黑土区小流域土壤氮磷生态化学计量空间分异特征

马泉来，王小玉①，赵曼宇，高凤杰，陈 浩，孙晓兵

(1.河南省资源环境调查一院，河南 郑州 450007；2.东北农业大学公共管理与法学院，黑龙江 哈尔滨 150030；3.中国农业大学土地科学与技术学院，北京 100193)

土壤中的氮(N)、磷(P)元素是作物生长必需的营养元素，也是陆地生态系统植物生长过程中常见的限制性元素，在陆地生态系统平衡和物质能量循环等过程中发挥着重要作用[1-2]。有关土壤中N、P元素与作物生长关系、空间分布格局的研究一直都是土壤学研究的热点内容[3-5]。有研究表明生物体自身和外界环境中的氮磷比(N/P比)影响生物的相对生长率和发育程度，与土壤N、P单一元素的变异特征相比，N/P比能够更科学有效地阐述土壤N、P的内部特征及平衡关系，对于认识植物和生态系统养分供应与需求平衡过程、养分耦合循环特征及其驱动机制更具重要意义[6-7]。生态化学计量学(ecological stoichiometry)作为一门研究多重生态过程化学元素及能量平衡关系的新兴生态学科，能够从元素比例的角度将土壤-作物生态过程及土壤养分元素循环等研究统一起来[8-10]。生态化学计量学的产生和发展为植物和生态系统养分供应与平衡、土壤养分耦合循环特征及驱动机制方面的研究提供了更为有效的途径[8,10-11]。当前有关土壤养分的研究多集中于某一行政区划范围内的单一或多种元素的研究，具有一定的普遍性和限制性[7-8,11-13]。因为以行政区划为单元进行土壤养分元素空间分布及影响因素分析，一定程度上忽略了土壤养分形成及循环累积的自然过程，也不符合自然要素自然演变的机理特征，而流域作为一种集社会经济和自然要素于一体的复合系统，以流域为单元进行土壤元素生态化学计量的空间变异特征分析，可以更好地揭示空间尺度上土壤养分的供需平衡、格局演变等复杂过程。

该研究以东北黑土区海沟河小流域表层土壤(0～20 cm)中全氮(TN)、全磷(TP)含量及N/P比为研究对象，综合运用地统计学模型和“3S”技术，对海沟河小流域内的土壤N、P含量及其生态化学计量空间分异特征和主要影响因素进行量化分析，以期为流域内的耕地产能提升、施肥过程管理及农业生产的可持续发展提供理论和技术依据，促进黑土区粮食产能提升与耕地环境保护的协同发展。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

海沟河小流域(地理坐标为45°34′18″～45°40′50″ N，126°55′45″～127°10′05″ E)位于哈尔滨市阿城区，以料甸满族乡为主，还包括红星乡部分村屯，总面积为119.76 km2。流域内海沟河属松花江的二级支流，由东向西经阿什河在哈尔滨市东南注入松花江。流域内地形变化复杂，呈东高西低之势，海拔在54～366 m之间，东部以低山丘陵区为主，向西逐步过渡到平原耕作区，耕地占总面积的70.97%，林地占总面积的24%。东部山地丘陵地带土壤类型以森林暗棕壤为主；西部地势平坦地带主要种植水稻，土壤类型以黑土发育的水稻土为主。流域内土地利用方式交错复杂，自东向西分别以林地、水田、旱地为主。海沟河小流域地处城市边缘区，社会发展和农业生产活动受城市发展辐射作用强，人类生产生活导致的农业生态环境问题也较为凸显。

1.2 数据获取及处理

1.2.1基础地理数据

研究采用了Google Earth高分辨率SPOT遥感影像(拍摄日期2014年9月6日，空间分辨率2.5 m，来源于http:∥maps.google.com/)，选取地面控制点在ArcGIS 10.0平台进行几何校正和配准，并通过人工目视判读解译获取海沟河小流域土地利用数据。结合野外定点采样，遥感影像数据解译准确率达90%以上，可满足研究需要。地形数据主要从中国科学院计算机网络信息中心地理空间数据云平台(http:∥www.gscloud.cn)中30 m精度的DEM数据提取，土壤数据由中国科学院编制的《中国东北地区土壤图》经矢量化处理获得。

1.2.2样品采集及测试分析

以海沟河小流域内地形、土壤、土地利用现状数据为辅助信息，综合考虑地形、土地利用、居民点分布、交通干道、河流水系等要素影响，进行室内网格布点，网格间距为900 m。选择2014年10月农作物收割后进行野外土壤样品采集，在清除地表杂草、秸秆、落叶等干扰后，按照五点法和四分法收集耕作层(0～20 cm)土壤样品120个，其中玉米地样品58个，水稻地50个，林地10个，菜地和亚麻地各1个。同时记录采样点的土地利用类型、坡位、坡向、耕作方式、作物秸秆还田情况等信息。室内测定土壤TN、TP含量，具体测定分析方法参照文献[14]。

