土壤养分空间变异研究进展

湖 北 农 业 科 学 2010 年 收稿日期：2009－11－29 作者简介：冯 晓（1978－），女，郑州人，助理研究员，从事农业信息技术研究，（电话）13137940421（电子信箱）feng＿xiao2002＠163．com。 第 49 卷第 7 期 2010年 7 月 湖北农业科学 Hubei Agricultural Sciences Vol． 49 No.7 Jul．，2010 土壤养分的空间变异是指土壤中所含养分在 不同空间位置所表现出的差异。 了解土壤养分空间 变异特征对于田间合理施肥，提高养分利用率具有 重要的意义。 目前我国测土推荐施肥技术仍未真正 实现的一个重要原因是对土壤养分状况及空间变 异情况缺乏全面系统的了解。 对土壤养分空间变异 特征展开研究，揭示土壤养分空间变异规律，将为 实现土壤养分的精确管理提供理论依据。 1 土壤养分空间变异研究的采样策略 目前，田间采样仍然是了解和认识土壤特性空 间差异的主要手段，而传统的土壤采样和测试耗费 巨大的人力物力， 样品需要量和成本是一对矛盾。 综合考虑土壤采集和化验 分析 定性数据统计分析pdf销售业绩分析模板建筑结构震害分析销售进度分析表京东商城竞争战略分析 的成本和客观准确 地反映土壤养分空间分布信息，制定高效的土壤采 样策略（包括采样方式和采样密度），以较低的代价 获得较为可靠的土壤信息，是国内外精准农业研究 的焦点。 网格定位采样法和代表性地块定点采样法是 最常用的两种采样方法，网格定位采样法有利于地 统计学分析，并且由于其布点规则，获取的土壤数 据可以用于研究不同方向上土壤养分空间变异规 律［1］，但该方法实施起来既费钱又困难，比较适用于 中小尺度（地块和村级尺度）的区域采样。 代表性地 块定点采样法实施起来较为方便，但在地统计学分 析方面的精确程度不如网格定位采样法，该方法在 对大区域采样中会导致样本分布不均匀，进而影响 分析结果的精确性，比较适用于大尺度范围（乡镇 级及其以上尺度）的区域采样。 田间土壤合理取样数取决于养分要素自身空 间变异程度和人们对数据精度的要求。 姜城等［2］对 一定条件下土壤养分的合理取样数量作了细致的 研究，通过比较得出运用分层取样的最适分配法可 获得最理想的采样数量。 盛建东等［3］在新疆石河子 121 团面积近千亩的连片农田上以 3 种取样间距 （100 m、50 m、25 m）进行网格取样，研究土壤全量养 分的空间变异规律，结果表明，全氮的变异系数随 不同间距变化幅度较小，有机质与全磷的变异系数 随着取样间距增加而减小，不同养分要素的合理取 样数目不同。 王珂等［4］以英国北爱尔兰的一块 7．9 土壤养分空间变异研究进展 冯 晓，乔 淑，胡 峰，马中杰 （河南省农业科学院农业经济与信息研究中心，郑州 450002） 摘要：简要分析了土壤养分空间变异研究的采样策略；简要介绍了土壤养分空间变异性的研究方法；在 对不同尺度的土壤养分空间变异研究进展回顾的基础上提出了土壤养分空间变异研究中存在的问 题 快递公司问题件快递公司问题件货款处理关于圆的周长面积重点题型关于解方程组的题及答案关于南海问题 并 对未来进行了展望。 关键词：土壤养分；空间变异；采样策略；地统计学；研究进展 中图分类号：S158．2 文献标识码：A 文章编号：0439－8114（2010）07－1738-04 Advance on Spatial Variability of Soil Nutrients FENG Xiao，QIAO Shu，HU Feng，MA Zhong－jie （Agricultural Economy ＆ Information Research Center， Henan Academy of Agricultural Sciences， Zhengzhou 450002， China） Abstract： This paper gave a brief analysis in sampling strategy and research methods on spatial variability of soil nutrients； the advance on spatial variability of soil nutrients under different scale was reviewed； the problems and prospect about spa- tial variability of soil nutrients research were discussed． Key words： soil nutrient； spatial variability； sampling strategy； geo－statistics；advance 第 7 期 hm2 的坡地为研究对象， 采样网格密度为 25 m× 25 m，并按一定的样点间隔和方向设计 6 种不同的 采样布局设计，对土壤有效磷和有效钾的不同采样 布局进行 LSD 检验， 发现三角形布点方法比较理 想；同时也指出，三角形布点方法在其他地形条件 下是否仍是最佳尚需进一步研究， 确定采样方式 时，应充分考虑研究对象、地形等自然条件。 