基于GIS的濱海鹽漬化農(nóng)田土壤空間變異及其分區(qū)管理

朱昌達(dá), 高明秀,*, 王文倩, 李俊翰, 姚 宇, 周娜娜

1 山東農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院, 泰安 271018 2 土肥資源高效利用國(guó)家工程實(shí)驗(yàn)室, 泰安 271018

精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的方向,長(zhǎng)期以來(lái)備受關(guān)注。全面分析掌握農(nóng)田土壤特征,精準(zhǔn)劃分管理區(qū),是采取差異化管理措施,實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的基礎(chǔ)[1-2]。近年來(lái),一些學(xué)者針對(duì)精準(zhǔn)管理分區(qū)方法展開(kāi)研究,探討了運(yùn)用決策樹(shù)、系統(tǒng)聚類、K均值聚類(灰色聚類)和模糊聚類等方法[3-6]劃分管理分區(qū)的可行性,其中K均值聚類和模糊c-均值聚類(FCM,Fuzzy c-means algorithm)[7-8]應(yīng)用較多。由于很多分類對(duì)象間沒(méi)有明確的分類界線、存在亦此亦彼的表現(xiàn),因此相比而言,模糊c-均值聚類作為一種新的空間連續(xù)性聚類算法,克服了K均值聚類只能將每個(gè)對(duì)象嚴(yán)格地分類到某一聚類中心、與其他聚類中心的空間相關(guān)關(guān)系得不到體現(xiàn)的缺陷[9],對(duì)于復(fù)雜的土壤管理問(wèn)題更為適宜。基于FCM劃分管理分區(qū)的關(guān)鍵在于聚類分區(qū)數(shù)目c和模糊加權(quán)指數(shù)φ的確定,已有研究主要采取經(jīng)驗(yàn)取值法、c-φ多次組合最優(yōu)法、指數(shù)檢驗(yàn)法等[10-12],對(duì)分區(qū)結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)主要分為基于內(nèi)部變量和外部變量?jī)煞N方法[7,13]。

綜觀現(xiàn)有農(nóng)田精準(zhǔn)管理分區(qū)研究,小尺度的試驗(yàn)田研究較多、大中尺度的農(nóng)田研究少,土壤條件較好的內(nèi)陸田塊試驗(yàn)較多、濱海鹽漬化區(qū)域缺乏涉及；只針對(duì)單一土壤屬性的研究較多,綜合考慮土壤多個(gè)屬性的研究較少；從分區(qū)結(jié)果檢驗(yàn)來(lái)看,基于單方面變量的檢驗(yàn)都存在較明顯的誤差[14]。因此,本文擬以山東省無(wú)棣縣農(nóng)田為例,針對(duì)濱海鹽漬化農(nóng)田鹽堿瘠薄、土壤屬性空間變異大、粗放管理效益低的現(xiàn)實(shí),在縣域尺度上,研究基于多個(gè)土壤屬性變量的農(nóng)田管理分區(qū)精準(zhǔn)劃分方法和分區(qū)精度校驗(yàn)方法,以提高分區(qū)結(jié)果的合理性和科學(xué)性,為濱海鹽漬化地區(qū)采取差異化管理措施,提升鹽漬化土地利用水平提供科學(xué)依據(jù)[15]。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

