王 燕，蒙仲舉*，斯慶畢力格，丁延龍，王則宇，萬(wàn) 芳，吳小龍

?

基于多重分形的半干旱區(qū)農(nóng)田表層土壤粒徑分布特征研究①

王 燕1，蒙仲舉1*，斯慶畢力格2，丁延龍1，王則宇1，萬(wàn) 芳1，吳小龍1

(1內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)沙漠治理學(xué)院，呼和浩特 010018；2 鄂爾多斯市林業(yè)局，內(nèi)蒙古鄂爾多斯 017000)

為探明農(nóng)田因管理方式不同而導(dǎo)致的土壤粒徑分布(PSD)差異，在陰山北麓農(nóng)牧交錯(cuò)區(qū)選擇典型莜麥留茬地、翻耕耙平地、翻耕不耙平地進(jìn)行了研究。試驗(yàn)選擇表層0 ~ 10 cm土壤為研究對(duì)象，運(yùn)用多重分形理論分析探討不同管理方式下土壤顆粒的分布特征及差異。研究結(jié)果表明：不同管理方式下研究區(qū)土壤顆粒組成中黏粒含量均極低，翻耕不耙平地和莜麥留茬地以粉粒和細(xì)砂為主，翻耕耙平地以粉粒和極細(xì)砂為主；廣義維數(shù)譜()為反“S”型遞減函數(shù)，且0>1>2，多重分形譜()為左勾狀單峰曲線(xiàn)，?值在2.405 ~ 2.596，非均一性高，可用多重分形來(lái)表征土壤PSD特征；多重分形參數(shù)1、2同黏粒含量呈顯著正相關(guān)關(guān)系，0/1與粉粒呈顯著正相關(guān)關(guān)系，與砂粒成負(fù)相關(guān)關(guān)系，?反之；管理方式對(duì)土壤PSD及多重分形參數(shù)0、?、?有顯著影響(<0.05)，對(duì)1、1/0、2、0影響不顯著。根據(jù)試驗(yàn)結(jié)果，建議當(dāng)?shù)剞r(nóng)田在生產(chǎn)后進(jìn)行留茬或秸稈覆蓋處理，結(jié)合當(dāng)?shù)刂黠L(fēng)向選擇適宜翻耕方式。

農(nóng)田；多重分形；土壤粒徑分布；管理方式；半干旱區(qū)

土壤中各粒徑級(jí)所占百分比被稱(chēng)為土壤粒徑分布(particle size distribution，PSD)，各粒徑級(jí)含量大小土壤結(jié)構(gòu)、土壤肥力及水分運(yùn)動(dòng)密切相關(guān)，同時(shí)可以間接反映土壤風(fēng)蝕程度[1-3]。人類(lèi)活動(dòng)的影響以及土壤內(nèi)部作用導(dǎo)致土壤顆粒在排列、分布方面表現(xiàn)出局部與整體相似的性質(zhì)，又稱(chēng)自相似特性或分形[4]。分形理論通常是用來(lái)描述土壤PSD的自相似性、均質(zhì)性以及異質(zhì)性[5]，打破了通過(guò)土壤中各粒徑級(jí)顆粒含量占比表征土壤PSD的傳統(tǒng)方法。眾多學(xué)者已經(jīng)在黃土高原[6-7]、局部小流域[8]、沙漠地區(qū)[9-11]以及河谷區(qū)域[12-13]對(duì)不同土地類(lèi)型土壤PSD差異性進(jìn)行了研究，而在因管理方式不同使同種土地類(lèi)型土壤PSD異質(zhì)性方面研究較少。因研究對(duì)象復(fù)雜多變，采用單一分形難以完全揭示其變化規(guī)律，而多重分形則是利用函數(shù)通過(guò)描述土壤不同層次、不同結(jié)構(gòu)細(xì)微的差異和變化趨勢(shì)，進(jìn)一步反映整體特征[6]，所以多重分形相較于單一分形更適合用于描述土壤顆粒的分布狀況。

