賀思楠,呂 剛,王鋒柏,張 卓,王 雙,劉 爽,朱 肅
(1.遼寧工程技術(shù)大學(xué)環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)院,遼寧阜新 123000;2.遼寧省沙地治理與利用研究所,遼寧 阜新 123000;3.國(guó)有彰武縣章古臺(tái)林場(chǎng),遼寧阜新 123000;4.鐵嶺縣自然資源事務(wù)服務(wù)中心,遼寧鐵嶺 112600;5.鐵嶺市自然資源事務(wù)服務(wù)中心,遼寧 鐵嶺 112000)
近年來(lái),我國(guó)生態(tài)環(huán)境面臨的重要問(wèn)題之一是土地的退化和沙漠化。我國(guó)先后實(shí)施了一連串大規(guī)模的防沙治沙工程。風(fēng)沙土養(yǎng)分含量低、土壤質(zhì)量差、水分缺失、結(jié)構(gòu)松散,植物生長(zhǎng)需求得不到滿足,所以生物固沙對(duì)人力和財(cái)力造成極大的消耗。即使土壤類型和質(zhì)地相同,在同一時(shí)刻內(nèi),空間上的土壤養(yǎng)分也存在較大地差異。趙朋波等研究發(fā)現(xiàn),毛烏素沙地土壤全氮空間分布為西高東低,速效磷呈現(xiàn)出北高南低,而速效鉀的空間分布相對(duì)均衡。劉國(guó)順等研究表明,土壤有機(jī)質(zhì)和速效磷兩者表現(xiàn)出的各向異性更加強(qiáng)烈,其中堿解氮和速效鉀的各向同性范圍最廣。土壤有機(jī)質(zhì)和速效磷表現(xiàn)出的趨勢(shì)效應(yīng)較強(qiáng),相反,堿解氮和速效鉀的趨勢(shì)效應(yīng)與前兩者相比較弱。李云等對(duì)渾善達(dá)克沙地不同地形條件下各層土壤養(yǎng)分空間變異系數(shù)均表現(xiàn)為陽(yáng)坡高于陰坡。尹梅等研究指出典型的坡耕地的土壤養(yǎng)分含量空間變異性是不同土地利用方式的主要影響因素。在半干旱地區(qū),孔濤等針對(duì)遼西北沙地間作系統(tǒng)為研究對(duì)象,提出沙地蘋果?大豆間作系統(tǒng)中土壤養(yǎng)分含量極低,主要體現(xiàn)在全氮、有效磷和堿解氮上。在對(duì)江西省森林土壤空間變異特征研究中,張志堅(jiān)等研究發(fā)現(xiàn),森林的格局構(gòu)成由土壤類型和母質(zhì)等大規(guī)模的變化。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中,常常出現(xiàn)漏水漏肥的現(xiàn)象。此土壤具有松弛的土質(zhì),透水透氣性好,但保水保肥能力較差,需對(duì)種植方式進(jìn)行改良,王子龍等研究表明,土壤養(yǎng)分通常存在著復(fù)雜地空間變異性,空間的變化直接導(dǎo)致土壤養(yǎng)分發(fā)生變化,不同的土壤母質(zhì)、地形和人類活動(dòng)對(duì)土壤養(yǎng)分的空間變異影響較大。近年來(lái),風(fēng)沙地改良一直受到關(guān)注,沙地改良利用區(qū)土地不同利用方式的理化性質(zhì)不同。劉丹麗等針對(duì)寧夏鹽池沙地采用地統(tǒng)計(jì)學(xué)方法對(duì)3 種植物養(yǎng)分空間變異性進(jìn)行研究,結(jié)果表明,0~5cm土壤有機(jī)質(zhì)、全氮和速效鉀為中等空間相關(guān)性,說(shuō)明結(jié)構(gòu)性因素和隨機(jī)性因素發(fā)生共同作用。
遼西北風(fēng)沙地為干旱半干旱地區(qū),具有降雨量少、土壤風(fēng)蝕嚴(yán)重和地形錯(cuò)綜復(fù)雜等特點(diǎn)。加之人為過(guò)度利用土地等因素影響,出現(xiàn)水土流失嚴(yán)重、植被恢復(fù)率低、土地荒漠化等嚴(yán)重問(wèn)題,使遼西北風(fēng)沙地成為遼寧省生態(tài)環(huán)境最為脆弱的地區(qū)。呂剛等在遼西北風(fēng)沙地研究得出,土壤肥力通過(guò)不斷改良得到顯著提高,但風(fēng)沙地利用區(qū)的土壤仍受自然和人為驅(qū)動(dòng)力的雙重影響較大。為明確土壤養(yǎng)分普遍存在著空間變異性,以往對(duì)于土壤養(yǎng)分空間變異性研究大多集中在農(nóng)田、森林、農(nóng)作物等方面。但是對(duì)于風(fēng)沙地改良區(qū)土壤變異性研究相對(duì)較少。本研究利用地統(tǒng)計(jì)學(xué)與GIS 技術(shù)相結(jié)合的方法研究分析,以遼西北風(fēng)沙地不同土地利用類型為研究對(duì)象,探究不同模型下土樣各養(yǎng)分的空間變異性特征和影響因素分析,以期為遼西地區(qū)風(fēng)沙地土壤養(yǎng)分空間的變異性研究提供科學(xué)依據(jù)。
Armeniaca sibirica
(L.)Lam
]、櫟樹(shù)(Quercus Linn
)、長(zhǎng)芒草(Stipa bungeana Trin.
