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压砂地土壤导水特性空间格局及影响因子

2016-10-18白一茹王幼奇王建宇

干旱地区农业研究 2016年4期
关键词:总孔隙度导水率毛管

白一茹,王幼奇,王 菲,王建宇

(宁夏大学资源环境学院, 宁夏 银川 750021)



压砂地土壤导水特性空间格局及影响因子

白一茹,王幼奇,王菲,王建宇

(宁夏大学资源环境学院, 宁夏 银川 750021)

采用10 m×10 m网格布点的方式对宁夏压砂田0~10 cm和10~20 cm深度下土壤饱和导水率(Ks)及其相关因素的空间变异规律进行研究。经典统计结果表明:2个采样深度下土壤容重、总孔隙度和毛管孔隙度表现为弱变异,饱和含水量和土壤有机质含量表现为中等变异;0~10 cm深度下Ks表现为中等变异,10~20 cm深度下Ks表现为强变异;10~20 cm深度下土壤各种性质的平均值均大于0~10 cm深度。Pearson相关性分析可知,影响Ks的主要因素是毛管孔隙度,其次为容重、总孔隙度、饱和含水量和有机质含量。地统计结果表明,0~10 cm深度下Ks表现为纯块金效应,主要受随机性因素的影响,10~20 cm深度下Ks主要受结构性因素的影响;在2个采样深度下容重主要受随机因素的影响。从空间分布图可以看出,2个采样深度下Ks和容重存在高度的负相关关系,与饱和含水量、总孔隙度和毛管孔隙度存在高度的正相关关系。

压砂地;土壤饱和导水率;地统计;克里格插值

压砂是农民为了克服恶劣自然环境,利用河湖沉积、沟壑冲击产生的砾石在土壤表面铺设成一定厚度来种植作物,通过改善小生境中土壤水分和热量条件以满足作物生长需要的一种旱作耕作方式[1]。压砂技术在历史上被广泛地应用到以甘肃省兰州市为中心的干旱、半干旱地区[2]。为了提高土地生产力和农作物产量,宁夏大力推广和开发压砂技术,目前宁夏压砂地面积已由2003年前累计的6.47×103hm2发展到现在的6.67×104hm2,并且有进一步扩大的趋势[3-4]。然而,近年来随着砂田种植面积逐年扩大、种植年限增加,压砂地出现土壤水分减少[5-6]、容重增大[7]、养分含量下降[8]和生产力显著降低[9]等问题,压砂地退化成为阻碍压砂产业可持续发展的关键问题。许多学者对压砂土壤退化问题进行了深入研究和探索[10-12],取得重要进展。但是关于压砂地土壤导水性能方面的研究相对较少。土壤饱和导水率(Ks)是指土壤所有孔隙均充满水时,在单位水势梯度作用下,通过垂直于水流方向上单位面积土壤水流通量(速率)[13]。Ks是衡量土壤渗透能力的重要指标之一,也是水文模型中重要参数。其对于估算土壤非饱和导水率和模拟土壤水分、溶质运移具有重要意义[14]。同时Ks受土壤质地、孔隙度、有机质和耕作方式等空间变量的影响,使其在空间上呈现出强烈的变异性[15-16]。在宁夏中部旱区压砂地研究Ks的空间分布及影响因素,对探索该区域水分运动规律、防治土壤干燥化都具有十分重要的意义。因此,以10 m×10 m网格方式采样,利用经典统计和地统计学方法,研究宁夏中部旱区典型压砂瓜田的耕层(0~10 cm)和亚耕层(10~20 cm)原状土Ks的空间变异特征和分布格局,并分析土壤容重、孔隙度等土壤基本性质对Ks的影响,旨在为研究区农田管理和防治压砂地干燥化提供科学依据。

1 材料与方法

1.1研究区概况

取样地点选在宁夏中部干旱带的中卫香山兴仁镇。地理坐标为东经105°47′~105°59′,北纬37°17′~38°28′,海拔1 679~1 680 m,多年平均气温13.5℃、日照时数2 990 h·a-1、平均降水量250~270 mm·a-1,无霜期170~175 d·a-1。夏季酷热,冬季寒冷,气候干燥,属宁南温暖风沙干旱区[17]。取样地块平整,种植作物为西瓜。

