中國玉米主產區土壤養分的空間變異及影響因素分析

趙晴月，許世杰，張務帥，張哲，姚智，陳新平，鄒春琴

中國玉米主產區土壤養分的空間變異及影響因素分析

趙晴月1，許世杰1，張務帥2，張哲1，姚智2，陳新平2，鄒春琴1

（1中國農業大學資源與環境學院/國家農業綠色發展研究院/教育部土壤與作物相互作用重點實驗室，北京 100193；2西南大學資源環境學院，重慶 400715）

【】分析中國玉米主產區耕層土壤養分含量現狀、區域空間變異規律及其影響因素，以期為各地玉米田土壤養分調控和合理施肥提供指導。以全國玉米主產區為研究區，于2017年玉米收獲季開展大規模土壤采集和農戶調研工作。結合地統計學和地理信息系統（GIS），探究土壤養分的區域變異特征和分布格局；根據相關分級標準，評價玉米主產區當前土壤肥力現狀；并通過相關性分析和方差分析，對引起土壤養分變異的主要影響因素（土壤質地、氣候和肥料施用）進行探討。中國玉米主產區耕層土壤pH中值為 6.9，養分含量的中值分別為有機質21.0 g·kg-1、全氮1.5 g·kg-1、有效磷22.4 mg·kg-1和速效鉀164.5 mg·kg-1，上述指標的變異系數分別為12.7%、48.5%、50.0%、83.6%和52.0%，均表現為中等程度變異。土壤有機質、全氮、有效磷和速效鉀含量主要集中在中等至極高肥力水平，共占主產區總面積的93.5%。土壤養分存在明顯的區域變異性，土壤有機質、全氮和有效磷含量在東北春玉米區最高，分別為32.0 g·kg-1、2.2 g·kg-1、32.3 mg·kg-1，在西北春玉米區最低，分別為17.2 g·kg-1、1.2 g·kg-1、16.2 mg·kg-1；速效鉀含量在西南玉米區最低，其他3個區域無顯著差異。在國家尺度上，土壤pH值具有強烈的空間自相關性（塊基比＜25%），其變異主要受自然因素（土壤質地和降水）影響；有效磷具有較弱的空間自相關性（塊基比＞75%），其變異主要受人為因素（肥料施用）影響；有機質、全氮和速效鉀具有中等的空間自相關性（塊基比25%—75%），其變異受自然和人為因素共同影響。東北區土壤肥力高，玉米生產應適量減少施肥量，以節約肥料成本；華北區土壤養分含量適中，應嚴格控制氮、磷化肥投入，以增加肥料利用率并減少環境污染；西北區土壤養分含量較低，可以適當增加肥料用量進一步實現玉米增產；西南區內土壤肥力變異較大，各亞區應采用適宜的施肥方式，以提高土壤的保肥能力和玉米產量。

玉米主產區；土壤養分；空間變異；影響因素；地理信息系統；中國

0 引言

【研究意義】近年來，玉米已經發展成為我國最重要的糧、飼、經兼用的優勢作物，在保障中國乃至世界的糧食安全方面發揮著極其重要的作用[1]。2017年全國玉米的播種面積約4 240萬hm2，玉米產量占到糧食總產近40%，高達2 590.7億kg，面積、總產均居三大主糧作物之首[2]。土壤養分含量是土壤肥力狀況的反映。玉米的生長發育依賴土壤養分的供應，其地力貢獻率可達60.1%[3]。因此，土壤養分含量高低與玉米能否實現高產優質密切相關。我國玉米種植范圍十分廣泛，生長環境復雜多樣，土壤養分在多年自然條件和耕種管理的共同作用下，表現出高度的空間變異性[4-6]。鑒于此，從宏觀上掌握全國玉米主產區土壤肥力現狀，研究土壤養分區域變異規律及其影響因素，對指導國家進行土壤養分調控、制定施肥決策、提高糧食產量和減少污染并最終促進玉米產業綠色發展意義重大。【前人研究進展】地理信息系統（GIS）是多門學科綜合的技術，可以將空間數據和屬性數據關聯從而進行地圖可視化和空間動態分析[7]，彌補了傳統地統計學的局限性。在農業領域中，國內外學者運用地統計學和GIS 技術相結合的方法，從各種尺度對土壤養分的區域差異及成因進行了深入探究。在田塊尺度上，崔貝等[4]分析華北平原小麥-玉米輪作田土壤養分時空變化規律，發現如果耕種管理長期保持不變，土壤特性、溫度和降水量是土壤養分變異的主要成因；ZHU等[8]指出在水稻-小麥輪作系統中，小麥田的土壤硝態氮和全氮含量比水稻田的高，這種差異受施肥和灌溉方式影響。在縣域尺度上，張玲娥[9]研究發現1980年至2010年河北曲周縣土壤速效鉀含量下降了47.5%，土地利用方式和人為管理措施的改變是主要影響因素；ROGER等[10]通過不同土壤類型和地形地貌，預測了瑞士Fribourg土壤磷的區域分布。在區域尺度上，陳浮等[11]以太湖流域典型區為研究區，發現國家政策、耕作方式和種植制度等對土壤養分波動產生顯著影響。【本研究切入點】隨著采樣尺度的變化，土壤養分變異規律也不盡相同[12-13]。然而以往的研究由于受到采樣范圍和樣本數量限制，空間尺度相對較小，缺少系統性和代表性，全國尺度上的研究寥寥無幾。另外，單獨針對玉米種植區域的土壤養分空間變異及原因解析的文章也非常缺乏。【擬解決的關鍵問題】以國家玉米產業體系為平臺，以整個中國玉米主產區為研究對象，通過大樣本農戶調研和土壤采集分析，基于GIS和地統計學方法探究了耕層土壤養分的空間變異特征和區域分布格局，結合相關土壤養分分級標準評價其現狀，并解析了國家尺度上土壤養分的空間變異與土壤質地、氣溫、降水和肥料施用等影響因素的關系，旨在為我國玉米生產中分區域土壤養分調控等宏觀決策提供科學的理論指導。

