南四湖流域農田土壤養分空間變異特征研究

榮方旭，呂十全，胡樹翔，王貴珍，劉璟，侯國琴，劉愛菊

(1. 山東理工大學農業工程與食品科學學院，山東淄博 255000；2. 山東理工大學資源與環境工程學院，山東淄博 255000)

近些年來，隨著農業的快速發展，過量施肥導致農田表層土壤氮(N)、磷(P)的大量富集。 這些富集于農田土壤中的氮磷養分很大一部分會在降水、灌溉等產生的地表徑流作用下進入水體，造成水體的富營養化。 南四湖作為我國北方最大的淡水湖泊，集防洪排澇、蓄水灌溉、交通運輸及養殖旅游等功能于一體，同時也是南水北調東線工程的重要蓄水湖泊，是淮河流域用水比較集中的區域之一，也是山東省重要的水源地，對維護經濟發展和平衡區域生態具有重要的戰略意義。 鑒于南四湖在淮河流域的重要性，充分認識和掌握該流域農田土壤C、N、P 含量的空間分布特征及其影響因素，對科學控制該區域農業面源污染區，維持該區域水體環境質量具有重要的意義。

在長期的自然選擇和人為因子的共同作用下，流域農田土壤中C、N、P 等營養元素的分布具有明顯的空間異質性。 這使流域面源污染控制成為較為棘手的問題。 近年來，隨著3S 技術(RS、GIS 和GPS)的發展，利用地統計學和GIS 技術相結合的方法研究土壤理化性質的空間異質性已經成為目前相關領域的研究熱點之一[1-2]。 張嬋嬋等[3]應用地統計學和GIS 相結合的方法，研究了高陽縣農田土壤速效養分的空間變異特征，結果表明該區域土壤速效氮、磷、鉀等養分的空間變異是結構因素和隨機因素相互作用的結果，具有中等強度的空間自相關性。 歐陽威等[4]運用SWAT模型分析了柘皋河小流域農業面源氮污染輸出的時空分布特征，表明土地利用方式和施肥量的變化是導致整個小流域面源氮污染負荷明顯增大的主要因素。 李炎龍等[5]通過運用地統計學方法研究河北省曲周縣農田土壤微生物生物量碳氮磷庫的縣域空間變異特征，發現土壤微生物生物量庫是我國北方農田土壤中不可或缺的潛在生物有效養分庫。 Hu 等[6]采用地統計學和經典統計學相結合的方法，研究了江西省農田土壤C、N、P 及其化學計量學的空間分布格局，為該地區的土壤管理和農業生產提供了重要的參考依據。 然而，已有的土壤養分特性的空間變異性研究主要集中于田塊、鄉鎮、縣域等局部區間或流域尺度上[7]；對跨越地級市的流域尺度上進行農田耕層土壤的相關研究較少，很難對現代化農業生產及農業面源污染防治提供行之有效的理論指導。

生態化學計量學(ecological stoichiometry)作為一門研究生態系統能量平衡和探討生態系統碳(C)、氮(N)、磷(P)這三種主要組成元素養分計量關系的新興學科[8]，對于揭示土壤養分的可獲得性、有效性、限制性和循環與平衡機制等具有重要作用[9]。 本研究以南四湖流域為研究區域，利用地統計學和經典統計學相結合的方法，對區域內農田土壤C、N、P 及其生態化學計量比(C ∶N、C ∶P和N ∶P)空間分布特征和潛在的流失風險進行分析，以期為該區域農業生產管理及其面源污染風險分析與科學控制提供可靠依據。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

南四湖(微山湖、獨山湖、邵陽湖和南陽湖的總稱)流域(34°26′～35°57′ N，114°45′～117°49′E)包括濟寧、棗莊和菏澤3 個地級市，位于山東省西南部，流域總面積為2.79×104km2，屬于溫帶大陸性季風氣候，四季分明，雨熱同期，多年平均降水量674.1 mm，年平均氣溫14.2 ℃，日照時數2 110.2～2 482.0 h，年平均風速1.8～2.3 m·s-1。

本研究主要研究區域為濟寧市和棗莊市兩地區。 其中，濟寧市地處黃淮海平原與魯中南山地交接地帶，下轄11 個行政區縣，全市總面積為11 187 km2，中部有南四湖貫穿南北，地勢四周高，中間低，地形以平原和洼地為主；棗莊市位于南四湖流域東南部，全市總面積為4 564 km2，下轄5 個區和一個縣級市，地形以丘陵、平原為主，地勢東北高西南低。 整個研究區內的土地利用類型包括耕地、林地、草地、水體、濕地、居民區等，耕地是最主要的土地利用類型，土壤類型包括黃棕壤、黃褐土、潮土等(圖1)。

