基于電磁感應(yīng)數(shù)據(jù)棉田土壤鹽分剖面時(shí)空變異特征研究

劉新路，彭 杰，馮春暉，吳家林，王佳文，支金虎

（塔里木大學(xué)植物科學(xué)學(xué)院，新疆 阿拉爾 843300）

新疆具有獨(dú)特的光熱資源與土地資源優(yōu)勢(shì)，是我國(guó)最大的棉花生產(chǎn)基地。2018年新疆棉花種植面積已經(jīng)占全國(guó)棉花種植面積的80%。新疆棉花種植面積與棉花產(chǎn)量已連續(xù)20多年位居全國(guó)第一位。隨著棉花種植面積的不斷擴(kuò)大，受水資源短缺與水資源利用效率偏低，棉花大面積連作，灌排系統(tǒng)不配套，過(guò)量灌水，排水受阻等因素影響，新疆約有三分之一的棉田受次生鹽漬化影響，土壤次生鹽漬化造成農(nóng)作物減產(chǎn)或絕收，嚴(yán)重制約了新疆棉花的高產(chǎn)栽培［1-2］。由于棉田土壤鹽漬化與次生鹽漬化等因素影響，雖然種植面積廣，但平均單產(chǎn)低。長(zhǎng)期以來(lái)，鹽漬化棉田如何通過(guò)改良來(lái)實(shí)現(xiàn)穩(wěn)產(chǎn)栽培種植，是廣大基礎(chǔ)科研工作者密切關(guān)注的問(wèn)題［3］。

目前國(guó)內(nèi)區(qū)域鹽漬化防控主要集中于土壤鹽分空間可視化及空間解析，對(duì)土壤鹽分剖面類(lèi)型的研究相對(duì)較少，土壤鹽分空間可視化主要依賴(lài)于田間采樣結(jié)合室內(nèi)分析或田間采樣室內(nèi)分析與電磁感應(yīng)技術(shù)相結(jié)合的方法［4-5］。這些方法存在工作量大，所需勞動(dòng)力較多，分析測(cè)試成本較高且耗時(shí)長(zhǎng)，獲取數(shù)據(jù)較少等缺點(diǎn)。EM38-MK2能原位測(cè)量土壤表觀電導(dǎo)率，有效測(cè)量深度為0～0.75與0～1.5 m，如何利用不同深度范圍表觀電導(dǎo)率數(shù)據(jù)運(yùn)算直接表征土壤鹽分剖面類(lèi)型，減少土壤剖面樣的采挖，從而大大提升農(nóng)田土壤鹽漬化信息獲取的效率，是電磁感應(yīng)技術(shù)應(yīng)用于土壤鹽漬化剖面監(jiān)測(cè)所必須解決的關(guān)鍵問(wèn)題。目前，針對(duì)電磁感應(yīng)技術(shù)應(yīng)用于土壤鹽漬化防控的研究，國(guó)內(nèi)外多限于建立單一時(shí)期土壤含鹽量（土壤電導(dǎo)率）與表觀電導(dǎo)率的模型研究，僅對(duì)單一時(shí)期土壤鹽漬化的程度進(jìn)行評(píng)估［6-7］，缺少結(jié)合不同灌溉模式與土壤鹽分積累量對(duì)土壤鹽分剖面類(lèi)型動(dòng)態(tài)變化進(jìn)行多時(shí)相的分析，不利于土壤鹽漬化改良與水資源的合理利用。在灌溉農(nóng)業(yè)中，灌溉是影響土壤鹽分剖面分布的主要因素之一，控制并減輕農(nóng)田土壤鹽漬化是至關(guān)重要的，了解不同時(shí)期土壤鹽分剖面類(lèi)型空間分布與棉花生育期土壤鹽分累積狀況，對(duì)深入了解干旱環(huán)境下土壤鹽分的積累規(guī)律、過(guò)程及其相關(guān)因素對(duì)控制土壤鹽漬化具有重要的意義，同時(shí)也對(duì)農(nóng)田適時(shí)灌水具有一定的指導(dǎo)作用。EM38-MK2表觀電導(dǎo)率反映的是土壤空間范圍內(nèi)游離態(tài)導(dǎo)電介質(zhì)的含量，大量研究表明，土壤鹽分與表觀電導(dǎo)率具有較好的相關(guān)性［8-9］。因此，本研究通過(guò)冬灌后（3月15日），第一次滴灌前（6月3日），第一次滴灌后（7月7日），冬灌前（10月27日）共4期表觀電導(dǎo)率ECv1.5/ECv0.75直接表征研究區(qū)內(nèi)土壤鹽分剖面類(lèi)型分布隨時(shí)間的變化，結(jié)合滴灌與漫灌兩種不同灌溉模式與棉花整個(gè)生育期的土壤鹽分累積量，利用地統(tǒng)計(jì)軟件，對(duì)農(nóng)田土壤鹽分剖面類(lèi)型分布進(jìn)行快速監(jiān)測(cè)與制圖，通過(guò)對(duì)鹽分剖面類(lèi)型分布進(jìn)行時(shí)空分布特征分析，從而為電磁感應(yīng)技術(shù)指導(dǎo)農(nóng)田灌溉及水資源的合理利用提供一定的科學(xué)依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于新疆阿拉爾市十二團(tuán)科技園區(qū)內(nèi)（80°16′～ 81°17′E、40°30′～ 40°31′N(xiāo)），北起天山南麓，南至塔克拉瑪干沙漠北部，阿拉爾市屬塔里木河沖積細(xì)土平原，周邊地勢(shì)沿河岸兩側(cè)略有提升，屬暖溫帶極端大陸性氣候，極端最高氣溫可達(dá)40℃，極端最低氣溫可達(dá)-34℃，地表蒸發(fā)強(qiáng)烈，雨量稀少，年平均蒸降比約為41［10］。該地區(qū)主要土壤類(lèi)型為粉砂壤土，同時(shí)受到塔里木河側(cè)滲浸漬等影響，抬升了地下水位，地下水埋藏深度為1.5～2.0 m，堿化鹽土是該地區(qū)主要的鹽土類(lèi)型，強(qiáng)烈的蒸發(fā)作用與地下水位上升是造成土壤鹽漬化的主要原因［11］。該地區(qū)是我國(guó)最大的棉花生產(chǎn)基地和唯一的長(zhǎng)絨棉生產(chǎn)基地。本研究共選取18 hm2機(jī)采棉田為試驗(yàn)區(qū)，試驗(yàn)區(qū)內(nèi)地勢(shì)平坦，機(jī)械化程度高，且多年種植棉花，適合電磁感應(yīng)儀的大面積快速測(cè)量。試驗(yàn)區(qū)內(nèi)棉花品種為新陸中78號(hào)和源棉5號(hào)，籽棉產(chǎn)量達(dá)到4 350 kg/hm2，土壤表層有機(jī)質(zhì)含量為7.46～9.15 g/kg。試驗(yàn)區(qū)內(nèi)有多處鹽結(jié)殼裸地，表層鹽分富集現(xiàn)象嚴(yán)重影響了棉花的產(chǎn)量。

