宁夏砂田小尺度土壤性质空间变异特征与肥力评价

王幼奇，白一茹，赵云鹏



宁夏砂田小尺度土壤性质空间变异特征与肥力评价

王幼奇，白一茹，赵云鹏

（宁夏大学资源环境学院，银川 750021）

【目的】砂田是西北干旱、半干旱地区农民在恶劣的气候、土壤和地形等自然条件下，为了生存经过长期生产实践不断总结创新所形成的一种独特的耕作方式。保持和提高砂田土壤肥力质量是改善土地生产力、延缓砂田退化的基础。【方法】按照10 m×10 m网格方式采集110个砂田土壤表层（0—20 cm）样品，选取土壤有机碳、全氮、全磷、全钾、速效磷、速效钾、pH和电导率作为土壤肥力特征的评价因子，采用相关系数法确定各土壤肥力指标的权重，根据宁夏砂田土壤特征和作物品种，选择隶属度函数曲线类型，同时确定隶属度函数转折点取值，然后根据各土壤肥力因子的权重和隶属度值计算土壤综合肥力指数值；利用地统计学分析方法构建土壤各肥力因子的最适半方差函数模型，确定砂田土壤各肥力因子的空间变异特征和空间格局；结合土壤综合肥力指数值及其空间分布状况对砂田土壤肥力特征进行分级评价。【结果】经典统计表明，pH的变异系数最小仅为0.01，表现为弱变异，均值为9.15，土壤呈碱性。其他肥力指标变异系数处于0.10—0.72，属于中等变异。通过极差可以看出各项土壤性质含量在农田尺度存在明显的差异。研究区土壤综合肥力指数值在0.18—0.59，平均值为0.34。地统计学表明，砂田土壤各项肥力指标块金系数均小于25%，呈现出较强空间自相关性。通过普通克里格空间插值图可以看出，土壤有机碳在田块尺度上分布较为均匀，含量集中在1.5—2.5 g·kg-1，在研究区南侧有机碳有岛状高含量点存在；电导率分布也较为均匀，集中在100—300 μs·cm-1，其在北部含量较高；土壤全氮、全磷和全钾含量普遍较低，在空间呈现出明显的斑块状分布特征；土壤速效磷和速效钾在研究区北部有岛状高含量点存在；pH在整个研究区呈现明显的斑块状分布特征。土壤综合肥力指数值空间分布状况表明，研究区Ⅲ类地分布最广，占整个研究区面积的56%，属中等肥力状况。砂田南部以Ⅱ类地为主，占整个研究区面积的25%，肥力状况良好。Ⅳ类地占整个区域面积18%，其肥力状况较差。【结论】土壤性质和土壤肥力指数在田块尺度上空间分布复杂、规律性不明显，呈斑块状分布特征。根据各项土壤属性指标和土壤综合肥力指数值的分布情况判断，砂田土壤肥力总体水平较低，其中有机碳和全氮是制约砂田土壤肥力的主要限制因子。应通过增施有机肥、轮作和休耕等方式改良和培肥土壤。

