東北典型黑土區土壤養分的空間分布特征及影響因素
——以黑龍江省賓縣為例

2021-11-15 06:10:40劉佳會張鑫宇

西安理工大學學報 2021年3期

寧靜,王婷，劉佳會,張鑫宇，李哲

(1.東北農業大學公共管理與法學院,黑龍江哈爾濱 150030；2.東北農業大學資源與環境學院,黑龍江哈爾濱 150030)

土壤屬于一種自然連續體，表現出很明顯的空間變異性特征[1]，其養分的變異會對作物生長產生多方面影響[2-4]。土壤有機質和氮磷鉀不僅是植物生長必須的營養元素，也是評價土壤質量的重要標準，其空間變異性及影響因素的研究為指導精準農業提供依據[5]。

目前土壤養分空間分布研究領域中，地統計學方法開始廣泛應用，而這方面的研究也為環境治理，以及土壤生態保護提供支持[6]。遲鳳琴等[7]探究了方正縣土壤養分的空間分布情況，結果表明結構性因素會明顯地影響到其空間異質性。王婕等[8]對陜西省耕地農田表層土壤養分空間異質性的研究，表明有機質、全氮的變異性主要和結構性因素有關，而速效鉀養分則由隨機性因素主導，受施肥、作物消耗等因素影響較大。

近年來，土壤養分影響因素的研究也成為國內外關注的熱點問題。張柏等[9]對東北典型農業縣研究發現除了海拔和坡度等地形因素外，土壤類型同樣對土壤養分含量有一定影響。陳興等[10]對貴州省懷仁市土壤養分的影響因素研究發現，耕地土壤養分的含量及分布不僅受自然因素影響，還與土地利用方式等人為活動有關。趙越等[11]研究闡明土壤養分含量主要與地形、成土母質方面的因素有關，與水利和交通等隨機因素影響較弱。綜上所述，環境因素與土壤養分之間存在顯著的關聯性，除此之外，部分人為因素也會對土壤養分施加一定作用。

黑龍江省是我國重要的農業生產區與黑土區，黑土是優良的耕作土壤，具有良好的生物與物理特性，探究黑土區土壤養分的空間分布特征及其影響因素，是土地利用規劃、科學管理與利用土地的前提。

因此,本文以黑龍江省典型黑土區賓縣作為研究區，針對土壤有機質、全氮、有效磷和速效鉀進行半變異函數分析和空間自相關分析，圍繞土壤養分四類因子展開空間Kriging插值分析和聚類分析，進而對相關養分空間分布特征進行研究。在此基礎上選擇地形因子、成土母質、土壤侵蝕強度、土壤類型和施肥條件對土壤養分的影響因素進行相關性分析。通過上述分析，對促進該地區農業經濟發展、實施精準農業與生態文明建設具有重要的意義。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

賓縣位于哈爾濱地區張廣才嶺和松江平原交匯處(見圖1)。區域總面積為3 843 km2，海拔高度最高為952 m，最低為34 m，地勢南高北低，以漫川漫崗和臺地低丘地貌為主。該地區氣候溫和濕潤，年平均溫度4.7℃，年降雨量均值為450 mm，降雨集中在5～9月份，約占全年總降水量的90%，無霜期為110～114天。土壤以黃黑土和黑土為主，存在少數的黏土和砂土。耕地面積約為1 673.81 km2，以旱作農業為主，對應的耕地主要出現在北部平原區和中部丘陵區。耕作方式以旋耕起壟為主，耕作壟向多為橫壟和順壟，屬于典型的黑土壟作區。長期旋耕起壟的耕作方式和農業生產強度的增加，導致土壤侵蝕的敏感性增強，侵蝕溝分布廣泛，土壤養分含量下降，是黑龍江省5個國家黑土區水土流失治理重點縣之一。

