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user: 3. 结果分析 根据表1，当土壤有机质含量为3%、土壤碳酸钙含量为0时，数据集中所有粒径含量整数组合的土壤可蚀性因子均小于0.6，土壤可蚀性因子最小值为0.3258，土壤可蚀性因子最大值为0.5683，其中1310个粒径组合的土壤可蚀性因子值介于0.4至0.5期间，占总数的56.2%；当土壤有机质含量为3%、土壤碳酸钙含量为5%时，数据集中所有粒径含量整数组合的土壤可蚀性因子均小于0.6，土壤可蚀性因子最小值为0.2783，土壤可蚀性因子最大值为0.5208，其中1591个粒径组合的土壤可蚀性因子介于0.3至0.4期间，占总数的68.3%；当土壤有机质含量为3%、土壤碳酸钙含量为10%时，数据集中所有粒径含量整数组合的土壤可蚀性因子均小于0.5，土壤可蚀性因子最小值为0.2308，土壤可蚀性因子最大值为0.4733，其中1374个粒径组合的土壤可蚀性因子介于0.3至0.4期间，占总数的59.0%；当土壤有机质含量为3%、土壤碳酸钙含量为15%时，数据集中所有粒径含量整数组合的土壤可蚀性因子均小于0.5，土壤可蚀性因子最小值为0.1833，土壤可蚀性因子最大值为0.4258，其中1563个粒径组合的土壤可蚀性因子介于0.2至0.3期间，占总数的67.1%；当土壤有机质含量为3%、土壤碳酸钙含量为20%时，数据集中所有粒径含量整数组合的土壤可蚀性因子均小于0.4，土壤可蚀性因子最小值为0.1358，土壤可蚀性因子最大值为0.3783，其中1432个粒径组合的土壤可蚀性因子介于0.2至0.3期间，占总数的61.5%；当土壤有机质含量为3%、土壤碳酸钙含量为25%时，数据集中所有粒径含量整数组合的土壤可蚀性因子均小于0.4，土壤可蚀性因子最小值为0.0883，土壤可蚀性因子最大值为0.3308，其中1519个粒径组合的土壤可蚀性因子介于0.1至0.2期间，占总数的65.2%。表1直观地体现出土壤有机质含量相同时，土壤碳酸钙含量越高，土壤可蚀性因子越小，即土壤越不容易被侵蚀。 Table 1 Table of distribution of EF values with different CaCO3 value CaCO 3 (%) EF max EF min EF∈(0.0， 0.1) EF∈(0.1， 0.2) EF∈(0.2， 0.3) EF∈(0.3， 0.4) EF∈(0.4， 0.5) EF∈(0.5， 0.6) 组数 占比(%) 组数 占比(%) 组数 占比(%) 组数 占比(%) 组数 占比(%) 组数 占比(%) 0 0.5683 0.3258 868 37.3 1310 56.2 152 6.5 5 0.5208 0.2783 105 4.5 1591 68.3 619 26.6 15 0.6 10 0.4733 0.2308 777 33.3 1374 59 179 7.7 15 0.4258 0.1833 65 2.8 1563 67.1 681 29.2 21 0.9 20 0.3783 0.1358 687 29.5 1432 61.5 211 9 25 0.3308 0.0883 34 1.5 1519 65.2 749 32.1 28 1.2 表1. 不同CaCO 3 值时EF数值的分布情况表 注：表1中的CaCO 3 、EF、EFmax和EFmin分别土壤中碳酸钙含量、土壤可蚀性因子、土壤可蚀性因子的最大值和土壤可蚀性因子的最小值。 3.1. 土壤粉砂含量与土壤可蚀性因子关系 分析土壤粉砂含量与土壤可蚀性因子特征关系时，首先将砂粒含量值固定，由于粉砂含量为94%时只有一组数据无法进行土壤粉砂含量与土壤可蚀性因子关系的研究，因此本研究分别对砂粒含量从6%~93%的数据组进行分析，运用Origin 2022软件绘制出自变量为土壤粉砂含量、因变量为土壤可蚀性因子的点线图，通过对88张点线图的观察，可以明显得出土壤粉砂含量与土壤可蚀性因子呈正相关的结论(图1为部分点线图)。