新疆克里雅绿洲土壤盐分、pH和盐基离子空间异质性分析①

阿斯古丽·木萨，阿不都拉·阿不力孜，瓦哈甫·哈力克*，依力亚斯江·努尔麦麦提，卢龙辉，普拉提·莫合塔尔

(1 新疆大学旅游学院，乌鲁木齐 830049； 2 新疆大学绿洲生态教育部重点实验室，乌鲁木齐 830046；3 新疆大学资源与环境科学学院，乌鲁木齐 830046)

新疆克里雅绿洲土壤盐分、pH和盐基离子空间异质性分析①

阿斯古丽·木萨1,2，阿不都拉·阿不力孜1,2，瓦哈甫·哈力克1,2*，依力亚斯江·努尔麦麦提2,3，卢龙辉2,3，普拉提·莫合塔尔1,2

(1 新疆大学旅游学院，乌鲁木齐 830049； 2 新疆大学绿洲生态教育部重点实验室，乌鲁木齐 830046；3 新疆大学资源与环境科学学院，乌鲁木齐 830046)

以克里雅绿洲盐渍化土壤为研究对象，以野外调查与实地数据为基础，采用空间自相关分析与径向基函数插值法，定量分析了克里雅绿洲土壤的含盐量、pH及盐基离子的空间异质特征。结果表明：绿洲盐渍土表聚性强、呈碱性，土壤含盐量从南至北呈现逐渐增大趋势。土壤含盐量、Na+、Ca2+、K+、Mg2+、Cl-、SO2-4均属于强空间变异，HCO-3属于中等强度的空间变异，而pH属极弱变异。土壤盐分含量、pH和盐基离子的Moran’s I指数均通过了显著性检验，研究区土壤含盐量、pH与盐基离子在空间上呈现低聚集性。Pearson相关性分析结果显示，土壤盐分含量与Na+、K+、Cl-和SO2-4含量具有强正相关性(P＜0.01)，与Ca2+和Mg2+含量中等程度正相关(P＜0.05)；土壤pH与土壤含盐量及盐基离子含量极弱相关。该研究结果可为绿洲水资源合理开发与农业可持续发展提供科学依据，同时可作为盐渍土改良和沙漠化防治等环保工作的决策支撑。

土壤盐分；盐基离子；空间异质性；克里雅绿洲

土壤盐渍化是表层土壤易溶盐含量过高而造成绝大多数植物难以生长，土地资源贫瘠退化的现象[1]。根据成因类型，盐渍化可分为原生盐渍化和次生盐渍化两种类型。当前，盐渍化与次生盐渍化已成为全球性问题之一，尤其在干旱半干旱地区极为显著。土壤盐渍化不仅制约着干旱区农业生产及可持续发展，还对区域生态安全构成潜在风险[2]。联合国粮农组织的资料表明，全世界盐渍化土地的总面积约达9.5×108hm2，占地球陆地面积的7.26%，其中，我国盐渍土面积为1.0×108hm2，约占世界盐渍土面积的1/10[3]。西部6省区中，盐渍土占全国盐渍土面积的69.03%，其中新疆盐渍土积最大[4]，达到1 336.1×104hm2，包括次生盐渍化耕地126.4×104hm2[5]，因此，新疆克里雅绿洲土壤质量的研究具有重要的科学意义[6]。

土壤次生盐渍化对当前社会经济和生态环境结构均造成不同程度的影响。尤其在西北绿洲农业区，由于特殊的地理条件和不合理的水土资源利用方式，使土壤盐渍化加剧，农作物产量骤降，不仅影响农业生态系统稳定性，还对国家粮食安全构成严重威胁[1-2,6-7]。通常土壤盐渍化程度取决于其区域土壤成分、气候、水文地质等条件及人为因素等因子的影响程度[8]。近30 a来土壤养分含量的变化，可能主要归因于耕作制度、长期施肥等引起土壤肥力和酸碱度的变化[9]。土壤pH是评价土壤盐碱化程度的一个重要指标，对土壤的氧化还原、沉淀溶解、吸附、解吸和配合反应起到支配作用[10]。定量分析区域土壤中盐分含量、pH与盐基离子含量的空间异质性及其相互关系可为土壤盐渍化防治与土地资源管理提供决策依据[11]。

