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摘 要：该文以安徽省黄山市为研究对象，应用地统计学和GIS技术研究土壤养分（有机质、有效磷、速效钾）的空间分布特征及影响因子。结果表明：有机质和速效钾的变异系数均介于0.1～1之间，属中等变异，有效磷的变异系数>1，属较强变异。地统计分析表明，3种土壤养分均呈现较强的空间自相关性，说明结构因素是其主导因素。普通Kriging插值结果表明，黄山市有机质含量从西南至东部逐渐减小，并呈片状分布。有效磷的空间分布为从南到北，由东至西逐渐减小。速效钾则呈现低值区片状分布，高值区斑块状分布的趋势。总体来说土壤类型、质地和坡度对养分均有显著影响。研究结果可为黄山市合理施肥，提高土壤肥力提供科学有效的依据。
关键词：黄山市；土壤养分；空间变异；地统计学；影响因素
中图分类号 S158.3 文献标识码 A 文章编号 1007-7731（2015）08-73-05
Spatial Distribution and Influencing Factors of Soil Nutrient Index in Huangshan City
Wang Xiaoyu et al.
（School of Resources and Environment，Anhui Agriculture University， Hefei 230036， China）
Abstract：The research was done in Huangshan City， Anhui Province.This paper offers a research into the spatial distribution characteristics of soil nutrient and the influence factors by means of geostatistics and GIS technology.The results show that：organic matter and available potassium， with the coefficient of variation between 0.1～1， belong to the category of intermediate variability； the available phosphorus， with the coefficient of variation of>1，belongs to the strong variability.According to the geostatistical analysis， the three soil nutrients are possessed of strong spatial autocorrelation， indicating that the structural factor is the dominant one.The ordinary Kriging interpolation results reveal that the content of organic matters in Huangshan City gradually decreases from the southwest to east and displays sheet distribution.The spatial distribution of available phosphorus also reduces from south to north and from east to west.The available potassium displays flaky distribution in areas with low content but patchy distribution in areas with high content.Generally speaking， the soil type， soil texture and slope will exert obvious influence on the distribution of nutrients.The results of this research could provide scientific and effective basis for the rational fertilization and increase in soil fertility in Huangshan City.
Key Words：Huangshan City；Soil nutrient；Patial variability；Geostatistics；Influencing factor
土壤是自然界中复杂的综合体之一，其内部的结构、性质等都存在着突出的空间异质性， 即使是相邻的土壤其性质也存在强烈变异[1]。其中土壤养分是土壤生态系统中的重要组成部分，它不仅为植物提供生长所必须的营养元素，而且能够直接地影响土壤的健康状况。
