廣西欽州典型農業區表層土壤Se含量分布特征及影響因素

閻 琨, 楊源禎, 李 偉

(1. 中國地質調查局煙臺海岸帶地質調查中心,山東 煙臺 264000;2. 中國地質大學環境學院,湖北 武漢 430000)

0 引言

Se是一種對人體很重要的非金屬元素,可以提高機體免疫力、提升機體抗癌抗衰老能力[1-2],人體需要的Se主要通過食物鏈從土壤中獲取[3-4]。近年來,多地紛紛開展富硒土地調查評價工作,為生態文明建設貢獻力量。時章亮等[5]對四川雷波縣農耕區土壤Se含量進行調查評價,認為其受成土母質控制,與有機質、親硫元素密切相關; 牛雪等[6]利用因子分析、聚類分析對三江平原土壤Se來源進行分析,認為其主要受表層土壤有機質及黏土吸附作用影響; 馬驍等[7]對福建蒲城耕地土壤開展評價,在圈定富硒土地基礎上,對富硒土地和農產品開發提出了合理建議。

欽州市是廣西壯族自治區主要的農業產區,具有多個特色農業產業園,對該區進行土地質量調查評價,對助力鄉村振興,服務生態文明建設具有重要意義。本文通過對欽州市典型農業區新光農場進行調查評價,研究其Se含量水平及分布特征,分析其形成原因及影響因素,旨在為提升欽州市乃至北部灣地區富硒土地的利用作出貢獻。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

新光農場位于欽州市欽北區與靈山縣交界處(圖1),地處亞熱帶季風氣候區,地貌類型以河流沖洪積平原和丘陵為主,出露主要地層為志留紀碎屑巖、泥盆紀碳酸鹽巖和碎屑巖、三疊紀酸性侵入巖、白堊紀紫紅色碎屑巖、古近紀土黃色砂礫巖、第四紀沖洪積砂土層等。土壤類型主要為赤紅壤、小部分為水稻土,主要土地利用類型為林地、園地、耕地。研究區農作物以荔枝、龍眼、水稻為主。

1.第四系; 2.古近系; 3.白堊系; 4.泥盆系; 5.志留系; 6.三疊紀花崗巖; 7.地名圖1 研究區地質簡圖Fig.1 Geological sketch of the study area

1.2 樣品采集與處理

2019年10月,采用網格布點法采集研究區農用地表層土壤樣品348件,采樣深度為0～20 cm,平均采樣密度為4件/km2。采用四分法采樣,在采樣點10～20 m內向四周輻射4個采樣點,等份混合成一個樣品。樣品重量大于2 kg,樣品置于布袋內系緊,現場記錄并標記。樣品經過充分自然晾干后過10目篩,取400 g置入聚乙烯瓶中,送入實驗室測試。

1.3 檢測項目與測試方法

土壤樣品主要測試氧化物、微量元素、pH值、有機質等28個指標。樣品分析由南寧礦產資源監督檢測中心負責。Se測定采用氫化物發生-原子熒光光譜法,主要氧化物、S等元素測定由X射線熒光光譜法完成,Ge、Zn、Ni元素測定采用耦合等離子體質譜法,pH值采用pH計測定,有機質由滴定管測定。測試過程中利用GSS-22、GSS-23、GSS-29、GSS-30控制測試質量,精密度和準確度的計算公式為

(1)

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計算結果見表1,質量控制均符合規范要求。

表1 研究區主要測試指標檢出限、準確度、精密度Tab.1 Detection limit, accuracy and precision of main test indicators in the study area

1.4 地理探測器

地理探測器是探測空間分異性及其驅動力的統計學方法,要求因變量為連續變量,自變量為類型變量[8]。對于為連續變量的自變量,通常利用ArcGIS中的自然斷點法轉化為類型變量[9]。本文利用地理探測器中的因子探測和交互探測進行分析。

1.4.1 因子探測

因子探測的目的是為了了解各自變量因子對因變量結果是否具有解釋力以及解釋力的大小,其理論模型為

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SST=Nσ2。

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式中:h為因子X的分類;Nh和N分別為分類h的數量和全部的數量;σh2和σ2分別為分類h的方差和全域Y值的方差;SSW和SST分別為層內方差之和和全區總方差;q值越大,表明該自變量X對Y的解釋力越強。

1.4.2 交互探測

交互探測目的是識別不同因子之間的相互作用,即不同因子共同作用時是否會增強或減弱對因變量的解釋力。不同因子之間的交互作用可分為非線性減弱、單因子非線性減弱、雙因子增強、獨立、非線性增強5種。

1.5 全局莫蘭指數和熱點分析

1.5.1 全局莫蘭指數

全局莫蘭指數是空間相關性檢驗的常用方法,可以表示屬性值在空間上是否聚集[10-11]。其公式為

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1.5.2 熱點分析

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2 結果與討論

2.1 表層土壤Se含量特征

研究區表層土壤中Se含量為0.07～2.56 mg/kg,平均值為0.91 mg/kg,標準差為0.41。變異系數為0.45,表明空間分布受到多種因素影響[13]。研究區表層土壤Se平均值高于全國A層土壤背景值(0.29 mg/kg)[14]、北部灣地區土壤背景值(0.44 mg/kg)[15]和南寧市土壤背景值(0.57 mg/kg)[16]。研究區表層土壤較高的Se含量可能與其成土母質沉積-構造背景密切相關。根據硒生態景觀分級標準對硒進行評價[8,17],顯示絕大多數土壤屬于足硒-富硒土壤范圍(表2)。

