重慶低山區SOCD空間格局變異特征及影響因子分析

肖作林

摘要：采用經典統計和地統計學相結合的方法研究低山區農耕地土壤有機碳空間分布特征及其與海拔、土壤類型、成土母質和種植制度之間的關系。結果表明，研究區20cm深度耕地土壤有機碳密度（SOCD）均值2.65kg/m2，低于全國平均水平（3.00kg/m2）。隨著高程的增加，土壤有機碳密度呈增加趨勢。各土壤類型土壤有機碳密度由大到小依次是石灰巖土>山地黃壤>沖積土>水稻土>紫色土。石灰巖風化物和白云巖風化物分布區更有利于土壤有機碳的積累。不同種植制度下土壤有機碳密度表現為：麥-玉-薯輪作>油-稻輪作>麥-玉輪作>玉米、水稻單一種植。土壤有機碳密度空間分布表現為帶狀各向異性，南北方向為主要變異方向。海拔、土壤類型、成土母質和種植制度共同決定了研究區耕地土壤有機碳的空間分布格局。

Abstract： The spatial variability and main influencing factors of cultivated soil organic carbon （SOC） were analyzed in low mountainous areas based on traditional statistics and geostatistics methods. The mean soil organic carbon density （SOCD） of the top 20cm depth was 2.65kg/m2，which was lower than the average value of the cultivated soils of China （3.00kg/m2）. A positive relationship between elevation and SOCD was found in the study area. Mean value of SOCD of different soil types showed in order of Limestone soil > Muntian yellow soil > Alluvial soil > Rice soil > Purple soil. The areas with weathering products of limestone or dolomite presented significant higher values of SOCD than other areas. The SOCD of five different cropping systems was in order of wheat-corn-sweet potato > rape-rice > wheat-corn > corn-fallow and rice-fallow. SOCD presented a strong zonal anisotropy in north-south direction. The results showed that the spatial distribution of SOCD strongly depends on the coupling effects of elevation， parent materials， soil types and cropping systems.

關鍵詞：土壤有機碳密度;地統計學;各向異性

Key words： soil organic carbon density;geostatistics;anisotropy

中圖分類號：F302.5? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：1006-4311（2020）31-0230-03

0? 引言

土壤碳庫是陸地生態系統中最大的碳庫。土壤有機碳（Soil organic carbon，SOC）通過吸收和釋放CO2，成為決定陸地生態系統碳平衡的主要因子。耕地土壤有機碳是土壤肥力的重要組成部分，其含量降低會造成土壤貧瘠化。

土壤有機碳儲量存在較強的空間變異，自然因素和人為因素共同影響了土壤有機碳的空間變異特征，且不同地理區域影響SOC空間分布的主控因子有所差異。Tan[1]以美國大湖區俄亥俄州為研究區，探討了表層土壤有機碳與自然因素之間的關系，發現高程對土壤有機碳密度（Soil organic carbon density，SOCD）影響顯著。在對蘇格蘭東北部SOC的研究結果表明[2]，SOC的空間分布與成土母質密切相關。此外，不同種植制度對SOC含量也有較大影響。例如，Varvel[3]的研究表明，玉米連作方式對SOC含量的影響大于玉米-大豆和大豆連作。

近年來，一些學者利用全國第二次土壤普查資料，對國家或區域尺度的SOC含量和分布進行了研究[4]。然而，在進行較大區域范圍的研究中，尤其是地形復雜區域，會在一定程度上導致某些信息的損失。因此，有必要進行較小區域，尤其是縣域尺度上的SOC含量深入研究，以提高在區域、國家或全球尺度下，碳循環研究中的準確性。本文采用經典統計學和地統計學相結合的方法，以三峽庫區腹地—云陽縣為研究區域，探討低山區農耕地SOC的空間分布特征和影響因子，為評估三峽庫區耕地土壤有機碳損失和截留能力提供參考數據。

1? 材料與方法

1.1 研究區概況

云陽縣地處于三峽庫區腹心地帶（108°24′32″～109°14′51″E，30°35′6″～31°26′30″N），幅員面積3649km2，屬喀斯特地貌，嶺谷地貌明顯，以低山為主。該縣屬于亞熱帶季風氣候區，日照充足，冬暖夏熱，多伏旱，多秋雨，立體氣候顯著。因為海拔和地勢等因素，農作物種植區多呈東西帶狀分布。研究區土壤類型多樣，分布有水稻土、沖積土、紫色土、山地黃壤、石灰巖土五個土類。

