我国东部水蚀区坡耕地土壤质量现状分析

马芊红，张光辉，耿韧，王浩

(1.北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室，100875，北京； 2.北京师范大学地理科学学部，100875，北京)

我国东部水蚀区坡耕地土壤质量现状分析

马芊红，张光辉†，耿韧，王浩

(1.北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室，100875，北京； 2.北京师范大学地理科学学部，100875，北京)

土壤质量是土地生产力的基础，为探讨我国东部水蚀区坡耕地土壤质量现状，笔者采集36个样点表层0～20 cm土样，测定28项土壤理化指标，利用主成分分析法确定表征土壤质量的关键指标，根据指标隶属度与权重采用加权连乘法计算各采样点的土壤质量指数。结果表明：1)速效磷的变异系数最大，微团聚体体积分数的变异系数最小，绝大部分指标属于中等强度变异，土壤物理指标的变异系数明显小于土壤化学指标。2)黏粒体积分数、粉粒体积分数、微团聚体体积分数、有机质、pH值、Cd、Cr是表征土壤质量的关键指标，Cr隶属度最高，而pH值隶属度最低，Cd隶属度在二级水蚀分区间差异显著。3)36个采样点的土壤质量指数均值为0.64±0.16指数，6个二级水蚀分区间不存在显著差异。36个采样点土壤质量指数属较低、中等、较高和高等级的比例分别为8.33%、38.89%、36.11%、16.67%。总体而言，我国水蚀区坡耕地的土壤质量整体状况良好，但仍需要加强对土壤质量偏低地区的培肥改良。本研究对认识和维系我国东部水蚀区坡耕地土壤质量、分等定级与区划，合理开发利用坡耕地土地资源具有重要意义。

土壤质量； 主成分分析； 关键指标； 土壤质量指数； 坡耕地； 水蚀区

土壤质量是土壤在生态系统范围内维系生产力、净化环境、保障动植物健康的能力[1-2]，是土地生产力的基础。土壤质量能够敏感地反映土壤特性的动态变化，在时空尺度上转化的方向和程度受自然环境和人类活动的共同影响[3]。土壤质量直接关系到粮食安全和人类健康，随着人地矛盾的不断加剧，生态环境日益恶化，迫切需要科学的认识和评价不同区域的土壤质量。

我国东部水蚀区面积为454.4万km2，约占我国陆地总面积的47%，总人口达11.5亿，占全国人口总数的94%[4]。优越的自然环境和社会条件使水蚀区成为我国粮食主产区，同时也是我国工商业活动最密集的地区。根据其自然环境和水土流失特点，该区可进一步划分为6个二级水蚀区[5](图1)。坡耕地是水蚀区重要的耕地资源，但也是该区水土流失的重要策源地，我国水蚀区坡耕地水土流失量占该区总流失量的50%～60%[6]。强烈的水土流失和密集的人类社会经济活动共同威胁着我国水蚀区坡耕地的土壤质量。目前对坡耕地土壤质量的研究多集中在黄土高原地区和西南地区[7-10]且以中小尺度为主，而对我国东部水蚀区坡耕地土壤质量的整体研究未见报道。为更好地保护水蚀区坡耕地土壤资源，保障粮食安全，实现农业可持续发展，有必要对我国东部水蚀区坡耕地土壤质量进行系统的调查与分析。笔者拟利用主成分分析法从众多土壤理化指标中选取若干关键指标，计算指标隶属度与土壤质量指数，对比分析6个二级水蚀分区土壤质量恶劣，明确水蚀区土壤质量的制约因素及土壤质量整体现状。

1～36为采样点编号，Ⅲ1～Ⅲ6分别代表西北黄土高原区、东北低山丘陵和漫岗丘陵区、北方山地丘陵区、南方山地丘陵区、四川盆地及周围山地丘陵区和云贵高原区. The code 1-36 in the Figure are serial numbers of sampling sites, and Ⅲ1-Ⅲ6 represent the Loess Plateau region, the northeast low mountain and rolling hill region, the northern mountain and hill region, the southern mountain and hill region, the Sichuan Basin and surrounding hill region and the Yunnan-Guizhou Plateau region, respectively.图1 采样点分布及土壤质量等级对比图Fig.1 Sampling sites distribution and contrast of their soil quality grades

