基于不同人為干擾的土壤全量氮磷鉀空間變異性研究

劉靖朝，熊黑鋼，何旦旦，喬娟峰，鄭曼迪

(1．新疆大學資源與環境科學學院，教育部重點實驗室，新疆 烏魯木齊 830046;2．北京聯合大學應用文理學院城市系，北京 100083)

土壤的空間異質性是受氣候、母質、地形、生物以及時間等成土因素的影響，而隨空間位置發生變化[1]。作為一種區域化變量，土壤同時具有地質結構特性和統計學的隨機特性[2]。地統計學是研究土壤屬性空間變異定量化的有效方法[3],并在土壤學科領域得到廣泛的應用[4-5]。利用地理信息系統(GIS)技術可將區域內的樣點屬性數據與地理數據結合起來，更好地分析研究對象的分布格局與變異規律[6]。

土壤全氮(TN)、全磷(TP)和全鉀(TK)是土壤肥力的重要組成部分，其空間變異在一定程度上可以反映養分的狀態，可為土壤養分管理、生態環境保護和治理提供依據[7]。近年來，國內外學者對土壤養分的空間變異研究逐漸增多。探討了不同土地利用方式下的土壤空間異質性及其影響因素[8-9]；研究不同尺度土壤屬性的變異性，如田間、縣域尺度、區域尺度和單種復合類型[10-12]；也從生態化學角度，分析了碳、氮、磷特征空間變異的影響因子以及人類干擾對土壤的影響[13-14]。

干擾是自然界中最常見的一種現象。人類活動的方式、強度以及作用時間都會對土壤性質產生重要影響，也是土壤理化性質發生改變的重要原因[15]。目前，對比不同干擾下土壤養分空間變異特征研究的文章較少。因此，本文以無人為干擾區25個樣本，人為干擾區30個樣本為例，以傳統統計學、地統計學和GIS相結合的方法，定量研究在不同人為干擾下，0～10 cm土壤養分的空間分布特征，探討人類活動對土壤養分空間分布的影響，為不同干擾下土壤養分有效利用與管理提供依據。

1 研究區概況

研究區地處天山北麓與準噶爾盆地南緣間(87°44′-88°46′E，43°29′-45°45′N)，位于三工河流域山沖洪積扇下部細土平原區。侏羅系中下統三工河組階段，湖面面積擴大，碎屑物顆粒表現出以粗粒碎屑流為特征的河湖相沉積模式，主要以粗砂、礫巖、含礫粗砂等沉積為主[16]。流域下游土壤類型以灰漠土為主，成土母質為第三紀紅泥頁巖，荒漠區土壤以風沙土為主，成土母質為風積沙[17]。該地區冬季時間長，春秋季節不明顯，夏季炎熱，晝夜溫差大，屬中溫帶大陸性干旱氣候。年均氣溫6.7℃，最高氣溫42.6℃，最低氣溫-41.6℃。降水稀少且空間分布不均勻，年均降雨量164 mm，年均蒸發潛力2 000 mm左右，冬季積雪3～29 cm。植被以梭梭、紅柳、雜草以及人工梭梭林、榆樹林等為主。pH值為7.76～8.98。

在研究區內布設A、B 2個采樣區。其中，A區遠離人類活動區，且與人類活動區間以上寬24 m，下寬6 m，長為15.30 km的水渠相隔，較少受到人類活動的影響，生態環境基本保持原貌，植被以梭梭林、紅柳和雜草為主，將其視為無人為干擾區。B區離新疆建設兵團102團較近，受人類活動影響強烈，近兩年區內土地大部分被開發成人工育林地，主要包括梭梭林地、榆樹林地、育苗地等。其中梭梭林地表被開挖成上寬60 cm，下寬30 cm，深約50 cm的溝渠，溝渠間以3 m為間隔；榆樹育林地則被挖出寬1 m，深0.5 m，間隔2 m的溝，溝間種植榆樹；育苗地則被修整為“田”字格的平地。將該區視為人為干擾區。由于是普通林地，故不施用肥料。采樣前一個多月未進行人工灌溉，且無自然降水。

