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        基于最小數(shù)據(jù)集的喀斯特不同利用方式下土壤質(zhì)量評價

        2021-11-09 00:46:52朱鳴鳴徐鍍涵陳光燕成啟明
        草地學(xué)報 2021年10期
        關(guān)鍵詞:評價質(zhì)量

        朱鳴鳴, 徐鍍涵, 陳光燕, 李 平, 成啟明, 陳 超

        (貴州大學(xué)動物科學(xué)學(xué)院, 貴州 貴陽 550025)

        土壤質(zhì)量是土壤在生態(tài)系統(tǒng)和土地利用范圍內(nèi),維持生物生產(chǎn)力,促進空氣和水環(huán)境質(zhì)量,維持植物、動物和人類的健康生長的重要前提[1]。人口的增加加劇土地資源的緊張,同時增加了評估土地利用變化對土壤質(zhì)量影響的必要性[2]。由于土壤質(zhì)量本身難以直接量化,因此,土壤質(zhì)量的評價通常通過對土壤理化性質(zhì)綜合評估來實現(xiàn)[3]。土地通過干擾土壤的理化以及生物性質(zhì),進而導(dǎo)致土壤肥力等發(fā)生變化,是影響土壤質(zhì)量的最直接方式之一[4-6]。合理的土地利用可以改善土壤結(jié)構(gòu),而不合理的土地利用將使土壤侵蝕退化,并使土壤質(zhì)量下降[7]。Fu等的研究進一步證實不同方式的土地利用對土壤養(yǎng)分含量有顯著影響[8]。丁成翔等對青藏高原高寒草原放牧方式對土壤的影響發(fā)現(xiàn),相比牛,羊單牧,牛羊混合放牧有助于提高土壤碳氮磷含量[9]。在不同區(qū)域開展的研究發(fā)現(xiàn)相似的結(jié)果,例如,楊小林等[10]在川中紫色土區(qū)的研究表明:土地利用方式的變化是該區(qū)域土壤質(zhì)量敏感因子改變的重要原因;黃雅茹等人[11]對于烏蘭布3種不同利用類型土地(耕地、林地、荒漠灌叢)的土壤養(yǎng)分特征的研究表明:土壤肥力綜合評價的排序為荒漠灌叢>林地>耕地[11];文志等人[12]在對海南地區(qū)的次生林、檳榔林、純橡膠林和橡膠益智林研究表明:與原始林相比人為的土地利用導(dǎo)致總氮顯著降低,土壤容重顯著增加。刑云飛等對不同建植年限人工草地土壤有機碳特征發(fā)現(xiàn),土壤有機碳和土壤全氮含量變化趨勢呈現(xiàn)為:天然草地>人工草地>黑土灘[13]。綜上所述,土地利用方式對土壤質(zhì)量產(chǎn)生顯著的影響,而以往的研究主要集中在我國北方各種生態(tài)系統(tǒng)以及南方的不同森林生態(tài)系統(tǒng),而在南方生態(tài)系統(tǒng)脆弱的喀斯特區(qū)域,關(guān)于不同土地利用方式下土壤質(zhì)量評價的研究鮮有報道。

        貴州省喀斯特地區(qū)具有特殊的土層結(jié)構(gòu)并且形成了復(fù)雜的地貌形態(tài),基巖裸露率高,且地形變化起伏[14]。大量的水土流失造成了喀斯特地區(qū)土壤質(zhì)量嚴(yán)重退化,土地利用率下降[15]。因其具有的這種特殊的地形地貌特征,導(dǎo)致區(qū)域內(nèi)養(yǎng)分匱乏,對區(qū)域內(nèi)植物的生產(chǎn)帶來不利影響,因此,對該區(qū)域內(nèi)不同利用方式下土壤質(zhì)量的評價具有重要意義。本研究以貴州省羅甸縣內(nèi)的五種不同利用方式下的土地為研究對象,了解該區(qū)域內(nèi)土壤質(zhì)量的現(xiàn)狀及養(yǎng)分質(zhì)量綜合特征。通過對不同土地利用方式下土壤養(yǎng)分變化的研究,可以為喀斯特山區(qū)土地資源管理利用、調(diào)整種植業(yè)結(jié)構(gòu)以及生態(tài)保護提供借鑒意義。

