潘志華 羅揚(yáng) 譚偉 曹以群 王元猛

摘 要：本文以典型喀斯特小流域?yàn)檠芯砍叨龋瑧?yīng)用GIS技術(shù)和地統(tǒng)計(jì)學(xué)相結(jié)合的方法分析了不同植被類型間土壤養(yǎng)分的空間變異規(guī)律及其分布特征。結(jié)果表明：（1）各土壤養(yǎng)分含量與在不同植被類型的存在相關(guān)性差異，TP和AK呈極顯著相關(guān)（P<0.01），TK在P<0.05下顯著相關(guān)，SOC、TN和AN均無(wú)顯著相關(guān)關(guān)系;（2）不同植被類型下的土壤養(yǎng)分含量差異明顯，TP在草叢中的含量顯著高于馬尾松林和櫻桃林，TK在耕地中的含量顯著高于其他植被類型，AK在櫻桃林中的含量顯著高于除耕地外的其他植被類型，且在耕地和馬尾松林間的差異顯著;（3）研究區(qū)各土壤養(yǎng)分均為中等程度的變異性，變異性大小表現(xiàn)為TK>TP>TN>SOC>AK>AN。除全鉀外，其他土壤養(yǎng)分均表現(xiàn)為強(qiáng)烈的空間自相關(guān)性，其變異主要是由結(jié)構(gòu)因素引起。全鉀含量的空間自相關(guān)性很弱，其變異主要受隨機(jī)因素的影響;（4）SOC、TN、AN和AK的空間分布較為相似，均呈明顯的條帶狀分布，在海拔高、坡度大的區(qū)域含量較高，TP呈零星斑塊狀分布，TK在流域內(nèi)普遍為低值分布。

關(guān)鍵詞：土壤養(yǎng)分;植被類型;空間變異;統(tǒng)計(jì)分析

中圖分類號(hào)：S158

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1008-0457（2019）01-0010-09 國(guó)際DOI編碼：10.15958/j.cnki.sdnyswxb.2019.01.003

土壤養(yǎng)分是由土壤提供的植物生長(zhǎng)所必須的營(yíng)養(yǎng)元素，是影響土壤肥力的四大因素之一。土壤養(yǎng)分在不同的地區(qū)和時(shí)段內(nèi)，受母質(zhì)、地形等自然因素及土地利用方式等人為活動(dòng)的影響，呈現(xiàn)出不同的空間變異規(guī)律，具有明顯的區(qū)域特性[1]，其在自然因素和人為因素的綜合作用下，不論在大尺度還是小尺度上均存在強(qiáng)烈的空間異質(zhì)性。通常在同種氣候條件下，區(qū)域內(nèi)隨著生態(tài)系統(tǒng)的自身演替，土壤性質(zhì)由母質(zhì)差異等引起的空間異質(zhì)性逐漸減小，而人為經(jīng)營(yíng)活動(dòng)和小生境對(duì)土壤養(yǎng)分的影響顯著增加[2]。植物生物量的累積與森林土壤養(yǎng)分的形成和維持密切相關(guān)，土壤養(yǎng)分的空間異質(zhì)性又影響植物生長(zhǎng)分布和植被類型[3-5]，白水河小流域?qū)俚湫偷目λ固胤鍏补鹊氐孛?，地形破碎，地貌?fù)雜，土壤空間分布復(fù)雜，表現(xiàn)出高度的空間異質(zhì)性。流域脆弱的巖溶生態(tài)環(huán)境加上人為不合理的社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)造成了該區(qū)石漠化問題突出，嚴(yán)重阻礙了社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。在治理石漠化過程中，植被恢復(fù)措施（如封山育林、營(yíng)造人工林、灌、草植被修復(fù)或重建被毀壞的森林等）會(huì)引起土地利用方式的改變，從而使土壤養(yǎng)分發(fā)生變化。目前，針對(duì)喀斯特地區(qū)土壤養(yǎng)分的空間差異性，已經(jīng)有了不少研究成果，但由于喀斯特地區(qū)的特殊性，土層淺薄，不連續(xù)，采樣困難，多數(shù)研究都建立在典型坡地上，在石漠化治理中不同植被類型下的土壤養(yǎng)分空間差異性的研究較少。另一方面土壤向植物提供養(yǎng)分的能力決定于養(yǎng)分有效性的高低，且植物對(duì)養(yǎng)分的吸收主要集中在耕層，以此在研究區(qū)展開土壤表層的空間分布差異性具有實(shí)際性的操作意義。本文以烏當(dāng)區(qū)白水河小流域的土壤養(yǎng)分為研究對(duì)象，研究了該地區(qū)不同植被類型間土壤表層養(yǎng)分（0～5 cm）的差異性，運(yùn)用地統(tǒng)計(jì)學(xué)與GIS技術(shù)相結(jié)合的方法，在對(duì)土壤養(yǎng)分建立可靠的預(yù)測(cè)模型的基礎(chǔ)上，分析不同土壤養(yǎng)分的空間變異性和分布格局，并探討普通克里金插值法和基于植被類型的協(xié)同克里金插值法對(duì)土壤養(yǎng)分的預(yù)測(cè)精度，以期為該地區(qū)合理規(guī)劃植被類型、石漠化治理、生態(tài)恢復(fù)與重建以及基于環(huán)境因子快速預(yù)測(cè)土壤養(yǎng)分空間分布特征等提供科學(xué)的依據(jù)和參考。

