江城橡胶公司橡胶园土壤养分时空变异特征分析

［KH－*D］陈桂良，王家银，黎小清＊＊，陶建祥，丁华平

(1．云南省热带作物科学研究所，云南景洪666100;2．云南省农业科学院农业经济与信息研究所，云南昆明650205;3．云南农垦集团江城橡胶有限责任公司，云南江城665907)

江城橡胶公司橡胶园土壤养分时空变异特征分析

［KH－*3D］陈桂良1，王家银2*，黎小清1＊＊，陶建祥3，丁华平1

(1．云南省热带作物科学研究所，云南景洪666100;2．云南省农业科学院农业经济与信息研究所，云南昆明650205;3．云南农垦集团江城橡胶有限责任公司，云南江城665907)

基于2009和2013年2期采样得到的土壤养分数据，运用地统计学方法和地理信息系统(GIS)技术研究了江城橡胶公司橡胶园土壤表层(0～20 cm)有机质、全氮、速效磷和速效钾4种养分的时空变异特征。结果表明，全氮的空间分布主要是结构性因素作用的结果，而速效磷的分布受随机性因素的影响较大，随机性因素对有机质分布的影响逐渐变小，而对速效钾分布的影响逐渐变大。有机质和全氮的空间分布极为相似，从2009－2013年，它们在西北部和北部下降最快，西南部上升最快，但总体均呈下降趋势，有机质处于缺乏水平的面积比例由19．7%增加到36．1%，全氮含量均在正常水平及以上，但处于丰富水平的面积比例由77．8%减少到59．6%。从2009－2013年，速效磷在南部和北部下降最快，西北部和东部的局地略有上升，总体呈明显的下降趋势，速效磷含量均在正常水平以下。从2009－2013年，速效钾在东北部和南部的下降最为明显，而西南部明显上升，总体略有上升，速效钾含量均在正常水平及以上，它的变化主要表现为由正常向丰富水平转变，处于丰富水平的面积比例由69．9%增加到71．9%，处于正常水平的面积比例由29．8%减少到28．1%。江城橡胶公司胶园土壤养分发生了较大的变化，主要表现为土壤速效磷、有机质和全氮明显下降，土壤速效钾略有提高，这些变化主要是由施肥结构的改变和产胶量的急剧增加造成的。

橡胶园;土壤养分;时空变异;地统计学;GIS

土壤养分是作物生长发育所必须的物质基础，同时也是土壤因子中易于被控制和调节的因子［1－2］。在自然因素和人为活动的共同作用下，土壤养分存在空间上的变异。土壤养分的空间变异是指土壤中所含养分在不同空间位置所表现出的差异［3－4］。对土壤养分空间变异的充分了解，是管理好土壤养分和合理施肥的基础［5］。地统计学已经被证明是分析土壤特性空间分布特征及其变异规律的最为有效的方法之一［6］。地统计学方法具有提高采样效率和节省人力物力，可允许在空间上不规则地采样，且可进行优化插值计算等优点［7］。很多学者应用地统计学方法对土壤养分空间变异进行了定量分析［8－10］。也有一些学者研究了土壤养分的时空变异，这些研究大多以一定范围内的某种土地利用类型［11－12］或者某个区域［13－16］为研究对象。目前对橡胶园土壤养分时空变异的研究相对较少。橡胶树是多年生经济作物，它的生长和产胶需要消耗大量养分，进而影响橡胶园土壤养分的变化。改变橡胶园的种植制度、生产管理、施肥措施等也会对土壤养分的变化产生影响［17－18］。文章以江城橡胶公司为例，基于2009和2013年2期采样得到的土壤养分数据，运用地统计学并结合地理信息系统(GIS)研究橡胶园土壤养分的时空变异，探讨橡胶园土壤养分的变化特征和规律。

