基于最小數據集的江淮丘陵區土壤質量綜合評價

宋洪炳 郭偉玲

(安徽理工大學空間信息與測繪工程學院，安徽 淮南 232000)

土壤質量指標通常用來衡量土壤質量，其可以評估一個地區的土壤整體狀況，也可以為水土保持提供依據[1]。土壤質量評價可以直接或間接地反映生態系統的變化和人為擾動對土壤所造成的影響，而用數學方法綜合評價土壤質量，能更加直觀地反映土壤的總體狀況。土壤質量指數法可以有效評價土壤質量，量化土壤質量的各項指標對土壤進行更好的管理，因此廣泛應用于土壤質量評價當中[2]。目前，土壤質量評價方法主要有模型評價法、灰色關聯法、土壤質量指數法等。最小數據集(MDS，Minimum Data Set)最早由Larson和Pierce提出[3]，其能夠篩選出最能反映土壤質量的指標。最小數據集法通常用于評價和監測耕地土壤質量的變化，MDS構建中常用的方法包括主成分分析、聚類分析等[4]。其中，主成分分析可以將多個變量轉換為少量具有非重復信息的綜合指標，從而最大限度地保留原始數據信息，在研究中使用頻率最多。目前，將主成分分析構造MDS與土壤質量指數法相結合在土壤質量評價被廣泛使用[5]。

目前，關于江淮丘陵區地區的研究主要是土壤養分及侵蝕的空間分布，對于該地區土壤質量評價較少。馬渝欣等[6]運用地統計方法和GIS技術結合研究了滁州市定遠縣農田表層土壤有機碳含量的空間分布和影響因子；趙明松等[7]則是研究了該地區土壤養分含量的空間變異特征及其影響因素；劉曉華等[8]基于3S技術平臺研究江淮丘陵區土壤侵蝕空間分布與土地利用類型、植被、坡度等環境因子的關系。本文在基于土壤質量綜合指數模型的基礎上，通過主成分分析法，應用指標全集和最小數據集指標對江淮丘陵區土壤質量進行評價，為制定改善土壤質量措施提供理論支持和實踐指導。

1 數據基礎和研究方法

1.1 研究區概況

安徽省江淮丘陵地區位于淮河流域和長江2大流域之間，是中央丘陵和東南丘陵的過渡地帶，該區域的海拔高度在20～500m，包括低山、丘陵、崗地、湖濱與沿江平原等。行政區包括肥東縣、肥西縣、定遠縣、鳳陽縣、滁州市等地，土地面積1.54萬km2。江淮丘陵地區屬于在北亞熱帶向暖溫帶的過渡帶地區，全年雨量分布不均，年平均氣溫為14.7℃，年平均降雨量為896.3mm，年日照時數平均2306.7h，主要分布有黃棕壤、黃褐土、水稻土、砂姜黑土、紫色土等土質，是安徽省重要的糧油生產基地之一。

1.2 數據基礎

先對江淮丘陵區土壤質量主要指標進行統計分析，通過國家青藏高原科學數據中心下載的nc文件在QGIS中完成江淮丘陵區的圖像提取，在ArcGIS中進行數據提取，使用多維工具創建NetCDF要素圖層，將屬性表數據導出，結果見表1。

表1 土壤質量評價指標統計特征

1.3 研究方法

1.3.1 主成分分析法

主成分分析法是建立最小數據集的核心方法。全量數據集(TDS，Total Data Set)認為，土壤質量指標對土壤質量有相同影響[9]，最小數據集通過主成分分析法，選擇對變化敏感的土壤屬性指標進行主成分分析，各主成分的特征值越大，表明土壤指標體系的特征越具有代表性。因此，只選取特征值大于1的主成分作為研究對象，計算特征值>1的主成分上所有指標的載荷，并選擇旋轉因子載荷絕對值≥0.5，且在同一主成分下最高載荷值和最高載荷值90%以內的指標進入最小數據集。對同一主成分下的入選指標進行相關性分析，相關系數r<0.5時，表明指標間不相關，則全部選入最小數據集；r>0.5時，以Norm值的大小作為進入最小數據集的指標[10]。

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越強[11]。Norm值計算公式：

(1)

式中，Nik是指第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 指標標準化及隸屬度計算

由于每個評價指標的維度不同，一些指標在數量上存在很大差異。為了保證結果的準確性，減少不同指標數量和維度之間的差異，在進行相關性分析之前需將各項指標原始數據都進行標準化處理[12]，通過隸屬度函數計算，土壤質量指標可以轉換為0～1的無量綱值。指標隸屬度值越大則土壤質量指數的值越大。根據各評價指標對于土壤功能的不同影響將隸屬度函數分為2類，升型函數和降型函數；升型函數是指在一定范圍內，土壤質量隨著指標的增加而增高，大于該范圍后，土壤質量水平達到最佳并且趨于穩定，而降型函數則相反。各類型函數計算公式如下。

