土壤的特征精选(九篇)

前言：一篇好文章的诞生，需要你不断地搜集资料、整理思路，本站小编为你收集了丰富的土壤的特征主题范文，仅供参考，欢迎阅读并收藏。

第1篇：土壤的特征范文

关键词：湖北省;农区;土壤养分;空间变异。

中图分类号：S158.3 文献标识码：A 文章编号：0439-8114（2014）23-5683-05

DOI：10.14088/ki.issn0439-8114.2014.23.017

土壤肥力作为土壤质量状况的一个重要指征，是维持土壤生产力、保障动植物健康的重要因素。土壤肥力受母质[1，2]、地形[3]、气候等自然因素和耕种、施肥、灌溉等人类活动[4，5]的影响，一直处于动态的变化之中，了解掌握土壤肥力及其演变规律，已成为农业可持续发展的研究热点[6，7]。但在一定的区域范围内，由于气候、耕作管理等比较一致，土壤特性的空间变异将趋于缓和，由母质引起的空间变异会逐步减小[8]。

地统计学（Geostatistics）[9-11]是基于20世纪50年代矿藏勘察中使用的空间估值方法，由法国统计学家Matheron总结提出的区域化变量估算理论。20世纪80年代以来，利用地统计学方法来研究土壤特性及空间变异，已成为土壤科学研究的热点[12，13]。本研究采用地统计学方法，研究湖北省主要农区耕地土壤养分状况及空间变异特征。

1 材料与方法

1.1 调查地域的确定

湖北省的江汉平原、鄂中丘陵和鄂北地区等几个区域为湖北省粮棉油重要产区，其面积占湖北省耕地总面积的70%左右，选择上述3个区域作为全省主要农区开展调查研究，其中江汉平原以潜江市作为代表，鄂中丘陵以荆门市掇刀区和东宝区作为代表，鄂北地区以枣阳市和宜城市作为代表。

1.2 样品取样与测试

土壤样品的采集依据国家测土配方施肥项目的要求进行。样品的采集需考虑耕作特性、种植作物、轮作制度、施肥习惯、土壤类型、水分状况等因素，力求具有代表性，每样点代表面积平原为6.7～13.3 hm2，丘陵为2.0～5.3 hm2。

土壤样品采用以下方法分析：pH测定采用水土比5∶1、pH计法，有机质测定用重铬酸钾容量法，全N测定采用凯式消煮法，全P测定采用碱溶-钼锑抗比色法，全K测定采用碱溶-火焰光度计测定法，碱解N测定采用碱解扩散-半微量滴定法，速效P测定采用碳酸氢钠提取-钼锑抗比色法，速效K测定采用乙酸铵提取-火焰光度计法，有效Fe、Mn、Cu、Zn、B测定采用DTPA混合提取剂提取-原子吸收分光光度法[14]。

1.3 数据处理

数据统计处理采用SPSS 13.0软件和Excel 2003进行处理。

2 结果与分析

2.1 土壤常规养分的空间变异

对当前湖北省主要农区土壤养分状况采用地统计学的方法进行描述性统计，统计分析结果见表1。统计中，为了解各土壤养分含量的偏移程度，引用了偏移度P的概念[15-17]，其是指中值偏斜程度，用百分数表示。即：

P=（V-M）/V×100%，式中，V为平均值，M为中值。

P值以5%为临界值，大于5%为偏斜，小于5%为不偏斜。

统计结果（表1）表明，土壤pH、OM（有机质）、全N、全P、全K和碱解N为不偏斜养分，速效P、速效K为偏斜养分。但各区域的表现并不完全一致，江汉平原的pH、全N、全P、碱解N为不偏斜养分，OM、全K、速效P、速效K为偏斜养分。鄂中丘陵pH、有机质、全N、全K、碱解N为不偏斜养分，全P、速效P、速效K为偏斜养分。鄂北地区pH、有机质、全N、全K、碱解N、速效K为不偏斜养分，而全P、速效P为偏斜养分。

当某一土壤养分含量的分布服从正态分布时，中值即等于平均值。从偏移养分的矢量及绝对值上看，绝大部分偏移的养分均为负偏斜，即平均值大于中值，平均值是中值的1.1～1.5倍，表明绝大部分养分指标偏移并不十分明显。但速效P的偏移较明显，尤其是江汉平原和鄂北地区，偏移在15%以上。

各土壤养分含量中，按变异强度划分[18]，pH、OM、全N、全P，全K、碱解N、速效P、速效K均为低或中等变异养分，其中以速效P变异最大，最大值是最小值的417倍。同时三大农区差别也各不相同，江汉平原也是除pH为变异养分外，其他如OM、全N、全P，全K、碱解N、速效P、速效K均为低或中等变异养分，其中以速效P变异最大;鄂中丘陵pH、OM、全N、全P、全K、碱解N、速效P、速效K均为低或中等变异养分，其中以全P变异最大;鄂北地区则是pH为弱变异养分，OM、全N、全P、全K、碱解N、速效P、速效K均为低或中等变异养分，其中也是速效P变异最大。

综合全省的结果来看，pH变异中等，变异最大的养分因子是速效P。说明土壤中磷肥易被土壤吸附固定，且不易淋失，具有残存效应，在不同土壤环境中表现差异很大。这与池富旺等[19]、赵莉敏等[20]的观点是一致的。

为了解湖北省主要农区土壤养分的丰缺状况，参考鲁剑巍[21]的标准，对能较好反映土壤肥力状况的OM、全N、碱解N，速效P、速效K等5项指标进行了频数统计（图1）。从频数分布图上可以看出，pH、OM、全K基本呈正态分布，全N、全P以及速效养分（碱解N、速效P、速效K）都呈非正态分布。

总体上，全省主要农区土壤常规8项养分中，pH、OM为稳定性养分因子，而由于重要的三大肥料元素氮、磷、钾的影响，土壤速效养分碱解N、速效P、速效K变异均较大，呈非正态分布，表现出明显的负偏峰分布特征。尤其是速效P、速效K，区域内养分测定值相差很大，最大值是最小值的240～4 167倍，多数样本的测定值处于平均水平以下。表明速效养分与地域特点、人为耕作活动相关，尤其是施肥习惯，但仍需进一步研究。

图1结果还表明，有89.4%点位的土壤有机质处于中等或丰富状况，97.3%的土壤全N处于中等或丰富状况，但碱解N则仅48.9%处于中等或丰富状况，缺乏的比例占51.1%;速效P有44.4%处于中等或丰富状况，缺乏的比例占55.6%;速效钾有64.4%处于中等或丰富状况，缺乏的比例占35.6%。说明湖北省主要农区土壤有机质和全氮还是较为丰富的，但超过50%的田块碱解N和速效P处于缺乏的状态，速效钾缺乏、中等和丰富的比例各约占1/3。

2.2 土壤微量元素的空间变异特征

采用地统计学的方法，对湖北省主要农区土壤中主要微量元素的含量进行描述性统计，统计分析结果见表2。

统计分析结果表明，有效Fe、Mn、Cu、Zn、B均为偏斜养分。但各区域的表现并不完全一致，江汉平原的有效Fe、Cu、Zn为不偏斜养分，有效Mn、B为偏斜养分，鄂中丘陵有效Fe、Mn、Cu、Zn、B均为偏斜养分。鄂北岗地有效Mn、B为不偏斜养分，而有效Fe、Cu、Zn为偏斜养分。

从偏移养分的矢量上看，绝大部分呈偏移的养分均为负偏斜，即平均值大于中值，江汉平原鄂北地区各养分偏移并不十分明显，但鄂中丘陵的有效Fe、Mn、Zn偏移较明显。

各土壤微量元素养分含量中，变异系数均较大，有效Fe、Mn、Cu、Zn、B均为中等变异养分，但三大农区间也有差异。江汉平原有效Fe、Mn、Cu、Zn、B为低等变异养分;鄂中丘陵和鄂北地区有效Fe、Mn、Cu、Zn、B均为低或中等变异养分。

从频率（图2）上看，有效Cu和有效硼B基本服从正态分布，偏移较小。有效Fe的含量比较集中，有63.3%的样本含量集中在20～59.9 mg/kg之间;有效Mn和有效Cu的含量基本集中在中等及以上范围;从变异情况看，有效Mn的变异很大，最大值是最小值的575倍。整体上，有效铁、有效硼较为缺乏，有效锰和有效铜较为丰富，有效锌为中等水平。

3 结论

1）当前湖北省主要农区耕地土壤养分状况，存在较大的空间变异，常规8项养分指标中，pH、有机质、全N、全P、全K、碱解N、速效P、速效K都表明出明显的空间变异性。整体上，全省土壤pH变异最小，变异最大的是速效P。

2）湖北省主要农区耕地土壤养分中，pH、有机质、全K服从正态分布，速效养分（碱解N、速效P、速效K）都呈非正态分布;土壤常规8项养分指标中，pH、有机质、全K为稳定性养分因子，而土壤速效养分碱解N、速效P、速效K均变异较大，最大值是最小值的240～4 167倍，呈非正态分布。湖北省主要农区土壤有机质和全氮较为丰富，但超过50%的农田碱解N和速效P处于缺乏的状态。

3）主要微量元素方面，有效铁、有效锰、有效铜、有效锌、有效硼均为低、中等变异养分，但各区域的变异表现并不完全一致。全省整体上，有效铁、有效硼较为缺乏，有效锰和有效铜较为丰富。

参考文献：

[1] WILD A. The potassium status of soils in the savanna zone of Nigeria[J]. Expl Agric，1971，7：257-270.

[2] TENING A S， OMUETI J A I，TARAWALI G. Potassium status of some selected soils under different land-use systems in the subhumid zone of Nigeria[J]. Commun Soil Sci Plant Anal，1995，26（5-6）：657-672.

[3] OVALLES F A， COLLINS M E. Soil-landscape relationships and soil variability in north central Florida[J]. Soil Sci Soc Amer J，1986，50：401-408.

[4] BECKETT P H T， WEBSTER R. Soil variability： a review[J]. Soils and Fertilizers，1971，34：1-15.

[5] SCOTT H D， MAUROMOUSTAKOS A， HANDAYNI I P， et al. Temporal variability of selected properties of Loessial soil as affected by cropping[J]. Soil Sci Soc Amer J，1994，58：1531-1538.

[6] 刘世梁，傅伯杰，刘国华，等.我国土壤质量及其评价研究的进展[J].土壤通报，2006，37（1）：137-143.

[7] 徐明岗，梁国庆，张夫道.中国土壤肥力演变[M].北京：中国农业科学技术出版社，2006.

[8] 黄绍文，金继运，杨俐萍，等.县级区域粮田土壤养分空间变异与分区管理技术研究[J].土壤学报，2003，40（1）：79-88.

[9] JOUMEL A G， HUIJBREGTS C J. Mining geostatistics[M].New York：Academic Press，1978.

[10] 王政权.地统计学及其在生态学中的应用[M].北京：科学出版社，1999.

[11] GOOVAERTS P. Geostatistical tools for characterizing the spatial variability of microbiologica land physico-chemical soil properties[J]. Biol Fertil Soils，1998，27：315-334.

[12] 李亮亮，依艳丽.地统计学在土壤空间变异中的应用[J].土壤通报，2005，36（2）：265-266.

[13] 王宏庭，金继运，王 斌，等.土壤速效养分空间变异研究[J]。植物营养与肥料学报，2004，10（4）：349-354.

[14] 鲍士旦.土壤农化分析[M].第三版.北京：中国农业出版社，2000.

