（土壤学专业论文）单一制图单元内土壤属性的空间变异性及其与地形的关系和建模研究.pdf

致谢 衷心感谢导师章明奎教授和徐建明教授在学习 科研上的悉心指导及在生活上无微不至 的关心 两位导师渊博的专业知识 严谨的治学作风 敏锐的学术洞察力 勤勉的敬业精神 令学生终身受益 在此特向导师们表示由衷的感谢l 在学习和论文完成过程中 还得到了厉仁安教授 张丽萍教授 方萍教授 陈国潮副教 授 周斌副教授 史舟副教授 丁丽霞副教授等老师和倪含斌 符娟林 陈苇 周翠 俞义 张敏 黄志珍 张奇春 白世强 施加春 刘杏梅 吴希嫒等同学的支持和帮助 在此一并 致谢 感谢浙江林学院的姜培坤教授和徐秋芳教授的教诲 感谢环资学院有关领导 老师 学友的关心和支持 向参加论文评阅和答辩的老师和专家致以崇高的敬意 夏建强 2 0 0 5 年5 月于杭州i 摘要 土壤是在自然因素 母质 气候 生物 地形与时问 以及人为因素共同作用下形成的 由于成土函紊在不同区域有较大的差异 因此土壤性质在空间上也有较大的变异性 地形是 五大成土因素之一 可通过影响土壤水热条件和成土物质的再分配丽对土壤特性产生显著的 影响 因此它与土壤性质的空间变异有着密切的关系 目前对土壤与地形关系的认识士要基 于大尺度的点 线 路线调查 对比观察获得 而根据地形地貌研究土壤的分布规律也主要 依赖于有经验的土壤科学家对土壤与地形地貌关系的抽象模式判断来实现的 但有关土壤与 地形要素的空间定量关系还缺乏深入的研究 特别是对微域或田间尺度及单一制图单元内的 士壤与地形关系定量模式知之甚少 近年来 土壤空间分析技术和统计方法的发展 使研究 田间土壤性质与地形之问的关系 建立关系模型成为可能 本文根据地统计学原理 应用相 关性分析 半方芳函数 聚类分析 线性模型拟台等方法对绍兴西部一面积为5 0 m 1 5 0 n f 勺混页岩低丘上发育的黄红泥土的属性与地形要素的关系进行了较详细的定量研究 并应 地理信息系统技术 g i s 对二i 壤属性的空间变异进行了初步可视化的研究 获得的主要结 果如f 1 单一制图单元内 黄红泥 士壤发生学性质和肥力性质均有较大的变幅 在空间 上呈连续变化 菲与地形密切相关 其中 层厚度 坡积物厚度 粘粒含量 粉砂含量 砂 粒音量和铁锰新生体分布深度等土壤发生学属性 有机质 全n c e c 全铁 全锰 全铜 和全锌等土壤肥力园素均与海拔或坡度因素呈显著相关 这表明吼往用代表性的土壤剖面来 表达铷图单元的性质存在定的缺陷 它难以表达制图单元内土壤性质的变化 2 半方差分析表明 所有土壤发生学和肥力因素的块金方差与基台值之比c c g 都比较小 表明它们主要受空间结构变异因素影响大 由于研究区域范围小 7 5 0 0 m 2 气 候和母质均一 因此土壤发生学和肥力因素的空间变异主要是由地形因素引起的 3 制图单元内大部分土壤发生学性质和肥力性质的空阃变异性可用坡度和海拔高度的 变化来解释 用二元一次模型 二元二次模型和对数模型对各土壤属性与地形的关系拟台表 明 它们之间存在程好的关联 其中 对数模型能够对土层厚度 粘粒含量与地形的关系进 彳于最优拟合 二元二次模型对粉砂含量 砂粒含量 坡积物厚度 铁锰新生体分布深度与地 形的关系能够进行最优拟台 二元二次模型均能对各土壤肥力因素与地形的关系进行最优拟 台 囡此 单一制图单元内土壤性质空间变异可根据坡度和海拔等地彤要素来进行预删 4 采用连续性模型 离散型模型和概念型模型等确定土壤属性评价指标隶属值 和用 主成分分析确定权重的方法对调查区土壤质超进行了评价 结果表明 制图单元内土壤质量 也存在着极人的差异 存在随着海拔的上升 土壤质量f 降的变化模式 因此在土地开发利 用时 也要注意这 变化觑律 综合地形和坡积物分布特征 可将研究区分为侵蚀和沉积两 个区域 统计分析表明 两者之问七壤性质存在很大的差异 因此认为 单一制图单元内不 同地形部位 由于海拔和坡度的差异 导致土壤物质和水分的定向迁移 是引起制图单元内 j 二壤性质异质化的主要原因 限于时间 有关土壤属性空问变异的可视化有待深入研究 关键词 土壤 地形 建模 发生学性质 肥力因素 侵蚀一沉积 1 研究的目的和意义 地形是五大成土因素之一 其与土壤属性的空间变异有着密切的关系 由于地形影响士 壤水热条件和成土物质的再分配 不同的地形位置 壤特性可有很大的差异 研究已表明 地形对土壤肥力和有效水有较大的影响 在坡度相似的位置 土壤特性常趋于相似 l 而在 复杂的丘陵地区 土壤质地和p h 等土壤理化性质与地形位置都有着高度的相关性 2 l 口研究 己表明 土壤有机质可随山坡位置的变化而变化 地形是影响土壤硝态氮分布的重要因素 而土壤p 含量与地形的相关性较小 地形的差异不仅可影响土壤属性和物质循环 而且还 会影响土壤类型和适宜性 因此地形常可以作为确定土地利用方式的重要依据 以往对土壤 与地形关系的认识主要基于大尺度的点 线 路线调查 对比观察获得 而根据地形地貌进 行土壤调查研究也主要依赖于有经验土壤科学家头脑中的有关土壤与地形地貌关系的抽象 模式 目前对土壤与地形要素空间定量关系的了解还很不够 特别是对田间尺度的土壤与地 形关系定量模式的了解很薄弱 所以有必要对土壤养分 发生学性质与地形之间的定量关系 及关系模型进行深入的研究 近年来 地统计学 g e o s t a t i