不同植被群落下土壤有机质和速效磷的小尺度空间变异

【目的】研究鄂尔多斯沙地不同植被群落对小尺度土壤养分空间变异的影响。【方法】通过对鄂尔多斯沙质荒漠化地区两种典型植被群落下的土壤以0.3 m等间距的网格取样（n=81）,对土壤有机质含量、土壤养分含量微尺度空间变异进行地统计学分析。【结果】本氏针茅群落下土壤有机质含量和有效磷的半方差函数呈线性模型，本氏针茅群落下表层土壤养分的空间变异特征受随机因素的影响较大，在调查范围内没有空间相关性。油蒿灌丛周围表层土壤的有机质和有效磷含量的半方差函数可用球状模型和指数模型来描述，表层有机质含量的独立间距为1.25 m，有效磷含量的独立间距为1.14 m，均与油蒿灌丛的冠幅相近，土壤有机质含量和有效磷含量具有强烈的空间自相关性。【结论】两种植被下的土壤有机质和有效磷含量的差异显著；在亚米采样尺度上，本氏针茅群落下土壤有机质、有效磷含量的空间变异较小，而油蒿灌丛群落下表层有机质、有效磷的分布具有明显的以灌丛群落为中心的同心圆结构，有较强的空间自相关性。     

湖州表层土壤有机质的空间分布及相关性分析

以湖州表层土壤中有机质为研究对象,利用地统计与GIS技术相结合的方法研究该地区土壤中有机质含量的空间分布特征。结果表明,研究区土壤有机质含量呈正态分布,平均值22.3 g.kg-1,变异系数0.44。方差和地统计分析表明,土壤有机质最理想的模型为球状模型,研究区土壤有机质含量空间变异具有各向异性特征,呈中等的空间相关性。结合普通克里格插值法,获得研究区土壤有机质含量的空间分布图。相关性分析表明,土壤有机质含量与总氮含量呈显著相关。     

基于不同空间插值类型的耕地土壤有机质空间变异性分析

基于地理信息系统(GIS)与地统计学原理,使用ArcGIS的统计分析模块研究了福安市耕地土壤有机质含量的空间变异情况。结果表明:福建省福安市耕地土壤有机质含量属于中等变异;有机质的半变异函数最佳理论模型为指数模型。对半变异函数理论模型及参数进行分析发现有机质空间相关性较强,说明其空间变异主要受土壤母质、地形、气候等结构性因素作用的影响。利用交叉验证和独立验证,对比验证3种Kriging插值类型(Ordinary Kriging、Simple Kriging、Universal Kriging),结果表明:Ordinary Kriging的插值制图的精度和稳定性最佳。绘制了福安市耕地土壤有机质含量分布图,直观地显示了福安市耕地土壤有机质的空间分布情况及丰缺状况,可为农业生产合理布局、科学施肥提供理论依据及指导。     

基于不同空间插值类型的耕地土壤有机质空间变异性分析

基于地理信息系统(GIS)与地统计学原理,使用ArcGIS的统计分析模块研究了福安市耕地土壤有机质含量的空间变异情况。结果表明:福建省福安市耕地土壤有机质含量属于中等变异;有机质的半变异函数最佳理论模型为指数模型。对半变异函数理论模型及参数进行分析发现有机质空间相关性较强,说明其空间变异主要受土壤母质、地形、气候等结构性因素作用的影响。利用交叉验证和独立验证,对比验证3种Kriging插值类型(Ordinary Kriging、Simple Kriging、Universal Kriging),结果表明:Ordinary Kriging的插值制图的精度和稳定性最佳。绘制了福安市耕地土壤有机质含量分布图,直观地显示了福安市耕地土壤有机质的空间分布情况及丰缺状况,可为农业生产合理布局、科学施肥提供理论依据及指导。     

