新疆安集海灌區膜下滴灌棉田根系層土壤鹽分多尺度 空間分布特征*

喬學瑾，石建初，譚麗麗，范未華，軒俊偉，盛建東，左 強?

（1. 中國農業大學土地科學與技術學院，北京 100193；2. 新疆農業大學草業與環境科學學院，烏魯木齊 830052）

降水稀少、蒸發強烈使得水資源短缺和土壤鹽漬化成為制約新疆等干旱區綠洲農業的主要障礙因子。新疆作為我國最主要的產棉區，平均每年因干旱缺水、土壤鹽漬化損失近5萬t棉花[1]。膜下滴灌技術由于具有節水、抑鹽、增產等效果[2]，近些年來已在新疆得到長足發展。目前，膜下滴灌棉花的種植面積已超過200萬hm2，且仍保持不斷增長的趨勢[3-4]。尤其在北疆的瑪納斯河流域，棉花膜下滴灌技術推廣時間最早、應用范圍最廣，而安集海則是其中典型的綠洲農業灌區之一[5]。由于受地形地貌、氣候以及人為因素（水資源管理和土地利用等）的共同影響，灌區農田土壤鹽漬化問題依然十分突出[6]，其膜下滴灌棉田根系層的鹽分分布與演變動態一直廣受關注。

短期而言，高頻率、低定額的膜下滴灌可使表層土壤脫鹽；但就長期變化而言，由于其淋溶作用微弱，隨著時間的推移，下部根系層鹽分含量可能會明顯升高，致使根系層整體含鹽量逐漸增加[7]。顯然，膜下滴灌技術的大面積推廣應用，必然會導致根系層土壤鹽分的時空分布發生較大變化[8]，從而對土壤次生鹽漬化過程產生重要影響。因此，及時掌握膜下滴灌棉田根系層土壤鹽分空間分布規律及其變異特性，對于當地水資源利用與管理、精準農業的推廣應用、綠洲可持續發展及生態環境保護等均有著極為重要的意義[9]。

土壤鹽分的空間分布及變異規律具有地質結構特性和統計學的隨機特性，可利用地統計學進行研究[10]。迄今，基于地統計學的土壤鹽分演變研究已積累了大量成果[11-14]，其中有關干旱-半干旱區綠洲土壤鹽分空間變異的研究盡管從前相對較少，但正在逐步成為受關注的對象，目前的相關研究多集中于表層土壤且尺度相對較為單一[13-14]。土壤鹽分在膜下滴灌棉田根系層的分布特性使得研究不能僅停留于關注其表層土壤，更應該關注鹽分在整個根系層（尤其是下部根系層）的分布規律。另一方面，土壤作為復雜的自然綜合體，影響其鹽分空間變異的主導因子在不同尺度上呈現出顯著差異[11，14]，這種差異是空間尺度效應產生的根本原因[15]。隨著樣點間的距離增大，變異函數值的隨機成分減少，小尺度上的變異信息可能被遺漏，特別是部分鹽漬化嚴重的區域；同樣，小尺度研究可能會將大尺度上的空間變異規律作為“隨機變異”而忽略[11]。可見單一尺度下的土壤空間變異研究，不利于深入分析土壤鹽分的空間變異結構特征，而多尺度下的研究能夠更精確地表達變量的自相關隨尺度的變化情況。所以，本研究擬針對新疆瑪納斯河流域安集海灌區的長期膜下滴灌棉田，采用地統計學和地理信息系統相結合的方法，研究空間嵌套多尺度根系層土壤鹽分的空間變異特征，以期為灌區水鹽動態的遙感監測以及水土資源可持續利用和精準農業發展提供參考依據。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