地统计学是在传统统计学基础上发展起来的以区域化变量理论（Regionalized variable theory）为基础，以半方差函数为基本工具的一种空间分析方法[2]。其不仅能够准确有效地反映出属性变量在空间上的分布、变异和相关特征，而且可以有效的解释空间格局对生态过程与功能的影响[3]。当今，随着“精准农业”（Precision Agriculture）的不断发展，地统计学的研究方法已广泛应用于土壤养分空间分布定量分析以及空间变异特征的研究中。如Davis.JG等针对土壤pH、有效磷、交换性盐基和有机质等养分的空间变异性进行了研究，获得了土壤主要化学性质的空间变异模型[4]。Cordora等对其研究区内土壤氮的空间分布进行分析，认为施肥等随机因素是影响土壤氮素空间变异的主要影响因素[5]。周慧平等将地理信息系统与地统计学结合，对巢湖流域的土壤全磷的空间变异特征进行了分析研究，揭示了流域范围内土壤全磷空间变异受到随机因素和结构性因素的共同作用[6]，然而有关山区土壤养分空间变异特征及其影响因素的研究鲜有报道。因此，本文以皖南黄山地区为研究对象，采用地统计学和GIS技术相结合的方法，分析该区土壤有机质、有效磷及速效钾的空间变异规律，并着重分析土壤类型、耕层质地和地形因子对其空间变异的影响，从而为进一步提高黄山地区的土壤质量与肥力提供科学依据。 1 材料与方法
1.1 研究区域概况 黄山市位于安徽省最南端，介于东经117°02′～118°55′和北纬29°24′～30°24′之间。是一个“八山半水半分田，一分道路和庄园”的山区城市，总面积9 807km2，下辖屯溪区、徽州区、黄山区、歙县、黟县、休宁县、祁门县3区4县（图1），全市总人口148.60万人，其中农业人口98.63万人。全市共有农用地894 330hm2，其中耕地63 372hm2。其地处中亚热带湿润季风气候，温和多雨，四季分明。全年平均气温15～16℃，大部分地区冬无严寒，无霜期236d。平均年降水量1 670mm，最高达2 708mm。降水多集中于5～8月，水热资源十分丰富。黄山市共有9个土类（红壤、黄壤、黄棕壤、石质土、石灰（岩）土、紫色土、潮土、水稻土及粗骨土），33个土属和45个土种。其中，低山地大部分为黄壤，山地黄棕壤，土层较厚，石砾含量较高，透水透气性能良好，肥力较高，有利于木、茶叶、桑和药材生长。丘陵地带多为红壤和紫色土，质地粘重，酸性，肥力很差，但光热条件好，适宜栎松、油茶等生长，山麓盆地与平原谷地多砂壤土、溪河两岸多冲积土，适用于农业耕作[7]。
1.2 研究方法
1.2.1 采样点的确定与样品分析 本文应用ArcGIS9.3中的Creat Random Points功能对黄山市2008年以来开展的测土配方施肥与地力评价工作中采集的约48 000个采样点进行了随机抽样，共生成了1 051个样点，并均匀的分布于整个研究区（图1）。本研究中的土壤样品分析是由黄山市当地各土肥站测定完成，其土壤样品按《测土配方施肥技术规范（2011年修订版）》[8]进行分析测定。
1.2.2 数据处理与统计分析 应用SPSS 17.0对黄山市地力评价中土壤养分（有机质、有效磷和速效钾）数据进行描述性统计分析，并对其进行了K-S检验，检验数据是否符合正态分布，如不符合，则需对数据进行转换以便于进一步统计分析[9-10]。利用GS+9.0对研究数据进行半方差分析和拟合，依据变异函数理论模型参数，以探索黄山地区土壤养分的空间异质性。利用Arcgis9.3进行克里格（Kriging）空间局部插值，生成各养分的空间分布图。本研究为了定量分析影响土壤养分空间分布的主要因素，采用了方差分析法和多重比较法，分别分析了土壤类型、耕层质地和坡度因子对土壤养分的影响。
图1 采样点分布
2 结果与分析
2.1 描述性统计分析 由表1可以看出，土壤有机质的平均含量是30.69g/kg，变化范围为1.95～66.10g/kg，根据全国土壤养分含量分级标准（表2）可以看出，黄山市的土壤有机质含量平均水平为二级，含量变化跨度为1～6级，由此可见黄山市的有机质含量属于中等水平。而有效磷含量的变化范围为1.70～410.00mg/kg，平均值为24.58mg/kg，属于二级水平，说明与全国平均水平相比较，黄山市的有效磷含量较高。土壤速效钾的平均值为81.75mg/kg，属于四级水平，变化范围为15.00～544.00mg/kg，跨越了1～6级，说明研究区的速效钾含量处于中等偏低水平。
表1 土壤养分的描述性统计
[土壤养分分析＼&有机质（g/kg）＼&有效磷（mg/kg）＼&速效钾（mg/kg）＼&样本数＼&1501＼&1501＼&1501＼&最小值＼&1.95＼&1.70＼&15.00＼&最大值＼&66.10＼&410.00＼&544.00＼&均值＼&30.69＼&24.58＼&81.75＼&标准差＼&9.13＼&28.42＼&50.51＼&变异系数＼&29.75＼&115.62＼&61.78＼&偏度＼&0.12＼&5.55＼&3.03＼&峰度＼&0.32＼&49.34＼&16.05＼&分布类型＼&正态＼&对数正态＼&对数正态＼&]
表2 全国土壤养分含量分级标准
[土壤养分＼&有机质（g/kg）＼&有效磷（mg/kg）＼&速效钾（mg/kg）＼&一级＼&>40＼&>40＼&>200＼&二级＼&30-40＼&20-40＼&150-200＼&三级＼&20-30＼&10-20＼&100-150＼&四级＼&10-20＼&5-10＼&50-100＼&五级＼&6-10＼&3-5＼&30-50＼&六级＼&<6＼&<3＼&<30＼&]