[15] 贾乃光.数理统计[M].北京：中国林业出版社，1980.

[16] 白由路，金继运，杨俐萍，等.农田土壤养分变异和施肥推荐[J].植物营养与肥料学报，2001，7（3）：130-133.

[17] 刘冬碧，熊桂云，陈 防，等.湖北省粮食主产区土壤养分的空问变异性研究[J].湖北农业科学，2007，46（6）：904-907.

[18] 雷志栋，杨诗秀，谢森传.土壤水动力学[M].北京：清华大学出版社，1988.

[19] 池富旺，张培松，茶正早，等.橡胶园土壤养分空间变异特征研究[A].中国土壤学会.土壤科学与社会可持续发展（中）――土壤科学与资源可持续利用[C].北京：中国农业大学出版社，2008.271-275.

第2篇：土壤的特征范文

Christian：不是第一次来，我这是第三次来到中国，但做评委是第一次。

《酒世界》：作为评委，如何评价这次大赛？

Christian：很开心中国举办这样的高水平的比赛，我们可以看到来自世界各个不同产区的酒出现在这里。以产区为依托，通过比赛的形式来展现葡萄酒风土，是一个非常有创造性并且极具推广价值的比赛。

《酒世界》：您在两天的时间里也尝到了很多中国制造商生产的酒，如何评价？

Christian：我尝到了很多很不错的酒，有些酒让人印象深刻，比如长城、香格里拉，还有一些酒来自于中国西部，我记不起它们的品牌。

《酒世界》：您的产品（艾美拜尔晚摘甜白琼瑶浆）在去年的葡萄酒质量产区大赛中获得了冠军，您自己如何评价这款获奖产品？

Christian：我得说这是一款非常了不起的产品。首先阿尔萨斯地区非常适合琼瑶浆、雷司令这种白葡萄的生长，而且阿尔萨斯地区的生产者比较擅长用晚摘的葡萄生产特点的干型或甜型白葡萄酒；当然，最重要的是2007年对阿尔萨斯而言是一个非常不错的年份，非常适合酿造这种类型的葡萄酒。而对我们酒庄而言，2007年其实是一个里程碑式的年份。

《酒世界》：获奖后对产品销售有没有产生什么影响？

Christian：是的，可以说去年的获奖改变了很多东西。因为在去年拿到大赛的全场冠军后，不止是中国媒体，法国媒体也做了很多报道。销售方面不止是中国市场，法国市场还有不少海外市场也发生了很大变化，比如美国市场，酒庄的权甚至引起了很多酒商的争夺。

《酒世界》：您从1997年起开始管理酒庄，到现在16年间酒庄获得了很多荣誉，您觉得一个好的酿酒师应该如何来平衡品质和市场之间的关系？

Christian：我们酒庄并不是一个很大的酒庄，我见证了酒庄近年来的发展。首先我会挑选最好的葡萄来酿酒，这一点其实很重要；另外最重要的我觉得，酿酒师不应该是酒庄里的“皇帝”，应该更多地走出去，去市场其他不同的产区、国家，多去交流。我每隔几个月都会去全球各产区和市场去和同行、消费者沟通交流，这样才能更好地把握品质和市场之间的平衡。

《酒世界》：您即是酒庄的拥有者，同时也是酿酒师，能不能谈谈艾美拜尔这个酒庄与众不同之处，以及您的酿酒理念？

Christian：艾美拜尔在阿尔萨斯的中心位置，酒庄的历史最早可以追溯到1580年，我是家族的第十四代传人，我还在种植我的父辈祖父辈的葡萄园，与此同时，我们家族也在不断购买当地比较适合的优质葡萄园。这些葡萄园都拥有非常适合葡萄生长的土壤。

说到酿酒理念，我觉得如实地去反映葡萄园的土壤特征其实是最佳的酿酒方法。这也是为什么我们酒庄目前在做一个关于有机葡萄酒的大项目，我希望酿酒过程中尽量减少技术方面的干扰。

《酒世界》：艾美拜尔的出口情况如何？除了中国，哪些国家占的海外份额比较多？

Christian：除了欧洲一些国家，美国和日本是我们重要的海外市场。我们出口量并不大，每年只有几万瓶，但在这些市场上都获得了很好的口碑。虽然中国市场是以红葡萄酒的消费占主导，但我们的白葡萄酒依然受到很广泛的欢迎，我们也会加大对中国市场的投入和宣传。

第3篇：土壤的特征范文

关键词：Cd；灌溉水；土壤；化肥；作物

中图分类号：O657.31 文献标识码：A 文章编号：0439—8114（2012）19—4222—04

镉（Cd）是一种具有极高生物毒性的重金属元素，可以在土壤中积累和在作物体内残留，通过食物链进入人体并在体内蓄积，从而对人体造成潜在危害[1]。许多科研工作者对Cd污染进行了相关研究，但针对灌溉水—土壤—化肥—作物生态系统中Cd分布规律的研究很少[2，3]。本研究以川中丘陵区内江市双桥乡为研究区域，调查分析Cd在研究区灌溉水、水底泥、表层耕作土壤、土壤剖面、化肥以及不同作物中的分布特征，旨在为川中丘陵区耕作土壤Cd污染防治和合理调整农业产业结构提供科学参考。

研究区位于川中典型丘陵区内江市东兴区双桥乡（104°50′—105°25′ E，29°26′—29°50′ N），全区幅员面积118 100 hm2。地形地貌以中、浅丘为主，中、浅丘占幅员面积的83.15%。地势东北高，西南低，多数地带海拔在350～400 m之间，相对高差20～80 m。岩石以沉积岩、页岩为主，易风化。土壤类型以紫色土、水稻土为主，紫色土、水稻土各占幅员面积的52.53%和45.82%。土壤pH值多呈中性，少数呈酸性。气候属中亚热带湿润气候，一般年最高温度37.6 ℃，最低温度—1.2 ℃，年平均气温17.7 ℃，年平均空气相对湿度83%，年平均日照时间1 223.1 h，年降水量1 106.9 mm[4]。

1 材料与方法

1.1 样品采集

表层土壤样品采样深度为地表0—20 cm土柱。表层土壤样品采集密度平均为16点/km2，在采样点周围20 m半径范围内采集5个点的土柱组合为1个样品，共采集土壤样品225个。样品干燥后用20目尼龙筛过筛，采用对角线折叠法拌匀后装瓶待测[5]。

土壤垂向剖面样品采样深度为地表0—80 cm土柱，剖面样品按土壤发生层每20 cm连续采集。采样层位置分别为剖面深0—20 cm 的耕作层、20—40 cm 的犁底层、40—60 cm 的老耕层、60—80 cm的古耕层。共采集24处耕作土壤垂向剖面，样品96个，剖面包括了研究区主要用地类型（水田、蔬菜地、林地、果园和旱地）（图1）。

分别采集了研究区灌溉水、底泥样品5件（图2），以及当地农民习惯并经常使用的矿物质肥料4件。

共采集作物样品67个，其中包括水稻24个、柑橘21个、旱地玉米22个、花生20个。分别采集根部和果实，采集后装入塑料袋中，密封以防止水分蒸发。柑橘果实样品取回后用自来水反复清洗，去除附表泥土后用去离子水反复漂洗、晾干，四分法缩分，再切成小块，匀浆待测。水稻和玉米、花生样品取回后在实验室风干脱粒，用四分法缩分至100 g后，再用玛瑙球研磨机去壳， 再粉碎磨细，粉末过0.5 mm筛后待测[6]。

1.2 样品分析方法

土壤样品中重金属Cd采用原子吸收法进行测定[6]。称取经匀浆后的柑橘样品210 g放于聚四氟乙烯高压罐内，加硝酸和过氧化氢（30%） 浸泡过夜，并放入恒温干燥箱120～140 ℃保持4 h，取出冷却至室温后，过滤转移至容量瓶，用石墨炉原子吸收分光光度法测定。水稻、玉米、花生采用干灰化法将样品制成待测液，用石墨炉原子吸收分光光度法测定。

为了说明土壤重金属的含量对农作物重金属含量的直接影响，引用农作物可食部分的生物富集系数来描述水稻与根系土之间的相关性特征[7]。计算公式为：

生物富集系数（CFi）=（Cb/Cc）×100%

式中，Cb为生物体中的元素浓度；Cc为根系土壤中的元素浓度。

2 结果与分析

2.1 灌溉水、水底泥Cd含量

研究区灌溉水pH在6.9～7.3之间，平均为7.1，Cd含量在0.36～1.30 μg/g，平均值为0.53 μg/g，符合国家农用灌溉水标准。灌溉底泥Cd含量在0.24～0.86 μg/g， 平均值为0.39 μg/g，符合农用污泥中污染物控制标准值（GB 4284—1984）（pH≥6.5）。

2.2 表层土壤Cd含量

由表2可见，研究区表层土壤Cd含量范围在0.239～0.528 μg/g， 平均含量为0.36 μg/g，高于成都经济区土壤背景值44%，变异系数为14%，说明该地区Cd在土壤表层中含量分布不均，土壤受人类活动影响有一定程度的Cd积累；K1=1.400反映研究区土壤中Cd元素含量相对于成都经济区土壤Cd背景有富集；K2=1.458，是研究区表层土壤中Cd元素的平均含量与深层样中相应值之比，表明Cd元素在表层土壤中有一定富集；有98.8%的样点存在Cd污染。

2.3 土壤剖面Cd垂直分布特征

从剖面各层Cd含量来看，在耕作层、犁底层、老耕层、古耕层总体Cd含量呈递减趋势，耕作层Cd含量最高（表3，图3）。这表明Cd在该地区表层土壤中富集，随着土壤深度的增加，含量有下降的趋势，且在土壤深部Cd元素含量变化幅度较小。深层土壤中元素含量基本代表了自然成土过程中元素的背景，而地表土壤中元素含量增加部分与人类活动有密切关系。且土壤剖面中有95.6%的样点存在Cd轻度污染。

2.4 化肥中Cd元素含量

研究区化肥中Cd元素含量范围1.75～1.87 μg/g，平均值为1.81 μg/g，远远高于国家土壤环境质量一级、二级和三级标准（表4）。由于当地农民习惯施用过磷酸钙，而磷肥中Cd含量较高，根据调查当地农民每年施用过磷酸钙数量平均达200 kg/hm2，可以折算出过磷酸钙Cd元素年施入量为0.543 g/hm2，说明当地施用肥料与土壤Cd污染有一定联系。

2.5 作物中Cd元素含量

不同作物根部和果实对Cd的吸附和富集作用差异明显（表5）。作物根部土平均Cd含量为0.410～0.439 μg/g，变化幅度较小，但均高于国家土壤环境质量二级标准（按pH值中性范围进行评价）。Cd含量排序为：Cd花生根土>Cd水稻根土>Cd柑橘根土>Cd玉米根土，花生对Cd的吸附作用比较显著，并且水稻根土、玉米根土、花生根土和柑橘根土Cd含量分别是其果实Cd含量的62.3、136.7、3.7、23.3倍，可见作物根土都受到Cd元素污染，根土Cd含量大于果实含量，说明作物主要通过根系吸收土壤中的Cd，并向果实运输。

4类作物果实中Cd含量平均值则都小于国家土壤环境质量一级标准，果实中Cd平均含量在0.003～0.118 μg/g，含量顺序为Cd花生>Cd柑橘>Cd水稻>Cd玉米，说明玉米和水稻子实对Cd吸收较少，而花生中Cd含量相对较高，生物富集系数排序CFCd花生>CFCd柑橘>CFCd水稻>CFCd玉米，表明了花生对Cd元素的吸附能力较强，玉米和水稻对Cd富集作用小。

