江汉平原农田土壤全氮的多尺度空间结构与成因分析

于婧，罗洋洋，张桂花，吴飞

（湖北大学资源环境学院，湖北 武 汉430062）

0 引言

土壤特性的空间变异有尺度效应已被证实，不同尺度同一变量的自相关程度、变异函数值的随机成分会有很大差异，通常小尺度下的结构特征易被较大尺度掩盖，从多尺度深入比较分析土壤特性空间变异逐渐引起学者关注．目前关于土壤属性空间变异的研究较多停留在单一尺度、单一层面的研究，而进行多尺度、不同层面的综合研究较少，不利于深入分析土壤特性的空间结构特征．韩丹等［1］，徐国策等［2］，Liu ZhiPeng等［3］分别开展中观流域尺度土壤有机质和土壤氮素研究；赵彦锋等［4］选择较小尺度的城乡交错区域土壤养分空间变异特征及其影响因素分析，João M［5］也在小尺度进行了土壤变异相关研究；王亮等［6］研究了微尺度下丘陵柑桔园碱解氮空间变异特征，在相对复杂的丘陵环境背景和成土条件下地统计学仍然适用．这些在研究时选择单一的尺度，如将不同尺度相结合开展研究能更深刻揭示不同尺度的土壤养分空间相似性［7］．我国目前的农业生产管理主要以农户为单位，具有地块面积较小，土壤的异质性高的特点，需要从农场的角度开展多个采样尺度深入分析土壤养分元素空间变异规律及因素，更有利于农场的农业区划、农业技术推广及合理施肥等养分的精准管理．

本文中选取土壤全氮来展开研究，氮素是土壤养分元素中重要的组成部分，是我国农业生产管理中最为常见也最为重要的内容．夏晓亮等［8］研究了不同氮肥运筹对土壤硝态氮时空分布及小麦氮肥利用效率的影响；林金石等［9］对中国水稻土氮储量及其空间变异特征的研究表明水稻土地表水分状况对水稻土氮空间变异的影响程度较气候的影响大；袁嫚嫚等［10］，通过太湖地区水稻土冬季绿肥的固氮量的分析，推导绿肥还田后配施氮肥对水稻产量、稻田土壤供氮能力及土壤氮素淋失特征产生影响的相关因素．这些研究表明，土壤全氮在不同的空间位置存在明显的差异性．我国地域跨度大、农业规模化程度低，气候、母质、地形、人为因素（劳动力素质、农业投入、基础设施建设等）等要素差异很大，客观上必然形成土壤性状较大的空间分异．

1 材料与方法

1．1 研究区概况 江汉平原地势平坦，河湖密布，土地肥沃，属于北亚热带季风气候．光热水资源丰富，雨热同季，宜于农作，是我国重要的商品粮、棉基地和淡水养殖基地．研究样区为江汉平原后湖农场，地处江汉平原中部腹地，潜江市境内，土地面积72km2，东经112°41＇，北纬30°20＇，属于北亚热带季风温暖潮湿气候，地势平坦，北部稍高于南部，地面高程在26～31m之间．该地区江河环绕，河渠密布，区内成土母质为Q4河湖相沉积物与河流冲积物，有很高的自然肥力，但该地区地形平坦，地下水位较高，雨季雨量充沛甚至可上升到地表．土壤类型以水稻土（淹育型和潴育型亚类）、潮土（潮土和灰潮土亚类）为主，该区土地以水田、旱地为主，主要耕作方式为水旱轮作，种植作物有油菜、水稻、棉花、小麦等，是湖北省粮棉油中高产区，农业耕作历史悠久，土地利用方式稳定，在我国粮食高产区中具有较强的代表性，因此，以后湖农场区作为研究区域对于土壤养分演变规律具有典型性．

1．2 样品采集 本研究以后湖农场为对象，以1 000m为间距，均匀取样55个．样点设置避开田坎、沟、路、渠及堆肥点，尽量设置在地块中间．综合考虑土壤类型（以亚类差异为主）、耕地利用类型、农业管理措施等在空间上的差异性，以保障样点的代表性与布局的均匀性为原则，在1 000m样点格网中选取3个格网作为小尺度加密区，以200m为样本间距加密采样（如图1），3个小区取样总数为114个．两个尺度上均取表层0～20cm土样，每个土样以一个取土点为中心，在10m半径内取5点混合而成．土壤样品经风干、剔除侵入体后过100目筛，采用半微量开氏法测定全氮（TN）含量．

