基于最小数据集的保山市植烟土壤质量评价与障碍诊断

包玲凤,杨明英,尹兴盛,杨光伟,裴卫华,林跃平,施竹凤,沈广材,张 庆,濮永瑜,杨佩文

(1.云南省农业科学院农业环境资源研究所,昆明 650205;2.云南省烟草公司保山市公司,云南 保山 678000)

【研究意义】土壤是农作物赖以生存的根基,良好的土壤环境能有效保证作物群落健康、促进生长,其质量的好坏直接影响整个生物圈的可持续发展[1-2]。烟草是云南省农业产业发展的重要支柱性产业之一,而优良的土壤环境是保障优质烟叶生产的必要条件[3]。土壤质量是指土壤在生态系统边界内保持或改善动植物生产力、水和空气质量以及支持人类健康、生活的能力[4]。土壤肥力状况、土壤质量的优劣程度可通过土壤质量评价实现[5]。因此,科学、合理的评价植烟区土壤质量并判断其主要障碍因子,对明确植烟区土壤质量现状及存在的问题,科学改良植烟土壤和促进优质烟叶生产具有重要指导意义。【前人研究进展】目前,常用的土壤肥力质量评价方法主要有主成分分析法、聚类分析法、因子加权综合法、模糊数学模型和最小数据集法等[6-9]。黄婷等[10]通过对主成分分析法和最小数据集法的研究,发现这2种方法计算所得的土壤综合质量指数有较高的一致性。李强等[11]利用统计学方法和模糊数学模型对曲靖植烟土壤进行综合分析评价,得出各土壤养分指标含量丰度。由于选取的参评指标和研究者的侧重点不同,所以土壤质量评价并没有统一的评价标准[1]。土壤质量评价指标的选择应遵循主导性、敏感性、实用性、独立性等原则[12]。土壤本身所具有的属性和复杂多相性,导致土壤质量评价必须由能够代表土壤理化生的复杂指标组成,而非单一指标表示[2,13-14]。通常来说,选取的评价指标越多越能反映土壤的综合质量,但对大量的土壤质量指标进行试验分析是比较困难的,而且许多指标之间存在高度相关性,容易造成指标间数据冗余问题[15-16]。因此,需要通过适当的方法从综合评价指标中筛选出具有典型性和代表性的评价指标,建立最小数据集(MDS)。李鹏飞等[17]的研究采用主成分分析法结合Norm值构建最小数据集评价了黄土高原矿区复垦土壤质量。【本研究切入点】保山市是云南省重要的烟草种植区,目前关于该地区植烟土壤质量评价和障碍因子诊断的研究较少。【拟解决的关键问题】本研究以土壤pH、有机质、全氮、全磷、全钾、碱解氮、有效磷、速效钾、土壤容重、田间持水量、蔗糖酶和脲酶12项指标为参评指标,通过主成分分析结合Norm值建立土壤质量评价最小数据集,以此对研究区进行土壤质量评价,并引入障碍因子诊断模型,明确土壤质量改善的主要障碍因子,为区域性植烟土壤障碍治理技术研发、养分管理和优质烤烟生产提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

研究区位于云南省保山市(98°25′～100°02′ E,24°08′～25°51′ N),海拔1120～2030 m,有热带、亚热带、温带、高原气候等类型,年均气温15.5 ℃,年均降雨量922～2112 mm。土壤类型主要有红壤、黄棕壤、紫色土、石灰性土和水稻土,宜于优质烤烟生产。保山市年均烟草种植总面积达2.85×104hm2,其中腾冲市占0.81×104hm2,龙陵县占0.32×104hm2,施甸县占0.60×104hm2,昌宁县占0.55×104hm2,隆阳区占0.58×104hm2。

