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。     

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     

基于坡度的黑土区切沟密度协同克里格插值方法研究

切沟侵蚀已成为东北黑土区土壤侵蚀的重要组成部分。结合野外样区实地调查切沟分布数据与空间插值方法是快速获取大面积切沟密度值的有效手段。流域的平均坡度值是切沟形成的影响因素之一,为提高切沟密度值空间分布的插值精度,在黑龙江省海伦市内,利用网格法均匀选取40个1 km²左右的小流域,在实地测量区域内切沟密度数据的基础上,应用距离权重反比法、普通克立格和以小流域的平均坡度作为协同变量的协同克立格对其做空间插值。结果表明:切沟密度与协同区域化变量受结构性因素的影响远大于随机性因素,均为强空间自相关性;距离权重反比法与普通克里格法的预测精度相近;协同区域化变量的空间结构性优于单一变量,协同克立格法生成的空间分布图精细度明显提高,均方根误差降低20%以上,预测值与实测值的相关系数提高89%以上,协同克里格可有效提高区域切沟插值精度。     

复杂地貌类型区耕地土壤有机质空间插值方法研究

选择适宜区域特征的高效点面拓展模型对揭示土壤属性空间分布规律具有重要意义。根据不同地貌类型特征在福建省各地级市选取了9个典型县(市、区),利用2008年采集的29 320个样点数据系统评价不同空间插值方法对耕地土壤有机质含量推算精度的影响。结果表明,福建省各典型县耕地土壤有机质平均含量为27.83 g kg-1,变异系数为37.87%,半方差函数以指数模型拟合效果最佳;全省平原或盆地、丘陵和山地分布面积相当的地区(如闽侯县、建瓯市、永定县、涵江区、福鼎市)采用泛克里格法插值的精度较高,山地为主的地区(如大田县)采用简单克里格法插值的精度较高,而以平原、台地为主的地区(如南安市、同安区、漳浦县)采用普通克里格或张力样条函数法插值的精度较高。     

基于地统计学的高原县域耕地土壤养分最优插值方法研究

选择适宜区域土壤属性特征的空间插值方法是高效揭示土壤养分空间分异的基础。以地处青藏高原与黄土高原过渡区的甘肃省临夏县为案例区,利用该县2007年农业部测土施肥采集的5 475个样点数据,以及地统计学的交叉验证和样点验证两种评价方法,筛选出适合研究区耕地土壤养分(有机质、碱解氮、有效磷和速效钾)分布预测的高效插值方法。从交叉验证结果来看,有机质和碱解氮采用析取克里格插值精度较高,而有效磷和速效钾分别采用普通克里格和简单克里格插值精度较高。从样点验证结果来看,有机质和速效钾分别以析取克里格和简单克里格插值精度较高,这也与交叉验证相吻合;而碱解氮和有效磷分别采用简单克里格和泛克里格插值精度较高,与交叉验证结果并不一致。由于交叉验证是具有一定"欺骗性"的自我验证,本研究认为基于样点验证的精度评价方法更可靠,因此临夏县耕地碱解氮和有效磷适宜的插值方法分别为简单克里格和泛克里格。     

土壤质地空间预测方法比较

土壤质地作为成分数据（compositional data）的一种,其空间插值需满足非负、定和、误差最小和无偏估计4个条件。采用成分克里格法（compositional Kriging）和基于对数比转换的普通克里格法对土壤质地各颗粒组成进行空间预测,均方根误差（root mean squared errors,RMSE）和标准化克里格方差（mean squared deviation ratio,MSDR）分别被用来衡量不同方法的预测精度及模型拟合效果。研究结果表明：对数比转换的普通克里格法和成分克里格法能够保证插值结果满足成分数据插值的4个条件;成分克里格法预测的各土壤颗粒组成的RMSE最小,预测精度最高,其黏粒RMSE值相对于非对称对数比转换的普通克里格法提高将近17%;成分克里格法的变异函数拟合效果总体上好于其他两种预测方法,预测结果极差更宽,更能反映土壤质地各颗粒组成与高程、母质和水域分布的关系。     

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。     

考虑数据变换的泾河流域月降雨空间插值

对泾河流域各站点1951-2005年多年平均月降雨量数据进行偏斜度分析.并分别做平方根、立方根、对数变换;根据泾河流域自然地理特征选择普通克里格法和梯度距离平方反比法对变换前后的月均降雨量数据进行空间插值,通过交叉验证的检验方法得到以下结论:偏斜度分析对于空间插值意义不大;两种插值方法都是对数变换后的数据插值结果较优,同时考虑高程的梯度距离平方反比法无论数据变换与否其插值精度都没有普通克里格法的精度高.选择对数变换和普通克里格法进行泾河流域多年平均月降雨量插值效果较好,为日降水插值的获得提供了可靠的本底文件.     