图1 后湖农场样点位置示意图

试验变异函数

式中：x为采样位置；Z（x）为采样点x处的区域化变量实测值；N（h）间隔h的点对数目；h为信息点之间的间距（或距离）．

本文中半方差函数的计算和理论模型的拟合均采用地统计学软件GS＋9．0（Gamma Design Software）进行，通过对实验半方差的值用不同类型的模型拟合得到．理论变异函数是用加权多项式回归法拟合，最优性选用I值检验法检验［12］，计算公式如下：

式中，P为经验参数，I值越小表明变异函数确定的越好．

2 江汉平原后湖农场土壤全氮空间特征分析

2．1 多尺度土壤全氮的经典统计特征分析 根据研究样品的采集方案，分别对大尺度（1 000m采样间距）、小尺度（200m采样间距）的样本进行数据分析．小尺度的加密区有3个，从北向南分别为张家窑片区、天新片区和前湖片区．分别对大尺度和小尺度3个区域的样品数据进行柯尔莫里洛夫－斯米洛夫（Kolmogorov－Smirnov）检验，均符合或近似符合正态分布（表1）．小尺度的整体全氮含量高于大尺度，并且在区域内部波动性较大尺度小．同时，变异系数在10%～100%，根据变异系数的划分等级标准［13］，均属于中等变异．

2．2 不同尺度上土壤全氮含量的地统计学分析 经典统计特征分析只概括了研究区域内土壤全氮变化的总体状况，而没有定量描述空间分布差异性的随机性、结构性、独立性及局部相关性．为此，采用地统计学方法对两种尺度下土壤全氮的空间结构进行探讨，更清楚地了解后湖农场土壤全氮的空间变异特征．结合表1的统计结果，数据符合正态分布，满足地统计学分析的稳健性基本前提．

表1 各尺度土壤全氮的经典统计分析

表2 各尺度土壤全氮的半方差拟合函数特征参数

两尺度下样区的最优拟合模型特征参数如表2，变程值在350～3 800m之间，各向异性表现明显，但各样区的主轴方向有所不同．

大尺度（1 000m间距）的空间结构最优拟合模型为球状模型，各向异性比k（表示长轴与短轴之比）为1．48，主轴方向为10．6°，在此方向上全氮的空间相关性大于其他方向．块基比（C0／（C0＋C）为0．246（＜0．25），具有强烈空间自相关性，反映了在较大的空间尺度范围内（主轴方向3 756．5m，次轴方向2 531．6m）全氮含量空间相关性较大，此范围内通过空间插值获取未知样点属性估值精度较高．

小尺度（200m间距）3个样区各向异性比均在2＜k＜3范围，表示均有显著各向异性特征，前湖（k＝2．76）比值最大各向异性最显著．3个样区间比较，变程大小为天新样区＞前湖＞张家窑，前湖和张家窑差别不大，从变化的角度看，前湖、张家窑主轴方向与大尺度接近，张家窑和前湖的变程可指示该尺度全氮的空间变化范围和方向．张家窑和前湖的结构方差相近，但块金方差相差很大，表明其结构性相近，随机因素（或偶然因素）是形成两个样区全氮差异的主要方面；而天新结构方差和块金方差均与其他样区有较大差别，表明天新的变异可能是受另外的背景因素影响．结合小尺度3个样区的C0／（C0＋C）空间结构系数比较，前湖该项数值偏大，张家窑和天新数值均大于0．25小于0．75，且表现空间较强的相关性，前湖则呈现空间弱相关（（C0／（C0＋C）＝0．819）．通常造成块金效应的来源主要是实验误差和最小采样间距，经对比分析发现前湖其采样数目明显少于其他样区，较少采样数导致随机性和I值（I＝0．116）突然增大，拟合精度大大降低．因此研究时采样点数目是保证模型预测具有代表性的关键．

