全 文 ：　 　 倡 国家自然科学基金项目 （４０５７１１１７）和中国科学院知识创新工程重要方向项目（KZCX３唱SW唱４２６ ，KZCX２唱YW唱３１３）资助
　 　 　 收稿日期 ：２００６唱０６唱１１ 　 改回日期 ：２００６唱０９唱１８
土壤质量评价指标及其时空变异 倡
路 　鹏１ 　苏以荣２ 　牛 　铮１ 　吴金水２
（１畅 中国科学院遥感应用研究所遥感科学国家重点实验室 　 北京 　 １００１０１ ；
２畅中国科学院亚热带农业生态研究所 　 长沙 　 ４１０１２５）
摘 　 要 　 综述了土壤质量的概念及其研究进展 ，并探讨了土壤质量指标的选择原则 ，得出不同土壤的评价应以土
壤的功能为基础并采用不同的标准 。 在以往研究中 ，人们一直强调以土壤物理 、化学特性作为土壤质量指标 。 目
前 ，国内外关于土壤生物学指标的研究日益增多 ，一些参数作为生物指标已表现出很大的潜力并成为系统稳定性
的早期预警和敏感指标 。 之后阐述了国内外土壤质量指标空间变异的研究现状 ，探讨了该领域研究中存在的问
题 ，展望了国内外土壤空间变异的研究前景 。
关键词 　 土壤质量 　 评价指标 　 时空变异 　 生物指标
Soil quality assessment indicators and their spatial唱temporal variability ．LU Peng１ ，SU Yi唱Rong２ ，NIU Zheng１ ，WU Jin唱
Shui２ （１畅The State Key Laboratory of Remote Sensing Science ，Institu te of Remote Sensing Applications ，Chinese Acade唱
my of Sciences ，Beijing １００１０１ ，China ；２畅Institu te of Subt ropical Agriculture ， Chinese Academy of Sciences ，Changsha
４１０１２５ ，China） ，CJEA ，２００７ ，１５（４） ：１９０ ～ １９４
Abstract 　 The concept of soil quality was reviewed and the method of selecting soil quality assessment indicato rs dis唱
cussed ．Soil quality assessment is based on soil function with differen t criteria in accordance with soil types ．Major emphasis
is on the use of soil chemical and physical proper ties as indicators of soil quality ．At present ，investigations on soil biological
parameters are only gaining grounds畅Soil bio唱indicators are show ing great potential to become early warning and sensitive
indicators of soil stree or perturbation畅Research ‘protocol’of spatial variability in soil quality is presented and exiting prob唱
lems discussed ．Finally ，future research direction on soil quality spatial variabilit y at home and abroad is forecasted ．
Key words 　 Soil quality ，Assessment indicators ，Spatial唱temporal variability ，Bio唱indicator
（Received June １１ ，２００６ ；revised Sept ．１８ ，２００６）
