拉萨河流域中下游洪积扇土壤养分评价

张子琦，焦菊英,*，陈同德,3，陈玉兰，林 红，徐 倩，程玉卓，赵文婷

（1 西北农林科技大学水土保持研究所 / 黄土高原土壤侵蚀与旱地农业国家重点实验室，陕西杨凌 712100；2 中国科学院水利部水土保持研究所，陕西杨凌 712100；3 青海民族大学政治与公共管理学院，青海西宁 810007）

土壤是人类赖以生存的物质支撑，是植物获取生长所需水分和养分的来源[1]。近年来由于气候变化及人口数量的增加，引起的人地矛盾日益突出，土地利用强度的不断加大导致土壤质量持续降低。土壤质量是土壤肥力质量、土壤环境质量和土壤健康质量3方面的综合维度[2]，其中土壤肥力质量评价是土壤质量评价的核心内容，其直接反映了土壤为植物供给水分和养分的能力，而土壤养分评价则是土壤肥力质量评价的主要内容[3]。

土壤养分评价的核心是评价方法的选取，直接决定了评价结果的准确性。国内外已有众多学者将不同的方法运用于不同区域、不同尺度的土壤养分评价当中，这些方法的差异集中于各养分指标权重的获取，以及将各养分指标综合的数学模型的选择[4–8]。目前评价指标权重的获取方法主要分为两类，一类是主观赋权法，即由专家根据其知识体系、工作经验以及评价目的等确定各指标的重要性程度，然后给予相应的权重，例如层次分析法[9]。虽然其评价结果贴近实际状况，但主观随意性强，缺乏普适性；另一类是客观赋权法，即是通过一系列的数学算法计算出原始数据之间的客观差异及相互的影响程度，从而确定指标权重，例如熵权法[10]、主成分分析法[11]等，其优点是适用性广。以主成分分析法确定指标权重的客观赋权法一方面可靠性高，另一方面其既能体现评价指标的相对重要性，又能体现评价指标之间的差异性[12]。土壤养分是一个多指标体系，每一特定指标只能反映出土壤养分水平的某一侧面，而且各指标的评价结果往往是不相同的。目前将多个土壤养分指标集成然后进行土壤养分综合评价的数学模型，主要有模糊数学[13–14]、BP人工神经网络[15–16]、物元模型[17–18]等，不同模型各有优缺点，适用尺度与精度也存在差异。其中，物元分析是我国学者蔡文于20世纪80年代首创的一种研究解决不相容问题的方法，其基本内容是对每个评价指标进行分级区间界定，通过单指标的关联函数计算得到单指标的等级，再通过模型集成得到多指标的综合等级[19]。运用物元模型进行土壤养分评价的优点是，其不仅能计算某一地点的土壤养分综合评价等级，而且能得出单个土壤养分指标的等级，从而可以验证评价结果的准确性，目前物元模型已成功应用于不同区域的土壤养分评价[17–20]。

拉萨河流域是藏南及喜马拉雅中段生态安全屏障区的经济重点发展亚区，也是“一江两河”地区土地沙化和水土流失的重点治理区[21]。随着全球气候的变化以及人口数量的不断增加，人地矛盾日益突出，洪积扇逐渐成为拉萨河流域中下游人类生产生活的重要场所[22]。为营造可持续优质牧场、建设高质量基本农田，实现洪积扇土地资源的合理化利用，本研究通过对拉萨河流域中下游洪积扇草地、灌丛和农田土壤养分指标含量的测定，基于主成分分析确定各养分指标的权重，应用物元模型对拉萨河流域中下游洪积扇土壤养分状况进行综合评价，以期为后续制定科学合理的洪积扇土地管理措施提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

拉萨河发源于念青唐古拉山脉中段北侧的罗布如拉，沿途流经墨竹工卡县、达孜区，最后经过拉萨市，在拉萨市曲水县汇入雅鲁藏布江。拉萨河的干流呈一个巨大的“S”形，从东北向西南伸展，全长 568 km，流域面积 31760 km2，平均海拔 5200 m，是雅鲁藏布江的5大支流之一。该区域属于典型的高原温带半干旱季风气候，位于 29°20′～31°15′N、90°05′～93°20′E，气候寒冷干燥，1 月份平均气温为0℃，7月份平均气温为17℃，年平均降雨量为400～500 mm，在冬末和春天风暴频繁。中下游洪积扇发育广泛，植物种丰富，如金露梅 (Potentilla fruticosa)、扁刺峨眉蔷薇 (Rosa omeiensis f.pteracantha)、牛筋草 (Eleusine indica)、火绒草(Leontopodium leontopodioides)、披碱草 (Elymus dahuricus)等。土壤类型以草毡土、草甸土及黑毡土为主，还包括寒冻土、棕冷钙土和沼泽土等多种土壤类型，各类型土壤中均含有较多的石砾[23]。

