湘南紫色丘陵耕作区土壤肥力质量空间变异研究

廖超林，刘杰，张杨珠，黄运湘，周卫军

土壤肥力质量与作物生产能力、粮食安全、生态环境及人类健康密切相关[1]。土壤肥力质量的动态变化能反映土壤管理的变化[2]，与其分布地区的自然环境和社会经济条件有关[3]。同时具有时空分异特征[4]。鉴于土壤肥力质量在土地资源开发利用和农业发展中的特殊作用，开展对土壤肥力质量的空间变异研究，对指导农业生产的合理种植，简约施肥及耕地可持续利用管理具有现实意义。

地统计学方法是研究空间变异性的一种重要方法，已被广泛地应用于土壤主要肥力指标的空间变异研究中。据已有研究结果表明，土壤有效磷的空间变异系数比其他指标大，属于中等或强变异程度[5]，有机质、全氮、有效钾的变异属于中等强度，pH值则具有弱的空间变异程度[6]。土壤肥力质量仍然是我国土壤质量研究的核心内容之一。目前对土壤肥力质量的研究主要集中在土壤养分平衡、时空变化特征、趋势分析与预测、肥力(养分)质量综合评价等方面[7-9]，其特点表现为理论研究较多，应用研究较少。关于土壤肥力质量空间变异研究，蔡崇法等采用GIS技术研究了乡镇域土壤肥力评价的方法和过程，分析了土壤肥力变化原因[3]；崔潇潇采用地统计技术评价了北京郊区大兴土壤肥力质量演变[10]。不同土地利用方式必然对土壤养分的变化产生重要影响[11]，因而土壤肥力质量也会发生很大变化。研究耕作区尤其是南方紫色丘陵区不同土地利用方式土壤肥力质量变化规律，探讨土地利用方式对土壤质量的影响，分析农用地利用方式变化引发的土壤质量变化，对指导该区耕地利用结构调整和可持续利用具有实践价值。

紫色土是中国南方，特别是湖南、四川等省的重要耕地土壤[12]。紫色土肥力高，土层发育浅薄，土质风化度低，受土地利用方式影响较大。不同土地利用方式改变土壤微生态环境，导致土壤有机质库和土壤肥力水平变化[13]。土壤养分是土壤质量变化最基本的表征和核心研究内容[14]。本文选择湘南典型紫色丘陵区，采用地统计学、GIS和GPS相结合的方法，在分析土壤主要单项肥力要素的空间变异基础上，结合Fuzzy综合评价法和普通Kriging插值法研究了紫色丘陵耕作区不同土地利用土壤肥力质量空间变异规律，为该区合理规划、开发土壤资源、进行科学施肥、合理种植以及提高水土资源利用效率提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

实验所在的永州市属中亚热带湿润季风气候区，平均气温17.2℃，年平均无霜期为275d，积温为5457℃，年平均日照数为1677 h，热量条件比较优越；年降水量为1390 mm，集中在春夏两季，降水年际变化较大。实验地位于祁阳县文富市镇坪阳甸村（东经 111°50′16.4''-111°50′31.8''，北纬 26°45'33.2''-26°45'20.9''）约13.49 hm2的连片紫色丘陵耕作小区，区内土壤均为紫色砂页岩发育而成的石灰性紫色土。

1.2 土壤样品的采集与分析

本研究采样在考虑样点等距分布的前提下，土样采集结合土地利用类型、地貌单元及植被，按旱地、荒地和水田进行表土（0cm-20 cm）随机采样。每个土样以取土点为中心，在10 m半径内取5点混合而成，同时用GPS(GARMIN 72)记录中心点位置，记录其经纬度坐标及高程，并详细记录采样点周围的景观信息。在地形相对复杂处加大采样密度，共采集土壤样品29个，其中包括旱耕地土壤7个，主要种植花生、果树及蔬菜；抛荒地土壤6个，主要为低矮灌丛、杂草及裸露地，水田为冲於田或梯田，土样16个，主要种植水稻。样点分布如图1。

