基于加權(quán)Topsis法綜合評(píng)價(jià)典型灘涂圍墾區(qū) 土壤質(zhì)量演變*

孫蓓婷, 高 超, 張 燕**

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基于加權(quán)Topsis法綜合評(píng)價(jià)典型灘涂圍墾區(qū) 土壤質(zhì)量演變*

孫蓓婷, 高 超, 張 燕**

(南京大學(xué)地理與海洋科學(xué)學(xué)院 南京 210046)

灘涂是我國(guó)重要的后備耕地資源, 為探究圍墾開(kāi)發(fā)對(duì)沿海灘涂土壤環(huán)境的影響, 對(duì)浙江省慈溪市不同圍墾年限多種土地利用方式下的276個(gè)土壤/沉積物樣品試驗(yàn)檢測(cè), 結(jié)合Norm值優(yōu)化主成分分析, 篩選出有機(jī)質(zhì)(OM)、氧化鈣(CaO)、硫(S)、溴(Br)、硼(B)、鉛(Pb)、鎘(Cd)7項(xiàng)指標(biāo)的最小數(shù)據(jù)集, 采用極差標(biāo)準(zhǔn)化和變異系數(shù)定權(quán)的Topsis法評(píng)價(jià)土壤質(zhì)量, 為揭示阻礙研究區(qū)土壤質(zhì)量提升的障礙因子提供參考。結(jié)果顯示: 276個(gè)土壤/沉積物樣本土壤質(zhì)量綜合指數(shù)為44.6~74.1, 受?chē)鷫〞r(shí)間影響差異顯著, 呈前20 a逐步提高—20~30 a相對(duì)平穩(wěn)—30~50 a急劇提高的趨勢(shì)。從利用方式來(lái)看, 土壤質(zhì)量呈菜地>果園>農(nóng)田>林地>養(yǎng)殖>潮灘>荒地的趨勢(shì)。農(nóng)業(yè)活動(dòng)導(dǎo)致的增肥脫鈣脫鹽是圍墾區(qū)土質(zhì)提升的根本原因, 但研究區(qū)土壤質(zhì)量整體仍處于中度貧瘠水平, 一級(jí)土壤僅占研究區(qū)總面積的7.1%, 質(zhì)量較差的四、五級(jí)土壤面積超一半。較低的OM和較高的CaO、Cd是限制墾區(qū)土質(zhì)提升的主要障礙因子。因此, 土壤培肥時(shí), 合理施用化肥農(nóng)藥是進(jìn)一步提升灘涂圍墾區(qū)土壤質(zhì)量的關(guān)鍵。

灘涂圍墾區(qū); 土壤質(zhì)量; 土地利用方式; 圍墾時(shí)間; 最小數(shù)據(jù)集; Topsis; 障礙因子

灘涂圍墾區(qū)是受海陸交互影響的半人工半自然生態(tài)系統(tǒng), 是我國(guó)重要的后備土地資源, 具有很強(qiáng)的開(kāi)發(fā)利用潛力。圍墾在緩解人口壓力、保持耕地動(dòng)態(tài)平衡等方面起著重要作用[1-2]。近50 a, 我國(guó)灘涂圍墾總面積達(dá)1.1×104~1.2×104km2, 成為濱海圍墾力度最大的國(guó)家[3]。土壤質(zhì)量是“土壤實(shí)現(xiàn)各種功能的能力”[4-6], 農(nóng)學(xué)上側(cè)重維持自然植物生長(zhǎng)的能力[7], 評(píng)價(jià)土壤質(zhì)量是研究農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的重點(diǎn)之一。濱海灘涂土壤具有高鹽低養(yǎng)、地下水礦化程度高等特點(diǎn), 不適宜種植農(nóng)作物, 需要在圍墾前期實(shí)施脫鹽補(bǔ)肥措施人為提高土壤質(zhì)量[8]。這種人為干擾極大地改變著墾區(qū)環(huán)境。墾區(qū)土壤質(zhì)量偏低制約了土地的開(kāi)發(fā)利用[9], 灘涂圍墾之后的土壤質(zhì)量演變倍受關(guān)注[3,10]。

受土壤空間變異性影響, 評(píng)價(jià)土壤質(zhì)量時(shí), 參評(píng)因子的取舍至關(guān)重要。Andrews等[11]和Yemefack等[12]首次提出以主成分分析中最高因子荷載值選取最小數(shù)據(jù)集(MDS)作為評(píng)價(jià)最小單元, 廣受學(xué)者認(rèn)可。李桂林等[13-14]在MDS基礎(chǔ)上引入矢量常模(Norm值), 既能最大程度代表所選參數(shù)又盡可能減少信息損失, 但指標(biāo)僅包括土壤物理性質(zhì)和養(yǎng)分, 涵蓋信息較單一。貢璐等[15]、鄧紹歡等[16]引入生物指標(biāo)豐富了最小數(shù)據(jù)集, 但未全面涉及土壤基本理化性質(zhì)。岳西杰等[17]依托GIS疊加多種地形部位、植被覆蓋和施肥等構(gòu)建了土壤質(zhì)量評(píng)價(jià)MDS, 卻忽視了時(shí)間因素的影響。已有研究建立的最小數(shù)據(jù)集多集中于土壤元素和地形地貌因素, 而參評(píng)因子隨圍墾時(shí)間和土地利用的變化與軌跡等方面的研究甚少。

評(píng)價(jià)土壤質(zhì)量多基于隸屬函數(shù)[3,10], 但隸屬函數(shù)中指標(biāo)同一化轉(zhuǎn)折點(diǎn)的取值均由專家打分確定, 存在明顯的主觀性; 且在計(jì)算土壤質(zhì)量綜合指數(shù)時(shí), 多采用層次分析法或主成分法來(lái)確定權(quán)重, 其中兩兩判斷矩陣的建立由專家確定, 主成分定權(quán)通常只取荷載較高的若干因素, 因此, 定權(quán)也具有一定主觀性。已有研究對(duì)于內(nèi)部參數(shù)的選擇僅通過(guò)公式換算稍加完善, 鮮有學(xué)者引入新的模型進(jìn)行評(píng)價(jià)。

