黄河三角洲县域土壤特性空间分布特征——以山东省垦利县为例

滨海县域土壤盐分与有机质空间变异特征-以山东省垦利县
为例
孙运朋1,2，陈小兵 1※，张振华3，吴从稳4,1，蒋名亮5,1，颜坤1，张立华1
（1.中国科学院烟台海岸带环境过程与生态修复重点实验室，烟台264003；2. 中国科学院南京土壤研究所土壤与农业可持续发展国家重点实验室，南京210008；3.鲁东大学地理与规划学院，烟台264025；4.烟台大学生命科学学院，烟台264005；4.长安大学环境科学与工程学院，西安710064）
摘要：山东省垦利县位于黄河三角洲，是典型滨海盐渍土区域，。

通过面域土壤性状调研，利用结合地统计的空间分析方法研究县域土壤特性的空间分布特征，用回归分析方法建立土壤各属性间的回归方程。

结果表明，研究区内0-20cm土层土壤有机质平均含量为0.9952 g/kg,土水比1:5溶液电导率平均测量值为1.5201 ms/cm ；在20-40cm土层含量分别为0.6259 g/kg 和1.1766 ms/cm；垦利县各乡镇中土壤有机质含量和土壤盐分含量排名在黄河口镇均最高，综合分析是由于该镇所处地理位置（黄河入海口处）所致；线性回归分析结果表明，在测量土壤溶液电导率时，利用土壤表观电导率建立的对数回归方程更为精确；土壤有机质和土壤溶液电导率以及土壤表观电导率所建立的回归方程中，相关系数接近0，不能用表观电导率来准确推算土壤有机质含量。

关键词：土壤盐分；土壤有机质；表观电导率；空间分析；回归分析
中图分类号：S159.2 文献标志码：A 文章编号：
0 引言
随着全球人口增加，耕地资源的开发和保护受到各国高度重视，盐渍土是重要的后备土地资源，合理开发利用改良盐渍土是多年来土壤学界的重要研究课题[1]。

同时，随着全球气候变暖问题的日益加剧，导致海平面逐渐上升，滨海地区土壤盐渍化状况日趋严重。

我国人均耕地仅有0.095 hm2，不到世界人均水平的40%，受自然和人为因素的影响，全国近1/5耕地土壤存在盐渍化问题，其中被开垦的盐碱地仅占盐渍土总面积的17%左右[2]。

在我国分布的大量宜农荒地资源中，绝大部分是盐渍土，在农区耕地中，存在一亿亩以上的各种类型的盐渍土是导致大面积耕地中低产的主要原因之一。

因此，提高现有土地的生产能力、改良利用盐渍化土地以及防治土壤次生盐渍化已成为实现全球性土地资源可持续利用和农业可持续发展的一个重要方面。

黄河三角洲垦利县，地域辽阔，自然资源丰富，是我国重要的后备土地资源。

但是，近、现代黄河三角洲近50%的土地为不同程度的盐渍化土，盐渍化是制约黄河三角洲地区农业生产发展的主要障碍因子之一[3]。

土壤有机质含量是评价土
收稿日期：修订日期：
基金项目：公益性行业（农业）科研专项经费项目（200903001）、海洋公益性行业科研专项（201105020）、国家科技支撑计划项目（2009BADA3B04）、国家自然科学基金（41271236）和国家高技术研究发展计划（863计划）（2011AA1005A4）
作者简介：孙运朋（1989-），男，山东临沂人，硕士，主要从事区域水土资源高效利用研究。

E-mail:596012314@
※通讯作者：陈小兵，（1974-），男，山西万荣人。

博士，副研究员。

主要从事滨海盐碱土水肥盐运移过
程研究，E-mail: xbchen@
壤肥力高低的主要指标，同时土壤盐分的空间变异状态在一定程度上也反映了土壤耕作层内的土壤盐渍化程度和状态，掌握它们的变异性与分布规律是盐渍土资源的合理利用与防治、农业生产合理布局的基础性工作之一。

为此，本研究以快速准确地获得研究区土壤特性的空间变异信息作为本文研究的切入点。

国内外对于土壤盐分测量方法的研究较多且发展迅速，其中EM38 大地电导率仪的应用成为当今盐分测量的重要仪器之一。

A.Giebel，H.Domsch 等利用土壤表观电导率来确定土壤纹理的空间分布特征，为实现精准农业打下了坚实的基础[4]；Corwin等结合电磁感应仪的田间调查进行了合理采样策略和土壤质量评价的研究，同时还分析了不同深度土壤理化性质的空间变异性[5]。

