黃土高原南麓縣域耕地土壤速效養分時空變異

陳 濤，常慶瑞，* ，劉 京，齊雁冰，劉夢云

(1．西北農林科技大學資源環境學院，楊凌 712100;2．農業部西北植物營養與農業環境重點實驗室，楊凌 712100)

土壤速效氮(AN)、速效磷(AP)、速效鉀(AK)養分不僅是作物生長發育所必需的三大基本元素直接來源，也是影響區域水體生態環境的重要屬性［1］。它既受成土母質、地形、時間等自然因素影響，同時也受施肥、灌溉等人為因子作用，具有高度空間異質性特點［1-3］。研究其時空變異規律對加強區域土壤管理，保障糧食穩產、高產，避免水體富營養化和促進農業可持續發展等具有重要的理論與現實指導意義。

國內外學者從20世紀70年代末開始將地統計學引入土壤學，對各種土壤屬性空間變異特征展開一系列研究，取得豐富成果［4-8］。隨著研究深入，近年來對土壤特性在時間尺度上的變異分析逐漸成為土壤學、農業生態學等多學科關注熱點之一［9］。如，劉文杰等［3］研究黑河中游20余年土壤速效養分時空變異特征，揭示了綠洲、戈壁交錯區土壤肥力的變化規律;Goidts和Wesemael［10］研究比利時50a土壤有機碳變異特點，闡明了農業生產對其變化的重要影響;Huang等［11］研究長江流域農田土壤有機質和全氮在20a農業結構調整與土地利用方式轉變中的時空變異規律等，此類研究還有許多［11-13］。

但從已有文獻報道來看，當前研究仍存在一些不足。第一，研究手段較為單一。在土壤空間變異研究中，變異函數以其能夠定量刻畫空間特征、提供插值等優點，應用最為廣泛［14］。除變異函數外，少量學者也曾利用空間自相關和分維數對土壤變異進行了初步探索，取得較好效果［9，15-17］。但目前能夠結合多種分析從不同角度刻畫土壤空間變異的研究仍然較少。第二，在不同尺度下已開展較多土壤養分空間變異研究，但針對生態脆弱區縣域耕地土壤的時空變異研究仍然較少，特別是在家庭聯產承包責任制、退耕還林還草等管理措施實施以來，對土壤養分及其空間結構的變化規律仍缺乏足夠了解。

因此，本研究以位于黃土高原生態脆弱區的合陽縣為研究區域，以1983、2006年耕地土壤AN、AP、AK為研究對象，利用空間自相關、變異函數及分維數，從多角度分析土壤速效養分空間變異特征及其時空變化規律，探討各成土因素對土壤供肥能力的影響，旨在為干旱半干旱生態脆弱區土壤資源管理、生態環境保護及農業可持續發展提供理論依據。

1 材料與方法

1．1 研究區概述

本研究以陜西合陽縣為例，該縣位于黃土高原南麓，渭北旱塬東北部，介于109°59'—110°27'E，34°59'—35°26'N之間。全縣地勢西北高東南低，平均海拔715 m，北部山區最高1526 m，東部黃河灘地最低340 m，相對高差1186 m。境內分布有大峪河、金水溝、徐水河、太棗河四條較大溝系，將全縣切割成形狀與大小不同的多個塬面。本縣氣候屬暖溫帶大陸季風性半干旱氣候，年均氣溫11．5℃，降水量559．6 mm，夏秋多雨，冬春較為干旱。耕地土壤主要以塿土(按中國土壤系統分類歸為土墊旱耕人為土，Earth-cumuli-Orthic Anthrosols)和黃綿土(黃土正常新成土，Loessi-Orthic Primosols)為主，pH值在7．5—8．5之間，屬堿性土壤，容重平均1．24 g/cm3，陽離子代換量(CEC)平均 11．49 cmol/kg，質地以中壤為主。

