方 斌，吳金鳳

（南京師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院，南京 210023）

作物生長環(huán)境，特別是土壤環(huán)境質(zhì)量直接影響葡萄產(chǎn)品質(zhì)量穩(wěn)定[1]。目前，我國葡萄每年栽培面積和產(chǎn)量分別為45.13萬hm2和751.15萬t[1]，但相關(guān)研究較少，特別是對不同區(qū)域葡萄的土壤因子作合理性分析，揭示其演化規(guī)律的研究更少。對此開展研究，對進一步改善葡萄品質(zhì)具有重要作用。相關(guān)葡萄土壤因子研究，探討肥料對葡萄產(chǎn)量的影響、土壤養(yǎng)分利用現(xiàn)狀與合理施肥、不同類型土壤中養(yǎng)分缺失與作物產(chǎn)量的關(guān)系、土壤結(jié)構(gòu)的機械組成及其與葡萄品質(zhì)的關(guān)系、土壤重金屬含量測定及其對葡萄品質(zhì)的影響以及真菌等土壤微生物對品質(zhì)的影響等[2-8]。潘學(xué)軍等通過對原產(chǎn)于貴州的8種43份葡萄屬野生資源的原生境土壤條件進行系統(tǒng)分析，得出土壤pH、有機質(zhì)及各類礦物質(zhì)含量間存在著促進與拮抗關(guān)系[9]。

該研究從更深層探討葡萄土壤各因子間的相互作用關(guān)系，有助于人們深入了解和分析不同土壤因子的相互作用及其對品質(zhì)影響。但缺乏對葡萄土壤因子的空間演化特征分析，無法對其空間變化特征加以量化。

本文借助GIS技術(shù)，以浦江葡萄種植地的土壤試驗數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，結(jié)合多年農(nóng)戶調(diào)查探討葡萄規(guī)模種植區(qū)土壤pH、有機質(zhì)及養(yǎng)分因子的空間演化規(guī)律，為不同區(qū)域作物養(yǎng)分合理實施與種植結(jié)構(gòu)的調(diào)整進行分區(qū)指導(dǎo)提供理論依據(jù)。

1 研究對象與方法

1.1 研究對象

浙江省浦江縣位于浙江省中部偏西，金衢盆地的北緣，是浦陽、壺源兩江之發(fā)源地。地理坐標(biāo) 界 于 東 經(jīng) 119°42'～120°07'、 北 緯 29°21'～29°41'。東西寬39.25 km，南北長36.5 km。全縣土地面積為907.6637 km2。

葡萄種植基地位于浦江縣的東部，屬于金衢丘陵盆地地貌，海拔＜150 m。有“江南吐魯番”之稱的浦江縣，全縣葡萄種植面積達2 000 hm2，大部分區(qū)域已形成規(guī)?；N植，主要集中在黃宅鎮(zhèn)、巖頭鎮(zhèn)、鄭宅鎮(zhèn)、白馬鎮(zhèn)等地（見圖1）。因此，對葡萄種植基地土壤因子進行空間異質(zhì)性研究，有助于優(yōu)化葡萄布局。

1.2 試驗采樣與分析

1.2.1 采樣點的布局

浦江盆地的耕地集中連片，利用地形圖、土地利用現(xiàn)狀圖，從26個農(nóng)戶家田塊中選取52個采樣點，全面覆蓋規(guī)模種植的整個區(qū)域。各樣點布局詳見圖1。

圖1 研究區(qū)域位置和樣點布局Fig.1 Location of research area and sample layout

1.2.2 土壤取樣方法

采樣時間：第1次取樣為頭年收獲后，施肥前（11月20～29日，共10 d），第2次取樣為當(dāng)年作物收獲后、施肥前（11月25日～12月4日共10 d），這一取樣時間是綜合該區(qū)域的季節(jié)特征和農(nóng)事活動特點選擇。兩次取樣的田塊完全相同。

采樣部位和深度：根據(jù)耕層厚度，確定采樣深度，一般取樣深度0～20 cm。

采樣方法、數(shù)量：采用多點混合土樣采集方法，每個混合農(nóng)化土樣由20個樣點組成。每個點的取土深度及重量盡量均勻一致，土樣上層和下層比例基本相同。樣品處理、儲存等過程不接觸金屬器具和橡膠制品。每個混合樣品一般取1 kg左右。

