南四湖流域农田土壤养分空间变异特征研究

2023-10-20荣方旭吕十全胡树翔王贵珍刘璟侯国琴刘爱菊

山东农业科学 2023年9期

荣方旭，吕十全，胡树翔，王贵珍，刘璟，侯国琴，刘爱菊

(1. 山东理工大学农业工程与食品科学学院，山东淄博 255000；2. 山东理工大学资源与环境工程学院，山东淄博 255000)

近些年来，随着农业的快速发展，过量施肥导致农田表层土壤氮(N)、磷(P)的大量富集。这些富集于农田土壤中的氮磷养分很大一部分会在降水、灌溉等产生的地表径流作用下进入水体，造成水体的富营养化。南四湖作为我国北方最大的淡水湖泊，集防洪排涝、蓄水灌溉、交通运输及养殖旅游等功能于一体，同时也是南水北调东线工程的重要蓄水湖泊，是淮河流域用水比较集中的区域之一，也是山东省重要的水源地，对维护经济发展和平衡区域生态具有重要的战略意义。鉴于南四湖在淮河流域的重要性，充分认识和掌握该流域农田土壤C、N、P 含量的空间分布特征及其影响因素，对科学控制该区域农业面源污染区，维持该区域水体环境质量具有重要的意义。

在长期的自然选择和人为因子的共同作用下，流域农田土壤中C、N、P 等营养元素的分布具有明显的空间异质性。这使流域面源污染控制成为较为棘手的问题。近年来，随着3S 技术(RS、GIS 和GPS)的发展，利用地统计学和GIS 技术相结合的方法研究土壤理化性质的空间异质性已经成为目前相关领域的研究热点之一[1-2]。张婵婵等[3]应用地统计学和GIS 相结合的方法，研究了高阳县农田土壤速效养分的空间变异特征，结果表明该区域土壤速效氮、磷、钾等养分的空间变异是结构因素和随机因素相互作用的结果，具有中等强度的空间自相关性。欧阳威等[4]运用SWAT模型分析了柘皋河小流域农业面源氮污染输出的时空分布特征，表明土地利用方式和施肥量的变化是导致整个小流域面源氮污染负荷明显增大的主要因素。李炎龙等[5]通过运用地统计学方法研究河北省曲周县农田土壤微生物生物量碳氮磷库的县域空间变异特征，发现土壤微生物生物量库是我国北方农田土壤中不可或缺的潜在生物有效养分库。 Hu 等[6]采用地统计学和经典统计学相结合的方法，研究了江西省农田土壤C、N、P 及其化学计量学的空间分布格局，为该地区的土壤管理和农业生产提供了重要的参考依据。然而，已有的土壤养分特性的空间变异性研究主要集中于田块、乡镇、县域等局部区间或流域尺度上[7]；对跨越地级市的流域尺度上进行农田耕层土壤的相关研究较少，很难对现代化农业生产及农业面源污染防治提供行之有效的理论指导。

生态化学计量学(ecological stoichiometry)作为一门研究生态系统能量平衡和探讨生态系统碳(C)、氮(N)、磷(P)这三种主要组成元素养分计量关系的新兴学科[8]，对于揭示土壤养分的可获得性、有效性、限制性和循环与平衡机制等具有重要作用[9]。本研究以南四湖流域为研究区域，利用地统计学和经典统计学相结合的方法，对区域内农田土壤C、N、P 及其生态化学计量比(C ∶N、C ∶P和N ∶P)空间分布特征和潜在的流失风险进行分析，以期为该区域农业生产管理及其面源污染风险分析与科学控制提供可靠依据。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

南四湖(微山湖、独山湖、邵阳湖和南阳湖的总称)流域(34°26′～35°57′ N，114°45′～117°49′E)包括济宁、枣庄和菏泽3 个地级市，位于山东省西南部，流域总面积为2.79×104km2，属于温带大陆性季风气候，四季分明，雨热同期，多年平均降水量674.1 mm，年平均气温14.2 ℃，日照时数2 110.2～2 482.0 h，年平均风速1.8～2.3 m·s-1。

