基于GIS的緩坡煙田土壤養(yǎng)分空間變異研究

劉國順，常 棟，葉協(xié)鋒，楊永鋒，殷 英，屈建康

(1.河南農業(yè)大學煙草學院國家煙草栽培生理生化研究基地，鄭州 450002 2.四川省煙草公司涼山州公司，西昌 615000)

農田土壤養(yǎng)分的空間變異性是普遍存在且復雜的。土壤作為作物生長的營養(yǎng)庫，其養(yǎng)分的變異必然會引起作物生長的變異。土壤特性的空間變異性研究為土壤過程的預測、模擬更逼近農田土壤變化實際情況提供有效途徑，可以更好地理解空間作用對土壤與作物生長關系的重要性［1］。因此，研究土壤養(yǎng)分的空間變異性和空間自相關性是精準農業(yè)實施變量施肥管理的基礎和重要環(huán)節(jié)。

近年來，利用地統(tǒng)計學和GIS技術相結合的方法對土壤性質的空間變異性研究已成為土壤科學的研究熱點之一［2-5］。地統(tǒng)計學是以區(qū)域化變量理論為基礎，半方差函數(shù)為基本工具的一種數(shù)學方法［6］，其可用于分析在空間分布上既存在隨機性又存在結構性的自然現(xiàn)象。很多學者對土壤屬性的空間變異性進行了深入的研究，余新曉［7］、劉楊［8］和馮娜娜［9］分別對森林、板栗產區(qū)和低山茶園的土壤養(yǎng)分空間變異性進行了研究;唐國勇［10］對紅壤丘陵景觀表層土壤的有機碳空間變異特點進行了分析;劉璐［11］、司建華［12］分別研究了喀斯特木論自然保護區(qū)和額濟納綠洲土壤養(yǎng)分的空間變異特征。目前針對植煙田土壤的研究主要集中在地勢平坦的田塊［13-18］，而針對山坡地空間變異的研究較少。土壤養(yǎng)分含量除受土壤質地和植被影響外，與地形地貌也具有一定的相關性［19］。攀西地區(qū)位于四川省西南部，是我國重要的烤煙產區(qū)之一，境內地貌以山地為主，地形和生態(tài)類型差異較大，養(yǎng)分管理較為粗放，在煙葉生產中往往忽視土壤供肥能力的空間差異，進行均一化施肥，從而影響了煙葉的產量和品質。本研究借助地統(tǒng)計方法和GIS技術對緩坡山地煙田土壤的養(yǎng)分空間變異性進行了分析，旨在了解其空間變異特征，揭示變異規(guī)律，為緩坡煙田土壤養(yǎng)分精準管理和施肥決策提供理論支持。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)域概況

本研究以四川會理縣萬紅村典型緩坡煙田地塊為對象(102°20'E，26°34'N)，海拔1871—1941m(圖1)，坡度0—63°，面積約為3.1hm2。研究區(qū)域整體地形呈東北高西南低，從南部至中北部坡度逐漸增大而后趨于平緩，樣品采集均在同一坡面。土壤類型為紫色土。

1.2 樣品采集與分析

本研究于2010年3月整地施肥前進行土壤樣品的采集，采用25m間隔的“網格法”取耕層土壤樣品88個(圖1)，利用GPS對每個樣點進行定位。取樣時，在網格點5m范圍內采集10鉆均勻混合為該點樣品。土樣在實驗室內經自然風干、磨碎、過篩后備用。土壤有機質用重鉻酸鉀-外加熱法測定;堿解氮采用堿解擴散法;速效磷采用碳酸氫鈉浸提，鉬銻抗比色法;速效鉀采用乙酸銨提取火焰光度法［20］。

1.3 數(shù)據處理

本研究利用SPSS17.0軟件進行描述性統(tǒng)計和正態(tài)分布檢驗。運用GS+進行半方差分析和理論模型擬合。趨勢分析、Kriging插值和圖形的編輯以及輸出在ArcGIS9.3軟件中完成。

半方差函數(shù)是描述空間變量的關鍵函數(shù)，它能描述變量的空間變異結構，反映不同距離觀測值之間的變化。即:

式中，r(h)是間距為h的半方差函數(shù)值，在一定范圍內隨h的增加而增大。半方差函數(shù)的理論模型有球狀、高斯(Gaussian)、指數(shù)(1)和線性無基臺和有基臺值(Linear，Linear to sil1)等模型。通過變異函數(shù)及曲線圖可以得到4個重要參數(shù)，即變程、基臺值、塊金值和分維數(shù)［21］。各向異性和變異函數(shù)的4個參數(shù)是解釋變異函數(shù)生態(tài)學意義的關鍵［6］。

