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新疆瑪依湖區土壤鹽漬化過程中土壤粒徑分形特征

尚白軍 鄭博文 周智彬 王利界

引用本文:
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新疆瑪依湖區土壤鹽漬化過程中土壤粒徑分形特征

    作者簡介: 尚白軍(1995?),男,甘肅人,碩士生,主要從事恢復生態學的研究. E-mail:1142218630@qq.com;
    通訊作者: 周智彬, zhouzb@ms.xjb.ac.cn
  • 中圖分類號: X825

Characteristics of soil particle size and fractal dimension during soil salinization in Mayi Lake regions, Xinjiang

    Corresponding author: ZHOU Zhi-bin, zhouzb@ms.xjb.ac.cn ;
  • CLC number: X825

  • 摘要: 以新疆瑪依湖為研究對象,以不同湖區和不同土層深度的土壤粒徑分布數據為基礎,利用單重分形方法,分析了土壤粒級與分形維數間的關系以及土壤鹽漬化過程中土壤分形維數的變化特征. 結果表明:①瑪依湖區土壤顆粒的主要組成部分為粉粒,土壤質地類型主要為粉壤土、粉土、砂土和砂質壤土,湖區土壤分形維數D值在1.79~2.71之間,分形維數水平方向上表現為東西向呈直線減小趨勢,南北向呈先增大后減小趨勢,垂直方向上表現為從表層(0~20 cm)向底層(60~80 cm)呈先降低后升高再降低趨勢. ②瑪依湖區土壤均呈現不同程度的鹽漬化,重度鹽漬化的占比最大,為37.25%;輕度鹽漬化和中度鹽漬化的占比相近,分別為30.28%和31.47%. ③土壤分形維數可以作為湖區土壤發生鹽漬化的指標,當D值大于2.28時,土壤出現中度鹽漬化;當D值大于2.38時,土壤出現重度鹽漬化. 瑪依湖是克拉瑪依市東部生態屏障的水源地,湖區的生態環境關系著克拉瑪依市主城區的生態安全,研究湖區土壤鹽漬化過程中土壤粒徑分形維數的變化特征,能夠為湖區土壤鹽漬化治理提供科學指導.
  • 圖 1  瑪依湖區不同土層深度土壤顆粒含量與分形維數差異性分析

    Figure 1.  Analysis of soil particle content and fractal dimension differences in different depths in Mayi Lake

    圖 2  瑪依湖區不同土層深度土壤顆粒分形維數反距離權重插值

    Figure 2.  Inverse distance weight interpolation of fractal dimension of soil particles at different soil depths in Mayi Lake

    圖 3  瑪依湖區土壤鹽漬化

    Figure 3.  Soil salinization in Mayi Lake

    圖 4  瑪依湖區土壤分形維數、鹽分空間分布

    Figure 4.  Spatial distribution of soil salt in fractal dimension in Mayi Lake

    圖 5  瑪依湖區土壤分形維數與土壤鹽漬化的關系

    Figure 5.  Relationship between soil fractal dimension and soil salinization in Mayi Lake

    表 1  瑪依湖各湖區及總體土壤粒度體積分數的均值和變異系數

    Table 1.  Mean value and coefficient of variation of soil particle size percentage in Mayi Lake

    湖區粒度分布/%變異系數(CV)/%
    黏粒粉粒砂粒黏粒粉粒砂粒
    上湖 5.48 61.03 33.48 1.203 0.484 0.970
    中湖 6.37 62.53 31.10 0.813 0.461 1.043
    下湖 7.59 72.77 19.64 0.752 0.269 1.116
    整體 6.58 65.37 28.05 0.857 0.411 1.072
    下載: 導出CSV

    表 2  瑪依湖區及總體的土壤顆粒分形維數描述性統計

    Table 2.  Descriptive statistics of fractal dimension of soil particles in Mayi Lake

    湖區最小值最大值均值標準差變異系數
    上湖1.792.712.310.1830.079
    中湖1.812.632.350.1720.073
    下湖2.072.702.410.1190.049
    整體1.792.712.360.1640.069
    下載: 導出CSV

    表 3  不同土層深度的土壤顆粒分形維數描述性統計

    Table 3.  Descriptive statistics of fractal dimension of soil particles at different soil depths

    土層深度/cm最小值最大值均值標準差變異系數
    0~201.812.712.380.1590.067
    20~401.792.642.340.1730.074
    40~602.012.652.390.1660.069
    60~801.892.582.320.1480.064
    下載: 導出CSV

