黃淮海旱作區(qū)土壤壓實度空間分布特征及其影響因素

李 勇，趙云澤，勾宇軒，黃元仿,2

黃淮海旱作區(qū)土壤壓實度空間分布特征及其影響因素

李 勇1，趙云澤1，勾宇軒1，黃元仿1,2※

（1. 中國農(nóng)業(yè)大學土地科學與技術(shù)學院，北京 100193；2. 自然資源部農(nóng)用地質(zhì)量與監(jiān)控重點實驗室，北京 100193）

為探究旱作區(qū)農(nóng)田不同層次土壤壓實度特征，基于2017年采集的255個土壤樣品，運用Mann-Kendall突變檢驗法、地統(tǒng)計學和冗余分析等方法，探究黃淮海旱作區(qū)耕作層和壓實層空間分布特征，分析不同層次的土壤壓實度的空間變異特性及影響因素，并提出了最佳土壤壓實度范圍。研究結(jié)果表明：旱作區(qū)耕作層和壓實層厚度均呈現(xiàn)由北向南遞增的趨勢，耕作層最大厚度可達22.50 cm，最低僅有10.21 cm；壓實層厚度最大可達17.50 cm，最小值也達到7.50 cm。從不同層次來看，耕作層和壓實層的壓實度具有空間分布一致性，耕作層壓實度高值區(qū)主要分布在河南省東部、安徽北部及河北北部地區(qū)，最大值可達87.68%以上，低值區(qū)則主要集中在山東西北部以及河北南部地區(qū)。和壓實層壓實度相比，耕作層壓實度是影響糧食產(chǎn)量的主要因素，且在70%～80%時獲得較高產(chǎn)量。分析表明，土壤壓實度受到年降水量、平均氣溫、土壤自然屬性等環(huán)境因子和機械耕作等人為因素綜合作用的影響。研究結(jié)果可為黃淮海農(nóng)田土壤壓實情況的改善及管理措施的科學制定提供理論支撐。

土壤；耕作；旱作區(qū)；壓實度；耕作層；壓實層

0 引 言

隨著農(nóng)業(yè)機械化的發(fā)展，土壤壓實已成為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中愈發(fā)嚴重的問題。通常認為，土壤壓實導致土壤通氣性變差，飽和導水率降低，土壤穿透阻力變大，影響土壤的碳氮循環(huán)以及生物多樣性[1-2]，阻礙作物根系生長，最終導致作物的減產(chǎn)[3]。

國內(nèi)針對土壤壓實情況進行了很多研究，但主要是圍繞土壤穿透阻力和土壤容重等多個指標開展，主要集中在農(nóng)田土壤容重和穿透阻力的空間分異特征及影響因素、穿透阻力對作物產(chǎn)量和品質(zhì)的影響及不同耕作措施對穿透阻力的影響等方面[4-7]。有研究證明此類指標受土壤含水量和有機質(zhì)含量等諸多因素的影響較大[8]，不同區(qū)域之間變異性較強，且單個指標不能充分反映農(nóng)田土壤壓實情況[9-10]。因此，為了更高效評估不同土壤類型的壓實情況，H?kansson等[9]提出了利用土壤壓實度（Degree of Compactness，DC）描述土壤的壓實狀態(tài)及其與作物生長的關(guān)系，即實際土壤容重（b）與土壤參考容重（b-ref）的比率[11]，被稱為“評估土壤物理結(jié)構(gòu)質(zhì)量的高級綜合參數(shù)”。國外學者已系統(tǒng)研究了土壤壓實度與土壤類型、土壤物理性質(zhì)、耕作措施及作物產(chǎn)量之間的關(guān)系，但主要是集中在田塊尺度。H?kansson等[11]研究了瑞典農(nóng)田土壤壓實情況，結(jié)果表明土壤質(zhì)地對土壤壓實度沒有顯著影響，并提出了作物生長的最佳土壤壓實度；Suzuki等[12]研究了免耕條件下6種土壤類型的土壤壓實度影響因素及其與大豆產(chǎn)量的關(guān)系，結(jié)果表明黏粒含量對土壤壓實度影響不顯著，并提出淋溶土和老成土最佳壓實度為82%，氧化土最佳壓實度為85%。Lipiec等[13]研究了波蘭兩種土壤類型的壓實度與春大麥生長的關(guān)系，結(jié)果表明當壓實度大于88%時，大麥產(chǎn)量急劇下降；Riley等[14]在研究挪威土壤壓實度與谷物產(chǎn)量關(guān)系時發(fā)現(xiàn)，壓實度比容重、孔隙度更能反映作物生長條件的優(yōu)良程度；Oliveira等[15]研究發(fā)現(xiàn)，不同土壤類型的大豆生長最優(yōu)土壤壓實度在80%～85%之間，而不同土壤類型土壤穿透阻力的臨界值差異性很大。

