全 文 ：伊犁绢蒿荒漠草地土壤养分和植被
指数的空间异质性研究
余 博 ,朱进忠 ,范燕敏 ,鲁为华 ,王东江
(1.新疆农业大学草业与环境科学学院/新疆草地资源与生态重点实验室 ,乌鲁木齐　830052)
摘　要:【目的】土壤养分与植被分布格局之间的关系。【方法】应用地统计学方法 , 研究伊犁绢蒿(Seriphidium
transiliense)荒漠草地土壤养分与植被指数的空间异质性。【结果】(1)绢蒿荒漠土壤碱解氮 、速效钾含量空间自
相关性较差 ,而有机质 、全磷 、速效磷 、全钾 、全氮 、植被指数(NDVI)自相关性较好。(2)通过半方差分析各项
目都能用很好的模型来拟合 ,有机质符合线形模型 ,全钾 、全磷 、全氮 、速效磷 、碱解氮 、速效钾和植被指数均符
合高斯模型。(3)土壤养分元素和植被指数的变程在 23.58 ～ 110 m ,相差比较大。【结论】通过普通克立格插
值 ,绘制了植被指数与土壤有机质和土壤养分的等值线分布图。对绢蒿蒿类荒漠草地土壤养分与植被指数空
间异质性分析有助于分析植被指数的空间异质化程度与土壤元素伊犁(OM , N、P、K)空间异质化的相关性。
关键词:空间异质性;土壤养分;Kriging 插值;植被指数
中图分类号:S812.2　　　文献标识码:A　　　文章编号:1001-4330(2009)06-1294-07
Study of Spatial Heterogeneity of Vegetation Index and Soil Nutrients
of Seriphidium Transiliense Desert Grassland
YU Bo ,ZHU Jin-zhong ,FAN Yan-min ,LU Wei-hua ,WANG Dong-jiang
(Key Lab.Grassland Resources and Ecology of Xinjiang ,College of Pratacultural and Environmental Sciences ,
Xinjiang Agricultural University , Urumqi 830052 ,China)
Abstract:【Objective and Method】With the aid of Geostatistics , the spatial distribution of soil properties in
Artemisia desert grassland of purple soil was described and illustrated and the rational points in sampling of soil in
the sloping land were further ascertained.【Result】The results indicated that(1):the spatial correlation of total
phosphorus , available phosphorus , potassium , nitrogen , vegetation index (NDVI)was high , so their variabilities
were mainly affected by structural factors.Moreover , the spatial correlation of available K and available N was low.
(2)In the semi-variance analysis , every object could fit the models perfectly.Organic matter fitted the linear
model , total K , total N , total phosphorus , available P , available N , available K and NDVI could be explained by the
Gaussian model.(3)The ranges of soil nutrients were 23.58 m-110 m.The spatial variability of all soil nutrients
were mainly produced by structural factors and random factors.Based on the semi -variance and Kriging
interpolation method , the isolines of soil nutrients were mapped.The spatial distributions of soil organic matter ,
total-N and available phosphorus were similar to each other ,while the available N and available K were clearly
different.【Conclusion】The analysis of soil nutrients and vegetation indexes help to analyze the correlation between
the spatial heterogeneity of vegetation index and the degree of soil elements(OM , N , P , K)spatial heterogeneity of
relevance.