土壤肥力；空间变异；隶属度函数；砂田；评价

0 引言

【研究意义】土壤肥力是土壤各种性质的综合表现和本质属性[1-2]。近些年由于人为因素导致中国部分土壤质量下降和土壤污染，科学合理的评价土壤肥力状况对提高土地生产力、促进土地开发整理、农业可持续发展和防止土壤面源污染有重要作用[3-4]。压砂技术在历史上被广泛的应用到以兰州为中心的西北旱区[5]。为了提高土地生产力，宁夏大力发展砂田，砂田面积已由2003年前累计的6.47×103hm2发展到现在的6.67×104hm2。由于砂田耕作管理方式粗放，随着种植年限增加其呈现出土壤质量下降和生产力显著降低等现象[6-7]，原因之一在于没有客观评价和认识土壤肥力状况，很难实施精准管理，因此准确、客观评价砂田土壤肥力是防治砂田土壤退化和提高生产力的关键措施之一。【前人研究进展】目前，地统计和空间信息技术的发展为土壤质量评价提供了更为便捷、精确和直观的处理平台。近些年，国内外学者逐渐将土壤肥力评价与空间信息技术结合研究[8-10]，特别是针对大中尺度土壤性质及肥力特征的空间变异特征、分布及评价等研究较多[11-13]，一般而言大中尺度土壤性质空间变异性分析对于土壤空间数据库建立、实现数字化管理有重要意义；而小尺度上由于植被类型、微地形、施肥及耕作方式等会影响和改变田块土壤性质及肥力状况，进而导致土壤性质在小尺度上形成空间分异特征[14]。因此随着研究的深入，一些学者针对小尺度土壤属性空间特征进行分析。如陆安祥等[15]对北京大兴区小尺度农田土壤重金属进行分析，发现农业活动改变了土壤性质和质地从而形成小尺度的空间分异。吕贻忠等[16]发现植被群落变化是影响鄂尔多斯沙地小尺度土壤养分空间变异的主要因素。张晨成等[17]分析陕北坡面土壤干层空间分布特征，结果表明土壤入渗性能和微地形是影响干层空间分布的主要因素。赵春雷等[18]发现土壤机械组成和容重的空间变化会影响黄土高原北部坡面小尺度土壤饱和导水率的空间变异特征。可以看出，小尺度上土壤属性的空间变异特征容易受到如植被、土壤质地、地形及耕作方式等因素的影响。同时研究尺度过大会使得小尺度空间变异规律被掩盖，即半方差函数模型不能真实反映土壤空间结构[14]。【本研究切入点】研究者针对大、中尺度土壤肥力及其空间分布特征研究较多，但是对小尺度土壤肥力状况进行综合评价较少。因此利用精细空间定点采样，探究农田尺度下砂田土壤性质空间变异特征并对其肥力状况进行综合评价，可为更大尺度的土壤管理提供帮助。【拟解决的关键问题】本研究以宁夏中部旱区砂田土壤为对象，结合地统计学和模糊数学分析砂田土壤各肥力指标的空间变异和分布特征，并对其土壤肥力进行综合评价，为砂田合理施肥、防止砂田退化和防止农业面源污染提供合理建议和数据支持。

1 材料与方法

1.1 研究区域概况

取样地点选在宁夏中卫市兴仁镇。平均海拔1 679 m，年平均气温13.5℃，年日照时数2 990 h，年均蒸发量2 250 mm，年均降水量247 mm。属宁南温暖风沙干旱区[7]。取样地块平整，种植作物为硒砂瓜，耕作方式为土壤表层覆盖10—15 cm砂石，砂源来自香山分化碎石。

1.2 样点布设及土样采集测定

在2014年4月上旬整地前选择压砂年限为4年的硒砂瓜地进行土壤样品采集。经过前期调研和采样分析，该田块种植作物、土壤性质及耕作方式在研究区具有代表性。按照10 m×10 m网格方式采集土壤样品，采样点为110个。取样时去掉覆盖在土壤上的砂石层，每个采样点在1 m半径内使用土铲采集土壤表层（0—20 cm）样品4个，混合后采用四分法留约1 kg土样。样品风干、剔除杂质后研磨过20和60目筛备用。取样点位置分布详见图1。根据砂田土壤特点和相关研究选取和确定评价指标分别为土壤有机碳、全磷、速效磷、全氮、全钾、速效钾、pH和电导率[7]。

图1 样点布设图

指标测定方法：有机碳用重铬酸钾容量法；全氮用凯氏定氮法；全磷用HClO4-H2SO4比色法测定；全钾用NaOH熔融法；速效磷用NaHCO3浸提-钼锑抗比色法；速效钾用NH4Ac浸提法；pH用电位法（土水比为5﹕1）；电导率用电导率仪（土水比为5﹕1）[19]。

1.3 数据处理

1.3.1 土壤肥力指标权重计算 不同土壤因子对肥力的贡献和作用不同，需确定各项指标的权重。目前确定权重的方法较多如相关系数法[10]、主成分分析法[11]和层次分析法[12]等，本研究采用相关系数法确定各土壤肥力指标权重，避免了人为主观影响[8]。首先计算单项指标间相关系数（表1），然后根据相关系数获得单项指标与其他指标间的相关系数均值，将该均值与所有指标相关系数均值总和的比作为该项因子的权重（表2）。

表1 指标间相关系数

表2 平均相关系数及指标权重

1.3.2 肥力指标隶属度函数确定 建立各个肥力指标的隶属函数模型，计算隶属度。土壤有机碳、全氮、全磷、速效磷、速效钾和电导率采用S型隶属函数（公式1），pH采用抛物线型隶属函数（公式2）[20]。