    表 4  瑪依湖區鹽漬化分級表

    Table 4.  The salinization classification table in Mayi Lake

    w(鹽)/(g·kg?1鹽漬化程度植物反應
    [0,1) 非鹽漬化  對作物不產生鹽害
    [1,3) 輕度鹽漬化 對鹽分敏感作物產量可能受影響,植物覆蓋度為 15%~30%
    [3,5) 中度鹽漬化 植被覆蓋度 10%~15%,對耐鹽作物無多大影響
    [5,+∞) 重度鹽漬化 植被覆蓋度 5%~10%,對耐鹽作物及其產量有極大影響
    下載: 導出CSV
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出版歷程
  • 收稿日期:  2019-12-02
  • 錄用日期:  2020-03-30
  • 網絡出版日期:  2020-07-29
  • 刊出日期:  2020-09-22

新疆瑪依湖區土壤鹽漬化過程中土壤粒徑分形特征

    作者簡介:尚白軍(1995?),男,甘肅人,碩士生,主要從事恢復生態學的研究. E-mail:1142218630@qq.com
    通訊作者: 周智彬, zhouzb@ms.xjb.ac.cn
  • 1. 中國科學院 新疆生態與地理研究所,國家荒漠?綠洲生態建設工程技術研究中心,新疆 烏魯木齊 830011
  • 2. 中國科學院 新疆生態與地理研究所莫索灣沙漠研究站,新疆 石河子 832000
  • 3. 中國科學院 新疆生態與地理研究所塔克拉瑪干沙漠研究站,新疆 庫爾勒 841000
  • 4. 中國科學院大學,北京 100049
  • 5. 泰州市高港區政府辦公室,江蘇 泰州 225321

摘要: 以新疆瑪依湖為研究對象,以不同湖區和不同土層深度的土壤粒徑分布數據為基礎,利用單重分形方法,分析了土壤粒級與分形維數間的關系以及土壤鹽漬化過程中土壤分形維數的變化特征. 結果表明:①瑪依湖區土壤顆粒的主要組成部分為粉粒,土壤質地類型主要為粉壤土、粉土、砂土和砂質壤土,湖區土壤分形維數D值在1.79~2.71之間,分形維數水平方向上表現為東西向呈直線減小趨勢,南北向呈先增大后減小趨勢,垂直方向上表現為從表層(0~20 cm)向底層(60~80 cm)呈先降低后升高再降低趨勢. ②瑪依湖區土壤均呈現不同程度的鹽漬化,重度鹽漬化的占比最大,為37.25%;輕度鹽漬化和中度鹽漬化的占比相近,分別為30.28%和31.47%. ③土壤分形維數可以作為湖區土壤發生鹽漬化的指標,當D值大于2.28時,土壤出現中度鹽漬化;當D值大于2.38時,土壤出現重度鹽漬化. 瑪依湖是克拉瑪依市東部生態屏障的水源地,湖區的生態環境關系著克拉瑪依市主城區的生態安全,研究湖區土壤鹽漬化過程中土壤粒徑分形維數的變化特征,能夠為湖區土壤鹽漬化治理提供科學指導.

English Abstract

  • 土壤作為一種由固相、液相和氣相物質及各種活的有機體組成的復雜系統,其不同的功能主要取決于土壤固相物質的組成和性質,即土壤顆粒的組成和性質[1]. 其中土壤顆粒的組成情況可以用土壤粒徑分布(particle size distribution, 簡稱PSD)表述,它作為土壤基本物理性狀之一,不僅可以反映土壤的質地、結構和生產力,而且與土壤的水力特征、肥力特征和抗侵蝕能力等有著密切的聯系[2-3]. 因此,土壤粒徑分布是土壤質量研究的一項重要內容[4]. 但傳統的土壤粒徑分布表征方法只能定性的研究土壤內部微觀形態和性質而不能實現區分不同性質土壤間的細微差別. Tyler等[5]最先推導出利用土壤顆粒的質量分布計算土壤粒徑分布分形維數的方法,但由于其假設不同土壤粒級具有相同密度,使該方法存在不足. 王國梁等[6]利用土壤顆粒的體積分布情況,提出了土壤粒徑體積分形維數概念和計算方法,由于其不需要做不同土壤粒級密度相同的假設而具有更高的合理性[7]. 目前土壤粒徑的分形研究主要有以下幾個方面:綠洲沙漠過渡帶[8-9]、綠洲化過程[2]、綠洲農田[10]、不同土地利用方式[11-14]、生態修復區[15]、不同覆被類型[16-21]、荒漠草原沙漠化[22]、流域內河谷區[23-24].