目前已有诸多研究分析和探讨区域土壤盐分含量、地下水埋深、电导率、pH间的关系，所用研究方法主要有遥感(RS)、地理系信息系统(GIS)和地统计学相结合的方法、线性回归法、多重回归法和灰色关联分析法[12-18]等。管孝艳等[12]运用统计学、地统计学和GIS 相结合的方法，分析了河套灌区土壤电导率的空间变异特征及地下水埋深对土壤盐分分布的影响，并得出该区域土壤盐分的空间分异特征。麦麦提吐尔逊·艾则孜等[18]运用灰色关联分析法，对伊犁河流域土壤盐分含量与地下水埋深、矿化度、电导率、pH和主要离子进行了关联分析。邓宝山等[14]运用统计学和地统计学方法对克里雅绿洲土壤盐分和地下水埋深的时空分异特征进行了探讨。Abliz等[15]采用地统计学方法和地理加权回归方法，定量分析了克里雅绿洲土壤含盐量、地下水埋深、电导率与土地利用/覆被的空间相关关系。胡佳楠等[16]对于田绿洲盐渍土电导率、含盐量、pH和含水量的空间异质性进行了定量分析。赛迪古丽·哈西木[19]等借助统计软件，运用统计特征值等方法对于田绿洲土壤盐分分异特征进行了分析研究。古丽格娜·哈力木拉提等[20]运用相关统计软件对克里雅河流域不同时期土壤含量盐及pH进行了相关性分析。上述研究运用多种研究方法，从不同角度分析了土壤盐分的异质性及其与众多因子的相关关系，然而有关土壤盐分、pH及盐基离子空间聚集特征的研究尚有欠缺。

本文以新疆克里雅绿洲为研究区，结合2014年对研究区土壤样品的实测分析，采用径向基函数插值法、Moran’s I空间自相关分析法和Pearson相关分析法，定量分析探讨研究区土壤盐分含量、pH及盐基离子含量空间变异与聚集特征及各因子间相关性。

1 研究区概况与研究方法

1.1 研究区概况

克里雅绿洲位于中国西北部塔克拉玛干沙漠南缘，昆仑山北麓，是典型的干旱区绿洲(图1)。它隶属新疆维吾尔自治区和田地区，是我国最贫困的地区之一。该区自然条件恶劣，人均耕地面积少，农业生产力水平低，农业可利用水资源贫乏。研究区地理位置36°47′ ～ 37°11′ N，81°08′ ～ 81°42′ E，总面积为2.1×103km2，南高北低，最高海拔1 495 m，最低海拔1 325 m，具有暖温带大陆性干旱气候，热量与光照丰富，多年平均气温12.4 ˚C，≥10 ˚C积温4 340 ˚C，年总辐射量达6.12 × 105J/cm2，年日照时数长达2 730 h，多年平均降水量44.7 mm，而多年平均蒸发量2 498 mm，其蒸降比为54∶1，无霜期为200 d。研究区天然植被分布有芦苇(Phragmites communis)、柽柳(Tamarix spp.)、胡杨(Populus euphratica)、骆驼刺(Alhagi sparisifolia)等。克里雅河源于昆仑山上冰雪融水和降水，流经克里雅绿洲消失在塔克拉玛干沙漠腹地，总长约为700 km。县城灌区面积为448 km2，其农业引水量为6.38 × 108m3/a，其中地下水引水量为5.04 ×106m3/a[21]。平坦的地形，使地下水流速减缓，埋深变浅。因潜水大面积溢出，使得该区域形成了沼泽、湿地和片状盐渍化土壤。在农灌区范围内，地下水埋深的年内变化幅度为 0.25 ～ 1.4 m。因高温干燥的气候，地下水蒸发量大，导致潜水含盐量增高，矿化度约为 3 ～ 10 g/L，随之水质变差。绿洲土壤主要为草甸土和棕漠土，种植业、林果业和畜牧养殖业等多种土地利用/覆被类型集中分布在人口密集、土壤条件较好、地势平坦的冲洪积绿洲平原。

