采样尺度对土壤养分空间变异分析的影响

以高密度土壤养分采样数据为数据源,通过随机抽取生成不同采样尺度的样点数据,分析采样尺度对土壤养分空间变异特征分析的影响。研究结果表明:区域土壤养分预测均值随采样尺度减小呈下降趋势,而变异系数增加;养分空间分布的全局趋势随采样尺度增大而增强,但不影响半方差模型;当采样尺度较大,样点间自相关较弱时,相对较少的样点也能满足区域统计参数估测分析需要,但不能用于空间变异特征和插值分析;当样点数大于最佳采样数时,养分统计参数、空间变异特征和插值分析随着采样尺度减小而精度提高,当采样尺度达到0.2左右时,能够满足中等空间变异的土壤养分空间插值分析需要;样点空间布局对相关距和空间插值分析精度的影响比采样尺度本身更为显著。     

采样密度和插值对农田土壤碱解氮空间变异性的影响

将吉林省榆树市弓棚镇作为研究区域,利用采样密度和插值方法(BP神经网络方法和Kriging方法),研究其对农田土壤碱解氮空间变异性的影响。研究结果表明:Kriging模型插值精度随采样密度的减少,呈显著下降趋势,采样密度对BP神经网络插值精度影响相对较小。当采样密度较大时,插值精度表现为Kriging模型显著高于BP神经网络模型;当采样密度较小时,BP神经网络模型的插值精度优于Kriging模型插值精度。研究为精准农业土壤养分插值方法的选取、制定优化采样策略提供科学依据。     

不同尺度下土壤养分空间变异特征的研究

在不同取样尺度下采集了农田土壤样品并测定土壤有机质、全N和有效P含量，研究不同尺度下地统计学方法对土壤养分空间变异分析的适用性和空间插值质量。研究结果表明，大比例尺下土壤有机质含量、有效P含量、全N含量的分布呈正态分布，在中小比例尺下呈现轻微偏态分布。各养分空间变异系数存在明显空间变异(C．V.介于17％—27％之间)，大比例尺下，空间变异较小；中小比例尺下，空间变异程度大(C.V.和峰度值较小)。在各种尺度下，土壤养分均存在典型的半方差结构，表明在各种取样比例尺下采用地统计学方法进行土壤养分空间变异分析都是可行的。在大中比例尺下，各养分块金系数介于0．28—0．38之间，表明土壤养分具有明显空间自相关；而在小比例尺下，块金系数介于0—0．17之间，表明土壤养分具有强烈空间自相关，其中有机质含量具有恒定的空间自相关(块金系数为0)，有效P含量的空间自相关程度相对较弱；空间插值和交互检验结果表明，球状模型空间插值结果与实测结果符合性很好，交互检验均达到极显著水平。在小比例尺下其估计比大比例尺下精度更高。不同养分的空间预测结果质量不尽相同，土壤有机质含量空间预测符合度最高。     

采样数量与空间插值方法对华北平原典型区土壤质量评价空间预测精度的影响

空间插值方法的差异以及采样数量不同对土壤质量评价空间分布的预测精度会产生影响。本文通过随机抽样的方法,以山东省禹城市的土壤质量指数为例,从359个土壤采样点中抽取了340,170,90,50,30五个样本子集,通过普通克里格、简单克里格、反距离加权法和样条函数法4种插值方法,分别对其空间变异和布局进行了解析和预测。结果表明：不同插值方法对预测精度影响不显著,而采样点数量则显著影响了土壤质量指数空间分布预测的精度。本文提出在华北平原县域尺度上,以土壤质量评价作为调查目的的土壤采样中,90个样点是比较适宜的采样数量。同时,将我们的结果与Cochran最佳采样数量计算公式获取的最佳采样量比较后发现,Cochran方法获取的最佳采样数量明显偏低,若不考虑实际的空间变异情况,仅仅使用Cochran公式可能会导致土壤质量空间预测不准确。     

