西藏山南地区耕地肥力等级评价

2017-07-13李小庆

安徽农学通报 2017年12期

李小庆

摘要：该研究采用模糊综合评判法，对山南市乃东县、贡嘎县、扎朗县、隆子县、桑日县、琼结6个主要的农业区县856个土壤样品进行了土壤养分等级评价。结果表明：山南市农耕地土壤的整体养分等级为中等水平，其中中等偏上的占23.01%、中等水平占47.08%、中等偏下的占21.96%。山南市农耕地土壤pH整体偏中性，有机质、全氮含量适宜；碱解氮、全磷、有效磷、全钾和速效钾含量较低；有效硼含量丰富。影响土壤肥力的主要因素是有机质、全磷、速效钾、全氮、碱解氮、有效磷，各主要养分元素对土壤肥力的贡献率为有机质>全磷>速效钾>全氮>碱解氮>有效磷。

关键词：土壤肥力；土壤养分综合指数；模糊综合评判

中图分类号 S158.2 文献标识码 A 文章编号 1007-7731（2017）12-0054-04

Astract：The nutrient content of 856 soils sampled from Naidong，Kongga，Chanang，Longzi，Sangri and Qiongjie counties of Shannan were measured.and the corresponding soil nutrient status was evaluated by fussy synthetic estimation.The results showed that the soil fertility in Shanan was at secondary level，among which 23.01% was better，14.08% was middling and 21.96% was worse.Most of the soil pHs were neutral.The content of available bon was at rich level and the contents of organic matter and total nitrogen were at intermediate level.Unfortunately，the contents of available nitrogen，total phosphorus，available phosphorus and available potassium were low.The main factors that decide the soil fertility were organic matter，total phosphorus，available phosphorus，total nitrogen，available nitrogen and available potassium.And the contribution rates of main factors were organic matter>total phosphorus>available potassium>total nitrogen>available nitrogen>available phosphorus.

Key words：Soil fertility；Soil nutrient synthesis index；Fuzzy synthetic evaluation

土壤是人们赖以生存和发展的物质基础，是一切物质生产最基本的源泉，是农业生产最重要的资源。土地资源对农业生产的发展，对人们物质生活水平的提高以及对国家经济的发展都起着十分重要的作用。了解土地资源的质量状况，可以为保持和培肥土壤、合理利用土壤提供依据。在土壤质量的确定方面，土壤养分是其中的重要指标之一[1]。影响土壤肥力质量的土壤属性很多，土壤的每个理化性状、生物属性都可能是最终的评价指标，但对于特定区域，由于考虑到土壤属性的时空变异性、数据获取的成本及因子间的相关性等因素，显然不可能获取所有因子的数据。参评因子的选定与分级指标的划分是土壤养分评价的基础和核心工作，根据农业研究者，在使用频率最高的且具有稳定性的评价耕作土壤肥力的因子中选取pH、有机质、全氮、碱解氮、全磷、有效磷、全钾、速效钾、有效硼共9项作为本次土壤肥力评价指标[9]。为此，本研究对各评价指标进行了分析和测定，应用相关分析和模糊数学的原理，采用模糊综合评价模型，对各评价指标进行综合评价，确定土壤肥力等级，为山南市主要农耕地的土壤养分诊断和平衡施肥提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 研究区概况研究区位于岗底斯山脉和喜玛拉雅山脉之间的河谷地带，雅鲁藏布江中游，北纬26°51′10″～29°49′27″，东经90°04′04″～94°21′40″。區域平均海拔3700m左右，总国土面积7.97万km2，边境线长934km，战略位置十分重要。研究区具有丰富的气候资源，有经向和纬向的地带性变化，根据地带性差异，自南而北全地区分为山地热带、山地亚热带和高原温带3个气候带。全年干湿季分明，多夜雨，年降水量大约在200～500mm，降水多集中在6—9月份，占全年降水量70%～85%。太阳辐射强，年平均太阳辐射量为7322MJ/m2，年平均日照时数为2600～3300h，年日照百分率66%，气温年差较小，日差较大，全地区年平均气温5.6℃左右，极端最高气温31℃，极端最低气温-27℃。冬季降水少，气候干燥，多大风，年平均大风日数为70d左右（瞬时风速达到17m/s以上成为大风），风期主要分布在12月至翌年3月，全年无霜期120d左右。研究区盛产青稞、小麦、豌豆、蚕豆、玉米、荞麦、胡豆、油菜等作物，是西藏粮油主要产地之一。

