黃河支流陜西段渭河流域沿岸農業土壤肥力綜合評價

姜彬 尹涵 李春雨 萬春陽 李家鑫 李賀

【主持人語】黃河流域是我國北方地區重要的經濟地帶和生態屏障，也是維護我國生態安全的關鍵區域。推動人地系統協調與可持續發展是“黃河流域生態保護和高質量發展”國家重大戰略的關鍵所在，其理論和現實意義重大。為充分發揮多學科交叉融合優勢，實施黃河流域人地系統協調與可持續發展科學計劃，科學解析黃河流域人地系統協調機理，尋求流域可持續發展途徑，《西北大學學報（自然科學版）》特組織出版“黃河流域人地系統協調與可持續發展”專題。本專題旨在揭示黃河流域人與自然演變規律、診斷黃河流域人地關系變化特征和問題，梳理提出推進黃河流域人地系統耦合與可持續發展的創新機制和科學途徑，從黃河流域土壤肥力評價、植被變化、河流健康、污染物排放控制、耦合協調、人口和用地變化、旅游經濟發展、特色保護類村莊生境選擇及城市群生態效率等11個方面展開深入探討和研究。希望這些研究成果能夠為黃河人地系統科學研究及實踐應用積累科學認知，并對有效推進黃河流域生態環境保護和高質量發展戰略起到一定的借鑒與引導作用。

【主持人】宋進喜 西北大學城市與環境學院院長，陜西省黃河研究院執行院長，教授，博士生導師；趙新正西北大學城市與環境學院副院長，教授，博士生導師。

摘要 農業土壤肥力綜合評價是黃河支流陜西段渭河流域生態保護和農業可持續發展的重要環節。該文以黃河支流陜西段渭河流域沿岸農業土壤為研究區域，采集陜西段渭河流域沿岸地區13個代表性地點的農業土壤樣品，測定了土壤pH、電導率、有機質、全鉀、速效鉀、全磷、有效磷、全氮共8個理化肥力指標，以及脲酶、蔗糖酶、過氧化氫酶3個生物肥力指標。利用主成分分析法和內梅羅指數法，計算出該地區土壤肥力綜合指數，二者相互驗證，獲得該地區土壤肥力質量狀況。分析測試結果表明：①該地區土壤pH普遍較高，均值為7.99，呈弱堿性;有機質含量均值為17.295 g／kg;全鉀、全磷和全氮均值為6.17 g／kg、1.06 g／kg和1.27 g／kg;速效鉀和有效磷的含量均值為133.46 mg／kg、16.02 mg／kg。②對陜西段渭河土壤整體綜合肥力評價的結果，主成分分析法的平均綜合肥力得分為-0.001 5，內梅羅指數法的平均綜合肥力得分為1.342。依據主成分分析法和內梅羅指數法對土壤肥力評價的標準，表明陜西段渭河流域沿岸農業土壤綜合肥力為中等水平，土壤中養分含量適中，能滿足一般農作物的生長需求，適宜作為普通農田的種植基地。③肥力影響因素主要為干旱的氣候和所處地理位置，人為因素次之。研究結果可促進渭河流域農業土壤資源利用，對于保障陜西省糧食安全、經濟發展和生態建設具有重要意義。

關鍵詞 渭河流域;農業土壤調查;主成分分析法;內梅羅指數法;肥力綜合評價

中圖分類號：X53? DOI：10.16152/j.cnki.xdxbzr.2024-03-005

Comprehensive evaluation of agricultural soil fertility along the Weihe River Basin in Shaanxi Province， a tributary of the Yellow River

JIANG Bin1，2，3， YIN Han1， LI Chunyu1， WAN Chunyang1， LI Jiaxin1， LI He1

（1.Shaanxi Key Laboratory of Earth Surface System and Environmental Carrying Capacity，College of Urban and Environmental Sciences，Northwest University， Xian 710127， China；2.College of Carbon Neutrality， Northwest University， Xian 710127， China;3.Yellow River Institute of Shaanxi Province， Northwest University，? Xian 710127， China）

