玛纳斯县黏土实测数据与历史数据的比较差异性分析

魏影 武红旗 张文太 轩俊伟

摘要：以新疆玛纳斯县为研究区，以54个土壤调查样点实测数据为基准，对比分析了玛纳斯县1∶5万新疆土壤数据库（XSD）、1∶100万面向陆面模拟的中国土壤数据集（LSM）和1∶100万世界土壤数据库（HWSD）土壤黏粒含量的差异。结果表明，对于点数据而言，XSD平均绝对误差和平均相对误差均最大，分别为133.1 g/kg和45.87%。三种数据库的土壤黏粒数据与实测数据均有不同程度的差异。玛纳斯县1∶5万土壤质地图显示玛纳斯县有黏土分布，黏土分布面积为141.8 km2。从玛纳斯县土壤黏粒空间分布图可看出，同一区域不同数据库之间存在差异，HWSD高于300 g/kg土壤黏粒分布面积最大，为1 621.7 km2，而XSD高于 300 g/kg土壤黏粒的面积仅为104.3 km2，LSM不存在高于300 g/kg的土壤黏粒分布区。通过实测值检验了三种数据库之间的差异，表明在县域尺度XSD空间数据与实测值更接近，比LSM数据和HWSD数据更为可信。

关键词：土壤黏粒；空间分布；不确定性； ArcGIS；玛纳斯县；土壤数据库

中图分类号：S155+.3（245）文献标识号：A文章编号：1001-4942（2018）05-0092-06

Abstract Taking Manas County as research area and based on the measured data of 54 soil survey samples， we compared and analyzed the difference of soil clay content between 1∶50 000 Xinjiang Soil Database of Manas County （XSD）， 1∶1 000 000 China Dataset of Soil Properties for Land Surface Modeling （LSM） and 1∶1 000 000 Harmonized World Soil Database （HWSD）. For the point data， the average absolute error and the average relative error of XSD were the largest， reaching 133.1 g/kg and 45.87%， respectively. All soil clay data of the three databases are quite different from those of the actual measurement results. The 1∶50 000 soil texture map of Manas County showed that it has clay soils， and the area was 141.8 km2. From the spatial distribution of soil clay in Manas County， we can see that there are differences between different databases in the same area. The area with soil clay content over 300 g/kg was 1 621.7 km2 in the HWSD and 104.3 km2 in the XSD， but there was no clay soil area for LSM. Through comparing the differences among the three databases with the actual measuring， we found that XSD data was closer to the actual measured ones and was more reliable than LSM and HWSD data at county scale.

Keywords Soil clay； Spatial distribution； Uncertainty； ArcGIS； Manas County； Soil database

中國土壤数据库工作开始于20世纪80年代[1]。1979年新疆开展了第二次土壤调查工作[2]，并建立了数字化1∶100万新疆土壤类型图[3]。新疆地域广阔，由于地形、地貌等因素限制，土壤调查范围有限，历史土壤数据可能存在较大的不确定性。1∶5万土壤类型图，虽然精度高，但不易获取土壤黏粒数据，1∶100万土壤黏粒数据虽然方便获取，但精度较低，获取精确的土壤数据尤为重要。研究者对样点数量不同[4]、研究方法不同[5-7]、补充样本[8]等空间不确定性已做了大量研究，Budiman等利用历史数据和实测数据研究了土壤碳的变化，采用数字土壤制图技术对不同地方进行不确定性验证[9]。Zhao等[10]利用空间历史数据和实际测量数据研究了土壤碳的变化，采用不同制图方法探讨了其不确定性。赵永存等[11]采用序贯指示模拟方法对张家港土壤表层（0～15 cm）Cu含量的空间不确定性进行了定量评价。通常土壤采样密度越大，表示的土壤氮素空间分布的不确定性越小，反之不确定性越大[12]。虽然有关不确定性研究已有很多，但以实测土壤黏粒数据对比不同数据库土壤黏粒历史数据差异性还较为少见。由于土壤剖面仅代表点，不同比例尺或不同基础资料得到的新疆黏土分布区域有所差异，且分布区域较零散，仅以目前便于获取的1∶100万土壤数据库为基础，指导野外土壤剖面调查点的布设可能并不合理，需要进行县域高精度土壤调查。本研究以新疆玛纳斯县为例，以实测土壤黏粒数据对比1∶5万新疆土壤数据库（XSD）、1∶100万面向陆面模拟的中国土壤数据集（LSM）和1∶100万世界土壤数据库（HWSD）土壤黏粒含量的差异，并分析不同数据库间的差异。了解土壤黏粒空间变异将有利于当地的农业规划、农业技术推广及精细农业的发展[13]。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

