浙中丘陵盆地区1∶5万土地质量地球化学调查方法研究

贺 灵，孙彬彬，周国华，曾道明，刘占元

(中国地质科学院 地球物理地球化学勘查研究所，河北 廊坊 065000)

浙中丘陵盆地区1∶5万土地质量地球化学调查方法研究

贺 灵，孙彬彬，周国华，曾道明，刘占元

(中国地质科学院 地球物理地球化学勘查研究所，河北 廊坊 065000)

以1∶5万土地质量地球化学调查成果服务于土地精准管理为目标，在浙中丘陵盆地选择金华市汤溪镇地块细碎的典型区域，开展了两种采样密度的对比研究：(1)按1∶5万土地质量地球化学调查的采样密度上限采样，平均采样密度16.4件/km2，采用克里金插值法进行图斑赋值(下文简称插值)；(2)以土地精准管理为目标，以地块为单元采样，平均采样密度179.5件/km2，用实测值对图斑赋值(下文简称实测)。以图斑为评价单元，对比上述两种方法间元素含量、土壤环境及养分指标分级、土壤质量综合分级的差异。研究表明：(1)与土壤质量评价密切相关的15项指标中，有9项指标插值与实测值元素含量的相对双差合格率达到90%，4项指标接近90%，仅2项指标合格率低于80%；(2)插值与实测值的土壤环境单指标分级与环境指标综合分级结果极为接近，养分指标分级差异略大；(3)实测值与插值土壤质量综合分级一级、二级图斑数所占比例相差11.8%，图斑面积相差7.4%，约40%的图斑土壤质量综合等级发生变化。研究区内环境指标变异性较小，插值与实测值的评价分级结果基本一致；养分指标N、P、K的空间变异较强，是导致插值与实测值土壤质量综合分级差异的主要原因。以上结果表明，浙中丘陵盆地区1∶5万土地质量地球化学调查成果对土地利用规划、科学平衡施肥等具有重要价值，但其成果精度尚难满足土地精准管理的需要。

土地质量；地球化学调查；采样密度对比研究；浙中盆地

0 引 言

土地质量地球化学调查是针对影响土地利用功能的土壤、水、大气等环境要素，通过系统采样分析，依据营养有益、有毒有害、生命健康元素等指标地球化学特征，在单指标评价、单要素综合评价的基础上，划分土地质量综合等级，反映了土地内在质量状况，是对基于土地生产潜力(光/热/水/气/温)、耕层厚度、坡度等的农用地分等定级成果的重要补充。自1999年以来，全国已完成1∶25万多目标区域地球化学调查180万km2，1∶5万土地质量地球化学调查7.5万km2，在局部地区开展了乡镇级土地质量地球化学调查评价示范(试点)。土地质量地球化学调查成果为土地资源规划与管护利用提供了重要依据。

国土资源部中国地质调查局发布《中国耕地地球化学调查报告(2015年)》[1]之后，土地质量调查工作引起了社会的广泛关注。1∶5万土地质量地球化学调查工作正在全面推进，调查成果如何应用或者能否直接应用于地方土地精准管理是我们关心的问题。按照土地质量地球化学评估规范的要求，1∶5万土地质量地球化学调查的基本采样密度为9点/km2，采样密度范围为4～16点/km2，其最小评价单元为土地利用现状单元(二次调查图斑)。实现土地精准管理，则需要对每个地块或图斑进行评价。通过空间插值方法进行赋值，是土地质量评价常用的手段。近年来，一些学者根据评价指标的空间变化程度，试验提出了经济合理的采样密度，采用插值模拟的方法[2-5]进行评价；赵彦锋等[6]比较了3 种不同采样尺度下土壤图法和克里金法(Kriging)对土壤有机质、全氮、全磷、缓效钾和速效钾的估值精度；张贝尔等[7]、陈光等[8]对比了不同插值方法对插值精度的影响。以往研究多侧重于中-小比例尺(1∶5万或更小比例尺)土壤养分调查评价中插值精度的分析，并据此确定采样密度；或者利用层次分析法和隶属函数建立土地质量地球化学评估模型[9-10]，缺乏插值数据与实际采样分析数据的对比研究。本文选择浙中丘陵盆地金华市婺城区汤溪镇开展试验：(1)采用1∶5万土地质量地球化学调查土壤采样密度，利用Kriging法对图斑进行赋值，划分土壤环境、养分指标等级及土壤地球化学综合等级；(2)以实现土地精准管理为目标，按照地块采样，用实测值对图斑进行赋值。据此对比研究浙中丘陵盆地区1∶5万土地质量调查成果在土壤养分、环境指标及土壤质量地球化学综合分级结果与土地精准管理要求的差异。研究成果为类似地区1∶5万土地质量地球化学调查提供了重要的方法技术依据。

