基于指示Kriging法的土壤盐渍化与地下水埋深关系研究

徐 英，葛 洲，王 娟，李 伟，冯绍元※



基于指示Kriging法的土壤盐渍化与地下水埋深关系研究

徐 英1，葛 洲1，王 娟1，李 伟2，冯绍元1※

（1. 扬州大学水利与能源动力工程学院，扬州 225009；2. 镇江市工程勘测设计研究院，镇江 212003）

在北方干旱、半干旱的地下水浅埋区，土壤盐渍化是土地资源退化的主要原因，防治土壤盐渍化是农业和生态环境可持续发展的重要保障。该文以内蒙古河套灌区解放闸灌域为例，运用指示Kriging法绘制并比较了不同阈值下地下水位埋深和土壤表层含盐量的概率分布图，从概率空间分布的角度分析研究了土壤盐渍化与地下水位埋深之间的关系，从而将这方面的研究从通常的农田尺度扩大到灌域尺度。结果表明：1）土壤盐分和地下水位埋深空间变异强度均为中等，且具有中等的空间自相关性，球状模型拟合变异函数的效果较好；2）在灌域尺度上，解放闸灌域4月底土壤表层发生中度、轻度盐渍化时地下水位临界埋深分别为2.0、2.5 m，西南及中东部地下水位埋深小于临界埋深的概率较大，是土壤返盐的高风险区；3）3月底地下水位埋深对土壤返盐的影响比4月底更大一些，这表明地下水位埋深对土壤返盐的影响具有一定滞后效应，只有地下水位埋深小于临界深度的状态维持一段时间，才会造成土壤中度或轻度盐渍化。

土壤；盐渍化；模型；地下水位埋深；空间分布；指示Kriging；解放闸灌域

0 引 言

据联合国教科文组织和粮农组织的不完全统计，全球盐渍化土壤面积达9.54´108hm2，占陆地面积的7.26%。中国的盐渍化土壤分布广泛，面积约为3.6´107hm2，占全国可利用土地面积的4.88%，其中耕地盐渍化面积达到9.21´106hm2，占全国耕地面积的6.62%[1]。土壤盐渍化是造成土地资源退化的主要原因之一，盐渍化不仅对土地资源可持续利用、农业可持续发展和粮食安全造成重大威胁，也会使生态环境变得更加脆弱或进一步恶化。因此，防治土壤盐渍化对于农业和生态环境的可持续发展具有重要意义。

土壤盐渍化在任何气候条件下都可能发生，但世界上主要的盐渍化土壤大多分布在干旱或半干旱区，且这些区域通常地势低平，排水不畅，地下水位较高[2-4]。在这种条件下，地下水排泄方式以垂向蒸发为主，含盐的浅埋地下水位的变化是造成盐分向土表集聚的主要因素[3,5]。地下水作为盐分传输、累积和排泄的主要载体，土壤盐分受地下水位影响显著，当地下水位埋深小于临界深度时，地下水中的盐分会随上升毛管水不断迁移到作物根层和地表，这时地下水位埋深越浅发生土壤盐渍化的风险越高[6-10]。因此，控制地下水位在合理的深度是防治土壤盐渍化发生的重要途径[5-6,10]。

关于防治土壤盐渍化地下水临界埋深的确定，目前主要采用土壤毛管水上升高度法、野外调查统计法等[9,11]，其次研究的重点是通过采样试验探讨土壤盐分与地下水位埋深的数量关系[3,12-13]。这些成果实际反映的是某些特定观测点或典型小区（某土壤类型）防治土壤盐渍化的地下水临界深度，或地下水位埋深与土壤盐分的关系，却很难表达整个灌区（或区域）范围内地下水埋深对土壤盐渍化程度的影响。为此，有人研究了地下水埋深、土壤盐分等变量的空间分布规律和相互关系，如Wang等[6]运用地质统计学、GIS和经典统计理论分析了北疆内陆河流域绿洲土壤含盐量空间分布规律，及其与地下水埋深和土地利用的关系；姚荣江等[14]运用指示Kriging对黄河三角洲地区地下水位埋深与土壤盐分（所选阈值分别为1.80 m和6.0 g/kg）进行空间分析，得出地下水位埋深与土壤盐分的概率空间分布存在相似性的规律；周在明等[15]用单元指示Kriging法对环渤海低平原区表层土壤全盐量、地下水位埋深和矿化度（所选阈值分别为1 g/kg、3.0 m以及2 g/L）进行空间变异性分析，同样得出地下水矿化度、地下水位埋深和土壤含盐量概率空间分布呈现一致性、在空间尺度上三者存在关联性的结论。这些研究成果虽然深入地探讨了土壤表层盐渍化与地下水埋深的空间分布规律，肯定了它们在区域或灌区空间分布上的关联性，却仍未从灌区或区域尺度上探讨防治土壤盐渍化的临界地下水埋深。

本文的主要目的是以河套灌区解放闸灌域为例，运用指示Kriging方法分析其地下水位埋深与土壤表层含盐量的空间分布规律，评价二者的空间分布关系，并进一步确定灌域尺度上满足盐渍化防治要求的地下水位临界埋深。这一研究从空间分布格局角度，解析了灌域（或灌区）尺度上土壤表层盐渍化所对应的地下水位临界深度，可为较大范围内调控地下水埋深，防治土壤盐渍化提供理论依据，亦为区域或灌区尺度的土壤盐渍化成因与防控研究提供了新的思路。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