研究区位于新疆维吾尔自治区玛纳斯县东经85°41′ ～ 86°43′，北纬43°28′ ～ 45°38′。全县总面积为 10 196.4 km2。研究区地貌包括山地、平原、沙漠。土壤类型有灌淤土、灰漠土、栗钙土、盐土等，灌区农业土壤成土母质主要有河流冲积物、灌水淤积物、洪积物、残积物、坡积物及风积物。属温带大陆性干旱半荒漠和荒漠气候，夏季炎热干燥，冬季漫长寒冷。年平均温度6.8℃，年降水量167.2 mm，但生长季节热量资源丰富，气温日差大，主要种植经济作物、粮食作物[14]。

1.2 样品采集和测定

通过玛纳斯县1∶5万土壤图确定黏土的分布区域，运用Google Earth软件从黏土区域选定采样点经纬度，由GPS导航进行实地调查，并根据当地的地形、土地利用类型等最终确定采样点位置。取0～30 cm表层土壤，共采集54个土壤样点，54个样点相邻两个点之间的平均间距是3.69 km，所代表区域面积为965.04 km2。带回实验室，自然风干，过2 mm筛备用。土壤样品中土壤机械组成的测定采用吸管法，重复样品的相对误差控制在5%以内[15]。根据美国制土壤质地分类系统的标准，土壤颗粒划分为3个等级，砂粒（2～0.05 mm）、粉粒（0.05～0.002 mm）、黏粒（<0.002 mm），并计算得到3个土壤粒径数据[16]。

1.3 数据库

研究的基础数据来自玛纳斯县1∶5万新疆土壤数据库（XSD）、1∶100万面向陆面模拟的中国土壤数据集（LSM）和1∶100万世界土壤数据库（HWSD）。

1∶5万XSD为1981年《新疆维吾尔自治区玛纳斯县土壤普查报告》记载的共22个土壤剖面黏粒数据[14]，通过加权平均法将土壤剖面深度统一成0～30 cm[17]，以22个土壤剖面地理位置为基础，运用Google Earth软件实现玛纳斯县样点经、纬度的查找，逐个得到剖面点经纬度。使用ArcGIS10.2软件运用以点带面法将数据逐一连接到1∶5万数字化土壤图相应的图斑上，生成土壤黏粒空间分布图[18，19]。

1∶100万LSM（来源于北京师范大学），以全国第二次土壤普查数据和各省、市、自治区省级土壤图为基础，采用多边形连接法生成土壤图，按土壤剖面特征共分8个标准层，且最深达到2.3 m，共包括8 979个土壤剖面，达到30×30弧秒分辨率，2013年Shangguan等详细介绍了1∶100万LSM，且数据共享[20]。为了便于比较，本研究通过加权平均法将土壤剖面深度统一成0～30 cm[17]。

1∶100万HWSD在2009生成，由世界土壤图（Soil Map of the World）、中国科学院南京土壤研究所提供的1∶100万中国土壤图和欧洲土壤数据库（the European Soil Database）等数据融合而成，且数据共享。其中1∶100万中国土壤图通过土壤类型法使属性数据与空间数据相连接生成空间图，30×30弧秒分辨率，数据来自全国第二次土壤普查编制的中国土种志。采用的土壤分类系统主要为FAO-90。土壤剖面深度主要分0～30 cm和30～100 cm两个范围[21-23]。本研究只考虑土壤剖面深度0～30 cm。

1.4 數据处理

在数据处理过程中采用了SPSS 21.0对数据进行统计特征描述，ArcGIS 10.2主要用于矢量图形的编辑、土壤黏粒空间分布图和土壤质地分布图的生成、从不同数据库获取点数据等，使用SigmaPlot 10.0制作散点图，并利用均方根误差（RMSE）比较数据间离散程度，平均绝对误差（MAE）、平均相对误差（MRE）可以判断数据间的差异性，评价各数据库间的不确定性[24]。计算公式如下。

