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作者简介:

孙耿(1984-),男,湖南邵阳人,助理研究员,在读博士研究生,主要从事土壤生态研究。E-mail:sungeng427@163.com。

通讯作者:

罗尊长,E-mail:luozunchang@vip.sohu.com。

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目录contents

    摘要

    土壤养分具有较强的时空变异性,明确 40 年来县域稻田土壤肥力时空变异特征,能为稻田土壤培肥管理提供科学指导。通过收集整理宁乡市第二次土壤普查及 2018 年稻田土壤肥力数据,以地统计学为基础,借助 GS+7.0、ArcGIS 和 R 等软件进行分析。结果表明,40 年来稻田土壤有机质、全氮、碱解氮、有效磷、速效钾及综合肥力指数分别增加 13.1%、98.5%、20.1%、98.2%、13.7% 和 47.9%,但 pH 降低 0.58,土壤呈酸化趋势;土壤有效磷空间相关性较弱,受随机因素影响较大;有机质、全氮、碱解氮、速效钾、pH 和综合肥力指数空间相关性较强,受地形和人为因素的共同作用;有机质、全氮和碱解氮是土壤综合肥力指数的重要因素,全氮的大幅增加是土壤综合肥力指数提升的关键驱动原因;当前水稻产量与土壤综合肥力指数呈极显著正相关。

    Abstract

    Soil nutrients have strong temporal and spatial variability.Figuring out the temporal and spatial variation characteristics of paddy soil fertility in the past 40 years could provide guidance for the soil fertility management of paddy field.The second soil survey and 2018 paddy soil fertility data in Ningxiang city were collected and sorted out.Based on geostatistics,the software such as GS 7.0+,ArcGIS and R were used for analysis.The results showed that soil organic matter(SOM),total nitrogen(TN),alkali hydrolyzable nitrogen(AN),available phosphorus(AP),available potassium(AK)and comprehensive fertility index(IFI)increased by 13.1%,98.5%,20.1%,98.2%,13.7% and 47.9% in the past 40 years,respectively,while pH decreased by 0.58,the soil showed acidizing trend.AP showed weak spatial correlation and was greatly affected by random factors.SOM,TN,AN,AK,pH and IFI had strong spatial correlation,which were affected by topographic and human factors.SOM,TN and AN were important factors of IFI, and the increase of TN was the key driving factor for the improvement of IFI.Rice yield and IFI were significantly positive correlated.

    关键词

    稻田土壤肥力时空变异

  • 作为全国闻名的“鱼米之乡”和优质米生产基地,宁乡市粮食产量保持湖南省第一,连续七年获评全国粮食生产先进县。宁乡市主要耕作土壤是水稻土,以双季稻种植为主,是典型的双季稻产区。 2017 年全年粮食种植面积13.05 万hm2,其中水稻播种面积12.09 万hm2,粮食总产量81.8 万t[1]。 持续耕作及水稻产量的不断增加,对稻田土壤肥力产生深远影响,因此,明确40 年来稻田土壤肥力时空变异特征,对宁乡市稻田土壤培肥管理和水稻生产等具有重要的现实意义。

  • 土壤养分具有较强的时空变异特性[2-5]。针对土壤养分时空变异的研究,时间上,对不同时间点土壤养分进行统计分析并比较其变化趋势,一般以1980 年左右的全国第二次土壤普查和2005 ~ 2014 年的测土配方施肥数据作为参考[6-7],或对长期定位监测点进行跟踪比较[8-9],也可以采用大面积土壤养分定位监测和肥料定位试验相结合的办法[10]。 空间上,主要应用地统计学与GIS相结合的方法, 采用泛克里格、简单克里格、普通克里格和张力样条函数等方法进行插值[11-12],并结合普通克里格法、回归克里格法、随机森林模型等进行空间预测[13-14],研究相应区域土壤养分的空间变异特征, 并进行影响因素分析。一般认为,结构性因素(地形地貌、母质、气候等)和人为因素(土地利用方式、耕作、施肥、管理水平等)是土壤养分空间分布的影响因子[15-19],但也有研究将养分空间格局的演变归因于作物残茬、根系生物量的增加和秸秆还田[20]

  • 目前虽然有针对宁乡市耕地质量的研究[21], 但关于宁乡市稻田土壤养分的时空变异及其影响因素未见报道,本研究基于6 项常规指标(pH、有机质、全氮、碱解氮、有效磷、速效钾)和土壤肥力综合肥力指标,通过克里格法进行空间插值与模型预测,系统分析了40 年来宁乡市稻田土壤肥力时空变异特征,并对其成因进行深入探讨。

