重慶市豐都縣紫色土養分空間變異及土壤肥力評價①

陶 睿，王子芳*，高 明，孫 宇

(1 西南大學資源環境學院，重慶 400715；2 黔西南州農業委員會，貴州興義 562400)

重慶市豐都縣紫色土養分空間變異及土壤肥力評價①

陶 睿1，王子芳1*，高 明1，孫 宇2

(1 西南大學資源環境學院，重慶 400715；2 黔西南州農業委員會，貴州興義 562400)

綜合運用地統計學、GIS和模糊數學相結合的方法，分析了豐都縣紫色土養分的空間變異規律，對其土壤肥力進行綜合評價，并繪制了養分空間分布圖和土壤綜合肥力指數空間分布圖，為該縣紫色土養分分區管理及精準施肥決策等提供理論依據。結果表明：研究區內5種肥力指標中，除有效磷屬于強變異性外，pH、有機質、堿解氮和速效鉀均具有中等變異性。土壤pH、速效鉀的最適模型是指數模型，塊金值與基臺值之比分別為17.07% 和10.65%，有較強的空間相關性；用線性模型可較好地模擬有機質、堿解氮和有效磷，塊金值與基臺值之比分別為76.37%、84.21%和87.92%，空間相關性較弱。土壤pH、有機質、堿解氮、有效磷和速效鉀的變程分別為5.43、28.02、31.24、36.48和2.28 km。土壤pH在長江以北較高與較低區域都呈帶狀并相間分布，在長江以南呈西低東高狀態；有機質、堿解氮、有效磷及速效鉀的分布存在明顯的方向不均勻性，都呈零星斑狀。豐都縣土壤肥力質量呈現北低南高的趨勢，5個等級地塊分別占8.14%、18.86%、31.75%、28.58%、12.67%。豐都縣土壤肥力總體水平中等偏上，這主要與該地區地形地質有關，同時也受到社會經濟與人為管理措施的影響。

紫色土；養分；地統計學；空間變異；肥力

土壤資源作為一種脆弱性的非再生資源[1]，具有高度變異性的時空連續體，受氣候、母質、植被覆蓋、地形等自然因素、人為作用的影響。土壤養分是土壤的基本屬性和本質特征，也是衡量土壤肥力的重要指標。土壤肥力是土地生產力的基礎，土壤肥力水平的高低直接關系到作物生長和農業生產的結構、布局及效益等方面。對土壤養分空間變異特征的合理分析和土壤肥力的客觀評價，可以有效地揭示土壤養分的空間分布情況與各區域土壤肥力狀況，為作物合理布局、土壤精準施肥、養分管理及防治土壤退化等提供科學依據，對推動土壤科學定量化研究與精準農業的實施也具有重要意義[2]。

地統計學是在傳統統計學基礎上發展起來的空間分析方法，不僅能有效地揭示屬性變量在空間上的分布、變異和相關特征，還能將空間格局與生態過程聯系起來，可有效地解釋空間格局對生態過程與功能的影響[3–5]，地統計學是分析土壤特性空間分布特征及其變異規律最為有效的方法之一[6]。GIS可以將系統變量的屬性數據同地理數據相結合，使大區域范圍內進行地統計分析變得較為方便。二者的有機結合可以取長補短，充分發揮各自的優勢。近年來，在對土壤性質的空間變異特征研究的方法上利用地統計學和GIS技術相結合已成為土壤科學的研究熱點之一[7–8]。大量學者對農田、植煙區、城市郊區等的土壤養分空間變異特征及其土壤肥力評價作了相關研究[9–14]，但有關三峽庫區紫色土的相關研究仍不全面。

紫色土主要分布于我國亞熱帶地區，重慶市是紫色土集中分布區之一，重慶人多地少，土壤養分失衡、坡耕地面積大、水土流失及侵蝕等問題日益突出，特別是豐都縣地處三峽庫區腹心位置。因此本研究以重慶市豐都縣紫色土為對象，采用地統計學、GIS和模糊數學相結合的方法研究該區紫色土養分的空間變異特征及肥力狀況，揭示其空間變異規律，以期為該地區農業生產合理施肥和土壤肥力的培育提供科學依據。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

