基于最小數(shù)據(jù)集的喀斯特不同利用方式下土壤質(zhì)量評(píng)價(jià)

朱鳴鳴， 徐鍍涵， 陳光燕， 李 平， 成啟明， 陳 超

(貴州大學(xué)動(dòng)物科學(xué)學(xué)院， 貴州 貴陽(yáng) 550025)

土壤質(zhì)量是土壤在生態(tài)系統(tǒng)和土地利用范圍內(nèi)，維持生物生產(chǎn)力，促進(jìn)空氣和水環(huán)境質(zhì)量，維持植物、動(dòng)物和人類的健康生長(zhǎng)的重要前提[1]。人口的增加加劇土地資源的緊張，同時(shí)增加了評(píng)估土地利用變化對(duì)土壤質(zhì)量影響的必要性[2]。由于土壤質(zhì)量本身難以直接量化，因此，土壤質(zhì)量的評(píng)價(jià)通常通過(guò)對(duì)土壤理化性質(zhì)綜合評(píng)估來(lái)實(shí)現(xiàn)[3]。土地通過(guò)干擾土壤的理化以及生物性質(zhì)，進(jìn)而導(dǎo)致土壤肥力等發(fā)生變化，是影響土壤質(zhì)量的最直接方式之一[4-6]。合理的土地利用可以改善土壤結(jié)構(gòu)，而不合理的土地利用將使土壤侵蝕退化，并使土壤質(zhì)量下降[7]。Fu等的研究進(jìn)一步證實(shí)不同方式的土地利用對(duì)土壤養(yǎng)分含量有顯著影響[8]。丁成翔等對(duì)青藏高原高寒草原放牧方式對(duì)土壤的影響發(fā)現(xiàn)，相比牛,羊單牧,牛羊混合放牧有助于提高土壤碳氮磷含量[9]。在不同區(qū)域開(kāi)展的研究發(fā)現(xiàn)相似的結(jié)果，例如，楊小林等[10]在川中紫色土區(qū)的研究表明：土地利用方式的變化是該區(qū)域土壤質(zhì)量敏感因子改變的重要原因；黃雅茹等人[11]對(duì)于烏蘭布3種不同利用類型土地(耕地、林地、荒漠灌叢)的土壤養(yǎng)分特征的研究表明：土壤肥力綜合評(píng)價(jià)的排序?yàn)榛哪鄥?林地>耕地[11]；文志等人[12]在對(duì)海南地區(qū)的次生林、檳榔林、純橡膠林和橡膠益智林研究表明：與原始林相比人為的土地利用導(dǎo)致總氮顯著降低，土壤容重顯著增加。刑云飛等對(duì)不同建植年限人工草地土壤有機(jī)碳特征發(fā)現(xiàn)，土壤有機(jī)碳和土壤全氮含量變化趨勢(shì)呈現(xiàn)為:天然草地>人工草地>黑土灘[13]。綜上所述，土地利用方式對(duì)土壤質(zhì)量產(chǎn)生顯著的影響，而以往的研究主要集中在我國(guó)北方各種生態(tài)系統(tǒng)以及南方的不同森林生態(tài)系統(tǒng)，而在南方生態(tài)系統(tǒng)脆弱的喀斯特區(qū)域，關(guān)于不同土地利用方式下土壤質(zhì)量評(píng)價(jià)的研究鮮有報(bào)道。