1 研究區(qū)概況與研究方法

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于烏當(dāng)區(qū)白水河小流域，北緯26°，總面積3451.62 hm2，地貌類型主要為喀斯特峰叢谷地，地勢(shì)北高南低，平均海拔為1242 m，出露地層為中上寒武系、二疊系及三疊系白云巖、石灰?guī)r、砂頁(yè)巖等巖性、巖組、夾頁(yè)巖，土壤主要為黃紅壤和石灰土，平均土層厚度為50 cm左右。屬亞熱帶季風(fēng)性濕潤(rùn)氣候，常年平均氣溫14.1℃，年平均日照時(shí)數(shù)1084.7 h，無(wú)霜期277 d，年平均降雨量1260 mm。森林覆蓋率為46.1%，林草覆蓋率為50.3%。流域內(nèi)喬木樹種主要有馬尾松、楓香、櫟類、楊樹、刺槐和其它軟闊類;灌木則以火棘、黃荊、馬桑、蘭天竹及常綠小雜灌為主;草本以禾本科為主;經(jīng)濟(jì)植物有核桃、楊梅、櫻桃、板栗、柑桔、桃、梨等;農(nóng)作物以玉米、油菜、水稻為主。

1.2 研究方法與數(shù)據(jù)處理

1.2.1 土樣采集與數(shù)據(jù)處理

本研究以研究區(qū)地形圖、遙感圖、2015年貴州省森林二類調(diào)查數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，獲取地形因子（海拔、坡度、坡位、坡向）、植被類型等，根據(jù)不同植被類型和地形在整個(gè)流域內(nèi)均勻布置采樣點(diǎn)，制作預(yù)設(shè)樣點(diǎn)分布圖。在2015年10月選擇連續(xù)4天晴朗無(wú)風(fēng)的天氣，根據(jù)初步布置的采樣分布圖，利用GPS導(dǎo)航定位，地形圖、遙感圖進(jìn)行輔助定位，進(jìn)行實(shí)驗(yàn)樣品采集。采樣深度為0～5 cm，每個(gè)采樣點(diǎn)以在10 m范圍內(nèi)采集3～5個(gè)土樣混合代表一個(gè)采樣點(diǎn)，采集的土壤用自封袋裝好，每個(gè)樣品約1 kg，并對(duì)土壤樣品進(jìn)行編號(hào)管理。土樣采集的同時(shí)測(cè)定并記錄每個(gè)采樣點(diǎn)的經(jīng)緯度、高程、土壤厚度、植被類型等背景信息，本次采樣共采集69個(gè)土壤樣品，最終生成研究區(qū)的采樣點(diǎn)-植被類型復(fù)合分布圖。

