滇中高原不同土地利用类型土壤侵蚀对养分流失的影响
研究滇中高原不同土地利用类型水土流失的变化规律，揭示不同土地利用类型下土壤侵蚀对养分流失的影响。
采用熵权法和TOPSIS法，对2018—2020年云南省昆明市晋宁区大春河小流域林地、园地、荒草地、耕地和裸地的水土流失与土壤养分数据进行分析，明确不同土地利用类型的土壤侵蚀对养分流失的影响。
林地、园地、耕地和裸地间的泥沙量、径流量、径流深和径流系数差异显著 (P<0.05)；7—9月地表产流径流快，侵蚀泥沙量大，其径流量、泥沙量、径流深和径流系数均高于其他月。不同土地利用类型保水保肥能力的综合排名依次为园地、林地、荒草地、耕地、裸地，贴合度分别为0.606 0、0.533 0、0.456 0、0.370 0、0.368 0。园地和林地的土壤养分流失最少，裸地的水土流失与土壤养分流失最严重。不同土地利用类型与有机质、硝态氮、铵态氮、容重、含水率、径流量、泥沙量、径流深和径流系数呈极显著相关 (P<0.01)。
土地利用类型和降雨是水土流失的关键因素，土壤侵蚀是影响土壤养分流失的主要因素。
Effects of Soil Erosion on Nutrient Loss under Different Land Use Types in the Central Yunnan Plateau
To study the patterns of soil and water loss under different land use types in the central Yunnan Plateau, and to reveal the effects of soil erosion on nutrient loss under different land use types.
Using the entropy weight method and TOPSIS method, data of soil and water loss and soil nutrients from forest land, orchard land, barren grassland, farmland, and bare land in the Dachun River watershed of Jinning District, Kunming City, Yunnan Province, from 2018 to 2020 were analyzed to determine the effects of soil erosion on nutrient loss under different land use types.
There were significant differences in sediment yield, runoff volume, runoff depth, and runoff coefficient among forest land, orchard land, farmland, and bare land (P<0.05). From July to September, surface runoff and sediment yield were high, with higher runoff volume, sediment yield, runoff depth, and runoff coefficient than in other months. The comprehensive ranking of land use types for water and soil conservation was orchard land, forest land, barren grassland, farmland, and bare land, with fit degree of 0.606 0, 0.533 0, 0.456 0, 0.370 0, and 0.368 0, respectively. Soil nutrient loss was minimal in orchard land and forest land, while bare land experienced the most severe soil and nutrient loss. Different land use types were extremely significantly correlated with organic matter, nitrate nitrogen, ammonium nitrogen, bulk density, moisture content, runoff volume, sediment yield, runoff depth, and runoff coefficient (P<0.01).