本研究主要研究区域为济宁市和枣庄市两地区。其中，济宁市地处黄淮海平原与鲁中南山地交接地带，下辖11 个行政区县，全市总面积为11 187 km2，中部有南四湖贯穿南北，地势四周高，中间低，地形以平原和洼地为主；枣庄市位于南四湖流域东南部，全市总面积为4 564 km2，下辖5 个区和一个县级市，地形以丘陵、平原为主，地势东北高西南低。整个研究区内的土地利用类型包括耕地、林地、草地、水体、湿地、居民区等，耕地是最主要的土地利用类型，土壤类型包括黄棕壤、黄褐土、潮土等(图1)。

图1 南四湖流域典型面源污染区DEM、土壤样点及土地利用类型分布

1.2 土壤样品采集与分析

采样时间为2021 年3—5 月，采用五点取样法对研究区域的农田耕层表面(0～20 cm)土壤进行采集。按每6 666.7 hm2设置一个采样点，总共设置41 个采样点(图1a)，每个采样点采集3 个网格样品，每个网格大小为200 m×200 m，每个网格点采集5 处土壤样品，采用四分法取5 处土壤样品混匀作为一个网格样品，共采集耕地表层123 个网格样品。另外，每个采样点还采集一个剖面样品，最后共采集164 份土壤样品。将采集的土壤样品除去杂草、细秸秆等杂物，室内自然风干后，研磨、过2 mm 筛，保存自封袋中备用。

土壤样品理化指标的测定:土壤有机碳(SOC)采用重铬酸钾水合热法[10]，全氮(TN)采用碱性过硫酸钾氧化-紫外分光光度法[11]，全磷(TP)采用钼酸铵分光光度法[12]，阳离子交换量(CEC)采用三氯化六氨合钴浸提-紫外分光光度法测定[13]，有效磷采用碳酸氢钠浸提-钼锑抗分光光度法[14]，铵态氮采用钠氏试剂分光光度法[15]，硝态氮采用氯化钾浸提-紫外分光光度法[16]，土壤容重采用环刀法，土壤pH 值采用pH 计测定(水土比为5 ∶1)。

1.3 函数模型

本研究采用地统计学方法分析评价研究区域农田土壤C、N、P 的空间分形变异特征。半变异函数模型是地统计学中用来分析土壤特性空间异质性的重要函数模型[17]，本研究采用该模型分析研究区域土壤C、N、P 养分的空间分布特征，模型计算公式如下:式中，γ(h)为半变异函数值(semivariance)，该值仅为距离的函数；h 为样本距；N(h)为以样本距h分隔的样点对数；Z(xi)和Z(xi＋h)分别为空间变量Z 在位置xi和(xi＋h)处的观测值。

Qian[18]对标准的半变异函数模型进行了改进和整合，模型中的主要参数有块金值(C0)、基台值(C0＋C)、变程(A0)和分形维数(D)。其中，块金值(C0)表示随机因素部分引起的空间变异性，基台值(C0＋C)则表示随机性因素和结构性因素引起的系统总变异值，二者之间的比值即C0/(C0＋C)，简称块基比，不仅可以用来表征变量的空间自相关程度，还反映了随机性因素引起的空间变异占系统总变异的大小。变程(A0)是土壤养分特性具有空间自相关性的最大平均距离，在这个距离范围内，任意两个观测点间的土壤理化性质具有明显的空间自相关性[19]。分形维数D值用来表征空间变量的均一性。 D 值越大，说明空间变量的差异性越小，土壤在这一特性上表现的越均匀；D 值越小，说明空间变量的差异性越大，土壤在这一特性上表现的越不均匀[20]。根据公式(1)，把半变异函数值和间距同时取对数，用最小二乘法进行线性回归分析，回归直线的斜率记为m。分形维数D 可以用logγ(h)与logh 存在着的这种线性关系以下式进行估算:

1.4 数据处理与分析

南四湖流域90 m×90 m 的高程模型(digital elevation model，DEM)数据来源于地理空间数据云(http:/ /www.gscloud.cn)，南四湖流域土地利用类型数据来源于GLOBELAND30(http:/ /www.globallandcover.com)，其他关于气候、水文等数据来源于济宁市、枣庄市及山东省逐年的统计年鉴。本研究中土壤碳氮比(C ∶N)、碳磷比(C ∶P)和氮磷比(N∶P)均采用元素质量比。