1 材料與方法

1.1 研究區域

本研究以全國玉米主產區作為研究區域。根據本團隊[14]對中國玉米的施肥分區，玉米種植區域可以分為4個主產區（I東北春玉米區、Ⅱ華北夏玉米區、Ⅲ西北春玉米區和Ⅳ西南玉米區）。進一步按照氣候、栽培、地形和土壤等條件，劃分為12個生產亞區，具體區域如圖1所示。

1.2 調查、取樣與測定

1.2.1 農戶調研 2017年玉米收獲季，與國家玉米產業體系45個綜合試驗站合作，在全國范圍內開展農戶調研及土壤樣品采集工作。每個綜合試驗站負責4—5個示范縣，每個示范縣選擇5個村，每個村選取種植面積大、產量處于當地平均水平的1個代表性農戶。取樣地間隔需超過5 km并且周邊5 km范圍內不得有污染源。每個土壤樣品要和調研的農戶一一對應。采用實地入戶調研，調研問卷信息主要包括農戶當季玉米施用的肥料種類、養分含量、施用量、施用次數和方法等。

審圖號：GS（2020）3027號

總計調研21個省（市、區），200個示范縣，其中東北春玉米區調研3省（黑龍江、吉林和遼寧）52縣，華北夏玉米區調研5省（安徽、河北、河南、江蘇和山東）64縣，西北春玉米區調研6省（區）（甘肅、內蒙古、寧夏、山西、陜西和新疆）45縣和西南玉米區調研7省（市、區）（重慶、廣西、貴州、湖北、湖南、四川和云南）39縣。共獲有效調研問卷和土壤樣品各980份。樣點分布見圖1。

1.2.2 土壤樣品采集與養分含量分析 在當地玉米收獲后進行土壤樣品采集。每個土樣是采自一個調研農戶的一個地塊，以保證地塊內土壤肥力的均勻一致性。每一個取樣地塊代表的面積范圍為0.1—80 hm2。采用5點取樣法采集耕層（0—20 cm）土樣，5個點位分別為田塊兩條對角線的中心點和對角線上與中心等距離的4點，同時避免取到田塊邊緣位置的土壤[15]。在田塊中心點使用GPS定位，記錄經緯度。混合后的原始樣品四分法保留1 kg，風干、磨細及過篩（2 mm和0.25 mm）。土壤養分含量待測指標為土壤pH、有機質、全氮、有效磷和速效鉀，測定方法分別為：電位法（水土比2.5﹕1）、重鉻酸鉀容量法、半微量開氏法、Olsen法-鉬藍比色法和醋酸銨浸提-火焰光度法[16]。

1.3 氣象和土壤數據收集

選取與調研點臨近的氣象站點，從中國氣象科學數據共享服務網[17]下載2008—2017年的氣象數據，計算10年的年平均氣溫、年降水量和年蒸發量。土壤質地數據取自《全國第二次土壤普查》[18]。

1.4 數據處理與分析

根據調研農戶所用的商品有機肥和化肥產品標識的養分含量，以及《中國主要作物施肥指南》[19]給出的農家肥養分含量，分別計算每個農戶當季玉米的總施氮量（kg N·hm-2）、總施磷量（kg P2O5·hm-2）和總施鉀量（kg K2O·hm-2）。

先將原始數據中缺失施肥量的樣本剔除，在此基礎上采用域法[20]識別和處理特異值。常規統計分析使用Microsoft Excel 2016，土壤養分數據的K-S正態分布檢驗和相關系數計算由SPSS 20.0完成。在Minitab 16中將數據進行對數或Box-Cox變換，使之服從正態分布。半方差函數分析使用GS+ 9.0。最后利用ArcGIS 10.2中Geostatistical Analyst模塊的普通克里金插值法，繪制土壤基礎五項的空間分布圖，利用Reclassify工具，將土壤養分的插值結果重新分類，根據每類柵格數除以研究區總柵格數，就可以計算得到每個等級的面積百分比。

2 結果

2.1 全國玉米主產區土壤養分含量統計特征值

描述性統計結果表明（表1），全國玉米主產區土壤pH值的變化范圍在5.1—7.9，均值為6.8；有機質含量變化范圍在10.7—48.6 g·kg-1，中值為21.0 g·kg-1；全氮含量變化范圍在0.7—3.5 g·kg-1，中值為1.5 g·kg-1；有效磷含量變化范圍在4.6—84.2 mg·kg-1，中值為22.4 mg·kg-1；速效鉀含量變化范圍在66.0—358.9 mg·kg-1，中值為164.5 mg·kg-1。變異系數（CV）是變量離散程度的體現，土壤pH值的變異系數最小（12.7%），有效磷最大（83.6%），其他3種養分居中（48.5%—52.0%），它們的變異系數都在10%—100%，因此均屬于中等變異性[21-22]。

表1 全國玉米主產區土壤養分含量描述性統計

表2 我國玉米主產區各區域土壤養分含量差異

偏度和峰度表示數據相對正態分布的偏離程度，分別用以衡量數據分布的不對稱性狀和集中程度[12]。正態分布檢驗表明，各項土壤養分數據均顯示出一定程度的偏斜效應且均不服從正態分布，除土壤pH值外，其余各指標均呈現右偏態和高峰態，其中速效鉀的峰度最高，達到5.59，說明該數據分布比正態分布更加集中。為了減少試驗誤差并提高地統計分析和插值結果的準確性，需將土壤pH值、有機質和全氮進行對數轉換，有效磷和速效鉀進行Box-Cox轉換，才符合正態分布。

2.2 全國玉米主產區各區域土壤養分含量差異

表2為各玉米主產區及亞區土壤養分含量，可以看出，不同主產區之間土壤肥力差異明顯。土壤pH值的中值在東北區和西南區都是6.4，華北區為7.2；西北區為7.5。土壤有機質、全氮、有效磷含量均在東北區最高，中值分別為32.0 g·kg-1、2.2 g·kg-1、32.3 mg·kg-1，西北區最低，分別為17.2 g·kg-1、1.2 g·kg-1和16.2 mg·kg-1。速效鉀含量在西南區最低，僅有141.8 mg·kg-1，其他三區較高且無顯著差異。同一主產區不同亞區之間養分含量也存在一定差異。

