析样品的次数，以及（3）可用的长期储存空间。
- 使用永久性记号笔在合适尺寸的锡封纸袋（带有可拧紧金属丝封口并内衬聚乙烯薄膜的袋子）上标注以下信息：（1）样品标识信息，包括土层或采样深度区间，（2）筛网孔径大小，（3）采样日期，以及（4）任何必要的实验室信息，如样品序列号。
- 称量并记录每个样品用于存档的土壤质量，放入锡封袋中，再将锡封袋置于合适尺寸的塑料袋内（图6）。
图6： 土壤样品的归档包装。归档保存的土壤样品内部包装方式。请点击此处查看该图的放大版本。
- 将袋子存放在与可用货架相匹配的纸板储存容器中（如图7所示的方法）。在盒子上标注所含样本的信息，以便高效查找样本。保持档案室温度稳定。
图 7：土壤样品归档货架示例。 存放归档土壤样品的空间高效型货架。请点击此处查看本图的放大版本。
- 将每个存档样本的信息存储在定期备份的数字数据库中。内容应包括：（1）样本编号，（2）每次分析样本的日期，（3）进行分析的实验室，（4）每次分析所进行的检测项目，（5）剩余样本质量（每次取样分析后均需更新），以及（6）负责保管存档样本的机构名称。
7. 验证化学分析随时间的一致性
- 对每个土层或深度增量的至少十二个存档样品进行重新分析，并与新采集样品的分析结果一同进行比对。
- 采用双尾 t 检验（若数据不符合正态分布，则使用 Mann-Whitney 秩和检验）判断先前分析结果与本次重新分析结果在化学分析数据上是否存在显著差异（P <0.10）。
注意：若发现存在显著差异（或存在明显但无统计学显著性的偏差），应评估原始数据与重分析数据之间的关系。如果该关系能够解释大部分变异（R2 >0.9），则可利用此关系对数据进行校正以消除偏差。然而，若 R2 <0.9，则应对剩余的存档样品重新进行分析，以确保在比较先前采样结果与新采集样品分析结果时不存在分析偏差。
结果
劳伦斯研究中收集的数据 等 9 可用于演示取样重复对检测12个样坑中红云杉（Oa层样品）变化的统计功效的影响Picea rubens）美国东部缅因州的森林。有关该研究地点（称为 Kossuth）的更多信息可参见 Lawrence 等 9土壤（分类为灰化土）具有相对较薄的Oa层（1992-93年和2004年的平均厚度分别为2.5 cm和3.7 cm），其下为具有明显界面的E层。在样本量为12的情况下，变化显著（P < 0.05）。 <在1992-93年和2004年采集的样品之间，pH值、有机碳（C）以及可交换态钙（Ca）、钠（Na）和铝（Al）的测定值均检测到显著差异（p < 0.05），而可交换态镁（Mg）未观察到变化。表1）。当随机选取12个样本中的8个进行统计分析时，差异具有显著性（P <可交换性 Na 和 Al 以及 P 处观察到显著差异（0.001） <在有机碳测定中，显著性水平为0.10。随机选取12个样品中的4个，在P ≤ 0.05水平下仅发现交换性铝和钠存在显著差异。
表 1： 样本量的影响。 使用12、8和4的样本量检测相隔10至11年采集的土壤样品化学测量值中显著差异的统计结果。具有统计学意义的P值以红色斜体显示。
来自纽约州阿迪朗达克西部地区巴克溪北支流和南支流水系中采集的Oa层以及B层上部10 cm的土壤数据，展示了存档土壤样品在比较不同时期数据时降低不确定性的价值。在1997–2000年间采集、分析并存档的55个样品中，随机选取了15个样品于2013–2014年重新分析。两个时期的分析均在美国地质调查局纽约水科学中心（纽约州特洛伊市）实验室按照相同的标准化操作程序（SOP）进行。原始分析与重新分析中，15个Oa层样品的可交换性钙（Ca）浓度值之间无显著差异（P > 0.10）（图8a）。与1:1线对比作图也显示几乎无偏差，且R2值表明未解释的变异极小。原始数据与储存14至16年后重新分析所得数据之间无差异，说明分析偏差或储存效应均未导致钙数据出现错误差异。基于此，对1997–1998年采集的其余40个Oa层样品进行可交换性钙浓度的重新分析被认定为没有必要。
图8：Ca的重分析结果。1997–2000年（原始分析）测得的Oa层（a）和B层上层10 cm（b）中可交换态Ca含量，与2013–2014年对存档样品重新分析所得测量值之间的关系。图中显示了1:1参考线。方程表示通过线性回归确定的最佳拟合直线。请点击此处查看该图的放大版本。
当使用相同的标准操作程序（SOP）对存档土壤的B层中可交换性钙重新进行分析时，得到了不同的结果（图8b）。原始分析（平均值 = 0.40 cmolc/kg）与重新分析（平均值 = 0.33 cmolc/kg）之间存在显著差异（P <0.10），尽管线性回归显示两组数据之间具有极显著的线性关系（P <0.001；R2 = 0.99）。鉴于此强线性关系，采用该回归模型对未重新分析的40个样品的原始数值进行校正，以消除其与新采集和分析样品之间的偏差。
