縣域耕地土壤養分時空變異特征研究

夏利恒,申江龍,孫語彤,劉 京

(1.陜西地建土地工程技術研究院有限責任公司,陜西 西安 710075;2.西北農林科技大學資源環境學院,陜西 楊凌 712100;3.陜西省土地工程建設集團有限責任公司,陜西 西安 710075)

耕地土壤養分是植物生長發育所必需的營養物質,是保證耕地質量和糧食產量的重要條件[1]。土壤中有機質(SOM)、速效磷(AP)、速效鉀(AK)的含量是決定土壤肥力、農產品產量及品質的重要因素。同時,由于土壤類型、地形及人類活動等因素的綜合作用,土壤養分存在高度空間變異特征[2-3]。研究其時空變異規律對精準養分管理、促進農田生態經濟效益、耕地質量的保護與提升具有重要的理論與現實指導意義。20世紀90年代初期,國內學者開始主要應用地統計方法探究土壤的時空變異性[4]。近年來,利用地統計學結合GIS的方法對土壤特性在時間和空間尺度上的變異研究成為熱點[5-16]。其中,陳濤等[5]研究縣域耕地土壤速效養分時空變異規律及影響因素,得到土地利用方式和人為活動與土壤養分含量變化的關系最為密切;于洋等[11]研究渭北臺塬區近30 a土壤速效養分的時空變異性。從現階段已有的文獻來看,大多數學者在兩期土壤養分數據的基礎上進行對比,研究其地區土壤養分的時空變異規律[13-16],少部分研究僅以單時期數據進行空間變異規律分析[17-19],目前對三期土壤養分數據進行對比的研究仍然較少。在研究方法上,少有學者利用重心模型對養分空間分布進行研究,無法全面反映養分的變化特征。本文以位于陜西渭北旱塬區白水縣為例,以1980、2007、2017年的土壤SOM、AP和AK為研究對象,采用地統計學與GIS相結合的方法,利用空間自相關和半變異函數分析耕地土壤SOM、AP和AK的空間變異特征,結合重心模型探究養分的重心遷移方向,為白水縣土壤養分分區指導和不同鄉鎮的精準施肥提供理論支持。

1 材料與方法

1.1 研究區概述

白水縣位于關中平原和陜北高原過渡區(109°16′～109°45′ E,35°4′～35°27′ N)。全區總面積986.6 km2,其中耕地面積525.4 km2,占全區總面積的53.2%。全區地勢呈現西北高東南低,海拔440～1 500 m。屬溫帶大陸性季風氣候,四季分明,年均氣溫11.4℃,年均降水量577.8 mm。由于洛河及白水河各支溝的切割,境內溝壑縱橫,地形破碎,中東方向主要是黃土臺塬,北部和中西方向為黃土塬,土壤類型主要以黃綿土為主。

1.2 數據來源

本研究采用三期(1980、2007、2017年)耕地土壤SOM、AP、AK養分數據。1980年的樣點數據源于該年白水縣第二次土壤普查資料,分別獲取SOM、AP、AK樣點數據154、152、152個。2007年的樣點數據源于該年全國測土配方施肥項目,共獲取樣點數據156個。2017年的數據則為耕地質量調查與評價的樣點數據,共計73個。三期土樣均取自土壤耕層0～20 cm,采樣點分布見圖1(見242頁)。采用重鉻酸鉀容量法測定土壤有機質,采用0.5 mol·L-1NaHCO3浸提-磷鉬藍比色法測定土壤速效磷,采用1 mol·L-1NH4OAC浸提-火焰光度法測定土壤速效鉀[17]。

圖1 土壤樣點分布圖Fig.1 The map of soil sample distribution

1.3 數據處理及分析

表1 三期耕地土壤養分λ值與正態檢驗Table 1 λ value of soil nutrient and normal test of cultivated land in three periods

(1)

式中,λ為原數據經冪轉換后最接近正態分布時的參數值,當λ=0時,BOX-COX轉換即為對數轉換。

1.3.2 空間自相關分析 空間自相關是指同一個變量在不同空間位置上存在的潛在依賴性,是對研究變量空間相鄰位置間相關性進行檢驗的一種統計方法[21]。在判斷空間自相關性時,現常用全局Moran’sI指數來反應研究區的空間自相關性,其計算公式為：