2.3 全國玉米主產區土壤養分間的相關分析

表3中各土壤養分含量的相關性分析（Pearson相關系數）表明，各養分間都具有極顯著（＜0.01）的相關性。土壤pH值與有機質、全氮和有效磷呈負相關，與速效鉀呈正相關。pH以外的4種養分兩兩互為正相關，有機質和全氮關系最為密切，相關系數達0.927。

表3 全國玉米主產區土壤養分含量間的相關分析

**0.01 水平（雙側）上顯著相關** Significant correlation at the levels of 0.01 (2-tailed)

2.4 全國玉米主產區土壤養分的空間變異特征

地統計學中的半方差函數能夠有效分析出土壤養分空間分布的結構性和變異性，也是應用克里格插值法對未知點進行預測和模擬的基礎[23]。本研究在GS+9.0中利用不同模型對玉米主產區土壤養分含量來逐一擬合比較，選擇出決定系數（2）越接近1，殘差（RSS）越小的模型[24]。最終獲得各養分的理論模型及其參數，如表 4所示。可以看出，土壤pH值最優擬合模型為指數模型，有機質和全氮為高斯模型，有效磷和有效鉀為線性模型。其中，土壤有機質、全氮和有效磷擬合效果較好，2分別達0.904、0.909和0.778；pH值和速效鉀的擬合效果次之，2分別為0.593和0.449。

土壤養分含量的空間異質性歸因于結構性因素和隨機性因素的綜合作用。塊基比（nugget/sill）表示由隨機部分引起的變異在系統總變異中所占的比例，它代表了變量在空間上的自相關程度，是半方差函數的一個重要參數。根據表4結果，土壤pH值的塊基比＜25%，表明空間自相關性較強[25-27]，自然因素如母質、氣候和地形是變異的主導因素，而人為因素影響很小；土壤有效磷的塊基比＞75%，表明其空間自相關性很弱[25-27]，施肥、耕作和灌水等人類活動對系統變量的空間變異起主導作用；土壤有機質、全氮和速效鉀的塊基比介于25%—75%，表明空間自相關性為中等[25-27]，變異是由人為和自然因素同時作用產生。在國家尺度上，土壤養分含量的變程非常大，范圍在2 319—4 252 km之間，速效鉀變程最大，pH值變程最小。另外，所有養分的塊金值都大于0，說明存在一定的采樣分析誤差或受到其他隨機因素的影響。

表4 全國玉米主產區土壤養分含量的空間變異特征

2.5 全國玉米主產區土壤養分的空間分布格局

在建立半方差函數并選擇出最佳內插模型的基礎上，應用Ordinary Kriging插值法制圖（圖2），分布圖可以直觀、全面地反映玉米主產區土壤養分的區域分布特征，并結合各亞區的土壤肥力狀況（表2），我們對各養分空間分布格局進行解析。根據圖2-a，土壤pH值空間分布較有規律性，整體呈聚集分布，空間連續性好，4個主產區pH值差異顯著，但亞區間變異不大。pH＜5.5的微酸性土壤主要集中在云南西部、湖南全省和吉林中東部地區，pH值最低的亞區為東北半濕潤春玉米區；pH＞7.5的堿性土壤主要分布在西北區的內蒙古中部、山西、陜西和寧夏以及華北區西部，pH值最高的亞區為西北雨養旱作春玉米區。

根據圖 2-b和2-c，土壤有機質和全氮的整體空間分布高度相似，這與它們較高的相關系數有關，都表現為東北區北部和西南區南部較高，并向華北區和西北區逐漸降低，西南區內變異巨大。有機質和全氮的高值區主要位于黑龍江全省、吉林東北部及云貴高原地區，東北冷涼春玉米區含量最高；低值區主要位于黃土高原地區和四川、重慶等地，四川盆地玉米區含量最低。

根據圖 2-d，土壤有效磷呈不規則的塊狀分布，隨機性較強，東北區變化較緩和，而華北、西北和西南區內則形成強烈變異。有效磷較高的區域集中在東北全區、山東、云南以及廣西等地，陜西東部和北部較高，四川盆地較低。東北半濕潤春玉米區含量最高，西北綠洲灌溉春玉米區含量最低。

審圖號：GS（2020）3027號

根據圖 2-e，土壤速效鉀分布的規律特征不突出，表現為大斑塊狀分布。東北區速效鉀北高南低，華北區中部至西北區南部一線含量相對較高，西北區西高東低，新疆土壤速效鉀含量極高，遠遠超過全國平均水平。西南大部地區偏低，尤其是湖北、湖南和重慶等地，但西南高原玉米區屬于高值區。

2.6 全國玉米主產區土壤養分等級情況

結合全國第二次土壤普查[18]和我國玉米施肥指南[19]相關標準，將插值得到的土壤養分含量劃分為4個等級，并計算每個等級的面積占總面積的比例，具體分級標準和土壤養分等級現狀如表5所示。從全國范圍來看，各項土壤肥力指標總體處于中等及中等以上等級，低等級的面積只占零星比例，表明玉米主產區土壤養分缺乏區域分布極少，一部分地區表現出土壤養分過剩。有機質含量主要集中在中和高兩個水平，分別占56.26%和40.90%；全氮含量整體較高，絕大多數分布在高等級，占81.96%，幾乎無區域缺乏；有效磷含量在每個等級都有分布，大部分面積是中等水平，缺乏的比例占7.46%，豐富的比例占26.51%；速效鉀的整體水平很高，共87.22%集中在高和極高等級。

表5 全國玉米主產區土壤養分含量等級情況

2.7 全國玉米主產區土壤養分空間變異的影響因素

導致玉米主產區土壤養分區域差異的原因有很多，一是由于不同區域間，土壤形成過程中的地質學過程、氣候條件等不同。另外，田間管理措施，尤其是肥料施用的較大差異也會加劇土壤養分變異。本文從土壤質地、氣候條件和肥料施用這3個主要影響因素進行探討。

2.7.1 土壤質地因素 土壤質地遺傳了成土母質的機械組成，又因耕種管理方式的不同發生改變，使得其土壤養分含量也存在差異，土壤質地同時也是反映土壤肥力的重要參考。玉米主產區中的東北區和華北區以砂質壤土和壤土居多，西北區多為壤土和砂質黏壤土，西南區壤土、黏壤土和黏土都有分布。

