劉亞靜,劉紅健

(華北理工大學(xué) 礦業(yè)工程學(xué)院,河北 唐山 063210)

引言

土壤有機碳(SOC)庫是陸地上的最大碳庫[1],碳儲量約是大氣碳庫的3.3倍,生物碳庫的4.5倍[2]。土壤有機碳常以各種物質(zhì)形態(tài)存在于土壤有機質(zhì)中,是土壤有機碳的主要載體,也是植物生長發(fā)育的直接養(yǎng)分來源[3],農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)也能夠在較短時間尺度內(nèi)調(diào)節(jié)土壤有機碳收支狀態(tài),因此,農(nóng)業(yè)發(fā)展與土壤有機碳是相互影響,相互促進的交互關(guān)系[4]。而土壤有機碳受空間尺度影響較大,具有顯著的空間異質(zhì)性[5],因此,對農(nóng)業(yè)區(qū)土壤有機碳含量及儲量進行精準(zhǔn)評估,不僅能促進農(nóng)業(yè)發(fā)展,對緩解當(dāng)前氣候變暖、實現(xiàn)"碳中和"可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)的國家戰(zhàn)略布局也具有重要意義。

對土壤有機碳的研究目前主要匯聚在空間分布、影響因素及土壤碳儲量等估算等方面?？臻g分布特征主要體現(xiàn)在水平和垂直方向2個維度[3],水平特征是由外部環(huán)境等導(dǎo)致的橫向空間變異,周仕軒等[6]、王超等[7]、孫清凡等[8]分別針對黃土高原、丹霞地貌、鄱陽湖濕地等典型地貌土壤有機碳的水平分布特征進行了研究。垂直特征主要是不同深度下有機碳的縱向空間變異,目前主要以0～20的表層土壤為主[9],隨著研究的深入,針對深層土壤的研究不斷增多,孫文義[10]、王華靜等[11]對1 m深度的土壤有機碳垂直分布特征進行研究,不同深度碳含量都表現(xiàn)出明顯的變化。有機碳影響因素主要體現(xiàn)在地形環(huán)境及理化性質(zhì)兩方面,影響土壤空間變異的主導(dǎo)因子也存在差異[12]。地形環(huán)境如高程、坡向、植被等[13],理化性質(zhì)主要包括pH、電導(dǎo)率、氮磷鉀等[14]。研究區(qū)域尺度大小對土壤有機碳的宏觀及微觀影響是不同的,楚夢瑋等[15]對云南省SOC空間分布研究發(fā)現(xiàn)、海拔、降水及溫度是影響云南省深層土壤SOC的主要因素;鄧勛飛等[16]對杭州灣南岸濱海圍墾區(qū)的土壤有機碳含量研究發(fā)現(xiàn),圍墾年限、種植模式是制約土壤有機碳含量的關(guān)鍵因素。土壤碳儲量估算方法目前主要有土壤類型法、模型估算法、生命地帶法、GIS估算法等[17],但受限于區(qū)域尺度、估算精度的制約,GIS憑借能夠直觀顯示土壤碳庫的空間屬性及分布,以地理信息數(shù)據(jù)保存且便于數(shù)字化制圖的優(yōu)點成為目前的應(yīng)用最為廣泛的研究方法。

遵化市屬于燕山南麓的重要農(nóng)業(yè)區(qū),以板栗為代表的地方農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟占重要比重,被譽為"中國板栗之鄉(xiāng)",適宜農(nóng)作物生長和發(fā)展特色農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)?；诖?為探究遵化市土壤有機碳分布特征及影響因素,以遵化市典型農(nóng)業(yè)區(qū)為研究區(qū),以0～30 cm的土壤深度分析數(shù)據(jù)為主,分析小尺度下有機碳空間變異性及主導(dǎo)因子,估算土壤碳儲量,為其地方農(nóng)業(yè)健康穩(wěn)定發(fā)展提供科學(xué)依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

遵化市,隸屬于河北省唐山市,屬京、津、唐、承、秦腹地,位于河北省東北部燕山南麓,地理范圍北緯39°54′56″～40°22′18″,東經(jīng)117°33′45″～118°14′00″,總面積約1 521 km2。遵化市地處半山區(qū),地勢由北東向南西傾斜,屬于燕山南麓典型山間盆地地貌,呈"三山兩川"之勢,平原、丘陵、山地各占三分之一。氣候類型為暖溫帶季風(fēng)半濕潤氣候,屬于典型大陸性氣候,顯著年均降水量約800 mm。農(nóng)用地面積占土地總面積70%以上,以板栗、食用菌為主的特色農(nóng)產(chǎn)業(yè)比重達到80%以上。