克里格(Kriging)插值實質上是利用區(qū)域化變量的原始數(shù)據和變異函數(shù)的結構特點，對未知點的值進行線性無偏最優(yōu)估計的方法，是目前地統(tǒng)計學應用最廣泛的最優(yōu)內插法:

式中，Z(x0)是在未經觀測的x0點上的內插估計值，Z(Xi)是在點x0附近的若干觀測點上獲得的實測值。

圖1 研究區(qū)高程及土壤采樣點分布圖Fig.1 Elevation and soil sampling points of study area

2 結果與分析

2.1 土壤養(yǎng)分含量的統(tǒng)計特征分析

土壤養(yǎng)分含量數(shù)據的經典統(tǒng)計分析和K-S檢驗結果見表1。從表中可以看出，研究區(qū)土壤有機質、堿解氮、速效磷和速效鉀的平均含量分別為8.89 g/kg、26.76 mg/kg、1.92 mg/kg 和 130.23 mg/kg。其中有機質和堿解氮含量低，速效磷含量極低，速效鉀含量適宜。4種養(yǎng)分的變異系數(shù)在23.17%—84.05%之間，均屬于中等程度變異，其中速效磷變異系數(shù)最大，達到了84.05%，速效鉀最小(23.17%)。馬媛［22］等研究結果顯示，土壤速效磷的變異系數(shù)最高，為66.77%，四者中速效鉀的變異系數(shù)最低，只有34.72%。高博超［23］等對遼寧昌圖植煙土壤的研究也表明，土壤速效磷的變異程度最大。平均值和變異系數(shù)只反映研究區(qū)域總體情況，而掩蓋了具體位置的變化信息，有必要進一步利用地統(tǒng)計方法分析。

表1 土壤養(yǎng)分含量的描述性統(tǒng)計Table1 Descriptive statistics of soil nutrient

正態(tài)分布檢驗表明(P＞0.05)，除土壤速效磷外，其余3種養(yǎng)分數(shù)據均為正態(tài)分布。由于數(shù)據的非正態(tài)分布會使半方差函數(shù)產生比例效應。因此，需對速效磷數(shù)據進行對數(shù)轉換，轉換后的數(shù)據符合正態(tài)分布。

2.2 土壤養(yǎng)分含量的趨勢分析

為了在局部半方差分析過程少受全局趨勢的影響，應將全局趨勢剔除。運用ArcGIS9.3軟件的地統(tǒng)計分析模塊獲得土壤養(yǎng)分的趨勢特征(圖2)。圖中X軸表示正東方向，Y軸表示正北方向，Z軸表示各點的實測值的大小，將數(shù)據點旋轉30°，能夠更清楚的分析養(yǎng)分的空間趨勢。每個方向可用一個多項式來擬合，如擬合曲線為直線，說明沒有全局趨勢;若為確定的曲線，則存在某種全局趨勢。

從圖2中可以看出，研究區(qū)4種土壤養(yǎng)分均存在二階趨勢。土壤有機質含量從西南到東北方向先下降后上升，呈現(xiàn)“U”字形，而從東南至西北方向先升高后降低，呈倒“U”字形。堿解氮在西南-東北方向先降低后升高，且降低的趨勢較升高的趨勢大，而在東南-西北方向呈逐步升高的趨勢。速效磷在西南-東北方向先逐步降低然后趨于穩(wěn)定，在東南-西北方向則呈現(xiàn)升高的趨勢，一定距離后保持平穩(wěn)。速效鉀在各方向的變異趨勢平緩，在西南-東北方向有較弱的先降后升的變化趨勢，而在東南-西北方向略微升高后趨于穩(wěn)定。區(qū)域內土壤有機質、速效磷具有較強的全局趨勢，堿解氮和速效鉀的趨勢較弱，且均在中部區(qū)域變化較大。緩坡中部是坡度最大的區(qū)域，雨水對土壤表層沖刷侵蝕相對嚴重，而煙草為1年生作物，煙葉采收結束即對煙株進行清理，無地表凋落物積累和植被覆蓋，不能有效的控制土壤侵蝕，使得區(qū)域中部土壤養(yǎng)分的變化較為明顯;另一方面，由于坡度的增大影響了煙農施肥等田間操作，間接的影響了土壤養(yǎng)分的分布格局和趨勢。

