2. 新疆大学绿洲生态教育部重点实验室, 新疆 乌鲁木齐 830046;
3. 博州水利水电勘测设计院, 新疆 博乐 833400;
4. 新疆艾比湖湿地国家级自然保护区管理局, 新疆 博乐 833400
2. Key Laboratory of Oasis Ecology Under Ministry of Education, Xinjiang University, Urumqi 830046, China;
3. Bozhou Water Resources and Hydroelectric Survey and Design Institute, Bole 833400, China;
4. Administrative Bureau of the National Nature Reserve in the Ebinur Lake Wetland, Bole 833400, China
土壤盐分是限制农业发展的主要因素, 土壤盐分含量过高既是引起土壤肥力降低的重要原因之一, 又是土地退化的重要诱因, 是一个关键性的生态问题[1-2]。土壤盐渍化指在自然和人为作用下土壤表层盐分含量不断增加以至超过某一限度的地质过程和现象, 而在干旱与半干旱地区土壤盐渍化更是一种常见的土地退化问题[3], 土壤盐渍化及土地退化问题现已成为干旱区农业发展的最大障碍[4], 危害了绿洲生态的稳定性与环境的安全性, 并已发展成为国内外土壤学研究的热点[5-8]。全世界盐渍化土壤面积约9.55×108 hm2, 其中中国盐渍土壤面积约为3.6×107 hm2[9], 并随着全球变暖的趋势日益加剧, 中低纬度区域的土壤盐渍化问题亦日渐明显[10]。我国盐碱地面积大，分布范围广, 区域性因素制约和影响着土壤盐渍化的变化及程度, 使其盐分成分及盐离子比例呈现地域性特点, 对植物和农作物的生长发育有着不同程度的影响[11]。因此，为了合理开发利用盐碱地资源, 常常需要快速获得土壤含盐量、电导率和pH值的准确信息, 这是盐渍土改良治理必不可少的基础性资料。国内一些学者基于反距离加权插值法(inverse distance weighted, IDW)的研究较多, 如徐丹等[12]和刘广明等[13]均利用IDW方法对土壤全氮、有机质和盐分进行空间插值, 说明IDW方法具有一定的空间变异作用。因此笔者基于IDW的空间插值方法对土壤的理化性质进行空间插值。
新疆是中国重要的耕地后备资源区, 但受地形、气候、水分等自然条件以及人类不合理开发利用的影响, 生态环境脆弱, 土壤退化及盐碱化程度较为严重, 严重阻碍了农业的发展以及西部大开发战略的实施。作为盐渍化大区, 新疆的盐碱土面积达1.6×106 hm2[14], 现有耕地中已有约31.1%的面积受到盐碱危害。精河绿洲位于博尔塔拉蒙古自治州以及塔城地区的乌苏、托里县、奎屯和克拉玛依市境内, 对北疆地区来说是极为重要的自然资源和经济资源区, 并发挥着不可替代的生态环境功能[15], 因此对精河绿洲土壤盐渍化的研究具有非常重要的意义。于2014年5月中旬在精河绿洲进行野外调查和采样工作, 在分析土壤电导率、含盐量、pH值等土壤特征的基础上, 探讨研究区盐分特征量的空间变异以及分布格局, 对于快速了解盐渍化程度与分布, 合理制定生态改良措施, 实现区域可持续发展等方面具有非常重要的作用。
1 研究区概况精河绿洲位于新疆维吾尔自治区准噶尔盆地西南边缘, 天山支脉婆罗科努山北麓, 东西介于82°40′ ~83°10′ E之间, 该区大陆性气候特征显著, 夏季高温少雨, 冬季寒冷干燥。此外, 该地区也是天山北坡经济带中受风沙危害最严重的区域, 浮尘天数由20世纪60年代的0.4 d·a-1增加为现在的44 d·a-1。干燥的气候和强劲、活跃的风力决定了精河强烈的蒸发, 多年平均蒸发量1 625 mm, 为降水量的20倍[16]。此外, 该区域是一个干旱区内陆封闭绿洲子系统, 是一个集湿地、水文、强气流和人类活动过程于一体的综合复杂的区域[17], 因此分析精河绿洲盐渍地重要指标对艾比湖流域的生态系统和社会经济的发展具有重要作用[18]。
2 数据与研究方法 2.1 数据样本采集与指标测定于2014年5月13日至23日进行11 d野外土壤采集活动, 主要根据精河绿洲实际地表的植被类型、土壤质地和微地形等因素, 利用GPS尽可能选取具有空间分布代表性的样点。由于艾比湖周围盐渍化空间变异较强, 而绿洲内部及其周围盐渍化空间变异较缓, 因此采样点主要集中于艾比湖周围(图 1)。此次野外采集土壤表层剖面按2层取样(0~10和>10~20 cm), 依据每个土壤样方30 m×30 m进行采样, 每个样方按对角线采集5个样品, 共采集土壤样品155个, 混合均匀后作为该样点的1个代表性样品; 在土样自然风干后筛去杂质(如植物残茬、石粒、砖块等), 将土壤样品平铺在木板上, 先用木棒进行研磨、压碎, 再过2 mm孔径筛; 称量20 g土壤样品与100 mL去离子水配制成水土质量比为5:1的土壤溶液, 含盐量、电导率采用Orion115+A仪器测定, pH值采用LP115 PH Meter酸度计法测定。