解放闸灌域位于内蒙古河套灌区的上游（106°43¢～107°27¢E，40°34¢～41¢°14¢N），总面积为2.157× 105hm2，其中灌溉面积1.543×105hm2。该灌域属于温带大陆性气候，干旱少雨，蒸发强烈，年平均降水138.2 mm，且70%以上发生在7到9月份，年平均蒸发量2096.4 mm（20 cm蒸发皿），是典型的灌溉农业区。该灌域年平均气温5.6～7.8℃，日照3100～3300 h；上游以粉砂质壤土、壤土和黏壤土为主，中、下游土质主要为黏壤土。灌溉作物包括粮食作物和经济作物，粮食作物以夏玉米和春小麦为主，经济作物包括向日葵、蔬菜、瓜果等，从2000年到2013年粮经比呈减小趋势，且在0.75～1.75之间变化。

灌域以引黄河水灌溉为主，年引水量约10亿～12亿m3。每年灌水7次，以畦灌为主，包括6次作物生育期灌水和1次以压盐、保墒为目的的秋浇，每年约在4月中下旬开灌，到11月中下旬秋浇结束。大量引黄灌溉造成地下水位埋深浅，同时也引入大量盐分，加之地形平缓（坡度约0.02%），侧向径流不畅，排泄方式以强烈的垂向蒸发为主，土壤盐渍化成为制约灌域农业发展的主要因素之一。据统计，2000—2013年地下水位埋深时空变化范围为0.46～8.12 m，随着节水工程逐年实施，灌域地下水位呈下降趋势；返盐激烈的3月底到4月底年平均地下水埋深也从2.28 m下降到2.30 m，且空间各点上最大地下水位埋深为2.60 m，最小地下水位埋深为1.71 m；2000—2013年地下水矿化度时空变化范围为250～41000 mg/L，且随时间变化较小，空间变异系数大于1.0，达到中等变异程度。截止2015年井灌区灌溉面积约为6 600 hm2，不足灌溉面积的5%，其对地下水影响较小。

1.2 数据采集

在灌域共布置有41个土壤盐分采样点和53眼地下水位观测井，采样点与观测井以尽量均匀布置为原则，并包括荒地和耕地（玉米、小麦、葵花等），土壤盐分采样点同时考虑覆盖不同盐渍化程度的土壤，土壤盐分采样点和地下水观测井布置如图1。于2012年4月26—27日采集0～10、10～20、20～40和40～60 cm范围内土样（每个采样点3个重复），在实验室内自然风干、研磨、过2 mm筛后，按1:5土水比配制浸提液，测定其电导率，并按当地常用的土壤全盐量和浸提液电导率之间的换算关系（全盐量=0.288 2´电导率+0.018 3）转换成土壤全盐量。53眼观测井是由河套灌区管理总局统一布设，用于长期监测该灌域地下水埋深，每个月用皮尺与测绳测定6次（1日、5日、11日、16日、21日、26日，每次每个观测井重复观测3次）。本文采用春季返盐激烈的3月底（26日）和4月底（26日）的地下水位埋深数据，探讨其与4月底表层土壤（0～20 cm）平均含盐量之间的关系。

图1 研究区样本点分布图

1.3 分析方法

指示Kriging法(Indicator Kriging）是Journel提出的一种非参数估计方法[16]，以其对区域不确定性估计的合理性成为处理有偏数据的有力工具。该方法的另一重要用途是估计满足给定阈值的指示变量条件概率，绘制相应的概率空间分布图，或称为风险分布图。

本文采用地统计学软件GS+7.0确定不同阈值下土壤含盐量或地下水位埋深的变异函数模型，并将其模型参数输入ArcGIS10.0进行指示变量插值估计，进而绘制不同阈值下土壤盐分及地下水位埋深概率分布图。

2 结果与分析

2.1 统计特征值的分析

通过统计特征值分析，土壤含盐量的均值为1.47 g/kg，变异系数为0.59；3月底和4月底地下水位埋深均值分别为2.72 m和2.53 m，变异系数分别为0.43和0.53。土壤含盐量及地下水位埋深的变异系数值均在0.1～1之间，属于中等变异。单样本K-S正态检验结果表明，土壤盐分及地下水位埋深均不服从正态分布，同时又存在特异值（变异函数有“长尾”现象），为了抑制两者对变异函数稳健性的影响，本文选用指示Kriging法分析土壤表层盐分与地下水位埋深的空间分布特征。

2.2 指示Kriging分析

2.2.1 阈值的选择

指示Kriging法的关键是阈值的合理确定。根据中国盐渍土划分标准[17]，在半湿润和半干旱地区，轻度和中度盐渍化土所对应的耕作层（地表0～20 cm土层）土壤含盐量分别为1～2 g/kg和2～4 g/kg，在干旱和漠境地区，所对应的含盐量分别为2～3 g/kg和3～5 g/kg，结合解放闸灌域气候条件、土壤含盐量、作物种类与耐盐能力[18-19]，并参考相关研究成果[20-21]，分别选取2 g/kg和3 g/kg作为土壤含盐量阈值，即认为土壤含盐量大于2g/kg时达到轻度盐渍化以上，大于3 g/kg达到中度盐渍化以上。参考类似灌区有关研究[9-10,12,15,17]，再综合解放闸灌域的气候特征、水文地质条件以及地形地貌等多方面因素，选取1.5、2.0、2.5和3.0 m等作为地下水位埋深指示Kriging分析的阈值。