测定可交换性铝浓度的SOP（标准操作程序）发生变化，导致原始分析与重新分析的结果出现差异。原始分析中铝采用滴定法测定15，而重新分析则采用电感耦合等离子体（ICP）法测定，方法依据Blume et al.14。对15个Oa层样品的可交换性铝含量进行比较（图9a），原始测定值（平均值 = 11.5 cmolc/kg）与重新分析结果（平均值 = 7.8 cmolc/kg）之间呈现显著的线性关系（P <0.001；R2 = 0.96），但存在显著偏差（P <0.05）。与B层钙浓度的处理方式相同，采用回归模型对未重新分析的40个样品的原始数值进行校正，以消除分析偏差。
图9： 铝（Al）的重新分析结果。 1997–2000年（原始分析）测得的Oa层（a）和B层上层10 cm（b）中可交换态铝含量，与2013–2014年对存档样品重新分析所得测量值之间的关系。图中显示了1:1线。方程表示通过线性回归确定的最佳拟合线。请点击此处查看该图的高清版本。
B 层中可交换性铝的原始数据与重新分析数据也存在显著差异（P <0.001），线性回归表明两组数据之间存在显著关系（P <0.10）。与 Oa 层铝数据相比，该关系较弱（图 9b），回归模型仅能解释较小部分的变异（R2 = 0.23）。由于该模型无法用于消除偏差，因此在 1997–2000 年期间采集和分析的所有样品均需与近期采集的样品一同重新分析。
分析方法的改变可能会导致数据出现偏差，因此必须进行检验以确认数据无偏差。例如，图10展示了加拿大安大略省Turkey Lake流域于1986年采集并存档的矿物土壤样品在2005年重新分析的结果10。分析显示，两种方法产生的数据无显著偏差，且未解释的变异性很小（图10）。原始分析采用Walkley-Black湿法消解法，而存档样品则通过燃烧分析仪进行分析。在此情况下，原始分析结果与存档样品分析结果的比较表明，两种方法所产生的数据具有直接可比性。
所示示例 图8-10 证明使用一致的分析方法并不能消除获得无偏数据的可能性，同时也表明分析方法的改变并不必然导致偏差。这些结论强调了保存样本的重要性，通过控制分析偏差来降低结果的不确定性。
图10： C的再分析结果。 1986年（原始分析）测定的矿质土壤有机碳含量与2005年对存档样品重新测定时所得结果之间的关系。虚线为1:1线；实线为描述初始分析与存档样品分析结果之间关系的线性回归线。请点击此处查看该图的放大版本。
已有多项研究证明，通过土壤监测可检测单个样地或流域的土壤变化，此类研究数量正逐步增加。近期，土壤监测已被应用于一项大型区域研究中，以评估酸性沉降减少所带来的影响14。在所有这些样地，过去三十年间酸性沉降均有所下降，尽管各地的酸性沉降水平及其下降速率存在差异。该研究识别出大量变化，这些变化在整个广阔研究区域中表现出总体上的一致性，且跨越不同时间段、采用不同的再采样设计（表2）。通过整合多项再采样研究，识别出森林土壤对主要环境驱动因子变化的响应（图11）。Lawrence et al. 5 的研究表明，设计各异的土壤再采样研究结果可被整合，用于解决广泛的区域性问题。
表 2：重采样结果示例。 美国东北部和加拿大东部土壤调查中O层及上部B层初始值与最终值的平均差值（初始值 - 最终值），以及初始与最终测量值差异的检验结果（T检验或Mann-Whitney检验）（位置见图11）。P值 >0.10 的结果标记为ns（无显著性差异）。P <0.1 的分析结果以黄色标出，表明在美国东北部和加拿大东部各站点的测量中存在显著差异。虚线框表示无数据。BB代表缅因州的Bear Brook；TMT代表每年接受(NH4)2SO4实验性添加的BB样地；REF代表BB中未经处理的样地。部分样地根据森林类型划分了不同的研究单元。CF代表北方针叶林；HW代表北方硬阔叶林；MF代表针阔混交林。请点击此处查看此表格的放大版本。
图11：重采样位点地图。 表2中列出的加拿大东部和美国东北部土壤重采样调查的位点位置。请点击此处查看该图的放大版本。
讨论
选择采样哪些土层或深度区间应根据监测目标来确定，但最终取决于土壤的特性。因此，确定在何处以及如何对剖面进行采样是土壤监测中的关键步骤。例如，图12所示的灰化土具有森林地表层，其中Oe层（中等分解的有机质）与Oa层（黑色腐殖化的有机质）之间的界限明显，且这两个土层足够厚，可分别独立采样。该剖面还具有一个界限清晰的E层，其明显的边界将有机Oa层与矿物E层分隔开来。这些颜色鲜明且边界明显的土层使得每次都能一致地采集到相同土层的样品，因此非常适合作为土壤监测的采样层。如果矿物层与有机层之间的边界不清晰，或相对于土层厚度而言过渡渐变，则在该界面之上和之下的重复采样很可能包含来自相邻土层的不同比例的土壤。这种特性会引入不可控的变异，因此使得这些土层不太适合进行重复采样。