Abstract The comprehensive evaluation of agricultural soil fertility is an important link for ecological protection and sustainable agricultural development in the Weihe River Basin of the Shaanxi section of the Yellow River tributary. In this study， the Weihe River Basin of Shaanxi Province is taken as an example，? as the research area. Agricultural soil samples are collected from 13 representative locations along the Weihe River Basin in Shaanxi Province. Eight physical and chemical fertility indicators are measured， including soil pH， electrical conductivity， organic matter， total potassium， available potassium， total phosphorus， available phosphorus， and total nitrogen， as well as three biological fertility indicators， namely urease， sucrase and catalase.Using principal component analysis （PCA） and Nemerow index method（Nemerow ）， a composite index of soil fertility in the area is calculated and the two are validated against each other to arrive at a qualitative status of soil fertility in the area.The analysis and testing results indicate that： ① The soil pH in this area is generally high， with a mean value of 7.99 and weak alkalinity. The mean content of organic matter is 17.295 g／kg， while the mean contents of total potassium， total phosphorus， and total nitrogen are 6.17 g／kg， 1.06 g／kg， and 1.27 g／kg， respectively.? The mean contents of available potassium and available phosphorus are 133.46 mg／kg and 16.02 mg／kg， respectively. ② The results of comprehensive fertility assessment of Weihe River soil in Shaanxi Province indicate that the average fertility score by PCA is-0.001 5， while the average comprehensive fertility score using Nemerow index method is 1.342. Based on the criteria for soil fertility evaluation using principal component analysis and Nemerow index method， it shows that the agricultural soil in the Weihe River Basin in Shaanxi has a moderate level of comprehensive fertility， with moderate nutrient content in the soil that can meet the growth requirements of general crops， making it suitable as a planting base for ordinary farmland. ③ The main factors affecting fertility are arid climate and geographical location， followed by human factors. This study promotes the utilization of agricultural soil resources in the Weihe River Basin and has important research significance for ensuring food security， economic development， and ecological construction in Shaanxi Province.

Keywords Weihe River Basin; agricultural soil survey; principal component analysis method; Nemerow index method; comprehensive evaluation of fertility

農業土壤狀況關乎糧食安全、經濟發展和生態建設，河流沿岸的土壤常受到河流水質以及周邊環境的影響。目前，國內外許多學者研究聚焦于渭河沿岸土壤現狀調查，如渭河沿岸護堤地土壤改良技術探索及研究［1］，渭河干流沿岸土壤有機質空間分布特征及其影響因素［2］，以及渭河西安段沿岸土壤重金屬化學形態及其潛在生態風險評價［3］，然而對于陜西段渭河流域沿岸農業土壤綜合肥力的研究鮮有報道?？陀^、科學地了解與掌握我國土壤肥力水平，是保障我國糧食安全與可持續發展的重要前提。因此，需要對黃河支流陜西段渭河流域沿岸農業土壤綜合肥力進行更為明晰的系統研究與分析。

