土壤粒级空间分布及其与土壤养分的关系

王新中，刘国顺，张正杨，刘清华，王振海

（1.河南农业大学，国家烟草栽培生理生化研究基地，郑州 450002；2.大理州公司南涧县分公司，云南 南涧 675700；3.平顶山市烟草公司，河南 平顶山 467100）

土壤作为一个时空连续的变异体，具有高度的空间异质性。传统农业生产按照经验进行投入，使得施肥缺乏针对性、肥料利用率低、养分供给不平衡。根据土壤养分变异情况，对农田实行精确施肥是近年来的热点研究领域[1-2]。许多研究人员运用GIS，GPS和地统计学等技术研究土壤养分状况及其变异规律[3-4]，以达到科学、精准管理土壤养分的目的。

土壤粒级对持水性和保肥能力有明显的影响，土壤粒级的不同是造成土壤养分差异的主要内在原因之一[5]。精确掌握烟田土壤粒级的空间分布状况，确定合理的管理分区，并以此调整相应的肥料投入，不仅能够发挥土壤生产潜力，提高养分利用率，也能够改善烟叶品质，减少环境污染，是实现烟田土壤精准管理的基础。本文综合运用GIS和地统计相结合的方法，分析了土壤粒级的空间变异规律，并绘制了空间分布格局图，为实现烟区土壤的精细化管理提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 研究区域概况

试验区位于平顶山市郏县堂街镇岔河村，面积约 87 hm2（图1）。村中心位于东经 113°17′08″、北纬 33°53′05″。该区属暖温带大陆性季风气候，光照充足，四季分明。年平均气温 14.6 ℃，无霜期220 d左右。年平均降雨量680 mm，7～9月份降雨量占全年的70%左右，属“豫西丘陵干热少雨区”。土壤类型为褐土。

1.2 土壤样品采集

2007年 3月在试验区进行土壤样品的采集工作。利用GPS定位技术，以100 m间隔采集耕层（0～20 cm）土样 81个。取样点经纬度坐标在ArcGIS中利用高斯—克吕格投影转换为大地坐标，方便土壤养分空间变异分析。采样点分布见图1。

图1 试验区边界及土壤采样点分布图Fig.1 The boundary of study site and soil sampling points

1.3 测定方法

土壤有机质用重铬酸钾—外加热法测定，土壤全氮用凯氏蒸馏法测定，碱解氮用碱解扩散法测定，速效磷测定采用碳酸氢钠（0.5 mol/L）浸提钼锑抗比色法，速效钾用1N NH4OAc浸提—火焰光度法测定。比重计法进行土壤粒级分析[6]，按国际制划分为砂粒（0.02～2 mm）、粉粒（0.002～0.02 mm）和粘粒（＜0.002 mm）。

1.4 数据处理方法

土壤属性的基本统计特征通过SPSS11.0完成，涉及地统计学的半方差函数计算、理论模型拟合和Kriging 插值采用GS+ for windows 3.0进行分析，插值的结果以 ASCII数据的格式输出存储，输入ArcGIS软件生成GRID图形，用研究区域的边界图形进行切割，绘制土壤养分分布图。

2 结 果

2.1 土壤粒级统计特征值

在土壤粒级组成中，砂粒的平均含量最高，占总量的43.8%，其次是粉粒，占总量的41.7%，粘粒最少（表1）。按照国际土壤质地分类，试验区土壤质地主要为壤土和粘壤土。颗粒组成中粘粒的变异系数较大，为23.4%，砂粒和粉粒的变异系数较小，均属中等变异强度[7]。不同粒径土壤粒级经Kolmogorov–Smironov(K-S)法检验，均呈正态分布。

表1 土壤粒级的描述性统计Table1 Statistics of soil particle composition

2.2 土壤粒级半方差函数分析

利用地统计学方法对研究区域土壤粒级进行半方差分析。结果表明，烟田土壤不同粒径颗粒的空间变异性均存在半方差结构（表2）。土壤粉粒的半方差函数理论模型可以用指数模型（Exponential model）进行拟合，砂粒和粘粒的半方差函数理论模型用球状模型（Spherical model）拟合最佳，三者的决定系数均大于0.97，表明模型的拟合度较高。不同粒径颗粒含量的最大相关距离均较大，砂粒（0.02～2 mm）、粉粒（0.002～0.02 mm）和粘粒（＜0.002 mm）含量的最大相关距离分别为657、435和609 m。