2.2.2 土壤表层盐分与地下水位埋深的概率空间分布及其关系

1）土壤表层盐分与地下水位埋深指示变异函数模型

指示变异函数是用指示函数计算得到的，指示函数及指示Kriging的有关理论参见文献[21]。本例中，当土壤盐分（0～20 cm）大于阈值（2 g/kg或3 g/kg）时，指示变换值为1，否则为0，当地下水位埋深小于阈值（1.5、2.0、2.5或3.0 m）时，指示变换值为1，否则为0。计算中所有的指示变换值1（或0）对变异函数的贡献都是一样的，因此，不受特异值和偏态分布的影响。

土壤区域化变量的空间变异是由结构性因素和随机性因素引起的，结构性因素（气候、地形、土壤母质、水文地质条件等非人为因素）是变量具有空间连续性（或结构性）的原因，而随机因素（地下水利用、灌溉制度、种植结构、耕作措施等人为活动）则会破坏这种空间连续性，从而弱化变量的空间自相关性。（指示）变异函数是刻画区域化变量空间结构的重要工具，其变程0反映变量的自相关范围的大小；块金值与基台值的比值0则反映变量的空间自相关程度。表1是不同阈值下土壤含盐量和地下水位埋深的指示变异函数模型及0。从此表可看出，各种情况下，地下水位埋深和土壤含盐量的指示变异函数均可用球状模型模型拟合，变程在7.2～28.5 km之间，说明两变量自相关范围均不大（约为灌域最大直线范围的1/10到1/3），且地下水位埋深的空间自相关范围大于土壤表层盐分；不同阈值下，3月底和4月底地下水位埋深、4月底表层土壤含盐量的0/都大于25%，且小于或等于75%，所以均呈中等程度的空间自相关性，亦即其变异是结构性因素和随机性因素共同作用的结果。3月底，由于春季的强烈蒸发，地下水位虽因春季消融回补有一定上升，但仍然接近于一年中最低，地下水位埋深小于1.5 m和2.0 m的区域较少，分别为4%和22%（按采样点均匀分配计算而来），其变异受随机因素干扰较大，致使这一时期阈值为1.5 m和2.0 m的指示变异函数结构性较差，特别是阈值为1.5 m时，空间自相关性较弱（0/>75%），自相关范围较小（变程为13.4 m）。4月底冻土层基本融通，逐渐回补的水量使地下水位有所回升（平均埋深由2.73 m减小到2.53 m），且阈值为1.5 m和2.0 m情况下，其空间自相关性比3月底有所提高（0/值降低到70%以下），自相关范围也有所增加，表明此时地下水位埋深的空间分布对随机因素影响的敏感性降低。无论3月底还是4月底，阈值为2.5 m和3.0 m时，地下水位埋深的空间自相关程度均比阈值较小时有所提高，表明随着阈值的增加，结构性因素对变异函数的控制逐渐增加。需注意的是，阈值为3.0 m时，地下水位埋深的空间自相关程度虽然增加了，但自相关范围却减小了。与地下水位埋深相比，土壤盐分的空间自相关程度较弱，自相关范围也较小，说明土壤盐分空间变异受随机因素的影响较大。

表1 不同阈值下土壤含盐量和地下水位埋深的指示变异函数理论模型

2）土壤表层盐分与地下水位埋深的空间概率分布特征

将变异函数模型参数输入ArcGIS10.0中进行指示Kriging插值，得到土壤盐分和地下水位埋深满足相应阈值的概率空间分布图（图2和图3）。图2为土壤处于轻度盐渍化（>2 g/kg）和中度盐渍化（>3 g/kg）的概率分布图。发生中度盐渍化的高风险区（概率在0.4以上）基本均包含在轻度盐碱化高风险区范围内，且高风险区主要集中在研究区的西北、西南和东南边缘一带，与图1对照可以看出，这些地方基本在水盐汇集的区域，亦即在排水干沟的中下游区域和总排干附近。研究区轻度或中度盐渍化的高风险区和低风险区界限较分明，高风险区零星分布、空间上连续性弱于地下水埋深，这可能是由于前一年不同作物的交错种植、耕荒地插花分布以及灌水不均匀等一定程度上破坏了盐分空间分布的结构性。

图3为不同阈值下地下水位埋深的概率分布，图中颜色越深，表明该处地下水位埋深小于等于该阈值的概率越大，反之则越小。不同阈值概率分布图的共同特点是：西南部是高概率（概率在0.4以上）集中分布区，低概率区主要集中在东北至西北边缘部和南腹部。当地下水位埋深阈值为1.5 m时，研究区地下水位埋深概率分布区间主要在0.0～0.2低概率之间，除了西南部其他都是低概率分布区；当地下水位埋深的阈值为2.0 m时，西南部高概率区面积变大，中东部出现高概率区；当地下水位埋深阈值为2.5 m时，西南部及中东部的高概率区面积变大，大部分在0.8～1.0高概率区间内，随着阈值的增加，高概率风险区继续增加，在地下水位埋深阈值为3.0 m时，整个西南部和中东部都是0.8～1.0高概率分布区。分析不同阈值下地下水位埋深概率图，发现小阈值的高概率区包含在大阈值的高概率区，其分布区域随阈值的增大而逐渐增大和扩散。