土壤綜合肥力是對土壤物理、化學和生物學性質的綜合評價［4］，評價方法較多，如關聯度法［5］、聚類分析法［6］、內梅羅指數法［7］、主成分分析法［8］和模糊綜合評價法［9］等。選擇土壤綜合肥力方法應使評價結果能客觀地反映土壤肥力水平的真實差異性，且選擇的土壤肥力評價方法要最大限度地保證土壤肥力的信息得到最充分的利用。其中，主成分分析法（pincipal component analysis，PCA）能夠客觀反映土壤肥力狀況，是土壤綜合肥力定量評價中應用較廣泛的數理統計方法，但受樣本量和變量個數的限制，可能會導致提取的主成分不具有代表性，且人為影響較大［8］。內梅羅指數法（Nemerow index method，Nemerow）既能兼顧各影響因素的均值，又能突出其最重要的因素，能有效地消除權重系數中的主觀影響，但會受到極端值的影響，且對于土壤肥力的評價描述是非連續性的［7］。因此，若使用能夠優勢互補的上述兩種評價方法，既可以消除土壤中變量間的相互影響，又可消除人為主觀性，而其他方法交叉使用很難達到此效果。此外，這兩種方法對農業土壤的綜合肥力評價結果以數值得分的形式呈現，能更加清晰直觀地分析整體與各地區土壤狀況。目前已有研究運用這兩種方法對城市土壤重金屬污染進行分析［10］，但尚未將此兩種方法結合運用到土壤綜合肥力評價的研究。將這兩種評價結果對比，相互驗證，能夠更準確地表征土壤綜合肥力情況，這對于渭河流域農業土壤資源利用非常重要，值得開展系統的研究。

基于此，本研究以黃河支流陜西段（從寶雞市金臺區到渭南市大荔縣）渭河流域沿岸農業土壤為研究對象，沿著渭河共設置13個農業土壤樣點，選取土壤理化肥力指標以及生物肥力指標［11］，采用主成分分析法以及內梅羅指數法兩種方法雙重驗證，獲得土壤綜合肥力指數以及土壤綜合肥力評價的結果。本研究對于推進渭河流域農業土壤資源利用和渭河周邊地區生態建設和經濟發展，以及保障整個陜西省以致國家糧食安全有重要研究意義。

1 數據來源與研究方法

1.1 研究區域概況

渭河流域（107°40′E ～ 109°49′E，33°42′N ～ 34°45′N）地處中國中部地區， 是黃河的最大支流， 干流全長約為818 km， 流域面積約為13. 47×104 km2， 流經甘肅天水市、 陜西中部（主要包括寶雞、 咸陽、 西安、 渭南），地勢表現為南北高、 中間低。 該地區地形起伏較大，地形復雜， 是典型的暖溫、 半干旱大陸性季風氣候區。 從東南到西北， 該區域的降水呈明顯的梯度變化趨勢， 其中南部秦嶺地區降水豐富， 年降水量最大超過1 000 mm， 其中河套平原的年降水量約為500 mm。 渭河流域氣溫年較差較大［12］，最低溫度為-3～-1 ℃，而最高溫度可達23～26 ℃。渭河兩岸土壤主要為近代河流的沖積物及重積物［13］，土壤熟化程度較高，渭河流域的主要土壤類型為黃土，主要土地利用類型是耕地，約占50％。本次調查的樣點分布如圖1所示，用ArcGIS 10.2編制。

1.2 土壤采集與分析

以陜西省渭河流域為研究對象，按照土地利用狀況、土壤類型和縣級行政區劃分樣點，初步確定采樣點。2023年10月，通過GPS進行精密定位，獲取樣點的經緯度，采用三點采樣方法，去除土壤表面雜物，采集0～20 cm范圍內的農業土壤表層，采集13處具有代表性的土壤樣地：金臺區（107°09′75″E，34°37′43″N）（L1）、陳倉區（107°37′16″E，34°34′12″N）（L2）、眉縣（107°79′72″E，34°28′19″N）（L3）、楊凌區（108°12′02″E，34°22′64″N）（L4）、武功縣（108°26′75″E，34°20′67″N）（L5）、興平市（108°46′04″E，34°21′32″N）（L6）、秦都區（108°66′86″E，34°27′24″N）（L7）、未央區（108°80′17″E，34°35′40″N）（L8）、高陵區（109°12′98″E，34°46′38″N）（L9）、臨潼區（109°33′85″E，34°52′58″N）（L10）、臨渭區（109°57′09″E，34°51′54″N）（L11）、華州區（109°72′59″E，34°57′83″N）（L12）、大荔縣（109°92′49″E，34°64′36″N）（L13）。采樣點均選在距離河岸50 m的范圍內，每個采樣點選擇3個樣方，相距5 m左右，每個樣方取土樣500 g。土壤樣品的采集、處理和貯存參照國家標準NY／T1121.1—2006。直接使用鮮土進行培養，用于測定土壤生物肥力相關指標;在自然干燥條件下，去除土壤中的水分，清除根系、石塊等雜物，碾磨后過篩（1 mm），進行土壤理化、肥力等有關參數的測試。

