陕西省关中地区耕地土壤养分空间特征及其动态变化

第1章 绪论 1.1 研究背景 “国以民为本，民以食为天，食以农为源，农以地为根”，耕地是土地的精华，是农业生产中*重要的资源，也是不可再生的自然资源，对其研究的重要意义不言而喻。耕地数量及其土壤肥力与质量是决定区域粮食安全和农业生产能力的重要因素（王红娟，2007）。我国耕地面积已经下降到18亿亩1亩≈666.7m2以下，人均耕地面积约1.40亩，低于世界人均耕地面积的一半，人口与耕地、粮食的矛盾日趋突出。 肥料是作物的“粮食”，我国及国际上的经验均证明，施肥（尤其是施用化肥）是*快和*为有效的增产措施（Borlaug and Dowswell，1994；曹一平等，1999；黄绍文，2001；庄佃霞，2005；金继运等，2006；王红娟，2007）。我国农业生产中较高产量的获得主要依赖于化学物质的不断投入。但是近年来，世界各国农业生产中普遍出现的问题是随着化肥投入量的剧增，粮食产量却并未得以快速的提升，此现象在我国农业生产中尤为突出（赵汝东，2008）。我国农业生产以田块为基础，在同一地区的农田或农场，单位面积基本上都使用了等量的种子、化肥、农药、除草剂等。自家庭承包制实施，农村实行分田到户，同一地区的农民仍是按照主观经验、习惯进行农事生产与管理，普遍盲目、不合理施肥，农艺措施也不当，氮素化学肥料损失、浪费现象严重，氮肥当季利用率（30%左右）低于发达国家15～20个百分点，增大生产成本的同时也造成了环境的负面效应，是农业生产效益低下与环境恶化的重要原因（王家玉等，1996；李新平，1997；黄成敏，2000；张定祥等，2002；于世峰等，2004；许红卫，2004；赵汝东，2008；赵业婷等，2013a，2013d）。我国农户普遍轻视有机肥施用，重视氮肥、磷肥的投入，氮肥的过量施用，加剧了土壤中有机质的消耗，改变了土壤pH，降低了土壤对农药残留等的净化能力，从而增大了重金属污染的可能性；同时会造成地下水、饮用水中硝酸盐含量超标，威胁人类健康（杨人卫和杨建华，2003；候亚红，2005；赵汝东，2008）；此外，磷肥的过量施用，还会造成砷等重金属及一些放射性元素的污染（王鑫，2003）。鉴于此，诸多专家、学者提出规范肥料市场、提高化肥质量，研究缓释肥、生物肥、智能肥等新型肥料，实行科学施肥、测土配方施肥等方式方法来提高土壤养分肥力，提升粮食产量水平（赵其国，2001；孙旭霞，2005；武志杰和张海军，2005；阎宗彪和乔生，2005；金继运等，2006）。但不论采用何种方式方法都应因地制宜的实施，以对区域土壤养分肥力空间特征及其变化规律的全面、准确的认识与掌握为前提和基础。此外，在许多低产地区，土壤养分限制因素普遍存在，任一土壤养分限制因子的存在均能影响所施肥料效益的发挥。因此，耕地土壤养分肥力空间特征与变化的研究尤为重要。 20世纪80年代全国第二次土壤普查至今已30多年，人类对土地（土壤资源）改造的规模和强度均在不断的增大、增强，势必使得土壤养分关系发生较大变化（李志鹏等，2014）。生物及人类农业生产活动增强了土壤养分的空间异质性(Samake et al.，2005；赵庚星等，2005；王栋等，2011；王锐等，2013；赵业婷等，2013b，2013c，2013d；吕真真等，2014)。研究土壤养分的空间特征及其变化，对于理解土壤的形成过程、结构特征和功能作用具有极其重要的意义（范夫静等，2014），同时有助于加深对土壤发育格局及其与环境因子和生态过程关系的认识（张伟等，2013），是土壤养分管理和施肥的重要基础（王红娟，2007；赵汝东，2008；邢月华，2009；刘志鹏，2013；赵业婷等，2013a；李志鹏等，2014）。 我国现阶段实施的耕地地力调查与质量评价项目是继20世纪80年代第二次土壤普查(1979～1983年)之后，为查清中国耕地质量状况，推进新时期种植业结构调整，提高农产品品质，加强耕地资源保护和建设所开展的一项基础性、公益性工作，是一项重要的国情调查。