石羊河下游民勤盆地土壤鹽分空間分異特征

劉 新， 郝媛媛， 花立民

（甘肅農業大學草業學院，草業生態系統教育部重點實驗室，國家林業草原高寒草地鼠害防控工程技術研究中心，甘肅 蘭州 730070）

土壤鹽漬化是自然環境和人類活動共同作用影響下的土壤退化現象，也是全球性的生態環境問題之一，不僅制約著農業經濟的發展，也危害了生態環境的穩定性［1］。土壤鹽分一般在表土層（0～30 cm）分布較為廣泛［2］，其量化后可以表征鹽漬化的進程，同時鹽分在不同土層、方向的分布與移動導致了鹽漬化的紛繁多變［3-4］。而在鹽分運移過程中受母質、環境和生物等因素影響而具有空間異質性，并通過空間上斑塊之間的差異來體現該性質，進而呈現出不同斑塊之間的（自）相關性［5］。通過獲取空間異質性與其自相關性有利于土壤資源的科學利用和明確鹽漬化斑塊對環境的影響。因此，通過量化土壤鹽分來獲取區域化的鹽分數據，可以在不同區域中展示研究區內鹽漬化的空間分布，并對土壤鹽漬化動態監測具有重要意義。同時，細化表土層后，研究發現鹽分受到結構因素和隨機因素的綜合影響，從而導致土壤鹽分累積或散失量的差異［6-7］。通過對比不同土層之間的鹽分變化可以掌握不同土層中鹽分的差異，有助于更清楚地了解土壤鹽漬化進程［8］。綜上所述，結合土壤鹽分量化和土層之間的空間分異特征可以更深入地理解鹽漬化現象。

民勤盆地作為干旱區荒漠-綠洲生態系統的典型代表，風沙、鹽漬和干旱使境內土壤鹽漬化較嚴重［9］?，F有研究多從地下水、地表水的水體礦化度出發［10］，到土壤鹽分離子的變化［11］，以及不同植被群落的土壤鹽分與養分的空間變化［12-13］，而缺乏對民勤盆地土壤鹽分在空間上的系統分異研究。本文以土壤鹽分量化為基礎，輔以表土層不同層次之間的含量和區域差異，以此分析民勤盆地鹽漬化程度分布變化與空間分異特征，以期為民勤盆地的土壤鹽漬化變化提供基礎數據，為生態恢復及土壤退化治理提供科學依據。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

民勤盆地（38°24′～39°15′N,102°40′～103°55′E）位于甘肅省武威市民勤縣，處于石羊河流域下游且由騰格里沙漠和巴丹吉林沙漠三面（除西面）包圍（圖1）。屬溫帶大陸性干旱氣候區，四季分明，干燥少雨多風，年均溫7～8 ℃，風沙頻發，年均風速2.7 m·s-1，降 水量110 mm 左右，年平均蒸發量2483 mm。作為流域的尾閭段，沙漠侵襲和咸水灌溉導致土壤沙化、鹽化加劇。土壤類型主要是灰棕漠土、沙土和鹽化土。植被以典型的沙生、旱生和鹽生植物為主，白刺（Nitrariaspp.）、梭梭（Haloxylon ammodendron）和檉柳（Tamarix chinensis）是其主要的優勢灌木。

圖1 研究區地理位置及采樣點分布Fig.1 Location and distribution of sampling points in the study area

1.2 土壤鹽分數據采集及測定

選取人為因素影響較小且植被分布相對均勻的區域，每個采樣點以南北方向間隔100 m 布設10 m×10 m 樣方，3 個記為重復。樣方內南北對角線取3 個點的土樣（深度為0～10 cm、10～20 cm 和20～30 cm）并分層混勻，四分法裝袋后帶回實驗室備用。2020 年（79 個樣點）和2021 年（51 個樣點）共計130個采樣點，經自然風干、揀去雜物、研磨過篩后取標準土樣用于鹽分測定。利用樣品電導率及與烘干殘渣法聯合獲取鹽分含量［14］。參考《中國鹽漬土》和《土壤農化分析》鹽漬化類型劃分指標對研究區土壤鹽漬化進行分類分級（<2 g·kg-1非鹽化土；2～3 g·kg-1輕度鹽漬土；3～5 g·kg-1中度鹽漬土；5～10 g·kg-1強度鹽漬土；>10 g·kg-1鹽漬土）［15-17］，并評價鹽漬化程度。

