湯 潔，林曉晟，侯克怡，李忠和

(1.吉林大學(xué)環(huán)境與資源學(xué)院，吉林 長春 130012；2.吉林省農(nóng)業(yè)科學(xué)院，吉林 長春 130124)

基于地統(tǒng)計學(xué)和GIS的遼河上游區(qū)域土壤養(yǎng)分空間分異研究

湯 潔1，林曉晟1，侯克怡1，李忠和2

(1.吉林大學(xué)環(huán)境與資源學(xué)院，吉林 長春 130012；2.吉林省農(nóng)業(yè)科學(xué)院，吉林 長春 130124)

利用3S技術(shù)，結(jié)合地統(tǒng)計學(xué)方法，對遼河吉林省段土壤總氮、總磷含量的空間變異特征和分布規(guī)律進(jìn)行了研究.結(jié)果表明：研究區(qū)土壤總氮、總磷含量范圍分別為0.33～3.21 g/kg，0.18～0.78 g/kg，變異系數(shù)分別為58.08%和41.5%，均為中等程度變異.土壤總氮、總磷的最優(yōu)半變異函數(shù)模型分別為高斯模型和球狀模型，空間預(yù)測模型以各向異性模型最佳.經(jīng)Kriging插值分析，總氮、總磷含量為林地>旱田>水田>草地，呈縱向階梯式變化趨勢.土壤總氮密度變化主要受土地利用類型的影響，而總磷密度變化受農(nóng)業(yè)活動的影響較大.區(qū)內(nèi)總氮、總磷總儲量分別為3 874.686 t，1 136.49 t，不同土地利用類型的總氮、總磷儲量均表現(xiàn)為旱田>林地>水田>草地.

土壤養(yǎng)分；地統(tǒng)計學(xué)；半變異函數(shù)；Kriging插值

土壤受成土母質(zhì)、地形、氣候等自然因素和人類活動等人為因素的影響，使得土壤成為不均一變化的時空連續(xù)體，并具有高度的空間變異性[1].土壤空間異質(zhì)性存在于多尺度且不同尺度上的主要影響因子有顯著差異.研究土壤性質(zhì)的空間異質(zhì)性特征，對于了解土壤生態(tài)系統(tǒng)的過程具有重要意義.地統(tǒng)計學(xué)是基于區(qū)域化變量理論基礎(chǔ)上的一種空間分析方法[2]，利用地統(tǒng)計學(xué)與GIS相結(jié)合的方法進(jìn)行克里格(Kriging)插值，是研究土壤性質(zhì)空間變異的一種有效方法.

土壤氮素和磷素對土壤理化性質(zhì)[3]、植被生長[4]以及微生物活動[5]等有重要影響，被公認(rèn)為最常見的限制植被生長和土壤生產(chǎn)力的關(guān)鍵指標(biāo)[6].土壤全氮和全磷含量是土壤肥力和土壤質(zhì)量的重要指標(biāo)，通常用來表征土壤整體氮、磷含量的水平.其空間分布在水平和垂直方向都具有變異性，這種空間異質(zhì)性受到氣候因素[7]、土壤母質(zhì)[8]、地形特征[9]、植被類型[10]和土地利用方式[11]等各種自然及人為因素的影響.相對于其他自然因素，土地利用類型在受到氣候變化和人類活動影響時，會發(fā)生更快速和直接的變化[12].因此，土地利用對土壤全氮和全磷的空間分布具有更加積極的影響.

土壤氮素、磷素隨水土流失進(jìn)入水體可產(chǎn)生富營養(yǎng)化等問題[13-14].遼河吉林省段屬于遼河的上游，隨著農(nóng)業(yè)和畜禽養(yǎng)殖業(yè)的迅猛發(fā)展，流域內(nèi)含氮化肥、農(nóng)藥的施用及持續(xù)增加的畜禽糞便污水，致使農(nóng)業(yè)面源污染日益嚴(yán)重，已經(jīng)對流域生態(tài)安全和下游河流水環(huán)境產(chǎn)生了嚴(yán)重威脅.本文在前人研究的基礎(chǔ)上，應(yīng)用地統(tǒng)計學(xué)的基本原理和方法，利用GS+(9.0)軟件和ArcGIS10軟件中的地統(tǒng)計學(xué)分析模塊(geostatistical analysis)，以吉林省內(nèi)的遼河流域?yàn)槔瑢ν寥揽偟?、總磷的空間變異情況和分布規(guī)律進(jìn)行了研究，以為有效利用土壤、加強(qiáng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和流域環(huán)境管理工作提供依據(jù).