（2）

根据宁夏砂田土壤特征、作物品种及相关研究结果[7]，确定隶属函数曲线转折点的值，具体见表3。

表3 隶属度函数曲线中评价指标的转折点取值

1.3.3 肥力评价指数的计算 计算土壤综合肥力指数（integrated fertility index，），具体计算公式如下：

式中，为参评因子数；W为第个因子的权重；F为第个因子的隶属度。取值为0—1，其值越接近1，表明土壤肥力越高。

1.3.4 土壤综合肥力分级 参考宁夏砂田土壤肥力特征，以值为依据，根据等距法将砂田肥力划分为5个等级[21- 22]，具体见表4。

1.3.5 空间变异性分析 采用地统计学分析各项土壤肥力指标和值的空间变异特征。其公式表达式为[23]：

式中，()为半方差函数，为滞后距离，()为相距的数据点对数，()为区域化变量在处实测值，(+)为区域化变量在+处实测值。

利用SPSS 17.0对各项土壤肥力性质含量和值进行经典统计分析，地统计分析在GS+7.0中完成，克里格空间插值图利用Surfer 8.0完成。

表4 土壤综合肥力指数分级

2 结果

2.1 各项肥力指标特征分析

2.1.1 各项肥力指标描述性统计 从表5可以看出，pH的变异系数最小仅为0.01，表现为弱变异。pH的均值为9.15，土壤呈碱性。其他肥力指标的变异系数处于0.10—0.72，属于中等变异强度。同时通过极差可以看出各项肥力指标含量在农田尺度存在明显的差异。全钾和pH的偏度为负值，其分布峰为左偏。其他肥力指标的偏度值为正值，分布峰为右偏。土壤各项肥力指标概率分布采用Kolmogorov- Smirnov（K-S）法检验（表5），有机碳、全磷和电导率的K-S检验值均小于0.05，没有通过正态分布检验。全氮、全钾、速效磷、速效钾和pH值的值分别为0.204、0.62、0.23、0.677和0.299，均大于0.05，通过了K-S正态分布检验。

2.1.2 各项肥力指标空间特征 由于有机碳、全磷和电导率不符合正态分布，所以对数据进行对数转化，使其符合对数正态分布特征，进行地统计学分析。砂田土壤各项肥力指标半方差函数模型及参数见表6。根据残差平方和最小、相关系数最大的原则确定最适半方差函数模型。全磷符合线形模型，全钾符合球形模型，其他各项肥力指标均符合高斯模型。田块尺度上全磷的块金系数大于75%，表明在空间上呈现弱空间自相关性，主要受随机性因素的影响，即施肥、灌溉和耕作方式对砂田全磷的影响大。其他各项肥力指标的块金系数均小于25%，主要受结构性因素（母质、气候和地形等）的影响，呈现出较强空间自相关性和格局。各项肥力指标的变程范围处于19.75—84.90 m，说明各项肥力指标的空间自相关范围存在较大差异，即影响各项肥力的生态过程在不同尺度上起作用。原因在于传统施肥和灌溉方式使土壤肥力指标空间分布的差异性增大。各项土壤肥力指标的变程均大于取样间距，所以分析砂田土壤肥力特征时可以适当的减少采样点数、增加采样面积。

半方差函数不能直观反映各项肥力指标空间特征，所以绘制影响土壤质量的各项肥力指标空间分布图（图2）。图中可以看出，有机碳在田块尺度上分布较为均匀，含量集中在1.5—2.5 g·kg-1，在研究区南侧有机碳有岛状高含量点存在；电导率在田块尺度上分布也较为均匀，电导率值集中在100— 300 μs·cm-1，其在北部含量较高；全氮、全磷和全钾含量普遍较低，在空间呈现出斑块状分布特征；速效磷和速效钾在研究区北部有岛状高含量点存在；pH范围在8.74—9.53，在空间上也呈现出斑块状分布特征。总体上，各土壤属性在田块尺度上空间分布复杂、规律性不明显，说明砂田土壤性质受覆砂、灌溉、施肥及作物对土壤养发的吸收等因素影响，导致土壤性质在田块尺度上存在明显的空间分异特征。

表5 各项指标含量描述性统计

表6 砂田各项土壤肥力指标半方差函数模型及参数

G：高斯模型， S：球形模型，L：线形模型 G: Gauss model, S: Spherical model, L: Line model

图2 砂田土壤有机碳（a）、全氮（b）、全磷（c）、全钾（d）、速效磷（e）、速效钾（f）、pH（g）和电导率（h）空间分布

2.2 土壤肥力综合指标值（）特征分析

2.2.1描述性统计 表7对宁夏砂田110个样点的值进行描述性统计，研究区值在0.18—0.59，平均值为0.34。值的变异系数为0.21，属于中等变异。通过偏度和峰度系数可知，值的偏度为正值，表明分布峰为左偏。值概率分布采用K-S法检验（表7），其值为0.793（大于0.05），通过了KS正态分布检验。图3利用各项土壤肥力指标对应的平均隶属度值绘制雷达图，反映各项肥力指标的状态和砂田土壤整体的肥力水平。可以看出，有机碳、全氮和pH平均隶属度值最小，约为0.1；电导率和速效磷次之，约为0.3；全磷约为0.4；而全钾和速效钾的平均隶属度值均高于0.6。总体上各项肥力指标构成的多边形面积较小，说明砂田的土壤肥力较低。