1 材料与方法

1.1 试验区概况

试验区位于浙中丘陵盆地，行政区划隶属于浙江省金华市汤溪镇(图1(a))，采样控制面积1.097 km2。区内地貌为低岗丘陵，地质背景较为简单，成土母质主要为早/中更新世红土风化物。土地利用方式多样，有水田、旱地、果园、茶园，土地利用率高，耕作精细，田块图斑细碎。试验区包含土地利用图斑51个，其中水田图斑33个、旱地图斑3个、果园图斑13个、茶园图斑2个(图1(b))。

1.2 样品采集、加工

按2种采样密度分别采集2套土壤样品。一是按照1∶5万土地质量地球化学调查采样密度要求，以样点均匀分布与图斑有效控制为原则，采集样品18件，折合采样密度为16.4件/km2(图1中蓝色点)；二是以控制每个地块为目的，以地块为单元采样，共采集样品197件，折合采样密度为179.5件/km2(图1中红色点)。采样时，先刮去地表植物凋落物，采集地表0～20 cm的土壤。为保证样品代表性，在GPS定点处周围20 m范围内等量采集5个以上子样，组成1件样品。样品原始质量大于1.0 kg。在野外驻地自然风干，去除岩屑石块、植物根系等杂物，充分过10目(孔径2 mm)尼龙筛，混匀，装瓶备用。

图1 试验区交通位置及土地利用示意图Fig.1 The location and land use of experimental area

1.3 样品分析测试

样品由中国地质科学院地球物理地球化学勘查研究所中心实验室测定As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb、Zn、Se、N、P、K、Mo等元素，以及土壤理化指标Org.C(有机碳)、pH值等，分析方法及分析质量见表1。

表1 土壤地球化学指标的分析方法与检出限

Table 1 Analytical method and detection limit of soil geochemical indicators

分析指标分析方法检出限单位重复样合格率/%As氢化物-原子荧光光谱法(HG⁃AFS)0210-6100B发射光谱法(ES)210-6985Cd等离子体质谱法(ICP⁃MS)2010-9100Co等离子体质谱法(ICP⁃MS)110-6100Cr压片法X-射线荧光光谱(XRF)210-6100Cu等离子体质谱法(ICP⁃MS)110-6100F离子选择性电极(ISE)10010-6985Ge氢化物-原子荧光光谱法(HG⁃AFS)0110-6100Hg冷蒸气-原子荧光光谱法(CV⁃AFS)210-9944I催化分光光度法(COL)110-6100Mn压片法X-射线荧光光谱(XRF)1010-6100Mo等离子体质谱法(ICP⁃MS)0210-6100N氧化热解-气相色谱法2010-6985Ni压片法X-射线荧光光谱(XRF)110-6100Pb等离子体质谱法(ICP⁃MS)210-6100Zn压片法X-射线荧光光谱(XRF)210-6100Mo等离子体质谱法(ICP⁃MS)0210-6100S压片法X-射线荧光光谱(XRF)5010-6955Se氢化物-原子荧光光谱法(HG⁃AFS)00110-6100Ti压片法X-射线荧光光谱(XRF)1010-6100P压片法X-射线荧光光谱(XRF)1010-6100OrgC电位法0110-2100K2O压片法X-射线荧光光谱(XRF)00510-2100pH电位法01-100SiO2压片法X-射线荧光光谱(XRF)0110-2100Al2O3压片法X-射线荧光光谱(XRF)0110-2100Fe2O3压片法X-射线荧光光谱(XRF)0110-2100MgO压片法X-射线荧光光谱(XRF)00510-2100CaO压片法X-射线荧光光谱(XRF)00510-2100Na2O压片法X-射线荧光光谱(XRF)00510-297TC氧化热解-气相色谱法0110-2985