無(wú)棣縣(37°41′—38°18′N,117°31′—118°12′E)地處山東省最北部,總面積1963 km2,東北部瀕臨渤海,屬北溫帶東亞季風(fēng)區(qū)域大陸性氣候,年均降水570.1 mm,80%集中在夏季,秋冬春三季干旱,年均蒸發(fā)1285.5 mm,蒸降比2.3。近年來(lái),該縣作為濱海低平原區(qū)新增耕地潛力和增產(chǎn)潛力較大的縣區(qū)之一,置身新增千億斤糧食生產(chǎn)能力規(guī)劃、鹽堿地治理、“渤海糧倉(cāng)”科技示范工程等國(guó)家戰(zhàn)略疊加區(qū),成為農(nóng)業(yè)開(kāi)發(fā)熱點(diǎn)區(qū)域[16]。但是,無(wú)棣縣淡水匱乏,地下水位淺、礦化度高,土壤瘠薄鹽堿問(wèn)題突出[17],農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和效益較低,如何通過(guò)精準(zhǔn)分區(qū)、差異化管理提高農(nóng)田利用水平和生產(chǎn)效益成為亟需解決的問(wèn)題。由于縣境東北部主要為鹽田、海水養(yǎng)殖區(qū)和荒草地,因此本文研究區(qū)僅涉及農(nóng)田分布區(qū),總面積約為756 km2。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

在土地利用現(xiàn)狀圖上以2 km×2 km網(wǎng)格覆蓋研究區(qū)農(nóng)田(避開(kāi)建設(shè)用地、鹽田、灘涂),面積不足者并入相臨網(wǎng)格,每個(gè)網(wǎng)格中心設(shè)計(jì)1個(gè)調(diào)查樣點(diǎn)(圖1),野外調(diào)查時(shí)根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)情況確定實(shí)際采樣地點(diǎn),使用手持式GPS記錄坐標(biāo),并用五點(diǎn)取樣法采取對(duì)應(yīng)的土壤樣品1 kg左右裝袋密封,帶回實(shí)驗(yàn)室化驗(yàn)。野外調(diào)查在2016年5月24—28日進(jìn)行,共采土樣193個(gè)。土樣經(jīng)自然風(fēng)干、研磨、過(guò)篩,化驗(yàn)分析[18]獲得193組土壤有機(jī)質(zhì)、有效氮、有效磷、速效鉀、含鹽量和pH等屬性數(shù)據(jù)。

圖1 無(wú)棣縣網(wǎng)格劃分及采樣點(diǎn)位分布圖 Fig.1 Grid division and sampling point distribution map in Wudi County

1.3 研究方法

1.3.1土壤屬性特征與變異性分析

運(yùn)用SPSS 20.0進(jìn)行土壤屬性描述性統(tǒng)計(jì)分析,并通過(guò)Person-雙側(cè)檢驗(yàn)得到相關(guān)系數(shù)矩陣,分析土壤各屬性變量的變異性及相關(guān)性。在ArcGIS 10.2中運(yùn)用地統(tǒng)計(jì)學(xué)方法,分析土壤屬性的空間分布特征。土壤養(yǎng)分等級(jí)參照全國(guó)第二次土壤普查分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)劃分為極低、低、中、豐、高5級(jí),含量區(qū)間從低至高依次為,有機(jī)質(zhì)(g/kg)：(0,6)、[6,10)、[10,20)、[20,30)、[30,∞)；有效氮(mg/kg)：(0,30)、[30,60)、[60,90)、[90,120)、[120,∞)；有效磷(mg/kg)：(0,5)、[5,15)、[15,30)、[30,40)、[40,∞)；速效鉀(mg/kg)：(0,40)、[40,75)、[75,120)、[120,150)、[150,∞)；含鹽量(g/kg)結(jié)合作物耐鹽能力分為脫鹽化、輕度、中度、重度和極重度5級(jí)：(0,1)、[1,2)、[2,3)、[3,4)、[4,∞)；pH分為酸性、適宜、中等堿性、強(qiáng)堿性和極強(qiáng)堿性5級(jí)：(0,6.5)、[6.5,7.5)、[7.5,8.5)、[8.5,9)、[9,∞)[17]。

1.3.2模糊均值聚類

模糊c-均值聚類(FCM)是一種非監(jiān)督的連續(xù)性動(dòng)態(tài)聚類算法,定義一個(gè)n×p的土壤屬性多源數(shù)據(jù)集(n=193,p= 6),最常用的目標(biāo)函數(shù)為：

