劉 新， 郝媛媛， 花立民

（甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué)草業(yè)學(xué)院，草業(yè)生態(tài)系統(tǒng)教育部重點實驗室，國家林業(yè)草原高寒草地鼠害防控工程技術(shù)研究中心，甘肅 蘭州 730070）

土壤鹽漬化是自然環(huán)境和人類活動共同作用影響下的土壤退化現(xiàn)象，也是全球性的生態(tài)環(huán)境問題之一，不僅制約著農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，也危害了生態(tài)環(huán)境的穩(wěn)定性［1］。土壤鹽分一般在表土層（0～30 cm）分布較為廣泛［2］，其量化后可以表征鹽漬化的進(jìn)程，同時鹽分在不同土層、方向的分布與移動導(dǎo)致了鹽漬化的紛繁多變［3-4］。而在鹽分運移過程中受母質(zhì)、環(huán)境和生物等因素影響而具有空間異質(zhì)性，并通過空間上斑塊之間的差異來體現(xiàn)該性質(zhì)，進(jìn)而呈現(xiàn)出不同斑塊之間的（自）相關(guān)性［5］。通過獲取空間異質(zhì)性與其自相關(guān)性有利于土壤資源的科學(xué)利用和明確鹽漬化斑塊對環(huán)境的影響。因此，通過量化土壤鹽分來獲取區(qū)域化的鹽分?jǐn)?shù)據(jù)，可以在不同區(qū)域中展示研究區(qū)內(nèi)鹽漬化的空間分布，并對土壤鹽漬化動態(tài)監(jiān)測具有重要意義。同時，細(xì)化表土層后，研究發(fā)現(xiàn)鹽分受到結(jié)構(gòu)因素和隨機(jī)因素的綜合影響，從而導(dǎo)致土壤鹽分累積或散失量的差異［6-7］。通過對比不同土層之間的鹽分變化可以掌握不同土層中鹽分的差異，有助于更清楚地了解土壤鹽漬化進(jìn)程［8］。綜上所述，結(jié)合土壤鹽分量化和土層之間的空間分異特征可以更深入地理解鹽漬化現(xiàn)象。

民勤盆地作為干旱區(qū)荒漠-綠洲生態(tài)系統(tǒng)的典型代表，風(fēng)沙、鹽漬和干旱使境內(nèi)土壤鹽漬化較嚴(yán)重［9］?，F(xiàn)有研究多從地下水、地表水的水體礦化度出發(fā)［10］，到土壤鹽分離子的變化［11］，以及不同植被群落的土壤鹽分與養(yǎng)分的空間變化［12-13］，而缺乏對民勤盆地土壤鹽分在空間上的系統(tǒng)分異研究。本文以土壤鹽分量化為基礎(chǔ)，輔以表土層不同層次之間的含量和區(qū)域差異，以此分析民勤盆地鹽漬化程度分布變化與空間分異特征，以期為民勤盆地的土壤鹽漬化變化提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，為生態(tài)恢復(fù)及土壤退化治理提供科學(xué)依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

民勤盆地（38°24′～39°15′N,102°40′～103°55′E）位于甘肅省武威市民勤縣，處于石羊河流域下游且由騰格里沙漠和巴丹吉林沙漠三面（除西面）包圍（圖1）。屬溫帶大陸性干旱氣候區(qū)，四季分明，干燥少雨多風(fēng)，年均溫7～8 ℃，風(fēng)沙頻發(fā)，年均風(fēng)速2.7 m·s-1，降 水量110 mm 左右，年平均蒸發(fā)量2483 mm。作為流域的尾閭段，沙漠侵襲和咸水灌溉導(dǎo)致土壤沙化、鹽化加劇。土壤類型主要是灰棕漠土、沙土和鹽化土。植被以典型的沙生、旱生和鹽生植物為主，白刺（Nitrariaspp.）、梭梭（Haloxylon ammodendron）和檉柳（Tamarix chinensis）是其主要的優(yōu)勢灌木。

圖1 研究區(qū)地理位置及采樣點分布Fig.1 Location and distribution of sampling points in the study area