Land use type and rainfall are the main factors affecting soil and water loss, with soil erosion being the primary factor influencing soil nutrient levels.
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Keywords:
- runoff volume /
- sediment yield /
- soil nutrient /
- land use type
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土壤是一个时空连续的变异体，成土过程受到成土母质、生物活动、气候条件以及地形地貌等因素的影响，所以土壤具有高度的空间异质性[1-2]。随着生产力水平的提高，不同的土壤管理制度下，人为因素使得植烟土壤养分状况发生了巨大的改变，在不明确土壤养分的情况下进行农业生产，不仅不能顺利地进行生产活动，还会对环境造成严重的负面影响[3-4]。因此，确定土壤养分在时空上的变异及分布特征是进行土壤养分科学管理的前提和基础，也是实现农业可持续发展的必然要求[5]。
近年来，许多学者利用地统计学方法和克里格插值法对土壤中养分的空间变异和其原因开展了大量研究，并取得了丰富的成果[6-9]。湘西州位于湖南西北部，是湖南省优质烟叶的重要产区[10]。有关湘西植烟土壤中养分地域空间分布的研究一直是热点。田茂成等[11]、刘逊等[12]、周米良等[13]和黎娟等[14]分别对湘西州植烟土壤中的有效锰、有机质、交换性钙和交换性镁的含量进行了空间分布上的研究，并探究了其影响因素，但是有关湘西植烟土壤主要养分时空的变异情况的系统研究鲜有报道。因此，以2000年和2015年两个时期在湘西州烤烟主产区采集的土壤样本为研究对象，运用地统计学方法和克里格插值法侧重分析湘西植烟土壤15年来时空上的变异情况，为实现湘西州土壤养分的科学管理及烟叶优质适产[15]提供理论依据。
1. 材料与方法
1.1 区域自然概况
湘西土家族苗族自治州位于湖南省西北部，全州东西宽约170 km，南北长约240 km，国土面积15 462 km2，耕地面积1.99×105 hm2。湘西州地势呈西北高，东南低的趋势。地形地貌以山原山地为主，兼有丘陵和小平原。湘西州属亚热带季风湿润气候，大陆性气候特征明显，夏季炎热多雨，冬季寒冷干燥，年均气温16.5~17.5 ℃，年均降雨量1 290~1 600 mm，年均日照时间1 406~1 219 h。湘西州是湖南主要烤烟区之一，基本烟田3.07×105 hm2，其中水旱轮作烟田1.32×105 hm2，旱地烟田面积1.75×105 hm2，主要种植烤烟品种为云烟87和K326，全州年均烟叶产量2.25×104 t，种植模式主要为烤烟—绿肥—玉米和烤烟—绿肥—水稻。土壤类型有水稻土、红壤、黄壤、黄棕壤、石灰土和紫色土等。
1.2 样品采集和分析
研究共收集2个时期耕地土壤碱解氮、有效磷和速效钾数据。第1时期源于2000年湘西州第1次植烟土壤普查资料；第2时期数据于2015年11—12月采集土壤样品带回实验室分析获得。2015在土壤冬翻前，选取667 m2以上的田块进行取样，首先选取667 m2以上的田块，用手持式GPS定位，记录田块中心的经纬度和海拔，根据采样田块的形状，采取五点取样法或“W”形取样法，用土钻采集耕作层土壤(0~20 cm)，每个田块确保采集5点以上，并用四分法取大约500 g土样带回实验室风干、过筛备用。土样核对编号后，经风干、磨细、过筛后制成待测样品，进行土壤养分含量测定，具体测定方法参照鲁如坤[16]的方法。2000年土壤样品为446个，2015年为1 242个。
1.3 土壤主要养分评价标准
参照前人的研究结果[17-18]，制定了湘西烟区养分指标的评价标准，详见表1。
表 1 湘西州植烟土壤养分分级标准Table 1. Classified standard of soil nutrients content指标
index级别grade 极低very low 低low 适宜suitable 高high 极高very high 碱解氮alkali-hydrolyzable N <60 ≥60~110 ≥110~180 ≥180~240 >240 有效磷available P <5 ≥5~10 ≥10~20 ≥20~30 >30 速效钾available K <80 ≥80~160 ≥160~240 ≥240~350 >350 1.4 数据分析
采用SPSS 17.0对2个年份的数据进行描述性统计分析，利用K–S检验(Kolmogorov-Smirnov test)计算参数K−S P进行正态分布检验[19]，若K-S P>0.05，则数据符合正态分布。
