河套灌區不同尺度土壤氮含量的空間異質性分析

陳振華, 柳丹, 丁楓華, 朱陽春*, 曲浩

(1.浙江農林大學 環境與資源學院, 浙江 杭州 311300; 2.景寧縣土肥植保中心, 浙江 麗水 323500;3.麗水學院 生態學院, 浙江 麗水 323000; 4.中國科學院 西北生態環境資源研究院, 甘肅 蘭州 730000)

氮 (N) 是土壤質量中重要的指標, 是農作物生長必不可少的營養元素[1]。其在空間上的異質性是尺度函數, 不同尺度下, 即使同一類型土壤,其空間自相關程度均存在較大的差異性, 因此, 很多研究側重分析多尺度下土壤N 的空間異質性[2]。于婧等[3]以不同采樣距離研究3 個尺度下江漢平原耕地土壤N 空間尺度套合與變異規律, 結果表明,TN 尺度差異顯著, S 尺度 (采樣距離50 m)、M尺度 (采樣距離100 m) 的空間結構性都能在M尺度上表現出來, M、L (采樣距離400 m) 尺度主要參數變化較大, 簡化采樣方案將對估值精確度有較大的影響, 進一步表明, 多尺度嵌套方案可以有效提高土壤TN 空間插值的精度。農業土地利用是土壤形成演化的重要影響因素, 是土壤養分(C、N) 儲量差異的主要影響因素之一, 其一方面導致進入土壤中的肥料和植物殘體的數量和性質差異; 另一方面土壤耕作方式、施肥量、施肥方式等農藝措施的差異影響土壤中C、N 的礦化、運輸、植物吸收與利用, 改變了土壤養分供應能力, 從而導致土壤肥力的不同[4-5]。合理的農業土地利用方式有利于土壤N 的固定, 不合理的土地利用方式則會導致土壤N 的損失, 降低土壤肥力, 引起土壤退化, 造成農業面源污染[6]。Liu 等[7]發現, 農田轉變成林地和草地, 土壤有機碳 (SOC) 和TN含量顯著增加, 但轉變成灌木, SOC 和TN 含量顯著下降。史利江等[8]通過相鄰樣地法研究了上海市水田轉變旱地、農田撂荒地及水田轉變為人工林地等3 種土地利用方式變化對土壤養分的影響, 結果表明, 水田轉化為旱地導致土壤SOC 和TN 含量顯著下降。趙越等[9]以安家溝流域為研究對象,采用平均濃度模型, 探究黃河流域不同土地利用方式下地表徑流中TN 污染分布規律, 結果顯示, 該流域不同土地利用方式單位面積污染負荷分布為荒地最大, 草地次之, 林地第三, 農地最小, 受多方面因素影響, 安家溝流域污染負荷總量主要來源于林地和農地, 合理規劃土地利用方式, 加強水土保持可有效減輕面源污染的發生。

內蒙古河套灌區 (40°19′～41°18′N, 106°20′～109°19′E) 位于內蒙古西部黃河沖積平原, 是我國最大的引黃河水自流灌區之一, 擁有2 000 多年的灌溉歷史, 是我國主要的商品糧基地。灌區約90%的退水 (年平均53 800 萬m3) 匯入河套平原末端烏梁素海, 再由西山咀河口排入黃河[10]。目前, 烏梁素海最主要的水環境問題為N 型富營養化污染, 且與河套灌區工農業廢水排放直接相關,每年由河套灌區匯入烏梁素海的各種營養鹽加速了烏梁素海的沼澤化進程, 使其成為世界上沼澤化最快, 我國富營養化水平較為嚴重的中型湖泊之一[10-11]。因此, 準確分析多尺度下河套灌區不同土地利用方式下土壤TN 的空間異質性, 以期明晰河套灌區土壤養分含量狀況, 為精確施肥, 改善土壤環境, 發展現代農業和減少烏梁素海流域面源污染等提供科學依據。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