1 材料与方法

1.1 样品采集

我国东部水蚀区幅员辽阔，自然条件复杂，采样难度较大，本文采用GPS定位法在东部水蚀区19个省级行政区内较均匀地布设36个采样点(图1)，分属36种不同的土壤类型，样地坡度适宜，与村落、道路距离适中，所种植的作物均为当地的典型作物，可基本满足土壤质量现状分析的要求。采样时间为2015年3月至5月，此期间东部水蚀区大部分地区尚未进入雨季，方便采样。到达预定采样点后，选取坡面平整、面积约为100～200 m2的3个地块作为样地。在每个地块上，使用竹铲，按照“S”形采样法(5点)，采集表层0～20 cm的土壤，充分混合后，用四分法留取1 kg左右土样并装袋带回室内备用。

1.2 土壤理化性质测定

将野外采集的土样及时风干研磨，分别过孔径为2、1和0.149 mm的尼龙筛后装袋备测。土壤密度测定采用环刀法，土粒密度采用比重瓶法(孔隙度=(1-土壤密度/土粒密度)×100%)，机械组成和微团聚体体积分数采用马尔文法(所用仪器为Mastersizer2000激光粒度仪，粒度划分采用美国制)，结合粒度和微团聚体体积分数计算微团聚体平均质量直径(MICMWD)和结构系数[7, 9]，田间持水量与凋萎系数采用压力膜仪法，吸湿水采用烘干法[11]，有机质、全氮、全磷、全钾、碱解氮、速效磷、速效钾、pH值和阳离子交换量(CEC)采用常规方法测定[12]，As、Cd、Cr、Cu、Ni、Pb、Zn全量采用等离子体光谱法[13]。土壤密度设置9个重复，重金属质量分数测定设置3个重复，其余指标均设置2个重复。

1.3 研究方法

1.3.1 数据统计分析 土壤理化指标测定值经Excel 2010预处理后，采用软件SPSS 18.0对数据进行描述性统计分析、相关分析、单因素方差分析、主成分分析等，使用软件ArcMap 10.2和Origin 8.5制作图形。

1.3.2 选取关键指标 相关分析是主成分分析的前提，本文中28项土壤理化指标的相关性很强，可利用主成分分析法从中选取若干主成分，结合指标的Norm值和指标间的相关系数筛选若干关键指标，从而降低数据冗余，提高计算效率[10,14]。主成分选取的原则是特征值>1且贡献率较大，每个主成分上，旋转因子载荷>0.5的指标可作为该主成分因子的代表指标划分为同一组。Norm值是综合反映某指标对土壤质量整体特征解释能力的统计量[15]，计算公式如下：

(1)

式中：Ni为第i个指标的Norm值，uij是第i个指标在第j个主成分上的因子载荷，λj是第j个主成分的特征值，j=1，2，…，k。每组中Norm值小于最大Norm值10%的指标对反映土壤质量整体特征的贡献较小，可忽略不计[16]。

1.3.3 计算指标隶属度 根据关键指标对土壤质量作用的方式，笔者选用S型、反S型和抛物线型3种隶属度函数计算指标隶属度，为方便计算，将曲线函数简化为相应的折线函数[17-18]。

