采样密度和插值对农田土壤碱解氮空间变异性的影响

将吉林省榆树市弓棚镇作为研究区域,利用采样密度和插值方法(BP神经网络方法和Kriging方法),研究其对农田土壤碱解氮空间变异性的影响。研究结果表明:Kriging模型插值精度随采样密度的减少,呈显著下降趋势,采样密度对BP神经网络插值精度影响相对较小。当采样密度较大时,插值精度表现为Kriging模型显著高于BP神经网络模型;当采样密度较小时,BP神经网络模型的插值精度优于Kriging模型插值精度。研究为精准农业土壤养分插值方法的选取、制定优化采样策略提供科学依据。     

盐碱地土壤养分的空间变异及合理取样密度研究

本研究以东营市河口区新户土地开发项目二期为研究区,运用经典统计法和地统计分析相结合的方法,对土壤有机质、速效磷、速效钾、碱解氮等养分以及土壤全盐的空间变异性质进行研究,并对不同采样密度下有机质的空间插值结果进行分析比较,用均方根误差和相关系数检验不同密度下的插值精度,以确定盐碱地有机质的合理取样密度。结果表明,研究区速效钾的变异系数为18.4%,属于低等程度的变异;有机质、碱解氮、速效磷、土壤全盐的变异系数在57.4%~76.9%之间,属中等程度变异。研究区的各种土壤属性均具有较好的空间结构,表现出一定的空间自相关性。有机质和速效钾的空间变异性主要影响因素与成土母质、土壤类型、气候条件等有关,而碱解氮、速效磷、土壤全盐的空间变异性与耕作方式及农业生产中施肥等有关。随着采样点密度的增加,克里格插值精度提高,适当减小样点密度可以满足插值分析的需要,充分考虑土壤养分空间变异评价的精度分析,确定研究区土壤有机质合理取样数为111个,合理取样单元为48 hm~2,合理取样间距为692 m。     

关中平原台塬区土壤养分空间格局研究——以西安市长安区为例

为研究关中平原台塬区土壤养分的空间分布情况,加强精准农业施肥管理,针对陕西省西安市长安区836.69 km²范围内的土壤养分元素进行空间格局研究。通过GPS定位选取研究区内3 231个土壤采样点,测定了土壤样品的有机质、碱解氮、有效磷、速效钾以及pH值,并利用地统计法对其空间变异结构及格局现状进行研究。结果表明:土壤养分元素的变异系数范围为0.09～0.84,其变异程度依次为有效磷>速效钾>碱解氮>有机质>pH值;土壤有机质、碱解氮、有效磷、速效钾及pH值的变异函数曲线均符合指数模型;在空间结构上,土壤有效磷和有机质属于弱相关性,速效钾和碱解氮为中等强度相关性,pH值具有强烈的空间相关性;采用Kriging插值方法,可直观得到研究区域的土壤养分空间格局情况。     

秦巴山地县域土壤碱解氮空间变异与合理采样数的确定

[目的]了解秦巴山地县域土壤碱解氮的空间分布规律,确定合理的采样密度,为研究区农田养分管理提供科学依据。[方法]运用地统计学与GIS结合的方法,随机抽取不同采样密度的样点数据,进行插值分析,采用交叉验证法对插值精度进行评价。[结果](1)土壤碱解氮的变异系数为42.95%,属于中等变异;(2)块金值与基台值的比值约为1/2,具有中等强度的空间相关性,空间最大相关距离为9 171m;(3)样点数目从1 060个到742个时,变程以及块金值与基台值之比出现明显偏差,其相对误差分别为152.32%和36.1%,均方根误差(RMSE)、相关系数(R)同样出现明显偏差。[结论]汉滨区土壤碱解氮空间连续性较好,适当地减少采样密度,仍可以满足插值分析的需要,考虑到土壤碱解氮的空间变异评价的精度分析结果,县域土壤碱解氮的合理采样数应该控制在1 060个以上,即最大以345.5hm2为一个采样单元。     

基于BP神经网络插值的土壤全氮空间变异

大尺度土壤养分空间变异研究可以为土壤改良分区治理提供基础数据。寻求合适的取样数和插值方法是进行土壤养分空间变异研究的关键。以安徽省舒城县为例,共取得0～20cm土壤表层样品523个,土壤全氮的空间变异由BP神经网络插值方法在不同取样数条件下获得,通过与克里格插值法进行比较得出:样本数在100个时,神经网络插值的预测吻合度(G)比克里格插值高7.75%,均方根误差(RMSE)低0.1,总体精度优于克里格;样本数大于200时,神经网络插值和克里格插值精度基本相同,随着采样数量增加,两种方法的插值精度也在提高,并逐步趋于平稳。在大尺度土壤养分空间变异研究中,在小样本情况下,神经网络插值具有优势。     