貴州省喀斯特地區(qū)具有特殊的土層結(jié)構(gòu)并且形成了復(fù)雜的地貌形態(tài)，基巖裸露率高，且地形變化起伏[14]。大量的水土流失造成了喀斯特地區(qū)土壤質(zhì)量嚴(yán)重退化，土地利用率下降[15]。因其具有的這種特殊的地形地貌特征，導(dǎo)致區(qū)域內(nèi)養(yǎng)分匱乏，對(duì)區(qū)域內(nèi)植物的生產(chǎn)帶來(lái)不利影響，因此，對(duì)該區(qū)域內(nèi)不同利用方式下土壤質(zhì)量的評(píng)價(jià)具有重要意義。本研究以貴州省羅甸縣內(nèi)的五種不同利用方式下的土地為研究對(duì)象，了解該區(qū)域內(nèi)土壤質(zhì)量的現(xiàn)狀及養(yǎng)分質(zhì)量綜合特征。通過(guò)對(duì)不同土地利用方式下土壤養(yǎng)分變化的研究，可以為喀斯特山區(qū)土地資源管理利用、調(diào)整種植業(yè)結(jié)構(gòu)以及生態(tài)保護(hù)提供借鑒意義。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于貴州省羅甸縣(106°23′14″E～107°3′57″，25°3′45″N～25°45′14″，海拔600～1 000 m)，地處黔南山地西南部，北高南低，屬于西南喀斯特巖溶山區(qū)，境內(nèi)河流屬珠江水系(如圖1)。境內(nèi)屬亞熱帶季風(fēng)氣候，具有春早、夏長(zhǎng)、秋遲、冬短的特點(diǎn)，日照為1 350～1 520 h，年平均溫度達(dá)20℃，年均降雨量為1 335 mm，無(wú)霜期長(zhǎng)達(dá)335 d左右，有“天然溫室”之稱。

圖1 研究區(qū)域地理位置圖Fig.1 Geographical location map of the study area

1.2 樣品采集及研究方法

2017年8月在研究區(qū)選取5種土地利用方式樣地各3個(gè)，樣地信息參見(jiàn)表1。每塊樣地分別設(shè)置10個(gè)采樣點(diǎn)，共計(jì)150個(gè)土樣，分別采集5種土地利用方式下0～20 cm的表層土壤，均勻混合后采用四分法留取1 kg土樣。帶回實(shí)驗(yàn)室經(jīng)自然風(fēng)干，去除植物殘根和碎石，過(guò)2 mm篩后用于室內(nèi)指標(biāo)測(cè)定。

表1 采樣區(qū)基本信息Table 1 General information of sampling area

1.3 樣品測(cè)定方法

pH測(cè)定：采用酸堿度計(jì)進(jìn)行測(cè)定；容重(g·cm-3)測(cè)定：采用環(huán)刀法進(jìn)行測(cè)定；孔隙度(%)采用比重法測(cè)定；全鹽(g·kg-1)采用質(zhì)量法測(cè)定[14]；陽(yáng)離子交換量采用EDTA-銨鹽法；有機(jī)質(zhì)(g·kg-1)采用重鉻酸鉀容量法測(cè)定；全氮(g·kg-1)采用半微量凱氏蒸餾法測(cè)定；全磷(g·kg-1)采用濃硫酸和高氯酸消煮-鉬銻抗比色法測(cè)定；全鉀(g·kg-1)采用NaOH熔融火焰光度法測(cè)定；堿解氮(mg·kg-1)采用堿解擴(kuò)散法測(cè)定；有效磷(mg·kg-1)采用NH4F浸提-鉬銻抗比色法測(cè)定；速效鉀(mg·kg-1)采用火焰光度計(jì)法測(cè)定；有效銅(mg·kg-1)、有效鋅(mg·kg-1)、有效鐵(mg·kg-1)和有效錳(mg·kg-1)采用DTPA浸提-原子吸收分光光度法測(cè)定。

1.4 土壤質(zhì)量指數(shù)評(píng)價(jià)法

本研究選取了土壤容重、pH值、陽(yáng)離子交換量、孔隙度、全鹽量、有機(jī)質(zhì)、堿解氮、速效磷、速效鉀、全氮、全鉀、全磷、有效銅、鋅、鐵、錳16個(gè)土壤理化性質(zhì)指標(biāo)，采取隸屬函數(shù)法及土壤綜合質(zhì)量指數(shù)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)[16-18]。

