Evaluation of black soil quality in Sanjiang Plain based on minimum data set: Taking the plain area of Baoqing County in Heilongjiang Province as an example
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摘要:
土壤质量评价是实施精细化农业生产和土地科学管理的关键。对不同土地利用方式下的土壤质量进行评估并对其空间分布进行绘制,可以为优化土地利用空间布局,客观准确评价土壤质量和科学管理土地资源提供依据。以黑龙江宝清县平原区黑土地土壤为研究对象,综合选取31项评价指标作为全数据集(TDS),采用主成分分析(PCA)和相关性分析方法,确定不同土地利用类型的土壤质量评价的最小数据集(MDS)。利用地统计学方法,基于普通克里格插值法绘制土壤质量的空间分布图。结果表明,不同土地利用方式下的土壤质量存在明显差异,土壤质量整体表现为,草地>林地>旱地>水田。半变异函数为高斯函数的模型最适合预测土壤质量的空间分布。土壤质量在空间分布上呈现一定的规律性,越靠近北部挠力河流域,质量越好,大部分土壤质量处于中上水平,生产潜力较大。
Abstract:Soil quality evaluation is the key to the implementation of fine agricultural production and land scientific management. Evaluating the soil quality under different land use patterns and mapping its spatial distribution can provide a basis for optimizing the spatial layout of land use, objectively and accurately evaluating soil quality and scientifically managing land resources. In this study, the black soil in Baoqing Plain was taken as the research object, and 31 evaluation indexes were selected as the total data set (TDS). Principal component analysis (PCA) and correlation analysis were used to determine the minimum data set (MDS) of soil quality evaluation for different land use types. By using geostatistical methods, the spatial distribution map of soil quality was drawn based on the ordinary Kriging interpolation method. The results showed that there were significant differences in soil quality under different land use patterns. The overall performance of soil quality was grassland > forest land > dry land > paddy field. The model with Gaussian semi−variogram function was most suitable for predicting the spatial distribution of soil quality. The spatial distribution of soil quality showed a certain regularity. The closer to the northern Naoli River Basin, the better the soil quality. Most of the soil quality was in the middle and upper level, and the production potential was large.
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Keywords:
- black land /
- land use type /
- minimum data set /
- geostatistics /
- semi-variogram
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目前的工作对柴达木盆地北缘(简称柴北缘)中、西段(德令哈以西)研究较为深入,取得了许多重要的成果。但涉及柴北缘东段的研究还很薄弱,论述不多,且缺乏东段与中西段的对比研究。在以往的地质工作中,对出露在布赫特山一带的一套由片麻岩、变粒岩、斜长角闪岩、片岩、混合岩化片麻岩等组成的变质岩系的归属看法不一。有的将其笼统地厘定为达肯大坂群[1],有的将其划归为金水口岩群[2]。孙崇仁[3]认为达肯大坂群层序不清,是一套地质时代尚难确切定论的无序地层。笔者等近年研究发现,布赫特山北地层的岩石组合、变质变形等特征存在明显的区别。为厘定该区地层单元,本次对布赫特山北地区的地层进行了详细的野外地质特征、岩石组合、变质变形特征、地球化学特征和Sm-Nd同位素研究,对研究区地层进行合理的划分,确定了该套地层的时代并探讨其地质意义。
1. 区域地质概况
柴北缘构造带,北以宗务隆-青海南山断裂与祁连陆块相邻,南以柴北缘深断裂与柴达木盆地接壤,东西两端分别被哇洪山-温泉断裂和阿尔金断裂围限,在柴北缘东段都兰地区通过柯柯塞断裂与柴南缘相结合,并通过中昆仑深断裂与昆仑陆块相邻[2-5]。结晶基底主要由古元古代达肯大坂岩群组成,蓟县纪狼牙山组呈断层关系覆盖在结晶基底之上。早古生代滩间山群多呈断层关系覆盖在基底上。晚古生代、中生代主要为大陆裂隙环境下沉积的陆相地层和大量花岗岩侵位[6-8],新生代主要为高原隆升形成的山间盆地和各种成因的松散堆积物。达肯大坂岩群主要出露于柴北缘构造带(图 1),西自阿尔金山南坡的阿卡腾能山、青新界山、折向东南的赛什腾山、达肯大坂、绿梁山、锡铁山及全吉山,向东延至乌兰县布赫特山一带[9-12]。
图 1 研究区构造位置[5]Figure 1. Tectonic position of the study area2. 地质特征
研究区内出露的古元古界达肯大坂岩群(Pt1D)为区内最古老的地层,是一套中-深变质岩系,在柴北缘地层小区普遍出现。地层主要呈北西—南东向展布,由于断层的破坏、不同时代岩体的侵入,地层出露零散。岩石均遭受了不同程度的变形、变质、变位作用。研究区内达肯大坂岩群具体可分为3个岩组:片麻岩岩组、片岩岩组和大理岩岩组(图 2)。
片麻岩岩组:是一套呈北西—南东向的单斜岩层,片麻理、片理产状向北东中-高角度倾斜,上与寒武系—奥陶系滩间山群断层接触,局部多以被断层切割的岩块分散产出,岩块的长轴方向与区域构造线一致,为北西—南东向。该岩组岩性以斜长角闪片麻岩、黑云母片麻岩、混合岩化黑云斜长片麻岩、透辉角闪斜长变粒岩及各类片岩,上部夹有大量大理岩为特征。原岩沉积构造均无保留,岩层中广泛发育条纹状、条带状及眼球状构造,粘滞型石香肠,以及顺层掩卧褶皱、叠加褶皱等。岩石变质相属角闪岩相。
