内蒙古河套灌区土壤性质空间变异性分析
——以解放闸灌域和永济灌域为例
2021-02-14李焕弟万核洋齐泓玮
李焕弟， 李 江,， 刘 永， 朱 婷， 万核洋， 齐泓玮
( 1.河海大学 农业科学与工程学院， 江苏 南京 211000； 2.清华大学 水沙科学与水利水电工程国家重点实验室， 北京 100084； 3.金华市水利水电勘测设计院有限公司 浙江 金华 321000)
1 研究背景
内蒙古自治区河套灌区是我国重要的商品粮油生产基地[1-2]，是典型的人工农业绿洲[3]，保障灌区粮食的高产稳产，稳步推动绿洲农业生态的协调发展是重中之重。农田土壤作为影响农业生产的重要因子，是农作物赖以生存的物质基础。土壤是时空连续的变异体，农田土壤变量的空间特性研究是推动精准农业发展的动力[4-6]，对于维护粮食安全，促进农业经济发展具有重要意义[7]。
土壤的空间变异性是一种自然特性[8]，土壤颗粒、水分、有机质、盐分等的空间变异性是影响农业生产及农田精准化管理的重要因素，因此，土壤性质的空间变异研究已成为土壤科学领域的热点问题之一[9-12]。经典统计学和地质统计学是土壤空间变异及分布规律的常用研究方法[9,13]。结合经典统计学及地统计学理论，张娜等[14]对内蒙古河套灌区解放闸灌域进行土壤质地空间变异性分析，发现土壤各粒径的空间变异性主要是由其结构性因素(母质、气候、地形等)所决定。刘继龙等[15]基于传统统计学和多重分形方法，分析了东北黑土区农田田间持水率的空间变异特性，指出该研究区田间持水率呈多重分形特征，空间变异程度为弱变异，为黑土区土壤水分管理及调控提供了理论依据。张若曦等[16]应用地统计学Kriging插值法来描述水力侵蚀条件下土壤有机碳的空间动态迁移过程。祁连山南坡在不同土地利用方式下的土壤含水量、有机质、电导率具有中等空间变异性，土壤pH具有弱空间变异性[17]。张志华等[18]揭示了土壤总容重、砾石含量、植被覆盖度、土壤含水量是影响太行山南麓土壤碳氮空间变异的主要因素。
前人针对河套灌区土壤质地[14]、土壤水分[19]、盐分[20]的空间变异性已进行相关研究，但对于灌区较大采样尺度上的土壤性质空间变异性研究较少。鉴于此，本文应用经典统计学与地统计学方法研究内蒙古自治区河套灌区解放闸灌域和永济灌域在2018年春季、2019年秋季的土壤水分、盐分以及质地等的空间变异性，揭示其空间分布规律，以期为该灌区乃至整个西北地区的农业节水、中低产农田的改造和治理提供理论参考。
2 数据来源与研究方法
2.1 研究区概况
内蒙古自治区河套灌区位于黄河流域上游(北纬40°12′～41°20′，东经106°10′～109°30′)，是我国第三大灌区，灌区面积为17 283 km2。灌区行政区包括磴口、杭锦后旗、临河、五原和乌拉特前旗5个区县，分为5大灌域(乌兰布和灌域、解放闸灌域、永济灌域、义长灌域、乌拉特灌域)。解放闸灌域和永济灌域位于河套灌区的中西部，本文选取解放闸灌域和永济灌域中的杭锦后旗和临河区作为研究区域，对其进行土壤采样调查。研究区面积为5 513.56 km2，占河套灌区面积的24%以上，其中农业用地占51%，林、草地占25%，水域面积占2%，8%为裸地，城乡居民用地占14%。研究区地处典型的大陆性气候区，2012-2016年的年平均气温为7.5～9.1 ℃，年平均降水量为160 mm，年均蒸发皿(20 cm蒸发皿)蒸发量为2 000 mm。研究区位置及土壤采样点分布图见图1。
图1 研究区地理位置及土壤采样点分布
2.2 采样点分布与采样方法