        1 材料與方法

        1.1 研究區(qū)概況

        研究區(qū)位于貴州省羅甸縣(106°23′14″E~107°3′57″,25°3′45″N~25°45′14″,海拔600~1 000 m),地處黔南山地西南部,北高南低,屬于西南喀斯特巖溶山區(qū),境內(nèi)河流屬珠江水系(如圖1)。境內(nèi)屬亞熱帶季風(fēng)氣候,具有春早、夏長、秋遲、冬短的特點,日照為1 350~1 520 h,年平均溫度達20℃,年均降雨量為1 335 mm,無霜期長達335 d左右,有“天然溫室”之稱。

        圖1 研究區(qū)域地理位置圖Fig.1 Geographical location map of the study area

        1.2 樣品采集及研究方法

        2017年8月在研究區(qū)選取5種土地利用方式樣地各3個,樣地信息參見表1。每塊樣地分別設(shè)置10個采樣點,共計150個土樣,分別采集5種土地利用方式下0~20 cm的表層土壤,均勻混合后采用四分法留取1 kg土樣。帶回實驗室經(jīng)自然風(fēng)干,去除植物殘根和碎石,過2 mm篩后用于室內(nèi)指標(biāo)測定。

        表1 采樣區(qū)基本信息Table 1 General information of sampling area

        1.3 樣品測定方法

        pH測定:采用酸堿度計進行測定;容重(g·cm-3)測定:采用環(huán)刀法進行測定;孔隙度(%)采用比重法測定;全鹽(g·kg-1)采用質(zhì)量法測定[14];陽離子交換量采用EDTA-銨鹽法;有機質(zhì)(g·kg-1)采用重鉻酸鉀容量法測定;全氮(g·kg-1)采用半微量凱氏蒸餾法測定;全磷(g·kg-1)采用濃硫酸和高氯酸消煮-鉬銻抗比色法測定;全鉀(g·kg-1)采用NaOH熔融火焰光度法測定;堿解氮(mg·kg-1)采用堿解擴散法測定;有效磷(mg·kg-1)采用NH4F浸提-鉬銻抗比色法測定;速效鉀(mg·kg-1)采用火焰光度計法測定;有效銅(mg·kg-1)、有效鋅(mg·kg-1)、有效鐵(mg·kg-1)和有效錳(mg·kg-1)采用DTPA浸提-原子吸收分光光度法測定。

        1.4 土壤質(zhì)量指數(shù)評價法

        本研究選取了土壤容重、pH值、陽離子交換量、孔隙度、全鹽量、有機質(zhì)、堿解氮、速效磷、速效鉀、全氮、全鉀、全磷、有效銅、鋅、鐵、錳16個土壤理化性質(zhì)指標(biāo),采取隸屬函數(shù)法及土壤綜合質(zhì)量指數(shù)進行綜合評價[16-18]。

        首先對評價因子進行選取,建立最小數(shù)據(jù)集(Minimum data set,MDS)[19-21]。為克服各指標(biāo)之間存在信息重疊,選擇主成分分析(PCA)進行分組[22-24],選取特征值≥1的主成分中的載荷≥0.5的土壤指標(biāo)分為一組。對于可能進入不同組的指標(biāo),選擇進入相關(guān)性較低的一組。對于分組后指標(biāo)計算其Norm值,選取每組中Norm值在前10%范圍內(nèi)的指標(biāo)。選取后分析每組中所選指標(biāo)間的相關(guān)性,若高度相關(guān)(r>0.5),則確定分值最高的指標(biāo)進入MDS,若相關(guān)度低(r<0.5)則全部進入MDS,從而獲得最終的MDS。Norm值越大則表明其解釋綜合信息的能力就越強[25-26]。

        評價指標(biāo)的Norm值計算方法如下:

        式中Nik是第i個變量在特征值≥1的前k個主成分上的綜合載荷;μik是第i個變量在第k個主成分上的載荷;λk是第k個主成分的特征值。

        第二步,對進入MDS的指標(biāo)求隸屬度值及權(quán)重值[27-28]。依據(jù)不同指標(biāo)對研究區(qū)土壤質(zhì)量評估的積極與消極響應(yīng),孔隙度、陽離子交換量(Cation exchange capacity,CEC)、有機質(zhì)、全氮、全磷、全鉀、堿解氮、有效磷、速效鉀、有效銅、有效鋅、有效鐵、有效錳選擇S型隸屬函數(shù);全鹽、容重選擇反S型隸屬函數(shù);pH選擇拋物線函數(shù)法。不同類型的隸屬函數(shù)見表2。由隸屬函數(shù)得到隸屬度值后,對指標(biāo)進行主成分分析,評價指標(biāo)的權(quán)重由各個評價因子的公因子方差在總體方差的比例計算確定。