1 材料与方法

1．1 研究区概况

云南农垦集团江城橡胶有限责任公司(江城橡胶公司)是普洱市最大的橡胶企业，也是云南农垦集团唯一集种植、加工、销售为一体的云南省龙头企业，目前是全国最大的国有天然橡胶基地，下辖32个生产队，32个生产队分布于江城县的曲水镇和嘉禾乡。文章以江城橡胶公司曲水片区橡胶园为研究区，包括30个生产队，主要种植的橡胶品种为RRIM600和GT1。研究区地处北纬22°27'～22° 41'，东经102°03'～102°19'，海拔多在400～900 m，地势西高东低。气候为热带季风气候，年均气温21．8℃，年降雨量2260 mm，全年无霜。土壤主要为砖红壤和赤红壤。图1为研究区位置示意图。

图1 研究区位置Fig．1Spatial location of the study area

1．2 土壤样品的采集与测定

在橡胶园保护带上采取橡胶树树冠滴水处0～20 cm土层深度的土样，随机采集10个点组成1个混合样，同时用GPS记录相对中心点位置。2009年8月份采集到243个土壤样品，2013年8月份采集到84个土壤样品，分析测定土壤有机质、全氮、速效磷和速效钾，采样点分布见图2。

图2 采样点分布Fig．2The distribution of sampling points

1．3 数据处理

采用平均值±3倍标准差去除异常值，应用统计分析软件SPSS 19．0进行常规统计分析，在GS+9．0下对土壤养分数据进行半方差分析和空间插值模型的选择，在ArcGIS 10．0中对土壤养分进行空间插值和制图。

2 结果与分析

2．1 土壤养分描述性统计

从表1可以看出，与2009年相比，2013年各养分含量的均值都有不同程度的下降，其中速效磷下降幅度最大，降幅为39．79%，其次是有机质和全氮，降幅分别为9．89%和7．55%，速效钾的下降幅度最小，仅为0．99%。橡胶树健康生长所需要的土壤养分含量分别为有机质20．00～25．00 g/kg，全氮0．80～1．40 g/kg，速效磷5．00～8．00 mg/kg，速效钾40．00～60．00 mg/kg［19］。从均值来看，研究区土壤除了速效磷偏低外，其它养分均在正常范围及以上。速效磷的变异系数最高，速效钾其次，全氮和有机质的变异系数较低。根据雷志栋等［20］对变异系数的划分，2个年份的各土壤养分均属于中等变异。从分布类型来看，土壤有机质和全氮符合正态分布，速效磷和速效钾经对数转换后呈正态分布。

2．2 土壤养分的半方差分析

一般而言土壤养分在空间各个方向上的变异是不同的［21］，为了简化计算，文章认为研究区域内土壤养分在空间分布上是各向同性的。半方差分析的步长划分采用等间距法，其中步长数(number of lags)为15，步长大小(lag size)等于样点间最大距离的0．5倍除以步长数。使用地统计学软件GS+9．0对土壤养分进行半方差分析，用不同类型的模型进行拟合，计算得到模型的参数，选取决定系数较高的模型类型作为最佳模型。从表2可见，不同年份不同土壤养分的最佳模型有一定差异，主要包括指数模型、球状模型和高斯模型，其决定系数为0．494～0．879，说明模型能够较好反映研究区土壤养分的空间分布特征。

表1 土壤养分的描述性统计Table 1Descriptive statistics of soil nutrients

表2 土壤养分空间变异的理论模型和相应参数Table 2The theoretical parameters and models of spatial variability of soil nutrients

影响土壤养分空间变异的因素分为结构性因素(如母质、地形、气候和植被等)和随机性因素(如施肥措施、种植制度和生产管理等)［22］。结构性因素使土壤养分具有较强的空间相关性，而随机性因素会降低其空间相关性。块金值与基台值的比值称为块金系数，表示由随机因素引起的空间变异占系统总变异(包括随机因素引起的变异和结构性因素引起的变异)的比例，可反映变量的空间相关程度。一般认为，块金系数小于25%，说明变量具有强烈的空间相关性，在25%～75%，变量具有中等的空间相关性，大于75%时，变量空间相关性很弱，如果该比值接近1，则说明该变量在整个尺度上的变异几乎是随机的［23］。从表2可以看出，全氮的块金系数在2个年份均小于25%，具有强烈的空间相关性，说明全氮的空间分布主要是结构性因素作用的结果，主要是因为研究区土壤全氮含量总体比较丰富从而较少施用氮肥。速效磷2个年份的块金系数均在25%～75%，具有中等的空间相关性，说明施肥等随机性因素对其分布影响较大，由于速效磷偏低，需要通过施磷肥来补充土壤速效磷。有机质在2009年具有中等的空间相关性，而2013年具有强烈的空间相关性，说明从2009－2013年，施肥等随机性因素对其分布的影响越来越小，这也反映出2009－2013年间有机肥的投入越来越少。速效钾在2009年具有强烈的空间相关性，而2013年具有中等的空间相关性，说明从2009－2013年，随机性因素对其分布的影响越来越大，主要因为2009年以后钾肥越来越受到重视。

