元谋干热河谷区土壤粒径分布分形特征

摘 要 应用JL-1177激光粒度分布测试仪，获取元谋干热河谷区内三种不同土地利用方式下45个土壤样品的粒径分布（PSD），利用分形几何学方法分析土壤粒径分布分形特征。结果表明：1）元谋干热河谷区土壤分形维数D分布在1.8854～2.7709，平均值为2.2895，D值与土壤粉粒含量线性相关较显著，其大小顺序为粉壤土>粉土，林地土壤>草地土壤>裸地土壤。2）土壤分形维数D与土壤黏粒、砂粒含量呈正相关，与粉粒含量呈负相关。3）偏相关分析表明，0.5～0.25 mm与0.05～0.02 mm粒径含量越高，土壤分形维数D越低，0.25～0.05 mm与0.02～0.002 mm粒径含量越高，土壤分形维数D越高。

关键词 土壤粒径分布；分形维数D；土地利用方式；元谋干热河谷

中图分类号：S152.3+2 文献标志码：A DOI：10.19415/j.cnki.1673-890x.2016.22.040

知网出版网址：http：//www.cnki.net/kcms/detail/50.1186.s.20160904.0028.009.html 网络出版时间：2016-9-4 0：28：00

“分形”是Mandelbrot于1967年在研究英国海岸线长度时提出的一个物理概念[1]。它能从非线性特征着手，直接揭示事物本质而无需简化研究对象[2]，堪称探索自然界复杂性和奇异性的一种有效工具[3]。关于分形分维的研究成果颇多，开始主要集中在探索海岸线尺度效应[1， 4]，随后逐渐扩展到分析冲沟沟沿线特征[5]、流域水系分维[6]、地质灾害及次生灾害[7-8]与居民点及景点分布[9-10]等方面。土壤粒径分布（Particle Size Distribution， PSD）是表征土壤属性的重要指标之一，其主要通过影响土壤肥力、保水性及抗侵蚀能力，从而与土壤退化及水土流失息息相关[11-12]。关于土壤粒径分布的研究起初仅使用少许土壤粒级，这种方法所包含信息量过少[13]。自1992年由Tyler[14]、杨培岭[15]等学者将分形分维理论引入土壤科学起，科研工作者先后从计算方法、研究进展等方面对土壤分形分维进行了介绍，主要表现在Falconer[16]、Arya[17]等分析了土壤颗粒的分形现象并提出了土壤分形维数的计算方法；杨金玲[18]等基于分形理论探讨了土壤体积与质量分形维数的异同。随后，王国梁[19]等优化了土壤体积分形的计算方法，在此基础上王德[12]与董莉丽[11]等又分析了黄土高原区不同土层深度、不同土地利用方式下土壤的分形特征；曹樱子[20]等还指出土壤分形维数与土壤肥力有显著正相关关系。有关土壤粒径分布分形的研究，主要集中于黄河三角洲[21]、黄土丘陵沟壑区[11]、青藏高原区[20]等区域，而针对土地退化严重、生态极度脆弱的金沙江干热河谷区的研究却较少。

元谋干热河谷是横断山脉地区特殊的地理和气候类型，具有热量充足、干湿季分明、土壤瘠薄、植被稀疏、水土流失严重、生态脆弱等特点。该区土壤多为紫色砂岩或砂页岩上发育而成的燥红土、变性土，其成土过程始终保持在幼年阶段，砂石、粉砂含量高、保水保肥能力差。在前人研究的基础上，笔者以元谋干热河谷区为例，运用分形理论分析不同土地利用方式下土壤粒径分布分形特征，探讨不同土地利用方式对土壤结构、性质和肥力的影响，以期为丰富该区土壤退化研究提供依据，并为该区农业现代化的发展提供借鉴。

3结论

本文应用JL-1177激光粒度分布测试仪，获取元谋干热河谷区内三种不同土地利用方式下45个土壤样品的粒径分布（PSD），利用分形几何学方法分析土壤粒径分布分形特征，以期为干热河谷区农业现代化的发展提供借鉴。结果表明：