s t i c s 方法的发展为土壤与地形关系深人研究提供了可能 地统计学可对土壤属性空间变异进行定量分析 该法最早是由法国学者m m h e r o n 所建立 他通过研究k r i g e 在1 9 5 1 年提出的矿产品位和储量估值方法 提出了区域化变量理论 该 理论认为变量具有空间分布特征 结构性变异和随机性变异并存 对于土壤性质来说 结构 性变异主要是由于气候 地形 母质等宏观因素引起的 而随机性变异则与采样 分析等因 素有关 因此通过地统计学的结构性和随机性变异分析 可剖析地形对土壤属性空间变异的 影响 另外 地统计学方法还能提高采样效率和节省人力物力 可允许在空间上进行不规则 采样 并具有优化插值计算等优点 2 0 世纪8 0 年代以来 应用地统计学方法研究土壤属性 空间变异已成为土壤科学研究的熟点之一口 另外 g i s 的空间分析技术的发展也为田阐尺度土壤地形关系研究提供了技术条件 在 g i s 软件中 如a r c o i s 中的3d 模块可以将采样点的海拔高程转换为数字离程模型 d e m 可以将坡度值转换为坡度模型 而软件中的地统计学模块可利用原始数据和空间 插值选项 对未采样点的区域化变量进行无偏最优估值的插值 为土壤属性空间变异研究提 供便利 如d i 等1 6 应用地统计学方法定量研究了土壤分类中冲积层的判断指标 获得了克 立格标准误差与采样间隔和采样数目的关系图 a r r o u a y s d 等 7 用地统计学方法研究了短 3 距离范围内 铅 铜和铬的空间变异 徐尚平等m 用地统计法分析了内蒙地区土壤中1 0 种 微量元素含量的空间变化情况 对插值后的土壤空间变异图与地形变化图进行叠加分析 可 分析土壤属性随地形高度和坡度的变化规律 进而可揭示和预测土壤属性未来演变趋势 本研究拟运用地统计学分析和g i s 技术 以红壤土类黄红壤亚类黄红泥土 属为例 研究了单个制图单元内坡地红壤属性空间变异特性与地形要素的关系 建立了土壤 属性 与地形要素的关系模型 分析了坡地红壤中物质迁移规律和土壤质量的分异规律 在此基础 上 对土壤 属性 的空间变化特征的可视化进行了初步的探讨 4 2 土壤与地形的关系及方法技术研究进展 2 1 土壤与地形的关系 地形影响土壤水热条件和成土物质的再分配 是重要的成土因素之 研究表明 不同 的地形位置土壤特性可有很大的差异 9 因而了解土壤属性与地形的关系 进而建立定量模 型 是十分必要的 在成土过程中 地形是影响土壤和环境之间进行物质 能量交换的一个 重要条件 它与母质 生物 气候等因素的作用不同 不提供任何新的物质 其主要通过影 响其他成土因素对土壤形成起作用 1 0 1 2 1 1 地形与母质的关系 地形对母质起着重新分配的作用 不同的地形部位常分布有不同的母质 如山地上部或 台地上 主要为残积母质 坡地和山麓地带的母质多为坡积物 在山前平原的冲积扇地区 成土母质多为洪积物 而河流阶地 泛滥地和冲积平原 湖泊周围 滨海附近地区 相应的 母质为冲积物 湖积物和海积物 2 1 2 地形与水热条件的关系 地形支配着地表径流 影响水分的重新分配 很大程度上决定着地下水的活动情况 在 较高的地形部位 部分降水受径流的影响 从高处流向低处 部分水分补给地下水源 土壤 中的物质易遭淋失 在地形低洼处 土壤获得额外的水量 物质不易淋溶 腐殖质较易积累 土壤坡面的形态也有相应的变化 此外 域面的形态是光滑的还是粗糙的 是凹面还是凸面 对水分状况影响很大 凸坡 和光滑的坡面不易保存水分 而凹面与粗糙坡面水分较充足 平原地区因地下水位较高 因 此微地形的差异会引起土壤水分状况很大的差别 地彤对水分状况的影响在湿润地区尤为重要 因为湿润地区降水丰富 地下水位较高 而在干旱地区 因降水少 且地下水位较深 由地形引起的水分状况差异较小 地形也影唬着地表温度钓差异 不鼠鹩海拔高度 坡度私方位对太帑辐射能嚷收和地面 散射不同 例如南坡常较北坡温度高 5 2 2 土壤与地形的关系模型 本文参照张华 张甘霖等 土壤一景观定量模型研究进展 一文 对土壤与地形的关系 模型进行简要的论述 2 2 1 经验模型 许多传统土壤调查者能够将保存了大量宝贵的信息和经验的思维模型转换成语言模型 1 2 1 3 1o 但由于定性模型是比较粗糙的 精度不高 影响了它的使用f 1 4 l 这时期发展的 模型有 s h o v i ca n d m o n t a g n e 1 5 在土壤调查中 通过在不同母质 地形条件下出现的土壤类 型的条件概率来改善土壤调查的精度 y o u n ga n dh a m m e r 将地形划为脊 谷 坡 对不同 位置土壤属性进行比较 分析了地形与土壤的关系 1 2 2 2 量化模型 近几年来 由于地理信息系统 g i s 的迅猛发展 以及世界各国科学家在土壤与景观 调查中积累了大量宝贵的材料 以及各种统计模型的应用 如多元线性回归 2 回归树 1 8 2 0 2 判别分析 2 2 s 2 9 1 模糊聚类 3 1 3 地统计 学 3 3 1 贝叶斯推导 3 8 专家系统 3 9 4 0 1 模糊推理 3 9 4 2 1 语义 网络1 3 等各种统计方法的应用 使得各种 壤一景理模型得到了充分发展 下面就对土壤一 景观 包括地形 模型分别进行总结 1 线性回归模型 