苏州市土壤养分及有机质含量变化的空间尺度效应

孙永泉，陈 吉，刘 旭，沈林林，陆幸鹦

(1.苏州市耕地质量保护站，江苏苏州 215011；2.苏州市农产品安全监测中心，江苏苏州 215011)



苏州市土壤养分及有机质含量变化的空间尺度效应

孙永泉1，陈 吉1，刘 旭1，沈林林2，陆幸鹦1

(1.苏州市耕地质量保护站，江苏苏州 215011；2.苏州市农产品安全监测中心，江苏苏州 215011)

[目的]明确苏州市土壤养分及有机质含量在不同空间尺度下的变化规律。[方法]以2010年苏州市耕地质量监测点数据为基础，分析了土壤养分及有机质含量与空间尺度的关系。[结果]土壤养分及有机质含量的变异程度与空间尺度变化存在一定关系，其中土壤养分及有机质含量的组内变异程度随着空间尺度的增大而增加，而其组间变异程度则表现出相反趋势，土壤养分及有机质含量的组间变异程度普遍大于其组内变异程度。[结论]为准确确定土壤养分及有机质含量的空间区域划分方法提供了科学依据。

土壤养分；土壤有机质；空间尺度；变异系数

土壤养分及有机质含量是常用的土壤肥力指标，其影响因素很多，主要包括气候条件、地形状况、植被类型、土壤性状和利用管理状况等[1]。不同区域尺度下对应着不同的影响因素，导致不同区域尺度下表现出不同土壤养分及有机质含量变异格局，这被称为尺度效应。尺度效应是地理分异规律和地理综合规律在时间和空间上的表现，随着尺度变大，研究对象的综合性、概括性增强，研究对象之间的主导分异因子级别提高；随着尺度变小，研究对象的分异性、多样性增强，研究对象之间的主导分异因子级别降低[2-3]。笔者通过分析苏州市多种空间尺度的土壤养分及有机质含量的变异性，研究不同空间尺度区域划分方式下土壤养分及有机质含量变异的规律，旨在为准确确定土壤养分及有机质含量的空间区域划分方法提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 研究区概况 苏州处于长江下游太湖流域，全市总面积8 488.42 km2，其中平原占55%，水面占42%，丘陵占3%。境内河流纵横，湖泊众多，平均海拔4 m，年均气温16.9 ℃，年均无霜期230 d，年均日照时数77.31 h，年均降水量1 200 mm。苏州市耕地质量监测工作始于2004年，全市共建立了108个监测点，其中1个国家级监测点，20个省级监测点。监测点分布在4个市(县)4个区，覆盖了黄泥土、沙夹垅、小粉土、沙夹土、高(低)位白土、乌栅土等15个主要土壤种类，涉及麦稻、林果、油稻、蔬菜、茶叶5个主要种植制度，代表耕地面积3 675万hm2。其中，粮田监测点70个，占70%，体现了对粮食生产的高度重视。监测类别分为耕地肥力检测和农田环境检测两大类。省级监测点设常规施肥、优化施肥、当年无肥和常年无肥4种施肥处理。

1.2 数据来源 数据来源于2010年苏州市省级耕地质量监测点常规施肥区数据。

1.3 测定项目与方法 土壤有机质含量采用重铬酸钾容量-外加热法测定；全氮含量采用半微量开氏法测定；碱解氮含量采用1.0 mol/L NaOH扩散法测定；有效磷含量采用0.5 mol/L NaHCO3浸提钼锑抗比色法测定；速效钾含量采用NH4OAc浸提-火焰光度法测定；缓效钾采用1.0 mol/L HNO3浸提-火焰光度法测定[4]。

