?基于GTWR模型的環(huán)境因子對安徽省土壤pH時空異質(zhì)性影響?

摘要：研究基于1980、2010、2021年安徽省的土壤和環(huán)境數(shù)據(jù)，從地形、植被、氣候和人類活動方面選取了與土壤pH值相關(guān)的10個環(huán)境因子，運用GTWR模型探討了安徽省pH值及其影響因素的時空異質(zhì)性。結(jié)果表明：（1）安徽省1980、2010、2021年土壤pH值的平均值分別為6.40、6.35、5.84，總體上存在酸化趨勢，且呈現(xiàn)南酸北堿的空間分布特征。（2）各環(huán)境因子對土壤pH值的作用表現(xiàn)出時空異質(zhì)性。1980、2010、2021年對土壤pH值影響最大的環(huán)境因子分別是春季平均溫度、秋季平均降水量、春季平均溫度。（3）總體而言，1980—2021年10個環(huán)境因子中對安徽省pH值正向作用的因子為地形濕度指數(shù)、多尺度山谷平坦指數(shù)、多尺度山脊平坦指數(shù)和夜間燈光數(shù)據(jù)，負向作用的因子為海拔、坡度、植被凈初級生產(chǎn)力、歸一化植被指數(shù)、春季平均溫度、秋季平均降水量。

關(guān)鍵詞：GTWR模型；土壤pH；土壤酸化；異質(zhì)性

中圖分類號：S153.4 文獻標識碼：A 文章編號：1006-060X（2024）10-0053-07

Impact of Environmental Factors on Spatial and Temporal Heterogeneity of Soil pH in Anhui Province Based on GTWR Model

LI Xin-yu1，2，3，ZHAO Ming-song1，2，3，GU Xin-yu1，JIANG Zong-de1，QI Ao1

（1. School of Geomatics， Anhui University of Science & Technology， Huainan 232001， PRC; 2. Key Laboratory of Aviation-Aerospace-Ground Cooperative Monitoring and Early Warning of Coal Mining-Induced Disasters of Anhui Higher Education Institutes，

Huainan 232001， PRC; 3. Coal Industry Engineering Research Center of Collaborative Monitoring of Mining Area's

Environment and Disasters， Huainan 232001， PRC）

Abstract： Based on soil and environmental data of Anhui Province in 1980， 2010， and 2021， 10 environmental factors related to soil pH were selected in terms of topography， vegetation， climate， and human activities， and the geographically and temporally weighted regression （GTWR） model was used to investigate the spatial and temporal heterogeneity of pH value in Anhui Province and their influencing factors. The results are as follows. （1） The mean values of soil pH in Anhui Province in 1980， 2010， and 2021 are 6.40， 6.35， and 5.84， respectively， and the soil shows a general trend of acidification， with the spatial distribution of soil being characterized by ''acidity in the south and alkalinity in the north''. （2） The effects of environmental factors on soil pH value show spatial and temporal heterogeneity. The environmental factors that have the greatest influence on soil pH values in 1980， 2010， and 2021 are average temperature in spring， average precipitation in autumn， and average temperature in spring， respectively. （3） In general， among the 10 environmental factors， the positive factors on pH value in Anhui Province from 1980 to 2021 are topographic humidity index， multi-scale valley flatness index， multi-scale ridge flatness index， and night light data， while the negative factors are altitude， slope， net primary productivity of vegetation， normalized vegetation index， average temperature in spring， and average precipitation in autumn.

Key words： GTWR model; soil pH; soil acidification; heterogeneity

土壤是地球生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分和調(diào)控環(huán)境質(zhì)量的中心要素，其包含的各種土壤類型、性質(zhì)和特征是大氣圈、生物圈、巖石圈、水圈以及人類活動相互作用的記錄和反映[1]。由于高強度的人為活動，土壤酸化問題日漸突出，對生態(tài)環(huán)境和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成嚴重危害[2-3]。土壤pH值是土壤的基本屬性和衡量土壤酸化的重要指標，其動態(tài)變化會影響土壤養(yǎng)分、微生物活動、元素含量和植物成長狀況[4-5]。張向?qū)幍萚6]發(fā)現(xiàn)土壤pH值、全氮、速效鉀與有機質(zhì)呈顯著正相關(guān)，且pH值與其他土壤養(yǎng)分因子呈顯著相關(guān)性。叢微等[7]發(fā)現(xiàn)土壤pH值和植物多樣性是影響土壤微生物多樣性和群落結(jié)構(gòu)的重要因素。鐘松雄等[8]發(fā)現(xiàn)土壤氧化還原電位、pH值和鐵對水稻土中砷的釋放有顯著影響。馬紅媛等[9]研究了pH值對羊草種子萌發(fā)的影響，發(fā)現(xiàn)其萌發(fā)最適宜pH值是8.0～8.5。受成土母質(zhì)、氣候條件、地形特征、生物活動和時空尺度等因素的綜合影響[10]，同一地區(qū)的土壤pH值在時間尺度上呈現(xiàn)出不同分布特征，不同地區(qū)的土壤pH值空間分布也具有差異性，這表明土壤pH值具有明顯的時空異質(zhì)性。