简单线性回归模型和多元线性回归模型在土壤与地形 景观模型中应用最为广泛 其回 归方程为 s a f i l e l p 2 e 2 七p k e k s s 为某一景观位置上的土壤性质 e i e 2 e k 是景观性质 包括海拔 坡度 坡向 植被等要素 口 届 岛 尻是由统计得到的参数 占是模型的残差 最后要对模型的拟合 度进行检验 在应用线性回归方面 m o o r e 等 1 7 应用逐步回归法对土壤因素 包括a 层厚度 有机 6 质 p h 速效p 和质地 和地形因素 坡度和湿度指数 进行了分析 建立了土壤性质和 地形因子之阃的模型 并且角此模型进行预测 得到的拟舍度较好 k i n g 等口1 利用地形数 据来预测土壤层次出现频率的研究中 采用了非线形的l o g i s t i c 方程 基本过程与线形回归 相类似 2 回归树模型 回归树模型通过将数据集不断细分为均匀子集进行拟合得到决策树 它可以表示 景观和土壤性质之间的关系 同时可以从景观数据中来预测土壤性质 田 1 0r e l 5 1 9 2 8r e l 蛊l e v 3 7 8 上图是m c k e u z i e 和r y a n f 列给出的一个预测土壤深度的决策树的实侧 在第一个分叉 根据坡度推断缓坡 坡度 5 土壤深度与陡坡 坡度 5 h 在缓坡地认为c t i 复合地 形指数 c o m p o u n dt e r r a i ni n d e x 大的土壤层厚于c t i 小的土壤 这样通过在决策树内的 检索可以确定土壤深度 回归数模型的优点在于它能较好地处理非加和性和非线性关系 最 大缺点在于缺乏广泛接受的统计推断过程 应用受到很大的限制 g e s s l e f 1 等的研究发 现回归树法虽然能晟大限度地减少残差 但是却产生了不被田间调查者支持的不连续预测 面 3 模糊聚类模型 由于土壤是一个连续统一体 s o i lc o n t i n u u m 因而在多数情况下 土壤的空间变化是 连续的 但是在传统的土壤图中 土壤被图斑界限分割 每个图斑内的土壤被认为是均质的 丽变异只发生在边界上 模糊聚类用连续划分的模糊隶属度代替了传统模型中非此即彼的二 7 么 值假设 模糊聚类方法是一种能够根据分析对象的本身性质进行自动分类的方法 通过对景 观性质的本身性质进行自动分类的方法 可以得到这些景观类型的模糊隶属度 f u z z m e m b e r s h i p 然后通过对土壤类型或性质与隶属度之间的相关关系 来预测土壤属性m 3 2 43 j b r u i n 和s t e i n l 3 1 研究发现模糊聚类得到的隶属度和表土秸粒含量之间存在较好的相关 性 l a r k l 的研究则表明 土壤性质和地形性质计算的模糊隶属度之间的相关性强于土壤性 质和地形性质之间的相关性 这说明模糊聚类方法可以表示土壤属性与地形性质之间的复杂 的菲线形关系 4 基于规则的专家系统模型 专家系统将专家知识组织和表达为一系列规则 然后通过规则推理解决问题并给出建 议 它的基础是研究邻域内大量的专家知识 其组成包括数据库 景观数据 知识库 七 壤景观关系的规则 和推理器 过程语言 模型的瓶颈在知识获取过程 如何将专家模糊 的思维语言转变为定量规则仍然需要大量的研究 2 3 土壤与地形关系研究方法 2 3 1 地统计方法 地统计学 g e o s t a t i s t i e s 方法可用于土壤属性空问变异的定量分析 该法是由法国学 者m a t h e r o n 在研究了k r i g e 1 9 5 1 年提出的矿产品位和储量估值方法后首先建立起来的 地统计学理论认为变量具有空间分布特征 结构性和随机性并存 样品之间存在着空间相关 性 8 0 年代以来 利用地统计学方法来研究土壤特性空间变异已成为土壤科学研究的热点 之一 4 5 4 以下是国内外应用地统计学来研究土壤特性空间变异的一些实例 w e b s t e r 和n o r t e l i f f 7 的研究发现 1h a 农田内的f e 和m n 有相当强的空间依赖性 空间相关距离在8 0 一l o o m 之间 但z n 和c u 贝f 几乎没有 相当数量的研究 8 4 9 l 表明 小区 域范围内土壤养分是空间相关的 土壤有机质的空间相关距离在5 0 3 5 0 m 之间 有效p 和速 效k 的空间相关距离有较大差别 一些研究者的结果在l o o m 以上 也有一些研究者的结果 表明在6 0 m 以下 硝态氮的空间相关距离在3 0 m 以下 且相关范围受季节 时间 的影响较 8 大 还有一些研究指出 土壤养分空间变异可存在几个毫米的空间上 由于地统计学通常 要求均匀取样 这给较大区域范围的土壤养分空间变异定量研究带来一定的困难 所以以往 大多数有关 壤养分空间的变异研究局限于小尺度范围 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y o s t 等人 他们进行了蔑威夷土壤养分的空间相关性研究 结果表明土壤p k c a 和m g 含量的空间相关距离在3 2 4 2 k m 之间 近几年来 土壤学家已 开始关注较大范围内土壤养分的空间变化 y i j uc h i e n 等 研究了台湾中部土壤养分的 空间变化 w h i t e 等 分析了美国土壤全z