放牧过的牧场的土壤碳含量高于有围栏的牧场，这可能是因为放牧后产生的粪便量更多

《Agriculture, Ecosystems & Environment》：Soil carbon is greater under grazed paddocks than fencelines, likely due to greater dung returns

　　霍莉·M·海 | 亚伦·M·沃尔 | 萨姆·R·麦克纳利 | 罗希安·R·伍兹 | 路易斯·A·希普珀
怀卡托大学科学与环境研究所，新西兰汉密尔顿3240，私人信箱3105

**摘要**
新西兰本土森林转化为牧场后，0–1米深度的土壤碳储量增加了约13克/公顷，但这一增加背后的机制尚不清楚。一种可能的解释是，通过放牧和粪便沉积带来的碳回流增加了土壤碳储量。为了评估粪便输入对牧场土壤碳储量的重要性，我们从怀卡托六个农场的38对围栏内和围栏外的地点收集了土壤样本（其中五个农场放牧奶牛，一个农场放牧肉牛）。对2000个粪便斑块的测绘确认，只有一个粪便斑块位于围栏内采样区域内，因此围栏内地点可以作为没有粪便输入的对照组。围栏内地点的奥尔森磷（Olsen P）平均值（0–0.1米深度）比围栏外地点高11.7微克/克（P < 0.001），这支持了排泄物对养分输入的差异性影响。土壤样本在0.1米深度间隔内进行分析，以测定碳和氮的储量（共456个样本，来自38个地点的6个深度）。在等质量基础上，围栏内地点的土壤碳和氮储量分别比围栏外地点高出10.3克/公顷和0.96克/公顷（P < 0.05；0–0.6米深度）。在更深的土壤剖面中也观察到了碳和氮储量的显著差异，表明粪便输入的贡献不仅限于表层土壤。对0–0.1米深度样本的物理分馏分析显示，表层土壤碳储量的增加是由于围栏内地点的颗粒有机质碳（POM-C）含量较高，而与矿物质相关的碳（MAOM-C）含量与围栏外地点相比没有显著差异。我们认为，持续的粪便回流提升了POM-C含量，而粪便输入很可能是导致放牧地区总碳含量增加的主要原因。由于粪便（以及可能的POM-C）降解速度较快，如果粪便回流减少，围栏内地点更高的总土壤碳含量可能会容易发生快速流失。

**1. 引言**
土壤大约含有陆地总碳储量的48%（Friedlingstein等人，2023年），而牧场占这部分碳储量的很大比例。然而，在过去的12000年里，由于农业用途，土壤表层2米内的碳储量减少了约133拍克（Sanderman等人，2017年）。在全球范围内，土壤碳储量的减少与自然系统（如森林和草原）被转化为牧场系统有关，这可能是由于过度放牧造成的，在温带地区损失更为严重（Conant等人，2017年）。改进的放牧管理（如轮牧、降低放牧密度）可以增加土壤碳含量，但效果取决于土壤类型、气候和植被条件（Conant等人，2017年）。放牧动物通过食物中的碳消耗、呼吸作用、排泄物（粪便+尿液）以及产品（牛奶/肉类）改变了碳循环（Felber等人，2016年；Soussana等人，2004年）。排泄物中的碳沉积在土壤表面，其中一部分被重新释放到大气中，剩余部分被土壤固定；大约12%的排泄物碳可以在土壤中存留数年甚至数十年（Maillard和Angers，2014年）。新西兰的温带气候使得牧场可以全年放牧，主要采用轮牧系统，其他国家也在推广类似的放牧系统，部分原因是为了增加土壤碳储量。奶牛和肉牛占新西兰土地面积的三分之一（新西兰统计局，2021a年）。牧场主要由多年生黑麦草（Lolium perenne L.）和白三叶草（Trifolium repens L.）组成，过去几十年里，这些牧场的管理越来越集约化。在过去160年里，大部分用于放牧的土地最初是从原生森林或灌木丛转化而来的（Taylor和Smith，1997年）。虽然有国际证据表明将森林转化为草原会导致碳损失，但在新西兰，将本土森林转化为牧场后，土壤碳储量平均增加了约13.7克/公顷（Schipper等人，2017年）。尽管新西兰已经研究了各种放牧管理方式对土壤碳的影响（Barnett等人，2014年；Kirschbaum等人，2017年；McNally等人，2015年；Mudge等人，2017年；Rutledge等人，2017年；Wall等人，2019年），但驱动放牧牧场土壤碳储量增加的机制仍大部分未知。

