不同評價方法下土壤肥力的差異性

摘" 要：為科學客觀評價南充市農用田地土壤養分狀況及綜合肥力，本研究以872個土壤樣品的12個養分指標為依據，采用綜合肥力指數法、因子分析法、熵權系數法、變異系數法對南充市農用田地土壤肥力進行分析。結果表明：南充市農用田地土壤呈堿性，有機質含量偏低，磷、鐵含量豐富，銅、鋅含量偏高，鉀、錳含量適宜，氮、硼、鉬含量偏低；綜合肥力指數法中綜合肥力指數值為0.75，處于第3級，土壤整體肥力為貧瘠，僅有蓬安縣土壤綜合肥力達到第2級，為0.96；因子分析法中第4級的樣品占比為42.09%，第3級的樣品占比為34.52%，第2級與第5級樣品比例接近，1～3級的樣品占總體的比例為46.68%，4～6級的樣品占總體的比例為53.52%，土壤整體肥力為略偏低；熵權系數法中土壤綜合肥力值（IFI）為0.082 96，處于第2級與第3級之間，土壤整體肥力為中等；變異系數法的土壤IFI為34.09，處于第1級與第2級之間，土壤整體肥力為偏高。在4種評價方法中，變異系數法的土壤肥力等級最高，其次為熵權系數法和因子分析法，綜合肥力指數法的肥力等級最低。通過對比分析，因子分析法的結果更加符合南充市的實際情況。南充市農田土壤綜合肥力為略偏低，提升農用田地綜合肥力應降低土壤堿性，提升有機質含量應注重氮、硼、鉬等肥料的補充。

關鍵詞：南充市；農用田地；養分含量；綜合肥力；評價方法中圖分類號：S158.2" " " 文獻標志碼：A

Differences in Soil Fertility under Different Evaluation Methods - A Case Study of Nanchong， Sichuan， China

PU Chengwei1， ZHOU Li1， ZHANG Ji1， ZHOU Shangling1， HE Fa1， CHEN Pinwen1， YANG Guichuan1， DU Xiaoqiu1， LIAO Qianchao2*

1. Nanchong Academy of Agricultural Sciences， Nanchong， Sichuan 637000， China; 2. Nanchong Soil and Fertilizer Station， Nanchong， Sichuan 637000， China

Abstract： The soil nutrient status and comprehensive fertility of agricultural fields in Nanchong were scientifically and objectively evaluated based on 12 nutrient indicators of 872 soil samples， through comprehensive fertility index method， factor analysis method， entropy coefficient method and coefficient of variation method. The soil in Nanchong was alkaline， with low content of organic matter， rich content of phosphorus and iron， high content of copper and zinc， suitable content of potassium and manganese， low content of nitrogen， boron and molybdenum. In the comprehensive fertility index method， the comprehensive fertility index value was 0.75， which was in the third grade， and the overall soil fertility was poor. Only the comprehensive soil fertility of Peng’an County reached the second grade， which was 0.96. In the factor analysis method， the proportion of grade 4 samples was 42.09%， that of grade 3 samples was 34.52%， that of grade 2 samples was close to that of grade 5 samples， that of grade 1-3 samples accounted for 46.68%， that of grade 4-6 samples accounted for 53.52%， and the overall soil fertility was slightly low. In the entropy coefficient method， the comprehensive fertility of soil was 0.082 96， which was between the second and third grade， and the overall fertility of soil was medium. The comprehensive soil fertility value of the coefficient of variation method was 34.09， which was between the first and second grade， and the overall soil fertility was high. Among the four evaluation methods， the coefficient of variation method had the highest soil fertility level， followed by entropy coefficient method and factor analysis method. The comprehensive fertility index method had the lowest fertility level. Through comparative analysis， the result of the factor analysis was more in line with the actual situation of Nanchong. The comprehensive fertility of farmland soil in Nanchong was slightly low. To improve the comprehensive fertility of agricultural land， it is necessary to reduce soil alkalinity， increase organic matter content， and pay attention to the supplementation of fertilizers such as nitrogen， boron， and molybdenum.

