山东“蓝黄”两区耕层土壤有机质的时空分异特征

李因帅，赵庚星*，李涛，李建伟，窦家聪，范瑞彬

（1.山东农业大学资源与环境学院，土肥资源高效利用国家工程实验室，山东 泰安 271018；2.山东省土壤肥料工作总站，济南 250013；3.山东省农业技术推广总站，济南 250013；4.招远市自然资源和规划局，山东 招远 265400）

土壤有机质（Soil organic matter，SOM）作为土壤的重要组成部分，对土壤养分的供应和农作物的生长发育至关重要，是土壤碳储量和耕地质量的重要表征。在一定条件下，土壤有机质含量直接反映了土壤肥力状况[1-2]。土壤有机质具有较强的时空变异性[3]，摸清区域有机质的时空分异规律，对监测耕地质量变化，改善农田管理，提高粮食产量、质量和建设现代化农业具有重要意义。

目前地统计与GIS（地理信息系统）结合已成为土壤养分变异研究中应用最广泛的方法，多位学者对不同空间尺度上的土壤有机质分异特征进行了大量研究[4-6]，较好地掌握了区域有机质状况，但静态的空间变异研究无法代表有机质的动态变化。近年来，有机质的时空分异特征逐渐成为相关研究的热点，研究区域涉及黄淮海平原[7]、亚热带丘陵山地[8]、云南典型岩溶流域[9]、黄土高原[10]等，从时空尺度揭示了区域有机质的变异规律，对实现长期的耕地资源质量监测和规划管理具有指导意义。

山东“蓝黄”经济区是国家级重点规划区，其中蓝色经济区以发展现代化农业为重点，在现代农业建设和产业结构调整中起引领与示范作用[11]；而黄色经济区的农业建设以高效化、产业化、生态化为理念，旨在大力发展现代农业与节水农业，建设高效生态农业区[12]。目前已有学者从不同研究尺度，对经济区有机质状况进行了研究。例如曾希柏等[13]研究了经济区不同利用方式的农田土壤有机质含量及其变化；甄兰等[14]、林秀渠等[15]以“蓝黄”两区的典型县、市为研究区，对土壤有机质分异进行了研究；张英鹏等[16]则在更大尺度上分析了山东省主要耕地土壤的有机质含量与空间分异特征。纵观上述研究，直接面向于“蓝黄”两区有机质状况的研究尚缺乏，而经济区内自然状况、经济水平、区域优势及社会文化水平均有差异，因此，与耕地质量密切相关的有机质数据短缺将对经济区产业结构的规划与调整、相关政策的制定产生不利影响。

因此，本研究以山东省“蓝黄”两区为研究区，以农田耕层土壤有机质为研究对象，综合运用经典统计、地统计与GIS方法对经济区2005—2017年的土壤有机质时空分异特征进行研究，旨在掌握经济区土壤有机质的时空变化规律，为因地制宜地指导经济区种植结构调整、土地利用规划和生态农业高效发展提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

山东半岛蓝色经济区（简称“蓝色经济区”）位于山东半岛的东北部，包括青岛、烟台、威海、潍坊、日照、东营六个市和滨州的无棣、沾化两个县。属于暖温带季风气候，四季分明，雨热同期。东部和西南部地势较高。耕地以水浇地、旱地和灌溉水田为主，土壤有潮土、褐土等，主要种植小麦和玉米。该区的现代农业起步较早，发展水平高，产业结构合理，特色农业发展较好，寿光蔬菜、栖霞苹果等闻名全国。

黄河三角洲高效生态经济区（简称“黄色经济区”）位于山东半岛的北部，包括东营、滨州等地的19 个县区。属于暖温带季风气候，降水集中在夏季。地势整体低平，黄河经该地汇入渤海湾。耕地以旱地和水浇地为主，土壤有潮土、棕壤与滨海盐土等，主要种植小麦、玉米、棉花。该区农业发展潜力大，自然资源丰富，后备土地资源充足，是“渤海粮仓”的重要组成区。