样品分析按照《DD2005-01多目标区域地球化学调查规范(1∶250000)》*中国地质调查局.DD2005-01多目标区域地球化学调查规范(1∶250000).2005.和《DD2005-03生态地球化学评价样品分析技术要求(试行)》*中国地质调查局.DD2005-03生态地球化学评价样品分析技术要求(试行).2005.，采取实验室内部监控和外部监控方案，采用国家一级标准物质监控、密码抽检样、重复样等控制分析质量。结果表明，所有指标一级标准物质合格率均为100%，重复样合格率符合多目标区域地球化学样品分析质量控制要求。

《DD2005-01多目标区域地球化学调查规范(1∶250000)》中对土壤样品重复检验的要求为：样品原始分析数据与重复性检验数据之间的相对双差RD≤40%为合格， 重复性检验按单元素合格率统计，合格率要求达到 90%。本次分析测试全部元素均满足规范要求。

2 结果与分析

2.1 不同采样密度下元素(指标)含量差异

统计了2种采样密度下各项指标的平均值、中位数、最大值、最小值及变异系数(表2)。考虑到平均值易受个别极大值或极小值的影响，而中位数则更稳定，因此主要采用中位数进行对比。总体而言，2种采样密度下各元素的中位数较为接近，高密度采样时As、B、Cd、Co、Cr、F、Mn、N、Se、Al2O3、Fe2O3、K2O、pH中位数略高于低密度采样的中位数；其他指标则相反。

表2 2种采样密度下地球化学指标统计值

注： Cd、Hg含量单位为10-9，SiO2、 Al2O3、TFe2O3、MgO、 CaO、 Na2O、 K2O、 Org.C、 TC含量单位为10-2，pH无量纲，其他元素含量单位均为10-6。

为表征2种采样密度下各指标含量的相差程度，本文计算了2种采样密度下各指标中位数的相对双差(表3)。Cd、Cr、CaO相对双差不到1%，大部分指标相对双差不到10%，说明2种采样密度下，各指标含量数据较为接近。30项指标中，仅S、TC相对双差超过了20%。总体来讲，2种采样密度都能较客观地反映研究区土壤元素地球化学总体特征。

表3 2种采样密度下各指标中位数相对双差

Table 3 Relative deviation(RD)of median in two sampling densities

分析指标中位数相对双差/%分析指标中位数相对双差/%分析指标中位数相对双差/%As833Mn1408SiO21993B710Mo636Al2O31846Cd081N1529TFe2O3360Co1041Ni123MgO388Cr089P749CaO096Cu489Pb1190Na2O951F369S2883K2O646Ge328Se481OrgC1880Hg244Ti1458TC2029I805Zn576pH660