  • 1 材料与方法

  • 1.1 研究区概况

  • 宁乡市地处湘东偏北的洞庭湖南缘地区(27°55′~ 28°29′N,111°53′~ 112°46′E),属中亚热带向北亚热带过渡的大陆性季风湿润气候, 四季分明,寒冷期短,炎热期长。年日平均气温16.8℃,年平均无霜期274 d,年平均日照1 737.6 h,境内雨水充足,年均降水量1 358.3 mm,相对湿度高达81%。境内多为丘陵地带,西部的沩山区域是雪峰山庞大东部地带的南侧主干区,往东则是雪峰山余脉向东北滨湖平原过渡地带,境内地貌有山地、丘岗、平原。地表轮廓大体是北、西、南缘山地环绕,自西向东呈阶梯状逐级倾斜,东南丘陵起伏,北部岗地平缓,东北低平开阔。水资源丰富,境内有沩水、乌江、楚江、靳江四条主要河流。成土母质主要是花岗岩、板页岩、砂岩、石灰岩、紫色岩、第四纪红土及河流沉积物[21]

  • 1.2 数据来源

  • 本研究以1979 年宁乡第二次土壤普查为基础,当时取样缺乏GPS定位,仅有文字记载,但在40 年的土地流转生产过程中,田块名基本保持不变。而2005 ~ 2007 年的测土配方施肥有完整的田块信息,因此对1979 年和2007 年的相同田块进行筛选,共获取139 组数据。2018 年则在历史点的基础上,随机采集了133 个表层土壤(0 ~ 20 cm) 样品,并调查了取样点的水稻产量。所有样品经风干、剔除杂质、研磨、分别过0.85 和0.15 mm筛后,用于土壤理化性质分析。所有测定指标均采用常规方法进行分析[22]

  • 为使两个时间节点的土壤肥力指标相对应,特选取土壤pH、有机质、全氮、碱解氮、有效磷、 速效钾6 项指标及其综合肥力指数进行土壤肥力时空变异分析。

  • 图1 宁乡市稻田土壤采样点位分布

  • 1.3 土壤综合肥力指数评价方法

  • 土壤综合肥力指数采用Fuzzy法进行评价。首先建立评价指标的隶属度函数模型,土壤有机质、 全氮、碱解氮、有效磷、速效钾等均采用S型隶属函数,pH采用抛物线型隶属函数[23]

  • S型隶属函数表达式如方程(1):

  • f(x)=0.1 x<x10.9x-x1/x2-x1+0.1 x1x<x21.0 xx2
    (1)
  • 抛物线型隶属函数表达式如方程(2):

  • f(x)=0.1 x<x1 xx40.9x-x1/x2-x1+0.1 x1x<x21.0 x2<xx31.0-0.9x-x3/x4-x3 x3<xx4
    (2)
  • 根据前人研究结果[24]以及结合稻田土壤的实际,本研究确定各指标的隶属度函数曲线中转折点的相应取值如表1 所示:

  • 表1 S型隶属度函数转折点取值

  • 各个指标的单因子指数相加,即为土壤综合肥力指数(IFI)。

  • IFI=Wi×Ni
    (3)
  • 式中,Ni 为第 i 项肥力指标的隶属度值,Wi 为第 i 项指标的权重系数。IFI 取值为0 ~ 1,本研究将土壤综合肥力指数分为5个等级,分别是高(IFI≥ 0.8)、较高(0.8> IFI ≥ 0.6)、中等(0.6> IFI≥ 0.4)、 较低(0.4> IFI≥ 0.2)及低(IFI<0.2)。

  • 1.4 数据处理

  • 采用SPSS 22.0 软件进行数据统计分析;土壤肥力指标的半方差函数模型通过GS+7.0 实现;土壤肥力指标的空间分析则通过ArcGIS 10.2 相关分析模块完成。利用R语言(3.4.4)进行数据的随机森林重要性分析。

  • 2 结果与分析

  • 2.1 土壤肥力描述性统计

  • 由表2 可知,2018 年,土壤pH平均值为5.69, 较1979 年降低0.58;土壤有机质、全氮、碱解氮、 有效磷和速效钾平均值分别为38.71、2.17、187.9、9.20 及95.46 mg/kg,分别较1979 年增加了13.1%、 98.5%、20.1%、98.2%和13.7%,以全氮和有效磷增加最为明显。2018 年土壤综合肥力指数为0.78, 较1979 年增加0.25,增幅达47.9%。由此可见, 经过40 年的发展,研究区稻田土壤肥力增加明显, 但同时也呈现明显酸化趋势。

  • 2018 年, 土壤pH的变异系数为9.37%, 属于弱变异程度。1979 年,土壤有效磷变异系数为106.5%,属于强变异程度,其他指标均介于10%~ 100%之间,为中等变异程度。整体上,相对于1979 年,2018 年土壤肥力指标的变异系数均有所减小,表明变异程度有所降低。