(1)

聚類有效性檢驗(yàn)通過(guò)模糊性能指數(shù)(FPI,Fuzziness performance index)和歸一化分類熵(NCE,Normalized classification entropy)評(píng)價(jià)。FPI和NCE的取值范圍在0—1之間,取值越接近0,分類界線越明顯[19],反之分類界線越模糊。公式為：

(2)

(3)

式中,H(U;c)是分類熵的函數(shù)表達(dá)式,a可以取任意正整數(shù)。

1.3.3管理分區(qū)劃分及可視化

運(yùn)用MAPGIS 6.7進(jìn)行研究區(qū)底圖及采樣點(diǎn)繪制,并將得到的隸屬度賦屬性到各采樣點(diǎn)中,實(shí)現(xiàn)管理分區(qū)的可視化表達(dá)。由于在MAPGIS中只能依據(jù)最大隸屬度原則進(jìn)行分類,不能體現(xiàn)模糊連續(xù)分類在空間預(yù)測(cè)中的重要作用,因此運(yùn)用ArcGIS地統(tǒng)計(jì)分析模塊對(duì)土壤屬性模糊隸屬度進(jìn)行插值分析,實(shí)現(xiàn)其空間連續(xù)性表達(dá)。

1.3.4分區(qū)精度檢驗(yàn)

為了評(píng)價(jià)基于模糊聚類分析進(jìn)行管理分區(qū)的精度,確定其變異程度是否滿足管理分區(qū)的要求,對(duì)不同管理分區(qū)內(nèi)的土壤屬性進(jìn)行變異性分析,并用最小極差法(LSR,Least significant range method)對(duì)各分區(qū)結(jié)果進(jìn)行差異顯著性檢驗(yàn),校驗(yàn)管理分區(qū)結(jié)果的精度。

2 結(jié)果與分析

2.1 土壤屬性特征及其變異性

在SPSS 20.0支持下,采用鄰域法對(duì)獲取的193組土壤屬性數(shù)據(jù)進(jìn)行特異值處理[20],并進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析(表1)。由表1可見(jiàn),研究區(qū)農(nóng)田土壤有機(jī)質(zhì)含量均值19.253 g/kg,處于中等水平；有效氮均值59.349 mg/kg,處于較低水平；有效磷均值29.527 mg/kg,處于中等水平；速效鉀均值179.676 mg/kg,含量較高；含鹽量均值1.204 g/kg,總體為輕度,這與采樣時(shí)已進(jìn)入夏季、土壤水分含量較高有關(guān)；pH均值8.184,為中度堿性,土壤鹽漬化程度總體呈輕至中度水平。有機(jī)質(zhì)、有效氮、有效磷、速效鉀和含鹽量均呈中等變異性(CV< 10%為弱變異性,10% ≤ CV< 100%為中等變異性,100% ≤ CV為強(qiáng)變異性),pH值總體較高但變異性較弱,是否作為管理分區(qū)的依據(jù)有待于分析與其他土壤屬性的相關(guān)性。綜合來(lái)看,研究區(qū)土壤屬性總體呈中等變異,有必要進(jìn)行分區(qū)管理。

表1 土壤屬性描述性統(tǒng)計(jì)Table 1 Descriptive statistics of soil properties

2.2 土壤屬性相關(guān)性分析

在SPSS 20.0中對(duì)土壤屬性變量進(jìn)行相關(guān)性分析,得到相關(guān)系數(shù)矩陣(表2)。由表2可得,有機(jī)質(zhì)、有效氮、有效磷、速效鉀和pH值等5個(gè)指標(biāo)的相關(guān)性較高。含鹽量雖相關(guān)性較低,但由于研究區(qū)位于環(huán)渤海低平原區(qū),地下水埋深淺且礦化度高,土壤鹽漬化風(fēng)險(xiǎn)大,有必要將含鹽量作為分區(qū)評(píng)價(jià)指標(biāo)之一。因此,確定將上述6個(gè)土壤屬性作為管理分區(qū)的評(píng)價(jià)指標(biāo)。

