肖作林

摘要：采用经典统计和地统计学相结合的方法研究低山区农耕地土壤有机碳空间分布特征及其与海拔、土壤类型、成土母质和种植制度之间的关系。结果表明，研究区20cm深度耕地土壤有机碳密度（SOCD）均值2.65kg/m2，低于全国平均水平（3.00kg/m2）。随着高程的增加，土壤有机碳密度呈增加趋势。各土壤类型土壤有机碳密度由大到小依次是石灰岩土>山地黄壤>冲积土>水稻土>紫色土。石灰岩风化物和白云岩风化物分布区更有利于土壤有机碳的积累。不同种植制度下土壤有机碳密度表现为：麦-玉-薯轮作>油-稻轮作>麦-玉轮作>玉米、水稻单一种植。土壤有机碳密度空间分布表现为带状各向异性，南北方向为主要变异方向。海拔、土壤类型、成土母质和种植制度共同决定了研究区耕地土壤有机碳的空间分布格局。

Abstract： The spatial variability and main influencing factors of cultivated soil organic carbon （SOC） were analyzed in low mountainous areas based on traditional statistics and geostatistics methods. The mean soil organic carbon density （SOCD） of the top 20cm depth was 2.65kg/m2，which was lower than the average value of the cultivated soils of China （3.00kg/m2）. A positive relationship between elevation and SOCD was found in the study area. Mean value of SOCD of different soil types showed in order of Limestone soil > Muntian yellow soil > Alluvial soil > Rice soil > Purple soil. The areas with weathering products of limestone or dolomite presented significant higher values of SOCD than other areas. The SOCD of five different cropping systems was in order of wheat-corn-sweet potato > rape-rice > wheat-corn > corn-fallow and rice-fallow. SOCD presented a strong zonal anisotropy in north-south direction. The results showed that the spatial distribution of SOCD strongly depends on the coupling effects of elevation， parent materials， soil types and cropping systems.

关键词：土壤有机碳密度;地统计学;各向异性

Key words： soil organic carbon density;geostatistics;anisotropy

中图分类号：F302.5                                     文獻标识码：A                                  文章编号：1006-4311（2020）31-0230-03

0  引言

土壤碳库是陆地生态系统中最大的碳库。土壤有机碳（Soil organic carbon，SOC）通过吸收和释放CO2，成为决定陆地生态系统碳平衡的主要因子。耕地土壤有机碳是土壤肥力的重要组成部分，其含量降低会造成土壤贫瘠化。

土壤有机碳储量存在较强的空间变异，自然因素和人为因素共同影响了土壤有机碳的空间变异特征，且不同地理区域影响SOC空间分布的主控因子有所差异。Tan[1]以美国大湖区俄亥俄州为研究区，探讨了表层土壤有机碳与自然因素之间的关系，发现高程对土壤有机碳密度（Soil organic carbon density，SOCD）影响显著。在对苏格兰东北部SOC的研究结果表明[2]，SOC的空间分布与成土母质密切相关。此外，不同种植制度对SOC含量也有较大影响。例如，Varvel[3]的研究表明，玉米连作方式对SOC含量的影响大于玉米-大豆和大豆连作。

近年来，一些学者利用全国第二次土壤普查资料，对国家或区域尺度的SOC含量和分布进行了研究[4]。然而，在进行较大区域范围的研究中，尤其是地形复杂区域，会在一定程度上导致某些信息的损失。因此，有必要进行较小区域，尤其是县域尺度上的SOC含量深入研究，以提高在区域、国家或全球尺度下，碳循环研究中的准确性。本文采用经典统计学和地统计学相结合的方法，以三峡库区腹地—云阳县为研究区域，探讨低山区农耕地SOC的空间分布特征和影响因子，为评估三峡库区耕地土壤有机碳损失和截留能力提供参考数据。

1  材料与方法

1.1 研究区概况

云阳县地處于三峡库区腹心地带（108°24′32″～109°14′51″E，30°35′6″～31°26′30″N），幅员面积3649km2，属喀斯特地貌，岭谷地貌明显，以低山为主。该县属于亚热带季风气候区，日照充足，冬暖夏热，多伏旱，多秋雨，立体气候显著。因为海拔和地势等因素，农作物种植区多呈东西带状分布。研究区土壤类型多样，分布有水稻土、冲积土、紫色土、山地黄壤、石灰岩土五个土类。

