南方丘陵地區水田土壤養分時空變異研究

摘要：利用奉新縣水田土壤1985年的土壤普查數據和2006年耕地地力調查數據，選取了水田土壤有機質、全氮、有效磷和速效鉀4個養分因子，在SPSS統計軟件對其統計特征分析的基礎上，運用地統計軟件GS+7.0進行半方差分析，最后在利用ArcGIS軟件的空間插值和空間疊加功能對土壤養分變化的進行分析。結果表明：由于土地利用、管理方式以及耕作方式等改變促進奉新縣水田土壤養分整體上有較大提高。

關鍵詞：水田；土壤養分；時空變異

中圖分類號：S15文獻標識碼：ADOI編碼：10.3969/j.issn.1006-6500.2010.06.028

Research on the Spatio-Temporal Changes of Paddy Soil Nutrient in Hilly Regions of South China

GUO Xi1， XIE Wen1， HU Guo-Rui1， ZHOU Xue-wen1， ZHAO Xiao-min2

(1.Key Laboratory of Crop Physiology， Ecology and Genetic Breeding of Jiangxi Province， JiangxiAgriculture University， Nanchang， Jiangxi 330045， China;2.Nanchang Teachers College， Nanchang， Jiangxi 330029， China)

Abstract：The area of this study were paddy soil in Fengxin county， the four nutrient factors ，(organic matter ， total nitrogen， available phosphorus and potassium )of soil survey data of 1985 and cultivated land productivity survey data of 2006 were choosed. The statistical eigenvalues were analyzed by Spss software ， the semi-variagram were analyzed by GS plus 7.0 software， the spatial change were analyzed by Arcgis software . The results showed that the nutrient increased。 The land use type， management and cultivation fashion were the main driving factor for the changes in Fengxin county.

Key words: paddy; soil nutrient; dpatio-temporal change

土壤是農業的主要生產資料，是歷史的自然體，它在自然與人為的綜合作用下，處于不斷的變化與更新之中 [1] 。土壤養分是土壤肥力的物質基礎，是土壤的基本屬性和本質特征[2]。土地利用，作為人類利用土地各種活動的綜合反映，和土壤中各種養分的變化情況有著密切的聯系。不同土地利用方式、管理措施和耕作方式影響著土壤變化的方向和程度。了解水田土壤養分的現狀及動態變化，對于指導農業生產、充分利用土地資源、評價和管理土地資源以及為糧食安全發展規劃、農業結構調整規劃、耕地質量保護與建設、無公害農產品生產、科學施肥、生態建設等提供科學依據，從而有力地促進農業可持續發展。

1979年中國開展的第二次土壤普查，查明了土壤的類型、數量和分布情況，為農業的綜合開發和農業結構的調整提供了科學依據。20多年來，土地的各種活動，如土地利用、種植制度、耕作措施、施肥水平等都發生了較大的變化，促使土壤的養分狀況發生了較大的變化。因此，對土壤養分變異規律進行研究對于指導科學施肥以及推進農業可持續發展具有重要意義。奉新縣是全國300個商品糧基地之一，其中優質大米全國聞名，銷量居江西省之首，因此，筆者選擇江西省奉新縣水田為研究對象，在1985年奉新縣土壤普查和2006年耕地地力評價所獲取大量基礎信息的基礎上，對該區水田土壤養分的動態變化進行系統分析。

1研究區域概況

奉新縣位于江西省西北部，宜春市東北部，屬長江中下游地區。東聯安義，南接高安， 西南毗宜豐， 西北鄰修水，北靠靖安。地處東經 114 ° 45 ′~ 115 ° 33 ′，北緯 28 ° 34 ′~ 28 ° 52 ′，屬東八時區，東西最長約 78.3 km ，南北最寬約 32.3 km ，總面積1 644 km 2。縣境三面環山，形成西高東低的地勢，從西向中、東部逐漸傾斜、低落，構成明顯的西部中低山地、中部多丘陵、東部低丘河谷平原，屬典型的丘陵山區地形地貌。該縣屬中亞熱帶濕潤氣候，四季分明，氣候溫暖，雨量充沛，光照充足，霜期較短，生長季長，年平均氣溫為17.3℃，適宜農作物的生長，但是由于受季風影響一年內降水量分配極不均勻。