但目前此项目多基于县级行政单位进行，缺少大尺度区域的研究，难以从整体上把握耕地土壤肥力及质量水平，进而难以为决策者提供更广阔的视角和更完整的认识。大区域尺度的土壤连续属性信息，尤其是土壤养分含量的空间分布特征和定量分布信息是进行土壤质量评价和区域生态环境评价的重要基础，为区域实施精准农业战略、农业可持续发展等宏观决策提供科学依据和理论指导（刘志鹏，2013；吕真真等，2014；张楚天等，2014）。 1.2 研究目的与意义 关中地区是陕西省的粮食主产区，是我国北方重要的小麦和玉米产区和重点建设地区。包括陕西省5个地级市（西安市、铜川市、宝鸡市、咸阳市和渭南市），50个农业县，其主体区域为古称“八百里秦川”的关中平原区。关中地区常用耕地面积占陕西省常用耕地总面积的52.86%，粮食播种面积占陕西省粮食总播种面积的54.81%，粮食产量占陕西省粮食总产量的64.41%，粮食基地县共有26个，占陕西省总基地县数的81.25%，对陕西省粮食安全起着举足轻重的作用。 20世纪80年代至今，关中地区耕地面积和粮食播种面积在持续下降，后备开发资源严重不足，化肥施用量呈明显增加趋势，粮食产量与主要农作物单位面积产量在2008年以后变化缓慢甚至下降，其农业总产值在陕西省农业总产值中所占的比重呈下降趋势（陕西统计年鉴，1987～2013），农业生产能力受到严重制约。目前，关中地区的耕地土壤养分分布状况不明确，土壤养分管理研究工作尚不深入，导致当地农户施肥多凭主观经验，存在着很大的盲目性、不合理性；为追求高产，其化肥投入量普遍较大且在持续增大，化肥消耗量高达1 504 878 t，占陕西省化肥消耗总量的72.60%，尤以氮、磷肥投入为主，且施肥方式不当，肥料效益低，造成土壤污染、土壤养分比例失调及农作物产量的下降，并产生环境压力，严重影响该区优质高效粮食生产。关中地区的粮食产量和安全问题急需解决。 目前，关中地区耕地土壤养分及其肥力的研究均集中于小尺度区域，主要以县域为主，如陈仓区（刘京等，2010）、兴平市（李志鹏等，2014；赵业婷等，2013b，2013c）、武功县（马廷刚等，2011；赵业婷等，2011；齐雁冰等，2014）、临渭区（马文勇等，2013）、长安区（方睿红等，2012；赵业婷等，2014a）、蒲城县（秦占飞等，2012；赵业婷等，2014b）、合阳县（陈涛等，2013a）等地，其研究结果虽然真实可靠，能够直接指导农业生产与实践，但同时也具有分散、尺度小、不系统等缺点，且普遍忽视气候因素的作用。将关中地区作为一个整体，系统全面地认识关中地区耕地土壤养分空间特征及其变化是至关重要的，可为区域决策者提供更为广阔的视角和更完整、更全面的认识，以辅助决策。只有开展关中地区耕地土壤空间特征及其变化研究，掌握土壤养分的空间变异性特征、分布规律及其时空变化规律，明确限制性因素及存在的问题，才能有效保障区域粮食安全，遏制土壤退化，控制耕地污染，推进优势农产品区域布局，促进社会经济可持续发展。 鉴于此，本书从区域尺度出发，在陕西省耕地地力调查与质量评价项目和测土配方施肥项目的支持下，基于高密度的采样数据（2009～2011年），采用经典统计学、数理统计学、模糊数学和地统计学等理论与方法，结合GIS技术，研究现阶段关中地区耕地土壤有机质、全氮、速效养分（速效氮、磷和钾）、微量元素（有效铁、锰、锌和铜）等养分的空间变异特征，空间分布特征，养分平衡及丰缺状况，评价土壤养分综合肥力水平；结合20世纪80年代历史数据开展耕地土壤养分的时空变化特征研究，探讨其变化规律及其存在的问题；同时，在高密度采样数据基础上结合随机抽样等方法，探讨区域耕地土壤养分空间变异性的尺度效应及其合理采样数量。