基于最小數據集的吉林省黑土耕層土壤質量評價

梅 楠，谷 巖，李德忠，梁 堯，袁靜超，劉劍釗，任 軍，蔡紅光※

（1. 吉林農業大學農學院，長春 130118；2. 吉林省土壤肥料總站，長春 130030；3. 吉林省農業科學院農業資源與環境研究所，農業農村部東北植物營養與農業環境重點實驗室，長春 130033）

0 引 言

土壤作為地球生物圈的重要組成部分，是農業和自然生態系統的基礎[1]。土壤質量的概念是在人口增加并對土地過度開發導致土壤資源退化進而威脅農業可持續發展的背景下提出來的[2]。土壤質量是指土壤的綜合能力，涵蓋維持生產能力、保護環境質量以及促進動植物健康3 個方面[3]，能夠敏感地反映土壤條件及土壤管理的動態變化[4]。這一概念的提出，對于全面理解土壤，合理使用和分配物資、財政等起到了關鍵作用[5]。因此，土壤質量優劣與農田科學管理、區域生態安全及農業可持續發展密切相關。

土壤質量評價工作是對土壤內在屬性的量化表達，通過土壤的物理、化學和生物特性來反映[6-8]。其分析評價方法也從定性分析[9]發展到定量分析[10]，其中，土壤質量指數（Soil Quality Index，SQI）因其計算簡單性和定量靈活性成為最常用的方法[11-15]。雖然土壤物理、化學、生物屬性都可以反映土壤質量，但考慮到測定成本及測試方法難易程度等因素，需根據研究目標有針對性的篩選最具代表性指標。最小數據集（Minimum Data Set，MDS）可以利用最少的指標來監測反映由于土壤管理措施改變引起的土壤質量變化，目前已廣泛應用于評估土地利用方式、耕作培肥方式、種植系統的改變對于土壤質量的影響[16-20]。基于此，可以通過求和[21]、相乘[22]和求均值[23]的方法計算SQI。然而，這些方法并不能比較每個指標對SQI的貢獻。綜合質量指數法通過為MDS中的每個指標分配權重和標準化得分，為解決上述難題提供了一個新的契機[11-12]。

黑土是擁有黑色或暗黑色腐殖質表土層的、性狀好、肥力高的優質土地，主要分布在中國東北溫帶濕潤、半濕潤氣候區。目前關于東北黑土區土壤的研究主要集中在兩個方面，分別是黑土在耕地化過程中土壤性質的改變以及其保護途徑及調控機制。東北黑土區目前已進入穩定利用時期，此時土壤肥力的退化、維持和提升，主要依賴于農田管理措施[24-26]。輪作、秸稈還田、施入有機肥等措施在改善例如土壤孔隙度，土壤有機質等土壤結構及功能相關的特定指標中發揮重要作用[27-31]。上述表明，針對黑土多數研究僅從個別指標著手來探明其退化的原因及改善途徑，但因土壤的復雜屬性，土壤肥力的提升也應考慮土壤性質的互作效應，對于黑土進行土壤質量綜合評價顯得尤為重要。

吉林省黑土面積（1.1萬 km2）占東北黑土面積的16.18%，主要分布在中部平原糧食主產區，以全省64%的耕地面積生產出全省80%以上的糧食[32]，其土壤質量的優劣對于保障吉林省乃至國家糧食安全至關重要。本研究以吉林省中部典型黑土耕層土壤作為研究對象，基于土壤結構與功能指標，構建土壤質量評價模型，通過建立MDS來篩選評價指標，探討評價指標體系的可行性和適用性，提出黑土保持較高土壤質量及生產力的土壤參數適宜范圍。研究結果可為提高黑土生產力、選擇合理農田管理措施提供理論及參數支持。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

