李莎莎，范夫靜,，宋同清,*，黃國勤,曾馥平，彭晚霞，杜 虎

(1. 中國科學院亞熱帶農業(yè)生態(tài)研究所亞熱帶農業(yè)生態(tài)過程重點實驗室，長沙 410125；2. 中國科學院環(huán)江喀斯特生態(tài)系統(tǒng)觀測研究站，環(huán)江 547100； 3. 江西農業(yè)大學，南昌 330045)

西南峽谷型喀斯特區(qū)坡地土壤礦物質的空間分布特征

李莎莎1,2，范夫靜1,2,3，宋同清1,2,*，黃國勤3,曾馥平1,2，彭晚霞1,2，杜 虎1,2

(1. 中國科學院亞熱帶農業(yè)生態(tài)研究所亞熱帶農業(yè)生態(tài)過程重點實驗室，長沙 410125；2. 中國科學院環(huán)江喀斯特生態(tài)系統(tǒng)觀測研究站，環(huán)江 547100； 3. 江西農業(yè)大學，南昌 330045)

探明峽谷型喀斯特土壤礦物質的分布規(guī)律可以為喀斯特地區(qū)植被恢復和生態(tài)重建提供參考?；趧討B(tài)監(jiān)測樣地(200 m ×300 m)的網格取樣，采用經典統(tǒng)計分析和地統(tǒng)計學方法分析土壤礦物質(SiO2、Fe2O3、CaO、MgO、Al2O3、MnO)的空間分布特征。結果表明，研究區(qū)土壤礦物質含量差異較大，但變異系數不大，SiO2和Al2O3占了土壤礦物質總量的85.99%；SiO2、Al2O3、MgO、MnO均服從正態(tài)分布，F(xiàn)e2O3、CaO分別經過平方和倒數轉換后也服從正態(tài)分布。土壤各礦物質半變異函數的最佳擬合模型均為指數模型，塊金值與基臺值比C0/(C0+C)均較小，具有中等或強烈的空間相關性，表明空間變異主要由結構性因素引起；Al2O3和MnO的變程較大，空間連續(xù)性較好，其它礦物質的變程較小且相近，空間依賴性較強；Kriging等值線圖表明峽谷型喀斯特區(qū)土壤SiO2和MnO具有相似的空間分布，受坡位和人為干擾共同影響，基本呈現(xiàn)坡頂高、坡腳低的分布格局；Fe2O3、CaO和MgO的空間分布也相似，斑塊較破碎，主要受地形的影響；Al2O3的空間格局呈單峰分布，沿海拔的升高而升高。因此，減少干擾、增加植被覆蓋對土壤礦物質具有良好的保持和調控作用。

土壤礦物質；組成特征；空間分布；峽谷型喀斯特

土壤礦物質作為土壤的骨骼，占土壤固體部分的95%以上，是極其重要的組成部分[1- 2]，對土壤的內部結構、交換能力和肥力狀況等均有很大影響。土壤礦物質主要是受結構因子(母質、氣候、地形等)和隨機因子(生物、人類活動等)兩種因素的綜合作用，其中受結構因子中的母質和地形因素的影響最大[3- 4]。土壤中CaCO3的含量在一定程度上與土壤pH值具有良好的正相關關系[5]。眾所周知，植物所需礦質元素對植物生長、發(fā)育有重要作用。礦質元素供應失調可引起植物生理性病害，植物體內的礦質元素變化還會引起其他生理變化，進而影響昆蟲的取食，即能影響蟲害的發(fā)生。此外，礦質元素與作物品質、產量有一定的關系。因此，了解和掌握土壤礦質元素的空間分布特征，有助于準確把握土壤發(fā)育程度、理化性狀對植物營養(yǎng)成分的供應狀況，以及植物生長所必需的哪些元素成為限制作物產量和質量的重要因素。

