浙西北丘陵區農田土壤微量元素空間變異特征及影響因子

劉永紅，倪中應，謝國雄，徐立軍，鐘林炳，馬立強

（1 桐廬縣農業和林業技術推廣中心，浙江桐廬 311500；2 杭州市植保土肥總站，杭州 310020）

浙西北丘陵區農田土壤微量元素空間變異特征及影響因子

劉永紅1，倪中應1，謝國雄2，徐立軍1，鐘林炳1，馬立強1

（1 桐廬縣農業和林業技術推廣中心，浙江桐廬 311500；2 杭州市植保土肥總站，杭州 310020）

【目的】采用地統計學和 GIS 技術相結合的方法能較好地綜合評價土壤微量元素空間數據的結構性、空間格局變異產生原因及影響因子。本論文以生態型城市桐廬縣為研究區，研究了土壤微量元素的空間變異特征及其影響因素，為長期耕作的浙西北丘陵區農田土壤高效施肥提供依據。【方法】在滿足空間分析要求的基礎上，根據研究區主要土壤類型、土地利用類型、地形地貌和交通條件等因素布置采樣點數目與密度，在作物收獲后，選取水田區、旱地區、茶園區、果園區和桑園區等有代表性的田塊采集分析土樣 386 個。利用 GS + 7.0和 ArcGIS 10.1 進行半方差分析和 Kriging 插值，運用逐步回歸分析比較各因子對微量元素含量的影響程度。【結果】鐵、錳、銅、鋅 4 種微量元素變異系數在 58.37%～90.22% 之間, 塊金效應值在 10.9%～12.5% 之間。4種微量元素的空間分布結構相似程度較小，呈斑塊狀特點。不同土壤類型對有效 Fe 和有效 Zn 的含量有顯著影響。不同土地利用方式間 4 種微量元素含量差異顯著。有效 Fe 與有機質和速效鉀呈極顯著負相關，與有效 Cu呈極顯著正相關。有效 Cu 與有效磷呈極顯著正相關，與速效鉀呈顯著負相關，與有效 Mn 呈顯著正相關。有效Zn 與堿解氮呈極顯著負相關，與有效磷和速效鉀呈極顯著正相關，與有效 Mn 呈顯著正相關，與海拔呈顯著負相關。土壤類型、土地利用方式、有機質、pH、堿解氮、有效磷、速效鉀和海拔等 8 個因子合計分別能夠解釋4 種微量元素變異空間變異的 19.1%、2.2%、12.2% 和 12.1%，8 個因子中土地利用方式能夠獨立解釋空間變異的 3.1%～13.5%。【結論】研究區內鐵、錳、銅、鋅 4 種微量元素總體處于豐富水平，呈中等變異。不同元素的主導影響因素不同，除土壤類型、土地利用方式、有機質、pH、堿解氮、有效磷、速效鉀和海拔等 8 個因子外還有眾多其它結構性影響因子，土地利用方式有重要影響但非主導因子。

土壤微量元素；空間變異；地統計學；影響因子

土壤微量元素有效性是表征土壤環境質量的重要因子，其有效態含量水平顯著影響農作物的生長、代謝、產量和品質及人類的健康[1–3]。土壤微量元素在母質、成土過程、土壤類型、地形、土壤理化性狀、氣候特點及人類活動等各項環境因子共同長期作用下，具有高度的空間異質性，具有隨機性和結構性雙重特征[4–5]。地統計學和 GIS 技術結合能較好地綜合評價空間地理信息、空間數據的結構性、空間格局變異產生原因及影響因子[6–8]。

利用地統計學和 GIS 技術相結合的方法對不同區域、尺度的土壤微量元素的空間變異特征初步研究結果表明，土壤中微量元素含量分布具有隨機性和結構性的空間變異性質，研究區主要分布在東北平原、華北平原、黃土丘陵、西北干旱區、長江中下游、東南部地區[9]。在浙江省的研究分布在溫州樂清市重點工業鎮樂成鎮[10]，金衢盆地河谷平原區、杭嘉湖水網平原區和杭州灣南岸濱海平原區等平原水網區[11]。王日照等對浙東紅壤丘陵區仙居縣的研究主要在微量元素含量方面，未對空間格局和變異做闡述[12]。對長期耕作的浙西北丘陵區農田土壤中有效態微量元素空間變異特征鮮有報道。