1.2 数据来源及土壤有机碳库的构建

土壤样点调查数据从云阳县农委获取，数据包括2011年云阳县6151个采样点的土壤有机质含量。由全国第二次土壤普查成果中的1：5万土壤图，获得土壤类型（精确到土种）;由《云阳县土壤志》中的典型坡面数据获得成土母质、容重、砾石含量等属性数据。由1：1万土地利用现状图获得土地利用类型数据，由30m的数字高程模型（DEM）（图1）获得高程数据。在GIS技术的支持下，将以上属性赋值到有机质矢量点数据上，计算土壤有机碳密度（SOCD），构建SOCD数据库。

SOCD计算公式：

Cd=0.58×（1-A）×H×B×SOM          （1）

其中Cd为土壤有机碳密度（kg/m2）;A为砾石含量（%）;H为土层厚度（20cm）;B为体积质量（g/cm3）;SOM为有机质含量（g/kg）;0.58为Bemmelen换算系数。

1.3 软件和数据分析

本文采用Games-Howell方法检验组间数据的差异显著性。采用ArcGIS9.3，GS+9.0进行地统计分析，建立半方差模型进行各向异性分析以及Morans I指数分析。采用SPSS18.0和MATLAB7.0进行数据分析处理和制图。

2  结果与分析

2.1 基本描述和统计

由SOCD样点基本统计可知，有机碳密度最大值为6.29kg/m2，最小值为0.62kg/m2，平均值为2.65kg/m2，低于全国平均水平（3.00kg/m2）。变异系数29.8%，属于中等程度变异。由偏度和峰度均接近零（偏度0.4，峰度0.18）可知，研究区有机碳密度基本符合正态分布。

将高程分为四组，分别为：≤300m、300～600、600～900、>900。不同海拔对SOCD的影响在小于900m的范围内有显著性差异，随着海拔的增高，SOCD平均值增加。当海拔>900m时，对应的SOCD平均值与600～900m组的SOCD平均值相差不大，但显著高于另外两个低海拔组。各土类SOCD平均值由大到小依次是石灰岩土>山地黄壤>冲积土>水稻土>紫色土。土类之间的SOCD的差别较为明显，石灰岩土SOCD的平均值最大，达到3.27kg/m2。较含量第二位的山地黄壤高出0.29kg/m2。紫色土最小，SOCD平均值为2.53kg/m2。在八种成土母质中，白云页岩风化物SOCD平均值最大，为3.45kg/m2，显著高于其他七种成土母质;石灰岩风化物和长石石英砂岩风化物SOCD均值组间相差不大，但显著小于白云岩风化物，且显著大于灰棕紫色泥（页）岩风化物、棕红色厚层泥岩和新冲积物。不同种植制度下，SOCD具有很大差别。主要表现为：一年三熟制> 一年二熟制> 一年一熟制。在同一熟制下，不同作物间SOCD均值也不相同。一年两熟制中，油-稻（2.71kg/m2）大于麦-玉（2.46kg/m2），且差异显著。一年一熟制中，玉米方式下SOCD均值略大于水稻方式，但差异不显著。

2.2 各向异性分析

分析过程中定义四个方向，北-南（N-S）、东南-西北（SE-NW）、西-东（W-E）和东北-西南（NE-SW），相邻方向相隔45°角。由GS+9.0计算半方差函数模型和函数值，并导出每个方向的步长和半方差函数值，然后利用matlab7.0对每个方向上的半方差函数进行拟合并检验拟合效果，其中高斯模型的拟合效果最好。各个方向的基台值和变程各不相同，属于带状各向异性。N-S方向上的基台值最大（Sill为0.63），变程最小（Range为3.24km），表明在该方向上，研究区的SOCD空间变异最强烈，样点之间的空间相关作用范围为四个方向中最短。相反，在W-E方向上，基台值最小（Sill为0.58），变程最大（Range为5.57km），说明在该方向上，SOCD的空间变异程度最小，样点间的空间相关作用范围最大。NE-SW方向和SE-NW两个方向上的基台值和变程均属于中间值，且相差不大。由此可知，在这两个方向上，SOCD的变异程度属于中等水平，同样，样点间的相互影响的有效距离也处于中等水平。在四个方向上的块金值与基台值之比值都处于25～75%，说明四个方向上，SOCD都属于中等空间相关。