何雪洲[6]详细介绍了EM38的仪器原理和应用，为以后的研究人员提供了详细的介绍。

之后，EM38的得到更广泛的应用，吴其斌、任理[7]利用大地电导率仪探查堤坝隐患，在险情发生之前快速有效地查明堤坝渗漏部位、圈定危险地段，为及采取措施赢得了时间。

他们还详细介绍了Geonics公司研制的EM31、EM34-3、EM38以及EM39大地电导率仪使用感受和实验结果，证明了这些仪器操作便捷，测量效率高，仪器精度高等。

刘广明，杨劲松等[8]系统介绍了电磁感应技术在土地测量中的应用，对它的仪器构造，基本原理和可能的农业领域应用以及技术特点进行了较为详尽的阐述。

姚荣江[9-11]着重分析了EM38电磁感应仪用于土壤盐分含量测定的模型建立，还分析了EM38用于土壤盐渍化评价、剖面分析等方面的可行性。

对于土壤特性空间变异的研究，在研究内容方面主要包括对土壤物理特性、土壤化学特性和土壤生物特性的研究。

在研究方法上主要是70年代依据区域化变量理论为理论依据的地统计学方法中的克里格(Kriging)插值法引入土壤学研究领域[12]以及20世纪地统计方法结合GIS技术在农业方面的研究[13-14]。

本研究就是在当前全球土地资源利用和开发状况极其严峻的大背景下展开的。

土地是人类赖以生存的物质基础，由于受母岩、气候、地形、生物等因素影响不同，土壤的理化和生物特性在区域不同空间位置上存在差异，即自然土壤存在空间变异性[15]。

在不同的尺度上研究土壤的空间变异性，不仅对交界土壤的形成过程、结构和功能具有重要的理论意义，对了解土壤与植物的关系、植被的空间格局和各种生态过程对土壤影响的程度和尺度等也有非常重要的参考价值[16]。

1研究区概况
垦利县位于山东省东北部，黄河三角洲腹地，位置在北纬37°24′至38°10′，东经118°15′至119°19′，总面积2204平方公里（见图1）。

垦利地处黄河入海口，是黄河三角洲的顶点所在地。

全县地下水平均埋深为2.75米，地下水矿化度分布有一定的规律性，由西南往东北、东、东南方向矿化度值逐渐递增。

垦利县北温带大陆性季风型气候带，虽濒临渤海，但大陆性季风影响显著。

年均气温11.9℃，降水多集中在7-8月份，占年降水量的70%，年均蒸降比约为3.22[17]。

土壤以滨海潮土及滨海盐土为主，土壤有机质含量低含盐量大，土壤表层易积盐。

图1 垦利县位置图
2研究方法
2.1 采样与分析
在Google Earth软件中，用目视判定方法，依据垦利县土地利用方式、地形和行政单元划分等特征，以2km为最小间距有针对性的预设样点149个，将各点坐标导入GPS仪中。

实际采样时，尽量保持预设点和采样点在同一位置，受野外采样实际条件限制，最终采样点为140个（见图2）。

在每个采样地，在同一点位采集0-20cm土层和20-40cm土层土壤，密封装袋。

利用大地电导率仪EM38-MK2，测量仪器在水平和垂直模式下采样点位置的土壤表观电导率，即地表至地表以下0.375m(用EM H表示，下同)和0.75m(用EM V表示，下同)范围内土壤电导率。

所有采样在10d内完成。

获取的土壤样品经自然风干，过1mm筛后进行室内相关测定。

土壤有机质含量(用O.M表示，下同)采用重铬酸钾容量
法测定；配备土水比1:5溶液测定土壤溶液电导率（用EC1:5表示，下同）。

图2县域采样点分布
2.2克里格插值
克里格插值方法主要用于预测非样本点位置的值。

它的研究基础建立在已知点和预测点位置间的距离上，并依据已知点的位置和已知点的值的整体的空间分布和排列特征进行综合分析。

借助地统计分析软件GS+ 7.0分析各样点属性数据的半方差函数的结构性，对研究区内未采样点的区域化变量进行无偏估值，揭示研究数据间的空间自相关性。

ArcGIS有着强大的空间分析功能，在县域尺度土壤空间变异分析上，常利用其Geostatistical Analyst 模块中的普通克里格插值功能进行分析，在处理过程中还应结合GS+ 软件根据经验半变异函数来调整模型，以确保克里格预测能有正的克里格方差。

