基于灰色关联分析的马尾松采脂林土壤肥力评价
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第48卷第4期2021年12月福建林业科技
JourofFujianForestrySciandTech
Vol 48 No 4
Dec ,2021
doi:10.13428/j.cnki.fjlk.2021.04.013
基于灰色关联分析的马尾松采脂林土壤肥力评价
颜 权1,2,李春宁2,覃其云1,3,邓小军1,3,宋贤冲1,3,唐 健1,3
(1 广西壮族自治区林业科学研究院,广西南宁530002;2 广西壮族自治区国有派阳山林场,
广西宁明532500;3 国家林业局中南速生材繁育实验室、广西林用新型肥料研发中心、
广西优良用材林资源培育重点实验室,广西南宁530002)
摘要:2017—2018年,对广西不同区域、不同林龄的马尾松采脂林土壤的主要肥力指标进行测定,并采用灰色关联分析方法对其土壤肥力进行综合评价。
结果表明:6个马尾松采脂林样地的根际土和非根际土均呈酸性至强酸性,有机质、全N、碱解N含量处于中等水平,土壤全P、有效P、全K和速效K含量均处于极贫乏水平;土壤中量元素:交换性Ca、交换性Mg含量大部分处于极低水平;土壤微量元素:有效Cu和有效Zn含量处于中等水平,有效Fe含量处于极丰富水平,有效B和有效Mn含量大部分处于极贫乏水平。
各马尾松采脂林根际土和非限际土的土壤肥力综合指标值关联度主要分布在
0 379~0 647,其中乐里林场15年生的马尾松采脂林土壤综合肥力最高,派阳山林场13年生的马尾松采脂林土壤综合肥力最低。
不同区域、不同林龄马尾松采脂林的土壤综合肥力普遍较低。
关键词:马尾松;采脂林;土壤肥力;灰色关联分析
中图分类号:S714 8;S791 248 文献标识码:A 文章编号:1002-7351(2021)04-0062-05EvaluationonSoilFertilityofPinusmassonianaResinStandsBasedonGreyRelationAnalysis
YANQuan1,2,LIChunning2,QINQiyun1,3,DENGXiaojun1,3,SONGXianchong1,3,TANGJian1,3
(1 GuangxiZhuangAutonomousRegionForestryResearchInstitute,Nanning530002,Guangxi,China;
2 GuangxiState ownedPaiyangshanForestFarm,Ningming532500,Guangxi,China;
3 KeyLaboratoryofCentralSouthFast growingTimberCultivationofForestryMinistryofChinaGuangxi
ResearchandDevelopmentCenterforNewForestryFertilizerGuangxiKeyLaboratoryofSuperiorTimber
TreesResourceCultivation,Nanning530002,Guangxi,China)
Abstract:From2017to2018,themainsoilfertilityindexesofMassonPinefatminingforestindifferentregionsandforestagesinGuangxiweremeasured,andthegreycorrelationanalysismethodwasusedtocomprehensivelyevaluatethesoilfertility TheresultsshowedthattherhizospheresoilandnonrhizospheresoilofsixPinusmassonianaresinminingforestsampleplotswereacidictostronglyacidic,thecontentsoforganicmatter,totalNandalkalihydrolyzableNwereatthemediumlevel,andthecontentsoftotalP,availableP,totalKandavailableKwereattheverypoorlevel;thecontentsofexchangeableCaandexchangeableMginmediumele mentsoilaremostlyataverylowlevel;thecontentsofavailableCuandZninsoiltraceelementsareatamediumlevel,thecontentsofavailableFeareataveryrichlevel,andmostofthecontentsofavailableBandMnareataverypoorlevel