土壤養分的空間變異性研究進展

佘潔石云趙娜馬小燕朱曉雯張風紅何洪源郭瑞張鐵昭

(1.寧夏大學地理科學與規劃學院，寧夏 銀川 750021；2.寧夏(中阿)旱區資源評價與環境調控實驗室，寧夏 銀川 750021；3.銀川市銀西生態防護林管護中心，寧夏 銀川 750021)

土壤養分是指土壤中可被植物吸收的礦物營養成分的總稱，對植物個體和種群的發展具有重要意義，是影響群落演替和生態系統正常運行的關鍵因素之一[1]。土壤養分的空間變異指土壤養分在不同位置表現出不同性質的現象，最早由英國土壤學家Milne在20世紀30年代提出[2]。自20世紀90年代以來，土壤養分的空間變異就一直是國際農業科學的研究重點[3-5]。對土壤養分空間變異的研究，不僅能加深對土壤形成過程及土壤結構的認識和理解，而且能為揭示土壤物質與植物空間分布之間的關系提供理論依據，對于農作物的田間管理和環境污染的防治都具有一定的積極意義。本文通過對國內外土壤養分空間變異性的研究進展和現狀進行回顧、總結，在對變異來源進行分析的基礎上，介紹了地統計學、地理信息系統(Geographic Information System，GIS)、遙感以及人工神經網絡等方法在土壤養分空間變異性研究中的應用，并對當前研究中存在的問題進行了分析，對未來的研究提出展望，以期為我國土壤資源的規劃和治理實踐提供參考和借鑒。

1 土壤養分空間變異研究進程

1.1 國外研究進程

20世紀80年代中后期開始，隨著地統計學的發展，國外學者就對表層土壤(0～20 cm)養分進行了大量研究[6-8]。Yost等[9]利用半方差法對夏威夷島土壤養分空間變異的變程進行了測量，結果表明不同的養分在土壤中分布的相關距離不同。Tsegaye等[10]的研究指出，植物對各養分的非等量吸收是造成土壤養分空間變異的關鍵因素之一。隨著研究的不斷深入，一些土壤科學家開始對影響土壤空間變異的因素進行研究，Chambers等[11]對土壤中一些元素進行了測量，通過磷、硫、鐵等養分的狀態揭示了土壤中養分含量的變化與生態系統之間的關系。Jalali等[12]通過對交換性鉀釋放速率的分析指出，坡度也是影響變異性的一個重要因素。Roger等[13]在對瑞士弗里堡州土壤磷的研究中發現，土壤的利用類型、成土母質和地形屬性都會在一定程度上影響土壤磷的空間分布。近些年，國外學者針對土壤養分空間變異的研究涉及各個空間尺度，研究的內容也不斷拓展[14-17]，研究數據主要來源于各個組織機構，研究的出發點和落腳點都是基于對土壤屬性的預測和改良，研究結果則是為土地資源的管理和規劃進行輔助。

1.2 國內研究進程

我國學者對于土壤養分空間變異的研究始于20世紀80年代，并從90年代后期至今取得了長足的發展[18-24]。早期的研究都是運用地統計學方法，郭旭東等[25]利用Kringing插值和地統計學方法對土壤養分的空間變異性進行了研究；陳浮等[26]在長期定位試驗的基礎上，對無錫市甘露鄉近20年的耕層土壤養分進行了研究，并對其變異特征和形成機理進行了分析。20世紀以來，隨著地理信息系統(GIS)的深入發展，對土壤中各養分的變異度以及土壤養分變異來源的研究逐漸成為研究的主要方向[27-31]。李娜等[32]以新疆伊犁為研究區，對土壤中全量和速效養分的空間變異特征進行了分析。林建平等[33]運用經典統計學、相關性分析、方差分析探討了不同高程的耕地土壤養分分布和變化情況，并對土壤養分含量與高程的空間耦合關系進行了分析。劉杏梅等[34]在對土壤養分的空間變異特性進行研究的基礎上，對其影響因素進行了探討，表明土壤養分的空間變異同時受到結構性因素和隨機因素的影響。趙晴月等[35]通過對中國玉米主產區耕層土壤養分的空間變異特征和影響因素的研究發現，在相同的研究尺度下，影響不同養分空間分布的因素不同。事實上，對土壤養分變異度的研究有利于及時掌握土壤養分的分布現狀，可為合理施肥和現代化農業的發展提供理論依據，而對于變異來源的探究有助于深入認識土壤與作物之間的聯系以及空間作用對于土壤的影響，可以為土壤養分含量的涵養與作物生產功能的維系提供有價值的參考[36]，有利于研究成果的應用和推廣，為針對性提升地區的土壤肥力和優化土地利用結構提供科學依據。

