APP下载

不同深度土壤盐分和有机质含量的空间变异特征

2019-11-02马利芳熊黑钢王宁叶红云

江苏农业科学 2019年16期
关键词:有机质盐分土壤

马利芳 熊黑钢 王宁 叶红云

摘要:以新疆阜康市为研究区,选取55个采样点,获得各层土壤样本,综合运用经典统计学和地统计学方法,研究不同深度土壤盐分和有机质的空间变异特征。结果表明:(1)随深度的增加,土壤盐分含量先增大后减小,极大值在40~60 cm深度,为42.38 g/kg,有机质含量逐渐减小,且各层土壤盐分和有机质含量均属于中等变异。(2)在土壤深度为0~20、20~40 cm处,土壤盐分含量和有机质含量呈显著负相关,而在40~60、60~80、80~100 cm处呈显著正相关。(3)不同深度土壤盐分含量块基比为1.23%~23.42%,均具有强烈的自相关性,表层和亚表层有机质含量属于中等程度自相关,后3层空间相关性强。研究结果为干旱地区盐渍化土壤的水盐运移提供了初步论证,同时为该区土地合理分区与改良提供了技术支持。

关键词:不同深度;土壤;盐分;有机质;空间变异

中图分类号:S153.6  文献标志码: A

文章编号:1002-1302(2019)16-0264-06

收稿日期:2018-04-12

基金項目:国家自然科学基金(编号:41671198)。

作者简介:马利芳(1993—),女,安徽亳州人,硕士,主要研究方向为干旱区资源与环境遥感。

通信作者:熊黑钢,博士,教授,博士生导师,主要从事资源环境研究。

土壤盐渍化已经引发全球性的自然人文资源和生态环境问题,严重制约了土地的可持续利用与生态系统的稳定性,是目前土地荒漠化和土地退化的主要类型之一[1-3]。在降雨量低且蒸发量大的干旱半干旱地区,盐渍化问题更为严重[4]。新疆作为典型干旱半干旱农业区,其绿洲农业土壤盐渍化面积已达1.23×106 hm2[5]。土壤中一定的盐分可保证作物的正常生长,而高含盐量会抑制其生长,最终导致土壤侵蚀和荒漠化[6-7]。土壤盐分状况一定程度上能反映土壤植被根层内的盐渍化程度和状态[8-9]。土壤有机质是土壤的重要组成部分,也是评价土壤肥力和质量的重要指标,受各种自然和人为因素影响,土壤有机质含量在空间上呈现非均匀分布[10],其空间变异性是指土壤中所含的有机质在空间不同位置中所表现出的差异性及趋势性[11]。因此,研究干旱区不同深度土壤盐分和有机质含量的空间变异特征,对于掌握土壤元素的空间分布规律及实现干旱地区农业可持续发展具有重要意义[12]。

当前,国内外众多学者采用地统计学方法对土壤盐分和有机质的空间变异特点进行了大量研究。例如,以伊朗北部沿海地区[13]、民勤绿洲灌区[14]、天津滨海开发区[15]、黄河三角洲平原[16]为试验区,研究土壤盐分空间分布特征和变异规律,为当地农业生产的可持续发展以及土壤盐渍化的防治改良提供了科学依据,同时也对水土资源的开发利用具有重要的指导作用;以爱尔兰牧草地[17]、加拿大东部农地[18]、太原盆地[19]、苏中平原南部[20]为研究区,分析了土壤有机质在空间上的分布格局及变异特征,为更加准确地评估土壤肥力及农业生产的增值提供了基础资料。但现有成果中对不同深度土壤盐分和有机质含量的空间变异特征的研究相对较少,故本研究以地处西北内陆干旱区的阜康市为研究区,基于地统计学和地理信息系统(GIS)技术,通过野外采集土样,获取2017年5月0~20、20~40、40~60、60~80、80~100 cm分层土壤的盐分及有机质含量,使用半方差函数定量描述其空间变异规律,对不同深度下二者的相关性进行了分析,通过反距离加权和克里金空间插值法绘制空间分布图,探究干旱区土壤盐分与有机质的空间变异特征。旨在更全面、准确掌握土壤盐分和有机质的空间变异规律,为该区域土地合理开垦及精准施肥提供理论依据。研究结果对防治盐渍化现象、实现区域土地可持续利用和协调农业生产开发与生态环境之间的关系有重要意义。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