綜上所述，土壤壓實度能夠直接高效地反映農(nóng)田土壤壓實情況，且在一定程度上可以作為糧食產(chǎn)量的預警指標。已有研究主要集中在田塊尺度，缺少對于較大尺度土壤壓實度的研究。因此，基于土壤壓實度所受影響因素較少且具有高效評價農(nóng)田管理對土壤結(jié)構(gòu)和作物生長發(fā)育影響的能力，針對黃淮海旱作區(qū)區(qū)域跨度廣、土壤壓實情況不清及影響因素復雜等特點，本文擬以土壤壓實度為研究對象，研究農(nóng)田不同土壤層次的土壤壓實度空間特征及其影響因素，探討區(qū)域耕層土壤壓實度的最佳范圍，以期為黃淮海旱作區(qū)農(nóng)田土壤管理及調(diào)控提供理論及參數(shù)支持。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

基于山東、河南、河北和安徽四省的1 km2網(wǎng)格土地利用現(xiàn)狀圖，根據(jù)有關(guān)坡度分級標準，將地形坡度小于5°且1 km2網(wǎng)格內(nèi)旱地占耕地面積40%以上的區(qū)域定義為旱作區(qū)[16]。區(qū)域涵蓋山東、河南、河北和安徽四省的270個縣（市），涉及總面積約28.12萬km2（圖1）。區(qū)域大部分屬于溫帶大陸性季風氣候，年均溫度和年降水量由南向北隨緯度增高而遞減，年均溫度13～15 ℃，10 ℃以上活動積溫3 800～5 300℃，年均降水量500～1 000 mm，降水年際間變化較大且多集中在夏季。年平均日照時數(shù)2 300～2 800 h，基本滿足一年兩熟或兩年三熟作物的種植。研究區(qū)地貌屬于由黃河、淮河和海河等河流沉積作用形成的沖積扇平原，成土母質(zhì)主要為第四紀沉積物及近代河流的洪積物和沖積物等，形成了以潮土、褐土為主的各類土壤。區(qū)域耕地破碎度較小且耕作條件良好，主要種植玉米、小麥和大豆等作物，是中國重要的旱作作物種植區(qū)和商品糧基地。

1.2 樣品采集分析

1.2.1 樣品采集

研究區(qū)采用網(wǎng)格布點（15 km×15 km）并抽取旱地斑塊，并結(jié)合土壤類型進行分層抽樣，抽樣時考慮種植體系、種植面積和集中連片度等因素，根據(jù)以上抽樣布點原則共布設(shè)255個樣點，其中潮土163個，褐土55個，砂姜黑土37個，土壤樣品采集于2017年5—6月，每個采樣點按0～10、>10～20、>20～30、>30～40 cm四層采集樣品，共計1 020個土壤樣品。

1.2.2 調(diào)查指標與方法

0～40 cm土壤穿透阻力（Penetration Resistance，PR）測量采用SC-900緊實度儀（美國Spectrum Technologies），土壤容重（Bulk Density，BD）測定采用環(huán)刀法（體積100 cm3），土壤顆粒組成采用Mastersizer 3000激光粒度儀（英國Malvern Panalytical）測定，土壤有機質(zhì)（Soil Organic Matter，SOM）采用重鉻酸鉀外加熱法；基于土壤穿透阻力，采用Mann-Kendall突變檢驗法[17]測定耕作層厚度、壓實層厚度，并分別計算耕作層穿透阻力、壓實層穿透阻力、耕作層壓實度和壓實層壓實度。

