于田綠洲土壤含鹽量的空間異質(zhì)性研究①

胡佳楠，塔西甫拉提×特依拜*，依力亞斯江×努爾麥麥提，張 飛，買買提×沙吾提

(1 新疆大學(xué)資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，烏魯木齊 830046；2 新疆大學(xué)綠洲生態(tài)教育部重點實驗室，烏魯木齊 830046)

于田綠洲土壤含鹽量的空間異質(zhì)性研究①

胡佳楠1,2，塔西甫拉提×特依拜1,2*，依力亞斯江×努爾麥麥提1,2，張 飛1,2，買買提×沙吾提1,2

(1 新疆大學(xué)資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，烏魯木齊 830046；2 新疆大學(xué)綠洲生態(tài)教育部重點實驗室，烏魯木齊 830046)

在GIS背景之下，利用地統(tǒng)計學(xué)，結(jié)合于田綠洲2014年5月的土壤含鹽量采樣數(shù)據(jù)，研究于田綠洲土壤含鹽量的空間變異特征。分析結(jié)果顯示：各深度土壤含鹽量的空間分布是不均勻的，主要是以弧狀、斑狀以及條帶狀存在，從總的空間分布的格局上來看，有一定的聚集趨勢；研究區(qū)土壤含鹽量主要受到荒漠化程度、植被覆蓋度的影響。通過分析于田綠洲土壤含鹽量的空間變異性，有利于快速診斷土壤鹽漬化，也能夠為提升土地的利用效率、保障區(qū)域的農(nóng)田可持續(xù)利用提出決策依據(jù)。

于田綠洲；空間異質(zhì)性；地統(tǒng)計學(xué)；土壤含鹽量

土壤質(zhì)量的好壞會直接對人類正常的生活和發(fā)展產(chǎn)生影響[1]。新疆氣候獨特，在自然和人為的共同影響之下，有不同類型的耕地林地等變成了荒漠和鹽漬地，造成了成土因子的空間分布發(fā)生變化，由此導(dǎo)致了土壤的性質(zhì)發(fā)生了變化。其中，土壤含鹽量是土壤基本化學(xué)性質(zhì)的一個重要的指示因子[2–3]。其能夠?qū)r(nóng)作物的生長以及土地的生產(chǎn)力產(chǎn)生制約作用[4–5]。因此，對新疆土壤質(zhì)量的研究具有重要的科學(xué)意義。

自20世紀(jì)70年代以來，土壤科學(xué)多運用地統(tǒng)計學(xué)的方法來進行研究，隨后運用定量的角度研究土壤的空間異質(zhì)性成為一個熱點問題[6–7]。Miyamoto等[8]通過利用咸水來對土地進行澆灌，分析了鹽離子的空間變異系數(shù)的變化以及鹽漬化土壤的變化水平；熊亞蘭等[9]應(yīng)用地理信息系統(tǒng)與地質(zhì)統(tǒng)計學(xué)原理相組合理論探討了中國西南的丘陵區(qū)域坡面的土壤含水量時空異質(zhì)性規(guī)則。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，較高的土壤含鹽量，表現(xiàn)出一定的堿性強度的變化趨勢；呈中等變異程度的是土壤水分和鹽，pH呈弱變異性；羅家雄等[10]通過對天氣干熱水準(zhǔn)與泥土鹽漬化和撂荒地土地鹽分轉(zhuǎn)變之間的關(guān)系進行研究，說明在氣候干燥條件下，土壤水鹽以朝上活動較頻繁。水分蒸發(fā)強烈區(qū)域主要在地下水較淺地帶，鹽隨水向上運動致使土壤幾近終年是積鹽狀態(tài)。馬文瑛等[11]分析了祁連山天老池小流域土壤有機碳與環(huán)境因素的關(guān)系，結(jié)果顯示隨海拔上升土壤有機碳含量增加，土壤有機碳與土壤全氮和砂粒呈正相關(guān)，與土壤體積質(zhì)量、黏粒和粉粒呈負(fù)相關(guān)。本研究通過野外考查、采樣以及將傳統(tǒng)的統(tǒng)計學(xué)和地統(tǒng)計學(xué)方法同時結(jié)合地理信息系統(tǒng)(GIS)的方法，定量地研究了于田綠洲土壤含鹽量的空間異質(zhì)性特征。于田綠洲土壤鹽漬化情況嚴(yán)重影響了綠洲的生態(tài)安全，了解綠洲土壤鹽漬化在空間上的分布，有利于對綠洲地區(qū)鹽漬土的快速診斷、合理利用水資源以及改良綠洲土壤提供科學(xué)依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