2．3 土壤养分空间插值预测

利用ArcGIS 10．0的地统计分析模块，根据土壤养分空间分布理论模型及参数(表2)，采用普通Kriging方法对研究区土壤养分分别进行空间插值，然后以交互校验的方法对预测值和实测值进行检验(表3)。平均标准误差(Average Standard Error)与均方根预测误差(Root-Mean-Square)的差值反映空间变异的估计水平，ASE与RMS越接近，反映空间变异水平的估计越准确，ASE＞RMS则预测高估空间变异，ASE＜RMS则预测低估了空间变异。标准均方根预测误差(Root-Mean-Square-Standardized)也可以反映模型预测结果对空间变异预测的准确性，RMSS接近1，反映空间变异被准确估计，＜1表明空间变异被高估，＞1表明样本的空间变异被低估，同时标准平均值(Mean Standardized)接近于0，估值越精确［24－25］。表3表明，ASE与RMS相差不大，MS的绝对值较小，采用表2中的空间插值预测模型对土壤养分进行预测是合适的;RMSS的分析结果表明，除2009年有机质被高估之外，其它各土壤养分的空间变异均被低估。

表3 预测误差与交互检验Table 3Prediction error and cross validation

图3 土壤有机质含量空间分布及变化Fig．3Spatial distribution and change maps of soil organic matter contents

通过上述插值计算，将各养分不连续的点状数据生成了连续的面状结果。对2个年份各养分的插值结果进行2种处理:对插值结果进行重分类，生成2个年份的土壤养分含量空间分布图(图3～6);将插值结果输出为5 m空间分辨率的栅格图层，用于生成2个年份的土壤养分含量变化(图3～6)以及土壤养分的面积统计。

2．4 橡胶园土壤养分时空变异

2．4．1 土壤有机质时空变异从图3可以看出，2个年份的土壤有机质空间分布格局差异很大，从2009－2013年，大部分区域的有机质含量在减少，仅用少数区域在增加，总体呈下降趋势。从2009－ 2013年，西北部和北部下降最快，而西南部上升最快，下降最快的生产队为9、10、15和23队，而11队上升最快。面积统计结果表明，2009年研究区土壤有机质处于缺乏(＜20 g/kg)、正常(20～25 g/kg)、丰富(＞25 g/kg)水平的面积占总面积的比例分别为19．7%、43．9%和36．4%，2013年分别为36．1 %、59．3%和4．6%。与2009年相比，2013年处于丰富水平的区域急剧减少，面积减少了31．8%，而处于缺乏水平的区域却急剧增加，面积增加了16．4 %。2009年有机质缺乏的生产队主要包括1、3、4、11、19和整康坝，2013年有机质缺乏的生产队主要包括1、4、6、9、14、15、18、19、23和整康坝。

2．4．2 土壤全氮时空变异从图4可以看出，研究区土壤全氮的空间分布和有机质极为相似，从2009－2013年，大部分区域的全氮含量在减少，仅有少数区域在增加，总体呈下降趋势。从2009－2013年，西北部和北部下降趋势明显，西南部上升较为明显，下降最快的生产队为4、9、10、13、15和23队，而11队上升最快。面积统计结果表明，2009年研究区土壤全氮处于缺乏(＜0．8 g/kg)、正常(0．8～1．4g/kg)、丰富(＞1．4 g/kg)水平的面积占总面积的比例分别为0、22．2%和77．8%，2013年分别为0．2 %、40．2%和59．6%。与2009年相比，2013年处于丰富水平的区域急剧减少，面积减少了18．2%。研究区2个年份土壤全氮含量均在正常范围及以上。