1．2 數據來源

本研究共收集兩個時期耕地土壤速效養分數據。一期源于1983年合陽縣第二次土壤普查資料;另一期是在土壤普查基礎上，結合陜西省耕地地力調查項目，于2006年4—5月采樣、分析獲取。在2006年采樣過程中，樣點按隨機均勻布點采集，在每個采樣點約10 m2范圍內采集6—8個點混成一個土壤樣品，利用GPS記錄點位;取樣時盡量避開道路、渠道、水井、墳地、住宅等易干擾地段;采集土樣經通風晾干、剔除雜質、磨細后化學分析。兩期土樣均取自耕層0—20 cm，采樣點位置見圖1。本研究從第二次土壤普查資料中共收集到545個經系統采樣、測定分析的土壤AN、AP、AK數據;2006年采集618個土樣，其中332個測定了AN含量，618個測定了AP、AK含量。土壤AN用1 mol/L NaOH擴散法測定，土壤AP用0．5 mol/L NaHCO3浸提-磷鉬藍比色法測定，土壤AK采用1 mol/L NH4OAC浸提-火焰光度法測定［18］。在本文中，為敘述方便，兩時期土壤速效N、P、K數據分別用“速效養分-采樣時期”來表示，如AN-2006即為2006年土壤速效氮含量。此外，由于該縣1983—2006年耕地面積變化較小，僅由895．53 km2(1983年)減少為880．99 km2(2006年)，為便于研究該縣耕地土壤速效養分時空變化規律，通過土地利用現狀圖疊加提取兩時期均為耕地的公共部分作為研究區域。

圖1 研究區域及采樣點分布圖Fig．1 The distribution map of study area and sampling points

1．3 數據處理及分析

1．3．1 數據的預處理及正態轉化

異常值的存在和數據非正態分布易引起變異函數的比例效應，增加估計誤差［2］，故采用X±3δ法剔除異常值。在該方法中，X為研究變量原始數據平均值，δ為標準差，為保持原始樣本量，被識別并剔除的異常值用剔除后最大值或最小值替代。與此同時，采用對數轉換和BOX-COX轉換，對異常值剔除后數據進行轉換以及Kolmogorov-Smirnov單樣本正態檢驗(K-S檢驗)。BOX-COX轉換實質是一種冪轉換數據處理方法，其轉換公式為:

式中，λ是原數據經冪轉換后最接近正態分布時的參數值，當λ=0時，BOX-COX轉換即為對數轉換，λ的獲取方法參考相關文獻［19］。

本研究通過比較兩種轉換方法對正態檢驗概率p值的提高程度，發現對數正態轉換能力相對較弱，經轉換后AN-1983和AP-2006仍未通過K-S正態檢驗;而BOX-COX轉換后數據的偏度、峰度均顯著降低，且通過正態檢驗，轉換效率更高。因此在本研究中為統一處理，對所有變量均采用BOX-COX轉換后數據進行空間統計分析。

1．3．2 空間自相關分析

空間自相關分析是對研究變量空間相鄰位置間相關性進行檢驗的一種統計方法。通過檢測某位置變異對鄰近位置變異的依賴性，判斷是否存在空間自相關，即空間結構［9］。Moran's I指數是空間自相關分析中應用最廣泛的一種參數，其中全局Moran's I計算公式為:

式中，n是變量x的樣本數;xi、xj是位置i和j的樣本實測值，S2是其方差，ˉx是平均值，wij是對稱二項分布空間權重矩陣，wij的確定參考相關文獻［20］。

I取值［-1，1］，可用標準化統計Z值檢驗是否存在顯著空間自相關［21］。Z計算公式為:

1．3．3 變異函數分析與分維數計算

刻畫空間變異性最常見的方法是地統計學中二階矩變異函數［24］，該函數可用于描述土壤空間連續變異。由于變異函數γ(h)是抽樣間隔h時樣本方差數學期望的一半，所以又常稱為半方差函數。以變異函數γ(h)和抽樣間隔h繪制變異函數曲線圖，根據其變化趨勢擬合理論模型，得到3個重要參數，即塊金值(C0)、基臺值(C0+C)和變程(A)。一般C0反映最小抽樣尺度下變異性及測定誤差;C0+C表示變量最大變異性;A表示變量空間變異尺度范圍［16］。在進行變異函數分析時，常用塊基比C0/(C0+C)衡量變量空間相關程度。一般講，該比值＜25%表明變量空間相關性較強，比值在25%—75%之間表明其具有中等空間相關性，比值＞75%則表明空間相關性較弱［2］。實驗變異函數計算公式γ(h)如下:

式中，γ h()為空間間隔h的半方差，N(h)是具有相同空間間隔h的離散點對數，Z(xi)和Z(xi+h)分別對應點xi和xi+h的實測值。

Burough在1983年將分形理論引入土壤學，認為不同土壤特性具有不同分形特征［25］。具有分形特征的空間變量，可用分維數FD度量其空間異質性，FD計算公式如下［26］:

式中，H為logγ(h)∝logh在尺度h范圍內線性回歸的直線斜率，取值范圍0—1，當H=0時，分維數FD=2，表明變異函數為隨機型，即純塊金效應，變量不存在空間相關性。分維數FD取值范圍(1，2］，由于FD無量綱，因此可對不同變量FD值進行比較，衡量其空間異質性程度大小。斜率越陡(H越大)，FD值就越小，主要反映較大尺度的變異特點(即結構因子引起的系統變異)，隨機變異比例少;FD越大，則主要反映較小尺度的變異特征(人為因子引起的隨機變異)，結構變異比例小［27］。

2 結果與分析

2．1 土壤速效養分的描述統計

表1為兩時期耕地土壤速效養分原始數據的描述統計結果。從中可知，1983年該縣耕地土壤AN、AP、AK 平均含量分別為35．36、8．21和195 mg/kg;2006年則達61．52、15．82和196 mg/kg。除AK平均含量變化不大外，土壤AN、AP含量均隨時間變化有明顯提高，分別增加26．16和7．61 mg/kg，經Levene's方差檢驗及均值t檢驗，其均值呈顯著差異。

表1 兩個時期土壤速效養分描述統計Table 1 The summary statistics for soil available N，P and K under two different periods

眾所周知，變異系數在一定程度上可定量刻畫樣本數據的離散、變異特點。本研究兩時期耕地土壤速效養分的變異系數在24．99%—85．75%之間，屬中等變異。其中，以AP-2006的變異最大，有85．75%;而AN-1983變異最小，僅為24．99%。從1983到2006年，耕地土壤AN的變異系數由24．99%增加至37%，AP從51．62%增至85．75%，而AK增加最少，僅由26．82%增至36．06%?？傮w上講，在過去23a間，該縣耕地土壤AN、AP、AK的變異性均隨時間變化呈增加趨勢。

2．2 土壤速效養分的時空變異特征

耕地土壤變異可分為系統變異和隨機變異，結構因子導致系統變異，人為因子引起隨機變異。一般結構性因子包括土壤形成過程中成土母質、地形等因素，隨機因子則主要包括施肥、灌溉等人為措施。通常結構因子促使土壤養分呈較強空間相關性，而隨機因子則表現為削弱該種空間相關性［28］。

表2為兩期耕地土壤速效養分空間統計結果。由表可知，從1983到2006年，土壤AN、AP和AK的Moran's I值分別由0．43、0．11、0．19 變化為0．14、0．11、0．08。經標準化計算，所有變量 Z 值均大于 2．58，說明當前采樣密度下，兩時期耕地土壤速效養分在0．01統計水平下呈極顯著空間自相關，其空間分布表現為集聚特點;此外，經對比還發現1983年速效養分Z值均大于2006年標準化值，表明在過去23a間，耕地土壤速效養分的空間結構有所削弱，隨機變異性增強，這可能與家庭聯產承包責任制實施以來，耕地分產到戶，農民自主采用不同管理和耕種措施有密切關系。

為進一步分析耕地土壤速效養分的空間變異特點，并避免樣本方差的影響，本研究采用標準半方差分析［29］，結果見圖2和表2。由圖2可見，隨間隔距離h增加，各養分的半方差持續增加，顯現出鮮明結構特點，表明在兩個不同時期特定采樣密度和樣點分布條件下，各土壤速效養分在相鄰點位間存在較明顯空間相關關系。

表2 兩個時期土壤速效養分的半方差模型、Moran's I指數及分形維數Table 2 Best-fitted semi-variogram model，Moran's I and fractal dimension of soil available nutrients in two different periods

圖2 不同時期土壤速效養分的半方差圖Fig．2 The semi-variograms of soil available nutrients in two different periods

