陜西省農(nóng)田土壤有機(jī)質(zhì)時空變異與驅(qū)動因子定量研究

王 琦 常慶瑞 落莉莉 蔣丹垚 黃 勇

(西北農(nóng)林科技大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院，陜西楊凌 712100)

0 引言

土壤有機(jī)質(zhì)(Soil organic matter, SOM)是土壤肥力和質(zhì)量的主導(dǎo)因素，是植物礦質(zhì)和有機(jī)營養(yǎng)物質(zhì)的重要來源[1-2]。受自然環(huán)境[3-4](如氣候、微生物、地形、成土母質(zhì)、降水等)與人文因素[5-7](如耕作措施、施肥方式、政策等)的共同驅(qū)動，SOM含量存在時空變異性[8]。研究SOM含量時空變異特性及驅(qū)動因子是科學(xué)認(rèn)識耕地土壤肥力的基礎(chǔ)，對農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展具有重要意義[8-9]。地統(tǒng)計方法是揭示SOM含量空間變異性的有效方法，在以往研究中已有廣泛應(yīng)用[6,10]。

近年來，已有學(xué)者采用多元線性回歸[6]、主成分分析[10]、冗余分析[11]等進(jìn)行SOM含量驅(qū)動因子研究。如LIU等[6]利用多元線性回歸發(fā)現(xiàn)沈陽市蘇家屯邊緣地區(qū)1980—2010年SOM含量的下降與農(nóng)戶土地利用目標(biāo)和行為有密切關(guān)系；CHEN等[10]采用主成分分析與相關(guān)分析法，研究表明 2007年和2017年種植制度變化、施肥差異和酸雨的減少是影響監(jiān)利縣土壤性質(zhì)和肥力變化的重要原因；楊世琦等[7]研究發(fā)現(xiàn)增施有機(jī)肥有利于SOM含量提升；趙明松等[9]利用線性回歸分析表明江蘇省年平均氣溫、年降水量、土壤質(zhì)地和pH值對SOM含量變異的解釋力為45.3%；卓志清等[11]認(rèn)為化肥施用強(qiáng)度和土地利用強(qiáng)度是影響土壤碳氮磷生態(tài)化學(xué)計量特征的重要人為因素。然而上述方法均需假設(shè)在整個時間序列中環(huán)境因子對SOM含量空間變異的影響為線性平穩(wěn)，而SOM是在環(huán)境因子的復(fù)雜響應(yīng)中形成的，該假設(shè)的結(jié)果可能與實際不相符[12-15]。地理探測器(Geographic detector model，Geo-D)是一種度量事物空間分異性及驅(qū)動因素影響力的統(tǒng)計方法，無線性假設(shè)，可有效克服這一局限性[13]。

陜西省作為我國重要的糧食產(chǎn)區(qū)，耕地SOM含量變異明顯[16]。且近年來積極推廣測土配方施肥、農(nóng)業(yè)機(jī)械化等措施[17-18](截止2017年，測土配方施肥技術(shù)覆蓋率達(dá)95%以上，秸稈機(jī)械化綜合利用率達(dá)82.6%)，對SOM含量空間分布格局動態(tài)變化有重要影響。然而目前針對陜西省SOM含量時空變異性和驅(qū)動因素的研究較少，如嚴(yán)玉梅等[4]探討了20世紀(jì)80年代至2017年陜西省土壤養(yǎng)分空間分布現(xiàn)狀及變化趨勢。但由于20世紀(jì)80年代土壤養(yǎng)分?jǐn)?shù)據(jù)存在局限性，未能獲取空間屬性信息，僅對土壤養(yǎng)分變化進(jìn)行了描述性統(tǒng)計分析，缺乏SOM含量空間格局分析，且未對土壤養(yǎng)分驅(qū)動因素進(jìn)行定量化研究。

因此，本研究以陜西省2007年和2017年耕地SOM含量為研究對象，應(yīng)用地理探測器模型定量分析SOM含量變異的驅(qū)動因子；同時，基于地理探測器結(jié)果，利用地統(tǒng)計學(xué)與重心偏移方法探討SOM含量時空變異特性，為區(qū)域耕地利用與保護(hù)提供技術(shù)指導(dǎo)和政策參考。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

