1984—2019年广西表层土壤有效磷含量的演变特征

韦 洋,康吉利,冯鑫鑫,刘文奇,谢贤胜,侯显达,王铄今,贾书刚,刘书田,侯彦林

(1.南宁师范大学广西地标作物大数据工程技术研究中心/广西地表过程与智能模拟重点实验室/北部湾环境演变与资源利用教育部重点实验室,南宁 530001;2.南宁师范大学地理科学与规划学院,南宁 530001;3.广西土壤肥料工作站,南宁 530007)

【研究意义】有效磷(AP)是土壤中可被植物吸收的磷,包括全部水溶性磷、部分吸附态磷和有机态磷,某些土壤中还包括部分沉淀态磷。AP是植物生长和发育的必需营养元素,影响植物对氮的固定、土壤对碳的储存,同时也是生态系统物质循环的重要参与者。受磷素有效性影响,我国磷肥的利用率仅10%～25%[1-2]。农作物生产过程中通常需要施用大量磷肥以提高产量,但过量施用磷肥不仅会影响农作物的品质和产量,还会引发农田磷素面源污染和水体富营养化问题[3]。因此,研究1984—2019年广西表层土壤AP含量的时空演变特征、探究土壤类型、地形、气象、时间和植被等成土因素对AP含量的影响,对提高土壤肥力及合理制定广西施肥管理举措具有重要参考意义。【前人研究进展】数字土壤制图是高效可视化土壤养分空间分布格局和变化趋势的重要手段,数字土壤制图常采用的方法主要为多元线性回归和地统计学法[4-6]。多元线性回归模型通过利用已知采样点数据和环境协变量因子建立线性回归方程,预测土壤养分信息。地统计学法中常用地理加权回归克里金插值(Geographically weighted regression kriging,GWRK)算法,基于要素空间自相关理论和半方差函数,根据已知采样点数据进行最佳无偏插值预测土壤养分的空间分布格局。上述两种方法均能实现土壤养分的空间预测,但均具有一定的局限性。多元线性回归模型虽然加入环境变量参与模型预测,但忽视了土壤养分的空间特性,同时将土壤养分与环境变量视为简单的线性关系,不能准确地反映土壤养分与环境变量的映射函数。GWRK算法仅以土壤养分进行空间预测,忽视地形、气象和成土母质等成土因素对土壤养分的影响,且易出现斑块状分布现象。随着地理信息系统(GIS)技术的不断完善,GWRK算法已逐步应用于土壤和环境科学研究[7],不仅可加入环境协变量参与空间预测,还可弥补多元线性回归模型缺少空间异质性的不足,能满足不同区域尺度的土壤养分空间预测。王兰等[8]、张晗等[9]、钟文挺等[10]基于不同时间尺度的耕地土壤养分监测结果,采用GWRK算法分析了耕地土壤养分演变特征;杨天军等[11]采用空间插值法生成耕地土壤有机质(OM)、全氮(TN)、碱解氮(AN)、AP、速效钾(RAP)含量和酸碱度的栅格图,分别统计2005—2021年河南省安阳市耕地土壤养分面积,并利用动态度评价土壤养分变化的程度,分析安阳市耕地土壤养分的演变特征。【本研究切入点】已有学者开展广西耕地AP含量演变格局方面的研究,但采用的统计学方法未能满足在区域尺度上进行AP含量的空间演变预测[12]。目前针对广西土壤AP含量的研究多集中在微观尺度农作物、林业及甘蔗产区的土壤肥力演变等方面[13-15],鲜见有关广西土壤AP含量时空演变特征方面的研究报道,基于四大成土因素对AP含量时空分布格局影响的研究仍需深入探讨。【拟解决的关键问题】基于广西第二次土壤普查项目(1984年)和广西测土配方施肥项目(2009年)及长期定位试验数据(2010—2019年),结合地统计学、动态度和分布指数等分析方法,探究1984—2019年广西表层土壤AP含量的演变特征,为改善土壤肥力及合理制定广西农田土壤管理举措提供参考依据。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

