白水河小流域退耕坡地土壤養(yǎng)分空間變異研究

曹以群+譚偉+潘志華

摘要：以白水河小流域退耕坡地為研究對(duì)象，應(yīng)用地統(tǒng)計(jì)學(xué)分析方法，分析研究區(qū)0～10 cm土層土壤有機(jī)碳（SOC）、全氮（TN）、全磷（TP）和全鉀（TK）的空間分布特征及其變異規(guī)律，探討植被覆蓋類(lèi)型及其他環(huán)境因子對(duì)土壤養(yǎng)分空間分布的影響，為土壤養(yǎng)分的有效利用和管理提供理論依據(jù)。結(jié)果表明，①研究區(qū)SOC（Mean=18.847 g/kg）和TN（Mean=0.749 g/kg）的含量屬于中等水平，TP（Mean=0.291 g/kg）和TK（Mean=3.333 g/kg）的含量則比較缺乏。各養(yǎng)分含量的變異系數(shù)（CV）在10%～100%之間，為中等變異性。②SOC擬合模型為高斯模型，TN和TK為球狀模型，TP為指數(shù)模型。其中，TP和TK有強(qiáng)烈的空間自相關(guān)性，自相關(guān)變程范圍分別為23.43 m和27.48 m，其空間變異主要由土壤母質(zhì)、地形、氣候等非人為的結(jié)構(gòu)因素引起。SOC和TN表現(xiàn)為中等的空間自相關(guān)性，自相關(guān)變程范圍分別為37.78 m和32.65 m，其變異是隨機(jī)因素（施肥、耕作措施、種植制度等人為活動(dòng)）和結(jié)構(gòu)因素的共同作用。③各土壤養(yǎng)分總體呈空間連續(xù)分布的特點(diǎn)。不同的植被覆蓋類(lèi)型下土壤養(yǎng)分含量差異明顯，植被自然恢復(fù)，人為干擾較小的灌木和櫻桃+草本分布點(diǎn)的SOC和TN含量較高，經(jīng)營(yíng)管理強(qiáng)度較高的櫻桃和櫻桃+玉米分布點(diǎn)的SOC和TN含量較低。耕地施用磷鉀肥明顯提高了其TP和TK的含量。植被覆蓋類(lèi)型與TK的相關(guān)性不顯著，說(shuō)明植被對(duì)TK的分布影響較小。④相關(guān)性分析表明，SOC、TN、TP在土層淺薄、坡度大、巖石裸露率高的區(qū)域土壤養(yǎng)分含量較高，反之亦然。而TK含量的分布規(guī)律則與其他土壤養(yǎng)分相反，這可能與研究區(qū)施肥和土壤屬性有關(guān)。不同土地利用方式施肥和種植結(jié)構(gòu)的差異是引起這種空間分布特點(diǎn)的主要因素。

關(guān)鍵詞：退耕坡地；土壤養(yǎng)分；空間變異；植被覆蓋類(lèi)型；環(huán)境因子；地統(tǒng)計(jì)學(xué)分析

中圖分類(lèi)號(hào)：S158.3；Q142.3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：0439-8114（2017）12-2243-07

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2017.12.012

Research on the Spatial Variation of Soil Nutrients of De-farming Slope-land in Baishui River Small Watershed

