罗江县农田土壤全氮协同克里格插值和采样数量优化研究

[目的]研究县域土壤全氮含量的空间分布和采样数量,为紫色土丘陵区采样提供参考。[方法]利用协同克里格法,以初始的1 777个土壤全氮含量数据为随机抽取的数据,分别随机抽取1 599、1 421和1 243个数据为目标变量,并以初始的1 777个土壤有机质数据为辅助变量,对四川省罗江县土壤全氮含量进行插值分析,从而利用协同克里格法对县域尺度下农田土壤全氮含量在不同样点数量下空间分布中的适用性进行评价。[结果]在相同取样数量下,全氮协同克里格法的均方根误差相对于普通克里格法降低0.019 6%～0.072 5%,预测值和实测值之间的相关系数提高0.69%～0.90%。利用协同克里格法,土壤全氮含量数据在缩减30%情况下,其估值精度高于1 777个样点下的普通克里格估值,且二者的分布图都具有较高的拟合度。[结论]协同克里格法是一种经济、精准的方法,可为县域土壤养分含量的空间分布提供基础信息。     

县域农田土壤铜含量的协同克里格插值及采样数量优化

 【目的】研究县域农田土壤铜含量的空间分布和采样数量,为农田土壤环境质量调查提供帮助。【方法】采用协同克里格方法,以初始的623个土壤铜含量数据及在此基础上随机抽取的560、498和432个数据为目标变量,并以初始的623个土壤有机质含量数据为辅助变量,对四川省双流县农田土壤铜含量进行插值分析,并对不同样点数量下协同克里格法在县域尺度农田土壤铜含量空间分布研究中的适用性进行评价。【结果】相同取样数量下,协同克里格法的均方根误差相对于普通克里格法可降低0.9%～7.77%,预测值和实测值之间的相关系数可提高1.76%至9.76%。利用协同克里格法,在土壤铜含量数据量缩减10%的情况下,其估值精度仍高于初始的623个土壤铜含量数据的普通克里格估值,且二者的分布图具有高度相似性。【结论】协同克里格作为一种更为精确和经济的方法,可为县域尺度农田土壤重金属含量的空间分布研究提供更多的信息和帮助。     

山地丘陵耕地土壤养分最优插值方法研究——以江西省渝水区水北镇为例

以江西省渝水区水北镇为研究区,利用823个采样点的耕地土壤养分数据,分析区内耕地土壤养分含量与海拔、坡度的相关性,采用协同克里格插值方法,结合海拔、坡度进行插值,并把经交叉检验后的结果与逆距离权重法、普通克里格法的结果进行比较.结果表明,结合海拔、坡度进行插值后,精度有明显提高.插值精度排序为协同克里格法>普通克里格法...     

基于协同克里格的县域耕地质量监测点优化布设

根据耕地质量的空间分布特征优化监测样点布局,可提高耕地质量的监测效率和准确性。本研究筛选与耕地质量协同变化的环境因子作为辅助变量,利用地统计学方法分析耕地质量的空间变异特征,采用协同克里格法优化耕地质量监测样点的布设。结果表明：利用与耕地质量相关性较好的地下水位为辅助变量,在不同规格网格的样点布设下,协同克里格在最适（5 km×5 km）网格尺度下得到66个监测点的插值精度,优于普通克里格在小（2 km×2 km）网格尺度下得到390个监测点的插值精度;而在相同规格网格的样点布设下,协同克里格方法得到监测点的插值精度均优于普通克里格。研究表明,结合易于获取的辅助变量信息的协同克里格方法可优化耕地质量监测点布设,得到更少的监测点的样点方案,在耕地质量监测中可实现减少成本的同时提高监测精度。     

基于主成分分析的协同克里格插值模型对土壤铜含量的空间分布预测

以湖北省宜都市红花套镇的柑橘产区为例,选取土壤重金属全铜含量为研究对象,利用Pearson相关系数方法选择与土壤铜含量具有较高相关性的土壤因子(全K、全Cr、CEC、全Al、全N(P0.05))作为辅助变量,利用主成分分析(PCA)对辅助变量进行降维求总得分处理后,与协同克里格插值相结合构建土壤铜含量空间模型(COKPCA),同时构建土壤铜含量的普通克里格插值模型(OK)和以全K作为辅助变量构建协同克里格插值模型(COKK),对不同的空间模型进行模拟精度的对比和分析之后提出最优空间模型方法,进一步分析土壤铜含量在研究区域的空间分布特征。结果表明:普通克里格插值(OK)、协同克里格插值(COKK)和与主成分相结合的协同克里格插值(COKPCA)3种模型的RMSE分别为7.044、6.907和6.309,R2分别为0.716、0.743和0.852,赤池信息量准则(AIC)分别为101.591、96.908和87.203。综合比较,COKPCA具有最优的模拟插值结果,其次为COKK,而OK则相对较差。     

