种植方式和裸岩率对喀斯特洼地土壤养分空间分异特征的影响

选取桂西北典型喀斯特洼地，研究了种植方式和裸岩率对土壤养分空间分布的影响.结果表明:种植方式对土壤有机碳(SOC)、全氮(TN)、全磷(TP)、全钾(TK)、碱解氮(AN)、速效磷(AP)、速效钾(AK)和C/N有显著影响；裸岩率对SOC、TN、TP、TK、AN、AK和C/N有显著影响，对SOC、TN、TP和AN的影响程度大于种植制度的影响，这主要与农户在裸岩率较低的地段耕作强度较大有关；木豆 板栗地的SOC、TN、TP、TK、AN、AK等含量显著高于其它种植方式，说明退耕在一定程度上有利于土壤养分的积累；受地形地貌特征和土地利用结构的影响，SOC的空间分布表现为坡脚大于洼地;AP的空间分布与SOC不同，主要受施肥影响，表现为洼地高于坡脚.     

土壤速效养分空间变异的尺度效应

在GIS技术支持下,运用经典统计学和地统计学的方法,从经典统计分析、变异函数和Kriging插值图等方面探讨了禹城市耕地土壤速效磷(AP)、速效钾(AK)在县级和镇级两个不同采样尺度下的空间变异特征.结果表明:在两个采样尺度下,AP、AK都服从对数正态分布,它们的变异系数范围为26.5%～36.6%,均属中等变异强度,随着采样尺度的缩小,土壤AP、AK的变异系数都增大.两个采样尺度下,土壤AP和AK均在一定范围内存在空间相关关系,县级采样尺度下土壤AP和AK的空间自相关距离较大,分别为9.0 km和26.5 km,镇级采样尺度下土壤AP和AK的空间自相关距离明显变小,分别为1.7 km和2.8 km.两个采样尺度下的土壤AP和AK受结构性因素和随机性因素的影响,表现出明显不同的分布规律.     

喀斯特常绿落叶阔叶混交林土壤磷钾养分空间异质性

在木论国家级自然保护区内喀斯特常绿落叶阔叶混交林内建立500 m×500 m长期监测样地,采用经典统计学和地统计学方法研究喀斯特森林土壤磷钾养分含量及其空间变异特征。结果表明:研究区土壤全磷(TP)、全钾(TK)、速效磷(AP)、速效钾(AK)含量分别为(1.60±0.76)g/kg、(5.42±2.74)g/kg、(5.74±3.63)mg/kg、(5.20±2.96)mg/kg;磷钾养分含量均为中等变异,变异强度为APAKTKTP。研究区土壤TP、TK、AP、AK变异函数值的最佳拟合模型均为指数模型,决定系数均很高(0.671-0.995),TP、AP呈中等强度空间自相关,TK、AK呈弱空间自相关。TP、AP的变程较长,分别为336.00 m和373.50 m,空间连续性较好,TK、AK变程较短(33.30 m、64.50 m),空间依赖性较强。土壤TP表现为坡下(含洼地)含量高,坡上含量较低;AK表现为坡中含量高于洼地含量;AP、TK呈斑块破碎化分布。海拔、坡度和地面凹凸度是土壤磷钾养分空间异质性的主要影响因素。喀斯特常绿落叶阔叶混交林土壤磷钾养分存在不同空间异质性和空间关联性,这为小流域尺度上土壤养分管理、可持续利用策略、喀斯特退化生态系统生态恢复提供理论依据。     