1 研究方法

1.1 研究區(qū)概況

遼河流域涉及內(nèi)蒙古自治區(qū)的東南部、吉林省西部和遼寧省的大部分地區(qū).吉林省內(nèi)的遼河流域位于吉林省西南部，地理位置為東經(jīng)123°18′～125°36′、北緯42°36′～44°10′，流域面積15 746 km2，約占吉林省總土地面積的 8%.該流域地處松遼平原中部，低山、丘陵和平原兼?zhèn)?，地勢由東南向西北緩降，海拔611～120 m，屬溫帶大陸性季風(fēng)氣候區(qū)，四季分明；多年平均降水量為545 mm，大部分降水量集中在6—9月，約占全年降水量的80%；多年平均蒸發(fā)量為1 020 mm.流域內(nèi)土壤以暗棕壤和黑土為主，墾殖指數(shù)高，耕地比重大，自然肥力高.土地覆蓋類型以農(nóng)地、林地和草地為主.農(nóng)地以玉米、水稻、大豆為主.

1.2 樣品采集與分析

2013年10月，在研究區(qū)域內(nèi)共設(shè)置28個采樣點(diǎn)，采樣采用隨機(jī)布點(diǎn)并兼顧地形和土地利用差異，采集0～30 cm的表層土壤樣品共28個.同時進(jìn)行GPS定位，記錄各個樣點(diǎn)植被類型、坡度、高程等樣點(diǎn)信息.采樣點(diǎn)經(jīng)ArcInfo投影轉(zhuǎn)換，產(chǎn)生以米為單位的平面坐標(biāo)系統(tǒng)(投影類型為：Transverse_Mercator投影，中央經(jīng)線：123°)，結(jié)合研究區(qū)2012年土地利用遙感解譯圖，最終生成相應(yīng)的采樣點(diǎn)分布圖(見圖1).本文的土地利用類型圖通過Landsat ETM遙感影像的人機(jī)交互解譯獲得，遙感數(shù)據(jù)來源于國家科學(xué)數(shù)據(jù)服務(wù)平臺和美國地質(zhì)調(diào)查局(USGS).

將土壤樣品帶回實(shí)驗(yàn)室風(fēng)干、研磨，過篩后裝入紙袋中.土壤總氮(TN)含量用Foss8400全自動凱氏定氮儀測定(型號：2300Ⅱ)；土壤總磷(TP)含量用分光光度計測定；土壤容重采用體積為100 cm3的環(huán)刀取樣法測定，共取28個土壤剖面，水田、耕地、林地、草地分別為4，10，9和5個，帶回實(shí)驗(yàn)室后在(105±2)℃烘箱內(nèi)烘干10 h后測定容重.

圖1 研究區(qū)土地利用及采樣點(diǎn)空間分布圖

1.3 數(shù)據(jù)分析與處理方法

描述性統(tǒng)計分析采用數(shù)理統(tǒng)計軟件SPSS17.0進(jìn)行，統(tǒng)計特征值包括平均值、標(biāo)準(zhǔn)差、變異系數(shù)等.半變異函數(shù)采用地統(tǒng)計學(xué)軟件GS+(9.0)進(jìn)行計算，空間分布圖利用ArcGIS10.0中的地統(tǒng)計學(xué)模塊下的Kriging插值完成.

