生态学报  2017, Vol. 37 Issue (3): 819-828

文章信息

张兆永, 李菊英, 祖皮艳木·买买提, 叶庆富
ZHANG Zhaoyong, LI Juying, ZULPIYA·Mamat, YE Qingfu.
艾比湖流域小尺度农田土壤养分的空间分布和盐渍化风险评价
Spatial heterogeneity of soil nutrients and salinization risk assessment of a small-scale farmland in Ebinur Basin in northwest China
生态学报. 2017, 37(3): 819-828
Acta Ecologica Sinica. 2017, 37(3): 819-828
http://dx.doi.org/10.5846/stxb201509071844

文章历史

收稿日期: 2015-09-07
网络出版日期: 2016-06-13
艾比湖流域小尺度农田土壤养分的空间分布和盐渍化风险评价
张兆永1,2, 李菊英1, 祖皮艳木·买买提3,4,5, 叶庆富6     
1. 深圳大学化学与环境工程学院, 深圳 518060;
2. 中国科学院新疆生态与地理研究所, 乌鲁木齐 830046;
3. 新疆自治区地震局, 乌鲁木齐 830000;
4. 新疆大学资源与环境科学学院, 乌鲁木齐 830046;
5. 新疆大学生态学博士后流动站, 乌鲁木齐 830046;
6. 浙江大学农业与生物技术学院, 杭州 310020
摘要: 为了解绿洲经济迅速发展背景下新疆典型尾闾绿洲-艾比湖流域小尺度农田土壤的养分和盐渍化状况,对该地区典型农田土壤中有机质、碱解氮、速效磷和速效钾等养分元素的空间分布、影响因素以及盐渍化风险状况进行了评价。结果表明:(1)农田土壤中有机质、碱解氮、速效磷和速效钾的含量均较高。所有土壤样点中总盐分含量属于高度变异,其他指标属于低度变异。(2)半方差函数分析表明土壤中碱解氮、速效磷和速效钾含量的空间变异性主要受施肥和灌溉等随机性因素的影响;而有机质和总盐分含量的空间变异性则受植被覆盖和土壤质地等结构性因素以及施肥、灌溉等随机性因素的共同影响。(3)空间分析表明,总体看农田土壤中有机质、碱解氮、速效磷和速效钾含量较高区域主要分布在中部和北部,受施肥、灌溉方式和植被盖度等因素的影响;而盐分含量较高区域主要分布在研究区南部和边缘区域,主要受地形、土壤质地和植被盖度的影响。(4)相关分析表明农田土壤中有机质、速效钾、速效磷、碱解氮和总盐分含量呈显著的负相关关系。盐渍化风险评估表明土壤中总盐分含量属于低度到中度的盐渍化风险,不会对主要作物棉花的生长产生危害,但应改进灌溉方式和种植制度,同时采用增施有机肥、进行秸秆还田等措施促进棉花作物的稳产、高产。
关键词: 土壤养分和盐分     空间分布     盐渍化风险     艾比湖流域     新疆绿洲    
Spatial heterogeneity of soil nutrients and salinization risk assessment of a small-scale farmland in Ebinur Basin in northwest China
ZHANG Zhaoyong1,2, LI Juying1, ZULPIYA·Mamat3,4,5, YE Qingfu6     
1. College of Chemistry and Environmental Engineering, Shenzhen University, Shenzhen 518060, China;
2. Xinjiang Institute of Ecology and Geography, Chinese Academy of Sciences, Urumqi 830046, China;
3. Earthquake Administration of Xinjiang Uygur Autonomous Region, Urumqi 830000, China;
4. College of Resources and Environmental Sciences, Xinjiang University, Urumqi 830046, China;
5. Ecological Postdoctoral Research Station, Xinjiang University, Urumqi 830046, China;
6. College of Agriculture and Biotechnology, Zhejiang University, Hangzhou 310020, China
Abstract: Our objective was to investigate the soil nutrient and salinization status of small-scale surface farmland within the Ebinur Basin, a typical rump lake basin in Xinjiang, which experienced recent economic success. We analyzed the spatial distribution and factors influencing soil nutrient composition, as well as conducted a soil salinization environmental risk assessment in the basin. The results indicated that:(1) there were relatively high amounts of OM, AN, RP, and RK in the farmland surface soil. Among these five elements, the total salt content was highly variable, while the contents in the other four elements demonstrated low variation. (2) The semi-variance function analysis showed that the spatial distributions of AN, RP, and RK were mainly influenced by random factors, such as fertilization and irrigation, while the spatial distributions of OM and TS in the Ebinur Basin farmland were influenced by both random factors, such as fertilization and irrigation, and structural elements, such as vegetation coverage and soil texture. (3) The Spatial interpolation analysis revealed that, in general, the areas with high OM, AN, RP, and RK soil content were mainly distributed in the central and northern parts of the research area, and they were mainly influenced by the fertilization method, irrigation method, and the vegetation coverage; while the areas with high TS were mainly distributed in the southern and surrounding parts of the research area, and they were mainly influenced by the topography, soil texture, and the vegetation coverage. (4) The correlation analysis showed that soil OM, RK, RP, and AN have a negative correlation with the total salt content. The salinization risk assessment revealed that the whole area was within a low to moderate range of salinization risk, which will not influence the growth of the main crop, such as cotton, in the research area. However, in the future we should improve the irrigation and cropping system methods by increasing the application of organic manure and returning crop stalks to the field, thereby achieving a stable and high crop yield.
Key words: soil nutrients and salt     spatial distribution     soil salinization risks     Ebinur Basin     Xinjiang oases    