研究区地处天山东段北麓、准噶尔盆地南缘,位于87°44′~88°46′E,43°29′~45°45′N,为典型的荒漠区(图1)。该地区属中温带大陆性干旱气候,冬季长、干冷、严寒多雪,夏季短、干热、降水稀少且空间分布不均,年降水量仅为164 mm,年蒸发潜力为2 000 mm左右。受气候地形等综合条件影响,在该地区形成的盐渍化土壤,包括盐化潮土、盐化灰漠土等。

1.2 土壤样品采集与处理

2017年5月进行野外采样,根据研究区实地情况,采用网格法布设样点,用全球定位系统(GPS)定位并记录相应环境信息,选取55个样点挖1 m×1 m×1 m的采样坑,采样总深度为100 cm,每个样点剖面按0~20、20~40、40~60、60~80、80~100 cm分层采样,为保证样品的代表性,各样点在同一深度分别从3个方向采集剖面土样,并混合均匀后放入密封袋中,封口标记编号,共采集土壤样品275个。

将采集的样品带回实验室进行自然风干、除杂、研磨、过筛等预处理,以备理化性质测量,之后送至中国科学院新疆生态与地理研究所进行盐分和有机质数据的测定。

1.3 数据处理与分析

地统计学是以区域化变量为基础,借助半方差函数探究其空间变异规律[21]。半方差函数又称半变异函数,是地统计学中研究土壤变异性的关键函数。土壤特征值Z(x)是取样点x的函数,以h为样点间的距离,则h间距处土壤特征值为Z(x+h),即随机变量的理论半方差函数为

γ(h)=12N(h)∑N(h)i=1[Z(xi)-Z(xi+h)]2。(1)

式中:γ(h)为变异函数;h为步长,表示样点空间间隔距离;N(h) 为抽样间隔为h时的点对数;Z(xi)和Z(xi+h)为区域化变量在xi和xi+h上的实测值。

1.3.1 克里金(Kriging)空间插值法

空间插值分析是将离散点的测量数据转化为连续的数据曲面的方法,克里金插值法的基础是计算理论方差函数,也是确定插值权重的基本过程。克里金法从变量相关性和变异性出发,在有限区域内对区域化变量的取值进行无偏、最优估计;从插值角度讲是对空间分布的数据求线性最优、无偏内插估计的一种方法。克里金法的适用条件是区域化变量存在空间相关性。

1.3.2 反距离加权插值法(IDW)

反距离加权插值,也称距离倒数乘方法,是一种距离倒数乘方格网化的加权平均插值法。IDW是基于相近相似的原理,即2个物体离得近,它们的性质就越相似;反之,离得越远则相似性越小。IDW以插值点与样本点间的距离为权重进行加权平均,离插值点越近的样本点赋予的权重越大。公式如下[22]:

Z*(x0)=∑ni=0λiZ(xi)。(2)

式中:Z*(x0)为待估点;Z(xi)为待估点周围已知的数值,λ为已知点的权重,权重可通过公式(3)求得:

λi=1/dki∑ni=01/dki。(3)

式中:di为待估点与已知点之间的距离;k为幂指数。

在本研究中,土壤盐分和有机质数据的描述性统计分析、K-S检验和相关分析过程均在SPSS 19.0软件中进行,半方差函数计算在GS+10.0软件中进行,采用ArcGIS 10.2软件中的Geostatistical Analyst模块,对采样点各层土壤盐分和有机质进行克里金插值和反距离加权插值,最终得到盐分及有机质空间分布图。

