2. 自然资源部 黑土地演化与生态效应重点实验室, 辽宁 沈阳 110034;
3. 辽宁省黑土地演化与生态效应重点实验室, 辽宁 沈阳 110034;
4. 沈阳农业大学, 辽宁 沈阳 110866
2. Key Laboratory of Black Soil Evolution and Ecological Effects, Ministry of Natural Resources, Shenyang 110034, China;
3. Key Laboratory of Black Soil Evolution and Ecological Effects of Liaoning Province, Shenyang 110034, China;
4. Shenyang Agricultural University, Shenyang 110866, China
东北黑土区是全球四大黑土分布区之一[1], 也是我国重要的商品粮基地, 其粮食总产量占全国1/4, 商品粮产量占全国1/3. 黑土区土壤具有养分含量丰富、结构良好、土壤肥力高等优势[2], 但自20世纪初大面积开垦以来, 由于长期的高强度利用, 加之土壤侵蚀, 土壤质量显著下降, 主要表现为变"瘦"、变硬和变薄. 变"瘦"是指土壤肥力下降, 尤其表现为土壤有机质含量的降低, 黑土肥力下降现状和机制方面的研究在近年来取得了重要进展[3-7]. 变硬指土壤的物理结构受到破坏, 主要表现为土壤容重增加[8], 相关研究成果多见报道[9-10]. 但在区域尺度上, 黑土层厚度的研究需要基于大量的野外实地调查, 因此关于黑土层厚度时空变化的研究成果相对较少, 黑土层的变薄情况依然不明.
深厚的黑土层(或腐殖质层)是黑土最本质的特征之一, 黑土层厚度能够反映土壤的发育程度, 也是野外鉴别土壤肥力的重要指标[11-12], 同时黑土层厚度的变化对判断黑土的退化程度也有重要的指示意义[13]. 东北黑土层的厚度在文献中多有提及, 但说法不一, 且多无确切的数据来源. 沈波等[14]在黑土区调查的结果显示, 黑土平均每年流失厚度为0.7~1 cm, 一些地方黑土厚度已从开垦初期的80~100 cm减少到20~30 cm. 刘丙友[15]指出典型黑土区内每年流失表层黑土0.3~1 cm, 黑土厚度已由20世纪50年代的平均60~70 cm, 下降到目前的平均20~30 cm. 于磊等[16]提出黑土层每年减少0.4-0.5 cm, 局部黑土层由开垦初期的60~70 cm减少到20~30 cm. 解运杰等[17]指出, 黑龙江省典型黑土的黑土层厚度自开垦以来下降明显, 黑土层厚度在40~60 cm的土壤面积仅占黑土面积的0.1%, 黑土层厚度20~40 cm的土壤面积占黑土面积的94.7%. 从区域性的土壤调查工作来看, 20世纪80年代开展的第二次土壤普查(以下简称"二普")相对较为系统, 具有较详细的野外调查记录, 并据此编制了全国1 : 100万土壤图. 张之一[18]根据"二普"土壤剖面记录情况, 对黑龙江省和吉林省的黑土层厚度按照薄层(< 30 cm)、中层(30~60 cm)和厚层(>60 cm)进行了统计, 3个厚度的土壤比例大致为4 : 4 : 2.
黑土层的减薄会造成土壤生产力的急剧下降[12, 19], 但东北黑土区黑土层厚度变化特征尚未查清, 亟需开展相关研究. 为查明东北地区黑土层在近40年的时空变化特征, 本研究团队于2017年对"二普"记录的典型土壤剖面进行了实地调查, 通过土壤剖面判断黑土层厚度, 并与"二普"数据进行比较, 从而较准确地研究黑土层厚度变化情况, 为黑土地保护决策提供数据支撑.