CAO Yi-qun， TAN Wei， PAN Zhi-hua

（College of Forestry， Guizhou University，Guiyang 550025，China）

Abstract： Taking Baishui River small watershed de-farming slope-land as the research object， the spatial distribution characteristics and its variation law of soil organic carbon（SOC）， total nitrogen（TN）， total phosphorus（TP） and total potassium（TK） in 0～10 cm soil layer of study area were analyzed by geostatistical analysis method. Discussing the effects of vegetation cover types and other environmental factors on the spatial distribution of soil nutrient， which provided the theoretical basis for the effective utilization and management of soil nutrients. The results showed that： ①The contents of SOC（Mean=18.847 g/kg） and TN（Mean=0.749 g/kg） in the study area were moderate， and TP（Mean=0.291 g/kg） and TK（Mean=3.333 g/kg） were deficient. The nutrient content of coefficient variation（CV） were between 10%～100%， belonging to moderate variability.②The SOC fitting model was Gaussian model， TN and TK were spherical model， TP was exponential model. TP and TK had a strong spatial autocorrelation， the autocorrelation ranges were 23.43 m and 27.48 m， respectively. The spatial variability of TP and TK were mainly caused by non-artificial structural factors such as soil parent material， topography and climate. SOC and TN showed moderate spatial autocorrelation with the autocorrelation range of 37.78 m and 32.65 m， respectively. The variation was a combination of random factors（fertilization， tillage， cropping system and human activities） and structural factors. ③The spatial distribution of soil nutrient in the whole area was continuous. There were significant differences in soil nutrient contents under different vegetation cover types， the contents of SOC and TN were higher in the shrub and cherry+herbaceous plants with natural vegetation restoration and less human interference， and the contents of SOC and TN were lower in cherry and cherry+maize with higher management intensity. The contents of TP and TK significantly increased due to the application of phosphate and potash fertilizer in arable land. There was no significant correlation between vegetation coverage and TK， which indicated that vegetation had little effect on TK distribution. ④Correlation analysis showed that SOC， TN and TP had higher soil nutrient content in the area with shallow soil layer， high slope and high bareness rate， and vice versa. The distribution of TK content was opposite to that of other soil nutrients， which may be related to fertilization and soil properties in the study area. Differences in fertilization and cropping patterns under different land using types were the main factors that contribute to this spatial distribution.

Key words：de-farming slope-land； soil nutrient； spatial variability； vegetation cover type； environmental factor； geostatistical analysis

土壤養(yǎng)分具有明顯的區(qū)域性，在不同的地區(qū)和時(shí)段內(nèi)，受母質(zhì)、地形等自然因素及土地利用方式等人為活動(dòng)的影響，呈現(xiàn)出不同的空間變異規(guī)律[1]。不論在大尺度上還是在小尺度上，土壤養(yǎng)分的空間異質(zhì)性均存在[2]?？λ固氐貐^(qū)由于小生境類(lèi)型復(fù)雜多樣，基巖廣泛出露，土壤存量少、土層淺薄且分布不連續(xù)，使得該區(qū)土壤具有高度的空間異質(zhì)性[3，4]。

土壤空間變異性的研究，更接近研究區(qū)域內(nèi)土壤變化的實(shí)際情況[5]。因此把養(yǎng)分的差異性體現(xiàn)在空間分布上可以及時(shí)預(yù)測(cè)和調(diào)控土壤養(yǎng)分的動(dòng)態(tài)變化，是提高農(nóng)田土壤肥力的重要手段，也是當(dāng)前開(kāi)展測(cè)土配方施肥工作的重要依據(jù)。學(xué)者利用地統(tǒng)計(jì)學(xué)方法研究了不同區(qū)域、尺度下土壤養(yǎng)分的空間變異，取得了重要的研究成果。王幼奇等[6]發(fā)現(xiàn)兩種尺度下土壤全氮（TN）、全磷（TP）和pH的空間分布呈現(xiàn)出明顯的差異性，較小尺度下的空間結(jié)構(gòu)不能在較大尺度下表現(xiàn)出來(lái)。胡瑞彬等[7]的研究認(rèn)為中亞熱帶南酸棗落葉闊葉林土壤磷素的空間變異性受到高程、地表凋落物現(xiàn)存量等多種因子相互作用的影響。有學(xué)者對(duì)紅壤丘陵區(qū)[8]、城鄉(xiāng)交錯(cuò)區(qū)[9]、水源保護(hù)地[10]等的土壤養(yǎng)分空間變異進(jìn)行了研究。在喀斯特地區(qū)，吳敏等[11]的研究發(fā)現(xiàn)地形因子和土壤相關(guān)因子（如土層厚度、土壤質(zhì)地、土壤含水量等）是影響土壤養(yǎng)分空間變異的重要因素。劉淑娟等[12]的研究認(rèn)為土壤養(yǎng)分的空間異質(zhì)性隨植被演替而改變。范夫靜等[13]的研究表明，植被、地形、人為干擾和高異質(zhì)性的微生境是造成峽谷型喀斯特坡地土壤養(yǎng)分格局差異的主要因素。喀斯特石漠化一直是制約該區(qū)生態(tài)建設(shè)和可持續(xù)發(fā)展的重要問(wèn)題，在政策的推動(dòng)下，該區(qū)部分巖石出露率高的坡耕地實(shí)施退耕還林（還草）工程，部分地區(qū)退耕后種植經(jīng)濟(jì)樹(shù)種，不僅有效的減少了水土流失，還增加了農(nóng)民的收入。然而，退耕后植被覆蓋類(lèi)型的改變勢(shì)必影響土壤養(yǎng)分的變化，植被通過(guò)改變凋落物的質(zhì)與量和非生物環(huán)境等方式影響生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)土壤養(yǎng)分資源的循環(huán)和分布[14]，同時(shí)土壤養(yǎng)分是限制坡地植被恢復(fù)的重要因素。目前，針對(duì)喀斯特地區(qū)小尺度土壤養(yǎng)分空間變異的研究越來(lái)越多，但對(duì)退耕后土壤養(yǎng)分與植被及其他環(huán)境因子關(guān)系的研究比較缺乏。

