廣東省典型赤紅壤區(qū)耕層土壤養(yǎng)分的空間變異

廖 琪, 胡月明,2,3, 胡小飛, 趙錦玉, 王 璐,2

(1.華南農業(yè)大學 資源環(huán)境學院, 廣東 廣州 510642;

2.廣東省土地利用與整治重點實驗室, 廣東 廣州 510642;

3.青海大學 農牧學院, 青海 西寧 810016; 4.廣東友元國土信息工程有限公司, 廣東 廣州 510642)

廣東省典型赤紅壤區(qū)耕層土壤養(yǎng)分的空間變異

廖 琪1, 胡月明1,2,3, 胡小飛1, 趙錦玉4, 王 璐1,2

(1.華南農業(yè)大學 資源環(huán)境學院, 廣東 廣州 510642;

2.廣東省土地利用與整治重點實驗室, 廣東 廣州 510642;

3.青海大學 農牧學院, 青海 西寧 810016; 4.廣東友元國土信息工程有限公司, 廣東 廣州 510642)

摘要：[目的] 探討我國典型赤紅壤區(qū)——廣州市增城區(qū)耕層土壤有機質、全氮、有效磷和速效鉀含量的空間變異規(guī)律，為赤紅壤區(qū)耕層種植的平衡施肥、水土保持和環(huán)境保護提供依據。 [方法] 利用地統計學方法和地理信息系統技術。 [結果] 研究區(qū)耕層土壤有效磷的含量較高，速效鉀的變異系數最大(107.78%)，有機質的變異系數最小(32.51%)，變異系數由大到小依次為：速效鉀>有效磷>全氮>有機質；有機質、全氮具有強烈的各向同性空間自相關性，有效磷與速效鉀有著較明顯的各向異性空間自相關性；有機質、全氮有著相似的空間分布規(guī)律，含量呈東南部高西北低的趨勢，有效磷含量處于中上偏高水平，空間分布從北向南呈逐步增多趨勢，速效鉀空間分布相對比較復雜，各個養(yǎng)分級別都有一定量的分布，總體由北到南逐漸增多。 [結論] 在一定空間范圍內，耕層土壤有機質、全氮、有效磷和速效鉀具有不同強度的空間相關性，且選取合適的方向性半方差函數模型能更好地擬合其空間變異情況。

關鍵詞：地理信息系統; 地統計學; 土壤養(yǎng)分; 空間變異

土壤是人類賴以生存和發(fā)展的最根本的基礎和空間，也是農業(yè)生產的基礎。土壤肥力是土壤支持生物生產能力的集中體現，是土壤凈化環(huán)境能力及促進動植物和人類健康能力的基本保證[1]。而耕地則是人們獲取糧食及其他農產品不可替代的生產資料，耕地肥力將直接影響農作物的產量和效益，此外，土壤養(yǎng)分還存在空間變異性。自20世紀80年代以來，利用地統計學方法研究土壤養(yǎng)分空間變異性是土壤科學研究的熱點之一[2]，如Haefelel和Wopereis[3]對西非內加爾谷地的大面積水稻田區(qū)的研究表明，各種營養(yǎng)元素在空間上存在明顯的變異，并以此作為單位面積施肥量的依據。赤紅壤亦名磚紅壤性或磚紅壤化紅壤是在強烈脫硅富鋁化作用和旺盛的生物循環(huán)作用下形成的，作為南亞熱帶的代表性土壤，是廣東省山地丘陵地區(qū)的主要土壤資源，占該省土壤總面積44.7%，也是我國重要的土地后備資源，具有極大的生產潛力[4]。針對赤紅壤區(qū)域土壤及其環(huán)境的特殊性狀，國內學者開展了相關研究。鐘繼洪等[5]研究了南亞熱帶丘陵赤紅壤物理、化學性質變(退)化的特征及其原因。劉序，胡月明，李華興等[6]建立廣東赤紅壤數字高程模型(DEM)，提取海拔高度、坡度、坡向和地勢起伏度，探索了大尺度下全氮分布與地形特征的關系。馮宏等[7]分析了赤紅壤丘陵坡地不同侵蝕部位土壤養(yǎng)分和微生物特征變異性。這些研究大多集中于其演變機理與分布規(guī)律，而對于赤紅壤區(qū)耕層土壤養(yǎng)分的空間變異性研究則較少。由于受南亞熱帶高溫多雨氣候、低丘臺地的地形以及人類不合理的農業(yè)活動影響，水土流失嚴重，土壤風化淋溶強烈，土壤肥力低下，土地承載力下降，農業(yè)生態(tài)環(huán)境惡化[8]。因此，揭示赤紅壤區(qū)耕層土壤養(yǎng)分的空間變異特征，有助于提高肥料利用率和減少生態(tài)環(huán)境污染[9]。本研究以典型的赤紅壤區(qū)——廣州市增城區(qū)為研究區(qū)，采用GIS和地統計學方法研究耕層土壤有機質、全氮、有效磷和速效鉀含量的空間分布特征及其變化規(guī)律，為赤紅壤區(qū)耕層種植的平衡施肥、水土保持和環(huán)境保護提供依據。