1.2 數據來源及土壤有機碳庫的構建

土壤樣點調查數據從云陽縣農委獲取，數據包括2011年云陽縣6151個采樣點的土壤有機質含量。由全國第二次土壤普查成果中的1：5萬土壤圖，獲得土壤類型（精確到土種）;由《云陽縣土壤志》中的典型坡面數據獲得成土母質、容重、礫石含量等屬性數據。由1：1萬土地利用現狀圖獲得土地利用類型數據，由30m的數字高程模型（DEM）（圖1）獲得高程數據。在GIS技術的支持下，將以上屬性賦值到有機質矢量點數據上，計算土壤有機碳密度（SOCD），構建SOCD數據庫。

SOCD計算公式：

Cd=0.58×（1-A）×H×B×SOM? ? ? ? ? （1）

其中Cd為土壤有機碳密度（kg/m2）;A為礫石含量（%）;H為土層厚度（20cm）;B為體積質量（g/cm3）;SOM為有機質含量（g/kg）;0.58為Bemmelen換算系數。

1.3 軟件和數據分析

本文采用Games-Howell方法檢驗組間數據的差異顯著性。采用ArcGIS9.3，GS+9.0進行地統計分析，建立半方差模型進行各向異性分析以及Morans I指數分析。采用SPSS18.0和MATLAB7.0進行數據分析處理和制圖。

2? 結果與分析

2.1 基本描述和統計

由SOCD樣點基本統計可知，有機碳密度最大值為6.29kg/m2，最小值為0.62kg/m2，平均值為2.65kg/m2，低于全國平均水平（3.00kg/m2）。變異系數29.8%，屬于中等程度變異。由偏度和峰度均接近零（偏度0.4，峰度0.18）可知，研究區有機碳密度基本符合正態分布。

將高程分為四組，分別為：≤300m、300～600、600～900、>900。不同海拔對SOCD的影響在小于900m的范圍內有顯著性差異，隨著海拔的增高，SOCD平均值增加。當海拔>900m時，對應的SOCD平均值與600～900m組的SOCD平均值相差不大，但顯著高于另外兩個低海拔組。各土類SOCD平均值由大到小依次是石灰巖土>山地黃壤>沖積土>水稻土>紫色土。土類之間的SOCD的差別較為明顯，石灰巖土SOCD的平均值最大，達到3.27kg/m2。較含量第二位的山地黃壤高出0.29kg/m2。紫色土最小，SOCD平均值為2.53kg/m2。在八種成土母質中，白云頁巖風化物SOCD平均值最大，為3.45kg/m2，顯著高于其他七種成土母質;石灰巖風化物和長石石英砂巖風化物SOCD均值組間相差不大，但顯著小于白云巖風化物，且顯著大于灰棕紫色泥（頁）巖風化物、棕紅色厚層泥巖和新沖積物。不同種植制度下，SOCD具有很大差別。主要表現為：一年三熟制> 一年二熟制> 一年一熟制。在同一熟制下，不同作物間SOCD均值也不相同。一年兩熟制中，油-稻（2.71kg/m2）大于麥-玉（2.46kg/m2），且差異顯著。一年一熟制中，玉米方式下SOCD均值略大于水稻方式，但差異不顯著。

2.2 各向異性分析

分析過程中定義四個方向，北-南（N-S）、東南-西北（SE-NW）、西-東（W-E）和東北-西南（NE-SW），相鄰方向相隔45°角。由GS+9.0計算半方差函數模型和函數值，并導出每個方向的步長和半方差函數值，然后利用matlab7.0對每個方向上的半方差函數進行擬合并檢驗擬合效果，其中高斯模型的擬合效果最好。各個方向的基臺值和變程各不相同，屬于帶狀各向異性。N-S方向上的基臺值最大（Sill為0.63），變程最小（Range為3.24km），表明在該方向上，研究區的SOCD空間變異最強烈，樣點之間的空間相關作用范圍為四個方向中最短。相反，在W-E方向上，基臺值最小（Sill為0.58），變程最大（Range為5.57km），說明在該方向上，SOCD的空間變異程度最小，樣點間的空間相關作用范圍最大。NE-SW方向和SE-NW兩個方向上的基臺值和變程均屬于中間值，且相差不大。由此可知，在這兩個方向上，SOCD的變異程度屬于中等水平，同樣，樣點間的相互影響的有效距離也處于中等水平。在四個方向上的塊金值與基臺值之比值都處于25～75%，說明四個方向上，SOCD都屬于中等空間相關。

