土壤氮磷鉀與鎘空間分布及其相關性研究

于 平，王梓龍，2*，盛 杰，蔣 超

（1．西南科技大學城市學院，四川 綿陽 621000；2．成都理工大學地質災害防治與地質環境保護國家重點實驗室，四川 成都 610000）

三臺縣麥冬種植歷史悠久，自古以來都是麥冬重要產地，三臺麥冬產量己占全國總產量的60%以上，是三臺縣一項重要的農業支柱產業。麥冬是一種名貴的中藥材，具有重要的藥用效益［1-3］。劉立萍等［4］對麥冬的藥用價值展開了深入研究，論證了麥冬“專補胃陰”這一傳統說法的正確性，明確指出麥冬生津養胃的奇特藥效。王慧等［5］指出麥冬具有獨特的降血糖作用，也逐漸引起了人們的廣泛重視。然而，由于早期農民分散種植，種植技術落后，插種方式和加工工藝落后，以及為增加產量而大量施用農藥化肥等，種植地區土壤遭到破壞和污染，麥冬農藥殘留超標，導致耕地區的土壤肥力下降，土壤養分不均衡，麥冬產品質量下降。許多優質麥冬受此影響，在對外出口時遭遇國際貿易壁壘，影響麥冬出口創匯。事實上三臺縣麥冬種植區耕地的土壤不僅受到農藥化肥的污染，也受到了較嚴重的重金屬污染。

土壤氮、磷和鉀是植物生長和生產的重要營養來源，它們對土壤性質、植物生長等具有一定的影響，在農業生產中發揮著重要的作用［6-7］。鎘（Cd）是人體非必需且有毒的元素，會致癌、致畸和致突變，對人類健康危害很大［8-9］。很多學者對這兩方面進行了大量研究［10-13］，有的學者也對二者的關系進行了梳理［14-17］。但這些研究大都是在實驗室內進行，缺乏對土壤氮磷鉀與鎘在野外大田條件下空間分布及其相關性的研究。氮磷鉀肥料會影響植物對鎘的吸收效果，既有抑制作用，也有促進作用，即不同含量的氮磷鉀可能促進作物吸收鎘元素，使土壤中的鎘含量降低，也可能抑制作物吸收鎘元素，使土壤中鎘含量增加。所以研究二者之間的空間相關性對改良土壤肥力，降低土壤重金屬污染，實施精準農業具有重要的指導作用。本研究以此為切入點，選擇麥冬耕作區土壤為研究對象，全面地分析了土壤氮磷鉀與鎘在0 ～50 cm 土層中的空間分布規律及其相關性，為指導實施精準農業，提高集約化耕作土壤生產力和降低環境壓力提供理論依據。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

研究區地處中國四川省綿陽市三臺縣耕地區（北緯31°20′34″，東經104°52′59″），位于涪江左岸沖積平原——綿陽平原。三臺縣屬亞熱帶濕潤性季風氣候，四季變化明顯，年平均氣溫為15 ～22℃，空氣相對濕度為79%，年降水量為22.77 億m3，降水充沛（降水量882 ～1 134 mm，具有明顯的夏雨型特征，冬春降水少而夏秋降水集中，形成年際降水不均。降水最多的年曾達1 523.5 mm，最少年為598.8 mm。）。土壤為水稻土類，潴育水稻土亞類，潴育鈣質紫泥田土屬，夾黃紫泥田土種［18］。地塊平坦、整齊，肥力中等、均勻，具有代表性。研究區主要以玉米和麥冬間作套種為主。pH 值為4.9 ～8.3。

1.2 樣品采集與分析

在研究區內選取常年間作套種玉米和麥冬的區域作為典型的小尺度采樣區并進行采樣，采樣面積為40 m×80 m，劃分了32 個邊長為10 m 的正方形區域，每個正方形區域內隨機取3 個點進行采樣，然后取平均值作為該正方形區域的最終數據。土壤樣品采集工具為原狀取土鉆，直徑50 mm。對每個采樣點進行現場自上而下0 ～10、10 ～20、20 ～30、30 ～40、40 ～50 cm 分層采集，避免上下層混摻，如圖1 所示。采樣時間為2019 年3 月，共采集土壤樣品480 個，現場采集到的每個土壤樣品立即裝袋封口并編號。土樣帶回實驗室內自然風干，剔除雜質，過2 mm 孔徑篩后備用。土壤堿解氮（AN）采用堿解擴散法，土壤有效磷（AP）測定采用0.5 mol/L NaHCO3浸提—鉬銻抗比色法，土壤速效鉀（AK）測定采用1 mol/L NH4OAc 浸提—火焰光度法，土壤重金屬鎘在HNO3和HCIO4按4∶1 的二酸混合物中進行消解，并使用原子吸收分光光度計對消解液中的鎘進行分析。

