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Evaluation of soil fertility of different land use patterns based on principal component analysis

  • MA Ning 1 ,
  • LI Xia 2 ,
  • WAN Xiaofan 2 ,
  • CHEN Gang 2 ,
  • LUO Pei 3 ,
  • LIU Feng 3 ,
  • ZHANG Liang 1
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  • 1. College of Resources, Hunan Agricultural University, Changsha 410128, China
  • 2. Agricultural and Rural Affairs Bureau of Shimen County, Changde City, Changde 415300, China
  • 3. Changsha Research Station for Agricultural & Environmental Monitoring, Institute of Subtropical Agriculture, Chinese Academy of Sciences, Changsha 410125, China

Received date: 2025-04-07

  Online published: 2025-08-28

Abstract

To reveal the influence of different land use on farmland soil fertility, this paper took the soils under three land use types (paddy fields, drylands, and orchards) in Shimen County, Changde City, Hunan Province as the research object. The pH, organic matter, total nitrogen, alkaline dissolved nitrogen, quick-acting potassium and effective phosphorus content were determined, the changing law of the characteristics of farmland soil fertility under different land use pattern were analyzed, and the soil fertility index was calculated and graded using principal component analysis and weighted membership function. The soil fertility index was calculated by principal component analysis and subordinate degree function weighting, and then graded to provide scientific basis for rational fertilization in the study area and similar areas. The results showed that the soil fertility characteristics of different land use patterns in the study area showed large variability, and the coefficient of variation was larger for quick-acting nutrients than for total nutrients(total nitrogen). The contents of pH, organic matter and total nitrogen in different land use pattern were paddy field>dryland>garden field, and the contents of alkaline dissolved nitrogen, quick-acting potassium and effective phosphorus were garden field>dryland>paddy field. The scores of comprehensive soil fertility evaluation showed that the soil fertility level was high in the garden and dryland, and medium in the paddy field. The principal component soil total nitrogen has the highest contribution rate, and the weight of soil quick-acting potassium has the highest proportion, so the scientific application of quick-acting nutrients should be emphasized in fertilizer application. For soil acidification, especially in orchard soil, it is recommended to apply more organic fertilizers to increase the organic matter in the soil to improve the buffering capacity of the soil against acidification, and also to improve the soil granular structure and permeability. This research provides a scientific basis for rational fertilization in the study area and similar regions.

Cite this article

MA Ning , LI Xia , WAN Xiaofan , CHEN Gang , LUO Pei , LIU Feng , ZHANG Liang . Evaluation of soil fertility of different land use patterns based on principal component analysis[J]. Anhui Agricultural Science Bulletin, 2025 , 31(16) : 44 -49 . DOI: 10.16377/j.cnki.issn1007-7731.2025.16.011

土壤肥力是表征土壤肥沃程度的一个主要指标[1]。土地利用方式是农业生产活动的重要形式,是驱动土壤肥力变化的直接影响因素之一[2],其作用过程加剧了土壤肥力的时空异质性[3-4]。Yuan等[5]研究陶家河流域广泛分布的4种土地利用类型(耕地、菜地、林地和荒地),结果表明,林地土壤中有机质含量最高,土壤全氮含量主要受生物量的积累和有机质的分解强度影响,其含量变化趋势与有机质含量的变化趋势保持一致。Kavana等[6]研究休耕地、公共牧场、混合牧场和野生动物为主的牧场4种利用方式的土地,结果表明,4种土地利用方式对土壤理化性质均有一定影响,其中放牧和耕作对土壤理化特性的影响大于其余土地利用方式。通过研究不同土地利用方式对土壤肥力指标的影响,探讨科学合理的土地管理模式,对提高土壤生产力具有重要意义[7]
土壤肥力评价是科学施肥管理的重要依据[8]。目前,土壤肥力综合评价体系逐步完善,其方法主要包括综合肥力指数法、模糊数学法、内梅洛指数法、主成分分析法等[9-10]。主成分分析法能够减少主观判断的随意性,并依据样本方差贡献率对数据进行分析,使得数据处理过程更为直观,同时侧重数据本身的统计学意义[11]。为此,本研究采用主成分分析法,选取湖南常德石门县水田、旱地、园地3种典型土地利用类型为研究对象,分别测定土壤pH及有机质、全氮、有效磷、速效钾、碱解氮6个土壤肥力指标,评估土壤综合肥力等级,以探讨不同土地利用方式对土壤肥力的影响,为该地及类似地区合理制定土地利用策略及科学施肥提供参考。