2.3 Morans I指數分析

利用GS+9.0分析Morans I指數，獲得研究區SOCD各向異性Morans I指數分布圖（圖2）。可以看出，平均步長小于2km時，四個方向的指數相差不大且變化一致，都是急劇變小。當步長處于2～8km之間時，N-S方向上的Morans I指數的減小程度比其他方向更為劇烈，在W-E方向上的Morans I指數減小則最為緩慢。說明在該步長范圍內，N-S方向是主要變異方向。

注意到，當步長處于12～18km之間時，N-S方向上的Morans I指數成為四個方向上的最大值，而W-E方向上的Morans I指數則成了最小值，另外兩個方向依然處于中間值。這很可能是由于成土母質、海拔、土壤類型和種植區呈東西向帶狀、南北對稱分布，從而造成SOCD的空間分布在N-S方向上對稱的原因。在N-S方向上，SOCD成規律性的相間分布，必然會導致Morans I指數劇烈降低后再次升高，并有可能在某一步長范圍內為四個方向中最大值。

3? 討論與結論

研究區SOCD與海拔存在正相關關系，這是因為海拔較高的地區多分布在南北兩端和中部鐵峰山背斜，馬尾松、杉樹生長茂密，林地耕地交錯分布，0～20cm表層耕地土壤更易積累有機碳。另外隨著海拔的升高，溫度降低，有機碳分解速度減慢，這也是有利于有機碳積累的一個原因。白云巖風化物是研究區主要成土母質之一，在山地冷涼氣候條件下的針葉林植物群落作用下，主要由白云巖風化物風化而來的山地黃壤，土壤粘化程度不太深，有機質積累多，故含有較高的SOCD。石灰巖土是研究區主要土壤類型之一，由石灰巖風化物發育而來，山地黃壤不連續地鑲嵌其中。在成土過程中，植被覆蓋度高，生草茂密，加之石灰巖水化作用提供的大量Ca2+，Mg2+，利于有機-無機復合膠體的形成，母質有機質含量高，結構好，給土壤的發育留下深刻的影響。灰棕紫色泥（頁）巖風化物，是研究區紫色土主要成土母質，呈東西走向條帶狀，下伏基巖坡度較大，發育成粗骨性砂質土，植被稀少，水土流失極為嚴重，導致SOCD較低。研究區典型種植制度分為三個類型，以麥-玉-薯為代表的一年三熟，以油-稻、麥-玉為主的一年二熟和以玉米、水稻單一種植為代表的一年一熟。不同種植制度下SOCD表現為：一年三熟制>一年兩熟制>一年一熟制。這是因為在一定時間多次輪作時，作物還田量也有相應增加。另外，有機肥的施用，彌補了多次輪作對土壤中有機質的消耗。

研究區農耕地土壤的SOCD平均值2.68kg/m2，低于全國耕地水平（3.0kg/m2）。SOCD在整個研究區屬于中等程度變異。高程、成土母質、土壤類型和耕作制度都對SOCD的含量有顯著的影響。石灰巖土SOCD最高（3.27kg/m2）;海拔越高，SOCD值越大;不同種植制度下土壤有機碳密度表現為：麥-玉-薯輪作>油-稻輪作>麥-玉輪作>玉米、水稻單一種植;石灰巖風化物和白云巖風化物分布區更有利于SOC的積累。地統計學分析結果表明，研究區SOCD呈帶狀各向異性分布特征，主要變異方向為南北方向。成土母質、海拔、土壤類型和種植制度方式共同決定了SOC的空間分布格局。采用經典統計學和地統計學相結合的方法更能全面分析SOCD空間格局。

參考文獻：

[1]Tan Z X， Lal R， Smeck N E， Calhoun F G. Relationships between surface soil organic carbon pool and site variables[J]. Geoderma， 2004， 121： 187-195.

[2]Cresser M S， Gonzalez R L， Leon A. Evaluation of the use of soil depth and parent material data when predicting soil organic carbon concentration from LOI values [J]. Geoderma， 2007， 140：132-139.

[3]Varvel G E，Wilhel W W. No-tillage increases soil prole carbon and nitrogen under long-term rainfed cropping systems[J].Soil & Tillage Research，2011， 114： 28-36.

[4]王紹強，周成虎，李克讓，等.中國土壤有機碳庫及空間分布特征分析[J].地理學報，2000，55（5）：533-544.