pH值測量采用pH計（上海佑科P901）測定;電導率測量采用電導率儀（水／土比例為5∶1）測定;有機質測量采用重鉻酸鉀容量法-外加熱法測定;全鉀及全磷采用堿熔法;速效鉀采用1 mol／L NH4OAc浸提-火焰光度法;有效磷采用 NaHCO3浸提-鉬銻抗分光光度法;全氮測定采用半微量凱氏定氮法。土壤酶活性的測定，用KMnO4滴定法測定土壤中的H2O2酶;用3，5-二硝基水楊酸比色法測定土壤中的蔗糖酶;用苯酚納-次氯酸鈉比色法測定土壤中的脲酶。上述方法參照《土壤農業化學分析方法》［14］。

1.3 評價方法

1.3.1 主成分分析法

應用Excel 2021和SPSS 27.0軟件對所獲得的數據進行主成分分析［15］。運用SPSS軟件，對每一個參評的土壤指數進行因子分析，得到其主成分的特征值和特征向量。在此基礎上，將特征值>1選取為關鍵主成分，計算其得分并運用綜合評分的方法，可得各個采樣點的土壤肥力綜合分值（IFI，式中以IIFI來表示）［16］。其計算公式為

IIFI=λ1F1+λ2F2+…λmFm（1）

式中：F表示單個主成分得分;λ表示對應主成分的貢獻率，綜合反映了土壤肥力狀況，也是進行土壤肥力等級劃分的依據。

1.3.2 內梅羅指數法

采用SPSS統計軟件，首先對各個指標之間的相關性進行了研究分析，并且采用Microsoft Excel 2021軟件制圖。本實驗采用了改良的內梅羅指數法［17］。改良后的內梅羅指數法公式為

P=（i）2+（Pimin）22×n-1n（2）

式中： P代表土壤肥力指標的綜合評估指標； i代表各肥力指標的均值； Pimin代表各肥力指標的最低值； n是參加土壤肥力評價的各項指標的數量。 將土壤肥力劃分出4個等級： P<1.0為差， 1.0≤P<1.5為中等， 1.5≤P≤2.0為良， P≥2.0為優。

土壤指標的分級標準如表1所示。Pi表示為土壤肥力系數，Ci表示該指數的測量值，X表示該指數的分類標準（Xa表示“差”，Xb表示“中等”，Xc表示“良好”）：

優級：Ci>Xc時，土壤肥力指數Pi=3

良級：Xb

中級：Xa

差級：Ci≤Xa時，土壤肥力指數Pi=Ci／Xa（Pi≤1）

1.4 數據處理

所得數據使用Microsoft Excel 2021進行歸納整理，采用SPSS 27.0軟件對所得數據進行了統計分析，得到平均值、標準差、變異系數、Person相關分析等描述統計值。并通過Origin 2018及ArcGIS 10.2對其進行了作圖分析。

2 結果與分析

2.1 土壤養分的描述性統計分析

為考察土壤的物理化學性狀，對土壤進行了均值、中位數、標準差等描述性統計分析，研究結果如表2所示。檢測土壤的變異系數（CV）以研究土壤的空間變異性。CV≤10％為變異性小，10％

