承德市耕地土壤速效钾空间变异特征研究

张翠珍，梁 笛

(承德市土壤肥料工作站，河北 承德 067000)



承德市耕地土壤速效钾空间变异特征研究

张翠珍，梁 笛

(承德市土壤肥料工作站，河北 承德 067000)

为了解承德市耕地土壤速效钾的空间分布规律，在广泛布点采样测试的基础上，以中小流域为单位，分别进行土壤速效钾的地统计学分析，探讨土壤速效钾的空间变异特征和分布格局，用克里金(Kriging)插值方法生成土壤速效钾预测图。结果表明，各流域土壤速效钾具有不同的统计特征、正态分布及全局趋势，空间自相关和分布均一强度均有明显差异。

承德市；流域；土壤速效钾；空间变异

土壤是一个复杂的自然综合体，受生物、气候、母质、地形时间等成土因素的影响，使得土壤性质具有高度的空间异质性。人类活动的影响又增强了土壤特性的变异性和不确定性，因此土壤养分空间变异性研究成为土壤科学研究领域的最前沿热点之一。自20世纪70年代地统计学方法引入土壤学研究领域以来，土壤养分的空间变异规律研究从定性描述转向定量研究阶段。到90年代，随着发达国家精确农业、精确施肥技术的提出和开展，土壤养分的空间变异和空间插值技术研究得到众多农学家的关注。农田土壤中的速效钾是当季作物可以获取的主要养分资源 ,它标志着目前乃至近期内可供植物吸收利用的钾的数量，是衡量土壤钾素养分供应能力的现实指标，因而在土壤肥力、环境保护、农业可持续发展等方面具有重要的意义。以全承德市范围为研究区域，利用地统计学与GIS相结合的方法，分析近期取得的土壤测试数据，在较大尺度上进行土壤速效钾的空间变异性研究，旨在了解土壤速效钾的空间分布规律，为农业生产合理施肥，提高农业生产的效益、实现资源的合理配置、促进农业的可持续发展提供理论依据。

1 材料与方法

1.1 研究区域概况

承德市位于河北省北部，辖8县3区，地理坐标东经115°53′55″～119°14′36″，北纬40°11′28″～42°37′04″，辖区总面积 39 420 km2。地势北高南低，海拔118 m～2 215 m。北部为内蒙古高原南缘，中部为冀北山地，南部为燕山山地。境内有滦河、潮白河、辽河、蓟运河四大水系。全市耕地面积437 840 hm2，土壤类型有栗钙土、棕壤、褐土、黑土、灰色森林土、潮土、草甸土、沼泽土、新积土和风沙土等。成土母质类型包括：冲积物、洪积物、风沙沉积物、黄土、人工堆垫物和各种岩石残坡积物等。

1.2 流域的划分

土壤速效钾作为区域化变量，必然会存在地质趋势。为此，研究中以中、小流域为单位进行地统计学分析。因为在此范围内，受气候、岩性、沉积物的作用，以及相近种植制度、耕作方式、管理水平的影响，变量(观测数据)在空间分布上的区域性、方向性变化趋势基本一致。

全市流域划分是以30 m分辨率的数字高程模型(DEM)为基础数据，利用ArcGIS的水文分析工具，通过构建模型自动完成水流方向计算-计算汇流量-提取水系-河流连接-生成分水岭，将全市划分为19个中、小流域。

1.3 土壤样品采集与测定

在研究区按土壤类型随机布点，用GPS定位记录采样点的地理坐标，采集土壤农化样品34 420个(见图1)，自然风干后研磨过0.1 mm筛，用乙酸铵浸提—火焰光度法测试壤速效钾含量。

1.4 数据处理

此项研究以 ArcGIS 10.0为软件操作平台。根据采样点的经纬度，建立点图层，再投影形成高斯坐标，链接测试数据。为消除极端异常值的影响，利用探索性数据分析工具查找全局异常值、利用聚类和异常值分析工具查找局部异常值，根据具体情况，作了删除处理。并利用探索性数据分析工具进行描述性统计特征分析、全局趋势特征分析。用地统计分析模块对数据进行半方差函数的计算、理论模型拟合和空间插值。

2 结果与讨论

2.1 描述性统计特征分析

土壤速效钾描述性统计结果显示，大凌河上游流域、潵河流域、滦河中上游流域、潮白河流域、滦河上游流域、柳河流域、滦河中游流域速效钾含量较高，在150 mg/kg以上。长河上游流域平均含量最低，在100 mg/kg以下，其它流域速效钾平均含量在100～150 mg/kg。变异系数30%～55.88%，均属于中等变异。各流域数据均为正偏态分布，即均有少量极高值。除滦河上游流域、青龙河流域、小滦河流域、长河上游流域、蓟运河上游流域以外，其它流域均为高峰度，即数据集中分布在平均值附近。

2.2 分布趋势特征分析

全局趋势分析表明，滦河上游流域、武烈河流域为1个趋势；滦河上中游、潮白河、老哈河老牛河、柳河、瀑河、蚁蚂吐河流域存在2个趋势；小滦河、滦河中游、伊逊河、青龙河、潵河、兴州河、蓟运河上游流域存在3个趋势；阴河、大凌河上游流域没有趋势。