表2 土壤各屬性的相關(guān)系數(shù)矩陣Table 2 Correlation coefficient matrix of soil properties

2.3 土壤屬性空間變異特征

在SPSS 20.0中用單樣本K-S(Kolmogorov-Smironov)工具進(jìn)行正態(tài)分布檢驗(yàn),選擇默認(rèn)顯著性為0.05、置信區(qū)間為95%,若數(shù)據(jù)的漸進(jìn)顯著性P值>0.05,則假設(shè)成立,符合正態(tài)分布(表3)。由表3可見(jiàn),有機(jī)質(zhì)、有效氮、pH的K-S值均大于0.05,為正態(tài)分布；有效磷、速效鉀和含鹽量為偏態(tài)分布,經(jīng)對(duì)數(shù)變換后K-S值大于0.05,達(dá)到顯著水平,呈正態(tài)分布,可以進(jìn)行克里格插值分析。

表3 土壤屬性正態(tài)分布檢驗(yàn)Table 3 Normal distribution test of soil properties

運(yùn)用ArcGIS 10.2地統(tǒng)計(jì)工具進(jìn)行克里格插值,采用C-V交叉檢驗(yàn)法,通過(guò)多次試驗(yàn)選擇最優(yōu)擬合模型[21]。最終確定有機(jī)質(zhì)、速效鉀的擬合模型均為指數(shù)模型,有效磷、有效氮、含鹽量和pH的擬合模型為球面模型。此時(shí),土壤屬性各擬合模型的標(biāo)準(zhǔn)平均值最接近于0,標(biāo)準(zhǔn)均方根最接近于1(表4)。

表4 土壤屬性變異函數(shù)模型及相關(guān)參數(shù)Table 4 Variation function model and related parameters of soil properties

一般來(lái)說(shuō),塊金效應(yīng)(Nugget / Sill)的取值小于25% 時(shí),具有強(qiáng)空間相關(guān)性；在25%—75%之間時(shí),具有中等空間相關(guān)性；大于75%時(shí),具有弱空間相關(guān)性。由表4可見(jiàn),土壤有機(jī)質(zhì)、有效氮和有效磷的塊金效應(yīng)值分別為51.9%、67.4%、67.0%,說(shuō)明這三種土壤屬性的空間相關(guān)性為中等水平,空間變異特征受隨機(jī)因素和結(jié)構(gòu)因素的共同影響。速效鉀、含鹽量的塊金效應(yīng)值分別為20.8%、22.4%,都小于25%,說(shuō)明含鹽量和速效鉀具有強(qiáng)空間相關(guān)性,其變異特征受隨機(jī)因素影響較小,主要由結(jié)構(gòu)性因素引起。pH的塊金效應(yīng)值為0,說(shuō)明pH具有完全的空間自相關(guān)性,其空間變異特征完全由結(jié)構(gòu)性因素引起。

運(yùn)用克里格法確定土壤屬性最佳擬合模型后,生成土壤屬性的空間插值圖(圖2),以對(duì)土壤屬性空間變異規(guī)律進(jìn)行最優(yōu)預(yù)測(cè),實(shí)現(xiàn)土壤屬性空間變異的數(shù)量化及可視化。由圖2可見(jiàn),有機(jī)質(zhì)高值區(qū)主要分布在研究區(qū)西南和西北部,呈塊狀分布。有效氮和有效磷高值區(qū)的分布趨勢(shì)較為一致,中部和南部分散分布,含量最高或最低處呈小塊狀或點(diǎn)狀分布。速效鉀的分布具有明顯的地帶性特征,高值區(qū)主要分布在中東部地區(qū),呈東高西低現(xiàn)象。含鹽量在中部地區(qū)較低,且分布范圍廣,含量約為1.0—2.0 g/kg,屬于輕度鹽漬化,少數(shù)點(diǎn)狀分布地區(qū)含鹽量在2.0—4.0 g/kg之間,屬于中重度鹽漬化。pH值呈塊狀分布,值高(8.5—9.0)的地方主要分布在中東部地區(qū)。

