宁夏引黄灌区灌淤土土壤养分空间变异性研究

第２６卷第３期　甘肃联合大学学报（自然科学版）　ＶｏｌＩ　２６　Ｎｏ．３　２０１２年５月　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｇａｎｓｕ　Ｌｉａｎｈｅ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（Ｎａｔｕｒａｌ　Ｓｃｉｅｎｃｅｓ）　Ｍａｙ．２０１２　文章编号：１６７２－６９１Ｘ（２０１２）０３—００６３—０６　宁夏引黄灌区灌淤土土壤养分空间变异性研究　尚清芳　（陇南师范高等专科学校科学教育系，甘肃成县７４２５００）　摘要：采用规则网格取样、土壤养分状况系统研究法，应用一般统计学和地统计学理论研究宁夏灵武良繁场　灌淤土耕层土壤有机质和速效Ｃａ、Ｍｇ、Ｋ、Ｐ、Ｓ、ＮＨ＋一Ｎ含量空间变异性．结果表明，研究区土壤ＮＨ＋一Ｎ、速效　Ｋ、Ｐ含量普遍较低，其低于Ｉ临界值的比例分别为１００　、６１　和５３　；速效Ｐ的变异系数最大，为６６．６　，其它　养分变异系数在１９．１～３４．８　之间．地统计学分析表明，ＮＨ＋一Ｎ和速效ｓ在该采样尺度下不具备空间自相关　性，而有机质、Ｃａ、Ｍｇ、Ｋ、Ｐ具有较强的空间自相关性，块金效应在（０～２０）　之间．在此基础上，利用普通克里　格插值方法绘制了土壤速效Ｃａ、Ｍｇ、Ｋ、Ｐ含量分布图．基于土壤养分状况和空间分布特征，目前仅需要考虑对　该村土壤Ｋ，Ｐ进行分区管理．　关键词：灌淤土；土壤养分；半变异函数；空间自相关性　中图分类号：Ｓ１５３．６　文献标识码：Ａ　土壤是一种基础的自然资源，是人类农业生　溉和施肥导致的养分变异共同作用是具有区域特　产活动的基础．土壤养分含量直接影响到作物的　色的科学问题．深入研究灌淤土的养分特性及其　产量和品质．如果盲目增加肥料施用量，不但会提　空间变异性，对于发展农业生产，合理施肥，有效　高生产成本，而且容易造成面源污染．在进行推荐　利用土壤资源，改善土壤环境具有重要意义［】　．　施肥时通常是采用区域土壤养分平均值或大田混　本文根据宁夏灵武市良种繁育场的土壤养分测试　合土壤样品的养分测试值来代表田块的养分状　资料，利用传统统计学和地统计学相结合的方法，　况，因此土壤养分含量的空间变异性越大，这种施　研究耕层土壤主要养分含量及其空间变异性，以　肥方法所造成的养分不均衡性就越严重Ｌ】］，肥料　期为精确施肥提供科学依据．　利用率就越差．自从２Ｏ世纪６Ｏ年代法国科学家　Ｍａｔｈｅｒｏｎ及同事提出区域化变量理论、并在该理　１研究区概况　论基础上产生了地统计学，地统计学方法成功地　研究区位于宁夏平原中部的灵武市，东经　被引入到土壤科学研究领域［２￣７］．该方法通过描　１０６。１１　～１０６。５ｌ　、北纬３７。３Ｏ　～３８。３８　，海拔１　１２０　述土壤属性的空间变异性，进而利用各种克里格　ｍ．这里是宁夏引黄灌区的中心地带，也是宁夏自　插值方法来预测未采样点的土壤属性值．我国许　治区商品粮基地之一．灵武灌区年平均降水量　多学者利用地统计学理论和方法对土壤属性的空　２１３　ｍｍ，其中７、８、９三个月的降水量占全年降水　间变异性进行了大量研究＿＿８叫　，这些研究都说明　量的６３　，年蒸发量２　００５　ｍｍ，是降水量的９．４　利用地统计学方法可以有效研究土壤养分的空间　倍．