基于空间分析的北疆残余盐土盐分变异性研究

卢响军，盛建东，武红旗，王新军，李美婷

（新疆农业大学草业与环境科学学院，新疆乌鲁木齐830052）

基于空间分析的北疆残余盐土盐分变异性研究

卢响军，盛建东，武红旗＊，王新军，李美婷

（新疆农业大学草业与环境科学学院，新疆乌鲁木齐830052）

应用统计学与空间分析相结合的方法，对北疆典型残余盐土区不同土层土壤盐分的空间分布特征及其变化规律进行对比分析。结果显示，随着土层深度的增加土壤盐分依次增大，底聚现象比较明显；30 cm以下土壤盐分相关性较强，土壤母质等结构性因素成为影响土壤盐分空间变异的主导因素；表层土壤盐分之间的自相关距明显大于中、底层；随着土层深度的增加，土壤盐分间的Moran′s I系数增大，高－高聚集区域明显增大，主要集中在荒地区域。该研究结果将为北疆残余盐土区域土壤盐渍化改良及农业管理提供理论依据。

玛纳斯河；残余盐土；空间自相关；地统计学；Moran′s I系数

新疆土壤盐渍化问题已成为制约作物产量和农业可持续发展的重要问题，有效地改良和利用盐渍化土地对农业可持续利用具有重要意义。由于不同区域土壤的形成过程和类型有所不同，掌握土壤盐渍化程度和变化特征将成为改良及合理利用盐渍化土壤的前提条件。空间关联度是地理分析的基本定律之一，自1950年Moran等提出空间自相关分析以来，许多学者使用该方法进行相关领域的研究并取得了一定的成果［1］。目前，空间自相关分析多应用于经济［2－4］、人口［5］和土壤重金属［6，7］等方面的研究，而对土壤理化性质的研究比较少，尤其是对土壤盐分的研究很少涉及。

残余盐土是指在地质历史时期积盐过程形成的各种盐土基础上，因地壳上升或侵蚀基面下切，地下水位大幅度下降而不再参与现代积盐成土过程，在一些地下水位很低的情况下，土壤盐分仍较高，但其最大积盐层一般处于亚表层或心土层部位的盐渍化土壤［8］。本研究以新疆玛纳斯河流域冲洪积扇中下游残余盐土区土壤盐分为研究对象，采用统计学与空间自相关分析相结合的方法，对不同土层土壤剖面盐分变化特征进行了对比研究，为该地区盐渍化土壤的快速、合理、有效改良和利用提供依据。

1 研究区与研究方法

1.1 研究区概况

研究区位于新疆玛纳斯河流域，天山北麓中段，准噶尔盆地南缘（北纬43°27′～45°21′，东经85°01′～86°32′），地形南北狭长，从南至北依次为山地、平原、盆地、沙漠。该区域为典型山盆结构，平均海拔300～500 m，冬季长而严寒，夏季短而炎热，年均气温7.5～8.2℃，无霜期147～191 d，年降雨量180～270 mm，年蒸发量1 000～1 500 mm，呈现典型的温带大陆性干旱半干旱气候特征。本实验区设在玛纳斯县新疆农科院实验基地（北纬44°18′，东经86° 22′），为洪积冲积扇形成的山前倾斜平原，土壤类型为盐化灰漠土［9］，地下水埋深大于3 m。

1.2 数据来源

通过调查该残余盐土区域土壤盐分及作物生长状况，确定采样时间为2011年4月下旬（作物种植之前），采用差分GPS定位技术对玛纳斯河流域的残余盐土地块以100 m×100 m的网格交点处为采样点位，共布设80个采样点，每个采样点分别以0～30 cm、30～60 cm、60～100 cm进行分层采样，共采集240个土样；土样样品经室内自然风干、磨碎，过1 mm筛，以1∶5的土水比对每个土样制备浸提液，使用上海雷磁公司生产的DDSJ－308A型电导仪测定电导率，采用干残渣烘干法测量盐分。通过224个土壤盐分与浸提液电导率数据进行线性回归分析，得到其间的换算关系：

