收稿日期：2023-08-05

基金項(xiàng)目：國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目（2017YFD0200107）

作者簡(jiǎn)介：王 雨（1997-），女，江蘇鹽城人，碩士研究生，從事土壤改良與修復(fù)研究。（Tel）13770195109；（E-mail）766179290@qq.com

通訊作者：錢(qián)曉晴，（Tel ）13511760701；（E-mail）qianxq@yzu.edu.cn

摘要： 土壤肥力是土壤基本性質(zhì)及生產(chǎn)力的綜合表現(xiàn)，在江蘇省響水縣研究區(qū)內(nèi)進(jìn)行土壤肥力評(píng)價(jià)有利于了解該縣土壤肥力空間分布狀況，對(duì)黃淮平原耕地資源的合理利用具有重要作用。本研究利用地統(tǒng)計(jì)分析法和主成分分析法篩選土壤肥力指標(biāo)以構(gòu)建肥力評(píng)價(jià)的最小數(shù)據(jù)集（MDS），同時(shí)運(yùn)用加權(quán)求和法計(jì)算出土壤肥力指數(shù)（SFQI），建立反映響水縣研究區(qū)土壤肥力的綜合評(píng)價(jià)體系。結(jié)果表明，響水縣研究區(qū)土壤有機(jī)質(zhì)、全氮、有效鐵、有效銅和有效鉬含量豐富，均值整體處于一級(jí)水平；土壤有效磷含量較為缺乏，整體為四級(jí)水平。除pH以外，變異系數(shù)均大于10%，各指標(biāo)塊基比均在25%以上，空間自相關(guān)性較弱。研究區(qū)土壤肥力評(píng)價(jià)的MDS為pH、容重、全氮、速效鉀、有效銅、有效鉬，能夠較好地反映全量數(shù)據(jù)集（TDS）對(duì)土壤肥力評(píng)價(jià)的信息。研究區(qū)整體土壤肥力處于三級(jí)地力水平，呈現(xiàn)西北高東南低的空間分布特征。速效鉀和有效鉬是研究區(qū)的主要限制因子，建議在施用氮、磷、鉀肥時(shí)提高鉀肥比重，增施微量元素肥料，以提高土壤肥力。本研究結(jié)果可為黃淮平原耕地土壤肥力評(píng)價(jià)和耕地土壤培肥提供參考。

關(guān)鍵詞： 最小數(shù)據(jù)集；主成分分析；土壤肥力評(píng)價(jià)；江蘇響水

中圖分類號(hào)： S158 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1000-4440（2024）08-1434-12

Soil fertility evaluation of cultivated land in typical counties of Huanghuai Plain

WANG Yu， WANG Guiliang， SHEN Wanyi， ZHAO Wenhui， HU Rui， QIAN Xiaoqing

（Key Laboratory of Arable Land Quality Monitoring and Evaluation， Ministry of Agriculture and Rural Affairs/Yangzhou University， Yangzhou 225009， China）

Abstract： Soil fertility is the comprehensive performance of soil basic properties and productivity. Soil fertility evaluation in the study area of Xiangshui County of Jiangsu province is beneficial to understanding the spatial distribution of soil fertility， and plays an important role in the rational utilization of cultivated land resources in Huanghuai Plain. In this study， statistical analysis and principal component analysis were used to screen soil fertility indicators to construct a minimum data set （MDS） for fertility evaluation. At the same time， weighted summation method was used to calculate soil fertility index （SFQI）， and a comprehensive evaluation system reflecting soil fertility in the study area was established. The results showed that the contents of organic matter， total nitrogen， available molybdenum， available iron and available copper were abundant， and the average value was at the first level. The content of available phosphorus in soil was relatively lacking， and the overall level was the fourth level. Expect for pH， the coefficients of variation of other indicators were greater than 10%， and the ratio of nugget value to sill value of each index was above 25%， and the spatial autocorrelation was weak. MDS for soil fertility evaluation in the study area included pH， bulk density， total nitrogen， available potassium， available copper and available molybdenum， which could better reflect the information of soil fertility evaluation by total data set （TDS）. The overall soil fertility in the study area was at the third level， showing the spatial distribution characteristics of high in northwest and low in southeast. Available potassium and available molybdenum were the main limiting factors in the study area. In order to improve soil fertility， it was suggested to increase the proportion of potassium fertilizer and increase the application of trace element fertilizer. The results of this study can provide a reference for soil fertility evaluation and soil fertilization in Huanghuai Plain.

Key words： minimum data set;principal component analysis;soil fertility evaluation;Xiangshui County， Jiangsu province