)、羊草[Leymus chinensis
(Trin.
)Tzvel.
]、刺槐(Robinia pseudoacacia Linn.
)。1.2.1 土壤采集及方法測(cè)定 對(duì)試驗(yàn)站內(nèi)研究區(qū)土地按200m×200m 網(wǎng)格狀劃分,選取38 個(gè)采樣點(diǎn),研究區(qū)共6 種土地利用類型,分別為水澆地、科研用地、其他草地、喬木林地、其他林地、果園。在每一采樣點(diǎn)附近選取3個(gè)重復(fù)點(diǎn),取土深度為表層土0~20cm,將4 個(gè)土壤樣本混合作為該采樣點(diǎn)的樣本。使用手持式GPS 記錄各個(gè)采樣點(diǎn)的位置坐標(biāo),利用體積為100cm的環(huán)刀采集,并用四分法采取對(duì)應(yīng)的土壤樣品1kg,裝袋密封,帶回實(shí)驗(yàn)室化驗(yàn)。土壤樣本采集于2018年7月上旬~9月下旬。采樣點(diǎn)分布如圖1。土樣取回后,先測(cè)土壤含水率,將采取樣本在實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行風(fēng)干,然后對(duì)侵入體進(jìn)行分離,磨碎,篩選,最后密封保存,具體測(cè)定方法如下:速效磷含量測(cè)定采用NaHCO提取鉬銻抗比色法;速效鉀含量測(cè)定采用乙酸銨浸提火焰光度法;堿解氮含量測(cè)定采用堿解擴(kuò)散法;有機(jī)質(zhì)含量測(cè)定采用非分散紅外線吸收法;全鉀含量測(cè)定采用NaOH 熔融法測(cè)定;全氮含量測(cè)定采用凱式定氮法;全磷含量測(cè)定采用高氯酸?硫酸法。
圖1 研究區(qū)土壤采樣點(diǎn)分布Figure1 Distribution of soil sampling points in the study area
采用GPS 定位網(wǎng)格化采樣點(diǎn),用Excel 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,利用傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法及地統(tǒng)計(jì)學(xué)方法分析研究區(qū)土壤養(yǎng)分的分布特征。采用半方差函數(shù)擬合模型對(duì)土壤養(yǎng)分的空間變異特征進(jìn)行擬合,并選取最優(yōu)模型。用ArcGis10.2.2軟件和二維圖像進(jìn)行克里格土壤養(yǎng)分空間插值,得到各養(yǎng)分空間分布圖。
1.3.1 半方差擬合模型 傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法在大多文獻(xiàn)中都有比較具體的描述,半方差函數(shù)是地統(tǒng)計(jì)學(xué)中描述土壤空間變異的函數(shù),即:
式中:h
為采樣距離;N
(h
)為在范圍內(nèi)的觀察點(diǎn)數(shù);Z
(x
)為觀察點(diǎn)x
的土壤養(yǎng)分值。通常用h
作某特征方向的半方差函數(shù)圖,獲得半方差函數(shù)理論模型。本研究涉及典型模型有和球狀模型、指數(shù)模型和高斯模型。(1)球狀模型的數(shù)學(xué)表達(dá)式為:
式中:C
為塊金值;C+C
為基臺(tái)值;r
(h
)為與采樣間距相關(guān)的半方差函數(shù);h
為采樣點(diǎn)的間距,即步長(zhǎng);當(dāng)0<h<a
時(shí),樣本間與h
具有相關(guān)性。隨著h
增大,曲線變得平緩,r
(h
)與h
的相關(guān)性減弱,在h>a
的區(qū)間內(nèi),曲線保持水平,即樣本測(cè)定值與h
不再具有相關(guān)性。(2)指數(shù)模型的數(shù)學(xué)表達(dá)式為:
當(dāng)h
=3a
時(shí),r(h)
變化趨于平緩,r
(h
)≈C
+C
,因此,高斯模型的變程為3a
。(1)高斯模型的數(shù)學(xué)表達(dá)式為:
當(dāng)時(shí),r
(h
)變化趨于平緩,r
(h
)≈C
+C