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图 1 研究区采样点分布示意 Figure 1 Distribution of sampling points in the study area |
IDW是一种常用、简便的空间插值方法, 它以插值点与样本点间的距离为权重进行加权平均, 离插值点越近的样本点赋予的权重越大[19], 采用ArcGIS 10.0软件进行空间插值。
| $ {Z_0} = \left[{\sum\limits_{i = 1}^n {\frac{{{Z_i}}}{{{d_i}^k}}} } \right]{\rm{/}}\left[{\sum\limits_{i = 1}^n {\frac{1}{{{d_i}^k}}} } \right]。$ | (1) |
式(1)中, Z0为点0的估计值; Zi为控制点i的值; di为控制点i与点0间的距离; n为在估计中用到的样点数; k为指定的幂。
2.2.2 空间自相关方法空间自相关分析源于生物计量学, 是检验样本要素间是否存在显著的空间依赖关系、描述地理现象在研究区内空间分布规律的空间统计方法[20], 它是开展线性回归分析的前提和基础。该方法通过空间自相关指数(Moran′s I)来实现的, 采用此指数进行土壤盐分的空间自相关分析, 其表达式如下:
| $ I = \sum\limits_{i = 1}^n {\sum\limits_{j = 1}^n {{w_{ij}}({x_i}{\rm{-}}\bar x)({x_j}{\rm{-}}\bar x)/{s^2}\sum\limits_{i = 1}^n {\sum\limits_{j = 1}^n {{w_{ij}}} } } }, $ | (2) |
| $ {s^2} = \frac{1}{n}\sum\limits_{i = 1}^n {{{({x_i}{\rm{-}}\bar x)}^2}} 。$ | (3) |
式(2)~(3)中, I为空间自相关指数；wij为区域i与j之间的空间权重矩阵, 该研究基于公共边界的一阶ROOK权重矩阵, 空间相邻为1, 不相邻为0；xi为变量{xi}在样点i处的观测值；x为变量平均值；xj为在样点j处的观测值；s2为变量的方差; n为变量总数。Moran′s I转换成标准正态分布的公式如下:
| $ Z\left( I \right) = \frac{{I-E\left( I \right)}}{{\sqrt {{\rm{var}}\left( i \right)} }}。$ | (4) |
式(4)中，E(I)为理论上的数学期望值; var(i)为变异数。当Z(I)=0时, 即I等于其数学期望时, 观测值呈独立的随机分布, 对应在Moran′s I散点图上观测值均匀分布在4个象限, 在LISA集聚图上表现为不显著; 当Z(I)>0时, 表明区域内存在空间正相关, 对应在Moran′s I散点图上观测值分布在1、3象限, 在LISA集聚图上呈空间相似性; 当Z(I) < 0时, 表明区域内存在空间负相关, 对应在Moran′s I散点图上观测值分布在2、4象限, 在LISA集聚图上呈空间异质性。
3 结果与分析 3.1 精河绿洲土壤盐渍化特征分析土壤盐渍化和由于农业灌溉引起的土壤次生盐渍化等问题是新疆农业发展的最大障碍, 也是影响新疆绿洲生态系统稳定的重要因素。对2014年5月精河绿洲土壤的电导率、含盐量和pH值进行描述性统计分析, 如表 1所示。
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表 1 土壤盐分因子的数据分析 Table 1 Statistical analysis of soil salt affecting factors |
从表 1可知, 0~10 cm层电导率和含盐量的最大值与最小值之间相差很大, 最大值分别达到68 mS·cm-1和46.3 g·kg-1, 而且根据实地考察发现, 土壤表层有不同厚度的盐壳; >10~20 cm层电导率和含盐量的最大值分别为118.49 mS·cm-1和11.00 g·kg-1, 最小值分别为0.17 mS·cm-1和0 g·kg-1。0~10 cm层土壤pH值最大值为9.10, 最小值为7.39;>10~20 cm层pH值最大值为9.24, 最小值为7.70。
