全 文 ：黄土丘陵区土壤质量评价指标研究 3
许明祥 3 3 　刘国彬　赵允格
(中国科学院水利部水土保持研究所 黄土高原土壤侵蚀与旱地农业国家重点实验室 ,西北农林科技大学 ,杨凌 712100)
【摘要】　针对黄土丘陵区侵蚀土壤最主要的功能 ———生产力和抗侵蚀能力 ,运用敏感性分析、主成分分析
和判别分析法 ,对 10 种土地利用类型、208 个样点的 32 项土壤属性指标进行了筛选. 结果表明 ,在黄土丘
陵区 ,土壤速效磷含量、抗冲性、渗透系数、活性有机碳、有机质、脲酶作为土壤质量评价的高度敏感指标 ,
是土壤质量恢复与调控的主要目标. 土壤生物指标属于高度敏感和中度敏感指标. 黄土丘陵区侵蚀土壤的
29 项理化及生物属性指标可以被归纳为 5 个土壤质量因子 :有机质因子、质地因子、磷因子、孔隙因子和
微结构因子. 5 个因子中 ,孔隙因子在不同土地利用方式之间差异不显著 ,其余 4 个质量因子在不同土地
利用方式之间差异极显著. 黄土丘陵区侵蚀土壤质量评价指标为有机质、渗透系数、抗冲性、CEC、蔗糖酶、
团聚体平均重量直径、速效磷、微团聚体平均重量直径. 其中 ,有机质、渗透系数、抗冲性是表征黄土丘陵区
侵蚀土壤质量的关键指标.
关键词 　土壤质量 　评价指标 　黄土丘陵区
文章编号 　1001 - 9332 (2005) 10 - 1843 - 06 　中图分类号 　S158 　文献标识码 　A
Assessment indicators of soil quality in hilly Loess Plateau. XU Mingxiang ,L IU Guobin ,ZHAO Yunge ( S tate
Key L aboratory of Soil Erosion and Dryland Farming on the L oess Plateau , Institute of Soil and W ater Conser2
vation , Chinese Academy of Sciences and Minist ry of W ater Resources , Northwest Sci2Tech U niversity of A gri2
culture and Forest ry , Yangling 712100 , China) 2Chin. J . A ppl . Ecol . ,2005 ,16 (10) :1843～1848.
By the methods of sensitivity analysis ,main component analysis and discriminant analysis ,this paper screened the
sensitive indicators from 32 soil attributes to assess the productivity and erosion2resistance ability of the soils in
hilly Loess Plateau. The results showed that soil available phosphorus content ,anti2scouring ability ,infiltration co2
efficient ,labile organic carbon content ,organic matter content and urease activity were the most sensitive indica2
tors for soil quality assessment and the main targets for soil quality management and improvement ,while soil bio2
logical indicators were with high and medium sensitivity. Five soil quality factors were summed up from 29 soil
chemical ,physical and biological attributes , i . e. ,organic matter , texture ,phosphorus ,porosity and microstruc2
ture . Except the factor porosity , the other four factors were significantly different between different land use
types. Eight indicators including soil organic matter content ,infiltration coefficient ,anti2scouring ability ,CEC ,in2
vertase activity ,mean weight diameter (MWD) of aggregates ,available phosphorus ,and MWD of micro2aggre2
gate were identified as the assessment indicators of the soil quality in hilly Loess Plateau ,with the organic matter
content ,infiltration coefficient and anti2scouring ability as the key indicators.
Key words 　Soil quality , Assessment indicator , Hilly Loess Plateau.3 国家自然科学基金项目 (40301028 ,40401026) 、中国科学院“西部
之光”人才培养计划项目和中国科学院知识创新工程资助项目
( KZCX1206) .3 3 通讯联系人.
2004 - 11 - 17 收稿 ,2005 - 03 - 29 接受.