1 材料与方法

1.1 研究区基本情况

研究区位于湖南省西北部,地处湘鄂边界(110°29'—111°33' E,29°16'—30°08' N ),区域面积3 970 km2。该地属中亚热带向亚热带过渡的季风气候区,降水充沛,气候温润,年平均气温16.7 ℃,全年无霜期282 d,日照时数1 646.9 h,平均年降水量1 540 mm。土壤成土母质主要为石灰岩风化物、紫色页岩风化物、第四纪红色黏土、河流冲积物等。土地利用类型包括水田、旱地、果园、园地和林地等。主要农作物种植类型包括水稻、玉米、蔬菜、柑橘、茶叶、烟叶等。

1.2 土壤样品采集

依据 GB/T 21010—2017《土地利用现状分类》,将研究区土地利用方式细化为水田、旱地、园地3种主要类型。于2022年11月至2023年3月,选取研究区内46个水田、77个旱地、29个园地共152个具有代表性的土壤样点,通过梅花型布点法采集深度0~20 cm的土壤样品。样品带回实验室,于室内自然风干,研磨过筛后储存备用。

1.3 测定项目及方法

1.3.1 土壤肥力指标测定

土壤pH测定选用pH计电位法测定[12],土壤有机质含量测定选用重铬酸钾氧化-外加热法[13];土壤全氮含量采用凯氏定氮法测定[14];土壤碱解氮含量采用碱解扩散法测定[15];土壤速效钾含量采用乙酸铵溶液浸提-原子吸收法测定[16];土壤有效磷含量采用碳酸氢钠浸提-钼锑抗分光光度法进行测定[17]

1.3.2 土壤肥力评价方法

以主成分分析法[18]为基础,结合隶属度函数加权计算,对研究区不同利用类型土地进行土壤肥力综合评价。
(1)隶属度计算。由于各项评价指标的单位和量纲不同,需对各项肥力评价指标的量纲进行归一化处理,以确保各评价指标间具有可比性[19]。通过建立土壤生产关系与土壤肥力水平的隶属度函数,揭示各肥力指标在土壤中的状态,以隶属度的大小来反映各肥力指标对土壤功能影响的贡献率。
土壤属性的空间变异性对土壤肥力水平的影响呈动态变化的特征。鉴于土壤因子变化具有连续性,各评价指标采用连续性质的隶属度函数[20]。隶属度函数的常见类型有峰值型、戒上型、梯形型等。土壤pH的高低对植物生长具有显著影响,当其偏离最佳范围时,对植物生长的负面影响更明显[21],因此该指标采用峰值型隶属度函数来计算。其他5项指标均采用戒上型隶属度函数,其数值越高,表示评价对象的质量越好,但当数值达到相应临界值后,其效用逐渐趋于稳定。
峰值型隶属度函数和戒上型隶属度函数计算公式分别如式(1)~(2)所示。
峰值型
f ( x ) = 0.1 0.1 + 0.9 ( x - L ) / ( O 1 - L ) 1.0 1.0 - 0.9 ( x - O 2 ) / ( U - O 2 ) x L   ,   x U L < x < O 1 O 1 x O 2 O 2 < x < U
戒上型
f ( x ) = 1.0 0.1 + 0.9 ( x - L ) / ( U - L ) 0.1 x U L < x < O 1 x U
式中,x为土壤肥力指标观测值,LO 1O 2U为函数转折点。根据全国第二次土壤普查数据和相关资料,函数转折点取值如表1所示。
表1 土壤肥力指标隶属度界限与范围
土壤肥力指标 拐点 隶属度函数
L O 1 O 2 U
有机质/(g/kg) 10 40 戒上型
全氮/(g/kg) 0.75 2
碱解氮/(mg/kg) 60 150
速效钾/(mg/kg) 50 200
有效磷/(mg/kg) 5 40
pH 5.0 6.5 7.5 8.5 峰值型
(2)权重确定与土壤肥力评价。对所获取的数据进行 KMO检验(KMO>0.6)和Bartlett球形检验(Bartlett≤0.05),并运用主成分分析法计算出各项土壤肥力指标的公因子方差,再计算各公因子方差与公因子方差总和的比例,将其作为评价指标的权重 wi。根据模糊数学的加乘法原则,将各指标的权重值与隶属值进行加权求和,得出土壤肥力综合指数(Integrated fertility index,IFI),计算如式(3)
I F I = i = 1 n    f i × w i
式(3)中,n为土壤肥力指标数量,fi 为第i项指标的隶属值,wi 为第i项指标的权重系数,IFI值范围在0~1。
综合考虑研究区土壤利用情况,参考文献[22-23]的研究成果,将土壤肥力评价标准细分为5个等级。具体而言,IFI≥0.8为土壤综合肥力高,0.6≤IFI<0.8为偏高,0.4≤IFI<0.6为中等,0.2≤IFI<0.4为偏低,IFI<0.2为极低。

