云南高原湖泊周邊農業土壤pH、 CEC、質地的差異性研究

鄒 凌，趙培飛，李少明，戴 敏，蔣亞蓮，王麗花，田 敏，楊志國，李紳崇*，王繼華

(1.云南省農業科學院花卉研究所/國家觀賞園藝工程技術研究中心，云南 昆明 650205；2.云南農業大學，云南 昆明 650205；3.云南省氣象局，云南 昆明 650034)

【研究意義】農藥和化肥的使用極大地提高了農產品的產量和質量，但是同時也帶來了一些負面效應。這些負面效應主要包括農藥在農產品上的殘留和對環境的污染[1]。由于中國在農業生產中某些粗放的管理方式，一些淡水湖泊受到了不同程度的污染。農業生產是當地人民重要的生活組成部分和經濟保障。滇池、洱海、撫仙湖依次是云南省面積最大的3個淡水湖泊。星云湖緊鄰撫仙湖南部是云南第七大湖泊。陽宗海是云南第九大湖泊。在這些湖泊周邊，農業生產活動多。根據2015年中國環境保護部發布的“中國環境狀況公報”，滇池的水質被界定為重度污染，陽宗海的水質被界定為輕度污染，洱海和撫仙湖的水質為優。星云湖的水質被界定為劣5類水平[2]。【前人研究進展】這些湖泊的沉積物和水體中均含有農藥殘留[3-5]。而且，在臨近這些湖泊水體的區域，化肥的施用量大，例如：在撫仙湖周邊所做的調查發現，在該地區化肥施用量平均值為3900 kg/hm2[6]；在滇池東北部對不同農戶化肥施用量所做的調查中發現，在該地區化肥施用量在1800～7500 kg/hm2[7]。因此，農藥和化肥粗放的使用是這些湖泊水體潛在的污染源。【本研究切入點】云南省的地理多樣性豐富，因此，我們可以推斷各湖泊周邊土壤的理化性質存在差異。不同土壤的理化性質可以影響到農藥和化肥施用的效能。土壤陽離子交換容量CEC可以反應土壤吸附離子的能力，對于化肥的施用有重要的指示意義，例如：在CEC低的土壤中，因其吸附營養元素離子的能力較弱，多余的離子會隨降雨或者灌溉用水流失[1]。土壤黏粒(Clay)含量和CEC與達到防控效果所需的農藥量呈正相關關系[8-13]。土壤質地對化肥和農藥[10,13]的使用量也有顯著的影響，例如：在沙與壤土組分高的土壤中，水分過多會造成農藥和化肥的流失，導致效能降低，在黏粒組分高的土壤中，水分過少會導致農藥和化肥不能有效地在土壤中溶解和擴散，從而降低效能。土壤的pH對土壤中不同的營養元素釋放和農藥效能有影響[1,14]。【擬解決的關鍵問題】土壤的CEC、pH、質地為短期內不易改變的特質，量化這些指標將為因地制宜地施用化肥和農藥提供理論基礎。至今，還未有文獻對這些區域的CEC、pH、質地做過系統性的研究。在本研究中，我們將對以上湖泊周邊靠近水體的農業土壤隨機采樣并量化以上指標，從而為發展當地環境友好的農業提供理論基礎。

1 材料與方法

1.1 樣品采集

經過對滇池、洱海、撫仙湖、星云湖、陽宗海不同位點(圖1)的采樣，根據對當地農業部門人員的采訪，農用土地的用途主要有以下幾個類別：濕地公園、花卉種植、煙草種植、主糧種植、蔬菜種植、果園、人造林地、葡萄種植園、草莓種植業。在本研究中，采取土樣的位點都保持同種作物和相應的種植方式至少兩年。每個位點設置3個重復，分別隨機采集0～40 cm不同深度的土壤樣本，并記錄以下信息：①土地的用途；②作物種類；③坐標。所有樣品在室溫下(20～22 ℃)風干，去除草根石塊，磨碎，然后過直徑為2 mm篩網。

圖1 中國云南省滇池、洱海、撫仙湖、星云湖、陽宗海及采樣位點Fig.1 Dianchi lake, Erhai lake, Fuxian lake, Xingyun lake and Yangzong lake in Yunnan province, China and soil-sampling locations

表1 不同流域基本信息

注：N/A表示無信息。年降雨量基于1986-2015年30年的平均值(數據來源于云南省氣象局)。撫仙湖和星云湖在同一個流域，撫仙湖水流向星云湖。

Note: N/A is not available. Annual rainfall in different regions surrounding lakes and near the river was an averaged value of 30-year data (1986-2015) (data were obtained from Department of Meteorology, Yunnan province). Fuxian and Xingyun lakes are in the same watershed, with Fuxian lake feeding Xingyun lake.