1.2样点布设及土样采集

在2013年4月上旬整地前进行土壤样品采集。经过前期调研和采样分析,该田块土壤性质、耕作方式及种植作物在研究区具有代表性。其表层土壤(0~10 cm)平均粘粒含量为10.47%、粉粒含量为23.85%、砂粒含量为65.68%、有机质含量3.99 g·kg-1、全氮含量0.36 g·kg-1、全磷含量0.52 g·kg-1、全钾含量19.13 g·kg-1、速效磷含量4.44 mg·kg-1、速效钾含量162.70 mg·kg-1;压砂厚度约为15 cm、粒径为4~6 cm、压砂年限为3年;种植作物为硒砂瓜。按照10 m×10 m网格方式采集土壤样品,采样点为110个,在每个采样点位置0~10 cm和10~20 cm深度分别采集原状土和扰动土,其中原状土利用环刀采集,采集土壤样品总数为220个。取样点位置分布详见图1。

图1研究区样点布设

Fig.1Locations of the sampling points

1.3测定项目及方法

1.3.1土壤饱和导水率(Ks)测定用定水头法测定采样点原状土壤Ks,根据质量守恒定律和达西定律得出Ks的计算公式为[18]:

K=10Q×L/A×ΔH×t

(1)

式中,K为饱和导水率,mm·min-1;Q是渗透量,mL;L为土层厚度,cm;ΔH是渗流路径的总水头差,cm;t是渗透时间,min;A是水流经过的横截面积,cm2。10是将厘米转化成毫米。

为了使不同温度下所测得的K值便于比较,将其换算成10℃时的饱和导水率:

Ks=K/(0.7+0.03t)

(2)

式中,Ks为温度10℃时的饱和导水率,mm·min-1;t为测定时水的温度,℃。

1.3.2土壤容重、饱和含水量、孔隙度及土壤有机质测定用环刀法测定原状土土壤容重、饱和含水量、总孔隙度、毛管孔隙度和非毛管孔隙度,土壤有机质含量用重铬酸钾容量法测定[19]。

1.4统计方法

分别采用经典统计学和地统计学分析Ks及相关性质的空间变异特征[20-21]。其公式为:

(3)

式中,r(h)为试验半方差函数,h为滞后距离,N(h)为相距h(滞后距离)的数据点对数,Z(x)为区域化变量在x处实测值,Z(x+h)为区域化变量在x+h处实测值。

1.5数据处理

采用拉依达准则处理异常数据(显著水平为0.01),剔除了Ks的1个最大值,然后使用剩余数据最大值代替[22]。利用SPSS 17.0对Ks及相关性质进行经典统计分析,地统计分析在GS+7.0中完成,普通克里格插值图利用Surfer 8.0完成。

2 结果与分析

2.1土壤导水特性描述性统计和正态分布检验

表1给出了压砂地土壤导水特性及其相关因素的描述性统计值。0~10 cm和10~20 cm深度下土壤容重、总孔隙度和毛管孔隙度的变异系数(CV)小于0.1,表现为弱变异;饱和含水量和土壤有机质含量表现为中等变异(0.1

