准噶尔盆地沙质荒漠草地土壤pH分布特征及其环境影响因素分析

doi:10.11686/cyxb2024335

草业学报 ›› 2025, Vol. 34 ›› Issue (7): 54-68.DOI: 10.11686/cyxb2024335

准噶尔盆地沙质荒漠草地土壤pH分布特征及其环境影响因素分析

敬一胜¹(), 孙宗玖¹^,²^,³(), 刘慧霞¹, 迪达尔·比苏力旦null¹, 李美莎¹, 周晨烨¹, 周磊¹, 于冰洁¹, 李有政¹, 郑丽¹, 阿斯太肯·居力海提null¹

^1.新疆农业大学草业学院，新疆乌鲁木齐 830052
^2.新疆草地资源与生态自治区重点实验室，新疆乌鲁木齐 830052
^3.西部干旱区草地资源与生态教育部重点实验室，新疆乌鲁木齐 830052

收稿日期:2024-08-28 修回日期:2024-11-14 出版日期:2025-07-20 发布日期:2025-05-12
通讯作者: 孙宗玖
作者简介:E-mail： nmszj@21cn.com
敬一胜（1999-），男，新疆精河人，在读硕士。E-mail： 1326931098@qq.com
基金资助:
新疆维吾尔自治区高校基本科研业务费(XJEDU2022J006);新疆维吾尔自治区重点实验室开放课题(2022D04003)

Soil pH distribution characteristics and environmental factors influencing it in sandy desert grassland in the Junggar Basin

Yi-sheng JING¹(), Zong-jiu SUN¹^,²^,³(), Hui-xia LIU¹, Didaer·Bisulidan¹, Mei-sha LI¹, Chen-ye ZHOU¹, Lei ZHOU¹, Bing-jie YU¹, You-zheng LI¹, Li ZHENG¹, Asitaiken·Julihaiti¹

^1.College of Grassland Science，Xinjiang Agricultural University，Urumqi 830052，China
^2.Xinjiang Key Laboratory of Grassland Resources and Ecology，Urumqi 830052，China
^3.Key Laboratory of Grassland Resources and Ecology of Western Arid Region，Ministry of Education，Urumqi 830052，China

Received:2024-08-28 Revised:2024-11-14 Online:2025-07-20 Published:2025-05-12
Contact: Zong-jiu SUN

摘要/Abstract

摘要：

为探究准噶尔盆地沙质荒漠草地土壤pH分布特征，采用路线调查结合典型样地布设确定136个样地，以0~100 cm各土层pH实测数据为依据，结合气象数据及“3S”技术，运用单因素方差分析、地统计学分析与地理探测器等方法，探讨土壤pH发生空间变异的主要环境影响因素。结果表明：0~100 cm各土层土壤pH为8.54~8.76，均值为8.66，且随土层深度增加土壤pH表现出上升趋势。小乔木类群土壤pH（8.71）显著高于灌木类群（8.54）1.02倍、半灌木类群（8.59）1.01倍（P<0.05）。碱性土（7.5<pH<8.5）主要分布于准噶尔盆地周缘吉木乃县北部、福海县南部，克拉玛依市北部等地区，强碱性土（pH>8.5）主要分布于阜康市、呼图壁县、玛纳斯县、富蕴县等地区。半方差变异分析可知，0~100 cm土层pH最佳模型的块金效应为49.91%，说明其空间变异由结构因素与随机因素共同影响。地理探测器分析表明，总体上影响土壤pH空间变异的主要环境因子依次为年均温度（0.159）、植被覆盖度（0.152）、雪水当量（0.085）、根部土壤湿度（0.076）、物种丰富度指数（0.066）。研究结果完善了准噶尔盆地沙质荒漠草地土壤pH数据库，进一步探明了土壤pH产生变异的主控因素，为沙质荒漠管理与生态恢复提供了理论依据。

关键词: 土壤pH, 空间分布, 沙质荒漠草地, 准噶尔盆地, 地理探测器

Abstract:

The aim of this study was to explore the distribution characteristics of soil pH and the factors affecting it in sandy desert grassland in the Junggar Basin. First， 136 sample plots were selected and established by a route survey combined with a typical sample plot layout， and the pH of soil samples collected from 0 to 100 cm depth in each plot was measured. Environmental factors such as temperature， vegetation cover， and species richness were determined， and meteorological data were collected. The factors affecting the spatial variation of soil pH were explored on the basis of the environmental and meteorological data and “3S” technology， using one-way ANOVA， geostatistical analysis， and geographical detectors drawing on a range of remote sensing data and analytical tools. The results showed the range of soil pH in each soil layer from 0 to 100 cm was 8.54-8.76， and the average value was 8.66. The soil pH showed an upward trend as the soil depth increased. The soil pH of the small arbor group （8.71） was 1.02 times that of the shrub group （8.54） and 1.01 times that of the subshrub group （8.59）（P<0.05）. Analyses of soil pH distribution showed that alkaline soil （pH 7.5-8.5） was mainly distributed in the northern part of Jimunai County， the southern part of Fuhai County， and the northern part of Karamay City around the Junggar Basi， and strongly alkaline soil （pH>8.5） was mainly distributed in Fukang City， Hutubi County， Manas County， Fuyun County， and other areas. Semi-variance variation analysis showed that the nugget effect of the optimal model of soil pH in the 0-100 cm soil layer was 49.91%， indicating that its spatial variation was affected by both structural factors and random factors. Geographic detector analysis showed that the main environmental factors contributing to the spatial variation of soil pH were mean average temperature （0.159）， vegetation coverage （0.152）， snow water equivalent （0.085）， root soil moisture （0.076）， and species richness index （0.066）. The results of this study add new information about the distribution of soil pH to the database for sandy desert grassland in Junggar Basin， and reveal the main factors contributing to variations in soil pH. These findings provide a theoretical basis for sandy desert management and ecological restoration.

Key words: soil pH, spatial distribution, sandy desert meadows, Junggar Basin, geographical detectors

敬一胜, 孙宗玖, 刘慧霞, 迪达尔·比苏力旦null, 李美莎, 周晨烨, 周磊, 于冰洁, 李有政, 郑丽, 阿斯太肯·居力海提null. 准噶尔盆地沙质荒漠草地土壤pH分布特征及其环境影响因素分析[J]. 草业学报, 2025, 34(7): 54-68.

Yi-sheng JING, Zong-jiu SUN, Hui-xia LIU, Didaer·Bisulidan, Mei-sha LI, Chen-ye ZHOU, Lei ZHOU, Bing-jie YU, You-zheng LI, Li ZHENG, Asitaiken·Julihaiti. Soil pH distribution characteristics and environmental factors influencing it in sandy desert grassland in the Junggar Basin[J]. Acta Prataculturae Sinica, 2025, 34(7): 54-68.

图/表 7

图1 野外样点分布及样地布设基于自然资源部标准地图服务网站新S（2021）047号标准地图制作，底图边界无修改。Based on the new S （2021） No. 047 standard map of the standard map service website of the Ministry of Natural Resources， the boundaries of the base map have not been modified.

Fig.1 Distribution of field samples and plot layout

图2 沙质荒漠草地土壤pH频率分布和剖面特征不同小写字母代表不同处理间存在显著差异（P<0.05）。下同。Different lowercase letters represent significant differences among different treatments （P<0.05）. The same below.

Fig.2 Soil pH frequency distribution and profile characteristics in sandy desert grassland

图3 不同植被类群间土壤pH频率分布和剖面特征

Fig.3 Soil pH frequency distribution and profile characteristics among different vegetation groups

图4 不同植被类群间土壤pH的比较不同小写字母表示不同植被群落间差异显著（P<0.05）。Different lowercase letters indicate significant differences among different vegetation communities （P<0.05）.

