徐 莉, 闫俊杰, 陈 晨, 崔 东

(1.伊犁师范学院 生物与地理科学学院, 新疆 伊宁835000; 2.新疆大学 资源与环境科学学院,新疆 乌鲁木齐 830046; 3.中国科学院 新疆生态与地理研究所, 新疆 乌鲁木齐 830011; 4.中国科学院大学, 北京 100049)

土壤养分含量是表征土壤肥力的重要指标，尤其对干旱区绿洲农业来说，土壤肥力状况更是关乎绿洲农业可持续发展的关键因素。土壤养分的空间变异状态在一定程度上反映了土壤耕作层内土壤养分的丰缺程度和状态，掌握其变异性与分布规律对提高农业土肥利用效率、土壤分区管理及保持土壤肥力等具有重要意义[1-2]。

近年来，土壤养分空间变异研究不断取得进展，多数研究表明土壤养分空间变异受自然因素(气候、母质、土壤类型、地形等)和人为因素(施肥、耕作措施、种植结构等)共同控制，且研究涵盖了平原[3]、丘陵[4]、山地[5]、灌区[6]、旱地[7]等多种用地类型。Mzuku等[8]认为农田土壤养分空间分布特征研究有利于划分特定的农田小区进行施肥管理；Antwi等[9]采用地理空间分析法绘制了加纳北部16个地区120个玉米农场的土壤养分分布图，据此探究了其土壤N，P，K含量的分布特征，表明土壤养分空间分布格局对特定地点的施肥量具有一定的指引作用；张兆永等[10]研究了新疆艾比湖流域小尺度农田土壤养分的空间分布及影响因素，认为土壤养分含量的空间异质性是影响区域农业生产的重要因素。在气候、母质等条件较为一致的区域，地形是间接引起土壤中物质、能量的再分配的重要条件，不同地形条件对土壤养分空间变异的影响作用会存在明显差异[11-12]。因此，不少学者探究了土壤养分空间变异与地形因子之间的相关关系。陈桂香等[13]分析了福州市农田土壤养分的空间分布特征及与地形因子的相关关系，表明有机质、碱解氮与地形起伏度、高程、坡度等呈显著正相关，而有效磷和速效钾呈显著负相关；邓欧平等[14]研究了川中紫色丘区地形因子与土壤养分空间分异的相关关系，表明坡向、坡度及坡位对土壤养分分布有强烈影响；朱洪芬等[15]探究了黄土高原盆地土壤有机质与高程、坡度、地形湿度指数等地形因子间的相关关系，表明坡度、地形湿度指数与土壤有机质关系较为显著。

在西北干旱、半干旱地区，绿洲是其社会经济发展的核心区域，而农业是其经济发展的基础和主体，因此，绿洲农业的可持续发展对区域经济的稳定发展具有重要意义。伊犁河谷地势东高西低，东窄西宽，三面环山，地形复杂，是中国西部干旱区水热条件最佳的区域，是新疆最重要的粮食主产基地，地形因素常常是制约其农业发展的主要限制性因素，因此，研究伊犁河谷典型绿洲区农耕层土壤养分空间变异特征及与地形因子的相关关系对维持绿洲农业生产、养分管理及区域稳定等具有重要意义。而且，目前关于土壤养分与地形因子的相关关系研究多集中在东部、中部地区，而针对西北干旱、半干旱地区的研究相对较少。

基于此，本研究以伊犁河谷典型绿洲区察布查尔县为研究靶区，应用GIS和地统计学相结合的方法，研究了土壤养分的空间变异程度、分布规律以及与地形因子间的相关关系，以期为干旱区绿洲农业的施肥区划、土壤资源的可持续利用及精准农业的推广等提供理论依据。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

研究区位于新疆伊犁河南岸典型绿洲区，地理位置为43°17′—43°57′N，80°31′—81°43′E。该区域属于典型的大陆性北温带温和干旱气候，热量丰富，光照充足，四季分明，年均气温5.0～8.4 ℃，年降水量南部中低山区为300～400 mm，北部平原为150～250 mm，年蒸发量为1 400～2 200 mm。地势自南向北形成多级阶梯，东窄西宽，南高北低；地形分为南部山区、山麓、丘陵、中部倾斜平原、北部河流阶地和河漫滩等五个地貌类型；有伊犁河、察布查尔河等水系；主要发育的土壤类型是灰钙土；土壤质地多以黏土和壤土为主，约占总面积的89.2%[16]。主要农作物有玉米、小麦、水稻、油料作物、棉花、甜菜、蔬菜，是新疆典型的优质粮、棉、油及特色农业基地。