于田綠洲位于35°14′ ~ 39°29′N、81°09′~ 82°51′E，地處塔里木盆地的克里雅河流域，年均降水量為47.3 mm，年均蒸發(fā)量為2 420.23 mm，蒸降比為51.2︰1，是非常典型的干旱區(qū)綠洲。綠洲外圍植被覆蓋度為10% ~ 40%，而荒漠–綠洲交錯帶植被由于破壞嚴(yán)重，相對稀少，生態(tài)系統(tǒng)脆弱，鹽漬化問題比較突出。本文所研究的區(qū)域位于于田縣的中部沖積、洪積平原，天然生長的植被多數(shù)是干旱沙漠植被，低洼濕地有蘆葦?shù)?；人工種植玉米、小麥、棉花等農(nóng)作物和經(jīng)濟作物[12–14]。研究區(qū)如圖1所示。

圖1 研究區(qū)示意圖Fig. 1 Sketch map of studied area

1.2 數(shù)據(jù)來源及研究方法

1.2.1 數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理 依據(jù)研究的需要及考慮了遙感數(shù)據(jù)的可利用性等，獲得了以下資料：①研究區(qū)2014年5月美國陸地衛(wèi)星Landsat TM影像，其分辨率均為30 m；②研究區(qū)區(qū)劃圖、地形圖等；③2006年新疆人民出版社出版的《于田縣志》、2013年和田地區(qū)水資源公報、2001—2014年于田綠洲實地野外調(diào)查景觀照片等資料。

圖像預(yù)處理過程主要包括輻射定標(biāo)、大氣校正、幾何精糾正、圖像裁剪、空間配準(zhǔn)和矢量化等。

1.2.2 樣點選取與實地監(jiān)測 本文研究內(nèi)容依據(jù)2014年5月的TM(30 m分辨率)衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)為參考，考慮到于田綠洲實際的地表植被類型、土質(zhì)及鹽漬化程度及其空間分布和流域情況，利用GPS在研究區(qū)盡可能地選取具有較好代表性的采樣點，并記錄其精確的經(jīng)緯度、地表狀況、土壤質(zhì)地和植被類型，并且在采樣點拍攝景觀照。最終得到圖2所示的實際采樣點共35個，210個樣本。依據(jù)實地鹽漬化程度的不同，選取五點梅花狀進行采樣，求其均值作為該樣點的代表值。每個樣本取土壤剖面，量測0 ~ 10、10 ~ 20、20 ~ 40、40 ~ 60、60 ~ 80、80 ~ 100 cm土層的土壤深度，選取500 g并去除雜質(zhì)(石塊、植物根系等)封袋帶回實驗室進行處理。同時，選30 ~ 50 g裝入鋁盒，并現(xiàn)場稱重。

圖2 研究區(qū)土壤樣點布設(shè)Fig. 2 Soil sampling sites within studied area

為了能夠比較系統(tǒng)地研究于田綠洲的水鹽運移狀況，在研究區(qū)布設(shè)了24口井(部分采樣點也分布在其周圍)，同時在其中安裝了HOBO探測儀，對同時段的地下水埋深情況進行記錄。利用記錄的地下水位數(shù)據(jù)，采用克里格空間插值的方法，得到研究區(qū) 5月份的地下水位空間分布圖。同時利用在樣點周圍所安裝的地下水位儀，對同時段研究區(qū)的地下水埋深情況進行記錄。

