锡林郭勒草原土壤速效氮空间变异分析

常帅，于红博，张巧凤，马梓策，刘月璇，李想

（内蒙古师范大学地理科学学院，内蒙古呼和浩特010022）

土壤是陆地生态系统的重要组成部分，它的形成受物理、化学和生物等因素的共同影响，在空间上具有高度变异特征［1］。土壤养分变异特征研究是实现土地精准管理的基础，对于土壤肥力的科学利用具有指导意义［2］。近年来，对土壤养分的空间变异问题的研究随着地理信息系统的发展越来越广泛，研究内容也呈现多样化。利用地统计学并结合GIS（geographic information system，地理信息系统）技术研究土壤性质空间变异已成为目前土壤学研究的热点之一［3］。目前对土壤空间变异的研究主要集中在不同区域尺度，不同研究内容，不同土地利用方式等3 个方面。针对不同研究区尺度的探究中，例如孙梨萍等［4］、杨艳丽等［5］、王军等［6］分别对县域农田土壤养分、区域尺度土壤养分及其黄土高原小流域土壤养分的空间分布进行了研究，因研究区域不同，研究结果亦不相同。从研究内容上看主要集中于土壤养分、土壤重金属、土壤微量元素、土壤物理性质等方面，如谭海燕等［7］对昆明滇池片区耕地土壤有机质、全氮、速效氮、磷、钾、缓效钾、有效硼、锌、锰、铜、钼及其土壤pH 等11 种土壤化学特征进行了空间分布变化研究，结果表明除有效硼处于缺乏外，其余元素均具有中等或者较高含量的分布特征；席小康等［8］对锡林河流域的土壤有机碳进行空间变异研究，表明不同土层深度，空间变异程度有所不同；庞夙等［9］、陈海生等［10］分别对土壤速效氮、磷、钾 3 种养分的空间变异性进行了分析；臧亮等［11］对黄烨市土壤中 As、Cu、Cd、Cr、Pb、Hg、Zn、Ni 等 8 种重金属空间分布特征及其污染情况进行了讨论分析。除此之外，陈星星等［12］、刘述强等［13］分别采用同种方法对土壤盐分、土壤水分进行了空间变异分析。从不同土地利用方式看，主要从耕地［7］、山地［14］、草地［15］、林地［16］、农用地［17−18］及建设用地［19］等几种土地利用类型方面展开了研究。这些关于对土壤空间变异及其分布特征的研究大部分采用了地统计学与GIS 相结合的方法。地统计学具有较强的空间分析能力，GIS 具有较实用的空间数据管理功能，二者相结合可以充分地发挥空间优势，为土壤空间分布研究提供了良好的技术支持，因此被普遍应用于空间变异研究［18，20−21］。

锡林郭勒草原是我国北方草原生态系统的一道绿色屏障。近年来，由于自然因素和人为因素的影响，出现草地沙化，植物多样性锐减等问题，使得草原恢复和建设绿色生态显得尤为重要。土壤是植被生存的重要载体，氮、磷、钾是土壤养分的重要指标，速效养分是土壤养分的重要表征方式。研究土壤速效养分的空间变异性可以准确估量土壤养分的变异特征及其丰缺程度。研究表明，土壤速效氮（available nitrogen，AN）对于固氮植物的利用和吸收起直接作用，氮元素过多会引起土壤污染，氮元素过少不利于植物生长和根系发育［22］。近年来关于土壤速效氮的空间分布也有不少研究，黄仕辉等［22］，唐杰等［23］，袁知洋等［24］，张振明等［25］分别对不同区域，不同土地利用方式作用下的土壤速效氮空间变异性进行了一系列分析研究，但是未形成统一的定论，关于我国北方天然草地土壤速效氮空间分布特征的研究也少有报道，速效氮对草地生态系统的影响需要进一步探究。因此，准确了解土壤AN 的空间变异问题，不仅有利于土地生产力的提高，也有助于植被恢复和生长。基于此，本研究以锡林郭勒草原为研究区，分别从水平变异和垂直变异两个方面探究土壤AN 空间变异及其影响因子，以期对草原生态环境保护和物种多样性的研究提供参考和借鉴。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

