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    砒砂巖區(qū)典型小流域表土有機質含量空間自相關格局及影響因素①

    2021-05-16 13:35:14楊振奇秦富倉錢秋穎
    土壤 2021年2期
    關鍵詞:聚集區(qū)低值土地利用

    楊振奇,秦富倉,李 龍,錢秋穎

    (1水利部牧區(qū)水利科學研究所,呼和浩特 010020;2內蒙古農業(yè)大學沙漠治理學院,呼和浩特 010018)

    砒砂巖區(qū)集中分布于黃河流域晉陜蒙接壤的中心地帶,砒砂巖是一種成巖程度較低的巖石互層,礦物顆粒膠結強度差,在風水復合侵蝕作用下極易風化潰散[1]。砒砂巖區(qū)土壤貧瘠,氣候干旱,天然植被稀疏,侵蝕模數(shù)高達3×104~ 4×104t/(km2·a),是黃河流域中游段主要的粗砂來源區(qū)[2]。開展該區(qū)域土壤有機質空間自相關性的研究,對于科學指導植被建設、改善區(qū)域生態(tài)環(huán)境質量、減少入黃泥沙有重要現(xiàn)實意義。從現(xiàn)有的研究來看,國內外關于土壤養(yǎng)分空間異質性的研究成果較為豐富[3-5],但針對土壤養(yǎng)分空間自相關性的研究相對較少。2000年前后主要包括對土壤微量元素、土壤重金屬和土壤有機碳的空間自相關性的研究[6-8],以及近年高鳳杰等[9-10]對黑土區(qū)土壤含水量和pH空間自相關性的研究,而砒砂巖區(qū)地形和土地利用方式等因素對表土有機質空間自相關性的影響機理尚不明確?;谝陨媳尘埃狙芯窟x取砒砂巖區(qū)典型小流域為研究對象,應用地統(tǒng)計和灰色關聯(lián)度的理論方法,研究砒砂巖區(qū)小流域表土有機質空間自相關格局及影響因素,以期為砒砂巖區(qū)土壤養(yǎng)分的空間預測提供數(shù)據支撐,并為該區(qū)生態(tài)修復工作提供科學依據。

    空間自相關性是指在特定空間范圍內的觀測變量之間存在的潛在相互依賴性。任何變量間都存在相互聯(lián)系,且這種聯(lián)系隨著距離的縮短而愈加緊密,這個理論便是具有劃時代意義的地理學第一定律[11]。土壤是地表上結構和功能最為復雜的生態(tài)系統(tǒng)之一,同時具備生態(tài)要素和地理要素的特征,地理學第一定律同樣適用于土壤。地統(tǒng)計學與土壤學的結合為土壤有機質的空間預測和不確定性分析提供了有效工具[12-13],然而大多數(shù)專家學者的研究多集中在土壤空間異質性(即現(xiàn)象描述)的研究上[14-15],卻忽視了產生空間異質現(xiàn)象的本質正是土壤的空間自相關性。土壤有機質作為土壤系統(tǒng)中功能和性質最活躍的組成物質之一,對土壤中養(yǎng)分循環(huán)和生態(tài)功能的穩(wěn)定發(fā)揮有重要影響。表層土壤有機質更容易受到氣候、地形和人類活動等外環(huán)境的干擾,從而表現(xiàn)出局部空間的聚集或離散特征[16-17]。研究表層土有機質空間自相關性及其對區(qū)域環(huán)境的響應機制,是土地資源可持續(xù)利用和區(qū)域生態(tài)環(huán)境修復等重大策略決策的基礎。

    1 材料與方法

    1.1 研究區(qū)概況

    研究區(qū)鮑家溝流域行政上隸屬于內蒙古準格爾旗暖水鄉(xiāng),位于110′31′ ~ 110°35′E,39°46′ ~ 39°48′N,海拔1 110 ~ 1 300 m,流域面積12.64 km2,地形北高南低;屬于溫帶大陸性氣候,冬季漫長干燥,夏季短暫溫熱,年均氣溫7.2 ℃,年降水量400 mm;流域面積較小,土壤類型為栗鈣土。研究區(qū)自20世紀80年代末陸續(xù)開展生態(tài)移民搬遷,完全隔離人為干擾,封育禁牧并大面積營造人工植被,土地利用類型以林地、天然草地和裸地為主。主要人工植被有:油松(Pinus tabuliformis)、側柏(Platycladus orientalis)、檸條(Caragana korshinskii)以及沙棘(Hippophae rhamnoides)等;草本植物主要有羊草(Leymus chinensis)、豬毛菜(Salsola nitraria)和阿爾泰狗娃花(Heteropappus altaicus)等。