注：相对双差计算公式：RD=2×|A1-A2|/(A1+A2)；A1为第一种采样密度下某指标含量的中位数；A2为第二种采样密度下该指标含量的中位数。

2.2 插值误差分析

《DD2008-06土地质量地球化学评估技术要求(试行)》*中国地质调查局.DD2008-06土地质量地球化学评估技术要求(试行).2008.中土地质量评价单位为最小土地利用单元，即二调图斑。由于1∶5万调查采样密度(4～16个点/km2)无法对每一个二调图斑进行实际采样控制，以图斑作为评价单元，需要对未采样图斑进行赋值。目前，常用插值法或图斑赋值法对未采样图斑赋值。插值法是基于已有样点数据，选择一定的搜索半径和算法进行插值计算，用插值数据代表该图斑数据；赋值法是根据未采样图斑的土地利用类型，同时参考土地利用、土壤类型、地质背景及与采样图斑的距离等因素直接使用采样图斑元素含量对其赋值。

本文中，较低密度(16件/km2)采样使用克里金插值法对未采样图斑进行赋值(插值)；较高密度(180件/km2)采样，样点已控制所有二调图斑和地块，即每个图斑至少有一个样品及分析数据，当同一图斑内有多个采样数据时，取平均值作为图斑数据值(实测值)。

为对比插值计算与实测值的差异，以图斑为统计单元，计算了每个图斑中实测值与插值计算值的相对双差(RD)，并参考《DD2005-01 多目标区域地球化学调查规范(1∶250000)》中对土壤样品重复检验的要求(样品原始数据与重复性检验数据之间的相对双差RD≤40%为合格)进行了合格率计算，结果见表4。

表4 图斑实测值与插值数据相对双差合格率

Table 4 The qualified rate of relative deviation between interpolation and measured value in patches

指标相对双差/%合格率/%指标相对双差/%合格率/%As044～630388N078～750276Cd111～1167790P190～918470Cr030～664494K2O008～640396Cu008～492298Se021～482290Hg062～-663780Mo171～544196Ni014～487792OrgC062～677384Pb029～924280pH003～2449100Zn023～3682100

表4中，统计了土地质量地球化学评价必选的8个环境元素、3个养分元素及Se、Mo、Org.C、pH等共计15项指标的相对双差范围和合格率。以重复样合格率考核要求来评判插值数据的可接受性，即插值结果与高密度采样实测数据间的相对偏差应在调查允许误差范围内，15项元素或指标中，相对双差合格率达到90%的有Cd、Cr、Cu、Ni、Zn、K2O、Se、Mo、pH；合格率达到80%以上的有As、Hg、Pb、Org.C；仅N、P合格率稍低，分别为76%和70%。说明绝大多数元素用克里金插值法赋值与实测数据的误差，已达到规范中对分析测试误差的要求。

2.3 土地质量地球化学评价结果对比

采用《DD2008-06土地质量地球化学评估技术要求(试行)》中的评价方法，依据较低密度采样数据克里金法插值和高密度采样实测数据，分别进行单指标土壤环境质量等级、土壤环境质量综合等级、土壤养分单指标分级、土壤养分综合等级及土壤质量地球化学综合等级的划分，结果见表5。

表5 插值与实测值各指标分级图斑数

2.3.1 土壤环境质量等级对比

表5中，以图斑为统计单元，高密度采样(实测)单指标土壤环境质量等级除Cd元素有1个二级图斑外，各元素单指标分级均为一级；较低密度采样(插值)所有元素分级均为一级。土壤环境质量综合等级划分结果与单指标土壤环境质量等级分级结果一致。

2.3.2 土壤养分等级对比

图2 插值与实测值磷分级对比Fig.2 Nutritive grade of phosphorus of interpolation and measured value

图3 插值与实测值土壤质量综合等级对比Fig.3 Geochemical comprehensive grade of soil quality by interpolation and measured value

养分指标分级表明，与实测值相比，未采样图斑插值数据由于受到周围多个数据的共同影响而表现出均一化的趋势，即将低值拉高，高值拉低。如实测值元素N分别有6个一级图斑和3个五级图斑，但插值结果中一级、五级图斑数均为0；实测值元素P有11个五级图斑，插值五级图斑数为0(图2)；元素K的养分分级中，实测值有2个二级图斑，而插值结果中二级图斑数为0。