锡林郭勒盟位于内蒙古中部地区，是东部半湿润草甸草原区向西北干旱荒漠草原区的过渡带。地理位置介于 E 111°59′−120°00′，N 42°32′−46°41′。下辖 2 市，9 旗，1 县，1 管理区，地域面积广阔，土地面积 20.2 万 km2，拥有丰富的自然资源。

该区属于中温带大陆性干旱半干旱气候，其气候特征为冬季寒冷而漫长，夏季温暖而短暂。年平均气温0～3 ℃左右，年平均降水量约350 mm ，主要集中于7−9 月［26］。其基本符合大陆性气候的典型特征。植被主要以草地为主，约占植被总面积的85% 以上，从东至西呈水平地带性分布，依次为草甸草原［贝加尔针茅（Stipa baicalensis）和线叶菊（Filifolium sibiricum）］、典型草原［羊草（Leymus chinensis）、大针茅（Stipa grandis）、克氏针茅（Stipa krylovii）以及冷蒿（Artemisia frigida）］和荒漠草原［小针茅（Stipa klemenzii）］［27］。锡林郭勒盟土壤受降水、气温、植被和地形等的影响呈显著的地带性分布，土壤类型主要包括栗钙土和风沙土，从东南到西北依次为黑钙土带、暗栗钙土亚带、淡栗钙土亚带，呈有规律的更替［8］。

1.2 样品采集与测定

2019 年7 月在锡林郭勒草原进行野外数据采集工作，如图1 所示，样带从东至西进行布设，囊括草甸草原、典型草原和荒漠草原3 个不同草原植被类型，共计30 个样地，覆盖了东乌珠穆沁旗，锡林浩特市，阿巴嘎旗，苏尼特左旗，二连浩特市和苏尼特右旗等6 个行政地区。每个样地重复3 个采样点，取其平均值以避免试验的偶然性。每个样点均采集6 层，分别为0～5 cm、5～10 cm、10～20 cm、20～30 cm、30～40 cm、40～50 cm。采用土钻和挖剖面相结合的方式采集土样，将所采集的土样装在密封袋中，并把每个样地所取同层土样混合，最后得到180 个试验样品，待自然风干后去除大的石块和植物草根，过1.00 和0.15 mm 的筛，留存备用。

图1 锡林郭勒盟位置、海拔及样地分布Fig.1 Location，altitude and plot distribution of Xilingol

依据鲍士旦［28］主编的《土壤农化分析》中K2Cr2O7容量−外加热法、碱解扩散法、NaHCO3浸提−钼锑抗比色法、NH4OAc 浸提−火焰光度计法分别测量土壤有机质、速效氮、速效磷、速效钾的含量。

1.3 研究方法

1.3.1 半变异函数 半变异函数是地统计学中特有的函数模型，也被称为半方差函数，半方差函数有3 个重要参数，分别为块金值（C0）、基台值（C0+C）和变程（R）。其中块金值反映试验数据由于人为活动、试验误差和计算误差等随机因素引起的差异。结构方差（C）表示土壤AN 含量受自身结构因素影响而产生的结构性差异。基台值（C0+C）反映区域内所有因素所产生的最大差异，即系统内的整个变异量。变程（R）表示半变异函数在有限步长的情况下达到基台值的步长范围，当超过最大变程后，空间结构变化将不受影响。一般情况下，采用块基系数C0/（C0+C）来判定随机因素引起的空间变异占总变异因素的多少，借此来反映空间分布相关性的大小［29］。块基系数＞75%说明区域内具有弱变异性，空间相关性也较弱，即受随机因素影响大，块基系数＜25%说明区域系统内空间分布变异性主要由结构性因素引起，具有强烈的空间相关性。块基比介于二者之间则说明具有中等空间相关性，主要受随机因素和结构因素的共同作用。