環(huán)境因子和土壤屬性在土壤發(fā)育過程中呈現(xiàn)出空間差異性，這種差異性會隨空間位置和環(huán)境因子對土壤屬性的作用強度的變化而變化。傳統(tǒng)的單一線性模型和全局模型難以處理這種復(fù)雜的關(guān)系[11]，而時空地理加權(quán)模型（Geographically and temporally weighted regression，GTWR）考慮了回歸系數(shù)在時間和空間的非平穩(wěn)性，揭示了地理要素的時空變化規(guī)律[12]，近年來被廣泛應(yīng)用于各個領(lǐng)域。龔旭昇等[13]基于GTWR模型探討了影響長江經(jīng)濟帶地表臭氧濃度的主導(dǎo)因素的時空變化。趙明揚等[14]運用GTWR模型研究了中國肺結(jié)核發(fā)病情況及其影響因素。田鵬等[15]結(jié)合三維生態(tài)足跡模型和GTWR模型，探討了浙江省海岸生態(tài)足跡指數(shù)變化及其影響因素。該研究基于1980、2010、2021年安徽省的土壤和環(huán)境數(shù)據(jù)，運用GTWR模型探討了安徽省pH值及其影響因素的時空異質(zhì)性，以期為安徽省土壤資源的合理規(guī)劃和利用提供理論依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

安徽?。?14°54'E～119°37'E，29°41'N～34°38'N）地處中國華東地區(qū)，位于長江、淮河中下游，總面積為14.01×104 km2，2019年耕地面積為5.55×104 km2。

安徽省屬于暖溫帶與亞熱帶過渡地區(qū)，淮河以北屬暖溫帶半濕潤季風氣候，淮河以南屬亞熱帶濕潤季風氣候。全省年平均氣溫在14～17℃之間，平均日照1 800～2 500 h，平均無霜期200～250 d，平均降水量800～1 800 mm。安徽境內(nèi)地勢西南高、東北低，地形復(fù)雜多樣，從北向南平原與山地、丘陵相間分布。全省可劃分為淮北平原區(qū)、江淮丘陵區(qū)、皖西山地丘陵區(qū)、沿江平原區(qū)和皖南山地丘陵區(qū)5個地理區(qū)域[16]。

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 數(shù)據(jù)來源和指標篩選

2.1.1 土壤數(shù)據(jù) 1980年的土壤數(shù)據(jù)來源于《安徽土種》中安徽省第二次土壤普查時期的195個土壤樣點，2010年的土壤數(shù)據(jù)來源于《中國土系志·安徽卷》的139個樣點，2021年的土壤數(shù)據(jù)來源于筆者所在研究組在安徽省采集的395個土壤樣點。

2.1.2 環(huán)境數(shù)據(jù) 選取表層土壤pH值作為研究對象，選取地形、植被、氣候、人類活動因素4個因子作為環(huán)境協(xié)同變量；在ArcGIS 10.2中提取土壤樣點所在的環(huán)境因子值，將其標準化后用IBM SPSS Statistics 27檢驗數(shù)據(jù)間的多重共線性和相關(guān)性；篩選出10個環(huán)境因子，其中地形因子5個，植被因子2個，氣候因子2個，人為作用因子1個（表1）。其中，TWI是區(qū)域地形對徑流流向和蓄積影響的物理指標，有助于識別區(qū)域土壤蓄水量情況。MrVBF是一種濕度指數(shù)，通過識別多分辨率下的平坦和低洼地形來識別谷底；MrRTF則是通過識別高平坦區(qū)域來識別山脊，兩個指數(shù)可用來識別該區(qū)域的低洼或平坦情況[17]。氣候數(shù)據(jù)中，將原始逐月數(shù)據(jù)合成季度數(shù)據(jù)，探究季節(jié)氣象數(shù)據(jù)對土壤pH值的影響程度，四季劃分時間為：春季3—5月、夏季6—8月、秋季9—11月和冬季12—2月，通過IBM SPSS Statistics 27檢驗后篩選出無多重共線性的MATspr和MAPaut因子進行建模。

