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整治区植烟土壤有机质空间变异特征及肥力等级评价

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摘要:以恩施州清江源现代烟草农业科技园(以下简称清江源)、恩施市城郊现代烟草农业基地单元(以下简称城郊)和利川市柏杨现代烟草农业基地单元(以下简称柏杨)整治区域土壤为例,采用地理信息系统(GIS)技术和地统计学方法,研究了土壤有机质空间变异特征,并进行了肥力等级评价。结果表明,清江源、城郊和柏杨整治区域土壤有机质平均含量分别为关键词:植烟土壤;有机质;变异系数;空间变异性;肥力等级评价

中图分类号:S572;S153.6+21 文献标识码:A 文章编号:0439-8114(2013)19-4601-04

近年来,随着现代烟草农业建设的推进,对分散种植的烟田进行综合整治,在全国范围内建立了一大批现代烟草农业基地单元。由于对原来自然形成的土壤进行翻压和客土填埋,导致土壤物理结构、土壤化学成分和土壤生态环境都发生了较大的变化,在一定程度上限制了土壤肥力的提高。有机质含量是反映土壤肥力水平的一个重要指标,它不仅是土壤的有机养分库,而且是保持土壤团粒结构、改善土壤水分、通气条件和微生物活性的重要组分。调查植烟土壤有机质含量及其空间变异特征,可以为整治区域土壤培育方向和合理施肥提供科学依据,因而成为现代烟草农业基地建设首要解决的问题之一。

采用地统计学方法可以比较准确地了解土壤养分的空间分布特征及变异规律,对农业生产中的土壤改良、精准施肥以及农产品的高产优质和高效生产都具有重要意义[1]。目前,地理信息系统(GIS)技术与地统计学方法在农业生产中尤其是在精准施肥等方面得到了越来越广泛的应用[2-6]。本研究采用GIS技术与地统计学相结合的方法,研究恩施州清江源现代烟草农业科技园(以下简称清江源)、恩施市城郊现代烟草农业基地单元(以下简称城郊)和利川市柏杨现代烟草农业基地单元(以下简称柏杨)土地整治区烟田土壤有机质含量及其空间变异特征,并进行有机质肥力等级评价,以期为整治区域土壤培育方向和合理施肥提供依据。

1 材料与方法

1.1 研究地区概况

1.3 数据分析

用“平均值±3倍标准差”方法去除异常值,利用SPSS 13.0软件对土壤有机质含量进行描述性统计分析;采用Cochran[8]和姜城等[9]的方法对取样数量进行估计;用地统计学软件GS+ 7.0进行半方差函数计算和模型拟合,对土壤有机质含量空间变异的影响因素进行分析,具体参考张淑娟等[10]和李强等[11]的方法;在ArcGIS 9.3平台上制作有机质含量空间分布图。

2 结果与分析

2.1 整治区植烟土壤有机质含量描述性统计分析

2.2 整治区植烟土壤合理取样数量分析

根据Cochran[8]关于区域纯随机取样数量的计算公式,计算出2个置信水平3个不同相对误差下每个研究区域所需的取样数量(表2)。可以看出,置信水平越低,所需要的取样数量就越少;在一定置信水平条件下,区域土壤有机质变异越大,达到相同精度所需要的取样数量就越多;在相同精度下可允许相对误差越大,所需要的取样数量就越少。例如在95%置信水平和5%相对误差条件下,如果针对土壤有机质含量进行取样分析,城郊土壤需要采集121个土样,清江源土壤需要采集86个土样,而柏杨土壤只要采集42个土样就足够了。由此可以看出,在本试验中,柏杨实际采样数量基本达到95%置信水平和5%相对误差条件,而清江源和城郊则分别相差15个和63个。

相对于土壤氮、磷、钾等养分来说,土壤有机质含量是相对稳定的土壤属性,其空间变异通常也相对较小,因此在实际工作中,由于常常需要对土壤氮、磷、钾等养分同时进行分析,需要加大样品采集密度,此时可以通过适当减少土壤有机质样品分析数量的方法,以降低样品分析成本。

2.3 整治区植烟土壤有机质含量半方差分析

半方差函数是描述土壤性质空间变异的一个函数,反映不同距离观测值之间的变化。模型的选择取决于变异函数理论模型的拟合参数,

一般认为,块金值(C0)表示由随机部分引起的空间异质性,基台值(C0+C)表示系统内总的变异。块金系数C0/(C0+C)表示由随机因素所引起的异质性占总的空间异质性的程度[15,16]。按照区域化变量空间相关程度的分级标准,块金系数小于25%说明变量具有强烈的空间自相关性,块金系数为25%~75%说明变量具有中等空间自相关性,大于75%说明变量的空间自相关性较弱[17]。根据陈延良等[18]和于婧[19]的分析,土壤养分空间变异主要是由于成土母质、土壤类型、气候及生物活动(包括人类耕种措施)等因素所致,而半方差函数中的参数从不同的角度揭示了土壤性状产生差异的主导因素及其变异程度。在本研究中,城郊土壤有机质具有中等空间自相关性,说明土壤有机质含量在该区域内的空间变异是由成土母质、土壤类型等结构性因素和人类活动等人为因素共同决定的。

最大相关距离(变程)反映出属性因子空间自相关范围的大小,它与观测尺度以及在取样尺度上影响土壤属性的各种生态过程、人为因素、自然条件等都有关[20]。表3结果表明,城郊土壤有机质含量的变程较大,在500 m以上,说明其变异以大块状变异为主,即有机质含量在较大的范围内存在着空间自相关性。

