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摘 要 我国关中平原地区是重要的产粮地区，但农业用水管理粗放造成水资源浪费和农田土壤的盐渍化，研究盐渍化农田的土壤特性，对实现地区水资源高效利用和科学管理有着重要意义。基于此，选取关中地区典型农田作为研究区域，根据建立的富平生态站收集的观测数据，对盐分胁迫下农田土壤特性进行研究。
关键词 盐渍化，土壤状态，描述性分析
中图分类号：S156.41 文献标志码：B DOI：10.19415/j.cnki.1673-890x.2017.20.065
1 研究背景
全球水资源日益短缺已成为了粮食增产乃至社会经济发展的瓶颈，并由此引发了一系列生态环境问题[1]。在人民日益增长的生活需求下，农业占据重要地位。此外，农业用水浪费占总用水量的70%～90%[2]。大部分农田采用大水漫灌等方式，而且管理粗放，造成水资源浪费和农田土壤的盐渍化。其中，西北地区的水分供需矛盾问题，受自然因素和人类活动的共同影响。
土壤含水量、土壤电导率和土壤温度是土壤特性的重要指标。其中，土壤含水量既是地下水和地表水的联系纽带，又连接土壤、植被和大气系统，可以反映作物功能和形态（光合速率、蒸腾），并影响着着土层表面的能量平衡（潜热和显热的分配）[3]。土壤电导率是评价土壤肥力特性和土壤腐蚀性的重要指标，土壤水中溶质的迁移会直接影响土壤水电导特性的时空变化，而当土壤中存在一定的无机溶质时，就造成了土壤的盐渍化。土壤温度影响着土壤中各种生物化学反应、植被生长发育和温室气体排放等过程。本文选取关中地区典型农田作为研究区域，根据富平生态站收集的观测数据，研究盐分胁迫下农田土壤的特性。
2 国内外研究进展
国内外对于土壤特性的研究，主要集中在土壤含水量、土壤电导率、土壤温度三个指标。在土壤含水量上，韦佳[4]等根据河北栾城站的土壤含水量定位观测的5年数据资料，根据计算得到的序列变差系数和月均值，分析了该区深度不同的土壤水再分布过程的特性和变化趋势；B.Venkatesh[5]等对印度西高止山脉四个点位0～150 cm深的土壤含水量进行观测，并对其序列的水平向、垂直向的空间相关性和时间稳定性等方面进行了研究。在土壤电导率上，袁大刚[6]等利用逐步回归分析、通径分析和描述性统计分析等方法进行数据处理，分析了城市不同土地利用条件下土壤垂向电导率的时空特征的分布，结果说明土壤当中的可溶离子的组成、含量及其比例影响着土壤电导率的分布；Anja Stadler[7]等在德国西部某农田进行了土壤电导率时空分布对作物生长空间异质性影响的科学研究。在土壤温度上，高阳[8]等对间作田各深层土壤温度的日变化、季节变化进行了试验研究，并对比分析了间作田与单作田的土壤温度的时空变化特性；G.O. Awe[9]等对巴西南部某甘蔗田的土温在耕作和残茬管理下的时空特性进行了分析研究。
3 研究区概况
2013年4月，西安理工大学西北旱区生态水利工程国家重点实验室在关中平原蒲城县与富平县交界的一处卤泊滩区域建立了生态水文综合观测站，即富平生态站。生态站建站建于卤泊滩中西部（109°22′E、34°48′N）一处改良后的盐渍化农田中心，该站所处田块在卤泊滩乃至整个关中灌区都具有代表性农田面积约为100 m 105 m[10]。
富平生态站及其所处的研究区域属半干旱大陆性气候，然而干旱、暴雨、霜冻气象灾害仍是限制该地区气候资源充分利用的主要气象因素。区域地形为一个槽形封闭式洼地，中间低四周高。土壤主要为中度盐土、重度盐化潮土，根据不同地形部位及其水浸深度，分为沼泽盐土和草甸盐土两个亚类。研究区农田海拔在378～379 m，为地下水浅埋地区，埋深在2 m左右。
4 研究方法与数据处理
4.1 研究方法
富平生態站的观测仪器及项目与国际上的有关观测几乎保持一致，具体包括地表通量、土壤状态、作物生长过程和常规气象观测。生态站内仪器的配置信息见表1。
