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山核桃Carya cathayensis是中国特有的优质干果和木本油料经济树种,果实风味独特,营养价值高,是世界四大名优坚果之一[1]。主要分布在浙皖交界的天目山区,以浙江省杭州市临安区种植面积最大,约6×104 hm2,其产量占全国总产量的60%以上,其产值收入可占当地林农总收入的70%以上,是山区林农致富的主要经济来源[2]。然而,为了追求更高的产量,林农们在缺乏对土壤肥力现状认识的基础上盲目施用大量化肥、除草剂,从而导致了土壤酸化、营养失衡、植株生长异常甚至连片死亡等现象[3],对山核桃产业可持续经营带来了严重威胁。鉴于此,客观掌握和评价土壤肥力状况,研究土壤肥力变异规律及其影响因素,为山核桃林地测土配方施肥、提高生产力和精准农业发展具有重要现实意义。
国内外学者对土壤的异质性进行了大量的研究,CAMBARDELLA等[4]证明了地统计学与地理信息系统(GIS)相结合对深入揭示土壤养分空间异质性及影响因素最为有效。不同时空尺度下,土壤养分的变异规律不尽相同,中大尺度下土壤性质空间异质性易受到地形、气候、土壤类型等区域因素的影响[5−8],而小尺度下土壤肥力分异特征易受土壤质地、微地形、人为经营方式等影响[9]。
关于山核桃林地土壤养分空间异质性的研究[2, 10]基于尺度较大、采样间距较大,获得的土壤信息往往掩盖了小尺度下土壤特性的空间变异特征,降低了影响因素的代表性,难以精准指导村域尺度的土壤管理[11]。本研究选取浙江省杭州市临安区岛石镇典型的山核桃主产区——大山川村为对象,采用地统计学与GIS相结合的方法探究大山川村山核桃林地土壤肥力变化规律和分布格局,并分析土壤肥力指标之间的相关性,评价土壤肥力水平,探明影响土壤肥力的主控因子,以期为小尺度山核桃林地生态化经营及合理培肥提供科学依据。
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大山川村(30°16′N,118°58′E)位于浙江省杭州市临安区西北部,包含大坞、箕山、下川等3个自然村。地貌类型以山地为主,气候属亚热带季风气候,年均气温为16.7 ℃,年均日照时长为1 847.3 h,年均降水量为1 628.0 mm,四季分明,雨量充沛,雨热同季,光热水资源良好。成土母质以钙质泥页岩类风化物为主,土壤类型为岩性土。山核桃面积为590 hm2,分布在海拔为50~1 200 m的山地。山核桃产业是全村的主导产业,2021年人均山核桃收入达31 169元[12]。
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在研究区以250 m×250 m网格预设土壤采样点,在实际采样过程中结合山核桃林地实际分布状况,按照预设样点附近20 m内调整原则,利用全球定位系统(GPS)准确定位并记录实际采样点的坐标,于2021年7月采集有效的土壤(0~30 cm土层)样品共134个(图1)。同时记录采样点的立地条件、农户经营管理措施等信息。
土壤容重(BD)采用环刀法测定;土壤经去杂、风干、研磨过2.000 mm筛后,采用酸度计测定pH;土壤碱解氮(AN)、有效磷(AP)、速效钾(AK)分别用碱解扩散法、碳酸氢钠浸提-钼锑抗比色法和醋酸铵浸提-火焰光度法测定。土壤过0.149 mm筛后,有机质(OM)和全氮(TN)分别采用重络酸钾氧化还原滴定法和半微量凯氏法测定[13]。
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地统计学以反映区域化现象的随机函数——半方差函数(semi-variogram)为基础,分析变量的各种空间变异与结构,并为空间预测提供基础[14]。块金值($ {C}_{0} $)、基台值($ {C}_{0}+C $)和变程是半方差函数的3个重要参数。块金值代表由采样误差和分析等随机因素引起的非连续变异;基台值表示由样本数据的空间相关性而引起的总变异范围;变程代表样点的空间自相关距离尺度并描述了在该尺度内空间相关特征,即在该尺度之内,空间距离越近则相关性越强。实际应用中,块基比$ {C}_{0} $/($ {C}_{0}+C $)表示由随机因素(施肥措施、耕作方式等)引起的空间变异程度。CAMBARDELLA等[4]将块基比分为3类:<25.00%、25.00%~75.00%和>75.00%分别代表强、中、弱的空间变异程度,比值越高代表由随机因素引起的空间变异性越强。基于半方差函数拟合的最优模型,克里金插值法可预测和总结土壤特征并绘制成图[14],
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按照主导性、生产性、均匀性和稳定性的选取原则[15],结合前人的研究[2],选取pH、BD、OM、AN、AP、AK、TN等7项肥力评价指标建立评价指标体系。作物效应曲线将隶属度函数分为“S”型和抛物线型,并将曲线型函数转化为相应的折线型利于计算[15]。属于抛物线型函数的指标有pH和BD,其余5种指标均属于“S”型。参考《浙江林业土壤》[16]养分分级标准,在掌握大山川村山核桃林地土壤肥力指标的基础上,确定各指标转折点的取值: pH为4.5、6.5、7.5和8.5;BD为0.9、1.1、1.3和1.5 g·cm−3;OM为10.0和50.0 g·kg−1;AN为50.0和150.0 mg·kg−1;AP为2.5和10.0 g·kg−1;AK为50.0和100.0 mg·kg−1;TN为0.5和1.2 g·kg−1。采用相关系数法确定各指标对土壤肥力的贡献度[17]确定权重系数(表1)。