土壤有机质、氮、磷和钾的含量是指示土壤中肥力的重要指标。在农业生产中土壤有机质、氮、磷和钾的含量是农产品产量和品质的重要限制性因子[1-4]。土壤中一定的盐分含量是作物生长的必要条件, 但超过一定量就会对其生长产生抑制作用, 甚至造成减产和绝收, 当农田土壤中盐分含量超过1.0 g/kg时, 作物的生长就会受到明显的抑制[5]

小尺度农田土壤中有机质、氮、磷和钾等养分元素和盐分含量的空间异质性是影响区域农业生产的重要因素[6-8]。目前有关小尺度农田土壤中养分和盐分含量空间分布和影响因素的研究在国内外广泛开展[9-11]。Sanderson等[12]对美国马里兰州、宾夕法尼亚州和纽约畜牧业集中地区牧场土壤养分空间分布的研究表明畜牧业发展可以在一定程度上促进土壤中养分含量的增加, 但畜牧业发展过度集中区域土壤中养分含量过高反而造成土壤的污染;Nourzadeh等[13]对伊朗哈马丹省小尺度农田土壤养分和盐分空间部分的研究表明, 通过对小尺度土壤中养分和盐分的空间异质性进行研究可以较好的为区域农田土壤管理和作物生产提供指导。

在西北干旱区绿洲马志敏等[14]对黑河流域绿洲农田土壤养分和盐分空间变异的研究表明土地利用的方式的改变对土壤中养分含量变化有重要的影响, 长期耕作可以使得耕地土壤中有机质含量降低, 土壤碱性增强, 导致地力退化并有盐碱化风险;张丹等[15]对1999-2005年间新疆耕地土壤有机质、全氮、碱解氮、速效磷和速效钾时空变化的研究表明, 近20多年来新疆耕地中有机质、速效磷和碱解氮含量总体呈增加的趋势, 肥力不断提高, 但区域差异明显。