喀斯特地區(qū)生態(tài)環(huán)境脆弱、植被少，而且高溫多雨、降雨季節(jié)集中，因而土壤淋溶強烈，水土流失嚴重，土層稀薄，土壤養(yǎng)分含量低[6- 7]。加上長期以來人為干擾的影響，導致植被嚴重破壞，水土流失加劇，土地嚴重退化，基巖大面積裸露，整個生態(tài)系統(tǒng)的功能發(fā)生改變或退化，制約了區(qū)域生態(tài)可持續(xù)發(fā)展。地統(tǒng)計學是在傳統(tǒng)統(tǒng)計學基礎上發(fā)展起來的空間分析方法[8]，不僅能有效揭示屬性變量在空間上的分布、變異和相關特征，還可解釋空間格局對生態(tài)過程與功能的影響[9- 12]。很多學者應用地統(tǒng)計學對土壤屬性空間變異進行大量研究[13- 15]，而對土壤礦物質的空間異質性研究較少[16]，特別是喀斯特地區(qū)。本文基于西南峽谷型喀斯特區(qū)坡地動態(tài)監(jiān)測樣地為研究對象，用經典統(tǒng)計學描述了土壤礦物質的組成特征，應用半變異函數和Kriging 插值法分析該區(qū)域土壤主要礦物質(SiO2、Al2O3、Fe2O3、CaO、MgO、MnO)的空間異質性和分布格局，探討其生態(tài)學過程，這對指導該區(qū)域乃至整個西南喀斯特地區(qū)土壤礦物質資源的有效利用、合理施用礦質養(yǎng)分肥料、促進土壤肥力提高和植被的快速修復具有重要的理論和實踐意義。

1 研究方法

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)地處貴州省晴隆縣孟寨河小流域，位于北緯25°33′—26°11′、東經105°01′—105°25′之間，最高海拔2025 m，因受北盤江及其支流的強烈切割，切深長達500—700 m，屬深切割巖溶侵蝕高原峽谷區(qū)。屬于亞熱帶濕潤季風氣候，氣候溫和濕潤，年平均氣溫14.0—15.9 ℃，年極端高溫為33.4 ℃，最低氣溫為-6.2℃，日照時數1453 h，無霜期280 d左右。年降水量1 500—1 650 mm，集中在6—9月份，年蒸發(fā)量1800 mm，空氣相對濕度在50%以下。森林覆蓋率為25.1%，林草植被覆蓋度為27.8%，森林植被以闊葉林為主，針葉林次之。原生植被基本上被破壞，現(xiàn)為次生林。野生植物資源種類較多，主要有有野生楊梅、花椒、百花刺、刺梨等。草地以放牧利用為主。土壤母質以碳酸鹽巖為主，土壤類型主要為石灰土，地質結構復雜，地形起伏大，這為石漠化的發(fā)生提供了自然基礎。該區(qū)石漠化面積27.11km2，其中輕度石漠化12.80 km2、中度石漠化6.09 km2、重度石漠化8.21 km2，分布廣，等級程度較高，且石漠化潛在威脅大。根據典型性、代表性原則，經反復勘查，在研究區(qū)內選取面積為300 m × 200 m的典型峽谷型喀斯特坡地，該坡地2008年退耕種草放羊，由于存在地表地下雙層空間結構，小生境類型多樣，且分布有10%—15%的不連續(xù)土被和部分裸巖石礫地(圖1)。

圖1 研究區(qū)域和樣點分布圖Fig.1 Maps of studied area and sample plots

1.2 樣品采集與分析

1.2.1 樣品采集

2011年1月用森林羅盤儀將其劃分為20 m × 20 m的方格，進行規(guī)則網格法采樣，共獲得176個樣點。采樣時先去除地表凋落物，在每個樣點周圍2 m 范圍內隨機采取5個0—20 cm 表層土樣，采集的土樣迅速帶回實驗室，除去土壤中可見的動植物殘體，過2 mm篩，混勻，風干用于土壤礦質養(yǎng)分的測定。

1.2.2 樣品分析

土壤SiO2采用碳酸鈉熔融-鹽酸提取-質量法測定；Al2O3采用碳酸鈉熔融-鹽酸提取-氟化鉀取代EDTA容量法測定；Fe2O3、CaO、MgO和MnO鈣采用碳酸鈉熔融-鹽酸提取-原子分光光度法測定[17]。

1.3 數據處理與統(tǒng)計分析

描述性統(tǒng)計分析在SPSS 13. 0中完成。本文數據采用樣本均值加減3倍標準差識別特異值，在此區(qū)間外的數據均定為特異值，分別用正常的最大值和最小值代替[18]，后續(xù)計算均采用處理后的數據。半方差函數分析在GS+中完成，地統(tǒng)計學有關方法及原理見文獻[19]。

