张旭梦 张吴平 黄明镜 王国芳 高莉 闫琳琳

摘要：为探究环境因子和不同种植管理因素对耕地土壤有机质含量空间分布特征的影响，以山西省运城市垣曲县作为研究区，利用地统计学与地理信息系统相结合的方法，分析耕地土壤有机质含量的空间分布格局，采用 Pearson相关分析和方差分析讨论耕地土壤有机质含量的影响因素。结果如下：（1）垣曲县耕地有机质含量介于3.90～34.40 g/kg 之间，平均含量15.99 g/kg，变异系数为29.33%，属于中等变异。（2）垣曲县土壤有机质含量半方差函数的最优模型为球状模型，块金系数为49.94%。（3）耕地土壤有机质含量整体呈现中间低四周高的空间分布格局，东部含量稍高于西部，北部含量稍高于南部，其中东北部有机质含量最高。（4）Pearson相关分析结果显示，距村距离、耕层厚度、pH值与有机质含量呈极显著负相关关系，海拔、地面坡度、田面坡度与有机质含量呈极显著正相关关系（P<0.01），与最高地下水位呈显著正相关关系（P<0.05）。（5）定性因素中，土壤质地组间差异不显著，地貌类型、土壤类型、成土母质、土壤结构、熟制与典型种植作物组间均差异显著。研究区耕地土壤有机质含量受结构性因素和耕作管理措施综合影响。定量因素与定性因素都对耕地土壤有机质含量起重要作用。

关键词：土壤有机质;空间分布;影响因素;晋南;地统计学;地理信息系统

中图分类号：S153.6   文献标志码： A

文章编号：1002-1302（2022）02-0219-06

收稿日期：2021-04-27

基金项目：山西农业大学省部共建有机旱作农业国家重点实验室自主研发项目（编号：202105D121008-1-6）。

作者简介：张旭梦（1997—），女，陕西咸阳人，硕士研究生，研究方向为土地信息技术。E-mail：18235417934@163.com。

通信作者：张吴平，博士，教授，硕士生导师，研究方向为土地信息技术，E-mail：zwping@126.com;黄明镜，研究员，研究方向为作物栽培与耕作，E-mail：13653650538@163.com。

有机质是土壤中结构、功能最复杂的物质之一，它为驱动土壤养分的持续供给提供了重要动力，通过影响养分效率、持水保肥能力影响土壤肥力，常作为表征土壤质量的重要指标[1-2]。其对植物生长也起到了不容忽视的作用，土壤有机质指标经常被用来构建植物碳库[3]。表层土壤容易受到各种因素的干扰，有机质含量也容易受到环境因素及人为因素的影响产生变化。因此，揭示有机质含量的影响因素及其空间分布特征有利于改善土壤结构、提升耕地潜力，可为科学合理地制定农田种植规划及管理措施提供参考，对实现土壤资源的可持续利用有重要的意义[4-5]。

当前研究环境因素对土壤有机质含量的影响机制是国内外土壤学科中的热点问题之一，坡度、海拔、pH值、耕层厚度、土地利用方式等都是常用的研究变量[6-11]。杨振奇等在砒砂岩区小流域的研究结果表明：复合地形指数、土地利用方式、坡度、耕层厚度对有机质含量空间变异解释量最大[12]。朱洁等利用分类回归树的方法研究了重庆烟区有机质含量的环境影响因素，其中海拔、年均降水量、年均温度、成土母质为主要的影响因素[13]。王昭等在开垦28年的侵蚀坡面和黄土高原丘陵区子午岭林地上研究了土壤养分空间变异的驱动因素，结果表明：林地的开垦极大地减少了坡面土壤养分，而坡位与坡面形态影响了有机质含量的减少幅度[14]。以往的研究选取因素较少且研究多为定量环境因素，少有将定性因素考量其中，而构建有机质含量的影响机制两者皆须考虑，且既往研究均研究某一区域的整体状况，研究结果不足以作为提升耕地地力措施的支撑。

本研究以耕地有机质含量为研究对象，选取山西省晋南典型的农业种植区垣曲县作为研究区，除考虑海拔、距村距离、坡度等6个定量因素之外，还探究了地貌类型、土壤类型、成土母质、土壤质地、土壤结构、熟制与典型种植作物指标间有机质含量的差异，以期为合理进行农田管理提出理论依据，为农作区科学选取种植作物、种植制度提供参考，为农业增产增收助力。