式中，MRE代表平均相对误差；MAE代表平均绝对误差；RMSE代表均方根误差；X为不同空间分布图中的土壤黏粒数据，Xi为实测土壤黏粒数据。n为样本数，本研究中，n=54。

2 结果与分析

2.1 调查点的统计结果分析

2.1.1 54个土壤样点基础数据的统计 采用吸管法对玛纳斯县54个土壤样点进行测定，进行描述性统计分析，由表1可知，土壤砂粒、粉粒和黏粒平均值分别为308.8、418.1 g/kg和273.1 g/kg，且砂粒最小值为63.31 g/kg，粉粒最大值为722.7 g/kg。砂粒标准差最大为175.0 g/kg。变异系数在25%～60%之间，属于中等程度变异[25]，砂粒变异系数最大，黏粒变异系数最小，说明土壤采样点砂粒的离散程度高于黏粒，砂粒、粉粒和黏粒呈现一定的空间变异性。54个土壤样点中黏粒的极差、平均值、标准差及变异系数均最小，土壤各粒级所占百分比影响土壤保水、保肥、通气、透水能力。

2.1.2 54个土壤样点数据与历史土壤黏粒数据的比较 使用SPSS 21.0软件对表层土壤黏粒含量进行描述性统计分析，由表2可知，实测土壤黏粒数据最大，为467.6 g/kg，LSM土壤黏粒数据最小，为49.0 g/kg，实测土壤黏粒数据平均值最大，为273.1 g/kg，LSM土壤黏粒数据平均值最小，为154.5 g/kg，LSM的土壤黏粒标准差最小，为49.25 g/kg，HWSD的土壤黏粒标准差最大，为79.27 g/kg，并与实测值、XSD和LSM标准差相差较大，且实测值与LSM和HWSD间均存在显著性差异，这与样本量和土壤采样位置等不同有关。变异系数在25%～50%之间，属于中等程度变异[25]，HWSD变异系数最大，达到了45.65%，实测值变异系数最小，为26.76%，说明数据采样点的离散程度相对较低，江厚龙等[13]利用地统计学方法证明了土壤颗粒在不同尺度上均具有一定程度的空间变异性。XSD平均绝对误差、平均相对误差均最大，分别为133.1 g/kg和45.87%，不同数据库间均方根误差相差较大，极差为28.90 g/kg。LSM、HWSD和XSD与实测值均有不同程度的差异，这可能是三种数据库生成空间数据库时使用的基础数据源翔实程度不同造成的。

2.2 调查点土壤质地与1∶5万土种图数据的比较

依据土壤中黏粒含量高于300 g/kg称为黏土的标准[16]，根据玛纳斯县1∶5万土壤质地图，计算出黏土面积为141.8 km2，证明新疆玛纳斯县有黏土分布。按机械组成划分，实测54个样点中21个样点属于黏土；按土壤质地图划分，实测54个样点中34个样点属于黏土。黏土划分既属于机械组成又属于土壤质地图的样点共有17个（图1，表3）。证明实测数据与县域土壤图有差异，县域高精度黏土调查并不是十分准确，可能是土壤剖面仅代表点，新疆黏土分布区域较零散，面积较小造成的。土壤调查数据的使用不应该只依靠土壤图，应与遥感、数字土壤制图等野外工作相结合，提高土壤空间数据的分辨率和准确性。0～50 cm土层黏粒的平均含量在300 g/kg以上，大致符合变性土划分对黏粒含量的要求[26]。研究县域高精度土壤黏粒空间分布图不仅丰富当地土壤资料，也可以为新疆开展变性土调查提供基础数据。

2.3 样点尺度土壤黏粒历史数据的不确定性

以实测采样点的经纬度为基础，从三种不同尺度数据库中分别提取54个土壤黏粒数据，并分析，分别以实测土壤黏粒数据（实测值）为横坐标，得到图2。以XSD、LSM和HWSD土壤黏粒数据为纵坐标绘制散点图，并得出决定系数（R2）和显著性差异结果（P）。随着实测值的增加，XSD、LSM的土壤黏粒数据下降，实测值可以解释5.8%的XSD土壤黏粒数据的变异，而对LSM解释的变异程度更少，随着实测值的增加HWSD的土壤黏粒数据上升，实测值可以解释0.007%土壤黏粒数据的变异，实测值解释XSD、LSM和HWSD的土壤黏粒数据变异均不太理想。在图2中的1、2和3点，实测值均为161.6 g/kg，而从XSD、LSM和HWSD中分别提取的土壤黏粒数据分别为343.0、155.6 g/kg和230.0 g/kg，实测值与XSD、LSM和HWSD均有不同程度差异，但针对点数据而言，数据库间差异均不显著，这可能与三种数据库生成空间图方法及比例尺不同有关。