豐都縣位于重慶中部，介于107°28′03″ ~ 108°12′37″E，29°33′18″ ~ 30°16′25″N。全縣地形呈南高北低、“四山”夾“三槽”的地形，縣內最低海拔175 m，最高海拔2 000 m。豐都縣地處三峽庫區腹心地帶，長江自西南向東北從縣境中部橫穿而過，境內長度為47 km，長江以南多為深丘，中低山地形地貌，長江以北多為淺丘陵地形地貌。屬亞熱帶潤濕季風氣候區，氣候溫和，四季分明，年均氣溫18.5℃，年均降雨量823.8 mm。土壤類型以紫色土為主，主要分布在長江以北、長江沿岸及中部以東地區。豐都縣地質結構較為復雜，地貌形態多樣，各種物產、資源較為豐富。

1.2 樣品采集與分析

土壤采樣點遵循代表性、均勻性的原則，結合土地利用現狀、地貌單元及植被，根據豐都縣紫色土分布情況進行布置。研究區共布置3 698個取樣點(圖1)，其中，山地地形設置采樣點1 650個，區域主要種植玉米、水稻、馬鈴薯、烤煙和豆類，丘陵、平壩地形各設置采樣點1 872個、176個，種植玉米、水稻。因豐都縣南部的南天湖鎮、三撫林場、暨龍鎮、都督鄉、太平壩鄉及七躍山林場的土壤類型主要是黃壤，所以采樣區域及本文的相關分析均不涉及以上鄉鎮及林場。利用手持式GPS定位，記錄采樣點的經緯度和高程，以定位點為中心，在半徑10 m的圓形區域內采集4點表層(0 ~ 20 cm)土樣混合，四分法取大約1 kg土樣帶回室內分析。

圖1 研究區采樣點分布圖Fig. 1 Sampling sites in study area

樣品帶回實驗室后經風干，研磨過篩備用。采用玻璃電極法測定土壤pH；采用重鉻酸鉀氧化法測定土壤有機質含量；采用堿解擴散法測定有效氮含量；采用鉬銻抗比色法測定有效磷含量；采用火焰光度法測定速效鉀含量[15]。

1.3 數據處理

采用域法識別特異值，即平均值±3倍標準差去除異常值，在此區間外的數據定位特異值，然后分別用正常最大值或最小值代替特異值。利用 SPSS18.0軟件對樣品數據進行描述性分析，并對數據進行Kolmogorov-Smimov(K-S) 檢驗。采用地統計學軟件GS+ 7.0對數據進行半方差函數的計算和理論模型擬合。在ArcGIS9.3平臺上進行Kriging插值和圖形編輯，制作土壤養分空間分布圖和土壤綜合肥力指數空間分布圖。

1.3.1 評價指標的選取及權重的確定 因土壤肥力形成機制較為復雜，不同學者對土壤肥力的理解各不相同，其評價方法與評價指標也不盡一致。作為土壤肥力評價，應以土壤的養分含量為主[16]。本研究按照指標對土壤生產力的影響，選取pH、有機質、堿解氮、有效磷、速效鉀5個指標，建立三峽庫區紫色土肥力質量評價指標體系。各參評指標的權重(表1)采用層次分析法[17]確定，經隨機一致性檢驗指標 CR = 0.002<0.10，通過一致性檢驗，判斷矩陣無需調整。

表1 土壤肥力各參評指標權重Table 1 Weights of soil fertility indexes

1.3.2 評價指標的隸屬函數構建 根據土壤肥力指標與作物生長效應曲線將參評隸屬度函數分為兩種類型，即 S型和拋物線型[18]，并將曲線型函數轉化為相應的折線型函數。將每個樣本的原始統計資料分別代入相應的隸屬函數公式，可以把不規則分布的、有單位的、定量或定性描述的原始數值轉化為0.1 ~ 1.0分布的、無量綱差異的隸屬度值。