黄河三角洲土壤盐分空间变异性与合理采样数研究

以黄河三角洲地区一块约520hm^2的田块为研究区，采用经典统计学和地统计学方法进行不同层次土壤盐分（0～20cm，20～60cm，60～100cm，100～140cm）的空间变异及其合理采样数量研究。结果表明：研究区土壤盐分普遍较高且表聚作用明显；各层土壤盐分均属于中等变异强度;受结构性因素和随机性因素的共同作用，各土层盐分均具有中等的空间相关性。对Kriging插值结果分析表明，土壤盐分的空间分布受微地形和气候条件的影响较大．且研究区各土层盐分分布存在着空间上的相似性。应用Cochran公式和分层采样方法对合理采样数量进行了分析，发现采用分层采样方法可以有效降低采样数量，且采用最适分配法可以获得最为理想的采样数量，该方法较比重分配法采样数降低幅度最大达35％左右。该研究为黄河三角洲地区盐渍土地的科学管理、改良以及利用提供一定的理论依据和技术参考。     

不同采样密度下土壤特性的空间变异特征及其推估精度研究

对3种采样密度下的土壤特性进行了空间变异结构研究,并在此基础上对土壤特性的推估精度进行了比较。土壤空间变异结构在不同采样密度下的变化随土壤的特性而定,土壤pH、NH4 -N、P及S的变异分别符合不同的半方差模型,土壤OM、Ca及Mg则均符合同一模型;采样密度与模型的拟合度、变异的有效变程及空间相关性均没有必然联系。对模型拟合度均达显著水平的土壤特性进行推估,土壤OM及S的推估精度随采样密度的提高而增加,但土壤NH4 -N及Ca没有表现出同样的规律。     

菜田土壤养分空间变异特征

采用传统统计和地统计相结合的方法，对55hm^2菜田耕层土壤养分空间变异特征进行了研究。结果表明，土壤养分主要限制因子是N、P、K和Zn。不同土壤养分的变异情况各不相同。土壤养分速效含量一般呈斑块状分布；土壤NO3^- -N、P、K和Zn含量在空间分布上具有明显的空间相似性。土壤NO3^- -N、P、K含量分别与种菜历史及肥料用量（N、P2O5和K2O）之间均呈极显著的正相关。     

农田表层土壤养分空间变异特性研究

为给田间养分监测设施布设方法提供依据,在陕西杨凌选取2块农田,采用12 m×12 m嵌套6 m×6 m的采样方法,采集表层土壤（0～20 cm）养分数据,运用经典统计、地统计学结合Kriging插值方法,分析农田土壤养分空间变异特征。结果表明：冬小麦抽穗期与成熟期农田表层土壤全氮（TN）变异系数<10%,为弱变异,土壤有机质（SOM）、有效磷（AP）变异系数介于10%与100%之间,为中等变异,有效钾（AK）和铵态氮（NH4+-N）变异系数>100%,为强变异,成熟期硝态氮（NO3--N）由强变异转为中等变异。土壤养分最优半方差模型为球状模型,作物不同生育阶段,土壤养分空间相关性存在一定的差异,土壤SOM、TN块金系数<25%,空间相关性强烈,以结构性因素为主导;冬小麦抽穗期速效态养分块金系数介于25%与75%之间,空间相关性中等,随机性因素主导,成熟期<25%,空间相关性增强。采样密度由6 m×6 m变为12 m×12 m时,变异程度保持不变,土壤养分空间变异系数差值在0.04%～59.48%范围内,成熟期2号样地的AK除外,块金系数差值在0.065%～34.177%范围内,2种采样间距获得的土壤养分空间变异特征基本一致,建议选用12 m×12 m网格。     

基于信息熵的耕地土壤养分与环境影响因子空间相关性研究

[目的]探究耕地土壤养分含量空间格局及与环境因子的空间相关性,为区域耕地土壤施肥管控及农业生态环境保护等相关工作提供理论依据.[方法]以湖北省枣阳市耕地为研究对象,选取土壤有机质、全氮、速效钾、缓效钾和有效磷5种土壤养分指标,并收集整理成土母质、土壤类型、土壤pH值、高程(DEM)、地表起伏度、坡度、植被覆盖度指数(N...     

