湟水流域土壤有機質(zhì)和速效磷空間布局分析

劉尊方, 雷浩川, 雷蕾

(青海大學地質(zhì)工程系， 西寧 810016)

土壤養(yǎng)分是生態(tài)系統(tǒng)對全球變化反應的一個關鍵的調(diào)節(jié)因素，養(yǎng)分供應在調(diào)節(jié)生態(tài)系統(tǒng)結構和功能方面的關鍵作用已得到廣泛承認[1]。土壤有機質(zhì)(soil organic matter, SOM)和速效磷(available phosphorus, AP)含量是衡量土壤肥力質(zhì)量的一個重要指標[2]，雖然兩者含量在土壤成分中占比很低，但對于植被的生長起著至關重要的作用。分析土壤養(yǎng)分空間分布的影響因子具有重要的理論和現(xiàn)實意義[3]。近年來，對于區(qū)域性的土壤養(yǎng)分空間分布及影響因子分析受到很大的重視。Goswami等[4]研究了土地利用方式對土壤速效養(yǎng)分的影響；胡貴貴等[5]研究表明土地利用方式、土壤類型、年均氣溫是造成SOM空間變異主要三因子；張旭夢等[6]以SOM為研究對象，研究與pH、海拔、地面和地下水位之間的相關性；陳文舉等[7]研究不同土壤類型和pH對土壤速效磷的影響；王昭等[8]研究林地開墾對黃土區(qū)SOM和AP空間分布的影響；蔡雄飛等[9]基于地理信息系統(tǒng)(geographic information system, GIS)技術，采用反距離權重法對土壤養(yǎng)分空間分布進行分析。綜上所述，高效、精確地獲得研究區(qū)的土壤養(yǎng)分含量分布圖，并分析其背后的驅(qū)動力因子對于現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展、精準農(nóng)業(yè)的實施提供有利的基礎。

目前，土壤養(yǎng)分空間分布影響因子的研究中，多數(shù)研究針對單一因子對土壤養(yǎng)分空間分布的影響，如地形因子[10]、海拔[11]等，但是并未考慮到多因子交互作用對土壤養(yǎng)分的空間分布的影響。通過單因子研究土壤有機質(zhì)和速效磷的空間分布還存在一定的不足，由于土壤有機質(zhì)和速效磷含量的分布受到眾多自然和人為因素的影響，針對單一因素分析空間分布存在缺陷和不足，本文研究借助地理探測器考慮多因子相互作用對土壤有機質(zhì)和速效磷的空間分布影響。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

湟水流域是青藏高原和黃土高原的過渡帶，湟水流域位于青海省東北部，湟水是中國黃河上游重要支流，也是黃河水主要的來源之一，地理坐標為35°56′N～37°38′N,100°35′E～103°05′E，海拔1 605～4 874 m,始發(fā)位置為海晏縣，流經(jīng)湟源縣、湟中縣、互助縣、大通縣、平安縣、樂都縣、民和縣和西寧市9個縣市。

湟水流域?qū)儆跍貛Т箨懶詺夂颍募酒骄鶞囟忍幱?0 ℃左右，流域平均海拔在3 500 m，其總面積大約1.62×104km2；年均降雨量大約為500 mm，其中7—9月比較多，約有60%。研究區(qū)主要的土壤類型有栗鈣土、黑鈣土、黑氈土和灰鈣土，占流域總面積的88%，流域內(nèi)主要種植大豆、馬鈴薯、油菜、小麥和青稞等經(jīng)濟作物。

1.2 土壤樣品采集

本文充分考慮到研究區(qū)采樣的難易程度以及交通便利情況，于2021年4月在研究區(qū)內(nèi)采集了110個土壤樣本數(shù)據(jù)，并用(global positioning system,GPS)全球定位系統(tǒng)接收機記錄采樣點的經(jīng)緯度，在GPS記錄點5 m半徑范圍內(nèi)，采集5個土壤耕層(0～20 cm)樣品，最終用于測定有機質(zhì)和速效磷含量的土壤樣品由5個樣品混合而成，采樣點分布如圖1所示。

圖1 研究區(qū)地理位置及采樣點空間分布Fig.1 Study area geographic location and spatial distribution of sampling point

1.3 數(shù)據(jù)處理與分析

根據(jù)第二次土壤普查中有機質(zhì)和速效磷含量的分級標準，將研究區(qū)的有機質(zhì)和速效磷含量分為 Ⅰ～Ⅵ 共6級，有機質(zhì)含量分別為<6、6～10、10～20、20～30、30～40和>40 g/kg，速效磷為<3、3～5、5～10、10～20、20～40和>40 mg/kg。