**2. 方法**
**2.1. 地点描述和管理**
2022年11月至2023年12月期间，对新西兰怀卡托地区的六个农场进行了采样（表1，图S1）。每个农场选取了5到8对采样点，共计38对采样点，涵盖了不同的土壤类型（表1）。怀卡托地区年平均降雨量为1205毫米（新西兰统计局，2023a年），平均年温度为14.2°C（新西兰统计局，2023b年）。采样地点的选择基于历史上的牧场管理记录，排除了最近五年内进行过耕作或牧场更新的地方，因为这些活动会影响土壤碳储量（Wall等人，2023年）。我们选择了至少建造了10年的金属围栏（即没有树篱的围栏），平均年龄为42年（范围：10–70年或更久）。新围栏的年龄数据来自农场主，而旧围栏的年龄则是通过公开的历史影像资料确定的（https://retrolens.co.nz）。

**表1. 新西兰怀卡托地区六个采样农场的地点信息**
根据美国农业部（USDA）的标准对土壤进行分类，土壤类型按照新西兰土壤分类系统（NZSC）进行划分。放牧密度以每公顷饲养单位（SU）表示，数据来源于新西兰统计局（2021b年）。

| 农场编号 | 地点 | 农场类型 | 土壤类型 | 土壤等级 | 放牧密度 | 采样点对数 | 分析的样本点数 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 1 | 剑桥 | 奶牛场 | 典型Udivitrand、典型Ochraqualf、Aquic Hapludand、Allophanic、Gley、Brown | 22 | 7 | 2 |
| 2 | 瓦哈罗阿 | 奶牛场 | 典型Hapludand、Allophanic、Gley | 25 | 7 | 4 |
| 3 | 奥托罗汉加 | 肉牛场 | 典型Hapludand、Oxyaquic Kanhapludalf、Allophanic Brown | 15 | 4 | 4 |
| 4 | 奥豪波 | 奶牛场 | 典型Hapludand、典型Haplohumult、典型Dystrochrept、Allophanic、Brown | 27 | 5 | 5 |
| 5 | 波库鲁 | 奶牛场 | 典型Hapludand、典型Dystrochrept、Allophanic、Brown | 29 | 6 | 6 |
| 6 | 波库鲁 | 奶牛场 | 典型Hapludand、典型Dystrochrept、Allophanic、Brown | 21 | 6 | 6 |

六个农场中有五个养奶牛，采用轮牧方式，牧场主要以多年生黑麦草和白三叶草为主；另一个农场养肉牛，也采用类似的轮牧系统。奶牛场通常每块牧场放牧时间不超过24小时，每年放牧约9–12次；肉牛场每块牧场放牧时间为4–7天，每年放牧6–8次。采样时的放牧密度为每公顷15至29个饲养单位。所有农场都使用了合成化学肥料和/或石灰，围栏区域的肥料施用量通常少于主牧场。采样当年，所有农场的氮肥施用量在0至0.16吨/公顷之间（表S1）。五个奶牛场通过外部购买的补充饲料引入碳，而肉牛场则通过农场内种植的农作物收获和出口碳。大多数农场种植的作物用于农场内部的饲料或出口；最近五年内进行过耕作的牧场未被采样。大多数农场设有专门的饲料垫，供动物食用补充饲料，动物在饲料垫上停留的时间通常每天不到1–2小时，排泄物以液体形式排放到牧场中。在38个采样牧场中，有7个牧场在采样当年接受了24–60毫米/年的液体排放物，其他牧场在之前的年份也可能接受了类似的排放量。Wall等人（2019年）在另一项研究中估计，来自牧场内补充饲料的碳输入为0.27吨/公顷/年，液体排放物的碳输入为0.48吨/公顷/年。