采集的土壤樣本帶回實驗室經(jīng)過自然風(fēng)干，研磨，過1 mm孔徑篩用于土壤含鹽量、土壤電導(dǎo)率和pH的測定。所有水土浸滴液均按照v(去離子蒸餾水): m(土樣)= 5︰1的比例進行配置，同時參考《土壤農(nóng)業(yè)化學(xué)分析方法》一書，進行相關(guān)數(shù)據(jù)的測定。其中電導(dǎo)率數(shù)據(jù)和含鹽量數(shù)據(jù)采用 EC200電導(dǎo)儀進行測定；pH使用pH7310進行測定；所取鋁盒土壤樣本使用烘干稱重法測定土壤含水量。

采用 GS+9.0進行數(shù)據(jù)半方差函數(shù)模型分析，使用ArcGIS10.0中kriging方法進行差值分析，最后使用SPSS18.0軟件進行相關(guān)分析。

1.3 數(shù)據(jù)處理

1.3.1 植被蓋度估算模型 植被蓋度可認(rèn)為是研究區(qū)內(nèi)植被垂直投影的面積占地表面積的百分比，是反映地表植被覆蓋情況的一個重要指數(shù)，同時也是衡量生態(tài)環(huán)境是否發(fā)生變化的重要指標(biāo)之一[15–17]。

本研究采取像元分解模型[18]進行估算，其模型的公式為：

式中：NDVI代表歸一化植被指數(shù)；NIR代表的是近紅外波段的反照率；R代表的是紅光波段反射率；FVC代表植被覆蓋度。

1.3.2 基于RS的荒漠化信息提取 干旱區(qū)荒漠化信息提取精度由所選擇的荒漠化信息所決定，參考研究區(qū)現(xiàn)有資料以及相關(guān)研究[19–20]，選用構(gòu)造“植被指數(shù)(NDVI)–反照率(Albedo)特征空間”的方法來進行荒漠化信息遙感提取：

式中：DDI為荒漠化分級指數(shù)；k由特征空間中擬合的曲線率確定。

式中：Albedo為地表反照率；Albedomax、Albedomin分別表示研究區(qū)地表反照率的最大值和最小值。

本研究基于ArcGIS10.0及ENVI5.0處理平臺，參照公式(3)、(4)、(5)中所利用的荒漠化信息提取方法以及荒漠化制定的標(biāo)準(zhǔn)，將研究區(qū)劃分為無明顯荒漠化、輕度荒漠化、中度荒漠化、重度荒漠化。

1.3.3 地統(tǒng)計學(xué)分析方法 地統(tǒng)計學(xué)的方法是以區(qū)域化變量理論為中心和基礎(chǔ)，以樣本的變異函數(shù)及空間相關(guān)為工具的一種描述地質(zhì)問題的數(shù)學(xué)方法，其中最為經(jīng)典的方法有半方差函數(shù)和kriging插值法[21]。此方法可以有效描述土壤要素在空間上的分布變異特征[22]，半方差函數(shù)的通式為：

式中：γ(h)為半方差函數(shù)；h為步長，描述分隔兩樣點的矢量。N(h)代表相距 h的樣點對數(shù)目。Z(xi) 和Z(xi+h)分別描述區(qū)域化變量Z(x)在xi和xi+h處所取的實際測量值。

本研究利用地統(tǒng)計學(xué)軟件GS+9.0來模擬不同深度土壤含鹽量的半方差函數(shù)，所得到的模型參數(shù)結(jié)合ArcGIS10.0的地統(tǒng)計學(xué)模塊，得出不同深度土壤含鹽量的空間分布格局。同時將研究區(qū)坡度、高程、植被覆蓋率和荒漠化程度進行空間疊加，通過此方法來計算研究區(qū)在不同的環(huán)境背景值下土壤含鹽量的均值。利用SPSS 18.0方差分析模塊來完成不同環(huán)境背景值對土壤含鹽量空間分異造成影響的貢獻率排序。