1.2 土壤pH、CEC、質地測定

陽離子交換容量 (CEC)測量依據Page (1982)的方法[15](5 g土樣)。土壤pH(土︰水=1︰2.5)測定采用pH測試儀(Mettle-Toledo Inc. Greifensee, Switzerland)進行測量。土壤質地測量依據Klute(1986)的方法[16]。根據樣品中所測砂、粉粒、黏粒的組分，依據美國農業部所制的土壤質地三角圖對土壤樣品進行歸類。

1.3 數據統計與分析

數據統計分析采用軟件為R。因變量: CEC、pH、砂、粉粒、黏粒組分。對因變量與自變量：不同區域(各個湖泊周邊區域)、位點、土地用途、有機肥是否使用、不同作物種類所組成的矩陣進行方差分析。當P< 0.05，自變量對因變量的影響為顯著。post hoc分析則通過計算最小顯著差異(L.S.D.)進行比對。為搞清楚各因變量之間的關系，對滇池、洱海、撫仙湖、星云湖、陽宗海各采樣位點不同因變量平均數進行了相關性分析。而后運用主成分分析(PCA: Principal component analysis)對各因變量的權重進行了研究。最后，分別對砂、粉粒、黏粒和陽離子交換容量進行了回歸分析。

圖中同一指標帶有相同小寫字母表示差異不顯著(P≥0.05)，下同Values of the same variable with same letters are not significantly different(P≥0.05). The same as below圖2 各區域周邊土壤的pH和陽離子交換容量(CEC)Fig.2 pH and CEC in different regions

2 結果與分析

2.1 不同區域土壤CEC、pH、砂、粉粒、黏粒組分的差異

陽宗海西南村落里的土壤CEC值24 cmol/kg(圖2)，為所有區域最高。其次為滇池周邊的區域21 cmol/kg，撫仙湖和星云湖16 cmol/kg，洱海12 cmol/kg。就湖泊水體體積而言(表1)，撫仙湖水體的體積遠超過其它湖泊。在滇池流域，農田面積為最大，約為洱海、撫仙湖和星云湖流域農田面積的10倍。在這些區域，年降雨量都超過800 mm。

在撫仙湖和星云湖周邊的土壤中，pH7.2，中性，顯著高于(P< 0.01)其它區域的pH值(圖2)。洱海與滇池周邊土壤pH為6.8，中性。陽宗海西南角村落的土壤pH為5.5，為中等酸性。在洱海周邊的土壤中，砂和粉粒組分(P< 0.05)顯著高于其它湖邊區域的土壤(圖3)，而其黏粒組分則顯著低于其它湖邊區域的土壤(P< 0.05)，為壤土。在滇池、撫仙湖、星云湖周邊的土壤中，粉粒的組分分別高于砂和黏粒的組分，為輕壤土。在陽宗海周邊的土壤中，黏粒的組分大于45 %，高于粉粒和砂的組分，為黏土。pH值在各湖邊區域無明顯空間分布特征(圖4)。在洱海周邊，東部位點土壤的CEC值比西部CEC值要高(圖4)；在滇池周邊，東北部位點的土壤CEC值略比其它位點的CEC值要高一些。

圖3 各區域周邊土壤的砂、粉粒、黏粒的組分Fig.3 Proportions of sand, silt, clay in regions surrounding lakes

圖4 各區域不同位點pH、CEC、土壤質地空間分布Fig.4 Spatial distribution of sampling locations with pH，CEC and soil texture

表2 土壤樣品中各變量的主成分分析(PCA)結果

注：圖中的數字為Pearson相關性系數r，灰色的圓代表正相關，黑色代表負相關。不顯著的相關關系被×所覆蓋(P>0.05)

Note: The values at lower part of the matrix are Pearson correlation coefficients. Gray color represents positive correlation; Black represents negative correlation. Insignificant correlations were covered by crosses (P>0.05).