用Microsoft Excel 2016 软件对试验数据进行基本的计算和整理，并用SPSS 23.0 软件进行描述性统计分析。用R 3.6.1 软件中的“corrplot”程序包对样点数据进行Pearson 相关性分析和差异显著性分析。用GS＋9.0 软件对半变异函数模型进行最优化拟合，研究区域土壤养分特性的空间分布图在ArcMap 10.8.1 软件中采用普通克里金插值绘制。

2 结果与分析

2.1 南四湖流域农田土壤碳、氮、磷养分的描述性统计特征

由表1 可以看出，研究区农田土壤SOC、TN和TP 平均含量分别为7.37、3.66 g·kg-1和0.70 g·kg-1，生态化学计量比C ∶N、C∶P 和N∶P 平均值分别为2.34、13.20 和6.68；铵态氮、硝态氮和有效磷的平均值分别为13.77、21.30 mg·kg-1和28.45 mg·kg-1。根据全国第二次土壤普查养分分级标准[21]，南四湖流域耕地土壤SOC 含量处于中等偏下水平，TN 含量处于极丰富水平，TP 含量处于中等偏上水平，铵态氮和硝态氮含量处于较为缺乏水平，而有效磷含量处于较为丰富水平。

表1 南四湖流域农田土壤养分的描述性统计特征

土壤养分数据服从正态分布是进行空间变异特征研究的基础和前提。由表1 可知，研究区域农田土壤SOC、TN 以及C∶N、C ∶P 和N ∶P 的K-S值分别为0.095、0.130、0.073、0.082 和0.103(P＞0.05)，均符合正态分布；土壤TP 不符合正态分布，但符合对数正态分布。因此，南四湖流域土壤C、N、P 及其生态化学计量比等数据均满足地统计学和空间变异插值分析的要求。在土壤学中，常用变异系数Cv 度量各变量的离散程度，且可根据Cv 值对土壤理化性质的空间变异程度进行分类。一般来说Cv≤10%为弱变异，10%＜Cv≤100%为中等程度变异，Cv＞100%为高度变异[22]。研究区农田土壤SOC、TN、TP、C ∶N、C ∶P、N ∶P、铵态氮、硝态氮和有效磷的Cv 值分别为34.46%、50.55%、74. 28%、 40. 17%、 49. 17%、 64. 67%、59.69%、83.38%和76.31%，表明这些土壤养分变量在研究区域内均属于中等程度的空间变异。

2.2 南四湖流域农田土壤碳、氮、磷含量及其化学计量比的空间结构特征

本研究利用GS＋9.0 软件反复模拟选取土壤C、N、P 及其化学计量比的最优拟合度的半变异函数模型(图2)，并据此输出各变量的空间结构参数信息(表2)。可知，土壤SOC、TP 和C ∶N 均符合球状模型，TN 和N∶P 符合高斯模型，C ∶P 符合指数模型，且依据各模型的决定系数(R2)和残差(RSS)值，表明半变异函数理论模型对各参数变量的空间数据的拟合精度较高，能很好地表征它们的空间结构特征。其中，对于变量的空间变异特征来说，当C0/(C0＋C)＜25%时，为强空间自相关性，此时土壤养分的空间变异主要受结构性因素的影响；当25%≤C0/(C0＋C)≤75%时，为中等程度的空间自相关性，此时土壤养分的空间变异主要受结构性因素和随机性因素的共同作用；当C0/(C0＋C)＞75%时，空间相关性较弱，即土壤养分的空间变异主要受随机因素的影响。

表2 南四湖流域农田土壤C、N、P 生态化学计量比空间结构参数

图2 南四湖流域农田土壤C、N、P 及其化学计量比的最佳拟合半变异函数模型

南四湖流域土壤各理化指标的块基比为25%～75%，具有中等程度的空间自相关性，表明土壤各理化指标的空间变异性主要由该区域土壤母质、地形、土壤类型等结构性因素和耕作制度、种植方式、施肥模式等随机性因素共同引起。SOC、TN、TP 及C ∶N、C ∶P 和N ∶P 的变程分别为61.20、70.87、66.90、50.60、84.90 km 和63.91 km，分形维数分别为1.86、1.93、1.90、1.76、1.95 和1.87，说明研究区土壤C、N、P 及其生态化学计量特征均具有较大空间变异范围和中等程度的空间自相关性，且它们的空间分布比较均匀。