**2.2. 土壤采样与分析**
**2.2.1. 野外采样程序**
在每个地点设置了一个10米×10米的样地，其中一边紧邻围栏。我们在围栏沿线设置了10米的样带，并在相邻的牧场内设置了另一条平行的10米样带。两条样带在坡度和地形上具有相似性，视觉检查确认了土壤类型的一致性。围栏内的土壤样本在距离围栏中心0.1米处采集，另一组样本则来自相邻牧场的样带。使用直径为38.2毫米的土壤取芯器，在机械驱动装置的帮助下将取芯器插入土壤深度超过0.6米。每条样带上每隔2米取六个土壤芯样，然后将这些芯样按0.1米间隔合并成六个深度组（每个深度组包含六个芯样）。在第一个农场，围栏最近被拆除，但仍可通过地形起伏清晰识别。

**2.2.2. 土壤碳和氮储量**
将现场湿润的土壤样品风干至恒定重量，并通过2毫米筛子去除粗大物质和大根，同时使样本均匀。通常情况下没有石头；如果有石头，则通过计算<2毫米土壤部分的体积密度来将其去除。代表性子样本使用球磨机（MM 400；Retsch GmbH，德国哈恩）进行研磨。每个样本的湿度因子通过将2毫米筛分并研磨后的土壤在105°C下烘干至恒定重量来确定。所有样本的总碳和氮浓度通过Dumas燃烧法测定，使用的是Elementar（vario EL cube）燃烧分析仪（Elementar Analysensysteme GmbH，德国朗根塞尔博尔德63505号）。通过将每单位面积的烘干土壤质量乘以烘干土壤中的碳或氮含量，计算每个0.1米深度的碳和氮储量。将各深度组的总和相加，得到每个采样区域的0.6米深度内的总碳和氮储量。我们使用等效土壤质量（ESM）方法计算了土壤中的碳（C）和氮（N）储量，这种方法是为了考虑到在相同深度采集不同质量土壤时可能存在的差异，该方法遵循了Wendt和Hauser（2013）的研究，并使用MATLAB软件（R2023a版本9.14；The MathWorks Inc.，美国马萨诸塞州纳蒂克）进行了操作。ESM计算的参考质量取为每对比较样本中最轻的质量。所有用于C和N计算的关键原始数据均提供在表S2、S3.2.2.3中。土壤有机质的分馏：在0–0.1米深度范围内，对35个采样点的POM（>53微米土壤组分）和MAOM（<53微米土壤组分）的碳储量进行了测定，采用了McNally等人（2018）描述的方法。分馏过程使用了一种2:1的溶液（液体与土壤的体积比），其中含有大约15克风干土壤，通过超声波处理进行分散（60秒至120秒；平均功率输出=35.5焦耳/秒；Q700，Qsonica Llc，美国康涅狄格州纽顿）。使用0.5%的六偏磷酸钠溶液来帮助土壤分散。然后通过53微米筛网过滤土壤，收集留在筛网上的组分（例如>53微米；POM），在60°C下干燥至少48小时，之后使用球磨机进行研磨。POM组分的总碳浓度通过杜马斯燃烧法测定（见上文）。MAOM组分的质量是通过从总土壤样本的质量中减去POM的质量来确定的。POM组分中的碳含量（POM-C）是通过将>53微米组分中的碳浓度乘以>53微米土壤的质量来计算的。分馏后的子样本中的总碳质量是通过将总碳浓度乘以子样本的质量来计算的。为了考虑>53微米土壤组分在60°C下干燥的情况，还另外取了一段风干土壤在60°C下进行干燥，并使用了一个水分因子将子样本的质量和碳浓度转换为60°C基准。MAOM-C是通过从子样本的总碳质量中减去POM-C含量来确定的。子样本中POM-C和MAOM-C的相对比例被计算出来，并应用于0–0.1米深度范围内ESM校正后的总土壤碳储量，以确定POM-C和MAOM-C的储量。所有用于POM-C和MAOM-C计算的关键原始数据均提供在表S4.2.2.4中。比表面积和碳负荷：比表面积（As，m2/g）是使用Hedley等人（2000）和Parfitt等人（2001）描述的方法，通过风干土壤的水分吸附来测量的。简而言之，土壤在控制温度和湿度条件下（30°C和30%相对湿度）至少风干48小时。风干土壤的水分含量是通过在105°C的烤箱中进一步干燥至少16小时来确定的。比表面积是从风干土壤的水分含量计算得出的（Parfitt等人，2001）。最后，通过考虑土壤有机碳（SOC）对水分吸附的贡献，将比表面积转换为矿物表面积（Am，m2/g）（Kirschbaum等人，2020）。碳负荷（mg C/m2）是按照McNally等人（2024）的方法计算的，作为MAOM饱和度的指标。As、Am和碳负荷的个别测量结果提供在表S5.2.2.5中。在用于分馏的同一35对样本中，测定了0–0.1米深度范围内的Olsen P和pH值。对于pH值，向10克土壤中加入25毫升蒸馏水，使用高速搅拌器混合15秒，然后静置12小时，使用pH计（C700 Benchtop Meter，荷兰奈克克，海尔德兰省）进行测量。Olsen P的测定方法是按照Blakemore等人（1987）的方法进行的。所有pH和Olsen P的值均提供在表S5.2.3中。粪便分布和面积：在2024年晚秋到初冬期间（4月至6月），使用全球导航卫星系统（GNSS；GS18 GNSS RTK Rover，瑞士圣加仑，Lecia Geosystems）在距离围栏12米范围内的八个牧场（分别属于三个奶牛场和一个肉牛场）绘制了粪便分布图。