半变异函数主要有4 个拟合模型，分别为高斯模型（gaussian）、指数模型（exponential）、球面模型（spherical）和线性模型（linear），最优模型的选取以残差（residual sum of squares，RSS）最小，决定系数（R2）最大为原则。半变异函数通过对有限区域内实测值的估计来预测一定区域内的函数值，区域化变量Z（x）在点x和x+h处的值差的方差的一半称为区域化变量Z（x）的半方差函数，记为γ（h），2γ（h）则被称为变异函数。半方差函数如公式（1）所示：

式中：γ（h）表示半方差函数值，h为两样本之间的间距，即步长，N（h）表示间距为h的样本点个数，Z（xi），Z（xi+h）分别为在i和i+h处的土壤 AN 的实际测量值［30］。

1.3.2 克里格插值法 克里格插值法也被称为克里金插值法，是依靠测量误差模型实现精确或平滑插值的一种插值方法。一般情况下是以变异函数的理论和结构分析为基础的，通过根据未知样点有限邻域内的若干已知点数据对区域内未知点数值的无偏最优预测，从而得到空间全局分布特征。主要有普通克里格插值和协同克里格插值两种预测插值方法，两种方法本质相同，协同克里格插值考虑除已知点数值外还考虑其他相关因素，从而进行空间预测。普通克里格法是空间插值中最简单的一种方法，仅以区域内已知点数据来预测邻近有限区域内未知点的数值，由于本研究在采样时未考虑气温、降水和海拔等自然因素对土壤的影响程度，故而采用普通克里格法来预测研究区内土壤养分含量的分布特征。普通克里格法表达式如公式（2）所示［31］：

式中：Z（X）表示预测值，λi为克里格权重值，n表示在有限范围内已知点的个数，Z（Xi）表示各实测点的数值。

1.3.3 垂直递减率 垂直递减率是为了错层体现土壤的垂直变化规律，垂直变化梯度的大小可以说明土壤AN 含量的变化趋势。值越大，说明两相邻土层间变化较大，反之亦然。垂直递减率（V）计算方法如公式（3）所示：

式中：Vm表示土壤中上一土层深度的AN 含量，Vn表示土壤中与之相邻的下一土层深度的AN 含量。为更好说明土壤垂直变化规律，从表层开始向下，每20 cm 划为一层，计算以10 cm 为基准。

1.4 数据处理

利用SPSS Statistic 22.0 软件进行土壤AN 传统统计学分析，包括土壤AN 的描述性分析，正态检验（K−S 检验）以及Pearson 相关性检验。采用GS+9.0 进行半方差变异分析和空间自相关分析，通过其获取的最优模型和相关参数在ArcGIS 10.6 中进行普通克里格插值，得到分层AN 空间分布图。AN 垂直特征分析在Excel 2016 中完成。

2 结果与分析

2.1 分层土壤AN 含量特征描述性分析

对土壤AN 的基础特征研究，可以表明研究区AN 含量的一般化水平，初步掌握土壤AN 含量的差异性分异。由表1 可知，分层土壤AN 的平均含量随着土层深度的增加而依次呈递减状态。其中变动幅度最大的是0～5 cm，变动范围为 25.06～177.52 mg·kg−1，变幅最小的是 40～50 cm，幅度为 16.66～92.40 mg·kg−1，其余变幅均在二者之间。变幅大小按土层深度排列由大到小依次为0～5 cm＞5～10 cm＞10～20 cm＞30～40 cm＞0～50 cm＞20～30 cm＞40～50 cm，可见变幅差异较为明显。

标准差的大小可以反映数据的离散程度，标准差的变动趋势和AN 平均含量的变动趋势相一致，0～5 cm 土层AN 值离散程度最大，分布相对分散，40～50 cm 离散程度最小，分布相对集中。离散程度由表层至深层依次呈有规律递减的变化趋势（表1）。

变异系数大小可以表达土壤AN 的空间变异程度［22］。分层土壤的变异性在38.35%～49.97%，根据变异系数的分级标准（变异系数＞100 具有强变异性，变异系数介于10～100 之间具有中等变异性，变异系数＜10 具有弱变异性）可知，各土层AN 变异性均属中等变异。垂直方向上，在0～30 cm，随土层深度增加，土壤AN 含量变异系数逐渐减少，在20～30 cm 处于最低值，随后又增加再减少。

