2019, Vol. 40
2. 南京大学地理与海洋科学学院, 南京 210023;
3. 自然资源部海岸带开发与保护重点实验室, 南京 210023;
4. 苏州科技大学环境科学与工程学院, 苏州 215009
2. School of Geography and Ocean Science, Nanjing University, Nanjing 210023, China;
3. Key Laboratory of the Coastal Zone Exploitation and Protection of Ministry of Natural Resources, Nanjing 210023, China;
4. School of Environmental Science and Engineering, Suzhou University of Science and Technology, Suzhou 215009, China
全球人口增长和城市化进程所带来的耕地减少使得粮食压力日益突出, 粮食安全问题受到广泛关注[1].加之, 部分土地资源被滥占滥用、低效利用和严重污染, 土地资源数量和质量不断降低, 土地资源短缺已成为制约区域经济发展与粮食安全保障的重要障碍[2, 3].我国东部沿岸发育近2×104 km2的滨海盐碱滩涂湿地, 被认为是重要的后备土地资源[4~6].近年来, 滨海滩涂被大量围垦用于补充耕地资源, 促进沿海经济发展.然而, 滨海滩涂在形成过程中受海水浸渍的影响, 盐碱化危害严重, 严重抑制了滩涂土壤质量和作物产量, 使得土地的生产效率和粮食单产偏低[7, 8].因此, 滨海滩涂围垦后土壤质量的演变过程备受关注[9, 10].
土壤质量是土壤多种功能的综合体现, 直接关系到作物生长及产量[11, 12].受土壤属性空间变异性的影响, 选择具有代表性的评价指标对于评估土壤质量至关重要[13].最小数据集(MDS)方法因其可以通过较少的参数来反映土壤质量状况在土壤质量评价指标体系构建中得到了广泛应用[14, 15].在土壤质量评价方法上, 多数研究在构建最小数据集的基础上采用加权求和的方式评估土壤质量, 其方法较为简单且客观性不强[15, 16].逼近理想点排序法(TOPSIS)是一种逼近理想解的多属性排序法, 它根据计算样本靠近/偏离正、负理想解的相对距离来评价样本的优劣[13]. TOPSIS法对样本容量无特殊要求, 且不受参考序列选择的干扰, 广泛应用于水质和资源承载力评价等领域中, 但目前在土壤质量评估中应用不多[13, 17].本文以江苏中部典型滩涂围垦区为研究区, 通过最小数据集和逼近理想点排序法相结合评估滨海滩涂围垦区土壤质量变化过程, 以期为滩涂资源的管理和可持续利用提供参考.
1 材料与方法 1.1 研究区概况研究区位于江苏省南通市如东县, 地处长江三角洲北翼(120°42′~121°22′ E, 32°12′~32°36′ N).该区为北亚热带季风性湿润气候, 雨热充足, 年平均降雨量和年平均温度分别为1 028.6 mm和15.0℃.如东县拥有滨海滩涂面积约693 km2, 其中建国后已有241 km2被围垦.研究区土壤由现代海相和河流沉积形成, 属粉沙淤泥质滨海盐渍土.研究区高程在-1~6 m之间, 大致呈海陆梯度递增, 土地利用方式和耕作历史较为复杂, 大致经历了荒滩→海水养殖→淡水养殖/耕地→耕地的演替模式, 根据围垦年限主要分为3个阶段：围垦早期阶段(0~10 a), 围垦土地主要用于海水养殖或抛荒, 主要植被类型为护花米草、碱蓬、盐蒿、田菁等盐生植物；围垦中期阶段(10~30 a), 海水养殖鱼塘逐渐转变为淡水养殖鱼塘和耕地, 部分耐盐品种的棉花、玉米等农作物开始种植；围垦后期阶段(>30 a), 土地利用类型基本以耕地为主, 作物种类逐渐增多, 如油菜、蚕豆、小麦、水稻和玉米等.
1.2 样品采集与分析本土壤样品于2012年9月在江苏省如东县老北坎垦区(1951年围垦, 61 a)、新北坎垦区(1974年围垦, 38 a)、东凌垦区(1982年围垦, 30 a)和豫东垦区(2007年围垦, 5 a)选取典型土地利用方式分别选取14、14、12和9个样点, 同时在垦区外围自然滩涂湿地选取8个样点作为对照(未围垦, 0 a).样点选择依据典型性、代表性和一致性原则, 采用GPS精确定位, 共选取57个样点, 每个样点3次重复, 取样深度为0~20 cm, 共取得土壤样品171个.各样点的海拔高程差异不大, 大致呈陆海梯度递减, 坡度、坡向基本一致, 样点的土地利用信息如图 1所示.土壤样品采集主要分为两个部分, 一部分用环刀采集, 置于铝盒内用于测定土壤含水量和容重；另外一部分用土钻采集装入聚乙烯密封袋密封, 自然风干后除去植物根系、贝壳等杂质, 分别研磨过2、0.25和0.149 mm尼龙筛用于测定理化性质.