Keywords： Nanchong; agricultural land; nutrient content; comprehensive fertility; evaluation methods

DOI： 10.3969/j.issn.1000-2561.2025.02.021

土壤肥力是土壤生產力的基礎，是衡量土壤能夠提供給作物各種生長所需養分的能力[1]，是土壤物理性質、化學性質、生物性質的綜合體現[2]，受到成土母質、自然條件以及后期人為因素的影響[3-4]。客觀全面地評價土壤肥力對實現土地資源可持續利用具有重要的現實意義[5]。土壤肥力的評價大多是以土壤各類指標為依據，并通過數學模型將各類指標建立聯系，從而得出結果，由于土壤系統的復雜性，評價目的和評價指標的差異性，當前對于土壤肥力評價仍未有統一的標準[6]。目前廣泛應用于土壤肥力評價的方法有聚類分析、因子分析、主成分分析和模糊綜合評判等，如戴士祥等[7]利用層次分析法評價安徽省水稻土的土壤肥力，周偉等[8]利用內梅羅指數法評價哈爾濱城市綠地的土壤肥力，蔣燁林等[9]使用熵權系數法評價新疆干旱區的土壤肥力等。南充市作為四川省最重要的糧食生產基地之一，其糧食耕種面積與產量均居全省首位，在四川省建設新時代“天府糧倉”戰略中意義非凡。針對南充市土壤的研究主要集中在城市地表土壤碳、氮、磷分布特征[10-11]，個別點位重金屬監測[12-13]、不同土壤利用方式對土壤性質的影響[14]以及不同土壤類型間的養分含量差異研究[15]等方面，并未有農用田地養分狀況與綜合肥力評價的相關研究。鑒于此，本研究以南充市農用田地土壤的12個養分指標為評價依據，分析對比綜合肥力指數法、因子分析法、熵權系數法、變異系數法等方法下南充土壤綜合肥力的差異性，探討符合南充市農用田地實際情況的土壤肥力評價方法和評價結果。通過不同評價方法間的對比，了解南充市農用田地土壤綜合肥力的真實狀況，可以為南充市建設新時代更高水平的“天府糧倉”戰略中，在耕地質量保護、高標準農田建設、土壤肥力改良與提升等方面提供科學指導和數據支撐。

1" 材料與方法

1.1" 土壤樣品采集及數據分析

1.1.1土壤樣本采集與處理" 于2020年對南充市農用田地的土壤進行采樣，共采集872份土壤樣品，土壤采樣點分布見圖1。每個樣品均采用多點混合采集法，采集土壤深度0～20 cm，在采樣中心約3 m的半徑范圍內采集4～5個土壤樣品，然后以四分法均勻混合形成一個1 kg的土壤樣品[16]。將采集到的土壤樣品置于通風處自然陰干，剔除雜質后參照相應的國家標準[17-20]進行理化指標分析檢測。南充土壤類型主要以紫色土、水稻土為主，其次為黃壤、潮土、新積土等[15]；土地利用方式包括旱地（果樹、蔬菜、油菜-玉米/紅薯/大豆或小麥-玉米/紅薯/大豆等）、水旱輪作（水稻-小麥或水稻-油菜輪作）及水田（單季水稻）3類。

