葡萄規(guī)模種植區(qū)土壤因子的空間異質性分析

方 斌，吳金鳳

（南京師范大學地理科學學院，南京 210023）

作物生長環(huán)境，特別是土壤環(huán)境質量直接影響葡萄產品質量穩(wěn)定[1]。目前，我國葡萄每年栽培面積和產量分別為45.13萬hm2和751.15萬t[1]，但相關研究較少，特別是對不同區(qū)域葡萄的土壤因子作合理性分析，揭示其演化規(guī)律的研究更少。對此開展研究，對進一步改善葡萄品質具有重要作用。相關葡萄土壤因子研究，探討肥料對葡萄產量的影響、土壤養(yǎng)分利用現(xiàn)狀與合理施肥、不同類型土壤中養(yǎng)分缺失與作物產量的關系、土壤結構的機械組成及其與葡萄品質的關系、土壤重金屬含量測定及其對葡萄品質的影響以及真菌等土壤微生物對品質的影響等[2-8]。潘學軍等通過對原產于貴州的8種43份葡萄屬野生資源的原生境土壤條件進行系統(tǒng)分析，得出土壤pH、有機質及各類礦物質含量間存在著促進與拮抗關系[9]。

該研究從更深層探討葡萄土壤各因子間的相互作用關系，有助于人們深入了解和分析不同土壤因子的相互作用及其對品質影響。但缺乏對葡萄土壤因子的空間演化特征分析，無法對其空間變化特征加以量化。

本文借助GIS技術，以浦江葡萄種植地的土壤試驗數(shù)據(jù)為基礎，結合多年農戶調查探討葡萄規(guī)模種植區(qū)土壤pH、有機質及養(yǎng)分因子的空間演化規(guī)律，為不同區(qū)域作物養(yǎng)分合理實施與種植結構的調整進行分區(qū)指導提供理論依據(jù)。

1 研究對象與方法

1.1 研究對象

浙江省浦江縣位于浙江省中部偏西，金衢盆地的北緣，是浦陽、壺源兩江之發(fā)源地。地理坐標 界 于 東 經 119°42'～120°07'、 北 緯 29°21'～29°41'。東西寬39.25 km，南北長36.5 km。全縣土地面積為907.6637 km2。

葡萄種植基地位于浦江縣的東部，屬于金衢丘陵盆地地貌，海拔＜150 m。有“江南吐魯番”之稱的浦江縣，全縣葡萄種植面積達2 000 hm2，大部分區(qū)域已形成規(guī)?；N植，主要集中在黃宅鎮(zhèn)、巖頭鎮(zhèn)、鄭宅鎮(zhèn)、白馬鎮(zhèn)等地（見圖1）。因此，對葡萄種植基地土壤因子進行空間異質性研究，有助于優(yōu)化葡萄布局。

1.2 試驗采樣與分析

1.2.1 采樣點的布局

浦江盆地的耕地集中連片，利用地形圖、土地利用現(xiàn)狀圖，從26個農戶家田塊中選取52個采樣點，全面覆蓋規(guī)模種植的整個區(qū)域。各樣點布局詳見圖1。

圖1 研究區(qū)域位置和樣點布局Fig.1 Location of research area and sample layout

1.2.2 土壤取樣方法

采樣時間：第1次取樣為頭年收獲后，施肥前（11月20～29日，共10 d），第2次取樣為當年作物收獲后、施肥前（11月25日～12月4日共10 d），這一取樣時間是綜合該區(qū)域的季節(jié)特征和農事活動特點選擇。兩次取樣的田塊完全相同。

采樣部位和深度：根據(jù)耕層厚度，確定采樣深度，一般取樣深度0～20 cm。

采樣方法、數(shù)量：采用多點混合土樣采集方法，每個混合農化土樣由20個樣點組成。每個點的取土深度及重量盡量均勻一致，土樣上層和下層比例基本相同。樣品處理、儲存等過程不接觸金屬器具和橡膠制品。每個混合樣品一般取1 kg左右。

1.2.3 試驗分析方法

樣品主要參照文獻[10]中的擴散吸收法進行測定文獻[11]進行分析。

1.3 地統(tǒng)計學方法

地統(tǒng)計（Geostatistics）以區(qū)域變量為基礎，借助變異函數(shù)，研究既有隨機性又有結構性，或空間相關性和依賴性的自然現(xiàn)象，并對這些數(shù)據(jù)進行最優(yōu)無偏內插估計，或模擬這些數(shù)據(jù)的離散性、波動性[12-14]。

正態(tài)分布的檢驗采用SPSS 20.0中柯爾莫哥洛夫-斯蜜諾夫檢驗（K-S檢驗）法完成；自相關性檢驗、模型擬合利用GS+（環(huán)境科學空間統(tǒng)計軟件）9.0完成；Kriging插值和圖形繪制在ArcGIS9.3軟件的地統(tǒng)計學模塊（Geostatistical analyst）中進行。

