菜地旱地交错分布区土壤有机碳和有效态微量元素的空间变异性—以山东寿光古城镇为例

李玉环， 李登秋， 武 婕， 张文龙

(1 土肥资源高效利用国家工程实验室，山东农业大学资源与环境学院，山东泰安 271018；2 南京大学国际地球系统科学研究所，江苏南京 210093； 3 聊城市国土资源局东昌府分局，山东聊城 252000)

土壤有机碳(soil organic carbon，SOC)是土壤质量的一个重要指标，是陆地生态系统中碳循环的重要源与汇[1-2]。土壤有效态微量元素是作物营养物质的重要组成部分，其丰缺状况直接影响作物的生长发育[3]。探明不同农作体系下土壤有机碳和微量元素的空间变异特性，可为乡域耕地固碳能力的提高和农田生态系统对大气CO2的源汇效应提供重要的科学依据，对国家粮食安全及农业可持续发展也具有非常重要的意义。

土壤受成土母质、地形及人类活动等自然和人为因素的影响，使得土壤成为不均一和变化的时空连续体，并具有高度的空间变异性，其变异情况在不同的空间位置和不同的时间都会发生变化[4]。引起这种变异的因素主要包括两类：一类是地形、气候、成土母质、土壤类型等非人为性的结构性因素，是变异的内在因素，反映着土壤养分空间变异的结构性和相关性，在大尺度水平上表现的更为明显。另一类是施肥、耕作、种植制度等随机性人为活动因素，是变异的外在因素，它削弱了土壤养分空间变异的结构性和相关性，在小尺度水平上表现的更为明显[5-6]。

近几年国内外学者针对不同土地利用方式下土壤有机碳存储量及其空间变异做了诸多研究。例如，王丽丽等[7]研究了东北三江平原沼泽湿地5种土地利用方式下的土壤有机碳储量，表明不同土地利用方式下有机碳储量不同，林地有机碳储量约为1.01×104t/km2、 旱地0.99×104t/km2、 水田0.85×104t/km2。李太魁等[8]发现可溶性有机碳含量呈现菜地>果园>水田>林地>旱地， 微生物量碳含量呈现水田>果园>菜地>林地>旱地。唐国勇等[9]研究表明土壤有机碳含量高低顺序为双季稻水田>一季稻水田>水旱轮作地>旱地，认为土地生产力、秸秆还田量和土壤水文状态是导致不同利用方式下耕层土壤有机碳含量差异的主要原因。赵瑞芬等[10]系统分析了玉米地、麦地、马铃薯地、果园地、退耕还林地5 种不同土地利用方式下的土壤养分状况，有机质、全氮和微量元素平均含量均为玉米地>麦地>果园>退耕还林>马铃薯地。从景观生态学的角度来看，菜地与旱地交错分布区不同土地利用方式形成了不同的景观和景观结构，并表现出空间自相关性[11]，此类区域土壤有机碳和有效态微量元素空间变异性分析鲜有报道。

本文以寿光古城镇的大棚菜地与小麦—玉米轮作区两种农作体系为例，采用地统计学和GIS相结合的方法分析和模拟大棚蔬菜地与农田有机碳存储量及其空间变异规律，对乡镇域尺度不同土地利用方式耕层土壤有机碳存储量及其空间分异特征进行分析，以期建立耕层土壤有机碳存储量的地统计最佳分析模型，并通过该模型模拟两种不同土地利用方式下土壤有机碳空间变异特征，为地表有机碳碳汇研究提供理论依据。同时，也对两种农作体系下土壤有机碳含量与有效态微量元素含量的关系进行了分析。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

图1 研究区土壤图Fig.1 Map of soil types in the studied area

1.2 样品采集与分析

研究区野外采样于2010年11月下旬进行。按照菜地与小麦—玉米轮作区不同土地利用方式及其分布情况划定约800 m × 800 m样方分别取样，每个样方采用“S”或“X”法均匀采4个样点，取样深度为20 cm，样品重量1 kg左右，共采集样点289个(见图3)，取样工作均在施肥前完成，已施肥地块不取土样。每个采样点用GPS定位，获取其经纬度坐标及海拔高程。

实验室内样品测定方法严格按照国家规定的土壤农化分析方法进行，土壤有机碳含量用重铬酸钾氧化—外加热法测定；有效Cu、Fe、Zn、Mn用二乙三胺乙酸(DTPA)浸提，原子吸收分光光度计测定；有效B用沸水浸提，甲亚胺比色法测定；有效Mo用草酸-草酸铵溶液(Tamm溶液，pH 3.3)浸提—极谱催化波法测定；土壤pH采用1 ∶2.5的土液比，用雷磁pHS-3C型pH计测定。