半變異函數(shù)的理論模型可用來分析土壤理化性質(zhì)空間變異的隨機(jī)性和結(jié)構(gòu)性，它是地統(tǒng)計學(xué)特有的工具和分析的基礎(chǔ)[15].變異函數(shù)是研究空間變異的關(guān)鍵函數(shù)[16]，該函數(shù)為：

(1)

式中：γ(h)為變異函數(shù)；[z(xi)-z(xi+h)]為間隔為h的2個觀測點(diǎn)的實(shí)測值，稱為步長；N(h)為以h為步長的所有觀測點(diǎn)的成對數(shù)目.由γ(h)對h作圖可得到變異函數(shù)圖.

實(shí)際工作中區(qū)域化變量的變異性往往很復(fù)雜，它可能在不同的方向上呈現(xiàn)不同的變異性，或者在同一方向上包含著不同尺度的多層次的變異性，為了準(zhǔn)確分析區(qū)域化變量的主要空間結(jié)構(gòu)，構(gòu)建理論模型是必需的.本文依據(jù)半變異函數(shù)的決定系數(shù)R2和殘差RSS，分別利用兩種模型對土壤總氮、總磷的半變異函數(shù)進(jìn)行擬合，得到二者半變異函數(shù)的理論模型[17].

半變異函數(shù)擬合模型為：

球狀模型(spherical model)，其一般公式為：

(2)

式中：C0為塊金常數(shù)；a為變程；C為拱高；C0+C為基臺值.

高斯模型(Gaussian model)，一般公式為：

(3)

式中：C0為塊金常數(shù)；C為拱高；C0+C為基臺值.

土壤總氮、總磷儲量的計算借鑒土壤有機(jī)碳儲量的計算公式[18-19]，即

Ci=di×ρi×οi/100；

(4)

Si=Ai×Ci.

(5)

式中：i為土壤層次；C為土壤養(yǎng)分密度(kg/m2)；d為土壤厚度(cm)；ρ為土壤容重(g/cm3)；ο為土壤養(yǎng)分含量(g/kg)；A為各地類所占面積；S為土壤養(yǎng)分儲量.

2 結(jié)果與討論

2.1 土壤養(yǎng)分含量的統(tǒng)計特征

研究區(qū)表層土壤理化性質(zhì)的統(tǒng)計結(jié)果(見表1)表明，土壤TN、TP含量最大值和最小值的差值較大，TN為2.88 g/kg，TP為0.33 g/kg，這主要是因?yàn)楸韺油寥朗苋藶楦蓴_較大，與耕作、施肥等農(nóng)業(yè)活動有關(guān)，變異系數(shù)分別為58.08%，41.5%.根據(jù)Nielson和Bouma(1985)的分類系統(tǒng)(弱變異：變異系數(shù)≤10%；中等變異：10%≤變異系數(shù)≤100%；強(qiáng)變異：變異系數(shù)≤100%)，研究區(qū)土壤TN、TP含量均為中等變異.

表1 研究區(qū)土壤總氮、總磷的統(tǒng)計特征

使用Kriging插值法要求數(shù)據(jù)集滿足正態(tài)分布才能正確、合理地對空間采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行變異函數(shù)的建模，所以在進(jìn)行地統(tǒng)計分析之前，需要檢驗(yàn)土壤TN、TP的數(shù)據(jù)集是否滿足正態(tài)分布，本文采用K-S檢驗(yàn)來驗(yàn)證.檢驗(yàn)結(jié)果表明，土壤TN、TP的K-S檢驗(yàn)的P值分別為0.298，0.465.一般來講，當(dāng)P值大于0.05時，就說明數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布.描述統(tǒng)計分析中的P-P圖(見圖2)是根據(jù)變量的累積比例與指定分布的累積比例之間的關(guān)系所繪制的圖形，圖中的斜線對應(yīng)著一個均值為0的正態(tài)分布.如果圖中的散點(diǎn)密切地散布在這條斜線附近，說明隨機(jī)變量服從正態(tài)分布，從而證明樣本確實(shí)是來自于正態(tài)總體.本研究中的28個散點(diǎn)大致分布于斜線附近(見圖3)，因此可以認(rèn)為樣本數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布.