  • 表2 土壤肥力统计性描述

  • 2.2 土壤肥力指标空间结构分析

  • 利用ArcGIS地统计模块对各肥力指标半方差模型进行拟合,并进行预测误差比较,比较标准是:标准平均值(MSE)最接近于0;标准均方根预测误差(RMSSE)最接近于1[25]。由表3 可以看出,就预测误差而言,1979 年和2018 年有效磷的RMSSE分别为0.747 和0.893, 模型拟合性较差,其他各肥力指标的半方差函数拟合较好,理论模型能较好反映各指标的空间结构特征。

  • 块金比值[C0/C0+C]可表示空间变异程度(随机因素引起的空间变异占系统总变异的比例), 若该比值较高,说明由随机部分引起的空间变异性程度较大;反之,则由空间自相关部分引起的空间变异性程度较大;若该比值接近于1,则说明该变量在整个尺度上具有恒定的变异。从结构性因素角度看,C0/C0+C可表示系统变量的空间相关性程度,如果比例< 25%,说明变量具有强烈的空间相关性;若比例在25%~ 75%之间,变量具有中等空间相关性;比例>75%时,变量空间相关性很弱[26]

  • 由表3 可以看出,1979 年和2018 年土壤有效磷的 C0/C0+C均为100%,空间结构表现为纯块金效应,在研究区域的取样尺寸下,有效磷变异恒定,土壤有效磷不能建立有效半方差函数模型。两个时间点的土壤pH、有机质、全氮、碱解氮、速效钾和综合肥力的 C0/C0+C则均<25%,表现较强的空间相关性。

  • 2.3 稻田土壤肥力时空分布特征

  • 2.3.1 稻田土壤肥力时空变异

  • 1979 年,有机质西北部地区最高为41.8 g/kg,东北部地区最低为28.1 g/kg;全氮中南部地区最高1.42 g/kg,东南部地区最低为0.81 g/kg;碱解氮东北部地区最高为194.7 mg/kg,南部地区最低为105.2 mg/kg; 有效磷区域差异较小,位于1.17 ~ 8.64 mg/kg之间; 速效钾中南部地区最大为119.0 mg/kg,西南地区最小为51.6 mg/kg;pH东南部地区最高达7.09,西北部地区最低为5.59。

  • 表3 土壤肥力指标半方差函数模型及其参数

  • 2018 年,有机质中部地区最高达44.8 g/kg,中南部地区最低为32.6 g/kg;全氮中部地区最高达2.52 g/kg,东北部地区最低为1.87 g/kg;碱解氮东南部地区最高为239.7 mg/kg,东北部地区最低为150.2 mg/kg;有效磷中北部地区最高为14.42 mg/kg,中南部地区最低为4.05 mg/kg;速效钾中北部地区最高为150.1 mg/kg,西部地区最低为62.8 mg/kg;pH北部地区最高为6.81,中部地区最低为5.09。

  • 40 年来,有机质北部地区最高增加11.3 g/kg, 南部地区降低3.5 g/kg;全氮均有增加,其中东南部地区增加最多达1.58 g/kg,东北部地区增加最小为0.67 g/kg;碱解氮除东北部地区有所降低,其他地区最高增加达81.5 mg/kg;有效磷中北部地区最高增加13.13 mg/kg,东北部地区降低1.94 mg/kg; 速效钾中北部地区增加最高达72.9 mg/kg,中南部地区则有一定幅度的降低;pH北部地区略有增加, 东南部地区降低最多达1.18。

  • 2.3.2 稻田土壤综合肥力指数时空变异

  • 从图3 可以看出,1979 年研究区大部分地区稻田土壤综合肥力处于中等水平(0.41<IFI<0.62), 2018 年,研究区稻田土壤综合肥力基本处于较高水平,部分地区甚至达到高水平(0.65<IFI<0.91)。 经过40 年的变化,除东北部和中南部地区,大部分地区稻田土壤综合肥力提高了一到两个等级(0.7<IFI<0.41)。

  • 2.4 环境因素与稻田土壤养分空间分布相关性分析

  • 通过下载宁乡市30 m×30 m精度的DEM数据( 地理空间数据云http://www.gscloud.cn/), 采用ArcGIS软件提取各个样本的地形因子数据,通过SPSS软件分析,得到研究区内主要稻田土壤养分与海拔、坡度、坡向、曲率等多种因子的相关性。从表4 可以看出,1979 年,研究区稻田土壤速效钾和坡度与海拔呈显著负相关,综合肥力指数与有机质、 全氮和碱解氮显著正相关,2018 年,研究区稻田土壤速效钾和坡度呈显著负相关,综合肥力指数与曲率、有机质、全氮、碱解氮和速效钾呈显著正相关, 其他指标与地形因子无显著相关性。