广西位于我国华南地区西部,与广东、湖南、贵州和云南等省份相邻,南部为北部湾,西南与越南交界。气候上,广西阳光充足,雨热同期,年均温度17.5～23.5 ℃,年降水量1086～2755 mm(数据来源于国家气象科学数据中心,http://data.cma.cn),属于典型的亚热带季风气候。在地形地貌上,广西处于云贵高原向东南沿海丘陵的过渡地带,总体地势自西北向东南倾斜,四周多山,中部和南部多平原(图1),故有“广西盆地”之称。此外,广西是典型的喀斯特地区,水土流失严重,土壤养分难以保存。广西也是甘蔗及各种经济水果的种植大省,甘蔗及其他农作物的生长和发育需要磷肥提供养分。

图1 研究区地形及采样点分布Fig.1 Terrain and sampling point distribution

1.2 数据来源

研究所用数据主要包括广西第二次土壤普查项目成果附图、广西测土配方施肥项目原始数据集、数字高程模型(DEM)数据和环境协变量栅格数据等。广西第二次土壤普查项目土样采集于1979—1984年,成果附图来源于广西土壤肥料工作站编著的《广西土壤》[16]。广西测土配方施肥项目土样采集于2005—2009年,长期定位试验观测点土样采集于2010—2019年,原始数据集由广西土壤肥料工作站提供,涵盖广西全域约4.3万个采样点的基础养分数据,从中提取AP含量数据。为便于说明数据的时间跨度,本研究以广西第二次土壤普查项目和长期定位试验观测点土样采样结束的时间为基准,即1984—2019年。同时,两期项目数据均采样于表层土壤(0～20 cm),AP含量采用NaHCO3浸提-钼锑抗比色法测定,数据检测方法具有可比性。DEM数据来自地理空间数据云网站(http://www.gscloud.cn),空间分辨率为30 m。

参考任丽[17]、胡贵贵[18]的研究结果,本研究基于气象、土壤、地形和植被指数等四大成土要素,选取土壤类型(Soil)、高程(H)、坡度(SL)、坡向(AS)、地表起伏度、地形湿度指数(WET)、植被归一化指数(NDVI)、降水和气温9个环境因子作为影响土壤养分空间变异的成土因素。利用多元逐步回归模型筛选关键环境因子,最终将气温、降水、土壤、植被归一化指数、高程和坡度作为关键环境因子参与广西测土配方施肥项目AP含量的地理加权回归分析及制图表达,具体数据来源见表1。

表1 广西表层土壤AP含量的环境协变量数据

1.3 研究方法及原理

1.3.1 数据处理 (1)1984年广西土壤AP含量数据。利用高清扫描仪(分辨率600 dpi)对《广西土壤》[16]中内部附图——广西土壤AP分布图进行平整扫描,获取光栅图像。将光栅图像导入ArcGIS 10.5,在经纬线交点、边界处选取30个控制点,利用“地理配准”工具栏完成配准,并定义地理坐标系(WGS1984)。以广西第二次土壤普查项目成果附图作为底图,再根据全国第二次土壤普查养分分级标准,划分AP含量为6个等级,分别为等级1(AP含量>40.0 mg/kg)、等级2(20.0 mg/kg

(2)2019年广西土壤AP含量数据。随机均匀选取广西测土配方施肥项目AP含量数据的80%采样点为建模点(参与空间插值),剩余的20%采样点用作验证点(用于评估插值精度),各采样点分布见图1。利用GWR 4构建AP含量建模点与环境协变量的地理加权回归(GWR)模型,然后对模型中的残差项进行普通克里金(OK)插值,最终通过栅格运算得到AP含量的GWRK插值结果。对应1984年广西表层土壤AP含量数据分类情况,进行相应的重分类操作,保证含量等级划分一致,并依次提取各类别,再利用ArcGIS 10.5的“栅格转面”工具完成矢量化工作。