土壤參考容重采用Jones[18]提出的根系生長臨界容重下限值的方程計算。

式中b-ref表示土壤參考容重，g/cm3；clay表示黏粒質(zhì)量分數(shù)，%。Asgarzadeh等[19-20]研究發(fā)現(xiàn)，通過普氏標準試驗和標準壓實試驗（單軸200 kPa壓力）得到的b-ref和使用方程（1）計算得到的b-ref之間存在較強的線性關(guān)系，且其與土壤的黏粒含量密切相關(guān)。因此本文使用方程式（1）來描述研究中的土壤中的b-ref。

土壤壓實度（DC）的計算公式如下：

式中DC表示土壤壓實度，%；b表示土壤容重，g/cm3。

1.3 數(shù)據(jù)分析

1.3.1 Mann-Kendall（M-K）突變檢驗

M-K方法是一種非參數(shù)檢驗方法，可用于檢測統(tǒng)計變量的變化趨勢，并確定數(shù)據(jù)序列中發(fā)生突變的位置。因此，本研究根據(jù)各采樣點穿透阻力在土壤剖面的變化特征，應用M-K突變檢驗判斷土壤穿透阻力發(fā)生突變的位置，從而確定耕作層厚度及壓實層的位置。但由于在垂直空間序列中穿透阻力數(shù)據(jù)間的相關(guān)性會影響M-K檢驗的結(jié)果，所以在應用該方法前應先采用去趨勢預置白法對數(shù)據(jù)進行處理，主要采用的方法為一階差分法[21]。公式如下：

式中Y為不含趨勢的新序列，X為土壤穿透阻力原始數(shù)據(jù)序列；為序列長度；T為穿透阻力原始數(shù)據(jù)序列的趨勢序列，同時定義統(tǒng)計量t為

式中n表示樣本x>x(<)的數(shù)量，1≤≤?1，1≤≤；在原序列獨立的假設(shè)下，統(tǒng)計量t的均值和方差分別為

式中為新序列Y的序列長度。將以上公式的t標準化，得到

通過信度檢驗得出()曲線其是否有明顯的變化趨勢；并應用于到反序列中，計算得到另一條曲線′()，兩條曲線交點確定為突變點；值為標準化值，如果交點在置信區(qū)間內(nèi)，表示該點在本數(shù)據(jù)序列中突變顯著；反之，說明突變不顯著，所述置信區(qū)間為–1.96<<1.96。將確定發(fā)生突變點的序列順序轉(zhuǎn)換為相應的土層深度，并將相應的穿透阻力數(shù)值與之對應，最終得到采樣點耕作層厚度。同時，以穿透阻力發(fā)生突變的深度作為壓實層的上邊界，以突變區(qū)穿透阻力的最大值作為壓實層的下邊界，計算壓實層的厚度。進一步計算不同層次的土壤壓實度。

1.3.2 冷熱點分析

1）全局空間自相關(guān)

全局莫蘭指數(shù)（Moran’s I，）能夠識別空間要素整體的空間自相關(guān)性。本研究基于ArcGIS 10.5平臺，運用全局莫蘭指數(shù)計算研究區(qū)土壤壓實度空間自相關(guān)程度，公式為

式中為研究單元數(shù)量；z為研究單元土壤壓實度與總體平均值的偏差；z為研究單元土壤壓實度與總體平均值的偏差；為研究單元和之間的空間權(quán)重矩陣；0為空間權(quán)重矩陣中所有元素的和。

標準化Z值常用于檢驗全局莫蘭指數(shù)的顯著性水平，公式為

式中E[]為的理論期望值；var[]為的理論方差。的取值介于[–1, 1]，在給定顯著性水平下，若>0，表明存在正的空間自相關(guān)，土壤壓實度呈現(xiàn)空間聚合特征；若<0，表明存在負的空間自相關(guān)，土壤壓實度呈現(xiàn)空間離散特征。當|>1.96（<0.05）時，表明研究區(qū)土壤壓實度存在顯著的空間自相關(guān)性。

2）熱點分析

為了有效表征研究對象聚集或分散發(fā)生的具體空間位置，因而采用熱點分析來識別壓實層和耕作層的冷熱點空間分布格局。因此引入了Getis-OrdG*得分，并在ArcGIS 10.5中進行了計算。公式為

