中国玉米主产区土壤养分的空间变异及影响因素分析

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赵晴月^,¹, 许世杰¹, 张务帅², 张哲¹, 姚智², 陈新平², 邹春琴^,¹

¹中国农业大学资源与环境学院/国家农业绿色发展研究院/教育部土壤与作物相互作用重点实验室,北京 100193

²西南大学资源环境学院,重庆 400715

Spatial Regional Variability and Influential Factors of Soil Fertilities in the Major Regions of Maize Production of China

ZHAO QingYue^,¹, XU ShiJie¹, ZHANG WuShuai², ZHANG Zhe¹, YAO Zhi², CHEN XinPing², ZOU ChunQin^,¹

¹College of Resources and Environmental Sciences, China Agricultural University/National Academy of Agriculture Green Development/Key Laboratory of Plant-Soil Interactions, Ministry of Education, Beijing 100193

²College of Resources and Environment, Southwest University, Chongqing 400715

通讯作者: 邹春琴,Tel：010-62733539;E-mail： zcq0206@cau.edu.cn

责任编辑: 李云霞
收稿日期:2019-09-18接受日期:2020-02-13网络出版日期:2020-08-01

基金资助:

国家“973”计划项目.2015CB150402
国家现代农业产业技术体系建设专项.CARS-02-15

Received:2019-09-18Accepted:2020-02-13Online:2020-08-01
作者简介 About authors
赵晴月,Tel：15210169662;E-mail： 946910453@qq.com。

摘要
【目的】分析中国玉米主产区耕层土壤养分含量现状、区域空间变异规律及其影响因素,以期为各地玉米田土壤养分调控和合理施肥提供指导。【方法】以全国玉米主产区为研究区,于2017年玉米收获季开展大规模土壤采集和农户调研工作。结合地统计学和地理信息系统（GIS）,探究土壤养分的区域变异特征和分布格局;根据相关分级标准,评价玉米主产区当前土壤肥力现状;并通过相关性分析和方差分析,对引起土壤养分变异的主要影响因素（土壤质地、气候和肥料施用）进行探讨。【结果】中国玉米主产区耕层土壤pH中值为 6.9,养分含量的中值分别为有机质21.0 g·kg^-1、全氮1.5 g·kg^-1、有效磷22.4 mg·kg^-1和速效钾164.5 mg·kg^-1,上述指标的变异系数分别为12.7%、48.5%、50.0%、83.6%和52.0%,均表现为中等程度变异。土壤有机质、全氮、有效磷和速效钾含量主要集中在中等至极高肥力水平,共占主产区总面积的93.5%。土壤养分存在明显的区域变异性,土壤有机质、全氮和有效磷含量在东北春玉米区最高,分别为32.0 g·kg^-1、2.2 g·kg^-1、32.3 mg·kg^-1,在西北春玉米区最低,分别为17.2 g·kg^-1、1.2 g·kg^-1、16.2 mg·kg^-1;速效钾含量在西南玉米区最低,其他3个区域无显著差异。在国家尺度上,土壤pH值具有强烈的空间自相关性（块基比<25%）,其变异主要受自然因素（土壤质地和降水）影响;有效磷具有较弱的空间自相关性（块基比>75%）,其变异主要受人为因素（肥料施用）影响;有机质、全氮和速效钾具有中等的空间自相关性（块基比25%—75%）,其变异受自然和人为因素共同影响。【结论】东北区土壤肥力高,玉米生产应适量减少施肥量,以节约肥料成本;华北区土壤养分含量适中,应严格控制氮、磷化肥投入,以增加肥料利用率并减少环境污染;西北区土壤养分含量较低,可以适当增加肥料用量进一步实现玉米增产;西南区内土壤肥力变异较大,各亚区应采用适宜的施肥方式,以提高土壤的保肥能力和玉米产量。
关键词： 玉米主产区;土壤养分;空间变异;影响因素;地理信息系统;中国

Abstract

【Objective】 The objective of this study was to analyze the current status, regional spatial variation and its influencing factors of soil fertility in the major regions of maize production in China, so as to provide the guidance for soil nutrient management and fertilization strategy. 【Method】 Large-scale soil sample collection and farmer surveys were carried out throughout the major regions of maize production during the harvest season of maize in 2017. By using geostatistics and geographical information systems (GIS) methods, the regional variability and distribution patterns of soil fertilities were determined and mapped. According to relevant grading standards, the current status of soil fertilities in major regions of maize production was evaluated. Correlation analysis and variance analysis were used to assess the effects of major factors (soil texture, climate and fertilization) on soil fertility status.【Result】 The median values of soil pH, organic matter, total nitrogen (N), Olsen phosphorus (Olsen-P), and NH₄OAc extractable potassium (available K) in the major regions of maize production were 6.9, 21.0 g·kg^-1, 1.5 g·kg^-1, 22.4 mg·kg^-1, and 164.5 mg·kg^-1, respectively, and their coefficient of variation were 12.7%, 48.5%, 50.0%, 83.6% and 52.0%, respectively, which all belonged to moderate variation. The concentrations of soil organic matter, total N, Olsen-P, and available K were mainly varied at middle to extremely high level, which occupied 93.5% area of the whole production regions. Significant regional variation was observed for soil fertilities. The concentrations of soil organic matter, total N and Olsen-P were the highest in the Northeast region (with median of 32.0 g·kg^-1, 2.2 g·kg^-1, 32.3 mg·kg^-1, respectively) and the lowest in the Northwest region (with median of 17.2 g·kg^-1, 1.2 g·kg^-1, 16.2 mg·kg^-1, respectively). The concentration of soil available K was the lowest in the Southwest region but showed no significant difference in the other regions. On the national scale, soil pH had strong spatial dependence (nugget to sill ratio <25%) and its spatial variation was likely caused by natural factors (soil texture and precipitation). Soil Olsen-P had weak spatial dependence (nugget to sill ratio >75%) and its spatial variation was probably affected by anthropic activities (fertilization). Soil organic matter, total N and available K had moderate spatial dependence (nugget to sill ratio 25%-75%), which likely was due to the combined effect of natural factors and anthropic activities. 【Conclusion】 Due to high soil fertility, the fertilization rate should be reduced to save fertilizer cost in the maize production of Northeast region. For North China Plain with moderate soil fertility, the amount of nitrogen and phosphorus fertilizer should be strictly controlled to improve fertilizer use efficiency and to reduce environmental pollution. For Northwest region with inadequate soil fertility, the fertilizer input should be appropriately increased to further improve maize yield. The soil fertility in the Southwest region varies greatly. Appropriate fertilization management should be adopted in each subregion to improve soil nutrient preserving capability and maize yield.

