西安市土壤与土地利用多样性及其关联分析①

2018-01-17张亮亮齐雁冰刘姣姣秦倩如于晓杰

土壤 2017年6期

张亮亮，齐雁冰，刘姣姣，陈洋，秦倩如，于晓杰

(西北农林科技大学资源环境学院，陕西杨凌 712100)

多样性是表征生态系统复杂程度的基本指征[1]，20世纪90年代西班牙学者Ibanez将多样性概念引入到土壤学的研究之中，从而在传统土壤学研究中提出了一个全新的土壤多样性的概念，并就此提出一个新词“Pedodiversity”用于表示土壤多样性[2-4]，而后不断引起不同国家土壤地理学者的研究兴趣，先后有西班牙、中国、美国、意大利等国家将注意力聚焦到该研究领域。Ibanez等[5]通过研究实践证实了多样性计量方法用于土壤空间变异和分布格局分析的可能性。Toomanian等[6]对伊朗的土壤多样性和成土因素进行研究，发现通过仙农熵定量评价土壤和土壤景观演化具有良好效果。21世纪初，以张学雷为代表的我国土壤学家首次引入多样性概念与方法[7-9]，并在河南、山东、江苏和海南岛等地区展开一系列相关研究[10-14]。

土地利用程度反映了人类活动对自然生态环境的影响，而土壤是土地利用中最主要的利用对象，土地利用方式的改变影响着土壤多样性的格局，土壤的空间及结构均匀状况直接决定着土地利用的方向和程度，因此二者关系密切[15-18]。随着人类利用土地强度的逐渐提高，土壤资源退化成为全球关注的焦点，学者们开始着手研究土地利用对土壤多样性的影响，但大多研究仅停留在现象观察与理论指导上，缺乏对土壤多样性变化特征及其影响因子的深入研究。美国学者首次进行了土地利用对土壤多样性影响的初步定量化研究，其研究结果为后来者提供了思路[19-20]。近年来，国内外专家学者开始深入地将土壤分布与土地利用、水资源分布等其他自然资源相结合以进行关联分析研究[21-24]，进一步拓展了土壤多样性研究的应用范围。

土壤在生态系统中扮演着相当重要的角色[25]，土壤类型与土地利用方式两者的空间分布关系密切。本研究以陕西省西安市为例，借助张学雷等[8]提出的仙农熵变形公式以及关联系数，以土属作为基本单元，计算和分析不同地形分级的土壤多样性指数，异网格尺度下土壤与土地利用构成组分及分布多样性指数以及典型土壤与不同时期土地利用空间分布的关联系数，对关联程度进行定性定量化描述，以为研究区土地利用和土壤多样性保护提供理论基础。

1 研究区概况与研究方法

1.1 研究区概况

西安是陕西省省会，位于黄河流域中部的关中平原，地理坐标 107°40′～109°49′ E 和 33°39′～34°45′N。北部为冲积平原，南部为剥蚀山地，地形特征复杂，是我国中西部地区经济、政治、文化发展的核心城市之一。将其下辖的10区3县(包括碑林区、灞桥区、长安区、未央区、新城区、莲湖区、雁塔区、阎良区、临潼区、高陵区，户县、周至县、蓝田县)作为研究区域(图1)。研究区土地总面积10 108 km2。由于研究区土壤的成土母质类型复杂，植被种类众多，河流纵横交错，地下水位相差悬殊，人类活动影响程度不一，因而土壤构成纷繁复杂。土壤大致可分为褐土、土、潮土、水稻土、黄绵土、红黏土、新积土、紫色土、棕壤、暗棕壤、沼泽土和亚高山草甸土等12个土类，24个土壤亚类，51个土属。

图1 研究区位置Fig. 1 Location of study area

1.2 数据来源及处理

研究数据主要包括1995年、2005年和2010年西安市土地利用数据集、我国第二次土壤普查的西安市土壤矢量数据，由美国 NASA提供的 ASTER GDEM V2西安市30 m分辨率DEM数据以及西安市县级行政区划图和西安市统计年鉴等资料。

数据处理内容主要包括 DEM 分级处理，通过ArcGIS软件重分类工具将 DEM数据按不同海拔高度划分为4个等级；并在ArcGIS中将裁剪的土地利用数据以及重分类的DEM数据分别与土壤类型矢量数据进行叠加分析操作，对得到的结果进行相关分析研究。

1.3 研究方法

在不同地形分级的基础上，通过计算土壤多样性指数、丰富度指数和均匀度指数3个测度指标，对土壤多样性进行分析[26]，并利用段金龙等[27]提出的仙农熵变形公式以及关联系数，结合空间网格概念说明城镇化过程中两者间的交互关系。

1.3.1 多样性测度方法土壤多样性的经典公式，即仙农熵公式如下：

为更好地评价对象的空间离散性，借助如下仙农熵变形公式：

1.3.2 关联分析测度方法为探究土壤空间分布和土地利用空间分布之间的相互关系，借助关联系数，公式如下[28]:

