苏打盐渍土区土壤理化性质及植物生物量与微地形空间异质性关系

刘建波，杨 帆，王志春，聂朝阳，张 璐，安丰华，郭亮亮

(1.中国科学院 东北地理与农业生态研究所，吉林 长春 130102； 2.中国科学院大学，北京 100049 )

0 引 言

松嫩平原西部存在着大面积的苏打盐渍土，是全球苏打盐渍土集中分布区之一[1]。苏打盐渍土盐分组成以碳酸钠和碳酸氢钠为主，具有“三高两低”的特点，即：高pH、高盐分含量、高交换性钠；低通透性、低养分有效性[2]，严重影响着植物的生长和发育。同时，苏打盐渍土性质表现出显著的空间异质性，即小尺度范围内存在地形地貌的微起伏，高度相差仅为几厘米到几十厘米，植物种类和分布却有巨大的差异[3]，导致该区广泛存在镶嵌状或条带状盐斑和碱斑[4]。这种土壤性质异质性改变了植物水分条件，进而影响了植被和景观单元的分布。有研究认为是微域地形的表生作用，引起水文过程的变化，进而导致土壤盐分含量在很小的微区内产生较大的差异，加速了盐渍化过程和生态退化[5-7]。目前，微域土壤水盐和植物响应已成为研究的热点[8-9]。

学者们在20世纪60年代就开始关注微域碱斑形成的原因，主要以野外调查定性研究为主。研究指出，干旱、半干旱地区的微斜平地及洼地都是水盐汇集之地，但微斜平地和洼地的不同部位具有不一样的积盐强度，微地形的差异是引起水盐运动产生差异的主要原因，进而影响着植被的生长和分布[1]。随着研究的深入，开始对微域尺度水盐运移进行定量化研究。采用野外和室内定位试验研究微域尺度盐碱分布特征，发现32 m的微域尺度内相对高程由低到高依次分布着盐化草甸土、浅位柱状碱土、白盖苏打碱土和中位柱状碱土4种土壤类型[10]。研究认为，微地形是影响土壤水分迁移的主要因素[11]，并且植被对微域尺度土壤盐渍化发生和演化具有重要作用，在相距3～5 m的微域尺度内(相对高差为2～18 cm)，植被破坏后，土壤表层结构恶化，土壤由盐碱较弱的盐化草甸土迅速向碱化度较重的浅位柱状碱土和白盖苏打碱土转化，最终使整个区域的盐渍化程度不断加重[12]。

近年来，微域研究逐渐由点的研究向面上研究发展，在微域盐碱空间变异方面也进行了深入研究，新的研究方法也不断加入。地统计学以区域化变量理论为基础，以变异函数为基本工具，研究在空间上分布并具有随机性和结构性特点的数据，是一种有效探索空间分布和变异规律的方法[13]。地统计学的应用，使微域盐碱空间变异研究实现了量化。姚荣江等将地统计学应用于黄河三角洲探索水盐空间变异[14]，杨建锋等[15]、杨帆等[16]将地统计学应用于松嫩平原的苏打盐渍土上研究小尺度盐化和碱化的空间变异。以上研究都集中在土壤盐碱的变异特征，然而，微地形下盐碱的空间变异与其土壤物理特性和地表植被密不可分，三者之间相互验证，才能深入揭示微域盐碱变异机理。因此，本研究将微地形下土壤理化特性及地表植物作为一个完整的系统，运用地统计学的方法研究土壤理化变异特性及地表植物分布，旨在为盐碱地生态治理和耕作管理提供理论基础。

