砒砂岩区小流域土壤有机质空间分布特征及其影响因素

杨振奇，秦富仓，李 龙，任小同，钱秋颖，韩 君

砒砂岩区小流域土壤有机质空间分布特征及其影响因素

杨振奇1，秦富仓1※，李 龙1，任小同1，钱秋颖1，韩 君2

（1. 内蒙古农业大学沙漠治理学院，呼和浩特 010018；2. 内蒙古大兴安岭重点国有林管理局，牙克石 022150）

为了探究砒砂岩区小流域土壤有机质空间分布特征，该文以砒砂岩区典型流域鲍家沟小流域为研究对象。采用网格法布设取样点，2018年7月取样，按照0～20、＞20～40、＞40～60 cm划分取样层次。采用重铬酸钾外加热法测定土壤有机质，采用激光粒度测定仪测定土壤粒度，采用样方拍照法计算植被覆盖度。运用地统计学和约束性排序相结合的方法，研究环境因子影响下砒砂岩区土壤有机质的空间变异特征。结果表明：砒砂岩区小流域土壤有机质质量分数在0.98～15.45 g/kg之间，不同地形土壤有机质含量呈沟底>坡面>山脊的规律；研究区土壤有机质的空间分布规律可以用半方差函数的指数模型进行良好的模拟，块金效应在55.1%～57.5%范围内，属中等程度变异。小流域土壤有机质呈中间高边缘低的规律；冗余分析的结果显示，第1轴的特征值为0.58，解释量为58%，第1轴对响应变量的累积解释量为96.1%，前两轴对响应变量的累计解释量达到了99.3%。各环境因子与第1排序轴的相关系数大小顺序为植被覆盖度>土壤侵蚀程度>土壤颗粒平均粒径>坡位>高程>坡度，第1排序轴可以定义为植被-土壤侵蚀因子，坡度因子与第2排序轴的相关系数高于其他环境因子，第2排序轴可以定义为坡度因子。植被覆盖度是影响砒砂岩区小流域土壤有机质空间变异的主导因素，土壤侵蚀程度是决定土壤有机质垂向变异的关键因素。砒砂岩区的土层浅薄且贫瘠的地带，不宜开展大面积的整地和造林工作，而土层深厚且水肥条件良好的区域可以营造合理密度的灌木林、乔木林以及经济林。

土壤；有机质；砒砂岩区；空间分布特征；约束性排序；影响因素

0 引 言

土壤是地表上体系最庞杂，功能最多样的生态系统之一，土壤有机质是土壤系统的重要组成部分，其含量的动态变化影响着土壤水肥的持续供给和土壤生态功能的稳定发挥[1]。研究土壤有机质在气候、地形和人类活动等驱动力作用下的时空变异机制，是当前国内外土壤科学的热点问题之一[2-4]。地统计学方法作为空间预测与不确定性分析的有效工具，已经被广泛应用到土壤有机质空间分布规律的研究中[5-6]。约束性排序方法最初应用于数量生态学领域，常用来描述多个解释变量影响下的响应变量变化规律，近年来，约束性排序思想也逐步引入到土壤学的研究中，为定量分析土壤有机质与环境变化关系开辟了新途径[7-8]。在生产实践中，掌握土壤有机质时空间变异规律并科学地运用各类环境因素对其进行有效调控，对于促进土壤生态功能修复和可持续利用土地资源有重要意义。特别是在干旱和半干旱地区，土壤有机质的空间分布特征影响着土地生产力的高低和生态恢复的方向，关系到植被建设和土壤侵蚀治理工作的成败与否[9-10]。