圖2 不同土壤屬性的空間預(yù)測(cè)插值圖Fig.2 Spatial prediction interpolation of different soil properties

2.4 管理分區(qū)劃分及其可視化

在MATLAB R2016a中通過(guò)“z-score”數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理,得到的n×p(n=193,p=6)的土壤屬性模糊數(shù)據(jù)集。調(diào)用FCM函數(shù),取冪指數(shù)為1.6,最大迭代次數(shù)為200,收斂閾值0.000001,進(jìn)行模糊聚類分析。為了確定最佳分類數(shù)c,選取分類數(shù)2—8分別進(jìn)行模糊聚類分析,并根據(jù)模糊性能指數(shù)(FPI)和歸一化分類熵(NCE)進(jìn)行評(píng)價(jià)(圖3),兩者的值越小,聚類效果越明顯。由圖3可以看出,當(dāng)分類數(shù)c取值為3時(shí),FPI和NCE的值最小,說(shuō)明此時(shí)同一分類中的數(shù)據(jù)差異性最小,不同分區(qū)間的差異性最大,確定本研究區(qū)的最佳分類數(shù)為3個(gè)。

圖3 不同分類數(shù)的FPI和NCE值 Fig.3 FPI and NCE values of different classification numbers FPI: 模糊性能指數(shù) Fuzziness performance index; NCE: 歸一化分類熵 Normalized classification entropy

由模糊聚類分析得出的隸屬度矩陣,依據(jù)最大隸屬度原則將采樣點(diǎn)分為3類,在MAPGIS 6.7中根據(jù)各采樣點(diǎn)的最大隸屬度劃分管理分區(qū),實(shí)現(xiàn)管理分區(qū)的空間可視化(圖4)。由于最大隸屬度原則是以網(wǎng)格為單位進(jìn)行分類,不能完全體現(xiàn)模糊分類的空間預(yù)測(cè)性。本文根據(jù)分類后各采樣點(diǎn)的模糊隸屬度矩陣,在ArcGIS 10.2中利用地統(tǒng)計(jì)模塊進(jìn)行插值分析,實(shí)現(xiàn)土壤屬性模糊隸屬度的空間連續(xù)性表達(dá)(圖5)。

圖4 基于模糊聚類分析的管理分區(qū)圖 Fig.4 Management zones map based on fuzzy clustering analysis

圖5 各分區(qū)土壤模糊隸屬度值空間預(yù)測(cè)分布圖Fig.5 Spatial prediction zones map of soil fuzzy membership value in different zones

對(duì)比圖5和圖2可得,分區(qū)Ⅲ主要分布于有機(jī)質(zhì)含量豐等級(jí)、有效氮含量中和豐等級(jí)、有效磷含量高等級(jí)區(qū)域；分區(qū)Ⅰ的中西部主要分布于有機(jī)質(zhì)含量中等級(jí)區(qū)域,東南部地區(qū)主要分布于有效氮含量豐等級(jí)區(qū)域；分區(qū)Ⅱ主要分布于速效鉀含量高等級(jí)區(qū)域,其他養(yǎng)分含量較低,可以考慮多施鉀肥除外的其他肥料。且鹽漬化嚴(yán)重的北部地區(qū)和pH強(qiáng)堿性區(qū)域主要為分區(qū)Ⅰ和分區(qū)Ⅱ,與分區(qū)Ⅲ土壤的擬合度較低。因此,管理分區(qū)和土壤各屬性的空間分布具有很強(qiáng)的空間相關(guān)性和空間擬合度,各分區(qū)內(nèi)土壤屬性向均一化方向發(fā)展。對(duì)比圖4和圖5可得,各分區(qū)土壤模糊隸屬度空間預(yù)測(cè)圖與最大隸屬度原則劃分的管理分區(qū)圖在空間分布上基本一致,各分區(qū)間的隸屬度較為明顯,交叉重疊程度低,說(shuō)明以最大隸屬度原則劃分的管理分區(qū)具有空間預(yù)測(cè)的有效性。

