田间土壤特性的空间相关结构分析及其分布描述

本文对雄县试区试验田的土壤特性空间变异性进行了经典统计分析，并利用地质统计学半方差分析法定量描述土壤特性的空间相关结构，然后使用Ｋｒｉｇｉｎｇ最成内插估值法得到了田间土壤特性参数的空分布等值图。分析结果表明，该试验田０－１００ｃｍ土壤范围内的平均含水量不仅在整个空间分布上而且在纵横曲型剖面上都呈现出弱变异性，空间相关结构显著，相关距离约６０－８０ｍ。     

塿土土壤水力特性空间变异的多重分形分析

为探讨塿土土壤水力特性的空间分布特征,对杨凌示范区大寨乡小麦与玉米轮作地进行直线分布土壤取样,室内测定了土壤水分特征曲线、饱和导水率、土壤含水率、容重等土壤水力特性,用Brooks - Corey模型对土壤水分特征曲线进行拟合,采用多重分形方法对Brooks- Corey模型参数(θs、α、n)、饱和导水率(Ks)、土壤含水率(θ)、容重(ρ)等进行空间变异性分析.结果表明:在全部采样方向上Ks、α及n的变异性较强,θsθ及ρ表现为弱变异;不同采样方向上土壤水力特性参数具有多重分形特征;不同采样方向上θ,、θ及p的多重分形结构较弱,空间变异性不强;不同采样方向上Ks、α及n的多重分形结构明显,广义分形维数分别为0.7 ～1.9、0.6～1.2、0.9～1.1,空间变异性较强,且Ks比α和n具有更为复杂的空间分布结构.     

小麦拔节期农学参数和土壤含水量空间统

选取山东省陵县的小麦试验示范基地作为样区,采用GPS定位调查,获取田间21个样点的土壤和小麦植株样品,运用TDR300测定样点土壤含水量,利用SPAD502叶绿素仪测定采样点拔节期小麦植株叶片的叶绿素含量,获取小麦干物质产量信息.基于地统计学原理,结合空间分析技术,探讨了小麦叶绿素含量、干物质产量等农学参数信息和土壤含水量的空间变异特征.研究结果表明,土壤水分和小麦叶绿素含量的空间变异呈强的空间相关性,结构性因素引起的空间变异分别占到总变异97.3%和81.3%.小麦干物质产量具有中等程度的空间变异性,由结构性因素引起的变异占到总变异的50%.土壤含水量、小麦叶绿素含量Kriging插值空间分布呈现明显的片状和斑块状特点,小麦干物质产量Kriging空间分布具有明显的带状分布特点.     

精细农业田间信息采样策略

为研究田间空间变异性信息和采样策略 ,对 13.3hm2 冬小麦田以 5 0 m× 5 0 m栅格测得 6 3个数据 ;设计不同采样方案 ,用克立格法插值绘空间分布图 ,用最小显著差数法检验 ,得最佳采样方案。结果表明 ,不同田间信息应选不同采样方案 ;同种信息同采样点数和间距 ,采样位置不同 ,其变异性描述也不同 ;5 0 m× 10 0 m、15 0 m× 15 0 m右和 10 0 m× 2 0 0 m采样方案对所有田间信息都适用 ,15 0 m× 15 0 m左采样方案对速效磷、含水量和土壤密度都不适用。     

广西山丘坡地土壤墒情时空变异特征及时间稳定性分析

广西较多耕地属于山丘坡地,土壤非均质性和地形起伏造成了耕地墒情具有较强的时空变异性,给田间尺度的墒情监测和管理带来了极大的困难。以广西崇左60个试验小区2017年定期采集的TRIM管土壤墒情数据为研究对象,统计了其时间和空间维度的变异性,分析了土壤墒情时空变异性与相关因素的关系,研究了土壤墒情的时间稳定性。结果表明,广西山丘坡地年平均土壤含水量在0.10～0.60之间变化,与地形、土壤质地等因素有较大的关系;坡地空间平均土壤含水量随时间在0.21～0.30之间波动,且与降雨和蒸发等气象条件密切相关,9-11月有较大概率出现土壤水分胁迫。时间稳定性分析表明3-2号试验小区观测的土壤含水量可以较好地代表整个坡地的平均土壤墒情。研究结果表明,广西山丘坡地土壤墒情有强烈的时空变异特征,变异统计、相关性分析、时间稳定性分析等工具可以用于广西山丘坡地土壤墒情的变异性评价和观测点优选。     