升型隸屬度函數：

(2)

降型隸屬度函數：

(3)

式中，f(x)為土壤指標得分；x為土壤指標實際值；x1、x2為土壤指標中的最小值和最大值。

1.3.3 指標權重計算

全量數據集先將全部需要測定的土壤質量指標進行主成分分析，并以該指標的公因子方差與所有指標的公因子方差之和的比值作為對應指標的權重。而最小數據集是將入選該數據集的指標進行主成分分析，各指標的指標權重等于該指標的公因子方差與入選該數據集的所有指標的公因子方差之和的比值[13]。通過主成分分析法計算出各指標的主成分負荷量、方差貢獻率和累計方差貢獻率，以各指標對土壤質量的影響程度，確定各指標的權重，避免數據的冗余和主觀隨意性。

1.3.4 土壤質量指數

各項土壤質量指標通過主成分分析方法來確定各自的權重，通過隸屬度函數去量綱化得到各自指標的隸屬度值，得到基于主成分分析方法的全體數據集和最小數據集的土壤質量指數(SQI，Soil Quality Index)。計算公式：

(4)

式中，SQI為土壤質量指數；Wi為第i項土壤質量指標權重；Si為第i項土壤質量指標的隸屬度值；n為各個數據集中的土壤質量指標數量。

2 土壤質量評價

2.1 土壤質量指標統計分析

在參考前人[14-17]對土壤質量指標選的基礎上，選取土壤有機質(SOM)、土壤容重(BD)、土壤陽離子交換量(CEC)、孔隙度(POR)、全氮(TN)、全磷(TP)、全鉀(TK)、堿解氮(AN)、速效磷(AP)、速效鉀(AK)、pH值作為土壤質量評價指標，利用ArcGIS提取出圖層屬性表中江淮丘陵區的土壤質量指標數據，如表1所示。

根據表1結果顯示，江淮丘陵區土壤質量指標空間變異性具有顯著差異，其變化范圍在2.31%～44.11%，變異系數依次以大小排列為CEC>堿解氮>速效磷>速效鉀>土壤pH>土壤容重>土壤孔隙度>有機質>全磷>全氮>全鉀。一般通過變異系數來反映指標的敏感程度，可分為4種類型：變異系數<10%為不敏感指標；10%≤變異系數<50%為低敏感指標；50%≤變異系數<100%為中等敏感指標；變異系數≥100%為強敏感指標[18]。根據變異系數分級，土壤容重、土壤孔隙度、有機質、全磷、全氮、全鉀為不敏感指標，CEC、堿解氮、速效磷、速效鉀、土壤pH為低敏感指標。

根據表2所示的土壤養分分級標準，江淮丘陵區的氮、磷、鉀養分表現為土壤全氮含量平均值為1.38g.kg-1，處于中上水平，其變化范圍為0.69～3.10g·kg-1，與全省平均水平持平，其通常用來衡量土壤氮素水平的基礎肥力；堿解氮AN含量平均值為117.04mg·kg-1，處于中上水平，其變化范圍為26.94～269.32mg·kg-1，其包括銨態氮、硝態氮以及有機態氮；全磷含量平均值為0.50g·kg-1，處于中水平，其變化范圍為0.17～1.55g.kg-1；土壤速效磷含量平均值為5.91mg·kg-1，處于中水平，其變化范圍為1.80～14.21mg·kg-1，低于全省平均水平19.1mg·kg-1；土壤全鉀TK含量平均值為14.67g·kg-1，處于中水平，其變化范圍為10.20～26.03g·kg-1，速效鉀AK含量平均值為88.49mg·kg-1，處于中水平，變化范圍為35.88～277.99mg·kg-1；有機質含量平均值為23.57g·kg-1，為中上水平，變化范圍為8.55～60.34g·kg-1。

表2 全國第2次土壤普查養分分級標準

2.2 最小數據集指標的篩選

對11個土壤質量指標進行主成分分析如表3，各土壤質量指標處理后的因子載荷表明，3個主成分的特征值分別為4.466、2.427、1.118，都大于1，累計貢獻率達到了72.829%，可以較好地反映土壤質量狀況。由表中可看出，3個主成分可以解釋：>60%的全鉀、陽離子交換量的變異性；>70%的全磷變異性；>80%的速效磷、有機質、土壤容重變異性；>90%的全氮的變異性，可見3個主成分可以代表大部分指標變異性。最后通過各土壤質量指標的公因子方差與方差之和為比值確定權重。