图2 不同阈值条件下研究区2012年4月底土壤含盐量（0~20 cm）概率空间分布

3）土壤表层盐分与地下水位埋深的空间概率分布关系

大量研究表明，对于地下水埋深较浅的干旱或半干旱区，地下水位埋深越小，发生土壤盐渍化的可能性越大[3,12-13]，那么，就存在这样的临界埋深，当地下水位埋深小于该临界值时，土壤表层发生盐渍化的风险就大，反之亦然。为了从空间分布格局的角度探讨土壤表层盐分含量与地下水位埋深的关系，进而找到这一地下水位临界埋深，本文将不同阈值下的盐分概率分布图（图2）和地下水位埋深概率分布图（图3）进行了对比分析。对比发现，地下水位埋深小于2.0 m时的概率空间分布图与土壤含盐量>3 g/kg的概率空间分布图有较大相似性，地下水位埋深小于2.0 m的高概率（概率在0.4以上）区集中在西南侧和中东部边缘，土壤含盐量>3 g/kg（以下称中度盐渍化）的高风险区（概率在0.4以上）绝大部分包含在地下水位埋深小于2.0 m的高概率区内。地下水位埋深小于2.5 m时的概率空间分布图与土壤含盐量>2 g/kg（以下称轻度盐渍化）的概率空间分布图具有较高的相似度，地下水位埋深小于2.5 m的高概率（概率在0.4以上）区基本覆盖了轻度盐渍化的高概率（概率在0.4以上）区。可见，若某空间点上地下水位埋深小于2.0 m或2.5 m的概率较高（概率在0.4以上），则通常发生轻度或中度盐渍化风险就大（概率在0.4以上），因而，可以初步断定土壤表层发生中度盐渍化的地下水位埋深临界值是2.0 m，发生轻度盐渍化的地下水位埋深临界值是2.5 m。当然，2种概率空间分布图不能完全吻合，这是因为影响土壤盐渍化的因素除地下水位埋深之外，还有矿化度、土壤质地、人类活动等诸多因素对土壤盐渍化的形成产生影响，地下水埋深不是唯一主要影响因素[22-23]。

图3 研究区2012年3月底地下水位埋深在不同阈值条件下的概率空间分布

图2采用的是研究区4月底的土壤盐分数据，而图3中地下水位埋深用的是3月底的数据，之所以这样，是因为考虑到地下水位埋深对土壤表层返盐的影响具有“滞后”作用[24]。为了证明此“滞后”作用的存在，下面对与土壤盐分同时期的4月底地下水位埋深数据进行指示Kriging插值，得到地下水位埋深分别小于2.0 m和2.5 m时的概率空间分布图（见图4）。3月底（图3b、3c）和4月底（图4a、4b）相同阈值的地下水位埋深概率空间分布图对比显示，2个时期概率空间分布图仍存在很高的相似性，高概率区大致均分布在西南侧的中间部分和东侧靠北一带，只是高概率区面积灌水后比灌水前有所增加；大致呈三角形的研究区，其南侧一角基本均处于低概率区。图3、4和图2对比分析表明：① 3月底和4月底地下水位埋深小于阈值（2.0m和3.0 m）的高概率区，基本与土壤表层返盐的高风险区相对应，说明西南及中东部区域是地下水位浅埋区，地下水位埋深小于返盐临界埋深的概率较大，土壤返盐风险大；研究区南侧一角是地下水位埋深的低概率区，同时也是土壤返盐的低风险区；这一结论充分也说明上述从空间分布格局角度确定的地下水位临界埋深是合理的；②在西北边缘零星分布着土壤盐分高概率区，但是对应的地下水位埋深并不属于高概率区，可能原因：一是大量盐分随水冲到下游，致使其土壤积盐，但总排干却降低了这些区域的地下水位，二是这些返盐高风险区附近基本都存在地下水位埋深小于临界值的高概率区，地下水位浅埋的高概率区通常是由于灌水量较大造成的，大量灌水就会将盐分淋洗或压入附近区域；③ 3月底地下水位埋深概率空间分布图与土壤表层含盐量概率分布图的相似程度要略高于4月底的概率分布图，特别是高概率区吻合度较高，这证明了地下水位埋深对土壤返盐的影响具有一定滞后效应，前期地下水位埋深对土壤返盐的作用更大一些，原因是盐分随水分迁移至地表需要一定时间。但不能忽略的是3月底和4月底相同阈值的地下水位埋深概率分布图相似度是较高的，这说明土壤返盐是一个过程，只有地下水位埋深小于临界深度的状态维持一段时间，才会造成土壤中度或轻度盐渍化。

4）地表盐分空间分布与地下水位埋深的关系

为进一步验证上文关于防止土壤盐渍化的地下水位埋深临界值的结果，考虑用2001年、2006年和2012年地下水位埋深数据，应用指示Kriging法进行插值，将所得概率空间分布图（以阈值2.0 m为例）与苏涛2013年用遥感数据反演的解放闸灌域（仅为该灌域的一部分，即北以总排干为界，南以总干渠为界的部分灌域）盐渍化土壤类型分布图进行逐年对比。关于盐分数据的反演过程参见文献[20]）。图5和图6分别是不同时期研究区地下水位埋深小于2.0 m的概率空间分布图和与地下水位埋深同期的表层土壤盐渍化类型分布图。

图4 研究区2012年4月底地下水位埋深在不同阈值条件下的概率空间分布

在2001年地下水位埋深概率空间分布图内，地下水位埋深小于2.0 m的高概率（概率在0.4以上）区域主要集中在研究区的西南部和北部一带，低概率区的区域主要占据着研究区的中部地区；同时期的盐渍化土壤类型分布图中，研究区西南部、中部以北和北部区域处于中度和重度盐渍化，与地下水位埋深小于2.0 m的高概率区 有较高的对应关系；而中部地区处于轻度盐渍化的范围也较大，与地下水位埋深的低概率区亦在一定程度上相 吻合。

