地统计学在土壤空间变异研究中的应用

地统计学应用于土壤科学中,探索其空间分布特征及其变异规律,已为越来越多的学者所推崇。本文对地统计学基本原理及地统计学在土壤物理特性、土壤养分、土壤盐分、土壤重金属等土壤空间变异研究中的应用进行了论述,并针对存在的问题及发展趋势提出了一些看法。     

基于地统计的土壤养分采样布局优化

传统的土壤养分采样布置方法都是基于采样区土壤特征状态空间随机变异的假设。而地统计学研究表明，土壤特征状态在空间上有关联性，因此利用传统方法来制定采样方案并不是最优的，因为它没有考虑土壤特性的空间相关性，不能反映其局部的变化特征。该文在分析土壤肥力空间变异的基础上，研究利用经典统计学方法确定合理的采样点数目，并基于地统计学的半方差函数拟合与Kriging方法确定合理的采样点布局的方法，选择典型地区的土壤肥力进行空间变异分析和采样点布置的优化设计。研究结果表明：在合理的位置布置14个采样点就可以满足典型基地种植区绘制施肥处方图进行变量施肥决策的要求；利用经典统计学与地统计分析相结合的方法进行农田尺度的土壤肥力采样布点优化分析具有良好的可行性。     

土壤盐分和含水量的空间变异性及其CoKriging估值——以黄河三角洲地区典型地块为例

以黄河三角洲地区典型地块为研究区，运用经典统计学和地统计学相结合的方法研究了不同深度土层盐分和含水量的空间变异特征。结果表明：研究区土壤盐分和含水量普遍较高，土壤表层积盐作用明显；各层土壤盐分均属于中等变异强度，土壤含水量除表层为中等变异强度外，其余各层为弱变异强度；受结构性因素和随机性因素的共同作用，各土层盐分和含水量均具有中等的空间相关性。对Kriging插值结果分析表明，研究区各土层盐分和含水量在一定的范围内均存在着空间上的相关性和变异性，表层土壤盐分和含水量的空间分布主要受微地形和气候条件的影响，地下水性质是主导深层土壤盐分及含水量空间分布的主要因素。分别采用表层土壤盐分及相应土层含水量对深层土壤盐分进行CoKriging估值，均能提高估值精度，采用表层土壤盐分对深层土壤盐分进行CoKriging估值的精度要明显高于采用土壤含水量，其估计方差减少百分数最大达到167．36％。     

空间变异理论在土壤特性分析中的应用研究进展

空间变异理论是研究随机变量空间变异性的理论。该理论是建立在地统计学基础之上,其研究的主要对象就是那些在空间上具有一定变异性的随机变量。空间变异理论被广泛的应用到土壤学、生态学、地质学、水文学、气象、资源环境以及其它存在“空间变异性”的领域。对空间变异理论的研究方法进行了简要的介绍,并且对空间变异理论在土壤的物理、化学特性及微量元素中应用的研究进行了介绍。在对空间变异理论的研究方法和在土壤特性中应用的归纳和分析中,指出了空间变异理论在理论和应用中的存在的问题并为其提出了展望。     

基于土地利用和微地形的红壤丘岗区土壤水分时空变异性

在红壤丘岗区冬春两季，以网格采样法测定了红壤丘岗区一块包含茶地、旱地和林地的缓坡的地表层和深层土壤含水率，采用经典统计结合地统计方法分析了其空间变异特征。结果表明：单一土地利用下，林地土壤含水率明显高于茶地和旱地，整体采样区土壤水分变异系数明显大于单一土地利用。同一季节表层和深层土壤水分具有类似的变异趋势；土壤水分在不同利用下存在截然不同的变异特征。通过半方差分析发现，茶地－旱地交界区土壤水分空间变异低于其他地方；另一方面，茶地－旱地土壤水分不具备空间相关性。另外，采样区表现出明显的各向异性且季节性变化明显，在冬季，土地利用和微地形共同影响水分变异特征；而在春季，土地利用是土壤水分变异的主导因素。除茶地-旱地交界区冬季水分不具有空间相关性外，土壤水分整体上具有良好的变异特征和空间连续性，因此可以利用地统计学在整体采样区进行水分空间变异的研究。     

喀斯特坡耕地微地貌土壤养分空间变异性研究

为评价喀斯特坡耕地不同微地貌的土壤质量和土地生产力,指导科学耕作施肥,预测水土流失趋势,研究水土流失机理,在喀斯特坡耕地微地貌分类及特征研究的基础上,运用地统计学方法对西南喀斯特坡耕地区域不同微地貌类型中7种土壤养分含量的变化范围、最佳理论拟合模型、平均变异程度、空间相关性大小等进行了分析比较。结果表明:不同微地貌类型中,土面土壤有机质、氮、磷、钾的含量最高,其次是土槽土壤,再次是土窝土壤,土被土壤最低;生境条件越严酷,变异程度越大,空间相关性最小。     