1.2 土壤鹽分?jǐn)?shù)據(jù)采集及測定

選取人為因素影響較小且植被分布相對均勻的區(qū)域，每個采樣點以南北方向間隔100 m 布設(shè)10 m×10 m 樣方，3 個記為重復(fù)。樣方內(nèi)南北對角線取3 個點的土樣（深度為0～10 cm、10～20 cm 和20～30 cm）并分層混勻，四分法裝袋后帶回實驗室備用。2020 年（79 個樣點）和2021 年（51 個樣點）共計130個采樣點，經(jīng)自然風(fēng)干、揀去雜物、研磨過篩后取標(biāo)準(zhǔn)土樣用于鹽分測定。利用樣品電導(dǎo)率及與烘干殘渣法聯(lián)合獲取鹽分含量［14］。參考《中國鹽漬土》和《土壤農(nóng)化分析》鹽漬化類型劃分指標(biāo)對研究區(qū)土壤鹽漬化進(jìn)行分類分級（<2 g·kg-1非鹽化土；2～3 g·kg-1輕度鹽漬土；3～5 g·kg-1中度鹽漬土；5～10 g·kg-1強(qiáng)度鹽漬土；>10 g·kg-1鹽漬土）［15-17］，并評價鹽漬化程度。

1.3 研究方法

1.3.1 正態(tài)性檢驗及方差分析 Kolmogorov-Smirnov檢驗（K-S 檢驗）是一種常用的擬合優(yōu)度檢驗方法［18］，可根據(jù)樣本數(shù)據(jù)推斷其來自的總體是否服從某一特定理論分布，在5%置信水平下進(jìn)行土壤鹽分?jǐn)?shù)據(jù)的正態(tài)分布檢驗，并根據(jù)P值大小得出結(jié)論［19］。單因素方差分析一般用于兩個及以上樣本平均數(shù)差別的顯著性檢驗，用于研究某一個類型的自變量與另一個數(shù)值型的因變量之間的差異（5%）［11］。

1.3.2 空間自相關(guān)性 利用Moran’sI指數(shù)展現(xiàn)土壤鹽分的空間依賴性（自相關(guān)性），計算公式為：

式中：n為需要估計的樣點數(shù)目；xi和xj分別為變量x在樣點i和j處的觀測值；xˉ為x的平均值；Wij為相鄰權(quán)重。值域為［-1,1］，當(dāng)I=0 時，表示變量在此空間分布上無相關(guān)性，且呈隨機(jī)分布；當(dāng)I值趨于1時，變量之間的空間分布關(guān)系呈現(xiàn)完全正相關(guān)和聚集狀態(tài)。反之，I值趨于-1 時，變量呈完全負(fù)相關(guān)且分散分布。

1.3.3 空間異質(zhì)性 利用半變異函數(shù)的擬合參數(shù)解析土壤鹽分分布的空間異質(zhì)性特征，并從隨機(jī)性和結(jié)構(gòu)性變異程度兩個方面進(jìn)行解釋。選取塊金值（Nugget，C0）、基臺值（Sill，Ci+C）、偏基臺值（Partial Sill，C）和變程（Range，A0）4 個主要參數(shù)。C0+C表示變量的總變異性，其中C0表示隨機(jī)因素引起的空間異質(zhì)性，C表示結(jié)構(gòu)（系統(tǒng)）因素引起的；二者之比C0/(C0+C），即基底效應(yīng)展現(xiàn)由空間自相關(guān)的部分引發(fā)的空間變異程度；A0表示變量具有空間相關(guān)性的閾值大小，即在閾值范圍內(nèi)該變量具有空間相關(guān)性，超出范圍則獨立無相關(guān)性［9,20］。

1.3.4 Kriging插值 Kriging插值是地統(tǒng)計學(xué)中評估空間分布的一種方法，包含多種算法，常用的有普通Kriging、簡單Kriging 和泛Kriging［21］。本研究采用普通Kriging法對土壤鹽分進(jìn)行插值。公式［22］為：

式中：S0為待估算鹽分含量的樣點；Si為已知樣點i的鹽分含量；Wi為樣點i的權(quán)重值；x為參與計算的已知鹽分含量樣點的數(shù)量。

1.3.5 模型精度檢驗 為了保證預(yù)測值的無偏性，采用平均誤差（Mean Error，ME）、平均標(biāo)準(zhǔn)誤差（Mean Standardized Errors，MSE）、標(biāo)準(zhǔn)均方根預(yù)測誤差（Root-Mean-Square Standardized Errors，RMSSE）、均方根預(yù)測誤差（Root-Mean-Square Prediction Error，RMSE）、平均標(biāo)準(zhǔn)誤差（Average Standard Error，ASE）和決定系數(shù)（R2）6 個指標(biāo)對Kriging 插值結(jié)果進(jìn)行精度檢驗。

1.4 數(shù)據(jù)分析

運用GS+9.0 進(jìn)行半變異函數(shù)模型篩選和Moran’sI指數(shù)分析，Kriging 插值以及空間分布圖使用ArcGIS 10.3 建模和繪制，利用Excel 2016 進(jìn)行統(tǒng)計分析。