圖2 土壤總氮、總磷含量正態(tài)P-P分布圖

2.2 土壤理化性質(zhì)的空間變異性分析

利用地統(tǒng)計學(xué)軟件GS+(9.0)中對土壤TN、TP含量進(jìn)行半變異函數(shù)模擬，確定半變異函數(shù)的空間變異性，最終得到各自的半變異函數(shù)模型(見圖3、圖4).

圖3 各向同性半變異函數(shù)模型

各向同性半變異函數(shù)模擬是在設(shè)置了有效距離間隔為102 360.22 m，步長間距為824.01 m后進(jìn)行的.模擬結(jié)果(見圖3)表明，TN、TP含量的空間變異函數(shù)隨步長距離的增加，各向同性表現(xiàn)出一定的差異性，變異函數(shù)出現(xiàn)各向異性結(jié)構(gòu).

圖4 各向異性半變異函數(shù)模型

土壤TN、TP含量各向異性半變異函數(shù)模型及參數(shù)值(見表2、圖4)，擬合系數(shù)(R2)和殘差平方和(RSS)的值較小，說明TN、TP的最優(yōu)擬合模型分別為高斯模型和球狀模型.模型的擬合精度較高，能夠很好地反映研究區(qū)土壤理化性質(zhì)的空間結(jié)構(gòu)特征.

表2 不同深度土壤總氮、總磷的地統(tǒng)計學(xué)參數(shù)

塊金值反映了區(qū)域變化量內(nèi)部隨機(jī)性的可能程度，其大小可用來反映區(qū)域土壤變化量的隨機(jī)性.變程和基臺值是描述變異函數(shù)曲線的兩個重要指標(biāo)，變程反映了土壤變化量影響范圍的大小，或該變量自相關(guān)范圍的大小；而基臺值反映了區(qū)域土壤理化性質(zhì)變化幅度的大小，即變異強(qiáng)度[15].土壤TN、TP含量的基臺值分別為0.48和0.027，說明研究區(qū)TN的變化幅度較大.

塊金系數(shù)，是塊金值與基臺值之比，反映土壤性質(zhì)的空間依賴性，可表明系統(tǒng)變量空間相關(guān)性的強(qiáng)度.如果塊金系數(shù)<25%，說明系統(tǒng)具有強(qiáng)烈的空間相關(guān)性；塊金系數(shù)在25%～75%之間，表明系統(tǒng)具有中等的空間相關(guān)性；塊金系數(shù)>75%，說明系統(tǒng)空間相關(guān)性很弱.區(qū)內(nèi)土壤TN、TP含量的塊金系數(shù)均大于75%，說明系統(tǒng)空間相關(guān)性很弱.土壤養(yǎng)分分布是結(jié)構(gòu)性因素(氣候、母質(zhì)、地形、土壤類型)和隨機(jī)性因素(施肥、耕作措施、種植制度)共同作用的結(jié)果.結(jié)構(gòu)性因素可導(dǎo)致土壤變量的空間相關(guān)性增強(qiáng)；隨機(jī)性因素會導(dǎo)致土壤變量的空間相關(guān)性減弱，朝均一化方向發(fā)展[20].

2.3 土壤總氮空間分布規(guī)律

本文的Kriging插值及空間分布圖的生成是通過Arcgis10.0軟件操作完成的.在選取最優(yōu)半變異函數(shù)模型及其參數(shù)的基礎(chǔ)上，采用簡單克里格(simple Kringing)插值法進(jìn)行最優(yōu)插值.插值結(jié)果以ASCII數(shù)據(jù)的格式輸出儲存，然后生成柵格(grid)格式圖形，在Spatial Analyst模塊下利用研究區(qū)邊界提取，最后生成相應(yīng)的土壤TN、TP含量空間分布圖(見圖5).