2.2 研究方法

傳統(tǒng)OLS全局回歸模型（Ordinary least squares）易于理解且容易計算，但當數(shù)據(jù)存在空間異質(zhì)性或相關(guān)性時，會使回歸結(jié)果產(chǎn)生有偏估計。針對這一問題Brunsdon等[18]提出了地理加權(quán)回歸模型（Geographically weighted regression，GWR），該模型通過引入空間權(quán)重，建立局部的回歸模型來探索研究區(qū)域上的空間變化及其規(guī)律，其表達式見公式（1）。

（1）

式中，yi表示第i個樣本點的因變量，（ui，vi）表示第i個樣本點的位置坐標，β0（ui，vi）表示第i個樣本點的截距值，βk（ui，vi）表示第i個樣本點的第k個自變量xik的回歸參數(shù)，?i表示第i個樣本點的誤差項。

雖然空間因素問題已被解決，但還需考慮時間因素，因此借鑒Huang等[12]的研究，在GWR模型中納入時間變量，使用時空地理加權(quán)回歸模型（GTWR）探究安徽省土壤pH值的空間異質(zhì)性，其表達式見公式（2）。

（2）

式中，（ui，vi）是樣本點的經(jīng)緯度坐標，ti是觀測時間，β0（ui，vi，ti）是回歸中的常數(shù)項，βk（ui，vi，

ti）是第k個解釋變量Xik的回歸系數(shù)，?i是模型殘差。

2.3 數(shù)據(jù)處理

在IBM SPSS Statistics 27軟件中對所選的環(huán)境數(shù)據(jù)因子進行方差膨脹因子檢驗，并去除因子間的多重共線性；利用OLS和GTWR模型對篩選出的環(huán)境數(shù)據(jù)因子進行建模，并比較兩者精度；利用ArcGIS 10.2軟件制作GTWR模型擬合的各環(huán)境因子標準化系數(shù)時空分布圖。

3 結(jié)果與分析

3.1 土壤pH值時空分布特征分析

由表2可知，安徽省1980、2010、2021年土壤pH值的平均值分別為6.40、6.35、5.84；1980年土壤pH值變化幅度最大，2021年變化幅度最小；1980—2021年安徽省土壤總體上存在酸化趨勢。由圖1可知，研究區(qū)堿性土壤樣點占17.70%，多分布在安徽北部；中性土壤樣點占14.54%；酸性樣本占67.76%，大部分分布在安徽南部。整體來看，安徽省土壤呈現(xiàn)南酸北堿的空間分布特征。對1980—2021年土壤pH值進行全局空間自相關(guān)檢驗，發(fā)現(xiàn)1980、2010、2021年的全局Moran’s I指數(shù)分別為0.49、0.67和0.34（P<0.01），表明安徽省土壤pH值呈顯著的空間正相關(guān)關(guān)系，并有不同程度的聚集分布特征。

3.2 環(huán)境因子相關(guān)系數(shù)分析

由圖2（a）可知，1980年各環(huán)境因子中TWI、MrRTF、MrVBF、DMSP和MATspr與土壤pH值呈正相關(guān)，其中正相關(guān)性最強的因子是MrVBF；Elevation、Slope、NPP、NDVI、MAPaut與土壤pH值呈負相關(guān)，其中負相關(guān)性最強的因子是MAPaut。由圖2（b）可知，2010年與土壤pH值呈正相關(guān)的因子有TWI、MrRTF、MrVBF、DMSP、NPP和MATspr 6個，其中正相關(guān)性最強的是MrVBF，正相關(guān)性最弱的是DMSP；與土壤pH值呈負相關(guān)的環(huán)境因子中，負相關(guān)性最強的是MAPaut，最弱的為NDVI。由圖2（c）可知，2021年TWI、MrRTF、MrVBF、DMSP、NDVI和MATspr6個環(huán)境因子與土壤pH值呈正相關(guān)，MrVBF正相關(guān)性最強，NDVI正相關(guān)性最弱；Elevation、Slope、NPP和MAPaut與土壤pH值呈負相關(guān)，MAPaut負相關(guān)性最強，NPP負相關(guān)性最弱。

3.3 OLS模型和GTWR模型的建模精度比較

根據(jù)AIC準則（Akaike information criterion）?和R2比較OLS模型與GTWR模型的建模精度。由表3可知，GTWR模型的AIC值為1 965.11，比OLS模型的AIC值低124.67；GTWR模型的R2為0.51，比OLS模型的R2高0.19。總體而言，GTWR模型的精度比OLS模型更高，建模分析結(jié)果更可靠。