2 結果與分析

2.1 峽谷型喀斯特區(qū)坡地土壤礦物質含量經典統(tǒng)計描述

由表1可看出，峽谷型喀斯特區(qū)坡地土壤中SiO2、Al2O3、Fe2O3、CaO、MgO、MnO的含量差異較大，其中SiO2占絕對優(yōu)勢，高達49.93%，其次為Al2O3，二者占了土壤礦物質含量的85.99%，其它礦質含量較??；各礦物質含量的變異系數均不大，在10.32%—45.60%之間，SiO2的變異系數最小，僅為10.32%，這是由于土壤中絕大多數的硅存在于硅酸鹽結晶或沉淀中，難以分解。土壤鈣鎂含量在溫度高、較濕潤且風化程度高的地區(qū)，由于土壤中可溶性鈣、鎂流失量大，含量較低；相反，在干燥寒冷、淋溶低的地區(qū)，土壤中鈣、鎂的含量相對較高。土壤鈣鎂受土壤母質、土壤的形成過程、土壤中有機質的風化程度及淋溶作用等因素的影響[20]，變異系數較高，分別為45.60%和21.90%；而鈣由于受植物和水分運動的影響較鎂大[16]，其變異系數大于MgO。鐵鋁的聚集顯示，在土壤的淋溶、遷移過程中，鐵鋁氧化物逐漸聚集。

經典統(tǒng)計很好地描述了土壤礦物質含量的總體變化特征，概括了土壤礦物質變化的全貌，但無法反映其局部的變化特征，不能定量描述隨距離而產生的空間變異及分布，需要進一步用地統(tǒng)計學方法進行分析研究。通過對偏度、峰度的觀測及采用K-S法進行非參數檢驗，在5%的水平下，峽谷型喀斯特區(qū)坡地土壤礦質養(yǎng)分除Fe2O3和CaO分別需要進行平方和倒數轉換后，均服從正態(tài)分布。

表1 土壤礦物質的描述性統(tǒng)計分析

*數據經過平方轉換后服從正態(tài)分布；#數據經過倒數轉換服從正態(tài)分布

2.2 峽谷型喀斯特區(qū)坡地土壤礦物質含量半變異函數

如表2 和圖2可看出，峽谷型喀斯特區(qū)坡地土壤礦物質SiO2、Al2O3、Fe2O3、CaO、MgO、MnO半變異函數的最佳擬合模型均為指數模型，決定系數R2在0.026—0.952之間，結合殘差平方和值(RSS)，說明理論模型較好地反映土壤礦物質含量的空間結構特征[21]。

表2 峽谷型喀斯特坡地土壤礦物質半方差函數的模型類型及參數

一般認為，塊金值與基臺值的比值C0/(C0+C)<25%時，空間變量為強烈的空間自相關，在25%—75%之間時，為中等空間自相關;>75%為弱空間自相關[15]。由表2可看出，礦物質元素含量的塊金值與基臺值比(C0/(C0+C))在3.0%—43.6%之間，除Al2O3和MnO外均小于25%，表明SiO2、Fe2O3、CaO、MgO均具有強烈的空間相關性。 Al2O3和MnO的C0/(C0+C)分別為43.0%和43.6%，在25%—75%之間，為中等空間自相關，均主要受結構因子影響。變程(A)反映指標的有效自相關距離，研究區(qū)Al2O3和MnO的變程較大且接近，分別為210.3和195.9 m，空間連續(xù)性較好，其他4種礦物質的變程在25.5—68.4 m之間，空間依賴性較強。

2.1.3 土壤礦物質的空間插值分析

為了能更直觀地反映研究區(qū)土壤礦物質參數的空間分布特征，根據半變異函數模型，利用ArcGIS9.2軟件進行Kriging 插值分析，分別繪制土壤SiO2、Al2O3、Fe2O3、CaO、MgO、MnO的空間分布格局圖(圖3)。從中可以看出，研究區(qū)各土壤礦物質均具不同的空間分布格局。SiO2和MnO具有相似的空間分布，斑塊較大，受坡位和人為干擾的共同影響，坡頂含量較高，坡腳含量較低，而MnO在南下坡出現(xiàn)高值區(qū)。Fe2O3、CaO和MgO的空間分布也相似，斑塊較破碎，主要受地形的影響，F(xiàn)e2O3、MgO西南方坡腳的含量最低。Al2O3的空間變化較平緩，斑塊較大，呈單峰分布，沿海拔的升高而升高。

