苏打盐碱草地不同研究尺度土壤pH值空间变异特征*

王欣慰，王洪峰，吴子龙，董雪云

(1 东北林业大学林学院，黑龙江 哈尔滨 150040；2 邯郸学院生命科学与工程学院，河北 邯郸 056005；3 哈尔滨学院，黑龙江 哈尔滨 150086)

松嫩平原生态脆弱，土地盐碱化日趋严重[1]，相比于20世纪50年代，目前该地区盐碱化面积已增加近60万公顷[2]。相比于其他区域，松嫩平原土壤空间质异性更为特殊[3]，通常情况下，其pH值变化过程更为缓慢[4]，但因松嫩草地土壤多为苏打盐碱土，pH值的变化在较小尺度上又会有较为剧烈的变化。对于松嫩草原来说，在土壤性质空间变异特性不明的情况下，对盐碱草地改良前后的评价、精确化改良措施的合理尺度等方面的研究和应用都缺乏坚实的基础。所以对土壤性质的空间变异特征的研究是对此区域生态环境保护和改良的理论基础。

土壤的化学性质随着时间和空间的变化并非遵循简单的随机函数关系，而是一种自相关函数关系[5]。自20世纪60年代以来，部分外国学者借用矿产分析的经验，发展了主要以半方差函数和克里格插值等方法为基础的对土壤空间异质性进行分析的方法即地统计学[6]，在地统计学中，对有限区域中区域化变量取值进行无偏最优估计的方法为空间局部估计[7-10]。同时，这种新方法也被利用在土壤变异的研究中，并受到人们的重视[11-12]。因为空间变异是尺度的函数，所以在这类研究中，研究尺度的选择是一个十分关键的因素，某一尺度下的研究结论会掩盖其他尺度的规律，这在前人的研究中也得到证实[13-14]。

pH值的变化是一个苏打盐碱土盐碱化的一个关键性指标，可以很好的反映土壤的理化性质，且能够影响土壤的其他性质[15]。本文在不同尺度下对其统计特性的空间变异性进行了研究，力图找到pH值在松嫩草地苏打盐碱土环境下的一些变化规律。

1 材料和方法

1.1 研究区概况

研究区域位于松嫩平原西部杜尔伯特蒙古族自治县他拉哈镇，地处N45°53′～47°8′，E123°45′～124°42′，平均海拔152 m，属温带大陆性季风气候，年均降雨量为400 mm左右，80%集中在7-9月，年平均气温3.6～4.4 ℃，日平均气温稳定在0 ℃以上的日数210 d，无霜期140 d，封冻期在11月上旬，解冻期在5月上旬。

1.2 样品采集

选择大尺度(2.5×107m2，取样间隔500 m)、中尺度(5.76×106m2，取样间隔112 m)、小尺度(8.75×104m2，取样间隔1 m)和微尺度(42 m2，取样间隔0.5 m)4个尺度进行取样研究。所有4个尺度样地均设在杜尔伯特蒙古族自治县他拉哈镇境内盐碱化草地。

选择一片盐碱草地，设置5000×5000 m样地为大尺度样地，在此样地上划分1000×1000 m网格，每个网格点设1×1 m小样方，取小样方四个顶点和中心点5个点0～20 cm表层土混合。

选1800×3200 m的盐碱化草地为中尺度研究取样区域。在此区内以划分112×112 m网格，每个网格点处设1×1 m小样方，取小样方四个顶点和中心点5个点0～20 cm表层土混合。

小尺度样地为250×350 m长方形样地，在此区内以划分50×50 m网格，每个网格点处设1×1 m小样方，取小样方四个顶点和中心点5个点0～20 cm表层土混合。

微尺度样地为6×7 m长方形样地，在此区内以划分50×50 cm网格，网格点上选取168个点，每个点取0～20 cm表层土。

1.3 pH值的测定

以电位法测定土壤pH值[16]。

1.4 数据处理

使用SPSS软件进行传统统计分析，GS+软件计算半方差函数，Surfer 8.0软件结合ENVI软件进行空间任意点值预测。

2 结果与分析

2.1 不同研究尺度pH值传统统计分析

对不同研究尺度土壤pH值进行了传统统计分析(表1)。只有大尺度取样时符合正态分布，其他尺度均不符合正态分布。说明在大尺度下，pH值的变化相对缓和，土壤性质大体均一。而相对较小的尺度下，土壤受放牧、土地开垦、小型湖泊其它人为干扰较剧烈，使其性质变化较复杂。