由表2可知，兩時期土壤AN、AP和AK含量的半方差擬合模型均為指數模型。除AN-1983塊基比C0/(C0+C)為36．80%以外，其它養分的塊基比均低于25%，表明在兩個時期，該縣耕地土壤養分均表現為較強空間相關性，其分布主要受結構因子影響。此外，從1983到2006年，耕地土壤AN、AP和AK的變程分別由50610、2700、3510 m減少為2520、1680、1740 m，說明2006年各土壤速效養分的空間分布更趨于破碎，其空間結構減弱，隨機變異增強，這與前面空間自相關分析結果一致。

除空間自相關和變異函數分析以外，兩期土壤速效養分的空間結構特點還可用分形維數FD來定量描述。由表2可知，1983年土壤AN、AP 和AK 的FD 值分別為1．866、1．979和1．960，到2006年則變為1．977、1．988和1．990。經比較發現2006年土壤養分分維數均大于1983年，表明2006年該縣耕地土壤速效養分相對1983年，呈現出更多較小尺度上的變異特點，其隨機變異比例相對增加，這也進一步印證了空間自相關和變異函數的分析結果。

上述三種分析結果一致，即2006年耕地土壤速效養分較1983年，其空間自相關性減弱，相關距變短，分布更趨于破碎，隨機變異比例增加。其中，全局Moran's I指數從相關性角度描述了研究變量的空間聚集特點，并采用隨機條件下近似正態分布假設的標準差對其標準化，以正態分布95%(或99%)置信區間雙側檢驗閾值為界限，判斷其空間自相關是否顯著(或極顯著);缺點是不能提供空間插值依據，難于對變量空間格局進行描述。變異函數則能較好彌補空間自相關分析在插值方面的不足，其不僅能通過塊基比、變程等指標定量揭示區域變量空間相關程度與空間變異的尺度范圍，而且還可為Kriging插值提供參數依據;缺點是不能像Moran's I標準化Z值一樣，對空間相關顯著性及正負性提供統計學檢驗。分維數FD則是一種綜合指標，由于其與變異函數雙對數logγ(h)∝logh回歸直線斜率存在線性關系，無量綱，可直接對比不同變量FD值大小，從空間復雜性和相似性角度比較其空間異質性程度，反映不同尺度變異特點，為空間自相關或變異函數分析提供佐證。3種手段角度不同，各有優缺點，結合使用、相互印證，則能更客觀全面地描述變量的空間結構特點。

2．3 耕地土壤速效養分的時空變化

利用ArcGIS矢量掩模提取及柵格計算，按照公式(X2006-X1983)/X1983分別獲得1983—2006年耕地土壤AN、AP和AK空間變化格局圖(圖3)及增長面積(表3)。

圖3 土壤速效養分時空變化格局圖Fig．3 Temporal-spatial change maps of soil available nutrients from 1983 to 2006

由圖3和表3可看出，1983至2006年，該縣絕大部分耕地土壤AN、AP含量呈增加趨勢，而土壤AK則呈減少變化。其中，土壤AN增幅主要集中在10—30 mg/kg之間，占耕地面積81．92%;增幅最大區域位于該縣東部和西南低海拔沿黃農業灌區，該區農業生產條件較好，以種植蔬菜、瓜果等經濟作物為主，通常施肥量大且追肥頻繁，致使土壤AN含量增長最高。對于土壤AP，除縣域南部0．52 km2耕地上略有減少外，其它區域均有增加，以0—20 mg/kg增幅為主，增加超過20 mg/kg的耕地不足0．3 km2;導致其含量普遍提高的原因，可能是家庭承包責任制實施以來，土地分產到戶，磷肥作為底肥被廣泛施用，加上灌排設施改善和農戶精耕細作等措施促使磷的有效性普遍提高。對于土壤AK，則在487．54 km2(占面積59．65%)耕地上有不同程度降低，降幅集中在-40—0 mg/kg之間;剩余40．35%的耕地，其土壤AK有不同程度增加，增幅超過80 mg/kg的耕地僅有4．26 km2，主要集中在東部洽川鎮商品蔬菜種植區;導致在較大范圍內AK含量減少的原因可能與農戶長期“重用輕養”的鉀肥使用方式及有機肥補充不足密不可分。