圖2 土壤礦質養(yǎng)分的半方差函數圖Fig.2 Semivariograms of soil mineral substances

3 結論與討論

3.1 討論

土壤是形態(tài)和演化過程都十分復雜的自然綜合體，受氣候、生物、母質、地形、成土時間等成土因素的影響，具有復雜性和時空變異性的特點[22]。土壤礦物質是土壤非常重要的組成部分，其化學組成與成土條件和成土過程密切相關，受成土母質、氣候、地形等結構因子和生物、人為作用等隨機因子的綜合影響。峽谷型喀斯特區(qū)坡地土壤主要成土母質為碳酸鹽巖，主要為石灰?guī)r，巖石廣泛出露的地層95%以上是石巖系的石灰?guī)r。石灰?guī)r的化學組成為CaCO3，CaO質量分數高達54.3%，巖石中SiO2和Al2O3的質量分數很低，僅為1.2%—2%。巖石在化學溶蝕過程中極易形成重碳酸鈣、重碳酸鎂并隨雨水流失[23]。研究區(qū)地處亞熱帶濕潤季風氣候區(qū)，常年高溫多雨，形成了的潮濕生態(tài)環(huán)境，加速了巖石的溶蝕過程，CaO和MgO的質量分數反而很低，僅為1.08%和0.90%，變異系數較高。SiO2的質量分數達49.93%，且變異最小10.32%，Al2O3為12.99%，變異系數為24.03%，沒有出現(xiàn)相同氣候帶下的地帶性紅壤明顯的脫硅富鋁化現(xiàn)象，這是由于巖石溶蝕過程中產生的重碳酸鈣/鎂減緩了脫硅富鋁作用和硅酸鹽結晶不易流失所致[16]。

與喀斯特木論自然保護區(qū)典型峰叢洼地土壤礦物質相比[16]，西南峽谷型喀斯特坡地土壤礦物質SiO2、CaO、MgO含量較低，Al2O3、Fe2O3、MnO含量較高，表明喀斯特不同區(qū)域土壤礦物質含量也不相同，盡管其土壤母質一致，但因其植被類型、人為干擾強度所致。土壤礦物質的組成在一定程度上反映了土壤石漠化的類型和強度[5, 24- 25]。一般來說，土壤SiO2> 70%、CaO>5.0%、Fe2O3<4.0%、MgO<0.9%表明產生了石漠化現(xiàn)象，土壤SiO2<65%、Fe2O3>7.0%、MgO> 1.0%尚未發(fā)生石漠化，且隨著石漠化的加重，土壤中SiO2明顯升高，Al2O3、Fe2O3、CaO、MgO等成分不斷降低[26]。研究區(qū)土壤礦物質的組成，滿足SiO2<65%、Fe2O3>7.0%，但MgO<1.0，也意味著研究區(qū)雖然尚未發(fā)生石漠化，但屬于潛在石漠化階段。研究區(qū)于2008年開始實施退耕還林還草養(yǎng)羊，人為干擾停止3a后，各種礦物質含量漸趨合理，石漠化治理初見成效，還應繼續(xù)減少人為干擾，加強退耕還林還草工程的實施與植被的快速恢復，保障石漠化治理成果。

西南峽谷型喀斯特坡地土壤礦物質含量半變異函數的最佳擬合模型均為指數模型。決定系數R2很高或RSS很小，說明擬合模型能較好地反映土壤礦質元素的空間結構特征。土壤礦質元素的塊金值與基臺值比(C0/(C0+C))在3.0%—43.6%之間，呈中等或強烈的空間自相關，空間變異主要由結構性因素引起[19- 20]。變程(A)的變化很大，Al2O3和MnO的變程較大且接近，分別為210.3和195.9 m，空間連續(xù)性較好;其他4種礦物質的變程在25.5—68.4 m之間，空間依賴性較強。Kriging等值線圖表明，研究區(qū)各土壤礦物質具有不同的空間分布格局。SiO2和MnO具有相似的空間分布，斑塊較大，坡頂含量較高，坡腳含量較低，MnO在南下坡還出現(xiàn)了高值區(qū)；Fe2O3、CaO和MgO的空間分布也相似，斑塊較破碎，主要受地形的影響；Al2O3斑塊較大，呈單峰分布，沿海拔的升高而升高。