图2 研究区土地利用现状图Fig.2 Map of present land-use types in the studied area

图3 研究区土壤采样点分布图Fig.3 Distribution of the soil sampling sites in the research area

1.3 数据处理

利用SPSS软件分别对大棚菜地和小麦—玉米轮作区样点数据进行一般描述性统计和K-S检验，如不符合正态分布，需对其进行数据转换(通常进行对数转换)或剔除原始数据中的异常值[12]，以探索古城镇两种土地利用下土壤有机碳的空间异质性为研究重点，利用GS+9.0软件对符合正态分布数据进行半方差函数分析和函数拟合，依据变异函数理论模型的参数，在Arcgis 9.3的空间分析模块中进行普通Kriging空间局部插值，生成土壤有机碳空间分布图，同时分析耕层土壤有机碳与有效态微量元素关系，探索土壤有机碳的存在模式对微量元素的影响。

2 结果与分析

2.1 土壤有机碳经典统计学分析

2.2 土壤有机碳空间变异结构

基于小麦—玉米轮作农田106个样点、大棚菜地102个样点的有机碳含量及其空间坐标，分别利用GS+9.0中的半方差理论模型反复拟合实验，以决定系数最大原则确定最优模型(表3)。

从表3可以看出，大棚菜地、轮作农田函数拟合的决定系数R2均高于0.96，模型拟合效果较好，两者最优变异函数理论模型均为球状模型(spherical)。

注(Note): * —P<0. 05

表3 寿光古城土壤有机碳地统计分析结果Table 3 Geostatistics analysis of the soil organic carbon in Gucheng, Shouguang City

块金值表示随机部分的空间变异性，较大的块金值表明较小尺度上的某种过程不可忽略[16]。引起块金值变化主要因素有实验误差和小于实验取样尺度上施肥、作物、管理水平等随机因素。大棚菜地有机碳块金值为0.011，小麦—玉米轮作区有机碳块金值为0.005，两者块金值均较小，说明在最小间距内的变异分析过程中引起的误差较小。

块金值与基台值之比表示随机部分的空间变异占总空间变异的程度，如果比值比较高，由随机部分引起的空间变异起主要作用，如果比值较低，由空间自相关部分引起的空间变异起主要作用。按照Cambardella的划分标准[17]，即C0/(C0+C)≤25%为强空间依赖性，25%

空间变异是尺度的函数，变程(a)是空间变异自相关范围的度量。大棚菜地有机碳变程(749 m)是小麦—玉米轮作农田有机碳变程(1460 m)的近1/2左右，说明研究区人为因素对大棚菜地有机碳空间相关性作用的尺度范围小于农田。可能因为大棚菜地高投入、精细管理加上农户之间投入与管理水平的不一致性，使其有机碳含量在较小的尺度范围内存在较好的相关性，而农民对小麦—玉米轮作农田投入普遍较低，耕作管理相对粗放，因此人为因素对小麦—玉米轮作农田有机碳空间相关性的影响范围扩大。

分维数D是半方差函数的一个重要参数，它的大小表示变异函数曲线的曲率，可作为样本随机变异程度的度量，计算公式为2γ*(h)=h(4-2D)。分维数D值越小，表示土壤特性的空间随机变异越小，均一性越好[18-19]。从表3可知大棚菜地与农田有机碳随机分维数分别为1.953、1.903，说明两种土地利用方式下表层土壤有机碳空间结构的分维数均较高，大棚菜地的有机碳在较小的空间尺度上存在较大的异质性，这进一步揭示出研究区有机碳空间结构及其变异规律受增施有机肥等随机因素的影响较大，而且大棚菜地甚于农田(见表3)。

2.3 土壤有机碳空间局部插值

为便于从不同位置和方向更深刻、全面和直观地揭示两种土地利用方式下土壤有机碳的空间分布情况，依据变异函数理论模型的拟合参数(表3)，在Arcgis 9.3 软件的地统计分析模块中进行普通Kriging空间局部插值，生成有机碳空间分布图(图4和图5)。同时利用在模拟时根据样点分布密度分别保留下来的30个样点对有机碳插值后的估算结果进行交叉检验。