安 集 海 灌 區（85°09′E～85°36′E，44°19′N～44°38′N）位于天山北麓、準噶爾盆地南緣、瑪納斯河流域西北部（圖1a），總面積880.1 km2，其中作物種植面積550.4 km2，為沖洪積扇和沖洪積細土平原。當地多年平均降水量177.5 mm、蒸發量1 547 mm、相對濕度65%，年均氣溫6.6 ℃、最高 41 ℃，多西風，光熱資源豐富，屬于典型的大陸性干旱氣候[16]。灌區南北長約40 km（圖1a、圖1b1和圖1b2），僅南部少量農田位于瑪納斯河流域上游，該區域地下水埋深較大（約3～5 m）、礦化度較低，鹽漬化程度較輕，多數農田處于地下水埋深較小（約1～3 m）、鹽漬化程度相對較重的流域中游區域[17]，鹽漬化最為嚴重的區域主要集中于地下水埋深僅在1.2 m左右的泉水溢出帶附近[5-6]，安集海水庫分布于灌區東南側。當地農作物以棉花為主，膜下滴灌技術自1999年起在當地得到大面積推廣應用，目前灌區已基本實現膜下滴灌和農業機械化生產。雖然膜下滴灌使得上部根系層短期脫鹽效果明顯，但由于底土含鹽量高，部分地段仍處于脫鹽不穩定或脫鹽-積鹽反復型狀態[14]。

1.2 采樣點布局

本研究主要針對當地長期膜下滴灌棉田，涉及的野外調查采樣工作包括兩項：遙感影像地物分類（棉田識別）的地面驗證和不同尺度膜下滴灌棉田根系層土壤采樣，分別在2017年和2018年7—8月間開展。

合理采樣數量目前多采用Cochran[18]提出的最佳采樣數公式計算，該公式主要針對區域純隨機采樣模式構建，須基于一定的先驗信息，如樣本均值、標準差等。但實際過程中，采樣前通常難以獲得研究區的這些先驗信息，在先驗樣本信息缺失的情況下，本文擬采用李梅等[19]推薦的方法來確定采樣點數n：選用3個不同尺度嵌套模式（Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ級網格）、采用規則網格法布點進行采樣，采樣點數與間距按尺度大小逐級順序確定，通過遙感影像解譯，以棉花種植（均為膜下滴灌）面積占研究區面積的比例為基準來估算n：

式中，n為樣點數，d為允許誤差（本研究取10%[19]），z為可靠性指標（90%置信水平下，z= 1.64[20]），p為棉花種植面積占研究區總面積的比例。各級網格采樣點數的具體確定方法如下：

Ⅰ級網格：對灌區尺度作物識別（比例p確定）的具體過程如下：基于2017年8月10—20日瑪納斯河流域各類地物的實地標定和8月22日經大氣校正后的哨兵2號L1C級（Sentinel-2 L1C，經幾何精校正的大氣表觀反射率產品）多光譜數據，通過隨機森林模型[21]和谷歌地球專業版（Google Earth Pro）目視解譯相結合的方法對灌區地物進行分類[22]，并對棉田進行提取，得p= 50.93%（圖1b1）。據式（1）得灌區樣點總數n= 67，每點的控制面積約13.14 km2，為方便布點取樣，取整得灌區Ⅰ級網格樣點的間距為4 km。進而基于地理信息系統軟件ArcGIS10.3中的創建漁網（create fishnet），按照空間等間距原則布設單元寬度和高度均為4 km的網格，去除灌區邊界以外的點后，獲得最終樣點數為58（圖1b2）中的紅色點位處）。

Ⅱ級網格：對于多尺度條件下土壤特性的采樣布局，應根據研究區特點進行相應的設計[23]。本研究主要針對長期膜下滴灌棉田根系層土壤含鹽量，故應重點關注鹽漬化較為嚴重、耕地和棉田面積占比較大的區域。因此，首先確定其中鹽漬化較為嚴重的區域為待選區域，就安集海灌區而言，主要分布在流域中游地下水埋深較淺的泉水溢出帶[5-6]；其次從待選區域中選擇若干耕地面積占比最大的Ⅰ級網格單元（4 km×4 km）作為下一級嵌套采樣區（Ⅱ級網格）。基于2017年灌區地物分類結果和上述方法，確定待選區域各4 km網格中最大棉田占比位于灌區中西部（圖b1、圖1b2），相應的p= 62.58%（圖c1）。最后同樣根據式（1）估算得樣點數n= 63，平均各點控制面積約為0.25 km2，此時樣點間距為500 m，進而基于創建漁網得Ⅱ級網格樣點數n= 81（圖1c2）。