年平均气温８．８℃，大于１Ｏ℃有效积温３　变异性，进而更为准确地预测并绘制土壤养分含　３５１℃，无霜期１４５天．灌区主要土壤类型为灌淤　量分布图，划分田间管理单元，为合理施肥提供科　土，局部排水不畅的地段土壤盐渍化程度比较严　学依据．　重．本项研究的样点设在灵武优良品种繁育场，其　灌淤土＿】。　广泛分布于我国半干旱与干旱　灌排便利，稻麦轮作，农业生产发展水平较高，水　地区．宁夏灌淤土是宁夏平原引黄灌区主要的农　稻单产为７５Ｏｋｇ左右，为宁夏引黄灌区较具代表　业土壤．灌淤土本身存在的空间变异以及由于灌　性的地区．　收稿日期：２０１２—０３—０５．　基金项目：加拿大钾磷研究所资助项目．　作者简介：尚清芳（１９７６一），女，甘肃宕昌人，陇南师范高等专科学校讲师，硕士，主要从事生态经济的研究以及自然　地理学的教学．　６４　甘肃联合大学学报（自然科学版）　第２６卷　２样品采集和分析　作物播种前依据耕种方向设置采样方案，对　研究区土壤进行网格规则取样．在１：１００００地块　图上选４～５个控制点，在田间利用ＧＰＳ确定控　制点位置，选其中２个定位控制点作为基准点、以　１００米间距划分网格，在以网格结点为圆心、１０米　为半径的范围内采集１Ｏ钻耕层土壤（０ｃｍ～　２０ｃｍ）样品，混合均匀后风干送往北京中国农科　院植物营养实验室进行养分分析．共取样１２６个，　控制面积２６７ｈｍ　．将各采样点的带有ＩＤ值，ｘ、　ｙ坐标和土壤养分含量的Ｅｘｃｅｌ表格另存为ＤＢＦ　格式，在ＡＲＣＭＡＰ　９．０中添加该数据，可得样点　数据图层（见图１）．　图１样点分布图　Ｆｉｇｕｒｅｌ　Ｌｏｃａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｓａｍｐｌｅ　ｓｉｔｅｓ　土壤养分含量分析应用土壤养分状况系统研　究法（ＡＳＩ）．速效Ｐ、Ｋ用国际农业服务中心的　ＡＳＩ浸提液浸提（０．２５ｍｏｌ・Ｌ＿。ＮａＨＣＯ。＋０．０１　ｏｔｏｌ・Ｌ一　ＥＤＴＡ＋０．０１　ｍｏｌ・Ｌ～ＮＨ　Ｆ）［　引，Ｐ　用钼锑抗比色法测定，Ｋ用原子吸收分光光度计　测定；速效Ｓ用０．０８　ｍｏｌ・Ｌ＿。Ｃａ（Ｈ２ＰＯ　）２浸　提，用ＢａＣ１　比浊法测定；ＮＨ　一Ｎ、速效Ｃａ、Ｍｇ　用１　ｍｏｌ・Ｌ－１ＫＣ１溶液浸提，ＮＨ　一Ｎ用靛酚蓝　比色法测定，Ｃａ、Ｍｇ用原子吸收分光光度计测　定；有机质（ＯＭ）用０．２　ｍｏｌ・Ｌ～ＮａＯＨ一０．０１　ｍｏｌ・Ｌ　ＥＤＴＡ一２　甲醇浸提，比色测定．　３研究方法　３．１传统统计学方法　传统统计学方法通过分析土壤养分含量的最　大值、最小值、均值、中值、方差、峰度、偏度和变异　系数来研究土壤养分分布位置、分散情况和分布　形状［”］．　３．２地统计学方法　许多文献［１　卅妇对地统计学理论及应用有详　细的讨论，该方法通过分析带有空间坐标的各采　样点的土壤养分数据，描述和模拟其空间分布．计　算步骤可概括为：　３．２．１　计算实验半变异函数　地统计学中的半　变异函数可用以揭示变量在空间上的自相关性．　其计算公式如下：　ｒ（　）一ｌｌ２Ｎ（ｈ）　：［ｚ（　）一ｚ（ｘｉ＋＾）］。，　式中～（＾）是在某一方向上一定角度容差范围内　距离等于ｈ时的点对数，Ｚ（ｘ　）是样点ｚ在位置　Ｘ　的实测值，ｚ（ｘ　＋ｈ）是与ｚ　距离为＾处样点　的实测值．　