松嫩平原玉米带土壤有机质和全氮的时空变异特征

第30卷 第2期2011年2月地 理 研 究GEOGRAPH ICAL RESEARCHV o l 130,N o 12Feb,2011收稿日期:2010-02-26;修订日期:2010-07-12基金项目:中国科学院知识创新工程重要方向项目(KZCX2-YW -341);国家自然科学基金项目(40901096,40871187);吉林省科技发展计划项目(20080128);国家重点基础研究发展计划资助(2009CB421103) 作者简介:张春华(1984-),女,山东成武人,博士研究生。

主要研究方向为资源环境遥感与GIS 应用。

E -mail:zchqs@1261com*通讯作者:王宗明(1976-),男,内蒙赤峰人,研究员,博士,主要从事生态遥感信息、全球变化的区域响应研究。

E -mail:zongmingw ang@neigae 1ac 1cn松嫩平原玉米带土壤有机质和全氮的时空变异特征张春华1,2,王宗明1*,任春颖1,张 柏1,宋开山1,刘殿伟1(1.中国科学院东北地理与农业生态研究所,长春130012;2.中国科学院研究生院,北京100049)摘要:采用地统计学和GIS 相结合的方法,研究了松嫩平原玉米带1980~2005年间土壤有机质和全氮的时空变异特征。

结果表明:去除异常值后,土壤有机质和全氮均符合对数正态分布,两个时期土壤有机质的平均含量分别为2114%和2154%,土壤全氮的平均含量均为0112%。

通过变异函数分析,两个时期土壤有机质和全氮均符合高斯模型,1980年土壤有机质和全氮的最大相关距离分别为53216km 和77611km,而2005年二者的最大相关距离分别减小为26917km 和24211km 。

1980年土壤有机质和全氮的空间变异受人为因素影响较小,2005年土壤有机质具有中等的空间变异性,全氮仍具有强烈的空间自相关性,但比1980年有所减弱。

通过普通K rig ing 法局部插值,两个时期土壤有机质和全氮的空间分布呈现出非常相似的/高0和/低0含量区域,并具有明显的地理分布规律,整体保持着中部地区高、边缘地区低的分布特征。

旱田、水田、林地和草地四种主要土地利用类型的有机质含量均有不同程度的提高;水田和林地的全氮含量有所提高,但旱田和草地变化不大。

关键词:土壤有机质和全氮;地统计学方法;时空变异;松嫩平原玉米带文章编号:1000-0585(2011)02-0256-131 引言土壤有机质是土壤肥力的物质基础,又是全球碳循环和气候变化研究的核心内容。

土壤有机质不仅推动土壤N 、P 、S 等养分循环和转化,而且也是这些养分元素最重要的/库0和/源0[1,2],因此,揭示土壤有机质和全氮的时空变异规律和掌握其分布状况是实现土壤可持续利用和区域可持续发展的前提,也是了解土壤质量变化趋势的重要内容。

近年来,国内外对土壤有机质和全氮含量的时空变化研究越来越多,特别是随着地统计学的发展,在空间变异性方面的研究更加深入[3~6],但目前的研究大多集中在较小的尺度上[7~11]。

对土壤有机质和全氮含量随时间变化的研究大多集中在点上的数据,通过长时间的跟踪观测分析得到土壤质量的变化[12,13]。

而对松嫩平原玉米带土壤有机质和全氮的研究尚缺乏,另外,由于资料难以收集,研究两个时段的土壤有机质和全氮时空变异的土2期张春华等:松嫩平原玉米带土壤有机质和全氮的时空变异特征257壤采样点数较少,很难准确反映研究区的实际情况。

松嫩平原玉米带位于吉林省中部,是东北地区乃至国家重要的玉米生产基地。

多年来,大面积连种玉米,种植结构单一,土地退化严重,生态系统的能量转化和物质循环受到干扰,这些都会对土壤有机质和全氮的变化产生重要影响。

以该区作为研究区,通过野外调查、采样分析和资料收集,运用GIS 技术和地统计学相结合方法对其近25年来两个时期的土壤有机质和全氮时空变化规律进行研究,为当地土壤质量演变趋势以及精确农业管理提供了科学依据。

图1 松嫩平原玉米带在东北地区的位置图F ig 11 L o cat ion of Song nen Plain maizebelt in No rtheast China 2 研究区概况与研究方法211 研究区概况松嫩平原是北方春玉米的主要分布区,在这一带区域玉米种植主要分布在南起公主岭、长春、北起齐齐哈尔绥化一线,跨度约为4310b ~4710b N,是我国的重点粮食生产基地和商品粮基地,玉米种植面积占耕地面积的80%左右,成为我国主导玉米种植区,玉米种植也是该区域农民收入的主要来源。

本文所选的松嫩平原玉米带位于43b 11c 27d ~44b 55c N,124b 10c 31d ~126b 30c E 之间,包括德惠、公主岭、九台、农安4个市县,土地总面积16423km 2(图1)。

地带性土壤为黑土和黑钙土;年平均降水量为480~600m m,>10e 积温2850~3150e ,无霜期130~150d 。

这里雨、热同季,夏季高温湿润,昼夜温差大,光、热资源丰富,土地平坦,土壤肥沃,非常适合玉米的生长发育,有利于玉米的高产稳产。

如今,该地区已逐渐形成了我国以玉米为主的商品粮基地,得天独厚的自然条件和先进的玉米科学技术造就了闻名于世的玉米带[14,15]。

212 数据来源21211 土壤普查数据 松嫩平原玉米带第二次全国土壤普查数据资料主要为20世纪80年代土壤普查办公室和90年代末吉林省土壤肥料总站出版或编制的书籍与手册,包括:5吉林土种志6[16]、5吉林土壤6[17]、5农安县土壤志6[18]、5德惠县土壤志6[19]、5九台县土壤志6[20]、5公主岭市土壤志6[21],共收集382个土壤剖面(图2)。

