不同土地利用方式下粉壤土粒徑分形特征
——以鄂西典型小流域下牢溪為例

郭士維，鐘 斌，許文年，，夏 露，郭 婷，陳 敏，夏 棟，?

(1.三峽大學生物與制藥學院，443002，湖北宜昌；2.福建永泰閩投抽水蓄能有限公司，350700，福州；3.防災減災湖北省重點實驗室(三峽大學), 443002, 湖北宜昌；4.三峽大學水利與環(huán)境學院，443002，湖北宜昌)

土壤質地、結構、當地的氣候條件[1]、風化程度等因素的不同，都會影響土壤粒徑分布及土壤有機質含量[2-3]，從而直接影響土壤侵蝕與土地退化[4-5]。同時隨著分形理論[6-7]被引入土壤學中應用，分形理論開始逐步應用于有關土壤粒徑分布特征及其相關性的研究。起初單重分形被用于表征土壤粒徑分布特征， 但經研究發(fā)現(xiàn)單重分形只能對土壤進行整體性的描述，無法對細致的顆粒分形進行描述。目前，分形理論方法已經成為描述土壤粒徑分布的重要手段。目前，黃土丘陵區(qū)、干旱區(qū)和半干旱區(qū)土壤粒徑分形相關研究[8]表明分形維數與土壤顆粒組成可能存在相關性，但是隨著研究區(qū)域的不同，分形維數與土壤顆粒的關系也不盡相同。

小流域作為評價水域匯流過程和泥沙輸出時的基本單元，也是面臨污染的重點監(jiān)測對象[9]。近年來，眾多學者探討小流域內不同土地利用方式對土壤理化特性的影響[9-12]。研究結果均表明，小流域內不同的土地利用方式會對土壤的理化性質產生不同影響。但以小流域為研究區(qū)域的土壤粒徑分布分析[11-12]，多處于黃土高原地區(qū)，且根據不同的土壤質地展開的研究結論不盡相同。下牢溪位于三峽大壩和葛洲壩之間，其地理位置十分獨特，不同土地利用方式會影響土壤泥沙及養(yǎng)分的流失，從而對葛洲壩庫區(qū)甚至長江的水質產生影響。筆者采用單重分形和多重分形對下牢溪小流域內典型的土地利用方式下粉壤土進行粒徑分形及其與土壤有機質含量的相關性分析，描述不同土地利用方式對土壤粒徑及有機質之間的影響，從而探究適合小流域內水土保持的利用方式。以期為小流域生態(tài)建設提供一定的科學支撐。

1 研究區(qū)概況

下牢溪位于長江北岸，屬于長江上、中游分界線處的小型一級支流，干流發(fā)源于黃花鎮(zhèn)，匯入長江葛洲壩庫區(qū)，平均海拔855 m，全長26.7 km，流域面積137.2 km2，多年平均降雨量1 164.1 mm，流域內土壤質地以粉壤土和黏壤土為主。研究區(qū)地貌獨特，具有鄂西地區(qū)流域內的典型特征，以沉積巖建造為主，主要為碳酸鹽巖，溶蝕強烈，以深切峽谷為主，坡陡谷深。該流域屬于我國西南喀斯特地區(qū)東端，地層出露以及碎石坡地廣布導致耕地資源緊缺，典型的土地利用方式為天然原始林地、飛機撒播的人工柏樹林和旱地農業(yè)，主要沿河道分布(圖1)，旱地農業(yè)90%以上屬于石坎梯田。作物以玉米、紅薯、土豆、油菜為主，并且近年來伴隨鄉(xiāng)村旅游業(yè)發(fā)展，荒廢農田占比正逐年上升。同時經歷多年的流域治理和森林撫育，沿河道兩側分布有石坎梯田的人工林，以白楊為主。

圖1 采樣點地理位置圖Fig.1 Geographical location map of sampling points

2 研究方法

2.1 土壤樣品采集與制備

2019年11月，通過前期對下牢溪小流域的調查，流域內主要的土地利用為林地和農田，針對林地和農田分別各自選擇研究區(qū)內最常見的3種典型土地利用方式，共計6種土地利用方式；所有樣地的位置需位于下牢溪河岸的兩側；撂荒農田則應撂荒至少3 a以上，蔬菜地和石坎農田耕作物種應為小流域內主要作物：例如玉米、紅薯；林地樣地的選取除石坎人工林外，由于小流域內地形原因，所選取的林地樣地還應具有一定的坡度，所選擇樣地內物種豐富度高，且樣地覆蓋區(qū)域大，便于設置樣方及采樣。針對符合上述條件的樣地優(yōu)先選擇土地利用方式保持年限最久的樣地為研究對象；針對田地設置1 m×1 m的樣地，林地設置10 m×10 m的樣地，各設置3個為重復，共18個樣地，采集土樣(表1)。

