李 勇，趙云澤，勾宇軒，黃元仿,2

黃淮海旱作區(qū)土壤壓實(shí)度空間分布特征及其影響因素

李 勇1，趙云澤1，勾宇軒1，黃元仿1,2※

（1. 中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)土地科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，北京 100193；2. 自然資源部農(nóng)用地質(zhì)量與監(jiān)控重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100193）

為探究旱作區(qū)農(nóng)田不同層次土壤壓實(shí)度特征，基于2017年采集的255個(gè)土壤樣品，運(yùn)用Mann-Kendall突變檢驗(yàn)法、地統(tǒng)計(jì)學(xué)和冗余分析等方法，探究黃淮海旱作區(qū)耕作層和壓實(shí)層空間分布特征，分析不同層次的土壤壓實(shí)度的空間變異特性及影響因素，并提出了最佳土壤壓實(shí)度范圍。研究結(jié)果表明：旱作區(qū)耕作層和壓實(shí)層厚度均呈現(xiàn)由北向南遞增的趨勢(shì)，耕作層最大厚度可達(dá)22.50 cm，最低僅有10.21 cm；壓實(shí)層厚度最大可達(dá)17.50 cm，最小值也達(dá)到7.50 cm。從不同層次來(lái)看，耕作層和壓實(shí)層的壓實(shí)度具有空間分布一致性，耕作層壓實(shí)度高值區(qū)主要分布在河南省東部、安徽北部及河北北部地區(qū)，最大值可達(dá)87.68%以上，低值區(qū)則主要集中在山東西北部以及河北南部地區(qū)。和壓實(shí)層壓實(shí)度相比，耕作層壓實(shí)度是影響糧食產(chǎn)量的主要因素，且在70%～80%時(shí)獲得較高產(chǎn)量。分析表明，土壤壓實(shí)度受到年降水量、平均氣溫、土壤自然屬性等環(huán)境因子和機(jī)械耕作等人為因素綜合作用的影響。研究結(jié)果可為黃淮海農(nóng)田土壤壓實(shí)情況的改善及管理措施的科學(xué)制定提供理論支撐。

土壤；耕作；旱作區(qū)；壓實(shí)度；耕作層；壓實(shí)層

0 引 言

隨著農(nóng)業(yè)機(jī)械化的發(fā)展，土壤壓實(shí)已成為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中愈發(fā)嚴(yán)重的問(wèn)題。通常認(rèn)為，土壤壓實(shí)導(dǎo)致土壤通氣性變差，飽和導(dǎo)水率降低，土壤穿透阻力變大，影響土壤的碳氮循環(huán)以及生物多樣性[1-2]，阻礙作物根系生長(zhǎng)，最終導(dǎo)致作物的減產(chǎn)[3]。

國(guó)內(nèi)針對(duì)土壤壓實(shí)情況進(jìn)行了很多研究，但主要是圍繞土壤穿透阻力和土壤容重等多個(gè)指標(biāo)開展，主要集中在農(nóng)田土壤容重和穿透阻力的空間分異特征及影響因素、穿透阻力對(duì)作物產(chǎn)量和品質(zhì)的影響及不同耕作措施對(duì)穿透阻力的影響等方面[4-7]。有研究證明此類指標(biāo)受土壤含水量和有機(jī)質(zhì)含量等諸多因素的影響較大[8]，不同區(qū)域之間變異性較強(qiáng)，且單個(gè)指標(biāo)不能充分反映農(nóng)田土壤壓實(shí)情況[9-10]。因此，為了更高效評(píng)估不同土壤類型的壓實(shí)情況，H?kansson等[9]提出了利用土壤壓實(shí)度（Degree of Compactness，DC）描述土壤的壓實(shí)狀態(tài)及其與作物生長(zhǎng)的關(guān)系，即實(shí)際土壤容重（b）與土壤參考容重（b-ref）的比率[11]，被稱為“評(píng)估土壤物理結(jié)構(gòu)質(zhì)量的高級(jí)綜合參數(shù)”。國(guó)外學(xué)者已系統(tǒng)研究了土壤壓實(shí)度與土壤類型、土壤物理性質(zhì)、耕作措施及作物產(chǎn)量之間的關(guān)系，但主要是集中在田塊尺度。H?kansson等[11]研究了瑞典農(nóng)田土壤壓實(shí)情況，結(jié)果表明土壤質(zhì)地對(duì)土壤壓實(shí)度沒(méi)有顯著影響，并提出了作物生長(zhǎng)的最佳土壤壓實(shí)度；Suzuki等[12]研究了免耕條件下6種土壤類型的土壤壓實(shí)度影響因素及其與大豆產(chǎn)量的關(guān)系，結(jié)果表明黏粒含量對(duì)土壤壓實(shí)度影響不顯著，并提出淋溶土和老成土最佳壓實(shí)度為82%，氧化土最佳壓實(shí)度為85%。Lipiec等[13]研究了波蘭兩種土壤類型的壓實(shí)度與春大麥生長(zhǎng)的關(guān)系，結(jié)果表明當(dāng)壓實(shí)度大于88%時(shí)，大麥產(chǎn)量急劇下降；Riley等[14]在研究挪威土壤壓實(shí)度與谷物產(chǎn)量關(guān)系時(shí)發(fā)現(xiàn)，壓實(shí)度比容重、孔隙度更能反映作物生長(zhǎng)條件的優(yōu)良程度；Oliveira等[15]研究發(fā)現(xiàn)，不同土壤類型的大豆生長(zhǎng)最優(yōu)土壤壓實(shí)度在80%～85%之間，而不同土壤類型土壤穿透阻力的臨界值差異性很大。