表2 土壤粒级的半方差函数理论模型及有关参数Table2 Theoretical models and corresponding parameters for semivariogram of soil particle composition

按照区域化变量空间相关程度的分级标准[8]，如果某变量C0/(C+C0)的比值＜25%，变量具有强烈的空间相关性；C0/(C+C0)的比值在25%～75%之间，变量具有中等程度的空间相关性；C0/(C+C0)的比值＞75%时，变量空间相关性很弱。研究区域土壤砂粒、粉粒和粘粒含量的空间相关程度表现出一定的差异，由随机因素引起的空间变异性分别占其总空间变异性的19%，44%和19%（块金值/基台值），说明砂粒和粘粒表现出强烈的空间相关性，粉粒表现为中等强度的空间相关性。由结构因素决定的空间变异性较大，依次占其总空间变异性的81%、56%和81%。说明即使在小尺度下土壤砂粒、粉粒和粘粒含量也具有较强的渐变性分布规律，土壤母质类型等非人为因素所引起的空间结构变异在总空间变异中起主导和决定作用，进一步说明质地在长期的土壤分化、发育、演变过程中变异的相对稳定性。

2.3 土壤粒级空间分布格局

应用Kringing最优内插法绘制了土壤粒级的空间分布图（图2）。从图2可以直观的了解研究区域不同粒径颗粒的空间分布特征。结果表明，土壤砂粒（0.02～2 mm）、粉粒（0.002～0.02 mm）和粘粒（＜0.002 mm）均呈现较明显的渐变性分布规律。土壤砂粒含量北部较高，西南部较低，而粉粒和粘粒含量的分布与砂粒的分布基本呈相反的趋势。根据粘粒含量，土壤质地可分为砂土、壤土（粘粒含量＜15%），粘壤土（15%＜粘粒含量＜25%），粘土类（粘粒含量＞25%）。从土壤粘粒的分布图可以看出，该研究区域土壤质地包括壤土和粘壤土两类，壤土占了研究区域土壤的绝大部分，粘壤土仅在西南角的小块分布。

图2 土壤粒级的空间分布图Fig.2 Spatial distribution maps of soil particle composition

2.4 土壤粒级和土壤养分的关系

2.4.1 土壤养分的空间分布 利用地统计学方法分析了土壤养分的半方差函数理论模型（表3）。从表3可看出，碱解氮的理论模型为直线模型，模型拟合度低，表现为纯块金效应。其他各指标模型决定系数均大于0.94，模型的拟合度高。土壤全氮的C0/(C+C0)比值为20%，表现出强烈的空间相关性；土壤有机质、速效磷、速效钾的C0/(C+C0)比值在26%～50%之间，表现出中等强度的空间相关性；碱解氮在该采样尺度下不存在空间相关性。

表3 土壤养分半方差函数理论模型及有关参数Table 3 Theoretical models and corresponding parameters for semivariogram of soil nutrients

在半方差函数理论模型的基础上，应用Kriging最优内插法绘制了土壤养分（除碱解氮外）空间分布图（图3）。从中可以看出，各养分指标均呈现出明显的空间分布格局。土壤有机质和全氮含量分布有很强的相似性分布趋势，一方面是由于有机质是土壤氮素的重要来源；另一方面，有机质具有胶体特性，保肥性强，有机质含量高的区域，氮素保蓄在土壤中的量就多。土壤有机质和全氮相对较高的含量基本分布在西南部，而中部相对较低。土壤速效磷的含量中部和中北部含量较低，而东南部含量较高。整个研究区域的中部、中北部及西部拐角处要注重磷肥的补充，充分考虑磷肥的特性，提高磷肥利用率。土壤速效钾的较低值分布在研究区域的中部，由西北到东南延伸；较高值在西北部、南部和东部有零星分布。

图3 土壤养分的空间分布图Fig.3 Spatial distribution maps of soil nutrients

2.4.2 土壤粒级与养分之间的关系 表4对土壤粒级和土壤养分含量之间的相关性进行了分析。结果表明，除碱解氮外，其余土壤属性都与土壤粘粒含量存在极显著相关关系（P＜0.01）。土壤有机质、全氮、速效钾含量与砂粒含量之间均呈现极显著的负相关关系（P＜0.01）。其他研究也表明，土壤有机质、氮、磷以及钾的含量都与土壤粒级密切相关，土壤粒级组成对持水性和保肥能力有明显的影响[9]。

