Quantifying and mapping topsoil inorganic carbon concentrations and stocks: approaches tested in France

Soils act as a sink or a source of atmospheric carbon, and great efforts are made to monitor soil organic carbon stocks, but soil inorganic carbon (SIC) stocks are not measured by many national‐ and continental‐scale soil monitoring networks. Topsoil (0–30 cm) SIC concentrations were determined for > 2000 sites on a regular 16‐km grid as part of the French, Réseau de Mesures de la Qualité des Sols (RMQS). We used design‐based statistical methods to calculate unbiased estimates of the mean SIC concentration and total stocks across France. Model‐based methods were used to determine the uncertainty of these estimates and to map the spatial distribution of these quantities. Observations of inorganic carbon were highly skewed and did not conform to standard statistical models. Data were normalized using a nonparametric transformation. The estimates and predictions of inorganic carbon are baselines against which the results of future phases of the network can be compared. We found that the total topsoil inorganic carbon stocks in France amount to 1070 ± 61 Tg, ca. one‐third of the corresponding organic carbon stocks. Spatial distribution of SIC was strongly linked to the underlying geology. We tested the reliability of estimating SIC concentrations and stocks from the French Soil Test Database, which contains the results of 280 000 soil analyses requested by farmers between 1990 and 2004. A biased estimate of soil inorganic carbon concentrations resulted, presumably because soil samples were selected according to concerns of farmers rather than by a statistical design.     

Area-to-Point Kriging of Soil Phosphorus Composite Samples

Mapping of phosphorus (P) is based on sampling and laboratory analysis. Although laboratory analysis is costly, the number of samples is restricted in practice. In zone sampling, areas of the field are used to composite samples from sets of sampling points to reduce efforts. This study introduces area-to-point (ATP) kriging for downscaling composite samples with different sizes and shapes of the sampling areas. ATP kriging makes use of the coordinates of the sampling points of the composite samples. The applicability was tested on a simulated data set as well as on a spatially dense sample set of P measurements. Validation shows that ATP kriging outperforms point kriging with centroid interpolation. The root mean square error (RMSE) is reduced from 39.5 to 33.5 mg kg^?1. ATP kriging predictions were better at retaining the P value of the sampling area. The smoothing effect of interpolation and the aggregation effect of compositing the samples were reduced.     

经验正交函数与地统计相结合分析降水时空变异

把经验正交函数展开和地统计分析有机结合,以河南省近51年雨季降水为例,进行降水时空变异特征研究。结果表明,用经验正交函数把降水变量场的主要空间分布结构分离出来,可正确地提取时间函数向量;再运用地统计分析对河南省多年雨季降水空间函数特征向量进行空间变异结构分析与插值,得出了河南省雨季降水量空间分布的主要4种类型:总体一致型、南北差异型、东西差异型和豫西山区异常型;然后对时间函数进行分析,得到了对应空间分布型的年际变化趋势规律。     

小尺度下低山区茶园土壤钾素含量的空间分布格局研究

运用地统计学和GIS技术相结合的方法,采用地统计分析模块中的Kriging插值法研究了山区茶园土壤钾素的空间分布格局。结果表明:蒙顶山茶园土壤全钾和速效钾含量均具有中等的空间相关性,其C0/(C0 C)值分别为43.3%和27.2%,二者的变异方向略有不同,但均表现出在坡度方向变异明显,在横坡方向变异较弱的特性。Kriging插值结果表明速效钾含量在24.48~55.00 mg/kg之间的斑块面积较大,全钾在12.09~14.04 g/kg之间所占的面积较大,二者均呈片状分布,在垂直方向没有明显的规律可循,并都有东北区含量高于西南区的趋势。     

基于GIS和地质统计学的水稻灌溉用水定额等值线图*

 在ARCGIS支持下,将GIS空间数据管理功能和地质统计学的空间分析功能相结合,利用云南省30个典型县水稻灌溉用水定额数居,进行空间插值精度比较。交叉验证结果表明：地质统计学方法优于常规的距离反比法、径向基函数法、多项式插值方法;地质统计学方法中,普通克里金球状模型插值精度较高。     