1.2 土壤样品采集土壤样品采自山南市乃东、贡嘎、扎朗、隆子、桑日和琼结6个主要农业区县，也是测土配方区县。土样采集在9月15日至10月15日进行。采样工具用不锈钢土钻。采样深度为0～20㎝耕层，田块采样路线用“S”法，均匀、等量、随机采集15～20个土样，充分混合后，四分法留取1kg土样。剔去石砾和植物残渣等浸入体，在室内自然风干后磨碎，分别过2.00mm和0.25mm的尼龙筛，装入塑料袋中，存放在阴凉干燥的地方备用。

1.3 土样样品化验分析土壤样品各理化性质均按《测土配方施肥土壤分析技术规范》操作步骤完成，各分析方法见表1。

2 结果与分析

2.1 研究区土壤各养分因子含量水平分析土壤各养分因子测定值见表2，由表2可知，研究区土壤pH值处在5.5～8.8，土壤中性居多。土壤有机质、全氮、碱解氮、全磷、有效磷、全钾、速效钾含量均值分别为23.2g/kg、2.09g/kg、110mg/kg、0.551g/kg、10.5mg/kg、11.9g/kg、78mg/kg，均处在缺乏和潜在缺乏状态，有效硼含量均值为1.89mg/kg，含量比较丰富。从变异系数看：pH、全氮、碱解氮、全磷变异系数相对较低，有机质、有效磷、全钾、速效钾、有效硼变异系数都在50%以上，说明这部分养分指标在研究区的分布很不均衡。

2.2 土壤养分的综合评价

2.2.1 土壤养分等级评价模型的建立进行土壤肥力评价首先要对各评价因子的优劣进行分析研究，目前农业工作者建立了许多评价土壤肥力的方法和模型，列如田间描述评价法、指数法评价模型、环境指数评价模型、模糊综合评价模型地统计学评价、系统评价方法、动力学评价、决策树方法等[3，9，14-15]。而从土壤养分状况出发进行土壤肥力评价，应用最多的还是模糊综合评价模型。首先确定隶属度函数计算隶属度值Ni，隶属度函数实际上是所要评价的肥力指标与作物生长效应曲线之间的数学表达式，它可以将肥力评价指标标准化，转变为无量纲值的隶属度。由于土壤因子变化具有连续性，故各评价指标采用连续性质的隶属度函数。常用的隶属度函数类型有两类，即抛物线型隶属函数和S型隶属函数[3]。确定各肥力指标适用的函数类型及函数上限（X2）、下限（X1）等参数，将各指标实测数据代入函数公式得到隶属度值。如作物的效应随着养分值在一定范围内增加而增加，达到最高点后又随养分值得增加而下降，呈现抛物线型的，如土壤pH，其函数公式见公式）[4，10]（2）；如作物的效应随着养分值的增加而增加，达到最高值后，随着养分因子的增加，作物效应值则稳定在一定水平上，呈现为S型隶属函数，如有机质、氮、磷、钾等含量，相应的隶属函数公式见公式[4，10]（3）。参考相关文献和专家建议[7-8]，根据研究区土壤pH统计分析结果，研究区土壤pH下限为5.5，上限为8.5，最优值为6.5～7.5。

各单项评价指标丰缺标准因不同的作物和土壤而有差异，因此，依据本文研究区土壤的理化特性，已有的研究结果表明，不同土壤肥力指标的丰缺状况因作物类型而异。笔者结合生产实践经验，并汇总专家建议，确定了各肥力指标适合的隶属度函数类型和相应取值[7，8]（表3）。将各指标实测值代入相应表达式，便可得到各指标的隶属度值。

建好隶属度函數后，用Excel软件计算隶属度值，隶属度值大小在0.1～1.0，最大值1.0表示土壤肥力指标完全适宜作物生长，最低值0.1表示土壤肥力指标严重缺乏。最小值0.1表示作物生长所需求的土壤属性作用分值的最低阈值，结合生产实际将最小值定为0.1而非0[3，7]。