陜西省地處105°29′～111°15′E、31°42′～39°35′N之間，幅員狹長，地貌類型多樣。陜南以山地為主，山嶺與河間盆地相間分布。黃土臺塬與河流階地構(gòu)成了關(guān)中地區(qū)主要地貌特征。陜北包括黃土高原區(qū)和風(fēng)沙灘地區(qū)，黃土高原區(qū)分布著黃土塬、黃土梁、黃土峁等特有地貌；風(fēng)沙灘地區(qū)受風(fēng)蝕和流沙堆積作用，交錯分布著沙丘、河川地、灘地等[19]。地跨北亞熱、暖溫、中溫3個熱量帶，南北氣候差異明顯。降水與年平均溫度隨季節(jié)和地形變化而劇烈變化，總體表現(xiàn)為雨熱同期，降水由南向北減少、溫度由南向北降低[20]。陜西省關(guān)中北部與陜北區(qū)域作物耕作制度多為一年一熟制，糧食作物主要為玉米、小麥和馬鈴薯；關(guān)中南部與陜南地區(qū)則多為一年兩熟制，主要為小麥/油菜-玉米/水稻輪作[21]。

1.2 數(shù)據(jù)來源及指標(biāo)選取

土壤采樣點(diǎn)實測數(shù)據(jù)(如土壤pH值、SOM含量、全氮含量、碳氮比、有效磷含量、速效鉀含量和熟制等)采用陜西省2007年(2005—2008年)、2017年(2015—2018年)耕地質(zhì)量監(jiān)測點(diǎn)調(diào)查數(shù)據(jù)(圖1)，其中2017年629個采樣點(diǎn)與2007年重合，約占2007年采樣點(diǎn)總數(shù)的8.65%；施肥、機(jī)械總動力、糧食產(chǎn)量數(shù)據(jù)來源于2007年(2005—2008年)和2017年(2015—2018年)陜西省及各市(區(qū))統(tǒng)計年鑒資料(https:∥data.cnki.net/)；高程數(shù)據(jù)采用分辨率30 m SRTM(Shuttle radar topography mission，https:∥www.usgs.gov/)數(shù)據(jù)；土壤圖采用 1∶500 000 省級單位土壤圖和1∶50 000縣級單位土壤圖；地貌類型圖和氣象數(shù)據(jù)均來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http:∥www.resdc.cn/)。

圖1 土壤采樣點(diǎn)分布圖

因子選取是基于地理探測器研究SOM含量空間變異驅(qū)動因素的關(guān)鍵，結(jié)合前人研究成果[3,5]與數(shù)據(jù)可獲取性，篩選出自然因素與人文因素兩大類，共18個驅(qū)動因子(表1)。針對數(shù)值型因子，利用專家經(jīng)驗知識和自然斷點(diǎn)法并結(jié)合最大q值確定等級劃分標(biāo)準(zhǔn)(表2)，使用p值進(jìn)行顯著性檢驗[13]。

表1 因子指標(biāo)

表2 因子分級標(biāo)準(zhǔn)

1.3 研究方法

1.3.1經(jīng)典統(tǒng)計學(xué)

采用經(jīng)典統(tǒng)計學(xué)參數(shù)最大值、最小值、平均值、標(biāo)準(zhǔn)偏差和變異系數(shù)(CV)描述陜西省SOM含量的分布特征。其中，變異系數(shù)采用Nielsen(1985年)劃分標(biāo)準(zhǔn)[22]，當(dāng)CV≤10%時，為弱變異；10%100%時，為強(qiáng)變異。對陜西省SOM含量進(jìn)行了正態(tài)性檢驗，對偏度大、峰度高的嚴(yán)重非正態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行對數(shù)或平方根轉(zhuǎn)換使其近似正態(tài)分布。

1.3.2Geo-D

Geo-D是度量變量關(guān)聯(lián)性的一種歸因方法[13]，可探測環(huán)境因子對SOM含量空間變異性的驅(qū)動力。用q值進(jìn)行度量，計算式為

(1)

式中Nh——子類型區(qū)h的單元數(shù)

N——全區(qū)單元數(shù)