表1 樣地基本信息Tab.1 Basic information of the study sites

2.2 測試方法

2.2.1 土壤理化性質測定 用電導儀測定土壤的pH；采用重鉻酸鉀-外加熱氧化法測定土壤有機質；采用鋁盒烘干差減法測定土壤含水率；采用環(huán)刀法測試土壤密度。

2.2.2 土壤顆粒組成測定 采用激光粒度分析儀(TopSizer)測定土壤粒徑分布(particle size distribution，PSD)，稱取0.5 g過2 mm篩的風干土樣置于燒杯中，加10 mL 10%的H2O2溶液用來去除土壤中的有機質，待反應完全后；向燒杯中加入10 mL的10%HCl溶液去除碳酸鈣。注滿蒸餾水并靜置12 h后抽出上清液，加10 mL 0.06 mol/L六偏磷酸鈉溶液分散土粒，超聲震蕩15 min后用激光粒度儀測得土壤粒徑體積分數[8]。

2.2.3 土壤PSD單重分形維數計算 測定過后的土壤PSD分布范圍根據美國制土壤顆粒分級標準將土壤粒徑分為7個級別，采用土壤顆粒體積分形模型，計算土壤PSD的單重分形維數(Dv)[6]。

2.2.4 土壤PSD多重分形維數計算 將激光粒度分析儀測量土壤粒徑范圍(0.02～2 000 μm)區(qū)間劃分成100個區(qū)間，計算土壤PSD多重分形維數；在q(-10～10)的范圍內以1為步長，利用q-Dq譜函數進行計算，得到廣義分形維譜圖。當q取0、1、2時，得到相應的D值分別為容量維數D0、信息熵維數D1、關聯(lián)維數D2。具體計算方式見參考文獻[7]、[8]和[13]。

2.3 數據處理

筆者采用SPSS對不同土地利用方式下土壤的各項理化性質進行了單因素方差分析，用Excel處理數據并制圖，表格中的數據為3組重復數據的平均值±標準差。

3 結果與分析

3.1 不同土地利用方式下土壤基本性質

不同土地利用方式有機質質量分數的范圍為24.16～91.08 g/kg。表現(xiàn)為NP>AP>AF>SP>VF>SF。林地(NP、AP)土壤的有機質質量分數顯著高其他土地利用方式(P<0.05)，SP、VF、SF之間的差異性不顯著(P>0.05)(表2)。總體上林地土壤的pH和土壤密度低于農用土地；含水率高于農用土地。由于不同土地利用方式下土壤有機質分布不均勻，尤其是撂荒農田因長期撂荒，田中有灌木生長，且其生長地點隨機，盡管樣品采取過程中采用五點取樣法并且混合測定的，但不同重復間仍有差距從而導致標準差過高。

表2 不同土地利用下土壤理化性質Tab.2 Soil physical and chemical properties of different land use

3.2 土壤PSD及單重分形特征

表3按美國制土壤質地粒級分類標準[14]分析，粉粒(78.18%～89.03%)為不同土地利用方式下的土壤主要組成成分，土壤質地為粉壤土。如圖2所示，6種土地利用方式下土壤PSD分布高峰區(qū)集中在粒徑為0.002～0.02 mm范圍內；但林地在0.2 mm附近有明顯的波峰出現(xiàn)。不同土地利用方式下土壤顆粒分形參數Dv值范圍為2.590～2.719；總體上農用土地大于林地且差異顯著(P<0.05)。表明林地較農用土地相比土壤粗?；医Y構松散[6,15]。

圖2 不同土地利用方式土壤粒徑分布圖Fig.2 Soil particle size distribution map of different land use types

表3 不同土地利用方式土壤顆粒組成及單重分形維數Tab.3 Soil particle composition and single fractal dimension Dv of different land use types

3.3 多重分形

廣義維普曲線Dq～q用來描述土壤顆粒分形結構的均勻度及復雜情況[16]。隨著q值的增大，廣義維數Dq通常會呈現(xiàn)反“S”的遞減趨勢。q<0時的Dq反映土壤PSD分形結構的精細程度，q>0時的Dq反映PSD整體的非均勻程度，其變化幅度(D-10～D0值)越大，表征該土壤分形結構越精細或越復雜，土壤PSD越不均勻[12]。

不同土地利用方式下，q<0時，Dq的變化幅度為NP0時，Dq的變化幅度為AP ≈ NP

圖3 不同土地利用方式土壤粒徑分布廣義分形維數DqFig.3 Generalized dimension spectra Dq of soil particle size distribution under different land use types

D0、D1、D2分別表征PSD整體的基本性質、局域的集中程度及離散程度，隨著D0數值的增大土壤的顆粒缺失的粒徑數目增多；隨著D1、D2數值減小，表示PSD測定的局域分布的粒徑范圍相對較窄、不同局域分布的差別大，離散性小，土壤PSD不均勻。從表4看出，3種林地下土壤D0、D1、D2均高于3種農用土地，表明農用土地土壤缺失粒徑范圍大，土壤PSD分布均勻度降低，離散性大。