1.2 數(shù)據(jù)采集

數(shù)據(jù)采集前在科技園區(qū)內(nèi)選取一塊南北（南北約1 km，東西約0.18 km）走向約18 hm2的矩形機(jī)采棉田，使用EM38改進(jìn)版EM38-MK2大地電導(dǎo)率儀對(duì)研究區(qū)進(jìn)行表觀電導(dǎo)率測(cè)量，從棉花種植前到棉花收獲后共進(jìn)行4次表觀電導(dǎo)率數(shù)據(jù)的獲取，分別為2018年3月15日第1次測(cè)量，此時(shí)尚未播種，6月3日第2次測(cè)量，7月7日第3次測(cè)量，10月27日第4次測(cè)量。 2018年3月因播種前，田間測(cè)量方式采用EM38-MK2由南向北，由東向西方向進(jìn)行，共有23個(gè)測(cè)量行。棉花出苗后，均采用EM38-MK2垂直測(cè)量模式由南向北進(jìn)行，共采集10個(gè)測(cè)量行（圖1），儀器設(shè)置為自動(dòng)記錄模式，頻率為1 s打一個(gè)點(diǎn)，垂直測(cè)量模式為EMV，測(cè)量深度分別為0～1.5與0～0.75 m，獲得的表觀電導(dǎo)率分別表示為ECv1.5與ECv0.75［12］。試驗(yàn)區(qū)網(wǎng)格線狀表觀電導(dǎo)率數(shù)據(jù)的獲取為土壤剖面鹽分類(lèi)型分布地統(tǒng)計(jì)插值提供了充足的數(shù)據(jù)源。