首先對(duì)評(píng)價(jià)因子進(jìn)行選取，建立最小數(shù)據(jù)集(Minimum data set，MDS)[19-21]。為克服各指標(biāo)之間存在信息重疊，選擇主成分分析(PCA)進(jìn)行分組[22-24]，選取特征值≥1的主成分中的載荷≥0.5的土壤指標(biāo)分為一組。對(duì)于可能進(jìn)入不同組的指標(biāo)，選擇進(jìn)入相關(guān)性較低的一組。對(duì)于分組后指標(biāo)計(jì)算其Norm值，選取每組中Norm值在前10%范圍內(nèi)的指標(biāo)。選取后分析每組中所選指標(biāo)間的相關(guān)性，若高度相關(guān)(r>0.5)，則確定分值最高的指標(biāo)進(jìn)入MDS，若相關(guān)度低(r<0.5)則全部進(jìn)入MDS,從而獲得最終的MDS。Norm值越大則表明其解釋綜合信息的能力就越強(qiáng)[25-26]。

評(píng)價(jià)指標(biāo)的Norm值計(jì)算方法如下：

式中Nik是第i個(gè)變量在特征值≥1的前k個(gè)主成分上的綜合載荷；μik是第i個(gè)變量在第k個(gè)主成分上的載荷；λk是第k個(gè)主成分的特征值。

第二步，對(duì)進(jìn)入MDS的指標(biāo)求隸屬度值及權(quán)重值[27-28]。依據(jù)不同指標(biāo)對(duì)研究區(qū)土壤質(zhì)量評(píng)估的積極與消極響應(yīng)，孔隙度、陽(yáng)離子交換量(Cation exchange capacity，CEC)、有機(jī)質(zhì)、全氮、全磷、全鉀、堿解氮、有效磷、速效鉀、有效銅、有效鋅、有效鐵、有效錳選擇S型隸屬函數(shù)；全鹽、容重選擇反S型隸屬函數(shù)；pH選擇拋物線函數(shù)法。不同類型的隸屬函數(shù)見(jiàn)表2。由隸屬函數(shù)得到隸屬度值后，對(duì)指標(biāo)進(jìn)行主成分分析，評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重由各個(gè)評(píng)價(jià)因子的公因子方差在總體方差的比例計(jì)算確定。

表2 土壤質(zhì)量參數(shù)隸屬函數(shù)類型Table 2 soil quality parameters membership function types

最后對(duì)將求得的各項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)隸屬度值與權(quán)重進(jìn)行加權(quán)求和，計(jì)算土壤質(zhì)量指數(shù)。土壤質(zhì)量指數(shù)(SQI)計(jì)算公式為

式中：SQI表示土壤質(zhì)量指數(shù)，Wi表示第i個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的的權(quán)重，Ni是第i個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)隸屬度值，n是評(píng)價(jià)指標(biāo)的個(gè)數(shù)。

1.5 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析

所有數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析均在Microsoft Excel及SPSS中進(jìn)行，利用單因素方差法分析(ANOVA)對(duì)五種土地利用方式下土壤理化性質(zhì)進(jìn)行顯著性分析，各土壤指標(biāo)之間的相關(guān)性運(yùn)用Pearson相關(guān)分析法檢驗(yàn)各指標(biāo)間的相關(guān)性。變異系數(shù)的計(jì)算公式為:

2 結(jié)果與分析

2.1 不同土地利用方式土壤理化性質(zhì)

五種土地利用的土壤理化性質(zhì)呈現(xiàn)不同的差異性(表3)。pH值表現(xiàn)為林地最高，農(nóng)田最低，且差異顯著(P<0.05)；容重表現(xiàn)為棄耕地最高，林地與農(nóng)田最低，且差異顯著(P<0.05)；土壤全鹽量表現(xiàn)為天然草地>農(nóng)田>人工草地>棄耕地>林地，且天然草地與農(nóng)田與棄耕地、人工草地、林地間差異顯著(P<0.05)；土壤孔隙度表現(xiàn)為林地最大，農(nóng)田最小，兩者之間差異顯著(P<0.05)；陽(yáng)離子交換量表現(xiàn)為農(nóng)田最大，天然草地最小，其它介于兩者之間，農(nóng)田與天然草地間差異顯著(P<0.05)；有機(jī)質(zhì)含量呈現(xiàn)出從草地、棄耕地到農(nóng)田再到林地顯著增加(P<0.05)；全氮、全磷表現(xiàn)為農(nóng)田>天然草地>林地，且全磷在不同土地利用方式下差異顯著(P<0.05)；全鉀表現(xiàn)為：天然草地>人工草地>棄耕地>耕地>林地；堿解氮和有效磷含量表現(xiàn)為農(nóng)田顯著大于林地(P<0.05)；不同土地利用方式下的速效鉀含量無(wú)顯著差異；有效銅與有效鋅含量均為：人工草地>農(nóng)田>天然草地>棄耕地，且不同土地利用方式間差異顯著(P<0.05)；對(duì)于有效鐵與有效錳含量各利用方式下均無(wú)顯著差異。

