劉繼龍 任高奇 付 強(qiáng) 張玲玲 李佳文 于 凱
(1.東北農(nóng)業(yè)大學(xué)水利與土木工程學(xué)院, 哈爾濱 150030; 2.東北農(nóng)業(yè)大學(xué)理學(xué)院, 哈爾濱 150030)
東北黑土區(qū)是我國重要商品糧基地,受該區(qū)特殊自然因素及人為因素影響,黑土區(qū)土壤退化嚴(yán)重,土壤保水和供水等性質(zhì)不斷惡化。因此,科學(xué)合理地利用黑土區(qū)農(nóng)田土壤水分顯得尤為重要。秸稈還田是改良土壤結(jié)構(gòu)、提高土壤保水和供水能力以及增加作物產(chǎn)量的一個重要手段[1],在解決黑土區(qū)土壤退化,合理調(diào)控、管理和高效利用農(nóng)田水分方面得到廣泛應(yīng)用,目前國內(nèi)外學(xué)者圍繞秸稈還田對土壤水分和作物產(chǎn)量的影響已進(jìn)行了諸多研究[2-3]。進(jìn)行農(nóng)田水分調(diào)控和管理,需要掌握農(nóng)田土壤水分最低含量、最高含量和平均狀況等信息。土壤水分時間穩(wěn)定性[4]是土壤水分的一個重要特征,研究時間穩(wěn)定性可以確定土壤水分代表性測點(diǎn),通過代表性測點(diǎn)可以掌握研究區(qū)土壤水分最低含量、最高含量和平均狀況等信息[5],同時可以減少土壤水分測點(diǎn)數(shù)和觀測次數(shù),省時省力。目前國內(nèi)外學(xué)者從不同土地利用類型[6-8]、不同土層深度[9-10]、不同氣候區(qū)[11-12]和不同空間尺度[13-14]等方面研究土壤水分時間穩(wěn)定性,并取得了很多成果,但沒有關(guān)于秸稈還田條件下農(nóng)田土壤水分時間穩(wěn)定性的研究。農(nóng)田土壤水分估算、調(diào)控和管理目的是為了創(chuàng)造有利于作物生長的水土環(huán)境,關(guān)于土壤水分時間穩(wěn)定性與作物關(guān)系的研究也非常缺乏。因此,本文利用聯(lián)合多重分形等方法,研究秸稈還田條件下黑土區(qū)農(nóng)田土壤水分時間穩(wěn)定性及其與玉米穗質(zhì)量在單一尺度和多尺度上的相關(guān)性,以期為秸稈還田條件下黑土區(qū)農(nóng)田土壤水分估算與管理以及作物產(chǎn)量提高提供理論基礎(chǔ)與依據(jù)。
試驗(yàn)地(96 m×96 m)位于東北農(nóng)業(yè)大學(xué)向陽試驗(yàn)示范基地,將試驗(yàn)地分成64個12 m×12 m的正方形網(wǎng)格,采樣點(diǎn)設(shè)在每個12 m×12 m的網(wǎng)格中心(圖1),土壤水分采樣點(diǎn)由南向北分為8行,采樣點(diǎn)序號從第1行由西向東排序,第1行排序結(jié)束后,繼續(xù)從第2行由西向東排序,以此類推,直至所有采樣點(diǎn)排序結(jié)束。在每個采樣點(diǎn)都埋設(shè)1 m長的TDR土壤水分探管,分別于2017年6月6日、6月19日、6月26日、7月2日、7月12日、7月28日、8月2日、8月5日、8月11日、8月19日、8月24日、8月29日、9月12日,利用TDR土壤水分測量儀測定每個采樣點(diǎn)0~20 cm、20~40 cm、40~60 cm、60~80 cm土層的土壤含水率。試驗(yàn)地2016年種植玉米,玉米成熟后,利用收獲機(jī)收割玉米,同時將粉碎的秸稈留在地表。2017年4月24日翻地起壟,翻地深度為20~30 cm,翻地時將2016年留在地表的玉米秸稈埋入土壤。2017年4月26日利用播種機(jī)進(jìn)行玉米播種,品種為“九單48”,播種時,同時施用倍豐復(fù)混肥料,參考當(dāng)?shù)厥┓蕵?biāo)準(zhǔn),使用量為300 kg/hm2,玉米生長期間追施昆侖尿素(2017年7月8日),使用量為360 kg/hm2,試驗(yàn)地沒有灌溉,采用天平測得玉米穗粒質(zhì)量和穗軸質(zhì)量。
圖1 取樣點(diǎn)空間分布圖Fig.1 Spatial distribution of sampling site
(1)相對偏差
測點(diǎn)i處測定時間j時土壤含水率θij相對偏差δij的計(jì)算公式為[4]
(1)
其中
式中n——觀測點(diǎn)總個數(shù)
(2)
式中m——試驗(yàn)測定總次數(shù)