為此，本課題研究了白水河小流域退耕坡地土壤養(yǎng)分的空間變異性特征，探討植被覆蓋類(lèi)型、土層厚度、坡度等環(huán)境因子對(duì)土壤養(yǎng)分含量及其空間異質(zhì)性格局的影響，研究結(jié)果可為當(dāng)?shù)赝烁碌睾侠硪?guī)劃植被類(lèi)型、精準(zhǔn)施肥及生態(tài)恢復(fù)提供理論基礎(chǔ)。

1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于烏當(dāng)區(qū)白水河小流域，地貌類(lèi)型主要為喀斯特峰叢谷地，出露地層為中上寒武系、二疊系及三疊系白云巖、石灰?guī)r等巖性、巖組、夾頁(yè)巖。土壤主要為黃紅壤和石灰土，平均厚度為40 cm左右。常年平均氣溫14.1 ℃，年平均日照時(shí)數(shù)1 084.7 h，無(wú)霜期277 d，年平均降雨量1 260 mm。小流域總面積3 451.62 hm2，其中耕地面積369.84 hm2（包括水田235.87 hm2，旱地133.97 hm2），僅占流域面積10.71%，旱地多為坡耕地，25°以上陡坡墾殖率高達(dá)58.37%，基巖廣泛出露，是石漠化重點(diǎn)治理區(qū)域。研究區(qū)2013年實(shí)施石漠化治理工程，對(duì)基巖裸露率高的坡耕地采取經(jīng)濟(jì)林退耕模式，經(jīng)濟(jì)樹(shù)種主要為櫻桃、楊梅、桃、梨、核桃等。

本研究選取的坡地屬于典型的峰叢谷地坡面，基巖裸露率達(dá)到30%以上，為石漠化工程治理區(qū)域，主要采取櫻桃經(jīng)濟(jì)林退耕治理模式。樣區(qū)地類(lèi)為灌木林地、草地和退耕地，植被覆蓋類(lèi)型分為灌木、草本、櫻桃、櫻桃+玉米、櫻桃+草本、李+草本。灌木林地和草地為自然恢復(fù)，退耕地有50年以上的耕種歷史，2013年退耕還林種植櫻桃和李樹(shù)。樣地的詳細(xì)環(huán)境信息（地形、植被覆蓋率等）見(jiàn)表1。