2 结果与分析

2.1 不同深度土壤盐分和有机质的统计特征分析

对研究区内不同深度土壤盐分和有机质实测值进行常规统计分析和Kolmogorov-Smirnov正态性检验。表1结果显示,各层土壤盐分及有机质含量最大值分别为42.38、13.81 g/kg,最小值分别为5.45、1.21 g/kg,其中各土层盐分含量变化幅度较大,平均变幅为30.56 g/kg,而有机质含量相对较低,变幅较小。参考最新《新疆土壤》标准确定土壤盐碱化分级,划分盐渍化程度等级如下:非盐化(<3 g/kg)、轻盐化(3~6 g/kg)、中盐化(6~10 g/kg)、重盐化(10~20 g/kg)、盐土(>20 g/kg)。由平均值来看,各层土壤盐分含量变化范围为16.21~23.10 g/kg,盐渍化程度等级均在重盐化指标以上,且随土壤深度的增加,土壤盐分含量先增加后减少。而各土层的有机质含量均值为3.09~8.06 g/kg,均小于10 g/kg,有机质含量较为匮乏,且随土层加深,有机质含量逐渐降低。变异系数(CV)反映数据的离散程度,CV<10%为弱变异;10%≤CV≤100%为中等变异;CV>100%为强变异[23]。本研究中,0~100 cm土壤剖面各层盐分和有机质均属于中等变异。偏度和峰度系数是反映样本正态分布特点的基本指标,经检验土壤各层数据均符合正态分布(P>0.05),可进行普通克里金插值。

2.2 不同深度土壤盐分和有机质的相关性分析

由表2可知,最表层(0~20 cm)及次表层(20~40 cm)土壤有机质含量与各层盐分含量均呈负相关关系,而后3层两者之间均呈正相关关系,且随着深度的增加,相关系数稍有增大。其中,40~60 cm深度的盐分含量与60~80、80~100 cm 的有机质含量均呈极显著相关;60~80 cm深度的盐分含量与80~100 cm的有机质含量呈显著相关;80~100 cm深度的盐分含量与60~80 cm的有机质含量亦为显著相关。这表明,无论是表层还是底层的土壤盐分数据,都有可能影响各层有机质含量的分布。从同层角度来分析(表中对角线上的数据),相同深度的土壤盐分含量和有机质含量均呈显著或极显著相关,其中表层及次表层土壤盐分和有机质呈显著负相关,40~60、60~80、80~100 cm深度的呈显著或极显著正相关,且相关性逐渐增大。

2.3 不同深度土壤盐分和有机质的空间变异性分析

常规统计学方法得出的结果仅能在一定程度上反映各层土壤盐分和有机质变化的总体状况,为进一步掌握其空间分布及变异特征,本研究利用地统计学软件对研究区不同深度土壤盐分和有机质进行模型拟合,比较各模型的决定系数和残差平方和,选取决定系数(r2)更接近1且残差平方和(RSS)较小的最优理论模型,并得到模型相关参数值(表3)。

表3中,C0为块金值,C0+C为基台值,C0/(C0+C)为块基比,代表空间的自相关性,表示土壤特性空间异质性程度。若块基比<25%,表明系统以结构性变异为主,具有强烈的空间相关性;若比值>75%,表示其空间变异以随机性因素为主,空间相关性很弱;若比值在25%~75%之间,则说明受结构性和随机性因素共同影响,空间相关性中等[24]。不同深度土壤盐分块基比均小于25%,空间相关性较为强烈。0~20、20~40 cm 土壤有机质含量的块基比在25%~75%之间,表明研究区表层土壤有机质的空间分布受气候、植被盖度、土壤质地等结构性因素以及农业生产中的人类活动、骆驼踩踏等随机性因素的共同影响,具有中等程度的空间相关;而后3层块基比远小于25%,表现出强烈的空间相关性。

变程反映区域化变量的空间自相关范围大小,分维数(D值)表示半方差函数曲线的曲率大小,D值越大,由空间自相关部分引起的空间变异性越高。不同深度土壤盐分和有机质的变程值彼此间相差较小,各变量的分维数变化范围为 1.681~1.996,D值均较高,说明空间自相关部分引起的空间变异性高。