在借助站内仪器设备连续观测农田水循环主要因素的同时，本试验还进行了一系列辅助仪器观测项目，包括辅助测坑剖面土壤水盐观测的室内电导法和烘干法试验，以及人工测量了作物各生长阶段的指标，根据测得的土壤水盐含量指标来检验仪器输出的对应时刻的结果正确性。研究区作物各生长阶段状态的观测包括地上部生物量、叶面积指数、作物株高、根深和最终产量。
4.2 数据处理
富平生态站中地面仪器观测到土壤含水量、土壤电导率、土壤温度、土壤水势和地下水位等土壤状态指标。根据相应传感器探针将测量对象上感应到的实时电磁波信号传递至CR1000数据采集器，使用LoggerNet软件，实现状态数据的获取、查看及下载。此外，可以将LoggerNet软件的原始数据导出至常规统计软件整理合并，汇总出图。
5 结果与分析
5.1 研究区土壤的物理性质
5.1.1 土壤粒度分析
在布设了传感器探头的测坑（原位测试点）周边，进行专门的采样实验，了解研究区土壤的粒度成分和质地类型。主要实验过程为：对埋深0～140 cm范围的土壤分层取样并带回实验室，对土样进行前期处理，包括风干、研磨、过筛等，通过Mastersizer 2000激光粒度分析仪分析土壤粒度，如图1所示。
研究区埋深0～140 cm范围的土壤，黏粒含量最低（9%），粉粒含量次之（26%），砂粒含量最高（65%）。根据美国农业部土壤质地分类三角坐标图可知，砂粒是研究区土壤主要成分，质地类型以砂质黏壤土为主。
5.1.2 土壤孔隙度和容重
在2015年3—6月期间进行试验，在原位测试点周边采集土样。在每个采样点的埋深0～80 cm范围内土壤环刀分层取样并编号将不同编号土样的现场和室内称重结果进行整理，计算出不同情况下的含水量，根据《土壤学》中的公式计算各层土壤的孔隙度和容重。 根据计算结果，由于表层至埋深10 cm范围内土壤受农田耕作的影响，孔隙度相对较大，最大值为0.535，而较高的土壤孔隙度对作物生长有利；该层土壤的容重较低，小于1.25 g/cm3。20 cm以下土层孔隙度却随之逐渐减小，最小值为0.472；容重相对较高，大于1.30 g/cm3。总体来看，0～80 cm土层内的土壤土壤孔隙度大致为0.513，平均容重约为1.29 g/cm3。结果表明研究区土壤质地较轻，胀缩性弱。本试验得到的研究区埋深0～80 cm土层孔隙度和容重的平均水平与室内粒度分析结果相符。
5.2 土壤状态的描述性统计分析
为了分析数据的集散程度以及检验正态分布，本文求解了描述性统计量。富平生态站建立后，观测数据已积累超过两年半，包括两个冬小麦-夏玉米轮种周年的土壤状态资料。选择观测剖面共计6个代表性土层，分别为5 cm、40 cm、80 cm、120 cm、200 cm和250 cm，通过Minitab统计软件，对建站后土壤含水量、电导率和温度的资料进行描述性统计分析。
5.2.1 土壤含水量的描述性统计量
根据对不同深度处的土壤含水量在观测时段内的计算结果，含水量在0.18～0.39 cm3/cm3内变动，且深层至表层含水量呈逐渐增大的趋势。除200 cm与250 cm层的频次直方图为近似多峰型外，其余土层呈单峰型分布。按照分组情况，由于40 cm和200 cm土层组数较多，其含水量较分散，其余各层的组数约为20组，数据较为集中。5 cm土层的直方图按照频次高低所拟合的分布附近，但根据偏峰度统计结果，各层取值的概率分布与正态分布存在一定程度的差异性。
5.2.2 土壤电导率的描述性统计量
根据计算结果，除5 cm和40 cm土层的频数分布为单峰型外，其余土层均为多峰型。其中，80 cm及其以上各土层电导率值偏低，其概率分布向左倾斜；而其余各层的电导率的取值在较高水平，普遍超过2 mS/cm，特别是120 cm土层有很大可能超过3 mS/cm。根据各土层的分组情况可发现，40 cm和200 cm的分组与其他土层相比偏少，其电导率取值分布也更集中，该结果与土壤含水量结果相反。同时，各层的数据系列都围绕着平均值以外的某个或某些值紧密聚类，即最高频次的取值区间并未包含各层的电导率均值。
5.2.3 土壤温度的描述性统计量