奉新縣境內的土壤共劃分為6個土類、11個亞類、35個土屬、75個土種，6個土類分別為水稻土、紅土、黃土、黃棕土、山地草甸土和潮土，其中紅土遍布低山、丘陵、平原地區的山崗，面積最廣占65.07%，水稻土為主要耕作土壤，占土地總面積的23.95%，土壤有機質含量豐富，土壤肥力好，而黃土、黃棕壤、山地草甸土和潮土所占比例較少，分別為9.69%、0.92%、0.33%、0.04%。

至2006年末奉新縣實有耕地面積25 158.7 hm2，其中水田23 733 hm2，旱地1 425.7 hm2。水田占耕地面積的94.33%，旱地占耕地面積的5.67%。奉新縣是全國商品糧基地之一，又是全國五大獼猴桃產業基地之一。盛產水稻、棉花、玉米、油料、花生、大豆、紅薯、茶葉及各種瓜果、蔬菜等。其中優質大米全國聞名，銷量居全省之首，農產品商品率達80％。該縣對土地的投入相對較大，土壤養分含量變化速度較快，了解水田土壤養分動態變化情況，不斷提高該區土壤肥力，對于發展特殊農業和促進土地可持續利用有重要意義。

2數據來源與處理

2.1數據來源

（1）1∶50 000的奉新縣土壤圖（資料來源于奉新縣農業局）；

（2）奉新縣第2次土壤普查文件資料（資料來源于《奉新縣土壤》）；

（3）1∶50 000奉新縣第2次土壤普查圖件資料，包括全氮、有機質分布圖，速效鉀分布圖、有效磷分布圖（資料來源于奉新縣農業局）；

（4）1∶50 000奉新縣土地利用現狀圖（2005年）（資料來源于奉新縣國土資源局）；

（5）奉新縣第2次土壤普查采集耕地土樣數據，主要包括有機質、全氮、有效磷和速效鉀等養分數據，其中采集耕地土樣3 146個，其中縣級農化樣246個（包含旱地5個），鄉級水稻土百畝樣品2 900個（資料來源于《奉新縣土壤》）；

（6）奉新縣耕地地力評價養分調查數據，主要包括土壤有機質、全氮、有效磷、速效鉀，其中2006年耕地地力評價共采集耕地土樣2 016（包含旱地106個）（資料來源與奉新縣農業局）。

2.2樣點數據的采集方法與分析化驗方法

1985年土壤普查中的土壤養分樣品與2006耕地地力評價中采集的土壤養分樣品的采集方法都是在秋收后秋冬播作物播種或移栽前對確定的田塊采用“S”法均勻隨機采取15~20個采樣點，充分混合后，四分法留取1 kg。

2006年耕地地力評價中的養分分析方法與1985年奉新縣土壤普查中的土壤養分分析方法基本一致，都是采用常規分析方法，只是在對全氮的測定上方法不同，有效磷采用的是碳酸氫鈉提取-鉬銻抗比色法；速效鉀采用的是乙酸銨提取-火焰光度法；有機質采用的是硫酸、重鉻酸鉀氧化-容量法；在1985年土壤普查中全氮采用的是硫酸銅—硫酸鉀—硫酸消化—擴散吸收法，而耕地地力評價中全氮采用的分析方法為凱氏蒸餾法[3] 。

2.3剔除離群值

離群值主要來源于外界干擾(如觀測條件的改變、儀器設備工作不正常、觀測人員操作失誤、記錄錯誤等) ，這些離群值的存在往往影響最終的分析效果，甚至出現謬誤 [4] 。因此，為了消除離群值的影響，提高數據的準確度，本研究采用三倍方差法來檢測離群值即平均值加減三倍方差，不在此范圍的數據即為離群值，最終對離群值予以剔除。通過對數據的分析與統計，最終檢測出離群值23個。

