基于协同克里格插值和地理加权回归模型的土壤属性空间预测比较

选取宜昌市红花套镇作为研究区域,研究土壤pH、有机质、有效磷、速效钾、碱解氮与土壤属性指标变量之间的关系,选择与预测变量之间具有较高相关性的变量作为辅助变量用以提高预测精度,本文试图将地理加权回归模型应用于土壤属性空间模拟中,以此与协同克里格插值的预测结果进行对照,从而比较它们的预测精度以提出更适合土壤属性预测的模型。结果表明：协同克里格插值和地理加权回归模型对土壤属性的空间模拟都有较高的预测精度,在辅助变量较多的情况下地理加权回归模型具有比协同克里格插值更为简单的算法,并且比较预测值相对误差的范围跨度和标准差以及均方根误差等方面,地理加权回归模型在土壤属性指标预测方面具有更高的预测精度,也具有更大的优势。     

黑土区小流域土壤速效磷空间分布模拟方法

为探索东北黑土小流域土壤AP空间分布模拟的最佳方法,综合考虑区域尺度、景观格局和采样方法等信息,选取两个典型黑土小流域(光荣和海沟河流域)作为研究对象,结合半变异分析、回归分析、主成分分析等方法,比较了不同空间插值方法(反距离权重法、径向基函数法、普通克里格、协同克里格、多元线性回归模型、地理加权回归模型、回归克里格和地理加权回归克里格)对AP空间模拟精度的影响。结果表明:(1)引入主成分分析后能够提高回归克里格和地理加权回归克里格方法的模拟精度(4.5%和2.4%);(2)地理加权回归克里格方法可以作为最优空间插值方法模拟黑土区小流域AP的空间分布格局。地理加权回归克里格方法相较于传统插值方法能在一定程度上提高黑土小流域土壤AP空间模拟精度,为小流域尺度黑土养分管理提供技术支撑。     

西南典型岩溶区土壤硒空间分布预测

土壤硒精准预测和制图是富硒土壤资源开发利用和环境规划管理的基础。该文以西南典型岩溶区桂林永福百寿河流域为例,在分析影响土壤硒化学行为因子的基础上,通过野外样品采集和室内化学分析以及Arc GIS空间分析,获取了研究区相关地理环境因子和土壤属性因子数据。利用逐步回归方法选择土壤硒空间分布预测的辅助变量,使用协同克里格模型对非连续分布的辅助变量进行插值。在此基础上利用地理加权回归模型对土壤硒空间分布进行预测,同时以普通克里格插值结果作为参照。研究结果表明:使用地理环境因子和影响土壤硒化学行为的土壤属性因子可以提高土壤硒预测精度;协同克里格插值解决了辅助变量数据连续分布的问题;土壤硒的空间分布与地形和影响土壤硒化学行为的因子有关。     

复杂地形区土壤有机质空间变异性分析及制图

数字土壤制图作为获取土壤属性空间分布的一种新方法,目前已成为土壤科学的研究热点。探究土壤有机质在复杂地形区的空间变异特征及其空间分布制图,可为土地利用合理规划与管理、精准农业及生态环境模拟等提供有价值的数据。复杂地形区由于其地形起伏大,地貌类型多样以及采样点获取难度大等,对土壤属性制图带来一定的困难,也使得获取的属性空间分布图很难用于实际的使用。基于湟水流域2016年10—11月份采集的0—20 cm的253个土壤表层数据,采用GIS与地统计学相结合的方法,研究协同克里格(COK)、地理加权回归克里格(GWRK)以及结合土地利用类型的均值、中值修正协同克里格4种方法在湟水流域的预测精度并进行比较,旨在探索复杂地形区土壤有机质制图中地统计学方法的适用性。结果表明:(1) 4种插值方法对SOM的解释能力均较优,均可用于复杂地形区土壤有机质制图。(2)均值、中值修正协同克里格方法与地理加权回归克里格模型准确度分别为0.905,0.923,0.909,中值修正协同克里格精度最高,未考虑土地利用类型的协同克里格插值精度最低,为0.883。(3)有机质的变异系数为90.90%,存在中等空间变异性;表明其空间变异主要受土壤母质、土壤类型与土地利用管理方式、施肥等共同影响。(4) 4种方法预测图表明湟水流域的SOM高值主要分布在大通县西北部、海晏县南部等地,低值主要分布在民和县东南部等地;整体来看研究区SOM含量有利于农业发展。     