基于ArcGIS地统计分析的长沙农田根层土壤有机质分析

基于GIS与地统计学原理,使用Arc GIS地统计分析模块研究了长沙周边地区农田根层土壤有机质含量的空间变异情况。结果表明:参照土壤养分分级标准发现长沙农田地区根层土壤中有机质含量中等;以该研究区域山坡天然土壤为农田土壤对比样,比较各项养分值的高低及相关系数,方法可行,结果也有一定意义;有机质的半变异函数最佳理论模型为球形模型,对半变异函数理论模型及参数进行分析发现有机质空间相关性均较弱,说明其空间变异主要受施肥方式和施肥水平影响;使用普通克里格插值方法,绘制长沙市农田地区根层土壤有机质含量分布图,直观地显示了长沙地区基本农田根层土壤有机质的丰缺状况,可为科学施肥提供理论依据及指导。     

临猗县耕地有机质与大量元素的空间变异

根据临猗县实地采集的土壤样品,应用GS+软件对该地区土壤养分的空间变异特征进行研究,采用地统计学方法分析了土壤有机质与大量元素的空间变异。结果表明:土壤有机质、全氮的变异程度较小,速效钾次之,变异最大的是有效磷,各养分的变异都属于中等变异;土壤有机质、全氮和速效钾的空间变异主要是由区域因素引起,空间分布体现为中等空间相关性;有效磷的空间变异受随机因素影响较大,空间分布体现为弱空间相关性。     

山东省文登市耕层土壤有机质的空间分异特征研究

本文在Arcgis地理信息系统平台上,利用地统计学分析模块中的克立格法,基于野外采集的土壤样本GPS 数据和土壤有机质含量的测定值,针对文登市农田生态系统耕层土壤有机质进行了空间分异性特征分析,并对比评价了各种克立格插值模型.结果表明:文登市耕层土壤有机质的空间变异性较为显著;有机质含量的空间变异结构最佳拟合模型是Tetraspherical模型;C0/sill值为0.86,耕层土壤有机质空间相关性很弱,主要是人类活动影响的结果;耕层有机质含量处在较低水平,应改善耕作管理方式.     

基于GIS和地统计学的区域土壤有机质空间变异性研究

以甘肃省榆中县为研究区域,应用地统计学和GIS相结合的方法对该县的土壤有机质的空间变异性进行了分析.结果表明:该地区土壤有机质的空间相关程度属中等水平,变异函数符合球状模型,土壤有机质的分布表现为中西部高,北部和东部低的格局.     

苏州市土壤养分及有机质含量变化的空间尺度效应

[目的]明确苏州市土壤养分及有机质含量在不同空间尺度下的变化规律。[方法]以2010年苏州市耕地质量监测点数据为基础,分析了土壤养分及有机质含量与空间尺度的关系。[结果]土壤养分及有机质含量的变异程度与空间尺度变化存在一定关系,其中土壤养分及有机质含量的组内变异程度随着空间尺度的增大而增加,而其组间变异程度则表现出相反趋势,土壤养分及有机质含量的组间变异程度普遍大于其组内变异程度。[结论]为准确确定土壤养分及有机质含量的空间区域划分方法提供了科学依据。     

冀北山地天然次生林土壤有机质空间异质性研究

【目的】以冀北山地山杨白桦天然次生林为研究对象,探讨该群落土壤垂直方向有机质的分布格局和空间变异特征。【方法】采用大面积野外调查数据,运用统计学、GIS空间结构分析技术进行分析。结果表明:土壤有机质含量最高的是0~20cm层,20~40cm有机质含量最小。变异系数随土壤深度的增加逐渐增大,3层都属于中度变异;3层有机质含量的最佳理论模型分别为指数模型、高斯模型和球型模型;各层有机质含量集中区和插值分析分级面积有所不同,但总体变化规律是一致的。0~20cm土层土壤有机质含量最大,20~40cm层是有机质消耗集中区,有机质含量最小,40~60cm层处于中等水平。【结论】研究区是属于次生山杨白桦林,土壤环境受外界破坏较少,土层垂直方向空间变异不显著,母质层有机质的形成和表层土壤有机质的消耗都处在合理的范围内,体现了该区域土壤处于健康、可持续发展的良好状态。     

