高潔 武紅旗 李新梅 范燕敏
摘 要:掌握土壤養(yǎng)分及其空間變異性和影響因素,對(duì)于評(píng)價(jià)土壤生產(chǎn)力、指導(dǎo)養(yǎng)分管理具有重要意義。以阜康市農(nóng)區(qū)為研究區(qū),基于1982年、2010年、2018年3個(gè)時(shí)期的土壤養(yǎng)分采樣點(diǎn),運(yùn)用經(jīng)典統(tǒng)計(jì)與地統(tǒng)計(jì)相結(jié)合的方法,揭示了速效鉀在不同時(shí)期的空間變異及等級(jí)變化情況,并探討了自然因素和人為因素等對(duì)其影響。結(jié)果表明:速效鉀總體表現(xiàn)為增加趨勢(shì),呈中等強(qiáng)度空間變異,含量豐富。從影響因素來(lái)看,與海拔、坡度呈顯著負(fù)相關(guān);在不同地貌類型、土壤類型、質(zhì)地間存在顯著性差異;耕地面積對(duì)速效鉀無(wú)顯著影響,地區(qū)生產(chǎn)總值、農(nóng)民人均純收入與速效鉀呈顯著負(fù)相關(guān)。
關(guān)鍵詞:養(yǎng)分;空間變異;影響因素
中圖分類號(hào) S158.9 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A文章編號(hào) 1007-7731(2021)15-0143-05
Analysis of Spatial Variability and Influencing Factors of Available Potassium in Cultivated Soil in Fukang City
GAO Jie1,2 et al.
(1College of Grass and Environmental Sciences, Xinjiang Agricultural University, Urumqi 830052, China; 2Xinjiang Academy of Environmental Protection Science, Urumqi 830011, China)
Abstract: Mastering soil nutrients and their spatial variability and influencing factors is of great significance for evaluating soil productivity and guiding nutrient management. Taking the agricultural area of Fukang City as the research area, based on the soil nutrient sampling points in the three periods of 1982, 2010, and 2018, Using the method of combining classic statistics and geostatistics, it reveals the spatial variability and grade changes of available potassium in different periods. And discuss the influence of natural factors and human factors on it. The results showed that the available potassium showed an overall increasing trend; it showed a moderate spatial variability; its content was abundant; from the perspective of influencing factors, it was significantly negatively correlated with altitude and slope.There are significant differences among different landform types, soil types, and textures. The area of arable land has no significant effect on available potassium, and there is a significant negative correlation between regional GDP and farmers′ per capita net income and available potassium.
Key words: Nutrient; Spatial variability; Influencing factors