陰山北麓旱作農(nóng)區(qū)秋冬時(shí)期正值大風(fēng)季節(jié)，傳統(tǒng)秋季翻耕致使耕地表層土壤疏松，加之降水稀少及放牧活動(dòng)的影響，出現(xiàn)不同程度風(fēng)蝕現(xiàn)象。土壤含水量、地表覆蓋度及粗糙度、土壤特性[14]是影響土壤風(fēng)蝕的主要因素。土地管理方式不同導(dǎo)致地表覆蓋狀況及粗糙程度產(chǎn)生差異，進(jìn)而影響土壤特性以及土壤抵御風(fēng)蝕的能力[15]，因此利用土壤顆粒分布特征反映不同管理方式下土壤風(fēng)蝕后的差異性是可行的[16]。基于此，本研究以當(dāng)?shù)厣a(chǎn)結(jié)束后傳統(tǒng)管理方式農(nóng)田為研究對(duì)象，應(yīng)用多重分形方法探究不同管理方式下各表層土壤經(jīng)風(fēng)蝕后土壤顆粒組成及分布規(guī)律，為當(dāng)?shù)剞r(nóng)田生產(chǎn)后選擇合理的管理方式提供科學(xué)依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于陰山北麓中部的農(nóng)牧交錯(cuò)區(qū)(41°13′ 52″ N，111°13′24″ E)，平均海拔高度1 675 m，氣候類(lèi)型為中溫帶大陸性半干旱季風(fēng)氣候；降水多發(fā)生在7—9月，為250 ~ 400 mm；年均溫度為3.3℃；年均蒸發(fā)量1 839.0 mm；無(wú)霜期100 d左右；北風(fēng)為該區(qū)全年主風(fēng)向，年均風(fēng)速4.5 m/s，年大風(fēng)日數(shù)為65 d。研究區(qū)地勢(shì)較為平坦開(kāi)闊，土壤類(lèi)型為栗鈣土，母質(zhì)為各類(lèi)基巖的殘積物；地帶性植被類(lèi)型為荒漠草原，開(kāi)墾種植主要農(nóng)作物為馬鈴薯、春小麥、莜麥、油菜等，開(kāi)墾深度為25 ~ 30 cm，農(nóng)耕制度為一年一熟。

1.2 研究方法

1.2.1 樣地選取與樣品采集 實(shí)地調(diào)查發(fā)現(xiàn)，研究區(qū)秋季生產(chǎn)結(jié)束后農(nóng)田管理方式主要為翻耕或留茬，翻耕又分為翻耕耙平和翻耕不耙平兩種，因土壤質(zhì)地為砂質(zhì)壤土，所以表層土壤更易發(fā)生風(fēng)蝕。據(jù)此，在2017年11月中旬，選擇開(kāi)墾年限同為37 a的典型連作莜麥留茬地，在留茬高度15 cm、翻耕耙平、翻耕不耙平地各設(shè)置3塊樣地進(jìn)行采樣。樣地走向與當(dāng)?shù)刂黠L(fēng)向平行，采樣前一周無(wú)降水。各樣地內(nèi)用五點(diǎn)法取0 ~ 5 cm層土樣帶回實(shí)驗(yàn)室，陰干，適當(dāng)處理后備測(cè)。本研究共獲得45個(gè)土樣。

1.2.2 土壤樣品指標(biāo)測(cè)定 將陰干后的土樣用2 mm土壤篩篩去植被枯落物和地表雜物。稱(chēng)取5 g土樣加入10 ml過(guò)氧化氫充分加熱，再加入10 ml鹽酸充分反應(yīng)至土壤樣品中的碳酸鹽完全除去，加入蒸餾水靜置24 h，反復(fù)測(cè)試pH直至pH在6.5 ~ 7.0；然后加入六偏磷酸鈉超聲處理30 s后，使用Mastersiaer3000激光粒度儀測(cè)定土壤PSD[15]。本研究按照美國(guó)制土壤分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)，將土壤粒徑分為7類(lèi)，即極粗砂(粒徑2 000 ~ 1 000 μm)、粗砂(粒徑1 000 ~ 500 μm)、中砂(粒徑500 ~ 250 μm)、細(xì)砂(粒徑250 ~ 100 μm)、極細(xì)砂(粒徑100 ~ 50 μm)、粉粒(粒徑50 ~ 2 μm)和黏粒(粒徑<2 μm)。