1 　引 　　言
土壤质量是土壤在一定生态系统内提供生命必
需养分和生产生物物质的能力 ,容纳、降解、净化污
染物质和维护生态平衡的能力 ,影响和促进植物、动
物和人类生命安全和健康的能力之综合量度[1 ] ,是
土壤理化及生物属性的综合反映. 尽管土壤质量对
于人类可持续发展的重要性已得到广泛认同 ,但是
土壤学家至今未能就如何评价土壤质量达成共
识[3 ] . 土壤质量评价的目标是在更为广泛的范围内
综合分析土壤各个方面的功能 ,包括保持生物生产
力、环境质量以及动植物健康的能力 ,目的在于正确
认识土壤 ,从而有效管理和保护土壤. 然而 ,土壤质
量不能够直接测定 ,要进行土壤质量评价 ,首先必须
确定可测定的、全面反映土壤质量的评价指标体系.
由于对土壤资源利用方式的多样性及所处区域的差
异 ,土壤质量的评价指标也不一样 ,目前尚无公认的
评价指标[3 ,12 ,18 ] . 有关土壤质量表征的理论和方
法、土壤质量评价指标是当前国际土壤质量研究的
热点[11 ,19 ,21 ] ,也是我国土壤质量研究的重点[3 ,18 ] .
目前国内有关土壤质量指标方面的研究报道较少 ,
主要集中在南方红壤区[12 ,17 ,20 ] ,且多数研究者在土
壤质量评价中所采用的评价指标是人为确定的 ,而
不是从大量表征土壤理化生物属性的指标中筛选出
应 用 生 态 学 报 　2005 年 10 月 　第 16 卷 　第 10 期 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
CHIN ESE JOURNAL OF APPL IED ECOLO GY , Oct . 2005 ,16 (10)∶1843～1848
的 (采用一定的统计学方法) [8 ,20 ] ,难免带有一定的
主观随意性.
黄土丘陵沟壑区特殊的侵蚀环境造就了严重退
化的侵蚀土壤 ,对侵蚀土壤质量恢复、保育和定向培
育成为该区生态环境建设的重要内容. 有关该区乃
至黄土高原区土壤质量评价指标的研究还比较薄
弱. 本研究的目的在于 :1) 从 32 项土壤属性中识别
区域侵蚀土壤质量因子 ;2) 分析土地利用方式对土
壤质量因子的影响 ;3) 筛选出黄土丘陵区侵蚀土壤
质量评价指标.
2 　研究地区与研究方法
211 　研究区概况
本项研究在陕西安塞县 (108°51′44″～109°26′18″E ,36°
30′45″～37°19′31″N) 的纸坊沟、县南沟、北宋塔 (高桥乡) 和
桥庄村陀山 (楼坪乡)以及延安燕儿沟进行. 该区属典型的黄
土丘陵沟壑区 ,气候区划上属暖温带半干旱季风气候. 平均
海拔 1 200 m ,相对高差 100～300 m ,年均气温 818 ℃,年均
降水量 50513 mm ,无霜期 157 d. 地带性土壤为黑垆土 ,由于
严重的水土流失 ,黑垆土损失殆尽 ,土壤以黄土母质上发育
来的黄绵土 (钙质干润雏形土)为主.