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。     

不同布点密度条件下土壤有机碳的空间变异特性

选择福建省漳州市三个不同尺度的典型区,在格网法采样的基础上设计6种不同分类方法和4种格网密度,研究不同尺度下高效表征耕地土壤有机碳空间变异的样点布设方式。研究结果表明:市级尺度(漳州市)高效的样点布设方法为结合地貌类型和土壤类型信息的分类格网法,样点密度以接近6 km×6 km为最节省的采样方法。县级(龙海市)尺度按土壤类型与格网法相结合的方法是高效的布点方式,土壤类型若仅划分到土类,格网密度需接近1 km×1 km;若土壤类型划分到亚类或土属,格网密度可放宽到2 km×2 km。乡镇级(程溪镇)最适合的样点布设方法是未分类格网法。由于土壤类型信息是表征土壤有机碳空间变异最重要的影响因素,因此建议在县级以上尺度进行土壤有机碳空间变异研究时应考虑到土壤类型的影响。     

土壤养分空间变异及合理取样数研究

土壤养分存在明显的空间差异，田间土壤养分合理取样数取决于养分要素自身空间变异程度和人们对数据精度的要求。若空间变异大、精度要求高则需要较多采样数，反之需较少样点数。计算结果表明，极大多数养分要素的合理取样数较实际取样数有较大幅度减少，意味着可大幅降低采样及分析成本。据统计学空间自相关和半方差函数方法研究结果，养分要素存在一定的空间自相关性，但不同方向上的自相关性有明显差异，独立间距也因养分要素而异。研究结果可为精准农业土壤养分样点密度设定、养分要素等值线绘制及精准施肥提供支持。     

土壤重金属污染现状评价及其合理采样数的研究

为了更好的解决环境管理中的实际问题,对未知区域的土壤重金属污染状况进行评估是很有必要的。本研究以重庆江津市吴滩镇为研究区,在该研究区采集耕层土壤样品121个并对重金属Pb、Cd、Cr、Hg、As的含量进行了分析,并通过ArcGIS和地统计得到各种重金属的空间变异情况,其变异性的大小为:Hg>Cd>As>Pb>Cr,均为中等变异。绘制出各重金属的空间分布图,且对各元素的污染程度进行评价,其污染程度Cd>Cr>Hg>As>Pb。土壤变异越大,合理采样数也越大。Hg的变异最大,在95%的置信水平,5%的允许误差下,Hg的采样数为83。且随着对置信水平和相对误差条件的降低,各种元素所要求的采样数都有大幅度的减少。     

空间插值方法在土壤养分评价中的应用——以滩小关水源地评价为例

以地理信息系统技术和传统技术相结合,定性与定量相结合,用系统论和对比分析的方法调查,分析,评价了滩小关水源地土壤养分质量状况,并针对其中存在的问题提出了建议。其中,利用GPS快速准确地测到带有坐标记录的采样点,利用ArcviewGIS对采样点进行空间插值获取土壤养分等级空间分布图并进行了科学的分析。结果表明:研究区土壤养分含量缺乏,尤其氮磷养分不足,有机质含量不高。     

河南省安阳县三种土壤全氮含量空间插值方法的比较分析

采用反距离加权法(IDW),克里格法(Kriging),径向基函数法(Spline)对河南省安阳县385个土壤样点的全氮进行空间插值,通过交叉验证和样点检验对不同空间插值方法进行分析,结果表明,Spline优于IDW和Kriging,并且不同插值方法有不同的最优插值点数;基于不同样条函数的径向基函数法插值结果的平均相对误差MRE不同,其中平面样条函数表现最差,高次曲面函数,张力样条函数、规则样条函数和反高次曲面函数之间差异不显著。检验分析结果也显示,Spline优于IDW和Kriging,因此,相对于IDW和Kriging,Spline更适合用于全氮的空间插值。     

