延河流域耕层土壤养分空间变异及与地形因子的相关性研究

罗 丹，毛忠安，张庭瑜,3,4,5，常庆瑞

（1陕西地建土地勘测规划设计院有限责任公司，西安 710075；2陕西省土地工程建设集团有限责任公司，西安 710075；3陕西地建土地工程技术研究院有限责任公司，西安 710075；4自然资源部退化及未利用土地整治重点实验室，西安 710075；5陕西省土地整治工程技术研究中心，西安 710075；6西北农林科技大学资源环境学院，陕西杨凌 712100）

0 引言

土壤养分是农作物摄取养分的重要来源之一，是土地生产力的基础，也是土壤质量评价的重要指标[1]。土壤养分空间变异是指在土壤质地相同的区域内，同一时刻不同空间位置上也具有明显差异[2]。土壤空间变异是普遍存在的，分析掌握变异规律是土地可持续利用的重要组成部分[3]。随着地统计学和3S技术的普遍应用，土壤养分空间变异研究取得了很大进展。其中郭旭东等[4]基于GIS和地统计学对河北省遵化市5中养分要素空间变异规律进行了研究，研究结果可用于有效指导农业生产；秦松等[5]通过对土壤空间变异与地形因子的相关关系的研究，得出地形因素与养分分布存在显著相关性的结论；高洁等[6]对阜康市1982、2010、2018年3个时期土壤有机质时空变化规律及其影响因素进行分析，评价了该地区的土壤肥力情况。延河流域是典型的黄土高原丘陵沟壑区，生态环境脆弱，加之人为因素干扰，受到土地利用和地形因素的显著影响，土壤属性空间变异程度较大[7]。研究土壤养分空间变异特征对地区合理施肥和防治水土流失有着十分关键的作用。已有学者对延河流域水土流失、景观格局、植被恢复等方面进行研究，在协调空间布局和改善生态治理方面贡献了理论支持[8-10]。对于流域内土壤空间变异规律及其影响因素还未有研究进行深入探讨，特别是对于黄土高原地区，土壤肥力丰缺是影响农作物产量的重要因素。本文以延河流域为研究对象，利用地统计学与GIS相关方法，研究了该地区土壤空间分布及变异规律，并基于DEM数据提取相关地形因子，分析流域尺度下地形因子对土壤养分空间分布的影响，以期为土壤养分有效利用和农业管理提供理论依据。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

延河是陕北第二条大水系，全长286.9 km，源起榆林市靖边县天赐湾乡周山白于山附近，由西北向东南，流经延安市志丹县、安塞县、宝塔区，于延长县南河沟凉水岸附近汇入黄河，流域面积7725 km2。流域以北为清涧河流域，西南临北洛河流域，南于云岩河流域相接[11]，地势西北高、东南低，海拔在500～1800 m之间（见图1），平均海拔1212.34 m。延河分为上、中、下游三部分，属于中游发达的河流，地貌形态特征较为分明。从源头到安塞县的化子坪为上游，地貌形态为黄土峁梁丘陵沟壑区，山大沟深，坡陡谷窄，植被稀少，地形破碎，侵蚀强烈，水土流失严重；从化子坪到宝塔区的甘谷驿为中游，地貌形态为黄土峁状丘陵沟壑区，河谷宽阔，两岸阶地宽广平坦，支流众多，河流侵蚀没有上游严重；从甘谷驿到河口为下游，地貌形态为破碎塬区，河流下切基岩，形成落差较大的陡峭峡谷，水土流失量低于上游。延河主要支流有杏子河、平桥川、西川河、南川河、蟠龙川等[12]，集中在中上游。受区位影响和地形制约，流域具有典型的大陆季风气候特征，平均温度为8.8～10.2℃，夏秋季多雨，冬春季干旱少雨，年降水量为400～550 mm，从上游到下游径流量逐渐减少，季节性明显，夏季汛期径流量明显增加，冬季常有枯水。由此导致自然景观和农业生产结构也具有明显的过渡性特征，以干旱草本植物为主，间有块状灌木林地，少量乔木林地。

图1 延河流域DEM图

1.2 数据来源及处理

土壤样品于2016年作物收获后、施肥前采集，遵循科学性、均衡性、代表性原则[13]，选择不同土壤类型、不同地貌形态的研究区耕层土壤作为样本，用GPS定位，同时记录灌溉条件、肥料施用等情况。土壤有机质、全氮、速效钾、速效磷、pH采用常规测定方法[14]。运用三倍标准差方法剔除异常值[15]，为保证样本量，将剔除的异常值用最大值或最小值代替。