1.2 试验方法

1.2.1 样点设置 采用GPS定位技术在云南省保山烟区的基本烟田进行定位取样,在被调查的24个乡(镇)中,共收集到代表性土壤样本72份(表1)。采样区内烤烟轮作的主要作物有玉米、豌豆、水稻和油菜,于烟苗移栽前进行样本采集,采样时进行农户调研,考虑种植体系、植烟面积和土壤类型等因素,遵循均匀性、代表性原则。取样时采用5点取样法,采集0～20 cm耕层土壤样品混合成1个样品,每个样点采集土壤样品1～2 kg带回实验室自然风干后,经研磨、过筛用于后续指标测定。

表1 采样区基本情况Table 1 Basic information of sampling area

1.2.2 指标选取及测定方法 通常来说,选取的评价指标越多越能反映土壤的综合质量,单一的指标无法准确评估土壤质量,对土壤环境变化敏感并能影响土壤功能的理化生指标通常被选为土壤质量参评指标[18-20]。根据前人土壤质量评价指标选取频率和方法,结合研究区土壤理化生性质和空间变异的特征,依据土壤质量评价指标的主导性、敏感性、稳定性、独立性等原则,选取土壤pH、有机质、全氮、全磷、全钾、碱解氮、有效磷、速效钾、土壤容重、田间持水量、蔗糖酶和脲酶共计12个指标作为参评指标[21-23]。

pH 值:电极法测定;有机质(Organic matter, OM):重铬酸钾外加热法测定;全氮(Total nitrogen,TN):半微量凯氏定氮法测定;全磷(Total phosphorus, TP):氢氧化钠熔融-钼锑抗比色法测定;全钾(Total potassium, TK):火焰分光光度计法测定;碱解氮(Alkali-hydrolyzable nitrogen, AN):碱解扩散法测定;有效磷(Available phosphorus, AP):氟化铵-盐酸比色法测定;速效钾(Availablepotassium, AK):乙酸铵浸提-火焰光度计法测定;土壤容重(Soil bulk density,BD)和田间持水量(Field water holding capacity, FC):环刀法(100 cm3)测定;土壤蔗糖酶(Soil sucrose invertase, INV)和脲酶(Urease, URE)活性:试剂盒微板法测定。

1.3 土壤质量评价方法

1.3.1 指数计算 土壤质量综合评价一般包括选择评价指标、确定权重以及计算土地质量综合指数[4]。由于评价指标的多样性,本研究通过隶属函数计算参评指标的隶属度大小,从而体现各评价指标的优劣以及对土壤质量影响的贡献率。本研究根据理化指标与作物生长反应间的关系,选取的隶属函数如下[24]:

S型隶属函数:

(1)

抛物线型隶属函数:

(2)

式中,f(xi)为第i个指标的隶属度值;xi表示第i个指标实际测定值;x1和x4分别表示下限临界值和上限临界值;x2和x3分别表示最优值的下限临界值和上限临界值。

根据不同指标对烟草生长发育的影响,参考前人研究结果[11,25-27],并结合生产实践经验和有关专家建议,确定各参评指标的函数类型及拐点取值(表2)。

表2 土壤质量参评指标函数类型及函数拐点取值Table 2 Soil quality evaluation index function types and function inflection point values

生物学指标采用简单线性评分法,指标测定值最高的视其隶属度为1,其余测定值与该最高值的比值为各自的隶属度值,计算公式[29]如下:

f(xi)=xi/xmax

(3)

式中,xi表示第i个指标实际测定值;xmax为指标最高测定值。

通过主成分分析法对12个参评指标进行主成分分析,提取特征值大于1的主成分,获得各主成分

的方差贡献率和累积方差贡献率。根据参评指标在不同主成分中的因子载荷计算其权重,计算公式如下:

(4)

(5)

式中,Qij是第i个评价指标在第j个主成分上的权重;Cij第i个评价指标在第j个主成分上的载荷;Qi是第i个评价指标的复合权重;kj是第j个主成分上的方差贡献率;n是参评指标个数(下同)。