對(duì)于各指標(biāo)變異系數(shù)分析發(fā)現(xiàn)，全磷及有效磷的變異系數(shù)較高，均大于80%，屬于高度敏感指標(biāo);而pH值、全鹽量、陽(yáng)離子交換量、有機(jī)質(zhì)、全氮、全鉀、堿解氮、速效鉀、有效銅、有效鋅、有效錳的變異系數(shù)介于33.46%～54.93%,屬于中度敏感指標(biāo)；土壤容重、孔隙度和有效鐵變異系數(shù)15.43%～27.47%，屬于低度敏感指標(biāo)(表3)。

表3 不同土地利用方式下的土壤理化性質(zhì)Table 3 Soil physical and chemical properties of different land use patterns

2.2 最小數(shù)據(jù)集的構(gòu)建

最小數(shù)據(jù)集是能夠反映土壤質(zhì)量的最少指標(biāo)參數(shù)集合，通過(guò)建立MDS可以從篩選出最適土壤質(zhì)量指標(biāo)，從而減小數(shù)據(jù)冗余。由表4可知，有5個(gè)特征值大于1的主成分，方差的累積貢獻(xiàn)率達(dá)到93.167%，表明5個(gè)主成分對(duì)總體方差的解釋能力較強(qiáng)。土壤pH、孔隙度、CEC、全磷、堿解氮、有效磷、有效鋅、有效鐵在PC1上均滿足載荷≥0.5，其中pH，CEC分別在PC3，PC4載荷上≥0.5，因pH與第1組指標(biāo)間的相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值范圍為0.296～0.722，與第3組指標(biāo)間的相關(guān)系數(shù)分別為0.091與0.381，總體上與第3組指標(biāo)間的相關(guān)性較小，因此選入第三組中；同理CEC被歸入第四組，容重被歸入第五組。通過(guò)主成分分析，最終將孔隙度、全磷、堿解氮、有效磷、有效鋅、有效鐵第1組;全鹽、有機(jī)質(zhì)、全氮為第2組;全鉀、速效鉀、有效錳、pH值為第3組；CEC、有效銅為第4組；容重為第5組。

按照最小數(shù)據(jù)集指標(biāo)篩選原則，對(duì)比各分組的Norm值，選取每組中Norm值在最大值10%以內(nèi)的指標(biāo)，然后分析每組中所選參數(shù)間的相關(guān)性(表4,表5)。最終，第1組的有效鐵進(jìn)入最小數(shù)據(jù)集；第2組的全鹽和全氮的相關(guān)系數(shù)為0.7,全氮進(jìn)入最小數(shù)據(jù)集；第3組的土壤pH值進(jìn)入最小數(shù)據(jù)集；第4組的CEC和有效銅進(jìn)入最小數(shù)據(jù)集；第5組的容重進(jìn)入最小數(shù)據(jù)集。所以，最小數(shù)據(jù)集的指標(biāo)為pH值、容重、陽(yáng)離子交換量、全氮、有效銅、有效鐵。本研究中初選指標(biāo)共16個(gè)，進(jìn)入最小數(shù)據(jù)集指標(biāo)共6個(gè)指標(biāo)，指標(biāo)篩選過(guò)濾率達(dá)到62.5%，簡(jiǎn)化了土壤質(zhì)量評(píng)價(jià)體系，較好地消除了指標(biāo)間冗雜信息對(duì)土壤質(zhì)量評(píng)價(jià)的影響。

表4 土壤質(zhì)量指標(biāo)主成分分析結(jié)果Table 4 Results of principal component analysis (PCA) of soil quality indicators

