生态学报  2014, Vol. 34 Issue (6): 1596-1605

文章信息

武婕, 李玉环, 李增兵, 方正, 钟豫
WU Jie, LI Yuhuan, LI Zengbing, FANG Zheng, ZHONG Yu
南四湖区农田土壤有机质和微量元素空间分布特征及影响因素
Spatial distribution and influencing factors of farmland soil organic matter and trace elements in the nansihu region
生态学报, 2014, 34(6): 1596-1605
Acta Ecologica Sinica, 2014, 34(6): 1596-1605
http://dx.doi.org/10.5846/stxb201307181906

文章历史

收稿日期:2013-7-18
修订日期:2013-11-14
南四湖区农田土壤有机质和微量元素空间分布特征及影响因素
武婕1, 李玉环1 , 李增兵1, 方正2, 钟豫3    
1. 土肥资源高效利用国家工程实验室, 山东农业大学资源与环境学院, 泰安 271018;
2. 平邑经济开发区管理委员会, 平邑 273300;
3. 诸城国土局, 诸城 262200
摘要:基于地统计学和GIS技术相结合的方法,研究了南四湖区农田土壤有机质和微量元素的空间分布特征及其影响因素。结果表明,土壤有机质和微量元素均属中等变异程度,除硼符合正态分布外,其余土壤属性均符合对数正态分布。结构分析表明,除硼为纯块金效应外,土壤有机质和其它微量元素空间自相关性较强,其中结构性因素起主导作用。克里格插值结果表明,土壤有机质分布总体趋势为由北向南逐渐降低,锰、铜、锌分布总体趋势为中部高,南北两端低。影响因素分析表明,土壤类型、耕层质地、坡度、土地利用类型和地貌类型对土壤有机质均有显著影响。土壤类型主要是由于成土母质的差异影响土壤有机质的高低与分布,随质地由砂变粘、坡度由低变高,土壤有机质含量逐步升高,田间管理水平的差异是造成不同土地利用类型下土壤有机质含量差异的主要原因。微量元素中,除硼不受影响外,铁、锰、铜和锌与土壤类型、耕层质地、坡度、土地利用类型和地貌类型密切相关。
关键词土壤有机质    微量元素    空间变异    克里格插值    影响因素    
Spatial distribution and influencing factors of farmland soil organic matter and trace elements in the nansihu region
WU Jie1, LI Yuhuan1 , LI Zengbing1, FANG Zheng2, ZHONG Yu3    
1. National Engineering Laboratory for Efficient Utilization of Soil and Fertilizer Resources, College of Resources and Environment Shandong Agricultural University, Tai'an 271018, China;
2. Administration Commission of Pingyi Economic Development Area, Pingyi 273300, China;
3. Zhucheng Land and Resources Bureau, Zhucheng 262200, China
Abstract:Soil organic matter (SOM) and trace elements are important indicators of soil quality for sustainable agriculture. The study of spatial distribution and influencing factors of soil organic matter and trace elements provided references for understanding regional soil characteristics,soil fertility and quality optimization and farmland ecological environment protection. A total of 1021 soils samples were taken in the Nansihu region, China, for SOM and trace elements analysis. The spatial distribution of SOM and these trace elements was determined using geostatistics and GIS technology such as semivariogram, ordinary Kriging interpolation, and spatial analysis methods. Factorings related with the spatial variations including soil types, soils texture, slope, land uses, and land forms were examined. Descriptive statistics showed that SOM averaged 14.66 g/kg with a coefficient of variation (CV) of 13.2%. Among the five trace elements, the average content was highest for Mn (10.66 mg/kg) and lowest for B (0.57 mg/kg). The CV was smallest for Fe(35.1%) and largest for B (96.5%). The normal distribution test showed that B was accorded with normal distribution while SOM, Fe, Mn, Cu and Zn conformed to logarithmic normal distribution. Semivariogram analyses indicated that B was of the pure nugget effect, with constant variation in the study scale. SOM, Fe, Mn, Cu and Zn displayed strong spatial autocorrelation and the structural factors played a leading role. The spatial correlation distance was 84 m for SOM, and ranged from 162 m (Fe) to 2572 m (Mn) for trace elements. The ordinary kriging interpolation results showed that the overall trend of SOM distribution was gradually decreased from north to south. The higher soil organic matter values were mainly distributed in the flat area. The values of Fe were highest in the northern mountainous area and hilly land (>14 mg/kg) and lowest in the South (3-9 mg/kg). A spatial pattern with higher concentrations in the central area than in the north and south area was observed for Mn, Cu and Zn. This was especially so for Mn ranging from < 5 mg/kg on the north and south sides to >13 mg/kg in the central area. No significant spatial variation was observed with B (mostly >0.55 mg/kg).Soil type and topsoil texture were the predominant factors influencing spatial variations of SOM and trace elements except for B. SOM content was highest in the paddy soil. Fe, Mn contents were highest in the cinnamonic soil. Cu and Zn contents were highest in the mortar black soil. SOM increased with increasing clay content. Fe and Mn were highest in heavy loam. Cu was highest in slight loam and Zn was highest in sandy loam. Slope had a certain influence on some indicators, but the effect was small. The organic matter content increased with increasing slope. Land use types had significant influence on SOM, Fe and Cu, but had no effect on Mn, Zn and B. Contents of SOM, Fe and Cu was higher in paddy field. Topographic types had a greater influence on SOM, Fe, Mn and Zn, but had no impact on Cu and B, and the contents of trace elements were higher in depression.
Key words: soil organic matter    trace elements    spatial variability    Kriging    influencing factor    