“蓝黄”两区各县区的自然、社会、经济条件各异，对农业发展的适宜性差异大，准确掌握耕层土壤有机质的时空分异规律是实现经济区农业优化布局和可持续发展的关键（图1）。

1.2 数据来源

土壤有机质数据来源于自2005 年起的山东省县级测土配方施肥项目和2017 年的黄淮海农业区耕地质量评价项目。使用GPS 定位，沿S 形路线，按耕层（0～20 cm）采样，通过“四分法”保留1 kg 土样。采用重铬酸钾氧化-外加热法测定有机质含量，按拉依达准则法（3 倍的标准差）[17]剔除特异值，在2005 年“蓝黄”两区分别得到11 622、4 781 个样点，2017 年分别高High：1 758低Low：-75得到3 542、1 509个样点，样点分布如图1所示。

图1 研究区地理位置、采样点与地形地貌Figure 1 Geographical location，sampling points and topography of the study area

1.3 研究方法

1.3.1 土壤有机质的统计分析

一方面借助SPSS 软件对土壤有机质进行描述性统计分析，以变异系数（Coefficient of variation，CV）反映变量的离散程度。当CV≤10%时，为弱变异；当10%＜CV＜100%时，为中等变异；当CV≥100%时，为强变异[18]。另一方面，使用GS+软件对土壤有机质进行半方差函数模拟，根据R2（决定系数）最大、RSS（残差平方和）最小的原则确定最佳模型，利用块基比C0/（C+C0）表示有机质空间自相关性的强弱。其中块基比≤25%，表示空间相关性强，变异主要受结构性因素影响；25%＜块基比＜75%，表示中等空间相关性，变异由结构性和随机性因素共同影响；块基比≥75%，表示空间相关性弱，变异主要受随机性因素影响[19]。

1.3.2 土壤有机质的时空分异研究

采用普通克里格法基于半方差函数模型及其参数进行插值，将有机质含量按照＞20、15～20、12～15、10～12、8～10、6～8、＜6 g·kg-1划分为1～7 级，绘制“蓝黄”两区土壤有机质的空间分布图，进而统计各等级面积，分析经济区不同时期土壤有机质的时空变化特征。

1.3.3 土壤有机质的风险评估

为进一步探索经济区土壤有机质缺乏的风险，针对2017 年采样点数据，采用指示克里格法（Indicator kriging，IK）[20]评估经济区土壤有机质在给定阈值下的风险概率。

1.3.4 土壤有机质的空间聚集特征分析

引入空间自相关分析方法，采用耕地图斑面积加权法[21]，以县为基本单位探讨2017 年经济区县域间土壤有机质的空间集聚特征。其中全局Moran’sI指数反映有机质在空间上的相关性程度，Moran’sI＞0表示空间正相关；Moran’sI＜0 表示空间负相关；Moran’sI=0 则表示不存在空间相关性。而局部空间自相关分析以LISA 聚集图的形式反映局部范围内相邻区域间土壤有机质的相关性，可分为高-高（H-H）聚集型、低-低（L-L）聚集型、高-低（H-L）聚集型、低-高（L-H）聚集型和非显著型[22]。

1.3.5 经济区土壤有机质的规划建议

综合土壤有机质风险评估结果与LISA 聚集图，对经济区县区间土壤有机质局部空间自相关显著的区域进行规划，提出利用建议。

2 结果与分析

2.1 土壤有机质的描述性统计分析

经济区不同时期的统计数据均通过K-S 检验，2005 年的土壤有机质数据均呈正态分布，2017 年的土壤有机质数据经过对数变换后也都服从正态分布（表1）。2005 年蓝色经济区土壤有机质含量的平均值为12.07 g·kg-1，到2017年增加至14.65 g·kg-1，年平均增速为0.21 g·kg-1；黄色经济区土壤有机质含量的平均值则由2005 年的12.17 g·kg-1增加至2017 年的16.04 g·kg-1，年平均增速为0.32 g·kg-1。从有机质的最值与标准差来看，蓝色经济区2005 年的有机质含量介于1.70～22.46 g·kg-1，2017 年的有机质含量介于1.44～32.55 g·kg-1，标准差由3.45 g·kg-1增加至5.19 g·kg-1；黄色经济区2005 年的有机质含量介于2.67～21.66 g·kg-1，2017年的有机质含量介于2.50～35.25 g·kg-1，标准差由3.13 g·kg-1增加至5.65 g·kg-1。变异系数（CV）反映了有机质数据的离散程度，经济区不同时期的土壤有机质变异系数值在25.68%到35.46%之间，变异程度中等。

表1 土壤有机质含量的主要描述性统计特征Table 1 Main descriptive statistical characteristics of soil organic matter content

