结合土地利用与克里格插值的区域土壤有机碳空间表征方法

如何利用有限的土壤采样点准确预测土壤属性一直是研究的热点。基于河北省全国第二次土壤普查数据,运用方差分析研究了使用土地利用和克里格插值来表征区域表层土壤有机碳空间分布的可行性。结果表明:土地利用是表层土壤有机碳密度空间分异的一个影响因子,可以直接使用土地利用来反映表层土壤有机碳密度在空间上的分布和变化。但单一的土地利用对土壤有机碳密度空间分异的反映能力还不是很高,而土地利用与普通克里格插值结合以后能显著地提高对土壤有机碳空间分异的解释水平。因此区域空间上可以将土地利用与普通克里格插值结合来表征表层土壤有机碳密度的空间分布。     

不同方法预测河北省土壤有机碳密度空间分布特征的研究

运用多元线性回归、泛克里格和回归克里格三种方法,结合由DEM获取的地形属性因子预测了河北省土壤有机碳密度的空间分布。多元线性回归预测的残差较大,模型对总方差的解释仅18.6%,采用泛克里格方法后,预测残差降低,预测结果的极差范围变宽,低碳密度区的局部变异得以体现,模型对总方差的解释程度提高到53%。而回归克里格方法应用后预测残差和均方根预测误差进一步降低,模型对总方差的解释程度提高到65%,回归克里格方法也能更好地反映碳密度与地形的关系以及局部变异。三种方法中回归克里格预测效果最好,泛克里格次之,而多元线性回归方法最差。     

不同方法预测河北省土壤有机碳密度空间分布特征的研究

运用多元线性回归、泛克里格和回归克里格三种方法,结合由DEM获取的地形属性因子预测了河北省土壤有机碳密度的空间分布.多元线性回归预测的残差较大,模型对总方差的解释仅18.6%,采用泛克里格方法后,预测残差降低,预测结果的极差范围变宽,低碳密度区的局部变异得以体现,模型对总方差的解释程度提高到53%.而回归克里格方法应用后预测残差和均方根预测误差进一步降低,模型对总方差的解释程度提高到65%,回归克里格方法也能更好地反映碳密度与地形的关系以及局部变异.三种方法中回归克里格预测效果最好,泛克里格次之,而多元线性回归方法最差.     

表征土壤有机碳区域分布的优化空间插值模型研究——以福建省龙海市为例

如何利用有限的样本数据来获得更为准确的土壤属性空间分布信息是土壤学研究的热点问题之一。利用福建省龙海市采集的1 133个耕地土壤样品,设计了结合地貌类型、土壤类型和土地利用类型等信息的5种克里格插值模型,研究县级尺度上土壤有机碳空间预测优化插值模型及其与样点密度的关系。结果表明:设计的5种插值模型预测精度均高于普通克里格法,但不同样点密度对插值结果影响较大。按0.5 km×0.5 km及以上的格网密度进行样点布设,采用土地利用现状类型结合土壤类型信息的普通克里格法(KDLTR)插值结果误差较小;按2 km×2 km的格网密度布设调查样点时,采用土壤类型信息的普通克里格法(KTR)插值结果误差较小;当格网大于4 km×4 km时,由于样点数少,各种模型的结果相差不大,可直接采用普通克里格法(KYJZ)进行插值。     

省域土壤有机碳空间分布的主控因子——土壤类型与土地利用比较

基于河北省第二次全国土壤普查数据,运用方差分析和回归分析对比了河北省土壤类型和一级土地利用类型对0～20 cm深土壤有机碳空间分布的影响,探讨了省域土壤有机碳空间分布的主控因子。研究结果表明,土壤类型和土地利用是河北省表层土壤有机碳密度空间分布的重要影响因子。其中土壤类型对土壤有机碳密度空间分布的影响与土壤分类级别相关,土壤分类级别越低,对土壤有机碳密度空间变异的反映能力越大。与土壤类型相比,土地利用对表层土壤有机碳密度空间分异的解释能力要大于土类,但小于亚类和土属。为此,在省域尺度对土壤有机碳密度进行区域预测和估算时应将土地利用和土壤类型结合起来作为土壤有机碳空间分布的主控因子,优先考虑土地利用后,在相同土地利用类型内再尽量以低级土壤分类进行空间预测或估算。     