1.4 数据统计 数据采用Micsoft Excel 2003和SPSS 13.0软件处理。

2 结果与分析

2.1 土壤养分及有机质含量描述性统计及相关性分析 通过对2010年苏州市20个省级耕地质量监测点常规施肥区的耕作层土壤养分及有机质含量进行统计分析，结果显示(表1)，苏州市有机质含量平均值为26.4 mg/kg，全氮含量平均值为1.6 mg/kg，碱解氮含量平均值为175.2 mg/kg，有效磷含量平均值为26.6 mg/kg，速效钾含量平均值为105.7 mg/kg，缓效钾含量平均值为429.0 mg/kg。苏州全市土壤养分及有机质含量均表现出不同程度的变异，各市区土壤养分及有机质含量的变异系数为1.9%～93.0%，平均为24.6%。其中，土壤有效磷的变化最明显(变异系数为87.0%)，对外界环境条件变化的响应最直接，其次为速效钾(变异系数为37.8%)、缓效钾(变异系数为23.4%)、全氮(变异系数为19.6%)、有机质(变异系数为18.7%)、碱解氮(变异系数为13.8%)。

表1 2010年苏州市省级耕地质量监测点土壤养分及有机质含量

前人研究表明，土壤养分及有机质含量之间存在一定的相关性[5]。笔者对20个苏州市省级耕地质量监测点土壤性质(有机质、全氮、碱解氮、有效磷、速效钾、缓效钾)进行了相关性分析，结果显示(表2)：土壤有机质含量与全氮含量呈极显著正相关，与速效钾、缓效钾含量呈显著正相关；有效磷含量与缓效钾含量呈显著正相关；速效钾含量与缓效钾含量呈极显著正相关。

表2 土壤性质相关性分析

注：*表示在0.05水平呈显著相关；**表示在0.01水平呈极显著相关。

Note:* indicates a significant correlation at the 0.05 level；* * indicates a significant correlation at the 0.01 level.

2.2 土壤养分及有机质含量变异程度与空间尺度的关系 土壤性质的变异程度与空间尺度变化存在一定关系[6]。笔者以苏州张家港市、常熟市、太仓市、昆山市、吴江市、吴中区等各市区作为小区域尺度；张家港和常熟市位于苏州市区以北，两者合并为“北部”，太仓和昆山市位于苏州市区以东，两者合并为“东部”，吴江市和吴中区位于苏州市区以南，两者合并为“南部”，以“东部”“南部”和“北部”作为大区域尺度；以包括张家港市、常熟市、太仓市、昆山市、吴江市、吴中区等各市区的苏州全市作为全市尺度。对小区域尺度、大区域尺度和全市尺度3种空间尺度下的土壤养分及有机质含量变异程度分别进行以耕地质量监测点为统计单元的组内变异程度分析和以空间尺度为统计单元的组间变异程度分析，结果见图1、2。

从图1可见，以耕地质量监测点为统计单元，随着空间尺度的增大，监测点数量增加，除了土壤碱解氮含量变化不大外，尺度单元内部土壤有机质、全氮、有效磷、速效钾、缓效钾含量的变异系数分别从小区域尺度的15.0%、10.3%、61.3%、28.4% 和18.3%增加到大区域尺度的18.3%、16.7%、69.4%、37.1%、21.6%及全市尺度的18.7%、19.6%、87.1%、37.8%、23.4%，即土壤养分及有机质含量组内变异程度随着空间尺度的增大而增加。

图1 不同空间尺度的土壤养分及有机质含量组内变异系数Fig.1 Coefficient of variation of soil nutrients and organic matter content at different spatial scales

从图2可见，在确定的空间尺度单元下，单元内土壤养分及有机质含量的组间变异系数则随着空间尺度的增大而减小，即表现为土壤有机质、全氮、碱解氮、有效磷、速效钾、缓效钾含量的变异系数分别从小区域尺度的68.0%、80.6%、77.5%、47.5%、46.4%、32.6%下降到大区域尺度的17.5%、20.0%、18.3%、35.7%、4.8%、18.3% 。小区域和大区域尺度下的组间差异是全市尺度下的组内差异，表现出类似趋势。由此可见，在尺度转换过程中，对于低级尺度内最基本单元概括而形成最初的区域基础后，以此空间区域为基础向高级空间尺度递进时，转换层次的增加可导致其内部的差异性减少。