这种分布图也被用来计算粪便沉积密度，以评估围栏两侧采样点之间粪便输入的差异。2024年6月，对50个体奶牛粪便样本在其已知大小的样方框架内进行了拍照，以估算它们的平均表面积。然后使用GIS软件（ArcGIS Pro，版本3.2，Esri，美国加利福尼亚州雷德兰兹）分析这些图像以计算其表面积。测得的表面积用于估算每年牧场被粪便覆盖的平均比例。2.4. 统计分析：数据使用配对t检验来分析ESM校正后的碳（C）和氮（N）储量的统计显著性差异，这些差异是在各个土壤深度（0.1米增量）和整个土壤剖面（0–0.6米）之间进行的。相关性是使用线性回归模型计算的。所有分析均使用MATLAB软件完成。当P≤0.05时，认为差异和相关性具有统计学意义。除非另有说明，否则所有的差异均以牧场减去围栏后的值来计算。数据以原始平均值表示，误差条代表标准误差，除非另有说明。3. 结果：3.1. 粪便分布和面积：在距离围栏12米范围内观察到总共2068个粪便样本，分布在8个牧场的10,406平方米的采样区域内。有10个样本位于距离围栏0.5米范围内，其中只有1个位于围栏采样区域内（见图S2）。肉牛场和奶牛场的平均粪便密度相似，分别为0.19±0.02个样本/m2和0.21±0.03个样本/m2。单个粪便样本的平均表面积为0.05±0.003平方米。3.2. 土壤性质：3.2.1. 土壤pH值、Olsen P和矿物表面积：0–0.1米深度范围内的平均土壤pH值和Olsen P值分别为6.13±0.05单位和25.7±2.4微克/g，而围栏下的值分别为5.80±0.05单位和14.1±2.2微克/g，牧场的值分别高出0.39±0.06单位（P<0.001）和11.7±2.8微克/g（P<0.001）。牧场和围栏的平均矿物表面积没有显著差异（P=0.779），平均值分别为90.5±6.1平方米/g和91.2±5.8平方米/g。尽管大多数地点非常相似，但有一个地点的差异为52.7平方米/g或58%（见图S3）。由于这种表面积的巨大差异，使用了包含和不包含这一对数据的结果进行分析，因为这可能会影响结果。3.2.2. 土壤C和N储量：牧场的平均土壤质量大于围栏下的质量（P<0.001），分别为4535吨/公顷和4307吨/公顷，这表明在计算C和N储量时调整等效土壤质量的重要性（见表S6）。如果不校正同一采样深度下土壤质量的差异，我们将高估牧场相对于围栏的C和N储量。基于每个地点特定ESM计算出的整个剖面（0–0.6米）的牧场和围栏的平均C储量为152.9±8.2吨/公顷和142.6±7.3吨/公顷（见表2）。对于氮（基于ESM计算），牧场和围栏的整个剖面的平均储量为14.69±0.61吨/公顷和13.73±0.54吨/公顷。平均而言，牧场区域的土壤C储量（0–0.6米）比围栏区域高出10.3±3.1吨/公顷（P=0.002），氮储量高出0.96±0.56吨/公顷（P=0.002）（见图S4）。当排除一个矿物表面积有58%差异的样本对后，差异分别为9.3±3.0吨/公顷（P=0.004）和0.86±0.53吨/公顷（P=0.003）。在0–0.1米、0.3–0.4米、0.4–0.5米和0.5–0.6米深度范围内，检测到牧场和围栏之间土壤C储量的显著差异（P<0.05），而在0.1米和0.3米之间没有显著差异。氮的变化与碳的变化高度相关（调整后的R2=0.871；P<0.001）。表2. 相邻牧场和围栏地点在各自土壤深度（0–0.6米）的平均等效土壤质量（ESM）校正后的总碳（C）和氮（N）储量（n=38），总和为0.6米。括号中的值表示平均值的标准误差。粗体P值表示统计显著差异。土壤深度牧场C储量围栏C储量差异a差异SEDbP值牧场N储量围栏N储量差异a差异SEDbP值(m)(t C ha?1)(t C ha?1)(t C ha?1)(%)(t C ha?1)(t N ha?1)(t N ha?1)(%)(t N ha?1)0–0.146.9 (1.94)44.3 (2.06)2.65.80.95.0114.85 (0.20)4.40 (0.20)0.4510.20.10<0.0010.1–0.237.3 (1.85)35.9 (1.86)1.33.80.81.1053.63 (0.14)3.49 (0.14)0.154.20.09.1000.2–0.324.8 (1.63)23.3 (1.36)1.56.40.84.0842.30 (0.11)2.20 (0.10)0.104.30.08.2280.3–0.417.5 (1.42)15.8 (0.94)1.710.60.81.0461.58 (0.09)1.51 (0.07)0.074.50.06.2770.4–0.514.2 (1.23)12.5 (0.92)1.713.20.58.0071.27 (0.09)1.16 (0.07)0.109.00.04.0230.5–0.612.1 (1.13)10.6 (0.93)1.514.40.51.0051.06 (0.08)0.96 (0.05)0.1010.30.04.0280–0.6152.9 (8.20)142.6 (7.31)10.37.23.07.00214.69 (0.61)13.73 (0.54)0.967.00.28.002a使用ESM计算的牧场与围栏之间总C储量的差异（paddock – fence）。