2.3.3 土壤质量综合等级对比

将土壤环境指标分级与养分指标分级结果叠加，得到土壤质量综合等级。两种采样密度下土壤质量分级结果(图3)表明：按图斑数统计，实测值一等、二等图斑数分别占总图斑数的68.6%和31.4%，而插值结果为80.4%和19.6%；按图斑面积统计，实测值一等、二等图斑面积分别占总面积的75.26%和24.8%，而插值结果为67.8%和32.2%。对单个图斑而言，等级发生变化的比例约为40%。

土壤质量综合等级由土壤环境综合等级和养分综合等级叠加而成，土壤环境综合等级和养分综合等级分别由土壤环境单指标分级和土壤养分单指标分级确定。因此，土壤质量综合等级决定于8个环境指标(As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb、Zn)和3个养分指标(N、P、K)的含量及空间分布。不难看出，试验区内两种采样密度下土壤环境指标含量插值和实测值差异较小，环境指标分级结果几乎一致；但土壤养分分级存在一定差异，导致土壤质量综合分级单个图斑等级变化率接近40%。究其原因，一是试验区为农田区，周边无明显工业或生活垃圾污染，8个环境指标主要受地质背景和成土作用等自然因素影响，其变异系数较小(表2)；二是试验区土壤中8个环境指标整体含量较低，其单指标分级均为一级，因此插值与实测值对图斑赋值不会有明显的差异。但大量养分元素N、P、K除了受自然因素的影响外，还受到施肥等强烈人为扰动，具有含量高、空间变异性强(其单指标分级从一级到五级均有分布，图2)的特征，导致插值与实测值存在较大差异。

有研究表明，土壤中大量元素的空间变异性取决于土壤母质的性质和地形位置，并与气候和农业耕作方式有关[11]。在较小区域范围内，由于气候条件基本相同，经过长期相似的种植和管理，由成土母质引起的大量元素的空间变异性会逐渐下降，直至均一化[12-13]。试验区面积仅1 km2，气候因素导致的元素空间变异基本可以忽略，但试验区内地形、成土母质类型不尽一致，必然会对土壤元素的空间分布及其变异产生一定的影响。对于养分指标N、P、K来说，除了受地形条件、成土母质的影响外，由于不同农户施肥种类、施用量的不同，导致不同田块间的差异性增加，人为施肥扰动可能是造成耕地N、P、K空间变异的重要原因。

图4 实测养分指标含量分级点位图Fig.4 The measured geochemical grade of soil nutrient

对高密度采样数据的分析发现，不仅图斑之间的N、P、K含量变化大，较低密度采样分析的插值结果与实测值存在一定的差异，而且同一图斑内的不同地块(样点)之间含量也往往有较大的变化(图4)。为此，当以图斑为单元进行采样时，需要通过增加组合样的子样采集数以保证样品的代表性。

地统计学研究证明，在中-小比例尺土地质量地球化学调查工作中，采用克里金插值法可以较好地解决未采样地块的赋值问题[14-15]。本文研究表明，在浙中盆地丘陵区采用克里金插值法对未采样图斑进行赋值，对元素含量和土壤环境质量分级的误差影响较小，但对养分指标和土壤质量综合分级会带来较大的偏差。说明在丘陵盆地区开展中-大比例尺土地质量地球化学调查时，采用插值进行图斑赋值有着一定的局限性。

3 结 论

本文依据高、低两种采样密度的调查数据，通过对比插值与实测值对元素含量、土壤环境质量分级、土壤养分分级及土壤质量综合分级的影响，得出如下几点认识：

(1)元素含量的差异性：以图斑为统计单元，以《DD2005-01多目标区域地质化学调查规范(1∶250000)》中土壤重复样考核标准为参考依据，比较了土地质量地球化学评价15项指标的克里金插值与实测值，相对双差合格率达到90%的指标有9项，接近90%的有4项，仅2项指标合格率低于80%。说明基于16.4件/km2的克里金插值结果，与179.5件/km2采样分析结果(实测值)差异不大。