1.3.3 解釋度計算公式

基于Canoco5.0軟件，通過方差分解分析功能（Variance Partitioning Analysis，VPA）確定指定的各解釋變量對響應變量變化的解釋比例，即各影響因素對因變量的解釋度。計算公式如下：

式中為解釋變量的矩陣；為響應變量矩陣；var()為的方差；(|)為在條件下的期望值；var(|)為在條件下的方差。

1.3.4 數(shù)據(jù)處理

糧食產(chǎn)量和農(nóng)業(yè)機械總動力數(shù)據(jù)來源各縣市2017年統(tǒng)計年鑒，降雨和溫度數(shù)據(jù)來自中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)（http://data.cma.cn/）。數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析在Microsoft Excel 2016和SPSS 23.0中完成；應用SPSS23.0軟件對數(shù)據(jù)進行正態(tài)分布檢驗、方差分析和相關(guān)性分析；應用Cacono 5進行冗余分析；應用ArcGIS 10.5軟件中的空間分析工具進行制圖。ArcGIS插值制圖數(shù)據(jù)均符合正態(tài)分布，冗余分析數(shù)據(jù)均進行標準化處理。

2 結(jié)果與分析

2.1 土壤基本物理性質(zhì)特征

采用SPSS 23.0軟件，對研究區(qū)各層土壤基本物理性質(zhì)進行統(tǒng)計分析（表1）。不同層次的土壤質(zhì)地均為粉砂質(zhì)壤土。隨著土層深度的增加，砂粒含量略有降低，而黏粒和粉粒含量略有提高，但不同層次間差異性均不顯著。和10～20、>20～30和>30～40 cm的土壤容重相比，0～10 cm的土壤容重較小。表層0～10 cm與>10～40 cm的土壤容重存在顯著性差異（<0.05）。和其他層次相比，>20～30 cm土層具有最大的土壤壓實度，為83.21%。0～10 cm土層顯著小于>10～40 cm土層的土壤壓實度（<0.05），其中>20～30 cm土層具有最大的土壤壓實度均值為83.21%，但與>30～40 cm土層壓實度差異不顯著。土壤穿透阻力的變異規(guī)律和土壤壓實度相似，>20～30 cm土層具有最大的土壤穿透阻力為2 360.77 kPa，0～10 cm土層土壤穿透阻力最小為476.06kPa。不同土層有機質(zhì)含量差異性顯著（<0.05），且隨著土層深度的增加顯著降低。

表1 不同土層土壤物理性質(zhì)的描述性統(tǒng)計特征

注：不同小寫字母代表不同土層間差異達顯著水平（<0.05）。下同。

Note: Different lowercase letters represent significant differences among different soil depths (<0.05). Same as below.

2.2 土壤壓實度空間分布特征

2.2.1 耕作層和壓實層空間分布厚度特征

由圖2可知，耕作層厚度在河南和安徽北部區(qū)域呈現(xiàn)明顯的空間聚集特征。耕作層較薄的區(qū)域主要集中在安徽北部，平均耕作層厚度為13.97 cm，最小耕作層厚度為10.21 cm，耕作層較厚區(qū)域主要集中在河南省，耕作層平均厚度為19.31 cm，最大值達到22.50 cm。壓實層較薄的區(qū)域主要分布在河北省和山東省西北部，最小值為7.50 cm，而壓實層較厚區(qū)域分布在安徽北部，平均厚度為12.38 cm，最大厚度可達17.50 cm。研究區(qū)河北省和山東省農(nóng)田具有“耕作層厚，壓實層薄”的特點，而安徽省北部區(qū)域整體呈“耕作層較薄，壓實層較厚”的特點。

2.2.2 耕作層和壓實層土壤壓實度空間分布特征

通過ArcGIS空間分析工具分別計算研究區(qū)耕作層和壓實層土壤壓實度的全局莫蘭指數(shù)（），并對其進行顯著性檢驗。結(jié)果表明耕作層和壓實層的土壤壓實度均為正值，分別為0.53和0.41，表明研究區(qū)土壤壓實度整體分布呈現(xiàn)空間聚合特征，但存在一定的波動性。耕作層和壓實層的土壤壓實度的標準化值均大于顯著性檢驗臨界值1.96（<0.05），表明研究區(qū)耕作層和壓實層的土壤壓實度存在較明顯的空間自相關(guān)性。