1.2 土壤样品采集及养分含量测定

野外采样前，在室内通过Google Earth对拉萨河流域中下游的洪积扇进行提取与选择，综合考虑洪积扇的空间分布和土地利用，结合实地情况，最终选取了拉萨河流域中下游的20个典型洪积扇作为调查对象 (图1)，其主要分布于堆龙德庆、当雄、林周和墨竹工卡4县区辖区内。于2019年和2020年7—8月分别进行了野外调查，调查过程中按洪积扇的上中下布设样点，综合考虑洪积扇植被的分布状况，共布设321个样点，其中自然草地样点224个，灌丛样点52个，农田样点45个，各洪积扇的基本信息及对应采样点的数量见表1。土壤样本采集时按照S形取样法采取表层0—20 cm土壤，将土样混合均匀装入布袋，记录各样点的经纬度及海拔。带回室内去除植物根系和石块后放在实验室风干，风干后将土样均匀分为2份，一份过1 mm筛，用于土壤碱解氮 (AN)、有效磷 (AP)和速效钾 (AK)的测定，另外一份过0.149 mm筛，用于土壤有机质 (OM)、全氮 (TN)、全磷 (TP)和全钾 (TK)的测定。土壤养分指标的测定参考《土壤农化分析》[24]，土壤OM采用K2Cr2O4容量法测定；土壤TN用全自动定氮仪 (型号：福斯Kjetltec8400)测定；土壤TP用AA3全自动连续流动分析仪 (Seal AA3，产地：德国)测定；土壤TK用火焰光度计 (上海分析仪器有限公司FP640)测定；土壤AN用碱解扩散法 (国标)测定；土壤AP用UV-1780紫外分光度计 (岛津)测定；土壤AK用火焰光度计 (上海分析仪器有限公司 FP6410)测定。

图1 洪积扇分布图Fig.1 Distribution map of sampling points

表1 各洪积扇基本信息及采样点数Table 1 Basic information and the number of sampling points in alluvial fans

1.3 数据分析

通过物元模型综合土壤养分各指标对土壤养分状况进行综合评价。物元模型的基本组成有基本元、经典域物元和节域物元。其中，基本元是由待评价事物、目标特征以及特征量值构成的矩阵，是待评价事物在物元模型中的基本形式；经典域物元是由标准事物、目标特征以及标准事物的目标特征所包含的量值区间 (经典域)构成的矩阵；节域物元为经典域物元的扩充，其包含了标准事物以及可转化为标准的事物。物元模型的基本运算过程如下：判断基本元的特征量值是否属于经典域物元的量值区间，属于则直接通过关联函数计算等级关联度，不属于则需经过节域修正，再通过关联函数计算等级关联度；得到单指标的等级关联度之后，将其加权平均得到综合关联度，最后根据综合关联度输出评价结果[25]。

1.3.1 物元模型的构建及各养分指标等级关联度的计算 本研究物元模型中的基本元是由土壤样本N、土壤养分指标ck和实测指标量值vk构成的矩阵，共选取土壤有机质、全氮、全磷、全钾、碱解氮、有效磷和速效钾7个土壤养分指标对土壤养分水平进行综合评价，基本元R可以表示为：

其中，N为待评价的土壤样本；ck为土壤养分指标；vk为土壤养分指标ck的实测量值；k=1,2,···,7，分别对应土壤有机质、全氮、全磷、全钾、碱解氮、有效磷和速效钾。

经典域物元是由土壤养分指标所对应的标准等级N0j，土壤养分指标ck及其对应等级的量值区间所构成的矩阵，标准等级N0j根据全国第二次土壤普查的土壤养分分级标准[26]划分，具体分级标准见表2。经典域物元R0j可以表示为：

