王辽宏， 邱莉萍， 高海龙， 张兴昌

(西北农林科技大学水土保持研究所，黄土高原土壤侵蚀与旱地农业国家重点实验室， 陕西杨凌 712100)

农牧交错带本氏针茅坡地土壤-植物系统磷素分布特征

王辽宏， 邱莉萍， 高海龙， 张兴昌*

(西北农林科技大学水土保持研究所，黄土高原土壤侵蚀与旱地农业国家重点实验室， 陕西杨凌 712100)

明确农牧交错带草坡地土壤-植物系统磷素分布特征对于草坡地生态系统磷素管理、空间分布和磷素流失预测具有重要科学意义。本研究针对黄土高原农牧交错带本氏针茅坡地，分析了草坡地土壤-植物系统磷素沿坡面的分布特征，并且从不同空间尺度研究了土壤-植物系统磷素的空间结构特征，以揭示农牧交错带草坡地土壤-植物系统磷素分布规律。结果表明，随坡位的降低，草坡地植物生物量、植物磷素含量和储量均逐渐增加，土壤全磷和速效磷含量在坡上部和坡中部相近，且均低于坡底部；这些变量的变异系数均以坡底部最小。植物磷素含量和土壤全磷的变异系数由坡顶向下依次为34.25%、 25.98%、 10.02%和24.05%、 15.27%、 10.85%，表明坡底部土壤-植物系统磷素分布相对均匀。各变量的最佳拟合模型在3个分析尺度上均保持一致，植物生物量和土壤速效磷的最佳拟合模型为指数模型，土壤全磷以球状模型拟合效果最佳，而植物磷素以高斯模型拟合效果最好。随分析尺度的增加，块金常数、块金效应逐渐增大。植物磷素含量在5、 10、 15 m 3个尺度上的块金常数和块金效应依次为0.010、 0.010、 0.011和7.9、 8.5、 8.9，即样点间的空间依赖性逐渐减弱，空间相关性减弱。这表明农牧交错带草坡地土壤-植物系统磷素在不同尺度上空间结构比较稳定，属中等或强空间相关性，其空间变异主要来源于结构性因素。

磷素空间分布； 土壤-植物系统； 本氏针茅坡地； 农牧交错带

北方农牧交错带是我国温带地带性草原区和农业生产区，约占国土面积的30%[1]。在人类长期放牧和开垦活动中，该区草地退化严重，生态环境极其脆弱。近年来该区开展的退耕还草措施在草地生态系统恢复和环境改善方面起到重要作用，但退耕还草的效果在很大程度与当地水热条件和土壤本身的肥力状况有关[1]。磷素作为动植物生长所必需的营养元素，在土壤中溶解性差，有效性低，已成为农牧交错带植物生长的重要限制因子[2]。磷素还可以通过降雨-地表径流和泥沙携带等过程进入到地表水体，或者以渗漏、淋失等形式迁移到地下水进而运移到受纳水体中[3]，成为水体富营养化的重要因素。黄土高原农牧交错带气候干燥，植被稀少，降雨集中并且主要以暴雨形式发生，土壤抗蚀性差，水土流失非常严重[4]，土壤磷素极易随降雨径流、侵蚀泥沙等流失[5]，极易造成坡面土壤及植物磷素缺乏和下游水体富营养化等危害[6]。因此，需要对该区坡地土壤-植物系统磷素进行合理管理和磷素流失进行准确预测，而这些工作主要取决于土壤-植物系统磷素的空间分布特征。

目前在生态系统营养元素空间分布研究中，国内外研究者多偏重于土壤养分的空间分布特征，如余新晓等[7]运用地统计学方法研究了大尺度下八达岭森林土壤全氮、全磷和碱解氮的空间变异性，发现土壤养分空间分布与植被类型有关。刘吉平等[8]研究了三江平原典型环形湿地土壤不同发生层有机碳、全氮、全磷和全钾的空间分布，发现环形湿地土壤养分空间分布主要受植物体元素含量、生物过程和水文地貌过程的影响。胡克林和李保国[9-10]、李菊梅和李生秀[11]等也应用地统计学方法对农田土壤养分的空间分布进行了研究，但目前对于生态系统植物体中养分元素以及土壤-植物系统中元素空间分布研究较少，这方面的研究可以加深认识生态系统尺度养分元素的空间分布特征。在磷素空间分布方面，人们对不同尺度森林土壤、湿地土壤及农田土壤磷素含量空间变异特征作了大量研究，但对草坡地土壤-植物系统及坡地磷素空间分布的研究较少，因此需要开展深入的研究。

本研究针对黄土高原的农牧交错带本氏针茅坡地，应用经典统计学和地统计学方法，分析了土壤-植物系统磷素的分布特征及其空间变异规律，旨在为农牧交错带草坡地生态系统磷素管理、空间分布和磷素流失预测提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