(3)面状成土因子处理。参考李炳元等[19]的研究结果,根据广西地形特点及数据的可定量性,基于常规地貌类型划分及广西的实际情况,应用ArcGIS 10.5对DEM数据进行重分类。将海拔≤200 m分为Ⅰ级,>1100 m分为Ⅴ级,然后通过Equalinterval划分法划分200 m<海拔≤1100 m中的等级,分别将200～500、500～800和800～1100 m划分为Ⅱ级、Ⅲ级和Ⅳ级,共划分5个高程区级别(图1)。基于GIS工具将高程等级与AP含量等级进行叠加分析,探讨不同AP含量等级在高程上的变化。

参考黄安等[20]的方法,将坡度、坡向和土壤类型数据等面状成土因子进行分级处理,利用ArcGIS 10.5分区统计工具,将计算获得的各级面状要素内AP含量均值作为各级面状区域的权重,构建因子栅格图。

1.3.2 分析方法 (1)地统计学插值及模型评价。参考乔磊等[21]的方法,采用OK、多元回归克里格(RK)和GWRK模型预测AP含量栅格图,插值结果按照验证点经纬度输出相应的预测值数据,并与其实际测量值对比,以平均误差(ME)、平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)对模型进行精度评价,其公式为:

(1)

(2)

(3)

式中,ME为插值无偏性程度,越接近0说明结果越无偏,N为验证点个数,Si为第i个验证点的实际测量值,Ti为第i个验证点的模型预测值;MAE和RMSE为插值精度,其值越小,插值精度越高。

(2)动态度分析。单一动态度指数可定量描述区域特定类型变化的剧烈程度。借鉴土地利用动态度模型,引入AP含量等级动态度模型,表达式为:

K(%)=[(Ub-Ua)/Ua]/T×100

(4)

式中,K为AP含量等级的动态度,Ua和Ub分别表示研究初期和末期的AP含量等级面积,T为研究时段间隔时间(年)。

(3)分布指数。为消除各AP含量等级面积差异的影响,采用分布指数可定量描述不同AP含量等级在地形梯度上的分布情况[22]。分布指数是一个标准化、无量纲的指数,表达式为:

P=(Sie/Si)/(Se/S)

(5)

式中,P代表分布指数,e代表地形因子(高程和坡度),Sie代表e地形因子特定等级下的i类土壤AP含量面积;Si是i类土壤AP含量等级的总面积;Se是整个区域e地形因子特定等级下的土壤AP含量等级总面积;S是整个区域面积。

分布指数曲线越平缓,表示某类土壤AP含量等级分布与标准分布的偏差越小,其对地形差异的适应性就越大;反之,则表示其分布对地形具有较强的选择性。当P>1时,表明某类土壤AP含量等级在该地形上的比重大于该类土壤AP含量等级总面积在研究区所占比重,因此可将P>1的区间视为该类土壤AP含量等级的优势位。

(4)相关分析。采用Excel 2016对OK、RK和GWRK模型预测值进行整理,以SPSS 28.0分别对土壤AP含量真实值与3个模型的预测值进行相关分析。

2 结果与分析

2.1 广西表层土壤AP含量的空间变化特征

从图2-A可看出,在空间上,1984年广西表层土壤AP含量普遍偏低(小于10.0 mg/kg),AP含量偏低的土壤面积约占全区土壤总面积的80.00%;桂西、桂东南、桂南、桂西南的表层土壤AP含量等级集中分布在等级6和等级5,桂西北(河池、百色和崇左)大部分地区以石山地为主,其表层土壤AP含量极低。从图2-B可看出,2019年广西表层土壤AP含量集中在10.0～40.0 mg/kg,该范围的土壤AP含量面积约占全区土壤总面积的97.00%,土壤AP含量低于10.0 mg/kg的土壤面积仅分布在百色市、河池市西北区和崇左市东部的少部分区域。可见,1984—2019年期间广西表层土壤AP含量在空间上明显增加,AP含量等级2和等级3在空间上向桂西、桂东南、桂南、桂西南和桂西北区域扩张。

图2 不同观测期广西表层土壤AP含量的等级分布情况Fig.2 Graded distribution of AP content in surface soil of Guangxi at different observation periods

