Comprehensive Geochemical Evaluation and Influencing Factors of Topsoil Nutrients in a Farming Area of Dabie Mountain in Western Anhui, China
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摘要:
土壤养分是影响农作物产量的重要指标，掌握中国主要农业生产区的土壤养分时空演变特征对合理使用农业土地资源具有重要的意义。本文以中国重要农耕区皖西大别山六安地区为研究区，采集浅层土壤（0~20cm）样品1295组，采用硫碳仪、X射线荧光光谱法、电感耦合等离子体发射光谱法等技术进行测试。应用统计学分析方法，在分析pH值的基础上，对总氮（TN）、总磷（TP）和钾（K）和土壤有机质（SOM）四个地球化学养分指标进行单指标养分等级划分和土壤养分综合等级评价，并探讨了各项指标的影响因素。结果表明：研究区98.88%的土壤为酸性土壤（其中8.03%为强酸性土壤），受地貌类型影响较大；TN分布以中等丰富为主，受土壤类型影响较大；TP以中等含量和缺乏为主，受地貌类型的影响较大；K是最为丰富的元素，其含量在中等及以上的比例达97.81%，主要受地貌类型的影响；SOM以中等和较缺乏为主，受土壤类型、土地利用方式和地貌类型的共同影响，且SOM含量与TN含量呈高度正相关。全区土壤养分等级以中等为主，占全区总面积的60.10%，其次是较缺乏土壤，占25.27%，南部山区养分状况优于北部平原区。整体上，研究区土壤具有养分较差、养分分布不均匀、普遍酸化的特点，部分地区应按需调整肥料的使用平衡土壤养分。可通过农田养分的管理，提高农业产量。
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关键词:
- 表层土壤 /
- 电感耦合等离子体发射光谱法 /
- 土壤养分地球化学综合等级评价 /
- 土地利用方式 /
- 土壤类型 /
- 地貌类型
Abstract:Western Anhui is an important precision agricultural area in China, characterized by diverse landforms and multiple soil types. To determine the spatial distribution of soil nutrient elements and their controlling factors, we analyzed 5 nutrient indicators by collecting 1295 groups of shallow soil (0-20cm) samples and conducted a comprehensive soil nutrient geochemical grade evaluation on the basis of single indicator analysis. The results show that soil nutrients are poor in the cultivated lands of the northern region. The use of fertilizer should be adjusted as needed to balance the soil nutrients in some areas, and the management of farmland nutrients is suggested for improving the agricultural yield. The BRIEF REPORT is available for this paper at
http://www.ykcs.ac.cn/en/article/doi/10.15898/j.ykcs.202206180117 . -
BRIEF REPORT
Significance: Precision agriculture, as an emerging farm management strategy, is partly tasked with ensuring optimal plant nutrition and proper fertilizer application, including accurate dosage, an appropriate nitrogen (N)-phosphorus (P)-potassium (K) ratio, and efficient storage and distribution of nutrition, while also preventing environmental problems such as soil acidification, the “chemical time bomb” effect, phosphorus load of surface waters, eutrophication, rapid siltation of canals and reservoirs, nitrate pollution of drinking water resources, and the accumulation and mobilization of potential toxic compounds, etc. Western Anhui is an important precision agricultural area in China, characterized by diverse landforms and multiple soil types. We find that the Dabie Mountain area of Western Anhui exhibits poor soil nutrient levels, particularly within the cultivated lands of the northern region. To ameliorate this, it is advisable to judiciously augment the application of organic fertilizers, nitrogen, and phosphorus. The implementation of a rotational system between paddy and dry fields is suggested for enhanced soil nutrient content. It is also recommended to regulate soil pH through the utilization of matured lime to facilitate increased grain production. Additionally, exploiting potassium-enriched land resources is recommended. This study provides crucial scientific evidence for establishing large-scale, concentrated, and contiguous national commodity grain production bases.
Methods: A total of 1295 topsoil samples (0-20cm) were collected in the Dabie Mountain area of Western Anhui. Soil pH was determined in a 1∶2.5 ratio of soil to water using a glass electrode. TN and TP were determined using the Kjeldahl method and X-ray fluorescence spectrometry, respectively. K and soil organic matter (SOM) were analyzed by inductively coupled plasma-optical emission spectrometry (ICP-OES) and ammonium ferrous sulfate volumetric method, respectively. The comprehensive geochemical grade evaluation of soil nutrients was conducted. The impact factors of these five geochemistry indexes were studied based mainly on the correlation analysis.