不同土壤質地的養分含量及統計分析顯示（圖 3），隨著土質黏重程度增加，土壤pH值顯著降低。砂質壤土平均pH值為7.5，黏土平均pH值只有6.0。有機質和全氮含量均為砂質壤土最低，其余土質間無顯著差異。有效磷含量大致表現為由砂質向黏質逐漸遞增的規律，黏土的有效磷含量顯著高于其余土質，平均值為56.1 mg·kg-1，是砂質壤土的2倍。不同的是，土質對速效鉀含量的影響規律不明顯。

2.7.2 氣候因素 在土壤形成和發展過程中，氣候主要從溫度和水分兩方面發揮作用。氣候條件作用于土壤母質的風化、土壤溶液的遷移轉化和微生物的活動，影響著有機質的累積和礦化，并決定著土壤養分的含量高低和形態[28]。

中國玉米主產區橫跨多個溫度帶，南至熱帶，北至寒溫帶，年降水量從0至1 700 mm不等。在不同區域內，氣候因素對土壤養分含量的影響不盡相同。相關性分析（表6）表明，平均氣溫僅與東北區土壤有機質和全氮呈顯著負相關。年降水量與東北區、華北區和西南區土壤pH值、西南區土壤速效鉀呈顯著負相關，與東北區土壤有效磷呈顯著正相關。年蒸發量與東北區和華北區的土壤有機質和全氮、東北區土壤速效鉀呈顯著負相關，與西南區土壤有機質、全氮和有效磷呈顯著正相關。而西北區各項土壤養分都不與氣候因素呈現相關性。

圖3 不同土壤質地土壤養分含量及統計分析

表6 不同區域土壤養分含量與氣象因素的相關分析

*0.05 水平（雙側）上顯著相關* Significant correlation at the levels of 0.05 (2-tailed)

**0.01 水平（雙側）上顯著相關** Significant correlation at the levels of 0.01 (2-tailed)

2.7.3 施肥因素 本次調查結果表明（表7），我國玉米主產區的平均氮、磷和鉀投入量分別為270.9、106.8和82.7 kg·hm-2。其中，華北區氮、磷和鉀投入量均為全國最低，分別為224.7、71.6 和66.7 kg·hm-2。西北區和西南區施氮量較高，均超過300 kg·hm-2，西北區施磷量最高，為158.4 kg·hm-2。大多數農戶還是按照傳統習慣和主觀判斷來施肥，施肥不科學不合理的現象比較普遍。肥料施用在短期內可以增加土壤養分含量，同時，農戶也會根據當地土壤的基礎肥力狀況調整他們的施肥量。從表8可知，土壤pH值與施鉀量呈極顯著負相關，這是由于低pH值的土壤上易缺鉀，如南方紅壤地區，因此施鉀量高；有機質和全氮與氮肥、磷肥施用量表現為負相關，原因在于在土壤肥力較高的地區，農戶會減少氮磷肥投入量；有效磷與施磷量呈顯著正相關，該結果可以解釋為施磷水平的提高導致了有效磷的增加；速效鉀與施肥量并無相關關系。

表7 全國玉米主產區氮、磷、鉀養分投入量

表8 土壤養分含量與施肥量的相關分析

*0.05 水平（雙側)上顯著相關* Significant correlation at the levels of 0.05 (2-tailed)

**0.01 水平(雙側）上顯著相關** Significant correlation at the levels of 0.01 (2-tailed)

3 討論

3.1 土壤pH值

中國玉米主產區土壤pH值介于5.1—7.9，均值為6.8，與全國第二次土壤普查中的平均值相比基本沒有變化[18]。土壤pH值的變異系數低于其他土壤養分指標，這與以往不同尺度的研究結果類似[29]。土壤質地和降水量是引起土壤pH值變化的主要環境因素。南方黏質土壤pH值顯著低于北方砂質土壤（圖3）。除西北區外，土壤pH值隨降水量的增加而降低。西北區和華北區干燥少雨，大多為中性至堿性土壤。典型的如黃土高原地區，年降水量小（150—800 mm）而年蒸發量大（1 400—2 000 mm），土壤中滲漏水量較小，導致表層土壤鹽基飽和度高，甚至出現嚴重的鹽漬化[30]；東北區和西南區氣候相對濕潤，較高的降水量使土壤膠體上的代換性鹽基大量淋失，氫離子取而代之，形成酸性土壤。同時，東北區土壤含有豐富的有機質，大量的腐殖質和有機酸類物質進一步降低土壤酸度并提高了土壤的緩沖能力[31]。

3.2 土壤有機質

中國玉米主產區土壤有機質大多處于中級和高級肥力水平，區域分布差異明顯，該結果與楊帆等[32]根據測土配方施肥項目數據總結的中國農田耕層土壤有機質含量結果一致。土壤有機質的區域變異受到自然因素和人為活動的共同影響。一方面，通常土壤顆粒過大會使土壤的通透性增強，導致有機質極易礦化而不利于其累積，當土壤的黏粒含量較高時，有機質能夠更多的被吸附和固定，質地越重的土壤其有機質含量相對越高，保肥能力也越好[33]，本文也印證了這一結果（圖3）。其次，水熱條件共同控制著土壤有機質合成和分解的動態平衡。在東北春玉米區，冬季的嚴寒減緩了微生物對有機質的降解[34]，使得土壤有機質含量隨平均氣溫的降低而增加，呈現出由南向北逐漸增加的趨勢。較高的蒸發量也有利于有機質的分解，土壤有機質含量隨蒸發量增加而遞減。然而部分云貴高原地區有機質含量也很高，可能是與該區域高海拔高濕低溫的復雜氣候條件有關[35]。另一方面，本次調研中，各玉米主產區基施有機肥的農戶比例差異很大，西南區有56.7%的農戶施用有機肥，華北區只有14.1%，進一步解釋了施肥措施可能是短期影響土壤有機質空間變異的因素之一。對于土壤有機質較低的華北區和西北區，亟需鼓勵農民采取一些措施來改善土壤結構，增強保水蓄肥能力，例如有機無機肥配合施用、實施間套種和輪作、實行秸稈還田等；而對于東北區和西南區，大部分地區土壤有機質較為豐富，則需要精耕細作并結合測土配方施肥，在合理施用有機肥的基礎上減少化肥投入，在保持和提升土壤有機質水平的同時，可以有效的提高產量和養分效率[36]。