式中：St为土壤盐分（g／kg）；EC1∶5为1∶5土水比土壤浸提液电导率（μs／cm）。采用干残渣烘干法测定土壤盐分时要求浸提液必须是澄清液，由于16个土样的浸提液经过滤离心后仍显浑浊，故只测定了其电导率，通过式（1）计算出土壤盐分。

1.3 研究方法

本研究采用SPSS 13.0软件进行经典统计分析，同时采用GS＋FOR Windows 5.0软件进行半方差模型拟合和Moran′s I系数的地统计分析，探讨了该残余盐土区不同层次土壤盐分变化。采用空间数据探索分析方法（ESDA）——全局自相关分析与局域自相关分析相结合的方法，探索在该采样方式下土壤盐分的空间分布特征及变化规律。目前用于全局空间自相关分析的统计量主要包括Moran′s I、Geary′s C和Getis′G，通常使用Moran′s I［10］，公式为：

局域自相关分析计算公式为：

式中：N为样点数目；Xi、Xj分别为样点在i、j处的观测值为所有观测值的平均值；Wij为空间权重矩阵，i与j相邻时Wij＝1，反之，Wij＝0。为使土壤盐分空间分布规律图更直观，本研究在局域分析中首先采用GEODA进行土壤盐分聚类分析并进行显著性检验，然后将属性数据导入ArcGIS中完成制图。

2 结果与分析

2.1 土壤盐分分层统计特征

对该区域不同层次的土壤含盐量进行经典统计分析。从表1可以看出，土壤盐分的极差值由表层（0～30 cm）的28.85 g／kg显著增加到底层（60～100 cm）的45.8 g／kg，土壤盐分平均值从表层的5.61 g／kg增加到底层的12.73 g／kg，说明总体上土壤盐分分布呈现底聚型，原因可能是该区域进行农业土地开发导致地下水开采水位下降，地下水基本不参与现代积盐过程，同时由于地质历史时期的积盐过程，因而该区域土地仍属中度至重度盐化土类型。此外，从表层至底层土壤盐分的变异系数依次为87.7%、80.0%、72.0%，均呈现中等变异强度（10%＜Cv＜100%）［11］，即随着土层深度的增加变异系数依次减小，说明从表层到底层土壤盐分的变异程度逐步减弱。该区域土地是由荒地和不同时期开垦的地块镶嵌而成，不同开垦区域存在不同的微地形变化、种植作物、耕作及灌溉措施等人为因素的影响。

表1 各土层土壤盐分统计特征值Table 1 The statistic characteristics of soil salt in every layers

2.2 土壤盐分空间变异特征分析

为了对该区域不同层次的盐分进行半方差函数运算，使其数据符合正态分布［12］，对数据进行正态性检验，发现各层次数据均不符合正态分布，对表层和中层数据进行对数转换、底层进行平方根转换后均符合正态分布，达到地统计学分析的要求。

本研究采用地统计学软件对土壤盐分的空间变异特征进行模型拟合。结果显示（表2），各层次半方差函数均在残差最小的前提下决定系数达到显著水平，理论模型为指数模型。自相关距（Range）表示样本之间存在相关性的最大距离，表层、中层和底层土壤盐分的自相关距存在较大差异，变化范围为591～ 2 601 m，其距离远大于采样点间距，表明采样方式满足采样要求。C0／（C0＋C）为块金值／基台值，表示土壤性质空间相关性程度，比值小于25%表示空间相关性强，在25%～75%之间表示空间相关性中等，大于75%表示空间相关性弱［13］。从计算结果可以看出，自表层至底层土壤盐分块金值／基台值分别为46.5%、18.6%、19.6%，表明表层土壤盐分空间相关性中等，而中、底层土壤盐分空间相关性较强。因为表层为耕作层，受灌溉、耕作等人为活动的影响比较强烈，即受到结构因素和随机因素的双重影响，而中、底层土壤盐分变异主要受土壤母质、地形地貌等结构性的影响。