其中，N0j代表土壤养分指标的标准等级，j=1,2,···,6；N0j分别对应表2中土壤养分指标的Ⅰ～Ⅵ级；X0jk为j等级的k指标ck对应的量值区间，其值为(a0jk，b0jk)，如表2中Ⅱ级土壤有机质所对应的量值区间为 (30，40)。

表2 全国第二次土壤普查土壤养分分级标准Table 2 Soil nutrient classification standards of the second national soil survey

节域物元是由土壤养分指标等级P、土壤养分指标ck及其量值区间所构成的矩阵，其中P包含了上述土壤养分指标的6个标准等级，量值区间为上述土壤养分指标的6个标准等级对应量值区间的集合，节域物元Rp可以表示为：

其中，P为土壤养分指标等级；Xpk为P关于土壤养分指标ck的量值区间，其值为 (apk，bpk)，例如本研究节域物元中土壤全氮的量值区间为 (0，18)，其为全氮的6个标准等级对应量值区间的集合。

物元模型中通过计算待评土壤样本的养分指标值与标准等级养分指标量值区间之间的距离 (等级关联度)，来判断待评土壤养分指标的等级，等级关联度Kj(ck)的计算如下：

式中，P(vk，Xojk)为土壤养分指标ck的实测量值vk与该指标经典域物元中标准等级的量值区间之间的距离；P(vk，Xpk) 为土壤养分指标ck的实测量值vk与该指标节域物元中的量值区间之间的距离；Kj(ck)为土壤养分指标ck关于评价等级j的单指标关联度，Kj(ck)∈R。当Kj(ck)=max[Kj(ck)]时，待评价土壤样本的养分指标ck属于等级j。

土壤养分各指标对土壤总体养分水平的贡献程度不同，因此将各指标综合时需给予其相应的权重，通过对土壤样本各指标等级关联度的加权平均，得到土壤样本养分等级与其标准养分等级之间的距离，该距离称为综合关联度，则其综合关联度[Kj(N)]可以表示为：

其中，Wk为土壤养分各评价指标的权重，k=1,2,···,7，分别对应土壤有机质、全氮、全磷、全钾、碱解氮、有效磷和速效钾；Kj(N)为待评土壤样本N和等级j的综合关联度。当Kj(N)=max[Kj(N)]时，待评价土壤样本N的综合评价等级属于j。当Kj(N)<−1时，说明待评价土壤样本不符合该等级要求；当−1≤Kj(N)<0时，说明待评价土壤样本未能完全达到该等级要求；当0≤Kj(N)时，说明待评价土壤样本符合该等级的要求。

1.3.2 土壤养分指标权重Wk计算 本研究采用主成分分析法计算土壤养分各指标的权重。首先通过KMO和Bartlett检验确定本研究中的各养分指标是否适用于主成分分析。经过分析，本研究中各土壤养分指标的KMO值为0.690，且其Bartlett检验显著性小于0.05 (n＝21)；此外，各土壤养分指标之间存在不同程度的相关性 (图2)，因此可以用主成分分析计算本研究中各养分指标的权重。指标权重是基于各主成分的方差贡献率，对该指标在各主成分线性组合中系数的加权平均值归一化，本研究中土壤有机质、全氮、全磷、全钾、碱解氮、有效磷和速效钾指标权重分别为0.1448、0.1760、0.1245、0.1604、0.1726、0.1012和 0.1204。

图2 土壤养分指标之间的相关性Fig.2 Correlations between soil nutrient indexes

1.3.3 实例试算 以样点1-草-1为例，将其各养分指标值导入物元模型 (表3)，计算结果见表4。

表3 样点1-草地-1土壤物元模型Table 3 Soil matter-element model of sample point 1-caodi-1

表4 样点1-草地-1土壤养分指标与各养分等级的关联度Table 4 Relevancy degrees between soil nutrient indexes and nutrient grades at sample point 1-caodi-1

1.3.4 洪积扇土壤养分等级计算 本研究将洪积扇草地、灌丛和农田土壤样点与各等级的综合关联度进行面积加权，从而得到各洪积扇与相应等级的综合关联度Kj(H)。

式中，Wg、Ws和Wc分别为根据草地、灌丛和农田的面积计算出的权重值；Kj(Hg)、Kj(Hs)和Kj(Hc)分别为草地、灌丛和农田样点综合关联度的均值。

1.4 数据处理

本研究采用Duncan显著性检验，分析不同植被类型下土壤养分含量之间的差异 (P<0.05为差异显著)；通过单因素方差分析 (One-way ANOVA)，研究不同植被类型下土壤养分含量的差异以及不同等级洪积扇的环境因子之间的差异 (P<0.05为差异显著)；通过因子分析确定不同养分指标对土壤养分总体水平的贡献率；通过Spearman相关性分析确定环境因子对土壤养分等级的影响程度。