2 影響土壤養分空間變異特性的來源分析

土壤養分的空間變異普遍存在，來源廣泛且復雜。按照變異來源的特性，可分為系統變異與隨機變異兩類，其中系統變異主要由地形、成土母質、土壤類型、土地利用方式和人類活動等引起，而隨機變異主要由采樣、分析等誤差產生[37]。

2.1 系統變異

2.1.1 地形 地形與土壤養分的空間分布存在顯著的空間相關性，隨著地形地貌條件的變化，土壤養分含量也會隨之發生改變[38]。地形對土壤養分空間變異的影響主要體現在坡向、坡度和海拔上[39]。海拔主要通過影響氣溫和土溫，對物質的分解率產生影響，進而影響有機物和養分的積累。坡向則通過改變土壤的水熱條件和植被狀況，從而影響土壤中的物理、化學和生物過程，進而影響土壤養分含量。坡度對土壤養分的影響則主要由重力作用和地表徑流的侵蝕力引起[40]，坡度越大養分越容易流失，即土壤養分在坡面上的變異性隨坡度的增加而增大。

2.1.2 成土母質 成土母質是土壤形成的物質基礎和土壤養分的最初來源，是影響土壤養分空間變異的主要因素。成土母質主要通過影響土壤中的土壤團聚體數量及其穩定性、物理化學性質組成和風化淋溶過程等，引起并決定了土壤中大多數養分含量的變異[41]。李軍等[42]通過對煙田土壤養分狀況與成土母質之間的關系研究得出，不同母質類型對耕作層土壤養分含量影響很大，表現為土壤質地較細，保肥能力較強。張競等[31]研究也表明成土母質的差異與土壤養分空間變異呈現正相關關系，且成土母質對土壤養分空間變異的影響往往起決定性作用。

2.1.3 土壤類型 不同土壤類型的土壤養分含量存在顯著差異，同一土壤類型的不同養分含量也大不相同。呂貽忠等[43]在對山地典型土壤剖面各發生層的土壤養分測定中指出，在一定海拔范圍內，隨著土壤類型的變化，土壤有機質含量也隨之發生改變。楊艷麗等[44]對不同類型土壤的表層養分數據進行方差分析，結果顯示土類之間養分存在顯著差異，且沼澤土和水稻土養分含量較高。事實上，土壤類型和母質之間存在顯著的交互作用[45]，不同的土壤類型，其成土過程、土壤礦物組成以及土壤發育程度都存在差異，土壤養分含量也因此會有不同的表現。

2.1.4 土地利用方式 土地利用是人類利用土地進行各種活動的綜合反應，是影響土壤養分變化最直接、最顯著的因素[46，47]，受經濟、政策、技術等多因素的影響，主要通過影響土壤水肥含量、植物殘體的數量和性質及耕作管理措施，從而影響土壤養分的分布[13，45]。曹慧等[48]在研究高強度開發背景下的土壤養分變異特點時發現，土壤養分的空間變異受土地利用方式的影響，菜田和水田的養分含量普遍高于自然林。趙義博等[49]對勝利礦區土壤養分空間變異影響因素的研究發現，礦業用地的養分含量顯著低于草地和林地，證實了不同土地利用方式下土壤養分含量不同。

2.1.5 人類活動 人類活動主要影響土壤中養分的積累和消耗，秸稈還田、施肥、種植制度等都會對土壤養分的空間分布產生不同作用[26]。江葉楓等[41]的研究表明秸稈還田可改良土壤結構與理化性質，促進微生物活力與作物根系發育并提高氮肥利用率，從而提高土壤養分含量。吳光磊[50]研究發現施肥可顯著提高土壤養分含量并使其在一定水平上保持穩定。種植制度則通過人類對土地的利用方式以及利用強度的改變進一步影響土壤養分的積累和消耗，張翔等[51]在探究不同種植制度和施肥對煙田土壤養分的影響中發現，連作會導致土壤養分含量下降，并且影響土壤的調控能力，Roger[13]、李新堯[52]等的研究也證實對土壤進行輪作更有利于土壤養分的提高。

