聊城市位山灌区耕层土壤磁化率和有机碳的空间变异分析

赵 璐， 刘子亭，陈 琳， 陈 亮， 陶宝先， 张保华， 汤庆新， 曹建荣

(1.聊城大学环境与规划学院，山东聊城 252000； 2.河南大学环境与规划学院，河南开封 475004)

土壤作为农业生产的重要资源，其质量与变化须要深入探究。土壤在成土过程中受到母质、气候、人类活动等因素的综合影响[1]，具有高度空间异质性[2]。磁化率和有机碳含量是表征土壤理化特征的重要指标。土壤磁化率受成土母质、气候、地形、人类活动等因素的综合影响[3]，其空间分布特征和变异规律是分析和合理利用土壤资源的基础资料。土壤磁化率空间分布特征可指示土壤发育过程、成土作用强度和土壤环境现状[4-9]，已经成为区域土壤与环境变化研究的重要手段。近年来农田土壤磁化率的研究主要集中于陕西、山西、辽宁、云南、广东等地区[10-15]。引水灌溉是干旱、半干旱区农业生产的重要措施，然而关于引水灌溉地区农田土壤磁化率及有机碳含量空间分布特征的研究尚不多见。本研究选择黄河下游最大的引黄灌区和重要的粮食生产基地——山东省聊城市位山引黄灌区为研究区，运用地统计学方法分析该区农田土壤磁化率和有机碳含量的空间分布特征，旨在为土壤资源可持续利用提供基础数据与理论依据。

1 研究区概况

聊城市位于山东省西部，地理坐标为35°47′～37°02′N、115°16′～116°32′E(图1)。该区属黄泛冲积平原，地势平坦开阔，具有高地、缓平坡地、洼地相间的微地貌格局[16]，土壤以沙土、壤土、黏土为主。境内主要河流有黄河、马颊河、徒骇河、京杭运河、小运河等。该区气候属半干旱大陆性季风气候，降水时空分布不均，旱涝灾害频发。该区主要农作物有小麦、玉米和棉花，主要引黄河水灌溉。区内建有位山、陶城铺、郭口、彭楼4个引黄灌溉水利工程，覆盖全市域耕地。其中，位山引黄灌区始建于1958年，1962年停灌，1970年复灌，设计引水流量为240 m3/s，设计灌溉面积为3.6×105hm2，占聊城市总耕地面积的65%，控制8个市(县、区)的大部分耕地，是黄河下游最大的引黄灌区，是我国第五大黄灌区。

2 材料与方法

2.1 样品采集与指标测定

综合考虑聊城市位山引黄灌区典型土壤类型的分布、农田土壤利用方式等因素，选择引黄灌溉时间长、地块面积大、农作物种植时间久的农田为采样区，于2016年选择60个农田土壤样点制作土壤剖面(图1)，以5 cm为间隔对剖面上部0～20 cm耕作层自上而下采集样品。用手持全球定位系统(global position system，简称GPS)定位仪记录采样点的地理坐标。将采集的样品在实验室内自然风干，剔除碎石、植物根系等杂质后研碎，分样装袋进行磁化率和有机碳指标测定。

样品磁化率的测定使用英国Bartington MS-2型双频磁化率仪进行。首先称取10.00 g待测样品用保鲜膜包紧，装入10 mL圆柱形聚乙烯样品盒中，然后分别在0.47、4.70 kHz频率下测定样品的低频磁化率(χlf)和高频磁化率(χhf)。每个样品重复测量3次，取平均值。频率磁化率(χfd)的计算方法见公式(1)。

(1)

样品有机碳(SOC)含量采用重铬酸钾外加热法进行测定。首先称取0.2～0.5 g待测样品置于锥形瓶中，加入5 mL重铬酸钾溶液，再加入5 mL浓硫酸并轻轻摇匀，置于200 ℃电热板上加热，用蒸馏水定容，用硫酸亚铁溶液滴定。记录每个样品的质量(m)、滴定消耗的硫酸亚铁溶液体积(V)以及空白对照试验消耗的硫酸亚铁溶液体积(V0)。同时进行空白对照试验。SOC含量的计算见公式(2)。

(2)

2.2 数据处理与地统计学分析

采用SPSS 20.0软件对全部样品数据进行统计学分析。采用柯尔莫诺夫-斯米尔诺夫(Kolmogorov-Smirnov，简称 K-S)法进行数据正态分布性检验。利用ArcGIS 10.2软件中的地统计分析模块进行半变异函数模型拟合和Kriging空间插值，得到土壤各变量含量的空间分布。

地统计学以区域化变量理论为基础，以变异函数为主要工具，揭示土壤特性的空间分布特征及其变化规律[17]。变异函数γ(h)是地统计分析的核心，其计算公式为

(3)

式中：N(h)为样本对数；Z(x)是系统某属性在空间位置x处的区域化随机变量，并满足二阶平稳假设；h为2个样本点空间分隔距离；Z(xi)和Z(xi﹢h)分别是区域化变量Z(x)在空间位置xi和xi﹢h处的实测值，其中i=1，2，…，N(h)[18]。