2.2 分层土壤AN 空间结构分析

为了清晰有效地分析各分层土壤AN 的分布状况，经单样本K−S 正态检验后（表1），发现5～10 cm 和20～30 cm，不属于正态分布（P＜0.05），经对数转化后满足正态分布的要求，其余均属于正态分布（P＞0.05），因此各层皆可进行半方差变异分析。

表1 分层土壤速效氮含量描述性统计分析Table 1 Descriptive statistical analysis of AN content in layered soil

由表 2 可知，0～30 cm 各分层和 0～50 cm 均为高斯模型，30～40 cm 为球面模型，40～50 cm 为指数模型，且除这两层的拟合度R2较小外，其余土层R2均在0.81 以上。这可能是由于底层土壤养分变异较小，拟合度较低。各土层之间块金值变化幅度较小，说明试验误差或者人为取样尺度较为均匀。其中块基系数在2.11%～19.74%，均＜25%说明锡林郭勒草原土壤AN 具有高度的空间自相关性，其空间分布变异主要受结构因素的影响，受随机因素影响较弱。变程反映在空间上自相关的距离范围大小，变程越大，说明其空间自相关性越小。由表2 可知，锡林郭勒草原各土层AN 的变程范围在7.0217～24.0270 m，在0～30 cm 内随着深度的增加，变程不断增大，说明其空间相关性逐渐减弱，在30～40 cm 出现拐点，随后变程增加较为明显，说明锡林郭勒草原土壤AN 含量在30 cm 以下深度，变异趋势趋于均一。

2.3 分层土壤AN 空间变化分析

2.3.1 分层土壤AN 含量水平变化特征分析 通过研究土壤AN 含量的空间变异，可以充分了解土壤AN 含量在水平方向上的变化和分布特征。根据其最优模型，通过普通克里格插值可以得到分层土壤AN 的水平分布（图 2）。按照全国第二次土壤养分分级标准［32］，将 AN 分为 6 个等级（＞150 mg·kg−1为第一级，含量越少，级别越大。）不论哪一土层深度，土壤AN 含量呈现明显的东西向分异，即从东至西含量逐渐减少，呈条带状分布，与锡林郭勒草原的草原分布类型相一致。

图2 分层土壤AN 含量空间分布Fig.2 Spatial distribution of AN content in layered soil

表层（0～5 cm）的分类等级最多，涵盖整个分级标准，从20 cm 土层开始，随着深度的增加，涵盖的级别明显减少，土壤AN 含量仅存在于4、5 级之间，表明土壤AN 含量随着土层深度的增加，逐渐趋于稳定状态，这一稳定状态并不是一成不变，而是从高值区域向低值区域平缓过渡，且处于4～5 级过渡阶段。由0～50 cm 土壤AN 均值水平分布图可知，锡林郭勒草原土壤AN 总体含量处于3～5 级之间，属于中下等水平，即研究区土壤AN 处于缺乏状态。

2.3.2 分层土壤AN 含量垂直变化分析 研究不同土层养分含量的垂直递减率变化，有利于更好地分析土壤养分含量的变化特征，以用来预测土壤养分的变化趋势［33］。对于不同的草原类型，AN 含量有着相似的变化趋势（表3）。在0～30 cm 土层，垂直变化梯度均表现为草甸草原＞典型草原＞荒漠草原；在20～50 cm 土层垂直变化梯度表现为典型草原＞草甸草原＞荒漠草原，但是典型草原和草甸草原相差不大。

表3 分层土壤AN 含量垂直变化梯度Table 3 Vertical gradient of AN content in layered soil（%）

对于同一草原类型来说，在垂直方向上，呈现不规则的波动趋势，草甸草原和典型草原中10～30 cm 垂直变化梯度最大，30～50 cm 次之，而荒漠草原在30～50 cm 垂直递减率达到最大值；草甸草原在20～40 cm 变动幅度最小，典型草原和荒漠草原均在0～20 cm 表现最小。荒漠草原在0～20 cm 和20～40 cm 均出现了负值，说明该土层下层AN 含量较上层丰富，这可能与土壤特性有关。