基于多变量经验态式分解的喀斯特洼地土壤碳氮多尺度特征

利用样线法采集喀斯特典型峰丛洼地单元内土壤样品(50个),采用多变量经验态式分解方法,分析喀斯特典型峰丛洼地单元内土壤有机碳(SOC)和全氮(TN)的多尺度特征,探讨了SOC和TN多尺度特征的大小、差异及其主要影响因素。结果表明,SOC和TN分别与环境因子存在4和5个特征尺度。其中SOC主导尺度为68.6与140.9 m,TN主导尺度为72.3与141.1 m,两者主导尺度范围相似,在主导尺度内预测土壤碳、氮含量的决定系数也最高。裸岩率在各特征尺度下始终是土壤C、N空间分布的重要影响因素,而其他环境因子对土壤C、N空间分布的影响在各特征尺度间存在差异,表现为在较小的尺度上(141.0 m)主要受地形湿度指数和土壤水分的影响,在中等尺度内(229.2 m)主要受p H的影响,在较大的尺度内(362.9 m)主要受海拔与坡度的影响。以上研究表明,通过对土壤C、N进行尺度分解,有助于深入认识其空间分布主导尺度的来源以及各尺度内的主要影响因素,研究结果对喀斯特地区适应性景观格局设计和土地利用结构调整具有重要的理论和实践意义。     

桂西北喀斯特地区石灰土养分空间变异特征

从区域尺度出发,将整个桂西北喀斯特地区作为研究区域,以大面积野外调查采样和室内分析数据为基础,采用经典统计学和地统计学方法,探索喀斯特区域内石灰土养分的空间异质性和分布格局。结果表明:桂西北喀斯特地区石灰土pH为弱变异,其他养分变异系数为30%—75%,变异程度中等。石灰土各养分的空间变异特征不同,土壤有机质(SOM)、速效磷(AP)和速效钾(AK)的最佳拟合模型依次为球状模型、高斯模型和线性模型,pH、碱解氮(AN)、全氮(TN)、全磷(TP)和全钾(TK)的最佳拟合模型均为指数模型。SOM、AP、TN和TP表现为中等空间相关性,空间差异是由随机因素和结构性因素共同作用引起的;pH、AN、AK和TK呈弱空间相关性,空间变异主要受随机因素的控制;SOM和TN的空间变异尺度较大,pH、AN和TK的空间变异尺度最小。SOM、TN、TP和AP养分含量呈自西向东逐渐减少的趋势,pH、AN、AK和TK在区域尺度上的分布没有呈现一定的规律性。相关分析结果表明,在区域大尺度下,地形因子(如海拔、坡度和岩石裸露率等)和植被类型是影响桂西北喀斯特石灰土空间变异特征的重要因素。     

喀斯特森林土壤养分的空间异质性及其对树种分布的影响

以贵州省茂兰国家级自然保护区喀斯特峰丛坡面中原生性常绿落叶阔叶混交林为研究对象, 以建立的100 m × 100 m样地的群落学调查数据和基于网格取样的土壤养分数据为基础, 采用半方差函数、Kriging空间插值和典范对应分析(canonical correspondence analysis, CCA)等方法分析了喀斯特森林土壤养分的空间异质性特征及其对树种分布的影响。结果表明: 喀斯特峰丛坡面土壤养分的变异系数为10%-80%, 变异程度中等。各土壤养分指标均具有良好的空间自相关性, 其中全磷(TP)、全钾(TK)、全镁(TMg)和pH值呈强烈的空间自相关, 而有机质(OM)、全钙(TCa)、速效磷(AP)和速效钾(AK)为中等程度的空间自相关; TCa的空间变异尺度最小, OM、TP和AK的空间变异尺度较大。土壤TK、TP、TCa、TMg、AP和pH值等随着海拔高度的增加和岩石裸露率的降低而逐渐减少, OM则随着海拔高度的增加而趋于增加, 这表明喀斯特地形因子是造成土壤养分空间变异的重要因素。CCA分析表明, 土壤养分的空间变异性显著影响到群落中树种的组成与空间分布, 其中TK、TMg、pH值、TCa和OM的影响最为明显, 体现了不同植物在土壤资源利用上的生态位分化, 这有助于喀斯特森林群落物种多样性与稳定性的维持。     