2.2.1 采样点分布 本文使用的数据采样时间为2018年5月和2019年9月，所有采样点分布于农田内，利用手持GPS定位采样点的经纬度。2018年采样点共计59个(图1)，其中分布于临河区37个，杭锦后旗县22个；2019年采样点共计40个(图1)，其中临河区24个，杭锦后旗县16个。
2.2.2 采样方法 (1)土壤含水率和电导率。采用TRIME Pico64/32[21]测定采样点表层土壤(0～20 cm)的含水率及电导率。测量时，将仪器探针插入采样点表层，直接读取该采样点的土壤含水率及电导率。(2)土壤质地。利用激光粒度分析仪[22]测定采样点表层土壤的机械组成，根据美国农业部土壤质地分类法，利用土壤颗粒级配对土壤质地类型进行分类，将其分为黏土、砂质黏土、砂质黏壤土、砂质壤土、壤质砂土、砂土、壤土、黏壤土、粉质黏土、粉质黏壤土、粉砂壤土、粉砂土。
2.3 数据处理及分析方法
利用SPSS20.0对土壤水分、电导率以及土壤颗粒进行描述性统计特征分析。利用ArcGIS中GeoStatistic Analyst模块完成土壤水分及电导率的Kriging插值。在ArcGIS软件中通过泰森多边形(Voronoi diagram)功能完成土壤质地的空间分布研究。
Kriging插值法是以变异函数理论和结构分析为基础，对采样点的区域化变量进行无偏最优估值的一种插值方法[23]，其原理是空间距离相关和方向相关，在数学上被证明是空间分布数据局部最优线性无偏估计技术，即估计值的数学期望等于理论值，估计的平均误差为0，最优是指估计的误差方差最小。泰森多边形是对空间平面的一种划分方法，利用检测站点数据代表观测区域的数据，实现从点到面的转换[24-25]。该方法的计算步骤可简单描述为：首先连接相邻采样点，将研究区划分为若干个三角形，然后在采样点的周围划分三角形边的中垂线，从而形成若干个泰森多边形。使用ArcGIS软件中的“ArcToolbox”泰森多边形功能对研究区土壤质地进行空间插值。
3 结果与分析
3.1 采样结果统计分析
2018、2019年研究区各采样点样本数据统计分析结果见表1。由表1可见，研究区内各采样点土壤含水率在17.33%～47.27%之间，电导率在2.17～4.79 mS/cm之间，砂粒含量范围为14.50%～100.00%，粉粒含量范围为0～71.00%之间，黏粒含量范围为0～29.50%之间，各数据变异系数为12%～50%。2018年土壤含水率平均值为28.79%，电导率为3.33 mS/cm，高于2019年的土壤含水率均值和电导率均值；各土壤粒径含量中，除砂粒含量2018年均值低于2019年，其余均高于2019年。
表1 2018、2019年研究区各采样点样本数据统计分析结果
2019年土壤含水率的变异系数略小于2018年，表明2019年的土壤含水率变异程度小于2018年，但无较大差异，说明研究区内土壤含水率在播种前(2018年春季)与次年收获后(2019年秋季)空间变异性不大。2019年秋季电导率和土壤各粒径含量的变异系数均高于2018年春季，其中2018年春季与2019年秋季的电导率变异系数相差不大，而2019年秋季土壤粒径含量变异系数则明显高于2018年春季，表明2019年电导率与土壤粒径含量的变异程度大于2018年，其中土壤粒径中黏粒含量的变异程度最大。2019年土壤粒径含量较2018年变异程度大的原因可能是：2018年采样时间为春季作物播种前，而2019年采样时间为秋季作物收获后，农田土壤粒径经过一期作物生长后可能受耕地、施肥、机械化收获等影响而产生了变化。根据相关研究，变异系数CV等级划分[26]为：CV<10%为弱变异性，10%