bSED，均值差异的标准误差（n=38）。3.2.3. 土壤有机质组分：对分馏的35个土壤样本在0–0.1米深度范围内的平均ESM校正后总C储量为牧场46.6±2.1吨/公顷，围栏为43.6±2.2吨/公顷（见表3），差异为3.0±1.0吨/公顷（P<0.01）。牧场中的总POM-C储量比围栏下高出3.1±0.9吨/公顷（P=0.001），平均值分别为15.2±1.0吨/公顷和12.1±1.0吨/公顷。牧场和围栏中的总MAOM-C储量非常相似，平均值分别为31.3±1.7吨/公顷和31.5±1.8吨/公顷（P=0.863）。碳负荷（作为MAOM饱和度的指标）没有显著差异（P=0.972），平均值分别为0.662±0.059毫克/平方米和0.659±0.058毫克/平方米。由于计算碳负荷包括矿物表面积，因此排除了牧场和围栏这对样本之间矿物表面积差异较大的样品。然而，当包括这个样品时，平均值分别为0.651±0.059毫克/平方米和0.649±0.058毫克/平方米（P=0.992）。表3. 顶部0.1米范围内平均等效土壤质量（ESM）校正后的总颗粒有机质C（POM-C）和矿物相关有机质C（MAOM-C）储量（吨/公顷）。括号中的值表示平均值的标准误差。粗体P值表示统计显著差异。组分牧场C储量围栏C储量差异aSEDbP值(t C ha?1)(t C ha?1)(t C ha?1)POM-C15.2 (1.0)12.1 (1.0)3.10.9.001MAOM-C31.3 (2.0)31.5 (1.8)?0.21.0.863总46.6 (2.1)43.6 (2.2)3.01.005a使用ESM计算的牧场与围栏之间总SOM组分储量的差异（paddock – fence）。bSED，均值差异的标准误差（n=35）。围栏的年龄（范围：11至>70年，平均值：约42年）与总C（P=0.193）、总N（P=0.363）、POM-C（P=0.118）和MAOM-C（P=0.599）的差异无关。在Allophanic土壤中，C和N储量的变化更大，分别为13.4±4.7吨/公顷和1.18±0.44吨/公顷，而非Allophanic土壤分别为6.0±3.4吨/公顷和0.65±0.51吨/公顷（0–0.6米深度）。Allophanic土壤在0–0.6米深度范围内的总C储量也最高，大约比非Allophanic土壤多30吨/公顷。在牧场（0–0.1米深度）中，Allophanic和非Allophanic土壤的POM-C含量都较高。4. 讨论：4.1. C和N储量的差异：在牧场内0.6米深度范围内采集的土壤中，C含量比围栏下多10.3吨/公顷，N含量多0.96吨/公顷，我们认为这部分是由于更多的粪便返回到牧场所致（见下文）。这些结果与之前的一项研究相似，但该研究的样本范围较小，仅在一个农场内采样了六个牧场和围栏下方的六个土壤样本（Carran和Theobald，2000）。他们测量到牧场下方的C含量比围栏下方多12.3吨/公顷，N含量多0.86吨/公顷（0–0.075米深度），但没有校正等效土壤质量的差异。在这个深度以下，他们没有观察到C的显著差异，可能是由于统计功效不足。在我们的研究中，我们测量到牧场下方更深层次的土壤C含量百分比增加较大，牧场和围栏之间大约47%的C储量差异发生在0.3米至0.6米深度之间。这些C和N储量的差异大小与其他新西兰放牧牧场的管理影响相似（Schipper等人，2017）。例如，Barnett等人（2014年）测量发现，与相邻的旱养农场相比，奶牛场的碳含量减少了8克/公顷；Mudge等人（2021年）测量发现，与相邻的旱地土壤相比，灌溉农场的碳含量减少了5.2克/公顷。根据测量的粪便密度和面积，每次放牧后大约有1%的围场区域被新的粪便覆盖，正如预期的那样，粪便几乎完全局限于围场内，在超过2000个测量点中只有一个点记录到了粪便出现在围栏线以下。不同农场之间的粪便输入量因管理方式、放牧密度、饲料消耗量和放牧时间而异。尽管如此，我们仍可以基于文献数据估算粪便（及其所含碳）的输入量。假设典型的粪便干重为0.17千克（Aarons等人，2004年；Haynes和Williams，1993年），以及每天14次排泄（Haynes和Williams，1993年；Hirata等人，2011年），可以估计每头牛每年产生的粪便干重为876千克。使用新西兰典型的放牧密度（2.7头牛/公顷，DairyNZ，2023年）和粪便中的碳含量（46.6%，Rutledge等人，2015年），计算出围场中的碳负荷比围栏线以下高1.1吨/公顷/年。这一年排放量的估计值处于之前报道的范围（1.1-1.75吨/公顷/年，Wall等人，2020年、2023年、2024年）的下限。