河北省表层土壤有机碳和全氮空间变异特征性及影响因子分析

【目的】在陆地生态系统中, 土壤全氮和有机碳是重要的生态因子。本研究基于土壤调查获得大量土壤剖面的空间和属性信息,研究河北的土壤有机碳和全氮的空间分布特征,为河北的土壤养分监测和管理提供科学依据,同时也为其他类似地区土壤采样提供参考,减少采样成本。【方法】运用传统统计学和地统计学分析方法,以变异函数为工具,初步分析了河北土壤全氮和有机碳的空间变异特征,并应用普通克立格法和回归克里格法进行插值, 得出全氮和有机碳含量的分布格局。【结果】研究区土壤有机碳和全氮的平均值分别为15.25 g/kg和1.23 g/kg,变异系数分别为0.73和0.63,属于中等强度变异。经对数转换后,土壤有机碳和全氮均符合正态分布。选择球状模型作为土壤有机碳和全氮的半方差函数理论模型,土壤有机碳和全氮的块金值/基台值的比值分别为1.8%和1.2%,有机碳和全氮的块金系数均小于25%,表明有机碳和全氮具有强烈的空间相关性。有机碳和全氮空间变异的尺度范围不同,分别为50.400 km和59.200 km。研究区的有机碳总体空间分布规律是有机碳在北部较高、南部较低,呈自北向南递减趋势,土壤全氮与有机碳的空间分布趋势相似,但有机碳的空间变异特征较全氮明显,这种空间分布格局主要受环境因子、 土壤质地、 土壤类型以及土地利用类型等的影响,其中环境因子中的气温和海拔对有机碳和全氮的影响较大。通过比较普通克里格和回归克里格的预测结果,回归克里格能较好地反映东南部有机碳和全氮较低地区的局部变异外,对于西北部的山区也能更好地反映碳、 氮与地形及气候等因素的关系。【结论】河北土壤有机碳和全氮的空间变异和分布特征较为类似,受地形地貌、 气候等因素的影响。通过比较普通克里格法和回归克里格法的空间预测结果,回归克里格法可以消除环境因子的影响,从而得到更准确的空间预测结果,因此建议使用回归克里格法进行预测,以期获得一个更为准确的土壤有机碳和全氮的空间预测结果。     

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。     

祁连山排露沟流域土壤有机碳空间变异性研究

为研究小流域尺度下土壤有机碳的变异规律,运用地统计学方法对研究区0—10,10—20,20—40 cm土壤有机碳含量的空间变异性进行了研究。结果表明:流域内不同土层有机碳含量属于中等强度变异,具有强烈的空间自相关性;土壤有机碳含量在0,135°方向上空间变异程度明显,空间分布的各向异性显著;克里格插值结果显示流域内阴坡土壤有机碳含量明显高于阳坡,高海拔区域土壤有机碳含量高于低海拔区域;不同土层间,土壤有机碳含量均表现为青海云杉灌丛草地,表明不同植被类型对土壤有机碳含量和分布有着重要影响。土壤有机碳含量的空间变异性特征,与土壤性质、地形因子等结构性因素有关,为研究祁连山小流域土壤信息差异性的测量和描述提供科学依据。     

基于各向异性的区域土壤有机碳三维模拟与空间特征分析

为探索更加科学的土壤属性三维空间模拟方法,以各项同性三维普通克里格法为对比方法,采用均方根误差（root mean squared errors,RMSE）和标准化克里格方差（mean squared deviation ratio,MSDR）以及空间模拟方差图等,评价比较了各项同性和顾及各项异性的三维模拟方法的模拟效果。结果显示：三种方法模拟的土壤有机碳三维空间分布格局基本一致。随着土壤深度的不断增加,土壤有机碳含量较高的斑块逐渐减少,垂直方向上总体呈现出土体上部高下部低的格局。顾及各向异性能在一定程度上克服普通克里格法常出现的牛眼和趋中效应等缺陷问题。顾及各向异性基于Markov 的同位置协同格里格法模拟效果最佳。该法的 RMSE 值最小（1.6215）,相比于各项同性三维普通克里格法 RMSE提高将近50%,特异值覆盖比率最大（76.15%）,模拟精度最高,能够更好地突出波动性,体现特异值;该方法的 MSDR最接近1（1.4409）,且模拟的土壤有机碳质量分数总体方差均值最小（2.08）。研究成果将为区域土壤属性三维空间有效模拟提供方法参考。     