Keywords：major regions of maize production;soil fertilities;spatial variability;influencing factors;GIS;China

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本文引用格式
赵晴月, 许世杰, 张务帅, 张哲, 姚智, 陈新平, 邹春琴. 中国玉米主产区土壤养分的空间变异及影响因素分析[J]. 中国农业科学, 2020, 53(15): 3120-3133 doi:10.3864/j.issn.0578-1752.2020.15.012
ZHAO QingYue, XU ShiJie, ZHANG WuShuai, ZHANG Zhe, YAO Zhi, CHEN XinPing, ZOU ChunQin. Spatial Regional Variability and Influential Factors of Soil Fertilities in the Major Regions of Maize Production of China[J]. Scientia Acricultura Sinica, 2020, 53(15): 3120-3133 doi:10.3864/j.issn.0578-1752.2020.15.012

0 引言

【研究意义】近年来,玉米已经发展成为我国最重要的粮、饲、经兼用的优势作物,在保障中国乃至世界的粮食安全方面发挥着极其重要的作用^[1]。2017年全国玉米的播种面积约4 240万hm²,玉米产量占到粮食总产近40%,高达2 590.7亿kg,面积、总产均居三大主粮作物之首^[2]。土壤养分含量是土壤肥力状况的反映。玉米的生长发育依赖土壤养分的供应,其地力贡献率可达60.1%^[3]。因此,土壤养分含量高低与玉米能否实现高产优质密切相关。我国玉米种植范围十分广泛,生长环境复杂多样,土壤养分在多年自然条件和耕种管理的共同作用下,表现出高度的空间变异性^[4,5,6]。鉴于此,从宏观上掌握全国玉米主产区土壤肥力现状,研究土壤养分区域变异规律及其影响因素,对指导国家进行土壤养分调控、制定施肥决策、提高粮食产量和减少污染并最终促进玉米产业绿色发展意义重大。【前人研究进展】地理信息系统（GIS）是多门学科综合的技术,可以将空间数据和属性数据关联从而进行地图可视化和空间动态分析^[7],弥补了传统地统计学的局限性。在农业领域中,国内外****运用地统计学和GIS 技术相结合的方法,从各种尺度对土壤养分的区域差异及成因进行了深入探究。在田块尺度上,崔贝等^[4]分析华北平原小麦-玉米轮作田土壤养分时空变化规律,发现如果耕种管理长期保持不变,土壤特性、温度和降水量是土壤养分变异的主要成因;ZHU等^[8]指出在水稻-小麦轮作系统中,小麦田的土壤硝态氮和全氮含量比水稻田的高,这种差异受施肥和灌溉方式影响。在县域尺度上,张玲娥^[9]研究发现1980年至2010年河北曲周县土壤速效钾含量下降了47.5%,土地利用方式和人为管理措施的改变是主要影响因素;ROGER等^[10]通过不同土壤类型和地形地貌,预测了瑞士Fribourg土壤磷的区域分布。在区域尺度上,陈浮等^[11]以太湖流域典型区为研究区,发现国家政策、耕作方式和种植制度等对土壤养分波动产生显著影响。【本研究切入点】随着采样尺度的变化,土壤养分变异规律也不尽相同^[12,13]。然而以往的研究由于受到采样范围和样本数量限制,空间尺度相对较小,缺少系统性和代表性,全国尺度上的研究寥寥无几。另外,单独针对玉米种植区域的土壤养分空间变异及原因解析的文章也非常缺乏。【拟解决的关键问题】以国家玉米产业体系为平台,以整个中国玉米主产区为研究对象,通过大样本农户调研和土壤采集分析,基于GIS和地统计学方法探究了耕层土壤养分的空间变异特征和区域分布格局,结合相关土壤养分分级标准评价其现状,并解析了国家尺度上土壤养分的空间变异与土壤质地、气温、降水和肥料施用等影响因素的关系,旨在为我国玉米生产中分区域土壤养分调控等宏观决策提供科学的理论指导。

1 材料与方法

1.1 研究区域

本研究以全国玉米主产区作为研究区域。根据本团队^[14]对中国玉米的施肥分区,玉米种植区域可以分为4个主产区（I东北春玉米区、Ⅱ 华北夏玉米区、Ⅲ 西北春玉米区和Ⅳ 西南玉米区）。进一步按照气候、栽培、地形和土壤等条件,划分为12个生产亚区,具体区域如图1所示。

图1

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图1基于中国玉米施肥分区的调研及土壤采样点分布

审图号：GS（2020）3027号
Fig. 1The distribution of sampling sites based on the regionalization of maize production in China

1.2 调查、取样与测定

1.2.1 农户调研 2017年玉米收获季,与国家玉米产业体系45个综合试验站合作,在全国范围内开展农户调研及土壤样品采集工作。每个综合试验站负责4—5个示范县,每个示范县选择5个村,每个村选取种植面积大、产量处于当地平均水平的1个代表性农户。取样地间隔需超过5 km并且周边5 km范围内不得有污染源。每个土壤样品要和调研的农户一一对应。采用实地入户调研,调研问卷信息主要包括农户当季玉米施用的肥料种类、养分含量、施用量、施用次数和方法等。

总计调研21个省（市、区）,200个示范县,其中东北春玉米区调研3省（黑龙江、吉林和辽宁）52县,华北夏玉米区调研5省（安徽、河北、河南、江苏和山东）64县,西北春玉米区调研6省（区）（甘肃、内蒙古、宁夏、山西、陕西和新疆）45县和西南玉米区调研7省（市、区）（重庆、广西、贵州、湖北、湖南、四川和云南）39县。共获有效调研问卷和土壤样品各980份。样点分布见图1。

1.2.2 土壤样品采集与养分含量分析在当地玉米收获后进行土壤样品采集。每个土样是采自一个调研农户的一个地块,以保证地块内土壤肥力的均匀一致性。每一个取样地块代表的面积范围为0.1—80 hm²。采用5点取样法采集耕层（0—20 cm）土样,5个点位分别为田块两条对角线的中心点和对角线上与中心等距离的4点,同时避免取到田块边缘位置的土壤^[15]。在田块中心点使用GPS定位,记录经纬度。混合后的原始样品四分法保留1 kg,风干、磨细及过筛（2 mm和0.25 mm）。土壤养分含量待测指标为土壤pH、有机质、全氮、有效磷和速效钾,测定方法分别为：电位法（水土比2.5:1）、重铬酸钾容量法、半微量开氏法、Olsen法-钼蓝比色法和醋酸铵浸提-火焰光度法^[16]。