Ⅲ級網格：最小嵌套尺度（Ⅲ級網格）樣點間距按地統計常采用的最小樣點間距選擇為100 m[24]，相應地樣點數n= 36，采樣的具體位置仍按上述方法選在Ⅱ級網格（圖1c2）中耕地占比較大、棉田占比最高的網格（圖1d1和圖1d2）。

1.3 樣品采集

基于以上規則，按空間等間距分別布設擬定的Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ級網格，間距分別為4 km、500 m和100 m（圖1b1、圖1c2和圖1d2）。在數字地圖上獲得多尺度網格樣點的經緯度信息后，利用GPS定位技術進行野外采樣。不同尺度土壤采樣于2018年7月14日—8月3日在安集海灌區進行（圖1），此時棉花正處于花鈴期，其生長最為旺盛、蒸騰最為強烈、根系已基本扎至最大深度（1 m左右）[25]，因而可獲得較為完整根系層的鹽分分布狀況。實際采樣時若遇采樣點不在棉田中，則在勘察校準的基礎上重新選擇臨近棉田采集土樣，并用GPS重新記錄采樣點坐標，如確實無法調整，則刪除該采樣點。

受灌區東南側安集海水庫影響，Ⅰ級網格的樣點個數調整為57；因Ⅱ級網格組的四個頂角與Ⅰ級網格點重合，故Ⅱ級網格實際采樣點數為77；為提高測量精度，采用GPS定位與100 m皮尺測距相結合的方法來確定Ⅲ級網格組的36個點。最終全區的采樣點位共170個（如圖1b2、圖1c2、圖1d2中的紅色點位處）。點位確定后，詳細記錄采樣點周圍的地形地貌、植被類型、植被覆蓋度、灌溉系統等要素。各樣點均選擇膜內與膜間裸地的中間位置，用土鉆分6層分別采樣，采樣深度從上到下依次為：0～10、10～20、20～40、40～60、60～80、80～100 cm，共采集土樣2 040個，密封后運回實驗室進行后續處理分析。

1.4 樣品處理與分析

將采集的土樣自然風干、研磨，過1 mm篩后備用，按1∶5土水質量比浸提，測定其電導率EC1∶5（梅特勒-托利多S230型電導率儀，瑞士）。此外，為了準確標定研究區土壤可溶性全鹽含量SSC（g·kg–1）與EC1：5（dS·m–1）的關系，從采集的土樣中隨機選擇灌區南部、中部和北部共60個樣點、360 個土樣，采用殘渣烘干——質量法測定其SSC[26]，最終得灌區SSC與EC1∶5的回歸關系如下：

其他未直接測定SSC的土樣，則通過浸提液的EC1:5經式（2）換算獲得。由于本研究主要關注研究區膜下滴灌棉田根系層整體含鹽量的空間分布特性，盡管棉田中膜下與膜間以及不同層次土壤的含鹽量不同，但研究過程中不再考慮這些細微差異，每個樣點（包括膜下與膜間兩個位置及各自相應的6個土層）均取為一個統一的SSC值，即做整體均一化處理，具體方法如下：對每個樣點膜間與膜下根系層含鹽量先分別根據6層土樣的含鹽量實測值按采樣深度加權平均；之后，每個樣點根系層的含鹽量SSC則根據所獲得的膜間與膜下含鹽量按照當地覆膜棉田膜間裸地（60 cm，占比22.64%）和覆膜寬度（205 cm超寬膜，占比77.36%）[3]進行加權平均，即：

式中，SSC膜間i、SSC膜下i分別為膜間和膜下第i層土（i= 1，2，…，6）實測含鹽量，g·kg–1；ΔHi為采樣深度（取10或20 cm）。

1.5 統計與地統計方法

分別采用傳統統計學和地統計學方法來分析不同尺度根系層含鹽量的空間分布特征。其中傳統統計分析選用SPSS23軟件完成，應用單樣本K-S （Kolomogorov-Semirnov）方法檢驗數據是否呈正態分布，對于不服從正態分布的數據集，經對數變換或博克斯-考克斯（ Box-Cox）變換轉換為正態分布，供地統計分析進一步使用。