1.2 样品采集

2015年10月，在伊犁河南岸察布查尔锡伯自治县(简称察县)境内，对其2个镇(爱新舍里镇、察布查尔镇)、12个乡(琼博乐乡、加格斯台乡、海努克乡、纳达齐牛录乡、扎库齐牛录乡、孙扎齐牛录乡、绰霍尔乡、堆依齐牛录乡、阔洪齐乡、米粮泉乡、坎乡及良繁场)进行了野外实地调查。样点的布设采用随机采样方式，共设置了104个取样点。样点设置时，因考虑了地形地貌、土壤类型、肥力高低、作物种类等因素和空间分布的均匀性，因此，选择在每个乡镇平均取4～5个代表性条田。用GPS定位并记录每个采样点的海拔和经纬度。采样间距约为1～2 km，采样深度为0—20 cm，同一田块按S形线路采样，每块田取5点，并将各点的土样进行混合，四分法保留土样干重1 kg左右。之后，将取好的土样装入样品袋，并进行统一编号用于室内指标测定。所有土壤样品是在均一的气候条件下采集的。

1.3 测定方法

土壤样品带回实验室，在实验室内去除杂质，自然风干，磨碎后过2 mm孔筛，并放置在阴凉干燥处贮存备用。土壤养分测定参照《土壤农化分析(第3版)》[17]。土壤有机质的测定采用重铬酸钾容量法；土壤碱解氮采用碱解扩散法测定；土壤速效磷采用0.5 mol/L碳酸氢钠浸提—钼锑抗比色法，上机仪器是UV-2550型紫外分光光度计；土壤速效钾采用乙酸铵浸提—火焰光度计法测定。

地形因子主要包括高程(elevation， Ele)、坡度(slope， Slo)、坡向(aspect， Asp)、平面曲率(horizontal curvature， Hc)、剖面曲率(profile curvature， Pc)、地形起伏度(Roughness of terrain， Qfd)，由30 m分辨率的DEM数据在ArcGIS 10.2空间分析模块提取出来[18]。其中，高程由ArcGIS 10.2中的Spatial Analysis Tools提取出来，坡度、坡向、平面曲率、剖面曲率及地形起伏度等由3D Analysis计算工具实现。坡度、坡向通过reclassify命令分为平缓坡(-1)，阴坡(0°～45°，315°～360°)，半阳坡(45°～135°)，阳坡(135°～275°)，半阴坡(275°～315°)；高程介于575～2 400 m，平均约为843 m。

1.4 数据分析处理

所有试验数据使用Excel 2010整理后，分析土壤养分的均值、最大值、最小值、标准差和变异系数(Cv)等统计性特征，并使用方差分析的F值进行显著性检验。为了消除比例效应，土壤变量在半方差计算时要求数据必须符合正态分布，因此，对所有数据通过K-S法进行正态检验(p<0.05)，并将不服从正态分布的数据经对数转化后呈正态分布，变异函数计算采用的数据均为对数转化后的数据[19-20]。变异系数(Cv)是描述土壤特性参数空间变异性程度的指标，依据Nielsen分级标准[21]，当Cv≤10%时为弱变异性，当10%≤Cv≤100%时为中等变异性，当Cv≥100%时为强变异性。采用地统计学方法对土壤养分的空间变异程度进行分析。半方差函数是地统计学的基本工具，是研究土壤变异性的关键函数，包括块金值(C0)、基台值(C0+C1)、块基比C0/(C0+C1)及变程(A0)等重要参数，可用于揭示土壤性质的空间相关性程度[4]，其估算公式为