212 　样品采集及测定
于 2001 年 8～9 月在研究区选取不同土地利用方式 (天
然乔木林、天然灌木林、人工乔木林、人工灌木林、天然草地、
人工草地、撂荒地、果园、农地和大棚菜地) 及不同利用年限
的样地 208 个 (各利用方式上采集的样品数依次为 4、4、28、
14、13、13、46、9、73、4 个) ,使所选样点具有典型性、代表性
(具有统计学意义)和一致性 (土壤类型、地形、坡度、坡位、坡
向等环境条件尽量一致) . 在取样点周围随机选择 5 个点 ,用
土钻取其 0～20 cm 土壤混合样. 测定生物性质的样品在冰
箱冷藏保存. 其余样品风干 ,剔除土样中的根系、石块等杂
物. 测定 32 项土壤理化生物属性 ,其中化学指标包括 :全氮、
全磷、全钾、有机质、活性有机碳 (高锰酸钾氧化法) [4 ,14 ] 、碱
解氮、速效磷、速效钾、CaCO3 、p H、CEC、C/ N ;物理指标包括 :
砂粒、物理性粘粒、粘粒、微团聚体、水稳性团聚体 (改进的
Yoder 法) [6 ] 、总孔度、毛管孔度、容重、比重、稳定入渗系数
( K10) 、抗冲性 (原状土冲刷法) [7 ] ;生物指标包括 :微生物碳
和氮 (氯仿熏蒸直接提取法) [16 ] 、磷酸酶 (比色法) [2 ] 、蔗糖酶
(Na2 S2O3 滴定法) [2 ] 、脲酶 (靛酚比色法) [2 ] 、呼吸强度 (碱解
吸收滴定法) [2 ] . 并计算出团聚体平均重量直径 (MWD) [15 ] 、
微团聚体平均重量直径 (MICMWD) (微团聚体粒级分 0125
～0105 mm、0105～0102 mm、0102～01002 mm 和 < 01002
mm 4 个等级 ,MICMWD 计算方法与 MWD 相同) 及微团聚
体结构系数 (结构系数 = (1 - < 01002 mm 微团聚体含量/ <
01002 mm 机械分析值) ×100 %) [9 ] . 除标注参考文献的土壤
性质外 ,其余均按照常规方法测定 [9 ] .
考虑到土壤生物及某些物理指标测定时比较困难 ,所以
只选取一些典型样点测定了生物及物理性质.
213 　选取侵蚀土壤质量评价指标的原则
21311 针对性原则 　土壤质量不仅依赖于土壤的主要功能、
类型和所处的地域 ,也依赖于外界因素 ,如土地利用方式和
土壤管理措施等. 由于人们对土壤功能的需求不同 ,在选取
土壤质量表征指标时 ,要明确土壤质量评价目标 ,即针对土
壤哪方面功能、何种问题而进行 [12 ] .
就黄土丘陵区侵蚀环境下的土壤而言 ,其肥力质量较之
环境质量和健康质量显得更为重要. 因为肥力质量直接关系
到土壤植被承载力和植被恢复能力 ,对黄土丘陵区的生态环
境恢复重建具有重要意义. 黄土丘陵区土壤肥力质量主要受
制于水土流失 ,因此保水保土性能 (如渗透性、抗冲性) 是土
壤质量评价的重要方面.
21312 区域性原则 　不同环境条件下土壤质量有其区域特
点 ,指标选取应反映这种空间差异 ,因地制宜地设立具有区
域代表性的指标. 侵蚀土壤质量取决于受侵蚀程度 ,其质量
变化与侵蚀过程密切相关 [13 ] . 在黄土丘陵区 ,土壤质量评价
要突出其侵蚀环境的特殊性 ,反映不同侵蚀方式与侵蚀强度
下土壤质量状况及变化规律.
21313 敏感性与稳定性兼顾原则 　土壤质量指标应能较灵
敏地反映土壤侵蚀、耕作管理及利用方式的变化 ,但并非越
灵敏越好 ,而是应当在一定时间内相对稳定. 如果过于灵敏
(如土壤含水量随气候变化) ,则使土壤质量处于不断变动
中 ,反而不利于评价土壤质量和制定相应的土壤保育措施.
214 　统计分析方法
用 SPSS软件[10 ]对试验数据进行描述性统计 (计算出各
测定指标的变异系数和相对极差) 、主成分分析及判别分析.