2 研究方法

2.1 土樣采集與試驗(yàn)分析

根據(jù)研究地塊的植被覆蓋類(lèi)型和地形情況，確定取樣范圍為120 m×100 m，利用森林羅盤(pán)儀將樣地劃分為采樣間距為10 m的標(biāo)準(zhǔn)網(wǎng)格，采樣深度為0～10 cm。采樣時(shí)先去除地表凋落物，在每個(gè)樣點(diǎn)周?chē)? m范圍內(nèi)隨機(jī)采取0～3個(gè)土樣混合代表一個(gè)采樣點(diǎn)，用GPS定位每個(gè)樣點(diǎn)的相對(duì)坐標(biāo)，并記錄其2 m×2 m范圍內(nèi)的地形、土層厚度、巖石裸露率、植被覆蓋率等環(huán)境因子信息。其中，植被覆蓋度和巖石出露率的估算以調(diào)查樣點(diǎn)周?chē)? m×2 m內(nèi)的植被覆蓋面積百分比和巖石出露面積百分比計(jì)算，土層深度用測(cè)釬法以測(cè)定樣點(diǎn)周?chē)? m×2 m內(nèi)3～5個(gè)點(diǎn)的土層深度平均值表示[11]。采樣時(shí)有6個(gè)樣點(diǎn)分布在出露面積較大的基巖上，未進(jìn)行取樣，僅調(diào)查了其環(huán)境因子信息，共獲得114個(gè)采樣點(diǎn)。采樣結(jié)束后，土壤樣品及時(shí)帶回實(shí)驗(yàn)室風(fēng)干過(guò)篩，進(jìn)行土樣的化學(xué)性質(zhì)分析。測(cè)定的指標(biāo)包括有機(jī)碳（SOC）、TN、TP、全鉀（TK），SOC采用濃硫酸-重鉻酸鉀外加熱法測(cè)定，TN采用半微量開(kāi)氏法測(cè)定，TP采用濃硫酸-高氯酸消煮鉬銻抗比色法測(cè)定，TK采用原子吸收儀測(cè)定。

2.2 數(shù)據(jù)處理

采用經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)和地統(tǒng)計(jì)學(xué)相結(jié)合的方法進(jìn)行分析。經(jīng)典統(tǒng)計(jì)很好地描述了土壤養(yǎng)分的總體變化特征，概括了土壤養(yǎng)分含量變化的全貌，但無(wú)法反映其局部的變化特征，不能定量描述隨距離而產(chǎn)生的空間變異及分布，需要進(jìn)一步用地統(tǒng)計(jì)學(xué)方法進(jìn)行分析研究。地統(tǒng)計(jì)學(xué)方法是以區(qū)域化變量為核心和理論基礎(chǔ)，以空間結(jié)構(gòu)和變異函數(shù)為基本工具的一種數(shù)學(xué)方法[15]。具體的關(guān)于地統(tǒng)計(jì)學(xué)方法及原理見(jiàn)文獻(xiàn)[16，17]。

采樣數(shù)據(jù)用Excel進(jìn)行初步處理后，導(dǎo)入到Arc Map中，將采樣點(diǎn)數(shù)字化整理及投影坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，產(chǎn)生以米為單位的平面坐標(biāo)系，再與研究區(qū)地形圖疊加，形成如圖1所示的采樣分布圖。采用SPSS 18.0軟件計(jì)算土壤養(yǎng)分的均值（Mean）、標(biāo)準(zhǔn)差（SD）及變異系數(shù)（CV）等描述性統(tǒng)計(jì)參數(shù)，用K-S檢驗(yàn)法進(jìn)行非參數(shù)檢驗(yàn)，顯著性水平設(shè)定為α=0.05。半變異函數(shù)分析、模型優(yōu)化和各參數(shù)的計(jì)算在GS+統(tǒng)計(jì)軟件中完成，根據(jù)所得到的優(yōu)化模型和參數(shù)在ArcGIS 10.2軟件的擴(kuò)展模塊（Geostatistical analyst）中進(jìn)行克里格（Kriging）插值并繪制土壤養(yǎng)分預(yù)測(cè)圖，本研究采用樣本均值加減3倍標(biāo)準(zhǔn)差來(lái)識(shí)別特異值，在此區(qū)間外的數(shù)據(jù)均判定為特異值，分別用區(qū)間最大值和最小值代替，以下的分析數(shù)據(jù)均使用去除特異值后的數(shù)據(jù)。

