雷州半岛桉树林地土壤肥力综合评价

李孔生，周保彪，陈马兴，简 明

(1.中国林业集团国营雷州林业局，广东 遂溪 524348；2.湛江市林业良种繁育场，广东 湛江 524300)

雷州半岛桉树林地土壤肥力综合评价

李孔生1，周保彪2，陈马兴1，简 明1

(1.中国林业集团国营雷州林业局，广东 遂溪 524348；2.湛江市林业良种繁育场，广东 湛江 524300)

利用相关分析和模糊数学原理，建立土壤肥力的综合评价体系。根据作物效应曲线，对雷州半岛桉树林地12项肥力指标建立隶属度函数，并依据各指标的相关系数确定各指标的权重，求得土壤肥力综合指标(IFI)。结果表明：土壤肥力综合指标值IFI主要分布在0.2 ~ 0.4之间，平均值为0.27，土壤肥力总体处于四级低等水平。

土壤肥力；综合评价；模糊数学；隶属度

桉树(Eucalyptus)于 1890年引入我国，具有适应性强、材质好、用途广的优良特性。其人工林由于具有轮伐期短、耐旱耐瘠、速生丰产及经济价值高等特点，在20世纪50年代后得到迅速发展，至2013年已发展到450万hm2[1]。桉树人工林的广泛种植对雷州半岛的水土保持起了一定作用[2-3]。土壤是林木生长的载体，林木生长量的高低取决于土壤肥力的大小程度。土壤肥力是土壤各种性质的综合表现，是土壤的基本属性，反映土壤为植物生长提供适宜条件的能力。雷州半岛林区由于历经多代桉树人工林经营以及缺乏完善的土壤管理措施，土壤肥力呈现不断下降的趋势，影响了当地林业生产的持续发展。

随着土壤研究的不断深入，人们已认识到土壤肥力的高低不仅取决于某几项肥力指标含量的高低，还与各肥力指标之间的相互适应程度有关。对土壤肥力的正确认识和科学客观的评价是准确了解土壤本质以及更好利用土壤资源的保障。科学的土壤肥力评价是基于其评价过程的科学性，主要包括评价尺度和评价单元的选择、评价指标的选择、土壤样品采集、评价方法的选择，每个过程都会影响评价结果的准确度[4]。近年来，随着数值化评价方法的提出和进一步应用，以及模糊数学方法和多元统计分析方法等研究方法的广泛应用，相关学者对土壤肥力的研究已取得了较多的成果[5-8]，对土壤肥力的评价越来越趋于定量化和标准化，使评价结果更准确、客观。

本文以雷州半岛为研究区域，应用模糊数学方法，务求客观全面地对雷州半岛桉树林地的土壤肥力质量进行综合评价，为桉树人工林地力退化防治和桉树人工林的合理经营及科学施肥提供依据。

1 试验地概况

研究土壤采自广东省雷州半岛桉树林地。该林区位于北纬20°13＇ ~ 21°55＇，东经109°39＇ ~ 110°38＇。地势较平坦开阔，属热带北缘海洋性季风气候。年平均气温23.5℃，7月份平均气温28.9℃，1月份平均气温15.2℃。该区域桉树以5 a短轮伐期为主，栽培密度为株行距1.2 m ~ 1.5 m × 2.5 m ~ 3 m，通过机械全垦、抚育，植苗前施基肥，每年追肥至栽培满3 a后施最后一次肥。

2 研究方法

2.1 材料与测定方法

按照《森林土壤样品的采集与制备》(LY/T 1210—1999)的方法[9]，于2011年3—6月在未经过炼山的采伐迹地采样，共采集了523个混合土样。采样深度为0 ~ 50 cm，采用S形取样法，每个采样单元的混合样品由7个以上样点的土壤混合而成，充分混合后用四分法反复取舍，至保留1 kg左右。送至实验室经过风干、研磨和过筛，备用。