(2)

式中,n為總樣本數;Wij為對稱二項分布空間權重矩陣;Xi和Xj分別為空間變量X在不同位置i和j上的實測值[22-23]。

1.3.3 半變異函數分析 半變異函數(又稱半方差函數)是地統計分析中常用的函數,可以根據已知樣本點對研究區的空間變異特征進行較為準確的描述[17]。半變異函數可以揭示變量的內在聯系,利用不同距離、不同方向空間點位間的關系得到變量的空間分布規律,使空間插值更精確[11],其計算公式為：

(3)

式中,h為采樣點的空間間隔;N(h)為間隔距離為h的樣點數;Z(xi)和Z(xi+h)分別為空間變量Z(x)在不同位置xi和xi+h上的實測值[24-25]。

1.3.4 重心模型及標準差橢圓 重心模型多用來研究某地理要素空間位置的變化過程,該模型通過重心遷移的方向、距離和速度反映空間要素的變化趨勢。本文利用重心模型揭示養分的空間聚集特征和變化趨勢[26]。計算公式為：

(4)

(5)

標準差橢圓能夠直觀地反映土壤養分的聚集狀態及偏移趨勢,主要由轉角θ、沿主軸(長軸)的標準差和沿輔軸(短軸)的標準差構成。橢圓的長半軸表示養分分布的方向,短半軸表示養分分布的范圍。本文在重心模型的基礎上,構建標準差橢圓反映土壤養分的空間格局。

2 結果與分析

2.1 土壤養分描述性統計

由表2可知,1980年研究區耕地土壤SOM、AP、AK的平均含量分別為11.7 g·kg-1、5.11 mg·kg-1、158.68 mg·kg-1;2007年分別為12.49 g·kg-1、11.93 mg·kg-1、135.64 mg·kg-1;2017年分別為16.21 g·kg-1、36.45 mg·kg-1、258.88 mg·kg-1。在1980—2007年的28 a間,土壤SOM和AP含量明顯升高,AK含量明顯降低。2007—2017年,三種養分的含量分別增加3.72 g·kg-1、24.52 mg·kg-1、123.24 mg·kg-1,數據均通過t檢驗,呈顯著性差異。

表2 三期耕地土壤養分描述統計Table 2 Soil nutrient description statistics of cultivated land in three periods

研究區三期耕地土壤養分的變異系數在30.2%～90.8%之間,屬于中等變異。1980—2007年,土壤SOM、AP、AK的變異系數均有所減小,分別由47%、85%、30.2%減小到37.3%、60.1%、43.3%,且隨時間的變化變異性均呈減小的趨勢;2007—2017年,土壤SOM、AP、AK的變異系數分別增加至52.1%、90.8%、56.9%,變異性均呈增加趨勢。

2.2 土壤養分時空變異特征

利用GS+9.0軟件,選用指數、球狀和線性三種半方差模型分別對1980、2007、2017年耕地SOM、AP和AK進行擬合,分別建立最優半方差理論模型,得到三期耕地土壤養分的地統計參數,并計算得到全局Moran’sI,如表3所示。

表3 三期土壤養分的半方差模型與Moran’s I指數Table 3 Semi-variance model of soil nutrients in three periods and Moran’s I index

2.2.1 空間自相關分析 由表3可知,1980—2017年耕地土壤SOM、AP、AK的全局Moran’sI指數分別由0.35、0.41、0.44降低到0.31、0.27、0.21。通過將全局Moran’sI指數標準化,Z值均大于2.56,說明當前采樣密度下,三期耕地土壤SOM、AP、AK呈極顯著空間正相關。通過進一步比較Z值,1980—2017年土壤SOM、AP、AK的Z值分別由32.92、32.47、35.48減少到15.40、24.96、17.56,說明在38 a間,研究區耕地土壤養分的空間結構減弱,隨機性增強。影響其隨機變異性主要有以下兩種原因：一方面,由于家庭聯產承包責任制的實施,耕地分產到戶,農民自主采用不同管理和耕種措施導致;另一方面,由于2005年開啟新一輪測土配方施肥,白水縣根據土壤類型、土壤養分條件、作物需肥規律和需肥量等,在施用有機肥的基礎上選擇氮、磷、鉀及中微量元素等肥料,使得耕地土壤養分的隨機變異性增強。