綜上所述，土壤壓實(shí)度能夠直接高效地反映農(nóng)田土壤壓實(shí)情況，且在一定程度上可以作為糧食產(chǎn)量的預(yù)警指標(biāo)。已有研究主要集中在田塊尺度，缺少對(duì)于較大尺度土壤壓實(shí)度的研究。因此，基于土壤壓實(shí)度所受影響因素較少且具有高效評(píng)價(jià)農(nóng)田管理對(duì)土壤結(jié)構(gòu)和作物生長(zhǎng)發(fā)育影響的能力，針對(duì)黃淮海旱作區(qū)區(qū)域跨度廣、土壤壓實(shí)情況不清及影響因素復(fù)雜等特點(diǎn)，本文擬以土壤壓實(shí)度為研究對(duì)象，研究農(nóng)田不同土壤層次的土壤壓實(shí)度空間特征及其影響因素，探討區(qū)域耕層土壤壓實(shí)度的最佳范圍，以期為黃淮海旱作區(qū)農(nóng)田土壤管理及調(diào)控提供理論及參數(shù)支持。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

基于山東、河南、河北和安徽四省的1 km2網(wǎng)格土地利用現(xiàn)狀圖，根據(jù)有關(guān)坡度分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，將地形坡度小于5°且1 km2網(wǎng)格內(nèi)旱地占耕地面積40%以上的區(qū)域定義為旱作區(qū)[16]。區(qū)域涵蓋山東、河南、河北和安徽四省的270個(gè)縣（市），涉及總面積約28.12萬(wàn)km2（圖1）。區(qū)域大部分屬于溫帶大陸性季風(fēng)氣候，年均溫度和年降水量由南向北隨緯度增高而遞減，年均溫度13～15 ℃，10 ℃以上活動(dòng)積溫3 800～5 300℃，年均降水量500～1 000 mm，降水年際間變化較大且多集中在夏季。年平均日照時(shí)數(shù)2 300～2 800 h，基本滿足一年兩熟或兩年三熟作物的種植。研究區(qū)地貌屬于由黃河、淮河和海河等河流沉積作用形成的沖積扇平原，成土母質(zhì)主要為第四紀(jì)沉積物及近代河流的洪積物和沖積物等，形成了以潮土、褐土為主的各類土壤。區(qū)域耕地破碎度較小且耕作條件良好，主要種植玉米、小麥和大豆等作物，是中國(guó)重要的旱作作物種植區(qū)和商品糧基地。

1.2 樣品采集分析

1.2.1 樣品采集

研究區(qū)采用網(wǎng)格布點(diǎn)（15 km×15 km）并抽取旱地斑塊，并結(jié)合土壤類型進(jìn)行分層抽樣，抽樣時(shí)考慮種植體系、種植面積和集中連片度等因素，根據(jù)以上抽樣布點(diǎn)原則共布設(shè)255個(gè)樣點(diǎn)，其中潮土163個(gè)，褐土55個(gè)，砂姜黑土37個(gè)，土壤樣品采集于2017年5—6月，每個(gè)采樣點(diǎn)按0～10、>10～20、>20～30、>30～40 cm四層采集樣品，共計(jì)1 020個(gè)土壤樣品。

1.2.2 調(diào)查指標(biāo)與方法

0～40 cm土壤穿透阻力（Penetration Resistance，PR）測(cè)量采用SC-900緊實(shí)度儀（美國(guó)Spectrum Technologies），土壤容重（Bulk Density，BD）測(cè)定采用環(huán)刀法（體積100 cm3），土壤顆粒組成采用Mastersizer 3000激光粒度儀（英國(guó)Malvern Panalytical）測(cè)定，土壤有機(jī)質(zhì)（Soil Organic Matter，SOM）采用重鉻酸鉀外加熱法；基于土壤穿透阻力，采用Mann-Kendall突變檢驗(yàn)法[17]測(cè)定耕作層厚度、壓實(shí)層厚度，并分別計(jì)算耕作層穿透阻力、壓實(shí)層穿透阻力、耕作層壓實(shí)度和壓實(shí)層壓實(shí)度。