考虑到土壤养分元素对土壤肥力的影响，尽量选用较多的元素来表征土壤综合肥力。因而选用土壤大量元素和中微量元素的含量来共同分析研究土壤肥力，以达到全面评价的目的。因此本研究选用12项肥力特征作为土壤肥力综合评价的参考指标，包括pH值、有机质、全氮(N)、碱解氮(N)、速效磷(P)、速效钾(K)、交换性钙(Ca)、交换性镁(Mg)、有效铜(Cu)、有效锌(Zn)、有效锰(Mn)、有效硼(B)。各指标的测定均采用《土壤农化分析》中的分析方法[10]：pH值采用2.5:1水土比水浸提电位法测定；有机质采用重铬酸钾浓硫酸外加热法测定；全N采用半微量凯氏法测定；碱解N采用碱解—扩散法测定；速效P采用0.5 mol·L-1NaHCO3浸提—钼锑抗比色法测定；速效K采用中性乙酸铵浸提——火焰光度法测定；交换性Ca、Mg采用乙酸铵交换——原子吸收分光光度法测定；有效Cu、Zn采用稀盐酸浸提——原子吸收分光光度法测定；有效Mn采用对苯二酚—醋酸铵浸提—原子吸收分光光度法测定；有效B采用沸水浸提——姜黄素比色法测定。

2.2 评价方法

土壤综合肥力评价已有相关研究，对土壤肥力数值化综合评价也有一定的探讨[11-17]，但对土壤参评因素的选定、各肥力因素分级指标的划分，权重系数的确定尚未统一的标准，随意性较多，而各有优缺点。本文在综合考虑各种方法的基础上，采用模糊数学原理对土壤中各肥力指标建立相应的隶属函数，计算其隶属度值，以此来表示各肥力指标的状态值，然后加权各项指标求得综合性指标值 IFI (Integrated Fertility Index)，最后以简单的数值指标来表达复杂的土壤肥力。

2.2.1 评价指标划分和计算

由于各肥力指标对土壤肥力的贡献不完全相同，而且各项实测值之间的量纲也各有差别，所以在求算土壤肥力综合指标时，不能将各单项肥力指标简单地直接相加，而是经过一定的数学运算，对各项数据进行归一化处理。

对土壤各肥力因素建立相应的隶属函数，计算其隶属度值，以此来表示各肥力指标的状态值。对于酸性土壤，其肥力指标包括pH值、有机质、全N、有效N、P、K、交换性Ca、Mg和有效微量元素Cu、Zn、Mn、B等，在一定的范围内，作物的效应曲线呈现为S型，所以其隶属度函数也采用S型曲线[18]，并将曲线函数转化为相应的折线函数以利于计算(图1)。

图1 S型隶属度函数曲线

由于各单项肥力丰缺指标因土壤和作物类型的不同而各异，因此综合前人研究结果[18-19]，结合酸性土壤下桉树生长的实际情况，确定曲线中转折 点的相应取值(表1)。

表1 S型隶属度函数曲线转折点取值

2.2.2 单项肥力指标权重确定

由于各肥力因素对土壤肥力的贡献是不同的，故对各项指标应给予一定的权重。权重系数的确定是肥力综合评价中的一个关键问题，为了避免人为主观因素的影响，应根据土壤肥力本身的内在关系作出正确的选择。

相关系数是反映变量之间相关关系密切程度的统计指标，在相关分析中，Spearman秩相关系数是一个非参数性质(与分布无关)的统计相关性指标，由Spearman于1904年提出，用来度量两个变量之间联系的强弱。由于土壤肥力各要素之间是相互作用并相互影响，它们之间存在一种友好协同的关系，在土壤中有机地结合为一个整体，任意两因子之间的关系必然受到其它因素变化的影响[18]。因此，对土壤肥力的研究，各项肥力指标的权重系数可由Spearman相关系数来确定。计算步骤为：

①计算各单项肥力指标间的相关系数(ri)；

②再求各单项肥力指标与其它肥力指标间相关系数的平均值(¯ri)，以该平均值占所有肥力指标的相关系数平均值总和(Σ¯ri)的比值(¯ri/Σ¯ri)作为该单项肥力指标的权重系数Wi。

