关于农田尺度下土壤有机质的空间变异研究

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　　【摘   要】 本文将空间分析技术与地统计学方法相结合，以某流域的土壤白土及乌栅土的各三层土壤样本开展了数据处理及系统化分析，深入探讨了土壤有机质含量所存在的空间变异特征，望能为此领域研究有所帮助。
　　【关键词】 农田尺度;土壤有机质;空间变异
　　[Abstract]  In this paper， the spatial analysis technique and geostatistics method are combined to carry out data processing and systematic analysis of three soil samples of soil clay and Wumen soil in a basin， and the spatial variation characteristics of soil organic matter content are discussed in depth， which is expected to be helpful in this field.
　　[Keywords]  farmland scale; soil organic matter; spatial variation
　　当前，与土壤有机质相关的研究，已经成为地球化学、土壤学等学科研究的点所在。需要指出的是，围绕土壤有机质，将其当作基础性研究对象，从其含量变化层面为基本着眼点，探讨其时空变异规律及总体趋势，不仅能为土壤肥力的系统化、准确化评估提供可靠依据之外，还能为此方面的更好管理，提供借鉴与支撑指导，因而能够为土壤的可持续利用提供保障。需说明的是，当前所开展的研究，大多围绕土壤当中的某一層来进行，而在牙就不同土层上，却并不多。所以，本文依据发生层次，对各土层土壤进行选择，基于采样分析的前提下，利用当前比较常用的地统计学方法，以某区域为对象，对其土壤有机质展开深入剖析，从中得出最准确、最全面的空间变异特征;除此之外，利用比较常规且实用的Kriging插值法，对土壤当中的有机质含量展开深入剖析，汇总相关数据，最后进行空间分布图进行绘制。通过两方法的深层结合，来更好的展开研究分析。
　　1  采集样品
　　土壤样品1即某地区的水稻土类型：白土。基于此采样区，从中划出采样小区，东西长度为260米，南北也为260米，把试验小区依据30米等间距，均分成100个网格，即共有100个取样点。另外，还需要指出的是，采样共有三层，其一为0～12厘米，其二是12.1～20厘米，其三为20.1～30厘米。样品2即为某地的水稻土类型：乌栅土。同样将其划分成100个网格，形成100个网格节点以及100个取样点。分三层进行采样，第一层为0～15厘米，第二层为15.1～28厘米，第三层为28.1～42厘米。
　　2  样品分析
　　采用高温外热重铬酸钾氧化法测定土壤有机质。用地统计学方法分析土壤性质所对应的空间变异特征。
　　3  结果
　　3.1  关于土壤有机质含量所对应的统计分析特征
　　借助SPSS统计学软件，处理该区土壤有机质。针对所得到的数据，开展正态分布检验，从中得知，该区在具体的土壤有机质含量上，大多呈现出明显的正态或者类似正态分布。针对那些与正态分布并不相符的变量，则给予对数转换，完成转换后，使其服从对数正态。针对白土来讲，其在0～12厘米的土层中，平均有机质含量为28.11g/kg，而在12.1～20厘米的土层当中，其含量的均值为26.20g/kg，此外，在20.1～30厘米的土层中，其均值为19.71g/kg。而对于乌栅土来讲，其土层为0～15厘米时，其有机质在具体含量上，达到了37.38g/kg，在15.1～28.0厘米，均值为31.32g/kg，均值为28.1～42厘米时，其均值为22.67g/kg，从中提示，土壤当中的有机质伴随深度的不断增加，其含量随之而减小。白土12.1～20厘米、0～12厘米的有机质均值较中位数，稍微偏低，而20.1～30厘米的均值较中位数，要稍微偏高;针对乌栅土而言，其土层深度为0～15厘米时，有机质均值较中位数偏低，而另外两层较中位数，要稍微偏高，表明无特异值对此造成影响。伴随深度的增加，有机质含量随之而减小，提示此区域土壤当中的有机质存在表聚情况，多相关于当地施肥方式。
　　3.2  土壤有机质含量的半方差函数