圖1 研究區(qū)地理位置及采樣點分布

1.2 樣品采集與分析

在研究區(qū)內(nèi)結(jié)合地形、植被類型等,在遵化市西部按照由西向東采樣,選取土地利用方式的典型樣地,包括農(nóng)、林、草地等,共181個采樣點,分別位于馬蘭峪、石門鎮(zhèn)等10個鄉(xiāng)鎮(zhèn)行政區(qū),取樣深度為0～30 cm,用手持RTK記錄海拔、經(jīng)緯度等地理信息,按照五點取樣法進行環(huán)刀剖面取樣,土壤樣品采集結(jié)束后帶回實驗室,對土壤進行烘干、去雜、過篩等處理流程,以進行理化性質(zhì)的測定。

1.3 數(shù)據(jù)處理

使用ArcGIS軟件提取環(huán)境因子(年均溫度、年均降雨量、NDVI、坡度、坡向、曲率、地表粗糙度和TWI);海拔、經(jīng)度和緯度通過GPS記錄。氣候數(shù)據(jù)來自中國氣象數(shù)據(jù)共享網(wǎng),NDVI數(shù)據(jù)來自黃土高原科學(xué)數(shù)據(jù)中心,地形數(shù)據(jù)基于GDEMV3DEM數(shù)據(jù)分析獲取。

1.4 土壤有機碳密度及儲量估算

土壤有機碳密度計算公式為:

(1)

式中,n為土層數(shù);Ci為不同土壤深度的有機碳含量;θi為土壤容重;δi為>2 mm礫石含量;Di為不同土層的厚度。

1.5 空間自相關(guān)分析

空間自相關(guān)分析是用來衡量事物在空間上是否存在集聚、離散或隨機分布情況,研究采用莫蘭指數(shù)(Global Moran's I)來檢驗遵化市典型農(nóng)業(yè)區(qū)土壤養(yǎng)分之間是否存在相關(guān)性,公式如下:

(2)

1.6 半方差函數(shù)

半方差函數(shù)是地統(tǒng)計學(xué)中研究土壤變異性的函數(shù),反映了區(qū)域尺度上空間變異性和相關(guān)程度,其公式為:

(3)

式中,γ(h)表示半方差函數(shù),Z(Xi),Z(Xi+h)分別是變量在空間位置xi和xi+h上的取值,N(h)為步長為h時的樣本總對數(shù),h為樣本間距。實測的半方差函數(shù)以散點的形式繪制在圖上,應(yīng)用最小二乘法求解半方差函數(shù)的模型參數(shù),從而得到適合的擬合模型。目前,幾種常用的理論模型主要包括球狀模型(Spherical);高斯模型(Gaussian);指數(shù)模型(Exponential);冪函數(shù)(Power);對數(shù)函數(shù)(Logarithmic);線性函數(shù)(Linear)等。

1.7 克里金插值

克里金插值法是地統(tǒng)計學(xué)中被廣泛應(yīng)用的一種空間插值技術(shù),該方法通過建立變異函數(shù)模型,利用已知樣本點的空間特征對未知位置的空間變量進行推斷,并在一定區(qū)域內(nèi)進行線性最優(yōu)無偏估計。克里金法不僅考慮了樣本點之間的空間關(guān)系,還通過在數(shù)據(jù)點上進行交叉驗證來評估插值結(jié)果的準(zhǔn)確性。多項研究結(jié)果表明,克里金法對于碳密度空間插值具有更高的精度,相比其它插值技術(shù)更為適用。

1.8 地理探測器

地理探測器可以探測自變量對因變量的影響并解釋背后的驅(qū)動力,該方法主要通過探測空間分層異質(zhì)性來進行分析,即在空間上對因變量進行分層,并比較不同層次上因變量的差異。其中,分異因子探測用于確定自變量對因變量是否具有顯著影響,而交互作用探測則用于研究自變量之間以及自變量與空間因素之間是否存在相互作用效應(yīng)。在地理探測過程中,通常用q值來表示因子對因變量的貢獻程度和因子之間的交互作用程度。

(4)

