全 文 ：岷江上游高原植被类型与景观特征对土壤
性质的影响 3
刘世梁　傅伯杰 3 3 　马克明　刘国华
(中国科学院生态环境研究中心 系统生态重点实验室 ,北京 100085)
【摘要】　土壤空间异质性是土壤的重要属性之一. 采用地统计学的理论和方法与传统统计学原理 ,研究了
青藏高原东缘高原面土壤性质的空间异质性及其理化因子和植被类型、景观位置的相关性. 变异函数分析
结果表明 ,土壤水分与养分元素具有明显的空间异质性. 由于植被类型与景观性质的影响 ,利用传统统计
学方法 ,对研究的样地进行了分类统计 ,结果表明 ,植被类型与土壤养分之间的相关性很大 ,海拔高度也是
影响养分与水分分布的一个重要因子 ,灌丛群落类型土壤质量指数高 ;不同坡位对养分的影响具有相同的
趋势 ,对于不同海拔的地貌来说 ,丘陵组下坡位 > 上坡位 > 中坡位 ,而低山组为下坡位 > 中坡位 > 上坡位 ;
坡面尺度上土壤养分的空间变异受景观性质与生态系统类型的综合影响.
关键词 　土壤养分 　空间异质性 　生态系统 　景观性质
文章编号 　1001 - 9332 (2004) 01 - 0026 - 05 　中图分类号 　Q948 　文献标识码 　A
Effects of vegetation types and landscape features on soil properties at the plateau in the upper reaches of Min2
jiang River. L IU Shiliang , FU Bojie , MA Keming ,L IU Guohua ( Key L aboratory of S ystems Ecology , Research
Center f or Eco2Envi ronmental Sciences , Chinese Academy of Sciences , Beijing 100085 , China) . 2Chin. J .
A ppl . Ecol . ,2004 ,15 (1) :26～30.
Spatial heterogeneity is one of the important properties of soil. In this paper , the classical statistics method and
the principles of geostatistics were used to study the spatial heterogeneity of soil properties on the Tibet plateau in
the upper reaches of Minjiang River , and the relationship between vegetation type , landscape position and soil
factors. Semivariogram analyses showed that there existed high degrees of spatial heterogeneity in soil moisture
and soil nutrients. The test quadrats were assorted into three groups according to the landscape position and veg2
etation types , and then statistical analyses were made. The taxon results showed that different vegetation types
had great effects on soil nutrients , and elevation was also an important factor influencing soil properties. A com2
prehensive index of soil properties showed that shrubs had the highest soil quality. The same trend of soil nutri2
ents was found in the category of landscape positions. The soil nutrient contents decreased in the order of lower
slope > upper slope > middle slope for the lower altitude hill , and lower slope > middle slope > upper slope for the
high altitude hill. The results elucidated that the spatial heterogeneity of soil property was the result of the inter2
action between landscape factors and vegetation types.
Key words 　Soil nutrients , Spatial heterogeneity , Ecosystem , Landscape characteristics.3 国家重点基础研究发展规划项目 ( G20000046807) 和中国科学院
知识创新项目 ( KZCX22405) .3 3 通讯联系人.
2002 - 06 - 10 收稿 ,2002 - 12 - 10 接受.
1 　引 　　言
物理、化学和生物影响着土壤的形成. 在大尺度
上 ,不同地区土壤性质存在明显的差异 ,但即使在同
一土壤类型 ,小尺度上土壤性质也会产生较大差异 ,
同时土壤性质在时间上会有不同的变化特征. 这种
差别称为土壤时空异质性或时空变异性[17 ,20 ] . 土壤
空间异质性是土壤重要的属性之一[2 ] .
小尺度土壤的微域分布影响因素可以分为地
貌、小地形和植被、水文等 3 个方面. 水文可以与土
壤含水量联系起来 ,植被与土地利用类型[10 ] 、干扰
梯度、生物多样性有关[9 ] ,而地貌与地形在地形复
杂的情况下往往是土壤空间变异的最重要影响因
素[22 ] .总的来说 ,自然综合体各要素之间是紧密相
连的 ,其中一个要素发生变化 ,其他因子也会因此而
演变 ,使得土壤这个自然客体也随之发生变化 ,形成
不同的土壤客体 ,产生了不同的土壤分布类型.