Maillard和Angers（2014年）估计约有12%的有机肥料修正物转化为土壤中的碳。假设这一转化率适用于围场中的粪便（1.1吨/公顷/年），则土壤碳的固定速率为0.13吨/公顷/年，或者需要大约80年才能达到观察到的10.3吨/公顷的碳储量差异。虽然这些农场的确切年龄未知，但许多农场可能已经运营了100年或更长时间，且平均围栏线年龄为42年，因此粪便沉积可能是导致围场中碳储量较高的原因。需要注意的是，估算的碳输入量未包括尿液或其他未知来源的输入，因此计算出的固定率可能偏保守。国际研究也测量到了类似的现象，例如一项关于不同类型肥料和施用量对土壤有机碳储量影响的元分析发现，牛粪平均增加了32%的碳储量，即15吨/公顷（Gross和Glaser，2021年，包括持续时间超过20年的实验）。重要的是要认识到，当持续的粪便输入不再增加碳储量时，土壤碳将达到一个新的平衡状态，因为粪便的输入量会被土壤有机物的持续分解所抵消，新西兰的放牧土壤通常处于这种稳定状态（Schipper等人，2017年；Wall等人，2024年）。类似的长期试验（长达157年）显示，随着试验时间的延长，碳储量的增加趋势会减弱，表明即使在持续输入肥料的情况下也趋于平衡（Poulton等人，2018年）。

