肖連剛,張建明

（蘭州大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院,蘭州 730000）

為了高效地利用農(nóng)業(yè)資源,實(shí)現(xiàn)優(yōu)化經(jīng)營的目標(biāo),必須查清土地內(nèi)部的土壤性狀與生產(chǎn)力空間變異,并對(duì)這些結(jié)果進(jìn)行綜合分析和評(píng)價(jià)[1]。目前國內(nèi)外土壤質(zhì)量等級(jí)評(píng)價(jià)基本方法主要包括聚類分析法、因子分析法、內(nèi)梅羅指數(shù)法、判別分析法、模糊數(shù)學(xué)法、因子加權(quán)綜合法等。土壤肥力評(píng)價(jià)方法直接影響著評(píng)價(jià)結(jié)果的正確性、客觀性和指導(dǎo)性。因此,在進(jìn)行土壤肥力評(píng)價(jià)時(shí),選擇的評(píng)價(jià)方法應(yīng)最大地減少人為的主觀性[2]。Fuzzy綜合評(píng)判法,首先是建立隸屬度函數(shù),其次是確定每個(gè)評(píng)價(jià)單元的隸屬度值,然后建立權(quán)重矩陣,最后計(jì)算評(píng)價(jià)矩陣。Fuzzy綜合評(píng)判法,雖然計(jì)算繁瑣,但借助于計(jì)算機(jī)處理,可操作性強(qiáng)。評(píng)價(jià)時(shí)只需要將數(shù)量化值(標(biāo)準(zhǔn)值和實(shí)測(cè)值)輸入計(jì)算機(jī),便可快速得到準(zhǔn)確的土壤肥力綜合評(píng)價(jià)結(jié)果,有較強(qiáng)的應(yīng)用價(jià)值[3-4],并且有許多學(xué)者將這一方法應(yīng)用到了不同的區(qū)域,取得了較好的效果[5-8]。寧夏平原作為西北地區(qū)一個(gè)重要的農(nóng)業(yè)基地,自古以來都有著重要地位。研究其土壤養(yǎng)分狀況并對(duì)其進(jìn)行土壤養(yǎng)分狀況綜合評(píng)價(jià)對(duì)于指導(dǎo)當(dāng)?shù)乜茖W(xué)合理施肥乃至今后精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的發(fā)展都具有重要的理論意義和實(shí)際意義。以寧夏靈武農(nóng)場的一塊試驗(yàn)田為研究對(duì)象,利用280多個(gè)采樣點(diǎn)數(shù)據(jù),運(yùn)用模糊數(shù)學(xué)評(píng)價(jià)方法,考慮了多個(gè)養(yǎng)分指標(biāo)對(duì)田塊尺度的養(yǎng)分狀況進(jìn)行綜合評(píng)價(jià),并且利用GIS技術(shù)繪制綜合肥力評(píng)價(jià)圖。

1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于寧夏回族自治區(qū)銀川平原靈武農(nóng)場的一塊試驗(yàn)田。靈武農(nóng)場位于寧夏回族自治區(qū)靈武市靈武優(yōu)良品種繁育場,地處東經(jīng) 106°11′-106°51′、北緯 37°30′-38°38′,海拔 1 120 m 。靈武灌區(qū)年平均降水量213 mm,其中7-9月三個(gè)月的降水量占全年降水量的63%,年蒸發(fā)量2 005 mm,年平均氣溫8.8℃,≥10℃有效積溫3 351℃,無霜期145 d。這里灌排便利,稻麥輪作,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)展水平較高,水稻單產(chǎn)750 kg左右,為寧夏引黃灌區(qū)較具代表性的高產(chǎn)地區(qū)。寧夏平原南起青銅峽,北止石嘴山,西依賀蘭山,東臨鄂爾多斯臺(tái)地,南北長約160 km,東西寬40～50 km,面積 7 998 km2,海拔 1 100～1 200 m,是寧夏地勢(shì)最低之處。在氣候方面,灌區(qū)地處歐亞大陸內(nèi)陸,我國東部季風(fēng)區(qū)的西緣,冬季受蒙古高壓控制,為寒冷氣流南下之要沖,夏季處在東南季風(fēng)西行的末梢,形成了較典型的中溫帶干旱大陸性氣候。平均年降水200 mm,降水量集中在7-9月,占全年降水量的70%～80%,蒸發(fā)量為1 776 mm,無霜期大約170 d,風(fēng)向以偏北風(fēng)為主。