3.3 土壤全氮、有效磷和速效鉀

土壤全氮、有效磷和速效鉀是體現土壤供肥能力的重要指標。分析結果顯示，中國玉米主產區土壤全氮含量絕大多數處于高和極高等級肥力水平。土壤全氮與有機質不僅相關系數極高，而且在變異系數、空間自相關性、插值的理論模型、空間分布格局以及與各影響因素的關系上也都表現出高度一致性。有研究指出，在區域尺度上土壤全氮密度的變異約有50%可以被土壤有機碳解釋，可能的原因是土壤氮和有機質在復雜的生物地球化學中有密切聯系[37]。農戶長期過量施用氮肥是導致土壤全氮空間變異的主要人為因素之一。全國五省4 548個樣本的農戶調研數據顯示玉米主產區的平均施氮量為257 kg N·hm-2[38]，遠高于其推薦施用量[14]。不同區域的推薦施氮量與土壤供氮能力尤為相關[14]，東北黑土區和西南高原玉米區土壤有機質含量高、供氮能力較強，可以適當減施氮肥；而西北區土壤氮含量整體偏低，但該區域光熱資源優異，玉米易獲得高產，因此可以適當增施有機肥來提高產量。根據各區域土壤供氮水平優化施氮量，對提高氮肥的農學效率、減少土壤氮素盈余十分重要。

玉米主產區土壤有效磷含量總體處于中高水平，速效鉀含量處于高至極高水平，他們的空間變異程度相較于全氮更大，塊基比和變程也很大，表明磷、鉀區域分布的隨機性較強。對于土壤質地而言，粗顆粒多由原生礦物組成，養分貧瘠，而黏粒中主要是次生的鋁硅酸鹽礦物，養分本底值高且對養分的吸附和固定力強，因此質地越重的土壤往往表現出越高的有效磷和速效鉀含量，該結果與以往研究結果一致[39-40]。氣候因素也會通過影響土壤礦物的風化速率和養分淋溶強度從而對土壤有效磷含量產生影響[41]。有研究表明，高溫和多雨的環境使得土壤有效磷含量顯著降低[41]。但在我們的研究中，土壤有效磷和速效鉀含量只受到降水條件的影響（表6）。雖然磷素在土壤中不容易隨水流失，但在東北區和西南區，降水還是在一定程度上引起了有效磷的分布差異。較高的降雨量和蒸發量加速了速效鉀在土體中淋洗和積累的過程，使得鉀素不易被土壤固定。在農業生態系統中，施肥、灌水、還田方式等人為活動在影響土壤有效磷和速效鉀含量和分布狀況上也發揮著重要的作用。很多田間試驗已經證實，持續施用磷肥會顯著提高土壤有效磷含量[42-43]，本文在大區域尺度上也有類似結果（表8）。1980年至2007年，我國平均土壤磷盈余為242 kg P·hm-2，導致土壤有效磷含量上升了17.3 mg·kg-1[44]，因此，如何減磷增效是一個亟需解決的重要問題。西北綠洲灌溉春玉米區和四川盆地玉米區等地土壤有效磷缺乏，可以適當增施磷肥以滿足高產玉米生長需求；而對于東北春玉米區、華北區東部和西南高原玉米區等土壤有效磷含量極高的區域，應當控制磷肥投入以提高磷肥利用率、減少磷素累積及其對環境的污染。中國玉米主產區土壤速效鉀整體水平很高，可能與近20年來農民比較重視鉀肥的施用以及大面積推行秸稈還田有關[9,45]。東北溫暖濕潤春玉米區、北方灌溉春玉米區和西南區的土壤速效鉀含量較低，應增加鉀肥投入量或施用有機肥。

4 結論

中國玉米主產區耕層土壤pH 值在東北區和西南區呈偏酸性，華北區呈中性，西北區呈偏堿性，其中值為6.9。土壤有機質、全氮、有效磷和速效鉀含量大多處于中等至極高肥力水平，其中值分別為21.0 g·kg-1、1.5 g·kg-1、22.4 mg·kg-1和164.5 mg·kg-1，均為中等程度變異。土壤肥力在區域間存在顯著差異，東北區土壤肥力最高，華北和西南區土壤肥力中等，西北區土壤肥力相對較低。

影響土壤養分空間變異的因素不同。全國尺度上，土壤pH值的空間變異主要受自然因素（土壤質地和降水）的影響；有效磷的空間變異主要受人為因素（肥料施用）的影響；有機質、全氮和速效鉀的空間變異則受到二者共同影響。

東北區土壤肥力高，玉米生產應適量減少施肥量，以節約肥料成本；華北區土壤養分含量適中，應嚴格控制氮、磷化肥投入，以增加肥料利用率并減少環境污染；西北區土壤養分含量較低，可以適當增加肥料用量進一步實現玉米增產；西南區內土壤肥力變異較大，各亞區應采用適宜的施肥方式，以提高土壤的保肥能力和玉米產量。

致謝：本研究依托國家玉米產業體系，在全國45個綜合試驗站的大力支持下完成了農戶調研及取樣工作。同時，也對本課題組所有參與調研的成員們的辛勤付出表示感謝！

[1] 董樹亭, 張吉旺. 建立玉米產業技術體系, 加快玉米生產發展. 玉米科學, 2008, 16(4): 18-20, 25.

DONG S T, ZHANG J W. The establishment of maize modern industrial technology system, accelerate the development of maize production., 2008, 16(4): 18-20, 25. (in Chinese)

[2] 中國農業年鑒編委會. 中國農業年鑒. 北京: 中國農業出版社, 2018.

China Agricultural Yearbook Editorial Board.. Beijing: China Agriculture Press, 2018. (in Chinese)

[3] 王激清. 我國主要糧食作物施肥增產效應和養分利用效率的分析與評價[D]. 北京: 中國農業大學, 2007.

WANG J Q. Analysis and evaluation of yield increase of fertilization and nutrient utilization efficiency for major cereal crops in China[D]. Beijing: China Agricultural University, 2007. (in Chinese)

[4] 崔貝, 王紀華, 楊武德, 陳立平, 黃文江, 郭建華, 宋曉宇, 馮美臣. 冬小麥-夏玉米輪作區土壤養分時空變化特征. 中國農業科學, 2013, 46(12): 2471-2482.