县域农田土壤养分空间变异及合理样点数确定

以武功县为例,应用地统计学和GIS相结合的方法,对土壤有机质、速效磷、速效钾、碱解氮等土壤养分空间变异特征进行研究,并对不同采样密度下有机质的空间插值结果进行分析比较,用均方根误差和相关系数检验不同密度下的插值精度,以确定县域有机质合理采样数。研究结果表明:各土壤养分均存在中等强度空间变异,土壤养分变异系数的顺序是速效磷速效钾有机质碱解氮。各土壤养分均存在正的基底效应,其中,有机质和速效钾的空间变异性受人为因素影响较小,控制其空间变异性的主要因素与成土母质、土壤类型、气候条件等有关。而碱解氮和速效磷的空间变异性受人为因素影响较大,控制其空间变异性的主要因素与耕作方式及农业生产中施肥等有关。随着采样点密度的增加,克里格插值精度提高,适当减少样点数可以满足插值分析的需要,充分考虑土壤养分空间变异评价的精度分析,确定县域土壤有机质合理采样数应控制在2213个以上,即最大以17.8 hm2为一个采样单元。     

基于多种土壤养分的精准管理分区方法研究

根据土壤养分的空间变异性和空间自相关性进行管理分区的划分是精准农业实施变量施肥管理的重要环节。本研究首先分析了3种主要土壤养分的空间变异特征和空间自相关性,碱解氮、有效磷、速效钾在空间上均达到了中等强度的变异,但仅有碱解氮和有效磷具有中等强度的空间自相关性,而速效钾在本研究采样尺度下则表现为纯块金效应,不具有空间自相关性;与各向同性相比,碱解氮在各向异性条件下克里金插值精度提高了42.8%。以空间上既存在变异又具有空间相关性的有效磷、碱解氮两种土壤养分为数据源,利用模糊K-均值聚类算法将整个地块划分为不同的管理分区,并引入模糊效果指数(PFI)和标准化分类熵(MPE)两个指标确定适宜的分区数为4个。最后,为了评价分区结果的合理性,对各管理分区进行了统计,并用LSD法进行了各分区间差异显著性检验。结果表明:各管理分区内的碱解氮的变异系数由整个地块的13.2%减小到3.0%~5.3%,趋于同质性;有效磷的变异系数由整个地块的44.3%减小到10.1%~17.2%,也得到了大幅度的减少;而且不同分区之间各养分均达到了显著差异。     

土壤碱解氮空间变异与合理采样点数量研究

掌握土壤碱解氮变异特征是合理施肥与精准农业发展的前提,而合理采样点数量的确定是高效获取土壤碱解氮空间变异特征的基础。本研究基于江苏省沛县内约38 km²的区域中148个均匀分布的土壤采样点,分析了土壤碱解氮的空间变异特征,并通过区域随机抽样理论,计算了不同置信水平和误差等级的合理采样点数量。研究表明,沛县土壤碱解氮的平均含量为109.97 mg/kg,变异系数为0.29,其在空间分布上以中部和东南部局部地区土壤碱解氮含量较高,而东北部地区含量较缺乏;在95%置信水平上,当误差为5%和10%时的合理土壤采样点的数量分别为69个和27个;而在90%置信水平上,两误差等级所需合理采样点的数量分别为56个和20个。研究结果可为该地区土壤养分调查时高效采样方案的制定提供参考。     

采样尺度对土壤养分空间变异分析的影响

以高密度土壤养分采样数据为数据源,通过随机抽取生成不同采样尺度的样点数据,分析采样尺度对土壤养分空间变异特征分析的影响。研究结果表明:区域土壤养分预测均值随采样尺度减小呈下降趋势,而变异系数增加;养分空间分布的全局趋势随采样尺度增大而增强,但不影响半方差模型;当采样尺度较大,样点间自相关较弱时,相对较少的样点也能满足区域统计参数估测分析需要,但不能用于空间变异特征和插值分析;当样点数大于最佳采样数时,养分统计参数、空间变异特征和插值分析随着采样尺度减小而精度提高,当采样尺度达到0.2左右时,能够满足中等空间变异的土壤养分空间插值分析需要;样点空间布局对相关距和空间插值分析精度的影响比采样尺度本身更为显著。     

县域耕地土壤锌含量的协同克里格插值及采样数量优化

耕地土壤锌含量的空间分布和适宜的采样数量研究,为农产品产地评价和认证、土壤环境质量调查提供帮助。以土壤有机质、pH、全氮、碱解氮、有效铁、有效铜、有效锰、高程数据为辅助变量,采用协同克里格插值方法,对吉林省舒兰市耕地土壤锌含量进行了插值精度分析,并对不同样点数量下协同克里格法在县域尺度耕地土壤锌含量空间分布研究中的适用性进行了评价。结果表明,相同采样数量下,土壤锌协同克里格法的均方根误差比普通克里格法低,拟合效果更好;辅助因子对土壤锌协同克里格插值的影响效果大小为:全氮>有效锰>高程>有效铁>碱解氮>pH>有机质>有效铜;当高程和有效铜作为辅助因子时,土壤采样数量可以减少20%,土壤锌协同克里格插值仍能满足精度要求。协同克里格作为一种更为精确和经济的空间插值方法,可为县域尺度耕地土壤重金属含量的空间分布研究提供更多的信息和帮助     