3 小结与讨论

研究区灌溉水Cd含量平均值为0.53 μg/g，符合国家农用灌溉水标准。灌溉底泥Cd含量平均值为0.39 μg/g，符合农用污泥中污染物控制标准（GB 4284—1984，pH≥6.5）。

表层土壤Cd平均含量为0.36 μg/g，比成都经济区土壤背景值高44%，另外，95.6%的表层土壤和土壤剖面样点存在Cd污染。表层土壤中Cd元素有一定积累，Cd含量在耕作层、犁底层、老耕层、古耕层总体呈递减趋势，在耕作层含量最高。

研究区化肥中Cd元素平均值为1.81 μg/g，高于国家土壤环境质量三级标准。

作物根土平均Cd含量为0.410～0.439 μg/g， 高于国家土壤环境质量二级标准。作物果实Cd含量平均值都小于国家土壤环境质量一级标准，果实中Cd平均含量在0.003～0.118 μg/g，顺序为Cd花生>Cd柑橘>Cd水稻>Cd玉米，生物富集系数排序CFCd花生>CFCd柑橘>CFCd水稻>CFCd玉米，花生Cd富集系数最高，玉米富集作用最小。

灌溉水和研究区表层土壤和土壤剖面各层Cd污染关联不密切，当地农民习惯施用过磷酸钙等化肥与土壤Cd污染有紧密联系。研究区农业种植应科学施肥，大量增加有机肥的使用，施用堆肥、植物秸秆等有机肥可增加土壤有机质，从而增加土壤胶体对重金属和农药吸附能力。同时有机质又是还原剂，可以促进土壤中Cd形成CdS沉淀。

农作物果实中含Cd量主要由根从土壤中吸收而来，花生、水稻根系对Cd有明显的吸附作用，而玉米、水稻从根到果实Cd迁移性小，但仍有一定富集效应，花生果实富集效果最明显。因此在研究区大面积土壤存在Cd污染下，当地应有针对性地选种抗污染农作物品种，改善种植结构。玉米、水稻吸附Cd量相对较少，果实中Cd含量相对较少，适宜种植，花生果实富集效果明显，要减少播种面积或不种植。

参考文献：

[1] 陈怀满.土壤—植物系统中的重金属污染[M].北京：科学出版社，1996.

[2] 徐云霞，彭培好，陈文德. 四川省内江市双桥乡土壤重金属污染及生态风险性评价[J].安徽农业科学，2008，36（5）：1997—1998.

[3] 黄 蕾，王 鹃，彭培好，等.内江市双桥乡土壤重金属含量及风险评价[J].物探化探计算技术，2011，36（9）：450—454.

[4] 鲍士旦.土壤农化分析[M].第三版.北京：中国农业出版社，1981.

[5] 李瑞敏.农业地质地球化学评价方法研究[M].北京：地质出版社，2007.

[6] 金 艳，何德文.重金属污染评价研究进展[J].有色金属，2007， 59（2）：100—103.

[7] 黄 进.重庆市主要农地土壤镉铅区域分布环境容量及对酸雨的响应[D].重庆：西南农业大学，2004.

[8] 张 珞，陈承慈，刘全义.土壤污染的治理方法研究[J].农业工程学报，1992（8）：90—99.

第4篇：土壤的特征范文

关键词 田七；土壤肥力；差异性；分析，广西靖西

中图分类号 S158.2 文献标识码 A 文章编号 1007-5739（2016）08-0194-03

Abstract The soil fertility condition in 9 acquisition points of 3 different Panax notoginseng cultivation areas（Xinjia Township，Huatong Township and Wupin Township） in Jingxi County were analyzed.The results showed that there existed certain different index soil fertility in Panax notoginseng cultivation areas of Jingxi County.The indexes of Acid reflection（pH value） of Panax notoginseng cultivation were from 4.69 to 5.16.The indexes of organic material and available potassium were from intermediate to abundance.Available phosphorous was in a abundance condition（52.37～89.52 mg/kg）.The distribution of available nitrogen was inhomogeneous，from shortage to intermediate（33.6～92.4 mg/kg）.In different regions，3 districts existed not really obvious differences.On the whole，the comprehensive soil fertility of Xinjia Township was better than that of Huatong Township，that of Wupin Township was a bit worse.

Key words panax notoginseng；soil fertility；difference analysis；Jingxi Guangxi

田七又名三七，起源于2500万年前的第三纪，原系山野自生，后为我国古代劳动人民发现和采用，并发展为人工栽培[1]。靖西栽培田七已有400多年的历史。靖西所产的商品田七个头大、坚实、不空心，质量优，有“铁皮铜心”之称，形成了具有地方特色的“田七”药材，在国内外市场上享有很高声誉。20世纪70―80年代，靖西县田七盛誉之隆，海内无匹，靖西也因此被国家授予“田七之乡”称号[2]。但是，随着经济的发展，以及爱人为过度干扰的影响，田七种植区生态环境受到一定的威胁，不同种植区显示不太一样的理化性状，田七质量也存在一定的差异，因此，研究田七种植区土壤理化形状的差异，对研究田七的种植 条件及生态保护具有一定的意义。本研究以靖西县的新甲乡、武平乡、化垌乡的田七园为研究区域，以土壤养分因子为研究对象，对田七园进行分析和研究。

1 研究区域概况

1.1 地理位置

靖西县位于祖国西南边陲，南与越南接壤，位于东经105°56′～106°48′、北纬22°51′～23°34′，东与天等、大新县接壤，南与越南高平省毗邻，西连那坡县，北接百色右江区、云南省富宁县，东北紧靠德保县[1]，是大西南通往东南亚各国的重要陆路通道之一，具有优越的沿边优势。

1.2 气候概况

靖西县地处云贵高原与广西丘陵的过渡地带，山峰海拔在800～1 300 m之间，石灰岩广布，喀斯特地貌发育，土层浅薄。属于亚热带季风气候，热量丰富，>10 ℃的年活动积温达6 000 ℃以上。由于受到海拔等因素的影响，气温变化小，夏无酷暑，冬无严寒，年平均气温19.1 ℃，最热的7月平均温度在25 ℃左右，最冷的1月平均温度在15 ℃左右，四季如春，素有气候“小昆明”之称[2]。降水丰富，但季节分布不均；年均降雨量在1 685 mm[3]，降雨主要集中在5―9月的雨季，大约占全年降雨量的70%[4]。

1.3 社会经济发展现状

在良好的自然环境下，孕育了靖西大果山楂、大香糯、大肉姜、大麻鸭、五趾蛤蚧、茴油、茶叶、金银花、田七等名优特色农产品。近年来，靖西全力打造“壮药之都”，诚招各地客商前来发展中草药产业，激发了靖西群众仿野生种植中草药热情。靖西整合县发改、扶贫、林业、民族等部门资金，加大对田七种植的扶持力度：对田七种植直补6万元/hm2；优质育苗基地的田七苗出售给本县境内种植户的，给予每株0.2元的育苗补助；愿意贷款的，给予贷款贴息等。2012年以来，根据田七喜阴的生长特性，在不破坏当地任何生态环境的情况下，靖西县五岭林场投入资金150万元，建立逾2.67 hm2标准化林下田七种植基地。靖西与广西药用植物园达成“万亩林下田七种植”共识，先后在新靖镇、龙临镇、武平乡、禄峒镇建设4个示范基地。

2 材料与方法

2.1 研究区域的选取

通过研究相关文献资料，笔者分别在新甲乡的垌平村、大进村、福英村，武平乡的立录村、多纳村、安本村，化垌乡的五权村、民强村、力行村等每个乡选取3个村，每个村选取具有代表性的3个采样点进行土样采集，区域分布如图1所示。

2.2 土壤样品的采集与制备

依据田园的形状及大小，采用梅花形及蛇形采样的方法，采集0～20 cm深的土壤。风干后过筛备用。

2.3 测定指标与方法

土壤酸碱度的测定采用电位法[3]；土壤有机质的测定采用稀释热法[5]；土壤质地的测定采用比重计法[5]；土壤碱解氮的测定采用扩散法[5]；土壤速效钾的测定采用比浊法[5]。

2.4 土壤养分分级指标

根据土壤值划分的酸碱度标准见表1。

田七种植地土壤养分含量指标的丰缺至今没有相关标准，经过查阅相关文献[6-8]，并结合全国第二次土壤普查的标准、绿色食品产地土壤肥力等[9]，制定了田七种植地土壤养分初步分级标准，具体见表2。

2.5 土壤肥力的评价方法

按照《第二次全国土壤普查暂行技术规程》[10]进行评价，结果见表 3。

3 结果与分析

3.1 田七种植区土壤肥力现状分析

3.1.1 土壤的pH值状况。土壤酸碱度能直接影响作物的生长和代谢，又能影响养分的有效性[11]；任何植物的生长都要有适合的酸碱度，通过对3个田七种植地的土壤酸碱度调查发现，不同种植地的土壤pH值的差异不大，pH值分布范围为4.69～5.16，平均为4.89，变异系数较小，为3.14%，所调查的各种植地土壤的pH值大致相同，皆为强酸性土壤（表4）。

3.1.2 土壤养分状况。土壤碱解氮能反映出土壤近期内氮素供应情况，所以又称为土壤有效氮。土壤碱解氮的含量对了解土壤的供氮能力，指导合理施肥具有一定意义。经过对3个田七种植田土壤的调查发现，土壤碱解氮范围在33.6～92.4 mg/kg之间，变幅较大，其中化垌乡的最高，武平乡的最低，均值为75.02 mg/kg，变异系数为28.36%；所调查地土壤养分中的碱解氮含量不足；土壤有机质是土壤肥力的主要物质基础之一，有机质含量的高低，在一定程度上反映土壤肥沃度[11]。对不同3个田七种植地的土壤有机质状况调查分析发现，各地土壤有机质含量差异显著，含量分布在23.94～40.73 g/kg之间，均值为31.74 g/kg，变异系数较大，为20.51%，其中土壤有机含量最高的是新甲乡，为40.73 g/kg，最低的是武平乡为23.94 g/kg；所调查地土壤有机质适度，能够满足田七的生长需要。

钾是作物的品质元素，能够使田七品质更优。由表4可知，土壤中速效钾含量适度且变幅不大，在147.59～192.40 mg/kg，平均值为169.03 mg/kg，变异系数为11.26%；土壤中速效钾的含量适度。

作物体内多种生理生化过程都需要磷的参与，磷可以促进细胞分裂，促使植物生长发育，促进呼吸作用，促进作物体内参与呼吸作用的重要酶类的合成，促进碳水化合物、蛋白质及油脂的合成运输，增强作物的抗逆性，同时磷能提高作物的抗寒、抗旱、抗病、抗倒伏能力等功效。由表4可知，磷素养分 （速效磷） 变幅范围较大，分别为 52.37～89.52 mg/kg，变异系数分别为 26.85%。结合表3可知，靖西田七种植区磷素含量丰富。

3.2 田七种植区不同区域土壤肥力状况差异性分析

3.2.1 土壤有机质。由图2可知，靖西县田七园土壤有机质平均含量为3.17%，处于丰富的水平，其中有机质含量很丰富的土样占总土样的16.67%，丰富的占50%，中等的占33.3%。由此表明，靖西地区的土壤有机质不缺；其中土壤有机质最高的是新甲乡，其次是化垌乡，最后是武平乡。

3.2.2 土壤碱解氮。由图3可知，土壤碱解氮平均含量为75.017 mg/kg，处于稍缺水平，碱解氮含量处于中等水平的占16.67%，处于稍缺水平的占66.67%，处于较缺水平的占16.67%；其中，土壤碱解氮含量的平均值最高的是化垌乡，其次是新甲乡，最低的是武平乡。

3.2.3 土壤速效钾。由图4可知，土壤速效钾平均含量为 169.030 mg/kg，处于丰富水平。其中，速效钾含量丰富的样品占总土样的 比例为66.67%，含量中等的占 33.33%。其中，土壤速效钾含量的平均值最高的是武平乡，其次是新甲乡，最低的是化垌乡。

3.2.4 土壤速效磷。由图5可知，新甲乡、化垌乡、武平乡的速效磷含量分别为88.37、70.15、51.55 mg/kg。由此看来，新甲乡的速效磷含量最高，其次是化垌乡，武平乡的速效磷含量最低，结合图2可知，土壤有机质含量与土壤速效磷含量呈正相关趋势，这可能与有机质在土壤中分泌的有机酸有关。

4 结论与讨论

（1）靖西县田七种植区土壤成酸性反应，有机质、速效钾从中等到丰富不等，速效磷均呈很丰富的状态，碱解氮分布不均，由较缺到中等不等。

（2）在研究区域内，总体来讲3个区域有一定的差异，但彼此间差异不明显，总体来讲，新甲乡的综合肥力强于化垌乡，武平乡稍差。

5 参考文献

[1] 徐良，秦言省，杨海菊，等.广西靖西县田七种植业发展的现状与展望[J].广西农业生物科学，2007（1）：71-75.