结合高光谱信息的土壤有机碳密度地统计模型

传统线性回归模型在借助光谱信息进行土壤属性预测时,通常忽略了土壤自身所具有的空间异质性和依赖性,并且未考虑模型残差的空间结构。针对以上不足,该文以江汉平原232个土壤样本为研究对象,以土壤反射光谱为辅助变量,采用偏最小二乘回归、普通克里格、协同克里格以及回归克里格分别构建土壤有机碳密度预测模型,选取决定系数(R~2)、均方根误差、标准差与预测均方根误差比(ratio of performance to deviation,RPD)对模型预测精度进行对比评价。结果显示,结合高光谱信息,且同时考虑残差空间结构的回归克里格模型表现优于其他模型,预测决定系数R~2为0.617,RPD为1.614。鉴于土壤光谱信息同时还具有测定简单、省时、无损等优点,因此土壤光谱是土壤有机碳密度空间插值的理想辅助因子。     

地学环境变量支持的土壤全钾含量自适应曲面建模——以青海湖流域典型地区为例

土壤属性空间分布受地学环境要素影响,空间分异特征十分明显,单一的全局插值模型在应用中常受到一定条件的限制。对复杂地貌类型区土壤属性插值所面临的空间不连续、全局插值模型精度有限以及适应性差的缺点,提出了一种融合地学环境信息的土壤属性自适应曲面建模方法（Adaptive surface modeling for soil properties,ASM-SP）。利用2013年采集的110个样点数据,以土壤全钾含量为例,利用ASM-SP、普通克里格法（Ordinary Kriging,OK）、回归克里格法（Regression Kriging,RK）、地理加权回归克里格法（Geographically Weighted Regression Kriging,GWRK）和协同克里格（Ordinary Co-Kriging,OCK）5种插值方法,分别模拟了青海湖流域典型地区土壤全钾含量的空间分布。采用平均误差（Mean Error,ME）、平均相对误差（Mean Relative Error,MRE）、均方根误差（Root Mean Square Error,RMSE）、准确度（Accuracy,AC）、相关系数、回归系数和决定系数7类指标系统评价不同插值方法的预测效果。结果表明:（1）利用常规插值（OK）得到的插值曲面较为平滑,具有弱“牛眼”效应,在刻画土壤全钾含量的空间变异性方面存在明显不足,精度有待提高。（2）在融合地学环境信息的插值方法中,RK,OCK,GWRK和ASM-SP模拟精度较OK有不同程度提高,其中ASM-SP在刻画土壤全钾含量的空间变异和局部细节信息方面表现突出,精度较其他插值方法有较大程度提高,其准确度较OK,RK,GWRK和OCK分别提高9.27%,6.29%,2.66%和7.74%。ASM-SP尤其适合复杂地貌类型区,因其考虑了地学环境变量与土壤属性的非线性关系,并融合了多个模型的适应性优势,其在刻画土壤属性空间分异的复杂性方面也更加符合实际情况,为土壤属性的空间模拟提供了新思路。     

基于范畴型变量和贝叶斯最大熵的土壤有机质空间预测

选取湖北省沙洋县为研究区域,以土壤质地与土壤有机质定量关系为辅助信息,利用贝叶斯最大熵(BME)方法对沙洋县土壤有机质含量进行空间预测,并与以土壤质地和土壤全氮为辅助变量的协同克里格方法预测结果精度作对照,探讨两种方法的预测效果。结果表明,协同克里格方法和BME方法均能较好反映研究区有机质空间分布特征。在辅助变量与土壤养分存在显著相关性条件下,BME方法能更好地利用范畴型变量等多种类型辅助信息。比较极值误差范围、平均绝对误差、均方根误差等方面,BME方法在土壤属性空间预测方面具有更高精度,且能有效降低数据获取成本和难度,在县域尺度土壤属性空间预测上具有更大优势。     

基于环境变量的中国土壤有机碳空间分布特征

研究中国土壤有机碳(Soil Organic Carbon,SOC)的空间分布特征对SOC储量估算以及农业生产管理具有重要意义。以全国第二次土壤普查2473个土壤典型剖面的表层(A层)SOC含量为研究对象,探寻地形、气候和植被等环境因素对SOC空间异质性分布的影响;以普通克里格法为对照,利用地理加权回归、地理加权回归克里格、多元线性回归和回归克里格模型建立SOC空间预测模型;并分别绘制了中国SOC的空间分布预测图。结果表明:(1)SOC含量与年均降水量、年均温、归一化植被指数、高程以及地形粗糙指数呈极显著相关关系;(2)平均绝对估计误差、均方根误差、平均相对误差和皮尔逊相关系数等模型验证指标表明地理加权回归的预测精度优于其他模型,可以更好地绘制SOC在大尺度上的空间分布特征;(3)较高SOC含量主要分布在研究区东北部、西南部以及东南部,而西北部SOC含量普遍偏低。本文以期从大尺度上探讨土壤属性与环境变量之间的相关关系,为全国土壤属性的空间制图提供一定的解决方案和思路。     