主成分分析是将多个指标转化为少数几个互相无关的
综合指标的一种多元统计分析方法. 它的本质是对高维变量
系统进行最佳综合与简化降维 ,同时客观地确定各个指标的
权重 ,避免主观随意性 ,而综合评价的焦点是如何科学、客观
地将一个多目标问题综合成一个单指标形式. 考虑到土壤质
量影响因子众多的特点 ,采用主成分分析法 [5 ,10 ]是一种较为
可行的评价方法. 为了消除评价指标量纲的不同对因子荷载
的影响 ,需要将评价指标标准化 ,本研究通过建立评价指标
与土壤功能之间的隶属函数 ,利用单因素评价模型计算出评
价指标的隶属度 ,将评价指标的实测值转换为介于 0～1 之
间的数值 ,实现指标量纲归一化. 然后 ,基于评价指标相关系
数矩阵 ,经过方差最大化旋转后进行主成分分析. 由因子荷
载矩阵求得土壤各评价指标的公因子方差 ,其值大小表示该
项指标对土壤质量总体变异的贡献 ,由此求得各项指标的权
重值 (通过计算各个公因子方差占公因子方差总和的百分
数 ,将权重值转换为 0～1 的数值) .
本研究采用判别分析中的逐步判别分析法 [10 ] ,以 Wilks
的λ统计量最小的进入函数 ,以判别函数中变量的 F 值作
为筛选变量的判据 ,当 F > 3184 或 F < 2171 时 ,该变量被保
留或被剔除. 以土地利用方式为分组变量 ,基于组内协方差
矩阵进行分类. 通过判别分析 ,对主成分分析所筛选出的表
4481 应 　用 　生 　态 　学 　报 　　　　　　　　　　　　　　　　　　16 卷
征土壤质量的主成分进一步分析 ,从而选择出在不同土地利
用方式之间差异最大的主成分. 同时 ,对构成各主成分的土
壤属性指标进行判别分析 ,选择出在不同土地利用方式之间
差异最大的指标 ,最终确定土壤质量评价指标以及表征侵蚀
土壤质量的关键指标.
3 　结果与分析
311 　土壤质量指标敏感性分析
土壤属性因土地利用方式的不同而异. 土地利
用方式改变后 ,不同土壤属性对此反映不一 ,土壤属
性指标值变化速率差异较大. 评价土壤质量指标不
仅与土壤功能关系密切 ,而且能对土地利用方式的
变化以及土地利用年限的差异反应敏感. 用土壤质
量指标的变异系数和相对极差作为指标敏感性的判
据 ,变异系数和相对极差越大 ,说明该指标对土地利
用方式的变化以及土地利用年限的差异反应越敏
感.表 1 是黄土丘陵区土壤质量综合指标的敏感性
分析结果 ,在 32 项指标中 ,以速效磷的变异系数和
相对极差最大 ,其次是抗冲性、渗透系数 K10 、活性
有机碳和有机质 ,以 p H 和比重的变异系数和相对
极差最小. 为了区分各指标的敏感性差异 ,根据变异
系数大小将其划分为高度敏感、中度敏感、低度敏感
和不敏感指标. 据此对 32 项评价指标的敏感性分级
结果见表 2 ,其中速效磷、抗冲性、K10 、活性有机碳、
有机质、脲酶作为土壤质量评价的高度敏感指标 ,是
土壤质量恢复与调控的主要目标. 土壤生物指标属
于高度敏感和中度敏感指标 ,反映了以土壤生物指
标作为土壤质量评价指标的巨大潜力. 在研究区内 ,
受黄土性母质质地均一性影响 ,土壤质地的表征指
标属于低度敏感和不敏感指标. 在定量评价黄土丘
陵区土壤质量时 ,可以选择以上高度和中度敏感指
标.
312 　侵蚀土壤质量因子
如果土壤属性之间没有相关性 ,则不可能运用
主成分分析法筛选出反映土壤质量的主要因子. 本
研究对所测定32项指标中的29项 (表3) 进行了相
表 1 　黄土丘陵区土壤质量指标敏感性分析(按变异系数排序)
Table 1 Sensitivity analysis of soil attributes in hilly Loess Plateau( sorted by C. V. )
土壤性质
Soil attributes
样本数
Samples
极差
Range
最小值
Min.