表1為研究區(qū)有機質(zhì)和速效磷含量描述性統(tǒng)計分析概況。本文研究共采集了110個土壤樣本，SOM含量介于4.31～59.79 g/kg，速效磷含量介于1.22～151.65 mg/kg，有機質(zhì)和速效磷含量的平均值為28.26 g/kg和54.30 mg/kg，研究區(qū)的土壤有機質(zhì)處于中等水平，而速效磷含量處于很豐富的狀態(tài)；SOM和AP的變異系數(shù)為39.54%和58.47%，屬于中等變異程度[17]，反映出含量的離散程度，由變異系數(shù)可知研究區(qū)SOM和AP受到了人為因素的干擾；Kolmogorov-Smirnov(K-S)正態(tài)分布檢驗表明[有機質(zhì)含量D=0.06，p=0.2(>0.05)，速效磷含量D=0.08，p=0.15(>0.05)]，均未呈現(xiàn)顯著性，表明研究數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布，即滿足地統(tǒng)計分析的前提條件；通過偏度來看，SOM(0.53)和AP(0.36)分布形態(tài)與正態(tài)分布相比為顯著右偏；由峰度可知有機質(zhì)為正值(0.28)，速效磷為負值(-0.32)，總體數(shù)據(jù)分布相比于正態(tài)分布較為平緩。

1.4 其他數(shù)據(jù)

研究所用數(shù)字高程數(shù)據(jù)(digital elevation model, DEM)來自地理空間數(shù)據(jù)云平臺(https://www.gscloud.cn/),分辨率為30 m；基于ArcGIS10.7平臺提取出研究區(qū)高程、坡度、坡向以及歸一化植被指數(shù)(normalized difference vegetation index, NDVI)；土地利用數(shù)據(jù)提取自青海省2020年土地利用圖；土壤類型數(shù)據(jù)來自于中國科學院自然環(huán)境與數(shù)據(jù)中心(https://www.resdc.cn/)；氣候數(shù)據(jù)來源于國家地球系統(tǒng)科學數(shù)據(jù)中心(http://www.geodata.cn)，整個研究區(qū)的數(shù)據(jù)處理基于ArcGIS10.7平臺。首先對青海省各個站點的氣象數(shù)據(jù)通過普通克里金插值得到全省范圍的連續(xù)氣象數(shù)據(jù)，然后提取出每個采樣點的氣溫和降水量數(shù)據(jù)；研究區(qū)連續(xù)的土壤pH也是基于ArcGIS軟件插值而得，并按自然間斷點分級法將土壤pH分為6級。

第二，語言文字工作模式研究，有利于處理好規(guī)范化成果的縱向、橫向應用問題?？v向是語言本體的應用，比如對內(nèi)、對外漢語教學中的應用；橫向是其他領域的應用，主要包括生活性服務、生產(chǎn)性服務領域的應用。有利于科學認識語言文字工作在國家整體發(fā)展中的定位。

1.5 研究方法

1.5.1 地統(tǒng)計學分析

地統(tǒng)計學建立在概率統(tǒng)計的基礎上，是把區(qū)域性變量理論作為研究的理論基礎，半變異函數(shù)作為地統(tǒng)計學的主要工具，研究區(qū)域化變量之間的聯(lián)系，通常研究分布于空間中具有一定隨機性、結構性和空間變異性的自然現(xiàn)象的學科。本文研究將利用半變異函數(shù)對兩種土壤養(yǎng)分的空間分布和相關程度進行研究，最終以半變異函數(shù)為基礎，結合克里金插值對SOM和AP含量的空間分布特征進行研究。

1.5.2 地理探測器

地理探測器是研究地理空間中某一現(xiàn)象的空間不一以及揭示其背后驅(qū)動力，即是一種研究空間分異性的統(tǒng)計學方法。地理探測器模型假設：如果自變量X對因變量Y產(chǎn)生了影響，即自變量和因變量之間存在關聯(lián)，那么它們在空間分布上就會有相似性[5]。地理探測器包括了風險探測、因子探測、生態(tài)探測和交互作用探測4個探測器，本文研究選取的因子探測器用于探測SOM和AP的空間分異性，以及因子對于該空間分異的解釋程度[18]，如圖2所示。用q值衡量，其取值范圍在0～1，當q越大，表明自變量對因變量的解釋程度越強，反之，當q越小，表明自變量對因變量的解釋程度越弱，依據(jù)q可以解釋研究區(qū)SOM和AP含量空間分異的主導因子。計算公式為

(1)

(2)