Data and Results: The comprehensive geochemical grade evaluation of soil nutrients in the region showed that the overall soil nutrient classifications in the region were medium, accounting for 60.10% of the total area, mainly distributed in the southern parts of Huoshan County and the northeastern forest area of Jinzhai County. The second prevalent category was moderately deficient soil, constituting 25.27%, scattered sporadically in a non-contiguous manner primarily in the northern part of the surveyed area in Yu’an district. Results from the analysis of 5 various indexes indicated that 98.88% of the soils in the study area were acidic, with a significant influence from geomorphic types. TN distribution was mainly medium to rich, significantly affected by soil types. TP content was primarily medium and deficient, with a significant influence from geomorphic types. K content was the most abundant element, with 97.81% having medium or higher content, mainly influenced by geomorphic types. SOM content was primarily medium to relatively deficient, influenced by soil types, land use patterns, and geomorphic types, and shows a highly positive correlation with TN content.
土壤养分是农作物生长所必须的营养元素，是影响粮食产量的重要指标，了解土壤养分分布状况是发展精准农业的前提[1-3]。土壤养分空间变异性特征近年来成为研究的热点，其丰缺程度受土壤酸碱度的影响[4-6]。因此，共同分析土壤pH值和土壤养分元素可更好地了解土地状况，对合理开发利用研究区土地资源、完善农业种植种类、管理施肥情况和提高农业产量等方面都具有一定的科学意义。
中国各地土壤养分时空变异与施肥[4]、地形地貌[7-8]、土壤类型[9]、土地利用方式[10-12]等因素有关。张晗等[10]在江西省、朱永青等[11]在太滆运河流域、刁二龙等[12]在祁连山地区发现不同的土地利用方式对土壤肥力的影响较大；蒋文惠[8]在南京栖霞市研究发现不同的地形地貌对土壤养分空间变异有显著的影响；王剑等[9]在四川凉山地区研究发现不同土壤类型的土壤氮、磷、钾含量均存在广泛的变异；唐贤等[4]通过综合研究发现长期施用化肥对农田土壤pH值有显著的影响；王亚男等[13]研究发现贵州毕节市耕地土壤 pH 受结构性因素和人为因素的共同作用。总之，影响土壤养分空间变异的因素较多，不同地区土壤养分的作用因素不同。
目前有关大别山农耕区的土壤养分综合信息较少，皖西地区作为中国重要的农耕区，了解其土壤养分分布状况对提高当地粮食产量有重要的意义。本文选取了地貌类型较齐全、土壤类型较丰富的安徽省六安市裕安区—霍山县—金寨县为研究区，以1∶25万土地质量地球化学调查数据为基础。分析了土壤pH值与养分总氮（TN）、总磷（TP）、钾（K）和土壤有机质（SOM）的空间分布特征，并根据《土地质量地球化学评价规范》进行土壤养分地球化学综合等级评价，同时分析了不同因素（土壤类型、地貌类型和土地利用方式）对以上指标分布的影响，为该地区农业土地资源的合理开发利用提供科学依据。
1. 研究区概况
工作区位于安徽省西部，行政区划包括六安市所辖裕安区全区、霍山县全县，以及金寨县部分地区（图 1），工作区面积5113km2。工作区地形南高北低，地貌类型主要分为两大类：①南侧为山地，占比约为60%，包括霍山县、金寨县以及裕安区西南小部分区域，属于大别山北部；②北侧为长岗状梁的波状平原，占比约为40%，包括裕安区内、霍山县城北部至大别山北缘，区内海拔高差可达1700多米。