表2 土壤盐分半方差函数指数模型的相应参数Table 2 Semi－variogram model and correlative parameters of soil salt

为了研究在水平尺度随着距离变化土壤盐分之间的相关性，采用地统计学软件计算不同水平距离土壤盐分的相关性系数。Moran′s I系数可定量描述一定范围内变量之间的相互依赖程度，1＞I＞0表示变量在空间上呈正相关，－1＜I＜0表示变量在空间上呈负相关，I＝0表示变量之间不存在相关性，即相互依赖程度最小［14］。由不同层次土壤盐分的Moran′s I系数可知（图1），在水平尺度上当研究点位与邻近点位的距离为0～87.85 m时Moran′s I系数最大，可认为距离在0～87.85 m时各层次土壤盐分相关性最强，且呈不同程度的正相关性，中层（0.377）＞底层（0.329）＞表层（0.239）。在土壤表层，当研究点位与邻近点位的距离为355.14 m时Moran′s I系数为0，中、底层系数在221.65 m时均为0，表层相关性减小的速率明显小于中、底层。可见，表层、中层和底层土壤盐分间的正相关性随着样点间水平距离增加而减小，表明表层受到人为因素的干扰强于中、底层，形成表层土壤盐分之间的正相关距明显大于中、底层。随着样点间空间距离的增大，三层土壤盐分的Moran′s I系数曲线第二次与X轴相交，表层Moran′s I系数在BC范围内呈负相关，中、底层在AC范围内呈负相关。随着样点水平距离的增大，三层土壤盐分的Moran′s I系数均呈现震荡分布，系数趋于0。

图1 不同层次土壤盐分的Moran′s I系数变化Fig.1 The plot of Moran indexes change of soil salt in every layers

2.3 不同土层土壤盐分全局空间差异

为了全局自相关分析中单位与标准偏差相一致，对其变量进行标准化，标准化后的Moran散点分布如图2。图2中4个象限表示土壤盐分含量的自相关关系，即该点与周围点的空间联系，包括高－高（第一象限）、低－低（第三象限）、低－高（第二象限）和高－低（第四象限）4种相关类型，其中高－高表示该调查点位土壤盐分高同时其周围值也高，其他类型以此类推［15］。由图2可知，不同层次土壤盐分的散点主要集中在第一、三象限，表明该残余盐土区域土壤盐分高－高和低－低聚集性比较明显，同时该区域也存在高－低和低－高聚集的斑块状结构，呈现为孤立区。Moran′s I系数从表层（0～30 cm）的0.2593增加至底层（60～100 cm）的0.2808，表明随着土层深度增加土壤盐分自相关性增强，同时中层土壤盐分聚集点比较集中，而表层、底层土壤盐分聚集点比较分散。高－高聚集的离散点距离增大，即土壤盐分高－高聚集的现象更加明显，随土层深度的增加土壤盐分自相关性增强。

2.4 不同土层土壤盐分局域空间特征

图2 不同层次土壤盐分含量Moran散点图Fig.2 The plot of Moran scatter of soil salt in every layers

为了更加清楚的判断土壤盐分的空间分布规律，本研究采用局域自相关分析（Lisa聚类图）进一步分析了该残余盐土区域土壤盐分的自相关性。H－H（高－高）、L－L（低－低）表示土壤盐分之间存在正相关关系，而L－H（低－高）、H－L（高－低）表示土壤盐分之间存在负相关关系。由图3可知，从表层到底层H－H聚集点位依次为7、10、11，L－L聚集点位依次为16、8、4，表明随着土层深度的增加，土壤盐分呈现向底层聚集的趋势，即该研究区域土壤盐分呈现典型的底聚分布类型；随着土层深度的增加，L－L空间聚集区逐步靠近H－H聚集区域，H－L聚集区主要集中在L－L周围，L－H聚集区主要分布在H－H附近；随着土层深度增加，H－H聚集区域增大，呈现由北向南移动的趋势，L－L聚集区域减小。该残余盐土区域是由不同开垦年限的土地组成，H－H聚集区正好分布在未开垦的荒地区，即荒地成为土壤盐分的主要聚集区。