３．２．２模型拟合半变异函数理论模型的拟合　过程主要包括确定曲线类型、参数最优估计和回　归模型的Ｆ检验．若Ｆ值越大，则回归模型的精　度越高．通常通过匹配实验半变异函数的曲线形　状和数学方程的曲线形状来选择模型，具有块金　效应的球形模型是利用地统计学方法进行环境变　量空间分析的最常用的模型［４］，计算公式为　ｆｒ（　）一ｆ。＋ｃＥ３／ｚ×ｈ／ａ一１／２×（ｈ／ａ）。］，　０≤ｈ≤ａ；　ｌｒ（＾）一ｆ　＋ｃ，＾＞ｎ．　通过反复尝试和交叉验证的方法来选择块金常数　Ｃ。、基台值Ｃ。＋ｃ和变程ａ等参数．其中块金常数　ｃ。反映了区域化变量ｚ（ｘ　）内部随机性的可能程　度．半变异函数达到水平的纵轴高度为基台值Ｃ。　＋Ｃ，对于球形模型来说变程ａ是半变异函数达到　水平时的滞后距离．　３．２．３　克里格插值　对于任意待估点或待估段　的实测值ｚ（ｚ），其估计值　（ｚ）是通过该待估点　或待估段影响范围内的　个有效样品值　（ｚ　）（ｉ　一１，２，…，　）的线性组合得到的，即　（ｚ）一＞　ｚ（ｚ　）．　＝　上式中　为权重系数，　一１，在满足估值无　偏性（即估值偏差的平均值为０）和最优性（即估　值方差最小）条件下，通过解方程组　ｒ（ｘ　一　）＋　—ｒ（ｚＪ一．２７ｏ），Ｊ一１，…，　一１　即可得到所有的权重系数和拉格朗日常数　．　第３期　尚清芳：宁夏引黄灌区灌淤土土壤养分空间变异性研究　６５　４结果和讨论　４．１描述性统计分析　６８．２）ｍｇ・Ｌ　之间，平均含量为１４．５２ｍｇ・　Ｌ＿。，低于临界值的样本数所占的比蚀高达５３　；　速效Ｋ平均含量为７４．９　ｍｇ・Ｌ＿。，有６１　采样　由表１可以看出，所有样点速效Ｃａ、Ｍｇ、Ｓ含　点速效Ｋ含量小于其临界值．由于传统的观点认　为北方土壤不缺钾，故该地区很少施钾肥或者不　量都大于其临界值，所有样点ＮＨ４＋一Ｎ含量都小　于其临界值２０ｍｇ・Ｌ一．速效Ｃａ、Ｍｇ的含量均　很高，分别达到（４００．８～２　５８２．２）ｍｇ・Ｌ叫和　（１９６．８～７５３．３）ｍｇ・Ｌ＿。，符合北方石灰性土壤　特性．ＯＭ含量比较低，平均仅为０．２３　．ＮＨ４＋一　Ｎ含量也很低，在（５．８～１９．１ｍｇ）Ｌ　之间，平均　９．３２ｍｇ・Ｌ～；速效Ｐ含量变幅较大，在（４．９～　施钾肥．近几年来，随着中加合作项目的开展，钾　肥逐渐得到农户的重视，但其用量还是比较低．以　上分析可见，ＯＭ含量普遍很低（０．０８　～０．　４７　Ａ）；ＮＨ　一０Ｎ含量十分缺乏；速效Ｐ和Ｋ表现　出不同程度的缺乏．　表１　土壤养分含量描述性统计分析　Ｔａｂｌｅｌ　ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ　ｏｆ　ｓｏｉｌ　ｎｕｔｒｉｅｎｔ　ｃｏｎｔｅｎｔｓ　ａｔ　ｓａｍｐｌｉｎｇ　ｐｏｉｎｔｓ（ｍｇ・Ｉ　～，　一１２６）　项目　ｉｔｅｍｓ　０Ｍ（　）含量范围　Ｍａｘ．～ｍｉｎ　０．０８～０．４７　平均值　ｍｅａｎ　０．２３　标准差　ｓｔｄ．　０．０８　变异系数　Ｃ．Ｖ．（　）　３４．７８　偏度　Ｓｋｅｗ．　０．３７　峰度　Ｋｕｒｔ．　中值　ｍｅｄｉａｎ　速效Ｃａ（ａｖａｉｌａｂｌｅ　Ｃａ）４００．８～２　５８２．２　１　７５２．８　３４４．８６　１９．１０　—０．７１　速效Ｍｇ（ａｖａｉｌａｂｌｅ　Ｍｇ）　１９６．８～７５３．