圖1 南四湖流域典型面源污染區DEM、土壤樣點及土地利用類型分布

1.2 土壤樣品采集與分析

采樣時間為2021 年3—5 月，采用五點取樣法對研究區域的農田耕層表面(0～20 cm)土壤進行采集。 按每6 666.7 hm2設置一個采樣點，總共設置41 個采樣點(圖1a)，每個采樣點采集3 個網格樣品，每個網格大小為200 m×200 m，每個網格點采集5 處土壤樣品，采用四分法取5 處土壤樣品混勻作為一個網格樣品，共采集耕地表層123 個網格樣品。 另外，每個采樣點還采集一個剖面樣品，最后共采集164 份土壤樣品。 將采集的土壤樣品除去雜草、細秸稈等雜物，室內自然風干后，研磨、過2 mm 篩，保存自封袋中備用。

土壤樣品理化指標的測定:土壤有機碳(SOC)采用重鉻酸鉀水合熱法[10]，全氮(TN)采用堿性過硫酸鉀氧化-紫外分光光度法[11]，全磷(TP)采用鉬酸銨分光光度法[12]，陽離子交換量(CEC)采用三氯化六氨合鈷浸提-紫外分光光度法測定[13]，有效磷采用碳酸氫鈉浸提-鉬銻抗分光光度法[14]，銨態氮采用鈉氏試劑分光光度法[15]，硝態氮采用氯化鉀浸提-紫外分光光度法[16]，土壤容重采用環刀法，土壤pH 值采用pH 計測定(水土比為5 ∶1)。

1.3 函數模型

本研究采用地統計學方法分析評價研究區域農田土壤C、N、P 的空間分形變異特征。 半變異函數模型是地統計學中用來分析土壤特性空間異質性的重要函數模型[17]，本研究采用該模型分析研究區域土壤C、N、P 養分的空間分布特征，模型計算公式如下:式中，γ(h)為半變異函數值(semivariance)，該值僅為距離的函數；h 為樣本距；N(h)為以樣本距h分隔的樣點對數；Z(xi)和Z(xi＋h)分別為空間變量Z 在位置xi和(xi＋h)處的觀測值。

Qian[18]對標準的半變異函數模型進行了改進和整合，模型中的主要參數有塊金值(C0)、基臺值(C0＋C)、變程(A0)和分形維數(D)。 其中，塊金值(C0)表示隨機因素部分引起的空間變異性，基臺值(C0＋C)則表示隨機性因素和結構性因素引起的系統總變異值，二者之間的比值即C0/(C0＋C)，簡稱塊基比，不僅可以用來表征變量的空間自相關程度，還反映了隨機性因素引起的空間變異占系統總變異的大小。 變程(A0)是土壤養分特性具有空間自相關性的最大平均距離，在這個距離范圍內，任意兩個觀測點間的土壤理化性質具有明顯的空間自相關性[19]。 分形維數D值用來表征空間變量的均一性。 D 值越大，說明空間變量的差異性越小，土壤在這一特性上表現的越均勻；D 值越小，說明空間變量的差異性越大，土壤在這一特性上表現的越不均勻[20]。 根據公式(1)，把半變異函數值和間距同時取對數，用最小二乘法進行線性回歸分析，回歸直線的斜率記為m。 分形維數D 可以用logγ(h)與logh 存在著的這種線性關系以下式進行估算:

1.4 數據處理與分析

南四湖流域90 m×90 m 的高程模型(digital elevation model，DEM)數據來源于地理空間數據云(http:/ /www.gscloud.cn)，南四湖流域土地利用類型數據來源于GLOBELAND30(http:/ /www.globallandcover.com)，其他關于氣候、水文等數據來源于濟寧市、棗莊市及山東省逐年的統計年鑒。本研究中土壤碳氮比(C ∶N)、碳磷比(C ∶P)和氮磷比(N∶P)均采用元素質量比。