根据计算结果，埋深0～250 cm土层的温度取值频次分布都为多峰型，200 cm和250 cm土层的双峰分布尤为明显；各土层普遍在20组左右，说明各层温度值集中分布。但是，大气和土壤之间的昼夜连续的热交换，不同土层的热量未能稳定在各自平均水平，使得温度在平均值以外的数值处密集分布。其中，表层5 cm土壤温度在-1～1 ℃内分布；中间层80 cm和120 cm的土层频次分布图高度相似，其温度值分别在5.5～6.5 ℃和7.5～8.5 ℃分布；而双峰形态明显的200 cm和250 cm土层温度，最高频次的数值区间分别为20.25～20.75 ℃和19.75～20.25 ℃。
6 结语
根据富平生态站连续两年不间断的土壤状态观测资料，结合对土壤主要物理性质的人工试验，本文对生态站所在农田的土壤特性进行了分析，主要结论如下。
第一，砂粒是研究区0～140 cm土壤的主要成分，以砂质黏壤土为主要质地类型。表层至10 cm埋深范围的土壤容重较低，小于1.25 g/cm3，孔隙度相对较大，最大值是0.535；20 cm以下至80 cm土层孔隙度逐渐降低，最小值是0.472；容重大于1.30 g/cm3。0～80 cm土层黏粒含量普遍较低，表明该埋深范围的土层质地较轻，胀缩性弱，对应测得其孔隙度和容重的均值分别为0.513 g/cm3和1.29 g/cm3。
第二，根据建站以来的土壤状态观测资料，各土层含水量、电导率和温度分别在0.18～0.39 cm3/cm3、0.06～4.67 mS/cm和-1.90～35.06 ℃范围内变化，且随着土层深度的增加上述指标的变异系数均逐渐减小。因为整个剖面土壤质地比较统一，所以不同深度处的土温在15 ℃左右基本稳定。
参考文献
[1]梅旭荣，康邵忠，于强，等.协同提升黄淮海平原作物生产力与农田水分利用效率途径[J].中国农业科学，2013，46（6）：1149-1157.
[2]周维博.西北地区水资源开发方略与发展高效节水农业途径[J].西北水资源与水工程，1997，8（4）：1-6，15.
[3]黄飞龙，何艳丽，陈武框.FDR土壤水分自动站三级标定的方法[J].广东气象，2011，33（6）：60-63.
[4]韦佳.栾城农田土壤含水量时空变化分析[D].西安：长安大学，2014.
[5]B Venkatesh， L Nandagiri， BK Purandara， et al. Analysis of Temporal Stability of Observed Soil Moisture under Plantation Forest in Western Ghats of India[J]. Aquatic Procedia， 2015，4：601-608.
[6]袁大刚，张甘霖.不同土地利用条件下的城市土壤电导率垂直分布特征[J].水土保持学报.2010，24（4）：171-176.
[7]A Stadler， S Rudolph， M Kupisch， et al. Quantifying the Effects of Soil Variability on Crop Growth Using Apparent Soil Electrical ConductivityMeasurements[J].European Journal of Agronomy，2015，64（64）：8-20.
[8]高阳，段爱旺.冬小麦间作春玉米土壤温度变化特征试验研究[J].中国农村水利水电.2006（1）：1-3.
[9]GO Awe， JM Reichert， OO Wendroth. Temporal Variability and CovarianceStructuresof Soil Temperature in a Sugarcane Field under Different Management Practices in Southern Brazil[J]. Soil & Tillage Research， 2015， 150：93-106.
