艾比湖流域土壤有機質與土壤因子響應關系的空間非平穩性分析

王合玲, 張輝國, 呂光輝

(1.新疆財經大學 應用數學學院, 烏魯木齊 830012; 2.新疆大學 綠洲生態重點實驗室,烏魯木齊 830046; 3.新疆大學 數學與系統科學學院, 烏魯木齊 830046)

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艾比湖流域土壤有機質與土壤因子響應關系的空間非平穩性分析

王合玲1,2, 張輝國3, 呂光輝2

(1.新疆財經大學 應用數學學院, 烏魯木齊 830012; 2.新疆大學 綠洲生態重點實驗室,烏魯木齊 830046; 3.新疆大學 數學與系統科學學院, 烏魯木齊 830046)

為了研究新疆艾比湖流域土壤有機質(SOM)與土壤因子響應關系的空間非平穩性，文章應用地理加權回歸模型(GWR)分析了2009年艾比湖流域49個樣點1—120 cm土壤層有機質與土壤酸堿性、電導率和重金屬含量之間關系的空間變異特征。研究結果表明：在平均意義下，土壤酸堿性和電導率對SOM含量具有反向影響，而重金屬含量的影響是正向的，但是在流域的不同區域以及不同深度土壤層間，各土壤因子對SOM含量的影響空間差異顯著、具有非平穩性，流域的東西兩端及60—120 cm土壤層的非平穩性尤為顯著。模型的殘差分析結果證實GWR擬合效果較好。

土壤有機質; 土壤因子; 空間非平穩性; 地理加權回歸模型; 艾比湖流域

土壤是具有高度變異性的時空連續體，土壤有機質(SOM)是土壤的重要組成物質，對改善土壤物理、化學性質以及植物的生長起著重要的作用。揭示土壤有機質變異規律是了解土壤肥力狀況的重要內容，也是評估土壤固碳能力和實現土壤可持續利用的前提。SOM與諸多土壤因子的空間分布特征在國內外被廣泛研究[1-10]，如SOM與土壤酸堿性(pH值)[11]，SOM與土壤全氮和鹽分等[12]，楊奇勇和楊勁松[13]、王淑英等[14]分析了不同尺度條件土壤有機質的空間分布。但是，上述研究主要側重SOM和土壤理化因子等數量指標的空間變異狀況，而缺乏各土壤因子與SOM含量相互影響的進一步研究，特別是對其響應關系在空間區域和土壤不同剖面深度的空間非平穩特征缺乏定量分析。地理加權回歸模型[15-17](Geographically Weighted Regression,GWR)將數據空間信息有效納入回歸分析框架，是探索變量響應關系空間非平穩(spatial non-stationarity)特征的有效工具。本文以艾比湖流域實際采樣數據為基礎，運用地理加權回歸模型(GWR)定量地分析和推斷了土壤的pH值、電導率和重金屬含量等土壤因子對SOM含量的影響關系及其空間非平穩性，分析結果將有利于提高對典型干旱區封閉性流域土壤侵蝕與退化過程中土壤生態系統演替的認識，同時也為艾比湖流域土壤資源的合理利用和可持續發展以及生態保護和植被恢復提供理論基礎和決策依據。

1　材料與研究方法

1.1研究區概況

新疆艾比湖流域位于43°38′—45°52′N,79°53′—85°02′E，地處歐亞大陸腹地、天山西段北麓、準噶爾盆地西南部，其北、西、南三面被高山阻隔，此封閉性流域地跨博爾塔拉蒙古自治州的博樂市、溫泉縣和精河縣，塔城地區的烏蘇和托里縣南部，伊犁州直屬的奎屯市和克拉瑪依的獨山子區，面積50 621 km2。屬干燥少雨多風的典型北溫帶大陸性干旱氣候[18-21]。艾比湖流域以農牧業為主，長期的水土流失和其他各種人為破壞，直接威脅該流域農牧業的可持續發展。

1.2土壤樣品采集與測定

為了系統研究艾比湖流域內土壤有機質空間分布特征及其影響因素的響應關系，2009年在艾比湖流域布設49個土壤剖面發育完整、層次清晰和無入侵體的采樣點。每個樣點土壤剖面按自下而上分層次采樣以確保不同深度土壤樣品無相互混雜污染，采樣總深度為120 cm，每20 cm土壤作為一個取樣層，且每層土壤樣品不少于2.5 kg。另外，為了降低人為因素的影響，所布設樣點距離公路及鐵路均超過300 m且盡量避開耕地。土壤樣品經風干、研磨和過100目篩(0.15 mm孔徑)后備用，利用重鉻酸鉀—硫酸溶液直接加熱消解法測定土壤有機質含量、運用pH計法對土壤酸堿性進行測定、通過電導儀法測定土壤電導率、由電感耦合等離子體原子發射光譜法測定8種重金屬元素。

