山东省乡镇尺度土壤肥力空间分布特征研究

2019-01-04 12:42刁兴良杨再洁于景鑫李奇峰郑文刚史磊刚
农学学报 2018年12期
关键词:全氮土壤肥力速效

刁兴良,杨再洁,于景鑫,李奇峰,张 馨,郑文刚,史磊刚

(1北京农业信息技术研究中心,北京100097;2山东农业大学信息科学与工程学院,山东泰安271018;3中化化肥有限公司,北京100031)

0 引言

作物赖以生存的基础之一是土壤,土壤质量包括土壤肥力、土壤环境和土壤健康3个方面,其中,土壤肥力是土壤的本质属性[1],土壤肥力的高低决定着作物产量的高低和品质的优劣。因而通过研究土壤肥力指导农业生产是很有必要及现实意义的。

关于土壤肥力评价方法,灰色关联法、模糊评判法、聚类分析法等是近年来土壤肥力质量定量评价中应用最广泛的数理统计方法,能够客观、准确地筛选土壤属性的变异性[2-4]。利用GIS技术和地统计学方法相结合的方式来研究土壤养分空间变异性是相关研究的热点之一[5-7]。赵凯等[8]针对山东省泰安市桑园土壤肥力的研究,对桑园的土壤肥力的评价方法提出了理论依据;张连金等[9]利用因子分析法评价了土壤质量;赵业婷等[10]利用GIS与地统计学结合的方法评价了关中地区土壤养分肥力;张瑞等[11]运用地统计方法研究了北京近郊土壤肥力性质的空间结构,对土壤养分进行了丰缺评价;郭安廷等[12]利用GIS与地统计方法研究了河南滑县土壤养分的空间变异;杨美玲等[13]分析了库车县耕层土壤养分的空间变异的主要影响因素是土壤类型、土壤质地以及施肥等人为因素;温延臣等[14]在山东省禹城市开展了不同施肥制度对土壤肥力的研究,提出不同施肥制度对土壤肥力确有影响;还有其他学者对不同土壤类型展开土壤肥力研究[15]。利用地统计学,结合GIS技术来研究土壤性质的空间变异,不仅可以有效地揭示属性变量的空间变异,而且可以更科学地解释随机因素和结构性因素对变量空间变异的影响[16-17]。

近年来,对区域尺度及市县尺度上的有关土壤肥力质量的研究较多[18-19],全省范围内乡镇级的研究相对较少,并且乡镇级尺度的研究多针对某些特定作物[20-21]。此外前人研究多基于定点取样数据,然后采用空间插值方法,用于评价土壤肥力空间分布[22-23]。由于土壤本身空间变异较大,基于样点数据会干预宏观尺度上土壤分布规律的总结,同时乡镇村小尺度上也难以形成统一的科学施肥方案。本研究选择乡镇多地取样值的平均值来代表该乡镇土壤肥力,可以有效减低组内变异,提高数据在空间上的连贯性,使分析结果更加的精确;进一步利用空间热点分析方法,反映出山东省土壤肥力分布规律,明确土壤肥力丰缺敏感区域,提升山东省各区土壤改良和施肥的精装性。

1 研究区与研究方法

1.1 研究区概况

山东省位于中国东部沿海、黄河下游,北纬34°25′—38°23′、东经 114°36′—122°42′之间。地处北温带,属于暖温带季风气候,雨热同期,降水集中,春秋短,冬夏长。全境南北最长约437.28 km,东西最宽约721.03 km,总面积1571.26万hm2,约占全国总面积的1.63%。其中,农用地1156.6万hm2,占土地总面积的73.61%;建设用地251.1万hm2,占土地总面积的15.98%。土壤类型多样化,尤以潮土、棕壤和褐土的面积较大,分别占耕地的48%、24%和19%。

1.2 数据来源

(1)山东省底图来自于中国科学院资源环境科学数据中心提供的2012年中国行政分布图。

(2)土壤养分数据来自农业部测土配方施肥项目,个别乡镇缺失数据利用周边乡镇相应指标平均值代替。在乡镇的基础上,土壤养分理论上变化不大,因此使用平均值来带代替采样点代表该乡镇土壤养分是可行的。

1.3 研究方法

土壤质量评价方法如下:根据全国第二次土壤普查及有关标准,结合山东省养分数据,如表1所示,将土壤主要养分含量分为6个级别。

使用Excel 2016软件对数据进行整理,使用SPSS 25软件进行数据计算。利用ArcGIS10.2软件对矢量数据与土壤数据进行校正匹配。首先对土壤养分进行分级,对单指标的丰缺状况进行评价,利用ArcGIS软件,生成山东省土壤肥力单指标丰缺分布图,土壤肥力综合评价采用主成分分析法,之后将各乡镇的综合得分作为土壤肥力评价新指标进行系统聚类。最后,为了更好地反映土壤肥力的空间分布特点,利用ArcGIS软件,生成山东省土壤肥力空间分布图。