1.3 研究方法

1.3.1 正態性檢驗及方差分析 Kolmogorov-Smirnov檢驗（K-S 檢驗）是一種常用的擬合優度檢驗方法［18］，可根據樣本數據推斷其來自的總體是否服從某一特定理論分布，在5%置信水平下進行土壤鹽分數據的正態分布檢驗，并根據P值大小得出結論［19］。單因素方差分析一般用于兩個及以上樣本平均數差別的顯著性檢驗，用于研究某一個類型的自變量與另一個數值型的因變量之間的差異（5%）［11］。

1.3.2 空間自相關性 利用Moran’sI指數展現土壤鹽分的空間依賴性（自相關性），計算公式為：

式中：n為需要估計的樣點數目；xi和xj分別為變量x在樣點i和j處的觀測值；xˉ為x的平均值；Wij為相鄰權重。值域為［-1,1］，當I=0 時，表示變量在此空間分布上無相關性，且呈隨機分布；當I值趨于1時，變量之間的空間分布關系呈現完全正相關和聚集狀態。反之，I值趨于-1 時，變量呈完全負相關且分散分布。

1.3.3 空間異質性 利用半變異函數的擬合參數解析土壤鹽分分布的空間異質性特征，并從隨機性和結構性變異程度兩個方面進行解釋。選取塊金值（Nugget，C0）、基臺值（Sill，Ci+C）、偏基臺值（Partial Sill，C）和變程（Range，A0）4 個主要參數。C0+C表示變量的總變異性，其中C0表示隨機因素引起的空間異質性，C表示結構（系統）因素引起的；二者之比C0/(C0+C），即基底效應展現由空間自相關的部分引發的空間變異程度；A0表示變量具有空間相關性的閾值大小，即在閾值范圍內該變量具有空間相關性，超出范圍則獨立無相關性［9,20］。

1.3.4 Kriging插值 Kriging插值是地統計學中評估空間分布的一種方法，包含多種算法，常用的有普通Kriging、簡單Kriging 和泛Kriging［21］。本研究采用普通Kriging法對土壤鹽分進行插值。公式［22］為：

式中：S0為待估算鹽分含量的樣點；Si為已知樣點i的鹽分含量；Wi為樣點i的權重值；x為參與計算的已知鹽分含量樣點的數量。

1.3.5 模型精度檢驗 為了保證預測值的無偏性，采用平均誤差（Mean Error，ME）、平均標準誤差（Mean Standardized Errors，MSE）、標準均方根預測誤差（Root-Mean-Square Standardized Errors，RMSSE）、均方根預測誤差（Root-Mean-Square Prediction Error，RMSE）、平均標準誤差（Average Standard Error，ASE）和決定系數（R2）6 個指標對Kriging 插值結果進行精度檢驗。

1.4 數據分析

運用GS+9.0 進行半變異函數模型篩選和Moran’sI指數分析，Kriging 插值以及空間分布圖使用ArcGIS 10.3 建模和繪制，利用Excel 2016 進行統計分析。

2 結果與分析

2.1 統計分析及正態性檢驗

研究區內土壤表層土上層（0～10 cm）、中層（10～20 cm）和下層（20～30 cm）的鹽分含量呈逐漸遞減的趨勢，即隨土層變深鹽分含量均值逐漸減少（5.44 g·kg-1→5.23 g·kg-1→5.07 g·kg-1），且鹽分變化范 圍 縮 ?。?.19～32.08 g·kg-1→1.24～19.05 g·kg-1→1.43～16.29 g·kg-1）。同時，3個土層中土壤鹽分含量的中位數均小于其均值，且標準差為3.50±0.38 g·kg-1，說明50%以上的樣點鹽分含量在均值水平以下且離散程度較大。K-S 正態性檢驗（95%置信區間）結果表明：0～10 cm、10～20 cm 和20～30 cm 3 個土層土壤鹽分經對數變換后的P值分別為0.2902、0.7952 和0.5170，均＞0.05，呈偏態（偏度0.2076～0.8057）正態分布（圖2）。方差分析結果表明，不同土層鹽分無顯著差異（P=0.164），因此可用地統計學法探索其空間分異特征。

圖2 樣點鹽分含量正態分布Fig.2 Normal distribution of salt content in samples

2.2 空間自相關性

3 個土層土壤鹽分的Moran’sI指數均呈“∽”型波動趨勢（圖3），即隨著距離的增加，Moran’sI指數在0 值上下波動，且正空間自相關性大于負空間自相關性；值域分別為［-0.151, 0.302］、［-0.185,0.392］和［-0.259, 0.552］，范圍隨土層加深而變大，空間自相關性和空間差異性均隨土層加深而變大；除0～10 cm 負的空間自相關性（隨距離增大而增大）外，其他土層的正（負）空間自相關性均隨距離的增大而減小。