[2] 陆耀凡.靖西旅游气候资源评价及其利用[J].广西气象，1999，20 （2）： 28-30.

[3] 潘顺安.靖西县的自然条件与农村经济可持续发展策略[J].广西教育学院学报，2002 （5）：78-81.

[4] 靖西县志.靖西县志[M].南宁：广西人民出版社，2000

[5] 鲍士旦.土壤农化分析[M].3版.北京：中国农业出版社，2000.

[6] 邹娟.冬油菜施肥效果及土壤养分丰缺指标研究[D].武汉：华中农业大学，2010.

[7] 彭孟祥.烤烟硼营养的丰缺指标和营养诊断的研究[D].武汉：华中农业大学，2013.

[8] 王志恒，王吉祥.苹果园营养化学诊断初报[J].陕西农业科学，1994（3）：32-33.

[9] 赵政阳，梁俊，鲁玉妙，等.陕西澄县苹果园环境质量评价[J].干旱地区农业研究，2005，23（5）：222-225.

第5篇：土壤的特征范文

1　材料与方法

试验于2007年在中国科学院地理科学与资源研究所农田水循环与现代节水灌溉试验基地进行。试验基地位于北京市通州区永乐店镇，海拔20 m，属永定河、潮白河冲积平原。试验区多年平均降水量为550mm，而冬小麦生育期内降雨仅占30％左右，春季干旱，作物需水量远远大于降雨量，一般需要进行补充性灌溉。实验地土壤剖面基 本土 壤 物理参 数见表1。水分特征 曲线拟合 参数采 用van　Genuchten（1980）模型［6］。

试验在冬小麦返青至收获期进行测定，灌溉方法分别为地面畦灌、喷灌和滴灌处理，小区面积为8m×8m，滴灌每天灌溉1次（降雨除外），喷灌每15天左右灌溉1次，畦灌分别在返青期和灌浆期进行灌溉，3种灌溉方法的生育期总灌水量相同。灌溉采用地下水进行灌溉，灌溉水温度在12℃左右。各处理的温度探头均埋设在试验小区的中间，其中，滴灌处理埋设在2条滴管带之间（2条滴管带之间的间距为25cm）。土壤温度测定采用埋设不同深度（0、5、10、15、20、40、80cm）的土壤温度探头实时测定，由数据采集仪每2min测定1次，每小时或每天的温度为每2min测定值的平均值。

2　结果与分析

2．1　土壤温度的日变化特征

图1显示了冬小麦开花期（5月4日至6日）土壤温度的日变化特征。其中，滴灌每天均进行了灌溉，灌溉量分别为5．9、10．9、8．0mm，喷灌处理在5月5日进行了一次灌溉，灌溉量为45mm，地面畦灌没有进行灌溉。由图1知，土壤表层温度（0、5、10、15、20cm）的变化受太阳辐射影响较大，尤其是地表温度；而40cm和80cm的土壤温度相对稳定。不同灌溉处理之间相比，地面灌溉处理的土壤温度最高（图1（a））；喷灌处理受5月5日灌溉影响，土壤温度下降明显（图1（b））；滴灌处理的土壤温度最低（图1（c）），主要受灌溉水温度的影响。地面畦灌和喷灌处理从表层至80cm深度，土壤温度呈现逐渐下降趋势，而滴灌处理0～10cm深度土壤温度较低，低于15cm和20cm深度的平均温度，这主要是由于较低的灌溉水温度引起的。

2．2　土壤温度的月变化特征

随着气温的逐渐升高，土壤温度也呈现逐渐升高的变化趋势（图2）。由于受到不同灌溉方法的影响，土壤温度的剖面分布特征、剖面温度及变化过程表现出了较大的差异。根据Yoshida和Eguchi［5］的研究结论，16℃为根系吸水变化剧烈的临界温度，当剖面温度存在较大差异，高于或低于16℃同时并存时，根系吸水可能受到比较大的影响。地面畦灌处理中，随着深度的增加土壤温度呈逐渐降低趋势（图2（a））。在返青期（4月份），土壤剖面温度较低，主要是由于冬季低温引起的。在开花灌浆期（5月份）表层温度较高（高于16 ℃），而20cm深度以下，土壤温度相对较低，这种土壤温度的剖面分布差异，可能会对根系生长和根系吸水产生较大的影响。在灌浆后期，土壤剖面温度差异达到最大，土表与80cm深度处土壤温度相差6．1 ℃，但底层土壤温度均高于16℃，可能对作物水分吸收不会产生太大影响。由于喷灌和滴灌具有较高的灌溉频率，尤其是滴灌处理，表层土壤温度受灌溉水温度影响较大，同时期的土壤表层温度均低于地面畦灌处理，其温度最低。喷灌和滴灌2种处理的剖面温度差异也都小于地面畦灌处理。喷灌处理的剖面最高温度点，出现在5cm深度（图2（b）），而不是土壤表层；滴灌处理的剖面最高温度出现在20cm深度处（图2（c）），这与土壤水分和热量的耦合运移有直接的关系。而且，进入6月份，土壤温度逐渐升高，地面畦灌和喷灌处理的土壤剖面温度均高于16℃，而滴灌处理40cm和80cm深度的土壤温度均低于16℃，其原因一方面是滴灌处理下作物具有较高的叶面积指数，减少了太阳辐射的透过率；另一方面，表层较高的土壤水分影响了热量的向下运移。

2．3　土壤温度的剖面分布特征

根据冬小麦返青期至收获期土壤温度的剖面分布可知，地面灌溉处理的土壤温度自表层到土层80cm深温度逐渐降低，温度的剖面分布可以拟合为指数函数形式，如式（1）：

喷灌处理表层土壤温度（0cm和5cm深度）并没有出现明显的下降趋势，10cm深度以下土壤温度逐渐下降，可以近似拟合为指数函数分布，如式（2）：

滴灌处理受灌溉水温度影响，表层土壤温度较低，中间温度最高，底层温度最低，表现出比较明显的“S”型分布特征（图2（c）），除表层（0～10cm深度）受灌溉水温度影响大，温度相对恒定以外，其余深度土壤温度也可拟合为指数函数形式：

第6篇：土壤的特征范文

关键词：土壤；还原；氧化铁；Cd；形态

中图分类号：X143 文献标志码：A 文章编号：1674-4764（2012）02-0115-06

Effect of Submerged Condition on Chemical Form of Cd in Soil of Three Gorges Reservoir Area

JI Fang-ying1, WANG Tu-jin2, YE Jiang-yu1, LI Si1, CAO Lin1

(1.Key Laboratory of Eco-environments of Three Gorges Reservoir Region,

Ministry of Education, Chongqing University, Chongqing 400045, P.R. China;

2.School of River and Engineering, Chongqing JiaoTong University, Chongqing 400074, P.R. China)

Abstract:Purple soil and yellow soil of Three Gorges Reservoir Area were submerged and incubated under a nitrogen atmosphere to study the effect of redox process on chemical form of Cd. It is shown that the pH and Eh decrease in the redox process. With the transition of soil redox condition, the content of CEC increases to 17.53 cmol·kg-1 for purple soil and 27.94 cmol·kg-1 for yellow soil, and the content of Fe (II) increases to 3 156.30 mg·kg-1 for yellow soil and 446.56mg·kg-1 for purple soil. The soluble Cd concentration declines after submergence for the purple soil and yellow soil, and 99.9% of soluble Cd is absorbed by soils. Chemical form of Cd in soil is significant correlated with the physical-chemical indexes of soil. In the process of redox process, part of Exc-Cd (exchanged fraction) transforms to Carb-Cd (carbonated fraction) and Oxide-Cd (oxide-bound fraction), and the content of Exc-Cd decreases to 4.56 mg·kg-1 for purple soil and 1.02 mg·kg-1 for yellow soil. The stability of Cd in yellow soil is higher than that in purple soil.

Key words:soil; reduction; iron oxide; Cd; chemical form



土壤淹水后从氧化环境转入还原环境，其理化性质发生显著变化，氧化还原状态的改变直接影响土壤的吸附和解吸特性，对重金属、磷等污染物的释放迁移产生重要影响［1-3］。重金属作为非生物降解型污染物，在自然环境中具有潜在的生态危害。虽然重金属的总量能反映它的污染状况，但其生物有效性和环境行为则主要取决于其形态［4-5］。据研究报道［6-7］，淹水还原性土壤中镉活性处于较低状态，淹水后镉活性降低是由于镉由高活性的交换态镉转化成活性较低的碳酸盐结合态镉、氧化物结合态镉和硫化物结合态镉。镉形态的再分配与土壤pH、Eh、氧化铁(III)还原活化等因素有关。

目前对三峡库区土壤重金属含量分布有较多的研究报道［8-10］，据已有研究表明，近20年来，由于工农业的迅猛发展，大量废气、废水、废渣的排放，大气沉降，城市生活垃圾，作物秸秆以及由农药、化肥等带入的重金属，使三峡库区局部地区土壤存在不同程度的镉污染。三峡大坝建成后大片土壤被淹没，处于淹没状态下的土壤将对水库重金属的迁移转化产生重要影响。目前研究多从重金属总量进行分析研究，对于重金属形态特征特别是土壤淹水下重金属有着怎样的形态变化特征还无相关研究报道，研究土壤淹水对Cd形态稳定性影响对于分析Cd在水环境中迁移转化及其对水体水质的影响具有重要的意义，因此，笔者以库区典型土壤类型紫色土和黄壤为材料，研究土壤淹水厌氧还原过程理化性质的改变，特别是铁还原活化对Cd形态稳定性的影响，以期为库区Cd污染的防控提供理论依据。