2.2 隨機變異

隨機變異主要由取樣、分析等誤差產生。其中取樣誤差可由多方面產生，首先是取樣的數目應與所取置信水平及精度有關[53]，且隨著采樣點數量的增加，相對標準誤差和絕對偏差都呈現出明顯的非線性變化趨勢[54]。其次，采樣間距也會對試驗結果和精度造成影響[55，56]，采樣的間距一般是根據土壤變異性來估計的，最佳采樣間距應為變程的1/4～1/2。采樣尺度對土壤養分空間變異的影響也尤為顯著，許多針對土壤性質空間變異規律的研究發現，隨著研究尺度的增大土壤養分的空間異質性逐漸減小[57-59]，且小比例尺下預測精度更高。在取樣方法上，網格法相對成本更低且效果好。

研究分析時產生的誤差主要包括試驗操作失誤、數據的遺落和缺失、對數據分析方法的不熟練以及試驗方法和相關模型的選擇不當而造成的試驗結果異常等。

3 土壤養分空間變異的研究方法

3.1 統計學在土壤養分空間變異研究中的應用

3.1.1 經典統計學方法 傳統的研究方法是由Fisher所創立的經典統計學方法，該方法假定研究變量隨機且獨立，服從某種三維概率分布，并通過一些統計值和相關變量描述試驗結果[60]。經典統計學作為統計學的根基，操作簡單，工作量小，在其后的長久時間內得到了廣泛的應用。但其也存在一定的缺點:首先，在小樣本情況下，試驗精度不夠；其次，忽略了土壤特性在空間上的相關性，在某種程度上不能滿足研究和生產的需要。

3.1.2 地統計學方法 由于土壤是一個時空連續變異體，具有高度的空間異質性[61]，經典統計學在結構和過程分析方面就顯得力不從心。20世紀70年代，Yost[9]、Burgess[62]等將地統計學方法引入到土壤養分空間變異研究中來。地統計學來源于經典統計學，并以經典統計學為基礎，以區域化變量為研究對象，通過半變異函數和克里金插值來研究自然現象的空間相關性和依賴性。其中半變異函數是研究土壤變異特性的關鍵[63，64]，通過半變異函數可描述土壤養分空間變異結構，反映土壤養分的空間自相關程度，而克里金插值則以變異函數的理論和結構分析為基礎，對研究區域內的變量進行無偏最優估計。Riha等[65]運用地統計學方法對林地土壤有機質的空間分布進行了分析。張有山等[18]對北京昌平縣土壤養分進行空間變異的研究，并根據研究結果繪制了土壤養分圖。王軍等[66]運用地統計學方法對陜北小尺度區域內的土壤養分進行了分析，并指出土壤有機質、全氮、全磷、有效氮、有效磷都具有非常強烈的空間相關性。

地統計學方法不僅能夠揭示土壤養分在空間上的分布和變異特征，并且能有效地解釋空間格局對生態過程與功能的影響[67]，在早期的研究中得到了廣泛的應用，但其對于影響因素考慮較少，無法全面的分析環境因子對養分分布的影響，并且試驗結果精確性和準確性不足，故其在應用中仍存在一定的局限性。

3.2 GIS在土壤養分空間變異研究中的應用

針對以往研究涉及的尺度較小的問題，GIS由此被引入到研究中來。同前兩種研究方法相比，GIS能有效地結合屬性數據和地理數據，可將研究尺度拓展到更大的范圍。GIS在土壤養分空間變異的研究中通常是與地統計學方法結合使用，郭旭東等[25]結合GIS和地統計學方法對河北遵化市土壤表層(0～20 cm)養分的空間變異性進行研究，得到了結合GIS的地統計學方法能夠很好地描述土壤養分的空間變異規律這一結論，并且驗證了基于GIS的地統計學方法對于揭示大區域尺度下土壤養分空間變異特征的有效性，為地統計學在大區域尺度下的應用提供了有效參考。張敏等[68]運用GIS和地統計學相結合的方法研究了新鄭市土壤有機質、全氮、有效磷、速效鉀的空間變異，該研究結果為有效利用土壤和因地制宜開展施肥工作提供了依據。