圖5 研究區(qū)土壤總氮、總磷含量空間分布

空間插值分布圖可以更直觀地展現(xiàn)土壤總氮含量的變化.從圖5可以看出，土壤總氮含量自上游到下游逐漸降低，呈縱向梯度變化，這是因?yàn)榱饔蛏嫌螢榱值兀锕痰暂^好，土壤養(yǎng)分含量較高；研究區(qū)中游地區(qū)為耕地，下游地區(qū)為耕地和草地，中游和下游地區(qū)受耕作等人為活動影響，使得總氮含量較上游地區(qū)要低.土壤總磷含量與總氮含量的空間變化趨勢相同，表現(xiàn)為林地和耕地的總磷含量高于草地和水田；與土壤總氮含量不同的是，輸入土壤中的磷主要是人為施肥累積所致，使得研究區(qū)內(nèi)旱田的總磷含量較高.土壤中的磷主要以無機(jī)磷的形式存在，占土壤總磷含量的60%～80%[21].無機(jī)磷含量與土壤類型有關(guān)，其主要吸附在土壤黏粒上，導(dǎo)致質(zhì)地黏重、有機(jī)質(zhì)高的土壤總磷含量較高.研究區(qū)內(nèi)林地土壤為黑土，屬于有機(jī)質(zhì)含量較高的黏土，所以總磷含量較高.

圖6 不同土地利用類型的土壤總氮、總磷含量

土地利用是自然條件和人為活動的綜合反映，土地利用與土壤總氮、總磷含量有密切關(guān)系[20].流域內(nèi)土地利用類型主要有林地、旱田、水田和草地，在ArcGIS10.0軟件下的ArcToolbox中，對研究區(qū)2012年土地利用遙感解譯圖和土壤總氮、總磷含量插值圖進(jìn)行疊加分析，提取了不同土地利用類型的總氮、總磷含量，結(jié)果見圖6.

不同土地利用類型下的土壤TN、TP含量均表現(xiàn)為林地>旱田>水田>草地.各地類的總氮均值為：林地1.66 g/kg，旱田1.32 g/kg，水田1.21 g/kg，草地0.27 g/kg.總磷均值為：林地0.43 g/kg，旱田0.4 g/kg，水田0.39 g/kg，草地0.28 g/kg.總體來講，東南部林地的總氮含量較高，旱田和草地的總氮含量較低.受人類活動的影響，多年連續(xù)耕作可導(dǎo)致土壤養(yǎng)分的下降，導(dǎo)致林地的總氮含量高于耕作地區(qū).總磷的含量為林地和旱田較高，水田和草地較小，這是由人為施肥因素和土壤質(zhì)地因素共同影響的結(jié)果.

2.4 土壤總氮、總磷儲量分布規(guī)律

本文根據(jù)公式(4)計算研究區(qū)土壤TN、TP密度，并在ArcGIS10.0軟件中進(jìn)行Kriging插值后，生成相應(yīng)的空間分布等值線圖(見圖7).

區(qū)內(nèi)總氮密度的變化范圍為0.06～0.56 kg/m2.林地總氮密度高于其他地類，西北部草地的總氮密度最小，這一地區(qū)土壤類型為沙地和鹽堿地，總氮含量低，導(dǎo)致總氮密度最小.從空間分布圖還可以發(fā)現(xiàn)，研究區(qū)總氮密度較小的地區(qū)包括居民區(qū)，說明土壤總氮密度變化主要受土地利用類型的影響.總磷密度的變化范圍為0.03～0.1 kg/m2，空間變化為區(qū)域中心位置密度值較高，并由該中心向區(qū)域邊界逐漸降低.旱田的總磷密度明顯高于其他地類，說明總磷密度變化受人為干擾和農(nóng)業(yè)活動的影響較大.

對研究區(qū)TN、TP儲量的計算結(jié)果(見圖8)表明，區(qū)內(nèi)TN、TP總儲量分別為3 874.686 t和1 136.49 t.不同地類的總氮儲量為：水田151.378 t，旱田2 908.499 t，林地797.627 t，草地17.181 t.不同地類的總磷儲量為：水田51.9 t，旱田847.5 t，林地231.174 t，草地5.913 t.不同土地利用類型的總氮、總磷儲量均表現(xiàn)為旱田>林地>水田>草地.