中国农业大学上庄实验站土壤理化性质的空间分布特征

对中国农业大学上庄实验站面积约70 hm2的试验区布设了68个观测点,测定了其表层土壤基本理化性质(质地、容重、pH、电导率、速氮、速磷、速钾、有机质、微量元素等)。应用传统统计学和地统计学方法对数据进行分析,结果表明:除pH变异系数为0.02外,其余土壤理化性质的变异系数范围为0.12~0.77,均属中等变异强度。半方差函数分析结果表明:除微量元素Mn和Zn表现为纯块金效应外,其余土壤理化性质在一定范围内均存在空间相关关系,其中表层土壤颗粒组成和阳离子交换量的空间相关距离最大,表现在全区均有相关性;其次,CaCO3含量和速效Fe的空间相关距离较大,分别为603 m和541 m;其余土壤理化性质的相关距离范围为180~477 m。采用Kriging最优内插方法对未测点进行了估值,并绘制了土壤理化性质的空间分布等值线图,分析表明其含量产生差异的主要原因是土壤母质、土地利用方式、施肥、耕作等因素的影响。     

毛乌素沙地土壤养分空间变异性初步研究

以乌审旗毛乌素沙地为研究区,以0~40 cm土壤全氮、速效磷、速效钾为研究对象,结合传统的经典概率统计理论和地质统计学理论对其进行全面研究,分析了三种土壤养分的空间分布特征,绘制了三种土壤养分的变异函数图以及空间分布图,从而得出该地三种土壤养分的空间分布规律。分析表明：该地土壤全氮、速效磷、速效钾养分的含量均极少,属于六级,土壤较贫瘠。通过对研究区土壤的采样分析,了解了研究区土壤养分的分布状况和空间变异情况,为促进和提高毛乌素沙地农业生产实践提供理论依据,为精确指导农业生产提供科学依据。     

三江平原耕地土壤有机质时空分布特征——以富锦市为例

以2013年三江平原富锦市实地调查和采样数据,1981年国家第二次土壤普查数据和各种辅助图件为基础,运用地统计学、统计学和GIS技术等研究方法,分析三江平原富锦市农田耕层土壤有机质(SOM)空间分布特征,探讨其32年间SOM变化的规律。结果表明,2013年富锦市SOM含量平均值为42.1 g/kg,较1981年下降了18.6%;在空间上呈现出较为明显的东南高西北低的分布格局,属于中等强度空间相关,受结构性因子和随机因子的共同作用。按照国家第二次土壤普查时富锦市SOM分级标准,1981-2013年有85.9%的农田耕层SOM发生不同程度的变化,其中有50.5%面积得到了提升,有35.4%面积有所下降。     

科尔沁沙地沙质草场土壤水分对干旱和降雨响应的空间变异性

采用地统计学的方法,研究了科尔沁沙地沙质草场土壤含水量对干旱和降雨响应的空间变异规律。结果表明,干旱时沙质草场表层(0～20cm)、亚表层(20～40cm)土壤含水量可很好地拟合成球状模型和指数模型,在1～2．26m,1～6．63m的中等尺度范围内表现出很高的空间自相关性,空间自相关度分别为0．92,0．87．分维数均表现出较弱的空间依赖性．分别为1．99,1．94,两层土壤含水量变异特征差异小,土壤水分的空间变异性强,破碎化程度高。降雨后沙质草场土壤表层、亚表层土壤含水量可很好地拟合成指数模型和球状模型,也具有空间结构特征,空间自相关度分别为0．62,0．98,变程分别为181．80m,4．55m,分维数为1．91,1．99,再有土壤水分空间格局图分析,表层土壤含水量空间变异性小,亚表层空间变异性大,两层土壤含水量变异特征存在明显差异。干旱时与降雨后沙质草场表层土壤水分统计特征、变异函数模型和参数、分维数和土壤水分空间格局分布图存在显著的差异,而亚表层差异较小。一定强度的降雨在短期内只能削弱处于干旱时沙质草场表层土壤水分的空间变异性,使其表层土壤水分破碎化程度、空间变异性减弱,而对土壤深层的水分补充和影响有限。     

半干旱区科尔沁沙地土壤水分时空特征研究

采用经典统计和地统计学的方法,分析了2013年半干旱区科尔沁沙地(1.5 hm2)不同植被类型下0~160 cm剖面土壤水分的时空变异特征。结果表明:土壤含水量在剖面上的变异系数在18%~177%之间,属于中等或强变异水平;土壤水分状况影响其变异性,湿季的变异性低于干季。草本植被和灌木通过截留降雨和根系吸水,加剧了土壤水分在空间上的变异。在同一时期,土壤水分的空间自相关性随着深度的增加而不断减小;相同深度的空间自相关性为湿季大于干季。在湿季各层土壤含水量具有较好的空间连续性,而干季各层土壤水分变化均较为剧烈,土壤水分的破碎化程度较高。降雨有促使土壤水分分布趋于均匀及增强空间相关性的效果。