本文使用的ASTER GDEM数据来源于地理空间数据云，空间分辨率为30 m×30 m。在ArcGIS10.3支持下，从DEM中提取流域范围，通过Spatial Analyst模块Hydrological Analyst工具，Fill填充洼地—Flow direction分析流向—Flow accumulation计算栅格水流量—Stream link提取栅格河网—Stream to feature栅格河网矢量化—Watershed生成流域，得到研究区DEM影像。基于研究区DEM运用Spatial Analyst模块表面分析中Slope、Aspect工具，生成坡度、坡向图，运用临域分析工具及地图代数中栅格计算器工具求得地形起伏度，对高程、坡度、坡向、地形起伏度进行重分类，得到延河流域地形因子分级及面积统计数据。

1.3 研究方法

半方差函数是地统计学中研究土壤养分变异性的关键函数。土壤在空间上应该是连续变异的，采用相关函数对土壤养分进行拟合，生成曲线方程即为半方差函数理论模型。采用GS+软件计算半方差函数及模型并分析，用以对土壤养分含量空间连续变异进行描述。计算公式如式(1)所示。

式中：γ(h)对应间距为h时的半方差；h对应采样点间隔距离；N(h)对应采样点间距为h的所有样本点对数和；Z(xi)和Z(xi+h)分别表示xi和xi+h处实测值。

半方差函数值随着样点间距的增加而增大，并在一定的间距（即变程）升大到一个基本稳定的常数（即基台），基台代表了空间总变异，变程代表了空间变异尺度范围；本该通过坐标原点，在位置趋于零时而并不为零时的非零值即块金方差，代表了随机变异。

利用GS+软件进行数据正态性检验、趋势分析和半方差函数构建；借助ArcGIS10.3地统计学模块克里金插值进行空间内插得到延河流域土壤养分空间分布趋势图；利用SPSS软件对土壤养分与地形因子进行相关性分析等操作。

2 结果与分析

2.1 土壤养分总体统计特征

将处理异常值后的延河流域土壤养分数据进行基本特征统计，结果见表1。土壤全氮含量在0.27～0.77 g/kg之间，平均含量为0.52 g/kg，根据陕西省第二次土壤普查养分分级标准[16]，全氮集中分布在在第6级别(0.5～0.75 g/kg)，属于较低含量水平；土壤速效钾含量在50～168 mg/kg之间，平均含量为105.56 mg/kg，处于标准的第3、4和5级别(70～150 mg/kg)，属于中等含量水平；土壤有效磷含量在4.5～13.6 mg/kg之间，平均含量为9.07 mg/kg，处于第5和6级别(5～15 mg/kg)，属于中等含量水平；有机质含量在4.9～12.2 g/kg之间，平均含量为8.55 g/kg，集中分布在第7级别(8～10 g/kg)，属于较低含量水平；土壤pH 7.2～9.3，平均值为pH 8.19，集中在第4级别(pH 8.1～8.5)，整体呈弱碱性。对不同尺度区域背景值进行对比分析，土壤养分平均含量与全省土壤养分背景值有较大差异，各指标明显低于全省平均含量；而在与陕北地区土壤养分平均含量对比中，各指标呈基本持平，这也符合较大地域差异影响土壤养分含量的规律。

表1 土壤养分统计特征

各土壤养分的变异系数大小依次为速效钾(19.34%)＞有效磷(16.27%)＞全氮(16.09%)＞有机质(13.98%)＞pH(2.36%)，按照变异等级的划分标准[弱变异性，变异系数(cv)＜10%；中等变异性，10%≤cv≤100%；强变异性，cv＞100%]，研究区各土壤养分除pH外在空间上都存在中等程度的变异性。土壤pH在土壤性质中变异性较低，属于比较稳定的因素，不易受施肥、灌溉等人为因素影响[8]。经过Box-Cox变换后，各养分指标符合或基本符合正态分布，达到空间克里格插值的前提条件。