土壤參考容重采用Jones[18]提出的根系生長(zhǎng)臨界容重下限值的方程計(jì)算。

式中b-ref表示土壤參考容重，g/cm3；clay表示黏粒質(zhì)量分?jǐn)?shù)，%。Asgarzadeh等[19-20]研究發(fā)現(xiàn)，通過(guò)普氏標(biāo)準(zhǔn)試驗(yàn)和標(biāo)準(zhǔn)壓實(shí)試驗(yàn)（單軸200 kPa壓力）得到的b-ref和使用方程（1）計(jì)算得到的b-ref之間存在較強(qiáng)的線性關(guān)系，且其與土壤的黏粒含量密切相關(guān)。因此本文使用方程式（1）來(lái)描述研究中的土壤中的b-ref。

土壤壓實(shí)度（DC）的計(jì)算公式如下：

式中DC表示土壤壓實(shí)度，%；b表示土壤容重，g/cm3。

1.3 數(shù)據(jù)分析

1.3.1 Mann-Kendall（M-K）突變檢驗(yàn)

M-K方法是一種非參數(shù)檢驗(yàn)方法，可用于檢測(cè)統(tǒng)計(jì)變量的變化趨勢(shì)，并確定數(shù)據(jù)序列中發(fā)生突變的位置。因此，本研究根據(jù)各采樣點(diǎn)穿透阻力在土壤剖面的變化特征，應(yīng)用M-K突變檢驗(yàn)判斷土壤穿透阻力發(fā)生突變的位置，從而確定耕作層厚度及壓實(shí)層的位置。但由于在垂直空間序列中穿透阻力數(shù)據(jù)間的相關(guān)性會(huì)影響M-K檢驗(yàn)的結(jié)果，所以在應(yīng)用該方法前應(yīng)先采用去趨勢(shì)預(yù)置白法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，主要采用的方法為一階差分法[21]。公式如下：

式中Y為不含趨勢(shì)的新序列，X為土壤穿透阻力原始數(shù)據(jù)序列；為序列長(zhǎng)度；T為穿透阻力原始數(shù)據(jù)序列的趨勢(shì)序列，同時(shí)定義統(tǒng)計(jì)量t為

式中n表示樣本x>x(<)的數(shù)量，1≤≤?1，1≤≤；在原序列獨(dú)立的假設(shè)下，統(tǒng)計(jì)量t的均值和方差分別為

式中為新序列Y的序列長(zhǎng)度。將以上公式的t標(biāo)準(zhǔn)化，得到

通過(guò)信度檢驗(yàn)得出()曲線其是否有明顯的變化趨勢(shì)；并應(yīng)用于到反序列中，計(jì)算得到另一條曲線′()，兩條曲線交點(diǎn)確定為突變點(diǎn)；值為標(biāo)準(zhǔn)化值，如果交點(diǎn)在置信區(qū)間內(nèi)，表示該點(diǎn)在本數(shù)據(jù)序列中突變顯著；反之，說(shuō)明突變不顯著，所述置信區(qū)間為–1.96<<1.96。將確定發(fā)生突變點(diǎn)的序列順序轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的土層深度，并將相應(yīng)的穿透阻力數(shù)值與之對(duì)應(yīng)，最終得到采樣點(diǎn)耕作層厚度。同時(shí)，以穿透阻力發(fā)生突變的深度作為壓實(shí)層的上邊界，以突變區(qū)穿透阻力的最大值作為壓實(shí)層的下邊界，計(jì)算壓實(shí)層的厚度。進(jìn)一步計(jì)算不同層次的土壤壓實(shí)度。

1.3.2 冷熱點(diǎn)分析

1）全局空間自相關(guān)

全局莫蘭指數(shù)（Moran’s I，）能夠識(shí)別空間要素整體的空間自相關(guān)性。本研究基于ArcGIS 10.5平臺(tái)，運(yùn)用全局莫蘭指數(shù)計(jì)算研究區(qū)土壤壓實(shí)度空間自相關(guān)程度，公式為

式中為研究單元數(shù)量；z為研究單元土壤壓實(shí)度與總體平均值的偏差；z為研究單元土壤壓實(shí)度與總體平均值的偏差；為研究單元和之間的空間權(quán)重矩陣；0為空間權(quán)重矩陣中所有元素的和。

標(biāo)準(zhǔn)化Z值常用于檢驗(yàn)全局莫蘭指數(shù)的顯著性水平，公式為

式中E[]為的理論期望值；var[]為的理論方差。的取值介于[–1, 1]，在給定顯著性水平下，若>0，表明存在正的空間自相關(guān)，土壤壓實(shí)度呈現(xiàn)空間聚合特征；若<0，表明存在負(fù)的空間自相關(guān)，土壤壓實(shí)度呈現(xiàn)空間離散特征。當(dāng)|>1.96（<0.05）時(shí)，表明研究區(qū)土壤壓實(shí)度存在顯著的空間自相關(guān)性。