2.3 Morans I指数分析

利用GS+9.0分析Morans I指数，获得研究区SOCD各向异性Morans I指数分布图（图2）。可以看出，平均步长小于2km时，四个方向的指数相差不大且变化一致，都是急剧变小。当步长处于2～8km之间时，N-S方向上的Morans I指数的减小程度比其他方向更为剧烈，在W-E方向上的Morans I指数减小则最为缓慢。说明在该步长范围内，N-S方向是主要变异方向。

注意到，当步长处于12～18km之间时，N-S方向上的Morans I指数成为四个方向上的最大值，而W-E方向上的Morans I指数则成了最小值，另外两个方向依然处于中间值。这很可能是由于成土母质、海拔、土壤类型和种植区呈东西向带状、南北对称分布，从而造成SOCD的空间分布在N-S方向上对称的原因。在N-S方向上，SOCD成规律性的相间分布，必然会导致Morans I指数剧烈降低后再次升高，并有可能在某一步长范围内为四个方向中最大值。

3  讨论与结论

研究区SOCD與海拔存在正相关关系，这是因为海拔较高的地区多分布在南北两端和中部铁峰山背斜，马尾松、杉树生长茂密，林地耕地交错分布，0～20cm表层耕地土壤更易积累有机碳。另外随着海拔的升高，温度降低，有机碳分解速度减慢，这也是有利于有机碳积累的一个原因。白云岩风化物是研究区主要成土母质之一，在山地冷凉气候条件下的针叶林植物群落作用下，主要由白云岩风化物风化而来的山地黄壤，土壤粘化程度不太深，有机质积累多，故含有较高的SOCD。石灰岩土是研究区主要土壤类型之一，由石灰岩风化物发育而来，山地黄壤不连续地镶嵌其中。在成土过程中，植被覆盖度高，生草茂密，加之石灰岩水化作用提供的大量Ca2+，Mg2+，利于有机-无机复合胶体的形成，母质有机质含量高，结构好，给土壤的发育留下深刻的影响。灰棕紫色泥（页）岩风化物，是研究区紫色土主要成土母质，呈东西走向条带状，下伏基岩坡度较大，发育成粗骨性砂质土，植被稀少，水土流失极为严重，导致SOCD较低。研究区典型种植制度分为三个类型，以麦-玉-薯为代表的一年三熟，以油-稻、麦-玉为主的一年二熟和以玉米、水稻单一种植为代表的一年一熟。不同种植制度下SOCD表现为：一年三熟制>一年两熟制>一年一熟制。这是因为在一定时间多次轮作时，作物还田量也有相应增加。另外，有机肥的施用，弥补了多次轮作对土壤中有机质的消耗。

研究区农耕地土壤的SOCD平均值2.68kg/m2，低于全国耕地水平（3.0kg/m2）。SOCD在整个研究区属于中等程度变异。高程、成土母质、土壤类型和耕作制度都对SOCD的含量有显著的影响。石灰岩土SOCD最高（3.27kg/m2）;海拔越高，SOCD值越大;不同种植制度下土壤有机碳密度表现为：麦-玉-薯轮作>油-稻轮作>麦-玉轮作>玉米、水稻单一种植;石灰岩风化物和白云岩风化物分布区更有利于SOC的积累。地统计学分析结果表明，研究区SOCD呈带状各向异性分布特征，主要变异方向为南北方向。成土母质、海拔、土壤类型和种植制度方式共同决定了SOC的空间分布格局。采用经典统计学和地统计学相结合的方法更能全面分析SOCD空间格局。

参考文献：

[1]Tan Z X， Lal R， Smeck N E， Calhoun F G. Relationships between surface soil organic carbon pool and site variables[J]. Geoderma， 2004， 121： 187-195.

[2]Cresser M S， Gonzalez R L， Leon A. Evaluation of the use of soil depth and parent material data when predicting soil organic carbon concentration from LOI values [J]. Geoderma， 2007， 140：132-139.

[3]Varvel G E，Wilhel W W. No-tillage increases soil prole carbon and nitrogen under long-term rainfed cropping systems[J].Soil & Tillage Research，2011， 114： 28-36.

[4]王绍强，周成虎，李克让，等.中国土壤有机碳库及空间分布特征分析[J].地理学报，2000，55（5）：533-544.