基于实测数据及遥感图片的土壤采样方法

如何结合土壤特性和先进手段,制定具有代表性,同时又经济的土壤采样方案一直是土壤分析的难题。该文根据陕西省卤泊滩盐碱地改良区土壤含盐量的实测资料和相应的遥感图片数据,并结合土壤属性空间分布特性,提出一种新的土壤水盐含量采集方案。结果表明,用33个已知点的实测数据可以估算出101个未测点的含量并最终构成插值343个点的空间分布图,且水分与盐分含量预测结果相关的确定系数分别为0.869和0.817。在此基础上进而对工程改良措施下的卤泊滩盐渍土表层水盐空间变异性进行研究。分析结果表明,研究区土壤水盐含量具有中等较强的空间自相关性和较弱的变异性。通过对该地区水盐空间变异性的研究可以及时了解盐渍地试验区的改良效果及水资源管理情况。     

黑土区农田尺度田间持水率的空间变异性研究

【目的】探究黑土区农田田间持水率的空间变异性机制。【方法】利用传统统计学和多重分形方法量化了田间持水率的空间变异强度,分析了造成田间持水率空间变异性的局部信息;利用联合多重分形方法确定了田间持水率与土壤基本物理特性在多尺度上的相关性。【结果】研究区域田间持水率具有多重分形特征,随土层深度增加,田间持水率的空间变异程度先降后增;田间持水率的大值数据对0~5 cm和10~15 cm土层田间持水率空间变异性的贡献较大,小值数据对5~10 cm和15~20 cm土层田间持水率空间变异性的贡献较大;单一尺度上,与田间持水率相关程度最高的土壤基本物理特性在0~5 cm土层是黏粒量和土壤体积质量,在5~10 cm和10~15 cm土层是粉粒量和黏粒量,在15~20 cm土层是土壤体积质量和粉粒量;多尺度上,与田间持水率相关程度最高的土壤基本物理特性在0~5、5~10和10~15 cm土层是黏粒量和粉粒量,在15~20 cm土层是土壤体积质量和粉粒量。【结论】黑土区农田田间持水率的空间变异程度为弱变异,田间持水率与土壤基本物理特性的相关程度在单一尺度和多尺度上有所差异。     

不同土层土壤特性空间变异性关系的联合多重分形研究

应用联合多重分形理论研究了0～20 cm土层土壤含水率、土壤电导率、砂粒含量、粘粒含量、粗粉粒含量、土壤粒径分布体积分形维数、土壤容重、有机质含量的空间变异性与20～40 cm土层对应变量空间变异性在多尺度上的相互关系。结果表明:相对于0～20 cm土层上述变量的空间变异性,20～40 cm土层粗粉粒含量、有机质含量空间变异性的变化率最大,土壤电导率、粘粒含量、土壤粒径分布体积分形维数空间变异性的变化率最小,砂粒含量、土壤含水率、土壤容重空间变异性的变化率介于两者之间;多尺度上,0～20 cm土层土壤含水率、土壤容重、有机质含量、粘粒含量、砂粒含量、土壤电导率、土壤粒径分布体积分形维数、粗粉粒含量与20～40 cm土层对应变量空间变异性在多尺度上的相关性依次减弱。     

春玉米抽穗期主要土壤参数空间变异特征研究

以在东辽河流域进行的田间采样为基础,将经典统计学与地统计学相结合,对春玉米抽穗期3项土壤含水量指标和9项土壤参数指标进行了空间统计分析。研究结果表明,10cm深土壤含水量以及全N、粗砂粒、细砂粒、粗粉粒含量最佳半方差模型符合线状模型,20cm和30cm深土壤含水量最佳半方差模型符合球状模型,有机质、全P、细粉粒、粗黏粒和细黏粒含量最佳半方差模型符合高斯模型。20cm和30cm深土壤含水量、有机质、全P、细粉粒、粗黏粒和细黏粒含量7项指标均具有强烈的空间相关性,存在着明显的空间自相关格局,Kriging插值空间分布具有明显的片状和斑块状特点。     