圖1 采樣點網格劃分及編號圖

1.3 數據分析

數據使用Excel 2016，Minitab 16 和SPSS 25 進行分析。利用GS+進行地質統計分析和IDW 插值。利用Surfer 繪制土壤AN、AP、AK、Cd 的三維空間分布圖。數據分析過程中的公式如下:

總體方差:

式中，N為有限總體所含元素；μ為總體平均數。

標準差:

式中，S為標準方差；xi為第i個變量值；為變量均值。

變異系數:

式中，Cv為變異系數大小。

平均偏差:

式中，i為采樣點，m1為采樣點i的測定次數，j為采樣時間，Si，j為第i個采樣點在j日期所測得的含量，為j日期所有采樣點的平均含量，m2為土層的樣本均值。

均方根差:

式中，i，m1，j，Si，j，，m2意義同前。

線性相關系數:

式中，pi和qi分別為某樣點的實測值和預測值，為實測值的均值，為預測值的均值，δp和δq分別為實測值和預測值的標準差，r考慮了實測值和預測值間的交互影響，因而對偏差不敏感。

采樣點數目公式:

式中，N為采樣點數目；t為各顯著性水平所對應的t氏分布值（經查t分布表獲得）；S為樣本標準差；x為樣本均值；d為估算精度。

2 結果與分析

2.1 土壤AN、AP、AK 與Cd 含量的描述性統計分析

土壤AN、AP、AK 與Cd 含量 在0 ～50 cm深度的描述性統計分析見表1。峰度為0，偏度為0（表中峰度值已減3）時，則變量呈正態分布。變異系數（Cv）用于定量確定空間變異性的大 小。Cv≤10%時 為 弱 變 異，10%＜Cv＜100%時為中等變異，Cv≥100%時為強變異。由表1 可知，AN、AP、AK 3 種養分偏度檢驗值基本為正值，屬于右偏，最大值和最小值之間差異顯著，表明其在研究區內的值域分布廣泛，但峰度檢驗值較大，屬于尖峰分布，說明AN、AP、AK 含量集中分布在某一值域范圍內。AN 含量的Cv范 圍 在49.09% ～67.97%， 屬 中 等 變 異，AP、AK 含量的Cv范圍分別在32.41%～39.03%、27.43%～33.38%，均屬于中等偏弱變異。說明研究區內AN、AP、AK 含量均屬于中等變異。其中AN 含量的Cv最高達到67.97%，說明人為因素對AN 空間變異性的影響較AP 與AK 強。

Cd 含量偏度檢驗值有正有負，但峰度檢驗值都小于0，屬于平峰分布，說明Cd 含量分散度較高。Cd 含量隨深度逐漸減小，Cv在27.14%～57.68%之間，屬于中等變異。且Cd 含量在0 ～30 cm 深度范圍內較高，高于背景值0.079 mg/kg［19］，30 ～50 cm深度范圍內含量與背景值基本一致。

表1 土壤AN、AP、AK 與Cd 含量在0 ～50 cm 深度的描述性統計

2.2 土壤AN、AP、AK 與Cd 的趨勢分析

利用Origin 2018 對不同層位土壤AN、AP、AK與Cd 平均含量的變化趨勢進行分析（表2）。由表2 可知:AN 含量隨深度增加有遞減趨勢，AP 含量在10 ～20 cm 有微小的升高趨勢，但之后隨深度一直下降，AK 含量在0 ～40 cm 隨深度增加而降低，在40 ～50 cm 有顯著增長趨勢。說明研究區內AN、AP、AK 含量隨深度增加基本呈逐漸減小趨勢，AK 含量在40 ～50 cm 深度有積聚現象。Cd含量隨深度呈波動性下降，表層含量最高。