　　对于地统计学来分析，从根本上来讲，其就是一种比较新型且实用的空间分析方法，需要指出的是，其内在基础是当前比较常用的区域变化变量理论。而针对半方差函数来考量，从基础层面来剖析，其就是基于地统计学这一理论架构，围绕某一事项，比如区域化变量所对应的空间结构，然后根据现实情况及具体需要，展开有目的性的研究。还需强调的是，针对块金值C0来研究，把它当作原点位置处所对应的半方差函数数值，用其来表示随机变异。而对于基台值（C0+C）来进行深层分析，通常来讲，用于表示系统当中的总变异，包含两部分，其一为随机性变异，其二是结构性变异，当有着比较高的基台值时，提示整个系统在实际运作中，无论是在实用效能上，还是在具体的空间异质性上，都较高。还需要强调的是，如果距离（变程）在现实当中比较大，那么与之相对应的影响范围，也就会使之增大。在实际运作当中，其能把空间依赖所对应的最真实且最大距离给表示出来，或者是给呈现出来。针对块金值/基台值来分析，其在业内又被人形象的称作块金效应，从根本上来考量，其可以根据现实需要，把土壤的基本性质所匹配的空间依赖性，以一种比较妥当且合理的方式给反映出来，而且在具体的空间相关性上，还能将系统变量其中的程度给折射出来。
　　需说明的是，针对块金效应，如果其低于0.25，此时，存在着比较强的空间相关性;如果位于0.25～0.75之间，那么存在中等的空间相关性;如果>0.75，那么存在较弱的空间相关性。需要说明的是，诸如土壤类型、地形、气候等因素，能造成土壤养分或土壤性质的强空间相关性，而诸如种植制度、施肥等随机性因素，能够减弱土壤性质的空间相关性，使之趋向均一化的方向而发展。从本次研究可知，该地各层土壤有机质存在着比较弱的空间自相关性。白土块金效应都>0.75，提示其在空间自相关上比较弱;而对于乌栅土而言，其在15.1～20厘米的土层上，块金效应是0.62，于0.25～0.75内，因而有着中等的空间自相关。而对于变程来讲，其能够将变量空间自相关的具体范围给反映出来，其无论是与观测上，还是在取样尺度上，均对土壤有机质含量的多种生态过程之间，存在着紧密的关联性。针对该区域来讲，如果其土壤有机质变程变化区间为142.5～267.1千米，超过此区间，那么此时的土壤有机质便无空间自相关性。而从变程层面来讲，白土的变程较乌栅土偏小，而且还有着比较小的空间相关范围，而乌栅土有机质却有着比较大的空间相关范围，以及较强的空间异质性。针对土壤有机质的此种空间结构特征来讲，其不仅与种植制度之间有紧密关联，而且还与该区的成土条件也有关系。究其原因，主要因为一致的种植制度，能够稳定养分投入与农田管理。
　　3.3  土壤有机质含量的空间变异特征分析
　　借助普通克里格法最优内插土壤有机质，进行各土层有机质含量所对应的空间分布图的绘制。针对此些图而言，其能够对该区域土壤有机质含量的空间分布特征给准确的描述出来。在本文当中，针对乌栅土有机质，其在具体的含量上，最大的是西部，并且朝东部递减。因此，针对三层土壤而言，其在所对应的有机质含量的总体分布方面，有着一定的相似性。所以，可借助此情况，更好合理的去利用该地区的土地，并且还能实现精确生产。针对那些有着较低含量的地区，可根据现实需要，酌情增加施肥量;而对于那些有着比较高含量的区域，可根据现实情况，以施肥结构为对象，对其展开严格化、合理化调整，选择其它更为适用的肥料，这样一来，不仅有助于肥料使用效益的提升，而且还能提高其综合利用率，因而最终可达均衡施肥的目的。
　　4  结论
　　综上，针对土壤有机质来讲，不管是在土壤生产特性上，还是在具体的肥力上，都有着重要价值与意义。从土壤所具有的物理性质来深层考量，由于有机质胶体存在着比较明显的活性，因此，其不仅能对土壤黏粒进行吸附，而且还能粘结，因而可以形成更加优质的微团聚结构，这有助于各种肥力因素的合理化、全面化调节。本文借助当前比较常用的地统计学方法，与一种合理方式结合于空间分析技术，对某区域乌栅土、白土有机质的空间变异特征展开深入研究。最终得知，此区域的各个层土壤有机质在具体的空间自相关性上比较弱。而基于变程层面来分析，白土的变程较乌栅土偏小，而且还有着比较小的空间相关范围，而对于乌栅土而言，则有着比较大的空间相关范围，以及强烈的空间异质性。
　　参考文献：
　　[1] 江叶枫， 郭 熙， 叶英聪，等. 省域尺度土壤有机质空间分布的神经网络法预测[J]. 江苏农业学报， 2017， 33（4）：828-835.
　　[2] 徐翠兰， 侯淑楠， 姚紫东. 南方农田土壤容重空间变异性及其尺度效应[J]. 排灌机械工程学报， 2017， 35（5）：424-429.
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