圖3 土壤礦物質Kriging等值線圖Fig.3 Kriging maps of spatial distribution of soil minerals

以貴州為中心連帶成片的我國西南喀斯特地區(qū)是世界三大巖溶區(qū)域之一，受地球內動力、強烈的地質運動、高溫多雨且分布不均、碳酸鹽巖溶蝕性強、水文二維結構明顯等限制特點的影響，具有天然的高度異質性和脆弱性，環(huán)境容量小，極易退化，一旦退化難以恢復[27- 28]。近年來，在人口迅速增長和人地矛盾尖銳的影響下，形成了以強烈的人為干擾為驅動力、以植被減少為誘因、以土地生產力退化為本質的復合退化狀況，大面積的森林已退化成灌叢或草叢，部分地帶完全石漠化[29- 30]。土壤礦物質作為土壤固體組成的主要成分更易流失，因此，減少干擾，同時實施退耕還林還草工程、增加植被覆蓋將對土壤礦物質具有良好的保持和調控作用，將促進喀斯特脆弱生態(tài)系統(tǒng)植被的迅速恢復和生態(tài)重建。

3.2 結論

(1)峽谷型喀斯特區(qū)坡地土壤礦物質中SiO2含量占絕對優(yōu)勢，Al2O3次之，二者占了土壤礦物質含量的85.99%;礦物質含量順序依次為SiO2>Al2O3>Fe2O3>MnO >CaO >MgO，各礦物質含量的變異系數不大，均在10.32%—45.60%之間。

(2)地統(tǒng)計分析結果表明，峽谷型喀斯特區(qū)坡地土壤礦物質SiO2、Al2O3、Fe2O3、CaO、MgO、MnO半變異函數的最佳擬合模型均為指數模型，呈中等或強烈空間自相關，主要受結構性因子的影響，其中Fe2O3、CaO受結構因子影響最大；Al2O3和MnO的變程較大，空間連續(xù)性較好，其它礦物質的變程較小且相近，空間依賴性較強。

(3)Kriging等值線圖更直觀、深刻地反映了研究區(qū)6種土壤礦物質在水平空間上的分布特征，峽谷型喀斯特區(qū)土壤SiO2和MnO具有相似的空間分布，受坡位和人為干擾共同影響，基本呈現(xiàn)坡頂高、坡腳低的分布格局，MnO在南下坡還出現(xiàn)高值區(qū)；Fe2O3、CaO和MgO的空間分布也相似，斑塊較破碎，主要受地形的影響；Al2O3的空間格局呈單峰分布，沿海拔的升高而升高。

[1] Powers J S. Changes in soil carbon and nitrogen after contrasting land-use transitions in Northeastern Costa Rica. Ecosystems, 2004, 7(2): 134- 146.

[2] Dunjo G, Pardini G, Gispert M. Land use change effects on abandoned terraced soils in a Mediterranean catchment, NE Spain. Catena, 2003, 52(16): 23- 37.

[3] Descroix L, Viramontes D, Vauclin M, Gonzalez Barrios J L, Esteves M. Influence of soil surface features and vegetation on runoff and erosion in the Western Sierra Madre (Durango, Northwest Mexico). Catena, 2001, 43(2): 115- 135.

[4] Chang Q R, Li X P, Lei M, Chi H F. Distribution law of soil mineral elements in Southern Ningxia. Bulletin of Soil and Water Conservation, 1997, 17(2): 7- 10, 22- 22.

[5] Wang G G, Fu W L, Wei C F, Yuan H. Iron transformation and phosphorus availability in a drawdown area of Three Gorges Reservoir. Chinese Journal of Soil Science, 2008, 39(1): 66- 70.

[6] Jiang Y, Zhang Y G, Wen D Z, Liang W J. Spatial heterogeneity of exchangeable iron content in cultivated soils of Shenyang suburbs. Journal of Soil and Water Conservation, 2003, 17(1): 119- 121.

[7] Zeng F P, Peng W X, Song T Q, Wang K L, Wu H Y, Song X J, Zeng Z X. Changes in vegetation after 22 years’ natural restoration in the karst disturbed area in Northwest Guangxi. Acta Ecologica Sinica, 2007, 27(12): 5110- 5119.

[8] Wang Z Q. Geostatistics and Its Application in Ecology. Beijing: Science press, 1999.

[9] Wang H Q, Hall C A S, Cornell J D, Hall M H P. Spatial dependence and the relationship of soil organic carbon and soil moisture in the Luquillo Experimental Forest, Puerto Rico. Landscape Ecology, 2002, 17(8): 671- 684.