2.4 不同深度土壤盐分和有机质的空间分布特征分析

为了更加直观准确地反映不同深度土壤盐分和有机质的空间分布特征,本研究利用各层土壤属性的分析数据,基于最优半方差函数模型及相关参数,分别采用克里金和反距离加权法对研究区土壤盐分和有机质进行空间插值,绘制出不同层次土壤盐分和有机质的空间分布图。由图2、图3可知,各层土壤盐分含量的總体空间分布趋势基本相似,土壤有机质含量的整体空间分布状况也较为一致。土壤盐分含量高值区主要分布在研究区西部及西北部,东部区域盐分含量相对较低;而有机质的空间分布状况与盐分不同,大致呈东高西低趋势。这是因为研究区东部基本为人类活动较少的区域,该区内有梭梭林、琵琶柴及各类杂草等植物生长,而西部则为人类活动干扰较强烈的区域,该区内土壤大部分被破坏,且部分地表被整平翻耕,在人类浇水灌溉翻耕等因素影响下,土壤表层积盐较为严重,因此总体分布特征为东部盐分含量相对较低,有机质含量较高,西部则相反。

比較土壤盐分和有机质含量在不同深度的分布图可以看出,不同深度的盐分在空间上的分布特征较相近,只是在含量方面表现为中间层最大,表明研究区土壤盐分在垂直方向上无表聚和底聚现象,这主要是由于干旱区地表强烈蒸发后,表层盐分受冬季大量积雪融化与当季偶然性降雨淋洗下渗到中间层影响所致;不同土层有机质含量在垂直方向上以表层最多,随着深度的增加逐层减小,由于表层土壤的有机质含量来源相对较广泛,且在研究区域内的部分土壤表层有生物结皮现象,腐殖质较多,所以具有明显的表聚现象。

对比2种方法绘制的土壤盐分和有机质含量空间分布图可知,无论是克里金插值还是反距离加权插值,不同深度土壤盐分和有机质含量的整体变化趋势均相似,但克里金插值方法的数据空间分布变化更趋于缓和,而反距离加权插值法的数据整体分布相对较离散,这是因为克里金插值法不仅考虑样点的空间位置,还重视样点之间的相互联系,因此插值结果比较自然,能避免个别异常值的产生,而反距离加权插值法易受数据点集群的影响,且会重点强调原始数据的局部波动性,因而会经常出现孤立点数据明显高于周围点数据的“鸭蛋”分布模式。

3 讨论

土壤盐分和有机质含量都是影响干旱区农业生产活动的重要因素,新疆作为典型干旱区,土壤有机质含量相对较少,又地处西北内陆,降水量极少,蒸发量极大,导致土壤盐分含量不断增加,土壤肥力逐渐下降,因此研究不同深度土壤盐分和有机质的空间变异特征意义重大。

有研究表明,土壤盐分含量在垂直方向上呈现一定的表聚趋势,即盐分含量较高的区域,土壤盐分在强蒸发作用下会随水逐渐向上运移[25],新疆阜康市研究区土壤的盐分聚集类型不是“表聚型”,对于不同深度的土壤盐分含量均值,其最高值既不在表层,也不在亚表层,而是在中间层40~60 cm处,大致呈现“D”字形,这与玉苏甫·买买提等的研究结果[26]相似。这是由于2016—2017年冬季北疆地区的大量降雨活动对土壤盐分含量影响很大,野外采样时积雪刚融化,且2017年的春季降雨量稍大,故春季降水与融雪合并,表面融化至水分下渗,盐分被淋洗后大量下渗到中间层,同时,这种现象也说明研究区土壤经历了多次积盐和脱盐过程,不同盐类具有差异性,在易溶性盐类上下运动的过程中,不同类型的盐运动强度亦不相同。不同深度的有机质含量随土层的加深而降低,这与徐丹等的研究结果[27-28]一致。深度为0~20 cm 处土壤易积累较多的有机物质,且随着土壤深度的增加,有机质来源逐渐减少,土壤微生物的分解作用也会导致有机物质含量减少,故表层有机质含量高于以下各层。