2.2 土壤養分的空間分布狀況

陜西段渭河流域農業土壤養分的空間分布情況見圖2。由圖2可知，渭河流域沿岸土壤pH的變化差異相對較小，其范圍為7.66～8.20，說明該地區土壤主要表現為弱堿性土壤，渭河流域沿岸氣候較為干旱，土壤堿性較強。pH是影響土壤農作物生長的重要指標，過高或過低都不利于農作物的生長發育，弱堿性土壤可以滿足一般的農作物生長需求，對渭河流域沿岸農業發展無不利影響。土壤電導率范圍為51.60～149.30 μs／cm，依據土壤電導率分級標準［22］，電導率相對較低，通過電導率可以衡量土壤的水溶性鹽濃度，說明渭河流域沿岸土壤的水溶性鹽濃度不高，適宜種植對含鹽度要求較低的農作物。土壤有機質含量是衡量土壤肥力的一個重要指標。土壤有機質的含量除受生物因子如微生物和枯落物的影響外［23］，還會受氣象因子和施肥措施的影響［24］。渭河流域沿岸農業土壤有機質含量整體處于中等水平，其范圍為8.19～23.59 g／kg，各地區之間的有機質含量相對差異較大。渭河南岸土壤有機質平均含量略高于北岸，這與渭河沿岸土壤有機質［25］的研究結果一致。由于渭河流域南北兩側地貌特征差異［26］的影響，寄存土壤養分的能力不同，導致北岸土壤有機質含量略低。土壤全鉀含量處于中等水平，含量范圍為3.51～9.68 g／kg;土壤速效鉀含量相對豐富，其范圍為45.31～137.41 mg／kg;全磷含量為0.89～1.30 g／kg，均值處于優秀水平;有效磷含量為1.80～39.57 mg／kg，均值處于優秀水平;全氮的含量為0.031～3.255 g／kg，均值處于優秀水平，上述指標參照表1劃分。結果表明，渭河流域沿岸農業土壤的氮、磷、鉀等相關營養元素都處于較好及以上水平，可能因為采樣的地區都屬于主要的農作區，對氮、磷、鉀等肥料的施用量較多，有利于這些營養元素的積累。

2.3 土壤養分的相關性分析

所測量的農業土壤養分各指標質量比的相關性分析［27］如表3所示。土壤電導率與有機質、速效鉀、全氮、脲酶、過氧化氫酶、蔗糖酶呈顯著正相關;有機質和全鉀、速效鉀、全磷、全氮、過氧化氫酶呈顯著正相關;全鉀和全磷、有效磷呈正相關;速效鉀和全磷、全氮、脲酶、過氧化氫酶、蔗糖酶呈正相關;全磷和有效磷、過氧化氫酶、蔗糖酶呈正相關;全氮和脲酶、過氧化氫酶、蔗糖酶呈正相關;脲酶和過氧化氫酶、蔗糖酶呈正相關;過氧化氫酶和蔗糖酶呈正相關。土壤有機質與其他肥力指數之間的相關性較強，表明土壤有機質含量受到其他養分因子的顯著影響。綜上所述，渭河流域土壤肥力指標之間存在較強的相關性，有利于土壤肥力的評價。

2.4 基于主成分分析的土壤肥力評價

由表4得到農業土壤肥力，第1主成分［28］（PC1）特征值為4.889，第2主成分（PC2）特征值為2.302，第3主成分（PC3）特征值為1.279。結果表明，第1主成分相對于其他主成分的影響最大。3個主成分的累計貢獻率分別達到44.448％、65.377％和77.003％。由于選取的3個主成分的最大貢獻率大于70％，因此其所包含的信息可以替代原來的數據信息，說明用這3個主成分作為綜合變量對渭河流域各個樣點進行土壤養分狀況的評估，具有較好的合理性和準確性。方差貢獻率（b）分別為44.448％、20.909％和11.626％。方差貢獻率是分析各因子作用大小的程度，公共因子對每一分量提供的方差的總和，是計算主成分分析結果的重要數據。