    瑪依湖是克拉瑪依市重要的生態屏障,湖區的生態環境關乎著克拉瑪依市主城區的生態安全. 本文以新疆克拉瑪依市瑪依湖為研究區域,以湖區周圍典型的土壤為研究對象,通過分形理論,分析湖區土壤鹽漬化過程中土壤分形特征,探討土壤的粒徑分布與分形維數之間的關系,有利于了解研究區土壤的基本情況,為研究區土壤鹽漬化治理、生態保護、土壤修復和防護林選種、育種提供數據支撐和理論依據,具有一定的現實意義.

    • 瑪依湖湖區(85°07′~85°26′E,45°14′~45°35′N)位于克拉瑪依市東南部、瑪納斯河下游古河道區,東部瀕臨古爾班通古特沙漠[25]. 該區域多年平均氣溫為8.6 ℃,1月最冷,多年月平均氣溫?15.4 ℃,極端低溫?40.5 ℃;7月最熱,多年月平均氣溫27.9 ℃,極端高溫46.2 ℃. 多年平均降水量108.9 mm,年潛在蒸發量高達1492.0 mm,是同期降水量的13.7倍. 全年日照時數2704.0 h(7月最多,達302.5 h,12月最少,僅99.8 h),無霜期232.3 d,年平均風速為3.2 m·s?1. 湖區內梭梭(Haloxylon ammodendron)、檉柳(Tamarix chinensis)、西伯利亞白刺(Nitraria sibirica)等荒漠植物生長茂盛,土壤類型以灰漠土、草甸土和沼澤土為主.

    • 2017年11月,課題組在克拉瑪依市東南方向的瑪依湖景區沿湖對瑪依湖上、中、下3個湖區的土壤進行隨機取樣,共選取60個采樣點. 利用GPS定位,在選定點挖取土壤剖面,并按照土壤層次的取樣原則,在0~20、20~40、40~60 cm和60~80 cm土層對每個采樣點進行采樣,共計240個土壤樣品. 每個土壤樣品采用500 g自封袋裝滿,在實驗室經過自然風干、相應溶液處理后,用丹東百特激光粒度分布儀器(BT-2001)對分散后的土壤樣品進行土壤粒徑的測定,并將測得的粒徑分布數據按照美國制土壤粒徑分級標準,將土壤粒徑分為6個級別進行結果輸出:0~0.002 mm(黏粒);0.002~0.05 mm(粉粒);0.05~0.1 mm(極細砂粒);0.1~0.25 mm(細砂粒);0.25~0.5 mm(中砂粒);0.5~1 mm(粗砂粒)[26].

    • 土壤具有自相似性,土壤粒徑分布也遵循自相似原理. 根據粒度分析儀得到的樣品體積分數數據,采用王國梁等[6]和趙明月等[27]推導的土壤顆粒體積分形維數計算公式,計算土壤粒徑分布的體積分形維數D.

      假定由大于某一粒徑RiRi>Ri+1,i=1,2,3,4,5,···,i)的土粒構成的體積Vr>Ri)可表示為:

      $ V\left( {r > {R_i}} \right){\rm{ }}={C_{\rm{v}}}\left[ {1 - {{\left( {{R_i}/{\rm{ }}{\lambda _{\rm{V}}}} \right)}^{3 - D}}} \right], $

      式中,r為土壤顆粒半徑(單位:mm),Ri是特征尺度,Ri、Cv是描述顆粒形狀、尺度的常數,常量λV指的是對所有粒級而言的上限值.