土壤是人类赖以生存和发展的物质基础 。 随着人类社会经济的高速发展 ，土地资源的过度开发利用导
致了土壤资源退化 ，使人口唱资源唱环境间的矛盾日益尖锐 ，并对农业可持续发展造成严重威胁 。 因此 ，土壤
资源作为一种脆弱性的非再生资源［１］ ，质量问题正在不断得到世界范围内各方面人士的广泛关注 。 为了保
障我国 ２１ 世纪粮食安全 ，必须保持和提高土壤质量 ，重新认识土壤管理与环境间的相互关系和土壤在环境
中的重要意义 。
土壤质量可以通过土壤质量指标来推测 。 土壤质量指标具有复杂的时间和空间变异性 ，包含了众多在
时间空间上存在显著变异的化学 、物理和生物指标 ，这些指标在土壤质量中的重要程度和相互作用机理仍
然没有得到充分认识［２］ 。 Hoosbeek 和 Bryant［１１］认为土壤质量具有时空分异特征 ，必须比较或分析两个或
多个时相变化才能更好地了解土壤质量变化的本质和机理 。 然而 ，土壤质量评价也必须确定评价的空间范
围 ，可以是地块 、景观单元 、区域乃至整个国家 。 Pennock 等［１２］根据分散的采样数据在景观和地区尺度上评
价了 ３ 个草甸农业系统的土壤质量 。 Smith 等［１３］利用 Kriging方法得到了景观尺度上的土壤质量图 。
依据地统计方法研究土壤的空间变异 ，结合预测模型建立不同于传统土壤图概念的连续分布土壤图也
是新近的研究方向 ，存在的问题是这种方法往往是特定区域的研究 ，还缺乏成熟的可转移技术模式 。 因此 ，
可以说土壤空间关系 、土壤质量指标的时空变异和制图研究将迎来新的突破 。
1 　 土壤质量概念及评价指标选定原则
２０ 世纪 ８０ 年代 ，西方发达国家将全球粮食单产下降归结为环境质量的下降 ，特别是土壤质量的下降 ，
第 １５卷第 ４ 期 中 国 生 态 农 业 学 报 Vol ．１５ 　 No ．４
２ ０ ０ ７ 年 ７ 月 Chinese Journal of Eco唱Agriculture July ，　 ２００７
提出了土壤质量的概念［３ ，１４］ 。 随着时代的发展和科学技术水平的提高 ，土壤质量的概念不断发展变化 。 自
２０ 世纪 ９０ 年代初明确提出土壤质量的概念后 ，国内外关于土壤质量出现了各种不同的看法［１５ ，１６］ 。 目前国
际上比较通用的土壤质量的概念是 ：在生态系统边界内保持作物生产力 、维持环境质量 、促进动植物健康的
能力［１７］ 。 即土壤质量是指土壤肥力质量 、土壤环境质量及土壤健康质量 ３ 方面的综合量度 。
评价指标的选定是土壤质量评价的核心工作 ，直接关系到其评价结果的客观性 。 首先 ，应尽量选择可
靠 、可度量和可重复的指标 。 其次 ，作为土壤质量评价的指标 ，应以土壤养分为主 ，能较显著影响土壤生产
力 。 最后 ，应针对评价的区域与尺度来选择参评指标 。 不同的区域 、不同景观类型的土地 ，应使用不同的指
标体系 ，且选择指标的侧重点也应不同 ，应考虑此区域的气候和地形等地理状况 。 不同尺度下评价指标的
选定也应不同 ，大尺度的评价指标是对小尺度评价指标的扩展或联合 。 因此 ，需要根据评价目的和目标区
的环境条件 ，选择评价土壤质量的化学 、物理学和生物学土壤质量指标 。 Powers 等［１８］指出一些在农业上频
频使用的指标在林业上却很少有用 ，这也说明评价的目的和对象不同 ，选用的评价指标也不同 。 出于实际
应用的目的 ，一般只选择那些易度量 、重现性好的指标 。
2 　 土壤质量的评价指标
土壤质量是土壤多种功能的综合体现 ，对土壤质量的评价必需建立在对土壤实现其功能的能力评价基
础上 ，并根据土壤的物理质量 、化学质量和生物学质量指标进行测定和评价 。 因而 ，选择合适的土壤质量指
标是评价土壤质量的基础和关键 。
关于土壤质量的文献多次强调建立包含不同土壤功能指标的必要性 ，然而 ，到目前为止 ，明确规定的土
壤质量指标所含的范围非常狭窄 ，多数着重于与植物生长和作物产量有关的土壤因子 。 如 Larson 和
Pierce［１９］建议采用土壤参数的最小数据集来评价土壤质量 ，其中的各个参数必须能在短时间测定并且是对
土地利用和管理决策有用的 ，参数的选择基于其易测定性 、重现性 ，以及代表控制土壤质量关键变量的能