1.3 气象和土壤数据收集

选取与调研点临近的气象站点,从中国气象科学数据共享服务网^[17]下载2008—2017年的气象数据,计算10年的年平均气温、年降水量和年蒸发量。土壤质地数据取自《全国第二次土壤普查》^[18]。

1.4 数据处理与分析

根据调研农户所用的商品有机肥和化肥产品标识的养分含量,以及《中国主要作物施肥指南》^[19]给出的农家肥养分含量,分别计算每个农户当季玉米的总施氮量（kg N·hm^-2）、总施磷量（kg P₂O₅·hm^-2）和总施钾量（kg K₂O·hm^-2）。

先将原始数据中缺失施肥量的样本剔除,在此基础上采用域法^[20]识别和处理特异值。常规统计分析使用Microsoft Excel 2016,土壤养分数据的K-S正态分布检验和相关系数计算由SPSS 20.0完成。在Minitab 16中将数据进行对数或Box-Cox变换,使之服从正态分布。半方差函数分析使用GS+ 9.0。最后利用ArcGIS 10.2中Geostatistical Analyst模块的普通克里金插值法,绘制土壤基础五项的空间分布图,利用Reclassify工具,将土壤养分的插值结果重新分类,根据每类栅格数除以研究区总栅格数,就可以计算得到每个等级的面积百分比。

2 结果

2.1 全国玉米主产区土壤养分含量统计特征值

描述性统计结果表明（表1）,全国玉米主产区土壤pH值的变化范围在5.1—7.9,均值为6.8;有机质含量变化范围在10.7—48.6 g·kg^-1,中值为21.0 g·kg^-1;全氮含量变化范围在0.7—3.5 g·kg^-1,中值为1.5 g·kg^-1;有效磷含量变化范围在4.6—84.2 mg·kg^-1,中值为22.4 mg·kg^-1;速效钾含量变化范围在66.0—358.9 mg·kg^-1,中值为164.5 mg·kg^-1。变异系数（CV）是变量离散程度的体现,土壤pH值的变异系数最小（12.7%）,有效磷最大（83.6%）,其他3种养分居中（48.5%—52.0%）,它们的变异系数都在10%—100%,因此均属于中等变异性^[21,22]。

Table 1
表1
表1全国玉米主产区土壤养分含量描述性统计
Table 1Overall statistical characteristic of measured soil fertilities in the major regions of maize production in China

土壤养分 Soil fertility	样品数 Sample size	分布类型 Distribution types	中值 Median	5%—95%置信区间 5%-95% confidence interval	均值 Mean	标准差 Standard derivation	变异系数 Variance coefficient (%)	偏度 Skewness	峰度 Kurtosis
pH	980	对数正态 Lognormal	6.9	5.1—7.9	6.8	0.9	12.7	-0.70	-0.11
有机质 Organic matter (g·kg^-1)	980	对数正态 Lognormal	21.0	10.7—48.6	23.9	11.6	48.5	1.62	3.26
全氮 Total N (g·kg^-1)	980	对数正态 Lognormal	1.5	0.7—3.5	1.7	0.9	50.0	1.48	2.70
有效磷 Olsen-P (mg·kg^-1)	980	偏态 Skewed	22.4	4.6—84.2	30.5	25.5	83.6	1.66	2.90
速效钾 Available K (mg·kg^-1)	980	偏态 Skewed	164.5	66.0—358.9	183.8	95.5	52.0	1.55	5.59

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偏度和峰度表示数据相对正态分布的偏离程度,分别用以衡量数据分布的不对称性状和集中程度^[12]。正态分布检验表明,各项土壤养分数据均显示出一定程度的偏斜效应且均不服从正态分布,除土壤pH值外,其余各指标均呈现右偏态和高峰态,其中速效钾的峰度最高,达到5.59,说明该数据分布比正态分布更加集中。为了减少试验误差并提高地统计分析和插值结果的准确性,需将土壤pH值、有机质和全氮进行对数转换,有效磷和速效钾进行Box-Cox转换,才符合正态分布。

2.2 全国玉米主产区各区域土壤养分含量差异

表2为各玉米主产区及亚区土壤养分含量,可以看出,不同主产区之间土壤肥力差异明显。土壤pH值的中值在东北区和西南区都是6.4,华北区为7.2;西北区为7.5。土壤有机质、全氮、有效磷含量均在东北区最高,中值分别为32.0 g·kg^-1、2.2 g·kg^-1、32.3 mg·kg^-1,西北区最低,分别为17.2 g·kg^-1、1.2 g·kg^-1和16.2 mg·kg^-1。速效钾含量在西南区最低,仅有141.8 mg·kg^-1,其他三区较高且无显著差异。同一主产区不同亚区之间养分含量也存在一定差异。

Table 2
表2
表2我国玉米主产区各区域土壤养分含量差异
Table 2Soil fertilities in the major regions of maize production in China

区域 Region	样本量 Sample size	pH		有机质 Organic matter (g·kg^-1)		全氮 Total N (g·kg^-1)		有效磷 Olsen-P (mg·kg^-1)		速效钾 Available K (mg·kg^-1)
区域 Region	样本量 Sample size	中值 Median	5%—95%置信区间 5%-95% confidence interval	中值 Median	5%—95% 置信区间 5%-95% confidence interval	中值 Median	5%—95% 置信区间 5%-95% confidence interval	中值 Median	5%—95% 置信区间 5%-95% confidence interval	中值 Median	5%—95% 置信区间 5%-95% confidence interval
I-1	82	6.5	5.4—7.4	44.6	22.0—71.2	3.1	1.2—5.1	28.2	8.2—80.2	208.7	87.7—357.9
I-2	90	6.0	4.6—7.0	32.2	16.6—43.3	2.3	1.0—3.5	42.5	8.4—93.2	195.1	80.5—436.0
I-3	25	6.8	5.8—7.3	25.6	13.7—42.8	1.5	1.0—2.9	26.4	3.8—62.0	154.2	95.0—329.6
I-4	59	6.5	4.8—7.5	17.0	11.5—33.6	1.3	0.8—2.6	25.4	5.6—134.9	119.3	60.4—414.4
东北区 I The region of the Northeast China I	256	6.4	5.0—7.3	32.0	13.0—58.0	2.2	0.9—4.5	32.3	7.2—95.8	175.6	74.2—377.7
II-1	265	7.3	5.5—8.0	20.4	12.8—28.4	1.5	0.8—2.2	24.4	5.5—92.7	183.1	80.6—346.6
II-2	55	6.8	5.1—7.3	20.3	11.2—27.4	1.4	0.7—2.1	20.7	5.2—70.7	154.0	52.2—324.7
华北区II The region of the North China Plain II	320	7.2	5.4—7.9	20.3	12.7—28.3	1.4	0.8—2.2	23.6	5.3—86.8	176.2	72.6—345.4
III-1	92	7.6	6.6—8.0	17.4	10.7—32.0	1.3	0.7—2.3	15.2	4.0—46.5	171.6	103.3—316.3
III-2	110	7.5	6.9—8.1	17.0	6.6—34.6	1.2	0.5—2.6	18.1	4.2—64.6	138.2	44.8—323.2
III-3	20	7.2	6.6—7.5	17.4	10.2—40.4	1.2	0.6—3.0	8.6	1.9—55.2	385.6	201.8—832.5
西北区III The region of the Northwest China III	222	7.5	6.8—8.0	17.2	8.1—33.2	1.2	0.6—2.4	16.2	4.2—61.0	162.5	63.0—398.1
IV-1	33	6.6	5.1—7.0	13.6	7.5—27.4	1.1	0.5—2.0	9.3	0.5—54.5	132.9	54.2—313.9
IV-2	92	6.4	4.5—7.4	21.8	11.8—42.7	1.6	0.8—3.4	18.2	1.7—93.6	138.8	46.8—334.0
IV-3	57	6.4	4.6—7.7	31.6	13.4—72.7	2.3	0.9—4.6	28.5	3.3—96.8	162.0	63.2—377.0
西南区IV The region of the Southwest China IV	182	6.4	4.6—7.4	22.4	10.5—53.6	1.6	0.7—3.8	18.3	1.9—94.5	141.8	49.2—340.4