表3 兩個不同時期土壤速效養分不同增幅的土壤面積及其比例Table 3 Area and percentage of soil with increased AN，AP and AK contents to a varying extent from 1983 to 2006

2．4 耕地土壤速效養分時空變化的影響因素

2．4．1 農業生產措施的影響

施用無機化肥能迅速提高耕地土壤氮、磷、鉀含量，增強其有效性，滿足作物對土壤速效養分的需求。因此，從20世紀80年代初家庭聯產承包責任制實施以來，農戶為增加糧食產量，施用化肥成為提高耕地生產力的主要方式之一，且使用量持續增加。經查閱合陽縣統計年鑒(1980—2005年)［30］發現，該縣1980年化肥施用量僅為2928 t(平均13．69 kg/hm2)，1990 年增為10722 t(54．39 kg/hm2)，2005 年則增至 73134 t(438．42 kg/hm2)，25a間化肥施用量增加24倍，常期施用無機肥是導致該區耕地土壤AN、AP含量普遍提高而不可忽視的重要原因之一。此外，隨著農業生產投入逐年增多，農業機械總動力也由1980年的6．08萬KW增至2005年的19．72萬KW，機耕面積由1985年的1．84萬hm2增加到2005年的4．53萬hm2，各種小型機耕設備的使用不僅極大提高了農業生產效率，同時也有效改善了土壤孔隙松緊狀況，促進微生物活動，加快了土壤礦物質的風化釋放及有機質分解轉化，進而促使土壤養分有效性增強。但對于土壤鉀，則由于該區較為豐富，通常在農業生產過程中較少施用或不施鉀肥，長期忽視鉀素的必要補充，致使在較大范圍內呈減少變化，應引起農業生產部門的重視。

2．4．2 土地利用方式的影響

除施肥等農業生產措施影響以外，土地利用方式的轉變也是不容忽視的。20世紀80年代初，該縣土地利用主要以旱地為主，隨著農田水利設施的建設和完善，旱耕地逐漸減少，水澆地和菜地增多，耕地有效灌溉面積由1983年1．01萬hm2增至2006年3．2萬hm2。由圖4可知，1983—2006年，無論耕地利用方式如何轉變，土壤AN和AP含量均呈增加變化，其中以水澆地轉化為菜地和長期保持蔬菜種植的耕地增幅最高，AN分別增加35．74和34．98 mg/kg，AP增加17．50和17．98 mg/kg。而對于土壤AK則表現出不同變化規律，其中長期為旱地或由旱地轉化為水澆地的耕地，AK呈負增長;而長期種植蔬菜或轉化為菜地的耕地，由于灌溉條件優越，耕作管理精細，同時又注重有機肥與鉀肥施用，其鉀素有效性得到顯著提高。可見，耕地利用方式的轉變導致土壤有效養分呈現出不同的變化規律。

2．4．3 地貌類型的影響

該縣地貌較為復雜，不同地貌條件下耕地土壤速效養分的變化也存在明顯差異(圖5)。位于黃河灘地上的耕地，坡度小、海拔低(340—500 m)，且處于黃河道渠井淤灌區，灌排設施完善，近年又開發為商品蔬菜基地，耕作措施更加精細，有機無機肥配施得當，從而導致位于該區的耕地土壤AN、AP和AK含量增長最高，分別增加29．61、9．07和31．94 mg/kg;而位于北部山區的耕地，海拔高，坡度大，存在較高水土流失風險，且缺少必要灌溉條件，管理粗放，基本以望天田為主，因此該區土壤AN、AP含量增加最少，AK降低最多;位于一級黃土塬抽黃渠井灌區的低臺塬水澆地和位于二級黃土臺塬的旱耕地，面積最大，其立地條件、土壤性狀和管理措施均介于河灘菜地和山區旱地之間，致使其土壤AN、AP、AK含量的增加也處于上述兩者之間?？梢姡孛差愋鸵彩怯绊懺摽h耕地土壤養分有效供給變化的重要因素之一。

圖4 不同土地利用方式下耕地土壤速效養分變化Fig．4 Changes of soil available nutrient under different land use type conditions

圖5 不同地貌類型條件下耕地土壤速效養分變化Fig．5 Changes of soil available nutrient under different geomorphic type conditions