按照反映离散程度的变异系数大小可以将土壤变异性进行粗略分级:变异系数(CV) < 10%为弱变异性; 变异系数(CV)在10%~100%之间为中等变异性; 变异系数(CV)>100%为强变异[21]。由表 1可知，精河绿洲0~10 cm层土壤电导率和含盐量变异系数均>100%, 呈强变异强度, 变异系数分别为1.053和1.146, 主要原因在于表层干扰因素较多(大气降水、灌溉、植被覆盖、蒸散发、根系吸水及地表微地形的差异等); >10~20 cm层土壤电导率变异系数也>100%, 呈强变异。而含盐量呈中等变异。由于受随机性因素影响小, 0~10和>10~20 cm层土壤pH值的变异系数均 < 10%, 属于弱变异。
在所采集的31个表层土壤样本中, 27和19号样点的电导率和含盐量最高(图 2); 27号样点为艾比湖水位下降形成的干涸湖床, 地表形成灰白色盐壳, 地下水水位较高, 地下40 cm已出水; 植被稀少, 盖度较差, 表层土壤含盐量较高, 达46.30 g·kg-1, 为所有样点中土壤含盐量最高值, 在土壤类型上属于盐土。19号样点为荒地, 位于交通道路旁边, 土质为沙壤土, 植被主要以盐节木、白刺为主, 地表盖度好; 但受放牧的影响, 表层土壤扰动较强, 风蚀量较大; 由于树木拦截了一部分沙粒并成为表层土壤的一部分, 使地下水蒸发较易达到土壤表层, 导致土壤含盐量较高。6和16号样点为耕地, 6号样点已进行了翻耕并已种植棉花, 含盐量为所有样点中最低值; 而18号样点为新开垦土地, 还未进行耕种, 含盐量也较低。
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图 2 精河绿洲表层土壤含盐量和电导率变化趋势 Figure 2 Variation trends of soil salt content and electrical conductivity in the topsoil layer in the Jinghe Oasis |
同一质地的土壤从横向和垂直方向并不完全均质, 其他土壤参数在各点的值也不相同, 这种土壤特征在空间分布上的非均一性称为土壤特性的空间变异性[22-23]。已有研究表明, 土壤特性分布存在空间异质性[24-29]。
用GS+软件的地统计分析模块对电导率、含盐量和pH值进行半方差函数分析, 具体参数如表 2所示, 其中, 块金值代表随机因素引起的变异, 基台值表示系统总的变异, 结构性因子表示系统变量的空间相关性程度, 变程指变异函数达到基台值所对应的距离, 它体现了数据分布的结构变化特征, 反映的是属性因子空间自相关范围的大小。
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表 2 盐渍土盐分因子的半方差函数类型和模型参数 Table 2 Types and model parameters of semi-variance of soil salt affecting factors |
0~10 cm层土壤电导率、含盐量和pH值的块金值和基台值明显大于>10~20 cm层, 说明总空间变异程度较大, 空间结构比>90%, 属于强空间相关性, 说明研究区土壤电导率、含盐量和pH值空间变异是由结构性变异与随机因子共同作用引起的。0~10 cm层土壤电导率、含盐量和pH值的变程均大于>10~20 cm层, 说明0~10 cm层土壤电导率、含盐量和pH值更容易受到人为活动的影响, >10~20 cm层更具有小尺度的空间自相关性。
不管在大尺度上还是小尺度上, 盐渍化主要参数均存在空间变异性[30-31], 精河绿洲土壤盐渍化主要参数的空间变异因素主要有:成土母质、气候和人类活动。精河绿洲由于近年来耕地面积不断扩大, 需水量持续增长, 及不合理的用水造成水资源浪费和紧缺, 使得艾比湖湖面近几年持续干缩, 引起艾比湖水盐运动发生变化, 土壤盐分增加, 使得土壤中电导率、含盐量、pH值在不同地区空间变异情况存在较大差异, 空间分布不均, 出现局部偏高或偏低的状况, 不同等级区域相互嵌合在一起, 空间变异结构较为复杂。为了准确、直观地描述精河绿洲0~10和>10~20 cm层土壤含盐量、电导率和pH值的空间分布情况, 利用ArcGIS 10.1软件绘制空间插值图(图 3)。