研究區位于黑土廣泛分布的吉林省中部平原地區，選擇吉林、四平、松原及長春4市的玉米連作區黑土耕層土壤（0～20 cm）為研究對象，成土母質為黃土或黃土狀母質。其中吉林、四平均屬于中溫帶濕潤季風氣候，松原、長春分別屬于溫帶大陸性季風氣候。年平均氣溫分別為3.9、5.0、4.5、4.8 ℃，年平均降雨量分別為700、650、423、582 mm。該區域均具有冬季、春季大風干燥，夏季高溫多雨的氣候特征。各采樣區基本情況及采樣點分布見表1、圖1。

表1 吉林省黑土耕層土壤取樣點信息Table 1 Soil sampling point information of layer of black soil in Jilin Province

1.2 數據來源

1.2.1 樣品采集

2017、2018年玉米收獲后，每塊樣地30 m×30 m區域范圍內，基于隨機性和代表性原則，采用混合采樣法在耕地表層（0～20 cm）采集土壤樣本共1 401份。采集的土壤樣品經自然風干、過篩后用于土壤理化性質測定。

1.2.2 土壤理化性質及玉米產量測定

共測定土壤理化指標8項，其中耕層厚度采用鋼卷尺測量；土壤容重測定采用環刀法；土壤有機質測定采用重鉻酸鉀容量法-外加熱法；酸堿度測定采用土水比1∶1電極法；全氮測定采用半微量凱氏定氮法；有效磷測定采用Olsen法；速效鉀測定采用l mol/L NH4Ac提取-火焰光度法；速效氮采用堿解擴散法測定。玉米產量測量采用多點采樣取平均值法。

1.3 土壤質量評價方法

1.3.1 最小數據集的構建

研究綜合選取表征土壤理化性質的8個指標建立土壤質量全數據集（Total Data Set，TDS），利用皮爾森相關分析得到重要數據集（Important Data Set，IDS），主成分分析結合Norm值構建最小數據集[14,18-19]。

Norm值為該指標在由成分組成的多維空間中矢量常模的長度，長度越長，表明該指標在所有主成分的綜合載荷越大，其解釋綜合信息的能力就越強。Norm 值計算公式如下：

式中Nik是第i個指標在特征值≥1的前k個主成分上的綜合載荷；μik是第i個指標在第k個主成分上的載荷；λk為第k個主成分的特征值。

1.3.2 土壤質量指數建立

各數據集評價指標通過因子分析確定權重，通過評價指標得分函數去量綱化得到標準得分[2,10,22-23]。最后得到全體數據集的土壤質量指數（SQI-TDS）、重要數據集的土壤質量指數（SQI-IDS）和最小數據集的土壤質量指數（SQI-MDS）。計算公式如下：

式中SQI為土壤質量指數（Soil Quality Index），Wi為第i項土壤指標的權重，Si為第i項土壤指標的標準得分，n為各數據集中的參評指標數量。

1.4 數據處理

應用SPSS22.0對數據進行主成分分析及雙變量相關性分析，用Origin 2018對數據進行線性擬合。

2 結果與分析

2.1 耕層土壤屬性描述性統計分析

耕層土壤質量一般通過土壤理化指標反映，耕層土壤屬性特征差異明顯（表2）。一般采用變異系數（CV）來反映指標的敏感程度，可分為4種類型：不敏感指標CV ＜10%；低敏感指標 10%≤CV＜50%；中等敏感指標50% ≤CV＜100%；強敏感指標CV≥100%[33]。本研究選取8項理化指標作為評價因子，耕層容重為不敏感指標，變異系數為6.37%。耕層厚度、pH值、有機質、全氮、堿解氮、速效鉀變異系數分別為17.18%、13.54%、18.06%、25.42%、26.78%、31.94%，為低敏感指標。速效磷（54.69 mg/kg）為中敏感度指標，變異系數為64.82%。由此可以看出黑土耕層土壤化學指標的變異性普遍大于物理指標變異性。玉米產量為3.83～15.00 t/hm2，變異系數12.05%，接近不敏感指標，可見黑土能夠維持較穩定的農田生產力。

表2 耕層質量評價指標隸屬度函數與參數Table 2 Membership function and parameter of evaluation indicators for cultivated land quality