2 結(jié)果與分析

2.1 土壤養(yǎng)分特征分析

2.1.1土壤養(yǎng)分統(tǒng)計特征值

由表1可知,研究區(qū)土壤pH介于3.80～8.40之間,平均值為6.46,整體呈微酸性;全氮含量范圍為0.05%～0.26%,平均值為0.11%;速效磷和有效鉀含量范圍為8.40～227.60 mg/kg和63.00～745.00 mg/kg,平均值分別為64.95 mg/kg和221.62 mg/kg;有機質(zhì)含量范圍為6.90～44.80 g/kg,均值為18.47 g/kg。參照土壤養(yǎng)分分級標(biāo)準(zhǔn),全氮屬于較低水平,有機質(zhì)屬于略微缺乏水平,而有效磷和速效鉀屬于高等水平。

表1 土壤養(yǎng)分描述統(tǒng)計特征值

變異系數(shù)(CV)是描述隨機變量離散程度的指標(biāo),用于體現(xiàn)樣本的空間變異性大小。根據(jù)表1,土壤pH、全氮、有效磷、速效鉀和有機質(zhì)的變異系數(shù)分別為15.6%、34.7%、54.7%、54.5%和29.4%。根據(jù)變異等級的區(qū)分標(biāo)準(zhǔn),五項指標(biāo)均表現(xiàn)為中等變異,其中,有效磷的變異系數(shù)最大,pH的變異系數(shù)最小,有效磷和速效鉀的離散程度相對較大。

2.1.2土壤養(yǎng)分的空間自相關(guān)分析

利用GeoDa軟件的空間分析模塊對土壤養(yǎng)分的五項指標(biāo)進行全局空間自相關(guān)分析。圖2所示為土壤養(yǎng)分的LISA空間聚類圖,遵化市典型農(nóng)業(yè)區(qū)pH、全氮、有效磷、速效鉀和有機質(zhì)的全局Moran's I指數(shù)分別為0.199、0.122、0.155、0.305和0.102,結(jié)果說明土壤養(yǎng)分之間具有空間正相關(guān)性,即某一區(qū)域土壤養(yǎng)分值的高低對周圍區(qū)域值存在正向影響,其中,速效鉀的空間相關(guān)性最高,有機質(zhì)的空間相關(guān)性最低。

圖2 土壤養(yǎng)分的LISA空間聚類圖

2.1.3土壤養(yǎng)分的空間變異特征

進行半方差函數(shù)分析之前,為了避免半方差函數(shù)產(chǎn)生波動,增大誤差,需要對數(shù)據(jù)進行正態(tài)化。同時,樣本間距也是半方差函數(shù)的主要影響因素之一,通常取樣間隔在10 m以上,可以滿足絕大多數(shù)半方差函數(shù)的擬合。擬合后的半方差函數(shù)見圖3,結(jié)構(gòu)參數(shù)見表2、表3。

表2 土壤養(yǎng)分分布特征檢驗

表3 土壤養(yǎng)分的半方差函數(shù)參數(shù)及模型

圖3 半方差函數(shù)擬合模型圖

塊金值、基臺值、變程和塊金效應(yīng)是半方差函數(shù)模型中的重要參數(shù),用于描述隨機變量在空間上的變異程度和空間相關(guān)性。其中,塊金值反映了指標(biāo)的平均空間變化趨勢;基臺值反映了空間變異性的整體水平;變程反映隨機變量的空間相關(guān)性;塊金效應(yīng),也稱為基底效應(yīng),反映了半方差函數(shù)對實際數(shù)據(jù)變異性的解釋能力。從土壤養(yǎng)分擬合模型的研究結(jié)果來看,土壤pH、有效磷、速效鉀和有機質(zhì)的最佳擬合模型為指數(shù)模型,全氮的最佳擬合模型為高斯模型,從塊金效應(yīng)來看,各指標(biāo)空間變異強度由大到小為有效磷>有機質(zhì)>全氮>pH>速效鉀,有效磷的塊金效應(yīng)最高,說明這種養(yǎng)分在空間上的差異最為明顯,有效磷和pH的決定系數(shù)較高,說明空間相關(guān)性較強,全氮的決定系數(shù)較低,只有0.041,說明采樣點之間存在較強的隨機性。塊金值整體較小,說明土壤養(yǎng)分分布較為均勻,空間變化程度低。此外,而各指標(biāo)的變程從全氮的433 m到速效鉀的50 040 m,說明存在著較大的空間變異性。

2.1.4土壤養(yǎng)分的空間插值分析

通過普通克里金插值對土壤理化性質(zhì)進行插值分析,其空間分布見圖4。根據(jù)插值結(jié)果可知,pH表現(xiàn)為西北高東南低的分布,全氮、有效磷、速效鉀的分布趨勢類似,中部地區(qū)普遍較低,這一地帶的農(nóng)田以水澆地為主,有機質(zhì)也呈四周高,中部低的分布,可能是受土壤氮磷鉀等的影響。