艾比湖流域地处西北内陆(图 1), 总面积5.06×104 km2, 由于高温少雨、蒸发量大以及风沙大等独特的气候特征, 流域土壤保肥力能力弱, 再加上农业生产中过量施用化肥、农药以及大水漫灌等不合理的灌溉方式, 对农业生产产生极大的影响[16]。与此同时, 自1950年代中期以来, 艾比湖流域人口的迅速增加、耕地开垦面积也不断扩大, 而地表水量则不断减少, 导致绿洲农田土壤盐渍化状况加剧[17]。但目前研究多基于较大尺度, 采样范围较大、采样点分散、往往对整个流域或者部分区域土壤养分和盐渍化状况进行总体研究而缺乏对小尺度农田土壤养分和盐渍化状况的研究, 在此背景下, 对小尺度多年耕作农田土壤进行采样研究土壤中养分和盐渍化状况并精确阐述是否会对绿洲农业生产产生影响, 具有重要的现实意义。基于此, 本研究以艾比湖流域南部小尺度典型农田为研究区(图 2), 以土壤中有机质、碱解氮、速效磷、速效钾和总盐分含量为研究对象, 采用GIS方法, 结合采样区土壤质地、植被盖度以及施肥、灌溉等因素阐明研究区农田土壤中养分和盐分含量的空间分布特征、土壤养分和盐分元素的相关关系和盐渍化风险状况, 在此基础上提出降低土壤盐渍化风险的措施。研究成果可以为艾比湖流域农田土壤养分保持、盐渍化防治和农业稳产、可持续发展提供科学依据和参考。

图 1 艾比湖流域位置 Fig. 1 Location of the Ebinur Basin

图 2 研究区位置 Fig. 2 Location of the research area in Ebinur Basin
1 材料与方法 1.1 研究区概况

艾比湖流域地处准噶尔盆地西部(43°38′-45°52′N, 79°53′-85°2′E), 南、西、北三面环山, 行政区划上隶属于博尔塔拉蒙古自治州(简称博州), 主要包括温泉县、博乐市、阿拉山口市、精河县和新疆生产建设兵团农五师及其所属11个团场(图 2), 总人口约48万人。艾比湖流域总面积5.06×104 km2, 其中耕地面积3.3×102km, 约占整个流域6.5%。艾比湖流域属于典型的温带大陆性气候, 干燥少雨, 年均降水量仅100-200 mm, 潜在蒸发量却高达1500-2000 mm[18]。艾比湖流域农业种植作物主要以棉花和玉米为主, 形成了以博乐市为界, 东部以棉花、枸杞为主, 西部以玉米、大豆等粮食和油料作物为主的种植格局。其中2014年整个博尔塔拉蒙古自治州棉花播种面积1015.4 km2, 约占整个新疆棉花总播种面积的5.1%。艾比湖流域水资源主要来源于山区降水和冰雪融水, 多年地表径流量37.5×108 m3/a, 主要河流有奎屯河、精河和博尔塔拉河, 多年径流量约6×108m3/a。艾比湖流域植物区系受中亚和蒙古植物区系的影响, 有各类植物385种, 隶属53科191属。

1.2 样品采集

在室内分析艾比湖流域遥感影像资料的基础上, 将研究区设置在艾比湖西南部, 精河县南侧的多年耕作农田(图 2, 图 3), 该区域地下水埋深1.5-3.2 m, 矿化度大于2 g/L。农田耕作年限15 a以上, 种植作物为棉花, 是艾比湖流域典型的农田。农田灌溉方式以滴灌为主, 其中在北部靠近山地一少部分地区直接引用机井和河水灌溉。土壤样品的采集时间为2014年7月份, 采样月份天气干燥, 没有出现大于5 mm的降水天气, 采用网格法结合3S技术进行采样点布设, 共采集74个样点土壤样品, 间距600 m, 覆盖面积66.5 km2。实际采样过程中对进行个别样点位置进行调整, 最终采样点分布图见图 3, 所有样品采自0-20 cm土壤表层, 每个样点采集500 g, 装入聚乙烯样品袋, 多余样品采用四分法舍去。采样同时记录样点编号、取样经纬度、取样日期、土壤质地和颜色等信息。