表7 IFI值描述性统计

2.2.2空间特征 通过图4可知，砂田土壤几乎全被Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ类占据，占整个研究区的99%。其中Ⅲ类地分布最广，占整个区域面积56%。砂田南部以Ⅱ类地为主，Ⅱ类地占整个区域面积25%。Ⅳ类地占整个区域面积18%，主要分布在砂田北部。Ⅰ类地仅占整个区域面积的1%。土壤肥力特征在空间上呈现出斑块状。

图4 土壤IFI分布图

3 讨论

土壤质量直接影响农作物生长发育及人类生产生活，对于维护土壤生产力、食物链安全和人类健康具有重要作用[4, 7, 10]。评价区域土壤质量，有助于了解研究区土壤管理及利用现状，明确土壤生产力限制因子及宜耕模式，为当地土壤质量改善及可持续利用提供理论及数据支撑[11-13]。本研究基于10 m×10 m网格布点采样，将土壤有机碳、全磷、速效磷、全氮、全钾、速效钾、pH和电导率8项土壤性质作为砂田土壤质量评价的因素。经典统计表明，土壤性质极差有大（电导率）、有小（pH），说明这些土壤属性数值范围存在较大差异。通过变异系数可以看出土壤本身固有的属性具有更好的稳定特征，如pH的变异系数为0.01，原因可能是研究范围较小，pH变化不大，这与崔潇潇等[10]和叶回春等[24]的研究结果一致。同时，全磷、全氮和全钾的变异系数分别为：0.18、0.10和0.10，而速效养分受施肥和耕作方式的影响较大。张学雷等[25]对豫中褐土耕地进行评价也得出了相似结论。

从土壤属性空间变异特征的角度分析区域土壤质量状况，有利于从整体上了解土壤属性空间格局和分异特征，弥补了经典统计忽略空间描述的缺陷[26]。根据地统计学分析可知，在田块尺度上各项肥力指标的空间自相关范围存在较大差异，即影响各项肥力的生态过程在不同尺度上起作用。同时从空间分布特征看各项土壤肥力因子在田块尺度上呈现斑块状分布特征，原因在于传统的无差别施肥和灌溉方式使土壤肥力指标空间分布的差异性增大。说明研究田块尺度上各项肥力指标分布特征对于测土配方施肥、提高土地生产力和精准农业发展具有重要意义[27]。

根据划分的等级，土壤肥力特征在空间上呈现出斑块状。主要原因在于人为管理，砂田土壤表层覆盖了约15 cm的砂石，导致肥料在土壤中缺乏连续性。同时田块尺度上砂田土壤肥力整体较低，通过平均隶属度雷达图可知砂田有机碳和全氮含量低，是制约土壤肥力的主要限制因子，王建宇等[7]和王菲等[28]研究砂田土壤肥力也发现类似情况。其原因在于研究区土壤质地偏砂容易漏肥，且砂田这种农业种植模式导致农民施肥难度增加，导致砂田有机肥施入量不够。同时王占军等[22]、许强等[29]、代晓华等[30]和胡景田等[31]研究都发现覆盖砂石后农民对砂田持续施肥困难，导致砂田长期补肥量少、施肥量低，随着耕作年限增加其土壤肥力呈现出快速下降的趋势，砂田土壤养分逐步耗竭可能是压砂后农田土壤难以持续利用的重要原因之一。因此，针对当地土壤肥力特征和限制因子应重视补充有机肥，有机肥分解缓慢其胶体特征对养分有很强的吸附作用，可以延长肥效，改善土壤结构体，弥补砂田肥力容易流失的缺点。同时在耕作方式上要注重轮作和休耕等方式改良和培肥土壤，进而增加作物产量和提高品质，促进砂田持续发展[7, 32]。

本研究考虑了砂田土壤耕层的8种化学性质，虽然与同类研究相比所选取的指标较多，但缺少物理、生物和作物方面的指标，需在下一步的研究中加强和完善。虽然只是针对田块尺度的土壤质量进行分析，但本研究所选砂田地处宁夏中部砂田集中分布区，其耕作方式、种植类型和形成过程都具有代表性[30-31]，因此所表现出的砂田土壤属性空间分异特征和区域砂田土壤质量的评价结果对于类似条件的砂田具有一定的借鉴和参考。