浙江省桐廬縣地形地貌特殊復雜，86.3% 的土地面積為山地丘陵，主要水系有由南而北縱貫縣境東部的富春江和自西北向東南匯入富春江的分水江，有堆積地貌、侵蝕剝蝕地貌、侵蝕溶蝕地貌和侵蝕溶蝕構造地貌等。農作物播種面積 30 多萬畝，為杭州地區糧食生產貢獻巨大，在傳統農業的基礎上逐漸向現代農業和生態農業發展，種植結構調整、規模經營和耕作管理措施優化等逐步改變著土壤環境條件。文中以桐廬縣水稻、油菜、蔬菜、玉米、茶園、果園和桑園等主要作物種植地土壤為研究對象，采用地統計學與 GIS 相結合的方法對其主要微量元素有效態含量的空間變異和分布特征以及影響因子進行了研究，以期闡明該區域農田土壤微量元素尤其是重金屬污染元素 Cu 和 Zn 的豐缺程度和空間分布規律，為養分平衡管理、土壤環境評價、土壤污染防治和精準農業背景下的農業可持續發展提供理論依據。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

桐廬縣位于浙江省西北部（N 29°35'～30°05'，E 119°11'～119°58'），地處錢塘江水系中游，總土地面積 1825 km2，其中山地丘陵占 86.3%，平原、水域占 13.7%。耕地面積 245.7 km2，園地面積 96.5 km2。全縣大致可分為東南部中低山丘陵區、西南部低山丘陵區、北部低山丘陵區、富春江沿岸平原區和分水江河谷平原區。屬亞熱帶季風氣候，年平均氣溫16.5℃，年平均降水量 1552 mm，年日照時間 1991.4 h，無霜期 258 d。土壤類型主要為紅壤、水稻土和紫色土，分布面積分別占研究區總面積的 69.75%、11.2% 和 5.2%，其它土壤如石灰巖土、粗骨土、黃壤和潮土等合計占 13.85%。根據研究區土地利用方式，將研究區土地分為水田區、旱地區、茶園區、果園區和桑園區，按面積從大到小排列。其中：水田區典型種植制度為水稻—油菜；旱地區典型種植制度為玉米、豆類和蔬菜；茶園區典型種植制度為茶樹；果園區典型種植制度為桃樹和梨樹；桑園區典型種植制度為桑樹。

1.2 樣品采集與分析

遵循農業部統一的耕地地力調查與質量評價技術規范和要求[13]，于 2010 年根據研究區主要土壤類型、土地利用類型、地形地貌和交通條件等因素布置采樣點數目與密度，在滿足地統計學和 GIS 空間分析要求的基礎上,使樣點在研究區內分布盡量均勻。在作物收獲后，選取有代表性的田塊，GPS 定位，采用 S 形布點多點混合采樣，取樣深度 0—20 cm，共采集土樣 386 個 （圖 1）。土壤有效 Fe、有效Mn、有效 Cu 和有效 Zn 采用 DTPA 浸提法，土壤pH 采用電位法，土壤有機質采用重鉻酸鉀容量法，堿解氮采用擴散法，有效磷采用鉬銻抗比色法，速效鉀采用火焰分光光度法測定[14]。

圖1 試驗區農田土壤采樣點分布圖Fig. 1 Diagram of sampling sites in study area

1.3 數據處理

利用 SPSS19.0 對數據進行描述性統計分析、逐步回歸分析和 K-S 檢驗，對不符合正態分布的數據指標進行對數轉化。利用 Minitab 16 對經過對數轉化達不到要求的數據進行 Johnson 轉換。應用ArcGIS 10.1 將經緯度坐標投影轉換成平面坐標，利用 GS + 7.0 進行各元素半方差函數模型的擬合,根據計算出的半方差函數的模型及參數，應用 ArcGIS 10.1 中的地統計模塊進行 Kriging 插值和繪制空間分布圖。土壤類型和土地利用方式為多分類變量，進行回歸分析時采用啞變量為其賦值，假設分類變量有 K 個水平，轉換為 K-1 個啞變量，啞變量具體賦值方法見文獻[15]。

表1 研究區土壤微量元素含量的描述性統計分析及正態分布檢驗 (n = 386)Table 1 Descriptive statistics and K-S test of soil trace elements in the study area

