基于GIS技术的印度喀拉拉邦卡萨拉戈德农业土壤质量评估：宏量与微量营养元素空间分布特征及其可持续管理意义

针对印度喀拉拉邦卡萨拉戈德地区农业土壤养分空间异质性管理需求，研究人员采用GIS技术和多元统计方法，系统分析了17个采样点的pH、EC、Ca、Mg等宏量元素及Fe、Zn、Cu等微量元素分布特征。通过IDW空间插值、HCA聚类和ANOVA分析，揭示Fe、Cu显著空间变异规律，提出精准施肥策略，为热带地区土壤质量评估与可持续农业提供科学范式。

　　

在印度喀拉拉邦北部的卡萨拉戈德地区，随着人口增长和农业集约化发展，土壤养分失衡问题日益突出。全球约40%耕地面临严重退化，而热带地区土壤因强降雨导致的养分淋失尤为严重。该地区传统农业实践中，过量施用氮磷肥与微量元素补充不足的矛盾，已威胁到作物产量和食品安全。更棘手的是，土壤pH值波动会显著影响Fe、Zn等微量元素的生物有效性——酸性土壤可能导致Al³⁺毒性，而碱性土壤又会引发Fe固定。如何精准评估土壤养分空间分布，成为实现可持续农业的关键瓶颈。

为破解这一难题，印度卡纳努尔大学环境研究系的研究团队开展了一项创新研究。他们采用地理信息系统(GIS)结合多元统计方法，对卡萨拉戈德地区17个农业土壤采样点的宏微量营养元素进行系统分析，相关成果发表在《Journal of Hazardous Materials Advances》。这项研究不仅绘制了首个该地区高精度土壤养分图谱，更通过时空动态分析揭示了养分耦合规律，为热带农业的精准管理提供了科学模板。

研究团队运用三大关键技术：1) 采用原子吸收光谱(AAS)和分光光度法测定Zn、Cu等8种微量元素及P、K等宏量元素；2) 应用逆距离加权(IDW)空间插值生成养分分布热图；3) 通过层次聚类分析(HCA)和单因素方差分析(ANOVA)解析养分空间变异特征。所有样本均采集自0-15 cm耕作层，涵盖水稻田、果园等典型农业用地。

3.1 土壤质量特征统计

描述性统计显示，研究区土壤呈酸性(pH 4.21-6.65)，电导率(EC)普遍低于0.35 mS/m。Fe的平均浓度最高(79.18 mg/kg)，而S最低(0.08 mg/kg)。Cu的偏度达3.34，表明部分点位存在异常高值，可能与局部施肥有关。

3.2 微量营养元素分析

HCA聚类将Kollampara与Neeleswar归为一类，二者Zn、Fe分布相似；而高钾的Udma自成独立簇。ANOVA证实Fe(p=0.034)和Cu(p=0.001)存在显著空间变异，需针对性管理。时间序列分析发现Fe、Mn波动剧烈，建议动态监测。

3.3 宏量营养元素分析

相关性分析显示pH与P呈中度正相关(r=0.444)，而P与K相关性微弱(r=0.094)。因子分析中N的共性方差达0.934，反映环境与管理措施对其影响显著。

3.4 空间分布特征

IDW制图直观呈现：1) Fe在东部Udma达200.1 mg/kg，而Erumud仅14.7 mg/kg；2) K在Udma出现687 mg/kg异常高值；3) B在Kumbala(0.98 mg/kg)与Nileshwar(1.19 mg/kg)富集，但在Pungamchal低至0.06 mg/kg。

这项研究通过多尺度分析揭示了三个重要规律：首先，GIS空间分析证实Fe、Cu等微量元素的变异系数高达64.01-9.09，需实施分区管理；其次，PCA降维发现N、P是影响土壤质量的主控因子；最后，时间序列预警Mn、Fe的动态变化可能引发季节性缺乏。研究创新性地构建了热带农业土壤"宏-微"养分耦合评估框架，其IDW制图方法可直接指导变量施肥，而建立的17个点位基线数据库，将持续服务于区域土壤健康监测。这些发现不仅为卡萨拉戈德地区节省30%的肥料成本提供了理论依据，更为全球类似气候区应对土壤退化挑战提供了可复制的方法论。