任一測點(diǎn)i處土壤含水率相對偏差的標(biāo)準(zhǔn)差σ(δi)的計(jì)算公式為
(3)
當(dāng)某樣點(diǎn)平均相對偏差為0時,該樣點(diǎn)代表研究區(qū)土壤含水率平均狀況;當(dāng)某樣點(diǎn)平均相對偏差為正值或負(fù)值時,該樣點(diǎn)土壤含水率分別高于或低于研究區(qū)土壤含水率平均狀況。某樣點(diǎn)相對偏差的標(biāo)準(zhǔn)差越小,該樣點(diǎn)土壤水分的時間穩(wěn)定性越強(qiáng);在選取代表研究區(qū)土壤平均含水率的樣點(diǎn)時,遵循樣點(diǎn)平均相對偏差接近于0(在±5%之內(nèi)視為接近于0),且其標(biāo)準(zhǔn)差較小的原則[7]。
(2)聯(lián)合多重分形
利用聯(lián)合多重分形方法確定2個變量在多尺度上的相關(guān)性時,需要確定的聯(lián)合多重分形參數(shù)為α(q1,q2)、β(q1,q2)和f(α,β),計(jì)算公式為[15]
(4)
(5)
(6)
其中
式中δ——尺度
N(δ)——尺度為δ時劃分的網(wǎng)格數(shù)
pi,1(δ)——變量1的質(zhì)量概率
μi,1——第i處變量1的值
pi,2(δ)——變量2的質(zhì)量概率
μi,2——第i處變量2的值
q1、q2——實(shí)數(shù)
α(q1,q2)——變量1的聯(lián)合奇異指數(shù)
β(q1,q2)——變量2的聯(lián)合奇異指數(shù)
f(α,β)——變量1和變量2聯(lián)合奇異指數(shù)的維數(shù)分布函數(shù)
由表1可知,取樣時間范圍內(nèi)不同土層土壤平均含水率分別介于12.15%~18.77%、12.79%~18.93%、12.24%~17.03%、14.61%~20.08%;變異系數(shù)分別介于0.167 8~0.284 8、0.130 2~0.192 3、0.105 4~0.226 7、0.074 7~0.176 9,0~20 cm、20~40 cm、40~60 cm土層土壤含水率為中等變異,6月6日至8月2日60~80 cm土層土壤含水率為弱變異,8月5日至9月12日60~80 cm土層為中等變異。玉米穗粒質(zhì)量、穗軸質(zhì)量的平均值分別為214.28、30.18 g,變異系數(shù)分別為0.232 0、0.268 7,均為中等變異。
表1 土壤含水率經(jīng)典統(tǒng)計(jì)特征值Tab.1 Statistical characteristics values of soil water content
圖2 土壤含水率平均相對偏差等值線圖Fig.2 Contour maps of mean relative difference of soil water content
由圖2可以看出,較深土層(40~60 cm和60~80 cm)土壤含水率平均相對偏差空間分布特征的相似程度較高。不同土層土壤含水率平均相對偏差的波動幅度分別為79.59%、55.74%、55.65%、43.86%,波動幅度隨土層深度增加而減小。不同土層土壤含水率平均相對偏差的最大值均大于最小值的絕對值,與高磊[16]和HU等[17]的研究結(jié)果一致,ZHAO等[18]認(rèn)為土壤質(zhì)地與土壤結(jié)構(gòu)對土壤含水率有重要影響,是導(dǎo)致平均相對偏差最大值大于最小值絕對值的一個原因,因此,需進(jìn)一步考慮黑土區(qū)土壤結(jié)構(gòu)及性質(zhì)對土壤含水率平均相對偏差的影響。
從圖3可看出,較深土層(40~60 cm、60~80 cm)土壤含水率平均相對偏差標(biāo)準(zhǔn)差的空間分布特征具有較高的相似程度。不同土層土壤含水率平均相對偏差標(biāo)準(zhǔn)差的波動幅度依次為87.50%、42.19%、34.70%、20.76%,波動幅度隨土層深度的增加同樣減小。隨土層深度增加,平均相對偏差及其標(biāo)準(zhǔn)差的波動幅度都減小,表明土壤水分時間穩(wěn)定性隨土層深度增加而增強(qiáng),這與許多學(xué)者的研究結(jié)果一致[19-20]。
圖3 土壤含水率平均相對偏差標(biāo)準(zhǔn)差等值線圖Fig.3 Contour maps of standard deviation of mean relative difference of soil water content