圖3 土壤各層鹽分Moran’s I指數Fig.3 Moran’s I index of soil salinity in each layer

2.3 空間異質性

通過對線性、球狀、指數和高斯4種變異函數模型模擬的土壤鹽分結果進行反復比較，篩選出最優半變異函數模型及其插值相關參數（表1）。3 個土層均以指數模型為最優（R2隨土層加深而變大（0.62→0.69→0.81）），且RSS（殘差）均是0.0002，說明3個土層的模擬結果均可以有效表征各土層土壤鹽分的空間異質性。C0（塊金值）在0.008～0.060，是C的13.80%～66.67%，說明在模擬過程中隨機因素得到了很好的控制，較為穩定而不影響模擬結果。C0/(C0+C）（基底效應）隨土層加深由弱到強烈再到中等，說明鹽分含量在不同土層中的空間異質性受隨機性和結構性因素的影響不同。A0（變程）的變化與C0/(C0+C）一致。其中，0～10 cm 土層因受雨雪、風沙、踐踏、墾殖等隨機性因素的影響較大，而結構性因素的影響相對較弱，以致鹽分含量變化較其余兩層劇烈，空間異質性最弱且A0最大。

表1 土壤各層鹽分的變異函數理論模型及相關參數Tab.1 Variogram theoretical model and related parameters of soil salinity in each layer

2.4 空間分布格局

2.4.1 插值及精度驗證 對插值結果（圖4）進行精度驗證（表2）可知，3個土層ME（平均誤差）（-0.004～0.006）與MSE（平均標準誤差）（-0.018～0.017）均趨近于0，篩選的變異模型滿足對土壤鹽分預測的準確性與有效性；ASE（平均標準誤差）與RMSE（均方根預測誤差）差值的絕對值均≤0.03，對變異程度的預測控制較穩定可信；RMSSE（標準均方根預測誤差）均趨近于1，對變異程度的預測在合理范圍內。因此，參數設置合理，插值精度均符合要求，且10～20 cm＞20～30 cm＞0～10 cm。

表2 不同土層土壤鹽分插值模型驗證結果Tab.2 Verification results of interpolation model of soil salinity in different layers

圖4 不同土層的土壤鹽分空間分布Fig.4 Spatial distribution of soil salinity in different soil layers

2.4.2 空間分布特征 3 個土層土壤鹽分在空間分布上存在一定差異性（圖4），非鹽化土和4種不同程度鹽漬土在3 個土層中均有分布。水平方向上，鹽漬化程度均自西南向東北逐漸增加，與石羊河流向一致；垂直方向的分布規律由簡單到復雜，從聚集到分散。研究區98%以上區域為不同程度的鹽漬土（表3），以中度鹽漬土為主，面積均> 70.00%且20～30 cm >0～10 cm >10～20 cm；強度鹽漬土次之，主要分布在騰格里沙漠邊緣（研究區東北-北-南沿線邊緣）區域，面積隨土層加深而減?。ㄓ?～10 cm的23.43%減少到20～30 cm 的15.49%）且逐漸趨于斑塊化；輕度鹽漬土位列第三，主要分布于研究區西南毗鄰武威盆地區域，隨著土層加深研究區內部也逐漸出現斑塊化分布區域，面積變化規律與強度鹽漬土恰好相反（3.12%→12.20%→14.15%）；鹽土面積最?。?0.40%）。非鹽漬土主要分布在研究區西南部的盆地邊緣，20～30 cm 土層占1.27%，面積最大；0～10 cm 土層次之，為20～30 cm 土層的1/2；10～20 cm土層最小，僅占0.03%。

表3 不同土層的土壤鹽分面積占比Tab.3 Proportion of soil salt area in different soil layers at different times

3 討論

3.1 采樣點質量與鹽分研究精度的關系

鹽土的鹽分組成與母巖的類型和成分有密切的聯系，為了獲取更具有代表性、典型性的樣品，根據研究區的鹽分狀況、植被類型等確定優質的采樣點［23］。采樣點的確定需要結合實際，綜合運用多種評價準則來分析獲取。從采樣點數量來看，以黃河三角洲為例，通過研究土壤鹽分空間變異的變程指標確定出每1000 km2需采集107 個樣點［24］，而不同地點有著不同的樣點分布數量標準；從采樣點屬性來看，不同的間距與協變量（生境、地表覆蓋、利用方式等）的選擇對區域鹽分含量估算有影響［25］；從處理方式來看，干燥與否、過篩大小、測定方法選取等不同的處理都會對鹽分含量擬合模型精度有影響［23］；從結果獲取來看，擬合（數學歸納、統計建模等）與反演（衛星、雷達、無人機以及影像的光譜選?。┒紩o結果帶來誤差［26］。因此，在樣品選取與采集過程中需要綜合考量方法、協變量、處理、結果展現等的影響，才能使得研究更加準確并符合實際。