3研究理論與方法

本研究采用經典統計學方法與地統計學方法相結合，首先是資料的整理和準備階段，在這個階段主要是運用ArcGIS軟件對第二次土壤普查中的土壤圖與養分分布圖進行數字化，同時錄入與其相關的屬性數據，建立養分屬性數據庫。同時運用SPSS、EXCEL等統計軟件對樣點養分數據進行統計分析，利用ArcGIS9.2及GS+7.0軟件對耕地地力評價中的養分數據進行半方差分析和空間插值生成土壤養分專題柵格圖。其次是在此基礎上利用MAPGIS6.7軟件在奉新縣2005年土地利用現狀圖上提取水田圖斑，分別與第二次土壤普查中的養分圖和耕地地力評價中的柵格圖進行疊加分析，分別得到兩個時間段的土壤養分空間分布圖。最后再利用ArcGIS9.2將研究區域兩個時間段的水田土壤養分空間分布圖進行空間疊加分析，得出土壤養分的時空變異情況。

為了方便比較奉新縣水田養分的時空變化情況，本研究中土壤養分豐缺度與分級標準統一采用第二次土壤普查的標準。其中有機質、全氮、堿解氮2級以上為高量（豐富），3~4級為中量，5級以下為低量（缺）；有效磷、速效鉀3級以上為高量（豐），4級為中量，5級以下為低量（缺）；pH值1級為堿性，2級為微堿性，3級為中性， 4級為微酸性，5級以下為酸性 [3] ，詳見表1。

3.1半方差函數

半方差函數，也稱空間變異函數是地統計學的重要組成部分，是抽樣間隔為h時樣本值方差數學期望的一半。以變異函數Κ(h)為Y軸，抽樣間隔h為X軸，可繪成變異函數曲線圖，由此可得出3個重要的參數，即基臺值、塊金值和變程。根據變異函數曲線的變化趨勢可擬合成不同的理想模型，如球狀模型、線性模型和指數模型等。一般C0表示塊金方差，反映的是最小抽樣尺度以下變量的變異性及測量誤差;C為結構方差，表示非隨機原因形成的變異;C0+C為基臺值，表示變量的最大變異程度;C/(C0+C)為空間相關度，表示的是可度量空間自相關的變異所占的比例，比例<25%說明具有強烈的空間相關性，比例在25%與75%之間，說明具有中等空間相關性，若比例>75%說明空間相關性很弱 [5-6] ;A為變程，表示研究變量空間自相關變異的尺度范圍。

3.2插值

空間數據的插值即對一組已知空間數據，可以是離散點的形式，也可以是分區數據的形式，要從這些數據中找到一個函數關系式，使該關系式最好地逼近已知的空間數據，并能根據該函數關系式推求出區域范圍內其它任意點或任意分區的值[7-8]。本研究中的插值只是對點的插值，點的插值是研究具有連續變化特征現象的數值內插方法[7]，指依據空間已知點的數據推求同一區域其它未知點數據的計算方法。插值方法各式各樣，有逆距離權重插值法、多項式插值法、克呂格插值法等。在這些方法中，反距離權重法最為簡便;多項式插值的物理意義不是很明確，容易得出一些難以解釋的值;克呂格插值法以能提供最佳線性無偏估計而逐漸被廣泛運用。然而，所有這些方法中，并不存在一種對所有地域都最佳的插值方法[9]。需要根據調查區的養分的空間變異性選取最佳的插值方法。陳光等[10]做的耕地養分空間插值技術與合理采樣密度的比較研究中對土壤養分插值在不同尺度不同方法的準確性進行了比較，研究表明反距離權重法與克里格插值法插值效果較好，在養分元素空間變異大的情況下克里格插值法誤差要小。本研究中通過對采集的樣點中的部分樣點分別用克里格和IDW方法進行插值，插值后分別與剩余500樣點進行比較對照，發現克里格插值方法誤差小，因此本研究在對樣點養分進行插值時選擇克里格插值法。