表3 土壤質量指標主成分分析

根據表3可知，在各主成分中，先選取旋轉因子載荷絕對值≥0.5的土壤質量評價指標。主成分1中包含的指標有全氮、全鉀、堿解氮、速效鉀、有機質、陽離子交換量、土壤容重、孔隙度；主成分2中包含的指標有全磷、堿解氮、速效磷、陽離子交換量；主成分3中包含的指標有pH、速效鉀和孔隙度。通過最小數據集的選取標準，以最高載荷值和最高載荷值90%以內以及指標之間的相關系數(r<0.5)作為判斷進入MDS的標準。主成分1中8個指標滿足入選條件的有全氮、有機質、土壤容重。根據皮爾遜相關性分析判斷指標間的相關性以減少冗余度，見表4，顯示全氮和有機質為極顯著相關(r=0.942，p<0.01)，和土壤容重為極顯著負相關(r=0.735，p<0.01)，而三者全氮的Norm值最高，因此全氮進入最小數據集。主成分2中4個指標滿足入選條件的有全磷和速效磷，相關性分析顯示全磷和速效磷呈顯著相關(r=0.575，p<0.05)，而全磷Norm值較高，因此全磷進入最小數據集。主成分3中3個指標滿足入選條件的為pH、孔隙度，相關性顯示pH和孔隙度相關系數<0.5，因此二者全部進入最小數據集。最終最小數據集土壤質量指標評價體系有全氮、全磷、pH和孔隙度，包含有4個指標，指標篩選過濾率為63.63%，對評價指標體系進行了簡化，很大程度上可以消除重疊信息與土壤質量評價結果的影響。

表4 土壤質量指標相關性矩陣

2.3 土壤質量評價

2.3.1 土壤質量指數

根據土壤質量評價指標隸屬度臨界值，見表5，與式(2)、式(3)計算隸屬度，將得到的隸屬度值和權重值相乘，通過式(4)計算得到基于土壤質量指標全集的土壤質量指數SQI-TDS。

表5 土壤指標隸屬度臨界值

如表6所示，基于指標全集的江淮丘陵區土壤質量指數的平均值為0.423，范圍在0.252～0.666，變異系數為17.494%，屬于中等變異，變異性較強。

表6 土壤質量指數SQI-TDS統計描述

對最小數據集選中的4個指標再次進行主成分分析，使用相同方法計算出公因子方差值和權重，見表7，通過式(4)得到基于最小數據集的土壤質量指數SQI-MDS。

表7 SQI-MDS公因子方差及權重

計算結果如表8所示，江淮丘陵區基于最小數據集的土壤質量指數平均值為0.539，變化范圍在0.135～0.793，變異系數為19.666%，為中等變異。

表8 土壤質量指數SQI-MDS統計描述

為了更好地對江淮丘陵區的土壤質量特征進行描述，對土壤質量指數進行分級，分為低、較低、中、高4個等級，如表9所示。通過土壤質量指數分級標準與上述2種土壤質量指數的均值和變化范圍，可以看出，江淮丘陵區內的土壤質量主要為低水平和較低水平。

表9 土壤質量指數分級

2.3.2 最小數據集合理性驗證

對SQI-MDS和SQI-TDS進行線性回歸分析，二者相關線性關系：

y=1.2225x+0.0215

(5)

式中，y指全量數據集土壤質量指數SQI-TDS；x指最小數據集土壤質量指數SQI-MDS。從圖1可知，R2=0.7338，說明TDS和MDS計算出的SQI具有顯著的正相關關系(p<0.01)，由此可見，建立的SQI-MDS可以較為豐富的評價土壤質量狀況，具有很好的代表性。

圖1 研究區區位圖

圖2 SQI-TDS和SQI-MDS相關性

3 結論

本研究主要利用經典統計方法，地統計方法和GIS技術，分析了江淮丘陵區土壤質量的各項指標變化，運用土壤質量指標全集和最小數據集評價土壤質量，主要結論如下。

江淮丘陵區主要土壤質量指標平均值表現為土壤容重為1.24g·cm-3，孔隙度為53.88%，pH為6.24，陽離子交換量為9.93cmol·kg-1，有機質含量為23.57g·kg-1，全氮含量為1.38g·kg-1，全磷含量為0.50g·kg-1，全鉀含量為14.67g·kg-1，堿解氮含量為117.04mg·kg-1，土壤速效磷含量為5.91mg·kg-1，速效鉀含量為88.49mg·kg-1。

基于指標全集計算的土壤質量指數平均值為0.423，范圍在0.252～0.666，基于最小數據集的土壤質量指數平均值為0.539，變化范圍在0.135～0.793，篩選出的指標包括全氮、全磷、pH和孔隙度。兩種評價結果有較好的相關性，評價結果一致表明，江淮丘陵區內的土壤質量以低水平和較低水平為主。