田间尺度下农地土壤质量评价——以榆林市榆阳区芹河乡为例

杨　波，王　艳，董莉丽

（1.咸阳师范学院 资源环境与历史文化学院，陕西 咸阳 712000；2.陕西省榆林市榆阳区农业技术推广中心，陕西 榆林 719000）

田间尺度下农地土壤质量评价——以榆林市榆阳区芹河乡为例

杨波1，王艳2，董莉丽1

（1.咸阳师范学院 资源环境与历史文化学院，陕西 咸阳 712000；2.陕西省榆林市榆阳区农业技术推广中心，陕西 榆林 719000）

以陕西省榆林市榆阳区芹河乡农地土壤为研究对象，共采集253个土壤样品，选取有机质、碱解氮、有效磷、速效钾、侵蚀度和pH值为主要指标。通过因子分析方法确定该地区土壤质量评价体系，利用ArcGIS9.3绘制土壤质量隶属度评价图。结果表明：利用因子分析方法在该地区进行土壤质量综合评价是客观可行的，该方法较好地反映了该地区土壤质量的实际情况。该地区Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ级耕地所占比例分别为1.21%、36.41%、54.74%、7.63%，西南和东北方向土壤肥力质量较高，西北部和东南部地区土壤肥力质量较低。与第二次土壤普查数据进行比较，碱解氮、有机质有效磷和全氮等各种养分增幅不一致，养分呈现总体含量增加的趋势，但速效钾含量下降，由富钾区向缺钾区转变趋势明显。

土壤养分评价；GIS空间插值；土壤质量；空间分布

地球生物圈的健康延续依靠土壤质量，它是人类的生存和发展的最基本自然资源。土壤质量涉及以下几方面内容：农业生产的可持续性；为人类提供健康、无害的农产品；通过与外界的物质循环和能量流动，对外界和自身环境产生影响等［1］。土壤肥力、土壤微环境以及土壤的健康状况是衡量土壤质量的重要指标。土壤质量评价可促进土地的可持续利用［2］，能够对不利的变化趋势提供早期的预警，使人们及时发现土壤质量发生变化的区域［3］，进而采取适当的措施和方法指导未来的土壤管理，这主要依赖于对土壤质量真实和精确的评价［4］，所以土壤质量评价研究工作意义重大。

随着先进的技术工具的使用，信息和土壤质量评价方法的出现，使补救策略和农业的经营方式融为一体［5］。很多学者将模糊数学［6］、多元统计分析［7］、主成分分析方法［8］、主成分分析和灰色关联度分析［9］和GIS技术［10］应用到土壤质量评价中，并取得了一系列成果。在全球尺度内，土壤的性质受到气候、生物等因素的影响，差异性很大，很难利用统一的质量评价方法［6］，因此有必要在不同的地区根据实际情况，因地制宜的选择一种或者几种方法的组合来评价土壤质量。

在陕西地区的土壤质量评价研究中，黄婷等［11］利用主成分分析方法对陕西省长武县耕地土壤土壤肥力质量评价，董秋瑶［12］等对陕北黄土区不同土地利用方式的土壤肥力研究，吴瑞青［13］等利用统计学方法对榆林市榆阳区春玉米潮土土壤养分含量变化进行分析，岳西杰等［14］等对黄土丘陵沟壑区土壤质量评价研究，但是没有进一步深入探讨。目前针对陕北沙土和潮土田间尺度的土壤质量评价研究较少。本文以榆林市榆阳区芹河乡12个村庄农地土壤作为对象，对土壤质量现状做出综合评价，用IDW方法在ArcGIS9.3中绘制土壤质量综合评价图。对农作物种植提供参考性意见，为本地区土壤质量改善提供支持。

1　研究区域概况和土壤样品采集

1.1研究区域概况

榆林地区位于黄河中游西岸，属黄土高原地区，南部为陕北黄土高原北端，北部为毛乌素沙地南缘，黄土与风沙构成本区最显著的自然特色。榆林地区土壤大体可分北部草原土壤地带和南部草原森林草原土壤地带。榆阳区耕地总资源6.93万hm2，粮食作物耕地面积5.68万hm2，其中春玉米种植面积2.67万hm2。2010年粮食总产量25.85万t，其中春玉米总产量18.5万t。榆阳区春玉米种植面积不到耕地面积的1/2，但是在全区粮食生产中地位极其重要，其产量占全区粮食总产量的70%以上［13］。因此查明土壤养分含量，得出养分变化规律，可以为该区农庄作物合理施肥提供依据。