3 結(jié)果與分析

3.1 土壤養(yǎng)分狀況

由表2可以看出，研究區(qū)SOC（Mean=18.847 g/kg）和TN（Mean=0.749 g/kg）的含量屬于中等水平（根據(jù)全國(guó)第二次土壤普查養(yǎng)分分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)），TP（Mean=0.291 g/kg）和TK（Mean=3.333 g/kg）的含量則比較缺乏。各土壤養(yǎng)分變異系數(shù)（CV）的范圍為20%～30%，屬于中等程度的變異。變異程度由大到小依次為SOC、TN、TK、TP。從偏度、峰度和單樣本K-S檢驗(yàn)結(jié)果（P>0.05）來(lái)看，各養(yǎng)分均呈正態(tài)分布，滿(mǎn)足地統(tǒng)計(jì)學(xué)分析的前提條件。

3.2 土壤養(yǎng)分的空間變異特征

在GS+地統(tǒng)計(jì)分析軟件中，通過(guò)調(diào)整步長(zhǎng)大小和各參數(shù)，得到土壤養(yǎng)分的最優(yōu)半變異函數(shù)擬合模型，用判定系數(shù)（R2）和殘差平方和（RSS）來(lái)判斷模型是否最優(yōu)。一般來(lái)說(shuō)，R2越大而RSS越小，表明模型的擬合程度越高[18]。各土壤養(yǎng)分的半變異函數(shù)見(jiàn)圖2，其中橫坐標(biāo)為滯后距，表示采樣點(diǎn)對(duì)之間的距離，縱坐標(biāo)為相應(yīng)滯后距上的半變異函數(shù)值（半方差）。如果變量在采樣尺度上具有空間依賴(lài)性（或者空間相關(guān)性），半變異函數(shù)會(huì)隨著滯后距的增加而增大，并且在超過(guò)一定距離（變程）后逐漸趨近于平穩(wěn)[19]。由圖2可知，各土壤養(yǎng)分?jǐn)M合的半變異函數(shù)曲線(xiàn)均在一定的距離后趨于平穩(wěn)，說(shuō)明都具有明顯的空間依賴(lài)性和空間結(jié)構(gòu)。

各土壤養(yǎng)分半變異函數(shù)最優(yōu)模型及其參數(shù)見(jiàn)表3，由表3可知，SOC半變異函數(shù)最優(yōu)擬合模型為高斯模型，TN和TK為球狀模型，TP為指數(shù)模型。R2在0.8～1.0之間，結(jié)合RSS的值，表明擬合模型均能很好地反映土壤養(yǎng)分的空間變異特征。各養(yǎng)分的塊金值（C0）均為正值，說(shuō)明存在著由采樣誤差、短距離的變異、隨機(jī)和固有變異所引起的各種正基底效應(yīng)[20]。C0反映隨機(jī)變異的大小[19]。各土壤養(yǎng)分C0的大小表現(xiàn)為SOC>TK>TN>TP，說(shuō)明SOC由隨機(jī)因素引起的變異大于其他3種土壤養(yǎng)分，而TP由隨機(jī)因素引起的變異最小。C0與C0+C的比值叫塊基比，反映土壤養(yǎng)分自相關(guān)性的強(qiáng)弱[19]。其中，TP和TK的C0/（C0+C）小于25%，表現(xiàn)為強(qiáng)烈的空間自相關(guān)，說(shuō)明隨機(jī)變異的貢獻(xiàn)較小，是由土壤母質(zhì)、地形、氣候等非人為的結(jié)構(gòu)因素所引起的變異。SOC和TN的塊基比在25%～75%之間，表現(xiàn)為中等的空間自相關(guān)性，其變異是隨機(jī)因素和結(jié)構(gòu)因素的共同作用，其空間變異不僅受結(jié)構(gòu)性因素影響，還與隨機(jī)因素（如施肥、耕作措施、種植制度等人為活動(dòng)）有關(guān)。變程是使半方差達(dá)到基臺(tái)值時(shí)的樣本間距，即最大相關(guān)距離，表明土壤屬性空間自相關(guān)范圍的大小[19]。各養(yǎng)分的空間自相關(guān)范圍在20～40 m之間，SOC（37.78 m）和TN（32.65 m）的變程略大于TP（23.43 m）和TK（27.48 m），說(shuō)明各養(yǎng)分的空間自相關(guān)范圍差異不大。