土壤養(yǎng)分含量的測(cè)定為土壤有機(jī)碳（SOC）、全氮（TN）、全磷（TP）、全鉀（TK）、有效氮（AN）、有效鉀（AK）6個(gè)指標(biāo)。土壤SOC采用濃硫酸-重鉻酸鉀外加熱法測(cè)定，TN采用半微量開氏法測(cè)定，AN 采用堿解擴(kuò)散法測(cè)定，TP采用濃硫酸-高氯酸消煮鉬銻抗比色法測(cè)定，TK、AK采用原子吸收儀測(cè)定。最終采用SPSS 18.0軟件從土壤養(yǎng)分的最小值、最大值、均值（Mean）、標(biāo)準(zhǔn)差（SD）、變異系數(shù)（CV）、相關(guān)系數(shù)等方面對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析。將測(cè)得的數(shù)據(jù)以3倍標(biāo)準(zhǔn)差范圍剔除異常值。利用GIS軟件，基于高程信息計(jì)算樣點(diǎn)的坡度、坡向、坡位，基于已知點(diǎn)的養(yǎng)分指標(biāo)進(jìn)行克里金插值。半變異函數(shù)分析、模型優(yōu)化和各參數(shù)的計(jì)算在GS+統(tǒng)計(jì)軟件中完成。

1.2.2 研究方法

本研究采用經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)和地統(tǒng)計(jì)學(xué)相結(jié)合的方法，在經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)描述土壤養(yǎng)分的總體變化特征上，進(jìn)一步用地統(tǒng)計(jì)學(xué)方法定量描述隨距離而產(chǎn)生的空間變異及分布。地統(tǒng)計(jì)學(xué)方法是以區(qū)域化變量為核心和理論基礎(chǔ)，以空間結(jié)構(gòu)和變異函數(shù)為基本工具的一種數(shù)學(xué)方法[6]。具體的關(guān)于地統(tǒng)計(jì)學(xué)方法及原理見文獻(xiàn)[7-8]。

本研究采用交叉驗(yàn)證法[9]對(duì)預(yù)測(cè)方法進(jìn)行精度分析，在交叉驗(yàn)證過程中，首先將觀測(cè)值Z（xi）暫時(shí)去除，然后通過其他觀察值Z（x1），……，Z（xn）和變異函數(shù)模型來(lái)預(yù)測(cè)Z（xi）值，最后將預(yù)測(cè)值放回到原始數(shù)據(jù)中去，重復(fù)以上過程直到對(duì)所有觀測(cè)點(diǎn)進(jìn)行估值，所以在所有的觀測(cè)點(diǎn)處既有實(shí)際觀測(cè)值又有估計(jì)值，用統(tǒng)計(jì)方法一一比較實(shí)際值和預(yù)測(cè)值。在交叉驗(yàn)證結(jié)果中，利用均方根誤差和標(biāo)準(zhǔn)平均值誤差對(duì)預(yù)測(cè)方法的精度進(jìn)行比較。標(biāo)準(zhǔn)平均值誤差（MSE）代表真實(shí)值和預(yù)測(cè)值之間的平均差異，均方根誤差（RMSE）用來(lái)衡量預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的偏差，標(biāo)準(zhǔn)平均值最接近于0，均方根誤差最小的結(jié)果是最優(yōu)的，且優(yōu)先考慮均方根誤差最小。利用協(xié)同克里金（COK）相對(duì)于普通克里金（OK）的均方根誤差（RMSE）減少的百分?jǐn)?shù)表示預(yù)測(cè)精度的提高程度。

2 結(jié)果與分析

2.1 土壤養(yǎng)分描述性統(tǒng)計(jì)分析

根據(jù)全國(guó)第二次土壤普查分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)并結(jié)合表1可知，研究區(qū)土壤表層SOC含量（26.23 g/kg）和AN含量（174.17 mg/kg）很豐富，TN含量（1.03 g/kg）為中等偏高水平，AK含量（85.50 mg/kg）為中等水平，TP含量（0.41 g/kg）為中等偏低水平，TK含量（4.45 g/kg）處于極低水平。各養(yǎng)分指標(biāo)的變異系數(shù)介于47.59%～65.17%之間，均為中等程度的變異，其中TK的變異程度最大，變異系數(shù)為65.17%，AN的空間分布相對(duì)穩(wěn)定，變異系數(shù)為47.59%。K-S檢驗(yàn)結(jié)果表明，除TP外，各養(yǎng)分指標(biāo)均呈正態(tài)分布（P>0.05），TP的值近似正態(tài)分布（P=0.05），各養(yǎng)分指標(biāo)的分布形態(tài)均為右偏態(tài)分布，與標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布相比較為陡峭。