2.3 土壤特性间相关性
土壤是多种成土因素综合作用的产物，土壤在空间上也存在一定程度的连续性。

在县域尺度上研究土壤特性间的相关关系，用科学方法解译数据验证主观经验理论，揭示客观规律。

土壤属性如含盐量、有机质等若存在简单的线性关系，那么在实际生产中可以控制有关变量以调节农业生产。

若不存在简单的线性关系，也可帮助指导农事，规避操作导向方向上的失误。

进行线性回归分析，常用的有Excel、SPSS等软件，本文对数据进行的基本统计性和相关性分析都是在SPSS 18.0软件下开展。

3 结果与分析
3.1 描述性统计分析
从统计分析结果（表1）可知，县域土壤有机质O.M在表层0-20cm土层内平均含量为0.9952g/kg，最低0.1193g/kg，最高2.1766g/kg，高于20-40cm土层内的平均有机质含量0.6259g/kg、最低值0.0888g/kg和最高值1.4837g/kg。

据1987年垦利县土地调查资料显示，当时县内土壤有机质含量在0-20cm平均含量为0.94g/kg，最低为0.13g/kg，最高为1.84g/kg,土壤有机质平均含量在25年间提升了5.87%。

土壤溶液电导率EC1:5呈强变异强度，土壤有机质含量中等变异强度，偏度和峰度值反应出数据都呈偏态分布，在进行空间分析时需要正态校正。

表1EC1:5、O.M基本统计学特征
土壤特性N 极小值极大值均值标准差偏度峰度变异系数0-20cm EC1：5(ms/cm) 140 0.0801 10.2600 1.5201 2.0634 2.4280 5.8940 1.3574 20-40cm EC1：5(ms/cm) 140 0.0855 9.3790 1.1766 1.4324 2.6580 8.9240 1.2174 0-20cm O.M(%) 140 0.1193 2.1766 0.9952 0.4298 0.5560 0.2050 0.4319
3.2 土壤盐分、有机质含量空间分布特征
进行土壤特性空间变异分析，一般先用利用GS+ 7.0软件计算得到的最优半方差函数模型及参数值（如表2所示）
表2土壤性质半方差分析
项目
块金值
Co 基台值
Co+C
块金值/基
台值
变程
(km)
理论
模型
决定系
数R2
RSS
0-20cm EC1：50.0483 0.0967 0.501 4.6 G 0.864
5.956E-
04
20-40cm EC1：50.0406 0.0813 0.501 7.2 E 0.683
5.556E-
04
0-20cm O.M （%）0.0074 0.1898 0.961 6.6 S 0.583
2.725E-
03
20-40cm O.M （%）0.0041 0.0932 0.956 5.0 S 0.352
5.251E-
04
注：S—球状，E—指数，G-高斯
研究区土壤盐分具有中等的空间相关性，结构性因素如气候、地形、母质、土壤类型等比较均一。

土壤有机质空间相关性程度较大，说明其空间变异主要是由随机性因素，如种植制度、施肥、耕作措施等各种人为活动引起的[18]。

土壤有机质都符合球状模型，土壤0-20cm盐分符合高斯模型，20-40cm符合指数模型，决定系数接近1说明模型拟合的很好。

变程都>2.0km，表明本研究采样合理。

依照全国第二次土壤普查中对土壤养分的划分标准划分将土壤等级划分五类：<0.6%；0.6%-1%；1%-2%；2%-3%；3%-4%；>4%；将土壤溶液电导率划分为五个等级：<0.15ms/cm；0.15-0.34ms/cm；0.34-0.63ms/cm；
0.63-0.93ms/cm；>0.93ms/cm。

在ArcGIS软件中,以标准行政区划图为底图，绘制垦利县专题底图，选择合适的插值方式并手动调整相关参数数据，得到插值图（见图3）
a. 0-20cm土壤溶液EC1:5插值图
b. 20-40cm土壤溶液EC1:5插值图
c. 0-20cm 土壤有机质插值图
d. 20-40cm 土壤有机质插值图
图3土壤性质空间分布图
垦利县内，黄河口镇的土壤有机质含量和土壤盐分含量在各乡镇中最高，该区靠近海岸，海水入侵现象严重，导致土壤盐渍化较其他乡镇最为严重；土壤溶液电导率>0.93ms/cm的在垦利镇、永安镇、黄河口镇共占比80%以上，胜坨镇和部分西宋乡地区土壤盐分等级低，说明土地开发利用或灌溉措施较合理，但同
时这两个乡镇中，西宋乡土壤有机质含量较胜坨镇高，这可能是由于西宋乡处于
黄河下游，土壤中有机质沉积更为丰富，水情要素更为稳定所致。