由全國第二次土壤普查分級標準[34]及吉林省第二次土壤普查結果（表3）可知，土壤有機質（均值為26.78 g/kg）及全氮（均值為1.36 g/kg）與吉林省第二次土壤普查時（23.71 g/kg、1.25 g/kg）水平相近，同屬于三級中等水平。說明對于黑土而言，豐厚的腐殖質層很好地調節了土壤養分循環流動，較好地保持了土壤的養分供應。速效養分（堿解氮、速效磷、速效鉀）及pH值較吉林省第二次土壤普查結果相比，都有不同程度的提升或降低。其中堿解氮變化幅度較小（-2.17%)屬于三級中等水平。速效鉀及pH變化幅度較大（+28.30%、-15.19%），其中速效鉀屬于二級豐富水平，而pH則由中性變化為弱酸性。速效磷的變化幅度是最大的，高達+746.59%，由原來的五級很缺乏水平提升到一級很豐富水平。產生以上較大變化的原因，可能是磷元素通過施肥得到補充，同時它在土壤中運動較慢，經過長期積累所致。而土壤pH從中性變為弱酸性可能是由于研究區域冬春季節干旱大風導致土壤風化程度較大，同時雨熱同季使土壤富鋁化作用明顯，以及不合理的施肥措施所致。

表3 吉林省黑土耕層土壤質量評價指標統計特征及第二次土壤普查結果Table 3 Statistical characteristics of soil quality evaluation index of black soil layer in Jilin Province and results of the second soil survey

2.2 耕層土壤質量評價指標體系

2.2.1 最小數據集建立

本研究共選取耕層厚度（Soil Depth，SD）、容重（Bulk Density，BD）、pH值、全氮（Total Nitrogen，TN）、速效磷（Available Phosphorus，AP）、速效鉀（Available potassium，AK）、堿解氮（Available Nitrogen，AN）、有機質（Soil Organic Matter，SOM）8個指標進行土壤質量評價構成全量數據集（Total Data Set，TDS），從以上8個指標中篩選出與產量顯著相關的6個指標（SD、BD、pH、AP、AK、SOM）構成重要數據集（Important Data Set，IDS）（表4）。為排除IDS中各指標多重共線性問題，同時篩選出土壤質量評價中的關鍵指標，最小數據集（Minimum Data Set，MDS)被建立。對IDS中的各指標進行主成分分析（表5），提取特征值>1的3個主成分（累計貢獻率為68.76%）來解釋大部分參評指標的變異性。

表4 耕層土壤評價指標皮爾森相關分析系數矩陣Table 4 Pearson correlation analysis coefficient matrix for topsoil evaluation index

表5 重要數據集中各指標主成分分析（PCA）結果及Norm值Table 5 Principal component analysis results and Norm values of each indicator in the important data set

在各主成分中，通過Norm值（最高Norm值10%范圍內）及各指標相關系數（<0.4）來判定是否入選MDS。結合表4可知，主成分1中SOM與AP的Norm值較高，但兩者相關系數<0.4，全部被選入MDS。主成分2、3中分別只有pH及BD擁有較高Norm值可被選入MDS。因此黑土耕層土壤質量評指標體系有SOM、AP、BD、pH值。本研究初選指標8個，MDS包含4個指標，指標篩選過濾率達到50.0%，較為顯著地簡化了評價指標體系，最大程度消除了指標間因信息重疊對評價結果造成的影響。

2.2.2 最小數據集合理性驗證

最小數據集評價指標體系合理性驗證是土壤質量評價的重要環節[20]，最小數據集指標選擇的合理性直接影響耕層土壤質量評價的準確性。分別對TDS與IDS中各指標進行主成分分析，得到各個指標的公因子方差確定權重（表6）。將各指標標準化后代入SQI函數計算不同數據集形成的SQI。其中全量數據集土壤質量指數（SQI-TDS）介于0.28～0.71，平均值為0.53，重要數據集土壤質量指數（SQI-IDS）介于0.27～0.81，平均值為0.59，最小數據集土壤質量指數（SQI-MDS）介于0.22～0.75，平均值為0.53。從線性回歸分析結果（圖2）可知，MDS與IDS計算出的SQI與SQI-TDS均存在顯著的正相關關系（P<0.001），且SQI-MDS決定系數大于SQI-IDS決定系數（0.771>0.716）。說明建立的黑土耕層土壤質量評價體系能夠較好地反映全量數據集中對于耕層土壤質量評價的信息，并且具有較好的代表性。