喀斯特地区坡耕地与退耕地土壤有机碳空间异质性及其影响因素

利用网格采样(10 m×10 m),对比分析了典型喀斯特坡耕地(长期耕作)和退耕地(自然恢复)表层(0—15 cm)土壤有机碳(SOC)的空间变异特征,以期探究退耕恢复20a后SOC的空间异质性及其主要影响因素的变化。结果表明退耕地SOC含量(75.5 g/kg)显著高于坡耕地(15.1 g/kg),为坡耕地的5.0倍,说明自然恢复能显著提高SOC累积量;半变异函数分析结果表明退耕地基台值(521.7)为坡耕地(25.7)的14.9倍,说明退耕地SOC空间异质性远大于坡耕地。坡耕地和退耕地SOC的主要影响因子存在较大差异,土地覆盖类型、坡位、岩石出露率以及三者的交互作用显著控制着坡耕地SOC的空间格局,其贡献率分别为9.1%、6.3%、4.6%以及17.0%;土壤水分、坡度、岩石出露率以及三者的交互作用显著控制退耕地SOC的空间格局,其贡献率分别为26.0%、10.7%、7.2%以及3.6%;尽管岩石出露率对坡耕地和退耕地SOC的空间格局均有显著影响,但坡耕地SOC的主要控制因子为土地覆盖类型以及各因子的交互作用,而退耕地的主要控制因子为土壤水分。以上研究表明随着植被恢复和物种多样性增加,喀斯特坡地SOC的累积量和空间异质性增强,自然因素对SOC空间格局影响凸显,而岩石出露率始终控制SOC空间格局。     

木论喀斯特自然保护区土壤微生物生物量的空间格局

土壤微生物是森林生态系统中的重要分解者,在森林生态系统物质循环和能量转换中占有特别重要的地位。以典型喀斯特峰丛洼地为试验对象,利用经典统计学和地统计方法分析了土壤微生物量的空间变异特征。结果表明:土壤微生物量的变异程度均很大,土壤微生物量碳(Cmic)、土壤微生物量氮(Nmic)、土壤微生物量磷(Pmic)的变化范围依次为:44.29—5209.63,20.91—1894.37,0.34—77.06 mg/kg。Cmic、Nmic呈极显著的相关关系,Cmic/Nmic为4.78,明显低于其它生态系统。半变异函数分析表明,Cmic和Nmic的最佳拟合模型为高斯模型,Pmic的最佳拟合模型为球状模型,Cmic/Nmic的最佳拟合模型为指数模型。土壤微生物量的块金值/基台值均介于25%—75%之间,表现为中等空间相关性,说明其受随机因素和结构因素的综合影响。Cmic、Nmic的自相关距离约为50 m,随着滞后距离的增大,自相关函数逐渐向负方向增长,达到显著的负相关。Pmic的Moran’s I在滞后距大于70 m后反而增大,表现为正相关。Cmic/Nmic的Moran’s I较小,在-0.2—0.2之间波动。Cmic、Nmic的空间分布具有很高的相似性,呈凸型片状分布,坡中含量高且向两边递减。Pmic表现为明显不同的分布格局,其在坡中上位和洼地含量较高。Cmic/Nmic呈相反的凹形零星斑块状分布。土壤微生物存在着一定的空间格局,受干扰后其含量急剧降低,因此应加强喀斯特原生生态系统的保护。     

喀斯特木论自然保护区土壤养分的空间变异特征

基于网格(20m×20m)采样法采集土壤样品,利用经典统计学和地统计方法分析了典型喀斯特峰丛洼地(200m×100m)土壤养分的空间变异特征.结果表明:研究区土壤pH值表现为弱变异,其他各养分指标均为中等程度变异,大小顺序为速效磷(AP)速效钾(AK)碱解氮(AN)土壤有机质(SOM)全钾(TK)全磷(TP)全氮(TN);pH半变异函数的最佳拟合模型为球状模型,TK和AK的最佳拟合模型为指数模型,其他养分指标的最佳拟合模型均为高斯模型;pH、AK的变异尺度(变程)较小,分别为58.1和41.1m,SOM、TN、TP、AN、AP的变异尺度相近,在100～150m,TK的变异尺度最大(463.5m);除研究区土壤TK、TN表现为中等的空间自相关性外,其他土壤养分指标均表现为强烈的空间自相关性.pH、AK呈零星斑块状分布,表现为高异质性;SOM、TP、TK的变化趋势较平缓,呈中间高、两边低的分布格局;AN、AP的空间分布具有显著的相似性,均随坡度的增加而呈片状上升趋势;TN的分布较特殊,呈中间低、两边高的趋势.植被、地形和高异质性的微生境是造成喀斯特木论自然保护区土壤养分格局差异的主要因素.     