本研究中，除野外调查获得的数据外，拉萨河流域中下游洪积扇各样点的年平均降雨量[27]、年平均温度[28]和土壤类型[29]数据均来源于国家青藏高原科学数据中心；洪积扇各样点的坡度数据基于ALOS 12.5M DEM计算得到；洪积扇土壤养分指标含量的描述性统计及相关分析均通过SPSS 26.0软件完成；图文件通过 Arc GIS 10.2 和 Origin 2021b 软件制作。

2 结果与分析

2.1 洪积扇土壤养分含量

从本研究321个样点的土壤养分各指标含量(表5)和在Ⅰ～Ⅵ级中的占比(图3)可以看出，洪积扇土壤有机质的含量为2.65～314.57 g/kg，在不同植被类型中的含量表现为草地>灌丛>农田 (P>0.05)，仅有3.43%的样点等级为Ⅴ和Ⅵ级，土壤有机质含量贫乏或极贫乏；土壤全氮的含量为0.14～17.55 g/kg，在不同植被类型中的含量表现为草地>灌丛>农田(P>0.05)，82.55%的样点土壤全氮含量等级为Ⅰ～Ⅲ级，土壤全氮含量极丰富、丰富或较丰富，9.97%的样点土壤全氮含量等级在Ⅳ级以下；土壤全磷含量为0.04～2.06 g/kg，在不同植被类型中的含量表现为草地>农田>灌丛 (P>0.05)，等级为Ⅲ和Ⅳ级的样点占62.93%，土壤全磷含量较丰富或适宜，但也有15.89%的样点等级为Ⅳ级以下，土壤全磷含量贫乏或极贫乏；土壤全钾含量为7.71～25.57 g/kg，在不同植被类型中的含量表现为农田>草地>灌丛(P>0.05)，仅有0.31%的样点等级为Ⅴ级，土壤全钾含量贫乏，无Ⅵ级，并且有88.16%的样点等级为Ⅱ和Ⅲ级，土壤全钾含量丰富或较丰富；土壤碱解氮含量为7.70～358.56 mg/kg，在不同植被类型中的含量表现为草地>农田>灌丛农田 (P>0.05)，46.42%的样点碱解氮等级为Ⅴ和Ⅵ级，土壤碱解氮含量贫乏或极贫乏；土壤有效磷含量为0.12～342.50 mg/kg，在不同植被类型中的含量表现为农田>草地>灌丛 (P<0.05)，48.60%的样点有效磷等级为Ⅴ和Ⅵ级，有效磷含量贫乏或极贫乏；土壤速效钾含量为17～1350 mg/kg，在不同植被类型中的含量表现为草地>农田>灌丛 (P>0.05)，66.67%的样点速效钾等级为Ⅲ和Ⅳ级，仅有15.26%的样点速效钾等级在Ⅳ级以下，速效钾含量较丰富或适宜。相对于土壤全氮和全磷，土壤碱解氮和有效磷等级为Ⅴ和Ⅵ级的样点占比分别增加了36.45%和32.71%。不同植被类型中也均存在相似的现象，草地、灌丛和农田碱解氮等级为Ⅴ和Ⅵ级的样点占比相对于全氮分别增加了35.71%、36.54%和40%，草地和灌丛全磷等级为Ⅴ和Ⅵ级的样点占比相对于全磷分别增加了38.84%和40.38%。

图3 土壤养分指标各等级占比Fig.3 Proportions of soil nutrient indexes in different grades

表5 拉萨河流域中下游洪积扇土壤养分含量Table 5 Soil nutrient contents of the alluvial fans in the middle and lower reaches of the Lhasa River Basin