所有样品经风干、剔除杂质和研磨后，分别过10目和100目筛，用于土壤理化性质指标的测定，分析方法均采用常规分析方法[15]。

1.3 土壤肥力质量综合指数的计算

1.3.1 评价指标筛选 因土壤肥力形成机制较复杂，不同学者对土壤肥力内涵和外延的理解不同，其评价方法和评价指标也不尽一致。作为土壤肥力评价，应以土壤的养分含量为主[16]。本研究针对南方土壤特性，基于选择的通用性、实用性、有效性和敏感性原则，按照因子对土壤生产力的影响，选取有机质、全氮、全磷、全钾等8个土壤肥力评价指标，建立南方紫色丘陵区土壤肥力质量评价指标体系。

1.3.2 土壤肥力质量Fuzzy综合评判法 本研究肥力质量评价根据模糊数学（Fuzzy）和多元统计分析原理分别计算各肥力指标的隶属度和权重系数，再利用加乘法原则得出综合肥力指标值 (Integrated Fertility Index，IFI)[17]。IFI取值范围为0-1，其值越高，表明土壤肥力质量越好。

隶属度函数实际是所要评价的肥力指标与作物生长效应曲线(S型曲线或直线)之间关系的数学表达式，它可以将肥力评价指标标准化，转变成范围为0-1的无量纲值 (即隶属度)。隶属度函数通常有两类，分别是S型隶属度函数和抛物线型隶属度函数，其函数表达式为：

S型隶属度函数：

通过建立各个参评指标的隶属函数模型，计算其隶属度值。本研究除了pH值采用抛物线型隶属度函数外，其他肥力指标可采用S型隶属度函数。根据湘南地区土壤肥力特性、作物品种特点以及相关研究的结果[18]，确定隶属函数曲线转折点的取值（表1），其中pH值在抛物线型隶属度函数曲线中转折点的相应取值为：x1=4.0，x2=5.5，X3=7.5，x4=8.5。

表1 S型隶属度函数曲线转折点取值

1.3.3 单项肥力指标权重的确定 首先将所有样点各项评价指标的测定值录入SPSS软件，求单项肥力质量指标间的相关系数（R2），建立各肥力质量指标间的相关系数矩阵；然后计算各因子与其他因子相关系数的平均值；求出该平均值占所有肥力质量指标相关系数平均值之和的百分率即为该单项肥力质量指标在表征土壤肥力质量中的贡献率，由此可以得出各项肥力指标的权重[19]。所得权重值见表2。

表2 土壤肥力评价指标权重

1.3.4 土壤养分质量综合指标值的确定 以模糊数学中的加乘法原则为原理，利用各项肥力指标的权重系数和隶属度值，计算土壤综合肥力指数（integrated fertility index,IFI），具体计算公式如下：

式中：Ni—第i项评价指标的隶属度值；Wi——第i项评价指标的权重系数。

参考湘南土壤肥力质量的实际状况，以土壤综合肥力指数IFI作为依据，按照等距法[20]，将土壤肥力划分为5个等级（表3）。

1.4 地统计数据处理方法

本研究主要采用地统计学中的半方差函数及其模型，半方差函数的块金系数、基台值和变程等重要参数可以用来表征区域化变量在一定尺度上的空间变异和相关程度，它是研究土壤特性空间变异的关键，同时也是进行Kriging插值的基础[21]。半方差函数表达式如下：

表3 土壤综合肥力指数（IFI）分级标准

其中γ(h)为半变异函数值；h是空间向量；N(h)是间距等于h的点对数；Z(x)是区域化变量Z在位置xi的实测值；Z(xi+h)是与xi距离为h处样点的值；以h为横坐标，γ(h)为纵坐标作图，即为半方差图[22]。

运用MapInfo7.0软件将采样区的边界进行矢量化，且将各采样点的位置及其数据导入ArcGIS中，以获得样点分布的空间数据库和样点分布图(图1)，通过关键字段与分析数据之间实现连接，作为普通Kriging插值的源属性数据。最后运用Cross-Validation交叉验证选择合适的Kriging插值模型，并进行验证和对各参数进行修正，以得到最合理的土壤肥力指标及土壤肥力质量分布等值区图。