2 結果與分析

2.1 土壤有效態微量元素基本統計特征

由表 1 可知,現今桐廬縣耕層土壤微量元素中有效 Fe、有效 Mn、有效 Cu 和有效 Zn 的平均含量分別為 126.65、18.81、1.88 和 2.64 mg/kg。與 1987 年第 2 次土壤普查數據相比，耕層土壤有效 Fe 和有效Zn 的平均含量分別增加了 3.35 和 1.48 mg/kg，有效Mn 和有效 Cu 的平均含量分別降低了 20.99 和 1.29 mg/kg。各微量元素含量的變異系數均較大，在58.37%～90.22%，平均變異程度依次為 Mn ＞ Cu ＞Fe ＞ Zn。變異系數 ＜ 10% 時為弱變異性，＞ 100% 時為強變異性，介于兩者之間為中等變異性[17]，4 種微量元素都屬于中等變異性。386 個樣點的單樣本 K-S檢驗的結果表明，4 種微量元素均不服從正態分布(服從對數正態分布或 Johnson 正態分布)。

2.2 土壤有效態微量元素空間變異特征

由表 2 可知，通過 GS + 7.0 擬合的 4 種微量元素的最優理論模型均為指數模型，決定系數均較低。有效 Fe 的塊金值較其他元素相對較大為 0.117,說明有效 Fe 一些小尺度上隨機因素引起的變異程度相對較大。四種微量元素的塊金效應比值均 ＜ 25%，具有強烈的空間相關性[18]，說明空間變異主要是由結構性因素（氣候、母質、地形地貌、成土過程和土壤類型等自然因素）引起的。變程表明土壤屬性在空間上的自相關性尺度，同時也反映了影響因子的范圍[18,19]。研究區土壤微量元素含量的變程存在一定的差異，有效 Zn（4.14 km） 和有效 Mn（3.33 km）的自相關尺度相對較大，因此，有效 Mn 和有效 Cu 的主要影響因子的空間變異尺度相對較大，有效Fe（2.13 km）和有效 Cu（2.88 km）的自相關尺度相對較小, 可能主要受到相對較小尺度因子的影響。

表2 土壤微量元素半方差函數理論模型和參數Table 2 Theoretical model and parameters of semi-variograms of soil trace elements

2.3 土壤有效態微量元素空間分布特征

根據所得半方差函數理論模型和參數進行克立格插值分別繪制 4 種土壤微量元素有效態含量的空間分布圖（圖 2）。總體來看，4 種微量元素的斑塊狀特點比較明顯，空間分布結構相似程度較小。土壤有效 Fe 空間分布無明顯規律，呈塊狀分布特點，東部、中部和西部含量普遍較高，夾在這 3 塊中的中東部和中西部 2 塊成片區域含量較低，最低值出現在中東部。土壤有效 Mn 空間插值圖以 5～15 mg/kg 范圍面積最大，＞ 15 mg/kg 的面積呈東北—西南方向條塊狀分布，最高值分布在桐廬縣西部的小片區域。土壤有效 Cu 空間變異特征總體上沒有明顯的規律，分布比較零散，高值區與有效 Mn 的分布非常相似，最低值分布在中部一小片區域。土壤有效 Zn 空間分布總體上東高西低，東南部的大片區域有效 Zn 含量普遍較高，中部高值和低值分布零散，西南部的大片區域含量低。

2.4 影響因素分析

2.4.1 土壤類型 4 種微量元素含量分析如表 3 所示，386 個樣本的數量分布為紅壤 216 個、水稻土93 個、紫色土 69 個和其它 8 個。不同土壤類型有效Fe 含量平均值的大小順序為紫色土 ＞ 紅壤 ＞ 水稻土。有效 Mn 表現為紫色土 ＞ 紅壤 ＞ 水稻土。有效Cu 表現為水稻土 ＞ 紅壤 ＞ 紫色土。有效 Zn 表現為水稻土 ＞ 紅壤 ＞ 紫色土。經方差分析表明，土壤類型對有效 Fe 和有效 Zn 的含量有顯著影響。紫色土有效 Fe 含量最高，與紅壤差異不顯著，與水稻土差異顯著。水稻土有效 Zn 含量最高，與其他土類差異顯著。有效 Mn 和有效 Cu 在紅壤、水稻土和紫色土上的檢驗差異不顯著，說明研究區內土壤類型對有效 Mn 和有效 Cu 的含量影響較小。