1.2 土壤样品采集及分析

本研究以六道沟流域中一东北向的本氏针茅坡地为对象，草坡地坡长约150 m，坡度20°左右。该坡地之前为农耕地，退耕之后逐渐演替为本氏针茅种群，本氏针茅生长年限约20年。2007年9月份，沿坡面自上而下每隔5 m设一个样带，共设30个样带。在每个样带内设5个样点，采集地上部生物量，称取鲜重和干重。在每个样点处采集0—20 cm土层土壤样品。五个样点处的植物样和土样分别组成混合样。

植物样经烘干粉碎后测定植物体磷素含量并计算地上部磷储量，土壤样品风干后，过0.25 mm筛，测定全磷含量； 部分过1 mm筛，测定速效磷含量。植物磷素含量采用钼蓝黄比色法测定， 土壤全磷用HClO4-H2SO4消煮—钼锑抗比色法测定、土壤速效磷用0.5 mol/L NaHCO3浸提—钼锑抗比色法测定。

1.3 数据处理

本研究所有数据的基本统计分析采用Microsoft Excel 2003软件完成，方差分析和相关分析采用SPSS 12.0软件，正态分布检验采用SPSS 12.0统计软件中的Kolmogorov-Smiromov(K-S)正态分布检验概率(Pk-s)检验方法，检验结果(表1)中各变量的Pk-s值均大于0.05，均符合正态分布，满足地统计分析要求。半方差函数分析及相关参数的计算、空间自相关分析均采用地统计分析软件GS+7.0完成。

2 结果与分析

2.1 草坡地土壤-植物系统磷素分布特征

农牧交错带本氏针茅草坡地土壤-植物系统磷素空间分布与坡位有关，随坡位的降低，草坡地植物生物量、植物磷素含量和储量均逐渐增加，土壤全磷和速效磷含量在坡上部和坡中部相近，且均低于坡底部(表1)。此外，生物量、植物磷素含量和储量、土壤全磷和速效磷含量的变异系数均以坡底部最小，植物干重、植物磷素含量、土壤全磷和速效磷含量的方差值均以坡底最小，植物磷储量和鲜重的方差值在坡底部也较小，表明坡底部土壤-植物系统磷素分布相对均匀。

表1 草坡地土壤-植物系统磷素描述性统计特征Table 1 Descriptive statistics of P in plants and soils along a grassland slope

注(Note): 均值中同一列数据后不同小写字母表示坡位间差异达5%显著水平 Values followed by different letters in a column are significantly different among slop positions at the 5% level.

植物生物量、磷素含量和磷储量沿坡顶向下均呈逐渐增加趋势，这种相似的变化趋势与各变量间的内在关系有关(表2)，而土壤全磷和速效磷沿坡顶向下先略微降低后迅速升高，这可能与土壤磷素随地表径流、水土流失等的淋失以及磷素自身迁移运动有关，也可能预示着土壤阶地的形成。土壤阶地是坡面土壤再分布的最终结果，主要表现为坡面土壤从上向下的运动[15]。

表2 草坡地土壤-植物系统磷素的相关性分析(r)Table 2 Correlation analysis between P in plants and soils along a grassland slope

注(Note): **—α=0.01; *—α=0.05.

2.2 草坡地土壤-植物系统磷素空间变异特征

2.2.1 草坡地土壤-植物系统磷素半方差分析 为深入分析各个变量沿草坡地分布的空间结构性和随机性，本研究对这些指标进行了地统计学分析。按最小滞后距5 m、10 m和15 m 3个尺度分别计算各变量的变异函数，得到的理论变异模型及检验参数见表3。各变量对应的最佳拟合模型在3个分析尺度上均保持一致，表明本研究中的6个变量沿坡面的空间结构比较稳定。但不同变量呈现出不同的最佳模型，如植物生物量(鲜重和干重)和土壤速效磷的最佳拟合模型为指数模型，土壤全磷以球状模型拟合效果最佳，而植物磷素(植物磷素含量和储量)以高斯模型拟合效果最好。这与不同变量之间的关系有关，如植物磷素含量与储量极显著正相关(表2)，其最佳拟合模型相同(表3)，植物鲜重和干重极显著正相关(表2)，沿坡面具有相同的空间结构，其最佳模型均为指数模型。本研究中植物磷素(包括磷素含量和储量)的分布很大程度上依赖于土壤磷素(尤其土壤速效磷)，但其最佳模型却不同(表3)，这是因为该区植物的生长及对磷素的富集主要受水分因素限制，也表明在农牧交错带典型草坡地各变量的空间结构特征不但取决于变量之间的相互作用，还受其他环境因素的影响，如土壤流失、生物富积、微地形等。

表3 草坡地土壤-植物系统磷素的半方差理论模型及模型参数Table 3 Semi-variogram function theory model and parameters for P in plants and soils along a grassland slope

注(Note): E—指数模型Exponential model; G—高斯模型Gaussian model; S—球型模型Spherical model.