半方差函数模型的计算和理论模型拟合采用GS+9.0软件完成[20]，计算块金值、基台值、块金效应、变程、分形维数、Moran’s I (空间自相关Moran系数)、标准化Z值、RMSSE和MSE等参数。克里格插值(Kriging)、绘图及面积统计均在ArcGIS 10.2.2软件实现[21-23]。C0为块金方差(块金值)是间距h为0时的半方差，是由非区域因素(人为因素)引起的变异；C为结构方差(偏基台值)，是由区域因素(非人为)的变异；C0+C为基台值，表示系统内总的变异；块金值与基台值之比C0/(C0+C)为块金效应，用于表征系统变量的空间相关性程度，当比值<25%，说明系统具有强烈的空间相关性，空间变异主要受区域因素影响；如果比值在25%~75%，表明系统具有中等的空间相关性；比值>75%则说明系统空间相关性很弱，空间变异主要受非区域因素影响[20]；变程用于表征随机变量在空间上的自相关性尺度，某变量观测值之间的距离大于该值时，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着一定的空间相关性[20]；分形维数用于变量空间结构特点的定量描述，数值越大表明变量呈现出更多较小尺度上的变异特点，其随机变异比例也越大。Moran’s I为空间自相关系数，Moran’s I系数的取值范围为[−1，1]，当其值小于0时，表示空间负相关，等于 0 时表示空间不相关，大于0时表示空间正相关。Moran’s I的标准化Z值大于2.58或小于2.58，表明变量在0.05统计水平下显著空间自相关，反之则表示变量在区域内关联性不显著，亦即存在较弱的自相关性。MSE为标准化平均误差，RMSSE为标准化均方根误差，MSE数值越接近于0，RMSSE接近于1，则表明插值精度越高。
2. 结果与分析
2.1 植烟土壤主要养分基本统计特征年代变化
2个年份土壤主要养分均不符合正态分布，经对数转换后符合正态分布。15年来，湘西植烟土壤有效养分变化较大，如表2所示：2个年份土壤碱解氮、有效磷、速效钾含量差异极显著(P值均为0.00)。2015年土壤碱解氮均值较2000年上升了27.41 mg/kg，上升幅度达22.92%，一直处于适宜水平，最小值变小，而变异系数、最大值和极差均变大。土壤有效磷含量大幅增加，2015年土壤有效磷均值较2000年增加了30.90 mg/kg，增幅高达425.62%，由低水平变为极高水平，最小值、变异系数、最大值和极差均变大。土壤速效钾大幅上升，2015年土壤速效钾均值较2000年上升了54.72 mg/kg，增幅达33.24%，一直为适宜水平，最小值变小，而变异系数、最大值和极差均变大。表明主要养分含量在大幅增加的同时，其变异也在变大。
表 2 2000年和2015年湘西植烟土壤主要养分含量状况Table 2. Soil main nutrient in Xiangxi in 2000 and 2015指标
index碱解氮 AN 有效磷AP 速效钾AK 2000 2015 增量increment P值
P value2000 2015 增量increment P值
P value2000 2015 增量increment P值
P value平均值mean 119.60 147.01 27.41 0.00 7.26 38.15 30.90 0.00 164.62 219.34 54.72 0.00 标准差SD 24.22 44.49 20.27 — 6.18 34.36 28.18 — 56.71 147.44 90.73 — 变异系数/% CV 20.25 30.26 10.01 — 85.09 90.06 4.97 — 34.45 67.22 32.77 — 最小值Min. 61.00 29.70 −31.30 — 0.30 0.84 0.54 — 63.00 28.00 −35.00 — 最大值Max. 239.30 366.80 127.50 — 52.60 234.00 181.40 — 385.00 1 296.90 911.90 — 极差range 178.30 337.10 158.80 — 52.30 233.16 180.86 — 322.00 1 268.90 946.90 — 2.2 植烟土壤有效养分时空变异特征