2.3 南四湖流域农田土壤碳、氮、磷含量及其化学计量比的空间分布特征

根据图2 中的最优半变异函数理论模型及表2 相应空间结构参数，在ArcGIS 10.8.1 软件的Geostatistical Analyst 中进行普通克里金空间插值分析，并绘制南四湖流域C、N、P 及其生态化学计量比空间分布图。由图3 可知，研究区土壤SOC和TN 含量主要集中在6.0 ～11.0 g·kg-1和2.5 ～6.0 g·kg-1，二者的空间分布较为一致，多呈条带状或斑块状分布；它们的高值区主要集中分布在南四湖周围以及整个流域的中部和东南部，低值区主要集中分布在整个流域的东北部及西部地区。 TP 含量大部分集中在0.40 ～0.85 g·kg-1，多呈圆环状、点状及条带状分布，且其高值区主要分布在南四湖周围以及流域东部、西南部和东北部等外环区，低值区则主要分布在流域西北部及流域东南部内环区的枣庄市境内。

图3 南四湖流域农田土壤碳氮磷及其化学计量比空间分布

土壤C ∶N 生态化学计量比值大多集中在0.97～2.93 之间，高值区主要呈点状及环状分布在流域北部及东南部等区域，而低值区则分布较广，主要集中在流域西北部和东北部及枣庄市和南四湖北部地区。土壤C ∶P 生态化学计量比值主要集中在13.54 ～28.88 之间，多呈斑块状及条带状分布；其高值区主要分布在流域东南部、东部、中部及北部地区，低值区则主要分布在西南部、东北部和西北部等区域。土壤N ∶P 生态化学计量比值在4.00～15.00 之间的分布最广，且其高值区主要呈环状分布在流域中部主体地区，低值区主要呈环状分布在高值区外环，由里到外呈发散状分布。

2.4 环境因子对农田土壤碳、氮、磷富集及其生态化学计量特征的影响

本研究采用Pearson 相关分析法，对影响研究区域土壤C、N、P 空间分布及其生态化学计量特征的主要环境因子进行分析。由图4 可知，影响研究区域土壤SOC 和TN 含量的环境因子基本相似，主要与土壤pH 值、阳离子交换量(CEC)值、含水率、年降水量、年均温度和经纬度等因素显著相关，尤其与CEC、年降水量、年均温度、经纬度、土壤容重、有机质、含水率相关性达到极显著水平。相比之下，土壤TP 仅受区域年均温度、海拔和土壤容重的极显著影响。而土壤C ∶N、C∶P和N∶P 生态化学计量比值除与各元素的含量显著相关外，还受土壤理化性质、水文和气候等环境因子的显著影响。其中，年降水量、年均温度、海拔和土壤容重、有机质是影响土壤中C ∶N 生态化学计量比值的主要因素；而pH 值、CEC 值、土壤容重、经纬度和有机质是影响土壤中C ∶P 生态化学计量比值的主要因子；相比之下，除pH 值之外，研究区域土壤中N∶P 生态化学计量比值受有机质、年降水量和经纬度的影响较为突出。综合来看，环境因子对研究区域土壤C、N、P 及其生态化学计量比的影响存在交互作用，但它们是如何影响该区域土壤养分富集及分布的，仍需进一步探索和研究。

图4 南四湖流域农田土壤C、N、P 及其化学计量比与环境因子的关系

3 讨论

C、N、P 作为土壤养分组成及植物生长所需的营养元素，是表征土壤肥力的重要指标，同时也是流域面源污染控制的主要对象。土壤C、N、P生态化学计量学具有重要的科学内涵，是研究农田生态系统多个元素之间耦合和相互作用的重要工具，其比值大小对农作物的生长及化肥的合理施用具有一定的指示作用[23]。本研究以C、N、P及其生态化学计量比为研究对象，采用地统计学和经典统计学相结合的方法，探究了研究区土壤的养分状况、空间分布特征及其环境影响因子。本研究结果对评价研究区域土壤肥力状况及其N、P 流失风险具有重要的参考意义。