由于目前尚未有对不同深度土壤盐分和有机质之间相关性进行分析的研究,从本研究分析结果来看,表层土壤有机质与各层盐分含量均呈负相关关系,可能是由于表层土壤有机质含量易受各种因素干扰,如植物的生长状况、土壤质地、微生物的活性及其降解作用等;加上易溶盐类在干旱区的严重蒸发现象,尤其受水分的蒸发与吸收,因此,各土层深度土壤盐分和有机质含量间的相关关系及其机制,有待在今后的研究中验证。另外,土壤盐分和有机质的空间变异特征与空间尺度、采样点数目及位置密切相关,后续研究应结合气候条件、不同人为干扰程度等影响因素来综合考虑,利用更准确科学的方法,分析研究区土壤盐分时空运移特征及有机质空间分布规律。

4 结论

研究区不同深度的土壤,从表层到底层其盐分均值先增大后减小,而各层有机质含量均值则由高变低,呈现“表聚现象”;由变异系数可知,各层土壤盐分和有机质均属于中等变异,且各层数据均服从K-S正态分布。

在土壤深度为0~20、20~40 cm处的土壤有机质含量与各土壤深度的盐分含量均呈显著负相关关系,而在40~60、60~80、80~100 cm处土壤有机质含量与土壤盐分含量呈正相关关系;从表层到底层,同层的土壤有机质含量与土壤盐分的相关性由负相关变为正相关且相关系数逐渐增大。

从空间自相关性来看,不同深度土壤盐分含量块基比变化范围都在25%以下,均具有很强的空间相关性,有机质含量在0~20、20~40 cm处的块基比分别为35.49%、42.88%,为中等程度的空间相关,40~60、60~80、80~100 cm处有机质含量的空间自相关性较强。在空间平面上,土壤盐分含量较高的区域在西部及西北部,东部盐分含量相对较低,有机质含量的分布与盐分含量不同,大致呈东高西低的趋势;在垂直方向上,不同深度的土壤盐分空间渐变趋势基本一致,其含量较高的为40~60 cm处,而各层有机质整体分布变化也较为相似,其含量由表层向下层逐渐降低。

参考文献:

[1]杨劲松. 中国盐渍土研究的发展历程与展望[J]. 土壤学报,2008,45(5):837-845.

[2]Taghizadeh-Mehrjardi R,Minasny B,Sarmadian F,et al.Digital mapping of soil salinity in Ardakan region,central Iran[J]. Geoderma,2014,213:15-28.

[3]Scudiero E,Skaggs T H,Corwin D L.Comparative regional-scale soil salinity assessment with near-ground apparent electrical conductivity and remote sensing canopy reflectance[J]. Ecological Indicators,2016,70:276-284.

[4]Wichelns D,Qadir M.Achieving sustainable irrigation requires effective management of salts,soil salinity,and shallow groundwater[J]. Agricultural Water Management,2015,157:31-38.

[5]孙三民,安巧霞,蔡焕杰,等. 枣树间接地下滴灌根区土壤盐分运移规律研究[J]. 农业机械学报,2015,46(1):160-169.

[6]Ouyang W,Xu Y M,Hao F H,et al.Effect of long-term agricultural cultivation and land use conversion on soil nutrient contents in the Sanjiang Plain[J]. CATENA,2013,104:243-250.

[7]Gorji T,Tanik A,Sertel E. Soil salinity prediction,monitoring and mapping using modern technologies[J]. Procedia Earth and Planetary Science,2015,15:507-512.

[8]Douaik A,van Meirvenne M,Tóth T,et al.Space-time mapping of soil salinity using probabilistic bayesian maximum entropy[J]. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment,2004,18(4):219-227.

[9]吴亚坤,刘广明,杨劲松,等. 基于多源数据的中原黄泛区土壤盐分空间变异分析[J]. 农业工程学报,2015,31(5):115-120.