除大尺度外，最大值相差不大，最小值和均值有比较明显的差别，pH值的上限变化不大，下限变化较大。研究尺度对变异系数影响较大，从大尺度到微尺度的变异系数分别为16%、6.7%、11.9%和10.1%。大尺度上，土壤主要受气候、水文、土壤母质和大范围土地利用方式的影响，这些因素对土壤pH值的影响在不同地段有较大的差异。小尺度和微尺度的变异系数明显大于中尺度，土壤在较小尺度上pH值受放牧、微地形、植被等随机影响较大，能显著影响土壤表层的因素多且复杂，使较小尺度上土壤表层pH值变化剧烈。

表1 不同研究尺度pH值传统统计分析Table 1 Descriptive statistics of pH at different scales

2.2 不同研究尺度土壤pH值空间变异

首先考察不同研究尺度下取样点数值的统计分布特征，进行正态检验，不符合正态分布的进行正态转换。应用GS+地统计学软件，计算半方差函数，公式为：

式中：r(h)为半方差函数值；N(h)为间距为向量h的点对总数；Z(xi)为区域化变量Z在xi处的实测值；Z(xi+h)为与xi距离为向量h的样点的值，本研究中半方差函数的有效滞后距都设为最大采样间隔的1/2[17-21]。

GS+软件计算半方差函数，C0为块金值(nugget)；C为结构方差；C0+C为基台值(sill)；h为滞后距离；a为变程(range)。块金值表示随机变异的大小，基台值表示系统内的总变异，但由于自身因素和测量单位的影响较大，故块金值和基台值不能用于比较不同变量间的随机变异，而两者比值则能反映块金方差占总空间异质性变异的大小，表示土壤属性的空间依赖性[19-22]。当该比值<25%时，空间变量为强烈的空间自相关，在25%～75%时，为中等空间自相关，>75%时为弱空间自相关。变程与观测尺度及取样尺度上影响土壤水分的各种生态过程及其相互作用有关，能表示属性因子空间自相关范围的大小。在变程之内，变量具有空间自相关性，反之则不存在[19-25]。

表2 不同研究尺度半方差函数Table 2 Semi-variogram under different scales

图1 大研究尺度半方差函数图Fig.1 Semi-variogram in large scale

图2 中研究尺度半方差函数图Fig.2 Semi-variogram in meso scale

图3 小研究尺度半方差函数图Fig.3 Semi-variogram under small scale

图4 微研究尺度半方差函数图Fig.4 Semi-variogram in micro scale

不同研究尺度下对半变异函数进行拟合，对比选择最优的拟合模型。大研究尺度、中研究尺度、小研究尺度、微研究尺度的最优拟合模型分别为指数模型、高斯模型和球状模型。模型拟合决定系数较高，分别为0.595～0.939，说明理论模型能较好的反映pH值的空间变异特征。不同研究尺度的块金值/基台值为0.58～0.97，中尺度和微尺度为强空间自相关，大尺度和小尺度为中等空间自相关。

变程不是一成不变的，不同研究尺度下变程也不同。大研究尺度的变程为4620 m，中小研究尺度的变程差别不大，分别为220.0 m和173.9 m，微研究尺度变程为72.2 cm。变程是空间自相关的范围，一般来说，变程范围内存在空间自相关，变程范围外空间自相关消失。从不同研究尺度的结果看，pH值的变化存在不同的结构层次。松嫩草地土壤pH值的变化基本可分为三个层次：小于1 m范围内的变化、200 m左右范围内的变化，4～5 km范围内的变化。在这三个范围间不存在空间自相关(表2，图1～图4)。