2 結(jié)果與分析

2.1 植被覆蓋度和荒漠化程度遙感解譯結(jié)果

利用公式 (1) ~ (4) 在ENVI 5.0軟件下得到研究區(qū)2013年5月的植被蓋度圖和荒漠化程度的解譯結(jié)果，如表 1、表 2和圖 3、圖 4所示。同時利用ArcGIS10.0軟件下利用克里格空間插值方法得到研究區(qū)地下水位空間分布結(jié)果，如表 3、圖5所示。

表1 植被覆蓋度TM影像解譯統(tǒng)計Table 1 Statistics of vegetation coverage of TM image

表2 研究區(qū)各類荒漠化等級面積Table 2 Areas of desertification of different grades

圖3 研究區(qū)植被蓋度圖Fig. 3 Vegetation coverage of studied area

圖4 研究區(qū)荒漠化程度分布圖Fig. 4 desertification extent of studied area

表3 研究區(qū)不同地下水埋深面積Table 3 Areas of groundwater of different grades

圖5 研究區(qū)地下水位空間分布圖Fig. 5 Spatial variation of groundwater depth of studied area

2.2 土壤含鹽量的空間結(jié)構(gòu)

利用地統(tǒng)計學(xué)方法對研究區(qū)鹽漬土要素進行描述性統(tǒng)計分析時，需要讓所研究的變量都能夠基本滿足正態(tài)分布或者近似滿足于正態(tài)分布，否則可能會有比例效應(yīng)的產(chǎn)生[23]。與此同時對研究區(qū)的樣本選擇柯爾莫哥洛夫–斯米諾夫(K-S檢驗)方法進行檢驗，對于不符合要求的樣本進行對數(shù)變換最終使其呈現(xiàn)正態(tài)分布即可使用[24]。表中的變異系數(shù)是樣本的標(biāo)準(zhǔn)差和均值的百分?jǐn)?shù)，其表示樣本的離散程度，CV>100%，說明其為強變異性；10%≤CV≤100%，表示其為中等變異性；CV<10%，表明其為弱變異性[25]。

對于田綠洲表層鹽漬土的主要參數(shù)進行描述性統(tǒng)計分析，結(jié)果如表4所示。前5層含鹽量的變異系數(shù)均>100%，屬于強變異性。由于受不同因素的影響，包括從事農(nóng)業(yè)活動中不合理的水資源利用以及天氣炎熱導(dǎo)致水分的蒸發(fā)，使得發(fā)生水鹽運移的現(xiàn)象，溶解于水中的鹽隨著水分的蒸發(fā)遷移到土壤表層，導(dǎo)致于田綠洲鹽分表聚強烈，土壤鹽漬化現(xiàn)象嚴(yán)重。

為了更清晰地發(fā)現(xiàn)土壤鹽漬化主要參數(shù)在空間上的分布關(guān)系，參考了相關(guān)文獻[25–26]，利用GS+9.0地統(tǒng)計學(xué)軟件選擇并確定了半方差函數(shù)理論模型和參數(shù)。土壤鹽漬化主要參數(shù)的決定系數(shù)主要在 0.278 ~ 0.653之間，表明擬合程度較好，殘差較小，得到具體的參數(shù)如表5所示，半方差函數(shù)模型如圖6所示。

表4 于田綠洲土壤含鹽量描述性統(tǒng)計Table 4 Statistical parameters of salt contents in different soil depths in Yutian Oasis

表5 于田綠洲土壤含鹽量的半方差函數(shù)類型和模型參數(shù)Table 5 Semivariance function types and model parameters of salt contents in different soil depths in Yutian Oasis

圖6 于田綠洲各深度土壤含鹽量的半方差函數(shù)圖Fig. 6 Semivariance function of salt content in each soil depth in Yutian Oasis