2.4 土壤AN 含量影响因素分析

2.4.1 各分层土壤AN 相关性分析 对土壤各层养分的相关性分析，利于解释土壤各层养分之间的作用关系。由表4 可知，各层土壤AN 含量之间存在极显著的相关性关系（P＜0.01），空间相关性强。全剖面0～50 cm均值与各层土壤AN 之间的相关性程度均介于0.852～0.976，说明可以用土壤0～50 cm 来反映锡林郭勒草原土壤AN 的总体特征。在0～30 cm 之间各土层相关系数均达到0.8 以上，30 cm 以下土壤AN 含量相关性逐渐降低，说明垂直方向上各层土壤之间相互影响，随着深度的增加，空间相关性逐渐减弱，并趋于均一化，各层土壤AN 之间相互作用明显，互相影响，互相制约。这与之前对AN 空间分布的研究结果相一致，即在30 cm 处出现拐点。

表4 不同土层土壤AN 含量Pearson 相关性检验Table 4 Pearson correlation test of AN content in different soil layers

2.4.2 土壤AN 与土壤化学特征相关性分析 为了进一步说明土壤AN 含量变化与土壤化学性质之间的相互作用程度，本研究选择有机质（soil organic matter，SOM）、pH、速效磷（available phosphorus，AP）、速效钾（available potassium，AK）4 种要素来探讨与土壤AN 的相关关系。由图3 可知，有机质与同土层AN 之间存在极显著（P＜0.01）正相关，线性方程为Y=2.2903X+29.546，（Y为土壤AN 含量，X为土壤有机质含量），拟合度为0.9044，拟合较好，说明研究区土壤有机质是土壤AN 的一个促进因子，土壤AN 含量受有机质含量的影响。这主要是因为土壤中碳氮循环作用的结果，二者之间相互影响，土壤表层腐殖质促进了土壤有机质含量的增加，加速了土壤生态系统中的碳氮循环，进而利于土壤中氮素的累积与氮有机物的分解。

土壤pH 是调节土壤质量的重要指标之一，pH 通过影响微生物的活性来间接制约土壤养分的形成与转化［34］。由图3 可得，研究区土壤pH 呈弱碱性，且土壤AN 与pH 之间存在极显著的负相关性（P＜0.01），pH 含量越高，土壤AN 含量越低，说明氮素的累积在一定程度上受到了pH 的制约。这可能由于过高的土壤碱度会影响土壤中微生物的活性，进而限制了土壤AN 的含量。

氮、磷、钾是土壤养分的3 大主要营养元素，了解土壤速效养分之间的相互作用关系，更有利于对土壤的精准管理和评价。由图3 可知，AN 分别与AK、AP 呈线性关系，拟合度R2分别为0.0434 和0.5303。经双变量Pearson检验，其中 AK 和 AN 之间无显著相关性（P＞0.05），AP 与土壤 AN 表现为极显著正相关关系（P＜0.01），说明在锡林郭勒草原土壤AN 的含量与AP 之间相互作用，相互促进，而不受土壤AK 的影响。

图3 土壤0~50 cm AN 含量与土壤化学性质的函数关系Fig.3 The functional relationship between soil 0-50 cm AN content and soil chemical properties

3 讨论

土壤氮素是植物生长发育的主要营养成分之一，对于草地生态系统生物量发展，生态功能与空间结构的调节具有重要作用［35］。因此对锡林郭勒草原不同草原类型土壤AN 含量的空间分布格局做了进一步的研究，在水平方向上，研究区各层AN 含量均由草甸草原−典型草原−荒漠草原呈从大到小的趋势过渡。说明在草地生态系统中，地表不同生物量影响着AN 含量的多少。在朱立博等［36］对呼伦贝尔草原不同植被类型与土壤养分的研究中发现，地表生物量水平与土壤养分之间具有相互关联性，地表生物量的多少，反映了土壤养分的丰缺程度。在垂直方向上，土壤AN 由表层向下有规律递减，均呈中等变异程度，这是因为在草地生态系统中，主要植被类型为草类植物，而草类植物根系分布较浅，对于土壤氮素的吸收和转化能力随着土层深度的增加，而逐渐减弱，因此导致土壤AN 含量出现如此明显的差异化特征。在分析3 种不同草原类型不同土层范围内AN 含量垂直分布特征时发现，对于草甸草原和典型草原在10～30 cm 土层土壤AN 含量变化明显，对于荒漠草原类型来说，相比于其他土层，土壤AN 含量在30～50 cm 特征变化最大，不同草原类型土壤AN 含量特征变化不同，有可能是因为草原土壤类型的不同或者草原自然地理因素的影响，该问题需要做进一步研究，以期摸清土壤AN 在不同土层深度的作用程度，为草原的生态系统服务。