10万t/a大型沸腾氯化法生产钛白粉原料粒度要求：-60～+100目≥90%。攀枝花典型钛精矿粒度分布见表1。

不同尺度的空间结构比较，可以看出小尺度的变程均未超过大尺度，并且随着采样间距的减小，各向异性比增大，各向异性特征增强，块金值变小（除前湖外）但空间相关性减弱．通常情况下，随着空间尺度的增大，越来越多的小结构被忽略，空间相关性应逐渐减弱，而在本研究中出现了异样表征，笔者认为，结构性因素如气候、母质、地形等可以导致土壤养分有强的空间相关性，而随机因素如施肥、耕作制度、种植制度等各种人为活动通常在小尺度范围差异明显，土壤养分的自相关性减弱，而在大尺度上局部随机作用不易显现，表现出结构性较强．另外，从I值检验来看，张家窑精度最高，其次是天新和后湖全场，前湖由于样点数少而精度低，总体来说，大尺度的模拟精度低于小尺度（除前湖外），表明大尺度的空间结构一定程度上反映了整个区域的空间变异特征，随尺度增大变异函数拟合精度降低，变异函数的代表性降低．

2．3 不同尺度的土壤全氮含量空间插值分析 由所得的半方差函数模型，利用Kriging最优内插方法，绘制后湖农场的大小尺度空间分布图（图2）．大尺度上的土壤全氮空间分布图呈现由西南向东北逐渐降低的趋势，并且在后湖农场的中心和东南部存在明显的两个高值区，由中心向外递减的分布格局．随着尺度的减小，土壤全氮的等值线密度增加．从图上比较3个小样区的变化，张家窑样区等值线密集程度大于天新样区和前湖样区．大、小尺度空间分布图比较，张家窑样区小尺度等值线比大尺度密集，呈现西北向外递减，表明张家窑样区南部土壤全氮值含量较低；天新样区在大尺度上高值区在中部，而小尺度高值区略向西部移动，均是中间向外递减的趋势，结合图看，均说明后湖样区高值区的根源在天新样区；而前湖样区土壤全氮在大尺度上跨一个变化范围，而小尺度上却有更复杂变化．

图2 后湖农场土壤全氮空间插值分布图

2．4 不同尺度的土壤全氮含量空间分布形成的影响因素分析 小尺度下张家窑、天新、前湖合并为一整体后小尺度全样点土壤全氮，经过K－S检验，P＞0．05，小尺度样点合并没有改变其正态分布特征，可以合并为一个整体进行分析和讨论．影响土壤全氮的因素很多，在相同气候条件下，同是由河流冲积物和河湖相沉积物形成的土壤在整个样区内差异不大，但局部水热条件的作用又形成不同的土壤类型、土壤质地等对全氮空间分布具有重要影响，以及多年人为耕种，化肥施用也造成全氮空间不均匀．本文中主要从土地利用、土壤类型因素在不同尺度上对后湖农场土壤全氮空间分布造成的差异性影响．

2．4．1 土地利用对不同尺度土壤全氮含量影响 土地利用是自然条件和人为活动的综合反映，在不同土地利用类型之间土壤全氮含量逐渐发生变化．经方差检验（ANOVA），表3结果表明，小尺度下土壤全氮含量受土地利用类型影响极显著（P＜0．01），而大尺度下不构成统计意义的显著差异性（P＞0．05）．研究样区的主要利用类型为水田、旱地和水浇地，由不同土地利用下土壤全氮含量平均值（表4）可知，小尺度的土壤全氮含量平均值水浇地＞水田＞旱地，旱地全氮含量各样区均是较低水平．这主要是因为旱地的土壤质地为砂土，而通常氮素较大程度上受水分控制，旱地的氮素易随水分流失而含量减少，不利于积累．但水田的土壤长期处于淹水状态粘性大，尤其在每年的4—9月份水稻生长时期，长时间处于积水状态，利于有机质积累，促进有机氮形成，从而保持较高的全氮含量．另外，水田、水浇地的立地条件（地形、坡度等）比旱地好，土壤全氮含量较旱地高，且水浇地全氮平均含量高于水田．天新样点3种土地利用类型下全氮值较高于其他样区，决定了小尺度的均值变化趋势，呈现这种变化的主要原因是天新样区水浇地分布在居民点附近，从管理的角度，离居民点越近，越便于农户的耕作施肥管理，能保证氮肥的供给，全氮含量会有所提高．因此从两种尺度的方差分析和均值比较结果看，进行采样间距为1 000m或大于1 000m的研究时，土地利用尚不能构成对土壤全氮统计意义的显著差异，而进行采样间距减小为200m或200m以下的相关研究时，土地利用对土壤全氮的显著影响则不能忽视．