1研究材料與方法

1.1　研究區(qū)概況

增城區(qū)位于廣東省廣州市中南部、珠江三角洲東北部、廣州東部，毗鄰港澳，東臨惠州，北界從化，全區(qū)土地面積共161 400 hm2，截至2010年末耕地總面積為22 839.72 hm2，其中水田14 261.57 hm2、水澆地7 771.14 hm2、旱地807.01 hm2，人均耕地面積0.052 hm2，農業(yè)人口人均耕地0.072 hm2。位于北緯23°5′—23°37′，東經113°29′—114°0′，地勢自北向南降低，山地以中低山為主，占土地總面積的8.3%。地貌主要以丘陵、平原為主，屬亞熱帶季風氣候，年平均氣溫為22.2 ℃，年均降雨量為1 869 mm，境內有大小河流6條，土壤自然條件較好，作為典型的赤紅壤區(qū)域，區(qū)內有水稻土和赤紅壤2個土類，赤紅壤型、沼澤型、潴育型水稻土等10個亞類和28個土屬，作物種植主要有水稻、玉米、油茶、花生、藥材、甘蔗、柑橘等，是珠江三角洲糧食、水果、蔬菜、禽畜和鮮活商品的主要生產基地。

1.2　數據來源與研究方法

1.2.1數據來源本研究所采用的數據來源于2011年增城區(qū)耕地地力調查成果以及耕地質量等級成果補充完善工作成果，含采樣點共2 397個，其樣點分布情況為：按土類分：水稻田2 005個、潮土392個；按土壤質地分：輕壤473個、砂壤306個、砂土62個、黏土156個、中壤1 099個、重壤301個。其樣點分布如圖1所示。

圖1　研究區(qū)耕層及土壤采樣點分布

1.2.2研究方法經典統計學方法是人們最早用來研究土壤空間變異的方法，其統計原理是假設研究的變量為純隨機變量，樣本之間是完全獨立且服從某種己知的概率分布。隨著越來越多的研究發(fā)現[10-12]，許多土壤特性在空間上并不是獨立的，不屬于純隨機變量，而是在一定范圍內存在著空間上的相關性。在土壤空間變異性研究中使用經典統計學原理，主要是與地統計學方法相結合來應用[13-14]。地統計學是以區(qū)域化變量、隨機函數和平穩(wěn)性假設等概念為基礎，以半方差函數(變異函數)為核心，以克里格插值法為手段，研究在空間分布上具有隨機性與結構性的自然空間變異問題[15]，作為一種加權移動平均的內插方法，優(yōu)點是能得到內插計算中產生的獨立誤差值，可由已知點內插估計點間土壤特性空間相關性，具有較好的內在關聯性和精確性。半方差值計算公式為：

(1)

式中：R(h)——半方差值； h——樣點空間間距； N(h)——空間間距為h的樣點數； Z(xi)，Z(xi+h)——點xi和xi+h處的觀測點的實測值。

半變異函數可以從數學理論上分析空間相關現象，其結構分析可以分各向同性、各向異性分析和塊金效應分析等。其中最重要的是各向同性和各向異性分析，選取最優(yōu)的半方差模型是進行Kriging插值的基礎。SPSS19.0軟件對各種指標進行經典統計學分析與正態(tài)分布檢驗，GS+9.0地統計分析軟件分析土壤養(yǎng)分各向同性和各向異性半方差函數以及選擇合適的半方差模型，在ArcGIS10.0中進行地統計學分析。