1.2.3 多重分形參數(shù)計(jì)算 取激光粒度儀對(duì)土壤樣品測(cè)量區(qū)間=[0.02, 2 000]，按照對(duì)數(shù)等差遞增的方法將區(qū)間劃分為100個(gè)小區(qū)域I= [?,?+1]，?、?+1為機(jī)測(cè)粒徑范圍，=1,2,3,…,100，測(cè)量得到的各子區(qū)間I內(nèi)的土壤顆粒體積分?jǐn)?shù)用v表示，即1,2,3, …100，則

根據(jù)激光粒度儀區(qū)間劃分原理，lg(?+1/?)為一個(gè)常數(shù)。為利用多重分形方法分析區(qū)間的土壤粒度特征，必須使各子區(qū)間長(zhǎng)度相同，從而構(gòu)造一個(gè)新的無(wú)量綱區(qū)間=[lg(0.02/0.02),(2000/0.02)]=[0,5]，含100個(gè)等距子區(qū)間J。在區(qū)間內(nèi)，有()=2個(gè)尺寸相同小的區(qū)間=5×2，每一個(gè)小區(qū)間內(nèi)至少包含一個(gè)測(cè)量值，為了在最小的子區(qū)間內(nèi)包含測(cè)量值，的取值范圍為1 ~ 6。μ()為每個(gè)子區(qū)間土壤粒徑分布的概率密度，利用μ() 構(gòu)造一個(gè)配分函數(shù)族[17]。其中，u() 為第個(gè)子區(qū)間的階概率，為整實(shí)數(shù)，–10≤≤10，則粒徑分布多重分形的廣義維數(shù)譜為：

粒徑分布的多重分形奇異性指數(shù)為：

則相對(duì)于奇異性指數(shù)的多重分形譜函數(shù)為：

通過(guò)最小二乘法擬合計(jì)算，可得()、()和(())[5,18]，利用公式(3)、(4) 以步長(zhǎng)為1計(jì)算–10≤≤10內(nèi)的廣義維數(shù)譜()，本文中只討論當(dāng)=0、1、2時(shí)，對(duì)應(yīng)的0、1、2，其分別為容量維數(shù)、信息熵維數(shù)和關(guān)聯(lián)維數(shù)[19]。其中，0描述土壤PSD范圍的大小，值越大代表土壤PSD的范圍廣；1反映土壤PSD測(cè)度的密集性，1值越大則土壤PSD測(cè)度在局部越稀疏；2代表土壤PSD測(cè)量距離的勻稱(chēng)水平，2值越大說(shuō)明土壤PSD越勻稱(chēng)；1/0可以衡量土壤PSD異質(zhì)程度，該值越接近1說(shuō)明土壤PSD越集中在密集區(qū)。()是多重分形譜的奇異性指數(shù)，表征土壤PSD在局部上的分維；0是多重分形譜奇異性強(qiáng)度的均值，與土壤PSD在局部的密集程度有關(guān)，α0值越大，局部密集程度越小[20]；?為多重分形譜譜寬，用于描述土壤結(jié)構(gòu)在空間上的異質(zhì)性，側(cè)面反映土壤各粒級(jí)體積含量在空間分布的差異以及非均質(zhì)水平，?值越大表明土壤各粒級(jí)體積含量在空間分布上越不均勻，變異程度越高[4]。多重分形譜函數(shù)(())表征土壤分布的復(fù)雜性、不規(guī)則性以及非均勻性，當(dāng)<0時(shí)，在土壤粒級(jí)分布范圍中體積分?jǐn)?shù)占比較小顆粒對(duì)土壤的復(fù)雜程度、不規(guī)則程度以及不均勻程度起主導(dǎo)作用，>0時(shí)，體積分?jǐn)?shù)占比較大顆粒起主導(dǎo)作用[4,21]。