由表2可知，SOC、TN和AN受坡度、土層厚度和基巖裸露率的影響較大，均顯著相關(guān)，與坡度和基巖裸露率呈顯著正相關(guān)關(guān)系，與土層厚度呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系。TN還受成土母質(zhì)的顯著影響，與成土母質(zhì)顯著負(fù)相關(guān);TP與坡向顯著正相關(guān)，與植被類型極顯著正相關(guān);TK與含水量和植被類型呈顯著正相關(guān)關(guān)系，與土壤質(zhì)地呈極顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系;AK與植被類型呈極顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，與其他環(huán)境因子均無(wú)顯著相關(guān)關(guān)系。

2.2 不同植被類型間土壤養(yǎng)分的差異

土壤養(yǎng)分含量在植被類型間的分布存在一定的差異。在各植被類型間，SOC、TN和AN含量的分布比較一致，都表現(xiàn)為在疏林、馬尾松林、灌木林、草叢下的含量較高，在櫻桃林和耕地下的含量較低;TP在草叢中的含量較高，在其他植被類型下的含量都較低，在馬尾松林和櫻桃林下的含量最低，僅為0.33 g/kg;TK在耕地中的含量最高，其次是櫻桃林和灌木林，疏林的含量相對(duì)較低;AK含量在各植被類型間的差異較大，在櫻桃林和耕地下的含量較高， 其次是灌木林，在馬尾松林下的含量最低，僅為59.59 mg/kg。

由表3結(jié)合表2可知，TP、TK和AK含量與植被類型顯著相關(guān)（P<0.05），其中TP和AK與植被類型極顯著相關(guān)（P<0.01），SOC、TN和AN與植被類型均無(wú)顯著相關(guān)關(guān)系，受植被類型的影響較小。TP在草叢中的含量顯著高于馬尾松林和櫻桃林，TK在耕地中的含量顯著高于其他植被類型，AK在櫻桃林中的含量顯著高于除耕地外的其他植被類型，在耕地和馬尾松林間的差異顯著。

2.3 土壤養(yǎng)分的空間變異研究

2.3.1 土壤養(yǎng)分的空間變異結(jié)構(gòu)特征

本文運(yùn)用一種數(shù)學(xué)函數(shù)（半方差函數(shù)）對(duì)研究區(qū)各土壤養(yǎng)分的空間分布進(jìn)行模型擬合，得到各土壤養(yǎng)分的半變異函數(shù)分布圖及其模型擬合參數(shù)（如表4）。通常用決定系數(shù)（R2）和殘差平方和（RSS）作為選擇最優(yōu)模型的依據(jù)[10]。決定系數(shù)越大，殘差平方和越小，模型最優(yōu)，且優(yōu)先考慮殘差平方和最小。由表4可知，流域各土壤養(yǎng)分含量的決定系數(shù)和殘差值分別在0.204～0.549和0.028～0.0857之間，殘差值均接近0，符合建立理論模型的要求。半變異函數(shù)圖的橫坐標(biāo)為滯后距，表示采樣點(diǎn)成對(duì)之間的距離，縱坐標(biāo)為相應(yīng)滯后距上的半變異函數(shù)值（半方差）。如果變量在采樣尺度上具有空間依賴性（或者空間相關(guān)性），半變異函數(shù)會(huì)隨著滯后距的增加而增大，并且在超過一定距離（變程）后逐漸趨近于平穩(wěn)[11]，除全鉀外，各土壤養(yǎng)分?jǐn)M合的半變異函數(shù)曲線均在一定的距離后趨于平穩(wěn)，說明都具有明顯的空間依賴性和空間結(jié)構(gòu)。