图 3 土壤采样点分布 Fig. 3 Location of soil sampling sites in Ebinur Basin
1.3 测试方法

土壤样品带回实验室, 室温风干后、剔除植物残体和石块, 然后磨碎过100目筛, 保存于塑料瓶中, 按鲁如坤的《土壤农业化学分析方法》配置待测溶液[19]:有机质含量(OM)采用重铬酸钾外加热法测定;碱解氮(AN)含量采用碱解扩散法测定;速效磷含量(RP)采用碳酸氢纳浸提、分光光度法测定;速效钾(RK)含量采用乙酸铵浸提、火焰光度法测定;总盐分(TS)含量采用残渣-重量法测定[19]

1.4 数据分析处理

采用描述性统计分析方法研究农田土壤中养分和总盐分的含量范围、均值、标准差、变异系数、峰度和偏度。采用地统计分析方法中的普通克里格方法分析土壤中养分和总盐分的空间分布格局;采用指示克里格方法分析土壤盐渍化风险概率。指示克里格方法(Indicator Kriging, IK)是一种非参数估计方法, 预测精度超过普通克里格方法, 目前该方法广泛应用于地下水及土壤盐渍化状况研究[20-21]。该方法将区域化变量的研究转化为对其指示函数的研究, 可以用来估计超出规定阈值的概率。

在本研究中, 土壤中养分和盐分元素的描述性统计分析、K-S检验和相关分析过程均在SPSS19.0软件中完成。土壤合理取样数量的确定中Cochran公式计算在Mat Lab 7.0软件中进行。土壤中养分元素的普通克里格插值和总盐分盐渍化环境风险变异函数模型的计算和选取采用GS+9.0软件进行;计算完成后将求取的模型参数输入到ArcGIS 10.0软件中, 采用Geostatistical Analyst模块进行析, 最终得到土壤养分元素和盐渍化环境风险概率的空间分布图。

2 结果与分析 2.1 农田土壤养分和盐分的统计特征

统计学分析结果表明(表 1), 研究区农田土壤中有机质、碱解氮、速效磷和速效钾的含量范围(平均值)分别为11.21-21.4(16.89) g/kg、0.041-0.096(0.078) g/kg、0.006-0.034(0.022) g/kg和0.06-0.28(0.19) g/kg, 属于新疆农田土壤养分含量分级标准中度标准(表 1)[22], 表明研究区土壤中养分元素含量可以满足该地区作物生长需要;从总盐分含量范围和平均值来看, 所有样点中二者分别为0.11-1.98 g/kg和1.05 g/kg, 平均值超过新疆土壤盐渍化轻度盐渍化范围标准(1.0-2.0 g/kg), 达到中度盐渍化标准下限, 最大值达到1.98 g/kg, 表明会对农田作物生长产生一定危害;从土壤中养分和总盐分含量的变异系数范围来看, 有机质、碱解氮、速效磷和速效钾的变异系数值分别为34.15%、27.62%、1.54%和27.21%, 均属于中等变异(15% < CV < 35%), 而总盐分的变异系数为189.34%, 属于高度变异(CV>36%), 表明在不同采样位置土壤中总盐分含量差别较大。从偏度上看, 所有样点中所测5种元素的平均值大小顺序依次为:总盐>有机质>速效钾>速效磷>碱解氮。由于变异函数的计算一般要求数据服从正态分布, 否则可能存在比例效应[23], 因此本研究中利用单样本K-S检验(P < 0.05, 2-tailed)对测试数据进行进一步分析。分析表明农田土壤中有机质、速效钾、速效磷、碱解氮和总盐分的P值分别为0.071、0.167、0.255、0.314和0.362, 均大于0.05, 可以认定所有土壤样点中5种指标均服从正态分布。