1.2.3异常值处理

在考虑野外采样和实验室测试分析误差的基础上，采用格拉布斯(Grubbs)法进行数据异常值的识别和处理，剔除异常数据，共得到有效数据116组，后续相关计算分析均采用处理后的数据。

1.3 数据分析

地统计学中的半方差函数模型是土壤养分元素空间分异特征研究中的有效方法[15-16]，该研究主要通过半方差函数模型对土壤TN、TP含量和N/P比的空间变异特征进行分析，公式为

(1)

式(1)中，γ(h)为变异函数；N(h)为分割距离为h时的样本点总数；Z(xi)为Z(x)在空间位置xi处的实测值；Z(xi+h)为Z(x)在xi处距离h的实测值。

克里金插值法是自然地理要素空间插值领域应用最为广泛的方法之一。在已有研究的基础上，通过SPSS 19.0软件对样本数据进行描述性统计分析、正态分布检验和方差分析。通过普通克里金插值法对研究区土壤TN、TP含量和N/P比进行空间分布插值。半方差函数及理论模型的拟合等计算过程均采用地统计学软件GS+ 9.0进行，空间插值、距离计算及相关绘图在ArcGIS 10.0和Origin 9.0软件中完成。

2 结果与分析

2.1 土壤TN、TP含量和N/P比统计特征分析

对海沟河小流域土壤样点的TN、TP含量和N/P比进行经典统计学分析，结果见表1。

表1 土壤TN、TP含量和N/P比的描述性统计特征

从表1可知，海沟河小流域土壤TN、TP含量和N/P比的范围分别为0.96～5.11 g·kg-1、0.21～0.92 g·kg-1和1.23～20.19，均值分别为2.60 g·kg-1、0.55 g·kg-1和4.78，参考全国第二次土壤普查的氮素含量分级标准及黑土区相关研究[17-20]，研究区土壤TN含量和N/P比整体处于较高水平，TP含量处于较低水平，流域内N、P含量间的平衡关系可能会成为海沟河小流域粮食产能提升、耕地生态环境维持、农业面源污染控制的关键点。变异系数为<0.1、0.1～1、>1分别表示弱变异、中等变异和强变异[21]，研究区土壤TN、TP含量和N/P比的变异系数分别为37.69%、25.47%和56.49%，空间分布均为中等变异程度，说明研究区人类活动、耕作措施、土地利用等随机因素对土壤TN、TP含量和N/P比的空间变异存在一定的影响。K-S非参数检验(α=0.05)显示，研究区TN含量符合正态分布，TP含量和N/P比需进行对数转换，然后对样点数据进行地统计学分析和空间分布插值。

2.2 土壤TN、TP含量和N/P比的空间变异特征分析

通过GS+ 9.0平台对研究区土壤TN、TP含量和N/P比进行地统计学分析，得到各向同性条件下的半方差函数模型(图1)及相关拟合参数(表2)。

图1 土壤TN、TP含量和N/P比的各向同性半方差函数Fig.1 Semi-variogram models for TN,TP contents and N/P ratio in isotropy

模型拟合结果表明研究区土壤TN含量和N/P比的半方差函数理论模型为高斯模型(Gaussian)，TP含量为指数模型(Exponential)，拟合残差分别为4.60×10-2、3.683×10-6和2.211×10-4，拟合程度较高，能够真实有效地反映研究区TN、TP含量和N/P比的空间变异特征。

表2 土壤TN、TP含量和N/P比的半方差函数模型及参数

块金值(C0)能够有效解释区域变量在小于抽样尺度发生变异的程度。研究区土壤TN、TP含量和N/P比的块金值分别为0.002、0.002和0.002，处于极低水平，表明在小于当前采样尺度上几乎不存在某种生态过程对其空间分布产生影响，采样尺度可进一步扩大。基台值(C0+C)一般用来表示系统内的总变异程度，块金效应〔C/(C0+C)〕则用来表示系统内非随机部分引起的变异占系统总变异的比例。研究区土壤TN、TP含量和N/P比的块金效应分别为0.99、0.75和0.95，明显高于华北等其他平原耕作区[5，22]，表明研究区人类开发利用时间短，土壤TN、TP含量和N/P比的空间变异受人类活动、农业生产等随机因素的影响弱于区域地形、成土母质等结构性因素，这与华北平原、西部黄土区的相关研究有较大差异[5，22]。研究区TN、TP含量和N/P比的变程分别为510、780和590 m，说明研究区TN、TP含量和N/P比在该尺度内存在较强的连续性，该结果可以为该区域内地理要素采样尺度的选择提供参考。