      Ri=0時,V(r>Ri)=CV=VT;

      Ri=Rmax時,λV=Rmax,

      $ V\left( {r > {R_i}} \right){\rm{ }}/{V_{\rm{T}}} = {\rm{ }}1 - \left[ {{{\left( {{R_i}/{R_{{\rm{max}}}}} \right)}^{3 - D}}} \right], $

      $ {\text{又有}}\left[ {V\left( {r > {R_i}} \right){\rm{ }}/{V_{\rm{T}}}\left] + \right[V\left( {r < {R_i}} \right){\rm{ }}/{V_{\rm{T}}}} \right]{\rm{ }} = {\rm{ }}1, $

      將(3)帶入(2)可得:

      $ \left[ {V\left( {r < R} \right){\rm{ }}/{V_{\rm{T}}}} \right] = {\rm{ }}{\left( {R/{\lambda _{\rm{V}}}} \right)^{3 - D}}. $

      式中,Vr<R)表示小于某一粒徑R的累積顆粒體積百分比(單位:%);VT表示總的土壤顆粒體積;常量λV在數值上等于最大的粒級值Rmax,本文取Rmax=1 mm;計算時R取某粒級上限值和下限值的算術平均值.

      對(4)式的兩邊同時取對數,可得:

      $ {\rm{lg}}\left[ {V\left( {r < R} \right){\rm{ }}/{V_{\rm{T}}}\left] {{\rm{ }} = {\rm{ }}\left( {3 - D} \right){\rm{ }}lg} \right[R/{\lambda _{\rm{V}}}} \right], $

      以式(5)左邊的lg[V(r<R)/VT]為縱坐標,右邊的lg[R/λV]為橫坐標做散點圖,根據最小二乘法進行直線擬合,得到線性回歸擬合方程和擬合系數(R2),其中線性回歸擬合方程中得到的直線斜率等于式(5)中的3?D,從而可以求得每個樣品的體積分形維數值D.

    • 本文將測定后的所有土壤樣品數據導入Microsoft Excel 2016,通過回歸曲線擬合方程,進行土壤粒徑分形維數值的計算;再利用Excel 和SPSS20.0對數據進行統計分析,利用Origin 2018和Grapher 10進行繪圖,利用Arcgis10.2進行反距離權重插值和趨勢分析.

    • 按照美國農業部(United States Department of Agriculture,USDA)土壤質地分類系統,將湖區土壤粒徑分布數據劃分為黏粒(0~0.002 mm)、粉粒(0.002~0.05 mm)和砂粒(0.05~1 mm)3類,具體分布特征見表1. 由表1可知,研究區土壤主要由粉粒組成,粉粒體積分數為65.37%;砂粒和黏粒體積分數相對較低,分別為28.05% 和6.58%.

      湖區粒度分布/%變異系數(CV)/%
      黏粒粉粒砂粒黏粒粉粒砂粒
      上湖 5.48 61.03 33.48 1.203 0.484 0.970
      中湖 6.37 62.53 31.10 0.813 0.461 1.043
      下湖 7.59 72.77 19.64 0.752 0.269 1.116
      整體 6.58 65.37 28.05 0.857 0.411 1.072

      表 1  瑪依湖各湖區及總體土壤粒度體積分數的均值和變異系數

      Table 1.  Mean value and coefficient of variation of soil particle size percentage in Mayi Lake

      就上湖、中湖和下湖而言,3個湖區間土壤顆粒中黏粒、粉粒和砂粒體積分數的變化基本一致,粉粒體積分數最高,砂粒次之,黏粒最少. 但三者之間又存在明顯差異,黏粒和粉粒的體積分數均表現為上湖<中湖<下湖;而砂粒體積分數的變化與之相反,表現為上湖>中湖>下湖,這可能與河流湖泊自上游向下游流水作用下的顆粒分選有關. 研究區及3個湖區土壤黏粉砂體積分數的變異程度均較小. 土壤粉粒和黏粒體積分數的變異系數均表現為上湖>中湖>下湖,砂粒則表現為上湖<中湖<下湖;上湖黏粒體積分數的變異系數與下湖砂粒的變異系數較大,下湖的粉粒的變異程度最小.