耕地地力评价中土壤养分的空间插值方法比较研究——以会宁县土壤速效钾为例

土壤养分分布状况是耕地地力评价的重要指标,也是科学施肥的主要依据。土壤属性分析作为耕地地力评价的核心,是评价工作的重点。该研究以甘肃省会宁县土壤速效钾含量为研究数据,用普通克里格、反距离加权法、径向基函数插值3种插值方法进行插值对比研究,交叉验证得出普通克里格球面模型是精度最高的插值方法,可以很好的模拟土壤养分的空间渐变分布。为后期的耕地地力评价和农业生产提供科学依据。     

丘陵区水稻土Cu污染空间变异的协同克里格分析

针对丘陵红壤区铜冶炼厂周围水稻土污染区(1.40 km2),在景观尺度上,采用协同克里格方法,研究了影响表层土壤Cu含量空间分布预测的辅助因子.基于空间自相关性、间距、长轴方位角以及各种预测误差,评价了辅助变量(包括秸秆全Cu含量StrawCu、籽粒全Cu含量GrainCu、土壤全Cd含量Cd、土壤pH、土壤有机质OM、高程H)对表层土壤Cu含量分布预测精度的影响.结果表明,单辅助变量的协同克里格预测值与实测值相关系数的大小顺序为Cu/Cd＞Cu/H＞Cu/StrawCu＞Cu/GrainCu＞Cu/OM、Cu/pH,而多辅助变量协同克里格预测的相关系数大小顺序为Cu/(Cd,StrawCu)＞Cu/(Cd,StrawCu,H)＞Cu/(Cd,StrawCu,GrainCu)＞Cu/(StrawCu,GrainCu)＞Cu/(Cd,H).与土壤全Cu含量的普通克里格插值精度相比,利用表层土壤全Cd含量、水稻秸秆全Cu含量、高程作为辅助变量与水稻土表层全Cu含量进行协同克里格插值可以显著提高预测精度;但水稻籽粒全Cu含量作为辅助变量对预测精度影响不显著;而土壤有机质含量和土壤pH作为辅助变量反而降低了预测精度.在对表层土壤全Cu含量分布的多辅助变量协同克里格预测中,表层土壤全Cd含量和水稻秸秆全Cu含量的影响最大,其次是高程,水稻籽粒全Cu含量不能提高对表层土壤全Cu含量分布的预测精度.     

农产品产地土壤锌环境质量评价方法比较研究——以吉林省舒兰市为例

[目的]探讨农产品产地土壤锌在不同环境质量评价方法中的结果精度,为农产品产地认证提供依据。[方法]以吉林省舒兰市为例,通过实地采样,实验室样品分析,运用单因子污染指数法和基于GIS的空间插值方法,根据绿色食品产地环境质量标准进行农产品产地土壤锌的环境质量评价,并进行方法比较。[结果]基于GIS的土壤锌空间插值环境质量评价方法比传统方法的精度高;采用基于辅助因子的土壤锌协同克里格插值评价结果比普通克里格精度高;土壤锌和有机质的协同克里格插值评价方法比土壤锌与高程的协同克里格插值评价方法的精度高。[结论]基于GIS空间插值方法的土壤锌环境质量评价结果比传统方法更具科学性和合理性。     

基于协同克里格的耕层土壤速效钾空间异质性研究

基于万年县配方施肥项目野外采集的耕层(0~20 cm)土壤数据,运用常规性统计和地统计学方法定量刻画土壤速效钾的空间异质性。结果表明,研究区土壤速效钾值域为33.46~164.84 mg·kg^-1,均值为82.04 mg·kg^-1,属于4级(第二次土壤普查土壤养分分级标准),变异系数为30.49%,呈中等程度变异。成土母质、土壤类型(亚类和土属)、高程、pH和阳离子交换量(CEC)对研究区耕层土壤速效钾空间变异影响极显著(P<0.01)。交叉验证的结果表明,加入辅助变量的协同克里格法较普通克里格法可以提高模拟精度,辅助变量个数越多,模拟精度越高,空间异质性描述越详细。通过插值得出土壤速效钾的空间分布图,可为当地土壤钾素管理和精准农业提供科学依据。     

用高程辅助提高土壤属性的空间预测精度

 【目的】探讨土壤属性变量与高程之间在何种条件下，可利用高程变量来辅助提高土壤变量的预测精度。【方法】用两种将高程作为辅助变量的克里格插值方法（协克里格法和简单克里格加变化局部平均值法）与没有考虑高程的普通克里格插值方法进行对比分析，用均方根预测误差和预测精度的相对提高值作为标准对3种方法的预测结果进行评价。【结果】对于交换性钾和pH值，协克里格法获得最精确的预测；对于Olsen-P、土壤有机质和有效锌，简单克里格加变化局部平均值法得到最精确的预测；而有效铜、有效铁和有效锰的最精确的预测结果则由普通克里格法产生。【结论】高程数据能够用来提高土壤特征的空间预测精度，但并不是对所有的土壤属性都适合；在利用高程数据来提高土壤属性空间预测之前，应该先对高程和土壤特征变量之间的线性相关关系、结构相关关系和全局趋势等进行仔细地分析，然后再选择适宜的方法。     

