張思源， 岳楚， 袁國禮， 袁帥， 龐文強， 李俊

(1.中國地質(zhì)調(diào)查局呼和浩特自然資源綜合調(diào)查中心，呼和浩特 010010； 2.中國地質(zhì)大學(北京)地球科學與資源學院，北京 100083； 3.巴彥淖爾市現(xiàn)代農(nóng)牧事業(yè)發(fā)展中心，巴彥淖爾 015000)

0 引言

土壤鹽漬化是氣候、地形、土壤和水文地質(zhì)等自然條件共同作用下，導致水鹽運動變化，進而產(chǎn)生的生態(tài)問題。人類活動中的農(nóng)業(yè)和水利等又對土壤鹽度演化產(chǎn)生重要影響，甚至導致土壤次生鹽漬化[1]。例如蓄水盆地、溝渠和土壤灌溉會引起當?shù)厮}狀況的變化，加重鹽漬化進而破壞土壤肥力，影響農(nóng)作物生產(chǎn)，最終威脅糧食庫存。鹽漬化問題對干旱、半干旱地區(qū)人口的社會和經(jīng)濟影響嚴重[2]。及時檢測土壤鹽分，監(jiān)測和評估土壤鹽分脅迫的嚴重程度，在局部和區(qū)域尺度上就顯得非常重要[3]。

測量土壤鹽分的傳統(tǒng)方法是收集現(xiàn)場的土壤樣品并在實驗室分析，以確定其溶質(zhì)濃度或電導率。然而，由于需要密集采樣才能充分表征該區(qū)域的空間變異性，既耗時又昂貴[4]。遙感(remote sensing，RS)技術(shù)通過快速、及時、相對廉價和可重復性的數(shù)據(jù)，對鹽漬化及時監(jiān)測和反演有巨大優(yōu)勢。地理信息系統(tǒng)(geographic information system，GIS)提供了在規(guī)模、時間、來源和結(jié)構(gòu)方面集成不同性質(zhì)數(shù)據(jù)的平臺優(yōu)勢。通過RS和GIS配合適當?shù)牡孛婀ぷ鞔_定某一特定地區(qū)最適當?shù)姆囱葜笜?，能夠準確高效地提取鹽漬信息，目前已經(jīng)成為國內(nèi)外學者進行土壤鹽漬化定量檢測與分析的有效手段[5]。

目前已有許多國內(nèi)外學者應用波段光譜組合和地表反照率等特征參量建立特征空間，對土壤鹽漬化開展定量研究，直接解譯鹽漬化土壤光譜與依據(jù)植被特征間接反演相結(jié)合，將鹽漬化信息量反映至最大[6]。研究主要集中于3種鹽漬區(qū)： 濱海鹽漬區(qū)、極端干旱漠境鹽漬區(qū)和半干旱綠洲農(nóng)田鹽漬區(qū)。Thiam等[7]在塞內(nèi)加爾的薩盧姆河三角洲濱海區(qū)通過電導率結(jié)合高程、離河距離、歸一化植被指數(shù)(normalized difference vegetation index，NDVI)、鹽分指數(shù)(salinity index，SI)和土壤調(diào)整植被指數(shù)，采用多元回歸分析建立了鹽漬化模型； 潘肖燕等[8]和樊彥國等[9]針對黃驊濱海鹽漬區(qū)和黃河口濱海三角洲鹽漬區(qū)構(gòu)建NDVI-SI特征空間，對濱海鹽漬區(qū)進行空間分析及生態(tài)風險定量評價； 哈學萍等[10]基于地表反照率(Albedo)-SI特征空間對處于極端干旱漠境鹽漬區(qū)的于田縣進行鹽漬化的定量研究。針對半干旱綠洲農(nóng)田鹽漬區(qū)的研究較多，多集中在新疆各地的綠洲農(nóng)田。王飛等[11]和陳實等[12]建立基于NDVI-SI特征空間對塔里木南緣于田綠洲和天山北疆綠洲農(nóng)區(qū)土壤鹽漬化進行時空變化分析，能夠顯著區(qū)分不同鹽漬化程度地類。在此基礎(chǔ)上，張?zhí)碛拥萚13]通過增加Albedo和土壤濕度(wetness index，WI)等反演指標，與SI和NDVI構(gòu)建了生態(tài)指數(shù)對新疆瑪納斯河流域綠洲土壤鹽漬化進行監(jiān)測與評價，在主成分貢獻中，植被和鹽分特征參量占85%以上，其他特征參量占比過小，造成信息冗余。在以往半干旱綠洲區(qū)域研究中，對于指數(shù)的選擇多選用NDVI與SI，引入擬合效果更優(yōu)的指數(shù)特征參量將能達到更優(yōu)擬合效果和地區(qū)適宜性。