Fig.4 Comparison of soil pH among different vegetation groups

表1 沙质荒漠草地土壤pH半方差函数模型及参数

Table 1 Half-variance function model and parameters of soil pH in sandy desert grassland

土层 Soil layer （cm）	模型 Model	块金值 Nugget value （C₀）	基台值 Abutment value （C₀+C）	块金效应 Nugget effect ［C₀/（C₀+C），%］	变程 Range （km）	决定系数 Coefficient of determination （R²）	残差 Residuals （RSS）
0~5	指数Index	0.211	0.474	44.618	488.100	0.918	3.247×10^-3
	线性Linear	0.235	0.417	56.256	210.817	0.899	4.026×10^-3
	高斯Gauss	0.255	0.510	49.902	345.025	0.858	5.920×10^-3
	球状Globosity	0.022	0.338	6.509	19.200	0.190	0.0322
5~10	指数Index	0.307	0.751	40.879	1141.200	0.823	7.837×10^-3
	线性Linear	0.318	0.503	63.254	210.817	0.826	7.709×10^-3
	高斯Gauss	0.071	0.419	16.945	12.817	0.063	0.0415
	球状Globosity	0.043	0.419	10.263	15.000	0.063	0.0415
10~20	指数Index	0.300	0.600	49.917	502.200	0.923	3.696×10^-3
	线性Linear	0.329	0.528	62.340	210.817	0.887	5.403×10^-3
	高斯Gauss	0.067	0.444	15.090	16.281	0.268	0.0351
	球状Globosity	0.036	0.444	8.108	19.400	0.268	0.0351
20~30	指数Index	0.306	0.678	45.133	633.300	0.945	3.201×10^-3
	线性Linear	0.330	0.555	59.400	210.817	0.938	3.583×10^-3
	高斯Gauss	0.065	0.458	14.192	15.935	0.216	0.0456
	球状Globosity	0.033	0.458	7.205	18.900	0.216	0.0456
30~50	指数Index	0.346	0.750	46.133	835.200	0.881	6.271×10^-3
	线性Linear	0.362	0.571	63.465	210.817	0.885	6.040×10^-3
	高斯Gauss	0.078	0.483	16.149	16.628	0.321	6.271×10^-3
	球状Globosity	0.040	0.483	8.282	19.900	0.321	0.0358
50~70	指数Index	0.010	0.400	2.500	15.600	0.999	4.422×10^-6
	线性Linear	0.349	0.412	84.529	65.494	0.640	9.083×10^-4
	高斯Gauss	0.029	0.400	7.250	12.644	0.996	1.102×10^-5
	球状Globosity	0.001	0.400	0.250	14.900	0.996	1.057×10^-5
70~100	指数Index	0.019	0.447	4.251	32.100	0.980	4.325×10^-4
	线性Linear	0.296	0.471	62.809	65.555	0.600	8.061×10^-3
	高斯Gauss	0.030	0.437	6.865	18.360	0.996	8.989×10^-5
	球状Globosity	0.002	0.437	0.458	22.800	0.995	8.989×10^-5
0~100	指数Index	0.264	0.530	49.906	543.300	0.910	3.099×10^-3
	线性Linear	0.290	0.456	63.680	210.817	0.873	4.293×10^-3
	高斯Gauss	0.700	0.388	18.040	18.706	0.482	0.0180
	球状Globosity	0.029	0.388	7.470	22.300	0.481	0.0180

表1 沙质荒漠草地土壤pH半方差函数模型及参数

Table 1 Half-variance function model and parameters of soil pH in sandy desert grassland