半變異函數(shù)分布圖中塊金值（C0）表示間距為0時(shí)的半方差，是由測(cè)定誤差和小于采樣尺度的非連續(xù)性變異引起，表示由隨機(jī)因素（施肥、耕作措施、種植制度等人為活動(dòng)）引起的變異[11]。SOC、TN和AN的塊金值在0.017～0.046之間，塊金值較小，說明其變異受隨機(jī)因素的影響較小，TP和AK的塊金值幾乎為0，說明基本不受隨機(jī)因素的影響，TK的塊金值較大，為0.449，其變異受隨機(jī)因素的影響較大;塊基比為C0與C0+ C的比值，反應(yīng)土壤養(yǎng)分空間自相關(guān)性的強(qiáng)弱[11]，塊基比越大，說明土壤養(yǎng)分的空間變異受結(jié)構(gòu)性因素的影響越大，反之，受隨機(jī)性因素的影響越大。除全鉀外，其他土壤養(yǎng)分的塊基比均在25%以下，表現(xiàn)為強(qiáng)烈的空間自相關(guān)性，說明隨機(jī)變異的貢獻(xiàn)較小，其變異主要是由土壤母質(zhì)、地形、氣候等非人為的結(jié)構(gòu)因素所引起。全鉀的半變異函數(shù)擬合模型為線性模型，線性模型的塊金值和基臺(tái)值相等，所以其塊基比為100%，大于75%，說明全鉀含量的空間自相關(guān)性很弱，其變異主要受隨機(jī)因素的影響，與人為活動(dòng)密切相關(guān)。變程是使半方差達(dá)到基臺(tái)值時(shí)的樣本間距，即最大相關(guān)距離，表明土壤屬性空間自相關(guān)范圍的大小[11]。各養(yǎng)分的空間自相關(guān)范圍表現(xiàn)為TK最大，高達(dá)3986 m，有待更小尺度的研究，SOC（654 m）和TN（575 m）次之，TP、AN和AK相差不大，在364～387 m的范圍內(nèi)。

2.3.2 土壤養(yǎng)分的空間分布特征

2.3.2.1 克里金插值與協(xié)同克里金插值預(yù)測(cè)方法比較

本文用克里金插值法和基于植被類型的協(xié)同克里金插值法對(duì)研究區(qū)土壤養(yǎng)分進(jìn)行空間插值，考慮到SOC、TN、AN與植被類型無(wú)顯著相關(guān)性，因此只對(duì)TP、TK和AK做基于植被類型的協(xié)同克里金插值。由69個(gè)驗(yàn)證點(diǎn)的土壤養(yǎng)分真實(shí)值和基于兩種預(yù)測(cè)方法獲取的預(yù)測(cè)值的散點(diǎn)圖可知，TP、TK和AK基于植被類型的協(xié)同克里金插值的預(yù)測(cè)結(jié)果都更接近真實(shí)值，其預(yù)測(cè)均值分別為0.42、4.44和85.39，真實(shí)均值分別為0.41、4.45和85.50，三種養(yǎng)分指標(biāo)的預(yù)測(cè)均值和真實(shí)值都相差不大，表明基于植被類型的協(xié)同克里金插值預(yù)測(cè)效果較好。由交叉驗(yàn)證的結(jié)果（表5）可知，TP、TK和AK基于植被類型的協(xié)同克里金插值的均方根誤差均小于普通克里金的均方根誤差，且兩種預(yù)測(cè)方法的標(biāo)準(zhǔn)平均值都接近0，說明基于植被類型的協(xié)同克里金插值的預(yù)測(cè)精度更高，預(yù)測(cè)精度分別提高4.84%、1.48%和4.11%。

以上結(jié)果表明，基于植被類型的協(xié)同克里金插值能在一定程度上提高土壤養(yǎng)分的預(yù)測(cè)精度，但其提高的程度不大，在以后的研究中可考慮引入更多的相關(guān)變量來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)，以獲取更可靠的結(jié)果。