2.2 土壤养分综合评价

本研究基于主成分分析确定指标权重，再通过物元模型计算土壤养分的综合评价等级(图4和图5)。61.99%的样点土壤养分综合评价等级在Ⅳ级以上，土壤养分含量充足，土壤养分评价等级为Ⅴ和Ⅵ级的样点在各洪积扇有零星分布，而分别位于曲水县中南部和东北部的洪积扇11和13、位于拉萨市达孜区西部的洪积扇16的样点相对较多，土壤养分水平相对较低；洪积扇草地、灌丛和农田中Ⅳ级以上的样点分别占63.84%、55.77%和60%。不同植被类型样点等级的分布特征相似，均主要分布在Ⅲ和Ⅳ级，草地、灌丛和农田样点分别有60.71%、65.38%和68.89%。土壤养分综合评价结果显示，土壤养分综合评价等级为Ⅵ级的土壤其碱解氮含量均为贫乏或极贫乏，而全磷和全钾含量则相对充足 (表6)。

图4 土壤样点各等级占比Fig.4 Proportion of soil sample in different grades

表6 土壤养分综合评价等级为Ⅵ级的样点各养分等级Table 6 Each soil nutrient grade in sample points of soil nutrient comprehensive evaluation grade Ⅵ

图5 洪积扇土壤养分综合评价等级分布图Fig.5 Comprehensive evaluation grade distribution of soil nutrients in the alluvial fan

进一步对各养分因子进行主成分分析，提取特征值大于1的3个主成分，累积方差贡献率达79.36%，可以得出土壤全氮、有机质和碱解氮对土壤养分总体水平的贡献率最大 (表7)。此外，Spearman相关性分析结果 (表8)显示，海拔和年平均降雨量与土壤养分综合评价等级极显著负相关 (P<0.01)，年平均温度和土壤类型与土壤养分综合评价等级极显著正相关 (P<0.01)，坡度和植被类型与土壤养分综合评价等级相关性不显著 (P>0.05)。

表7 因子载荷矩阵Table 7 Factor load matrix

表8 土壤养分综合评价等级与环境因子的相关性Table 8 Correlations between comprehensive evaluation grades of soil nutrients and environmental factors

2.3 洪积扇的土壤养分综合评价

从本研究中20个洪积扇的土壤养分综合评价结果(表9)可以看出，洪积扇4的土壤养分综合评价等级为Ⅰ级，土壤养分含量极丰富；洪积扇13的土壤养分综合评价等级为Ⅵ级，土壤养分含量极贫乏；洪积扇2、5、6、7、8、10、17、19、20的土壤养分综合评价等级为Ⅲ级，土壤养分含量较丰富；洪积扇 1、3、9、11、12、14、15、16、18 的土壤养分综合评价等级为Ⅳ级，土壤养分含量适宜。首先，洪积扇4的年平均降雨量位于626.00～642.80 mm，在拉萨河流域属于降雨量相对充沛的地区 (图6a)，地面植被发育良好，返还给土壤更多的有机质，从而导致土壤养分含量丰富。其次，洪积扇4仅包含棕黑毡土一种土壤 (图6d)，该土种常位于阳坡，光照充足，气候较同海拔其他区域温和，植被返青早，生长速度也快。此外，洪积扇4位于墨竹工卡县的西北部，远离城镇且交通不便，人类足迹少，从而减轻了当地常见的由砍伐灌丛、过度放牧等引起的植被退化现象。洪积扇13的气候较暖干 (图6b，c)，年平均降雨仅有469.50 mm，年平均气温大约为9.30℃。土壤主要为棕冷钙土，该土种土层深厚，砾石量少，质地粘重，晒干后易板结，故植被发育较差，土壤养分含量极贫乏。由不同等级洪积扇环境因子间的单因素方差分析结果(表10)可知，土壤养分综合评价等级为Ⅲ、Ⅳ和Ⅵ级的洪积扇的海拔和年平均降雨量逐级显著降低 (P<0.05)，年平均气温逐级显著升高 (P<0.05)，说明区域海拔越低，气候趋于相对暖干，其土壤养分含量越贫乏。坡度仅在土壤养分综合评价等级为Ⅲ和Ⅵ级的洪积扇之间差异显著，而坡度又与土壤养分评价等级不相关 (P>0.05)，说明坡度对本研究中洪积扇土壤养分水平的影响不大。

表9 洪积扇的土壤养分综合评价等级Table 9 Comprehensive evaluation grades of soil nutrients in the alluvial fan

表10 不同等级洪积扇环境因子间的单因素方差分析Table 10 One-way ANOVA of environmental factors of alluvial fans at different grades