姜丽娜 等［5］提出了可用土壤养分空间相关距离确定方格取 样法来确定最大取样距离。于婧［6］证实，网格嵌套方 法有较好的提高估值精度和获取多尺度信息的效 果，并提出了最佳的嵌套采样模式。薛正平等［7］在上 海市农业园区内， 按 57 m×57 m 的网格设置取样 点，通过计算土壤养分要素的空间变异系数，发现 pH 值为弱变异，全氮、全磷、速效氮、有机质、速效 钾为中等变异，全盐、NaCl 和速效磷为强变异，据此 作为合理取样数的参考；通过计算土壤养分要素的 自相关系数，发现养分要素存在一定的空间自相关 性，同一养分要素，自相关系数随样点间距增大而 减小，且自相关性强弱因方向而异，因此在设立采 样点时还应考虑不同方向采样点密度的差异。 2 土壤养分空间变异性的研究方法 土壤养分空间变异性的研究方法由最初的定 性研究已经发展到定量研究，目前运用较多的是地 统计学方法［8］。 地统计学方法首先是由法国著名学 者 Matheron 建立起来的，该分析方法在空间分析方 面比传统统计学方法有明显的优势。 它以区域化变 量为理论基础，以变异函数为主要工具，对具有空 间性质的数据进行最优无偏内插值估计。 地统计学 方法已经被证明是分析土壤养分空间分布特征及 其变异规律最为有效的方法之一，该方法具有提高 采样效率和节省人力物力，可允许在空间上不规则 地采样，且可进行优化插值计算等优点［9，10］。 选用合适的插值方法在有限的采样点养分信 息基础上对土壤养分分布进行空间预测是决定土 壤养分空间变异研究结果的关键一步，预测的准确 程度直接影响到养分管理的效益。 常用的空间插值 方法有距离幂指数反比法 （The inverse distance to a power）、克里格法（Kriging）、不规则三角网模型 （Triangular irregular network）、 最小曲率法（Mini- mum curvature）、多项式衰减法（Polynomial regres- sion）等，除克里格法外，其他方法均没有考虑到土 壤属性的空间变异特点 ［11］。 大量研究表明，地统计 学方法中半方差图和克里格法在研究土壤养分空 间变异中取得了相当大的成功， 并得到了广泛应 用 ［12－14］。 地统计学和 GIS、GPS 的有效结合极大地促进 了土壤养分空间变异的研究［1，15－19］。随着地统计学的 广泛应用，地统计学的研究应用也出现了与其他方 法相结合的研究，如廖桂堂等 ［18］将地统计学与多元 统计分析相结合对土壤肥力质量评价进行了研究， 沈掌泉等［20，21］在对土壤变异的研究中结合了神经网 络方法。 多种方法的同时应用将会更好地揭示土壤 养分的空间变异规律。 3 不同尺度土壤养分空间变异研究 进展 大尺度的土壤空间变异研究可以改进和创新 土壤分类系统，提高土壤调查、制图的质量 ［22］；中小 尺度的土壤空间变异研究有利于合理布局种植结 构，有利于改善田间管理。 金继运等 ［11］对我国黄淮 海平原进行了不同尺度土壤养分变异特征研究，结 果表明，在中小尺度上，影响土壤养分变异性的主 要因素是土壤养分管理；而在大尺度上，影响土壤 养分变异性的因素主要是一些区域因素，如气候条 件、地形地貌、土壤类型等。 不同的空间尺度、不同 的地理区域、不同的人为干预条件下，由于促成其 空间演变的主导因素不同，形成了特定的空间变异 规律。 任何地块的土壤信息空间变异规律都不能代 表其他地块。 每一尺度都有其约束体系和临界值， 尺度外推必然超越这些约束体系和临界值，外推所 得结论将很难理解［23，24］。因此，目前多数研究都明确 指出其选择的空间尺度以解决对应尺度的实际问 题［1，15－17，25］。 3．1 中小尺度土壤养分空间变异 进入 20 世纪 80 年代尤其是 90 年代以来，国 内外对于中小尺度的土壤养分空间变异进行了大 量的研究［26－30］。