垦利镇土壤盐分较高，但土壤中有机质含量较低，20-40cm层土壤有机质含量明显高于0-20cm 含量，而盐分含量在表层高于较低层。

对比垦利镇和黄河口镇，垦利镇较黄河口镇离海岸线和黄河流道均较远，且垦利镇种植面积比较黄河口镇小，土壤中有机质在雨水淋洗下往下淀积，但同时由于风和日照以及排水等因素导致地表反盐，盐分离子的移动性较有机质移动性强，随黄河水位涨落，土壤中盐分在表层积聚。

相较于雨季短时间的强降雨，全年气候决定了土壤中盐分表聚现象。

3.3 EC1：5、O.M、EM H、EM V相关性及回归分析
3.3.1 相关系数分析
用SPSS 18.0软件分析土壤溶液电导率EC1
：5
、土壤有机质O.M、土壤表观电导率EM H和EM V间的相关关系如表3所示。

表3土壤特性相关性分析
0-20cm EC1:50-20cm
O.M
20-40cm
EC1:5
20-40cm
O.M
0.375m
EM H
0.75m
EM V
0-20cm
EC1:5
1
0-20cm
O.M
-0.1748* 1
20-40cm
EC1:5
0.7798** -0.0601 1
20-40cm
O.M
-0.1639 0.6102** -0.0245 1
0.375m
EM H
0.8107** -0.1733* 0.6386 -0.1651 1
0.75m
EM V
0.8177** -0.1589 0.6768 -0.1553 0.9860** 1
注：*表示在0.05水平上显著相关；**表示在0.01水平上显著相关
0-20cm和20-40cm土壤溶液电导率EC1：5、土壤有机质O.M分别成正相关，相关系数分别为0.7798和0.6102。

土壤表观电导率与土壤溶液电导率成正相关，与土壤有机质成负相，且EM H与0-20cm土层的O.M含量呈强负相关关系，0-20cm土层土壤溶液电导率与0-20cm土层的O.M含量也呈强负相关关系。

土壤有机质与土壤溶液电导率成负相关关系，土壤盐分含量越高，土壤有机质含量越低。

EM H和EM V呈强正相关，相关系数为0.986。

3.3.2EC1：5与EM V、EM H回归分析
线性回归是研究不同土层盐分含量（或饱和浸提液电导率）与土壤表观电导率关系的经典方法[19]。

姚荣江等在黄河三角洲垦利县研究认为：由于土壤表观电导率反映的是不同深度电导率与其贡献率之积的加权值，且相对贡献率在土壤深度上表现为非线性，因此理论上不同深度的土壤电导率与土壤表观电导率应该较为符合对数线性关系。

对于浅层土壤仅采用EM H即可获得较高预测经度，对于深层土壤采用EM H+EM V的多元对数回归模型可获得最佳预测结果[3]。

鉴于此，对EC1
：5
与EM H和EM V进行回归分析,具体参数见表4和表5。

表4 EC1:5与EMh和EMv的一元回归方程
深度EC1:5(lnEC1:5)=a+b×EM H(lnEM H) EC1:5(lnEC1:5)=A+B×EM V(lnEM V)
a b R A B R
0-20cm 24.226(-0.179) 0.606
(0.939)
0.811
(0.817)
1.254(-0.856) 0.653(1.03) 0.818(0.802)
20-40cm 47.439(0.557) 0.334(0.762) 0.639
(0.734)
29.556(-0.116) 0.377(0.86) 0.677(0.743)
注：括号内数字表示对数回归方程的参数，EC1:5单位为ms/m，下同。

表5 EC1:5与EM H和EM V的多元回归分析
深度EC1:5(lnEC1:5)=a+b×EM H(lnEM V)+c×EM V(lnEM V)
a b c R
0-20cm 8.479(0.089) 0.259(1.229) 0.38(-0.33) 0.815(0.818)
H V H V
深度均大于20-40cm任何一种线性回归方程的相关系数。