2.2.2 變異函數分析 由圖2可見,隨間隔距離h增加,各養分的半方差持續增加,顯現出鮮明結構特點,表明不同時期特定采樣密度和樣點分布條件下,不同類型土壤養分在相鄰點位間存在較明顯空間相關。

圖2 三期土壤養分的半方差圖Fig.2 Semivariogram of soil nutrients in three periods

由表3可見,除2007年的土壤AP和AK符合線性模型(line),其他最佳擬合模型均符合指數模型(exponential),決定系數(r2)在0.995～0.785之間,均接近于1,說明半變異函數擬合較好。除AP-2007塊基比為76.14%以外,其他養分塊基比均在25%～75%之間,表現為中等程度的空間自相關。塊金值與基臺值的比值表示隨機部分引起的空間異質性占系統總變異的比例,1980—2017年,耕地土壤SOM、AP、AK的塊基比分別增大到49.24%、56.88%和47.64%,說明空間結構減弱,隨機變異性增強,整體分布趨向復雜,這與空間自相關分析結果一致。

2.3 耕地土壤養分時空分布特征分析

2.3.1 耕地土壤養分空間分布特征 利用ArcGIS中普通克里格插值工具,使用從GS+中得到的擬合模型和最優地統計參數(塊金值、基臺值、塊基比和變程),分別對1980、2007、2017年的耕地土壤SOM、AP、AK進行插值,其空間分布圖如圖3所示。

圖3 三期土壤養分空間分布圖Fig.3 Spatial distribution map of soil nutrients in three periods

由圖3可以看出,三期土壤SOM含量空間分布相似,均呈現出北低南高的分布特征。1980年研究區大部分地區土壤SOM含量處于中低水平,含量小于12.5 g·kg-1的面積達400 km2,含量大于20 g·kg-1的面積僅有1.47 km2;2007年研究區土壤SOM含量有所提升,含量小于12.5 g·kg-1的面積達 296.26 km2;2017年研究區土壤SOM含量小于12.5 g·kg-1的面積減少到13.5 km2,含量大于 17.5 g·kg-1的面積有129.5 km2,主要集中在研究區的東南部。相對于2007年土壤SOM的含量有大幅度的提高。

1980年土壤AP含量偏低,全區大部分地區含量小于10 mg·kg-1,僅有研究區南部含量較高。2007年土壤AP含量有所增長,含量小于10 mg·kg-1的面積減少到164.7 km2,含量大于15 mg·kg-1的面積增加到58.08 km2,但分布較為分散,主要分布在研究區東南地區。相比1980年有了一定程度的提高。2017年土壤AP含量較2007年有大幅度的增長,研究區土壤AP含量整體大于15 mg·kg-1。

1980年研究區土壤AK含量由南向北呈增加趨勢,AK含量小于130 mg·kg-1的面積僅有17.02 km2。2007年土壤AK含量小于130 mg·kg-1的面積達270.7 km2,相比1980年有很大程度的減少。僅有少部分地區含量較高。2017年土壤AK含量大于250 mg·kg-1的面積有288.37 km2,占總面積的54.9%,整體分布同樣呈東高西低分布。相比2007年,土壤AK的含量有了顯著的提高。

2.3.2 耕地土壤養分時空變化 從表4和圖4(見245頁)可以看出,1980—2007年土壤SOM與AP含量呈增加趨勢,AK含量呈降低趨勢。土壤SOM含量升高的面積為383.28 km2,占研究區耕地面積的73%。其中,增幅大于4 g·kg-1的面積有91.59 km2,主要分布在地勢較高的地區,其原因是人為因素影響小,SOM消耗少的同時土壤里不斷積累的動植物腐殖質增加了SOM含量。土壤SOM含量降低的面積為142.21 km2,僅占全區耕地面積的27%左右,主要位于研究區南部,可能由于耕地利用程度有所提高,有機肥施用程度低的原因所致。對于土壤AP,增幅主要集中在0～10 mg·kg-1之間,占全區耕地面積的87%,導致AP含量普遍升高的原因可能是實行家庭承包責任制以來,耕地分到每戶,而磷肥作為底肥得到廣泛使用,另外,農戶的精耕細作和設施的改善也使AP的含量有所提升。對于土壤AK,大部分地區含量減少,其中AK含量減少大于60 mg·kg-1的面積為78.34 km2,占研究區耕地面積的14.9%,主要位于研究區北部,僅有少部分地區含量升高,且分布較為分散。