空间变异理论在土壤特性分析中的应用研究进展

空间变异理论是研究随机变量空间变异性的理论.该理论是建立在地统计学基础之上,其研究的主要对象就是那些在空间上具有一定变异性的随机变量.空间变异理论被广泛应用到土壤学、生态学、地质学、水文学、气象、资源环境及其存在"空间变异性"的领域.对空间变异理论的研究方法进行简要的介绍,并且对空间变异理论在土壤的物理、化学特性及微量元素中的应用研究进行介绍.在对空间变异理论的研究方法和在土壤特性中应用的归纳和分析中,指出空间变异理论在理论和应用中存在的问题并为其提出展望.     

湿地土壤养分的空间异质性研究方法构想

湿地土壤养分是时空连续的变异体,不论尺度大小均具有高度的空间异质性.湿地土壤养分变量属于区域化变量,同时具有随机性和结构性,仅运用经典的Fister统计方法已经不能满足土壤空间异质性研究的需要.地统计学是近几十年发展起来的一门新的空间分析方法,其变异函数则适合于定量研究区域化变量空间结构变异特征,能够全面反映区域化变量的结构性.作者在前人的工作基础上意欲用地统计学的区域化变量理论和变异函数对湿地土壤养分的空间异质性进行定量研究,并对其研究方法进行了构想.＃     

地统计学在湿地土壤养分空间异质性研究中的应用

在地统计学的区域变化量理论和变异函数的基础上建立了一套对湿地土壤养分的空间异质性进行定量化的较系统且完整研究的方法，通过向海湿地的案例研究，证实了该方法在湿地土壤养分空间异质性研究中具有较强的操作性和准确性。     

青海北部草地水分时间异质性及主导因素

为探索青海北部草地土壤水分的时间异质性特征,采取小区定位监测的方法,获取典型草地2009—2012年生长季(4—9月)根区(0—0.7 m)土壤水分数据,采用经典统计学和地统计学方法,分析了土壤水分的时间变异特征。结果表明:青海北部紫花针茅(Stipap urpurea)草地根区土壤含水量的时间变异程度随深度的增加而降低,并通常保持在中等变异程度。半方差函数模型对土壤含水量时间变异拟合度较高,2011年生长期土壤含水量的时间异质性最高,2012年最低。研究区土壤含水量时间变异程度主要受土层深度、植被盖度和降水量的影响,对其时间变异的解释度达到51.5%。研究结果对于深入认识青海草地生态系统土壤水分的时间异质性、增强宝贵土壤水分的科学管理具有一定的科学和实践意义。     

土壤水盐空间变异尺度效应的研究

水文学和土壤学中的尺度问题是目前水土科学研究的前沿课题之一。该文利用空间信息科学——地质统计学、根据设计的各种田间网格，在一维和二维(平面)空间中初步研究了黄河河套平原长胜试验区中小尺度的土壤水分和盐分随采样尺度所表现出的空间变异(结构性)的某些规律，表明采样尺度的划分和选取与水分和盐分的空间变异性大小有密切关系，尺度效应的研究对于指导农业技术研究中野外采样系统设计、节省外业调查的工作量及科学地进行内业计算、评估和揭示农业工程中具有地学特征的区域性自然规律有重要作用。     

黑龙江省西部半干旱区土壤水分空间变异性研究

土壤中的水分是影响半干旱区作物生长的重要因素,由于自身的特点决定了其在空间分布上存在着变异性。以黑龙江省西部半干旱农业气候区的查哈阳农场为研究对象,利用GS 地统计软件和ArcGIS中的地统计分析模块(Geostatistical Analyst),对该地区土壤水分特性的空间变异性进行分析,得出土壤水分特性的变异程度、影响因素以及空间分布图。借助于土壤水分特性的空间分布图对该地区的灌溉水量进行了分析,为该地区的合理灌溉和精确灌溉提供依据。     

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。     

县域农田土壤有机质空间变异及其影响因素分析

研究县域农田空间变异特征可以为培肥地力,增加作物产量提供指导。本文运用地统计学和 GIS相结合的方法,研究了四川省双流县土壤有机质的空间变异特征及其影响因素。结果表明： ①研究区域土壤有机质含量处于中等偏高水平,平均值为 29.72 g/kg,变异系数为 30.11%,属中等变异强度。②有机质变异函数的理论最佳模型为球状模型,块金值与基台值之比为12.67%,表明有机质含量具有强烈的空间相关性,空间相关距离为 91.10 km,普通Kriging插值表明土壤有机质含量呈现北部向东南部减少的趋势。③影响有机质空间变异的主要因素为土壤类型、地貌类型等结构性因子,而土地利用方式、施肥等随机性因子也对有机质空间变异产生重要影响,其中秸秆还田是有机质含量普遍升高的原因。     