式中:γ(h)——半方差函数；h——分隔2样点的矢量，称为步长；N(h)——被向量h间隔的试验数据点对的数目。Z(χi)和Z(χi+h)——区域变量Z(χ)在位置χi的数值和在距离χi+h处的数值。Kriging插值法是利用区域化变量的原始数据和半方差函数的结构特点，对未采样地的区域化变量的取值进行无偏最优估值的一种方法[19]，且广泛的应用于土壤养分的空间变异性研究[3-7]。因此，土壤养分的空间分布格局采用Kriging插值法。

使用SPSS 17.0对土壤养分的统计性特征以及土壤养分与地形因子的相关性进行分析，借助GS+9.0进行土壤养分元素的Kriging插值和半方差函数模型的计算，运用ArcGIS 10.2软件中Geostatistical Analyst模块进行Kriging插值分析，得到土壤养分的空间分布图，并采用交叉检验方法对插值结果进行评估，借助CANOCO 5.0软件运用典范对应分析(CCA)技术进一步探究土壤养分空间变异与地形因子间的关系。

2 结果与分析

2.1 土壤养分含量的统计特征

对土壤养分含量进行统计分析(表1)。研究区土壤中有机质、碱解氮、速效磷和速效钾的平均含量分别为2.15%，134.04 mg/kg，13.26 mg/kg，291.79 mg/kg，其中，速效磷和速效钾的变化范围较大。从变异系数来看，有机质、碱解氮及速效钾的变异系数分别为24.22%，39.27%和46.76%，均表现为中等变异性，其中有机质的变异系数相对较小；速效磷的变异系数为107.51%>100%，表现为强变异性。从分布类型来看，有机质、碱解氮和速效钾变化服从于正态分布，速效磷变化服从于自然对数正态分布。通过对土壤养分含量的方差分析，表明4种土壤养分含量具有显著差异，且方差分析的F检验值大小依次为：速效磷>速效钾>碱解氮>有机质，其中，速效磷变异最大，有机质变异最小，这与变异系数的规律一致。

表1 土壤养分的基本统计值

注：*表示在p<0.05水平显著相关；N表示服从正态分布；n表示服从自然对数正态分布。

2.2 土壤养分的空间变异结构特征

根据半方差函数理论及计算模型，得出土壤养分含量的半方差变异函数拟合模型及参数(表2，图1)。研究区土壤中有机质和速效磷最优拟合的模型为指数模型，碱解氮为高斯模型，速效钾为球状模型。块金值(C0)表示由随机性因素引起的变异，即由试验误差或小于试验取样尺度所引起的变异[16]。有机质、碱解氮、速效磷和速效钾的C0分别为0.098，0.065，0.016 3和0.054 7，说明在采样尺度范围内存在采样的误差、短距离的变异、施肥耕作措施及种植制度等随机性因素引起的变异[4,22]。块基比C0/(C0+C1)可用来表明土壤性质空间相关性的程度。当C0/(C0+C1)<25%，表现为强烈的空间相关性，其变异性主要受结构因素影响；25%75%，说明其空间相关性很弱，受随机性因素影响较大；若比值接近于1，说明在整个尺度上具有恒定的变异[16]。由此可知，有机质、碱解氮和速效磷表现为中等强度的自相关性，其块基比分别为27.92%，36.51%和27.35%，表明农田土壤中有机质、碱解氮和速效磷的空间变异是由结构因素(气候、母质、地形或土壤类型等)和随机因素(耕作方式、施肥或灌溉等)共同作用[4]。速效钾的块基比为18.09%<25%，在区域内表现为较强的空间自相关性，表明速效钾的空间分布受气候、成土母质、地形及土壤类型等结构性因素引起的空间变异为主[5]。这主要与地形起伏度、坡度及高程等相关，在地形起伏度变化较大的地方，钾元素极易流失[13]。因此，虽然经过长期的农业栽培管理，速效钾在空间分布上仍受结构性因素影响较大。变程A0是为研究区域提供了某种属性相似范围的一种尺度，可以用来表明土壤特性的空间自相关范围的大小[7]。研究区土壤养分变异程度相差较大，从大到小依次为：速效钾>速效磷>碱解氮>有机质，其中，速效钾变程距离最大为16 360 m，有机质最小为410 m，说明其影响因素会在不同尺度上起作用[13]。