σ2——SOM含量在全區(qū)的方差

q的值域為[0，1]，值越趨近于1表明因子與SOM含量空間分布越一致，因子驅(qū)動力越強(qiáng)，反之則越弱[12-14]。

利用風(fēng)險區(qū)探測工具判斷兩個子區(qū)域SOM含量均值是否具有顯著差異性[13]，采用t統(tǒng)計量檢驗。

1.3.3重心遷移

重心遷移可以直觀反映同一研究范圍內(nèi)不同時期SOM含量的空間變化[23]。通過計算陜南、關(guān)中、陜北各區(qū)域SOM含量重心與各SOM含量豐缺度重心遷移位置，模擬陜西省SOM含量時空動態(tài)變化趨勢，計算式為[24]

(2)

xi、yi——f年耕地圖斑i重心坐標(biāo)

Si——耕地圖斑i的面積

Ki——耕地圖斑i的SOM含量

n——參與統(tǒng)計的耕地圖斑數(shù)量

1.3.4地統(tǒng)計

使用多元逐步回歸模型量化SOM含量與相關(guān)環(huán)境因子之間的回歸關(guān)系，獲取回歸預(yù)測空間分布和回歸殘差。對回歸殘差進(jìn)行普通克里金插值獲取殘差的空間分布。將回歸預(yù)測空間分布圖與殘差空間分布圖進(jìn)行空間加運(yùn)算，最終得到陜西省SOM含量空間分布圖。半變異函數(shù)是克里金插值的基礎(chǔ)[6]，計算式為

(3)

式中γ(h)——變量Zi在任意位置i處和與其相隔距離h的x+h處的半方差

Zi(xi)——在位置xi處的觀測值

Zi(xi+h)——在位置xi+h處的觀測值

N(h)——間距為h的區(qū)域化變量Zi(xi)和Zi(xi+h)的樣點(diǎn)對數(shù)

本研究半變異函數(shù)計算采用高斯模型，并基于該函數(shù)進(jìn)行殘差克里金插值。

模型預(yù)測精度采用十折交叉驗證法評估。數(shù)據(jù)集分為10份，依次將其中9份作為訓(xùn)練集進(jìn)行訓(xùn)練，1份作為驗證集進(jìn)行檢驗，并將10次檢驗結(jié)果均值作為算法精度的估計[25]。

為消除量綱影響，采用回歸分析方法前對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理[26]。其次，采用空間概率函數(shù)表達(dá)分類變量的空間變異特征，并將其納入回歸分析[27]。計算式為[28]

(4)

其中

(5)

式中p(h)——相距h距離下的兩個點(diǎn)xi和xi+h處，變量屬于不同兩個類別的概率

Ω[S(xi)≠S(xi+h)]——指示性函數(shù)

2 結(jié)果與分析

2.1 SOM含量統(tǒng)計分析

統(tǒng)計結(jié)果表明(表3)，2017年陜西省SOM平均含量(質(zhì)量比)為15.63 g/kg，較2007年提升8.61%。2007年與2017年SOM含量變異系數(shù)均介于10%～100%，屬中等變異強(qiáng)度，但 2017年SOM含量變異程度較2007年有所升高。

表3 2007—2017年陜西省SOM含量描述性統(tǒng)計

空間分布上，2007年和2017年陜西省SOM含量總體呈南高北低。與2007年相比，2017年陜北SOM含量變幅縮小，而陜南和關(guān)中地區(qū)SOM含量變幅擴(kuò)大(表3)。此外，僅陜北SOM含量最大值降低，其他區(qū)域最大值、最小值均有提高。

2.2 驅(qū)動力分析

通過“因子探測”模塊分析各因子對2007年和2017年SOM含量空間變異的驅(qū)動程度。結(jié)果表明(圖2)，陜西省SOM含量空間變異主要驅(qū)動因子包括縣級行政區(qū)劃和市級行政區(qū)劃，但2017年新增主要因子STN含量。行政區(qū)劃在2007年和2017年均具有較高的驅(qū)動力，可能是由于行政區(qū)劃是人類活動對SOM含量空間變異綜合作用的表現(xiàn)[22]。