1.1.2" 土壤養分分級情況" 參考“全國第二次土壤普查技術規程”相關養分分級標準[21]。酸堿度分級標準如下：強酸性（pHlt;4.5）、酸性（4.5≤pHlt;5.5）、微酸性（5.5≤pHlt;6.5）、中性（6.5≤pHlt;7.5）、堿性（7.5≤pH＜8.5）、強堿性（pH≥8.5）。結合熵權系數法的計算需要，對中微量元素等級略有調整，原等級中第3等級取中位數重新劃分為2個等級，如原標準中有效銅第3等級為（0.2～1.0）mg/kg，現調整為（0.2～0.6）、（0.6～1.0）mg/kg兩個等級，其余中微量元素亦如此，后續所有等級劃分及計算均采用調整后的標準，具體分級情況見表1。土壤肥力指標分別為：有機質（SOM）、全氮（TN）、堿解氮（AN）、有效磷（AP）、速效鉀（AK）、有效銅（ACu）、有效鋅（AZn）、有效鐵（AFe）、有效錳（AMn）、有效硼（AB）、有效鉬（AMo）。養分指標第1～6級含義分別為豐富、高量、適宜、偏低、缺乏、極低。

1.2" 土壤肥力評價方法

1.2.1" 綜合肥力指數法" 參考地方標準《南方地區耕地土壤肥力診斷與評價》[22]。評價模式分為土壤肥力單項指數Pi（Pi高低直接反映該肥力指標的豐富程度，越高表明該養分越豐富，土壤肥力越高）和土壤肥力綜合指數P綜。土壤肥力根據綜合指數的大小分為Ⅰ（P綜≥1.7）、Ⅱ（0.9≤ P綜lt;1.7）、Ⅲ（P綜lt;0.9）3個等級。

土壤單項肥力指數計算公式：

式中，Pi為土壤中某指標i的單項肥力指數；Ci為土壤中某項指標i的實測數據；Si為土壤中某項指標i的評價標準值（評價標準值由參考的地方標準給出）。

土壤肥力綜合指數計算公式：

式中，P綜為土壤肥力綜合指數；（Ci/Si）2min為土壤所有指標中單項肥力指數最小值平方，其中單項肥力指數Pigt;3時，該項肥力指數以Pi=3計；（Ci/Si）2 ave為土壤所有肥力指數的平均值平方，其中單項肥力指數Pigt;3時，該項肥力指數以Pi=3計；N為參與評價的土壤肥力指標個數（要求10項及以上，本研究為12）。

1.2.2" 因子分析法" 參考楊崛園等[23]、段必挺等[24]的方法，并略有改動，考慮到不同指標數量級的差異，對原參考方法中直接對原始數據進行相關性分析，改為將原始數據進行標準化處理后再進行相關性分析。具體方法為：第一步，對原始數據進行標準化處理后的數據再進行相關性分析，并用Bartlett球度檢驗法驗證該數據是否適用于因子分析法；第二步，用因子分析法確定南充市土壤養分指標的主成分特征值、特征向量和主成分累積貢獻率；第三步，根據主成分累積貢獻率選擇關鍵主成分，計算各主成分得分，將因子得分系數矩陣與標準化數據相乘得到F值，再利用公式（3）求出各樣點的IFI值；第四步，用同樣的方法將求出標準樣品的IFI值（IFI值可反映土壤的肥力水平，得分越高表示土壤肥力水平越高）；第五步，根據標準樣品的IFI值，對各樣品的綜合肥力進行劃分，并評價其肥力高低。

1.2.3" 熵權系數法" 參考朱春嬈等[25]的方法。設有n個待評價的事物，每個事物有m個評價指標，則可以建立評價模型的判斷矩陣R：

由于各參評指標中有越大越優型，也有越小越優型，故需要對判斷矩陣進行歸一化處理，得到歸一化判斷矩陣B：

計算第i個評價指標下第j個待評價事物評價指標特征值比重：

1.2.4" 變異系數法" 由于評價指標體系中的指標量綱不同，因此不宜直接比較其差別程度，為了消除各項評價指標量綱不同的影響，需要用變異系數來衡量各項指標取值的差異程度[26]，各指標的變異系數公式：

1.3" 數據處理

利用WPS Office 2024軟件按照上述公式對數據進行常規性運算與處理，利用SPSS 22軟件對數據進行標準化處理、相關性分析、Bartlett球度檢驗與歸一化處理等。