土壤有机质、全氮、速效磷和速效钾含量一般随粘粒量增加而增加。土壤中粘粒含量愈高，与有机质结合成复合体的可能性愈大，土壤有机质和全氮含量也较高。相应的土壤粘粒中有机质含量高，对速效养分有较强的胶体吸附作用，在一定程度上可以减少K+等速效养分的淋溶。反之，土壤砂粒含量越高的土壤保水、保肥能力越差，土壤速效磷、速效钾越易流失。从图2和图3也可以看出，土壤养分的空间分布特征和粘粒的分布有较强的相似性，和砂粒的分布趋势相反。

表4 土壤粒级和养分之间的相关性Table 4 Correlationships between soil particle composition and soil nutrients

3 讨 论

从半方差函数模型结果可以看出，粉粒的半方差函数模型可以用指数模型拟合，砂粒和粘粒的半方差函数模型可用球状模型拟合。不同粒径颗粒在较大范围内均存在着空间相关性，砂粒空间相关距离达657 m，粉粒和粘粒空间相关距离分别为435 m和609 m。各粒级呈现出较明显的渐变性分布规律，这一结果对土壤管理分区的划分是十分有利的。

土壤粒级与土壤养分含量密切相关，土壤有机质、全氮、速效磷和速效钾含量均随粘粒含量增加而增加，说明研究区域土壤属性因子受土壤质地的影响比较大。对于土壤速效磷与粘粒含量的关系，刘钦普[10]等认为速效磷含量主要受细粘粒的影响，随其含量的增加而增加，这一点与本研究结果一致。但也有研究认为，土壤速效磷含量是轻壤土明显高于砂壤土、中壤土、重壤土和粘土，随粘粒含量的提高，速效磷含量降低[11]。本研究中，土壤碱解氮与不同粒级间均无显著相关关系，这可能与碱解氮受栽培、施肥等措施的影响较大[12]，研究区域农户在栽培和施肥等田间管理上差异较大有关。

土壤粒级组成呈现明显的空间分布规律，且和土壤有机质、氮、磷、钾等主要养分存在密切相关性。因此，在今后的研究工作中可将土壤粒级的分布图作为划分土壤管理分区的依据，在管理分区内开展测土配方施肥，发挥肥料的最大潜力，提高烤烟生产精细化管理水平。

[1]Reyniers M,Maertens K,Vrindts E,et al.Yield variability related to landscape properties of a loamy soil in central Belgium [J].Soil Till Res,2006,88:262-273.

[2]WANG Xinzhong,LIU Guoshun,HU Hongchao,et al.Determination of management zones for a tobacco field based on soil fertility [J].Comput Electron Agr,2009,65:168-175.

[3]高博超，娄翼来，金广远，等.基于GIS和地统计学的植烟土壤养分空间分析[J].中国烟草学报，2009，15（1）：35-38.

[4]王勇，李廷轩，邢小军，等.不同尺度下中低山区植烟土壤氯素空间变异性研究[J].中国烟草科学，2008，29（4）：18-24.

[5]毕银丽，王百群.黄土丘陵区坝地系统土壤养分特征及其与侵蚀环境的关系[J].水土保持学报，1997（4）：37-43.

[6]鲍士旦.土壤农化分析[M].北京：农业出版社，1986.

[7]薛正平，杨星卫，段项锁，等.土壤养分空间变异及合理取样数研究[J].农业工程学报，2002，7（4）：6-9.

[8]Kravchenko A N.Influence of spatial structure on accuracy of interpolation methods [J].Soil Sci Soc Am J,2003,67:1564-1571.

[9]黄绍文，金继运，杨俐苹，等.粮田土壤养分的空间格局及其与土壤颗粒组成之间的关系[J].中国农业科学，2002，35（3）：297-302.

[10]刘钦普，林振山，周勤.华北黄泛平原潮土土壤养分与土壤粒级的关系研究[J].土壤肥料，2006（2）：26-29.

[11]姚军.乡（镇）级农田土壤肥力变化与推荐施肥分区[J].北京农业科学，2000，18（5）：25-29.

[12]赵书军，袁家富，张新然，等.鄂西南烟区土壤供氮特性影响因素研究[J].中国生态农业学报，2010，18（6）：1157-1162.