圖2 陜西省SOM空間變異驅(qū)動因子q值

2007年SOM含量空間變異主要驅(qū)動因子為縣級行政區(qū)劃(q為0.59)、市級行政區(qū)劃(q為0.44)。其次為年降水量(q為0.40)、年日照時數(shù)(q為0.38)。STN含量、亞類、土類的q值介于0.25～0.34，驅(qū)動力超過25%。其他驅(qū)動因子q值均在0.25以下，對SOM含量空間變異影響較低。

2017年STN含量的q值最高(0.74)，是SOM空間變異的主導(dǎo)驅(qū)動因子，與2007年相比提高了0.39。其次，縣級行政區(qū)劃(0.58)、市級行政區(qū)劃(0.43)以及年日照時數(shù)(0.42)的q值均達(dá)到0.40以上，與2007年相比變化較小。年降水量、年平均氣溫、亞類、土類等因子的q值均在0.30以上。其中，年降水量的q值與2007年基本持平，年平均氣溫、亞類、土類的q值提升0.21、0.10、0.09。此外，盡管機(jī)械總動力的q值較低，但與2007年相比提升較大，q值提升0.18。

綜合來看，土壤養(yǎng)分(STN含量、碳氮比)、行政區(qū)劃、氣候條件(年降水量、年平均氣溫、年日照時數(shù))、土壤類型(土類、亞類)等因素對2007、2017年SOM含量空間變異均具有較高的影響力。

2.3 SOM含量的回歸分析與空間分布格局

多元逐步回歸方法可進(jìn)一步量化SOM含量與相關(guān)環(huán)境因子之間的關(guān)系。本研究選取q值大于0.1的環(huán)境因子作為因變量探討SOM含量空間變異趨勢，其中由于缺乏全省成土母質(zhì)專題圖，未將其納入回歸分析。陜西省南北地形多變、氣候差異較大，因此本研究對陜南、關(guān)中和陜北分別建立SOM含量的線性回歸模型，并采用十折交叉驗證法評估模型精度。結(jié)果表明(表4)，SOM含量的預(yù)測線性模型的變量和系數(shù)均具有時空差異性。其中，2017年預(yù)測方程對SOM含量空間變異的解釋力普遍高于2007年，解釋力均在82.45%以上。同時，各預(yù)測方程中土壤全氮含量與碳氮比的系數(shù)均較高，表明其與SOM含量相關(guān)性較高，與前文地理探測器結(jié)果一致。然而方程中行政區(qū)劃的系數(shù)較小，與地理探測器結(jié)果存在差異，可能由于多元逐步回歸方法未考慮數(shù)據(jù)空間信息導(dǎo)致。

表4 陜西省SOM最優(yōu)回歸模型及其參數(shù)

利用上述回歸模型與殘差克里金結(jié)合對陜西省SOM含量空間分布進(jìn)行預(yù)測(圖3a、3b)。十折交叉驗證表明，2007年陜南、關(guān)中和陜北SOM含量預(yù)測精度分別為0.92、0.86、0.86，2017年SOM 含量預(yù)測精度分別為0.98、0.94、0.97，均較回歸模型有所提高。表明引入殘差克里金提高了模型對SOM含量空間分異的預(yù)測精度。

圖3 陜西省2007年和2017年耕地SOM含量分布與重心遷移

由圖3b可知，2017年陜西省SOM含量空間分布南北差異較大。依據(jù)陜西省第二次土壤普查有機(jī)質(zhì)分級標(biāo)準(zhǔn)[16]，將SOM含量分為9個等級。省內(nèi)第1、2、3、4等級主要集中在陜南、關(guān)中地區(qū)；5、6、7、8等級主要分布在陜北，關(guān)中地區(qū)有零散分布。其中，第1等級區(qū)域主要集中在漢中市，在商洛市西部與渭南市東北部有少許分布；第2、3等級區(qū)域主要集中在陜南與關(guān)中地區(qū)；第4等級主要分布在安康市中東部、商洛市東部、延安市南部，在其他區(qū)域有零散分布；第5等級主要集中在延安市南部與榆林市中部；第6等級集中分布在延安市北部和榆林市；第7、8等級則主要分布在延安市北部以及榆林市境內(nèi)。與嚴(yán)玉梅等[4]研究結(jié)果相似，陜北地區(qū)降水不足，有機(jī)質(zhì)分解速度快，難于積累；而關(guān)中與陜南地區(qū)，降水量相對豐富，且陜南地區(qū)重視糧油作物倒茬，導(dǎo)致有機(jī)質(zhì)含量明顯高于陜北與關(guān)中地區(qū)。