,因此,高斯模型的變程為。1.3.2 殘差平方和方法 對(duì)于3 種模型擬合選擇最優(yōu)擬合模型,本研究采用殘差平方和計(jì)算法和相關(guān)分析法對(duì)各個(gè)擬合結(jié)果進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。
相關(guān)系數(shù)計(jì)算公式為:
土壤具有高度的空間變異性,利用MATALB軟件對(duì)測(cè)得土壤養(yǎng)分的最大值、最小值、均值和CV值等統(tǒng)計(jì)指標(biāo)進(jìn)行計(jì)算,所得結(jié)果如表1。
表1 土壤養(yǎng)分含量常規(guī)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)
Table1 Conventional statistical indexes of soil nutrient content
注:CV值的大小表示土壤養(yǎng)分空間變異性的大小根據(jù)各養(yǎng)分的均值進(jìn)行分析。
Note:the value of CV indicates the spatial variability of soil nutrients,which is analyzed according to the mean value of each nutrient.
對(duì)研究區(qū)表層土壤中7種養(yǎng)分指標(biāo)進(jìn)行分析,盡管取樣區(qū)域范圍只有2.4km,但遼西北地區(qū)風(fēng)沙土養(yǎng)分狀況存在著很大的空間變異性,38 個(gè)土壤樣品測(cè)定結(jié)果表明,生態(tài)農(nóng)業(yè)示范區(qū)7 種土壤養(yǎng)分樣本平均含量為0.026~93.108g·kg,速效鉀和堿解氮含量較高,全氮、全磷以及有機(jī)質(zhì)含量較低,速效磷和全鉀含量適宜。其中速效鉀和堿解氮含量較高,全氮、全磷以及有機(jī)質(zhì)含量較低,速效磷和全鉀含量適宜。7 種土壤養(yǎng)分的變異系數(shù)為16.9%~84.7%。其中,速效磷變異系數(shù)最大,達(dá)到84.7%。
半方差模型擬合模型指半方差函數(shù)被普遍用于描述土壤養(yǎng)分的空間變異結(jié)構(gòu),對(duì)土壤養(yǎng)分空間的變異性進(jìn)行表征。半方差模型的擬合同樣需要輸入數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布,通過(guò)離散的半方差統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合,使用matlab擬合各養(yǎng)分的半方差值,將各養(yǎng)分的3種擬合曲線與半方差值進(jìn)行比較分析。
由圖2~圖7可知,3種擬合曲線均能概括半方差的變化趨勢(shì),隨著采樣間距的逐漸增大,3種模型的擬合曲線變得更加平緩,這與變異性相關(guān)理論的說(shuō)明一致,但不同模型的擬合曲線也明顯不同。
圖2 速效磷半方差模型擬合結(jié)果Figure2 The result of the AP semivariance model fitting
圖3 速效鉀半方差模型擬合結(jié)果Figure3 The result of AK semivariance model fitting
圖4 全磷半方差模型擬合結(jié)果Figure4 The result of TP semivariance model fitting
圖5 全鉀半方差模型擬合結(jié)果Figure5 The result of TK semivariance model fitting
圖6 全氮對(duì)數(shù)半方差擬合結(jié)果Figure6 The result of ln(TN) semivariance model fitting
圖7 有機(jī)質(zhì)半方差擬合結(jié)果Figure7 The result of SOM semivariance model fitting
決定系數(shù)為相關(guān)系數(shù)的二次方,決定系數(shù)越大,能夠說(shuō)明擬合曲線與實(shí)際采樣值之間的相關(guān)性越強(qiáng),擬合程度越好。