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图 1 研究区域及采样点示意 Fig. 1 Study area and soil sampling site |
土壤样品理化性质的测定包括土壤含水量、土壤容重、土壤粒径、土壤有机质、全氮、全磷、全钾、速效氮、速效磷、速效钾、阳离子交换量、pH和土壤含盐量, 分析方法主要参考文献[18].其中, 土壤含水量和土壤容重分别采用烘干法和环刀法测定；土壤粒径采用Malvern 2000激光粒度仪测定, 采用美国制进行分级；土壤有机质含量采用高温外热重铬酸钾氧化法测定；全氮含量采用开氏定氮法测定；碱解氮采用碱解蒸馏法测定；全磷和速效磷采用氢氧化钠熔融-钼锑抗比色法测定；全钾和速效钾采用火焰光度计法测定；阳离子交换量采用乙酸铵交换法测定. pH通过制备1:2.5土水质量比溶液, 用PHS- 3C型pH计测定；土壤含盐量通过制备1:5土水质量比溶液静置过滤后采用滴定法测定；土壤钠吸附比(sodium adsorption ratio, SAR)的计算公式为：
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(1) |
采用主成分分析和Norm值构建土壤质量的最小数据集评估滨海围垦土地的土壤质量.首先, 通过单因素方差分析对土壤属性指标进行差异性检验, 对存在差异性的指标进行主成分分析.通过计算各土壤属性指标在所有特征值≥1的主成分(PC)上的载荷, 将在同一PC上载荷≥0.5的土壤指标分为一组, 若某土壤参数同时在两个PC上的载荷高于0.5, 则该参数应归并到与其他参数相关性较低的那一组[15].然后, 分别计算各组指标的Norm值, 选取每组中Norm值最高的10%范围内的指标, 当某一主成分中的高因子载荷指标只有一个时, 则该指标进入最小数据集；当一个主成分高因子载荷指标不只一个时, 对其分别做相关性分析, 若指标之间高度相关(r＞0.5), 则确定总分值最高的指标进入MDS, 若相关性低时(r＜0.5), 各高因子载荷指标均被选入最小数据集, 从而确定最终的最小数据集[16]. Norm值的计算公式如下：
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(2) |
式中, Nik为第i个变量在特征值＞1的前k个主成分上的综合载荷；uik为第i个变量在第k个主成分上的载荷, λk为第k个主成分的特征值.
1.4 土壤质量评价方法TOPSIS是一种逼近理想解的多属性排序法, 通过计算样本靠近/偏离正、负理想解的相对距离来评价样本的优劣[13].其计算步骤如下.
(1) 指标标准化 通过建立评价指标的隶属函数, 对评价指标进行标准化.根据土壤理化指标与土壤生产功能之间的关系, 将隶属函数分为以下3种[19, 20].
戒上型：
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(3) |
戒下型：
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(4) |
适中型：
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(5) |
式中, x为评价指标的实测值, x1、x2、r1和r2为评价指标的转折点, 即临界值.根据已有文献和研究区种植制度与作物生长的实际情况, 确定隶属函数中转折点的取值(表 1), 其中SSC参考滨海盐渍土分级标准[21], 黏粒比例参考研究区作物生长实际情况和文献[10], 土壤SOM、TK和BD指标参考全国第二次土壤普查的分级标准[10, 22].
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表 1 土壤质量最小数据集指标权重及隶属函数转折点取值 Table 1 Communality and weight of soil quality indicators in the MDS |
(2) 确定最优与最劣样本 根据标准化矩阵Z所有样本实际数据, 由各指标的最优值与最劣值, 确定最优样本Z+与最劣样本Z-.具体计算公式如下.
最优样本：
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(6) |
最劣样本：
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(7) |
式中, α+和α-分别为正、负理想解.
(3) 计算各土壤样本与最优及最劣样本的加权欧氏距离D+与D-, 其中：
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(8) |
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(9) |
式中, D+与D-分别表示第i个评价对象与最优方案及最劣方案的距离, aij表示第i个评价对象在第j个评价指标标准化值, ωj表示第j个指标的权重.指标权重由主成分分析的公因子方差获得, 各指标公因子方差占公因子方差和的比例即为指标的权重.