Key words:spatial heterogeneity;soil nutrients;Kriging method;NDVI
0　引 言
【研究意义】土壤和植被都是时空连续的变异体 ,具有高度的空间异质性[ 1] 。自然生态系统
收稿日期:2009-03-26
基金项目:新疆维吾尔自治区草地资源与生态重点实验室开放课题
作者简介:余博(1983-),男 ,四川人 ,硕士研究生 ,研究方向草地资源与生态
通讯作者:朱进忠(1953-),男 ,河北人 ,教授 ,博士生导师 ,研究方向为草地资源与生态 、草地畜牧业、草地遥感应用 ,(E-mail)xjauzjz@
126.com
新疆农业科学　2009 ,46(6):1294-1300
Xinjiang Agricultural Sciences
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
中许多系统属性在空间上是互相关联 ,互相影响的。草地受放牧活动的影响 ,因而土地变得裸露 ,枯落
物分布不均匀是分析草原生态系统土壤空间异质性形成机制不可忽视的因素[ 2] 。【前人研究进展】土壤
养分作为土壤肥力的重要标志 ,可直接影响到植物生长状况以及植被的分布格局 ,而食草动物选择性食
草和不均匀的放牧会引起植被指数的异质性 。植被指数会受到土壤养分的影响 ,形成植被分布格局的
异质性 。因此同一土壤类型上土壤养分和植被指数都不会是均一的 ,是存在空间变异的[ 3～ 5] 。土壤养
分与植被指数的空间异质性是相互影响相互制约的。植被指数的空间分布是对各种土壤养分空间分布
的综合反应。【本研究切入点】植被指数与表层土壤存在明显的异质性。【拟解决关键问题】首先利用地
理统计的方法对土壤养分与植被指数的空间变异性进行定量分析。揭示出伊犁绢蒿荒漠草地土壤养分
和植被指数异质性的变异强度和空间相关性 。分析土壤养分之间 ,土壤养分与植被分布格局之间存在
何种关系 。
1　材料与方法
1.1　研究区概况
研究区位于天山北坡中段昌吉市三工镇南 2 km处 ,地理位置 N 43.858 31°～ 43.870 11°, E 87.136
02°～ 87.142 16°,为山前倾斜洪积扇平原 ,海拔 825 ～ 897 m 。该地具有中亚荒漠气候的特征 ,年降水量
较少 ,为 180 ～ 190 mm ,年均温为 6.5℃。土壤为灰漠土 ,成土母质为黄土状物质 。该地区物种有伊犁绢
蒿(Seriphidium transiliense)、叉毛蓬(Petrosimonia sibirica)、猪毛菜(Salsola collina )、盐生草(Halogeton
glomeratus)、角果藜(Ceratocarpus arenarius)、滨藜(Atriplex sp)、葫芦巴(Trigonella sp)。主要植物为伊犁绢
蒿 ,植物盖度为 49%。春季有短生类植物发育 ,夏季一年生植物可形成层片 ,是当地重要的春秋草场 。
1.2　样品采集及分析方法
采样时间 2007年 5月 23日 ,在 50×50(m)围栏里 ,按 28×28(m)的网格取样。纵向 7条线 ,横向 7
条线 ,纵横均隔 4 m定点划线 ,每个点以网格节点为中心 ,以半径 1 m 取 5个点的混合土样。取样面积
784 m2(0.078 4 hm2),植被指数用 Spectro Sense 2仪器进行测定 ,按照土壤养分所布的网格节点进行测
定 ,总计 49个点。土壤采样深度 0 ～ 10 cm 。
对所采集的土样进行风干 ,全量氮 、磷 、钾和有机质过 0.25 mm 的筛 ,碱解氮 、速效磷 、速效钾过 1
mm的筛 ,然后按照常规标准土壤性质测定进行土壤养分的测定[ 6] 。
1.3　数据处理方法
首先利用常规统计方法对土壤养分和植被指数进行了描述性统计 ,采用 SPSS13软件 。半方差函数
和Kriging 插值应用美国地统计学软件 GS+5.3b ,根据公式(1)计算土壤养分和植被指数的实际变异函
数值 ,进行理论曲线拟合 ,使用决定系数筛选最优理论函数模型 。图 1 ,表 1
地统计学方法是基于区域化变量理论基础上的一种空间分析方法[ 5] ,半方差函数是地统计学中研
究空间变异性的关键函数 ,反映了不同距离观测之间的变化 ,计算半方差的公式为:
R(h)= 1
2Nh
∑
N
h
i=1[ Z(X i)-Z(X i +h)] 2.
式中:R(h)—半方差函数;h —样点的空间间隔距离 ,称为步长(lag);Nh —间隔距离为 h 的样点数;
Z(X i),Z(X i+h)—区域化变量 Z(X)在空间位置 X i和X i +h 处的实测值。
Kriging 插值法是一种最优无偏线性估值方法 ,对变量在点 X 处的估计值Z(X),可以通过该点影响
范围内的 n 个有效观测值Z(X i)的线性组合得到 ,即:
Z(X)=∑
i=1λiz(X i).