      對瑪依湖各湖區土壤中黏粒、粉粒、砂粒體積分數做垂向分析,分析其在不同土層深度的變化情況,由圖1(a)可知(不同小寫字母表示差異顯著 p<0.05):上湖土壤表層(0~20 cm)的黏粒體積分數與下部土層(40~80 cm)存在明顯差異,而相鄰的2個土層間不存在明顯差異;中湖地區40~60 cm的黏粒體積分數最大,60~80 cm的最小,二者存在明顯差異,表層(0~40 cm)的黏粒體積分數相差不大,與下部土層(40~80 cm)無明顯差異;下湖地區0~20 cm與40~60 cm的黏粒體積分數大,40~60 cm與60~80 cm的體積分數小,相隔兩層之間無明顯差異. 由圖1(b)可知,上湖地區0~20 cm土層中粉粒體積分數最大,40~60 cm土層體積分數最小,二者存在明顯差異;中湖地區0~20 cm土層中粉粒體積分數最大,20~80 cm的土層中粉粒體積分數與表層土層存在顯著差異;下湖地區在60~80 cm土層中粉粒體積分數最大,與0~60 cm土層中粉粒體積分數存在明顯差異. 由圖1(c)可知,上湖地區下部土層40~80 cm砂粒體積分數較大,上層土壤(0~40 cm)的體積分數較??;中湖地區的砂粒體積分數與上湖地區基本一致,表現為下層土壤(40~80 cm)的砂粒體積分數較大,上層土壤(0~40 cm)的體積分數較??;下湖地區表現為20~40 cm土壤層砂粒體積分數最大,60~80 cm最小,20~40 cm與40~60 cm之間、0~20 cm與60~80 cm之間均不存在顯著差異.

      圖  1  瑪依湖區不同土層深度土壤顆粒含量與分形維數差異性分析

      Figure 1.  Analysis of soil particle content and fractal dimension differences in different depths in Mayi Lake

    • 根據公式(2)對湖區所有土壤樣品的分形維數進行計算,并對其土壤顆粒分布分形維數進行統計,結果顯示瑪依湖區土壤顆粒分形維數變化范圍較大,分布在1.79~2.71,均值為2.36(表2). 這是因為整個湖區包含的土壤類型較多,土壤質地也包含有粉土、粉壤土、砂質壤土、砂土等,所以變化范圍較大. 但從變異系數來看,湖區整體的變異系數為0.069,總體變異程度很小. 土壤顆粒分形維數自上湖向下湖方向依次增加,這與上湖、中湖和下湖的土壤粒徑分布情況相一致. 但上湖和中湖的土壤顆粒體積分形維數變化范圍較大,變異系數也相對較大,可能與其土壤質地有關.

      湖區最小值最大值均值標準差變異系數
      上湖1.792.712.310.1830.079
      中湖1.812.632.350.1720.073
      下湖2.072.702.410.1190.049
      整體1.792.712.360.1640.069

      表 2  瑪依湖區及總體的土壤顆粒分形維數描述性統計

      Table 2.  Descriptive statistics of fractal dimension of soil particles in Mayi Lake

      隨著土壤層深度的增加,各層土壤的土壤顆粒分形維數表現為高-低-高-低的變化,即0~20 cm土壤層和40~60 cm土壤層的分形維數相對較高,而20~40 cm土壤層和60~80 cm土壤層的分形維數相對較低. 各土層深度的土壤顆粒分形維數的變異程度均較小,較為穩定(表3).

      土層深度/cm最小值最大值均值標準差變異系數
      0~201.812.712.380.1590.067
      20~401.792.642.340.1730.074
      40~602.012.652.390.1660.069
      60~801.892.582.320.1480.064

      表 3  不同土層深度的土壤顆粒分形維數描述性統計

      Table 3.  Descriptive statistics of fractal dimension of soil particles at different soil depths

      圖2可以看出,0~20 cm(圖2(a))的土層土壤顆粒分形維數值中湖和下湖較高,上湖較低;20~40 cm(圖2(b))的土層土壤顆粒分形維數分布均勻,分形維數值均較大;40~60 cm(圖2(c))的土層土壤顆粒分形維數值上湖較小,中湖和下湖較大;60~80 cm(圖2(d))的土層上湖土壤顆粒分形維數值較小,中湖和下湖較大.

      圖  2  瑪依湖區不同土層深度土壤顆粒分形維數反距離權重插值

      Figure 2.  Inverse distance weight interpolation of fractal dimension of soil particles at different soil depths in Mayi Lake

      圖1(d)中可以看出,上湖地區土壤顆粒的分形維數隨著土層深度的增加而減小,中湖和下湖地區土壤顆粒體積分形維數在垂直方向的變化均表現為0~20 cm和40~60 cm的土層分形維數值較高,而20~40 cm和60~80 cm的土層分形維數值較小. 土壤顆粒分形維數在瑪依湖3個湖區不同的土壤層深的變化與各湖區不同的土壤層深的黏粒體積分數的變化基本一致,說明分形維數的大小受到土壤中黏粒體積分數大小的影響. 上層土壤(0~40 cm)的土壤顆粒分形維數在上湖和中湖之間沒有明顯差異,但分別與下湖差異顯著;下層土壤(40~80 cm)的土壤顆粒分形維數在上湖和下湖之間存在顯著差異,而中湖與上湖和下湖之間差異不顯著.