黃河上游的內(nèi)蒙古巴彥淖爾市河套灌區(qū)作為我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中重要的商品糧、油基地，是我國三大特大型灌區(qū)之一[14]。河套灌區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)受限于半干旱區(qū)較低的降水量，對灌溉的依賴性強，潛在的土壤次生鹽漬化生態(tài)環(huán)境問題顯著。對于河套灌區(qū)鹽漬化信息提取和定量分析，選取適合鹽漬反演指標的研究較少，僅盧晶等[15]利用SI-MSAVI特征空間對巴彥淖爾市磴口縣進行定量監(jiān)測和相關(guān)性分析。巴彥淖爾市烏拉特前旗位于河套平原東部，是河套灌區(qū)的最下游，灌區(qū)內(nèi)90%以上的高鹽高堿農(nóng)田排水都注入旗內(nèi)的烏梁素海，次生鹽漬化形勢嚴峻。同時由于烏拉特前旗原生鹽漬土地發(fā)育，鹽漬化防治難度大。掌握鹽漬土地空間分布和類型程度，綜合防治土壤鹽漬化已成為其農(nóng)業(yè)發(fā)展和土地可持續(xù)利用的首要措施[16]。本文以烏拉特前旗為研究區(qū)，基于Landsat8 OLI數(shù)據(jù)和野外實地采樣數(shù)據(jù)，以引入短波紅外波段的增強型歸一化植被指數(shù)(enhanced normalized difference vegetation index，ENDVI)與半干旱區(qū)鹽分擬合效果最優(yōu)的鹽分指數(shù)3(salinity index 3，SI3)為特征參量，組成ENDVI-SI3特征空間并構(gòu)建改進型鹽漬化監(jiān)測指數(shù)(improved salinization monitoring index，ISMI)，在此基礎(chǔ)上建立土壤特征變量與鹽漬化過程的定量關(guān)系，為區(qū)域尺度的土壤鹽漬化遙感監(jiān)測和風險評估提供科學的參考依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

烏拉特前旗位于內(nèi)蒙古自治區(qū)巴彥淖爾市，河套平原東部(圖1)。地理坐標： N40°28′～41°16′，E108°11′～109°54′，總面積為7 476 km2。烏拉特前旗地貌類型多樣，旗區(qū)內(nèi)平原、丘陵、山地、沙漠交錯，海拔范圍為938～2 326 m，自南向北烏拉山、白音查干山和查石太山3座山脈之間分別發(fā)育明安—大佘太川和小佘太川2個帶狀洼地，黃河在前旗境內(nèi)自西向東貫穿烏拉山南部的山前洪積扇傾斜平原，即三湖河平原。中國八大淡水湖之一的烏梁素海位居旗區(qū)中央，烏梁素海西部為河套平原東緣。

圖1 烏拉特前旗地理位置示意圖Fig.1 Geographical position of Urad Front Banner

烏拉特前旗氣候劃分上屬溫帶大陸性氣候西部季風區(qū)，中亞半干旱荒漠區(qū)，冬冷夏熱，四季分明。年平均氣溫為5.3 ℃，年日照時數(shù)為3 208.1 h，年平均風速為3.4 m/s。年降水量介于200～250 mm之間，多集中于6—9月，年蒸發(fā)量為2 217.3 mm，蒸降比大[17]。

在地質(zhì)構(gòu)造上，烏拉特前旗所處的河套平原屬于湖相沉積的內(nèi)陸封閉式斷陷盆地，盆地基底從東南到西北逐漸降低； 上更新統(tǒng)晚期，黃河形成并多次改道，導致盆內(nèi)湖相沉積層上蓋了黃河沖積層，現(xiàn)代地形雛形基本形成。地面排水受限于南高北低的地形和位于南部的黃河位置，地下徑流受限于黃河流向?qū)е潞畬佑晌飨驏|粒徑逐漸變細，地面和地下排水條件均不利于天然徑流排泄。研究區(qū)內(nèi)主要為通氣透水的輕質(zhì)土壤，埋深較淺的地下水在強烈的蒸發(fā)作用下，構(gòu)成了有利于潛水蒸發(fā)排泄的基礎(chǔ)，這導致大量鹽分富集在淺層土壤中，鹽漬化問題顯著[18]。