采用多种函数模型对植烟土壤主要养分指标进行拟合，获得湘西州植烟土壤有效养分的最佳函数模型及其相关参数(表3)，除2000年有效磷最佳函数模型为高斯模型外，其余年份各有效养分指标的最佳函数模型均为指数模型，各模型均具有较高的拟合精度(RMSSE接近1，MSE接近0)，能够很好地反映土壤有效养分的空间结构特征。2个年份的植烟土壤碱解氮和有效磷的块金效应均在25%~75%，而速效钾的块金效应>75%，表明土壤碱解氮和有效磷的空间变异由随机因素和结构因素共同决定，而速效钾的空间变异则主要由随机性因素决定。2015年各指标的块金效应数值均较2000年有所增大，反映出随机性因素对有效养分的作用变大，表明植烟土壤有效养分的空间结构性减弱，随机变异性增强。此外，还发现15年间，土壤有效养分的Moran’s I值也有较大下降。经标准化计算，2个年份Moran’s I的标准化Z值均大于2.58，说明2个年份植烟土壤有效养分表现为显著空间自相关，2015年标准化Z值低于2000年，表明土壤有效养分的空间自相关性在减弱，随机性因素对各指标的影响在增强。进一步利用分形维数D对2个时期土壤有效养分的空间结构特点进行定量分析，发现2015植烟土壤有效养分的分形维数均比2000年增加，表明湘西州植烟土壤有效养分呈现出更多较小尺度上的变异特点，其随机变异所占比例增加。
表 3 土壤有效养分半方差函数模型及相关参数比较Table 3. The semi-variogram models of soil main nutrient and its parameters指标
index年份
year模型
model块金值
C0基台值
C0+C块金效应
C0/(C0+C)变程
range分形维数
FDMoran’s
I标准化
Z插值精度 RMSSE MSE 碱解氮
alkali-hydrolyzable N2000 Exp 125.60 298.43 42.09 0.024 1.956 0.337 14.50 0.975 −0.004 2015 Exp 196.43 411.66 47.72 0.001 1.993 0.194 8.12 0.944 0.001 有效磷available P 2000 Gau 23.65 51.35 46.04 0.100 1.915 0.388 13.11 0.988 0.000 2015 Exp 510.63 777.64 65.66 0.039 1.984 0.096 7 7.32 1.028 0.003 速效钾available K 2000 Exp 2 398.00 3 163.62 75.80 0.444 1.949 0.265 12.94 0.942 −0.007 2015 Exp 12 843.41 15 949.81 80.52 0.006 1.986 0.229 8.32 0.896 0.002 2.3 土壤有效养分时空分布变化
采用普通克里格插值法获取2000年和2015年湘西州植烟土壤有效养分含量空间分布图(图1)，并利用ArcGIS软件自带的Arctool box模块统计不同等级的面积。2个时期土壤有效养分含量空间分布规律均不明显，2015年湘西植烟土壤有效含量分级面积与2000年相比发生较大变化(图1和表4)。
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图 1 湘西植烟土壤主要养分含量时空分布Figure 1. Spatial distribution of the main soil nutrient in Xiangxi表 4 2000年和2015年土壤主要养分各等级面积统计及变化Table 4. Statistics and changes of soil main nutrient in 2000 and 2015等级
grade碱解氮面积比例area ratio of AN 有效磷面积比例area ratio of AP 速效钾面积比例area ratio of AK 2000 2015 增量
increment2000 2015 增量
increment2000 2015 增量
increment极低very low — — 0.00 27.49 0.00 −27.49 — 0.60 +0.60 低low 43.39 7.94 −35.45 58.64 1.49 −57.14 58.88 34.98 −23.91 适宜suitable 56.54 86.06 +29.53 13.39 16.75 +3.36 40.93 43.83 +2.90 高high 0.07 6.00 +5.93 0.47 26.46 +25.98 0.19 19.70 +19.51 极高very high — — +0.00 — 55.30 +55.30 — 0.89 +0.89 2000年土壤碱解氮含量总体为适宜和低，适宜等级的植烟土壤面积为56.54%，低等级的植烟土壤面积为43.39%，高等级的植烟土壤面积比例仅为0.07%。2015年植烟土壤碱解氮含量较2000年有增加的趋势，高和适宜等级为主要面积，分别增加至6.00和86.06%，相应地低等级的面积下降至7.94%。综上所述，2015年土壤碱解氮含量变得更适于烤烟生产，适宜和高等级的面积显著增加，分别增加了29.53%和5.93%；而低等级则大幅下降，比2000年下降了35.45%。15年来湘西植烟土壤碱解氮含量增加，这可能与氮肥投入的增加有关。