表1 土壤主要养分分级标准

聚类分析是按照一定标准,根据研究对象特征,使其组内的数据具有高相似性,组间具有高差异性的一类数据分类分析方法。聚类分析的方法有很多,包括K-均值聚类法、层次聚类法等,考虑到本研究的数据来源,因此采用的聚类方法为热点分析(Getis-Ord Gi*)。通过此方法,希望要素能够得出具有显著聚集或离散的结论。为了热点能够具有显著统计意义,首先因素要具有高值,其次要被其他同样具有高值的因素所包围。将某个因素及其相邻因素的总和与所有因素的总和进行比较,如果结果与预期相比具有明显差异,说明不随机,就会产生一个具有显著统计学意义的z值。p值表示概率,反映某一事件发生的可能性。通过得到的z值和p值,可以清楚地知道高值或低值因素的空间聚类位置。

Getis-Ord局部统计可表示成式(1)。其中xj是要素j的属性值,wi,j是要素i和j之间的空间权重,n为要素总和,Xˉ和S的计算公式如(2)~(3)所示。统计的是z得分,所以不需要进一步计算。

在单指标层面上,主要分为2步:首先将数据根据有关分级标准分级,然后采用热点分析(Getis-Ord Gi*)对数据进行空间聚类。在综合评价方面,将数据进行标准化,经过主成分分析后,根据综合得分分值,选择聚类个数,采用热点分析(Getis-Ord Gi*)对数据进行聚类。

本研究采用热点分析方法,热点代表土壤肥沃地区,冷点代表土壤贫瘠地区,更为直观地在空间上反映出土壤养分单因素丰缺分布以及土壤肥力综合分布。

2 结果与分析

2.1 山东省土壤养分单因素丰缺分析

作为评价土壤供肥的重要依据的土壤养分丰缺指标,具有鲜明的区域性[24]。为了对山东省的土壤肥力质量状况有整体的认识了解,对各个土壤肥力指标进行了初步的描述性统计分析,结果如表2所示。

一般认为变量的变异系数在0~10%之间属于具有强烈自相关性的弱变异;在10%~100%之间为具有中等自相关性的中等变异;100%以上的为自相关性微弱的强变异性[25]。由表2中各指标的变异系数来看,各个指标的变异系数均处于中等变异,其中土壤有效磷的变异系数最高,为61.91%,说明土壤有效磷的含量受外界影响显著,全氮、有机质和速效钾的变异系数分别为41.16%、30.33%和44.76%,说明这3个指标在土壤中相对稳定。

表2 土壤肥力指标描述性统计分析结果

2.2 山东省土壤养分单因素空间分布特征

山东省各因素丰缺分布图如图1所示。可以很明显地看出,山东省速效钾含量处于中等偏上水平,但有效磷的含量较低,有机质与全氮的含量大都属于4级,处于中低水平。山东省境内全氮含量小于1 g/kg的地区约占73.05%,其中很缺乏地区为24.95%,缺乏地区为41.52%,含量处于中等水平的地区约为25.74%,丰富地区仅为1.2%。全氮空间分布由中部地区向四周发散,呈现先低后高再低的趋势,山东半岛大部分地区含量较低,但威海市西部与烟台市中东部含量高;有效磷整体含量丰富,中等地区为23.32%,含量大于20 mg/kg的地区占75.68%,其中丰富地区为55.38%,极丰富地区为20.3%;速效钾含量小于100 mg/kg的地区大约为28.31%,其中缺乏地区占27.39%,中等地区占47.73%,丰富地区大约为23.95%,丰富地区为17.05%,速效钾丰富地多集中于北部及中东部地区;有机质整体含量亦较低,含量小于20 g/kg的地区占97.37%,缺乏地区为82.56%,有机质含量稍高零星分布在山东省中部和南部地区。

通过上面的分析,可以在总体上观察土壤养分各指标的丰缺度,因此,接下来采用热点分析(Getis-Ord Gi*),使结果看起来更为简洁明了,结果如图2所示。

山东省全氮含量丰富地区主要分布在济宁的西北及西南部、枣庄南部、临沂中部、泰安东部、济南东部、滨州南部、淄博北部、青岛西北部、烟台西部、中部及东南部;烟台的北部以及东北部、济宁东南部、枣庄西部、临沂南部及东北部、日照西部、潍坊的西北部及中东部,有效磷含量丰富;速效钾含量丰富地区多集中在潍坊市、东营市的南部、滨州市北部、济宁市南部等地区;在临沂市中部、枣庄南部、济宁中部及南部、泰安中南部、莱芜市、德州东南部地区,有机质含量丰富,同时在淄博、滨州及东营三市交界处,有机质的含量也较为丰富。