图5 不同时期研究区地下水位埋深小于2m的概率空间分布

图6 不同时期研究区土壤盐渍化类型分布

在2006年，地下水位埋深概率空间分布图内，高概率区（概率在0.4以上）的面积相对于2001年有所减小，低概率区的范围逐渐扩大，高概率区主要分布于西南和西北一带；地下水位埋深的高、低概率区空间分布与同期土壤盐渍化程度的空间分布吻合较好，如西南与西北的高概率区盐渍化程度也比较严重，而东北角和南部一角的低概率区盐渍化程度也比较轻。在2012年地下水位埋深概率空间分布图内，高概率所占比例进一步缩小，主要以0.6以下的概率区为主，0.6以上的仅在研究区西南部和东部残存有小部分；而同期的盐渍化土壤类型分布图中，盐渍化危害得到明显的改善，但灌域内仍旧零星分布着中度以上盐渍化土壤，其分布与地下水位埋深的概率空间分布图也有一定程度的相似性。就总体来看，从2001年到2012年地下水位埋深小于2.0 m的高概率比例逐渐减小（2001、2006与2012年高概率区所占比例大致分别为0.89、0.64和0.52），相应的盐渍化土壤类型分布图中中度以上盐渍化（土壤表层含盐量大于3 g/kg）土壤的比例也在降低，二者动态变化规律亦昰一致的。可见，从发生土壤中度盐渍化角度看，地下水位埋深临界值取为2.0 m具有一定合理性。

3 讨 论

前述分析及有关文献表明，2001年到2012年解放闸灌域地下水位总体呈下降趋势[25]，盐渍化程度逐渐减轻[20]；除2001年外，近似于三角形（西南边、东南边和西北边）的灌域，其地下水位西南侧中部区域和东南侧中部偏北区域地下水位埋深小于2.0 m的概率较大，且沿西南至中东部的轴线向两侧地下水位有逐渐降低的趋势，而土壤盐分在西南侧、东南侧中部偏北区域含量亦较高，变化趋势与地下水埋深概率分布图也有较高的相似度；2000年4月底大部分区域处于地下水埋深小于2.0 m的高概率区，同时期的盐渍化程度达到轻度以上的区域约占总面积的65%以上。就总体趋势而言，本文得到的轻度和中度盐渍化对应的临界埋深是合理的，但是相应阈值的地下水埋深概率分布图与土壤含盐量概率分布图或遥感反演的盐渍化类型分布图都不可能完全吻合。浅埋地下水中的盐分随上升毛管水不断迁移至作物根层和地表是造成是灌域土壤盐渍化的主要原因，但由于土壤的空间变异、各种作物插花种植以及非耕地点缀其中，使得灌域内各点的蒸发蒸腾量各不相同，即使是同样的地下水埋深，随水分迁移至地表的盐分数量亦可能有很大差异；另一方面，灌域内地下水矿化度亦有较强的空间变异 性[26]，加之地形条件、气象条件、灌水和前期冻融等的影响，都会破坏地下水位、土壤含盐量的连续性，也影响了二者之间的关系；此外，因各级排干相对处于排水的下游，其附近地下水接纳的通常是降雨或灌溉后盐分浓度较高的淋洗水，造成其地下水含盐量相对较高[27]，故而尽管地下水位低于2.0 m的概率不高，但历年土壤盐渍化类型分布图上，各级排干附近，特别是总排干两侧积盐却较严重。

尽管有诸多结构性和随机性因素的影响，本文得出的关于灌域尺度上防治土壤盐渍化的地下水临界埋深，与前人从试验（定点研究）[28-29]、数值模拟[30]等方法得到的结论是相协调的，如，孔繁瑞等[28]的坑测法试验表明从盐渍化控制角度看，河套灌区地下水埋深宜控制在2.0 m左右为宜；张义强等[29]通过野外试验对内蒙古河套灌区葵花进行盐渍化与地下水的规律研究，得出葵花以控制地下水埋深2.0～2.5 m最佳；杨会峰等[30]利用HYDRUS软件模拟了河套灌区荒地不同时段的不同控制地下水埋深条件下包气带水盐变化规律，定量确定了4月份防治盐渍化的地下水埋深临界值大于2.4～2.7 m。这些研究成果说明本文提出的灌域尺度上防治土壤盐渍化的地下水临界埋深是可靠的，用指示克立格法研究灌区或区域尺度上地下水临界埋深是合理的。

土壤盐分的空间分布与采样尺度关系密切[31]，本次解放闸灌域取样面积较大，采样间距也较大，加之灌域土壤变异、地形条件、气象条件、灌溉排水、种植结构等的影响，要真正探明整个灌域不同尺度上的盐渍化形成规律，仍需在不同尺度上进一步开展研究。另外，对于河套灌区这种干旱地区来说，过度控制地下水位很可能打破其脆弱的生态平衡，如何从灌区的可持续发展角度，将地下水位的调控与各影响因素集成考虑，从而同时达到控制土壤盐渍化和荒漠化的目的，仍有待进一步研究。

4 结 论

对内蒙古河套灌区解放闸灌域地下水位埋深与土壤盐分空间变异特征进行分析，采用指示Kriging估值得到不同阈值的地下水位埋深和土壤盐分概率分布图，通过盐渍化风险分布图及地下水位埋深概率分布图对比分析得出以下结论：

1）土壤盐分和地下水位埋深均属中等变异，其指示变异函数理论模型均为球状模型，且不同阈值下，两变量均呈中等强度的空间自相关性。与地下水位埋深相比，土壤盐分的空间自相关程度较弱，自相关范围也较小，说明土壤盐分空间变异受随机因素的影响较大。