表2 土壤养分含量空间变异的半方差参数

图1 土壤养分的半方差函数

2.3 土壤养分的空间格局

基于符合正态分布的各土壤养分含量数据，选择上述最优半方差函数理论模型及相关参数运用Kriging插值法绘制出土壤养分含量的空间分布图(图2)，并采用交叉检验方法进行评估(表3)。由表3可知，土壤养分的ME和MSE均接近于0，RMSE和ASE值之间较为接近，RMSSE在0.955 0～1.064 6之间，接近于1，可知土壤养分指标的插值精度较高，理论模型能较好其空间结构。由图2可知，土壤养分含量在空间分布上多呈出斑块状格局。式中：有机质在研究区中部略偏东地区出现了一个小面积斑块状的聚集区，主要在海努克乡和纳达齐牛录乡等区域，总体表现为东部相对较低，中西部相对较高；碱解氮在中部偏北地区相对较低，主要在孙扎齐牛录乡和绰霍尔乡等区域，总体表现出中部相对较低，且自西向东呈现先减少再增加；速效磷在中部偏北相对较高，主要在孙扎齐牛录乡和堆依齐牛录乡等区域，总体表现为东北和西南方向上相对较低，中部偏北相对较高；速效钾在东北、西南地区均出现一个连续的高值中心，主要在海努克乡、扎库齐牛录乡、爱新舍里镇、纳达齐牛录乡等区域，总体表现为中部偏北和东南方向较小范围内较低，西部较大范围和东北方向上相对较高。

表3 交叉检验结果

2.4 土壤养分与地形因子的相关关系

如表4所示，土壤有机质与碱解氮呈极显著正相关关系(p<0.01)，与速效钾呈显著正相关关系(p<0.05)，速效钾与速效磷呈极显著负相关关系(p<0.01)；土壤有机质与高程、坡度、坡向、剖面曲率、地形起伏度呈负相关关系。

其中，与坡度、地形起伏度呈显著负相关关系(p<0.05)；碱解氮与高程、坡向、平面曲率、剖面曲率、地形起伏度呈正相关关系，其中，与高程、地形起伏度呈极显著正相关关系(p<0.01)；速效磷与坡度、地形起伏度呈正相关关系，与平面曲率、剖面曲率呈负相关关系；速效钾与坡度、地形起伏度呈负相关关系。综上所述，地形因子对土壤养分含量的分布具有一定的影响。

图2 研究区土壤养分的空间分布

项 目有机质碱解氮速效磷速效钾高程坡度坡向平面曲率剖面曲率地形起伏度有机质1碱解氮 0.796**1速效磷-0.245 -0.163 1速效钾0.368*0.225-0.429**1高 程-0.047 0.447**-0.046 0.0471坡 度-0.332* -0.135 0.225-0.295 -0.017 1坡 向-0.081 0.0840.0150.007-0.082 0.1591平面曲率0.2550.050-0.137 0.1870.157-0.02 -0.261 1剖面曲率-0.047 0.269-0.214 0.2570.063-0.341*-0.016 -0.095 1地形起伏度-0.101* 0.444**0.087-0.133 0.839**0.0750.1490.215-0.0761

注：*表示在p<0.05水平显著相关； **表示在p<0.01水平极显著相关。

2.5 土壤养分与地形因子的CCA分析

为了进一步了解地形因子对土壤养分空间变异程度的影响，采用CCA二维排序(图3)对其进行分析。排序图中矢量箭头代表各地形因子，箭头连线长度代表土壤养分空间变异与某个地形因子之间的相关程度的大小，连线越长，相关性越大，反之越小。箭头连线和排序轴的夹角代表着某个地形因子与排序轴的相关性大小，夹角越小，相关性越大[23]。从第1，2排序轴平面上可以看出，坡向(Asp)、地形起伏度(Qfd)、高程(Ele)及剖面曲率(Pc)等对土壤养分空间变异影响较大，相关性较大，坡度(Slo)对土壤养分空间变异影响相对较小，相关性较小；有机质(SOM)、碱解氮(AN)及速效钾(AK)距离质心较近，速效磷(AP)相对距离较远，表明地形因子对土壤养分变异具有一定的制约性。其中，速效钾距离质心最近，表明其空间变异会受多个地形因素的共同影响，碱解氮主要受地形起伏度影响较为显著。由此可以看出，高程、坡度、地形起伏度、剖面曲率等地形因子是影响土壤养分空间变异的主要因素。