由表2可知,平均相對偏差與其標(biāo)準(zhǔn)差的相關(guān)系數(shù)分別為-0.114、0.022、0.543、0.416,兩者相關(guān)性在0~20 cm和20~40 cm土層不顯著,在40~60 cm和60~80 cm土層顯著(0.01水平)。ZHANG等[21]發(fā)現(xiàn)平均相對偏差與其標(biāo)準(zhǔn)差有顯著直線關(guān)系,朱緒超等[22]發(fā)現(xiàn)兩者為二次曲線關(guān)系,不同學(xué)者得出的研究結(jié)果有所差異,可能與土壤類型、土層深度、覆蓋植被、降雨和灌溉等因素不同有關(guān)。
基于式(2)和式(3)確定代表性測點(diǎn)的原則,反映不同土層土壤最低含水率的代表性測點(diǎn)分別是測點(diǎn)9、測點(diǎn)36、測點(diǎn)33、測點(diǎn)10,反映最高含水率的代表性測點(diǎn)分別是測點(diǎn)64、測點(diǎn)64、測點(diǎn)9、測點(diǎn)9,反映平均含水率的代表性測點(diǎn)分別是測點(diǎn)53、測點(diǎn)35、測點(diǎn)18、測點(diǎn)64,反映最不穩(wěn)定的代表性測點(diǎn)分別是測點(diǎn)14、測點(diǎn)30、測點(diǎn)22、測點(diǎn)22,隨土層深度增加,土壤最低含水率、最高含水率、平均含水率和最不穩(wěn)定代表性測點(diǎn)均有所差異,主要是由于土層深度不同,影響土壤水分的因素不同而導(dǎo)致的,有必要對影響不同土層時間穩(wěn)定性的因素進(jìn)行深入研究。利用代表性測點(diǎn)可確定研究區(qū)域土壤的最低含水率、最高含水率和平均含水率等信息,為研究區(qū)土壤水分的調(diào)控和管理提供理論依據(jù)與指導(dǎo)。
土壤水分是作物生長發(fā)育的一個重要因素,目前關(guān)于土壤水分時間穩(wěn)定性與作物關(guān)系的研究很少。作物產(chǎn)量是反映作物生長狀況的一個綜合指標(biāo),為此本文分析了時間穩(wěn)定性與玉米穗粒質(zhì)量、穗軸質(zhì)量的相互關(guān)系。由表3可知,單一尺度上,除40~60 cm土層平均相對偏差標(biāo)準(zhǔn)差與穗粒質(zhì)量的相關(guān)性在0.05水平上顯著外,其他土層平均相對偏差標(biāo)準(zhǔn)差與穗粒質(zhì)量、穗軸質(zhì)量的相關(guān)性均不顯著;隨土層深度增加,平均相對偏差標(biāo)準(zhǔn)差與穗粒質(zhì)量、穗軸質(zhì)量的相關(guān)程度均未呈現(xiàn)規(guī)律性變化趨勢。
表2 土壤含水率平均相對偏差與其標(biāo)準(zhǔn)差的相關(guān)系數(shù)Tab.2 Correlation coefficient between mean relative difference and standard deviation of soil water content
注:** 表示在p<0.01水平上顯著,下同。
注:*表示在p<0.05水平上顯著,下同;σ20、σ40、σ60、σ80表示0~20 cm、20~40 cm、40~60 cm、60~80 cm土層土壤含水率平均相對偏差標(biāo)準(zhǔn)差,WL、WZ表示玉米穗粒質(zhì)量和穗軸質(zhì)量。
圖4 土壤含水率平均相對偏差標(biāo)準(zhǔn)差與穗粒質(zhì)量的聯(lián)合多重分形譜Fig.4 Joint multi-fractal spectra of standard deviation of mean relative difference of soil water content and grain weight per ear
圖5 土壤含水率平均相對偏差標(biāo)準(zhǔn)差與穗軸質(zhì)量的聯(lián)合多重分形譜Fig.5 Joint multi-fractal spectra of standard deviation of mean relative difference of soil water content and axis weight per ear