本文選用綜合荷載Norm值并引入浙江省慈溪市海涂圍墾區(qū)土地利用和年限變化計(jì)算綜合得分, 篩選出評(píng)價(jià)最小單元MDS, 結(jié)合灘涂圍墾區(qū)受自然演替和人為活動(dòng)影響強(qiáng)烈的特點(diǎn), 豐富指標(biāo)體系, 以達(dá)到既最大程度代表所選參數(shù)又盡可能減少信息損失的目的, 并采用變異系數(shù)加權(quán)Topsis方法, 從時(shí)空二維角度客觀評(píng)價(jià)圍墾區(qū)土壤質(zhì)量, 揭示阻礙研究區(qū)土壤質(zhì)量提升的障礙因子。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

浙江省慈溪市共修筑11條圍墾海堤[18-19]。本文研究墾區(qū)位于慈溪市東南部(32°07′~32°19′N, 121°22′~121°34′E), 面積約114 km2, 包含5條主要圍墾海堤。該區(qū)屬北亞熱帶南緣季風(fēng)季候, 溫和濕潤(rùn), 光熱充足, 年均氣溫16.3 ℃, 年均日照1 933.5 h, 年均降水量1 325 mm。主要土壤類型為濱海鹽土、灰潮土和水稻土, 母質(zhì)為濱海相沉積物。研究區(qū)地理位置及土地利用情況見(jiàn)圖1。

1.2 數(shù)據(jù)獲取

野外采樣于2013年7月完成, 按研究區(qū)面積通過(guò)網(wǎng)格法均勻布點(diǎn), 共采集276個(gè)土壤/沉積物樣品。采樣時(shí)使用手持GPS定位, 在目標(biāo)點(diǎn)10 m范圍內(nèi), 五點(diǎn)法采集0~20 cm的表層土壤/沉積物, 混合后形成一個(gè)土壤樣品。土壤樣品經(jīng)自然風(fēng)干后過(guò)10目篩儲(chǔ)存?zhèn)溆?。根?jù)遙感影像上不同時(shí)期的海堤海岸線確定圍墾分區(qū), 按圍墾年限自海洋向陸地方向分別標(biāo)記為Ⅰ區(qū)、Ⅱ區(qū)、Ⅲ區(qū)、Ⅳ區(qū)、Ⅴ區(qū)、Ⅵ區(qū); 按照土地利用方式, 樣品取自農(nóng)田111個(gè)、菜地47個(gè)、果園48個(gè)、林地17個(gè)、養(yǎng)殖27個(gè)、荒地21個(gè)、潮灘5個(gè)(圖1, 表1)。

圖1 研究區(qū)地理位置及土地利用情況

表1 研究區(qū)土地利用及采樣點(diǎn)分布情況

土壤樣品理化測(cè)試項(xiàng)目包括粒徑比(粉砂粒/黏粒)、pH、有機(jī)質(zhì)(OM)、N、P、K2O、CaO、Na2O、MgO、Al2O3、Fe2O3、SiO2、Cl、S、Mn、Br、B、Cu、Zn、Pb、Cd、As、Hg和Cr。采用多目標(biāo)區(qū)域地球化學(xué)調(diào)查規(guī)定的分析方法及質(zhì)量監(jiān)控方案[20], 由江蘇省地質(zhì)調(diào)查研究院測(cè)試應(yīng)用研究所、安徽省地質(zhì)實(shí)驗(yàn)研究所承擔(dān)分析測(cè)試。

1.3 土壤質(zhì)量評(píng)價(jià)體系建立

根據(jù)慈溪市灘涂圍墾區(qū)土壤理化性質(zhì)(養(yǎng)分、常量與微量元素、土壤質(zhì)地等), 通過(guò)主成分分析(PCA法)提取因子荷載, 計(jì)算矢量常模(Norm值), 通過(guò)多變量方差分析(MANOVA)、均值多重比較(S-N-K比較法)等方法結(jié)合圍墾年限和土地利用方式建立圍墾區(qū)土壤質(zhì)量的最小數(shù)據(jù)集。

綜合荷載Norm值可彌補(bǔ)PCA中單一化導(dǎo)致的信息缺失。Norm值的幾何意義為變量在多維空間中矢量常模的長(zhǎng)度, Norm值越大, 表明變量對(duì)所有主成分的綜合荷載越大[11], 涵蓋信息就越綜合。

式中:N為第個(gè)變量的Norm值, 指在特征值>1的前個(gè)主成分上的綜合荷載;u為第個(gè)變量在第個(gè)主成分上的荷載;為第個(gè)主成分的特征值。

采用多變量方差分析(MANOVA)衡量土地利用變化對(duì)各土壤參數(shù)的影響, 調(diào)整后的決定系數(shù)2表征利用方式對(duì)各參數(shù)的影響大小。均值多重比較(S-N-K比較法)估算圍墾年限對(duì)各土壤參數(shù)的影響, 用最早產(chǎn)生顯著影響的年限作為時(shí)間對(duì)研究區(qū)土壤理化性質(zhì)產(chǎn)生影響的界限[14]。

為使最終因子得分具有可比性, 對(duì)Norm值2、進(jìn)行簡(jiǎn)單線性變換, 其中Norm值和2為正指標(biāo), 其值越大表明對(duì)土壤參數(shù)的影響越大, 因此, 最大值賦為1, 其他變量除以相應(yīng)的最大值;為逆指標(biāo), 進(jìn)行相反轉(zhuǎn)化。求和得到每個(gè)土壤參數(shù)的總分值。

1.4 土壤質(zhì)量評(píng)價(jià)方法

Topsis法是一種逼近理想解的多屬性排序法[21], 它根據(jù)比較樣本與最佳解和最劣解的相對(duì)距離來(lái)評(píng)價(jià)樣本的優(yōu)劣。該方法對(duì)樣本容量無(wú)特殊要求, 且不受參考序列選擇的干擾, 已廣泛應(yīng)用于水質(zhì)綜合評(píng)價(jià)和農(nóng)業(yè)綜合開(kāi)發(fā)項(xiàng)目評(píng)價(jià)[21-25], 但在土壤質(zhì)量評(píng)價(jià)中應(yīng)用甚少。Topsis法主要步驟為:

①指標(biāo)極差標(biāo)準(zhǔn)化

式中: max{x}min{x}、0j分別為指標(biāo)中的最大值、最小值、適中值。

②確定最優(yōu)與最劣樣本

根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化矩陣所有樣本實(shí)際數(shù)據(jù), 由各指標(biāo)的最優(yōu)值與最劣值, 確定最優(yōu)樣本A與最劣樣本-。

式中:、分別為正、負(fù)理想解。

③變異系數(shù)定權(quán)

式中:V為第個(gè)指標(biāo)的變異系數(shù),S為第個(gè)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差,`x為第個(gè)指標(biāo)的平均值。

④計(jì)算各土壤樣本與最優(yōu)及最劣樣本的加權(quán)歐氏距離D與

式中:D與分別表示第個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象與最優(yōu)方案及最劣方案的距離,a表示第個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象在第個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)上經(jīng)極差標(biāo)準(zhǔn)化后的取值,表示第個(gè)指標(biāo)的權(quán)重。

⑤計(jì)算土壤質(zhì)量綜合指數(shù)C

式中:C表示第個(gè)樣本土壤質(zhì)量綜合指數(shù), 即每個(gè)土壤樣本與最優(yōu)土壤樣本的接近程度;取100。C取值便在0到100之間,C越接近100, 說(shuō)明該土壤樣本越接近最優(yōu)土壤質(zhì)量, 土壤質(zhì)量越高; 反之, 土壤質(zhì)量越差。

1.5 障礙因子診斷模型

評(píng)價(jià)土壤質(zhì)量可直觀反映圍墾對(duì)土壤的改良效果, 有針對(duì)性地消除阻礙土質(zhì)提高的障礙因子對(duì)促進(jìn)圍墾區(qū)土壤發(fā)育有重要意義。本文用Topsis評(píng)價(jià)公式(8)中“與最優(yōu)方案的距離D”即可表示第個(gè)土壤樣本的障礙度, 幾何意義直觀,D越大則障礙度越高, 越需對(duì)該樣本進(jìn)行改良。

2 結(jié)果與分析

2.1 圍墾區(qū)土壤基本屬性

研究區(qū)土壤總體呈弱堿性, pH均值8.3, 隨圍墾時(shí)間呈先上升之后陸續(xù)下降的趨勢(shì), 變異系數(shù)(CV)3.8%, 表明在人工圍墾后土壤pH變化不大。Al2O3、Fe2O3、SiO2的平均含量分別為128.90 g·kg-1、50.39 g·kg-1、636.89 g·kg-1, 符合弱堿性土壤特性。選取粉砂粒與黏粒的比值作為土壤機(jī)械組成參數(shù)[13], 其變異系數(shù)高達(dá)55.11%, 差異較大, 表明研究區(qū)土壤機(jī)械組成受人為活動(dòng)影響顯著。參考土壤比重?fù)Q算方法[26], 土壤容重均值為1.474 g·cm-3, 略高于全國(guó)大多數(shù)農(nóng)用地區(qū), 但仍屬于結(jié)構(gòu)較好的土壤, 適宜發(fā)展農(nóng)業(yè)。有機(jī)質(zhì)平均含量13.4 g·kg-1, 參照全國(guó)第2次土壤普查土壤肥力分級(jí)[27], 肥力狀況屬中低等水平。

Cl受海水影響極大, 具有高度變異性(CV>200%), 且含量與圍墾時(shí)間高度相關(guān), 沿海堤逐步變化, 說(shuō)明以農(nóng)業(yè)為主的人類活動(dòng)加速了灘涂沉積物脫鹽過(guò)程。受海相動(dòng)力作用主導(dǎo), S和Br含量高于全國(guó)平均水平, 由海向陸存在較大的差異。

研究區(qū)Cu、Zn、Pd、Cd、As、Hg、Cr七大主要重金屬含量略高于全國(guó)土壤背景值, 雖未達(dá)到污染水平, 但Cu、Pd、Cd、As、Hg變異系數(shù)超15%。

2.2 最小數(shù)據(jù)集選取

構(gòu)建合理的指標(biāo)體系是Topsis法的關(guān)鍵。在主成分分析(PCA)基礎(chǔ)上, 疊加多元方差分析(MANOVA)、均值多重比較(S-N-K比較法)和Spearman相關(guān)分析等, 得到最小數(shù)據(jù)集。

主成分特征值>1的4項(xiàng)主成分累積貢獻(xiàn)率高達(dá)80.29%, 可解釋絕大部分指標(biāo)的變異性, 按每個(gè)參數(shù)在各主成分的載荷分成5組。運(yùn)用公式(1)計(jì)算各參數(shù)的Norm值, 經(jīng)線性變化后求和得到綜合分值(表2)。

由表2可知, 第1組中Pb綜合得分最高, 且與組內(nèi)其他參數(shù)相關(guān)度高, 因子得分前10%的Al2O3(=0.832**)、Fe2O3(=0.815**)與Pb高度相關(guān), 結(jié)合Norm值大小需剔除冗余, 故第1組中只選取Pb進(jìn)入MDS; 第2組類似, 只選取Cd參評(píng); 第3、4組都只含1個(gè)參數(shù), 則S和B均進(jìn)入MDS; OM在第5組中綜合得分最高, 與前10%的Cl(=-0.515**)高度相關(guān), 但與MgO(=-0.162**)和Br(=0.343**)的相關(guān)度較低, 故在選取OM的同時(shí), 添加MgO和Br進(jìn)入MDS, 但MgO存在較弱的變異性(CV<10%), 鹽漬土壤脫堿過(guò)程中Ca與Mg之間有很高的相似性[19], 因此用CaO替代MgO更符合圍墾區(qū)土壤實(shí)際狀況。綜上所述, 最終進(jìn)入研究區(qū)土壤質(zhì)量評(píng)價(jià)最小數(shù)據(jù)集的有效參數(shù)為Pb、Cd、S、B、OM、CaO和Br等7項(xiàng)指標(biāo)。