３　速效Ｋ（ａｖａｉｌａｂｌｅ　Ｋ）　ＮＨ　一Ｎ（ａｍｍｏｎｉｕｍ　Ｎ）　３８９．２　７４．９　９．３２　９０．５９　１７．７１　２．０３　２３．２７　２３．６４　２１．７８　Ｉ．０６　０．７９　１．２１　３９．１～１３２．９　５．８～ｌ９．１　速效Ｐ（ａｖａｉｌａｂｌｅ　Ｐ）速效Ｓ（ａｖａｉｌａｂｌｅ　Ｓ）　４．９～６８．２　２５．Ｏ～２７２．５　１４．５　１２６．３　９．６７　２８．２５　６６．６０　２２．３７　２．５３　１．２５　注：ＡＳＩ法土壤养分临界值（ｍｇ・Ｌ　）：Ｃａ（４００）、Ｍｇ（１２０）、Ｋ（８０）、Ｎ（２０）、Ｐ（１２）、Ｓ（１２）　Ｔｈｅ　ｃｒｉｔｉｃａｌ　ｖａｌｕｅｓ　ｏｆ　ｓｏｉｌ　ｎｕｔｒｉｅｎｔ　ｃｏｎｔｅｎｔｓ（ｍｇ・Ｌ一　）：Ｃａ（４００）、Ｍｇ（１２０）、Ｋ（８０）、Ｎ（２０）、Ｐ（１２）、Ｓ（１２）　速效Ｃａ、Ｍｇ的变异量比较聚集，变异系数分　别为１９．１０　和２３．２７　．ＮＨ　一Ｎ变异系数为　土壤养分地统计学分析　土壤养分含量分布具有一定程度的空间自相　２１．７８　．速效Ｐ变异系数较大，为６６．６０　，表明　研究区速效Ｐ含量变化较大，这一方面是施用磷　肥不均匀，另一方面是因为Ｐ在土壤中移动性　小，不易淋失．速效Ｋ的变异系数相对较小，为　２３．６４　．　计算半变异函数时一般要求数据符合正态分　布．当平均值约等于中值，偏度约等于０，峰度约等　关性，而传统的统计分析只能概括变量变化的全　貌，不能反映其局部的变化特征，即只在一定程度　船　６　Ｏ）　川　）Ｏ　∞Ⅲ　上反映样本总体，而不能定量刻画变量的随机性　和结构性．因此，利用地统计学的方法进行土壤养　分空间变异结构的分析和讨论．　研究区地形平坦，田间管理措施相对一致，样　点在田间连片分布，可认为土壤养分含量在有限　于３时，可近似认为该数据集满足正态分布．由表１　可知，ＯＭ和Ｓ样点值基本满足正态分布，Ｃａ经过　二次Ｂｏｘ－－Ｃｏｘ转化后，也基本满足正态分布，Ｍｇ、　Ｋ、Ｎ、Ｐ符合对数正态分布．由表２可知，经对数转　换后的数据近似服从正态分布．　表２经转换后统计值　Ｔａｂｌｅ　２　ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ　ｏｆ　ｓｏｉｌ　ｎｕｔｒｉｅｎｔ　ｃｏｎｔｅｎｔｓ　ａｆｔｅｒ　ｔｒａｎｓｆｅｒｒｉｎｇ　区域内，其增量（［Ｚ（ｚ）一Ｚ（ｘ＋＾）］）的数学期望　等于零，并且其变异函数存在且平稳．因此可用半　变异函数ｙ（　）表示点（ｚ，　）和（ｚ＋ｈ，Ｙ＋＾）之　间的差异，其中ｈ为一矢量．利用地理信息系统软　件ＡＲＣＭＡＰ９．０中的Ｇｅｏｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ　ａｎａｌｙｓｔ模块　进行这几种养分的空间结构分析，结果表明，除　ＮＨ４＋－Ｎ、速效Ｓ无方差结构，其余各养分可以用　项目　Ｉｔｅｍｓ　（平　ｍ　ｇ‘Ｌ　＿ｍｇ．华～ｌ、偏度　峰度）ｓｋ　ｓｓ　ｋ　ｉｓ　ｔｎ　，　球形模型进行较好拟合．这与王宏庭等研究得出　速效Ｎ具有强烈的空间相关性［２幻结论不同，主要　ｍｅａｎ　ｍｅｄｉａｎ　是由于本研究区多年种植水稻，且当地农户注重　施用氮肥，ＮＨ　一Ｎ在多次灌溉和排水条件下容　易淋失等原因引起局部变异较大．半变异函数模　型拟合参数见表３．　