2 结果与讨论

2.1 土壤理化指标统计特征

受自然环境和人类活动的影响，36个采样点土壤理化特性存在较大差异(表1)。从指标测定值平均水平来看，土壤质地为粉壤土，土壤密度与孔隙度适宜，土壤有机质、氮磷钾全量、碱解氮、速效磷和速效钾质量分数均较高，土壤酸碱性接近中性，阳离子交换量偏低，土壤重金属质量分数整体不高。从变异系数来看，速效磷的变异系数最大，砂粒体积分数、pH值和As的变异系数均>100%，同属强变异指标；微团聚体体积分数的变异系数最小，属于弱变异指标，其余23项指标的变异系数介于10%～100%之间，为中等强度变异指标。总体而言，土壤化学指标变异系数的均值是土壤物理指标变异系数均值的2.23倍，因此本文中土壤化学指标对土壤质量总体变异的贡献相对较大。这可能是由于土壤养分和重金属质量分数更易受耕作方式、土地管理强度等人类活动的影响而发生改变；而物理指标受自然环境、成土母质等较稳定因素的影响较大。

2.2 土壤质量关键指标

前5个主成分的特征值均>1且累积贡献率超过80%，结合指标的Norm值和相关系数，确定土壤质量分析关键指标。由表2可知，第1组中，有机质与其他10项土壤养分指标、土壤水分指标和土壤密度间均存在较强的相关性(R>0.5，P<0.01)，而在土壤质量评价中常把有机质作为最重要的指标[19]；因此，该组中将有机质列为土壤质量分析关键指标。第2组中，黏粒体积分数与物理性黏粒体积分数、砂粒体积分数间的相关性很强(R>0.7，P<0.01)，而粉粒体积分数与黏粒体积分数、砂粒体积分数的相关性较弱；因此，黏粒体积分数和粉粒体积分数均可作为分析土壤质量的关键指标。第3组中，Cr与Ni、Cu和全钾均呈极显著相关(P<0.01)且相关系数>0.7；因此Cr可列为关键指标之一。第4组中，Cd与As、Pb、Zn间存在极强的相关性(R>0.8，P<0.01)；因此，Cd成为该组中表征土壤质量的关键指标。第5组中，微团聚体体积分数与MICMWD和结构系数呈极显著相关(P<0.01)且相关系数>0.6，而pH值与其他指标的相关性较弱；因此将微团聚体体积分数和pH值均作为土壤质量分析关键指标。综上所述，将黏粒体积分数、粉粒体积分数、微团聚体体积分数、有机质、pH值、Cd和Cr 7项指标作为反映我国东部水蚀区坡耕地土壤质量的关键指标。

表1 土壤理化指标统计特征Tab.1 Statistical characteristics of soil physical and chemical indexes

注：MICMWD是微团聚体平均质量直径；CEC是阳离子交换量。Note: MICMWD: microaggregate mean weighted diameter; CEC: abbreviation of cation exchange capacity.

2.3 土壤质量综合分析

2.3.1 指标隶属度及权重 关键指标隶属度是计算土壤质量指数，综合分析水蚀区坡耕地土壤质量的基础。参照曹志洪[19]、许明祥等[7]、李强等[8]的研究结果和GB15618—1995《土壤环境质量标准》，确定关键指标标准化所选用的隶属度函数类型及临界值(表3)。结果表明，Cr的隶属度最高，其次为黏粒体积分数隶属度，pH值隶属度和粉粒体积分数隶属度偏低；因此，pH值和粉粒体积分数是最主要的土壤质量限制因素。各指标隶属度的变异系数介于20%～50%之间，均为中等强度变异。由单因素方差分析结果可知，黏粒体积分数、粉粒体积分数、微团聚体体积分数、有机质、pH值和Cr的隶属度值在6个二级水蚀分区间不存在显著差异；四川盆地及周围山地丘陵区Cd隶属度值显著高于西北黄土高原区、东北低山丘陵和漫岗丘陵区、北方山地丘陵区和云贵高原区(P<0.01)，这表明与其他地区相比，四川盆地及周围山地丘陵区坡耕地土壤镉污染可能较为严重。

表2 土壤理化指标分组、旋转因子载荷与Norm值Tab.2 Teams, rotated factor loadings and Norm valves of soil physical and chemical indicators

注：PC1～PC5为前5个主成分。Note: PC1-PC5: the first five principal components.