周惠珍等［31］采用以 50 m距离为间距 的网格法进行采样，分析牧地土壤表层有效磷和速 效钾等的空间变异性。 李世清等 ［32］通过对陕西澄 城、杨凌两地块的均匀布点采样，从水平和垂直方 向上分析了土壤有机质、硝态氮、铵态氮等的空间 变异规律。白由路等［33］对 5．47 hm2的地块进行了 50 m×50 m 网格取样，对各养分元素进行了分析，并根 据分析结果将土壤养分分成偏斜性元素（N、P、K、S） 和非偏斜性元素（其他元素）两种类型，并认为造成 营养元素偏斜的主要原因是肥料引起的变异。 白由 路等 ［16］通过土壤网格取样室内分析及 ASI 施肥推 荐等方法，建立了地块和村级农田土壤养分分区管 理模型，并在河北省辛集市马兰试验区进行了实施 和验证，取得了很好的效果。 史利江等 ［34］研究了宁 波市一面积为 256．2 hm2的农业示范区的土壤碱解 冯 晓等：土壤养分空间变异研究进展 1739 湖 北 农 业 科 学 2010 年 氮、有效磷、速效钾、有机质和 pH 值的空间变异特 征，结果表明，基于 GIS 和地统计学方法能够很好 地研究和反映农田土壤养分的空间变异规律，养分 要素在一定的范围内均存在空间相关性，其中碱解 氮和有效磷的空间相关性较差，施肥等随机因素对 其具有较为明显的影响；而其他 3 种要素，尤其是 有机质和 pH 值表现出强烈的空间相关性， 表明其 空间变异主要受土壤类型、母质、地形等结构性因 素的影响。 3．2 大尺度土壤养分空间变异 由于地统计学通常要求均匀取样，这给大尺度 的土壤养分空间变异定量研究带来一定的困难。 较 早应用地统计学方法研究较大尺度下土壤养分空 间变异的是 Yost 等［35］，他们分析了夏威夷岛土壤养 分的空间相关性，结果表明，土壤磷、钾、钙和镁含 量的空间相关距离在 32～42 km 之间。 张有山等 ［36］ 应用地统计学的方法对北京昌平县南邵乡 2 640 hm2土地上的土壤有机质、全氮、有效氮、有效磷及 有效钾的空间分布特征进行了定量分析，并绘出等 值线图。 程先富等 ［37］以变异函数为工具，初步分析 了江西省兴国县土壤全氮和有机质的空间变异特 征，并应用克里格法进行最优无偏线性插值，得出 全氮和有机质含量的分布格局。 黄绍文等 ［1，15］在对 乡（镇）级和县级区域粮田土壤养分空间变异性研 究的基础上，结合我国农业生产小规模分散经营体 制的现实， 发现我国虽然经过多年的分散经营，但 对于平原地区的粮食地块而言，13．3～20．0 hm2小范 围内的土壤养分变异是较小的， 可以把 13．3～20．0 hm2的地块当作一个养分单元来进行管理， 进而提 出了进行养分分区管理的技术方案，并在黄淮海平 原地区的河北省玉田县进行试验，结果表明，在我 国农业生产小规模分散经营体制下进行乡 （镇）级 和县级分区管理是可行的。 4 土壤养分空间变异性研究存在的 问题与前景展望 4．1 存在问题 1）采样策略直接影响变异程度的高低［38，39］。 如 何依据研究区域不同的土壤形成条件、 研究尺度、 研究目的及土壤养分管理现状，设定合理的采样策 略，在保证精度的前提下有效减少采样数目仍有待 进一步研究。 2） 常用的地统计学方法在土壤空间变异研究 中也存在着问题。 地统计学的应用基础首先要符合 内蕴假设，而土壤性质的空间变异性是否符合内蕴 假设尚不清楚 ［40］；半方差函数的拟合曲线选择受主 观因素影响较大；在我国应用于土壤空间变异研究 的插值方法多为普通克里格法，对更适合土壤空间 变异研究而计算较复杂的泛克里格法应用较少。 3）目前的土壤养分空间变异研究较多，方法比 较成熟，但多集中于探讨某一采样尺度上的土壤养 分空间变异规律，在如何有效获取、理解和应用多 尺度空间信息，揭示连续空间上的变异规律等方面 鲜见报道。 4） 当前的研究多注重于土壤养分要素在空间 上的插值和相关距离，进而绘制等值线图，而与模 型结合得不够，离实际应用还存在一段距离。 4．2 前景展望 1） 土壤采样始终是实现土壤养分精准管理中 的瓶颈。 在今后的研究中，结合数学方法寻找更为 科学的采样策略将是土壤养分空间变异研究的一 个重点方向。 2） 土壤的复杂性决定了任何一种方法都无法 解释土壤空间变异研究中的所有问题。 地统计学与 其他方法相结合进行土壤养分空间变异研究将是 今后研究的重点。 3）土壤是不断发展变化的时空四维有机体，将 土壤养分空间变异研究与土壤养分补充、 迁移、转 化、流失等微观机理研究相结合，对于揭示土壤养 分在四维尺度上的演变规律将具有重要的作用。 