采用多种方法构建土壤AP含量的空间预测模型并进行精度评价,结果(表2)表明,OK和RK模型的相关系数(r)均为0.44,GWRK模型的为0.51,说明GWRK模型的预测精度更高;GWRK模型的MAE仅与OK模型相差0.37,RK模型的RMSE仅与GWRK模型相差0.72。由于广西地形地貌复杂,仅利用成土因子不能完全预测表层土壤AP含量在空间上的变化状况,加上本研究未将施肥量参与空间建模,导致模型精度受到限制。因此,应以GWRK模型为广西表层土壤AP含量空间预测的最佳模型。

表2 不同空间插值模型精度评价指标及相关系数对比

2.2 广西表层土壤AP含量的时间变化特征

从图3可看出,在时间上,1984年广西表层土壤AP含量等级总体上偏低,各等级面积表现为等级6>等级5>等级4>等级3>等级2>等级1,而2019年表现为等级3>等级2>等级4>等级5>等级6>等级1,说明这两个时期的广西表层AP含量等级面积发生了明显变动,近乎逆序变化;1984年的广西表层土壤AP含量等级以等级6、等级5和等级4为主,这3个等级的表层土壤面积约占全区土壤总面积的93.00%,而2019年这3个等级的表层土壤面积约占全区土壤总面积的7.50%,下降了85.5%,其中,等级6的表层土壤面积占比下降最明显,由1984年的54.58%降至2019年0.70%。说明大量磷肥的施用和田间耕作方式的变化会导致广西表层土壤AP含量明显提升。

图3 不同观测期广西表层土壤AP含量等级所占面积比例比较Fig.3 Comparison of the proportion of AP content grades in surface soil of Guangxi in different observation periods

如表3所示,30多年来广西表层土壤AP含量等级3和等级6的土壤面积变动较明显,其中,等级6的土壤面积减少11.12×106hm2,等级3的土壤面积增加9.17×106hm2;各土壤AP含量等级土壤面积变动比例表现为等级6>等级5>等级4>等级3>等级2>等级1;从动态度看,土壤AP含量等级6的土壤面积减少最迅速,动态度为-2.82%,等级2的土壤面积增加最迅速,动态度为47.28%,总体变化速度表现为等级2>等级3>等级1>等级6>等级5>等级4。

表3 不同观测期广西表层土壤AP含量等级面积的变动情况

2.3 广西表层土壤AP含量等级面积在不同海拔高度上的分布状况

在不同海拔,广西表层土壤AP含量呈现较大的空间异质性,各AP含量等级在不同高程区上的分布详见表4。

表4 广西表层土壤AP含量在不同高程下的分布情况

2.3.1 1984年广西表层土壤AP含量在不同海拔的分布 1984年广西表层土壤AP含量等级6、等级5和等级4的面积约占全区土壤总面积的93.00%,故在不同高程等级上这3个等级的AP含量面积所占比重最大。同时,随着高程的增加,土壤侵蚀程度加剧,土壤养分不易保存,表层土壤AP含量等级面积比重减小,以等级6为例,其AP含量等级面积在5个高程等级中的比重分别为63.04%、54.46%、45.42%、37.73%和42.55%。

从横向看,表层土壤AP含量等级1集中分布在<800 m的高程区(合计约占86.39%),等级2集中分布在<500 m的高程区(合计约占84.14%),等级3集中分布在<1100 m的高程区(合计约占95.28%),等级4集中分布在<1100 m的高程区(合计约占94.88%),等级5集中分布在<800 m的高程区(合计约占83.87%),等级6集中分布在<800 m的高程区(合计约占90.75%)。

2.3.2 2019年广西表层土壤AP含量在不同海拔的分布 2019年广西表层土壤AP含量等级2和等级3呈片状连续分布,所占面积比重合计为91.95%。因此,从纵向上看,表层土壤AP含量等级2和等级3的面积在不同高程等级中所占比重最大;等级2的面积在5个高程等级中所占比重分别为58.83%、43.06%、23.33%、17.46%和24.73%;等级3的面积在5个高程等级中所占比重分别为38.77%、54.31%、60.19%、52.46%和49.84%。