2 結(jié)果與分析

2.1 不同管理方式土壤粒徑分布特征

表1為土壤顆粒體積分?jǐn)?shù)表，其能夠直觀反映不同管理方式之間土壤顆粒的分布存在明顯差別。由表1可知，各樣地土壤粒度組成以粉粒和砂粒為主，黏粒含量極低，其體積分?jǐn)?shù)在0.000 47% ~ 0.016 6%，粉粒體積分?jǐn)?shù)變化范圍為35.940% ~ 48.679%；砂粒中，翻耕不耙平地和莜麥留茬地細(xì)砂含量最多，極細(xì)砂次之，翻耕耙平地反之，并有粗砂和極粗砂分布。3類(lèi)管理方式表層土壤顆粒含量因地表狀況不同而表現(xiàn)出差異性，莜麥留茬地因地表有留茬覆蓋，促使地表粗糙度增大，減弱風(fēng)對(duì)地表的吹蝕，對(duì)地表細(xì)物質(zhì)有固定作用；翻耕耙平地在機(jī)械耙平過(guò)程中使得地表顆粒受外力發(fā)生粘結(jié)，緊實(shí)度較高，而翻耕不耙平地土壤較松散，黏粒和粉粒更易被風(fēng)蝕。

表1 土壤顆粒體積分?jǐn)?shù)(%)

2.2 土壤粒徑分布多重分形特征

廣義維數(shù)譜()可以從不同層面描述PSD分形結(jié)構(gòu)特征的復(fù)雜程度和非均質(zhì)性。由圖1可知，與()呈反“S”型遞減函數(shù)關(guān)系，且具有一定寬度。當(dāng)<0時(shí)，()的變化幅度為莜麥留茬地>翻耕耙平地>翻耕不耙平地，表明莜麥留茬地PSD分形結(jié)構(gòu)更復(fù)雜、在細(xì)微處的描述更準(zhǔn)確。當(dāng)<0時(shí)，()的變化趨勢(shì)度較>0更為明顯，說(shuō)明()在小概率測(cè)度區(qū)域內(nèi)描述的準(zhǔn)確性?xún)?yōu)于大概率測(cè)度區(qū)域。結(jié)合表2可知，廣義維數(shù)譜參數(shù)0、1、2存在如下關(guān)系：0>1>2，說(shuō)明土壤顆粒呈現(xiàn)不均勻分布的狀態(tài)。0的分布范圍在0.838 ~ 0.850，0<0<1，說(shuō)明各樣地在0.02 ~ 2 000 μm區(qū)間內(nèi)有部分區(qū)域沒(méi)有土壤顆粒分布，且莜麥留茬地相較于翻耕耙平地、翻耕不耙平地PSD范圍更廣。1值變化范圍為0.700 ~ 0.708，表明各樣地PSD相對(duì)集中，導(dǎo)致這一現(xiàn)象產(chǎn)生的原因是各樣地土壤中黏粒的體積分?jǐn)?shù)較小(0.000 47 ~ 0.016 6)。2分布范圍在0.655 ~ 0.661，變化范圍較小，說(shuō)明各樣地土壤粒徑在各局部分布差異較大，離散性小，均勻性較差。1/0平均值為0.835，較接近于1，表明各樣地PSD集中在密集區(qū)，且翻耕耙平地1/0值明顯高于其他兩塊樣地，結(jié)合表1發(fā)現(xiàn)，翻耕耙平地土壤顆粒88.5% 集中在2 ~ 250 μm。

由圖2可知，多重分形譜函數(shù)為單峰曲線(xiàn)，且左右不對(duì)稱(chēng)，說(shuō)明各樣地的土壤在環(huán)境演替中不同位置發(fā)生了不同程度的變化導(dǎo)致PSD出現(xiàn)了非均勻性的現(xiàn)象[22]。曲線(xiàn)呈左勾狀，即>0，表明各樣地在PSD中體積分?jǐn)?shù)占比較大的顆粒占主導(dǎo)地位。其中翻耕耙平地值最小，接近于0，結(jié)合圖2可知，翻耕耙平地PSD多重分形譜的不對(duì)稱(chēng)性較小，體積分?jǐn)?shù)占比較小或占比較大的顆粒變異對(duì)土壤粒徑在整體上的分布的影響是相同的。?值分布范圍在2.405 ~ 2.596，且莜麥留茬地?α值明顯大于其他樣地，結(jié)合表2可知，莜麥留茬地土壤顆粒在空間分布非均勻性較高。0由小到大排列為翻耕不耙平地<翻耕耙平地<莜麥留茬地，說(shuō)明翻耕不耙平地PSD局部密集程度最大，翻耕耙平地次之，莜麥留茬地最小。由此可見(jiàn)，莜麥留茬地地表留茬能有效降低大風(fēng)對(duì)地表細(xì)粒物質(zhì)剝離、吹蝕，且對(duì)過(guò)境風(fēng)沙流有截留作用，所以莜麥留茬地表現(xiàn)出細(xì)粒物質(zhì)含量較多，粒徑分布范圍較廣。翻耕不耙平地相較于翻耕耙平地而言，粒徑在局部分布更集中，逐漸向均一化方向演替。