[10] Huang S W, Jin J Y. Advance in study on spatial variability of soil properties. Soils and Fertilizers, 2002, (1): 8- 14.

[11] Li H B, Lin Z H, Liu S X. Application of Kriging technique in estimating soil moisture in China. Geographical Research, 2001, 20(4): 446- 452.

[12] Jia X H, Li X R, Zhang Z S. Spatial heterogeneity of soil organic carbon and nitrogen under Ammopiptanhus mongolicus community in arid desert zone. Chinese Journal of Applied Ecology, 2006, 17(12): 2266- 2270.

[13] Herbst M, Diekkrüger B. Modelling the spatial variability of soil moisture in a micro-scale catchment and comparison with field data using geostatistics. Physics and Chemistry of the Earth, Parts A/B/C, 2003, 28(6/7): 239- 245.

[14] Song M, Peng W X, Zou D S, Zeng F P, D H, Lu S Y. The causes of spatial variability of surface soil organic matter in different forests in depressions between karst hills. Acta Ecologica Sinica, 2012, 32(19): 6259- 6269.

[15] Song T Q, Peng W X, Zeng F P, Ouyang Z W, Wu H Y. Spatial heterogeneity of surface soil moisture content in dry season in Mulun National Natural Reserve in Karst area. Chinese Journal of Applied Ecology, 2009, 20(1): 98- 104.

[16] Du H, Song T Q, Peng W X, Wang K L, Liu L, Lu S Y, Zeng F P. Spatial heterogeneity of mineral compositions in surface soil in Mulun National Nature reserve Karst areas. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2011, 27(6): 79- 84.

[17] Liu G S. Standard Methods for Observation and Analysis in Chinese Ecosystem Research Network: Soil Physical and Chemical Analysis and Description of Soil Profile. Beijing: China Standards Press, 1997.

[18] Wang Q, Dai J L, Fu H C, Shen T L, Wu D Q, Wang R Q. The application of spatial analysis methods to microbial ecology. Acta Ecologica Sinica, 2010, 30(2): 439- 446.

[19] Cambardella C A, Moorman T B, Parkin T B, Karlen D L, Novak J M, Turco R F, Konopka A E. Field-scale variability of soil properties in Central Iowa soils. Soil Science Society of America Journal, 1994, 58(5): 1501- 1511.

[20] Trangmar B B, Yost R S, Uehara G. Application of geostatistics to spatial studies of soil properties. Advances in Agronomy, 1986, 38: 45- 94.

[21] Liu F C, Shi X Z, Yu D S, Zhang Q L. Spatial distribution of Soil Zn and relationship between soil Zn and soil particle composition in typical Area of Southern Jiangsu province. Soils, 2003, 35(4): 330- 333.

[22] Wang W M. Utilization of geo-statistic with GIS in soil sciences. Chinese Agricultural Science Bulletin, 2007, 23(5): 404- 408.

[23] Zhang X Y, Sui Y Y, Zhang S L, Yu T Y, Cheng W. Spatial heterogeneities of total Carbon, Nitrogen, phosphorus and potassium content in black thin-layer soil. Bulletin of Soil and Water Conservation, 2008, 28(2): 1- 5.

[24] Jin F H, Li S Q, Lu H L, Li S X. Relationships of microbial biomass carbon and nitrogen with particle composition and nitrogen mineralization potential in calcareous soil. Chinese Journal of Applied Ecology, 2007, 18(12): 2739- 2746.

[25] Guo X M, Wu H H, Luo M, He G P. The morphological change of Fe/Al-oxide minerals in red soils in the process of acidification and its environmental significance. Acta Petrologica Et Mineralogica, 2007, 26(6): 515- 521.

[26] Institute of Soil Science, Chines Academy of Sciences. Soil Physical and Chemical Analysis Methods of China Soil Taxonomy. Beijing: China Agriculture Scientech Press, 1992.

[27] Peng W X, Wang K L, Song T Q, Zeng F P, Wang J R. Controlling and restoration models of complex degradation of vulnerable Karst ecosystem. Acta Ecologica Sinica, 2008, 28(2): 811- 820.

[28] Lan A J, Zhang B P, Xiong K N, An Y L. Spatial pattern of the fragile karst environment in southwest Guizhou province. Geographical Research, 2003, 22(6): 733- 741.