用Microsoft Excel 2016 軟件對試驗數據進行基本的計算和整理，并用SPSS 23.0 軟件進行描述性統計分析。 用R 3.6.1 軟件中的“corrplot”程序包對樣點數據進行Pearson 相關性分析和差異顯著性分析。 用GS＋9.0 軟件對半變異函數模型進行最優化擬合，研究區域土壤養分特性的空間分布圖在ArcMap 10.8.1 軟件中采用普通克里金插值繪制。

2 結果與分析

2.1 南四湖流域農田土壤碳、氮、磷養分的描述性統計特征

由表1 可以看出，研究區農田土壤SOC、TN和TP 平均含量分別為7.37、3.66 g·kg-1和0.70 g·kg-1，生態化學計量比C ∶N、C∶P 和N∶P 平均值分別為2.34、13.20 和6.68；銨態氮、硝態氮和有效磷的平均值分別為13.77、21.30 mg·kg-1和28.45 mg·kg-1。 根據全國第二次土壤普查養分分級標準[21]，南四湖流域耕地土壤SOC 含量處于中等偏下水平，TN 含量處于極豐富水平，TP 含量處于中等偏上水平，銨態氮和硝態氮含量處于較為缺乏水平，而有效磷含量處于較為豐富水平。

表1 南四湖流域農田土壤養分的描述性統計特征

土壤養分數據服從正態分布是進行空間變異特征研究的基礎和前提。 由表1 可知，研究區域農田土壤SOC、TN 以及C∶N、C ∶P 和N ∶P 的K-S值分別為0.095、0.130、0.073、0.082 和0.103(P＞0.05)，均符合正態分布；土壤TP 不符合正態分布，但符合對數正態分布。 因此，南四湖流域土壤C、N、P 及其生態化學計量比等數據均滿足地統計學和空間變異插值分析的要求。 在土壤學中，常用變異系數Cv 度量各變量的離散程度，且可根據Cv 值對土壤理化性質的空間變異程度進行分類。 一般來說Cv≤10%為弱變異，10%＜Cv≤100%為中等程度變異，Cv＞100%為高度變異[22]。研究區農田土壤SOC、TN、TP、C ∶N、C ∶P、N ∶P、銨態氮、硝態氮和有效磷的Cv 值分別為34.46%、50.55%、74. 28%、 40. 17%、 49. 17%、 64. 67%、59.69%、83.38%和76.31%，表明這些土壤養分變量在研究區域內均屬于中等程度的空間變異。

2.2 南四湖流域農田土壤碳、氮、磷含量及其化學計量比的空間結構特征

本研究利用GS＋9.0 軟件反復模擬選取土壤C、N、P 及其化學計量比的最優擬合度的半變異函數模型(圖2)，并據此輸出各變量的空間結構參數信息(表2)。 可知，土壤SOC、TP 和C ∶N 均符合球狀模型，TN 和N∶P 符合高斯模型，C ∶P 符合指數模型，且依據各模型的決定系數(R2)和殘差(RSS)值，表明半變異函數理論模型對各參數變量的空間數據的擬合精度較高，能很好地表征它們的空間結構特征。 其中，對于變量的空間變異特征來說，當C0/(C0＋C)＜25%時，為強空間自相關性，此時土壤養分的空間變異主要受結構性因素的影響；當25%≤C0/(C0＋C)≤75%時，為中等程度的空間自相關性，此時土壤養分的空間變異主要受結構性因素和隨機性因素的共同作用；當C0/(C0＋C)＞75%時，空間相關性較弱，即土壤養分的空間變異主要受隨機因素的影響。

表2 南四湖流域農田土壤C、N、P 生態化學計量比空間結構參數

圖2 南四湖流域農田土壤C、N、P 及其化學計量比的最佳擬合半變異函數模型

南四湖流域土壤各理化指標的塊基比為25%～75%，具有中等程度的空間自相關性，表明土壤各理化指標的空間變異性主要由該區域土壤母質、地形、土壤類型等結構性因素和耕作制度、種植方式、施肥模式等隨機性因素共同引起。SOC、TN、TP 及C ∶N、C ∶P 和N ∶P 的變程分別為61.20、70.87、66.90、50.60、84.90 km 和63.91 km，分形維數分別為1.86、1.93、1.90、1.76、1.95 和1.87，說明研究區土壤C、N、P 及其生態化學計量特征均具有較大空間變異范圍和中等程度的空間自相關性，且它們的空間分布比較均勻。