片岩岩组:由于断裂作用,该岩组多呈不连续的团块状分布,少量略具条带状形态,与片麻岩岩组、大理岩岩组多为整合接触关系,局部为断层接触关系。岩石遭受多次区域变质及混合岩化作用,形成一套中深变质岩系的变质岩。岩石中变质、变形作用较强,条带状、旋转碎斑、鞘褶皱等特征发育,变形组构相对较强。主要岩性特征以各种片岩为主,夹有大量变粒岩,在研究区内岩性岩相稳定,各处差异不大。
大理岩岩组:在达肯大坂岩群的分布区域内出露面积不大,呈北西—南东向不规则条带状展布。该岩组岩性为灰白色大理岩、灰白色条带状透辉石大理岩、灰白色透闪石大理岩、灰白色初糜棱大理岩等。岩石变质、变形、变位作用较强,条带状、旋转碎斑、褶皱等特征发育。
3. 变质变形特征
古元古界达肯大坂岩群经受多期次、多世代强烈的构造变形,构造样式复杂。根据各构造群落之间的相互叠加、复合、包容、置换、转化、改造等关系,研究其几何学、运动学和动力学特征,并结合其他地质事件和同位素年龄确定各自的相对时代、构造期次,建立一个较全面的变形序列。
(1)前期变形大于2000~1800Ma,相当于吕梁期第一世代(D1):大于2000Ma,构造形迹主要为中深部构造层次在伸展机制下形成的一套固态塑性流变构造群落,该形迹群由一系列透入性面理(图 3)、褶叠层、顺层掩卧褶皱、鞘褶皱、勾状褶皱、粘滞型石香肠、矿物拉伸线理、顺层韧性剪切带等组成,顺层韧性剪切带透入性差,作为上述一系列褶皱的分隔界面,构成一系列反映垂向挤压、横向伸展的褶叠层。该世代片麻理、片理(Sn)强烈置换原始层理(S0),原始地层的面貌不同程度地发生了改变,构成不同形式的构造形态。
在上述诸多的构造形迹中,以顺层掩卧褶皱最为发育,也最具代表性。区内该世代此类褶皱的几何学特征最复杂,成熟度、规模差异明显,表明达肯大坂岩群的原岩成层特征、变形习性、厚度、各向异性程度存在较大的差异。区内顺层掩卧褶皱的另一个特点是横向上和纵向上发育程度很不均一,横向上即便在同一褶叠层内也是如此,有些为波长与波幅比值很大的紧闭褶皱,有些则只发育成膝状挠曲,二者有时产生同一世代的共轭叠加,这种不均一性反映岩层(构造层)在顺层剪切变形过程中,存在收缩与伸展的交替现象;纵向上由于顺层剪切作用引起的构造流失,同样表现为一定的不均一性和不协调性,这也是与压缩机制下形成的纵弯褶皱不同的一个重要标志。在诸多顺层掩卧褶皱中,不管其形态如何复杂,也不管其组成如何不均一,均具有统一的褶皱倒向(东或北东),说明D1世代具有统一的变形场。顺层掩卧褶皱经历了比较长期的孕育和发展过程,随递进单剪应变作用的增强表现出不同的形态。
第二世代(D2): 2000~1800Ma,构造形迹主要发育于区域尺度上,在中深部构造层次挤压机制下主要形成一套由区域规模的韧性剪切带和露头尺度上的同斜褶皱组成的构造群落。新生的构造片理纵向置换D1世代的面理。
(2)中期变形1300~800Ma
第三世代(D3): 1300~1000Ma,相当于四堡期。该世代在达肯大坂岩群中所保存的构造形迹很少,仅在局部地段可见新生的糜棱面理S0,与旋转残斑中早期片麻理Sn夹角小于30°,这种呈低角度相交的S-C组构,是伸展机制下形成的。发育掩卧褶皱、无根勾状褶皱等(图 4)。该世代达肯大坂岩群已转化为中浅部构造层次。
第四世代(D4):1000~800Ma,大致相当于晋宁期。达肯大坂岩群已转化为浅部构造层次的脆韧性变形环境。在纵弯-剪切变形机制下形成一套由直立或近直立的背向形褶皱、糜棱岩质韧性剪切带、非透入性劈理、交面线理、拉伸线理等弹塑性构造群落。
该世代的韧性剪切带,叠加于D2世代的韧性剪切带上,展布方向为北西西或近东西向,剪切面总体向南西倾,局部向北东倾,倾角40°~60°。带内发育糜棱片岩、糜棱岩化石英片岩、糜棱岩化大理岩,见少量的糜棱岩,常见布丁构造及夹角小于45°的S-C组构,XY面上见侧伏向60°、侧伏角30°的拉伸线理。
镜下观察,岩石具糜棱结构、纤状结构、千枚状构造及片状构造,受剪切作用影响,组分碎粒化之后,产生动态重结晶,并形成流动构造及糜棱面理,可见残存斜长石、石英碎斑及波浪状微褶皱;角闪石S形弯曲、不对称构造及拖褶皱,局部块状不均匀消光(图版Ⅰ)。
上述宏、微观资料表明,该韧性剪切带处于浅部构造层次,并具右行剪切特征。该世代的褶皱构造由复杂变为简单,由紧闭变为开阔,由斜歪倒卧变为直立,并包容早期的一些小褶皱,其变形机制明显受挤压机制控制。
(3)晚期变形440Ma—现在
第五世代(D5): 440~430Ma,该世代达肯大坂岩群于晚奥陶世—早志留世早期受拉张伸展作用的影响,沉积了滩间山群火山岩,使地壳不断增厚、抬升、失稳,沿与达肯大坂岩群接触的原始不整合面产生剥离伸展滑脱构造,并迫使达肯大坂岩群早期形成的片麻理换位,使其与滩间山群的片理产状趋于一致,并且在剥离断层附近形成变质核杂岩。
第六世代(D6): 440Ma—现在,早古生代以后达肯大坂岩群总体已转化为表部,形成的构造形迹总体上以压缩机制下的变形占主导。该世代以脆性剪切变形为主,形成一套由区域共轭节理、破劈理、脆性断裂、折劈构造、膝折构造等组成的折断构造群落,膝折构造出现,标志着达肯大坂岩群已由深部转化为浅部。
上述3期变形,在空间上出现在同一变形域中,在时间上逐步转化、依次叠加。
4. 地球化学特征及构造环境探讨
岩石样品化学分析结果见表 1,根据球粒陨石标准化稀土元素图和原始地幔标准化微量元素图(图 5),研究区样品可分为2类。
表 1 达肯大坂岩群岩石化学分析结果Table 1. Analytical results of petrochemistry of Dakendaban Group样号 薄片定名 SiO2 Al2O3 Fe2O3 FeO CaO MgO K2O NazO TiO2 P2O5 MnO Total La Ce Ⅳ-31 角闪斜长变粒岩 59.9 13.08 1.08 4.28 13.23 2.97 3.72 0.79 0.54 0.1 0.32 100.01 43.93 89.73 Ⅳ-42/1 黑云斜长片麻岩 52.16 14.52 1.25 10.5 10.95 7.17 0.56 1.6 0.98 0.08 0.21 99.98 10.51 25.37 Ⅳ-58 黑云二长片麻岩 74.56 14.14 0.05 1.4 1.18 0.3 4.71 3.26 0.19 0.15 0.06 100 16.3 34.86 Ⅳ-59 黑云斜长片麻岩 74.1 14.27 0.1 2.03 1.6 1.21 3.2 2.98 0.36 0.1 0.05 100 43.27 95.81 Ⅳ-42 斜长角闪岩 48.07 14.18 2.5 12.95 9.99 7.17 0.55 2.17 1.97 0.18 0.25 99.98 10.12 23.07 样号 Pr Nd Sm Eu Gd Tb Dy Ho Er Tm Yb Lu Rb Sr Y Ⅳ-31 10.64 42.26 7.678 1.278 8.451 1.099 6.656 1.275 3.891 0.54 3.825 0.553 143.6 467.8 33.68 Ⅳ-42/1 3.409 16.56 4.49 1.385 6.075 0.959 6.489 1.327 3.951 0.538 3.862 0.553 27.89 114.1 32.92 Ⅳ-58 3.897 14.41 2.853 0.393 3.295 0.535 4.182 0.963 3.319 0.527 4.027 0.589 239.5 87.54 25.34 Ⅳ-59 10.63 40.78 7.742 0.76 8.339 