1 材料与方法

1.1 供试土壤

三峡库区土壤类型中以紫色土面积最大，主要分布在库区中部的涪陵、丰都、忠县、万州和开县等地。其次为黄壤，武隆、奉节、石柱和开县等地分布较多［11］，根据三峡库区土壤主要类型和分布特点，选取紫色土和黄壤作为研究对象，试验用紫色土采自重庆涪陵区，pH(水:土质量比=5:1)为8.59，有机质含量为11.9 g·kg-1，总Fe含量为43.7 g·kg-1，CEC（阳离子交换量）含量为12.21 cmol·kg-1。黄壤取自重庆奉节县，pH为8.74，有机质含量为33.7 g·kg-1，总Fe含量为23.4 g·kg-1，CEC含量为20.82 cmol·kg-1。土壤采回后自然风干，过200目筛。

1.2 Cd溶液淹土试验

取土壤300 g放入3 L试剂瓶中，按水土比5∶1加入2 mg/L硝酸镉溶液1.5 L。通入N2使之覆盖水层，盖上瓶盖，于25 ℃恒温箱中静置，试验期间每天充1次N2，1次10 min，设3个重复。按淹水1、3、6、11、18、27、37、48、60 d的间距取样测试。每个阶段进行pH、Eh测定，取适量土样以5 000 r·min-1离心10 min，去除饱和水，离心后的湿土取样，测定水分并作Fe(II)含量、CEC含量、Cd的形态分级分析。

1.3 测定方法

Cd形态分级分析按Tessier连续提取程序［12］进行，其中可交换态、碳酸盐结合态、铁锰氧化物结合态、有机物结合态和残渣态分别以Exc-、Carb-、Oxide-、Org-和Res-表示，用AAnalyst 800型原子吸收光谱仪测定含量。土壤中Fe(II)含量采用邻菲啰啉分光光度法测定，CEC用EDTA-铵盐快速法测定。数据处理和作图采用SPSS15.0及Excel软件。

2 结果与分析

2.1 土壤淹水厌氧还原过程理化性质变化特征

紫色土和黄壤淹水厌氧培养过程pH及Eh变化特征如图1、2所示。

由图1可以看出，淹水后土壤的pH均有降低趋势，向中性转变，其中黄壤pH变化更为显著。从淹水开始到试验结束，紫色土pH由8.21逐渐下降至7.81，培养后期pH趋于平稳。黄壤在整个试验阶段， pH由8.29迅速下降到7.63， pH在培养后期处于平稳状态。由图2可以看出，土壤淹水后Eh迅速下降，从淹水开始至试验结束，紫色土由275 mV降到42 mV，黄壤由268 mV降到-56 mV，试验后期Eh趋于平稳。

由图3可以看出，淹水后土壤的CEC含量均有升高趋势，黄壤更为明显。从淹水开始到试验结束，紫色土CEC含量逐渐升至17.53 cmol·kg-1，培养后期CEC含量趋于平稳。黄壤在整个培养阶段， CEC含量增加到27.94 cmol·kg-1， CEC在培养后期处于平稳状态。

厌氧条件下土壤中Fe(II)含量的变化如图4所示。由图可知，2种土壤Fe(II)均经历先增加后逐渐趋于平稳的过程，此外2种土壤在前期Fe(II)增长启动较慢，淹水厌氧培养60 d内，黄壤Fe(II)增加最多，由初期的48.69 mg·kg-1增至3 156.30 mg·kg-1，净增3 107.61 mg·kg-1；而紫色土增加较少，由初期的73.78 mg·kg-1增至446.56 mg·kg-1，仅净增372.78 mg·kg-1。可见，土壤异化铁(Ш)还原过程与土壤自身性质有关，例如高有机质含量为微生物的生长提供充足的营养，对铁的异化还原具有显著促进作用［13-15］，由2种土壤有机质含量可以看出，黄壤含量显著高于紫色土，有助于铁的异化还原。同时铁的异化还原还与土壤中铁的组成有关，全铁中只有无定形氧化铁和晶体态氧化铁中的部分纤铁矿可以被微生物还原利用，而赤铁矿、针铁矿等铁组分不能被还原［16］。

2.2 土壤淹水后的pe+pH变化特征

在土壤淹水氧化还原体系中，因Fe(Ш)氧化物含量较大，且自身接受电子、消耗H+参与氧化还原反应，所以对土壤淹水氧化还原强度的变化起着十分重要的作用。pe+pH是表征氧化铁(Ш)参与氧化还原反应的参数，在pe+pH为14~5的范围内，重金属生成氧化物及碳酸盐沉淀，在5以下时能生成硫化物沉淀［17］，不同的pe+pH范围对土壤Cd组分再分配状态，或者说对Cd活性的消长具有重要影响，pe通过Eh(mV)/59.2换算而得。紫色土和黄壤淹水后的pe+pH变化特征如图5所示。

淹水后两种土壤pe+pH都呈下降趋势，与Eh变化类似。淹水初期pe+pH下降趋势较快，培养后期处于较为平稳状态，至培养结束，紫色土pe+pH达到8.52，黄壤为6.68。黄壤淹水后还原深度强于紫色土。

2.3 土壤淹水后水相中Cd浓度变化特征

图6 土壤淹水后水相中Cd浓度变化特征

土壤淹水后水溶性Cd浓度变化如图6所示，外源Cd进入水-土体系后，在加入初期，水溶性Cd有升高趋势，而后呈下降趋势。Cd绝大部分被土壤吸附，水溶液中Cd含量相对较低，到试验结束，Cd在水相中的浓度大约为1 μg/L，土壤对Cd吸附达到99.9％以上。可见紫色土和黄壤对Cd具有较强的吸附能力。

2.4 Cd在土壤中形态变化特征

重金属在环境中的生物有效性和环境行为主要取决于其总含量和形态，可交换态重金属通过扩散作用和外层络合作用非专性地吸附在土壤表面上，通过离子交换就能将其置换出来，该相态活性最强，对环境条件的变化非常敏感，容易向水相迁移。碳酸盐结合态重金属以沉淀或共沉淀的形式赋存在碳酸盐中。pH是该结合态主要影响因素，环境变为酸性时，与碳酸盐结合的重金属就会溶解下来，可以为生物所吸收和利用。重金属以较强的结合力吸附于铁锰氧化物上。氧化还原电位对其影响较大，处于强还原环境下，重金属可能发生解吸而释放出来。有机质结合态的重金属是以配合和吸附的状态存在，在有机络合剂存在的情况下能将其萃取出来，因此也具有潜在的危害。残渣态的重金属是形态最为稳定的部分，它们一般赋存在样品的原生、次生硅酸盐和其它一些稳定矿物中，生态风险最低。

Cd在土壤中形态变化特征如图7、图8所示，从图可以看出，土壤厌氧还原过程对于Cd在土壤中的形态再分配有着重要的影响。伴随土壤淹水厌氧还原，土壤中Cd的形态分布特征也经历一个动态变化最终达到较为稳定的过程。

从图中可以看出，紫色土形态转变主要是从可交换态向碳酸盐结合态转变，而黄壤主要是可交换态和碳酸盐结合态向铁锰氧化物结合态转变， 有机物结合态和残渣态含量很低均无显著增长，最终紫色土中的可交换态含量仍然较高，至培养结束，紫色土中可交换态从5.87 mg·kg-1降低至4.56 mg·kg-1，含量降低22.34%，黄壤从2.87 mg·kg-1降低至1.02 mg·kg-1，含量降低64.30%。可见淹水厌氧还原对Cd在不同土壤中的形态稳定性影响也是不同的，这取决于土壤的类型，黄壤较紫色土具有更好的Cd稳定性。

2.5 Cd形态与土壤理化参数相关性分析

对不同形态Cd与土壤理化性质变化作相关性分析，如表1所示。土壤理化性质变化特征与Cd形态变化特征呈显著相关性。可见，伴随土壤淹水后理化性质的改变，土壤中外源Cd形态发生显著变化，外源Cd由不稳定的可交换态向更稳定的碳酸盐结合态、铁锰氧化物结合态、有机物结合态和残渣态转变。可见pH、Eh、Fe(II)、CEC等土壤理化性质对于Cd在土壤中的形态分布具有重要的影响。据文献报道［18］，土壤淹水还原作用能使氧化铁还原、溶解、恢复其胶体活性，促进土壤表面的羟基化和高活性的功能基的增加，大大增加了比表面和表面可变电荷，可见伴随铁的异化还原，氧化铁的活化，由此带来外源Cd更强地被土壤表面吸持，形态上由不稳定的可交换态向铁锰氧化物结合态转变。

 同时土壤氧化铁的活化只是其中影响因素之一，氧化还原电位、CEC含量、DOM含量、土壤表面电荷、表面基团羟基化等因素同样影响土壤对Cd的吸附。土壤淹水后所发生的是物化、生物多方面的变化，因此可能带来土壤理化性质的整体改变，Cd形态变化特征受土壤综合因素的影响，特别是对于三峡库区淹土处于一个开放的体系，土壤理化因素受外界环境的影响较大，因此对Cd形态稳定性的影响也就较为复杂多变。

3 结 论

1)土壤淹水厌氧培养过程，土壤从氧化环境转入还原环境，黄壤还原作用强于紫色土。pH均有降低趋势，向中性靠拢，Eh迅速下降，CEC含量均有升高趋势，紫色土CEC含量逐渐升至17.53 cmol·kg-1，黄壤CEC含量增加到27.94 cmol·kg-1，土壤中Fe(II)含量均有增加趋势，到培养结束，黄壤中Fe(II)含量达到3 156.30 mg·kg-1，净增3 107.61 mg·kg-1，而紫色土增加较少，由初期的73.78 mg·kg-1增至446.56 mg·kg-1。

2)外源Cd进入水土体系后，Cd绝大部分被土壤所吸附，水溶液中Cd含量相对较低，到试验结束，Cd在水相中的浓度大约为1 μg/L，土壤对Cd吸附达到99.9%以上。

3)土壤淹水厌氧还原有助于Cd在土壤中达到形态上的稳定， 土壤Cd形态变化特征与土壤理化性质的变化呈显著相关性，土壤淹水所经历的厌氧还原过程也会使得土壤中Cd的形态稳定需要一定的时间才能达到。紫色土形态转变主要是从Exc-Cd小幅向Carb-Cd转变，而黄壤主要是Exc-Cd和Carb-Cd向Oxide-Cd显著转变。至培养结束，紫色土可交换态含量降低22.34%，黄壤降低64.30%，Cd在黄壤中的形态稳定性好于紫色土。

参考文献：

［1］黄丹丹，葛滢，周权锁.淹水条件下土壤还原作用对镉活性消长行为的影响［J］.环境科学学报， 2009， 29(2): 373-380.

HUANG DAN-DAN， GE YING， ZHOU QUAN-SUO.Effect of redox processes on soil Cd activity under submerged conditions［J］.Acta Scientiae Circumstantiae， 2009， 29(2):373-380.

［2］王改改，傅瓦利，魏朝富，等.消落带土壤铁的形态变化及其对有效磷的影响［J］.土壤通报， 2008， 39(1): 66-70.

WANG GAI-GAI， FU WA-LI， WEI CHAO-FU， et al. Iron transformation and phosphorus availability in a drawdown area of three gorges reservoir［J］. Acta Pedologica Sinica， 2008， 39(1): 66-70.

［3］苏玲，林咸永，章永松，等.水稻土淹水过程中不同土层铁形态的变化及对磷吸附解吸特性的影响［J］. 浙江大学学报， 2001， 27(2): 124-128.

SU LING， LIN XIAN-YONG， ZHANG YONG-SONG， et al. Effects of flooding on iron transformation and phosphorus adsorption-desorption properties in different layers of the paddy soil［J］. Journal of Zhejiang University， 2001， 27(2): 124-128.