图 1. （a）研究区地理位置图；（b）区域点位分布图Figure 1. （a）Geographic map of the study area；（b）Distribution map of the regional points.研究区属亚热带湿润季风气候和温带半湿润季风气候的过渡地带，季风显著，气候湿润，四季分明，无霜期长，光、热、水条件优越。常年平均气温为15 ℃，平均无霜期为220天。区内的常年平均降雨量为1423mm，其中中山区1400～1600mm，丘陵区1100～1300mm，平原区900～1400mm。研究区内水资源较丰富，淮河一级支流淠河上游均位于其中。生态环境方面，工作区境内植被丰富，物种众多，在南侧山区森林覆盖率达75.92%，生物物种多达6500余种，生态系统相对完备，而在北部平原内则主要为农田，绝大部分种植水稻，少部分区域种植玉米[14]。
2. 实验部分
2.1 土壤样品采集与测试方法
样品采集严格按照《多目标区域地球化学调查规范（1∶250000）》（DZ/T 0258—2016）中的土壤地球化学样品采集和布设工作方法进行。表层土壤（0~20cm）测量以1∶5万地形图为一个连续编号单元，采样密度为1个点/km2，以偶数方里网按4km2（2km×2km）为一个采样大格，采样时避开垃圾堆、新近堆积土、明显点状污染地段及田埂等，并且要保证采样点距离主干公路、铁路在100m以外，表层土壤按照每4km2组合一个分析样（边界地区1~3km2组合一个分析样），共测试分析样1295个。土壤样品自然风干后，过20目尼龙筛。
土壤样品分析测试工作在湖北省地质实验室进行，各元素的测试仪器、检出限和测定范围列于表 1，所有指标均优于或等于DZ/T 0258—2016的要求。
表 1. 样品测试指标与对应测试方法Table 1. Analysis parameters and methods.元素/指标 测试仪器/测试方法 要求检出限 本实验检出限 测定范围 pH pH计（ISE） 0.1 0.1 0.1~14.0 N 凯氏氮蒸馏酸碱滴定容量法（VOL） 20mg/kg 15mg/kg 15~5000mg/kg P X射线荧光光谱法 10mg/kg 8mg/kg 8~4500mg/kg K 电感耦合等离子体发射光谱法（ICP-OES） 5.0×10−4 5.0×10−4 2.0×10−4~7.0×10−2 SOM 硫酸亚铁铵容量法（VOL） 1.0×10−3 5.0×10−4 5.0×10−4~1.0 | Show Table
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2.2 数据分析与处理
使用Excel与SPSS22.0软件对土壤数据进行统计分析，使用MapGIS方块填充和ArcGIS 10.6软件中的地统计学模块的Kriging插值方法绘制图件。所有指标划分等级均依据《土壤质量地球化学评价规范》（DZ/T 0295—2016），具体划分情况列于表 2。
表 2. 土壤养分和pH值的分级划分标准Table 2. Standards for classification of the soil nutrient and pH.养分等级 丰缺程度 TN含量（mg/kg） TP含量（mg/kg） K含量（mg/kg） SOM含量（%） f综合 酸碱等级 pH Ⅰ级 丰富 ≥2000 ≥1000 ≥25 ≥4 ≥4.5 强酸性 <5.0 Ⅱ级 较丰富 1500~2000 800~1000 20~25 3~4 4.5~3.5 酸性 5.0~6.5 Ⅲ级 中等 1000~1500 600~800 15~20 2~3 3.5~2.5 中性 6.5~7.5 Ⅳ级 较缺乏 750~1000 400~600 10~15 1~2 2.5~1.5 碱性 7.5~8.5 Ⅴ级 缺乏 ≤750 ≤400 ≤10 ≤1 ≤1.5 强碱性 >8.5 | Show TableDownLoad:
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根据《土地质量地球化学评价规范》，在TN、TP、K土壤单指标养分等级划分的基础上进行土壤养分地球化学综合等级评价。按照公式
f综合=n∑i=1kifi 计算评价单元（即4km2）养分总得分。式中：f综合为TN、TP、K评价总得分；ki为TN、TP、K权重系数，分别为0.4、0.4、0.2；fi为TN、TP、K单指标等级得分，单指标评价结果5级、4级、3级、2级、1级所对应的fi值分别为1、2、3、4、5，依据养分得分值应用上述公式进行养分综合等级划分评价。每个单元值计算出综合值后应用MapGIS进行填充绘图。3. 结果与讨论
3.1 土壤pH值分布特征
土壤酸碱度直接影响着土壤中各类元素的丰缺，控制土壤pH值、减少耕地酸化目前是中国耕地面临的主要问题[15-17]。研究区表层土壤（0~20cm）共1295个样品的pH值特征为：pH值变幅为3.97~8.09，平均值为5.38，中位数为5.34。按表 2的划分标准，90.85%属于酸性土壤，强酸性土壤占比8.03%，中性土壤占比0.77%，变异系数为7%，属弱变异性，受人为活动影响较小。全区表层土壤pH值整体上呈现北低南高的空间分布趋势，8.03%的强酸性土壤呈零星分布，主要分布在南部山区响洪甸镇附近（图2）。全区只有1.11%的土壤呈中性和弱酸性，位于平原区六安市区附近，研究区酸化的主控因素是土壤类型和成土母质，详见本项目组已发表文献[18]，研究区土壤普遍酸化，建议应用熟石灰调整土壤酸碱度[19]。