表5 土壤指標(biāo)間Pearson相關(guān)性分析Table 5 Correlation coefficients among soil indicators

2.3 對(duì)MDS指標(biāo)進(jìn)行權(quán)重計(jì)算

確定MDS指標(biāo)后，利用主成分分析對(duì)全量數(shù)據(jù)集(Total data set,TDS)及MDS分析后得到各個(gè)指標(biāo)的公因子方差并得到各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重值。由表6可知，最小數(shù)據(jù)中集pH值、容重、CEC、全氮、有效銅、有效鐵的權(quán)重值分別為0.16，0.157，0.178，0.179，0.183，0.143。說(shuō)明有效銅對(duì)研究區(qū)表層土壤質(zhì)量貢獻(xiàn)率最高，其次貢獻(xiàn)率較大的為全氮以及陽(yáng)離子交換量。

表6 最小數(shù)據(jù)集指標(biāo)及其權(quán)重Table 6 Minimum data set (MDS) indicators and its weights

2.4 土壤質(zhì)量指數(shù)

選取土壤質(zhì)量指數(shù)函數(shù)法計(jì)算全量以及最小數(shù)據(jù)集的土壤質(zhì)量指數(shù)(圖2)。全量數(shù)據(jù)集和最小數(shù)據(jù)集下不同土地利用方式下的土壤質(zhì)量指數(shù)呈現(xiàn)出的趨勢(shì)相同，均表現(xiàn)為林地>人工草地>天然草地>農(nóng)田>棄耕地(圖2)。該結(jié)果與馬芊紅[26]的研究結(jié)果基本一致?；貧w分析表明，最小數(shù)據(jù)集得到的土壤質(zhì)量指數(shù)與全量數(shù)據(jù)集得到的土壤質(zhì)量指數(shù)均呈極顯著正相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.6864(P<0.05)(圖3)，因此利用最小數(shù)據(jù)集指標(biāo)可以代替全部數(shù)據(jù)集指標(biāo)評(píng)價(jià)喀斯特地區(qū)不同土地利用方式下土壤肥力狀況。以0.2為等距，可將坡耕地耕層土壤質(zhì)量劃分為5個(gè)等級(jí)[29]。由表7可知，林地的土壤質(zhì)量等級(jí)為二級(jí)，位于土壤質(zhì)量分級(jí)中“較高”水平，其余幾種土地利用方式下土壤質(zhì)量為三級(jí)，位于“中等”水平。其中最小數(shù)據(jù)集下的棄耕地土壤質(zhì)量為四級(jí)。

圖2 兩種數(shù)據(jù)集下不同土地利用方式土壤質(zhì)量指數(shù)Fig.2 soil quality indexes of different land use patterns in two data sets

圖3 最小數(shù)據(jù)集(MDS)與全量數(shù)據(jù)集(TDS)土壤質(zhì)量指數(shù)的相關(guān)性Fig.3 The linear relationships between soil quality index (SQI) based on total data set (TDS) minimum data set(MDS)