表2 各土壤因子綜合得分及土壤質(zhì)量評(píng)價(jià)最小數(shù)據(jù)集確定

經(jīng)圍墾年限差異性顯著檢驗(yàn), MDS 7項(xiàng)參數(shù)的組內(nèi)變異均小于組間變異, 說(shuō)明人為圍墾對(duì)土壤理化性質(zhì)的影響遠(yuǎn)大于內(nèi)部隨機(jī)誤差。結(jié)合MDS中不同圍墾年限土壤化學(xué)性質(zhì)特征(圖2), 圍墾后有機(jī)質(zhì)含量整體呈先下降后上升的變化趨勢(shì), 灘涂沉積物有機(jī)質(zhì)平均含量為12.0 g·kg-1, 屬輕度貧瘠[27], 圍墾后, 土壤有機(jī)質(zhì)含量降低至圍墾10 a后的8.8 g·kg-1, 之后逐步增至圍墾50 a后的15.2 g·kg-1且增速趨緩。CaO平均含量整體呈先上升后下降又上升再下降的波動(dòng)變化趨勢(shì), 由沉積物中的40.8 g·kg-1波動(dòng)上升至圍墾30 a的43.4 g·kg-1后速降至圍墾 50 a的29.4 g·kg-1, 脫鈣脫堿高肥現(xiàn)象顯著, 適宜作物生長(zhǎng)。

常微量元素S和Br的變化相似, 在圍墾前后呈先下后升再下的“S型”波動(dòng), 組間差異明顯, 均值分別從灘涂時(shí)期的0.44 g·kg-1和18.52 mg·kg-1降至圍墾50 a的0.21 g·kg-1和7.22 mg·kg-1, 減少了近一半。B的變化恰相反, 呈“反S型”波動(dòng), 但總體平穩(wěn), 圍墾前后從66.81 mg·kg-1小幅升至68.76 mg·kg-1。

圍墾10 a后, 重金屬元素Pb平均含量從灘涂沉積物時(shí)32.6 mg·kg-1下降至22.2 mg·kg-1, 減少31.9%, 之后的40 a間略升至26.7 mg·kg-1。Cd雖也在圍墾10 a出現(xiàn)最低值0.12 mg·kg-1, 但在之后40 a間波動(dòng)上升至0.20 mg·kg-1, 比潮灘時(shí)期增加36.2%, 臨近土壤環(huán)境質(zhì)量(GB 15618—2008)1級(jí)標(biāo)準(zhǔn)[28]。

2.3 土壤質(zhì)量評(píng)價(jià)

最終進(jìn)入MDS的7項(xiàng)參數(shù)按照土壤理化性質(zhì)可分成肥力指標(biāo)(OM)、常量及微量元素(CaO、S、Br、B)和重金屬指標(biāo)(Pb、Cd)(表3)。其中, OM是正指標(biāo), 其值越大, 土壤質(zhì)量越高; Pb與Cd為逆指標(biāo), 其值越高, 污染越嚴(yán)重, 土壤質(zhì)量越差; 其余指標(biāo)均為適度指標(biāo), 適中值的確定在研究區(qū)元素理化性質(zhì)的基礎(chǔ)上綜合考慮包括中長(zhǎng)江平原區(qū)(GBW07429-GSS15)[29]、土壤成分分析元素含量參考值(GSS1-16)[29]、浙江省和全國(guó)土壤元素背景值[30]在內(nèi)的國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)。

圖2 最小數(shù)據(jù)集參數(shù)在不同圍墾年限下的土壤化學(xué)性質(zhì)特征圖

表3 研究區(qū)土壤質(zhì)量評(píng)價(jià)體系

通過(guò)Microsoft Excel 2013進(jìn)行Topsis評(píng)價(jià), 先對(duì)MDS中的7項(xiàng)指標(biāo)按式(2)~(4)進(jìn)行極差標(biāo)準(zhǔn)化, 轉(zhuǎn)化至0~1范圍內(nèi), 使評(píng)價(jià)模型低敏感高穩(wěn)健便于操作。圍墾活動(dòng)受時(shí)間影響強(qiáng)烈, 不同海堤內(nèi)元素含量變化大, 選用變異系數(shù)按式(8)定權(quán)既能保持客觀公正, 又能增強(qiáng)分區(qū)內(nèi)指標(biāo)的可比性。

采用公式(5)~(9)計(jì)算每個(gè)樣本土壤質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)值C, 值越高表示土壤質(zhì)量越高。研究區(qū)276個(gè)樣本點(diǎn)的土壤質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)值在44.6至74.1之間, 平均值56.1, 最優(yōu)土壤質(zhì)量樣本是種植水稻()的農(nóng)田, 而最劣土壤質(zhì)量樣本為跳跳魚(yú)養(yǎng)殖塘。

土壤質(zhì)量整體變化趨勢(shì)受年限主導(dǎo), 局部變化特征受利用方式影響(圖3)。研究區(qū)土壤質(zhì)量與年限高度相關(guān)(2=0.98), 50 a間提高20%, 呈“前20 a逐步提高—20~30 a相對(duì)平穩(wěn)—30~50 a急劇提高”的軌跡變化。從利用方式來(lái)看, 土壤質(zhì)量菜地>果園>農(nóng)田>林地>養(yǎng)殖>潮灘>荒地。農(nóng)田、菜地和果園的土壤質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)均值達(dá)57.6, 由于人為施肥量大, 利用效益明顯高于養(yǎng)殖、荒地和潮灘, 說(shuō)明開(kāi)發(fā)農(nóng)業(yè)對(duì)灘涂土壤脫堿增肥有較好的改良作用。

圖3 不同圍墾年限和利用方式下研究區(qū)土壤質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)值

進(jìn)一步按作物細(xì)分為種植瓜果蔬菜[西瓜()、葡萄()、桃子()、南瓜()、毛豆()、油菜()、韭菜()等]的旱地和種植水稻的水田兩種。以既有水田又有旱地的Ⅱ區(qū)為例, 在時(shí)間固定條件下, 水稻田平均土質(zhì)(C=52.1)優(yōu)于旱地平均土質(zhì)(C=51.9), 恰與研究區(qū)整體水田劣于旱地的結(jié)果相反(圖3), 且在Ⅳ區(qū)出現(xiàn)類似情況, 表明在同一時(shí)間內(nèi)種植水稻的環(huán)境效益更優(yōu)。因此, 當(dāng)?shù)剞r(nóng)民在種植瓜果以追求經(jīng)濟(jì)利益的情況下, 應(yīng)重視保護(hù)環(huán)境, 合理施用化肥農(nóng)藥, 避免人為輸入過(guò)量的重金屬元素Cd誘發(fā)地方性骨痛病等。