土壤有机质(SOM)是表征土壤肥力和质量的重要因子,也是陆地生态系统中碳循环的重要源与汇[1, 2]。土壤微量元素是作物营养物质的重要组成部分,其丰缺状况直接影响作物的生长发育,同时,一些微量元素如铜、锌等含量过高易造成重金属污染,破坏生态环境甚至危害人类健康[3, 4]

国内外学者从20世纪70年代末开始将地统计学应用于土壤属性的空间变异研究,取得丰富成果。如Fachinelli等[5]利用地统计学与GIS技术相结合的方法研究了土壤微量元素的空间分布特征及变异规律。Rodriguez等[6]基于多尺度分析了西班牙埃布罗河流域农田耕层土壤中镉、铜、锌等重金属元素的空间变异规律。Cordora等[7]以英国洛桑实验区土壤氮为研究对象,对其空间变异性进行了分析。国内关于土壤有机质和微量元素的空间变异性分析,主要从不同尺度、针对不同研究区域进行研究[8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17],揭示了气候、土壤类型、地形、地貌、土地利用等因素对其空间变异的影响。

综上所述,近年来,针对土壤有机质和微量元素空间变异的研究中,学者倾向于对不同地貌类型区的研究,如丘陵区、黄土高原区和小流域等,认为在景观和流域尺度上,由于气候条件较为一致,土壤类型、地形和土地利用是影响土壤养分空间变异的主要因素[18, 19]。湖泊景观周围地貌类型较为特别,为湖滩、洼地和倾斜平地等,目前针对湖泊景观周围农田土壤有机质和微量元素空间变异性研究鲜有报道,且大多数研究偏重于描述土壤属性的空间变异,对引起变异的各因素的内在影响机理研究并不十分透彻。

本文以南四湖区农田土壤为研究对象,结合实地调查采样数据,利用GS+9.0和Arcgis9.3中的地统计分析模块,分析该区特殊地貌类型下土壤有机质和微量元素的空间变异规律,绘制土壤有机质和微量元素含量空间分布图,并着重分析土壤类型、耕层质地、坡度、土地利用类型和地貌类型对其空间变异的影响,为更好的了解该区土壤的特性,采取具有针对性的措施进一步提升南四湖区土壤的肥力和质量等提供科学依据。