注：有机质(SOM)，碱解氮(AN)，速效磷(AP)，速效钾(AK)；高程(Ele)，坡度(Slo)，坡向(Asp)，平面曲率(Hc)，剖面曲率(Pc)，地形起伏度(Qfd)。

图3土壤养分与地形因子的CCA排序

3 讨论与结论

(1) 研究区土壤中有机质含量相对较低，碱解氮、速效磷和速效钾含量相对较高。不同土壤类型其养分含量变化的影响因素存在显著性差异[3,7]。灰钙土是新疆伊犁河流域重要的土壤资源，是伊犁河谷典型地带性土壤，这种土壤类型的原始肥力相对较低，易受地形和耕作方式的影响，多数地区的有效土层薄，因而，有机质含量相对较低。而土壤中碱解氮、速效磷和速效钾平均含量相对较高，通过实地调查得知，与近年来该区大力推广实施“2+x”田间肥料试验(包括常规施肥、优化施肥和小区施肥等多种方式)有关，因而，在一定范围内提高了速效养分含量。此外，有机质、碱解氮和速效钾属于中等变异，而速效磷属于强变异，说明速效磷较其他养分元素变异程度较大。

(2) 地统计分析表明，有机质、碱解氮和速效磷含量的空间变异受地形、成土母质及土壤类型等结构性因素以及农业生产中施肥和灌溉方式等随机性因素的共同作用；而速效钾含量的空间分布主要受气候、成土母质、地形及土壤类型等结构性因素影响。从空间分布来看，土壤养分含量在空间分布上多呈出斑块状格局。有机质在东部相对含量较低；碱解氮中部含量相对较低，且在东西方向上变异较强烈；速效磷在东北和西南方向上相对较低；速效钾在中部偏北和东南方向上相对较低，且在东部变异较强烈。因此，在今后的农业施肥过程中，可以适当增加东部有机肥的投入，在中部适当增加氮素的输入，在东北方向上适当增加磷钾元素的注入。

(3) 伊犁河谷典型绿洲区察布查尔县农业发展虽具有优越的光热水土资源条件，但由于地形复杂，存在较为显著的区域差异。从土壤养分地形因子的相关分析可以看出，土壤碱解氮与高程和地形起伏度呈极显著正相关，表明其空间变异受高程和地形起伏度影响较为显著。前人研究表明，当海拔增加时，碱解氮更易于积累，因而其含量相对会较高[13,24]；有机质与坡度、地形起伏度呈显著负相关，其中，与坡度的相关系数较大，表明随着坡度的增加会造成有机质的流失，因而，在坡度较大区域，有机质含量相对较低，这与傅涛等[25]人的研究结果较为一致；速效钾与平面曲率、剖面曲率呈正相关关系，且距质心最近，说明其空间变异受地形因子影响较为显著，在弯曲度形成的凹形地形会利于钾元素的积累[17]。因此，可以得出高程、坡度、地形起伏度、剖面曲率等是影响该区土壤养分空间变异的主要地形因子。此外，人为长期重视大量施用氮磷钾肥[26]，轻有机肥的施用，部分地区大水漫灌现象突出，使得土壤养分在空间分布上呈现出明显的差异。综上所述，影响该区土壤养分的空间变异是地形、土壤类型、施肥及灌溉方式等共同作用而引起的。

综上所述，本文仅初步分析了察布查尔县农耕层土壤养分空间变异特征及其与地形因子的相关关系，对于如何改进和调整区域施肥的合理比例、施肥小区的划定以及土肥合理利用的有效途径等还有待于进一步研究。此外，不同尺度下土壤养分空间变异与地形因子间的相关关系亦不相同，本研究的研究区域较小，仅从小尺度区域上分析了土壤养分空间变异与地形因子之间的相关性，未来还需对大尺度区域内土壤养分空间变异与地形因子的相关关系进行更深地研究和思考。