3.2 主要养分指标分布特征
土壤TN指土壤中各种形态的氮素集合，是植物生长最重要的养分之一，同时也是土壤养分地球化学综合等级评价的重要指标之一[20-22]。研究区土壤养分指标统计特征见表 3。
表 3. 研究区土壤养分指标统计特征Table 3. Statistics of soil nutrients in the study area.养分 样本量
（件）含量范围 平均值 中位数 标准差 变异系数
（%）样品分布范围占比（%） 丰富 较丰富 中等 较缺乏 缺乏 TN 1295 222.60~3195.42 1182.94 1149.23 335.89 28.39 2.03 14.00 49.6 28.42 5.94 TP 1295 267.10~2249.70 633.72 584.20 272.87 43.06 10.40 14.78 23.23 26.60 24.98 K 1295 10.24~42.86 20.41 19.66 4.61 22.59 12.83 35.13 49.85 2.19 0 SOM 1295 0.35~3.57 1.19 1.16 0.38 31.47 1.79 3.05 45.34 49.11 0.70 注：TN和TP单位为mg/kg；K单位为mg/g；SOM单位为%。 | Show TableDownLoad:
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TN的分布范围为222.60~3195.42mg/kg，平均值为1182.94mg/kg，以中等范围居多。TN的变异系数为28.39%，属中等变异（表 3）。研究区北部平原区（裕安区）的TN含量较南部（霍山县）和西部（金寨县）高（图 3a），这与平原区耕作土地较多、施肥强度较高有关，全区TN缺乏区主要分布在六安市周围和诸佛庵镇西北部。
图 3. 研究区土壤（a）TN、（b）TP、（c）K、（d）SOM空间分布图Figure 3. Spatial distribution maps of soil （a）TN, （b）TP, （c）K and （d） organic matter in the study area.TP在土壤中含量较高，是植物正常生长所必需的大量营养元素之一，其含量的丰缺会影响农作物产量及品质[23-24]。研究区TP含量分布在267.10~2249.70mg/kg范围，平均值633.72mg/kg，变异系数43.06%，属中等变异，51.58%的土壤TP处在缺乏与较缺乏水平，需要在进行农业生产时适当施加含磷肥料（表 3）。全区土壤的全磷分布具有差异性，从东北到西南呈逐渐升高的趋势。TP缺乏区主要分布在平原区裕安区，中等以上分布区主要为山区金寨县和霍山县（图 3b）[25-26]。
K是土壤中的主量元素，是植物生长所必须的养分，具有促进光合作用、促进植物蛋白质合成和新陈代谢等重要作用[27]。本文测试指标为K2O，通过质量分数计算：K的质量=0.829787×K2O的质量，研究区K元素含量范围在10.24~42.86mg/g，平均值为20.41mg/g（表 3），工作区整体富钾，处中等及以上等级占比97.81%，富钾土地占比47.96%，达2453km2（图 3c）。在区域分布上，富钾区域主要分布在山区霍山—金寨县，以漫水河—黑石渡—下符桥一线的东南侧土壤K含量最为丰富，北部裕安区农业耕种区除零星地点K较为缺乏以外，其余大部分地区土壤K含量以中等为主。
SOM是土壤养分的重要成分，作为植物营养的主要来源之一，它能促进植物的生长发育、改善土壤的物理性质、促进微生物和土壤生物的活动、加强土壤中营养元素的分解、提高土壤在保肥性与缓冲性等方面的作用[28-29]。有机质SOM的含量决定土壤肥力状况，本文测试指标为有机碳Corg，经换算：SOM=Corg×1.724，工作区SOM范围在0.35%~3.57%，平均值为1.19%，变异系数为31.47%（表 3），含量以三等（中等）和四等较缺乏为主（图 3d）。北部平原区裕安区淠河两侧以三等（中等）含量为主，南部山区霍山—金寨县以四等较缺乏为主。
3.3 土壤养分综合等级评价
根据表 2土壤养分等级划分标准，如2.2节所述应用f综合评价公式对研究区土壤进行养分地球化学综合等级评价。评价结果表明（图 4）：全区土壤养分以中等为主，占60.10%，零散分布于全区；其次是较缺乏等级，占25.27%，以零星不呈片方式主要分布在调查区北部的裕安区。养分较丰富的等级占比13.46%，主要位于研究区南部林区，养分缺乏的土壤与养分丰富土壤均较少。缺乏等级主要在人口密集区六安市三十里铺镇和潜山县黄埔镇呈零星分布，与人类活动密切相关，而养分丰富土壤仅在调查区中部高山区零星分布，与自然背景密切相关。