砒砂岩区集中分布于黄河流域晋陕蒙交界地带，其成岩程度低，矿物颗粒胶结强度差，在风水复合侵蚀作用下极易风化溃散[11]。砒砂岩区地形切割支离破碎，土壤贫瘠，气候干旱，天然植被稀疏，该区每年每平方米侵蚀模数高达3×104～4×104t，被誉为“世界水土流失之最”，是黄河流域中游段主要的粗砂来源区。开展该区域土壤有机质空间变异机制研究，对于科学指导植被建设，改善区域生态环境质量，减少入黄泥沙，促进黄河流域生态文明建设有重要现实意义。目前，国内关于土壤有机质空间变异规律的研究成果较为丰富，研究区域多集中于黄土区、黑土区和紫色土区等区域[12-14]。然而，针对砒砂岩区的研究相对较少，地形、土地利用方式和植被类型等因素对土壤有机质空间分布的影响机理尚不明确。基于以上背景，本研究选取砒砂岩区典型小流域为研究对象，应用地统计和典范排序的理论方法，研究砒砂岩区小流域的土壤有机质空间变异机制，以期为砒砂岩区的土壤养分的空间预测提供数据支撑，为砒砂岩区生态修复工作提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 研究地概况

研究区鲍家沟流域行政上隶属于内蒙古准格尔旗暖水乡（110′31′～110°35′E，39°46′～39°48′N）之间，小流域面积为12.67 km2，流域为典型的丘陵沟壑侵蚀区。由图 1可知，流域海拔在1110～1300 m之间，地形狭长，北高南低；温带大陆性气候，冬季漫长干燥，夏季短暂温热，年均气温7.2 ℃，年降水量400 mm；内蒙古自治区第二次土壤普查结果显示，准格尔旗暖水乡地带土壤为栗钙土，实地调查证实鲍家沟小流域土壤类型为栗钙土。鲍家沟流域自20世纪90年代末实施生态移民搬迁政策，人类活动干扰较少，开展封育禁牧和大面积营造人工植被，绝大部分耕地退耕还林，保留少量耕地为水土保持技术示范田，林地面积占流域面积比为40.69%，草地面积占比为26.91%，未利用土地面积占比为31.61%，耕地面积占比为0.8%，流域平均植被覆盖度为68.30%，主要木本植被有：油松（）、侧柏（）、柠条（）以及沙棘（）等；草本植物主要有羊草（）、猪毛菜（）和阿尔泰狗娃花（）等。

1.2 样品采集及测定

本研究基于以研究区土地利用现状图和1∶10 000地形图，根据研究流域地形特征和各类用地面积，布设取样点，取样点位置如图1所示。野外土壤样品采集于2018年7月进行，用手持GPS采集样点坐标，并详细记录样地海拔、坡度、坡位、土壤侵蚀程度、植被盖度和土层厚度信息。研究流域部分地区覆土层厚度小于10 cm，覆土层下为砒砂岩，随着取样深度的延伸，岩石结构逐渐质密坚硬，取样难度极大，因而取样深度极限设置在60 cm。开挖土壤剖面，记录土壤剖面各层次厚度，用环刀和铝盒采集0～20、＞20～40和＞40～60 cm土样，每层取3个重复，每一取样点随机取3份土样，土壤样品带回室内风干处理以供分析测定。植被覆盖度计算采用样方拍照法，土壤有机质的测定采用K2CrO7外加热法，土壤含水量的测定采用烘干法，土壤颗粒平均粒径测定采用马尔文3000激光粒度测定仪。

图1 样点布设情况

Fig 1 Distribution of sample

1.3 环境因子的选取

大量研究表明，土壤有机质含量与气候因素、土壤类型、人类活动、植被覆盖和地形等因素密切相关，本研究小流域面积较小，流域内气候和土壤类型基本一致，且流域内无村民居住且无生产开发建设项目，人类活动较少，因此本研究不考虑气候、土壤类型和人类活动因素。参考前人的研究成果[15-16]，结合砒砂岩区独特的侵蚀特征，本研究从地形、植被、土壤侵蚀和土壤角度选取环境因子。地形因素主要包括海拔、坡度和坡位；植被因素选取植被覆盖度和枯落物蓄积量；土壤因素选取能够反映土壤质地和土壤水分条件的土壤颗粒平均粒径和土壤含水量；土壤侵蚀因素选取土壤侵蚀程度，土壤侵蚀程度分级根据水利部颁布的《土壤侵蚀分类分级标准》进行划分，结合研究区具体的植被覆盖度、土层厚度和剖面情况特征来确定具体分级见表1，共计4类8项指标。

表 1 土壤侵蚀程度分级

注：表中A、B、C层分别为淋溶层、沉积层和母质层。

Note: The layers A, B and C in the table are leached layer, sedimentary layer and parent material layer, respectively.