(4) 土壤质量综合评价指数
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(10) |
式中, SQIi表示第i个样本的土壤质量综合指数, 即每个土壤样本与最优样本的接近程度.
1.5 土壤质量障碍因子评估评估滩涂围垦过程中土壤质量的障碍因子有利于针对性地提出改良方案, 对促进围垦区土壤质量的提升和作物生长具有重要意义.本研究基于TOPSIS模型中“与最优方案的距离D+”来表征土壤指标的障碍度, D+值越大则土壤指标的障碍度越高[13].
1.6 数据处理与分析研究区土壤理化性质随围垦时间变化的显著性差异采用单因素方差分析(One-way ANOVA).所有数据均在Microsoft Excel 2016和SPSS 19.0 for Windows软件中进行统计分析, 并用Sigmaplot 12.0进行绘图.
2 结果与分析 2.1 土壤理化性质变化特征不同围垦年限土壤物理性质存在显著差异(表 2).土壤含水量(SWC)的平均范围在20.08%~25.39%之间, 围垦后38 a的土壤含水量并无显著性差异, 此后显著下降, 至围垦61 a后降至20.08%左右.土壤容重(BD)在围垦后随围垦年限波动下降, 至围垦30 a以后降至1.23 g ·cm-3, 显著低于未围垦光滩(1.43 g ·cm-3)和围垦初期(5 a)；此后土壤容重逐渐稳定, 在围垦60a后大约维持在1.30 g ·cm-3.围垦区土壤颗粒以粉粒为主, 砂粒次之, 黏粒最低.不同围垦年限的土壤粒径分布不同, 其中砂粒含量随围垦时间的增长显著减少, 而粉粒和黏粒含量则随围垦时间的增长显著增加.与未围垦光滩相比, 围垦61 a后土壤的砂粒含量比例下降了65.12%, 而粉粒和黏粒含量比例分别增加了48.15%和66.67%.
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表 2 不同围垦年限土壤理化性质变化1) Table 2 Changes of soil physicochemical properties under different reclamation ages |
土壤化学性质同样随围垦年限的增加发生显著变化(表 2).围垦后土壤pH在围垦初期(5 a)短暂上升而后逐渐下降；而围垦后土壤含盐量(SSC)则逐渐下降, 至围垦30 a以后基本完成脱盐过程并逐渐稳定, 至围垦61 a后降为非盐土.土壤钠吸附比(SAR)随围垦时间的变化趋势与土壤含盐量类似, 未围垦光滩与围垦5 a的土壤钠吸附比均显著地高于围垦30 a以后的土壤.表层土壤的有机质(SOM)、全氮(TN)和全磷(TP)含量的平均范围分别在2.25~4.19、0.20~0.58和0.56~0.70 g ·kg-1之间, 并在围垦周期内呈现出持续上升的过程.土壤全钾(TK)含量在围垦后38 a并无显著性差异, 此后显著下降, 至围垦后61 a降至11.54 g ·kg-1.碳氮比(C/N)随围垦年限的增加逐渐下降, 至围垦61 a后下降了34.04%.土壤碱解氮(AN)含量在围垦后前30 a间并无显著性差异, 而后迅速上升, 至围垦后61 a增加了77.53%.土壤速效磷(AP)的含量在整个围垦周期内并无显著性差异, 而速效钾(AK)含量随围垦年限的增加持续下降.土壤阳离子交换量(CEC)在围垦后先缓慢下降, 而后迅速上升.与光滩相比, 土壤阳离子交换量在围垦后前30 a间下降了21.12%；而后在围垦后30~61 a间迅速上升, 至围垦后61 a达到最高值(10.38 coml ·kg-1), 上升了71.57%.
2.2 不同围垦年限土壤质量变化过程根据单因素方差分析, 除AK外不同围垦年限的土壤性质均差异显著, 对其进行主成分分析后表明, 前5个主成分的特征值均大于1, 累积贡献率达到了77. 68%；对于每个保留的主成分, 选择绝对值在最大因子负荷10%以内的指标进行最小数据集筛选(表 3).土壤SOM在PC- 1中具有最高的Norm值(1.78), TN在最高因子负荷的10%范围内, 但由于土壤TN和SOM之间存在显著相关性(P < 0.01), 因此SOM进入最小数据集(表 3).对于PC- 2, 黏粒比例具有最高的Norm值(1.62), 砂粒比例和粉粒比例在最高因子负荷的10%以内, 同样由于砂粒比例、粉粒比例和黏粒比例之间存在显著相关性, 因此在最小数据集中保留黏粒比例.在PC- 3中, SSC拥有最高的Norm值(1.61), SAR在最高因子负荷的10%范围内, 但由于SSC和SAR之间存在显著相关性(P < 0.01), 因此SSC进入最小数据集(表 4).在PC- 4和PC- 5中都只含有1个参数, 因此TK和BD进入最终的最小数据集中.综上所述, 研究区土壤质量评价的最小数据集指标为SOM、黏粒比例、SSC、TK和BD.