力 。 Doran 等［１７］提出了一个基本土壤性质集 ，满足大多数农业条件下显示土壤质量状况的需要 ，包括土壤
物理指标（质地 、土壤深度 、表土和根层深度 、容重和渗透性 、土壤持水性） 、土壤化学指标（土壤有机质 、pH 、
电导率 、可释放 N 、P 、K） 、土壤生物指标（生物量 、潜在矿化氮 、土壤呼吸 、水分含量和温度） 。 曹志洪［４］提出
了我国土壤质量指标体系的初步建议方案 。 其中土壤质量指标包括土壤有机质 、速效钾 、有效磷 、pH 、土层
厚度 、黏粒 、容重 、水稳性团聚体和微生物生物量等 ，并得出土壤质量指标隶属度值 ，进而进行土壤质量的评
价 。 王效举和龚子同［５］根据红壤丘陵地区的自然特点 ，选择了土层厚度 、土壤质地 、坡度 、土壤有机质 、全
N 、水解氮 、速效磷 、速效钾 、全 P 、全 K 、阳离子交换量 、pH共 １２ 个指标 ，用经验方法确定了各个指标的权重 ，
引入相对土壤质量指数评论了土壤质量的变化 。 赵玉国等［６］选择水分有效性 、养分有效性和根系站立性 ３
项土壤功能划分了权重 ，再对各功能下的分指标项赋予指标权重值 ，对海南岛典型样区的土壤质量进行了
系统评价 。 以上土壤质量指标主要集中在土壤物理和土壤化学指标 ，而土壤生物学指标的应用较少 ，确定
它们的最佳阈值是土壤质量评价中容易解决的 ，难的是应用土壤生物参数 ，如土壤微生物基础呼吸速率 、微
生物生物量碳（MBC） 、生物量氮（MBN） 、生物量磷（MBP）等指标的确定及其综合评价 。
从以住的研究看 ，土壤物理和化学属性一直被用来作为表征土壤生产力 、肥力和健康质量的指标 ，传统
的理化指标已难以满足对土壤质量研究的需要 。 近年来 ，越来越多的证据表明 ，土壤生物学性质能敏感地
反映出土壤质量的变化 ，是土壤质量评价不可缺少的指标且越来越受到重视［１ ，２０］ 。
生物学指标包括土壤上生长的植物 、土壤动物 、土壤微生物等 ，其中应用最多的是土壤微生物指标 。 土
壤微生物研究分为 ３ 个层次 ：种群层次 、群落层次 、生态系统层次 。 生态系统层次的研究被认为是最好的快
速评价土壤质量变化的可能方法［２１］ ，土壤微生物（包括微生物生物量 、土壤呼吸等）是土壤质量变化最敏感
的指标［２２］ 。 Sparling［２３］认为生物指标包括氮矿化 、微生物生物量 、微生物生物量对总 C 的比例 、土壤呼吸 、
呼吸与微生物生物量的比例 、动物种群 、凋落物分解的比例 。 MBC 能快速地响应不同土地管理策略的变
化［２４］ 。 土壤微生物量曾被看作是土壤中所有有机物必定最后通过的“针眼”和其转化的重要驱动者 ，因此许
多学者认为土壤生物特征的变化反映土壤质量的变化过程 ，是评价土地利用方式变化对土壤质量影响的重
要指标［２５］ 。
微生物生物量常被用来评价土壤的生物学性状 ，可作为潜在的指标指示土壤有机质水平 、平衡和未
来的趋势 ，用于土壤质量的长期监测 。 MBC 或 MBN 转化迅速 ，能在检测到土壤总 C 或总 N 的变化之前
表现出较大的差异 ，是更具有敏感性的土壤质量指标 。 MBC 对长期和短期施肥管理都很敏感 ，MBC 和
第 ４期 路 　 鹏等 ：土壤质量评价指标及其时空变异 １９１　
MBN 可以指示土壤整体 C 和 N 转化和储存能力 ，同时也可以反映相应农作体系的优劣 。 因此 ，MBC 和
MBN 水平较高则土壤质量较高［２６］ 。 土壤酶活性作为农业管理实践中土壤质量演变的生物活性指标已
被广泛接受 ，能够反映出土壤质量在时间序列或各种不同条件下的变化 ，其测定值能合理估测某一个时
刻土壤质量的状况［２７］ 。 因而 ，将土壤酶活性作为土壤环境质量的整合生物活性指标能一定程度上反映
土壤生物学状况［２８］ 。 土壤生物指标是土壤内在的敏感因子 ，能灵敏指示土壤性质的变化 ，是土壤质量评
价不可少的指标 ；且土壤生物指标对农业生产管理措施响应明显 ，可指示土壤肥力的动态变化［２９］ 。
3 　 土壤质量指标的时空变异
土壤受到内在因子（土壤形成因子）和外在因子（土壤耕作 、施肥等）的影响 ，具有复杂的时间和空间变
异性 ，性质变异影响着对土壤质量的评价 。 在对不同时间尺度的影响研究方面 ，通常是通过长期监测研究