2.4 整治区植烟土壤有机质空间分布及等级评价

土壤有机质的空间分布图是土壤有机质空间异质性的具体表现,是土壤在不同区域的物理、化学和生物学过程相互作用的结果[21]。图2表示清江源、城郊和柏杨区域土壤有机质空间分布规律。从图2可以看出,清江源土壤有机质出现3个等级,且不同等级分布比较零散;城郊土壤只有2个等级,西部土壤有机质含量较高,而东部区域土壤有机质含量较低;柏杨土壤有机质含量也是2个级别,但低值等级所占比例较小,整体分布比较均匀。

表4表示清江源、城郊和柏杨区域土壤有机质含量等级及其所占比例。82.3%的清江源土壤、88.2%的城郊土壤和100%的柏杨土壤有机质含量均属于偏低和低等级。城郊土壤有机质偏低等级(10~20 g/kg)所占的比例分别比清江源和柏杨低33.8%和46.3%,而低等级(6~10 g/kg)分别比清江源和柏杨增加2.65倍和2.30倍。整体而言,清江源、城郊和柏杨土壤有机质含量都较低,城郊最低,其次是柏杨,清江源最高。因此,在各区域进行推荐施肥时应增施或多施有机肥。

3 结论

3个区域土壤有机质含量均较低,其中城郊最低,分别比清江源和柏杨低36.4%和28.7%。不同区域土壤有机质含量变异系数为18.8%~33.2%。

恩施城郊土壤实际采样数量不能满足在95%置信水平和5%相对误差条件下的空间变异性研究,其次是清江源,而柏杨实际采样数量比较合理。

恩施城郊土壤有机质含量的半方差理论变异函数对实际的拟合最好,且F检验达到极显著水平。

恩施城郊土壤有机质偏低等级(10~20 g/kg)所占的比例分别比清江源和柏杨低33.8%和46.3%,而低等级(6~10 g/kg)所占比例分别比清江源和柏杨增加2.65倍和2.30倍。

参考文献:

[1] 潘成忠,上官周平.土壤空间变异性研究评述[J].生态环境,2003,12(3):371-375.

[2] 刘 杨,孙志梅,杨 军,等.京东板栗主产区土壤氮磷钾的空间变异[J].应用生态学报,2010,21(4):901-907.

[3] 张宏伟,魏忠义,王秋兵.沈阳城市土壤全钾和碱解氮的空间变异性[J].应用生态学报,2008,19(7):1517-1521.

[4] JIANG H L,LIU G S, WANG R, et al. Delineating site-specific quality-based management zones for a tobacco field [J]. Soil Science,2011,176(4):206-212.

[5] ZHU Y L, LIU H B, JIANG X L. Investigation of the spatial variability of nitrogen and phosphorus in purple soils in Jiangjing City,Sichuan, China [J]. Environment Science,2004, 25(1):138-144.

[6] 朱益玲,刘洪斌,谢德体,等.江津紫色土壤养分空间变异性研究——地统计学方法[J].西南农业大学学报,2002,24(3):207-210.

[7] 鲍士旦.土壤农化分析[M].第三版.北京:中国农业出版社,2000.

[8] COCHRAN W G. Sampling Techniques [M]. 3rd Edition. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, Inc.,1977.

[9] 姜 城,杨俐苹,金继运,等.土壤养分变异与合理取样数量[J]. 植物营养与肥料学报,2001,7(3):262-270.

[10] 张淑娟,何 勇,方 慧.基于GPS和GIS的田间土壤特性空间变异性的研究[J].农业工程学报,2003,19(2):39-44.

[11] 李 强,周冀衡,杨荣生,等.曲靖植烟土壤养分空间变异及土壤肥力适宜性评价[J].应用生态学报,2011,22(4):950-956.

[12] 苏荣瑞,金卫斌,艾天成,等.基于GIS的湖北省江陵县土壤养分空间变异研究[J].长江大学学报(自然科学版——农学卷),2007,4(3):13-17.

[13] 张 敏,贺鹏飞,陈伟强.基于GIS和地统计学的土壤养分空间变异分析[J].东北农业大学学报,2010,41(3):53-58.

[14] 秦占飞,常庆瑞.县域土壤养分空间变异分析——以蒲城县为例[J].干旱地区农业研究,2012,30(1):30-35.

[15] 王存国,韩士杰,张军辉,等.长白山阔叶红松林表层土壤水分空间异质性的地统计学分析[J].应用生态学报,2010,21(4):849-855.

[16] 王淑英,胡克林,路 苹,等.北京平谷区土壤有效磷的空间变异特征及其环境风险评价[J]. 中国农业科学,2008,41(1):129-137.

[17] CAMBARDELLA C A, MOORMAN T B, NOVAK J M, et al. Field-scale variability of soil properties in central Iowa soils[J]. Soil Science Society of America Journal,1994,58:1501-1511.

[18] 陈延良,雷国平.松嫩平原南部土壤养分空间变异规律分析及其等级评价[J].扬州大学学报(农业与生命科学版),2010, 31(2):43-47.

[19] 于 婧.基于GIS和地统计学方法的土壤养分空间变异及应用研究[D].武汉:华中农业大学,2007.

[20] 代,叶协锋,郑文冉,等.微尺度下植烟土壤养分的空间变异及分布特征[J].浙江农业学报,2011,23(1):127-131.

[21] 张春华,张正杨,刘国顺,等.植烟土壤有效态微量元素空间变异特征[J].土壤,2010,42(1):20-25.