土壤養(yǎng)分是農(nóng)作物生長(zhǎng)的必要條件[1],是糧食生產(chǎn)的保障[2]。速效鉀能夠直接影響植物的生長(zhǎng)發(fā)育,是限制農(nóng)作物產(chǎn)量的主要因素之一,也是農(nóng)田土壤最常監(jiān)測(cè)的指標(biāo)之一[3]。在過(guò)去的幾十年里,隨著糧食需求的增長(zhǎng),耕地不斷擴(kuò)張、化肥施用不合理等現(xiàn)象造成環(huán)境問(wèn)題日益加劇,農(nóng)民使用各種化肥對(duì)土壤養(yǎng)分進(jìn)行補(bǔ)充,改變了土壤養(yǎng)分的空間變異性。近年來(lái),學(xué)者們花費(fèi)了大量精力來(lái)評(píng)估土壤養(yǎng)分的空間變異性及影響因素[4-5]。不同地區(qū)土壤養(yǎng)分的空間變異性不同,明確土壤養(yǎng)分變化的制約因素,對(duì)農(nóng)田的有效管理具有重要意義[6]。
國(guó)內(nèi)外諸多學(xué)者利用經(jīng)典統(tǒng)計(jì)與地統(tǒng)計(jì)相結(jié)合的方法,對(duì)土壤養(yǎng)分空間變異性進(jìn)行研究,發(fā)現(xiàn)其與自然因素和人為因素密切相關(guān)[7-9]。土壤母質(zhì)對(duì)土壤形成過(guò)程具有非常重要的作用,對(duì)土壤的形成、性狀和肥力也有顯著的影響[10]。例如,任圓圓等[11]分析了成土母質(zhì)與土壤養(yǎng)分間的關(guān)系,證明兩者存在一點(diǎn)程度的相關(guān)。而地形直接影響土壤養(yǎng)分的空間變異狀況,同地形部位的養(yǎng)分空間變異也會(huì)有所不同。王云強(qiáng)等[12]對(duì)黃土高原的研究表明,地形的復(fù)雜性是造成土壤氮空間變異的主要因素之一。此外,人為因素也起著較大的影響。楊陽(yáng)[13]通過(guò)對(duì)秸稈還田下休耕輪作對(duì)土壤養(yǎng)分進(jìn)行分析,結(jié)果表明,秸稈還田下休耕輪作土壤養(yǎng)分含量明顯高于常規(guī)耕作模式。
目前,針對(duì)研究區(qū)土壤養(yǎng)分變化情況的研究早已存在[14-16],但仍基于短時(shí)段內(nèi),且較多針對(duì)的是土壤有機(jī)質(zhì)等,而鮮見(jiàn)有對(duì)速效鉀的研究,且缺乏長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)分析,對(duì)其影響因子的量化分析也較為缺乏。鑒于此,本研究以耕地土壤速效鉀為變量,采用傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)、地統(tǒng)計(jì)、相關(guān)性分析、單因素方差等分析方法,對(duì)各因子進(jìn)行量化,在分析空間變異性的同時(shí),對(duì)自然因素、人為因素也進(jìn)行了探討,以期為該地區(qū)土壤速效鉀調(diào)控、生態(tài)環(huán)境與農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展提供參考.
1 材料與方法
1.1 研究區(qū)概況 阜康市位于天山北麓,準(zhǔn)噶爾盆地南緣,地處東經(jīng)87°46′~88°44′,北緯43°45′~45°30′,為典型的干旱區(qū)綠洲荒漠帶,溫帶大陸性干旱氣候。地形南高北低,海拔450~5445m,晝夜溫差大,年均氣溫8.2℃,年均降雨量205mm。研究區(qū)位于阜康市中部耕地,屬平原地區(qū),耕地總面積55253.24hm2[17],糧食作物以小麥為主。
圖1 農(nóng)田采樣點(diǎn)分布
1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源 共獲取1982年樣點(diǎn)數(shù)據(jù)414個(gè),主要來(lái)源于阜康市第二次土壤普查數(shù)據(jù)及土壤類型圖,通過(guò)矢量化獲得;2010年獲得樣點(diǎn)數(shù)據(jù)273個(gè),來(lái)源于測(cè)土配方施肥數(shù)據(jù);2018年樣點(diǎn)數(shù)據(jù)共90個(gè),數(shù)據(jù)來(lái)源于農(nóng)業(yè)農(nóng)村部阜康市耕地質(zhì)量變更調(diào)查項(xiàng)目[18]。其他數(shù)據(jù)包括阜康市行政區(qū)劃圖、1949—2008年《昌吉六十年》、1989—2018年《新疆統(tǒng)計(jì)年鑒》[17]。