2.4 SOM含量時空變異及重心遷移分析

為探討2007—2017年陜西省SOM含量時空變異特性，結(jié)合第二次土壤普查有機(jī)質(zhì)分級標(biāo)準(zhǔn)[29]與空間分布現(xiàn)狀，將SOM含量按豐缺度進(jìn)一步劃分為豐富(>20 g/kg)、中等(10～20 g/kg)、缺乏(0～10 g/kg)3類。

整體上，2017年SOM含量較2007年有所提升(圖3a、3b、4a)。2017年SOM含量豐富的耕地轉(zhuǎn)入量達(dá)27 258.22 km2，SOM含量中等區(qū)域轉(zhuǎn)出量最大，為22 505.99 km2，其次SOM含量缺乏區(qū)域轉(zhuǎn)出量為4 752.23 km2?？臻g上，豐缺度提升區(qū)域主要分布在陜南以及關(guān)中地區(qū)，在此作用下導(dǎo)致2007—2017年間陜西省SOM含量重心向西南偏移(圖3c)。

從各區(qū)域看，陜南地區(qū)2017年SOM含量處于中等以上水平(圖4b)。2007—2017年間SOM含量豐富的耕地轉(zhuǎn)入量(3 061.67 km2)高于轉(zhuǎn)出量(362.08 km2)，表明該區(qū)域SOM含量總體呈上升趨勢，但部分區(qū)域有所下降。空間上，陜南SOM含量重心向西偏移。其中，由于漢中市、安康市東南部和商洛市東部區(qū)域SOM含量豐富耕地轉(zhuǎn)入，以及商洛市東部和安康市東部區(qū)域SOM含量的降低，導(dǎo)致SOM含量豐富重心向西偏移，中等重心向東偏移53.48 km。

關(guān)中地區(qū)2017年99.77%的耕地SOM含量處于中等水平(圖4b)。2007—2017年間SOM含量中等耕地轉(zhuǎn)入量(3 040.04 km2)占該類別總量的0.09%；豐富耕地轉(zhuǎn)入量(24 688.21 km2)占該類別總量的95.46%?？臻g上，SOM含量中等耕地主要轉(zhuǎn)入?yún)^(qū)域為渭南市中部與西北部以及咸陽市中部(2 925.16 km2)，此外，關(guān)中地區(qū)北部SOM含量中等區(qū)域SOM含量有所提升，在此共同作用下SOM含量中等重心向西北偏移8.80 km；西安市中部、東北部和咸陽市南部以及寶雞市中東部是SOM含量豐富耕地轉(zhuǎn)入的主要區(qū)域，面積達(dá)20 179.93 km2，導(dǎo)致2017年SOM含量豐富重心西移。2007年SOM含量缺乏的耕地僅渭南市北部極少部分SOM含量豐缺度未改變，其余耕地SOM含量均提升至中等，導(dǎo)致2017年SOM含量缺乏重心向東北出現(xiàn)偏移。關(guān)中地區(qū)SOM含量重心受各區(qū)域SOM含量時空變異的影響向東偏移 4.45 km。

圖4 陜西省2007—2017年間各SOM含量豐缺度土地轉(zhuǎn)移圖

陜北地區(qū)2017年SOM含量以缺乏為主(圖4b)?？臻g上，2007—2017年間榆林市西南、西北部與延安市中南部區(qū)域SOM含量由缺乏提升至中等，導(dǎo)致中等重心向西北偏移；延安市中部與榆林市北部區(qū)域SOM含量由中等降低至缺乏，導(dǎo)致缺乏重心向東北偏移，但由于面積較小(560.24 km2)，對缺乏重心影響較弱，偏移距離僅為3.39 km。受西部SOM含量升高與中北部降低的影響，陜北SOM含量重心整體向西南偏移。