4） 已有学者利用遥感影像的多光谱信息及其 植被指数研究土壤养分的空间变异，并取得了一定 的研究成果，该研究方向具有一定的发展前景。 5） 如何将土壤养分空间变异的研究成果更好 地应用于生产实际，是现阶段土壤养分空间变异研 究中不可忽视的问题。 土壤养分空间变异性研究成 果结合作物品种、长势、产量等信息，建立定量模 型，实现定量的推荐施肥管理将成为今后的研究热 点。 参考文献： ［1］ 黄绍文，金继运，杨俐苹，等．县级区域粮田土壤养分空间变异与 分区管理技术研究［J］． 土壤学报，2003，40（1）：79－88． ［2］ 姜 城，杨俐苹，金继运，等．土壤养分变异与合理取样数量［J］． 植物营养与肥料学报，2001，7（3）：262－270． ［3］ 盛建东，肖 华，武红旗，等．不同取样间距农田土壤全量养分空 间变异特征研究［J］． 土壤通报，2006，37（6）：1062－1065． ［4］ 王 珂，沈掌泉，JOHN S，等．精确农业田间土壤空间变异与采 样方式研究［J］． 农业 工程 路基工程安全技术交底工程项目施工成本控制工程量增项单年度零星工程技术标正投影法基本原理 学报，2002，17（2）：33－36． ［5］ 姜丽娜，符建荣， 范浩定．水网平原稻田土壤养分空间变异特性 研究［J］． 中国水稻科学，2005，19（2）：153－159． ［6］ 于 婧． 基于 GIS 和地统计学方法的土壤养分空间变异及应用 研究［D］． 武汉：华中农业大学，2007． ［7］ 薛正平，杨星卫，段项锁，等．土壤养分空间变异及合理取样数研 究［J］．农业工程学报，2002，18（4）：6－9． 1740 第 7 期 ［8］ 李亮亮，依艳丽，凌国鑫，等. 地统计学在土壤空间变异研究中 的应用［J］． 土壤通报，2005，36（2）：265－268． ［9］ HILLEL D． Research in soil physics：a review ［J］． Soil Sci， 1991，151：30－34． ［10］ 王 军，傅伯杰，邱 扬，等．黄土丘陵小流域土壤水分的时空 变异特征———半变异函数 ［J］． 地理学报，2000，55 （4）：428－ 438． ［11］ 金继运，白由路．精准农业与土壤养分管理 ［C］．北京：中国大 地出版社，2001． ［12］ MALLARINO A P． Patterns of spatial variability for phospho- rus and potassium in no－tilled soils for two sampling scales ［J］． Soil Sci Soc Am J， 1996，60：1473－1481． ［13］ AHN C W， BAUMGARDNER M F， BIEHI L L． Delineation of soil variability using geostatistics and fuzzy clustering analyses of hyperspectral data［J］． Soil Sci Soc Am J， 1999， 63：142－150． ［14］ 王政权．地质统计学及在生态学中的应用［M］． 北京：科学出版 社，1999． ［15］ 黄绍文，金继运，杨俐苹，等．乡（镇）级区域土壤养分空间变异 与分区管理技术研究［J］．资源科学，2002，24（2）：76-82． ［16］ 白由路，金继运，杨俐苹，等．基于 GSI 的土壤养分分区管理模 型研究［J］．中国农业科学，2001，34（1）：46－50． ［17］ 徐 英，陈亚新，史海滨，等． 土壤水盐空间变异尺度效应的研 究［J］．农业工程学报，2004，20（2）：1－5． ［18］ 廖桂堂，李廷轩，王永东，等．基于 GIS 和地统计学的低山茶园 土壤肥力质量评价［J］．生态学报， 2007，27（5）：1978－1986． ［19］ 石常蕴， 周慧珍．GIS 技术在土地质量评价中的应用———以苏 州市水田为例［J］．土壤学报，2001，38（3）：248－255． ［20］ 沈掌泉，施洁斌，王 珂，等 ．应用集成 BP 神经网络进行田间 土壤空间变异研究［J］．农业工程学报，2004，20（3）：35－39． ［21］ 沈掌泉，周 斌，孔繁胜，等．应用广义回归神经网络进行土壤 空间变异研究［J］．土壤学报，2004，41（3）：471－475． ［22］ 杨玉玲 ，文启凯 ，田长彦 ，等 ． 土壤空间变异研究现状及展 望［J］． 