SST=Nσ2

(3)

交互作用探測是識別不同的影響因子(X1和X2)同時作用時對因變量的解釋程度，即分析因子間相互作用時是否增強或者減弱了對因變量的解釋力，交互作用的類型可分如下幾類，如表2所示。

表1 研究區(qū)土壤有機質(zhì)描述性統(tǒng)計分析

圖2 地理探測器原理Fig.2 The principle of geographical detector

表2 交互作用結果類型

2 結果與分析

2.1 有機質(zhì)與速效磷含量地統(tǒng)計學分析

土壤養(yǎng)分在空間分布上具有空間自相關性[19]，土壤養(yǎng)分的空間變異特征和相關性可以基于地統(tǒng)計學中的半方差函數(shù)來擬合。故本文基于GS+軟件對于土壤有機質(zhì)和速效磷含量進行擬合(表3)，兩種養(yǎng)分的最佳擬合模型的決定系數(shù)(coefficient of determination,R2)均大于0.7，符合地統(tǒng)計學的要求。塊金系數(shù)是反映土壤養(yǎng)分空間變異分析的重要參數(shù)，其值<0.25時說明區(qū)域性變量具有顯著的空間自相關性，導致變量空間變異的主要因素是結構性因子(地形、氣候等自然因素)；0.25～0.75說明具有中等空間自相關性，隨機性和結構性因子共同影響變量的空間變異；>0.75說明變量的空間自相關性弱，主要有隨機性因子影響變量的空間變異[20]，變量在空間中分布的隨機性較大，不適合用空間插值方法。本研究中有機質(zhì)和速效磷的塊金系數(shù)為0.35和0.31，均在0.25～0.75的范圍內(nèi)，故研究區(qū)的土壤有機質(zhì)和速效磷的空間變異是由隨機因素和結構性因素共同導致的。

表3 土壤有機質(zhì)和速效磷半方差函數(shù)模型及參數(shù)

2.2 土壤有機質(zhì)與速效磷空間分布

運用GS+軟件對于土壤有機質(zhì)和速效磷含量進行半方差函數(shù)計算和理論模型擬合，以最優(yōu)擬合模型結合ArcGIS10.7軟件對研究區(qū)的有機質(zhì)和速效磷含量進行克里金插值，并制作有機質(zhì)和速效磷含量的空間分布圖，如圖3所示。插值得到有機質(zhì)含量的范圍為17.81～40.32 g/kg，從圖3中可以看出土壤有機質(zhì)含量在空間上呈現(xiàn)西北高，東南低的趨勢，而且研究區(qū)中部含量相對較低；速效磷含量介于29.63～85.93 mg/kg，總體呈現(xiàn)中部高于兩端的趨勢。

圖3 土壤有機質(zhì)和速效磷含量空間分布Fig.3 Spatial distribution of SOM and AP content

基于ArcGIS平臺制作研究區(qū)土壤有機質(zhì)和速效磷的空間分布趨勢圖，如圖4所示。從圖4中可以看出，有機質(zhì)在研究區(qū)東西方向上呈現(xiàn)西高東低的趨勢，變化幅度較小，南北方向呈現(xiàn)中部低兩端高的趨勢，且北部高于南部；研究區(qū)速效磷的分布趨勢為東西方向較為平緩，中部略高，南北低中部高。

圖4 研究區(qū)土壤有機質(zhì)和速效磷空間分布趨勢圖Fig.4 Spatial distribution trend of SOM and AP in the study area

2.3 地理探測器影響因子分析

運用地理探測器的因子探測器和交互作用探測器，對導致研究區(qū)土壤有機質(zhì)和速效磷含量空間分異的9種影響因子進行定量分析。

2.3.1 因子探測

利用因子探測器分析高程、坡向、坡度、NDVI、土壤pH、土壤類型、氣溫、降水量和土地利用類型9種因子對土壤有機質(zhì)含量的影響，從分析結果中可以得出(如表4所示)：9種因子對研究區(qū)的土壤有機質(zhì)的影響力在2.3%～23.5%，不同因子對有機質(zhì)和速效磷含量空間分布的影響存在差異性，其中高程、氣溫、土壤類型對SOM的解釋力最高，分別為23.5%、20.2%和16.7%；植被信息NDVI也對SOM有一定的解釋力，解釋程度僅次于土壤類型；坡向和土地利用類型的影響力最低，解釋力分別為2.3%和4.6%。9種因子對研究區(qū)速效磷的影響力在 0.4%～9.4%，對速效磷含量具有高解釋力的因子有土壤pH和高程，其q為9.4%和7.7%；土壤類型和氣溫的影響力較弱，坡向、坡度和土壤利用類型對其的影響力則更低，q在0.4%～1.2%。綜上所述，因子探測分析結果可知，高程和氣溫因子是影響SOM空間分布的主導因子，而影響速效磷空間分布的主導因子是土壤pH和高程，可以看出高程對土壤有機質(zhì)和速效磷的空間分布都有著明顯的影響。

