豫中植烟区土壤速效养分的空间变异分析
2014-09-21陈海生王世界赵玉明
陈海生, 王世界, 赵玉明
(1.平顶山学院 河南 平顶山 467000; 2.浙江同济科技职业学院, 杭州 311231)
豫中植烟区土壤速效养分的空间变异分析
陈海生1,2, 王世界1, 赵玉明1
(1.平顶山学院 河南 平顶山 467000; 2.浙江同济科技职业学院, 杭州 311231)
利用地统计学和GIS相结合的方法,探讨了豫中烤烟种植区土壤速效氮、磷、钾含量空间变异特征。结果表明:研究区速效氮含量属于偏低水平,而速效钾和速效磷为偏高水平。以速效氮的变异系数为最小,速效磷的变异系数为最大。土壤 pH与速效氮和速效磷都成呈显著的正相关关系,土壤有机质与速效氮、速效磷和速效钾都达到极显著的正相关关系。研究区3种土壤速效养分中,除了速效氮为线性模型外,速效钾和速效磷都是球状模型。速效磷和速效钾属于中等强度的空间变异性,而速效氮属于弱的空间相关性。本烤烟种植区土壤速效养分的等值线图可更准确和直观地了解研究区土壤养分的空间分布,从而为精确施肥提供依据。
地统计学; GIS; 土壤速效养分; 豫中
土壤特性具有空间连续性和变异性特征。随着3S技术的发展,土壤特性空间变异特征研究已成为土壤科学领域的热点之一。土壤速效氮、速效磷、速效钾是土壤中活跃的速效性养分,是土壤肥料三要素氮(N)、磷(P)、钾(K)被吸收利用的最有效养分形态,其含量因其对评价土壤肥力水平高低具有很好的表征作用,常作为土壤特性空间变异特征研究的对象[1-2]。
地统计学是以区域化变量理论为基础,半方差函数为基本工具的一种数学方法,可用于分析在空间分布上既存在随机性又存在结构性的自然现象。近年已有一些研究利用地统计学和GIS技术相结合的方法分析植烟田土壤养分的空间变异性[3-6]。烟叶生产具有区域内相对集中和统一管理的特点,进行豫中植烟区土壤速效养分空间变异及分布特征的研究,对进一步提高该烟田管理水平,进而改善烟叶质量有重要的指导意义。
豫中植烟区包括许昌、平顶山、漯河的烟区,地处北亚热带与暖温带气候的过渡地带,是我国烤烟种植的发源地之一[4]。该区地貌为豫西山地向黄淮平原的过渡带,自西向东渐低。土壤类型多为褐土、潮土,烤烟常年种植面积为3.67×105hm2,为河南省植烟面积最大产区,其烟叶质量以色泽鲜亮、油分充足、香味浓郁、配伍性强而闻名中外,被誉为浓香型烟叶的典型代表[4]。本研究利用地统计学和GIS相结合的方法,探讨豫中植烟区土壤速效养分因子的空间异质性特征,旨在为提高该区域烟叶香气质量而进行的精确田间栽培管理、定位施肥和土壤改良提供理论参考。
1 材料与方法
1.1 土壤样品采集与测定方法
2009年2月下旬至4月上旬对研究区内土样进行采集。取样点根据基本烟田分布情况进行布置,遵循均匀性、代表性的原则。平原区每33.3 km2采集一个混合土样,低山丘陵烟区每20.00 km2采集一个土样。田间取样时,用手持式GPS定位,记录采样点的经纬度和高程,以定位点为中心,在半径10 m的圆形区域内多点(10个点)混合取样,所采土样均为耕层土壤,取样深度0~20 cm,用四分法取大约1 kg土样带回实验室。共采集土样1 259个(见图1)。土壤pH、有机质、速效氮、速效磷和速效钾均用常规方法测定[7]。
1.2数据处理方法
地统计学方法:利用半方差函数的相关参数对研究区土壤速效养分含量进行空间结构分析[4-6]。软件平台:(1) SPSS10.0:描述性统计分析;(2) GS+5.3:半方差函数分析;(3) ArcGIS: 数字化地图、Kriging插值[5-6]。
2 结果与分析
2.1 豫中烟区土壤速效养分的描述性统计特征
由于特异值的存在会造成变量连续表面的中断,影响变量的分布特征,因此本文采用域法识别特异值,即样本平均值a加、减三倍标准差S,在区间[a-3S,a+3S]以外的数据均定为特异值,然后分别用正常的最大值和最小值代替特异值,用SPSS 10.0对土壤养分分别进行Kolmogorov-Smironov检验。
从表1可以看出,研究区速效氮的平均值为53.59 mg/kg,在23.16~101.2 mg/kg间变动,按照土壤养分分级标准,属于偏低水平。速效钾的平均值为112.51 mg/kg,在46.46~248.07 mg/kg间变动,属于偏高水平。速效磷的平均值为12.55 mg/kg,在2.19~101.21 mg/kg间变动,属于偏高水平。
表1 豫中烟区土壤速效养分含量的描述性统计
研究区三种土壤速效养分中,除了速效磷为非正态分布外,其他的都为正态分布。从变异系数来看,以速效氮的变异系数为最小,为25.37%,其次是速效钾,为36.51%。速效磷的变异系数为最大,达98.34%,这与各烟区施用磷肥的数量上差异较大存在着密切的关系。
