東北地理所在東北風蝕區土壤質量評價方面取得進展
了解土地利用類型對土壤質量和功能的影響對于在特定地區采用合適的農業管理做法至關重要。主成分分析（PCA）是一種常用的統計方法，廣泛用于選擇MDS指標。然而，PCA有時并不能充分揭示在不同土地利用條件下土壤質量變化的全部關鍵因素。網絡分析（Network Analysis，NA）是一種新穎的統計技術，可利用圖形可視化展示各土壤指標間的關系，不僅能夠確定每個指標的重要性，還能揭示土壤指標間的復雜性與相互作用。然而，對于NA方法在土壤質量評價中的應用及其與PCA的比較探討在國內外還鮮有研究。
本研究通過NA和PCA法量化土壤質量指數（Soil Quality Index，SQI），以探究土地利用類型（農田、林地和草地）對中國東北風蝕區（通遼的科爾沁沙地和齊齊哈爾的松嫩沙地）的SQI的影響。為了選擇最小數據集（MDS），共測量了27個土壤物理、化學和生物性質，并使用加法、加權方法以及線性、非線性評分函數在兩個研究地點各確定了8組SQI值。
結果表明，土地利用對中國東北風蝕地區的土壤質量有顯著影響，土壤質量指數按遞減順序排序為林地>草地>農田（圖1）。網絡分析結果顯示，通過NA方法獲得的MDS指標數量更少，但NA通過識別生物指標提高了指標貢獻率，但可為土壤質量評價提供更敏感而有效的信息增加了MDS的全面性。且NA計算簡單，不需要滿足參數統計分析假設的正態分布數據。另一方面，NA方法使用更穩健的斯皮爾曼相關分析，降低了變量間網絡的復雜性。NA和PCA法都選擇了土壤有機碳（通遼）和飽和含水量（齊齊哈爾），被認為是對土地利用類型響應最敏感的土壤質量指標（圖2）。NA計算的SQI的土壤敏感性指數（1.34 ~ 2.02）高于PCA（1.30 ~ 1.80）。因此，作為一種簡單而穩定的工具，NA在計算SQI方面比PCA更有效，并且更好地區分不同土地利用土壤質量的變化。具體而言，考慮到根據網絡分析方法的非線性函數和加權法整合得出的SQI在不同土地利用方式之間的差異更明顯，變異性更大，更能敏感地反映出土地利用變化的影響，因此SQINA-wnl擬用于中國東北風蝕區不同土地利用下土壤質量評價。本研究可為不同土地利用類型的土壤質量評價體系提供科學依據，幫助確定最具敏感性的指標與最優的分析方法。
圖1 通過主成分分析（PCA）和網絡分析（NA），采用線性（l）或非線性評分法（nl），以及加法（a）或加權（w）法整合，得出農田、林地和草地的土壤質量指數（SQI）。
圖2 通遼（a）和齊齊哈爾（b）的網絡圖（P< 0.05）。Gephi軟件識別出的模塊M1、M2和M3用不同顏色表示。綠線表示正相關，紅線表示負相關。
相關研究成果發表在農林科學國際期刊Soil and Tillage Research（中科院1區Top）上。東北地理所聯合培養博士生高明為論文第一作者，李猛高級工程師為通訊作者。研究得到國家重點研發計劃（2021YFD1500702和2021YFD1500801）聯合資助。
論文信息：
Ming Gao,Wei Hu,Meng Li*,Shuli Wang,Lin Chu. Network analysis was effective in establishing the soil quality index and differentiated among changes in land-use type. Soil & Tillage Research,2025,246,106352.
論文鏈接：
https://doi.org/10.1016/j.still.2024.106352
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