1.3 數(shù)據(jù)處理 以阜康市2018年土地利用現(xiàn)狀圖為基礎(chǔ),獲取耕地邊界。以3倍標(biāo)準(zhǔn)差原則對(duì)數(shù)據(jù)異常值進(jìn)行剔除,利用SPSS 19軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行K-S檢驗(yàn)、描述性統(tǒng)計(jì)、相關(guān)性分析等,對(duì)不符合正態(tài)分布的數(shù)據(jù)采用Minitab 17軟件進(jìn)行Box-Cox轉(zhuǎn)換,GS+進(jìn)行半方差函數(shù)分析,ArcGIS10.2對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行插值,采用交叉驗(yàn)證(Cross-Validation)的方法驗(yàn)證模型精度,根據(jù)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)阜康市各時(shí)期養(yǎng)分進(jìn)行分級(jí)。
1.3.1 半方差函數(shù) 半方差函數(shù)值是由一系列不連續(xù)的點(diǎn)組成,可采用擬合函數(shù)對(duì)屬性值進(jìn)行擬合,擬合的曲線稱半方差函數(shù)模型[19-20],具體函數(shù)表達(dá)式如下:
r(h)=[12N(h)i=1N(h)[Z(Xi)-Z(xi+h)]2] (1)
式中,r(h)為擬合的半變異函數(shù),h為采樣點(diǎn)間隔,N(h)表示以h為間距的樣點(diǎn)對(duì)數(shù),Z(xi)和Z(xi+h)為隨機(jī)變量xi、xi+h在空間位置上的取值。
1.3.2 普通克里格插值 普通克里格是克里格插值法中應(yīng)用最廣泛的方法之一[21-22],以半變異函數(shù)理論為基礎(chǔ),進(jìn)行無(wú)偏最優(yōu)估計(jì)的一種方法,公式如下:
Z(X0)=[I=1hλZ(XI)] (1-2)
式中:Z(XI)是實(shí)測(cè)值,Z(X0)是未知點(diǎn)X0上的最優(yōu)估計(jì)值。
2 結(jié)果與分析
2.1 土壤養(yǎng)分基本統(tǒng)計(jì)特征 從表1可以看出,速效鉀含量各時(shí)期呈不同程度的增加,整體較豐富,1982—2010年速效鉀含量增加13.37mg/kg,2010—2018年增加14.249mg/kg,增長(zhǎng)率12.71%。變異系數(shù)在10%~100%,呈中等強(qiáng)度的空間變異。利用K-S檢驗(yàn)法判斷數(shù)據(jù)是否符合正態(tài)分布,對(duì)不符合正態(tài)分布的數(shù)據(jù)利用spss 19、Minitab 17等軟件進(jìn)行轉(zhuǎn)換,使其符合正態(tài)分布。通過(guò)對(duì)比數(shù)據(jù)類型的正態(tài)分布情況,以提高p值的能力為參考,選取符合正態(tài)分布的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析(見(jiàn)表2)。
2.2 土壤養(yǎng)分空間結(jié)構(gòu)特征 由表3可知,速效鉀各時(shí)期Z值均大于1.96,具有空間相關(guān)性,Moran′I指數(shù)值都大于0,空間正相關(guān),擬合最優(yōu)模型為指數(shù)模型和高斯模型,1982年速效鉀擬合精度最高,R2為0.8。塊金系數(shù)值都在25%~75%,具有中等強(qiáng)度的相關(guān)性,表明結(jié)構(gòu)性因子對(duì)養(yǎng)分的影響減弱,隨機(jī)性因子如施肥、種植結(jié)構(gòu)、灌溉方式等影響增強(qiáng),各時(shí)期半方差函數(shù)結(jié)果與Morans′I指數(shù)一致,速效鉀先減弱后增加。
2.3 土壤養(yǎng)分空間分布特征 依據(jù)“全國(guó)第二次土壤普查養(yǎng)分分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)”對(duì)速效鉀進(jìn)行普通克里格插值,對(duì)各時(shí)期養(yǎng)分進(jìn)行分級(jí),結(jié)果見(jiàn)表4。由表4可知,速效鉀各時(shí)期含量均集中在200mg/kg以上,占比大于79%。從圖2也可以看出,各時(shí)期速效鉀變化以一級(jí)變化為主,其余變化不大,含量豐富,能滿足作物生長(zhǎng)的需要。
2.4 不同影響因素對(duì)土壤養(yǎng)分的影響
2.4.1 地形與土壤養(yǎng)分的相關(guān)性 對(duì)地形因子進(jìn)行相關(guān)性分析(表5)可得,速效鉀與海拔、坡度呈顯著負(fù)相關(guān)。阜康市整體地形南高北低,隨海拔降低,牲畜數(shù)量、植物種群數(shù)量增多,灌溉方式由漫灌變?yōu)榈喂?,農(nóng)耕機(jī)械水平發(fā)達(dá),水熱充足,保肥能力強(qiáng),導(dǎo)致海拔較低的平原地區(qū)土壤養(yǎng)分含量較高。坡度與速效鉀呈顯著負(fù)相關(guān),坡度增大,土壤更容易受徑流的影響,速效鉀流失,此外,由于采樣點(diǎn)集中在耕地平原區(qū),地形較平緩,因此坡向、曲率變化對(duì)速效鉀影響并不顯著。