江西省耕地土壤有机碳空间变异的主控因素研究

准确地获取省域尺度下土壤有机碳空间变异的主控因素对土壤碳调控以及全球环境保护具有重要意义。本文基于江西省2012年测土配方施肥项目采集的16 582个耕地表层(0~20 cm)土壤样点数据,探讨江西省耕地表层土壤有机碳空间变异的主控因素。运用普通克里格法、单因素方差分析与回归分析方法对比地形因子、耕地利用方式、成土母质、土壤类型、灌溉能力和秸秆还田方式对江西省土壤有机碳空间分布的影响。结果表明:(1)江西省土壤有机碳含量在5.22~40.31 g/kg之间,平均值为17.90 g/kg,变异系数为31.01%,呈中等程度的变异性。(2)经半方差分析,土壤有机碳的变程为30.6 km,空间自相关范围较小;块金效应值为12.49%,表明土壤有机碳空间变异受结构性因素影响大于随机性因素。(3)在空间分布上,高值区主要分布在萍乡市、新余市、南昌市、抚州市与景德镇市。(4)回归分析与单因素方差分析结果表明,地形因子、灌溉能力、成土母质、耕地利用方式、土壤类型和秸秆还田方式对土壤有机碳空间变异影响均显著(P0.05),但影响程度不一。秸秆还田方式对土壤有机碳空间变异的独立解释能力最高,为38.9%,是江西耕地表层土壤有机碳空间变异的主控因素。     

基于GIS与分区Kriging的采煤沉陷区土壤有机碳含量空间预测

中国煤炭产量占世界煤炭总产量的46.9%,年塌陷的耕地面积约为200 km~2,对农田土壤有机碳库扰动十分剧烈。由于农田的土壤有机碳库是减少陆地生态系统碳排放的最大潜在因素,中国以及世界上的其他煤炭开采大国必须更好地对煤炭开采区的土壤有机碳库进行科学管理,这也是煤炭低碳开采的重要途径。而预测精度好的煤炭开采沉陷区土壤有机碳含量空间预测方法是科学管理煤炭开采沉陷区土壤有机碳库的前提。该文以徐州九里煤炭开采沉陷区作为研究区,通过普通Kriging插值法和以结合沉陷积水情况为辅助变量的分区Kriging插值法这2种方法来对研究区的土壤有机碳含量进行了空间预测,并通过比较验证样点的预测值与实测值来对比2种方法的预测精度,确定每种方法的可行性。研究发现,结合区域内部积水情况来进行的分区Kriging插值法求得到的预测值与实测值的相关系数为0.7564,远高于直接进行Kriging插值得到的预测值与实测值的相关系数0.5086,并且两者的均方根误差分别为0.35和0.55,说明前者的预测精度更高。因此结合沉陷积水情况的分区Kriging插值模式是更适宜煤炭开采沉陷区土壤有机碳含量的空间预测模型。     