(2)环境指标和养分指标分级的差异性：两种采样密度下，插值与实测值的土壤环境单指标分级与环境指标综合分级结果几乎一致，养分指标分级的差异较大。

(3)土壤质量综合等级的差异：实测值与插值相比，一等、二等图斑数比例相差11.8%，一等、二等图斑面积相差7.4%。综合等级发生变化的图斑达40%。

综上所述，采取16件/km2的采样密度开展丘陵盆地区1∶5万土地质量地球化学调查，可以查明土壤养分、环境质量总体状况，为土地资源管理利用提供基础依据。但由于土地利用复杂多变，地块破碎，特别是对于N、P、K这类人为扰动强烈的地球化学指标，调查评价成果还难以满足土地精准管理的需要。在经费技术条件允许的情况下，建议适当增加采样密度。

致谢：马志远、董欢、徐克全等人参与了野外样品采集，中国地质科学院地球物理地球化学勘查研究所中心实验室的同志在样品分析测试中付出了辛勤的劳动，作者在此一并致谢！

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Research of 1∶50,000 Land Quality Geochemical Survey Technique at A Hilly-basin Area in Zhejiang Province

HE Ling, SUN Binbin, ZHOU Guohua, ZENG Daoming, LIU Zhanyuan

(Institute of Geophysical and Geochemical Exploration, Chinese Academy of Geological Sciences,Langfang, Hebei 065000，China)

A research on the technique of 1∶50,000 land quality geochemical survey at a hilly-basin area in central Zhejiang Province was carried out at 2014. The experimental procedure was as follows：(1)using the upper limit of sampling density of 1∶50,000 land quality geochemical survey, the average sampling density is 16.4 samples per km2, Kriging interpolation method is used for the patch assignment (hereinafter referred to as interpolation);(2)to reach the target of precise land management, use the land plots as sampling units. The average sampling density is 179.5 samples per km2.Then use the measuring results in the patch assignment (hereinafter referred to as measured). Several parameters, including element content, geochemical grade of soil environment, geochemical grade of soil nutrient and geochemical comprehensive grade of soil quality were compared respectively in 16 samples per km2and 180 samples per km2. The study showed that: (1) by studying the relative deviation (RD) between interpolation and measured value of 15 elements which are crucial in the land quality assessment, we found that the RD qualified rate pass 90%, 80% to 90%, under 80% were separately 9,4 and 2; (2) the difference between interpolation and measured value in single geochemical grade of soil environment and comprehensive geochemical grade of soil environment are quite small, while it was more distinct in geochemical grade of soil nutrient; (3) the proportions of number and area change between interpolation and measured value for the first and second grade patches are 11.8% and 7.4%.The comprehensive geochemical grade of soil quality has changed in about 40% of the patches. In the experiment plot, the RD between interpolation and measured value were mainly caused by the spatial difference of N, P, K. The research shows that, the results of 1∶50,000 land quality geochemical survey, in a word, according to the land quality geochemical assessment requirements, can provide the scientific reference for land utilization and fertilization. But not well enough for precise land management.

land quality; geochemical survey; study of the sample density; basin in central Zhejiang

2016-06-23；改回日期：2016-09-05；责任编辑：楼亚儿。

国土资源部公益性行业科研专项课题“典型地质环境区红壤化过程地球化学特征研究”(201411091-2)；中国地质调查局项目“浙江省典型地区土地质量地球化学评价示范”(12120113002200)。

贺 灵，男，硕士，工程师，1985年出生，地球化学专业，主要从事生态地球化学调查与评价方面的研究工作。

Email：heling@igge.cn。

P595；X142

A

1000-8527(2016)06-1285-09