肥力是土壤的綜合表征，保持土壤肥力在較高水平是實(shí)現(xiàn)土壤可持續(xù)利用的先決條件[1-2]。對(duì)土壤肥力開(kāi)展評(píng)價(jià)工作是制訂科學(xué)施肥方案、培肥土壤的有效手段[3-4]。目前，許多研究者提出了一種用以表征土壤肥力水平的數(shù)值化指標(biāo)——土壤肥力指數(shù)（SFQI）。部分研究者選取了有機(jī)質(zhì)含量、速效氮含量、有效磷含量等化學(xué)屬性指標(biāo)評(píng)價(jià)土壤肥力水平[5-6]；也有部分學(xué)者選取物化指標(biāo)評(píng)價(jià)土壤肥力，例如黏粒含量、有機(jī)質(zhì)含量和鹽基飽和度等[7-8]；還有部分研究者從物理、化學(xué)和微生物3個(gè)角度選擇土壤質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)，以構(gòu)建土壤肥力評(píng)價(jià)體系[9-10]。在不同的研究中，選擇的評(píng)價(jià)指標(biāo)也不盡相同，因此如何科學(xué)合理地選擇評(píng)價(jià)指標(biāo)，是土壤肥力評(píng)價(jià)的關(guān)鍵一環(huán)。最小數(shù)據(jù)集（MDS）的建立使土壤肥力質(zhì)量指標(biāo)的選擇和評(píng)價(jià)更加便捷[11]。MDS是指可以反映土壤質(zhì)量的最少的指標(biāo)參數(shù)集合，可最大限度地減少數(shù)據(jù)冗余[12]。眾多研究者提出多種構(gòu)建最小數(shù)據(jù)集的方法，如灰色關(guān)聯(lián)法、主成分分析法、相關(guān)系數(shù)法等；采用主成分分析法構(gòu)建MDS能確保最大限度減少原始數(shù)據(jù)信息丟失，以客觀的指標(biāo)反映土壤肥力情況[13]，并且從MDS提取出的指標(biāo)與全量數(shù)據(jù)集（TDS）呈顯著相關(guān)。

黃淮平原是中國(guó)重要的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)基地，在糧食連年豐產(chǎn)的表象下，存在4e3fa1b480dda5416ee395b1be986c3b8717ec060ab0dd28251163a0f692a520著土壤鹽漬化、養(yǎng)分不平衡等諸多問(wèn)題[14]。近年來(lái)，很多學(xué)者研究黃淮平原多集中在土地利用和農(nóng)業(yè)區(qū)劃等方面，鮮見(jiàn)對(duì)黃淮平原縣域尺度的土壤肥力進(jìn)行評(píng)價(jià)。江蘇省響水縣是黃淮平原典型縣域之一，多年來(lái)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素的變革、人類活動(dòng)等使該地區(qū)土壤養(yǎng)分發(fā)生較大變化。因此，研究響水縣近年來(lái)耕地土壤肥力狀況以及土壤養(yǎng)分豐缺程度，對(duì)黃淮平原耕地資源的合理利用具有重要意義。

本研究綜合考慮土壤肥力的構(gòu)成，選取江蘇省響水縣在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方面具有代表性的8個(gè)鎮(zhèn)的表層（0～20 cm）土壤樣品，對(duì)土壤的13項(xiàng)理化指標(biāo)進(jìn)行測(cè)定，運(yùn)用主成分分析法構(gòu)建土壤肥力評(píng)價(jià)指標(biāo)最小數(shù)據(jù)集（SQI-MDS），建立反映響水土壤肥力水平的綜合評(píng)價(jià)體系，論述響水縣耕地土壤養(yǎng)分特征，并揭示該區(qū)域影響土壤肥力的限制因子，旨在為響水縣耕地合理規(guī)劃以及科學(xué)施肥技術(shù)方案的制訂提供理論依據(jù)，為黃淮平原區(qū)域土壤資源的管理和優(yōu)化利用提供參考。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

響水縣地處江蘇省東北沿海地區(qū)，是長(zhǎng)三角城市群北端的重要節(jié)點(diǎn)。其東面為黃海，北面為灌河，南面為中山河。縣域東西方向長(zhǎng)度為61 km，南北方向?qū)挾葹?1 km。整個(gè)研究區(qū)內(nèi)的土地利用類型包括耕地、林地、草地、水域和建設(shè)用地，其中耕地是最主要的土地利用類型；土壤類型主要包括濱海鹽土和潮土?？h域土地總面積達(dá)1.473×105 km2，其中耕地總面積7.06×104 hm2，占全縣土地總面積近50%。

響水縣處于暖溫帶南部邊界處，屬于大陸季風(fēng)區(qū)，同時(shí)，由于縣域臨海，也具有海洋性氣候特點(diǎn)，年平均氣溫為14.5 ℃，年平均降雨量為928.2 mm，四季分明、雨熱同期；日照充足，年平均日照時(shí)間約2 402.7 h；無(wú)霜期較長(zhǎng)，全年無(wú)霜期在211 d左右。響水縣全境由黃淮沖積平原構(gòu)成，地形平坦；全縣土壤分為潮土、鹽土兩種類型。整體氣候和地形條件適宜農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。

響水縣作為國(guó)家級(jí)生態(tài)示范區(qū)和江蘇省綜合改革試點(diǎn)縣，具有“中國(guó)西蘭花之鄉(xiāng)”、“全國(guó)糧棉生產(chǎn)先進(jìn)縣”等榮譽(yù)稱號(hào)，在農(nóng)業(yè)方面具有重要的研究?jī)r(jià)值與意義。

1.2 樣品采集與測(cè)定

基于對(duì)各個(gè)鎮(zhèn)土壤類型、地貌類型等因素的綜合考量，遵循代表性、均勻性原則，于2020年9-10月分別對(duì)江蘇省響水縣8個(gè)鎮(zhèn)的耕地土壤進(jìn)行調(diào)查取樣，共采集85個(gè)樣點(diǎn)（因該縣東北部為沿海開(kāi)發(fā)區(qū)，故本次耕地土壤肥力評(píng)價(jià)不予考慮）。從各鎮(zhèn)中選取具有代表性的田塊，每個(gè)田塊面積在0.22～4.23 hm2，在每個(gè)田塊布點(diǎn)區(qū)域50 m范圍內(nèi)，采用梅花形五點(diǎn)布點(diǎn)法，采集0～20 cm耕層土樣，將其混勻后，取1 kg鮮土裝入聚乙烯密封袋內(nèi)，在室內(nèi)按序進(jìn)行自然干燥、清除雜物、破碎、過(guò)20目和100目篩，以供后續(xù)測(cè)定分析。土地利用方式和具體采樣點(diǎn)情況如圖1所示。