2.2土壤导水特性空间变异特征

由于土壤物理性质的分布是空间连续的,描述性统计只能说明土壤性质变化的全貌,但难以完全反映其结构性、随机性和相关性等,运用地统计学方法可以弥补上述缺陷[28]。利用半方差函数(公式1)计算并用不同模型进行拟合,获得模型相关参数值,选取残差平方和最小、决定系数最大的模型。土壤导水特性及其相关属性的半方差函数模型及其参数见表2。0~10 cm深度下Ks和容重符合线性模型;饱和含水量和总孔隙度符合球形模型;毛管孔隙度和有机质含量符合高斯模型。Ks和容重的块金系数为100%,表现为纯块金效应,土壤各样点之间表现出较强的随机性和独立性,主要受随机性因素(施肥、耕作等)的影响。饱和含水量、总孔隙度和有机质含量的块金系数均小于25%,说明主要受结构性因素(气候、地形和土壤质地等)的影响,具有强烈的空间相关性。毛管孔隙度的块金系数均介于25%~75%之间,表现出中等空间依赖性,说明二者的空间分布特征受随机性因素和结构性因素的共同影响。10~20 cm深度下Ks和土壤含水量符合高斯模型;容重符合线形模型;饱和含水量和总孔隙度符合球形模型;毛管孔隙度符合指数模型。容重的块金系数为100%,表现为纯块金效应,各样点之间表现出较强的独立性和随机性,主要受随机因素的影响。其它土壤性质的块金系数均小于25%,说明主要受结构性因素的影响,具有强烈的空间自相关性。廖凯华等[23]在研究大沽河流域Ks空间变异特征时也发现表层其具有弱空间相关性。牛海山等[29]分析放牧对Ks空间变异的影响也得出相同的结论。

表1 压砂地土壤导水特性及相关因素描述性统计值

注:*LN—对数正态分布类型;N—正态分布类型。*P<0.05。

Note: LN—Lognormal distribution; N—Normal distribution.

表2 压砂地土壤导水特性及相关因素半方差函数理论模型及参数

注:*G—高斯模型,E—指数模型,S—球形模型,L—线形模型。

Note: G—Gauss model, E—Exponential model, S—Spherical model, L—Line model.

2.3土壤导水特性空间分布特征

地统计学分析可以解释土壤导水特性及其相关因素的空间结构特征,但其提供的信息仍有限。所以借助Surfer软件分别对0~10 cm和10~20 cm深度土壤导水特性及其相关因素进行普通克里格插值并绘制空间分布图(图2、3)。

图2 压砂地0~10 cm土层土壤饱和导水率(a)、容重(b)、饱和含水量(c)、总孔隙度(d)、毛管孔隙度(e)和土壤有机质含量(f)空间分布

图3压砂地10~20 cm土层土壤饱和导水率(a)、容重(b)、饱和含水量(c)、总孔隙度(d)、毛管孔隙度(e)和土壤有机质含量(f)空间分布

Fig.3Spatial distribution ofKs(a), bulk density (b), saturation moisture (c), total porosity (d), capillary porosity (e) and soil organic matter (f) in 10~20 cm soil depths in the gravel mulched field

从图中可以看出,2个采样深度下Ks与容重存在高度的负相关关系,与饱和含水量、总孔隙度和毛管孔隙度存在高度的正相关关系。Ks、容重、饱和含水量、总孔隙度和毛管孔隙度的空间插值图除存在数值上的差异外,其密集程度和走向都非常相似。这一现象和Duffera等、Wang等[24,26]文章中插值图所描述的情况一致。这一现象也说明Ks受土壤容重、孔隙分布以及土壤水分含量等空间变量的影响,导致其在空间分布上呈现出结构性和变异特征。0~10 cm深度下Ks西部高,向东部逐渐递减,饱和含水量、总孔隙度和毛管孔隙度都在东北方向和东南方向上存在数值较高的区域,容重在西南方向上较高。有机质含量在空间上分布较为均匀,仅在南部边缘含量较高。总体上土壤导水特性及其相关因素在空间上呈现出较为明显的斑块状分布特征。

2.4土壤导水特性Pearson相关性分析

通过Pearson相关性分析可知,Ks与容重和有机质含量呈显著负相关,Ks与总孔隙度、毛管孔隙度间具有极显著正相关关系,Ks与饱和含水量呈显著正相关关系。说明当Ks减小时,土壤呈现出粘重、紧实、透水性和通气性差的特点。容重与Ks、饱和含水量、总孔隙度、毛管孔隙度和有机质含量均呈现显著负相关关系。从Pearson相关系数的大小可以看出,影响压砂地Ks的主要因素是毛管孔隙度,其次为容重、总孔隙度、饱和含水量和有机质含量。而张扬等[30]研究表明影响农地Ks的主要因子为有机质含量和毛管孔隙度。吕殿青[31]等和贺康宁[32]研究表明容重对Ks的影响最大。这些结论说明在不同区域影响Ks的主要因子存在明显的差异性,应该根据研究区的土壤理化性质进行具体分析[33]。关于研究区土壤饱和导水率的其他可能的影响因素,如植被、土壤水分、温度等因素还有待进一步研究。

表3 压砂地土壤导水特性及相关因素Pearson相关性分析

注:*表示在0.05水平下显著,**表示在0.01水平下显著。

Note: ** Correlation is significant at the 0.01 level, * Correlation is significant at the 0.05 level.