南方典型丘陵区耕地土壤全氮、有机碳和碳氮比空间变异特征及其影响因素

  【目的】  了解土壤全氮、有机碳和碳氮比空间变异及其影响因素是进行土壤碳氮调控的前提和基础。  【方法】  以江西省丰城市为案例区，通过实地采样获取2018年139个表层土壤数据，运用地统计学、普通克里格插值等方法对南方丘陵区县域尺度下耕地土壤全氮、有机碳和碳氮比的空间变异特征及其影响因素进行系统的分析。  【结果】  研究区土壤全氮 (TN) 含量介于0.74～3.80 g/kg、土壤有机碳 (SOC) 含量介于8.14～36.67 g/kg、土壤碳氮比 (C/N) 介于6.31 ～15.15，均值分别为2.24 g/kg、22.52 g/kg和10.15，变异系数分别为25.45%、26.24%、14.38%，均呈中等程度的空间变异。半方差分析结果显示，TN、SOC、C/N的块金效应分别为44.44%、56.97%、19.57%，这表明TN、SOC和C/N的空间分布受结构性因素和随机性因素共同影响。普通克里格插值结果显示，在空间分布上，研究区土壤TN和SOC具有相似性，总体表现出由中部向南北递减的趋势；土壤C/N空间分布与TN和SOC有所不同，总体呈现出西高东低的趋势。逐步回归分析结果显示，成土母质、土壤类型、土壤pH、氮肥施用量和土壤质地对土壤全氮，成土母质、土壤类型、土壤pH对土壤有机碳，土壤类型对土壤碳氮比影响极显著 (P<0.01)。  【结论】  成土母质对土壤TN和SOC的独立解释能力最高，分别为28.1%和23.2%；土壤类型对研究区土壤C/N的独立解释能力达到了13.2%。因此，成土母质是引起研究区土壤全氮、有机碳空间变异的主要因素，土壤类型则是引起研究区土壤碳氮比空间变异的主要因素。     

四川省仁寿县土壤有机碳空间分布特征及其主控因素

准确地获取区域尺度内土壤有机碳含量信息对土壤碳调控及全球环境变化具有重要意义。本研究基于野外实地采集的555个表层(0~20 cm)土样,探讨四川省仁寿县土壤有机碳空间分布特征及其主控因素。运用方差分析和回归分析对比了成土母质、土壤类型和土地利用方式对仁寿县土壤有机碳空间分布的影响。结果表明:研究区表层土壤有机碳含量为3.36~37.10 g·kg-1,平均13.46 g·kg-1,变异系数为48.87%,属中等强度的空间变异性。块金效应C0/(C0+C)为66.7%,空间分布受结构性因素和随机性因素的共同影响,总体呈现北高南低的趋势。土地利用方式和土壤类型对土壤有机碳的影响极显著(P0.01),而成土母质的影响不明显(P=0.256)。土类能够独立解释23.7%的土壤有机碳空间变异;亚类和土类的解释能力接近,分别为27.0%和27.1%,土壤亚类可作为探讨该区域土壤有机碳空间变化的最小土壤分级单元。土地利用方式能独立解释53.0%的土壤有机碳空间变异,远大于土壤类型,是研究区土壤有机碳空间分布的主控因素。     

岩溶区不同土地利用方式对土壤有机碳碳库及周转时间的影响

通过土壤样品的室内培养,运用三库一级动力学理论,分析桂林毛村典型岩溶区旱地、灌丛、果园、林地4种不同土地利用类型下石灰土有机碳库容大小、各碳库平均周转时间及其影响因素。结果表明:4种土地利用类型土壤有机碳含量分别为15.41～20.10g/kg,13.07～31.16g/kg,9.38～14.74g/kg,30.82～37.52g/kg。活性有机碳占总有机碳的比例最小,分别为0.61%～0.93%,0.95%～1.24%,0.77%～1.00%,1.49%～1.66%。缓效性有机碳库分别占总有机碳含量的21.13%～30.18%,13.58%～23.46%,29.54%～46.58%,30.39%～33.84%。平均周转时间分别为7,8,7,12年。惰性有机碳占总有机碳的比例最高,分别为69.18%～78.26%,75.27%～85.47%,56.63%～69.70%,64.64%～68.12%。延长缓效性碳库驻留时间在一定程度上是提高土壤有机碳库的关键因素。相关分析表明,土壤有机碳总量、土壤碳酸钙含量、总钙量、土壤pH值、全氮含量、C/N与土壤有机碳各库库容及周转时间存在显著的正相关,腐殖质含量与土壤有机碳库及周转时间呈极显著正相关,土壤过氧化氢酶及脲酶活性显著影响土壤有机碳库含量及周转时间。     

