基于地统计的土壤有效磷空间变异分析——以广东乳源县乳城镇为例

（韶关学院英东农业科学与工程学院，广东韶关512005）

基于地统计的土壤有效磷空间变异分析
——以广东乳源县乳城镇为例

林昌华，李洁丽

（韶关学院英东农业科学与工程学院，广东韶关512005）

在借鉴国内外学者研究成果的基础上，利用地统计学方法对乳城镇采集的土壤样品数据进行土壤有效磷的空间变异分析.结果表明：研究区的土壤有效磷在空间分布上西部含量高于东部.土壤有效磷含量20～40 mg/kg分布面积最广，约占总面积的69%.在此基础上，提出合理施用磷肥的建议.

土壤有效磷；空间变异；地统计学；乳城镇

合理施肥对于现代农业生产具有重要意义，现代农业的发展越来越需要精准的土壤养分管理.随着地理信息系统（GIS）和地统计学的发展，土壤养分的空间预测逐渐发展起来.上世纪80年代中期开始，地统计学在土壤学中的应用得到了广泛的认可，使得土壤空间分析的自动化程度越来越高，逐渐成为了土壤肥力分析中不可缺少的推理、决策和预测工具［1］.通过预测土壤养分在空间上的分布情况，可以进行针对性施肥，提高作物产量，降低资源浪费和环境风险［2］.根据相关学者研究成果，土壤养分在空间上变异的预测方法有反距离加权法、克里格法、样条插值法、趋势面法等，而利用克立法既能对变量进行线性最优无偏估值，又能保留变量在整个研究区域和局部地段的各自分布特点，精度和适应程度较其他方法高［2-4］.

本文主要借助地统计学和GIS技术分析韶关乳源县乳城镇土壤表层（0～20 cm）有效磷的空间分布特征，利用克里格插值方式绘制乳城镇土壤有效磷的空间变异分布图，从而更加准确和直观地了解该镇有效磷的空间分布状况，及时调整该地区农业生产中磷肥的合理施用，确实开展测土配方施肥工作.

1 研究区概况

乳源瑶族自治县位于广东省北部、韶关市区西部31 km处，东邻武江区，西连阳山县，南毗英德市，北与乐昌市接壤，西北角与湖南宜章县相依.乳城镇是乳源瑶族自治县政府所在地，是全县的工业重镇、政治、经济、文化和交通枢纽中心.该镇东临武江区，西连东坪镇，北与游溪、一六镇交界，南邻武江区.国道323线、坪乳公路和京珠高速公路在镇区交汇，素有乳源“东大门”之称，全镇土地总面积209 km2，其中耕地面积351.3 hm2；下辖13个村委会和5个居委会，总户数18 107户，人口67 690人.该镇地形西北高，东南低，大部分是海拨300 m以下的丘陵平原地带，属中亚热带季风气候.林地面积3 550 hm2，森林覆盖率为75.5%.

2 研究方法

2.1 研究方法

（1）地统计学分析方法.地统计学是基于区域化变量理论、以半方差函数为基本分析工具的一种数学方法，已经在土壤、环境等的时空变异分析及空间插值中得到了广泛应用［5］.

（2）GIS技术.GIS已经广泛应用于土壤特性空间变异、土地利用规划、水文、地质、气象、环境等各个领域.运用GIS空间分析与制图可以更加直观地分析某一研究对象的空间格局.本研究利用ArcGIS平台及其地统计学模块分析乳源县乳城镇土壤有效磷的空间分布.

2.2 土壤样点确定、采集与分析

2.2.1 土壤样点的确定

针对乳源县乳城镇的地形地貌、土壤类型、耕作制度、产量水平及土地利用现状等因素，兼顾采样点的代表性与均匀性，将乳城镇划分为若干个采样区域.在各个区域中，根据种植制度、作物种类及面积大小等因素确定各区域的布点数量，并标注编号.然后，根据室内预定采样点的位置，用GPS定位到实际田间地块进行取样.本研究将样点数据转换为高斯克里格投影、西安80坐标系.采样点的分布见图2所示.