選擇對(duì)土壤養(yǎng)分和環(huán)境因素影響較大的指標(biāo)進(jìn)行測(cè)定，共選定13個(gè)指標(biāo)來(lái)建立土壤肥力質(zhì)量評(píng)價(jià)最小數(shù)據(jù)集[15]，包括容重、pH值、有機(jī)質(zhì)含量、全氮含量、有效磷含量、速效鉀含量、緩效鉀含量以及中微量元素有效硼含量、有效鉬含量、有效鐵含量、有效錳含量、有效銅含量、有效鋅含量。按《土壤農(nóng)化分析》[16]所述方法進(jìn)行測(cè)定，各指標(biāo)經(jīng)3次平行測(cè)定計(jì)算出其平均值，具體測(cè)定方法如表1所示。

養(yǎng)分指標(biāo)變異系數(shù)=標(biāo)準(zhǔn)差/平均值×100%，根據(jù)結(jié)果劃分弱變異＜10%，10%≤中等變異≥100%，強(qiáng)變異＞100%[17]。

1.3 土壤肥力等級(jí)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)

本研究土壤肥力等級(jí)數(shù)據(jù)來(lái)自于《全國(guó)第二次土壤普查養(yǎng)分分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)》、耕地監(jiān)測(cè)函〔2019〕30號(hào)農(nóng)業(yè)農(nóng)村部耕地質(zhì)量監(jiān)測(cè)保護(hù)中心關(guān)于印發(fā)《全國(guó)九大農(nóng)區(qū)及省級(jí)耕地質(zhì)量監(jiān)測(cè)指標(biāo)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)（試行）》的通知中黃淮海區(qū)耕地質(zhì)量監(jiān)測(cè)指標(biāo)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)[18-19]。

1.4 土壤肥力評(píng)價(jià)方法

土壤肥力評(píng)價(jià)要求選擇對(duì)土壤功能和最終評(píng)價(jià)結(jié)果有顯著影響的土壤肥力指標(biāo)[20]，我們選取了13種土壤理化性質(zhì)測(cè)定值的TDS，首先通過(guò)主成分分析、相關(guān)性分析、Norm值判斷進(jìn)行數(shù)據(jù)簡(jiǎn)化，將多項(xiàng)指標(biāo)精簡(jiǎn)為少數(shù)指標(biāo)納入MDS；其次根據(jù)最小數(shù)據(jù)集指標(biāo)隸屬函數(shù)值結(jié)合各指標(biāo)權(quán)重大小得出最小數(shù)據(jù)集的土壤肥力指數(shù)（SFQI-MDS），同時(shí)結(jié)合全量數(shù)據(jù)集的土壤肥力指數(shù)（SFQI-TDS）進(jìn)行兩者的相關(guān)性檢驗(yàn)；最后根據(jù)計(jì)算結(jié)果對(duì)響水縣進(jìn)行土壤肥力綜合評(píng)價(jià)。

1.4.1 最小數(shù)據(jù)集構(gòu)建步驟 一是進(jìn)行KMO和Bartlett檢驗(yàn)，若KMO>0.5，P<0.05時(shí)，可以進(jìn)行主成分分析（PCA）[21]。二是進(jìn)行主成分分析，采用最大方差旋轉(zhuǎn)法加強(qiáng)不相關(guān)組分的解釋能力，按特征值≥1的條件選擇主成分，篩選出其中的高因子載荷（≥|0.5|）納入MDS候選指標(biāo)。若一個(gè)指標(biāo)在2個(gè)主成分上的載荷均≥0.5，則該指標(biāo)歸入與其他指標(biāo)相關(guān)性較低的一組[22-23]。三是計(jì)算Norm值，Norm值是指該指標(biāo)在所有主成分中綜合載荷的特征值，數(shù)值越大綜合信息的解釋力越高[24]，選取每組中Norm值為該組最大Norm值90%以上的指標(biāo)，當(dāng)每組指標(biāo)超過(guò)1個(gè)時(shí)，需要兩兩進(jìn)行相關(guān)性分析，r＜0.5時(shí)，兩者均納入MDS；r≥0.5時(shí)，Norm值最大的納入MDS。Norm值的計(jì)算公式如下：

Nik=k1（U2ikλk）

式中，Nik為第i個(gè)指標(biāo)在前k個(gè)主成分（特征值≥1）的綜合載荷；Uik為第i個(gè)指標(biāo)在第k個(gè)主成分上的載荷值；λk為第k個(gè)主成分的特征值。

1.4.2 土壤肥力評(píng)價(jià)指數(shù)構(gòu)建 （1）隸屬度函數(shù)轉(zhuǎn)換。為避免不同單位的影響，數(shù)據(jù)處理需要對(duì)土壤肥力指標(biāo)進(jìn)行統(tǒng)一量化，隸屬度函數(shù)包括拋物線型函數(shù)、正S型函數(shù)和反S型函數(shù)[25]。