数据类型分为描述性指标和数值型指标,描述性指标有土壤类型名称、土壤剖面代码、采样地点;数值型指标包括有机质含量(%)和全氮含量(%)。

吉林省全国第二次土壤普查时间为1979~1982年,界定为1980年。

21212 土壤样品采集与分析 本研究采用的近期土壤性质实测数据来源于吉林省土壤肥料总站于2003~2006年开展的县级耕地地力调查与质量评价项目工作成果。

本研究选取了农安县、德惠市、九台市和公主岭市的土壤样本数据。

研究中布点及采样方法遵循全国258地理研究30卷耕地地力调查与质量技术规程,为尽量避免施肥对样品的影响,统一在作物收获后取样。

2003~2006年,在研究区的主要农业用地上,兼顾代表性和均匀性,原则上每10km2取一个点,并参照全国第二次土壤普查农安县、德惠市、公主岭市和九台市土壤主剖面点位,选取了1460个采样点,采样深度为0~20cm。

2009年9月初,在全国第二次土壤普查的主剖面点的基础上对林地、草地等其他土地利用类型进行0~20cm采样,采样点数为54个。

2003~2006年采样和2009年采样时间统一界定为2005年,土壤剖面点共1514个(图2)。

所有土壤样品在充分混合后,四分法留取115kg装入袋中。

土袋附带标签,在标签上填写样品类型、野外GPS、采样地点、深度、时间、采样人等。

回到室内,将土壤样品进行风干、研磨、过100目筛。

采用重铬酸钾外加热法测定土壤有机质含量,凯氏法测定全氮含量。

图2松嫩平原玉米带1980年和2005年土壤剖面点分布图Fig12Distr ibution maps o f soil sampling sit es o f So ng nen P lain maize belt in1980and200521213土地利用数据考虑到土壤理化性质的获取时间分别为1980年和2005年,拟选择这两个年份的土地利用数据。

但由于缺少1980年的遥感影像数据,本文改用东北地区1986年的土地利用矢量数据,该数据来自中国科学院资源环境科学数据中心沼泽湿地与东北数据分中心,源数据采自TM卫星遥感影像,空间分辨率为30m。

2005年源数据为中巴卫星遥感数据,从中国资源卫星应用中心网站下载(http://ww w1cresda1com/),分辨率为20m。

覆盖整个松嫩平原玉米带需要6景影像,轨道号分别为365/50、365/51、366/50、366/51、367/50、367/51。

影像的获取时间为2005年9月,影像上基本无云覆盖,清晰度较高。

通过对遥感影像进行预处理、几何纠正、图像镶嵌拼接和裁剪等工作,根据研究区特点和分析精度的要求,参照5土地利用现状调查技术规程6[22]和5中国资源环境遥感宏观调查与动态研究6[23],将研究区土地利用类型分为农田、林地、草地、水域、居民工矿用地和未利用地等六大类,其中农田分为旱田和水田,并建立土地利用数据库,数据以Co verage格式存储。

以上1986年和2005年土地利用矢量数据已经过地面考察和精度验2期张春华等:松嫩平原玉米带土壤有机质和全氮的时空变异特征259证[24]。

由于松嫩平原玉米带土地利用主要以耕地为主,1980年和2005年土壤采样点的土地利用类型有旱田、水田、林地和草地,因此主要分析这四种土地利用类型的有机质和全氮含量。

213地统计学方法经典统计学方法将研究的变量假设为纯随机变量,只能说明各指标含量变化的全貌,不能反映局部的变化特征,即不能反映各指标含量的结构性和随机性、相关性和独立性。

地统计学方法以半方差函数和Kr ig ing插值为基本工具,可以对既具有随机性又具有结构性的各种变量在空间上的分布进行研究。

假设区域化变量满足二阶平稳和本征假设,半方差函数可用公式(1)表示:C(h)=12N(h)E N(h)i=1[Z(x+h)-Z(x)]2(1)式中:C(h)是样本距为h的半方差;N(h)是间距为h的样本对的总个数;Z(x)是位置x处的数值,Z(x+h)是在距离为x+h处的数值[25]。

Krig ing方法是根据半方差函数分析提供的空间自相关程度的信息进行插值,将未测定处x0的估计值Z c(x0)假设为已知观测值的线性和,见公式(2)[26]:Z c(x0)=E N i=1K i Z(x i)(2)式中,K i为与测点有关的加权系数。

基于半方差函数,Kriging插值可根据无偏估计和方差最小两项要求来确定。

214数据处理由于第二次土壤普查数据按照土壤发生层深度进行采样,2005年实地数据基于不同的土地利用方式采样,采样深度均为20cm。

为使两期土壤有机质和全氮含量之间进行对比和分析,研究时将1980年的土层归一化为20cm深度。

具体方法是:对于土层深度大于20cm的部分,可以直接不予计算;对于土层深度小于20cm的部分,取0~20cm的所有土层的加权属性值(以深度为权重)。

本文采用统计软件SPSS1310计算描述性统计值;GS+710进行地统计学分析,半方差函数的计算及拟合模型的选择;ArcGIS912软件被用来进行估值和插值图的绘制。