2" 結果與分析

2.1" 南充市農用田地土壤養分基本信息

根據土壤樣品檢測結果，再結合1.1.2方法可以發現，南充市農用田地呈堿性，土壤平均pH為7.61；有機質含量為第4級，整體偏低，平均含量為17.05 g/kg；大量元素中全氮、堿解氮含量分別處于第3、4級，整體為適宜和偏低水平，平均分別為1.15 g/kg、85.95 mg/kg；有效磷含量為第1級，整體為豐富水平，平均為57.68 mg/kg；速效鉀含量為第2級，整體為適宜水平，平均為138.54 mg/kg；中微量元素中，有效鐵含量為第1級，整體為豐富，平均為43.96 mg/kg；有效銅、有效鋅含量為第2級，整體為高量，平均分別為1.4、1.14 mg/kg；有效錳含量為第3級，整體為適宜，平均為12.18 mg/kg；有效硼、有效鉬含量為第4級，整體為偏低，平均分別為0.52、0.13 mg/kg。由于南充地區成土母質多為紫紅色砂巖和頁巖的關系，此類成土母質發育而成的紫色土中多含有碳酸鈣、并且土層發育慢，這也導致了土壤呈堿性、有機質含量偏低[27-28]，同時紫色土中的磷鉀含量豐富的特性也和此次結果相匹配，有效氮含量偏低的原因也與土壤的堿性程度有關[29]。中微量元素的分布與含量主要與成土母質有關[30]，但土壤的堿性程度過高也會影響部分元素的有效性[31]，從而導致含量降低。同時，南充所處的丘陵山區地形復雜多變，也導致了元素存在離散偏差大的現象，具體情況見表2。

2.2" 綜合肥力指數評價結果

根據地方標準《南方地區耕地土壤肥力診斷與評價》，pH的Pi分為以下等級，pH≤5.0或pH≥9.0時，Pi（Ci/Si）=1.0；pH在5.0～5.5或8.5～9.0時，Pi（Ci/Si）=1.5；pH在5.5～6.0或8.0～8.5時，Pi（Ci/Si）=2.0；pH在6.0～6.5或7.5～8.0時，Pi（Ci/Si）=2.5；6.5≤pH≤7.5時，Pi（Ci/Si）=3.0。

其余各養分指標的標準值（Si）分別為：有機質（旱地12.5，水田22.5，本研究采用平均值17.5）、全氮（旱地1.0，水田1.2，本研究采用平均值1.1）、有效磷（旱地7.5，水田12.5，本研究采用平均值10）、速效鉀（旱地80，水田100，本研究采用平均值90）、堿解氮（105）、有效銅（1.7）、有效鋅（1.8）、有效鐵（35）、有效錳（35）、有效硼（0.35）、有效鉬（0.15）。

利用公式（1）依次對各樣品數據的Pi進行分析，并計算出各區縣中各養分指標的肥力指數平均值（表3）。再利用公式（2）計算出P 綜為0.75，為第Ⅲ級別。表明土壤肥力處于低水平、貧瘠狀態，作物也處于缺肥狀態，大部分肥力指標缺乏，個別指標嚴重缺乏或不宜。僅有蓬安縣的P綜勉強達到第2等級，為0.96。

2.3" 因子分析法評價結果

2.3.1" 養分指標相關性分析" 不少研究結果均證明土壤不同養分間均存在一定程度的相關性[4，7]，

對原始數據的相關性分析結果也能證明此觀點。因此，如果評價土壤綜合肥力時直接采用養分指標進行，將因為信息重疊而產生較大偏差，進而影響評價結果的準確性[32]。

2.3.2" 土壤養分指標的因子分析" 為判斷土壤養分數據是否適用于因子分析法，采用Bartlett球度檢驗法對養分指標原始數據進行檢驗[32]。結果表明，KMO值為0.738，大于0.6，Bartlett球度檢驗，其顯著性值小于0，為極顯著水平，即原始數據適用于因子分析法。