表5中，塊金值C0表示由隨機因素所造成的變異；基臺值C0+C表示系統(tǒng)總的變異，較大的基臺值說明系統(tǒng)變量擁有較大的空間變異性[27]。a代表變程，表示區(qū)域變化量空間的自相關(guān)范圍的大小[28]。結(jié)構(gòu)性因子 (C/( C0+ C) ) 表示空間的異質(zhì)性程度，按照區(qū)域變化量的空間相關(guān)性程度的分級標(biāo)準(zhǔn)：比值>75%、25% ~ 75%、<25% 分別表示區(qū)域變化量的空間相關(guān)性較弱、中等、較強[29]。

由表5可以看出，不同深度土壤含鹽量的塊金值C0都是正值，說明有短距離差異、采樣的誤差、固有和隨機變異引起的多種正基底效應(yīng)的存在[30]。本研究中4種土壤要素的基底效應(yīng)均>75%，表明4種土壤要素的空間分布表現(xiàn)為強相關(guān)性，說明該研究區(qū)各土壤要素的空間異質(zhì)性多是由隨機的因素和結(jié)構(gòu)性因素引起的，地形、氣候和土壤類型等結(jié)構(gòu)性的因素和歷史上的人類活動等隨機因素共同作用的結(jié)果。

2.3 土壤含鹽量的空間格局

為了更加直觀地展現(xiàn)于田綠洲含鹽量的空間分布情況，根據(jù)地統(tǒng)計學(xué)方法得到的半方差函數(shù)模型，選擇Kriging插值方法，對于田綠洲含鹽量的空間分布情況進行插值分析。

如圖7所示，于田綠洲土壤含鹽量的空間分布情況主要表現(xiàn)為：各個深度土壤含鹽量的空間分布是不均勻的，主要以弧狀、條帶狀以及斑狀分布。與此同時，在空間中的分布上呈現(xiàn)出一定聚集的趨勢，其高值區(qū)域主要集中在阿熱勒鄉(xiāng)東南部、先拜巴扎鎮(zhèn)南部以及喀爾克鄉(xiāng)周圍；低值區(qū)向斯也克鄉(xiāng)周圍的較高值區(qū)域移動，且移動趨勢明顯，移動的梯度大，不同梯度間土壤含鹽量的相差較大。隨土壤深度的增加，于田綠洲土壤含鹽量的低值區(qū)向高值區(qū)移動結(jié)果顯示出：以斯也克鄉(xiāng)為主要的聚集中心，周圍以層狀分布且向斯也克鄉(xiāng)為中心呈遞增的變化，且土壤含鹽量的空間遞進結(jié)構(gòu)較好。以不同深度土壤含鹽量的聚集中心的角度來分析，0 ~ 10 cm深度土壤含鹽量的高值形狀多呈現(xiàn)出聚集無完整的幾何聚集中心，而低值區(qū)集中在阿熱勒鄉(xiāng)周圍。隨土壤深度的增加，10 ~ 60 cm深度的土壤含鹽量主要以弧狀以及條帶狀的分布為主，同時空間集聚的梯度有所減小。而60 ~ 100 cm土壤含鹽量的空間梯度明顯減小，同時，多以層狀、條帶狀的分布，其高值的聚集區(qū)域發(fā)生了變化和遷移。從于田綠洲整體能夠清晰地看出，綠洲外圍的土壤含鹽量值都遠高于綠洲內(nèi)部。綠洲外圍的植被稀疏，同時有沙漠的存在而導(dǎo)致綠洲外圍土壤的下滲率較高，蒸發(fā)相對于綠洲的內(nèi)部來看是更為強烈的，由此導(dǎo)致了地下水位的抬升，從而使得綠洲外圍的土壤含鹽量較高，逐漸發(fā)展成了重度鹽漬化的空間分布。

圖7 不同深度土壤含鹽量的空間插值分布Fig. 7 Spatial interpolation distribution of salt content in each depth

