黄河三角洲土壤盐分时空变异特征研究❋

付腾飞， 张 颖， 高金尉， 陈广泉❋❋， 刘文全, 苏 乔

(1.海洋沉积于环境地质国家海洋局重点实验室，国家海洋局第一海洋研究所，山东 青岛 266061；2.青岛海洋科学与技术国家实验室海洋地质过程与环境功能实验室，山东 青岛 266061； 3.深海地球物理与资源实验室，中国科学院深海科学与工程研究所，海南 三亚572000)

黄河三角洲土壤盐分时空变异特征研究❋

付腾飞1,2， 张 颖1,2， 高金尉2，3， 陈广泉1,2❋❋， 刘文全1,2, 苏 乔1,2

(1.海洋沉积于环境地质国家海洋局重点实验室，国家海洋局第一海洋研究所，山东 青岛 266061；2.青岛海洋科学与技术国家实验室海洋地质过程与环境功能实验室，山东 青岛 266061； 3.深海地球物理与资源实验室，中国科学院深海科学与工程研究所，海南 三亚572000)

环渤海低平原区是中国渤海粮仓的主要构建地，该区域的海拔低，潜水位高，地下水矿化度大导致了土地含盐量高，变幅大。本文运用GIS和地统计学的方法对黄河三角洲土壤含盐量的时空变异特征进行了研究，绘制了土壤含盐量的空间分布图。结果表明：黄河三角洲盐渍土类型以氯化物型盐渍土为主，自2002—2011年盐渍化程度加剧，目前仍处于积盐状态；季节变化表现为土壤盐分秋季高于春季，且由于秋季耕作翻土，土壤盐分的变异程度较大；土壤盐渍化在层位变化则表现为表聚。Kriging插值结果表明该区域的盐分空间分布由河成高地向两侧洼地盐分逐渐增加。本研究的研究结果对于滨海水土资源的开发利用具有重要的指导作用。

盐渍土；时空变异；黄河三角洲；地统计分析

土壤盐渍化是指在干旱/半干旱地区，土壤蒸发量大且地下水位相对高的地区，由于可溶性盐分聚集而产生盐分不断升高的现象[1]。据联合国粮农组织FAO统计，中国2012年土地面积为942 470.1(1 000 ha)(ha=公顷)，其中农业总面积为515 361.1(1 000ha)。而根据中国1∶100万土地资源图[2]可知，我国盐渍土总面积约为36 000.0(1 000 ha)，占我国可利用面积的4.88%，耕地中盐渍化面积占全国耕地面积的6.62%，达到920.9(1 000 ha)，我国的盐渍化灾害现状非常严峻的。其中滨海盐渍土位于我国东部及南海沿海地区，分散在我国18 000多公里的海岸线，从南至北跨越纬度24°左右。

海岸带生态系统是世界上活跃但却极度脆弱的区域[3]，由于全世界50%～70%的人口居住在仅占世界面积5%的海岸带地区[4]。沿海滩涂的开发利用是我国增加后备土地资源、保障粮食安全的有效手段[5]，李振声院士基于我国对粮食增产的需求，提出了建设“渤海粮仓”的战略构想[6]，其中渤海粮仓的构建地主要为环渤海低平原区，即渤海西部海拔低于20 m的低平原区，该区域具有海拔低，潜水位高，地下水矿化度大；土地含盐量高，变幅大；地势缓平，排水不畅，淡水资源贫乏易涝易旱等特点[7]。根据中国地下水信息网2011年的调查结果可知，该区域地下水补给严重不足，而开采却属于超采区，地下水供水占供水水量的比重高达66.8%，地下水的超采导致了地下水位持续下降，负值区连年增大，引发海水倒灌并导致地下水侵染变咸, 在地表强烈蒸发作用下，土壤又产生不同程度的盐渍化并不断向内陆腹地发展。2014年海洋公报指出山东土壤盐渍化严重地区主要分布于莱州湾南岸低平原地区的潍坊寿光监测区，盐渍化范围距岸达21.69 km，造成了面积广阔的中低产区和大面积的盐碱荒地，而这些盐碱荒地是我国重要的后备土地资源，而目前主要的限制就是淡水资源匮乏以及由地下水导致的土地贫瘠。