1 材料与方法 1.1 土壤剖面选择本次黑土层厚度调查以"二普"的典型土壤剖面为调查对象, 数据库来源于国家地球系统科学数据中心. 该数据库共有典型土壤剖面2 473个, 其中东北地区土壤剖面约450个, 每个剖面含有地理位置、土壤剖面分层数据以及不同层次的有机质含量等参数. 由于受当时技术限制, "二普"土壤剖面的位置并没有经纬度坐标, 而是以描述性信息为主, 因此在野外调查前, 先在地图上按照描述信息尽可能将剖面位置准确地投在地图上, 在野外调查时根据土壤景观或土地利用方式等信息进行位置调整, 使调查位置更接近"二普"的实际位置.
在选定点位后, 通过挖掘土壤剖面或土壤浅钻的方式进行土壤剖面的观察(图 1), 并划定土壤层次. 黑土层厚度主要依靠土壤层次特征以及Munssel比色卡进行判定. 参考中国土壤系统分类和美国土壤系统分类中暗沃土层的颜色要求, 土壤润态条件下, 明度≤3, 彩度≤3的层位判定为黑土层[20-21]. 如果局部地区黑土厚度空间变异性较大, 需在附近打多个钻孔确认黑土层的平均厚度. 2017年6-10月, 共调查了171个土壤剖面, 经室内反复筛选, 有61个土壤剖面与"二普"有较严格的对应关系, 其中黑土剖面14个, 草甸土剖面14个, 黑钙土剖面11个, 暗棕壤剖面10个, 其他土壤(潮土、新积土、沼泽土、风沙土、棕壤、褐土等)剖面12个, 其中有53个剖面采自旱田, 8个采自林地. 土壤剖面调查位置见图 2.
采用比较法研究黑土层厚度的变化. 由于土壤发生学分层时会存在过渡层, 如AhB层、BAh层等, 为便于比较, 需对本次调查和"二普"的黑土层厚度进行数学转换, 特制定如下规则: 1)黑土层厚度=Ah厚度+AhB厚度×2/3, 或Ah厚度+BAh厚度×1/3, 并经剖面照片验证通过; 2)参考AhB层或BAh层的形态学特征, 如团粒或团块结构计入, 核状结构则不计入; 3)O层(枯枝落叶层)不计入黑土层厚度; 4)白浆化黑土由于特殊发生学层次E层(白浆层)的存在, 黑土层厚度不能连续计算, 故不参与统计分析.
2 结果与分析 2.1 黑土层厚度变化情况对61个土壤剖面实测厚度和"二普"记录厚度进行统计(表 1). 结果显示, 两期黑土层厚度分布均呈左偏形态(图 3). "二普"黑土层厚度在17~141 cm, 平均值为44 cm, 中位数为38 cm, 2017年实测黑土层厚度在5~105 cm, 平均值为31.32 cm, 中位数为25 cm. 共有52个土壤剖面的黑土层厚度减薄, 9个土壤剖面黑土层增厚, 厚度变化范围为-45~+35 cm, 集中分布于-20~+10 cm之间, 平均值为-12.67 cm, 中位数为-12 cm, 说明黑土层整体呈减薄趋势. 与"二普"相比, 黑土层厚度的减薄比例平均值为-25.4%, 说明黑土层厚度在37年内平均减薄了约1/4, 黑土层平均减薄速率为0.32 m/a, 与前人的观点基本吻合[15]. 黑土层厚度变化值与"二普"黑土层厚度整体成负相关关系(图 4), 即黑土层初始厚度越大, 其减薄的厚度越大.
黑土层厚度的空间分布具有一定规律性, 整体表现为辽宁省最薄、黑龙江省和吉林省较厚的分布特征(图 5A、B). 辽宁省黑土层实测厚度在8~25 cm之间, 平均值仅16.5 cm. 黑龙江省和吉林省实测黑土层厚度平均值分别为33.38 cm和37.47 cm, 中位数均为30 cm (表 2).
经单因素方差检验, 四省(区)黑土层厚度的变化值具有显著差异. 在过去近40年的时间里, 吉林省黑土层厚度减薄最为严重(图 5C), 平均减薄了23.65 cm, 辽宁省和内蒙古自治区黑土层平均减薄厚度分别为11.83 cm和10.33 cm, 而黑龙江省黑土层减薄最小, 平均减薄了6.83 cm.