分別計(jì)算擬合后3 種模型的決定系數(shù),如表2。對(duì)研究區(qū)38 個(gè)土壤樣本進(jìn)行半方差分析,并進(jìn)行半方差擬合模型。由表2可知,速效磷和速效鉀的擬合模型均為高斯模型,塊金值介于30.88~779.8之間,兩種養(yǎng)分塊金值與基臺(tái)值的比值在0.405~0.617 之間,在(0.25,0.75)區(qū)間內(nèi),說(shuō)明土壤養(yǎng)分空間變異相關(guān)性程度為中等相關(guān),其變異主要由結(jié)構(gòu)性因素和隨機(jī)性因素共同發(fā)揮作用,研究區(qū)的6種土地利用類型、風(fēng)沙土質(zhì)地、氣候等自然因素加強(qiáng)了速效磷和速效鉀的空間相關(guān)性。全磷和全鉀的最優(yōu)擬合模型為球狀模型,變程介于350~588.2之間,3 種養(yǎng)分塊金值與基臺(tái)值的比值在0.385~0.643 之間,說(shuō)明在(0.25,0.75)區(qū)間內(nèi),2 種土壤養(yǎng)分空間變異性為中等相關(guān)。全氮、有機(jī)質(zhì)和堿解氮的擬合模型指數(shù)模型,雖然3 種養(yǎng)分?jǐn)M合模型都為指數(shù)模型,但空間變異相關(guān)程度卻不同,有機(jī)質(zhì)和堿解氮在(0.25,0.75)區(qū)間內(nèi),說(shuō)明為中等空間相關(guān)性。全氮塊金基臺(tái)比為0.885,其相關(guān)性較弱,說(shuō)明其變異不僅受結(jié)構(gòu)性因素導(dǎo)致,還受一些隨機(jī)性因素的影響,耕作過(guò)程中人為施肥、作物排布、措施等都是隨機(jī)的。每個(gè)擬合模型的基臺(tái)值、變程、塊金值具有明顯不同,這說(shuō)明研究區(qū)的養(yǎng)分不同,在空間變異特征上也明顯不同。
表2 土壤養(yǎng)分半方差模型參數(shù)
Table2 Parameters of soil nutrient semi variance model
注:表中數(shù)據(jù)為3種半方差模型下各土壤養(yǎng)分?jǐn)M合參數(shù),理論模型為擬合最優(yōu)值。
Note:the data in the table are the fitting parameters of soil nutrients under three semi variance models,and the theoretical model is the best fitting value.
變程是半方差到達(dá)基臺(tái)值時(shí)的樣本間距,它表達(dá)了變量在觀測(cè)尺度下空間自相關(guān)性的大小,在變程變化范圍之內(nèi)說(shuō)明變量具有空間自相關(guān)特性,在變程之外則不具有空間自相關(guān)。研究區(qū)每個(gè)養(yǎng)分的差別比較大,速效磷速效鉀變程介于2501.1~2424.9 之間,全磷和全鉀變程介于350~588.2 之間,全氮、有機(jī)質(zhì)和堿解氮變程介于1200.08~1565.7 之間,速效磷的變程最大,為2501.1m,表明速效鉀在空間自相關(guān)范圍內(nèi)較大,超出2501.1m,速效鉀將不會(huì)表現(xiàn)出空間自相關(guān)性。全鉀的變程最小,為350m,則表明空間自相關(guān)范圍內(nèi)較小,超出350m,全鉀則不會(huì)表現(xiàn)出空間自相關(guān)性。
由表2 還可知,在半方差函數(shù)模型中,塊金值(C
)能夠反映區(qū)域化變量?jī)?nèi)部隨機(jī)性的可能程度。基臺(tái)值(C
+C
),表示研究區(qū)域內(nèi)土壤養(yǎng)分空間的總變異程度。若塊金值與基臺(tái)值的比值越高,說(shuō)明土壤養(yǎng)分受人為擾動(dòng)明顯,即由隨機(jī)因素導(dǎo)致的土壤養(yǎng)分空間變異性程度就越大,反之則說(shuō)明土壤養(yǎng)分受土壤母質(zhì)、土地利用類型等結(jié)構(gòu)性因素引起的空間變異性程度越大。根據(jù)以上各養(yǎng)分半方差擬合參數(shù),為能更加直接地觀察研究區(qū)域內(nèi)部土地的土壤養(yǎng)分分布特征和其空間變異性,利用Kriging法結(jié)合空間二維圖像(圖8~圖14),顏色深代表養(yǎng)分高,反之則低。