1.5 合理采样数量计算

合理采样数量取决于养分要素自身空间变异程度和对数据精度的要求[23]。本研究采用针对区域随机取样而构造的最佳取样数量计算公式计算各土壤样本容量[24]，公式为：N=t2a/2(df)×(CV/K)2，其中，N为需要的取样数量；ta/2(df)为 t分布特征值，CV为变异系数；K是与测定值和期望值之差有关的系数，由CV决定，当CV＜10%，CV=10%～20%，CV=20%～30%，CV＞30%时，K值分别取5%，10%，20%和30%。本研究在95%置信水平允许误差为10%的要求下，需采集的样本数有一定的区别。有机质和全磷较高，分别为18和13，最低的速效钾为 2，pH、碱解氮、速效磷分别为 5、11、8；全氮及全钾为9，均小于本研究采集样本数29个，表明本研究采样点数量已满足置信度95%，相对误差10%的要求。

2 结果与讨论

2.1 紫色丘陵区土壤肥力指标统计特征分析

如表4所示，紫色丘陵区土壤有机质、全氮、全磷、全钾的含量变化范围分别为 3.0 g/kg-39.9 g/kg、0.3 g/kg-2.7 g/kg、0.5 g/kg-0.8 g/kg、14.6 g/kg-25.9 g/kg；而碱解氮、有效磷、速效钾含量和pH值分别在22.48 mg/kg-201.98 mg/kg、2.40 mg/kg-12.61 mg/kg、54.25 mg/kg-178.86 mg/kg 和6.1-8.5之间；研究区所有养分偏度检验值接近于0，而峰度检验值在1.93-2.71，pH值则最大，为9.06，表明土壤养分的分布变化范围较广，测定数据中全钾和有效钾服从对数正态分布，其他养分均服从正态分布；pH和全磷变异系数分别为5.7%和9.2%，据变异系数等级划分标准[25]，属于弱变异；其他养分变异系数在15.1%和65.5%之间，属于中等变异。

表4 土壤养分描述性统计

2.2 土壤肥力指标空间变异特征分析

在ArcGIS地统计模块中，对各肥力指标选取各种半方差模型进行拟合，并对预测误差进行了显著性检验和比较，比较标准是：标准平均值（MSE）最接近于0；标准均方根预测误差（RMSSE）最接近于1[26]。由表5可知，pH值、有机质和速效钾符合球状模型；碱解氮、有效磷、全氮、全磷和全钾符合高斯模型。就预测误差而言，8种肥力指标与半方差函数拟合较好，说明理论模型较好地反映了8种指标的空间结构特征。从块金值与基台值的比值可以看出，有机质、全氮、有效磷、速效钾值的C0/(C+C0)分别为100.0%、100.0%、87.9%和99.9%，属于空间弱相关，说明在养分要素中，随机因素对其空间变异的影响较大，这与研究区域内不同土地利用类型下不同施肥措施有关。pH、碱解氮、全磷、全钾值的C0/(C+C0)分别为33.8%、63.3%、66.1%和73.7%，说明它们具有中等的空间相关性，其空间变异受结构性因素和随机性因素共同影响；这与研究区成土作用、土地利用及施肥等结构性因素密切相关。