［4］CLOZEL B， RUBAN V， DURAND C， et al. Origin and mobility of heavy metals in contaminated sediments from retention and infiltration ponds［J］. Applied Geochemistry， 2006， 21(10): 1781-1798.

［5］YANG Z F， WANG Y， SHEN Z Y， et al. Distribution and speciation of heavy metals in sediments from the mainstream， tributaries， and lakes of the Yangtze River catchment of Wuhan， China［J］.Journal of Hazardous Materials, 2009， 166(2/3):1186-1194.

［6］KASHEM M A， SINGH B R. Transformations in solid phase species of metals as affected by flooding and organic matter［J］.Communications in Soil Science and Plant Analysis， 2004， 35(9/10):1435-1456.

［7］MAES A， VANTHUYNE M， CAUNBERY P，et al. Metal partitioning in a sulfidic canal sediment metal solubility as a function of pH combined with EDTA extraction in anoxic conditions［J］. The Science of the Total Environment， 2003， 312(1-3): 181-193.

［8］裴廷权，王里奥，韩勇，等.三峡库区消落带土壤剖面中重金属分布特征［J］．环境科学研究，2008，21(5)：72-78.

PEI TING-QUAN， WANG LI-AO， HAN YONG， et al. Distribution characteristics form soil profile heavy metal of water-level-fluctuating zone in three gorges Reservoir Area［J］. Research of Environmental Science， 2008，21(5)：72-78.

［9］周谐，郑坚，张晟，等.三峡库区重庆段淹没区土壤重金属分布及评价［J］.中国环境监测，2006，22(6)：86-88.

ZHOU XIE， ZHEN JIAN， ZHANG SHENG， et al.Heavy metals distribution of soils in water-level-fluctuating zone of the Three-Gorges Reservoir［J］. Environmental Monitoring in China， 2006，22(6)：86-88.

［10］李强，张芹，刘宏立，等.三峡库区重庆段淹没区土壤重金属背景调查［J］.微量元素与健康研究，2007，24(4)：34-36.

LI QIANG， ZHANG QIN， LIU HONG-LI，et al. The investigation on the heavy metal pollution of the soil in inundated area in the Chongqing reservoir［J］ Studies of Trace Elements and Health， 2007，24(4)：34-36.

［11］彭月，王建力，魏虹.三峡库区重庆段不同土壤类型土壤侵蚀景观异质性分析［J］.水土保持研究， 2009， 16(5): 7-12.

PENG YUE, WANG JIAN-LI, WEI HONG. Research on the soil erosion landscape heterogeneity of different soil types in Three Gorges Reservoir(Chongqing)［J］. Research of Soil and Water Conservation, 2009,16(5):7-12.

［12］EL-AZIM H A， EL-MOSELHY K M. Determination and partitioning of metals in sediments along the Suez Canal by sequential extraction［J］. Journal of Marine Systems， 2005， 56(3/4): 363-374.

［13］易维洁，曲东，朱超，等.3株铁还原细菌利用不同碳源的还原特征分析［J］.西北农林科技大学学报， 2009， 37(2): 181-186.

YI WEI-JIE， QU DONG， ZHU CHAO， et al. Fe(Ⅲ)reduction characteristics of three iron reducers using different carbon sources［J］. Journal of Northwest A & F University， 2009， 37(2): 181-186.

［14］关舒元，朱超，王保莉，等.铁还原菌株P4的碳源利用特征及其系统发育学分析［J］.西北农林科技大学学报， 2008， 36(3): 117-123.

GUAN SHU-YUAN， ZHU CHAO， WANG BAO-LI， et al. Characterization of iron reduction using different carbon sources and phylogenetic analysis of Fe(Ⅲ)-reducing microorganism P4［J］. Journal of Northwest A & F University， 2008， 36(3): 117-123.

［15］徐丽娜，李忠佩，车玉萍.淹水厌氧条件下腐殖酸对红壤中铁异化还原过程的影响［J］.环境科学， 2009， 30(1): 221-226.

XU LI-NA， LI ZHONG-PEI，CHE YU-PING. Influences of humic acids on the dissimilatory iron reduction of red soil in anaerobic condition［J］. Environmental Science， 2009， 30(1): 221-226.

［16］曲东，张一平，Schnell S，等.水稻土中铁氧化物的厌氧还原及其对微生物过程的影响［J］.土壤学报， 2003，40(6): 858-863.

QU DONG， ZHANG YI-PING， SCHNELL S， et al. Reduction of iron oxides and its effect on microbial processes in anaerobic paddy soil［J］. Acta Pedologica Sinica， 2003， 40(6): 858-863.

第7篇：土壤的特征范文

关键词：遥感；土壤；重金属

Abstract：Remote sensing technology has the advantages of macroscopic characteristics，strong currency and comprehensive abundant information. It provides a feasible method for soil heavy metal pollution evaluation of mining area. This paper summarizes the research of evaluation for mining area of soil heavy metal pollution with remote sensing technology.

Key Words：remote sensing；soil；heavy metal

1. 引言

矿产资源是生产资料和生活资料的重要来源，人类社会的发展进步与矿产的开发利用密不可分。矿产的开采、冶炼、加工过程中大量的铅、锌、铬、镉、钴、铜、镍等重金属以及类金属砷等进入大气、水、土壤引起严重的环境污染。根据2014年4月17日环境保护部、国土资源部的《全国土壤污染调查公报》，“全国土壤环境状况总体不容乐观，部分地区土壤污染较重，总的超标率达16.1%”、“在调查的70个矿区的1672个土壤点位中，超标点位占33.4%，主要污染物为镉、铅、砷和多环芳烃”。资源、环境是制约社会经济发展的两大瓶颈，如何克服这个瓶颈问题同时又能实现矿山开发的可持续发展，是我国社会必须面对和解决的紧迫的社会问题[1]。

传统的土壤重金属污染监测方法有实验室监测、现场快速监测等方法。实验室监测方法虽然测量精度高，但是存在劳动强度大、采样分析费时，适用范围小的缺点；现场快速监测法虽然具有大面积、连续、高密度获取信息的特点，但是还大多处于定性或半定量的试验阶段，易受周围因素影响[2]。

各种岩石、土壤、植被及水体等均有各自独特的光谱特征。地物光谱特征的差异，是遥感技术识别各类地物的主要依据，也是应用遥感技术开展土壤重金属污染评价的理论基础。遥感技术以其宏观性和现势性强、综合信息丰富等优势，在矿区土壤重金属污染评价中起到了积极的先导作用，并取得了良好的应用效果。

一般情况下，土壤中的有机质、水分、铁氧化物、重金属等对土壤光谱反射率有一定影响。国外相关研究起步较早，始自20世纪六十年代土壤光谱研究[3]。国外有研究中表明，当土壤有机质含量超过2%，铁氧化物、重金属等光谱信息有可能被土壤中的有机质的光谱信息所掩盖，进一步加大了光谱信息提取的难度；同时土壤的反射率会因铁氧化物的存在而在整个波谱范围内有明显的下降趋势，土壤的光谱反射率都朝着蓝波方向下降，并且这种下降趋势可以扩展到紫外区域[4]，相关研究陆续拓展至矿区重金属污染中来[5]；国内自20世纪八十年代在云南腾冲系统地开展土壤光谱与理化性状关系的研究[6～7]，并于九十年代末开展遥感技术在矿区重金属污染监测的探索。

目前遥感技术对矿区土壤重金属污染评价研究主要有两个方向：一是植被反演。根据地表植被覆盖以及重金属在植被根茎、叶片中富集，植被在重金属胁迫下叶绿素等光谱特征发生变化的特点，通过植被光谱数据反演土壤中的重金属含量，间接评价重金属污染。二是土壤监测。利用重金属对土壤波谱特性的影响，通过土壤光谱数据监测重金属含量[8-10]。

2. 植被反演方法

植被在生长发育的过程中，矿区土壤中的重金属被吸收和富集，对植物的产生的影响主要体现在长势方面产生了生物地球化学效应，如色素含量、水含量、叶面温度的变化，进而影响植被的光谱反射率，植被光谱的变化能够在遥感光谱信息中有所体现。基于以上认识，可以通过植被光谱信息、波谱曲线变化的分析提取污染信息[11]。不同植物对重金属敏感性不同，重金属胁迫导致植物体内生物化学成分发生改变，使电磁波谱反射特性不同。

植被反演方法的原理是，运用遥感技术研究重金属污染条件下植被光谱特征变化，建立植被光谱特征与重金属污染条件下植被生长状态参数变化之间的关系[7]；研究叶绿素含量与重金属污染之间的关系，分析叶绿素变化敏感的光谱指数及其响应规律，并进行了区域应用与验证[11-13]。研究表明，随着土壤中重金属含量增加，植被近红外、可见光反射光谱特征发生显著变化，表现为可见光光谱反射增强，近红外光谱减少，红边移动范围减少[14-15]。此方法适用于矿区植被覆盖较茂密的区域。

王杰等（2005年）以江西德兴铜矿去为实验区，采用美国陆地卫星（Landsat）ETM +数据，采用比值分析、彩色合成、影像融合等方法增强影像视觉效果，对污染区的植被的波谱曲线与正常区的同种植被的光谱特征作对比，总结出受毒化植物叶冠的波谱形态与正常植物叶冠的波谱形态相比发生的形态变异的特征，总结对照区和污染区植被的波谱特征差异和各污染区的受污染程度，分析出不同污染区植物的受毒害程度[16]。

雷国静等（2006年）在南方植被茂密区离子型稀土矿区采用高分辨率QuickBird遥感数据采取坐标换的方式，消除土壤信息干扰，获取了较真实的植被受污染影响程度的信息，运用了归一化植被指数密度分割方法和通过旋转二维散点图获得植被绿度方法来提取植被污染信息，取得了较好的效果[17]。

李新芝等（2010年）以肥城煤矿区为实验区，将SPOT-5数据2.5米分辨率的全色波段进行小波变换、主成分分析等融合方法提高图像的空间信息量，综合运用缨帽变换、植被与土壤相关性分析、支持向量机分类等方法提取矿区植被信息，并制作了植被等级分布图，确定了不同污染程度的植被覆盖面积，与矿区污染分布的规律具有较好的一致性[11]。

黄铁兰等（2014年）以广东大宝山矿区及周边10 公里范围作为研究区，分别以ASTER及QuickBird为数据源，采用植被指数法和植被绿度法对植被污染信息进行识别，对获取的植被绿度信息图像进行密度分割，获得植被污染程度及分布情况。同时建议大范围的矿山植被污染信息的识别，考虑到项目综合成本等因素，采用ASTER等低分辨率的数据源，选择植被绿度指数法进行识别。对于小范围的典型矿区，可选用QuickBird 等高分辨率的数据源，用植被指数法进行识别[18]。

由于混合像元、大气效应的存在，植被信息提取过程中容易出现错分、漏分现象；相关系数的设置易受经验的影响。同时信息提取易受云层、山体阴影和人类生产活动的影响，均存在一定的误提现象。未来应加强信息提取技术、多源遥感数据在植被反演中的应用研究，以解决上述问题。

3. 土壤监测方法

土壤是由多种物理化学特性不同的物质的组成的混合体，例如有机质、重金属、水、其他矿物质等。各种物质均有发射、反射、吸收光谱的特性，都会对土壤光谱特征产生影响，同时植被覆盖也对土壤光谱的监测有较大影响，因此对于通过土壤光谱数据直接监测土壤重金属含量的研究，尚处于探索阶段。