地統計研究采用地統計學軟件GS+9.0進行半方差函數分析：以決定系數R2最大、殘差平方和RSS最小為目標，對不同尺度網格點根系層土壤含鹽量采用多組不同有效滯后距離和步長進行擬合優化[27]，從而獲得最優模型及相應的擬合參數。為了對不同點位含鹽量SSC的取值進行線性無偏最優估算，同時給出其估值方差并提高制圖精度，將GS+9.0計算所得的最優變異函數模型及模型參數導入地理信息系統軟件ArcGIS10.3，通過普通克里格對不同尺度各樣點根系層含鹽量進行插值，并進行交叉驗證[28]。最終，根據鹽漬化等級[29]繪制土壤含鹽量空間分布圖、統計各級土壤含鹽量圖斑面積。

2 結果與討論

2.1 根系層土壤含鹽量的傳統統計特征

安集海灌區三個采樣尺度下根系層土壤含鹽量的統計特征參數差異明顯（表1），說明在不同研究尺度下，土壤鹽分分布不均，變化幅度較大。整體而言（4 km尺度），受多年膜下滴灌影響，灌區根系層土壤含鹽量不高，總平均約1.52 g·kg–1，最高達5.01 g·kg–1，根據王遵親等[29]有關干旱和荒漠地區鹽漬化土壤的分類標準，介于非鹽化（< 2 g·kg–1）～中度鹽化（4～6 g·kg–1）之間。由于兩個較小嵌套尺度（500 m和100 m尺度）采樣區域選擇在含鹽量相對較高的泉水溢出帶上，故其含鹽量的均值及最大值均高于4 km尺度，最大值出現在500 m尺度，為6.38 g·kg–1，已達重鹽漬化（6～10 g·kg–1）水平。盡管500 m尺度的樣區主要位于泉水溢出帶，但還包括部分地勢較高和地下水埋深相對較大的地塊，故根系層土壤含鹽量的最小值也出現在500 m尺度，僅為0.10 g·kg–1。從標準差（SD）來看，兩個小尺度樣本集合各樣本點到均值的平均距離更遠，其中仍以500 m尺度的標準差為最大，即該尺度下根系層土壤含鹽量的分布最為離散。

表1 不同尺度根系層土壤含鹽量統計特征 Table 1 Statistics of soil salt content in the root-zone layer relative to scale

變異系數（CV）反映了土壤特性的變異程度。就變異系數而言，三個采樣尺度下根系層土壤含鹽量均為中等強度變異（CV介于10%～100%，表1），辛明亮等[30]有關瑪納斯河流域灌區膜下滴灌棉田表層土壤鹽分的空間變異性分析也呈現出類似的研究結果，但也有研究表明[13，31]，瑪納斯河流域綠洲區或農田中的土壤鹽分達強變異水平，這可能是由于其研究對象除膜下滴灌棉田外，還包括其他作物、荒地等更多復雜的地物。此外，表1結果還表明，隨著研究尺度降低，土壤含鹽量的穩定性趨于下降，CV值逐漸增加，顯然，將Ⅱ級網格選擇在泉水溢出 帶附近是必要及合理的[5-6]。由此可見，較大采樣尺度（如4 km）可能會屏蔽或遺漏部分較為重要的局部信息，對于研究區內部分鹽漬化相對嚴重區域，有必要采用嵌套方式在更小尺度上加密采樣，以充分了解土壤鹽分的空間分布與變異特性。

2.2 根系層土壤含鹽量的空間變異函數

經比較優化，最終確定4 km和100 m尺度的半方差函數為高斯模型（圖2，表2），有效滯后距離為樣區網格x軸、y軸兩者中最大距離的70%，分別為26 622 m和354 m，步長分別為4 050 m和110 m；500 m尺度為指數模型，有效滯后距離為樣區網格對角線最大距離的70%，即3 949 m，步長為500 m。不同尺度根系層土壤含鹽量半方差函數最優模型的R2在90.30%～99.99%之間，相應的RSS則不高于0.04 g2·kg–2，說明經優化獲得的半方差函數能夠較好地表達當地不同尺度根系層土壤鹽分的空間結構特性。