圖1 電磁感應(yīng)調(diào)查示意圖

1.3 數(shù)據(jù)處理

運(yùn)用Excel 2010與SPSS 17.0進(jìn)行不同時(shí)期表觀電導(dǎo)率數(shù)據(jù)的處理與分析，用GS+7.0軟件進(jìn)行半方差函數(shù)模型擬合，采用ArcGIS 10.2地統(tǒng)計(jì)分析模塊功能進(jìn)行土壤表觀電導(dǎo)率比值Kriging插值。結(jié)合經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)分析和地統(tǒng)計(jì)學(xué)分析結(jié)果，進(jìn)行棉田土壤鹽分剖面類(lèi)型時(shí)空變異性特征分析。

1.4 驗(yàn)證方法

2 結(jié)果與分析

2.1 不同時(shí)期表觀電導(dǎo)率描述性統(tǒng)計(jì)特征

EM38-MK2不同時(shí)期表觀電導(dǎo)率特征統(tǒng)計(jì)匯總見(jiàn)表1。由表1可知，2018年7月7日ECv1.5數(shù)據(jù)極差達(dá)到最大，為313.16 mS/m。一是因?yàn)槊藁úシN后，地膜覆蓋，仍有大面積土地裸露在外，受陽(yáng)光直曬，表層土壤鹽分空間變異性最強(qiáng)，ECv0.75變異系數(shù)為88.86%，對(duì)于變異系數(shù)來(lái)說(shuō)，一般在0%～20%之間為弱變異強(qiáng)度，20%～50%之間為中等變異強(qiáng)度，大于50%時(shí)為強(qiáng)變異強(qiáng)度［14］；二是7月正值棉花花鈴期，對(duì)水分與營(yíng)養(yǎng)元素需求量增大，部分鹽分離子被棉花植株吸收造成表層土壤水分與鹽分變異性較強(qiáng)［15］；三是受氣溫的影響，7月為塔里木河的汛期，地下水位上漲，強(qiáng)烈的蒸降比導(dǎo)致了土壤鹽分的強(qiáng)變異，增加了土壤中的含鹽量。ECv0.75的變異系數(shù)均大于ECv1.5的變異系數(shù)，表層鹽分的變異較大，底層鹽分受地下水位的影響變異程度較小。2018年3月ECv1.5數(shù)據(jù)屬于中等變異強(qiáng)度，此時(shí)氣溫較低，土壤溫度較低，變異性較小，相對(duì)表層土壤受冬灌影響，土壤濕度較大，受陽(yáng)光直射，土壤表層含水量變化帶動(dòng)鹽分的強(qiáng)變異性。2018年10月此時(shí)棉花已經(jīng)收獲完畢，氣溫降低，植物對(duì)土壤表層營(yíng)養(yǎng)元素吸收作用幾乎為零，同時(shí)受滴灌與雨水沖刷作用，ECv1.5的均值大于ECv0.75，土壤鹽分剖面分布呈底聚型分布，ECv1.5的變異系數(shù)為27.7%，土壤深層鹽分狀態(tài)趨于穩(wěn)定。對(duì)比各個(gè)時(shí)期均值可知，從棉花播種前到棉花收獲后，表觀電導(dǎo)率在逐漸增大，土壤鹽分總體上在逐漸累積，10月27日ECv1.5達(dá)到最大為346.29 mS/m。所有數(shù)據(jù)偏度均大于零，在一定范圍內(nèi)，樣點(diǎn)小值的數(shù)量大于大值的數(shù)量，數(shù)據(jù)呈現(xiàn)偏態(tài)分布。峰度均遠(yuǎn)離3，數(shù)據(jù)均不符合正態(tài)分布。