从变异系数角度看，由变异系数的划分等级：变异系数<0.1为弱变异性；变异系数>1为强变异性；变异系数介于0.1～1之间为中等变异性，我们可知有机质和速效钾属于中等变异程度，而有效磷属于强变异程度。正态分布检验表明，有机质符合正态分布，有效磷和速效钾的原始数据均表现为右偏性、尖峰，经对对其进行数转换后，符合正态分布，并满足地统计学分析的要求。
2.2 土壤养分的地统计分析 地统计分析中拟合出精度较高的半变异函数模型是描述土壤养分空间结构特征的关键[11]。本研究选取的3种土壤养分数据都符合正态分布，可以减少模型模拟产生的误差，满足半变异方差函数理论模型进行土壤养分最优拟合的基础条件。半方差分析结果中残差和决定系数是反映模型拟合效果的最重要参数，残差越小，决定系数越大拟合出的模型精度越高，因此，由表3我们可以看出，土壤养分指标的半方差理论模拟都是以指数模型最佳。
表3 土壤养分指标的半方差函数模型与参数
[土壤养分 ＼&理论模型＼&块金值
（C0）＼&基台值
（C0+C）＼&块金值 /基台值
（C0/（C0+C）＼&变程 （km）＼&决定系数
（R2）＼&残差
（RSS）＼&有机质＼&指数＼&0.0020＼&0.0220＼&0.09＼&16.02＼&0.414＼&7.752×10-6＼&有效磷＼&指数＼&0.0138＼&0.1326＼&0.10＼&5.79＼&0.766＼&1.399×10-4＼&速效钾＼&指数＼&0.0088＼&0.0524＼&0.18＼&4.44＼&0.686＼&3.051×10-4＼&] 半方差函数中块金值代表实验误差和小于最小取样尺度造成的随机变异，较大的块金值说明较小尺度上的某些随机过程较为重要[12]，由表3可知，本研究的有机质、有效磷和速效钾的块金值C0分别为0.002、0.0138和0.0088，均小于1，证明3种养分指标在最小间距内的空间变异程度受上述过程影响较小。基台值C0+C包括了结构性变异和随机性变异，代表了系统内总的变异性，基台值C0+C越大表明系统总的空间变异性越强[13]。本研究中，3种土壤养分指标的基台值C0+C大小顺序为有效磷（0.1326）>速效钾（0.0524）>有机质（0.0220），即有效磷的空间变异性最强，而有机质空间变异性最弱，这与上文土壤养分含量变异系数的大小顺序保持一致（表2）。
一般养分的系统总空间变异主要是由随机因素（如耕作活动、种植制度、管理方式等）和结构性因素（成土母质、地形因子、土壤类型等）共同作用。块金系数（块金值/基台值）用于表征随机因素造成的空间变异与系统空间总变异的比例，能直接反映出土壤养分指标的空间相关性程度[14]。块金系数是<25%、25%～75%和>75%的数值时，分别代表空间自相关性较强、中等和较弱。本文中，土壤养分的块金系数都<25%，均呈现较强程度的空间自相关性，说明成土母质、地形因子、土壤类型等结构因素是引起黄山地区土壤养分空间变异的主要原因。因此，这一现象也成为下文主要探讨的内容。研究区中有机质的变程最大为16.02km，说明有机质的空间自相关范围较大，而有效磷与速效钾的变程较小，证明这2种养分在较小范围内具有显著的空间变异性，空间分布较为复杂。
2.3 土壤养分Kriging插值分析 利用半方差模型所得参数在ArcGIS软件进行普通Kriging插值，得到黄山市土壤养分空间分布图（图2）。结合图1和图2我们可以看出，黄山市有机质、有效磷和速效钾的空间分布呈现显著性差异。有机质含量的空间分布相对集中从西南至东部有逐渐减小的趋势，并呈片状分布，含量最高的区域分布于祁门县南部与黄山区中部地区，含量较低的区域主要分布于东部的歙县范围内，有机质含量在31.59～36.23g/kg之间的面积比例最高，与统计结果近似。有效磷与速效钾的空间分布随机性较强，与半方差分析结果相符合。其中有效磷的空间分布为从南到北，由东至西呈现出逐渐减小的趋势。根据国家土壤养分含量分级标准，有效磷高值区较多并且分布相对集中，成片状分布于黄山市南部，而低值区相对分散，呈斑块状分布于黄山区北部和西北部、歙县北部、祁门县东部以及徽州区东部等。速效钾空间分布的呈现低值区片状分布，高值区斑块状分布的趋势，整体上需适量加强钾肥的投入量。
（a）有机质
（b）有效磷
（c）速效钾
图2 黄山市养分空间插值
2.4 土壤属性空间分布影响因素分析 前文已初步揭示出结构性因素对土壤有机质、有效磷和速效钾的空间变异起主导作用。为进一步探讨各影响因素对土壤养分空间变异的内在机制，本文选取研究区空间差异较为明显的土壤类型、耕层质地和地形因子3个因素进行研究分析。
2.4.1 土壤类型 黄山市共有9种土壤类型，本研究选取了具有代表性并且在耕地面积中所占面积较大的3种土壤类型（红壤、水稻土和紫色土）进行分析。由表4可知，在3种土壤类型下有机质、有效磷和速效钾的含量存在明显的差异性，其中水稻土的有机质的平均含量最高，其次是红壤，含量最低的是紫色土。研究区内的水稻土成土母质主要为泥岩类残积物、冲积物以及洪积物等，该土类的形成过程是还原淋溶、氧化淀积和水耕熟化的发展过程，土壤质地偏粘，故有机质的含量最高。红壤成土母质多为岩类残积坡积物等，质地多为壤粘土，故有机质含量处于中等水平。本研究区的紫色土成土母质多为中性砂岩残积物，土层一般较薄，土壤剖面层次分异不明显，土壤有机质矿化速度快，因此有机质含量较低。而对于其它土壤养分，红壤有效磷平均含量最高，水稻土最低；紫色土速效钾平均含量最高，水稻土最低。
表4 不同土壤类型下土壤养分含量
[土壤类型＼&样本数＼&有机质