3 结 论

本文应用地统计学和经典统计学相结合的方法,以宁夏中部旱区压砂农田为例,研究了Ks及相关因素的空间变异特征及其影响因素。主要结论如下:

1) 经典统计结果表明,除Ks服从对数正态分布外,其余土壤性质服从正态分布。2个采样深度下土壤容重、总孔隙度和毛管孔隙度表现为弱变异,饱和含水量和有机质含量表现为中等变异。0~10 cm深度下Ks表现为中等变异,10~20 cm深度下Ks表现为强变异。10~20 cm深度下土壤各种性质的平均值均稍大于0~10 cm深度。

2) 地统计结果表明,0~10 cm深度下Ks表现为纯块金效应,主要受随机性因素(施肥、耕作等)的影响。10~20 cm深度下Ks的块金系数小于25%,主要受结构性因素(气候、地形和土壤质地等)的影响。在2个采样深度下容重主要受随机因素的影响。

3) 由普通克里格插值分布图可以看出,2个采样深度下Ks与容重存在高度的负相关关系,与饱和含水量、总孔隙度和毛管孔隙度存在高度的正相关关系。Ks、容重、饱和含水量、总孔隙度和毛管孔隙度的空间插值图除存在数值上的差异外,其密集程度和走向都非常相似。其空间分布图可为该地区土壤有效利用、土壤水盐运移模拟和植被建设等提供一定的数据支持和理论指导。

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Spatial variability of soil saturated hydraulic conductivity and its influencing factors in the gravel mulched field of Ningxia

BAI Yi-ru, WANG You-qi, WANG Fei, WANG Jian-yu

(CollegeofResourcesandEnvironment,NingxiaUniversity,Yinchuan,Ningxia750021,China)

Spatial variability of soil saturated hydraulic conductivity and its influencing factors could lay the scientific basis for soil water and soil desiccation management in mulched field. The classical and geological statistics were combined to identify the spatial variability of soil saturated hydraulic conductivity and its influencing factors at 0~10 cm and 10~20 cm depths with 10 m×10 m grids. The classical statistics indicated that at the 0~10 cm and 10~20 cm depths the soil bulk density, total porosity and capillary porosity showed light variation, saturation moisture content, soil organic matter showed moderate variation, while soil saturated hydraulic conductivity had moderate and wide variation at the 0~10 cm and 10~20 cm depths, respectively. The capillary porosity was the key factors influencing saturated hydraulic conductivity by Pearson correlation analysis, followed by bulk density, total porosity, saturation moisture content and soil organic matter content. The geological statistics indicated that saturated hydraulic conductivity at the 0~10 cm depths was basically affected by random factors with pure nugget variograms, while at the 10~20 cm depths primarily affected by structural factors. At the 0~10 cm and 10~20 cm depths, the spatial variability of soil bulk density was mainly affected by random factors. According to the spatial distribution patterns, saturated hydraulic conductivity was highly negative correlated with bulk density, while was high positively related to saturation moisture content, total porosity and capillary porosity.

gravel mulched field; soil saturated hydraulic conductivity; geostatistical statistics; kriging interpolation

1000-7601(2016)04-0055-07

10.7606/j.issn.1000-7601.2016.04.09

2015-09-20

宁夏高校科学研究项目(NGY2013031,NGY2013028);宁夏大学人才引进科研启动基金(BQD2012012);国家自然科学基金(41461104,41071156)

白一茹(1984—),女,陕西渭南人,讲师,博士,主要从事土壤物理研究。 E-mail:yr0823@163.com。

王幼奇(1980—),男,安徽泾县人,副教授,硕士生导师,主要从事旱区植被恢复研究。 E-mail:wyq0563@163.com。

S152.7+2

A

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