4結果與分析

4.1土壤養分含量的統計特征分析

對水田土壤養分數據進行統計特征分析是分析水田土壤養分變異的前提和基礎。在剔除離群值的基礎上，運用統計軟件SPSS對研究區域內的樣點養分數據進行常規統計分析，結果見表2。通過對比2006年與1985年水田土壤養分數據的均值、偏度、峰度以及變異系數進行比較分析，可以發現，20年來奉新縣水田土壤中有機質、全氮總體上持平，而堿解氮、有效磷、速效鉀則明顯升高，而pH明顯下降，凸顯水田酸化。由于變異函數的計算一般要求數據符合正態分布，否則可能會使變異函數產生比例效應[11-12]。從表中可知4種養分數據在經對數轉換后符合或接近正態分布，從而滿足半方差分析的要求。

4.2半方差分析

運用地統計軟件GS+7.0對第2次土壤普查采集耕地土樣數據和耕地地力評價采集的養分數據分別進行半方差分析，具體結果見表3，同時根據擬合模型，在各向同性條件下，繪制出4種養分數據的半方差圖，圖中縱坐標表示半方差值，橫坐標h表示分離距離，具體見圖1~8。

從表3和圖1~8中可知，4種要素在兩個年度均在一定范圍內存在空間相關性，其變程大小差異較大，其差異不僅存在同時期不同養分之間而且不同時期同種養分之間的差別也較大。其中1985年，變程最大的是有機質，變程為113 068 m，其余養分變程大小依次為速效鉀>全氮>有效磷，而2006年變程最大的為有效磷，變程為13 750 m， 其余養分變程大小依次為有機質> 速效鉀>全氮。

擬合模型的選擇是通過比較不同模型的決定系數和殘差，最終選擇決定系數大，殘差小的模型。通過比較表明，1985年的采樣數據中，有機質高斯模型擬合效果較好，而全氮、有效磷、速效鉀則是指數模型擬合效果好，其決定系數只有有效磷稍低為0.336，其余均在0.8以上，且殘差低，而2006年采樣數據各個養分的擬合模型也不一，其中有機質、全氮和有效磷球面模型擬合效果最好，而速效鉀是高斯模型擬合效果最好，其決定系數都在0.7以上，且殘差低。

土壤是農業的主要生產資料，是歷史的自然體，它在自然與人為的綜合作用下，處于不斷的變化與更新之中，所以土壤養分的變異驅動雖然因素比較多，但是主體上可以劃分為內在因素和外在因素。內在因素主要是包括地形、氣候、成土母質、土壤類型、時間等自然因素，有利于土壤屬性空間變異結構性的加強和相關性的提高；而外在的主要是指人為活動對土壤養分變異的影響，具體包括施肥、耕作、以及種植制度等因素，外在因素具有很強的隨機性，往往對變量空間變異的結構性和相關性產生消弱作用，使土壤特性的空間分布朝均一方向發展 [5，13] 。因此，用塊基比C/(C0+C)能夠反映外在因素對土壤養分元素空間變異的影響程度。

從表3中的分析結果可以看出，兩年度的全氮和速效鉀的塊基比處于25%~75%，而有機質和有效磷的塊基比>75%，說明全氮和速效鉀兩種養分元素具有中等空間相關性，即全氮和速效鉀的變化是受到內在和外在雙重影響，而有機質和有效磷的變異主要是受到施肥、耕作制度等外在的隨機的因素引起的，，而內在因子如地形、氣候、成土母質則對土壤養分的變異的影響是有限的。但是通過比較兩年度同一元素塊基比可發現，2006年度的全氮和速效鉀的塊基比較1985年有較大提高且有突破75%的趨勢，說明20年來奉新縣水田土壤中的全氮和速效鉀的空間變異相較于內在自然因素，外在人為的影響要更大，起著主導作用。

4.3水田土壤養分時空變異格局分析

根據對不同插值方法進行比較的結果，即利用克里格（Kriging）插值方法對土壤養分進行插值誤差最小，故本研究中對各養分樣點的插值統一采用克里格插值法，同時參考半方差分析的結果，運用ArcGIS9.2中的克里格插值對各養分進行插值。在插值的基礎上，利用奉新縣土地利用現狀圖提取奉新縣水田圖斑，在此基礎上，運用ArcGIS9.2的空間分析功能使水田圖斑獲取養分屬性，然后利用第二次土壤普查養分分級標準進行分級，最后與第2次土壤普查的水田土壤養分進行疊加分析，得出水田土壤養分級別空間跳躍情況，具體結果見表4與圖9~12。