1.113 6.634 1.257 3.788 0.512 3.507 0.492 107.9 69.57 33.8 Ⅳ-42 3.069 14.51 3.824 1.248 4.986 0.742 4.988 1.018 3.047 0.404 2.849 0.414 33.41 155.3 24.92 样号 Zr Nb Cd In Cs Ba Hf Ta Pb Th U I REE δEu (La/Yb)N (La/Sm)N Ⅳ-31 202.4 13.82 0.37 0.09 10.81 391.6 5.56 0.98 22.25 15.28 3.05 221.81 0.48 7.76 3.6 Ⅳ-42/1 107.5 7.33 0.28 0.1 2.41 88.91 3 0.41 4.21 2.02 0.56 85.48 0.81 1.84 1.47 Ⅳ-58 67.21 8.05 0.09 0.06 1.57 244.1 2.02 0.53 26.25 4.2 3.87 90.15 0.39 2.74 3.6 Ⅳ-59 151.3 21.32 0.23 0.05 1.83 341.1 4.24 2 23.84 26.35 6.53 224.63 0.29 8.34 3.52 Ⅳ-42 94.52 7.47 0.33 0.09 2.37 107.9 2.57 0.4 6.76 1.82 0.59 74.29 0.87 2.4 1.67 注:所有样品均由西安地质矿产研究所实验测试中心测试,主量元素含量单位为%,稀土及微量元素为10-6 图 5 球粒陨石标准化稀土元素配分曲线和原始地幔标准化元素蛛网图[13]Figure 5. Seawater-normalized REE patterns and MORB-normalized trace element patterns类型Ⅰ: Ⅳ-42-1和Ⅳ-42。Ⅳ-42-1和Ⅳ-42为平坦型稀土元素配分模式,与富集型大洋中脊玄武岩特征类似,轻、重稀土元素分馏程度较弱,丰度约为球粒陨石的80倍,(La/Yb)N=1.95~2.55。(La/ Sm)N>1,属于REE组成模式富集型,又因为SiO2含量为48.07%~52.16%(表 1),所以其原岩为基性玄武岩。Eu略具负异常(δ Eu=0.81~0.87),表明岩浆经历了较弱的斜长石分离结晶作用。具有明显的Nb-Ta负异常。
类型Ⅱ: Ⅳ-31、Ⅳ-58、Ⅳ-59。SiO2含量在59.9%~74.56%之间(表 1),总体含量偏高。稀土元素配分模式呈不对称海鸥型,(La/Yb)N=2.9~8.85,轻稀土元素曲线陡倾,重稀土元素曲线平缓,反映轻稀土元素分馏较强、重稀土元素分馏较弱的特点。(La/Sm)N>1,属于REE组成模式富集型,REE总体含量为球粒陨石的100倍左右。样品具有明显的负Eu异常(δ Eu=0.29~0.49),说明斜长石的分离结晶作用表现强烈。Nb、Ta略具亏损,具有明显的负Ti异常。Sr、Ba具明显的亏损。
样品的微量元素相对富集大离子亲石元素Rb、K、Th等,亏损高场强元素Nb、P、Hf、Ti、Y等(图 5),Nb、Ta相对于Th、Ce出现负异常, 具有岛弧基性火山岩特点。应用微量元素图解判别成岩构造环境, 在Hf/3-Th-Nb/15判别图解(图 6)上, 样品均落在岛弧拉斑玄武岩区,显示岩石形成于岛弧构造环境。研究区所采的5个样品中SiO2含量在48.07%~74.56%之间,FeO*/MgO值在1.63~4.83之间,K2O/Na2O值在0.25~4.7之间,其中2个样品的SiO2含量大于66%,FeO*/MgO>2,K2O/Na2O>0.6(表 1),说明样品兼具有活动性大陆边缘性质。综合看,布赫特山一带达肯大坂岩群构造环境为岛弧和活动性陆缘的过渡环境。
5. Sm-Nd同位素年代学
由于Sm-Nd体系具有较强的抗干扰能力,一般的变质作用和蚀变作用不会改变原岩石中的Sm、Nd同位素组成[15]。以原岩为副变质岩和基性岩的黑云石英片麻岩和斜长角闪岩为测定对象,共计2件样品。样品测试由天津地质矿产研究所完成,样品的化学制样工作在空气净化实验室中进行,全流程的空白本底保持在Sm=3.5 × 10-11~5.2×10-11g,Nd=4.2×10-11~6.1×10-11。Sm、Nd的定量测量和Nd同位素比值测定仪器为VG354型质谱仪。国际标准质谱样JMC Nd Standard值,保持在以146Nd/144Nd≥0.7219作为同位素分馏校正因子的条件下,143Nd/144Nd=0.511137±15。测试结果经Isoplot应用程序计算,样品测试结果见表 2。
表 2 Sm-Nd样品测试结果Table 2. Sm-Nd sample test results编号 Sm/10-6 Nd/10-6 l47Sm/l44Nd 143Nd/144Nd 2σ 09SG.Sm-Nd2-Ⅳ-38 2.8736 9.5154 0.1826 0.512682 ±2 09SG.Sm-Nd2-Ⅳ-38/l 2.7092 8.3512 0.1961 0.512997 ±3 09SG.Sm-Nd2-Ⅳ-42 2.5765 10.0349 0.1552 0.512316 ±6 09SG.Sm-Nd2-Ⅳ-42/l 2.l4l7 8.0833 0.1602 0.512385 ±3 09SG.Sm-Nd2-V-42/2 2.06l2 7.3676 0.1691 0.512502 ±3 09SG.Sm-Nd2-V-42/3 4.7357 16.9831 0.1686 0.512620 ±3 09SG.Sm-Nd2-V-42/4 2.9693 11.2004 0.1603 0.512505 ±3 09SG.Sm-Nd2-V-60 12.6972 59.2546 0.1295 0.512083 ±5 注:天津地质矿产研究所测试 黑云石英片麻岩4个点的等时线年龄为2085±14Ma(图 7),斜长角闪岩4个点的等时线年龄为2027±19Ma(图 7)。基性岩样品εNd(T)值为+4.6,位于地幔亏损演化线(+5.0)附近,表明其镁铁质岩浆可能来源于LREE长期亏损的地幔源,并受到地壳物质的混染。区域上前人在德令哈杂岩中得到了2412~2366Ma的年龄[16],在天峻县黑水河地区SmNd测年(含石榴子石黑云母石英片麻岩)结果为2282±19Ma [17],代表了该地区沉积岩的年龄。侵入于德令哈地区达肯大坂群的花岗伟晶岩年龄为2427+44/-38Ma[18],在全吉地块钾长浅粒岩中获得锆石U-Pb同位素年龄为2.19Ga,沉积年龄在1.96~2.19Ga之间[19]。上述同位素数据的对比,说明乌兰地区布赫特山一带达肯大坂岩群是古元古代沉积的产物。
6. 讨论与结论
(1)达肯大坂岩群至少经历了3期变形:前期2000~1800Ma,主要受伸展作用影响,形成片理、片麻理(Sn)置换原始层理(S0),并形成以固态塑性流变为主的变形,之后受挤压在区域上形成大规模的韧性剪切带,一些糜棱面理置换片理、片麻理;中期1300~800Ma,局部挤压剪切形成新生的糜棱面理及掩卧褶皱与勾状褶皱,并在纵弯-剪切作用下区域上形成近直立的背向形构造及韧性剪切带;晚期440Ma—现在,在伸展作用下达肯大坂岩群与上覆地层之间产生剥离断层,并在后期挤压作用下区域上形成了共轭X形剪节理、破劈理、脆性断裂等,此时达肯大坂岩群由深部转化为浅表部。