式中:λi是赋予观测值Z(X i)的权重 ,表示各观测值对估计值 Z(X)的贡献 ,其和为 1 ,在保证估值
无偏性(即估值偏差的平均值为 0)和最优性(即估值方差最小)条件下 ,可由变量半方差函数计算得
到[ 7 ～ 10] 。
2　结果与分析
2.1　土壤养分的描述性统计特征
根据变异系数的大小可以粗略估计变量的变异程度 , C.V<0.1属于弱变异性;C.V=0.1 ～ 1.0 ,属
于中等变异性;C.V>1.0 ,强变异性 。得到所有项目的变异系数在 0.1 ～ 0.39 ,为中等变异性 ,其中有效
·1295·6期　　　　余博等:伊犁绢蒿荒漠草地土壤养分和植被指数的空间异质性研究　　　　　　　　
磷变异程度略大 ,这与速效养分形态容易转换有关 ,而植被指数的变异系数 C.V<0.1属于弱变异[ 13] ,
该区以伊犁绢蒿为主要植物 ,植被盖度 49%,植被指数差异不大。
表 1　土壤养分与植被指数的统计特征值(N=49)
Table 1　The statistical feature values of nutrients and NDVI
项目
Item
平均值
Mean
中值
Medain
标准偏差
SD
变异系数
(C.V)
最大值
MIN
最小值
MAX
偏斜度
Skewness
有机质(g/kg) 12.04 11.88 2.935 3 0.243 89 10.08 19 -0.131
全钾(g/kg) 15.96 15.65 2.202 6 0.138 01 12.8 22.94 1.136
速效钾(mg/kg) 310.83 252.56 85.463 2 0.274 95 258 891 1.339
全磷(g/kg) 1.28 1.29 0.148 8 0.115 92 1.07 1.67 -0.168
有效磷(mg/kg) 5.38 2.77 2.145 4 0.398 87 3.2 9.69 1.068
全氮(g/kg) 0.54 0.53 0.144 9 0.270 3 0.73 1.22 0.62
碱解氮(mg/kg) 28.33 27.12 9.348 3 0.329 94 21.13 30.05 0.737
NDVI 0.67 0.68 0.065 3 0.097 4 0.573 0.71 0.276
2.2　土壤养分的空间变异和分布
2.2.1　土壤养分的空间变异性
变异函数有 3个非常重要的参数 ,即基台值(sill)、变程(range)、块金值(nugget)。变异函数的形状
反映了自然现象的空间分布结构或空间相关类型 ,同时还能给出这种空间相关的范围 。这三个参数可
以通过图 1得到。滞后距 h=0时 ,变异函数 R(h)=C0 ,该值称为块金值或块金方差 ,表示区域化变量
在小于抽样尺度时的非连续变异 ,由区域化变量的属性或测量误差决定;变异函数 R(h)随着滞后距 h
的增大 ,从非零值趋向于一个相对稳定的常数 ,该常数称为基台值(C0 +C),表示系统或系统属性中的
最大变异;变异函数 R(h)达到基台值时的间距 A0 称为变程 ,表示滞后距超过变程时 ,区域化变量 Z
(X)的空间相关性消失[ 12] 。
各项目都能很好的用模型来拟合 ,有机质符合线形模型 ,全钾 、全磷 、全氮 、速效磷 、碱解氮 、速效钾
和植被指数均是符合高斯模型 。根据地统计学理论 ,变程 A0(Range)是半方差达到基台值时的样本间
距 ,代表了该参数的相关距离 ,当观测点之间的距离大于该值时它们之间是相互独立的 ,小于该值时 ,说
明观测点之间是存在一定的相关关系[ 13] 。研究表明 ,养分元素和植被指数的变程在 23.58 ～ 110 m ,相
差比较大 ,反映了各变量空间自相关范围具有很大的差异性 。块金值与基台值的比值大小表示空间变
异性占系统总变异的比例 ,以及系统变量的空间相关性程度 。如果比值<25%,说明系统具有强烈的空
间相关性;如果比值在 25%～ 75%,表明系统有中等强度的空间相关性;如果比值>75%说明系统空间
相关性很弱[ 14 ～ 16] 。图 2 ,表 2