S型隸屬度函數：屬于這類函數的土壤肥力指標有土壤有機質、堿解氮、有效磷、速效鉀。相應的隸屬度函數表達式為：

拋物線型：屬于這類函數的土壤肥力指標有土壤pH。相應的隸屬度函數表達式為：

本文根據重慶紫色土肥力特性、作物品種特點以及相關研究的結果[9,12,19]，確定各指標的拐點值(表2)。

表2 土壤肥力各參評指標隸屬函數的拐點值Table 2 Turning point values of soil fertility indexes

1.3.3 綜合評價指數的計算 以模糊數學中權重加權求和來計算土壤綜合肥力指數(integrated fertility index, IFI)，其表達式如下：

式中：n為參評指標數量，fi為第i個指標的隸屬度，wi為第i個指標的權重。由于隸屬度取值范圍在 [0.1，1.0]，因此，IFI取值也處于 [0.1，1.0]，該值越接近于1，土壤肥力越高。

2 結果與討論

2.1 豐都縣紫色土養分的描述性統計分析

土壤養分含量數據及K-S檢驗結果見表3。從表中可以看出，研究區土壤pH、有機質、堿解氮、有效磷和速效鉀的平均含量分別為6.39、13.43 g/kg、75.69 mg/kg、22.06 mg/kg、96.27 mg/kg，其中有效磷含量較高，其他養分含量適宜。5種土壤養分變異系數在19.71% ~ 106.76% 之間，其中土壤pH的變異系數最小，為 19.71%；有機質、堿解氮、速效鉀的變異系數比較接近，在37.35% ~ 51.92%之間，均屬于中等變異強度；有效磷的變異系數最大，達到106.76%，屬于高變異強度，其原因除了與該地區不同土地利用類型、土壤母質等有關外，更重要與施磷肥狀況及磷在土壤中的化學行為有關，當季磷肥的利用率低和土壤中的磷不易遷移等使較多的磷殘留在土壤中，最終使得土壤中磷分布不均勻[19]。各土壤養分含量最大值和最小值差異明顯，這表明各地區間土壤養分含量存在本底差異，盲目地平均施肥，將會造成低養分地區養分繼續不足和高養分地區養分過剩[20]。

表3 土壤養分的統計特征值Table 3 Descriptive statistics of soil nutrient contents in study area

經過K-S非參數檢驗結果顯示，土壤pH近似服從正態分布，其他養分經對數轉換后均較好地服從對數正態分布，滿足半方差函數分析要求。

2.2 豐都縣紫色土養分的空間結構分析

由土壤養分半方差函數理論模型及其擬合參數(表 4)分析可以得到，除速效鉀的擬合度只有 0.546外，其余養分半方差函數模型的擬合度均在 0.65以上，可見半方差函數模型的選取符合基本要求。研究區紫色土有機質、堿解氮、有效磷的最適模型是線性模型，其中堿解氮擬合效果最好，擬合系數為0.89，而pH、速效鉀用指數模型擬合效果較好，擬合系數分別為0.757和0.546。

表4 土壤養分半方差函數理論模型及其參數Table 4 Semi-variogram models and parameters of soil nutrients

表4中塊金值(C0)表示取樣誤差和小于取樣尺度下的空間變異。基臺值(C0+C) 表示變量在研究范圍內總的空間變異強度。塊金值與基臺值的比值 C0/ (C0+C)表示隨機部分引起的空間異質性占系統總變異的比例，表明系統變量的空間相關性的程度[21]。有研究表明，氣候、母質、地形、土壤類型等結構性因素可以導致土壤養分強的空間相關性；而施肥、耕作方式、種植制度等人為活動使得土壤養分的空間相關性減弱，朝均一化方向發展[22]。從表 4可以看出研究區紫色土各養分的塊金值均為正值，說明存在著由采樣誤差、短距離的變異、隨機和結構變異引起的各種正塊金效應。速效鉀和pH的塊金值與基臺值之比均小于25%，為10.65% 和17.07%，說明要素具有強烈的空間相關性，其變異主要受結構性因素影響；有機質、堿解氮、有效磷的塊金值與基臺值之比都大于75%，為76.37%、84.21%、87.92%，要素表現出較弱的空間相關性，說明其隨機性因素引起的空間異質性占主導地位，即土壤的空間變異性主要與土地利用類型、種植制度、管理措施、污染等人為活動有直接關系[23]。