1.2 數據來源與處理

1)土壤養分數據提取

根據《全國耕地地力調查與質量評價技術規程》，以該地區地形等具體情況為基礎，采用LDSF(land degradation surveillance framework)中的采樣分析方法[12]，在賓縣各鄉鎮設置244個土壤采樣點，獲取2019年賓縣土壤耕作層土壤樣本(見圖2)。在室內對土樣稱重、編號且風干處理后，過篩并除雜。通過重鉻酸鉀外加熱的手段進行有機質含量的測算，通過半微量開氏法進行全氮含量的測算，通過乙酸銨浸提-火焰光度計法進行速效鉀含量的測算，有效磷含量則基于浸提-鉬銻抗比色法確定出。

圖2 目標區域土壤采樣分布圖Fig.2 Distribution of soil sampling sites in the study area

2)各影響因子數據獲取

在室內判讀和野外實地勘測的基礎上對賓縣侵蝕溝進行解譯，根據賓縣2018年Landsat影像和Google Earth影像對侵蝕溝進行室內判讀。根據文獻資料對侵蝕溝發育類型進行室內判讀，結合影像信息和地形信息建立解譯標志，并在道路通達的基礎上，在2019年選取侵蝕溝總數的2%進行實地驗證，解譯精確度接近96%。成土母質與土壤類型由全國第二次土壤普查繪制的1:75萬《哈爾濱市成土母質圖》與《哈爾濱市土壤分布圖》查得并進行數字化；利用地理空間數據云獲得30 m數字高程模型數據(DEM)，并通過ArcGIS10.5軟件獲得海拔、坡度等地形因素信息。

1.3 研究方法

1)半變異方差函數分析

半變異方差函數是常用的地統計學分析的研究方法，適用于對結構性因素以及隨機性因素對某變量的影響機制進行探究，該函數能夠獲得特定地區內空間分布特征對變量的影響。本文通過GS+9.0軟件對賓縣主要的土壤養分的空間異質性進行分析。

(1)

式中：h是步長；γ(h)為半變異函數；N(h)代表間隔h的樣點數；z(xi)代表在xi位置的實際測量數據；z(xi+h)代表在xi+h位置的實際測量數據。

一般情況下能夠采用Gauss模型、指數模型等來擬合處理，在選擇模型時考慮到塊金值和決定系數相關參數，決定系數越大，則可判斷出擬合精度高，效果好，相應的測量結果和擬合結果越接近，擬合效果越滿足要求[13]。

2)地理加權回歸

通過地理加權回歸方法確定出空間尺度上土壤養分含量與侵蝕的相關性。此方法是Brunsdon等[14]進行相關局部空間回歸研究時建立的，通過此種模型進行計算時引入了位置信息變量，兩個參數的空間相關性可通過附近數據的觀測結果來確定出，其對應的表達式如下：

yi=β0(ui,vi)+β1(ui,vi)x1i+…+
βp(ui,vi)xpi+εi

(2)

式中：yi是樣本i的被解釋變量；xpi是樣本i的第p個解釋變量；(ui,vi)是樣本i的坐標；βp是樣本i的第p個解釋變量系數；εi是隨機誤差項。

3)空間自相關性

本文應用全局空間自相關檢驗土壤中有機質、全氮、有效磷和速效鉀四種元素是否具有空間自相關性，在進行分析時應用了I指數進行表示，其公式為：

(3)

式中：n是地區內單元數量；xi是現象屬性值處于i單元處的觀測數據，i=1,2,3,...,n；wij是空間權重系數矩陣，代表單元在空間內的鄰近關系。

4)Pearson相關性

Pearson相關系數是度量兩個隨機變量間線性關系的統計學方法，公式為：

(4)