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 土壤數(shù)據(jù)采集與化學分析

根據(jù)研究區(qū)鹽漬地類型差異性與空間均勻性等因素，2019年在野外采集66個土壤樣品，土壤樣品的采樣深度為0～20 cm，為減少單個樣品誤差，在采樣點周圍3～5處多點采集組合。野外采回的樣品在日光下曬干，干燥后的樣品用尼龍篩過篩剔除雜質(zhì)便于化學分析，具體分析項目包括： 表層土壤含鹽量、容重、pH、有機質(zhì)、全氮、有效磷、鈣離子、鎂離子、鉀離子、鈉離子、硫酸根、氯離子、碳酸氫根。

2.2 遙感數(shù)據(jù)處理

2.2.1 數(shù)據(jù)源與預處理

由于春季影像能反映植被自然生長趨勢，受人為灌溉和耕作影響小，且處于返鹽季節(jié)，土壤表層含鹽量高[19]，故遙感數(shù)據(jù)采用2019年4月30日的2幅Landsat8影像，行列號分別為 128/31 和128/32， 空間分辨率為 30 m，數(shù)據(jù)均來源于中國科學院計算機網(wǎng)絡信息中心地理空間數(shù)據(jù)云平臺(http: //www.gscloud.cn)。陸地成像儀(operational land imager，OLI)成像過程中會受到傳感器內(nèi)部、太陽輻射和大氣影響，所以通過ENVI5.3軟件對原始影像數(shù)據(jù)進行輻射定標和FLAASH大氣校正等預處理來消減誤差； 將校正后的影像數(shù)據(jù)進行圖像融合、投影變換與裁剪處理，得到研究區(qū)影像，便于土壤鹽漬化的建模反演。

2.2.2 植被指數(shù)

土壤表面的植被發(fā)育狀況或鹽生植物能夠反映土壤鹽漬化問題。在正常條件下，不健康植被的光合活性較低，導致植被的可見光反射率增加，近紅外反射率降低[20]。在各種受鹽脅迫的植物中，這種模式被廣泛發(fā)現(xiàn)[21]，從而有可能從植被反射率間接反演鹽漬化程度。在此基礎(chǔ)上，植被指數(shù)常作為評價土壤鹽分的間接指標。常用于反演鹽分的植被指數(shù)包括NDVI、修正土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)(modified soil adjusted vegetation index，MSAVI)和增強植被指數(shù)(enhanced vegetation index，EVI)等[22]。

但是多數(shù)植被指數(shù)都僅含有近紅外和可見光中的2個波段信息，信息量較少。故在此基礎(chǔ)上引入短波紅外波段進行補充，構(gòu)建含短波紅外信息的拓展植被指數(shù)，有利于減少波段間的多重共線性，提高土壤鹽漬化建模的精確度[23]。其中ENDVI為 NDVI引入短波紅外2波段得出，其數(shù)值大小隨表層含鹽量增加而減少，在植被類型復雜和稀疏程度不一的地區(qū)都有較好的反演效果，因此本文選擇ENDVI作為反演土壤鹽漬化的一個指標，其計算公式為：

(1)

(2)

式中NIR，R和SWIR2分別為遙感影像中的近紅外、紅光和短波紅外2波段的反射率值。

2.2.3 鹽分指數(shù)

鹽分指數(shù)作為直接反演土壤鹽漬化水平的特征指標，在土壤鹽漬化監(jiān)測中能提供較高精度的反演結(jié)果。常見的鹽分指數(shù)包括歸一化鹽分指數(shù)(normalized difference salinity index，NDSI)、鹽分指數(shù)1(salinity index 1,SI1)、鹽分指數(shù)2(salinity index 2，SI2)、鹽分指數(shù)3(salinity index 3，SI3)、鹽分指數(shù)(salinity index，S2)、鹽分指數(shù)(salinity index，SI-T)等[24]。