６６　甘肃联合大学学报（自然科学版）　第２６卷　模型的显著性采用Ｆ检验法进行，结果表　明，表３中的０Ｍ和各土壤养分含量的最佳模拟　模型均达到显著水平．说明模型在统计上是有效　的，可用来进行空间变异特征及空间内插分析．　从表３可以看出，ＯＭ、速效Ｃａ、Ｍｇ、Ｋ、Ｐ块　系数为０）．这是由于上述两个研究区都很少施用　钾肥，土壤Ｋ的空间变异主要由土壤母质、气候　等非人为因素引起，因而较为均匀．土壤速效Ｐ　含量的块金效应与Ｋ的块金效应相比较大，说明　在该区域磷肥的施用、作物及管理水平等随机因　金方差／基台值在Ｏ～２０　之间，具有强烈的空间　相关性，说明影响其含量分布的结构性因素（如气　候、母质、地形、土壤类型）作用很强，其在空间上　的变化主要由结构性因素控制，导致样点之间具　有较强的空间自相关．赵良菊等研究得出甘肃灌　漠土土壤速效钾的块金系数为０．５６　＿ｇ］，而本文　素对土壤Ｐ的分布有影响，但其影响较小．　由于研究空间是二维空间，所以半变异函数　ｒ（　）不仅与间隔距离ｈ有关，而且也与方向有关．　各向异性半方差函数计算时的角度容差定为±　２２．５度．各向异性可能是由于地表径流，灌溉时　水流方向及灌溉后的排水方向、耕种方向等过程　引起．　中的速效Ｋ含量具有恒定的空间自相关性（块金　表３土壤养分及有机质的空间变异参数　Ｔａｂｌｅ　３　Ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ　ｏｆ　ｓｅｍｉｖａｒｉｏｇｒａｍ　ｍｏｄｅｌｓ　ｆｏｒ　ｓｏｉｌ　ｎｕｔｒｉｅｎｔ　ａｎｄ　ＯＭ　＊＊：在０．０１水平上显著相关　变程是指半变异函数达到基台值所对应的样　点之间的距离，它表明土壤属性的空间相关范围，　变程的变化也反映出引起土壤要素变异主要过程　的变化．由表３可以看出速效Ｃａ、Ｍｇ、Ｋ变程相　对较大，说明这些养分在本地稻田土壤中的含量　以大块状变异为主，大致在南北向即耕作方向（见　图１）在较大范围内具有空间相关性，变程分别为　５００ｍ、６００ｍ、５９２ｍ，在东西向在较小范围具有空　均值基本相同，但估计数据的标准差明显小于实　测数据的标准差，因此，估值数据平滑作用明显，　估计的最小值大于实测最小值，而估计的最大值　小于实测最大值，数据分布趋向集中．　表４交叉验证结果　Ｔａｂｌｅ　４　Ｒｅｓｕｌｔｓ　ｏｆ　ｃｒｏｓｓ　ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ　间相关性，变程分别为１５０ｍ、２００ｍ、１３０ｍ．０Ｍ大　致在南北方向具有较大变程为３８０ｍ，在东西方向　具有最小变程为１００ｍ．这可能是由于长期灌溉、　排水、播种及收割方式不同，造成土壤环境条件的　变化，使得有机质的矿化程度不一，故有机质也表　由图２可以看出：土壤有机质、速效Ｍｇ、Ｃａ、　Ｋ含量插值图比较简单，具有明显的空间格局，总　体分布以大块状变异为主，这和表１和表３中四　者变异系数和块金效应都比较小相一致．另外，由　现小范围内的空间自相关性．而速效Ｐ在西北东　南方向具有最大变程为３３６ｍ，在东北西南方向具　有最小变程为１５０ｍ，其原因有待进一步研究．　土壤属性的空间分布图是土壤空间变异性最　于速效Ｐ块金效应为２０．０　９／６（见表３），变异系数　为６６．