表2 不同尺度根系層土壤含鹽量的半方差函數模型 Table 2 Semivariogram models for soil salt content in the root-zone layer relative to scale

本研究三種尺度條件下根系層土壤含鹽量的變程分別為：9 734 m、2 352 m和198 m，均高于相應的采樣間隔（4 km、500 m和100 m），表明空間內插和制圖是有效的[32]。不同尺度含鹽量的塊金值C0均較小，在0.001～0.103 g2·kg–2范圍內，表明實驗誤差和較小尺度變量變異引起的根系層含鹽量變異較小[13]。此外，各尺度的塊基比（C0/S）均小于25%，屬于空間強相關[33]。土壤鹽分的空間分布主要受隨機性因素（如灌溉、種植和施肥等各種人為活動）和結構性因素（如氣候、地形、成土母質和土壤類型等）的共同影響[11]，隨機性因素會減弱土壤含鹽量的空間相關性，而結構性因素對土壤含鹽量的影響則與之相反[21]。顯然，研究區內各尺度鹽分的空間分布主要受結構性因素影響[31]，其中500 m尺度受結構性因素影響最小，而4 km尺度最大。綜合上述3個不同尺度的塊基比和變程發現，隨著采樣尺度增大，地形地貌、母質、土壤類型等結構因素對根系層土壤含鹽量的影響逐漸增強，而灌溉、施肥等人為活動隨機因素的影響會逐漸減弱。

本研究中土壤含鹽量存在局部自相關性結構，分形維數（D）在1.06～1.85之間，其中，100 m尺度的D值最高，說明其空間自相關部分引起的空間變異性最高，而500 m尺度的D值最小，僅為1.06，表明土壤含鹽量的均一程度較差，與上述傳統統計和塊基比分析結果是一致的[34]。

2.3 根系層土壤含鹽量的空間分布特征

半方差函數模型及其參數是否合適通常可依據交叉驗證結果予以評價[35]，經普通克里格插值后，通過交叉驗證評價的模型精度見表3。總體而言，各尺度模型的插值精度及相關的誤差指標均表現良好，表明本研究所采用的普通克里格插值是合理有效的。就各尺度的插值效果而言，除均方根誤差RMSE（越小越好）外，4 km尺度的各項誤差指標均優于500 m和100 m尺度，其中，500 m和100 m尺度|RMSE-ASE|（即RMSE與平均標準誤差ASE之差的絕對值，越小越好）的結果明顯高于4 km尺度，標準均方根誤差RMSSE（越接近1越好）均大于1，同時ASE均小于RMSE，即500 m和100 m尺度模型的預測值被低估。導致這種現象的原因可能在于：對數轉換會“壓縮”原始數據、減弱趨勢效應，而插值則會產生明顯的“平滑效應”，從而改變數據的空間結構、減小其變異性，進而低估預測值[35]。

表3 不同尺度條件下根系層土壤含鹽量普通克里格插值的交叉驗證結果 Table 3 Cross validation of the Ordinary Kriging interpolation of soil salt content in the root-zone layer relative to scale

基于隨機森林模型提取的棉田分布情況（圖1b1、圖1c1和圖1d1），對插值結果進行裁剪，獲得不同尺度棉田根系層土壤含鹽量的空間分布如圖3所示，統計得棉田不同鹽漬化等級圖斑面積及所占比例見表4。研究區三種采樣尺度下土壤含鹽量并非隨機分布，而是具有明顯的連續變化特征，存在局部聚集現象。

4 km尺度（圖3a，Ⅰ級網格）膜下滴灌棉田基本以非鹽化土為主，占比在70%以上（表4），主要分布在灌區南部及北部部分區域，灌區南部鄰近瑪納斯河流域上游地區，地表水礦化度較低，地勢較高，排水相對較為通暢，所以主要為非鹽化土，而北部也存在部分微地形地勢相對較高之處，非鹽化土則主要集中分布在這類區域；其余少量輕度鹽化土主要以條帶狀沿地下水埋深較淺的泉水溢出帶分布在灌區中部，以及受干渠滲漏影響的北側和地勢低洼的西北側，此外，受灌區東南部安集海水庫滲漏影響，其下游局部地區也有些許輕度鹽化土分布；灌區內最高含鹽量呈中度鹽化水平（表1），但占比極低，僅以“鹽島”形式出現在中部泉水溢出帶和安集海水庫下游低 洼地交匯點處。可見，在灌區尺度上，水鹽動態與均衡主要受所處位置、地勢高低及成土母質等結構性因素（亦即形成條件）的影響，即地形、地貌是影響根系層土壤含鹽量空間分布的主導因素。