1.2 研究方法

1.2.1 土壤样本采集及处理 根据克里雅绿洲景观空间分布特征、土壤盐渍化程度空间差异性、土地覆盖与土地利用类型等特征，于2014年7月中旬在绿洲内部与绿洲-荒漠交错带内选择95个典型点位进行土壤样本采集(图1)，其中耕地采样点45个，交错带采样点50个，采样点间隔为1.5 ～ 5 km不等，并在各点位取0 ～ 20 cm深度的表层土样，装袋带回实验室。采用土壤学分析方法对土样进行土壤性质(Ca2+、Mg2+、SO2-4、HCO-3、Cl-、Na+、K+、pH及含盐量)的测定。依据土壤盐渍化程度分级标准，参照新疆水利厅制定的《新疆县级盐碱地改良利用规划工作大纲》，将自然风干的土样碾碎过筛(2 mm)，取50 g土样与250 ml 蒸馏水混合，经浸泡和振动使土壤盐分充分溶解再进行土壤盐分及组分和pH等的测定[22]。其中，含盐量利用Orion 115A+仪器测定；pH(水土比2.5∶1)采用LP115pH-meter酸度计法测定；HCO-3采用双指示剂中和法测定；Cl-采用AgNO3滴定法测定；SO2-4采用EDTA间接滴定法测定；Ca2+和Mg2+采用EDTA络合滴定法测定；Na+和K+采用差减法求得。

1.2.2 空间自相关性分析法 空间自相关分析是检测确定某一环境变量在空间上是否相关及其相关程度大小的一种统计方法，通常用空间自相关系数来刻画地理变量空间上的依赖关系[23]，即空间自相关系数常用来衡量物理或生态学变量的空间分布特征及其对领域的影响程度。空间自相关分析在地理统计学科中应用的较多并已有多种指数，其中最主要的两种指数是Moran’s I和Geary’s c。Moran’s I分为全域型和区域型两种，本文将选用全域性Moran’s I指数来度量研究区土壤含盐量、pH和盐基离子的空间分布特征并进行全局性空间自相关检验。

1.2.3 径向基函数插值法 径向基函数法(radial basis function，RBF)是一种确定性插值方法，是以平滑度为基础，由已知采样点来创建表面，并把比样点高或低的未知点的值预测出来的方法。它是人工神经网络方法中的一种，其方法是待测点与样本点之间的欧氏距离作为自变量的函数，以径向函数为基函数，通过线性叠加构造出近似模型。常用的5种基函数为反转多重二次曲面、多重二次曲面、张力样条、完全规则样条和薄板样条[25]。

图1 克里雅绿洲土壤采样点分布与土壤盐分、pH和盐基离子的空间分布Fig.1 Distribution of soil sampling sites, soil salt, pH, and base cations in Keriya Oasis

其逼近函数数学表达式为：

式中：φ(t), t≥0是一个不确定的实值函数，即上述5种径向基函数之一，表示欧氏距离，αi是待定系数，点xi是径向基函数逼近的节点。

2 结果与分析

2.1 土壤盐分、pH与盐基离子的描述性统计分析

土壤样品的理化分析结果(表1)表明，研究区土壤含盐量平均值为9.24 g/kg，最大值为59.90 g/kg，最小值是0。通常土壤总盐量是土壤溶液中各盐基离子之和，用以表示土壤盐渍化水平的高低[22]。根据我国盐渍化土壤分类标准[26]，研究区土壤盐分属于重度盐渍化土壤。

研究区土壤盐基离子各阴离子在表层土壤中的平均含量从大到小依次为 Cl-＞ HCO-3＞ SO2-4，各阳离子平均含量从大到小依次为 Na+＞ Ca2+＞ Mg2+＞K+。其中，盐基离子组成阴离子以Cl-为主，阳离子以Na+为主，因此，研究区盐分类型主要为氯化盐。从变异系数大小来看，土壤盐基离子空间变异性较显著。Na+与Cl-的变化幅度远大于其他因子，pH的变化幅度最小。变异系数(CV)反映随机变量的离散程度，一般认为CV≤0.1为弱变异性；0.1＜CV＜1为中等变异性；CV≥1为强变异性[24]。土壤盐基离子中阳离子变异系数范围为1.04 ～ 1.53；阴离子含量变异系数范围为0.27 ～ 1.52。土壤盐基离子中Na+变异系数最大为1.53，HCO-3变异系数最小为0.27，Na+、K+、Ca2+、Mg2+、Cl-、SO2-4均具有强变异性，而pH变异系数极小，变异性非常弱。