ThecorrelationdegreeofcomprehensiveindexvaluesofsoilfertilityofRhizosphereSoilandunrestrictedsoilofeachMassonPinefatpickingforestismain lydistributedin0 379~0 647 Amongthem,thecomprehensivesoilfertilityof15 year oldMassonPinefatpickingforestinLeliforestfarmisthehighest,andthecomprehensivesoilfertilityof13 year oldMassonPinefatpickingforestinpaiyangshanforestfarmisthelowest ThesoilcomprehensivefertilityofPinusmassonianafatgatheringforestindifferentregionsanddifferentforestagesisgenerallylow
Keywords:Pinusmassoniana;tappingresinforest;soilertility;greycorrelationanalysis
收稿日期:2021-01-12;修回日期:2021-04-19
基金项目:广西林业科技项目(广西马尾松采脂林平衡施肥技术研究,桂林科研[2015]45号)
第一作者简介:颜权(1985—),男,广西壮族自治区国有派阳山林场工程师,从事森林培育工作。
E mail:476541082@qq com。
通信作者:覃其云(1981—),男,广西壮族自治区林业科学研究院高级工程师,从事土壤肥力和植物营养生理研究。
E mail:123089086@qq com。
第4期颜权,等:基于灰色关联分析的马尾松采脂林土壤肥力评价
马尾松是我国特有的松树类树种,分布和用途较广泛,既是我国重要的用材树种和荒山造林树种,也是优质的造纸和化纤工业原料[1],具有非常高的经济价值和综合利用价值。
同时,马尾松还是至今为止
我国已知树种中含松脂量最高的树种,其松脂产量高、品质好。
随着社会经济和现代工业技术的高速发展,松脂的应用领域也在不断扩大,在国民经济发展中也越发突出其重要作用,因此在新形势下对松脂产量和质量的要求也不断提高[2]。
近3a来,我国松脂产量逐年下降,远远不能满足林产化工的需要。
因此,结合广西的区位和林地情况,研究影响松脂产量和质量的因子,从而营建高产、高质、高效的松脂原料林成为马尾松产业发展的必然趋势。
土壤肥力是反映土壤肥沃状况的一个重要指标,它是衡量土壤能够提供植物生长所需各种养分的能力,既是土壤各种基本属性的综合表现,也是土壤作为最重要的自然资源和农林业生产的物质基础[3]。
科学评价土壤肥力状况不仅可以更清晰地了解土壤本质和更好地利用土壤资源,而且对于林业高质量发展有实际指导意义[4-6]。
本文对广西不同区域马尾松采脂林土壤样品根际土和非限际土中的pH值、有机质、全N、全P、全K、碱解N、有效P、速效K、交换性Mg、交换性Ca、有效Zn、有效Fe、有效B、有效Cu、有效Mn进行检测,利用灰色关联度法对数据进行分析对比,从而了解不同区域、不同林龄马尾松采脂林土壤肥力的基本变化规律和特征,以期为广西马尾松采脂林健康持续经营和提高松脂产量提供参考。
1 材料与方法
1 1 研究区域概况
2017—2018年,分别在广西国有派阳山林场六材分场、广西田林县乐里林场乐里分场和旧州分场、柳州市沙塘镇江湾村的马尾松采脂林开展调查及土壤样品采集。
不同地域、不同林龄马尾松采脂林共计6
个样地的基本情况见表1。
表1 样地基本情况
编号样地林龄/a平均树高/m平均胸径/cm郁闭度经纬度海拔/m1乐里分场①1313 6318 510 8106°13′53″E、24°16′14″N4502派阳山林场1314 2217 920 8107°5′47″E、22°2′3″N4203旧州分场1514 3519 270 7105°45′48″E、24°40′25″N4104乐里分场②2116 1821 220 7106°13′23″E、24°17′21″N3605柳州沙塘镇2818 8420 980 6106°13′23″E、24°17′21″N1006乐里分场③4520 3536 490 6106°12′46″E、24°17′25″N500
1 2 土壤样品的采集
在每个采样区内分别设置3个标准样地,面积均为400m2(20m×20m),每个标准样地按S形随机取5个点,分别在0~40cm的土层采集根际土、非根标土样品各约1kg,最后分别混合土壤样品,将混合的土壤样品带回实验室自然晾干、处理后进行各项养分指标分析。
1 3 测定方法
土壤样品各项养分指标分析方法[7]:pH值测定采用电位滴定法;有机质测定采用重铬酸钾氧化-外加热法;全N测定采用半微量凯氏法,碱解N测定采用碱解-扩散法;全P测定采用碱熔-钼锑抗比色法,有效P测定采用盐酸-硫酸浸提-钼锑抗比色法;全K测定采用碱熔-火焰光度法;速效K测定采用
