基于GIS和RDA的丘陵区土壤养分空间变异及其与地形因子的关系

宋发军

（奉节县水利局，重庆 404600）

土壤是时空非均质的矿质综合体，在成土过程中受外部因素侵扰和内部生化过程影响，具有普遍而复杂的空间异质性。作为土壤属性之一，空间异质性影响着地表景观演进乃至区域环境与经济、社会发展［1，2］。探究土壤性质空间分布模式，可揭示环境因子对其影响速率与方向，认识土壤发育格局与元素的生物地球化学循环［3］。自然因素是土壤属性的来源，也是其空间变异的内生驱动力，其中地形是影响土壤养分在地理单元内变异的主要因素［4］。Seibert等［5］研究认为，低缓丘陵区阳坡的植被长势较好，丰富的生物残体矿化后有利于养分的积累，因而坡向是影响土壤养分的重要因素。陈洋等［6］分析表明，秦巴山区靠近沟谷地带的土壤养分下渗淋溶强烈，养分含量低于缓坡处，高程和坡度及其组合效应是土壤养分的主控因素。邓欧平等［7］研究表明，川中紫色土区土壤养分含量随着地形曲率增大而增加，且不同地形因子组合土壤养分分布不同。这些研究阐释了部分地形相位对土壤养分积累速率的再分配机理，一是着重于定性分析，针对不同地形因素影响力的量化分析较少；二是多为探究高程、坡度、海拔等一级地形因子的影响机制，少有研究径流强度指数、地形湿度指数等次级地形因子的影响。

大别山区是中部水土流失重点防护区，区域地形起伏、地质环境复杂、耕作分布离散，土壤性质受地理环境特征与人为活动共同影响，具有强烈空间异质性。为更深入解析地形梯度对土壤养分变异性的影响，以大别山丘陵地区为案例区，采用RDA方法对养分含量与地形因子进行排序和偏回归分析。RDA以线性模型能够厘定单一地形因子的影响程度，通过排序图予以可视化［8］。探究该区土壤空间变异性，定量解析不同地形因素与土壤属性之间的关系。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

研究区位于安徽省西南部花亭湖上游丘陵区，属于大别山系向长江延伸的余脉。区域为北亚热带季风性气候区，四季分明、夏季湿热，年平均气温16.4℃，年均降水量1 300 mm，无霜期249 d。微地形以平地、丘陵为主，地势周高中低、海拔高度38～304 m。区内植物以亚热带常阔叶混交林为主，土地利用类型以耕地、林地、草地占优，主要土壤类型为黄棕壤、水稻土和新积土。

1.2 土壤样品制备

样品采集时间为2015年秋季，根据区域地形、土地覆被等因素进行实地踏勘和样点布设，于每个采样基点10 m范围内由四角及中心部位共采集5份0～20 cm表层土壤，混合均匀分装至袋，并应用GPS仪记录样点轨迹，样点共计64个，其分布如图1所示。样品带回后经风干、去杂、捣碎、过筛等处理流程，对土壤中的有机质（OM）、全氮（TN）、速效氮（AN）、全磷（TP）、速效磷（AP）和速效钾（AK）含量进行测定分析［9］。

1.3 地形特征因子确定

选取与土壤养分关系密切的地形特征因子，包括一级地形指标海拔（ELE）、坡度（SLO）、坡向（ASP）、坡位（SP）、到河流的距离（DTR），反映区域基本的地貌形态特征；二级地形指标地形曲率（TC）、地形起伏度（RDSL）、地表粗糙度（SRL）、径流强度指数（SPI）、地形湿度指数（TWI），反映微地形、地表径流强度、土壤湿度等特性。各地形因子的计算与地理意义见参考文献［10-12］。

1.4 数据处理

以6种土壤养分为目标变量，以确定的10个地形因子为解释变量。用SPSS 21.0软件对土壤养分含量的均值、标准差及变异系数等特征进行计算，采用K-S方法检验正态分布特性；用GS+9.0进行半方差模型拟合运算，基于模型与参数进行空间插值。地形因子提取以研究区1∶10 000的地形图为基础，用ArcG 10.2软件投影校正、矢量化、拓扑检查处理后生成DEM数据，应用Spatial analysis软件的地形分析和栅格计算器辅助提取。解释变量中定性的地形因子量化处理，坡向量化公式为α=cosβ，式中，β为实际坡度（°），α为坡度编码值，数字越大，表示坡向越向阳；坡位编码为下坡为1，中坡为2，上坡为3，数值越大，表示坡位越高。