最大值
Max.
平均
Mean
标准差
S. D.
变异系数
C. V. ( %)
相对极差
Relative range
速效磷 Available P 208 16812 015 16817 512 1816 35912 3215
抗冲性 Anti2scouring ability 29 3419 010 3510 417 817 18716 715
K10 23 610 012 612 110 115 14918 519
活性有机碳Labile organic carbon 136 914 011 915 112 114 12317 811
有机质 O. M. 208 6311 311 6612 817 912 10516 712
脲酶 Urease 40 1211 011 1212 216 216 10010 416
微生物碳 MBC 39 36712 1219 38012 9310 8412 9015 319
微生物氮 MBN 39 7215 217 7512 1918 1717 8911 317
碱解氮 AvailableN 208 19215 1211 20416 3410 2719 8211 517
磷酸酶 Phosphate 40 1016 018 1114 219 214 8116 316
全氮 Total N 208 217 012 219 015 014 7510 516
蔗糖酶 Invertase 40 810 016 816 310 211 6816 217
MWD 63 318 011 319 118 111 6014 211
速效钾 Available K 208 32315 3713 36018 9615 4714 4911 314
呼吸强度 Inspiration intensity 39 112 012 114 015 013 4815 212
CEC 39 1215 411 1616 612 218 4512 210
团聚体 Total aggregate 63 8318 715 9113 4813 2112 4319 117
砂粒 Sand 63 2117 413 2610 918 315 3515 212
全磷 Total P 208 112 014 116 016 011 2110 210
全钾 Total K 83 1714 912 2616 1715 312 1815 110
MICMWD 63 413 313 716 514 019 1615 018
物理性粘粒 Physical clay 63 1715 1415 3210 2114 313 1514 018
CaCO3 208 13317 2119 15517 10917 1615 1511 112
粘粒 Clay 63 1912 1515 3417 2316 315 1418 018
容重 Bulk density 72 017 018 114 111 011 1112 016
总孔度 Total porosity 52 2812 4011 6813 5316 514 1011 015
碳氮比 C/ N 208 613 717 1410 1011 019 817 016
毛管孔度 Capillary porosity 59 2518 3810 6318 4910 410 812 015
粉粒 Silt 63 2012 5310 7312 6617 317 515 013
结构系数 Structure coefficient 63 2110 7612 9713 8912 411 416 012
p H 202 114 719 912 818 012 119 012
比重 Specific gravity 55 014 215 218 216 010 117 011
K10 :水温 10 ℃时的土壤渗透系数 Soil infiltration coefficient in 10 ℃;CEC :阳离子交换量 Cation exchange capacity ;MWD :团聚体平均重量直径
Mean weight diameter of aggregate ;MICMWD :微团聚体平均重量直径 Mean weight diameter of micro2aggregate ; MBC :微生物碳 Micro2biomass
carbon ;MBN :微生物氮 Micro2biomass nitrogen.
548110 期 　　　　　　　　　　　　　　许明祥等 :黄土丘陵区土壤质量评价指标研究 　　　　　　　　　　　
关分析 (全 K、C/ N 和比重在不同土地利用方式之
间差异不显著 ,所以没有进行相关分析) ,产生的
406 对相关关系中有 360 对达到显著或极显著水
平. 如此高频率的相关性表明 ,土壤属性可以基于其
相关性提取主成分.