1.2土壤样品采集

选取榆林市榆阳区以芹河乡下属管辖12个村庄的农地土壤作为研究对象（图1），地理位置在38.21°～38.30°N，109.58°～109.56°E之间，土壤采样点用麦哲伦600eXplorist手持式GPS定位，土壤样品采集原则是根据依据土壤类型采样，依据土类、土属和土种采样。采样点距离村庄最近200 m，最远2 200 m。每个样点在直径5 m内，选择3个土层为0～20 cm耕层土壤混合。采样时间为2010年6月，有效土壤样品共计253个。土壤在实验室内风干、磨碎，过100目网筛。用碳酸氢钠浸提-钼锑抗比色法测定有效磷；pH计测定土壤pH值；用磷酸浴重铬酸钾法测定有机质；用碱解扩散法测定碱解氮；用NH4Ac浸提—火焰光度法测定速效钾。

图1　芹河乡土壤采样点分布图

2　研究方法

2.1隶属度函数

利用土壤隶属度函数模型结合因子分析法对土壤肥力质量进行评价［15］，该方法基于客观分析，避免了人为主观影响。隶属度函数一个分段函数，根据评价指标在不同区间范围内，有不同的表达式。可分为S型、抛物线型、反S型三种曲线型关系［6］。利用隶属度函数将土壤肥力指数做归一化处理。结合研究区实际情况，确定土壤有机质、有效磷、速效钾和硝态氮为戒上型隶属度函数。其函数为：

学者研究表明玉米能适应pH值在5～8的土壤环境，在pH值6.5～7的中性土壤生长最好，本文采用经验法计算pH值的隶属度，pH值的隶属度取值见表1。

对于土壤质量和土壤侵蚀程度关系，相关文献涉及不多，榆林市榆阳区位于陕北黄土高原地区，土壤流失比较严重，因此在研究中将土壤侵蚀度作为一个评价土壤质量的因子考虑进来，按照土壤侵蚀分类分级国家标准SL190—2007，把土壤侵蚀分为5个级别，采取专家咨询法，确定隶属度函数值，如表2所示。

表1　土壤pH值隶属度值

表2　土壤侵蚀等级隶属度值

2.2土壤肥力综合指标运算表达式

本研究采用因子分析中的特征根计算因子负荷量和因子载荷，计算出每个土壤指标的权重值，再利用隶属度函数计算的每个评价指标的隶属度值和权重进行乘积，并分别乘以各因子的方差贡献率，然后进行累加求和，计算出土壤量指数SQI［16］。

其中Wi表示各土壤质量因子的权重向量，Ci表示第i个土壤质量因子的因子负荷量。

根据加乘法则，对各个土壤质量的指标值采用乘法进行合成，土壤质量指数（SQI）的计算公式如下

其中n表示评价指标的个数，m表示所选主成分个数，kj表示第j个主成分的方差贡献率。计算所得的综合评价指标值SQI其值越大，表明土壤肥力综合指标越高。

2.3数据统计和分析

在Excel里对试验数据进行预处理；利用SPSS软件的Factor Analysis模块进行因子分析；然后将属性数据导入ArcGIS9.3中生成Shp格式矢量数据，并在Spatial Analyst模块中绘制各因子隶属度指数图和土壤质量综合评价图。

3　结果与分析

3.1各评价指标的统计学分析

选择pH、侵蚀度、碱解氮、有效磷、速效钾、和有机质为主要指标，各指标的统计值见表3。根据全国第二次土壤普查养分分级标准，由表3可知，研究区土壤有机质含量在四级和六级之间，碱解氮在二级到六级之间，速效磷和速效钾在一级到六级之间。从变异系数看，pH变异系数＜0.1，为弱变异，而其他各指标的变异系数在0.1～1.0之间，属中等变异。