3.4 土壤PSD、分形維數及有機質相關性分析

通過表5看出土壤中有機質的含量與Dv呈極顯著正相關(P<0.001)，與黏粒呈負相關，與砂粒呈正相關(P<0.05)；Dv與黏粒呈極顯著正相關、與砂粒呈極顯著負相關(P<0.001)，與粉粒呈顯著正相關(P<0.05)，這表明Dv降低的原因可能是因為土壤中砂粒體積分數過高且黏粒、粉粒體積分數低，這與表3所得結論一致；土壤PSD分形維數與土壤顆粒粒徑間的相關性表現(xiàn)為：黏粒體積分數與D0、D1呈顯著負相關(P<0.05)，與D2呈負相關但不顯著，粉粒與D0、D1、D2呈極顯著負相關，砂粒與D0、D1、D2呈極顯著正相關(P<0.001)。綜上，Dv可以很好地表征土壤顆粒的粗細，卻不能完全的反映土壤PSD分布均勻的程度。

表5 土壤PSD分形維數與土壤顆粒組成及土壤理化性質相關性分析Tab.5 Correlation analysis between soil PSD fractal dimension, soil particle composition and soil physical and chemical properties

4 討論

本研究表明：土壤PSD的單重分形維數可以反映土壤顆粒粗細程度，但不能很好地反映土壤均勻程度，廣義分形維數可反映出土壤的均勻度。林地(天然林、人工柏樹林、石坎人工林)較農用土地(撂荒農田、蔬菜地、石坎農田)土壤顆粒質地較粗，土壤PSD均勻度較高；農用土地土壤中大顆粒(砂粒)的流失是土壤質地均勻度降低離散性大的重要原因。由于小流域內降雨及其形成沖刷現(xiàn)象的存在，導致坡面水土流失，并且林地(天然林、人工柏樹林)多位于較陡的坡面上(坡度見表1)，有研究證明隨著侵蝕程度的增加，較細的顆粒會被保留在緩坡上，而較粗的顆粒會被保留在陡坡上[17]，農用方式多采用石坎以及梯田的方式，改變了耕作土地的坡度，減小了小顆粒的流失；并且耕作和施肥這些人類活動也將導致粗糙的土壤顆粒粉碎成細顆粒[18]。而林地由于根系穿插增強通透性，促進土壤結構體形成，而且根系分泌物質增加了顆粒間的膠結作用，對細粒物質粘結作用更大，從而利于大顆粒的形成[19]。

有研究[20]證明Dv的大小與土壤黏粒、粉粒含量呈正相關，與砂粒呈負相關；這與筆者得出的結果是相同的，表明Dv可以很好地反映土壤顆粒的粗細程度，即使是不同質地的土壤；已有研究證明D0、D1、D2與土壤顆粒組成具有一定的相關性，然而不同的研究結果不同；本研究結果認為黏粒體積分數與D0、D1呈顯著負相關(P<0.05)，與D2呈負相關但不顯著，粉粒與D0、D1、D2呈極顯著負相關(P<0.01)，砂粒與D0、D1、D2呈極顯著正相關(P<0.01)。由于不同研究區(qū)域土壤質地及土壤缺失粒徑不同，當土壤缺失粒徑主要為小顆粒時，土壤的均勻性則與小顆粒相關性更強，本文中不同土地利用方式下粉壤土缺失粒徑主要為大顆粒，所以導致土壤均勻性降低的原因主要是大顆粒的缺失。

林地所受到人為干擾較少且土壤表層凋落物及土壤中腐殖質含量豐富[10,19]，導致其有機質含量較高。本研究結果為有機質與黏粒體積分數呈極顯著負相關(P<0.01)，與砂粒呈極顯著正相關(P<0.01)，與D1呈顯著正相關(P<0.05)，與D2呈極顯著負相關(P<0.01)。與之前的研究[21]相反，但有研究表明在長江典型流域，總磷的含量與粉粒和黏粒含量呈負相關(P<0.05)，與砂粒呈正相關(P<0.05)，并且其樣地中農田的黏粒、粉粒的含量要高于林地[17]。這表明由于地理位置及土壤質地差異得出的結論可能會存在差異；例如高頻率的降水和容易風化形成砂?；蝠ち５哪纲|的存在對D1的值產生了強烈的負面影響，以及不同土壤質地影響其PSD分布范圍的主要粒徑不同，從而導致其與有機質的相關性不盡相同[22]。關于有機質與土壤粒徑分布的相關性應根據土壤質地的不同而區(qū)分。而不同土壤質地與有機質能否有一個新的模型來描述還有待展開大量的研究。

5 結論

在下牢溪小流域內，林地有利于粉壤土中有機質含量的提高以及土壤大顆粒的積累，從而提高土壤PSD均勻度。

單重分形維數與土壤顆粒相關性往往不受土壤質地影響，而多重分形維數往往會由于土壤質地不同或缺失粒徑不同而與土壤顆粒相關性不同；但即使是不同的質地，多重分形也能很好地反映出土壤PSD的均勻度。