對于GIS而言，其最為顯著的功能是對空間數據的管理，但對于某些特定問題的空間分析卻有所欠缺，而地統計學方法則恰恰相反。通過結合GIS和地統計學方法，不僅能發揮GIS在空間數據管理上的優勢，也能充分地運用地統計學的空間分析能力。由于其方法簡單，結果相對準確，在研究中發揮了巨大的作用。但該方法也存在一定的缺點，如需要的取樣點多、樣本龐大，耗時耗力，并且由于應用在較大尺度，往往精確度較低。

3.3 機器學習在土壤養分空間變異研究中的應用

3.3.1 人工神經網絡 人工神經網絡是20世紀80年代以來人工智能領域興起的研究熱點，它是在現代神經科學研究成果的基礎上提出的一個由大量神經元連接組成的，用來模擬大腦神經系統的一種信息處理網絡[69-71]。人工神經網絡方法以其獨特的優勢和高效處理信息的能力，在許多領域和實際應用中取得了顯著成效，也因此受到了土壤學家的關注，在土壤養分的空間變異研究方面得到了成功運用[72-76]。

借助人工神經網絡方法對土壤屬性進行空間變異分析多應用于小尺度區域，Ulson等[77]利用反向傳播網絡算法對樣點的屬性數據進行訓練，研究結果表明在田間尺度上神經網絡方法的預測效果比常規方法更好。董敏等[78]通過對比GARBF神經網絡、RBF神經網絡以及Kriging插值法對土壤樣本進行分析和預測的結果得出:神經網絡的擬合能力和空間插值能力皆強于Kriging插值法。此外，在大尺度小樣本的研究中，神經網絡插值也具有優勢，雷能忠等[79]在利用BP神經網絡對安徽省舒城縣土壤全氮的空間變異特征研究中得出，神經網絡方法相比傳統的Kriging插值方法更有優勢。徐劍波等[80]在對廣東高州市耕地土壤有效磷的空間變異分析時，也得出了相同的結論。然而，依賴于訓練樣本和網絡結構的神經網絡方法也存在一些問題，比如收斂速度慢、訓練過程存在不確定性、訓練出的網絡在本質上并不具有容錯性以及網絡結構的選擇存在一定的主觀性等，如何解決這些問題，也是未來研究的一個方向。

3.3.2 分形理論 分形理論是由法國數學家Mandelbrot[81]提出的一種用于研究客觀事物分形分維的數學工具，在20世紀80年代被引入到土壤養分空間變異的研究中來。分形理論的引入擴展了土壤空間變異研究的理論思想和研究方法，在土壤特性空間變異規律研究方面取得了一定的研究成果。Tennekoon等[82]在分析北美3個點的水力導流系數時，通過擬合一個多重分形模型，對數據進行分析并估計了其參數，發現所有數據的潛在統計量是非高斯的，并且模型能夠再現數據的概率分布，證明了分形理論的有效性。管孝艷等[83]采用多重分形理論對土壤特性的空間分布特征進行分析發現，多重分形參數在反映土壤特性空間變異性方面效果好，且能為合理布點采樣提供參考。分形理論不僅滿足土壤學科中非線性研究的要求，能更加客觀地描述空間變量的分布結構，并且具有揭示事物規律的特點，已逐漸成為分析土壤養分空間變異的重要方法之一[84，85]。

利用分形理論對土壤空間變異特征進行分析同樣也存在一些問題，如分形理論的應用存在前提條件和局限性，其要求土壤屬性空間分布特征表現出自相似性或尺度不變性，并且分維數與多重分形譜的計算要求取樣點至少跨越2個以上數量級，增加了取樣分析工作的負擔和成本，不利于研究成果的推廣應用[84]。此外，對于有機質、大量養分元素等在田間尺度甚至區域尺度上的變異特征研究[85]的實際效果并不理想。