表3　土壤评价因子的统计学分析

3.2研究区域土壤质量评价

利用式（2）和式（3）计算各样地土壤质量指数，并将该值与GPS实测的经纬度坐标文件导入到Arc-GIS9.3中，生成Shp格式的Point文件，加投影和比例尺。在Spatial Analyst模块中用反距离权重方法（inverse distance weighting，IDW）插值绘制二维土壤质量综合评价图（图2）。

从图2可以看出土壤质量指数在18%～38%之间，说明榆林市的沙土和潮土肥力较低。这是因为土壤的颗粒组成以砂粒为主，土壤的保水保肥性能差。西南部和东北部地区的肥力优于西北地区和东南地区。结合陕西省第二次土壤调查数据集进行对比，可知土壤质量指数能较好的反映榆林地区沙质土壤肥力的真实情况。根据榆林地区土壤的实际情况将土壤质量等级分为4级。从表4可以看出，土壤质量分别为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ等级的土地分别占1.21%、36.41%、54.74和7.63%。与第二次土壤普查数据进行比较，榆阳区土壤中碱解氮、有机质有效磷和全氮等各种养分增幅不一致，养分呈现总体含量增加的趋势，但速效钾含量下降，由富钾区向缺钾区转变趋势明显。

图2　IDW插值土壤质量指标评价图

表4　土壤质量等级面积百分比

4　结论

本文研究的榆林市榆阳区芹河乡田间尺度下沙土和潮土土壤，而榆林地区水土流失比较严重，因此选取了土壤侵蚀指数作为其中的一个评价因子。研究表明，研究区Ⅰ等级耕地占1.21%，Ⅱ等级耕地占36.41%，Ⅲ等级耕地占54.74%，Ⅳ等级耕地占7.63%。通过采用GIS的空间分析功能，绘制榆阳区芹河乡耕地的土壤质量综合评价空间分布图。通过和陕西省第二次土壤调查的数据对比，表明土壤肥力质量有所提高。

［1］刘占锋，傅伯杰，刘国华，等.土壤质量与土壤质量指标及其评价［J］.生态学报，2006，26（3）：901-903.

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［12］董秋瑶，石建省，叶浩，等.陕北黄土区不同土地利用方式的土壤肥力研究［J］.南水北调与水利科技，2010，8（6）：133-137.

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［14］岳西杰，葛玺祖，王旭东.基于GIS的黄土丘陵沟壑区土壤质量评价研究——以陕西省长武县为例［J］.干旱地区农业研究，2011，29（3）：144-149.

［15］韩平，王纪华，潘立刚，等.北京郊区田块尺度土壤质量评价［J］.农业工程学报，2009，25（2）：228-234.

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Evaluation of Soil Quality Under Field Scale——Taking Qinghe Township in Yuyang District in Yulin City as an example

YANG Bo1，WANG Yan2，DONG Lili1
（1.School of Resources，Environment and Historical Culture，Xianyang Normal University，Xianyang 712000，Shaanxi，China；2.Yuyang DistrictAgriculturalTechnology Extension Center ofYulin City，Yulin 719000，Shaanxi，China）

253 soil samples were collected from the Qinghe township in Yuyang district in Yulin city.Soil organic matter，alkaline nitrogen，available phosphorus，available potassium and erosion degree were seen as comprehensive assessment indexes.Soil quality evaluation system was set up with factor analysis method.The membership functions comprehensive assessment figures were drawn by ArcGIS9.3 to show soil quality spatial variation.The result showed that factor analysis method could evaluate soil quality.The first-class，the second-class，the third-class and the forth-class arable land accounted for 1.21%，36.41%，54.74%and 7.63%respectively.Soil quality index was high in south-west and north-east area，while the north-west and south-east area was low.Compared with the second soil survey data，the growth of available nitrogen，available phosphorus and SOM were different.The overall nutrient content showed an increasing trend，but available K content was declining，which was an obvious tendency.

evaluation of soil nutrients；GIS spatial interpolation；soil quality；spatial distribution

F321.1

A

1672-2914（2016）02-0071-04

2015-11-01

陕西省重点扶持学科建设项目（0602）；咸阳师范学院科研基金项目（12XSYK036）。

杨波（1979—），男，陕西西安市人，咸阳师范学院资源环境与历史文化学院讲师，西安理工大学博士研究生，研究方向为农业水土资源管理。