3.2 不同土质条件下含水率及电导率分析
2018年春季的采样点土质分布为：黏壤土1个、粉砂壤土20个、壤土24个、砂壤土14个；2019年秋季的采样点土质分布为：粉质黏壤土1个、粉砂壤土10个、壤土18个、砂壤土6个、砂土5个。图2为根据采样点土壤质地类型得到的不同土质条件下的土壤含水率及电导率。
由图2可以看出，2018年各类土质土壤含水率表现为：粉砂壤土>壤土>砂壤土>黏壤土，平均值变化范围在19.67%～30.48%之间，砂壤土和黏壤土各取样点的土壤含水率变化较小，这可能是研究区内砂壤土和黏壤土分布面积较小、其取样点数量较少导致的；2019年不同土质条件下的含水率变化不大，平均含水率为27.72%。对于不同土质，2018和2019年均表现为壤土的土壤含水率变化范围最大，其中2018年在17.33%～47.27%之间、2019年在18.12%～34.04%之间，而2018和2019年土壤含水率变化最小的分别为黏壤土和粉质黏壤土，原因可能是采样样本数量对空间变异性影响较大，壤土的采样样本最多，则其空间变异性最大。
图2 2018、2019年研究区不同土质条件下的土壤含水率及电导率
2018、2019年土壤电导率的变化情况与土壤含水率变化情况类似。2018年不同土质的电导率平均值波动范围为2.79～3.39 mS/cm，平均值为3.33 mS/cm；2019年不同土质的电导率波动值变化不大，平均电导率为3.22 mS/cm，小于2018年的土壤电导率平均值。另外，不同取样时间对土壤电导率波动性影响较大，2018年春季以壤土的电导率波动最大，范围在2.17～3.94 mS/cm；2019年秋季以粉砂壤土的电导率波动最大，范围在2.43～4.79 mS/cm。同种土质条件下土壤含水率以及电导率在不同采样时间之间的变异性因两年之间的采样点数量及分布的不同而有所差异。
3.3 空间插值结果及分析
采用泰森多边形方法对研究区的土壤质地进行空间插值，得到2018、2019年土壤质地的空间分布图，插值结果如图3所示。分析图3可知，2018年不同质地的土壤所占面积分别为：粉砂壤土2 166 km2、壤土2 008 km2、砂壤土1 256 km2、黏壤土84 km2，可见2018年春季研究区内土质以粉砂壤土和壤土为主，两种土壤的面积占研究区总面积的76%。从不同土质的分布区域来看，黏壤土分布在研究区的东北部，砂壤土主要分布在研究区西南部，其余类型土壤零星分布在研究区内。2019年不同质地的土壤所占面积分别为：壤土2 485 km2、粉砂壤土1 498 km2、砂土716 km2、砂壤土714 km2、粉质黏壤土100 km2。与2018年相似，2019年秋季研究区内土质以壤土和粉砂壤土为主，占研究区总面积的72%。不同土质分布区域较2018年有所变化，其中粉质黏壤土分布在研究区的南部，砂壤土主要分布在研究区的中部，砂土分布在研究区的西部与东部。总之，2018与2019年的土壤质地类型总体变化不大，2019年秋季土质较2018年春季具有更强的多样性。
图3 2018、2019年研究区土壤质地空间分布
采用普通Kriging方法对2018、2019年研究区内采样点的土壤含水率、土壤电导率进行插值分析。图4为2018、2019年研究区土壤的含水率和电导率空间分布图。图4显示，两种指标的空间分布规律一致，呈现以采样点为中心向四周辐射扩散分布。2018年研究区土壤总体含水率高于2019年，但2018年与2019年的土壤含水率空间分布状况类似，均表现为西北部高于东南部。电导率的空间变异性小于土壤含水率的空间变异性，且2018年春季土壤含水率及电导率的空间变异性小于2019年秋季两者的空间变异性。