2.4.2 其他結(jié)構(gòu)性因素對(duì)養(yǎng)分的影響 為充分掌握速效鉀含量變化的影響因子,對(duì)地貌類型、土壤類型、耕層質(zhì)地進(jìn)行了單因素方差分析,其結(jié)果見(jiàn)表6。由表6可知,速效鉀在不同地貌類型、不同土壤類型、不同質(zhì)地間存在顯著性差異。從地貌類型來(lái)看,養(yǎng)分含量在沖洪積扇中部含量最高,從土壤類型來(lái)看,速效鉀在潮土中含量最高。
了地區(qū)生產(chǎn)總值、耕地面積、農(nóng)民人均純收入3個(gè)指標(biāo)與養(yǎng)分進(jìn)行相關(guān)性分析,其結(jié)果見(jiàn)表7。由表7可知,耕地面積對(duì)速效鉀無(wú)顯著影響,地區(qū)生產(chǎn)總值、農(nóng)民人均純收入與速效鉀呈顯著負(fù)相關(guān)。
2.4.4 經(jīng)濟(jì)發(fā)展與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)養(yǎng)分影響 在相關(guān)性分析的基礎(chǔ)上對(duì)阜康市近40年產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化、人均收入進(jìn)行統(tǒng)計(jì)調(diào)查,其結(jié)果見(jiàn)圖3。由圖3可知,自1982年以來(lái),阜康市地區(qū)生產(chǎn)總值與各產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)展迅速,第二產(chǎn)業(yè)比重最大,發(fā)展最快。工業(yè)化和城鎮(zhèn)化快速發(fā)展使第二產(chǎn)業(yè)高于其他產(chǎn)業(yè),導(dǎo)致地多人少,荒地不斷增加,土壤養(yǎng)分不斷減少,耕地質(zhì)量逐漸下降。同時(shí),農(nóng)民收入的不斷增加,可能伴隨著對(duì)耕地的過(guò)度消耗,由于農(nóng)民對(duì)可持續(xù)耕地利用的觀念淡薄,通常采取增施化肥的措施來(lái)維持高產(chǎn),但僅在短期內(nèi)產(chǎn)生影響,最終會(huì)導(dǎo)致土壤養(yǎng)分失衡。
3 結(jié)論
本研究運(yùn)用傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)、地統(tǒng)計(jì)學(xué)等方法,依托ArcGIS、GS+、Minitab等軟件平臺(tái),揭示了阜康市速效鉀養(yǎng)分變化規(guī)律情況,得出以下結(jié)論:
(1)1982—2018年速效鉀呈上升趨勢(shì)。對(duì)土壤養(yǎng)分空間相關(guān)性進(jìn)行分析,運(yùn)用GS+擬合最優(yōu)半方差函數(shù),主要擬合模型為指數(shù)模型和球狀模型。表現(xiàn)為中等強(qiáng)度的空間變異。各時(shí)期Z值均大于1.96,Morans′I指數(shù)大于0,空間正相關(guān)。
(2)對(duì)速效鉀進(jìn)行空間插值,數(shù)據(jù)進(jìn)行分級(jí)統(tǒng)計(jì),可知,速效鉀變化以一級(jí)變化為主。含量在200mg/kg以上,占79%,含量豐富,能滿足作物生長(zhǎng)的需要。
(3)速效鉀與坡度、海拔呈顯著負(fù)相關(guān)。對(duì)土壤類型、地貌類型、耕層質(zhì)地進(jìn)行單因素方差分析,表現(xiàn)出顯著性差異。從地貌類型來(lái)看,速效鉀含量在沖洪積扇中部含量最高,從土壤類型來(lái)看,速效鉀在潮土中含量最高,從耕層質(zhì)地來(lái)看,速效鉀在粘壤土中含量最高。對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素進(jìn)行分析,耕地面積對(duì)速效鉀無(wú)顯著影響,地區(qū)生產(chǎn)總值、農(nóng)民人均純收入與速效鉀呈顯著負(fù)相關(guān)。
參考文獻(xiàn)
[1]張丹,羅格平,許文強(qiáng),等.新疆耕地土壤養(yǎng)分時(shí)空變化[J].干旱區(qū)地理,2008,31(2):254-263.
[2]趙明松,李德成,張甘霖,等.1980—2010 年安徽省耕地表層土壤養(yǎng)分變化特征[J].土壤,2018,50(1):173-180.
[3]Khan A K,Lu G Y,Ayaz M.Phosphorus efficiency,soil phosphorus dynamics and critical phosphorus level under long-term fertilization for single and double cropping systems[J].Agriculture,Ecosystems And Environment.2018,256:1-11.