2.2 土壤有机质的时空分异特征分析

2.2.1 土壤有机质的空间结构特征

由表2 可知，蓝色经济区2005 年与2017 年、黄色经济区2005 年有机质数据的最佳理论模型均为指数模型（Exponential），黄色经济区2017年有机质数据的最佳理论模型为球状模型（Spherical）。虽然不同时期经济区有机质采样点的密度和位置有所差异，但各模型的R2均大于0.88，RSS 均低于1.67，说明所选模型均能较好地拟合区域有机质的分布状况。模型的块基比反映了有机质空间自相关性的强弱，所得理论模型的块基比均在45.45%～55.01%之间，具有中等的空间相关性。

表2 土壤有机质的半方差模型与拟合参数Table 2 Semi-variance model of soil organic matter and fitting parameters

2.2.2 土壤有机质的空间分布特征

从土壤有机质的空间分布（图2）看，蓝色经济区中有机质含量低（5～7 级）的部分主要分布于东部的胶东丘陵、西北部的黄河三角洲以及西南部的鲁中南山地丘陵等地，而有机质含量较高（1～3 级）的部分主要分布于中部的潍坊市和青岛市；黄色经济区中，东营市滨海区域的有机质含量普遍偏低，内陆平原的有机质含量则相对较高。整体看，2005—2017 年“蓝黄”两区土壤有机质的空间分布特征基本稳定，在此基础上，各区域的有机质含量有不同程度的提升。

图2 不同时期“蓝黄”两区土壤有机质含量的空间分布Figure 2 Spatial distribution of soil organic matter content in different periods of“blue and yellow”zones

2.2.3 土壤有机质的时间变化特征

表3 直观描述了2005—2017 年“蓝黄”两区土壤有机质等级面积变化，由表3可知2005年两区的土壤有机质等级以3、4 级为主，面积占比分别为78.22%和80.78%；2017 年两区的土壤有机质等级则以2、3级为主，面积占比分别可达71.42%和77.38%。2017年“蓝黄”两区土壤有机质含量高于20 g·kg-1的耕地面积分别达到141.08 hm2和120.51 hm2。总体看，2005—2017 年“蓝黄”两区内高等级耕地面积不断增加，耕层土壤有机质不断积累。

表3 不同时期“蓝黄”两区各等级土壤有机质的面积Table 3 Area of soil organic matter of different grades in“blue and yellow”zones in different periods

2.3 土壤有机质的风险评价

根据研究区的有机质状况和山东省土壤养分分级标准，本研究以10 g·kg-1作为土壤有机质缺乏的风险评价阈值，当SOM＞10 g·kg-1时，指示变化值记为0，代表不缺乏有机质；当SOM≤10 g·kg-1时，指示变化值记为1，代表缺乏有机质。经济区风险评估结果如图3 所示，可见两区土壤有机质缺乏的风险概率均较低，风险较高的部分集中于蓝色经济区东部的胶东丘陵、西北部的黄三角滨海平原和西南部的部分山丘区，以及黄色经济区的北部沿海地区。经过统计分析得出“蓝黄”两区有机质缺乏的风险概率分别为0.21和0.14，块基比分别为35.1%和49.7%，表明两区有机质受结构性因素与随机性因素共同影响。

图3 土壤有机质缺乏的空间概率分布Figure 3 Spatial probability distribution of soil organic matter deficiency

2.4 土壤有机质的空间自相关分析

通过比较经济区的空间邻接性频率直方图，均采用Queen 邻接原则进行有机质的空间自相关分析，所得的全局Moran’sI指数值分别为0.523 和0.530，说明经济区的土壤有机质在空间上均具有正相关性。由局部空间自相关分析的LISA 聚集图（图4）可知，“蓝黄”两区的有机质分布均属于正相关类型，以“组团”形式聚集分布，蓝色经济区中H-H 型多聚集于潍坊、青岛的部分县区以及东营的广饶县，L-L 型则聚集于西北部的东营、滨州与东部的威海、烟台等地；黄色经济区中H-H 型包括德州的乐陵市和庆云县，L-L型则包括沾化、河口、利津、垦利4县。