图4 2018、2019年研究区土壤的含水率和电导率空间分布
土壤水分以及电导率受多因素的影响。首先，取样时间的不同会增加其空间变异性，2018、2019年的取样时间分别为5、9月，春季、秋季两个时段气象条件差别较大，会对土壤的水分以及盐分迁移产生较大影响，造成土壤水分以及盐分分布的差异[27]。其次，根据调查显示，2018年取样时间为玉米、番茄等作物的播种前期，地表情况主要以农田覆膜播种为主；2019年取样时间为作物收获后，部分田面翻耕，土壤结构疏松，提高了土壤水分蒸发强度[28]，这可能是导致2018与2019年土壤性质差异性的重要原因。
4 讨 论
对研究区2018、2019年土壤质地、含水率和电导率进行统计分析以及空间插值，结果表明，土壤含水率、电导率以及粒径含量的变异系数CV值均介于10%～100%之间，属中等空间变异。所研究的2个年份中，研究区土壤质地类型有所差异，2018年主要为粉砂壤土、壤土、砂壤土和黏壤土，2019年主要为壤土、粉砂壤土、砂土、砂壤土和粉质黏壤土。一方面可能是因为采样点的数量以及采样点的随机性对土质分布及多样性产生了影响；另一方面，2018年采样时间为春季播种前，而2019年为秋季作物收获后，两个时间段农田表层土壤结构会略有不同，土壤结构的差异会引起土壤颗粒组成的差异，造成两个采样年份间土质空间分布的差异。2018年研究区土壤电导率平均值较2019年高，与李慧等[29]的研究结果相似。这可能是由于冬季冻融作用会促进土壤盐分的重分布[28]，春季消融期内，蒸发强度增加，土壤盐分向表层土壤聚集[29]，而2019年在农作物收获时期采样，作物生育期内的多次灌水会使表层盐分在水流入渗作用下向深层土壤运动，一定程度上降低了表层土壤的盐分，同时灌水的不均匀性也会导致不同取样点盐分的差异。
本研究对2018～2019年解放闸灌域和永济灌域的土壤性质空间变异性进行了初步探究，但未对其影响因素进行剖析，而土壤性质的空间变异性受地形地貌、土壤自身的高异质性、自然因素和人类活动等多种因素的影响[30]。因此，对土壤性质尤其是土壤性质差异成因进行深入的探讨和分析、综合考虑多种影响因素来明晰土壤性质的空间变异性是今后研究的重点。
5 结 论
通过对内蒙古自治区河套灌区解放闸灌域和永济灌域2018年春季和2019年秋季的土壤水分、土壤电导率以及土壤质地的空间变异性及空间分布规律进行研究，得出以下结论：
(1)经典统计学分析结果表明，2018和2019年所研究的两个灌区内土壤含水率和电导率的变异系数无明显差异，2019年土壤粒径含量变异系数明显高于2018年，2018和2019年的土壤水分、电导率以及土壤粒径含量均呈现中等变异性，变异性主要受取样时间、取样点的随机性以及农田地表情况等因素的影响。
(2)不同取样时间土壤质地存在差异，2018年春季土壤质地类型主要有粉砂壤土、壤土、砂壤土以及黏壤土，2019年秋季土壤质地类型主要有壤土、粉砂壤土、砂土、砂壤土以及粉质黏壤土，秋季较春季具有更强的土壤多样性。研究区以壤土和粉砂壤土为主，占研究区面积的72%～76%，其他土壤质地零星分布其中。
(3)研究区域内的土壤含水率、电导率均表现为以采样点为中心向四周辐射扩散分布，其中土壤含水率表现为西北部高于东南部，以壤土的土壤含水率变化最大；而电导率空间变异性较小，表现为2018年春季壤土变化最大，2019年秋季粉砂壤土变化最大。
