全 文 ：农业环境中土壤取样误差研究 3
贺立源 3 3 　(华中农业大学农化系 ,武汉 430070)
项雅玲　(湖北省农业厅环保站 ,武汉 430071)
【摘要】　对自然条件下 8 种土壤类型、39 个取样地块的 25 个土壤理化参数的取样误差进行了综合研究. 结果
表明 ,不同地块间 ,按累计取样误差大小排序为 :池塘 > 地块边缘 > 自留地 > 林地 > 商品菜地 > 旱地 > 水田 >
滩地. 在所有地块测定项目中 ,取样误差最大的是 Cl - ,平均高达 70 %以上 ,其次是土壤有效磷 ,除滩地外取样
误差基本上都超过 30 % ;有效钾和全硫的取样误差也多在 20 %以上 ;取样误差最小的理化参数与成土母质有
关 ,其中包括各种重金属和全量 P、K、Mg 以及 p H 和砂粒等 ,除极个别外 ,误差都在 10 %以下 ;2 种粒度的土壤
水分、碳酸钙、粉砂、粘粒、有机碳、全量 N、Na、Ca、B 和 As 等 11 项理化参数的取样误差居中 ,误差变动于 10 %
～20 %之间. 聚类分析可以将不同测定项目大致分为 3 类 ,客观反映了人类活动对土壤理化参数分布均匀性的
影响.
关键词 　农业环境 　土壤分析 　取样误差
Soil sampling error in agricultural environment. He Liyuan ( Depart ment of A grochemist ry , Cent ral China A gricul2
t ural U niversity , W uhan 430070) . 2Chin. J . A ppl . Ecol . ,1999 ,10 (3) :353～356.
A comprehensive study on soil sampling error was conducted based on 39 sampling plots of 8 different land use types
with 25 soil physical and chemical parameters. The accumulative sampling error of different land use types was in order
of pond sludge > plot margin > home garden > wood land > commercial vegetable plot > upland field > paddy field >
beach plot . Among all test parameters , Cl - was of the biggest smpling error , with a mean error of more than 70 %.
The next one was available P , with a sampling error over 30 %. The sampling errors for available K and total S were
also above 20 %. The parameters with the smallest sampling error were related with soil parent materials , which in2
cluded various heavy metal elements , total P , total K , total Mg , p H and sand , and their sampling errors were less
than 10 %. There were 11 parameters with 10～20 % of sampling errors , such as water content of two granule soils ,
CaCO3 , silt , clay , organic2C , total N , total Na , total Ca , total B , and total As. The test parameters could be classi2
fied into 3 types by cluster analysis , which objectively reflected the impact of human’s activities on the distributtion
consistency of soil physical and chemical characteristics.
Key words 　Agricultural environment , Soil analysis , Sampling error.
　　3 欧共体国际合作研究资助项目 ( TS2CT29220065) .
　　3 3 通讯联系人.
　　1997 - 08 - 18 收稿 ,1997 - 11 - 10 接受.
1 　引 　　言
　　土壤测试是评价农业生态环境、研究土壤肥力变
化与作物施肥和农业持续发展的重要手段 ,日益受到
人们的重视. 但土壤是一个复杂的有机体 ,土壤测试的
准确度首先取决于土壤取样的代表性 ,由于取样误差
远远大于实验室测定误差 ,人们不得不在一定地块面
积内增加采样点数以尽量减少取样误差 ,这样就形成
了取样可靠性与取样工作量这一对矛盾. 然而 ,土壤理
化性质包括多项参数 ,各个参数受人类耕作和环境变
化的影响不同 ,它们在土壤中的分布均匀性也不同. 如
何针对不同研究对象来协调这一对矛盾 ,就成为既不
降低取样可靠性 ,又能提高研究效率、降低研究成本的
关键.
　　长期以来 ,对土壤取样误差研究较少. 少数研究也
多偏重于个别营养元素 ,如对土壤有效磷和速效
钾[1 ,2 ] 、p H 值[2 ]和微量元素[3 ]的取样误差研究 ,而对
土壤多项理化性质取样误差的综合性研究却不多见.