1 材料与方法 1.1 研究区概况

微山县地处东经116°34′—117°24′,北纬34°27′—35°20′,总面积1780 km2,地势东、北高,西、南低,海拔30—290 m,中间为微山、昭阳、独山、南阳四湖,是南四湖区典型县域(图 1)。研究区属暖温带半湿润季风气候区,年均气温14.7℃,年均降水量760 mm。地貌类型主要有山前倾斜平地、洼地、低山丘陵区地、湖滩、缓平地等(图 2)。土壤类型依据第二次土壤普查共分为5个土类(图 2)。其中棕壤639.27 hm2,占1.3%,主要分布于两城乡、韩庄镇的低山丘陵区;褐土1.15×104 hm2,占23.42%,分布于两城、微山岛、欢城等乡镇;潮土2.78×104 hm2,占56.53%,各乡镇均有分布;砂姜黑土5466.7 hm2,占11.24%,分布在欢城、塘湖、付村等乡镇;水稻土3733 hm2,占7.58%,分布于张楼、侯楼等乡镇[20]。研究区土地利用方式以灌溉水田、水浇地、旱地和菜地为主(图 2),主要种植小麦、玉米、稻谷、大豆等作物。土壤质地主要以轻壤和中壤为主,粘土和重壤分布较少(图 2)。

图 1 采样点分布 Fig.1 Distribution map of sampling sites
图 2 南四湖区地貌类型、土壤类型、土地利用类型、质地和坡度图 Fig.2 Maps of topography type,soil type,land use type,soil texture and slope in Nansihu region
1.2 研究方法 1.2.1 样品采集与分析

2009年9月,以微山土地利用现状图、地形图、第二次土壤普查土壤图以及数字高程(DEM)等为基础图件,结合研究区实际情况,共布设1021个土壤采样点(图 1),采用S型取样路线,采取多点混合和四分法采集0—20 cm耕作层土壤,利用手持GPS仪记录采样点经纬度。实验室内样品测定方法严格按照国家规定的土壤农化分析方法进行,SOM采用重铬酸钾容量法测定,铁(Fe)、锰(Mn)铜(Cu)和锌(Zn)采用火焰原子吸收分光光度法,硼(B)采用姜黄色法。

1.2.2 数据处理与统计分析

利用SPSS 17.0对数据进行一般描述性统计和K-S检验,如不符合正态分布,需进行数据转换(通常进行对数转换)或剔除原始数据中的异常值。以探索南四湖区土壤有机质和微量元素的空间异质性为研究重点,利用GS+9.0软件对经对数转换后符合正态分布数据(B不需转换)进行半方差分析和拟合,依据变异函数理论模型参数,在Arcgis9.3的地统计模块中进行普通克里格空间局部插值,生成空间分布图。为定量分析影响土壤有机质和微量元素空间分布的主要因素,采用方差分析和多重比较(Games.Howell法),分别分析了土壤类型、耕层质地、坡度、土地利用类型和地貌类型对有机质和微量元素的影响。

2 结果与分析 2.1 描述性统计分析

表 1为各观测指标的描述统计结果。按照全国第二次土壤普查养分分级标准,SOM平均值处于中等水平(10.0—20.0 g/kg)。微量元素差异较大,Mn的平均含量最高(10.66 mg/kg);B的平均含量最低(0.57 mg/kg)。按照山东省土壤有效微量元素分级标准,从平均含量来看,Fe处于中等水平(4.5—10 mg/kg),Mn处于中等水平(5—15 mg/kg),Cu处于高水平(1.0—1.8 mg/kg),Zn、B处于中等水平(0.5—1.0 mg/kg)。由土壤环境质量标准[21]可知,Cu、Zn、Mn均没有超过国家规定的标准。按照反映离散程度的变异系数大小粗略的分级,SOM和微量元素均属中等变异程度(10%—100%)。

表 1 土壤有机质和微量元素的描述性统计 Table 1 Descriptive statistics of soil organic matter (SOM) and trace elements
土壤属性
Soil property
样本数
Samples
最小值
Minimum
最大值
Maximum
均值
Mean
标准差
Standard
deviation
(SD)
变异系数
Varable
coefficient
/%
偏度
Skewness
峰度
Kurtosis
分布类型
Distribution
SOM/(g/kg)10219.124.714.661.9413.20.891.55对数正态
Fe/(mg/kg)10213.232.79.813.4435.11.404.52对数正态
Mn/(mg/kg)10213.535.910.664.9246.21.282.08对数正态
Cu/(mg/kg)10210.22.61.130.4438.91.391.41对数正态
Zn/(mg/kg)10210.22.70.920.3437.41.172.84对数正态
B/(mg/kg)10210.10.70.570.5596.5-0.731.29正态