對原始數據的12個土壤養分指標進行因子分析，提取出4個主成分（表4）。由表4可知，4個主成分方差貢獻率分別為32.40%、14.96%、12.51%、8.43%，累積貢獻率達68.26%。由表5可知，第1主成分主要反映有機質、全氮、堿解氮、速效鉀、有效銅、有效鋅、有效鐵、有效錳、有效硼、有效鉬的作用；第2主成分主要反映堿解氮、有效磷、有效銅、有效鋅、有效鐵、有效錳、有效鉬的作用；第3主成分主要反映全氮、堿解氮、速效鉀、有效磷、有效錳的作用；第4主成分主要反映pH、有機質、全氮、堿解氮、速效鉀、有效銅、有效鋅、有效錳、有效硼的作用；4個主因子經過累積，累積貢獻率達到68.26%，能夠代表大多數肥力因子。因此，選擇以上4個主因子對土壤肥力水平進行綜合評價合理，與實際情況較為符合。

2.3.3" 構建因子得分函數模型" 由養分指標的得分系數矩陣（表6）計算4個主成分（F1、F2、F3、F4），主成分得分等于得分系數與相對應的標準化變量（Zxi）之積，其數學模型如下：

F1=0.081Zx1+0.339Zx2+0.314Zx3+0.197Zx4–0.063Zx5+0.051Zx6+0.228Zx7–0.128Zx8+0.153Zx9–0.174Zx10–0.063Zx11+0.112Zx12

F2=–0.474Zx1–0.124Zx2–0.131Zx3+0.012Zx4+0.070Zx5–0.044Zx6+0.098Zx7+0.283Zx8+0.283Zx9+0.410Zx10–0.110Zx11+0.110Zx12

F3=–0.074Zx1–0.061Zx2+0.017Zx3+0.157Zx4+0.572Zx5+0.476Zx6–0.065Zx7–0.024Zx8–0.217Zx9+0.073Zx10–0.027Zx11–0.021Zx12

F4=0.098Zx1–0.113Zx2–0.041Zx3+0.056Zx4–0.132Zx5+0.054Zx6–0.001Zx7+0.594Zx8–0.176Zx9+0.355Zx10+0.541Zx11–0.143Zx12

式中，Zx1、Zx2、Zx3、Zx4、Zx5、Zx6、Zx7、Zx8、Zx9、Zx10、Zx11、Zx12分別代表經過標準化相關處理后的pH、有機質、全氮、堿解氮、速效磷、速效鉀、有效銅、有效鋅、有效鐵、有效錳、有效硼、有效鉬。

2.3.4" 主成分因子得分" 利用公式（3）對南充市土壤肥力的綜合得分進行評價。將表5中的4個主成分的特征值進行歸一化處理，得出1、2、3、4分別為0.47、0.22、0.18、0.12。將求出的F1、F2、F3、F4分別帶入公式（3）中進行計算，進而得到各樣品土壤的IFI值。

2.3.5" 土壤肥力的等級劃分" 根據表2的分級標準，將5個等級的數據（5個標準樣品的養分含量）作為此次土壤肥力等級劃分的標準值。標準樣品的數據經過標準化后，通過2.2.3和2.2.4的數學模型進行計算，最終得出標準樣品的IFI值分別為1.6730、0.6553、0.0531、–0.4818、–0.8150。通過對所有樣品數據的綜合肥力進行計算，得出各等級內的樣品數量及占比分別為：第1級IFI≥1.6730，樣本數量2，占比0.23%；第2級0.6553≤IFI＜1.6730，樣本數量104，占比11.93%；第3級0.0531≤IFI＜0.6553，樣本數量301，占比34.52%；第4級-0.4818≤IFI＜0.0531，樣本數量367，占比42.09%；第5級-0.8150≤IFI＜-0.4818，樣本數量96，占比11.01%；第6級IFI＜-0.8150，樣本數量2，占比0.23%。在此條件下，第4級的樣品數量占比最高，其次為第3級的樣品數量，第2級與第5級的樣品數量占比接近，第3級及以上的樣品數量占總體的比例為46.68%，第4級及以下的樣品數量占總體的比例為53.52%，因此整體肥力為略偏低。