3.4 遙感在土壤養分空間變異研究中的應用

以往的基于土壤分級制圖法及樣點數據空間內插等方法，適用于較均一的環境，但對于高度異質的景觀，較難得出理想的預測結果[86]。20世紀70年代，由于其在大尺度區域上的優勢，遙感開始作為一個重要的分析方法被引入到土壤養分空間變異性的研究中，并且得到了廣泛的應用。連綱等[87]利用遙感影像結合數字地形技術，分析和預測不同土地利用、地形條件下土壤養分的空間變異和分布特征，發現在較大的區域尺度下，利用遙感信息對土壤養分的空間分布進行預測的精度高于多元線性逐步回歸預測。張素梅[88]、Mirzaee[89]等的研究也證實遙感數據的加入可以明顯提高土壤養分空間變異研究的預測效果。基于遙感方法對土壤養分空間變異的研究不僅能將研究尺度擴展到更大范圍[90]，并且能有效提高對土壤養分空間分布的預測精度，對土壤地理、資源動態監測和土地資源管理都具有重要意義。

但由于遙感影像的本質是基于某個時間點獲取的地物靜態影像資料，土壤養分的變化卻是一個實時的、動態的過程，因此對于土壤養分空間變異的動態研究仍是所面臨的一個難點。此外，在數據源方面，現有的研究對多源數據涉及較少，多源數據的共享和集成也將為土壤養分遙感監測提供新的技術手段。

4 存在問題及研究展望

4.1 存在問題

隨著應用研究的不斷深入和科學技術的日益發展，土壤養分的空間變異性研究取得了很大進展和許多重要的研究成果，但由于土壤自身的復雜性和自然環境的動態性，決定了土壤養分空間變異研究的難度，因此目前研究仍存在以下問題。

4.1.1 在研究方法上，經典研究方法仍存在許多不足 如在運用地統計學方法對土壤養分的空間變異進行研究時，試驗所選的半方差函數和模型是否能最好地反映土壤養分空間分布的實際情況，并沒有嚴格的標準來確定。其次，盡管現有的研究方法能在一定程度上對研究區域的情況進行分析和預測，然而不管是何種方法，都不可避免地存在缺點，因此對現有方法的不足進行改進也是目前亟待解決的問題。

4.1.2 在研究內容上，對時間變異規律的研究較少 現有的研究主要集中于土壤養分空間變異規律的研究上，然而土壤養分的變化是一個實時的、動態的過程，不僅會在空間尺度上產生，也會在時間尺度上產生，僅對空間變異規律進行研究無法全面、準確地反映土壤中養分變化的真實情況。

4.1.3 在研究尺度上，涉及尺度單一 以往的研究主要集中于單一采樣尺度上，對于如何有效獲取、掌握以及應用多尺度空間信息來揭示連續空間上的土壤變異規律的研究鮮見報道。

4.2 研究展望

針對土壤養分空間變異研究中所存在的問題，建議應重點深入開展以下幾方面的研究。

4.2.1 對經典研究方法的改進和先進研究方法的引入 首先，應針對現有研究方法的不足進行改進，如針對人工神經網絡訓練時間長、所需樣本數據大的缺陷，可通過替換輕量級的主干網絡、引入遷移學習思想等方法[91，92]有效的克服。其次，通過相關地理學者相關研究可以發現人工智能方法的引入，能夠進一步拓寬地理學的研究方法和研究領域[93，94]，對于地理學的發展具有積極的意義。此外，多種方法的綜合應用對于揭示土壤養分的空間變異規律也具有重要作用，如將分形維數作為半變異函數的一個重要參數已經在應用研究中取得了許多成果[95]。此外，結合地統計學方法與遙感、神經網絡也有報道[96]。

4.2.2 加強對時間變異規律的研究 對于土壤養分時間變異的研究可以促進對作物不同生長時期土壤養分的分布和變化的了解，對提高作物產量、水肥利用效率和降低環境污染均具有重要意義[97]。因此，在今后的研究中，應加強對土壤養分時間變異的研究，將宏觀分析與微觀機理研究相結合，以便更加準確的揭示土壤養分在時空四維尺度上的演變規律。

4.2.3 研究尺度的合理選擇以及多研究尺度的綜合運用 在運用不同的尺度進行研究時，研究的意義和作用存在較大的差別，大尺度的研究結果能為區域規劃和農業管理決策提供可靠的參考，中小尺度的研究則有利于合理布局農作物的結構，指導施肥和耕作。在進行研究時，應根據研究目的選取合適的研究尺度。此外，多種研究尺度的綜合使用能更有效地揭示土壤養分的時空變異規律，對土壤養分的預測也更加準確和全面。