SOM含量是土壤肥力的主導(dǎo)因素，對作物產(chǎn)量具有重要影響[30]。王立剛等[31]研究發(fā)現(xiàn)，長期施用有機(jī)肥可以促進(jìn)干物質(zhì)積累，持續(xù)穩(wěn)定提升作物產(chǎn)量。據(jù)陜西省統(tǒng)計年鑒資料顯示，總體上2007—2017年陜西省糧食、水果產(chǎn)量均有所提升。其中，陜南漢中市中東部、安康市與關(guān)中地區(qū)的渭南市、咸陽市北部以及陜北榆林市西部、延安市北部糧食產(chǎn)量提升較大(1.029 8～12.875 6萬t)；陜南安康市、漢中市中東部與關(guān)中咸陽市、渭南市、西安市、銅川市以及陜北延安市南部水果產(chǎn)量提升較大，均超過10萬t。綜上，陜南中南部、關(guān)中中東部與陜北南部區(qū)域主要農(nóng)作物產(chǎn)量提升較為明顯，與前文SOM含量重心偏移趨勢一致。

3 討論

SOM含量變異受自然與人文因素共同作用，2017年主要驅(qū)動因子影響力(q≥0.30)由大到小依次為：STN含量、縣級行政區(qū)劃、市級行政區(qū)劃、年日照時數(shù)、年降水量、年平均氣溫、亞類、土類。由于2007—2017年間機(jī)械總動力驅(qū)動力提升較高，因此本研究僅探討上述主要因子與機(jī)械總動力對SOM含量變異的驅(qū)動機(jī)制。

3.1 STN含量

陜西省2017年耕地不同等級STN含量間差異性顯著，且SOM含量隨STN含量的升高呈增大趨勢。當(dāng)STN含量大于1.48 g/kg時，SOM含量最高(圖5a，圖中*表示p<0.05顯著性差異)，該部分區(qū)域主要分布在陜南地區(qū)以及寶雞市、西安市、咸陽市等關(guān)中地區(qū)。關(guān)中地區(qū)STN含量主要集中在0.61～1.18 g/kg，略低于陜南地區(qū)，高于陜北地區(qū)(≤0.61 g/kg)，與陜西省SOM含量空間分布基本一致，進(jìn)一步表明STN與SOM含量密切相關(guān)。

圖5 驅(qū)動因子各分區(qū)SOM含量及均值統(tǒng)計顯著性

2007—2017年間，STN含量q值由0.34提升至0.74?？赡苡捎谠缙谵r(nóng)業(yè)集約化經(jīng)營，為追求高產(chǎn)，農(nóng)民大量施入化肥，一方面驅(qū)動土壤速效氮的增加，提升STN 含量；另一方面過量化肥施入可能引起土壤性狀惡化[32]，SOM含量下降，進(jìn)而導(dǎo)致STN含量與SOM含量協(xié)同性較差。2007—2017年間，政府積極推廣“秸稈還田，秸稈禁燒”、“測土配方施肥”、“增施綠肥、堆肥” 等多項舉措，使土壤耕層結(jié)構(gòu)有所改善，有機(jī)肥占比增大[17-18,33]，導(dǎo)致STN含量對SOM含量的影響力q值有所提升。

3.2 行政區(qū)劃

陜西省2017年縣級行政區(qū)劃對SOM含量影響力比市級高，但q值差異較小(圖2)，同時考慮縣級單元較多，本研究對行政區(qū)劃的分析選用市級(圖5b)。除安康市與西安市、銅川市與咸陽市和渭南市、咸陽市與渭南市之間SOM含量差異性較弱，其他城市間SOM 含量差異性顯著。陜南地區(qū)城市SOM含量普遍較高，關(guān)中城市居中，陜北較低，與前文結(jié)果表現(xiàn)一致。

2007—2017年間，行政區(qū)劃對SOM含量的影響力q值基本保持不變，可能由于行政區(qū)劃內(nèi)部政策、培肥模式、耕作等因素趨同，導(dǎo)致SOM含量空間分布呈區(qū)域性特征[12]。

3.3 年日照時數(shù)