基于GIS和地统计学的张掖市甘州区土壤全氮、有机质的空间变异特征分析

区域的土壤是一个形态和过程相当复杂的自然综合体,成土过程中受到多种因素的影响,使得土壤性质具有高度的空间异质性。以甘州区土壤(0~20 cm)中全氮、有机质为研究对象,运用GIS和地统计相结合的方法研究了土壤中全氮、有机质的空间分布特征,并用经典统计方法分析获取土壤基本属性的特点,并随后用普通克立格插值的方法绘制了土壤全氮、有机质的空间分布图,发现甘州区土壤全氮、有机质含量比较低,存在着明显的空间分异性,表现为从中心向四周逐渐递减的趋势。     

大型喷灌条件下马铃薯田间土壤含水率空间变异特征及合理采样数研究

[目的]研究马铃薯田间不同深度土壤含水率的空间分布规律及其合理采样数,为大型喷灌条件下精准灌溉制度的制定提供科学依据。[方法]在约34 hm~2的农田中采用固定与随机相结合的方法布设了116个取样点,分别测定了0—20 cm和20—40 cm深度的土壤含水率,采用经典统计学与地统计学相结合的方法,研究喷灌前后马铃薯生长期内土壤含水率的空间分布特征及其合理采样数。[结果] 0—20 cm深度灌溉前和灌溉后的平均土壤含水率的变化范围7.61%～13.79%,20—40 cm深度灌溉前和灌溉后的平均土壤含水率的变化范围为8.71%～16.12%;总体上土壤含水率变异系数变化范围为16.47%～28.55%,均表现为中等程度的变异性,20—40 cm深度的土壤含水率变异程度略高于表层。连续2 a马铃薯各时期土壤含水率总体表现为中等程度的空间相关性,土壤含水率空间变异受随机因素与结构因素共同影响。田间水分总体上呈斑块状分布,灌水后期土壤含水率的分布较灌前更为分散。地统计学得出田间合理采样数为87个。[结论]在大型喷灌条件下马铃薯田间土壤含水量存在中等程度的空间变异性,并且地统计学与传统统计学两种方法均适用于确定农田平均土壤含水率的最优采样数量。     

黑土坡耕地土壤湿度时空演变及其与大豆产量空间相关性分析

利用经典统计学和地统计学方法对典型黑土坡耕地土壤湿度时空演变特征以及大豆产量与海拔高度和不同时期土壤湿度的空间关系进行了分析。结果表明:黑土坡耕地土壤含水量具有较强的空间异质性,有效空间相关距离为159.3~506.6m,而且它们随着降雨和农田管理措施作用而改变。干旱加剧,土壤水分空间异质性加强,农田管理可降低土壤含水量的空间异质性。大豆产量同播种前后的土壤含水量存在显著的空间相关关系。     

Mapping complex soil patterns with multiple‐point geostatistics

The commonly used variogram function is incapable of modelling complex spatial patterns associated with repetitive, connected or curvilinear features, because it is a two‐point statistic. Because this was strongly limiting to petroleum‐ and hydrogeologists, they developed multiple‐point geostatistics (MPG), an approach that replaces the variogram by a training image (TI). However, soil scientists also face complex spatial patterns and MPG might be of use to them as well. Therefore, this paper aims to introduce MPG to soil science and demonstrate its potential with a case study of polygonal subsoil patterns caused by Weichselian periglacial frost cracks in Belgium. A high‐resolution proximal soil sensing survey provided a reference image from which a continuous (655 sensor data) and a categorical (100 point observations) dataset were extracted. As a continuous TI, we used the geophysical data of another part of the field, and as categorical TI we used a classified photograph of an ice‐wedge network in Alaska. The resulting MPG maps reconstructed the polygonal patterns very well and corresponded closely to the reference image. Consequently, we identify MPG as a promising technique to map complex soil patterns and suggest that it should be added to the pedometrician's toolbox.     

Geostatistics and its application to soil science

Abstract. Geostatistics is principally the application of regionalized variable theory. The methods it embodies are applicable throughout the earth sciences for investigating the spatial variation of, and for estimating continuous random variables. The semi-variogram is the central tool of geostatistics. It can quantify the scale and intensity of spatial variation and it provides the essential spatial information for local estimation by kriging and for optimizing sample intensity. It can also be used in an exploratory manner to try to discover underlying causes of the variation. Geostatistical methods have been widely applied in the mining industry and there are many examples of their application in soil science. Their use is illustrated by a case study of soil spatial variation in the Wyre Forest of England.