    1.2 樣品采集及測定

    以研究區(qū)1∶10 000地形圖和2017年土地利用現(xiàn)狀圖(1∶10 000)為基礎,根據研究流域地形特征和各類用地面積,布設取樣點150個,樣點布設情況如圖1所示。野外土壤樣品采集于2018年7月,用手持GPS采集樣點坐標,并詳細記錄周圍地形條件、基巖裸露情況、植被蓋度和土層厚度信息。研究流域基巖出露面積較大,部分地區(qū)土層厚度小于10 cm,下伏砒砂巖。用環(huán)刀和鋁盒采集0 ~ 10 cm土樣,每一取樣點隨機采集3份土樣,土壤樣品帶回室內風干、處理以供分析測定。土壤有機質的測定采用K2CrO7外加熱法,土壤容重和含水量的測定采用烘干法。

    1.3 環(huán)境因子的選取

    本研究小流域面積較小,流域內氣候和土壤類型基本一致,且流域內無村民居住且無生產開發(fā)建設項目,人類活動較少,因此本研究不考慮氣候、土壤類型和人類活動因素。參考前人的研究成果[18-19],地形和土地利用因素是影響干旱半干旱區(qū)小流域土壤養(yǎng)分變化的主要因素,因此本研究將從地形和土地利用2個方面選取環(huán)境因子。砒砂巖區(qū)小流域具有丘陵溝壑地貌特征,局部區(qū)域地形的起伏和褶皺會引起水熱資源的再分配,可以通過坡面所處的空間位置和方位角即坡位、坡向來反映。因此地形方面選取了海拔、坡位和坡向3個因子,坡向按照方位角可以劃分為陰坡、陽坡和平地,坡位按照地形地貌特征可以分為溝谷、坡面和山脊[20]。同時,考慮到研究區(qū)地形破碎且侵蝕劇烈的特性,加入能綜合反映坡度和徑流侵蝕特征的TWI(地形濕度指數(shù))共5個因子。TWI的計算公式如下[21]:

    式中:Ac為垂直與特定水流方向的匯流面積,α為坡度。

    1.4 分析方法

    空間自相關性常用全局和局部兩類指標度量,全局指標可以反映研究區(qū)整體的空間模式,局部指標則體現(xiàn)了每一個空間單元與鄰近單元就某一屬性的相關程度。本研究應用Moran指數(shù)的全局性IG和局部性IL對表土有機質的全局空間自相關性和局部空間自相關性進行描述。

    全局性IG、局部性IL指數(shù)和Z值得分的計算過程如下:

    式中:n為空間數(shù)據的個數(shù),xi和xj分別為i區(qū)和j區(qū)的要素屬性值,為所有數(shù)據的平均值,wij為空間權重矩陣元素。Moran’s I >0表示空間正相關性,Moran’s I <0表示空間負相關性,其值越大,空間相關性越明顯,相反,相關性越差;而當Moran’s I = 0,空間呈隨機性。

    采用地統(tǒng)計學和灰色關聯(lián)分析法相結合,運用GeoDa1.12和GS+9.0進行半方差函數(shù)和空間自相關性分析,利用ArcGIS10.2進行克里格插值成圖,并進行空間交叉驗證,應用DPS15.10軟件子進行灰色關聯(lián)度分析,數(shù)據可視化在Orgin9.0下完成。

    2 結果與分析

    2.1 表土有機質空間分布特征

    土壤有機質在空間上的變異規(guī)律可以用半方差函數(shù)的理論模型來描述。表1為研究區(qū)表土有機質含量的基本描述性統(tǒng)計特征,研究區(qū)土壤有機質含量的平均值為9.56 g/kg,K-S檢驗的P值為0.442>0.05,數(shù)據符合正態(tài)分布,可以進行下一步分析。圖2A為半方差函數(shù)的擬合圖,研究小流域土壤有機質空間變異的半方差函數(shù)擬合模型為指數(shù)模型,擬合的決定系數(shù)R2為0.792,能夠較為準確地反映研究區(qū)土壤有機質的空間變異特征。塊金值可以反映空間距離小于抽樣尺度時區(qū)域變量的突異程度,基臺值則表征了總體的變異程度,研究流域不同土層深度半方差函數(shù)的塊金值為5.85,基臺值為14.87;塊金效應可以說明變量的空間相關程度,研究區(qū)塊金效應值為60.66%,屬中等程度的空間相關性。變程衡量了相似斑塊的空間連續(xù)范圍即土壤有機質空間相關性范圍,土壤有機質空間變異的變程為1 579 m。綜合來看,研究區(qū)土壤有機質的空間變異是結構因素和隨機因素綜合作用的結果。