图4 土壤全氮含量空间分布及变化Fig．4Spatial distribution and change maps of soil total nitrogen contents

图5 土壤速效磷含量空间分布及变化Fig．5Spatial distribution and change maps of soil available P contents

2．4．3 土壤速效磷时空变异从图5可以看出，2个年份的土壤速效磷空间分布格局差异很大，从2009－2013年，绝大部分区域的速效磷含量在减少，仅有局地略有增加，总体呈明显的下降趋势。从2009－2013年，南部和北部下降趋势明显，西北部和东部的局地略有上升，下降最快的生产队为1、9、10队和整康坝队，而17和18队略有上升。研究区2个年份土壤速效磷含量均在正常范围以下。

2．4．4 土壤速效钾时空变异图6显示，从2009－2013年，研究区速效钾增加和减少的面积大致相当，总体略有上升。从2009－2013年，土壤速效钾含量在东北部和南部的下降趋势非常明显，而西南部明显上升，下降最快的生产队为7、10队和整康坝队，而11和12队上升最快。面积统计结果表明，2009年研究区土壤速效钾处于缺乏(＜40 g/kg)、正常(40～60 g/kg)、丰富(＞60 g/kg)水平的面积占总面积的比例分别为0．3%、29．8%和69．9%，2013年分别为0、28．1%和71．9%。与2009年相比，2013年土壤速效钾的变化主要表现为由正常水平向丰富水平转变，研究区土壤速效钾总体呈上升趋势。研究区2个年份土壤速效钾含量基本上均在正常范围及以上。

图6 土壤速效钾含量空间分布及变化Fig．6Spatial distribution and change maps of soil available K contents

3 讨论

半方差分析结果表明，不同年份不同土壤养分的最佳模型有一定差异，主要包括指数模型、球状模型和高斯模型，这可能与土壤养分类型以及采样间隔的差异有关。2个年份的土壤养分含量空间分布及变化图显示，有机质和全氮在空间分布上极为相似，前述已经表明全氮主要由结构性因素作用的结果，这也充分说明有机质是全氮的最主要来源。江城橡胶公司橡胶园大多由次生雨林和荒山荒坡开垦而来，胶园橡胶树大多定植于1996－2000年，开垦之初土壤肥力较高，结构良好，经过多年的生长和生产，胶园土壤养分含量下降明显，江城橡胶公司橡胶园土壤养分的变化主要表现为土壤速效磷、有机质和全氮明显下降，土壤速效钾略有提高。这些变化主要是由以下因素造成:江城橡胶公司的施肥结构有了较大的改变，2009年以前主要以有机肥的投入为主，2009年以后有机肥的投入越来越少，而由氮磷钾组成的复合肥以及由氮磷钾镁组成的橡胶专用肥的投入增加。有机质是各种营养元素的重要来源，由于橡胶树的生长和产胶需要消耗大量的土壤养分，有机质也会迅速被分解和转化。由于有机肥的投入越来越少，使得有机质得不到充足地补充，从而导致快速的下降。对钾肥地逐渐重视导致速效钾含量有一定提高。研究区地处热带季风气候区，强烈的淋溶作用下使得速效磷一直处于较低的水平，同时由于对磷肥的重视程度不够，速效磷还在急剧地下降;2009年以来，江城橡胶公司干胶产量和单株干胶产量不断增加，特别是2010年下半年胶价迅速上涨以来，产胶量更是急剧增加，胶乳的增加会带走更多的土壤养分，从而引起土壤养分的下降。

4 结论

(1)土壤全氮和速效磷2个年份的空间相关性差异不大，土壤全氮的空间分布主要是结构性因素作用的结果，而土壤速效磷的分布受随机因素的影响较大。土壤有机质和速效钾2个年份的空间相关性差异明显，从2009－2013年，随机性因素对有机质空间分布的影响越来越小，而对速效钾空间分布的影响越来越大。