2.3 土壤速效钾的空间变异特征分析

变异函数图(见图2)是地统计学解释土壤空间变异结构的基础，它的精准模拟是成功的空间内插的关键。在土壤速效钾的地统计分析中，插值生成最终预测表面之前，通过交叉验证，比较多个模型及参数的预测误差，按照平均标准误差(MSE)趋于0、均方根预测误差(RMSE)尽量小且与平均标准误差接近、标准均方根预测误差(RMSSE)趋近于1的判别标准，选择最佳理论模型拟合各流域变差函数图，插值生成各流域土壤速效钾预测图。各流域变异函数分析结果(见表1)表明：潮白河、伊逊河、老哈河流域符合K-Bessel模型；长河上游流域符合孔洞效应模型；大凌河、蓟运河上游、滦河上游、青龙河、潵河、武烈河流域符合指数模型；滦河下游、老牛河、柳河、瀑河、小滦河、阴河流域速符合稳定模型；滦河中游流域符合有理二次方程式模型；兴州河流域符合五球模型。伊逊河、兴州河、柳河、潵河、瀑河流域变差函数呈明显各向异性，其他流域变差函数呈各向同性。柳河、潵河、老哈河流域块金效应较低，为明显的空间自相关，表明其空间变异主要是结构性因素引起的；其它流域块金效应较高，为中度空间自相关，表明其空间变异受随机性因素影响较大。滦河上游流域、伊逊河流域、阴河流域土壤速效钾变程较大，也就是分布均一性较强；蚁蚂吐河、青龙河、蓟运河上游流域土壤速效钾变程较小，也就是分布均一性较弱。

2.4 空间分布特征分析

通过合并各流域速效钾的承德市土壤速效钾含量图(见图3)可以看出，滦河上游流域、滦河上中游流域、伊逊河流域、蚁蚂吐河流域、潵河流域、柳河流域、老牛河流域、大凌河流域速效钾含量较高，阴河流域、兴州河流域、潮白河流域、武烈河流域、老哈河流域含量中等，青龙河流域，长河上游流域含量最低。

3 结论

在承德市范围内，各中小流域由于存在气候、地形、岩性、沉积物及土壤类型的差异，以及种植制度、耕作方式、管理水平的差异。这些结构性因素及随机性因素对土壤性状影响程度也各不相同，因而导致耕地土壤速效钾在空间分布上的区域性、方向性变化趋势不同。表现为数据正态分布的不同，全局趋势不同，变差函数模型、步长及步长分组、变程不同，空间自相关性和分布均一性强度不同。

表1 半方差函数模型类型及其参数

流域名称模型变换趋势移除长轴变程角度短轴变程偏基台值块金值基台值步长步长组块金效应潮白河流域K⁃Bessel无21219712197140722423649700240．6145大凌河流域指数无044994499132329804303320360．6925蓟运河上游流域指数无320412041144419533397400240．5750老哈河流域K⁃BesselLog214400144000．114690．053210．1679600240．3169老牛河流域稳定的无2120001200082110431864500240．5594柳河流域稳定的无2486064．53165218719084095270180．4659滦河上游流域指数的Log122052220520．084490．102550．187041800240．5482滦河中游流域稳定的无31080010800107614802556600240．5789滦河上中游流域有理二次方程式无234003400127720743351200240．6189瀑河流域稳定的无215360111．07364139331114504480320．6908青龙河流域指数无31614161450110251526270120．6717潵河流域指数无36960163．53966114319013044580120．3583武烈河流域指数无19000900080010641864250360．5708小滦河流域稳定的Log3875187510．148810．159390．3082400240．5172兴州河流域五球无313380126．95635781118919701115120．6034伊逊河流域K⁃Bessel无31764043．27400151719313510490360．5501蚁蚂吐河流域五球无211631163133531784513240180．7042阴河流域稳定的无02400024000102615792605500480．6061长河上游流域孔洞效应无312881288297634931280280．6810

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Spatial Variability of Soil Available Potassium in Cultivated Land in Chengde City

ZHANG Cui-zhen， LIANG Di

(Chengde Soil Fertilizer Workstation, Chengde 067000, Hebei, China)

The paper divides chengde by river basin into 19 areas with the method of Gis hydrological analysis, and makes a geostatistical analysis of soil available k in cultivated land on the basis of extensive sampling test, as well as spatial variability characteristics and distribution pattern of cultivated land soil in different watershed. The soil available k prognostic map was generated by the Kriging interpolation method. The results show that the soil available potassium has different statiscal characteristics, normal distribution and global trend, There are obvious differences in the intensity of autocorrelation and distribution of space.

Chengde city； river’s basin； soil available potassium； spatial variability

2016-10-28

张翠珍(1971-),女，河北兴隆人，高级农艺师，主要从事土壤肥料技术推广，E-mail：407880326@qq.com。

S143

A

1008-9446(2017)02-0048-06