CUI B, WANG J H, YANG W D, CHEN L P, HUANG W J, GUO J H, SONG X Y, FENG M C. Analysis of temporal and spatial variation of soil nutrients in the winter wheat-summer maize rotation field.2013, 46(12): 2471-2482. (in Chinese)

[5] 張春華, 王宗明, 任春穎, 張柏, 宋開山, 劉殿偉. 松嫩平原玉米帶土壤有機質和全氮的時空變異特征. 地理研究, 2011, 30(2): 256-268.

ZHANG C H, WANG Z M, REN C Y, ZHANG B, SONG K S, LIU D W. Temporal and spatial variations of soil organic and total nitrogen in the Songnen Plain maize belt., 2011, 30(2): 256-268. (in Chinese)

[6] 徐新朋, 趙士誠, 張云貴, 何萍, 高強. 吉林省玉米種植區土壤養分空間變異特征研究. 植物營養與肥料學報, 2011, 17(6): 1342-1350.

XU X P, ZHAO S C, ZHANG Y G, HE P, GAO Q. Spatial variations of soil nutrients in maize production areas of Jilin province., 2011, 17(6): 1342-1350. (in Chinese)

[7] 王璐, 翟義欣, 王菲. 地理信息系統(GIS)的發展及在農業領域的應用現狀與展望. 農業環境科學學報, 2005, 24(增刊): 362-366.

WANG L, ZHAI Y X, WANG F. Development of theory and application in agriculture of GIS., 2005, 24(Suppl.): 362-366. (in Chinese)

[8] ZHU H, CHEN X, ZHANG Y. Temporal and spatial variability of nitrogen in rice-wheat rotation in field scale., 2013, 68(2): 585-590.

[9] 張玲娥, 雙文元, 云安萍, 牛靈安, 胡克林. 30年間河北省曲周縣土壤速效鉀的時空變異特征及其影響因素. 中國農業科學, 2014, 47(5): 923-933.

ZHANG L E, SHUANG W Y, YUN A P, NIU L A, HU K L. Spatio-temporal variability and the influencing factors of soil available potassium in 30 years in Quzhou County, Hebei Province.2014, 47(5): 923-933. (in Chinese)

[10] ROGER A, LIBOHOVA Z, ROSSIER N, JOOST S, MALTAS A, FROSSARD E, SINAJ S. Spatial variability of soil phosphorus in the Fribourg canton, Switzerland.2014, 217/218: 26-36.

[11] 陳浮, 濮勵杰, 曹慧, 彭補拙, 楊桂山, 周生路. 近20年太湖流域典型區土壤養分時空變化及驅動機理. 土壤學報, 2002, 39(2): 236-245.

CHEN F, PU L J, CAO H, PENG B Z, YANG C S, ZHOU S L. Spatial and temporal changes of soil nutrients and their mechanism in typical area of Taihu Lake valley during the past two decades.2002, 39(2): 236-245. (in Chinese)

[12] 王淑英, 路蘋, 王建立, 楊柳, 楊凱, 于同泉. 不同研究尺度下土壤有機質和全氮的空間變異特征. 生態學報, 2007, 28(10): 4957-4964.

WANG S Y, LU P, WANG J L, YANG L, YANG K, YU T Q. Spatial variability and distribution of soil organic matter and total nitrogen at different scales: A case study in Pinggu County, Beijing.2007, 28(10): 4957-4964. (in Chinese)

[13] 潘瑜春, 劉巧芹, 閻波杰, 陸洲, 周艷兵. 采樣尺度對土壤養分空間變異分析的影響. 土壤通報, 2010, 41(2): 257-262.

PAN Y C, LIU Q Q, YAN B J, LU Z, ZHOU Y B. Effects of sampling scale on soil nutrition spatial variability analysis.2010, 41(2): 257-262. (in Chinese)

[14] 吳良泉, 武良, 崔振嶺, 陳新平, 張福鎖. 中國玉米區域氮磷鉀肥推薦用量及肥料配方研究. 土壤學報, 2015, 52(4): 802-817.

WU L Q, WU L, CUI Z L, CHEN X P, ZHANG F S. Basic NPK fertilizer recommendation and fertilizer formula for maize production regions in China.2015, 52(4): 802-817. (in Chinese)

[15] 何迅, 鞏細民. 土壤樣品的采集與制備技術. 湖北農業科學, 2003(3): 47-48.

HE X, GONG X M. Techniques for the collection and preparation of soil samples., 2003(3): 47-48. (in Chinese)

[16] 鮑士旦. 土壤農化分析. 3版. 北京: 中國農業科技出版社, 2007.

BAO S D.Beijing: China Agriculture Press, 2007. (in Chinese)

[17] 中國氣象科學數據共享服務網. http://data.cma.cn.

China Meteorological Data Sharing Service System. http://data.cma.cn.

[18] 全國土壤普查辦公室. 中國土壤普查技術. 北京: 農業出版社, 1992.

National General Soil Survey Office.Beijing: Agriculture Press, 1992. (in Chinese)

[19] 張福鎖, 陳新平, 陳清. 中國主要作物施肥指南. 北京: 中國農業大學出版社, 2009.

ZHANG F S, CHEN X P, CHEN Q.. Beijing: China Agricultural University Press, 2009. (in Chinese)

[20] 劉璐, 曾馥平, 宋同清, 彭晚霞, 王克林, 覃文更, 譚衛寧. 喀斯特木論自然保護區旱季土壤水分的空間異質性. 應用生態學報, 2010, 21(7): 1667-1673.

LIU L, ZENG F P, SONG T Q, PENG W X, WANG K L, QIN W G, TAN W N. Spatial heterogeneity of soil nutrients in Karst area’s Mulun National Nature Reserve.2010, 21(7): 1667-1673. (in Chinese)

[21] 王紹強, 朱松麗, 周成虎. 中國土壤土層厚度的空間變異性特征. 地理研究, 2001, 20(2): 161-169.