（均值±标准差）＼&有效磷
（均值±标准差）＼&速效钾
（均值±标准差）＼&红壤＼&103＼&27.72±8.38b＼&36.61±36.31a＼&101.90±55.89a＼&水稻土＼&1311＼&31.30±8.95a＼&23.34±25.73b＼&78.80±47.15b＼&紫色土＼&69＼&23.76±9.31c＼&29.78±49.75a＼&106.39±84.14a＼&]
注：同一列数据后小写字母不同者表示差异显著（P<0.05）
2.4.2 耕层质地 由表5可知，耕层质地对土壤养分含量的影响较为明显，其中不同质地下有机质平均含量的排列如下：重壤>粘土>轻壤>中壤 >砂壤。从总体上来看，有机质含量随着耕地质地由砂变粘而有所升高。这是由于性质较为粘重的土壤其本身具有的透气透水性较差等特点，使得动植物等残体在土壤中易于降解，因此有机质含量较高。而由于砂质土壤蓄水能力弱，保肥能力差，土温变化快，透气和透水性强，因此有机质含量较低[15-17]。另外，粘土的有机质平均含量高于中壤和轻壤，其原因可能是由当地农民进行耕种是施肥不均所造成的。速效钾的变化趋势变现为轻壤<砂壤<粘土<中壤<重壤，其总体呈现出随着土壤颗粒的变粗，速效钾的含量随之降低的趋势，这是由于砂质土壤一般是由矿物质含量较低花岗岩形成，故含量较低，而粘质和壤质土多是由富含钾镁等矿质元素的矿物形成，故含量较高[18]。本研究中的有效磷没有很明显的变化趋势，说明质地对有效磷的影响并不显著。 表5 不同耕层质地下土壤养分含量
[耕层质地＼&样本数＼&有机质
（均值±标准差）＼&有效磷
（均值±标准差）＼&速效钾
（均值±标准差）＼&砂壤＼&156＼&27.41±9.76c＼&25.39±22.62a＼&78.37±46.20b＼&重壤＼&345＼&34.13±8.83ab＼&20.21±24.91a＼&93.35±59.09a＼&粘土＼&115＼&31.42±8.60b＼&24.15±25.69a＼&79.02±40.13ab＼&中壤＼&430＼&28.55±8.16c＼&26.93±31.45a＼&80.25±53.13ab＼&轻壤＼&447＼&30.98±9.03bc＼&25.57±30.22a＼&76.34±43.13b＼&]
注：同一列数据后小写字母不同者表示差异显著（P<0.05）
2.4.3 坡度 利用DEM数据对研究区的坡度信息进行提取，并将采样点分为3组：<3°、3°～15°、≥15°（表6）。并由表6可知，在3°～15°时土壤有机质平均含量最高，其次是<3°，最低的为≥15°。出现这种现象是由于研究区在3°～15°时，植被茂盛，有利于土壤有机质累积，并且有研究结果表明，具有一定倾斜度的平地是有利于土壤有机质的积累[19]，故有机质在3°～15°时含量最高。而坡度≥15°是有机质降低，这是由于研究区茶树种植密度随坡度的增大呈上升趋势，坡度较大的区域茶树生长对养分的消耗增大，而有机养分的供给又相对不足，造成有机质含量降低。有效磷和速效钾的平均含量最高的均出现在坡度为≥15°的土地中，最低的为坡度<3°。这是由于研究区≥15°时，土壤质地中壤和重壤的面积较大，这与表6所得出的结论相符。
表6 不同坡度下土壤养分含量
[坡度＼&样本数＼&有机质
（均值±标准差）＼&有效磷
（均值±标准差）＼&速效钾
（均值±标准差）＼&<3°＼&562＼&30.29±8.95a＼&23.62±31.02b＼&79.67±49.93b＼&3°～15°＼&816＼&31.25±9.25a＼&24.46±25.13a＼&80.59±46.66b＼&≥15°＼&123＼&28.84±8.90b＼&29.83±35.43a＼&99.02±70.95a＼&]
注：同一列数据后小写字母不同者表示差异显著（P<0.05）
3 结论
本文采用地统计学和GIS技术相结合的方法对安徽省黄山市土壤养分的空间变异特征及其影响因素进行了研究分析，得到如下结论：
（1）由描述性统计分析可知，研究区内有机质的平均含量为30.69g/kg，属于中等水平，变异程度属于中等变异；有效磷平均含量为24.58mg/kg，属于二级水平，其变异程度较强；速效钾的平均含量为81.75mg/kg，属于中等偏低水平，变异程度中等。
（2）地统计分析表明，3种土壤养分均用指数模型拟合较好，其空间变异性为有效磷>速效钾>有机质，并且3种养分的块金系数均<25%，其均表现出较强的空间自相关，说明成土母质、地形因子、土壤类型等结构因素是引起黄山地区土壤养分空间变异的主要原因。
（3）普通Kriging插值结果表明，黄山市有机质、有效磷和速效钾的空间分布呈现出显著性差异。有机质含量的空间分布相对集中从西南至东部有逐渐减小的趋势，并呈片状分布。有效磷的空间分布为从南到北。速效钾空间分布的呈现低值区片状分布，高值区斑块状分布的趋势。
参考文献
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（责编：张长青）
关键词：黄山市；土壤养分；空间变异；地统计学；影响因素
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Spatial Distribution and Influencing Factors of Soil Nutrient Index in Huangshan City
Wang Xiaoyu et al.