統(tǒng)計(jì)各分區(qū)土壤屬性平均值(表5)可見(jiàn),分區(qū)Ⅲ中的有機(jī)質(zhì)、有效氮、有效磷含量均最高,速效鉀含量較高,土壤養(yǎng)分水平總體最高,且含鹽量、pH值較低；分區(qū)Ⅱ中的速效鉀含量最高,有機(jī)質(zhì)、有效氮的含量在分區(qū)Ⅲ和分區(qū)Ⅰ之間,有效磷比分區(qū)Ⅰ略低,土壤養(yǎng)分水平總體居中；分區(qū)Ⅰ的土壤養(yǎng)分水平總體最低,含鹽量和pH值也最高。

2.5 管理分區(qū)精度校驗(yàn)

為了對(duì)基于模糊聚類分析進(jìn)行管理分區(qū)的結(jié)果進(jìn)行精度驗(yàn)證,對(duì)不同分區(qū)內(nèi)土壤屬性進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,得到基于變異系數(shù)和最小極差法(LSR)的各分區(qū)差異顯著性檢驗(yàn)結(jié)果(表5)。

對(duì)比表1和表5可見(jiàn),各分區(qū)的土壤屬性變異系數(shù)較全研究區(qū)均有所下降。其中,有機(jī)質(zhì)變異系數(shù)由25.0%下降為14.7%—23.9%,有效氮變異系數(shù)由30.0%下降為17.9%—30.0%,有效磷變異系數(shù)由52.3%下降為33.0%—51.5%,速效鉀變異系數(shù)由32.8%下降為18.2%—29.3%。pH值變異系數(shù)由3.0%下降為2.7%—3.0%,變化較小,均屬于弱變異性,分區(qū)結(jié)果對(duì)pH影響較??；含鹽量變異系數(shù)由48.4%變?yōu)?1.0%—54.1%,分區(qū)Ⅲ變異系數(shù)下降,分區(qū)Ⅰ和分區(qū)Ⅱ均略有升高,說(shuō)明含鹽量分布不均勻。

表5 各分區(qū)土壤屬性描述性統(tǒng)計(jì)和LSR檢驗(yàn)結(jié)果Table 5 Descriptive statistics and LSR test results of soil properties in different zones

LSR檢驗(yàn)結(jié)果表明(表5),土壤有機(jī)質(zhì)、有效氮、速效鉀在3個(gè)分區(qū)均達(dá)到極顯著差異(P<0.01)或顯著差異(P<0.05),有效磷含量在分區(qū)Ⅲ和分區(qū)Ⅱ之間具有顯著差異(P<0.01),含鹽量在分區(qū)Ⅱ和分區(qū)Ⅰ、分區(qū)Ⅲ間具有極顯著差異(P<0.05),pH值在分區(qū)Ⅲ和分區(qū)Ⅰ、分區(qū)Ⅱ之間具有極顯著差異(P<0.01)。