1 研究区域与方法

1.1 研究区概况

垣曲县（111°31′～112°10′ E、35°00′～35°39′ N），位于山西省南部，运城市东端。全县土地总面积 1 620 km2，山区面积最大占总面积的72.24%，整体地势西北高、东南低，北部地势高峻，南部低缓。垣曲县地质构造变化复杂，古生代、中生代、新生代第三纪、第四纪黄土质地层均有分布，海拔600～800 m，辖区年均温13.5 ℃、年均降水631 mm、无霜期230 d，属暖温带半湿润大陆性季风气候。境内较大的河流有毫清河、允西河等，河流两岸多为狭窄的河谷平原，灌溉方便，人烟稠密，为主要的农作区。全县耕地2.63万hm2，主要农作物有小麦、玉米、大豆等。

1.2 样点数据的采集与指标测定

在采样时依据NY/T 1634—2008《耕地地力调查与质量评价技术规程》，利用不锈钢土钻等工具于2009年夏季作物收获后、施肥前，在每个田块中采用“S”法布点均匀随机采样，采样深度为 0～20 cm，用全球定位系统（GPS）定位仪确定采样点经纬度及海拔高度，共采集样点 3 598个。调查收集或测定采样点的有机质含量、地貌类型、熟制、典型作物、土类、成土母质、土壤质地、土壤结构、距村距离、海拔、地面坡度、田面坡度、最高地下水位、耕层厚度、pH值等指标。其中，有机质含量采取重铬酸钾容量法进行测定[15];耕层厚度采用直接观察法，用钢尺进行测量。土壤物理指标的测定均遵照常规測定方法。用于提取坡度的数字高程模型（ASTER GDEM数据，全球空间分辨率为30 m）来自地理空间数据云，垣曲县采样点分布如图1所示。

1.3 研究方法

1.3.1 正态分布性检验

进行空间插值的前提是数据符合正态分布[16]，对原始数据集使用K-S正态分布检验，其存在左偏斜效应。将有机质含量数据进行Box-Cox变换，计算公式如下：

Y（s）=[Z（s）λ-1]/λ。（1）

式中：Y（s）是变换后的符合正态分布的数据集;Z（s） 是有效样点数据集。可知，当拟合参数λ=0.37时，符合正态分布。数据变换前后对比见图2。

1.3.2 半方差函数

半方差函数又称半变异函数，是地统计学应用最广泛的空间格局描述的基本工具，是地统计分析的特有函数[17]。半方差函数的公式为：

γ（h）=12N（h）∑N（h）i=1[Z（xi）-Z（xi+h）]2。（2）

式中：γ（h）为半方差函数的值;N（h）为距离等于h时的点对总数;Z（xi）为区域变量在位置xi处的实测数值;Z（xi+h）为区域变量在（xi+h）处的实测数值。

1.3.3 Pearson相关分析

Pearson相关系数表示2个连续变量之间的线性相关程度[18]。其相关系数计算公式为：

r=∑ni=1（xi-x）-（yi-y）∑ni=1（xi-x）2∑ni=1（yi-y）2。（3）

式中：x、y分别表示2组样本的均值。r取值为[-1，1]，当r>0时，2个连续变量间为正相关关系;当r<0时，2个连续变量间为负相关关系;当 r=0时，2个连续变量间无相关关系;2个样本之间相关性越强，则r的绝对值越大。

1.3.4 单因素方差分析（one-way ANOVA）

通过单因素方差分析对不同定性因素不同水平对耕地土壤有机质含量的影响进行分析。进行单因素方差分析时，需要构建F统计量。 F值表示组间差异大小，F值大则组间差异越大，F值越小则组间差异越小。若计算的F值大于F0.05，则F值在P=0.05的水平上显著;若计算的F值大于F0.01，则F值在 P=0.01的水平上显著，否则不显著。

2 结果与分析

2.1 土壤有机质的基本特征

如表1垣曲县耕地土壤有机质基本统计学特征所示，垣曲县耕地有机质含量为3.90～34.40 g/kg，平均值为15.99 g/kg。变异系数（CV）可以用来反映有机质含量空间变异性的程度，依据变异系数大小划分，CV≤10%时属于弱变异性，10%<CV<100% 属于中等变异，CV≥100% 表示强变异程度[19]。垣曲县有机质的变异系数为29.33%，属于中等变异程度。

根据全国第2次土壤普查养分分级标准，含量<6 g/kg为六级，含量处于6～10 g/kg为五级，含量处于10～20 g/kg为四级，含量处于20～30 g/kg为三级，含量处于30～40 g/kg为二级，含量>40 g/kg为一级[5]。如表2所示，研究区土壤养分含量为四级占比74.79%，三级占比16.76%，二级占比0.97%，六级占比0.69%，无一级分布。