表1 土壤盐分、pH与盐基离子的描述性统计分析Table 1 Descriptive statistics of soil salt, pH and base cations

2.2 土壤盐分、pH与盐基离子的空间分布格局

利用土壤盐分、pH与盐基离子含量的数据，采用径向基函数插值法对其进行插值并探讨各因子的空间分布特征。

2.2.1 土壤盐分、pH与盐基离子的径向基函数分析 本研究每次随机抽取90个样点数据来建立各个离子的空间分布预测模型，剩余5个样点来验证模型预测结果与实测值的误差，这样重复10次，即k=10。每次建模和验证的数据均随机抽取，可保证验证过程的客观性。整个验证过程由ArcGIS10.0完成。在最终插值方法选择时，选取预测值和实测值之间预测误差均值(ME)最接近于0且均方根预测误差(RMSE)最小的插值方法。本研究主要以土壤盐分、pH与盐基离子为对象比较交叉验证结果(表2)。由表2可见，径向基函数交叉验证法的ME和RMSE均大体上符合插值方法选择标准，其中K+、Cl-其RMSE略微偏高。最优理论变异函数模型及最适空间插值方法保证了空间模拟过程的准确性，因而最终的研究区土壤盐分、pH与盐基离子空间变异特征分析结果与区域实际将更吻合。

表2 土壤盐分、pH与盐基离子的径向基交叉验证结果Table 2 Results of radial basis cross-validation of soil salt, pH and base cations

2.2.2 土壤盐分、pH与盐基离子的空间分布 研究区土壤盐分含量从南至北方向呈逐步增大趋势(图1)。土壤含盐量在不同的土地利用方式下均呈现明显的表层富集现象。即使在同一种土地利用方式下，不同深度的土壤含盐量随土层深度的变化而变化，其中荒漠灌溉和盐碱草地对盐分的富集能力明显高于耕地和林业用地。研究区土壤盐分含量的空间分布除主要受地形(南高北低)因子的影响外，耕地与河流区位在一定程度上影响表层盐分聚集。农业耕地及周围区域，因农业灌溉和农业开荒等农耕措施导致周围地下水埋深及其含盐量增加，但其表层土壤盐分含量极低，且存在极轻度盐渍化现象。在英巴格乡、希吾勒乡和拉依苏良种场耕地区域存在轻度到中度土壤盐渍化现象，而在喀尔克乡耕作的部分地带出现重度盐渍化现象。研究区重度盐渍化和盐土分布中心主要集中在耕地北部的交错带以及沙漠地带，即喀尔克乡西南部交错带，希吾勒乡以东的交错带及荒漠区。除此之外，由于克里雅河流上游区域具有土壤盐分输送至下游的搬运作用，而盐分却聚集在下游表层土壤。克里雅河上游到下游，其河流周围土壤含盐量依次逐步增大。在南高北低的地形和农业灌溉排水及河流运送作用下，土壤盐分随地表水、土壤水和地下水通往绿洲南部的绿洲-荒漠交错带和荒漠带流动，并在强烈蒸散发作用下易出现表层土壤积盐现象，使得表层土壤盐分含量逐年增加，土壤盐渍化程度加大。

随着土层深度的增加，不同土地利用方式下的土壤pH差异越显著，且在耕地和林地利用方式下pH有增加趋势，而在荒漠灌丛和盐碱草地下pH略有下降。研究区表层土壤pH呈碱性(图1)，其中弱碱性(7.7 ～8.3)土壤主要分布在绿洲内部的耕地区域，即于田县、木尕拉镇等6个乡镇等，在该区域，因土壤特性，其土地利用类型主要是农业、畜牧养殖业。在英巴格乡、希吾勒乡等5个乡镇耕作地带土壤酸碱度呈中度碱性(8.4 ～ 8.9)。喀尔克乡灌溉渠南部东西两侧土壤呈较强碱性(9.0 ～ 10.0)，其北部交错带区域土壤呈弱碱性且随着北部荒漠方向其碱性逐步增强，盐碱化、土地退化愈加严重，研究区农田南部区域土壤呈弱碱性。