圖2 土壤養(yǎng)分含量趨勢分析Fig.2 Trend analysis of soil nutrient

2.3 土壤養(yǎng)分含量的半方差函數(shù)分析

2.3.1 各向同性下半方差函數(shù)特征

各向同性是指在半方差函數(shù)計算時不區(qū)分方向，只考慮空間距離。利用地統(tǒng)計軟件GS+對研究區(qū)域土壤養(yǎng)分屬性進行了半方差函數(shù)分析，相關參數(shù)見表2，并繪制半方差函數(shù)圖(圖3)。土壤有機質和速效鉀的半方差函數(shù)符合指數(shù)模型，堿解氮和速效磷為球狀模型。

表2中塊金值C0表示取樣誤差和小于取樣尺度下的空間變異?；_值C0+C表示變量在研究范圍內總的空間變異強度。塊金系數(shù)C0/C0+C可以表明系統(tǒng)變量的空間相關性程度。按照區(qū)域化變量空間相關性程度的分級標準［24］，當C0/C0+C＜25%，變量具有強烈的空間相關性;25%＜C0/C0+C＜75% 之間，變量具有中等的空間相關性;而在C0/C0+C＞75% 時，變量的空間相關性很弱。研究區(qū)域內土壤有機質、堿解氮、速效磷和速效鉀的塊金系數(shù)均在25%—75%之間，表明變量具有中等的空間相關性，其變異受結構因素和隨機因素共同影響。本研究結果與高博超［23］等的研究結論略有不同，其結果為:土壤堿解氮的塊金系數(shù)小于25%，具有強烈的空間相關性。山地煙田多為散戶種植，煙農的經營管理措施具有一定的差異性，尤其在氮肥和鉀肥的追施上，因此，增大了隨機因素的影響。其他［25］研究顯示，土壤速效磷主要受隨機因素影響。由于研究區(qū)坡度變化復雜且土壤質地較細，磷在細質土壤中擴散速率較快，在坡度大的區(qū)域容易造成流失;而煙草施肥過程中，磷肥全部作為基肥施用，后期不追施磷肥，一定程度上減弱了人為因素的影響，使得結構性變異占主導。

表2 土壤養(yǎng)分各向同性半方差函數(shù)理論模型及相關參數(shù)Table2 Thearetical models and corresponding parameters for isotropic semivariogram of soil nutrient

變程反映空間相關性的最大距離。在變程范圍內，變量之間具有空間相關性;當超過變程時，認為變量間是相互獨立的。在本研究的25m取樣尺度下，4種養(yǎng)分的變程在57—76.3m之間，空間自相關范圍差異不大，說明土壤有機質、堿解氮、速效磷和速效鉀的生態(tài)過程基本在相同的尺度上起作用。馮娜娜［9］等研究顯示，在微尺度16m取樣間距下，低山茶園有機質的變程達到了311m，遠大于本研究的61.8m。除取樣間距的影響外，可能由于研究區(qū)域生態(tài)條件、種植作物和農事操作的不同，造成了土壤養(yǎng)分分布特征較大的差異。分形維數(shù)(D)是用于表示變異函數(shù)特性的一個無量綱數(shù)，其大小是指事物復雜程度的一種量度［26］。分形維數(shù)可以更好地分析具有空間變異性的隨機變量的變異程度［27］。D值高表示隨機因素高、結構性差、分布復雜，反之亦然。表2可以看出土壤速效鉀的分形維數(shù)最高(1.921)，有機質和堿解氮其次，速效磷最低(1.835)，除堿解氮外，其余3種養(yǎng)分的分形維數(shù)和塊金系數(shù)均呈正相關關系。研究區(qū)土壤速效鉀的結構性差，分布較為復雜，速效磷的結構性最好。各養(yǎng)分的空間分布格局很好的反映了這一結論(圖4)。

圖3 土壤養(yǎng)分的半方差函數(shù)圖Fig.3 Semi-variograms of soil nutrient

2.3.2 各向異性下半方差函數(shù)特征

土壤養(yǎng)分的空間變異是由于結構因素和隨機因素在不同方向、不同尺度共同作用的結果。半方差函數(shù)在各個方向上區(qū)域化變量的變異性不同稱為各向異性。各向異性是空間異質性程度的重要部分。地形、水分等因子導致的空間異質性常常是各向異性的，自然過程在不同方向上控制著不同的變異性［6］。在各向異性分析中，某一方向的主軸變程與亞軸變程之間的差距越大，則區(qū)域化變量在該方向的變異越明顯［17］。研究區(qū)內各方向上土壤養(yǎng)分含量分布具有明顯的差異性。

