郑 妍 江 瑶 孙冬晓 齐 也 张中瑞

（1. 广东省岭南综合勘察设计院，广东 广州 510663；2. 广东省森林培育与保护利用重点实验室/广东省林业科学研究院，广东 广州 510520）

森林土壤是维持林木生长发育的基质，土壤养分状况反映了林地供应林木生长所需营养物质的能力[1]。但土壤养分受到成土母质、气候条件、地形因素、植被类型、人为干扰等影响，往往具有高度的空间异质性[2]。土壤养分的空间分布通常直接关系到森林的生长与健康，是森林生态系统恢复、可持续经营的重要影响因素[3-4]。因此，开展森林土壤养分空间异质性的研究不仅对了解影响土壤变异的因素有重要参考价值，还对于合理利用土壤资源、建立良性循环的森林生态系统具有重要意义。

华南沿海地区是我国砖红壤、赤红壤集中分布区域，自然地理条件优越，森林资源丰富。近年来，由于经济社会飞速发展，人口密度不断增大，人类经济活动对林地的干扰问题越来越严重，改变了土壤养分空间分布，影响了土壤资源的利用和森林质量的提升。系统研究区域森林土壤空间异质性，探究其养分丰缺状态及其分布规律，对有效利用土壤养分和提高林地生产力具有重要意义[5]。因此，本研究以华南沿海地区林地土壤为对象，通过野外调查采样和室内实验对其土壤养分进行测定与分析，运用地统计学方法研究林地土壤养分空间异质性，以期为林地土壤肥力的提高和森林可持续经营提供参考。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

研究区位于华南沿海地区珠海市南部的横琴岛，是珠海146 个海岛中最大的一个，面积为106.46 km2，南面濒临南海，西面与珠海西区一衣带水，东面与澳门一桥相通。该研究区属南亚热带季风区，气候温和湿润，年平均气温22-23 ℃，年平均降水量2 015.9 mm。地貌类型主要有低山、丘陵、滩涂。土壤类型包括红壤、赤红壤、石质土、海滨沙土、盐渍沼泽土、冲积土等。

1.2 调查及采样方法

采用典型抽样法布设样点，根据研究区森林植被、地形、气候特征、前期调查属性变异性，设定显著性水平P＜0.05，确定样本基本数量（本研究n=30），通过无人机踏查及各调查专题点的高分辨率DEM 衍生数据提取，确定土壤样点布设位置及调查线路。

对研究区林地土壤进行样点调查、样品采集、编码及初步制备等。将布设样点的地理坐标定位到林相图上的地籍小班，根据样点布设要求信息，在误差允许范围内（所在小班距离样点坐标半径100 m 以内）选择符合样点布设要求信息并具有代表性的区域挖掘3 个剖面，剖面水平间距不小于10 m。剖面坑长1.2～1.5 m，宽0.8～1.0 m，剖面深度到母质或母岩或地下水，土层较厚时应深达1.0 m。每个剖面分5 层取样，由下至上依次为80～100 cm，60～80 cm，40～60 cm，20～40 cm 和0～20 cm，混合均匀，每个样品不少于500 g，每个样点3 个剖面共采集样品5 层/个×3 个（剖面）=15 份。土壤样品及时带回实验室，风干、过筛、分析土壤样品的化学性质。

1.3 指标测定方法

土壤样品理化性质分析与测定方法为：土样的有机碳含量采用重铬酸钾氧化法测定；全氮含量采用碱解扩散法测定；全磷含量采用钼锑抗比色法测定；全钾含量采用火焰光度法测定[6]。

1.4 数据处理

用 K-S 检验法检验（显著水平α=0.05）数据是否符合正态分布。采用 SPSS 18.0 对土壤养分的均值、标准差及变异系数等描述性统计特征进行分析。依据全国第二次土壤普查规定的土壤养分分级标准[7]，对研究区林地土壤养分的空间分布状况进行评价。采用地统计学工具GS+ 9.0 分析对土壤养分数据做半变异函数分析[8]，再利用Arc-Gis10.7 软件进行克里金空间插值[9]得到土壤养分空间分布特征图，可直观地展现土壤养分空间异质性规律。

2 结果与分析

2.1 描述性统计特征分析

研究区林地土壤养分的描述统计结果见表 1。参照全国第二次土壤普查养分的分级标准，可知土壤有机碳含量处于中等水平，全钾含量极高，全氮含量中等偏高，全磷的含量极低。有机碳、全氮、全钾的变异系数（CV）均表现为中等程度变异（0.1 ≤CV ≤1.0），全磷含量表现为强变异程度。变异系数依次为全磷＞全氮＞全钾＞有机碳。在显著水平 α=0.05 的单样本 K-S 检验水平下，均符合正态分布。