2.4 空间尺度土壤黏粒历史数据的不确定性

应用以点带面法生成了玛纳斯县1∶5万新疆土壤数据库（XSD）[18]，将此图与1∶100万面向陆面模拟的中国土壤数据集（LSM）和1∶100万世界土壤数据库（HWSD）分别叠置，生成0～30 cm土壤黏粒空间分布图（图3）。HWSD中土壤黏粒含量高于300 g/kg的面积最大，为1 621.7 km2，XSD中土壤黏粒含量大于300 g/kg的面积较小，仅为104.3 km2，LSM中土壤黏粒含量没有超过300 g/kg的区域。研究基础数据资料和空间图生成方法不同，导致研究结果产生不同程度差异，即使相同比例尺结果也有差异，生成高精度土壤图，提高土壤空间数据的分辨率和准确性尤为重要，更准确的评价土壤，可以为当地土地利用、管理以及改良等方面提供科学依据。

3 讨论

本研究只探讨了实测数据与三种不同尺度土壤数据库间空间数据的差异性。土壤粒径划分均统一为美国制，以实测点经纬度获取三种不同尺度土壤数据库数据，数据库的生成是以搜集已有资料为基础，中国第二次土壤普查距今时间较长，获取更精确的土壤数据资料至关重要。

本研究通过54个实测土壤黏粒数据与三种不同尺度数据库土壤黏粒数据的比较，及54个采样点土壤质地的比较，可以看出空间尺度土壤黏粒历史数据间存在具体差异，如XSD平均绝对误差、平均相对误差均最大，分别为133.1 g/kg和45.87%，不同数据库间均方根误差相差较大，极差为28.90 g/kg。但实测54个土壤黏粒数据与历史数据间差异不显著。XSD数据与实测值更接近，在县域尺度XSD比LSM数据和HWSD数据更为可信。可能是基础资料翔实程度和生成空间图方法差异使结果造成差异。获取更精确的土壤资料，不仅对评价土壤有利，也可以为当地土地利用、管理等提供科学依据。

4 结论

以玛纳斯县实测土壤黏粒数据为依据，对比了玛纳斯县1∶5万新疆土壤数据库（XSD）、1∶100万面向陆面模拟的中国土壤数据集（LSM）和1∶100万世界土壤数据库（HWSD）土壤黏粒的差异，实测值与三种数据库平均绝对误差、均方根误差和平均相对误差均相差较大。就空间数据而言，从玛纳斯县土壤黏粒空间分布图中看出XSD、HWSD和LSM中土壤黏粒分布有明显差异，HWSD和XSD土壤黏粒含量高于300 g/kg的区域面积分别为1 621.7 km2和104.3 km2，LSM没有土壤黏粒含量高于300 g/kg的区域。实测土壤黏粒数据与XSD、LSM和HWSD均有不同程度差异，基础资料翔实程度和生成空间图方法差异及比例尺不同均会使结果造成差异，实测土壤黏粒数据更准确，能够真实地反映当地土壤类型，且XSD数据与实测值更接近，在县域尺度比LSM数据和HWSD数据更为可信。土壤数据的使用应与遥感、数字土壤制图等野外工作相结合，提高土壤空间数据的分辨率和准确性。

参 考 文 献：

[1] 张定祥， 潘贤章， 史学正， 等. 中国1∶100万土壤数据库建设中的几个问题[J]. 土壤通报，2003，34（2）：81-84.

[2] 新疆维吾尔自治区土壤普查办公室， 新疆维吾尔自治區农业厅. 新疆土壤[M]. 北京：科学出版社， 1996.

[3] 陈曦. 中国干旱区自然地理[M]. 北京：科学出版社， 2010.

[4] 苏晓燕， 赵永存， 杨浩， 等. 不同采样点数量下土壤有机质含量空间预测方法对比[J]. 地学前缘，2011，18（6）：34-40.