4.2. POM-C和MAOM-C
围场顶部0.1米深处的较高土壤碳储量可归因于快速循环的POM组分含量更高，围场中的POM-C比围栏线多出3.1吨/公顷（P=0.001）。相比之下，缓慢循环的MAOM组分没有显著差异（P=0.863），这表明围场和围栏线中的MAOM池都处于稳定状态。Bian等人（2024年）也发现，每公顷22.5吨的猪粪输入增加了顶部0.2米深度内的POM-C（>53微米），但对MAOM-C没有影响，这与一项元分析的结果一致，该分析表明肥料修正物通常会增加POM成分，但对MAOM影响不大（Denoncourt等人，2025年）。与我们的研究类似，Bian等人（2024年）报告称MAOM-C占土壤有机碳总量的大部分，占65-84%。他们的结果表明，肥料输入会增加POM-C。POM-C的增加意味着，如果停止放牧（以及相关的粪便输入），土壤中的碳可能会减少。

更广泛地说，Liu等人（2025年）发现，近几十年来全球土壤碳的增加主要归因于POM-C组分的增加，而MAOM-C储量相对稳定。他们的发现表明，虽然POM-C的积累有助于短期内提高土壤有机碳含量，但在土地利用或气候变化条件下，它可能更容易流失，导致放牧草地的土壤有机碳含量下降（Liu等人，2025年）。

4.3. 其他土壤性质和影响因素
围场土壤的土壤质量最高，这反映了牛足迹对土壤容重的影响，并强调了基于生态系统模型（ESM）计算碳和氮储量的重要性。由于压实作用导致的容重增加会减少大孔隙度，影响土壤的水分传导性、气体交换和根系穿透能力，从而影响养分循环并可能降低牧草生产力（Drewry等人，2008年）。
不出所料，围场土壤的pH值和Olsen P含量显著高于围栏线，这可能是由于施用了化学肥料并通过粪便和尿液循环利用的结果。围场通常会定期施用石灰和磷肥以提高草的生产力，而围栏线则较少直接施用这些肥料。石灰用于抵消氮肥和尿液沉积引起的pH值下降（Black，1992年；Wheeler，1997年）。除了直接的化学输入外，粪便中养分的循环利用进一步增加了磷含量，有助于解释围场和围栏线土壤之间Olsen P的差异。
其他因素也可能导致围场和围栏线之间土壤碳的差异。围场和围栏线之间的地上和地下生物量周转输入可能存在差异。然而，地上生物量的输入对土壤碳的贡献通常小于根系输入，要解释如此大的碳储量差异，根系输入需要有相当大的差异（McNally等人，2015年）。牧草丛一直管理到围栏线处，而且牛在围栏线下方放牧以充分利用所有可用的牧草（所有样本均取自可以放牧的区域）。尽管没有进行详细的牧草测量，但从外观上看，我们没有发现配对地点之间的牧草组成有任何差异。物种组成和生长对土壤碳储量和组分的影响值得进一步研究。