表1 不同時(shí)期棉田土壤表觀電導(dǎo)率的統(tǒng)計(jì)特征值

2.2 土壤鹽分剖面類(lèi)型分析

Corwin 等［16］針對(duì)鹽分在土壤剖面中隨深度增加而增加，隨深度增加而降低這兩類(lèi)土壤，開(kāi)發(fā)了一套新的系數(shù)集，土壤剖面類(lèi)型分別以EM38表觀電導(dǎo)率EMV/EMH來(lái)區(qū)分，當(dāng)EMV/EMH≥1時(shí)，鹽分隨土壤深度增加而增加的土壤剖面為底聚型；當(dāng)EMV/EMH＜1時(shí)，鹽分隨土壤深度增加而減少的土壤剖面為表聚型。在綜合前人關(guān)于土壤鹽分剖面特征研究的基礎(chǔ)上［17-19］，本試驗(yàn)根據(jù)EM38-MK2表觀電導(dǎo)率ECv1.5/ECv0.75將土壤鹽分剖面類(lèi)型劃分為5類(lèi)：強(qiáng)表聚型鹽分剖面、弱表聚型鹽分剖面和均勻型鹽分剖面，強(qiáng)底聚型鹽分剖面和弱底聚型鹽分剖面。鹽分剖面的界定以ECv1.5/ECv0.75＝1為均勻型剖面相對(duì)偏差的10%為標(biāo)準(zhǔn)，小于0.9時(shí)為表聚型鹽分剖面，大于1.1時(shí)為底聚型鹽分剖面?？紤]到不同時(shí)期的土壤鹽漬化狀況、土壤含水量以及水鹽運(yùn)移活躍程度不同，造成復(fù)雜的鹽漬化狀況，通過(guò)將表聚型與底聚型鹽分剖面類(lèi)型細(xì)分更能直觀地體現(xiàn)出土壤鹽分剖面空間變異的復(fù)雜性。

2.3 土壤鹽分剖面空間變異特征分析

半方差函數(shù)的計(jì)算是研究地統(tǒng)計(jì)學(xué)土壤空間變異的關(guān)鍵函數(shù)。在計(jì)算半方差函數(shù)前，使用SPSS 17.0對(duì)不同時(shí)期ECv1.5/ECv0.75數(shù)據(jù)進(jìn)行K-S檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)均不符合正態(tài)分布（P＜0.05），經(jīng)對(duì)數(shù)變換后均近似符合正態(tài)分布，滿(mǎn)足地統(tǒng)計(jì)分析的要求，經(jīng)GS+7.0軟件多次計(jì)算得到最優(yōu)的半方差函數(shù)模型，參數(shù)見(jiàn)表2。

塊金值（C0）反映了土壤鹽分剖面內(nèi)部隨機(jī)性的可能程度，一是變程小于抽樣尺度時(shí)所具有的內(nèi)部變異；二是來(lái)自于抽樣分析時(shí)的誤差。塊金值反映隨機(jī)性所引起的空間變異，由于量綱的不同，不能對(duì)比不同變量之間的隨機(jī)性變異。本文用塊金值/基臺(tái)值反映不同變量時(shí)由隨機(jī)因素所引起的變異。一般認(rèn)為，當(dāng)比值接近1時(shí)，表明隨機(jī)性變異占主導(dǎo)，當(dāng)比值接近0時(shí)，表明空間變異占主導(dǎo)［20］。根據(jù)計(jì)算得到不同時(shí)期ECv1.5/ECv0.75半方差理論模型均屬于指數(shù)模型，擬合度均較高。在研究區(qū)內(nèi)，隨機(jī)性因素主要受人為活動(dòng)影響，包括灌溉模式、管理模式，施肥方式等。結(jié)構(gòu)性因素主要包括自然因素，如微地形、地下水埋藏深度以及氣候條件等。對(duì)于變程a來(lái)說(shuō)，當(dāng)土壤鹽分剖面在變程內(nèi)存在自相關(guān)，在變程以外獨(dú)立于樣本點(diǎn)的間隔距離時(shí)不存在空間自相關(guān)，不同時(shí)期采樣點(diǎn)間距均小于變程，采樣點(diǎn)之間具有較好的相關(guān)性。土壤鹽分剖面類(lèi)型在取樣的尺度內(nèi)存在空間異質(zhì)性，在變程內(nèi)表現(xiàn)出一定的土壤鹽分剖面變化趨勢(shì)，取樣間隔合適。由表2不同時(shí)期半方差模型參數(shù)可知，3月15日、6月3日、10月27日土壤鹽分剖面空間相關(guān)性均較弱，此時(shí)，土壤表層受人為因素影響較大，土壤鹽分剖面類(lèi)型之間的變異更多的是受隨機(jī)性因素影響。7月7日數(shù)據(jù)為中等空間相關(guān)性，此時(shí)，氣溫升高，地下水埋藏深度受塔里木河汛期影響逐漸上升，表觀電導(dǎo)率數(shù)據(jù)變化較為復(fù)雜，由于土壤淺層的人為因素逐漸轉(zhuǎn)化為深層受結(jié)構(gòu)性因素影響，土壤鹽分剖面類(lèi)型的空間變異由結(jié)構(gòu)性因素與隨機(jī)性因素共同作用引起。本文通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化均方根誤差，均方根誤差對(duì)Ordinary kriging插值結(jié)果的準(zhǔn)確性進(jìn)行評(píng)價(jià)，由交叉驗(yàn)證結(jié)果可知，不同時(shí)期的RMSED分別為1.20、1.22、1.06、1.24。RMSE分別為1.51、0.28、0.23、1.58。RMSED越接近1，表明不同時(shí)期Ordinary kriging插值的偏差較小，均方根誤差越小，說(shuō)明本研究中ECv1.5/ECv0.75值預(yù)測(cè)土壤鹽分剖面類(lèi)型分布均具有較好的準(zhǔn)確度。