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2.3 全国玉米主产区土壤养分间的相关分析

表3中各土壤养分含量的相关性分析（Pearson相关系数）表明,各养分间都具有极显著（P<0.01）的相关性。土壤pH值与有机质、全氮和有效磷呈负相关,与速效钾呈正相关。pH以外的4种养分两两互为正相关,有机质和全氮关系最为密切,相关系数达0.927。

Table 3
表3
表3全国玉米主产区土壤养分含量间的相关分析
Table 3Correlations among soil fertilities in the major regions of maize production in China

	pH	有机质 Organic matter	全氮 Total N	有效磷 Olsen-P	速效钾 Available K
pH	1
有机质 Organic matter	-0.284**	1
全氮 Total N	-0.256**	0.927**	1
有效磷 Olsen-P	-0.287**	0.220**	0.200**	1
速效钾Available K	0.122**	0.237**	0.234**	0.228**	1

**0.01 水平（双侧）上显著相关
** Significant correlation at the levels of 0.01 (2-tailed)

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2.4 全国玉米主产区土壤养分的空间变异特征

地统计学中的半方差函数能够有效分析出土壤养分空间分布的结构性和变异性,也是应用克里格插值法对未知点进行预测和模拟的基础^[23]。本研究在GS+9.0中利用不同模型对玉米主产区土壤养分含量来逐一拟合比较,选择出决定系数（R²）越接近1,残差（RSS）越小的模型^[24]。最终获得各养分的理论模型及其参数,如表 4所示。可以看出,土壤pH值最优拟合模型为指数模型,有机质和全氮为高斯模型,有效磷和有效钾为线性模型。其中,土壤有机质、全氮和有效磷拟合效果较好,R²分别达0.904、0.909和0.778;pH值和速效钾的拟合效果次之,R²分别为0.593和0.449。

土壤养分含量的空间异质性归因于结构性因素和随机性因素的综合作用。块基比（nugget/sill）表示由随机部分引起的变异在系统总变异中所占的比例,它代表了变量在空间上的自相关程度,是半方差函数的一个重要参数。根据表4结果,土壤pH值的块基比<25%,表明空间自相关性较强^[25,26,27],自然因素如母质、气候和地形是变异的主导因素,而人为因素影响很小;土壤有效磷的块基比>75%,表明其空间自相关性很弱^[25,26,27],施肥、耕作和灌水等人类活动对系统变量的空间变异起主导作用;土壤有机质、全氮和速效钾的块基比介于25%—75%,表明空间自相关性为中等^[25,26,27],变异是由人为和自然因素同时作用产生。在国家尺度上,土壤养分含量的变程非常大,范围在2 319—4 252 km之间,速效钾变程最大,pH值变程最小。另外,所有养分的块金值都大于0,说明存在一定的采样分析误差或受到其他随机因素的影响。

Table 4
表4
表4全国玉米主产区土壤养分含量的空间变异特征
Table 4Geospatial feature values of soil fertilities in the major regions of maize production in China

土壤养分 Soil fertility	理论模型 Theory model	块金值 Nugget	基台值 Sill	块基比 Nugget/Sill (%)	变程 Range (km)	决定系数 R²	残差 RSS
pH	指数 Exponential	0.00101	0.00426	23.7	2319	0.593	5.708E-06
有机质 Organic matter	高斯 Gaussian	0.0204	0.0626	32.6	4108	0.904	3.253E-04
全氮 Total N	高斯 Gaussian	0.026	0.0657	39.6	4117	0.909	2.708E-04
有效磷 Olsen-P	线性 Linear	0.0814	0.108	75.4	4252	0.778	7.680E-04
速效钾 Available K	线性 Linear	0.0687	0.0944	72.8	4252	0.449	1.072E-03

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2.5 全国玉米主产区土壤养分的空间分布格局

在建立半方差函数并选择出最佳内插模型的基础上,应用Ordinary Kriging插值法制图（图2）,分布图可以直观、全面地反映玉米主产区土壤养分的区域分布特征,并结合各亚区的土壤肥力状况（表2）,我们对各养分空间分布格局进行解析。根据图 2-a,土壤pH值空间分布较有规律性,整体呈聚集分布,空间连续性好,4个主产区pH值差异显著,但亚区间变异不大。pH<5.5的微酸性土壤主要集中在云南西部、湖南全省和吉林中东部地区,pH值最低的亚区为东北半湿润春玉米区;pH>7.5的碱性土壤主要分布在西北区的内蒙古中部、山西、陕西和宁夏以及华北区西部,pH值最高的亚区为西北雨养旱作春玉米区。

图2

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图2全国玉米主产区土壤养分含量空间分布格局

审图号：GS（2020）3027号
Fig. 2The spatial distribution maps of soil fertilities in the major regions of maize production in China