        表2 土壤質(zhì)量參數(shù)隸屬函數(shù)類型Table 2 soil quality parameters membership function types

        最后對將求得的各項評價指標(biāo)隸屬度值與權(quán)重進行加權(quán)求和,計算土壤質(zhì)量指數(shù)。土壤質(zhì)量指數(shù)(SQI)計算公式為

        式中:SQI表示土壤質(zhì)量指數(shù),Wi表示第i個評價指標(biāo)的的權(quán)重,Ni是第i個評價指標(biāo)隸屬度值,n是評價指標(biāo)的個數(shù)。

        1.5 數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析

        所有數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析均在Microsoft Excel及SPSS中進行,利用單因素方差法分析(ANOVA)對五種土地利用方式下土壤理化性質(zhì)進行顯著性分析,各土壤指標(biāo)之間的相關(guān)性運用Pearson相關(guān)分析法檢驗各指標(biāo)間的相關(guān)性。變異系數(shù)的計算公式為:

        2 結(jié)果與分析

        2.1 不同土地利用方式土壤理化性質(zhì)

        五種土地利用的土壤理化性質(zhì)呈現(xiàn)不同的差異性(表3)。pH值表現(xiàn)為林地最高,農(nóng)田最低,且差異顯著(P<0.05);容重表現(xiàn)為棄耕地最高,林地與農(nóng)田最低,且差異顯著(P<0.05);土壤全鹽量表現(xiàn)為天然草地>農(nóng)田>人工草地>棄耕地>林地,且天然草地與農(nóng)田與棄耕地、人工草地、林地間差異顯著(P<0.05);土壤孔隙度表現(xiàn)為林地最大,農(nóng)田最小,兩者之間差異顯著(P<0.05);陽離子交換量表現(xiàn)為農(nóng)田最大,天然草地最小,其它介于兩者之間,農(nóng)田與天然草地間差異顯著(P<0.05);有機質(zhì)含量呈現(xiàn)出從草地、棄耕地到農(nóng)田再到林地顯著增加(P<0.05);全氮、全磷表現(xiàn)為農(nóng)田>天然草地>林地,且全磷在不同土地利用方式下差異顯著(P<0.05);全鉀表現(xiàn)為:天然草地>人工草地>棄耕地>耕地>林地;堿解氮和有效磷含量表現(xiàn)為農(nóng)田顯著大于林地(P<0.05);不同土地利用方式下的速效鉀含量無顯著差異;有效銅與有效鋅含量均為:人工草地>農(nóng)田>天然草地>棄耕地,且不同土地利用方式間差異顯著(P<0.05);對于有效鐵與有效錳含量各利用方式下均無顯著差異。

        對于各指標(biāo)變異系數(shù)分析發(fā)現(xiàn),全磷及有效磷的變異系數(shù)較高,均大于80%,屬于高度敏感指標(biāo);而pH值、全鹽量、陽離子交換量、有機質(zhì)、全氮、全鉀、堿解氮、速效鉀、有效銅、有效鋅、有效錳的變異系數(shù)介于33.46%~54.93%,屬于中度敏感指標(biāo);土壤容重、孔隙度和有效鐵變異系數(shù)15.43%~27.47%,屬于低度敏感指標(biāo)(表3)。

        表3 不同土地利用方式下的土壤理化性質(zhì)Table 3 Soil physical and chemical properties of different land use patterns

        2.2 最小數(shù)據(jù)集的構(gòu)建

        最小數(shù)據(jù)集是能夠反映土壤質(zhì)量的最少指標(biāo)參數(shù)集合,通過建立MDS可以從篩選出最適土壤質(zhì)量指標(biāo),從而減小數(shù)據(jù)冗余。由表4可知,有5個特征值大于1的主成分,方差的累積貢獻率達到93.167%,表明5個主成分對總體方差的解釋能力較強。土壤pH、孔隙度、CEC、全磷、堿解氮、有效磷、有效鋅、有效鐵在PC1上均滿足載荷≥0.5,其中pH,CEC分別在PC3,PC4載荷上≥0.5,因pH與第1組指標(biāo)間的相關(guān)系數(shù)絕對值范圍為0.296~0.722,與第3組指標(biāo)間的相關(guān)系數(shù)分別為0.091與0.381,總體上與第3組指標(biāo)間的相關(guān)性較小,因此選入第三組中;同理CEC被歸入第四組,容重被歸入第五組。通過主成分分析,最終將孔隙度、全磷、堿解氮、有效磷、有效鋅、有效鐵第1組;全鹽、有機質(zhì)、全氮為第2組;全鉀、速效鉀、有效錳、pH值為第3組;CEC、有效銅為第4組;容重為第5組。