表4 土壤有機質(zhì)和速效磷因子探測結果

2.3.2 交互作用探測

往往導致區(qū)域性變量空間分異的不是單一因子，通常情況下由多個因子共同決定，故采用交互作用探測器可以分析兩個因子共同作用時對土壤有機質(zhì)和速效磷含量空間分布的影響，其分析結果如表5所示。從表5中可以看出當兩個因子同時作用時對兩種養(yǎng)分的解釋力有所提高，表明因子共同作用時可以提高對影響程度的解釋力。對有機質(zhì)而言，當單個因子作用時對其空間分異的解釋程度并不高，而NDVI∩降水量對SOM的解釋力為44.4%，坡度∩土壤類型對SOM的解釋力為41.4%。NDVI經(jīng)過交互作用后其解釋力有顯著提高，主要原因在于NDVI反映出植被的茂密程度，其植被的生長離不開土壤的養(yǎng)分供應和降水；坡向在交互作用之后解釋程度也是提高，如坡向∩氣溫(34.1%)，主要原因是坡向的不同導致了光照條件的不同，加之氣溫的變化，進而影響有機質(zhì)的含量。速效磷含量的影響因子交互作用中，高程∩NDVI、NDVI ∩ pH 和NDVI∩土壤類型的q較大，而地形因子中坡向∩坡度對其的解釋較低。因子間交互作用的類型表現(xiàn)為非線性增強或者雙因子增強，因子相互作用沒有出現(xiàn)解釋力減弱的現(xiàn)象。上述分析結果表明，兩種土壤養(yǎng)分的空間分布特征主要受到高程、氣溫和植被因子的影響，值得注意的是坡度和坡向兩個因子單獨作用時對兩種土壤養(yǎng)分空間分布的影響較小，而當結合其他因子時則表現(xiàn)為雙線性增強的交互作用類型，如坡向∩NDVI和坡度∩土壤類型，通過對植被的生長發(fā)育產(chǎn)生影響進而造成養(yǎng)分的空間分布差異。

3 討論

3.1 地形因子對SOM和速效磷含量空間分布的影響

地形因子作為主要的環(huán)境影響因素，對兩種土壤養(yǎng)分的空間分布具有主導作用，DEM對土壤養(yǎng)分空間變異具有顯著影響[21](P<0.05)。在高程、坡向、坡度3個地形因子中，對SOM空間分布解釋程度依次為高程>坡度>坡向，從交互作用因子分析中可以看出，當高程和另外兩個地形因子交互作用時提高了其解釋力，特別是高程∩坡度(35.6%)，相比于坡度單獨作用時的解釋力高，其主要原因是隨著高程的增加，加之坡度的增加導致滑坡和地表徑流侵蝕增加，對于植被的生長造成了一定的影響，故對SOM和AP的含量產(chǎn)生影響。地形因子的變化相對較小，故SOM和AP含量隨著地形因子而大幅度變化的幾率較小。對有機質(zhì)、速效磷與地形因子作Pearson相關性分析(表6)，研究區(qū)高程、NDVI與SOM空間分布呈現(xiàn)極顯著正相關，與吳正祥等[22]的研究結果相同；NDVI、高程與速效磷空間分布呈顯著負相關，氣溫和AP含量空間分布呈現(xiàn)顯著正相關；地形的不同引起植被生長的差異，加之坡向和坡度兩個影響太陽光照和水熱條件的因子，致使土壤微生物的活動以及土壤酶的活性，導致土壤養(yǎng)分的差異。

表5 影響因子交互作用對土壤有機質(zhì)和速效磷的解釋力

表6 土壤有機質(zhì)、速效磷與環(huán)境變量之間的相關性分析

3.2 氣候因子對SOM和速效磷含量空間分布的影響

對SOM和AP與氣候因子作相關性分析，如表6所示，結果表明，SOM和氣溫因子呈現(xiàn)極顯著負相關，這與Li等[23]的研究結果相同，而且氣候因素對與土壤養(yǎng)分空間分布的貢獻率要比土壤性質(zhì)低，SOM含量與降水量呈現(xiàn)正相關關系，即降水量增加SOM含量也隨之增加[24]；由于溫度的升高，土壤中酶活性增強，加快動植物殘體的分解速度[25]，導致了SOM含量的增加。AP含量隨著高程和降水量的增加而隨之減少，由于海拔的增加導致氣溫降低，植被在低溫脅迫環(huán)境下需要酶參與其生長的生理生化條件[19]，這樣會使得植被對于磷素的需求增大，加速對土壤中磷元素的吸收，進而導致土壤中磷含量的降低。