农田表层土壤养分空间变异特性研究

为给田间养分监测设施布设方法提供依据,在陕西杨凌选取2块农田,采用12 m×12 m嵌套6 m×6 m的采样方法,采集表层土壤(0～20 cm)养分数据,运用经典统计、地统计学结合Kriging插值方法,分析农田土壤养分空间变异特征。结果表明:冬小麦抽穗期与成熟期农田表层土壤全氮(TN)变异系数10%,为弱变异,土壤有机质(SOM)、有效磷(AP)变异系数介于10%与100%之间,为中等变异,有效钾(AK)和铵态氮(NH_4~+-N)变异系数100%,为强变异,成熟期硝态氮(NO_3~--N)由强变异转为中等变异。土壤养分最优半方差模型为球状模型,作物不同生育阶段,土壤养分空间相关性存在一定的差异,土壤SOM、TN块金系数25%,空间相关性强烈,以结构性因素为主导;冬小麦抽穗期速效态养分块金系数介于25%与75%之间,空间相关性中等,随机性因素主导,成熟期25%,空间相关性增强。采样密度由6 m×6 m变为12 m×12 m时,变异程度保持不变,土壤养分空间变异系数差值在0.04%～59.48%范围内,成熟期2号样地的AK除外,块金系数差值在0.065%～34.177%范围内,2种采样间距获得的土壤养分空间变异特征基本一致,建议选用12 m×12 m网格。     

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.     

高密市农田土壤养分空间变异特征研究

以高密市为例,利用GIS和地统计学方法在县域的尺度上分析土壤有机质、全氮、碱解氮、有效磷、速效钾、有效锰、有效铜、有效锌、有效硼9种养分的空间变异情况,利用克里格插值分析土壤养分的空间分布格局。结果表明,有效磷变异系数最大为48.80%,有机质变异系数最小为21.76%,变异系数由大到小依次为有效磷>有效锌>速效钾>有效铜>有效硼>有效锰>碱解氮>全氮>有机质。各土壤养分都具有良好的半方差结构,除了有效锰符合线性模型以外,其他养分均符合指数模型。速效钾、有效铜、有效锌具有强烈的空间自相关性;有机质、全氮、碱解氮、有效磷、有效锰、有效硼具有中等强度的空间自相关性,自相关程度速效钾>有效铜>有效锌>有效硼>全氮>碱解氮>有机质>有效磷>有效锰。在空间自相关范围上,有效硼最大为28716 m,有效铜最小为1410 m。微量元素锰、硼在空间分布上呈现出明显的规律性,锰呈现出从北到南逐渐增加的趋势,而硼含量则是从北到南逐渐减小;有机质、全氮、碱解氮三种元素呈现出相似的空间分布格局;有效铜、有效锌没有明显的规律性;有效磷、速效钾高值区呈块状零星分布。该研究揭示了高密市土壤养分的空间分布规律,对于实施精准农业和耕地的可持续利用具有积极意义。     

基于GS+和ArcGIS的蒲江县耕地土壤养分空间变异分析

基于GS+7.0、ArcGIS10.2建立蒲江县全氮、碱解氮、有效磷、速效钾、有机质5种耕地土壤养分含量的最优半方差函数模型,利用该模型进行了空间变异和普通Kriging空间插值分析。研究区土壤全氮、碱解氮、有机质均具有中等空间变异性,有效磷、速效钾表现为弱空间变异性。全氮、碱解氮含量高低受地形、成土母质、土壤类型等自然条件和施肥、种植模式、耕作措施等人为活动的共同影响,有机质更多地受人为活动的影响,而有效磷、速效钾则主要决定于人为活动的作用。5种土壤养分含量的空间插值图可直观地表达县域耕地土壤养分的含量水平及其分布状况,使用该图件可方便地提出相应的平衡施肥建议。     

基于人工神经网络的田间信息插值方法研究

提出了一种基于人工神经网络的田间信息插值新方法，并利用ArcView3.2软件绘制碱解氮的BP神经网络插值空间分布图和球状插值分布图，并对BP神经网络插值方法和克立格球状插值方法的结果进行了误差分析。结果表明，BP神经网络的插值方法优于克立格球状插值法，该方法有利于田间信息空间分布特性准确、直观的表达，有利于农田精确施肥、灌溉、播种等精细农业生产管理。     