黑土层减薄比例结果显示, 吉林、辽宁、内蒙古和黑龙江的黑土层减薄比例平均值分别为40.96%、37.22%、21.52%和11.80%(图 5D), 减薄速率分别为0.64、0.32、0.28和0.18 cm/a.
综上可知, 无论从黑土层减薄厚度和减薄比例看, 吉林省的情况最为严重, 虽然目前黑土层平均厚度仍在30 cm以上, 但其减薄比例和速率最大. 吉林省的南部已经是黑土土类分布的南端, 如果在这样的侵蚀速率下, 黑土层逐渐变薄, 土壤将发生逆向演替, 即黑土→黑黄土→黄黑土→破皮黄→黄土, 土壤肥力及土地生产力可能会快速下降. 辽宁省黑土层减薄厚度在10 cm左右, 虽然与内蒙古类似, 但由于辽宁省"二普"的黑土层厚度本底较薄, 因此其下降比例达到37.22%, 远高于内蒙古的21.52%.
2.3 不同类型土壤黑土层厚度变化情况不同类型土壤的黑土层发育程度往往不同, 但另一方面, 即使是同一种土壤类型, 在不同地区也会表现出较明显的差异性. 本次调查的土壤类型包括黑土、黑钙土、暗棕壤、草甸土以及其他土壤类型, 经单因素方差检验, 各土壤类型的黑土层厚度及变化量在P≤0.05水平上均不显著. 原因主要是本次调查的土壤剖面空间跨度大, 气候-生物条件范围广, 同一类型土壤的黑土层厚度变异性较大(图 6). 这说明不能简单地利用土壤类型来研究黑土层厚度变化, 还要考虑研究区土壤类型的空间分布范围, 在上一节中, 各省(区)黑土层厚度具有显著差异也表明, 在区域尺度上, 黑土所处空间位置对黑土层发育的重要性要大于土壤类型的作用[22].
在全球及区域尺度上, 气候对土壤有机质的积累和黑土层的形成往往起到决定性作用[23]. 一方面, 气候通过影响地表植被类型及其生物量, 控制有机质进入土壤环境中的数量和深度; 另一方面, 水热因素通过影响土壤微生物活性, 控制了土壤有机质的分解与矿化速率, 进而影响有机质的积累量[24]. 温度越高, 土壤微生物对有机质的分解率越高[25], 土壤有机质积累越慢[26], 越不利于黑土层的形成, 因此辽宁的黑土层发育厚度要薄于吉林和黑龙江.
近代以来, 随着人类工业文明的兴起, 全球气候发生剧烈变化, 整体表现为气温的显著升高和降雨的不均匀性[27]. 东北地区是中国纬度最高的地区, 同时也是气温升高最显著的地区之一[28]. 1961-2017年, 东北区域年平均气温升高速率为0.31 ℃/10 a, 高于全国同期平均升温速率和全球近50年升温速率[29]. 温度升高会提高土壤微生物活性, 加快有机质的分解[30], 进而对黑土层的发育产生负面效应. 但同时也有研究表明, 气温升高并不是中国北方土壤有机质下降的主导因素[31]. 利用东北地区1980年和2015年的气温数据(来源于中国科学院资源环境科学与数据中心), 计算了东三省土壤调查点所在位置的气温变化值, 并与黑土层厚度变化进行相关性分析(图 7). 结果显示, 吉林省黑土层减薄厚度与气温升高值呈显著的负相关性(P < 0.05), 说明温度升高越明显的地区, 土壤有机质下降越明显, 黑土层的厚度也呈现减薄的趋势. 黑龙江省和辽宁省的黑土层厚度与气温没有显著相关性, 可能与调查点比较分散有关, 其他因素的影响要强于温度变化, 从而掩盖了气候对黑土层厚度的作用.