(2)地球化学特征显示,这些变质岩的稀土元素特征可划分为2组,一组显示明显的Nb、Ta、Ti的亏损,并具有负Eu异常,显示岛弧火山岩特征;而另外一组Nb、Ta、Ti的亏损不明显,无Eu异常,与富集型洋中脊玄武岩特征类似。样品的微量元素相对富集大离子亲石元素Rb、K、Th等,高场强元素Nb、P、Hf、Ti、Y等亏损,和柴北缘西部鱼卡河—锡铁山—沙柳河一带达肯大坂岩群相比具有高SiO2、高FeO*/MgO、高K2O的特征,说明了布赫特山一带达肯大坂岩群构造环境为岛弧和活动性陆源的过渡环境。笔者根据区域对比发现,达肯大坂岩群在西边鱼卡河—锡铁山—沙柳河一带为靠近岛弧的一侧,东边布赫特山一带为远离岛弧的一侧。
(3)获取该群黑云石英片麻岩和斜长角闪岩的Sm-Nd等时线年龄分别为2027±19Ma和2085±14Ma,样品成线性良好,说明乌兰地区布赫特山达肯大坂岩群是古元古代沉积岩变质的产物。与区域上鱼卡河—锡铁山—沙柳河一带达肯大坂岩群相比,其时代较新,岩浆源区混染有地壳物质,而鱼卡河—锡铁山—沙柳河一带达肯大坂岩群岩浆源区为幔源。
综上所述,乌兰地区布赫特山一带达肯大坂岩群经受了多期次、多世代强烈的构造变形,相互叠加,构造样式复杂多样。与鱼卡河—锡铁山—沙柳河一带达肯大坂岩群共同构成了柴北缘造山带的变质结晶基底,因此对该岩群的划分不仅对确定该区前寒武纪地层系统和构造格架有重要意义,而且为认识和研究柴达木古陆核分布范围提供了重要依据。
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表 1 适宜型隶属函数上、下界限取值
Table 1 The upper and lower bounds of the appropriate membership function
指标 粘粒含量/% 粉粒含量/% 砂粒含量/% 容重/(g·cm−3) pH 下限值 40 40 20 1.2 6.5 上限值 55 55 50 1.4 7.5 表 2 土壤质量评价指标描述性统计特征
Table 2 Descriptive statistical characteristics of soil quality evaluation indexes
指标 平均值 中位数 标准差 最小值 最大值 变异系数 偏度 峰度 粘粒/% 31.46 31.00 8.76 4.00 52.00 0.28 0.05 −0.26 粉粒/% 41.90 43.00 8.45 3.00 59.00 0.20 −1.07 1.99 砂粒/% 26.64 24.00 12.45 5.00 93.00 0.47 1.77 4.85 毛管孔隙/% 41.47 41.64 5.60 26.15 62.95 0.14 0.44 0.95 非毛管孔隙/% 8.73 7.83 4.42 2.11 26.03 0.51 1.01 1.04 黑土层厚度/cm 52.48 50.00 30.17 0.00 175.00 0.57 1.02 1.22 含水率/% 31.67 29.86 9.14 15.24 80.82 0.29 1.54 3.88 比重 2.54 2.54 0.08 2.32 2.73 0.03 0.02 −0.23 容重/(g·cm−3) 1.18 1.19 0.17 0.76 1.57 0.15 −0.13 −0.55 高程/m 83.09 73.54 24.27 53.99 250.08 0.29 1.78 6.60 坡度/° 1.08 0.40 1.55 0.05 10.82 1.43 3.20 13.47 全碳/(mg·kg−1) 2.93 2.69 1.31 0.85 11.30 0.45 2.83 13.28 有机质/(g·kg−1) 47.57 43.79 22.22 13.96 192.74 0.47 2.99 14.64 全氮/(g·kg−1) 2.23 1.97 0.99 0.62 7.80 0.45 2.41 8.95 全磷/(g·kg−1) 0.83 0.78 0.25 0.40 1.95 0.30 1.50 3.13 全钾/(g·kg−1) 19.20 19.20 1.44 14.20 24.00 0.07 −0.07 1.57 碱解氮/(mg·kg−1) 205.41 196.10 81.29 52.00 618.10 0.40 1.89 6.33 速效钾/(mg·kg−1) 231.33 218.00 87.67 73.00 566.00 0.38 0.66 0.15 有效磷/(mg·kg−1) 20.73 17.50 16.70 0.40 146.80 0.81 2.18 10.82 含盐量/(g·kg−1) 0.43 0.41 0.17 0.14 0.90 0.39 0.49 −0.24 阳离子交换量/
(cmol·kg−1)31.01 30.60 8.18 11.00 53.50 0.26 0.26 −0.43 pH 6.33 6.22 0.59 5.30 8.38 0.09 1.35 1.78 As/(mg·kg−1) 10.72 10.46 2.92 4.72 18.97 0.27 0.37 −0.44 Cr/(mg·kg−1) 67.68 67.30 10.71 35.80 115.40 0.16 0.63 2.81 Cu/(mg·kg−1) 24.59 24.70 4.74 11.10 47.00 0.19 0.53 1.85 Cd/(mg·kg−1) 0.08 0.08 0.03 0.03 0.18 0.34 1.08 1.38 Hg/(mg·kg−1) 0.04 0.04 0.01 0.02 0.13 0.29 3.12 21.03 Mn/(mg·kg−1) 859.49 851.00 418.01 153.00 1784.00 0.49 0.13 −0.96 Ni/(mg·kg−1) 30.21 29.90 6.00 15.10 58.10 0.20 0.91 3.06 Pb/(mg·kg−1) 25.33 24.80 3.30 13.60 38.30 0.13 0.44 0.98 Zn/(mg·kg−1) 63.96 64.20 12.33 23.70 100.80 0.19 −0.16 0.11 表 3 水田土壤指标主成分分析结果及因子
Table 3 Principal component analysis results and factors of paddy soil index
指标 PC1 PC2 PC3 PC4 PC5 PC6 Norm值 全碳 0.871 0.363 0.178 −0.042 −0.088 −0.056 2.110 有机质 0.858 0.357 0.178 −0.050 −0.107 −0.068 2.082 阳离子交换量 0.604 0.143 0.620 0.183 0.127 0.133 1.788 全钾 −0.806 −0.146 0.139 −0.262 −0.027 −0.024 1.901 全氮 0.868 0.340 0.211 −0.065 −0.107 −0.021 2.103 全磷 0.755 −0.017 −0.041 −0.160 −0.016 0.145 1.735 含盐量 0.081 −0.117 0.814 0.109 0.023 −0.010 1.438 碱解氮 0.875 0.361 0.144 −0.054 −0.103 0.000 2.112 速效钾 0.223 −0.110 0.755 0.175 −0.182 0.122 1.456 有效磷 0.140 −0.103 0.180 0.176 0.056 0.621 0.900 pH −0.236 0.177 0.627 −0.005 0.401 −0.057 1.348 粘粒 0.131 0.132 0.530 0.509 −0.336 0.040 1.305 粉粒 −0.030 0.051 0.200 0.833 0.045 −0.068 1.265 砂粒 −0.063 −0.114 −0.453 −0.835 0.181 0.017 1.479 含水率 0.324 0.890 −0.068 0.087 −0.166 −0.014 1.824 比重 −0.331 −0.719 −0.068 0.015 −0.073 −0.048 1.535 容重 −0.268 −0.872 0.021 −0.085 −0.279 0.072 1.766 毛管孔隙 0.198 0.834 −0.066 0.045 −0.421 −0.015 1.696 黑土层厚度 0.077 −0.082 −0.041 0.279 0.264 −0.735 1.021 非毛管孔隙 −0.078 −0.072 −0.026 −0.041 0.850 −0.011 1.092 高程 −0.033 0.014 −0.413 −0.147 0.302 0.554 1.051 坡度 −0.199 −0.032 −0.236 0.349 0.051 −0.041 0.795 特征值 5.130 3.425 2.960 2.102 1.577 1.314 贡献率/% 23.320 15.568 13.455 9.553 7.166 5.973 累计贡献率/% 23.320 38.888 52.342 61.895 69.061 75.034 表 6 草地土壤指标主成分分析结果及因子
Table 6 Principal component analysis results and factors of grassland soil index
指标 PC1 PC2 PC3 PC4 PC5 PC6 PC7 Norm值 全碳 0.964 0.096 0.133 −0.020 −0.113 −0.069 0.049 2.223 有机质 0.960 0.082 0.147 −0.108 −0.093 −0.025 0.041 2.217 全钾 −0.640 0.108 0.350 −0.499 0.410 −0.040 −0.035 1.898 全氮 0.947 0.000 −0.138 −0.160 −0.124 −0.087 0.024 2.194 全磷 0.618 0.117 −0.475 0.312 −0.290 0.147 0.088 1.820 含盐量 −0.197 −0.244 0.864 0.076 0.032 0.105 −0.307 1.813 碱解氮 0.890 0.167 −0.079 0.399 −0.032 −0.013 0.033 2.152 速效钾 0.056 −0.002 −0.235 −0.908 0.046 0.167 −0.122 1.553 有效磷 −0.069 0.079 0.225 0.016 0.124 0.928 0.087 1.355 pH 0.017 0.083 0.981 0.039 0.016 0.021 0.108 1.866 粘粒 −0.034 −0.806 0.073 0.102 0.131 0.359 0.392 1.739 粉粒 −0.143 −0.048 −0.087 −0.104 0.211 −0.062 −0.948 1.371 砂粒 0.137 0.816 −0.007 −0.023 −0.280 −0.303 0.310 1.759 含水率 −0.005 0.928 −0.053 0.180 0.008 0.191 0.236 1.864 比重 −0.451 −0.172 −0.026 0.187 0.846 0.011 −0.058 1.676 容重 −0.182 −0.692 −0.290 0.367 0.369 −0.146 0.153 1.726 毛管孔隙 0.080 0.821 −0.425 0.208 −0.006 0.124 −0.026 1.824 黑土层厚度 0.061 0.196 0.330 0.286 0.414 −0.751 0.031 1.469 非毛管孔隙 0.530 −0.225 0.280 −0.521 −0.141 −0.042 −0.519 1.772 高程 0.111 0.327 0.032 0.326 −0.807 0.015 0.243 1.500 坡度 0.247 0.109 −0.586 0.681 −0.003 0.090 −0.011 1.669 阳离子交换量 0.378 −0.139 0.722 −0.045 −0.134 0.042 0.284 1.689 特征值 5.164 3.732 3.561 2.569 2.161 1.812 1.786 贡献率/% 23.472 16.964 16.184 11.677 9.824 8.236 8.116 累计贡献率/% 23.472 40.436 56.621 68.298 78.122 86.358 94.474 表 4 旱地土壤指标主成分分析结果及因子
Table 4 Principal component analysis results and factors of dryland soil index
指标 PC1 PC2 PC3 PC4 PC5 PC6 PC7 Norm值 全碳 0.915 0.190 0.105 0.171 −0.062 0.032 0.120 2.104 有机质 0.917 0.197 0.085 0.154 −0.071 0.033 0.076 2.103 阳离子交换量 0.528 0.567 0.228 0.161 −0.137 0.130 0.188 1.587 全钾 −0.490 0.405 −0.268 −0.016 0.152 −0.211 0.013 1.379 全氮 0.921 0.125 0.065 0.123 −0.172 0.032 0.022 2.102 全磷 0.782 −0.025 −0.019 0.072 0.025 −0.174 −0.003 1.772 含盐量 0.076 0.804 0.029 −0.059 −0.133 −0.096 0.030 1.338 碱解氮 0.895 0.056 0.121 0.107 −0.044 0.004 −0.064 2.028 速效钾 0.297 0.778 0.021 0.053 −0.085 0.033 0.007 1.437 有效磷 0.064 −0.042 0.153 0.045 −0.080 0.757 0.032 0.924 pH −0.158 0.576 −0.039 0.036 −0.196 0.095 0.395 1.129 粘粒 0.316 0.461 0.355 0.097 −0.462 0.015 −0.191 1.339 粉粒 0.007 −0.083 0.832 0.005 0.268 0.069 0.025 1.291 砂粒 −0.246 −0.296 −0.842 −0.078 0.170 −0.059 0.129 1.474 含水率 0.107 −0.003 0.265 0.589 −0.107 −0.371 −0.139 1.073 比重 −0.278 −0.231 −0.077 −0.602 0.173 −0.013 −0.166 1.172 容重 −0.250 0.093 0.001 −0.883 0.005 −0.105 −0.058 1.400 毛管孔隙 0.306 −0.221 0.474 0.176 −0.115 −0.476 0.316 1.264 黑土层厚度 0.093 0.128 −0.030 0.012 −0.047 −0.026 0.841 0.969 非毛管孔隙 −0.070 −0.007 −0.400 0.607 0.137 0.503 −0.203 1.245 高程 −0.198 −0.165 0.060 0.060 0.806 −0.059 −0.155 1.230 坡度 0.008 −0.114 0.040 −0.157 0.806 0.019 0.004 1.134 特征值 5.041 2.639 2.180 2.053 1.841 1.329 1.195 贡献率/% 22.914 11.996 9.910 9.330 8.370 6.040 5.432 累计贡献率/% 22.914 34.910 44.820 54.150 62.520 68.560 73.992 表 5 林地土壤指标主成分分析结果及因子