喀斯特山区村级尺度下农田土壤养分的空间变异特性

以贵州省平坝县马场镇栗木村土壤养分测试数据为例,利用经典统计及地统计学的原理和方法,结合GIS技术对土壤有机质、氨态氮、速效磷、速效钾的空间变异特性进行了分析和比较;根据旱地和水田中各土壤养分元素的不同空间变异特性分别选出了各自的最优插值方法,生成了空间变异分布图.     

基于归一化光谱指数的土壤有机质含量空间分布状况研究

【目的】研究土壤主要养分含量特征信息的光谱预测值,使其更具直观性、空间性及科学性,为大尺度对农田的土壤养分空间分布状况获取、评价与科学管理提供依据。【方法】利用ArcGIS 9.3的普通克里格(Ordinary Kriging)插值方法,对小面积及大尺度试验区的土壤样本点进行有机质反演插值填图,并将实验室化学测定土壤有机质含量的实测值与其高光谱模型预测值进行Kriging插值填图比较,分析土壤有机质含量的实测值与预测值的空间分布状况差异。【结果】从小面积试验区到大尺度条田地块插值后的空间分布情况来看,土壤有机质含量的光谱预测值(基于归一化光谱指数NDI[495,485]预测)与实测值之间具有较好的相似性,预测效果较好。【结论】通过土壤有机质含量信息状况的空间分布填图来确定农田分区基本管理单元的适宜尺度,为实施大区域农田养分分区精量管理的划分,提出科学的平衡施肥方案,为适合新疆及兵团特色的精准农业管理、土壤养分快速探测、精量施肥等技术提供技术理论支持。     

样点数对县域土壤养分空间变异特征评价的影响

以广东省阳西县测土配方施肥耕地地力调查数据为基础,应用地统计学和GIS空间分析技术,对耕层土壤pH、有机质、全氮、有效磷和速效钾进行空间插值质量研究。结果表明:(1)土壤养分变异系数的顺序为速效钾>速效磷>有机质>全氮>pH,插值误差随土壤养分空间变异系数增大而增加。(2)插值精度随着插值样点数的增加而不断提高,土壤养分的预测值与实测值的相关系数逐渐增加。采样密度相同时,土壤养分的标准均方根误差(NRMSE)值由大到小的变化顺序是速效钾>有效磷>全氮>有机质>pH值。(3)对阳西县土壤养分空间变异情况进行评价时,土壤pH值和全氮采样时应以30～60 hm2耕地为一个采样单元;土壤有机质采样时应以20～30 hm2耕地为一个采样单元;土壤有效磷和速效钾采样时应最大以20 hm2耕地为一个采样单元。     

县域耕地土壤速效钾空间预测方法的比较

【目的】筛选出测土配方施肥项目中最适宜的土壤速效钾空间预测方法,为准确预测土壤养分的空间分布提供依据。【方法】以陕西汉中汉台区耕地土壤速效钾含量为研究对象,分别采用反距离加权插值法、径向基函数插值法和普通克里格插值法3种方法,在选取3种方法最优模型参数的基础上,对试验区域内2 022个土壤速效钾样点进行空间插值,并对结果进行验证及评价。【结果】通过对3种空间插值方法进行交叉验证,径向基函数插值法均方根误差为267.349,小于其他2种插值方法;其相关系数为0.687,大于其他2种插值方法。利用分区符合度法和插值结果图进一步验证,结果表明,相对于反距离加权插值法和普通克里格插值法,径向基函数插值法更能反映试验区域土壤速效钾的分布格局。【结论】径向基函数插值法较反距离加权插值法和普通克里格插值法更适宜于试验区耕地土壤速效钾的空间预测;在测土配方施肥项目实施过程中,利用分区符合度验证法对土壤养分空间预测方法进行选择是切实可行的。     