表5 土壤肥力指标半方差模型及其参数

2.3 土壤单项肥力指标的空间分布特征分析

土壤肥力指标的正态或对数正态分布保证了Kriging插值的有效性[27]。空间插值结果如图2。

图2 单项土壤肥力指标空间分布图

2.3.1 pH 土壤pH值大致在6.1-8.4之间，土地利用类型由水田演变为旱地到荒地的变化中，土壤由弱酸性演变为中性和碱性。由于该区为紫色岩性土，同时耕作利用强度大，因此这种分布状况与整个研究区域内的土壤母质和土地利用类型有着密切的关系。西部区域主要以水田为主，土壤常处于氧化还原反应中，pH值要低于以旱地为主的东部区域，加之当地农民以粮食生产为主，在追求产量效益的时候，大量施用化肥，有机肥施用不足，造成土壤结构变差，加速酸化过程。2.3.2有机质与速效养分 土壤有机质几乎呈带状从东到西呈梯度增加的变化趋势。西部水田土壤有机质含量在18.7 g/kg-39.9 g/kg；东部旱地及荒地有机质含量在3.03 g/kg-12.3 g/kg之间，这种现象可能仍与东部旱地与荒地和西部水田为主的土地利用方式有关，由于水田土壤熟化程度更强烈，加之水热条件充足，土壤有机物质积累较旱地更多。全区土壤碱解氮含量与有机质含量呈显著正相关（相关系数为0.98），其空间分布格局与有机质一致，这与前人的研究一致[28]。速效磷的空间变异结构较为复杂，大体上该区有效磷含量呈现从东到西递增的趋势。西部水田有效磷含量稍高，为6.1 mg/kg-12.6 mg/kg，东部旱地与荒地有效磷含量稍低，含量在2.4mg/kg-5.8 mg/kg之间，可能是由于土地利用类型和施肥等随机因素造成的。速效钾随着土地利用类型由水田向荒地演变呈现带状分布且从东南向西北部递减。西部为水田，耕地利用强度大，在钾肥施用的同时有效性钾容易随水分流失。东南部旱地为主，有效性钾流失现象不明显，含量较西部高。

2.3.3 全量养分 全氮含量从南向北呈现凹状，其中凹陷的部分全氮含量较高，含量为1.39 g/kg-2.70 g/kg，其余部分大部分全N含量偏低，含量大约在0.3 g/kg-1.2 g/kg，可能由于南部低海拔地区土层相对较厚，土壤细颗粒丰富，水分充足，有机态氮分解慢等原因。此外，全氮含量小于1.2 g/kg的土壤占据整个区域的3/5之多，说明此区域的土壤全氮含量处于较低水平，应该增加氮肥的施用量以维持当地农业发展。全磷的空间变异分布为中部、西部和东部向南北两方向递减，中部、西部和东部全磷含量大体在0.7g/kg-0.8 g/kg之间，南部及北部全磷含量大致在0.5 g/kg左右，因母质以紫色砂页岩为主，整个区域土壤全磷处于弱变异性，且其含量处于较低水平。全钾呈现带状分布从东南到西北部递增变化，西北部全K含量在20.5g/kg-25.9 g/kg之间，东南部全钾含量＜16.3 g/kg。土壤全K含量主要是由土壤母质以及K肥的施用量所决定的，紫色砂页岩母质发育的土壤钾素较高，虽水田钾素较旱地易流失，但当地农民以粮食生产为主，水田施钾水平较旱地高，土壤全钾含量西部略高于东部。

2.4 土壤肥力质量的空间分布特征

2.4.1 土壤综合肥力指数（IFI）的描述性统计分析 对坪阳甸村29个样点的IFI值进行统计分析（表6）可知，坪阳甸村土壤的IFI值在0.36-0.72之间，均值为0.57。就变异系数而言，IFI值的变异系数为71.2%，属于中等强度变异。单一样本K-S检验结果表明，IFI值服从对数正态分布。

表6 土壤肥力综合指标值（IFI）描述性统计分析

2.4.2 土壤综合肥力指数（IFI）空间变异特征分析 由表7可以看出，坪阳甸村土壤综合肥力指数IFI符合球状模型，预测误差则表明该理论模型较好地反映了IFI值的空间结构特征。块金值与基台值的比值为57.1%，由于影响速效磷变异的因素中，随机性因素占主导，影响有机质、全氮、速效钾等肥力指标和pH值变异的因素既有结构性因素又有随机性因素。因此，从整个区域看，土壤综合肥力指数IFI表现出中等空间相关性，其空间变异受结构性和随机性因素共同影响。