本研究对自然条件下 39 个取样地块的 25 个土壤理化
参数的取样误差进行了综合分析 ,研究结果对合理估
计不同研究目的的土壤取样误差具有一定参考意义.
2 　研究地概况与研究方法
　　研究地点位于湖北省潜江市西郊两个相邻行政村 ,处于江
汉平原北部、汉水南岸 ,东荆河由东向西再向南约呈 90°角环绕
两村流过 ,汉沙公路自东向西横穿两村 ,总面积约 7. 8km2 ,其
中耕地面积 480hm2 . 土壤发育于长江和汉水的交替冲积物 ,海
拔高度约 35m ,具典型冲积平原景观特征. 该地区年平均温度
16. 1 ℃,降水量 1100mm ,蒸发量 1388. 5mm ,年日照时数和无
霜期分别变化于 1950～2000h 和 246～256d 之间. 农业生产以
种植业为主 ,辅以禽畜、鱼类养殖.
　　取样于5月下旬进行 ,以自然地块为取样边界 . 为充分考
应 用 生 态 学 报 　1999 年 6 月 　第 10 卷 　第 3 期 　 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
CHIN ESE JOURNAL OF APPL IED ECOLO GY ,J un. 1999 ,10 (3)∶353～356
表 1 　研究地块基本情况 3
Table 1 Basic condition of plots tested
编码
Code
类型
Type
面积
Area (m2)
备注
Note
编码
Code
类型
Type
面积
Area (m2)
备注
Note
B1 边缘B - 小水塘 ,宽 P1 池塘底泥P 968 养鱼 ,水深 0. 9m
B2 边缘 - 自留地 ,窄 P2 池塘底泥 1145 养鱼 ,水深 1. 9m
B3 边缘 - 自留地 ,窄 P3 池塘底泥 2581 养鱼 ,水深 0. 8m
B4 边缘 - 水田 ,宽 P4 池塘底泥 1510 养鱼 ,水深 0. 8m
B5 边缘 - 水田 ,宽 P5 池塘底泥 3505 养鱼 ,水深 1. 0m
B6 边缘 - 水田 ,窄 P6 池塘底泥 13125 未养鱼 ,水深 0. 8m
B7 边缘 - 水田 ,窄 P7 池塘底泥 1265 养鱼 ,水深 0. 7m
B8 边缘 - 大堤 ,宽 P8 池塘底泥 3683 养鱼 ,水深 0. 8m
B9 边缘 - 大堤 ,宽 S1 水田S 380 水稻
C1 商品菜地C 1166 蔬菜作物 S2 水田 560 水稻
C2 商品菜地 814 蔬菜作物 S3 水田 340 水稻 ,兼秧田
C3 商品菜地 1082 蔬菜作物 S4 水田 967 水稻
C4 商品菜地 1082 蔬菜作物 T1 滩地T 874 大豆
H1 旱地H 2220 大豆 T2 滩地 340 黄豆
H2 旱地 626 棉花 T3 滩地 634 花生
H3 旱地 780 芝麻 Z1 自留地Z 320 多种蔬菜
L1 林地L 433 堤边小树林 Z2 自留地 506 多种蔬菜
L2 林地 1260 小树林 Z3 自留地 221 多种蔬菜
L3 林地 334 堤边大树林 Z4 自留地 171 多种蔬菜
L4 林地 16863 B :Land margin ;C :Commodity vegetable plot ; H :Arid land ;L :Wood land ; P : Pond sludge ;S : Paddy field ; T :Beach plot ;Z: Private plot . 下同 The same be2
low.
虑取样地块土壤理化性状参数的分布均匀性与取样误差变异
情况 ,每一地块不分占地面积的大小 ,一律选择 6 个耕层 (或表
层)样点 ,各样点距地块边缘均大于 2m ,大致均匀分布在地块
内.各样点取土约 1kg ,风干 ,再按不同项目要求进行制样测定.
测定误差以该 6 个样点测定值的相对标准偏差表示. 取样地块
共 39 个 ,其中边缘 9 个、商品菜地 4 个、旱地 3 个、林地 4 个、池
塘 8 个、水田 4 个、滩地 3 个、自留地 4 个. 其基本情况与地块编
码见表 1. 由于边缘多指地块与地块间的分隔区域 ,面积不好计
量 ,仅把宽度大于 2m 以上的边缘定义为宽边缘.
