广东罗浮山土壤颗粒分形维数分布特征

贾重建; 卢瑛; 吴刚; 黄伟濠; 秦海龙; 姜坤

doi:10.19336/j.cnki.trtb.2022030103

广东罗浮山土壤颗粒分形维数分布特征

doi: 10.19336/j.cnki.trtb.2022030103

贾重建^{1, 2,},
卢瑛^2, ,,
吴刚¹,
黄伟濠²,
秦海龙^{2, 3},
姜坤^{2, 4}

1.
广东生态工程职业学院，广东广州 510520
2.
华南农业大学资源环境学院，广东广州 510642
3.
广东省水文地质大队，广东广州 510510
4.
浙江益壤环保科技有限公司，浙江绍兴 312000

基金项目: NSFC-广东省联合基金集成项目（U1901601）和国家科技基础性工作专项重点项目（2008FY110600、2014FY110200）资助

详细信息

作者简介:
贾重建（1987−），男，博士。主要从事土壤地球化学、土壤发生演变研究。E-mail: 13570427697@126.com

通讯作者:
E-mail: luying@scau.edu.cn

中图分类号: S152.3
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出版历程
- 收稿日期: 2022-03-01
- 录用日期: 2022-04-14
- 修回日期: 2022-04-10
- 刊出日期: 2022-09-30

Fractal Features of Particle-Size Distribution of Soil Profiles in Luofu Mountain, Guangdong

JIA Chong-jian^{1, 2
,},
LU Ying^{2
, ,},
WU Gang¹,
HUANG Wei-hao²,
QIN Hai-long^{2, 3},
JIANG Kun^{2, 4}

1.
Guangdong Eco-engineering Polytechnic, Guangzhou 510520, China
2.
College of Natural Resources and Environment, South China Agricultural University, Guangzhou 510642, China
3.
Guangdong Hydrogeology Battalion, Guangzhou 510510
4.
Environmental Remediation Technology Co., Ltd., Shaoxing 312000, China

摘要

摘要: 目的揭示广东罗浮山不同海拔高度土壤颗粒组成分形维数特征的分布规律。方法在广东罗浮山不同海拔高度的10个土壤采样点挖掘剖面，采集各发生层土壤，测定了土壤颗粒组成、有机碳（SOC）、全铁（Fe_t）、游离铁（Fe_d）、无定形铁（Fe_o）、阳离子交换量（CEC）等理化性质，分析了土壤颗粒分形维数与海拔、土壤颗粒分布及化学性质之间的相关关系。结果随着土层深度的增加，土壤颗粒分形维数先增加后减小；随着海拔的升高，土壤黏粒含量、颗粒分形维数均呈减小趋势，且与海拔高度均呈极显著相关关系；随土壤质地的变细，分形维数平均值由2.7601上升到了2.8954，即分形维数随土壤质地的变细而增大；颗粒分形维数与砂粒呈极显著负相关关系，与黏粒呈极显著正相关关系；分形维数与SOC、Fe_o、Fe_o/Fe_d、CEC呈极显著或显著负相关关系，与Fe_t、Fe_d含量表现为极显著正相关关系；通径分析表明Fe_t、Fe_o/Fe_d是化学性质中影响颗粒分形维数的主要因素。结论土壤颗粒分形维数可以作为土壤质地的重要诊断指标，也可作为不同海拔高度土壤风化成土进程的参考表征指标。
- 分形维数 /
- 颗粒组成 /
- 土壤剖面 /
- 海拔梯度 /
- 罗浮山
Abstract: Objective The fractal dimension characteristics of particle-size distribution of soil profiles along an altitude gradient were revealed in Luofu Mountain, Guangdong. Method Ten soil sampling points at different altitude gradients in Luofu Mountain were selected and soil samples were collected from profile horizons. Soil physic-chemical properties, such as soil particle-size composition, soil organic carbon (SOC), Fe_t, Fe_d, Fe_o, CEC, etc, were determined to analyze the correlation of soil particle fractal dimension with altitude gradients, soil particle distribution (PSD) and chemical properties. Result With the increase of soil depth, soil particle fractal dimension in the Luofu Mountain increased firstly and then decreased with the increase of altitude. The clay content and fractal dimension both decreased, and had extra-significant correlation with altitude. The average of fractal dimension increased from 2.7601 to 2.8954 with soil texture, that is, the fractal dimension increased with the soil texture. The fractal dimension was extra-significantly and negatively related to the sand, whereas, there was extra-significantly positive correlation between fractal dimension and clay. The fractal dimension had extra-significantly or significantly negative correlation with SOC, Fe_o, Fe_o/Fe_d, CEC, but was extra-significantly positively correlated with Fe_t, Fe_d. Path analysis showed that Fe_t, Fe_o/Fe_d had the main influence of chemical properties on soil particle fractal dimension. Conclusion Soil particle fractal dimension could be used to indicate the degree of soil weathering development at different altitudes and be applied as an important diagnostic indicator for soil texture.
- Fractal dimension /
- Particle-size distribution /
- Soil profile /
- Altitude /
- The Luofu Mountain