2.4.2 土地利用方式 不同土地利用方式吸收消耗土壤微量元素的數量不同，長此以往使土壤養分含量發生分異[20]。4 種微量元素含量分析如表 4 所示。不同土地利用方式對研究區內土壤微量元素含量影響較大，水田土壤有效態微量元素含量普遍較高。有效 Fe 含量極豐富，平均值的大小順序為水田 ＞ 旱地＞ 桑園 ＞ 果園 ＞ 茶園，水田與其他土地利用的差異達到顯著性。有效 Mn 含量的大小順序為茶園 ＞ 果園 ＞ 水田 ＞ 旱地 ＞ 桑園，桑園與其他土地利用的差異顯著。有效 Cu 含量的大小順序為水田 ＞ 桑園 ＞ 旱地 ＞ 果園 ＞ 茶園，水田、旱地、桑園與果園、茶園差異性顯著。有效 Zn 含量的大小順序為旱地 ＞ 果園＞ 水田 ＞ 茶園 ＞ 桑園。旱地、果園與茶園、桑園差異性顯著。

圖2 研究區土壤微量元素含量空間分布圖Fig. 2 Spatial distribution of soil trace elements contents in the study area

表3 不同土壤類型微量元素含量分析 (mg/kg)Table 3 Analysis of the contents of soil trace elements in different soil types

2.4.3 土壤養分、pH 及海拔 4 種微量元素分別與土壤理化性質及海拔等進行相關分析，結果見表 5。研究區土壤有機質與微量元素的相關性分析表明，有機質含量與有效 Fe 含量之間達到 0.01 的極顯著負相關水平。4 種微量元素含量與土壤 pH 相關性較差，均未達到顯著相關的水平。堿解氮、有效磷和速效鉀對有效 Fe、有效 Cu 和有效 Zn 影響較大。堿解氮與有效 Zn 呈極顯著負相關關系 (P ＜ 0.01)。有效磷與有效 Cu、有效 Zn 呈極顯著正相關關系 (P ＜ 0.01)。速效鉀與有效 Fe 呈極顯著負相關關系 (P ＜ 0.01)，與有效 Cu 呈顯著負相關關系(P ＜ 0.05)，與有效 Zn 呈極顯著正相關關系 (P ＜ 0.01)。微量元素間的相關性分析表明，有效 Cu 與有效 Fe 呈極顯著正相關關系(P ＜ 0.01)，與有效 Mn 呈顯著正相關關系 (P ＜ 0.05)。有效 Zn 與有效 Mn 呈顯著正相關關系 (P ＜ 0.05)。海拔與有效 Zn 呈顯著負相關關系 (P ＜ 0.05)。

表4 不同土地利用方式微量元素含量 (mg/kg)Table 4 Contents of soil trace elements in different land-use types

表5 土壤微量元素與土壤養分、pH 及海拔的 Pearson 相關分析Table 5 Pearson correlation between soil trace elements and soil nutrients, pH and altitude

2.4.4 不同因素的影響程度 為了比較各因子對微量元素含量的影響程度，以土壤類型、土地利用方式、有機質、pH、堿解氮、有效磷、速效鉀和海拔為自變量，分別以有效 Fe、有效 Mn、有效 Cu 和有效 Zn 為因變量進行逐步回歸分析，定量研究不同因子對微量元素空間變異的綜合解釋能力和相對重要性。表 6 為各因子對 4 種微量元素含量逐步回歸分析結果。

表中 △R2為增加變量時回歸方程判定系數的增量，Radj2為矯正決定系數，反映回歸方程所有自變量對因變量變異性的解釋比例。由表 6 可知，8 個因子中有 5 個對有效 Fe 的空間變異影響顯著，土地利用方式影響最大，能夠獨立解釋空間變異的 13.5%，其次是土壤類型、有機質、pH 和堿解氮，5 個因子合計能夠解釋 19.1%；8 個因子中有 2 個對有效 Mn 的空間變異影響顯著，土地利用方式能夠解釋空間變異的 4%，土壤類型能夠解釋 0.2%；8 個因子中有 3個對有效 Cu 的空間變異影響顯著，土地利用方式影響最大，能夠獨立解釋空間變異的 10.7%，其次是土壤類型和海拔，3 個因子合計能夠解釋 12.2%；8 個因子中有 5 個對有效 Zn 的空間變異影響顯著，土地利用、土壤類型、堿解氮、有效磷和海拔等 5 個因子合計能夠解釋 12.1%。

表6 研究區各因子對微量元素含量逐步回歸分析結果Table 6 Stepwise regression analysis of factors contributing to the variability of trace elements contents