圖1 不同管理方式PSD廣義維數(shù)譜曲線(xiàn)圖

圖2 不同管理方式PSD多重分形譜

表2 不同管理方式PSD多重分形參數(shù)

2.3 土壤粒徑分布多重分形參數(shù)與土壤質(zhì)地的關(guān)系

表3相關(guān)性分析表明：0與土壤質(zhì)地的相關(guān)性不顯著，這與Posadas等[23]研究結(jié)果相同，雖然黏粒含量會(huì)影響二者相關(guān)性，但0值并未隨著黏粒含量變化而產(chǎn)生明顯變化。1與黏粒存在顯著的正相關(guān)關(guān)系，與粉粒和砂粒的相關(guān)性較差，說(shuō)明隨著黏粒含量的增加，1值增大，PSD范圍逐漸變寬。0/1與粉粒呈顯著正相關(guān)關(guān)系，與砂粒呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，與黏粒的正相關(guān)性較好(0.842)，由此表明隨著粉粒含量的升高，PSD向密集區(qū)靠攏。2與黏粒呈顯著正相關(guān)，說(shuō)明黏粒體積分?jǐn)?shù)的增加促使土壤顆粒在可觀測(cè)粒徑范圍內(nèi)分布越均勻。相較粉粒、砂粒，0、?與黏粒的相關(guān)關(guān)系更強(qiáng)，且結(jié)合表1、表2發(fā)現(xiàn)，隨著黏粒的增加，0、?均呈現(xiàn)增大的趨勢(shì)。與粉粒呈極顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，與砂粒呈顯著正相關(guān)關(guān)系，與黏粒的負(fù)相關(guān)關(guān)系較好(–0.788)，表明砂粒含量上升，粉粒含量下降，土壤顆粒分布中體積占比較大的范圍逐漸向砂粒域傾斜。

表3 土壤顆粒組成與PSD多重分形參數(shù)相關(guān)性分析

注：** 表示在<0.01 水平極顯著相關(guān)，* 表示在< 0.05 水平顯著相關(guān)。

2.4 管理方式對(duì)土壤質(zhì)地及多重分形參數(shù)的影響

通過(guò)方差分析可知，管理方式對(duì)黏粒、粉粒、砂粒、多重分形參數(shù)0、?、均呈現(xiàn)出顯著的影響(< 0.05)。不同管理方式下黏粒含量與?從小到大排序?yàn)榉话移降?翻耕耙平地<莜麥留茬地，莜麥留茬地?、0值最大，黏粒含量最高，原因是留茬后增加了下墊面粗糙度和地表蓋度，降低了近地面風(fēng)速，減少大風(fēng)對(duì)地表細(xì)物質(zhì)搬運(yùn)，另外兩類(lèi)由于在生產(chǎn)結(jié)束后進(jìn)行翻耕，導(dǎo)致地表土質(zhì)疏松，加之無(wú)任何植被覆蓋，所以地表的細(xì)物質(zhì)更易被吹蝕，導(dǎo)致地表粉粒和砂粒體積分?jǐn)?shù)相對(duì)增加，顆粒分布相對(duì)集中，分選性增強(qiáng)，地表逐漸向粗?；较蜓萏妗７移降氐慕咏?，雖體積占比較大的砂粒對(duì)PSD起主導(dǎo)作用，但由于粉粒體積分?jǐn)?shù)與砂粒相差較小(2.603%)，所以粉粒影響砂粒對(duì)PSD的主導(dǎo)作用。同時(shí)從表4可知，管理方式對(duì)1、1/0、2、0的影響均不顯著。