表 1 农田土壤养分和总盐分级标准及描述性统计分析结果 Table1 Classification criteria and descriptive statistics of nutrient elements and total salt content of farmland
元素
Indicators
描述性统计分析结果Descriptive statistics analysis results 评价标准Evaluation criterion
范围
Range/(g/kg)
均值
Mean/(g/kg)
标准差
Standard deviation/(g/kg)
变异系数
Coefficient of variation/%
峰度
Kurtosis
偏度
Skewness
极低
Very low
较低
Low
中度
Medium
较高
Relatively high
有机质
Organic matter
11.21-21.4 16.89 0.25 34.15 38.4 28.2 < 12.0 12.0-15.0 15.0-18.0 > 18.0
碱解氮
Available nitrogen
0.041-0.096 0.078 0.12 27.62 20.7 12.8 < 0.04 0.04-0.06 0.06-0.09 > 0.09
速效磷
Rapid available phosphorus
0.006-0.034 0.022 0.12 31.54 24.1 16.5 < 0.007 0.007-0.013 0.013-0.03 > 0.03
速效钾
Rapidly available potassium
0.06-0.28 0.19 0.09 27.21 28.4 22.5 < 0.08 0.08-0.16 0.16-0.21 > 0.21
总盐分
Total salt
0.11-1.98 1.05 0.11 189.34 49.3 32.6 < 0.2 0.2-1.0 1.0-2.0 > 2.0
2.2 土壤合理取样数量分析

在土壤元素的空间分布研究中为了用有限观测值估计各参数均值(或期望值), 并保证足够的可靠性和精度, 必须确定合理取样数或观测数目。本研究中以整个取样区域作为一个均匀的整体取样, 根据Cochran的公式求出在一定置信水平和相对误差下的整个区域所需要的取样数量。通常随着土壤养分和盐分变异的增大, 相应要达到一定精确度的取样数量也会增大[24]。因此, 在相同置信水平, 相同误差条件下土壤合理取样数目与养分和盐分变异性的大小呈相同趋势。但随着对置信水平与相对误差要求的降低, 合理取样数目也会相应降低。本研究中对95%置信水平上5%、10%和20% 3个相对误差范围内土壤中养分和盐分元素的合理取样点数目进行了计算。计算结果表明(表 2), 在95%置信水平下, 在采样误差10%范围内, 土壤中4种养分元素和总盐分含量的最优采样数目为69个, 表明本次采样数目在3个计算的误差范围内对土壤中5种指标的分析可以达到较好的效果, 本研究采样数目合理。

表 2 土壤合理采样数目 Table2 The rational sampling analysis of the soil elements
元素
Indicators
95%置信水平Confidence level of 95%
误差5% Error of 5% 误差10% Error of 10% 误差20% Error of 20%
有机质Organic matter 89 60 30
碱解氮Alkali-hydrolyzale nitrogen 85 58 28
速效钾Rapidly available potassium 98 62 32
速效磷Rapid available phosphorus 101 64 34
总盐分Total salt 124 69 37
2.3 农田土壤养分和盐分的地统计分析 2.3.1 半方差函数理论模型

半方差函数用来描述区域化变量结构性和随机性这一空间特征, 可以有效地揭示属性变量在空间上的分布、变异和相关特征, 解释空间格局对生态过程与功能的影响。半方差函数理论模型主要参数中块金常数(C0)是由试验测量误差和小于最小采样尺度的非连续性变异引起。决定系数(R2)表示理论模型的拟合精度。基台值(C0+C)表示系统总的变异性。块金常数和基台值的比值(C0/C0+C)代表空间的自相关性, 表示系统的空间异质性。当C0/(C0+C) < 0.25时, 表示变量的空间变异以结构性变异为主, 具有强烈空间相关性;当C0/(C0+C)≥0.75时, 表示其空间变异以随机性因素为主, 其较弱空间相关性;当0.25≤C0/(C0+C) < 0.75时, 表示受结构性因素和随机性因素的共同影响, 为中等程度空间相关[25]