县域农田土壤养分空间变异及合理样点数确定

以武功县为例,应用地统计学和GIS相结合的方法,对土壤有机质、速效磷、速效钾、碱解氮等土壤养分空间变异特征进行研究,并对不同采样密度下有机质的空间插值结果进行分析比较,用均方根误差和相关系数检验不同密度下的插值精度,以确定县域有机质合理采样数。研究结果表明:各土壤养分均存在中等强度空间变异,土壤养分变异系数的顺序是速效磷速效钾有机质碱解氮。各土壤养分均存在正的基底效应,其中,有机质和速效钾的空间变异性受人为因素影响较小,控制其空间变异性的主要因素与成土母质、土壤类型、气候条件等有关。而碱解氮和速效磷的空间变异性受人为因素影响较大,控制其空间变异性的主要因素与耕作方式及农业生产中施肥等有关。随着采样点密度的增加,克里格插值精度提高,适当减少样点数可以满足插值分析的需要,充分考虑土壤养分空间变异评价的精度分析,确定县域土壤有机质合理采样数应控制在2213个以上,即最大以17.8 hm2为一个采样单元。     

县域土壤有机质空间变异特征及合理采样数的确定

以有机质为例,以高密度土壤养分采样数据为数据源,通过随机抽取生成不同采样密度的样点数据,分析了不同采样密度下土壤有机质的空间变异特征及县域合理采样数。研究结果表明,在一定研究尺度下采样密度对土壤养分的模型拟合、变程和空间相关性没有显著影响,即适当减少样点数可以满足插值分析的需要,充分考虑土壤养分空间变异评价的精度分析,确定县域土壤有机质合理采样数应控制在400个以上。     

土壤重金属Cd污染指数的适宜插值方法和合理采样数量研究

对局部存在重金属污染地区采用适宜的插值方法和布设合理的采样点对重金属污染状况监测具有重要的意义。运用单因子指数法得到土壤重金属Cd污染指数,并在镇域内布设2033个采样点的基础上,通过随机抽样法抽取1830、1423、1017、610、203五个采样点样本子集。首先,运用普通克里金法(OK)、径向基函数法(RBF)和反距离权重法(IDW)对该地区土壤重金属Cd污染指数进行插值预测,并通过交叉验证法进行精度检验。然后,在反距离权重法的基础上,对五个采样子集进行插值精度分析,得到大致合理采样数量。结果表明:(1)利用全集2033个采样点对3种插值方法进行交叉验证分析可知,RMSE表现为IDW(3.018)RBF(2.942)OK(2.837),ME表现为OK(-0.0736)IDW(0.0214)RBF(0.0096),MAE表现为IDW(0.5668)RBF(0.5575)OK(0.5227),3种插值方法在整体预测精度上差异不明显。而对于污染区域的识别,IDW在轻度污染区、中度污染区和重度污染区预测上表现出较大的优势,能较好的反应污染区域的空间变异特征。因此,认为IDW为较适宜的空间插值方法。(2)对不同采样数量的样本进行交叉验证分析可知,RMSE、ME和MAE在1017个采样点到610个采样点误差变化幅度分别为29.84%、71.31%和36.99%,误差增加幅度较前三个子样本间明显增大。在空间特征识别方面,2033、1830、1423和1017个采样点反映的污染区的空间分布特征非常相似,610和203个采样点预测的污染区域面积明显扩大,对各级污染区域的空间特征细节表现能力较差。因此,对于该镇域内的土壤重金属Cd污染指数的研究,1017个左右采样点是比较合理的采样数量。