1 材料与研究方法

1.1 研究区概况

试验区位于中国科学院大安碱地生态试验站内(123°50′27″～123°51′31″E，45°35′58″～45°36′28″N)，该区域属于中温带大陆性季风气候区，也属于半湿润向半干旱气候的过渡地带，年平均降水量413.7 mm，年平均蒸发量1 756.9 mm[17]，蒸降比高，蒸发量是降水量的4倍多。该区域的地形起伏微小，具有典型的微地形特征，土壤的盐碱变异程度大，呈现轻、中、重盐渍土复合镶嵌格局，植被退化严重。在区域内选取一块存在高程差距且人为干扰较小的草地，作为研究区域(123°50′44″～123°50′52.4″E，45°36′01.8″～45°36′05.9″N)(图1)。实地调查发现，该研究区域内分布着多种苏打盐渍土退化草地的典型植被，如羊草(LeymuschinensisTzvel)、芦苇(Phragmitescommunis)、碱地肤(Kochiascoparia)、角碱蓬(SuaedacorniculataBunge)、碱茅(Puccinelliadistans)、猪毛蒿(Artemisiascoparia)、碱地风毛菊(Saussurearuncinata)、假苇拂子茅(Calamagrostispseudophragmites)、刺菜(Cirsiumsetosum)、苣荬菜(Sonchusarvensis)、虎尾草(ChlorisvirgateSwarta)和狗尾草(Setariaviridis)等。

图1 研究区位置图和采样点布置Fig.1 Map of the study site location and sampling layout

1.2 试验设计

研究区域长150 m，宽120 m，面积1.8×104m2，将整个研究区域划分为大小15 m×15 m的80个网格(图1c)。选择每个网格的中心位置代表当前网格区域，插竹竿，利用手持式GPS测定其经、纬度坐标，并做好标记，以便后期寻找。通过测定所有点的相对高程(RE)、土壤物理性质(0～20 cm土壤容重(BD)、0～20 cm土壤总孔隙度(TP)、0～20 cm和20～40 cm的土壤质量含水量(SWC0～20和SWC20～40))和土壤化学性质(0～20 cm和20～40 cm的土壤pH(pH0～20和pH20～40)、电导率(EC0～20和EC20～40)、钠吸附比(SAR0～20和SAR20～40))，分析土壤物理、化学性质的空间分布特征。2020年7月20日，对复合微地貌镶嵌体试验场进行植物生物量(PB)调查。

相对高程测定方法：首先在该区域的中间部位架设水准仪，测定其基准高度，用水准仪测定该区域内每个网格中心点的高程，并计算高程差，最后选择整个区域的最低点作为相对高程的参考面，将其高度设置为0，并依次得出其他点的相对高程差。

土壤物理性质测定方法：土壤容重：采用环刀法取原状土进行测定；土壤总孔隙度：由容重可以计算求得[18]；土壤质量含水量：采用烘干称重法进行测定[18]。

土壤化学性质测定方法：将采集的土样风干后，研磨过2 mm筛，取土壤与去离子水为1∶5的浸提液用于测定pH、EC、可溶性离子(Na+、Ca2+、Mg2+)。pH和EC分别用pH计和电导率仪测定，Na+采用火焰光度计测定，Ca2+和Mg2+采用EDTA络合滴定法测定。SAR是反映土壤碱性的重要指标，土壤SAR的计算公式如下：

其中：离子浓度单位为mmolc·L-1，SAR单位为(mmolc·L-1)1/2。

植物生物量：在每个网格样点放置一个(1×1)m2的样方框取地上部的植物样本，并称得其鲜重(FW)。植物样品首先经过105 ℃杀青半小时，然后在75 ℃下烘干至恒重，称取地上部生物量，测得其干重(DW)。

1.3 数据处理

所有的数据处理和统计分析均采用Excel 365和SPSS 26.0软件统计，用Origin 2019进行绘图。利用单样本K-S检验进行数据的正态性检验。利用GS+9.0软件对研究区内的相对高程、土壤物理和化学性质进行半方差函数分析，并利用Arcgis 10.7生成研究区内各个参数的空间插值图。对研究区内的相对高程、土壤物理和化学性质及生物量进行Pearson相关分析，并将微地形相对高程差作为自变量进行回归拟合。