2．4．4 土壤類型的影響

由于土壤類型成土條件的變化，其供肥能力也表現出明顯的變化差異。圖6為1983和2006年耕地土壤速效養分在不同土壤類型條件下的變化結果。由圖可知，位于低海拔河灘地的水稻土，經長期水耕熟化作用，積累了豐富有機物，由于近年水稻種植轉化為蔬菜種植，更加精細的耕作措施和合理灌排，使其有機物分解轉化增強，再加上有機無機肥的及時補充，該土壤供肥能力得到顯著提高，AN、AP和AK含量增加最多，分別增加31．59、14．07 和76．35 mg/kg。而位于合陽縣北部山區陡坡地帶的褐土，盡管重視施肥和改善耕作條件，但因長期受到不同程度侵蝕影響，致使其速效養分相對增加最少，僅分別增加 19．91、1．69 和-14．33 mg/kg。塿土和黃綿土是合陽縣分布面積最廣的兩種農業土壤，該土壤主要分布在平緩塬面上，土層較厚，疏松多孔，有機物礦化度高，因此在增大施肥條件下其土壤N、P元素的有效性均提高較多;而對于鉀素，由于長期施用鉀肥相對較少，加上高強度農業生產的消耗，不能及時補充作物對鉀素的吸收減少，故出現小幅降低。分布在黃河灘地上的淤土，以淤沙土和淤泥土為主，質地沙壤，結構疏松，在20世紀末被開發成菜地后，不斷進行客土改良和增施有機肥，其土壤AN、AP和AK含量也均得到明顯提高，分別增加26．39、7．09和13．04 mg/kg。可見，在不同土壤類型基礎上，耕地土壤養分的有效性隨成土條件的變化也表現出明顯變化差異。

圖6 不同土壤類型條件下耕地土壤速效養分變化Fig．6 Changes of soil available nutrient under different soil type conditions

3 結論

從1983到2006年，黃土臺塬區合陽縣耕地土壤AN、AP平均含量均有顯著提高，而AK含量提高較少，其總體變異性呈增加趨勢?？臻g自相關、變異函數及分維數3種分析表明，兩時期土壤AN、AP、AK含量均表

現出較強空間自相關特征，但隨時間變化，其全局Moran's I指數和空間相關距呈遞減變化、分維數增加，預示其結構性減弱，隨機性增強。在全縣81728．44 hm2耕地中，土壤AN、AP含量均有不同程度增加，增幅最大區域主要位于縣域東部和西南低海拔沿黃河農業灌區;而土壤AK則在59．65%研究范圍內有不同程度降低。引起土壤速效養分不同變化的因素有耕地利用方式、施肥管理、灌溉、土壤類型和地貌等，其中與耕地利用方式和施肥措施的關系最為密切。土壤AN、AP含量在過去23年間大幅增加，提高了因土壤N、P元素淋失而引起水體富營養化的風險;與此同時，土壤AK含量在較大范圍內減少，可能會增加土壤對作物供鉀能力下降所產生的負面影響。因此，土壤速效養分的不同時空變化應引起相關部門的高度重視。

［1］ Zhao J，Meng K，Sui Y Y，Han B J，Zhang Y，Li H W．Analysis for spatial heterogeneity of organic carbon and available nutrients in black soil region of Hailun County．Chinese Journal of Soil Science，2005，36(4):487-492．

［2］ Wang Z Q．Application of Geostatistics in Ecology．Beijing:Science Press，1999．

［3］ Liu W J，Su Y Z，Yang R，Fan G P．Spatial and temporal changes of soil available nutrients in Linze Oasis in the middle reaches of Heihe River Basin．Journal of Arid Land Resources and Environment，2010，24(11):129-134．

［4］ Stenger R，Priesack E，Beese F．Spatial variation of nitrate-N and related soil properties at the plot-scale．Geoderma，2002，105(3-4):259-275．

［5］ Cerri C E P，Bernoux M，Chaplot V，Volkoff B，Victoria R L，Melillo J M，Paustian K，Cerri C C．Assessment of soil property spatial variation in an Amazon pasture:basis for selecting an agronomic experimental area．Geoderma，2004，123(1/2):51-68．