2 結果與分析

利用K-S檢驗對各樣本因子分別進行檢驗，發(fā)現(xiàn)各因子均較好地符合正態(tài)分布。無需轉化，可以進行模型擬合和Kriging插值分析。

2.1 模型的擬合

判斷模型是否最優(yōu)的方法，分析所擬合的理論模型與實際變異函數(shù)計算值的殘差平方和（Re?sidual sums of squares，RSS）和決定系數(shù)（R2）大小，其中，殘差平方和是實際變異函數(shù)值γ(hi)和理論模型計算出的變異函數(shù)值之差，即公式

式中，RSS是回歸精度的重要參數(shù)，其取值愈小，說明實際觀測值與回歸線靠近，擬合曲線與實際配合愈好。決定系數(shù)R2，也稱擬合度，同樣用于判斷回歸模型擬合的好壞，其計算公式為

式中，r(hi)為實際變異函數(shù)值為理論模型計算出的變異函數(shù)值為實際變異函數(shù)平均值。

半方差模擬結果表明，各因子均可擬合成球狀模型，能為Kriging插值分析提供最佳條件。說明在作物生長周期內土壤各因子變化的趨勢具有相似性；該區(qū)域土壤因子的含量在空間的變異程度僅與距離有較密切關系，與方向無關，說明區(qū)域自然特點對各因子的影響具有決定性作用；分析決定系數(shù)和殘差平方和，發(fā)現(xiàn)土壤因子中pH和堿解氮無論是施肥前還是施肥后，其擬合效果都較好，說明兩者變化的趨同性更高。模型擬合結果如表1所示。

表1 模型擬合結果Table1 Result of model fitting

2.2 最佳模型的參數(shù)

2.2.1 變程與基臺值

變程是指變異函數(shù)達基臺值所對應的距離，變程分析發(fā)現(xiàn)，就整個區(qū)域尺度而言，各因子的變程無明顯差異，趨于一致，變化范圍是1 204.83～1 857.64 m，跨度較小。第2次采樣的土壤因子存在空間相關性變程大于第1次，第1次變化范圍是1 204.83～1 578.56 m，第2次1 309.42～1 857.64 m，說明變程增大與不同農田利用方式有較密切關系，且這種差異性與觀測尺度及變量本身的性質有較密切關系[15-17]。

2.2.2 結構方差與塊金值

結構方差與塊金值都是判定因子自相關程度的重要指標，一般情況下，前者值越大，可初步判定該因子相關性相對性較強。相反，后者值越大則可初步判定該因子的相關性越弱。但其各自反應的結果并不完全能體現(xiàn)出其真實性，需要將二者結合起來加以分析，通常可用其兩者的比進行分析，很顯然，有機質-1和pH的空間自相關性較強。

2.2.3 塊金值與基臺值

塊金值與基臺值的比值是測算土壤因子的塊金效應，也即環(huán)境中隨機部分引起的空間變異占系統(tǒng)總變異的比例，揭示變量的空間相關程度。其比值＜25%，說明變量具有強烈的空間相關性；若比值＞75%，變量空間相關性很弱；比值在25%～75%，變量具有中等程度的相關性。根據(jù)這一規(guī)律，可得出pH、有機質-1具有強烈的空間相關性，且空間變異主要受結構性因子的影響，即土壤母質、地形、氣候等非人為區(qū)域因素的影響，短期內農田土地利用行為對pH影響不大。有機質-2，堿解氮、速效磷具有中等的空間相關性，說明是受結構因子和隨機因子的共同作物，其中有機質-2僅為25.84，說明主要是結構性因子影響的結果，可能與區(qū)域水分布有較密切關系，這一點從全縣調查的數(shù)據(jù)中基本得到證實。速效鉀空間相關性很弱，且空間變異主要受隨機性因子的影響，即試驗誤差和小于試驗取樣尺度上施肥、管理水平等隨機因素引起變異。試驗結果也證實這一點，盡管鉀在多地土壤中較為缺乏，但是，在葡萄種植地，鉀的含量一直保持較高含量。這與農戶經濟作物鉀投入意識強有一定關系[18-19]。葡萄種植地土壤因子兩次試驗結果的自相關特征如表2所示。

2.3 Kriging插值分析

Kriging插值分析表明：該區(qū)域pH＜6的區(qū)域接近90%，pH-1值的空間分布較為零散，總體上呈現(xiàn)北低南高的趨勢，但沒有呈現(xiàn)出規(guī)?；卣?，其值主要集中在4.83～5.08和5.33～5.68，約點總區(qū)域的42.3%。相反pH-2，則具有典型的南高北低特點，且pH較前者略有升高，呈現(xiàn)出規(guī)模化特點，其值均集中在5.20～5.77（見圖2）。自然地理環(huán)境是導致土壤偏酸的主要原因，而長期土地利用方式也是重要因素。

結合調查數(shù)據(jù)，與糧食作物相比，有機肥投入到水果種植中，不僅提高水果品質，同時也是水果種植地土壤pH較水稻種植地略高的主要原因之一[20-22]。