正S型函數(shù)是指土壤肥力隨指標(biāo)測(cè)定值的增加而提高，達(dá)到最高水平后趨于穩(wěn)定，屬于正S型函數(shù)的土壤肥力指標(biāo)為有機(jī)質(zhì)、全氮、有效磷、速效鉀、緩效鉀以及各種微量元素養(yǎng)分等[26]。反S型函數(shù)是指土壤肥力隨指標(biāo)測(cè)定值的增加而降低，而后趨于穩(wěn)定，屬于反S型函數(shù)的土壤肥力指標(biāo)為容重。正S型、反S型隸屬度函數(shù)計(jì)算如下：

f（x）=1 x≥a0.9×x-ba-b+0.1 b≤x＜a0.1 x＜b

f（x）=1 x≤b0.9×x-ab-a+0.1 b≤x＜a0.1 x＞a

式中，f （x）是指標(biāo)的隸屬函數(shù)值，x是指標(biāo)自身測(cè)定值，a、b分別是指標(biāo)的下限和上限（參考江蘇省耕地質(zhì)量監(jiān)測(cè)指標(biāo)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)的最低等級(jí)值和最高等級(jí)值作為函數(shù)的轉(zhuǎn)折點(diǎn)）。

拋物線型函數(shù)指在一定范圍土壤肥力處于高水平，不在此范圍時(shí)土壤肥力漸低，屬于拋物線型隸屬度函數(shù)的為pH值，拋物線型隸屬度函數(shù)計(jì)算如下：

f（x）=1.0-0.9（x-c）（d-c） c<x<d1.0 b≤x≤c0.9×x-ab-a+0.1 a<x<b0.1 x≤a或x≥d

式中，f（x）為指標(biāo)的隸屬函數(shù)值，x為指標(biāo)的實(shí)際測(cè)定值，a、d分別為指標(biāo)最低級(jí)別的低值和高值；b、c分別為指標(biāo)最高級(jí)別的低值和高值。

（2）權(quán)重的確定。該指標(biāo)公因子方差與全部參評(píng)指標(biāo)公因子方差的和之比為該指標(biāo)的權(quán)重[27]。權(quán)重?cái)?shù)學(xué)表達(dá)式為：

Wi=Ci/Σni=1Ci

式中，Wi是肥力指標(biāo)的權(quán)重；Ci是肥力指標(biāo)的公因子方差；n是最小數(shù)據(jù)集中包含的指標(biāo)數(shù)量。

（3）土壤肥力指數(shù)的計(jì)算。對(duì)隸屬函數(shù)值和權(quán)重值運(yùn)用加權(quán)求和法進(jìn)行計(jì)算，得到每個(gè)樣點(diǎn)的實(shí)際土壤肥力指數(shù)[28]。土壤肥力指數(shù)的數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

SFQI=∑fi×Wi（i=1，2，3，4，…，n）

式中：SFQI為土壤肥力指數(shù)；fi為第i個(gè)指標(biāo)的隸屬函數(shù)值；Wid7d94a00df01b07a0f0d83e878a74ec405258b5754e71a3f7a363dbce22774d9為第i個(gè)指標(biāo)的權(quán)重值。

1.4.3 研究區(qū)土壤肥力綜合評(píng)價(jià) 按SFQI-MDS值對(duì)研究區(qū)耕地肥力分等級(jí)評(píng)價(jià)，根據(jù)自然斷點(diǎn)法（Jenks）將土壤肥力等級(jí)分成5個(gè)級(jí)別，其中Ⅰ級(jí)為0.871～0.960；Ⅱ級(jí)范圍為0.811～0.870；Ⅲ級(jí)范圍為0.721～0.810；Ⅳ級(jí)范圍為0.591～0.720；Ⅴ級(jí)范圍為0.410～0.590。從Ⅰ級(jí)到Ⅴ級(jí)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)適宜度逐漸降低，制約度逐漸增加。

1.5 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析

利用SPSS 19.0進(jìn)行土壤各指標(biāo)描述性統(tǒng)計(jì)分析、主成分分析法、Pearson相關(guān)分析及正態(tài)性分布檢驗(yàn)；利用GS＋9.0軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行半方差函數(shù)分析及模型擬合；利用Excel 2010完成數(shù)據(jù)分析以及SFQI-TDS、SFQI-MDS的線性擬合；利用Origin繪制土壤肥力指標(biāo)相關(guān)系數(shù)矩陣圖；利用ArcMap 10.6繪制土地利用方式和采樣點(diǎn)位置圖，用普通克里金插值法進(jìn)行無(wú)偏估計(jì)未采樣點(diǎn)土壤肥力，以繪制響水研究區(qū)土壤肥力等級(jí)空間分布圖。

2 結(jié)果與分析

2.1 研究區(qū)土壤肥力指標(biāo)的描述性統(tǒng)計(jì)