林地土壤質(zhì)量呈現(xiàn)較高均值是因?yàn)榉N植的萬(wàn)年青()、苦楝()等綠化樹(shù)相比于苗圃樹(shù)花更成熟, 不需要過(guò)多的人為照料, 肥力不及農(nóng)用地, 重金屬含量也相對(duì)少。土壤質(zhì)量潮灘略高于荒地, 說(shuō)明圍墾后的土地應(yīng)充分合理利用, 避免空地荒廢, 政府應(yīng)出臺(tái)鼓勵(lì)及補(bǔ)助政策減少土地資源的浪費(fèi)。

在全國(guó)范圍內(nèi)比較, 研究區(qū)土壤質(zhì)量仍呈中度貧瘠狀態(tài)[29]。對(duì)樣本點(diǎn)插值后參考ArcGIS中自然斷點(diǎn)法(Jenks), 將土壤質(zhì)量等級(jí)分成5種(圖4): 一級(jí)土壤最少, 僅8.09 km2, 占總面積的7.1%, 大多分布在圍墾時(shí)間最長(zhǎng)的Ⅴ區(qū), 以農(nóng)田和菜地為主; 二級(jí)土壤占19.5%, 廣泛分布于最早的3條圍墾海堤內(nèi), 以菜地、果園、林地為主, 輔之以少量農(nóng)田和養(yǎng)殖用地; 三級(jí)土壤占總面積的20.7%, 主要是農(nóng)田, 散布于Ⅲ區(qū)和Ⅵ區(qū); 占27.4%的四級(jí)土壤和25.2%的五級(jí)土壤分布在最新修筑的兩條海堤內(nèi), 為少量農(nóng)田、林地加上絕大多數(shù)養(yǎng)殖、荒地和潮灘。農(nóng)用地的土壤質(zhì)量遠(yuǎn)高于養(yǎng)殖和荒地, 說(shuō)明近50 a間的圍海造田不僅緩解了糧食和人口的壓力, 帶動(dòng)了當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì), 且對(duì)土壤環(huán)境以及促進(jìn)生態(tài)系統(tǒng)的發(fā)育都有積極影響。

圖4 研究區(qū)土壤質(zhì)量分布情況

2.4 土壤質(zhì)量障礙因子診斷

基于Topsis改進(jìn)后的障礙因子診斷模型, 計(jì)算MDS中土壤各項(xiàng)指標(biāo)的障礙度。研究區(qū)整體因子障礙程度排序?yàn)镺M>CaO>Cd>Br>S>B>Pb, 結(jié)合表4的分區(qū)情況可知, 在不同年限和利用方式下, 主要障礙因子不盡相同?？傮w來(lái)看, OM對(duì)土壤質(zhì)量的阻礙占主導(dǎo); 海相沉積物受OM、CaO和Br影響較大, 圍墾前10 a呈現(xiàn)出短暫的低肥高鈣變化, OM和CaO阻礙加劇, 土壤逐漸脫離海水環(huán)境, Br含量下降不再成為主要障礙; 圍墾20~40 a, Cd的負(fù)面作用持續(xù)加劇, 成為阻礙土質(zhì)的主要因素; 50 a墾區(qū)土壤完成脫鹽脫鈣達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài), 肥力持續(xù)提高, Cd成為僅次于OM的第2障礙因子, 比上一個(gè)10 a提高52.9%, 是未圍墾時(shí)期的2.9倍, 需引起重視。疊加土地利用方式來(lái)看, 旱地雖提高了肥力但Cd含量也隨之增加。

表4 研究區(qū)不同土地利用方式下各土壤因子對(duì)土壤質(zhì)量指標(biāo)的障礙度

3 討論與結(jié)論

采用主成分分析、多元方差分析等方法, 結(jié)合Norm值、圍墾年限和利用方式, 從24項(xiàng)土壤常規(guī)理化性質(zhì)中篩選出OM、CaO、S、Br、B、Pb、Cd 7項(xiàng)指標(biāo)作為衡量研究區(qū)土壤質(zhì)量的最小數(shù)據(jù)集MDS。7項(xiàng)指標(biāo)全面覆蓋肥力、常微量元素和重金屬三大方面, 僅用29.2%的指標(biāo)就包含了80.3%的信息, 既減少了工作量又降低了測(cè)試成本, 為后續(xù)評(píng)價(jià)圍墾區(qū)土壤質(zhì)量提供了一個(gè)簡(jiǎn)潔全面的模型框架。

灘涂圍墾活動(dòng)下, 土壤性質(zhì)受人為影響發(fā)生明顯變化。OM含量先下降后上升的變化趨勢(shì), CaO含量在30 a急劇下降后至50 a趨于穩(wěn)定, 這與已有研究相符。墾區(qū)整體仍屬輕度貧瘠狀態(tài), 說(shuō)明圍墾后開(kāi)發(fā)需經(jīng)歷較長(zhǎng)的脫堿增肥階段, 實(shí)現(xiàn)灘涂向農(nóng)田的轉(zhuǎn)換還需一定的時(shí)間積累和人為改良。Cd含量在開(kāi)發(fā)后期快速上升甚至接近污染臨界點(diǎn), 這是已有探究圍墾區(qū)土壤所忽略的一點(diǎn), 易富集于水稻的Cd元素需引起廣泛的重視, 應(yīng)從種植區(qū)的選擇到撒藥施肥等階段全面監(jiān)測(cè)農(nóng)作物中Cd含量。