變程反映空間最大相關距離，它表明土壤養分變量空間自相關范圍的大小[24]。在研究區域內，5種土壤養分的變程在2.28 ~ 36.48 km內變化，其中有效磷、堿解氮、有機質的變程較大，分別為36.48、31.24、28.02 km，pH和速效鉀的變程僅為5.43 km和2.28 km。說明它們空間自相關范圍具有明顯的差異，除取樣間距的影響外，還可能是由于研究區生態條件、種植作物和農事操作的不同[7]。

2.3 豐都縣紫色土養分的空間分布特性

為了能夠更深刻、全面和直觀地反映土壤養分在空間上的分布特征，在 GS + 7.0建立半方差函數的基礎上，應用ArcGIS對土壤養分進行Kriging插值，得到各養分含量的空間分布圖(圖2)。

由圖2可知，在長江以北pH較高與較低區域都呈帶狀并相間分布；長江以南pH西低東高，除三建鄉、江池鎮大于7.2和栗子鎮、武平鎮小于5.3以外，其他區域pH差異不明顯。有機質、堿解氮、有效磷及速效鉀的分布存在明顯的方向不均勻性，都呈零星斑狀。有機質有多個低值中心，相鄰區域含量差異不大，最高區域主要在包鸞鎮和武平鎮；堿解氮較高區域分布在研究區東南角，較低區域主要在西北角，其空間分布與有機質基本一致，說明主要受該區土壤質地影響，這與前人的研究一致[25]。有效磷變化較強烈，斑塊小而多，相鄰區域含量差異明顯，規律性不強，有多個高值中心，有效磷含量低于 13.4 mg/kg的區域較連續，主要在北部及長江以南中部。速效鉀的含量分布在長江以北平均低于長江以南，最高區域主要在武平鎮和三元鎮，較低區域主要是零星斑狀散落在長江以北和研究區中部。

2.4 土壤肥力綜合評價

2.4.1 土壤綜合肥力指數(IFI)描述性統計 對研究區3 698個采樣點的IFI值進行統計分析表明，樣點的IFI值近似服從正態分布，處于0.115 ~ 0.893之間，平均為0.457，變異系數為32.31%，屬于中等強度變異。

圖2 研究區紫色土養分的空間分布Fig. 2 Spatial distribution of nutrients of purple soil in study area

2.4.2 土壤綜合肥力指數(IFI)空間變異特征及空間分布狀況 利用GS+7.0對研究區紫色土綜合肥力指數進行半變異函數的計算和理論模型擬合(表 5)，可知研究區綜合肥力指數的最適模型是指數模型，并且擬合效果較好，決定系數達到 0.916，殘差僅為3.69′10–5，塊金值與基臺值的比值為86.146%，表現出較弱的空間相關性，說明其隨機部分引起的空間異質性占主導地位。

對研究區紫色土綜合肥力指數(IFI)進行分級，分為優(>0.8)、良好(0.7 ~ 0.8)、一般(0.6 ~ 0.7)、中等(0.4 ~ 0.6)和差(<0.4)5個等級，采用地統計的Kriging插值方法繪制了豐都縣紫色土綜合肥力指數空間分布圖(圖3)。從全局看研究區北部到南部土壤肥力有逐漸升高的趨勢，最高區域在西南角和東南角。利用GIS中空間分析功能進一步對研究區各等級區域的面積進行統計，結果表明，研究區紫色土綜合肥力指數為優的區域較缺乏，僅占研究區域的 8.14%，主要分布在武平鎮與包鸞鎮，這兩個區域土壤肥力較高主要是與該區域以淺丘低山槽壩地形為主，氣候濕潤，適宜農作物生長，盛產水稻、玉米、茶葉、蔬菜等經濟作物，還與人為管理有關；為良的區域占18.86%，主要分布在研究區中部豐都縣主城區附近，長江河谷地帶，交通便捷，土地集約化程度高，土壤養分受到社會經濟因素的影響劇烈，因此肥力整體水平較高；一般的區域占31.75%，在除崇興鄉以外的鄉鎮均有分布；中等的區域占28.58%，占據了三建鄉、栗子鎮、龍河鎮、江池鎮、三合鎮和保合鎮等鄉鎮的大部分區域，屬低山丘陵區，土壤質地偏砂，容易漏肥，區域內多以林糧牧相結合方式發展；為差的區域占12.67%，主要在研究區西北角及龍孔鄉，區域內地質結構較為復雜，地貌形態多樣，養分含量較低，可因地制宜發展林木業。