2）熱點(diǎn)分析

為了有效表征研究對(duì)象聚集或分散發(fā)生的具體空間位置，因而采用熱點(diǎn)分析來(lái)識(shí)別壓實(shí)層和耕作層的冷熱點(diǎn)空間分布格局。因此引入了Getis-OrdG*得分，并在ArcGIS 10.5中進(jìn)行了計(jì)算。公式為

1.3.3 解釋度計(jì)算公式

基于Canoco5.0軟件，通過(guò)方差分解分析功能（Variance Partitioning Analysis，VPA）確定指定的各解釋變量對(duì)響應(yīng)變量變化的解釋比例，即各影響因素對(duì)因變量的解釋度。計(jì)算公式如下：

式中為解釋變量的矩陣；為響應(yīng)變量矩陣；var()為的方差；(|)為在條件下的期望值；var(|)為在條件下的方差。

1.3.4 數(shù)據(jù)處理

糧食產(chǎn)量和農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力數(shù)據(jù)來(lái)源各縣市2017年統(tǒng)計(jì)年鑒，降雨和溫度數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)（http://data.cma.cn/）。數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析在Microsoft Excel 2016和SPSS 23.0中完成；應(yīng)用SPSS23.0軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行正態(tài)分布檢驗(yàn)、方差分析和相關(guān)性分析；應(yīng)用Cacono 5進(jìn)行冗余分析；應(yīng)用ArcGIS 10.5軟件中的空間分析工具進(jìn)行制圖。ArcGIS插值制圖數(shù)據(jù)均符合正態(tài)分布，冗余分析數(shù)據(jù)均進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

2 結(jié)果與分析

2.1 土壤基本物理性質(zhì)特征

采用SPSS 23.0軟件，對(duì)研究區(qū)各層土壤基本物理性質(zhì)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析（表1）。不同層次的土壤質(zhì)地均為粉砂質(zhì)壤土。隨著土層深度的增加，砂粒含量略有降低，而黏粒和粉粒含量略有提高，但不同層次間差異性均不顯著。和10～20、>20～30和>30～40 cm的土壤容重相比，0～10 cm的土壤容重較小。表層0～10 cm與>10～40 cm的土壤容重存在顯著性差異（<0.05）。和其他層次相比，>20～30 cm土層具有最大的土壤壓實(shí)度，為83.21%。0～10 cm土層顯著小于>10～40 cm土層的土壤壓實(shí)度（<0.05），其中>20～30 cm土層具有最大的土壤壓實(shí)度均值為83.21%，但與>30～40 cm土層壓實(shí)度差異不顯著。土壤穿透阻力的變異規(guī)律和土壤壓實(shí)度相似，>20～30 cm土層具有最大的土壤穿透阻力為2 360.77 kPa，0～10 cm土層土壤穿透阻力最小為476.06kPa。不同土層有機(jī)質(zhì)含量差異性顯著（<0.05），且隨著土層深度的增加顯著降低。

表1 不同土層土壤物理性質(zhì)的描述性統(tǒng)計(jì)特征

注：不同小寫字母代表不同土層間差異達(dá)顯著水平（<0.05）。下同。

Note: Different lowercase letters represent significant differences among different soil depths (<0.05). Same as below.

2.2 土壤壓實(shí)度空間分布特征

2.2.1 耕作層和壓實(shí)層空間分布厚度特征

由圖2可知，耕作層厚度在河南和安徽北部區(qū)域呈現(xiàn)明顯的空間聚集特征。耕作層較薄的區(qū)域主要集中在安徽北部，平均耕作層厚度為13.97 cm，最小耕作層厚度為10.21 cm，耕作層較厚區(qū)域主要集中在河南省，耕作層平均厚度為19.31 cm，最大值達(dá)到22.50 cm。壓實(shí)層較薄的區(qū)域主要分布在河北省和山東省西北部，最小值為7.50 cm，而壓實(shí)層較厚區(qū)域分布在安徽北部，平均厚度為12.38 cm，最大厚度可達(dá)17.50 cm。研究區(qū)河北省和山東省農(nóng)田具有“耕作層厚，壓實(shí)層薄”的特點(diǎn)，而安徽省北部區(qū)域整體呈“耕作層較薄，壓實(shí)層較厚”的特點(diǎn)。

2.2.2 耕作層和壓實(shí)層土壤壓實(shí)度空間分布特征

通過(guò)ArcGIS空間分析工具分別計(jì)算研究區(qū)耕作層和壓實(shí)層土壤壓實(shí)度的全局莫蘭指數(shù)（），并對(duì)其進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。結(jié)果表明耕作層和壓實(shí)層的土壤壓實(shí)度均為正值，分別為0.53和0.41，表明研究區(qū)土壤壓實(shí)度整體分布呈現(xiàn)空間聚合特征，但存在一定的波動(dòng)性。耕作層和壓實(shí)層的土壤壓實(shí)度的標(biāo)準(zhǔn)化值均大于顯著性檢驗(yàn)臨界值1.96（<0.05），表明研究區(qū)耕作層和壓實(shí)層的土壤壓實(shí)度存在較明顯的空間自相關(guān)性。