指标 相关系数平均值 权重系数 pH 0.16 0.13 BD 0.19 0.15 OM 0.33 0.27 AN 0.23 0.19 AP 0.07 0.05 AK 0.09 0.08 TN 0.16 0.13 Table 1. Average correlation coefficients and weight value of soil fertility indexes
基于模糊数学中的加乘法则,利用各指标的隶属度值和权重系数计算土壤综合肥力指数(IFI) [17]。IFI取值为0~1,该值越接近于1,表示土壤肥力越高。根据山核桃林地土壤肥力实际情况并结合等距法[18]将IFI分为5级(表2)。
等级 IFI 各等级比例/% 肥力水平 Ⅴ ≤0.40 2.99 差 Ⅳ (0.40~0.60] 23.88 较差 Ⅲ (0.60~0.70] 33.58 中等 Ⅱ (0.70~0.80] 20.15 良好 Ⅰ >0.80 19.40 优秀 Table 2. Classification standard of soil fertility and its proportion
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采用Excel 2016和SPSS 26.0整理和分析数据,用Kolmogorov-Smirnov (K-S)进行正态性检验(BD、AN服从正态分布,pH、OM、AK和AP分别经对数、Box-Cox转换后均符合正态分布,满足地统计分析条件)。利用GS+9.0进行半方差分析,依据决定系数(R2)越大,残差平方和(RSS)越小的原则拟合理论模型[7]。采用ArcGIS 10.2绘制土壤肥力各指标空间分布图,利用Origin 2021分析土壤肥力指标间Pearson相关性并绘图。采用主成分分析法分析肥力因子与土壤肥力之间的载荷情况[17]。
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如表3所示:研究区林地土壤pH值变幅为4.60~8.24,平均值为5.39。BD均值为1.14 g·cm−3。OM、TN质量分数均值分别为42.13,2.33 g·kg−1,AN、AP和AK质量分数均值分别为115.89、1.47、82.69 mg·kg−1。可见,OM、AN、AK和TN处于中等偏上水平,其中有72.3%的区域OM达四级标准(>30.0 g·kg−1,四级最高,一级最低);与之相反,AP水平普遍较低,其中有97.0%的区域AP质量分数低于5.0 mg·kg−1。山核桃林地土壤养分变异系数范围为10.25%~151.21%。pH、BD、OM、TN、AN和AK均为中度变异(10.00%~90.00%),从大到小依次为TN、AK、OM、AN、BD、pH。AP表现为高度变异(>90.00%),变异系数最大(151.21%)。
项目 pH BD/(g·cm−3) OM/(g·kg−1) TN/(g·kg−1) AN/(mg·kg−1) AP/(mg·kg−1) AK/(mg·kg−1) 均值 5.39 1.14 42.13 2.33 115.89 1.47 82.69 最小值 4.60 0.58 10.51 0.32 1.39 0.03 10.04 最大值 8.24 1.70 153.11 12.31 311.57 16.94 273.72 标准差 0.55 0.16 22.22 1.58 57.73 2.23 46.26 变异系数/% 10.25 14.04 52.75 67.62 49.82 151.21 55.94 偏度 2.215(1.67) −0.110 2.262(0.22) 3.753(0.12) 0.670 3.515(0.01) 1.671(−0.33) 峰度 7.330(4.48) 1.800 7.226(0.89) 19.613(2.84) 1.070 17.839(−0.03) 3.709(1.18) K-S 0.024(0.07) 0.129 0.003(0.68) 0.000(0.07) 0.448 0.000(0.20) 0.004(0.64) 说明:括号内分别为经对数、Box-Cox转换后的偏度、峰度和K-S检验的显著性水平;n=134。 Table 3. Descriptive statistics of soil fertility properties in Chinese hickory plantation
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土壤pH、AP和AK均符合球状模型(表4),BD和AN、OM和TN分别符合指数模型和高斯模型。pH、BD、OM、TN、AP和AK块金值接近于0,而AN块金值较大。从块基比来看,BD、TN、AP和AK的块基比均小于25.00% (0~7.00%),表明具有强烈的空间相关性;土壤pH、OM的块基比为25.00%~75.00%,属于中等强度的空间相关性;而土壤AN块基比>75.00%,呈现弱空间相关性,说明其变异主要受到经营活动等随机因素的影响。OM的变程最大,为2 364 m,表明空间分布的连续性较强。pH、BD、TN、AN、AP和AK的变程较小,分别为732、390、327、1 951、342和272 m。变程均超过了采样间距,表明采样设计具有代表性。