从表4可以看出，大棚菜地和轮作农田的有机碳含量空间分布的变异函数球状模型拟合精度均较高，轮作农田的变异函数球状模型优于大棚菜地。Kriging插值具有平滑作用，所以插值结果中SOC含量值的范围是实测样本值范围的子集[20]。但是该平滑效应有助于掌握总体空间分布状况，减少局部变异。基于轮作区耕层土壤有机碳空间模拟结果表明(图4)，研究区中部土壤有机碳含量较高，中东部和西部较低，地带性空间分布规律较为明显；基于大棚菜地的耕层土壤有机碳空间模拟结果表明(图5)，SOC模拟值的空间规律性不明显，较高值分布于研究区的东北、西北和东南区域，较低值分布在研究区域中西部北边位置。结合上文中空间变异结构分析可知，引起此现象的原因主要是由于研究区有机肥的施用量各区不均造成的，同时采样点的分布也可能影响插值结果，而大棚菜地有机碳含量普遍高于轮作区主要与因为大棚菜地有机肥的施用频率和累计用量高于农田有关。

图4 轮作区有机碳空间分布图Fig.4 The spatial map of soil organic carbon contents in the rotation area

图5 大棚菜地有机碳空间分布图Fig.5 The spatial map of soil organic carbon contents in the greenhouse vegetable land

表4 球状变异函数拟合检验参数Table 4 The test parameters of Spherical fitting

图6 轮作(a)和大棚蔬菜(b)模拟下土壤有机碳与背景值差值图Fig.6 The difference maps of SOC between simulation and background values under rotation(a) and greenhouse vegetable(b) conditions

2.4 两种模式下土壤有机碳变化分析

为探讨随机性因素对土壤有机碳空间变异产生的影响，选取古城镇早期农业土壤有机碳数据进行普通Kriging空间局部插值作为采样区土壤有机碳背景值，并以此为标准与两种耕作模型进行比较，分析两种模式对土壤有机碳的变化影响。

图6a为轮作模拟下土壤有机碳与背景值的区域差值图，从图上可知，轮作模拟下，土壤有机碳提高不明显，中部区域土壤有机碳有小幅度的提高，其他区域与原始背景值相差不大。主要是由于轮作区模拟条件与原早期耕作模式变化不大，产生差异的原因主要是由于采样时间以及施肥量的不同造成的。图6b为大棚蔬菜模拟下土壤有机碳与背景值的区域差值图，从图上可以看出，大棚蔬菜模拟下，有机碳含量明显高于原始背景值，说明由于大棚菜地有机肥的施用频率和累计用量均高于原耕作模式，通过发展大棚蔬菜古城镇土壤有机碳含量有了明显提高。

2.5 耕层土壤有机碳与有效态微量元素关系分析

为了进一步分析说明土壤中微量营养元素与有机碳的相关性，分别对两种农作体系有机碳与有效态微量元素进行相关分析(见表6)。

研究表明，轮作农田中有效Fe、Cu、B与有机碳含量呈极显著正相关(见表6)，这与轮作农田有机碳空间分布规律性较强一致，而有效Mn与有机碳含量出现极显著负相关，可能是由于土壤有机碳含量高时，作物产量提高， Mn的携出量成倍增长有关[22]。大棚菜地各种有效态微量元素与有机碳均未呈现出明显的相关性，可能与目前大棚菜地大量单施微量元素有关。

表5 两种农作体系微量元素有效态统计特征值Table 5 The Eigenvalues of the available microelements of two cropping systems

注(Note): 表中数据格式为大棚菜地/小麦—玉米轮作区The data in the table represents the greenhouse vegetables lands/wheat-maize rotation land.

表6 研究区土壤有机碳与有效态微量元素含量相关系数Table 6 Correlations coefficiencies between SOC and available microelement contents in tested fields

注(Note): **表示通过0.01显著性检验 Indicates passing the significant test of 0.01；*表示通过0.05显著性检验 Indicates passing the significant test of 0.05.

3 结论

1)研究区大棚菜地有机碳平均含量高出小麦—玉米轮作农田3.21 g/kg，大棚菜地与轮作农田土壤有机碳含量的变异系数分别为20.6%、18.26%，均属中等变异程度。

2)研究区内大棚菜地与小麦—玉米轮作农田土壤有机碳空间异质比分别为74.4%和70.6%，变程分别为749 m和1460 m，大棚菜地有机碳差异程度高于小麦—玉米轮作农田，说明有机碳空间变异主要依赖于施肥等人为因素。

3)轮作模拟下土壤有机碳提高不明显，中部区域土壤有机碳有小幅度的提高。大棚蔬菜模拟下有机碳含量明显高于原始背景值，可以认为在本研究条件下，大棚蔬菜模拟效果更好。

4)两种土地利用方式有机碳含量与微量元素有效态之间关系不一致，小麦—玉米轮作农田中有效Fe、Cu、B与有机碳含量呈极显著正相关，Mn与有机碳含量出现极显著负相关；大棚菜地各种有效态微量元素与有机碳均未呈现明显的相关性。

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