同一块草地因土壤母质结构性因子使得不可能有着匀质的养分分布;而在放牧过程中的不均一性 、
人为活动加剧了这种变异 。总的来看 ,除全钾外其它养分元素的块金值都比较小 ,表明它们在最小间距
内的变异过程引起的误差较小;也说明全钾在选定的范围内其空间结构性相对较差 。(1)全钾的块金值
与基台值之比为>75%说明在该尺度的地块上空间相关性弱 ,受外因影响极其严重 ,即随机因素(放牧
等人为因素)会使得养分元素的空间相关性减弱。对于土壤碱解氮来说 ,易于淋溶 ,而淋移过程在草本
植被群落尺度上基本上是均匀的 ,因此其空间自相关程度较小 。(2)植被指数的空间相关性在 31%,变
程在 110 m ,相关尺度较大 ,属于中等强度的空间相关性。由于植物在生长过程中的差异性与放牧过程
中食草动物的选择性择食与不均匀放牧造成的。(3)有机质 、全氮 、全磷 、速效钾 、速效磷的块金值与基
台值之比都在 25%～ 75%,表现出中等强度的空间相关性 ,这是由于有机质 、全氮 、全磷 、速效钾 、速效
磷除了土壤母质的影响 ,在放牧过程中羊的粪便污染和强烈的阳光照射对钾产生明显的变异性;在放牧
过程中植物凋落物的沉淀使得有机质产生变异性;磷元素因为植物生长所需养分的差异性而产生中等
的空间相关性。(4)有机质 、全氮 、全磷 、速效钾 、速效磷 、植被指数在空间上相关的尺度也都不同 。变程
分别为23.58 、20.99 、71 、61 、76和 110 m 。表明它们在空间的自相关过程也是不同的。表2
·1296·　　　　　　　　　　　　　　　新疆农业科学　　　　　　　　　　　　　　　　　46卷
图 1　土壤养分 、植被指数的半方差函数
Fig.1　Semivariograms of the nutrients and vegetation index
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表 2　植被指数及土壤养分的变异函数理论模型及相关参数
Table 2　Semivariogram models and relative coefficient of NDVI and component ions
项目
Item
拟合模型
Variogram
modeltyoe
块金值 C0
Nugget
基台值 C 0+C
Still
变程 A0
range
块金值/基
台值 C 0/C0+C
Mugget/ still
拟和度 R 2
Cofficient of
detemination
残差
RRS
有机质 线形模型 0.037 0.067 8 23.58 0.55 0.822 4.073-04
全磷 高斯模型 0.014 8 0.029 46 71 0.502 0.601 2.14E-04
速效磷 高斯模型 0.189 0.397 76 0.501 0.661 0.014
全钾 高斯模型 7.3E-003 3.42E-002 56.62 0.788 0.916 7.40E-07
速效钾 高斯模型 0.141 0.281 61 0.502 0.74 2.57E-04
全氮 线型模型 0.019 6 0.039 2 20.99 0.501 0.997 6.702-06
碱解氮 高斯模型 0.208 0.275 6 100 0.755 0.816 4.54E-05
NDVI 高斯模型 0.003 95 0.012 76 110 0.31 0.92 5.275E-08
2.2.2　Kriging插值结果和土壤养分的空间分布特征(图 2)
通过对测得的土壤有机质 、土壤速效 、土壤全量养分和植被指数数据进行普通克立格插值计算 ,绘
制出植被指数与土壤有机质和土壤养分的等值线分布图(图 2方向上为北),从图中可以看出植被指数
与表层土壤养分存在明显的异质性 ,但是整体上有明显的块状或连续分布的特点。
(1)植被指数 、土壤有机质和全氮在地块上有着类似的分布特征。呈带状分布 ,北方有一明显低值
带 ,总体上南方高于北方 。该区植物以伊犁绢蒿为优势种 ,伊犁绢蒿在空间格局分布呈现团聚状分布这
