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1 土壤 (Soils), 2017, 49(5): DOI: /j.cnki.tr 黄河三角洲县域尺度的盐渍化土壤化学参数特征研究 1,2 2* ( ) 0 ~ ~ 40 cm 0 ~ 20 cm 20 ~ 40 cm ph 0 ~ ~ 40 cm (EC 5:1 ) Cl Na + Ca ~ 20 cm 20 ~ 40 cm ph 20 ~ 40 cm 0 ~ 20 cm S151.9 A [1-2] [3-4] [5-6] [7] [8] [9] [10-12] [13-15] [16] [17] [18] [17] 30 ~ 40 cm 90 ~ 100 cm [19] [20] [20] EM m 3 [21] [22] [23] [24] [25] [25] 86 ph ph 家重点研发计划课题 (2016YFD ) 东营市重点研发计划项目(2016YF17) 山东省重点研发计划项目(2017 CXGC0316) 和江苏省科技计划项目 (BZ ,BE ) 资助 * (xbchen@yic.ac.cn) (1989 ) ghygza@126.com

2 5 993 [26-30] [31] (ECSAR ph) ~ N ~ E d mm mm [32-33] 1.6 ~ 2.4 m g/l [20] 2/3 [34] Google earth 2 km d () ~ 2020 ~ 40 cm GPS 图 1 垦利县面上调查实际采样点 Fig. 1 Actural sampling sites in Kenli County EC 5:1 EC 5:1 DDSJ-308A PHSJ-4A ph ph Cl 4 Na + K + Mg 2+ Ca 2+ Dionex ICS3000 Na + Ca 2+ Mg 2+ Ca 2+ Mg 2+ Na + [35] Na + Mg 2+ Ca 2+ (1) SAR Na SAR (1) Ca Mg

3 Swell Wright [36] [37] [38] Origin 8.0SPSS 20 Excel ArcGIS Cl Na + 4 K + Cl >Na + > 4 > Ca 2+ >Mg 2+ >K + NaCl 0 ~ 20 cm 20 ~ 40 cm EC 5:1 0 ~ 20 cm 20 ~ 40 cm 20 ~ 40 cm SAR ph 0 ~ 20 cm 20 ~ 40 cm [39] ph 0 ~ 20 cm 4 1 Cl 20 ~ 40 cm 4 SAR K Cl Na + Ca 2+ Mg 2+ K + [40] Table 1 表 1 土壤浸提液化学性质统计特征值 (n = 99) Statistical characteristics of chemical properties of soil extraction (cm) 0 ~ ~ 40 Cl LgN LgN Na LgN K LgN Ca LgN Mg N SAR LgN ph N EC 5: LgN Cl LgN LgN Na LgN K LgN Ca LgN Mg N SAR LgN ph N EC 5: LgN N N LgN mg/l ms/cm

4 5 995 SPSS ~ 20 cm 4 SAR 0 20 ~ 40 cm Ca 2+ Mg 2+ K + ph EC 5: ~ 20 cm 20 ~ 40 cm 0 ~ 20 cm Cl Na + 4 Ca 2+ Mg 2+ SAR EC 5:1 0.7 Cl Na + Mg 2+ EC 5:1 0.9 Cl Na + Mg ~ 40 cm Cl Na + Ca 2+ Mg 2+ EC 5:1 0.7 Cl Na + EC 5:1 0.9 Cl Na Cl Mg ~ 2020 ~ 40 cm 99 EC 5:1 (Cl Na + 4 Ca 2+ Mg 2+ K + )(SAR) ph 2 3 Excel 4 5 Cl 1 表 2 0 ~ 20 cm 土层土壤浸提液化学性质相关系数矩阵 Table 3 Correlation matrix of chemical properties of 0 20 cm soil extraction Cl 4 Na + K + Ca 2+ Mg 2+ SAR ph EC 5: ** 1 Na ** ** 1 K ** ** ** 1 Ca ** ** ** ** 1 Mg ** ** ** ** ** 1 SAR ** ** ** ** ** ** 1 ph ** * * * ** ** EC 5: ** ** ** ** ** ** ** ** 1 ** P<0.01 ()* P<0.05 () 3 Cl 1 表 3 20 ~ 40 cm 土层土壤浸提液化学性质相关系数矩阵 Table 3 Correlation matrix of chemical properties of cm soil extraction Cl 4 Na + K + Ca 2+ Mg 2+ SAR ph EC 5: ** 1 Na ** ** 1 K ** ** ** 1 Ca ** ** ** * 1 Mg ** ** ** ** ** 1 SAR ** ** ** ** ** 1 ph ** ** ** ** ** EC 5: ** ** ** ** ** ** ** ** ~ 20 cm EC 5:1 Cl Na + Ca 2+ Mg 2+ 4 K + K + EC 5:1 Mg 2+