農(nóng)田土壤壓實度對作物的生長具有重要的影響[12-15]，因此探究不同層次土壤壓實度具有重要意義。從圖3可以看出，研究區(qū)不同層次的土壤壓實度均呈現(xiàn)東北、西南高及中部低的趨勢，空間變化具有相似性。從耕作層土壤壓實度空間分布可知，壓實度高值區(qū)主要分布在河南省東部、安徽北部及河北東部地區(qū)，均達到80.00%以上，最大值可達到87.68%，低值區(qū)則主要集中在山東西部以及河北中部地區(qū)，最小值為69.60%；和耕作層相比，壓實層土壤壓實度相對較高，整個研究區(qū)壓實度均在75.00%以上，且壓實度大于80.00%的區(qū)域占比85%以上，壓實度最高值達到88.98%。整體上看，安徽、河北北部及河南旱作區(qū)耕作層和壓實層壓實度均呈現(xiàn)較高的特點，而山東和河北東南旱作區(qū)則相反。

2.2.3 壓實度和產(chǎn)量相關(guān)性分析

由圖4可看出，糧食單產(chǎn)隨著土壤壓實的增大而減小（<0.05）。依照全國耕地類型區(qū)、耕地地力等級劃分標準，將研究區(qū)產(chǎn)量劃分為高產(chǎn)（>9 000 kg/hm2）、中產(chǎn)（6 000～9 000 kg/hm2）和低產(chǎn)（<6 000 kg/hm2）三種標準[22]，不同產(chǎn)量相對應的土壤壓實度存在顯著差異性（圖4）。根據(jù)產(chǎn)量劃分標準，當糧食單產(chǎn)達到中高產(chǎn)標準時，土壤壓實度范圍小于80.00%；而當土壤壓實度超過80.00%時，糧食單產(chǎn)低于6 000 kg/hm2，即僅達到低產(chǎn)標準。有研究表明，耕作層、壓實層厚度及其穿透阻力等耕層結(jié)構(gòu)特征對糧食產(chǎn)量也有較大影響[22]，因此，為了探究其對糧食產(chǎn)量的影響差異，選取耕作層厚度、壓實層厚度、耕作層穿透阻力、壓實層穿透阻力與土壤壓實度等耕層結(jié)構(gòu)指標與糧食單產(chǎn)進行冗余分析，得到對糧食單產(chǎn)影響的二維排序圖（圖5），在排序圖中，糧食單產(chǎn)用實線表示，各影響因素用虛線表示；箭頭連線的長短表示糧食單產(chǎn)與影響因素關(guān)系的大小，箭頭連線越長相關(guān)性越大，反之則越小；虛線與實線的夾角表示影響因素和糧食單產(chǎn)相關(guān)系數(shù)的大小。夾角在0°～90°時，表示兩個變量直接呈正相關(guān)；夾角在90°～180°時，二者之間呈負相關(guān)，當夾角為90°時，表示二者沒有相關(guān)關(guān)系。各種耕層特征指標對糧食單產(chǎn)的共同解釋度為30.11%。從圖5可以看出，糧食單產(chǎn)與耕作層壓實度、壓實層壓實度和壓實層厚度呈負相關(guān)，耕作層壓實度對糧食單產(chǎn)的影響顯著大于壓實層厚度和壓實層壓實度。

由表2可知，各個因素對其的影響由大到小依次為耕作層壓實度、壓實層厚度、耕作層厚度、壓實層穿透阻力、壓實層壓實度、耕作層穿透阻力、耕作層厚度。其中耕作層壓實度、壓實層厚度、耕作層厚度和壓實層穿透阻力對糧食單產(chǎn)影響極顯著（<0.01），耕作層穿透阻力和耕作層厚度對糧食單產(chǎn)影響顯著（<0.05）。耕作層壓實度的解釋度為21.10%，說明耕作層土壤壓實度是影響糧食單產(chǎn)的主要土壤屬性因子。

