江淮分水岭典型样区土壤养分空间差异分析

周亮广,赵宗权，2，何豫皖,3

1.滁州学院地理信息与旅游学院,滁州,239000;2.贵州师范大学地理与环境科学学院，贵阳，550001； 3.安徽师范大学国土资源与旅游学院，芜湖,241002

1 相关研究与问题提出

受自然因素和人为因素的共同作用,土壤养分具有高度的空间变异性[1-2]。国内外许多学者基于地统计学和主成分分析等多种分析、评价方法对土壤养分的空间变异和土壤养分研究中应注意的问题进行了大量研究[3-6]。有人对不同地貌部位土壤侵蚀与其养分流失的关系进行了探讨[7]，还有人研究了土壤在不同利用方式及典型坡面下的物理性质与养分特征[8]。对不同地形部位及其土地利用方式的差异对土壤养分的空间分布形式的影响，一些学者从样带与生态系统类型的尺度，利用主成分分析法对坡面土地利用方式及景观位置对土壤养分进行了定量化分析[9-10]。还有些学者以具有地域特色的地区为研究背景，研究了不同地形条件下土壤养分的空间特征和变异规律以及不同植被与土壤养分之间的关系等[11-13]。此外，一些学者利用地统计学方法对土壤养分的空间变异进行分析和土壤养分评价[14-15]。

江淮分水岭地区为长江流域与淮河流域的分界线区域，处于我国南北气候过渡带。其间，丘陵起伏，岗冲交错，地形破碎，易旱、缺水，土壤不肥，区域综合治理开发是安徽省人民政府的重要举措。查阅相关文献发现鲜有关于江淮分水岭地区土壤养分空间变异的分析与研究[16-18]。近年来，精准农业逐渐成为研究的热点，其理论又是以空间变异为前提，因此对土壤养分空间变异研究则显得尤为重要。本文选取小尺度的研究样区，根据实际地理环境在典型的地貌部位及覆被条件下选取采样点，然后在室内实验检测，对江淮分水岭地区土壤养分的空间变异进行分析，从而为区域的土地利用、结构调整、农业生产、退耕还林以及区域综合治理等提供参考。

2 材料与方法

2.1 研究区概况

研究样区(图1)位于江淮分水岭岭脊沿线滁州市章广镇东部，面积约 5.27 km2，属典型的江淮丘陵区，镇域被江淮分水岭一分为二，南水流入长江，北水流入淮河；平均海拔85.3 m，境内最高海拔339 m，最低海拔53.8 m，土壤以黄棕壤和水稻土为主。

2.2 样品采集

根据野外采集数据的需要，对章广镇的卫片进行数据预处理，并在ArcGIS中进行再处理，将等高线图叠加进去。同时，参考研究区内其他相关资料，先得到采集土壤样本的范围，然后再确定能代表完整地貌单元和生态群落结构的样区边界。采样单元的划分是先在卫片上对所有区域进行编号，然后由随机函数确定。由于研究样区地处丘陵，并且覆被条件多样，土壤肥力不均匀，故按照“随机”“等量”的采样方法，每个类型选取10～20个样点进行采样，每个样点取0～20 cm表层土样，共采取106个样本。同时，用GPS对各采样点的坐标进行记录,方便后期研究重复样本和土壤养分信息在空间上的拓展。最后，将田间采集回来的土壤按照编号，放置在通风良好、无污染、无阳光直射的房间，风干后采用土壤养分速测仪(TRF-2C)进行养分测定。

图1 研究样区土壤采样点位置

2.3 研究方法

2.3.1 地统计分析法

早期的地统计学主要应用于研究地质学现象的空间结构和进行空间估值，它对不确定现象进行分析时采用随机函数，同时结合采样点信息估计未知点的信息，目前广泛应用于地理、环境、土壤等领域。

(1)协方差函数。两随机变量之间差异可用协方差来表示，协方差函数在地统计学中可表示为：

(1)

其中，Z(x)为区域化随机变量，并满足二阶平稳假设；Z(xi)为Z(x)在空间点xi处的样本值；Z(xi+h)是Z(x)在xi处距离偏离h的样本值[i=1,2，……,N(h)]；N(h)是分隔距离为h时的样本点对总数；Z(xi)和Z(xi+h)分别为Z(xi)和Z(xi+h)的样本平均数。

(2)半变异函数。半变异函数为地统计分析特有的函数。区域化变量Z(x)在点x和x+h处的值Z(x)与Z(xi+h)差的方差的一半称为区域化变量Z(x)的半变异函数，记为r(h)，2r(h)，它在地统计学中可表示为：

(2)