[10]苏建伟.基于通量站的农田蒸散发研究[D].西安：西安理工大学，2014.
（責任编辑：刘昀）
关键词 盐渍化，土壤状态，描述性分析
中图分类号：S156.41 文献标志码：B DOI：10.19415/j.cnki.1673-890x.2017.20.065
1 研究背景
全球水资源日益短缺已成为了粮食增产乃至社会经济发展的瓶颈，并由此引发了一系列生态环境问题[1]。在人民日益增长的生活需求下，农业占据重要地位。此外，农业用水浪费占总用水量的70%～90%[2]。大部分农田采用大水漫灌等方式，而且管理粗放，造成水资源浪费和农田土壤的盐渍化。其中，西北地区的水分供需矛盾问题，受自然因素和人类活动的共同影响。
土壤含水量、土壤电导率和土壤温度是土壤特性的重要指标。其中，土壤含水量既是地下水和地表水的联系纽带，又连接土壤、植被和大气系统，可以反映作物功能和形态（光合速率、蒸腾），并影响着着土层表面的能量平衡（潜热和显热的分配）[3]。土壤电导率是评价土壤肥力特性和土壤腐蚀性的重要指标，土壤水中溶质的迁移会直接影响土壤水电导特性的时空变化，而当土壤中存在一定的无机溶质时，就造成了土壤的盐渍化。土壤温度影响着土壤中各种生物化学反应、植被生长发育和温室气体排放等过程。本文选取关中地区典型农田作为研究区域，根据富平生态站收集的观测数据，研究盐分胁迫下农田土壤的特性。
2 国内外研究进展
国内外对于土壤特性的研究，主要集中在土壤含水量、土壤电导率、土壤温度三个指标。在土壤含水量上，韦佳[4]等根据河北栾城站的土壤含水量定位观测的5年数据资料，根据计算得到的序列变差系数和月均值，分析了该区深度不同的土壤水再分布过程的特性和变化趋势；B.Venkatesh[5]等对印度西高止山脉四个点位0～150 cm深的土壤含水量进行观测，并对其序列的水平向、垂直向的空间相关性和时间稳定性等方面进行了研究。在土壤电导率上，袁大刚[6]等利用逐步回归分析、通径分析和描述性统计分析等方法进行数据处理，分析了城市不同土地利用条件下土壤垂向电导率的时空特征的分布，结果说明土壤当中的可溶离子的组成、含量及其比例影响着土壤电导率的分布；Anja Stadler[7]等在德国西部某农田进行了土壤电导率时空分布对作物生长空间异质性影响的科学研究。在土壤温度上，高阳[8]等对间作田各深层土壤温度的日变化、季节变化进行了试验研究，并对比分析了间作田与单作田的土壤温度的时空变化特性；G.O. Awe[9]等对巴西南部某甘蔗田的土温在耕作和残茬管理下的时空特性进行了分析研究。
3 研究区概况
2013年4月，西安理工大学西北旱区生态水利工程国家重点实验室在关中平原蒲城县与富平县交界的一处卤泊滩区域建立了生态水文综合观测站，即富平生态站。生态站建站建于卤泊滩中西部（109°22′E、34°48′N）一处改良后的盐渍化农田中心，该站所处田块在卤泊滩乃至整个关中灌区都具有代表性农田面积约为100 m 105 m[10]。
富平生态站及其所处的研究区域属半干旱大陆性气候，然而干旱、暴雨、霜冻气象灾害仍是限制该地区气候资源充分利用的主要气象因素。区域地形为一个槽形封闭式洼地，中间低四周高。土壤主要为中度盐土、重度盐化潮土，根据不同地形部位及其水浸深度，分为沼泽盐土和草甸盐土两个亚类。研究区农田海拔在378～379 m，为地下水浅埋地区，埋深在2 m左右。
4 研究方法与数据处理
4.1 研究方法
富平生態站的观测仪器及项目与国际上的有关观测几乎保持一致，具体包括地表通量、土壤状态、作物生长过程和常规气象观测。生态站内仪器的配置信息见表1。
在借助站内仪器设备连续观测农田水循环主要因素的同时，本试验还进行了一系列辅助仪器观测项目，包括辅助测坑剖面土壤水盐观测的室内电导法和烘干法试验，以及人工测量了作物各生长阶段的指标，根据测得的土壤水盐含量指标来检验仪器输出的对应时刻的结果正确性。研究区作物各生长阶段状态的观测包括地上部生物量、叶面积指数、作物株高、根深和最终产量。