4.3.1有機質與表4可知，奉新縣水田土壤有機質等級總體上是上升的，只有部分下降，其中上升的水田面積占全縣水田面積比例高達68.39%，下降水田面積占全縣水田面積比例為5.81%，還有相當部分水田有機質級別處于穩定狀態，其面積比例為25.80%。從上升的內部結構上看，奉新縣水田有機質上升1個級別的比例最大，面積比例達到53.03%，上升3個級別的僅為0.58%。

從圖9可知，有機質下降的水田主要集中在奉新縣西部山區的澡溪鄉、柳溪鄉、石溪鄉和西塔鄉等鄉鎮一些狹長谷地以及臺地；有機質級別不變的水田也主要集中在西部山區的澡溪鄉、柳溪鄉、石溪鄉、甘坊鎮以及上富鎮鎮、羅市鎮的西北幾個村，另外干洲中部也有分布；有機質級別上升的則主要集中在中部和東部低丘地區，如宋埠鎮、赤岸鎮、會埠鎮等鄉鎮。

有機質以上時空分異主要受到地形、地勢、交通、水熱條件和耕作制度等因子的影響。有機質下降區域，是由于該區域水田處于山間臺地和狹長谷地，該區域地勢起伏大而狹，交通不便，水熱不足，致使人工施用和補充有機肥不易，同時水熱不足決定只能實現水稻一熟制，促使水田養護水平低，導致有機質下降；雖然有機質穩定區域也主要處于西部山區，但是該區域水田主要處于山前沖積扇區域，地勢較下降區域更開闊和平坦，交通更便利，水熱稍好，因此，水田養護水平稍高，從而使該區域有機質的消耗與補充基本持平；有機質級別上升區域則主要集中在中東部低丘地區，該區域水熱條件好、交通便利、地勢平坦，是奉新縣農業生產主產地，土壤養護水平高，因此，該區域有機質含量有所提高。

4.3.2全氮由表4可知，奉新縣水田土壤全氮含量總體上是上升的，但是也有相當部分水田全氮含量下降，其中級別上升的水田占全縣的比例為47.44%，下降的也達到了17.72%，幾乎占全縣的1/5，而級別不變的為34.84%。從上升的內部結構上看，奉新縣水田全氮上升1個級別的比例最大，面積比例達到32.39%，上升3個級別的僅為0.31%。

從圖10可知，全氮下降兩個級別的主要分布在澡溪鄉和柳溪鄉的地勢狹窄坡度高的山間臺地，而下降1個級別主要集中在干洲鎮北部以及西部山區；級別不變的則在全縣均有分布，主要分布在赤岸鎮、會埠鎮、以及甘坊鎮等西部鄉鎮；上升區域主要集中宋埠鎮、上富鎮、澡溪鎮，赤岸鎮、赤田鎮、羅市鎮等鄉鎮也有零星分布，其中上升2個級別的主要集中在宋埠鎮和澡溪鎮。

全氮以上時空分異主要受到地形、地勢、交通和耕作制度等因子的影響，其中下降區域中的西部山區，地勢狹窄，交通不便，而甘洲北部雖然耕作條件較好，但是近年來掠奪式的生產方式，致使水土養護不足，最終導致全氮下降，全氮級別不變的區域則主要分布于地勢稍平坦開闊區域，該區域歷來全氮水平較高，因此，在正常養護水平下，全氮的消耗與補充基本持平；全氮上升的區域主要是一些所謂的“雞爪地”，該區域歷來全氮水平較低，所以通過人工施用補充，全氮含量得到較大提高。