5 EC 5:1 Cl Na + Ca 2+ EC 5:1 EC 5:1 EC 5:1 EC 5:1 Cl Na + Ca 2+ 0 ~ 20 cm EC 5:1 Cl Na + Ca 2+ EC [Cl ] 0.004[ Na ] 5: [Ca ] (Adj. R ) (2) 表 4 0 ~ 20 cm 土层土壤浸提液化学性质对 EC 5:1 的通径系数 Table 4 Path coefficients of chemical properties to EC 5:1 of 0-20 cm soil extraction Cl 4 Na + K + Ca 2+ Mg 2+ Cl 0.566* * Na * K * Ca * Mg * * 5 表 5 20 ~ 40 cm 土层土壤浸提液化学性质对 EC 5:1 的通径系数 Table 5 Path coefficients of chemical properties to EC 5:1 of cm soil extraction Cl 4 Na + K + Ca 2+ Mg 2+ Cl 0.295* * Na * K * Ca * Mg * ~ 40 cm EC 5:1 Na + Ca 2+ Cl Mg 2+ K + 4 K + 4 EC 5:1 Mg 2+ EC 5:1 EC 5:1 Na + Ca 2+ Cl EC 5:1 EC 5:1 EC 5:1 EC 5:1 Na + Cl Ca ~ 40 cm EC 5:1 EC51 : [Cl ] 0.004[Na ] (3) [Ca ] (Adj. R 0.966) 式 (2) 和 (3) 中,Cl Na + Ca 2+ 离子浓度单位为 mg/l;ec 5:1 为 水土比土壤浸提液电导率, 单位为 ms/cm;sar 为钠吸附比, 无量纲 0 ~ 20 cm ~ 40 cm EC 5:1 CO 2 3 HCO 3 CO 2 3 HCO 3 Na + Cl Ca 2+ EC 5: ArcGIS EC 5:1 ph SAR 2EC 5:1 5 [41-42] ph

6 5 997 ph 5 [41-42] SAR ph SAR EC 5:1 表 6 克里金插值预测误差交叉验证表 Table 6 Cross-validation of Kriging interpolation error (cm) 0 ~ 20 EC 5: ph SAR ~ 40 EC 5: ph SAR EC 5:1 ( 2) 0 ~ 20 cm EC 5:1 20 ~ 40 cm EC 5:1 0 ~ 20 cm EC 5:1 20 ~ 40 cm EC 5:1 0 ~ 20 cm 20 ~ 40 cm 2 20 ~ 40 cm ph 0 ~ 20 cm ph 8.5 [43] [41] 0 ~ 20 cm 20 ~ 40 cm SAR ( 2)0 ~ 20 cm SAR 20 ~ 40 cm SAR 0 ~ 20 cm SAR SAR 0 ~ 20 cm ph SAR 20 ~ 40 cm ph SAR 20 ~ 40 cm [39] SAR ph SAR SAR ph 3 1) Cl Na + ph 0 ~ 20 cm EC 5:1 SAR 20 ~ 40 cm ph ~ 2020 ~ 40 cm EC 5:1 Cl Na + Ca 2+ EC 5: EC 5:1 2 CO 3 HCO 3

7 Fig. 2 图 2 垦利县 0 ~ ~ 40 cm 土层土壤浸提液 EC 5:1 ph 及 SAR 的空间插值分布图 Spatial interpolation distribution of EC 5:1, ph and SAR of 020 cm and 2040 cm soil extraction in Kenli County 2) 0 ~ 20 cm EC 5:1 SAR 20 ~ 40 cm SAR ph 20 ~ 40 cm 0 ~ 20 cm 3) [1] Low B. Form, sorm, and spatial modeling in geotechnical engineering[j]. Structural Safety, 2014, 49: [2] Cao Z, Wang Y. Bayesian model comparison and selection of spatial correlation functions for soil parameters[j]. Structural Safety, 2014, 49: [3] Kim J M, Sitar N. Reliability approach to slope stability analysis with spatially correlated soil properties[j]. Soils and Foundations, 2013, 53(1): 1 10 [4] Li D,Jiang S, Cao Z, et al. A Multiple response-surface method for slope reliability analysis considering spatial variability of soil properties[j]. Engineering Geology, 2015, 187: [5] Stewart B A. Advances in soil science. Volume I.[J]. Quarterly Review of Biology, 1985 [6] Trangmar B B, Yost R S,Uehara G. Application of geostatistics to spatial studies of soil properties[j]. Advances in Agronomy, 1985, 38(1): [7] Burgess T, Webster R. Optimal interpolation and isarithmic mapping of soil properties[j]. Journal of Soil Science, 1980, 31(2):