農(nóng)田土壤壓實(shí)度對(duì)作物的生長(zhǎng)具有重要的影響[12-15]，因此探究不同層次土壤壓實(shí)度具有重要意義。從圖3可以看出，研究區(qū)不同層次的土壤壓實(shí)度均呈現(xiàn)東北、西南高及中部低的趨勢(shì)，空間變化具有相似性。從耕作層土壤壓實(shí)度空間分布可知，壓實(shí)度高值區(qū)主要分布在河南省東部、安徽北部及河北東部地區(qū)，均達(dá)到80.00%以上，最大值可達(dá)到87.68%，低值區(qū)則主要集中在山東西部以及河北中部地區(qū)，最小值為69.60%；和耕作層相比，壓實(shí)層土壤壓實(shí)度相對(duì)較高，整個(gè)研究區(qū)壓實(shí)度均在75.00%以上，且壓實(shí)度大于80.00%的區(qū)域占比85%以上，壓實(shí)度最高值達(dá)到88.98%。整體上看，安徽、河北北部及河南旱作區(qū)耕作層和壓實(shí)層壓實(shí)度均呈現(xiàn)較高的特點(diǎn)，而山東和河北東南旱作區(qū)則相反。

2.2.3 壓實(shí)度和產(chǎn)量相關(guān)性分析

由圖4可看出，糧食單產(chǎn)隨著土壤壓實(shí)的增大而減?。?0.05）。依照全國(guó)耕地類型區(qū)、耕地地力等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)，將研究區(qū)產(chǎn)量劃分為高產(chǎn)（>9 000 kg/hm2）、中產(chǎn)（6 000～9 000 kg/hm2）和低產(chǎn)（<6 000 kg/hm2）三種標(biāo)準(zhǔn)[22]，不同產(chǎn)量相對(duì)應(yīng)的土壤壓實(shí)度存在顯著差異性（圖4）。根據(jù)產(chǎn)量劃分標(biāo)準(zhǔn)，當(dāng)糧食單產(chǎn)達(dá)到中高產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，土壤壓實(shí)度范圍小于80.00%；而當(dāng)土壤壓實(shí)度超過(guò)80.00%時(shí)，糧食單產(chǎn)低于6 000 kg/hm2，即僅達(dá)到低產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)。有研究表明，耕作層、壓實(shí)層厚度及其穿透阻力等耕層結(jié)構(gòu)特征對(duì)糧食產(chǎn)量也有較大影響[22]，因此，為了探究其對(duì)糧食產(chǎn)量的影響差異，選取耕作層厚度、壓實(shí)層厚度、耕作層穿透阻力、壓實(shí)層穿透阻力與土壤壓實(shí)度等耕層結(jié)構(gòu)指標(biāo)與糧食單產(chǎn)進(jìn)行冗余分析，得到對(duì)糧食單產(chǎn)影響的二維排序圖（圖5），在排序圖中，糧食單產(chǎn)用實(shí)線表示，各影響因素用虛線表示；箭頭連線的長(zhǎng)短表示糧食單產(chǎn)與影響因素關(guān)系的大小，箭頭連線越長(zhǎng)相關(guān)性越大，反之則越??；虛線與實(shí)線的夾角表示影響因素和糧食單產(chǎn)相關(guān)系數(shù)的大小。夾角在0°～90°時(shí)，表示兩個(gè)變量直接呈正相關(guān)；夾角在90°～180°時(shí)，二者之間呈負(fù)相關(guān)，當(dāng)夾角為90°時(shí)，表示二者沒(méi)有相關(guān)關(guān)系。各種耕層特征指標(biāo)對(duì)糧食單產(chǎn)的共同解釋度為30.11%。從圖5可以看出，糧食單產(chǎn)與耕作層壓實(shí)度、壓實(shí)層壓實(shí)度和壓實(shí)層厚度呈負(fù)相關(guān)，耕作層壓實(shí)度對(duì)糧食單產(chǎn)的影響顯著大于壓實(shí)層厚度和壓實(shí)層壓實(shí)度。

由表2可知，各個(gè)因素對(duì)其的影響由大到小依次為耕作層壓實(shí)度、壓實(shí)層厚度、耕作層厚度、壓實(shí)層穿透阻力、壓實(shí)層壓實(shí)度、耕作層穿透阻力、耕作層厚度。其中耕作層壓實(shí)度、壓實(shí)層厚度、耕作層厚度和壓實(shí)層穿透阻力對(duì)糧食單產(chǎn)影響極顯著（<0.01），耕作層穿透阻力和耕作層厚度對(duì)糧食單產(chǎn)影響顯著（<0.05）。耕作層壓實(shí)度的解釋度為21.10%，說(shuō)明耕作層土壤壓實(shí)度是影響糧食單產(chǎn)的主要土壤屬性因子。