表7 土壤综合肥力指数（IFI）半方差模型及其参数

2.4.3 土壤肥力质量空间分布

由图3和表3可知，文富市坪阳甸村土壤肥力质量总体上呈现出从西到东的梯度递减的变化趋势。整个区域土壤肥力质量均为Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ等，其中Ⅱ等占整个区域面积的46.2%；Ⅲ等面积为19.6%；Ⅳ等面积为34.2%。西部水田土壤肥力质量较优，为Ⅱ等，丘陵下部梯田土壤肥力质量为Ⅲ等，可能与该区为农田的土地利用类型有关，由于多年的耕作和人为培肥作用，土壤肥力质量相对较好；中部地势较低的坡耕地土壤肥力质量为Ⅲ等，相对地势较高的为Ⅳ等，可能与旱耕作用和水土流失相关，丘陵中上部由于侵蚀作用，土壤养分流失作用强，土壤肥力质量较差，中下部侵蚀作用较弱，土壤肥力质量相对较好。东部荒地土壤肥力质量均为Ⅳ等，该区为丘陵顶部，成土作用较弱，同时没有耕作与施肥作用，土壤肥力质量相对较低。总体上，坪阳甸村紫色土肥力质量偏低，这可能与紫色土是岩性土，成土作用快，土壤质地偏砂，土壤退化相关，由于该区母质单一，土壤综合肥力分布格局与土地利用类型、地形和施肥有着密切的关系。

3 结论与讨论

3.1 结论

（1）湘南文富市镇坪阳甸村8种土壤养分的分布变化范围较广，测定数据中全钾和有效钾接近正态分布，其他养分均服从正态分布；pH和全磷变异系数分别为5.7%和9.2%，据变异系数等级划分标准，属于弱变异。其他养分变异系数在15.1%和65.5%之间，属于中等变异。

（2）8种肥力指标具有一定的空间相关性。有机质、全氮、有效磷、速效钾值的C0/(C+C0)分别为100.0%、100.0%、87.9%和99.9%，属于空间弱相关，说明在养分要素中，随机因素对其空间变异的影响较大，与研究区土地利用和施肥措施有关。pH、碱解氮、全磷、全钾值的C0/(C+C0)分别为33.8%、63.3%、66.1%和73.7%，说明它们具有中等的空间相关性，其空间变异受结构性因素和随机性因素共同影响；采样尺度影响土壤肥力指标的空间相关性，块金值随着采样尺度的增大而增大[29]，因而随着研究尺度的增大，小尺度上变异的相关性可被大尺度变异的相关性所掩盖。本研究每个土样以取土点为中心，在10 m半径内取5点混合而成，可能掩盖了10 m内土壤肥力指标的空间相关性，导致研究区空间异质比较大，影响了肥力指标的空间相关性。

（3）各单一肥力指标值表现出不同的空间变化趋势。从西到东，土壤利用类型由水田演变为旱地到荒地的变化中，土壤由弱酸性演变为中性和碱性；有机质、碱解氮分布趋势则表现为从西南向东北呈减少趋势，速效磷则相反。全氮从南向北呈现凹状；全磷的空间变异分布为中部、西部和东部向南北两方向递减；全钾呈现带状分布从东南到西北部呈增加的变化趋势。

（4）研究区土壤肥力质量呈现出从西到东的梯度递减的变化趋势，为Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ等，其中Ⅱ等占整个区域面积的46.2%；Ⅲ等面积为19.6%；Ⅳ等面积为34.2%。西部水田土壤肥力质量较优，主要为Ⅱ等；丘陵下部梯田土壤肥力质量为Ⅲ等。中部地势较低的坡耕地土壤肥力质量为Ⅲ等，相对地势较高的为Ⅳ等。东部荒地土壤肥力质量均为Ⅳ等。总体上，坪阳甸村紫色土肥力质量偏低，这可能与紫色土是岩性土，成土作用快，土壤质地偏砂，土壤退化相关。

3.2 讨论

研究区为湘南紫色丘陵区，土壤虽均为紫色砂页岩发育而成的石灰性紫色土，但土壤肥力的主要养分指标受地貌地形、植被覆盖、土壤耕作和施肥等多种因素的影响，其中由于地貌地形、土地利用及耕作管理的影响，导致研究区主要肥力指标的空间变异受随机因素如：土地利用和施肥措施影响，表现出不同的空间变化趋势；综合肥力指标则表现出从西南向东增加的趋势，主要与耕作和地形等因素相关。本研

究通过GIS的空间分布功能对土壤养分及肥力质量的空间变异有了一定的了解，为土壤养分的监测和管理提供了依据。但为了更好地对土壤中各养分分布进行有效管理，还需将各类影响因子与养分的理化特征结合起来进行更深入的研究。

[1] Stamatiadisa A,Wernerb M,Buchanan,M.Field assessment of soil quality as affected by compost and fertilizer application in a broccoli field(San Benito County,California)[J].Applied Soil Ecology,1999(12),217-225.