表2 研究區Se含量等級表Tab.2 Selenium content levels in the study area

2.2 表層土壤Se空間分布

利用ArcGIS 10.7克里金插值法,得到表層土壤Se含量平面分布圖(圖2)。研究區西部存在Se分布的高值區,含量為1.34～1.48 mg/kg,其余高值區在研究區西北部和東部零星分布; Se含量低值區主要分布在研究區南部,部分分布在研究區中部,Se含量多為0.07～0.64 mg/kg。利用莫蘭指數進行全局空間自相關分析,莫蘭指數為0.432,Z得分為8.344,P<0.05,具有統計學意義,表明表層土壤中Se含量分布具有顯著的空間自相關性[18]。冷熱點分析表明(圖3): 熱點區域Gi*(P)<0.01的樣品點占比為6.14%,主要位于研究區西部,Gi*(P)<0.05的樣品點占比為3.35%,主要分布在研究區西部和西北部; 冷點區域Gi*(P)<0.05的樣品點占比為5.59%,主要分布在研究區中部和南部。

圖2 研究區表層土壤Se含量分布Fig.2 Distribution of selenium content in surface soil of the study area

圖3 研究區Se含量冷熱點分析Fig.3 Analysis of cold and hot spots of selenium lontent in the study area

2.3 土壤Se含量分布影響因素

土壤中Se含量分布呈現明顯的自相關,且冷熱點區域與Se含量分布的低值區和高值區具有較好的對應關系,這為系統討論土壤中Se的來源提供了較好的基礎。

2.3.1 成土母質

土壤中的Se常與地質背景有關,主要來源于成土母質,并與土壤性質、氣候等相關[19-21]。本次統計了研究區不同母質土壤中Se含量,平均含量由高到低依次為泥盆紀碎屑巖和碳酸鹽巖母質、志留紀碎屑巖母質、三疊紀花崗巖母質、第四紀沖洪積層母質、古近紀碎屑巖母質、白堊紀碎屑巖母質(圖4)。第四紀沖洪積層由于成土時間短,其物質組成及元素含量與上游地層密切相關[22],欽江流域上游主要為志留紀碎屑巖。Se含量最高的為泥盆紀碎屑巖和碳酸鹽巖母質,含量達1.39±0.46 mg/kg,該區域為熱點區; Se含量最低的為白堊紀碎屑巖母質,為0.45±0.20 mg/kg,為主要的冷點區。這表明土壤中Se含量主要受土壤母質控制。志留紀和泥盆紀碳酸鹽巖、碎屑巖為母質的土壤,Se含量較高,總體表現為不同成土母質Se含量碳酸鹽巖>碎屑巖>酸性巖漿巖的特征,這表明不同的沉積-構造背景形成的巖石系列組合,對Se含量有著控制作用。有研究認為,碳酸鹽巖母質的土壤往往由較厚的原巖形成,因此Se形成了初次富集[23],成土過程中碳酸鹽的大量淋失,形成二次富集[18]。楊志強等[15]對研究區南部和北部灣沿海地區土壤硒元素成土母質分析表明,Se含量具有隨沉積時代由老到新逐漸降低的趨勢,其研究的志留紀和泥盆紀碎屑巖Se含量為0.53 mg/kg,比本文同時代地層土壤Se含量低,這表明還存在其他因素控制Se的分布。

圖4 研究區不同成土母質Se含量統計Fig.4 Statistics of selenium content in different soil forming parent material of the study area

2.3.2 土壤類型

研究區主要土壤類型為赤紅壤,少量為水稻土。根據統計結果,水稻土中Se含量為0.84±0.22 mg/kg,赤紅壤中Se含量為0.91±0.42 mg/kg(圖5)。赤紅壤中Se含量變化范圍較大,變異系數較高,表明受人類活動影響較大。與研究區南部濱海地區濱海鹽土相比,研究區Se含量明顯偏高,這可能是由于濱海鹽土呈堿性,土壤淋濾作用強,Se易發生遷移淋濾[16]。以上對比表明,土壤類型對Se含量分布有一定影響作用。

圖5 研究區不同土地利用和土壤類型Se含量統計Fig.5 Statistics of selenium content in different land use and soil types of the study area

2.3.3 土地利用類型

耕地、林地、園地中表層土壤Se含量分別為0.80±0.39 mg/kg、1.01±0.49 mg/kg、0.94±0.35 mg/kg(圖5)。受人類活動影響較小的林地Se含量大于人類活動影響較大的耕地,表明人類活動對Se含量有一定的影響。林地中受人類活動較小,形成土壤—植物—土壤的循環作用,使得Se富集于表層土壤,而耕地由于人類活動加速土壤中有機質分解,導致Se遷移和被吸收[24]。不同植物對Se的吸收效率不同,也可能導致不同土地類型Se含量的差異。