表2 影響因子解釋度及顯著性檢驗(yàn)

2.3 土壤壓實(shí)度的影響因素

2.3.1 不同土壤類型的影響

土壤壓實(shí)度的變異程度可用變異系數(shù)的大小來(lái)反映，變異系數(shù)小于等于10%時(shí)為弱性變異，變異系數(shù)介于10%和100%之間時(shí)為中等變異，變異系數(shù)大于等于100%時(shí)為強(qiáng)性變異。由表3可知研究區(qū)土壤壓實(shí)度變異程度均為弱性變異。研究區(qū)不同土壤層次，不同土壤類型的壓實(shí)度具有一定差異性。耕作層土壤壓實(shí)度均值由大到小的土壤類型為砂姜黑土、褐土、潮土，三種土壤類型壓實(shí)度存在顯著性差異（>0.05），其中砂姜黑土壓實(shí)度均值最大，為82.47%，潮土最小，僅為76.33%；與耕作層不同，壓實(shí)層土壤壓實(shí)度均值由大到小土壤類型依次為潮土、砂姜黑土、褐土，潮土壓實(shí)度均值最大為85.91%，褐土壓實(shí)度最小為81.74%。潮土與砂姜黑土壓實(shí)度差異不顯著，但兩者均與褐土存在顯著性差異（<0.05）。有研究表明，當(dāng)土壤壓實(shí)度約為85.00%時(shí)，作物的根系生長(zhǎng)將會(huì)受到抑制[15]。由此可知，不同層次的砂姜黑土壓實(shí)度均較高，會(huì)對(duì)作物根系生長(zhǎng)具有較大的影響，而潮土壓實(shí)度僅在深層次土壤中較大。

表3 不同土壤類型的土壤壓實(shí)度

2.3.2 土壤屬性及環(huán)境因素的影響

有研究表明，土壤顆粒組成、有機(jī)質(zhì)含量是土壤壓實(shí)度主要影響因素[12,23]。在本研究中，如表4所示，土壤壓實(shí)度除了受以上因素影響外，還受到農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力和氣候環(huán)境因子的顯著影響。研究表明，年降水量和平均氣溫、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、土壤黏粒等因素和土壤壓實(shí)度呈極顯著正相關(guān)（<0.01），而砂粒含量和土壤壓實(shí)度呈極顯著負(fù)相關(guān)（<0.01），土壤有機(jī)質(zhì)含量與土壤壓實(shí)度相關(guān)性不顯著。

對(duì)各環(huán)境和土壤理化性質(zhì)指標(biāo)與土壤壓實(shí)度進(jìn)行冗余分析，得到其對(duì)土壤壓實(shí)度影響的二維排序圖（圖6）。所有影響因素對(duì)土壤壓實(shí)度的共同解釋度為67.20%，由此可知土壤壓實(shí)度主要受這些因素的影響。為了探討各影響因素對(duì)土壤壓實(shí)度的影響差異，對(duì)每個(gè)影響因素對(duì)土壤壓實(shí)度的單獨(dú)解釋度進(jìn)行了分析。由表5可知，各影響因素對(duì)土壤壓實(shí)度的解釋貢獻(xiàn)度由大到小依次為年降水量、平均溫度、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、砂粒含量、粉粒含量、黏粒含量、土壤有機(jī)質(zhì)含量，其中年降水量、平均溫度、機(jī)械總動(dòng)力、砂粒和粉粒含量對(duì)土壤壓實(shí)度影響極顯著（<0.01），黏粒含量對(duì)土壤壓實(shí)度影響顯著（<0.05），土壤有機(jī)質(zhì)含量對(duì)壓實(shí)度影響不顯著。年降水量、平均溫度和農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力是影響土壤壓實(shí)度的主要因素。

表4 土壤壓實(shí)度與環(huán)境因子之間的相關(guān)分析

Note: **<0.01; *<0.05.