表4 管理方式對(duì)多重分形參數(shù)與土壤質(zhì)地的影響

注：*及同行不同小寫(xiě)字母表示不同管理方式間差異在<0.05 水平顯著。

3 討論

不同管理方式促使土壤環(huán)境和土壤顆粒含量發(fā)生相對(duì)改變，是造成土壤PSD非均勻性及異質(zhì)性的根本原因[24]。臧英等[25]研究發(fā)現(xiàn)，翻耕不耙平相較于翻耕耙平在降低土壤風(fēng)蝕方面有顯著效果；王仁德等[26]研究發(fā)現(xiàn)留茬地地表的細(xì)粒物質(zhì)相對(duì)較多，翻耕不耙平地次之，翻耕耙平地最小，這與本研究結(jié)果存在差異。這是由于留茬地不僅改變了地表粗糙程度，而且有效地保護(hù)地表細(xì)小顆粒不被移動(dòng)，使得土壤被風(fēng)蝕的程度最小，但本試驗(yàn)樣地的走向與主風(fēng)向平行，翻耕產(chǎn)生的地壟并沒(méi)有起到增大地表粗糙度的作用，反而耙平過(guò)程中土壤顆粒受到機(jī)械碾壓導(dǎo)致表層土壤顆粘結(jié)，受到相同程度大風(fēng)吹蝕時(shí)翻耕耙平地地表細(xì)粒物質(zhì)更不易被吹蝕。茹豪等[27]在黃土高原研究發(fā)現(xiàn)，土地利用類(lèi)型對(duì)多重分形參數(shù)0、1、1/0影響顯著，Paz-Ferreiro等[28]研究發(fā)現(xiàn)不同土地利用方式的PSD也存在差異，從而對(duì)多重分形特征產(chǎn)生影響，而本研究得出管理方式對(duì)多重分形參數(shù)1、1/0、2、0無(wú)顯著影響，究其原因可能是以風(fēng)為主要營(yíng)力對(duì)地表土壤顆粒的搬運(yùn)、沉積、排列組合、粘結(jié)產(chǎn)生了較強(qiáng)的影響，以至于弱化了地表狀況差異對(duì)PSD多重分形參數(shù)產(chǎn)生的影響。董莉麗和鄭粉莉[29]在黃土高原的不同土地類(lèi)型土壤多重分形特征研究中發(fā)現(xiàn)，1值之間差別較小。白一茹和汪有科[30]對(duì)黃土丘陵區(qū)研究發(fā)現(xiàn)，不同土地利用方式對(duì)多重分形參數(shù)0、1、1/0、?均無(wú)顯著影響。本研究3種樣地經(jīng)大風(fēng)吹蝕后莜麥留茬地的黏粒含量最多，非均一性高，翻耕耙平地次之，翻耕不耙平地最弱，建議當(dāng)?shù)剞r(nóng)田在生產(chǎn)后進(jìn)行留茬或秸稈覆蓋處理，如需翻耕，則結(jié)合當(dāng)?shù)刂黠L(fēng)向選擇合適的翻耕方式。另外，后續(xù)研究應(yīng)通過(guò)野外觀測(cè)和風(fēng)洞模擬試驗(yàn)等途徑，進(jìn)一步補(bǔ)充和完善本研究所得結(jié)論，以對(duì)陰山北麓農(nóng)牧交錯(cuò)區(qū)乃至整個(gè)半干旱區(qū)的農(nóng)田風(fēng)蝕特征有更加全面和深入的認(rèn)識(shí)。

4 結(jié)論

1)研究區(qū)不同管理方式下土壤顆粒組成中黏粒含量均極低，翻耕不耙平地和莜麥留茬地以粉粒和細(xì)砂為主，翻耕耙平地以粉粒和極細(xì)砂為主。

2)研究區(qū)土壤廣義維數(shù)譜()為反“S”型遞減函數(shù)，且0>1>2。多重分形譜()為左勾狀單峰曲線(xiàn)，?值在2.405 ~ 2.596，非均一性高，用多重分形來(lái)描述PSD分布特征是合理的。

3)研究區(qū)土壤多重分形參數(shù)1、2與黏粒含量呈顯著正相關(guān)關(guān)系，0/1與粉粒呈顯著正相關(guān)關(guān)系、與砂粒呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，?反之。管理方式對(duì)土壤中黏粒、粉粒、砂粒、多重分形參數(shù)0、?、?值有顯著影響(< 0.05)，對(duì)1、1/0、2、0無(wú)顯著影響。