从横向看,表层土壤AP含量等级1和等级2均集中分布在<800 m的高程区,等级3集中分布在<1100 m的高程区(合计约占95.91%),等级4集中分布在>200 m的高程区(合计约占93.50%),等级5集中分布在500～1100 m的高程区(合计约占81.27%),等级6集中分布在500～1100 m的高程区(合计约占87.46%)。

2.3.3 1984—2019年来广西表层土壤AP含量等级面积在不同海拔分布的变动情况 由表5可知,表层土壤AP含量等级1的面积在≤200 m的高程区表现为增长,在其他高程区表现为降低,尤其在500～800 m高程区的面积降幅最大(-0.47%);表层土壤AP含量等级2和等级3的面积在所有高程区均发生不同程度的增长,其中等级2的面积在≤200 m高程区增幅最大(56.21%);等级3的面积在500～800 m高程区增幅最大(53.66%);表层土壤AP含量等级4、等级5和等级6的面积在所有高程区均有不同程度降低,其中,等级4的面积在500～800 m高程区降幅最大(-13.99%),等级5的面积在>1100 m高程区降幅最大(-26.87%),等级6的面积在≤200 m高程区降幅最大(-63.00%)。说明1984和2019年广西表层土壤AP含量等级面积在不同海拔发生了明显变动。

表5 1984—2019年广西表层土壤AP含量等级面积在不同高程的变化情况

2.3.4 广西表层土壤AP含量在不同海拔的分布优势 从分布指数角度分析(图4-A)发现,1984年,在Ⅰ级高程区,表层土壤AP含量等级2、等级5和等级6均处于优势位,其中等级6处于绝对优势;在Ⅱ级高程区,所有表层土壤AP含量等级均处于优势位,其中等级1处于绝对优势;在Ⅲ和Ⅳ级高程区,除等级2和等级6外的其他表层土壤AP含量等级均处于优势位,其中,Ⅲ级高程区中的等级1处于绝对优势,Ⅳ级高程区中的等级3处于绝对优势;在Ⅴ级高程级别区,表层土壤AP含量等级3、等级4和等级5处于优势位,其中等级5处于绝对优势。总体上,表层土壤AP含量等级1的分布指数曲线波动最大,说明表层土壤AP含量等级1对海拔具有较强的选择性,等级5和等级6的分布指数曲线相似,且相对平缓,说明其对海拔的适应性较强。

图4 不同观测期广西表层土壤AP含量在不同高程区的分布指数Fig.4 Distribution index of AP content in surface soil of Guangxi in different periods at different observation elevations

从图4-B可看出,与1984年相比,2019年广西表层土壤AP含量等级1和等级6的分布指数曲线发生了明显的波动变化。在Ⅰ级高程区,表层土壤AP含量等级1和等级2均处于优势位,其中等级1处于绝对优势;在Ⅱ级高程区,表层土壤AP含量等级2和等级3均处于优势位,其中等级3处于绝对优势;在Ⅲ、Ⅳ和Ⅴ级高程区,除等级1和等级2外,其余表层土壤AP含量等级均处于优势位,其中,Ⅲ级高程区的等级4处于绝对优势,Ⅳ级高程区的等级6处于绝对优势,Ⅴ级高程区的等级5处于绝对优势。总体上,表层土壤AP含量等级4、等级5和等级6的分布指数曲线陡峭,说明其AP含量等级对海拔具有较强的选择性。