[29] Wu H Y, Peng W X, Song T Q, Zeng F P, Li X H, Song X J, Ouyang Z W. Changes of soil nutrients in process of natural vegetation restoration in karst disturbed area in northwest Guangxi. Journal of soil and Water Conservation, 2008, 22(4): 143- 147.

[30] Song T Q, Peng W X, Zeng F P, Wang K L, Ouyang Z W. Vegetation succession rule and regeneration strategies in disturbed karst area, Northwest Guangxi. Journal of Mountain Research, 2008, 26(5): 597- 604.

參考文獻:

[4] 常慶瑞, 李新平, 雷梅, 遲海峰. 寧南地區(qū)土壤礦質元素分布規(guī)律研究. 水土保持通報, 1997, 17(2): 7- 10, 22- 22.

[5] 王改改, 傅瓦利, 魏朝富, 袁紅. 消落帶土壤鐵的形態(tài)變化及其對有效磷的影響. 土壤通報, 2008, 39(1): 66- 70.

[6] 姜勇, 張玉革, 聞大中, 梁文舉. 沈陽市郊耕地土壤交換性鐵含量的空間異質性. 水土保持學報, 2003, 17(1): 119- 121.

[7] 曾馥平, 彭晚霞, 宋同清, 王克林, 吳海勇, 宋希娟, 曾昭霞. 桂西北喀斯特人為干擾區(qū)植被自然恢復22年后群落特征. 生態(tài)學報, 2007, 27(12): 5110- 5119.

[8] 王政權. 地統(tǒng)計學及在生態(tài)學中的應用. 北京: 科學出版社, 1999.

[10] 黃紹文, 金繼運. 土壤特性空間變異研究進展. 土壤肥料, 2002, (1): 8- 14.

[11] 李海濱, 林忠輝, 劉蘇峽. Kriging方法在區(qū)域土壤水分估值中的應用. 地理研究, 2001, 20(4): 446- 452.

[12] 賈曉紅, 李新榮, 張志山. 沙冬青群落土壤有機碳和全氮含量的空間異質性. 應用生態(tài)學報, 2006, 17(12): 2266- 2270.

[14] 宋敏, 彭晚霞, 鄒冬生, 曾馥平, 杜虎, 鹿士楊. 喀斯特峰叢洼地不同森林表層土壤有機質的空間變異及成因. 生態(tài)學報, 2012, 32(19): 6259- 6269.

[15] 宋同清, 彭晚霞, 曾馥平, 歐陽資文, 吳海勇. 喀斯特木論自然保護區(qū)旱季土壤水分的空間異質性. 應用生態(tài)學報, 2009, 20(1): 98- 104.

[16] 杜虎, 宋同清, 彭晚霞, 王克林, 劉璐, 鹿士楊, 曾馥平. 木論喀斯特自然保護區(qū)表層土壤礦物質的空間異質性. 農業(yè)工程學報, 2011, 27(6): 79- 84.

[17] 劉光崧. 土壤理化分析與剖面描述. 北京: 中國標準出版社, 1997.

[18] 王強, 戴九蘭, 付合才, 申天琳, 吳大千, 王仁卿. 空間分析方法在微生物生態(tài)學研究中的應用. 生態(tài)學報, 2010, 30(2): 439- 446.

[21] 劉付程, 史學正, 王洪杰, 張慶利. 蘇南典型地區(qū)土壤鋅的空間分布特征及其與土壤顆粒組成的關系. 土壤, 2003, 35(4): 330- 333.

[22] 王煒明. 基于GIS的地統(tǒng)計學方法在土壤科學中的應用. 中國農學通報, 2007, 23(5): 404- 408.

[23] 張興義, 隋躍宇, 張少良, 于同艷, 程偉. 薄層農田黑土全量碳及氮磷鉀含量的空間異質性. 水土保持通報, 2008, 28(2): 1- 5.

[24] 金發(fā)會, 李世清, 盧紅玲, 李生秀. 石灰性土壤微生物量碳、氮與土壤顆粒組成和氮礦化勢的關系. 應用生態(tài)學報, 2007, 18(12): 2739- 2746.

[25] 郭杏妹, 吳宏海, 羅媚, 何廣平. 紅壤酸化過程中鐵鋁氧化物礦物形態(tài)變化及其環(huán)境意義. 巖石礦物學雜志, 2007, 26(6): 515- 521.