不同尺度上主要影響因素或同一因素的影響程度不一定相同,單一尺度相關(guān)性分析不一定能完整地揭示出研究對象之間的相互關(guān)系,多尺度相關(guān)性分析能更深入地揭示研究對象之間的相互關(guān)系,在這一方面已開展了許多研究[23-25]。為此,利用聯(lián)合多重分形理論研究了土壤水分時間穩(wěn)定性與玉米穗粒質(zhì)量、穗軸質(zhì)量的多尺度相關(guān)性。圖4和圖5分別為時間穩(wěn)定性與穗粒質(zhì)量、穗軸質(zhì)量的聯(lián)合多重分形譜,α20、α40、α60、α80分別表示0~20 cm、20~40 cm、40~60 cm、60~80 cm土層平均相對偏差標(biāo)準(zhǔn)差的聯(lián)合奇異指數(shù),βL、βZ分別表示穗粒質(zhì)量、穗軸質(zhì)量的聯(lián)合奇異指數(shù)。從圖4和圖5可以看出,不同土層平均相對偏差標(biāo)準(zhǔn)差與穗粒質(zhì)量、穗軸質(zhì)量的聯(lián)合多重分形譜均有所差異。為量化時間穩(wěn)定性與穗粒質(zhì)量、穗軸質(zhì)量的多尺度相關(guān)性,計(jì)算了平均相對偏差標(biāo)準(zhǔn)差與穗粒質(zhì)量、穗軸質(zhì)量聯(lián)合奇異指數(shù)的相關(guān)性(表4)。由表4可知,0~20 cm、20~40 cm土層平均相對偏差標(biāo)準(zhǔn)差與穗粒質(zhì)量聯(lián)合奇異指數(shù)的相關(guān)性不顯著,40~60 cm、60~80 cm土層兩者聯(lián)合奇異指數(shù)的相關(guān)性分別在0.01和0.05水平上顯著,與單一尺度上得出的結(jié)論有所差異;不同土層平均相對偏差標(biāo)準(zhǔn)差與穗軸質(zhì)量聯(lián)合奇異指數(shù)的相關(guān)性均不顯著,與單一尺度上得出的結(jié)論一致;隨土層深度增加,平均相對偏差標(biāo)準(zhǔn)差與穗粒質(zhì)量、穗軸質(zhì)量聯(lián)合奇異指數(shù)的相關(guān)程度均先增后降,與單一尺度上得出的結(jié)論不同;除0~20 cm土層平均相對偏差標(biāo)準(zhǔn)差與穗軸質(zhì)量的多尺度相關(guān)程度小于單一尺度相關(guān)程度外,其他土層兩者的多尺度相關(guān)程度均大于單一尺度相關(guān)程度?;谕寥浪謺r間穩(wěn)定性與穗質(zhì)量的多尺度相關(guān)特征,一方面能夠深入了解土壤水分對作物的影響機(jī)制,另一方面通過合理的估算、管理與調(diào)控農(nóng)田不同土層土壤水分,能夠促進(jìn)作物產(chǎn)量的提高。
表4 土壤含水率平均相對偏差標(biāo)準(zhǔn)差與玉米穗質(zhì)量聯(lián)合奇異指數(shù)的相關(guān)系數(shù)Tab.4 Correlation coefficient between joint singularity exponents for standard deviation of mean relative difference of soil water content and corn ear weight
(1)研究區(qū)土壤水分時間穩(wěn)定性隨著土層深度增加而增強(qiáng),且較深土層(40~60 cm、60~80 cm)土壤水分時間穩(wěn)定性的空間分布特征比較相似;0~20 cm、20~40 cm土層土壤水分時間穩(wěn)定性與土壤含水率的相關(guān)性不顯著,40~60 cm、60~80 cm土層土壤含水率較高的測點(diǎn)時間穩(wěn)定性較強(qiáng);土層深度不同,土壤水分代表性測點(diǎn)有所差異,利用代表性測點(diǎn)可確定研究區(qū)域土壤最低含水率、最高含水率和平均含水率等信息,可為農(nóng)田土壤水分估算與管理提供理論依據(jù)。
(2)單一尺度和多尺度上,時間穩(wěn)定性與穗軸質(zhì)量的相關(guān)程度均不顯著,與穗粒質(zhì)量相關(guān)程度的顯著性隨土層深度不同有所差異,與穗粒質(zhì)量、穗軸質(zhì)量的相關(guān)程度隨土層深度的變化趨勢不同;大部分土層土壤水分時間穩(wěn)定性與穗粒質(zhì)量、穗軸質(zhì)量的多尺度相關(guān)程度均大于單一尺度相關(guān)程度。多尺度分析能更深入確定時間穩(wěn)定性與玉米穗質(zhì)量的相互關(guān)系,為進(jìn)一步揭示土壤水分對作物的影響提供理論依據(jù)。