2 结果与讨论

2.1 土壤理化指标的描述性统计特征

本试验选取相对高程，0～20 cm土壤容重、0～20 cm土壤总孔隙度、0～20 cm和20～40 cm土壤含水量3种土壤物理指标，0～20 cm和20～40 cm的土壤pH、土壤电导率和钠吸附比3种土壤化学指标进行研究。由表1可知，表层土壤容重的变异系数为0.098，0～20 cm和20～40 cm土壤pH的变异系数分别为0.080和0.067，均属于弱变异性，其他指标的变异系数在0.116～0.696之间，均大于0.1，且小于1，表明各指标样本数据均具有中等变异强度[19]。虽然表层土壤容重属于弱空间变异性，但其最大值为1.64 g·cm-3，中位数和众数分别为1.47和1.53 g·cm-3，与一般土壤1.0～1.5 g·cm-3的容重相比，苏打盐渍土的土壤恶劣，通气透水性严重降低，不利于一般植物的生长和发育[20]，同时pH均值为9.8，研究区的土壤碱性强。

数据呈现正态分布对于地统计学是前提条件[21-22]。利用单样本Kolmogorov-Smirnov检验对各个土壤指标进行正态检验，相对高程和0～20 cm土壤质量含水量符合正态分布，其他土壤指标经过转化后也符合正态分布。表1所列的土壤理化指标均满足地统计学的前提假设。

表1 土壤物理、化学指标的统计特征值Table 1 Statistical characteristic values of soil physical and chemical indicators

2.2 土壤理化指标的空间变异结构分析

半方差函数是地统计学分析的特有函数，利用GS+9.0软件拟合最优的半方差函数的理论模型，并确定其参数，绘制半方差函数图。经过半方差函数的计算，得到一系列半方差函数值的离散点，根据离散点的分布和形状，可以对其进行不同类型模型的拟合。根据决定系数(r2)越接近1，残差平方和(RSS)越小，拟合效果越好的原则，选择最优的理论模型拟合，得到半方差函数图。由图2可看出，相对高程(图2a)的最优理论模型为球状模型；而在土壤物理指标中，容重(图2b)的最优理论模型为高斯模型，SWC20～40(图2e)的理论模型为指数模型，其他两个土壤物理指标(图2c、d)均为球状模型；土壤化学指标中，除SAR20～40(图2k)为高斯模型外，其他指标pH0～20(图2 f)、pH20～40(图2 g)、EC0～20(图2h)、EC20～40(图2i)、SAR0～20(图2 j)的最优理论模型均为指数模型。

通过半方差函数图可以得到相应的参数，分别为块金值C0、基台值C0+C、块金系数(C0/C0+C)、和变程A0，可以解释空间结构性和随机性变化。由表2可知，除SWC20～40的决定系数为0.599以外，其他参数的决定系数均大于0.6，说明对于所列参数，其半方差函数模型的拟合度较好，深层土壤的含水率可能受到更多的随机因素的影响，半方差值较为离散。

理论上，当两个采样点之间的距离为0时，半方差函数值应为0，但由于存在测量和采样误差、短距离空间变异、随机因素和固有因素引起的正基底效应[23]，使得两个点之间的距离非常接近时，半方差函数值不为0，即存在块金值。由表2可知，总孔隙度的C0为10.34，SWC0～20和SWC20～40的C0分别为0.53和0.87，且三者C0+C在17～30之间，数值均较大；而其他参数的C0值均较小，且接近于0，说明这些参数的取样距离较合理，测量误差相对较小。

块金系数可以表示空间自相关部分引起空间变异性程度的大小[24]。由表2可知，所有的土壤理化指标块金系数均小于75%，其中相对高程、SWC0～20、SWC20～40、pH20～40、EC0～20、EC20～40、SAR0～20和SAR20～40均小于25%，具有强烈的空间相关性，表明其变化主要是由于成土母质、地形地貌、气候条件等非人为的区域结构性因素导致的[12]，即微地形在一定程度上对于上述指标具有影响。而土壤物理指标的容重和总孔隙度、土壤化学指标pH0～20的块金系数处于25%～75%之间，具有中等空间相关性，受到结构性因素和随机性因素的共同影响。