式中：r表示相關系數，其范圍為[-1,1]，r的絕對值越大，代表相關性越強；xi和yi分別代表因變量和自變量。

2 結果與分析

2.1 土壤養分描述統計

對賓縣土壤養分數據進行統計分析可知(見表1)，賓縣耕作土層中有機質的均值為36.00 g/kg，含量在10.00～105.10 g/kg；全氮的均值為2.05 g/kg，含量在0.83～5.48 g/kg；有效磷的均值為35.98 mg/kg，含量在3.90～108.70 mg/kg；速效鉀的均值為212.79 mg/kg，含量在34.00～712.80 mg/kg。根據黑龍江省土壤養分含量平均標準[15]，研究區有機質、全氮和速效鉀含量豐富，有效磷含量中等。四種土壤養分的變異系數37.56%～61.78%，均為中等程度變異，其中變異最大的是有效磷，最小的為全氮。經過顯著性水平0.05的單樣本 K-S檢驗下，全氮符合正態分布，有機質、有效磷和速效鉀在對數轉換處理后，符合正態分布要求。

表1 土壤養分描述統計Tab.1 Descriptive statistics characteristics of soil nutrients

2.2 土壤養分空間分布特征

在地統計學中，半方差函數主要用于分析分隔距離上區域化變量的變異水平。本文通過GS+9.0軟件對該地區的土壤養分這一變量構建半變異方差函數[16]，展開了系統的分析，分析結果見表2。分別針對不同的土壤養分制定差異化的模型，利用球面模型進行有機質分析，利用線狀模型對全氮分析，利用指數模型對速效鉀與有效磷分析。有機質、速效鉀和有效磷R2均大于0.5，擬合效果較好，全氮的擬合效果較差。塊金效應的大小表示土壤養分4種元素空間相關的強弱，塊金效應越大，表示相應的物理量越分散，空間相關性越弱。有機質的塊金效應最大為48%，說明有機質的空間相關性弱，隨機分布性強，易受隨機變異因素(人為因素)影響。而全氮、有效磷和速效鉀塊金效應為15.09%、25.77%、21.27%，具有中等的空間相關性，變異類型主要受氣候、成土母質、顆粒大小等因素影響。基臺值的含義是結構性因素與隨機因素導致變異的總和，通過對基臺值數據的觀察可以得出有效鉀數據最大，而全氮數據最小。變程的意義是土壤養分的含量在某范圍空間具有自相關性，其中有效磷變程最大，而有機質變程最小。

表2 土壤養分半變異函數參數Tab.2 Semi-variogram parameters for soil nutrients

普通Kriging空間插值的方法對土壤中有機質、全氮、有效磷和速效鉀的含量進行空間插值，來分析土壤養分含量的空間分布特征(見圖3)，結果表明：糖坊鎮和滿井鎮有機質含量較高，平坊鎮有機質含量較低；平坊鎮和三寶鄉全氮含量較高，而研究區北部全氮含量整體偏低；有效磷的含量整體偏低，其中賓安鎮和新甸鎮有效磷含量較高；速效鉀含量最多的鎮為賓州鎮，而西部區域速效鉀含量顯著低于其他區域。為進一步探究研究區土壤養分空間分布特征，本文在Genda軟件中輸入各個養分的信息，并構建空間權重矩陣，基于ArcGIS10.5軟件處理各養分因子的空間聚類分布情況，得到LISA聚類分布圖(見圖4)，從而對其空間聚類情況進行直觀描述[17]，相應的聚類情況包括高值-高值(HH)、高值-低值(HL)、低值-高值(LH)、低值-低值(LL)和無明顯(NN)聚類。為了更好地分析土壤養分因子的聚類關系，聚類分布圖中無明顯聚類不進行顯示。土壤養分的空間自相關結果表明，有機質、全氮、速效鉀和有效磷四種土壤養分因子的Moran’sI分別為0.46、0.67、0.29和0.30，P值均為0.00，四種養分因子的Z值分別為11.57、16.84、7.56和7.68，均大于1.96。通過上述信息可以得知，該地區內的養分存在空間自相關，這一結果也驗證了此前半變異函數分析得出的研究結論。

圖3 賓縣土壤養分分布特征Fig.3 Distribution of soil nutrients of cultivated land in Binxian County