4.4. 局限性和未来工作
在配对地点的采样中，完美匹配土壤总是很困难。假设不匹配的土壤性质对土壤碳和氮储量的影响是随机的，这主要会增加变异性并降低检测变化的统计能力。虽然在现场进行了视觉检查以确保土壤类型的可比性，但测量矿物表面积提供了额外的验证。这种方法使我们能够识别出矿物表面积差异较大的配对样本，这为开发改进站点选择和确保未来研究可比性的工具提供了可能性。虽然未评估围场和围栏线之间的其他潜在差异（如牧草组成），但如上所述，这些差异在视觉上并不明显。未来的研究可以测试地上和地下植物输入的潜在差异对土壤碳储量的影响。
我们的主要目标是量化围栏线和围场之间土壤碳和氮储量的差异，并确定粪便沉积是否是造成这种差异的合理解释。然而，还有其他机制性的解释可以更细致地理解储量变化的大小，包括土壤类型、土地利用强度（放牧密度和肥料施用）、气候以及特定农场管理实践的影响。我们的初步采样方法包括38对样本，但并未涵盖所有可能的组合。然而，我们的方法可以很容易地应用于其他已有围栏线的地点，以加深对放牧牧场中碳和氮储量变化的理解。此外，在每个地点测量粪便输入和循环（例如使用同位素示踪剂）可能有助于更好地理解粪便输入与土壤碳/N储量变化之间的关系。虽然这项研究比较了异质性土壤与其他土壤类型的效果，但土壤类型分布不均（22种异质性土壤、10种棕色土壤、4种灰化土壤、2种颗粒土壤）限制了全面探索特定土壤类型影响的能力。为了更好地了解观察到的差异是否可归因于土壤类型，未来的研究应确保土壤类型的更均匀分布。此外，了解移除粪便对土壤碳损失速率的影响将非常有价值，因为它可以为长期碳动态的预测提供依据。

5. 结论
整个土壤剖面（0.6米深度）中围场和围栏线之间土壤碳储量的显著差异表明，粪便输入对于维持放牧农场的土壤碳储量非常重要。碳储量的差异主要由围场表土中较高的POM-C储量所致。POM-C的快速循环特性表明，牧场中的较高碳储量可能是相对短暂的，不断形成和分解。测量显示，围栏线两侧约0.3米范围内的区域几乎不受粪便输入的影响，保守估计表明需要大约80年才能积累观察到的碳储量差异。然而，碳储量差异与围栏线年龄无关，这表明粪便中的碳可能积累速度更快，有可能在不到10年内达到新的稳定状态。植物周转和土壤物理性质变化可能对碳储量也有影响，这些因素值得进一步研究，但更多的粪便输入到围场中是解释碳储量差异的合理解释。

**CRedI作者贡献声明**
Louis A. Schipper：撰写——审稿与编辑、监督、资源管理、项目协调、方法学、调查、资金获取、数据分析、概念化。
Sam R. McNally：撰写——审稿与编辑、方法学、数据分析。
Roshean R. Woods：撰写——审稿与编辑、监督、方法学、资金获取、数据分析、概念化。
Aaron M. Wall：撰写——审稿与编辑、监督、资源管理、调查、数据分析、数据整理、概念化。
Holly M. Hay：撰写——审稿与编辑、初稿撰写、方法学、调查、数据分析、数据整理、概念化。