2.4 土壤含鹽量空間變異的影響因素

2.4.1 環(huán)境背景對土壤含鹽量的影響 從表 6可以看出，環(huán)境背景的不同導(dǎo)致對于田綠洲土壤含鹽量的影響不同。高程和坡度對不同深度的土壤含鹽量的影響不大。土壤含鹽量均值從總體上來看，隨著土壤深度的增加有減小的趨勢。在不同植被覆蓋下的土壤含鹽量的均值差異較大，同時隨植被覆蓋度的增加，土壤含鹽量呈現(xiàn)出上升的趨勢。從荒漠化程度來看，土壤含鹽量的均值隨荒漠化程度的增加而呈現(xiàn)增加的趨勢。地下水埋深對土壤含鹽量的影響是最大的，土壤含鹽量的均值隨著地下水埋深的增加而減小。

表6 不同環(huán)境背景下的土壤含鹽量均值(g/kg)Table 6 Soil salt content of different environmental background

2.4.2 影響土壤含鹽量的主要環(huán)境因子 通過SPSS 18.0軟件，對影響土壤含鹽量的不同因素進行分析，利用此方法判定各環(huán)境因子對土壤含鹽量空間分異的貢獻率排名，同時找出影響土壤含鹽量的主要因子。從表7所示的統(tǒng)計值可以看出，土壤含鹽量主要受地下水埋深、植被蓋度、荒漠化程度等的影響。

地下水埋深對于土壤積鹽程度影響很大，它關(guān)系著土壤中的毛細(xì)水是否能夠到達地表，從而使得土壤積鹽。在地下水埋深小于1 m的時候，由于研究區(qū)地下水的礦化度很高，在地下水中的鹽分通過毛細(xì)管的作用上升到地表，同時在蒸發(fā)的作用下，最終導(dǎo)致土壤中積累了大量的鹽分。地下水礦化度對于土壤含鹽量的影響伴隨著地下水埋深的增加而減小，因此于田綠洲的土壤鹽漬化與地下水埋深聯(lián)系非常密切，地下水埋深越淺，土壤鹽漬化程度越嚴(yán)重，土壤含鹽量也越高。

植被蓋度較大的區(qū)域，呈現(xiàn)出較大的土壤含鹽量。從于田綠洲植被蓋度圖(圖 3)和土壤含鹽量空間插值分布圖(圖 7)來看，土壤含鹽量較大的區(qū)域，有大部分都是分布在植被覆蓋度較高且離耕地較為接近的區(qū)域。于田綠洲主要種植以棉花、玉米和小麥為主的農(nóng)作物，根據(jù)實地的考察調(diào)研資料能夠發(fā)現(xiàn)，于田綠洲的農(nóng)耕人民，在對作物進行種植和管理時，有配套管理不完善以及種植與管理脫節(jié)的特點。從耕種的角度來看，于田綠洲農(nóng)耕區(qū)每年都大面積地種植棉花和小麥、玉米等作物；但是在管理方面，由于較為落后，缺少現(xiàn)代化的耕作手段和管理機制，對離自己較近的耕作區(qū)較為重視，但是對于距離較遠的耕作區(qū)，對其管理較為疏忽，這在某些方面導(dǎo)致了耕作區(qū)的農(nóng)作物生長狀況出現(xiàn)了一些區(qū)域性的差異。

表7 不同環(huán)境因子影響下的各層土壤含鹽量均值的方差統(tǒng)計Table 7 Variance statictical value of different depth soil salt content under different influence factors

于田綠洲荒漠化處于無明顯荒漠化和輕度荒漠化時，土壤厚度大，可溶性鹽易在土壤中富集；而當(dāng)荒漠化處于中度荒漠化和重度荒漠化時，土壤淺薄，土壤中可溶性鹽卻由于缺乏載體而易受大風(fēng)的侵蝕。從人為角度來考慮，荒漠化程度較輕同時距離人較近的區(qū)域多數(shù)是其耕作區(qū)，一系列的耕作活動包括施肥、耕種等也會造成土壤鹽基離子的增加，從而使得該區(qū)域的土壤含鹽量增大。