n 含量的空间变异 其音量的相关距离达到4 8 0 k m 并绘制了士壤全z n 含量的等值线图 我国土壤养分空间变异的定量研究起步较晚 主要是2 0 世纪9 0 年代中期以后有一些科 学工作者应用地统计学方法从事了这方面的工作 王学锋和章衡 对四个地块按 o m l o m 的网格采取耕层土壤样品 研究了土壤有机质的空间变异性 周慧珍和龚子同5 采用以5 0 m 距离为间隔的网格法采取土壤样品 分析了牧地条件下土壤表层速效p k 等的空间变异性 李菊梅和李生秀 采用以5 m 距离为问隔的网格法采取红油土耕层土壤1 4 7 个样点 探讨了 铵态氮 硝态氮 有效p 水溶性k 水溶性钙和水溶性镁等在空间的变异规律 地统计学中空间变异分为随机变异和结构变异 随机变异通常是由采样 分析等随机因 素所引起的变异 而母质 地形等宏观因素引起的差异往往会造成结构变异 在地统计分析 中 块金方差 基台值之比 c o c 岛 可表示空间变异性程度 由随机部分引起的空闯变 异性占系统总变异的比例 如果该比值较高 说明由随机部分引起的窆闻变异程度较大 相反 则由结构变异引起的空间变异程度较大 由于研究区域范围比较小 母质往往是均 质的 气候所 i 起的空间变异影响也是很小的 所以地形对变量的结构变异影响是比较大的 因而小范围内通过对 壤属性的块金方差 基台值的比值分析 可以看出土壤属性的空间变 异受地形因素的影响情况 在土壤属性空间变异的定量研究中 涉及地统计学的主要内容包括半方差函数 聚类分析 和多变量指标克里格法 1 半方差函数 半方差函数是描述土壤属性空间变异的一个函数 反映了不同距离的观荻6 值之间的变 化 所谓半方差函数是指两点间差值的方差的一半 即 r 1 1 2 s h l e z 一 一z x m 2 9 其中rr h 为间隔距离h 的半方差 在一定范围内随h 的增大而增大 当测点间距大于相 关距离时 该值趋于稳定 n 为被h 分隔的观测数据的成对数目 z x i z x 分别为 空间点z 和 m 的测定值5 通过半方差函数得到的计算结果 可以被曲线方程所拟台 用于拟合的曲线方程成为半 方差的理论模型 半方差函数模型有球状 s p h e r i c a l 高斯 g a u s s i a n 指数 e x p o n e n t i a l 和线性 i i n e r l i n e rt os i l l 等模型 模型的确定主要依据拟合参数r 2 r e g r e s s i o n c o e f f i c i e n t 和r s s r e d u c e ds u mo fs q u a r e s 值 这两个参数均是反映模型拟合程度 的 但r s s 较群更灵敏 模拟拟合中r s s 值越小 说明拟合模型程度越好 涉及本研究的 模型主要是球状模型 指数模型和线性无基台值模型 其数学表达式如下 球状模型 c o c 1 5 h a 0 5 h a 3 l 0 a r h 0 h o 指数模型 c c 1 一e x p h a 1 h 0 o h 0 线性模型 r h c c h a h 0 式中c 表示块金方差 间距为o 时的半方差 由随机因素引起的变异 c 为结构方差 由系统因素引起的变异 c o c 为基台值 半方差函数随间距递增到一定程度后出现的 平衡值 表示系统内总的变异 a 为变程 半方差达到基台值的样本间距 对于球状和线 性模型 a 表示观测点之间的最大相关距离 指数模型的最大相关距为3 a 观测值之间的距 离大于最大相关距离时 说明它们之间相互独立 若小于时 则说明它们之间存在着空间相 关性 因而 我们通过对研究区域土壤属性值的半方差函数计算 选择拟合程度最好的半方差 函数模型 进而得到土壤属性的最大摆关距离 为分析土壤属性的空间变异提供帮助 2 聚类分析 聚类分析根据类与类之间的距离的定义形式不同 可有不同的分析方法 常用的聚类方 1 0 法有最短距离法 最长距离法 中间距离法 重心法 类平均法 可变类平均法 可变法 离差平方法和加权类平均法等 本文运用最短距离法进行聚类分析 通过得到样点间的距离 相似系数 来进行分类 距离小 说明二者相似性较高 距离大 说n 者差异较大 因 此根据距离的差异 可对样本进行归类 将距离小的两个样点先归为一类 然后再和距离大 的样点进行归类 最后把所有样点都归为一个大类 形成一个表现各样点之间变异和联系的 亲疏关系图谱吲 聚类分析在土壤微量元素含量 有效性及其土壤分类特征中已有不少的运用 y o u n g 等 2 0 0 0 口9 l 通过景观位置 土壤分类和聚类分析划分土体的地理分布特征 结果表明聚类 分析在揭示不同类型土壤的同性质方面咀及辨别土壤与地貌特征的关系上具有较高的运用 价值 p o s t 2 0 0 1 i 删用聚类分析方法通过土壤颜色和光谱反射率数据预测土壤的反照率 o o d d a r d 等 2 0 0 1 f 6 通过欧氏距离聚类的树状图方法把根际细菌对基质的利用类型的竞争 类群进行分类 使得有机酸为c 源在区分根际竞争类群上的作用明显的表现出来 3 多变量指标克里格法 通过此法我们可以把地形因子作为其中一项指标 来评价土壤质量 此法可以将无数量 限制的单个土壤质量指标 包括地形指标 综合成一个总体的土壤质量指数 这一过程称为 多变量指标转换 