表6 耕層土壤質量評價指標公因子方差及權重Table 6 Common factor variance and weight of topsoil quality evaluation index

2.3 黑土耕層土壤質量評價

土壤質量指數是通過集成去量綱化的評價指標所得到的，其數值大小反映土壤綜合特性。本文采用MDS指標體系對吉林省中部黑土耕層土壤質量進行評價。從縣域尺度來看，整體呈現東部高西部低的趨勢（圖3）。進一步將SQI結合產量來看，土壤質量指數的變化具有隨產量的增加先增加后下降的趨勢（圖4）。說明土壤質量的提升在一定范圍內可以促進產量的提升，但當產量更大幅度提升時，則可能通過掠奪式的生產方式進而破壞土壤質量而得到的。

根據耕層土壤質量與作物生產力、隸屬函數的對應關系，結合SQI-MDS與產量擬合曲線，黑土耕層土壤質量指數處于0.69～0.76區間時，能維持較好的土壤質量及較高的產量，耕層處于相對合理的狀態。評價指標的隸屬函數表示該指標與土壤質量指數之間的近似一元函數關系，因此當SQI-MDS處于0.69～0.76區間時，隸屬函數值f(x)也應處于0.69～0.76之間，從而可根據隸屬函數反推計算對應評價指標的適宜范圍值（表7）。從表中可以看出，黑土耕層土壤質量評價指標體系適宜范圍分別是容重為1.23～1.43 g/cm3，pH值為4.84～6.96，有機質為33.14～35.81 g/kg，速效磷為122.46～136.06 mg/kg。上述耕層土壤參數適宜范圍可為提升黑土玉米種植區耕層土壤質量提供依據，即可以通過改變調控措施使核心指標處于適宜范圍，從而改善耕層土壤質量，更大程度地發揮黑土生產水平。

表7 MDS土壤評價指標體系適宜范圍Table 7 Appropriate range of MDS soil evaluation index system

3 討 論

3.1 土壤質量評價方法

在由土壤、作物、氣候組成的生物小循環中，土壤肥力、環境和生產力的可持續性與土壤質量的高低息息相關[13]。國內外學者針對土壤質量定量評價提出了許多方法，例如內梅羅綜合指數法[35]、灰色關聯分析法[36]、TOPSIS[37]、土壤質量指數法[8,10,38]，其中土壤質量指數法的最大優勢是能夠充分考慮評價指標實測值、權重及指標間相互作用對評價結果的共同影響。同時，在篩選評價指標時，最小數據集（Minimum data set，MDS)因簡單易行、經濟適用和可操作性強等原因通常與土壤質量指數法相結合，并被廣泛應用[3,5,7,10,17,18]。綜合相關研究結果，結合黑土特性及數據可獲得性，本研究分別選擇排在使用頻率前6位的化學指標（SOM、AP、AK、AN、pH、TN）和排在第1位和第5位的兩個物理指標（BD、SD）作為MDS指標篩選的TDS（初始指標）[14,19]。利用PCA結合NORM值的方法盡可能避免評價指標所包含的土壤質量信息被忽略，用較少的指標表達大部分信息量，從而篩選出MDS[20,39]。MDS中土壤有機質被篩選頻率最高（88%），土壤容重、速效磷被篩選頻率分別為52%和50%，與大多數前人研究結果一致，表明本研究所選擇的TDS與篩選出來的MDS均有很好的代表性[24,37,39]。SQI-MDS與SQI-TDS的顯著相關關系進一步說明MDS能夠較好替代TDS指標對黑土耕層土壤質量進行正確評價（圖2）。根據MDS篩選出的4個評價指標，結合農業生產實際情況，耕層容重、土壤有機質和速效磷通過耕作和施肥措施易于改善[39]，而土壤pH一般通過常規的耕作和培肥措施是難以改善的，所以在農業生產過程中，要注意酸性肥料的施用。