[10]張晓光,陈明利,刘佩茹,等. 黄河三角洲典型地区土壤有机质空间变异[J]. 长江科学院院报,2017,34(5):27-30.

[11]张法升,刘作新. 分形理论及其在土壤空间变异研究中的应用[J]. 应用生态学报,2011,22(5):1351-1358.

[12]徐 丹,刘昌华,蔡太义,等. 农田土壤有机质和全氮三维空间分布特征研究[J]. 农业机械学报,2015,46(12):157-163.

[13]Emadi Mostafa,Baghernejad Majid.Comparison of spatial interpolation techniques for mapping soil pH and salinity in agricultural coastal areas,northern Iran[J]. Archives of Agronomy and Soil Science,2014,60(9):1315-1327.

[14]李会亚,冯 起,陈丽娟,等. 民勤绿洲灌区表层土壤盐分空间变异性研究[J]. 干旱区资源与环境,2017,31(4):136-141.

[15]朱金籴,郭世文,杨永利,等. 天津滨海开发区绿地土壤盐分时空变异特征[J]. 农业工程学报,2016,32(增刊2):161-168.

[16]付腾飞,张 颖,高金尉,等. 黄河三角洲土壤盐分时空变异特征研究[J]. 中国海洋大学学报(自然科学版),2017,47(10):50-60.

[17]Fu W J,Tunney H,Zhang C S. Spatial variation of soil nutrients in a dairy farm and its implications for site-specific fertilizer application[J]. Soil and Tillage Research,2009,106(2):185-193.

[18]Lionel Mabit,Claude Bernard. Spatial distribution and content of soil organic matter in an agricultural field in Eastern Canada,as estimated from geostatistical tools[J]. Earth Surface Processes and Landforms,2010,35(3):273-283.

[19]朱洪芬,南 锋,徐占军,等. 黄土高原盆地土壤有机质与影响因子的空间多尺度关系[J]. 生态学报,2017,37(24):8348-8360.

[20]赵明松,张甘霖,李德成,等. 苏中平原南部土壤有机质空间变异特征研究[J]. 地理科学,2013,33(1):83-89.

[21]刘国顺,常 栋,叶协锋,等. 基于GIS的缓坡烟田土壤养分空间变异研究[J]. 生态学报,2013,33(8):2586-2595.

[22]岳邦佳,林爱文,孙 铖. 基于公共交通系统的城市公园绿地可达性分析——以武汉市中心城区为例[J]. 测绘与空间地理信息,2016,39(12):60-63,67.

[23]高灯州,闵庆文,陈桂香,等. 联合梯田农业文化遗产稻田土壤养分空间变异特征[J]. 生态学报,2016,36(21):6951-6959.

[24]王小艳,冯跃华,李 云,等. 黔中喀斯特山区村域稻田土壤理化特性的空间变异特征及空间自相关性[J]. 生态学报,2015,35(9):2926-2936.

[25]韩霁昌,李晓明,孙剑虹,等. 卤泊滩典型田块土壤盐分三维空间分布研究[J]. 自然资源学报,2014,29(5):847-854.

[26]玉苏甫·买买提,阿地里·阿不里肯,买合皮热提·吾拉木. 渭- 库河绿洲植棉土壤不同土层盐分相关性分析[J]. 中国农学通报,2016,32(12):145-151.

[27]徐 丹,刘昌华,蔡太义,等. 农田土壤有机质和全氮三维空间分布特征研究[J]. 农业机械学报,2015,46(12):157-163.

[28]陈庆强,沈承德,孙彦敏,等. 鼎湖山土壤有机质深度分布的剖面演化机制[J]. 土壤学报,2005,42(1):1-8.

猜你喜欢

有机质盐分土壤
灵感的土壤
识破那些优美“摆拍”——铲除“四风”的土壤
灵感的土壤
长期膜下滴灌棉田根系层盐分累积效应模拟
摄影欣赏
基于PLSR的陕北土壤盐分高光谱反演
电导率法快速测定榨菜盐分含量