2.2 土壤有机质空间变异特征分析

如表3所示，利用半方差模型及其参数来描述研究区有机质空间变异特征，根据R2最大，残差平方和值（RSS）最小的原则[20]选取最优模型，垣曲县土壤有机质半方差模型的最优模型为球状模型。块金系数[C0/（C+C0）]是块金值与基台值间的比值，如果比值接近于1，说明该变量在研究区范围内的变异都是恒定的;若比值<25%，表明系统以结构性变异为主，具有空间强相关性;若比值为25%～75%说明空间相关性为中等，结构性因素和随机性因素共同作用于区域化变量;若比值>75%则表示其空间变异以随机性变异为主[20]。垣曲县土壤样品的块金系数为49.94%，表明土壤有机质含量的空间变异性受结构性因素和随机因素共同作用，即受研究区范围内水热条件和耕作管理措施综合影响，最终获得垣曲县有机质含量最优的球状模型半变异函数图（图3）。

2.3 土壤空间分布特征

2.3.1 土壤有机质分布格局 为了更加直观地反映垣曲县耕地土壤有机质的空间分布特征，通过插值方法进行有机质的空间插值。如图4所示，耕地土壤有机质含量呈现中间低四周高的格局，整体东部稍高于西部，北部稍高于南部，东北部高于整体。

2.3.2 交叉验证

交叉验证结果用以明确模型精度，判断条件为平均预测误差（ME）接近于0，预测无偏性好，标准化均方根误差（RMSSE）接近于1，则预测标准误差准确，均方根误差（RMSE）与平均标准误差（ASE）越小则预测值和实测值偏差较小。垣曲县空间插值的交叉验证结果如下：ME为-0.213，RMSE为3.729，标准平均值预测误差（MSE）为 -0.189，RMSSE为2.875，ASE为1.309。

2.4 有机质影响因素分析

选取垣曲县7个定量指标与耕地土壤有机质进行相关分析，如表4所示，距村距离、耕层厚度、pH值与有机质含量呈负相关，即田块距村距离越远，有机质含量越高;耕层厚度越厚，有机质含量越少;pH值越大有机质含量越低。海拔、地面坡度、田面坡度、最高地下水位与有机质含量呈正相关，即海拔、地面坡度、田面坡度、最高地下水位越高，有机质含量越高;其中，最高地下水位与有机质含量显著相关，其余指标为极显著相关。

选取垣曲县多个定性因素进行单因素方差分析，如表5、表6所示，不同类别因素下，有机质含量的均值均有差异。土壤因素中，不同土壤质地间有机质含量差异不显著，其余各指标间有机质含量均为差异极显著（P<0.01）。不同土类中的有机质含量差异程度最大。差异程度从大到小依次为土类>地貌类型>成土母质>土壤结构>土壤质地。地貌类型中，河地的有机质含量最高，其均值为17.92 g/kg。有机质含量由高到低依次是河地>平原>丘陵。在土壤类型中， 山地棕壤的有机质含量最高，均值为32.70 g/kg;粗骨土的有机质含量最低，均值为15.20 g/kg。有机质含量依次为山地棕壤>潮土>褐土>红黏土>粗骨土。成土母质中，第三纪红黏土质有机质含量最高，均值为16.58 g/kg;冲积物有机质含量最小，为 14.66 g/kg，从大到小依次为第三纪红黏土质>残积物>红黄土质>风积物>黄土质>冲积物。在土壤质地类型中有机质含量依次为壤土>黏土>沙土。在土壤结构中有机质含量依次为柱狀>透镜状>粒状>屑粒状>团块状>微团粒>块状>团粒状>绵状>片状。

种植因素中，不同熟制之间有机质含量差异程度大，不同种植作物间有机质含量差异程度小。在熟制中，一年两熟比一年一熟有机质含量均值大。一年两熟的有机质含量为17.14 g/kg，一年一熟的有机质含量为15.52 g/kg。典型种植作物中，小麦和谷子轮作地的有机质含量最高，均值达到 20.10 g/kg。种植石榴的地块中有机质含量最低，其均值为 12.95 g/kg。种植作物中有机质含量由高到低依次为小麦—谷子>小麦—大豆>小麦—玉米>玉米>大豆—玉米>小麦>石榴。