2.4" 熵權系數法評價結果

2.4.1" 判斷矩陣的建立" 在所有的土壤養分指標中，除pH外，其他指標均符合越大越優型。pH為中性時，符合大部分作物的生長要求，因此將pH 7.0作為第1級標準，其余標準依次為第2級（pH 6.5或7.5）、第3級（pH 6.0或8.0）、第4級（pH 5.5或8.5）、第5級（pH 5.0或9.0）。在此標準下，將數據樣本根據pH差異分為2部分，其中pH≤7.0的數據樣品組1，共計182份；pH＞7.0的數據樣品組2，共計690份。

隨機選取一個樣品的數據進行算法應用[25]，該樣品的基本信息為：pH 4.6、有機質含量29.60 g/kg、全氮含量1.78 g/kg、堿解氮含量210.00 mg/kg、速效磷含量44.50 mg/kg、速效鉀含量223.00 mg/kg、有效銅含量4.50 mg/kg、有效鋅含量1.69 mg/kg、有效鐵含量185.00 mg/kg、有效錳含量31.10 mg/kg、有效硼含量0.80 mg/kg、有效鉬含量0.32 mg/kg。以表2中的等級為評價等級建立判斷矩陣R，再根據公式（5）計算得到其歸一化評價指標矩陣B[25]。最后利用公式（6）計算得到評價模型的評價指標特征值比重矩陣P[25]。

2.4.2" 養分指標熵值與權重的計算" 根據公式（7）計算出各評判指標的熵值：

H=[0.0306、0.0216、0.0199、0.0134、0.0079、0.0206、0.0178、0.0148、0.014、0.0080、0.0122、0.0140]

根據公式（8）計算出各評判指標的權重：

D=[0.0821、0.0829、0.0830、0.0836、0.0840、0.0830、0.0832、0.0835、0.0835、0.0840、0.0837、0.0835]

2.4.3" 綜合肥力計算" 按照上述過程，經公式（9）得到所有土壤樣品的IFI值平均為0.082 96，其中數據樣品組1（即pH≤7.0）的IFI值平均為0.082 99，數據樣品組2（即pHgt;7.0）的IFI值平均為0.082 94。5個標準樣品的IFI值分別為0.083 11、0.082 98、0.082 92、0.082 81、0.082 63，以此將綜合肥力劃分為6個等級：第1級IFI≥0.083 11，第2級0.082 98≤IFI＜0.083 11，第3級0.082 92≤IFI＜0.082 98，第4級0.082 81≤IFI＜0.082 92，第5級0.082 63≤IFI＜0.082 81，第6級IFI＜0.08263。通過2組樣品的IFI值與標準樣品對比可知，南充市土壤綜合肥力處于第3級，因此整體為適宜肥力。

2.5" 變異系數法評價結果

根據表1和公式（12）計算出各養分指標的權重值分別為：pH 0.0124、有機質0.0492、全氮0.0442、堿解氮0.0513、速效磷0.1844、有效鉀0.0529、有效銅0.0822、有效鋅0.0808、有效鐵0.1345、有效錳0.1203、有效硼0.1043、有效鉬0.0841。

以表2作為土壤肥力的標準等級，利用公式（13）計算出各標準等級的IFI值分比為35.70、22.83、15.34、8.57、4.53，以此將綜合肥力劃分為6個等級，第1級IFI≥34.70，第2級22.83≤IFI＜34.70，第3級15.34≤IFI＜22.83，第4級8.57≤IFI＜15.34，第5級4.53≤IFI＜8.57，第6級IFI＜4.53。同時計算出所有土壤樣品的IFI值為34.09。可見，南充IFI值處于第1～2級之間，并接近于第1級，因此整體肥力為偏高。