WANG S Q, ZHU S L, ZHOU C H. Characteristics of spatial variability of soil thickness in China.2001, 20(2): 161-169. (in Chinese)

[22] 郭安廷, 崔錦霞, 許鑫, 馬新明. 基于GIS與地統計的土壤養分空間變異研究. 中國農學通報, 2018, 34(23): 78-85.

GUO A T, CUI J X, XU X, MA X M. Spatial distribution of soil nutrients based on GIS and geostatistics.2018, 34(23): 78-85. (in Chinese)

[23] 張敏, 賀鵬飛, 陳偉強. 基于GIS和地統計學的土壤養分空間變異分析. 東北農業大學學報, 2010, 41(3): 53-58.

ZHANG M, HE P F, CHEN W Q. Spatio-temporal variability analysis of soil nutrients based on GIS and geostatistics., 2010, 41(3): 53-58. (in Chinese)

[24] 楊忠華, 劉方, 趙澤英, 馮廷璽. 基于GIS和地統計學的農田土壤養分空間變異性研究. 貴州農業科學, 2009, 37(9): 120-124.

YANG Z H, LIU F, ZHAO Z Y, FENG T X. Spatial variability of farmland soil nutrients based on GIS and geo-statistics.2009, 37(9): 120-124. (in Chinese)

[25] WEINDOR D C, ZHU Y. Spatial variability of soil properties at Capulin Volcano, New Mexico, USA: Implications for sampling strategy.2010, 20(2): 185-197.

[26] 安永龍, 杜子圖, 黃勇. 基于地統計學和GIS技術的北京市大興區禮賢鎮土壤養分空間變異性研究. 現代地質, 2018, 32(6): 206-216.

AN Y L, DU Z T, HUANG Y. Spatial variation analysis of soil nutrients in Lixian town of Daxing district in Beijing based on geostatistics and GIS.2018, 32(6): 206-216. (in Chinese)

[27] 石媛媛, 鄧明軍, 林北森, 高華軍, 劉春萍, 姚文藝. 基于GIS和地統計學的百色植煙土壤養分空間分析. 南方農業學報, 2014, 45(8): 1403-1409.

SHI Y Y, DENG M J, LIN B S, GAO H J, LIU C P, YAO W Y. Spatial analysis of tobacco soil nutrients in Baise based on GIS and geostatistics.2014, 45(8): 1403-1409. (in Chinese)

[28] 呂貽忠. 土壤學. 北京: 中國農業出版社, 2006.

Lü Y Z.. Beijing: China Agricultural Press, 2006. (in Chinese)

[29] SUN B, ZHOU S L, ZHAO Q G. Evaluation of spatial and temporal changes of soil quality based on geostatistical analysis in the hill region of subtropical China.2003, 115(1/2): 85-99.

[30] 楊文治, 邵明安. 黃土高原土壤水分研究. 北京: 科學出版社, 2000.

YANG W Z, SHAO M A.Beijing: Science Press, 2000. (in Chinese)

[31] 康日峰, 任意, 吳會軍, 張淑香. 26年來東北黑土區土壤養分演變特征. 中國農業科學, 2016, 49(11): 2113-2125.

KANG R F, REN Y, WU H J, ZHANG S X. Changes in the nutrients and fertility of black soil over 26 years in northeast China.2016, 49(11): 2113-2125. (in Chinese)

[32] 楊帆, 徐洋, 崔勇, 孟遠奪, 董燕, 李榮, 馬義兵. 近30年中國農田耕層土壤有機質含量變化. 土壤學報, 2017, 54(5): 1047-1056.

YANG F, XU Y, CUI Y, MENG Y D, DONG Y, LI R, MA Y B. Variation of soil organic matter content in croplands of China over the last three decades., 2017, 54(5): 1047-1056. (in Chinese)

[33] 胡克林, 余艷, 張鳳榮, 王茹. 北京郊區土壤有機質含量的時空變異及其影響因素. 中國農業科學,2006, 39(4): 764-771.

HU K L, YU Y, ZHANG F R, WANG R. The spatial-temporal variability of soil organic matter and its influencing factors in suburban area of Beijing.2006, 39(4): 764-771. (in Chinese)

[34] KARHU K, FRITZE H, TUOMI M, VANHALA P, SPETZ P, KITUNEN V, LIISKI J. Temperature sensitivity of organic matter decomposition in two boreal forest soil profiles.2010, 42(1): 72-82.

[35] 邸欣月, 安顯金, 董慧, 湯海明, 肖保華. 貴州喀斯特區域土壤有機質的分布與演化特征. 地球與環境, 2015, 43(6): 697-708.

DI X Y, AN X J, DONG H, TANG H M, XIAO B H. The distribution and evolution of soil organic matter in the Karst region, Guizhou province, southwestern China., 2015, 43(6): 697-708. (in Chinese)

[36] 韓天富, 馬常寶, 黃晶, 柳開樓, 薛彥東, 李冬初, 劉立生, 張璐, 劉淑軍, 張會民. 基于Meta 分析中國水稻產量對施肥的響應特征. 中國農業科學, 2019, 52(11): 1918-1929.

HAN T F, MA C B, HUANG J, LIU K L, XUE Y D, LI D C, LIU L S, ZHANG L, LIU S J, ZHANG H M. Variation in rice yield response to fertilization in China: Meta-analysis.2019, 52(11): 1918-1929. (in Chinese)

[37] LIU Z P, SHAO M A, WANG Y Q. Spatial patterns of soil total nitrogen and soil total phosphorus across the entire Loess Plateau region of China.2013, 197/198: 67-78.

[38] CHEN X P, CUI Z L, VITOUSEK P M, CASSMAN K G, MATSON P A, BAI J S, MENG Q F, HOU P, Yue S C, ROMHELD V, ZHANG F S. Integrated soil-crop system management for food security., 2011, 108(16): 6399-6404.

[39] 張芳芳, 張麗萍, 王文艷, 王小云. 水蝕風蝕交錯區土壤養分特征與土壤質地及水分關系. 水土保持學報, 2012, 26(2): 99-104.