1.3.2 最小数据集指标筛选 应用最小数据集定量评价土壤质量,可减少参评指标的数量,通过测定较小的数据了解土壤变化情况[29]。通过SPSS 20.0进行主成分分析,将特征值≥1和同一PC上因子载荷≥0.5的指标分为一组;如果某一指标同时有2个PC的因子载荷≥0.5,则将其归并到与其他参数相关性较低的一组;若各PC上的因子载荷均<0.5,则将其归并至载荷最高的一组。分组后,选取每组中Norm值在该组最高Norm值的10%范围内的参评指标,然后结合每组中所选指标之间的相关性,若相关系数≥0.5则选择Norm值最大的指标进入MDS;反之相关系数<0.5则全部进入MDS[30]。Norm值为该指标在由主成分组成的多维空间中的矢量常模(Norm)的长度,长度越长表明该变量对所有主成分的综合荷载越大,其解释综合信息的能力则越强[15]。计算公式[16]如下:

(6)

式中,Nij是第i个评价指标在特征值≥1的前j个主成分上的综合荷载;Uij是第i个评价指标在第j个主成分上的荷载;λj是第j个主成分的特征值。

1.3.3 土壤质量指数计算 确定各指标的隶属度值和权重后,计算不同县(市、区)土壤质量指数,SQI值越大表明土壤质量越高,反之则越差。本研究通过总数据集(Total data set, TDS)和最小数据集(Minimum data set, MDS)的方法来构建耕层质量的评价模型,对保山地区土壤质量做出定量评价,计算公式[16]如下:

(7)

式中,xi表示第i个指标实际测定值。通过 TDS 指标计算得到的土壤质量指数表示为TDS-SQI,以 MDS 指标计算得到的土壤质量指数表示为MDS-SQI。

1.4 障碍因子诊断

明确并消除耕地质量改良的障碍因子,对耕地质量改善具有重要意义。研究引入障碍因子诊断模型,按照等距法将指标障碍度分为无障碍(0)、轻度障碍(0～0.1)、中度障碍(0.1～0.2)、重度障碍(>0.2)4个等级[31]。计算公式[32]如下:

(8)

式中,Mij为第i个地块第j个指标的障碍度;Pij=1-f(xi),表示指标与理想状态之间的差距,其中xi为第i个指标实际测定值。

1.5 数据处理

数据统计和绘图采用Excel 2010软件完成,差异显著性和主成分分析采用SPSS 20.0软件完成。

2 结果与分析

2.1 保山市5个县(市、区)植烟土壤性状指标描述性统计分析

保山市5个县(市、区)植烟土壤72个土壤样本的统计分析见表3。变异系数(CV)是衡量各观测值变异程度或离散程度的一个统计量,CV<10%为弱变异性,10%≤CV≤100%为中等变异,CV>100%为强变异性[33]。变异系数较低的为土壤容重,为10.15%,变异强度较低,相对稳定;变异系数适中的有土壤pH(18.66%)、有机质(40.18%)、全氮(40.35%)、全磷(31.23%)、全钾(33.44%)、碱解氮(36.52%)、有效磷(68.67%)、速效钾(59.62%)、蔗糖酶(67.24%)、脲酶(45.51%)和田间持水量(17.99%)。根据K-S检验结果可以看出,各项指标均服从正态分布。

表3 保山市植烟土壤性状指标统计量Table 3 Statistics of soil properties in Baoshan tobacco planting

续表3 Continuedtable 3

2.2 保山市5个县(市、区)土壤理化生指标统计分析

由表4可知,保山市5个县(市、区)之间土壤pH、有机质、全钾、碱解氮、速效钾含量,以及蔗糖酶和脲酶活性差异显著(P<0.05),而全氮、全磷、有效磷含量、土壤容重和田间持水量差异不显著(P>0.05)。土壤pH、速效钾含量和蔗糖酶活性以腾冲市最低,隆阳区最高;有机质含量以腾冲市最高,昌宁县最低;全钾含量以施甸县最高,隆阳区最低;碱解氮以腾冲市最高,隆阳区最低;脲酶活性以昌宁县最高,隆阳区最低。

表4 各县(市、区)土壤质量评价指标统计量Table 4 Statistics of soil quality evaluation indicators in each county