本书中翔实、可靠的土壤养分数据丰富了关中地区耕地土壤资源数据库，为该区土壤养分长时间序列的深入研究、数字土壤制图、土壤改良分区、面源污染评估等提供数据支持。研究结果可为区域耕地保养及分区管理、耕地质量及生产潜力的综合评价、土壤采样设计等提供科学依据，为区域实施精准农业战略、农田生态环境保护、农业结构调整等宏观决策提供理论和实践指导。 1.3 国内外研究进展 本节主要对土壤养分空间变异性、空间预测方法、采样数量优化、土壤养分肥力评价等方面的国内外研究进展进行综述。 1.3.1 土壤性质空间变异性研究方法 土壤性质空间变异性的研究方法主要有经典统计学和地统计学两种方法。 经典统计学分析方法是由英国统计学家Fisher（1952）所创，试从基本的描述统计量的知识引出重要的发现，该方法是依据土壤质地将土壤在二维平面区域内划分为若干相对较为匀质的单元，同时在土壤深度上划分为不同的土层，通过计算样本的平均值、*大值、*小值、极差、标准差、变异系数等参数和显著性检验等方式来定量描述土壤性质在整个区域和划分出的各小单元中的变异性特征（Heuvelink and Webster，2001；张少良，2007；王红娟，2007；赵汝东，2008；刘志鹏，2013）。经典统计学参数中的变异系数（标准差/平均值×100）常被用来表示土壤性质的变异程度，不同学者有不同的标准（张仁铎，2005）。目前使用频率较高、应用较为广泛的是Nielsen和Bouma（1985）的划分标准，即变异系数<10%时属弱变异性，10%～100%时为中等强度变异性，≥100%时属强变异性。据此，人们可以定量地描述土壤性质的空间差异，但此方法仍然只能默认土壤属性在空间上的离散性。随着土壤属性的空间变异性研究的不断深入，部分土壤学家提出土壤特性参数间不是相互独立的，通常在一定范围内存在空间相关性，空间上是连续的（Burrough，1993），此现象主要是因土壤形成过程中的连续性、气候带及地形地貌的渐变性和人为活动等造成的（沈思渊，1989；王红娟，2007）。而Fisher统计方法是以假设样本之间是完全独立且服从正态分布、样本的抽取是随机的为前提条件，基本上只能定性描述土壤特性的全貌进行，不能反映其局部的变异特征，不能给予空间分布确切的描述，对土壤特性空间变异性的解释已不够充分、科学。 地统计学方法形成于20世纪50年代初期，并于20世纪60年代在法国统计学家Matheron（1963）等学者的大量理论研究工作基础上形成的一门新的统计学分支，随后逐步完善与改进，因其首先应用于地学领域，被称为地统计学。它是建立在二阶平稳假设前提下，以区域化变量为研究对象，采用半方差函数（Semivariogram，又称变异函数）来量化区域化变量的空间变异性特征（结构性和随机性），即以半方差函数和抽样间距(h)间绘制半方差函数曲线图，建立有效的变异函数模型，获取块金值(Nugget，C0)，基台值［Sill，C0+C］、变程（Range）及其块金系数［C0/(C0+C)］等参数，来揭示区域化变量空间变异性的强弱、结构和尺度等，弥补了经典统计学中忽略空间方位的不足（王政权，1999；张仁铎，2005；刘爱利等，2011）。 Campbell(1978)首先采用地统计学方法研究了土壤砂粒含量和土壤pH的空间变异（徐剑波等，2011）。20世纪80年代，Burgess和Webster (1980)、McBratney和Webster (1983)等学者先后将地统计学克里格法应用于土壤调查、土壤属性的估计等。土壤属性的空间异质性研究逐渐成为土壤科学研究的重要内容，并开始由定性描述真正转向定量研究。我国于20世纪90年代后期开始将地统计学法应用于土壤属性的空间变异性（雷志栋等，1985；胡克林等，1999；郭旭东等，2000a，2000b；白由路等，2001；黄绍文等，2002；王坷等，2002）。目前，众多研究认为引起土壤性质空间变异的原因主要是系统变异和随机变异，其中系统变异多指自然