2000年土壤有效磷含量总体较低，低和极低的植烟土壤面积分别高达58.64%和27.49%，适宜和高的植烟土壤面积比例分别仅为13.39%和0.47%。2015年植烟土壤有效磷含量较2000年有大幅增加的趋势，新增了大量2000年未出现的极高等级面积，高达55.30%，高等级亦由原来的零星分布增加至26.46%，适宜等级的面积亦小幅增加至16.75%。综上所述，2015年土壤有效磷含量高和极高等级的面积显著增加，分别增加了25.98%和55.30%；而极低和低等级则大幅下降，分别比2000年下降了27.49%和57.14%。15年来湘西植烟土壤有效磷含量大幅增加，这与磷肥的持续投入及磷素的长期积累有关。
2000年土壤速效钾含量总体偏低，适宜的植烟土壤面积仅为40.93%，高等级的植烟土壤面积比例仅有零星分布，仅为0.19%，低等级的植烟土壤面积比例高达58.88%。2015年植烟土壤速效钾含量较2000年有增加趋势，新增了2000年未出现的极高等级，面积为0.89%，高等级亦由原来的零星分布增加至19.70%，适宜等级面积变化不大，相应地，低等级的面积下降至34.98%。综上所述，2015年土壤速效钾含量极低、适宜、高和极高等级的面积均有不同程度的增加，分别增加了0.60%、2.90%、19.51%和0.89%；而低等级则大幅下降，比2000年下降了23.91%。15年来湘西植烟土壤速效钾含量呈增加趋势，这与钾肥投入增加有关，但仍有大量植烟土壤缺钾。
3. 讨论
土壤作为烟叶生产的关键要素和重要基础，是烤烟生长所需养分的主要来源，其有效养分含量的高低及比例直接影响烤烟生长发育和烟叶产质量[24]。有关湘西植烟土壤养分的研究报道较多，但多集中在单个年份的养分状况评价和主要养分指标间的相互关系等方面[10, 25-30]，而对湘西植烟土壤养分时空变化的研究未见报道。然而，植烟土壤有效养分含量不是一成不变的，而是呈现出长期变化的过程，土壤养分的变化必然会影响肥料的需求量。从2000—2015年15年来的湘西植烟土壤养分含量的变化情况来看，土壤碱解氮、有效磷、速效钾含量均显著增加，增幅分别达22.92%、425.62%和33.24%，这与烟草种植区[30-31]以及常规耕作区域[32-35]的研究结果均一致，表明长期的耕作和施肥措施会提高土壤的有效养分含量；从植烟土壤各养分指标的变异情况来看，各养分指标的最小值均变小，而变异系数、最大值和极差均变大，表明植烟土壤养分变异加大，可能是由于农民施肥量和施肥方法的差异造成的。土壤养分变异由系统变异和随机变异构成，土壤母质和土壤类型等结构因子导致系统变异，施肥、灌溉和耕作等人为因子引起随机变异[22]。通过地统计学方法计算土壤养分的块金效应，2个年份土壤碱解氮和有效磷的块金效应均在25%~75%，而2个年份速效钾的块金效应>75%，表明土壤碱解氮和有效磷的空间变异由随机因素和结构因素共同决定，而速效钾的空间变异则主要有人为因素决定，15年来各项养分指标的块金效应均有所增大，表明人为因素在养分指标变异中起到的作用在增强，各指标Moran’s I的标准化Z值的下降和分形维数的下降均佐证了人为因子对养分变异影响的增强[36]，可能与植烟土壤人为活动干预越来越剧烈有关，如植烟耕地整理、土壤改良等措施均在其中起到了作用，这与陈涛等[37]的研究结果一致。空间插值的结果很好地显示了各养分指标不同等级的时空分布及其变异，碱解氮适宜等级的面积增加了29.53%，低等级的面积下降了35.45%；有效磷极低和低等级的面积分别下降了27.49%和57.14%，而高和极高等级的面积分别增加了25.98%和55.30%；速效钾低等级的面积减少了23.91%，适宜和高等级的面积分别增加了2.90%和19.51%。
综上所述，植烟土壤碱解氮和有效钾变得更适于烤烟生产，而有效磷大幅增加有可能对植烟环境和烟叶品质造成不利影响。因此建议湘西烟区应该稳定当前的氮肥用量，控制磷肥的投入，适当增加钾肥的施用，确保烤烟优质适产和保护植烟生态环境。
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图 3 泥沙量、径流量、径流深和径流系数随季度的变化
注：不同大写字母表示不同季度间差异显著(P<0.05)，不同小写字母表示不同土地利用类型间差异显著(P<0.05)。
Figure 3. Changes of sediment yield, runoff volume, runoff depth and runoff coefficient with the seasons
Notes: Different capital letters indicate significant differences among different quarters (P<0.05), different lowercase letters indicate significant differences among different land use types (P<0.05).