1.2.3 試驗分析方法

樣品主要參照文獻[10]中的擴散吸收法進行測定文獻[11]進行分析。

1.3 地統(tǒng)計學(xué)方法

地統(tǒng)計（Geostatistics）以區(qū)域變量為基礎(chǔ)，借助變異函數(shù)，研究既有隨機性又有結(jié)構(gòu)性，或空間相關(guān)性和依賴性的自然現(xiàn)象，并對這些數(shù)據(jù)進行最優(yōu)無偏內(nèi)插估計，或模擬這些數(shù)據(jù)的離散性、波動性[12-14]。

正態(tài)分布的檢驗采用SPSS 20.0中柯爾莫哥洛夫-斯蜜諾夫檢驗（K-S檢驗）法完成；自相關(guān)性檢驗、模型擬合利用GS+（環(huán)境科學(xué)空間統(tǒng)計軟件）9.0完成；Kriging插值和圖形繪制在ArcGIS9.3軟件的地統(tǒng)計學(xué)模塊（Geostatistical analyst）中進行。

2 結(jié)果與分析

利用K-S檢驗對各樣本因子分別進行檢驗，發(fā)現(xiàn)各因子均較好地符合正態(tài)分布。無需轉(zhuǎn)化，可以進行模型擬合和Kriging插值分析。

2.1 模型的擬合

判斷模型是否最優(yōu)的方法，分析所擬合的理論模型與實際變異函數(shù)計算值的殘差平方和（Re?sidual sums of squares，RSS）和決定系數(shù)（R2）大小，其中，殘差平方和是實際變異函數(shù)值γ(hi)和理論模型計算出的變異函數(shù)值之差，即公式

式中，RSS是回歸精度的重要參數(shù)，其取值愈小，說明實際觀測值與回歸線靠近，擬合曲線與實際配合愈好。決定系數(shù)R2，也稱擬合度，同樣用于判斷回歸模型擬合的好壞，其計算公式為

式中，r(hi)為實際變異函數(shù)值為理論模型計算出的變異函數(shù)值為實際變異函數(shù)平均值。

半方差模擬結(jié)果表明，各因子均可擬合成球狀模型，能為Kriging插值分析提供最佳條件。說明在作物生長周期內(nèi)土壤各因子變化的趨勢具有相似性；該區(qū)域土壤因子的含量在空間的變異程度僅與距離有較密切關(guān)系，與方向無關(guān)，說明區(qū)域自然特點對各因子的影響具有決定性作用；分析決定系數(shù)和殘差平方和，發(fā)現(xiàn)土壤因子中pH和堿解氮無論是施肥前還是施肥后，其擬合效果都較好，說明兩者變化的趨同性更高。模型擬合結(jié)果如表1所示。

表1 模型擬合結(jié)果Table1 Result of model fitting

2.2 最佳模型的參數(shù)

2.2.1 變程與基臺值

變程是指變異函數(shù)達基臺值所對應(yīng)的距離，變程分析發(fā)現(xiàn)，就整個區(qū)域尺度而言，各因子的變程無明顯差異，趨于一致，變化范圍是1 204.83～1 857.64 m，跨度較小。第2次采樣的土壤因子存在空間相關(guān)性變程大于第1次，第1次變化范圍是1 204.83～1 578.56 m，第2次1 309.42～1 857.64 m，說明變程增大與不同農(nóng)田利用方式有較密切關(guān)系，且這種差異性與觀測尺度及變量本身的性質(zhì)有較密切關(guān)系[15-17]。

2.2.2 結(jié)構(gòu)方差與塊金值

結(jié)構(gòu)方差與塊金值都是判定因子自相關(guān)程度的重要指標(biāo)，一般情況下，前者值越大，可初步判定該因子相關(guān)性相對性較強。相反，后者值越大則可初步判定該因子的相關(guān)性越弱。但其各自反應(yīng)的結(jié)果并不完全能體現(xiàn)出其真實性，需要將二者結(jié)合起來加以分析，通?？捎闷鋬烧叩谋冗M行分析，很顯然，有機質(zhì)-1和pH的空間自相關(guān)性較強。