不同尺度上研究土壤的空间异质性 ,不但对了
解土壤的形成过程、结构和功能具有重要的理论意
义[16 ] ,而且对了解植物与土壤的关系 ,养分和水分
对植物的影响以及植物的空间格局等也具有重要的
参考价值[3 ,12 ] . 20 世纪 90 年代以来 ,土壤的空间异
质性与植被的空间异质性的关系一直是生态学研究
的重点问题[7 ,8 ,18 ] . 本研究利用地统计学与经典统
计学的理论和方法[11 ] ,研究了岷江上游青藏高原面
应 用 生 态 学 报 　2004 年 1 月 　第 15 卷 　第 1 期 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
CHIN ESE JOURNAL OF APPL IED ECOLO GY ,Jan. 2004 ,15 (1)∶26～30
平原2丘陵2低山地貌下的高山草甸2高山灌丛2原始
林交错景观带土壤的性质变化格局 ,揭示景观尺度
上土壤养分与异质化生态系统的空间变异规律.
2 　研究地区与研究方法
211 　研究地区概况
研究区域位于岷江上游 ,岷江上游是青藏高原向四川盆
地的过渡地带 ,以松潘南部的镇江关向西至黑水一线以北为
高原地貌 ,以南为高山峡谷 ,高原面积约占该区总面积的 1/
3 ,海拔 3000～4500m ,为寒温带、寒带气候 ,1 月平均气温为
- 4 3 ℃,7 月平均气温为 14. 5 ℃,年降水量 730～850mm ,水
分条件好. 岷江上游在长江水源保护中具有重要地位 ,因其
水量较大 ,是长江的重要源头区域之一 ,也是岷江流域水源
涵养的根基. 研究地点在岷江源头弓杠岭一带 ,属于岷江源
头 ,本地区的地貌类型是平原2丘陵2低山地貌 ,研究海拔在
3500～3800m 左右. 研究区土壤属于暗棕壤 ,发育有高山草
甸土 ,棕色针叶林土.
212 　研究方法
土壤采样与植被调查结合进行 ,样地选择采用坡面取样
方法 ,同时每个样地都进行土壤取样. 在岷江源头选择相邻
的两个山丘 ,相对海拔分别为 125 和 340m ,从中间平地向两
个相反方向沿坡底到山顶再到坡底采样 ,为样线取样 ,总体
呈“M”型. A 组为丘陵组 (125m) ,B 组为低山组 (340m) ,共
51 个样地 ,同时利用 GPS 定位 ,利用 GIS 转换为地理数据 ,
并与土壤属性数据结合起来. 同时采样兼顾生态类型与相邻
距离.
不同样地下 ,每种土壤取 3 个样 ,随机采样 ,取样深度为
0～30cm ,同时进行土壤水分的测定 ,土壤水分利用便携式
TDR(时域反射仪)测定 ,在每个样地中 ,水分测定重复 6 次 ,
取其平均值. 土壤养分测定 3 次重复 ,取平均值 ,其理化性质
分析见参考文献[13 ] .
213 　数据处理
数据单因素方差分析 (ANOVA) 及其他统计分析在
SPSS程序中运行. 土壤性质因子都是空间距离的函数 ,因此
是一个区域化变量. 这种变量主要考虑研究区域上所有分隔
距离上任意两空间点上差异的大小 ,并用变异函数 (semivar2
iogram)表示[15 ] . 将样点数字化后 ,利用 Surfer 软件进行地统
计学分析 ,生成变异函数图 ,并计算出分维数.
　　地统计学基本原理与方法在许多文献有比较详细论
述[18 ] ,其半方差函数定义如下 :
　　r ( h) = 12 N ( h) ∑
N ( h)
i = 1
[ Z ( x i) - Z ( x i + h) ]2 (1)
式中 , N ( h) 是距离等于 h 时的点对数 , Z ( x i)是样点 Z 在位
置 x i 的实测值 , Z ( x i + h) 是与 X i 距离为 h 处样点的值.