在洱海周邊的土壤，其土壤質地有明顯的空間分布特征(圖4)，主要表現為在其西部的位點，土壤中砂和粉粒組分較高，土壤質地主要為壤土、砂質壤土、粉質壤土；在其東部的位點，大部分土壤中黏粒的組分較高，為黏土、黏質壤土、壤土。在撫仙湖北部的位點，土壤中砂和粉粒組分高，為壤土。在撫仙湖和星云湖東南部的位點，土壤中黏粒組分高，為黏土。在滇池周邊的位點，土壤質地無明顯空間分布特征。

圖中的數字為Pearson相關性系數r，灰色的圓代表正相關，黑色代表負相關。不顯著的相關關系被×所覆蓋(P>0.05)The values at lower part of the matrix are Pearson correlation coefficients. Gray color represents positive correlation; Black represents negative correlation. Insignificant correlations were covered by crosses (P>0.05)圖5 各區域周邊土壤CEC、pH、 砂、粉粒、黏粒組分之間的相關性分析Fig.5 Pair-wise correlations between dependent variables: CEC, pH, sand, silt and clay in soils of different regions

圖6 以自然對數為底數轉化的砂、粉粒、黏粒的值與陽離子交換容量的回歸分析Fig.6 Regression analyses on natural-log transformed values of sand, silt, clay versus CEC

2.2 土壤CEC、pH、砂、粉粒、黏粒組分之間的相關性及其權重

pH值與其它因變量之間無顯著的相關性(圖5，P> 0.05)。砂和粉粒之間成正比，但是分別和CEC之間成反比。黏粒分別和砂、粉粒成反比，但是和CEC之間成正比。CEC、砂、粉粒、黏粒組分兩兩之間存在顯著的相關關系，為找到一個權重較大的指標提供了前提。主成分分析結果(表2)表明：主成分1(PC1)一共解釋了81 %的差異。因此CEC、砂、粉粒、黏粒中任意一個自變量與PC1載荷值的絕對值越大，該自變量的權重就越大。黏粒與PC1的載荷值的絕對值最大為0.53，而后砂為0.51，粉粒為0.49，CEC為0.47。因此黏粒的權重最大。CEC與砂為負相關(圖6)，R2為0.45。CEC與粉粒為負相關，R2為0.39。CEC與黏粒為正相關，R2為0.56。因此，在砂、粉粒、黏粒這3個指標中，用黏粒來預測CEC的值較為準確。

3 討 論

3.1 遭受著農業面源污染威脅的湖泊水體

在滇池、洱海、撫仙湖、星云湖、陽宗海周邊，都存在著一定規模的農業生產。可溶性的營養離子和污染物能隨降雨和灌溉用水滲入到地下水體；附著在土壤顆粒上的污染物容易被降雨沖刷到附近的水體中，是重要的污染源[17]。這些湖泊周邊年降雨量大，因此為污染物移動到水體中創造了條件。一些近期的研究表明：這些湖泊的水體或者沉積物中含有農藥殘留[2-5]，而且，在這些區域化肥用量巨大[6-7]。水體的體積可以一定程度作為衡量該水體面臨污染時所具有的緩沖能力。滇池水體的體積低于洱海和撫仙湖，但其流域內農田的面積遠遠大于其它湖泊。因此滇池面臨農業面源污染的體量遠遠大于其他湖泊。滇池的水中平均含總氮6.5 mg/L和總磷0.17 mg/L，為重度富營養化；對應的，洱海分別為0.48和0.04 mg/L[18]，為中度富營養化；撫仙湖分別為0.15和 0.007 mg/L[19]，為貧營養化；星云湖分別為 2 和 0.18 mg/L[20]，為重度富營養化。

3.2 不同湖泊周邊土壤的CEC、 pH、質地對精細化施用化肥和農藥的指示意義

總的來說，撫仙湖和星云湖周邊的土壤呈微堿性；滇池和洱海的呈微酸性；靠近陽宗海西南部的土壤呈中等酸性。如果土壤中鋁的含量高，經過水解反應后，土壤的pH會下降。距陽宗海西部1000 m的鋁電解廠是否與此有關聯，還未有報道。云南部分地貌為喀斯特，撫仙湖和星云湖流域含有大量石灰巖[21]，這有可能是該區域土壤pH呈微堿性的部分原因。土壤的pH對農藥效能影響主要依據特定農藥的酸堿度；例如：含有官能團COOH和NHSO2弱酸性農藥被土壤顆粒吸附的可能性與土壤的pH的關系為負相關；弱堿性的農藥被土壤顆粒吸附的可能性與土壤的pH也呈負相關關系，但是這種影響與弱酸性的農藥相比起來，權重較小，因為這種影響通常是土壤有機質、黏粒含量、pH三者的協同效應；pH對非離子化的農藥沒有影響[14]。由此，從農藥的效能來看，在陽宗海西南部的土壤中，應該避免施用含有官能團COOH和NHSO2弱酸性的農藥。pH對土壤中不同營養元素諸如：K、Ca、Mg、Fe、Mn、Cu、Zn的釋放和植物的吸收也有重要的作用[1]。pH對有效磷的釋放影響研究得最為清楚，當pH等于6.5的時候，磷被吸附和以沉淀形式的量最小，所以植物可利用的磷最多；當pH小于6.5的時候，磷主要是以磷酸鐵和磷酸鋁的沉淀而存在，且易被吸附在氧化物和黏土的顆粒上；當pH大于6.5的時候，磷主要以磷酸鈣的沉淀而存在，且易被吸附在碳酸鈣的顆粒上[1]。因此，土壤pH的范圍是影響土壤肥力和農藥使用的一個重要指標。可通過施用一定量的CaCO3來提高土壤的pH值，也可通過施用酸性的化肥或者物質來降低pH[1]。