1.4 数据分析方法

排序方法是数量生态学领域常用的研究方法，其原理将样方或植物种通过加权平均迭代运算后，与环境因素进行多元线性回归，生成能够反映一定生态梯度的排序轴，并解释植被或植物种的分布与环境因子间的关系。应用在土壤学领域，可以将土壤有机质视为植物种，通过梯度分析找出各环境因子对土壤有机质的影响作用，根据环境因子的影响大小可以确定排序轴的梯度意义，从而揭示土壤有机质-环境间的梯度关系。

本研究采用地统计学和约束性排序相结合的方法，运用GS+9.0进行半方差函数和空间自相关性分析，利用ArcGIS10.2进行克里格插值成图，并进行空间交叉验证。应用Canoco5.0软件对土壤有机质因子进行DCA分析后（去趋势对应），进行环境因子分析前，需将环境因子中的定性指标通过编码形式转换为定量指标，坡位按照坡下、坡中、坡上分别编码为1、2、3，土壤侵蚀程度按照轻度、中度、重度和剧烈分别编码为1、2、3、4，将所有环境因子标准化处理后进行分析。采用RDA（redundancy analysis，冗余分析）结合偏蒙特卡罗检验方法筛选环境变量，最终通过PRDA（partial redundancy analysis，偏冗余分析）分析各环境因子的解释量。描述性统计、单因素方差分析和LSD多重比较在SPSS22.0软件中完成，数据可视化在Orgin9.0下完成。

2 结果与分析

2.1 土壤有机质统计学特征和趋势效应分析

研究区不同土层深度土壤有机质含量的统计特征如图2a所示，有机质质量分数范围在0.98～15.45 g/kg之间。0～20，>20～40和>40～60 cm土层有机质的平均值分别为8.73、7.27、6.07 g/kg，不同土层深度有机质含量差异显著（0.05），随着土层深度增加，土壤有机质含量呈下降趋势。统计学上通常用变异系数（coefficient of variation）反映数据的离散程度，规定>100%时为强变异，<10%时变异程度较弱，10%≤≤100%为中等程度变异，0～20、＞20～40和＞40～60 cm土层有机质的变异系数分别为33.08 %、30.62 %和29.16 %，均属于中等程度变异。K-S检验（=0.05）结果显示，0～20、＞20～40和＞40～60 cm土层值依次为0.696、0.711、1.205，值依次为0.718、0.694、0.109均超过5%显著水平，数据符合正态分布，可以进行下一步分析。

图2b为土壤有机质含量的趋势效应分析三维图。可以看出土壤有机质在自西向东和自北向南方向上均呈先升高后降低的趋势效应，对于此种趋势效应在半变异函数模型建模时予以去除。

注：线1和线2分别表示土壤有机质在东西和南北方向的变化趋势。

2.2 土壤有机质空间变异模型分析

土壤有机质在空间上的变异规律可以用半方差函数的理论模型来描述。表2为半方差函数的拟合结果，在均考虑各向异性的情况下，分别选择无趋势、一阶趋势和二阶趋势效应，对插值的误差进行综合比较后，确定土壤有机质与移除二阶趋势效应的指数模型拟合效果最好。拟合的决定系数2均在0.78以上，能够较为准确的反映研究区土壤有机质的空间变异特征。研究流域不同土层深度半方差函数的块金值依次为6.88、3.69和2.41，基台值分别为15.33、8.639、5.67，表明随着土层深度的增加，土壤有机质的变异程度将逐渐减弱。研究区块金效应值为55.1%、57.3%和57.5%，均属中等程度的空间相关性。不同土层土壤有机质空间变异的变程分别为6.153、4.107、3.756 km。综合来看，研究区土壤有机质的空间变异是地形等结构因素和人工植被建设等随机因素综合作用的结果。