2.3.2.2 土壤養(yǎng)分的空間分布特征

經(jīng)過兩種預(yù)測(cè)方法的對(duì)比分析，其中得到TP、TK和AK的空間預(yù)測(cè)圖是基于植被類型的協(xié)同克里金進(jìn)行空間插值得到，其余3種土壤養(yǎng)分預(yù)測(cè)圖則用普通克里金方法插值得到。研究區(qū)土壤SOC含量呈明顯的條帶狀分布，在研究區(qū)的上半部分從左向右逐漸增加，下半部分從上到下逐漸遞減，其與TN和AN的分布比較相似，均呈現(xiàn)流域北部、東北部及中下部偏西南的區(qū)域含量較高，從西北往東南方向的中間部位含量相對(duì)較低，西北部及南部的含量最低的分布趨勢(shì)。這可能與研究區(qū)的地形及土地利用的分布有關(guān)，一方面，流域內(nèi)的地形呈現(xiàn)北部和西南的海拔和坡度較大，西北部和南部的海拔及坡度較低，且南部為大面積的低海拔，地勢(shì)平坦區(qū)域，從西北往東南方向的中間部位為谷地，地勢(shì)也很平坦。因此，在海拔高、坡度大的區(qū)域土壤有機(jī)質(zhì)、氮素含量較高，在海拔低，坡度小的區(qū)域土壤有機(jī)質(zhì)、氮素含量較低，原因是海拔高、坡度大的地方人際罕至，植被得以自然恢復(fù)，生長(zhǎng)良好，有利于有機(jī)質(zhì)、氮素的積累，而海拔低、坡度小的地方則相反。另一方面，流域內(nèi)的土地利用類型分布為北部和西南部主要以喬灌林地為主，西北部林地雖然很多，但旱地、建設(shè)用地和河流也占了很大面積，流域南部以旱地、水田、建設(shè)用地為主，中間部分的谷地以旱地、河流和建設(shè)用地為主。因此，有機(jī)碳和氮素含量較高的區(qū)域主要分布在林地，含量較低的區(qū)域主要為旱地、水田、建設(shè)用地等人為干擾較大的地方;土壤TP呈零星斑塊狀分布，斑塊分布較小較松散，說明在短距離內(nèi)的空間變異性較強(qiáng)，高值區(qū)主要集中在流域的中下部，低值區(qū)均主要集中在流域南部和東北部，中部有零星分布，與有機(jī)碳相比，流域南部雖然也是低值區(qū)，但沒有有機(jī)碳明顯，是因?yàn)檗r(nóng)民施用磷肥提高了磷含量;全鉀含量在整個(gè)流域內(nèi)都比較低，尤其在中間區(qū)域極度缺乏，向西部和東部?jī)蓚€(gè)方向含量逐漸升高，中間區(qū)域?yàn)楦呱介g的谷地，是研究區(qū)耕地的主要分布區(qū)域，可見，研究區(qū)耕地缺鉀嚴(yán)重，應(yīng)加強(qiáng)對(duì)鉀素的補(bǔ)充和保護(hù)，促進(jìn)農(nóng)作物的生長(zhǎng);有效鉀的空間分布和全鉀有差異，有效鉀含量整體分布不規(guī)則，斑塊不平滑，含量整體表現(xiàn)出從北向南呈高-低-高-低的分布趨勢(shì)，高值區(qū)面積較低值區(qū)大。

3 結(jié)論與討論

3.1 討論

植被類型對(duì)土壤養(yǎng)分的空間分布有重要影響，已有研究表明植物群落組成和群落中植物個(gè)體的分布格局制約著土壤結(jié)構(gòu)和元素的異質(zhì)化過程[12]，本研究亦發(fā)現(xiàn)，SOC、TN和AN在各植被類型間的含量分布相似，由高到低依次為疏林>灌木林>草叢>馬尾松林>櫻桃林>撂荒地>耕地，林地提供了大量的枯枝落葉，是有機(jī)質(zhì)的重要來(lái)源，而土壤有機(jī)質(zhì)的積累與分解直接影響著氮素在土壤中的存貯和轉(zhuǎn)化。TK和AK在耕地和櫻桃林地下的含量較高，主要與研究區(qū)人工普遍施用鉀肥有關(guān);且TP和AK在馬尾松林下含量較低，可能與馬尾松林下土壤呈酸性有關(guān)，土壤全P、有效P含量與土壤pH呈正相關(guān)，表明土壤pH增高，有利于土壤P積累[13]，這與馮廣等[14]的研究也發(fā)現(xiàn)湖北木林子常綠落葉闊葉混交林土壤酸性較強(qiáng)，除了磷素虧缺外其余養(yǎng)分富集程度高的結(jié)果是一致的。這也是本研究中TP在草叢下的含量顯著高于其他植被類型的原因，草地多分布于土層較淺薄的山頂或丘頂，土壤發(fā)育較淺，鈣淋失程度較低，因而草地下的土壤屬于中性偏堿性，有利于TP含量地點(diǎn)積累[15]。