表2 AN、AP、AK 與Cd 含量隨深度的變化趨勢

2.3 土壤AN、AP、AK 與Cd 的相關性分析

AN、AP、AK 與Cd 在0 ～50 cm 不 同 深 度的Person 相關性分析見表3 ～7，由表3 ～7 可知，AN 與AP 含量在0 ～10、10 ～20、20 ～30、30 ～40、40 ～50 cm 土層的相關性系數分別為0.931、0.818、0.965、0.852、0.688，呈負相關關系且相關性強。AN 與AK 含量在0 ～40 cm 呈負相關關系，30 ～40 cm 相關系數較低（0.022），在40 ～50 cm 呈正相關關系，相關系數為0.553，二者總體呈負相關關系，相關系數0.553 ～0.861。AP 與AK 在0 ～20 cm 呈正相關關系，在20 ～50 cm 呈負相關關系，相關系數0.342 ～0.902。

另外，AN 與Cd 含量在0 ～20 cm 相關性高于20 ～50 cm，AP 與Cd 含量在0 ～30 cm 相關性高于30 ～50 cm、AK 與Cd 含量在10 ～20 cm 相關系數為0.721，高于其他土層。

表3 0 ～10 cm AN、AP、AK 與Cd 含量相關性

表4 10 ～20 cm AN、AP、AK 與Cd 含量相關性

表5 20 ～30 cm AN、AP、AK 與Cd 含量相關性

表6 30 ～40 cm AN、AP、AK 與Cd 含量相關性

表7 40 ～50 cm AN、AP、AK 與Cd 含量相關性

2.4 不同深度AN、AP、AK 與Cd 含量的空間分布分析

為了進一步直觀地反映AN、AP、AK 與Cd 含量的空間分布情況，采用更為直觀的三維圖進行研究。運用反距離加權法（IDW）對不同深度的AN、AP、AK 與Cd 含量在整個采樣區域內進行插值，獲得了更多的Cd 含量數據，從而繪制AN、AP、AK與Cd 的空間分布圖（圖2 ～5）。由圖可知，AN、AP、AK 與Cd 的空間分布不規則，在不同深度都出現了“山峰”和“山谷”現象。AN 含量在0 ～20 cm 土層呈平坦分布，在20 ～50 cm 土層中部呈東南向西北帶狀高兩側低的現象；AP 和AK 含量空間分布隨深度逐漸平緩，“山峰”也逐漸減少；Cd 含量在0 ～30 cm 層中變化較大，峰值的數量較多，說明受擾動的影響較大。Cd 含量隨深度逐漸減小，峰值也更少，分布更均勻，且逐漸趨于穩定。

圖2 不同層位土壤AN 含量空間分布

圖3 不同層位土壤AP 含量空間分布

圖4 不同層位土壤AK 含量空間分布

圖5 不同層位土壤Cd 含量空間分布

2.5 土壤AN、AP、AK 與Cd 的擬合分析

土壤AN、AP、AK 與Cd 含量的測量值在不同的深度是不同的，為了找出不同深度土壤AN、AP、AK 與Cd 含量的關系和擬合方程，本文分析了多種擬合模型并分別以AN、AP、AK 含量為自變量，以Cd 含量作為因變量，通過計算選擇出最佳模型（表8）。通過模型分析得出AN、AP、AK與Cd 含量均符合一元二次方程，0 ～20 cm 深度AN 和Cd 的擬合方程的精度較高，R2分別為0.909、0.994，均高于0.85，但隨著深度加深，擬合精度明顯減弱。AP 在0 ～10 cm 與Cd 的擬合效果較差，但隨深度增加，擬合精度逐漸增大，R2在0.959 ～0.983 之間。AK 在20 ～40 cm 擬合精度較低，跟Cd 的相關性也較弱。