圖4 土壤養(yǎng)分克里金插值結(jié)果

2.2 土壤有機碳密度估算及分布特征

圖5為土壤有機碳密度分布情況。

圖5 土壤有機碳密度分布

如圖5所示,高碳密度區(qū)主要集中在中南部及東部的平原地帶,以旱地和水澆地為主,農(nóng)業(yè)設(shè)施類型以露天農(nóng)業(yè)及設(shè)施農(nóng)業(yè)為主,中部高海拔區(qū)將其分為南北兩部,南部土壤有機碳密度相對高于北部,此外,東部區(qū)域碳密度高聚集態(tài)勢要強于中部和西部,但從土地利用情況來看,其主要為城鎮(zhèn)用地及居民地,并非主要農(nóng)業(yè)聚集區(qū)。低碳密度區(qū)主要分布在北部及中部的山地區(qū),同時,也是遵化市西部主要的林地及灌木地帶,由此可以看出,遵化市西部土壤有機碳分布表現(xiàn)為北低南高的分布,農(nóng)業(yè)聚集區(qū)的碳密度要高于林地、灌木等的有林地帶。對研究區(qū)的土壤有機碳儲量進行估算,其0～30 cm表層土壤的碳儲量約為4.377 Tg。

2.3 土壤理化性質(zhì)對SOC影響分析

由表4可知,土壤pH與土壤有機碳密度的相關(guān)性極不顯著,相關(guān)性系數(shù)僅為-0.05,呈極不顯著的負相關(guān);與全氮、有效磷及速效鉀與有機質(zhì)呈現(xiàn)為正相關(guān)性,其中,與有效磷的相關(guān)性最強,說明有機碳密度含量隨著土壤全氮、有效磷及速效鉀含量的提升而提高。有機質(zhì)含量作為有機碳密度的直接影響因素,與有機碳密度的關(guān)聯(lián)程度不如有效磷,但整體來看,土壤化學(xué)性質(zhì)對有機碳密度均為正向影響,氮、磷、鉀等元素能促進植物根系對碳的吸收效率,顯著提升農(nóng)業(yè)區(qū)土壤有機碳密度,加強對土壤性質(zhì)的動態(tài)監(jiān)測對農(nóng)業(yè)發(fā)展具有重要意義。在相關(guān)性分析基礎(chǔ)上,分別對土壤有機碳密度及土壤理化性質(zhì)進行多元線性回歸分析和通徑分析,因pH與有機碳間相關(guān)性系數(shù)過低,將其剔除。不作為分析指標(biāo)。

表4 土壤有機碳密度與土壤特征pearson相關(guān)系數(shù)

為了避免因子量綱不統(tǒng)一帶來的影響,將各個指標(biāo)進行[0-1]標(biāo)準(zhǔn)化,基于SPSS分析軟件進行多元回歸分析,得到有機碳密度與理化性質(zhì)間的回歸關(guān)系結(jié)果如式(5)。

CE=0.304X1+0.355X2+0.069X3+0.019X4+0.128

(5)

式中:CE為土壤有機碳密度;X1表示有機質(zhì);X2表示有效磷。X3表示速效鉀;X4表示全氮。

從回歸方程中可以看出,有機質(zhì)和有效磷的回歸系數(shù)分別為0.304和0.355,遠大于速效鉀的0.069和全氮的0.019,影響程度排序為有效磷>有機質(zhì)>速效鉀>全氮。

線性回歸能夠體現(xiàn)自變量對因變量的直接影響,但無法體現(xiàn)變量之間的深層關(guān)聯(lián)關(guān)系的復(fù)雜性傳遞過程。而通徑分析作為多元回歸分析的拓展,對影響因子對因變量的影響程度進行量化,確定影響某一現(xiàn)象的因素之間的直接和間接關(guān)系,可以發(fā)掘隱藏在數(shù)據(jù)背后的復(fù)雜影響關(guān)系,進一步理解研究對象本質(zhì)。因此,在回歸分析的基礎(chǔ)上,對理化性質(zhì)變量與土壤有機碳密度進行通徑分析,結(jié)果如表5所示。