根据图 2-b和2-c,土壤有机质和全氮的整体空间分布高度相似,这与它们较高的相关系数有关,都表现为东北区北部和西南区南部较高,并向华北区和西北区逐渐降低,西南区内变异巨大。有机质和全氮的高值区主要位于黑龙江全省、吉林东北部及云贵高原地区,东北冷凉春玉米区含量最高;低值区主要位于黄土高原地区和四川、重庆等地,四川盆地玉米区含量最低。

根据图 2-d,土壤有效磷呈不规则的块状分布,随机性较强,东北区变化较缓和,而华北、西北和西南区内则形成强烈变异。有效磷较高的区域集中在东北全区、山东、云南以及广西等地,陕西东部和北部较高,四川盆地较低。东北半湿润春玉米区含量最高,西北绿洲灌溉春玉米区含量最低。

根据图 2-e,土壤速效钾分布的规律特征不突出,表现为大斑块状分布。东北区速效钾北高南低,华北区中部至西北区南部一线含量相对较高,西北区西高东低,新疆土壤速效钾含量极高,远远超过全国平均水平。西南大部地区偏低,尤其是湖北、湖南和重庆等地,但西南高原玉米区属于高值区。

2.6 全国玉米主产区土壤养分等级情况

结合全国第二次土壤普查^[18]和我国玉米施肥指南^[19]相关标准,将插值得到的土壤养分含量划分为4个等级,并计算每个等级的面积占总面积的比例,具体分级标准和土壤养分等级现状如表5所示。从全国范围来看,各项土壤肥力指标总体处于中等及中等以上等级,低等级的面积只占零星比例,表明玉米主产区土壤养分缺乏区域分布极少,一部分地区表现出土壤养分过剩。有机质含量主要集中在中和高两个水平,分别占56.26%和40.90%;全氮含量整体较高,绝大多数分布在高等级,占81.96%,几乎无区域缺乏;有效磷含量在每个等级都有分布,大部分面积是中等水平,缺乏的比例占7.46%,丰富的比例占26.51%;速效钾的整体水平很高,共87.22%集中在高和极高等级。

Table 5
表5
表5全国玉米主产区土壤养分含量等级情况
Table 5The classification of soil fertilities in the major regions of maize production in China

土壤养分 Soil fertility	项目 Item	极高 Extremely high	高 High	中 Middle	低 Low
有机质 Organic matter	分级标准 Grading standard (g·kg^-1)	≥40	20—40	10—20	<10
	百分比 Area percentage (%)	2.84	40.90	56.26	0.00
全氮Total N	分级标准 Grading standard (g·kg^-1)	≥2	1—2	0.75—1	<0.75
	百分比 Area percentage (%)	13.83	81.96	4.21	0.00
有效磷Olsen-P	分级标准 Grading standard (mg·kg^-1)	≥40	25—40	10—25	<10
	百分比 Area percentage (%)	7.21	19.30	67.02	6.47
速效钾Available K	分级标准 Grading standard (mg·kg^-1)	≥150	120—150	90—120	<90
	百分比 Area percentage (%)	67.90	19.32	11.49	1.29

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2.7 全国玉米主产区土壤养分空间变异的影响因素

导致玉米主产区土壤养分区域差异的原因有很多,一是由于不同区域间,土壤形成过程中的地质学过程、气候条件等不同。另外,田间管理措施,尤其是肥料施用的较大差异也会加剧土壤养分变异。本文从土壤质地、气候条件和肥料施用这3个主要影响因素进行探讨。

2.7.1 土壤质地因素土壤质地遗传了成土母质的机械组成,又因耕种管理方式的不同发生改变,使得其土壤养分含量也存在差异,土壤质地同时也是反映土壤肥力的重要参考。玉米主产区中的东北区和华北区以砂质壤土和壤土居多,西北区多为壤土和砂质黏壤土,西南区壤土、黏壤土和黏土都有分布。

不同土壤质地的养分含量及统计分析显示（图 3）,随着土质黏重程度增加,土壤pH值显著降低。砂质壤土平均pH值为7.5,黏土平均pH值只有6.0。有机质和全氮含量均为砂质壤土最低,其余土质间无显著差异。有效磷含量大致表现为由砂质向黏质逐渐递增的规律,黏土的有效磷含量显著高于其余土质,平均值为56.1 mg·kg^-1,是砂质壤土的2倍。不同的是,土质对速效钾含量的影响规律不明显。

2.7.2 气候因素在土壤形成和发展过程中,气候主要从温度和水分两方面发挥作用。气候条件作用于土壤母质的风化、土壤溶液的迁移转化和微生物的活动,影响着有机质的累积和矿化,并决定着土壤养分的含量高低和形态^[28]。

中国玉米主产区横跨多个温度带,南至热带,北至寒温带,年降水量从0至1 700 mm不等。在不同区域内,气候因素对土壤养分含量的影响不尽相同。相关性分析（表6）表明,平均气温仅与东北区土壤有机质和全氮呈显著负相关。年降水量与东北区、华北区和西南区土壤pH值、西南区土壤速效钾呈显著负相关,与东北区土壤有效磷呈显著正相关。年蒸发量与东北区和华北区的土壤有机质和全氮、东北区土壤速效钾呈显著负相关,与西南区土壤有机质、全氮和有效磷呈显著正相关。而西北区各项土壤养分都不与气候因素呈现相关性。

Table 6
表6
表6不同区域土壤养分含量与气象因素的相关分析
Table 6The correlation of soil fertilities with meteorological factors in different regions

区域 Region	影响因素 Factor	pH	有机质 Organic matter	全氮 Total N	有效磷 Olsen-P	速效钾 Available K
东北区I The region of the Northeast China I	平均气温 Average temperature	-0.006	-0.775**	-0.742**	0.098	-0.291
	年降水量 Total precipitation	-0.439**	-0.123	-0.112	0.437**	-0.170
	年蒸发量 Total evaporation	-0.017	-0.754**	-0.721**	0.098	-0.309*
华北区II The region of the North China Plain II	平均气温 Average temperature	0.043	0.071	-0.061	-0.172	-0.043
	年降水量 Total precipitation	-0.397**	-0.145	-0.179	0.069	-0.181
	年蒸发量 Total evaporation	-0.177	-0.318*	-0.256*	0.116	0.157
西北区III The region of the Northwest China III	平均气温 Average temperature	0.103	0.298	0.276	0.000	-0.176
	年降水量 Total precipitation	-0.107	-0.245	-0.250	-0.009	-0.171
	年蒸发量 Total evaporation	0.171	0.004	-0.028	0.148	-0.107
西南区IV The region of the Southwest China IV	平均气温 Average temperature	-0.223	-0.241	-0.197	0.225	-0.322
	年降水量 Total precipitation	-0.350*	0.015	0.008	0.164	-0.596**
	年蒸发量 Total evaporation	-0.219	0.341*	0.348*	0.550**	0.014