圖4 1980—2007年與2007—2017年土壤養分變化圖Fig.4 Change maps of soil nutrient during 1980-2007 and 2007-2017

表4 1980—2007年土壤養分不同增幅的土壤面積及其比例Table 4 Soil area and its proportion of soil nutrient increase during 1980-2007

從表5和圖4可以看出,2007—2017年耕地土壤SOM、AP和AK含量整體呈增加趨勢,其中AP與AK的增幅較大。其原因可能是近年來農戶更加注重對農地增施有機肥和復合肥并進行精耕細作。并且農戶增強了對土地管理的意識,降低了人為因素對土地內部結構的破壞。其中,土壤SOM含量在研究區東南部低海拔地區增幅較大,其增幅在6～12 g·kg-1的面積有73.24 km2。大部分地區呈增加趨勢,總增加面積占全區耕地面積的83.29%。僅有少部分地區含量減少。對于土壤AP,全區呈增加趨勢。其中增幅在20～30 mg·kg-1之間的面積有227.41 km2,占全區耕地面積的43.27%,增幅較大達到40～50 mg·kg-1的面積有32.98 km2,主要分布在史官鎮,中部地區小幅度增長。2007年以來農業科學技術的大力推廣,合理施用磷肥,使土壤AP含量大幅度升高。對于土壤AK,研究區大部分呈增加趨勢,且增幅較大,其中增幅在 60～120 mg·kg-1和120～180 mg·kg-1的總面積達到了439.36 km2,占全區耕地面積的83.61%,主要分布在研究區北部與東南部。

表5 2007—2017年年土壤養分不同增幅的土壤面積及其比例Table 5 Soil area and its proportion of soil nutrient increase during 2007-2017

2.4 重心模型和標準差橢圓

采用重心模型分別獲取各時期的養分重心遷移方向和距離,結果如表6(見246 頁)與圖5所示。1980—2017年,SOM重心持續向東南方向偏移,總移動距離4 502.07 m,由堯禾鎮移動到雷牙鎮;AP重心經歷“東南-東北”遷移;AK重心經歷“南-東北”遷移。由此可以看出,由于東南方向地勢較低,人們便于耕作,所以SOM重心整體向東南方向偏移,2007—2020年,AP和AK重心向東北部遷移,主要由于東北部養分含量迅速升高。通過對鄉鎮耕地養分重心遷移分析可知,SOM重心在西固鎮偏移距離最大,偏移距離大于800 m,林皋鎮偏移距離最小,呈現東快西慢趨勢;AP和AK重心均在史官鎮偏移距最大,不同的是,AP重心在堯禾鎮和西固鎮偏移距離較小,AK重心則在杜康鎮偏移距離最小。綜上可知,研究區37 a以來,SOM重心整體向東南方向發生偏移,AP和AK重心整體向東北方向發生偏移。

圖5 1980—2017年土壤養分重心遷移Fig.5 Soil nutrient gravity shift during 1980-2017

表6 1980—2017年土壤養分重心遷移Table 6 Soil nutrient gravity shift during 1980-2020

由表7(見246 頁)和圖5可以看出,研究區標準差橢圓變化具有一定的方向性,這與重心的轉移存在一定的相關性。在整個研究時間段,SOM轉角均呈現“增加-減少”的變化規律,東南方向的空間分布不斷增強。從標準差橢圓的變化面積來看,面積逐漸減少,表明研究區養分空間分布逐步趨于集中,SOM養分含量更加趨于穩定;AP和AK轉角同與SOM轉角呈現相同變化規律,養分含量更加聚集且東北方向的空間分布不斷增強。