表4 不同尺度根系層土壤各鹽漬化等級所占面積及比例 Table 4 Areas and percentages of salinized root-zone soil relative to grade and scale

與4 km尺度相比，500 m尺度（圖3b，Ⅱ級網格）由于整體處于泉水溢出帶，其非鹽化土的面積占比大幅降低（表4），整體已不足60%，主要分布于所選Ⅰ級網格單元（4 km×4 km）中部及東南區域，這部分區域地處泉水溢出帶上游南側，且臨近142團團部（圖1a、圖1b），因生活用水較多而使局部地下水位較低，故根系層鹽分積累受潛水蒸發影響相對較小而呈較低水平；輕度鹽化土的面積占比則大大高于4 km尺度，接近40%，在3個尺度中占比最高，其分布盡管被非鹽化土分割，但在網格北部和西南局部仍呈集中連片的形式；中度鹽化土面積占比盡管高于4 km尺度，但仍然較低，尚不足2%，零星分布于輕度鹽化土范圍內的地勢低洼處，形成幾個明顯的“鹽島”。表1顯示該尺度含鹽量最大值為6.38 g·kg–1，已達重度鹽化水平，但僅涉及個別點位，因而在克里格插值過程中作為異常值被平滑剔除，故相應的等級分類中未出現重度鹽化土（圖3b，表4）。

由于選擇的是棉田占比最大的Ⅱ級網格單元，故100 m尺度（圖3c，Ⅲ級網格）的非鹽化土面積占比又較500 m尺度得到顯著提升，為3個尺度中最高，達74%以上（表4），集中連片分布在所選上級網格單元（500 m×500 m）中的絕大部分區域，主要為應用膜下滴灌技術較久的棉田；輕度鹽化土則從網格西南至正北呈間斷性帶狀分布，占比22%左右，其中棉田應用膜下滴灌技術的時間相對較短，且北部靠近排堿渠（隨著膜下滴灌的大面積推廣應用，目前已基本被廢棄）；與另兩個尺度類似，中度鹽化土仍以“鹽島”形式分布于輕度鹽化土范圍內，但總體占比已升高至近4%。100 m尺度上，地形高程差較小，又因為深耕、平地等農業措施，使地形地貌等結構性因素的影響減小，而灌溉、施肥、耕作等隨機性人為因素則成為影響這種田間尺度條件下水鹽分布最主要的因素。綜上，安集海灌區土壤鹽漬化無疑是自然條件和人為活動綜合作用的產物，大尺度范圍的分布規律主要受地形地貌等結構性因素的影響，而中小尺度則受人為活動等隨機性因素的影響較大。

總體而言，4 km尺度從整體上反映了根系層土壤含鹽量在區域上的空間分布趨勢，隨著膜下滴灌技術的不斷推廣應用，除少部分有潛在鹽漬化危險的區域外，安集海灌區膜下滴灌棉田根系層土壤的鹽漬化已得到較好的控制（表4，圖3a）。但這種較大的尺度可能會模糊局部細節，因此本文在充分考慮研究區特點從而設計不同尺度的情況下，進一步在較小尺度（500 m和100 m尺度）上探索了根系層土壤鹽分的分布及變異狀況。隨著空間尺度的降低，根系層土壤含鹽量的空間變異增大，土壤鹽漬化在典型網格中更為突出，比如由于地處鹽漬化較為嚴重的泉水溢出帶，所選擇采樣的500 m尺度網格根系層土壤鹽漬化最為嚴重，變異系數和空間變異程度最大，分布最為復雜（表4，圖3b）；100 m尺度上，“鹽島”的分布特征更加清晰（圖3c）。當然，若僅考慮小尺度的采樣，除增加成本和工作量外，還極易使宏觀分布特征破碎化，不足以反映整體的分布趨勢，在實際過程中也是不可取的。所以，通過多尺度研究識別不同尺度的特點，才可能真正認識根系層土壤鹽分的空間分布規律與變異特性。