表 2 　黄土丘陵区土壤质量综合指标的敏感度分级
Table 2 Sensitivity classif ications of soil quality indicators
指标敏感度
Sensitivity
变异系数
C. V. ( %)
指标名称
Soil attributes
高度敏感
High sensitive ≥100 速效 P、抗冲性、K10、活性有机碳、有机质、脲酶
中度敏感
Middle sensitive
100～40 微生物 C、微生物 N、碱解 N、磷酸酶、全 N、
蔗糖酶、MWD、速效 K、呼吸强度、CEC、团
聚体
低度敏感
Low sensitive
40～10 砂粒、全 P、全 K、MICMWD、物理性粘粒、
CaCO3、粘粒
不敏感
Insensitive
≤10 容重、总孔度、C/ N、毛管孔度、粉粒、结构系
数、pH、比重
　　由于不同土地利用方式间土壤全钾、C/ N 和比
重差异不显著 ,本研究对所测定的其它 29 项理化及
生物属性指标进行主成分分析 ,结果表明 ,5 个主成
分的特征值均大于 1 ,能够解释较多的总变异性
(75 %)而被保留下来. 从各个土壤属性指标的公因
子方差可以看出 ,5 个主成分可以解释 > 90 %的有
机质、抗冲性、全氮、K10、碱解氮、微生物氮和 CEC
的变异性 ;可解释 > 80 %的微生物碳、总孔度、磷酸
酶、蔗糖酶、容重和结构系数的变异性 ;可解释 >
70 %的脲酶、呼吸强度、团聚体和 MWD 的变异性 ;
可解释 > 60 %的砂粒、活性有机碳、速效磷、粘粒、
CaCO3 、毛管孔度和 M ICMWD 的变异性. 5 个主成
分仅对全磷、物理性粘粒、微团聚体、p H 和速效钾的
解释程度不足 60 %. 可见 ,5 个主成分可以解释大部
分土壤属性指标的变异性.
主成分以因子特征值的大小进行排序. 第 1 主
成分与有机质、抗冲性、磷酸酶、微生物、全氮、蔗糖
酶、微生物碳、K10 、碱解氮、CEC、脲酶及呼吸强度的
因子荷载大于 018 ;与团聚体、活性有机碳及 MWD
的因子荷载大于 017 ;与毛管孔度和速效钾的因子
荷载也分别达 0169 和 0159 ,而且这些指标均与有
机质有极显著的相关性 ,因此可将第 1 主成分称为
有机质因子 . 第2主成分与物理性粘粒和粘粒有较
表 3 　土壤理化及生物属性的主成分旋转因子荷载、各土壤属性的公因子方差及权重
Table 3 Rotated factor loadings and communalities of erosion soil quality factors and indicators’weight
土壤属性
Soil attributes
主成分 Factor
1 2 3 4 5
公因子方差
Communalities
权　重
Weight
有机质 O. M. 01920 01132 01200 01147 01182 01958 010441
抗冲性 Anti2scouring ability 01911 01129 01212 01148 01195 01952 010438
磷酸酶 Phosphate 01909 01053 01140 01018 - 01084 01856 010394
微生物氮 MBN 01907 01108 01145 01191 01135 01911 010419
全氮 Total N 01895 01144 01223 01150 01210 01937 010431
蔗糖酶 Invertase 01891 01057 01126 01022 - 01095 01823 010378
微生物碳 MBC 01891 01096 01144 01187 01137 01877 010403
K10 01890 01134 01185 01168 01243 01932 010429
碱解氮 Available N 01887 01139 01199 01157 01227 01921 010424
CEC 01873 01127 01160 01176 01259 01902 010415
脲酶 Urease 01856 01050 01196 01095 01021 01783 010360
呼吸强度 Inspiration intensity 01805 01109 01116 01203 01100 01725 010333
团聚体 Aggregate 01782 01182 01068 - 01220 - 01158 01723 010332
活性有机碳 Labile organic C 01772 01231 01008 - 01008 01202 01691 010318
MWD 01724 01095 01013 - 01390 - 01164 01712 010327
毛管孔度 Capillary porosity 01693 01188 01101 01267 01185 01631 010290
速效钾 Available K 01588 - 01180 - 01076 01191 01162 01447 010206