［6］ Lin Y H，Wang L F，Tian X K，Yang Y F，Xiao W F．Spatial structures of soil carbon and nitrogen of China fir and Masson pine mixed forest in the Three Gorger reservoir area．Acta Ecologica Sinica，2011，31(23):7311-7319．

［7］ Wang Y Q，Zhang X C，Zhang J L，Li S J．Spatial variability of soil organic carbon in a watershed on the Loess Plateau．Pedosphere，2009，19(4):486-495．

［8］ Wang S Y，Lu P，Wang J L，Liu Y，Yang K，Yu T Q．Spatial variability and distribution of soil organic matter and total nitrogen at different scales a case study in Pinggu County，Beijing．Acta Ecologica Sinica，2008，28(10):4957-4964．

［9］ Goovaerts P．Geostatistics in soil science:state-of-the-art and perspectives．Geoderma，1999，89(1/2):1-45．

［10］ Goidts E，van Wesemael B．Regional assessment of soil organic carbon changes under agriculture in Southern Belgium(1955—2005)．Geoderma，2007，141(3/4):341-354．

［11］ Huang B，Sun W X，Zhao Y C，Zhu J，Yang R Q，Zou Z，Ding F，Su J P．Temporal and spatial variability of soil organic matter and total nitrogen in an agricultural ecosystem as affected by farming practices．Geoderma，2007，139(3/4):336-345．

［12］ Zhu J，Huang B，Sun W X，Yang R Q，Zou Z，Ding F，Su J P，Huang Y，Jin Y，Bi K S．Tempo-spatial variation of soil organic matter of farmland and its affecting factors in a typical area of the Yangze River Delta region．Soil，2006，38(2):158-165．

［13］ Sun B，Zhao Q G，Lü G N．Spatio-temporal variability of red soil fertility in low hill region．Acta Pedologica Sinica，2002，39(2):190-198．

［14］ Zhang C S，Tao S，Yuan G P，Liu S．Spatial autocorrelation analysis of trace element contents of soil in Tianjin Plain area．Acta Pedologica Sinica，1995，32(1):50-57．

［15］ Chen T，Shi J C，Liu X M，Wu J J，Xu J M．Spatial-temporal variability of Lead and Copper contents in vegetable soil in the peri-urban area of Hangzhou city．Acta Pedologica Sinica，2008，45(4):608-615．

［16］ Zhang J J，Li F Z，Hu K L，Zhang Q，Guo C X，Huang Y F．Spatial characteristics and impact factors of soil total nitrogen and soil organic matter in Taiyuan．Acta Ecologica Sinica，2009，29(6):3163-3172．

［17］ Xie H L，Li B，Liu L M，Zhang X S．Study on spatial feature of soil nutrients based on integration of spatial statistical analysis and GIS in Farming-Pastoral zone-a case study in Wengniute county，Inner Mongolia．Journal of Soil and Water Conservation，2006，20(2):73-76．

［18］ Yu T R，Wang Z Q．Soil Analytical Chemistry．Beijing:Science Press，1988．

［19］ Wang X J，Li B G，Tao S．The Spatial Analysis of Soil Trace Element．Beijing:Science Press，2005．

［20］ Wang Z，Zhang X D，Su W，Yang S Q，Liu S C．Spatial autocorrelation of three nature disasters in China．Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering，2010，26(Supp2):302-306．

［21］ Wu J L，Wang J F，Meng B，Liu X H．Spatial association analysis on epidemic of SARS in Beijing，2003．Journal of Zhejiang University:Agriculture and Life Science，2005，31(1):97-101．

［22］ Liu Q，Xia J B，Xie W J．Application of Semi-variogram and Moran's I to spatial distribution of trace elements in soil:a case study in Shouguang County．Geomaties and Information Science of Wuhan University，2011，36(9):1129-1133．

［23］ Anselin L．Local indicators of spatial association-LISA．Geographical Analysis，1995，27(2):93-115．

［24］ Webster R，Oliver M A．Geostatistics for Environmental Scientists．Chichester:John Wiley and Sons Ltd，2001．

［25］ Burrough P A．Fractal dimensions of landscapes and other environment data．Nature，1981，294(5838):240-242．