2 研究方法

2.1 樣品的采集

2014年7月中旬，在2個采樣區分別布設覆蓋整個區域的采樣線，其中無人為干擾區內(A區)布設5條采樣線，采樣線間距為600～800 m；人為干擾區內(B區)布設采樣線6條，采樣線間距為800～1 000 m。在每條采樣線上選擇5個能代表該區域土壤背景的采樣點，樣點間距為300～500 m，并對每個樣點進行GPS定位，共獲得樣點55個(圖1)。采集每個樣點0～10 cm的土壤樣品，將其編號入袋，帶回實驗室，經自然風干、剔除雜質，過1 mm孔徑篩后，送至中科院新疆生態與地理研究所由專業人員測定土壤養分。在每個采樣點，選擇一塊具有對周邊環境有代表性的10 m×10 m樣方，統計樣方內植被類型、株數及其覆蓋幅度。

圖1 采樣點分布Fig.1 Sampling points distribution map

2.2 研究方法

地統計學是一種以區域化變量理論為基礎，以半方差函數為主要工具，揭示屬性變量在空間上的分布、變異和相關特征的空間分析方法[18]。半方差函數是用來描述區域化變量結構性和隨機性并存的空間理論特征。作為半方差函數的重要參數，塊金值、基臺值和變程用來表達區域化變量在一定尺度上的空間變異和相關程度。變異函數理論模型的最優選擇可綜合考慮塊金值和有效變程，用決定系數(R2)和殘差平方和(RSS)決定。R2越大，模型擬合的曲線精度越高，RSS值越小，表明實測值與回歸線越靠近，曲線擬合效果越好[9]。

Kriging插值方法，又稱空間局部估計或空間局部插值法，是建立在變異函數理論及其結構分析基礎上的，在有限區域內對區域化變量的取值進行無偏最優估計的一種方法。選用C-V交叉檢驗法[19]對插值結果進行驗證，利用均值誤差(ME)、均方根誤差(RMSE)、平均標準差(ASE)和標準化均方根預測誤差(SRMSE)對結果進行評價。均值誤差越接近于0，說明預測值越是無偏的；平均標準差越接近于均方根誤差越好；均方根誤差越小，說明預測值與實測值偏差越小；標準化均方根預測誤差越接近于1越好。

2.3 數據處理

特異值會使連續表面離散、半方差函數發生畸變[4]。采用閾值法處理特異值，并用平均值代替。之后對數據進行Kolmogorov-Smirinov 正態分布檢驗。采用SPSS 21.0軟件計算數據描述性統計特征；GS+9.0擬合半方差函數；使用ArcGIS 10.2軟件實現土壤養分Kriging空間插值分析。

3 結果與分析

3.1 土壤養分描述性統計分析

由全量氮磷鉀描述性統計特征(表1)及全國第二次土壤普查養分分級標準(表2)分析可知，兩區土壤表層全氮含量介于0.197～0.747 g·kg-1之間，屬低、很低水平。無人為干擾區全磷含量較人為干擾區高，屬于很高、極高水平(>0.8 g·kg-1)，人為干擾區為高、很高、極高水平(>0.6 g·kg-1)。全鉀在無人為干擾區屬中、高、很高水平(10～25 g·kg-1)，而在人為干擾區屬中、高水平(10～20 g·kg-1)。偏度系數、峰度系數分別測度數據分布的不對稱性和集中程度。從偏度系數來看，除兩區全磷和人為干擾區全鉀數據分布為負偏態外，其余數據均為正偏態分布。峰度系數表明，無人為干擾區全氮和人為干擾區全鉀數據分布的集中程度高于正態分布，而其余指標的分布則低于正態分布。從變異系數來看，無人為干擾區全磷和人為干擾區全鉀，變異系數分別為0.079和0.097，屬弱變異性(CV<0.1)，其余指標均為中等變異性(0.1