６％（见表１），所以，可以看出其图斑比较　破碎．　直观的表达形式　］．假定该地区土壤养分均值是　一固定值，应用普通克立格方法，对具有空间自相　结合图２和ＡＳＩ法土壤养分分级范围可以　看出：Ｃａ在整个研究区含量均高于其临界值　４００ｍｇｌ＿。，而在东北角浅灰色区域其含量处于中　关性的土壤速效Ｃａ、Ｍｇ、Ｋ、Ｐ含量进行插值，绘　制分布图（图２）．将各样点土壤养分含量预测值　进行统计，结果见表４，将表１和表４进行对比，　可以看出：各养分的估值平均值和实测数据的平　等水平，其它地块其含量处于高水平状态．整个采　样区土壤速效Ｍｇ含量均大于其临界值１２０ｍｇ・　第３期　尚清芳：宁夏引黄灌区灌淤土土壤养分空间变异性研究　６７　Ｌ＿。；白色斑块Ｍｇ含量处于中等水平，浅灰色、灰　色、深灰色和黑色斑块区Ｍｇ含量处于高水平．速　效Ｋ含量在白色、浅灰色斑块内含量均小于其临　界值８０ｒａｇ・Ｌ＿。，灰色、深灰色斑块内其含量处　于中等水平，而所有采样点中，只有两个样点的速　效Ｋ含量浓度高于１２０ｍｇ・Ｌ＿。，处于高水平状　态．速效Ｐ含量在白色斑块内小于临界值，在浅　灰色斑块内处于中等水平，灰色、深灰色、黑色区　域内处于高水平状态，而整个采样区内只有一个　样点的速效Ｐ含量大于６０ｍｇ・Ｌ＿。，处于极高水　平状态．　黼黼∞・”　鞠黼口－¨　—■∞一１００　—一　・ｓｇ　—■ｍ—ｍ　一－一．ｏ　—一ｍ—ｌ∞．’　—●¨一“ｌ　图２　土壤养分含量克里格插值结果图　Ｆｉｇｕｒｅ２　Ｓｐａｔｉａｌ　ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ　ｏｆ　ｓｏｉｌ　ｎｕｔｒｉｅｎｔ　ｂｙ　ｋｒｉｇｉｎｇ　ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ　通过对土壤养分空间变异性的了解，对养分　实施分区管理，无疑对提高肥料利用率大有裨益，　也会降低因施肥对环境的负效应［２　．本研究结果　表明：灵武优良品种繁育场土壤养分存在明显空　间变异性．因此，有必要对其实施分区管理．土壤　ＮＨ＋一Ｎ普遍缺乏，ＯＭ含量也不高．因此，在施　肥方案中，Ｎ可采用同一标准．养分分区管理中，　重点考虑的养分是Ｋ和Ｐ．Ｋ管理可分两个区，　中部、东部缺Ｋ区，西部土壤Ｋ含量中等区．对Ｐ　来讲，可分为三个区，西部大部分地块低Ｐ区，中　部和东部大部分地块中等区，东北部小地块内高　Ｐ区．土壤速效Ｃａ，Ｍｇ，Ｓ较高，目前养分管理可　不考虑．　５结论　通过对宁夏银南引黄灌区灌淤土耕层土壤养　分的统计学和地统计学分析，可以得到如下结论：　（１）ＯＭ，速效态养分Ｃａ、Ｍｇ、Ｋ、Ｐ、Ｓ、ＮＨ＋一　Ｎ变异系数范围在１９．１Ｏ　～６６．６Ｏ　之间，速　效Ｐ的变异系数最高，为６６．６　．速效Ｃａ的变　异系数最低，为１９．１Ｏ　．土壤ｏＭ含量普遍很　低，速效Ｎ、Ｋ和Ｐ具有不同程度的缺乏，而Ｃａ、　Ｍｇ、Ｓ所有样点含量均大于其临界值．　（２）半变异函数计算结果表明，土壤ＯＭ含　量和速效Ｃａ、Ｍｇ、Ｋ、Ｐ含量分布具有强烈的空间　结构性，其块金效应小于２０　９／６，Ｎ和Ｓ不具有空　间结构性，半变异函数表现为纯块金效应．　（３）土壤速效Ｃａ、Ｍｇ、Ｋ、Ｐ含量分布图，直观　地表现出这几种养分的丰缺状况．在整个研究区　内，土壤各养分速效含量有较强的空间结构性，养　分含量具有明显的由低到高的分布梯度的规律．　