由表3可知，土壤有機質在0°和45°方向上的各向異性比分別為0.777和0.587，說明在這兩個方向上表現(xiàn)為各向異性;在90°和135°方向上的各向異性比均為1，表明在這兩個方向上差異不明顯，表現(xiàn)為各向同性。通過研究區(qū)高程模型(圖1)可以看出，0°和45°方向均屬沿坡走向，海拔變化較大，坡度呈現(xiàn)先增大后減小的趨勢，而變異較小的方向與山坡水平方向較為一致，說明坡地煙田土壤有機質含量主要受海拔、坡度等生態(tài)因素的影響。

表3 土壤養(yǎng)分各向異性半方差函數(shù)理論模型及相關參數(shù)Table3 Thearetical models and corresponding parameters for anisotropic semivariogram of soil nutrient

堿解氮在4個方向上的各向異性比差異較小，在0°、45°和135°方向上的各向異性比分別為0.966、0.925和0.965，均接近1，可以認為在這3個方向上為各向同性;在90°方向上的各向異性比為0.826，存在一定程度的各向異性。土壤速效磷在0°和45°方向上表現(xiàn)出較強的各向異性，其比值分別為0.761和0.488;在90°和135°方向上的各向異性比為1，表現(xiàn)為各向同性。速效鉀在15°方向的各向異性比為0.676，表現(xiàn)為各向異性;在60°方向的各向異性比為0.905，接近1，認為在此方向上是各向同性的;在105°和150°方向上的各向異性比均為1，也表現(xiàn)為各向同性。研究區(qū)內土壤堿解氮和速效鉀的各向同性范圍最廣，速效磷的變異性則較強。煙草種植需要精耕細作，使得煙田的人為活動較其它田塊更加頻繁，其中多次追施氮肥和鉀肥對土壤養(yǎng)分的影響最大，使得堿解氮和速效鉀在各方向的變異朝歸一化方向發(fā)展;磷肥由于施用方式的不同，降低了人為因素的影響，其變異性與有機質較為相似，沿坡方向變異較大，橫坡方向變異較小，主要受海拔、坡度等生態(tài)因素的影響，這也與各向同性下的半方差分析結果相一致。

2.4 土壤養(yǎng)分含量的空間分布格局

研究區(qū)土壤養(yǎng)分的空間分布見圖4。結果顯示:土壤養(yǎng)分呈現(xiàn)明顯的空間分布格局。區(qū)域內有機質含量的高值出現(xiàn)在西南部和東北部，東南部和中部含量低。造成的原因可能有兩方面:(1)區(qū)域東北部海拔最高且山坡平緩，隨著海拔的升高，氣溫的降低，微生物分解速度減慢，礦化作用減弱，導致有機質的富集，而坡度較小則有效的減弱了由于雨水的作用而造成的土壤侵蝕，從而減少了有機質的流失;中部坡度最大，煙田又缺少植被覆蓋和凋落物的積累，雨水對土壤顆粒的搬用作用不可忽視，坡度大的區(qū)域太陽輻射強度較大，氣溫較高，土壤濕度相對較小，有機質分解速率比較快;西南部海拔較低，地勢較為平緩，中部養(yǎng)分的流失在此處富集，使得有機質含量較高。(2)區(qū)域東南部為新開墾煙田，有機質積累較少;同一煙區(qū)不同農戶氮磷鉀肥的施用量較為一致，而有機肥的施用則因煙農的習慣和經驗不同而出現(xiàn)較大差異。研究區(qū)有機質含量和海拔高度呈正相關(R=0.112)，未達到顯著水平。較多研究［9，28］顯示，海拔高度與有機質含量呈極顯著正相關關系，說明不同研究區(qū)域由于生態(tài)條件的差異，各影響因子所占比重不同。本研究區(qū)內，海拔高度、坡度等因素對有機質含量的影響同等重要，而人為因素的作用則會緩慢減弱結構性影響。

堿解氮和速效磷的分布格局較為相似，在中北部出現(xiàn)了低值，高值分布在東北部和南部。堿解氮含量與海拔高度呈極顯著負相關(R=－0.326＊＊)，但在中部坡度較大區(qū)域，堿解氮含量為最低值，表明堿解氮在全局趨勢上受海拔影響較大，而在局部坡度變化較大區(qū)域，則坡度因素占主導作用;煙田氮含量的變異也與施肥量、方法等田間管理措施有關，氮是煙草生長發(fā)育最重要的元素之一，直接影響到煙葉產量，而中部區(qū)域煙株長勢最差，應注意增加氮肥的施用。速效磷含量與海拔高度呈顯著負相關(R=－0.213*)，人為活動對磷含量的影響較小，磷肥由于當季利用率低，而研究區(qū)雨水豐富且集中，磷素極易隨水流失，造成低海拔區(qū)域的富集。速效鉀含量與海拔高度呈負相關(R=－0.131)，未達到顯著水平。其分布較為復雜，但低值仍在中北部出現(xiàn)，區(qū)域東部含量較高。煙草是喜鉀作物，施入土壤的鉀肥，移動性相對較大，當季利用率較高，煙田土壤鉀收支平衡一般為虧缺。由于煙草對鉀的吸收特點，使得區(qū)域內速效鉀分布相對均一，變異性較小。