表2 不同時(shí)期棉田土壤鹽分半方差函數(shù)模型

2.4 土壤鹽分剖面類(lèi)型時(shí)空分布格局分析

2.4.1 土壤鹽分剖面類(lèi)型的劃分與時(shí)空分布

通過(guò)對(duì)土壤鹽分剖面進(jìn)行分級(jí)制圖分析，不僅可以定量掌握土壤鹽分剖面空間變化的規(guī)律，同時(shí)還為土壤次生鹽漬化的防控，水資源的合理利用提供了一定的科學(xué)依據(jù)。在本研究中，根據(jù)ECv1.5/ECv0.75來(lái)劃分土壤鹽分剖面類(lèi)型，當(dāng)ECv1.5/ECv0.75＜0.7時(shí)為強(qiáng)表聚型剖面，0.7＜ECv1.5/ECv0.75≤0.9時(shí)為弱表聚型剖面，當(dāng)0.9＜ECv1.5/ECv0.75≤1.1時(shí)為均勻型剖面，1.1＜ECv1.5/ECv0.75≤1.3為弱底聚型剖面，ECv1.5/ECv0.75＞1.3為強(qiáng)底聚型剖面。利用Arc-GIS 10.2的geostatistical analyst模塊對(duì)不同時(shí)期表觀電導(dǎo)率ECv1.5/ECv0.75數(shù)據(jù)進(jìn)行Ordinary kriging空間內(nèi)插，具體的半方差模型和參數(shù)見(jiàn)表2，輸出為1 m×1 m分辨率的柵格圖層，每個(gè)時(shí)期均得到215 358個(gè)有效像素。按照土壤鹽分剖面類(lèi)型分級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)柵格圖層進(jìn)行重分類(lèi)，分別統(tǒng)計(jì)不同土壤鹽分剖面類(lèi)型像素個(gè)數(shù)，進(jìn)行不同時(shí)期土壤鹽分剖面類(lèi)型面積比例統(tǒng)計(jì)，結(jié)果見(jiàn)表3，各時(shí)期土壤鹽分剖面類(lèi)型分布圖見(jiàn)圖2。圖2詳細(xì)地反映了不同時(shí)期土壤鹽分剖面類(lèi)型空間變異狀況，從棉花播種前到棉花收獲后，土壤剖面鹽分隨時(shí)間的變化而變化，土壤鹽分剖面類(lèi)型呈現(xiàn)底聚型-表聚型-底聚型分布，呈現(xiàn)一定的規(guī)律性。從整體上看，6、7月土壤鹽分剖面的空間變異較為劇烈，3、10月土壤鹽分剖面類(lèi)型變異較為穩(wěn)定，與相同時(shí)間下半方差函數(shù)理論模型相符。從空間尺度講，研究區(qū)北部與西部土壤鹽漬斑塊較多，空間變異劇烈。通過(guò)實(shí)地調(diào)查可知，這些土壤鹽漬斑塊大多為裸地，棉花缺苗、死苗現(xiàn)象嚴(yán)重。

本文上述已經(jīng)提到，從棉花播種前到收獲后，土壤鹽分逐漸累積，冬灌僅僅把少部分的土壤鹽分排出，并未改變土壤鹽分剖面的類(lèi)型。由于地下水埋藏較淺，天氣持續(xù)高溫，在蒸發(fā)或蒸騰作用下，深層地下水中攜帶著可溶性鹽基離子隨著土壤毛細(xì)血管作用上升，造成土壤表層鹽分富集現(xiàn)象，當(dāng)土壤表層鹽分富集量達(dá)到了棉花土壤鹽分閾值時(shí)，對(duì)棉花產(chǎn)生毒害現(xiàn)象。因此，研究土壤鹽分剖面類(lèi)型分布與土壤鹽分累積量對(duì)實(shí)際生產(chǎn)有著重要的意義。