半方差函数理论模型的拟合结果表明(图 4, 表 3), 研究区农田土壤中有机质、碱解氮、速效磷、速效钾的变异函数理论模型均符合球状模型, 总盐分含量符合高斯模型, 各分析变量的有效变程均介于1283-6824 m之间, 所有元素的决定系数(R2)均大于0.829, 而RSS较小, 说明本研究中各变量理论模型的选取符合要求, 选取的拟合模型可以较好反映土壤中养分和总盐含量的空间结构特性。有机质和总盐分的块金值/基台值的比值均大于0.25而小于0.75, 表明农田土壤中有机质和总盐分含量的空间分布受区域植被盖度和土壤质地等结构性因素以及农业生产中施肥和灌溉等随机性因素引起的空间变异为主[26];而农田土壤中碱解氮、速效磷和速效钾含量的块金值/基台值(C0/C0+C)均大于0.75, 表明这些元素的空间变异性均以农业生产中施肥和灌溉方式等随机性结构变异为主[25-26], 这也与艾尤尔等[27]对艾比湖湿地土壤中碱解氮含量的研究结果一致。

图 4 土壤养分和总盐含量的半方差函数图 Fig. 4 Semi-variance grams of soil nutrients and the total salt content

表 3 土壤养分和盐分的半方差函数模型 Table3 Semivariogram models of nutrients and the total salt contents of the farmland
变量
Variables
理论模型
Theoretical model
块金值
Nugget (C0)
基台值
Partial Sill (C0+C)
基底效应
Body effect (C0)/(C0+C)
有效变程
Effective change range (R/m)
残差平方
Residual square (RSS)
决定系数
Determination coefficient (R2)
有机质
Organic matter
球状 0.328 0.537 0.610801 2723 0.0001 0.986
碱解氮
Alkali-hydrolyzale nitrogen
球状 0.076 0.692 0.109827 6324 0.0001 0.903
速效磷
Rapid available phosphorus
球状 0.587 0.771 0.761349 5182 0.0001 0.872
速效钾
Rapidly available potassium
球状 0.739 0.865 0.854336 2832 0.0003 0.857
总盐分
Total salt
高斯 0.142 0.939 0.151225 1283 0.0002 0.829
2.3.2 土壤养分和总盐分的空间分布格局及影响因素

地统计学以变异函数为主要工具, 研究空间分布上既有随机性又有结构性, 或空间相关和依赖的自然现象的科学。克里格法(Kriging)是从变量相关性和变异性出发, 在有限区域内对区域化变量的取值进行无偏、最优估计, 从插值角度对空间分布的数据求线性最优、无偏内插估计的方法。本研究中采用普通克里格差值方法, 分析土壤中有机质、碱解氮、速效磷、速效钾和总盐分含量的空间分布格局。采用交叉验证法对插值图的精读进行验证[28], 分析结果表明, 本研究中农田土壤养分和盐分的插值图精度均较高(表 4), 插值图的精度符合要求。

表 4 插值精度交互验证参数 Table4 Interpolation results of soil nutrition and the salt contents by cross-validation analysis
均值误差
Mean error
均方根误差
Root mean square error
平均标准差
Standard deviation of the mean
标准化均方根
Standardized root-mean-square
-0.0006 1.021 1.108 0.9271

分析表明(图 5), 总体看, 研究区农田土壤中有机质、碱解氮、速效磷和速效钾含量较高区域均主要分布在研究区中部和北部靠近城镇附近的农田土壤中(图 2), 呈现出点状和面状分布(图 5);而总盐分含量的较高的地区主要分布在研究区南部以及周边靠近荒漠、山地区域的农田土壤中, 主要呈显出面状分布(图 2, 图 5)。