图3 不同层次土壤盐分聚类Fig.3 Clustering plot of soil salt in every layers

3 结论与讨论

研究区不同层次土壤盐分在空间分布上均存在一定的变化规律，在0～100 cm剖面内，随着土层深度的增加土壤盐分逐渐增大，底聚现象比较明显。该研究结果与“土壤盐分呈现表聚积盐的研究结果”［16］相反，其主要原因是该区域地下水位已超过3 m，基本停止了盐分向上积聚的过程；同时由于在地质历史时期该区域曾经进行过强烈的积盐过程，因此荒地和新开垦耕地土壤盐分均达到重度盐化类型。随着近几年地膜及滴灌技术的推广，土壤表层盐分被淋洗到中、底层，地膜阻断了水分蒸发，减弱了盐分向表层聚集的速度，因此该区域基本处于脱盐状况。为了确保该区域农业的可持续发展，避免造成次生盐渍化，对于灌溉水质的要求将越来越高；合理开发利用残余盐土将有利于土壤向作物正常生长的方向演变。

表层土壤盐分空间变异性受结构性因素影响的同时，也不能忽视人为等随机性因素的影响，而30 cm以下土壤母质、地形等结构性因素对土壤盐分的空间变异性起主导作用。从表层到底层土壤盐分自相关性依次降低，高－高聚集点数量增加，即出现土壤盐分向底层聚集的趋势；在0～87.85 m各层次土壤盐分自相关性最强；表层在0～355.14 m之间存在空间聚集，而中、底层在0～221.65 m之间存在空间聚集。土壤盐分高－高聚集区镶嵌在低－高聚集区的中心，成为孤立的斑块状结构，从而该区域呈现出部分盐斑状结构，致使土壤盐分较高，造成每年作物枯死、绝收现象。针对盐斑进行改良将是该区域未来合理治理土壤盐渍化的重点。

本研究只对0～100 cm深度的土层进行了采样调查，仅分析了土壤盐分的变化特征，该区域从表层至地下水埋深处土壤盐分是否也呈现底聚现象？今后会继续进行不同采样尺度下更深层次土壤属性的调查分析，进一步掌握残余盐土区土壤的属性特征。

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Abstract：Spatial distributing characteristics and change pattern of salt at different soil layers for typical residual solonchak in the northern Xinjiang were compared，through the methods of combining statistics with spatial analysis.The results showed that the soil salinity was significantly increasing with the extension of soil depth.The phenomenon of bottom gathering was very evident.Relativity of soil salt was rather significant in the soil layer under 30 cm；soil parent materials related to structural factors became a main factor affecting spatial variance of soil salt.Autocorrelation distance between soil salts on the surface layer was obviously bigger than mid－under layer.Moran indexes became bigger with the extension of soil depth."High－High"spatial aggregated extents for soil salt became larger，and mainly congregated the unreclaimed tract.The study results will provide scientific evidence to improve agricultural manage ment of salinity land for residual solonchak areas in the northern Xinjiang.

Key words：Manas River；residual solonchak；spatial autocorrelation；geostatistics；Moran indexes

Research on Soil Salt Heterogeneity for Residual Solonchak Based on Spatial Analysis in the Northern of Xinjiang

LU Xiang－jun，SHENG Jian－dong，WU Hong－qi，WANG Xin－jun，LI Mei－ting
（College of Grassland and Environmental Sciences，Xinjiang Agriculture University，Urumqi 830052，China）

P934；S156.4＋1

A

1672－0504（2012）04－0075－04

2011－12－02；

2012－03－29

国家公益性行业（农业）科研专项经费项目（200903001－3）；新疆土壤学重点学科基金项目

卢响军（1985－），男，硕士研究生，主要从事土壤质量时空演变方面的研究。＊通讯作者E－mail：hqwu7475＠126.com