作为缓发性地质灾害，土壤盐渍化的盐分特性不仅具有明显的空间变异性，其在时间上也处于一个时刻变化的动态过程。地统计学是建立在区域变化量理论基础上的一种空间统计方法[8]，可以对土壤盐渍化进行描述和定量分析，很多研究学者已经针对土壤盐分的时空变异性开展了很多研究[9-10]。20世纪90年代后，对土壤盐分空间变异性的研究已经有了很多详细报道。Douaik[11]等对匈牙利东部田间盐分进行了空间变异分析，张展羽[12]等在江苏滨海平原区应用地统计方法对土壤盐分、地下水含量空间分析，得到区域水盐的空间分布图；王红[13]等利用多尺度采样数据，探索了两个深度土壤盐分的空间分异，对土壤盐分进行了估测；杨劲松[14]运用传统统计学与地统计学相结合的方法研究黄河三角洲表层土壤盐分、pH与含水量的空间变异特征；吴向东[15]定量分析了灌溉前后黄河三角洲不同深度的土壤含盐量空间变异性。目前，大多数研究都集中在内陆盐渍土，且多为区域的某一时刻的土壤盐分空间变异性，缺少时间序列上的变化研究。本文采用地统计学的方法对黄河三角洲的土壤盐分的时空变异特征进行了分析，其结果对滨海盐渍土的科学管理、改良利用具有一定的指导作用。

1 材料和方法

1.1 研究区概况

现代黄河三角洲位于山东省东北部，莱州湾西岸(见图1)，地理坐标为118°33′00″E～119°20′00″E，37°35′00″N～38°12′00″N，行政区划上属东营市管辖，是由黄河冲击物淤积而成，在莱州湾和渤海湾之间呈扇状突出，是在1855年夺大清河注入渤海之后淤积形成的三角洲平原。其以垦利县的宁海镇为顶点，范围从南边的淄脉沟口到北边的套尔河口，绝大部分位于东营市境内，面积达到5 000余平方公里。降水在时间上分配很不均匀，其中6～9月份约占全年降水的75%，这种降水分配差异的悬殊，导致了黄河三角洲地区的春旱夏涝，而且秋季又发生旱灾，导致旱涝交错。在黄河三角洲地区，平地的土壤类型主要是盐化潮土、滨海盐土以及潮土。由于地下水的水位较浅，易于发生盐渍化。

1.2 数据的来源与处理

本论文的数据来源主要有两个方面：一个是基于课题组多年野外采样分析数据，主要包括黄河三角洲2011年4、9、11月的土样取样数据。黄河三角洲2002年土样数据来自国家科技基础条件平台-地球系统科学数据共享平台(http://www.geodata.cn)。

土壤盐分数据首先采用SPSS21进行描述性统计，其次采用GS+9.0进行地统计分析进而选取盐分空间分布的最优拟合模型，最终选用ArcGIS9.3的地统计分析模块和普通克里格法绘制土壤盐分的时空分布特征图。

图1 黄河三角洲研究区位置图Fig.1 The location map of study area in the Yellow River Delta

2 结果与分析

2.1 盐分离子统计特征变化

2.1.1 盐分离子统计特征年际变化 将黄河三角洲2002和2011年春季4月采样表层土壤的盐分离子数据经SPSS21.0软件描述性分析统计见表1[16]。

2002年表层土体的全盐量为0.76%，2011年表层土体的全盐量为1.01%，按照盐渍土标准[1]，两年表层土壤均为盐土(见表2)，所以黄河口三角洲这两年的盐渍化程度比较高。

从均值上来说，不论是土壤各个离子亦或土壤的全盐量2011年都比2002年有所增加，但有机质却有所下降。所以黄河三角洲的盐渍土盐分在不断积聚而土壤养分却大幅降低。从黄河三角洲各个离子和盐分来看除2011年的有机质变异系数属于中等变异以外，其余均属于强变异，而且除Mg2+外其余各离子、全盐量和有机质的变异系数2011年都小于2002年，说明黄河三角洲盐分的年际变异程度变小。