在CEC值和黏粒組分低的土壤中，土壤對離子和帶電荷的分子吸附能力弱；在這些湖泊周邊的區域年均降雨量都大于800 mm，加上灌溉用水，如果每一次施用量大，沒有被吸附的營養元素離子或者農藥的分子容易隨著土壤中的水流失到水體中。所以在該類土壤中，化肥或者農藥的施用應少量多次施來達到更大的效能，從而減少污染源。反之，在CEC值和黏粒組分高的土壤中，化肥或者農藥的施用應相對集中施來達到化肥和農藥應有的效能。靠近陽宗海西南部的土壤中，CEC值和黏粒的組分在本研究所調查的區域內最高，對于滇池、撫仙湖和星云湖周邊的土壤其CEC值和黏粒組分次之。對于洱海周邊的土壤來說，其CEC值和黏粒組分最小，砂和粉粒的組分最高。在洱海周邊，CEC和質地的空間分布有一定特征。靠近洱海西部的土壤CEC和黏粒組分明顯低于東部的土壤。已有的研究結果表明：具體化肥或者農藥的施用量可以根據不同土壤的CEC、質地建立模型，以找到最經濟的施用量[22-23]。

在滇池、撫仙湖、星云湖各個湖泊周邊區域內，所調查的指標的空間分布無明顯特征。造成此現象的原因可能有以下方面。據考證，滇池、撫仙湖的面積近代以來在不斷變小[24-25]，在本研究中，距水體近的采樣位點極可能為從前的河床；除此以外，“圍海造田”對滇池周邊(特別是靠近滇池的東北部)帶來了外源的土壤。研究不同土壤的理化性質，因地制宜地施用化肥和農藥是減少農業面源污染的重要手段。土壤理化性質指標的測定繁冗，不同指標可能互相關聯，通過統計分析可以找到權重大的指標。CEC的測試非常繁冗，因此，找到一個權重大且能夠估算CEC的指標有一定意義。

3.3 黏粒組分作為估算土壤CEC值的指標

CEC與黏粒、粉粒、砂的組分之間兩兩互相關聯，這為用黏粒、粉粒、砂的組分來估算CEC提供了可能性。黏粒和CEC之間正相關的關系具有普遍性[25-27]。Ersahin等人研究了土耳其Anatolia的農業土壤中黏粒、粉粒、砂組分與CEC之間的關系，其結果與本研究結果一致，即：黏粒組分和砂、粉粒組分比較起來能夠更精確的估算CEC[28]；其建立的回歸方程解釋了48 %的差異，與本研究54 %的結果相差不大。因此，黏粒組分可以作為一個較為準確的指標來估算土壤CEC值。此外，黏粒為權重最大的指標，比起其它3個指標能夠更多的反應不同土壤的差異。

4 結 論

滇池、洱海、撫仙湖、星云湖、陽宗海周邊有大量的農業生產。由于很多農田靠近水體，年降雨量大，湖中水體面臨農業面源污染的威脅。不同區域土壤的pH、CEC、土壤質地均不相同，為因地制宜、精細化地施用農藥和化肥提供了理論基礎。靠近陽宗海西南部的土壤pH為中等酸性，因此在該區域應該避免施用含有官能團COOH和NHSO2弱酸性農藥。陽宗海西南部土壤的CEC值最高，然后依次為滇池、撫仙湖和星云湖、洱海周邊的土壤。因此，施用化肥和農藥在CEC值低的土壤應遵循“少量多次施”的原則，反之，在CEC值高的土壤應 “相對集中施”。總體而言，靠近陽宗海西南部的土壤被歸類為黏土；滇池、撫仙湖和星云湖周邊的土壤為黏壤土；洱海周邊為壤土。洱海周邊的土壤CEC值和土壤質地具有一定的空間分布特征，表現為西部的土壤CEC值與黏粒含量小于東部區域，意味著西部區域土壤中農殘和化肥流失到水體的風險更大。在CEC、砂、粉粒、黏粒組分這4個指標中，黏粒組分的權重最大，意味著黏粒組分可以更多地揭示這些區域內土壤的差異，同時相較于砂和粉粒，黏粒組分可以更準確地估算土壤CEC值。