表5 各影響因素解釋貢獻(xiàn)度及顯著性檢驗(yàn)

3 討 論

3.1 最佳土壤壓實(shí)度范圍

研究表明，作物產(chǎn)量隨著耕層土壤壓實(shí)度的增大而減小，這是因?yàn)檩^高的土壤壓實(shí)度會(huì)降低土壤的通氣性，增加土壤穿透阻力，導(dǎo)致土壤結(jié)構(gòu)變差，進(jìn)而影響作物根系生長(zhǎng)發(fā)育和產(chǎn)量[12]。而本文糧食單產(chǎn)具有隨著土壤壓實(shí)度增大而降低的趨勢(shì)，進(jìn)一步說(shuō)明了土壤壓實(shí)度過(guò)高對(duì)糧食產(chǎn)量具有一定的抑制作用，且根據(jù)本文糧食產(chǎn)量等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)，當(dāng)土壤壓實(shí)度大于80%時(shí)，糧食產(chǎn)量則表現(xiàn)為低產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)。另外，由于本研究最小土壤壓實(shí)度為70%左右，因此本研究最佳的土壤壓實(shí)度范圍在70%～80%之間，這也與Carter[24]的研究一致。也有研究表明，得到最高產(chǎn)量的土壤壓實(shí)度范圍在80%～90%之間[12,25-26]，這與本文的研究結(jié)果存在差異。原因一方面是研究區(qū)域的土壤壓實(shí)度空間變異性大，不同的采樣點(diǎn)的區(qū)域環(huán)境條件有所差異，導(dǎo)致壓實(shí)度范圍有所差異；另一方面是土壤壓實(shí)度的計(jì)算取決于b-ref的確定方法。Carter[24]發(fā)現(xiàn)應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)普氏試驗(yàn)得出土壤參考容重的土壤壓實(shí)度范圍在77.5%～84.0%時(shí)作物產(chǎn)量較大，Beutler等[25]也發(fā)現(xiàn)氧化土的壓實(shí)度為80%時(shí)，大豆產(chǎn)量最高；而Lipiec等[26]利用單軸壓力試驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)土壤壓實(shí)度大于88%時(shí)，作物產(chǎn)量呈現(xiàn)急劇下降的趨勢(shì)，Suzuki等[12]得到淋溶土和氧化土的最佳土壤壓實(shí)度分別為82%和85%時(shí)。而本文的b-ref是通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)普氏試驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷玫?，因此和單軸壓力試驗(yàn)結(jié)果相比，最佳土壤壓實(shí)度范圍相對(duì)較低[8]。另外，本研究?jī)H從糧食單產(chǎn)這一宏觀角度探究最佳土壤壓實(shí)度范圍，因此在未來(lái)研究中，可以通過(guò)探究作物生長(zhǎng)過(guò)程中各種生物性狀，進(jìn)一步確定最合適的土壤壓實(shí)度范圍。

3.2 土壤壓實(shí)度的影響因素

土壤壓實(shí)度受氣溫、降水等自然環(huán)境以及機(jī)械耕作等人為因素的綜合調(diào)控，不同區(qū)域的水熱條件（氣溫、降水）對(duì)土壤壓實(shí)度有著顯著的影響。在本研究的所有影響因素中年降水量和農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力是研究區(qū)土壤壓實(shí)度的主要影響因素，這也與Raper等[27-28]的研究一致。有研究認(rèn)為，土壤有機(jī)質(zhì)含量和土壤壓實(shí)度的呈負(fù)相關(guān)關(guān)系[23]，而本研究中發(fā)現(xiàn)，具有較高土壤有機(jī)質(zhì)含量的安徽北部地區(qū)土壤壓實(shí)度反而較高，一方面原因可能是黃淮海旱作區(qū)整體土壤有機(jī)質(zhì)含量太低且范圍較小[12]，對(duì)土壤壓實(shí)度的影響沒(méi)有差異，另一方面可能是安徽北部區(qū)域砂姜黑土分布廣泛，在一定范圍內(nèi)土壤有機(jī)質(zhì)含量與砂姜黑土的收縮強(qiáng)度呈正相關(guān)[29]，且年降水量和平均溫度的增大也促使土壤中砂姜的含量的增大[30]，因此造成此部分土壤壓實(shí)度較高。高強(qiáng)度的農(nóng)業(yè)機(jī)械耕作也是造成土壤壓實(shí)的主要因素之一[31]，黃淮海各省辦公廳發(fā)布2020年農(nóng)機(jī)總動(dòng)力將達(dá)1億kW左右，主要糧食作物耕種綜合機(jī)械化率達(dá)80%以上，隨著日益高漲的農(nóng)業(yè)機(jī)械化率，土壤壓實(shí)也愈發(fā)嚴(yán)重，從而導(dǎo)致土壤孔隙度降低、通氣性變差，影響作物的生長(zhǎng)和發(fā)育。土壤壓實(shí)度和土壤砂粒含量呈負(fù)相關(guān)性，這與Suzuki等[12]對(duì)不同土地利用方式下土壤壓實(shí)度的研究結(jié)果一致，這主要是因?yàn)橥寥郎傲：吭龆嗍沟猛寥来罂紫稊?shù)量較多，孔隙度較高，因而土壤壓實(shí)度較小。另外，不同土壤類型的壓實(shí)度也具有顯著性差異，其對(duì)同樣農(nóng)田耕作措施和管理方式的敏感性不同[12]，因此在未來(lái)的農(nóng)業(yè)土壤管理中應(yīng)因地制宜，探索符合不同區(qū)域土壤自然條件的農(nóng)業(yè)管理方式。