2.3 南四湖流域農田土壤碳、氮、磷含量及其化學計量比的空間分布特征

根據圖2 中的最優半變異函數理論模型及表2 相應空間結構參數，在ArcGIS 10.8.1 軟件的Geostatistical Analyst 中進行普通克里金空間插值分析，并繪制南四湖流域C、N、P 及其生態化學計量比空間分布圖。 由圖3 可知，研究區土壤SOC和TN 含量主要集中在6.0 ～11.0 g·kg-1和2.5 ～6.0 g·kg-1，二者的空間分布較為一致，多呈條帶狀或斑塊狀分布；它們的高值區主要集中分布在南四湖周圍以及整個流域的中部和東南部，低值區主要集中分布在整個流域的東北部及西部地區。 TP 含量大部分集中在0.40 ～0.85 g·kg-1，多呈圓環狀、點狀及條帶狀分布，且其高值區主要分布在南四湖周圍以及流域東部、西南部和東北部等外環區，低值區則主要分布在流域西北部及流域東南部內環區的棗莊市境內。

圖3 南四湖流域農田土壤碳氮磷及其化學計量比空間分布

土壤C ∶N 生態化學計量比值大多集中在0.97～2.93 之間，高值區主要呈點狀及環狀分布在流域北部及東南部等區域，而低值區則分布較廣，主要集中在流域西北部和東北部及棗莊市和南四湖北部地區。 土壤C ∶P 生態化學計量比值主要集中在13.54 ～28.88 之間，多呈斑塊狀及條帶狀分布；其高值區主要分布在流域東南部、東部、中部及北部地區，低值區則主要分布在西南部、東北部和西北部等區域。 土壤N ∶P 生態化學計量比值在4.00～15.00 之間的分布最廣，且其高值區主要呈環狀分布在流域中部主體地區，低值區主要呈環狀分布在高值區外環，由里到外呈發散狀分布。

2.4 環境因子對農田土壤碳、氮、磷富集及其生態化學計量特征的影響

本研究采用Pearson 相關分析法，對影響研究區域土壤C、N、P 空間分布及其生態化學計量特征的主要環境因子進行分析。 由圖4 可知，影響研究區域土壤SOC 和TN 含量的環境因子基本相似，主要與土壤pH 值、陽離子交換量(CEC)值、含水率、年降水量、年均溫度和經緯度等因素顯著相關，尤其與CEC、年降水量、年均溫度、經緯度、土壤容重、有機質、含水率相關性達到極顯著水平。 相比之下，土壤TP 僅受區域年均溫度、海拔和土壤容重的極顯著影響。 而土壤C ∶N、C∶P和N∶P 生態化學計量比值除與各元素的含量顯著相關外，還受土壤理化性質、水文和氣候等環境因子的顯著影響。 其中，年降水量、年均溫度、海拔和土壤容重、有機質是影響土壤中C ∶N 生態化學計量比值的主要因素；而pH 值、CEC 值、土壤容重、經緯度和有機質是影響土壤中C ∶P 生態化學計量比值的主要因子；相比之下，除pH 值之外，研究區域土壤中N∶P 生態化學計量比值受有機質、年降水量和經緯度的影響較為突出。 綜合來看，環境因子對研究區域土壤C、N、P 及其生態化學計量比的影響存在交互作用，但它們是如何影響該區域土壤養分富集及分布的，仍需進一步探索和研究。

圖4 南四湖流域農田土壤C、N、P 及其化學計量比與環境因子的關系

3 討論

C、N、P 作為土壤養分組成及植物生長所需的營養元素，是表征土壤肥力的重要指標，同時也是流域面源污染控制的主要對象。 土壤C、N、P生態化學計量學具有重要的科學內涵，是研究農田生態系統多個元素之間耦合和相互作用的重要工具，其比值大小對農作物的生長及化肥的合理施用具有一定的指示作用[23]。 本研究以C、N、P及其生態化學計量比為研究對象，采用地統計學和經典統計學相結合的方法，探究了研究區土壤的養分狀況、空間分布特征及其環境影響因子。本研究結果對評價研究區域土壤肥力狀況及其N、P 流失風險具有重要的參考意義。