研究區(qū)土壤養(yǎng)分指標(biāo)等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)和定量描述見(jiàn)表2、表3，pH均值為7.84，整體屬于弱堿性土壤；土壤容重適宜，均值為1.04；養(yǎng)分含量中有機(jī)質(zhì)、全氮、有效銅、有效鐵、有效鉬含量豐富，均值整體處于一級(jí)水平；速效鉀、有效鋅、有效錳含量比較豐富，處于二級(jí)水平；緩效鉀、有效硼含量一般，整體為三級(jí)水平；土壤有效磷含量較為缺乏，均值為14.70 mg/kg，整體為四級(jí)水平。研究區(qū)pH變異系數(shù)小于10%，表明該肥力指標(biāo)在研究區(qū)內(nèi)的總體變化幅度?。挥行сf變異系數(shù)大于100%，呈現(xiàn)高空間變異性，表明在不同區(qū)域內(nèi)差異顯著；其他指標(biāo)均屬于中等變異。研究區(qū)土壤養(yǎng)分指標(biāo)K-S檢驗(yàn)結(jié)果顯示，pH以及有機(jī)質(zhì)、全氮、有效鋅、有效鐵、有效錳、有效硼含量服從正態(tài)分布，其余指標(biāo)進(jìn)行對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)化后符合正態(tài)分布，滿足統(tǒng)計(jì)學(xué)要求。

以決定系數(shù)大、殘差小為條件，進(jìn)行半方差函數(shù)及擬合參數(shù)計(jì)算，比較各模型參數(shù)并選擇最優(yōu)擬合指數(shù)參數(shù)，其結(jié)果如表4。各指標(biāo)的變程為2.56～16.42 km，說(shuō)明在此空間范圍內(nèi)分布連續(xù)，存在空間自相關(guān)性。各指標(biāo)塊基比均大于25%，說(shuō)明與空間結(jié)構(gòu)性關(guān)系較小，受隨機(jī)性因素如灌溉、施肥、耕作等人為活動(dòng)影響較大。

2.2 土壤肥力綜合評(píng)價(jià)體系的建立

2.2.1 土壤肥力綜合評(píng)價(jià)最小數(shù)據(jù)集的確定 首先進(jìn)行KMO和Bartlett檢驗(yàn)，KMO為0.71，>0.5，P為0，<0.05，結(jié)果表明可以進(jìn)行PCA并有較好的適用性。其次通過(guò)PCA得到4個(gè)主成分，其對(duì)方差變異貢獻(xiàn)的解釋率可達(dá)76.77%，4個(gè)主成分分別對(duì)土壤養(yǎng)分指標(biāo)方差變異貢獻(xiàn)的解釋率可達(dá)34.11%、22.31%、10.52%和9.83%，表明這4個(gè)主成分能較好地反映響水縣研究區(qū)土壤肥力情況。

研究區(qū)土壤肥力指標(biāo)主成分載荷值、Norm值及分組情況如表5所示。按照Norm值在每組Norm最大值的90%以上選取原則，初步選取PC1中的速效鉀、緩效鉀、有效錳；PC2中的有效銅、有效鐵；PC3中的pH、有機(jī)質(zhì)、全氮、有效硼；PC4中的容重、有效鉬。其中有效硼在兩個(gè)主成分上均＞0.5，保留與其相關(guān)性更高的PC3。如圖2所示，對(duì)同一主成分下的指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)性分析，PC1中兩兩相關(guān)系數(shù)均＞0.5，保留Norm值最大的速效鉀；PC2中保留Norm值較大的有效銅；PC3中全氮和有機(jī)質(zhì)、有效硼的相關(guān)系數(shù)＞0.5，與pH的相關(guān)系數(shù)＜0.5，故保留全氮與pH；PC4中容重與有效鉬的相關(guān)系數(shù)＜0.5，則兩者均保留。因此確定本研究土壤質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)的最終MDS為速效鉀、有效銅、全氮、pH、容重、有效鉬。

2.2.2 土壤肥力評(píng)價(jià)指數(shù)構(gòu)建 各肥力指標(biāo)所屬隸屬度函數(shù)的轉(zhuǎn)折點(diǎn)、隸屬度均值、全量數(shù)據(jù)集與最小數(shù)據(jù)集的公因子方差和權(quán)重如表6所示，結(jié)合各指標(biāo)的權(quán)重與隸屬度均值，計(jì)算出TDS的土壤肥力指數(shù)和MDS的土壤肥力指數(shù)，以上兩類數(shù)據(jù)集的土壤肥力指數(shù)分別為0.32～0.92、0.41～0.96；平均值分別為0.70、0.78。

為了對(duì)最小數(shù)據(jù)集的合理性進(jìn)行驗(yàn)證，將研究區(qū)TDS的土壤肥力指數(shù)和MDS的土壤肥力指數(shù)進(jìn)行線性回歸分析，如圖3所示，可看出SFQI-MDS的土壤肥力指數(shù)與SFQI-TDS的土壤肥力指數(shù)呈現(xiàn)Y=1.079 6x-0.146 8的線性關(guān)系，R2為0.875 4（P＜0.01）。結(jié)果表明，TDS的土壤肥力指數(shù)和MDS的土壤肥力指數(shù)呈現(xiàn)極顯著相關(guān)，因此構(gòu)建的最小數(shù)據(jù)集指標(biāo)體系可以代替全量數(shù)據(jù)集指標(biāo)體系進(jìn)行研究區(qū)的土壤肥力綜合評(píng)價(jià)，且具有適用性和有效性。

2.3 研究區(qū)土壤肥力綜合評(píng)價(jià)