2 結(jié)果與分析

2.1 統(tǒng)計分析及正態(tài)性檢驗

研究區(qū)內(nèi)土壤表層土上層（0～10 cm）、中層（10～20 cm）和下層（20～30 cm）的鹽分含量呈逐漸遞減的趨勢，即隨土層變深鹽分含量均值逐漸減少（5.44 g·kg-1→5.23 g·kg-1→5.07 g·kg-1），且鹽分變化范 圍 縮 小（1.19～32.08 g·kg-1→1.24～19.05 g·kg-1→1.43～16.29 g·kg-1）。同時，3個土層中土壤鹽分含量的中位數(shù)均小于其均值，且標(biāo)準(zhǔn)差為3.50±0.38 g·kg-1，說明50%以上的樣點鹽分含量在均值水平以下且離散程度較大。K-S 正態(tài)性檢驗（95%置信區(qū)間）結(jié)果表明：0～10 cm、10～20 cm 和20～30 cm 3 個土層土壤鹽分經(jīng)對數(shù)變換后的P值分別為0.2902、0.7952 和0.5170，均＞0.05，呈偏態(tài)（偏度0.2076～0.8057）正態(tài)分布（圖2）。方差分析結(jié)果表明，不同土層鹽分無顯著差異（P=0.164），因此可用地統(tǒng)計學(xué)法探索其空間分異特征。

圖2 樣點鹽分含量正態(tài)分布Fig.2 Normal distribution of salt content in samples

2.2 空間自相關(guān)性

3 個土層土壤鹽分的Moran’sI指數(shù)均呈“∽”型波動趨勢（圖3），即隨著距離的增加，Moran’sI指數(shù)在0 值上下波動，且正空間自相關(guān)性大于負(fù)空間自相關(guān)性；值域分別為［-0.151, 0.302］、［-0.185,0.392］和［-0.259, 0.552］，范圍隨土層加深而變大，空間自相關(guān)性和空間差異性均隨土層加深而變大；除0～10 cm 負(fù)的空間自相關(guān)性（隨距離增大而增大）外，其他土層的正（負(fù)）空間自相關(guān)性均隨距離的增大而減小。

圖3 土壤各層鹽分Moran’s I指數(shù)Fig.3 Moran’s I index of soil salinity in each layer

2.3 空間異質(zhì)性

通過對線性、球狀、指數(shù)和高斯4種變異函數(shù)模型模擬的土壤鹽分結(jié)果進(jìn)行反復(fù)比較，篩選出最優(yōu)半變異函數(shù)模型及其插值相關(guān)參數(shù)（表1）。3 個土層均以指數(shù)模型為最優(yōu)（R2隨土層加深而變大（0.62→0.69→0.81）），且RSS（殘差）均是0.0002，說明3個土層的模擬結(jié)果均可以有效表征各土層土壤鹽分的空間異質(zhì)性。C0（塊金值）在0.008～0.060，是C的13.80%～66.67%，說明在模擬過程中隨機(jī)因素得到了很好的控制，較為穩(wěn)定而不影響模擬結(jié)果。C0/(C0+C）（基底效應(yīng)）隨土層加深由弱到強(qiáng)烈再到中等，說明鹽分含量在不同土層中的空間異質(zhì)性受隨機(jī)性和結(jié)構(gòu)性因素的影響不同。A0（變程）的變化與C0/(C0+C）一致。其中，0～10 cm 土層因受雨雪、風(fēng)沙、踐踏、墾殖等隨機(jī)性因素的影響較大，而結(jié)構(gòu)性因素的影響相對較弱，以致鹽分含量變化較其余兩層劇烈，空間異質(zhì)性最弱且A0最大。

表1 土壤各層鹽分的變異函數(shù)理論模型及相關(guān)參數(shù)Tab.1 Variogram theoretical model and related parameters of soil salinity in each layer

2.4 空間分布格局

2.4.1 插值及精度驗證 對插值結(jié)果（圖4）進(jìn)行精度驗證（表2）可知，3個土層ME（平均誤差）（-0.004～0.006）與MSE（平均標(biāo)準(zhǔn)誤差）（-0.018～0.017）均趨近于0，篩選的變異模型滿足對土壤鹽分預(yù)測的準(zhǔn)確性與有效性；ASE（平均標(biāo)準(zhǔn)誤差）與RMSE（均方根預(yù)測誤差）差值的絕對值均≤0.03，對變異程度的預(yù)測控制較穩(wěn)定可信；RMSSE（標(biāo)準(zhǔn)均方根預(yù)測誤差）均趨近于1，對變異程度的預(yù)測在合理范圍內(nèi)。因此，參數(shù)設(shè)置合理，插值精度均符合要求，且10～20 cm＞20～30 cm＞0～10 cm。