2結果與討論

2.1　土壤養(yǎng)分的描述性統計分析

特異值的存在會造成連續(xù)表面的中斷，直接影響變量的分布特征，致使變異函數失去結構性。本研究采用域值法識別特征值，即按標準方差的倍數來識別特異值，一般特異值定為樣品均值m加減3倍標準差δ：m±3δ，然后用正常的最大值、最小值替代特異值[16]。只有當數據服從正態(tài)或對數正態(tài)分布時，地統計學方法才最有效[17]，在使用地統計學的方法之前，首先采用Kolmogorov—Smironov(K—S)方法對數據進行正態(tài)分布性或對數正態(tài)分布性檢驗，發(fā)現僅有土壤有機質服從正態(tài)分布，而其他變量服從對數正態(tài)分布(表1)。

表1　土壤養(yǎng)分的描述性統計特征

變異系數的大小反映了屬性參數的空間變異程度，一般變異系數小于10%為弱變異性，在10%～70%之間為中等變異性，大于70%為強變異性[18]。由表1可知：變異系數由大到小依次為：速效鉀>有效磷>全氮>有機質，數值依次為107.78%，91.74%，72.08%，32.51%，土壤全氮、有效磷和速效鉀的變異系數均大于70%，屬于強變異性；有機質的變異系數介于10%～70%之間，屬中等變異性。

4種土壤養(yǎng)分的變異系數不同，可能與土壤母質性質、作物吸收及施肥結構有較大關系。雖然經過了長期人耕管理，但也存在受施肥習慣不同而各有差異，對有效磷和速效鉀而言，施肥不同再加上磷在土壤中的移動性極小，使得有效磷的含量變幅較大，而速效鉀的變異系數也因其在土壤中的流動性大的影響，表現出較大的變異性。

2.2　土壤養(yǎng)分的地統計學分析

利用GS+9.0對各土壤養(yǎng)分進行半方差最優(yōu)模型擬合，由表2可見，在各向同性半方差模型擬合中，土壤有機質的決定系數最小，模型的擬合度較低，其空間變異結構較差，而土壤有效磷的空間結構明顯，擬合度較高。根據區(qū)域化變量空間相關性程度的分級標準，塊金效應(塊金值與基臺值的比值)<25%，則變量具有強烈的空間相關性；在25%～75%之間，則變量具有中等程度的空間相關性，空間分布受結構性因素(如：氣候、母質、地形等)和隨機性因素(如：施肥、耕作管理等人為活動)共同作用；當其>75%時，變量具有較弱的空間相關性。結合表2和圖2可以看出，4種土壤養(yǎng)分的空間相關性明顯不同，其空間相關性程度排序為：速效鉀>有效磷>全氮>有機質，塊金效應值依次為：68.2%，71.1%，84.4%，85.5%，其中有效磷與速效鉀的塊金效應介于25%～75%之間，表明其具有中等強度的空間相關性，即有效磷與速效鉀的空間異質性受結構因素和隨機因素共同影響，既受成土過程、成土母質等影響，也受人類活動的影響，如耕作管理、施肥措施等因素影響。有機質與全氮的塊金效應大于75%，表明其空間異質性與空間位置相關性較差，受隨機性因素的影響較大。變程可以反映出土壤養(yǎng)分空間自相關范圍的大小，在研究區(qū)范圍內，不同土壤養(yǎng)分的相關距離變化范圍為2.16～183.30 km，其中，有機質的變程最小，為2.16 km；速效鉀的變程最大，為183.30 km；其次為有效磷，變程為148.74 km；有效磷與速效鉀的最大相關距離比有機質和全氮的大，可能與成土過程、地形、耕作施肥等因素有關。

表2　各向同性土壤養(yǎng)分半方差模型及其擬合參數

圖2　有機質、全氮、有效磷與速效鉀各向同性半變異函數

由表3可知，有機質與全氮各向異性下理論模型的決定系數小于與各向同性下理論模型變異函數模型的決定系數，而有效磷與速效鉀各向異性下理論模型的決定系數則比各向同性下理論模型的要高，決定系數高表明其模型擬合度高。各向異性下理論模型中的土壤有機質與全氮塊金值與基臺值的比值(塊金效應)處于25%～75%之間，說明在不同的方向上都具有中等強度的空間相關性，受結構性因素和隨機因素共同影響；有效磷與速效鉀的塊金效應大于75%，表明其空間異質性與空間位置相關性較差，受隨機性因素的影響較大。

從圖3土壤4種養(yǎng)分形狀分布的各向異性中可以看出，土壤有機質在4個方向上的半方差函數相差不大；全氮在0°與45°方向的半方差函數較相似但與在90°和135°方向上的半方差函數有較大的差異；有效磷在0°和90°方向上的空間相關距離大于其他2個方向且半方差函數差異較大，在45°方向的空間相關距離最小，表明其各向異性較強；速效鉀在0°方向和90°的相關距離較大，且在45°與135°方向上的半方差函數也有差別，表明其各項異性強。