图 5 土壤养分和总盐含量的空间分布特征 Fig. 5 Spatial distribution characters of nutrients and the total content of the farmland
2.4 土壤养分和盐渍化之间相关性

采用相关分析方法对农田土壤中所有样点中有机质、速效钾、速效磷、碱解氮和总盐分的平均含量的相关性进行分析, 以揭示农田土壤中养分元素和盐渍化状况的赋存关系, 分析表明(表 5), 研究区农田土壤中有机质含量、速效钾和总盐分含量在P < 0.01水平上相关系数分别为-0.877和-0.921, 为极显著负相关, 速效磷和碱解氮含量与总盐分含量在P < 0.05水平上相关系数分别为-0.516和-0.579, 为显著负相关, 分析表明农田土壤中养分元素含量增加可以显著降低盐渍化风险, 从而改善土壤属性, 这也与王勇辉等[29]在对艾比湖流域荒漠土壤的研究结果类似。

表 5 农田土壤养分和总盐分含量的相关关系矩阵 Table5 Correlation matrix between soil nutrition and total salt contents of farmland
元素
Indicators
有机质Organic matter 速效钾Rapidly available potassium 速效磷Rapid available phosphorus 碱解氮Alkali-hydrolyzale nitrogen 总盐分Total salt
有机质
Organic matter
1
速效钾
Rapidly available potassium
0.756** 1
速效磷
Rapid available phosphorus
0.781** 0.574* 1
碱解氮
Alkali-hydrolyzale nitrogen
0.574* 0.671** 0.653** 1
总盐分
Total salt
-0.877** -0.921** -0.516* -0.579* 1
2.5 农田土壤盐渍化风险评价

以新疆土壤盐渍化标准中的低范围上限和中度盐渍化范围下限(表 1, 1.0 g/kg)为阈值, 采用指示克里格方法分析研究区农田土壤中总盐分含量的环境风险概率分布格局。分析表明(图 6), 从盐渍化风险整体状况来看, 在研究区绝大多数地区农田土壤为较低和中度的盐渍化风险, 考虑到研究区主要作物为棉花, 而棉花为中、高度耐盐作物, 比一般作物具有较强的耐盐碱性, 是西北干旱区绿洲中重要的耐盐经济作物, 相关研究表明棉花在2.0 g/kg左右盐分含量的土壤中可以正常生长。因此从研究区土壤盐渍化风险实际状况看, 不会对该地区主要作物棉花的生长产生危害。

图 6 研究区土壤盐渍化风险概率 Fig. 6 Probability of soil salinization risk in the study area
3 讨论

土壤养分与盐分含量是影响干旱区农业生产的重要因素, 决定着农作物产量高低, 对其进行调查分析可以为今后土壤养分资源的综合评价和科学施肥管理提供基础资料。干旱区土层浅薄, 土壤有机质等养分元素含量少, 新疆干旱区地处西北内陆, 降雨量极少、蒸发量极大, 如何保持土壤肥力, 降低盐渍化风险是绿洲农业生产中面临的重大问题。本研究表明艾比湖流域小尺度典型农田土壤中有机质、速效钾等养分元素含量较高, 可以满足主要作物棉花正常生长的需要, 这也与张磊等[30]对同处天山北坡地区奎屯垦区棉田土壤养分含量的研究结果一致。

结合研究区土壤质地状况、地形因素分析, 北部靠近县城及村镇居民点附近地区, 海拔较低、地形平坦(图 5)、土层较厚土壤碎石含量低、粒度小, 农田附近防护林地及荒漠草本等植物为主, 植被覆盖高(图 2), 土壤中腐殖质含量高, 是土壤中有机质、碱解氮、速效磷和速效钾等养分元素含量显著高于南部地区的原因, 同时该区域灌溉方式基本为膜下滴灌, 可以有效降低蒸发等不利因素的影响, 也是土壤中盐分含量较少的重要原因;而研究区南部和周边地区主要为荒漠、山地等人类活动较少区域、海拔较高(图 5)、土层较浅、农田面积分散、土壤碎石含量高、土壤粒度大, 附近防护林和草本等植被盖度较低(图 2), 导致该地区土壤中腐殖质含量低, 同时农业生产中同时存在的大水漫灌的灌溉方式和较高的蒸发作用也是导致该地区土壤中有机质、速效氮和速效磷等养分元素含量较低而盐分含量较高的重要原因, 这也与韩丽等[31]对新疆于田绿洲土壤养分与盐分相关关系的研究类似。