NH
4OAC浸提-原子吸收分光光度法;交换性Mg和Ca测定采用乙酸铵交换-原子吸收分光光度法;有
效Zn、Fe、B、Cu、Mn测定采用DTPA浸提-原子吸收分光光度法;有效B测定采用沸水浸提-甲亚胺比色法。
1 4 数据分析处理
利用计算机Excel数据处理软件和灰色关联分析法对不同林龄马尾松采脂林的土壤养分数据进行综合分析,将土壤作为被选对象,土壤pH值、有机质、全N、全P、全K、碱解N、有效P、速效K、交换性Mg、交换性Ca、有效Zn、有效Fe、有效B、有效Cu、有效Mn作为土壤肥力评价指标,分析马尾松采脂林土壤综合
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福建林业科技
第48卷
肥力状况。
灰色关联系数:ζi
(k)=minmin|x0
(k)-xi
(k)|+0 5maxmax|x0
(k)-xi
(k)||x0
(k)-xi
(k)|+0 5maxmax|x0
(k)-xi
(k)|
,式中:ζi
(k)为在第k点时实际值xi
对理想值x0
的关联系数;x0
为参考数列;xi
为比较数列,i=1,2,3…m(待评不同样地综合土壤肥力);k=1,2,3…n(待评土壤养分特征指标);minmin|x0
(k)-xi
(k)|、maxmax|x0
(k)-xi
(k)|分别为二级最小值、二级最大值。
灰色关联度(非平权法):ri
=1n
∑n
k=1
a(k)·ζi
(k),式中:ri
为灰色关联度;a(k)为各指标的加权值[8
]。
2
结果与分析
2 1
根标土和非根际土的养分特征
不同样地的马尾松采脂林根际土和非根际土的养分特征分析结果见表2。
从表2可知,0~40cm土层的土壤pH值3 85~5 65,属于酸性至强酸性土壤;土壤有机质含量17 63~73 80g·kg-1
;全N含量1 07~2 77g·kg-1
,碱解N含量98 4~306 9mg·kg-1
;全P含量0 19~0 52g·kg-1
,有效P含量
1 0~4 9mg·kg-1
;
全K含量8 36~10 39g·kg-1
,速效K含量25 4~95 7mg·kg-1
;交换性Ca含量42 7~1332 9mg·kg-1
,交换性Mg含量5 9~78 4mg·kg-1
;有效Cu含量0 38~1 01mg·kg-1
,有效
Zn含量0 66~2 75mg·kg-1
,
有效B含量0 06~0 37mg·kg-1
,有效Fe含量17 15~103 20mg·kg-1
,
有效Mn含量0 34~9 03mg·kg-1。
按照全国土壤养分含量分级标准[9
],有机质、全N、碱解N含量处于中等水平,土壤全P、有效P、全K、速效K含量均处于极贫乏水平;土壤中量元素:交换性Ca、Mg养
分含量大部分处于极贫乏水平;土壤微量元素:有效Cu、
有效Zn含量处于中等水平,土壤有效Fe养分含量达到极丰富水平,而土壤有效B、有效Mn养分含量大多处于极贫乏水平。
总体上,各马尾松采脂林的根标土和非根际土养分含量大部分处于贫乏水平。
可见,马尾松采脂林土壤中多种养分元素有效性较低。
表2 马尾松采脂林土壤养分特征
编号区域
pH有机质/
(g·kg-1
)
全量/
(g·kg-1
)NPK速效/(mg·kg-1
)NPK交换性/(mg·kg-1
)
CaMg有效/(mg·kg-1
)
CuZnBFeMn
1根际土
4 2822 301 080 369 46103 22 331 3 88 919 60 860 660 06295 265 01非根际土4 2625 791 230 409 85113 42 425 4 61 225 20 980 780 1151 764 772根际土4 1031 541 330 209 79
98 41 035 5 42 1
7 4
0 380 830 1891 950 34非根际土4 1934 601 360 199 83130 91 552 8 87 112 00 550 770 2366 331 523根际土5 6530 091 620 528 37211 04 988 21323 977 40 761 170 2292 311 51非根际土5 2331 381 400 40
8 68176 3
3 895 7903 071 20 890 730 2449 851 564根际土4 7726 451 380 3710 13130 21 554 0336 553 91 011 200 1530 373 87非根际土4 4717 631 070 3510 26100 21 529 6186 852 30 870 930 1133 143 695根际土3 8562 832 140 3410 39306 91 127 5
89 2
5 9
0 512 390 3717 701 54非根际土3 9873 802 770 369 16193 71 135 8230 910 60 431 370 2827 142 906