以上分析針對的是根系層整體，而以往相關研究多數關注的僅是表層（常取為0～20 cm）土壤[11，30]。為了充分展示土壤含鹽量在不同層次根系層上的分布規律，特將上述0～100 cm根系層土壤分為表層（0～20 cm）和深層（20～100 cm），同樣通過克里格插值分別獲得不同尺度兩個不同層次土壤含鹽量的空間分布如圖4所示。

長期膜下滴灌的結果使得含鹽量在不同層次土層中呈現出較大差異，表層土壤受滴灌水分的不斷淋洗，絕大部分處于非鹽化狀態（圖4a）～圖4c）），輕度鹽化土呈零星狀分布在兩個較大尺度（4 km和500 m尺度）網格中，在100 m小尺度上的占比幾 乎可忽略不計。相應地，由于次灌水定額較低且缺少排鹽通道，被從上部土層淋洗的鹽分僅能逐步在下部根系層累積，導致深層土壤含鹽量增大，故20～100 cm土層各尺度條件下的非鹽化土所占比例均急劇減小，而輕度鹽化土占比則急劇增加（圖4d～圖4f），在500 m和100 m兩個小尺度上中度鹽化土所占比例已不可忽略，尤其在500 m尺度出現的重度鹽化土“鹽島”已較為明顯。可見無論在何種尺度上，僅通過表層土壤調查，并不能客觀、準確地反映膜下滴灌棉田根系層土壤鹽漬化的分布規律與變異特性，從而可能會導致區域水土資源管理與生態環境治理的錯誤決策。

3 結 論

本文以安集海灌區為研究區，采用經典統計學和地統計學相結合的方法，探索了4 km、500 m和100 m三個不同尺度條件下膜下滴灌棉田根系層（0～100 cm）土壤含鹽量的空間變異特征與分布規律，得到主要結果如下：（1）灌區根系層土壤含鹽量分布不均，變幅較大（含鹽量介于 0.10～6.38 g·kg–1），但總體水平較低，主要為非鹽化土和輕度鹽化土，僅少部分區域達中度水平，無重度鹽化土分布；（2）灌區土壤鹽漬化是自然條件（結構性因素）和人為活動（隨機性因素）綜合作用的產物，不同研究尺度根系層的土壤含鹽量均具有明顯的空間結構特征，可用半方差函數模型較好地表征，相應半方差函數的變程均大于采樣間距，樣點內插和制圖有效，伴隨尺度的增大，根系層土壤含鹽量的變異程度減弱、空間自相關性和結構性因素影響增強；（3）不同研究尺度下根系層土壤含鹽量的統計特征與空間分布規律差異明顯，大尺度（4 km）可較好地展現土壤鹽漬化在灌區上的整體分布狀況，中、小尺度則可觀測到大尺度不能觀測到的細微變化，由于較小尺度采樣網格主要選在鹽漬化相對更為嚴重區域，因而較4 km尺度而言，兩個較小尺度（500 m和100 m）的土壤鹽漬化稍顯嚴重。此外，以往常采用的表層土壤采樣無法真實表征膜下滴灌棉田根系層土壤的鹽漬化狀況。因此，針對鹽漬化嚴重區域，應結合不同嵌套尺度并進行完整根系層采樣，以更加清晰準確地闡明膜下滴灌棉田根系層土壤含鹽量的空間分布規律和變異特性。土壤鹽分演變是眾多影響因素在空間和時間上相互作用的結果，本研究僅探討了土壤含鹽量在空間上的分布規律和變異特性，有必要充分利用遙感技術和手段，進一步開展長期膜下滴灌棉田根系層土壤含鹽量的時空演變規律研究，從而為當地區域性水土資源管理和生態環境建設及可持續發展提供合理可靠的依據。