　　利用分维数 (fractal dimension) 确定空间异质性的程度 ,
分维数大 ,说明空间异质性高 ,分维数的计算由变异函数和
步长 h 决定[18 ] . 其公式为 :
　　D = 2 - ln2 + ln[γ( h) ]2ln ( h) (2)
3 　结果与分析
311 　土壤性质
　　在对土壤性质的调查数据进行变异分析时 ,首
先用经典统计方法进行分析. 由表 1 可见 ,土壤理化
性质含量均表现出明显的空间变异性. 其最大值与
最小值的比值为 1. 47～11. 05. 对于统计平均数 ,标
准差 (SD)表示的是绝对变异 ,变异系数 (Cv) 反映的
是相对变异[19 ] .
　　从表 1 看出 ,9 个土壤理化因子中 ,速效磷和有
机质的变异最大 ,其次是总氮 ,而土壤 p H 与总钾的
变异要小得多. Cv 的大小反映了特性参数的空间变
异程度 ,一般认为 ,Cv < 0. 1 为弱变异性 ,0. 1 ≤Cv ≤
1. 0 为中等变异性 ,Cv > 1. 0 为强变异性[21 ] . 从表 1
统计资料来看 ,所有土壤养分含量均为中等变异程
度 ,而土壤 p H 值呈弱变异性.
　　表 1 所给出的土壤变异仅是从统计角度描述这
些因子的变化 ,并没有反映这些因子在空间上变异
程度如何. 土壤空间异质性的分析 ,更重要的是要了
解这种变异在空间上的分布 ,其空间构型及与尺度
表 1 　岷江源头土壤理化性质因子的实测结果及统计特征值
Table 1 Results and statistical parameters of soil physical factors of study area
统计特征
Statistical
parameters
土壤水分
Soil moisture
( %)
p H
(1∶2. 5)
有机质
Organic
matter ( %)
总氮
Total
N ( %)
速效氮
Available
N (mg·kg - 1)
总磷
Total
P( %)
速效磷
Available
P(mg·kg - 1)
总钾
Total
K( %)
速效钾
Available
K(mg·kg - 1)
样本均值 Average 38. 27 6. 09 14. 20 0. 56 396. 57 0. 10 3. 26 2. 05 236. 91
样本标准差 Standard deviation 12. 76 0. 56 8. 93 0. 29 116. 35 0. 02 1. 76 0. 29 95. 07
最小值 Minimum 11. 80 5. 10 6. 67 0. 32 242. 01 0. 06 0. 64 1. 13 85. 45
最大值 Maximum 81. 14 7. 50 47. 64 1. 65 729. 18 0. 18 7. 07 2. 53 552. 25
最大/ 最小值 Max/ Min 6. 88 1. 47 7. 14 5. 16 3. 01 3. 00 11. 05 2. 24 6. 46
变差系数 Cv Coefficient of variation 0. 33 0. 09 0. 63 0. 51 0. 29 0. 24 0. 54 0. 14 0. 40
的关系 ,显然 ,经典统计方法不能提供这方面的信息.
312 　土壤空间变异性
　　由于土壤性质在一定程度上是空间连续的[15 ] ,
利用地统计理论可以得到变异函数与间距之间的关
系. 变异函数γ( h) 是地统计学所特有的 ,是区域化
变量在分隔距离上各样本变异的量度 ,因此可作为
空间分析的工具. 图 1a～c 分别是各向同性条件下
的变异函数曲线图 ,它表示土壤因子空间自相关特
721 期 　　　　　　　　　　　刘世梁等 :岷江上游高原植被类型与景观特征对土壤性质的影响 　　　　　　　　
点. 可以看出 ,大部分养分元素不能用指数模型或球
状模型来表示 ,说明土壤养分的空间异质性程度非
常高. 本研究利用分维数来表示空间异质性的程度 ,
分维数 D 的大小 ,表示变异函数曲线的曲率. 不同
变量 D 值之间的比较 ,可以确定空间异质性的程
度. 图 1d 是不同土壤养分元素的分维数 ,结果表明 ,
在研究区域上不同土壤理化性质存在高度空间异质
性 ,其中 AP 的变异性最大 ,而 A K的空间变异性最
小. 但总体土壤养分分维数较高 ,在 1. 17～1. 97 之
间 ,意味着由空间子相关部分引起的空间异质性
高[18 ] .
　　变异函数的提出 ,为许多研究中提供了空间变
异的特征与程度 ,但对于空间变异的原因或者空间
变异与生态因子之间的结合比较少 ,本研究中 ,空间
图 1 　不同土壤养分元素的变异函数图 (a , b , c)与分维数 (d)
Fig. 1 Semivariograms of different soil properties (a , b , c) and their fractal dimensions(d) .