表2 葡萄種植地土壤因子兩次試驗結果的自相關特征Table 2 Autocorrelation characteristic of two experiments result of soil factor in grape region

圖2 pH的空間分布特征Fig.2 Spacial character of pH

Kriging插值分析表明，葡萄種植區(qū)土壤有機質含量主要分布在29.1～33.98 mg·kg-1，大約占總區(qū)域的80%以上，總體表現(xiàn)為西低東高，可能與地勢及水份有一定關系。前后兩時點的土壤有機質含量基本未發(fā)生變化，只是局部地區(qū)第2次測試值較第1次有所增加，分析原因很可能與該區(qū)域離水源較近有關，這也從側面反應出水分能促進土壤有機質的增加。如圖3所示。

圖3 有機質的空間分布Fig.3 Spacial character of organic matter

Kriging插值分析表明，葡萄種植區(qū)的土壤堿解氮含量在兩個時點的測試值不盡相同。第1次測試值以48.82～64.04 mg·kg-1為主，占區(qū)域總量80%以上，而第2次測試其值則以80.87～99.65 mg·kg-1為主，也占區(qū)域總量80%以上，第2次測試值較 第1次增加近50%。說明通過農戶養(yǎng)分投入，土壤內堿解氮含量得到迅速增加，也說明葡萄種植過程中，堿解氮的投入較高。同時發(fā)現(xiàn)，區(qū)域土壤堿解氮含量的增長率并不相同，高的增長達70%，低的僅增長10%，說明盡管該區(qū)域葡萄已是規(guī)模種植，但氮的投入并沒有按規(guī)模化要求統(tǒng)一種植，也沒有根據(jù)測土配方結果針對不同土地有針對性地投入[23-24]。

結果如圖4所示。

圖4 堿解氮的空間分布Fig.4 Spacial character of alkali-hydrolyzable N

Kriging插值分析表明，葡萄種植區(qū)的土壤速效磷含量在兩個時點的測試值也有差異，第1次測試值較為分散，主要位于65.93～105.39 mg·kg-1，跨度達39.46 mg·kg-1，第2次測試其值則主要集中于85.50～96.84 mg·kg-1，跨度僅為11.34 mg·kg-1，且該區(qū)段所占比例達到了90%以上。第2次測試值比第1次平均值高34.24%以上，說明：農戶投入的P能很快分解到土壤中，存在于土壤表層，在短時期內即可檢測。農戶磷投入相對比較一致。這從農戶調查結果得到證實，農戶純磷投入普遍達到了105 kg·hm-2，以施用復合肥和有機肥為主，結果與Drahorad等研究一致[25-26]。

圖5 速效磷的空間分布Fig.5 Spacial character of available P

Kriging插值分析表明，土壤速效鉀在土壤中分布總體呈現(xiàn)西低東高的特征，這可能與該區(qū)域西高東低的地形特征有較強相關性，也與該區(qū)域水向東流向有一定關系。這一現(xiàn)象與農戶調查結果也較為一致，盡管農戶鉀投入平均值超過200 kg·hm-2，但不同農戶對鉀的投入意識并不完全一致，投入量也差次不齊，最高的達450 kg·hm-2，最低的僅為48 kg·hm-2，這也是第2次測試值比第1次低的重要原因。農戶鉀投入過少，而葡萄消耗的K過多，導致葡萄果實和莖會依賴土壤中的K維持其生長，這種現(xiàn)象在相關研究中也得到證實[26-27]。結果見圖6。

圖6 速效鉀的空間分布Fig.6 Spacial character of available K

3 討論與結論

土壤因子pH主要受結構因子土壤母質、地形、氣候等非人為因素影響，人為長期的農化投入也是導致其pH偏低的重要因素，施肥、管理水平等隨機因子對土壤速效磷含量的影響大于結構性因子，其他因子土壤中的變化是結構因子和隨機因子共同作用所致，這與沈善敏等測算結果相似[12-13]。

通過Kriging插值分析，發(fā)現(xiàn)不同區(qū)域的大部分土壤因子對農戶投入都有響應，主要反映施肥后測算的結果較施肥前都有一定程度增大，與農戶投入量相關。

作物規(guī)?；N植的養(yǎng)分施入類型相似性較大，復合肥已成為農戶養(yǎng)分投入首選，這也是造成土壤養(yǎng)分流失的主要原因，特別是對于氮需求多的作物，由于氮投入的加大，磷、鉀損失增加，不僅破壞環(huán)境，而且增加農業(yè)投入成本?？梢娽槍唧w，作物和土壤，建立合理的養(yǎng)分調配尤為必要，這與高義民[2]、陳云霞等[5]研究結果相似。

本文只針對小面積規(guī)?；咸逊N植的土壤因子進行分析，測算結果具有一定的代表性。為更好地了解規(guī)模化農田生產現(xiàn)狀，需要尋求更大空間、結合不同區(qū)域的農戶行為進行合理性分析，提出更有針對性的措施，保障農田合理利用。

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