指标 理论模型 块金值$ \left({C}_{0}\right) $ 基台值$ {(C}_{0}+C) $ 变程/m 块基比$ [{C}_{0} $/($ {C}_{0}+C $)]/% R2 pH 球状模型 0.000 5 0.001 8 732 27.78 0.98 BD 指数模型 0.001 6 0.025 3 390 6.32 0.83 OM 高斯模型 0.029 5 0.067 9 2 364 43.44 0.83 TN 高斯模型 0.002 3 0.045 9 327 5.01 0.86 AN 指数模型 2 798.202 6 3 432.030 4 1 951 81.27 0.63 AP 球状模型 0.013 0 1.447 0 342 0.90 0.94 AK 球状模型 0.004 0 0.057 2 272 7.00 0.80 Table 4. Semi-variogram model and parameters of soil fertility properties in Chinese hickory plantation
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如图2所示:大部分地区土壤pH 5~6和6~8的土壤集中在中部;OM和AN的空间分布规律相似,从西北部向东南部逐渐升高,其中东部AN空间同质化现象显著,斑块较大。AP质量分数整体较低。AK的空间分布特征为中间向两侧逐渐降低。TN质量分数整体适中,空间分布规律西低东高,有52.2%的土壤TN质量分数远大于全国第2次土壤普查一级标准(>2 g·kg−1)[19]。
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地形因子与土壤肥力指标间的相关性表明(图3):海拔与pH、BD、OM、AK和AN显著相关(P<0.05),其中与OM、AN呈极显著的正相关(P<0.01),表明OM、AN的质量分数随着海拔的升高而增加;而与pH、BD、AK呈显著的负相关(P<0.05),其中与pH的负相关系数最大。BD与OM、AN呈极显著的负相关(P<0.01),表明BD密切影响着土壤肥力水平。
土壤肥力指标之间的相关性(图3)显示:pH与其他土壤养分呈负相关,其中与OM呈极显著负相关(P<0.01),与AK呈显著负相关(P<0.05);OM、AN、TN两两之间呈极显著正相关(P<0.01)。
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基于模糊综合评价法评估,研究区土壤综合肥力指数为0.20~0.90,平均为0.66,可见土壤肥力水平适中。如图4所示:肥力指数较高的土壤以斑块状主要分布在中部,分布较连贯;大部分区域土壤肥力水平适中;肥力指数较低的土壤分布不均,在西部和东北部均有分布,空间异质性明显。
如表5所示:根据特征值大于1的原则共提取出3个主成分,累计方差贡献率为71.026%。表明利用前3个主成分探究大山川村土壤肥力影响因素可行。土壤综合肥力指数与OM、AN在第1主成分(PC1)上具有较大载荷,均大于0.8,对土壤肥力有显著影响;第2主成分(PC2)AP和AK载荷较大,表征土壤对山核桃速效养分的供给能力;第3主成分(PC3)TN载荷最大。
主成分 载荷值 特征根 方差贡献率/% 累计方差贡献率/% pH BD OM AN AP AK TN PC1 0.567 −0.782 0.925 0.838 0.036 0.045 0.383 2.641 37.735 37.735 PC2 0.186 0.156 0.018 0.019 0.790 0.722 −0.201 1.246 17.805 55.540 PC3 0.406 0.237 −0.025 0.188 −0.260 0.526 0.695 1.084 15.487 71.026 Table 5. Principal component analysis of soil fertility properties
Spatial variability and affecting factors of soil fertility in Chinese hickory stands at village scale
doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.20220544
- Received Date: 2022-08-23
- Accepted Date: 2023-02-16
- Rev Recd Date: 2023-02-13
- Available Online: 2023-07-13
- Publish Date: 2023-08-20
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Key words:
- Chinese hickory /
- village scale /
- geostatistics /
- principal component analysis /
- spatial varibility /
- soil
Abstract:
Citation: | WANG Xiaoxuan, HE Shiyang, YE Zihao, HU Yingbin, FU Weijun, WU Jiasen. Spatial variability and affecting factors of soil fertility in Chinese hickory stands at village scale[J]. Journal of Zhejiang A&F University, 2023, 40(4): 811-819. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.20220544 |