3 　结果与分析
3 . 1 　不同测定参数的取样误差
　　按照测定项目分类计算的平均相对标准偏差和各
测定项目与取样地块面积的相关统计情况见表 2. 就
不同地块各测定项目而言 ,取样误差的大小是不同的 ,
大的可以达到 150 %以上 ,如 S 和 Cl ;小的还不到 1 % ,
如 p H 和 Cl ,反映了土壤理化性状参数分布的不均匀
性.
　　本研究中 ,大部分测定参数的取样误差与面积无
关 ,只有那些受成土母质影响较大、受环境扰动如施肥
和耕作等因素影响较小的参数才与取样面积呈显著或
极显著相关 ,这些参数主要包括机械组成、重金属离
子、含量相对稳定的有机质以及与有机质相关密切的
全 N 和全 S 等. 值得指出的是 ,上述参数的取样误差
与取样面积间的显著相关并不反映某一地块内取样误
差的绝对大小 ,而是反映这些参数在环境中的变异相
对稳定 ,较少受人类生产活动的干扰. 如全 S 的平均相
对标准偏差为 36. 6 % ,而全 Mn 仅为 7. 9 % ,相差 5 倍
以上.
表 2 　各测定项目取样误差的描述性统计( RSD %)
Table 2 Descriptive statistics of sampling error for test items
项目
Items
地块
数　
Plots
平均
Mean
置信区间
Confidity
±95. 0 %
最小
值　
Min.
最大
值　
Max.
与取样面
积相关 3
r
0. 80mm 土样水分 ( Wc) 39 18. 1 14. 0～22. 2 1. 1 48. 2 0. 331 3
0. 16mm 土样水分 ( Wc) 39 16. 1 12. 8～19. 4 3. 6 51. 4 0. 538 3
p H 39 1. 7 1. 3～2. 1 0. 3 5. 4 0. 203
CaCO3 39 16. 5 12. 1～20. 9 1. 0 63. 9 0. 247
有效磷 Available P 39 36. 5 29. 7～43. 3 6. 8 92. 7 - 0. 025
有效钾 Available K 39 29. 2 21. 7～36. 8 4. 0 127. 5 - 0. 012
砂粒 Sand 39 10. 3 8. 1～12. 5 1. 6 30. 5 0. 623 3 3
粉砂粒 Silt 39 16. 5 12. 3～20. 7 2. 4 60. 6 0. 581 3
粘粒 Clay 39 15. 5 13. 1～17. 8 1. 9 35. 8 0. 242
有机碳 Org. C 39 18. 3 15. 7～21. 0 5. 1 34. 4 0. 453 3
N 39 15. 8 13. 0～18. 5 2. 5 34. 8 0. 462 3
P 39 9. 8 7. 4～12. 2 2. 4 39. 1 - 0. 023
K 39 8. 5 6. 4～10. 5 1. 9 31. 3 0. 068
Na 39 15. 1 9. 1～21. 1 1. 4 86. 9 - 0. 174
Ca 39 13. 3 10. 8～15. 7 4. 0 32. 2 0. 120
Mg 39 9. 9 2. 5～17. 3 2. 0 148. 0 0. 101
S 39 36. 6 24. 5～48. 8 4. 8 180. 2 0. 381 3
Mn 39 7. 9 6. 1～9. 8 1. 9 24. 9 0. 347 3
B 22 22. 6 18. 2～27. 0 7. 9 42. 0 0. 113
Cl 39 61. 0 45. 1～76. 9 0. 5 166. 9 - 0. 201
Cu 39 13. 2 9. 5～16. 8 3. 7 56. 2 0. 383 3
Zn 39 14. 9 9. 9～20. 0 1. 5 47. 1 0. 354 3
Pb 39 9. 2 6. 3～12. 0 1. 8 28. 7 0. 475 3
Cd 39 9. 6 7. 5～11. 6 2. 4 29. 1 0. 376 3
As 39 14. 0 11. 7～16. 4 4. 3 41. 0 0. 0803 Correlation with sampling area ;r0. 01 ,35 = 0. 418 ,r0. 05 ,35 = 0. 325.