2.3.4 土壤理化性質

土壤理化性質是影響Se含量及利用效率的關鍵因素之一[5-6]。表層土壤中Se含量與Ni、Zn及有機質含量相關性顯著,表明其可能主要來自成土母質和有機質的富集[25]。研究區土壤中Se含量與Al2O3、Fe2O3、S等指標相關性顯著(圖6),與前人認為的鋁、鐵等氧化物對Se有較明顯的吸附作用結論相一致[19-20],這主要是由于Se容易與Fe的硫化物、氧化物發生沉淀反應,使土壤中Se含量增加。Se含量與K呈負相關,與Al2O3正相關,表明黏土礦物對Se的吸附作用較強,長石類對Se吸附較弱[26]。前人研究認為,有機質、鐵鋁礦物對Se的吸附與pH值密切相關,在pH值為4～6時吸附最大[27],本次研究pH值為3.19～8.19,中位數為4.83,總體為酸性環境。在堿性土壤中,Se含量基本不受pH值影響,多以硒酸鹽形式存在,易被植物吸收,但同時也容易流失,不易保存; 酸性土壤中,Se含量與pH值呈負相關,而此時Se多以亞硒酸鹽形式存在,生物有效性較低[27-28],可能不利于植物的吸收。研究認為通過合理施肥,控制土壤的pH值和有機質含量,可能有利于作物對Se的吸收[15]。

圖6 研究區不同指標與Se相關性熱圖Fig.6 Heat map of the correlation between different indicators and selenium in the study area

2.4 各因子影響程度分析

利用地理探測器對研究區表層土壤中Se含量的影響因素進行分析,將Al2O3、Fe2O3、有機質含量、pH值、采樣高程5個指標利用自然斷點法分別分為5類,成土母質、土壤類型和土地利用類型按實際分類。

2.4.1 因子探測

研究區因子探測結果顯示,土壤類型對土壤Se含量不具有解釋力。(P=0.588,P值確保解釋力有意義,P值大于0.05則無解釋力),土地利用類型對土壤中Se含量解釋力相對較差(P=0.000 3,q=0.04),其余因子對土壤中Se含量解釋力相對較好(P=0)。其中Al2O3、Fe2O3、成土母質、有機質含量具有較高的解釋力,q值分別為0.497、0.393、0.345、0.207(圖7),而土壤的pH值和高程對土壤Se含量的解釋力則相對較低,q值分別為0.082和0.066。這表明成土母質和土壤理化性質對土壤中Se含量具有較好的控制作用。

圖7 研究區因子探測雷達圖Fig.7 Radar chart of factor detection in the study area

2.4.2 交互探測

研究區交互探測結果見圖8。不同因子交互探測作用顯示,其解釋力均高于單個因子的解釋力,均為雙因子增強或非線性增強,無非線性減弱和單因子非線性減弱。其中雙因子增強指的是交互作用解釋力大于雙因子最大解釋力,非線性增強指的是交互作用解釋力大于雙因子解釋力之和。Al2O3與其他因子交互作用具有較強的解釋力,q值均大于0.5,其中與有機質含量因子交互作用q值最高,達0.588。成土母質和Fe2O3與其他因子交互作用也具有較高的解釋力,均大于0.355。研究區表層土壤中有機質含量與土壤pH值、土壤類型、土地利用類型交互作用顯示解釋力較弱,q值均小于 0.30,而與采樣高程具有較高的解釋力,q值為0.347。pH值、土壤類型、土地利用類型、采樣高程兩兩之間交互作用顯示解釋能力較弱,q值均小于0.15。研究表明,在熱帶亞熱帶地區,土壤中Se、Ge等更容易被黏土礦物和Fe-Mn氧化物吸附[29-30]。廣西較強的土壤風化作用以及成土母質中的方解石、白云石、長石等礦物分解,使得K2O、Na2O、MgO大量流失,生成大量含Al和Fe次生礦物,強烈的吸附作用造成土壤中Se的富集[26]。

圖8 研究區交互探測熱圖Fig.8 Interactive detection heat map in the study area

3 結論

(1)研究區表層土壤中Se含量為0.07～2.56 mg/kg,平均值為0.91 mg/kg,高于北部灣地區和南寧市土壤背景值。根據Se景觀評價,89.38% 的土壤樣品屬于富硒水平。

(2)研究區表層土壤全局莫蘭指數和冷熱點分析表明,Se的空間分布具有明顯的空間自相關性,熱點區域主要位于研究區西部和西北部。泥盆紀碎屑巖和碳酸鹽巖為成土母質的土壤具有較高的Se含量; 白堊紀碎屑巖形成的土壤則具有較低的Se含量。土地利用類型和土壤類型對Se含量分布影響相對較小。

(3)地理探測器因子探測表明,Al2O3、Fe2O3、成土母質和有機質含量對Se含量的空間分布具有較高的解釋力; 交互探測顯示,成土母質與土壤理化性質對Se含量的空間分布具有雙因子增強作用。