2.2.3 塊金值與基臺值

塊金值與基臺值的比值是測算土壤因子的塊金效應(yīng)，也即環(huán)境中隨機部分引起的空間變異占系統(tǒng)總變異的比例，揭示變量的空間相關(guān)程度。其比值＜25%，說明變量具有強烈的空間相關(guān)性；若比值＞75%，變量空間相關(guān)性很弱；比值在25%～75%，變量具有中等程度的相關(guān)性。根據(jù)這一規(guī)律，可得出pH、有機質(zhì)-1具有強烈的空間相關(guān)性，且空間變異主要受結(jié)構(gòu)性因子的影響，即土壤母質(zhì)、地形、氣候等非人為區(qū)域因素的影響，短期內(nèi)農(nóng)田土地利用行為對pH影響不大。有機質(zhì)-2，堿解氮、速效磷具有中等的空間相關(guān)性，說明是受結(jié)構(gòu)因子和隨機因子的共同作物，其中有機質(zhì)-2僅為25.84，說明主要是結(jié)構(gòu)性因子影響的結(jié)果，可能與區(qū)域水分布有較密切關(guān)系，這一點從全縣調(diào)查的數(shù)據(jù)中基本得到證實。速效鉀空間相關(guān)性很弱，且空間變異主要受隨機性因子的影響，即試驗誤差和小于試驗取樣尺度上施肥、管理水平等隨機因素引起變異。試驗結(jié)果也證實這一點，盡管鉀在多地土壤中較為缺乏，但是，在葡萄種植地，鉀的含量一直保持較高含量。這與農(nóng)戶經(jīng)濟作物鉀投入意識強有一定關(guān)系[18-19]。葡萄種植地土壤因子兩次試驗結(jié)果的自相關(guān)特征如表2所示。

2.3 Kriging插值分析

Kriging插值分析表明：該區(qū)域pH＜6的區(qū)域接近90%，pH-1值的空間分布較為零散，總體上呈現(xiàn)北低南高的趨勢，但沒有呈現(xiàn)出規(guī)模化特征，其值主要集中在4.83～5.08和5.33～5.68，約點總區(qū)域的42.3%。相反pH-2，則具有典型的南高北低特點，且pH較前者略有升高，呈現(xiàn)出規(guī)?；攸c，其值均集中在5.20～5.77（見圖2）。自然地理環(huán)境是導(dǎo)致土壤偏酸的主要原因，而長期土地利用方式也是重要因素。

結(jié)合調(diào)查數(shù)據(jù)，與糧食作物相比，有機肥投入到水果種植中，不僅提高水果品質(zhì)，同時也是水果種植地土壤pH較水稻種植地略高的主要原因之一[20-22]。

表2 葡萄種植地土壤因子兩次試驗結(jié)果的自相關(guān)特征Table 2 Autocorrelation characteristic of two experiments result of soil factor in grape region

圖2 pH的空間分布特征Fig.2 Spacial character of pH

Kriging插值分析表明，葡萄種植區(qū)土壤有機質(zhì)含量主要分布在29.1～33.98 mg·kg-1，大約占總區(qū)域的80%以上，總體表現(xiàn)為西低東高，可能與地勢及水份有一定關(guān)系。前后兩時點的土壤有機質(zhì)含量基本未發(fā)生變化，只是局部地區(qū)第2次測試值較第1次有所增加，分析原因很可能與該區(qū)域離水源較近有關(guān)，這也從側(cè)面反應(yīng)出水分能促進土壤有機質(zhì)的增加。如圖3所示。

圖3 有機質(zhì)的空間分布Fig.3 Spacial character of organic matter

Kriging插值分析表明，葡萄種植區(qū)的土壤堿解氮含量在兩個時點的測試值不盡相同。第1次測試值以48.82～64.04 mg·kg-1為主，占區(qū)域總量80%以上，而第2次測試其值則以80.87～99.65 mg·kg-1為主，也占區(qū)域總量80%以上，第2次測試值較 第1次增加近50%。說明通過農(nóng)戶養(yǎng)分投入，土壤內(nèi)堿解氮含量得到迅速增加，也說明葡萄種植過程中，堿解氮的投入較高。同時發(fā)現(xiàn)，區(qū)域土壤堿解氮含量的增長率并不相同，高的增長達70%，低的僅增長10%，說明盡管該區(qū)域葡萄已是規(guī)模種植，但氮的投入并沒有按規(guī)?；蠼y(tǒng)一種植，也沒有根據(jù)測土配方結(jié)果針對不同土地有針對性地投入[23-24]。

