基于GIS包鋼尾礦庫附近土壤肥力及鹽堿度相關性評價

呂保義+鄭春麗+劉徽

摘要：建立模糊綜合評價模型，確定包鋼尾礦庫各理化性質的隸屬函數進而計算閾值，采用層次分析法確定各因子的權重值，根據模糊數學中的加成法原則計算采樣點的土壤肥力指數，并對包鋼尾礦庫區域堿化度進行評價，利用地理信息系統（GIS）軟件繪制土壤肥力值和堿化度評價圖。結果表明，堿化度和土壤肥力的相關系數為0.977，鹽堿化直接影響土壤肥力值。

關鍵詞：包鋼尾礦庫；土壤肥力；堿化度；地理信息系統（GIS）

中圖分類號：S158 文獻標識碼：A 文章編號：0439-8114（2017）14-2644-04

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2017.14.011

Abstract： Seting up the fuzzy comprehensive evaluation model，the membership function of the physical and chemical properties of Baotou tailings area were determined. And the threshold value was calculated. Using the hierarchical analysis method，the weight value of each factor was determined. The sample point index of soil fertility were calculated by the addition method in fuzzy mathematics principle. The alkalization degree of Baotou tailings area was evaluated. And using geographic information system（GIS） software，the value evaluation of soil fertility and the alkalization degree were mapped. The results showed that the correlation coefficient about the soil fertility and the alkalization degree was 0.977. The soil fertility value was directly affected by salinity.

Key words： Baotou tailings； soil fertility； alkalization degree； geographic information system（GIS）

包鋼尾礦庫用于堆放礦區的尾礦，尾礦庫經過了40多年的沉積，水分蒸發后，部分尾礦暴露于空氣中，在強勁的風力作用下擴散到周邊的土壤，在土壤中的滲透對地下水造成了污染，從而引發了尾礦庫附近一系列環境問題。而植物修復具有成本低、范圍廣、效果顯著的特點。目前生物修復技術逐漸成熟，技術應用已經市場化，目前該地區已經使用植物修復技術修復土壤污染，效果顯著。植物生長需要土壤肥力，如何在污染區域內進行土壤肥力的綜合評價，進而確定作物種植的適宜程度，是利用植物修復技術治理土壤污染的關鍵。定性、定量和定位地評價該區域的肥力等級，既能充分合理利用附近區域的土壤，又可以擴大種植范圍，使土壤污染治理的區域更廣。

目前常用的土壤肥力的評價方法有很多，王軍艷等[1]用指數和法計算土壤肥力評價值，可以綜合直觀的體現土壤肥力情況；潘發明[2]用標準綜合級別法評價森林土壤的肥力值；肖慈英等[3]用灰色關聯分析法來分析森林土壤肥力的情況；李方敏等[4]運用主成分分析法對漬害的土壤肥力進行評價。本研究建立模糊綜合評價模型，確定土壤肥力各理化性質的隸屬函數進而計算評價因子的閾值，采用層次分析法確定各個因子的權重值，根據模糊數學中的加成法原則計算采樣點的土壤肥力指數，并對該區域的鹽堿度進行評價，利用GIS軟件繪制土壤肥力值和堿化度評價圖。

1 研究區域概況

包鋼稀土金屬冶選尾礦庫位于包頭市西南3 km處。研究區圍繞尾礦場北起包銀公路，南至黃河，共計面積約200 km2。尾礦庫即位于哈德門和昆都侖河沖洪積扇前緣交匯處，黃河平原分布于尾礦場南500～1 000 m，被夷平的黃河二級階地至黃河之間，地勢北高南低，平均坡降約0.4%。

當地氣侯特征為冬長夏短，1月最冷，平均氣溫-12.3 ℃，夏季炎熱，平均氣溫22.8 ℃，年平均降水量308.9 mm，多集中于7～9月，年蒸發量3 242 mm，為降水量的7.6倍，干燥度為1.8～20.0。

2 材料與方法

2.1 樣品采集

根據包鋼尾礦庫的實際地形和實際污染特征，共設置18個采樣點，每個采樣點附近隨機采3個土壤樣品，共54個樣品，在采集樣品的同時也詳細記錄樣品的地理位置等信息，具體的采樣點見圖1。尾礦庫地下水流向（圖1）分為3大方向，GW-06、GW-09、GW-12、GW16為S1方向，GW-07、GW-10、GW-13、GW-15和GW-17為S2方向，GW-08、GW-11、GW-14和GW18為S3方向。