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图 3 盐渍土表层电导率、含盐量和pH值的空间差值分布 Figure 3 Spatial interpolation distribution of electrical conductivity, soil salt content and pH in the topsoil layer of the salinized soil |
空间插值图可以更直观地展示盐渍化要素的空间分布格局及变异程度。空间分布的复杂程度代表空间变异的强弱, 分布越复杂, 变异就越强烈, 反之就越弱。
由图 3可知，(1)0~10 cm土壤剖面在艾比湖东南方向及西北部土壤电导率较高, 盐渍土分布范围较广, 呈片状分布; 在艾比湖东南部植被稀疏, 下渗率高, 蒸发强烈, 引起地下水位抬升, 土壤电导率也较高, 盐渍化程度较高, 因此分布在精河盐场及艾比湖南侧以及以耕地为主的大河沿子镇、阿合其农场和精河镇等组成的绿洲内部及研究区四周未利用的裸岩, 植被覆盖度较高, 植被根系的穿透能力以及对土壤水分阻滞的作用使得土壤水分充沛, 表层土壤含盐量和电导率较低, 盐渍化程度不高。>10~20 cm土壤剖面电导率的高值区主要集中于鸟岛及精河盐场附近, 低值区主要集中于研究区东南部, 分布范围广; 并且>10~20 cm土壤剖面层的最大值为118.24 mS·cm-1, 是0~10 cm剖面层的近2倍。(2) 2层土壤剖面的含盐量高值主要集中于艾比湖东南部以及湖区干涸湖床, 2层土壤剖面的含盐量分布并无明显的差异变化, 呈高低值交错分布的状态, 表明在土壤剖面上含盐量分布变化不大, 较前2者结构性特征不明显。(3) 土壤pH值高值区主要集中在西北部以及东南部的鸟岛附近, 这些区域大部分是未利用地, 植被覆盖度极低, 并且位于阿拉山口的下风向, 常年大风使得盐尘移动和积累, 造成这些区域土壤盐渍化程度较高; 研究区内额尔齐斯河沿岸pH值相对于其他区域也较高, 河流沿岸的地下水位的变化容易受河流流量的影响, 稳定性不高。2层土壤剖面pH值的低值区主要集中在绿洲内部地区。
3.3 精河绿洲土壤电导率、含盐量和pH值空间分布格局为了进一步研究精河绿洲土壤盐渍化空间上依赖程度和局部分布格局, 将精河绿洲进行格网化(图 4), 提高研究精度。用Moran′s I作为衡量土壤盐分空间自相关性的指标。具体利用Geoda平台进行土壤含盐量、电导率和pH值的全局空间自相关和局部空间自相关分析, 得到LISA集聚图和Moran′s I散点图(图 5~6)。
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图 4 研究区格网化 Figure 4 Grid map of the study area |
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图 5 盐渍土0~10和>10~20 cm层Moran′s I散点图 Figure 5 Moran′s I scattergraph of the 0-10 and >10-20 cm soil layers of the salinized soil |
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图 6 盐渍土0~10和>10~20 cm层LISA集聚图 Figure 6 LISA cluster map in 0-10 and >10-20 cm of salinized soil |
由图 5~6可知, 绿洲土壤盐分在总体上具有空间差异, 呈现西北高东南低, 西南、东北差异不显著，局部区域出现异常值的特点。在绿洲西北部土壤盐分具有较高的相似性, 呈现高—高集聚, 该区域被土壤盐分含量比较高的其他区域所包围; 在绿洲东南部即土壤盐分呈现低—低集聚, 该区域被土壤盐分含量较低的其他区域所包围; 绿洲西南、东北方向盐分分布比较随机。由此可知, 绿洲西北部是土壤盐分含量的高—高集聚区, 存在潜在的盐渍化风险, 是盐渍化治理的重点区域。
由表 3可见, 0~10 cm处pH值的Moran′s I值最大, 为0.535, Z值为2.681；其次为含盐量, Moran′s I值为0.268, Z值为2.771；电导率的Moran′s I值最小, 为0.268, Z值为2.612。>10~20 cm处电导率的Moran′s I值最大, 为0.684, Z值为2.678；其次为含盐量, Moran′s I值为0.527, Z值为2.623；pH值的Moran′s I值最小, 为0.328, Z值为2.480。在5%的显著性水平下, Z值均大于0, 以上2层均呈空间正相关, 高度显著, 表明含盐量、电导率和pH值在空间上具有较强的依赖关系。除个别点以外的绝大多数样点的散点都落在1、3象限, 在空间上呈集聚态势。由此可见, 精河绿洲土壤0~10层和>10~20 cm层含盐量、电导率和pH值在空间上并非随机分布, 具有规律性, 呈现一定的空间集聚特征, 且这种集聚特征是由样点所处环境因子(地形、地下水、植被覆盖等)的空间异质性所决定。