m v i t m u l t i p l e v a r i a b l ei n d i c a t o r t r a n s f o r m 是根据特定的标准将测定值 转换为土壤质量指数 各个指标的标准代表土壤在该地形区域最优的范围或阀值 是在地区 基础上建立和评价的 运用非参数型地统计学方法 指标克立格法 i ki n d i c a t o rk r i g i n g 通过m v i t 的转换数据估计未采样地区的数值 然后测定不同地区土壤质量达到优良的概 率 最后利用g i s 技术绘出建立在研究区域地形基础上的土壤质量达标概率图 它可以把 管理措施 经济和环境景观限制因子引入分析过程 通过单项指标的评价 还可以确定影响 土壤质量的最关键因子 0 1 2 3 2 地理信息系统方法 地理信息系统 g e o g r a p h i ci n f o r m a t i o ns y s t e m 简称g i s 它是以采集 存储 管理 分析 描述和应用整个或部分地球表面 包括大气层在内 与空间和地理分布有关的数据的 计算机系统 由硬件 软件 数据和用户的有机结合而成 智能化的g i s 中包括由知识和推 理组成的专家系统 g i s 是集计算机科学 地理学 测绘遥感学 环境科学 城市科学 空间科学 地球科学 信息科学和管理科学等多学科为一体的新兴边缘学科 它研究计算机 技术与空间地理分布数据的结台 通过一系列空间操作和分析 为地理科学 环境科学和工 程设计 乃至国民经济的发展 城市建设及企业经营提供对规划 管理和决策有用的信息 并回答用户提出的有关问题 通过地理信息系统软件a r c i g i s 在采样点属性输入后 运用地统计学中的克里格插值 方法 对土壤属性在空间上进行无偏最优估值 预知未采样点的土壤属性 最后可以得到整 个研究区域的土壤属性分布图 我们可以从土壤属性分布图上 看出地形等宏观因素对土壤 属性分布的影响情况 1 2 3 研究材料与方法 3 1 研究区概况 研究区域位于浙江省绍兴县西部 图i 地处约东径1 2 0 3 0 北纬2 9 5 8 地貌属低 臣 海拔在5 0 l o o m 之间 气候属中亚热带北缘的季风气候 全年温暖湿润 四季分明 年日照数在1 9 0 0 2 0 0 0 小时 年平均气温为1 6 5 4 c 最低1 月平均气温为3 9 4 2 c 最 高7 胃平均气温为2 8 6 2 9 c 图2 有利于 壤的物理和化学风化及生物繁衍 全年降雨 量较高 多年平均降水量为1 4 0 3 毫米 雨日约1 5 6 天 占全年的4 3 但各月间雨量分配 很不均匀 4 9 月的降水量占全年的2 3 图3 水土流失主要发生在这一时期 研究区成 土母岩属震旦纪地层的泥页岩 岩性松脆 容易风化 冲刷 植被为人工林和自然林的混合 林 主要为松 杜鹃 灌木混交林及茅草 覆盖率约8 5 土壤类型为黄红泥土 图1 属红壤土类黄红壤亚类 由于侵蚀作用 上坡土层较薄 下坡土层较厚 图1 为采样区 概况和代表性土壤剖面 3 2 土样的采集与处理 研究在7 5 0 0 m 2 水平方向宽5 0 m 沿丘坡方向1 5 0 m 范围内进行 图1 在1 2 0 0 0 地形图上用网格法布点 水平方向每5 m 设一点 丘坡方向每1 5 m 设一个点 共设1 2 1 个 观察点 海拔和坡度由地形图量测和计算获得 土壤割面的观察内容包括土层厚度 土色 坡积物厚度 铁锰新生体分布深度等土壤发生学特征 同时 采集 定数量的表土样进行理 化分析 采样的深度为o 2 0 c m 每一表 样由观测点附近 半径为0 5 m 的5 个土样混合而 成 土样经室内自然风干后 过2 m m 的塑料土筛 同时从过2 m m 的土样中 取出一部分 进一步磨细过0 1 2 5 m m 的塑料土筛 用于土壤全量元素分析 旧菰鲜刊掣懈鬈髯 匣葡骅刊掣懈竿铎卜 窿器群一掣群芒黑耐型副舞区碌富 函 蒜霉凶鞋眯 咖掣g每篷凶妖奄 112 34 56789 1 0 1 1 1 2 月份 图2 研究区温度的季节性变化图3 研究区降雨的季节性变化 3 3 理化性质测定方法 土壤理化分析的内容包括有机质 速效k 全n p h 有效p c e c 微量元素 f e m n c u z n 秘颞粒组成 有机履采甩孙女g 热法测定 壤速效k 用醋酸铵浸提 火焰光度计测定 全n 用凯氏法测定 p h 用p h 计测定 有效p 用碳酸氢钠 p h 8 5 提取 比色法测定 阳离子 交换量用1 t o o l l 乙酸铵溶液 p h 7 交换法测定 微量元素 铁 锰 铜 锌 用三酸法消化 原子吸收法测定 颗粒组成用比重计法测定附 本文中土色使用红度来表示 土壤的颜色按照门塞尔比色卡确定 并按照公式 r r h c v 计算红度f 6 6 1 式中r r 代表红度 c 和v 分别表示彩度和色值 h 为色调 当7 5 r 时h 为1 2 5 1 0 r 时h 为1 0 2 5 y r 时h 为7 5 5 y r 时h 为5 0 7 5 r 时h 为2 5 1 0 y r 和所有的y 级时h 为0 0 3 4 地统计学方法 3 4 1 相关性分析 本文对l o 个土壤肥力指标 有机质 有效p 速效k p h 全n c e c 铁 锰 铜和锌 和7 个土壤发生学指标 土层厚度 坡积物厚度 粘粒含量 