1.4 数据处理

测定数据采用SPSS 29.0、Origin 2024和Excel软件进行分析处理,使用Pearson相关分析法分析土壤肥力指标之间的相关性,使用单因素方差(One-way ANOVA)的Waller-Duncan分析不同土地利用方式对土壤各肥力指标影响差异。

2 结果与分析

2.1 不同土地利用类型土壤肥力指标描述统计

变异系数是反映土壤肥力空间变异性的重要指标,其值低于15%表明变异程度较低,为小变异,介于16%~35%视为中等变异,高于36%则表明变异程度高。自然因素与人为活动的共同作用导致不同土地利用方式下土壤肥力指标的变异系数存在明显差异。由表2可知,水田中pH的变异系数(13%)属于低变异水平;有机质、全氮的变异系数分别为26%和25%,为中等变异;碱解氮、速效钾、有效磷的变异系数分别为45%、57%、66%,属于高变异。旱地土壤中则不存在低变异水平,pH、有机质、全氮的变异系数分别为16%、31%和34%,均属于中等变异;而碱解氮、速效钾、有效磷的变异系数分别为62%、90%和110%,表现出较高的变异水平。园地与旱地在变异系数的分类上具有相似性,未出现低变异水平,pH、有机质、全氮的变异系数在16%~35%,表现为中等变异;碱解氮、速效钾、有效磷的变异系数分别为73%、77%和83%,属于高变异水平。综合来看,速效养分的变异系数高于全量养分(全氮),旱地和园地的土壤肥力指标变异系数高于水田。
表2 不同土地利用类型土壤肥力指标
土地利用类型 描述统计 pH 有机质/(g/kg) 全氮/(g/kg) 碱解氮/(mg/kg) 速效钾/(mg/kg) 有效磷/(mg/kg)
水田 最小值 4.46 10.80 0.73 71.00 50.00 2.10
最大值 7.39 56.80 3.42 585.00 332.00 39.70
平均值 5.91 33.39 1.95 163.76 119.74 11.78
标准差 0.74 8.75 0.48 72.92 68.72 7.83
变异系数/% 13 26 25 45 57 66
旱地 最小值 3.70 7.40 0.50 67.00 34.00 2.90
最大值 7.55 49.60 3.90 712.00 990.00 144.40
平均值 5.91 26.73 1.66 169.95 213.53 25.64
标准差 0.93 8.28 0.57 105.98 193.21 28.30
变异系数/% 16 31 34 62 90 110
园地 最小值 3.42 17.40 0.76 75.00 36.00 2.80
最大值 7.36 46.20 2.88 662.00 740.00 122.90
平均值 5.42 26.45 1.60 175.52 238.24 42.70
标准差 0.93 7.44 0.52 128.29 182.85 35.47
变异系数/% 17 28 32 73 77 83

2.2 不同土地利用方式对土壤肥力指标的影响

表3所示,不同土地利用方式下土壤肥力指标存在差异。土壤pH表现为水田>旱地>园地,水田与旱地的土壤pH差异无统计学意义(P>0.05),但高于园地,差异具有统计学意义(P<0.05)。土壤有机质与全氮的含量特征相似,均为水田>旱地>园地,且水田与旱地和园地的差异具有统计学意义(P<0.05)。土壤碱解氮含量表现为园地>旱地>水田,差异无统计学意义(P>0.05)。土壤速效钾含量表现为园地>旱地>水田,园地和旱地与水田的差异具有统计学意义(P<0.05)。土壤有效磷含量表现为园地>旱地>水田,差异具有统计学意义(P<0.05)。综合来看,不同土地利用方式下土壤pH、有机质含量、全氮含量均表现为水田>旱地>园地,土壤碱解氮、速效钾与有效磷含量均表现为园地>旱地>水田。
表3 不同土地利用方式农田土壤肥力指标
pH 有机质/(g/kg) 全氮/(g/kg) 碱解氮/(mg/kg) 速效钾/(mg/kg) 有效磷/(mg/kg)
水田 5.91±0.74 a 33.39±8.75 a 1.94±0.48 a 163.76±72.92 a 119.73±68.71 b 11.78±7.83 c
旱地 5.90±0.93 a 26.73±8.28 b 1.66±0.57 b 169.94±105.98 a 213.53±193.21 a 25.64±28.30 b
园地 5.42±0.93 b 26.45±7.44 b 1.60±0.52 b 175.52±128.29 a 238.24±182.85 a 42.70±35.47 a