2.3 土壤有机质空间分布特征分析

克里格插值绘图可直观的反映出土壤有机质的空间分布特征。经交叉验证，其标准平均值误差分别为0.026、0.039和0.038，均接近于0，标准均方根误差分别为1.027、1.006、1.005，均接近于1，插值效果良好。结合流域地形图（图1）和图3a、3b、3c可知，研究流域地形西高东低，有机质的高值区集中在地势平缓的流域中部，有机质的低值区集中在分水岭地带和流域东南角的出口区域，总体呈沟底>坡面>山脊的规律。0～20 cm深度土壤有机质含量空间差异明显，呈明显的斑块化和岛状聚集趋势，这可能与研究区的土地利用方式和基岩裸露程度有关，随着土层深度的增加，土壤有机质含量逐渐下降，其空间分布规律也由斑块化过渡到条带状。图3d为0～20 cm土层与＞40～60 cm土层有机质含量差值的克里格插值图，可以看出，流域中西部地区是土壤有机质含量的主要变化区，分水岭地带以及流域东缘地带变化程度相对较弱，而部分地区有机质含量剧烈变化的原因可能与研究区土层厚度的突变有关。

表2 半方差指数模型参数

图3 不同土层深度土壤有机质空间分布图

2.4 土壤有机质空间分布特征与环境因子的关系

约束性排序思想是将相应变量按照一定的关系排列在特定的环境梯度上，从而揭示变量对多变环境梯度的响应机制。对研究流域土壤有机质进行去趋势对应分析，结果表明典范轴梯度长度的最大值为0.642，适宜采用冗余分析方法开展进一步分析。冗余分析结果显示（表3），第1轴和所有轴的蒙特卡罗置换检验结果值均小于0.05，说明冗余分析的结果可信（=0.05水平），变量—环境与4个排序轴的相关度依次为0.897、0.311、0.305、0.253，各环境因子与第1排序轴的相关系数大小顺序为植被覆盖度>土壤侵蚀程度>土壤颗粒平均粒径>坡位>高程>坡度，因此第1排序轴可以定义为植被-土壤侵蚀因子，坡度因子与第2排序轴的相关系数高于其他环境因子，因此第2排序轴可以定义为坡度因子。第1轴的特征值为0.580，解释量为58.0%，第1轴对响应变量的累积解释量为96.1%，前2轴对响应变量的累计解释量达到了99.3%，说明前2个排序轴所形成的二维线性关系可以充分反映土壤有机质含量与环境因子之间的响应关系。

排序图4a直观地显示了环境因子与不同土层深度土壤有机质含量的关系，环境因子箭头的长度反映了环境因子对响应变量的解释量，可以看出植被覆盖度、土壤侵蚀程度和土壤颗粒平均粒径3个环境因子对不同深度土壤有机质变化的影响作用最为强烈；箭头的夹角可以反映出环境因子与土壤有机质含量的相关性，（夹角<90度时两变量呈正相关关系反之呈负相关关系）可以看出土壤侵蚀程度和土壤颗粒平均粒径与各深度土壤有机质呈负相关关系，植被覆盖度和土壤含水量与各土层深度土壤有机质含量均呈正相关关系，表明随着地表植被覆盖度的增加和土壤水分的提升，各土层深度的土壤有机质含量均呈升高趋势。相反，随着植被的退化以及土壤侵蚀程度的加剧，土壤细颗粒流失，土壤质地条件转变，各土层深度的有机质含量将呈下降趋势。图4b反映了环境因子与所有样地土壤有机质含量的关系，样地距离反映了各样地土壤有机质含量的相近程度，可以看出大部分的样地受植被覆盖和土壤侵蚀的影响作用，均匀分布在第1排序轴的周围，而只有少量的样地聚集在第2排序轴的周围，表明植被和土壤侵蚀因素在土壤有机质空间变异过程中起主导作用，坡度等地形因素起辅助性作用。