［26］ Carr J R，Benzer W B．On the practice of estimating fractal dimension．Mathematical Geology，1991，23(4):945-958．

［27］ Eghball B，Hergert G W，Lesoing G W，Ferguson R B．Fractal analysis of spatial and temporal variability．Geoderma，1999，88(3/4):349-362．

［28］ Zhang J M，Xu Q R，Chi F Q，Kuang E J．Difference analysis on nutrient content of soil in Nenjiang County．Heilongjiang Agricultural Sciences，2010，(3):38-40．

［29］ Wang L．Spatial Variability of Trace Elements in Soil and Rice Grain in Three Major Landforms［D］．Hangzhou:Zhejiang University，2007．

［30］ Bureau of Statistics of Shaanxi Province．Statistical Yearbook of Shaanxi(1980—2005)．Beijing:China Statistics Press，1981-2006．

參考文獻:

［1］ 趙軍，孟凱，隋躍宇，韓秉進，張越，李宏偉．海倫黑土有機碳和速效養分空間異質性分析．土壤通報，2005，36(4):487-492．

［2］ 王政權．地統計學及在生態學中的應用．北京:科學出版社，1999．

［3］ 劉文杰，蘇永中，楊榮，范桂萍．黑河中游綠洲農田土壤速效養分的時空變化特征．干旱區資源與環境，2010，24(11):129-134．

［6］ 林英華，汪來發，田曉堃，楊延峰，肖文發．三峽庫區杉木馬尾松混交林土壤C、N空間特征．生態學報，2011，31(23):7311-7319．

［8］ 王淑英，路蘋，王建立，楊柳，楊凱，于同泉．不同研究尺度下土壤有機質和全氮的空間變異特征——以北京市平谷區為例．生態學報，2008，28(10):4957-4964．

［12］ 朱靜，黃標，孫維俠，楊榮清，鄒忠，丁峰，蘇建平，黃耀，金洋，畢葵森．長江三角洲典型地區農田土壤有機質的時空變異特征及其影響因素．土壤，2006，38(2):158-165．

［13］ 孫波，趙其國，閭國年．低丘紅壤肥力的時空變異．土壤學報，2002，39(2):190-198．

［14］ 張朝生，陶澍，袁貴平，劉水．天津市平原土壤微量元素含量的空間自相關研究．土壤學報，1995，32(1):50-57．

［15］ 陳濤，施加春，劉杏梅，吳建軍，徐建明．杭州市城鄉結合帶蔬菜地土壤鉛銅含量的時空變異研究．土壤學報，2008，45(4):608-615．

［16］ 張建杰，李富忠，胡克林，張強，郭彩霞，黃元仿．太原市農業土壤全氮和有機質的空間分布特征及其影響因素．生態學報，2009，29(6):3163-3172．

［17］ 謝花林，李波，劉黎明，張新時．基于空間統計學和GIS的農牧交錯帶土壤養分空間特征分析——以內蒙古翁牛特旗為例．水土保持學報，2006，20(2):73-76．

［18］ 于天仁，王振權．土壤分析化學．北京:科學出版社，1988．

［19］ 王學軍，李本綱，陶澍．土壤微量金屬含量的空間分析．北京:科學出版社，2005．

［20］ 王臻，張曉東，蘇偉，楊思全，劉三超．中國三大自然災害空間自相關特征．農業工程學報，2010，26(2):302-306．

［21］ 武繼磊，王勁峰，孟斌，劉旭華．2003年北京SARS疫情空間相關性分析．浙江大學學報:農業與生命科學版，2005，31(1):97-101，205-205．

［22］ 劉慶，夏江寶，謝文軍．半方差函數與Moran's I在土壤微量元素空間分布研究中的應用——以壽光市為例．武漢大學學報:信息科學版，2011，36(9):1129-1133．

［28］ 張久明，宿慶瑞，遲鳳琴，匡恩?。劢h土壤速效養分差異性分析．黑龍江農業科學，2010(3):38-40．

［29］ 王琳．浙江省三個主要農業地貌區土壤與稻谷微量元素空間變異規律研究［D］．杭州:浙江大學，2007．

［30］ 陜西省統計局．陜西統計年鑒 (1980—2005)．北京:中國統計出版社:1981-2006．