2.2 烟田速效性养分与土壤环境相关关系
在土壤养分属性中,土壤 pH与速效氮和速效磷
都呈极显著的正相关关系,相关系数分别达到0.154,0.283,但与速效钾没有达到显著水平。土壤有机质与速效氮、速效磷和速效钾都达到极显著的正相关关系,相关系数分别为0.288,0.137,0.254。这说明在豫中烟区,要提高土壤速效养分含量,就必须要重视施用有机肥。另外速效氮与速效磷和速效钾都呈极显著的正相关,相关系数为0.115和0.154。速效磷和速效钾也呈极显著的正相关关系,相关系数为0.277(表2)。
表2 豫中烟区土壤速效养分与土壤环境的相关矩阵
注:*表示在0.05水平上显著;**表示在0.01水平上显著。
2.3 半方差函数的结构分析
在地统计学中,半方差函数的计算要求数据符合正态分布或近似正态分布,否则可能存在比例效应[8-9],本文利用K-S软件对数据的正态分布进行检验,并在GS+地统计学软件中对不符合正态分布的数据进行对数转换,使其符合正态分布[10]。表3是根据各要素半方差函数模型得出的相应参数。
表3 研究区土壤肥力因子的半方差模型及其参数值
注:表中C0表示块金方差,C表示结构方差,Range为自相关距,C0/(C0+C)表示空间异质性程度[4-6]。
从表3可以看出本研究区3种土壤速效养分中,除了速效氮为线性模型外,速效钾和速效磷都是球状模型。速效磷和速效钾的C0/(C0+C)分别为0.345和0.471,在0.25~0.75之间,因此属于中等强度的空间变异性,而速效氮属于弱的空间相关性。从分维数来看,从大到小的次序依次是速效氮、速效钾、速效磷。分维数越小,被研究对象的空间相关程度越高。这与三种土壤速效养分的C0/(C0+C)变化一致。
2.4 烤烟种植区土壤速效养分的空间分布
根据所得到的半方差函数模型,应用普通克立格法(ordinary-kriging)进行最优内插[11-13]绘制研究区土壤速效养分含量的插值分布图(图2)。
图2 研究区土壤速效养分的空间分布
氮以蛋白质、核酸、叶绿素、烟碱等形式存在于烟株体内,氮素供应不足,烟株生长缓慢,植株矮小,叶色浅淡,早衰黄化,叶小而薄,品质差。豫中烤烟种植区土壤中速效氮含量平均值为53.594 mg/kg,大于96.2 mg/kg的高值区位于研究区的西南角,仅占研究区总面积的4.40%;土壤中速效氮含量为59.5~64.9 mg/kg的位于研究区的西部和东部的一小部分地区,占研究区总面积的17.86%;土壤速效氮含量在23.2~48.0 mg/kg的低值区位于研究区的中部,占研究区总面积的10.43%;其余部分为48.0~59.5 mg/kg的中值区,这部分面积最大,占研究区总面积的67.36%。
磷能增强烟株抗旱抗寒能力,促进叶片成熟,提高烟叶品质。豫中烤烟种植区土壤中速效磷含量平均值为12.547 mg/kg,大部分土壤速效磷的含量都大于11.87 mg/kg,这些高值区位于研究区的西部和西北部以及南部和东南部的大部分地区,这部分面积最大,占研究区总面积的75.68%;土壤中速效磷含量小于7.56 mg/kg的低值区位于研究区中北部和东南角,占研究区总面积的2.54%;土壤速效磷含量在7.56~11.87 mg/kg的中值区位于研究区的中西部和中北部,占研究区总面积的21.77%。
同其他作物相比,烤烟的营养特点是对钾的需求量大。较高的含钾量能保持烟叶较好的可燃性,满足烤烟的需钾量是保证烟株正常生长,获得优质烟叶的重要条件之一。豫中烤烟种植区土壤中速效钾含量普遍高平均值为112.51 mg/kg,小于96.2 mg/kg的低值区位于研究区的中北部,仅占研究区总面积的6.93%;大于126.5 mg/kg的高值区位于研究区的东部、南部和西部,占研究区总面积的47.735%;速效钾含量在96.2~126.5 mg/kg的中值区位于研究区的东部、中南部和中西部,占研究区总面积的46.33%。
3 结 论
(1) 研究区3种土壤速效养分中,除了速效磷为非正态分布外,其他的都为正态分布。研究区速效氮含量属于偏低水平,而速效钾和速效磷为偏高水平。以速效氮的变异系数为最小,速效磷的变异系数为最大。
(2) 土壤pH与速效氮和速效磷都呈极显著的正相关关系,土壤有机质与速效氮、速效磷和速效钾都达到极显著的正相关关系。
(3) 研究区3种土壤速效养分中,除了速效氮为线性模型外,速效钾和速效磷都是球状模型。速效磷和速效钾属于中等强度的空间变异性,而速效氮属于弱的空间相关性。
