冀西北土地利用方式改变对土壤贮水和入渗特征的影响_杨文姬.pdf

冀西北土地利用方式改变对土壤贮水和入渗特征的影响杨文姬1,曹 航2,杨新兵2,梁世兴3(1.山合林(北京)水土保持技术有限公司,北京 100038;2.河北农业大学林学院,河北保定 071000;3.张家口市涿鹿林场,河北张家口 075600)摘要 为比较土地利用类型对土壤贮水和入渗特征的影响,比较冀西北林地(油松林)、撂荒地和农田的土壤贮水能力、容重、孔隙度和入渗规律差异。结果表明:土壤饱和贮水量排序为林地(352.72 mm)农田(317.30 mm)撂荒地(286.30 mm),土壤容重排序为林地(0.95 g/cm3)农田(1.20 g/cm3)farmland(317.30 mm)abandoned land(286.30 mm),and the order of soil bulk density was:forest land(0.95 g/cm3)farmland(1.20 g/cm3)农田(317.30 mm)撂荒地(286.30 mm),林地与农田土壤贮水性能均高于撂荒地,表明植被可以有效改善土壤储水能力。土壤滞留贮水量是暂时储存在非毛管孔隙中的自由重力水,整个土层(60 cm)的土壤滞留贮水量排序为林地(117.97 mm)农 田(57.98 mm)撂 荒 地(54.37 mm),表明林地对土壤滞留贮水能力的改善最好,撂荒地最差。土壤吸持贮水量是毛管孔隙中依靠毛管力所吸持的水分,是植物利用的有效水分,整个土层(60 cm)的土壤吸持贮水量排序为农田(259.40 mm)林地(234.49 mm)撂荒地(231.93 mm),三者差异并不明显。总体来看,林地土壤贮水性能最好,对土壤蓄水能力的改善最为明显,撂荒地最差。3.2 不同利用方式的土壤容重和土壤孔隙度差异 土壤容重与孔隙度是土壤的重要水分物理指标,直接或间接影响着土壤透气性、土壤肥力、持水能力、抗侵蚀能力、溶质运输及植物生长状况9-10。由图 23 可知,土壤容重均值排序为撂荒地(1.27 g/cm3)农田(1.20 g/cm3)林地(0.95 g/cm3),林地土壤容重最小,最疏松,农田撂荒后土壤容重增大,紧实图 1 不同土地利用类型土壤贮水特征参数Fig.1 Characteristic parameters of soil water storage in differ-ent land use types程度增加。土壤非毛管孔隙度均值排序为林地农田撂荒地,土壤毛管孔隙度均值排序为农田林地撂荒地,土壤总孔隙度均值排序为林地(59.01%)农田(55.67%)撂荒地(47.72%)。土壤容重与土壤孔隙度成反比。图 2 不同土地利用类型土壤容重Fig.2 Soil bulk density of different land use types图 3 不同土地利用类型土壤孔隙度Fig.3 Soil porosity of different land use types 由图 45 可知,土壤容重和孔隙度、贮水量参数成反比。随着土壤容重的增大,总孔隙度与饱和贮水量均呈下降趋势。非毛管孔隙(拟合方程斜率为 0.365 4)比毛管孔隙(拟合方程斜率为 0.216 7)变化较为明显,滞留贮水量(拟合方5451 卷 3 期 杨文姬等 冀西北土地利用方式改变对土壤贮水和入渗特征的影响程斜率为 219.54)比吸持贮水量(拟合方程斜率为 128.22)的变化较为明显,表明植被对非毛管孔隙(滞留贮水量)的影响要大于毛管孔隙(吸持贮水量)。图 4 土壤容重与孔隙度的相关性Fig.4 Correlation between soil bulk density and soil porosity图 5 土壤容重与土壤贮水量的相关性Fig.5 Correlation between soil bulk density and soil water storage3.3 不同利用方式的土壤入渗规律 入渗是降水-地表径流-壤中径流-地下径流“四水”转化的中心环节,是由土壤组成结构、土壤水力特性及供水条件等因素综合作用的结果11。