K+和Na+含量空间分布趋势基本一致(图1)。在于田县、木尕拉镇等6乡镇耕地区域K+与Na+含量均较低，在斯也克乡和希吾勒乡以北的交错带及荒漠区二者含量较高且均匀分布。从克里雅河的流向来看，从上游到下游两者含量依次增大。从二者空间分布看出，其最大的差异出现在喀尔克乡西部、西南部和拉依苏良种场以西区域，即K+含量较大，而Na+含量较小。

Cl-含量从东南往西北方逐步增大(图1)，Cl-含量最大值集中区域分布在斯也克乡以北和希吾勒乡以北的区域；从克里雅河上游到下游，Cl-含量逐步增大，但研究区大部分灌溉区土壤Cl-含量较低。HCO-3含量空间分布较杂乱，其最小值聚集区在东南和西南郊区域，高含量集中区分布在希吾勒乡及英巴格乡南区域。SO2-4含量从东南往西北方向逐步增大，其中，SO2-4含量最大值集中区分布在斯也克乡以北和喀尔克乡以西区域；从克里雅河上游到下游其含量逐步增大，研究区内大部分灌溉区土壤SO2-4含量均较低。

2.3 土壤盐分、pH与盐基离子的空间聚集特征

空间自相关分析是不同变量在同一个分布区内的观测数据之间潜在的相互依赖性。土壤含盐量、pH与盐基离子Moran’s I空间自相关性分析及显著性检验结果(表3)表明，土壤含盐量、pH与盐基离子的Moran’s I指数值分别为0.124、0.118、0.190、0.196、0.087、0.135、0.192、0.339和0.115，且均通过了显著性检验，说明研究区土壤含盐量、pH与各盐基离子在空间上呈现较低的空间聚集性。

表3 土壤盐分含量、pH与盐基离子的莫兰指数与显著性检验结果Table 3 Moran’s Indexes and significance test results of soil salt content, pH and base cations

土壤盐分含量、pH与各盐基离子在不同距离尺度下的Moran’s I空间自相关性界线各不相同(图2)。其中，含盐量空间自相关性随着距离的增加而急剧减弱，其分界在距离12.43 ～ 14.05 km，其增加趋势趋于平缓并呈现一定的规律。pH的空间自相关性在距离该变量的38.35 ～ 39.25 km，其自相关性的趋势随着距离的增加而逐步减弱。K+的自相关性分界出现在距离13.62 ～ 14.43 km，其自相关性的趋势随着距离的增加而急剧减弱。Ca2+的自相关性分界在距离31.35 ～ 32.12 km，其自相关性的趋势随着距离的增加而急剧减弱。Na+自相关性界限出现在距离21.58～ 22.01 km，其自相关性的趋势随着距离的增加趋于平缓。Mg2+空间自相关性分界出现在距离39.56 ～40.43 km。Cl-的自相关性分界在距离29.63 ～ 30.01 km，其自相关性的趋势随着距离的增加而减弱。SO2-4的空间自相关性界限出现于距离13.87 ～ 14.23 km，其自相关性的趋势随着距离的增加而急剧减弱。HCO-3的空间自相关性分界在距离9.86 ～ 10.42 km，其自相关性的趋势随着距离的增加而急剧减弱。

图2 Moran’s I 系数随距离的变化Fig. 2 Variation of Moran’s I coefficient with distance

土壤盐分含量、pH与盐基离子的Pearson相关性分析结果(表4)表明，土壤盐分含量与Na+、K+、Cl-和SO2-4含量具有强正相关性(P＜0.01)，与 Ca2+和Mg2+中等程度正相关(P＜0.05)。土壤 pH 与其他因子呈极弱相关。土壤盐基离子含量中，Na+与 K+和Cl-间存在极强正相关性(P＜0.01)；K+与 Cl-间存在极强正相关性(P＜0.01)，与Mg2+和SO2-4含量具有中等正相关性(P＜0.01)，与Ca2+含量中等程度正相关(P＜0.05)；SO2-4与Mg2+具有极强正相关性(P＜0.01)，与Ca2+强正相关(P＜0.01)，与Cl-存在中等程度正相关性(P＜0.01)；Mg2+与Ca2+存在极强正相关性(P＜0.01)，与Cl-存在中等强度正相关性(P＜0.05)；Ca2+与Cl-存在中等强度正相关性(P＜0.05)。