SW :土壤水分 Soil moisture ; p H :p H 值 (1∶2. 5) p H value ; OM :有机质 Organic matter ( %) ; TN :总氮 Total N ( %) ; AN :速效氮 Available N (mg
·kg - 1) ; TP :总磷 Total P( %) ; AP :速效磷 Available P(mg·kg - 1) ; TK:总钾 Total K( %) ; A K:速效钾 Available K( mg·kg - 1) . 下同 The
same below.
变异的影响 ,除景观性质上不一致造成的原因外 ,植
被类型与生态系统类型的异质化也是造成空间变异
程度高的一个原因.
313 　不同植被类型下土壤性质、土壤质量间的差异
　　研究区域的土壤空间异质性程度 ,必须与生态
或环境影响因子结合起来 ,土地利用与土地覆被的
变化影响着许多自然现象与生态过程[4 ,5 ] . 环境因
子如土壤、水分、植被之间的相互作用及改变对陆地
生态系统结构与功能产生重要影响.
　　本文利用样方的调查资料 ,对生态系统类型进
行分类 ,从而研究不同植被类型对土壤性质的影响.
土地利用以及生态系统类型的变化与土壤质量的关
系也是目前土壤研究的热点之一 ,生态系统的改变
以及不同的干扰等必然导致土壤质量的变化以及生
产力的改变[10 ] . 参照 Adejuwon[1 ]提出的指示土壤
变化的指数计算公式 ,利用基准值方法 ,对 3 种生态
系统 (草地、原始林、高山灌丛)下土壤质量的变化做
了定量化的计算. 其具体计算公式如下 :
　　S Q = ∑
n
i = 1
( ( x i - x i’) / x i’) ×100 %/ n (3)
式中 , S Q 为土壤质量指数 , x i 是土壤质量指示的物
理和化学因子 , x i’是基准状态下土壤物理化学因子
的值. 本文以高山草甸作为基准的生态系统类型 ,其
S Q 值为 0.
　　表 2 是不同养分元素在不同生态系统类型下的
含量平均值 , F 值检验结果表明 ,土壤水分、p H 值、
总氮、速效氮、速效磷、速效钾在不同生态系统类型
下差异显著 ,说明不同生态系统类型对土壤性质有
影响. 同时土壤因子与海拔相关性也表明 ,不同生态
系统类型随着海拔高度的不同 ,其理化性质也会因
之改变. 利用相对值的方法 ,将不同养分元素之间的
差异程度用百分比来表示 ,图 2a、b 分别代表了 A
组和 B 组不同生态系统类型下对土壤性质的影响 ,
假定草地的各种养分元素的含量为 1 ,图 2c 是所有
样地的平均. 从图 2a、b 来看 ,除有机质含量在 A、B
两组之间的比值差异比较大之外 ,其他养分元素的
82 应 　用 　生 　态 　学 　报 　　　　　　　　　　　　　　　　　　15 卷
表 2 　不同生态系统类型下土壤理化性质及其与海拔高度的相关性
Table 2 Soil properties under different land use or ecosystem types and relationship with elevation
土壤因子
Soil
property
不同生态系统类型下土壤性质
Soil properties under different ecosystems
草本
Grass
高山灌丛
Shrub
原始林
Natural forest
土壤因子与海拔相关系数
Correlation coefficient of soil and elevation
草本
Grass
高山灌丛
Shrub
原始林
Natural forest
F 值
F value
SW ( %) 28. 94 ±9. 54 41. 49 ±12. 52 41. 02 ±12. 10 - 0. 88 - 0. 58 - 0. 80 5. 02 3 3
p H (1∶2. 5) 6. 23 ±0. 46 6. 19 ±0. 58 5. 54 ±0. 23 - 0. 03 0. 74 - 0. 19 5. 55 3 3
OM ( %) 12. 02 ±5. 10 15. 83 ±10. 89 11. 76 ±3. 45 0. 57 - 0. 36 - 0. 33 1. 13
TN ( %) 0. 49 ±0. 14 0. 63 ±0. 35 0. 42 ±0. 08 0. 37 - 0. 37 - 0. 55 2. 29 3