3.1 研究区域农田土壤碳、氮、磷含量及生态化学计量特征的指示作用

本研究中，南四湖流域农田土壤TN 含量分布在0.92 ～8.51 g·kg-1之间，平均含量为3.66 g·kg-1；TP 含量分布在0.26 ～2.82 g·kg-1之间，平均含量为0.70 g·kg-1。依据全国第二次土壤普查养分分级标准[21]，南四湖流域土壤N、P 营养元素含量水平较高，富集强度较大。此外，由土壤N、P 空间结构分布特征分析可知，土壤母质、地形、土壤类型等结构性因素是影响流域农田土壤氮磷空间分布的主要因素。而据济宁市和枣庄市统计年鉴中的施肥数据，整个流域氮肥年施用总量约1 037 127 t，磷肥年施用总量约154 755 t。因此，过量施肥也是造成该流域农田土壤氮磷维持在较高水平的重要原因。本研究中，南四湖流域农田土壤生物有效性氮(即铵态氮和硝态氮)占TN 含量的0.23%～5.08%，平均含量仅为1.23%，说明该流域土壤氮肥可生物利用的有效性较低。而相比之下，研究区生物有效性磷(即有效磷)占TP 含量的0.56%～13.37%，平均值高达4.69%，表明南四湖流域土壤中磷可能具有较高的迁移性。

相比土壤N、P 含量指标，土壤碳氮磷生态化学计量比是表征土壤营养元素有效性的重要指标。比如，土壤C∶N 是衡量土壤C、N 矿化能力、有机质分解速率和营养平衡状况的指标。一般情况下，土壤C ∶N 与有机质分解速率呈反比关系。而土壤C∶P 是表征磷有效性高低或可获得性大小的重要指标，值越小，土壤中磷的有效性就越高[8]。本研究中，南四湖流域耕地土壤C∶N值平均为2.34，相较于中国农田土壤及全球土壤平均值(11.90、14.30)，整体处于较低水平[24-25]，说明土壤微生物对SOC 矿化分解速率较快，不利于SOC 在土壤中的累积[26]，这也与研究区域土壤中SOC 含量较低较为一致。相比之下，流域耕地土壤C∶P平均为13.20，相较于中国农田土壤及全球土壤平均值(61.00、186.00)[24-25]，处于较低水平，表明土壤磷素的有效性较高，这也与土壤有效磷在TP 中具有较高占比较为一致。而土壤N∶P 可以作为N 饱和的判定指标，也可以用于预判N、P元素对作物生长发育的限制大小[27]。南四湖流域耕地土壤N∶P 平均为6.68(小于14)，低于全球土壤平均值(13.10)[24]，而高于中国农田土壤平均值(5.20)[25]，处于中等偏上水平。这不仅反映了南四湖流域耕地土壤氮肥供给水平较磷肥高，同时该流域农作物生长可能会受到磷元素的限制[28-29]。同时，南四湖流域土壤总体C∶N∶P 平均值为10.53 ∶5.23 ∶1，也进一步说明磷元素是区域内作物生长的主要限制因素。

此外，土壤C∶N、C∶P 生态化学计量比在一定程度上表征N、P 元素的流失风险，其值越小，N、P 元素流失风险越大。尤其是在研究区域，耕地以旱地为主，土壤通气条件较好，好氧微生物活性增强，土壤长期的干湿交替，加快了土壤有机质的氧化分解，再加上土壤翻耕导致表层土壤结构被破坏，这些因素都使土壤N、P 容易随地表径流、地下渗漏和淋溶等流失，进而产生面源污染风险。由本研究N、P 生态化学计量比的空间分布特征可知，研究区氮元素流失风险较大的地区为流域西北部、中东部和东北部及南四湖附近区域；磷元素流失风险较大的地区为流域东北部和西部，这些区域多沿河流湖泊，降雨量相对较大，土壤水蚀和淋溶作用较强，易造成土壤氮磷的流失，是流域内面源污染控制重点关注的区域。