粉砂含量 砂粒含量 红度和铁锰 新生体分布深度 与坡度 海拔等2 个地形因素分别进行了相关性分析 以分析土壤发生学因素 和土壤肥力因素受地形因素的影响程度 相关分析在s p s s 软件上进行 1 5 3 4 2 半方差函数模型 本文应用半方差模型分析软件g s 分别对7 个土壤发生学因素和1 0 个土壤肥力因素进行 空间变异参数分析 并根据块金方差 基台值之比 c j c o 十c 1 分析了土壤属性受结构变异的影 响程度 在半方差分析中 我们把土壤属性的空间变异分为随机变异和结构变异 随机变异主要 受采样 分析等因素影响 结构变异主要与气候 地形 母质等宏观因素有关 由于研究区域范 围比较小 1 5 0 5 0 m 2 气候和母质基本一致 囡此主要的结构变异影响因素为地形因素 块金方差与基台值之l t c c 0 十c 越小 说明土壤属性的变异受地形影响较大 反之 则说明变异受到采样 分析等随机因素的影响较大 因而 我们可以通过块金方差 基台值之比 c o c a c 来分析地形对土壤属性的影响程度 3 4 3 回归模型和对数模型 本文通过多元 次线性回归模型 多元多项式回归模型和对数模型分别建立了土壤属性一地 形模型 3 4 3 1 多元一次线性回归模型l 吲 多元一次线 生就是把一个变量与多个变量之间的关系用多元回归方程表示出来 如果应变量 y sp 个自变量x l x 2 x p p 2 呈线性关系 那么可以用下面的回归模型来表示它们之间 的关系 y b b l x l b 2 2 十b p p 本研究多元一次线性回归的任务是根据n 组 y l k t 写2 x i d 土壤实验观测数据 确定回 归方程中的待定系数b o b l b 2 b d e 这些参数可以由数据统计得出 3 4 3 2 多元多项式回归模型 当因变量y 与k 个自变量x 之间的线性关系不显著时 可用p 次多项式逼近 本 文采用二元二次多项式来建立模型 其模型如下 y b o 6 l x i b 2 x 2 毛工 西4 x 6 5 一x 2 3 4 3 3 对数模型 印对原来的x y 进行相应的对数转化后 按照线性方程模式建立的模型 1 6 3 4 4 聚类分析 聚类分析就是从一批样本的多个观测值 变量 中 找出能度量样本之间相似度的统计量如 相似系数或距离 构成一个女日似矩阵 在此基础上计算出样本 变量 之间 或样本组合 类 之间以及类与样本之间的相似程度或距离 按相似程度的大小将样本 或变量 逐一归类 相似 度高的聚到一个小分类单位 关系疏远的聚集到一个大的分类单位 直到把所有样本 或变量 都聚集到统一大类 最后形成一个亲疏关系图谱 直观地表现分类对象的差异和联系 本文运用最短距离法 通过1 2 1 个采样点的土壤属性进行样点间的聚类分析 即通过极差法 对原始数据进行标准化处理后 计算出各样本的欧氏距离 得出各采样点间距离 相似系数 的 对称矩阵d m dc o 中 以g 和g 分别代表两个不同的取样点 则dc o 中每一元素d 为对应的 两个采样点之间的距离 相似系数 扶dc o 中选取最小的元素d 将其所对应的样点g 和g j 合 并为g 即g g g j 重新计算类与类之间的距离 即只需计算g 与其他各类的距离 其一 为最短距离 其二为最长距离 根据分类谱系图 采用最短距离更能体现各采样点土壤属性的差 异性和相似性 以合并后的g 作为新类 重新计算新类与其他各类之间的距离 重复以上过程 直到所有的样本合并为一大类为止 由于各聃 壤羁性鲍单位下喝 不便于聚类 圆丽在聚类前要对原始数据进行极差正规标准 化处理 使每列土壤属性的最大数据为1 最小数据为0 经变换后的新数据为 x j x 广m i n x i m e t x x j 卜m i n x j l i nl i nl i n 其中 x i j 是标准化后的数据 是原始数据 m a x x j 是第j 列土壤属性原始数据最大值 m i n x 是第j 列土壤属性原始数据最小值 3 4 5 土壤质量评价方法 考虑到研究区属低丘坡地 较适宜茶树的生长 因此本文选用茶树为评价对象 对研究区土 壤质量进行了评价 并队评价指标总和来评价土壤质量 具体采用的步骤为 1 根据研究区域具体作物 茶树 对土壤的要求 确定相关土壤属性的评价隶属值 2 根据主成分分析法确定相关土壤属性权重 3 计算评价指标总和 总分值 评价指标总和 总分值 的计算方法有多种 本文选用较常用的是指数加加法 即将土壤属 性的权重值与相应的属性隶属值相乘得到该属性的评价指标值 再将各属性的评价指标值相加求 和 即得出该采样点各属性因素的评价指标值总和 评价指标总和的计算公式为 三 i f i 形 n 一 l 式中1 1 表示每个采样点全部参评的土壤属性指标个数 w 和n 分别表示第i 种参评属性指 标的隶属度值和权重系数 评价指标总和综合反映了土壤质量状况 是进行土壤质量分等定级的 1 7 依据 3 4 5 1 确定隶属值的评价模型 本研究采用连续型模型 离散型模型和概念型模型等三种模型评价土壤属性隶属值 1 连续型模型 文献表明 6 8 6 97 许多土壤属性与作物生长影响成倒s 的余切线型曲线关系 还有的呈抛 物线型 同时在分析过程中 可以将曲线型函数转化成相应的折线型函数 因而 在建立隶属函 数关系时可以采用模糊数学中的 分布法 