在5 m、10 m和15 m 3个分析尺度上，块金常数(C0)随分析尺度的增大而增大，表明随采样密度的减小，由采样尺度引起的误差逐渐增大[16]，被15 m尺度掩盖的某种较小结构在10 m尺度上体现出来，同样被10 m尺度忽略的某种较小结构在5 m尺度上体现出来。总体上，植物鲜重和磷储量的C0值较大，这可能与植物磷储量与鲜重之间的极显著正相关有关(表2)，而其余变量的C0值较小，表明这些变量本身以及采样尺度、测定方法等存在的随机性误差较小。

变程反映了变量空间自相关范围的大小，它与采样尺度上的各种生态过程相联系[17]，在变程之内，变量具有空间自相关特性，否则不存在。而且变程越大，空间结构越好。本研究中植物生物量变程最小，表明其空间结构性较差，这是因为研究区草地生态系统生产力主要受水分限制，而坡面生态过程显著地改变了坡面水分资源的分布和有效性，其异质性较高，从而使得生态系统生产力(生物量)表现出较差的空间结构。和植物生物量相比，植物磷素含量和储量、土壤全磷和速效磷含量在坡面分布中受影响的因素较少，变程较大，表明其具有较好的空间结构特征。

图1 草坡地土壤-植物系统磷素空间自相关图Fig.1 The spatial auto-correlogram of P in plants and soils along a grassland slope

3 结论

1) 农牧交错带本氏针茅草坡地土壤-植物系统磷素空间分布与坡位有关，植物鲜重、干重、植物磷素含量、植物磷储量、土壤全磷和速效磷在坡上部分别为2.6 t/hm2、1.9 t/hm2、0.9 g/kg、1.6 kg/hm2、0.4 g/kg和0.8 mg/kg，坡中部分别为3.3 t/hm2、2.3 t/hm2、1.0 g/kg、2.2 kg/hm2、0.4 g/kg和0.7 mg/kg，坡底分别为4.0 t/hm2、 2.8 t/hm2、1.2 g/kg、3.4 kg/hm2、0.4 g/kg和0.9 mg/kg，表明研究区本氏针茅草坡地植物生物量、植物磷素含量和植物磷储量沿坡顶向下均呈逐渐增加的趋势，土壤全磷和速效磷含量沿坡面基本稳定。

2) 农牧交错带本氏针茅坡地生物量、植物磷和土壤磷在不同分析尺度下的最佳拟合模型各自保持一致，空间结构稳定；除土壤速效磷的块金效应C0/(C0+C)高达45%外，其余变量均小于或接近于25%，属中等或强空间相关性，空间变异主要来源于地形、气候等结构性因素；土壤速效磷的自相关范围仅9 m，空间自相关性较差，其余变量均具有较好的空间自相关特征。农牧交错带草坡地土壤-植物系统磷素分布特征与坡面水土流失过程有关。

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Phosphorousdistributionofplant-soilsysteminaStipabungeanaslopelandintheagro-pastoraltransitionalzone

WANG Liao-hong， QIU Li-ping， GAO Hai-long， ZHANG Xing-chang*

(StateKeyLaboratoryofSoilErosionandDrylandFarmingontheLoessPlateau/InstituteofSoilandWaterConservation,NorthwestA&FUniversity,Yangling,Shaanxi712100,China)

Understanding the phosphorous distribution of plant-soil system in astipabungeanaslope land in the agro-pastoral transitional zone is fundamental for managing phosphorous and predicting phosphorous distribution and loss in slope lands. In this study, the spatial distribution of phosphorous in plant and soil along astipabungeanaslope in the agro-pastoral transitional zone of the Loess Plateau was analyzed. Three spatial scales were used to analyze the spatial structure of phosphorous along slopes. The results show that the plant biomass, phosphorous content and amount in plant and soils are increased with the decreases of slope position and the variation coefficients of these variables are smaller in the low position than those in the middle and up position. The variation coefficients of phosphorous concentrations in plants and the total phosphorous in soils from the up position to the low position are 34.25%, 25.98%, 10.02% and 24.05%, 15.27%, 10.85%, respectively. The exponential model is the best fit model for plant biomass and soil available phosphorous, spherical model for soil total phosphorous, and Gaussian model for plant phosphorous, respectively. With the enlargement of the analysis scale, the values of C0and C0/(C0+C) are increased, showing a decreased spatial dependence of sampling sites and weak spatial correlations. The C0and C0/(C0+C) of phosphorous concentration in plants are 0.010, 0.010, 0.011, and 7.9, 8.5, 8.9, respectively, at the analytical scales of 5, 10, and 15 m. These results indicate that phosphorous in plant and soil has relatively stable spatial structure at different spatial scales which belongs to medium or strong spatial correlations, and its spatial variation mainly comes from structural factors.

phosphorous spatial distribution; plant and soil system;stipabungeanaslope land; agro-pastoral transitional zone

2012-12-23接受日期2013-06-10

国家自然科学基金项目(40901145)；西北农林科技大学基本科研业务费(QN2011147)；中国科学院西部行动计划项目(KZCX2-XB3-13)资助。

王辽宏(1987—)，女， 陕西宜川人， 硕士研究生，主要从事土壤理化性质方面的研究。E-mail: wangliaohong@126.com * 通信作者 E-mail: zhangxc@ms.iswc.ac.cn

S153.6+1

A

1008-505X(2013)05-1192-08