正态分布检验表明,B符合正态分布,SOM、Fe、Mn、Cu和Zn的原始数据均表现为尖峰、正偏性,经对数转换后,符合正态分布,满足地统计学分析的要求。

2.2 空间变异结构分析

表 2可知土壤有机质和微量元素(除B是纯块金效应外)的半方差函数拟合较好,R2均大于0.6,能较好的反映其空间结构特征。SOM、Fe、Mn和Zn用指数模型拟合较好,Cu用球状模型拟合较好。

表 2 土壤有机质和微量元素半方差函数理论模型与参数 Table 2 Best-fitted semivariogram models and parameters of SOM and trace elements
土壤属性
Soil property
理论模型
Theoretical
model
块金值
Nugget
基台值
Sill
块金值/基台值
Nugget/sill
变程/m
Range
决定系数
R2
残差
RSS
SOM指数0.00160.01600.10840.6007.173×10-6
Fe指数0.01200.11100.111620.6847.841×10-4
Mn指数0.06350.32700.1925710.8924.943×10-3
Cu球状0.01950.13900.142180.6773.676×10-3
Zn指数0.03230.16460.204200.6925.088×10-3
B纯块金效应0.00301.09780.0170.0018

块金值表示随机部分的空间变异性,较大的块金值表明较小尺度上的某种过程不可忽略[3]。引起块金值变化的主要因素有实验误差和小于实验取样尺度上施肥、作物、管理水平等随机因素[22]。有机质的块金值为0.0016,微量元素中,Mn的块金值最大(0.0635),Fe的最小(0.0120)。总体来看,土壤有机质和微量元素的块金值均较小,说明在最小间距内的变异分析过程中引起的误差较小。

块金值与基台之比表示随机部分空间变异性占总空间变异性的程度,比值较大说明随机部分起主要作用,比值较小说明非人为结构因素起主要作用[23]。根据Cambardella等[24]提出的区域化变量空间相关程度的分级标准,B的块金值与基台值的比为1,为纯块金效应,在整个尺度上具有恒定变异。SOM和其余四种微量元素的块金值与基台值的比均小于0.25,空间相关程度强,说明在该研究区域内,受人为因素(施肥、耕作、种植制度等)的影响较小,影响SOM和微量元素空间变异的主要因素有成土母质、土壤类型、气候条件等。

变程是空间变异自相关范围的度量,SOM的变程为84 m,说明有机质在此范围内具有空间自相关。微量元素中Fe的空间自相关距离最小(162 m),Mn的空间自相关距离最大(2571 m),这主要与湖区的影响有关,此外农作物对微量元素的吸收偏好也可能影响变程的大小[9]

2.3 空间局部插值

为便于全面、直观的揭示土壤有机质和微量元素的空间分布格局,在Arcgis9.3中,对SOM、Fe、Mn、Cu和Zn采用普通克里格插值(图 3)。由于B在该取样间距下不具有空间相关性,采用反距离权重插值法(IDW)(图 3)。可知,SOM大致呈现由北向南逐渐降低的趋势,缓平地区有机质含量较高,这些区域地势平坦,土地利用类型多为水浇地,农作物生长旺盛,施肥较多,故有机质含量较高,而其他区域多为丘陵或洼地,土壤较为贫瘠,管理较为粗放,有机质积累少。北部低山丘陵区Fe含量较高,在14 mg/kg以上,南部Fe含量最低(3—9 mg/kg)。Mn、Cu、Zn分布总体趋势均为中部高,南北两端低,其中Mn最明显,中部多大于13 mg/kg,两端最低在5 mg/kg以下。B地域差异不明显,大部分在0.55 mg/kg以上。微量元素空间分布较为复杂,产生这种现象的原因主要与研究区的成土母质有关,微山县成土母质主要为黄泛冲积物、代河流冲积物以及湖冲积物,成土母质是影响微量元素含量和空间分布的首要因素[25]