3" 討論

本研究采用了4種常用評價方法對南充市農用田地土壤肥力進行了評價，4種評價方法的結果有所差異，在綜合肥力指數法的評價方法中，P綜= 0.75，在地方標準《南方地區耕地土壤肥力診斷與評價》中，P綜lt;0.9則表示土壤肥力處于低水平、貧瘠，作物處于缺肥狀態，大部分肥力指標缺乏，個別指標嚴重缺乏[22]，因此認定綜合肥力指數法的結果為土壤肥力貧瘠；因子分析法將數據樣品肥力值與標準樣品肥力值進行對比，并將樣本劃分成不同的數據集，通過數據集占比的大小，計算出最終肥力，此次因子分析法的結果中有34.52%的土壤樣品處于第3級，42.09%的土壤樣品處于第4級，按照表1的肥力指標等級劃分，分別為適宜和偏低，因此認定因子分析法的結果為土壤肥力略偏低；熵權系數法是賦予評價指標權重值，通過加權的方法計算各土壤樣品的肥力值和所有樣品的平均肥力值，再與標準樣品的肥力值進行對比，結果中所有土壤樣品的平均肥力值為0.082 96，經過與標準品對比，該平均肥力值處于第3級之間，因此認定熵權系數法的結果為肥力適宜，也可表述為中等肥力；變異系數法下，土壤肥力的平均值為34.09，經過與標準樣品的對比，該肥力處于第2級，因此認定變異系數法的結果為偏高。

關于南充市土壤肥力的研究，唐曉平[33]在1997年利用Fuzzy綜合評判針法對南充地區的紫色類型土壤進行了綜合肥力研究，其結果表明南充地區的紫色土肥力多以中低水平為主，該結論與本研究中因子分析法的結論較為接近；王齊齊等[34]利用有機質、氮磷鉀等大量元素作為依據，對西部地區紫色土近30年的土壤肥力演變進行了研究，南充市的點位中土壤肥力均表現為偏低，并且提出了限制因子為氮和有機質，這也與本結論中氮、有機質含量偏低的結果一致；此外，在南充周邊地區開展的土壤肥力研究中，丁銳等[35]采用綜合肥力評價法對廣元市的核桃園區進行土壤肥力分析，其結果表明廣元市核桃園區土壤以紫色土和黃壤為主，土壤肥力總體偏低；王杰等[36]利用模糊分析法對廣安市柑橘園區的土壤進行肥力分析，發現該地區柑橘園的土壤肥力為中等肥力，但處于中等以及中等偏低的樣本占比高達82.57%；鄧利梅等[37]對南充周邊鹽亭縣的撂荒土地和未撂荒土地進行對比研究，發現二者的土壤肥力均未有顯著變化，且二者的肥力均在第3～4級之間，為偏低肥力。雖然南充的土壤類型以紫色土為主，但水稻土也占據較大比例，這一點從南充市的水稻種植面積為所有糧食作物之首也可證明[38]。水稻土作為一種人為土，可由各類土壤發育而來，在人為長期的耕作、施肥、灌溉排水等行為下，其土壤性質也發生了變化[39]，由于成土母質的原因，南充地區的水稻土主要由紫色土發育而來，且水稻土的肥力要高于紫色土[25]。因此，根據前人研究進展，再結合南充市土壤酸堿性與養分基本情況，可認定因子分析法的結果較為符合南充土壤肥力的實際情況，即土壤肥力偏低。