表3 土壤有机质与环境因子冗余分析结果

图5中给出了7个环境因子的偏冗余分析结果，分别以其中一个环境因子单独作为主变量，其余6个因子作为协变量进行冗余分析，各环境因子的蒙特卡罗置换检验结果值均小于0.05，单个环境因子对砒砂岩区小流域土壤有机质空间变异的解释能力，依次为植被覆盖度（23.79%）>土壤含水量（6.90%）>土壤颗粒平均粒径（3.62%）>土壤侵蚀程度（3.27%）>坡度（2.24%）>坡位（1.20%）>高程（0.17%），单个环境因子的解释量之和为41.21%，其余58.79%为各因子间的交互解释作用。表明植被覆盖度是引起砒砂岩区小流域土壤有机质发生空间变异的首要因素，其次为土壤的水分条件和质地因素，坡度等地形因素对土壤有机质的影响作用相对较弱。同时，也说明了在地形破碎，基岩出露的砒砂岩区，仍可以通过适当的植被建设和土壤侵蚀治理，以有效地遏制土壤养分的流失，从而促进生态环境的修复。

注：0～20、>40～60、>40～60 cm处的箭头为对应土层深度的有机质含量。

图5 环境因子偏冗余分析结果

Fig 5 Partial redundancy analysis of environmental factors

3 讨 论

土壤有机质的积累和分解过程对环境条件极为敏感，其空间异质性是土壤在自然界中长期演变的结果。相关研究表明，不同研究尺度上制约土壤有机质空间变异规律的环境因子有所区别，大尺度的研究认为气候和地形因素是决定土壤有机质空间分布特征的主导因素，中小尺度的研究则将影响因素归结为地形和人类活动因素两方面[17-19]。本研究以砒砂岩区小流域为研究对象，土壤有机质半方差函数模型的块金效应值在55.1%～57.3%之间，属中等程度的空间相关性，进一步说明引起砒砂岩区小流域土壤有机质空间变异的因素同时包含了地形因素和植被覆盖因素两方面。这是因为，以研究流域为代表的砒砂岩区沟壑密布，侵蚀剧烈，土壤细颗粒物质由山脊和陡坡等部位被冲刷搬运至缓坡和沟底地带，研究流域土壤有机质含量整体呈沟底>坡面>山脊的趋势。另一方面，研究区小流域区气候干旱且土壤贫瘠，实施生态移民后，可以排除生产建设项目的扰动作用，人类活动的主要形式即为营造大面积的人工林地，人工林地大量蓄积的枯枝落叶为有机质提供了丰富的来源，土壤有机质高值聚集区既是水热条件良好的沟谷地带同时也是人工林地的分布地带，连纲和孟国欣等的研究也得出了相近的结果[12,20]。地统计方法基于已知点的半方差函数模型进行插值，可以基本描述土壤有机质的空间分布现状，但是无法准确反映出某一环境因素对土壤有机质空间分布的影响机制[21]。与薛志婧等[22-23]研究有所不同的是，研究为了判断具体哪一类因素在土壤有机质空间变异过程中起何种作用，通过冗余分析和偏冗余方差分解对环境因子进一步分析，结果显示植被和土壤侵蚀因素在第1轴占据的解释量要大于地形因素，单因素偏冗余分析的结果显示，植被覆盖度对土壤有机质的空间分布影响作用最大。综上所述，砒砂岩区小流域土壤有机质的空间变异性是植被覆盖度和地形因素共同作用结果，但植被覆盖因素的提升和土壤侵蚀趋势的逆转显著地影响着小流域土壤有机质的源汇过程，在土壤有机质的积累和分解过程中起主导作用，但是局部区域由于地形因素的限制作用，如陡峭的沟坡地带，大面积的基岩出露和剧烈侵蚀使得植被难以生存，仍然会造成该区域的土壤贫瘠，因此地形因子在土壤有机质的空间变异过程中起辅助作用。