图 3 土壤有机质和微量元素空间分布图 Fig.3 Spatial distribution of soil organic matter and trace elements
2.4 土壤属性空间分布影响因素分析

土壤有机质和微量元素的空间变异通常是由土壤类型、地形、母质以及土地利用方式等各种因素在不同方向、不同尺度共同作用的结果[26]。前文已初步揭示出区域因素对土壤有机质和微量元素的空间变异起主导作用。为进一步探讨引起空间变异的各因素的内在机理,选取研究区空间差异较为明显的土壤类型、耕层质地、坡度、土地利用类型、地貌类型5个因素参与分析。

2.4.1 土壤类型

表 3为不同土壤类型下有机质和微量元素含量。可知,除B外,5种土壤类型下SOM和微量元素含量存在明显不同。SOM平均含量高低依次排列为:砂姜黑土<褐土<潮土<棕壤<水稻土。研究区水稻土的成土母质为黄泛冲积物和湖积物,该土类是1964年改造涝洼、旱田改水田以来的人工产物,土质粘重,水耕熟化过程积累了丰富的有机质,故有机质含量最高(15.77 g/kg)。褐土成土母质为洪冲积物,表层质地以轻、中壤为主,通气良好,土体中的好气微生物活动旺盛,腐殖质积累较少,因此,有机质含量较低(14.37 g/kg);潮土成土母质为黄泛冲积物和代河流冲积物,表层质地以重壤、中壤为主,土层深厚,土壤肥力中等(14.65 g/kg)。砂姜黑土成土母质为湖河相冲积沉积物,表层质地以粘土、重壤为主,宜耕性差,存有粘、湿、板、砂姜障碍,有机质含量最低(14.22 g/kg)。成土母质也是影响微量元素含量高低的主要因素,其中褐土中Fe、Mn的平均含量最高,砂姜黑土中Cu、Zn的平均含量最高。

表 3 不同土壤类型下土壤有机质和微量元素含量 Table 3 The contents of SOM and trace elements under different soil types
土壤类型
Soil type
样本数
Samples
土壤有机质
SOM
均值±标准差
Mean± SD

Fe
均值±标准差
Mean± SD

Mn
均值±标准差
Mean± SD

Cu
均值±标准差
Mean± SD

Zn
均值±标准差
Mean± SD

B
均值±标准差
Mean± SD
同一列数据后小写字母不同者表示差异显著( P<0. 05)
褐土Cinnamon soil27714.37±2.11b10.43±3.51a12.15±5.83c1.25±0.54b0.94±0.41b0.57±0.06a
棕壤Brown soil3015.37±2.94ab9.40±4.21ab7.59±2.42a1.07±0.15a0.90±0.2ab0.57±0.05a
潮土Fluvo-attic soil44314.65±1.77b9.72±3.74a9.84±4.66b0.98±0.25a0.84±0.25a0.57±0.06a
砂姜黑土Mortar black soil 15814.22±1.47b8.79±2.54b11.92±4.17c1.47±0.57c1.17±0.39c0.58±0.05a
水稻土Paddy soil11315.77±1.83a9.97±2.71a8.79±2.13a1.04±0.27a0.81±0.25a0.58±0.05a
2.4.2 耕层质地

表 4可知,质地对SOM、Fe、Mn、Cu、Zn含量有较大影响,对B无影响。不同质地SOM平均含量高低排列依次为:砂壤<重壤<轻壤<中壤<粘土。从总的趋势来看,随质地由砂变粘SOM升高。一方面是由于粘性高的土壤,水分充足,透气性差,原有机残体在水分作用下易于腐烂降解,因而SOM含量高。另一方面,不同土壤质地下,土壤微生物含量和酶活性也不同,砂性土壤下,有机物质更容易被微生物分解,因而有机质含量较低[27, 28]。而重壤有机质平均含量小于轻壤的原因可能是由于当地土壤施肥不均造成的。一般情况下微量元素含量高低遵循粘土>壤土>砂土[29],但由于施肥等会严重影响微量元素的空间分布,这也是导致本研究中微量元素随质地粘重变化无明显趋势的主要原因。