3.2 沙化對鹽漬化程度空間異質性的影響

不同土層不同斑塊表現出空間異質性［27］。鹽漬化程度分布基本呈現灌區向四周加深的趨勢，恰與兩大沙漠侵襲民勤盆地的方向相反，土壤沙化程度可能對鹽漬化程度有影響［28］。插值結果表明，靠近騰格里沙漠區域的鹽漬化程度高于靠近巴丹吉林沙漠區域（圖4），實測原位數據結果亦是如此（表4），原因在于巴丹吉林沙漠的侵襲程度要高于騰格里沙漠［29-30］，在基于出入沙地、人員配置等因素考量設置騰格里沙漠邊緣區域的采樣點較多且分布廣泛，而布設在巴丹吉林沙漠邊緣區域的采樣點相對較少且集中分布在沙漠邊緣兩端（圖5），也會影響兩大沙漠邊緣區域土壤鹽分的空間異質性。其潛在分布與實際情況之間復雜的變化與運移方式有待進一步研究［31］。

表4 沙漠邊緣區域統計信息對比Tab.4 Comparison of statistical information of desert edge area

圖5 沙漠邊緣采樣區域的對比Fig.5 Comparison of sampling areas at desert edge

3.3 民勤盆地鹽漬化程度的變化趨勢探究

民勤盆地是基于石羊河流域的農業墾殖區［32］。20世紀70年代以前，自然條件下的蒸發積鹽是該地區土壤鹽漬化的主要原因［33-34］；70年代之后，大量地下水開采灌溉引起的土壤鹽分人為再分配加劇了該地區的次生鹽漬化［35］。陳麗娟等［34］和顧夢鶴等［35］的研究發現，青土湖地區在石羊河流域綜合治理生態恢復工程［36］中，初期（2010年）與中期（2016年）以強度鹽漬土為主［34-35］，而本研究發現，工程結束后（2020—2021年）中度鹽漬已達研究區的73.55%，說明近15 a來，研究區鹽漬化程度有所改善，由強度逐漸向中度轉換，間接表明了石羊河流域綜合治理生態恢復工程對民勤盆地土壤鹽漬化的恢復也具有一定效果。

3.4 空間異質性變化的探究

諸多學者對表層土壤的鹽漬化程度變化提出了不同的思考。不同環境下，生物與非生物因素的互作關系是影響鹽分分布或聚集多寡的關鍵因素［37-38］。民勤地區因所處環境限制，植被所延伸的豐富度［39］和生物量［40］等因素導致了不同土層變化程度的差異性；地下水［41］和土壤濕度［42］等水分條件又會從非生物的角度抑制或促進這些變化。不同的土層劃分標準（間隔不同）也會對土壤鹽分空間異質性的表達造成影響，綜合多個土層的土壤剖面研究［43］與僅針對表土層甚至其他單一土層的結果不同且存在一定差距［44］。誤差與樣本量對于試驗結果的影響是造成空間異質性差異的又一影響因素，包括方法選擇、人為誤差、數據累積和迭代程度以及系統變化等［45］。

4 結論

通過篩選最優變異模型獲取研究區土壤鹽分的空間分布格局，表現不同土層鹽分的空間差異，結論如下：

（1）3 個土層土壤鹽分含量和變化范圍均隨土層加深而變小，且均呈偏正態分布；Moran’sI指數均呈“∽”型波動趨勢，值域范圍隨土層加深而變大，空間自相關性均隨距離的增大而減小。

（2）土壤鹽分的變異函數均以指數模型最佳，模擬結果均可有效表征各土層土壤鹽分的空間異質性且隨機性因素控制較為穩定；空間異質性隨土層加深由弱到強烈再到中等，0～10 cm 土層因受雨雪、風沙、踐踏、墾殖等隨機性因素的影響較大，空間異質性最弱且變程最大。

（3）經交叉驗證插值精度（10～20 cm＞20～30 cm＞0～10 cm）均符合要求。插值結果表明，3 個土層土壤鹽分均存在空間分異，水平方向（同一土層）上，鹽漬化程度均自西南向東北逐漸增加，與石羊河走向一致；垂直方向（不同土層）上，分布規律由簡單到復雜，從聚集狀態（0～10 cm）逐漸趨于斑塊化（10～20 cm）和斑點化（20～30 cm）。

（4）非鹽化土和4 種不同程度鹽漬土在0～30 cm 土層中均有分布，以中度鹽漬土為主（面積均＞70.00%）；強度鹽漬土次之，主要分布在騰格里沙漠邊緣（研究區東北-北-南沿線邊緣）區域，面積隨土層加深而減小。