表3 关键指标选用的隶属度函数类型及临界值Tab.3 Membership function types and the critical values for the key indexes

权重系数可以定量表征关键指标对土壤质量的贡献程度，为确保权重系数的客观性和准确性，笔者将主成分分析结果中各指标公因子方差占公因子方差总和的比例作为权重系数[10]。结果表明，黏粒体积分数、粉粒体积分数、微团聚体体积分数、有机质、pH值、Cd、Cr权重系数分别为0.15、0.09、0.17、0.16、0.16、0.13、0.14。

2.3.2 土壤质量指数 土壤质量指数可综合定量地表征各采样点及水蚀区土壤质量状况，数值越大，土壤质量越高。本文采用模糊数学中的加权连乘法将单指标隶属度转化为综合的土壤质量指数[7]，便于直观地比较各采样点的土壤质量，计算公式如下：

(2)

式中：Isq为土壤质量指数，Ki是第i个指标的隶属度，wi是第i个指标的权重，n是关键指标的个数，n=7，连乘运算更能体现土壤系统是一个各部分紧密联系的有机整体，某一方面的不足将严重制约整体土壤质量[7]。

土壤质量指数计算结果表明(图1)，36个采样点土壤质量指数均值为0.64±0.16，6个二级水蚀分区间土壤质量指数均值不存在显著差异，云贵高原区土壤质量指数均值最大(0.77±0.01)，四川盆地及周围山地丘陵区均值最小(0.55±0.04)，西北黄土高原区与南方山地丘陵区土壤质量指数大小相当，东北低山丘陵和漫岗丘陵区略高于北方山地丘陵区。

为更加直观地对比分析土壤质量，采用等距法将土壤质量指数分为5个等级，分别为低(0

3 结论

1)从指标变异性来看，砂粒体积分数、速效磷、pH值和As为强变异指标，微团聚体体积分数属弱变异指标，其余指标均为中等强度变异；土壤物理指标的变异系数均值明显小于土壤化学指标。

2)黏粒体积分数、粉粒体积分数、微团聚体体积分数、有机质、pH值、Cd和Cr为土壤质量分析关键指标，Cr与黏粒体积分数隶属度较大，pH值与粉粒体积分数隶属度偏小。四川盆地及周围山地丘陵区Cd的隶属度值显著偏高，其余指标隶属度值在6个二级水蚀分区间不存在显著差异。

3)36个采样点的土壤质量指数均值为0.64±0.16，6个二级水蚀分区间土壤质量指数均值不存在显著差异。土壤质量指数属较低、中等、较高和高等级的样点数所占比例分别为8.33%、38.89%、36.11%、16.67%，绝大部分采样点土壤质量指数处于中等及以上水平。

总之，黏粒体积分数、粉粒体积分数、微团聚体体积分数、有机质、pH值、Cd和Cr7个指标具有较好的代表性，能够反映我国水蚀区坡耕地土壤质量现状。总体而言，我国水蚀区坡耕地土壤质量整体状况良好，6个二级分区间不存在显著差异，但仍有少数采样点土壤质量指数偏低，应进一步寻找原因及对策，改善当地土壤质量。需要说明的是，本文中采样点相对较少且目前没有同类研究结果作比较，因此还需要进一步在生产实践中验证本文的研究结果。

[1] 刘世梁，傅伯杰，刘国华，等.我国土壤质量及其评价研究的进展[J].土壤通报,2006,37(1):137. LIU Shiliang, FU Bojie, LIU Guohua, et al.Research review of quantitative evaluation of soil quality in China[J]. Chinese Journal of Soil Science, 2006,37(1):137.

[2] 王博文，陈立新.土壤质量评价方法述评[J].中国水土保持科学,2006,4(2):120. WANG Bowen, CHEN Lixin. Review on methods of soil quality evaluation[J]. Science of Soil and Water Conservation, 2006,4(2):120.