在以上研究的基础上，考虑研究区地处黑土区边缘，区域地形和土地利用情况复杂，林地、旱地、水田交错存在，为了更好地揭示区域内TN、TP含量和N/P比的空间分异特征，对研究区土壤TN、TP含量和N/P比做各向异性分析，绘制0°、45°、90°和 135°方向的半方差函数图(图2)。

图2 土壤TN、TP含量和N/P比的各向异性半方差函数Fig.2 Semi-variogram models for TN, TP contents and N/P ratio in anisotropy

图2表明，研究区土壤TN、TP含量和N/P比在不同方向上的变异程度存在一定的差异性。当间隔距离小于1 km时，研究区TN含量在南北和东西方向的变异程度小，当间隔距离大于2 km时，各方向变异程度在0.7～1.2之间，但随着间隔距离的增加，TN含量变异程度呈上升和趋同的整体趋势。研究区TP含量总体变异程度极小，不同方向上的变异程度在间隔距离小于2 km时存在一定差异，但随着间隔距离增加，尤其是大于3 km时，TP含量在不同方向上的半方差函数特征表现出较强的一致性，这与研究区TP含量空间特征受地形、成土母质等结构性要素影响较大的结论一致。研究区N/P比的半方差函数特征随着间隔距离的变化波动较大，当间隔距离接近和大于6 km后，不同方向上的半方差函数值趋于一致。综合各向异性函数分析结果，研究区土壤TN、TP含量和N/P比在不同间隔距离内的变异程度存在一定差异性，其中TN含量和N/P比的变异程度较TP更为明显，这对该区域后续研究中采样点的布设具有重要的指导意义。

2.3 土壤TN、TP含量和N/P比的空间分布特征分析

在对研究区土壤TN、TP含量和N/P比进行半方差函数分析的基础上，分别选择高斯模型和指数模型对其进行普通克里格插值，得到研究区土壤TN、TP含量和N/P比的空间分布图(图3)。

图3 土壤TN、TP含量和N/P比的空间分布Fig. 3 Spatial distribution of TN,TP contents and N/P ratio

由图3可见，研究区土壤TN、TP含量和N/P比在空间上呈现自东向西阶梯状的变化趋势，空间变化特征明显，与研究区地形在东西方向上的变化具有较高的一致性。南北方向土壤TN、TP含量和N/P比变化较小，这与南北方向地形变化平缓密切相关。土壤TN含量的高值区分布在海拔较高的林地向平原耕作区的过渡地带以及南部地势较低的水田集中分布区域。土壤TP含量的高值区主要出现在东部山区和西部河流汇集区域，主要是土壤侵蚀和沉积作用所致，这与典型黑土区、滇池大东河流域的研究结果相近[23-24]。低值区出现在研究区中部耕地和林地的交错过渡区域，说明流域内农林交错地带土壤磷含量相对不足，主要原因可能是该地带农作物以玉米、大豆等作物为主，地表覆盖有限，土壤抗侵蚀能力低，易产生土壤侵蚀。受土壤TN和TP含量影响，土壤N/P比最大值出现在研究区中部的农林交错地带，该区域生态环境相对脆弱，生态系统稳定性差，应作为农业生产及农业面源污染等环境问题的重点防控区域。N/P比与TP含量的空间分布特征整体上较为一致，可以看出N/P比的空间分布受TP含量的限制性作用较大，整体呈现出两边低、中间高的分布格局。

2.4 土壤TN、TP含量和N/P比空间分布的影响因子分析

地形因素被认为是影响土壤理化性质空间分布的重要因素，其作用贯穿土壤养分形成发育的整个过程，随着人类对土地资源的进一步开发与利用，在区域地形、成土母质等结构性要素相对一致且影响有限的情况下，人类活动及其所产生的环境效应在土壤养分空间分布及再配置过程中的影响作用也越来越明显，加强对人类活动、农业生产及管理措施等非结构性因子对小区域尺度上土壤养分空间分布及耕地系统健康等的影响研究，已经成为土壤科学与农业可持续发展研究的重点[25-26]。

笔者参考已有土壤养分分布及影响因子的相关分析[27-28]，结合研究区地形因素(高程、坡度)、居民点、河流水系及道路交通分布，对研究区土壤TN、TP含量和N/P比的空间分布与环境因子进行相关性分析(表3)。