变异函数能够同时描述区域化变量的随机性和结构性，包括3个重要的参数，即块金值(C0)、基台值(C0+C)、变程(a)。块金值表示由试验误差和小于最小取样尺度引起的随机变异，较大的块金值表明较小尺度上的某些过程不容忽视。基台值是系统或系统属性中最大的变异，包括结构性变异和随机性变异，是系统内总的变异，基台值越高，表示系统总的空间异质性越高。变程表示要素的空间自相关范围，其变化可反映出引起要素变异主要过程的变化[19]。

3 结果与分析

3.1 农田土壤磁化率和SOC含量特征

样品测定结果显示，聊城市位山引黄灌区农田土壤χlf的值范围为48.34×10-8～78.88×10-8m3/kg，均值为66.04×10-8m3/kg；χhf的值范围为43.25×10-8～74.08×10-8m3/kg，均值为61.53×10-8m3/kg；χfd的变化范围为1.20%～10.75%，均值为6.85%；SOC含量范围为4.17～13.69 g/kg，均值为8.68 g/kg(表1)。

从偏度、峰度、K-S值综合判断，研究区土壤χlf、χhf、SOC含量均服从正态分布。χfd经对数转换后，χfd服从正态分布。从变异系数看，χlf、χhf的变异系数为10.18%、10.49%，参考相关研究结果[20]，属于弱变异强度；χfd、SOC的变异系数为 25.50%、25.68%，属于中等变异强度。

3.2 农田土壤磁化率和有机碳的空间结构特征

采用ArcGIS 10.2软件中的地统计分析模块进行土壤各变量的半变异函数模型拟合，充分考虑各变量的各向异性和趋势性，根据标准平均值(ME)最接近于0、标准均方根预测误差(RMSS)最接近于1、平均标准误差(ASE)与均方根预测误差(RMS)最接近这3个主要评判标准，经过模拟最终选取最优拟合函数模型(表2)。

从拟合结果来看，χlf、χhf符合球面函数模型，χfd符合指数函数模型，SOC符合三角函数模型。从变程看，χlf、χhf、SOC分别在13.34～18.02 km、13.34～18.19 km、12.38～16.54 km、13.99～17.92 km范围内存在空间相关性。土壤χfd的自相关尺度最大，说明其在较大范围内具有相关关系，反映出结构性因素对其影响较大。

表1 位山引黄灌区农田土壤磁化率和有机碳的描述性统计

注：①单位为10-8m3/kg；②单位为%；③单位为g/kg。

表2 位山引黄灌区农田土壤磁化率和SOC半变异函数模型参数及检验指标

除χlf、χhf、SOC外，χfd的块金值(C0)为0.001 3，说明由试验误差和小于试验取样尺度引起的土壤性质的变异较小；各变量的基台值(C0+C)均为正值，说明存在由采样误差、短距离的变异、随机性和结构性变异引起的各种正基底效应。由于块金值(C0)、基台值(C0+C)不能用于比较不同变量间的随机变异，而块金系数[C0/(C0+C)]可以反映块金值占总空间异质性变异的大小，即由随机性因素所引起的异质性占总空间异质性的大小。比值较高，说明由随机性因素引起的空间变异程度较大，比值较低，说明由空间自相关部分引起的空间变异程度较大。按照区域化变量空间相关性程度的分级标准[21]，土壤χlf、χhf、χfd的块金系数分别为70.57%、68.62%、29.55%，均在25%～75%之间，说明研究区农田土壤的磁化率含量具有中等空间相关程度；土壤SOC的块金系数为87.56%，大于75%，说明研究区农田土壤SOC含量的空间相关性很弱。参考相关研究成果表明，研究区农田土壤χfd的块金系数为 29.55%，小于50%，说明由结构性因素(土壤母质、气候、地形等)引起的空间变异程度大于由随机性因素(灌溉、施肥、耕种和土壤改良等)产生的空间变异[22]；本研究土壤χlf、χhf和SOC的块金系数均大于50%，说明由随机性因素引起的空间变异程度大于由结构性因素产生的空间变异。

3.3 农田土壤磁化率和SOC的空间分布特征

运用半变异函数模型结果在ArcGIS 10.2软件中进行Kriging空间插值，得到研究区农田土壤磁化率和SOC的空间分布(图2)。土壤χlf、χhf的空间分布规律相似，研究区土壤χlf、χhf值普遍较高，而高唐县北部、临清市西北部土壤χlf、χhf值分布最高，阳谷县东部、东昌府区东南部和东阿县大部等黄河沿岸区域农田土壤χlf、χhf值较低。研究区农田土壤χfd值表现为东北-西南条带状延伸、由北向南逐渐增大的空间分布趋势。研究区农田土壤SOC含量的空间分布呈现出东西高、中部低的空间分布格局。其中，阳谷县东部、东阿县西部、东昌府区大部、冠县东北部和临清市大部引黄灌渠和河流交错密集区土壤SOC含量相对较低，临清市中部、东昌府区北部的小面积区域土壤SOC含量最低。总体而言，土壤χlf、χhf、χfd值、SOC含量的空间分布具有明显差异。