EM H、EM V和EM V+EM H 的一元回归和多元回归方程以及对数回归方程的相关系数并无较大差异。

在测量0-20cm深度土壤溶液电导率时，可以利用EM H回归方程即可，但利用EM H+EM V 对数回归方程更为精确。

20-40cm范围内，对数回归方程的相关系数均大于回归方程系数，且对数回归方程系数间并无较大差异。

随着深度增加，采用对数回归方程能更准确的表达出它们的相关性。

由于采样深度所限，在更深范围内的具体选择标准还有待进一步研究。

但相关性上并无统一的常数公式可供使用，应结合实际采样和研究需要具体计算。

3.3.3 EC1:5、O.M与EM H回归分析
土壤有机质是土壤的重要组成成分，是维持耕地生产力的重要因素，其含量是评价土壤质量的重要指标[20]。

土壤有机质的矿质化过程是土壤有机质在微生物作用下，分解为简单无机化合物物的过程，它为腐殖质合成提供了物质基础。

但土壤中的盐分通过影响土壤微生物数量和生物活性影响土壤中有机质的转化
[21]。

相关系数分析已知土壤溶液电导率、土壤有机质含量以及土壤表观电导率
仅在0-20cm土层和EM H有强相关性，因此对0-20cm土层EC1
、O.M和EM H
：5
进行一元线性回归和对数回归分析，得到以下关系式：
O.M=105.969-0.037EC1：5R2=0.031
O.M=106.186-0.027EM H R2=0.030
LnO.M=4.661-0.034LnEM H R2=0.005
LnO.M=4.636-0.032LnEC1:5R2=0.006
土壤有机质和土壤溶液电导率以及土壤表观电导率所建立的回归方程中，R2值非常小，不能构成函数关系，不能用表观电导率来测量土壤有机质。

在分析土壤溶液电导率的影响因素时，可以将土壤有机质含量排除。

客观上讲，由于土壤有机质和土壤盐分在元素组成上并无关系[24]，固在判定土壤盐渍化程度时，不能用有机质含量多少来决定其盐渍化程度，应根据其土壤含盐量来确定。

4 结论
（1）县域土壤盐分含量非常高，土壤有机质含量非常低，有机质含量较25年前提升了5.87%。

（2）黄河口镇土壤有机质含量和土壤含盐量在各乡镇中最高，黄河入海夹带有机物堆积、海水顶托地下水剧烈应该是导致此现象最首要因素。

（3）土壤特性在垂直方向上呈正相关。

在采样深度内，利用EM H+EM V对数回归方程可更准确的用表观电导率对溶液电导率进行预测。

以O.M为因变量进行回归分析，相关性较低。

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Spatial variability of soil nutrients on a county scale on the Yellow River Delta — a case study of Kenli county , Shandong Province Sun Yunpeng1,2, Chen Xiaobing1※ , Zhang Zhenhua3 , Wu Congwen4, 1, Jiang
Mingliang5,1 , Yan Kun 1, Zhang Lihua1
(1.Key Laboratory of Coastal Zone Environmental Processes, Yantai Institute of Coastal Zone Research, Chinese Academy of Sciences ，Yantai 264003,China；2.State Key Laboratory of Soil and Sustainable Agriculture , Institute of Soil Science,Chinese Academy of Sciences, Nanjing 210008,China；3. College of Geography and Planning of Ludong University,Yantai 264025,China;4. Institute of Life Science of Yantai University,Yantai 264005,China;5.School of environmental science and engineering of Changan University ,Xian 710064,China)
Abstract: The study area is located at Shandong Province in the Yellow River Delta. Soil salinity is an obvious feature of this area. Study the spatial variability of the soil nutrients in this area with the tools of statistics , spatial analysis technology and regression analysis method. Results show that : the average content of organic matter in the 0-20cm soil layer is 0.9952g/kg. The average value of the conductivity of the soil water solution which was combined in 1:5 is 1.5201 ms/cm; The corresponding values in the 20-40cm soil layer is 0.6259g/cm and 1.1766ms/cm; There is a highest content of the organic matter and salt salinity in the soil of HuangHekou town in Kenli county. The paper regards the location of the Huanghekou town as the most important factor of the huge difference of soil nutrients in its soil than in other town. The line regression analysis show that the logistic regression equation is the best choose to express the corresponding features between the soil water solution conductivity and the soil apparent conductivity. There is no obvious relation between the organic matter and the soil salt .
Key words: soil salt ; organic matter ; apparent conductivity ;spatial analysis; regression analysis。