Table 5 Principal component analysis results and factors of forest soil index
指标 PC1 PC2 PC3 PC4 PC5 Norm值 全碳 0.954 0.040 −0.004 0.224 0.089 2.380 有机质 0.947 0.000 −0.004 0.253 0.109 2.372 阳离子交换量 0.493 0.730 0.184 0.156 0.177 2.120 全钾 0.005 −0.204 −0.948 −0.059 −0.099 1.785 全氮 0.900 0.103 −0.120 0.335 −0.005 2.302 全磷 0.485 0.447 0.567 −0.266 −0.015 1.924 含盐量 0.405 0.799 0.301 0.113 0.126 2.166 碱解氮 0.964 −0.124 −0.011 −0.010 0.030 2.392 速效钾 0.391 0.891 0.122 0.010 −0.031 2.266 有效磷 0.086 −0.075 −0.017 −0.056 0.863 1.239 pH −0.157 0.746 0.009 0.092 −0.281 1.799 粘粒 0.043 0.757 −0.210 0.353 0.349 1.924 粉粒 0.447 0.141 −0.798 0.142 0.278 1.896 砂粒 −0.234 −0.597 0.511 −0.313 −0.372 1.887 含水率 0.445 −0.005 0.212 0.779 −0.032 1.692 比重 −0.751 −0.327 0.072 −0.257 −0.126 2.047 容重 −0.447 0.113 −0.463 −0.442 0.551 1.749 毛管孔隙 0.473 0.246 −0.069 0.789 0.043 1.802 黑土层厚度 −0.108 0.792 −0.086 −0.040 0.054 1.841 非毛管孔隙 −0.412 −0.360 0.094 −0.348 −0.610 1.663 高程 0.263 −0.689 0.219 0.320 0.009 1.820 坡度 0.020 −0.267 0.786 0.434 −0.095 1.698 特征值 6.065 5.230 3.269 2.496 1.949 贡献率/% 27.568 23.774 14.859 11.347 8.858 累计贡献率/% 27.568 51.342 66.200 77.548 86.405 表 7 最小数据集中土壤指标的公因子方差及权重
Table 7 Common factor variance and weight of soil index in minimum data set
土地利用类型 土壤指标 公因子方差 权重 水田 高程 0.579 0.196 非毛管孔隙 0.512 0.173 碱解氮 0.422 0.143 黑土层厚度 0.395 0.134 pH 0.469 0.159 砂粒 0.576 0.195 旱地 高程 0.511 0.162 全碳 0.692 0.220 速效钾 0.513 0.163 黑土层厚度 0.412 0.131 砂粒 0.413 0.131 容重 0.610 0.194 林地 碱解氮 0.611 0.172 速效钾 0.355 0.100 毛管孔隙 0.731 0.205 粉砂粒 0.922 0.259 容重 0.940 0.264 草地 全碳 0.904 0.327 速效钾 0.635 0.230 黑土层厚度 0.625 0.226 含水率 0.088 0.032 pH 0.508 0.184 表 8 土壤质量半变异函数参数
Table 8 Semi-variogram parameters of soil quality
函数类型 平均误差 均方根误差 标准化平均误差 平均标准误差 标准化均方根误差 指数 −4.589E-05 0.072 0.006 0.084 0.882 高斯 −6.024E-04 0.072 −0.003 0.082 0.899 球面 −4.558E-04 0.072 −0.005 0.083 0.895 三角 −5.543E-04 0.072 −0.006 0.083 0.897 -
Armenise E, Redmile−Gordon M A, Stellacci A M, et al. 2013. Developing a soil quality index to compare soil fitness for agricultural use under different managements in the Mediterranean environment[J]. Soil and Tillage Research, 130: 91−98. doi: 10.1016/j.still.2013.02.013
Abdel−Fattah M K, Mohamed E S, Wagdi E M, et al. 2021. Quantitative evaluation of soil quality using Principal Component Analysis: The case study of El−Fayoum depression Egypt[J]. Sustainability, 13(4): 1824. doi: 10.3390/su13041824
Bünemann E K, Bongiorno G, Bai Z, et al. 2018. Soil quality–A critical review[J]. Soil Biology and Biochemistry, 120: 105−125. doi: 10.1016/j.soilbio.2018.01.030
Chandel S, Hadda M S, Mahal A K. 2018. Soil quality assessment through minimum data set under different land uses of submontane Punjab[J]. Communications in Soil Science and Plant Analysis, 49(6): 658−674. doi: 10.1080/00103624.2018.1425424
Deng S H, Zeng L T, Guan Q, et al. 2016. Minimum dataset−based soil quality assessment of waterlogged paddy field in South China[J]. Acta Pedologica Sinica, 53(5): 1326−1333 (in Chinese with English abstract).
