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。     

非饱和带岩性平均粒径的空间变异性研究

通过统计分析方法确认颗分试验法得到的非饱和带平均粒径和定性测定法得到的平均粒径可作为协同区域化变量的基础上,通过将颗分试验平均粒径数据作为主变量,利用与它有协同区域化关系的定性测定法获取的非饱和带大量平均粒径数据用协同克立格法对研究区非饱和带平均粒径进行了大尺度估值。用估值结果对非饱和带平均粒径变异性进行了分析评价,给出了平均粒径空间变异分区图。     

基于地理加权回归模型的亚热带地区乔木林生物量估算

基于浙江省碳汇样地调查数据,以乔木林生物量(含地上和地下生物量)为因变量,将筛选的与因变量相关性较高的因子作为解释变量,采用地理加权回归和协同克里格方法对乔木林生物量进行估算,对比分析两种估测方法的精度。结果表明:基于地理加权回归方法构建的乔木林生物量估算模型(R2adj=0.820 4,RMSE=23.021 5 t/hm2)精度优于协同克里格方法(R2adj=0.726 3,RMSE=28.054 9 t/hm2),同时使用地理加权回归方法的乔木林生物量预测值的变异系数(Cv=0.618 9)高于协同克里格法(Cv=0.585 4),由此可知地理加权回归方法因考虑了待估变量的局部变异,比协同克里格方法具有更好的拟合结果,预测精度较高。     

辅助时序数据用于土壤盐分空间预测及采样研究

以普通克立格法作为参考，利用辅助数据的两种预测方法，即协同克立格法和回归克立格法对海涂区土壤盐分进行空间内插计算，并在目标变量的采样数目不断减少的情况下，利用80个检验样本，对比了这3种方法的预测精度。结果表明，不论目标变量的样品数目如何减少，利用了辅助变量的协同克立格法和回归克立格法的预测精度较普通克立格法都有了较大提高，而且回归克立格法的预测精度总体上要好于协同克立格法。对不同样品数目下3种方法的预测误差进行T检验发现，回归克立格法对普通克立格法和协同克立格法预测误差的减少在不同的样本数目下都达到了极显著水平。研究结果表明，利用连续几个时段上辅助的时序数据，来对同样点位上下一个时段的变量进行估值，可以较大地提高估值精度，节省采样成本。尤其是回归克立格法的回归部分可以是一般的线性模型，也可以是非线性模型,在预测时无疑更具灵活性。     

基于数据同化的地下水埋深插值研究

以西北干旱区典型县域磴口县为研究区,以2015年8月份40个地下水采样点的样品数据为基础,引入集合卡尔曼滤波(En KF)数据同化将其优化作为主变量,以蒸散发量反演结果以及归一化植被指数(NDVI)数据为协变量,进行协同克里金插值,同时与未采用同化的协同克里金插值结果以及经同化采用普通克里金插值结果进行交叉验证。结果表明:三者在较大空间尺度上对地下水埋深空间分布趋势的模拟基本一致,南部沙漠地区整体较高,在空间分布上表现为明显的地理规律性。同化后的数据进行协同克里金插值的结果改善最显著,平均误差、均方根误差、平均标准误差均优于未同化插值结果,其中平均误差仅为0.270 5 m。与普通克里金插值方法相比,协同克里金插值考虑蒸散发与NDVI的协同作用,精度明显提高,平均误差减小0.409 7 m,均方根误差减小0.078 4 m,平均标准误差减小1.016 7 m。