*0.05 水平（双侧）上显著相关 **0.01 水平（双侧）上显著相关
* Significant correlation at the levels of 0.05 (2-tailed) ** Significant correlation at the levels of 0.01 (2-tailed)

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2.7.3 施肥因素本次调查结果表明（表7）,我国玉米主产区的平均氮、磷和钾投入量分别为270.9、106.8和82.7 kg·hm^-2。其中,华北区氮、磷和钾投入量均为全国最低,分别为224.7、71.6 和66.7 kg·hm^-2。西北区和西南区施氮量较高,均超过300 kg·hm^-2,西北区施磷量最高,为158.4 kg·hm^-2。大多数农户还是按照传统习惯和主观判断来施肥,施肥不科学不合理的现象比较普遍。肥料施用在短期内可以增加土壤养分含量,同时,农户也会根据当地土壤的基础肥力状况调整他们的施肥量。从表 8可知,土壤pH值与施钾量呈极显著负相关,这是由于低pH值的土壤上易缺钾,如南方红壤地区,因此施钾量高;有机质和全氮与氮肥、磷肥施用量表现为负相关,原因在于在土壤肥力较高的地区,农户会减少氮磷肥投入量;有效磷与施磷量呈显著正相关,该结果可以解释为施磷水平的提高导致了有效磷的增加;速效钾与施肥量并无相关关系。

Table 7
表7
表7全国玉米主产区氮、磷、钾养分投入量
Table 7N, P and K application rates in major maize production areas of China

区域 Region	养分投入量 Fertilizer rate (kg·hm^-2)
区域 Region	氮 N	磷 P₂O₅	钾 K₂O
东北区I The region of the Northeast China I	239.0±90.0	106.1±57.8	95.2±54.9
I-1	227.8±94.6	88.5±50.9	72.6±49.9
I-2	247.8±66.6	117.8±44.5	109±38.0
I-3	212.9±71.8	88.9±52.4	85.8±60.7
I-4	248.3±120.4	113.5±78.6	100.3±71.8
华北区II The region of the North China Plain II	224.7±89.9	71.6±45.6	66.7±39.8
II-1	216.4±87.3	70.6±45.3	64.9±39.0
II-2	294.4±81.4	79.9±47.5	81.7±44.1
西北区III The region of the Northwest China III	330.1±132.9	158.4±90.9	79.3±69.5
III-1	306.0±108.8	132.1±88.1	77.6±59.2
III-2	335.7±132.7	166.5±90.7	69.0±66.0
III-3	384.7±178.1	210.0±71.5	122.7±92.6
西南区IV The region of the Southwest China IV	308.6±133.9	97.4±59.8	94.4±60.0
IV-1	327.7±155.3	91.8±71.3	82.1±63.9
IV-2	276.5±126.8	100.8±55.9	106.9±53.5
IV-3	341.5±111.4	97.3±54.2	86.2±62.7
全国 China	270.9±120.0	106.8±72.4	82.7±57.3

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3 讨论

3.1 土壤pH值

中国玉米主产区土壤pH值介于5.1—7.9,均值为6.8,与全国第二次土壤普查中的平均值相比基本没有变化^[18]。土壤pH值的变异系数低于其他土壤养分指标,这与以往不同尺度的研究结果类似^[29]。土壤质地和降水量是引起土壤pH值变化的主要环境因素。南方黏质土壤pH值显著低于北方砂质土壤（图3）。除西北区外,土壤pH值随降水量的增加而降低。西北区和华北区干燥少雨,大多为中性至碱性土壤。典型的如黄土高原地区,年降水量小（150—800 mm）而年蒸发量大（1 400—2 000 mm）,土壤中渗漏水量较小,导致表层土壤盐基饱和度高,甚至出现严重的盐渍化^[30];东北区和西南区气候相对湿润,较高的降水量使土壤胶体上的代换性盐基大量淋失,氢离子取而代之,形成酸性土壤。同时,东北区土壤含有丰富的有机质,大量的腐殖质和有机酸类物质进一步降低土壤酸度并提高了土壤的缓冲能力^[31]。

图3

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图3不同土壤质地土壤养分含量及统计分析

Fig. 3Soil fertilities as related to soil textures

3.2 土壤有机质

中国玉米主产区土壤有机质大多处于中级和高级肥力水平,区域分布差异明显,该结果与杨帆等^[32]根据测土配方施肥项目数据总结的中国农田耕层土壤有机质含量结果一致。土壤有机质的区域变异受到自然因素和人为活动的共同影响。一方面,通常土壤颗粒过大会使土壤的通透性增强,导致有机质极易矿化而不利于其累积,当土壤的黏粒含量较高时,有机质能够更多的被吸附和固定,质地越重的土壤其有机质含量相对越高,保肥能力也越好^[33],本文也印证了这一结果（图3）。其次,水热条件共同控制着土壤有机质合成和分解的动态平衡。在东北春玉米区,冬季的严寒减缓了微生物对有机质的降解^[34],使得土壤有机质含量随平均气温的降低而增加,呈现出由南向北逐渐增加的趋势。较高的蒸发量也有利于有机质的分解,土壤有机质含量随蒸发量增加而递减。然而部分云贵高原地区有机质含量也很高,可能是与该区域高海拔高湿低温的复杂气候条件有关^[35]。另一方面,本次调研中,各玉米主产区基施有机肥的农户比例差异很大,西南区有56.7%的农户施用有机肥,华北区只有14.1%,进一步解释了施肥措施可能是短期影响土壤有机质空间变异的因素之一。对于土壤有机质较低的华北区和西北区,亟需鼓励农民采取一些措施来改善土壤结构,增强保水蓄肥能力,例如有机无机肥配合施用、实施间套种和轮作、实行秸秆还田等;而对于东北区和西南区,大部分地区土壤有机质较为丰富,则需要精耕细作并结合测土配方施肥,在合理施用有机肥的基础上减少化肥投入,在保持和提升土壤有机质水平的同时,可以有效的提高产量和养分效率^[36]。