表2 不同土層土壤鹽分插值模型驗證結(jié)果Tab.2 Verification results of interpolation model of soil salinity in different layers

圖4 不同土層的土壤鹽分空間分布Fig.4 Spatial distribution of soil salinity in different soil layers

2.4.2 空間分布特征 3 個土層土壤鹽分在空間分布上存在一定差異性（圖4），非鹽化土和4種不同程度鹽漬土在3 個土層中均有分布。水平方向上，鹽漬化程度均自西南向東北逐漸增加，與石羊河流向一致；垂直方向的分布規(guī)律由簡單到復(fù)雜，從聚集到分散。研究區(qū)98%以上區(qū)域為不同程度的鹽漬土（表3），以中度鹽漬土為主，面積均> 70.00%且20～30 cm >0～10 cm >10～20 cm；強(qiáng)度鹽漬土次之，主要分布在騰格里沙漠邊緣（研究區(qū)東北-北-南沿線邊緣）區(qū)域，面積隨土層加深而減?。ㄓ?～10 cm的23.43%減少到20～30 cm 的15.49%）且逐漸趨于斑塊化；輕度鹽漬土位列第三，主要分布于研究區(qū)西南毗鄰武威盆地區(qū)域，隨著土層加深研究區(qū)內(nèi)部也逐漸出現(xiàn)斑塊化分布區(qū)域，面積變化規(guī)律與強(qiáng)度鹽漬土恰好相反（3.12%→12.20%→14.15%）；鹽土面積最小（<0.40%）。非鹽漬土主要分布在研究區(qū)西南部的盆地邊緣，20～30 cm 土層占1.27%，面積最大；0～10 cm 土層次之，為20～30 cm 土層的1/2；10～20 cm土層最小，僅占0.03%。

表3 不同土層的土壤鹽分面積占比Tab.3 Proportion of soil salt area in different soil layers at different times

3 討論

3.1 采樣點質(zhì)量與鹽分研究精度的關(guān)系

鹽土的鹽分組成與母巖的類型和成分有密切的聯(lián)系，為了獲取更具有代表性、典型性的樣品，根據(jù)研究區(qū)的鹽分狀況、植被類型等確定優(yōu)質(zhì)的采樣點［23］。采樣點的確定需要結(jié)合實際，綜合運用多種評價準(zhǔn)則來分析獲取。從采樣點數(shù)量來看，以黃河三角洲為例，通過研究土壤鹽分空間變異的變程指標(biāo)確定出每1000 km2需采集107 個樣點［24］，而不同地點有著不同的樣點分布數(shù)量標(biāo)準(zhǔn)；從采樣點屬性來看，不同的間距與協(xié)變量（生境、地表覆蓋、利用方式等）的選擇對區(qū)域鹽分含量估算有影響［25］；從處理方式來看，干燥與否、過篩大小、測定方法選取等不同的處理都會對鹽分含量擬合模型精度有影響［23］；從結(jié)果獲取來看，擬合（數(shù)學(xué)歸納、統(tǒng)計建模等）與反演（衛(wèi)星、雷達(dá)、無人機(jī)以及影像的光譜選?。┒紩o結(jié)果帶來誤差［26］。因此，在樣品選取與采集過程中需要綜合考量方法、協(xié)變量、處理、結(jié)果展現(xiàn)等的影響，才能使得研究更加準(zhǔn)確并符合實際。

3.2 沙化對鹽漬化程度空間異質(zhì)性的影響

不同土層不同斑塊表現(xiàn)出空間異質(zhì)性［27］。鹽漬化程度分布基本呈現(xiàn)灌區(qū)向四周加深的趨勢，恰與兩大沙漠侵襲民勤盆地的方向相反，土壤沙化程度可能對鹽漬化程度有影響［28］。插值結(jié)果表明，靠近騰格里沙漠區(qū)域的鹽漬化程度高于靠近巴丹吉林沙漠區(qū)域（圖4），實測原位數(shù)據(jù)結(jié)果亦是如此（表4），原因在于巴丹吉林沙漠的侵襲程度要高于騰格里沙漠［29-30］，在基于出入沙地、人員配置等因素考量設(shè)置騰格里沙漠邊緣區(qū)域的采樣點較多且分布廣泛，而布設(shè)在巴丹吉林沙漠邊緣區(qū)域的采樣點相對較少且集中分布在沙漠邊緣兩端（圖5），也會影響兩大沙漠邊緣區(qū)域土壤鹽分的空間異質(zhì)性。其潛在分布與實際情況之間復(fù)雜的變化與運移方式有待進(jìn)一步研究［31］。