圖8 速效磷空間分布預(yù)測(cè)Figure8 AP spatial distribution prediction map
圖9 全磷空間分布預(yù)測(cè)Figure9 TP spatial distribution prediction map
圖10 速效鉀空間分布預(yù)測(cè)Figure10 AK spatial distribution prediction map
圖11 全鉀空間分布預(yù)測(cè)Figure11 TK spatial distribution prediction map
圖12 堿解氮空間分布預(yù)測(cè)Figure12 AN spatial distribution prediction map
圖13 全氮空間分布預(yù)測(cè)Figure13 TN spatial distribution prediction map
由圖8~圖14 可知,采樣區(qū)域內(nèi)不同養(yǎng)分的空間分布差別較大,有明顯的高低差異。速效磷與全磷之間分布層次不夠明確,具有一定程度上的空間變異性。圖中全磷含量大部分小于25mg·kg,局部地區(qū)達(dá)到50mg·kg,全磷對(duì)土地供磷水平較弱,大部分磷元素?zé)o法直接利用。根據(jù)圖中深紅色區(qū)域,可以看出隨機(jī)因素對(duì)全磷一般有影響,磷元素為常用肥料,且移動(dòng)性較小。速效磷集中在研究區(qū)東北部,速效磷的變化區(qū)間不超過(guò)35mg·kg,絕大多數(shù)地區(qū)速效磷含量都未能達(dá)到15mg·kg,速效磷對(duì)土地供磷能力較差。速效鉀北部地區(qū)顏色深,說(shuō)明含量分布較高的地區(qū)在北部,中部地區(qū)大多數(shù)呈現(xiàn)較低水平,說(shuō)明對(duì)土地的利用類型影響較小。色塊分布形成一個(gè)明顯的分割區(qū)域,說(shuō)明人工干預(yù)因素較多,土地中大量施加鉀肥造成土壤中鉀元素含量較高,土壤中殘留的大量鉀肥導(dǎo)致這個(gè)區(qū)域內(nèi)部全鉀含量較為充裕。水澆地以及部分林地、草地是該區(qū)域土地主要利用類型,由于鉀元素的流動(dòng)性較大,導(dǎo)致水澆地中鉀元的淋溶損失較為嚴(yán)重。
圖14 有機(jī)質(zhì)空間分布預(yù)測(cè)Figure14 SOM spatial distribution prediction map
堿解氮、速效氮兩種養(yǎng)分的空間分布特征相似,北部地區(qū)有兩個(gè)典型的高值區(qū),其土地利用類型主要為部分果園,水澆地以及科研用地,說(shuō)明對(duì)土地的利用類型影響較大。對(duì)比堿解氮和全氮的分布規(guī)律,結(jié)果表明,氮元素整體整體分布受土地利用類型影響較大,全氮除了受植被和群落的影響,還與土壤類型、地形地貌、土壤動(dòng)物的活動(dòng)和微地形差異有關(guān)。
本研究中,速效磷可能和土壤中磷素易轉(zhuǎn)化成難溶性化合物有關(guān)。全鉀變異系數(shù)最?。?6.9%),原因可能是人為施肥不均勻?qū)е?。這與陳衛(wèi)國(guó)等在壩地土壤養(yǎng)分變異性結(jié)果一致。按照一般的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),判定速效磷、速效鉀、全磷、全氮以及有機(jī)質(zhì)的變異系數(shù)值均表現(xiàn)為較強(qiáng)變異性,堿解氮含量、全鉀含量表現(xiàn)為中等變異性。速效磷變異系數(shù)最高,可以看出該區(qū)人為施磷肥比較豐富,磷元素容易受人類施肥不均勻等干擾,經(jīng)長(zhǎng)期人為因素干擾和控制,進(jìn)而導(dǎo)致養(yǎng)分變異性大。