[5] 张贝尔， 黄标， 赵永存， 等. 采样数量与空间插值方法对华北平原典型区土壤质量评价空间预测精度的影响[J]. 土壤， 2013，45（3）：540-547.

[6] Xie Y F， Chen T B， Lei M， et al. Spatial distribution of soil heavy metal pollution estimated by different interpolation methods： accuracy and uncertainty analysis [J]. Chemosphere，2011，82（3）：468-476.

[7] Wei S G，Dai Y J， Liu B Y， et al. A soil particle-size distribution dataset for regional land and climate modelling in China [J]. Geoderma，2012（171/172）：85-91.

[8] Li Y， Zhu A X， Shi Z， et al. Supplemental sampling for digital soil mapping based on prediction uncertainty from both the feature domain and the spatial domain [J]. Geoderma， 2016， 284： 73-84.

[9] Minasny B， Mcbratney A B， Malone B P， et al. Digital mapping of soil carbon [J]. Advances in Agronomy， 2013， 118 ： 1-47.

[10]Zhao Y C， Xu X H， Hai N， et al. Uncertainty assessment for mapping changes in soil organic matter using sparse legacy soil data and dense new-measured data in a typical black soil region of China [J]. Environmental Earth Sciences. 2015，73（1）：197-207.

[11]趙永存， 黄标， 孙维侠， 等. 张家港土壤表层铜含量空间预测的不确定性评价研究[J]. 土壤学报，2007，44（6）：974-981.

[12]Yu D S， Hang Z Q， Hi X Z， et al. Effect of sampling density ondetecting the temporal evolution of soil organic carbon in hilly red soil region of south China [J]. Pedosphere，2011，1（2）：207-213.

[13]江厚龙， 王新中， 刘国顺， 等. 豫西典型烟田土壤颗粒组成的空间变异性分析[J]. 中国烟草科学，2012，33（2）：62-73.

[14]玛纳斯县土壤普查办公室. 新疆维吾尔自治区玛纳斯县土壤普查报告[R]. 1981.

[15]张国耀. 舒城县龙潭小流域土壤属性空间变异特征及其不确定性评价[D]. 芜湖：安徽师范大学， 2011.

[16]黄昌勇， 徐建明. 土壤学[M]. 第三版.北京：中国农业出版社， 2010.

[17]杨黎芳， 李贵桐， 赵小蓉. 栗钙土不同土地利用方式下有机碳和无机碳剖面分布特征[J]. 生态环境，2007，16（1）：158-162.

[18]孙志英， 赵彦锋， 张化楠， 等. 基于地图直接对比的土壤空间表达尺度效应研究——以封丘土壤属性制图为例[J]. 土壤学报，2014，51（4）：781-794.

[19]史学正，于东升， 孙维侠， 等. 中美土壤分类系统的参比基准研究：土类与美国系统分类土纲间的参比[J]. 科学通报， 2004，49（13）：1299-1303.

[20]Wei S G， Dai Y J， Liu B Y， et al. A China data set of soil properties for land surface modeling [J]. Journal of Advances in Modeling Earth Systems，2013，5（2）：212-224.

[21]Shi X Z， Yu D S， Warner E D， et al. Soil database of 1∶1000000 digital soil survey and reference system of the Chinese genetic soil classification system[J]. Soil Survey Horizons，2004，45（4）：129-136.

[22]FAO/IIASA/ISRIC/ISS-CAS/JRC. Harmonized World Soil Database （version 1.1）[DB/OL]. FAO， Rome， Italy and IIASA， Laxenburg， Austria， 2009.

[23]史学正， 于东升， 高鹏， 等. 中国土壤信息系统（SIS China）及其应用基础研究[J]. 土壤， 2007，39（3）：329-333.

[24]张文太， 于东升， 史学正， 等. 中国亚热带土壤可蚀性K值预测的不确定性研究[J]. 土壤学报，2009，46（2）：185-191.

[25]孔祥斌， 张凤荣， 齐伟， 等. 集约化农区土地利用变化对土壤养分的影响——以河北省曲周县为例[J]. 地理学报，2003，58（3）：333-342.

[26]张文太， 张佩佩， 武红旗， 等. 黏土矿物组成对天山北坡土壤变性特征的影响[J]. 新疆农业科学，2017，54（2）：371-376.