1.3數據處理與分析方法

生態科學和環境科學的試驗數據通常都來自于特定的地理位置，蘊含地理位置的信息，因而這種具有空間位置屬性的數據稱為空間數據。根據Tobler地理學第一定律任何事物與其他事物都是空間相關的，距離越近的事物之間的空間相關性越大。他們之間的空間相關性會導致回歸關系的空間非平穩性或回歸關系的空間異質性(spatial heterogeneity)。線性回歸模型通常忽略了數據的空間位置屬性，只反映平均意義下因變量與自變量的相關關系，而不能有效反映回歸關系的空間非平穩性的特征。而近些年出現的一種新的空間局部回歸技術——地理加權回歸模型(Geographically Weighted Regression,GWR)是將數據的地理位置引入到回歸系數之中，基于回歸系數函數的估計探索和分析回歸關系的空間非平穩性(spatial nonstationarity)的特征。

設Y為因變量，X1,X2,…,Xp為自變量，(Yi,Xi1,Xi2,…,Xip)為因變量與自變量在地理位置(ui,vi)處的觀測值i=1,2,…,n，則地理加權回歸模型為：

Yi=β0(ui,vi)+β1(ui,vi)Xi1+…+βp(ui,vi)Xip+εi

式中：βj(u,v)(j=0,1,…,p)——空間地理位置(u,v)的未知函數；εi(i=1,2,…,n)——獨立同分布的誤差項且E(εi)=0,var(εi)=σ2

GWR模型中的回歸函數可由非參數核估計方法得到，本文數據統計分析和模型計算使用R軟件(http:∥www.r-project.org/)完成，地圖由ArcView GIS 3.3和Surfer 9繪制。

2　結果與分析

為了將回歸系數的空間非平穩性納入回歸模型，假定其中(ui,vi)表示第i個樣本點的空間坐標，土壤有機質含量與它的空間位置、土壤酸堿性、電導率和重金屬含量滿足地理加權回歸模型：

土壤有機質含量=β0(u,v)+β1(u,v)土壤酸堿性+β2(u,v)土壤電導率+β3(u,v)土壤重金屬含量+ε

依據艾比湖流域土壤采樣數據，估計和檢驗上述GWR模型，即可評估艾比湖流域土壤有機質與土壤因子的空間非平穩性。

2.1土壤有機質與土壤因子地理加權回歸模型的估計和檢驗

由表1可知，深層81—100 cm土壤酸堿性對SOM的影響最大為3.16，均值都為負值，說明從總體上看隨著土壤酸堿性的增加SOM含量都在減少，并且在深層101—120 cm土壤酸堿性對SOM含量反向影響最大，其值為15.01；土壤電導率對SOM含量影響最大的在41—60 cm，其值為2.69，除了在81—100 cm的均值為正值外，其他五層均值均為負值，說明從平均意義上看隨著土壤電導率的增加SOM含量都在減少；土壤重金屬含量在21—40 cm對SOM含量影響最大為5.48，除了在61—80 cm的均值為負值外，其他五層的均值都為正值，說明從平均意義上看隨著土壤重金屬含量的增加SOM含量都在增加。

表1　艾比湖流域土壤有機質含量與土壤因子GWR模型系數函數估計值統計分析

附圖4顯示在表層1—20 cm中SOM含量與土壤因子的GWR模型的系數空間分布不一致，總體上看土壤因子對SOM含量的影響分布是西高東低；土壤的酸堿性在艾比湖區對SOM質含量的正向影響最大，在烏蘇市對SOM含量的反向影響最大；土壤電導率在艾比湖流域的溫泉縣對SOM含量的正向影響最大，而在克拉瑪依和奎屯市反向影響最大；土壤的重金屬在流域中部影響最大。

在21—40 cm土壤的酸堿性、電導率和重金屬含量除了艾比湖區外，所有其他區域SOM含量的影響都是反向的，在流域東部的奎屯市,土壤的酸堿性和電導率對SOM含量的反向影響最大；土壤重金屬含量在流域西部的溫泉縣對SOM含量的反向影響最大。因此，土壤因子對SOM含量的影響都比較大，尤其局部的變化更明顯。

由附圖5知，土壤各因子對SOM含量的影響在41—80 cm比較相似，土壤的酸堿性總體上對SOM含量的影響都是反向，即隨著土壤的酸堿性的增加SOM含量的增加；在流域西部的溫泉縣土壤的酸堿性影響最大，而在流域東部土壤的酸堿性反向影響最大；總體上土壤電導率對SOM含量的影響的空間分布是西高東低，土壤重金屬是西低東高；在流域的西部溫泉縣土壤重金屬反向影響最大。