克里格插值在区域土壤有机碳空间预测中的应用

基于河北省第二次全国土壤普查数据,对比了常用土壤有机碳相关因子土地利用和土壤类型与普通克里格插值结合前后对土壤有机碳密度空间预测精度的差异,探讨了普通克里格插值在区域土壤有机碳空间预测中的应用。研究结果表明,土地利用能够独立解释土壤有机碳密度总方差的19.0%,与普通克里格插值结合以后能够将对土壤有机碳密度总方差的解释程度显著提高到30.2%。低级土壤分类土属能够独立解释土壤有机碳密度总方差的45.0%,但与普通克里格插值结合以后对土壤有机碳密度总方差的解释程度为44.8%,两者相差不大。因此区域空间上能否进一步应用普通克里格插值优化土壤有机碳的空间预测与所选用的土壤有机碳相关因子有关。     

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。     

陇东黄土高原冬小麦生态气候适生种植区划

利用陇东地区1972-2003年15县的冬小麦产量资料和气象资料，分析了陇东地区冬小麦全生育期气象要素分布特征，以及冬小麦产量和气象条件的关系，确定了小麦区划指标，将陇东地区冬小麦分为5个不同类型种植区，并提出充分利用气候资源、合理调整作物结构、发展经济的有效途径。     

膜下滴灌条件下棉株温湿度微环境

通过对膜下滴灌棉花根区土壤温度、水分、冠层叶温、气温及冠层空气湿度的观测,分析了该灌水条件下棉花土壤水、热关系,冠层温、湿度关系,结果发现:棉花根区土壤水分与温度之比在深度方向上近似呈线性关系,冠层叶—气温差与空气饱和差也呈线性关系,说明膜下滴灌技术能够为棉花根系提供良好的吸水环境,有利于棉花生长。     

安徽省冬小麦品种生态气候适宜性分析和精细化区划

利用安徽省78个气象站1971-2000年冬小麦生长阶段气象资料和地理信息,选取影响冬小麦品种分布和生长的主要气象因子建立区划指标,采用多元回归模型和GIS空间内插技术对指标要素栅格化,并通过温度和水分两级指标,形成千米网格的安徽省冬小麦品种生态气候适宜性精细化区划图,用安徽省耕地数据掩膜(mask)得到相应耕地意义的区划分布图,并进行分区评述。结果表明,以气温和降水为指标,可将安徽省冬小麦品种的生态气候适宜性划分为5大区11个亚区,分区结果能反映气候变暖背景下安徽省冬小麦生态气候适宜性的分布特点以及各区域温度适宜性和水分适宜性的差异。因冬季气温的南北差异,安徽省适宜种植的冬小麦品种自北向南冬性程度降低。冬小麦生产中的主要问题是水分失衡,北部水分不足,南部过多,制约了稳产高产。根据区划结果,应增强北部冬小麦主产区的抗旱能力,适当扩大沿淮和江淮丘陵北部地区半冬性品种种植面积,尽量压缩南部地区冬小麦种植面积,以全面提高安徽省冬小麦生产水平。     

黄河三角洲典型区域冬小麦播种面积变化与土壤盐分关系研究

【目的】将土壤盐分含量与冬小麦分布变化结合,分析两者之间的时空关系,旨在探索土壤盐碱化对冬小麦种植的影响,为冬小麦生产决策提供科学依据。【方法】以黄河三角洲垦利县为研究区,采用2003年4月、2008年4月和2013年3月三期ETM影像,通过分析典型地物光谱曲线生成决策树模型,提取冬小麦分布信息,将各时相冬小麦种植分布提取结果做空间叠加,分析了近10年来冬小麦面积与分布的变化规律;并结合实地土壤盐分调查分析数据,分析了冬小麦种植面积变化与土壤盐分的关系。一方面,将垦利县冬小麦分布图分别与相应时相的土壤含盐量分布图进行空间叠加分析,并对叠加图的属性进行统计,对比分析冬小麦分布与土壤含盐量分布的关系。另一方面,通过叠加2008和2013年土壤盐分含量分布图,将盐分变化分为盐分升高区和盐分降低区,将其与同时段的冬小麦种植范围变化图进行叠加,分析土壤盐分含量变化对冬小麦分布变化的影响。【结果】1)垦利县冬小麦的分布具有明显的空间特征,主要分布在垦利县域西南部和东北部黄河沿岸两个区域,与土壤低含盐量区具有一致的空间分布特征。2)垦利县冬小麦种植面积呈现2003 2008时段大幅减少和2008 2013时段的少许增加趋势。3)冬小麦种植范围变化与土壤盐分含量的相关性极高,冬小麦种植无变化区域土壤含盐量都集中在1.52.5 g/kg之间,冬小麦种植增加区域的土壤盐分含量集中在2 3 g/kg,而冬小麦种植减少区的土壤盐分含量都在3 g/kg以上,即超过3 g/kg的土壤含盐量已不再适合冬小麦的生长。4)2008 2013年垦利县冬小麦分布区域变化显著受到土壤含盐量的变化。在土壤含盐量降低的小麦区域中,冬小麦种植增加区和不变区的面积占98.07%,而在土壤含盐量升高的小麦区域中,冬小麦种植减少的面积占84.54%。【结论】冬小麦种植范围及其变化显著受到土壤盐分状况及其变化的影响,冬小麦种植减少区的土壤盐分含量都在3 g/kg以上,且随着土壤含盐量的升高冬小麦种植面积骤减,3 g/kg的土壤含盐量是适合冬小麦生长的上限,土壤含盐量调控是维持和扩大冬小麦种植范围的关键手段。     