根據主成分計算公式［29］，可得到3個主成分與原11項指標的線性組合函數表達式

F1=-0.068X1+0.296X2+0.572X3+0.296X4+0.883X5+0.527X6+0.186X7+0.766X8+0.707X9+0.881X10+0.812X11（3）

F2=-0.381X1+0.147X2+0.481X3+0.753X4+0.04X5+0.665X6+0.706X7+0.362X8+0.487X9+0.036X10+0.16X11（4）

F3=-0.865X1+0.004X2+0.239X3+0.069X4+0.097X5+0.168X6+0.573X7+0.063X8+0.032X9+0.201X10+0.239X11（5）

用標準化后的11個養分指標數據代入公式（3）、（4）和（5）可以求出所有樣本點在3個主成分上得到的分數。再根據F=∑biF1=b1F1+b2F2+…+biF1（b為方差貢獻率），由此得出一個函數的表達式

F綜=0.444 48F1+0.2-909F2+0.116 26F3（6）

由式（6）進而求得渭河流域各采樣地點的綜合得分F綜。

由圖3可知，得分最高的是高陵區（L9），綜合得分為2.520，得分最低的是華州區（L12），綜合得分為-2.500。綜合得分越高，說明該地土壤肥力越好。L9的各項土壤肥力指標均處于前列，且作為關鍵的有機質以及氮、磷、鉀等營養元素也處于很高的水平。而L12肥力綜合得分低，因為其各項成分含量均處于后列，關鍵成分的含量也處于低水平，土壤有機質含量不高，且3種酶的含量均較低。渭河流域各采樣點土壤綜合肥力總體得分范圍-2.500～2.520，平均分值-0.001 5，依據主成分分析法評價土壤的分級標準［29］，表明黃河支流陜西段渭河流域沿岸農業土壤整體肥力為中等水平。土壤肥力從高到低依次為高陵區（L9）>陳倉區（L2）=眉縣（L3）>大荔縣（L13）>未央區（L8）>秦都區（L7）>楊凌區（L4）>金臺區（L1）>興平市（L6）>臨渭區（L11）>武功縣（L5）>臨潼區（L10）>華州區（L12）。

2.5 基于內梅羅指數法的土壤肥力評價

根據土壤肥力綜合評價得分［30］結果可知，所調查的13個點位的土壤綜合肥力指數（P）［31］變幅在0.825～1.614之間， 平均值為1.342， 依據表1對土壤指標的分級標準值以及內梅羅指數的評價方法，得到黃河支流陜西段渭河流域沿岸農業土壤的總體肥力水平為中等水平，不同地區農業土壤綜合肥力有差異。得分最高的為陳倉區（L2），得分為1.614。得分最低的為華州區（L12），得分為0.825。按照內梅羅指數法得到的土壤肥力綜合評價得分，從高到低依次為陳倉區（L2）>未央區（L8）>秦都區（L7）>大荔縣（L13）>高陵區（L9）>楊凌區（L4）>眉縣（L3）>武功縣（L5）>興平市（L6）>臨渭區（L11）>金臺區（L1）>臨潼區（L10）>華州區（L12）。由此可以看出，渭河流域各采樣點農業土壤肥力差異較大。造成肥力產生差異的原因一方面是由于所處的地理位置條件導致。以整體領域來看，相較于渭河沿岸下游，中上游的土壤肥力相對較高，海拔相對高，形成比較封閉穩定的土壤環境［32］，土壤中營養元素受地勢影響較大，人類活動對土壤養分的影響比較小，使得養分在土壤中的分解與損失程度較低。另一方面是由于各地區施肥品種與數量有所不同。各采樣點肥力水平相差較大，可能與不同的耕作方式、當地種植的主要作物種類、品種和人為施肥等因素有關［33］。