表3　各向異性土壤養(yǎng)分半方差模型及其擬合參數

通過上述各向同性與各向異性土壤養(yǎng)分半方差模型分析可得：有機質、全氮各向異性變異不是十分明顯，在進行Kriging插值時應按各向同性變異處理，采用各向同性半方差函數；有效磷與速效鉀有著較明顯的各向異性變異，所以在進行Kriging插值時按各向異性半方差函數處理。

圖3　有機質、全氮、有效磷與速效鉀各向異性半變異函數

2.3　土壤養(yǎng)分的空間分布

根據所得的最優(yōu)半方差函數模型，運用ArcGIS 10.0地統計分析模塊，進行Kriging最優(yōu)內插，得到各土壤養(yǎng)分空間分布插值圖(圖4)，并參考全國第二次土壤普查養(yǎng)分分級標準(表4)進行分析，從圖4中可以看出4種土壤養(yǎng)分的空間分布情況：土壤有機質的含量大致表現為東高西低、北部地區(qū)略高于南部地區(qū)，含量主要集中在20～30 g/kg數值范圍，屬3級(高)水平，主要成大塊狀分布全區(qū)域；其次含量為10～20 g/kg，屬4級(中)水平，主要塊狀分布在東南端的石灘鎮(zhèn)以及中部小樓鎮(zhèn)、朱村街道些許區(qū)域、北部的派潭鎮(zhèn)；含量>30 g/kg區(qū)域集中塊狀分布在東部的荔城街道和增江街道。整體上，土壤有機質含量均處于中等偏上水平，能滿足作物的生產需求。研究區(qū)屬于典型亞熱帶季風氣候，氣候濕潤，中南部丘陵地區(qū)地勢平緩，土壤肥沃，耕層主要類型為水田和菜地，加之耕作措施及施用有機肥等人為因素，使有機質保持在較好的水平。此外，施肥、耕作管理水平等人為隨機因素與河流流向等自然因素使有機質空間自相關范圍變大。

全氮在空間格局上與有機質有著較強的相似性，有機質的積累與分解直接影響氮元素在土壤中的儲存與轉化，對土壤氮元素含量起著主導作用[19]。全氮含量主要集中在01～1.5 g/kg數值范圍，屬3級，處于高水平，主要呈大塊狀分布在南部與西北部地區(qū)；其次是含量為>0.5 g/kg，屬6級(很低)水平，呈大片區(qū)域分布在東北部地區(qū)；其中含量為1.5～2 g/kg與含量>2 g/kg范圍的很高與極高水平區(qū)域呈塊狀集中在石灘鎮(zhèn)三聯村、太平村、光明村與麻車村。整體上，全氮的含量處于中等偏上水平，中南部丘陵平原區(qū)，土壤質地砂多，土壤肥沃，受耕作、施肥等人為因素的影響，使全氮的含量相對較高，而地勢較高的地區(qū)受人為因素的影響較小，受地勢、覆蓋植被和氣候的影響較大，從而含量相對較低。

表4　全國第二次土壤普查養(yǎng)分分級標準

有效磷含量較高，主要集中在20～40 g/kg，屬2級(很高)水平，含量較豐富，主要集中分布在中部以及西北部地區(qū)；其次含量>40 g/kg，屬于1級(極高)水平，主要呈大片塊狀分布在南部地區(qū)。整體上研究區(qū)有效磷的含量很高，呈現由南向北遞減趨勢，其原因與研究區(qū)地勢較平緩有關，土壤侵蝕較小，農耕管理較合理使得有效磷含量保持穩(wěn)定，同時，大部分磷在土壤中以穩(wěn)定態(tài)存在，移動性小。不同區(qū)域的農民施磷肥量差異及耕作方式的差別導致了高值區(qū)呈小團斑塊狀分布。