2）从地下水位埋深和土壤表层含盐量的空间分布格局分析，4月底土壤表层发生中度盐渍化（土壤表层含盐量大于3 g/kg）时地下水位临界埋深为2.0 m，发生轻度盐渍化（土壤表层含盐量大于2 g/kg）时地下水位临界埋深为2.5 m，这一结论可为解放闸灌域大范围内调控地下水埋深，防治土壤盐渍化提供理论依据。

3）解放闸灌域的西南侧中部区域和东南侧中部偏北区域是地下水位浅埋区，地下水位埋深小于临界埋深的概率较大，土壤返盐风险大。地下水位埋深对土壤返盐的影响具有一定滞后效应，前期地下水位埋深对土壤返盐的作用更大一些；土壤返盐是一个过程，只有地下水位埋深小于临界深度的状态维持一段时间，才会造成土壤中度或轻度盐渍化。

[1] 杨劲松. 中国盐渍土研究的发展历程与展望[J]. 土壤学报，2009，45(5)：837－845. Yang Jingsong. Development and prospect of the research on salt-affected soils in China[J]. Acta Pedologica Sinica, 2009，45(5): 837－845. (in Chinese with English abstract)

[2] Abdel-Kawy W A M, Belal A. Use of satellite data and GIS for soil mapping and monitoring soil productivity of the cultivated land in El-Fayoum depression, Egypt[J]. Arab J Geosci, 2013, 6: 723－732.

[3] Ibrahimi M K, Tsuyoshi M, Taku N, et al. Contribution of shallow groundwater rapid fluctuation to soil salinization under arid and semiarid climate[J]. Arab J Geosci, 2014, 7: 3901－3911.

[4] Wang Jingzhong, Wu Jinglu, Jia Hongjuan. Analysis of spatial variation of soil salinization using a hydrochemical and stable isotopic method in a semiarid irrigated basin, Hetao plain, Inner Mongolia, North China[J]. Environ. Process, 2016, 3:723－733.

[5] Northey J E, Christen E W, Ayars J E, et al. Occurrence and measurement of salinity stratification in shallow groundwater in the Murrumbidgee Irrigation Area, south-eastern Australia [J]. AgricWater Mana, 2006, 81: 23－40.

[6] Wang Yugang, Xiao Duning, Li Yan, et al. Soil salinity evolution and its relationship with dynamics of groundwater in the oasis of inland river basins: Case study from the Fubei region of Xinjiang Province, China[J]. Environmental Monitoring and Assessment, 2008, 140: 291－302.

[7] Salama R B, Otto C J, Fitzpatrick R W. Contributions of groundwater conditions to soil and water salinization[J]. Hydrogeology Journal, 1999, 7(1): 46－64.

[8] Ibrakhimov M, Khamzina A, Forkutsa I, et al. Groundwater table and salinity:Spatial and temporal distribution and influence on soil salinization in Khorezm region (Uzbekistan, Aral Sea Basin)[J]. Irrigation and Drainage Systems, 2007, 12(3): 219－236.

[9] 赵锁志，孔凡吉，王喜宽，等. 地下水临界深度的确定及其意义探讨以河套灌区为例[J]. 内蒙古农业大学学报(自然科学版)，2008，29(4)：164－167. Zhao Suozhi, Kong Fanji, Wang Xikuan, et al. Determination of the critical depth of groundwater and its significance discussion take the Hetao Irrigation Area as an example[J]. Journal of Inner Mongolia Agricultural University(Natural Science Edition), 2008, 29(4): 164－167. (in Chinese with English abstract)

[10] 张蔚榛，张瑜芳. 对灌区水盐平衡和控制土壤盐渍化的认识[J]. 中国农村水利水电，2003，8(16)：23－26. Zhang Weizhen, Zhang Yufang. Knowledge of water and salt balance and control of soil saline and water logging in irrigation district[J]. China Rural Water and Hydropower, 2003, 8(16): 23－26. (in Chinese with English abstract)

[11] 李明，宁立波，卢天梅. 土壤盐渍化地区地下水临界深度确定及其水位调控[J]. 灌溉排水学报，2015，34(5)：46－50. Li Ming, Ning Libo, Lu Tianmei. Determination and the control of critical groundwater table in salinization area[J]. Journal of Irrigation and Drainage, 2015, 34(5): 46－50. (in Chinese with English abstract)

[12] 管孝艳，王少丽，高占义，等. 盐渍化灌区土壤盐分的时空变异特征及其与地下水埋深的关系[J]. 生态学报，2012，32(4)：1202－1210. Guan Xiaoyan, Wang Shaoli, Gao Zhanyi, et al. Spatio- temporal variability of soil salinity and its relationship with the depth to groundwater in salinization irrigation district[J]. Acta Ecologica Sinica, 2012, 32(4): 1202－1210. (in Chinese with English abstract)

[13] 夏江宝，赵西梅，赵自国，等. 不同潜水埋深下土壤水盐运移特征及其交互效应[J]. 农业工程学报，2015，31(15)：93－100. Xia Jiangbao, Zhao Ximei, Zhao Ziguo, et al. Migration characteristics of soil water and salt and their interaction under different groundwater levels[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2015, 31(15): 93－100. (in Chinese with English abstract)