(3)变异分析。半变异函数和协方差函数能将地理学第一定律定量化。此外，半变异值与距离远近有关，距离越远，半变异值越大；而协方差则随着距离加大而减小。函数和半变异函数会随着距离增加大体上呈现出反向变化，二者关系可近似表达为：

r(h)=sill-C(h)

(3)

一个采样点与其相邻采样点的空间关系可用半变异、协方差函数曲线来反映。此外，二者对于探测、识别异常值也有很大意义。

2.3.2 方差分析法

方差分析是将全部观察值之间的变异，按需要分为二个或多个组成部分，再作分析。它将全部数据的总离均差平方和(SS)分为二个或多个部分，自由度也分为相应的组成部分，每部分表示一定意义，其中至少有一个部分表示各组均数之间的变异情况，称为组间变异；另一部分表示同一组内个体之间的变异，称组内变异(误差)。SS除以相应的自由度，即得到均方(MS)。若组间变异大于组内变异若干倍以上，表明各组均数间有显著性差异。通过方差分析可以判断各个因素对所研究的对象是否存在影响及影响的程度和性质，具有非常重要的意义。

2.4 数据处理

采用SPSS 21.0软件对数据进行统计性分析和方差分析(LSD法，α=0.05)；利用GS+9.0对数据进行计算，得出半方差拟合模型及参数；文中配图均采用Origin 9.0绘制。

3 结果与分析

3.1 土壤养分指标统计分析

野外采样后，在实验室使用土壤养分速测仪(TRF-2C)测出0～20 cm的土壤中铵态氮、速效磷和速效钾的养分数值，基本统计参数见表1。其中，土壤养分在各采样点之间的空间变异性程度能通过变异系数(CV)的大小来反映，CV小于0.1呈弱变异性，CV大于1呈强变异性，当CV介于0.1到1之间时变异性为中等。

由表1可见，(1)铵态氮含量约在0.890～93.500 mg·kg-1之间，平均含量为16.750 mg·kg-1；速效磷含量为3.210～87.912 mg·kg-1，差值最小，平均含量为25.071 mg·kg-1；速效钾含量约在2.770～411.403 mg·kg-1左右，差值最大。(2)速效钾的变异系数最大为99.01%，变异强度最高，说明研究区内土壤养分分布差异较大。速效磷、铵态氮的变异系数分别为96.84%和94.61%，二者都属于中等强度变异。三种养分含量整体变化均较大，且变异系数都远大于50%，表明三种养分含量受人为因素干扰较大，这主要与本地区的地形、耕作施肥、退耕还林以及土地利用类型众多等因素有关。

表1 土壤养分整体统计特征值

3.2 土壤养分空间结构分析

由于原始数据不符合正态分布，因此计算半变异函数前将数据进行对数变换，使之接近正态分布。在GS+9.0中对数据进行计算，得到拟合模型及相关参数(表2)。块金值(块金方差)用来表示实验误差以及最小采样尺度以下由于不同覆被条件和人为因素造成的变异；基台值表示区域化变量的最大变异程度；块金值与基台值的比值称为空间相关度，用来度量空间自相关变异所占的比例，表明区域化变量的空间相关性程度。当比值小于0.25时，为强空间相关性；当比值介于0.25～0.75之间，为中等空间相关性；当比值大于0.75时，为弱空间相关性。一般由随机因素引起变量间的变异程度越大，则块金值与基台值的比值越高。

表2 土壤养分半方差拟合模型及参数

基台值与误差相关，其值越大，所引起的误差就会越大[19]。由表2看出，(1)三种养分的基台值均为正值，因此存在正基底效应。速效钾的值远高于其他两种养分，说明在采样或实验时的误差在速效钾上表现得更明显。块金值最高的是速效钾，其次是铵态氮和速效磷；三种养分基台值的大小顺序均为速效钾>铵态氮>速效磷，表明速效钾的变异程度及实验误差最大，而速效磷最小。(2)铵态氮和速效磷的空间相关度比值都介于0.25～0.75之间，属于中等空间相关性，表明除了结构性因素外(如本区域母质、土壤类型和气候等)，随机性因素(如耕作制度、施肥方式等)也在一定程度上影响空间相关性；而速效钾的空间相关度比值大于0.75，为弱空间相关性，说明其空间相关性主要源于随机性因素。