2.5 经济区土壤有机质的规划

对比图3 与图4 可以发现，“蓝黄”两区中H-H 型的县区土壤有机质缺乏的风险概率普遍在0～0.2 之间，有机质缺乏的风险低；而L-L 型的县区土壤有机质缺乏的风险概率均大于0.2，少数区域超过0.8，有机质缺乏的风险概率较大。根据空间极化理论，不同极化层间区域发展的异质性会不断增加，而同一极化层内的同质性会越来越强[23]。结合风险评估与空间自相关分析结果，H-H 型的县区耕层土壤肥沃，有机质含量高且风险小，适合农业发展，将其划定为限制建设区。而L-L 型的县区由自然和人为因素导致土壤贫瘠，耕层土壤有机质含量较低，有机质缺乏的风险概率大，不利于农业耕作，可将其划定为综合整治区。

图4 土壤有机质的局部空间关联聚集图Figure 4 Local spatial association aggregation of soil organic matter

对于有机质含量充足的限制建设区（H-H 型），应注意加强耕地保护，限制非农用地乱占耕地，同时做到用养结合，将现代农业、高效生态农业建设与经济区建设统筹安排、协同推进，形成优势突出、特色鲜明的特色农业区；而对于有机质含量匮乏的综合整治区（L-L 型），应加强土地整治，加大秸秆还田力度，增施有机肥，采取综合改良措施进行土壤培肥。同时发展新型农业，减轻传统农业对土壤的依赖，必要时考虑调整产业结构。

3 讨论

“蓝黄”两区作为国家级的区域发展战略规划区，在空间范围上既有重合又存在差异。2005—2017年，“蓝黄”两区的土壤有机质含量均有增加趋势。相关研究证明，施肥和秸秆还田等耕作技术的推广是影响耕层土壤有机质的主要因素[24-25]。经济区一方面针对胶东地区的土壤酸化问题，通过施用土壤调理剂[26]、推广种植绿肥[27]等措施增加土壤有机质含量；另一方面大力推广水肥一体化技术，少施化肥，增施有机肥，有效降低了黄河三角洲地区的次生盐碱化风险[28]。同时重点推广应用了秸秆精细还田和秸秆、畜禽粪便肥料化技术，有效增加了经济区的耕层土壤有机质含量[29]。

从土壤有机质的空间分布变化看，“蓝黄”两区内陆平原部分的有机质含量丰富，2005—2017 年的土壤有机质含量显著增加。该区域地形平坦、土壤肥沃，农业发展的限制因素少，经过多年的精耕细作，农田有机质含量不断累积；而山丘及滨海平原区的有机质含量相对匮乏，土壤有机质含量基本维持稳定。其中山丘区地形崎岖、坡度较大，夏季降水多而集中，易产生土壤侵蚀，造成土壤有机质淋失，且有机质分解迅速，导致积累缓慢[30]，与前人的研究[31-32]结论一致。而滨海平原区受高蒸降比、高地下水位等自然因素及重灌轻排等人为因素影响，土壤盐渍化现象严重，使土壤物理化学性状发生改变，抑制植物的生长发育，甚至对其产生毒害，造成植被覆盖度偏低、有机质积累缓慢[33]。

4 结论

本研究以山东省“蓝黄”两区为研究区，综合经典统计分析、地统计分析与GIS 方法，通过普通克里格插值法分析有机质的时空分异特征，指示克里格插值法评估有机质缺乏的风险概率，进而研究了县域间有机质的空间聚集特征并提出规划建议。得到以下结论：

（1）不同时期“蓝黄”两区的土壤有机质均具有中等变异性，变异系数在25.68%～35.46%之间；模型块基比在45.45%～55.01%之间，具有中等的空间自相关性，有机质受结构性因素（如气候、地形、土壤类型等）与随机性因素（如灌溉、施肥、秸秆还田等）共同影响。

（2）2005—2017 年“蓝黄”两区的平均有机质含量分别由12.07 g·kg-1和12.17 g·kg-1增加到14.65 g·kg-1和16.04 g·kg-1，年平均增速分别为0.21 g·kg-1和0.32 g·kg-1。2017 年“蓝黄”两区的土壤有机质均以2、3 级为主，内陆平原区有机质含量高，山丘与滨海平原区有机质含量低；“蓝黄”两区有机质缺乏的风险概率较低，分别为0.21和0.14。

（3）“蓝黄”两区的全局Moran’sI值分别为0.523和0.530，县区间有机质具有显著的聚集特征，限制建设区（高-高聚集型）与综合整治区（低-低聚集型）均以“组团”形式分布。