表2 影響因子解釋度及顯著性檢驗

2.3 土壤壓實度的影響因素

2.3.1 不同土壤類型的影響

土壤壓實度的變異程度可用變異系數(shù)的大小來反映，變異系數(shù)小于等于10%時為弱性變異，變異系數(shù)介于10%和100%之間時為中等變異，變異系數(shù)大于等于100%時為強性變異。由表3可知研究區(qū)土壤壓實度變異程度均為弱性變異。研究區(qū)不同土壤層次，不同土壤類型的壓實度具有一定差異性。耕作層土壤壓實度均值由大到小的土壤類型為砂姜黑土、褐土、潮土，三種土壤類型壓實度存在顯著性差異（>0.05），其中砂姜黑土壓實度均值最大，為82.47%，潮土最小，僅為76.33%；與耕作層不同，壓實層土壤壓實度均值由大到小土壤類型依次為潮土、砂姜黑土、褐土，潮土壓實度均值最大為85.91%，褐土壓實度最小為81.74%。潮土與砂姜黑土壓實度差異不顯著，但兩者均與褐土存在顯著性差異（<0.05）。有研究表明，當土壤壓實度約為85.00%時，作物的根系生長將會受到抑制[15]。由此可知，不同層次的砂姜黑土壓實度均較高，會對作物根系生長具有較大的影響，而潮土壓實度僅在深層次土壤中較大。

表3 不同土壤類型的土壤壓實度

2.3.2 土壤屬性及環(huán)境因素的影響

有研究表明，土壤顆粒組成、有機質(zhì)含量是土壤壓實度主要影響因素[12,23]。在本研究中，如表4所示，土壤壓實度除了受以上因素影響外，還受到農(nóng)業(yè)機械總動力和氣候環(huán)境因子的顯著影響。研究表明，年降水量和平均氣溫、農(nóng)業(yè)機械總動力、土壤黏粒等因素和土壤壓實度呈極顯著正相關(guān)（<0.01），而砂粒含量和土壤壓實度呈極顯著負相關(guān)（<0.01），土壤有機質(zhì)含量與土壤壓實度相關(guān)性不顯著。

對各環(huán)境和土壤理化性質(zhì)指標與土壤壓實度進行冗余分析，得到其對土壤壓實度影響的二維排序圖（圖6）。所有影響因素對土壤壓實度的共同解釋度為67.20%，由此可知土壤壓實度主要受這些因素的影響。為了探討各影響因素對土壤壓實度的影響差異，對每個影響因素對土壤壓實度的單獨解釋度進行了分析。由表5可知，各影響因素對土壤壓實度的解釋貢獻度由大到小依次為年降水量、平均溫度、農(nóng)業(yè)機械總動力、砂粒含量、粉粒含量、黏粒含量、土壤有機質(zhì)含量，其中年降水量、平均溫度、機械總動力、砂粒和粉粒含量對土壤壓實度影響極顯著（<0.01），黏粒含量對土壤壓實度影響顯著（<0.05），土壤有機質(zhì)含量對壓實度影響不顯著。年降水量、平均溫度和農(nóng)業(yè)機械總動力是影響土壤壓實度的主要因素。

表4 土壤壓實度與環(huán)境因子之間的相關(guān)分析

Note: **<0.01; *<0.05.

表5 各影響因素解釋貢獻度及顯著性檢驗

3 討 論

3.1 最佳土壤壓實度范圍

研究表明，作物產(chǎn)量隨著耕層土壤壓實度的增大而減小，這是因為較高的土壤壓實度會降低土壤的通氣性，增加土壤穿透阻力，導致土壤結(jié)構(gòu)變差，進而影響作物根系生長發(fā)育和產(chǎn)量[12]。而本文糧食單產(chǎn)具有隨著土壤壓實度增大而降低的趨勢，進一步說明了土壤壓實度過高對糧食產(chǎn)量具有一定的抑制作用，且根據(jù)本文糧食產(chǎn)量等級劃分標準，當土壤壓實度大于80%時，糧食產(chǎn)量則表現(xiàn)為低產(chǎn)標準。另外，由于本研究最小土壤壓實度為70%左右，因此本研究最佳的土壤壓實度范圍在70%～80%之間，這也與Carter[24]的研究一致。也有研究表明，得到最高產(chǎn)量的土壤壓實度范圍在80%～90%之間[12,25-26]，這與本文的研究結(jié)果存在差異。原因一方面是研究區(qū)域的土壤壓實度空間變異性大，不同的采樣點的區(qū)域環(huán)境條件有所差異，導致壓實度范圍有所差異；另一方面是土壤壓實度的計算取決于b-ref的確定方法。Carter[24]發(fā)現(xiàn)應用標準普氏試驗得出土壤參考容重的土壤壓實度范圍在77.5%～84.0%時作物產(chǎn)量較大，Beutler等[25]也發(fā)現(xiàn)氧化土的壓實度為80%時，大豆產(chǎn)量最高；而Lipiec等[26]利用單軸壓力試驗，發(fā)現(xiàn)土壤壓實度大于88%時，作物產(chǎn)量呈現(xiàn)急劇下降的趨勢，Suzuki等[12]得到淋溶土和氧化土的最佳土壤壓實度分別為82%和85%時。而本文的b-ref是通過標準普氏試驗經(jīng)驗模型得到，因此和單軸壓力試驗結(jié)果相比，最佳土壤壓實度范圍相對較低[8]。另外，本研究僅從糧食單產(chǎn)這一宏觀角度探究最佳土壤壓實度范圍，因此在未來研究中，可以通過探究作物生長過程中各種生物性狀，進一步確定最合適的土壤壓實度范圍。