以上3个公式中字符定义均与段金龙等[27]相同。

2 结果与分析

2.1 不同海拔高度土壤多样性特征

地形地貌在土壤的形成发育过程中扮演着相当重要的角色，而高程所表征的地形变化最为明显，因此选用高程这一地形因子，借助公式(1)对不同海拔高度上发育的土壤多样性分别进行研究，将西安市DEM 划分为 D1(200～400 m)、D2(400～600 m)、D3(600～1 000 m)和 D4(＞1 000 m)4 个等级。

表1 不同地貌上发育土壤的丰富度指数、多样性指数和均匀度指数Table 1 Indices of soil richness, diversity and evenness in different elevations

由表1可知，西安市仅有11.5% 的土壤分布在400 m以下，而且海拔在1 000 m以上的土壤占达28.6%。在4种不同海拔区内土壤多样性指数、均匀度指数和丰富度指数呈现出明显的垂直分布规律，丰富度指数随着海拔高度的升高而提高，而均匀度指数和多样性指数则表现出相反的变化趋势，这是由研究区所处位置决定的。西安市南毗邻北秦岭主脊与关中平原形成鲜明界线，而占西安市土壤面积比重最大的两个土类分别是褐土和棕壤，棕壤占全市土壤面积比例达到32.17%，主要分布在秦岭山地海拔1 000 m以上地带，褐土则主要分布于海拔1 000 m以下的秦岭低山、骊山及山麓洪积扇顶部，占全市土壤面积的16.18%，这一点与我国中、东部地区土壤与地形关系的研究结果有一定差异，原因就在于后者相对高差较小，海拔引起的土壤类型差异不显著。

2.2 土壤和土地利用多样性分析

2.2.1 土壤和土地利用构成组分多样性西安土壤总计有51个土属，6个土地利用类型。由图2可以看出，研究区土壤构成组分多样性指数为0.78，表明西安市非某一种土壤类型占据主导地位，而是土壤分布相对均匀，混乱程度高，面积占比最高的麻骨石棕壤性土土属也仅占15.8%。1995年、2005年和2010年土地利用构成组分多样性值分别为0.727、0.738和0.746，而处于我国中东部的南京市及郑州市的土地利用构成组分多样性指数均在0.5以下[18,23]，西安市土地利用均匀度明显高于这两个城市，其原因可能是西安市土地利用没有南京市及郑州市紧张，且西安市农用地、林业用地及草地所占比例相对均匀。1995—2005年西安市土地利用构成多样性指数仅增加0.011，表明10年间西安市土地利用构成的混乱程度提高不明显；而 2005—2010年的5年间这一指数增长了0.008。结合近15年西安市发展实际，尽管由于耕地转化为城镇建设用地等其他用地类型，导致城镇建设用地混乱程度增大，但1995—2005年间农用地减少及建设用地增加的幅度非常小，而2005年后西安市城市化进程有所加速。

图2 西安市土壤和土地利用组分多样性Fig. 2 Composition diversities of soils and land use types in Xi’an

2.2.2 土壤和土地利用空间分布多样性在对空间分布多样性的研究中，网格尺度大小在一定程度上影响空间分布整体格局。为了更加准确地分析空间分布多样性，引入段金龙等[29]采用的空间网格理论，选择5 km×5 km、3 km×3 km和1 km×1 km 3种尺度空间网格分别计算土壤和土地利用的空间分布多样性，结果显示，所有的土壤类型和土地利用类型均呈现出随着网格密度的减小多样性指数提高的规律，因此本文仅取3个网格密度的平均值来开展多样性分析(表2)。

表2 西安市土壤空间分布多样性统计Table 2 Spatial distribution diversities of soils in Xi’an City

从表2可看出，西安市的51个土属的土壤多样性差异显著，多样性最低的仅为 0.023(黄绵土)，最高的为 0.793(麻骨石棕壤性土)，这与各土壤类型的分布面积相关。黄绵土在研究区仅有小面积集中分布，因此均匀性最低，而麻骨石棕壤性土面积达到1631.09 km2，分布相对更加分散，因此均匀性较高。研究区内空间分布多样性指数小于 0.20的土属有 8类，分别为黄绵土、石灰性紫色土、青石泥棕壤性土、腐泥沼泽土、扁砂泥黄棕壤、扁砂泥白浆化棕壤、青石泥褐土性土，这些土属是分布范围极小的稀有土壤。单个土属面积大于500 km2的有6类，分别为麻骨石棕壤性土(1 631.09 km2)、中性粗骨土(973.76 km2)、黄墡土(880.61 km2)、麻骨石褐土性土(623.08 km2)、潮土(606.27 km2)、油土(603.66 km2)，其土壤空间分布多样性均在0.65以上，在空间分布相对均匀。