Khan等[25]利用IRS-1B衛(wèi)星的LISS-II傳感器提出了NDSI和SI，用于評估巴基斯坦的鹽漬化土地退化； Bannari等[26]從EO-1 ALI光譜波段提出了3種不同的鹽分指標SI1，SI2和SI3，用于區(qū)分摩洛哥的輕度和中度鹽漬土壤，其中SI3具有最高的相關(guān)性； Allbed等[24]發(fā)現(xiàn)在植被密度較低和裸地較多的地區(qū)， NDSI和SI-T與土壤鹽分的相關(guān)性最高。隨后王爽等[27]和張俊華等[28]在此基礎(chǔ)上對國內(nèi)半干旱綠洲地區(qū)如寧夏銀北、新疆渭干河—庫車河三角洲等地的鹽分光譜特征進行研究分析，光譜反演模型中SI3為土壤鹽分反演的最佳指數(shù)，SI3與對各項鹽分指標尤其是Cl-和K+均呈極顯著相關(guān)性?；谙嚓P(guān)性最強的原則，選取SI3作為構(gòu)建特征空間的變量之一，其計算公式為：

(3)

式中G為遙感影像中綠光波段反射率值。

2.3 ENDVI-SI3特征空間構(gòu)建

在ENVI5.3平臺下通過Band Math工具運算獲得ENDVI與SI3數(shù)據(jù)，為消除變量數(shù)據(jù)的量級差異，需對研究區(qū)內(nèi)ENDVI與SI3進行統(tǒng)計分析得出最值，然后進行標準化處理，公式為：

(4)

(5)

式中：ENDVImax和ENDVImin分別為ENDVI′的最大值和最小值；SI3max和SI3min分別為SI3′的最大值和最小值。

標準化處理后，修正異常值，利用標準化后的ENDVI和SI3數(shù)據(jù)構(gòu)建二維散點圖(圖2)，橫坐標為ENDVI，代表地表植被覆蓋度的變化，縱坐標為SI3，代表土壤表層含鹽量的變化。由散點圖和前人研究[29]可得，ENDVI與SI3大致呈負相關(guān)，即當土壤表層含鹽量逐漸增加時，地表植被受鹽分脅迫，其生長受到影響，植被覆蓋度降低。

圖2 ENDVI-SI3二維散點圖Fig.2 ENDVI-SI3 two-dimensional scatter plot

2.4 鹽漬化監(jiān)測模型的構(gòu)建

根據(jù)Verstraete等[30]的研究結(jié)果，垂直于特征軌跡曲線l的直線能夠?qū)⒉煌潭鹊柠}漬化土壤區(qū)分開，圖2中任一點到點A(1，0)的距離可以表示土壤表層含鹽量情況，點A為ENDVI為1，SI3為0的理想點，特征空間內(nèi)的點距離點A越遠，土壤鹽漬化程度越高。基于此建立特征空間土壤鹽漬化監(jiān)測模型ISMI為：

(6)

3 模型應用及驗證

3.1 ISMI精度驗證

利用ArcGIS軟件的Extract Values to Points功能，計算66個采樣點對應的ISMI，與實測表層土壤含鹽量作相關(guān)性分析。結(jié)果顯示，ISMI與實測含鹽量相關(guān)系數(shù)達到了0.82，并且通過0.01(雙側(cè))水平的顯著性檢驗。與此同時將各項指數(shù)分別提取并與含鹽量做相關(guān)性分析(表1)，發(fā)現(xiàn)ISMI與含鹽量的相關(guān)系數(shù)不僅高于ENDVI和SI3與含鹽量的相關(guān)系數(shù)，也高于任意一項單獨指數(shù)與含鹽量的相關(guān)系數(shù)，即ISMI在反演鹽分的精確度上明顯優(yōu)越于單項指數(shù)。在單項指數(shù)的比較中，ENDVI顯著優(yōu)于其他植被指數(shù)和增強型植被指數(shù)，相較于未引入短波紅外的NDVI反演精度也有明顯提升； 在各項鹽分指數(shù)中，SI和SI3等指數(shù)與含鹽量的相關(guān)系數(shù)均超過了0.7，反演結(jié)果較優(yōu)，SI3反演結(jié)果在鹽分指數(shù)中最優(yōu)。從相關(guān)分析結(jié)果可以看出，ENDVI與SI3這2個特征參量的優(yōu)越性高于其他指數(shù)，同時ISMI對于土壤鹽漬化的反演精度相較于單獨的NDVI，ENDVI和SI3大幅提升，說明ISMI能夠較好地反映研究區(qū)土壤鹽漬化現(xiàn)狀，能夠利用ISMI對研究區(qū)的鹽漬土壤進行快速定量監(jiān)測。