3.3 土壤全氮、有效磷和速效钾

土壤全氮、有效磷和速效钾是体现土壤供肥能力的重要指标。分析结果显示,中国玉米主产区土壤全氮含量绝大多数处于高和极高等级肥力水平。土壤全氮与有机质不仅相关系数极高,而且在变异系数、空间自相关性、插值的理论模型、空间分布格局以及与各影响因素的关系上也都表现出高度一致性。有研究指出,在区域尺度上土壤全氮密度的变异约有50%可以被土壤有机碳解释,可能的原因是土壤氮和有机质在复杂的生物地球化学中有密切联系^[37]。农户长期过量施用氮肥是导致土壤全氮空间变异的主要人为因素之一。全国五省4 548个样本的农户调研数据显示玉米主产区的平均施氮量为257 kg N·hm^-2[38],远高于其推荐施用量^[14]。不同区域的推荐施氮量与土壤供氮能力尤为相关^[14],东北黑土区和西南高原玉米区土壤有机质含量高、供氮能力较强,可以适当减施氮肥;而西北区土壤氮含量整体偏低,但该区域光热资源优异,玉米易获得高产,因此可以适当增施有机肥来提高产量。根据各区域土壤供氮水平优化施氮量,对提高氮肥的农学效率、减少土壤氮素盈余十分重要。

玉米主产区土壤有效磷含量总体处于中高水平,速效钾含量处于高至极高水平,他们的空间变异程度相较于全氮更大,块基比和变程也很大,表明磷、钾区域分布的随机性较强。对于土壤质地而言,粗颗粒多由原生矿物组成,养分贫瘠,而黏粒中主要是次生的铝硅酸盐矿物,养分本底值高且对养分的吸附和固定力强,因此质地越重的土壤往往表现出越高的有效磷和速效钾含量,该结果与以往研究结果一致^[39,40]。气候因素也会通过影响土壤矿物的风化速率和养分淋溶强度从而对土壤有效磷含量产生影响^[41]。有研究表明,高温和多雨的环境使得土壤有效磷含量显著降低^[41]。但在我们的研究中,土壤有效磷和速效钾含量只受到降水条件的影响（表6）。虽然磷素在土壤中不容易随水流失,但在东北区和西南区,降水还是在一定程度上引起了有效磷的分布差异。较高的降雨量和蒸发量加速了速效钾在土体中淋洗和积累的过程,使得钾素不易被土壤固定。在农业生态系统中,施肥、灌水、还田方式等人为活动在影响土壤有效磷和速效钾含量和分布状况上也发挥着重要的作用。很多田间试验已经证实,持续施用磷肥会显著提高土壤有效磷含量^[42,43],本文在大区域尺度上也有类似结果（表8）。1980年至2007年,我国平均土壤磷盈余为242 kg P·hm^-2,导致土壤有效磷含量上升了17.3 mg·kg^-1[44],因此,如何减磷增效是一个亟需解决的重要问题。西北绿洲灌溉春玉米区和四川盆地玉米区等地土壤有效磷缺乏,可以适当增施磷肥以满足高产玉米生长需求;而对于东北春玉米区、华北区东部和西南高原玉米区等土壤有效磷含量极高的区域,应当控制磷肥投入以提高磷肥利用率、减少磷素累积及其对环境的污染。中国玉米主产区土壤速效钾整体水平很高,可能与近20年来农民比较重视钾肥的施用以及大面积推行秸秆还田有关^[9,45]。东北温暖湿润春玉米区、北方灌溉春玉米区和西南区的土壤速效钾含量较低,应增加钾肥投入量或施用有机肥。

Table 8
表8
表8土壤养分含量与施肥量的相关分析
Table 8The correlation of soil fertilities with fertilizer rates

土壤养分 Soil fertilities	施氮量 N rate	施磷量 P₂O₅ rate	施钾量 K₂O rate
pH	0.066	-0.013	-0.248**
有机质 Organic matter	-0.129**	-0.101**	-0.022
全氮 Total N	-0.132**	-0.099**	-0.032
有效磷 Olsen-P	-0.011	0.078*	0.172**
速效钾 Available K	-0.067	0.005	-0.002

*0.05 水平（双侧)上显著相关 **0.01 水平(双侧）上显著相关
* Significant correlation at the levels of 0.05 (2-tailed) ** Significant correlation at the levels of 0.01 (2-tailed)

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4 结论

中国玉米主产区耕层土壤pH 值在东北区和西南区呈偏酸性,华北区呈中性,西北区呈偏碱性,其中值为6.9。土壤有机质、全氮、有效磷和速效钾含量大多处于中等至极高肥力水平,其中值分别为21.0 g·kg^-1、1.5 g·kg^-1、22.4 mg·kg^-1和164.5 mg·kg^-1,均为中等程度变异。土壤肥力在区域间存在显著差异,东北区土壤肥力最高,华北和西南区土壤肥力中等,西北区土壤肥力相对较低。

影响土壤养分空间变异的因素不同。全国尺度上,土壤pH值的空间变异主要受自然因素（土壤质地和降水）的影响;有效磷的空间变异主要受人为因素（肥料施用）的影响;有机质、全氮和速效钾的空间变异则受到二者共同影响。

东北区土壤肥力高,玉米生产应适量减少施肥量,以节约肥料成本;华北区土壤养分含量适中,应严格控制氮、磷化肥投入,以增加肥料利用率并减少环境污染;西北区土壤养分含量较低,可以适当增加肥料用量进一步实现玉米增产;西南区内土壤肥力变异较大,各亚区应采用适宜的施肥方式,以提高土壤的保肥能力和玉米产量。

致谢

本研究依托国家玉米产业体系,在全国45个综合试验站的大力支持下完成了农户调研及取样工作。同时,也对本课题组所有参与调研的成员们的辛勤付出表示感谢！

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【目的】速效钾是土壤肥力的重要指标之一，与作物产量和品质密切相关。最近10年随着农业结构调整，机械化程度不断提高，秸秆还田等技术的不断推广，迫切需要研究这些因素对土壤速效钾含量时空变化的影响，从而为土壤肥力评价和管理提供指导。【方法】通过野外调查、采样分析和资料搜集得到了河北省曲周县1980年、2000年和2010年3个不同时期耕层土壤速效钾含量的数据，首先对不同时期土壤速效钾含量进行了常规统计和正态性检验；然后应用地质统计学方法分析了不同时期耕层土壤速效钾含量的空间结构特征，结合GIS空间插值、叠置分析和面积统计功能研究了该区耕层土壤速效钾含量的时空变异特征；最后对各种影响因素（土壤质地、土壤类型和土地利用类型）下的土壤速效钾含量进行了方差分析。【结果】3个时期土壤速效钾的平均含量分别为167.1、90.0和87.7 mg•kg-1，2000年的平均含量比1980年减少了46.1%，2010年比2000年减少了2.6%。具体变化为：1980年速效钾含量为I级地（＞200 mg•kg-1）和II级地（150—200 mg•kg-1）的面积比例分别为5.2%和82.9%，而到2000年和2010年时基本减少到无。1980年III级地（100—150 mg•kg-1）的面积比例为11.9%，到2000年增加到22.3%，2010年进一步增加到31.2%。1980年时没有IV级地（50—100 mg•kg-1），而2000年和2010年该等级面积比例最大，分别为78.7%和68%。1980年、2000年和2010年土壤速效钾的空间相关距离分别为8.1、2.8和9.8 km。前20年变程呈减小的趋势，而后10年变程呈增加的趋势，这是区域因素与随机因素共同作用的结果。不同质地土壤的速效钾含量顺序为：砂土＜砂壤＜轻壤＜中壤＜黏土。潮土的速效钾含量明显高于盐土。各种农用地中，林地的速效钾含量变化最大，1980年和2000年其含量最小，到2010年其含量最大。【结论】30年来曲周县土壤速效钾含量随时间的推移呈递减的趋势，前20年下降很快，后10年表现为总体略有下降，但局部有上升的趋势。土壤类型、土壤质地、土地利用类型和人为管理措施是其主要影响因素。秸秆还田和平衡施肥等措施对于保持和提升土壤速效钾含量起到了非常重要的作用，需进一步大力推广。