　　为进一步获取不同测定参数取样误差的变化规
律 ,还进行了聚类分析 (图 1) ,结果表明 ,在相对距离
取 20 时 ,不同参数可以分为 4 类 ,从左到右分别代表
了 Cl - 、施肥因素、母质因素和耕作因素对土壤理化特
性变异的影响 ,其中 Cl - 虽自成一类 ,但实际上仍属于
施肥因素的影响.
453 应 　用 　生 　态 　学 　报 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　10 卷
图 1 　39 个取样地块 25 个测定项目的聚类图
Fig. 1 Tree diagram for 25 test items in 39 sampling plots.
1. Cl ,2. S ,3. Na ,4. 有效 K Available K ,5. 有效 P Available P ,6. Cd ,7.
Mn ,8. Cu ,9. Mg ,10. 砂粒 Sand( %) ,11. Zn ,12. Pb ,13. p H ,14. N ,15. 有
机 C Org - C ,16. 粘粒 Clay ( %) ,17. 粉砂粒 Silt ( %) ,18. P ,19. As ,20.
Ca ,21. K ,22. CaCO3 ,23. B ,24. 0. 16mm 土样水分 Wc0. 16mm ,25. 0. 80
mm 土样水分 Wc0. 80mm.
3 . 2 　不同用地类型的取样误差
　　由于土壤利用方式不同 ,人类活动对土壤各种理
化性状的影响也不相同 ,势必导致取样误差的变化. 由
图 2 可见 ,不同取样地块之间 ,在相对距离为 40 的水
平上 ,大致可分为 3 类 ,从左到右第一类是池塘底泥 ,
它明显不同于其它地块 ;第二类似乎以各种地块边缘
为主 ,研究原本取各种地块边缘作为人类活动对地块
理化参数分异的相对参照 ,但实际上它们并不能完全
与地块相区分 ;第三类以各种耕地或用于种植业的地
块为主 ,各种类型相互交叠 ,难以划分 ,故难反映出不
同测定参数在不同土壤利用类型中各自的分布特点 .
图 2 　包括 25 个测定项目的 39 个取样地块的聚类图
Fig. 2 Tree diagram for 39 sampling plots with 25 test items.
3 . 3 　不同用地类型各项测定参数的取样误差
　　按测定参数和用地类型划分的平均取样误差情况
列入表 3. 总体来看 ,各类地块取样误差最小的项目都
是p H ,其次是Mn和Mg ,它们的取样误差一般小于
10 % ;取样误差最大的是 Cl ,其次是有效 P、全 S 和有
效 K ,它们的取样误差多数达到30 %以上 ,甚至超过
表 3 　不同用地类型的土壤取样误差( RSD %)
Table 3 Sampling error of soil for different land use types
项目
Items
B C H L P S T Z 累计
Total
Wc0. 80mm 15. 6 18. 4 11. 3 25. 6 23. 0 8. 7 8. 3 28. 2 139. 1
Wc0. 16mm 16. 1 14. 4 12. 4 18. 4 21. 5 9. 1 7. 0 21. 0 119. 9
p H 1. 8 2. 2 0. 7 0. 9 2. 1 0. 7 0. 6 3. 4 12. 4
CaCO3 27. 7 15. 1 7. 6 16. 1 19. 0 5. 8 4. 6 14. 9 110. 8
有效磷 Available P 45. 8 38. 8 38. 7 22. 4 34. 3 25. 4 14. 5 57. 4 277. 3
有效钾 Available K 32. 1 20. 9 19. 8 18. 3 28. 6 23. 4 17. 0 65. 1 225. 2
砂粒 Sand 13. 1 12. 3 8. 8 8. 2 15. 3 4. 6 4. 9 5. 2 72. 4
粉砂粒 Silt 18. 0 14. 1 8. 0 16. 5 29. 0 7. 5 13. 2 8. 6 114. 9
粘粒 Clay 17. 3 10. 6 13. 6 18. 9 19. 0 13. 7 13. 4 10. 2 116. 7