将概率论分布函数作为实数集上的模糊分布函数 选定两糟分布函数作为隶属函数的基本形式 由这两种函数形式并结合作物生长所需的土壤属 性 就可建立各土壤属性评价指标的模糊数学分布函数 从而最终决定各属性指标的隶属值 本 文中的p h 粘粒含量 全n 有效p 速效k c e c 有机质等 壤属性隶属值的确定采用该 模型 2 离散型模型 有些指标是很难用函数关系式来表示其隶属范围 所以其隶属值只能靠专家经验来赋予 如 海拔和土层厚度 3 概念型模型 通过概念型模型来计算隶属值主要是为了解决那些无法用数值来表示的指标 如地貌类型 母质 坡面结构 工程设施和质地等 这些指标只有在专家经验的基础上进行评定 本研究中土 壤质地就属于这种类型 3 4 5 2 权重值的确定 权重是评价因素对评价对象的影响程度口 不同的土壤属性对土壤质量会产生不同的作用 所以如何确定权重一直是土壤评价中的关键 权重确定的合理性有助于保证评价精度和评价结果 的准确性 确定权重的方法有层次分析法 a h p 专家评分法 回归分析法 主成分分析法和 因子分析法等方法 本文采用的是主成分分析法 本研究通过s p s s 软件对十个土壤属性因子 p h 有机质 有效p 速效k c e c 坡度 海拔 质地 全n 土层厚度 进行主成分分析 根据特征值的情况确定主成分 并根据主成分中各个土壤属性所对应的因子负荷来确定其权重 3 4 6 地理信息系统与可视化技术 3 4 6 1 插值方法 本文采用克里格插值方法进行插值 该法是目前地统计学中应用最广泛的最优内插法 它是利用已知点数据去估计未知点 x o 的数值 其实质是一个实行局部估计的加权平均值 z x o 五z 蕾 i l 式中z 是在未经观测的点x o 上的内插估计值 z x i 是在点x o 附近的若干观测点上 获得的实测值 丑是考虑了半方差图中表示空间的权重 克里格插值可为空间格局 在空间上有规律的分布 分析提供从取样设计 误差估计到成图 的理论和方法 可精确描述所研究的变量在空间上的分布 形状 大小 地理位置或相对位置 这在确定空间定位图式 格局 方面是比较有效的方法 7 2 7 3 4 6 2 可视化技术 通过a r c g i s 软件 结合克里格插值技术 将1 0 种土壤肥力因数和7 种土壤发生学因素数 据分别输入到软件中 插值生成分布图 具体操作步骤如下 1 在e x c e l 表里将采样点的地理坐标与其相应的土壤属性值 一对应起来 2 将e x c e l 表里的数据转换成d b f 格式 同时根据要求 确定好数据的精确度 然后保存数 据 3 打开a r c 姒p 界面 选择a d dx 选项 同时打开x y 选项 倒入己转化为d b f 格式的经 纬度坐标 然后点确定 4 完成上述步骤以后 a r c g a p 界面上会生成采样点图 显示出采样点的空间分布 然后点 击 e x p o r td a t a 选项 把同坐标 一对应的土壤属性一同导入进来 然后点击保存 5 这时图上会出现采样点图 然后点击菜单中的s p a t i a la n a l y i s t 选项 选择i n t e r p o l a t e t or a s t e r 中的k r i g i n g 选项 在此中的zv a l u e 中选择所要进行插值的 壤属性 然后在半方 差模型s e m i v a r i o g r a mm o d e l 选项中选择最优模型 最后生成插值图 分布图 4 结果与讨论 4 1 研究区地形特征 图4 和图5 分别是研究区海拔高度和坡度与坡长的关系 文中的坡长是指采样区坡脚低端与 观测点的垂直距离 图4 研究区海拔与坡长关系图 图5 研究区坡度与坡长关系图 从图4 上可以看出 随着坡长的增加 海拔逐渐上升 其上升速度由慢转快 而坡度则是先上升 后下降 在坡长1 0 0 m 处坡度达到最大值 这是由于研究区母岩为泥页岩 其硬度较低 较易进行 物理风化 在泥页岩上形成的土壤结持性较差 易发生侵蚀 土壤侵蚀的结果使坡顶形成缓圆的 地形 而下坡由予长期的沉积物堆积 覆盖了原先下坡凹凸不平的地表 使得下坡坡度比较平缓 因此坡度呈现上下小 中间大的特征 图6 为用a r c g i s 制作的研究区海拔和坡度的分布图 从中可清楚地看出地形变化的趋势 由上至下等高线密度由疏一密一疏 坡度由小一大 很小 从等高图中还可清楚地看出研究区呈中间低凹两边微凸的特征 说明研究区内存在一个小型 沟 谷区 而在沟谷区附近坡度却很大 图6 研究区海拔和坡度的分布 2 0 4 2 土壤发生学属性与地形要素关系分析 4 2 1 相关性分析 表1 土壤发生学统计结果 表2 土壤发生学因素与地形因素相关性分析 厚度体分布 鬈 度 坡度 1 海拔 04 0 8 1 土层厚度 一05 8 4 08 0 1 1 红度 03 18 一0 4 3 3 0 7 0 3 l 桔粒舍重 o5 2 7 0 9 5 l o8 4 9 404 7 2 t 粉砂含量 04 6 2 09 1 4 07 5 8 04 0 8 o9 4 8 1 砂粒含量0 5 0 6 0 9 4 7 08 2 1 4 34 5 1 09 9 1 o9 8 2 i 坡积物厚度 o6 1 2 08 5 0 0 9 5 5 0 6 3 4 0 8 7 7 4 0 7 9 7 08 