2.3 不同研究尺度土壤pH值预测

首先绘制不同研究尺度采样图(图5～图8)，在此基础上以克里格法进行插值计算，并绘制pH值等值线图(图9～图12)。

在4个尺度试验区内各随机选30个点，GPS或米尺取得坐标值后，结合ENVI预测数值，然后在这些随机选取的坐标点处采样、测量，对预测值进行检验。

图5 大研究尺度采样图Fig.5 Sketch map under large scale

图6 中研究尺度采样图Fig.6 Sketch map under meso scale

图7 小研究尺度采样图Fig.7 Sketch map under small scale

图8 微研究尺度采样图Fig.8 Sketch map under micro scale

图9 大尺度取样等值线图Fig.9 Isogram of pH under large scale

图10 中尺度取样等值线图Fig.10 Isogram of pH under meso scale

图11 小尺度取样预测结果Fig.11 Isogram of pH under small scale

图12 微尺度取样预测结果Fig.12 Isogram of pH under micro scale

在回归分析时可以计算R2和残差平方和来标志回归方程和实际值的符合程度，在进行插值计算和在ENVI中进行预测时，无法得到回归分析中那样简单明了的公式，但仍然可以用同样的原理计算R2和残差来检验预测的准确程度(表3)。在大尺度取样时，预测pH值时R2小残差平方和很大，说明这种方式的大尺度取样和计算虽然在插值时可以得到比较好的结果(插值计算的R2>0.8)，但是其实对pH值的预测不够准确。中尺度的预测图过渡平缓，显示出区域内明显的高pH值聚集区成条带分布，和大尺度相比，而R2有所提高但仍然比较小，中尺度取样对具体点做预测准确率仍不高。不过大尺度和中尺度预测图残差不大，显示出的总体分布特征还是有相当的参考价值。

表3 R2和残差平方和Table 3 R2 and residual sum of squares

小尺度和微尺度取样时预测值可信，微尺度取样吻合度更高，微尺度预测图比小尺度预测图过渡更为平缓。小尺度取样预测时R2虽然较高但是残差平方和反倒是所有尺度里最高的，这应该是在小尺度上随机因素较大造成的，此结论和计算半方差函数时的结论相一致。也和其他研究者对小尺度的重视相一致[25-26]。这或许和植物竞争主要发生在小尺度上有关[27]。

微尺度预测精度很高，这容易被认为是由于微尺度上土壤性质均一性更好，但其实另有原因，这可以从不同尺度取样时变异系数的比较中发现这一点，微尺度取样时其变异系数明显大于中、小尺度，中小尺度由于尺度加大反而降低了变异。说明有产生变异的主要因素有一个最主要的影响尺度，这个尺度明显小于本研究中的中小尺度而和微尺度比较接近。这个尺度其实是产生变化的真正单位。由于微尺度接近产生主要变异的因素作用的尺度而使其预测精度较高，这也是在微尺度以上对具体点预测能力急速降低的真正原因。

3 结 论

从变程上看，四个研究尺度下松嫩草地苏打盐碱土壤pH值的变程为4～5 km、200 m左右和小于1 m。在这几个范围内存在空间自相关，在这几个范围间不存在空间自相关。也就是说，不同的因素在不同尺度上的效应使pH值的变化形成了这几个尺度层次。

pH值的这几个层次的变化和什么因素相关呢？松嫩地区黑龙江境内的盐碱土呈小斑块状分布，盐土和碱土总面积约为5.907×108m2，每个斑块的平均面积大约为2.46×107m2[28]。这样每个斑块的直径约为4～5 km，和大尺度下的变程十分一致。这些往往被道路、湖泊、河流、村庄和市镇等分割开来的独立的盐碱化斑块自成空间自相关的一个整体。研究地草地退化严重，被碱斑环绕的植物群落呈岛状分布，这些“岛”上的植物形成许多同心圆环状斑块(很多时候这个圆并不不完整)，与碱斑距离不同的圆环状斑块上生长着不同的优势植物。假如将生长同一种优势植物的斑块归为一类，则同一类斑块的宽度有相当的差异。在研究地随机设置了一条样线，样线穿过不同种类的斑块环，统计了同一类斑块中的最窄宽度和“岛”的宽度(表4)。斑块的平均最窄宽度(96 cm)和微尺度的变程(72 cm)很接近，这个小于1 m的范围很可能是一般情况下土壤和植物相互作用并产生可见效应的最小尺度。中尺度和小尺度的变程很接近，约200 m左右。在研究地地上植被没有发现明显的200 m左右变化，岛状植物斑块的宽度明显小于这个尺度，有可能是4～5个岛状植物斑块的性质变化有较紧密的联系而形成直径200 m左右的pH值变化单位。

表4 植物斑块宽度统计表(括号内为此斑块内优势植物)Table 4 Width of patch (dominant species is tagged between parentheses)

总体而言，小尺度和微尺度可以方便的得到精确的预测值，大尺度和中尺度取样可以研究pH值的总体分布趋势。研究地的盐碱化草地形成约为2.5×107m2的大尺度斑块，每个斑块内约有1000个约4×104m2的pH值变化单位，而苏打盐碱土壤pH值和植物之间相互作用主要发生在小于1 m的尺度上。