由图 6 和表 2 可知,入渗速率随时间的增加而减小,入渗时间与速率呈幂函数关系。3 种土地利用类型的初渗速率大小排序为林地(16.67 mm/min)农田(14.29 mm/min)撂荒地(4.81 mm/min),林地与农田的初渗速率明显高于撂荒地。土壤稳渗速率大小排序为:林地(3.55 mm/min)农田(2.53 mm/min)撂荒地(1.23 mm/min),林地与农田分别比撂荒地高出 1.9 倍与 1.1 倍。图 6 不同土地利用类型入渗曲线Fig.6 Infiltration curves of different land use types利用 SPSS 软件对林地、农田及撂荒地入渗速率进行差异性分析(P0.05)表明,林地、农田和撂荒地的初渗速率与稳渗速率均差异显著。林地与农田的入渗速率明显高于撂荒地,林地对土壤入渗能力的改善较为明显。表 2 不同土地利用类型入渗速率与多重比较Table 2 Infiltration rate and multiple comparison of different land use types单位:mm/min土地利用类型Land use types初渗速率Initial infiltration rate稳渗速率Stable infiltration rate林地 Woodland16.67 a3.55 a农田 Farmland14.29 b2.53 b撂荒地 Abandoned land4.81 c1.23 c4 讨论不同土地利用类型因地表植被覆盖差异,相应其改善土壤水肥能力不同而对土壤质地有不同的影响12。土壤贮水性能与土层厚度、土壤容重、孔隙状况及土壤结构等因素密切相关。夏江宝等13研究认为,植被可增加土壤孔隙度,降低土壤容重,进而改善土壤贮水功能,原因是植被的生长与凋零对土壤质地既有物理方面的改善,又有生物方面的影响。该研究对林地(油松林)、农田与撂荒地 3 种不同土地利用类型进行土壤贮水特征的研究发现,林地对土壤贮水功能的改善最好,农田次之,撂荒地最差,研究结果与文献10 11观点基本一致,原因可能是林地凋落物改善了土壤结构,土壤疏松,容重减小,孔隙度增大;农田撂荒后人为翻耕减少(该试验选取的撂荒地已经约 10 年未有人为扰动),土壤紧实程度增加,容重增大,土壤贮水功能相应减弱。入渗是降水或灌溉水经过土壤表面进入土壤内部的水文过程,其性能受到人为干扰(如耕种措施)、气象条件、土壤质地和初始含水率等因素的影响14。该研究表明,林地与农田入渗性能明显优于撂荒地,3 种土地利用类型入渗性能差异明显,原因可能是林地凋落物改善了土壤结构,腐烂的植物根系“通道”可为土壤中的水分提供储存空间,进而影响土壤导水率15。农田由于长期耕种及其他人为因素导致了土壤肥力(有机质)下降,所以农田入渗性能不如林地。农田撂荒后人为翻耕减少,土壤变得紧实,入渗能力下降,与朱钊岑等15的研究结果基本一致。5 结论土壤贮水性能林地最好,农田次之,撂荒地最差。林地和农田土壤容重比撂荒地明显要小。土壤容重与土壤孔隙度、土壤贮水量的关系为负相关。植被对非毛管孔隙(滞留贮水)改善最为明显,对毛管孔隙(吸持贮水)改善的效果较为一般。土壤入渗时间与入渗速率呈幂函数关系,林地入渗性能最好,农田次之,撂荒地最差,林地、农田与撂荒地入渗率差异明显。参考文献1 孙文义,邵全琴,刘纪远.黄土高原不同生态系统水土保持服务功能评价J.自然资源学报,2014,29(3):365-376.2 吕春娟,陈丹,郭星星,等.铁尾矿不同复垦模式土壤贮水能力及入渗特征J.中国水土保持科学,2019,17(4):59-66.(下转第 51 页)64 安徽农业科学 2023 年布较为均匀。碘是人体及哺乳动物必需的营养元素,儿童更容易出现因碘过量导致的甲状腺肿大17。