3 結(jié)論與討論

本文利用野外實地考察與應(yīng)用經(jīng)典統(tǒng)計學(xué)、應(yīng)用地統(tǒng)計學(xué)和 GIS 相結(jié)合的方法，研究了于田綠洲土壤含鹽量的空間變異性和周圍環(huán)境之間的相互關(guān)系。

研究區(qū)0 ~ 10、10 ~ 20、20 ~ 40、40 ~ 60、60 ~ 80、80 ~ 100 cm 深度土壤含鹽量的半方差函數(shù)理論模型分別符合線性模型、指數(shù)模型和高斯模型；于田綠洲的各深度土壤含鹽量總的空間分布上呈現(xiàn)出不均勻且主要以條弧狀、斑狀和條帶狀分布，同時其在總的空間分布上有一定的聚集趨勢。

于田綠洲土壤含鹽量主要受地下水埋深、植被覆蓋度和荒漠化程度的影響。地下水埋深越淺的區(qū)域，土壤含鹽量相對較高，這主要是由于地下水埋深較淺的區(qū)域地下水中的鹽分通過毛細(xì)管的作用上升到地表，同時在蒸發(fā)的作用下，最終導(dǎo)致土壤中積累了大量的鹽分。植被覆蓋度較大的區(qū)域，其土壤含鹽量相對較高，這主要是因為當(dāng)?shù)鼐用駥ζ涓浇鲄^(qū)進行了一系列的人為活動，使耕作區(qū)附近的土壤含鹽離子高。同時，荒漠化程度對于田綠洲土壤含鹽量也有一定的影響，荒漠化程度越高，越容易受大風(fēng)的侵蝕，使得鹽基離子不容易存在于載體中，使得土壤含鹽量增大。

從上述分析來看，于田綠洲鹽漬化問題較為嚴(yán)重，土壤鹽漬化主要分布于綠洲的邊緣，同時綠洲內(nèi)部也有被侵蝕的趨勢，需要全面采取一些積極有效的措施來提高水資源的利用率，改良土壤鹽漬化。土壤鹽漬化是一個復(fù)雜的問題，其主要參數(shù)的空間異質(zhì)性是存在于空間和時間上的，如要更加深刻地去認(rèn)識這一問題，還需通過連續(xù)的取樣去分析在不同時間段上的異質(zhì)性。

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Spatial Variability of Soil Salt Content in Yutian Oasis

HU Jianan1,2, Tashpolat TIYIP1,2*, Ilyas NURMEMET1,2, ZHANG Fei1,2, Mamat SAWUT1,2
(1 College of Resource and Environment Sciences, Xinjiang University, Urumqi 830046, China; 2 Key Laboratory of Oasis Ecology (Xinjiang University), Ministry of Education, Urumqi 830046, China)

By using GIS and geostatistics, combining with field monitoring of soil salt content in May of 2014, the spatial variability characteristics of soil salt content in Yutian Oasis was investigated. The results indicated that the soil salt content was distributed unevenly, mainly in arc, patchy and stripped shapes, showed a certain spatial agglomeration in genneral. Soil salt content was mainly influenced by desertification and vegetation coverage. The study was beneficial to the rapid diagnosis of soil salinization and to provide the basis of decision-making for improving the efficiency of land use and ensuring the sustainable development of regional farmland.

Yutian Oasis; Spatial variability; Geostatistics; Soil salt content

K90

A

10.13758/j.cnki.tr.2017.01.024

國家自然科學(xué)基金項目(U1138303、41561089) 和教育部長江學(xué)者和創(chuàng)新團隊項目(IRT1180)資助。

* 通訊作者(Tash@xju.edu.cn)

胡佳楠(1990—)，男，新疆哈密人，碩士研究生，主要從事干旱區(qū)資源與環(huán)境遙感監(jiān)測研究。E-mil: steven00862@163.com