2.3 保山市5个县(市、区)土壤理化指标的隶属度

运用公式计算土壤12项植烟土壤理化生指标的隶属度值。由图1可看出,各指标隶属度均值从大到小依次为有效磷(0.899)>速效钾(0.870)>全氮(0.799)>全钾(0.772)>全磷(0.732)>土壤容重(0.714)>有机质(0.648)>脲酶(0.611)>pH(0.552)>蔗糖酶(0.503)>碱解氮(0.398)>田间持水量(0.163)。

图1 土壤属性隶属度Fig.1 Membership degree of soil attributes

2.4 土壤质量评价指标最小数据集建立

由表5～6可知,土壤质量评价指标中特征值大于1的4个主成分累积贡献率达71.918%,可以解释大部分土壤指标的变异性。土壤pH、碱解氮、有效磷含量和脲酶活性4个指标为第1组;全磷、全钾含量、土壤容重和田间持水量为第2组;速效钾含量和蔗糖酶活性为第3组;有机质和全氮含量为第4组。在PC1中,有效磷Norm值(1.729)最大,由于pH和蔗糖酶的Norm值不在有效磷Norm值10%范围内被剔除,碱解氮与有效磷相关系数为0.467,小于0.5,碱解氮和有效磷进入MDS。在PC2中全磷Norm值最高,而全钾和田间持水量的Norm值不在全磷Norm值10%范围内,所以剔除,土壤容重与全磷相关系数为-0.552,呈高度相关,最终全磷和土壤容重进入MDS。在PC3中,蔗糖酶Norm值最大,速效钾的Norm值不在蔗糖酶Norm值10%范围内被剔除,最终蔗糖酶进入MDS。在PC4中有机质Norm值最大,全氮Norm值不在有机质Norm值10%范围内被剔除,最终有机质进入MDS。综上,最终有机质、全磷、碱解氮、有效磷、土壤容重和蔗糖酶6项指标进入MDS。

表5 土壤肥力指标的主要成分及权重Table 5 The main components and weights of soil fertility indicators

表6 土壤质量评价指标相关性分析Table 6 Correlation analysis of soil quality evaluation indicators

2.5 最小数据集准确性验证

通过PCA获得TDS和MDS各指标的公因子方差和权重(表7)。分别计算初始12个指标(TDS)和6项指标(MDS)的土壤质量指数。计算结果表明,TDS的土壤质量指数(TDS-SQI)介于0.303～0.784,均值为0.855;MDS的土壤质量指数(MDS-SQI)介于0.075～0.746,均值为0.645。由图3-a可知,总体上MDS-SQ大于TDS-SQI,且MDS-SQI的变化趋势与TDS-SQI变化趋势一致。由图3-b可知,2种土壤质量评价方法下最小数据集和总数据集之间有较高相关性,回归方程为:y=1.0025x+0.0232(R2=0.5897,n=72),其中y代表TDS-SQI,x代表MDS-SQI,MDS-SQI与TDS-SQI呈极显著正相关。说明本研究建立的土壤质量评价最小数据集具有较好的代表性和准确性,能够替代总数据集进行土壤质量评价。

表7 土壤质量评价总数据集和最小数据集的公因子方差和权重Table 7 Common factor variances and weights of TDS and MDS of soil quality evaluation

图2 基于总数据集和最小数据集的土壤质量指数变化特征Fig.2 Variation characteristics of soil quality index based on TDS and MDS

2.6 保山市5个县(市、区)土壤质量指数及障碍因素分析

由表8可知,保山市5个县(市、区)之间土壤质量指数差异显著(P<0.05),土壤质量指数排序依次为施甸县>昌宁县>隆阳区>龙陵县>腾冲市,表明施甸县土壤质量最好。保山市5个县(市、区)土壤质量指数变异系数均较小,腾冲市为17.60%、龙陵县为18.70%、施甸县为16.24%、昌宁县为19.12%、隆阳区为17.55%,变异强度低且适宜烤烟生长。