[14] 姚荣江，杨劲松. 黄河三角洲典型地区地下水位与土壤盐分空间分布的指示克立格评价[J]. 农业环境科学报，2007, 26(6):2118－2124. Yao Rongjiang, Yang Jingsong. The evaluation of the groundwater level and soil salinity spatial distribution in typical areas of the Yellow River Delta[J]. Journal of Agricultural Environmental Sciences，2007，26(6): 2118－2124. (in Chinese with English abstract)

[15] 周在明，张光辉，王金哲，等. 环渤海低平原区土壤盐渍化风险的多元指示克立格评价[J]. 水利学报，2011，42(10)：1144－1151. Zhou Zaiming, Zhang Guanghui, Wang Jinzhe, et al. Multiple indicators of soil salinization risk in the low plain area of the Bohai Sea[J]. Journal of Hydraulic Engineering, 2011, 42(10): 1144－1151. (in Chinese with English abstract)

[16] Journel A G. Non-parametric estimation of spatial distribution[J]. Journal of Mathematical Geology, 1983, 15(3): 445－468.

[17] 王遵亲，祝寿泉，俞仁培. 中国盐渍土[M]. 北京：科学出版社，1993.

[18] 刘全明，成秋明，王学，等. 河套灌区土壤盐渍化微波雷达反演[J]. 农业工程学报，2016，32(16)：109－114. Liu Quanming, Cheng Qiuming, Wang Xue, et al. Soil salinity inversion in Hetao Irrigation district using microwave radar[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2016, 32(16): 109－114. (in Chinese with English abstract)

[19] 童文杰. 套灌区作物耐盐性评价及种植制度优化研究[D]. 北京：中国农业大学，2014. Tong Weijie. Study on Salt Tolerance of Crops and Cropping System Optimization in Hetao Irrigation District[D]. Beijing: China Agricultural University, 2014. (in Chinese with English abstract)

[20] 苏涛. 基于遥感的作物产量与土壤水盐分布反演方法研究[D]. 扬州：扬州大学，2013.Su Tao. Application of Remote Sensing Technology to Determine the Evolution of Soil Salinization in Typical Areas of Inner Mongolia Irrigation Area[D]. Yangzhou: Yangzhou University, 2013. (in Chinese with English abstract)

[21] 徐英，陈亚新，王俊生，等. 农田土壤水分和盐分空间分布的指示克立格分析评价[J]. 水科学进展，2006(4)： 477－482. Xu Ying, Chen Yaxin, Wang Junsheng, et al. Indicators of the spatial distribution of soil moisture and salinity in farmland Krieger analysis and evaluation[J]. Advances in Water Science, 2006(4): 477－482. (in Chinese with English abstract)

[22] 周在明，张光辉，王金哲，等. 环渤海低平原水土盐分与水位埋深的空间变异及协同克立格估值[J]. 地球学报，2011，32(4)：493－499. Zhou Zaiming, Zhang Guanghui, Wang Jinzhe, et al. Spatial variability of soil salinity, total dissolved solid and groundwater depth based on Cokriging in the low plain around the Bohai Sea[J]. Acta Geoscientica Sinica, 2011, 32(4): 493－499. (in Chinese with English abstract)

[23] Xia Jiangbao, Zhang Shuyong, Zhao Ximei, et al. Effects of different groundwater depths on the distribution characteristics of soil-Tamarix water contents and salinity under saline mineralization conditions[J]. Catena, 2016, 142: 166－176.

[24] 王文勇，高佩玲，郎新珠，等. 基于3S的地下水位埋深与土地盐渍化时空动态变化关系研究——以山东省德州市齐河县为例[J]. 水土保持研究，2011，18(6)：157－161，166，295. Wang Wenyong, Gao Peiling, Lang Xinzhu, et al. Study on the relationship between the depth of groundwater table buried based on 3S and the spatial and temporal dynamics of land salinization: Take Qihe County, Dezhou City, Shandong Province as an example[J]. Research of Soil and Water Conservation, 2011, 18(6): 157－161, 166, 295. (in Chinese with English abstract)

[25] Liu Zhongyi, Chen Hang, Huo Zailin, et al. Analysis of the contribution of groundwater to evapotranspiration in an arid irrigation district with shallow water table[J]. Agricultural Water Management, 2016, 171: 131－141.

[26] 杜军，杨培岭，李云开，等. 河套灌区年内地下水埋深与矿化度的时空变化[J].农业工程学报，2010，26(7)：26－31. Du Jun, Yang Peiling, Li Yunkai, et al. Analysis of spatial and temporal variations of groundwater level and its salinity in Hetao Irrigation District[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2010, 26(7): 26－31. (in Chinese with English abstract)

[27] 李伟. 河套灌区解放闸灌域土壤盐渍化影响因素及防治措施研究[D]. 扬州：扬州大学，2017. Li Wei. Study on Influencing Factors and Prevention Measures of Soil Salinization in Jiefangzha Irrigation Field of the Hetao Irrigation District[D]. Yangzhou: Yangzhou University, 2017. (in Chinese with English abstract)

[28] 孔繁瑞，屈忠义，刘雅君，等. 不同地下水埋深对土壤水、盐及作物生长影响的试验研究[J]. 中国农村水利水电，2009(5)：44－48. Kong Fanrui, Qu Zhongyi, Liu Yajun, et al. Experimental study on the effects of different groundwater depth on soil water, salt and crop growth[J]. China Rural Water and Hydropower, 2009(5): 44－48. (in Chinese with English abstract)

[29] 张义强，高云，魏占民. 河套灌区地下水埋深变化对葵花生长影响试验研究[J]. 灌溉排水学报，2013，32(3)：90－92. Zhang Yiqiang, Gao Yun, Wei Zhanmin. Hetao irrigation area groundwater depth changes on sunflower growth experimental study[J]. Journal of Irrigation and Drainage, 2013, 32(3): 90－92. (in Chinese with English abstract)