3 結論與討論

四種微量元素塊金效應均小于 25%，變異系數在 10%～100% 之間，說明四種微量元素具有強烈的空間相關性，空間依賴性強，主要影響因素為自然因素（空間自相關部分），如成土母質、地形地貌、成土過程、土壤類型、海拔等。次要影響因素為人為因素，如施肥、種植業生產方式和工業活動。土壤類型、土地利用方式、有機質、pH、堿解氮、有效磷、速效鉀和海拔等 8 個因子合計能夠解釋空間變異的 2.2%～19.1%，說明影響研究區微量元素空間變異的因子種類繁多，除了上述 8 個因子之外還有其它眾多因子，這些因子合計貢獻約80%，根據 4 種微量元素塊金效應比值 10.9%～12.5%，說明其它這些影響因子主要為非人為因子，母質可能是其主導因子。8 個因子中土地利用方式影響最大，能夠獨立解釋空間變異的 3.1%～13.5%，土壤養分含量與有效 Fe、有效 Cu 和有效 Zn 顯著相關，說明種植作物和施肥對微量元素含量具有很重要的影響，但非主導因子。在研究開始前認為農田土壤微量元素的影響因子主要受人為因素影響，如施肥引起的土壤養分含量及酸堿度的變化、經濟效益驅動的土地利用方式的變化和水耕熟化、淹水種稻產生的土壤類型的變化，所以選擇上述幾種因子做研究，隨著數據的深入分析，發現人為活動雖不可忽視但非主要影響因素，非人為結構因素起主要作用，所以應從成土母質、成土過程、地形、土壤物理性質、坡度、地下水位、溫度等側重于非人為影響因子的角度深入分析、探討其主導因子。四種微量元素的變異系數較大，可能主要是與研究區的復雜地貌有關，研究區山地與河谷平原間丘陵錯落分布，南北方向的富春江平均徑流量 298.6 × 108m3，西北向東南方向的分水江平均徑流量 23.45 × 108m3，枯洪變化較大，成土母質和微氣候均存在較大差異，水田土壤土質肥沃，主要有洪積、坡積物發育而來，旱地土壤以油紅泥、黃紅泥、黃泥土為主，主要分布在坡耕地，土壤肥力差，水土流失嚴重。

桐廬縣耕層土壤 4 種微量元素的空間分布格局總體呈斑塊狀特點。有效 Fe 空間變異受到土地利用方式、有機質、土壤類型、pH 和堿解氮等的影響，紫色土和水田中有效 Fe 含量高，主要影響因子的空間變異尺度相對較小。研究區土壤有機質與有效 Fe含量之間達到 0.01 的極顯著負相關水平。這與其他學者的研究結果相反[21–23]，其他學者研究表明有機質與有效 Fe 呈顯著正相關。原因可能是由于研究區有效 Fe 含量極豐富，研究區有效 Fe 的平均含量高于極豐富水平（35 mg/kg），處于極豐富水平的樣本有327 個，占樣本總數的 84.7%，＞ 100 mg/kg 的樣本有 225 個，占樣本總數的 58.3%，有機質越高土壤緩沖性能越強，因此形成負相關關系。而其他學者研究的地區有效 Fe 含量中等或缺乏，極豐富水平的樣本少，有機質促進了鐵的有效性，因此呈顯著正相關關系。有機質與有效 Fe 和有效 Mn 負相關的原因也可能與不同土壤結合態腐殖質結合的方式及松緊度，松結合態、穩結合態和緊結合態所占比例不同有關，徐德福等[24]研究發現，穩結合態腐殖質與氧化鐵呈負相關。有效 Mn 空間變異受土地利用方式和土壤類型影響顯著，2 個因子合計只能夠解釋空間變異的 2.2%，影響有效 Mn 的因子有待進一步深入研究。從有效 Mn 空間分布圖上看，含量在 5～15 mg/kg之間的主要分布在富春江和分水江旁的河谷平原區，＞ 15 mg/kg 的主要分布在山地和丘陵。有效 Cu受土地利用方式、土壤類型和海拔影響顯著，3 個因子合計能夠解釋空間變異的 12.2%，與有效磷呈極顯著正相關關系 （P ＜ 0.01）。有效態 Cu 與 Fe 存在較強的空間相關性 （R = 0.211，P ＜ 0.01），空間分布結構也相似，因此有效 Fe 和 Cu 存在相似的影響因子。土壤有效銅含量與銅毒害緊密相關，Cela等[25]研究表明，土壤中的水溶性銅 ＜ 2 mg/kg 安全，3.8 mg/kg 時就會抑制氮的硝化作用。桐廬縣有效銅含量豐富，1～1.8 mg/kg 的有 84 個，占樣本總數的21.8%，＞ 1.8 mg/kg 極豐富的有 148 個，占樣本總數的 38.3%。建議以后農業生產中盡量少施含銅的肥料，缺銅地區針對性補銅，通過調整耕作制度、施肥方式、提升有機質等提高土壤緩沖性能，降低銅含量高的地區的銅脅迫。有效 Zn 受土地利用方式、土壤類型、堿解氮、有效磷和海拔等的影響顯著，5個因子合計能夠解釋空間變異的 12.1%，水稻土中Zn 含量高，與其他土類差異顯著。有效 Zn 含量高的東南部大片區域是桐廬縣工業強鎮富春江鎮和江南鎮，工業生產對有效 Zn 的分布有一定程度的干擾，塊金效應值為 11.7%，說明結構性因素是影響Zn 空間分布的主因，人類工業活動是次因。