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表 3 盐渍土各层重要指标Moran′s I统计 Table 3 Moran′s I statistics of the major soil salinity indices of the salinized soil relative to soil layer |
首先, 以精河绿洲为研究靶区, 采用地统计学及空间自相关分析方法分析盐渍土表层土壤(0~10和>10~20 cm)的含盐量、电导率和pH值的空间变异及其分布格局。采用IDW方法对精河绿洲盐渍土重要指标进行插值, 取得了较好的效果, IDW方法强制性地为所选结点加了一个空间条件。因为土壤盐渍化插值数据在某些区域跨度较大, 即某个极高的数值的近处可能会有一个极低的数值。该方法避免了某些高值点影响区域过大而带来的插值结果严重失真的现象。
因此, 该方法在土壤盐渍化空间分析领域具有较高的应用性, 如吴亚坤等[32]基于反距离权重插值对南疆巴州典型绿洲土壤盐分分布区的研究取得了较好的效果。
为了进一步精确研究精河绿洲土壤盐渍化空间上依赖程度和局部分布格局, 将精河绿洲进行格网化(图 4)。这是基于诸多前人研究基础上的改进, 如袁玉芸等[33]以样点为中心建立Thieseen Polygons, 构成面域数据, 作为基本空间单元, 取土壤表层盐分空间属性值, 用具有公共边界的一阶ROOK权重矩阵进行土壤表层盐分的全局空间自相关和局部空间自相关分析, 因为土壤含盐量、电导率和pH值的空间变异性研究与研究尺度密切相关, 取样面积、采样点间距较大, 造成在大尺度上的空间变异性研究不够精确, 该研究中采用格网化的小尺度避免了这一缺点造成的误差。
其次, 根据变异系数可知精河绿洲表层土壤含盐量和电导率呈强变异强度, 主要受到自然与人为因素的影响, 其中自然因素的影响包括大气降水、植被覆盖、蒸散发、根系吸水及地表微地形的差异等; 人为因素包括农田施肥、灌溉、耕作方式等影响。而表层与亚层土壤pH值的变异系数均小于10%, 属于弱空间变异; 说明精河绿洲土壤pH值受到人类活动、地下水的利用和土地利用方式等随机因素的影响较小。根据空间插值结果可知, 土壤表层与亚层电导率和含盐量高值区主要集中在艾比湖东南部和西北部, 由于艾比湖东南部与西北部植被类型较少, 受到阿拉山口常年风蚀和各种自然与人文因素的影响, 导致土壤电导率与含盐量聚集; 而在研究区艾比湖西侧以及以耕地为主的绿洲内部及研究区四周未利用的裸岩、植被覆盖度较高的地方盐渍化程度较低, 表层含盐量较低, 可能是由于植被覆盖度较高, 减少了土壤水分的蒸发, 降低了土壤盐渍化的进程。从LISA集聚图可知，研究区各层土壤含盐量和电导率自西南向东部逐渐增加, 土壤pH值并无明显规律。研究区西南方向精河绿洲农田向东部托托乡方向含盐量与电导率增加, 主要是由于人类活动、灌溉和土地利用等因素的影响。
5 结论依据典型景观类型变化选取土壤样本, 选取表征精河绿洲土壤盐渍化特征的含盐量、电导率和pH值为指标对其空间特征进行探讨, 主要结论如下:
(1) 精河绿洲表层土壤含盐量和电导率呈强变异强度, 变异系数分别为1.053和1.146, >10~20 cm土壤电导率的变异系数也>100%, 呈强变异。精河绿洲土壤pH值的变异系数 < 10%, 属于弱空间变异。
(2) 从空间插值结果可知, 0~10和>10~20 cm剖面层土壤电导率和含盐量高值区主要集中在艾比湖东南部和西北部。土壤剖面pH值分布无明显的变化规律, 呈现高低值交错分布的状态, 表明pH值分布的随机性较强。
(3) 土壤含盐量的空间Moran′s I指数在0~10 cm层为0.306, 在>10~20 cm层为0.527, 电导率的空间Moran′s I指数在0~10 cm层为0.268, 在>10~20 cm层为0.684。土壤pH值的空间Moran′s I指数在0~10 cm层为0.535, 在>10~20 cm层为0.328。
总之, 该研究所采用的IDW以及空间自相关方法对于及时掌握盐渍化程度与分布、合理制定土地利用政策与生态改良措施、实现区域可持续发展等方面具有重要作用。
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