土壤是一个复杂的自然综合体，在其形成过程中受到诸多因素的影响，例如结构性因素（土壤粒径、土壤含水量、土壤母质、土壤类型等），气候因素（气温、降水、地表温度、气候类型等），化学因素（有机质、氮磷钾及其微量元素等），地形因素（海拔、坡度、坡向、下垫面曲率、地貌类型等），人为因素（土地利用方式、放牧形式等）等。本研究的研究区采样点只涉及了锡林郭勒草原北部的一些天然草地，未对南部农牧交错带进行研究，因此在空间变异分析中得到土壤AN 含量主要受自身结构性因素的影响。本研究仅探讨了土壤常见的化学因素与土壤AN 之间的相互作用关系，结果表明有机质与AN 之间具有极显著正相关性，说明有机质的累积可以促进土壤AN 含量的增加。在祝鑫海等［37］的研究中提到氮素和有机质有关，有机质的矿化可以释放出速效氮，吴美玲等［38］的研究结果亦有此观点。土壤AP 和AN 之间同样具有极显著正相关关系，这是因为氮素能增进植物根系的生长，在植物根系生长的过程中会分泌出一些分子有机酸物质，这些物质在一定程度上促进了土壤磷素的活化作用，因而促进了磷素从无机态向有机态的转化，提高了土壤AP 的含量［39］。研究区土壤pH 呈弱碱性并与AN 具有极显著负相关关系。说明在本研究区土壤pH 是制约AN 丰缺的一个关键性因子，相关研究表明pH 过低或过高都会对土壤微生物活性及地表群落结构特征产生间接性影响，从而影响土壤氮素的矿化分解和累积速率［40］，因此合理调控土壤pH 的大小，不仅可以提高土壤养分的含量，还能促进草原生态系统的平衡稳定发展。

由于对研究区土壤其他因素数据的缺乏，导致未能探明土壤AN 与其他众多影响因素之间的相互作用关系。在对研究区AN 含量的空间插值过程中，由于采样时只从大尺度上考虑了草原类型的影响，而未考虑一些主导自然因素（气温，降水，海拔）对土壤AN 的影响程度，可能会影响插值精度的准确性。在以后的野外采样过程中，要结合地形，地貌等条件，合理采样和设置样点个数。这些都将是今后对锡林郭勒草原土壤AN 分布特征及影响因素分析的重点研究内容，从而全面揭示不同草原类型土壤AN 空间变异的影响因素。

4 结论

1）锡林郭勒草原土壤AN 存在显著的空间分异规律。水平方向上，各土层深度土壤AN 含量从东至西逐渐减少，呈条带状分布；垂直方向上，各层土壤AN 含量之间具有极显著（P＜0.01）正相关关系，随着土层深度的增加，土壤AN 含量逐层递减，渐趋于稳定状态。总体上各层土壤AN 含量均具有中等程度变异，空间上存在强相关性，其空间变异主要受结构性因素的影响。

2）研究区土壤AN 总体含量属于中下等水平，处于缺乏状态。不同草原类型的AN 含量有着相似的变化趋势。在0～30 cm 土层范围，垂直变化梯度均表现为草甸草原＞典型草原＞荒漠草原；在20～50 cm 土层垂直变化梯度为典型草原＞草甸草原＞荒漠草原，但是典型草原和草甸草原相差不明显。

3）土壤AN 与速效钾无明显相关性，与土壤有机质和速效磷呈极显著正相关（P＜0.01），与土壤pH 值具有极显著负相关关系（P＜0.01）。