4 結(jié) 論

1）黃淮海旱作區(qū)耕作層和壓實(shí)層具有明顯的空間分異特征，耕作層和壓實(shí)層厚度均呈現(xiàn)由北向南遞增的趨勢(shì)。耕作層和壓實(shí)層土壤壓實(shí)度均呈現(xiàn)東北、西南高及中部低的趨勢(shì)。河南省和安徽北部旱作區(qū)土壤壓實(shí)度較高，而低值區(qū)則主要分布于山東省和河北東部旱作區(qū)。土壤壓實(shí)度和糧食單產(chǎn)呈現(xiàn)極顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，根據(jù)糧食單產(chǎn)達(dá)到中高標(biāo)準(zhǔn)時(shí)的土壤壓實(shí)度推斷最佳的土壤壓實(shí)度范圍為70%～80%。

2）黃淮海旱作區(qū)土壤壓實(shí)度受到年降水量、平均氣溫、土壤自然屬性等環(huán)境因子和農(nóng)業(yè)機(jī)械耕作等人為因素綜合作用的影響。高強(qiáng)度農(nóng)業(yè)機(jī)械耕作是研究區(qū)土壤壓實(shí)度較高的主要人為因素，尤其是在河南省旱作區(qū)。因此應(yīng)合理使用農(nóng)業(yè)機(jī)械設(shè)備，優(yōu)化耕作模式，適當(dāng)進(jìn)行深耕整地。除人為因素外，年降水量和土壤類型是影響研究區(qū)土壤壓實(shí)度的主要環(huán)境因子。

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Spatial distribution characteristics and influence factors of degree of compaction in dry-farming Huang-Huai-Hai Plain of China

Li Yong1, Zhao Yunze1, Gou Yuxuan1, Huang Yuanfang1,2※

(1.,,100193; 2.,,100193,)

Soil compaction is a major cause of physical degradation in agricultural fields. The Degree of Compaction (DC) is a useful parameter to characterize the response of crops to different soils. Taking the degree of compaction as the research object, this study aims to explore the characteristics of soil compaction in the dry-farming Huang-Huai-Hai plain of China.255 soil samples were collected in 2017. Mann-Kendall mutation test, geostatistics, and redundancy analysis were used to investigate the spatial distribution characteristics of the plough and compacted layer in the study area, particularly the spatial variation and influencing factors of the degree of compaction. The influence of compaction on grain yield was determined to preliminarily propose the optimal range for the degree of soil compaction. The results showed that the depth of both ploughed and compacted layers increased from north to south, where the maximum depth of the ploughed layer reached 22.50 cm, and the minimum was only 10.21 cm, whereas, the maximum depth of the compacted layer was 17.50 cm, and the minimum was 7.50 cm. There were significant differences in the degree of soil compaction in different regions. Specifically, the degree of compaction in the compacted layer was significantly higher than that of the ploughed layer. Nevertheless, there was spatial consistency in the degree of compaction of the ploughed and compacted layers. In the ploughed layer, the higher value area of the degree of compaction was distributed mainly in the eastern of Henan Province, the northern of Anhui Province, and the northern of Hebei Province, where the maximum was 87.68%, whereas, the lower value area was in the northwest of Shandong Province, and the southern of Hebei Province. There was a significant impact of the degree of compaction in the ploughed layer on grain yield (<0.01), where the yield was higher when the degree of compaction was in the range of 70%-80%. The degree of soil compaction depended on both natural and human factors. The contribution of each influencing factor to the degree of soil compaction was ranked in a descending order: the average annual precipitation, average annual temperature, total power of agricultural machinery, sand content, silt content, clay content, and soil organic matter content. Among them, the average annual precipitation, average annual temperature, and total power of agricultural machinery presented extremely significant effects on the degree of soil compaction (<0.01). In addition to uncontrollable natural factors, mechanical tillage was an important human factor for soil compaction. In general, soil compaction was improved by deep plowing with large agricultural machinery, but much attention should also be paid to soil compaction caused by machinery. The findings can provide a sound theoretical reference to improve the soil compaction in farmland, thereby formulating the management measures in dry-farming Huang-Huai-Hai regions.

soils; tillage; dry farming regions; the degree of compaction; plough layer; compacted layer

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2021-03-17

2021-06-05

國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目（2016YFD0300801）

李勇，博士生，研究方向?yàn)橥寥鲤B(yǎng)分與土地利用。Email：liyong896363642@163.com

黃元仿，博士，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)橛?jì)量土壤學(xué)和數(shù)字農(nóng)業(yè)。Email：yfhuang@cau.edu.cn

10.11975/j.issn.1002-6819.2021.13.010

S158.5

A

1002-6819(2021)-13-0083-09