由图1可以观察出，当粉砂含量越高时，土壤可蚀性因子的斜率就越大，也就是说当粉砂含量越高时，土壤可蚀性因子增长的就越快。这种现象在表1中也可看出，当碳酸钙为0时，土壤可蚀性因子在0.5~0.6范围内的值只占总数的6.5%；当碳酸钙为5%时，土壤可蚀性因子在0.5~0.6范围内的值只占总数的0.6%；当碳酸钙为10%时，土壤可蚀性因子在0.4~0.5范围内的值只占总数的7.7%；当碳酸钙为15%时，土壤可蚀性因子在0.4~0.5范围内的值只占总数的0.9%；当碳酸钙为20%时，土壤可蚀性因子在0.3~0.4范围内的值只占总数的9%；当碳酸钙为25%时，土壤可蚀性因子在0.3~0.4范围内的值只占总数的1.2%。 3.2. 土壤可蚀性因子与粉砂含量的相关性分析 用SPSS 27.0分析工具中的Pearson相关系数对土壤可蚀性因子与粉砂含量作偏相关性分析，控制变量为土壤砂粒含量。为了增加研究的数据量，提高研究的可靠度，将碳酸钙含量为0%、5%、10%、15%、20%、25%时的数据做了相关性分析，显著性P < 0.05，表明土壤可蚀性因子与粉砂含量具有统计学意义。根据表2，粉砂含量与不同碳酸钙含量下土壤可蚀性因子的Pearson相关系数都为0.97，可见粉砂含量与土壤可蚀性因子的相关性呈现正相关，且接近于完全正相关。综上，本文认为土壤可蚀性因子与粉砂含量强相关。 图1. 土壤可蚀性因子随粉砂含量变化特征 Table 2 Correlation coefficient matrix between soil silty sand (Si) content and soil erodibility factor (EF Si EF(1) EF(2) EF(3) EF(4) EF(5) EF(6) Si 1.000 EF(1) 0.970 1.000 EF(2) 0.970 1.000 1.000 EF(3) 0.970 1.000 1.000 1.000 EF(4) 0.970 1.000 1.000 1.000 1.000 EF(5) 0.970 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 EF(6) 0.970 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 表2. 土壤粉砂(Si)含量和土壤可蚀性因子(EF)间的相关系数矩阵 注：表2中的EF(1)、EF(2)、EF(3)、EF(4)、EF(5)、EF(6)分别为土壤碳酸钙含量为0、5%、10%、15%、20%、25%时土壤可蚀性因子值。 3.3. 土壤碳酸钙含量对土壤可蚀性因子的影响 本文运用Origin 2022软件绘制了土壤碳酸钙含量不同的条件下土壤可蚀性因子随粉砂含量变化特征。由图2可以明显的看出，当土壤中碳酸钙含量越高时，土壤可蚀性因子反而越低，表明土壤可蚀性因子与土壤碳酸钙含量成反比。说明土壤中土壤碳酸钙含量越高，土壤抗侵蚀能力越强。 图2. 不同碳酸钙含量条件下土壤可蚀性因子随土壤粉砂含量变化特征图 3.4. 土壤可蚀性因子与土壤碳酸钙含量的相关性分析 用SPSS 27.0软件分析工具中的Pearson相关系数对土壤可蚀性因子与土壤碳酸钙含量作双变量相关性分析。做双变量相关性分析，显著性P < 0.05，表明土壤可蚀性因子与土壤碳酸钙含量的相关性具有统计学意义。根据表3，土壤可蚀性因子与土壤碳酸钙含量的Pearson相关系数为−1.000，可见土壤可蚀性因子与土壤碳酸钙含量呈完全负相关。 Table 3 Correlation coefficient matrix between soil calcium carbonate (CaCO3) content and soil erodibility factor (EF 元素 CaCO 3 EF CaCO 3 1.000 EF −1.000 ** 1.000 表3. 土壤碳酸钙(CaCO 3 )含量和土壤可蚀性因子(EF)间的相关系数矩阵 注：**0.01水平(双侧)相关；*0.05水平(双侧)相关。