    表1 表土有機質描述性統(tǒng)計特征Table 1 Descriptive statistics of topsoil SOM

    克里格插值生成表土有機質的空間分布圖(圖2B),可直觀地反映出土壤有機質的空間分布特征。交叉驗證結果顯示,標準平均值誤差為0.028,標準均方根誤差為1.046,插值效果良好。研究流域地形西高東低,有機質的高值區(qū)集中在地勢平緩的流域中部,有機質的低值區(qū)集中在分水嶺地帶和流域出口區(qū)域,總體呈溝道>坡面>山脊的規(guī)律。表層土壤有機質含量空間差異明顯,呈明顯的斑塊化和島狀聚集趨勢,這可能與研究區(qū)的土地利用方式和基巖裸露程度有關。

    2.2 表土有機質整體空間格局分析

    地統(tǒng)計學中常用Moran指數(shù)來判斷變量是否在空間中存在聚集特征。研究區(qū)表土有機質全局空間自相關性分析結果顯示,全局Moran指數(shù)Z值得分為2.80,大于臨界值1.96(P<0.01),具有顯著的空間自相關性。進一步對其空間自相關性與空間距離的關系進行分析,各向同性分析結果(圖3A)顯示,隨著滯后距離的增加,空間自相關性由正相關轉向負相關;當滯后距離為0.2 km時,表土有機質Moran指數(shù)最高為0.606,其空間相關性最強;當滯后距離處于1.1 ~ 1.9 km范圍時,表土有機質的空間自相關性最弱,Moran指數(shù)接近0,有機質在空間上呈隨機分布;滯后距離大于2.2 km時,Moran指數(shù)均轉為負值,土壤有機質含量由相對聚集轉向離散分布。

    各向異性分析結果(圖3B)顯示,在90°和135°(西北、東南和正東正西)方向上,在0.15 km處表土有機質具有強烈的正向空間自相關性,在1.3 km處的空間自相關性最弱,而后隨著滯后距離增加,空間自相關性由正相關轉向負相關,結合流域的地形特征來看,主溝的徑流流向為由西北至東南,此方向表土有機質空間自相關性與主溝徑流流向一致。在45° 即東北、西南方向上,表土有機質整體呈正向自相關關系,當距離達到3 km時,空間自相關性達到最大,Moran指數(shù)為0.689,而支溝徑流流向為由東北至西南以及西南至東北方向,此方向表土有機質空間自相關性與支溝徑流流向一致。而在0° 即正南正北方向上,Moran指數(shù)圍繞坐標軸周期性波動,表土有機質的空間自相關性沒有表現(xiàn)出明顯的變化趨勢。綜上,全局空間自相關性的分析結果,可以確定砒砂巖區(qū)表土有機質在空間上存在聚集趨勢,且這種聚集趨勢與流域的徑流流動方向有關,但并不能說明產生聚集的具體位置和聚集機制,需要通過進一步的局部自相關性的分析。

    2.3 表土有機質局部空間格局分析

    表土有機質的局部空間自相關特征可以用Moran散點圖來表示。圖4A為以貝葉斯標準化土壤有機質為X軸,空間滯后向量為Y軸,制作的Moran散點圖,該圖的4個象限分別代表了高值聚集(HH)、低高值異常(LH)、低值聚集(LL)和高低值異常(HL)4種局部關聯(lián)形式,散點圖的斜率即為局部空間自相關的Moran指數(shù)(0.186 1),可以看出圖中大部分散點都分布于HH區(qū)和LL區(qū),表明相鄰點位的土壤有機質差異較小,空間自相關性較強,也表明土壤有機質呈明顯的高值聚集和低值聚集趨勢。相反,分布在二四象限的散點相對較少,說明出現(xiàn)高值和低值聚集的異?,F(xiàn)象的概率較低。

    表土有機質的局部聚集特征可以通過空間關聯(lián)局部指標的表示,計算Moran指數(shù)的Z值,將在顯著性水平(α=0.05)的條件下通過檢驗的為正的Z值區(qū)域標注在圖上。圖4B直觀地反映了土壤有機質高低值的聚集區(qū)域和異常區(qū)域的具體位置,研究流域大部分區(qū)域土壤有機質的局部Moran指數(shù)未達到顯著性水平(α=0.05),空間分布呈隨機分布狀態(tài)。而達到顯著性水平的區(qū)域其土壤有機質含量與鄰近區(qū)域的關聯(lián)性較強,以高值聚集和低值聚集類型為主。此外,還存在少量的高低值聚集異常區(qū)。