5 4 l 铁锰新生体 0 6 1 9 07 4 5 0 9 2 8 0 5 7 7 o8 1 9 07 2 7 07 9 0 0 9 2 9 分布深度 表中 表示p 土层厚度 9 5 0 红度 5 1 5 砂粒含量 3 7 5 坡积物厚度 3 5 2 粘粒含量 3 1 8 粉砂含量 1 9 8 铁锰新生体分布深度的变异系 数最大 粉砂含量的变异系数最小 这是由于研究区域各点所处的坡度 高程不同 造成各处的 水热条件差异有关 而铁锰新生体的生成常与土壤剖面中水分状况 数量和移动 有关 因而造 成了研究区域铁锰新生体分布深度差异较大 我们从表2 中也可以看出铁锰新生体分布深度与海 拔 坡度呈显著相关 相关系数分别为 0 7 5 7 和 0 6 1 9 由于黄红泥土的粉砂主要来源于母质 而且粉砂由于颗粒大小比较适中 因而不会像大颗粒的砂粒那样容易造成堆积 也不会像小颗粒 的粘粒那样容易流失 所以它的含量在整个区域相对恒定 变异系数较小 1 95 2 1 表2 中还显示粘粒 粉砂 砂粒含量与海拔呈显著相关 分别达到了 09 5 1 0 9 1 4 o9 4 9 这主要是由于雨水的侵蚀 粘粒不断向下坡堆积 而上坡粘粒不断地减少 以及裸露出地表的母 岩的不断风化和砂粒的难易流动性 使得上坡的砂粒含量逐渐增加 下坡的粘粒含量不断增加 坡度对质地的影响与海拔对质地的影响相类似 坡度与粘粒 粉砂 砂粒含量相关系数分别为 o 5 2 7 o 4 6 2 和0 5 0 6 从坡度分布图上可以看出坡度比较大的地方 陡坡也较多 这很容易造 成水土流失 其中小颗粒的粘粒较易流失 而下坡坡度比较小 地势比较平坦 粘粒容易在下坡 堆积起来 因而这就使得坡度大的地区砂粒含量高 坡度小的地区粘粒含量高 红度与海拔 坡 度的相关系数相对较小 分别为 o 4 3 3 和 0 3 1 8 表2 这可能是红度除受海拔 坡度变化而发 生变化的粘粒 氧化铁 数量影响外 还受水分条件的影响有关 4 2 2 半方差模型分析 用地统计学模型软件g s 对土壤发生学因素进行了半方差分析 结果列于表3 表3 土壤发生学因素半方差分析 c d c o c m c d c o c 表中l 表示线性 l i n g e r 模型 s 表示球状 s p h e r e 模型 表3 中的撮大相关距离表示某土壤发生学因素在空间上自相关的测定点之间的最大距离 当 测定点之间的距离大于该值 最大相关距离 时 则说明它们之间是相互独立的 若小于该值时 则说明它们之间存在一定的空间相关性 块金方差 基台值 c d c o c 可以表示空间变异性程 度 7 如果该比值较高 说明采样 分析等随机部分引起的空间变异较大 相反则由地形 气 候 母质等结构部分引起的空间变异较大 如果该比值接近1 则说明该变量在整个尺度上具有 恒定的变异 从表中可以看出 除了红度的最大相关距离 8 2 m 比较小之外 其它各土壤发生学因素的 最大相关距离都比较相近 这可能是因为红度受地形因素 特别是受水热条件的影响有关 表3 中还显示 各土壤发生学因素块金系数与基台值之比 c d c o c 数值都比较小 土层厚度为 o 0 0 0 2 红度为o0 8 3 粘粒含量为0 0 0 0 7 粉砂含量为0 0 0 0 1 砂粒含量为0 0 0 0 2 坡积物厚 度0 0 0 0 2 铁锰新生体分布深度为0 0 0 0 0 4 5 c o c o 斗c 数值比较小 表示这几种土壤发生学 因素的空间变异主要是由于结构变异所引起的 由于该研究区域面积比较小 气候和母质变化一 致 所以引起结构变异的主要因素是地形因素 从表2 中可以看出 各土壤发生学因素均与海拔 呈显著相关 相关系数分别为 土层厚度 o 8 0 1 红度 o 4 3 3 粘粒含量 o 9 5 1 粉砂 含量 o 9 1 4 砂粒含量 o9 4 7 坡积物厚度 0 8 5 0 铁锰新生体分布深度 0 7 4 5 通过 比较块金方差 基台值之比 c c c 我们还可以进一步分析地形对土壤发生学因素空间 变异的影响程度 按照区域化变量空间变异程度的分级标准 c c c 的比例 7 5 时 变量 的空间变异性较弱 由于该研究区域的结构变异主要为地形因素 因而通过比较 我们发现所有 的土壤发生学因素由于受地形的影响都具有强烈的空间变异性 表3 中还显示 线性模型能够对6 种土壤发生学因素 土层厚度 粘粒含量 粉砂含量 砂 粒含量 坡积物厚度 铁锰新生体分布深度 空间变异进行最优拟合 拟合的r 2 分别为 土层 厚度 0 9 6 2 粘粒含量 o 9 0 9 粉砂含量 0 8 9 6 砂粒含量 o 9 0 4 坡积物厚度 0 9 5 1 铁锰新生体分布深度 o 9 8 3 而球状模型能够对红度进行最优拟合 拟合的r 2 为o 9 9 1 图7 是各种土壤发生学因素的半方差模型拟合图 其中横坐标是采样点问的距离 s e p e r a t i o n d i s t a n c e 纵坐标是半方差值 s e m i v a r i a n e e 从图中可以看出 除了红度的最优半方差拟合模 型是球状模型以外 其它土壤发生学因素的最优半方差拟合模型都是线性模型 从红度的拟台模 型中可以看出 当采样点之间的距离达到某一值 最大相关距离 时 半方差值就达到了平衡 表明在最大相关距离内的各采样点间是具有明