在成土母質(zhì)、氣候條件較為一致情況下，植被類型是土壤全P、有效K空間異質(zhì)性產(chǎn)生的重要原因。本研究各土壤養(yǎng)分均為中等程度的變異性（除TK外），其變異受結(jié)構(gòu)因素和隨機(jī)因素的影響，均具有明顯的空間變異結(jié)構(gòu)特征，塊基比均小于25%，表現(xiàn)出強(qiáng)烈的空間自相關(guān)性。結(jié)合土壤表2中土壤養(yǎng)分和環(huán)境因子的相關(guān)系數(shù)可知，其中TP和AK的塊金值最小，分別為0.25%和0.04%，說明其由隨機(jī)因素引起的空間異質(zhì)性分別占其總空間異質(zhì)性的0.25%和0.04%，由結(jié)構(gòu)性因素引起的空間異質(zhì)性分別占系統(tǒng)總變異比例的99.75%和99.96%，表明土壤全P、有效K含量在研究尺度上明顯受結(jié)構(gòu)性因素影響。除TK外，各土壤養(yǎng)分的空間變異都主要受自然因素的影響，但人為因素也在一定程度上影響土壤養(yǎng)分的變化，其中施肥活動(dòng)對(duì)土壤養(yǎng)分的變異有重要影響，李紅偉等[16]和王宏庭等[17]認(rèn)為，在農(nóng)業(yè)活動(dòng)影響下，土壤速效磷、全氮等養(yǎng)分的空間變異受施肥過程影響顯著，而土壤有機(jī)質(zhì)、速效鉀等養(yǎng)分的空間變異特征受隨機(jī)施肥過程的影響較小。李龍等[18]研究認(rèn)為，黃花甸子流域由于人為對(duì)氮肥的大量施加田間管理水平的差異，使得土壤養(yǎng)分的空間自相關(guān)范圍減小，空間變異程度增強(qiáng)。本研究中由于大量施用磷、鉀肥使得土壤TP、TK的空間變異程度較大，加之種植作物也存在明顯的差異，土壤養(yǎng)分空間分布差異較大。土壤TN、TP、AN和AK呈現(xiàn)出分散的斑塊狀分布，與SOC相比，前者的分布更加分散，斑塊更小，這是由于前者的空間自相關(guān)距離更小，空間上的含量相對(duì)孤立，在小尺度上表現(xiàn)出強(qiáng)烈的變異。SOC呈明顯的條帶狀分布，表現(xiàn)出明顯的過度性，土壤各養(yǎng)分的空間分布均與其自相關(guān)特點(diǎn)有著緊密聯(lián)系。由于全鉀的半方差模型的擬合曲線為一條直線，無(wú)明顯的空間結(jié)構(gòu)特征，且空間自相關(guān)范圍高達(dá)3900 m，遠(yuǎn)大于本次研究的平均采樣距離，說明在當(dāng)前觀測(cè)尺度上隨機(jī)因素對(duì)TK的影響較大，可能與干擾、試驗(yàn)誤差有關(guān)，所得出的結(jié)論不能有效的反應(yīng)研究區(qū)TK的實(shí)際變異特征，其有待更小尺度的研究。且當(dāng)前的采樣尺度不能有效的反應(yīng)研究區(qū)TK的實(shí)際變異特征，導(dǎo)致其空間插值圖無(wú)法準(zhǔn)確反應(yīng)出其空間連續(xù)性和變異性特點(diǎn)，只能從變異系數(shù)來(lái)定量表達(dá)TK的變異性，從TK的變異系數(shù)來(lái)看，其變異程度較大，主要與研究區(qū)人為施用鉀肥有關(guān)。在喀斯特生態(tài)脆弱地區(qū)，土壤養(yǎng)分含量的高低及空間分布直接影響該地區(qū)土壤生產(chǎn)力的高低和生態(tài)恢復(fù)的途徑與方向，揭示土壤養(yǎng)分空間變異和分布格局，對(duì)指導(dǎo)峽谷型喀斯特地區(qū)的生態(tài)重建和植被恢復(fù)具有重要意義。