表8 基于最小数据集各县(市、区)土壤质量指数变化特征Table 8 Change characteristics of soil quality index in each county based on MDS

本研究通过障碍诊断模型对10项理化指标进行障碍度分析(表9)。腾冲市植烟区碱解氮(0.207)和田间持水量(0.234)属于重度障碍因子,有机质(0.144)和土壤容重(0.104)属中度障碍因子,pH、全氮、全磷、全钾、有效磷、速效钾属轻度障碍因子;龙陵县植烟区田间持水量(0.244)和昌宁县田间持水量(0.252)属重度障碍因子,pH、有机质、碱解氮属中度障碍因子,其余6个指标属轻度障碍因子;施甸县植烟区碱解氮(0.221)和田间持水量(0.271)属重度障碍因子,pH、土壤容重属中度障碍因子,有机质、全氮、全磷、全钾、有效磷属轻度障碍因子,速效钾无障碍;隆阳区植烟区田间持水量(0.254)属重度障碍因子,此2个县的pH、有机质、碱解氮属中度障碍因子,全氮、全磷、全钾、有效磷和土壤容重属轻度障碍因子,速效钾无障碍。

表9 各县(市、区)土壤属性参数障碍度Table 9 Obstacle degree of soil attribute parameters in each county

3 讨 论

3.1 评价结果的可信性

本研究以保山地区植烟土壤为研究对象,选取土壤理化生共计12个指标,通过最小数据集法筛选出有机质、全磷、碱解氮、有效磷、土壤容重和蔗糖酶6项指标进行土壤质量评价,指标筛选剔除率达50%,与李桂林等[34]从大量土壤质量参评指标中入选最小数据集频率较高的指标有pH、有机质、全氮、全磷、碱解氮、有效磷、土壤容重等的研究结果高度吻合。金慧芳等[35]总结前人研究发现,MDS评价指标中使用频率最高的指标有土壤容重、有效磷、有机质等10项指标。本研究最小数据集6项指标中有3项指标(有机质、有效磷和土壤容重)进入MDS评价指标使用频率最高的前10位,表明本研究TDS和MDS评价指标体系与前人研究结果相似,具一定代表性。但前人研究中入选频率较高的pH未进入最小数据集,其原因是在MDS指标筛选过程中,pH的Norm值未进入最高Norm值10%范围内,所以被剔除。

本研究中,通过对比MDS-SQI和TDS-SQI的结果,发现MDS-SQI和TDS-SQI呈极显著正相关[MDS-SQI=1.0025×TDS-SQI+0.0232(R2=0.5897,n=72)],说明MDS指标能够较好地替代TDS指标,这与赵贺等[36]对江苏省稻麦轮作区土壤质量评价的研究结果一致。本研究MDS-SQI远远大于TDS-SQI,这与娄义宝等[20]研究发现最小数据集指标的土壤质量指数总体上小于总数据集指标的土壤质量指数研究结果相反。可能是本研究中TDS评价土壤质量时,总数据集中没有凸显出有机质、全磷、碱解氮、有效磷、土壤容重和蔗糖酶6项指标的权重,有将各指标权重平均化的趋势,而MDS评价土壤质量所得的复合权重值突出了参评指标的作用,所以最终计算得出的MDS-SQI远大于TDS-SQI。

3.2 保山市植烟区土壤理化性质特征与障碍度分析

本研究通过查阅大量资料和听取专家建议,确定10项植烟土壤理化指标上限和下限值,以及最优区间。土壤是生产优质烟叶的必要条件,在生产上对土壤钾素水平要求较高,钾素持续有效且充足供应是提高烟叶品质的关键[37]。保山市植烟区土壤全钾和速效钾含量空间差异较大,47.22%的土壤样点全钾含量和80.56%的土壤样点速效钾含量偏高,说明目前在烤烟生产中存在盲目施用钾肥现象,造成钾素积累。11.11%的土壤样点偏酸或偏碱,18.06%的土壤样点有机质含量、51.39%的土壤样点的碱解氮含量和69.44%的土壤样点有效磷含量高于植烟土壤适宜上限值,55.56%的土壤样点持水量较低,这与近年来在烟草生产中肥料施用种类、用量和耕作管理不当等有一定的关系[38-39]。