东北黑土区地形以漫川漫岗为主, 特征为坡缓坡长, 平原区坡度一般为1~5°, 山前冲洪积台地坡度多在3~8° [32], 这种地貌下, 黑土水蚀发育, 对黑土层的减薄具有重要影响[33]. 水蚀作用主要发生在坡的上部, 坡上黑土水分饱和后形成径流, 沿坡面向坡下流失, 部分表层黑土可形成固体径流, 由坡上转移到坡下, 甚至流入江河. 面蚀最严重的时期主要发生在春季耕作前, 表层黑土解冻后随水流一起流失, 在作物生长季, 由于有植被的影响, 面蚀较弱. 在缓坡底部, 黑土的堆积作用通常大于侵蚀作用[34], 造成黑土的空间再分布, 这也是本次调查中个别土壤黑土层增厚的原因.
为了探讨黑土层厚度变化与侵蚀的关系, 利用DEM数据计算了调查点位的坡度值(图 8). 线性回归分析结果表明, 各省黑土层厚度变化值与坡度之间均不具有显著的相关性. 前人研究表明, 坡度、坡长和土壤所处位置都对侵蚀强度产生影响[12], 因此在区域尺度上, 难以用坡度等单个指标来定量分析侵蚀对黑土减薄的影响. 近期一项研究表明, 松辽平原东部黑土区水蚀对黑土的侵蚀速率在0~3 mm/a, 在此速率下, 黑土层可能在113 a后侵蚀消失[35], 因此侵蚀对黑土的影响不容忽视.
黑土层厚度是东北黑土地的一个重要指标, 但至今研究程度较低. 未来应着重开展以下两个方面工作: 一是制定科学的黑土层厚度判定规则, 二是加强黑土层厚度的空间制图方法研究.
4.1 黑土层厚度判定在土壤调查中, 土壤颜色通常是野外划定土壤层次的最直观方式, Munsell色卡可以将土壤颜色定量化, 但仍具有较大的主观性和异读性, 导致厚度监测的准确度不高. 有学者提出利用图像处理判别黑土层厚度的方法[36-37], 即对土壤剖面拍照后, 利用计算机进行图像处理后划定土壤层次, 然而受照相设备、土样特性、照相环境等影响, 较难达到理想的判别结果, 不利于大面积推广使用. 近年来有学者利用便携式测色仪测定不同深度风干土壤的颜色指标[38], 建立了相对可靠的土壤色调、明度、彩度与有机质含量的模型. 这种通过仪器设备将颜色定量化的方式应在黑土层判定中开展实践探索.
4.2 黑土层厚度空间制图黑土层的厚度空间分布图有助于直观感受黑土的薄厚分布及变化情况, 对于制定黑土保护措施具有重要意义. 黑土厚度空间制图首先要建立标准的黑土厚度判定方法, 然后根据制图比例尺按相应密度测定区域内一定数量点位的黑土层厚度, 最后结合GIS手段, 以土壤类型、地形地貌和土地利用方式等作为环境影响因子, 建立黑土层厚度与影响因子间的关系方程[39]. 目前在景观尺度已有土壤厚度制图的相关研究[33, 40-41], 但由于区域尺度土壤厚度的空间变异性大, 其空间制图方法和精度仍是挑战.
5 结论与近40年前相比, 本次调查的61个土壤剖面中, 有52个土壤剖面黑土层厚度减薄, 9个土壤剖面黑土层增厚, 厚度变化范围为-45~+35 cm, 整体呈减薄趋势, 平均减薄了约1/4, 减薄速率为0.38 cm/a.
在空间上, 吉林省黑土层厚度减薄最为严重, 平均减薄了23.65 cm, 减薄比例达到40.96%. 辽宁省和内蒙古东部黑土层平均减薄厚度分别为11.83 cm和10.33 cm, 但辽宁省减薄比例达到37.22%. 黑龙江省黑土层厚度变化最小, 平均减薄了6.83 cm.
水蚀作用是东北地区黑土层减薄的重要因素, 本研究发现, 气温升高能加快土壤有机质的分解, 对黑土层的发育和保持具有负面效应.
致谢: 感谢国家科技资源共享服务平台-国家地球系统科学数据中心(http://soil.geodata.cn)和中国科学院资源环境科学与数据中心(www.resdc.cn)提供的数据支撑; 感谢沈阳农业大学徐威副教授对本文给予的指导.
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