2.2 空间变异特征

研究区林地土壤养分半变异函数理论模型拟合结果及结构参数见表2。除有机碳外，其他元素R2均在0.89-0.99 之间，RSS 均较小，说明各变量最佳模型拟合度较高，能很好地反映各土壤养分的空间结构特征。其中，有机碳的半变异函数最优拟合模型为指数模型，全氮为高斯模型，全磷为球状模型，全钾为线性模型。研究区林地土壤全磷空间异质性中随机变异占系统总变异的比例为11.8%，表明土壤全磷含量在研究区内具有较强的空间自相关性。由随机变异引起的土壤有机碳和全氮空间异质性比例为35.4%、31.2%，表明具有中等的空间自相关性。全钾的块金比为1，说明空间自相关性极弱。有机碳、全氮、全磷、全钾的变程相近且均较小，其中全磷变程最小，有机碳变程最大，说明全磷的自相关范围最小，有机碳的自相关范围最大。

表1 华南沿海地区林地土壤养分描述性统计特征Tab.1 Descriptive statistical characteristics of soil nutrients in forestland in coastal areas of South China

表 2 华南沿海地区林地土壤养分半变异函数模型结构参数Tab.2 Structural parameters of the semivariogram model of soil nutrients in forestland in coastal areas of South China

图1 华南沿海地区林地土壤养分半变异函数Fig.1 Semivariogram of soil nutrients in forestland in coastal areas of South China

图2 华南沿海地区林地土壤养分空间分布特征Fig.2 Spatial distribution of soil nutrients in forestland in coastal areas of South China

2.3 空间分布特征

研究区土壤养分含量的空间分布见如图2。林地土壤有机碳含量基本高于10 g/kg，处于中等水平。其中，西北局部区域土壤有机碳含量相对较高，东北部分区域有机碳含量相对较低。研究区林地土壤有机碳含量空间变异规律明显，呈现自西向东呈逐渐降低的趋势。依据土壤养分分级标准，研究区林地土壤全氮含量中等偏高，整体处于0.75～1.0 g/kg 的中等水平，西北局部区域含量高达1.0 ～1.5 g/kg，东北部分区域全氮含量相对较低。整体来看，研究区林地土壤全氮含量自西向东呈逐渐降低的空间格局。全磷的含量较为贫乏，西南部分区域全磷含量略超过0.20 g/kg，其它区域均在0.20 g/kg 以下的极低水平。空间变异规律明显，整体呈现自西南向东北逐渐降低的趋势。全钾含量丰富，西部区域全钾含量处于20～25 g/ kg 的含量较高水平，其它区域均处于高于25 g/kg 的含量极高水平。总体分布格局是西北低东南高，高值区主要分布在东南角，次高值主要分布在东南部分及东部部分区域，中等值主要分布在中部绝大部分区域，低含量区域主要分布在西北局部区域及西部部分区域。

3 结论与讨论

研究区土壤全磷空间异质性明显，整体呈现自西南向东北逐渐降低的趋势。全磷属于强变异程度，半变异函数分析结果发现，研究区林地土壤全磷空间异质性中随机变异占系统总变异的比例为11.8%，表明土壤全磷含量在研究区内具有较强的空间自相关性，且全磷的自相关范围最小，说明在土壤全磷空间异质性中，随机因素的影响很小，占据主要作用的是地形、土壤母质、气候等结构性因素[10]。磷素南方地区影响林业生产力的常见限制因子[11]，本研究中磷素含量也处于极其缺乏状态。因此，在后续的森林经营中应加强施肥管理，尤其要施加磷肥。相关研究发现土壤磷素含量受到土壤有机质含量的影响[12]，因此也可以通过增施有机肥，改善土壤中可被植物利用的磷素。

土壤全钾含量丰富，空间变异规律明显，总体分布格局是西北低东南高。从变异系数来看，全钾含量属于中等变异，块金比较大，说明空间自相关性弱，其变异主要是由随机因素如人为干扰或测定误差引起的。曹以群[13]对土壤养分空间变异的研究也发现土壤全钾的空间自相关性很弱，有朝着均一化方向发展的趋势，且主要受人为因素影响。不同林地的施肥管理措施不同，土壤养分的空间分布亦不同，在林业经营管理中要针对钾素的含量格局，科学地使用钾肥来提高其利用效率。

全氮和有机碳含量处于中等水平，两者的空间变异特征比较相似，均呈现自西向东呈逐渐降低的趋势。两者变异系数均处中等水平，这种变异可能是由结构性因素和随机性因素共同作用的结果。其中，由随机变异引起的土壤有机碳和全氮空间异质性比例接近，分别为35.4%、31.2%，均具有中等程度的空间自相关性，说明随机因素如管理施肥措施、采伐、实验误差等对这些养分的影响较大。这与已有研究对全氮含量空间分布特征的研究结果一致[14]，张文敏等[15]学者也发现不同土地利用方式和不同围垦时期等随机因素会增加土壤有机碳的空间变异性。全氮和有机碳空间变异的相似性在其他研究中也有提及，如张燕江等[16]研究表明土壤全氮空间分布特征主要受有机碳的影响，王淑彬等[17]认为全氮含量与有机质含量具有很强的相关性，有机质是全氮的主要来源。土壤碳氮是土壤肥力的核心，与林地生产力密切相关，研究区的土壤施肥管理应注意维持稳定的碳氮水平。