AN (mg·kg - 1) 365. 9 ±93. 4 424. 08 ±131. 8 346. 32 ±51. 0 0. 31 - 0. 47 - 0. 56 2. 03 3
TP ( %) 0. 09 ±0. 02 0. 11 ±0. 03 0. 10 ±0. 01 0. 19 - 0. 36 - 0. 33 4. 88 3
AP(mg·kg - 1) 2. 47 ±1. 33 3. 06 ±1. 79 4. 82 ±1. 60 0. 15 - 0. 38 0. 44 5. 02 3
TK ( %) 2. 08 ±0. 27 2. 06 ±0. 34 1. 98 ±0. 08 - 0. 62 0. 40 0. 42 0. 28
A K (mg·kg - 1) 221. 59 ±54. 6 261. 89 ±96. 9 175. 59 ±95. 87 - 0. 41 - 0. 39 - 0. 11 2. 99 3
SW :土壤水分 Soil moisture ; p H :p H 值 (1 :2. 5) p H value ; OM :有机质 ( %) Organic matter ; TN :总氮 Total N ( %) ; AN :速效氮Available N (mg
·kg - 1) ; TP :总磷 Total P( %) ; AP :速效磷 Available P (mg·kg - 1) ; TK:总钾 Total K( %) ;A K:速效钾 Available K(mg·kg - 1) . 3 P < 0. 05 , 3 3
P < 0. 01. 下同 The same below.
相对大小基本呈现出相同的趋势. 而 A 组原始林比
值的异常 ,可能采样的地点及异常值有关系 ,同时可
图 2 　不同生态系统类型下土壤性质之间的差异
Fig. 2 Difference of soil properties under different ecosystem conditions.
能与 A 组采样数量少也有关系. 而图 2c 的结果表
明 ,除速效磷 (AP) 之外 ,养分元素含量都是以灌丛
含量比较高 ,这可能与原始针叶林中土壤 p H 值一
般比较低 (5. 54) ,这种酸性可以促进土壤速效磷的
释放与淋失. 计算出来的土壤质量指数也表明 ,灌丛
林与原始林的土壤质量指数分别为 18. 7 %与
8. 8 % ,说明灌丛生态系统类型可以改善土壤性状.
314 　景观位置影响下的土壤性质之间的差异
　　不同生态系统类型在海拔高度上的土壤理化性
质不同 ,说明景观位置对土壤理化因子有影响. 许多
研究者从坡面尺度上景观位置影响土壤性质作了探
讨 ,Pierson[14 ]发现与顶坡相比较 ,底坡与上坡土壤
有机质含量较高 ,粘粒含量低. Gregorich[6 ]发现坡
脚养分含量要高于其他坡位. 表 3 显示了 A 组与 B
组土壤养分观测含量在不同坡位的分布 ,图 3 (a、b)
是坡面对土壤养分影响的相对比值. 表 3 中 F 值结
果表明 ,不同景观位置对土壤养分含量有较大的影
响 ,但丘陵组坡面的位置对养分含量影响不如低山
组大 ,可能因为相对海拔高度低的原因. 许多物理化
学性质在不同坡位条件下 ,由于存在着不同的生态
系统类型 ,组内差异太大 ,所以组间差异不显著. 图
3a、b结果表明 ,对于土壤养分来说 ,不同坡位对养
表 3 　不同坡位上土壤物理化学性质的变化
Table 3 Change of soil physico2chemical properties at different transect positions
坡位
Slope
position
SM
( %)
p H
(1∶2. 5)
OM
( %)
TN
( %)
AN
(mg·kg - 1)
TP
( %)
AP
(mg·kg - 1)
T K
( %)
A K
(mg·kg - 1)
丘陵组 上坡位 Upper 44. 23 ±7. 3 6. 04 ±0. 3 10. 87 ±2. 8 0. 45 ±0. 07 348. 41 ±66. 8 0. 09 ±0. 02 3. 75 ±1. 6 2. 14 ±0. 2 247. 79 ±152