2.2 土壤养分空间变异特征

利用GS+软件求取土壤养分半方差函数，以决定系数接近于1、残差趋向于0选取理论模型，土壤全氮最优拟合模型为球状模型，速效钾符合高斯模型，其他3种指标最优模型为指数模型，半方差函数决定系数均大于0.6，表明半方差函数拟合精度较高（表2、图2）。在变程范围内，距离越近的点相关性越大，而距离大于变程则不具备相关性，pH的变程相对其他土壤养分较小，在空间上表现的更离散，实地分布更加破碎。所有指标块金值均大于0，表示养分指标存在人为等随机性变异；均不同程度的具有一定的基台值，说明存在实验误差和短距离变异，土壤有效磷的基台值最大，表明空间总变异最大；块金与基台两者的比值为块金系数，比例大小被称为块金效应，表示变量的空间相关性程度，块金系数小于25%表明空间相关性强，块金系数在25%～75%之间表明空间相关性中等，块金系数大于75%表明空间相关性非常弱[18]。气候、地形、土壤类型等结构性自然因素会导致土壤养分空间相关性增强，而施肥、种植制度、耕作措施等人为随机性因素会致使其空间相关性减弱。延河流域土壤速效钾和pH块金系数小于25%，具有强烈的空间相关性，说明受到随机因素的影响较小；土壤全氮、有效磷、有机质块金系数均位于中等空间相关性区间内，说明同时受到结构性因素和随机因素共同影响；有效磷块金系数最大，为50%，表明其受到人类活动影响更大。

图2 土壤养分最优半方差函数图

表2 土壤养分最优半方差拟合模型及相关参数

2.3 土壤养分空间分布特征

基于Kriging插值获得研究区土壤养分含量分布图（图3）。插值结果对采样点进行了一定的延展，通过分级仍可表现出养分的空间分布差异和规律。延河流域全氮与有机质分布规律较为相似，低值位于西北部海拔较高处和东南部海拔较低处，高值位于流域中部宝塔区附近，呈现出由西北向东南先递增后递减的规律。这与延河流域泥沙量存在明显地区差异相关，从上游到中游含沙量和输沙模数是逐渐减少的，从中游到下游逐渐增多，延河上、下游水土流失严重，中游相对较轻，有机质和全氮在中游含量相对较高。速效钾与全氮、有机质分布规律不同，低值分布在西北高海拔地区，高值分布在东南部延长县附近，呈现由西北向东南波浪形递减的分布格局。有效磷除少量高值位于西北部靖边县附近，整体分布趋势表现为由中游宝塔区向两端减少。土壤pH沿某一方向变化的趋势不强，各个级别呈块状分布。

图3 土壤养分含量空间分布

2.4 土壤养分与地形因子的关系

地形条件通过水热条件和成土物质再分配，造成土壤养分空间差异[19]。通过ArcGIS地统计模块，计算耕地地形因子和土壤养分平均值，利用SPSS软件计算其相关系数，结果见表3，各土壤养分指标与地形因子之间均存在不同程度的相关。其中，全氮、速效钾、有效磷与所有地形因子均呈现负相关，全氮与高程、地形起伏度、坡向达到极显著水平；速效钾除坡向外，与其他地形因子均达到极显著相关；有效磷与高程、坡度呈极显著负相关；有机质与高程、地形起伏度呈极显著负相关，与坡向呈极显著正相关；pH除与高程呈极显著正相关，与其他地形因子无显著相关关系，说明选取的地形因子对土壤pH变化解释能力不强。

表3 土壤养分与地形因子的相关性分析

对研究区各地形因子进行分级，分别统计不同地形因子条件下土壤养分分布特征，结果见表4。海拔变化会引起温度、湿度变化，从而影响土壤中营养元素的积累、迁移和分解，导致土壤养分有所差异[20-21]。研究区耕地大部分位于海拔1000～1400 m之间，占耕地总面积的78.07%。随着海拔的升高，全氮、速效钾、有效磷、有机质呈现降低趋势，全氮、有机质在1200～1400 m海拔范围内变化幅度较大，速效钾在1000～1200 m变化幅度较大，有效磷在1400～1600 m变化幅度较大；土壤pH呈升高趋势，但变化幅度较大。坡度表示了该局部地表坡面的倾斜程度，坡度的大小直接影响地表物质流动与能量转换的强度与规模[22]，坡度变化越大，养分越不容易积累。研究区耕地坡度主要分布在6～25°，占地总面积的96.90%。随着坡度的增加，速效钾、有效磷呈减小趋势；全氮、有机质在不同地形因子级别下变化不大，在6～25°分布较离散。土壤养分空间分布具有海拔梯度性[23]，地形起伏度是描述区域地形特征的宏观指标，尤其是对于丘陵沟壑区等切割性较强的地区，地形起伏度变化越大，地形地貌越复杂多样[24]。研究区地形起伏度主要分布在70～150 m，占总面积的91.85%，其中110～150 m所占比例为64.50%。地形起伏度小于30 m区域内，耕地土壤养分含量高且分布集中；随着地形起伏度升高，全氮、速效钾、有效磷、有机质呈下降趋势，全氮变化幅度逐渐增加。坡向是决定地表面局部地面接收阳光和重新分配太阳辐射量的重要地形因子之一，直接造成局部地区气候特征的差异[25]，从而导致土壤养分差异。将坡向划分为平地、阴坡、半阳坡、阳坡、半阴坡，研究区各坡向面积相差不大，分布较为均衡。各方位的地面光热资源分配及地表径流也表现较为均衡，除平地外不同坡向土壤养分变化规律不明显，变化幅度也基本相当，平地上各营养指标变化幅度低于有坡向地区。地形因子对土壤养分的影响与土壤养分空间分布格局基本一致。在地势较低且平坦的区域内，温度湿度较高，土壤养分较为充足；在高海拔、地形起伏较大区域土壤贫瘠，养分含量低。