8 5 999 [8],,,. : [M]. :, 1993 [9],,,. [J]., 2001, 32(6): [10],,,. [J]., 2005, 36(2): [11] Daniels M. Contemporary statistical models for the plant and soil sciences, by Oliver Schabenberger; Francis J. Pierce[J]. Biological Agriculture & Horticulture, 2002, 98(464): [12]. /[J]., 2006, 38(1): [13] Yao R, Yang J, Liu G, et al. Spatial variability of soil salinity in characteristic field of the Yellow River Delta[J]. Transactions of the Csae, 2006, 22(6): [14] Bai J,Wang J,Yan D, et al. Spatial and temporal distributions of soil organic carbon and total nitrogen in two marsh wetlands with different flooding frequencies of the Yellow River Delta, China[J]. Clean soil, Air, Water, 2012, 40(10): [15],,. [J]., 2011(6): [16],,. [J]., 2006(6): [17],,. [J]., 2006(4): [18],,,. [C] // [19],. [J]. (), 2009(2): [20],,,. EM38 [J]., 2014(3): [21],,,. [J]., 2013, 50(5): [22],,,. [J]., 2011(5): [23],,,. [J]., 2015(2): [24],,,. [J]., 2013(2): [25],. [J]., 2007(3): [26],,. [J]., 2006(4): [27],,,. [J]., 2005(12): [28],,,. [J]., 2015(3): [29],,. [J]., 2010(1): , 144 [30]. [D]. :, 2012 [31],,. Cokriging [J]., 2005(3): [32]. [D]. :, 2012 [33]. [M]. :, 2006 [34],,,. [J]., 2012, 28(24): [35]. [Z]. :, 1996 [36] Bhatt G. Significance of path coefficient analysis in determining the nature of character association[j]. Euphytica, 1973, 22(2): [37],. SPSS [J]., 2010(2): 4 6 [38],,. [J]., 2005(2): [39],,. [J]., 2004, 35(1): [40],,,. [J]., 2014(5): [41]. [M]. :, 1993: 573 [42]. [M]. :, 2000 [43] Thorne D W. Diagnosis and Improvement of Saline Alkali Soils[J]. Agronomy Journal, 1954, 46(6):290

9 On Chemical Parameters Characteristics of Salinity Soil on County Scale in Yellow River Delta JIANG Mingliang 1,2, CHEN Xiaobing 2*, SHAN Jingjing 2, GUO Jianqing 3, SUN Yunpeng 4, ZHAO Lingyun 5, XU Ligang 1 (1 Nanjing Institute of Geography and Limnology, Chinese Academy of Sciences, Nanjing , China; 2 Key Laboratory of Coastal Environmental Processes and Ecological Remediation, Chinese Academy of Sciences, Yantai, Shandong , China; 3 School of Environmental Science and Engineering, Chang an University, Xi an , China; 4 Institute of Soil Science, Chinese Academy of Sciences, Nanjing , China; 5 Tianjing TEDA Group Co. Ltd., Tianjing , China) Abstract: Kenli County, located at Yellow River Delta, has abundant land resources but with low utilization rate due to the serious inhibition of stern soil salinization which leads to great spatial variation of soil physical and chemical properties. This paper studied systematically the path relationships between soil salt and chemical parameters and the spatial variation characteristics of salinity parameters of 0 20 cm and cm soils in Kenli County by the methods of field soil sampling and laboratory chemical analysis. The results showed that salinity of 0 20 cm soil was higher than that of cm soil. Except for ph, the variation coefficient of the other studied chemical parameters of the two layer soils were all above medium variant. Cl, Na + and Ca 2+ had significant linear correlation with electrical conductivity (EC 5:1 ), indicating they were the direct influential factors on soil salinity cm soil showed strong salinization and sodication along the costaline, both EC 5:1 and SAR of cm soil were less than topsoil, meaning less soil salinization and sodication. ph in 0 20 cm soil was higher than that of cm soil, meaning higher alkalization. The above results can provide not only reliable data bases and empirical formula for soil salinity study but also scientific basis and theoretical guidance for soil salinization control in Kenli County. Key words: Kenli County; Soil saline chemical parameters; Classical statistics analysis; Spatial variation

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