Gong L, Zhang X N, Ran Q Y. 2015. Quality assessment of oasis soil in the upper reaches of Tarim River based on minimum data set[J]. Acta Pedologica Sinica, 52(3): 682−689 (in Chinese with English abstract).
Hani A, Pazira E, Manshouri M, et al. 2010. Spatial distribution and mapping of risk elements pollution in agricultural soils of southern Tehran, Iran[J]. Plant, Soil and Environment, 56(6): 288−296.
Han X Z, Li N. 2018a. Research progress of black soil in Northeast China[J]. Scientia Geographica Sinica, 38(7): 1032−1041 (in Chinese with English abstract).
Han X Z, Zhou W X. 2018b. Effects and suggestions of black soil protection and soil fertility increase in Northeast China[J]. Bulletin of Chinese Academy of Sciences, 33(2): 206−212 (in Chinese with English abstract).
Jiang M, Xu L, Chen X, et al. 2020. Soil quality assessment based on a minimum data set: a case study of a county in the typical river delta wetlands[J]. Sustainability, 12(21): 9033. doi: 10.3390/su12219033
Li G L, Chen J, Tan M Z, et al. 2008. Establishment of a minimum dataset for soil quality assessment based on land use change[J]. Acta Pedologica Sinica, (1): 16−25 (in Chinese with English abstract).
Li X, Li H, Yang L, et al. 2018. Assessment of soil quality of croplands in the Corn Belt of Northeast China[J]. Sustainability, 10(1): 248. doi: 10.3390/su10010248
Lou Y B, Shi D M, Jiang G Y, et al. 2019. Evaluation of soil quality in the cultivated−layer of sloping farmland in purple hilly area based on minimum data set[J]. Science of Soil and Water Conservation, 17(5): 75−85 (in Chinese with English abstract).
Liao C, Wang D W, Tang L, et al. 2021. Construction of soil nutrient comprehensive evaluation system based on minimum data set in Chengdu Plain[J]. Earth and Environment, 49(2): 189−197 (in Chinese with English abstract).
Li B Y, Li H, Guo X N, et al. 2021. Evaluation of soil quality of cultivated land in Ningxia area based on minimum data set[J]. Jiangsu Agricultural Sciences, 49(9): 195−201 (in Chinese with English abstract).
Ministry of Ecology and Environment. 2018. Soil environmental quality risk control standard for soil contamination of agricultural land (Trial)(GB 15618-2018)[S]. Beijing: China Environment Press (in Chinese).
Mei N, Gu Y, Li D Z, et al. 2021. Soil quality evaluation in topsoil layer of black soil in Jilin Province based on minimum data set[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 37(12): 91−98 (in Chinese with English abstract).
Miao S J, Zhao H F, Qiao Y F, et al. 2019. Assessment of tillage effects on soil quality for aeolian sandy soil in northeast China with tilth index[J]. Soil and Fertilizer Sciences in China, (4): 9−15 (in Chinese with English abstract).
Mulat Y, Kibret K, Bedadi B, et al. 2021. Soil quality evaluation under different land use types in Kersa sub−watershed, eastern Ethiopia[J]. Environmental Systems Research, 10: 1−11. doi: 10.1186/s40068-020-00196-z
National Soil Survey Office. 1998. Chinese Soil[M]. Beijing: China Agricultural Press (in Chinese).
Song Y H, Yang F C, Liu K, et al. 2022. A multivariate statistical analysis of the distribution and influencing factors of heavy metal elements in the cultivated land of the Sanjiang Plain[J]. Geophysical and Geochemical Exploration, 46(5): 1064−1075 (in Chinese with English abstract).
Tan M Z, Mi S X, Li K L, et al. 2011. Influence of elevation factor on soil profile texture configuration: a case study of the alluvial plain of Fengqiu County[J]. Acta Ecologica Sinica, 31(8): 2060−2067 (in Chinese with English abstract).
Tan Y, Chen H, Lian K, et al. 2020. Comprehensive evaluation of cultivated land quality at county scale: A case study of Shengzhou, Zhejiang Province, China[J]. International Journal of Environmental Research and Public Health, 17(4): 1169. doi: 10.3390/ijerph17041169
Wang X, Gong Z. 1998. Assessment and analysis of soil quality changes after eleven years of reclamation in subtropical China[J]. Geoderma, 81(3/4): 339−355. doi: 10.1016/S0016-7061(97)00109-2
Wang S H, Tian Y. 2003. Preliminary research on groundwater table change and causes in San−jiang Plain[J]. Journal of Irrigation and Drainage, (2): 61−64 (in Chinese with English abstract).
Wang Y Y, Yang Z F, Yu T. 2011. Research progress of soil quality evaluation[J]. Journal of Anhui Agricultural Sciences, 39(36): 22617−22622, 22657 (in Chinese with English abstract).
Wu H Y, Jin R D, Fan Z W, et al. 2018. Assessment of fertility quality of black soil based on principal component and cluster analysis[J]. Journal of Plant Nutrition and Fertilizers, 24(2): 325−334 (in Chinese with English abstract).
Wang W W, Zhu W Z, Li X, et al. 2021. Soil quality assessment of typical vegetation in dry and warm valley of Dadu River based on minimum data set[J]. Science of Soil and Water Conservation, 19(6): 54−59 (in Chinese with English abstract).
Xi X H, Chen G G, Zhang D C, et al. 2014. Specification of Multi-Purpose Regional Geochemical Survey (1:
250000 ) (DZ/T0258-2014)[S]. Beijing: Standards Press of China (in Chinese).Xu M X. 2003. Soil quality evolvement mechanism in the process of ecosystem restoration and its management in Loess hilly−gully region[D]. PhD Thesis of Northwest A&F University: 60−72. (in Chinese with English abstract).
Yang Z F, Yu T, Li M, et al. 2016. Specification of land quality geochemical assessment(DZ/T0295-2016)[S]. Beijing: Geological Press (in Chinese).
Yang L M, Li X Y, Ren Y X, et al. 2019. Soil quality evaluation of cultivated land in Changchun City based on minimum dataset[J]. Jiangsu Agricultural Sciences, 47(20): 305−310 (in Chinese with English abstract).