2.1.2 盐分离子统计特征季节变化 对于黄河三角洲盐分离子季节性变化分析，采用的是2011年4、9、11月采取的表层0～30 cm土样进行分析。

表1 黄河三角洲不同年份表层盐分离子统计特征参数Table 1 The statistical characteristic parameters of surface soil salt ions between different years in the YRD

注：TS为全盐量Total salt

表2 土壤盐分分级指标[1]Table 2 The classification index of soil salinity[1]

Note：①Salinization series and application areas；②Coast,subhumid-semiarid area arid region；③Half drought condition and waste land area

从9月到11月，降雨逐渐减少，但蒸发量增大，因此盐分离子应重新聚集在表面，但仅有Cl-、Na+的含量高于9月，其余离子含量较9月都有所下降。这可能是因为11月份地下水位大幅下降至临界蒸发水位之下，研究学者曾研究黄河三角洲的临界蒸发深度，在靠近滩涂地区的土壤质地多为轻质土壤和砂质土壤，且地下水矿化度较高，因此其临界蒸发水位较深，同理黄河三角洲的平地和黄河形成的高地土壤质地多为中壤，且靠近河流地下水矿化度较低，因此这些地方的临界蒸发水位较浅。

表3黄河三角洲不同季节表层盐分离子统计特征参数
Table 3 The statistical characteristic parameters of surface salt ion between different seasons in the YRD

月份Month极小值Minmum极大值Maximum均值Mean标准差Standarddeviation变异系数Coefficientofvariation偏度Skewness峰度KurtosisNa+44.532247.00400.52479.061.201.833.15932.631522.00444.60402.060.900.940.611113.272432.00512.34636.251.241.803.12K+42.0277.4812.0410.740.893.2514.3893.71117.3014.4223.491.634.1818.57112.9823.778.894.860.551.342.52Mg2+42.12359.0042.0761.351.462.9210.5191.82268.6060.7778.681.291.651.79115.10204.9057.8859.361.031.130.41Ca2+414.93909.70133.94144.871.082.719.65915.00811.00161.75188.271.162.285.921121.40458.75150.93132.130.881.130.57Cl-414.755096.001167.161382.021.181.320.5596.224417.001324.041413.221.070.96-0.101147.244880.001522.031628.411.070.83-0.66SO2-444.41655.50140.29117.960.841.583.3694.511983.00443.83513.511.161.813.141123.44632.70168.83169.531.001.541.79TS40.053.951.010.990.981.240.5090.063.331.261.090.870.65-0.79110.103.841.261.220.960.88-0.48有机质40.212.440.800.380.471.313.1490.232.390.950.600.641.481.22110.362.030.890.480.541.140.46

黄河三角洲的临界蒸发深度介于1.0～2.8 m，11月时研究区域的地下水埋深约为2～3 m，尤其以不靠近滨海的内陆地区地下水下降的幅度最大，因此夏季溶于地下水中的离子成分较难像9月那样在表面聚集，而Cl-、Na+含量11月的均值高于9月的原因则主要有以下两个方面：首先近海区域的Cl-、Na+含量很高，且其地下水位仍处于临界蒸发深度附近，地下水中的这两种离子仍然能影响土体中的离子含量，从而抬高均值，再者Cl-、Na+这两种离子相较于其他离子更易溶解和吸附，在蒸发作用下随毛细作用积聚在土壤表面，因此其含量处于一直增加的状态。

从全盐量来看，不管是春季、夏季还是秋季，全盐量都超过了0.6%，属于盐土，而且在一年中土壤的全盐量在9月初达到最大值，之后维持基本不变，9月虽处雨季，但由于浅埋的地下水将盐分带至土壤表层，因此在此季节土壤盐分依旧增加，11月秋季虽然地下水位下降，但强烈的蒸发将盐分重新带至表层。因此黄河三角洲在一年内的不同季节，全盐量总体趋势还是在不断积盐，这与年际变化相吻合。而从有机质来看，从春季到夏季再到秋季先升高再降低，这主要是由于随着春夏季植物的生长、腐败导致土壤有机质在一年内有一个升高的趋势。从变异系数来看，各月份所有离子的变异系数都超过0.5，说明黄河三角洲的盐分在一年内季节变更下其盐分变异也很强烈。全盐量的变异系数9月最低，4月和11月偏高，这是由于尽管盐分在表层一直聚集，但9月份由于地下水浸渍土壤，其变异性相对较小，有机质则是在9月变异程度最大。