（1）元谋干热河谷区土壤质地主要为粉土、粉壤土，土壤分形维数D介于1.8854～2.7709，平均值为2.2895，标准差为0.2180。随着土壤质地由粉土过渡到粉壤土，D值逐渐增大，土壤分形维数可以作为反映土壤质地的一个指标。

（2）林地、草地和裸地是本研究区域内最主要的土地利用方式。林地土壤的分形维数D最大，草地土壤次之，裸地土壤最小。曹樱子[20]指出，随着土壤分形维数的增大，土壤肥力逐渐增强。表明林地的土壤肥力较强，裸地的土壤肥力最差。

（3）土壤分形维数D与土壤黏粒、砂粒含量呈正相关，而与粉粒含量呈负相关。0.5～0.25 mm与0.05～0.02 mm粒径越高，土壤分形维数越低，0.25～0.05 mm与0.02～0.002 mm粒径越高，土壤分形维数越高。土壤粒径对D值的直接贡献由大到小依次为：0.05～0.02 mm、0.5～0.25 mm、0.25～0.05 mm、0.02～0.002 mm，这4个粒级对D值影响较大；其他粒级对D值影响较小。

参考文献：

[1]Mandelbrot BB. How long is the coast of Britain？ Statistical self-similarity and fractional dimension[J].Science，1967，156（3775）：636-638.

[2]曼德尔布罗特.分形对象：形、机遇和维数[M].北京：世界图书出版公司，1999.

[3]刘辉，邓青春，张斌，等.元谋干热河谷区冲沟沟头沟沿线的分形特征[J].干旱区资源与环境，2015，29（12）：150-154.

[4]高义，苏奋振，周成虎，等.基于分形的中国大陆海岸线尺度效应研究[J].地理学报.2011，66（3）：331-339.

[5]肖晨超，汤国安.黄土地貌沟沿线类型划分[J].干旱区地理，2007，30（5）：646-653.

[6]曹小敏，罗明良，刘承栩.基于ASTER-GDEM的延河流域水系分维特征分析[J].遥感信息，2013，28（1）：34-37.

[7]阿发友，孔纪名，田述军.基于分形维的龙门山断裂对震后次生山地灾害控制的定量研究——以北川县为例[J].地质与勘探，2009，45（3）：312-320.

[8]张晨，陈剑平，王清.基于分形理论和流域水系分布特征的泥石流研究[J].水利学报，2011，42（3）：351-356.

[9]许志晖，戴学军，庄大昌，等.南京市旅游景区景点系统空间结构分形研究[J].地理研究，2007，26（1）：132-140.

[10]李玉华，高明，吕煊，等.重庆市农村居民点分形特征及影响因素分析[J].农业工程学报，2014，30（12）：225-232.

[11]董莉丽，郑粉莉.陕北黄土丘陵沟壑区土壤粒径分布分形特征[J].土壤，2010，42（2）：302-308.

[12]王德，傅伯杰，陈利顶，等.不同土地利用类型下土壤粒径分形分析——以黄土丘陵沟壑区为例[J].生态学报，2007，27（7）：3081-3089.

[13]Martin MA，Rey JM.On the role of Shannon’s entropy as a measure of heterogeneity[J].Geoderma，2000，98：1-3.

[14]Tyler SW，Wheatcraft SW.Fractal scaling of soil particle-size distribution： analysis and limation[J].Soil Science of American journal，1992，56：360-369.

[15]杨培岭，罗远培，石元春.用粒径的重量分布特征的土壤分形特征[J].科学通报，1993，38（20）：1896-1899.

[16]Falconer KJ.Hhichester： John wiley and sons[J].Fractal geometry，1989：89-159.

[17]Arya LM，Paris JF.A physical empirical model to predict the soil moisture characteristic from particle size distribution and bulk density data[J].Soil Science of American journal，1981，45：1023-1031.

[18]杨金玲，李德成，张甘霖，等.土壤颗粒粒径分布质量分形维数和体积分形维数的对比[J].土壤学报，2008，45（3）：413-419.

[19]王国梁，周生路，赵其国.土壤颗粒的体积分形维数及其在土地利用中的应用[J].土壤学报，2005，42（4）：545-550.

[20]曹樱子，王小丹.藏北高寒草原土壤粒径分布分形维数特征[J].山地学报，2014，32（4）：438-443.

（责任编辑：丁志祥）