2.2 樣品分析

樣品分析項目主要是土壤理化指標，土壤樣品分析均采用國家標準方法。速效磷采用碳酸氫鈉浸提-鉬銻抗比色法測定；有機質采用重鉻酸鉀氧化-外加熱法測定；氨態氮采用納氏色劑-比色法測定；速效鉀采用火焰光度法測定；pH采用電極法測定；Cl-和SO42-采用離子色譜法測定。

2.3 評價因子的選取

評價因子的選取有以下原則：①穩定性原則，盡量選取長期穩定影響本區域農作物適宜性的因子；②主導性原則，選取對農作物起主導性作用的因子；③差異性原則，選取評價區域范圍內差異比較大的因子；④定量性原則，最大程度選擇可量化的因素，這樣可以減少主觀因素的影響[5]。根據該尾礦庫的實際情況和實驗室的條件，本研究選取的指標是有機質、速效磷、速效氮、速效鉀、土壤pH等理化性狀。

3 尾礦庫附近土壤肥力的評價

3.1 模糊綜合評價模型的建立

3.1.1 土壤肥力各理化性質的隸屬函數的確定 隸屬度函數是體現評價因子的觀測值和隸屬度的解析函數。一般把隸屬度函數分為2類，分別是拋物線型隸屬度函數和S型隸屬度函數[6-8]，具體如下。

1）拋物線隸屬度函數

f（x）=0.1；{X≤M，X≥N}0.1+0.9（X-M）/（X1-M）；{M

2）S型隸屬度函數

f（x）=0.1；{X≥N}0.1+0.9（X-M）/（N-M）；{M

其中屬于拋物線型函數的因子對農作物的效應是在一定范圍內農作物的生長效果最好，但是超出這個范圍農作物生長環境則變差，本研究中pH屬于這類因子。對應拋物線隸屬度函數的是S型隸屬度函數，屬于這類函數的因子表現為指標值越高其農作物成長越好，但達到一定的值時，農作物生長需求達到一定的飽和期，生長趨于穩定。本研究中有機質、銨態氮、速效鉀和速效磷屬于S型隸屬度函數[9-11]。

3.1.2 評價因子閾值的確定 根據該區域的實際情況并聽取有關專家的意見，本研究中各評價指標轉折點取值見表1。

3.1.3 評價因子權重的確定 由于各個評價因子在土壤肥力評價中的重要性不同，所以在評價前要確定其權重，避免均衡評判產生誤差[12]。根據對包鋼尾礦庫附近土壤的實際情況，結合專家意見，得出判斷矩陣，見表2。

建立判斷矩陣的方法，行的評價因子為X，列的評價因子為Y。K=X/Y，K為行的因素對列的因素的相對重要性。K的一般值是1、3、5、7……，相對重要性越大，K就越大。由表2可知，列對行中pH相對有機質稍微重要，K=X/Y=3，1/K=Y/X=1/3，同理，氨態氮對有機質明顯重要，K=5，速效磷比有機質強烈重要，K=7，速效鉀比有機質十分重要，K=9；反之行對列則是列對行的重要性K的倒數。

運用方根法計算，各個因子的權重值如下，有機質=0.510，速效氮=0.130，速效鉀=0.033，速效磷=0.064，pH=0.264。

計算該矩陣的最大特征根，進行一致性校驗CR為0.053。

3.1.4 綜合評價指數的計算 根據模糊數學中的加成法原則，采用公式IFI=∑wi·Ni計算綜合指標值，其中，Wi表示第i個指標的權重，Ni表示第i個隸屬度值。綜合肥力指數IFI取值范圍在0.1～1.0，該值越漸近1，土壤適宜度越高，其肥力越好[13-15]。計算得出IFI的范圍在0.116～1.000，對應每個采樣點的土壤肥力評價得分（表3）。

根據表3中的土壤肥力值，將包鋼尾礦庫附近的土壤肥力劃分為4個等級，IFI>0.850為最適宜程度，0.650

4 土壤類型及堿化度

尾礦庫周邊18個采樣點，土壤鹽分類型的確定參照Cl-/SO42+的摩爾比>4.0（氯化物型）、4.0～1.0（硫酸鹽-氯化物型）、1.0～0.5（氯化物-硫酸鹽型）和<0.5（硫酸鹽型）。土壤堿化度分級標準根據程心俊等[17]、趙瑞[18]的分級方案，可得出尾礦庫18個采樣點的土壤類型及堿化程度，結果見表4。由表4可知，GW-16的土壤堿化度最高（37.781%），屬于重堿化土，堿化度最嚴重；GW-02的土壤堿化度最低（16.141%），屬于輕堿化土，堿化程度最輕。18個采樣點土壤堿化程度表現為GW-16>GW-17>GW-13>GW-01>GW-14>GW-15>GW-04>GW-07>GW-03>GW-09>GW-11>GW-06>GW-18>GW-10>GW-12>GW-05>GW-08>GW-02。結果表明，該地區土壤均是鹽堿土，且均屬于中、重度鹽堿土，土壤鹽堿化嚴重。