图2 采样点分布图

2.2.2 土壤样品的采集

土壤样品采自采点处10 m×20 m长方形4个顶点和中心点，各取表层（耕层0～20 cm）土壤约1 kg，混匀后用4分法从中选取1 kg土壤作为代表该点的混合土样.本次研究中，共采集土壤样品280个.

2.2.3 土壤样品的分析

土壤样品采集回来以后，将土样进行风干处理并测定其有效磷含量.本研究采用“NaHCO3浸提——钼锑钪比色法”测定土壤中的有效磷含量.

2.3 数据处理

利用ArcGIS的探索性空间数据分析(ESDA)中的直方图和正态QQPlot图来检验数据的正态分布.利用ArcGIS中的地统计学半方差分析模块提供的球状、圆形、椭球、指数、高斯等多种模型分别对土壤有效磷进行空间插值与误差分析，最终以平均误差(ME)的绝对值最接近于0、均方根误差(RMSE)越小、平均标准误差(ASE)与均方根误差(RMSE)最接近、均方根标准预测误差(RMSSE)最接近于1等四个标准来确定适宜的半方差模型，借助克里格插值方法，在ArcGIS中对未采样区域进行空间预测，生成空间插值图.

3 结果分析

3.1 土壤有效磷的经典统计学分析

根据描述性统计分析表显示，研究区有效磷的平均值为23.79 mg·kg-1，变化范围为0.74～98.55 mg·kg-1，由统计结果可知，有效磷分布并不均匀，变幅很大.大部分土壤有效磷在平均值23.79 mg·kg-1以下，约占64.07%，换言之有64.07%的土地土壤有效磷在平均水平以下.

通常，有效磷小于5 mg·kg-1时，表明土壤严重缺磷，已经成为作物生长的限制因子；小于10 mg·kg-1时，土壤磷供应不足；而达到20 mg·kg-1时，可以满足大多数作物高产的要求［5］.统计表明，土壤中小于5 mg·kg-1的样点占总样品的3.83%，小于10 mg·kg-1的样点占5.92%，大于20 mg·kg-1的样点占52.96%，说明研究区有一半区域的有效磷含量丰富，而仍有一半区域的有效磷含量不足，说明研究区域仍需增施磷肥.

变异系数反映了有效磷变异程度，通常认为变异系数CV<10%时为弱变异，10%

表1研究区土壤有效磷含量的描述性统计分析和正态分布检验

3.2 土壤有效磷空间变异的地统计学分析

3.2.1 数据的正态性检验

地统计学要求样本能够符合正态分布，才能得到较好的结果.通过直方图和Normal QQPlot图对采样数据进行ESDA分析.从直方图可以直观地看出有数据符合何种分布.Normal QQPlot图通过数据散点图与正态图中单变量整体分布的点比较，数据对称说明与直线吻合比较好，符合正态分布，反之则不符合.通过直方图和Normal QQPlot图可分析数据的分布效果从图中可看到，本研究中有效磷数据的直方图近似钟形曲线，其Normal QQPlot图中的数据与直线吻合较好，故本研究中有效磷数据服从正态分布.

图3 有效磷的直方图

图4 有效磷的NormalQQPlot分布图

3.2.2半方差函数拟合

通过半方差函数模型，对比球状、圆形、椭球、指数、高斯等多种模型的平均误差、均方根误差、平均标准误差、均方根标准预测误差，最终选择高斯模型作为半方差函数，其中平均误差为0.076 04，均方根误差为16.28，平均标准误差为18.56，均方根标准预测误差0.894，半方差模型参数见表2所示.该模型表明，有效磷在空间上存在块金值，说明土壤的有效磷受到耕作、施肥、管理水平等随机因素影响；有效磷的C0/（C0+ C）比值为69.14%，属于中等空间相关，说明研究区内土壤有效磷受到结构性因素和随机因素的共同影响.由于施肥、田间管理等人为活动对土壤中有效磷养分的含量影响很大，而不同农户有不同的施肥习惯和标准，进而导致土壤中有效磷的空间变异程度增加.