[30] 杨会峰，张发旺，王贵玲，等. 河套平原次生盐渍化地区地下水动态调控模拟研究[J]. 南水北调与水利科技，2011，9(3)：63－67. Yang Huifeng, Zhang Fawang, Wang Guiling, et al. Simulation study on the dynamic regulation of groundwater in secondary salinized areas of Hetao Plain[J]. South-to- North Water Diversion and Water Science and Technology, 2011, 9(3): 63－67. (in Chinese with English abstract)

[31] 徐英，陈亚新，史海滨，等. 土壤水盐空间变异尺度效应的研究[J]. 农业工程学报，2004, 20(2)：1－5. Xu Ying, Chen Yaxin, Shi Haibin, et al. Study on the scale effect of spatial variation of soil water and salt[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2004, 20(2): 1－5. (in Chinese with English abstract)

Study on relationship between soil salinization and groundwater table depth based on indicator Kriging

Xu Ying1, Ge Zhou1, Wang Juan1, Li Wei2, Feng Shaoyuan1※

(1.225009,;2.212003,

Soil salinization is the most important land degradation processes in many arid and semi-arid areas with shallow groundwater table depth. Preventing and controlling soil salinization is an important guarantee of the sustainable development of agricultural and ecological environment. Due to an arid and semi-arid continental climate with low rainfall, high evaporation and shallow groundwater table, the Hetao irrigation district (HID), located along the Yellow River in Inner Mongolia, is a typical secondary salinized area in the north of China. In order to understand the relationship between soil salinization and groundwater table at district scale, the Jiefangzha sub-district, the second largest sub-district in HID, was selected as the study area. A total 53 groundwater observation wells and 41 soil salinity monitoring sites were installed in the sub-district. The depth of groundwater level was measured at the ends of March and April in 2012, and the soil salt content was measured at the depths of 0-0.1, 0.1-0.2, 0.2-0.4, 0.4-0.6 m of soil salinity monitoring sites at the end of April in 2012. The probability maps of the critical groundwater table depth and the soil salinity were generated by the indicator Kriging technique with low salinity threshold (2 g/kg), moderate salinity threshold (3 g/kg), and 4 groundwater table depth thresholds of 1.5, 2.0, 2.5 and 3.0 m. Spatial distributions of the soil salinity probability for each of the thresholds were compared with each of groundwater table depth thresholds, and the relationship between soil salinity and groundwater table depth were evaluated on the basis at the district scale. The results showed as following: 1) Surface soil salinity and groundwater table depth exhibited moderate spatial variability and moderate spatial dependence. The spherical model was the best-fitted model for the indicator semivariograms of soil salt and groundwater depth with different thresholds. 2) The spatial distribution of moderate salinization risk was greatly similar to that of the probability of groundwater depth less than 2.0 m, and the spatial distribution of low salinization risk was greatly similar to that of the probability of groundwater depth less than 2.5 m. Especially, the high salinization risk areas were usually corresponding to that of the high probability areas with groundwater depth less than the critical depth of 2.0 or 2.5 m. Meanwhile, the spatial distribution of the probability of groundwater depth less than 2.0 m was greatly similar to the spatial distributions of soil salinization types based on remote sensing inversion at the end of April in 2001, 2006 and 2012. These indicated that the critical depths of groundwater at the district scale were 2.0 and 2.5 m when the low and moderate salinization occurred on the surface soil in the Jiefangzha sub-district at the end of April, respectively. In the sub-district, the high probability area that the groundwater depth did not exceed the critical values gradually decreased from 2001 to 2012. These soils were mainly located in the area of east central and south west of the sub-district, and were corresponding to the soil of the high salinization risk area. 3) Compared with the probability map of groundwater table depth at the end of April, that at the end of March had higher degree of similarity with the spatial distribution of salinization risk of surface soil, which indicated that there was a certain lag effect of the groundwater table depth on soil salinization, and the low or moderate salinization risk would increase when the groundwater depth was less than the critical depth and maintained for a period of time. These results could be useful for the administrator to control groundwater table depth and prevent soil salinization at the district scale. The article also provides a reference for studying causes and regulation of secondary soil salinization at the district scale.

soils; salinization; models; groundwater table depth; spatial distribution; indicator Kriging; Jiefangzhairrigation sub-district

2018-07-13

2018-11-26

国家重点研发计划项目（2017YFC0403301）；国家自然科学基金（51609209）；江苏省自然科学基金（BK20160471）

徐 英，副教授，博士，主要从事农业水土环境与灌排理论等方面教学与科研工作。Email: xuying@yzu.edu.cn

冯绍元，博士，教授，博士生导师，主要从事农业水资源与水环境及节水灌溉技术等方面教学与科研工作。Email: syfeng@yzu.edu.cn

10.11975/j.issn.1002-6819.2019.01.015

S156.4

A

1002-6819(2019)-01-0123-08

徐 英，葛 洲，王 娟，李 伟，冯绍元. 基于指示Kriging法的土壤盐渍化与地下水埋深关系研究[J]. 农业工程学报，2019，35(1)：123－130. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2019.01.015 http://www.tcsae.org

Xu Ying, Ge Zhou, Wang Juan, Li Wei, Feng Shaoyuan. Study on relationship between soil salinization and groundwater table depth based on indicator Kriging[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2019, 35(1): 123－130. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2019.01.015 http://www.tcsae.org