[4]Shukla A K.Spatial variability of soil micronutrients in the intensively cultivated Trans-Gangetic Plains of India[J].Soil and Tillage Research,2016,163:282-289.
[5]Li Q,Luo Y,Wang C.Spatiotemporal variations and factors affecting soil nitrogen in the purple hilly area of Southwest China during the 1980s and the 2010[J].Science of The Total Environment,2016,547:173-181.
[6]Liu R,Xu F,Yu W W,et al.Analysis of field-scale spatial correlations and variations of soil nutrients using geostatistics[J].Enviromental Monitoring And Assessment,2016,188(2):126.
[7]余世鵬,楊勁松,劉廣明,等.我國(guó)不同水熱梯度帶農(nóng)田土壤速效鉀含量的時(shí)刻變異特[J].灌溉排水學(xué)報(bào),2011,30(2):1-4,64.
[8]ZHANG Shaoliang,HUFFMAN T,ZHANG Xingyi,et al.Spatial distribution of soil nutrient at depth in black soil of Northeast China:a case study of soil available phosphorus and total phosphorus[J].Journal of Soils and Sediments,2014,14 (11):1775-1789.
[9]李龍,姚云峰,秦富倉(cāng).黃花甸子流域土壤全氮,速效磷,速效鉀的空間變異[J].生態(tài)學(xué)雜志,2015,34(2):373-379.
[10]姜悅.近30年銅川市土壤養(yǎng)分時(shí)空變異分析[D].西安:西北農(nóng)林科技大學(xué),2014:21-25.
[11]任圓圓,張學(xué)雷,李笑瑩,等.河南省成土母質(zhì)與土壤空間分布多樣性的特征[J].土壤學(xué)報(bào),2019,56(6):1309-1320.
[12]王云強(qiáng),張興昌,李順姬,等.小流域土壤礦質(zhì)氮與地形因子的關(guān)系及其空間變異性研究[J].環(huán)境科學(xué),2007,14:1567-1572.
[13]楊陽(yáng).秸稈還田條件下休耕輪作對(duì)玉米農(nóng)田土壤團(tuán)聚體及其養(yǎng)分的影響[D].吉林:中國(guó)科學(xué)院大學(xué)(中國(guó)科學(xué)院東北地理與農(nóng)業(yè)生態(tài)研究所),2019:55-59.
[14]木提阿吉·烏買爾,范燕敏,武紅旗,等.基于GIS的土壤養(yǎng)分含量變化研究——以阜康市為例[J].農(nóng)業(yè)網(wǎng)絡(luò)信息,2017,258(12):27-32.
[15]馬媛,塔西甫拉提·特依拜,貢璐,等.新疆阜康土壤微量元素的空間變異分析[J].蘭州大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2007,43(2):15-19.
[16]喬娟峰,熊黑鋼,王小平,等.新疆阜康荒地土壤有機(jī)質(zhì)高光譜特征及其反演模型研究[J].干旱地區(qū)農(nóng)業(yè)研究,2018,36(5):207-214.
[17]新疆區(qū)統(tǒng)計(jì)局.新疆統(tǒng)計(jì)年鑒[M].新疆:新疆統(tǒng)計(jì)出版社.1989-2018:61-69.
[18]高潔,武紅旗,李新梅,等.近40年阜康市耕層土壤養(yǎng)分變化特征[J].西南農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào),2020,33(10):2294-2302.
[19]賈振宇,張俊華,丁圣彥,等.基于GIS和地統(tǒng)計(jì)學(xué)的黃泛區(qū)土壤磷空間變異——以周口為例[J].應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào),2016,27(4):1211-1220.
[20]齊璐.陜西省商洛市耕地土壤養(yǎng)分空間變異及其地力評(píng)價(jià)[D].西安:西北農(nóng)林科技大學(xué),2018:30-35.
[21]DAI F Q,ZHOU Q G,L?Z Q,et al.Spatial prediction of soil organic matter content integrating artificial neural network and ordinary Kriging in Tibetan Plateau[J].Ecological Indicators,2014,45:184-194.
[22]高琳,陳曉遠(yuǎn),林昌華,等.基于ArcGIS韶關(guān)市香芋土壤養(yǎng)分空間變異特征研究[J].西南農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào),2018,31(5):1025-1031.
(責(zé)編:張宏民)