变程反映了区域化变量空间自相关范围的大小，其大小受观测尺度的影响。由表2可知，所有指标的变程在36～100 m之间，均大于采样距离15 m，说明样本之间存在相关关系。且变程各不相同，说明微地形对各指标影响程度不同，空间自相关范围也存在差距。

地统计学分析可以得到分形维数D(0)，其大小可以衡量土壤指标空间异质性的程度，所有指标的D(0)在1.651～1.943之间(表2)，均小于2，表明空间自相关部分引起了空间异质性[25]。同样在土壤表层上，SWC0～20的D(0)比盐碱指标pH0～20和EC0～20的D(0)小，空间自相关程度大；而无论在哪个土层上，土壤水分空间自相关程度都比电导率空间自相关程度大，土壤碱化指标的空间自相关程度均比盐化指标大。

表2 土壤物理、化学指标的半方差函数模型及其参数值Table 2 Semivariance variogram models and parameter values of soil physical and chemical indicators

2.3 土壤理化指标的空间分布特征

研究区相对高程的空间分布(图3)为西北部和南部整体地势低洼，在研究区中部靠北的区域相对高程达到了最大值，为0.705 m，由南向北呈现出相对高程先递增、后降低的趋势。其中图3中由75号点向北延伸到35号点的采样带相对高程呈现出由低到高的变化趋势。

图3 研究区相对高程空间分布Fig.3 Spatial distribution map of relative elevation in the study area

容重的空间分布(图4a)为西北方向相对高程低的地区整体偏低，研究区大部分容重均在1.37 g·cm-3以上，其中容重最高的地方出现在了中部偏南相对高程为40～50 cm的东西条带上，容重均高于1.45 g·cm-3，最大值达到了1.64 g·cm-3，该条带分布于相对高程递增过程的梯度带的中间部位。土壤总孔隙度的空间分布(图4b)与容重的空间分布恰恰相反，西北方向相对高程低的地区土壤总孔隙度能到60%，而其他地方土壤总孔隙度均在50%以下，且同样在中部偏南的东西条带上土壤孔隙度最低，在39.4%～43.7%之间，位于相对高程梯度带的中间部位。

研究区0～20 cm土壤含水量(图4c)之间的差异不大，最大和最小值之间只相差15%，和相对高程的分布一样，西北部和南部相对高程低的地区整体含水量偏高，沿着由南向北逐渐升高的相对高程梯度线，SWC0～20逐渐降低。研究区20～40 cm土壤质量含水量(图4d)与相同部位0～20 cm土壤质量含水量相比，大部分区域均有降低的趋势，但整体还是西北部和南部相对高程低的地区含水量高。

注：(a)表层土壤容重；(b)表层土壤总孔隙度；(c)0～20 cm土壤含水量；(d)20～40 cm土壤含水量。Note:(a)Soil bulk density of surface;(b)Total porosity of surface;(c)Soil water content of 0～20 cm;(d)Soil water content of 20～40 cm.图4 研究区土壤物理性质空间分布Fig.4 Spatial distribution map of soil physical properties in the study area

研究区0～20 cm土壤pH的分布(图5a)和20～40 cm土壤pH的分布(图5b)与研究区容重的空间分布具有相似性，高pH的分布区出现在容重高的条带上，且大部分研究区的pH0～20和pH20～40分别都在9.08和9.14以上，且相同部位深层土壤pH20～40较浅层土壤pH0～20增加，平均增加0.2～0.5个单位。高pH的分布区域从西南向东北逐渐增加。

注：(a)0～20 cm pH；(b)20～40 cm pH；(c)0～20 cm电导率；(d)20～40 cm电导率；(e)0～20 cm 钠吸附比；(f)20～40 cm钠吸附比。Note:(a)pH(0～20 cm);(b)pH(20～40 cm);(c)Electrical conductivity of 0～20 cm;(d)Electrical conductivity of 20～40 cm;(e)Sodium adsorption ratio of 0～20 cm;(f)Sodium adsorption ratio of 20～40 cm.图5 研究区土壤化学性质空间分布Fig.5 Spatial distribution map of soil chemical properties in the study area