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图 4 不同土地利用类型与土壤评价指标的相关性
Figure 4. Correlation of different land use types and soil evaluation indexes
表 1 降雨特征
Table 1 Characteristics of rainfall
降雨
rainfall降雨次数
rain frequency占比/%
proportion总降雨量/mm
total rainfall贡献率/%
contribution rate小雨 light rain 362 77.85 810.10 24.10 中雨 moderate rain 76 16.34 1225.90 36.47 大雨 heavy rain 24 5.16 825.80 24.57 暴雨 rainstorm 3 0.65 499.50 14.86 合计 total 465 100.00 3361.30 100.00 
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表 2 不同土地利用类型样地的基本特征
Table 2 Basic characteristics of different land use types
土地利用地类型
land use type坡度/(°)
slope植被覆盖度/%
vegetation
coverage平均树高/m
average
tree height平均胸径/cm
average diameter
at breast high平均厚度/cm
average
thickness植被组成
vegetation
composition种植密度/(株·hm–2)
planting
density园地
orchard land24.53±0.56 87.24±0.26 2.45±0.54 11.73±0.42 3.61±0.26 梨树
pear tree1 667 (2 m×3 m) 林地
forest land26.71±0.68 81.36±0.25 3.62±0.23 14.34±0.36 2.82±0.06 柏树
cypress1 250 (2 m×4 m) 荒草地
barren grassland20.25±0.49 36.28±0.24 — — 1.36±0.16 荒草
weeds— 耕地
farmland19.72±0.48 28.67±0.52 — — 0.92±0.21 玉米、马铃薯
corn, potato— 裸地
bare land20.63±0.52 9.02±0.36 — — 0.37±0.13 — —
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表 3 TOPSIS法对不同土地利用类型土地保水保肥综合评价及排序
Table 3 Comprehensive evaluation and ranking of water and fertilizer conservation in different land use types by TOPSIS method
指标
indexes林地
forest land园地
orchard land荒草地
barren grassland耕地
farmland裸地
bare land全氮 total nitrogen 1.1716 0.8111 0.0090 − 0.9463 − 1.0364 全磷 total phosphorus 0.5826 1.3967 − 0.7801 − 0.1624 − 1.0367 有效磷 available phosphorus 0.8877 1.0645 0.0334 − 1.2236 − 0.7620 有效硼 available boron 1.2297 0.7657 − 0.0464 − 0.9745 − 0.9720 有机质 organic matter 1.1269 1.0597 − 0.7948 − 0.6369 − 0.7549 硝态氮 nitrate nitrogen 0.1829 0.2090 0.1491 0.1050 0.0730 铵态氮 ammonium nitrogen 0.2156 0.1464 0.1304 0.1036 0.0858 容重 bulk density − 0.7424 − 1.1331 0.0391 0.4298 1.4066 含水率 moisture content 1.2574 0.8409 − 0.6532 − 0.3755 − 1.0697 pH 0.4074 0.2840 − 1.3828 − 0.5494 1.2408 阳离子交换量
cationic exchange capacity1.1398 0.4629 − 0.4188 0.3054 − 1.4893 径流量 runoff volume − 1.0221 − 0.9538 − 0.0016 0.7765 1.2011 泥沙量 sediment yield − 0.8915 − 0.8789 − 0.3293 0.8049 1.2948 径流深 runoff depth − 1.0150 − 0.9948 0.0733 0.7445 0.1919 径流系数 runoff coefficient − 0.8270 − 0.8688 − 0.3483 0.6032 1.4409 信息熵值 information entropy 0.2887 0.2617 0.3208 0.3498 0.3683 权重 weight 0.1706 0.1639 0.1756 0.2285 0.2614 正理想解距
distance of positive ideal solution5.3180 4.6520 5.5130 6.9850 7.6370 负理想解距
distance of negative ideal solution6.0570 7.1660 4.6190 4.1070 4.4400 贴合度 fit degree 0.5330 0.6060 0.4560 0.3700 0.3680 排序 rank 2 1 3 4 5
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