4.2 数据处理
富平生态站中地面仪器观测到土壤含水量、土壤电导率、土壤温度、土壤水势和地下水位等土壤状态指标。根据相应传感器探针将测量对象上感应到的实时电磁波信号传递至CR1000数据采集器，使用LoggerNet软件，实现状态数据的获取、查看及下载。此外，可以将LoggerNet软件的原始数据导出至常规统计软件整理合并，汇总出图。
5 结果与分析
5.1 研究区土壤的物理性质
5.1.1 土壤粒度分析
在布设了传感器探头的测坑（原位测试点）周边，进行专门的采样实验，了解研究区土壤的粒度成分和质地类型。主要实验过程为：对埋深0～140 cm范围的土壤分层取样并带回实验室，对土样进行前期处理，包括风干、研磨、过筛等，通过Mastersizer 2000激光粒度分析仪分析土壤粒度，如图1所示。
研究区埋深0～140 cm范围的土壤，黏粒含量最低（9%），粉粒含量次之（26%），砂粒含量最高（65%）。根据美国农业部土壤质地分类三角坐标图可知，砂粒是研究区土壤主要成分，质地类型以砂质黏壤土为主。
5.1.2 土壤孔隙度和容重
在2015年3—6月期间进行试验，在原位测试点周边采集土样。在每个采样点的埋深0～80 cm范围内土壤环刀分层取样并编号将不同编号土样的现场和室内称重结果进行整理，计算出不同情况下的含水量，根据《土壤学》中的公式计算各层土壤的孔隙度和容重。 根据计算结果，由于表层至埋深10 cm范围内土壤受农田耕作的影响，孔隙度相对较大，最大值为0.535，而较高的土壤孔隙度对作物生长有利；该层土壤的容重较低，小于1.25 g/cm3。20 cm以下土层孔隙度却随之逐渐减小，最小值为0.472；容重相对较高，大于1.30 g/cm3。总体来看，0～80 cm土层内的土壤土壤孔隙度大致为0.513，平均容重约为1.29 g/cm3。结果表明研究区土壤质地较轻，胀缩性弱。本试验得到的研究区埋深0～80 cm土层孔隙度和容重的平均水平与室内粒度分析结果相符。
5.2 土壤状态的描述性统计分析
为了分析数据的集散程度以及检验正态分布，本文求解了描述性统计量。富平生态站建立后，观测数据已积累超过两年半，包括两个冬小麦-夏玉米轮种周年的土壤状态资料。选择观测剖面共计6个代表性土层，分别为5 cm、40 cm、80 cm、120 cm、200 cm和250 cm，通过Minitab统计软件，对建站后土壤含水量、电导率和温度的资料进行描述性统计分析。
5.2.1 土壤含水量的描述性统计量
根据对不同深度处的土壤含水量在观测时段内的计算结果，含水量在0.18～0.39 cm3/cm3内变动，且深层至表层含水量呈逐渐增大的趋势。除200 cm与250 cm层的频次直方图为近似多峰型外，其余土层呈单峰型分布。按照分组情况，由于40 cm和200 cm土层组数较多，其含水量较分散，其余各层的组数约为20组，数据较为集中。5 cm土层的直方图按照频次高低所拟合的分布附近，但根据偏峰度统计结果，各层取值的概率分布与正态分布存在一定程度的差异性。
5.2.2 土壤电导率的描述性统计量
根据计算结果，除5 cm和40 cm土层的频数分布为单峰型外，其余土层均为多峰型。其中，80 cm及其以上各土层电导率值偏低，其概率分布向左倾斜；而其余各层的电导率的取值在较高水平，普遍超过2 mS/cm，特别是120 cm土层有很大可能超过3 mS/cm。根据各土层的分组情况可发现，40 cm和200 cm的分组与其他土层相比偏少，其电导率取值分布也更集中，该结果与土壤含水量结果相反。同时，各层的数据系列都围绕着平均值以外的某个或某些值紧密聚类，即最高频次的取值区间并未包含各层的电导率均值。
5.2.3 土壤温度的描述性统计量