3.2 环境影响因素分析

土壤C、N、P 含量及其化学计量比受多种环境因子的影响。比如，气候状况反映了水热条件在空间上的分配状况，在很大程度上决定了土壤养分的迁移转化和空间分布等生态过程，进而会影响土壤C、N、P 等元素的循环和分布规律[30]。相关分析表明，本研究区域农田土壤C ∶N、C ∶P、N∶P与年降水量和年均温度之间存在一定的相关性，这是因为南四湖流域属于温带季风气候区，具有一定的经纬度跨度，不同气候环境下年降水量和年均温度空间变化较大，加快了C、N、P 等养分的循环，因此土壤SOC 和TN 均与年降水量和年均温度呈极显著正相关关系，土壤TP 与年均温度呈极显著正相关关系，这与张晗等[26]的研究结果类似。此外，本研究中海拔高度与土壤SOC 含量呈极显著负相关，与土壤TN 含量无相关性，而与土壤TP 含量极显著正相关。分析其原因，可能是因为海拔高度影响了区域的水热条件，进而影响土壤湿度和风化程度，改变土壤微生物及酶活性，从而影响了区域土壤中C、N、P 的累积及循环。另外，低海拔地区土地利用类型以耕地为主，生物质还田使得土壤中的有机质较多，流域高温湿润的环境能够促进土壤有机质的矿化及土壤SOC 的累积，而高海拔地区林地增多，在一定程度上减弱了降水对磷素的淋溶作用，因此土壤SOC和TP 对海拔高度的响应程度不同。同样，经纬度也是通过影响一个区域的气候状况来影响土壤C、N、P 养分空间分布的重要因素，土壤SOC 和TN 均与纬度极显著负相关，而与经度极显著正相关，这可能是因为高温湿润的环境有利于土壤有机质的积累，而土壤SOC 和TN 的固定具有同步效应，主要受动植物残体、根系和分泌物的影响，且土壤氮素绝大部分来自有机质，故TN 含量与SOC 含量成正比。因此，随着纬度的升高，土壤SOC 和TN 含量会降低；而随着经度的升高，土壤SOC 和TN 含量会增加。容重在一定程度上也会影响C、N、P 养分的含量，一般来说，土壤容重增加会使土壤孔隙度降低，土壤微孔隙减少，而微孔隙通常是土壤中有机质的主要贮存空间，因此，土壤容重的增加会限制有机质的积累，导致SOC 含量减少，进而在一定程度上影响土壤中TN 和TP的含量变化。张燕江等[19]通过研究农牧交错带典型区土壤氮磷空间分布特征也得出了一致的结论。

除以上自然环境因素之外，土地利用类型也是影响土壤C、N、P 含量和空间分布的重要因素[31]。研究表明，土地利用是自然因素和人为因素的综合反映，不同的土地利用类型及耕作、施肥、管理等措施会使陆地生态系统以及生物地球化学循环过程发生变化，进而对土壤C、N、P 含量及其化学计量比的空间分布造成一定的影响[26，32]。本研究中，相比其他区域，南四湖周围农田土壤N、P 含量较高，也可以归因于土地利用类型不同所致。另外，土壤pH 值作为影响土壤养分空间分布的重要环境因子，不仅可通过影响微生物和各种酶的活性进而影响土壤C、N、P 含量[33]，还可决定土壤中N、P 存在的形态，影响其在土壤中的迁移转化。本研究相关分析表明，土壤pH 值与土壤SOC、TN、C∶P 和N∶P 均呈显著或极显著负相关关系。这是因为南四湖流域土壤类型以褐土和潮土为主，土壤应偏碱性，但由于近几年不恰当的施肥方式及工业化的快速发展进程，研究区耕地土壤出现轻微酸化问题(pH 值为5.87～9.13)。由此可以推测，研究区域土壤pH值下降，导致土壤中的固氮菌和放线菌活性降低，减弱了微生物的分解作用，同时也削弱了其对土壤C、N 的固定作用，但增强了土壤矿物的风化作用，有利于酸性土壤磷的累积，进而影响土壤中C、N、P 等元素的富集及有效性。