3.3 土壤養(yǎng)分的空間分布格局與植被分布的關(guān)系

普通克里格插值法是利用區(qū)域化變量的原始數(shù)據(jù)和變異函數(shù)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，對(duì)未采樣點(diǎn)的區(qū)域化變量的取值進(jìn)行線(xiàn)性無(wú)偏最優(yōu)估計(jì)的一種方法，即通過(guò)已知點(diǎn)來(lái)推測(cè)未知點(diǎn)的含量狀況，從而預(yù)測(cè)區(qū)域范圍內(nèi)的空間分布情況[19]。通過(guò)對(duì)土壤養(yǎng)分進(jìn)行Kriging空間插值，得到如圖3所示的SOC、TN、TP和TK的空間分布，并疊加樣點(diǎn)的植被覆蓋類(lèi)型，可以直觀看到其對(duì)土壤養(yǎng)分的局部影響。研究區(qū)植被分布點(diǎn)的植被覆蓋度、人為干擾情況和施肥情況見(jiàn)表1。結(jié)果表明，各土壤養(yǎng)分總體上均呈凹型分布，即中間低、四周高的分布格局。各土壤養(yǎng)分分布的斑塊面積較大，變化緩和，空間變異性規(guī)律明顯。

相關(guān)性分析（表4）表明，研究區(qū)植被覆蓋類(lèi)型對(duì)SOC、TN、TP有顯著影響，相關(guān)性水平分別為0.476、0.423、0.390，而與TK（P=-0.285）的相關(guān)性不顯著。說(shuō)明植被覆蓋類(lèi)型是樣區(qū)土壤養(yǎng)分空間變異的重要因素。SOC、TN、TP的高值區(qū)主要分布在西北部和東北部，此處是灌木和櫻桃+草本的分布點(diǎn)。灌木林地為自然林，植被覆蓋率達(dá)90%以上，其枯枝落葉的歸還量較大，所以其養(yǎng)分含量較高，尤其對(duì)表層土壤SOC和TN含量的補(bǔ)充較為明顯。櫻桃+草本地為退耕林地，由于其分布接近山頂，坡度大且基巖裸露率高造成櫻桃收益較低，所以常年疏于管理，人為干擾較小，植被覆蓋率也較大，因而其養(yǎng)分含量較高。從SOC、TN和TP的空間分布（圖3）可以看出，櫻桃和櫻桃+玉米分布點(diǎn)的SOC和TN含量最低，這是因?yàn)槭苋藶楦蓴_（耕作、除草、松土）較大，降低了養(yǎng)分含量，而TP的養(yǎng)分含量有所提高，是因?yàn)檗r(nóng)民施用磷肥所致。研究區(qū)TK的高值區(qū)在西南部和東南部，相同植被覆蓋類(lèi)型下TK的養(yǎng)分含量差異較大，可能是施肥不均勻，小生境地形（石坑、石穴、石溝等）導(dǎo)致局部樣點(diǎn)含量較高或較低。此外，SOC的空間分布情況與TN較為相似，受植被影響也比較一致，說(shuō)明兩者有明顯的相關(guān)關(guān)系。以上研究表明，在人為干擾較大的區(qū)域，土壤養(yǎng)分含量呈下降趨勢(shì)，由此可以看出，在強(qiáng)烈的人為干擾下，盡管施肥能補(bǔ)給部分營(yíng)養(yǎng)元素，但土壤肥力仍急劇下降。因此，在喀斯特地區(qū)應(yīng)盡量避免人為干擾，并確保植被的順向演替和土壤養(yǎng)分的合理利用。

3.4 土壤養(yǎng)分與其他環(huán)境因子的相關(guān)性分析

利用Arcgis10.2的地統(tǒng)計(jì)分析模塊中的反距離權(quán)重法（IDW）對(duì)每個(gè)樣點(diǎn)的坡度、土層厚度、巖石裸露率進(jìn)行插值，得到空間分布見(jiàn)圖4。由圖4可知，總體來(lái)說(shuō)，隨坡位的升高，呈現(xiàn)出坡度大、巖石裸露率高，土層淺薄的特點(diǎn)，隨坡位的下降則表現(xiàn)出坡度和巖石裸露率相對(duì)較小，土層相對(duì)較厚。研究區(qū)整體坡度不大，但基巖裸露率較高，隨機(jī)出露且廣泛分布。