根际土4 5152 422 200 419 09214 83 542 8746 978 40 832 750 22103 29 03非根际土
4 52
27 09
1 36
0 34
8 36129 7
2 5
40 9280 837 7
0 830 750 1560 562 71
2 2
土壤肥力综合评价本文选取土壤pH值、有机质、全N、全P、全K、碱解N、有效P、速效K、交换性Ca、交换性Mg、有效Zn、有效Fe、有效B、有效Cu、有效Mn等15个养分指标作为马尾松采脂林土壤肥力综合评价的标准,采用灰色关联分析法计算出各养分指标的关联系数,然后根据计算出的灰色关联度,参照土壤理化性质灰色
关联度评价标准[10
](
表3)进行土壤肥力评价。
关联度数值越大,表明样地的土壤综合肥力越高。
·
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第4期颜权,等:基于灰色关联分析的马尾松采脂林土壤肥力评价
表3 土壤理化性质灰色关联度评价标准
灰色关联度[0 85,1 00][0 70,0 85][0 55,0 70][0 40,0 55][0 00,0 40]土壤质量分级Ⅰ(优)Ⅱ(良)Ⅲ(一般)Ⅳ(差)Ⅴ(极差)由表4可知,6个马尾松采脂林样地的土壤肥力高低排列顺序是:3号(根际土)>6号(根际土)>5号(根际土)>3号(非根际土)>5号(非根际土)>4号(根际土)>1号(根际土)>1号(非根际土)>4号(非根际土)>6号(非根际土)>2号(非根际土)>2号(根际土)。
说明6个马尾松采脂林中3号样地根际土的土壤综合肥力最大,关联度为0 647,属于Ⅲ(一般)水平;2号样地根际土的土壤综合肥力最差,关联度为0 379,属Ⅴ级(极差)水平。
其中,土壤肥力属于Ⅲ级(一般)的样地是3号(根际土)、6号(根际土)、5号(根际土)、3号(非根际土),占全部样地的33 33%;属于Ⅳ级(差)的样地是5号(非根际土)、4号(根际土)、1号(根际土)、1号(非根际土)、4号(非根际土)、6号(非根际土)、2号(非根际土),占全部样地的58 33%;属于Ⅴ级(极差)的样地是2号(根际土),占全部样地的8 33%。
除派阳山林场六材分场的马尾松采脂林根际土的土壤肥力低于非根际土外,其余各样地根际土的土壤肥力均高于非根际土。
田林县乐里林场旧州分场的土壤综合肥力整体上最高,派阳山林场六材分场的土壤综合肥力整体上最低。
不同区域不同林龄的马尾松采脂林的土壤综合肥力普遍较低,均无达到Ⅱ(良)水平,因此可通过配方施肥来改善土壤肥力状况,促进树体能够吸收充足养分,从而提高马尾松的产脂量。
表4 土壤养分含量关联系数、关联度及综合评价
编号区域pH有机质全N全P全K碱解
N有效
P
速效
K
交换性
Ca
交换性
Mg
有效
Cu
有效
Zn
有效
B
有效
Fe
有效
Mn
关联度
(ri)
土壤质
量等级
1根际土0 3960 3530 3350 5080 5220 3390 4290 3530 3420 3810 6770 3330 3331 0000 5190 455Ⅳ(差)非根际土0 3930 3690 3560 5790 6530 3500 4380 3330 3370 4050 9130 3470 3730 3630 5050 448Ⅳ(差)
2根际土0 3670 3990 3710 3400 6280 3330 3330 3690 3330 3380 3330 3520 4490 4060 3330 379Ⅴ(极差)非根际土0 3810 4170 3760 3330 6440 3720 3640 4500 3410 3530 4060 3450 5250 3770 3670 404Ⅳ(差)
3根际土1 0000 3910 4251 0000 3340 5211 0000 8241 0000 9730 5580 3980 5080 4060 3660 647Ⅲ(一般)非根际土0 6820 3980 3830 5790 3720 4440 6391 0000 6040 8340 7240 3410 5440 3610 3680 552Ⅲ(一般)
4根际土0 5060 3720 3790 5240 7960 3710 3640 4570 3940 5971 0000 4030 4130 3440 4570 492Ⅳ(差)非根际土0 4330 3330 3330 4930 8860 3350 3640 3470 3600 5810 6920 3650 3730 3460 4490 446Ⅳ(差)
5根际土0 3330 7190 5740 4781 0001 0000 3390 3400 3420 3330 3870 7441 0000 3330 3670 553Ⅲ(一般)非根际土0 3501 0001 0000 5080 4520 4790 3390 3700 3700 3480 3520 4310 6330 3410 4150 493Ⅳ(差)