由附圖6知，在81—100 cm土壤的酸堿性和電導率在流域西部溫泉縣對SOM含量的影響較顯著，而在流域東部基本上都是反向的；土壤的重金屬在流域兩端對SOM含量的影響很大，而在中部影響較小，尤其在流域西部溫泉縣反向影響最大，在流域東部正向影響很大。

在101—120 cm土壤各因子在流域西部溫泉縣，土壤重金屬反向影響最大，土壤的酸堿性和電導率由西向東增大，除了局部幾個區域外，總體土壤的酸堿性和電導率都是反向的；而土壤重金屬除了流域西部的溫泉縣外，總體都是正向，尤其在流域東部的奎屯市和克拉瑪依，土壤重金屬影響最大。

通過上述分析可得SOM含量與土壤因子的GWR模型系數的空間分布很不均勻，說明模型更能夠體現局部的空間特征，而且能夠更加詳述土壤各因子在各土壤層的空間變異性和異質性。

由表2可知，艾比湖流域SOM與土壤因子GWR模型F的檢驗,除了表層1—20 cm其他五層都是顯著，尤其在61—120 cm較顯著；土壤的酸堿性在1—60 cm不顯著，在61—120 cm顯著，尤其在61—80 cm和101—120 cm較顯著的；土壤的電導率在81—120 cm較顯著的，在41—60 cm顯著，其他三層土壤電導率都不顯著；土壤重金屬在各層都不顯著。

此外，表2顯示表層1—20 cm，41—80 cm和深層101—120 cm的GWR模型的殘差差異較大，而且在1—60 cm回歸殘差的均值為負，說明總體來看這三層回歸殘差是正負相間；而在61—120 cm為正，回歸殘差具有集聚的特征。

表2　艾比湖流域SOM含量與土壤因子GWR模型以及回歸系數非平穩性檢驗

注：*p<0.1，**p<0.05。

2.2土壤有機質與土壤因子GWR模型的殘差分析

由附圖7可見擬合殘差在1—60 cm主要差異分布在艾比湖區和烏蘇市以及流域西端，其他區域幾乎都為負值，說明殘差是正負相間，差異最大在艾比湖區，主要由于湖區水分充足和表層土壤分解腐殖質和枯落物很充分導致有機質含量差異大。在61—120 cm為正值的區域主要分布在流域東西兩端和艾比湖區，其他區域幾乎都為負值，殘差差異最大在流域西部的溫泉縣和博樂市。

通過以上分析可知：GWR模型的殘差分布不均勻，除了一部分區域殘差比較大，其他大多數的殘差比較小。

3　結 論

文章針對艾比湖流域土壤酸堿性、電導率和重金屬含量等土壤因子與SOM含量之間的空間非平穩關系展開研究，建立了各土壤因子對有機質含量的地理加權回歸模型，然后估計回歸系數函數并檢驗其空間非平穩性，藉此分析了土壤因子與有機質含量響應關系的空間變化特征。

在平均意義下，土壤的酸堿性和電導率對土壤有機質的影響是反向的，而重金屬含量對土壤有機質含量的影響是正向的。然而，由空間變系數函數在各層估計曲面來看，艾比湖流域各土壤因子對土壤有機質含量的影響程度在流域空間內不均衡，具有顯著的空間非平穩性。具體地，土壤因子對土壤有機質含量的回歸關系在流域的東西兩端變化劇烈，而在中部的艾比湖區較為平穩。此外，統計檢驗結果還表明土壤因子回歸系數曲面的非平穩檢驗的顯著程度在各土壤層之間差異很大，因而土壤因子與有機質含量的回歸關系沿不同土壤剖面深度顯著不同，土壤因子對土壤有機質含量的影響強度在淺層土壤(1—60 cm)變化較小，而在深層土壤(60—120 cm)變化較大。地理加權回歸模型的殘差分析表明數據擬合效果較好。上述研究有助于深化艾比湖流域土壤侵蝕與退化過程中土壤生態系統演替的認識，為流域內土壤資源的合理利用以及因地制宜地實施生態保護和植被恢復提供了決策依據。

[1]黃元仿,周志宇,苑小勇,等.干旱荒漠區土壤有機質空間變異特征[J].生態學報,2004,24(12):2776-2781.

[2]王合玲,張輝國,秦璐,等.新疆艾比湖流域土壤有機質的空間分布特征及其影響因素[J].生態學報,2012,32(16),4969-4980.

[3]方睿紅,常慶瑞.關中平原臺塬區土壤養分空間格局研究:以西安市長安區為例[J].水土保持研究,2011,18(6):141-145.

[4]張忠啟,于法展,李保杰,等.江蘇北部縣域土壤有機質空間變異特征[J].水土保持研究,2012,19(5):219-222.