Low hill 中坡位 Middle 39. 47 ±4. 8 5. 70 ±0. 6 9. 26 ±1. 8 0. 38 ±0. 05 296. 23 ±40. 8 0. 08 ±0. 01 3. 77 ±1. 3 2. 25 ±0. 2 182. 94 ±71. 6
　　　下坡位 Lower 44. 65 ±6. 0 5. 78 ±0. 2 13. 02 ±2. 9 0. 50 ±0. 07 394. 18 ±55. 6 0. 12 ±0. 03 4. 64 ±1. 2 2. 06 ±0. 1 275. 28 ±59. 8
　　　　F 值 F value 0. 836 1. 955 3 2. 644 3 3. 673 3 3. 548 3 3. 248 3 1. 019 1. 453 0. 645
低山组 上坡位 Upper 26. 59 ±10. 2 6. 60 ±0. 7 11. 82 ±4. 4 0. 47 ±0. 12 340. 03 ±64. 1 0. 10 ±0. 01 2. 67 ±1. 9 2. 12 ±0. 3 186. 23 ±54. 6
High hill 中坡位 Middle 42. 61 ±8. 9 5. 86 ±0. 3 15. 51 ±1. 7 0. 49 ±0. 07 405. 11 ±38. 1 0. 11 ±0. 01 2. 75 ±0. 8 2. 08 ±0. 1 231. 44 ±91. 4
　　　　下坡位 Lower 52. 57 ±16 5. 75 ±0. 4 22. 16 ±5. 3 0. 79 ±0. 48 601. 78 ±150 0. 12 ±0. 03 2. 50 ±0. 6 1. 61 ±0. 4 284. 49 ±84. 6
　　　　F 值 F value 9. 875 3 3 5. 437 3 3 10. 613 3 3 12. 735 3 3 16. 591 3 3 5. 997 3 3 0. 433 5. 699 3 3 6. 701 3 3
921 期 　　　　　　　　　　　刘世梁等 :岷江上游高原植被类型与景观特征对土壤性质的影响 　　　　　　　　
图 3 　不同景观位置对土壤性质的影响
Fig. 3 Effects of landscape position on soil properties.
分的影响具有相同的趋势 ,A 组中下坡位 > 上坡位
>中坡位 ,而 B 组为下坡位 > 中坡位 > 上坡位. 下
坡位景观位置中土壤养分含量要高 ,而对于不同组
来说 ,不同坡位的影响不同 ,这可能也是由于海拔高
度不同而造成的 ,对于高海拔的低山组 ,在上中下坡
位都存在着高山草甸 ,而丘陵组 ,只有上坡位有高山
草甸. 这说明坡面尺度上土壤养分的空间变异 ,是景
观性质与生态系统类型影响的综合结果.
4 　结 　　论
　　本研究利用地统计学的理论和方法与传统统计
学原理 ,得出了土壤理化因子的空间异质性及理化
因子和植被类型、景观位置的相关关系. 统计结果变
差系数表明 ,所有土壤养分含量均为中等变异程度 ,
而土壤 p H 值呈弱变异性. 变异函数与分维数结果
表明 ,在研究区域上不同土壤理化性质存在高度的
空间异质性 ,其中 AP 的变异性最大 ,而 A K的空间
变异性最小. 总体上土壤养分的分维数较高 ,在1. 17
～1. 97 之间. 在不同生态系统类型下不同养分元素
含量 F 值检验结果表明 ,土壤水分 ,p H 值、总氮速
效氮、速效磷、速效钾在不同生态系统类型下差异显
著. 而且大多数土壤因子与海拔高度有一定相关性 ,
以高山草甸土壤质量指数为零 ,利用基准值方法 ,计
算出的灌丛林与原始林的土壤质量指数分别为
18. 7 %与 8. 8 % ,说明灌丛生态系统类型可以改善
土壤性状. 不同坡位对养分的影响具有相同的趋势 ,
对于不同海拔的地貌来说 ,丘陵组下坡位 > 上坡位
> 中坡位 ,而低山组为下坡位 > 中坡位 > 上坡位 ,说
明坡面尺度上土壤养分的空间变异 ,是景观性质与
生态系统类型影响的综合结果.
参考文献
1 　Adejuwon JO , Ekanade O. 1988. A comparison of soil properties
under different land use types in a part of the Nigerian cocoa belt .