  • 2.5 稻田土壤肥力指标重要性分析

  • 由于两个时间点的稻田土壤综合肥力差异较大,因此,利用随机森林对土壤综合肥力的影响因素进行重要性分析(图4)。平均下降精度是指预测误差准确性降低的程度,该值越大表示该变量的重要性越大[27]。1979 年,碱解氮对土壤综合肥力指数的重要性得分达52.7%,其次为有机质, 重要性得分为30.3%,全氮仅为16.5%,故碱解氮和有机质是土壤综合肥力的主要驱动因素。2018 年,全氮和有机质的重要性得分分别为33.1%和32.4%,土壤碱解氮、有效磷、速效钾的重要性得分在10.5%~ 12.3%之间,故全氮和有机质是土壤综合肥力的主要驱动因素。

  • 图2 土壤肥力指标时空变化

  • 图3 土壤综合肥力指数时空变化

  • 表4 水稻土肥力与地形因子相关性分析

  • 注:* 表示 P<0.05;** 表示 P<0.01。

  • 图4 土壤肥力指标重要性

  • 2.6 水稻相对产量与土壤综合肥力相关性分析

  • 由图5 可以看出,当前肥力水平下,研究区水稻相对产量随着土壤综合肥力指数的升高,呈增加趋势,通过线性拟合,发现水稻相对产量与土壤综合肥力指数呈极显著正相关(P<0.01)。

  • 图5 土壤综合肥力指数与相对产量相关性

  • 3 讨论

  • 研究区40 年间土壤主要肥力指标表现出不同程度的增加,以全氮和有效磷增加最为明显,增幅分别达98.5%和98.2%,这与前期研究结果一致[22]。 产生这一变化趋势的原因,一方面是肥料的长期投入,增加了土壤养分含量[28],据估算,从1983 年到2010 年,湖南省化肥年均施用量从1.02×106 t增加到2.36×106 t,年均增长率为3.12%,单位面积年均增长率为4.20%[29]。另一方面随着生产水平的不断提高,水稻单产不断增加[30],作物残茬和根系生物量的增加,并且秸秆还田,对提高土壤养分库容具有更为重要的影响[31-32]。但在土壤养分提高的同时,土壤pH降低0.52,有酸化趋势,这一变化趋势可能成为稻田土壤肥力和生产力合理演变的制约因素[33]。土壤酸化程度取决于作物产量、 施氮量与降水的相互作用及土壤类型和母质的缓冲能力[34],因此,要合理调控氮肥的施用方法和施用量,并注重平衡施肥。

  • 基于主要肥力指标的增加,研究区稻田土壤综合肥力指数提高达47.9%。从因子重要性分析,40 年来,有机质、全氮和碱解氮一直都是土壤综合肥力指数的重要因素,但碱解氮对土壤综合肥力指数的重要性得分从52.7%降至12.3%,而全氮则从16.5%提高至33.1%(图4),有机质则保持在30%左右,可见,全氮的增加是稻田土壤综合肥力指数提升的关键驱动因素。进一步相关性分析表明,水稻相对产量与土壤综合肥力指数呈极显著正相关。 因此,土壤氮素和有机质的维持是稻田土壤肥力和水稻生产的重要措施[35],稻田生产在合理调控氮素的前提下,更要提倡有机无机配合施用[36]

  • 水稻土隶属于人为土纲,在长期淹水耕种条件下,受到人为活动和自然成土的双重因素影响[37]。本研究中,土壤有效磷40 年来块金比值均为100%,空间变异恒定,空间相关性较弱,表明其受随机因素影响较大,土壤pH、有机质、全氮、 碱解氮、速效钾和综合肥力的块金比值则<25%, 表现较强的空间相关性。环境因素空间相关性分析发现,1979 年稻田土壤速效钾和坡度与海拔呈显著负相关,2018 年稻田土壤速效钾和坡向呈显著负相关,肥力指数与曲率呈显著正相关,表明本区域土壤肥力空间异质性受结构性因素(地形、土壤类型等)和人为因素(施肥、耕作措施、种植制度等)共同影响[1938]

  • 4 结论

  • 40 年间,研究区稻田土壤有机质、养分及综合肥力指数均有不同程度的增加,但pH降低明显, 呈逐渐酸化趋势。

  • 土壤有效磷空间相关性较弱,受随机因素影响较大;有机质、全氮、碱解氮、速效钾、pH和综合肥力指数空间相关性较强,受海拔等地形因子和施肥等人为因素的共同作用。

  • 有机质、全氮和碱解氮是土壤综合肥力指数的重要因素,全氮的大幅增加是土壤综合肥力指数提升的关键驱动原因,当前水稻产量与土壤综合肥力指数呈极显著正相关。

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