3.1 研究區域農田土壤碳、氮、磷含量及生態化學計量特征的指示作用

本研究中，南四湖流域農田土壤TN 含量分布在0.92 ～8.51 g·kg-1之間，平均含量為3.66 g·kg-1；TP 含量分布在0.26 ～2.82 g·kg-1之間，平均含量為0.70 g·kg-1。 依據全國第二次土壤普查養分分級標準[21]，南四湖流域土壤N、P 營養元素含量水平較高，富集強度較大。 此外，由土壤N、P 空間結構分布特征分析可知，土壤母質、地形、土壤類型等結構性因素是影響流域農田土壤氮磷空間分布的主要因素。 而據濟寧市和棗莊市統計年鑒中的施肥數據，整個流域氮肥年施用總量約1 037 127 t，磷肥年施用總量約154 755 t。因此，過量施肥也是造成該流域農田土壤氮磷維持在較高水平的重要原因。 本研究中，南四湖流域農田土壤生物有效性氮(即銨態氮和硝態氮)占TN 含量的0.23%～5.08%，平均含量僅為1.23%，說明該流域土壤氮肥可生物利用的有效性較低。而相比之下，研究區生物有效性磷(即有效磷)占TP 含量的0.56%～13.37%，平均值高達4.69%，表明南四湖流域土壤中磷可能具有較高的遷移性。

相比土壤N、P 含量指標，土壤碳氮磷生態化學計量比是表征土壤營養元素有效性的重要指標。 比如，土壤C∶N 是衡量土壤C、N 礦化能力、有機質分解速率和營養平衡狀況的指標。 一般情況下，土壤C ∶N 與有機質分解速率呈反比關系。而土壤C∶P 是表征磷有效性高低或可獲得性大小的重要指標，值越小，土壤中磷的有效性就越高[8]。 本研究中，南四湖流域耕地土壤C∶N值平均為2.34，相較于中國農田土壤及全球土壤平均值(11.90、14.30)，整體處于較低水平[24-25]，說明土壤微生物對SOC 礦化分解速率較快，不利于SOC 在土壤中的累積[26]，這也與研究區域土壤中SOC 含量較低較為一致。 相比之下，流域耕地土壤C∶P平均為13.20，相較于中國農田土壤及全球土壤平均值(61.00、186.00)[24-25]，處于較低水平，表明土壤磷素的有效性較高，這也與土壤有效磷在TP 中具有較高占比較為一致。 而土壤N∶P 可以作為N 飽和的判定指標，也可以用于預判N、P元素對作物生長發育的限制大小[27]。 南四湖流域耕地土壤N∶P 平均為6.68(小于14)，低于全球土壤平均值(13.10)[24]，而高于中國農田土壤平均值(5.20)[25]，處于中等偏上水平。 這不僅反映了南四湖流域耕地土壤氮肥供給水平較磷肥高，同時該流域農作物生長可能會受到磷元素的限制[28-29]。 同時，南四湖流域土壤總體C∶N∶P 平均值為10.53 ∶5.23 ∶1，也進一步說明磷元素是區域內作物生長的主要限制因素。

此外，土壤C∶N、C∶P 生態化學計量比在一定程度上表征N、P 元素的流失風險，其值越小，N、P 元素流失風險越大。 尤其是在研究區域，耕地以旱地為主，土壤通氣條件較好，好氧微生物活性增強，土壤長期的干濕交替，加快了土壤有機質的氧化分解，再加上土壤翻耕導致表層土壤結構被破壞，這些因素都使土壤N、P 容易隨地表徑流、地下滲漏和淋溶等流失，進而產生面源污染風險。由本研究N、P 生態化學計量比的空間分布特征可知，研究區氮元素流失風險較大的地區為流域西北部、中東部和東北部及南四湖附近區域；磷元素流失風險較大的地區為流域東北部和西部，這些區域多沿河流湖泊，降雨量相對較大，土壤水蝕和淋溶作用較強，易造成土壤氮磷的流失，是流域內面源污染控制重點關注的區域。