4.3.3有效磷由表4可知，奉新縣水田土壤有效磷含量得到了極大的提高，其中級別上升的水田占全縣的比例達到98.2%，其中下降的為0.1%，而級別不變的僅為1.71%。從上升的內部結構上看，奉新縣水田全氮上升2個級別的比例最大，所占面積比例達到37.87%，上升級別最多的為4級，其所占面積比為9.09%，上升3個級別與上升1個級別的占全縣面積比分別為33.40%、17.84%。

從圖11可知，有效磷上升4個級別的主要分布在會埠鎮；而上升3個級別的主要分布在宋埠鎮以及中西部低丘地區；上升2個級別的主要分布在東部低丘的甘洲鎮、赤岸鎮、和赤田鎮、其它鄉鎮有零星分布；上升1個級別的主要分布在奉新縣中部的赤岸鎮和會埠鎮等鄉鎮；而級別不變和下降的則分布在仰山鄉以及羅市鎮等山間臺地。

造就有效磷以上時空分異主要是人為增施磷肥的原因，通過第一次土壤普查發現奉新縣土壤中有效磷含量低，已成為制約農業生產的一重要限制因子，因此，近20年來對土壤的有效磷給予了極大的補充。

4.3.4速效鉀從表4可知，奉新縣水田土壤速效鉀含量得到了較大的提高，只有小部分下降，其中速效鉀等級上升的水田面積占全縣水田面積比例高達71.34%，速效鉀等級下降的水田面積占全縣水田面積比例為0.72%，還有相當部分水田速效鉀級別處于穩定狀態，其面積比例為27.94%。從上升的內部結構上看，奉新縣水田有機質上升1個級別的比例最大，占全縣水田面積比達到50.98%，上升3個級別的面積比僅為0.18%，上升2個級別的面積比為20.18%。

從圖12可知，速效鉀上升3個級別的水田面積較小只有零星分布；上升1~2個級別的主要分布于中東部的低丘鄉鎮，其中上升2個等級的主要分布于宋埠鎮，其它鄉鎮也有零星分布，而余地區基本上都上升1個級別；級別不變的主要分布于奉新縣的中西部，該區域耕作條件適中；級別下降的主要分布于奉新縣西部山區石溪鄉等鄉鎮的山間臺地。

速效鉀以上時空分異主要受是人為增施鉀肥的影響，同時由于不同區域水田的區位、地勢、坡度以及交通等因素的不同，造就了20年來的不同變異情況，下降區域主要集中在地勢陡峭、坡度高、交通不便的山間臺地，因此增施鉀肥不便，同時容易流失，促使這些水田速效鉀含量的降低，而相較與山間臺地，中西部其余水田由于地勢稍低，交通更便利，養護稍好，因此，速效鉀的消耗與補充基本持平，而東部低丘地區是奉新縣農業生產最發達、交通最便利、水熱最充足的區域，該區域水土養護好，故該區域速效鉀上升較多。

5結論與討論

（1） 奉新縣水田土壤養分整體上有較大提高，上升最快的是交通便利、地勢平坦、水熱條件好的中東部低丘地區。其中有效磷上升最快，級別上升水田占全縣水田面積的比例達到98.2%，其中上升2個級別和3個級別的比重較大，比例分別為37.87%，33.40%；速效鉀、有機質和全氮級別上升的水田面積比分別為71.34%、68.39%、47.44%。

（2）奉新縣水田20年來的時空變化是自然與人為共同作用的結果，但是人為影響對其變化具有決定作用。比較2個年度水田土壤的塊基比，可發現其塊基比基本上大于75%，同時也發現人為因素的趨勢明顯。其中1985年速效鉀的塊基比為53%，2006年則是75%，1985年全氮的塊基比為61%，而2006年為69%，而有效磷和有機質則變化不大都處于80%以上。

（3）運用地統計軟件GS+7.0進行半方差分析，以及ArcGIS軟件的空間插值和空間疊加功能分別生成評價因子圖、評價單元圖和評價結果圖，并進行圖形和屬性的疊加分析，最后比較其養分因子的級別跳躍情況，同時對其面積進行比較分析。應用表明：運用地統計軟件與ArcGIS軟件研究和分析水田土壤養分時空變異既節約了時間提高效率也提高了精度，使結果更為客觀和實際。

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