2.1.3 盐分离子统计特征层位变化 黄河三角洲不同层位盐分离子的统计是基于2011年11月份采样结果进行统计的。从表4可以看出盐分离子、全盐量和有机质的均值都呈表聚现象，基本呈表层>中层>底层，主要是由于秋季黄河三角洲的地下水参与积盐的作用大大降低，盐分聚集主要靠蒸发作用，在强光照和少雨的气候下，盐分随毛细作用积聚在土壤表层。

表4 黄河三角洲不同层位盐分离子统计特征参数Table 4 The statistical characteristic parameters of surface salt ion at different soil layers in the YRD

变异系数除60～90 cm处的有机质的变异属于中等变异外，其余变异都属于强变异，且从层位上看，除Na+外其余各个离子的变异系数都为30～60 cm最高，这说明这一层位上的土壤在蒸发作用下变异程度最大。

2.2 盐分空间结构特征变化

2.2.1 盐分空间结构特征年际变化 对2002年4月和2011年4月黄河三角洲的表层样品进行结构特征的年际变化比较(见表5)，在剔除特异值和经过对数转换之后，数据基本呈现正态分布。2002年和2011年的理论模型分别为指数模型及球状模型，块金比分别为0.499和0.193，说明2002年数据表现为中等空间相关性，而2011年呈现强相关性，2002年盐分受随机因素(人类活动耕作、灌溉等)和结构因素(如土体母质，气候等)的影响相当，而到了2011年，其受结构性因素的影响更大。

从残差和决定系数来讲，2002年的拟合模型要优于2011年，但变程均大于取样距离，可以反映出其空间的相关性，说明取样距离合理。不同年份的土壤全盐量的空间变异模型半方差图见图2。

表5 黄河三角洲不同年份表层土壤全盐量变异函数理论模型参数Table 5 Variogram model of surface soil total salt between different years in the YRD

图2 黄河三角洲不同年份表层盐分数据半方差模型图Fig.2 Semi-variance model diagrams of surface soil salinity between different years in the YRD

2.2.2 盐分空间结构特征季节变化 将2011年4、9、11月的土样进行数据处理后，近似呈现正态分布，其各自理论模型分别为球形、高斯和球形模型，如表6所示。三个月份的全盐量都呈现强烈的空间相关性。块基比9月最低，11月次之，4月最大，这说明随机性因素的影响以4月最大，11月次之，9月最小，这是由于春季种植破坏了表层土，人类活动影响较大，而到了秋季，由于收割等活动导致随机性影响也比较大。而9月处于雨季末，降水不再丰富，而光照蒸发还未很强烈，因此其受结构性因素的影响较大。同时采样距离小于其变程，说明采样距离内能够反映全盐量的空间相关性，残差和决定系数也基本呈现较好的精密性。

表6 2011年黄河三角洲不同季节表层土壤全盐量变异函数理论模型参数Table 6 Variogram model of surface soil total salt between different seasons in the YRD, 2011

2.2.3 盐分空间结构特征层位变化 将2011年11月黄河三角洲不同土层的全盐量进行盐分结构分析，从表7可以看出，0～30、30～60和60～90 cm的最优拟合模型分别为球状、指数和球状模型，三个土层的全盐量都表现出强烈的空间相关性，其中块金比分别为0.193、0.068和0.008，说明从表层到底层，随机性因素的影响越来越小，土壤主要受人类活动影响的是表层、其次为中层，而底层由于受人类影响较小，且在秋季受地下水的影响也较小，因而其块金比较小。从残差和决定系数看，模型拟合都较好。黄河三角洲不同土层的土壤全盐量的空间变异模型半方差图见图4。

图3 2011年黄河三角洲不同季节表层盐分数据半方差模型图Fig.3 Semi-variance model diagrams of surface soil salinity between different seasons in the YRD, 2011表7 2011年黄河三角洲不同土层全盐量变异函数理论模型参数Table 7 Variogram model of total salt at different soil layers in the YRD, 2011