ZHANG F F, ZHANG L P, WANG W Y, WANG X Y. Relationship between characteristic of soil nutrients and soil texture and moisture in wind-water erosion crisscross region., 2012, 26(2): 99-104. (in Chinese)

[40] 張世熔, 黃元仿, 李保國, 張鳳榮, 高峻. 黃淮海沖積平原區土壤速效磷、鉀的時空變異特征. 植物營養與肥料學報, 2003, 9(1): 3-8.

ZHANG S R, HUANG Y F, LI B G, ZHANG F R, GAO J. Temporal-spatial variability of soil available phosphorus and potassium in the alluvial region of the Huang-Huai-Hai Plain.2003, 9(1): 3-8. (in Chinese)

[41] 王濤, 楊元和, 馬文紅. 中國土壤磷庫的大小、分布及其影響因素. 北京大學學報: 自然科學版, 2008 44(6): 945-952.

WANG T, YANG Y H, MA H W. Storage, patterns and environmental controls of soil phosphorus in China., 2008, 44 (6): 945-952. (in Chinese)

[42] ZHANG W, LIU D Y, LIU Y M, CUI Z L, CHEN X P, ZOU C Q. Zinc uptake and accumulation in winter wheat relative to changes in root morphology and mycorrhizal colonization following varying phosphorus application on calcareous soil.2016, 197: 74-82.

[43] 趙宇光, 梁成華, 杜立宇, 陳新之. 長期定位施肥設施土壤微團聚體磷素吸附解吸特征性探討. 北方園藝, 2009(5): 1-4.

ZHAO Y G, LIANG C H, DU L Y, CHEN X Z. Adsorption-desorption of phosphorus on micro-aggregates of greenhouse soil of long-term fertilization., 2009(5): 1-4. (in Chinese)

[44] LI H, HUANG G, MENG Q, MA L, YUAN L, WANG F, ZHANG W, CUI Z, SHEN J, CHEN X, JIANG R, ZHANG F. Integrated soil and plant phosphorus management for crop and environment in China. A review.2011, 349(1/2): 157-167.

[45] 孫維俠, 黃標, 楊榮清, 朱靜, 鄒忠, 丁峰, 蘇建平, 金洋, 畢葵森. 長江三角洲典型地區農田土壤速效鉀時空演變特征及其驅動力. 南京大學學報(自然科學版), 2005, 41(6): 648-657.

SUN W X, HUANG B, YANG R Q, ZHU J, ZOU Z, DING F, SU J P, JIN Y, BI K S. Spatio-temporal variability of exchangeable potassium in agricultural soils and its driving factors in a typical area of Yangtze River delta region., 2005, 41(6): 648-657. (in Chinese)

Spatial Regional Variability and Influential Factors of Soil Fertilities in the Major Regions of Maize Production of China

ZHAO QingYue1, XU ShiJie1, ZHANG WuShuai2, ZHANG Zhe1, YAO Zhi2, CHEN XinPing2, ZOU ChunQin1

(1College of Resources and Environmental Sciences, China Agricultural University/National Academy of Agriculture Green Development/Key Laboratory of Plant-Soil Interactions, Ministry of Education, Beijing 100193;2College of Resources and Environment, Southwest University, Chongqing 400715)

【】 The objective of this study was to analyze the current status, regional spatial variation and its influencing factors of soil fertility in the major regions of maize production in China, so as to provide the guidance for soil nutrient management and fertilization strategy. 【】 Large-scale soil sample collection and farmer surveys were carried out throughout the major regions of maize production during the harvest season of maize in 2017. By using geostatistics and geographical information systems (GIS) methods, the regional variability and distribution patterns of soil fertilities were determined and mapped. According to relevant grading standards, the current status of soil fertilities in major regions of maize production was evaluated. Correlation analysis and variance analysis were used to assess the effects of major factors (soil texture, climate and fertilization) on soil fertility status.【】 The median values of soil pH, organic matter, total nitrogen (N), Olsen phosphorus (Olsen-P), and NH4OAc extractable potassium (available K) in the major regions of maize production were 6.9, 21.0 g·kg-1, 1.5 g·kg-1 , 22.4 mg·kg-1, and 164.5 mg·kg-1, respectively, and their coefficient of variation were 12.7%, 48.5%, 50.0%, 83.6% and 52.0%, respectively, which all belonged to moderate variation. The concentrations of soil organic matter, total N, Olsen-P, and available K were mainly varied at middle to extremely high level, which occupied 93.5% area of the whole production regions. Significant regional variation was observed for soil fertilities. The concentrations of soil organic matter, total N and Olsen-P were the highest in the Northeast region (with median of 32.0 g·kg-1, 2.2 g·kg-1, 32.3 mg·kg-1, respectively) and the lowest in the Northwest region (with median of 17.2 g·kg-1, 1.2 g·kg-1, 16.2 mg·kg-1, respectively). The concentration of soil available K was the lowest in the Southwest region but showed no significant difference in the other regions. On the national scale, soil pH had strong spatial dependence (nugget to sill ratio ＜25%) and its spatial variation was likely caused by natural factors (soil texture and precipitation). Soil Olsen-P had weak spatial dependence (nugget to sill ratio ＞75%) and its spatial variation was probably affected by anthropic activities (fertilization). Soil organic matter, total N and available K had moderate spatial dependence (nugget to sill ratio 25%-75%), which likely was due to the combined effect of natural factors and anthropic activities. 【】Due to high soil fertility, the fertilization rate should be reduced to save fertilizer cost in the maize production of Northeast region. For North China Plain with moderate soil fertility, the amount of nitrogen and phosphorus fertilizer should be strictly controlled to improve fertilizer use efficiency and to reduce environmental pollution. For Northwest region with inadequate soil fertility, the fertilizer input should be appropriately increased to further improve maize yield. The soil fertility in the Southwest region varies greatly. Appropriate fertilization management should be adopted in each subregion to improve soil nutrient preserving capability and maize yield.

major regions of maize production; soil fertilities; spatial variability; influencing factors; GIS; China

10.3864/j.issn.0578-1752.2020.15.012

2019-09-18；

2020-02-13

國家“973”計劃項目（2015CB150402）、國家現代農業產業技術體系建設專項（CARS-02-15）

趙晴月，Tel：15210169662；E-mail：946910453@qq.com。

鄒春琴，Tel：010-62733539；E-mail：zcq0206@cau.edu.cn

（責任編輯 李云霞）