研究区0～20 cm土壤EC(图5c)和20～40 cm土壤EC(图5d)具有相似的空间分布，整体分布都是西北部相对高程低的地区偏低，土壤容重数值大的东西条带上相应的EC数值也大，均在1.34 mS·cm-1以上，且在中心呈环状或斑块状分布，整个区域大部分的电导率均小于1.2 mS·cm-1。深层土壤的EC较浅层土壤的EC高，平均高0.1～0.5 mS·cm-1。

研究区0～20 cm土壤SAR(图5e)和20～40 cm土壤SAR(图5f)具有相似的空间分布，研究区整体SAR数值较低，但在土壤容重数值大的东西条带上相应的SAR数值也越大，均在10(mmolc·L-1)1/2以上，且中心部位同样呈环状或斑块状分布，整个区域大部分的SAR均小于8.8(mmolc·L-1)1/2。深层土壤的SAR较浅层土壤的SAR高，平均高1～1.5(mmolc·L-1)1/2。

综上所述，无论是土壤的物理指标还是化学指标，其空间分布都呈现明显的条带状分布和斑块状分布。容重随相对高程的增加呈现先增大后减小的分布，总孔隙度和土壤含水量与容重的空间分布相反，pH、EC和SAR与容重的分布存在高度的空间相似性，并和微地形的分布存在联系。

2.4 微地形研究区植物生物量空间分布

通过对研究区内植物生物量的调查，绘制研究区内植物生物量(鲜重和干重)的空间分布图。鲜重(图6a)和干重(图6b)的分布趋势基本一致，呈现出西南部相对高程低的地区整体生物量大，鲜重在856 g·cm-3以上，干重在300 g·cm-3以上。而东北部相对高程较高的地区生物量较小，鲜重在680 g·cm-3以下，干重在300 g·cm-3以下。植物生物量在相对高程梯度带上的变化趋势和容重相反，生物量的分布也同样呈现出斑块状或条带状分布。

注：(a)鲜重；(b)干重。Note:(a) Fresh weight;(b) Dry weight.图6 研究区植物生物量空间分布Fig.6 Spatial distribution map of plant biomass in the study area

2.5 土壤理化性质和植物生物量与微地形的相关性

相关分析表明，微地形研究区的相对高程和所有的土壤物理、化学指标均具有极显著的相关性(表3)。相对高程与容重、孔隙度、pH0～20、pH20～40、EC0～20、EC20～40、SAR0～20和SAR20～40呈极显著正相关(P<0.01)；然而，相对高程与SWC0～20和SWC20～40呈极显著负相关(P< 0.01)。虽然植物的鲜重和容重之间不具有相关性，但是植物的干重和容重之间具有显著相关性(P<0.05)。植物干重也和所有的土壤物理、土壤化学指标具有显著相关性，其中，植物干重和土壤水分(SWC0～20、SWC20～40)具有极显著正相关(P<0.01)，与土壤化学指标具有极显著负相关性(P<0.01)。同时植物的干重和鲜重又都和相对高程具有显著负相关(P<0.05)。

表3 土壤物理、化学性质与微地形和植物生物量的相关性Table 3 Correlations of soil physical and chemical properties with microtopography and plant biomass

深层土壤的理化性质和鲜重的相关性比浅层大，说明土壤剖面深度是微地形影响下土壤物理、化学性质和生物量空间变异的一个因素。且土壤含水量在不同土壤剖面深度上具有较大差异，较土壤化学性质(pH、EC)不同土层之间的差异大，说明微地形对于土壤水分的影响比对土壤盐碱的影响剧烈，进一步证实了微域地形地貌是影响土壤水分迁移的重要因素[26]，土壤水分含量对于干旱退化地区的植物分布是极其关键的影响因子[27]。地形地貌因素通过调节地表过程，极大地影响土壤性质和植物分布[27]，微地形影响下，坡面土壤的水势梯度和温度梯度会产生较大差异[28]，影响土壤水分的再分配过程，进而影响土壤理化性质，最后土壤理化性质又影响植物生长发育。