干旱区研究，2001，18（2）：50－55． ［23］ NEILL R V， KRUMMEL J R，GARDNER R H． Indices of landscape pattern［J］． Landscape Ecology，1988，l：153－162． ［24］ RITTERS K H， NEILL R V， HUNSAKER C T， et al．A factor analysis of landscape pattern and structure metrics［J］． Landscape Ecology，1995，10：23－39． ［25］ GALLARDO A． Spatial variability of soil properties in a floodplain forest in northwest Spain ［J］． Ecosystems，2003，6： 564－576． ［26］ WEBSTER R， NORTCLIFF S． Improved estimation of micro－ nutrients in hectare plots of the Sonning series ［J］． J Soil Sci，1984，35：667－672． ［27］ CAHN M D， HUMMEL J W， BROUER B H． Spatial analy- sis of soil fertility for site－specific crop management ［J］． Soil Sci Soc Am J，1994， 58： 1240－1248． ［28］ SOLIE J B， RAUN W R， STONE M L． Submeter spatial variability of selected soil and bermudagrass production vari- ables［J］． Soil Sci Soc Am J，1999，63：1724－1733． ［29］ 王学锋，章 衡 ．土壤有机质的空间变异性［J］．土壤，1995，27 （2）：85-89. ［30］ 李菊梅，李生秀．几种营养元素在土壤中的分布类型［J］．干旱地 区农业研究，1998，16（1）：69-75. ［31］ 周慧珍，龚子同 ．土壤空间变异性研究［J］．土壤学报，1996，33 （3）：232-241. ［32］ 李世清，高亚军，李生秀．土壤养分的空间变异性及确定样本容 量的研究［J］．土壤与环境，2000，9（1）：56-59. ［33］ 白由路，金继运，杨俐苹，等．农田土壤养分变异与施肥推荐［J］． 植物营养与肥料学报，2001,7（2）：129－133． ［34］ 史利江，郑丽波，柳云龙．农田土壤养分空间变异特征研究［J］． 河南农业大学学报，2008，42（1）：51－56，70． ［35］ YOST R S， UEHARA G， FOX R L． Geostatistical analysis of soil chemical properties of large land areas． I．Semivari- ograms［J］． Soil Sci Soc Am J， 1982， 46：1028－1037． ［36］ 张有山，林启美，秦耀东，等． 大比例尺区域土壤养分空间变异 定量分析［J］．华北农学报，1998，13（1）：122－128． ［37］ 程先富，史学正，于东升，等．江西省兴国县土壤全氮和有机质 的空间变异及其分布格局［J］．应用与环境生物学报，2004，10 （1）：64-67． ［38］ ANDREW W W， CUNTER B， RODGER B G． Geostatistical characterisation of soil moisture pattens in Tarrawarra catch- ment ［J］． Journal of Hydrology，1998，205：20－37． ［39］ BAHRI A， BERNDTSSON R． Nitrogen source impact on the spatial variability of organic carbon and nitrogen in soil ［J］． Soil Sci，1996， 161（5）：288－297． ［40］ 秦耀东． 土壤空间变异研究中的定量分析［J］． 地球科学进展， 1992，7（1）：44－49． 冯 晓等：土壤养分空间变异研究进展 1741