基于最大似然法与矩法的黄土高原小流域土壤碳氮空间变异分析

以黄土高原寺底沟小流域为研究对象,根据不同土地利用方式采集46个样点的土壤样品,通过地统计方法对土壤有机碳和全氮的空间变异特征进行了分析。采用受限最大似然法(REML)和矩法(MOM)两种方法分别对变异函数进行了估计,通过交叉检验选择克里金预测效果较好的变异函数进行地统计插值。(1)与矩法(MOM)相比,在多数情况下受限最大似然法(REML)估计的变异函数进行克里金插值更加准确。(2)土层深度对土壤全氮空间变异影响较小,对土壤有机碳影响较大,表层土壤有机碳含量及变异程度明显高于下层土壤。(3)土地利用方式对土壤有机碳和全氮的空间分布有重要影响,灌木林和天然草地土壤有机碳和全氮水平最高,弃耕地其次,梯田、果园、人工草地最低,表明退耕还林对提高土壤碳氮水平有重要贡献。     

典型喀斯特峰丛洼地坡面土壤养分空间变异性研究

采用线形取样,利用地统计学方法研究了典型喀斯特峰丛洼地坡面土壤养分的空间变异特征.结果表明:有机碳、全氮、碱解氮和速效钾具有相似的空间变异结构,其变程变化在212～251 m之间,与坡面不同土地利用方式的空间范围相当.全磷和全钾的变异尺度较小,为141.2 m和120.6m.受部分耕地施用磷肥影响,速效磷的变异尺度最小,仅为85.1 m.除pH值外,土壤各养分均表现为强烈的空间相关性.有机碳、全氮、碱解氮等养分的空间分布表现出随着海拔高度增加而增大的特征,人类的耕作管理和峰丛洼地特殊的水文地质过程是影响土壤养分空间变异的主要因素.     

Estimating organic carbon in the soils of Europe for policy support

The estimation of soil carbon content is of pressing concern for soil protection and in mitigation strategies for global warming. This paper describes the methodology developed and the results obtained in a study aimed at estimating organic carbon contents (%) in topsoils across Europe. The information presented in map form provides policy-makers with estimates of current topsoil organic carbon contents for developing strategies for soil protection at regional level. Such baseline data are also of importance in global change modelling and may be used to estimate regional differences in soil organic carbon (SOC) stocks and projected changes therein, as required for example under the Kyoto Protocol to the United Nations Framework Convention on Climate Change, after having taken into account regional differences in bulk density. The study uses a novel approach combining a rule-based system with detailed thematic spatial data layers to arrive at a much-improved result over either method, using advanced methods for spatial data processing. The rule-based system is provided by the pedo-transfer rules, which were developed for use with the European Soil Database. The strong effects of vegetation and land use on SOC have been taken into account in the calculations, and the influence of temperature on organic carbon contents has been considered in the form of a heuristic function. Processing of all thematic data was performed on harmonized spatial data layers in raster format with a 1 km × 1 km grid spacing. This resolution is regarded as appropriate for planning effective soil protection measures at the European level. The approach is thought to be transferable to other regions of the world that are facing similar questions, provided adequate data are available for these regions. However, there will always be an element of uncertainty in estimating or determining the spatial distribution of organic carbon contents of soils.     

黄土丘陵区县域农田土壤有机碳空间变异性————-以甘肃省庄浪县为例

运用地统计学和GIS相结合的方法,研究了黄土丘陵区县域尺度农田土壤有机碳空间变异性及其影响因素。结果表明,1）研究区土壤有机碳含量处于较低水平,平均值为8.28g/kg,变异系数为18.8%,属于中等变异强度。2）有机碳变异函数的理论最佳模型为指数模型,块金值与基台值之比为9%,表明有机碳含量具有强烈的空间相关性,空间相关距离为2250 m,大于采样间距400 m。普通Kriging插值表明土壤有机碳含量整体上呈现东部比西部高、北部比南部高,西部区域呈现出斑块状的分布。3）影响该区域土壤有机碳空间变异的主要因素是海拔和土壤类型,坡向及土壤侵蚀程度等,海拔对有机碳空间变异性的贡献率为82.27%,土壤类型为13.10%,坡向和土壤侵蚀程度为4.54%。     

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。