土壤养分与地形因子的关系用Canoco 4.5软件进行可视化表达。对土壤养分数据去趋势对应分析（DCA）以计算排序轴梯度，结果显示4个排序轴的最大梯度为0.346<3，表明其不满足单峰模型，遂采用线性模型对土壤属性与地形因子数据进行RDA分析，土壤养分排序得分的尺度比例选用标准偏差法，并进行对数转换成lg（x+1），以减弱特异值影响［7］。

2 结果与分析

2.1 大别山丘陵区土壤养分空间变异性

2.1.1 土壤养分描述性特征 土壤各组分特征参数具有一定差异（表1）。有机质、全氮、全磷等主要土壤特性的变异系数较小且相差不大，分别为22.73%、28.68%、23.24%；速效氮、速效磷和速效钾速效养分的变异程度略高，达到54.04%、90.67%、62.69%。参照全国第二次土壤普查养分分级标准，有机质、全氮、速效磷、全磷的含量属于3级中等水平，速效氮、速效钾为4级缺乏水平。经单样本K-S检验，除了速效氮双侧渐进显著性值大于0.05，服从正态分布外，其他组分数据未能通过检验，在后续统计分析中需进行相应转换。

2.1.2 土壤养分空间结构特征 GS+9.0中提供了高斯、球面、线性、指数4种类型函数用以拟合变量空间结构。依据决定系数R2趋向于1、残差RSS接近于0的原则选择了最优理论模型，并以200 m为步长，以2 400 m为有效分离距离，计算全向半分差函数，结果如表2所示。由于取样分布较均匀，相邻地块能够很好传递空间关联信息，各半方差模型的R2在0.912～0.992拟合度较高，能够反映该景观尺度下的土壤养分空间结构特征。其中全磷、全氮的块基比<25%，呈现强烈空间相关，说明其分布主要受自然因素控制；其他养分块基比介于25%～75%，属于中等空间相关，表明养分含量受到一定的随机因素影响，结构性略弱。其中速效磷的块基比值最大，达到59.05%，说明在小于采样尺度存在一定程度人为影响。从变程来看，各养分自相关距离不一，其中速效氮和速效钾变程较小，为1.5、1.7 km，说明其斑块破碎程度高，全局变化较大；而速效磷的变程较大，达2.7 km，表明其空间连续性较好（表2）。

表1 土壤养分指标描述

表2 土壤养分半方差模型及参数

2.1.3 土壤养分空间分布特征 Kriging法基于样点之间的空间相关性对邻域进行线性无偏最优估计，图2为研究区土壤养分含量空间插值结果。虽然预估值与实测值域存在一定出入，但其整体趋势性仍然能够反映养分总体空间格局。依图2可知，研究区北侧有机质含量较高并沿山脊线分布，中部河岸地带含量低，南部海拔较高处的样方也存在高值；全氮的分布特征与有机质相似，说明二者具有密切的循环过程；速效氮的高值区集中分布在南北侧丘陵缓坡处，中部以西的地形平坦处其含量稍低。全磷、速效磷的高值或低值区呈斑块状分布于海拔较低的样方，而边缘山脊线处的含量相对较低；其中速效磷的空间连续性较好。速效钾与速效氮的分布特征相似、均存在独立斑点，且空间连续性较差，这与前述半方差分析结果一致。整体来看土壤养分呈带状分布，局部地形增强了其空间异质性。

2.2 大别山丘陵区土壤养分与地形因子的关系

2.2.1 土壤—地形因子排序整体解释度 RDA分析（表3）表明，第一排序轴的典范特征值达到0.421，各排序轴的特征值与土壤数据的累计贡献水平逐渐递减，反映了排序轴的重要性呈减小趋势，地形因子总计解释了土壤养分54.7%的变异信息。土壤养分与地形因子之间的相关系数都较高，介于0.343～0.813，共解释总方差的99.6%，表明前4轴的排序结果能够较好地反映土壤养分与地形因子的关系。