結(jié)果如圖4所示。

圖4 堿解氮的空間分布Fig.4 Spacial character of alkali-hydrolyzable N

Kriging插值分析表明，葡萄種植區(qū)的土壤速效磷含量在兩個時點的測試值也有差異，第1次測試值較為分散，主要位于65.93～105.39 mg·kg-1，跨度達39.46 mg·kg-1，第2次測試其值則主要集中于85.50～96.84 mg·kg-1，跨度僅為11.34 mg·kg-1，且該區(qū)段所占比例達到了90%以上。第2次測試值比第1次平均值高34.24%以上，說明：農(nóng)戶投入的P能很快分解到土壤中，存在于土壤表層，在短時期內(nèi)即可檢測。農(nóng)戶磷投入相對比較一致。這從農(nóng)戶調(diào)查結(jié)果得到證實，農(nóng)戶純磷投入普遍達到了105 kg·hm-2，以施用復(fù)合肥和有機肥為主，結(jié)果與Drahorad等研究一致[25-26]。

圖5 速效磷的空間分布Fig.5 Spacial character of available P

Kriging插值分析表明，土壤速效鉀在土壤中分布總體呈現(xiàn)西低東高的特征，這可能與該區(qū)域西高東低的地形特征有較強相關(guān)性，也與該區(qū)域水向東流向有一定關(guān)系。這一現(xiàn)象與農(nóng)戶調(diào)查結(jié)果也較為一致，盡管農(nóng)戶鉀投入平均值超過200 kg·hm-2，但不同農(nóng)戶對鉀的投入意識并不完全一致，投入量也差次不齊，最高的達450 kg·hm-2，最低的僅為48 kg·hm-2，這也是第2次測試值比第1次低的重要原因。農(nóng)戶鉀投入過少，而葡萄消耗的K過多，導(dǎo)致葡萄果實和莖會依賴土壤中的K維持其生長，這種現(xiàn)象在相關(guān)研究中也得到證實[26-27]。結(jié)果見圖6。

圖6 速效鉀的空間分布Fig.6 Spacial character of available K

3 討論與結(jié)論

土壤因子pH主要受結(jié)構(gòu)因子土壤母質(zhì)、地形、氣候等非人為因素影響，人為長期的農(nóng)化投入也是導(dǎo)致其pH偏低的重要因素，施肥、管理水平等隨機因子對土壤速效磷含量的影響大于結(jié)構(gòu)性因子，其他因子土壤中的變化是結(jié)構(gòu)因子和隨機因子共同作用所致，這與沈善敏等測算結(jié)果相似[12-13]。

通過Kriging插值分析，發(fā)現(xiàn)不同區(qū)域的大部分土壤因子對農(nóng)戶投入都有響應(yīng)，主要反映施肥后測算的結(jié)果較施肥前都有一定程度增大，與農(nóng)戶投入量相關(guān)。

作物規(guī)?；N植的養(yǎng)分施入類型相似性較大，復(fù)合肥已成為農(nóng)戶養(yǎng)分投入首選，這也是造成土壤養(yǎng)分流失的主要原因，特別是對于氮需求多的作物，由于氮投入的加大，磷、鉀損失增加，不僅破壞環(huán)境，而且增加農(nóng)業(yè)投入成本?？梢娽槍唧w，作物和土壤，建立合理的養(yǎng)分調(diào)配尤為必要，這與高義民[2]、陳云霞等[5]研究結(jié)果相似。

本文只針對小面積規(guī)?；咸逊N植的土壤因子進行分析，測算結(jié)果具有一定的代表性。為更好地了解規(guī)模化農(nóng)田生產(chǎn)現(xiàn)狀，需要尋求更大空間、結(jié)合不同區(qū)域的農(nóng)戶行為進行合理性分析，提出更有針對性的措施，保障農(nóng)田合理利用。

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