3.2 吉林省黑土耕層土壤質量

通過計算SQI-MDS得到吉林省黑土耕層土壤質量指數各樣點變化范圍為0.22～0.75，均值為0.54，除長春市外，整體呈現出自東向西逐漸遞減趨勢（圖3）。基本符合評價指標有機質和速效磷東高西低、東南高西北低的空間分布特征[40]。其中長春市SQI較低可能由于采樣點距工業廠區較近，土壤受到不同程度污染所致[41]。土壤生產力的提升與可持續是研究土壤質量的重要目標之一，縣域尺度上土壤質量指數與產量的擬合關系也進一步證明了MDS評價土壤質量的科學性（圖4）。與大多數研究結果一致，黑土玉米田耕層土壤質量指數與產量存在顯著的相關關系[13,17,20,39]。不同的是，大部分研究結果表明土壤質量指數與產量呈顯著正相關關系，而本研究則表明土壤質量指數隨產量呈現先增加后下降的趨勢。說明產量的提升在一定程度上可以通過提升土壤質量來實現，但對于產量的過分追求，采取不適當的農田管理措施則可能會對土壤質量帶來負面影響。根據耕層土壤質量與作物生產力、隸屬函數的對應關系，結合SQI-MDS與產量擬合曲線，能夠得出較高土壤質量指數及較高產量時MDS指標的適宜范圍，BD為1.23-1.43 g/cm3，pH為4.74～6.96，SOM為33.14～35.81 g/kg，AP為122.46～136.06 mg/kg（表6）。對于MDS各指標，其中BD，pH及SOM在相關研究中基本達成普遍共識，而AP作為核心評價指標為提升黑土生產力提供了新的思考方向[14,33,38,39,42]。

4 結 論

1）吉林省黑土玉米種植區耕層土壤養分屬于中等偏上水平，土壤有機質（26.78 g/kg）、全氮（1.36 g/kg）、堿解氮（119.74 mg/kg）處于三級中等水平，速效鉀（168.96 mg/kg）處于二級豐富水平，速效磷（54.69 mg/kg）處于一級豐富水平，土壤酸化現象明顯（pH均值為5.76），土壤化學指標變異系數大于物理指標。

2）本研究所選擇的8項黑土玉米田耕層土壤質量評價指標特征差異明顯，覆蓋土壤質量評價指標中使用頻率排名前6位的指標，全量數據集（TDS）具有較好代表性。利用最小數據集（MDS）評價方法，從8項指標中篩選出耕層容重、有機質、速效磷、pH值4個指標，構成黑土玉米田耕層土壤質量評價指標體系。通過不同數據集計算的土壤質量指數（SQI）之間存在顯著的正相關關系，且SQI-TDS均值與SQI-MDS均值相等，說明篩選出的MDS能夠很好的替代TDS對黑土玉米田耕層土壤質量進行評價。

3）黑土玉米種植區耕層土壤質量指數分布在0.22～0.75之間，均值為0.53，呈現東高西低的趨勢。縣域尺度上，土壤質量指數隨產量先增加后降低趨勢。說明在農業生產實踐中，對于高產的追求一定要配合適當的農田管理措施，通過提高土壤質量來達成，不應以犧牲土壤質量作為代價。

4）黑土玉米種植區保持較高土壤質量指數及產量的最小數據集各指標適宜范圍分別為：容重為1.23～1.43 g/cm3，pH值為4.74～6.96，有機質為33.14～35.81 g/kg，速效磷為122.46～136.06 mg/kg。目前，研究區域土壤容重、pH處于適宜范圍，有機質與速效磷含量的提升還應通過秸稈還田、合理施用有機肥及磷肥等培肥措施來實現。