圖4 賓縣土壤養分LISA圖Fig.4 LISA map of soil nutrients in Binxian County

由圖4可知，有機質HH聚類分布在糖坊鎮和滿井鎮，HL聚類分布在賓州鎮、鳥河鄉、居仁鎮和常安鎮，LH聚集分布在三寶鄉，LL聚類分布在民和鄉、經建鄉和平坊鎮；全氮HH聚類分布在平坊鎮、三寶鄉、滿井鎮，HL聚類分布在鳥河鄉、勝利鎮，LL聚類分布在賓州鎮、經建鄉和民和鄉；有效磷HH聚類分布在賓安鎮和經建鄉，LH聚類分布在糖坊鎮、勝利鎮和寧遠鎮，LL聚類分布在平坊鎮、三寶鎮、滿井鎮和擺渡鎮；速效鉀HH聚類分布在賓州鎮，HL聚類分布在經建鄉和勝利鎮，LH聚類分布在平坊鎮和滿井鎮，LL聚類分布在民和鄉、鳥河鄉、居仁鎮、常安鎮和擺渡鎮。

2.3 土壤養分分布的影響因素

2.3.1地形因子

地形作為非常關鍵的影響要素，其對降水和光能的空間分配可起到調節作用，并據此改變土壤養分的空間分布[18]。通過ArcGIS10.5對賓縣DEM數據的坡度、坡向、起伏度等相關因子進行提取處理，在此基礎上運用SPSS 25對土壤有機質、全氮、速效鉀、有效磷四種養分因子和提取后的地形因子進行Pearson相關性分析，結果見表3。其中坡向運用向陽值賦值，以便于計算。高程與有機質呈顯著負相關(P<0.05)，與全氮和速效鉀均無明顯相關性，說明高程越高，有機質含量越低，海拔越高越不利于有機質的積累。坡度與有效磷含量之間存在負相關關系(P<0.01)，與有機質之間存在顯著負相關關系(P<0.05)，與其他養分之間沒有顯現出明顯的相關性。坡向與有效磷之間存在正相關關系(P<0.01)，與有機質和全氮呈顯著正相關(P<0.05)，與速效鉀無明顯相關性，說明坡向越好，光照和氣溫條件好，植被生長的茂盛，土壤的養分涵養能力越強。坡度變率只與有效磷呈顯著負相關(P<0.05)，表示隨坡度變化越大土壤中有效磷的含量流失越嚴重，坡度越平緩的地方，土壤養分越容易保留；土壤中的養分因子與曲率和地形因子均未通過顯著性檢驗，它們之間無明顯相關性。

表3 土壤養分與地形因子的相關系數Tab.3 Correlation analysis of soil nutrients and topographic factors

2.3.2土壤侵蝕

土壤侵蝕通過風力、水力、重力多種外力作用會造成土壤及母質剝離、土壤沉積等結果，進而對土壤內養分含量與分布情況產生影響[19]。根據賓縣Landsat8影像對賓縣土壤侵蝕溝進行目視解譯，共解譯出侵蝕溝近4 000條(見圖5)。其中賓縣的糖坊鎮、滿井鎮、永和鄉侵蝕溝數量較多，分布密集。土壤侵蝕程度是影響土壤養分因子的重要指標，為了進一步分析二者的空間相關性，采用地理加權回歸模型，利用賓縣侵蝕溝的密度與土壤有機質、全氮、速效磷和有效鉀進行回歸分析。

圖5 賓縣侵蝕溝分布Fig.5 Distribution of erosion gullies in Binxian County

由圖6可以得出，侵蝕溝密度對土壤養分的影響程度可通過對應的回歸系數來解釋，回歸系數的絕對值大小反映該因子對土壤養分影響的強度。根據所得計算結果可知，土壤有機質、全氮、速效鉀和有效磷的地理加權回歸系數均為負數，所以二者呈負相關。有機質的回歸系數的絕對值較大，全氮的回歸系數絕對值較小，所以侵蝕溝密度對有機質影響最強烈，反之侵蝕溝密度對全氮的影響最弱。侵蝕溝密度對有機質、速效鉀和有效磷的影響均在賓縣西北方向的幾個鎮表現最為強烈，尤其是糖坊鎮。侵蝕溝密度對有機質、全氮、有效磷的影響在賓縣東部最弱。