土壤有機質、堿解氮、速效磷和速效鉀都在海拔和坡度的作用下呈現(xiàn)出一定的規(guī)律性分布，在緩坡走向即東北－西南方向上變異較強，坡體水平方向變異較弱。可見，在低山緩坡煙田，海拔和坡度是影響土壤養(yǎng)分空間異質性的重要地形因素，在進行養(yǎng)分分區(qū)管理及精準施肥研究時，應考慮其影響。

3 結論與討論

(1)經典統(tǒng)計分析顯示，研究區(qū)土壤有機質、堿解氮、速效磷和速效鉀的平均含量分別為8.89 g/kg、26.76 mg/kg、1.92 mg/kg和130.23 mg/kg。4種養(yǎng)分的變異系數(shù)為23.17%—84.05%，均屬于中等程度變異，其中速效磷變異系數(shù)最大(84.05%)，速效鉀最小(23.17%)。

(2)地統(tǒng)計分析結果表明，土壤有機質、堿解氮、速效磷和速效鉀的變程分別為61.8、76.3、70.5 m和57 m。有機質和速效鉀的最適模型為指數(shù)模型，堿解氮和速效磷為球狀模型。4種養(yǎng)分的塊金系數(shù)均在25%—75%之間，具有中等的空間相關性。土壤速效鉀的分形維數(shù)最高為1.921，有機質和堿解氮其次，速效磷最低為1.835。研究區(qū)土壤有機質和速效磷表現(xiàn)出較強的各向異性，堿解氮和速效鉀的各向同性范圍最廣。土壤有機質、速效磷具有較強的趨勢效應，堿解氮和速效鉀的趨勢較弱。4種養(yǎng)分的空間分布格局在坡度的影響下呈現(xiàn)出一定的規(guī)律性，低值均在坡度較大的中北部出現(xiàn)，東北部和南部較平緩區(qū)域出現(xiàn)高值，在緩坡走向即東北—西南方向上變異較強，坡體水平方向變異較弱。

地統(tǒng)計學與GIS的結合極大地推動了區(qū)域土壤養(yǎng)分的空間變異研究，目前我國地統(tǒng)計學的研究報道多是從大尺度、中尺度和小尺度上進行土壤養(yǎng)分的空間變異分析，主要用于土壤適宜性評價［29］及作物或林木［30］的區(qū)域規(guī)劃種植。我國精準農業(yè)發(fā)展迅速，其優(yōu)勢是其它農業(yè)生產方式所無可比擬的，作為精準農業(yè)的一部分，從微尺度上對土壤養(yǎng)分空間變異的研究較少。攀西地區(qū)多以山地煙田為主，開展精準煙草農業(yè)困難重重，難點之一就在于地形復雜，環(huán)境多變，對土壤養(yǎng)分含量的空間分布影響較大。準確了解山地煙田土壤肥力的空間變異特征是精準農業(yè)中進行變量施肥的基礎，同時也是平衡施肥的依據。

根據以上研究結論，可以提出幾點措施和途徑:(1)在區(qū)域內應進行綠肥的種植和翻壓，這樣可以有效的增加地表植被覆蓋，減少由于土壤侵蝕而造成的養(yǎng)分流失，增加煙田有機質含量，改善土壤理化性質，尤其在坡度較大的區(qū)域更應加強。(2)地形因素對農戶進行移栽、施肥等操作有較大影響，管理分區(qū)的劃分應注意連續(xù)性，可將海拔、坡度等因素與土壤養(yǎng)分數(shù)據一同作為源數(shù)據進行分區(qū)。(3)施肥模型大田試驗應在養(yǎng)分分布圖及高程模型的指導下，選取不同坡度范圍內具有代表性的地塊進行，以期獲得更加科學的模型參數(shù)。

圖4 土壤養(yǎng)分的空間分布格局Fig.4 Spatial distribution patterns of soil nutrient

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