    • 瑪依湖區屬于西北內陸干旱區,土壤鹽漬化現象普遍存在,本文對研究區的土壤根據鹽分含量[28]進行鹽漬化劃分(由于采樣點過多,數據未能列出). 分級表見表4. 由圖3可以看出,瑪依湖湖區土壤均呈現不同程度的鹽漬化,上湖、中湖主要以輕度鹽漬化和中度鹽漬化為主,輕度鹽漬化和中度鹽漬化的占比相近,分別為30.28%和31.47%;下湖基本屬于重度鹽漬化,這可能是因為下湖是鹽分集聚區,因而土壤含鹽量較高,重度鹽漬化的占比最大,為37.25%,.

      圖  3  瑪依湖區土壤鹽漬化

      Figure 3.  Soil salinization in Mayi Lake

      w(鹽)/(g·kg?1鹽漬化程度植物反應
      [0,1) 非鹽漬化  對作物不產生鹽害
      [1,3) 輕度鹽漬化 對鹽分敏感作物產量可能受影響,植物覆蓋度為 15%~30%
      [3,5) 中度鹽漬化 植被覆蓋度 10%~15%,對耐鹽作物無多大影響
      [5,+∞) 重度鹽漬化 植被覆蓋度 5%~10%,對耐鹽作物及其產量有極大影響

      表 4  瑪依湖區鹽漬化分級表

      Table 4.  The salinization classification table in Mayi Lake

    • 為準確地反映土壤分形維數與土壤鹽漬化間的關系,本文對研究區所有土層的分形維數、鹽分取平均值,分析土壤分形維數、鹽分的空間分布特征和0~80 cm土層分形維數與土壤鹽漬化、土壤養分間的關系. 從圖4(a)中可以看出,瑪依湖區土壤分形維數東西方向(綠線)呈直線減小趨勢,南北方向(藍線)呈先增大后減小趨勢;土壤鹽分東西方向(綠線)趨勢線是凹線,呈減少趨勢,南北方向(藍線)呈逐漸增多趨勢(圖4(b)).

      圖  4  瑪依湖區土壤分形維數、鹽分空間分布

      Figure 4.  Spatial distribution of soil salt in fractal dimension in Mayi Lake

      圖5可以看出,分形維數2.28是土壤輕度鹽漬化和中度鹽漬化的臨界值,當D$ \leqslant$2.28時,研究區土壤基本屬于輕度鹽漬化;當D>2.28時,土壤出現中度鹽漬化. 分形維數2.38是土壤中度鹽漬化和重度鹽漬化的臨界值,當2.28<D<2.38時,研究區土壤未出現重度鹽漬化;當D$\geqslant$2.38時,研究區土壤出現重度鹽漬化,可能的原因是分形維數的增加,說明土壤細顆粒的含量增多,土壤細顆粒含量的增加會導致土壤通透性變差,必定會影響土壤水分的入滲和土壤水分的再分配,直接導致土壤鹽基離子的聚集,使得土壤發生鹽漬化的風險升高. 因此土壤分形維數D值2.28可以研究區土壤發生中度鹽漬化的指標,分形維數D值2.38可作為研究區土壤出現重度鹽漬化的指標. 此外,從圖5中可以直觀地看出隨著分形維數的增大,研究區土壤鹽分含量也越來越大,這對研究區土壤是否發生鹽漬化、土壤鹽漬化程度具有指示意義,并且土壤鹽分均值5.044 g·kg?1接近重度鹽漬化劃分標準5 g·kg?1,表明瑪依湖區大部分土壤處于重度鹽漬化,可能的原因是瑪依湖區位于西北內陸干旱區,降水少,蒸發量巨大,土壤會發生“蒸發聚鹽”現象,導致大部分土壤出現鹽漬化現象.