圖2 不同時(shí)期棉田土壤鹽分剖面類(lèi)型分布圖

2.4.2 鹽分剖面類(lèi)型分布特征分析

棉花整個(gè)生育期共灌水5次，均為膜下滴灌，分別為6月22日第1次滴水，共滴水8 100 m3，7月9日第2次滴水，共滴水10 800 m3，7月25日第3次滴水，共滴水10 800 m3，8月13日第4次滴水，共滴水10 800 m3，8月25日第5次滴水，共滴水10 800 m3。11月20日進(jìn)行冬灌，共灌水59 400 m3。由表3可知，表聚型剖面所占比例從3月開(kāi)始逐漸增加，到達(dá)7月時(shí)比例達(dá)到最大，為42.851%，經(jīng)過(guò)多次灌水與強(qiáng)降水作用，表聚型剖面到10月所占比例為0，而均勻型剖面所占比例也達(dá)到了最低值，多次滴灌與強(qiáng)降水對(duì)土壤鹽分剖面類(lèi)型空間變化起到了極大的作用，只是土壤鹽分剖面類(lèi)型發(fā)生了變化，而土壤鹽分總體上依舊呈現(xiàn)累積狀態(tài)。10月27日此時(shí)棉花已經(jīng)收獲完畢，底聚型剖面面積比例占總面積比例的99.823%。對(duì)比上一年冬灌后（3月）底聚型剖面面積比例為99.125%可知，土壤鹽分都聚集在土壤深層，經(jīng)冬灌淋洗后，僅排出少量土壤鹽分，土壤鹽分剖面并未出現(xiàn)顯著性變化。因此，在南疆水資源逐漸匱乏的情況下，由生理學(xué)家確定棉花的耐鹽閾值為7.7 dS/m可知，10月27日鹽分累積量最大值為3.46 dS/m，小于棉花的耐鹽閾值，當(dāng)土壤鹽分累積量不影響棉花出苗時(shí)，可進(jìn)行兩年一冬灌，或三年一冬灌，同時(shí)還應(yīng)該完善田間排水設(shè)施，消除土地微地形，實(shí)施定額灌溉，最大程度上預(yù)防土地次生鹽漬化的形成。

表3 不同時(shí)期棉田土壤鹽分剖面類(lèi)型面積比例 （%）

3 討論

本研究通過(guò)電磁感應(yīng)儀快速獲取土壤鹽分信息技術(shù)，對(duì)塔里木河綠洲地區(qū)典型地塊土壤鹽分剖面類(lèi)型的時(shí)空變化進(jìn)行了定量分析與評(píng)估。選擇兩種灌溉模式，灌水前與灌水后進(jìn)行表觀電導(dǎo)率測(cè)量的原因是多方面的，首先冬灌前正值季節(jié)性返鹽的穩(wěn)定期，獲得此時(shí)段的土壤鹽分信息，有利于掌握棉花整個(gè)生育期研究區(qū)內(nèi)的鹽分累積狀況，為水資源的合理利用提供一定依據(jù)，同時(shí)也為滴灌后土壤鹽分信息狀態(tài)變化提供了一定的基礎(chǔ)。冬灌后表觀電導(dǎo)率數(shù)據(jù)的獲取與冬灌前數(shù)據(jù)形成了對(duì)比，為節(jié)水灌溉提供一定的理論依據(jù)。滴灌前與滴灌后表觀電導(dǎo)率數(shù)據(jù)的獲取，不僅可以掌握土壤鹽分剖面的空間變化，也為電磁感應(yīng)指導(dǎo)棉田灌水提供一定的科學(xué)依據(jù)。然而，研究區(qū)內(nèi)鹽分表聚現(xiàn)象的形成是多方面因素共同作用的結(jié)果。一是土壤質(zhì)地不均一，南部多為砂質(zhì)土，而北部多為黏質(zhì)土，造成排水不暢，鹽分表聚現(xiàn)象嚴(yán)重；二是研究區(qū)內(nèi)地形起伏造成南高北低，北面離塔里木河直線距離不足1 km，鹽分剖面表聚現(xiàn)象受微地形、地下水埋藏深度等差異而不同，是造成土壤鹽分剖面類(lèi)型不同的直接因素；三是受水利措施的影響，研究區(qū)東部?jī)H有一條排渠，西部與北部冬灌時(shí)排水不暢，造成土壤鹽分剖面表聚現(xiàn)象嚴(yán)重，從而導(dǎo)致研究區(qū)內(nèi)土壤鹽分剖面表聚現(xiàn)象呈季節(jié)性周期時(shí)空變化。