    2.4 表土有機質空間自相關性與環(huán)境因子的灰色關聯(lián)分析

    基于表土有機質局部空間自相關特征(圖4),對聚集區(qū)域和異常區(qū)域相應的地形因子和土地利用因子進行統(tǒng)計,見表2。由表2可以看出:聚集區(qū)和異常區(qū)主要分布在海拔1 146.56 ~ 1 289.85 m范圍區(qū)域,其余海拔高度區(qū)域為差異不顯著區(qū)域。其中,高值聚集區(qū)其海拔在1 146.56 ~ 1 220.64 m范圍,地形濕度指數(shù)為3.96 ~ 13.84,坡向特征包括陽坡和平面2類,坡位特征包含溝谷和坡面2類,土地利用方式包含林地類型1類;低值聚集區(qū)其海拔在1 190.00 ~1 260.00 m范圍,地形濕度指數(shù)為4.43 ~ 6.49,坡向特征包括陰坡和平面2類,坡位特征包含溝谷、坡面和山脊3類,土地利用方式包含林地、草地和裸地類型3類;高低值異常區(qū),其海拔在1 162.50 ~ 1 289.85 m范圍,坡向在8.85° ~ 247.30°,地形濕度指數(shù)為3.50 ~14.89,坡向特征包括陽坡、陰坡和平面3類,坡位特征包含溝谷、坡面和山脊3類,土地利用方式包含林地和草地類型2類。綜合來看,高值聚集區(qū)主要出現(xiàn)在流域中部水分條件較好的溝谷且分布著喬木林地的地帶;低值聚集區(qū)主要集中在流域的下部以及出口處水分條件相對較差的坡面的裸露區(qū)域;而高低值聚集的異常區(qū)在流域的各坡位特征上均有分布,主要集中在坡面的草地類型區(qū)。說明高低值聚集異常區(qū)雖然在空間上分布較為隨機,但其產生與局部區(qū)域環(huán)境的轉變有關,如土壤侵蝕引起的地形變化和養(yǎng)分流失。

    土壤有機質空間自相關性與環(huán)境因子具有各自的變化態(tài)勢,對二者間的關系進行定量描述可以應用灰色關聯(lián)分析法來進行分析。表3中給出了表土有機質聚集和異常區(qū)的局部Moran指數(shù)(IL)與地形因子和土地利用因子的灰色關聯(lián)系數(shù)。高值聚集區(qū)地形和土地利用因子與土壤有機質空間自相關性的關聯(lián)系數(shù)均為正值,按關聯(lián)程度大小依次為地形濕度指數(shù)(0.498)>海拔(0.323)>坡向(0.267)>土地利用方式(0.202)>坡位(0.137);低值聚集區(qū)地形和土地利用因子與局部Moran指數(shù)呈正相關關系,關聯(lián)程度呈坡位(0.489)>土地利用方式(0.463)>海拔(0.417)>地形濕度指數(shù)(0.327)>坡向(0.205)的排列關系;而高低值異常區(qū)與IL關聯(lián)程度最大的因子是土地利用方式(0.329),其余依次為坡位、地形濕度指數(shù)、海拔和坡向。綜上可知,地形濕度指數(shù)是土壤有機質高值聚集區(qū)形成的主導因素,坡位因子是土壤有機質低值聚集區(qū)形成的主要因素,而土地利用方式則是干擾土壤有機質高/低值空間聚集的關鍵因素。

    表2 聚集和異常區(qū)地形及土地利用特征統(tǒng)計Table 2 Statistics of topographic characteristics and land use types in cluster and outlier regions

    表3 聚集和異常區(qū)局部Moran指數(shù)與環(huán)境因子灰色關聯(lián)度Table 3 Grey relational grades between local Moran’s I and environmental factors in cluster and outlier regions