3.2 土壤壓實度的影響因素

土壤壓實度受氣溫、降水等自然環(huán)境以及機械耕作等人為因素的綜合調(diào)控，不同區(qū)域的水熱條件（氣溫、降水）對土壤壓實度有著顯著的影響。在本研究的所有影響因素中年降水量和農(nóng)業(yè)機械總動力是研究區(qū)土壤壓實度的主要影響因素，這也與Raper等[27-28]的研究一致。有研究認為，土壤有機質(zhì)含量和土壤壓實度的呈負相關(guān)關(guān)系[23]，而本研究中發(fā)現(xiàn)，具有較高土壤有機質(zhì)含量的安徽北部地區(qū)土壤壓實度反而較高，一方面原因可能是黃淮海旱作區(qū)整體土壤有機質(zhì)含量太低且范圍較小[12]，對土壤壓實度的影響沒有差異，另一方面可能是安徽北部區(qū)域砂姜黑土分布廣泛，在一定范圍內(nèi)土壤有機質(zhì)含量與砂姜黑土的收縮強度呈正相關(guān)[29]，且年降水量和平均溫度的增大也促使土壤中砂姜的含量的增大[30]，因此造成此部分土壤壓實度較高。高強度的農(nóng)業(yè)機械耕作也是造成土壤壓實的主要因素之一[31]，黃淮海各省辦公廳發(fā)布2020年農(nóng)機總動力將達1億kW左右，主要糧食作物耕種綜合機械化率達80%以上，隨著日益高漲的農(nóng)業(yè)機械化率，土壤壓實也愈發(fā)嚴重，從而導致土壤孔隙度降低、通氣性變差，影響作物的生長和發(fā)育。土壤壓實度和土壤砂粒含量呈負相關(guān)性，這與Suzuki等[12]對不同土地利用方式下土壤壓實度的研究結(jié)果一致，這主要是因為土壤砂粒含量增多使得土壤大孔隙數(shù)量較多，孔隙度較高，因而土壤壓實度較小。另外，不同土壤類型的壓實度也具有顯著性差異，其對同樣農(nóng)田耕作措施和管理方式的敏感性不同[12]，因此在未來的農(nóng)業(yè)土壤管理中應因地制宜，探索符合不同區(qū)域土壤自然條件的農(nóng)業(yè)管理方式。

4 結(jié) 論

1）黃淮海旱作區(qū)耕作層和壓實層具有明顯的空間分異特征，耕作層和壓實層厚度均呈現(xiàn)由北向南遞增的趨勢。耕作層和壓實層土壤壓實度均呈現(xiàn)東北、西南高及中部低的趨勢。河南省和安徽北部旱作區(qū)土壤壓實度較高，而低值區(qū)則主要分布于山東省和河北東部旱作區(qū)。土壤壓實度和糧食單產(chǎn)呈現(xiàn)極顯著負相關(guān)關(guān)系，根據(jù)糧食單產(chǎn)達到中高標準時的土壤壓實度推斷最佳的土壤壓實度范圍為70%～80%。