[1] 丁延龍, 高永, 蒙仲舉, 等. 拉穆仁荒漠草原風(fēng)蝕地表顆粒粒度特征[J]. 土壤, 2016, 48(4): 803–812

[2] 郄亞棟, 楊建軍, 孫華斌, 等. 不同管理模式下干旱草地粒度特征[J]. 土壤, 2017, 49(6): 1243–b1253

[3] Nadue E, Ventoe J D, Martinez M M, et al. Exploring particle size distribution and organic carbon pools mobilized by different erosion processes at the catchment scale[J]. Journal of Soils and Sediments, 2011, 11(4): 667–678

[4] 王國(guó)梁, 周生路, 趙其國(guó). 土壤顆粒的體積分形維數(shù)及其在土地利用中的應(yīng)用[J]. 土壤學(xué)報(bào), 2005, 42(4): 545–550

[5] 王德, 傅伯杰, 陳利頂, 等. 不同土地利用類(lèi)型下土壤粒徑分形分析——以黃土丘陵溝壑區(qū)為例[J]. 生態(tài)學(xué)報(bào), 2007, 27(7): 3081–3089

[6] Sun C, Liu G, Xue S. Natural succession of grassland on the Loess Plateau of China affects multifractal characteristics of soil particle-size distribution and soil nutrients[J]. Ecological Research, 2016, 31(6): 1–12

[7] 黨亞愛(ài), 李世清, 王國(guó)棟, 等. 黃土高原典型土壤剖而土壤顆粒組成分形特征[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2009, 25(9): 74–78

[8] Chen X Y, Zhou J. Volume-based soil particle fractal relation with soil erodibility in a small watershed of purple soil[J]. Environmental Earth Sciences, 2013, 70(4): 1735– 1746

[9] 毛東雷, 蔡富艷, 方登先, 等. 新疆策勒綠洲-沙漠過(guò)渡帶風(fēng)沙運(yùn)動(dòng)沙塵物質(zhì)粒徑分形特征[J]. 土壤學(xué)報(bào), 2018, 55(1): 88–99

[10] 管清玉, 桂洪杰, 潘保田, 等. 黃河寧蒙河段沙樣粒度與分形維數(shù)特征[J]. 蘭州大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版), 2013, 49(1): 1–6

[11] 代豫杰, 李錦榮, 郭建英, 等. 烏蘭布和沙漠不同灌叢土壤顆粒多重分形特征及其與有機(jī)碳分布的關(guān)系[J]. 環(huán)境科學(xué)研究, 2017, 30(7): 1069–1078

[12] 伏耀龍, 張興昌, 王金貴. 岷江上游干旱河谷土壤粒徑分布分形維數(shù)特征[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2012, 28(5): 120– 125

[13] Tyler S W, Wheatcraft S W. Fractal scaling of soil particle-size distributions: Analysis and limitations[J]. Soil Science Society of America Journal, 1992, 56(2): 362–369

[14] Brady N C. The Nature and Properties of Soils[M]. New York: Macmillan Publishing Co., 1990

[15] Fryrcar D W. Soil ridges clods and wind erosion[J]. Transactions of the ASAE(American Society of Agricul-tural Enginccrs), 1984, 27(2): 445–448

[16] 許艷, 張仁陟. 隴中黃土高原不同耕作措施下土壤磷動(dòng)態(tài)研究[J]. 土壤學(xué)報(bào), 2017, 54(3): 670–681

[17] 周煒星, 吳韜, 于遵宏. 多重分形奇異譜的幾何特性II. 配分函數(shù)法[J]. 華東理工大學(xué)學(xué)報(bào), 2000, 26(4): 390–395

[18] Caniego F J, Espejo R E, Marti N M A, et al. Multifractal scaling of soil spatial variability[J]. Ecological Modeling, 2005, 182(3/4): 291–303

[19] Hu H C, Tian F Q, Hu H P. Soil particle size distribution and its relationship with soil water and salt under mulched drip irrigation in Xinjiang of China[J]. Science China Technological Sciences, 2011, 54(6): 1568–1574

[20] 孫梅, 孫楠, 黃運(yùn)湘, 等. 長(zhǎng)期不同施肥紅壤粒徑分布的多重分形特征[J]. 中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué), 2014, 47(11): 2173– 2181