表1 指數(shù)相關(guān)性分析結(jié)果Tab.1 Results of index correlation analysis

為了避免水體與山體對于鹽漬土壤提取的干擾，以中國科學院地理科學與資源研究所資源環(huán)境科學數(shù)據(jù)中心的中國1∶100萬比例尺地貌類型空間分布數(shù)據(jù)與土地利用數(shù)據(jù)為原始數(shù)據(jù)，將其平滑并修正提取出水體、山體和沙丘數(shù)據(jù)，通過掩模去除后，進一步對平原區(qū)不同程度的鹽漬化土壤進行統(tǒng)計分析，根據(jù)《中國鹽漬土》中半干旱、干旱區(qū)的鹽化分級[31]將鹽漬化程度分為5級(表2)。

表2 基于ISMI的鹽漬土壤分級Tab.2 Classification of saline soil based on ISMI

根據(jù)不同程度鹽漬土對應的ISMI進行重分類，得到烏拉特前旗土壤鹽漬化空間分布情況(圖3)，研究區(qū)內(nèi)鹽漬土分布以烏梁素海為界，呈西高東低，不同程度的鹽漬土分布廣泛，各個鄉(xiāng)鎮(zhèn)的鹽漬化程度有較大差異。

圖3 基于ISMI的烏拉特前旗鹽漬土壤空間分布Fig.3 Spatial distribution of saline soil in Urad Front Banner based on ISMI

除含有大面積水體的烏梁素海漁場外，弱中度鹽漬土在各鄉(xiāng)鎮(zhèn)均有大面積分布，兩者占比在40%～65%左右。綜合分析表明，研究區(qū)內(nèi)土壤鹽漬化程度高，ISMI均值為0.25。將水體和山體掩模后的平原地區(qū)ISMI均值為0.26，逼近中度鹽漬化的水平，需要重視鹽漬化現(xiàn)狀問題的鄉(xiāng)鎮(zhèn)為西小召鎮(zhèn)、新安農(nóng)場、西山咀農(nóng)場和蘇獨侖農(nóng)場。

3.2 鹽漬化風險評估模型

3.2.1 鹽漬化風險評估因子處理

利用SPSS軟件對土壤分析項目做相關(guān)性分析，計算Pearson相關(guān)系數(shù)并進行顯著性檢驗。篩選出與ISMI存在顯著相關(guān)(P<0.05)的含鹽量、有機質(zhì)、有效磷、鈣離子、鎂離子、鈉離子、硫酸根和氯離子8個變量指標，作為鹽漬化風險評估因子。

灰色關(guān)聯(lián)分析法為通過比較關(guān)聯(lián)度大小得出待識別對象對研究對象影響程度的數(shù)據(jù)分析方法，能夠衡量數(shù)據(jù)間的同步變化程度[32]。將ISMI作為灰色關(guān)聯(lián)分析法的母序列，將8個變量指標作為子序列，利用MATLAB程序分別計算出子序列的各項與母序列參數(shù)的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)最后得出灰色關(guān)聯(lián)度，將其標準化后得到評價因子對應的權(quán)重(表3)。利用ArcGIS軟件的Interpolation功能對8個評估因子選擇Kriging插值法進行空間插值，Kriging插值法廣泛應用于土壤科學中不規(guī)則分布樣點的空間插值[33]。同時將8個因子插值得到的評估中間層柵格，運用自然斷點法將其重分類為10級，通過ArcGIS軟件的Raster Calculator功能將8個評估中間層的重分類柵格計算加權(quán)得到研究區(qū)土壤鹽漬化風險評估值(salinization risk assessment value，SRAV)，公式為：

表3 鹽漬化風險評估因子相關(guān)性篩選及賦權(quán)Tab.3 Correlation screening and weighting of salinization risk assessment factors

(7)

式中：γ(xi0,xij)為點i在第j個評估因子上相較于與指標變量xi0的灰色關(guān)聯(lián)度；wj為第j個評估因子的權(quán)重系數(shù)；m為評估因子的個數(shù)，本文為8個。

3.2.2 鹽漬化風險評估模型精度評價

將土壤鹽漬化風險值SRAV與ISMI通過MATLAB軟件進行函數(shù)擬合，得出擬合程度最高的模型為Polynomial多項式逼近的quadratic polynomial二次多項式，Robust選擇最小絕對殘差(least absolute residua，LAR)模型，x為SRAV，y為ISMI，得其函數(shù)關(guān)系如圖4所示。