表4 不同地形因子分级下土壤养分含量分布特征统计

3 结论

延河流域土壤全氮、有机质平均含量处于较低水平，土壤速效钾、有效磷属于中等水平，土壤pH整体呈弱碱性。各土壤养分空间变异大小依次为速效钾＞有效磷＞全氮＞有机质＞pH，除pH外在空间上都存在中等程度变异。通过构建半方差函数得到养分指标理论模型和相应参数，模型决定系数均大于0.6，拟合精度较高。土壤pH空间分布最为破碎；所有指标均存在人为等随机性变异；土壤有效磷空间总变异最大；土壤速效钾和pH块金系数较小，主要影响因素为气候、地形地貌、成土母质等结构性因素；土壤全氮、有效磷、有机质具有中等水平的块金效应，受结构性因素和随机因素共同作用；其中有效磷块金系数最大，受到人类活动等随机因素影响更大。

土壤全氮与有机质空间分布为西北和东南低，中部高，整体呈现由西北向东南先递增后递减的分布规律，与高程、地形起伏度呈极显著负相关；速效钾含量西北低，东南高，呈现由西北向东南波浪形递减的分布格局，与高程、坡度、地形起伏度呈极显著负相关；有效磷整体分布趋势表现为由中游向上下游降低，与高程、坡度呈极显著负相关；土壤pH沿某一方向变化的趋势不强，除与高程呈极显著正相关外，与其他地形因子无显著相关关系。对研究区地形因子进行分级，分析不同高程、坡度、地形起伏度、坡向下土壤养分差异，结果表明土壤养分变异情况与地形因子的相关性计算结果相一致，地形因子对土壤养分的影响与土壤养分空间分布格局基本一致。在地势较低且平坦的区域内，更有利于农业生产，土壤养分较为充足；在高海拔、地形起伏较大区域养分含量相对较低。

4 讨论

地形条件影响土壤和环境间物质能量交换，是造成土壤养分空间变异的主要因素之一[26]。海拔除了影响温、光、水、热条件，还与土层厚度及成土母质相关，土壤养分随着海拔的升高均呈降低趋势。坡度和地形起伏度越大，实地地势越陡峭，养分流失更严重；而地势平缓的地区易于保水保肥，土壤养分更丰富。光照在一定程度上影响养分的分解速率，所以坡向也会导致养分差异。延河流域上、下游水土流失与中游相比更加严重，除了暴雨因素外，与上游坡大沟深的丘陵沟壑地形，土壤抗蚀力差；下游农业行动频繁，又缺乏植被保护也有一定关系。而中游植被较好，特别是延安以南地区生态环境修复、植树造林等因素影响，中游水土流失低于上、下游。全氮与有机质空间结构较为相似，氮素容易流失淋溶[27]，在上中下游表现出较强的空间变异性。在东南海拔较低区域农业生产中施用钾肥较多，植物吸收量低或钾肥随径流流向下游造成速效钾含量较高。植物对磷肥吸收利用较差，中下游有效磷随泥沙流失造成含量降低，而中游含量较高。

土壤养分空间变异是普遍存在的，主要由自然因素和人为因素引发。前人研究表明，土壤养分空间变异主要取决于气候、地形、土壤类型等结构性自然因素，此外施肥、种植制度、耕作措施等人为随机性因素也会对土壤养分空间变异产生较大影响。本文仅对土壤空间变异特征及地形因素的影响进行了分析，在今后的研究中仍需对于土壤类型等自然因素、土壤养分间相互影响以及人为因素在农业生产过程中的影响进行深入研究，以期为地区土壤养分管理、合理配方施肥提供依据。