4 结论

利用相关系数法、隶属度函数和地统计学方法对宁夏砂田土壤肥力进行综合评价。主要结论如下：

（1）对砂田土壤7项肥力指标的经典统计表明，pH属弱变异，均值为9.15，土壤呈碱性。其他肥力指标变异系数处于0.10—0.72，属于中等变异。田块尺度上平均施肥会增强土壤养分在空间分布上的不均一性。研究区值在0.18—0.59，平均值为0.34。

（2）全磷的块金系数大于75%，表明在空间上呈现弱空间自相关性。其它各项肥力指标的块金系数均小于25%，呈现出较强空间自相关性和格局。各土壤属性在田块尺度上空间分布复杂、规律性不明显，呈现明显的斑块状分布。

（3）砂田土壤几乎全被Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ类占据，占整个研究区的99%。其中Ⅲ类地分布最广，占整个区域面积56%。砂田南部以Ⅱ类地为主，占整个区域面积25%。Ⅳ类地占整个区域面积18%。研究区土壤肥力质量普遍偏低，应该通过增施有机肥、轮作和休耕等方式改良和培肥土壤。

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（责任编辑 杨鑫浩）

Assessment of Soil Fertility and Its Spatial Variability Based on Small Scale in the Gravel Mulched Field of Ningxia

WANG You-qi, BAI Yi-ru, ZHAO Yun-peng

（College of Resources and Environment, Ningxia University, Yinchuan 750021)

【Objective】The gravel mulched field is a unique method of tillage in arid and semi-arid areas of northwest under the natural condition with severe weather, poor soil and terrain condition, through the long-term production practice, continuous summarization and innovation. Preservation and improvement of soil fertility quality is a foundation for maintaining land productivity, preventing land degradation in the gravel mulched field. 【Method】A total of 110 soil samples (0-20 cm) were collected in a grid of 10 m×10 m. Soil indices were selected as evaluating factors including soil organic carbon, total N, total P, total K, available P, available K, pH and electrical conductivity. Correlation coefficient method was used to determine the weight value of soil fertility index. The curve type and turning point value of membership function were defined by soil characteristics and crop varieties. Then membership degree and weight value were combined to calculate the soil integrated fertility index (). The geostatistics method was used for building the best semi variance function models, and analyzing spatial variation and distribution pattern of soil fertility. The evaluation of classification of soil fertility could be studied by the soiland its spatial distributions. 【Result】The classical statistics indicated that the mean value of pH was 9.15 showed alkalinity, and the coefficient of variation was 0.01 showed medium variation. The coefficient of variations for other fertility indexes ranged from 0.10 to 0.72 showed moderate variation. The range of soil characteristics showed an obvious difference at field scale. The soil integrated fertility index () in the study area was 0.18-0.59 with the average value of 0.34. The coefficients of nugget for fertility indexes were less than 25%, which demonstrated strong spatial dependence. The ordinary Kriging interpolation map indicated that the soil organic carbon distributed evenly with the mean value of 1.5-2.5 g·kg-1, which had island high levels in the southern study area. The electrical conductivity also distributed evenly with the mean value of 100-300 μs·cm-1, which had high levels in the northern study area. Total N, total P and total K had low levels with plaque distribution. The available P and available K were higher in the northern study area. The pH value also distributed patchily. The land of Grade Ⅲ indicated medium fertility condition and distributed most widely in the study area, covered 56% of the total area. The land of Grade Ⅱ indicated fecund fertility condition and represented the main type in the south of the land, covered 25% of the total area. The land of Grade Ⅳ accounted for 18% of the total area, which indicated poor fertility condition. The soil property indexes andvalue demonstrated that soil fertility level was relatively low in the gravel mulched field. 【Conclusion】The spatial distribution patterns of soil index andwere complicated and had no regularity with patch distribution at field scale. According to the soil index and, the levels of soil fertility were low in the gravel mulched field. The soil organic carbon and total N were the main limiting factors restraining soil fertility. The methods of increasing organic fertilizers, crop rotation and fallow were practicable and necessary for fertilizing soil, increasing yields and improving crop quality.

soil fertility; spatial variability; membership function; gravel mulched field; evaluate

2016-05-23；接受日期：2016-09-12

国家自然科学基金（41461104）、宁夏自然科学基金项目（NZ14028，NZ16026）

王幼奇，E-mail：wyq0563@163.com。通信作者白一茹，E-mail：yr0823@163.com