[26] 中國科學院南京土壤研究所. 中國土壤系統(tǒng)分類土壤物理和化學分析方法. 北京: 中國農業(yè)科技出版社, 1992.

[27] 彭晚霞, 王克林, 宋同清, 曾馥平, 王久榮. 喀斯特脆弱生態(tài)系統(tǒng)復合退化控制與重建模式. 生態(tài)學報, 2008, 28(2): 811- 820.

[28] 蘭安軍, 張百平, 熊康寧, 安裕倫. 黔西南脆弱喀斯特生態(tài)環(huán)境空間格局分析. 地理研究, 2003, 22(6): 733- 741.

[29] 吳海勇, 彭晚霞, 宋同清, 曾馥平, 黎星輝, 宋希娟, 歐陽資文. 桂西北喀斯特人為干擾區(qū)植被自然恢復與土壤養(yǎng)分變化. 水土保持學報, 2008, 22(4): 143- 147.

[30] 宋同清, 彭晚霞, 曾馥平, 王克林, 歐陽資文. 桂西北喀斯特人為干擾區(qū)植被的演替規(guī)律與更新策略. 山地學報, 2008, 26(5): 597- 604.

Spatial variation of soil minerals in the gorge Karst region, southwest China

LI Shasha1,2, FAN Fujing1,2,3, SONG Tongqing1,2,*, HUANG Guoqin3, ZENG Fuping1,2, PENG Wanxia1,2, DU Hu1,2

1InstituteofSubtropicalAgriculture,ChineseAcademyofSciences,Changsha410125,China2KarstStationforEcosysteminHuanjiang,InstituteofSubtropicalAgriculture,ChineseAcademyofSciences,Huanjiang547100,China3JiangxiAgriculturalUniversity,Nanchang,Nanchang330045,China

Spatial variation analysis of soil minerals is useful for ecological restoration and vegetation reconstruction. In this study, the spatial variation of soil minerals over a typical sloping farmland was investigated in a gorge karst region in southwestern China. The total study area (300 m × 200 m) was divided into grids of 20 m× 20 m and included 212 sample points. Soil minerals (SiO2, Al2O3, Fe2O3, CaO, MgO, and MnO), in surface soil were measured. The spatial patterns of soil minerals were analyzed with classical statistics and geostatistics methods. The differences of the content of the six minerals were large, but the variation coefficients were small. The sum of SiO2and Al2O3accounted for 85.99% of the sum of the six mineral components. SiO2, Al2O3, MgO, and MnO, while Fe2O3and CaO were normally distributed after square and reciprocal transformed, respectively. SiO2, Al2O3, Fe2O3, CaO, MgO, and MnO were best fitted by an Exponential model, with high coefficients (R2) or low residual sum of squares (RSS) indicating that the fitted models could reflect the spatial variation of soil minerals. The nugget (C0) was low (3.0%—43.6%), indicating that the soil minerals were strongly autocorrelated over the study region, and that their spatial patterns were influenced by structural factors. These spatial patterns varied over a small range (25.5—210.3 m). The spatial ranges of SiO2and MnO were large and similar (210.3 m and 195.9 m, respectively), and other were relatively small with strong spatial dependence. On Kriging contour maps, SiO2and MnO had similar spatial pattern of high values on the slope top and low values on the bottom slope, and were affected by slope position and anthropogenic disturbances; the patches of the Fe2O3, CaO and MnO were relatively homogeneous, and were mainly influenced by topography. Al2O3posed a unimodal distribution, increasing along elevation ascending. Therefore, reducing disturbance and increasing vegetation would play good roles in protecting and regulating soil minerals.

soil mineral; composition; spatial pattern; gorge karst region

中國科學院戰(zhàn)略性先導科技專項(XDA05070404)；國家自然科學基金項目(31370485, U1033004)

2014- 05- 09;

2014- 08- 11

10.5846/stxb201405100942

*通訊作者Corresponding author.E-mail: songtongq@163.com

李莎莎，范夫靜，宋同清，黃國勤,曾馥平，彭晚霞，杜虎.西南峽谷型喀斯特區(qū)坡地土壤礦物質的空間分布特征.生態(tài)學報,2014,34(18):5320- 5327.

Li S S, Fan F J, Song T Q, Huang G Q, Zeng F P, Peng W X, Du H.Spatial variation of soil minerals in the gorge Karst region, southwest China.Acta Ecologica Sinica,2014,34(18):5320- 5327.