土层/cmSoillayer理论模型Theorymodel块金值C0基台值C0+CC0/(C0+C)变程A/mRSSR20～30S0.2191.1360.193104000.1780.54930～60E0.0711.0360.068117000.1000.57560～90S0.0070.8800.008115000.0550.667

图4 2011年黄河三角洲不同层位盐分半方差模型图Fig.4 Semi-variance model diagrams of salinity at different soil layers in the YRD, 2011

2.3 盐分空间分布特征变化

2.3.1 盐分空间分布特征年际变化 对于盐分的空间分布分析，我们首先采用GS+对土壤盐分离子的空间分布确定最优拟合模型，然后采用ArcGIS 10.0地统计模块(Geostatistical Analyst)进行趋势分析和正态检验，在插值的过程中去除趋势效应，选定最优模型，然后对采取土样的盐分离子及全盐量进行了空间插值，黄河三角洲盐分空间分布特征的年际变化分别见图5。

2.3.2 盐分空间分布特征季节变化 由黄河三角洲表层土壤不同季节的盐分离子插值图5，可以看出在季节变化的同时，盐分离子的分布规律基本不变依旧为北部和东南部高，中间河成高地含量低。从表层全盐量插值图6来看，全年中盐土依旧是面积最大的，4月与9月在黄河三角洲西南部存在少量的中、轻度盐渍土，且9月的这些面积较4月稍大些，而11月研究区基本全为盐土。这主要是由于4月春季和11月秋季都是蒸发积盐的季节，盐分在表层积聚，因此其盐渍化程度较高，而9月为雨季结束，表层盐分会被淋洗至下层，因而相对表层盐渍化程度较低。

2.3.3 盐分空间分布特征层位变化 从盐分插值图7可以看出，黄河三角洲秋季在不同层位上的盐分离子呈现表聚现象。总体呈现出东南部低，其余沿海地区较高的分布规律。盐渍化程度也以表层最为严重，中层和底层在东南至西北方向，出现盐分降低区域，各层土壤盐渍化程度面积如表8所示。

表8 黄河三角洲不同层位盐渍化程度面积统计表

图5 2002、2011年黄河三角洲表层土壤盐分空间分布Fig.5 Spatial distribution of surface soil salinity in the YRD in 2002, 2011

图6 黄河三角洲不同季节表层土壤盐分空间分布Fig.6 Spatial distribution of surface soil salinity between different seasons in the YRD

图7 黄河三角洲不同层位土壤盐分空间分布Fig.7 Spatial distribution of soil salinity at different layers in the YRD

3 结论

本文利用多年野外采样数据对黄河三角洲表层土壤盐分的年际、季节变化进行了分析，同时对其在深度和平面上的变化也进行了研究，由分析结果可知：

(1)黄河三角洲表层盐分均值由2002年的0.76%增至2011年的1.01%，从均值上说两年均为盐土，盐渍化程度较高，且盐分呈增加趋势，但其变异系数却呈降低趋势。块金比由2002年的0.499降至2011年的0.193，说明该区域的结构性因素(如天气、土体母质、地貌)对土壤盐分的影响越来越大。在整个区域内2年均呈现出河成高地盐分较低，两边向海岸洼地的方向盐分逐渐增加这样的趋势，在取样点统计面积7 850.02 km2内，表层盐土面积所占的比例由38.7%上升至85.1%，盐渍化加重。盐渍土类型以氯化物型盐渍土为主。

(2)从季节变化上看，黄河三角洲土壤表层盐分均值由春季的1.09%增至秋季的1.22%，变异系数由0.87增至0.96，说明黄河三角洲由春季转为秋季时，土壤表层积盐，且变异程度变大，其块金比的变化趋势处于增加，说明随机性因素(人类活动)的影响增大，这是由于秋季耕作翻土所导致。区域分布的规律与年际基本一致，秋季表层盐渍化的面积和程度都比春季有所增高。

(3)从研究区秋季的不同层位盐分来看，黄河三角洲表、中、底层的盐分均值分别为1.26%、0.80%和0.65%，变异系数分别为0.96、0.88、0.79，说明黄河三角洲土壤盐分处于表聚，盐渍土面积和盐渍化程度都以表层为首，表层硫酸盐型盐渍土面积比底层大。

[1] 王遵亲, 祝寿泉, 俞仁培. 中国盐碱地[M]. 北京: 科学出版社, 1993. Wang Z Q, Zhu S Q, Yu R P. Salinized Land in China[M]. Bei Jing: Science Press Co. Ltd. 1993.