3.2 環境影響因素分析

土壤C、N、P 含量及其化學計量比受多種環境因子的影響。 比如，氣候狀況反映了水熱條件在空間上的分配狀況，在很大程度上決定了土壤養分的遷移轉化和空間分布等生態過程，進而會影響土壤C、N、P 等元素的循環和分布規律[30]。相關分析表明，本研究區域農田土壤C ∶N、C ∶P、N∶P與年降水量和年均溫度之間存在一定的相關性，這是因為南四湖流域屬于溫帶季風氣候區，具有一定的經緯度跨度，不同氣候環境下年降水量和年均溫度空間變化較大，加快了C、N、P 等養分的循環，因此土壤SOC 和TN 均與年降水量和年均溫度呈極顯著正相關關系，土壤TP 與年均溫度呈極顯著正相關關系，這與張晗等[26]的研究結果類似。 此外，本研究中海拔高度與土壤SOC 含量呈極顯著負相關，與土壤TN 含量無相關性，而與土壤TP 含量極顯著正相關。 分析其原因，可能是因為海拔高度影響了區域的水熱條件，進而影響土壤濕度和風化程度，改變土壤微生物及酶活性，從而影響了區域土壤中C、N、P 的累積及循環。 另外，低海拔地區土地利用類型以耕地為主，生物質還田使得土壤中的有機質較多，流域高溫濕潤的環境能夠促進土壤有機質的礦化及土壤SOC 的累積，而高海拔地區林地增多，在一定程度上減弱了降水對磷素的淋溶作用，因此土壤SOC和TP 對海拔高度的響應程度不同。 同樣，經緯度也是通過影響一個區域的氣候狀況來影響土壤C、N、P 養分空間分布的重要因素，土壤SOC 和TN 均與緯度極顯著負相關，而與經度極顯著正相關，這可能是因為高溫濕潤的環境有利于土壤有機質的積累，而土壤SOC 和TN 的固定具有同步效應，主要受動植物殘體、根系和分泌物的影響，且土壤氮素絕大部分來自有機質，故TN 含量與SOC 含量成正比。 因此，隨著緯度的升高，土壤SOC 和TN 含量會降低；而隨著經度的升高，土壤SOC 和TN 含量會增加。 容重在一定程度上也會影響C、N、P 養分的含量，一般來說，土壤容重增加會使土壤孔隙度降低，土壤微孔隙減少，而微孔隙通常是土壤中有機質的主要貯存空間，因此，土壤容重的增加會限制有機質的積累，導致SOC 含量減少，進而在一定程度上影響土壤中TN 和TP的含量變化。 張燕江等[19]通過研究農牧交錯帶典型區土壤氮磷空間分布特征也得出了一致的結論。

除以上自然環境因素之外，土地利用類型也是影響土壤C、N、P 含量和空間分布的重要因素[31]。 研究表明，土地利用是自然因素和人為因素的綜合反映，不同的土地利用類型及耕作、施肥、管理等措施會使陸地生態系統以及生物地球化學循環過程發生變化，進而對土壤C、N、P 含量及其化學計量比的空間分布造成一定的影響[26，32]。 本研究中，相比其他區域，南四湖周圍農田土壤N、P 含量較高，也可以歸因于土地利用類型不同所致。 另外，土壤pH 值作為影響土壤養分空間分布的重要環境因子，不僅可通過影響微生物和各種酶的活性進而影響土壤C、N、P 含量[33]，還可決定土壤中N、P 存在的形態，影響其在土壤中的遷移轉化。 本研究相關分析表明，土壤pH 值與土壤SOC、TN、C∶P 和N∶P 均呈顯著或極顯著負相關關系。 這是因為南四湖流域土壤類型以褐土和潮土為主，土壤應偏堿性，但由于近幾年不恰當的施肥方式及工業化的快速發展進程，研究區耕地土壤出現輕微酸化問題(pH 值為5.87～9.13)。 由此可以推測，研究區域土壤pH值下降，導致土壤中的固氮菌和放線菌活性降低，減弱了微生物的分解作用，同時也削弱了其對土壤C、N 的固定作用，但增強了土壤礦物的風化作用，有利于酸性土壤磷的累積，進而影響土壤中C、N、P 等元素的富集及有效性。

4 結論

4.1 本研究表明，南四湖流域耕地土壤SOC 含量處于中等偏下水平，TN 含量極高，農田土壤氮污染嚴重，但生物有效性氮匱乏，可供植物直接利用的氮素資源較少，其他土壤養分含量正常。 C、N、P 含量及其生態化學計量比均為中等程度的空間變異性，其變異特征受結構性因素和隨機性因素的共同作用。

4.2 本研究表明，南四湖流域土壤C、N、P 含量及其生態化學計量學特征主要受到土地利用類型、土壤pH 值、土壤容重、土壤有機質、海拔、年降水量、年均溫度和經緯度等多個環境因子的顯著影響。

4.3 南四湖流域土壤C ∶N、C ∶P 生態化學計量比的空間分布特征表明，沿河流湖泊分布、降雨量大、土壤水蝕和淋溶作用強的地區更易造成土壤氮磷的流失，即該區域產生面源污染的風險較大，應給予重點關注。