[2]孙波,赵其国.红壤退化中的土壤质量评价指标及评价方法[J].地理科学进展,1999,18(2):118-128.

[3] 蔡崇法,丁树文,史志华,等.GIS支持下乡镇域土壤肥力评价与分析[J].土壤与环境,2000,9(2):99-102.

[4] Hoosbeek M R,Bryant R B.Towards the quantitive modeling of pedogenesis:areview[J].Geoderma,1992(55):183-210.

[5] 王淑英,胡克林,路苹,等.北京平谷区土壤有效磷的空间变异特征及其环境风险评价 [J].中国农业科学,2009,42(4):1290-1298.

[6] 孔祥斌,张凤荣,王茹.近20年城乡交错带土壤养分时间空间变异特征分析：以北京市大兴区为例 [J].土壤,2004,36(6):636-643.

[7] 张同娟,杨劲松,刘广明,等.长江河口地区土壤肥力质量综合评价研究——以启东市为例[J].土壤通报,2011,42（3）：513-517.

[8] 靳正忠,雷加强,李生宇,等.流动沙漠腹地防护林土壤肥力质量垂直演化与评价[J].土壤学报,2011,47(6):1075-1085.

[9] 靳正忠,雷加强,徐新文,等.塔里木沙漠公路防护林地土壤肥力质量变化与评价[J].科学通报,2008,53（S2）:112-118.

[10] 崔潇潇,高原,吕贻忠.北京市大兴区土壤肥力的空间变异[J].农业工程学报,2010,26(9):327-333.

[11] Larson D F,Pierce F J.Conservation and enhancement of soil quality.In:evaluation for sustainable land management in the developing,vol.2:Technical papers IBSRM proceedings 12(2),International board for Soil research and management Banghok,Thailand.1991.

[12] 张凤荣主编.土壤地理学[M].北京:中国农业出版社,2002.

[13] 李东,王子芳,郑杰炳,等.紫色丘陵区不同土地利用方式下土壤有机质和全量氮磷钾含量状况 [J].土壤通报,2009,40(2):310-314.

[14] Torstensson T,MikaelPell,BoStenberg.Arable land soil quality assessment need astrategy[J].Ambio,1998,27(1):4-8.

[15] 鲍士旦.土壤农化分析 (第三版)[M].北京:中国农业出版社,2000.

[16] 周勇,张海涛,汪善勤,等.江汉平原后湖地区土壤肥力综合评价方法及其应用[J].水土保持学报,2001,15(4):70-74.

[17] 唐晓平.四川紫色土肥力的Fuzzy综合评判[J].土壤通报,1997,28(3):107-109.

[18] 全国土壤普查办公室编.中国土壤[M].北京:中国农业出版社,1998:123-147.

[19] 孙波,张桃林,赵其国.我国东南丘陵山区土壤肥力的综合评价[J].土壤学报,1995,32(4):362-368.

[20] 王茹.基于GIS的城乡交错带土壤肥力质量变化规律研究:以北京市大兴区为例[D].北京:中国农业大学,2002.

[21] 王政权.地统计学及在生态学中的应用[M].北京:科学出版社,1999.

[22] 史舟,李艳.地统计学在土壤学中的应用 [M].北京:中国农业出版社,2006.

[23] 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,2002,18(4):6-9.

[24] 曾峰,张金池,朱丽珺.下蜀栎林土壤空间变异性及其样本容量的确定[J].南京林业大学学报,2005,29(2):51-54.

[25] 雷志栋,杨诗秀,许志荣,等.土壤特性空间变异性初步研究[J].水利学报,1985(9):10-21.

[26] 汤国安,杨昕.ArcGIS地理信息系统空间分析实验教程[M].北京:科学出版社,2006.

[27] 张隆伟.成都平原重金属空间分异驱动因子研究[D].雅安:四川农业大学,2006.

[28] 王艳杰,付桦.雾灵山地区土壤有机质全氮及碱解氮的关系[J].农业环境科学学报,2005,24(增刊):85-90.

[29] 胡伟,邵明安,王全九.黄土高原退耕坡地土壤水分空间变异的尺度性研究[J].农业工程学报,2005,21(8):11-16.