表7 土壤質(zhì)量等級(jí)劃分Table 7 Classification of soil quality index

3 討論

MDS能夠通過(guò)最少的土壤指標(biāo)結(jié)合，對(duì)于反映和評(píng)價(jià)坡耕地土壤質(zhì)量的高低具有重要意義。因此，這些評(píng)價(jià)指標(biāo)應(yīng)盡可能地簡(jiǎn)明實(shí)用，易于量化，并且能反映當(dāng)?shù)氐膶?shí)際情況。本研究通過(guò)最小數(shù)據(jù)集法評(píng)價(jià)了貴州省喀斯特地區(qū)五種不同土地利用方式下的土壤質(zhì)量，結(jié)合主成分分析和相關(guān)性分析從16個(gè)土壤理化性質(zhì)指標(biāo)中篩選出了土壤pH值、土壤容重、陽(yáng)離子交換量、全氮、有效銅、有效鐵這6個(gè)指標(biāo)建立最小數(shù)據(jù)集，構(gòu)成評(píng)價(jià)土壤質(zhì)量的關(guān)鍵指標(biāo)，且通過(guò)分析全數(shù)據(jù)集建立的土壤質(zhì)量指數(shù)和最小數(shù)據(jù)集建立的土壤質(zhì)量指數(shù)間的相關(guān)性，表明利用最小數(shù)據(jù)集指標(biāo)能夠代替全部數(shù)據(jù)集指標(biāo)來(lái)評(píng)價(jià)貴州喀斯特地區(qū)不同利用方式下的土壤質(zhì)量。我們的研究結(jié)果與楊梅花等[30]在江西的研究結(jié)果相似，最小數(shù)據(jù)集均包含有土壤pH值和陽(yáng)離子交換量，但與伍宇春等[31]在重慶巖溶地區(qū)研究的結(jié)果不同，本研究構(gòu)建的最小數(shù)據(jù)集中除全氮外，其他指標(biāo)均與其構(gòu)建的最小數(shù)據(jù)集組成指標(biāo)不同。這可能是由于我們研究的區(qū)域土壤pH和氮含量較低導(dǎo)致[32]。由于研究區(qū)域?qū)儆诳λ固氐孛?，土層稀薄，土層下面的石灰?guī)r易于發(fā)生養(yǎng)分的淋溶，尤其是在pH較低的情況下更是加劇土壤養(yǎng)分的淋溶，突出陽(yáng)離子在土壤養(yǎng)分中的作用，這也表明研究區(qū)域不同，評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的選取存在不同。

通過(guò)對(duì)MDS和TDS的分析，本研究的結(jié)果均表現(xiàn)出土壤質(zhì)量由高到低依次為林地>人工草地>天然草地>農(nóng)田>棄耕地。研究區(qū)林地土壤質(zhì)量最高，這也與邱莉萍[33]研究結(jié)果相同，這主要是由于林地枯落物豐富，其通過(guò)枯枝落葉腐解來(lái)提高土壤養(yǎng)分，此外林地中生物多樣性高，利于有機(jī)質(zhì)富集和養(yǎng)分循環(huán)，對(duì)改善土壤質(zhì)量起到重大作用[34-35]。人工草地土壤質(zhì)量次于林地，但又略高于天然草地，這是由于人工管護(hù)作用，在人工草地進(jìn)行施肥、灌溉等管理都有利于人工草地的土壤品質(zhì)提高；農(nóng)田土壤質(zhì)量高于棄耕地，是由于棄耕地廢棄后缺乏肥料投入，植被覆蓋度降低，土壤恢復(fù)緩慢。

從整體上看，羅甸縣林地及草地的土壤質(zhì)量高于農(nóng)田以及棄耕地。這表明在喀斯特區(qū)域林地或者草地內(nèi)開(kāi)墾為農(nóng)田后土壤的質(zhì)量會(huì)顯著降低，這將會(huì)限制該區(qū)域的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，導(dǎo)致農(nóng)田變成棄耕地[36]。因此，對(duì)于喀斯特區(qū)域的林地和草地生態(tài)系統(tǒng)要慎重將其開(kāi)墾為農(nóng)田；對(duì)于區(qū)域內(nèi)的農(nóng)田，由于養(yǎng)分淋溶嚴(yán)重土壤質(zhì)量較差，土壤陽(yáng)離子的含量對(duì)于該區(qū)域內(nèi)的土壤養(yǎng)分的影響作用巨大，在進(jìn)行農(nóng)田管理時(shí)注意土壤陽(yáng)離子的管理，防止其演變?yōu)闂壐亍?/p>

4 結(jié)論

本研究表明，基于最小數(shù)據(jù)集的土層質(zhì)量評(píng)價(jià)方法可以對(duì)貴州喀斯特山區(qū)在不同土地利用方式下土壤質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)。研究區(qū)域土壤質(zhì)量表現(xiàn)為林地>人工草地>天然草地>農(nóng)田>棄耕地。土地利用方式對(duì)于喀斯特區(qū)域內(nèi)土壤質(zhì)量產(chǎn)生顯著的影響，該研究結(jié)果對(duì)貴州喀斯特山區(qū)土壤質(zhì)量評(píng)價(jià)和土地利用方式管理與規(guī)劃具有重要意義。