表3 不同土地利用方式下两种尺度全氮的方差分析

表4 不同土地利用下各尺度土壤全氮含量的平均值 g／kg

2．4．2 土壤类型对全氮含量影响分析 研究区主要的3种Q4纪河湖相沉积物与河流冲积物发育的土壤中，土壤类型主要有淹育型、潴育型、潜育型及潮土4类，而大尺度的土壤种类丰富，小尺度较单一．经过方差检验（ANOVA），表5结果可知，大尺度全氮含量在不同土壤类型存在显著差异性（P＜0．05），小尺度则具有极显著差异性（P＜0．01），表明当进行采样间距在1 000m及以下的土壤全氮含量研究时，土壤类型的影响是不可忽视的因素，并且随尺度减小显著差异性增强．各土壤亚类的样点均值情况见表6，在大尺度下土壤亚类全氮的均值水平表现为，潜育型＞淹育型、潴育型＞潮土，小尺度为淹育型＞潜育型＞潴育型＞潮土．潮土的含量不论大尺度还是小尺度，全氮含量均值水平均较低，从潮土的形成过程分析，这类土壤地下水位较浅，土壤有机含量不高，不能提供有机氮的形成物质基础．含量较低的这些样点全部分布于张家窑样区，据调查，该样区无机氮施用量较少，造成土壤全氮的平均含量较低．

表5 不同土壤类型下两种尺度全氮的方差分析

表6 不同土壤类型各尺度土壤全氮含量平均值 g／kg

3 结论与讨论

1）不同尺度的土壤全氮有不同空间的变异性．对拟合空间结构进行对比分析，大尺度的空间相关性强，随尺度减小空间相关性逐渐变弱，受随机因素作用增强．在小尺度的不同样区内，也有不同空间变异结构：张家窑和前湖变程在小尺度上更具有代表性，且结构方差相近，这两区的差异主要来自随机因素；天新样区变程、块金方差、结构方差等与其他两区相差很大则可能受其他因素的影响；而前湖样点数较少导致拟合精度偏低．

2）后湖农场整体土壤全氮含量空间插值结果，反映了其中部和南部是高土壤全氮含量的聚集区，西北、东北含量较低，引起该现象的原因主要有两个方面：一是受地形、气候、大气沉降、降雨和农业措施影响，另外根据前期收集农户调查表的施肥和产量信息，后湖农场的中部和南部农田通过采取施用氮肥的措施提高了土壤养分，并促进了如水稻、小麦、棉花等粮食作物产量的提高和农业发展．本研究中，自然背景因素如母质、气候、地貌等因素在后湖农场内差异不大，但不同的水热条件在与母质、气候等因子共同作用的过程中形成了不同的土壤类型，其结构、质地、发育程度以及局部地形地势的差异、日常耕种管理措施等对氮素的空间分布产生影响．因而本文中主要对土壤类型、耕地利用方式方面对不同尺度土壤全氮含量差异性进行分析．结果发现，在1 000m采样尺度土地利用的影响不存在显著差异性，在200m的小尺度上却有显著差异；土壤类型则是在两个尺度均有显著差异性，随尺度减小差异的显著性增强．因此，今后进行土壤全氮的变化影响因素研究时，采样间距小于200m土地利用和土壤类型均是需要考虑的因素；当采样间距大于1 000m，土地利用对土壤全氮含量影响不存在显著差异，可以不予考虑，快速排除无关因素，以及便于在小尺度观测大尺度不能观测的细微的变化，有针对性地指导农业生产．

3）从多尺度角度研究土壤养分的空间变异性，能补充单一尺度研究的不足，是土壤养分的空间变异结构特征进一步挖掘的有效方法，根据土壤养分的空间变异性和空间自相关性进行养分管理，是精准农业实施变量施肥的重要环节，为农业生产提供有利参考．不同尺度同一变量在空间上自相关程度相差很大，随样点的距离加大，变异函数的随机成分也在不断增加，更小尺度下的结构特征将被掩盖．本文中从大小尺度分别对土壤全氮进行分析，大尺度研究结构得到整个后湖农场的土壤全氮空间分布规律，小尺度研究结果不仅便于分析在各小区的变化情况，更是对大尺度分析的弥补；并且增加土壤氮素及其他土壤养分指标的投入，以改善土壤肥力条件及增加粮食产量，依然是今后该地区农业发展的重要方向．

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