研究區(qū)速效鉀的空間分布相對較復雜，差異較明顯，6個養(yǎng)分級別都具有一定量的分布，含量主要集中在50～100和30～50 g/kg兩個級別上，屬于中低水平。含量最高的以小塊帶狀分布在南部石灘鎮(zhèn)的下圍村、土江村、姚沙頭村和碧江村，中部丘陵、平原區(qū)以及西部地區(qū)的速效鉀含量相對較低。南多北少，由北到南逐漸增多，這與河流流向、地勢走向有一定的關系。受結構性因素的影響，其成土母質花崗巖含鉀高，導致速效鉀含量豐富。同時，也與土地利用方式以及農民的施肥有關，速效鉀含量較高的地區(qū)主要為菜地，施用較多的鉀肥也會致使速效鉀含量偏高。整體上研究區(qū)速效鉀含量豐富，能滿足作物生長的需求，但也要注意合理施肥。

圖4　研究區(qū)土壤養(yǎng)分空間插值分布

3結 論

(1) 廣州市增城區(qū)耕層土壤有機質、全氮、有效磷和速效鉀含量在一定范圍內存在空間相關性，其中有機質和全氮均具有較弱的空間相關性，受地形、氣候、成土母質等非人為因素影響；有效磷與速效鉀具有中等強度的空間相關性，其影響因素主要包括耕作管理、作物、施肥措施等隨機因素。

(2) 運用地統計內插法進行插值時，半方差函數模型擬合需考慮方向性，以便更好的描述數據集的半方差結構，選取更合理有效的半方差函數模型。相對于其他土壤養(yǎng)分，比較土壤養(yǎng)分各向同性與各向異性的半方差函數模擬情況，發(fā)現土壤速效鉀的空間分布具有更強的各向異質性。

(3) 利用Kriging最優(yōu)內插法繪制各種土壤養(yǎng)分填充的等值線圖，可以準確直觀地了解研究區(qū)各種不同土壤養(yǎng)分的空間分布狀況，對于調整耕作施肥和農業(yè)管理具有一定的指導作用，是進行精準施肥研究的基礎。

由于赤紅壤主要是由花崗巖發(fā)育而來，容易受當地高溫多雨干濕的氣候影響，使得赤紅壤土容易被侵蝕，土體薄，林木立地條件差，保水保肥的能力較差，而土壤對有效磷的固定能力強，因此有效磷總體上含量豐富，而有機質含量對于耕作不同的農作物而有差異，對于土壤有機質含量較低的區(qū)域，應該注意有機無機肥相結合，注重有機肥的施用和采用秸稈還田的方式保持有機質的含量，并盡量種植固肥效果較好的作物，合理的施肥對于保護生態(tài)環(huán)境，提高作物產量尤為重要。在對赤紅壤區(qū)開發(fā)利用上應采取封山育林，恢復植被，控制水土流失?？茖W施肥，保持土壤的肥力，局部土體深厚的地段，可加強水土保持工程建設，合理種植，防止水土流失，增施有機肥及礦質肥，調節(jié)土壤養(yǎng)分平衡。

[參考文獻]

[1]馬媛,龔新梅,塔西甫拉提·特依拜,等.干旱區(qū)典型流域土壤肥力空間變異特征[J].生態(tài)學雜志,2006,25(10):1208-1213.

[2]Weindorf D C, Zhu Y. Spatial Variability of Soil Properties at Capulin Volcano, New Mexico, USA: Implications for Sampling Strategy[J]. Pedosphere, 2010,20(2):185-197.

[3]Haefele S M, Wopereis M C S. Spatial variability of indigenous supplies for N, P and K and its impact on fertilizer strategies for irrigated rice in West Africa[J]. Plant and Soil, 2005,270(1):57-72.

[4]劉序,李華興,胡月明,等.大尺度下廣東赤紅壤全鉀含量與地形因子相關分析[J].土壤通報,2010,41(4):886-891.

[5]鐘繼洪,郭慶榮,譚軍.南亞熱帶丘陵赤紅壤理化性質變化及其原因[J].地理研究,2004,23(3):312-320.

[6]劉序,胡月明,李華興,等.基于DEM的廣東省赤紅壤全氮含量與地形特征相關分析[J].華南農業(yè)大學學報,2010,31(1):17-21.

[7]馮宏,郭彥彪,韋翔華,等.赤紅壤丘陵坡地不同侵蝕部位土壤養(yǎng)分和微生物特征變異性研究[J].水土保持學報,2008,22(6):149-152.

[8]廣東省土壤普查辦公室.廣東土壤[M].北京:科學出版社,1993.

[9]林新堅,章明清,林瓊,等.不同施肥模式對赤紅壤旱地作物產量和土壤肥力的影響[J].中國土壤與肥料,2011(5):27-31.

[10]Cho S E. Effects of spatial variability of soil properties on slope stability[J]. Engineering Geology, 2007,92(3/4):97-109.