图6 拉萨河流域环境因子分布图Fig.6 Distribution map of environmental factors in the Lhasa River Basin

3 讨论

3.1 拉萨河流域中下游洪积扇土壤养分状况

本研究的321个样点中，洪积扇土壤有机质和全氮含量贫乏或极贫乏的样点占比均不到10%，这可能是由以下3方面因素引起的。首先，洪积扇是由暂时性流水形成的堆积地貌，洪积物中包含着上游沟道及沟坡表层中的土壤有机质及养分物质，后来成为洪积扇表层土壤的主要构成部分，因此养分含量丰富[30]。其次，调查过程中发现洪积扇植被生长发育良好，覆盖度高，枯落物层厚，因而土壤有机质含量丰富。第三，洪积扇土壤有机质和全氮含量高也有气候方面的原因，近年来由于农业中化肥的广泛使用和化石燃料燃烧的增加，导致全球氮沉降的增加[31]，而青藏高原独特的地理位置及其高海拔使得对N沉降的响应更为敏感，其氮沉降量可达0.40～1.38 g/(m2·a)[32]。土壤磷和钾元素主要来自于土壤母质及其岩石的风化，而西藏地区土壤母质中缺磷富钾[33]，因此洪积扇土壤中的钾元素含量充足，仅有0.31%和15.26%的样点土壤全钾和速效钾等级在Ⅳ级以下；而洪积扇土壤有效磷等级在Ⅴ和Ⅵ级的样点占48.60%，有效磷含量贫乏或极贫乏。但仍然有51.40%的样点土壤有效磷等级在Ⅳ级及以上，这可能与磷元素的表聚效应有关[34]，洪积扇植被生长发育良好，覆盖度高，由于表层土壤不能满足植物对磷元素的需求，使得植物从更深层的土壤中获取磷，而植物死亡后其残体分解，磷元素在表层就会聚积。此外，本研究还发现洪积扇土壤碱解氮和有效磷含量贫乏或极贫乏的样点，相对于全氮和全磷其占比分别增加了36.45%和32.71%，且这种现象在不同植被类型下均存在，这可能与洪积扇土壤与氮、磷转化相关的酶活性较低有关[35]，未来可以就这一现象展开更深入的研究。

洪积扇草地土壤养分含量充足，共有61.99%的样点土壤养分综合评价等级在Ⅰ～Ⅲ级，相比于Lu等[36]调查的西藏全区高山草原土壤有机质、全氮、全磷和有效磷的含量，本研究洪积扇草地上述指标的平均含量分别高了153.24%、21.00%、32.16%和195.91%。这一方面是由于洪积扇的形成过程使得洪积扇表层土壤的养分含量丰富；另一方面也与放牧强度有关。Du等[37]在青藏高原东部高山草甸的研究指出，自由放牧条件下表层0—10 cm土壤碳、氮、磷浓度显著低于禁牧9年，而调查过程中发现，大多数洪积扇存在明确的轮牧区划，利用强度相对较低，因此土壤养分较丰富。洪积扇灌丛与草地不同养分指标含量之间无显著差异 (P>0.05)，但土壤有机质、全氮、全磷和全钾的含量均显著低于余卫等[38]在青藏高原灌丛草甸的调查结果，这可能与灌丛的生长发育状况有关，洪积扇灌丛多生长在山脚且土壤中砾石密布，生境较差，因此土壤养分含量较青藏高原其他区域低。本研究中洪积扇农田的养分含量较丰富，其中有机质、全氮、全磷、碱解氮和有效磷含量与鲜林霏等[39]调查的拉萨市农田土壤养分平均含量差异不大，全钾含量是其的4.5倍，但速效钾含量仅为其的53.25%，洪积扇农田土壤速效钾含量低可能与其钾肥的施用量有关。