相較于無人為干擾區，由于人類活動的影響，人為干擾區土壤全量氮磷鉀含量降低(表1)，全氮和全磷數據間的差異性增大，全氮和全鉀數據的分布狀態也發生了變化。造成這種狀況的原因無疑是，在人為干擾區，土地多被開發成育林地和育苗地，原有植被的枯枝落葉及其根系等被移除，有機物來源減少，土壤生土層上翻，透氣性變好，養分轉化速度加快，加之人工梭梭林、人工榆樹林等消耗了一定量的土壤養分，且在人工管理過程中未施加任何肥料，使得土壤養分含量降低。在人為干擾區，由于人類對土地的開發程度、利用方式不同，造成樣本數據間差異較大；而無人干擾區基本保持原貌，樣本數據空間變異較小，土壤養分含量的不同取決于周圍環境、植被類型及其覆蓋度等。

表1 無人為干擾區(A)和人為干擾區(B)土壤全量氮磷鉀含量描述性統計特征

注 Note：TN-全氮 total nitrogen, TP-全磷 total phosphorus,TK-全鉀 total potassium, 下同 the same below.

3.2 土壤養分空間變異及結構特征

3.2.1 土壤養分趨勢面特征 對土壤養分進行半方差分析及Kriging插值時，先分離趨勢面。圖2中每根豎棒代表一個樣點的屬性值，將其投影到EW-SN正交平面，由投影點做出最佳擬合線，模擬特定方向上存在的趨勢，如果擬合線平直，說明無全局趨勢。從東西方向來看，兩區全鉀均呈現平滑下降的趨勢，且無人為干擾區下降更快；人為干擾區全磷和全鉀表現出凹形特征，具有二階趨勢；無人為干擾區全磷呈逐漸上升的趨勢。從南北方向來看，人為干擾區全氮和全磷表現出南北高，中間低的凹形特點，具有明顯的二階趨勢；無人為干擾區全量氮磷鉀和人為干擾區全鉀均表現出逐漸下降的趨勢，其中，全鉀變化最明顯。

3.2.2 半方差函數 半方差函數有3個重要的參數，即塊金值、基臺值和變程，用來表達區域化變量在一定尺度上的空間變異和相關程度。對兩區土壤全量氮磷鉀進行半方差函數擬合，并確定最優理論模型，結果見表3。

表2 全國第二次土壤普查養分分級標準[20]/(g·kg-1)

注：旋轉角度：水平方向120°，垂直方向15°；綠色：東西方向，藍色：南北方向Note: rotation angle: horizontal 120 °, vertical 15 °； green: east-west, blue: north-south圖2 無人為干擾區(A)和人為干擾區(B)土壤全量氮磷鉀分布趨勢Fig.2 Trend of soil total N, P, and K in two types of study areas

區域Area項目Item樣本Sample塊金值Nugget Co基臺值(Co+C)有效變程/mEffectiverange A0塊基比/%Co/(Co+C)理論模型Theoreticalmodel決定系數Coefficient ofdeterminationR2殘差和Sum ofresidualRSSATN255.30×10-41.21×10-21812.08 4.39高斯模型 Gaussian0.692.61×10-5TP259.98×10-46.09×10-3498.0016.39球狀模型 Spherical0.906.44×10-8TK259.99×10-47.75×10-31615.0012.89高斯模型 Gaussian0.892.42×10-6BTN309.94×10-41.38×10-2758.007.20高斯模型 Gaussian0.663.42×10-5TP305.31×10-41.06×10-2829.005.01高斯模型 Gaussian0.847.01×10-6TK300.183.371543.005.34高斯模型 Gaussian0.790.52