表 4 不同耕层质地下土壤有机质和微量元素含量 Table 4 The contents of SOM and trace elements under different topsoil textures
耕层质地
Topsoil texture
样本数
Samples
SOM
均值±标准差
Mean±SD
Fe
均值±标准差
Mean±SD
Mn
均值±标准差
Mean±SD
Cu
均值±标准差
Mean±SD
Zn
均值±标准差
Mean±SD
B
均值±标准差
Mean±SD
同一列数据后小写字母不同者表示差异显著( P<0. 05)
砂壤Sany loam1213.36±0.88b7.22±3.41d9.01±3.74b1.03±0.15c0.97±0.15b0.58±0.06a
轻壤Slight loam55114.59±1.98a9.16±3.34bd11.16±5.19b1.19±0.50b0.94±0.37b0.57±0.53a
中壤Medium loam26814.72±1.91a10.27±3.30acd9.65±3.97a1.06±0.36ac0.90±0.34ab0.57±0.06a
重壤Heavy loam10614.50±1.60a11.11±3.89c11.20±5.94b1.12±0.43bc0.89±0.32b0.57±0.05a
粘土Clay8415.23±1.97a11.07±3.06ac9.51±3.04a1.06±0.29ac0.83±0.24a0.56±0.67a
2.4.3 坡度

利用微山DEM数据提取坡度信息(图 2),并按坡度将采样点分为3组:﹤3°、3°—15°、≥15°(表 5)。可知,≥15°组的SOM平均含量最高(15.07 g/kg),﹤3°组的最低(14.70 g/kg)。总趋势为随坡度升高SOM升高,原因在于微山并无坡度极高的区域,坡度较低区域为南四湖周围区域,湖滩植被较少,不利于有机质的积累,相对于湖滩区坡度较高的区域,植被较多,有机质丰富。此外已有研究表明,具有一定倾斜程度的平地有利于SOM的积累[30]。不同坡度组下微量元素含量差异不大,说明坡度不是影响微量元素的主要因素。

表 5 不同坡度等级下土壤有机质和微量元素含量 Table 5 The contents of SOM and trace elements under different grade level
坡度/(°)
Slope
样本数
Samples
SOM
均值±标准差
Mean±SD
Fe
均值±标准差
Mean±SD
Mn
均值±标准差
Mean±SD
Cu
均值±标准差
Mean±SD
Zn
均值±标准差
Mean±SD
B
均值±标准差
Mean±SD
同一列数据后小写字母不同者表示差异显著(P <0. 05)
﹤394214.70±1.90b9.69±3.39b10.83±4.95b1.13±0.45b0.93±0.35b0.57±0.06a
3—157114.97±2.13a10.55±4.04b8.03±2.69a1.22±0.37b0.78±0.28a0.57±0.06a
≥15815.07±1.95a14.14±2.22a6.79±1.09a1.03±0.07a0.71±0.11a0.60±0.07a
2.4.4 土地利用类型

表 6可知,灌溉水田SOM平均含量最高(15.33 g/kg),旱地最低(13.85 g/kg)。由于不同土地利用类型之间收益存在较大差异,农户的投入与管理水平会有所不同,水田和水浇地收益高,农户投入的施肥量和管理水平较旱地高。此外当地秸秆还田现象较普遍,有机物质归还量较高,大部分被微生物稍经分解即转化为腐殖质储存于土壤中,水田地势低,土壤长期处于滞水状态,SOM的分解速率明显低于其他利用方式,有利于有机质的积累。菜地土壤由于高度熟化,人类对于菜地的管理加强,应该含有较高的SOM,但研究区内,菜地分布较为分散,并未形成大规模化种植,人们的投入较低,因而菜地SOM含量较低。土地利用类型对微量元素Fe、Cu含量影响较大,对Mn、Zn、B影响不显著,发生变化的原因主要与水田和旱地氧化还原环境不同有关。