全磷和有機(jī)質(zhì)變異系數(shù)為42%和43.2%,也處于較高水平,原因可能是因?yàn)榱自厥浅S梅柿?,季?jié)性利用率低,并且移動(dòng)性較小,人為在施肥過(guò)程中不均勻且差異較大,加劇了采樣點(diǎn)中養(yǎng)分的變化。全鉀變異系數(shù)最低,土壤中的鉀含量主要受風(fēng)沙土本身影響,對(duì)土地利用類型影響不大。這與張宏偉等針對(duì)沈陽(yáng)城市及郊區(qū)土壤的研究結(jié)果相符,全鉀變異系數(shù)最小為16.32%,說(shuō)明引起空間變異的最主要因素可能是結(jié)構(gòu)性因素,由于研究區(qū)與沈陽(yáng)城市臨近,氣候、地形等自然因素增加了空間相關(guān)性。速效磷、速效鉀、有機(jī)質(zhì)、全磷以及全氮變異性較強(qiáng),推測(cè)主要原因可能與人為因素、結(jié)構(gòu)因素和自然因素有關(guān)。其中,人為因素可能由于各地農(nóng)戶施肥差異大、種植物種類不同和人為活動(dòng)破壞等因素使土壤空間變異性有很大區(qū)別。
土壤養(yǎng)分的空間相關(guān)性可以用塊金基臺(tái)比值大小來(lái)區(qū)分,各種養(yǎng)分表現(xiàn)出的空間變異性存在較大差異,這可以證明養(yǎng)分含量的變異性在受到土壤母質(zhì)、地形地貌、土地類型等結(jié)構(gòu)性因素影響的同時(shí),某些隨機(jī)性因素也是影響土壤養(yǎng)分空間變異性的重要因素之一,這些隨機(jī)因素可能為土地的管理形式不同,人為種植和耕作措施不同。本研究結(jié)果與邱開(kāi)陽(yáng)等的毛烏素沙地養(yǎng)分空間變異性研究結(jié)論略有不同,其結(jié)果為:全氮的塊金系數(shù)為28%,具有中等的空間相關(guān)性。說(shuō)明隨機(jī)因素如南北地區(qū)差、采伐、試驗(yàn)誤差等對(duì)養(yǎng)分影響較大。綜上所述,研究區(qū)土壤養(yǎng)分空間變異性是由人為因素和與自然因素共同作用的結(jié)果。
有機(jī)質(zhì)含量的高值區(qū)和低值區(qū)的分布特征之間的相關(guān)性較強(qiáng),從而驗(yàn)證了土壤中有機(jī)質(zhì)的礦化過(guò)程是土壤的氮素的主要來(lái)源。研究區(qū)域內(nèi)部土壤的有機(jī)質(zhì)含量為中等以下的偏低水平,西部地區(qū)分布較高,土地利用類型主要為水澆地,除水澆地之外的其他土地利用類型有機(jī)質(zhì)含量較低;喬木林地以及科研用地顏色分布較淺,有機(jī)質(zhì)含量處于中等以下的較低水平。在人為因素的角度進(jìn)行分析,水澆地近些年被反復(fù)耕作、施加各種肥料的影響,使有些土壤中有機(jī)質(zhì)含量升高。在自然因素的角度進(jìn)行分析,由于水澆地中水分較高,土壤含水率高,所以有機(jī)質(zhì)在土壤中積累的更多。
章古臺(tái)試驗(yàn)站土壤養(yǎng)分的分布具有明顯的空間變性,研究區(qū)表層土壤總體養(yǎng)分含量較低,速效磷、速效鉀、全磷、全鉀以及有機(jī)質(zhì)均呈現(xiàn)中等空間相關(guān)性(變異系數(shù)為0.385~0.643),其空間變化主要受結(jié)構(gòu)因素的影響,全氮含量呈現(xiàn)弱空間相關(guān)性變異系數(shù)0.885,其空間變化是受結(jié)構(gòu)性因素和隨機(jī)性因素的共同結(jié)果。
土壤速效磷和速效鉀最適合的模型為高斯模型,全磷和全鉀最優(yōu)模型為球狀模型,全氮、有機(jī)質(zhì)和堿解氮為指數(shù)模型。各養(yǎng)分含量均存在一定的半方差結(jié)構(gòu),說(shuō)明養(yǎng)分的變異性與空間變量具有相關(guān)性。較大的塊金/基臺(tái)比說(shuō)明人為因素在養(yǎng)分的空間變異性中起到重要作用。研究區(qū)各養(yǎng)分的空間分布特征與土地利用類型分布特征具有較強(qiáng)的相關(guān)性,各土地利用類型總體表現(xiàn)為水澆地、科研用地、果園大于其他林地以及草地大于喬木林地。北部地區(qū)土地利用類型主要為果園,水澆地以及科研用地,西部地區(qū)主要為水澆地。