3 讨 论

土壤养分在自然成土环境和人类频繁的农业活动中交互形成,因此,影响表层土壤AP含量变化的因素复杂多样,主要可归结为气候因素、土壤自身的理化性质(成土母质、地形地貌和海拔等)[23]、人为因素(如农业技术、耕作制度、施肥情况和秸秆还田)等[24]。在理化性质方面,土壤pH是影响土壤磷素有效性的重要因素,pH越低,磷素和磷肥被土壤中铁和铝氧化物吸附固定的作用越大,则表层土壤AP含量增加;pH越高,磷素越容易被土壤中的钙吸附固定,且多数以难溶解的无机磷形态存在,导致土壤AP含量减少[25-26]。Chad和James[27]研究发现,土壤对磷的解吸在较低pH值下发生。广西土壤类型主要为赤红壤、红壤和水稻土,pH 4.0～5.5,呈酸性,磷素在还原状态下易被矿化、被铁和铝氧化物吸附固定,导致土壤表层AP含量增加。本研究结果显示,除百色市东北部和西北部、崇左市东部部分区域表层土壤效磷含量较低外,自1984年以来广西大部分区域表层土壤AP含量普遍上升,主要介于10.0～40.0 mg/kg,与上述研究结果相符。

在气候因素方面,气候对土壤磷素的影响主要体现在温度和降水两个方面[25]。Miller等[28]研究认为,降水量越大,对土壤中磷素的淋溶作用越强,容易导致土壤AP流失。增温通过影响凋零物磷含量促进土壤溶解态磷增加,使其与碳酸钙发生吸附沉淀反应,将溶解磷固定在土壤表层,提高土壤AP含量[29-30]。增温可使土壤酶活性增强,加速对有机磷的矿化作用,增大凋零物磷对土壤磷的输入量,也可能强化土壤磷的吸附和沉淀过程[31]。温度和降水还可能影响土壤的理化性质,间接影响土壤AP含量[32]。Rubaek和Sibbesen[33]长期定位试验结果显示,施肥100年土壤中的各形态磷素含量在不同季节变化较明显,夏季含量降低,冬季有所回升。表层土壤磷素有效性涉及复杂的物理和化学过程,因此对于1984—2019年广西表层土壤AP含量增加的原因是否由年均温度升高而引起仍需深入探究。

在人为因素方面,土地利用方式、耕作制度和施肥等措施显著影响土壤AP含量[34]。人为因素是导致土壤表层AP含量明显增加的直接原因。已有研究表明,喀斯特地区不同土地利用和恢复方式中土壤微生物活动可驱动土壤磷素有效性提高[35-36]。Mesfin和Mohammed[37]基于土壤退化指数的研究结果表明,土地植被变化导致土壤有机碳、氮、磷和交换性钾含量下降,容重增加。都江雪等[38]研究表明,全国稻田土壤AP含量随着施肥年限的延长而显著提高,各区域土壤磷素累积均表现为盈余状态。郭玉冰[39]研究发现,有机肥对AP积累的贡献率大于磷肥。综上所述,人为因素在短期内极可能超过自然因素成为直接影响区域表层土壤AP含量变化的重要因素。

高程可通过调控水热条件再分配过程影响表层土壤AP含量[40-41]。本研究中,广西百色市西北和东北部、柳州市西北部、桂林市北部和东部区域及来宾市东部区域,高程均大于1100 m,地势陡峭,地形起伏大,其特殊的地势条件使其区域的水热分布得到重新调配,发生的低温不易于土壤中有机磷矿化,减弱了土壤酶活性,而地形因子(降水和高程)加强对AP产生了淋溶作用,更导致区域表层土壤AP含量降低,预测这部分区域的AP含量介于3.0～10.0 mg/kg,与Hua等[40]、江叶枫等[41]研究结果相符。本研究结果表明,1984—2019年广西大部分区域表层土壤AP含量普遍上升,与邱开阳等[42]、李超和李文峰[43]、Yang等[44]研究获得广西大部分区域高程<800 m、适宜的气温和降水有利于溶解磷吸附和沉淀促进土壤AP积累的结论一致。

4 结 论

1984—2019年广西表层土壤AP含量等级及空间分布格局均存在较大变动,大部分区域的表层土壤AP含量普遍上升,主要介于10.0～40.0 mg/kg,其中,土壤类型和海拔是重要影响因素,人为干扰是导致表层土壤AP含量明显上升的直接原因。因此,应继续深入推进科学施肥,增加有机肥的施用比例,提高磷肥施用效率。