注:同列不同小写字母表示差异在0.05水平具有统计学意义。

2.3 土壤肥力评价

以土壤pH、有机质、全氮、碱解氮、速效钾、有效磷6个土壤肥力指标为基础,对研究区土壤综合肥力进行评价。基于原始数据进行标准化处理,以消除数量级与量纲不同导致的潜在误差,并进行主成分分析。由表4可知,有3个主成分的特征值均大于1,且累计贡献率达83.209%,说明3个主成分可以解释原始指标信息。根据载荷值大小,主成分1主要包括全氮、碱解氮、有机质,主成分2主要包括有效磷和速效钾,主成分3则为pH。基于公因子方差得出各土壤指标权重系数为速效钾(0.277)>有效磷(0.227)>碱解氮(0.206)>全氮(0.132)>pH(0.096)>有机质(0.062)。表明速效钾对研究区土壤肥力贡献最大,其次是有效磷与碱解氮。
表4 土壤肥力指标主成分分析
土壤指标 主成分特征向量 权重系数
PC1 PC2 PC3
pH 0.099 -0.341 0.929 0.096
有机质 0.755 -0.498 -0.186 0.062
全氮 0.902 -0.358 -0.100 0.132
碱解氮 0.834 0.095 -0.025 0.206
速效钾 0.582 0.625 0.236 0.277
有效磷 0.389 0.745 0.057 0.227
特征值 2.578 1.447 1.068
贡献率/% 42.962 24.116 16.131
累计贡献率/% 42.962 67.078 83.209
根据隶属度函数公式(1)~(2),计算出土壤肥力指标隶属度值,并绘制土壤隶属度雷达图(图1)。基于不同土地利用方式的隶属度以及各项土壤肥力指标权重系数,根据公式(3)加权计算得出最终土壤肥力评价得分,土壤肥力评分均值为园地(0.68)>旱地(0.64)>水田(0.59)。根据土壤肥力评分分级标准,3种不同土地利用方式的土壤肥力水平为园地和旱地为偏高水平,水田为中等水平。
图1 土壤肥力指标隶属度雷达图

3 结论与讨论

土壤肥力指标是表征土壤肥力性质、特征的定量标准,对区域农田作物维持高产具有重要意义。而土地利用方式的改变是导致土壤肥力指标变化的重要因素之一[24]。本研究中,3种不同土地利用方式下,水田的有机质、全氮变异系数属于中等变异,碱解氮、速效钾、有效磷变异系数高于36%,属于高变异水平;旱地与园地相似,土壤pH、有机质、全氮为中等变异程度,其余土壤肥力指标变异程度高。说明研究区内不同土地利用方式对土壤肥力特征的影响明显,不同土地利用类型对土壤肥力指标特征有较大影响。
本研究中,不同土地利用类型的土壤肥力指标中,土壤pH表现为水田(5.91)>旱地(5.90)>园地(5.42),参照《全国第二次土壤普查》分级标准,水田与旱地土壤的pH整体呈微酸性,园地土壤pH呈酸性,这与亚热带地区农田土壤酸碱状况相吻合。此外,通过实地调研发现,研究区农业生产活动中对矿质养分投入较多,一定程度上加剧了土壤酸化。水田的土壤有机质含量较高,旱地与园地接近且低于水田,这与黎俊荣等[25]的研究结果类似,即水田土壤有机质含量高于旱地与园地,这一方面可能与区域施肥情况有关;另一方面,水田处于厌氧环境,水稻及其他植株残体不易进行有氧分解,在田里发生厌氧降解和腐殖化反应,导致最终产物以腐殖质等有机物的形式残留。3种不同土地利用方式下的土壤全氮含量相对较高,水田的土壤全氮平均含量高于旱地和园地,原因可能是残留的有机质含量较多,导致土壤中氮素含量水平提高。速效养分方面,土壤速效钾含量表现为园地与旱地高于水田,土壤有效磷含量表现为园地最高,旱地次之,水田最低,这与黄先飞等[26]的研究情况一致,其含量特征受人为施肥影响较大。
基于主成分分析与隶属度计算得知土壤全氮对土壤肥力的贡献率最高,这与朱家晸等[11]对人工林地土壤肥力的评价研究结果相似。土壤肥力指标权重中速效钾占比最高,可将其视作土壤肥力指标的第一限制因素,其含量水平与研究区土壤环境有关。经土壤肥力评价,园地的肥力水平最高,旱地次之,水田较低。根据土壤肥力评分分级标准,园地和旱地土壤肥力水平偏高,水田中等。
本研究通过测定3种不同土地利用方式的土壤pH及有机质、全氮、碱解氮、速效钾、有效磷含量,分析了不同土地利用方式下农田土壤肥力特征的变化规律,并运用主成分分析与隶属度函数评价了其土壤肥力,为研究区及类似地区生产上合理施肥提供科学依据。总的来说,可以适当增加有机肥的投入来提高对土壤酸化的缓冲能力。对于水田可增加速效磷钾肥的施用量,通过混合施用速效磷钾肥与有机肥料提高土壤肥效。
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