（School of Resources and Environment，Anhui Agriculture University， Hefei 230036， China）
Abstract：The research was done in Huangshan City， Anhui Province.This paper offers a research into the spatial distribution characteristics of soil nutrient and the influence factors by means of geostatistics and GIS technology.The results show that：organic matter and available potassium， with the coefficient of variation between 0.1～1， belong to the category of intermediate variability； the available phosphorus， with the coefficient of variation of>1，belongs to the strong variability.According to the geostatistical analysis， the three soil nutrients are possessed of strong spatial autocorrelation， indicating that the structural factor is the dominant one.The ordinary Kriging interpolation results reveal that the content of organic matters in Huangshan City gradually decreases from the southwest to east and displays sheet distribution.The spatial distribution of available phosphorus also reduces from south to north and from east to west.The available potassium displays flaky distribution in areas with low content but patchy distribution in areas with high content.Generally speaking， the soil type， soil texture and slope will exert obvious influence on the distribution of nutrients.The results of this research could provide scientific and effective basis for the rational fertilization and increase in soil fertility in Huangshan City.
Key Words：Huangshan City；Soil nutrient；Patial variability；Geostatistics；Influencing factor
土壤是自然界中复杂的综合体之一，其内部的结构、性质等都存在着突出的空间异质性， 即使是相邻的土壤其性质也存在强烈变异[1]。其中土壤养分是土壤生态系统中的重要组成部分，它不仅为植物提供生长所必须的营养元素，而且能够直接地影响土壤的健康状况。
地统计学是在传统统计学基础上发展起来的以区域化变量理论（Regionalized variable theory）为基础，以半方差函数为基本工具的一种空间分析方法[2]。其不仅能够准确有效地反映出属性变量在空间上的分布、变异和相关特征，而且可以有效的解释空间格局对生态过程与功能的影响[3]。当今，随着“精准农业”（Precision Agriculture）的不断发展，地统计学的研究方法已广泛应用于土壤养分空间分布定量分析以及空间变异特征的研究中。如Davis.JG等针对土壤pH、有效磷、交换性盐基和有机质等养分的空间变异性进行了研究，获得了土壤主要化学性质的空间变异模型[4]。Cordora等对其研究区内土壤氮的空间分布进行分析，认为施肥等随机因素是影响土壤氮素空间变异的主要影响因素[5]。周慧平等将地理信息系统与地统计学结合，对巢湖流域的土壤全磷的空间变异特征进行了分析研究，揭示了流域范围内土壤全磷空间变异受到随机因素和结构性因素的共同作用[6]，然而有关山区土壤养分空间变异特征及其影响因素的研究鲜有报道。因此，本文以皖南黄山地区为研究对象，采用地统计学和GIS技术相结合的方法，分析该区土壤有机质、有效磷及速效钾的空间变异规律，并着重分析土壤类型、耕层质地和地形因子对其空间变异的影响，从而为进一步提高黄山地区的土壤质量与肥力提供科学依据。 1 材料与方法