有机碳 Org. C 24. 3 11. 6 12. 2 18. 6 24. 0 12. 3 10. 1 16. 9 130. 0
N 19. 4 11. 5 11. 3 13. 1 24. 1 7. 1 11. 1 13. 3 110. 9
P 9. 1 8. 8 4. 4 6. 8 11. 5 14. 1 4. 4 15. 6 74. 7
K 9. 1 6. 7 5. 6 5. 3 10. 7 12. 5 9. 2 5. 2 64. 3
Na 22. 0 6. 7 24. 1 5. 8 10. 8 15. 9 11. 9 20. 8 118. 0
Ca 14. 4 13. 0 8. 2 14. 8 12. 0 17. 2 5. 0 18. 0 102. 6
Mg 22. 2 4. 6 8. 0 4. 5 5. 8 7. 0 7. 7 7. 2 67. 0
S 28. 9 19. 6 24. 2 29. 2 89. 4 11. 1 17. 7 22. 1 242. 2
Mn 8. 0 4. 8 6. 9 5. 9 13. 5 5. 3 5. 3 7. 4 57. 1
B 22. 9 22. 7 16. 0 32. 9 19. 9 27. 2 17. 3 18. 2 177. 1
Cl 33. 1 91. 0 110. 2 81. 4 28. 8 89. 2 84. 1 55. 5 573. 3
Cu 13. 5 8. 1 6. 8 10. 8 25. 4 6. 0 6. 8 12. 2 89. 6
Zn 17. 6 23. 1 1. 9 11. 3 26. 1 3. 1 2. 9 12. 7 98. 7
Pb 10. 1 5. 1 3. 6 10. 2 19. 0 3. 3 2. 7 5. 4 59. 4
Cd 9. 3 8. 2 8. 8 6. 5 15. 6 5. 3 4. 2 11. 6 69. 5
As 15. 4 14. 2 11. 6 14. 9 18. 4 10. 5 13. 0 7. 2 105. 2
累计 Total 466. 8 406. 5 384. 7 417. 3 546. 8 346. 0 296. 9 463. 3
5533 期 　　　　　　　　　　　　　　　　　贺立源等 :农业环境中土壤取样误差研究 　　　　　　　　　
40～50 %. 在地块分类中 ,按累计误差从大到小排序 ,
结果为 :池塘 > 地块边缘 > 自留地 > 林地 > 商品菜地
> 旱地 > 水田 > 滩地 ,这一序列主要反映的是人类对
土壤的利用方式不同使土壤理化特性分布均匀性发生
的变化结果. 如滩地发育较迟 ,受人类活动干扰少 ,累
计取样误差最小.
　　对不同测定项目的计算表明 ,Cl - 的取样误差最
大 ,累计误差达到 500 %以上 ,在各种类型地块中 ,取
样误差多在 50 %以上 ;其次是有效 P、有效 K和全 S ,
累计误差达到 200 %以上 ,不同地块类型间的误差一
般大于 20 % ,而有效 P 多达 30 %～50 %以上 ;累计误
差相对较小的测定项目包括 p H、砂粒、全量 P、K、Mg、
Mn、Cu、Zn、Pb、Cd 等 10 项 ,它们都小于 100 %. 作种
植业利用的地块中 ,除自留地和极个别地块类或测定
项目外 ,多数相对标准偏差都小于 10 % ,自留地的面
积虽最小 ,但误差却较大 ,可见人类活动对土壤均匀性
的强烈影响 ;累计误差位于 100 %～200 %之间的较
多 ,其中有 2 种粒度的土壤水分、碳酸钙、粉砂、粘粒、
有机碳、全 N、Na、Ca、B 和 As 等 11 项. 它们的取样误
差在地块类型间的变化显著大于其它测定项目 ,对于
池塘底泥和边缘的土壤各理化参数取样误差普遍大于
其它地块类型 ,多数超过 20 % ;B 的误差一般在 15 %
以上 ;2 种粒度土壤水分的误差因取样误差相同 ,表现
出明显的偕同变化 ,除了水田和滩地低于 10 %外 ,其
它地块都大于 10 % ,甚至达到 25 %以上 ;剩余地块及
其各测定项目的取样误差以水田和旱地比较特殊 ,粉
砂和碳酸钙的误差都不到 10 % ;其它的多变化于 10 %
～20 %之间 ,少有例外. 此计算结果与聚类分析具有基
本相同的趋势.