智能温室精细化控制中传感器布点的研究

针对智能温室变量施水作业中土壤水分传感器部署问题,提出一种将规则网格化和Delaunay三角剖分算法相结合的布点方法。该方法通过规则网格化,将温室种植区域土壤离散成多个正方形网格,再对每个正方形网格进行Delaunay三角剖分。考虑到土壤含水量存在空间变异性,利用变异系数对剖分的三角网格进行约束,将局部变异性较大的三角网格再次细分,实现少量传感器确定温室土壤含水量分布特征。利用MATLAB确定土壤含水量变异系数阈值,对最终部署点的采样值使用Kriging插值与实际土壤含水量三维分布图对比验证,并通过对照实验验证了算法的正确性,为温室精细化变量施水作业奠定基础。     

农田土壤温度和水分空间变异研究

以静海县良种场内面积为4400m2的冬小麦田作为试验区,采用规则格网采样,按照10m×10m设置格网,共设52个采样点,通过GPS手持机确定点的位置,利用土壤温湿度检测仪测定了各个采样点0~20、20~40cm二个不同深度土壤的含水量和温度,利用ARC/INFO的地统计分析模块绘制了试验区土壤温度和水分空间分布图,并分析了其垂直和水平方向的空间变异特征,可为确定冬灌的最佳灌溉时机和灌溉量提供科学依据。     

土壤空间变异对水氮淋失和产量影响的模拟研究

基于CERES-Maize模型,研究了土壤空间变异和水文年型对半干旱地区土壤水氮淋失和玉米产量的影响.结果表明,土壤空间变异对作物产量和土壤水氮淋失的影响程度与降雨密切相关.丰水年水氮淋失量显著高于平水年和枯水年.降雨对作物产量和农田尺度水氮淋失的空间变异有明显影响,并能在一定程度上减弱土壤空间变异对产量和农田尺度水氮淋失的影响.随着土壤空间变异程度的增大,产量降低,产量的空间变异程度增加.水分渗漏和氮淋失量随土壤空间变异的增加呈增加趋势.当土壤黏粒和粉粒含量变异系数CV≥0.2时,在水氮管理中考虑土壤空间变异有利于提高作物产量,减轻水氮淋失.     

土壤水盐空间异质性及尺度效应的多重分形

为了揭示研究区域林地内土壤含水率和电导率的空间分布特征及尺度效应,利用多重分形方法,对杨凌一林地内不同采样时间和不同采样面积下土壤含水率和电导率的空间异质性进行了研究。结果表明：3种采样面积下土壤含水率和电导率的空间异质性都分别随平均含水率和电导率的增大而减弱。随采样面积的增大,平均含水率和电导率较高时,土壤含水率的空间异质性趋于增强,土壤电导率的尺度效应不明显;平均含水率和电导率较低时,土壤含水率和电导率的空间分布都存在明显的斑块结构。不同采样时间和不同采样面积下土壤含水率和电导率的多重分形谱的形态有所差异,表明引起他们空间异质性的信息有所不同。多重分形分析能揭示出较多的采样林地内土壤含水率和电导率分布的局部信息。     

Use of a covariance variogram to investigate influence of subsurface drainage on spatial variability of soil–water properties

Knowledge of the spatial variability of soil–water properties is of primary importance for management of agricultural lands. This study was conducted to examine which spatial structure measure, the semi-variogram or the covariance variogram, is appropriate for inference of the spatial structure and performing interpolation of soil–water properties from sample data sets. Using the appropriate spatial structure measure, the spatial variability of these properties (saturated hydraulic conductivity, water table depth, groundwater salinity, and soil salinity and sodicity) as affected by subsurface drainage is also evaluated. The soil–water properties were sampled before and after the installation of subsurface drainage on a regular square grid of 500 m at 61 locations within 1470 ha in the Nile Delta of Egypt. The results showed that the covariance variogram reveals the character of spatial structure and that it is more appropriate for interpolation than the semi-variogram. Subsurface drainage has highly affected the spatial variability of soil–water properties. On average, the spatial correlation range increased by approximately 29%, whereas the ratio of structural heterogeneity to the total variation (relative structured heterogeneity) was doubled 4 years after drainage installation. Moreover, the nugget effect increased and was present for all soil–water properties with noticeably high values. Uneven spatial distributions were also observed. Further study of long-term spatial variation of soil–water properties as affected by subsurface drainage is suggested.     