Catena ,15 :319～331
2 　Burgess TM ,Webster R. 1980. Optimal interpolation and isarithmic
mapping of soil properties I. The semivariogram and punctual krig2
ing. J Soil Sci ,31 :315～331
3 Fortin MJ , Draperal P , Legendre P 1989. Spatial autocorrelation
and sampling design in plant ecology. Vegetation ,83 :209～222
4 　Fu BJ ,Chen LD , Ma KM , et al . 2000. The relationships between
land use and soil conditions in the hilly area of the Loess Plateau in
northern Shaanxi ,China. Catena ,39 :69～78
5 　Fu BJ ,Ma KM ,Zhou HF , et al . The effect of land use structure on
the distribution of soil nutrients in the hilly area of the Loess
Plateau ,China. Chin Sci B ull ,44 (8) :732～736
6 　Gregorich EG ,Anderson DW. 1985. Effects of cultivation and ero2
sion on soils of four toposequences in Canadian prairies. Geoderma ,
36 :343～354
7 　Guo X2D(郭旭东) , Fu B2J (傅伯杰) , Ma K2M (马克明) , et al .
2000. Spatial variability of soil nutrients based on geostatistics com2
bined with GIS —A case study in Zunhua City of Hebei Province.
Chin J A ppl Ecol (应用生态学报) ,11 (4) :557～563 (in Chinese)
8 　Hu K2L (胡克林) ,Li B2G(李保国) ,Lin Q2M (林启美) , et al .
1999. Spatial variability of soil nutrient in wheat field. Trans CSA E
(农业工程学报) ,15 (3) :33～38 (in Chinese)
9 　Ingrid CB ,William KL ,Rebecca R. 1999. Spatial variability of soil
properties in the shortgrass steppe. Ecosystems ,2 :422～438
10 　Islam KR ,Weil RR. 2000.Land use effects on soil quality in a tropical for2
est ecosystem of Banladesh. Agric Ecosyst Environ ,79 :9～16
11 　Issaks EH ,Srivastava RM. 1989. An Introduction to Applied Geo2
statistics. New York :Oxford Universit y Press. 40～66
12 　Legendre P , Fortin MJ . 1989. Spatial pattern and ecological analy2
sis. Vegetation ,80 :107～138
13 　Liu G2S(刘光崧) . 1996. Soil Physical and Chemical Analysis & Descrip2
tion of Soil Profiles.Beijing :China Standard Press. (in Chinese)
14 　Pierson FB ,Mulla DJ . 1990. Aggregate stability in the Palouse re2
gion of Washington :effect of landscape position. Soil Sci Soc A m
J ,54 :1407～1412
15 Robertson GP. 1987. Geostatistics in ecology : interpolating with
known variance. Ecology ,68 :744～748
16 　Rossi RE , Mulla D K ,Journel AG , et al . 1991. Geostatistical tools
for modeling and interpreting ecological spatial dependence. Ecol
Monog ,62 :277～314
17 　Trangmar BB , Yost RS ,Uehara G. 1985. Application of geostatis2
tics to spatial studies of soil properties. A dv A gron ,38 :44～94
18 　Wang J (王　军) ,Fu B2J (傅伯杰) ,Qiu Y(邱 　扬) , et al . 2000.
Spatiotemporal variability of soil moisture in small catchment on
Loess Plateau —Semivariograms. Acta Geogr Sin (地理学报) , 55
(4) :428～437 (in Chinese)
19 　Wang Z2Q (王政权) ,Wang Q2C(王庆成) . 2000. The spatial het2
erogeneity of soil physical properties in forests. Acta Ecol S in (生态
学报) ,20 (6) :945～950 (in Chinese)
20 　Webster R. 1985. Quantitative spatial analysis of soil in field. A dv
Soil Sci ,3 :1～70
21 　Xu C2P(许翠平) ,Shen Y2L (沈言利) . 2000. Preliminary study on
spatial variability of NO232N content in soil. I rrig Drain (灌溉排
水) ,19 (4) :5～9 (in Chinese)
22 　Yonker CM ,Schimel DS , Paroussis E , Heil RD. 1988. Patterns of
organic carbon accumulation in a semiarid shortgrass steppe , Col2
orado. Soil Sci Soc A m J ,52 :478～83
作者简介 　刘世梁 ,男 ,1976 年生 ,在读博士生 ,主要从事景
观生态学与土地利用研究 ,发表论文 10 余篇. E2mail :shilian2
gliu @yahoo. com. cn
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