響水縣研究區(qū)土壤肥力指數(shù)均值為0.78，SFQI-MDS最小值是0.41，最大值是0.96。各樣點(diǎn)土壤肥力指數(shù)Ⅰ～Ⅴ級(jí)占比分別為24.71%、14.12%、32.94%、24.71%、3.53%，Ⅲ等地占比最大。經(jīng)K-S檢驗(yàn)，響水縣研究區(qū)各樣點(diǎn)SFQI-MDS土壤肥力指數(shù)滿足正態(tài)分布（P=0.22＞0.05），可以進(jìn)行地統(tǒng)計(jì)學(xué)分析，其最優(yōu)理論模型為高斯模型，R2為0.975，RSS為9.828×10-6，擬合效果較好，塊基比為0.856，說(shuō)明土壤肥力指數(shù)空間自相關(guān)性較弱。圖4顯示，從空間分布上看，研究區(qū)高肥力地土壤集中在西北部區(qū)域，低肥力地土壤集中在東南部區(qū)域，Ⅰ級(jí)地主要分布在陳家港鎮(zhèn)、南河鎮(zhèn)；Ⅱ級(jí)地主要分布在雙港鎮(zhèn)、大有鎮(zhèn)；Ⅲ級(jí)地主要分布在響水鎮(zhèn)、小尖鎮(zhèn)；Ⅳ級(jí)地主要分布在運(yùn)河鎮(zhèn)、黃圩鎮(zhèn)。

參照表2黃淮海區(qū)土壤養(yǎng)分指標(biāo)等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，進(jìn)一步比對(duì)分析MDS中定量指標(biāo)各鎮(zhèn)的SFQI組成結(jié)果，如圖5所示，Ⅰ級(jí)地養(yǎng)分含量極為豐富，有利于提升作物產(chǎn)量和品質(zhì)，有效鉬為陳家港鎮(zhèn)、南河鎮(zhèn)的限制因子，可適當(dāng)增施鉬肥；Ⅱ級(jí)地中大有鎮(zhèn)的土壤速效鉀含量較低，雙港鎮(zhèn)的土壤有效鉬含量較低，可分別適當(dāng)增施鉀肥和鉬肥以進(jìn)一步提升地力。Ⅲ級(jí)地中響水鎮(zhèn)有效鉬為主要限制因子，小尖鎮(zhèn)速效鉀、有效鉬為主要限制因子；Ⅳ級(jí)地的黃圩鎮(zhèn)和運(yùn)河鎮(zhèn)各養(yǎng)分均存在不同程度的缺乏，這可能與不合理的施肥方式有關(guān)，建議增施有機(jī)肥，同時(shí)增施微量元素肥料，以達(dá)到平衡施肥的目的，從而提高土壤肥力。

如圖6所示，響水縣研究區(qū)土壤類型以濱海鹽土和潮土為主，潮土Ⅰ級(jí)高肥力土壤的面積大于濱海鹽土。土壤質(zhì)地主要為沙土、壤土、黏土，土壤較為松散，研究區(qū)黏土Ⅰ級(jí)高肥力土壤占比53%；壤土的綜合肥力高于沙土。研究區(qū)土壤pH呈弱堿性。速效鉀、有效鉬為研究區(qū)限制因子。

3 討論

3.1 土壤肥力評(píng)價(jià)方法

基于最小數(shù)據(jù)集的土壤肥力評(píng)價(jià)法是反映土壤肥力狀況的好方法之一，可在最大限度降低成本的同時(shí)，對(duì)土壤肥力作出高效評(píng)估，克里金插值能夠?qū)Σ蓸狱c(diǎn)和未采樣點(diǎn)作出最優(yōu)估計(jì)，本研究結(jié)合地統(tǒng)計(jì)分析法和主成分分析法篩選最小數(shù)據(jù)集，從13個(gè)土壤肥力指標(biāo)中篩選并構(gòu)建了包括pH、容重、全氮、速效鉀、有效銅和有效鉬的最小數(shù)據(jù)集。從李鑫等[20]研究結(jié)果來(lái)看，在最小數(shù)據(jù)集的評(píng)價(jià)指標(biāo)中，土壤有機(jī)質(zhì)、容重、pH、全氮和速效鉀等選取率均達(dá)50%以上，本研究中選取容重、pH、全氮和速效鉀進(jìn)入數(shù)據(jù)集，與前人研究結(jié)果基本一致[29]；除此之外，土壤中微量元素也發(fā)揮著重要作用，可能成為作物產(chǎn)量和品質(zhì)的限制因子，本研究最小數(shù)據(jù)集中有效銅和有效鉬的入選表明微量元素對(duì)于研究區(qū)耕地土壤肥力具有重要指示作用。土壤肥力評(píng)價(jià)中生物指標(biāo)和土壤耕層指標(biāo)也極為重要，今后應(yīng)在更加全面的土壤肥力評(píng)價(jià)指標(biāo)中篩選最小數(shù)據(jù)集，開(kāi)展大尺度研究區(qū)的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，以提高黃淮海農(nóng)區(qū)土壤肥力評(píng)價(jià)的精準(zhǔn)性和全面性。

3.2 研究區(qū)土壤肥力評(píng)價(jià)