3.2 拉萨河流域中下游洪积扇土地管理建议

洪积扇土地资源的利用应以实际土壤质量状况为基础，综合考虑区域经济发展需求，制定科学合理的土地管理政策。本研究发现，土壤全氮、有机质和碱解氮是影响洪积扇土壤养分水平最主要的指标，因此在洪积扇土地资源的开发利用过程中应注意对上述指标的补充。针对本研究中土壤养分综合评价等级为Ⅲ和Ⅳ级的18个洪积扇，在其开发利用过程中一定要注重其开发利用强度，目前对洪积扇土地资源的开发利用主要包括放牧和作物种植两方面。针对洪积扇牧场而言，补充土壤养分一个非常重要的方面是对于牛、羊粪便的利用。牛、羊粪便是一种优良的有机肥料，可以显著提升土壤养分水平[40]，而当地居民目前对于牲畜粪便的处理，普遍是大量回收后用作燃料或围墙的堆砌。因此在后续的土地利用过程中政府可给予一定的经济补贴，减少对于牛羊粪便的回收，为牧场提供充足的有机肥料，从而促进牧场的可持续发展。此外，不同植物种类对土壤肥力的提升效果存在差异，因此可以通过引进优良牧草如苜蓿，来改善和维持牧场的土壤肥力质量[41]。针对洪积扇农田而言，可以通过以下3方面的措施来维持和提升土壤养分水平。首先是培肥措施，西藏地区对农田的培肥方面存在有机肥施用不完善，一味采用“多氮、少磷、少钾”的化肥施用比例等问题[42]，应完善施肥管理制度，以有机肥为主搭配化肥施用，化肥以磷肥为主、氮肥为辅合理配置。第二是耕作管理措施，西藏地区对农耕管理措施还相对粗放，为追求产量增长而种植密度很大，播种之后也很少进行除草管理。可以通过间作和轮作等措施改善种植结构，充分利用作物秸秆，用地养地相结合，适当配置粮食与经济作物，提高土地产量、产值及效益。第三是水利工程措施，西藏地区常因农田在上、河流在下的分布格局而使得灌溉不便。因此，该区农田水利工程建设既要重视大型水利工程这样的“大动脉”建设，也要重视田间地头的“毛细血管”，大力推广节水灌溉技术，以渠道防渗技术、渠系配水技术为主，开展新型灌溉技术的研究与推广，减少输水损失，提高田间灌水的有效利用率。洪积扇4和13的植被类型均只有草地和灌丛，人类活动以牛羊放牧为主。洪积扇4的土壤养分评价等级为Ⅰ级，土壤养分含量极丰富，应确定科学合理的放牧强度，严格管控以建立高产、稳产、优产的模范牧场。而洪积扇13的土壤养分评价为Ⅵ级，土壤养分含量极贫乏，应围栏禁牧10年左右，以提升土壤肥力水平[37, 43–44]，恢复土地生产力。

4 结论

1)洪积扇土壤养分含量总体呈现出海拔越低、土壤养分含量越贫乏的分布特征。20个洪积扇中仅有1个洪积扇的土壤养分综合评价等级为Ⅵ级，土壤养分含量极贫乏，应围栏禁牧10年左右以提升土壤肥力水平，恢复土地生产力。有9个洪积扇的土壤养分综合评价等级为分别Ⅲ和Ⅳ级，土壤养分含量较丰富或适宜，一方面通过减少牧场牛羊粪便的回收以及设立围栏来划分轮牧区及家庭牧场，以实现洪积扇牧场土地资源的可持续发展；另一方面通过改善农田培肥、耕作措施，建设水利工程措施以营造洪积扇高质量基本农田。土壤养分综合评价等级为Ⅰ级的洪积扇，土壤养分含量极丰富，应确定科学合理的放牧强度，严格管控以建立高产、稳产、优产的模范牧场。

2) 321个样点中61.99%的样点土壤综合评价等级在Ⅳ级以上，土壤养分含量充足；洪积扇草地、灌丛和农田中Ⅳ级以上的样点分别占63.84%、55.77%和60%；洪积扇土壤有机质、全氮、全磷、全钾、碱解氮、有效磷和速效钾等级在Ⅳ级以下的样点，分别占3.43%、9.97%、15.89%、0.31%、46.42%、48.60%和15.26%，其中土壤全氮、有机质和碱解氮对洪积扇土壤养分总体水平贡献最大。

3)洪积扇土壤碱解氮和有效磷含量贫乏或极贫乏的样点数相较于其全量养分分别增加了36.45%和32.71%，并且在不同植被类型下均存在这种现象，这可能是由于洪积扇土壤中与氮、磷转化相关的酶活性较低引起的，未来可以就这一现象进行更深入的研究。

致谢：感谢国家青藏高原科学数据中心 (http://data.tpdc.ac.cn)提供拉萨河流域的年平均降雨量、年平均气温以及土壤类型数据。