荒漠草原区土壤养分空间变异及评价

采用经典统计学和地统计学相结合的方法,结合GIS技术,分析了宁夏红寺堡孙家滩园区（0～20 cm）土层土壤养分的空间变异特征,并运用普通克里格（Kriging）进行最优插值,制作了土壤碱解氮（AN）、速效钾（AK）、速效磷（AP）、全氮（TN）、全磷（TP）、有机质（OM）及pH的空间分布图.研究表明,速效磷变异系数最大为82％,pH变异系数最小为4％,变异系数由大到小依次为速效磷＞全磷＞全氮＞速效钾＞碱解氮＞有机质＞pH.各土壤养分都具有良好的半方差结构,pH、速效钾、全磷和有机质符合球状模型,碱解氮和速效磷符合线性模型,而全氮符合指数模型.在空间自相关范围上,全氮最大为37 750m,全磷最小为1 340 m.采用Kriging最优内插法对未测点进行了估值,绘制了等值线图,各种土样养分都在一定程度上受地形、土壤类型、土地利用方式、施肥等因素的影响,且均表现出明显不同的分布规律,土壤综合肥力水平较低.该研究揭示了孙家滩园区土壤养分的空间分布规律,对于实施精准农业和草地的可持续利用具有积极意义.     

不同滴灌年限小麦土壤速效养分空间变异特征

【目的】研究小麦不同滴灌年限土壤速效养分积累的变化规律,了解其空间分布特征。为科学管理滴灌小麦土壤调查和施肥技术体系提供理论和数据参考。【方法】以1、3、5、7 a滴灌小麦农田土壤为研究对象,分析不同滴灌年限小尺度土壤盐分空间的分布特征。采集土壤剖面(0~60 cm)样品,结合连续性定位监测、描述性统计和地统计分析,研究不同滴灌年限土壤速效养分时空变异规律。【结果】不同滴灌年限速效养分的最大值在0~20 cm土层,最小值在40~60 cm土层;不同土壤层的速效养分含量呈弱变异和中等变异。半方差函数表明,滴灌1、3、5、7 a土壤速效养分含量符合球状模型和高斯模型,呈明显空间自相关和中等空间相关性,块金系数在15.28%~65.15%。【结论】不同滴灌年限土壤速效养分随年限的增加呈现下降趋势,其空间分布主要受人为因素和随机因素的共同影响。     

黄山市土壤主要养分含量空间分布特征及影响因素

该文以安徽省黄山市为研究对象,应用地统计学和GIS技术研究土壤养分(有机质、有效磷、速效钾)的空间分布特征及影响因子。结果表明:有机质和速效钾的变异系数均介于0.1~1之间,属中等变异,有效磷的变异系数1,属较强变异。地统计分析表明,3种土壤养分均呈现较强的空间自相关性,说明结构因素是其主导因素。普通Kriging插值结果表明,黄山市有机质含量从西南至东部逐渐减小,并呈片状分布。有效磷的空间分布为从南到北,由东至西逐渐减小。速效钾则呈现低值区片状分布,高值区斑块状分布的趋势。总体来说土壤类型、质地和坡度对养分均有显著影响。研究结果可为黄山市合理施肥,提高土壤肥力提供科学有效的依据。     

沙雅县植棉土壤表层养分空间分布特征分析

研究旨在探讨植棉土壤表层养分分布特征及优化调节土壤养分元素提供科学依据。采用统计学、地统计学和空间分析方法,在Surfer 8.0 软件的支持下,对植棉土壤中的速效养分元素之间的相关性进行了分析,并进行正态分布检验。运用ArcGIS 和ENVI 5.0 软件对研究区卫星遥感数据进行定标、大气纠正和几何精校正,得到了相关数据图像。结果表明：（1）由有机质、缓效钾、有效磷和速效钾的峰度值可以看出,数据的分布与正态分布相比较为陡峭,为尖顶峰。而由全氮、碱解氮等养分元素的峰度值可以看出,总体数据的分布与正态分布相比较为平坦。（2）有机质与碱解氮、全氮、有效磷、缓效钾、速效钾等养分元素在不同区域的相关性特征不一样且不明显。（3）沙雅县的所有数据都能通过0.05 的检验水平,都服从正态分布,可以进行插值分析。（4）研究区北边绿洲主要是沿河道而分布,所以北边的养分元素含量较丰富;南边靠近塔克拉玛干沙漠,属于干旱区水资源比较缺乏,因此养分元素的分布含量比较少。     

黄土高原南麓县域耕地土壤速效养分时空变异

在生态脆弱的黄土高原南麓合阳县,以1983、2006年耕地土壤速效氮、磷、钾含量为对象,利用空间自相关、变异函数及分形维数等方法,研究县域土壤速效养分时空变异特征及主要影响因素.结果表明,从1983到2006年,除土壤速效钾外,耕地速效氮、磷的平均含量分别提高73.98％和92.69％;土壤速效养分全局Moran''s I指数和空间相关距均呈递减变化、分维数增加,预示其空间结构减弱,随机变异性增强.土壤速效氮、磷含量在绝大部分研究区域内呈现不同程度累积,而速效钾含量则在59.65％的耕地上减少;导致其不同变化的因素有耕地利用方式、施肥管理、灌溉、土壤类型等,其中以土地利用方式和施肥管理措施的影响最大.