[3] 张汪寿，李晓秀，黄文江，等.不同土地利用条件下土壤质量综合评价方法[J].农业工程学报, 2010,26(12):311. ZHANG Wangshou, LI Xiaoxiu, HUANG Wenjiang, et al. Comprehensive assessment methodology of soil quality under different land use conditions[J]. Transactions of the CSAE, 2010,26(12):311.

[4] 郭索彦.水土保持监测理论与方法[M].北京:中国水利水电出版社,2010:64. GUO Suoyan. Theories and methods for soil and water conservation monitoring[M].Beijing: China Water and Power Press, 2010:64.

[5] 唐克丽.中国水土保持[M].北京:科学出版社,2004:194. TANG Keli. Soil and water conservation in China[M]. Beijing: Science Press, 2004:194.

[6] 和继军，蔡强国，王学强.北方土石山区坡耕地水土保持措施的空间有效配置[J].地理研究,2010, 29(6):1017. HE Jijun, CAI Qiangguo, WANG Xueqiang. Study on optimized patterns of soil and water conservation measures on sloping fields in earth-rocky mountainous area of northern China[J]. Geographical Research, 2010, 29(6):1017.

[7] 许明祥，刘国彬，赵允格.黄土丘陵区侵蚀土壤质量评价[J].植物营养与肥料学报,2005,11(3): 285. XU Mingxiang, LIU Guobin, ZHAO Yunge. Quality assessment of erosion soil on hilly Loess Plateau[J]. Plant Nutrition and Fertilizer Science, 2005,11(3): 285.

[8] 李强，许明祥，赵允格，等.黄土高原坡耕地沟蚀土壤质量评价[J].自然资源学报,2012,27(6): 1001. LI Qiang, XU Mingxiang, ZHAO Yunge, et al. Gully erosion soil quality assessment on the cultivated slope land in the Loess Plateau region, China[J]. Journal of Natural Resources, 2012,27(6): 1001.

[9] 高雪松，邓良基，张世熔.不同利用方式与坡位土壤物理性质及养分特征分析[J].水土保持学报,2005,19(2):53. GAO Xuesong, DENG Liangji, ZHANG Shirong. Soilphysical properties and nutrient properties under different utilization styles and slope position[J]. Journal of Soil and Water Conservation, 2005,19(2):53.

[10] 白文娟，郑粉莉，董莉丽，等.黄土高原地区水蚀风蚀交错带土壤质量综合评价[J].中国水土保持科学,2010,8(3):38. BAI Wenjuan, ZHENG Fenli, DONG Lili, et al.Integrated assessment on soil quality in the water-wind erosion region of the Loess Plateau area[J]. Science of Soil and Water Conservation, 2010,8(3):38.

[11] 郑必昭.土壤分析技术指南[M].北京:中国农业出版社,2013:29. ZHENG Bizhao.Soil analysis technology guide[M]. Beijing: China Agriculture Press, 2013:29.

[12] 牛越先.山西省坝地土壤肥力质量评价[J].水土保持学报,2010,24(5):262. NIU Yuexian. Study on soil fertility quality evaluation of dam land in Shanxi Province[J]. Journal of Soil and Water Conservation, 2010,24(5):262.

[13] 范拴喜.土壤重金属污染与控制[M].北京:中国环境科学出版社,2011:1. FAN Shuanxi. Soil heavy metal pollution and control[M]. Beijing: China Environmental Science Press,2011:1.

[14] 吕春花，郑粉莉.黄土高原子午岭地区植被恢复过程中的土壤质量评价[J].中国水土保持科学, 2009,7(3):12. LYU Chunhua, ZHENG Fenli. Evaluation of soil quality during vegetation restoration in the Ziwuling Area of Loess Plateau[J]. Science of Soil and Water Conservation, 2009,7(3):12.

[15] YEMEFACK M, JETTEN V G, ROSSITER D G. Developing a minimum data set for characterizing soil dynamics in shifting cultivation systems[J].Soil and Tillage Research,2006,86(1):84.