無人為干擾區，土壤全氮和全鉀符合高斯模型，而全磷符合球狀模型；人為干擾區土壤全量氮磷鉀均符合高斯模型。兩區理論模型精度R2為0.66～0.90，且無人為干擾區全量氮磷鉀的理論模型的R2均高于人為干擾區。RSS也以無人為干擾區更小(表3)。

塊金值表示由測量誤差和空間變異引起的隨機變異，較大的塊金值表明較小尺度上的某些過程不容忽視。兩區全量氮磷鉀的塊金值均接近于0，表明由測量、實驗誤差或小于最小取樣尺度引起的隨機變異較小。

基臺值的大小可以反映變量變化幅度或系統的總變異程度，其值越高，表明總的空間變異程度越高。雖然不同區域土壤養分變量的塊金值和基臺值無可比性，但可通過塊基比來反映區域變量的空間結構特征。塊金值與基臺值之比Co/(Co+C)表示由隨機因素引起的空間變異占系統總變異的比例，可用其反映變量的空間自相關程度。一般認為Co/(Co+C)<25%，變量具有強烈的空間自相關性；25%75%，變量空間自相關性很弱[21]。依據空間自相關性程度的劃分及兩區土壤全量氮磷鉀的塊基比值可知，兩區土壤全量氮磷鉀由隨機變異引起的空間異質性占系統總變異的比例均小于25%，表明在研究尺度上均具有強烈的空間自相關格局，其空間變異主要是由內在的結構性因素引起，如氣候、母質、地形、土壤類型等[22]。

有效變程用以表示變量的最大相關距離，其大小反映區域化變量影響范圍的大小，反映空間變異程度或空間自相關尺度。無人為干擾區有效變程波動幅度較大，其值介于498.00～1 812.08 m，其中全氮的變程最大，為1 812.08 m，表明其空間連續性較好。人為干擾區有效變程波動幅度較無人為干擾區小，有效變程在758.00 m到1 543.00 m間變化，其中全鉀變程最大，值為1 543.00 m。

3.3 土壤養分空間分布特征

3.3.1 Kriging插值精度驗證 對土壤全量氮磷鉀的Kriging插值后的交叉驗證結果見表4。無人為干擾區，全量氮磷鉀的均值誤差較小，趨近于0；均方根誤差除全鉀相對較大，值為1.271外，其余指標均小于1;平均標準差亦趨近于均方根誤差;標準化均方根預測誤差趨近于1。人為干擾區，均值誤差和均方根誤差均小于1，且平均標準差趨近于均方根誤差;標準化均方根預測誤差值也在1左右。總體來看，兩區全量氮磷鉀插值精度較好，能用來進行空間分布預測。

3.3.2 土壤養分空間分布規律 運用ArcGIS 10.2中的地統計模塊，結合半方差函數參數以及趨勢分布圖，采用Kriging插值法，得到兩區土壤全量氮磷鉀的空間分布插值圖(圖3)。

自然狀態下，土壤中的氮主要來源于動植物殘體、生物固氮，少量來自大氣降水，磷主要來源于成土母質和動植物殘體的歸還[23],鉀含量與土壤類型、母質風化程度和土壤質地等因素有關，基本上源于土壤母質中的含鉀礦物[24]。無人為干擾區，全氮有3個高值區，且在南北方向上有先升高后降低的趨勢，東西方向呈現減少趨勢；全磷分布相對均勻，無明顯的高值區和低值區，含量分布由中心向四周逐漸減少；全鉀含量空間分布有2個高值區，且以其為中心，含量分布向南北遞減。這與趨勢圖分析結果相吻合。由表5可知，全量氮磷鉀的高值區在L2-L4采樣線范圍內，該區域植被覆蓋度在25%以上，多為梭梭、琵琶柴和紅柳等自然植被，凋落的植物殘體和根系分泌物為該區域提供大量的腐殖質，地表腐殖質層較其他區域厚。隨著腐殖質的增加，土壤中的氮素、磷素逐漸積聚，致使該區域氮磷含量高。土壤有機質(腐殖質)與粘粒組成的有機-無機膠體是交換性陽離子的基本載體，具有突出的保鉀作用[25]，因此該區全鉀含量也相對較高。