    3 討論

    相關研究表明,土壤有機質空間異質性可以通過半變異函數(shù)模型進行描述,本研究得出,砒砂巖區(qū)小流域表土有機質含量的半變異函數(shù)模型為指數(shù)模型,這與薛志婧等[22]的研究結果一致。在此基礎上,本研究加強了土壤有機質空間自相關性以及局部空間自相關性的研究,對局部變異的不穩(wěn)定性進行了分析[23],并結合流域徑流和土壤侵蝕現(xiàn)象對局部變異事件進行了解釋。根據半變異函數(shù)和空間插值可以對土壤空間結構和變異規(guī)律進行描述和預測,但是無法準確反映出發(fā)生變異的具體位置和變異機制,亦不能判別某一環(huán)境因素變異過程中的作用效果[24]。與前人研究有所不同的是,本研究在確定表土有機質半變異函數(shù)最優(yōu)模型為指數(shù)模型的基礎上,對土壤有機質局部空間自相關性進行了研究,得出砒砂巖區(qū)表土有機質空間上呈高值聚集、低值聚集和高/低值異常的狀態(tài),并通過計算空間關聯(lián)局部指標定位了聚集和異常發(fā)生的具體區(qū)域,最終利用灰色關聯(lián)度分析法分析了環(huán)境因素對表土有機質局部自相關性的影響,實現(xiàn)了對砒砂巖區(qū)表土有機質空間變異現(xiàn)象描述的同時,闡述其空間變異的形成機制。

    土壤有機質的積累和分解過程對環(huán)境條件極為敏感,其空間異質性是土壤在自然界中長期演變的結果。相關研究表明,環(huán)境因子對土壤有機質空間變異的影響具有明顯的尺度效應,大尺度的研究認為氣候和地形因素是決定土壤有機質空間分布特征的主導因素,中小尺度的研究則將影響因素歸結為地形和人類活動因素兩方面[25-26]。本研究以砒砂巖區(qū)小流域為研究對象,表土有機質半方差函數(shù)模型的塊基比為60.66%,屬中等程度的空間相關,說明表土有機質空間變異來源于結構性因素和隨機性因素。參考了前人的研究,在小流域尺度且土壤類型一致的前提下,結構性因素主要來源于地形差異,隨機性因素則來源于土地利用方式的演變和土壤侵蝕的干擾[18,27]。本研究中表土有機質空間自相關性和灰色關聯(lián)分析的結果表明,土壤有機質整體的空間自相關性與流域徑流流向有關,局部性的高值和低值聚集區(qū)的形成與地形濕度指數(shù)和坡位有關,而土地利用方式則會影響聚集區(qū)的形成促成異常區(qū)的產生。這與砒砂巖區(qū)的地理特征有關,該區(qū)溝壑密布,侵蝕劇烈,表土細顆粒物質由山脊和坡面隨著徑流的沖刷搬運沉積在溝底地帶,因此表土有機質空間自相關性與徑流流向的關系極為密切,這也是高值聚集區(qū)多形成在溝谷平坦地帶,而低值區(qū)多形成于山脊處和流速較大溝口地帶的原因。自20世紀80年代末起,砒砂巖區(qū)大面積開展人工植被建設,土地利用類型以林地為主,林地大量蓄積的枯枝落葉為有機質的形成提供了豐富的來源[28],所以林地土壤有機質含量高于草地和裸地。因此,在區(qū)域地形要素一致時,土地利用方式的改變會造成相鄰單元土壤有機質的空間差異,從而干擾空間自相關性的穩(wěn)定狀態(tài),在生產實踐中,掌握土壤有機質整體的空間變異規(guī)律以及局部聚集和異常區(qū)形成機制,可以通過適當?shù)娜藶楦蓴_,改善造林區(qū)域的土壤水肥條件,促使生態(tài)修復工作向理想化方向發(fā)展。

    4 結論

    1)砒砂巖區(qū)小流域表土有機質半方差函數(shù)為指數(shù)模型,有機質空間呈明顯的斑塊化和島狀聚集趨勢,總體呈溝道>坡面>山脊的規(guī)律。

    2)砒砂巖區(qū)小流域表土有機質全局空間自相關性與徑流流向關系密切,局部空間自相關特征的高值聚集區(qū)分布溝谷和林地,低值聚集區(qū)分布在水分條件相對較差的裸露坡面,高低值異常區(qū)分布在水分和侵蝕特征多變的坡面草地。

    3)地形因素是促使砒砂巖區(qū)小流域表土有機質高值聚集區(qū)形成的主導因素,坡位對于表土有機質低值聚集區(qū)形成起決定作用,土地利用能夠影響表土有機質高/低值聚集區(qū)的形成。

    4)基于砒砂巖區(qū)表土有機質的空間變異規(guī)律和局部空間自相關特征,建議在生產實踐中,對于土壤養(yǎng)分基礎較差的山脊和陡坡地帶,應以封育禁牧保護天然草地為主;對于水肥條件相對較好的緩坡坡面,可以營造合理密度的灌木林草帶,并配合水平溝和魚鱗坑等坡面徑流調控工程;而對于水肥條件適宜的溝谷地帶和喬木林帶,可以發(fā)展適當?shù)霓r業(yè)生產和林下經濟生產。

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