2.3 山东省土壤综合肥力空间分布特征

土壤肥力各项指标具有不同的含义,同时在数量级和量纲上也都不同,为保证结果的客观性和科学性,需对初始数据进行标准化处理[26]。对土壤养分进行主成分分析,结果如表3所示,公因子方差均大于0.5,表明这4个土壤肥力指标都能较好地反映原始变量的主要信息,可以综合反映土壤肥力水平,同时各个指标之间也相互影响土壤质量。前2个成分的初始特征值大于1,因此选取前2个成分为特征值。其中有效磷和速效钾为第一主成分信息;全氮和有机质为第二主成分信息。用F表示土壤肥力质量评价指标,用X1、X2、X3、X4分别表示全氮、有效磷、速效钾和有机质初始值标准化后的值,则2个主成分表达式分别为式(4)、(5)。

图1 山东省单因素丰缺分布图

图2 热点分析-单指标丰缺分布图

土壤有效磷和速效钾在第一主成分上的得分系数绝对值较大,且均为正值,这表明土壤有效磷和速效钾的含量显著影响土壤肥力水平,在一定范围内,土壤有效磷和速效钾含量越高,土壤肥力质量越好。在第二主成分表达式中,全氮和有机质的得分系数绝对值大,因此在一定范围内,土壤全氮和有机质的含量越高,土壤肥力质量越好。

表3 土壤肥力指标的主成分因子载荷矩阵、特征值和方差贡献率

利用上述2个表达式求出主成分得分,然后对其进行加权求和,其权重为主成分的公因子方差,得出综合得分,随后利用ArcGIS软件,得到如图3所示的山东省土壤养分综合得分分布图。

鉴于只通过简单的聚类并不能很好的反应山东省土壤状况,因此对综合系数分布图进行热点分析,如图4所示。山东半岛东南部地区综合系数较低,有机质和速效钾为限制因子,全氮也在一定程度上限制了其综合系数。山东省中南部、西南部及东南部地区,有效磷和速效钾的含量较低,导致土壤肥力处于较低水平,东南部地区的土壤肥力水平在一定程度上还受有机质和全氮含量的影响。山东省西北及北部地区,土壤肥力主要限制因子为全氮和有效磷。虽然有效磷整体比较丰富,但也存在含量低的地区,因此这部分地区为提升土壤肥力,还是需要重点提升有效磷的含量。养分良好的地区,各项指标均处于中等及良好的水平,共同作用提升土壤肥力水平。

3 讨论与结论

图3 山东省土壤养分综合评价

图4 热点分析-山东省土壤养分综合评价

总体上,山东省土壤肥力质量处于中等偏下水平,土壤肥力空间分布呈现北低南高的趋势,自西向东呈现先升高后下降的趋势。本研究从乡镇尺度上总结了山东省土壤肥力空间分布特征,明确了有机质、全氮、有效磷和速效钾在空间的丰缺程度,对指导山东省科学施肥和土壤地力提升具有重要意义。本研究发现山东省全氮、有效磷、速效钾和有机质在空间上表现出一定的集聚效应,土壤肥力质量呈现出北部低南部高的趋势,自西向东,土壤肥力先升高后下降在升高;鲁中地区土壤肥力较差,以中部为中心,土壤肥力高的地区成发散式、环形分布,鲁西、鲁西北大部分地区、东部沿海及东南部沿海地区,土壤肥力差,但烟台市东北部地区,土壤肥力良好,这与亢宁等[27]对于构建山东省县级土壤养分数据库中的描述是一致的,在属性值含量方面,与其略微有所出入,但与王立华等[28]对山东省耕地土壤养分调查结果相一致。因此考虑原因是全氮、有效磷、速效钾和有机质属于变异系数较高的中等变异,受人为影响明显,经过长时间累积后,导致土壤养分含量的变化[29-30]。全氮、有效磷、速效钾和有机质均是土壤肥力的限制因子,这与前人的研究结果也是一致的[31]。同时可以明显看出,山东省土壤肥力良好地区,途径潍坊市中部—淄博市—临沂市东北及东南部—枣庄西部—济宁东部,构成一个S型。对土壤养分进行主成分分析后,根据第一主成分表达式,土壤速效钾和有效磷的含量显著影响土壤肥力质量,且正向影响。在第二个表达式中,全氮和有机质的含量越高,土壤肥力质量越好。山东省存在有效磷养分盈余的问题,有效磷的变异系数达到61.91%,受人为影响高,因此适当降低磷肥的释放量,可以避免养分过剩。全氮与有机质含量在全省范围内含量低,为土壤肥力低的主要限制因素,建议适当增加肥料施放量,来补充全氮和有机质不足的问题。

在分析结论的过程中,发现采用专家打分的方法,虽然可以准确地算出土壤的综合得分,但是放在全省范围内,这种方法并不能很好的聚类,因此选择舍弃,选用主成分分析法进行综合评价。在乡镇尺度上对山东省的研究,由于空间数据本身缺失和获取途径的局限性,没有考虑土壤容重以及微生物等指标对土壤肥力质量的影响,笔者仅选择了土壤全氮、有效磷、速效钾和有机质4个主要养分指标对土壤肥力进行综合评价,导致累计贡献率只有66.2%,但是研究结果能够较清晰地反映出土壤养分空间分布规律,在后续的研究工作中将进一步获取更多影响因子数据,以使研究结果更加精准有效地指导农业生产。

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