平原丘陵过渡区土壤有机质空间变异及其影响因素

研究土壤有机质(SOM)在平原丘陵过渡区域的空间变异规律及其影响因素对指导农业生产实践具有重要意义。选取平原丘陵过渡区域(江汉平原与鄂西山区)作为研究区,采集500个土壤表层(0~20 cm)样本,利用相关分析和逐步回归分析从14个影响因素中选取与土壤有机质密切相关的7个变量作为解释变量:高程、坡度、坡向、有效铁、容重、砾石度、黏粒含量。利用普通克里格(OK),回归克里格(RK)和地理加权回归克里格(GWRK)方法对研究区土壤有机质含量进行预测,并用平均误差(ME)、平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、相关系数(r)和不精确度(IP)作为验证指标来检验模型的预测精度。结果表明,GWRK插值结果最优,局部空间回归模型可以更好地表明过渡区域SOM的空间变异规律。且GWR模型的系数空间分布图可以反映环境变量在不同地理位置对SOM的空间非平稳性的影响程度,为探讨SOM在不同地形条件下的主导影响因子提供了依据,同时也为精确模拟过渡地带土壤有机质空间制图提供了重要的参考方法。     

丘陵区水稻土Cu污染空间变异的协同克里格分析

针对丘陵红壤区铜冶炼厂周围水稻土污染区（1.40km^2）,在景观尺度上,采用协同克里格方法,研究了影响表层土壤Cu含量空间分布预测的辅助因子。基于空间自相关性、间距、长轴方位角以及各种预测误差,评价了辅助变量（包括秸秆全Cu含量StrawCu、籽粒全Cu含量GrainCu、土壤全Cd含量Cd、土壤pH、土壤有机质OM、高程H）对表层土壤Cu含量分布预测精度的影响。结果表明,单辅助变量的协同克里格预测值与实测值相关系数的大小顺序为Cu/Cd〉Cu/H〉Cu/StrawCu〉Cu/GrainCu〉Cu/OM、Cu/pH,而多辅助变量协同克里格预测的相关系数大小顺序为Cu（/Cd,StrawCu）〉Cu（/Cd,StrawCu,H）〉Cu（/Cd,StrawCu,GrainCu）〉Cu/（StrawCu,GrainCu）〉Cu（/Cd,H）。与土壤全Cu含量的普通克里格插值精度相比,利用表层土壤全Cd含量、水稻秸秆全Cu含量、高程作为辅助变量与水稻土表层全Cu含量进行协同克里格插值可以显著提高预测精度;但水稻籽粒全Cu含量作为辅助变量对预测精度影响不显著;而土壤有机质含量和土壤pH作为辅助变量反而降低了预测精度。在对表层土壤全Cu含量分布的多辅助变量协同克里格预测中,表层土壤全Cd含量和水稻秸秆全Cu含量的影响最大,其次是高程,水稻籽粒全Cu含量不能提高对表层土壤全Cu含量分布的预测精度。     

用Brooks-Corey模型确定两流区模型参数

两流区模型为描述优先流情况下的溶质穿透曲线提供了新的方法。但两流区模型的所有参数目前仅能通过反推参数法获得，限制了其应用。近年来，毛管理论和土壤水力特性模型的发展使得有可能从更加微观的角度来揭示土壤水分和溶质运动的机理，同时也为对流弥散模型参数的确定提出了新的思路。本研究在Brooks—Corey模型的基础上，推求了土壤中的孔隙流速分布；以平均孔隙流速为两流区的临界流速，得到了两流区模型参数与Brooks-Corey水分特征曲线模型形状系数之间的简单关系；提出了由土壤水分特征曲线确定两流区模型参数的方法。用实测资料对考虑和不考虑不动水体情况下这种方法的可靠性进行了验证。结果表明，不考虑不动水体，上述方法可靠性较差；考虑不动水体，用上述方法预测两流区模型参数有一定精度，不会对模型的预测结果产生太大的误差。     

农业产业结构模型

本文采用系统科学的原理和方法,研究县级农业产业系统的范畴、目标、功能和结构,并通过“农业产业结构图式模型”反映系统内诸元素之间的关系及系统与环境之间的关系。应用线性规划方法,以人均纯收入最大为目标函数,以社会对系统的要求、自然资源对系统的限制及系统内诸元素之间的相互制约作为主要约束,建立县级农业产业结构数学模型。应用电子计算技术,进行灵敏度分析,分析某些关键条件变化时,农业产业结构的方案及其变化趋势,从中选出可实施的优化方案。     