2.2.2 单项指标权重系数的确定权重是指各指标对土壤肥力的影响程度或贡献率，表示各指标在土壤肥力中作用和地位的不同，对肥力质量的影响程度也就不一样，如何确定各项肥力指标的权重是土壤肥力综合评价的一个关键问题和难点问题[4]。以往的评价大多由专家打分方法确定权重系数，主观性比较强。除专家经验打分法外，当今一些数学和统计学的方法逐渐用于确定权重系数，诸如主成分分析法，层次分析法，等值法，等差法，回归分析法，相关系数分析法[3，13]等。笔者采用相关系数法，相关系数法采用各指标间相关系数来确定权重系数，应用统计软件SPSS 22求出各养分指标的相关系数，以某项养分指标与其它养分指标之间相关系数的平均值占所有养分指标相关系数平均值总和的比值，作为单项养分指标在表征土壤养分中的贡献[7]。各土壤养分因子的相关系数见表4。从表4可看出，pH与有机质、全氮、全磷、全钾、速效钾和有效硼均达到极显著的正相关关系。有机质与全氮、碱解氮、全磷、有效磷、全钾、速效钾、有效硼之间均达到极显著正相关关系。全氮与碱解氮、全磷与有效磷达到极显著正相关关系。碱解氮与全磷、有效磷、全钾、速效钾、有效硼均达到极显著正相关关系。全磷与有效磷、全钾、速效钾、有效硼也达到极显著正相关关系。有效磷与速效钾、有效硼也达到极显著正相关关系。各养分因子相关性系数平均值和权重系数见表5，从表5中可看出，有机质权重系数最大，达到0.1656，全钾权重系数最小，为0.0697。

2.2.3 土壤养分综合指数计算综合肥力指标值IFI（Integrated Fertility Index）是一个全面反映土壤养分状况的指标值，其值大小表示土壤养分综合肥力等级，用加乘法则求得，根据上述求得的各养分评价指标的隶属度值和相应的权重，进一步求得各土壤样品的IFI值。山南市土壤养分综合指数变幅在0.146～0.993，平均值0.527，标准差0.162，变异系数32.82%。山南市土壤养分综合指数的频数分布情况见图1。

2.2.4 土壤肥力水平等级的划分计算出的土壤肥力综合指标值，按一定的方法即可划分土壤肥力等级。常用的划分方法有等间距法、依据曲线拐点的非等间距法、系统聚类分析法等，本研究采用等间距法[5]。本研究采用等间距法将山南市土壤肥力划分为5个等级：Ⅰ级（IFI值0.8～1），Ⅱ级（IFI值0.6～0.8），Ⅲ级（IFI值0.4～0.6），Ⅳ级（IFI值0.2～0.4），Ⅴ级（IFI值0～0.2）。其中Ⅴ级土壤肥力的样品最少占该区总样品的1.29%，次之是属于Ⅰ级的样品占总样品的6.66%。属于Ⅲ级的土壤样品最多，占总样品的47.08%（表6）。

3 结论与讨论

3.1 结论山南市农耕地养分等级在中等水平，其中一等地57个样本，所占比例为6.66%，二等地197个样本，占23.01%；三等地403个样本，其所占比例为47.08%；四等地188个样本，占21.96%；五等地11个样本，所占比例1.29%。由分析结果可见，山南市主要农耕地土壤肥力等级以三等地为主，处于中等水平。土壤养分指标中的有机质、全磷、有效磷、全钾、速效钾含量水平比较低，76.6%的土样有机质含量小于30g/kg，处于缺乏状态；69.04%土样碱解氮含量小于120mg/kg。59%土样有效磷含量小于10mg/kg；92.52%的土样全磷含量小于0.8g/kg；79.32%的土样速效钾含量小于100mg/kg；68.12%的土样全钾含量小于15g/kg；76.75%的土样有效硼含量水平丰富。土壤肥力综合模型充分考虑了评价因素指标值，评价因素权重和评价因素之间交互作用对土壤肥力质量的共同作用，与加权指数模型相比能够综合反映土壤肥力质量的状况。本次研究区土壤肥力综合模型评价结果表明，全钾和有效磷是影响土壤肥力综合指标的限制因子。

3.2 讨论研究区处于青藏高原，地理、气候条件特殊，若再考虑土壤的某些物理性状指标（如土壤质地等）、灌溉能力、海拔、成土母质等立地条件，结果会更加客观、全面。应当注意的是，土壤肥力综合评价的结果仅代表一种潜在的生产能力，在实际应用中，还要结合作物品种特性、栽培制度、气候特点、作物需肥规律以及土壤养分的有效性等统筹考虑。研究区的整体土壤肥力水平中等，气候特殊，总体上应注意增加有机肥料的施入量，前期增施基肥应与后期追肥相结合；在配方施肥策略上，应根据大田作物营养诊断实施平衡施肥技术，注意“有机与无机”、“增氮与控氮”相结合、适当增施磷肥和钾肥。

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