表7 1980—2017年土壤養分標準差橢圓參數變化Table 7 Changes in standard deviational ellipse parameters for soil nutrients during 1980-2020

3 討論與結論

3.1 土壤養分時空變異因素分析

從研究區耕地土壤養分的變異狀況來看,3個時期土壤養分變異均屬于中等變異,與陳濤等[5]在渭北旱塬區的研究一致。土壤AP的變異程度最大,這與吳美玲等[2]在黔西北農業園區的研究結果一致。劉國順等[6]在緩坡煙田的研究結果也顯示,土壤AP的變異程度最高。綜合前人研究與本研究成果,得出土壤AP的變異程度一般比SOM和AK大。造成這種現象的原因可能是磷素極易被土壤固定,研究區不同地塊土壤特性的細微差異可能會導致固定磷含量的差異,進而影響土壤中速效磷的含量[27]。通過GS+進行半變異函數分析得到的半變異函數模型擬合程度最高的是1980年的養分數據,這與于洋等[11]的研究結果一致。文中全局Moran’sI指數和半變異函數和兩種分析方法的結果較一致,1980—2017年耕地土壤SOM、AP、AK的全局Moran’sI指數均減少,說明其空間結構減弱,空間分布趨于破碎,與于洋等[11]在渭北臺塬區的研究和趙業婷等[18]在西安市郊區的研究結果相吻合。

本研究區土壤AP、AK的分布規律較為相似。在時間變化上,高義民[28]研究結果顯示渭北旱塬區25 a以來土壤SOM和速效養分含量均增加。研究區1980—2007年土壤SOM和AP的含量均呈增加趨勢,土壤AK卻呈減少趨勢。究其原因,可能由于研究區蘋果的廣泛種植,鉀作為一種能夠提高果實品質的元素,農戶在施用鉀肥施用量不合理導致土壤AK含量的大面積降低。2007—2017年研究區土壤養分含量均增加,原因可能是近年來農戶更加注重對農地增施有機肥和復合肥并進行精耕細作,這與劉芬等[10]研究結果相一致。在全國各大蘋果產區中,白水縣是唯一符合蘋果生產區七項指標的縣域,擁有十分優越的自然條件,因此蘋果成為該縣主要農產業。對于蘋果而言,土壤中有機質的含量是非常重要的,它不但可以提高蘋果品質,還可以培肥土壤,改善土壤環境。研究區土壤有機質含量均呈遞增趨勢,這對于提高蘋果產量、農村居民收入和農業可持續發展提供了強有力保障。

3.2 對策與建議

本研究通過對兩個階段的土壤養分變異情況進行分析,更加深入地了解到實行家庭聯產承包責任制和測土配方施肥對土壤養分變化的影響,重心模型能夠更加具有階段性的判斷研究區養分含量的重心變化情況[27],對整個區域的養分均衡有一個全面性的了解,從而能夠對白水縣整體土壤養分管理分區進行具有針對性的指導;通過對各個鄉鎮的養分重心進行分析,得出不同鄉鎮的養分重心遷移距離,了解耕地養分的穩定性,為不同鄉鎮的精準施肥提供支持。

本研究表明,2007—2017年研究區土壤SOM、AP、AK含量增幅過大,土壤SOM主要在研究區東南部增幅較大,AP和AK在研究區北部增幅較大,可能由于人類活動較為頻繁且化學肥料的過量施用,特別是人們為了追求效益,過量施用氮肥磷肥,使土壤養分含量較高,破壞土壤內部結構,不利于農作物生長發育與農業可持續發展。因此,應率先控制研究區北部地區的化肥施用,并在穩定施用氮肥、磷肥、鉀肥的基礎上注重中微量元素的補給。通過開展土壤測試、肥效試驗等高效利用養分,綜合考慮土壤養分的豐缺程度、合理的目標產量、自然環境等因素調整養分投入比例,逐步建立既保證作物增產又保護環境的施肥指標體系。除此之外,在保證耕作地區土壤養分含量充足的情況下,應合理開發中高海拔地區耕地,以提高耕地利用率。