本研究通过障碍诊断模型结果表明,保山市植烟土壤理化指标综合障碍度依次为田间持水量>碱解氮>pH>有机质>土壤容重>全磷>全钾>速效钾>全氮>有效磷,主要障碍因子为田间持水量、碱解氮、pH和有机质。本研究发现,保山市5个县(市、区)的土壤障碍问题存在差异,具体表现为:腾冲市植烟区主要障碍表现为pH偏酸性,碱解氮、有效磷含量过高,田间持水量偏低;龙陵县和昌宁县植烟区主要障碍表现为田间持水量偏低;施甸县和隆阳区植烟区主要障碍表现为pH及速效钾含量偏高,田间持水量偏低。土壤质量的优劣受多重因素的影响,保山市境内气候类型多样,光、温、水、热分布不均,土壤类型复杂[40]。烤烟生长期间多数地区高温、干旱少雨,土壤水分不足,加之没有水分保护措施和充足的灌溉设施,导致土壤板结,持水性能减弱,限制了烤烟生产。

土壤水分和养分受土壤质地、耕作方式和施肥模式等多重因素的影响[41]。目前,由于旋耕/中耕式耕作机具的长期耕作模式,土壤耕作层疏松度已成为一个严重问题,孔隙度减小和犁底层加厚,进而增加堆积密度,限制了作物根系生长,同时还降低了土壤的持水能力、植物对养分和水分的利用效率以及土壤微生物活性[42-43]。深松耕能打破犁底层,增加耕层厚度、土壤疏松度和土壤孔隙度,改善土壤的蓄持性能,进而增强土壤蓄水能力,营造耕层土壤水分库和养分库,提高土壤水分和养分资源利用效率和旱地蓄水保墒能力[44]。有研究表明,深松耕作显著降低耕层土壤容重和紧实度,有利于保持深层土壤水分[45]。施肥是直接影响土壤理化性质、土壤质量及其可持续利用的关键措施之一,不同的施肥模式和肥料种类对土壤微生物活性、种群和数量影响不同[46]。相关研究发现施用生物炭、微生物菌肥和有机肥能有效改善土壤理化性状,并为土壤微生物的生长提供良好环境[47]。保山市5个县(市、区)植烟土壤理化生性状空间差异较大,存在某一或多种土壤理化指标不在优质烟叶生产适宜范围内的情况,因此为促进优质烟叶的可持续发展,需因地制宜制定栽培方案,可结合耕作和培肥方案进行植烟土壤改良。

4 结 论

(1)保山市5个县(市、区)植烟土壤理化生指标空间差异较大,其中pH、有机质、全钾、碱解氮、速效钾、蔗糖酶和脲酶活性存在显著性差异(P<0.05)。

(2)保山市5个县(市、区)植烟土壤质量评价最小数据集由有机质、全磷、碱解氮、有效磷、土壤容重和蔗糖酶6项指标组成;总数据集和最小数据集指标计算土壤质量指数结果表明,两者相关性极显著,最小数据集可有效反应该地植烟土壤质量优劣;各县(市、区)之间植烟土壤质量指数差异性显著(P<0.05),土壤质量施甸县最好,腾冲市最差。

(3)保山市植烟区主要障碍因子为田间持水量、碱解氮、pH和有机质,pH的平均障碍度为0.142、有机质的平均障碍度为0.110、碱解氮的平均障碍度为0.196、田间持水量的平均障碍度为0.251。5个县(市、区)的主要障碍因子不同,腾冲市主要障碍因子有4个,为有机质、碱解氮、土壤容重和田间持水量;龙陵县、昌宁县和隆阳区相同,也是4个,均为pH、有机质、碱解氮和田间持水量;施甸县亦有4个,为pH、碱解氮、土壤容重和田间持水量。