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表 3 主成分载荷矩阵及Norm值计算结果1)
Table 3 Principal component loading matrix and calculated Norm values |
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表 4 高因子载荷指标相关性1) Table 4 Correlation coefficients for highly weighted variables |
通过TOPSIS方法, 采用公式(3)~(10)计算研究区土壤质量指数, 最小数据集的指标权重通过公因子方差求得, 如表 1所示.研究区土壤质量指数在4.72~63.69之间, 并呈现出光滩(20.04±11.48) < 围垦5 a(29.33±10.65) < 围垦30 a(51.52±8.76)≈围垦38 a(49.98±10.75) < 围垦61 a(58.37±3.15).此外, 研究区土壤质量指数与围垦年限呈显著正相关关系(R2=0.63), 表明随着围垦年限的增加, 土壤质量逐渐改善, 整个围垦周期土壤质量提升了约191.27%(图 2).从各指标对土壤质量的障碍程度来看(表 5), 研究区土壤质量指标障碍程度的排序为黏粒比例>SSC>SOM>TK>BD, 但不同围垦年限间的障碍因子不尽相同.综合来看, 未围垦光滩和围垦初期的黏粒比例和SSC对土壤质量的障碍程度占主导地位, 随着围垦时间的推移, SSC、SOM和BD的障碍程度逐渐下降, 而TK的障碍程度逐渐上升, CALY的障碍程度虽有下降但仍然居于主导地位.
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不同小写字母表示不同围垦年限间土壤质量在P < 0.05水平差异显著 图 2 不同围垦年限土壤质量指数变化过程 Fig. 2 Changes in soil quality index under different reclamation ages |
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表 5 不同围垦年限土壤最小数据集指标对土壤质量的障碍度 Table 5 Obstacle degree of soil MDS indicators to soil quality under different reclamation ages |
3 讨论 3.1 滩涂围垦对土壤理化性质的影响
滩涂围垦后土壤理化性质在围垦年限和土地利用方式的综合作用下发生显著改变.围垦后土壤含水量在后期(30 a以后)显著下降, 这可能与研究区的土地利用方式、地下水位和海拔高程有关.一方面, 研究区围垦年限较久的地区以小麦、玉米等旱地作物为主, 土壤含水量较低, 而新围垦区则以海水养殖或盐生植被为主, 土壤含水量较高；另一方面, 海堤的修建切断了海水补给来源, 同时随着围垦年限的增加, 较老的滩涂围垦区的海拔高程逐渐增加导致地下水位下降, 使得土壤含水量相应较低[23, 24].滩涂围垦后伴随着农业的耕作、有机肥的施入以及植物根系的生长都增加了土壤孔隙, 使得土壤容重在围垦前30 a显著下降[25].围垦后土壤粒径呈现出逐渐细化的趋势, 整个围垦周期内土壤的砂粒含量下降了65.12%, 而粉粒含量和黏粒含量分别增加了48.15%和66.67%, 这可能与碱性环境下SiO2的自然分解以及人为的耕作、施肥等活动有关[26].研究区丰富的降水有利于土壤的脱盐脱碱进程, 同时, 海堤的修建切断了海水补给, 导致地下水位下降, 从而使得围垦后土壤盐分、pH和钠吸附比逐渐下降(表 1)[1].此外, 持续的田间管理和改良措施诸如翻耕、灌溉、秸秆覆盖、有机肥施用等活动均有效地降低了土壤盐分、pH和钠吸附比[27, 28].研究区围垦周期内表层土壤养分和土壤速效养分的持续上升可能是因为秸秆腐烂分解以及长时间施肥等田间管理使得土壤中形成有机质层[29], 相关学者在江苏中部东台滩涂围垦区和杭州湾南岸滩涂围垦区也观测到同样的现象[8, 30].受海洋环境的影响, 研究区的钾素丰富程度较高, 围垦后大规模开垦利用使得土壤全钾和速效钾含量迅速下降[31].围垦后前30 a, 研究区土壤pH迅速下降, 但土壤质地逐渐细化, 养分也逐渐提升, 使得阳离子交换量并无显著性变化；在围垦30 a以后, 土壤pH逐渐稳定, 而土壤粉粒、黏粒含量和有机质含量持续增加, 使得阳离子交换量迅速上升；研究表明土壤阳离子交换量受pH、土壤质地和土壤有机质的综合影响.一般来说土壤pH越低, 阳离子交换量越低；土壤质地越细, 阳离子交换量越高；有机质含量越高, 阳离子交换量越高[32].