研究区内大部分地块速效Ｋ、Ｐ含量处于中低等　水平，应注重对Ｋ、Ｐ肥进行分区管理．　参考文献：　ｒｌ－ｉ自由路，金继运，杨俐苹，等．农田土壤养分变异与施　肥推荐ｉ－ｊ］．植物营养与肥料学报，２００１，７（２）：１２９一　ｌ３３．　［２］ＴＡＯ　Ｓ．Ｓｐａｔｉａｌ　ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ　ｏｆ　ｃｏｐｐｅｒ，ｌｅａｄ　ａｎｄ　ｍｅｒｃｕｒｙ　ｃｏｎｔｅｎｔｓ　ｉｎ　ｓｕｒｆａｃｅ　ｓｏｉｌ　ｉｎ　ｔｈｅ　Ｓｈｅｎｚｈｅｎ　ａｒｅａｌ，Ｊ］．Ｗａ—　ｔｅｒ，Ａｉｒ　ａｎｄ　Ｓｏｉｌ　Ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ，１９９５，８２：５８３—５９１．　－１３］ＰＯＺＤＮＹＡＫＯＶＡ　Ｌ，ＺＨＡＮＧ　Ｒ　Ｄ．Ｇｅｏｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ　ａｎ—　ａｌｙｓｅｓ　ｏｆ　ｓｏｉｌ　ｓａｌｉｎｉｔｙ　ｉｎ　ａ　ｌａｒｇｅ　ｆｉｅｌｄ［Ｊ］．Ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ　Ａｇ—　ｒｉｃｕｌｔｕｒｅ，１９９９，１（１）：１５３—１６５．　［４］ＥＲＳＯＹ　Ａ，ＹＵＮＳＥＬ　Ｔ　Ｙ，ＣＥＴＩＮ　Ｍ．Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚａ—　ｔｉｏｎ　ｏｆ　ｌａｎｄ　ｃｏｎｔａｍｉｎａｔｅｄ　ｂｙ　ｐａｓｔ　ｈｅａｖｙ　ｍｅｔａｌ　ｍｉｎｉｎｇ　ｕｓｉｎｇ　ｇｅｏｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ　ｍｅｔｈｏｄｓ［Ｊ－］．Ａｒｃｈ　Ｅｎｖｉｒｏｎ　Ｃｏｎｔ—　ａｍ　Ｔｏｘｉｃｏｌ，２００４，４６：１６２－１７５．　［５３　ＳＡＵＥＲ　Ｔ　Ｊ，ＭＥＥＫ　Ｄ　Ｗ．Ｓｐａｔｉａｌ　ｖａｒｉａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｐｌａｎｔ—ａ—　ｖａｉｌａｂｌｅ　ｐｈｏｓｐｈｏｒｕｓ　ｉｎ　ｐａｓｔｕｒｅｓ　ｗｉｔｈ　ｃｏｎｔｒａｓｔｉｎｇ　ｍａｎ—　ａｇｅｍｅｎｔ［Ｊ］．Ｓｏｉｌ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　Ｓｏｃｉｔｙ　ｏｆ　Ａｍｅｒｉｃａｎ　Ｊｏｕｒｎａｌ，　２００３，６７：８２６－８３６．　［６］王军，傅伯杰，邱扬，等．黄土丘陵小流域土壤水分的　时空变异特征——半变异函数Ｉ－Ｊ］．地理学报．，２０００，　５５（４）：４２８－４３８．　［７］周慧珍，龚子同，ＬＡＭＰ　Ｊ．土壤空问变异性研究［Ｊ－Ｉ．　６８　土壤学报，１９９６，３３（３）：２３２—２４０．　甘肃联合大学学报（自然科学版）　究［Ｊ］．土壤通报，２０００，３１（６）：２７７—２７９．　第２６卷　［８］郭旭东，傅伯杰，马克明，等．基于ＧＩＳ和地统计学的　土壤养分空间变异特征研究一以河北省遵化市为例　［１７］张仁铎．空间变异理论及应用［Ｍ］．北京：科学出版　社，２００４：４－７，１９—２２．　