相比于傳統(tǒng)基于隸屬函數(shù)計(jì)算加權(quán)關(guān)聯(lián)度的診斷模型, 變異系數(shù)定權(quán)的Topsis法減少主觀打分且?guī)缀我饬x更加直觀。研究區(qū)土壤質(zhì)量與圍墾年限高度相關(guān), 呈“前20 a逐步提高—20~30 a相對(duì)平穩(wěn)—30~50 a急劇提高”的趨勢(shì)。從土地利用方式來(lái)看, 土壤質(zhì)量為菜地>果園>農(nóng)田>林地>養(yǎng)殖>潮灘>荒地, 說(shuō)明開(kāi)發(fā)農(nóng)業(yè)對(duì)灘涂土壤脫鈣增肥有明顯改良作用。同一圍墾年限下水田土質(zhì)優(yōu)于旱地, 表明慈溪灘涂更適宜種植水稻以保護(hù)基本農(nóng)田建設(shè)。農(nóng)業(yè)活動(dòng)導(dǎo)致的增肥脫鈣脫鹽是圍墾區(qū)土質(zhì)提升的根本原因, 但研究區(qū)整體土質(zhì)仍屬于中度貧瘠水平, 一級(jí)土壤最少, 僅占總面積的7.1%, 質(zhì)量最差的4、5級(jí)土壤超1/2。MDS中, 因子障礙程度排序?yàn)镺M>CaO>Cd>Br>S>B>Pb, 較低OM含量和較高的CaO、Cd含量是墾區(qū)土質(zhì)提升的主要限制因子。淡水澆灌是初期土壤質(zhì)量提升的根本原因, 養(yǎng)分提高以及脫鈣加劇是后期繼續(xù)提升的關(guān)鍵, 但50 a間Cd含量增加了近3倍。因此在增加土壤培肥的同時(shí), 合理施用化肥農(nóng)藥是進(jìn)一步提升灘涂圍墾區(qū)土壤質(zhì)量的有效措施。

土壤最小數(shù)據(jù)集因子的選定目前仍處于摸索階段, 本文指標(biāo)選取時(shí)未包含生物指標(biāo), 也未考慮農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程(如灌溉與施肥)的影響。隨年限增加和土地利用變化, 土壤的空間變異性將加強(qiáng), 因此, 建立一個(gè)全面評(píng)價(jià)圍墾區(qū)土壤質(zhì)量演變的指標(biāo)體系, 以及采樣密度對(duì)模型穩(wěn)健性的影響還有待后期深入研究。

[1] 許艷, 濮勵(lì)杰. 江蘇海岸帶灘涂圍墾區(qū)土地利用類型變化研究——以江蘇省如東縣為例[J]. 自然資源學(xué)報(bào), 2014, 29(4): 643–652 Xu Y, Pu L J. The variation of land use pattern in tidal flat reclamation zones in Jiangsu coastal area: A case study of Rudong County of Jiangsu Province[J]. Journal of Natural Resources, 2014, 29(4): 643–652

[2] 趙海迪, 劉世梁, 董世魁, 等. 三江源區(qū)人類干擾與濕地空間變化關(guān)系研究[J]. 濕地科學(xué), 2014, 12(1): 22–28 Zhao H D, Liu S L, Dong S K, et al. Relationship between human interference and wetland spatial variation in Three-River Headwaters Region[J]. Wetland Science, 2014, 12(1): 22–28

[3] 王琪琪, 濮勵(lì)杰, 朱明, 等. 沿海灘涂圍墾區(qū)土壤質(zhì)量演變研究——以江蘇省如東縣為例[J]. 地理科學(xué), 2016, 36(2): 256–264 Wang Q Q, Pu L J, Zhu M, et al. Soil quality evolution in coastal reclamation zones: A case study of Rudong County of Jiangsu Province[J]. Scientia Geographica Sinica, 2016, 36(2): 256–264

[4] Karlen D L, Andrews S S, Doran J W. Soil quality: Current concepts and applications[J]. Advances in Agronomy, 2001, 74: 1–40

[5] 張貞, 魏朝富, 高明, 等. 土壤質(zhì)量評(píng)價(jià)方法進(jìn)展[J]. 土壤通報(bào), 2006, 37(5): 999–1006 Zhang Z, Wei C F, Gao M, et al. Assessment methods for soil quality: A review[J]. Chinese Journal of Soil Science, 2006, 37(5): 999–1006

[6] 張心昱, 陳利頂. 土壤質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系與評(píng)價(jià)方法研究進(jìn)展與展望[J]. 水土保持研究, 2006, 13(3): 30–34 Zhang X Y, Chen L D. The progress and prospect of soil quality indicators and evaluation methods[J]. Research of Soil and Water Conservation, 2006, 13(3): 30–34

[7] 劉世梁, 傅伯杰, 劉國(guó)華, 等. 我國(guó)土壤質(zhì)量及其評(píng)價(jià)研究的進(jìn)展[J]. 土壤通報(bào), 2006, 37(1): 137–143 Liu S L, Fu B J, Liu G H, et al. Research review of quantitative evaluation of soil quality in China[J]. Chinese Journal of Soil Science, 2006, 37(1): 137–143

[8] 許明祥, 劉國(guó)彬, 趙允格. 黃土丘陵區(qū)侵蝕土壤質(zhì)量評(píng)價(jià)[J]. 植物營(yíng)養(yǎng)與肥料學(xué)報(bào), 2005, 11(3): 285–293 Xu M X, Liu G B, Zhao Y G. Quality assessment of erosion soil on hilly Loess Plateau[J]. Plant Nutrition and Fertilizer Science, 2005, 11(3): 285–293

[9] 黃婷, 岳西杰, 葛璽祖, 等. 基于主成分分析的黃土溝壑區(qū)土壤肥力質(zhì)量評(píng)價(jià)——以長(zhǎng)武縣耕地土壤為例[J]. 干旱地區(qū)農(nóng)業(yè)研究, 2010, 28(3): 141–147 Huang T, Yue X J, Ge X Z, et al. Evaluation of soil quality on gully region of Loess Plateau based on principal component analysis[J]. Agricultural Research in the Arid Areas, 2010, 28(3): 141–147

[10] 姚榮江, 楊勁松, 陳小兵, 等. 蘇北海涂圍墾區(qū)土壤質(zhì)量模糊綜合評(píng)價(jià)[J]. 中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué), 2009, 42(6): 2019–2027 Yao R J, Yang J S, Chen X B, et al. Fuzzy synthetic evaluation of soil quality in coastal reclamation region of North Jiangsu Province[J]. Scientia Agricultura Sinica, 2009, 42(6): 2019–2027