[2] 石玉林. 中国 1∶100 万土地资源图[M]. 北京: 中国人民大学出版社, 1991: 4. Shi S L. Chinese 1∶100 Mmillion Figure of Land Resources Map[M]. Bei Jing: China Renmin University Press Co. LTD, 1991: 4.

[3] Agardy T, Alder J. Chapter 19: coastal systems. Millennium Ecosystem Assessment. Ecosystems and Human Well-being[M]. Current State and Trends, Volume 1. Washington：Island Press, 2015.

[4] Steyl G, Dennis I. Review of coastal-area aquifers in Africa[J]. Hydrogeology Journal, 2010, 18(18): 217-225.

[5] 王晓东, 王烨. 滩涂开发利用及评价式浅析[J]. 水土保持研究, 2001, 8(2): 107-111. Wang X D, Wang Y. Study on the model of exploitation, utilization and evaluation of the Coastal Beach[J]. Research of Soil and Water Conservation, 2001, 8(2): 107-111.

[6] 李振声, 欧阳竹, 刘小京, 等. 建设“渤海粮仓”的科学依据—需求、潜力和途径[J]. 中国科学院院刊, 2011, 26(4): 371-374. LI Z S, O Y Z, LIU X J, et al. Scientific basis for constructing the “Bohai Sea Granary”—demands, potential and approches[J]. Bulletin of Chinese Academy of Sciences, 2011, 26(4): 371-374.

[7] 郭洪海. 环渤海低平原高效农业持续发展的重点及关键技术[J]. 农业现代化研究, 1998, 19(1): 37-39. Guo H H. The focus of efficient agricultural sustainable development and key technologies in bohai low plain[J]. Reserch of Agricultural Modernization, 1998, 19(1): 37-39.

[8] 王政权. 地统计学及在生态学中的应用[M]. 北京： 科学出版社, 1999. Wang Z Q. Geostatistics and Its Application in Ecology[M]. Beijing: Science Press Co. Ltd. 1999.

[9] 姚荣江, 杨劲松, 刘广明, 等. 黄河三角洲地区典型地块土壤盐分空间变异特征研究[J]. 农业工程学报, 2006, 22(6): 61-66. Yao R J, Yang J S, Liu G M, et al. Spatial variability of soil salinity in characteristic field of the Yellow River Delta[J]. Transactions of the CSAE, 2006, 22(6): 61-66.

[10] 刘文全, 于洪军, 徐兴永. 莱州湾南岸土壤剖面盐分离子分异规律研究[J]. 土壤学报, 2014, 51(6): 1213-1222. Liu W Q, Yu H J, Xu X Y. Result of variation of saltions in soil profiles in south coastal area of LaiZhou Bay[J]. Acta Pedologica Sinica, 2014, 51 (6): 1213-1222.

[11] Douaik A, Meirvenne M V, Tóth T, et al. Space-time mapping of soil salinity using probabilistic bayesian maximum entropy[J]. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 2004, 18(4): 219-227.

[12] 张展羽, 詹红丽, 郭相平. 滨海平原农田土壤含盐量空间变异分析[J]. 河海大学学报(自然科学版), 2002, 30(4): 61-65. Zhang Z Y, Zhan H L, Guo X P. Spatial variability analysis of soil salinity for Binhai Plain[J]. Journal of Ho Hai University (Natural Science), 2002, 30(4): 61-65.

[13] 王红, 宫鹏, 刘高焕. 黄河三角洲多尺度土壤盐分的空间分异[J]. 地理研究, 2006, 25(4): 649-658. Wang H, Gong P, Liu G H. Multi- scale spatial variations in soil salt in the Yellow River Delta[J]. Scientia Geographica Sinica, 2006, 25(4): 649-658.