栾城县土系划分及其基本性状

本文根据中国土壤系统分类的原则要求,对河北省栾城县土壤进行了全面调查,确立了特征土层,具体划分出16个土系,初步明确了其基本属性与区域分布。     

坡面土壤侵蚀产沙的神经网络模拟

土壤侵蚀预报是进行水土流失监测、指导水土保持措施合理配置、优化水土资源高效利用的重要工具,自20世纪60年代以来,国内外学者对此进行大量研究,建立一系列经验统计模型[1,2]和物理成因模型等[3,4]。以上模型复杂性及适用性各异:如经验统计模型主要从侵蚀产沙因子角度入手,建     

估算有机化合物土壤吸着系数Koc的片段常数法

根据５９２种有机化合物实测Ｋｏｃ数据,研究了用片段常数法估算有机化合物土壤吸着系数的可能性。将５９２种化合物随机划分为建模组和验证组。前者用于模型建立,后者用于模型检验。计算结果证明,包括７４种结构片段和２４个结构校正因子的回归模型能够很好的预测有机化合物的吸着系数。对所有５９２种化合物而言,模型原可决系数高达０．９６９６,估算结果的平均绝对误差仅为０．３７个对数单位。     

人粒细胞集落刺激因子(G-CSF)转基因小鼠的建立

利用小鼠乳清酸蛋白（ＷＡＰ）基因的调控序列指导人Ｇ－ＣＳＦ基因所构建的融合基因,注射小鼠受精卵,ＰＣＲ和Ｓｏｕｔｈｅｒｎｂｌｏｔ分析表明,获得了人Ｇ－ＣＳＦ转基因小鼠,整合率为２．３７％,这一模型的建立为转基因大动物生产提供了资料和方法。     

试论元胞自动机模型与LUCC时空模拟

对土地利用变化过程的模拟和预测,需要地理信息系统(GIS)等相关技术的支撑。但目前GIS不能完整地表达地理实体的时态信息和时空关系,缺乏时空分析和动态模拟的能力。元胞自动机(Cellular Automata,简称CA)是一种自下而上的动态模拟建模框架,具有模拟地理复杂系统时空演化过程的能力。本文从元胞自动机的原理和特征入手,介绍了CA模型的构造方法,对CA模型应用于土地利用变化过程的动态模拟及预测的可操作性进行了探讨,并分析了其应用现状,存在的问题及前景。     

植物数量性状诱发突变的数学模型

本文提出了一种植物数量性状诱变的数学模型——混合分布模型。该模型将诱变后代群体分解成正常与突变两个子群体,总群体中性状的分布由两个子群体的分布混合而成。利用信息条件最小X~2估计方法,可以估计出总群体及两个子群体的均值和方差,以及突变子群体占总群体的比例,即突变率,并由此确定分布的形式。从两个子群体的方差还可估算出突变性状的广义遗传力。另外,该模型能够推广到多元情形,并举出了一个实例。     

A SIMPLE COMPUTER MODEL FOR LEACHING IN STRUCTURED SOILS

A layer model for the movement of solutes in soil has been developed in which, as a working approximation, the soil solution is partitioned into mobile and retained phases. Only the mobile solution is displaced during water movement, and equilibrium is assumed to be established between the mobile and retained phases when flow ceases, giving holdback of solute. The model permits the displacement of the mobile solution through an indefinite number of layers when large amounts of rain fall. It can be assumed either that water and solute are stored in the bottom layer and can be withdrawn up the profile by evaporation or that they drain from the bottom layer. Predicted soil nitrate concentrations agreed reasonably well with those measured in a field experiment and indicated some sensitivity to layer thickness. The capacity of the model to predict concentrations in drainage is demonstrated.     

土壤气相抽提作用机制探讨和基本数学模型建立

土壤气相抽提 (SVE)是全球石油污染土壤修复的迫切需求下应用的新兴原位技术 ,其理论相对滞后 ,有必要进行系统研究。SVE涉及多学科交叉 ,土壤体系中包含了物质在气—液 (水 )—液 (油 )—固等多相间各种复杂的迁移、转化和物理化学行为 ,本文根据多孔介质流体动力学理论和化工传递原理分析了气相抽提过程中污染物的迁移机制和多相传质关系 ,在近实际假设条件下提出了一套任意维数下SVE基本数学模型 ,严格导出了土壤体系中流体的运动方程、污染物质量方程和污染油的衰减方程等主要控制方程 ,研究结果可作为SVE理论分析和工程设计的基础。