土壤有机质的空间异质性包含水平结构和垂直结构两方面的内容。相关研究证实，土层厚度与植被的生长、土壤水文过程和土壤养分的积累密切相关[24-26]。研究流域重度侵蚀和剧烈侵蚀程度的区域基岩大面积裸露，中度侵蚀地区土层厚度小于10 cm，植被的根系在相对松散的砒砂岩中活动（10～60 cm），随着垂直深度的增加（>60 cm），砒砂岩结构逐渐变得质密坚硬不易被根系穿透。研究表明[27]，砒砂岩矿物成分主要为蒙脱石和方解石，水蚀作用下极易溃散风化，致使砒砂岩抗蚀能力弱，黏粒颗粒大量流失，持水保肥能力极差。而砒砂岩区的土层厚度特征可以通过土壤侵蚀程度来进行描述，针对砒砂岩区土壤有机质的空间变异性的研究必须充分考虑土壤侵蚀因素，本研究流域中土壤有机质低值聚集区主要集中在基岩裸露的坡顶，然而土层浅薄区域的有机质含量的垂向下降幅度远大于其他区域，充分说明了土壤侵蚀程度显著影响着土壤有机质的垂向分布。与此同时，本文结果显示，土壤侵蚀程度对土壤有机质空间变异性的单体影响作用小于植被因素，本文前期的研究表明砒砂岩区土层厚度特征会显著改善土壤的水肥特性和植被的生长状况[26,28]，这也说明土壤侵蚀程度对土壤有机质的垂直方向变异性的影响作用不容忽视。本研究尝试地统计学和约束性排序相结合的方法，开展了砒砂岩区土壤有机质空间变异机制的研究，在明确土壤有机质空间分布规律的基础上，将土壤有机质约束在特定的环境梯度上分析，选择的植被覆盖因子、土壤侵蚀因子、地形因子有效地解释了砒砂岩区小流域土壤有机质在水平方向和垂直方向的空间变异机制，并判断出主控因素，冗余分析中未解释的部分可能包含着造林前的整地方式、人工林管护和抚育作用引起的土壤有机质的迁移过程以及砒砂岩风化物对土壤结构性质的影响等方面的因素[29-31]。

4 结 论

1）砒砂岩区小流域土壤有机质质量分数在0.98～15.45 g/kg之间，有机质的高值区集中在地势平缓的流域中部，低值区集中在分水岭地带和流域出口区域，随着土层深度的增加，土壤有机质含量逐渐下降，其空间分布规律由斑块化过渡到条带状。不同地形土壤有机质呈沟底>坡面>山脊的规律。

2）植被覆盖度是影响砒砂岩区土壤有机质空间变异的主要因素，地形因子为辅助性因子。土壤侵蚀程度是决定砒砂岩区小流域土壤有机质垂向变异规律的关键因素。

恢复土地生产力是砒砂岩区生态修复工作的核心内容，建议在土层浅薄的区域，土壤养分恢复较慢，不适宜开展大面积的整地和造林工作，应以封育禁牧保护天然草地为主。而土层深厚且水肥条件良好的沟谷和缓坡地带可以营造乔木林甚至经济林，积累大量的枯落物快速提高有机质。而其余立地条件略差的地区可以通过营造合理密度的灌木林、或带状结合的灌草形式，以削弱侵蚀动能，避免土壤有机质的流失。

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Spatial distribution characteristics of soil organic matter and its influencing factors in small watershed of feldspathic sandstone region