(2)有机质和全氮的空间分布极为相似，从2009－2013年，它们在西北部和北部下降最快，西南部上升最快，但总体均呈下降趋势，有机质处于缺乏水平的面积比例由19．7%增加到36．1%，丰富水平的面积比例由36．4%减少到4．6%，全氮含量均在正常水平及以上，但处于丰富水平的面积比例由77．8%减少到59．6%。从2009－2013年，速效磷在南部和北部下降最快，西北部和东部的局地略有上升，总体呈明显的下降趋势，2个年份的速效磷含量均在正常水平以下。从2009－2013年，速效钾在东北部和南部的下降最为明显，而西南部明显上升，总体略有上升，2个年份的速效钾含量均在正常水平及以上，它的变化主要表现为由正常向丰富水平转变，处于丰富水平的面积比例由69．9%增加到71．9%，处于正常水平的面积比例由29．8%减少到28．1%。

(3)就目前而言，江城橡胶公司各生产队的土壤速效磷均处于缺乏水平，36．1%的区域有机质处于缺乏水平，而全氮和速效钾基本在正常水平及以上。江城橡胶公司胶园土壤养分的变化主要表现为土壤速效磷、有机质和全氮明显下降，土壤速效钾略有提高，这些变化主要是由施肥结构的改变和产胶量的急剧增加造成的。

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(责任编辑 王家银)

Spatial-temporal Variability of Soil Nutrients of Rubber Plantation of Jiangcheng Rubber Company

CHEN Gui-liang1，WANG Jia-yin2*，LI Xiao-qing1＊＊，TAO Jian-xiang3，Ding Hua-ping1
(1．Yunnan Institute of Tropical Crops，Yunnan Jinghong 666100，China;2．Institute of Agriculture Economy and Information，Yunnan A-cademy of Agricultural Science，Yunnan Kunming 650205，China;3．Jiangcheng Rubber Company，Ltd．of Yunnan State-Farm Group，Yunnan Jiangcheng 665907，China)

Based on the soil nutrient data in 2009 and 2013，the research on spatial-temporal variability of organic material，total nitrogen，available P and available K was conducted in the surface soil(0－20 cm)of rubber plantation of Jiangcheng Rubber Company with the method of geostatistics and GIS technology．The result indicated that the spatial distribution of total nitrogen was mainly affected by structural factors，while the distribution of available P was highly influenced by random factors，and the effect of random factors gradually decreased on the distribution of organic material while increased on the distribution of available k．The spatial distributions of organic material and total nitrogen were extremely similar．From 2009 to 2013，the fastest decrease appeared in the northwest and the north，while the fastest increase appeared in the southwest，with a general trend of decrease in all parts．The area portion at the level of organic material lack increased from 19．7%to 36．1%．All parts showed a normal even above normal level in total nitrogen content，however，the area portion at the level of abundance decreased from 77．8%to 59．6%．From 2009 to 2013，available P showed the fastest decrease in the south and the north and a slight increase in some parts in the northwest and the east，with a general trend of decrease in all parts and the content remained under normal level．From 2009 to 2013，available K showed the most significant decrease in the northeast and the south and a significant increase in the southwest，with a general trend of increase in all parts and the content remained at or even above normal level，the variation of which appeared as varying from normal to abundant level，the area portion at abundant level increased from 69．9%to 71．9%，while the area portion at normal level decreased from 29．8%to 28．1%．The soil nutrient of rubber plantation of Jiangcheng Rubber Company varied significantly，which showed significant decline in the content of available P，organic material and total nitrogen and slight increase in availa-ble K．These variations were caused by the change of fertilization structure and sharp increase of rubber latex yield．

Rubber plantation;Soil nutrients;Spatial-temporal variability;Geostatistics;GIS

S365;S158．9

A

1001－4829(2017)1－0134－07

10．16213/j．cnki．scjas．2017．1．024

2015－09－30

云南省热带作物科技创新体系建设资金(RF2016-1-3);云岭产业技术领军人才项目;云南省科研院所技术开发研究专项(2013DC013)

陈桂良(1984－)，男，江西萍乡人，研究实习员，硕士研究生，主要从事热带作物营养与3S技术应用，E-mail:chen_ guiliang@163．com，*为共同第一作者，E-mail:15836313@qq．com，＊＊为通讯作者，E-mail:lxq4118@163．com。