4 　讨 　　论
　　土壤取样误差在农业环境研究中的重要性虽有共
识 ,但对不同理化参数取样误差的估计却少有研究. 本
研究结果一方面反映了取样误差与取样点代表面积有
关 ,同时也揭示了由于人类生产活动对土壤均匀性的
影响 ,使不同参数的取样误差具有各自的变化规律 ,且
相互间相差悬殊.
　　在所有测定项目中 ,取样误差最大的是 Cl - ,在研
究涉及的 8 种用地类型中 ,它的取样误差几乎都超过
3 0 % ,平均高达70 %以上 ;接着是有效P ,除滩地外取
样误差基本上都超过 30 % ;其次是有效 K 和全 S ,除
滩地和水田外 ,取样误差也多在20 %以上 . 该类理化
参数的误差主要受施肥影响 ,估计与氯化钾和普钙的
施用直接相关. 为降低土壤取样误差 ,实际工作中应适
当增加取样点的数目 ,提高取样的代表性. 除池塘底泥
和地块边缘外 ,取样误差最小的理化参数与成土母质
有关 ,其中包括各种重金属和全量 P、K、Mg 以及 p H
和砂粒等 ,除极个别外 ,取样误差都在 10 %以下 ,它们
受人类活动的影响较小 ,保留着母质特征 ,对这些参数
研究的土壤取样 ,可以适当减少采样点数 ,不至于降低
取样的代表性. 两种粒度的土壤水分、碳酸钙、粉砂、粘
粒、有机碳、全量 N、Na、Ca、B 和 As 等 11 项理化参数
的取样误差居中 ,而且与土壤利用类型有关 ,它们的误
差变动于 10 %～20 %之间 ,应根据测定参数和具体地
块类型决定采样点数 (表 3) ,以获得与研究相适宜的
代表性.
　　从不同取样地块类型看 ,池塘底泥的取样误差最
大 ,它完全不同于耕地和各种地块边缘 ,可能是由于池
塘养鱼投放饵料的不均匀性远大于施肥造成的 ,然而
其中也有误差较小的参数 ,如 p H 为 2. 1 % ,全 Mg 为
5. 8 % ,全量 P、K、Na、Ca 的误差只在 10 %左右. 各种
地块边缘的取样误差与想象的相差很大 ,它们难以与
其它耕地分开 ,尤其在江汉平原高度集约化的农业经
营管理情况下 ,地块边缘似乎不可能作为相邻地块的
真正参照.
　　值得指出的是 ,两种粒度土壤水分误差问题 (0. 80
mm 和 0. 16mm 两种粒度土壤在土壤营养研究中分别
用于土壤有效态养分和土壤全量组分的测定) ,除滩地
和水田外 ,它们在其它地块类型中多变化于 10 %～
20 %之间. 究其误差来源 ,包括取样误差和风干误差.
对于取样误差本来就大的土壤有效养分参数 ,如有效
P、有效 K ,10 %～20 %的水分误差对其含量的影响不
大 ,然而对于取样误差小于 10 %的理化参数 ,如重金
属元素 ,其全量分析结果的表达一般都采用烘干基 ,因
而水分误差的影响就不能不考虑了 ,轻者会夸大土壤
中有关离子的含量 ,重者会掩蔽不同土壤环境或试验
处理的差异 ,应引起足够重视.
参考文献
1 　南京农业大学主编. 1988. 土壤农化分析 (第二版) . 北京 :农业出版
社. 19～21.
2 　L . M. Walsh ,J . D. Beaton 主编 (周鸣铮译) . 1982. 土壤测定与植物
分析. 北京 :农业出版社. 47～51.
3 　孙祖琰、张国印. 1995. 河北平原地区耕层土壤微量元素具有代表
性的采样数. 土壤肥料 , (1) :38～40.
作者简介 　贺立源 ,男 ,48 岁 ,教授 ,主要从事植物营养生态与
农业信息系统方面的教学和科研工作 ,先后发表科技论文 25
篇. E2mail :hlyzhixz @public. wh. hb. cn
653 应 　用 　生 　态 　学 　报 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　10 卷