3.3 不同地貌部位土壤养分差异分析

3.3.1 不同地貌部位土壤养分统计参数对比分析

对不同地貌部位的土壤养分进行统计性分析，得出不同土壤养分的平均值及变异系数(图2，表3)。由图2可以看出，(1)不同地貌部位的同种土壤养分含量差异不大，差值约在0.3 mg·kg-1～6.7 mg·kg-1左右。其中，坡下铵态氮、速效磷和速效钾的含量分别高于坡上约1.19 mg·kg-1、2.22 mg·kg-1和3.63 mg·kg-1。(2)虽然三种养分在不同地貌条件下的数值差异不大，但个别养分变异系数却很大。如坡上铵态氮为强变异且比坡下高出30%左右，其余均为中等程度变异。速效磷、速效钾在不同地貌部位变异系数相差不大，其中速效钾在不同地貌部位的变异系数相差不到1%。

图2 不同地貌土壤养分含量与变异系数

3.3.2 不同地貌部位土壤养分方差分析

对不同地貌部位的土壤养分含量进行经过方差齐性检验，三种养分含量的显著性水平均大于0.05，因而可使用最小显著差数法对其进行单因素方差分析。根据统计，不同地貌部位的同种养分的均值差异均在7 mg·kg-1以内，差异较小；铵态氮在不同地貌部位的标准差差值约为6 mg·kg-1左右，说明不同地貌条件下土壤养分值的离散程度差别较大。速效磷在不同地貌部位的均值和标准差差值均相差很小。速效钾均值差异约在6 mg·kg-1左右，标准差差值在不同地貌条件下也很小。由表4看出，三种土壤养分的P值均大于0.05，因此拒绝原假设，可以认为不同地貌部位的三种土壤养分含量差异性并不显著。

表3 不同地貌部位描述性统计

三种养分含量差异性不显著只能说明在统计学上坡上和坡下养分含量的均值不具有统计意义，结合图2可看出，其差值确实很小，但并不代表真实条件下没有差异。一般情况下，不同坡度上的水热分配条件与物质迁移的过程不同，因而土壤养分含量在不同的地貌条件下存在差异。此外，坡度越大，养分流失越多，含量也越低[20-21]。但分析发现导致养分含量差异不显著的主要原因是：研究样区内高差并非很大，并且坡度较为和缓；为了保证所选土地利用类型内都有足够的采样点，不可避免地导致某些点位不合适，如坡度不合适等；本区域大多数地方土体浅薄，粘盘层接近地表，高塝、缓坡等部位普遍被侵蚀。此外，耕层浅以及紧实、粘重的粘盘层都不利于农作物、林木根系对养分的摄取[22]。

表4 不同地貌部位方差分析

3.4 不同覆被条件下土壤养分差异分析

3.4.1 不同覆被条件下土壤养分统计参数对比分析

对不同覆被条件下土壤养分含量均值进行统计分析，并计算出变异系数，如图3、图4所示。

由图3看出，不同覆被条件下养分含量差异最小的是铵态氮为8.5 mg·kg-1、差异最大的是速效钾为76.3 mg·kg-1；人工林地、荒草地和旱地上的铵态氮和速效钾含量要高于自然林地和水田；自然林地和荒草地的速效磷含量要高于其他覆被。由图4得出，不同养分在同种覆被条件下变异系数差异较小的为人工林地、旱地和荒草地，约为15%～25%之间，而自然林地差异最大，达到60%左右； 整体上，不同养分在不同覆被条件下的变异程度为中等，只有人工林地的铵态氮和速效磷及自然林地的铵态氮和速效钾为强变异。

图3 不同覆被下土壤养分含量 图4 不同覆被下土壤养分变异系数

3.4.2 不同覆被条件土壤养分方差分析

对不同覆被条件下的土壤养分含量值进行方差齐性检验，P值均大于0.05，因而可对其进行方差分析。使用最小显著差数法对不同覆被条件下养分含量值进行单因素方差分析，结果如表5所示。

由表5可以得出，(1)速效磷和速效钾的P值均小于0.05，可以认为二者在不同覆被条件下的养分含量存在显著差异；而铵态氮P值大于0.05，故在不同覆被条件下差异不明显。这与图3相吻合。

铵态氮在不同覆被条件下的含量差异不明显，原因是氮素在土壤中可以通过不同的途径进行转化[23]。农田虽有人为施肥，但采集样本时距施肥时间较久，故含氮量不高；而林区植物众多，它们有很强的固氮作用，故整体上铵态氮的差异不大。对于速效磷，自然林地的含量较高，主要是因为研究区有村庄，果园和菜地多，同时饲养有家禽、家畜，使有机肥可能进入荒草地和自然林地，导致含磷量稍高。速效钾在除旱地外的覆被下含量均相差不大，旱地之所以较高，可能是因为采集样本时并未种植农作物，而此时水田内作物已将钾素吸收。