河北低平原区冬小麦夏玉米产量提升的理论与技术研究

作为渤海粮仓主要增粮区的河北东部低平原中低产农田,冬小麦夏玉米的产量主要受制于土壤肥力水平低、淡水资源短缺和气候异常造成产量的大幅波动。通过选择适宜的品种、播期与收获期的合理搭配、优化的种植方式和配套的耕作与田间管理技术,提高作物生育期内对地上光热资源和地下水肥资源的利用潜力和效率,平抑气候变化带来不利影响,有着巨大的增产空间。该研究通过田间小区试验,结合示范区试验示范,研究了冬小麦与夏玉米生育期的优化、夏玉米种植方式调整、夏玉米深松播种、夏玉米增施钾肥与冬小麦增施磷肥及有机肥等措施对冬小麦、夏玉米产量的影响。主要研究结果如下:冬小麦适期晚播(不迟于10月15日),同时适当增加播量,不影响生育期群体构建和产量水平。早熟品种‘小偃81’提早进入灌浆期,受后期干热风的危害小,在不降低品质的同时粒重与产量稳定。夏玉米提早播10 d(6月10日与6月20日相比)平均增产17.2%,晚收获8 d(10月2日与9月24日相比)粒重增加19.5%。根据冬小麦和夏玉米的品种特性,合理搭配生育期,在实现冬小麦稳产提质的同时,使充分发挥夏玉米的产量潜力成为可能。改变夏玉米的种植方式,适当增加种植密度,明显地改善和提高了夏玉米产量,更为适宜的种植方式是40 cm与80 cm大小行种植和38 cm等行距种植,不适宜的是20 cm与100 cm大小行种植,更为适宜的种植方式下产量提高15%以上。长期旋耕机械压实了犁底层,通过夏玉米深松播种种植,产量提高达31.3%,后茬小麦增产5.6%,但连续深松没有明显的增产效果。夏玉米播种时增施钾肥产量提高2.6%。冬小麦增施磷肥产量提高7.4%,增施有机底肥增产6.8%,增施有机底肥和施磷肥产量提高8.8%,但无明显的累加效果。因此,通过适宜的品种选择与适期的生育期搭配、种植方式调整、适时深松打破犁底层的耕作措施、速效肥与有机肥合理施用等栽培和管理技术,可实现冬小麦夏玉米产量的逐步提高和稳定,充分利用玉米生长季丰富且集中的降水与光热资源,挖掘夏玉米产量,稳夏增秋的粮食增产模式更符合该地区未来发展需求。     

近30年阴山南北麓农牧交错带标准耕作制度变化研究

标准耕作制度作为农用地分等定级的基础,是衡量区域农业可持续发展的重要因素。本文基于2012—2013年调研的农户数据、1980—2010年作物播种面积与农业气象数据,从种植结构变化、标准耕作制度类型的空间变化研究了阴山南北麓农牧交错带标准耕作制度的变化规律,并从气候与经济效益两方面进行了变化原因分析。结果表明,1980—2010年,阴山北麓小麦种植面积比例从1980年40.00%下降至2010年的11.48%;莜麦种植面积比例从1980年30%左右下降到2010年的13%左右;马铃薯种植面积逐年增加,种植比重逐渐上升至2010年的47.32%。1980—1990年,阴山南麓小麦种植面积比例逐年增加至1990年21.70%,杂粮种植面积比例稳定在35%左右,同期玉米与马铃薯种植比例较小;1990—2010年,麦类作物种植面积比例逐年下降,2010年小麦种植比例仅为8.55%,杂粮种植面积所剩无几,同期玉米与马铃薯种植面积逐年扩大。标准耕作制度的空间变化特征表现为:阴山南北麓标准耕作制度由小麦、杂粮、小麦与杂粮类型变化为马铃薯、玉米、马铃薯与玉米、小麦与马铃薯类型。气候变化与经济效益共同影响着标准耕作制度的变化,气候暖干化及经济效益低导致麦类作物种植面积大幅度减小,经济效益明显是马铃薯与玉米种植面积迅速增加的主要原因。     