2 樣品采集及分析方法

在作物播種前對(duì)研究區(qū)土壤進(jìn)行網(wǎng)格不規(guī)則取樣。在1∶10 000的地形圖上選4～5個(gè)控制點(diǎn),在田間利用GPS確定控制點(diǎn)位置,選其中2個(gè)定位控制點(diǎn)作為基準(zhǔn)點(diǎn),采用不規(guī)則采樣法,采集10鉆耕層土壤(0-20 cm)樣品,混合均勻后風(fēng)干送往北京中國農(nóng)科院植物營養(yǎng)實(shí)驗(yàn)室。靈武農(nóng)場取土樣286個(gè),見圖1。

樣品分析采用土壤養(yǎng)分狀況系統(tǒng)研究法(ASI)。該方法由美國國際農(nóng)化服務(wù)公司Dr.Hunter提出,通過中國-加拿大鉀肥合作項(xiàng)目引進(jìn)我國,該方法在對(duì)土壤養(yǎng)分狀況作出評(píng)價(jià)時(shí)全面考慮了作物必需的大量、中量和微量元素,本次測(cè)定指標(biāo)主要包括速效N 、速效 P、速效 K 、有效 Fe、有效 Mn、有效 Zn、有效Cu。

圖1 采樣點(diǎn)示意圖

3 土壤肥力的綜合評(píng)價(jià)方法

在研究土壤肥力時(shí),利用多元統(tǒng)計(jì)分析原理,建立了一個(gè)綜合評(píng)價(jià)土壤肥力的方法。利用該方法求出土壤肥力綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)值,并對(duì)各種單項(xiàng)的肥力現(xiàn)狀及總體綜合肥力進(jìn)行評(píng)價(jià)。

3.1 單項(xiàng)指標(biāo)評(píng)價(jià)值建立土壤養(yǎng)分隸屬度函數(shù)

(1)土壤營養(yǎng)元素如N,P,K,其指標(biāo)越高,表明評(píng)價(jià)對(duì)象質(zhì)量越好,但到一定臨界值之后,其效用也趨于恒定。該類指標(biāo)的作物效應(yīng)曲線為S型,所以隸屬度函數(shù)也采用S型,并把曲線型函數(shù)轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的折線型函數(shù),以利于計(jì)算。相應(yīng)的隸屬度函數(shù)折線如圖2所示,隸屬度函數(shù)為

圖2 S型隸屬度函數(shù)曲線

(2)拋物線型(梯型)隸屬度函數(shù)(圖3)。屬于這種類型的因子,其指標(biāo)在一定范圍內(nèi),評(píng)價(jià)對(duì)象質(zhì)量最好,高于或低于該范圍則變差,如土壤微量元素屬于這種類型的因子其隸屬度函數(shù)為

圖3 拋物線型隸屬度函數(shù)曲線

根據(jù)已有的研究資料[5,9]以及本區(qū)土壤在水旱輪作不同利用方式下的肥力特征,并主要根據(jù)參考文獻(xiàn)確定曲線中轉(zhuǎn)折點(diǎn)的相應(yīng)取值(表1)。

表1 土壤養(yǎng)分臨界值表 mg/kg

3.2 綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)值

多因子綜合研究利用多元統(tǒng)計(jì)分析中的因子分析法確定權(quán)重,采用統(tǒng)計(jì)軟件(SPSS 17.0)進(jìn)行分析,求出反映肥力狀況和各因子主成分的特征值和貢獻(xiàn)率如表2。通過相應(yīng)的載荷矩陣求出各肥力指標(biāo)的公因子方差,其大小表示了該項(xiàng)肥力指標(biāo)對(duì)總體肥力狀況變異的貢獻(xiàn),最終由方差值計(jì)算各項(xiàng)肥力指標(biāo)的權(quán)重如表3,再將不同養(yǎng)分的權(quán)重與隸屬度值乘積相加,所求的和就是綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)值。綜合性指標(biāo)值INDI(Integrated Nutrient Depletion Index),其公式如下:

式中:Ni——表示第i種肥力狀況指標(biāo)的隸屬度值;Wi——表示第i種肥力狀況指標(biāo)的權(quán)重。綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn),綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)值0～60較差、60～75中等、75～85良好,85～100優(yōu)等。