對(duì)比土壤養(yǎng)分標(biāo)準(zhǔn)可知，全氮、有效銅處于一級(jí)標(biāo)準(zhǔn)水平，養(yǎng)分水平較高，結(jié)合半方差函數(shù)可知，全氮、有效銅主要受結(jié)構(gòu)性和隨機(jī)性共同影響，變異系數(shù)較低。該地成土母質(zhì)為河湖沖積物，相同母質(zhì)上發(fā)育的土壤微量元素含量相似[30]，研究區(qū)土壤全氮含量較高、速效鉀含量較低可能與當(dāng)?shù)貍鹘y(tǒng)施肥方式（重尿素，輕磷、鉀肥和有機(jī)肥）有關(guān)。研究區(qū)土壤有效鉬含量較低，變異系數(shù)和塊基比均為中等水平，可能是因?yàn)殡m然相同成土母質(zhì)造成有效鉬初始值類似，但受施肥習(xí)慣等人為因素影響其分布不均。不同鎮(zhèn)土壤養(yǎng)分存在差異，從整體上看，研究區(qū)西北側(cè)土壤肥力高于東南側(cè)。王遠(yuǎn)鵬等[31]研究結(jié)果表明，統(tǒng)一的田間管理模式和施肥量會(huì)造成不同區(qū)域土壤綜合肥力的差異性持續(xù)增大，導(dǎo)致部分區(qū)域在空間分布上出現(xiàn)不連續(xù)的斑塊。作物的穩(wěn)產(chǎn)高產(chǎn)主要取決于土壤肥力的提高，建議研究區(qū)應(yīng)在補(bǔ)充鉀肥、鉬肥的基礎(chǔ)上，因地制宜采取更加精細(xì)化的田間管理手段，從長(zhǎng)遠(yuǎn)角度看還應(yīng)改善立地條件和土壤結(jié)構(gòu)，提高有機(jī)質(zhì)含量、養(yǎng)分庫(kù)容和生物活性[32]，以進(jìn)一步提升土壤質(zhì)量，對(duì)邊際土地產(chǎn)能增效及維持生態(tài)系統(tǒng)可持續(xù)性具有重要意義。

4 結(jié)論

（1）描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果表明，研究區(qū)土壤pH均值為7.84，總體屬于弱堿性。有機(jī)質(zhì)、全氮、有效鉬、有效鐵和有效銅含量豐富，均值整體處于一級(jí)水平；土壤有效磷含量較為缺乏，均值為14.70 mg/kg，整體為四級(jí)水平。除pH以外，其他指標(biāo)變異系數(shù)均大于10%，各指標(biāo)在研究區(qū)內(nèi)變化幅度較大。各指標(biāo)塊基比均在25%以上，空間自相關(guān)性較弱。

（2）響水縣研究區(qū)最小數(shù)據(jù)集的評(píng)價(jià)指標(biāo)為pH、容重、全氮、速效鉀、有效銅、有效鉬。TDS的土壤肥力指數(shù)和MDS的土壤肥力指數(shù)決定系數(shù)為0.875 4，驗(yàn)證了最小數(shù)據(jù)集對(duì)響水縣研究區(qū)土壤肥力綜合評(píng)價(jià)具備適用性和有效性。

（3）響水縣研究區(qū)土壤肥力指數(shù)均值為0.78，總體土壤肥力處于三級(jí)水平。土壤綜合肥力指數(shù)表現(xiàn)為西北高東南低的空間分布特征，速效鉀和有效鉬是該地區(qū)的主要限制因子，應(yīng)根據(jù)不同鎮(zhèn)土地的具體土壤養(yǎng)分匱乏狀況適當(dāng)調(diào)整氮、磷、鉀肥施用比例，增施微量元素肥料，從而較為準(zhǔn)確地指導(dǎo)縣域尺度的黃淮海區(qū)農(nóng)田施肥管理。

參考文獻(xiàn)：

[1] CHAI J， WANG Z， YANG J， et al. Analysis for spatial-temporal changes of grain production and farmland resource：evidence from Hubei Province，central China[J]. Journal of Cleaner Production，2019，207（10）：474-482.

[2] 湯淑娟，劉安迪. 我國(guó)耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系與方法綜述[J]. 現(xiàn)代農(nóng)業(yè)研究，2022，28（3）：45-47.

[3] HENGL T， LEENAARS J G B， SHEPHERD K D， et al. Soil nutrient maps of Sub-Saharan Africa： assessment of soil nutrient content at 250 m spatial resolution using machine learning[J]. Nutrient Cycling in Agroecosystems，2017，109（1）：77-102.

[4] ZHAO Z， LIU G， LIU Q， et al. Distribution characteristics and seasonal variation of soil nutrients in the Mun River Basin， Thailand[J]. International Journal of Environmental Research and Public Health，2018，15（9）：1818.

[5] 李俊飛，焦曉林，畢艷孟，等. 基于藥材品質(zhì)的山東西洋參主產(chǎn)區(qū)栽培地土壤肥力質(zhì)量評(píng)價(jià)[J].中國(guó)中藥雜志，2020，45（19）：4598-4605.

[6] 劉玉龍，陳 瑤，劉延坤，等. 張廣才嶺典型森林土壤養(yǎng)分特征與綜合質(zhì)量評(píng)價(jià)[J]. 貴州農(nóng)業(yè)科學(xué)，2023，51（5）：28-34.

[7] 田 宇，盛 浩，黃得志，等. 湘東大圍山垂直帶表層土壤肥力質(zhì)量分析[J]. 森林與環(huán)境學(xué)報(bào)，2021，41（3）：281-289.