表5 不同覆被条件土壤养分方差分析

4 讨 论

(1)研究样区内的三种速效养分含量的变异系数均为中等偏高，但结果显示铵态氮的含量值更为集中，而速效钾的值更为离散，表明速效钾更易于受外界因素的影响。

(2)采用地统计学得到了土壤速效养分的空间变异结构，结果表明：速效钾的空间变异性最强，空间自相关距离也最大，呈大块状变异，这主要是随机因素所致。其余两种养分的空间变异性则是结构性大于随机性，表现较平稳。

(3)不同地貌部位下的土壤养分含量虽有所差异，但并不显著。因而，在以后的研究中应选择合适的方法采集样本，综合考虑多种因素，以期获得更符合实际的结果；不同的覆被条件下，速效磷和速效钾的含量具有明显的差异性，而铵态氮没有。因此，农户在施肥时应因地制宜以使土壤获得最大养分补给，选取合适的地块进行退耕还林和园艺种植，以期获得更合理的景观格局。

参考文献:

[1]Lopez G F,Jurado E M,Atenciano S,et al.Spatial variability of agricultural soil parameters in southern Spain[J].Plant and Soil,2002,246(1):97-105

[2]Kratz T K,Benson B J,Blood E R,et al.The influence of landscape position on temporal variability in four North American ecosystems[J].American Naturalist,1991,138:355-378

[3]徐剑波,宋立生,彭磊,等.土壤养分空间估测方法研究综述[J].生态环境学报,2011,20(8-9):1379-1386

[4]李立平,张佳宝,邢维芹,等.土壤养分分析的现代化[J].土壤,2004,36(3):243-250

[5]黄安,杨联安,杜挺,等.基于主成分分析的土壤养分综合评价[J].干旱区研究,2014,31(5):819-825

[6]柴亚飞.基于不同地貌分区的土壤养分最佳采样尺度研究[D].太谷:山西农业大学资源环境学院,2014:19-23

[7]曹慧,杨浩,赵其国.太湖丘陵地区典型坡面土壤侵蚀与养分流失[J].湖泊科学,2002,14(3):242-246

[8]高雪松,邓良基,张世熔.不同利用方式与坡位土壤物理性质及养分特征分析[J].水土保持学报,2005,19(2):53-56

[9]刘世梁,傅伯杰,吕一河,等.坡面土地利用方式与景观位置对土壤质量的影响[J].生态学报,2003,23(3):414-420

[10]胡学玉,龙成凤,赵书军,等.湖北棕红壤丘陵区不同地形部位及利用方式的土壤养分状况[J].湖北农学院学报,1997,17(3):208-212

[11]张晓霞,李占斌,李鹏,等.黄土高原小流域不同地貌下土壤有机碳的分布特征[J].西安理工大学学报,2010,26(3):309-313

[12]吕贻忠,李保国,胡克林,等.鄂尔多斯不同地形下土壤养分的空间变异[J].土壤与环境,2002,11(1):32-37

[13]贺燕,张青,亢新刚,等.长白山云冷杉混交林不同针阔比与土壤养分的关系[J].东北林业大学学报,2015,43(7):68-72

[14]邵月.基于GIS的县域土壤养分分析评价[D].保定:河北农业大学,2013:29-33

[15]王芳.基于GIS的兴安岭地区不同植被类型土壤养分研究[D].济南:山东师范大学资源与环境学院,2013:20-25

[16]方灿华.基于GIS的江淮丘陵岗地地区耕地地力评价研究[D].合肥:安徽农业大学资源与环境学院,2009:48-53

[17]万天凤.涪江中游不同丘陵地貌土壤全氮含量空间变异及不确定性评价[D].成都:四川农业大学资源环境学院,2012:18-27

[18]高正宝.滁州市耕地地力评价及土壤养分空间变异研究[D].合肥:安徽农业大学资源与环境学院,2013:29-43

[19]曹慧,杨浩,孙波,等.太湖流域丘陵地区土壤养分的空间变异[J].土壤,2002,34(4):201-205

[20]秦松,樊燕,刘洪斌,等.地形因子与土壤养分空间分布的相关性研究[J].水土保持研究,2008,15(1):46-49

[21]唐将,李勇,邓富银,等.三峡库区土壤营养元素分布特征研究[J].土壤学报,2005,42(3):473-478

[22]张俊业.江淮分水岭地区农业结构调整初探[J].安徽农学通报,1997(4):11-14

[23]赵彦锋,史学正,于东升,等.小尺度土壤养分的空间变异及其影响因素探讨：以江苏省无锡市典型城乡交错区为例[J].土壤通报,2006,37(2):214-219