表2 肥力因子主成分的特征值和貢獻(xiàn)率

表3 各項(xiàng)肥力指標(biāo)的公因子方差和權(quán)重值

按照上述步驟本文對(duì)靈武農(nóng)場的土壤養(yǎng)分狀況進(jìn)行綜合評(píng)價(jià),根據(jù)評(píng)價(jià)計(jì)算結(jié)果利用ArcGIS軟件對(duì)其進(jìn)行克里格插值,所得結(jié)果如圖4所示。

圖4 土壤肥力綜合評(píng)價(jià)圖

4 結(jié)論與討論

通過對(duì)研究區(qū)土壤綜合養(yǎng)分狀況水平的計(jì)算,研究區(qū)土壤綜合養(yǎng)分水平較高,大部分為優(yōu)良狀況。其中,綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)值為優(yōu)等狀態(tài)的采樣點(diǎn)數(shù)量占35.54%,良好狀態(tài)的樣點(diǎn)數(shù)占46.69%,中等狀態(tài)的樣點(diǎn)數(shù)占17.42%,較差狀態(tài)為0。可以看出,研究區(qū)土壤綜合養(yǎng)分狀況水平較高的優(yōu)良樣點(diǎn)總數(shù)達(dá)到總采樣點(diǎn)的82.58%。

從養(yǎng)分綜合狀況等級(jí)分布情況來看,研究小區(qū)的四個(gè)角為養(yǎng)分狀況的極端區(qū)域。其中北角和西角為土壤綜合水平較高的區(qū)域,南角和東角為養(yǎng)分水平狀況較低的區(qū)域,而中間則為養(yǎng)分狀況水平較為平均的區(qū)域,而且土壤綜合養(yǎng)分狀況水平由西北側(cè)向東南側(cè)遞減的趨勢(shì)。

綜上,不論是極端值還是趨勢(shì)值,土壤養(yǎng)分狀況都是西北側(cè)高于東南側(cè)的原因可能有以下幾個(gè)方面:第一,地形因素的影響。地形對(duì)土壤養(yǎng)分的遷移具有重要的影響作用,研究區(qū)地勢(shì)西北部略高于東南部,造成了土壤養(yǎng)分由西北向東南部的遞減,雖然人為施肥因素可能抵消掉一部分地形因素所造成的差異,但是人工施肥主要是氮肥和鉀肥,很少使用磷肥與微量元素,因此在進(jìn)行土壤綜合養(yǎng)分狀況評(píng)價(jià)時(shí),人為施肥因素并不足以完全覆蓋掉土壤養(yǎng)分的自然差異。第二,土壤綜合養(yǎng)分狀況較高的研究區(qū)西北邊是引黃灌渠經(jīng)過的地方,水量較為充沛可能是土壤養(yǎng)分狀況較好的另一個(gè)原因。

(1)從評(píng)價(jià)結(jié)果來看,樣區(qū)土壤養(yǎng)分狀況水平處于優(yōu)良二級(jí)的占82.58%,普遍水平較高,這與該地為黃河灌淤土壤類型以及農(nóng)業(yè)集約化水平較高等因素有密切聯(lián)系。

(2)土壤綜合養(yǎng)分狀況由西北向東南降低的趨勢(shì)明顯。西角北角為兩個(gè)極端高值區(qū)域,東角南角為兩個(gè)極端低值區(qū)域。

(3)應(yīng)用主成分分析、模糊數(shù)學(xué)分析等方法,并與GIS技術(shù)相結(jié)合開展土壤肥力評(píng)價(jià)的優(yōu)點(diǎn)是:能綜合影響肥力的各類因素與因子,可降低評(píng)價(jià)過程中的人為干預(yù);評(píng)價(jià)結(jié)果更準(zhǔn)確且形象直觀,易于理解,可直接作為土壤改良和農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)布局調(diào)整的依據(jù)。

(4)當(dāng)然,計(jì)算出的土壤養(yǎng)分狀況水平主要是由土壤主要養(yǎng)分和微量養(yǎng)分所構(gòu)成的指標(biāo)體系得出的結(jié)果,并未考慮到土壤質(zhì)量等物理性狀指標(biāo),由于土壤綜合肥力是由水肥氣熱四大指標(biāo)所形成的綜合體系,因此該結(jié)果僅僅反映了研究區(qū)的土壤養(yǎng)分綜合狀況。因此,土壤肥力水平與其養(yǎng)分狀況水平之間往往存在差距,這也是下一步工作需要補(bǔ)充完善的地方。

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