前人研究中發(fā)現(xiàn)，土壤鹽分是表觀電導(dǎo)率主要因素之一，同時(shí)還受土壤含水量、質(zhì)地、有機(jī)質(zhì)等其他因素影響［21-23］。楊勁松等［24］通過(guò)表觀電導(dǎo)率不同插值方法比較，得出土壤鹽分空間變異是造成表觀電導(dǎo)率空間分布形成的最主要因素，土地利用方式，微地形與地下水性質(zhì)等是造成表觀電導(dǎo)率空間分布的間接因素。鄧凱等［5］將Corwin and Rhoades開(kāi)發(fā)的系數(shù)集進(jìn)行了改進(jìn)，定義0.9≤ECa-v/ECa-h≤1.1為均勻型，ECa-v/ECa-h＞1.1為底聚型，ECa-v/ECa-h＜0.9為表聚型，表明了土壤鹽分在水平和垂直方向均具有較強(qiáng)的空間變異性。本文通過(guò)將表聚型與底聚型土壤剖面細(xì)分更能體現(xiàn)出土壤鹽分剖面的空間變異的復(fù)雜性。因此，使用ECv1.5與ECv0.75比值進(jìn)行空間插值，消除了表觀電導(dǎo)率表征土壤鹽分的內(nèi)在因素，通過(guò)研究土壤鹽分剖面類(lèi)型更能準(zhǔn)確地說(shuō)明土壤鹽分的空間分布狀況［25］。利用ECv1.5/ECv0.75值數(shù)據(jù)進(jìn)行Ordinary kriging空間內(nèi)插，減少了ECv1.5與ECv0.75數(shù)據(jù)插值之間的疊加運(yùn)算，降低了柵格化后數(shù)據(jù)的改變與多次運(yùn)算的誤差累積，精度相對(duì)較高［26］。該方法可為干旱區(qū)電磁感應(yīng)指導(dǎo)農(nóng)業(yè)灌水，水資源的合理利用提供一定的科學(xué)依據(jù)。

4 結(jié)論

不同時(shí)期ECv0.75數(shù)據(jù)在空間分布上均屬于強(qiáng)變異程度，ECv0.75的變異系數(shù)均大于ECv1.5的變異系數(shù)，土壤表層鹽分受氣溫、植株吸收、陽(yáng)光直射，變異性較強(qiáng)，深層土壤鹽分受地下水作用，變異強(qiáng)度相對(duì)于表層較弱。不同時(shí)期土壤鹽分剖面變異函數(shù)均符合指數(shù)模型，土壤鹽分剖面空間自相關(guān)性由隨機(jī)性因素作用至隨機(jī)性與結(jié)構(gòu)性因素共同作用再至隨機(jī)性因素作用變化。土壤鹽分剖面類(lèi)型從棉花播種前到收獲后呈現(xiàn)底聚型-表聚型-底聚型狀態(tài)分布。土壤質(zhì)地、微地形、溫度、地下水埋藏深度是造成土壤鹽分剖面類(lèi)型分布格局最直接的因素，而ECv1.5/ECv0.75值消除了表觀電導(dǎo)率其他因素的影響，更能直觀地表現(xiàn)土壤鹽分剖面類(lèi)型的變化過(guò)程。冬灌前，底聚型土壤鹽分剖面面積占總面積的99%以上。當(dāng)土壤鹽分累積不影響棉花出苗時(shí)，可進(jìn)行兩年一冬灌，或三年一冬灌，同時(shí)還應(yīng)該完善田間排水設(shè)施，消除土地微地形，實(shí)施定額灌溉，最大程度上預(yù)防土地次生鹽漬化的形成。結(jié)合不同時(shí)期土壤鹽分剖面空間分布與土壤鹽分累積量，對(duì)水資源的合理利用提供一定的指導(dǎo)作用。