3 讨论

定量因素中，有机质含量与距村距离呈极显著性负相关，这与王永会等的研究结果[21-22]一致。这可能是因为距村距离越远，耕作、农家肥使用不便，有机质含量越低。有机质含量与海拔呈极显著正相关，张文博等的研究结果[23-24]也得出了类似的结论。这可能是因为海拔高的地方多为林地，且海拔越高人类活动越少，枯枝落叶容易堆积，形成半封闭状态的环境，使生物作用形成与分解的有机质得到保护，故有机质含量增大。有机质含量与地面坡度呈极显著正相关，地面坡度越大，有机质含量越高，钟聪等的研究结果也表明耕地有一定的坡度有利于有机质的积累[25-26]。有机质含量与最高地下水位呈显著正相关，地下水位越高有机质含量越大;武婕等在南四湖区农田的研究证明，这样的结果可能是因为地下水位高，土壤中水分充足使土壤中有机质的分解速率变慢所致[27]。有机质含量与耕层厚度呈极显著负相关，安晶在东北棕壤和黑土旱田的研究表明，土壤中的有机质含量越大，土壤的压缩指数越大，即有机质含量越高，耕层厚度越薄[31]。有机质含量与pH值呈极显著负相关，pH值越大有机质含量越低。戴万宏等研究结果表明，因土壤中的腐殖质含有腐殖酸，有机质越多土壤中的腐殖酸越多;pH值越高，土壤中的有机质含量越低[32]。

因研究区范围较小，长年降雨量、有效积温、无霜期这3个数据变化不大，與有机质含量的相关性无法明确通过数据分析展现，本研究舍掉有机质含量与长年降雨量、有效积温、无霜期之间相关性的分析。在相关的研究中，有效积温、无霜期在大尺度上与有机质含量表现为负相关关系。王丽霞等的研究结果表明：有机质含量与降雨量呈负相关的原因是降雨量越大有机质受降雨淋溶流失，故年均降雨量越大，有机质含量越小[28]。熊正琴的研究结果表明：温度升高，CO2的浓度也升高，会加速有机质的分解，从而使土壤有机质含量降低[29]。赵晴月等的研究结果表明：霜冻时间越长，有机质的分解速率越低，故无霜期越短，有机质含量越高[30]。

定性因素中，不同地貌类型中河地的有机质含量最高，但河地的土体构性不佳，不应盲目乐观，平原有机质含量虽少于河地，但基地好，土壤潜在生产力高。不同土壤类型中，粗骨土土壤发育不完全，故有机质含量最低。

本研究除选取定量环境因素外，还选取了土壤因子与种植因子，以期合理探究有机质含量的影响因素，增强地块肥力，提高区域农业生产力。但研究仍局限于尺度小、采样点数量优化、未能体现有机质含量时间变化等问题。针对以上3点，后续研究仍可做进一步改进，服务于精准农业。

4 结论

垣曲县耕地土壤有机质含量呈现中间低四周高的空间分布格局，整体东部稍高于西部，北部稍高于南部，其中东北部最高。

土壤有机质含量的空间变异性受结构性因素和种植因素管理因素共同作用。

影响耕地土壤有机质含量的定量影响因素中，除最高地下水位与有机质含量呈显著相关外，其余指标均呈极显著相关，其中距村距离、耕层厚度、pH值与有机质含量呈负相关，海拔、地面坡度、田面坡度、最高地下水位与有机质含量呈正相关。

在耕地土壤有机质含量的定性影响因素中，不同土壤因素之间，土壤质地组间差异不显著，其余6组组间差异显著（表5、表6）;在种植因素中，典型种植作物与熟制组间差异均显著，说明定性因素对耕地土壤有机质含量也有着重要的影响。

参考文献：

[1]许文霞，翟 勇，黄 婷，等. 石河子垦区农田土壤有机质和全氮空间分布特征研究[J]. 土壤通报，2015，46（6）：1352-1358.

[2]顾成军，高正宝，赵明伟. 皖东江淮丘陵县域农田土壤有机质空间变异特征[J]. 中国土壤与肥料，2020（1）：39-44.

[3]赵业婷，常庆瑞，李志鹏，等. 1983—2009年西安市郊区耕地土壤有机质空间特征与变化[J]. 农业工程学报，2013，29（2）：132-140，296.

[4]赵义博，雷少刚，刘 英. 胜利矿区土壤养分空间变异特征与影响因素[J]. 土壤，2020，52（2）：356-364.

[5]李 强，张芸萍，解 燕，等. 曲靖植烟土壤pH分布特征及其影响因素研究[J]. 核农学报，2020，34（4）：887-895.

[6]廖宇波，温良友，孔祥斌，等. 近40年大兴区耕地土壤有机质时空变异特征及其影响因素[J]. 土壤通报，2020，51（1）：40-49.