采样点中有2处分别位于菜地及亚麻地，样点过少，不参与统计分析。从相关性分析结果可以看出，高程、坡度、剖面曲率、平面曲率、复杂地形因子及水系距离等地形环境因子与土壤TN、TP含量和N/P比不存在显著相关性，这可能跟流域内人类活动较为复杂，对耕地表层土壤中N、P含量及分布产生了一定的干扰有关。相关性分析结果还显示，距离村庄远近与TN含量存在一定的负相关性(r=-0.234)，距离村庄近的地方土壤TN含量较高，可能与村庄是人类活动的主要场所，日常生产生活(冬季取暖、废物堆积)、畜牧生产等行为所产生的氮素在村庄周围累积有关。流域内土壤TP含量与道路距离呈显著正相关(P<0.01)，随着距离的增加，TP含量呈现增大趋势。N/P比与道路距离呈显著负相关(P<0.05)，交通干道两侧土壤N/P比较高。已有研究表明，交通干道、居民点分布等人类活动会直接影响农业生产过程中的施肥管理、灌溉等行为，并且随着时间的积累进一步影响区域内土壤养分的空间格局，且其影响强度会随着农业生产过程的延续而越来越明显[16]。

表3 土壤TN、TP含量和N/P比与地形及环境因子的相关系数

STI为沉积物运移指数；CTI为复合地形指数；SPI为汇流动力指数。*表示在0.05水平(双侧) 显著相关；**表示在0.01水平(双侧) 显著相关。

研究区土地利用复杂，坡度变化较大，土壤类型分布较为单一，以森林暗棕壤和黑土发育的水稻土为主，因此仅对不同土地利用类型和坡位的土壤 TN、TP含量和N/P比进行均值比较分析(图4)。

图4 不同土地利用类型、坡位土壤TN、TP含量和 N/P比的比较分析Fig.4 Comparison analysis of mean value of soil TN, TP contents and N/P ratio in different land use and slope position

不同土地利用方式下，土壤TN含量平均值表现为林地>玉米地>水稻地，林地土壤TN含量明显高于玉米地和水稻地，这可能与林地采样点所处环境较为封闭，受人类活动干扰少，且林下植被落叶及微生物等长期作用有关。TP含量平均值表现为水稻地> 玉米地>林地，这是因为东北地区水稻地的磷肥施用量高于玉米地，且水稻地一般较为平坦，基本无侵蚀，TP含量通常较高，加之水稻长期处于淹水状态，环境中pH值较高，氧化还原电位低，有利于磷的吸附和固定[16,20,23]。受土壤TN、TP含量影响，流域内土壤N/P比平均值表现为林地>玉米地>水稻地。

对流域内不同坡位土壤TN、TP含量和N/P比的均值比较分析显示，TN含量表现为坡顶>坡中>坡底>平地；TP含量表现为平地>坡中>坡底>坡顶；N/P比表现为坡顶>坡中>坡底>平地，坡顶和坡中土壤TN含量整体高于平地，这可能与坡顶、坡中土壤在长期演变和形成过程中更易受到风化作用，向坡底运移作用有限等有关。而TP含量则表现为平地高于其他坡位，这是因为平地多以水稻、玉米种植为主，而水稻地和玉米地受侵蚀作用小，加上农业生产施肥影响，导致其土壤TP含量高于其他区域。平地TN含量整体上较低，而TP含量高，导致其N/P比达最高，因此该区域是施肥管理和农业面源污染防控需关注的重点区域。

3 结论

基于经典统计学和地统计学模型方法，综合应用“3S”技术，对东北黑土区海沟河小流域土壤氮磷生态化学计量空间分异特征及其影响因素进行量化分析，得出以下结论：

(1)海沟河小流域土壤TN、TP含量和N/P比的范围分别为0.96～5.11 g·kg-1、0.21～0.92 g·kg-1和1.23～20.19，均值分别为2.60 g·kg-1、0.55 g·kg-1和4.78，空间变异程度均为中等变异。地形、成土母质等结构性因素仍是影响流域内土壤TN、TP含量和N/P比空间变异的主要因子。

(2)土壤TN、TP含量和N/P比在空间上呈现自东向西的阶梯状变化趋势，南北向变化微小，这与研究区地形东西落差大、南北变化平缓具有较高的一致性。流域中部的农林交错地带是N/P比高值区，N/P比整体呈现出两边低、中间高的分布格局。

(3)不同土地利用方式下土壤TN、TP含量和N/P比存在较大差异，土壤TN含量平均值为林地>玉米地>水稻地，TP含量平均值为水稻地>玉米地>林地，N/P比平均值为林地>玉米地>水稻地，耕地N/P比整体偏低。

(4)农业管理措施、农村居民点、交通道路等对土壤养分空间分布的影响开始凸显，该类因素是未来土壤养分空间分布及耕地系统健康等方面的重要研究内容。