土壤监测方法的原理是，利用光谱分析方法室内测定土壤发射光谱数据，经线性回归分析或指数回归分析、标准化比值计算、特征光谱宽化处理后，利用回归分析方法建立重金属元素含量与发射率变量之间的土壤重金属反演模型，定量反演出矿区土壤重金属含量[19-23]。此类方法适用于植被覆盖率较低的地区。

Thomas Kemper等（1998年）在西班牙Aznalcóllar 尾矿库溃坝事件土壤重金属污染监测中，基于多元线性回归分析（MLR）和人工神经网络（ANN）方法分别通过化学分析、特征光谱--近红外反射光谱（0.35?0.35μm）手段监测土壤重金属含量，两种手段对 As、 Fe 、Hg、Pb、S、Sb等六种元素监测有较高的相似度。为相似矿区环境的监测提供了较好的借鉴意义[13]。

李淑敏等（2010年）以北京为研究区，研究土壤中8种重金属（Cr、Ni、Cu、Zn、As、Cd、Pb、Hg）的含量与热红外发射率的关系，分析了土壤重金属的特征光谱，并模拟预测了重金属含量的回归模型，为基于遥感光谱的土壤重金属含量监测奠定了基础[24]。

宋练等（2014年）以重庆市万盛采矿区为研究区，通过光谱特征物质之间的自相关性来分析土壤中光谱特征物质，在回归分析的基础上建立As、Cd、Zn重金属含量的遥感定量反演模型，监测三种重金属含量，结果表明土壤在近红外波段和可见光波段的反射值比值与土壤中As、Cd、Zn含量存在较好相关性[25]。

部分研究对波段选择和光谱分辨率的重要性认识不高，影响了重金属元素光谱信息识别、重金属污染预测精度；土壤中绝大部分重金属，如铅、锌、铬、砷等在可见光―近红外波段区间的光谱特征较弱，易被植被、土壤波谱信息掩盖，对直接利用土壤重金属光谱特征来提取污染信息带来了难度。研究发现，铁氧化物的波谱特征较明显，今后需加强土壤中重金属与铁氧化物相关性的研究，以提高污染信息提取的准确性。

4. 未来展望

近年来，遥感技术用于矿区土壤重金属评价取得了一定进展，今后要在以下几个方面寻求突破：

（1）研究遥感信息提取新技术新方法。地物波谱特性易受土壤成分、大气效应、植被等环境噪音的影响，需进一步加强波谱信息提取技术的研究，以提高遥感信息提取的准确性。

（2）加强田间光谱测量研究。目前对土壤重金属监测仅局限于实验室级别的光谱监测，需要进一步探讨其他因素对重金属吸附的影响以建立准确的土壤重金属含量光谱估算模型，并进行大量而精确的实验室与田间的光谱测量工作。

（3）由定性监测向定量监测转变。遥感技术在矿区土壤重金属污染评价方面的研究大多是定性或半定量评价，尚达不到定量评价。需在遥感反演土壤污染信息模型与理论方法、土壤重金属含量与光谱变量的相关关系等方面加强研究，以接近或达到定量评价污染的水平，进而利用遥感技术评价大面积土壤污染及修复。

（4）研制高性能的卫星，提高遥感信息获取能力。作为中国16个重大科技专项（2006年～2020年）之一的高分辨率对地观测系统已进入全面建设阶段，其中2014年8月发射升空的高分二号卫星空间分辨优于1m，这必将改变遥感数据普遍采用国外遥感数据（SPOT、Landsat、QuickBrid等）的局面。

参考文献：

[1] 贾志强.甘肃省白银市矿山环境遥感调查与评价研究[D].桂林：桂林工学院，2009.

[2] 龚海明，马瑞峻，等.农田土壤重金属污染监测技术发展趋势[J].中国农学通报，2013，29（2）：140-147.

[3] Baumgardner，M.F.，Kristof，S.，et al. Effects of Organic matter on the Multispectral Properties of Soils[J].Processing of Indiana Academic Science.1970，79：413-422.

[4] 张甘霖，赵玉国，杨金玲，等.城市土壤的环境问题及其研究进展[J].土壤学报，2006，44（55）：925-933.

[5] Malley D.F.，Williams，P.C. Use of Near-Infrared Reflectance Spectroscopy in Prediction of Heavy Metals in Freshwater Sediment by Their Association with Organic Matter[J]. Environ. Sci. Technol.， 1997， 31 （12） ：3461-3467.

[6] 戴昌达.中国主要土壤光谱反射特性分类与数据处理的初步研究[M].见：遥感文选，北京：科学出版社，1981.

[7] 丰茂森.遥感图像数字处理[M].北京：地质出版社，1992：3～3.

[8] 甘甫平，刘圣伟，等.德兴铜矿矿山污染高光谱遥感直接识别研究[J].地球科学―中国地质大学学报，2004，29（1）：119-126.

[9] 朱叶青，屈永华，刘素红，等.重金属铜污染植被光谱响应特征研究[J].遥感学报，2014，18（2）：335-352.

[10] 李婷，刘湘南，刘美玲.水稻重金属污染胁迫光谱分析模型的区域应用与验证[J].农业工程学报，2012，28（12）：176-182.

[11] 李新芝.基于多源遥感数据的矿区植被信息监测方法研究[D].济南：山东科技大学，2010.

[12] 王秀珍，王人潮，黄敬峰.微分光谱遥感及其在水稻农学参数测定上的应用研究[J].农业工程学报，2002，18（1）：9-13.

[13] Thomas Kemper，Stefan Sommer . Estimate of Heavy Metal Contamination in Soils after a Mining Accident Using Reflectance Spectroscopy [J] .Environment al Science and Technology ， 2002 ， 36（12）：2742-2747.

[14] 徐加宽，杨连新，王余龙，等.水稻对重金属元素的吸收与分配机理的研究进展[J].植物学通报，2005，22（5）：614-622.

[15] CHI G Y，SHI Y，CHEN X，et al.Effects of Metal Stress on Visible/near-Infrared Rreflectance Spectra of Vegetation[J].Advanced Materials Research，2012，（347-353）：2735-2738.

[16] 王杰，等.遥感技术在江西德兴铜矿矿区污染研究中的应用[J].山东科技大学学报（自然科学版）2005，24（4）：66-69.

[17] 雷国静等.遥感在稀土矿区植被污染信息提取中的应用[J].江西有色金属，2006，20（2）：1-5.

[18] 黄铁兰，等.广东大宝山矿区植被污染信息的遥感识别方法研[J].地质学刊，2014，38（02）：284-288.

[19] Kemper T， Sommer S. Environment Science & Techology[M]. 2002， 36（12）：2742.

[20] Choe E， vander Meer F van Ruitenbeek F， et al. Remote Sensing of Environment[M]. 2008，112 （7） ： 3222.

[21] Choe E， Kim K W， Bang S， et al. Environmental Geology[M]. 2008， 58 （3） ： 477.

[22] Ren H Y ，Zhuang D F， Singh A N， et al.， Estimation of As and Cu contamination in agricultural soils around a mining area by reflectance Spectroscopy ： a case study[J]. Pedosphere， 2009， 12 （6） ： 719.

[23] Liu Y Li W， Wu G， et al.， Geo C spatial Information Science[M]. 2011， 14 （1） ： 10.

第8篇：土壤的特征范文

关键词：富硒土壤；硒赋存形态；pH值；微量元素

硒是生态环境中重要的微量元素，环境中硒过量或缺乏均会导致机体生产疾病，最新研究硒能提高动物机体的免疫机能，预防和抑制镉、砷、汞、银等有害元素对机体的伤害。硒是半金属，性质与硫相似。自然界未见独立矿床，主要赋存与硫化物矿床及辉钼矿、铀矿中[1]，通常硒以无机态硒（-2，0，+2，+4，+6价）和有机态硒的形式存在于自然界中。硒在地壳中的丰度为0.13×10-6[2]，全国土壤A层和C层背景值分别为0.290mg/kg，0.246 mg/kg；陕西省土壤A层和C层背景值分别为0.115 mg/kg，0.061mg/kg[3]。李家熙等[4]将土壤硒含量分为低硒土壤（0.1～0.2mg/kg）、中硒土壤（0.2～0.4mg/kg）和富硒土壤（>0.4mg/kg）。依据1：25万陕西省多目标区域地球化学调查（西安地区）成果，陕西省人民政府在三原-阎良地区开展了公益性地质调查项目，1：5万《关中-天水经济区（关中盆地）富硒区地球化学调查与评价》。本文综合项目土壤硒、环境质量、植物富硒能力等调查成果，主要分析阐述了土壤中硒的各形态含量随土壤的pH值、土壤类型的不同而变化，土壤硒七个形态中植物仅吸收硒的有机态和水溶态[5]。因此了解土壤中硒与植物可吸收的硒形态含量及其变化特征是很有必要的，对富硒土壤资源的开发利用意义重大。

1 富硒土壤分布特征

1.1 数据来源及分析质量

采用1：5万土壤样品分析结果，样品采集密度为4个点/km2，同期采集植物样、根系土样、形态分析样等。土壤样品测试Se等29项，植物样品测试Se等11项，形态分析样品分析Se七项。样品分析质量符合DD2005-01《多目标区域地球化学调查规范》（1：250000）及DD2005-03《生态地球化学评价样品分析技术要求（试行）》的要求。

1.2 富硒土壤分布

在三原-阎良地区1：25万土壤调查发现含硒土壤资源，面积约1255km2，土壤硒的含量为0.104～0.454mg/kg，平均值为0.229mg/kg，高于全国表层（褐土）土壤硒的平均值0.166 mg/kg[3]。1：5万土壤调查及各类农作物调查证实存在中硒土壤（Se：0.2～0.4mg/kg）面积约1110.18km2，富硒土壤（Se>0.4mg/kg）面积约77.23km2。调查结果表明，表层土壤总体硒的含量为0.023～3.060mg/kg，中值0.260mg/kg，平均值为0.280mg/kg；深层剖面土壤硒含量为0.052～2.850mg/kg，中值0.100mg/kg，平均值0.185mg/kg，土壤富硒深度达1.5m左右。土壤硒主要来源于泾渭冲积层，该地区的土壤类型主要有褐土、新积土、黄棉土，其中以褐土、新积土为主且含硒较高。

2 土壤硒的赋存形态以及pH值特征

2.1 土壤硒形态特征

调查区主要分布褐土，次新积土，少量黄棉土，形态分析样品（34件）涉及褐土和新积土两类。

①褐土硒赋存形态分析结果表明，在7种硒形态含量中，残渣态>强有机结合态>腐殖酸结合态>水溶态>离子交换态>碳酸盐结合态>铁锰结合态，前4种硒形态含量总和远大于后3种硒形态含量总和，表明褐土中硒的形态主要以有机结合态、水溶态为主，其中残渣态植物很难吸收，离子交换态受pH值及环境影响较大。被植物容易吸收的强有机结合态、腐殖酸结合态和水溶态占全量的51.02%；被植物不易吸收的离子交换态、碳酸盐结合态、铁锰结合态、残渣态占全量的48.98%。

②新积土中7种硒赋存形态分析结果表明，残渣态>强有机结合态>腐殖酸结合态>碳酸盐结合态>离子交换态>水溶态>铁锰结合态，比较发现：褐土中硒的水溶态含量相对新积土较低。被植物容易吸收的强有机结合态、腐殖酸结合态和水溶态占全量的50%；被植物不易吸收的离子交换态、碳酸盐结合态、铁锰结合态、残渣态占全量的50%，表明新积土中主要以有机结合态为主。