由表3可以看出，西安市除未利用地由于面积较小且集中分布引起空间分布多样性较小外，其他土地利用均具有较高的空间分布多样性，最低的水域空间分布多样性值也达到 0.702，最高的农用地达到0.927，表明西安市土地利用在空间上分布相对均匀。1995—2010年，农用地面积持续减少了185.119 km2，建设用地持续增加193.677 km2，且2005—2010年农用地减少和建设用地增加的幅度高于 1995—2005年，表明随着时间推进变化率越来越快，而多样性指数均呈现小幅度降低的趋势。农用地面积减少多样性指数也降低，主要是因为减少的农用地主要是较为分散的零星小块耕地，城镇建设用地增加而多样性降低的原因是城镇带动式的连续发展，从而使均匀性降低。其他土地利用类型的面积及多样性指数变化幅度也均非常小。

表3 西安市土地利用空间分布多样性统计Table 3 Spatial distribution diversities of land use types in Xi’an City

2.3 典型土壤与土地利用空间分布的关联性

在悠久的农耕历史背景下，人类的活动对土壤形成发展产生了深刻的影响，在兼受自然和人为因素双重影响下，经人工培育而成的农业土壤在研究区分布广泛，以塿土、潮土、水稻土等在褐土或黄土基础上，经自然淋溶黏化作用和几千年耕种熟化后形成的农业土壤为主。为探究土壤类型与土地利用之间的关联程度，选取研究区农业土壤塿土、黄绵土以及用作林草地的棕壤和褐土4个土壤类型，分别选取其包含土属中分布最为广泛，即空间分布多样性指数值最大的土属类型油土(0.686)、黄墡土(0.779)、麻骨石棕壤性土(0.793)和麻骨石褐土性土(0.658)作为典型土壤类型，分别与两个时期 6种土地利用类型进行叠加分析，统计两者间公共斑块面积(表4)，并通过公式(2)计算出西安市4种典型土壤与土地利用在3种网格尺度下的关联系数(表5)。

表4 西安市典型土壤的土地利用类型面积变化(km2)Table 4 Changes of areas of land use types under different typical soil types in Xi’an

由表4 数据统计可以发现，与油土和黄墡土公共面积最大的两种土地利用类型是农用地和城镇建筑用地，同时随着研究时期的推进，农用地与两种土壤类型的公共面积总体呈减小趋势，而城镇建筑用地则有明显的增加。除这两种农业土壤外，山地土壤棕壤与各个土地利用的交叉面积也有一定变化，但随着国家政策对林地的保护，林地面积有一定程度增加。这也表明，随着人类活动范围扩大以及对自然资源需求程度的变化，以土壤作为载体的城镇建筑用地面积将会继续增大，相应面积的土壤生产功能将被剥夺。

表 5 西安市典型土壤与土地利用关联系数统计Table 5 Correlation coefficients typical soil types and land use types in Xi’an

由表5数据可看出，土壤类型与土地利用空间分布多样性指数有一定程度的相似。本文将城镇建筑用地面积变化作为城镇化的主要权衡指标，本研究结果显示油土和黄墡土作为其主要土壤载体，其关联系数在两个时间区段均有一定增加。由此，表明关联系数这一指标同样反映出随时间推进研究区这 4类典型土壤均不同程度向城镇建筑用地转化，导致这部分土壤地表长期封闭，也从侧面反映出城市化发展会给土壤空间分布带来极大威胁。另外结合表4、表5数据分析发现，两者公共面积与其关联系数总体上呈现公共面积增大关联系数相应越大的趋势。但也有例外，如黄墡土与林地的公共面积从 1995—2005年增加了3.795 km2，2005—2010年公共面积又减少了2.656 km2，但是其关联系数却持续小幅度减小0.068。表明典型土壤类型与土地利用的关联程度不单由两者公共面积决定，还与两者间的空间斑块分布、相交部分的空间分布以及网格尺度都有一定关系。

研究区典型土壤中有较大部分转化为城镇建筑用地，其关联程度也呈增强趋势。这部分土壤经转化成为发挥承载功能的土壤，其中较大部分将不可避免地遭受地表密闭，同时将彻底丧失其本有的土壤生产能力或生态功能。另外，与土地利用方式不同，在特定的研究区域土壤资源的面积和分布区域是固定的，不会随人类活动而产生结构调整或空间上的转移。因此，在城市规划建设过程中，要采取有针对性的改良保护措施，让土壤资源可持续利用也成为核心问题之一，最大程度降低人类社会行为对土壤资源的不利影响[30]。

3 结论

以仙农熵指数来计算西安市土壤及土地利用的结构及空间分布多样性及二者之间的关联度，一方面可以对区域土壤及土地利用的均匀性进行评价，另一方面可以了解区域土地利用对于土壤的影响，特别是城市的发展对于区域主要及珍贵土壤的占用与保护程度。受地貌复杂的影响，西安市土壤类型丰富，分布相对均匀，土壤和土地利用多样性较高，在 1995—2010年的15年研究区间中，西安市整体上城市的扩展对于主要的农业土壤占用量不大，尚未出现重要土壤类型面临严重威胁的局面，但2005年以后城市化进程有所加速，对重要的农业土壤油土的大量占用，应引起重视。

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