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土壤机械组成是指土壤中各粒级的相对含量(或称颗粒组成)，可由其确定土壤质地，是土壤的一项重要属性指标[1]. 紫色土养分储量高且循环速度快，是我国西南地区农业发展的重要土壤资源[2]，其土壤机械组成的快速、准确测定对于区域土壤调查的高效实施具有重要现实意义. 吸管法是测定土壤机械组成的经典方法，但较为费时费力且耗样量大[3]，激光法(又称激光衍射法或激光粒度仪法)则有效克服了上述问题，已成为土壤机械组成测定新兴方法的代表. 自20世纪90年代以来，就有学者将这两种方法测定的土壤粒度进行比较[4]. 不少研究表明，相较于吸管法，用激光粒度仪测得的黏粒含量偏低，粉粒含量偏高[5-9]. 杨金玲等[3]用吸管法和激光法测得的土壤砂粒含量各有高低，白雪等[5]认为两种方法所测的砂粒含量高低因土壤类型而异，李学林等[6]研究则显示吸管法测定的砂粒含量大于激光法所测. 此外，有不少学者对吸管法和激光法测得的土壤机械组成结果进行转换研究，多采用建立线性方程的方法[3-9]，但拟合结果各不相同，普适性有限，也有人使用多项式回归和指数回归进行拟合[10]. 然而，有关这两种方法测定紫色土机械组成的对比研究非常缺乏，制约了人们对其测定效果差异的全面认识. 为此，本研究基于紫色土，详细探讨两种方法测定其颗粒组成的差异及关联效果，以期为实现紫色土机械组成的快速、准确测定提供科学参考.
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重庆市地处四川盆地东部，地势起伏大，层状地貌明显且形状各样，以山地、丘陵为主. 重庆市有丰富多样的土壤类型，根据《重庆市第三次全国土壤普查土壤发生分类暂行方案》可分为5个土纲、8个亚纲、12个土类. 西部丘陵区广泛分布着紫色土和水稻土；中部平行岭谷区，紫色土、黄壤、石灰(岩)土呈带状相间分布；东北部和东南部则主要分布着黄壤、黄棕壤和山地草甸土等. 紫色土是重庆市分布面积最广的土类. 虽然紫色岩层的形成年代非常久远，且一般情况下，成土时间越长，土壤发育越成熟，但受多种因素的影响，全新统以前风化发育的土壤多被侵蚀殆尽，现在的紫色土仍处于相对年龄较小的幼年阶段[11-12].
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本研究采集重庆市境内的145个紫色土样品为供试土壤[13]. 土壤类型涉及3个亚类和8个土属，基本覆盖了四川盆地的主要紫色土类型(表 1)，其中pH≤6.5的土壤样品为酸性紫色土，6.5＜pH≤7.5的土壤样品为中性紫色土，pH＞7.5的土壤样品为石灰性紫色土.
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吸管法测定土壤机械组成的具体步骤见文献[14].
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称取0.5 g过2 mm筛的风干土样，加入10 mL 6%的H2O2去除有机质，待样品颜色变淡，不再有反应时置于电炉上加热以除去过量的H2O2；逐滴加入0.2 mol/L的HCl搅拌去除样品中的碳酸盐，直至无气泡产生，将上述溶液以7 000 r/min离心10 min，倒掉上清液以除去Ca2+和Cl-. 不同pH值的样品加入不同的分散剂，石灰性紫色土、中性紫色土、酸性紫色土分别加入体积为10 mL 0.5 mol/L的1/6(NaPO3)6溶液、0.5 mol/L的Na2C2O4溶液、0.5 mol/L的NaOH溶液进行搅拌，静置24 h后，利用激光粒度仪测定各粒级含量[14-15].
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本研究的土壤颗粒分级标准和质地分类标准分别采用美国农业部制土壤颗粒分级标准(黏粒＜0.002 mm、粉粒0.002~0.05 mm、砂粒0.05~2 mm)和美国农业部制土壤质地分类标准[16].
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本研究用吸管法测定样品机械组成的结果作为因变量，激光法测定样品机械组成的结果作为自变量建立线性方程. 使用Origin对容质量、黏粒阳离子交换量(CEC)(cmol/kg)、碳酸钙(CaCO3)相当物含量(g/kg)、pH值、砾石含量(%)、有机质含量(g/kg)以及两种方法测得的机械组成结果进行相关性分析，如图 1所示.