冀北承德地区土壤生源要素生态化学计量与空间分异特征

土壤生源要素生态化学计量和空间分异特征对指导土地利用优化具有重要意义。以京津冀生态屏障区组成部分的承德市为研究区,采集1597件土壤样品,运用地统计学、全局Moran′s I指数、克里金插值和冗余分析等方法对承德全域主要土壤生源要素的空间分异特征及其影响因素进行了系统分析。结果表明,承德市表层土壤生源要素全钾(STK)、有机碳(SOC)、全氮(STN)、全磷(STP)和全硫(STS)平均含量分别为21.962 g/kg、18.826 g/kg、1.168 g/kg、0.587 g/kg和0.193 g/kg。垂向分布上STN、SOC和STS含量总体随深度增加而降低,STK和STP垂向分异受成土母质控制,高地质背景区STK和STP含量随深度增加逐渐升高。SOC和STN含量显著相关,空间耦合程度高,C:S与SOC含量显著正相关,C:N和C:S空间分布稳定,土壤生源要素的化学计量比主要受SOC含量控制。SOC空间自相关极显著,空间分异受结构性因素控制;STK空间自相关程度较高,分布稳定;STP空间自相关较显著,分布异质性较大;STS空间自相关相对最弱,受人为活动影响较明显。SOC和STN空间...     

Spatial Analysis of Soil Organic Carbon in Zhifanggou Catchment of the Loess Plateau

Soil organic carbon (SOC) reflects soil quality and plays a critical role in soil protection, food safety, and global climate changes. This study involved grid sampling at different depths (6 layers) between 0 and 100 cm in a catchment. A total of 1282 soil samples were collected from 215 plots over 8.27 km². A combination of conventional analytical methods and geostatistical methods were used to analyze the data for spatial variability and soil carbon content patterns. The mean SOC content in the 1282 samples from the study field was 3.08 g·kg⁻¹. The SOC content of each layer decreased with increasing soil depth by a power function relationship. The SOC content of each layer was moderately variable and followed a lognormal distribution. The semi-variograms of the SOC contents of the six different layers were fit with the following models: exponential, spherical, exponential, Gaussian, exponential, and exponential, respectively. A moderate spatial dependence was observed in the 0–10 and 10–20 cm layers, which resulted from stochastic and structural factors. The spatial distribution of SOC content in the four layers between 20 and 100 cm exhibit were mainly restricted by structural factors. Correlations within each layer were observed between 234 and 562 m. A classical Kriging interpolation was used to directly visualize the spatial distribution of SOC in the catchment. The variability in spatial distribution was related to topography, land use type, and human activity. Finally, the vertical distribution of SOC decreased. Our results suggest that the ordinary Kriging interpolation can directly reveal the spatial distribution of SOC and the sample distance about this study is sufficient for interpolation or plotting. More research is needed, however, to clarify the spatial variability on the bigger scale and better understand the factors controlling spatial variability of soil carbon in the Loess Plateau region.     