日照時數(shù)通過改變作物光合作用影響作物長勢，進(jìn)而驅(qū)動土壤SOM含量空間變異[9]。2017年陜西省年日照時數(shù)為1 461.5～2 742.92 h，SOM含量隨年日照時數(shù)的升高而降低，當(dāng)年日照時數(shù)低于1 713 h時，SOM含量最高(圖5c)。當(dāng)年日照時數(shù)高于2 564 h時，SOM含量高于年日照時數(shù)為2 391～2 564 h區(qū)域，與上述年日照時數(shù)和SOM含量關(guān)系不一致。這是由于年日照時數(shù)高于2 564 h區(qū)域主要為農(nóng)牧交錯帶與風(fēng)沙灘地，年降水量少，且年平均氣溫低，雖然有機(jī)物投入低，但低溫干燥條件限制了SOM的分解，有利于SOM的累積[16]。

2007—2017年間年日照時數(shù)有所減少，但q值差異較小，這與陜西省日照時數(shù)較高，光合有效輻射已基本滿足作物生長需求[21]，而年降水量、年平均氣溫等氣候因子成為作物生長的相對限制因素有關(guān)[34-35]。綜上，年日照時數(shù)的高驅(qū)動力q值是氣候因素綜合作用的結(jié)果。

3.4 年降水量

陜西省2017年年降水量和SOM含量呈正相關(guān)關(guān)系(圖5d)，與趙業(yè)婷[22]、趙明松等[9]研究結(jié)果一致。陜西省南部地區(qū)年降水量普遍大于700 mm，區(qū)域內(nèi)SOM含量較高、差異較小，且與其他年降水量等級SOM含量差異性顯著。關(guān)中與陜北地區(qū)年降水量分別為515.9～700.0 mm、0～515.9 mm，低于陜南地區(qū)，各年降水量等級間SOM含量表現(xiàn)出顯著性差異。

2007—2017年間，陜西省各區(qū)域SOM含量時空變異與年降水量變化的協(xié)同性較差。漢中市、寶雞市西南部、安康市西部等區(qū)域年降水量均呈減少趨勢，但SOM含量呈不同程度升高或降低趨勢。表明盡管SOM含量空間變異受年降水量的影響力較大，但年降水量的變化對SOM含量時空變異的驅(qū)動力受其他因素影響有所減弱。

3.5 年平均氣溫

通常情況下，年平均氣溫越高的區(qū)域有機(jī)質(zhì)含量越高[9]。2017年陜西省年平均氣溫和SOM含量變化規(guī)律與上述一致，且各年平均氣溫等級間SOM含量普遍差異性顯著(圖5e)，但陜南地區(qū)以及關(guān)中西安市西部、咸陽市西南部等區(qū)域年平均氣溫高于13.71℃，其SOM含量差異較小。關(guān)中其他區(qū)域年平均氣溫較低，普遍介于10.45～13.71℃，陜北地區(qū)年平均氣溫最低(0～10.45℃)，年平均氣溫總體呈南高北低趨勢，SOM含量也隨之降低。

2007—2017年間，陜西省大部分年平均氣溫升高區(qū)域，SOM含量呈升高趨勢，氣溫升高有利于植被生長，進(jìn)而提高植物殘體的數(shù)量，有利于土壤有機(jī)質(zhì)的輸入[9]。然而，部分區(qū)域SOM含量時空變異與氣溫變化的協(xié)同性較差，表明年平均氣溫對SOM含量時空變異具有一定的影響力，但SOM時空變異同時受其它因子的作用。

3.6 土壤類型

不同土壤類型形成過程及其理化性質(zhì)的差異，導(dǎo)致其SOM含量水平差異較大[36]。陜西省2017年土類與亞類對SOM含量均具有較高影響力，但q值差異較小(圖2)，因此本研究僅分析土類對SOM含量的影響(圖5f)。陜西省土壤類型豐富，陜南土類以黃棕壤、黃褐土、水稻土為主，關(guān)中地區(qū)以褐土和黃綿土為主，黑壚土、新積土和潮土也有零散分布；陜北地區(qū)則多為黃綿土，西北部風(fēng)沙灘地區(qū)則分布著風(fēng)沙土。其中黃棕壤與黃褐土、潮土與褐土間SOM含量差異性較小，平均含量分別為21.21、20.91、18.85、18.24 g/kg；其余土類SOM含量差異性顯著，水稻土SOM含量最高(26.81 g/kg)，風(fēng)沙土最低(8.42 g/kg)。