2.2.3 土壤肥力综合指标值的计算

根据加乘法则，在相互交叉的同类指标间采用加法合成，求出土壤肥力的综合性指标值IFI。计算公式为：

式(1)中Wi和Ni分别表示第i种肥力指标的权重系数和相应的第i种肥力指标隶属度值。

3 结果与分析

根据S型隶属度函数(图1)及表1的取值，计算得出各肥力指标的隶属度值为0.1 ~ 1.0，其值的大小反映了其指标隶属的程度。最大值1.0表示土壤肥力状况适宜作物的生长，最小值0.1表示土壤肥力严重缺乏。由于土壤中没有某种养分是完全缺乏的，并且为了计算的方便，将最小值定为0.1而非0，以此避免了零值过多的问题，消除了各参数指标间的量纲差异。

表2为利用SPSS 19软件分析得出矩阵表，表中负值表示两指标为负相关。表3中大量养分元素及有机质的权重总和为0.531 0，说明拟合结果符合生产实际。

表2 肥力指标Spearm an相关系数半矩阵

表3 肥力指标相关系数平均值和权重系数

经计算，土壤肥力综合指标值IFI主要分布在0.2 ~ 0.4之间，平均值为0.27。如表4，一级水平的样点个数为0个；二级水平的样点数为2个，占样点总数的0.38%；三级水平样点数为33个，占样点总数的6.32%；四级水平样点数为443个，占样点总数的84.70%；五级水平样点数为45个，占样点总数的8.60%。

对523个土壤样品利用SPSS19软件进行描述统计，并按照全国第二次土壤普查养分分级标准统计其分级状况[20]，发现土壤大量养分含量非常低，部分已达到缺乏的程度。表5 ~ 6显示，雷州半岛桉树林地土壤呈强酸性，土壤有机质平均含量为8.87 g·kg-1，土壤肥力质量为五级缺乏水平；全 N和速效 K 平均含量分别为 0.46 g·kg-1和 19.70 mg·kg-1，属六级极缺乏水平；碱解 N平均含量为91.64 mg·kg-1，为三级中等水平；速效K平均含量为5.25 mg·kg-1，为四级低等水平；土壤中Cu、Mn、B元素含量中等，但Mn元素分布差异大；土壤中缺乏B元素。这与钟继洪等[21]的观测结果相符，表明桉树人工林多代经营后，土壤肥力退化严重，养分含量缺乏，说明本文所采用的方法和所获得的土壤养分肥力数值化综合评价结果是可取的，它在一定程度上能反映土壤肥力状况。

综上所述，雷州半岛桉树林地土壤肥力总体处于四级低等水平。

表4 土壤肥力综合评价结果IFI

表5 土壤肥力指标统计结果

表6 土壤肥力指标分级分布状况 %

4 结语

土壤肥力是诸多肥力因素综合作用的反映，虽然有关土壤肥力指标的选择、肥力等级的划分以及权重系数的确定，在国内尚没有统一的标准，但是运用模糊数学评价方法得出简单的数量指标来表示复杂的土壤肥力，模型简单可靠，在较大程度上避免了主观随意性的影响，使评价结果可信度高，是一个值得探讨的方向。有关参评指标的筛选、隶属度函数转折点的取值和权重系数的确定等还有待进一步完善。

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Soil Fertility Integrated Evaluation of Eucalypt Plantation in Leizhou Peninsula

LI Kong-sheng1, ZHOU Bao-biao2, CHEN Ma-xing1, JIAN M ing1
(1. Leizhou Forestry Bureau of China Forestry Group, Suixi 524348, Guangdong, China; 2. Zhanjiang Forestry Breeding Farm, Zhanjiang 524300, Guangdong, China)

A comprehensive soil fertility evaluation system was developed using correlation analyses and fuzzy mathematics. From the crop-effect curves obtained, 12 soil indices were found to be important for defining the fertility of Eucalyptus plantations in Leizhou Peninsula. Correlation coefficients of each index were used to determine weights for each of these 12 indicators in formulating an Integrated Soil Fertility Index (IFI) function. The results showed that values of this IFI on the Leizhou peninsular were distributed mainly in the range of 0.2 ~ 0.4, w ith the average value being 0.27. Overall, soil fertility in the region is considered to be of a low level and categorized as grade 4.

soil fertility; integrated evaluation; fuzzy mathematics; membership function

S714.8

A

2014-11-12

李孔生(1987— )，男，助理工程师，主要从事桉树施肥研究.E-mail: likongsheng@126.com