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图 1 研究区域及土壤剖面采样点

Figure 1. Study area and soil profile sites

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图 2 不同海拔土壤颗粒分形维数剖面分布

Figure 2. The distribution of soil fractal dimension in soil profile at different altitudes

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图 3 海拔高度与土壤砂粒、粉粒、黏粒含量及颗粒分形维数的关系

Figure 3. Relationships between altitude gradient and sand, silt, clay, soil fractal dimension

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图 4 土壤质地图

Figure 4. Texture of soil samples

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图 5 土壤颗粒组成分形维数与砂粒、粉粒、黏粒含量的关系

Figure 5. Relationships between soil fractal dimension and the contents of sand, silt and clay

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表 1 采样点的基本情况

Table 1. Basic information of soil sampling sites

剖面号 Profile No.	海拔 Altitude （m）	坡度 Slope （°）	土壤类型 Soil type
剖面号 Profile No.	海拔 Altitude （m）	坡度 Slope （°）	土壤类型 Soil type	LF01	1210	< 5	腐殖铝质常湿雏形土
LF02	1140	5 ~ 10	普通富铝常湿富铁土
LF03	1001	25 ~ 35	普通富铝常湿富铁土
LF04	900	5 ~ 10	普通富铝常湿富铁土
LF05	800	10 ~ 15	普通富铝常湿富铁土
LF06	700	5 ~ 10	普通强育湿润富铁土
LF07	600	25 ~ 35	黏化强育湿润富铁土
LF08	500	10 ~ 15	普通富铝湿润富铁土
LF09	370	5 ~ 10	普通富铝湿润富铁土
LF10	280	5 ~ 10	普通强育湿润富铁土

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表 2 不同土壤质地类型的颗粒分形维数统计特征

Table 2. Statistical character about soil fractal dimension under different textures

质地类型 Soil texture	样品数 Sample number	分形维数 Fractal dimension
质地类型 Soil texture	样品数 Sample number	变幅 Range	平均值 ± 标准差 Mean ± Std. Deviation
砂质壤土	3	2.7173 ~ 2.7954	2.7601 ± 0.0396
壤土	2	2.7650 ~ 2.7803	2.7727 ± 0.0108
砂质黏壤土	29	2.7918 ~ 2.8612	2.8231 ± 0.0182
黏壤土	6	2.8552 ~ 2.8802	2.8704 ± 0.0113
砂质黏土	1	2.8587	2.8587
黏土	1	2.8954	2.8954

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表 3 土壤颗粒分形维数与土壤化学性质的相关关系（n = 42）

Table 3. Correlations of soil fractal dimensions with soil chemical properties

项目 Item	SOC	Fe_t	Fe_d	Fe_o	Fe_d/Fe_t	Fe_o/Fe_d	CEC
分形维数	−0.389^*	0.737^**	0.657^**	−0.655^**	0.000	−0.708^**	−0.384^*
注：^* 在 0.05 水平（双侧）上显著相关；^** 在0.01 水平（双侧）上显著相关。

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表 4 土壤颗粒分形维数与土壤化学性质的通径分析（n = 42）

Table 4. Path analysis of soil fractal dimensions with soil chemical properties

项目 Item	与分形维数的简单相关系数 The simple coefficient with fractal dimension	直接通径系数 Direct path coefficient	间接通径系数 Indirect path coefficient
项目 Item	与分形维数的简单相关系数 The simple coefficient with fractal dimension	直接通径系数 Direct path coefficient	Fe_t	Fe_o/Fe_d
Fe_t	0.737^**	0.532	−	0.205
Fe_o/Fe_d	−0.708^**	−0.483	−0.225	−

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