西南岩溶盆地土壤干容重协同克里格分析

选择我国云南典型的坝子农业区鹤庆盆地为研究区域,用环刀采集表层(0~10 cm)土壤样品114个,测定土壤干容重和土壤含水率。利用经典统计学方法、普通克里格(OK)方法和协同克里格(OCK)方法,研究坝子农业土壤干容重的空间变异特征。结果表明:研究区域土壤干容重变化范围为0.74~1.60 g/cm3,平均值为1.25 g/cm3。在空间分布上研究区域土壤干容重呈现南北低,中东部高的格局,土壤类型、质地和土地利用方式是影响其空间分布的主要因素。土壤干容重和土壤含水率具有显著的相关性,相关系数达到-0.686。Kriging插值分析表明,以土壤含水率为辅助数据,利用OCK法能有效提高土壤干容重的预测精度。     

土壤特性与Philip入渗公式标定因子的空间变异性关系

以在杨凌地区的土壤野外垂直入渗试验为基础,利用标定理论对Philip入渗方程进行标定,用多重分形法和联合多重分形法定量分析了标定因子和土壤物理特性多尺度下的空间变异性及空间相关性,并构建了标定因子的土壤转换函数.研究表明：算数标定因子的标定效果最优;研究区域内的标定因子和各土壤物理特性具有多重分形特征,在单一尺度上和多尺度上,标定因子和沙粒质量分数的空间变异性较强,不同尺度区间上的高值信息对其空间分布影响较大,而粗粉粒质量分数的空间变异性由不同尺度区间上的低值造成;单一尺度上,标定因子与有机质质量分数和黏粒质量分数的相关性具有统计学意义,在多尺度上,标定因子与土壤容重、黏粒质量分数和有机质质量分数的相关性具有统计学意义;基于联合多重分形建立的标定因子的土壤转换函数的预测效果比较理想,具有较强的理论基础和理论价值.     

坡耕地主要土壤参数的空间变异特征

以松嫩平原北部黑土区坡耕地进行的田间采样为基础,将经典统计学与地统计学相结合,在大豆生长过程中,对土壤含水量、土壤饱和含水量、土壤干容重、土壤有机质、以及表征土壤机械组成的土壤砂砾含量、粉粒含量、粘粒含量几项主要参数进行了空间统计分析。得出了各主要参数的最佳半方差理论模型以及空间分布图,并据此对试验区主要参数的空间变异特征进行了分析,为该地精准农业的研究提供了一定的参考。     

A distributed agro-hydrological model for irrigation water demand assessment

The actual irrigation water demand in a district in Sicily (Italy) was assessed by the spatially distributed agro-hydrological model SIMODIS (SImulation and Management of On-Demand Irrigation Systems). For each element with homogeneous crop and soil conditions, in which the considered area can be divided, the model numerically solves the one-dimensional water flow equation with vegetation parameters derived from Earth Observation data. In SIMODIS, the irrigation scheduling is set by means of two parameters: the threshold value of soil water pressure head in the root zone, h_m, and the fraction of soil water deficit to be re-filled, Δ. This study investigated the possibility of identifying a couple of irrigation parameters (h_m, Δ) which allowed to reproduce the actual irrigation water demand, given that the study area was adequately characterized with regard to the spatial distribution of the soil hydraulic properties and the vegetation conditions throughout the irrigation season. The spatial distribution of the soil and vegetation properties of the study area, covering an irrigation district of approximately 800 ha, was accurately characterized during the summer of 2002. The soil hydraulic properties were identified by an intensive undisturbed soil sampling, while the vegetation cover was characterized in terms of leaf area index, surface albedo and fractional soil cover by analysing multispectral LandSat TM imageries. Irrigation volumes were monitored at parcel scale.A reference scenario with h_m = −700 cm and Δ = 50% (corresponding to a mean actual to potential transpiration ratio of 0.95) allowed to reproduce the spatial and temporal distribution of the actual irrigation demand at the district scale. The spatial variability of the crop conditions in the considered area had much more influence to assess the irrigation water demand than the soil hydraulic spatial variability. The proposed approach showed that, under the agro-climatic conditions typical for the Mediterranean region, SIMODIS may be a valuable tool in managing irrigation to increase water productivity.