3.3 土地利用對SOM和速效磷含量空間分布的影響

不同的土地利用方式和管理方法對土壤性質(zhì)有著重要的影響[26]，了解土地利用變化對土壤養(yǎng)分空間分布的影響至關重要。土地利用均屬于類型量，可以通過地理探測器對SOM和AP空間分布的影響因子進行分析，土壤類型和土地利用交互時，對SOM含量空間分布的影響程度較高，其值為32.3%。土地利用類型是影響土壤養(yǎng)分含量最主要的人為因素，對耕地土壤養(yǎng)分含量的影響較大，而在林地及海拔較高的草地中人為干擾較少，植被較為豐富，其養(yǎng)分含量相對其他地區(qū)較豐富。隨著現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)水平的不斷加快，施肥量和灌溉也在隨之增加，這對于土壤養(yǎng)分含量的空間分布有著很重要的影響。土地利用對于地區(qū)的土壤養(yǎng)分含量有著非常重要的決定作用，其通過影響土壤流失率，進而影響不同地方土壤的沉積和流失，導致土壤養(yǎng)分含量存在差異[27]。不同的土地利用類型、同一土地類型的不同地塊[28]、不同的灌溉方式[29]和輪作方式[30-31]等都會對土壤養(yǎng)分空間分布造成影響。養(yǎng)分空間分布異質(zhì)性的解釋需考慮多因子協(xié)同的影響，才能有效反映養(yǎng)分的變化。

4 結論

(1)湟水流域SOM和AP的描述性統(tǒng)計分析結果顯示，SOM和AP含量分別介于4.31～ 59.79 g/kg和1.22～151.65 mg/kg，SOM含量平均值為28.26 g/kg，處于中等水平，AP含量平均值為54.30 mg/kg，處于很豐富的狀態(tài)；SOM和AP的變異系數(shù)為39.54%和58.47%，屬于中等變異程度。SOM和AP最優(yōu)的半方差擬合函數(shù)模型為指數(shù)模型和高斯模型，塊金系數(shù)分別為0.35和0.31，屬中等程度的空間自相關，其空間變異是由隨機因素和結構因素共同導致的?？死锝鸩逯到Y果顯示SOM含量在空間上呈現(xiàn)西北高，東南低的趨勢，由北向南逐漸降低；AP含量呈現(xiàn)中部高于兩端的趨勢。

(2) 因子探測器結果表明，兩種土壤養(yǎng)分的分布受到眾多因素的影響，不同因子對其含量的影響有所不同，高程、氣溫和土壤類型這3種因子是對SOM含量的解釋程度位于前三，而對于AP的解釋程度最高的3種因子分別是土壤pH、高程和土壤類型。高程因子對SOM和AP的空間分布都有影響，是決定湟水流域土壤有機質(zhì)的主導因子，而影響AP空間分布的主導因子是土壤pH。

(3) 交互作用探測結果表明，本文選取的研究區(qū)9種影響因子兩兩相互作用時，均呈現(xiàn)雙線性增強或者雙因子增強，兩種因子相互作用的影響程度大于單因子作用時的影響程度，交互作用會顯著提高對湟水流域兩種土壤養(yǎng)分的解釋程度，表明SOM和AP含量空間分布特征是多種因子共同決定。NDVI∩降水量(44.4%)對SOM的解釋力最大，其次是坡度∩土壤類型(41.4%)和NDVI∩土壤類型。AP含量的影響因子交互作用中，NDVI∩土壤類型(39.3%)q最大，其次是NDVI ∩ 土壤pH(31.9%)和高程∩NDVI(31.6%)，NDVI反應出湟水流域的植被信息，而植被的生長離不開降水和土壤的類型，所以對土壤養(yǎng)分的含量有較大的影響。本文研究運用地統(tǒng)計學和克里金插值得到了湟水流域空間范圍兩種土壤養(yǎng)分的含量分布，并結合了研究區(qū)9種影響因子對SOM和AP含量進行分析，為湟水流域的數(shù)字農(nóng)業(yè)管理和精準施肥提供了有利基礎，并為湟水流域耕地土壤改良和質(zhì)量的提升提供了理論的基礎。