根据相关性选取黏粒CEC、CaCO3相当物含量、pH值、砾石含量4种理化性质和激光粒度仪测定的各粒级结果建立随机森林回归(Random Forest Regression，RFR)模型和支持向量回归机(Support Vactor Regression，SVR)模型，共同预测吸管法测定的各粒级结果[17-18]. 以砾石含量和pH值分组使用spsspro建立线性方程、RFR模型和SVR模型. 随机抽选80%的数据进行模型训练，20%的数据进行模型测试. 通过3个量化指标来衡量模型预测效果，均方根误差(Root Mean Square Error，RMSE)：均方误差的平方根，取值越小，模型准确度越高；平均绝对误差(Mean Absolute Error，MAE)：绝对误差的平均值，能反映预测值误差的实际情况，取值越小，模型准确度越高；决定系数(R2)：将预测值与只使用均值的情况相比，结果越接近1，模型准确度越高[19].
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分别以砾石含量和pH值对数据进行分组，基于建立模型对数据量的要求，将pH值进行以下分组：pH≤4.6，4.6＜pH≤5.5，5.5＜pH≤6.5，6.5＜pH≤7.5，pH＞7.5. 对两种方法所测相同粒级含量差值的平均值分组进行变异分析，以砾石含量分组时剔除10组异常数据，以pH值分组时剔除15组异常数据[19].
1.1. 研究区概况
1.2. 供试土壤
1.3. 机械组成测定
1.3.1. 吸管法
1.3.2. 激光法
1.4. 土壤颗粒分级和质地分类
1.5. 模型建立
1.6. 数据处理
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由表 2可知，随着砾石含量θ的增大，吸管法和激光法所测的砂粒含量差值δ平均值逐渐增大，从5.36%增加至50.74%，黏粒和粉粒含量逐渐降低(黏粒和粉粒差值平均值的绝对值逐渐增大)，分别从-1.75%和-3.61%下降至-15.05%和-35.69%. 在θ相同的条件下，除5%＜θ≤10%时，两种方法所测的粉粒差值平均值的绝对值小于黏粒差值平均值的绝对值，其余从大到小均为：砂粒、粉粒、黏粒. 如图 2b所示，吸管法所测数据中，砂粒含量随着θ增加而增加，粉粒和黏粒的含量大致呈降低的趋势. 如图 2c所示，激光法所测数据中，随着θ的增加，黏粒含量无明显变化，粉粒含量逐渐增加，砂粒含量逐渐降低. 由表 3可知，随着pH值增大，砂粒的差值平均值逐渐增大，由0.32%增加至26.46%. 如图 2d所示，随着pH值的升高，黏粒和粉粒含量大体呈逐渐降低的趋势. 两种方法测得的紫色土砂粒、粉粒和黏粒含量差值平均值随θ和pH值增加的变化趋势基本一致(图 2a、图 2d).
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由表 4可知，在θ=0的条件下，吸管法和激光法之间的线性方程R2为0.903；当0＜θ≤5%时，R2降低至0.604；θ＞5%时，吸管法和激光法测得的黏粒含量之间相关性无统计学意义(p＞0.05)[19]. RFR模型、SVR模型在线性方程的基础上分别提高R2至0.957，0.920和0.941，0.880，并且拟合效果与线性方程拟合效果变化趋势一致.
由表 5可知，以pH值分组吸管法和激光法之间的线性方程R2均小于0.8，pH＞7.5时，R2最小，为0.259. RFR模型、SVR模型在线性方程的基础上均提高了拟合效果. 当pH≤7.5时，SVR模型的R2均在0.8以上.
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由表 6可知，在θ≤20%时，吸管法和激光法线性方程的R2随着θ增加而增加，由0.523增加至0.855；当20%＜θ≤40%时，R2为0.336；θ＞40%时，吸管法和激光法所测结果之间没有相关性. RFR模型、SVR模型在线性方程的基础上提高了R2，当θ≤20%时，R2均在0.8以上. 当20%＜θ≤40%时，RFR模型、SVR模型分别将R2提高至0.502，0.454.
由表 7可知，pH≤4.6时吸管法和激光法线性方程的R2最大，为0.924，5.5＜pH≤6.5时，R2为0.876，其余R2均小于0.8. RFR模型、SVR模型在线性方程的基础上均提高了R2. 当pH≤7.5时，SVR模型得到的R2均在0.8以上.
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由表 8可知，当θ＞20%时，吸管法和激光法之间无相关性，RFR模型、SVR模型在线性方程的基础上均将R2提高至0.8以上，R2随θ增加而减小.
由表 9可知，吸管法和激光法线性方程R2随pH值升高而降低，RFR模型、SVR模型在线性方程的基础上均提高R2，SVR模型相对RFR模型效果较好，可将R2提高至0.8以上. 综上可知，对于酸性、中性紫色土以及θ＜20%的石灰性紫色土，SVR模型R2均能达到0.8以上，且SVR模型R2始终高于线性方程.