③硒全量平均值变化表现为：新积土略大于褐土。土壤硒的七种形态中被植物容易吸收的强有机结合态、腐殖酸结合态和水溶态含量总和均≥50%，且总和褐土大于新积土，表明褐土中被植物容易吸收的硒优于新积土。残渣态总体较高，约占褐土、新积土全量的37%、38%。

2.2 土壤中的pH值特征

三原-阎良地区地处泾渭冲积平原，属构造沉降区。区域土壤地球化学调查pH值特征，依据陕西省土壤pH分级标准，土壤属中性～弱碱性（弱酸性：5.6～6.5、中性：6.6～7.5、弱碱性：7.6～8.5）。比较褐土、黄棉土、新积土的pH值，酸碱性依次向碱性增加，即为中性～弱碱性、弱碱性变化。

2.3 土壤硒与pH值关系

土壤pH值高显碱性，土壤硒溶解度就大，土壤硒易被植物吸收利用。反之，若土壤为酸性，pH值低，土壤硒不易被植物吸收利用。因此土壤中pH值的大小直接影响着土壤中硒的含量以及硒形态的含量。图中pH值为0.1递增分类统计值（土壤样品5022件），可看出当pH值增高（pH>7.7），土壤中硒含量相应增高，其相关性比较明显。但当土壤pH值增高到8.9以后，土壤硒含量有下降趋势。可能是pH值增高植物正常代谢受阻甚至受破坏，根系无法对矿物质吸收传输。

土壤硒强有机结合态、腐殖酸结合态、水溶态的含量随pH值的变化有所差异，曲线图与相关性散点图显示，强有机结合态、腐殖酸结合态随pH值增高硒含量有下降趋势，相关值分别为│r│=0.187，│r│≤0.104，按照相关标准总体呈弱相关，表明pH值对强有机结合态、腐殖酸结合态有较弱的制约性。水溶态变化不大，│r│≤0.004，表明pH值对水溶态的制约性很小。

3 植物富硒特征分析

调查区主要种植旱地作物。采集小麦、玉米、油菜及各类蔬菜样品。依据成品粮及制品：硒含量0.02～0.30mg/kg，蔬菜：硒含量0.01～0.1 mg/kg的富硒标准，所有样品硒含量均高于富硒标准最低值，属于富硒农作物。比较农作物籽实硒平均值，富硒能力为：油菜籽>小麦>玉米，比较蔬菜的平均值，富硒能力为：大蒜>花白>芹菜>白萝卜>白菜>菜花。

植物富硒程度分析：该地区土壤总体属弱碱性土壤，土壤中硒大部分能溶于碱性溶液，这些碱性提取物可进一步分解成胡敏酸和富里酸二组分，无机硒主要赋存于富里酸组分中，一般认为与富里酸结合的硒容易被植物吸收，而与胡敏酸结合的硒植物难易吸收。土壤硒形态分析中，硒的强有机结合态、腐殖酸结合态、水溶态总和均大于等于全硒的50%以上，其中富含硒酸盐（6+价、SeO42-）和亚硒酸盐（4+价、SeO32-），亚硒酸盐和硒酸盐具有较高的溶解度，易为植物吸收利用[5]，说明植物富硒程度与土壤硒的有机态、水溶态水平成正比。

4 调查区微量元素特征

4.1 土壤中的微量元素特征

调查区地球化学成果显示，土壤中的As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb、Zn含量平均值与土壤环境质量标准值（Ⅱ类、二级：pH值6.5～7.5）比较，均未超标。表明土壤质量环境为清洁，所有农作物种植为安全可靠。另外，资料显示土壤显碱性时，土壤中重金属元素易形成水合氢氧化物和难溶碳酸盐或被土壤胶粒吸附固定，活度降低，不易被植物吸收利用。

4.2 植物中的微量元素特征

根系土各元素的含量与《绿色食品产地标准》（NY/T391-2000）中的标准值对比均小于标准值，说明大宗农作物、蔬菜的种植地环境达到绿色食品标准。农作物籽实样品、蔬菜样品中微量元素的含量与国家食品卫生限量标准比较均低于限量标准，表明农作物产品安全卫生。

5 结论

①三原-阎良地区存在中硒土壤（0.2～0.4mg/kg）和富硒土壤（>0.4mg/kg），其中褐土分布区主要为中硒土壤及富硒土壤。调查区农作物籽实及蔬菜均富硒也证实了富硒土壤的存在。

②硒形态分析表明，土壤中硒的强有机结合态、腐殖酸结合态和水溶态的总和占全硒量的百分之五十以上，土壤显碱性，硒有机结合态和水溶态含量高，且容易被植物吸收，因此种植的农作物富硒程度较高。

③调查区土壤pH值均大于7，随土壤pH值逐渐增高，硒全量总体也增高，但土壤pH值增高到8.9以后，土壤硒含量有下降趋势。硒形态分析表明当土壤pH值增大对强有机结合态、腐殖酸结合态有所控制，总体呈较弱的下降趋势，而水溶态受土壤pH值影响不大。

④土壤调查结果表明三原-阎良地区土壤环境质量良好，未发现污染迹象，植物可食部分测试结果符合国家相关限量标准，安全性良好。

三原-阎良地区富硒土壤（硒含量：0.2～0.4mg/kg）面积广泛约178.112万亩（1187.41km2），其中高硒区（Se>0.4mg/kg）面积约11.585万亩（77.23km2），硒来源于冲积层，深度达1.5m，硒资源丰富。富硒区位于泾渭冲积平原区，地势平坦，土地肥沃，泾河水资源充足，交通便利，具有开发利用富硒土壤的充分条件。该地区主要种植小麦、玉米、蔬菜、油菜等，自古号称“天下粮仓”美称。建议当地政府正确引导群众，充分利用优质富硒土地资源，科学合理地种植安全富硒产品，打造关色农业，实现绿色发展，为解决本地区的“三农”问题发挥土地的最大功能。

参考文献：

[1]《矿床资源工业要求手册》编委会.矿床资源工业要求手册[M].北京：地质出版社，2010，11.

[2]迟清华，鄢明才编著.应用地球化学元素丰度数据手册[M].北京：地质出版社，2007，12.

[3]中国环境监测总站.中国土壤元素背景值[M].北京：中国环境科学出版社，1990，87-91，134-135，370-373.

[4]李家熙，张光第，葛晓云，等.人体硒缺乏与过剩的地球化学环境特征及其预测[M].北京：地质出版社，2000.

[5]吴耀明，杨玉爱.硒的土壤化学及其生物有效性[J].广东微量元素科学，1995，3（7）：15.

项目名称：

陕西省政府公益性地质调查项目《关中-天水经济区（关中盆地）富硒区地球化学调查与评价》。

第9篇：土壤的特征范文

关键词：野山参；纯货；籽货；形状特征；变异

东北三省作为野山参重要产地，目前生产的野山参已经在市场上供应。野山参的商业价值促使了越来越多的商人在野山参的种植上加大了资金投资。从古至今，商人为了利益并没有在史册中留下详细记载，对于不同野山参的特征无从考据。作为人类主动进行生产的这类野山参与传统天然生产的野山参相比，形状特征有什么差异，又该如何进行鉴别，这是本次研究的重点。

1临床资料

1.1野山参纯货与籽货形状特征

1.1.1野山参概念及分类 野山参包括纯天然野生人参、半栽培半野生的人参和半栽培的人参。通常所说的山参，泛指山林中的所有人参。野山参又分为纯货（纯山参、变山参）、籽货（野籽、籽海、池底籽、基地籽）、趴货（山趴、林下趴、籽趴、秧趴、池底）三大类。从上述分类，可以看出野山参种类繁多，纯山参也只是众多野山参中的一种。人参因参根类似人字形而得名，由于生长缓慢，深山恶劣环境压迫，使得生长率较低。

1.1.2纯货 纯山参，又称"纯货"是广泛而称的山参的一种。纯山参的形状特征，从宏观来看，玲珑小巧，参根与整个根系相比，只占六分之一，精致中带有野性。从微观来看，呈灯心芦，整体细长，较为匀称。外皮较为细腻，光亮有油性；腿短多为两条，分差角度大，形式元宝；细看愈伤组织突出，显眼；从外到内，肉质厚实；质地多空泡，呈海绵体状，浸泡水中呈现漂浮状态。

1.1.3籽货 籽货主要是在较小范围内进行播种，与纯山参生长环境相比，生长条件略好，土壤肥力更高，从宏观上来看，与纯山参相比，籽货体长腿长。从微观上来看，呈喇叭芦，较为直挺，少了纯山参的痉挛蜷曲，较为整齐干净；外皮十分丰满，无皱纹起伏；腿长，上面粗下面细，分差角度小；面条须，柔软但无紧固，又细又多又长；愈伤组织不突出，不显眼；质地较厚实，如石头，在水中呈现沉降状态。

1.2籽货纯货变异原因 籽货与纯货生长环境的差异是决定籽货与纯货形状特征变异的主要原因，例如：纬度、土质、阳光、湿度、温度、肥力等。纯货多没松土，籽货下籽时需要小松土，两者的区别主要是有没有松土，而松土主要改变了土壤环境条件，进一步促进了参根性状特征的变异。

1.2.1土壤因素 人参对人类具有滋补作用，观察其作用发现，土壤中的微量元素的种类和含量将直接影响影响人参的产量和形状特征，通过研究文献资料发现，黎广荣等通过对不同生长条件下土壤中的无机元素含量的研究发现，不同土壤中的各种元素含量的差异影响环境中人参的生长情况。若是无机元素含量过少，会造成人参生长缓慢，营养不良，发生病变，这些都会对人参的外形、长短、枝干、须和质地造成影响，形成不同形状特征的变异。野山参对于生长环境要求较为严格，生长较为缓慢，恶劣的生长条件，使得野山参的存活率非常低，而经过了这些磨难存活下来的野山参的生命力极强，成为山林的精灵。

1.2.2光照因素 人参的生长环境多为阴冷地方，不喜阳光，过于强烈的阳光照耀，容易引起参叶的病变，所一定量的森林覆盖率对于人参的生长是必须的。光对植物体生长具有重要的作用，对物种的基因表达造成影响，进而改变了物种的基因选择，产生变异，形成不同的形状和特征。

1.2.3湿度因素 土壤湿度过高或是过低，都会对人参根系及须系生长造成影响。土壤湿度在适宜范围内，人参生长茂盛，肉质厚实，根须茂密，土壤湿度较低，表皮粗糙，纹深干瘪。

2结果

人参的根具有肉质感，可作为临床滋补用药成分，因其具有多种滋养功效，可以延年益寿，是养生的良好食材。人参中的纯货和籽货因为生长环境不同，受土壤中的无机成分、光照、湿度等因素的影响，在生物物种形状和特征方面呈现变异，经过长期的物种选择，优胜劣汰，使得野山参的基因发生变化，形成不同形状特征。

3结论

人参的商业价值、营养价值和稀缺性使得人参供不应求，但是人工种植的人参与天然的人参，由于生长环境（土壤、水分、阳光等）各方面的综合影响造成野山参的纯货和籽货形状特征方面存在差异，表现在宏观和微观上都有不同[1-5]。

参考文献：

[1]张亨元.人参史的研究现状[J].人参研究，1988（1）：19.

[2]余承吉，张秀娟.中国药用人参史纲[J].人参研究，1993（1）：41.

[3]宋承吉，赵凤玉.古今真伪人参议叙[J].人参研究，1996（2）：45.