在土壤養(yǎng)分的預(yù)測(cè)中，將地形指數(shù)、土地利用方式或者植被類型參與到預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建中，其精度會(huì)有所提高[19]。本研究亦發(fā)現(xiàn)，非連續(xù)的典型喀斯特小流域植被類型復(fù)雜多樣，基于植被類型的協(xié)同克里金預(yù)測(cè)模型精度優(yōu)于基于已知點(diǎn)和預(yù)測(cè)點(diǎn)位置信息的克里金預(yù)測(cè)方法，在TP、TK和AK的預(yù)測(cè)中，基于植被類型的協(xié)同克里金插值較普通克里金插值的精度分別提高了預(yù)4.84%、1.48%和4.11%。主要是因?yàn)槠胀死锝鹂臻g插值基于已知點(diǎn)和未知點(diǎn)的位置關(guān)系，其首先考慮的是空間屬性在空間位置上的變異分布，確定對(duì)一個(gè)待插點(diǎn)值有影響的距離范圍，然后用此范圍內(nèi)的采樣點(diǎn)來(lái)估計(jì)待插點(diǎn)的屬性值。而研究區(qū)環(huán)境因素復(fù)雜，僅僅依據(jù)樣點(diǎn)間的地理位置信息對(duì)其進(jìn)行估測(cè)勢(shì)必會(huì)使預(yù)測(cè)的精度有所下降。因而在土壤養(yǎng)分的預(yù)測(cè)中，把與之相關(guān)的變量參與到預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建中，能使土壤狀況的預(yù)測(cè)更為精準(zhǔn)，更能接近真實(shí)土壤的發(fā)生發(fā)展過程。

3.2 結(jié)論

（1）流域內(nèi)的土壤養(yǎng)分與植被類型的相關(guān)性差異明顯，TP和AK含量與植被類型極顯著相關(guān)，TK與植被類型顯著相關(guān)，SOC、TN和AN與植被類型均無(wú)顯著相關(guān)關(guān)系，受植被類型的影響較小。

（2）研究區(qū)不同植被類型中土壤養(yǎng)分的含量是存在差異的，土壤表層SOC和AN含量很豐富，TN和AK含量為中等水平，TP和TK含量較少。SOC、TN和AN這三種養(yǎng)分在疏林、馬尾松林、灌木林、草叢下的含量較高，在櫻桃林和耕地下的含量較低;TP在在草叢中的含量較高，TK和AK在耕地和櫻桃林地下的含量較高。

（3）研究區(qū)各土壤養(yǎng)分均為中等程度的變異性，具有一定的空間相關(guān)性，也即存在空間變異結(jié)構(gòu)特征，變異性大小表現(xiàn)為TK>TP>TN>SOC>AK>AN。除全鉀外，其他土壤養(yǎng)分均表現(xiàn)為強(qiáng)烈的空間自相關(guān)性，其變異主要是由土壤母質(zhì)、地形、氣候等非人為的結(jié)構(gòu)因素所引起。全鉀含量的空間自相關(guān)性很弱，其變異主要受隨機(jī)因素的影響，與人為活動(dòng)密切相關(guān)。

（4）流域內(nèi)各土壤養(yǎng)分的空間分布也存在明顯的差異，SOC、TN和AN均呈現(xiàn)流域北部、東北部及中下部偏西南的區(qū)域含量較高，從西北往東南方向的中間部位含量相對(duì)較低，西北部及南部的含量最低的分布趨勢(shì)。土壤TP呈零星斑塊狀分布，高值區(qū)主要集中在流域的中下部，低值區(qū)均主要集中在流域南部和東北部，中部有零星分布，全鉀含量在整個(gè)流域內(nèi)都比較低，尤其在中間區(qū)域極度缺乏，AK含量整體表現(xiàn)出從北向南呈高-低-高-低的分布趨勢(shì)。流域內(nèi)的地形、土地利用方式、植被類型及施肥等是造成各土壤養(yǎng)分空間分布格局和差異的主要原因。

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