永濟灌域 (40°36′～41°13′N, 107°13′～107°42′E) 位于河套灌區中部, 海拔1 039 m, 西側與解放閘灌域相鄰, 東側與義長灌域相接, 南部抵黃河, 北部至陰山。該地區屬于典型的大陸型干旱氣候, 降雨量小, 蒸發量大, 蒸降比在10 以上[12]。灌域以永濟干渠為主, 總土地面積2 520 km2, 灌溉面積1 167.5 km2。主要擔負行政管轄內臨河區7個鄉鎮、2 個國營農場及五原縣銀定圖克鎮及烏拉特中旗呼魯斯太鎮部分土地的農業灌溉任務, 退水匯入東西2 個大型排水溝, 即四排干和五排干, 最終匯入總排干, 流入烏梁素海。灌域主要的土地利用類型為農田、林地和荒地 (多數為農田撂荒地); 農田主要作物為小麥、玉米和向日葵; 林地為人工林, 包括種植在1～10 a 的新疆楊林、柳樹林等; 荒地基本荒廢在10 a 以上。農田與林地兼施有機和無機肥, 荒地不施肥。在灌域的灌溉方式采用大水漫灌, 主要分為夏灌、秋灌和秋澆3 個時期。

1.2 樣點布設與測定

1.2.1 尺度的定義與劃分

尺度是指空間或時間幅度或粒度, 某一種空間結構特征只能在一定采樣尺度下才能表現出來[13-14]。本研究用采樣密度的高低來表示空間尺度的變化, L 尺度表示采樣密度較小, 樣點數為36個, 采樣深度0～ <100 cm; M 尺度表示采樣密度相對較大, 樣點數為125 個, 采樣深度0～<20 cm。

1.2.2 采樣點布設

于2019 年5 月初夏灌之前, 在永濟灌域的7個鄉鎮及2 個國營農場, 按照行政鄉鎮分別選取農田、林地、荒地樣地, 共設125 個表層0～<20 cm采樣點 (M 尺度), 其中36 個分層采樣點, 每個分層采樣點, 用土鉆自地表向下取樣, 取樣深度1 m, 共分5 層: 0～ <20 cm、20～ <40 cm、40～<60 cm、60～<80 cm、80～<100 cm。每個樣點均采集3 個重復樣, 混勻, 裝袋, 備用。

1.2.3 樣品預處理與測定

所有土壤樣品剔除碎石、雜草、根系和動物殘體等雜質后, 在實驗室內自然晾干, 混勻后用四分法縮分至約1 kg, 研磨, 過0.15 mm 尼龍篩, 標記, 測定土壤底泥TN 含量[2], 土壤平均pH 值為9.13。

1.3 數據統計與分析

1.3.1 地理統計方法

地統計學將空間格局與生態過程緊密聯系起來, 有效地解釋空間格局對生態過程和功能的影響[15]。變異函數是地統計學的基本工具, 而半方差函數是研究變異性的關鍵函數, 公式為[16]:

式中:γ(h) 為半方差函數;h為兩樣本間的分離距離;z(xi) 和z(xi+h) 分別是隨機變量在空間位置xi和xi+h上的取值;N(h)為分離距離為h時的樣本對總數。

在建立理論模型時, 要對模型進行最優擬合。而實際變異函數值γ(h) 和理論模型計算的變異函數值γ(h) 之差稱為殘差 (RSS), 即[15]:

根據RSS最小原則, 對試驗半方差函數進行擬合, 得到半方差函數的理論模型。

C0為塊金值 (nugget), 反映最小抽樣尺度以下變量的變異性及測量誤差;C為結構方差(structural component), 表示非隨機原因形成的變異;C0+C為基臺值 (sill), 表示系統屬性或區域化變量最大變異程度; 塊金值與基臺值的比值[C0/ (C0+C) ] 為空間相關度, 反映可度量空間自相關的變異所占的比例, <25%說明具有強烈的空間相關性, 主要由土壤母質、地形等非人為因素引起; 25%～75%表示具有中等相關性; >75%說明系統相關性很弱, 主要由人類活動引起的;A為有效變程, 變程是指變異函數達到基臺值所對應的距離, 表示變量空間自相關變異的尺度范圍, 在變程內, 變量具有空間自相關特征, 反之不存在[15,17]。

1.3.2 數據處理

采用GS+軟件進行半方差分析, 分析永濟灌域土壤TN 的空間異質性; 運用ArcGIS 10.0 繪制采樣分布圖及TN 的空間分布圖; 采樣單因素方差分析在95%的置信區間下分析不同尺度不同土地利用方式下, 土壤剖面TN 含量的差異性方差, 方差分析在統計軟件SPSS 19.0 軟件包中的相應程序下進行。