        按照最小數(shù)據(jù)集指標(biāo)篩選原則,對比各分組的Norm值,選取每組中Norm值在最大值10%以內(nèi)的指標(biāo),然后分析每組中所選參數(shù)間的相關(guān)性(表4,表5)。最終,第1組的有效鐵進入最小數(shù)據(jù)集;第2組的全鹽和全氮的相關(guān)系數(shù)為0.7,全氮進入最小數(shù)據(jù)集;第3組的土壤pH值進入最小數(shù)據(jù)集;第4組的CEC和有效銅進入最小數(shù)據(jù)集;第5組的容重進入最小數(shù)據(jù)集。所以,最小數(shù)據(jù)集的指標(biāo)為pH值、容重、陽離子交換量、全氮、有效銅、有效鐵。本研究中初選指標(biāo)共16個,進入最小數(shù)據(jù)集指標(biāo)共6個指標(biāo),指標(biāo)篩選過濾率達到62.5%,簡化了土壤質(zhì)量評價體系,較好地消除了指標(biāo)間冗雜信息對土壤質(zhì)量評價的影響。

        表4 土壤質(zhì)量指標(biāo)主成分分析結(jié)果Table 4 Results of principal component analysis (PCA) of soil quality indicators

        表5 土壤指標(biāo)間Pearson相關(guān)性分析Table 5 Correlation coefficients among soil indicators

        2.3 對MDS指標(biāo)進行權(quán)重計算

        確定MDS指標(biāo)后,利用主成分分析對全量數(shù)據(jù)集(Total data set,TDS)及MDS分析后得到各個指標(biāo)的公因子方差并得到各個指標(biāo)的權(quán)重值。由表6可知,最小數(shù)據(jù)中集pH值、容重、CEC、全氮、有效銅、有效鐵的權(quán)重值分別為0.16,0.157,0.178,0.179,0.183,0.143。說明有效銅對研究區(qū)表層土壤質(zhì)量貢獻率最高,其次貢獻率較大的為全氮以及陽離子交換量。

        表6 最小數(shù)據(jù)集指標(biāo)及其權(quán)重Table 6 Minimum data set (MDS) indicators and its weights

        2.4 土壤質(zhì)量指數(shù)

        選取土壤質(zhì)量指數(shù)函數(shù)法計算全量以及最小數(shù)據(jù)集的土壤質(zhì)量指數(shù)(圖2)。全量數(shù)據(jù)集和最小數(shù)據(jù)集下不同土地利用方式下的土壤質(zhì)量指數(shù)呈現(xiàn)出的趨勢相同,均表現(xiàn)為林地>人工草地>天然草地>農(nóng)田>棄耕地(圖2)。該結(jié)果與馬芊紅[26]的研究結(jié)果基本一致?;貧w分析表明,最小數(shù)據(jù)集得到的土壤質(zhì)量指數(shù)與全量數(shù)據(jù)集得到的土壤質(zhì)量指數(shù)均呈極顯著正相關(guān)關(guān)系,相關(guān)系數(shù)達到0.6864(P<0.05)(圖3),因此利用最小數(shù)據(jù)集指標(biāo)可以代替全部數(shù)據(jù)集指標(biāo)評價喀斯特地區(qū)不同土地利用方式下土壤肥力狀況。以0.2為等距,可將坡耕地耕層土壤質(zhì)量劃分為5個等級[29]。由表7可知,林地的土壤質(zhì)量等級為二級,位于土壤質(zhì)量分級中“較高”水平,其余幾種土地利用方式下土壤質(zhì)量為三級,位于“中等”水平。其中最小數(shù)據(jù)集下的棄耕地土壤質(zhì)量為四級。

        圖2 兩種數(shù)據(jù)集下不同土地利用方式土壤質(zhì)量指數(shù)Fig.2 soil quality indexes of different land use patterns in two data sets

        圖3 最小數(shù)據(jù)集(MDS)與全量數(shù)據(jù)集(TDS)土壤質(zhì)量指數(shù)的相關(guān)性Fig.3 The linear relationships between soil quality index (SQI) based on total data set (TDS) minimum data set(MDS)