表4 沙漠邊緣區(qū)域統(tǒng)計信息對比Tab.4 Comparison of statistical information of desert edge area

圖5 沙漠邊緣采樣區(qū)域的對比Fig.5 Comparison of sampling areas at desert edge

3.3 民勤盆地鹽漬化程度的變化趨勢探究

民勤盆地是基于石羊河流域的農(nóng)業(yè)墾殖區(qū)［32］。20世紀(jì)70年代以前，自然條件下的蒸發(fā)積鹽是該地區(qū)土壤鹽漬化的主要原因［33-34］；70年代之后，大量地下水開采灌溉引起的土壤鹽分人為再分配加劇了該地區(qū)的次生鹽漬化［35］。陳麗娟等［34］和顧夢鶴等［35］的研究發(fā)現(xiàn)，青土湖地區(qū)在石羊河流域綜合治理生態(tài)恢復(fù)工程［36］中，初期（2010年）與中期（2016年）以強(qiáng)度鹽漬土為主［34-35］，而本研究發(fā)現(xiàn)，工程結(jié)束后（2020—2021年）中度鹽漬已達(dá)研究區(qū)的73.55%，說明近15 a來，研究區(qū)鹽漬化程度有所改善，由強(qiáng)度逐漸向中度轉(zhuǎn)換，間接表明了石羊河流域綜合治理生態(tài)恢復(fù)工程對民勤盆地土壤鹽漬化的恢復(fù)也具有一定效果。

3.4 空間異質(zhì)性變化的探究

諸多學(xué)者對表層土壤的鹽漬化程度變化提出了不同的思考。不同環(huán)境下，生物與非生物因素的互作關(guān)系是影響鹽分分布或聚集多寡的關(guān)鍵因素［37-38］。民勤地區(qū)因所處環(huán)境限制，植被所延伸的豐富度［39］和生物量［40］等因素導(dǎo)致了不同土層變化程度的差異性；地下水［41］和土壤濕度［42］等水分條件又會從非生物的角度抑制或促進(jìn)這些變化。不同的土層劃分標(biāo)準(zhǔn)（間隔不同）也會對土壤鹽分空間異質(zhì)性的表達(dá)造成影響，綜合多個土層的土壤剖面研究［43］與僅針對表土層甚至其他單一土層的結(jié)果不同且存在一定差距［44］。誤差與樣本量對于試驗結(jié)果的影響是造成空間異質(zhì)性差異的又一影響因素，包括方法選擇、人為誤差、數(shù)據(jù)累積和迭代程度以及系統(tǒng)變化等［45］。

4 結(jié)論

通過篩選最優(yōu)變異模型獲取研究區(qū)土壤鹽分的空間分布格局，表現(xiàn)不同土層鹽分的空間差異，結(jié)論如下：

（1）3 個土層土壤鹽分含量和變化范圍均隨土層加深而變小，且均呈偏正態(tài)分布；Moran’sI指數(shù)均呈“∽”型波動趨勢，值域范圍隨土層加深而變大，空間自相關(guān)性均隨距離的增大而減小。

（2）土壤鹽分的變異函數(shù)均以指數(shù)模型最佳，模擬結(jié)果均可有效表征各土層土壤鹽分的空間異質(zhì)性且隨機(jī)性因素控制較為穩(wěn)定；空間異質(zhì)性隨土層加深由弱到強(qiáng)烈再到中等，0～10 cm 土層因受雨雪、風(fēng)沙、踐踏、墾殖等隨機(jī)性因素的影響較大，空間異質(zhì)性最弱且變程最大。

（3）經(jīng)交叉驗證插值精度（10～20 cm＞20～30 cm＞0～10 cm）均符合要求。插值結(jié)果表明，3 個土層土壤鹽分均存在空間分異，水平方向（同一土層）上，鹽漬化程度均自西南向東北逐漸增加，與石羊河走向一致；垂直方向（不同土層）上，分布規(guī)律由簡單到復(fù)雜，從聚集狀態(tài)（0～10 cm）逐漸趨于斑塊化（10～20 cm）和斑點化（20～30 cm）。

（4）非鹽化土和4 種不同程度鹽漬土在0～30 cm 土層中均有分布，以中度鹽漬土為主（面積均＞70.00%）；強(qiáng)度鹽漬土次之，主要分布在騰格里沙漠邊緣（研究區(qū)東北-北-南沿線邊緣）區(qū)域，面積隨土層加深而減小。