［Ｊ］．应用生态学报，２０００，１１（４）：５５７—５６３．　［９］赵良菊，肖洪浪，郭天文，等．甘肃省灌漠土土壤养分　空间变异特征［Ｊ］．干旱地区农业研究，２００５，２３（１）：　７Ｏ一７４．　［１８］　Ｇ００ＶＡＥＲＴＳ　Ｐ．Ｇｅｏｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ　ｔｏｏｌｓ　ｆｏｒ　ｃｈａｒａｃｔｅｒｉ—　ｚｉｎｇ　ｔｈｅ　ｓｐａｔｉａｌ　ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ　ｏｆ　ｍｉｃｒｏｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ　ａｎｄ　ｐｈｙｓｉｃｏ—ｃｈｅｍｉｃａｌ　ｓｏｉｌ　ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ［Ｊ］．Ｂｉｏｌ　Ｆｅｒｔｉｌ　Ｓｏｉｌｓ，　１９９８，２７：３１５－３３４．　［１Ｏ］黄绍文，金继运，杨俐苹，等．县级区域粮田土壤养分　的空间变异性［Ｊ］．土壤通报，２００２，３３（３）：１８８—１９３．　［１１］张乃明，李保国，胡克林．污水灌区耕层土壤中铅、镉　的空间变异特征［Ｊ］．土壤学报，２００３，４０（１）：１５１—　１５４．　［１９］王政权．地统计学及在生态学中的应用［Ｍ］．北京：　科学出版社，１９９９：４１—５２，９３．　［２Ｏ］侯景儒，黄竞先．地质统计学及其在矿产储量计算中　的应用［Ｍ］．北京：地质出版社，１９８１：１９．　［２１］Ｇ００ＶＡＥＲＴＳ　Ｐ．Ｇｅｏｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ　ｆｏｒ　ｎａｔｕｒａｌ　ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ　ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ［Ｍ］．Ｎｅｗ　Ｙｏｒｋ：Ｏｘｆｏｒｄ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　Ｐｒｅｓｓ，　１９９７：ｌ２９—１３０．　［１２］杨玉玲，盛建东，田长彦，等．盐化灌淤土壤速效氮、　磷、钾空间变异性与棉花生长关系初步研究［Ｊ］．中　国农业科学，２００３，３６（５）：５４２—５４７．　［２２］王宏庭，金继运，王斌，等．土壤速效养分空间变异研　究［Ｊ］．植物营养与肥料学报，２００４，１０（４）：３４９—３５４．　［１３］王吉智，马玉兰，金国柱．中国灌淤土［Ｍ］．北京：科　学出版社，１９９６．　［２３］刘付程，史学正，于东升，等．基于地统计学和ＧＩＳ的　太湖典型地区土壤属性制图研究——以土壤全氮制　图为例［Ｊ］．土壤学报，２００４，４１（１）：２０—２７．　［２４］高义民，同延安，胡正义，等．黄土区村级农田土壤养　分空间变异特征研究［Ｊ］．土壤通报，２００６，３７（１）：１—　６．　［１４］龚子同，张甘霖，王吉智，等．中国的灌淤人为土［Ｊ］．　干旱区研究，２０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