圖4 SRAV與ISMI的函數(shù)關(guān)系Fig.4 Functional relationship between SRAV and ISMI

函數(shù)關(guān)系式為：

(8)

結(jié)果顯示，確定系數(shù)R2達到了0.62，均方根誤差為0.06 ，誤差平方和為301.80，從擬合結(jié)果來看，基于二者存在較強相關(guān)性，擬合效果總體較好，表明基于ISMI構(gòu)建后續(xù)鹽漬化風險模型有較高精度，但在SRAV高值區(qū)擬合效果較差，因為SRAV高值時，高值影響因子較多，高鹽漬化風險成因復雜，后續(xù)研究可以繼續(xù)通過引入更多元類型的鹽漬化風險評估因子來校正SRAV，達到較好的高值擬合效果。

3.2.3 鹽漬化風險空間分布與評估分級

鹽漬化風險評估值空間分布具有明顯的空間差異性(圖5)。對SRAV進行統(tǒng)計分析可得，SRAV范圍為0.11～0.86，平均值為0.35，總體鹽漬化風險較大，以烏梁素海為界呈西高東低的狀態(tài)。

圖5 烏拉特前旗土壤鹽漬化風險評估空間分布Fig.5 Spatial distribution of soil salinization risk assessment in Urad Front Banner

參考相關(guān)研究分等定級方法[32，34]及研究區(qū)實際情況，除去山體、水體和沙丘后，可將研究區(qū)土壤鹽漬化風險評估值分為5級(表4)。由風險分級表明，研究區(qū)內(nèi)風險較大及以上的區(qū)域占比總和已達54.40%； 而一般風險以下的區(qū)域占比僅為45.60%。風險很大區(qū)域占比最大，比例為29.43%，總面積達到1 420.06 km2； 風險較大區(qū)域面積為803.66 km2，占比16.66%。綜合來看，基于ISMI的鹽漬化風險評估模型能夠有效評估鹽漬化生態(tài)問題的風險，能實現(xiàn)低成本高精度的定期鹽漬化風險評估，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和生態(tài)保護提供背景資料。

表4 烏拉特前旗土壤鹽漬化風險評估分級Tab.4 Grading for risk assessment of soil salinization in Urad Front Banner

4 結(jié)論與討論

1)由烏拉特前旗改進型鹽漬化監(jiān)測模型可得，ISMI與實測含鹽量呈顯著相關(guān)，相關(guān)系數(shù)達0.82，在0.01(雙側(cè))水平上通過顯著性檢驗，高于ENDVI與SI3的相關(guān)系數(shù)(-0.70和0.75)，同時也高于其他指數(shù)的相關(guān)系數(shù)。與之前研究中ENDVI與含鹽量的相關(guān)系數(shù)也高于NDVI的相關(guān)系數(shù)(-0.66)，半干旱區(qū)中SI3在鹽度指數(shù)里反演效果最好的結(jié)論吻合。相較于NDVI，ENDVI和SI3等單項指數(shù)，ISMI的反演精度顯著提升。

2)ISMI顯示研究區(qū)鹽漬化程度較高，平均值為0.25。平原地區(qū)的ISMI平均值達到0.26，接近中度鹽漬化水平。鹽土與強度鹽漬土ISMI在[0.41,0.56)和≥0.56的范圍的總面積達到了337.62 km2，占平原總面積的7.03%，嚴重影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，需積極采取排水、沖洗、改良等脫鹽農(nóng)業(yè)措施，控制用水，實行保墑，井、渠雙排，井、溝雙排，防止土壤次生鹽漬化引發(fā)的一系列生態(tài)退化及農(nóng)業(yè)減產(chǎn)等問題。

3)鹽漬化風險評估因子權(quán)重大小排序為： 鈣離子>有機質(zhì)>含鹽量>鎂離子>有效磷>氯離子>鈉離子>硫酸根，鹽漬化風險評估因子插值賦權(quán)計算得到鹽漬化風險評估值，其值處于0.11～0.86之間，平均值為0.35，分級后研究區(qū)內(nèi)風險較大及以上的區(qū)域占比總和已達54.40%，總體鹽漬化風險較大，以烏梁素海為界呈西高東低的狀態(tài)，原因是烏梁素海西部土地主要利用類型只有水澆地，且位于河套灌區(qū)，灌溉采用礦化度較高的黃河水淹灌且土壤粉粒含量高，水分入滲速度慢，鹽分常年滯留。