表3 土壤养分与地形因子的RDA分析

2.2.2 土壤养分与地形因子的排序关系 土壤养分与地形因子RDA排序见图3。矢量箭头长度与方向代表土壤与此环境因子的典范相关关系。海拔的矢量箭头在速效磷上的余弦投影较长，表明海拔对速效磷的积累具有重要意义，在亚热带暖湿气候的低山丘陵区，较高海拔处地表景观以林草地为主，植物残体的矿化以及土壤矿质颗粒风化速率相对较快，一定程度上提高了磷的生物有效性［13］。坡位和坡度作为高程的派生地形因子，与速效钾和全氮关系密切，区域中下坡地形和缓，多为耕地和放牧牧用地，表层土壤受干扰频繁，速效钾和全氮积累较少；上坡植被覆盖密集下遮阴条件好、温湿度适中，枯枝落叶的分解能有效补充地表土壤氮素。坡向矢量箭头方向与各养分相反，表明呈负相关关系，尤其与速效磷负相关性显著，由于坡向越向阳气温较高而干燥，不利于动植物残体对土壤的肥化累积。就区域地形看，南坡坡度陡，水土流失效应较强［14］。地形湿度指数也与养分存在负相关关系，地形曲率与速效钾负相关关系明显，到河流距离、地表粗糙度、坡度等与各养分存在一定正相关。总体而言这些因子的矢量距离较短，表明其对土壤养分的影响只存在于一定尺度范围。

土壤养分距地形因子质心的距离反映了其空间变异性受环境因素的支配程度。速效氮离质心最近，表明其空间变异受到较多的环境因素影响；速效钾、全氮、速效氮、有机质位于第二象限，离质心较近，说明其影响因子较多；速效磷距质心最远，表明只有较个别地形因子对其存在强烈影响。

2.2.3 地形因子的定量分析 Monte Carlo置换检验直观显示了各地形因子对土壤养分变异解释度，如表4。地形因子海拔、坡向、坡位对土壤养分变异性影响达到显著水平（P<0.05），其解释度依次为15.2%、14.1%、7.1%，说明它们是土壤属性呈现空间分异的主要地形因素。到河流距离也对土壤养分空间差异性产生一定影响（变量解释度5.7%），尚未达到显著水平；其他地形指标因子的影响程度有限，对养分变异的解释能力共计只有12.5%，径流强度指数对养分的影响程度最低，解释能力仅有0.3%。综合来看，一级地形因子的解释能力较强，共解释了44.7%的变异信息，而二级地形因子解释能力较差，仅为10.1%，表明其对土壤空间异质性的影响较弱。

表4 环境因子解释的重要性排序和显著性检验

为进一步分析土壤养分对地形因子的依赖性，采用t-value双序图予以可视化表达，如图4。Van Dobben圈表征了土壤养分分布与环境变量的相关关系，对高程的分析显示，速效磷、速效氮、有机质和全氮落入Van Dobben实线圈内，说明养分与该因子呈显著正相关关系，其中速效氮与之相交，表明高程对其的影响不具有显著意义。由地形因子分析可知，各养分矢量线落入虚线圈中，表明其与地形因子之间呈负相关关系，其中坡向对速效磷的影响最显著，对速效氮则影响最弱，其他养分则居中，并均呈负相关关系。分析养分与坡位的关系，两者呈正相关关系，对各养分影响力依次为速效氮>速效钾>全氮>有机质>速效氮>速效磷。

3 结论

通过经典统计和地统计学方法研究大别山丘陵区表层土壤养分空间异质性，并应用RDA法量化地形因子对其影响程度，得出以下结论。

1）研究区土壤养分有机质、全氮、速效磷、全磷含量为中等水平，速效氮、速效钾较缺乏；6种养分均属于中等程度变异，变异性依次为速效磷（90.67%）>速效钾（62.69%）>速效氮（54.04%）>全氮（28.68%）>全磷（23.24%）>有机质（22.73%）。

2）研究区土壤速效磷的最适模型为指数模型，有机质、全氮、速效氮为高斯模型，全磷和速效钾以球面模型拟合最佳。全氮、全磷的块基比为20.41%、20.25%，呈强烈空间自相关性；有机质、全氮、速效磷、速效钾为中等空间自相关性，块基比依次为43.10%、48.57%、59.05%、44.81%。Kriging插值显示，土壤养分呈带状分布，表现出随地形分布的趋势特征。

3）地形因子共解释了54.7%的变异信息，其中一级地形因子如海拔、坡向、坡位、到河流距离、坡度的解释程度较高，达到15.2%、14.1%、7.1%、5.7%和2.5%，而二级地形因子地形曲率、地形起伏度、地表粗糙度、径流强度指数、地形湿度指数的解释能力较低，共解释了10.1%的信息。其中高程、坡向、坡位对土壤养分的综合影响达到显著水平（P<0.05），是区域土壤养分空间变异的主导地形因子。