物理性粘粒 Physical clay 01025 01767 - 01014 01040 - 01032 01592 010272
粘粒 Clay 01137 01748 - 01163 01078 01152 01634 010292
砂粒 Sand - 01390 - 01728 01056 - 01095 - 01067 01698 010321
MICMWD - 01117 - 01541 - 01312 - 01004 - 01472 01627 010288
全磷 Total P 01221 - 01164 01718 01042 01036 01594 010273
CaCO3 01369 - 01196 01676 - 01021 - 01009 01633 010291
速效磷 Available P - 01071 01055 01672 01085 01429 01650 010299
p H 01371 01268 01537 - 01022 - 01116 01512 010235
容重 Bulk density 01146 01109 01018 01885 - 01021 01817 010376
总孔度 Total porosity 01480 01111 01064 01793 01028 01877 010403
结构系数 Structure coefficient - 01143 - 01267 - 01239 01102 - 01800 01800 010368
微团聚体 Micro2aggregate - 01286 01039 01100 - 01092 - 01655 01531 010244
主成分特征值 Eigenvalues 121861 21521 21296 21038 21031
主成分贡献率 Variance explained( %) 44135 8169 7192 7103 7100
累积贡献率 Cumulative variance explained ( %) 44135 53104 60196 67199 74199
6481 应 　用 　生 　态 　学 　报 　　　　　　　　　　　　　　　　　　16 卷
表 4 　不同土地利用方式下土壤质量主成分得分
Table 4 Soil quality factor scores in different land use types
主成分
Factor
大棚菜
Greenhouse
灌木地
Shrubland
果园
Orchard
撂荒地
Waste land
林地
Woodland
农地
Cropland
人工草地
Planted
grassland
天然草地
Natural
grassland
天然灌木
Natural
shrubland
天然林地
Natural
woodland
F
有机质因子 Organic factor 21294 01024 - 01274 - 01401 01091 - 01338 - 01230 01637 21625 41420 57101 3 3
质地因子 Texture factor - 21093 01613 - 11034 01196 01568 - 01055 - 11029 01378 - 01650 - 01173 9116 3 3
磷因子 P factor - 11443 01895 - 01491 01468 01482 - 01840 11018 01743 01493 - 01232 25173 3 3
孔隙因子 Porosity factor - 01419 01503 01353 - 01095 01264 - 01061 01018 - 01628 - 01159 01360 1157
微结构因子 Microstructure factor - 01958 01075 - 11670 - 01183 - 01143 01341 01516 01169 - 01323 - 01571 6111 3 3
样点数 Samples 4 14 9 46 28 73 13 13 4 43 3 P < 0101.
高的正荷载 ( > 0175) , 与砂粒有较高的负荷载
(0173) ,这 3 个指标均是反映土壤质地的指标 ,因此
可以将第 2 主成分称为质地因子. 第 3 主成分与全
磷、CaCO3 、速效磷及 p H 有较高的因子荷载 ,其中
CaCO3 和 p H 与全磷和速效磷有极显著的相关性 ,
可将该主成分命名为磷因子. 第 4 主成分与容重和
孔隙度的因子荷载分别达 0189 和 0179 ,反映了土
壤的孔隙性 ,因此可称之为孔隙因子. 第 5 主成分与
结构系数和微团聚体有较高的因子荷载 ,称之为微
结构因子.
　　根据主成分分析因子得分系数和原始变量的标
准化值可以计算出每个观测量各因子的得分数. 表
4 是不同土地利用方式下土壤质量主成分得分. 方
差分析结果表明 ,5 个主成分中 ,只有孔隙因子在不
同土地利用方式之间差异不显著 ,其余 4 个主成分
在不同土地利用方式之间差异极显著.