      圖  5  瑪依湖區土壤分形維數與土壤鹽漬化的關系

      Figure 5.  Relationship between soil fractal dimension and soil salinization in Mayi Lake

    • 瑪依湖位于克拉瑪依市東南部,是瑪納斯河下游古河道區,東部瀕臨古爾班通古特沙漠,是克拉瑪依市重要的生態屏障,土壤屬性受人為干擾較少,影響土壤粒級的主要因素是自然因素. 本文用傳統的計算方式計算湖區土壤的分形維數,并探討了分形維數與土壤粒級之間的關系,此外用趨勢法分析了土壤各粒級在不同土層的變化趨勢. 閻欣等[22]研究了寧夏荒漠草原沙漠化過程中土壤粒徑的分形特征,發現草原荒漠化對土壤分形維數影響顯著,并指明分形維數2.58可作為荒漠草原沙漠化的退化指標,這為瑪依湖湖區土壤分形維數與沙漠化的關系的研究提供了思路;楊婷等[14]研究了黃土丘陵不同土地利用方式下土壤顆粒組成及其分形維數特征,發現土壤分形維數與粘粒和粉粒和容重呈顯著正相關,這與本研究是一致的;賈萌萌等[19]研究了塔里木沙漠公路防護林地土壤粒徑分布的分形特征,發現粉粒含量的多少對D值大小起決定作用,也與本研究基本一致. 本文研究表明分形維數與土壤鹽漬化程度密切相關,分形維數較大的土壤發生鹽漬化的風險可能更高,即當D>2.28時,土壤出現中度鹽漬化,當D$\geqslant $2.38時,土壤出現重度鹽漬化,可能的原因是分形維數與土壤細顆粒的體積分數成正比,當分形維數較大時,土壤細顆粒體積分數也較大[29],此時土壤通透性較差,土壤水分含量較高,表層土壤蒸發量大,土壤鹽分易于積累. 此外,適宜的土壤水分促進土壤微生物活性,微生物分解土壤有機質、土壤礦物質均能增加鹽基離子含量,故隨著分形維數的增加,土壤出現中度、重度鹽漬化的風險也在增加. 分形維數的大小可以作為土壤是否發生鹽漬化以及反映鹽漬化程度的指標,這對防護林的選種具有重要指示意義. 在分形維數較大的地區,發生鹽漬化的可能性較高,可以選擇耐鹽堿、抗逆性強的樹種,未來需要進一步揭示土壤鹽漬化與土壤分形維數的因果關系,這對干旱區土壤鹽漬化防治也具有重要意義;此外,本文研究發現土壤分形維數與土壤全磷的空間異質性密切相關,隨著分形維數的增大,土壤全磷的空間變化幅度也在增加,未來需要進一步研究土壤分形維數與土壤養分(氮、磷、鉀)之間的關系,可以為農田土壤肥力調整提供科學依據. 有研究已經表明土壤顆粒組成、各顆粒體積分數的大小與土壤肥力密切相關,黏粒和粉?;钚晕稽c更多,具有更高的保肥性能[30],瑪依湖區上湖和中湖的黏粒和粉粒的體積分數之和接近,分別為66.5%和68.9%,但是下湖黏粒和粉粒的體積分數之和增加到80.4%,表明下湖土壤肥力逐漸增加,這與實際情況相符合,下湖為沉積區,土壤肥力往往較高.

      土壤各粒級的形成是一個復雜的物理、化學過程,各粒級的體積分數都在不斷變化,各粒級體積分數的變化必然導致土壤分形維數的變化. 而土壤分形維數的變化與土壤發生鹽漬化存在關系,分形維數可作為土壤鹽漬化演替過程的指標,未來需要進一步研究的是瑪依湖區各土壤粒級的沉積過程、分形維數與鹽漬化的因果關系,更加全面系統地揭示瑪依湖區土壤粒徑分布與分形維數變化特征,為研究區土壤鹽漬化防治、防護林樹種選擇提供科學指導.

    • (1)瑪依湖區土壤顆粒的主要組成部分為粉粒,土壤質地類型主要為粉壤土、粉土、砂土和砂質壤土. 湖區土壤分形維數D值在1.79~2.71之間,分形維數水平方向上表現為東西向呈直線減小趨勢,南北向呈先增大后減小趨勢,垂直方向上表現為從表層(0~20 cm)向底層(60~80 cm)呈先降低后升高再降低趨勢.

      (2)瑪依湖區土壤均呈現不同程度的鹽漬化. 重度鹽漬化的占比最大,為37.25%;輕度鹽漬化和中度鹽漬化的占比相近,分別為30.28%和31.47%.

      (3)土壤分形維數可以作為湖區土壤發生鹽漬化的指標. 當D>2.28時,土壤出現中度鹽漬化;當D$\geqslant $2.38時,土壤出現重度鹽漬化.

參考文獻 (30)

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