1.1 研究区域概况 黄山市位于安徽省最南端，介于东经117°02′～118°55′和北纬29°24′～30°24′之间。是一个“八山半水半分田，一分道路和庄园”的山区城市，总面积9 807km2，下辖屯溪区、徽州区、黄山区、歙县、黟县、休宁县、祁门县3区4县（图1），全市总人口148.60万人，其中农业人口98.63万人。全市共有农用地894 330hm2，其中耕地63 372hm2。其地处中亚热带湿润季风气候，温和多雨，四季分明。全年平均气温15～16℃，大部分地区冬无严寒，无霜期236d。平均年降水量1 670mm，最高达2 708mm。降水多集中于5～8月，水热资源十分丰富。黄山市共有9个土类（红壤、黄壤、黄棕壤、石质土、石灰（岩）土、紫色土、潮土、水稻土及粗骨土），33个土属和45个土种。其中，低山地大部分为黄壤，山地黄棕壤，土层较厚，石砾含量较高，透水透气性能良好，肥力较高，有利于木、茶叶、桑和药材生长。丘陵地带多为红壤和紫色土，质地粘重，酸性，肥力很差，但光热条件好，适宜栎松、油茶等生长，山麓盆地与平原谷地多砂壤土、溪河两岸多冲积土，适用于农业耕作[7]。
1.2 研究方法
1.2.1 采样点的确定与样品分析 本文应用ArcGIS9.3中的Creat Random Points功能对黄山市2008年以来开展的测土配方施肥与地力评价工作中采集的约48 000个采样点进行了随机抽样，共生成了1 051个样点，并均匀的分布于整个研究区（图1）。本研究中的土壤样品分析是由黄山市当地各土肥站测定完成，其土壤样品按《测土配方施肥技术规范（2011年修订版）》[8]进行分析测定。
1.2.2 数据处理与统计分析 应用SPSS 17.0对黄山市地力评价中土壤养分（有机质、有效磷和速效钾）数据进行描述性统计分析，并对其进行了K-S检验，检验数据是否符合正态分布，如不符合，则需对数据进行转换以便于进一步统计分析[9-10]。利用GS+9.0对研究数据进行半方差分析和拟合，依据变异函数理论模型参数，以探索黄山地区土壤养分的空间异质性。利用Arcgis9.3进行克里格（Kriging）空间局部插值，生成各养分的空间分布图。本研究为了定量分析影响土壤养分空间分布的主要因素，采用了方差分析法和多重比较法，分别分析了土壤类型、耕层质地和坡度因子对土壤养分的影响。
图1 采样点分布
2 结果与分析
2.1 描述性统计分析 由表1可以看出，土壤有机质的平均含量是30.69g/kg，变化范围为1.95～66.10g/kg，根据全国土壤养分含量分级标准（表2）可以看出，黄山市的土壤有机质含量平均水平为二级，含量变化跨度为1～6级，由此可见黄山市的有机质含量属于中等水平。而有效磷含量的变化范围为1.70～410.00mg/kg，平均值为24.58mg/kg，属于二级水平，说明与全国平均水平相比较，黄山市的有效磷含量较高。土壤速效钾的平均值为81.75mg/kg，属于四级水平，变化范围为15.00～544.00mg/kg，跨越了1～6级，说明研究区的速效钾含量处于中等偏低水平。
表1 土壤养分的描述性统计
[土壤养分分析＼&有机质（g/kg）＼&有效磷（mg/kg）＼&速效钾（mg/kg）＼&样本数＼&1501＼&1501＼&1501＼&最小值＼&1.95＼&1.70＼&15.00＼&最大值＼&66.10＼&410.00＼&544.00＼&均值＼&30.69＼&24.58＼&81.75＼&标准差＼&9.13＼&28.42＼&50.51＼&变异系数＼&29.75＼&115.62＼&61.78＼&偏度＼&0.12＼&5.55＼&3.03＼&峰度＼&0.32＼&49.34＼&16.05＼&分布类型＼&正态＼&对数正态＼&对数正态＼&]
表2 全国土壤养分含量分级标准
[土壤养分＼&有机质（g/kg）＼&有效磷（mg/kg）＼&速效钾（mg/kg）＼&一级＼&>40＼&>40＼&>200＼&二级＼&30-40＼&20-40＼&150-200＼&三级＼&20-30＼&10-20＼&100-150＼&四级＼&10-20＼&5-10＼&50-100＼&五级＼&6-10＼&3-5＼&30-50＼&六级＼&<6＼&<3＼&<30＼&]
从变异系数角度看，由变异系数的划分等级：变异系数<0.1为弱变异性；变异系数>1为强变异性；变异系数介于0.1～1之间为中等变异性，我们可知有机质和速效钾属于中等变异程度，而有效磷属于强变异程度。正态分布检验表明，有机质符合正态分布，有效磷和速效钾的原始数据均表现为右偏性、尖峰，经对对其进行数转换后，符合正态分布，并满足地统计学分析的要求。