2007—2017年間，土類驅(qū)動力q值提升了0.10。調(diào)查結(jié)果顯示各土壤類型間主栽作物有所差異，如水稻土主栽作物為水稻、水稻-油菜輪作；黃綿土為玉米、玉米-小麥輪作、果樹；而風(fēng)沙土為馬鈴薯和玉米。近年秸稈還田、作物留茬種植等一系列舉措的實施，受土類間主栽作物的影響其秸稈還田量具有一定的差異性[37]，這間接提升了土壤類型對SOM含量空間變異的驅(qū)動力。

3.7 機(jī)械總動力

陜西省關(guān)中地區(qū)機(jī)械總動力水平較高，普遍為4.12～19.50 kW/hm2，而陜南和陜北地區(qū)受地形地貌條件限制，機(jī)械總動力水平較低，分別主要集中在4.12～14.87 kW/hm2、0～4.12 kW/hm2?？傮w上，2017年機(jī)械總動力小于14.87 kW/hm2時，SOM含量隨機(jī)械總動力增大呈升高趨勢(圖5g)。這是由于農(nóng)業(yè)機(jī)械化的普及以及水平的提高，有助于耕地集中化、規(guī)范化作業(yè)，有效遏制焚燒秸稈現(xiàn)象，推進(jìn)秸稈還田，提升SOM含量[38]。然而，當(dāng)機(jī)械總動力大于14.87 kW/hm2時，SOM含量降低，可能是由于該部分采樣點(diǎn)多為種植獼猴桃、蘋果以及冬棗等的耕地。果園通常比小麥、玉米等耕地的機(jī)械化水平低[17-18,39]，而本研究以全縣平均機(jī)械化總動力代替采樣點(diǎn)位，對該部分區(qū)域代表性較差，進(jìn)而導(dǎo)致SOM含量與機(jī)械化總動力協(xié)同性較低。

2007—2017年陜西省大力推動秸稈綜合利用機(jī)械化，實現(xiàn)免耕硬茬播種[17-18]。據(jù)統(tǒng)計結(jié)果顯示，陜西省2017年平均機(jī)械化水平為0.59 kW/hm2，較2007年提高了0.25 kW/hm2。同時，隨著土地流轉(zhuǎn)利好政策的推出與實施，2016年陜西省逐步實現(xiàn)土地分散向規(guī)?；D(zhuǎn)變，土地流轉(zhuǎn)面積達(dá)812.53 hm2[17]。人均耕地面積的提升，有利于政府農(nóng)業(yè)政策的實施和耕地的統(tǒng)一管理，進(jìn)一步推動農(nóng)業(yè)機(jī)械化進(jìn)程以及田間施肥量的管控[40]，以上政策的實施導(dǎo)致2017年機(jī)械總動力q值增大。

綜上，陜西省2007—2017年間SOM含量時空變異受自然環(huán)境與人類活動共同作用。自然因素對SOM含量時空變異的影響力基本保持平穩(wěn)，但部分因子(如STN含量、年平均氣溫、土壤類型等)影響力有所提升；而人類活動通過耕作措施直接驅(qū)動SOM含量空間變異，或影響自然因素間接驅(qū)動SOM含量空間變異，對SOM含量時空變異具有重要作用。

4 結(jié)論

(1)2017年陜西省SOM含量空間分布呈南高北低格局，平均含量為15.63 g/kg，較2007年提升8.61%。

(2)陜西省SOM含量各豐缺度耕地面積與2007年基本保持不變?？臻g上，2017年SOM含量重心整體向西南偏移。其中，陜南SOM含量重心向西遷移，關(guān)中向東遷移，陜北向西南偏移。

(3)2017年SOM含量空間變異主要驅(qū)動因子依次為：STN含量、縣級行政區(qū)劃、市級行政區(qū)劃、年降水量、年平均氣溫、亞類、土類，q值均大于0.3。其中，STN含量(q=0.74)是驅(qū)動SOM含量空間變異的主導(dǎo)因子。

(4)與2007年相比，2017年STN含量、年平均氣溫、機(jī)械總動力對SOM含量的驅(qū)動力提升較大，q值分別提升0.39、0.21、0.18。

(5)2007—2017年間，陜西省SOM含量時空變異受自然因素與人文因素共同作用，但人類活動對兩因素均具有重要影響。