草甸白浆土有效磷的空间变异性

土壤养分通常具有较大的空间变异性,且变异规律随土壤类型和养分的变化而变化.对黑龙江省密山市长期试验点的草甸白浆土0～20 cm和20～40 cm两层土壤有效磷的变异性通过经典统计学方法和地统计学方法进行了分析.经典统计学分析结果表明草甸白浆土有效磷具有中等至较强程度的变异.地统计学结果表明草甸白浆土有效磷最大相关距离在85 m左右,两层土壤的块金方差/基台值分别为47.63%和34.87%具有中等至较强程度的空间相关性.     

不同采样幅度和间距下压砂地枣树土壤水分的空间变异性研究

为了探明西北地区特有的压砂地枣树土壤水分的空间变异及其尺度效应,本文基于野外试验,选取32m×32 m区域,并在此基础上改变采样幅度和采样间距,基于经典统计学和地统计学理论,研究了不同采样幅度和间距条件下0-50 cm土层土壤含水量的空间分布特征及其空间变异性。结果表明,对于所有5种采样幅度(32m×32 m、28 m×28 m、24 m×24 m、20 m×20 m和16 m×16 m),随土层深度的增加,土壤含水量呈减小的趋势,而变异系数呈增大的趋势,空间变异强度基本表现为弱变异至中等偏弱变异;当采样幅度增大时,土壤含水量的变异系数Cv、块金值C0及变程A均不断增大。对于4 m、8 m和12 m这3种采样间距,当采样间距增大时,土壤含水量的块金值C0不断增大,变程A不断减小,而变异系数Cv不受影响。在不同尺度内,土壤含水量均存在强烈的空间自相关性。各土层土壤含水量在不同采样间距下的空间分布形态相似,多处出现明显的"隆起"与"凹陷",受地形影响显著,并随着采样间距的增大,逐渐平坦化,8 m为较合理的采样间距。     

海涂土壤电导率的空间变异性研究

运用地统计方法对海涂土壤电导率的空间变异性进行了深入的分析．结果表明,土壤电导率的空间变异可分为系统变异和随机变异两类,系统变异由微地形、土壤管理等外在环境因素决定,因此不同采样区的系统变异存在差异,其中表层土壤的系统变异明显强于深层土壤;而在不同采样区求得的随机变异结构稳定相似并存在套合结构,它们的变程不受采样方向和采样时间的影响．     

长江三峡花岗岩坡面土管空间分布特征

为深入研究土管的空间分布对土壤水分运动的影响 ,该研究在长江三峡花岗岩坡面选择了一受人为活动影响较小的天然次生马尾松林地作为试验场地 ,开挖土壤剖面 ,观测并研究了其土管空间分布特性 .研究结果表明土管主要分布在距地表以下 0 8～ 1 0m范围内 ,经Iδ 指数检验其分布类型为聚集分布型 .据调查并推断其土管成因主要为土壤形成作用和动物活动或植物根系腐烂后形成的根孔所致     

太湖流域典型蔬菜地土壤氮磷钾养分空间变异性及分布规律

采用传统统计和地统计学相结合的方法,以太湖典型地区宜兴市大浦镇湖滨公路以东50hm2蔬菜地为研究对象,网格法(50m×50m)采集表层(0~20cm)土壤156个,研究了土壤主要肥力参数(N、P、K)空间变异特征和分布规律。结果表明:全P、全N、NH4 -N、速效P和速效K有明显的空间变异结构,且在一定范围内存在空间相关性,其含量具有一定的渐变分布规律。研究区域土壤速效P普遍盈余,土壤N、K丰缺并存。Kriging插值法绘制了土壤养分空间分布图,研究结果为最终实施氮磷养分的分区管理和养分重点控制区的确定提供依据。     