土壤质量指标的变化 。 但这种方法耗时长 、花费高 。 一般的研究需要在较短时间内测定土壤的变化 ，而传
统的估计与研究区域的采样位置有关 ，不可避免地存在短时间的微小变化与巨大的空间差异的矛盾 。 虽然
地形断面和土链采样可以研究土壤的空间变化 ，但基于模型的地统计学方法 ，考虑了与时间和空间有关的
随机过程对土壤性质的影响 ，是研究土壤时空变化的有效方法［７］ 。
自 ２０ 世纪 ７０ 年代末我国开始研究土壤空间变异以来 ，国外学者已经对土壤属性的空间变异性开展
了大量的研究工作 。 到 ８０ 年代后期 ，研究者开始系统应用地统计学方法分析土壤肥力的时空变化过
程［３０］ 。 在区域尺度上 ，Yost 等［３１］较早运用地统计学进行了夏威夷岛土壤化学性质的空间相关性研究 。
McGrath 和 Zhang［３２ ，３３］借助地统计学和 GIS 技术 ，研究了爱尔兰草地表层土壤有机碳含量的时空分布特
征 。 克立格插值结果表明 ，土壤有机碳含量的最高值在西海岸 ，在内陆和东南海岸含量相对较低 ，这种分
布格局与降雨量的分布是一致的 。 土地利用变化或耕作并不能充分说明其空间的分异状况 。 孔祥斌
等［８］借助 GIS 技术 ，应用 Kriging 插值方法 ，分析研究了城乡交错带土壤肥力水平变化及其空间分布 。 研
究结果表明 ，由于近 ２０ 年土地集约利用和采用秸秆还田等土壤培肥技术 ，土壤有机质 、全 N 、碱解氮和速
效磷含量均增加 ，而速效钾含量因作物产量增加且施用 K 肥不足 ，含量下降 。 在景观和田块尺度上 ，
Cambardella 等［３４］在两个田块尺度范围内（６畅２５hm２ 和 １０hm２ ） ，研究了土壤质量指标（土壤有机碳 、全 N 、
pH 、容重 、MBC 、MBN 等）的空间分布格局 。 并表明在此尺度下 MBC 和 MBN 均属于中等程度的空间变
异 。 John 等［３５］在加利福尼亚南部丛林生态系统中的 １ 个 ３m × １０m 小地块取样 ，并对一系列的生物和化
学参量进行了时空分析 。 这些变量在土壤中并没有随机分布 ，而是都有各自的分布方式 ；不管是高的还
是低的活性 ，根生物量 、细菌和真菌生物量 、土壤养分都展现了较小的分离斑块面积 。 Sun 等［３６］在亚热带
丘陵地区（２畅２km２ ）利用地统计学方法 ，研究了土壤性质的时空变异和土壤质量的变化 。 分析结果表明 ：
所有的土壤性质（pH 、有机质 、速效磷 、速效钾）及其 １２ 年的变化都具有空间结构 。 土壤 pH 和速效钾的
变程近似于丘陵小山的半径 ；并提出用地统计学方法作为一个潜在的分析工具来评价农场尺度下的土壤
质量变化程序 。 在田块尺度（１００m × １００m）范围内 ，Yanai 等［３７］对表层土壤（０ ～ １０cm） N２ O 通量 、全 C 、
全 N 、pH 、容重 、速效磷 、MBC 、MBN 等进行了空间变异分析 ，并表明在此尺度下 MBC 和 MBN 的理论模
型均属于线性模型 。 Gallardo［３８］用地统计学和变异系数描述了西班牙西北部的易涝平原森林中 （１hm２ ）
２０ 种土壤性质的空间变异 ，包括必需的营养元素有机质 、全 C 、全 N 、全 P 等 。 土壤性质的空间分布与微
地形 、植被以及环境梯度的方向有关 ，是当地各种异质性的总和 。 这些结果暗示了环境梯度不同程度上
影响了生物和地质条件控制下的变量的空间分布 。 另外 ，洪伟和吴承祯［９］提出应用人工神经网络方法建
立半方差函数图模型 ，进而提出空间相关性分析新方法 ——— ANN唱Krige 方法 ，并结合实例进行了应用研
究 。 结果表明 ，所提出的方法是可行的 ，其空间内插效果比传统地统计学方法明显更优 ，从而丰富和发展了
地统计学的方法与理论 。 沈掌泉等［１０］应用广义回归径向基神经网络来研究土壤养分的空间变异和广义回
归网络的插值精度 ，并与地统计学方法的 Kriging 插值法进行比较 ，探索了广义回归神经网络在土壤性质空
间变异和插值方面的应用潜力及特点 。 然而 ，它无法像地统计学方法那样定量描述土壤性质的空间自相关
性 ，这也是其不足之处 。 因此 ，每一种方法都有其缺点 ，应根据实际情况 、不同目的选用不同方法 。
4 　 讨论与展望
土壤质量指标通常分为物理 、化学和生物指标 ３ 种 ，但很难把这些动态联系又相互作用的指标截然分