2）黃淮海旱作區(qū)土壤壓實度受到年降水量、平均氣溫、土壤自然屬性等環(huán)境因子和農(nóng)業(yè)機械耕作等人為因素綜合作用的影響。高強度農(nóng)業(yè)機械耕作是研究區(qū)土壤壓實度較高的主要人為因素，尤其是在河南省旱作區(qū)。因此應合理使用農(nóng)業(yè)機械設(shè)備，優(yōu)化耕作模式，適當進行深耕整地。除人為因素外，年降水量和土壤類型是影響研究區(qū)土壤壓實度的主要環(huán)境因子。

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Spatial distribution characteristics and influence factors of degree of compaction in dry-farming Huang-Huai-Hai Plain of China

Li Yong1, Zhao Yunze1, Gou Yuxuan1, Huang Yuanfang1,2※

(1.,,100193; 2.,,100193,)

Soil compaction is a major cause of physical degradation in agricultural fields. The Degree of Compaction (DC) is a useful parameter to characterize the response of crops to different soils. Taking the degree of compaction as the research object, this study aims to explore the characteristics of soil compaction in the dry-farming Huang-Huai-Hai plain of China.255 soil samples were collected in 2017. Mann-Kendall mutation test, geostatistics, and redundancy analysis were used to investigate the spatial distribution characteristics of the plough and compacted layer in the study area, particularly the spatial variation and influencing factors of the degree of compaction. The influence of compaction on grain yield was determined to preliminarily propose the optimal range for the degree of soil compaction. The results showed that the depth of both ploughed and compacted layers increased from north to south, where the maximum depth of the ploughed layer reached 22.50 cm, and the minimum was only 10.21 cm, whereas, the maximum depth of the compacted layer was 17.50 cm, and the minimum was 7.50 cm. There were significant differences in the degree of soil compaction in different regions. Specifically, the degree of compaction in the compacted layer was significantly higher than that of the ploughed layer. Nevertheless, there was spatial consistency in the degree of compaction of the ploughed and compacted layers. In the ploughed layer, the higher value area of the degree of compaction was distributed mainly in the eastern of Henan Province, the northern of Anhui Province, and the northern of Hebei Province, where the maximum was 87.68%, whereas, the lower value area was in the northwest of Shandong Province, and the southern of Hebei Province. There was a significant impact of the degree of compaction in the ploughed layer on grain yield (<0.01), where the yield was higher when the degree of compaction was in the range of 70%-80%. The degree of soil compaction depended on both natural and human factors. The contribution of each influencing factor to the degree of soil compaction was ranked in a descending order: the average annual precipitation, average annual temperature, total power of agricultural machinery, sand content, silt content, clay content, and soil organic matter content. Among them, the average annual precipitation, average annual temperature, and total power of agricultural machinery presented extremely significant effects on the degree of soil compaction (<0.01). In addition to uncontrollable natural factors, mechanical tillage was an important human factor for soil compaction. In general, soil compaction was improved by deep plowing with large agricultural machinery, but much attention should also be paid to soil compaction caused by machinery. The findings can provide a sound theoretical reference to improve the soil compaction in farmland, thereby formulating the management measures in dry-farming Huang-Huai-Hai regions.

soils; tillage; dry farming regions; the degree of compaction; plough layer; compacted layer

李勇，趙云澤，勾宇軒，等. 黃淮海旱作區(qū)土壤壓實度空間分布特征及其影響因素[J]. 農(nóng)業(yè)工程學報，2021，37(13)：83-91.

10.11975/j.issn.1002-6819.2021.13.010 http://www.tcsae.org

Li Yong, Zhao Yunze, Gou Yuxuan, et al. Spatial distribution characteristics and influence factors of degree of compaction in dry-farming Huang-Huai-Hai Plain of China[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2021, 37(13): 83-91. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2021.13.010 http://www.tcsae.org

2021-03-17

2021-06-05

國家重點研發(fā)計劃項目（2016YFD0300801）

李勇，博士生，研究方向為土壤養(yǎng)分與土地利用。Email：liyong896363642@163.com

黃元仿，博士，教授，博士生導師，研究方向為計量土壤學和數(shù)字農(nóng)業(yè)。Email：yfhuang@cau.edu.cn

10.11975/j.issn.1002-6819.2021.13.010

S158.5

A

1002-6819(2021)-13-0083-09