Yang Z Q, Qin F C, Yu X J, et al. 2019. Construction of artificial forest soil quality evaluation indices in the feldspathic sandstone region based on minimum data set[J]. Chinese Journal of Soil Science, 50(5): 1072−1078 (in Chinese with English abstract).
Yin M, Wang S M, Ye J Y, et al. 2006. The specification of testing quality management for geological laboratories(DZ/T 0130-2006)[S]. Beijing: Standards Press of China (in Chinese).
Zhang J, He C, Chen L, et al. 2018. Improving food security in China by taking advantage of marginal and degraded lands[J]. Journal of Cleaner Production, 171: 1020−1030. doi: 10.1016/j.jclepro.2017.10.110
Zhang F P, Gao Z, Li X J, et al. 2019. Soil quality assessment of kiwifruit field using MDS method in Zhouzhi County[J]. Journal of Ecology and Rural Environment, 35(1): 69−75 (in Chinese with English abstract).
Zhao Q G, Sun B, Zhang T L. 1997. Soil quality and sustainable environment I. Definition and evaluation method of soil quality[J]. Soils, (3): 113−120 (in Chinese).
Zhuo Z Q, Li Y, Gou Y X, et al. 2021. Quality evaluation and obstacle diagnosis of plough horizon based on minimum data set in dry farming region of Northeast China[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 52(9): 321−330 (in Chinese with English abstract).
邓绍欢, 曾令涛, 关强, 等. 2016. 基于最小数据集的南方地区冷浸田土壤质量评价[J]. 土壤学报, 53(5): 1326−1333. 贡璐, 张雪妮, 冉启洋. 2015. 基于最小数据集的塔里木河上游绿洲土壤质量评价[J]. 土壤学报, 52(3): 682−689. 韩晓增, 李娜. 2018a. 中国东北黑土地研究进展与展望[J]. 地理科学, 38(7): 1032−1041. 韩晓增, 邹文秀. 2018b. 我国东北黑土地保护与肥力提升的成效与建议[J]. 中国科学院院刊, 33(2): 206−212. 李桂林, 陈杰, 檀满枝, 等. 2008. 基于土地利用变化建立土壤质量评价最小数据集[J]. 土壤学报, (1): 16−25. doi: 10.3321/j.issn:0564-3929.2008.01.003 娄义宝, 史东梅, 蒋光毅, 等. 2019. 基于最小数据集的紫色丘陵区坡耕地耕层土壤质量评价[J]. 中国水土保持科学, 17(5): 75−85. 廖程, 王德伟, 唐亮, 等. 2021. 基于最小数据集的成都平原某区土壤养分综合评价体系的构建[J]. 地球与环境, 49(2): 189−197. 李百云, 李慧, 郭鑫年, 等. 2021. 基于最小数据集的宁夏耕地土壤质量评价[J]. 江苏农业科学, 49(9): 195−201. 苗淑杰, 赵红飞, 乔云发, 等. 2019. 基于耕作指数评价耕作措施对东北风沙土耕层土壤质量的影响[J]. 中国土壤与肥料, (4): 9−15. 梅楠, 谷岩, 李德忠, 等. 2021. 基于最小数据集的吉林省黑土耕层土壤质量评价[J]. 农业工程学报, 37(12): 91−98. 全国土壤普查办公室. 1998. 中国土壤[M]. 北京: 中国农业出版社. 生态环境部. 2018.《土壤环境质量 农用地土壤污染风险管控标准(试行)》(GB 15618—2018)[S]. 北京: 中国环境出版社. 宋运红, 杨凤超, 刘凯, 等. 2022. 三江平原耕地土壤重金属元素分布特征及影响因素的多元统计分析[J]. 物探与化探, 46(5): 1064−1075. 檀满枝, 密术晓, 李开丽, 等. 2011. 冲积平原区高程因子对土壤剖面质地构型的影响——以封丘县为例[J]. 生态学报, 31(8): 2060−2067. 王韶华, 田园. 2003. 三江平原地下水埋深变化及成因的初步分析[J]. 灌溉排水学报, (2): 61−64. doi: 10.3969/j.issn.1672-3317.2003.02.016 汪媛媛, 杨忠芳, 余涛. 2011. 土壤质量评价研究进展[J]. 安徽农业科学, 39(36): 22617−22622, 22657. doi: 10.3969/j.issn.0517-6611.2011.36.154 吴海燕, 金荣德, 范作伟, 等. 2018. 基于主成分和聚类分析的黑土肥力质量评价[J]. 植物营养与肥料学报, 24(2): 325−334. doi: 10.11674/zwyf.17225 王文武, 朱万泽, 李霞, 等. 2021. 基于最小数据集的大渡河干暖河谷典型植被土壤质量评价[J]. 中国水土保持科学, 19(6): 54−59. 许明祥. 2003. 黄土丘陵区生态恢复过程中土壤质量演变及调控[D]. 西北农林科技大学博士学位论文: 60−72. 奚小环, 陈国光, 张德存, 等. 2014. 《多目标区域地球化学调查规范(1∶250 000)》(DZ/T0258—2014)[S]. 北京: 中国标准出版社. 尹明, 王苏明, 叶家喻, 等. 2006. 《地质矿产实验室测试质量管理规范》(DZ/T 0130—2006)[S]. 北京: 中国标准出版社. 杨忠芳, 余涛, 李敏, 等. 2016. 《土地质量地球化学评价规范》(DZ/T0295—2016)[S]. 北京: 地质出版社. 杨黎敏, 李晓燕, 任永星, 等. 2019. 基于最小数据集的长春市耕地土壤质量评价[J]. 江苏农业科学, 47(20): 305−310. 杨振奇, 秦富仓, 于晓杰, 等. 2019. 基于最小数据集的砒砂岩区人工林地土壤质量评价指标体系构建[J]. 土壤通报, 50(5): 1072−1078. 赵其国, 孙波, 张桃林. 1997. 土壤质量与持续环境Ⅰ. 土壤质量的定义及评价方法[J]. 土壤, (3): 113−120. doi: 10.3321/j.issn:0253-9829.1997.03.001 张福平, 高张, 李肖娟, 等. 2019. 基于最小数据集的周至县猕猴桃园地土壤质量评价[J]. 生态与农村环境学报, 35(1): 69−75. 卓志清, 李勇, 勾宇轩, 等. 2021. 基于最小数据集的东北旱作区耕层质量评价与障碍诊断[J]. 农业机械学报, 52(9): 321−330. doi: 10.6041/j.issn.1000-1298.2021.09.036