从研究区农田土壤盐渍化风险分布与总盐分含量的分布格局来看, 二者呈现出一致的分布格局, 均在研究区中部和周边区域具有较高值。结合研究区实际状况和相关文献分析, 一方面研究区中、北部地区海拔较低、地形较平坦、土层较厚、灌溉方式先进、土壤中碎石含量少;而南部和周边地区靠近荒漠和山地、海拔高、土层浅、土壤中腐殖质含量少、碎石含量高, 灌溉方式以大水漫灌为主, 是造成该地区土壤中盐分含量较高和盐渍化风险较重的重要原因, 这也与王少丽等[32]对新疆奎屯垦区灌溉和施肥方式差异引起的土壤盐分动态的研究结果一致。

总体来看研究区土壤盐渍化风险不大, 不会对主要作物棉花的生长产生危害, 但应对南部靠近荒漠、山地附近区域农田农业生产中灌溉及施肥方式进行改进。结合研究区实际状况来说, 实行合理的水肥措施:进行渠道防渗、发展喷灌、微灌和滴管等节水灌溉技术, 强化春灌, 提高压盐效果;根据研究实际在农田中合理实行苜蓿和草木犀轮种, 在农田积肥处理上, 增施有机肥, 实行棉花秸秆还田, 充分利用棉花秸秆富含各种养分和生理活性物质的优势, 增加农田土壤中有机质和养分元素含量, 保持良好的土壤结构, 是促进该地区棉花生产稳定、高产和农民增收的重要举措。

4 结论

(1)统计学分析结果表明, 研究区农田土壤中有机质、碱解氮、速效磷和速效钾含量范围较高, 可以满足作物生长需要。从变异系数范围来看, 土壤中有机质、碱解氮、速效磷和速效钾的变异系数均属于中等变异, 而总盐分属于高度变异。所有样点中5种元素偏度的大小顺序为:总盐>有机质>速效钾>速效磷>碱解氮。

(2)半方差函数理论模型的拟合结果表明变异函数拟合模型的选取有效, 可以较好反映土壤中养分和总盐含量的空间结构特性;分析表明土壤中碱解氮、速效磷和速效钾含量的空间变异性主要受农业生产中施肥、灌溉等随机性结构性因素影响;而有机质和总盐分含量的空间分布受植被覆盖等结构性因素以及农业生产中施肥、灌溉等随机性因素的共同影响。

(3)空间分析表明, 总体看土壤中有机质、碱解氮、速效磷和速效钾含量较高区域主要分布在研究区中部和北部城镇附近土壤中, 受地形、植被盖度和施肥等因素的控制;而总盐分较高含量较高区域主要分布在研究区在南部和边缘区域, 主要受地形、植被盖度和土壤质地以及灌溉方式等因素的影响。

(4)相关分析表明, 农田土壤中有机质、速效钾、速效磷、碱解氮与总盐分含量具有显著的负相关关系。盐渍化风险评估表明土壤中盐分含量属于低度到中度的风险, 主要风险区分布在研究区南部和周边地区, 与土壤中总盐分含量分布具有一致性。总体看, 研究区土壤中盐分含量和盐渍化风险状况不会对主要作物棉花的生长产生危害, 但应改进西部地区灌溉方式、种植结构、增施有机肥, 以增加土壤肥力、改善土壤结构促进作物的稳产、高产。

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