土壤養(yǎng)分與環(huán)境因子的相關(guān)性分析見(jiàn)表5。SOC與土層厚度呈顯著負(fù)相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為-0.331（P<0.05），其他環(huán)境因子對(duì)土壤養(yǎng)分的影響均不顯著。SOC、TN、TP與坡度、巖石裸露率呈正相關(guān)關(guān)系，說(shuō)明坡度大、巖石裸露率高的區(qū)域土壤養(yǎng)分含量較高，反之亦然。但其與土層厚度呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，說(shuō)明土層深厚的區(qū)域土壤養(yǎng)分含量較低，反之亦然。此外，環(huán)境因子對(duì)TK的影響與對(duì)其他養(yǎng)分的影響正好相反，可能與研究區(qū)施肥及土壤屬性有關(guān)?？λ固氐貐^(qū)土壤造壤能力差，土層淺薄且不連續(xù)，巖石裸露率較高，區(qū)域很小范圍內(nèi)形成了大量不同的微生境，所以立地因子較高（裸巖率大、坡度較陡、土被較?。┨幍耐寥鲤B(yǎng)分含量較高[13]。

4 討論

在對(duì)研究區(qū)施肥情況的調(diào)查中發(fā)現(xiàn)，農(nóng)民在耕地施肥中著重施用磷鉀肥，而輕施有機(jī)肥和氮肥。盡管樣區(qū)耕地施用磷鉀肥，但樣區(qū)整體的磷和鉀含量仍然缺乏，說(shuō)明在不受施肥影響下，樣區(qū)存在缺磷和鉀的現(xiàn)象，應(yīng)注重合理利用土地資源，防止磷和鉀的流失。本研究發(fā)現(xiàn)，在有機(jī)肥和氮肥影響較小的情況下，SOC和TN的空間分布較為相似，且均表現(xiàn)為中等自相關(guān)性，變程范圍較為接近，分別為37.78 m和32.65 m，說(shuō)明兩者存在一定的相關(guān)關(guān)系。郭旭東等[20]的研究也得出類(lèi)似的結(jié)論，二者由隨機(jī)因素引起的空間異質(zhì)性程度均較高，驅(qū)使全氮與有機(jī)質(zhì)時(shí)空分布朝均一化方向發(fā)展，導(dǎo)致二者呈現(xiàn)相似的空間變異趨勢(shì)。大量的研究證明，土壤養(yǎng)分元素的含量、空間分布不僅與氣候、成土母質(zhì)以及土壤質(zhì)地等自然因素有關(guān)，還受耕作制度、施肥管理、種植結(jié)構(gòu)和作物類(lèi)型等人為因素影響[21，22]。研究區(qū)土壤養(yǎng)分的高值區(qū)主要出現(xiàn)在灌木和櫻桃+草本分布點(diǎn)，此處人為干擾和管理強(qiáng)度較低，植被得以自然恢復(fù)，增加了物種的多樣性和功能多樣性，提高了土壤養(yǎng)分的含量，而櫻桃和櫻桃+玉米分布點(diǎn)因長(zhǎng)期耕作導(dǎo)致養(yǎng)分含量較低。此外，結(jié)合土層厚度、巖石裸露率和坡度的空間分布來(lái)看，灌木和櫻桃+草本分布點(diǎn)的土層淺薄、坡度大、巖石裸露率高是造成土壤養(yǎng)分含量較高的重要原因，這是因?yàn)橥翆釉綔\薄，輸入土壤中的有機(jī)物質(zhì)越集中在少量的土壤中，土壤養(yǎng)分含量就高。而土層深厚的土壤，有機(jī)物質(zhì)被分散到較大范圍，土壤養(yǎng)分含量就降低[23]。同樣，巖石裸露率高的地方，有機(jī)物質(zhì)集中在較小范圍，加上石面上的枯落物被侵蝕到土壤中，其土壤養(yǎng)分含量就大，反之，巖石裸露率低的地方有機(jī)物質(zhì)則被分散到較大范圍內(nèi)，土壤養(yǎng)分含量就低[11]。有學(xué)者對(duì)喀斯特地區(qū)其他區(qū)域土壤養(yǎng)分的研究表明，坡度、土層厚度和巖石裸露率對(duì)土壤養(yǎng)分有顯著影響[24，25]，而本研究除植被覆蓋類(lèi)型外，所選的環(huán)境因子與土壤養(yǎng)分的相關(guān)性幾乎不顯著，對(duì)解釋土壤養(yǎng)分含量差異的貢獻(xiàn)較小，說(shuō)明即使在同一研究背景下，不同研究區(qū)域土壤養(yǎng)分的主要影響因子也有很大差異，應(yīng)詳細(xì)調(diào)查研究區(qū)土壤類(lèi)型、土壤質(zhì)地、微地形、小生境類(lèi)型、地上及地下生物量等環(huán)境因子和土壤因子，分析其對(duì)土壤養(yǎng)分的影響，以便更好地解釋造成土壤養(yǎng)分空間變異的原因。