[8] 楊麗揚(yáng)，張永清，田 靜，等. 基于最小數(shù)據(jù)集的生草覆蓋對(duì)吉縣蘋(píng)果園土壤肥力質(zhì)量的影響評(píng)價(jià)[J]. 生態(tài)與農(nóng)村環(huán)境學(xué)報(bào)，2020，36（3）：374-381.

[9] ZUNGU N S， EGBEWALE S O， OLANIRAN A O， et al. Soil nutrition， microbial composition and associated soil enzyme activities in KwaZulu-Natal grasslands and savannah ecosystems soils[J]. Applied Soil Ecology，2020，155：103663.

[10]QU Q， XU H， XUE S， et al. Stratification ratio of rhizosphere soil microbial index as an indicator of soil microbial activity over conversion of cropland to forest[J]. Catena，2020，195：104761.

[11]LI X， LI H， YANG L， et al. Assessment of soil quality of croplands in the Corn Belt of Northeast China[J]. Sustainability，2018，10（1）：248.

[12]陳方正，任 健，劉思涵，等. 基于最小數(shù)據(jù)集的洞庭湖流域南部耕地土壤肥力綜合評(píng)價(jià)[J]. 土壤通報(bào)，2021，52（6）：1348-1359.

[13]YUAN P， WANG J， LI C， et al. Soil quality indicators of integrated rice-crayfish farming in the Jianghan Plain， China using a minimum data set[J]. Soil & Tillage Research，2020，204：104732.

[14]李穎慧，姜小三. 黃淮海平原農(nóng)區(qū)農(nóng)用地土壤肥力評(píng)價(jià)及時(shí)空變化特征——以山東省博興縣為例[J]. 農(nóng)業(yè)資源與環(huán)境學(xué)報(bào)，2022，39（3）：602-612.

[15]裴小龍，韓小龍，錢(qián)建利，等. 自然資源綜合觀測(cè)視角下的土壤肥力評(píng)價(jià)指標(biāo)[J]. 資源科學(xué)，2020，42（10）：1953-1964.

[16]南京農(nóng)學(xué)院. 土壤農(nóng)化分析[M]. 北京：農(nóng)業(yè)出版社，1980.

[17]雷志棟，楊詩(shī)秀，許志榮，等. 土壤特性空間變異性初步研究[J]. 水利學(xué)報(bào)，1985（9）：10-21.

[18]全國(guó)土壤普查辦公室. 中國(guó)土壤[M]. 北京：中國(guó)農(nóng)業(yè)出版社，1998.

[19]王遠(yuǎn)鵬，黃 晶，孫鈺翔，等. 近35年紅壤稻區(qū)土壤肥力時(shí)空演變特征——以進(jìn)賢縣為例[J]. 中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)，2020，53（16）：3294-3306.

[20]李 鑫，張文菊，鄔 磊，等. 土壤質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建及評(píng)價(jià)方法[J]. 中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)，2021，54（14）：3043-3056.

[21]CHEN S， LIN B， LI Y， et al. Spatial and temporal changes of soil properties and soil fertility evaluation in a large grain-production area of subtropical plain，China[J]. Geoderma，2020，357（1）：113937.

[22]NAKAJIMA T， LAL R， JIANG S. Soil quality index of a crosby silt loam in central Ohio[J]. Soil and Tillage Research，2015，146：323-328.

[23]金慧芳，史東梅，陳正發(fā)，等. 基于聚類及PCA分析的紅壤坡耕地耕層土壤質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2018，34（7）：155-164.

[24]ANDREWS S S， KARLEN D L， MITCHELL J P. A comparison of soil quality indexing methods for vegetable production systems in Northern California[J]. Agriculture，Ecosystems &amp; Environment，2002，90（1）：25-45.

[25]孫 波，張?zhí)伊?，趙其國(guó). 我國(guó)東南丘陵山區(qū)土壤肥力的綜合評(píng)價(jià)[J]. 土壤學(xué)報(bào)， 1995（4）： 362-369.

[26]趙 賀，王緒奎，劉紹貴，等. 基于水稻產(chǎn)量的江蘇省稻麥輪作區(qū)土壤質(zhì)量評(píng)價(jià)[J]. 土壤，2020，52（6）：1230-1238.

[27]SHUKLA M K， LAL R， EBINGER M. Determining soil quality indicators by factor analysis[J]. Soil and Tillage Research，2006，87（2）：194-204.

[28]LI P， ZHANG T， WANG X， et al. Development of biological soil quality indicator system for subtropical China[J]. Soil & Tillage Research，2013，126：112-118.

[29]朱鳴鳴，徐鍍涵，陳光燕，等. 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(píng)價(jià)[J]. 草地學(xué)報(bào)，2021，29（10）：2323-2331.

[30]陶 澍，曹 軍，李本綱，等. 深圳市土壤微量元素含量成因分析[J]. 土壤學(xué)報(bào)，2001（2）：248-255.

[31]王遠(yuǎn)鵬，黃 晶，柳開(kāi)樓，等. 東北典型縣域稻田土壤肥力評(píng)價(jià)及其空間變異[J]. 植物營(yíng)養(yǎng)與肥料學(xué)報(bào)，2020，26（2）：256-266.

[32]孫 波，朱安寧，姚榮江，等. 潮土、紅壤和鹽堿地障礙消減技術(shù)與產(chǎn)能提升模式研究進(jìn)展[J]. 土壤學(xué)報(bào)，2023，60（5）：1231-1247.

（責(zé)任編輯：黃克玲）