图5 有效磷半方差图

表2土壤有效磷养分空间变异参数

图6 乳城镇有效磷插值分布图

3.2.3 土壤有效磷空间插值

在半方差函数理论模型的基础上，利用ArcGIS9.2的地统计模块对土壤有效磷进行普通克里格插值，绘制土壤有效磷的空间分布图，详见图6所示.从拟合的成果图可以看出，乳城镇的土壤有效磷空间变异存在“东低西高”的特征，西部含量高于东部，而中间最高区位位于中北部，接近镇中心.

按土壤有效磷含量丰缺程度分级，面积最多的是20～40 mg·kg-1，占总面积69%；其次是10～20 mg·kg-1，占总面积25%；5～10 mg·kg-1和大于40 mg·kg-1面积较少，各占总面积3%.总体上乳城镇土壤磷含量处于中等水平，大部分区域能够达到20 mg/ kg，可以满足大多数作物高产的要求.但空间上变异较大，西部区域有效磷偏高，而东部区域土壤磷不足，需要结合各区域所种的作物的不同特点，有针对性地施用磷肥，以促进作物的生长，同时提高磷肥的利用效率.

4 施肥建议

研究结果表明，乳城镇耕地土壤有效磷的含量在空间上存在较大差异.西部区域有效磷含量普遍较高，处于丰富程度，因此在这一区域进行农业生产时要控制磷肥的施用.施用过多的磷肥会造成磷素在土壤中的大量累积，既造成了磷肥资源的浪费，也必然导致农田径流中磷浓度的增加，加速了水体富营养化过程.东部区域土壤的有效磷含量绝大部分小于20 mg·kg-1，基本不能满足作物生长发育的需求，因此该区域在施肥时应注重配施一定数量的磷肥，做到平衡施肥，提高肥料的利用率.

此外，还应在掌握土壤供肥情况的基础上，根据具体地块所种植作物的需肥特点和临界值以及肥料释放规律，确定磷肥的合理施用量及与其他肥料配合的科学比例，真正做到土壤的可持续利用，实现粮食的高产稳产，节约肥料保护环境，降低过多磷素对环境的污染.

［1］徐敬敬.基于GIS的崇明土壤养分空间变异及肥力综合评价研究［D］.上海：上海交通大学，2010.

［2］刘付程，史学正，顾也萍等.地理信息系统在土壤属性制图中的应用.安徽师范大学学报:自然科学版，2003，26(2)：173-176.

［3］Robinson T P,Metternicht G.Testing the performance of spatial interpolation techniques for mapping soil properties［J］.Computers and Electronics in Agriculture,2006,50:97-108.

［4］刘序,李华兴,缑武龙,等.基于DEM和Cokriging的增城市水稻土土壤碱解氮空间变异研究［C］//土壤资源持续利用和生态环境安全——中国土壤学会第十一届二次理事扩大会议暨学术会议论文集［C］.中国土壤学会，2009.

［5］张敏.基于GIS和地统计学的土壤养分空间变异研究［D］.河南：河南农业大学，2010.

［6］郭军玲.基于GIS的不同尺度下农田土壤养分空间变异特征研究［D］.浙江：浙江大学，2010.

［7］陈宝政，蔡德利,王法清,等.草甸白浆土有效磷的空间变异性［J］.中国农学通报，2009，25(6)：159-161.

Spatial variability aanlysis of soil available phosphorus based on geostatistics——A case study of Rucheng town of Ruyuan country in Guangdong Province

LIN Chang-hua,LI Jie-li
（Yingdong College of Agricultuval Science and Engineering,Shaoguan University, Shaoguan 512005,Guangdong,China）

The paper analyzed the spatial distribution of the soil available phosphorus content in Rucheng by soil sampling and geostatistics,based on research achievements of domestic and foreign scholars.The result showed that the west in the spatial distribution of the available phosphorus content is higher than the east and the area from 20 to 40 mg·kg-1is the most widely distributed,accounted for about 69%of the total area.On this basis,this paper put forward suggestions for the reasonable use of phosphate fertilizer.

soil available phosphorus;spatial variation;geostatistics;Rucheng town

S151.9*5

：A

：1007-5348（2014）10-0056-05

（责任编辑：邵晓军）

2014-06-21

2010年韶关学院香港铭源基金项目.

林昌华（1976-），男，广东韶关人，韶关学院英东农业科学与工程学院实验师，博士研究生，主要从事土壤、植物营养与施肥研究.