利用最大熵法(MaxEnt)模拟中国冬小麦分布区的年代际动态变化

从冬小麦地理分布的生理机制、生长特性和熟制出发,基于气候因子对冬小麦种植区分布的贡献,从区域尺度和年尺度收集了影响冬小麦种植分布的气候因子,并利用最大熵方法(MaxEnt)模拟和筛选了影响冬小麦分布的最佳气候因子组合即春化温度(0～7℃)持续的天数、最冷月平均温度、潜在蒸散量和年降水量,构建了冬小麦种植分布-气候关系模型,分析了1961-2010年中国冬小麦种植区及高适宜区的变化.结果表明,冬小麦可种植区的最冷月平均温度范围为-12～15℃,冬小麦的存在概率随着0～7℃持续天数的增加而增加,年降水量过低将严重影响冬小麦种植区分布的存在概率,年降水量低于200mm的地区不存在冬小麦分布.研究结果还表明,1961-2010年中国冬小麦种植区呈北移西扩趋势,高适宜区发生北移,从而增加了中国北方高寒地区的冬小麦可种植面积,同时有效提高了中国北方地区的气候资源利用率,可增加冬小麦产量.研究结果可为准确预测现在和未来气候条件下中国冬小麦的分布情况,科学合理地应对气候变化提供依据.     

基于网络GIS的作物品质监测与调优栽培系统

以实现小麦优质高效生产为目标，探讨了基于网络GIS的作物品质监测与肥水调优栽培系统的设计、实现与应用。系统以组件GIS、网络GIS和空间数据库技术等主流地理信息技术为支持，实现以遥感为主要数据源的多源数据融合分析、模型与知识的灵活管理。系统以小麦栽培农艺学知识为基础，明确影响小麦籽粒品质形成的主要因子，通过反演模型和评价模型从遥感影像中提取相关因子用以指导小麦栽培，并根据主要影响因子建立小麦品质综合评价模型，实现小麦品质预测。     

河南强筋小麦种植品质达标的关键气象因子分析

为提高优质小麦气象服务针对性,根据2017-2019年河南省72个县(区)6个强筋、中强筋小麦品种的287份小麦样品品质测定资料、对应气象因子和小麦发育期观测资料,利用Pearson相关分析、LSD多重比较和敏感系数等方法,明确了影响河南省强筋小麦种植品质的关键气象因子。结果表明：除豫南南部和豫西地区外,河南省大部分地区适宜发展优质强筋小麦。硬度指数、粗蛋白质等6项品质指标不同程度受拔节后气象条件影响,其中拔节-抽穗期和成熟-收获期的气温和日照时数对大部分品质指标影响显著,开花-灌浆期气温和日照时数主要影响硬度指数、沉淀值和吸水量,成熟-收获期降水量对面粉吸水量有负影响。比较敏感系数SV₍(i))的绝对值,沉淀值对拔节-抽穗期平均最高气温最敏感,SV₍(i))达0.7954。不同生育期影响强筋小麦种植品质达标的关键气象因子分别为：拔节-抽穗期平均最高气温、空气相对湿度和日照时数,开花-灌浆期空气相对湿度,以及成熟-收获期平均气温。研究结果说明影响河南省强筋小麦种植品质最重要的气象因子为气温。     

基于TM和MODIS数据的水旱地冬小麦面积提取和长势监测

采用Mahalanobis Distance分类法提取了冬小麦种植面积,通过搭建决策树结构进行了不同灌溉类型冬小麦种植面积的提取,通过两个年份不同生育时期MODIS-NDVI的比较,分析了NDVI时间曲线与冬小麦长势的响应规律和水旱地冬小麦年同期长势。结果表明：2007年临汾地区冬小麦总种植面积为234778.5 hm2,提取精度为96.96%,其中水地种植面积为107488.3 hm2,提取精度为86.15%,旱地冬小麦为127290.2 hm2,提取精度为86.16%。生育期内,水地冬小麦整体长势好于旱地冬小麦,通过NDVI变化斜率比较,表明随着生育期的推进,水地冬小麦NDVI达到峰值前的上升速度远大于旱地冬小麦,峰值后水地冬小麦NDVI下降速度小于旱地冬小麦。