[11] Andrews S S, Karlen D L, Mitchell J P. A comparison of soil quality indexing methods for vegetable production systems in Northern California[J]. Agriculture, Ecosystems & Environment, 2002, 90(1): 25–45

[12] Yemefack M, Jetten V G, Rossiter D G. Developing a minimum data set for characterizing soil dynamics in shifting cultivation systems[J]. Soil and Tillage Research, 2006, 86(1): 84–98

[13] 李桂林, 陳杰, 檀滿枝, 等. 基于土地利用變化建立土壤質(zhì)量評(píng)價(jià)最小數(shù)據(jù)集[J]. 土壤學(xué)報(bào), 2008, 45(1): 16–25 Li G L, Chen J, Tan M Z, et al. Establishment of a minimum dataset for soil quality assessment based on land use change[J]. Acta Pedologica Sinica, 2008, 45(1): 16–25

[14] 李桂林, 陳杰, 孫志英, 等. 基于土壤特征和土地利用變化的土壤質(zhì)量評(píng)價(jià)最小數(shù)據(jù)集確定[J]. 生態(tài)學(xué)報(bào), 2007, 27(7): 2715–2724 Li G L, Chen J, Sun Z Y, et al. Establishing a minimum dataset for soil quality assessment based on soil properties and land use change[J]. Acta Ecologica Sinica, 2007, 27(7): 2715–2724

[15] 貢璐, 張雪妮, 冉啟洋. 基于最小數(shù)據(jù)集的塔里木河上游綠洲土壤質(zhì)量評(píng)價(jià)[J]. 土壤學(xué)報(bào), 2015, 52(3): 682–689 Gong L, Zhang X N, Ran Q Y. Quality assessment of oasis soil in the upper reaches of Tarim River based on minimum data set[J]. Acta Pedologica Sinica, 2015, 52(3): 682–689

[16] 鄧紹歡, 曾令濤, 關(guān)強(qiáng), 等. 基于最小數(shù)據(jù)集的南方地區(qū)冷浸田土壤質(zhì)量評(píng)價(jià)[J]. 土壤學(xué)報(bào), 2016, 53(5): 1326–1333 Deng S H, Zeng L T, Guan Q, et al. Minimum dataset-based soil quality assessment of waterlogged paddy field in South China[J]. Acta Pedologica Sinica, 2016, 53(5): 1326–1333

[17] 岳西杰, 葛璽祖, 王旭東. 基于GIS的黃土丘陵溝壑區(qū)土壤質(zhì)量評(píng)價(jià)研究——以陜西省長(zhǎng)武縣為例[J]. 干旱地區(qū)農(nóng)業(yè)研究, 2011, 29(3): 144–149 Yue X J, Ge X Z, Wang X D. GIS-based research on soil quality evaluation in the Loess Hilly Gully region —A case study of Changwu County[J]. Agricultural Research in the Arid Areas, 2011, 29(3): 144–149

[18] 高宇, 趙斌. 人類圍墾活動(dòng)對(duì)上海崇明東灘灘涂發(fā)育的影響[J]. 中國(guó)農(nóng)學(xué)通報(bào), 2006, 22(8): 475–479 Gao Y, Zhao B. The effect of reclamation on mud flat development in Chongming Island, Shanghai[J]. Chinese Agricultural Science Bulletin, 2006, 22(8): 475–479

[19] 張徐, 張明, 吳鵬豹, 等. 典型灘涂圍墾區(qū)土壤化學(xué)性質(zhì)的短期變化特征[J]. 土壤通報(bào), 2016, 47(2): 346–352 Zhang X, Zhang M, Wu P B, et al. Short-term variation of soil chemical properties after tidal flat reclamation in a typical coastal area[J]. Chinese Journal of Soil Science, 2016, 47(2): 346–352

[20] 張明, 陳國(guó)光, 高超, 等. 華東多目標(biāo)區(qū)域地球化學(xué)調(diào)查區(qū)土壤常量元素地球化學(xué)特征[J]. 吉林大學(xué)學(xué)報(bào): 地球科學(xué)版, 2014, 44(3): 995–1002 Zhang M, Chen G G, Gao C, et al. Geochemical characteristics of macro elements in soils in the region covered by multi-purpose geochemical survey in eastern China[J]. Journal of Jilin University: Earth Science Edition, 2014, 44(3): 995–1002

[21] 張先起, 梁川, 劉慧卿. 基于熵權(quán)的改進(jìn)TOPSIS法在水質(zhì)評(píng)價(jià)中的應(yīng)用[J]. 哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào), 2007, 39(10): 1670–1672 Zhang X Q, Liang C, Liu H Q. Application of improved TOPSIS method based on coefficient of entropy to comprehensive evaluating water quality[J]. Journal of Harbin Institute of Technology, 2007, 39(10): 1670–1672

[22] 劉明宇, 華珞, 王世巖, 等. 基于改進(jìn)TOPSIS方法的溫榆河水環(huán)境質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)研究[J]. 南水北調(diào)與水利科技, 2007, 5(3): 57–60 Liu M Y, Hua L, Wang S Y, et al. Comprehensive evaluation on water environment quality in the Wenyu River by improved TOPSIS[J]. South-to-North Water Transfers and Water Science & Technology, 2007, 5(3): 57–60

[23] 劉文新, 欒兆坤, 湯鴻霄. 樂(lè)安江沉積物中金屬污染的潛在生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)[J]. 生態(tài)學(xué)報(bào), 1999, 19(2): 206–211 Liu W X, Luan Z K, Tang H X. Environmental assessment on heavy metal pollution in the sediments of Le’an River with potential ecological risk index[J]. Acta Ecologica Sinica, 1999, 19(2): 206–211

[24] 陳寧麗, 張紅方, 張合兵, 等. 基于熵權(quán)TOPSIS法的耕地生態(tài)質(zhì)量空間分布格局及主控因子分析——以河南省新鄭市為例[J]. 浙江農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào), 2015, 27(8): 1444–1450 Chen N L, Zhang H F, Zhang H B, et al. Spatial distribution and dominating factors analysis of ecological quality of cultivated land based on entropy-weighting TOPSIS method: A case study of Xinzheng City, Henan Province[J]. Acta Agriculturae Zhejiangensis, 2015, 27(8): 1444–1450