總體而言,分區(qū)內(nèi)的土壤屬性變異程度較分區(qū)前全區(qū)的變異程度有所下降,分區(qū)間的差異顯著性明顯,分區(qū)結(jié)果具有可行性。其中分區(qū)Ⅲ的變異程度下降最明顯,各采樣點(diǎn)土壤屬性隸屬度最明確,分區(qū)Ⅰ下降程度最低,分區(qū)Ⅱ居中?；谧儺愊禂?shù)和LSR的檢驗(yàn)結(jié)果均表明,管理分區(qū)具有較高的精度。各分區(qū)內(nèi)部的土壤養(yǎng)分變異系數(shù)由25%—52.3%減小為14.7%—51.5%,各分區(qū)內(nèi)部的空間變異性較全研究區(qū)減小,且各分區(qū)間具有顯著性差異,分區(qū)結(jié)果可以作為農(nóng)田分區(qū)調(diào)控的統(tǒng)一作業(yè)單元。根據(jù)圖5統(tǒng)計(jì)各分區(qū)面積,Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ管理區(qū)面積分別為2.56萬(wàn)hm2、1.76萬(wàn)hm2、3.24萬(wàn)hm2。

3 結(jié)論

該文以無(wú)棣縣農(nóng)田為研究區(qū),采用網(wǎng)格法結(jié)合土地利用現(xiàn)狀定點(diǎn)野外采樣、室內(nèi)化驗(yàn)分析獲取土壤屬性數(shù)據(jù),運(yùn)用ArcGIS 10.2地統(tǒng)計(jì)方法分析土壤屬性的空間變異特征；在MATLAB R2016a中采用模糊c-均值聚類法(FCM)計(jì)算各樣點(diǎn)的模糊隸屬度,通過(guò)插值預(yù)測(cè)模糊隸屬度的空間分布,基于最大隸屬度原則進(jìn)行分區(qū),并根據(jù)模糊隸屬度分布圖分析分區(qū)結(jié)果的有效性；通過(guò)變異性分析和最小極差法(LSR)差異顯著性檢驗(yàn),對(duì)分區(qū)結(jié)果進(jìn)行精度驗(yàn)證。

研究結(jié)果表明：無(wú)棣縣農(nóng)田土壤總體呈輕至中度鹽漬化,有效氮含量偏低,有機(jī)質(zhì)、有效磷含量中等,速效鉀含量較高；有機(jī)質(zhì)、有效氮、有效磷、速效鉀和含鹽量呈中等變異性(變異系數(shù)25%—52.3%),空間變異性較大,應(yīng)分區(qū)調(diào)控；空間變異分析顯示,速效鉀、含鹽量和pH的塊金效應(yīng)值都小于25%,受人為因素影響相對(duì)較小,主要受土壤質(zhì)地、地下水礦化度等結(jié)構(gòu)因素影響,有機(jī)質(zhì)、有效氮和有效磷的塊金效應(yīng)值在50%—75%之間,受耕作方式、施肥等人為因素影響較大；將全縣農(nóng)田劃分為Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ共3類管理區(qū),估算面積分別為2.56萬(wàn)hm2、1.76萬(wàn)hm2、3.24萬(wàn)hm2；各分區(qū)土壤養(yǎng)分變異系數(shù)分別為23.9%—51.5%、15.9%—50.3%、14.7%—33.0%,檢驗(yàn)結(jié)果表明各分區(qū)間差異顯著,而各分區(qū)內(nèi)部變異性明顯低于全研究區(qū)。管理分區(qū)與土壤屬性空間分布特征具有較高的擬合度,表明分區(qū)結(jié)果可以作為差異化管理的作業(yè)單元。研究結(jié)果為各分區(qū)內(nèi)部統(tǒng)一、不同分區(qū)間差異化管理提供了依據(jù),研究有助于推進(jìn)濱海鹽漬化農(nóng)田精準(zhǔn)化管理水平的提高。

由于分區(qū)后pH和含鹽量的變異系數(shù)變化不大,少數(shù)區(qū)域甚至出現(xiàn)含鹽量變異性增大的現(xiàn)象,考慮到當(dāng)?shù)厥転I海鹽漬化影響嚴(yán)重,土壤水鹽狀況短時(shí)間難以改變,可在上述管理分區(qū)的基礎(chǔ)上,對(duì)變化不明顯或者變異性增大的區(qū)域進(jìn)行細(xì)化管理,以更好地改善其水鹽狀況。