圖8 不同土地利用類型的土壤總氮、總磷儲量

3 結(jié)論

(1) 數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析表明，采樣點(diǎn)數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布.研究區(qū)土壤總氮、總磷含量范圍分別為0.33～3.21 g/kg，0.18～0.78 g/kg，均為中等程度變異.土壤總氮含量的最優(yōu)半變異函數(shù)模型為高斯模型(Gaussian model)，總磷含量的最優(yōu)半變異函數(shù)模型為球狀模型(spherical model).土壤總氮、總磷的基臺值較小，空間變異性較弱.土壤總氮、總磷的空間變異性均體現(xiàn)為各向異性結(jié)構(gòu).

(2) Kriging插值的土壤總氮、總磷含量空間分布表明，土壤總氮含量由東南向西北呈縱向梯度變化.東南部的林地土壤肥沃、養(yǎng)分高，富集了較多的氮；中部為農(nóng)耕地，土壤肥力相對較豐富，且人為施肥量較高；而西北部以沙壤和鹽堿土為主，土壤含氮量很低.土壤總磷含量與總氮含量的空間變化趨勢相同，表現(xiàn)為林地和耕地的總磷含量高于草地和水田，這是由于人為施肥因素和土壤質(zhì)地因素共同影響的結(jié)果.土壤總氮、總磷含量均表現(xiàn)為林地>旱田>水田>草地.

(3) 流域總氮密度的變化范圍為0.06～0.56 kg/m2，主要受土地利用類型的影響.總磷密度的變化范圍為0.03～0.1 kg/m2，受人為干擾和農(nóng)業(yè)活動的影響較大.區(qū)內(nèi)TN、TP總儲量分別為3 874.686 t和1 136.49 t，不同土地利用類型的總氮、總磷儲量均表現(xiàn)為旱田>林地>水田>草地.

氮、磷元素是植物生長的營養(yǎng)元素，同時也是水體富營養(yǎng)化的重要污染物，為此，土壤總氮、總磷空間分異和分布規(guī)律的研究，不僅可為區(qū)域土壤環(huán)境背景值研究、土地利用規(guī)劃和管理提供數(shù)據(jù)支撐，也可為流域水體面源污染的防治提供科學(xué)依據(jù).

[1] 秦松，樊燕，劉洪斌，等.地形因子與土壤養(yǎng)分空間分布的相關(guān)性研究[J]. 水土保持研究，2007，14(4)：275-279.

[2] 嚴(yán)連香，黃標(biāo)，邵學(xué)新，等.長江三角洲典型地區(qū)土壤有效銅和鋅的時空變化及其影響因素研究[J]. 土壤通報，2007，38(5)：971-977.

[3] HATI K M，SWARUP A，MISHRA B，et al. Impact of long-term application offertilizer，manure and lime under intensive cropping on physical properties andorganic carbon content of an Alfisol[J]. Geoderma，2008，148：173-179.

[4] QUILCHANO C，MARAN T，PéREZ-RAMOS I M，et al. Patterns and ecologicalconsequences of abiotic heterogeneity in managed cork oak forests of Southern Spain[J]. Ecological Research，2008，23：127-139.

[5] LIU E，YAN C，MEI X，et al. Long-term effect of chemical fertilizer，straw，andmanure on soil chemical and biological properties in northwest China[J]. Geoderma，2010，158：173-180.

[6] GIESLER R，PETTERSSON T，HGBERG P. Phosphorus limitation in boreal forests：effects of aluminum and iron accumulation in the humus layer[J]. Ecosystems，2002(5)：300-314.

[7] PATIL R H，LAEGDSMAND M，OLESEN J E，et al. Effect of soil warming and rainfallpatterns on soil N cycling in Northern Europe[J]. Agriculture Ecosystems andEnvironment，2010，139：195-205.

[8] LIN J S，SHI X Z，LU X X，et al. Storage and spatial variation of phosphorus inpaddy soils of China[J]. Pedosphere，2009，19：790-798.