3.4 土壤养分含量影响因素
影响土壤养分含量的因素有很多，根据已报道研究成果，本文选取较具影响力的3个影响因素：土壤类型、土地利用方式和地貌类型进行分析[30]。
（1）土壤类型
不同类型土壤在形成条件和发育程度上的不同，导致成土母质的物质组成发生显著差异，造成某些元素的富集或贫化[31-32]。表 4为研究区不同类型土壤养分含量分布特征。TN在水稻土和紫色土中含量较高，由于水稻土和紫色土的成土母质均为砂页岩和紫色页岩，质地为壤质黏土，固结能力较强[2]。TN在粗骨土和潮土中含量较低，粗骨土的成土母质主要为千枚岩、板岩等变质岩类风化物，土壤发育程度低；潮土地势低，是河流沉积物受地下水运动而形成的土壤，受地下水影响使TN含量较低[25]。TP和K在棕壤和黄棕壤中的含量较高，2种棕壤主要发育于花岗岩、花岗片麻岩，土壤淋溶程度大，黏粒、铁和铝含量高，吸附能力较强，促进了TP和K的积累[26]。SOM在黄棕壤和紫色土中含量较高，在潮土和粗骨土中含量较低；紫色砂页岩中含有铁、硅、碳酸盐等复杂化合物，它们以较稳定的胶膜覆被在矿粒表面，在一定程度上削弱了化学风化作用，减少了SOM的流失；黄棕壤是发育良好的土壤，营养成分丰富，其各项养分成分均较高；粗骨土土壤发育弱，固碳能力差，潮土受地下水影响造成其SOM含量低。pH值在不同土壤类型中差别不大。
表 4. 不同土壤类型养分含量（平均值）对照Table 4. Comparison of nutrient contents (average value) of different soil types.土壤类型 样本数量（件） TN TP K SOM pH 平均值（mg/kg） 变异系数（%） 平均值（mg/kg） 变异系数（%） 平均值（mg/kg） 变异系数（%） 平均值（mg/kg） 变异系数（%） 平均值（mg/kg） 变异系数（%） 粗骨土 480 1039 24.90 697 34.86 21.50 21.01 1.05 26.89 5.35 5.48 水稻土 387 1344 19.22 432 37.62 17.63 16.45 1.32 20.93 5.37 8.18 棕壤 199 1176 34.77 789 24.66 23.70 23.06 1.24 39.02 5.38 5.67 黄棕壤 111 1183 31.57 891 30.08 21.80 21.83 1.36 38.29 5.36 5.39 紫色土 65 1390 14.04 419 34.44 17.26 14.49 1.37 14.65 5.31 3.00 潮土 53 1060 29.77 676 41.05 19.42 15.76 1.02 32.41 5.41 10.43 | Show TableDownLoad:
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（2）土地利用方式
土地利用方式是影响其养分含量的重要因素。本研究区以水田（水浇地）为主，主要分为旱地、林地、水田（水浇地）和园地4种土地利用类型（表 5）。在不同的土地利用方式下，不同的养分元素含量差别较大。TN和SOM含量分布都是：林地>水田（水浇地）>园地>旱地；TP含量分布：旱地>林地>园地>水浇地；K含量分布：林地>旱地>园地>水田（水浇地）；pH值分布：林地>水田（水浇地）>旱地>园地。林地具有重要的水土保持作用，同时由于长期的枯枝落叶积累，在成土过程中增加了腐植质的归还量，并且人为扰动少，促进了养分的积累，其养分含量普遍较高；水田以黏土为主，其固碳能力强，迁移性弱，以致其SOM含量较高。磷钾肥的施肥量：旱田>园地>水田，以致TP和K含量在水田最低，在旱地较高。水田与旱田的养分差异较大，可采取水旱轮作的耕作方式，在旱地轮作中安排一茬水稻, 或在水田轮作中夏季安排一茬旱作物的轮作换茬制度。通过土壤环境的水旱更替，可以明显改善土壤结构，是提高土壤肥力和作物增产的一项有效措施。近年大量施肥造成了旱地和园地的土壤酸性过大，因此，注重合理地增施磷肥以及水田和旱田的轮作方式十分重要[33-36]。
表 5. 研究区不同土地利用方式下养分含量（平均值）对照Table 5. Soil factor data statistics under different land utilization types in the study area.土地利用方式 样本数量（件） TN TP K SOM pH 平均值（mg/kg） 变异系数（%） 平均值（mg/kg） 变异系数（%） 平均值（mg/kg） 变异系数（%） 平均值（mg/kg） 变异系数（%） 平均值（mg/kg） 变异系数（%） 旱地 262 972.19 0.26 804.51 0.30 22.07 0.21 0.98 0.30 5.34 0.07 林地 133 1340.41 0.41 745.75 0.29 23.80 0.22 1.43 0.47 5.48 0.11 水田（水浇地） 684 1286.48 0.21 530.93 0.50 18.84 0.20 1.28 0.23 5.41 0.06 园地 216 1007.29 0.23 677.65 0.29 21.43 0.23 1.03 0.24 5.28 0.06 | Show TableDownLoad:
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（3）地貌类型
地貌类型对土壤养分的分布有明显的影响[37]。研究区位属皖西大别山地区，地势特征为东北低、西南高，划分为4种地貌类型：盆地、平原、丘陵和山地。各养分指标含量如表 6所示。TN含量分布：山地>丘陵>平原>盆地，TN含量与地势成反比，地势越高人为干扰越少，受降雨和地下水的影响最小；TP含量分布：盆地>山地>平原>丘陵，丘陵地区TP最低，由于丘陵的植被遭受破坏严重，水土流失较为严重；K含量分布：山地>盆地>平原>丘陵，山地人为干扰少，腐植质高，K最为丰富；SOM含量分布：山地>丘陵>平原>盆地，SOM含量与TN含量一致；pH值分布：山地>丘陵>盆地>平原，平原和盆地区主要分布在裕安区北部，是研究区人类农业活动的集中区域，农业发展伴随大量化肥的施用，导致土壤普遍酸化。
表 6. 不同地貌类型养分含量（平均值）对照Table 6. Soil factor data statistics under different geomorphic types in the study area.地貌类型 样本数量（件） TN TP K SOM pH 平均值 变异系数（%） 平均值（mg/kg） 变异系数（%） 平均值（mg/kg） 变异系数（%） 平均值（mg/kg） 变异系数（%） 平均值（mg/kg） 变异系数（%） 盆地 249 972.19 0.26 804.51 0.30 22.07 0.21 0.98 0.30 5.34 0.07 平原 216 1007.29 0.23 677.65 0.29 21.43 0.23 1.03 0.24 5.28 0.06 丘陵 684 1286.48 0.21 530.93 0.50 18.84 0.20 1.28 0.23 5.41 0.06 山地 133 1340.41 0.41 745.75 0.29 23.80 0.22 1.43 0.47 5.48 0.11 | Show TableDownLoad:
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3.5 各研究指标的相关性分析
为探讨不同影响因素对养分元素的影响，将土壤类型、土地利用方式和地貌3种因素分别进行了等级赋值，并与养分元素进行皮尔森相关分析，同时对养分元素彼此的自相关性进行分析，1295组样品分析结果见表 7。
表 7. 研究区各研究指标及影响因子的皮尔森相关性分析Table 7. Pearson correlation analysis of each research index and influence factor in the study area.指标 相关性 土壤类型 土地利用 地貌 TN TP K SOM TN 皮尔森相关 0.13** 0.10** −0.28 显著性（双尾） 0.00 0.00 0.00 TP 皮尔森相关 −0.01 −0.01 0.54** −0.3** 显著性（双尾） 0.70 0.63 0.00 0.00 K 皮尔森相关 −0.15 0.11** 0.40** −0.15** 0.25** 显著性（双尾） 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 SOM 皮尔森相关 0.13** 0.14** −0.16** 0.95** −0.21** −0.09** 显著性（双尾） 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 pH 皮尔森相关 −0.02 0.02 −0.16** −0.11** −0.06* −0.17** −0.14** 显著性（双尾） 0.44 0.39 0.00 0.00 0.04 0.00 0.00 注：“**”表示相关性在 0.01 层上显著（双尾）；“*”表示相关性在 0.05层上显著（双尾）。 | Show TableDownLoad:
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5个分析指标含量均受地貌因子的影响最大，因分析指标除受成土矿物影响外，受自然因素影响较大（温度、降水），同时海拔的变化造成气候条件的不同[7-8]。
TN含量受地貌因子影响较大，受另两种地形因子影响较小。因TN以有机氮为主，TN与SOM呈高度相关，相关系数达95%（P＜0.01）。
TP来源主要是成土母质和施用的肥料，在土壤中的迁移率很低，几乎不受其他两种因子的影响。本研究区调查结果与朱永青等[11]在太滆运河流域的土壤调查结果相似，不同用地之间TP累积量差异并不明显。TP含量与TN、K和SOM的相关系数均＞0.2，说明养分元素之间具有互相影响，但该影响并不强烈。TP与众不同的稳定性是其与其他养分指标都不呈现高度相关的原因。