[16] 吴玉红，田霄鸿，同延安，等.基于主成分分析的土壤肥力综合指数评价[J].生态学杂志,2010, 29(1):173. WU Yuhong, TIAN Xiaohong, TONG Yanan, et al. Assessment of integrated soil fertility index based on principal components analysis[J]. Chinese Journal of Ecology, 2010, 29(1):173.

[17] 王建国，杨林章，单红艳.模糊数学在土壤质量中应用研究[J].土壤学报,2001,38(2):176. WANG Jianguo, YANG Linzhang, SHAN Hongyan. Application of fuzzy mathematics to soil quality evaluation[J]. Acta Pedologica Sinica, 2001,38(2):176.

[18] 王琪琪，濮励杰，朱明，等.沿海滩涂围垦区土壤质量演变研究：以江苏省如东县为例[J].地理科学,2016,36(2):256. WANG Qiqi, PU Lijie, ZHU Ming, et al. Soil quality evolution in coastal reclamation zones：a case study of Rudong County of Jiangsu Province[J]. Scientia Geographica Sinica, 2016,36(2):256.

[19] 曹志洪.中国土壤质量[M].北京:科学出版社,2008:30. CAO Zhihong. Chinese soil quality[M]. Beijing: Science Press, 2008:30.

Present condition analysis of sloping farmland soil quality inthe eastern water erosion zone of China

MA Qianhong, ZHANG Guanghui, GENG Ren, WANG Hao

(1.State Key Laboratory of Earth Surface Process and Resource Ecology, Beijing Normal University, 100875, Beijing, China;2.Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University, 100875, Beijing, China)

[Background] Soil quality is the foundation of land productivity. Sloping farmland is an important kind of cultivable land resource in the water erosion zone of China. The current study is aimed at investigating the general situation of sloping farmland soil quality in this region. [Methods] We collected 36 soil samples from the soil layer of 0-20 cm in this region dispersedly and tested 28 soil physical and chemical indicators for each soil sample. The method of principal component analysis (PCA) was used to select the key indicators for soil quality analysis. Membership functions were used to transform the key indicators into dimensionless data, and the weighted multiplication method was applied to calculate soil quality index (SQI) for each sampling point. [Results] 1) The variation coefficient of available P was the maximum, and the variation coefficient of microaggregate volume fraction was the minimum. Most of the indicators had intermediate variability. The mean variation coefficient of soil physical indicators was much smaller than soil chemical indicators. 2) The key indicators for assessing soil quality were clay volume fraction, silt volume fraction, microaggregate volume fraction, soil organic matter, pH，Cd and Cr. Cr had the highest membership value, while pH had the lowest membership value. The membership values of Cd were significantly different between the six secondary partition regions. 3) The mean value of the SQI was 0.64±0.16. There was no significant difference about SQI between the six secondary partition regions. The proportions of SQI ranked as low, middle, high, higher level were 8.33%, 38.89%, 36.11% and 16.67% of the total area of sloping farmland, respectively. [Conclusions] On the whole, the general situation of sloping farmland soil quality in the region was fine, but we still need to strengthen fertilization and amelioration in the regions with low soil quality. These findings of the study had great significance for understanding and maintaining sloping farmland soil quality, soil quality grade classification and regionalization, exploiting and utilizing land resource reasonably in the eastern water erosion zone of our country.

soil quality; principal component analysis; key indicator; soil quality index; sloping farmland; the eastern water erosion zone of China

2016-07-22

2017-03-22

项目名称： 国家自然科学基金重点项目“退耕驱动近地表特性变化对侵蚀过程的影响及其动力机制”(41530858)；国家自然科学基金创新研究群体项目“地表过程模型与模拟”(41621061)

马芊红(1991—)，女，硕士研究生。主要研究方向：水文与水资源。E-mail:maqianhong@mail.bnu.edu.cn

†通信作者简介： 张光辉(1969—)，男，博士，教授。主要研究方向：土壤侵蚀与水土保持。E-mail:ghzhang@bnu.edu.cn

S158; S159.2

A

2096-2673(2017)03-0036-07

10.16843/j.sswc.2017.03.005