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基于网格（20 m×20 m）采样法采集土壤样品，利用经典统计学和地统计方法分析了典型喀斯特峰丛洼地（200 m×100 m）土壤养分的空间变异特征.结果表明:研究区土壤pH值表现为弱变异,其他各养分指标均为中等程度变异,大小顺序为速效磷（AP）>速效钾（AK）>碱解氮（AN）>土壤有机质（SOM）>全钾（TK）>全磷（TP）>全氮（TN）；pH半变异函数的最佳拟合模型为球状模型，TK和AK的最佳拟合模型为指数模型，其他养分指标的最佳拟合模型均为高斯模型；pH、AK的变异尺度(变程)较小，分别为58.1和41.1 m，SOM、TN、TP、AN、AP的变异尺度相近,在100～150 m，TK的变异尺度最大（463.5 m）；除研究区土壤TK、TN表现为中等的空间自相关性外,其他土壤养分指标均表现为强烈的空间自相关性.pH、AK呈零星斑块状分布,表现为高异质性；SOM、TP、TK的变化趋势较平缓,呈中间高、两边低的分布格局;AN、AP的空间分布具有显著的相似性,均随坡度的增加而呈片状上升趋势;TN的分布较特殊,呈中间低、两边高的趋势.植被、地形和高异质性的微生境是造成喀斯特木论自然保护区土壤养分格局差异的主要因素.

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以全国第二次土壤普查的1627个土壤剖面资料为基础,在地质统计学和地理信息系统的支持下,以变异函数为基本工具初步分析中国土壤土层厚度的空间变异特征,并应用普通克里格法进行最优无偏线性插值,制作出分辨率为30km×30km的中国土壤土层厚度的空间分布图。结果表明:中国土壤土层厚度具有较好的可迁性和空间结构性特点,实验变异函数值的变化趋势基本上随着距离的增加逐渐上升,拟合变程在680km以上,土壤厚度的相关性可大于680km,土层厚度具有明显的块状或连续分布的特点

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【Objective】Relying on fertile black soil resources, northeastern China has developed the biggest grain bases. Clarifying the characteristic of black soil fertility nutrients is essential for soil fertility improvement and maintenance in Northeast China. A long-term cultivated land quality monitoring experiment established in the 1980s was used to investigate the changes in soil nutrients and fertility in the black soil region.【Method】A temporal variation descriptive statistics analysis was conducted to explore the changes in soil organic matter (SOM), total nitrogen (TN), alkaline-hydrolyzable nitrogen (AN), available phosphorus (AP) and available potassium (AK), for three time intervals, including the first (1988-1997), middle (1998-2003) and final (2004-2013) monitoring period, during the study. The changes in soil carbon, nitrogen and carbon-nitrogen ratio (C/N) were analyzed so as to investigate relationship between the carbon and nitrogen budgets. Finally, principal component analysis was used to determine factors contributing to soil fertility, and the general scores of soil fertility at three monitoring periods were calculated. 【Result】 All soil nutrient concentrations showed increased with time and overall soil fertility improved after 10 to 26 years. The SOM, TN, AN, AP and AK significantly increased between the first (1988-1997) and final (2004-2013) monitoring period by 33.9%, 43.9%, 27.6%, 90.3% and 11.8%, respectively. Further analysis indicated that the AP concentrations of 71.4% monitoring sites maintained at a level of 15.0 to 50.0 mg·kg^-1, which meets crop nutrients requirement and would not be expected cause the ground or surface water pollution. However, the concentrations of AP at 28.6% of the monitoring sites exceeded the environmental threshold and some measures should be taken to reduce P fertilizer inputs in these sites. The ratio of C/N decreased with time from 10.3 in 1988 to 9.6 in 2013, decreased by 6.8%. Principal component analysis indicated that SOM and TN were the main factors contributing to soil fertility of the monitoring sites and the 5 fertility factors displayed an order of SOM>TN>AN>AP>AK. The average general scores of soil fertility at the first and middle monitoring periods were -1.099 and -0.541, respectively, while the black soil fertility has improved significantly and the score increased to 0.5888 at the final monitoring period.【Conclusion】Current farm fertilizer management improved black soil fertility, however a small proportion (28.6%) required better P fertilizer management so as to decrease the risk of ground or surface water pollution. More organic materials should be applied to the black soil to maintain the balance of soil C/N ratio and improve soil fertility.

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【目的】揭示土壤有机质时空变化规律及其影响因素，为土壤肥力评价和管理提供指导。【方法】通过收集和实测北京南郊-大兴区1980、1990和2000年3个不同时期耕层土壤有机质含量的资料，应用地统计学方法对共进行分析。【结果】3个时期土壤有机质的平均含量分别为9.64、12.76和12.89 g·kg-1，它们的空间相关距离分别为80.5、59.2和49.0 km，呈递减趋势。大兴区土壤有机质含量空间分布呈北高南低之势。从1980年到2000年，有机质含量表现为由低向高逐级累积的规律，具体变化为有机质含量一级和二级的土地面积从无增加到分别占土地总面积的8.0%和14.3%，含量三级的土地面积从23.0%增加到37.1%，四级土地面积减少很少，约为2.19%，五级土地面积减少幅度最大，为50.4%。【结论】秸秆还田和施用有机肥是有机质含量普遍上升的原因，随着作物产量的不断提高，部分地区的有机质入不敷出，呈下降的趋势，应注意土壤的培肥管理。

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