2.3.3成土母質

對于土壤而言，成土母質會直接影響其化學成分以及礦物組成。土壤會通過一定的物理作用、化學作用、風化作用和淋溶作用產生相應的養分變化。針對不同的成土母質類型進行分析，得出其營養成分含量的結果(見表4)，不同成土母質的養分含量之間有著十分明顯的變化。

表4 不同成土母質類型下土壤養分描述性統計特征Tab.4 Features of soil nutrients under different parent material types

有機質在河水沖擊物中含量較高，在黃土母質中較低；全氮在河水沖擊物中含量較高，在結晶鹽類風化中較低；有效磷在河水沖擊物中含量較高，在黃土母質中含量較低；速效鉀在河水沖擊物中含量較高，在黃土母質含量中較低。土壤養分含量在河水沖擊物較高，說明河水沖擊物便于土壤養分的積累，宜種植，耕作性廣。有機質變異系數在3類成土母質普遍偏低，有效磷和速效鉀變異系數在3類成土母質中偏高。表明速效鉀和有效磷有較強的空間異質性。有效磷在結晶鹽類風化中的變異系數最高，有機質變異系數最低。

2.3.4土壤類型

研究區土壤類型主要有四種分別是：黑土、草甸土、暗棕壤和白漿土。不同土壤類型中土壤養分含量有較大的差異。針對不同土壤類型的養分含量進行統計分析，其結果見表5。有機質在暗棕壤中含量較高，在黑土中含量較低；全氮在暗棕壤中含量較高，在黑土中含量較低；有效磷在草甸土中含量較高，在白漿土中含量較低；速效鉀在草甸土中含量較高，在暗棕壤中含量較低；土壤養分的含量在暗棕壤中含量較高，在黑土中含量較低。表明暗棕壤土壤條件好，有利于土壤養分的積累，黑土區土壤侵蝕現象嚴重，土壤養分流失嚴重。不同土壤類型有機質和全氮的變異系數偏低，有效磷和速效鉀變異系數偏高，說明速效鉀和有效磷有較強的空間異質性。有效磷的變異系數在白漿土最高，全氮的變異系數最低。

表5 各土壤類型下養分統計特征Tab.5 Feature of soil nutrients under different soil types

2.3.5施肥條件

人們的生產作業以及相關行為會直接導致土壤養分的變化，隨著時間的積累變化，強度會越來越高。化肥用量對土壤中養分水平會產生強烈影響，且使其空間變異性大幅度改變[20]。本文選取賓縣普遍使用的3種肥料：氮肥(N)、磷肥(P2O5)、鉀肥(K2O)，對3種肥料的施肥用量與土壤養分含量進行相關性分析，結果見表6。施用肥料的劑量會直接對土壤養分產生相應的影響，磷肥的施用量與土壤中有機質含量呈現極其顯著的負相關(P<0.01)，與全氮含量呈現顯著負相關(P<0.05)，與有效磷含量呈現顯著正相關(P<0.05)。氮肥施用量與全氮含量具有極其顯著的正相關(P<0.01)。鉀肥施用量與有機質含量具有顯著負相關(P<0.05)，與有效鉀和速效磷的含量具有顯著正相關(P<0.05)。不同肥料會對這片土地有不同的影響，如果能夠合理的、科學的施加肥料，那么就會增加土地的養分，使得農作物的產量增加；相反過量的施肥則可能會阻礙土壤中其他養分因子的保持肥料的構成、配比和種類等因素也可能會影響施肥的效果，就會降低土地的肥力，從而影響土壤養分的含量，加速土壤含量的流失，土壤質量差導致農作物減產，這與許敏[21]的研究結果一致。應根據作物對肥料的需求差異和吸收能力，進行合理施肥。