种特殊的分布。植物在生长过程中也因为个体大小的差异 ,个体对土壤养分抢先利用的能力和需求不
同[ 9 ,10] ,故植被指数在空间分布中呈现出异质性 ,植被指数在东南方出现的高值聚集区 ,并向北方呈减
小趋势的扩散。由于有机质的一部分是来自植被凋落物的沉积 ,凋落物在植被指数大的地方聚集 ,有机
质和植被指数聚集区分布相似 。土壤的植被指数与有机质的关联紧密 ,而有机质与全氮正相关 ,所以分
布也很类似也在植被指数大的地方富集 。
(2)速效磷与全磷有着相似的分布规律 ,在整个地块的分布较为连续均匀稳定 ,但是也存在异质性
的过程 ,在空间相关分布与植被指数的分布不相同 。植被指数大的地带全磷和速效磷含量却很低 ,这也
表明磷是植被生长的限制性因素 ,由于生长旺盛磷含量消耗较大 。
(3)碱解氮分布有着很强的规律 ,受地形因子的影响很大 ,碱解氮的高值区的聚集区与植被指数的
聚集区有差异 ,碱解氮是植物生长所需要的养分 ,易于淋融 ,在西南方富集可能是由于植被覆盖度低 ,阳
光的强烈照射使得全氮转化为碱解氮的比较完全 。而在放牧过程中碱解氮在土壤中存在沿一定方向的
迁移或淋失。
(4)全钾和速效钾的等值线图带状分布明显 ,但是趋势不同 ,这主要是因为 ,速效钾只占全钾总含量
的1%左右 ,速效钾东北方明显高于其他部位 ,当水分状况好时速效钾更易被作物吸收利用而且分布较
为均匀。全钾含量较高的主要在南边累积。
土壤主要元素大部分来源于植物体的分解 ,植物的空间分布异质化过程与土壤主要元素的空间分
布异质化过程一致 ,植被的异质化过程导致土壤主要元素的异质化过程。土壤的异质化过程又反馈于
植被异化过程 ,两者相互影响相互制约 。尽管土壤养分的特征与植物的格局不一定是完全对应的 ,但它
们都呈现出明显的异质性 。因此土壤养分与植被的空间异质性既作为一种原因也作为一种结果在植物
群落中广泛存在着[ 17～ 20] 。因此如何有效的通过养分调控的手段促进增加物种多样性和提高群落生物
量是恢复生态学的重要研究内容。
3　结论
(1)研究区表层土壤养分的含量统计特征值显示 ,氮素处于极低的水平;磷素和有机质含量为低或
中级水平 ,钾含量较高。养分元素的变异强度均为中等变异性 ,变异系数在 10%～ 40%,反映出研究区
养分所受影响因素的复杂性。
(2)从半方差函数模型拟合的结果可见 ,各养分元素均能用不同的模型拟合 。全钾和碱解氮的系统
空间相关性很弱 ,而有机质 、植被指数和其余养分元素均表现出中等强度的空间相关性。在空间上具有
相同的空间相关性。变程在 23.58 ～ 110 m ,相差比较大 ,反映了各变量空间自相关范围具有很大的差异
·1298·　　　　　　　　　　　　　　　新疆农业科学　　　　　　　　　　　　　　　　　46卷
图 2　土壤养分 、NDVI克吕格插值
Fig.2　Kriging interpolation map of soil nutrient and NDVI
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性 ,也说明了影响各土壤养分和植被指数的生态过程在不同的尺度上是不同的 ,是结构因素和随机因素
共同作用的结果 。
(3)从养分元素与植被指数的Kriging 含量插值图可以直观的看出:分布具有明显的块状或连续分
布的特点 。各养分属性的等值线图 ,既表现出空间分布的类似性也表现出不同的差异性 ,植被指数的异
质性对土壤养分 ,尤其是对与植物生长密切相关的土壤元素在空间分布过程中有响应 ,其中土壤有机
质 、全氮和植被指数的异质性具有相关性 ,空间分布具有类似性植被指数异质性使有机质和全氮呈现明
显的异质性 ,并且有机质与全氮有明显的向高值区富集;而碱解氮 、速效钾和全钾在地块的等值线图分
布也具有明显块状分布规律 ,但与植被指数的空间分布有差异。而速效钾和全钾的分布趋势就呈现出
不同的趋势。
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