土壤肥力是土壤最基本的特征，是反映土壤能夠提供給作物生長所需的各種養分的能力，一般受到養分因素、物理因素、化學因素、生物因素的影響，在本研究中采用了養分因素（有機質與各類元素）和化學因素（酸堿度）作為評價指標來反映南充市土壤的綜合肥力。通過前人研究結果，結合本次土壤酸堿度檢測結果和養分分析檢測結果，可以認為酸堿度、有機質含量、氮含量是南充市土壤肥力的主要障礙因子，硼、鉬是次要限制因子。土壤酸堿度是評價土壤健康性的重要指標[40]，可通過影響土壤中微生物活性、養分的有效性和轉化運輸[41]，進而影響作物的生長發育、抗病性及產量和質量[42]。南充市土壤呈堿性，平均pH達到7.61，其主要原因是南充地區所處四川盆地，成土母質多為紫紅色砂巖和頁巖，這類母質土壤多含有鹽基飽和度較高的碳酸鹽，從而導致本區域的土壤堿性程度較高[28]。土壤有機質含量是衡量土壤是否肥沃的重要指標[43]，土壤中眾多營養元素都來源于有機質，特別是氮素和磷素[44]，此外有機質還影響著土壤微生物含量與活性，土壤的保水保肥功效等[45-46]。南充土壤有機質含量為17.05 g/kg，整體偏低，其主要原因是南充地區為典型的紫色土，紫色土土層淺薄、剖面發育不明顯，沒有顯著的腐殖質層[27]，因而有機質整體偏低。氮素是植物生長的必備要素之一，是植物體內蛋白質、核酸、磷脂和激素等含氮物質的重要組成成分，關系著植物的生物量和品質等[47]。南充土壤堿解氮含量偏低的原因也可能是受堿性土壤的影響，堿性環境下銨態氮從離子態向分子態轉化，且堿性程度越高，隨之造成的礦化、硝化及反硝化作用也更為明顯，NO3–淋洗和NH3揮發也更為嚴重，氮損失程度也更明顯[27， 48]。硼、鉬也是作物發育的必備微量元素[49-50]，硼在植物器官發育和耐逆性方面有重要作用，鉬對促進氮的代謝和促進糖類的形成和轉化等方面有重要的作用。其含量主要受土壤成土母質的影響，后期的人為因素也會導致微量元素的含量發生變化[51]。

因此，南充市土壤肥力的提升首先建議增施有機肥，研究表明增施有機肥可以有效增加土壤中有機質的含量[52]，其次有機肥中含有的腐殖酸在降低土壤pH方面具有良好效果[53]，最后有機肥不僅可以補充土壤所需的氮肥[44]，還可以補充多種作物所需的中微量元素[54]。此外，有機肥在改善土壤物理性質[55]、微生物多樣性和種群結構[56]方面有良好的效果，很多學者以將土壤的物理性質和微生物作為評價土壤肥力的重要指標[57-59]；其次多采用深翻、輪作、間作的耕作模式也有助于改善土壤肥力，蔡紅光等[60]研究表明玉米秸稈全量深翻還田能夠減輕土壤肥力退化問題，趙崢等[61]研究表明輪作可以增加水稻田的土壤肥力，許代香等[62]研究表明禾本科與豆科間作可以提升土壤肥力。對于堿性程度較高的土壤可以適當使用石膏、硫磺等堿性土壤改良劑，相對于有機肥的改良效果，土壤改良劑的時效性更好，但長期單獨使用土壤改良劑對土壤生態系統的穩定性和安全性可能造成潛在的風險[63]，因此需要科學合理地使用土壤改良劑，也有研究表明同時將土壤改良劑與有機肥搭配使用后的效果也更佳[64]。對于缺少的氮、硼、鉬等元素除了通過有機肥補充外，還可根據實際情況以根部和葉面追肥的方式補充。

4" 結論

通過綜合指數法、因子分析法、熵權系數法、變異系數法4種方法對南充市土壤綜合肥力進行評價。結果表明，4種綜合肥力評價方法的結果間存在較大差異，變異系數法的評價結果為偏高，熵權系數法的評價結果為適宜，因子分析法的評價結果略偏低，綜合肥力指數法的評價結果為貧瘠。結合前人研究進展與土壤酸堿度與養分基本信息，因子分析法的評價結果與南充市土壤綜合肥力較為接近。后期土壤綜合肥力的提升應注重增施有機肥，注意堿性土壤的改良以及在氮、硼、鉬等元素上的補充。

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