6根际土0 4410 5680 5990 6000 4380 5310 5820 3990 5261 0000 6361 0000 5080 4191 0000 617Ⅲ(一般)非根际土0 4430 3750 3760 4780 3330 3700 4480 3910 3810 4710 6360 3430 4130 3720 4070 416Ⅳ(差)
3 讨论
对森林土壤肥力状况进行综合评价时,建立科学合理的评价指标体系和选择适宜的评价方法最为关键。
土壤肥力是土壤生态系统中物理、化学、生物性质之间的综合体现,反映了土壤能够为植物生长提供和协调养分的能力[11]。
本研究主要从可比性、适用性、代表性、易测性等多方面考虑,选取了pH值、有机质、全N、全P、全K、碱解N、有效P、速效K、交换性Ca、交换性Mg、有效Zn、有效Fe、有效B、有效Cu、有效
Mn等15个土壤理化指标作为土壤肥力的评价指标,基本包涵了植物生长所需的大量和中微量元素。
土壤生物性质也是土壤肥力的重要指标,主要包括土壤酶活性和微生物特性等方面,但这类指标由于受环境
因素影响较大,目前尚无可参考的等级评价标准,且多数情况下还未被纳入土壤肥力等级评价指标体系,因此本研究也未选取土壤生物性质指标。
灰色关联度分析方法是根据不同因素之间在发展过程中的相异或相似程度来衡量2个因素之间关联程度的一种方法,优点是所需数据量和计算量较小,能较好地反映出各个因素间的相对重要程度或优劣关系。
因此,用灰色关联度来分析事物之间的相互关系,具有更大的广泛性和更好的科学性[12-18]。
灰色关
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联度分析方法可以避免人为主观因素确定指标权重带来的不利影响,从而有效提高评价结果的准确性。
4 结论
本研究采用灰色关联分析法对6个马尾松采脂林的根际土和非根际土的土壤养分状况进行了综合分析,研究结果表明:6个马尾松采脂林根际土和非根际土的土壤养分元素含量大多处于贫乏或极贫乏水平。
乐里林场15年生的马尾松采脂林的根际土的土壤综合肥力最大,属于Ⅲ级(一般)水平;而派阳山林场六材分场13年生的马尾松采脂林根际土的土壤综合肥力最差,属Ⅴ级(极差)水平。
各马尾松采脂林的土壤综合肥力均未达Ⅱ级(良)水平。
参考文献:
[1]颜培栋,李鹏,零天旺,等 马尾松不同家系施磷肥效应对比研究[J] 广西林业科学,2020,49(2):168-174 [2]陈广财 高峰林场马尾松产脂量影响因子研究[D] 长沙:中南林业科技大学,2015
[3]黄馨,刘君昂,周国英,等 海南省土沉香人工林土壤肥力评价研究[J] 中南林业科技大学学报,2014,34(8):64-68 [4]吕雷昌,葛忠强,梁燕,等 基于BP神经网络和灰色关联度的侧柏人工林土壤肥力评价[J] 山东农业科学,2019,51(10):104-110
[5]孙宇,李际平,曹小玉,等 不同龄组杉木生态公益林土壤肥力综合评价[J] 林业资源管理,2019(1):57-62 [6]杜发兴,吴登峰,吴厚发,等 基于灰色关联度的石漠化地区土壤质量评价[J] 西南农业学报,2019,32(9):2102-
2108
[7]中华人民共和国林业行业标准 LY/T1999 森林土壤分析方法[S] 北京:中国林业出版社,1999
[8]覃其云,唐健,邓小军,等 广西马尾松人工林土壤肥力评价研究[J] 林业调查规划,2017,42(6):16-21,32 [9]全国土壤普查办公室 中国土壤普查技术[M] 北京:农业出版社,1992
[10]韩春建,梁朝信,吴克宁,等 基于GIS技术的灰色关联度法土壤肥力综合评价[J] 农业工程学报,2008,24(1):53-
56
[11]薛沛沛,王兵,牛香 大岗山不同海拔毛竹林土壤肥力的灰色关联度分析[J] 浙江农业学报,2013,25(6):1354-
1359
[12]沈德才,陈跃洲,周永东,等 东莞林地土壤肥力空间异质性分析[J] 林业与环境科学,2014,30(5):1-6
[13]裴文文,黄智刚 基于BP神经网络对蔗区土壤养分肥力等级综合评价[J] 南方农业,2013,7(10):47-50
[14]高辉巧,牛光辉,肖献国 土地荒漠化驱动因子的灰色综合关联度分析[J] 人民黄河,2009,31(5):95-96
[15]史永良,杜英,张爱宁,等 灰色关联度分析的甘肃马铃薯淀粉产业竞争力研究[J] 浙江农业学报,2012,24(1):
162-168
[16]田和彬,汪军妹,华为,等 大麦主要农艺和品质性状的相关性及灰色关联度分析[J] 浙江农业学报,2011,23(3):
433-438
[17]李月芬,汤洁,林年丰,等 灰色关联度法在草原土壤质量评价中的应用[J] 吉林农业大学学报,2003,25(5):551-
556
[18]马建军,李青丰,张树礼 灰色关联分析在黑岱沟露天煤矿土壤质量评价中的应用[J] 干旱区资源与环境,2007,21(7):125-129。