干旱荒漠区污水灌溉山地园林土壤养分的空间变异特征

摘要：以乌鲁木齐市雅玛里克山污水灌溉区为例，采用地统计学方法研究了干旱荒漠区山地园林污灌区土壤中的6 种土壤养分指标全N、全P、全K、速效N、速效P、速效K 的空间变异特征。结果表明，6 种土壤养分指标的变异系数在8.34%～39.68%之间，全N、全P、速效P 服从正态分布，全K、速效N、速效K 服从对数正态分布。所有养分的块金值与基台值之比都在25%以下，说明结构性因素控制这些养分的含量分布，导致样点之间的空间自相关作用强。土壤养分的相关距变化范围为19.1～116.7 m。因为灌溉污水的影响，强矿化作用使得全N、速效N 在质地粗轻的山坡含量较高，而氨挥发则造成全N、速效N 在质地细重的谷地含量较低，偏弱碱性的污水加剧了P 的固定，使研究区内全P、速效P 含量整体偏低，但同时偏弱碱性的污水促进了K 的释放，使速效K 含量明显提高。污灌能促进速效养分的释放，使养分之间具有一定相关关系。

    我国是一个水资源匮乏的国家，2007 年全国水资源总量为25 255 亿m3，居世界第6 位，但人均水资源量不足2 000 m3·人-1（按13 亿人口计算），仅为世界人均占水量的1/4，世界排名100 位以后，被列为全球13 个人均水资源贫乏的国家之一[1]。再生水资源和污水资源化是目前人类解决水资源危机的重要出路，不仅开辟了第二水源，还可充分利用污水的水肥资源为植物提供所需的养分，从而提高污水处理能力、生态效益和社会经济效益。研究污水灌溉对土壤养分空间分布格局的影响，地统计学提供了很好的手段。
    地统计学是以区域化变量理论为基础，以变异函数为主要工具，研究那些在空间分布上既有随机性又有结构性、或空间相关和依赖性的自然现象的科学[2]。20 世纪80 年代初，Burgess 及Webster 等将区域化变量理论引入到土壤性质空间变异性研究中[3]并加以丰富和完善，使之定量化，从而大大地推动了这一研究的向前发展，现在这一研究已成为土壤科学研究领域的最前沿热点之一[4-6]。我国20 世纪90 年代中期以后开展了土壤养分空间变异与分布的定量研究，徐吉炎
和Webster[7]最先利用地统计学研究了土壤全N 的分布。以后的研究者多在中、小尺度上对耕地的土壤养分变异与分布进行研究[8-10]。大尺度（例如县级）土壤养分空间变异性研究主要集中在东北黑土区[11]、黄土高原流域[12]、黄淮海冲积平原区[13]、山东省潮土区[14]、太湖流域典型地区[15]、江苏稻麦轮作区[16]、南方低丘红壤地区[17]、横断山北部生态脆弱区[18]、江津紫色土
壤[19]、甘肃河西灌漠土[20]、宁夏灌淤土[21]、内蒙古干旱荒漠区[22]、北京周边[23]、河北省遵化平原[24]等，大多为县级尺度，面积从几十到几千平方公里，主要揭示了区域因素如气候、土壤类型、地形地貌、土地利用类型、土壤侵蚀等对土壤养分的空间变异的影响，也有以村级为对象的土壤养分空间变异性的研究[25]。近些年来GIS 和GPS 技术的发展为研究相对较大尺度上土壤特性的空间变异性提供了准确便捷的工具[26]。在影响土壤养分空间格局的众多因素中，有的研究者认为主要受人为因素干扰[27]，有的研究者则认为是作物品种、施肥水平和管理方式等人为随机因素和成土母质、土壤类型、气候、水分条件等非人为因素的共同影响[28]。在污水灌溉条件下研究者主要集中于重金属空间变异方面的研究，如应用于土壤重金属的采样设计[29]、空间结构分析及制图[30]、空间插值与土壤环境质量评价[31]和最优插值方法的选择[32]，其目的是揭示重金属的分布、追踪污染物来源、进行土壤环境质量评价并提出合理的治理措施等。王学军对北京东郊通惠河畔污灌土壤的研究发现粘粒和有机质的空间分布特征与各微量元素有相似之处，认为部分是因
为污灌带来的污染物颗粒和有机质在农田逐渐累积的影响[33]。另外很少有学者开展污灌区土壤养分的空间变异研究。

    国家级绿化示范基地乌鲁木齐市雅玛里克山园林是新疆恢复生态环境建设项目的示范工程，用经过二级处理的城市生活污水绿化灌溉荒山在新疆尚属首次。这一举措既能为雅山提供可靠和稳定的水源，又为西部干旱地区绿洲城市污水资源化创造了有效途径。本研究采用地统计学方法进行干旱荒漠区山地园林污水灌溉区土壤养分的空间变异性分析，可以揭示经污水灌溉后土壤氮磷钾养分的空间变异规律，为制定合理的污灌方式提供科学的依据。