3.2 滩涂围垦对土壤质量的影响滩涂围垦主要通过土壤的自然熟化和人类活动(耕作、灌溉、施肥等)影响土壤结构、土壤盐分和土壤养分等因子改善土壤质量[33, 34].光滩的土壤质量与围垦土壤相比处于较低水平, 这主要是由于光滩长期受到海水周期性浸泡, 导致土壤盐度和土壤容重较高, 土壤养分含量较低[22].滩涂围垦后土壤质量的演变过程大致经历了3个阶段：①初期稳定阶段(0~10 a), 土壤逐渐脱离海水环境, 但受限于高盐高碱环境, 土壤容重较大, N、P和SOM等土壤养分含量较低, 围垦土地以抛荒为主, 土壤质量处于较低水平且变化不大[10, 26]；②迅速提升阶段(10~30 a), 随着土壤脱盐脱碱过程的持续进行, 土地利用强度逐渐增加, 田间耕作和施肥活动使得土壤物理性质改善, 土壤养分和土壤微生物活性迅速增加, 土壤质量显著上升[23]；③相对稳定阶段(30~61 a), 经过30年的围垦后, 土地利用类型基本以耕地为主, 大多数土壤性质逐渐稳定, 土壤质量在此期间相对稳定, 土地利用方式成为影响土壤质量的主要因素(表 3)[9, 10].
土壤质量是土壤物理、化学和生物学性质之间彼此联系、相互作用的综合反映[30].本研究所选取的指标(黏粒含量、SSC、SOM、TK和BD)具有代表性, 能够较好地指示围垦区土壤质量的演变过程, 为滩涂围垦区的土壤质量评价提供了指标借鉴[13, 33].土壤黏粒含量和土壤容重作为土壤物理性质的重要指标, 影响土壤的通透性和保蓄性、养分的转化速率和存在状态以及植物根系的生长力和生理活动[23].研究区土壤随围垦期的增长土壤颗粒逐渐细化, 但黏粒含量仍然较低, 土壤保肥能力较差, 是土壤质量提升的主要障碍因子, 因此增加土壤黏粒含量成为提升研究区土壤质量的重要措施之一[10].土壤盐分是抑制滨海地区土壤质量和作物产量的重要因素, 研究区围垦周期内土壤盐分的持续下降提升了土壤的保水保肥能力, 降低了盐分对于植物生长的胁迫, 从而增加了土壤中养分的累积[9].土壤有机质是表征土壤质量的又一重要属性因子, 广泛应用于土壤质量评估中, 土壤有机质能够促进土壤结构形成, 改善土壤物理性质, 是土壤养分的主要来源, 促进了作物的生长发育[34].研究区滩涂围垦后土壤有机质含量持续上升, 成为土壤质量提升的关键因素.土壤中的钾是植物所需钾的主要来源, 在植物生长和代谢过程中具有重要作用[35].值得注意的是研究区土壤全钾和速效钾含量均随围垦时间增加持续下降, 一定程度上抑制了围垦后期土壤质量的继续提升, 因此在后期耕作中需要注重钾肥的补充.
4 结论(1) 滩涂围垦后土壤理化性质随围垦年限增加改善明显, 围垦61 a间土壤容重、土壤含水量逐渐下降, 黏粒含量显著增加, 土壤脱盐脱碱活动持续进行, 至围垦61 a后基本降为非盐渍土；同时, 土壤养分和速效养分含量显著增加.
(2) 滩涂围垦后土壤质量演变大致经历了“初期稳定-迅速提升-相对稳定”这3个阶段, 并呈现出土壤质量指数：光滩(20.04±11.48) < 围垦5 a(29.33±10.65) < 围垦30 a(51.52±8.76)≈围垦38 a(49.98±10.75) < 围垦61 a(58.37±3.15).
(3) 较高的土壤含盐量和较低的土壤黏粒含量是制约围垦初期土壤质量提升的关键, 随着围垦时间的增加, 土壤中的钾素逐渐流失, 成为后期土壤质量提升的制约因素.
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