多數研究[2,26–27]表明，陽離子型微量元素的有效態含量隨 pH 升高而降低，兩者顯著相關。在該研究區域中，因為影響有效態微量元素含量的因子較多，pH 對空間變異的解釋能力較弱，所以產生了 4種微量元素含量與土壤 pH 相關性較差，均未達到顯著相關水平的結果。土類相同而成土母質不同的土壤，性質和微量元素的豐缺度會有很大的差異[28]，不同氣候環境、生態環境和水環境等作用力下差異加劇。

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Spatial variability and impacting factors of trace elements in hilly region of cropland in northwestern Zhejiang Province

LIU Yong-hong1, NI Zhong-ying1, XIE Guo-xiong2, XU Li-jun1, ZHONG Lin-bing1, MA Li-qiang1
( 1 Agricultural and Forestry Technology Promotion Center of Tonglu County, Tonglu, Zhejiang 311500, China; 2 Hangzhou Plant Protection and Soil-fertilizer Station, Hangzhou, Zhejiang 310020, China )

【Objectives】Geostatistics combined with geographical information system (GIS) technique is thought well for evaluation of the spatial structure of data and the impacting factors causing the variation. In this paper, this method was used to analyze the spatial variability and main impacting factors of available soil Fe, Mn, Cu and Zn in the permanently cultivated cropland in Tonglu County, in order to provide base for the efficient application of micronutrient fertilizer.【Methods】Soil types, land-use types, organic matter, pH, available N, available P, available K and altitude were chosen as impacting factors in the research. There were totall 386 soil samples collected from paddy fields, dry lands, tea plantations, and orchard fields after crop harvest. Semivariance analysis and Kriging interpolation were performed by GS + 7.0 and ArcGIS 10.1.【Results】Thevariation coefficient of four elements was between 58.37%and 90.22%. The nugget effect value was between 10.9% and 12.5%. The spatial distribution of Fe, Mn, Cu and Zn contents was patchy and their space structure had little similarity. The contents of Fe and Zn were significantly different among different soil types, and the availabale Fe, Mn, Cu and Zn contents were significantly different among the land-use types. Fe content has extremely significant and negative correlation with soil organic matter content and available K content, and had extremely significant positive correlation with Cu content; Cu content had extremely significant positive correlation with available P, and had significant negative correlation with available K and significant positive correlation with Mn; Zn content had highly significant negative correlation with available N, highly significant positive correlation with available P and K, had significant positive correlation with Mn and had significant negative correlation with altitude. Stepwise regression analysis indicated that soil type, land-use types, organic matter content, pH, available N, available P, available K and elevation together could explain 19.1%, 2.2%, 12.2% and 12.1% of the variability of soil available Fe, Mn, Cu and Zn in the study area. The land-use types alone could explain 3.1%–13.5% of the variability.【Conclusions】The available Fe, Mn, Cu and Zn contents were generally at the rich level, and belong to medium spatial variability in the studied area. Structural factors played a dominating role and human activity factors played a secondary role. The contributions of soil type, land-use type, organic matter content, pH, available N, available P, available K and altitude were significant but only accounted for a small proportion of the variation. Among these factors land-use types play a major role, although not the dominating factor.

soil trace element; spatial variability; geostatistics; affecting factor

S506；S511

A

1008–505X(2016)06–1710–09

2015–08–01 接受日期：2015–11–27

2009～2012 年農業部測土配方施肥補貼項目；桐廬縣農業 “兩區” 土壤污染防治項目資助。

劉永紅（1985—），女，甘肅渭源人，農藝師，碩士研究生，主要從事土壤環境方面研究。E-mail：yhliu689@163.com