表 6 不同土地利用类型下土壤有机质和微量元素含量 Table 6 The contents of SOM and trace elements under different land using types
土地利用类型
Land using type
样本数
Samples
SOM
均值±标准差
Mean±SD
Fe
均值±标准差
Mean±SD
Mn
均值±标准差
Mean±SD
Cu
均值±标准差
Mean±SD
Zn
均值±标准差
Mean±SD
B
均值±标准差
Mean±SD
同一列数据后小写字母不同者表示差异显著( P <0. 05)
灌溉水田Paddy fields2815.33±2.14 a10.10±3.53a10.89±5.67a1.20±0.52a0.96±0.39a0.58±0.06a
水浇地Irrigable land90314.70±1.93 a9.94±3.51a10.59±4.93a1.10±0.41a0.91±0.33a0.57±0.06a
旱地Dry land8213.85±1.64 b8.04±2.26b10.86±3.95a1.54±0.57b0.98±0.48a0.57±0.05a
菜地Vegetable plots 814.40±1.42 ab9.83±3.33ab9.08±5.19a1.21±0.52ab0.90±0.37a0.53±0.08a
2.4.5 地貌类型

表 7可知,地貌类型对SOM、Fe、Mn、Zn含量有较大影响,对Cu和B影响不显著。SOM平均含量高低依次为:低山丘陵区<湖滩<山前倾斜平地<缓平地<洼地。总体看来,土地越平缓,有机质积累越高,原因是地貌类型主要通过影响侵蚀和水土流失影响SOM的含量状况[15],另一方面通过影响水热资源的分配,进而影响植被的生长情况,从而影响SOM的积累。湖滩SOM较少的原因主要是由于湖泊周围植物较少,有机质积累不多。洼地区土壤水分较多,有机残体在水分作用下易于腐烂降解,SOM含量高。地貌对微量元素的影响主要是通过影响地表物质循环的方式和方向影响土地利用类型,而土地利用类型和农田管理措施又是影响微量元素变化的重要因素。

表 7 不同地貌类型下土壤有机质和微量元素含量 Table 7 The contents of SOM and trace elements under different topography types
地貌类型
Topography type
样本数
Samples
SOM
均值±标准差
Mean±SD
Fe
均值±标准差
Mean±SD
Mn
均值±标准差
Mean±SD
Cu
均值±标准差
Mean±SD
Zn
均值±标准差
Mean±SD
B
均值±标准差
Mean±SD
同一列数据后小写字母不同者表示差异显著(P<0. 05)
低山丘陵地Low mountains and hills 8113.88±2.20c10.38±3.79c7.47±2.19c1.18±0.32a0.78±0.25c0.57±0.54a
山前倾斜平地Tilt piedmont plain8214.44±1.98bc11.38±3.78c7.94±2.81c1.12±0.35a0.71±0.24c0.57±0.57a
洼地Depression25415.07±1.91a10.22±3.18ac12.39±4.94a1.19±0.53a1.02±0.39a0.58±0.06a
湖滩Beach1714.36±1.60bc11.88±3.01c11.44±5.74c1.05±0.26a0.92±0.27c0.58±0.05a
缓平地Slow flat58714.62±1.79b22.90±9.42b10.61±4.95b1.11±0.43a0.92±0.33b0.57±0.05a
3 结论

本文利用地统计与GIS技术相结合的方法对南四湖区农田SOM和微量元素空间变异特征及影响因素进行分析,主要结论如下:

(1)描述性统计分析表明,B符合正态分布,SOM、Fe、Mn、Cu和Zn符合对数正态分布,均属中等变异程度。SOM平均值为14.66 g/kg,微量元素中 Mn的平均含量最高(10.66 mg/kg);B的平均含量最低(0.57 mg/kg)。

(2)半方差分析表明,SOM、Fe、Mn和Zn用指数模型拟合较好,Cu用球状模型拟合较好。B为纯块金效应,在整个尺度上具有恒定变异,SOM和其余4种微量元素具有强烈空间变异,其中区域因素占主导作用。

(3)普通克里格插值结果表明,SOM分布总体趋势为由北向南逐渐降低,Mn、Cu、Zn分布总体趋势为中部高,南北两端低,B地域差异不明显。除B外,土壤类型、耕层质地、坡度、土地利用类型、地貌类型与SOM和微量元素的含量高低以及分布状况密切相关。

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