[11]Chen Fusheng, Zeng Dehui, He Xingyuan. Small-scale spatial variability of soil nutrients and vegetation properties in semi-arid northern China[J]. PEDOSPHERE,2006,16(6):778-787.

[12]Tesfahunegn G B, Tamene L, Vlek P L G. Catchment-scale spatial variability of soil properties and implications on site-specific soil management in northern Ethiopia[J]. Soil and Tillage Research, 2011,117(0):124-139.

[13]Wei Yichang, Bbi Youlu, Jin Jiyun, et al. Spatial variability of soil chemical properties in the reclaiming marine foreland to Yellow Sea of China[J]. Agricultural Sciences in China, 2009,8(9):1103-1111.

[14]楊帆,章光新,尹雄銳,等.松嫩平原西部土壤鹽堿化空間變異與微地形關系研究[J].地理科學,2009,29(6):869-873.

[15]唐發(fā)靜,祖艷群.土壤重金屬空間變異的研究方法[J].云南農業(yè)大學學報:自然科學版,2008,23(4):558-561.

[16]甘海華,彭凌云,盧瑛,等.廣東新會地區(qū)耕地土壤肥力指標的時空變異性[J].應用生態(tài)學報,2007,18(7):1464-1470.

[17]史舟,李艷.地統計學在土壤學中的應用[M].北京:中國農業(yè)出版社,2006.

[18]朱紅霞,陳效民,杜臻杰.基于地統計學的土壤氮素與pH的空間變異性研究[J].土壤通報,2010,41(5):1086-1090.

[19]趙倩倩,趙庚星,董超,等.高密市農田土壤養(yǎng)分空間變異特征研究[J].土壤通報,2012,43(3):643-650.

Spatial Variability of Topsoil Nutrients in Typical Lateritic Red Soil Areas of Guangdong Province

LIAO Qi1, HU Yueming1,2,3, HU Xiaofei1, ZHAO Jinyu4, Wang Lu1,2

(1.CollegeofNaturalResourcesandEnvironment,SouthChinaAgriculturalUniversity,Guangzhou,Guangdong510642,China; 2.GuangdongProvincialKeyLaboratoryofLandUseandConsolidation,SouthChinaAgriculturalUniversity,Guangzhou,Guangdong510642,China; 3.CollegeofAgricultureandAnimalHusbandry,QinghaiUniversity,Xining,Qinghai810016,China; 4.GuangdongYouyuanLandInformationTechnologyCo.,Ltd,Guangzhou,Guangdong510642,China)

Abstract：[Objective]The spatial variabilities and spatial distribution patterns of topsoil organic matter(SOM), total nitrogen(TN), available phosphorus(P) and available potassium(K) in Zengchen District of Guangzhou City were analyzed in order to provide some hints on how to improve fertilizer use efficiency and to prevent water and soil pollution in analogous area with lateritic red soil. [Method] Geostatistic and GIS methods are used in this study. [Result] The results showed that P content is high overall in the district. The maximum coefficient of spatial variation comes with K, up to 107.78%; whereas the minimum nutrient is SOM, about 32.51%. Coefficients of variation have a rank of K>P>TN>SOM. SOM and total N have distinct spatially isotropy auto-correlations; On the contrary, available P and K behave obvious anisotropy auto-correlations. The contents of SOM and TN are higher in the southeast and northwest, but lower in the central; P content of the district increases from north to south gradually. A general increase from north to south displays for the spatial distribution of K content, but it seems to be more complicated. [Conclusion] If observed within a certain space, topsoil SOM, TN, P and K have their different spatial correlations, upon which, a suitable directional semi-variance function model need to be find out to describe their spatial variabilities better.

Keywords:GIS; geostatistics; soil nutrient; spatial variability

文獻標識碼：A

文章編號：1000-288X(2015)06-0322-07

中圖分類號：S158

通信作者：王璐(1976—),女(漢族),河北省保定市人,博士研究生,碩士生導師,副教授,主要從事地理信息系統應用與土地資源管理方面的研究。E-mail:selinapple@163.com。

收稿日期：2014-09-22修回日期：2014-10-10

資助項目：國土資源部公益性行業(yè)科研專項 “面向現代循環(huán)農業(yè)的用地效益提升關鍵技術”(20131100403)

第一作者：廖琪(1988—),男(漢族),湖南省衡陽縣人,碩士研究生,研究方向為地理信息系統應用與土地資源管理。E-mail:scau2012gislq@163.com。