K含量受除地貌因子外的另两种因子的影响较弱，K与其他养分元素和pH值都呈现低的相关性。K与SOM的相关性最低，因土壤中90%~98%的K主要来源于矿物，很难被植物吸收，这也是K与TN相关性较低的原因。
SOM含量除了与TN有较高的相关性外，与3种影响因子和其他3种养分元素均呈现低相关性，说明SOM受3种影响因子的共同影响。TP和K在土壤中的有机态存在较少，这也是其与SOM相关性较低的重要原因。
pH值与3种影响因子的相关性均不高，说明研究区土壤具有普遍长期酸化的问题，在小范围内的差距已不明显，pH值和4种养分元素都呈低度负相关关系，说明土壤酸化是影响每个养分元素含量的因素之一，控制土壤酸化程度可提高土壤养分含量。
4. 结论
基于1∶25万土地质量地球化学调查数据，分析了土壤pH值与养分指标（TN、TP、K和SOM）的单指标空间分布特征，进行了土壤养分地球化学综合等级评价，并探讨了影响研究区土壤养分的主要因素。研究区养分等级以中等为主，占全区总面积的60.10%，零散分布于全区，南部山区较北部地区平原区养分含量高；土壤普遍酸化、有机质含量低、钾资源丰富；影响分析指标的主要因素是地貌类型。
研究区土壤严重酸化和有机质含量低都是制约农业发展的重要因素，提高粮食产量需减少酸性化肥、增加有机肥和碱肥的使用，根据各地区养分分布情况建议按需施加氮肥和磷肥。需要指出的是，本文仅讨论了5项影响土壤养分的地球化学指标，后期应增加养分指标的有效态共同分析，方能更深入地了解研究区的土壤养分状况。
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表 1 样品测试指标与对应测试方法
Table 1. Analysis parameters and methods.
元素/指标 测试仪器/测试方法 要求检出限 本实验检出限 测定范围 pH pH计（ISE） 0.1 0.1 0.1~14.0 N 凯氏氮蒸馏酸碱滴定容量法（VOL） 20mg/kg 15mg/kg 15~5000mg/kg P X射线荧光光谱法 10mg/kg 8mg/kg 8~4500mg/kg K 电感耦合等离子体发射光谱法（ICP-OES） 5.0×10−4 5.0×10−4 2.0×10−4~7.0×10−2 SOM 硫酸亚铁铵容量法（VOL） 1.0×10−3 5.0×10−4 5.0×10−4~1.0
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表 2 土壤养分和pH值的分级划分标准
Table 2. Standards for classification of the soil nutrient and pH.
养分等级 丰缺程度 TN含量（mg/kg） TP含量（mg/kg） K含量（mg/kg） SOM含量（%） f综合 酸碱等级 pH Ⅰ级 丰富 ≥2000 ≥1000 ≥25 ≥4 ≥4.5 强酸性 <5.0 Ⅱ级 较丰富 1500~2000 800~1000 20~25 3~4 4.5~3.5 酸性 5.0~6.5 Ⅲ级 中等 1000~1500 600~800 15~20 2~3 3.5~2.5 中性 6.5~7.5 Ⅳ级 较缺乏 750~1000 400~600 10~15 1~2 2.5~1.5 碱性 7.5~8.5 Ⅴ级 缺乏 ≤750 ≤400 ≤10 ≤1 ≤1.5 强碱性 >8.5
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表 3 研究区土壤养分指标统计特征
Table 3. Statistics of soil nutrients in the study area.
养分 样本量
（件）含量范围 平均值 中位数 标准差 变异系数
（%）样品分布范围占比（%） 丰富 较丰富 中等 较缺乏 缺乏 TN 1295 222.60~3195.42 1182.94 1149.23 335.89 28.39 2.03 14.00 49.6 28.42 5.94 TP 1295 267.10~2249.70 633.72 584.20 272.87 43.06 10.40 14.78 23.23 26.60 24.98 K 1295 10.24~42.86 20.41 19.66 4.61 22.59 12.83 35.13 49.85 2.19 0 SOM 1295 0.35~3.57 1.19 1.16 0.38 31.47 1.79 3.05 45.34 49.11 0.70 注：TN和TP单位为mg/kg；K单位为mg/g；SOM单位为%。
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表 4 不同土壤类型养分含量（平均值）对照
Table 4. Comparison of nutrient contents (average value) of different soil types.