研究区土壤内碘元素平均含量 4.02 mg/kg,整体为碘元素适量区,不存在边缘区、缺乏区及过剩区。表 8 土壤有益元素等级划分丰缺面积和比例一览Table 8 List of areas and proportions of soil beneficial elements指标Indicator过剩 Surplus面积km2百分比%高 High面积km2百分比%适量 Optimal面积km2百分比%边缘 Edge 面积km2百分比%缺乏 Deficiency 面积km2百分比%Se000053.4821.03186.6473.3914.185.58F3.41.34215.1084.5824.709.719.603.781.500.59I006.322.49247.9897.5100004 结语依据土壤测试结果,永宁地区土壤 pH 介于 7.769.50,土壤环境偏碱性。选取永宁地区农田表层土壤中与农作物生长关系密切的 Cd、Hg、As、Cu、Pb、Cr、Zn、Ni 8 种重金属,N、P、K、有机质、Fe、MgO、CaO、S、Cu、Mn、Mo、Zn 12 项生长必需营养元素,Se、I、F 3 种有益元素作为评价因子指标。采用单因子评价方法和尼梅罗综合污染指数法进行评价,得到以下结论。(1)研究区土壤 Cr、Cu、Zn、Hg、As、Cd、Pb、Ni 均满足农作物正常生长、维护人体健康需要。除 Cd 外,各指标元素的含量基本保持着自然背景水平,土壤环境质量良好。研究区土壤清洁度均在基本清洁区以上,土壤质量均为一等质量区,综合评价值在 1.5 以下,未受重金属影响。研究区内清洁区面积为 234.96 km2,基本清洁区面积为 19.35 km2,适合研究区农作物生长。(2)研究区内土壤必需元素磷(P)、钾(K)、钙(Ca)、镁(Mg)、铁(Fe)、硫(S)、铜(Cu)、锰(Mn)、钼(Mo)、锌(Zn)含量多属二等(较丰富)以上,均满足研究区农作物正常生长需要。氮(N)元素含量属四等-三等(较缺乏-中等),部分地区较亏缺。有机质(SOC)含量多属五等(缺乏),亏缺尤为严重。(3)研究区内土壤有益元素碘含量基本全属于适量区,均值 4.02 mg/kg,分布较均匀。根据国家标准,该区硒含量较低,适量区占比 21.03%,边缘区占比达到 73.39%,表现出硒含量空间分布较不均匀。氟元素大多为适量区之上,高等级区占比达到 84.58%,研究区氟含量富足。参考文献1 吕贻忠.土壤学M.北京:中国农业出版社,2006.2 STOCKING M A.Tropical soils and food security:The next 50 yearsJ.Science,2003,302(5649):1356-1359.3 王秀萍,张国新,鲁雪林,等.河北沿海区耕地土壤质量综合评价J.中国农学通报,2013,29(30):136-142.4 姚荣江,杨劲松,陈小兵,等.苏北海涂围垦区土壤质量模糊综合评价J.中国农业科学,2009,42(6):2019-2027.5 LIU Z J,ZHOU W,SHEN J B,et al.Soil quality assessment of yellow clay-ey paddy soils with different productivityJ.Biol Fertil Soils,2014,50(3):537-548.6 张磊,苏芳莉,郭成久,等.灰色关联分析在不同生态修复模式土壤质量评价中的应用J.沈阳农业大学学报,2009,40(6):703-707.7 王恒旭,胡永华,王文成,等.主成分分析在杞县大蒜种植区土壤质量评价中的应用J.中国农学通报,2006,22(8):297-301.8 曹启民,刘志崴,王永鹏,等.基于主成分分析的海南植胶区砖红壤亚类土壤质量评价J.安徽农业科学,2017,45(8):121-123,173.9 王良杰,赵玉国,郭敏,等.基于G