2 結果與分析

2.1 M 尺度土壤TN 的差異性分析

K-S 檢驗表明, 不同土地利用方式下土壤TN含量均符合正態分布。由表1 可知, M 尺度下灌域表層土壤 (0～ <20 cm) TN 平均含量為0.82 g·kg-1, 變異系數為31.52%, 屬中等變異程度, 且其在不同土地利用方式下差異非常顯著, 表現為林地和農田土壤TN (平均含量分別為0.87 和0.90 g·kg-1) 顯著高于荒地土壤 (平均含量為0.58 g·kg-1); 林地和農田的TN 含量之間差異不顯著。荒地TN 變異系數最高, 為38.67%, 波動較大。

表1 M 尺度不同土地利用方式下永濟灌域表層土壤TN 含量的差異

由不同種植類型農田土壤TN 含量可知, 玉米、小麥和向日葵3 種不同種植類型的土壤TN 含量比較接近, 平均值分別為0.93、0.92、0.84 g·kg-1, 彼此間未達顯著差異 (圖1)。可見, 種植不同類型的作物對灌區農田表層土壤TN 含量影響不顯著。

圖1 不同種植類型農田土壤TN 含量

2.2 L 尺度土壤TN 的垂直分布特征

由表2 可知, 農業管理土壤 (林地、農田)和荒地TN 在土壤剖面 (0～ <100 cm) 差異顯著。2 種類型土壤平均最高點 (0.80 g·kg-1和0.47 g·kg-1) 均出現在0～ <20 cm, 且農業管理土壤TN 含量顯著高于荒地, 尤其在0～<60 cm 土層差異顯著, 最低值 (0.39 g·kg-1和0.32 g·kg-1)在60 cm 深度以下, 兩者之間差異不顯著。從土壤剖面TN 含量來看, 2 種土地利用方式TN 含量在表層0～<40 cm 均顯著高于底層土壤, 但當土壤深度≥40 cm, 其含量分布較為均一。

表2 L 尺度不同土地利用方式下土壤剖面TN 含量的分布特征 單位: g·kg-1

2.3 土壤TN 空間結構分析

由表3 和圖2 可知, 在M 尺度上, 灌域表層土壤TN 含量的半方差擬合效果較好, 為球型模型, 空間相關度(塊金值和基臺值的比值C0/ (C0+C) 僅為2.64%, 遠小于25%, 表明隨機性遠小于結構性變異方差, 反映出灌域表層土壤TN 含量在研究尺度上具有較強的空間自相關格局; 在L 尺度上, 0～<20、20～<40 cm 土層TN 含量半方差擬合均為高斯模型, 空間相關度相對較高, 分別為23.26%和22.30%, 接近25%; 40～<100 cm 土層TN 含量為指數模型,C0為0.022 5,C0/ (C0+C)為17.86%; 在L 尺 度 上, 0 ～ <20、20 ～ <40 和40～<100 cm 深度土壤TN 的空間自相關范圍分別為240、240 和30 m, 為遞減趨勢。可見隨著土層深度的增加, 土壤TN 含量異質性存在遞增的過程。2 個尺度上, 3 個土層空間相關度均小于25%,表明具有強烈的空間自相關性, 說明灌域土壤TN空間變異性受隨機因素的影響較小, 主要為結構性變異。總體來看, 2 個尺度3 層土壤TN 受氣候、地形和土壤母質等自然因素的影響可能性較大。

圖2 不同土層土壤TN 含量的半方差函數

表3 不同土層土壤TN 含量的半方差函數模型類型及參數

2.4 土壤TN 空間分布特征分析

由土壤TN 含量空間分布格局可以看出, TN含量總體表現為南部高、北部低, 含量主要集中在0.72～0.84 g·kg-1(圖3)。空間分布上呈現斑塊狀, 較高含量的點位于總干渠及鄰近上游灌域(解放閘灌域) (>0.96 g·kg-1), 而較低含量的點集中于五排干周圍土壤中。