表5 土壤綜合肥力指數的半方差函數模型及相關參數Table 5 IFI semi-variogram model and parameters

圖3 豐都縣紫色土綜合肥力指數空間分布圖Fig. 3 IFI spatial distribution of purple soil in Fengdu

3 結論

1) 研究區pH、有機質、堿解氮、有效磷和速效鉀的平均含量分別為6.39、13.43 g/kg、75.69 mg/kg、22.06 mg/kg、96.27 mg/kg。除有效磷屬于強變異性外，其他均屬于中等變異性，其中土壤pH的變異系數最小(19.71%)，有效磷的變異系數最大(106.76%)。

2) 土壤pH、有機質、堿解氮、有效磷和速效鉀的變程分別為5.43、28.02、31.24、36.48 和2.28 km。土壤pH和速效鉀的最適模型是指數模型，有機質、堿解氮、有效磷的最適模型是線性模型。其中速效鉀和pH具有較強的空間相關性，有機質、堿解氮、有效磷表現出較弱的空間相關性。

3) 研究區土壤 pH在長江以北較高與較低區域都呈帶狀并相間分布，pH在長江以南呈西低東高狀態；有機質、堿解氮、有效磷及速效鉀的分布存在明顯的方向不均勻性，都呈零星斑狀，有機質有多個低值中心，相鄰區域差異不大；堿解氮含量隨著地勢增高而略有增加；有效磷變化較強烈，斑塊小而多，相鄰區域差異明顯；速效鉀含量高值中心主要分布在長江以南。

4) 研究區紫色土肥力質量呈現出明顯的北低南高的趨勢，5個等級地塊分別占 8.14%、18.86%、31.75%、28.58%、12.67%，土壤肥力總體水平中等偏上，這主要與該地區地形地貌因素有關，同時也受到社會經濟與人為管理措施的影響。

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Spatial Variability of Soil Nutrients and Assessment on Fertility of Purple Soil in Fengdu City of Chongqing

TAO Rui1, WANG Zifang1*, GAO Ming1, SUN Yu2
(1 College of Resources and Environment, Southwest University, Chongqing 400715, China; 2 Southwest Guizhou Agriculture Commission, Xingyi, Guizhou 562400, China)

The spatial variability of soil nutrients of purple soil in Fengdu City of Chongqing was comprehensively analyzed by geostatistics, GIS platform and fuzzy mathematics method. Scatter diagrams of the spatial distribution of soil nutrients were then quantitatively constructed on order to potentially provides theoretical bases not only for the use of management zones (MZs) with purple soil in Fengdu, but also for decision-making inprecision fertilization. The results showed that moderate level of spatial variability occurred in 4 nutrients contents in the research region except available P(AP) which belonged to the strong level. The nugget/still ratios were 17.07% for pH and 10.65% for available K (AK), respectively, which showed strong spatial correlation, and could be modeled with the exponential model. While the nugget/still ratios were 76.37%, 84.21% and 87.92% for organic matter (SOM), available N (AN) and available P (AP), respectively, which showed weak spatial correlation, and could be well modeled with the spherical model. The ranges of pH, SOM, AN, AP and AK were 5.43, 28.02, 31.24, 36.48 and 2.28 km, respectively. pH showed banding distribution both in the higher and lower regions in the north of the Yangtze River, but showed high in the west region and low in the south region in the south of the Yangtze River; all the distribution of SOM, AN, AP and AK showed apparent direction inhomogeneity and were sporadic and patchy. The soil fertility quality of Fengdu decreased from south to north, but generally was above the middle level, the areas of the five grades of fertility quality were 8.14%, 18.86%, 31.75%, 28.58% and 12.67% of the total area, respectively. The fertility quality of Fengdu was affected by soil texture, socio-economic and artificial cultivation management.

Purple soil; Nutrients; Geostatistics; Spatial variability; Fertility

S159

A

10.13758/j.cnki.tr.2017.01.023

國家“十二五”科技支撐計劃項目(2012BAD14B18)資助。

* 通訊作者(zifangw@126.com)

陶睿(1992—)，女，北京人，碩士研究生，主要從事土地利用規劃研究。E-mail: 910674386@qq.com