开 ，化学和生物学指标间的相互关系尤为突出 ，在反映土壤功能上很少有一对一的关系 。 在土壤质量评价
１９２　 中 国 生 态 农 业 学 报 第 １５ 卷
体系中所选择的土壤指标范围较窄 ，又由于土壤的生物学性质对人类活动的影响和外界环境条件的改变反
映更敏感 ，所以在土壤质量评价选择指标时 ，应重点考虑土壤的生物学性质（如 MBC 、MBN 、MBP） ，这也是
当今土壤质量评价应重视的重要方面 。
由于土壤物理 、化学 、生物指标的相互作用过程在时空范围内明显不同和对土壤属性的量化措施和生
产力关系的研究目前知之甚少 ，因此在时空间范围内建立一个土壤质量具体标准的任务比较困难［３９］ 。 特别
是在空间范围内 ，建立简单 、经济 、有效的可测定指标和评价方法 ，还有相当大的研究工作要做 。 盲目建立
一些并非有效的土壤质量标准及指标 ，用以评价和指导具体的管理实践 ，是非常不利于其可持续经营的［４０］ 。
Visser和 Parkinson［４１］明确提出与生态系统功能有关的 C 、N 循环是土壤质量指标的基础 。 因此 ，研究土壤
质量指标的空间变异又为 C 、N 循环提供理论支持 。
如此多的新指标和新观点 ，哪些对土壤质量的研究有更大意义 ？ 哪些指标更能快速方便地检测 ？ 在美
国 １９９４ 年出版的枟土壤质量与持续环境枠一书中有一些论述［１］ ，然而在我国还缺乏较系统的比较和报道 ，这
是目前需亟待解决的问题 。 实际上根据特定状况确定一套兼顾广泛性和专一性的最简单的土壤性质评价
指标体系比寻找一个绝对的统一指标更有意义和更实用 。 迄今为止 ，还没有公认的或统一的土壤质量指标
和定量化的评价方法 ，尽管北美及欧洲的一些土壤学家在这些方面已取得了许多重要进展［１４］ 。 因此 ，及时
了解分析和跟踪国际土壤质量研究的最新进展和前沿 ，结合我国的实际情况 ，今后一段时间内的土壤质量
研究工作应集中在土壤质量指标与评价方法 、土壤质量演变过程与机理 、不同时间尺度土壤质量动态变化
规律及空间分布特点的研究等方面 。
近年来 ，地统计学在国际上发展迅猛 ，特别是 GIS 的发展 ，对空间分析功能提出了一个新的要求 ，使
得地统计学成为多学科重视的焦点 。 土壤质量指标空间变异性的研究方法由最初的经典统计学方法发
展到了时序分析方法 、地统计学方法 、分形和分数维方法以及应用 GIS 的研究方法 。 今后在研究土壤质
量指标空间变异性过程中 ，应尽可能采用新的研究方法进行处理 ，以便使分析和总结出的结论更接近田
间实际情况 。 地理信息系统具有强大的数据管理和制图功能 ，可以将土壤特性的空间异质性以图形形式
表达出来 。 因此 ，近年来地理信息系统和地统计学相结合来研究土壤质量指标的时空异质性已成为土壤
学和环境地学研究的热点之一 。 但到目前为止 ，二者之间的结合还很少 。 地统计学软件的发展需要进一
步的可视化研究 ，高质量的图形输入 、输出 ，以及空间分析的需求 ，使得地统计学和 GIS 的结合成为一种
必然的趋势 。 随着研究尺度的扩展 ，地理信息系统（GIS）结合空间模型分析已经成为土壤质量评价的发
展趋势 。 这种综合研究方法在土壤质量指标的时空变异分析方面提高了定量性和可视化程度 ，对土壤质
量的动态变化进行监测和预警提供决策基础 。 今后的研究应该进行大中小尺度的套合结构分析 ，以探索
土壤质量指标空间变异性随采样结构变化的规律 。 另外 ，研究土壤质量指标的空间变异应与数学模型结
合起来 ，从而实现对其未来演变趋势的把握 ，有利于更加合理地利用土地资源 。 然而 ，如何将土壤质量指
标的时空变异性研究成果应用于生产实际 ，是土壤空间变异研究者们值得思考的问题 。 因此 ，需要针对
区域环境特点 ，通过典型区域不同指标的多学科研究 ，在传统描述性研究基础上结合 GPS 、RS 、GIS 和空
间分析模型等新的分析理论和技术 ，提出评价土壤质量敏感指标体系与空间分析方法并使评价系统趋于
统一和完善 ，为不同区域土壤质量的时空间分异规律和快速评价提供理论依据 。
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１９４　 中 国 生 态 农 业 学 报 第 １５ 卷