[25] 陳伯揚(yáng). TOPSIS法在土壤環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)中的應(yīng)用[J]. 現(xiàn)代地質(zhì), 2008, 22(6): 1003–1009 Chen B Y. Application of TOPSIS method to the environment quality evaluation of soil[J]. Geoscience, 2008, 22(6): 1003–1009

[26] Zhang H, Wu P B, Yin A J, et al. Prediction of soil organic carbon in an intensively managed reclamation zone of eastern China: A comparison of multiple linear regressions and the random forest model[J]. Science of the Total Environment, 2017, 592: 704–713

[27] 吳樂(lè)知, 蔡祖聰. 中國(guó)土壤有機(jī)質(zhì)含量變異性與空間尺度的關(guān)系[J]. 地球科學(xué)進(jìn)展, 2006, 21(9): 965–972 Wu L Z, Cai Z C. The relationship between the spatial scale and the variation of soil organic matter in China[J]. Advances in Earth Science, 2006, 21(9): 965–972

[28] 環(huán)境保護(hù)局, 國(guó)家質(zhì)量監(jiān)督檢驗(yàn)檢疫總局. GB 15618—2008土壤環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)[S]. 北京: 中國(guó)標(biāo)準(zhǔn)出版社, 2008 Environmental Protection Agency, General Administration of Quality Supervision, Inspection and Quarantine. GB 15618—2008 Environmental Quality Standard for Soils[S]. Beijing: China Standards Press, 2008

[29] 魏復(fù)盛, 楊國(guó)治, 蔣德珍, 等. 中國(guó)土壤元素背景值基本統(tǒng)計(jì)量及其特征[J]. 中國(guó)環(huán)境監(jiān)測(cè), 1991, 7(1): 1–6 Wei F S, Yang G Z, Jiang D Z, et al. Statistics and characteristic in background value of soil elements in China[J]. Environmental Monitoring in China, 1991, 7(1): 1–6

[30] 范允慧, 王艷青. 浙江省四大平原區(qū)土壤元素背景值特征[J].物探與化探, 2009, 33(2): 132–134 Fan Y H, Wang Y Q. Background characteristics of soil elements in four plains of Zhejiang Province[J]. Geophysical & Geochemical Exploration, 2009, 33(2): 132–134

孫蓓婷, 高超, 張燕. 基于加權(quán)Topsis法綜合評(píng)價(jià)典型灘涂圍墾區(qū)土壤質(zhì)量演變[J]. 中國(guó)生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào), 2018, 26(2): 284-293

SUN B T, GAO C, ZHANG Y. Soil quality evaluation in typical coastal reclamation zones based on weighted Topsis method[J]. Chinese Journal of Eco-Agriculture, 2018, 26(2): 284-293

Soil quality evaluation in typical coastal reclamation zones based on weighted Topsis method*

SUN Beiting, GAO Chao, ZHANG Yan**

(College of Geographic and Oceanographic Sciences, Nanjing University, Nanjing 210046, China)

Tidal flat is an important reserve of cultivated land resource in China. There is high spatial heterogeneity, properties and environment changes of soil in the transformation from wetland to agricultural soil. In order to evaluate the effect of soil quality under different reclamation durations and multiple land use in a typical coastal area in Cixi County, Zhejiang Province, 276 soil/sediment samples from farmland, vegetable land, orchard, forestland, aquafarm, wasteland and tidal flat reclaimed for 0 to 50 years were collected and analyzed. Considering the spatial heterogeneity, principal component analysis was used in combination with norm value, then minimum data set (MDS) with seven indexes was put forward. This included organic matter (OM), calcium oxide (CaO), sulfur (S), bromine (Br), boron (B), plumbum (Pb) and cadmium (Cd) under six reclamation duration and seven utility patterns. About 29.2% of the index accounted for 80.3% of the information. The Topsis method, which combined maximum difference normalization method and variable coefficient fixing weight method, was used to assess the soil quality. Compared with the traditional membership function method, the used method was a much more effective one. Besides, the distance to optimal vector directly was used to explain the obstruction factor, which showed the primary obstacle and was applicable in supervising soil environment and improving soil quality by the local government. The results suggested that the range of soil quality comprehensive indexes for the 276 soil/sediment samples was 44.6–74.1. The trend in the indexes increased sharply in first 20 years and then stabilized in the 20–30 years, and then it again increased sharply for 30–50 years of reclamation. In general, the overall soil quality in the study area was moderate to infertile. The class I soil quality was only 7.1% of the samples. More than half of the soil samples belonged to classes IV or V. Based on land use types, soil quality was ranked in the following order: vegetable field > orchard > farmland > forest > aquafarm > tidal flat > wasteland. Paddy field was better than dry land for the same reclamation period, which indicated that basic paddy farmland was much more environmental friendly in Cixi reclamation district. Irrigation-induced decalcification and desalination effectively improved the quality of reclaimed soil. Meanwhile, low OM and high CaO and Cd primarily limited soil quality. Next were salt content as Br, S and B, followed by heavy metal as Pb. Soil content of Cd increased quickly to critical point of pollution, which was easily enriched in paddy and caused diseases. Reasonable use of chemical fertilizers was a key to further promotion of soil quality in reclaimed tidal areas.

Coastal reclamation district; Soil quality; Land use type; Reclamation period; Minimum data set; Topsis; Obstruction factor

,E-mail: zhangynju@sina.com

Aug. 4, 2017;

Oct. 11, 2017

10.13930/j.cnki.cjea.170711

K903; S15

A

1671-3990(2018)02-0284-10

張燕, 研究方向?yàn)橘Y源與環(huán)境。E-mail: zhangynju@sina.com 孫蓓婷, 主要研究方向?yàn)閰^(qū)域環(huán)境質(zhì)量演變。E-mail: bbsun@smail.nju.edu.cn

2017-08-04

2017-10-11

* The study was funded by the Project of China Geological Survey (1212011220053).

* 中國(guó)地質(zhì)調(diào)查局地質(zhì)調(diào)查專項(xiàng)項(xiàng)目(1212011220053)資助