[5]趙明松,張甘霖,王德彩,等.徐淮黃泛平原土壤有機質空間變異特征及主控因素分析[J].土壤學報,2013,50(1):1-11.

[6]臘貴曉,顧懷勝,劉國順,等.喀斯特地區煙田土壤養分的空間變異特征[J].水土保持研究,2012,19(3):48-53.

[7]Müller M, Alewell C, Hagedorn F. Effective retention of litter-derived dissolved organic carbon in organic layers [J]. Soil Biology and Biochemistry, 2009,41(6):1066-1074.

[8]Mikhailova E A, Bryant R B, DeGloria S D, et al. Modelling soil organic matter dynamics after conversion of native grassland to long-term continuous fallow using the Century model [J]. Ecol. Modelling, 2000, 132(3): 247-257.

[9]Huang Y H, Li Y L, Xiao Y, et al. Controls of litter quality on the carbon sink in soils through partitioning the products of decomposing litter in a forest succession series in South China [J]. Forest Ecology and Management, 2011,261(7):1170-1177.

[10]Kalbitz K, Kaiser K. Contribution of dissolved organic matter to carbon storage in forest mineral soils [J]. Journal of Plant Nutrition and Soil Science, 2008,171(1):52-60.

[11]Mishra T K, Banerjee S K. Spatial variability of soil pH and organic matter under Shorea robusta in lateritic region[J]. Indian Journal of Forestry,1995,18(2):144-152.

[12]Wright A L, Hons F M. Soil carbon and nitrogen storage in aggregates from different tillage and crop regimes[J]. Soil Science Society of America Journal,2005,69(1):141-147.

[13]楊奇勇,楊勁松.不同尺度下耕地土壤有機質和全氮的空間變異特征[J].水土保持學報,2010,24(3):100-104.

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

[15]王庫.基于地理權重回歸模型的土壤有機質空間預測[J].土壤通報,2013,44(1):21-28.

[16]瞿明凱,李衛東,張傳榮,等.地理加權回歸及其在土壤和環境科學上的應用前景[J].土壤,2014,46(1):15-22.

[17]劉世梁,劉琦,王聰,等.基于地理加權回歸的漫灣庫區景觀破碎化及影響因子分析[J].地理科學,2014,32(7):856-862

[18]李艷紅,姜黎,佟林.新疆艾比湖流域生態環境空間分異特征研究[J].干旱區資源與環境,2007,21(11):59-62.

[19]吳敬祿,劉建軍,王蘇民.近1500年來新疆艾比湖同位素記錄的氣候環境演化特征[J].第四紀研究,2004,24(5):585-589.

[20]張輝國,王合玲.艾比湖流域土壤有機質垂直空間變異特征[J].水土保持研究,2013,20(5),77-81.

[21]陳蜀江,侯平,李文華,等.新疆艾比湖濕地自然保護區綜合科學考察[M].烏魯木齊:新疆科學技術出版社，2006.

Analysis of Spatial Non-stationary Relationships Between Soil Organic Matter and Soil Factors in Ebinur Lake Basin

WANG Heling1,2, ZHANG Huiguo3, Lü Guanghui2

(1.College of Applied Mathematics, Xinjiang University of Finance and Economics,Urumqi830012,China; 2.XinjiangKeyLaboratoryofOasisEcology,XinjiangUniversity,Urumqi830046,China; 3.InstituteofMathematicsandSystemScience,XinjiangUniversity,Urumqi830046,China)

In order to study the spatial non-stationary relationships between soil organic matter (SOM) and soil factors in Ebinur Lake Basin, according to 49 samples of 1—120 cm soil layer from the Ebinur Lake Basin in 2009, Geographically Weighted Regression (GWR) was employed to analyze spatial heterogeneity regression relationships between SOM and soil factors including soil pH, electrical conductivity and heavy mental contents. The results show that, in an average sense, soil pH and electrical conductivity have the reverse impact on the SOM content, and the impact of the heavy metal contents is positive. However, the regression relationships between SOM contents and each soil factor are significantly spatial non-stationary and vary with the region and soil depth in the basin. Specifically, the spatial non-stationarity is more significant in the eastern and western regions of the basin and the 60—120 cm soil layer. The residual diagnosis indicates that the GWR model is effective.

soil organic matter; soil factors; spatial non-stationarity, geographically weighted regression; Ebinur Lake Basin

2015-04-02

2015-05-12

國家自然科學資助項目(41261087);教育部人文社會科學青年研究項目(12XJJC91001);新疆大學博士啟動資助項目(BS130103);新疆財經大學博士項目基金(2014BS003)

王合玲(1975—),女,新疆烏魯木齊人,博士,副教授,碩導,研究方向為空間統計學及區域生態學與生態模型。E-mail:wang_heling@163.com

S159.2； Q142.3

A

1005-3409(2016)02-0224-05