4 结论与讨论

4.1 农田土壤磁化率特征的影响因素

聊城市位山引黄灌区农田土壤χlf、χhf平均值分别为 66.04×10-8、61.53×10-8m3/kg，其空间分布格局具有一定的空间变异性，主要受结构性和随机性因素共同影响。其中，结构性因素主要包括土壤成土母质、土壤类型、气候和地形等因素，随机性因素主要包括灌溉、施肥、种植制度和管理措施等因素。黄河沿岸地区土壤χlf、χhf值明显低于西北大部分地区，主要是由于沿黄河地区黄河泥沙输入较多所致。高唐县北部局部土壤χlf、χhf值较高，可能与该区域化石燃料的大量使用有关。相关研究表明，引黄灌溉会导致土壤磁化率变化[23]，而化石燃料的燃烧会产生大量亚铁磁性矿物[24]，加之研究区土壤耕作历史悠久，近年来聊城市各县区大力发展化工、有色金属加工、机械装备制造以及交通运输业等产业，这些都有可能导致研究区农田土壤磁化率的增强。

研究区农田土壤χfd在较大范围内具有较好的空间相关性。已有研究表明，χfd反映粒径介于超顺磁(<0.03 μm)与单畴(0.03～0.10 μm)阈值范围内的颗粒对磁化率的贡献，能够在一定程度上判断超顺磁颗粒的相对含量[25]。研究区农田土壤的χfd特征表明，引黄灌区农田土壤在成土过程中会形成大量的超顺磁颗粒。土壤χfd的空间自相关性主要与母质、气候、地形等结构性因素有关[26]。在本研究区内，全区属于黄泛冲积平原，母质相同，因而母质不是影响χfd空间分布的主要因素。聊城市境内地势西高东低，表层土壤中超顺磁颗粒可能受地势坡度影响，在空间上呈现随坡度减缓而逐渐积累增加的趋势。

4.2 农田土壤SOC特征的影响因素

位山引黄灌区农田土壤SOC含量为4.17～13.69 g/kg，均值为8.68 g/kg，在空间上表现出东西高、中部低的分布格局，这主要与人类活动等随机性因素相关。已有研究表明，研究区土壤有机质具有东西高、中部低的空间分布特征，且这一空间差异性有加剧趋势[27]，这与本研究中的土壤SOC空间分布格局是一致的。作为重要的粮食主产区，聊城市农业生产过程中长期施肥、燃烧秸秆还田等人为活动影响持久[28-29]，这可能也是东、西部农田土壤SOC含量较高的主要原因。位于研究区中部的阳谷县东部、东阿县西部、东昌府区大部、冠县东北部、临清市大部农田土壤的SOC含量相对较低，这可能与引黄灌渠、河流等带来的大量泥沙有关，泥沙是导致土壤SOC含量减少的主要载体[30-31]。该区域密集分布的引黄灌渠、京杭运河、小运河均携带着大量的泥沙，农田土壤的SOC含量因灌溉过程中泥沙入田而下降。研究区临清市中部、东昌府区北部为农田土壤SOC含量最低区域(4.17～7.55 g/kg)。相关研究表明，林地转换为耕地可导致土壤SOC含量下降[32-36]。区内临清市中部、东昌府区北部区域农田土壤的SOC含量最低，可能与林地转换为耕地有关。

聊城市位山引黄灌区耕层土壤χlf、χhf值分别为 48.34～78.88×10-8、43.25～74.08×10-8m3/kg，均值分别为 66.04×10-8、61.53×10-8m3/kg；χfd的变化范围为 1.20%～10.75%，均值为6.85%；SOC含量为4.17～13.69 g/kg，均值为8.68 g/kg。

地统计分析结果表明，变异函数的最优理论模型中，土壤χlf、χhf为球面函数模型，χfd为指数函数模型，SOC为三角函数模型。土壤χlf、χhf、χfd的块金系数分别为70.57%、68.62%、29.55%，研究区耕层土壤的磁化率含量具有中等空间相关程度；土壤SOC的块金系数为87.56%，具有较强的空间变异性。

采用Kriging最优内插法得到的土壤磁化率和SOC的空间分布结果表明，研究区黄河沿岸农田土壤χlf、χhf低于其他大部分区域，主要受到引黄灌溉引沙入田的影响。土壤χfd在空间上呈东北-西南方向逐渐增大的条带状分布格局，主要取决于土壤母质、气候、地形等结构性因素影响；土壤SOC含量呈东西高、中部低的空间分布格局，主要与引黄灌溉引沙入田以及林地转为耕地等随机性因素有关。