[21] Paz Ferreiro J, Vidal Vazquez E. Multifractal analysis of Hg pore size distributions in soils with contrasting structural stability[J]. Geoderma, 2010, 160(1): 64–73

[22] 管孝艷, 楊培嶺, 呂燁. 基于多重分形的土壤粒徑分布與土壤物理特性關(guān)系[J]. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào), 2011, 42(3): 44–50

[23] Posadas A N D, Gimenez D, Bitelli M, et al. Multifractal characterization of soil particle-size distributions[J]. Soil Science Society of America Journal, 2001, 65(5): 1361– 1367

[24] 丁敏, 龐獎(jiǎng)勵(lì), 劉云霞, 等. 黃土高原不同土地利用方式下土壤顆粒體積分形特征[J]. 干旱區(qū)資源與環(huán)境, 2010, 24(11): 161–165

[25] 臧英, 高煥文, 周建忠. 保護(hù)性耕作對(duì)農(nóng)田土壤風(fēng)蝕影響的試驗(yàn)研究[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2003, 19(2): 56–60

[26] 王仁德, 鄒學(xué)勇, 趙婧妍. 北京市農(nóng)田風(fēng)蝕的野外觀測(cè)研究[J]. 中國(guó)沙漠, 2011, 31(2): 400–406

[27] 茹豪, 張建軍, 李玉婷, 等. 黃土高原土壤粒徑分形特征及其對(duì)土壤侵蝕的影響[J]. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào), 2015, 46(4): 176–182

[28] Paz-Ferreiro J, Vazquez E V, Miranda J G V. Assessing soil particle-size distribution on experimental plots with similar texture under different management systems using multifractal parameters[J]. Geoderma, 2010, 160(1): 47–56

[29] 董莉麗, 鄭粉莉. 陜北黃土丘陵溝壑區(qū)土壤粒徑分布分形特征[J]. 土壤, 2010, 42(2): 302–308

[30] 白一茹, 汪有科. 黃土丘陵區(qū)土壤粒徑分布單重分形和多重分形特征[J]. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào), 2012, 43(5): 43–48, 42

Study on Particle Size Distribution Characteristics of Farmland Soil in Semi-arid Region Based on Multi-fractal

WANG Yan1, MENG Zhongju1*, Siqingbilige2, DING Yanlong1, WANG Zeyu1, WAN Fang1, WU Xiaolong1

(1 College of Desert Control Science and Engineering, Inner Mongolia Agricultural University, Hohhot 010018, China; 2 Ordos Forestry Bureau, Ordos, Inner Mongolia 017000, China)

0–10 cm topsoils of the typical stubble field of hulless oat (SH), the ploughing and raking field (PR) and the ploughing field without raking (P) in the agro-pastoral transition zone of the north foot of Yinshan Mountain were taken as the targets, the characteristics and differences in soil particle size distributions (PSDs) under the three management patterns were analyzed by adopting the multifractal theory. The results showed that clay content is extremely low under all kinds of management patterns, P and SH patterns are dominated by silts and fine sands, while PR dominated by silts and very fine sands. The general dimension spectrum() is the inverse S-shape decreasing function, and0>1>2; the multifractal spectrum() is a unimodal curve like left hook-shape, with Δvalues ranged in 2.405-2.596, indicating a high degree of homogeneity, therefore multifractality could be used to describe the characteristics of PSD.1and2, the multifractal parameters, are significantly positively correlated with clay content,0/1is significantly positively correlated with silt content and negatively correlated with fine sand content, while ?is on the contrary. Management pattern has significant effects on PSD and0, ?α and ?(<0.05), but has insignificant effect on1,1/0,2and0. According to these results, it is suggest that the stubble should be left in farmland or be used to cover the farmland, and appropriate plough style should be chosen according to the local prevailing wind direction.

Farmland; Multi-fractal; Soil particle size distribution; Management pattern; Semiarid area

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51769019)資助。

(mengzhongju@126.com)

王燕(1993—)，女，內(nèi)蒙古鄂爾多斯人，碩士研究生，主要從事荒漠化防治研究。E-mail：wangyan0830@163.com

10.13758/j.cnki.tr.2018.04.024

S153.6

A