土壤类型 样本数量（件） TN TP K SOM pH 平均值（mg/kg） 变异系数（%） 平均值（mg/kg） 变异系数（%） 平均值（mg/kg） 变异系数（%） 平均值（mg/kg） 变异系数（%） 平均值（mg/kg） 变异系数（%） 粗骨土 480 1039 24.90 697 34.86 21.50 21.01 1.05 26.89 5.35 5.48 水稻土 387 1344 19.22 432 37.62 17.63 16.45 1.32 20.93 5.37 8.18 棕壤 199 1176 34.77 789 24.66 23.70 23.06 1.24 39.02 5.38 5.67 黄棕壤 111 1183 31.57 891 30.08 21.80 21.83 1.36 38.29 5.36 5.39 紫色土 65 1390 14.04 419 34.44 17.26 14.49 1.37 14.65 5.31 3.00 潮土 53 1060 29.77 676 41.05 19.42 15.76 1.02 32.41 5.41 10.43
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表 5 研究区不同土地利用方式下养分含量（平均值）对照
Table 5. Soil factor data statistics under different land utilization types in the study area.
土地利用方式 样本数量（件） TN TP K SOM pH 平均值（mg/kg） 变异系数（%） 平均值（mg/kg） 变异系数（%） 平均值（mg/kg） 变异系数（%） 平均值（mg/kg） 变异系数（%） 平均值（mg/kg） 变异系数（%） 旱地 262 972.19 0.26 804.51 0.30 22.07 0.21 0.98 0.30 5.34 0.07 林地 133 1340.41 0.41 745.75 0.29 23.80 0.22 1.43 0.47 5.48 0.11 水田（水浇地） 684 1286.48 0.21 530.93 0.50 18.84 0.20 1.28 0.23 5.41 0.06 园地 216 1007.29 0.23 677.65 0.29 21.43 0.23 1.03 0.24 5.28 0.06
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表 6 不同地貌类型养分含量（平均值）对照
Table 6. Soil factor data statistics under different geomorphic types in the study area.
地貌类型 样本数量（件） TN TP K SOM pH 平均值 变异系数（%） 平均值（mg/kg） 变异系数（%） 平均值（mg/kg） 变异系数（%） 平均值（mg/kg） 变异系数（%） 平均值（mg/kg） 变异系数（%） 盆地 249 972.19 0.26 804.51 0.30 22.07 0.21 0.98 0.30 5.34 0.07 平原 216 1007.29 0.23 677.65 0.29 21.43 0.23 1.03 0.24 5.28 0.06 丘陵 684 1286.48 0.21 530.93 0.50 18.84 0.20 1.28 0.23 5.41 0.06 山地 133 1340.41 0.41 745.75 0.29 23.80 0.22 1.43 0.47 5.48 0.11
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表 7 研究区各研究指标及影响因子的皮尔森相关性分析
Table 7. Pearson correlation analysis of each research index and influence factor in the study area.
指标 相关性 土壤类型 土地利用 地貌 TN TP K SOM TN 皮尔森相关 0.13** 0.10** −0.28 显著性（双尾） 0.00 0.00 0.00 TP 皮尔森相关 −0.01 −0.01 0.54** −0.3** 显著性（双尾） 0.70 0.63 0.00 0.00 K 皮尔森相关 −0.15 0.11** 0.40** −0.15** 0.25** 显著性（双尾） 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 SOM 皮尔森相关 0.13** 0.14** −0.16** 0.95** −0.21** −0.09** 显著性（双尾） 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 pH 皮尔森相关 −0.02 0.02 −0.16** −0.11** −0.06* −0.17** −0.14** 显著性（双尾） 0.44 0.39 0.00 0.00 0.04 0.00 0.00 注：“**”表示相关性在 0.01 层上显著（双尾）；“*”表示相关性在 0.05层上显著（双尾）。
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期刊类型引用(1)
1. 姚莉，邓春秀，张奇，王宏，蔡恺，吴月颖，李源洪，刘忠友，林超文. 眉山市东坡区耕地土壤近10年pH及养分变化影响因素分析. 四川农业科技. 2025(02): 65-70+86 . 
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