3.4 動態(tài)與非動態(tài)影響因子回歸系數(shù)對比分析

考慮到地形因素多年來變化程度遠小于其他因素，參考Liu等[19]研究，將地形因子劃為非動態(tài)影響因子，將植被因子、氣候因子和人類活動因子劃為動態(tài)影響因子?；?980、2010、2021年的樣本點數(shù)據(jù)，利用GTWR模型進行回歸分析，影響因子標準化回歸系數(shù)參數(shù)統(tǒng)計如表4所示。從整體上看，1980年對土壤pH值影響最大的環(huán)境因子是MATspr，最小的是Slope；2010年對土壤pH值影響程度最大的環(huán)境因子是MAPaut，最小的是Slope；2021年對土壤pH值影響最大的環(huán)境因子是MATspr，最小的是NDVI。

從時間尺度分析動態(tài)影響因子的影響程度，發(fā)現(xiàn)DMSP標準回歸系數(shù)的平均值均為正值，在1980年影響力最大，2021年影響力最??；該因子在2021年變化程度最大，在2010年較穩(wěn)定。NPP回歸系數(shù)平均值均為負值，在1980年負作用最強，變化程度最??；2021年負作用最弱，變化程度最大。NDVI回歸系數(shù)均值在2010年為正值，在1980年和2021年為負值；1980年負向影響更強，變化程度最大。MATspr平均值均為負值，為負向影響因子且在1980年影響程度最大，在2010年影響程度最??；因子變化穩(wěn)定性在1980年最好，在2021年最差。MAPaut回歸系數(shù)均為負值，對土壤pH值影響為負向，且在2021年負向影響最強，在1980年負向影響最弱；在2010年因子變化程度最小，1980年變化程度最大。

3.5 基于GTWR模型的環(huán)境因子對土壤pH值作用的時空異質(zhì)性分析

3.5.1 地形因素回歸系數(shù)時空分布分析 整體來看，1998—2021年各地形因素回歸系數(shù)具有明顯的時空分布差異性。如圖3（a）、（f）、（k）所示，1998—2021年Elevation標準化回歸系數(shù)對土壤pH值負向作用的區(qū)域集中在安徽中部和西南部，正向作用區(qū)域分布在安徽北部和安徽東南部，且負向作用區(qū)域大于正向作用區(qū)域。如圖3（b）、（g）、（l）所示，1998—2021年Slope標準化回歸系數(shù)正向作用區(qū)域從安徽北部和西部逐漸轉(zhuǎn)移到西南部和東北部，負向作用區(qū)域由東南部逐漸向西北部擴張；1980年和2010年正負作用面積大小差距較小，僅在2021年負作用面積明顯大于正作用面積。如圖3（c）、（h）、（m）所示，1998—2021年TWI標準化回歸系數(shù)負向作用區(qū)域集中分布在安徽北部，正向作用區(qū)域大部分在南部，且多年來TWI因子對土壤pH值的作用大部分為正向。如圖3（d）、（i）、（n）所示，1998—2021年MrRTF標準化回歸系數(shù)正向作用區(qū)域從安徽西部向中部擴張，繼而縮減至西南部，正向作用區(qū)域略大于負向區(qū)域，因此MrRTF整體為正向作用因子。如圖3（e）、（j）、（o）所示，1998—2021年MrVBF標準化回歸系數(shù)負向作用區(qū)域逐漸擴大，由安徽西南角擴張到安徽西部，但正向作用面積遠大于負向作用面積。

3.5.2 植被因素回歸系數(shù)時空分布分析 如圖4（a）、（b）、（c）所示，1998—2021年NPP標準化回歸系數(shù)對土壤pH值正向作用區(qū)域由安徽西部向東北部擴張，但負向作用的面積大于正向作用的面積，總體對安徽省土壤pH值呈現(xiàn)負向作用。如圖3（d）、（e）、（f）所示，1998和2010年NDVI標準化回歸系數(shù)正向作用區(qū)域集中在安徽北部，2021年正向作用區(qū)域集中在安徽北部和東南部；負向作用區(qū)域主要分布在安徽中部和南部，負作用面積較大；NDVI整體為負向作用因子。

3.5.3 氣候因素回歸系數(shù)時空分布分析 如圖5（a）、（b）、（c）所示，1998—2021年MATspr標準化回歸對土壤pH值主要為負向作用，僅小部分區(qū)域為正向作