2.2 土壤养分的地统计分析 地统计分析中拟合出精度较高的半变异函数模型是描述土壤养分空间结构特征的关键[11]。本研究选取的3种土壤养分数据都符合正态分布，可以减少模型模拟产生的误差，满足半变异方差函数理论模型进行土壤养分最优拟合的基础条件。半方差分析结果中残差和决定系数是反映模型拟合效果的最重要参数，残差越小，决定系数越大拟合出的模型精度越高，因此，由表3我们可以看出，土壤养分指标的半方差理论模拟都是以指数模型最佳。
表3 土壤养分指标的半方差函数模型与参数
[土壤养分 ＼&理论模型＼&块金值
（C0）＼&基台值
（C0+C）＼&块金值 /基台值
（C0/（C0+C）＼&变程 （km）＼&决定系数
（R2）＼&残差
（RSS）＼&有机质＼&指数＼&0.0020＼&0.0220＼&0.09＼&16.02＼&0.414＼&7.752×10-6＼&有效磷＼&指数＼&0.0138＼&0.1326＼&0.10＼&5.79＼&0.766＼&1.399×10-4＼&速效钾＼&指数＼&0.0088＼&0.0524＼&0.18＼&4.44＼&0.686＼&3.051×10-4＼&] 半方差函数中块金值代表实验误差和小于最小取样尺度造成的随机变异，较大的块金值说明较小尺度上的某些随机过程较为重要[12]，由表3可知，本研究的有机质、有效磷和速效钾的块金值C0分别为0.002、0.0138和0.0088，均小于1，证明3种养分指标在最小间距内的空间变异程度受上述过程影响较小。基台值C0+C包括了结构性变异和随机性变异，代表了系统内总的变异性，基台值C0+C越大表明系统总的空间变异性越强[13]。本研究中，3种土壤养分指标的基台值C0+C大小顺序为有效磷（0.1326）>速效钾（0.0524）>有机质（0.0220），即有效磷的空间变异性最强，而有机质空间变异性最弱，这与上文土壤养分含量变异系数的大小顺序保持一致（表2）。
一般养分的系统总空间变异主要是由随机因素（如耕作活动、种植制度、管理方式等）和结构性因素（成土母质、地形因子、土壤类型等）共同作用。块金系数（块金值/基台值）用于表征随机因素造成的空间变异与系统空间总变异的比例，能直接反映出土壤养分指标的空间相关性程度[14]。块金系数是<25%、25%～75%和>75%的数值时，分别代表空间自相关性较强、中等和较弱。本文中，土壤养分的块金系数都<25%，均呈现较强程度的空间自相关性，说明成土母质、地形因子、土壤类型等结构因素是引起黄山地区土壤养分空间变异的主要原因。因此，这一现象也成为下文主要探讨的内容。研究区中有机质的变程最大为16.02km，说明有机质的空间自相关范围较大，而有效磷与速效钾的变程较小，证明这2种养分在较小范围内具有显著的空间变异性，空间分布较为复杂。
2.3 土壤养分Kriging插值分析 利用半方差模型所得参数在ArcGIS软件进行普通Kriging插值，得到黄山市土壤养分空间分布图（图2）。结合图1和图2我们可以看出，黄山市有机质、有效磷和速效钾的空间分布呈现显著性差异。有机质含量的空间分布相对集中从西南至东部有逐渐减小的趋势，并呈片状分布，含量最高的区域分布于祁门县南部与黄山区中部地区，含量较低的区域主要分布于东部的歙县范围内，有机质含量在31.59～36.23g/kg之间的面积比例最高，与统计结果近似。有效磷与速效钾的空间分布随机性较强，与半方差分析结果相符合。其中有效磷的空间分布为从南到北，由东至西呈现出逐渐减小的趋势。根据国家土壤养分含量分级标准，有效磷高值区较多并且分布相对集中，成片状分布于黄山市南部，而低值区相对分散，呈斑块状分布于黄山区北部和西北部、歙县北部、祁门县东部以及徽州区东部等。速效钾空间分布的呈现低值区片状分布，高值区斑块状分布的趋势，整体上需适量加强钾肥的投入量。
（a）有机质
（b）有效磷
（c）速效钾
图2 黄山市养分空间插值
2.4 土壤属性空间分布影响因素分析 前文已初步揭示出结构性因素对土壤有机质、有效磷和速效钾的空间变异起主导作用。为进一步探讨各影响因素对土壤养分空间变异的内在机制，本文选取研究区空间差异较为明显的土壤类型、耕层质地和地形因子3个因素进行研究分析。
2.4.1 土壤类型 黄山市共有9种土壤类型，本研究选取了具有代表性并且在耕地面积中所占面积较大的3种土壤类型（红壤、水稻土和紫色土）进行分析。由表4可知，在3种土壤类型下有机质、有效磷和速效钾的含量存在明显的差异性，其中水稻土的有机质的平均含量最高，其次是红壤，含量最低的是紫色土。研究区内的水稻土成土母质主要为泥岩类残积物、冲积物以及洪积物等，该土类的形成过程是还原淋溶、氧化淀积和水耕熟化的发展过程，土壤质地偏粘，故有机质的含量最高。红壤成土母质多为岩类残积坡积物等，质地多为壤粘土，故有机质含量处于中等水平。本研究区的紫色土成土母质多为中性砂岩残积物，土层一般较薄，土壤剖面层次分异不明显，土壤有机质矿化速度快，因此有机质含量较低。而对于其它土壤养分，红壤有效磷平均含量最高，水稻土最低；紫色土速效钾平均含量最高，水稻土最低。
表4 不同土壤类型下土壤养分含量
[土壤类型＼&样本数＼&有机质