Yang Zhenqi1, Qin Fucang1※, Li Long1, Ren Xiaotong1, Qian Qiuying1, Han Jun2

(1.,,010018,; 2.,022150,)

The feldspathic sandstone region in middle reach of Yellow river is the main origin of course sand eroded to the river. It features with complex and diverse landforms characterized by ravines and gullies criss-cross, and is a key region for implementing the soil-water conservation and ecological restoration program in China. Since soil organic matter (SOM) plays an important role in almost all physical and biochemical processes in soil, understanding the spatial distribution of SOM is imperative to guide vegetation construction and reduce erosion of coarse sand into Yellow River. The Baojiagou small watershed, with an area of 12.67 km2, is a representative watershed in the Feldspathic sandstone region. It has been kept uninhabited and off anthrophonic effect in the test of an ecological immigration policy. Survey results reveal that forest and grassland are the main land use in the watershed. In this research, we analyzed SOM by sampling soils from a grid network in a plot in July 2018. Soil samples were taken from the depths of 0-20, 20-40 and 40-60 cm from each grid in the plot, and the SOM content in them was analyzed using sulfate digestion method. Soil potassium, dichromate and mechanical composition were measured by laser particle-size analyzer, and vegetation coverage was analyzed using photographic measurement. The spatial distribution of SOM and its dependence on environmental and topographical factors were analyzed using geo-statistics and the constrained ordination respectively. The results show that SOM content varied from 0.98 to 15.45 g/kg, and its dependence on topographic factors was ranked in the order of valley floor>slope> ridge. The semi-variance of SOM can be fitted by an exponential function, with its spatial variability being at medium level and the nugget effect ranging from 55.1 % to 57.5 %. SOM was rich in the center of the plot. Redundancy analysis (RDA) showed that the first and second axis explained 96.1% and 2. 8% of the total variation of SOM, respectively, and the first two axes explained 99.3% of the relationship between SOM and environmental factors. The correlation coefficient of SOM to the environmental factors in the first axis was ranked in the order of vegetation coverage > soil erosion degree > soil particle diameter > slope position > elevation > slope. Vegetation coverage and soil erosion degree correlated to SOM most closely with the first ranking axis defined as the vegetation-soil erosion factor. The slope has the largest correlation coefficient with the second ranking axis, which was defined as slope factor. Vegetation coverage was the dominant factor affecting the spatial distribution of SOM, and soil erosion degree was the main factor impacting the vertical distribution of SOM in the feldspathic sandstone region. Our results suggest that the areas with shallow soil are not suitable for large-scale land preparation and afforestation, and that surface sealing works better for these areas. Gully areas with deep soil and good water and soil fertility are suitable for planting trees.

soils; organic matter; feldspathic sandstone region; spatial distribution characteristics; constrained ordination; influencing factors

2019-04-22

2019-08-20

内蒙古自治区研究生教育创新计划项目（B2018111939Z）；2018内蒙古科技计划项目，“黄河粗沙集中来源区典型流域生态修复技术体系研究”；国家自然科学基金青年基金项目（41807079）

杨振奇，博士生，主要从事水土保持方面研究。Email：843296578@qq.com

秦富仓，博士生导师，主要从事水土保持与荒漠化防治教学与研究工作。Email：qinfc@126.com

10.11975/j.issn.1002-6819.2019.17.019

S158.9

A

1002-6819(2019)-17-0154-08

杨振奇，秦富仓，李 龙，任小同，钱秋颖，韩 君. 砒砂岩区小流域土壤有机质空间分布特征及其影响因素[J]. 农业工程学报，2019，35(17)：154－161. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2019.17.019 http://www.tcsae.org

Yang Zhenqi, Qin Fucang, Li Long, Ren Xiaotong, Qian Qiuying, Han Jun. Spatial distribution characteristics of soil organic matter and its influencing factors in small watershed of feldspathic sandstone region[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2019, 35(17): 154－161. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2019.17.019 http://www.tcsae.org