江汉平原典型区农田土壤全氮空间变异的多尺度套合

随着精准农业的兴起,土壤学家们对土壤特征的空间结构研究投注了较多的热情和关注,在空间结构的拟合、多要素的协同效应、空间模拟结果的田间应用等方面均取得了一定的成果[1～3],然而对于同一土壤性状,不同的研究者所获取的变异特征往往相差很大[4]。土壤学家们认为,在不同研究中除了区域之间自然环境条件的差异以外,采样的空间尺度大小不一是形成研究结果较大分异的主要因素,人们将土壤特征变化对采样尺度的依赖,即某种空间结构特征只能在一定的采样尺度下表现出来的现象称为“尺度效应”[5],目前多数涉及空间变异的研究均会明确指出其选择的空间尺度[6～8],以解决和说明对应尺度的实际问题和应用难题。有少量报道专门论     

西安市蔬菜种植区土壤属性的空间变异与肥力适宜性

[目的]对西安市蔬菜区土壤属性空间变异与肥力适宜性进行评价,为相关部门土壤培肥和蔬菜种植提供决策依据。[方法]选择与蔬菜生长密切相关的土壤pH值、电导率、有机质、碱解氮、有效磷、速效钾六个指标,利用半变异函数进行空间变异分析,应用模糊综合法计算土壤肥力适宜性指数(SFI),对SFI进行Kriging插值,采用等间距法划分等级,并对土壤肥力进行综合评价。[结果]半变异函数能较好的拟合蔬菜区土壤空间变异特征,人为施肥成为影响土壤电导率、碱解氮空间变异的主要因素,土壤pH值和其他养分则同时受到结构性因素和随机性因素的作用。[结论]西安市蔬菜区土壤肥力适宜性处于中等较好水平,限制蔬菜生长的主要因素是土壤有机质和碱解氮含量。临潼区东南部,鄠邑区、周至县北部地区以及长安区和鄠邑区北部交界处蔬菜区土壤肥力有待提高,菜农需要采取措施提高土壤有机质含量和补施氮肥。     

基于GIS与地统计学土壤养分空间变异特征研究——以辽宁省凌源市6乡镇为例

以辽宁省凌源市西南部6乡镇为研究对象,利用GPS定位采集了1 042个土壤表层样.采用传统统计学和地统计学相结合的方法,研究了土壤养分的空间变异特征.结果表明,土壤养分的变异系数为29.45%～67.25%,变异强度是有效磷>碱解氮>有机质>速效钾.有机质、碱解氮和速效钾的C0/(C0+C)比值均在49.7%～49.90%之间,都具有中等的相关性,而有效磷的C0/(C0+C)的比值为100%,空间的相关性较弱.分维数D大小顺序为:有效磷>碱解氮>速效钾>有机质.Kriging插值分析表明,研究区土壤养分的空间分布格局主要受土地利用类型影响较大.     

基于土壤类型和微量元素辅助信息的土壤属性空间模拟

为探讨大尺度区域土壤属性空间化的方法,以吉林省为例,研究土壤养分（pH值、有机质、速效磷、速效钾和碱解氮）和地形地貌、微量元素等变量之间的关系;并在考虑土壤类型基础上,将相关性较高的变量作为协因子进行土壤养分的Cokriging插值研究。结果表明,pH值与经度、有效铁、锰和速效氮的相关系数分别高达-0.66、-0.71、-0.70和-0.67;有机质与经度、pH值、有效钙、锰的相关系数分别为0.55、-0.58、0.56和0.52;碱解氮与经度、纬度、pH值、有效铁、锌的相关系数分别为0.57、-0.57、-0.67、0.56、0.54;速效磷与速效钾、有效锌的相关系数分别为0.67和0.64。分析发现以相关性较高的微量元素作为协因子进行Cokriging插值精度均优于采用地形变量作为协因子的Cokriging插值。交叉检验和检验站验证结果表明,与普通Kriging相比,基于土壤类型和微量元素的Cokriging插值在增加估值精度方面有所提高。     

插值方法对GIS土壤养分插值结果的影响

精准农业技术的应用越来越受到大家的关注,通过对一个地块土壤养分进行详细栅格采样化验分析,利用反距离法和克里格(Kriging)两种不同计算机插值方法对土壤中各种营养元素进行了分析研究。在采样栅格大小不同的条件下,随机选择5个采样点插值,分析对比了5个采样点在不同栅格采样条件下利用两种插值方法的插值结果。通过插值计算得到土壤中全氮、速效氮和速效磷在采样栅格较小的情况下,由于反距离法考虑的周围点数较多,插值点处的插值误差要较克里格插值总体上来讲误差小,而随着采样栅格距离的加大,克里格插值的误差要小于反距离法插值的误差。