2.6 土壤理化性质和植物生物量与相对高程的回归分析

从研究区土壤物理、化学性质和生物量的空间分布图(图3-图6)可以看出，除容重在相对高程增加的过程中，在50～60 cm高的条带出现了极大值，总孔隙度出现和容重相反的规律，其他变量整体的变化趋势是随着研究区相对高程的增加，变化趋势较单一，SWC和植株生物量降低，pH和EC升高。但通过将土壤物理、化学性质和生物量与相对高程做回归分析(图7)可知，除了鲜重、干重呈线性规律，其他指标的回归模型均为二次函数。即在微地形升高的过程中存在某一高度使土壤盐碱达到最高阈值，超过该值，土壤盐碱不再随着高程的上升而上升。盐碱最高阈值也表现为土壤容重最大，总孔隙度最小，理化性质最恶劣。而与之前的研究相比较，本研究显示土壤盐碱达到阈值时相对高程的转折点为50～60 cm，而杨建锋等[15]的研究也发现苏打盐渍土盐化和碱化的空间变异和微地形关系密切，但其所得结论为微地貌的最高处盐化和碱化程度最重，微地貌最低处盐化和碱化程度最轻，应是其研究高度未达到一定高程，其研究区高差小于10 cm。虽然杨帆等[16]在研究微地形和土壤盐碱空间变异中，pH、EC指标和地形高程之间也得到了二次方程的回归曲线，但因为其研究区的相对高程差最大为36.3 cm，也未超过盐碱阈值的高度。而本研究区的相对高程差进一步增大到了70.5 cm，且出现阈值的高度小于微地形最大相对高程差，所以提出土壤盐碱出现最高阈值的微地形高度为50～60 cm。究其原因是因为在地形、质地和气候等因素的影响下，斜坡不同部位土壤含水量的时空分布存在明显差异[29]。旱季洼地一般汇集水盐，而与洼地相连接的微斜坡地上存在不均衡的水势梯度，土壤水分在蒸发力的作用下，斜坡底部的土壤水分由毛管水上升的同时，也存在水分的侧向运动，而顶部的土壤水分则在重力势的作用下向斜坡下部运动，盐随水走，导致盐碱在中间部位积聚，恶化了土壤理化性质，土壤理化性质恶化又进一步加剧了水盐的不均衡分配，导致坡地的不同位置分布着不同种类的植物，而不同种类植物的生物量之间存在差异，往往坡地底部在雨季存有积水，且土壤含水量大，分布着芦苇等喜湿的高大植物，植物生物量最大，而盐碱高的部位，生长耐盐碱植物，且植物生物量最小。

图7 土壤物理化学指标和生物量与相对高程的关系Fig.7 Soil physical/chemical indicators and plant biomass in relation to relative elevation

3 结 论

(1)经典统计学分析，所有测定的土壤理化指标均具有中等及以下的变异强度。地统计学分析，所有测定的土壤理化指标在一定空间范围内均具有中等强度及以上的空间自相关性，均具有拟合良好的最优理论模型，说明研究区相对高程、土壤物理和化学指标的空间变异主要是由成土母质、地形地貌、气候等非人为的区域结构性因素影响形成的。

(2)通过空间插值发现，苏打盐渍土研究区所测定的土壤物理、化学和生物量指标均在空间上呈现斑块状或条带状分布格局，且与微地形相对高程之间存在显著相关性。土壤容重、总孔隙度、pH、EC、SAR和相对高程呈极显著正相关；土壤含水量和相对高程呈极显著负相关。生物量指标和相对高程呈显著负相关。

(3)微地形对于土壤水分的影响比对土壤盐碱的影响剧烈，对土壤碱化指标的影响比盐化指标的影响大。回归分析得到土壤理化指标与相对高程之间呈现二次函数关系，即当坡地的高程为50～60 cm时使土壤盐碱指标达到阈值，超过该高度，土壤盐碱不再随高程的上升而上升，而植物生物量也随高程增大逐渐降低。