[9] REZAEI S A，GILKES R J. The effects of landscape attributes and plant communityon soil chemical properties in rangelands[J]. Geoderma，2005，125：167-176.

[11] ROSS D J，TATE K R，SCOTT N A，et al. Land-use change：effects on soil carbon，nitrogen and phosphorus pools and fluxes in three adjacent ecosystems[J]. Soil Biology and Biochemistry，1999，31：803-813.

[12] OSTWALD M，CHEN D. Land-use change：impacts of climate variation and policiesamong small-scale farmers in the Loess Plateau，China[J]. Land Use Policy，2006，23：361-371.

[13] SCHINDLER D W. Recent advances in the understanding and management ofeutropication[J]. Limnology and Oceanography，2006(5)：356-363.

[14] CHEN M，CHEN J，SUN F. Agricultural phosphorus flow and its environmentalimpacts in China[J]. Science of the Total Environment，2008，405：140-152.

[15] 劉愛麗，王培法，丁園圓. 地統(tǒng)計學(xué)概論[M]. 北京：科學(xué)出版社，2012：5.

[16] 徐國策，李占斌，李鵬，等. 丹江中游典型小流域土壤總氮的空間分布[J].地理學(xué)報，2012，67(11)：1547-1555.

[17] 王政權(quán).地統(tǒng)計學(xué)及其在生態(tài)學(xué)中的應(yīng)用[M]. 北京：科學(xué)出版社，1999：35-149.

[18] SUN WENYI，GUO SHENGLI. The spatial distribution of soil organic carbon and its influencing factors in hilly region of the Loess Plateau[J]. Acta Ecologica Sinica，2011，31(6)：1604-1616.

[19] XU WENQIANG，CHEN XI，LUO GEPING，et al. Soil organic carbon storage and its spatial distribution characteristic in the Sangong River watershed of arid region[J]. Journal of Natural Resources，2009，24(10)：1740-1747.

[20] WANG ZHENGQUA，WANG QINGCHENG. The spatial heterogeneity of soil physical properties in forests[J]. Acta Ecologica Sinica，2000，20(6)：945-950.

[21] 沈善敏. 中國土壤肥力[M ].北京：中國農(nóng)業(yè)出版社，1997.

(責(zé)任編輯：方 林)

Study on spatial variation and distribution characteristics of soilnutrient in Liao River Basin based on geostatistical methods and GIS

TANG Jie1，LIN Xiao-sheng1，HOU Ke-yi1，LI Zhong-he2

(1.College of Environment and Resource，Jilin University，Changchun 130012，China；2.Jilin Academy of Agricultural Sciences，Changchun 130124，China)

Based on 3S technology，using geostatistical methods to study the spatial variation characteristics and distribution law of soil total nitrogen and phosphorus content in Liao River Basin of Jilin Province. The results indicated that the total nitrogen and phosphorus content was 0.33～3.21，0.18～0.78 g/kg，and its coefficient of variation were 58.08% and 41.5% which belongs to moderate variation. The best fitted model in different soil type were Gaussian models in TN and Spherical models in TP. A proper model for the Spatial prediction of TN and TP was the Anisotropy model. The Kriging interpolation showed that the spatial distribution of soil total nitrogen and phosphorus content exhibited a trend of longitudinal gradient change，TN and TP storage of different land use types is forest>crop field>paddy field>grassland. TN and TP total reserves are divided into 3 874.686，1 136.49 t，different land use types of total nitrogen，total phosphorus reserves are characterized by dry field>forest land>paddy field>grassland.

soil nutrient；geostatistical method；semivariagram model；Kriging interpolation

1000-1832(2014)04-0139-08

10.11672/dbsdzk2014-04-025

2014-05-22

國家水體污染控制與治理科技重大專項課題(2012ZX07202-009).

湯潔(1957—)，女，教授，博士研究生導(dǎo)師，主要從事生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)理論與技術(shù)研究.

S 153.6 [學(xué)科代碼] 210·5015

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