[7]杨静涵，刘梦云，张 杰，等. 黄土高原沟壑区小流域土壤养分空间变异特征及其影响因素[J]. 自然资源学报，2020，35（3）：743-754.

[8]杨奇勇，杨劲松，姚荣江，等. 耕地土壤有机质空间变异性的随机模拟[J]. 农业工程学报，2010，26（12）：324-329.

[9]周一鹏，张雨辰，罗鑫叶，等. 土壤有机质空间变异性及其驱动因素研究进展[J]. 土壤通报，2019，50（6）：1492-1499.

[10]陈 琳，任春颖，王宗明，等. 基于克里金插值的耕地表层土壤有机质空间预测 [J]. 干旱区研究，2017，34（4）：798-805.

[11]乔 磊，黄明镜，张吴平，等. 晋中盆地典型耕地厚度土壤养分空间变异[J]. 中国农学通报，2020，36（1）：89-97.

[12]杨振奇，秦富仓，李 龙，等. 砒砂岩区小流域土壤有机质的空间分布及其环境影响因素研究[J]. 土壤，2020，52（3）：625-632.

[13]朱 洁，刘洪斌，徐 宸. 重庆烟区环境因子对土壤有机质含量的影响[J]. 烟草科技，2018，51（6）：19-24，33.

[14]王 昭，孔维波，姚毓菲，等. 林地开垦对黄土区坡面土壤养分空间分布的影响[J]. 水土保持学报，2020，34（5）：313-320.

[15]鲍士旦. 土壤农化分析[M]. 3版.北京：中国农业出版社，2000：25-38.

[16]姚荣江，杨劲松，刘广明，等. 黄河三角洲地区典型地块土壤盐分空间变异特征研究[J]. 农业工程学报，2006，22（6）：61-66.

[17]李哈斌，王政权，王庆成. 空间异质性定量研究理论与方法 [J]. 应用生态学报，1998，9（6）：93-99.

[18]Pearson K. Notes on the history of correlation[J]. Biometrika，1920，13（1）：25-45.

[19]張世熔，黄元仿，李保国. 冲积平原区土壤颗粒组成的趋势效应与异向性特征[J]. 农业工程学报，2004，20（1）：56-60.

[20]刘爱利，王培法，丁园圆. 地统计学概论[M]. 北京：科学出版社，2012：82.

[21]王永会. 保定市山区耕地土壤养分空间变异及其影响因素研究[D]. 保定：河北农业大学，2015：1-46.

[22]郭永龙，刘友兆，毕如田，等. 基于GWR模型的耕地表层土壤有机质空间变异研究——以山西省忻州市忻府区为例[J]. 广东农业科学，2013，40（13）：187-190，200，238.

[23]张文博，张福平，苏玉波，等. 渭河干流沿岸土壤有机质空间分布特征及其影响因素[J]. 水土保持通报，2014，34（1）：138-143.

[24]秦富仓，牛晓乐，杨振奇，等. 冒山小流域不同地形和土地利用下的土壤养分空间变异特征[J]. 中国农业科技导报，2020，22（6）：138-148.

[25]钟 聪，李小洁，何园燕，等. 广西土壤有机质空间变异特征及其影响因素研究[J]. 地理科学，2020，40（3）：478-485.

[26]黄 平，李廷轩，张佳宝，等. 坡度和坡向对低山茶园土壤有机质空间变异的影响[J]. 土壤，2009，41（2）：264-268.

[27]武 婕，李玉环，李增兵，等. 南四湖区农田土壤有机质和微量元素空间分布特征及影响因素[J]. 生态学报，2014，34（6）：1596-1605.

[28]王丽霞，汪卫国，李心清，等. 中国北方干旱半干旱区表土的有机质碳同位素、磁化率与年降水量的关系[J]. 干旱区地理，2005，28（3）：311-315.

[29]熊正琴，邢光熹，沈光裕，等. 太湖地区湖、河和井水中氮污染状况的研究[J]. 农村生态环境，2002，18（2）：29-33.

[30]赵晴月，许世杰，张务帅，等. 中国玉米主产区土壤养分的空间变异及影响因素分析[J]. 中国农业科学，2020，53（15）：3120-3133.

[31]安 晶. 东北地区棕壤和黑土旱田土壤板结机理研究[D]. 沈阳：沈阳农业大学，2016：43-51.

[32]戴万宏，黄 耀，武 丽，等. 中国地带性土壤有机质含量与酸碱度的关系[J]. 土壤学报，2009，46（5）：851-860.