用，因此MATspr整體為負向作用因子。如圖5（d）、（e）、（f）所示，1980年MAPaut標準化回歸系數(shù)有微小正向作用區(qū)域，2010年和2021年均為負向作用，因此MAPaut為負向作用因子。

3.5.4 人類活動因素回歸系數(shù)時空分布分析 如圖6（a）、（b）、（c）所示，1998—2021年DMSP負向作用區(qū)域呈擴張趨勢，1980年和2010年集中在安徽南端，2021年擴張到東南部和西部小部分區(qū)域，但總體DMSP仍為正向作用因子。

4 討論與結(jié)論

Elevation影響因子對安徽省土壤pH值的總體作用方向為負向，且有負向作用的區(qū)域集中在安徽西南部，正向作用區(qū)域分布在安徽北部，原因可能是安徽省整體海拔呈現(xiàn)西南高東北低的特征。隨著海拔的增加，降雨量增大，土壤中可溶性物質(zhì)隨水分下行，致使海拔高處土壤膠體的鹽基飽和度降低，從而土壤酸性增強[20]。Slope影響因子的作用機理與Elevation影響因子相似，坡度越大，土壤淋溶作用越強，土壤酸性增強[20]。TWI是基于柵格單元的匯流累積量計算得到的，與土壤含水量顯著相關(guān)[21]。TWI越大，土壤含水量越大，淋溶作用加強，土壤pH值降低。但該研究中TWI影響因子對土壤pH值的作用大部分為正向，推測原因在于人類活動的復(fù)合影響。安徽北部是淮北平原所在地，種植業(yè)發(fā)達，化學肥料中的酸性物質(zhì)進入土壤，所以安徽北部是TWI作用主要為負向；南部多為山地礦區(qū)，礦山開發(fā)可能導(dǎo)致堿性開發(fā)廢棄物混合在土壤中，造成土壤pH值升高[2]。安徽省耕地面積占全省面積的39.59%，可能負向作用有限，因此TWI整體呈正向作用。NDVI指數(shù)可以反映當?shù)刂脖桓采w數(shù)量，植被數(shù)量越多，降水量越大，土壤pH值越小[22]。MAPaut為負向作用因子，降水量越大，土壤含水量越大，土壤中鹽基被沖刷，鹽基飽和度下降，土壤pH值降低[23]。DMSP可以很好的反應(yīng)當?shù)厝祟惢顒映潭?，對土壤pH值產(chǎn)生影響的人類活動可能是城市化和礦山開采。1980—2021年，隨著安徽省城市化、工業(yè)化的推進，大量堿性建筑材料和礦山開發(fā)材料進入周圍的土壤中，導(dǎo)致大量碳酸鹽混合物分散在土壤各處，從而造成土壤pH值升高[2]。

綜上，研究結(jié)論如下。

（1）安徽省1980、2010、2021年土壤pH值的平均值分別為6.40、6.35、5.84，總體上存在酸化趨勢，且安徽省土壤呈現(xiàn)南酸北堿的空間分布特征。

（2）基于GTWR模型將環(huán)境因子劃分為動態(tài)影響因子和非動態(tài)影響因子，發(fā)現(xiàn)1980、2010、2021年對土壤pH值影響最大的環(huán)境因子分別是MATspr、MAPaut、MATspr。動態(tài)影響因子中DMSP在2021年變化程度最大，2010年變化最??；NPP在2021年變化程度最大，在1980年變化程度最??；NDVI在1980年變化程度最大，在2021年變化程度最??；MATspr在2021年變化程度最大，在1980年變化最?。籑APaut在1980年變化程度最大，在2010年變化程度最小。

（3）基于GTWR模型，發(fā)現(xiàn)各影響因子回歸系數(shù)時空分布存在較強的異質(zhì)性。1980年MATspr影響程度最大，系數(shù)為-1.323；Slope最小，系數(shù)為-0.019。2010年MAPaut影響程度最大，系數(shù)為-1.163，Slope最小，系數(shù)為-0.044。2021年MATspr影響程度最大，系數(shù)為-1.256；NDVI最小，系數(shù)為-0.003。

（4）根據(jù)基于GTWR模型的環(huán)境因子作用的時空分布情況，可知1980—2021年10個環(huán)境因子中對安徽省pH值正向作用的因子為TWI、MrVBF、MrRTF和DMSP，負向作用的因子為Elevation、Slope、NPP、NDVI、MATspr和MAPaut。

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（責任編輯：王婷）