将吸管法和激光法所测数据进行土壤质地分类(表 10)，结果发现，使用激光法未能测出壤质砂土和砂质黏壤土这两种土壤质地类型，说明吸管法相较激光法所测得的土壤质地类型更丰富. 因此不建议直接使用激光法所测紫色土机械组成数据划分土壤质地. 需要对激光法测得的数据进行校正，以获得更准确的土壤质地类型[20-22].
2.1. 两种方法测定结果的差异分析
2.2. 两种方法测定结果的关联分析
2.2.1. 黏粒
2.2.2. 粉粒
2.2.3. 砂粒
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本研究运用两种方法(吸管法和激光法)对紫色土机械组成进行测定，结果发现，相较于吸管法，激光法测得的紫色土黏粒含量和粉粒含量偏高，砂粒含量偏低(表 1). 这与以往基于其他土壤的研究结果不同[5-9]. 究其原因，可能与紫色土自身特性和样品分散有关. 不少紫色土样品或多或少含有一定量的泥质岩(如泥岩、页岩)碎屑，在其研磨、过筛(2 mm)时，会有部分该类岩屑被破碎为＜2 mm的砂粒级泥质岩屑[23]，其大小和砂粒类似，两种方法所选用的分散剂(如盐酸)对砂粒级泥质岩屑有强烈的破坏作用，但由于激光法所需的样品量远小于吸管法[14, 24]，使得其分散处理对待测紫色土样品内的砂粒级泥质岩屑破坏得更为彻底，基本上被分散为黏粒和粉粒，从而导致该方法所测的砂粒含量低于吸管法，而黏粒和粉粒含量则相对偏高. 此外，结果显示，对于pH＞7.5的石灰性紫色土，两种方法所测相同粒级含量的差值明显大于pH≤7.5的酸性和中性紫色土，以砂粒最为明显(图 2d). 这可能与石灰性紫色土发育度不高且富含钙质胶结物质有关[2]，该特性会显著增加吸管法的样品分散难度，从而导致两种方法所测结果差异较大.
结果显示，随着紫色土砾石含量的增加，两种方法所测机械组成结果的差距逐渐增大(图 2a)；当砾石含量＞5%时，两种方法所测黏粒含量之间相关性无统计学意义(p＞0.05)，当砾石含量＞40%时，两种方法所测砂粒含量之间也无统计学意义(p＞0.05). 但以pH值分组时，都表现为相关性有统计学意义(p＜0.05). 这不仅充分反映紫色土的砾石含量是影响两种方法所测机械组成关联效果的一个关键因素，同时表明，对于紫色土，要想采用激光法替代吸管法并能很好地进行转换校正，所测样品的砾石含量最好不要超过5%. 在以往对其他土壤的研究中，两种方法结果的转换效果因土壤不同而效果不同，一些研究发现黏粒和砂粒转换效果较好，粉粒转换效果不理想(R2=0.403)，如水稻土和黄土[6]. 分析其产生差异的原因可能为土壤样品质地不同、实验操作过程中产生的误差以及两种方法原理的不同[25].
目前，关于两种方法所测土壤机械组成进行转换的研究，主要集中在对各粒级进行这两种方法结果的直接转化分析，很少涉及基于属性分组的关联研究[3-9]，本研究将各粒级以砾石含量和pH值进行分组，使每组受砾石含量或pH值的影响大致相同，建立线性方程和机器学习模型，提高线性方程和机器学习模型的拟合效果[26]. RFR模型和SVR模型是本研究引入机器学习回归模型中，预测吸管法所测机械组成结果相对准确的模型. 碳酸盐含量和黏粒阳离子交换量与土壤各粒级土粒含量密切相关同时也相互影响[27-28]. 因此，相较于单独使用激光法所测各粒级含量转化得到的吸管法各粒级含量，加入碳酸钙相当物含量、阳离子交换量、砾石含量、pH值的RFR模型和SVR模型拟合效果更好，预测准确性更高.
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1) 相较于吸管法，激光法测得的紫色土黏粒含量和粉粒含量偏高，测得的砂粒含量偏低；随着紫色土砾石含量的增加，两种方法所测的相同粒级含量差值逐渐增大，且差值从大到小依次为：砂粒、粉粒、黏粒；对于pH＞7.5的紫色土，两种方法所测的相同粒级含量差值明显大于pH≤7.5的紫色土，且差值从大到小依次为：砂粒、粉粒、黏粒.
2) 紫色土的砾石含量是影响两种方法所测机械组成关联效果的一个关键因素；对于砾石含量≤5%的紫色土，两种方法测定结果有很好的关联性，可采用激光法替代吸管法，但测定结果需要校正，建议选用拟合效果较好的RFR模型或SVR模型进行校正.
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