        表7 土壤質(zhì)量等級劃分Table 7 Classification of soil quality index

        3 討論

        MDS能夠通過最少的土壤指標(biāo)結(jié)合,對于反映和評價坡耕地土壤質(zhì)量的高低具有重要意義。因此,這些評價指標(biāo)應(yīng)盡可能地簡明實用,易于量化,并且能反映當(dāng)?shù)氐膶嶋H情況。本研究通過最小數(shù)據(jù)集法評價了貴州省喀斯特地區(qū)五種不同土地利用方式下的土壤質(zhì)量,結(jié)合主成分分析和相關(guān)性分析從16個土壤理化性質(zhì)指標(biāo)中篩選出了土壤pH值、土壤容重、陽離子交換量、全氮、有效銅、有效鐵這6個指標(biāo)建立最小數(shù)據(jù)集,構(gòu)成評價土壤質(zhì)量的關(guān)鍵指標(biāo),且通過分析全數(shù)據(jù)集建立的土壤質(zhì)量指數(shù)和最小數(shù)據(jù)集建立的土壤質(zhì)量指數(shù)間的相關(guān)性,表明利用最小數(shù)據(jù)集指標(biāo)能夠代替全部數(shù)據(jù)集指標(biāo)來評價貴州喀斯特地區(qū)不同利用方式下的土壤質(zhì)量。我們的研究結(jié)果與楊梅花等[30]在江西的研究結(jié)果相似,最小數(shù)據(jù)集均包含有土壤pH值和陽離子交換量,但與伍宇春等[31]在重慶巖溶地區(qū)研究的結(jié)果不同,本研究構(gòu)建的最小數(shù)據(jù)集中除全氮外,其他指標(biāo)均與其構(gòu)建的最小數(shù)據(jù)集組成指標(biāo)不同。這可能是由于我們研究的區(qū)域土壤pH和氮含量較低導(dǎo)致[32]。由于研究區(qū)域?qū)儆诳λ固氐孛?,土層稀薄,土層下面的石灰?guī)r易于發(fā)生養(yǎng)分的淋溶,尤其是在pH較低的情況下更是加劇土壤養(yǎng)分的淋溶,突出陽離子在土壤養(yǎng)分中的作用,這也表明研究區(qū)域不同,評價指標(biāo)體系的選取存在不同。

        通過對MDS和TDS的分析,本研究的結(jié)果均表現(xiàn)出土壤質(zhì)量由高到低依次為林地>人工草地>天然草地>農(nóng)田>棄耕地。研究區(qū)林地土壤質(zhì)量最高,這也與邱莉萍[33]研究結(jié)果相同,這主要是由于林地枯落物豐富,其通過枯枝落葉腐解來提高土壤養(yǎng)分,此外林地中生物多樣性高,利于有機質(zhì)富集和養(yǎng)分循環(huán),對改善土壤質(zhì)量起到重大作用[34-35]。人工草地土壤質(zhì)量次于林地,但又略高于天然草地,這是由于人工管護作用,在人工草地進行施肥、灌溉等管理都有利于人工草地的土壤品質(zhì)提高;農(nóng)田土壤質(zhì)量高于棄耕地,是由于棄耕地廢棄后缺乏肥料投入,植被覆蓋度降低,土壤恢復(fù)緩慢。

        從整體上看,羅甸縣林地及草地的土壤質(zhì)量高于農(nóng)田以及棄耕地。這表明在喀斯特區(qū)域林地或者草地內(nèi)開墾為農(nóng)田后土壤的質(zhì)量會顯著降低,這將會限制該區(qū)域的農(nóng)業(yè)生產(chǎn),導(dǎo)致農(nóng)田變成棄耕地[36]。因此,對于喀斯特區(qū)域的林地和草地生態(tài)系統(tǒng)要慎重將其開墾為農(nóng)田;對于區(qū)域內(nèi)的農(nóng)田,由于養(yǎng)分淋溶嚴(yán)重土壤質(zhì)量較差,土壤陽離子的含量對于該區(qū)域內(nèi)的土壤養(yǎng)分的影響作用巨大,在進行農(nóng)田管理時注意土壤陽離子的管理,防止其演變?yōu)闂壐亍?/p>

        4 結(jié)論

        本研究表明,基于最小數(shù)據(jù)集的土層質(zhì)量評價方法可以對貴州喀斯特山區(qū)在不同土地利用方式下土壤質(zhì)量進行評價。研究區(qū)域土壤質(zhì)量表現(xiàn)為林地>人工草地>天然草地>農(nóng)田>棄耕地。土地利用方式對于喀斯特區(qū)域內(nèi)土壤質(zhì)量產(chǎn)生顯著的影響,該研究結(jié)果對貴州喀斯特山區(qū)土壤質(zhì)量評價和土地利用方式管理與規(guī)劃具有重要意義。

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