[14] 杨劲松, 姚荣江. 黄河三角洲地区土壤水盐空间变异特征研究[J]. 地理科学, 2007, 27(3): 348-353. Yang J S, Yao R J. Spatial variability of soil water and salt characteristics in theYellow River Delta[J]. Scientia Geographica Sinica, 2007, 27(3): 348-353.

[15] 吴向东, 陈小兵, 吕真真, 等. 黄河三角洲农田灌溉前后土壤盐分时空变异特征研究[J]. 干旱地区农业研究, 2013, 31(3): 194-199. Wu X D, Chen X B, Lv Z Z, et al. Spatial-temporal variability of soil salt content before and after irrigation in the Yellow River Delta[J]. Agricultural Research in the Arid Areas, 2013, 31(3): 194-199.

[16] 付腾飞. 滨海典型地区土壤盐渍化时空变异及监测系统研究应用[D]. 北京： 中国科学院大学, 2015. Fu T F. The Temporal and Spatial Variation of Soil Salinization in Typical Coastal Area and Application Research of the Monitoring System[D]. Beijing： Institute of Oceanology, Chinese Academy of Sciences, 2015.

Abstract: As the granary of the bohai sea, the costal low plain around Bohai is of low altitude, high groundwater level, groundwater salinity, which lead to the soil salinization and the soil salinity varied much. The GIS and statistical method were adopted to analyze the temporal and space variation characteristics of soil salinity in the Yellow River delta, the distribution space of soil salt content is also mapped. The results showed that the soil type of Yellow River delta is mainly chlorine saline soil type, the salinization degree is increasing from 2002 to 2011 and is still in salt deposition stage at present, and seasonal variation is that the soil salinity is higher in autumn than in spring,as well as the soil salinity variation is larger in autumn due to the tillage. Soil salinization in horizon change is that salt accumulation in top soil. The spatial distribution maps of soil salinity interpolated by Kriging method indicated that the salt distribution has close relationship with terrain, from the flood heights to the slopes, and other large-scale depression, the direction of the salt content gradually increase. The results is important guiding role for the development and utilization of the coastal water and soil resources.

Key words: saline soil; spatio-temporal variation; Yellow River Delta; geostatistical analyst

责任编辑 徐 环

Study on Spatio-Temporal Variability of Saline Soil Salinity in the Yellow River Delta

FU Teng-Fei1,2, ZHANG Ying1,2, GAO Jin-Wei3, CHEN Guang-Quan1,2, LIU Wen-Quan1,2, SU Qiao1,2

( 1.Key Laboratory of Marine Sedimentology and Environmental Geology, First Institute of Oceanography, SOA, Qingdao 266061, China； 2. Laboratory for Marine Geology, Qingdao National Laboratory for Marine Science and Technology, Qingdao 266061, China; 3. Laboratory of Marine Geophysics and Deep-Sea Georesource, Institute of Deep-sea Science and Engineering, Chinese Academy of Sciences, Sanya 572000，China)

X37

A

1672-5174(2017)10-050-11

10.16441/j.cnki.hdxb.20160476

付腾飞， 张颖， 高金尉， 等. 黄河三角洲土壤盐分时空变异特征研究[J].中国海洋大学学报(自然科学版), 2017, 47(10): 50-60.

FU Teng-Fei, ZHANG Ying, GAO Jin-Wei，et al. Study on spatio-temporal variability of saline soil salinity in the Yellow River delta[J].Periodical of Ocean University of China, 2017, 47(10): 50-60.

山东省海洋生态环境与防灾减灾重点实验室2016年度开放基金项目(201609); 国家重点研发计划项目(2016YFC04028000)资助 Supported by the 2016 Open Fund of Shandong Provincial Key Laboratory of Marine Ecology and Environment & Disaster Prevention and Mitigation (201609); National Key Research Project (2016YFC04028000)

2017-06-06；

2017-07-17

付腾飞(1985-)，男，工程师，主要研究方向为滨海盐渍土水盐运移监测预警。E-mail：futengfei@fio.org.cn

❋❋ 通讯作者：E-mail：chenguangquan@fio.org.cn