表5 土壤有機碳影響因素通徑分析結(jié)果

從表5分析結(jié)果可以看出,對土壤有機碳密度直接影響最大的是有效磷,直接通徑系數(shù)為0.331,其次為速效鉀和有機質(zhì),直接通徑系數(shù)為-0.070和0.250,其中,速效鉀表現(xiàn)為負效應(yīng),最后為全氮,為0.018。結(jié)合各影響因素,通過影響其他因素對土壤有機碳密度的間接影響可以發(fā)現(xiàn),有效磷對碳密度的間接影響最大,其次為有機質(zhì)、全氮、速效鉀,這與直接通徑系數(shù)的分析結(jié)果表現(xiàn)一致,但各個影響因素對有機碳的間接通徑系數(shù)方向并不完全相同。綜上所述,氮磷鉀等基本化學(xué)性質(zhì)是影響研究區(qū)土壤有機碳密度的主要因素,適當(dāng)增加土壤氮磷鉀含量能夠?qū)ν寥烙袡C碳密度增加起到促進作用,進而增加農(nóng)業(yè)產(chǎn)量。

2.4 地形環(huán)境因素對SOC影響分析

基于地理探測器方法,分析不同地形環(huán)境因素對典型農(nóng)業(yè)區(qū)SOC空間分異的影響程度,包括海拔、坡度、坡向、曲率、歸一化植被指數(shù)(NDVI)、地形濕度指數(shù)(TWI)、地形起伏度、年均氣溫和年均降水量。

2.4.1 SOC影響因子分異及因子探測

主要探究影響因子對土壤有機碳空間分布的驅(qū)動影響程度。圖6所示為因子探測結(jié)果雷達圖,由圖6可知,不同因素對SOC空間分布的影響結(jié)果為年均氣溫(0.404)>海拔(0.374)>年均降水(0.257)>NDVI(0.174)>坡度(0.099)>TWI(0.079)>地形起伏度(0.077)>曲率(0.024)>坡向(0.016)。其中,氣溫、海拔、年均降水和NDVI對有機碳密度的影響較大,坡度、TWI、地形起伏度、曲率和坡向影響較低,q值均在0.1以下。

圖6 因子探測結(jié)果雷達圖

2.4.2 SOC影響因子交互探測

表6為利用交互作用探測器探測影響因子兩兩交互共同對SOC空間分異性的影響。任何2個影響因子的交互作用對遵化市農(nóng)業(yè)表層土壤SOC密度空間分異性影響的解釋程度均大于單個因子的解釋程度,均為增強作用,大多數(shù)為非線性增強。交互作用解釋程度較為靠前的5對交互分別為:年均氣溫∩年均降水、海拔∩年均氣溫、海拔∩年均降水、NDVI∩年均降水、地形起伏度∩年均降水。

表6 影響因子對SOC的交互作用

2.4.3 SOC影響因子生態(tài)探測

為理解不同因素對農(nóng)業(yè)區(qū)SOC空間分布的影響是否存在顯著差異,如表7利用生態(tài)探測器探測遵化市典型農(nóng)業(yè)區(qū)地形因子對土壤有機碳含量的解釋程度的顯著性差異。如果任意2個因素為顯著差異影響(P<0.05),則標(biāo)記為Y,否則就記為N。兩兩因素之間的相互作用對農(nóng)業(yè)區(qū)SOC的空間分布影響并未表現(xiàn)出一致的顯著性差異,這表明眾因子沒有表現(xiàn)突出的因子,影響較為均衡。

表7 影響因子生態(tài)探測結(jié)果

3 結(jié)論

(1)根據(jù)土壤養(yǎng)分分級標(biāo)準(zhǔn),研究區(qū)土壤全氮屬于較低水平,有機質(zhì)屬于略微缺乏水平,而有效磷和速效鉀屬于高等水平,有機質(zhì)含量較差。五項指標(biāo)均表現(xiàn)為中等變異,存在明顯的空間正相關(guān)性,且存在不同程度的空間變異性。

(2)對研究區(qū)土壤有機碳分布進行分析,高碳密度區(qū)主要集中在中南部及東部的平原地帶,以旱地和水澆地為主,東部區(qū)域碳密度高聚集態(tài)勢要強于中部和西部,遵化市西部土壤有機碳分布表現(xiàn)為北低南高的分布,其0～30 cm表層土壤的碳儲量約為4.377 Tg。

(3)通過對遵化市西部農(nóng)業(yè)區(qū)土壤有機碳密度的影響因子分析可知,土壤特性中,有效磷和有機質(zhì)是主要的影響因素,地形因子中,年均氣溫、海拔、年均降水和NDVI是主要影響因子。