土层 Soil layer （cm）	模型 Model	块金值 Nugget value （C₀）	基台值 Abutment value （C₀+C）	块金效应 Nugget effect ［C₀/（C₀+C），%］	变程 Range （km）	决定系数 Coefficient of determination （R²）	残差 Residuals （RSS）
0~5	指数Index	0.211	0.474	44.618	488.100	0.918	3.247×10^-3
	线性Linear	0.235	0.417	56.256	210.817	0.899	4.026×10^-3
	高斯Gauss	0.255	0.510	49.902	345.025	0.858	5.920×10^-3
	球状Globosity	0.022	0.338	6.509	19.200	0.190	0.0322
5~10	指数Index	0.307	0.751	40.879	1141.200	0.823	7.837×10^-3
	线性Linear	0.318	0.503	63.254	210.817	0.826	7.709×10^-3
	高斯Gauss	0.071	0.419	16.945	12.817	0.063	0.0415
	球状Globosity	0.043	0.419	10.263	15.000	0.063	0.0415
10~20	指数Index	0.300	0.600	49.917	502.200	0.923	3.696×10^-3
	线性Linear	0.329	0.528	62.340	210.817	0.887	5.403×10^-3
	高斯Gauss	0.067	0.444	15.090	16.281	0.268	0.0351
	球状Globosity	0.036	0.444	8.108	19.400	0.268	0.0351
20~30	指数Index	0.306	0.678	45.133	633.300	0.945	3.201×10^-3
	线性Linear	0.330	0.555	59.400	210.817	0.938	3.583×10^-3
	高斯Gauss	0.065	0.458	14.192	15.935	0.216	0.0456
	球状Globosity	0.033	0.458	7.205	18.900	0.216	0.0456
30~50	指数Index	0.346	0.750	46.133	835.200	0.881	6.271×10^-3
	线性Linear	0.362	0.571	63.465	210.817	0.885	6.040×10^-3
	高斯Gauss	0.078	0.483	16.149	16.628	0.321	6.271×10^-3
	球状Globosity	0.040	0.483	8.282	19.900	0.321	0.0358
50~70	指数Index	0.010	0.400	2.500	15.600	0.999	4.422×10^-6
	线性Linear	0.349	0.412	84.529	65.494	0.640	9.083×10^-4
	高斯Gauss	0.029	0.400	7.250	12.644	0.996	1.102×10^-5
	球状Globosity	0.001	0.400	0.250	14.900	0.996	1.057×10^-5
70~100	指数Index	0.019	0.447	4.251	32.100	0.980	4.325×10^-4
	线性Linear	0.296	0.471	62.809	65.555	0.600	8.061×10^-3
	高斯Gauss	0.030	0.437	6.865	18.360	0.996	8.989×10^-5
	球状Globosity	0.002	0.437	0.458	22.800	0.995	8.989×10^-5
0~100	指数Index	0.264	0.530	49.906	543.300	0.910	3.099×10^-3
	线性Linear	0.290	0.456	63.680	210.817	0.873	4.293×10^-3
	高斯Gauss	0.700	0.388	18.040	18.706	0.482	0.0180
	球状Globosity	0.029	0.388	7.470	22.300	0.481	0.0180

图5 沙质荒漠草地土壤pH空间分布格局基于自然资源部标准地图服务网站新S（2021）047号标准地图制作，底图边界无修改。Based on the new S （2021） No. 047 standard map of the standard map service website of the Ministry of Natural Resources， the boundaries of the base map have not been modified.

Fig.5 Spatial distribution pattern of soil pH in sandy desert grassland

图6 沙质荒漠草地土壤pH空间变异影响因素地理探测结果Ele：海拔Elevation； Slope：坡度； MAP：年均降水量Mean average precipitation； MAT：年均温度Mean average temperature； SPEI：标准化降水蒸散指数Standardized precipitation evapotranspiration index； SWE：雪水当量Snow water equivalent； Litter：凋落物生物量Litter biomass； AGB：地上生物量Above-ground biomass； Cov：植被覆盖度Vegetation coverage； SR：物种丰富度指数Species richness index； SIF：平均叶绿素荧光值Average chlorophyll fluorescence value； EC：电导率Electrical conductivity； SOC：土壤有机碳Soil organic carbon； BD：土壤容重Bulk density； SMC：土壤含水量Soil moisture content； SRR：土石比Soil-rock ratio； Clay：黏粒； Silt：粉粒； Sand：砂粒； RSM：根部土壤湿度Root soil moisture； SSM：表层土壤湿度Surface soil moisture； Topographic：地形； Soil：土壤； Vegetation：植被； Climate：气候.

Fig.6 Geographical detection results of influencing factors on spatial variation of soil pH in sandy desert grassland

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准噶尔盆地沙质荒漠草地土壤pH分布特征及其环境影响因素分析

Soil pH distribution characteristics and environmental factors influencing it in sandy desert grassland in the Junggar Basin

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