图2 不同空间尺度的土壤养分及有机质含量组间变异系数Fig.2 Coefficient of variation of soil nutrients and organic matter content at different spatial scales

综合图1、2来看，土壤养分及有机质含量的组间变异程度普遍大于其组内变异程度，这在小区域尺度条件下表现得更为明显。这可能与组内比较的是相对较近区域内土壤的变异程度，而组间比较的是相对较远区域内土壤的变异程度有关。根据土壤发生学理论，气候、生物、地形和母质等均是土壤主要成土因素[7]，而区域变化可以影响这些因素变化。另外，土壤养分及有机质含量的组内和组间变异程度均表现出一致的变化趋势，这可能与各土壤养分及有机质含量存在一定程度的相关性有关。根据土壤养分及有机质含量在不同空间尺度内的变异情况可以看出，不同空间尺度扩展方式得到的结果存在差异。简单来说，如果同样的样本数分布在大小不同的空间区域，那么大区域的变异程度就会超过小区域；而对于同一区域而言，样本数的增多则会导致其变异性的增加。

3 小结

通过对小区域尺度、大区域尺度、全市尺度3种不同空间尺度的土壤养分及有机质含量的变异性进行分析，结果表明：苏州市土壤养分及有机质含量的变异程度与空间尺度变化存在一定的关系，其中土壤养分及有机质含量的组内变异程度随着空间尺度的增大而增加，而组间变异程度则表现出相反趋势，土壤养分及有机质含量的组间变异程度普遍大于其组内变异程度。

[1] ESWARAN H，VANDEN BERG E，REICH P F.Organic carbon in soils of the world[J].Soil science society of america journal，1993，57(1)：192-194.

[2] 王飞，李锐，杨勤科，等.水土流失研究中尺度效应及其机理分析[J].水土保持学报，2003，17(2)：167-169.

[3] 鲁学军，周成虎，张洪岩，等.地理空间的尺度-结构分析模式探讨[J].地理科学进展，2004，23(2)：107-114.

[4] 鲍士旦.土壤农化分析[M].北京：中国农业出版社，2001.

[5] 陶宝先，张金池，崔志华，等.苏南丘陵区林地土壤酶活性及其与土壤理化性质的相关性[J].生态与农村环境学报，2009，25(2)：44-48.

[6] 雷咏雯，危常州，李俊华，等.不同尺度下土壤养分空间变异特征的研究[J].土壤，2004，36(4)：376-381.

[7] 黄昌勇.土壤学[M].北京：中国农业出版社，2000.

Scaling Effect on Spatial Variability of Soil Nutrients and Organic Matter Content

SUN Yong-quan1, CHEN Ji1, Liu Xu1et al

(Suzhou Quality of Cultivated Land Protection Station, Suzhou, Jiangsu 215011)

[Objective]The study aimed to define the variation of soil nutrients and organic matter content in different spatial scales in Suzhou City. [Method] Based on the data from Suzhou cultivated land quality monitoring data in 2010, the relationship between the variation of soil properties(include soil nutrients and organic matter) and the spatial scales were analyzed.[Result] The results indicated that the variation coefficient of soil properties content increased with increasing the number of soil sample while individual soil sample was taken as a basic statistical unit, and decreased with spatial scale up while average of soil properties content in the defined scale was taken as a statistical unit. The variation coefficient of soil properties content within soil group less than among soil groups. [Conclusion] The result could prove data support for determination of soil nutrients and organic matter content in the space division method.

Soil nutrients; Soil organic matter; Spatial scales; Variation coefficient

孙永泉(1966-)，男，江苏苏州人，高级农艺师，从事耕地质量研究。

2016-09-05

S 153.6

A

0517-6611(2016)32-0114-03