表8 不同深度土壤AN、AP、AK 與Cd 含量的擬合方程

3 討論

本文以麥冬耕作區不同層位土壤為研究對象，采 集 了0 ～10、10 ～20、20 ～30、30 ～40、40 ～50 cm 土層深度的土壤樣品，測定了土壤中AN、AP、AK 和Cd 含量，分析其含量的空間分布，以及AN、AP、AK 與Cd 之間的空間相關關系。描述性統計分析表明，AN、AP、AK 3 種養分在研究區內的值域分布較廣，但大部分都集中在某一值附近。這與張嬋嬋等［20］研究土壤速效氮磷鉀空間變異特征得出的速效養分在研究區的值域廣泛，但大部分集中在某一值域附近的結論一致。研究區內AN、AP、AK 含量的Cv范圍均處于10%～100%，屬于中等變異，與張嬋嬋等［20］和Guan 等［21］研究得出的土壤氮磷鉀含量空間變異性存在中等變異的結論一致。但張嬋嬋等［20］的研究中指出速效磷的變異系數最高，而本文研究得出的AN 含量的變異系數最高，達到67.97%。與張嬋嬋等［20］研究結果的差異可能與本研究區農民施加氮肥較多有關。Cd 含量隨深度逐漸減小，屬于中等變異，且0 ～30 cm 土層范圍的含量高于背景值，30 ～50 cm 土層范圍的含量與背景值基本一致，說明人為因素對Cd 含量的影響較大，會促進Cd 含量的積聚，這與Raúl 等［22］研究阿根廷大草原土壤重金屬得出的人類活動會促使土壤中Cd 含量升高和累積的結果一致。

趨勢分析表明，在0 ～30 cm 土層內，Cd 含量與AN、AK 含量呈正相關變化，與AP 含量呈負相關變化，說明AN 和AK 會促進Cd 的累積并抑制作物對Cd 的吸收，從而導致土壤中Cd 含量升高，AN 和AK 含量越高，效果越顯著，而AP 會促進作物對Cd 的吸收，導致土壤中的Cd 含量降低。Singh 等［23］研究了萵苣吸收鎘與施氮量的關系，得出施氮量高于150 mg/kg 時，會抑制植株對鎘的吸收，本研究中AN 含量高于150 mg/kg，也具有抑制作物對Cd 的吸收，二者結論一致；Miller 等［24］和楊錨［25］發現作物吸收Cd 含量隨土壤中磷含量的升高而增加，作物吸收的Cd 越多，土壤中的Cd 含量越低，這與本研究得到的結論相同。

相關性分析表明，AN、AP、AK 在空間上具有一定的相關性，AN 與AP 相關性最強，AP 與AK 次之，AN 與AK 較弱。Alberto 等［26］研究了阿根廷稻田中氮磷鉀的時空變異規律，得出氮磷鉀在空間上具有強烈的相關性，且采樣尺寸為11.9 m×20 m 的網格能較好地反映其空間相關性。本研究中得到的AN、AP、AK 在空間上具有一定的相關性，與Alberto 等［26］的結論基本吻合，但也存在差異，主要的原因可能是采樣尺度不同引起的。0 ～30 cm 深度AN、AP、AK 與Cd 的空間相關性高于30 ～50 cm，這是因為表層土壤受外界人為因素的影響較大，人類耕作活動會同時影響AN、AP、AK 與Cd 含量的變化，在施肥的過程中也會帶入Cd 離子，而且與趨勢分析所得的結論一致。

空間分布分析表明，AN、AP、AK 與Cd 含量隨深度增加，其空間分布逐漸平緩，峰值數量逐漸減少。Cd 含量的空間分布圖中得出峰值數量較多，說明其空間變異性較明顯，這與戴明新等［27］研究四川瀘縣農業土壤Cd 含量空間變異性得到的結論一致。另外，空間分布圖中的峰值可能是由于人類耕作活動，自然降雨，灌溉蒸發，空氣污染等因素導致的。

分析土壤AN、AP、AK 與Cd 含量的擬合方程，得到AN、AP、AK 與Cd 含量均符合一元二次方程，擬合精度較高，說明AN、AP、AK 與Cd 含量之間存在一定的關系，這與前面的分析結果一致。

4 結論

研究區內AN、AP、AK 含量隨深度增加逐漸減小，且均屬于中等變異，其中AN 含量的變異系數最高達到67.97%，說明人為因素對AN 空間變異性的影響較AP 與AK 強。重金屬Cd 隨深度有減小趨勢，且Cd 含量在0 ～30 cm 深度范圍內較高，高于背景值0.079 mg/kg，30 ～40 cm 深度范圍內含量與背景值基本一致，說明人為因素對Cd 含量的影響較大，且會促進Cd 含量的積聚。

研究表明土壤AN、AP、AK 與Cd 含量在空間上具有相關性且符合一元二次方程。主要表現為AN 和AK 會促進Cd 的累積并抑制作物對Cd 的吸收，從而導致土壤中Cd 含量升高，AN 和AK 含量越高，效果越顯著，且AP 會促進作物對Cd 的吸收，導致土壤中的Cd 含量降低。