根据计算结果，埋深0～250 cm土层的温度取值频次分布都为多峰型，200 cm和250 cm土层的双峰分布尤为明显；各土层普遍在20组左右，说明各层温度值集中分布。但是，大气和土壤之间的昼夜连续的热交换，不同土层的热量未能稳定在各自平均水平，使得温度在平均值以外的数值处密集分布。其中，表层5 cm土壤温度在-1～1 ℃内分布；中间层80 cm和120 cm的土层频次分布图高度相似，其温度值分别在5.5～6.5 ℃和7.5～8.5 ℃分布；而双峰形态明显的200 cm和250 cm土层温度，最高频次的数值区间分别为20.25～20.75 ℃和19.75～20.25 ℃。
6 结语
根据富平生态站连续两年不间断的土壤状态观测资料，结合对土壤主要物理性质的人工试验，本文对生态站所在农田的土壤特性进行了分析，主要结论如下。
第一，砂粒是研究区0～140 cm土壤的主要成分，以砂质黏壤土为主要质地类型。表层至10 cm埋深范围的土壤容重较低，小于1.25 g/cm3，孔隙度相对较大，最大值是0.535；20 cm以下至80 cm土层孔隙度逐渐降低，最小值是0.472；容重大于1.30 g/cm3。0～80 cm土层黏粒含量普遍较低，表明该埋深范围的土层质地较轻，胀缩性弱，对应测得其孔隙度和容重的均值分别为0.513 g/cm3和1.29 g/cm3。
第二，根据建站以来的土壤状态观测资料，各土层含水量、电导率和温度分别在0.18～0.39 cm3/cm3、0.06～4.67 mS/cm和-1.90～35.06 ℃范围内变化，且随着土层深度的增加上述指标的变异系数均逐渐减小。因为整个剖面土壤质地比较统一，所以不同深度处的土温在15 ℃左右基本稳定。
参考文献
[1]梅旭荣，康邵忠，于强，等.协同提升黄淮海平原作物生产力与农田水分利用效率途径[J].中国农业科学，2013，46（6）：1149-1157.
[2]周维博.西北地区水资源开发方略与发展高效节水农业途径[J].西北水资源与水工程，1997，8（4）：1-6，15.
[3]黄飞龙，何艳丽，陈武框.FDR土壤水分自动站三级标定的方法[J].广东气象，2011，33（6）：60-63.
[4]韦佳.栾城农田土壤含水量时空变化分析[D].西安：长安大学，2014.
[5]B Venkatesh， L Nandagiri， BK Purandara， et al. Analysis of Temporal Stability of Observed Soil Moisture under Plantation Forest in Western Ghats of India[J]. Aquatic Procedia， 2015，4：601-608.
[6]袁大刚，张甘霖.不同土地利用条件下的城市土壤电导率垂直分布特征[J].水土保持学报.2010，24（4）：171-176.
[7]A Stadler， S Rudolph， M Kupisch， et al. Quantifying the Effects of Soil Variability on Crop Growth Using Apparent Soil Electrical ConductivityMeasurements[J].European Journal of Agronomy，2015，64（64）：8-20.
[8]高阳，段爱旺.冬小麦间作春玉米土壤温度变化特征试验研究[J].中国农村水利水电.2006（1）：1-3.
[9]GO Awe， JM Reichert， OO Wendroth. Temporal Variability and CovarianceStructuresof Soil Temperature in a Sugarcane Field under Different Management Practices in Southern Brazil[J]. Soil & Tillage Research， 2015， 150：93-106.
[10]苏建伟.基于通量站的农田蒸散发研究[D].西安：西安理工大学，2014.
（責任编辑：刘昀）