表4 土壤盐分含量、pH与盐基离子的Pearson相关性分析Table 4 Pearson correlation analysis of soil salt, pH and base cations

3 结论

1) 克里雅绿洲表层土壤中各盐基阴离子平均含量从大到小依次为 Cl-＞ HCO-3＞ SO2-4，各盐基阳离子平均含量从大到小依次为 Na+＞ Ca2+＞ Mg2+＞ K+。盐基阴离子组成以Cl-为主，盐基阳离子组成以Na+为主，因此，研究区盐分类型主要为氯化盐。

2) 研究区土壤盐分含量从南至北呈逐步增大趋势。土壤含盐量空间分布除受地形因子影响外，耕地面积和河流分布等在一定程度上影响土地利用类型，土壤盐分呈现不等程度的聚集现象。受地形、土地类型影响，重度盐渍化土壤和盐土集中分布在耕地北部交错带和荒漠区。

3) 研究区土壤含盐量、pH与盐基离子的Moran’s I指数值分别为0.124、0.118、0.190、0.196、0.087、0.135、0.192、0.339和0.115，且均通过了显著性检验，说明研究区土壤含盐量、pH与各盐基离子在空间上呈现较低的空间聚集性。

4) Pearson相关分析表明，土壤盐分含量与 Na+、K+、Cl-和 SO2-4含量具有强正相关性(P＜0.01)，说明盐渍化土壤主要为氯化盐和硫酸盐积聚。

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Spatial Heterogeneity of Soil Salinity, pH and Base Cations in Keriya Oasis of Xinjiang

Asigul MUSA1,2, Abdulla ABLIZ1,2, Wahap HALIK1,2*, Ilyas NURMEMET2,3,LU Longhui2,3, Polat MUHTAR1,2
(1 College of Tourism, Xinjiang University, Urumqi 830049, China; 2 Key Laboratory of Oasis Ecology, Ministry of Education, Xinjiang University, Urumqi 830046, China; 3 College of Resources and Environmental Sciences,Xinjiang University, Urumqi 830046, China)

In this paper, the spatial distribution characteristics of soil salinity, pH value and soluble salt ions in the Keriya Oasis were analyzed using spatial autocorrelation and radial basis function interpolation method. The results showed that saline soil had a strong surface aggregation and alkalinity, and soil salt content increased gradually from south to north. The variation coefficients of soil salinity, Mg2+, Na+, Ca2+, K+, Cl-and SO2-4showed high variance, HCO-3showed medium variance, and pH showed low variance. The Moran’s I for soil salinity, pH and base cations were lower than 0.4, indicating these variables were low spatially clustered and autocorrelated. Strong positive correlations were observed between soil salinity and Na+, K+, Cl-, SO2-4(P＜0.01), indicating that saline soils are mainly composed of chlorate and sulphate. There was moderate positive correlation between soil salinity and Ca2+and Mg2+contents (P＜0.05). Soil pH had very weak correlations with soil salinity and soluble ions.The above results provide scientific basis for the rational exploitation of water resources and the sustainable development of oasis agriculture, and are helpful to the decision support for the improvement of saline soils and the prevention and control of desertification.

Soil salinity; Base cations; Spatial heterogeneity; Keriya Oasis

K90

A

10.13758/j.cnki.tr.2017.05.023

国家自然科学基金重点基金联合项目(41561089，41461111，U1138303)资助。

* 通讯作者(hwahap@xju.edu.cn)

阿斯古丽·木萨(1990—)，女，新疆且末人，硕士研究生，主要从事自然地理学和旅游可持续发展相关研究。E-mail：asigulmusa@126.com