2.6 綜合評價

用主成分分析法和內梅羅指數法兩種分析方法，得到的對于黃河支流陜西段渭河流域沿岸農業土壤整體肥力評價的結果均為中等，且得分最低的地區均為華州區（L12）。這兩種分析方法對于各地區的評價有所差異，可能是由于其分別所采用的主要因子有差異。主成分分析法更看重樣本中提取的主成分，而內梅羅指數法更看重各種參數的平均狀況。但將兩種方法評價的結果進行均分，分為前7名與后6名兩部分，前7名雖排名略有差距，但都位于前7名的范疇內，后6名亦然，證明了兩種結果交叉使用的可靠性。此外，對于陳倉區（L2），主成分分析法分析結果排名第2，內梅羅指數法分析結果排名第1，說明該地區的人為影響因素較小，兩種方法分析的結果排名無較大影響。相反，對于高陵區（L9），主成分分析法分析結果排名第1，內梅羅指數法分析結果排名第5，說明人為因素影響較大，可能是由于土壤中的部分指標處于極端值，導致分析結果存在較大差異。

在播種之前，可以采用機械深松、深松等措施，改善土壤結構，提高土壤肥力。種植時覆膜或秸稈覆蓋能改善土壤滲透性，并能有效地阻止土壤蒸發，增加土壤有機質含量?？墒褂棉r家肥或菌肥，提高土壤中各項酶的含量與活性，提高土壤肥力，改善土壤理化性質。在未來的農業生產中，要結合當地的實際，適當地施用各類化肥，加強對耕地資源和生態環境的保護。要根據實際情況，按照“該退必退”的原則，在保證耕地質量良好穩定的前提下，走出一條綠色、優質、高效，有地方特色的農業發展之路。根據氣候、土壤類型和自然條件，采取多種措施，并結合黃河流域生態保護和高質量發展戰略，充分提高陜西段渭河流域農業土壤的綜合肥力，以保障糧食生產的質量與數量，從而保障陜西省乃至整個國家的糧食安全。

3 結語

本研究通過采集黃河支流陜西段渭河流域沿岸農業土壤地區13個代表性地點的農業土壤樣品，測定了土壤pH、電導率、有機質、全鉀、速效鉀、全磷、有效磷、全氮共8個理化肥力指標，及脲酶、蔗糖酶、過氧化氫酶3個生物肥力指標。通過主成分分析法與內梅羅指數法計算土壤綜合肥力，二者相互驗證后得出以下主要結論。

1）運用主成分分析法與內梅羅指數法對黃河支流陜西段渭河流域沿岸土壤肥力進行綜合評價，兩種方法所得的研究區域整體農業土壤養分含量相對為中等，適宜于一般農作物的生長發育。且運用兩種方法，將所得結果均分，前7名與后6名兩個部分雖排名略有差異，但所屬范疇相同，證明了兩種方法交叉使用的可靠性。

2）運用兩種方法計算土壤綜合肥力，華州區（L12）土壤綜合肥力指數均為最低，主要原因在于其各項成分含量均處于后列，關鍵成分的含量也處于低水平，土壤有機質含量不高，且3種酶的含量均不高?？赡苡捎谄渌幭掠挝恢?，由于地勢原因，相較于中上游養分更易流失，另外也可能與當地施肥的種類相關。

3）研究區域內各指標分布含量存在差異，干旱的氣候以及所處地理位置是導致黃河支流陜西段渭河流域沿岸農業土壤綜合肥力差異較大的主要因素，營養元素受地勢影響較大。其次可能與不同的耕作方式，當地種植主要作物的種類、品種和人為施肥等因素有關。通過對該地區土壤綜合肥力進行評價，對推進渭河流域農業土壤資源利用、渭河周邊地區生態建設和經濟發展及保障整個陜西省乃至國家糧食安全具有重要的研究意義。

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（編 輯 邵 煜）

基金項目：國家重點研發計劃項目（2021YFC1808902）；陜西省教育廳國際科技合作計劃項目（2021KW-24）。

第一作者：姜彬，男，教授，博士生導師，從事環境監測與土壤生態研究，jb1987@nwu.edu.cn。