(4) 大部分地区的速效氮含量为48.0~59.5 mg/kg,这些中值区分布在研究区的中部,占研究区总面积的67.36%。大部分土壤速效磷的含量都大于11.87 mg/kg,这些高值区位于研究区的西部和西北部以及南部和东南部的大部分地区,这部分面积最大,占研究区总面积的75.68%。速效钾含量大于126.5 mg/kg的高值区位于研究区的东部、南部和西部,占研究区总面积的47.735%。
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SpatialVariabilityofAvailableSoilNutrientsinTobaccoPlantingFieldsinCentralHe′nanProvince
CHEN Hai-sheng1,2, WANG Shi-jie1, ZHAO Yu-ming1
(1.PingdingshanUniversity,Pingdingshan,He′nan467000,China;2.ZhejiangTongjiVocationalCollegeofScienceandTechnology,Hangzhou311231,China)
Geostatistics method with geographic information system(GIS),was applied to study the spatial variability of available soil nutrients of tobacco planting fields in Central China. The results showed that the contents of available N were at lower level, while the contents of available P and available K were at high levels. The coefficient of variation of available N is the smallest among three nutrients, while the coefficient of variation of available P was the greatest. Analysis of the isotropic variogram indicated that the contents of available N in tobacco planting fields were well described by liner model, while the contents of available P and available K were well described by spherical models. Available K and P had a medium spatial autocorrelation, while the available N had weak autocorrelation. Correlation matrix of soil nutrients revealed that there was significant positive correlation between soil pH and available N and available P in the study regions, while there was significant positive correlation between soil organic matter and available N, available P and available K. The maps generated by ordinary Kriging also revealed the distribution of available soil nutrients in central He′nan Province, which can provided the basis for precise fertilization.
geostatistics; GIS; available soil nutrient; central He′nan Province
2014-04-18
:2014-06-02
国家烟草专卖局重点资助项目“典型省份烟草种植区划技术平台构建”(110200401021)
陈海生(1965—),男,浙江临海人,博士后,副教授,主要从事地理信息系统研究。E-mail:haishch@126.com
王世界(1978—),男,河南鹿邑人,讲师,硕士,研究方向为土地资源管理。E-mail:wsj0601@163.com
S158.3
:A
:1005-3409(2014)04-0078-04