5 基于GIS土壤肥力及鹽堿度的相關性分析

利用Arc GIS中的地統計模塊和空間分析功能繪制土壤肥力和鹽堿度空間分布（圖2），并對土壤肥力和鹽堿度進行相關性分析（圖3）。

由圖2、圖3可知，土壤肥力隨著堿化度的提高而提高，其相關性為0.977。由于因素氨態氮（NH4+）對土壤肥力具有重要貢獻，且土壤鹽堿指標（因子載荷皆為正）是影響NH4+的主要因素，因此土壤的鹽堿程度越重，土壤肥力質量的得分就越高。其中，GW-02和GW-05為工業用地，且不在尾礦庫地下水流向范圍內，堿化度低，NH4+含量低，土壤其他理化指標相對也較低，所以土壤肥力在所有采樣點中為最低等級。GW-18為農田，常年灌溉，鹽堿化度為24.740%，土壤其他理化指標相對其他采樣點較高，但土壤肥力綜合評價值仍在次適宜程度范圍內。

6 小結

1）利用GIS對土壤肥力和堿化度進行評價，與傳統的評價方法相比，結果更加簡潔明了，物力和人力更加節約。

2）該區域土壤肥力和鹽堿化度有密切的聯系，如何降低鹽堿度成為對該尾礦庫環境修復的關鍵。

參考文獻：

[1] 王軍艷，張鳳榮，王 茹.應用指數和法對潮土農田土壤肥力變化的評價研究[J].農村生態環境，2001，17（3）：13-16，20.

[2] 潘發明.森林土壤肥力的綜合分析評價[J].四川林勘設計，1997（1）：33-39，32.

[3] 肖慈英，阮宏華，屠六邦.下蜀主要森林土壤肥力的灰色關聯分析與評價[J].南京林業大學學報，2000，24（3）：59-63.

[4] 李方敏，周治安，艾天成，等.漬害土壤肥力綜合評價研究[J].資源科學，2002，24（1）：25-29.

[5] 陳海生，吳玲洪，王 磊.基于GIS的許昌市烤煙種植區土壤肥力適宜性評價與系統實現[J].河南大學學報，2009，39（1）：51-56.

[6] 駱東奇，白 潔，謝德體.論土壤肥力評價指標和方法[J].土壤與環境，2002，11（2）：202-205.

[7] 蔡曉布，張永青，邵 偉.不同退化程度高寒草原土壤肥力變化特征[J].生態學報，2008，28（3）：1034-1044.

[8] 李 梅，張學雷.基于GIS的農田土壤肥力評價及其與土體構型的關系[J].應用生態學報，2011，22（1）：129-136.

[9] 臘貴曉，劉國順，曹 杰，等.基于地統計學和GIS的喀斯特煙田土壤肥力綜合評價——以貴州省畢節地區為例[J].河南農業科學，2012，41（4）：63-68.

[10] 杜 峰，梁宗鎖，徐學選，等.陜北黃土丘陵區撂荒群落土壤養分與地上生物量空間異質性[J].生態學報，2008，28（1）：13-22.

[11] 王子龍，付 強，姜秋香.基于GIS與屬性識別模型的土壤肥力綜合評價[J].農業工程學報，2009，25（6）：76-80.

[12] 鄭立臣，宇萬太，馬 強，等.農田土壤肥力綜合評價研究進展[J].生態學雜志，2004，23（5）：156-161.

[13] 史志華，蔡崇法，丁樹文，等.GIS在三峽庫區土壤肥力綜合評價中的應用[J].土壤侵蝕與水土保持學報，1999，5（1）：74-78，96.

[14] 孫 波，張桃林，趙其國.我國東南丘陵山區土壤肥力的綜合評價[J].土壤學報，1995，32（4）：362-369.

[15] 丁美花，楊星衛，李湘閣，等.基于GIS技術的上海精準農業水稻生產潛力估算模型——考慮土壤肥力空間差異的影響[J].土壤通報，2006，37（1）：56-60.

[16] 宋 晶，陳海生，劉國順，等.GIS支持下的河南省洛陽植煙田土壤肥力適宜性評價及施肥推薦支持決策系統研究[J].江西農業學報，2010，22（5）：68-72.

[17] 程心俊，李述剛，王周瓊.中國正常干旱土亞綱的系統分類[J].土壤，1996（5）：6-9.

[18] 趙 瑞.煤煙脫硫副產物改良堿化土壤研究[D].北京：北京林業大學，2000.