在某些情况下，如果被监测土壤中存在混合或交错的土层，且这种混合是这些土壤的一致特征，则按深度区间采样可提供一种一致的采样方法。在图12中，B层上部10 cm与E层之间具有明显的界面，但颜色变化提示存在相互混杂的Bh和Bhs层。在这种情况下，对B层上部10 cm进行采样将是最具可重复性的采集方法。该方法在如图12所示的灰化土（Spodosols）中已被证明是成功的7。
图 12：灰化土剖面。 来自纽约州阿迪朗达克地区的灰化土土层，显示了典型的 E 层，该层将森林地表层（Oa 和 Oe 层）与 B 层分隔开来。请点击此处查看此图的放大版本。
完整的剖面描述对于降低采样偏差风险和解释数据极为有用，但收集这些信息耗时较长，可能限制可用于采样重复的时间，具体取决于项目资源和野外工作时间。对每个样坑进行完整剖面描述的一种替代方案是：对主样坑进行完整描述（附照片），而对重复样坑仅记录土层厚度测量数据并拍摄剖面照片。这些信息足以验证重新采样是否在与先前采样一致的同一土壤中进行。在重新采样剖面以确定随时间推移的化学变化时，高质量图像对于保持采样一致性具有极高价值。
可通过不同土层之间的测量结果比较，评估采样不一致可能导致的偏差。例如，与10至12年前的初次采样相比，在第二次采样中观测到Oa层的有机碳浓度较低9。这可能是由于采样偏差所致——第二次采样可能比第一次采集了更多下伏的矿物E层物质。这会降低有机碳浓度，同时也可能降低可交换性钙浓度，因为所研究土壤中E层的钙浓度至少比Oa层低一个数量级。本研究中未观测到E层钙浓度下降，这一结果支持了第二次采样中有机碳浓度降低并非由采样偏差引起的解释。此类土层间的比较为评估采样一致性提供了有价值的信息。因此，为帮助降低结果的不确定性，有必要采集超出项目目标所需范围的额外土层样本。
对存档土壤样品进行再分析是降低不确定性的关键做法。然而，土壤样品的存档需要投入资源来管理档案库和存储空间，而这些空间往往难以长期获得。因此，必须审慎使用存档土壤的样品量。针对特定重采样研究，对所有存档土壤样品进行再分析通常是降低化学分析不确定性的最有效方法；但在可能的情况下，选择性地进行部分样品再分析将有助于保护这些不可替代的土壤资源，以供未来使用。除非确有必要，不应全部重新分析所有存档样品。目前已有多种土壤存档方法在实际应用中被证明有效。本文所推荐的方法与材料基于纽约州博物馆标本管理员的经验，他们发现这种高度节省空间的包装设计，能够使用坚固、防水且易于标记的材料对样品提供保护，且这些材料可长期稳定保存数十年之久。
保护存档的土壤样品是土壤监测中的关键步骤，因为这不仅能够确保不同采样时间点之间的分析一致性，还为将来使用尚未开发的方法进行分析提供了可能。此外，存档的样品还能为未来新出现的科学问题提供解答所需的信息。如果在酸雨发生之前就有存档的土壤样品可供使用，那么这种干扰对土壤的影响本可以在其被发现后几年内就被识别出来，而不是数十年后。然而，由于缺乏此类早期样品，目前我们对酸雨发生前的土壤化学状况仍不明确，而当前正在监测土壤在酸雨减弱背景下的恢复过程。
由于土壤监测在可检测变化的时间尺度上存在一定局限性（通常为5年或更长时间），且依赖于破坏性取样，因此用于监测的采样区域会随着时间推移而不断扩大。然而，若不开展土壤监测，则必须通过间接方法推断土壤变化，例如利用时间序列替代法（以空间代替时间）、流域质量平衡、树木化学分析、短期人为干预实验以及模型模拟等方法。这些方法仅能对土壤变化提供粗略估算，且均需依赖若干假设，从而增加了不确定性；而通过长期对土壤进行直接观测，是降低这种不确定性的最佳途径。重复土壤采样的方法同样适用于长期受控干预实验，例如美国新罕布什尔州哈伯德布鲁克实验林开展的流域钙添加实验（持续超过12年）16，以及南卡罗来纳州卡尔霍恩长期土壤实验（持续超过50年）2。
披露
作者感谢纽约州能源研究与开发局、东北部各州研究合作组织以及佛蒙特州长期土壤监测项目的资助。我们还要感谢美国农业部森林服务局的 M.B. Adams 对本文手稿提供的有益审阅意见。
致谢
作者无任何利益冲突需要披露。
材料
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| T 形别针 | Forestry Suppliers | 53851 | |
| 《"土壤描述野外手册"》副本 | 目前仅可在线获取：http://www.nrcs.usda.gov/Internet/FSE_DOCUMENTS/nrcs142p2_052523.pdf；美国自然资源保护局预计于 2026 年 10 月重新印刷。 | ||
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参考文献
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