（均值±标准差）＼&有效磷
（均值±标准差）＼&速效钾
（均值±标准差）＼&红壤＼&103＼&27.72±8.38b＼&36.61±36.31a＼&101.90±55.89a＼&水稻土＼&1311＼&31.30±8.95a＼&23.34±25.73b＼&78.80±47.15b＼&紫色土＼&69＼&23.76±9.31c＼&29.78±49.75a＼&106.39±84.14a＼&]
注：同一列数据后小写字母不同者表示差异显著（P<0.05）
2.4.2 耕层质地 由表5可知，耕层质地对土壤养分含量的影响较为明显，其中不同质地下有机质平均含量的排列如下：重壤>粘土>轻壤>中壤 >砂壤。从总体上来看，有机质含量随着耕地质地由砂变粘而有所升高。这是由于性质较为粘重的土壤其本身具有的透气透水性较差等特点，使得动植物等残体在土壤中易于降解，因此有机质含量较高。而由于砂质土壤蓄水能力弱，保肥能力差，土温变化快，透气和透水性强，因此有机质含量较低[15-17]。另外，粘土的有机质平均含量高于中壤和轻壤，其原因可能是由当地农民进行耕种是施肥不均所造成的。速效钾的变化趋势变现为轻壤<砂壤<粘土<中壤<重壤，其总体呈现出随着土壤颗粒的变粗，速效钾的含量随之降低的趋势，这是由于砂质土壤一般是由矿物质含量较低花岗岩形成，故含量较低，而粘质和壤质土多是由富含钾镁等矿质元素的矿物形成，故含量较高[18]。本研究中的有效磷没有很明显的变化趋势，说明质地对有效磷的影响并不显著。 表5 不同耕层质地下土壤养分含量
[耕层质地＼&样本数＼&有机质
（均值±标准差）＼&有效磷
（均值±标准差）＼&速效钾
（均值±标准差）＼&砂壤＼&156＼&27.41±9.76c＼&25.39±22.62a＼&78.37±46.20b＼&重壤＼&345＼&34.13±8.83ab＼&20.21±24.91a＼&93.35±59.09a＼&粘土＼&115＼&31.42±8.60b＼&24.15±25.69a＼&79.02±40.13ab＼&中壤＼&430＼&28.55±8.16c＼&26.93±31.45a＼&80.25±53.13ab＼&轻壤＼&447＼&30.98±9.03bc＼&25.57±30.22a＼&76.34±43.13b＼&]
注：同一列数据后小写字母不同者表示差异显著（P<0.05）
2.4.3 坡度 利用DEM数据对研究区的坡度信息进行提取，并将采样点分为3组：<3°、3°～15°、≥15°（表6）。并由表6可知，在3°～15°时土壤有机质平均含量最高，其次是<3°，最低的为≥15°。出现这种现象是由于研究区在3°～15°时，植被茂盛，有利于土壤有机质累积，并且有研究结果表明，具有一定倾斜度的平地是有利于土壤有机质的积累[19]，故有机质在3°～15°时含量最高。而坡度≥15°是有机质降低，这是由于研究区茶树种植密度随坡度的增大呈上升趋势，坡度较大的区域茶树生长对养分的消耗增大，而有机养分的供给又相对不足，造成有机质含量降低。有效磷和速效钾的平均含量最高的均出现在坡度为≥15°的土地中，最低的为坡度<3°。这是由于研究区≥15°时，土壤质地中壤和重壤的面积较大，这与表6所得出的结论相符。
表6 不同坡度下土壤养分含量
[坡度＼&样本数＼&有机质
（均值±标准差）＼&有效磷
（均值±标准差）＼&速效钾
（均值±标准差）＼&<3°＼&562＼&30.29±8.95a＼&23.62±31.02b＼&79.67±49.93b＼&3°～15°＼&816＼&31.25±9.25a＼&24.46±25.13a＼&80.59±46.66b＼&≥15°＼&123＼&28.84±8.90b＼&29.83±35.43a＼&99.02±70.95a＼&]
注：同一列数据后小写字母不同者表示差异显著（P<0.05）
3 结论
本文采用地统计学和GIS技术相结合的方法对安徽省黄山市土壤养分的空间变异特征及其影响因素进行了研究分析，得到如下结论：
（1）由描述性统计分析可知，研究区内有机质的平均含量为30.69g/kg，属于中等水平，变异程度属于中等变异；有效磷平均含量为24.58mg/kg，属于二级水平，其变异程度较强；速效钾的平均含量为81.75mg/kg，属于中等偏低水平，变异程度中等。
（2）地统计分析表明，3种土壤养分均用指数模型拟合较好，其空间变异性为有效磷>速效钾>有机质，并且3种养分的块金系数均<25%，其均表现出较强的空间自相关，说明成土母质、地形因子、土壤类型等结构因素是引起黄山地区土壤养分空间变异的主要原因。
（3）普通Kriging插值结果表明，黄山市有机质、有效磷和速效钾的空间分布呈现出显著性差异。有机质含量的空间分布相对集中从西南至东部有逐渐减小的趋势，并呈片状分布。有效磷的空间分布为从南到北。速效钾空间分布的呈现低值区片状分布，高值区斑块状分布的趋势。
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（责编：张长青）