圖3 永濟灌域M 尺度上表層土壤TN 含量的空間插值圖

3 討論

3.1 土地利用方式對土壤TN 含量的影響

土地利用方式是農田土壤養分含量的主要影響因素之一, 不同的種植制度、農耕方式等均會改變土壤原有物質循環過程, 引起土壤剖面TN 含量的變化[18-19]。農田土壤N 的主要來源有化肥、家畜糞便等有機肥、大氣沉降、生物固氮等, 其中施肥是農田土壤最主要的農藝措施, 可有效增加農作物產量[20]。有研究表明, 長期施肥 (有機肥和無機肥) 會顯著增加土壤N 的含量, 尤其是增加表層土壤N 含量, 同時也將人為改變土壤剖面中N 含量的分布規律[21]。Wang 等[22]的研究指出, 與未施肥控制組相比, 施肥顯著增加土壤 (0 ～<40 cm) 的TN 含量。Bedada 等[23]強調, 同時施用有機和無機肥料比單獨施用無機肥或有機肥, 土壤TN 的積累更為顯著。在本研究中, 永濟灌域表層土壤TN 含量以農田和林地最高, 顯著高于荒地; 在0～<100 cm 剖面同樣呈現出林地與農田顯著高于荒地的趨勢, 尤其在上層0～<60 cm, 然而在40 cm 以下, 不同土地利用方式下土壤N 含量分布較均勻。根據現場調查發現, 河套永濟灌域林地和農田耕作與施肥等農業活動歷史悠久[24], 而荒地土壤荒廢時間較長大于10 a。可見灌域農田和林地長期的農業管理有效地增加土壤TN 的含量, 尤其顯著增加上層土壤TN 含量。在均具有農業活動的農田和林地及不同種植類型農田土壤 (玉米、小麥、向日葵) 之間, TN 含量差異不顯著。進一步表明, 施肥等農業活動可以有效增加土壤TN 含量并減少不同耕作土壤之間TN 含量的差異性。

3.2 土壤TN 空間異質性

通常小尺度下, 土壤特性的空間結構特征往往易被掩蓋, 不利于深入分析土壤特性的空間異質結構特征[2]。在L 到M 尺度上, 表層土壤TN 的塊金值C0減少, 說明隨著采樣密度的增加, 由試驗取樣尺度引起的誤差減少, 在L 尺度上掩蓋的較小結構在M 尺度上表現; M 尺度空間相關度小于L尺度, 說明隨著采樣密度的增加, 樣點間空間相關性也隨之增強。總體來看, 本研究中2 個尺度上土壤0～<100 cm 剖面TN 空間自相關度均小于25%,M 尺度上表層0～<20 cm 僅為2.64%, 具有強烈的空間自相關性。可見結構性原因引起的變異遠大于隨機性因素引起的變異, 這與郝芳華等[15]在該地區的研究結果類似, 其研究分析了2005 年內蒙古河套灌區烏拉特灌域4、7、11 月土壤表層TN 含量, 并采用半方差分析TN 含量的空間變異性, 結果表明, 在3 個不同時期, 土壤TN 含量變異函數分析中空間相關度最高僅為2.17%, 遠小于25%。這說明, 在3 個不同灌溉季節, 灌域土壤TN 含量的空間變異均具有強烈的空間相關性, 主要由內因(土壤母質) 空間自相關部分控制。本研究取樣時間為4 月底至5 月初, 灌溉及春夏作物施肥前, 在大尺度M 范圍下, 此時土壤TN 含量的變化受主要結構性變異 (內因) 的影響較大, 但這種結構性變異究竟是由于土壤性質本身變異造成, 還是地形等引起的水分條件導致的, 還是由于長期不同土地利用方式的差異性影響其空間異質特征, 仍有待進一步研究。

在L 尺度上, 0～ <20、20～ <40 cm 土層塊金值和基臺值的比值C0/ (C0+C) 相對較高, 接近25%。可見該灌域土壤除了受自然因素的影響, 同時還受到一定程度的人為活動的干擾。從L 尺度土壤TN 含量的垂直分布可以看出, 表層土壤含量顯著高于底層土壤, 而底層土壤 (40～ <100 cm)TN 含量差異不顯著, 在農業管理的土壤 (農田和林地) 表現最為突出。這可能是由于表層土壤在耕作等農業活動的影響下, N 素隨著灌溉、作物吸收及人為的補充而重新進行分配, 且補充量遠高于因植物吸收而消耗的量[25]。因此, 在小尺度范圍內, 長期耕作及施肥等農業活動對表層和耕層(0～40 cm) 土壤TN 的積累也有一定的影響。加上研究區域一般采用傳統的漫灌方式, 易于N 的積累, 并通過下滲作用, 隨深度減少。從TN 含量的空間分布上可以看出, 灌域TN 含量空間差異較小, 含量主要集中于0.72～0.84 g·kg-1, 分布于灌域中部大部分面積。而較高含量的TN 位于總干渠周圍, 低含量的TN 位于五排干周圍土壤中, 總體表現為南高北地。即TN 含量沿灌溉水流方向呈下降趨勢, 可見長期灌溉是減少土壤TN 空間差異性的影響因素之一。