5 小結(jié)

1）研究區(qū)SOC和TN的含量為中等水平，TP和TK含量比較缺乏。各土壤養(yǎng)分的變異程度差異不大，由大到小依次為SOC、TN、TK、TP，表現(xiàn)為中等的變異性。

2）土壤養(yǎng)分的空間變異性結(jié)果表明，盡管喀斯特地區(qū)土壤具有土層薄、不連續(xù)、多種小生境發(fā)育等的特點(diǎn)，但土壤養(yǎng)分含量仍具有明顯的空間結(jié)構(gòu)和空間連續(xù)性。SOC的最佳擬合模型為高斯模型，TN和TK為球狀模型，TP為指數(shù)模型。SOC的塊金值顯著高于其他土壤養(yǎng)分，達(dá)到15.500 0，說(shuō)明SOC的隨機(jī)變異最大。TP和TK表現(xiàn)為強(qiáng)烈的空間自相關(guān)，其變異主要受結(jié)構(gòu)性因素控制。TN和SOC表現(xiàn)為中等的空間自相關(guān)性，其變異是隨機(jī)因素和結(jié)構(gòu)因素的共同作用。SOC、TN、TP和TK的變異尺度差異不大，分別為37.78、32.65、23.43、27.48 m，其中TP的變程最小，自相關(guān)范圍最小，空間連續(xù)性相對(duì)較差，主要與耕地施用磷肥有關(guān)。

3）Kriging插值顯示，各土壤養(yǎng)分總體上均呈凹型分布，空間變異性規(guī)律明顯。其中SOC、TN、TK土壤養(yǎng)分分布的斑塊面積較大，變化緩和。TP的斑塊相對(duì)較為破碎，空間連續(xù)性較差，空間自相關(guān)范圍最小。SOC、TN、TP的高值區(qū)主要分布在西北部和東北部，而TK的高值區(qū)主要分布在西南部和東南部，主要與研究區(qū)土地利用方式和施肥有關(guān)。植被覆蓋類(lèi)型對(duì)土壤養(yǎng)分含量差異有極顯著影響，對(duì)TK的影響較小，且植被覆蓋度較高、人為干擾較小的區(qū)域呈現(xiàn)出坡度大、巖石裸露率高、土層淺薄的特點(diǎn)，反之亦然。

4）研究區(qū)隨坡位升高呈現(xiàn)出坡度大、巖石裸露率高、土層淺薄的特點(diǎn)，隨坡位下降則表現(xiàn)為坡度和巖石裸露率相對(duì)較小，土層相對(duì)較厚。SOC、TN、TP在土層淺薄、坡度大、巖石裸露率高的區(qū)域土壤養(yǎng)分含量較高，反之亦然。而TK含量的分布規(guī)律則與其他土壤養(yǎng)分相反。

綜上所述，在喀斯特地區(qū)石漠化治理過(guò)程中應(yīng)注重小尺度上的立地條件，盡量避免人為干擾，結(jié)合小生境發(fā)育特點(diǎn)和分布格局，合理配置植物種類(lèi)，以實(shí)現(xiàn)退化土壤的快速修復(fù)和土壤生態(tài)功能的整體提升。

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