黄土丘陵沟壑区小流域土壤有机碳空间分布及其影响因素

研究局域尺度土壤有机碳空间分布特征,对准确估算大尺度土壤碳库储量和变化具有重要意义。以黄土丘陵沟壑区典型小流域为对象,采集0-10、10-20、20-40、40-60、60-80、80-100cm土层中(898个土壤样品),采用多元线性逐步回归和地理信息系统(GIS)相结合方法,分析了地形(峁顶、峁坡、沟底)、土地利用(农田、果园、川坝地、草地、灌木林、乔木林)等作用下,小流域不同深度土壤有机碳含量的空间分布特征。结果表明:地形因素不仅对表层(0-10cm)土壤有机碳含量空间分布差异影响显著,而且对深层(40-100cm)影响也显著,且空间格局图上40-100cm可以清晰地看地沟底与峁顶和峁坡显著差异。在0-10cm土层,峁顶以中值斑块(50%)和低值斑块(48%)为主;峁坡以中值斑块(62%)为主,其次是低值斑块(22%);沟底中值斑块占70%,其次为低值斑块(23%)。40-100cm均为低值斑块,沟底低值绿色斑块占34%,远高于峁坡(8%)和峁顶(13%)。土地利用对表层(0-40cm)有机碳含量影响显著,对40-100cm土层无影响。在0-10cm土层,乔木林、灌木林、草地上高值斑块分别占18%、47%、10%,川坝地、农田和果园没有高值斑块,中值斑块分别占80%、53%、85%、73%、39%、23%。10-40cm土层,乔木林、灌木林、草地、川坝地、农田和果园中值斑块分别占21%、46%、22%、19%、5%、4%。但在40-100cm土层,各土地利用下有机碳均处于低值斑块区。坡向上0-100cm各层土壤有机碳含量半阴坡(北部、东北、东部)最高,半阳坡(西部、西南、南部)含量较低。     

喀斯特典型集水区土壤水解酶活性空间异质性及其影响因素

土壤酶是指示土壤质量的敏感指标,目前土壤酶活性的空间异质性及其影响因素还不清楚.本研究运用地统计学、普通克里格插值、单因素方差分析和相关分析,分析了贵州喀斯特小流域0～10 cm土壤β-1,4-葡糖苷酶(βG)、β-1,4-木糖苷酶(βX)、纤维素二糖水解酶 (CBH)、β-1,4-乙酰基-葡糖胺糖苷酶(NAG)、亮氨酸氨基肽酶(LAP)和酸性磷酸酶(AP)活性的空间异质性及其影响因素. 结果表明: 6种土壤水解酶活性分别具有不同的空间异质性,其中βX、CBH和AP最优理论模型为球状模型,βG和NAG最优理论模型为高斯模型,LAP最优理论模型为指数模型. βG、βX、CBH、NAG和LAP的结构方差比C/(C₀+C)分别为99.9%、99.9%、99.9%、76.3%和96.6%,具有强空间自相关性,受地形因素的影响较小.AP的C/(C₀+C)为50.0%,具有中等空间自相关性,较易受到随机因素的影响.各水解酶活性的变程均大于采样距离,表明本研究采样方法能够反映土壤酶活性在小集水区尺度的空间变异特征. 土地利用类型对NAG和AP影响显著,坡位对AP影响显著. AP与pH呈显著负相关,除NAG外,其他水解酶活性均与pH呈显著正相关.本研究为了解喀斯特典型集水区土壤水解酶的空间分布机理提供了依据.     

Spatial Distribution of Soil Organic Carbon and Total Nitrogen Based on GIS and Geostatistics in a Small Watershed in a Hilly Area of Northern China

The spatial variability of soil organic carbon (SOC) and total nitrogen (STN) levels is important in both global carbon-nitrogen cycle and climate change research. There has been little research on the spatial distribution of SOC and STN at the watershed scale based on geographic information systems (GIS) and geostatistics. Ninety-seven soil samples taken at depths of 0–20 cm were collected during October 2010 and 2011 from the Matiyu small watershed (4.2 km²) of a hilly area in Shandong Province, northern China. The impacts of different land use types, elevation, vegetation coverage and other factors on SOC and STN spatial distributions were examined using GIS and a geostatistical method, regression-kriging. The results show that the concentration variations of SOC and STN in the Matiyu small watershed were moderate variation based on the mean, median, minimum and maximum, and the coefficients of variation (CV). Residual values of SOC and STN had moderate spatial autocorrelations, and the Nugget/Sill were 0.2% and 0.1%, respectively. Distribution maps of regression-kriging revealed that both SOC and STN concentrations in the Matiyu watershed decreased from southeast to northwest. This result was similar to the watershed DEM trend and significantly correlated with land use type, elevation and aspect. SOC and STN predictions with the regression-kriging method were more accurate than those obtained using ordinary kriging. This research indicates that geostatistical characteristics of SOC and STN concentrations in the watershed were closely related to both land-use type and spatial topographic structure and that regression-kriging is suitable for investigating the spatial distributions of SOC and STN in the complex topography of the watershed.