不同尺度下低山茶园土壤阳离子交换量空间变异性研究

 【目的】研究茶园土壤阳离子交换量（CEC）的空间变异性特征，可以为茶园生态建设以及茶园土壤肥力管理提供理论依据。【方法】本文利用地统计学方法探讨了两个取样尺度下四川蒙顶山茶园土壤CEC的空间变异性特征。【结果】（1）小尺度下，茶园土壤CEC具有强烈的空间相关性（C0/（C0+C）值为18.84%），相关距离高达1 818 m，结构性因子是影响其空间变异的主要因素；（2）微尺度下，茶园土壤CEC仍具有强烈的空间相关性（C0/（C0+C）值为16.52%），空间相关距离达311 m，结构性因子是影响其空间变异的主要因素。【结论】小尺度下土壤CEC在坡度方向变异明显，横坡方向变异最弱；普通Kriging插值分析表明其在东北至西南方向呈明显的条带状分布，并在垂直方向随海拔高度的上升而增加；微尺度下土壤CEC的变异方向与小尺度下不同，在接近坡度的方向空间变异明显，接近横坡方向变异最弱；土壤CEC沿横坡方向呈条带状分布并伴随部分斑块状分布，从坡面至上而下，呈先增加后减少再增加的趋势。     

太湖流域典型蔬菜地土壤氮磷钾养分空间变异性及分布规律

采用传统统计和地统计学相结合的方法，以太湖典型地区宜兴市大浦镇湖滨公路以东50 hm2蔬菜地为研究对象，网格法（50 m×50 m）采集表层（0~20 cm）土壤156个，研究了土壤主要肥力参数（N、P、K）空间变异特征和分布规律。结果表明：全P、全N、NH4+-N、速效P和速效K有明显的空间变异结构, 且在一定范围内存在空间相关性，其含量具有一定的渐变分布规律。研究区域土壤速效P普遍盈余，土壤N、K丰缺并存。Kriging插值法绘制了土壤养分空间分布图，研究结果为最终实施氮磷养分的分区管理和养分重点控制区的确定提供依据。     

豫中植烟田土壤颗粒组成的空间变异性分析

对豫中烤烟种植区土壤颗粒空间变异性特征的分析表明:>0.1 mm和0.01～0.05 mm粒级的都符合高斯模型,空间自相关距离分别为155700和763500 m;0.05～0.1 mm粒级的符合指数模型,空间自相关距离为370500 m;0.001～0.01mm粒级的符合球形模型,空间自相关距离为10600 m。豫中植烟区土壤表层0.01～0.05 mm和0.001～0.01 mm粒级的颗粒含量的空间变异主要受成土母质等结构性因素的影响,而土壤表层<0.001 mm粒级颗粒含量的空间变异主要受随机因素的影响。土壤颗粒0.001～0.01 mm粒级的主要分布在研究区的北部和西南部一带,0.05～0.1 mm粒级的土壤颗粒主要分布在研究区的东部,>0.1 mm粒级的土壤颗粒主要分布在研究区的西部一带。     

县域农田土壤铜、锌、铬含量空间变异特征及其影响因子分析

【目的】研究县域农田土壤重金属空间变异特征及影响因子,可为保护农田环境质量提供有效信息。【方法】本研究利用地统计学和GIS相结合的方法,对四川省双流县623个土样铜、锌、铬含量空间结构、分布特征进行分析,并在此基础上对其影响因子进行了探讨。【结果】(1)农田土壤铜、锌、铬含量属于中等变异强度,其最大值与最小值之间的差异明显;(2)土壤铜、锌、铬含量的空间相关距离分别为28281、45613、45892m,且具有中等程度的空间自相关性,其空间变异受结构性和随机性因子的共同影响。【结论】普通Kriging插值表明,土壤铜、锌、铬含量的空间分布趋势较为接近,高值区主要集中在县境内西北部。影响因子分析表明,土壤铜含量在不同地形条件下呈极显著差异;成土母质对铜和锌含量空间变异有重要影响;有机肥使用量是影响土壤铜、锌、铬含量空间变异的重要因子;社会经济条件中,农业基础条件和化肥使用量对土壤铜、锌、铬含量空间变异的影响程度最高。