313 　侵蚀土壤质量评价指标
对 5 个主成分的逐步判别分析结果表明 ,由于
不同土地利用方式间孔隙因子 F < 2171 ,因此被剔
除出判别函数 ,最终的判别函数式为 :
Y 1 = 11944 ×有机质因子 - 01477 ×磷因子 -
01006 ×质地因子 - 01458 ×微结构因子
某因子判别系数的大小反映了该因子在判别函
数中的重要程度. 有机质因子的判别系数是磷因子
和微结构因子的 4 倍多 ,是评价黄土丘陵区不同利
用方式土壤质量的最主要因子 ;质地因子的判别系
数远远小于其它因子的判别系数 ,在评价土壤质量
时可以不予考虑.
对构成有机质因子的 17 项土壤属性指标进行
逐步判别分析 ,最终的判别函数如下 :
Y 2 = - 31485 ×有机质 + 11679 ×K10 + 11246
×抗冲性 + 01538 ×CEC + 01375 ×蔗糖
酶 + 01304 ×MWD + 01263 ×活性有机碳
+ 01159 ×微生物氮
可见 ,有机质、K10 、抗冲性的判别系数较高 ,表
明这几项指标对土壤质量的影响程度较大 ,是表征
黄土丘陵区不同土地利用方式下土壤质量的关键指
标.
对构成磷因子和微结构因子的土壤属性指标的
逐步判别分析结果表明 ,速效磷和 M ICMWD 分别
具有较高的判别系数 ,可以作为土壤质量评价指标.
Y3 = 0191 ×速效磷 + 0132 ×CaCO3
Y4 = 01877 ×M ICMWD + 01418 ×微团聚体 +
0124 ×结构系数
以上判别函数式中 , Y1 、Y2 、Y3 、Y4 分别为反
映土壤质量、土壤有机质、土壤磷及微结构的判别得
分 ,无量纲.
综合以上主成分分析结果和判别分析结果 ,结
合各土壤属性指标之间的相关性和指标的敏感性分
析 ,可以筛选出适宜黄土丘陵区侵蚀土壤质量评价
指标为有机质、K10 、土壤抗冲性、CEC、蔗糖酶、
MWD、速效磷、M ICMWD 8 个 ,其中 ,有机质、K10 、
土壤抗冲性是表征黄土丘陵区侵蚀土壤质量的关键
指标.
4 　结 　　论
411 　对黄土丘陵区 ,土壤速效磷含量、抗冲性、K10 、
活性有机碳、有机质、脲酶作为土壤质量评价的高度
敏感指标 ,是土壤质量恢复与调控的主要目标. 土壤
生物指标属于高度敏感和中度敏感指标. 土壤质地
的表征指标属于低度敏感和不敏感指标. 在研究区
定量评价土壤质量时 ,宜选择高度和中度敏感指标.
412 　黄土丘陵区侵蚀土壤的 29 项理化及生物属性
指标可以被归纳为 5 个主因子 :有机质因子、质地因
子、磷因子、孔隙因子和微结构因子. 5 个主因子中 ,
孔隙因子在不同土地利用方式之间差异不显著 ,其
余 4 个主因子在不同土地利用方式之间差异极显
著.
413 　黄土丘陵区侵蚀土壤质量评价指标为有机质、
K10、抗冲性、CEC、蔗糖酶、MWD、速效磷、MICMWD ,
748110 期 　　　　　　　　　　　　　　许明祥等 :黄土丘陵区土壤质量评价指标研究 　　　　　　　　　　　
其中 ,有机质、K10、抗冲性是表征黄土丘陵区侵蚀土
壤质量的关键指标.
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作者简介 　许明祥 ,男 ,1972 年生 ,助理研究员 ,博士. 主要
从事土壤质量演变及流域生态系统健康诊断研究 ,发表论文
20 多篇. E2mail :xumx @nwsuaf . edu. cn
8481 应 　用 　生 　态 　学 　报 　　　　　　　　　　　　　　　　　　16 卷