表4 無人為干擾區(A)和人為干擾區(B)插值精度交叉驗證參數

圖3 無人為干擾區(A)和人為干擾區(B)全量氮磷鉀含量空間分布Fig.3 Spatial distribution of total N, P, and K contents in two types of study areas

張希彪等[26]分析了人為干擾對人工林土壤物理性質的影響，表明隨著干擾程度的增加，砂粒增加，粉粒和粘粒減少，土壤向粗骨化方向發展；微團聚體數量上升，土壤結構變差；土壤容重增加，土壤變緊實。人為干擾除使土壤物理性質發生改變外，土壤類型也發生了變化，與無人為干擾的風沙土相比，人為干擾區土壤以母質為第三紀紅泥頁巖的灰漠土為主。采樣線L7-L10內，大面積土地被平整成人工育林地，人類活動對該區域土地的影響高于人為干擾區其他樣點。在土地平整過程中，自然植被被移除，有機質來源減少，加之由于人工翻動，土壤透氣性變好，加速了有機氮的礦化過程。另外，有機質礦化提供部分無機磷外，其分解產生的有機酸和螯合劑將部分固態磷釋放為可溶態[24]，這也是全磷含量降低的原因。在該區域全氮和全磷形成低值區。全鉀在L7和L8采樣線范圍內形成2個高值區的原因可能是，該區域干擾程度高于其他樣點，除成土母質影響外，人類對土層的翻動，破壞原有生物和物理結皮，使地表失去對土壤水分的保護能力，加之研究區位于西北干旱區，水分蒸發強烈，自然降水少，主要通過人工灌溉補充育林地植物水分需求，干濕交替可加劇巖石風化，使鉀釋放[27]，增加了該區域土壤鉀含量。

4 結 論

1)由于人類活動的影響，人為干擾區全量氮磷鉀含量降低，全氮和全磷數據間的差異性增大，全氮和全鉀數據的分布狀態發生變化。造成這種狀況的原因可能是該區土地多被開發成育林地和育苗地，對土壤養分有一定的消耗，加之土壤翻動，透氣性變好，養分分解速度加快，但無人工肥料補充，造成土壤養分的含量、數據間差異及分布狀態發生變化。

2)兩區除無人為干擾區全磷符合球狀模型分布外，其余養分指標均以高斯模型擬合效果好。理論模型的R2介于0.66和0.90，擬合精度較好。且均以無人為干擾區全量氮磷鉀的理論模型的R2較高，RSS較小。兩區土壤養分指標的空間變異主要由結構性因素引起。

表5 無人為干擾區(A)和人為干擾區(B)采樣線植被情況

3)無人為干擾區全量氮磷鉀的高值區在植被覆蓋度25%以上的區域內，較高的植被覆蓋度為該區提供大量的腐殖質。伴隨著腐殖質的增加，土壤中的氮素、磷素含量升高；全鉀含量高則與有機-無機膠體的固鉀作用有關。人為干擾區，尤其是受人為干擾程度較高的L7-L10采樣線范圍內，土地大面積平整為人工育林、育苗地，消耗一部分土壤養分，且在人工翻動過程中，土壤透氣性變好，加速了土壤養分的分解，但由于沒有人工肥料的補充，全氮和全磷含量在該區空間分布相對減少。全鉀的2個高值區則是由于人類對土層的翻動，加快水分蒸發，頻繁的干濕交替促進了含鉀礦物的風化，使鉀含量增加。因此，人為干擾區，尤其是人類活動影響較大的區域內，要適時補充一定量的氮肥和磷肥，以滿足育林、育苗養分需求。