喀斯特峰丛洼地坡面土壤水分空间变异研究

以线形取样方式测定了喀斯特峰丛洼地坡面表层(0～5、5～10、10～15 cm)的土壤水分,采用经典统计结合地统计学方法分析了其空间分布特征及变异结构。结果表明：在坡面特定土地利用结构下(上坡到下坡分布有自然坡地、退耕地和耕地),表层土壤水分沿上坡向下具有不断减小的变化趋势,坡面纵向和横向土壤水分均呈中等变异,横向上由于特殊的土壤分布和地形地貌特征使得变异程度较纵向强烈,土地利用和坡度因子是造成坡面土壤水分分布和变异的重要因素;半方差分析显示,坡面表层土壤水分具有明显的块金效应和较大的基台值,呈中等或较强的空间相关性,土壤水分总体上具有较好的变异结构和空间连续性,因此可以应用地统计学方法在该地区开展土壤水分空间变异研究。     

黄土高原退耕坡地土壤水分空间变异的尺度性研究

在面积60 m×60 m的坡地上采用2 m×2 m的网格进行高密度土壤水分测定,通过改变采样幅度和采样间距的“再采样”方法,选取变异系数、相关距离和Moran的I相关指数3个参数作为表征空间变异大小的指标,研究了尺度大小对土壤水分空间变异的影响。研究结果表明,随着采样幅度尺度在一定范围内的增大,土壤水分变异的特征参数如变异系数、相关距离和Moran的I相关指数都呈不同程度地增大;当采样间距增大时,变异系数和Moran的I相关指数没有变化,而相关距离却减小。     

黄土高原北部草地土壤水分空间变异研究

土壤水是维系黄土高原恢复生态系统稳定性和可持续性的关键因子。为深入理解黄土高原不同类型草地恢复生态系统土壤水的分布特征,采用经典统计学与地统计学方法,分析了陕北神木六道沟小流域样地尺度长芒草和苜蓿草地0～500 cm剖面土壤水分的空间变异特征。结果表明:两种草地土壤水分随土层深度增加均呈先增大、后减小,而后趋于稳定的变化趋势,具有中等程度变异性。垂直方向上两种草地土壤含水量及空间变异系数均具有显著差异(P 0.001),苜蓿和长芒草地0～500 cm剖面土壤水分变异系数平均值分别为0.19和0.33。总体上,苜蓿导致深层土壤水过度消耗,70cm以下土层土壤含水量明显低于长芒草地,其高耗水特性削弱了垂直方向140 cm以下土层土壤水的空间变异强度。因此,苜蓿植被强化了土壤水在垂直方向上的循环,并导致深层土壤水负平衡,进而使样地尺度土壤水在水平方向的分布趋于均质化。     

高寒草甸典型小流域土壤水分空间变异对比研究

以寒区两个典型小流域为例,根据理论变异函数,通过Krige空间内插法对比研究小流域0～30cm层土壤水分空间变异性及其特征。结果表明：（1）受植被类型、覆盖度影响,水平方向上,同一流域不同植被类型土壤含水量分布为：高寒灌丛草甸〉高寒嵩草草甸〉退化草地;相同草甸类型条件下,纳通河流域平均土壤水分含量均小于跨热洼尔玛流域;各坡位、坡向草甸植被严重退化区域土壤水分含量均略小于高寒草甸草地区域。（2）从剖面分析,跨热洼尔玛流域各层土壤含水量均大于纳通河流域;剖面变异性、土壤水分下渗速度纳通河流域总体均大于跨热洼尔玛流域;土壤水分变化剧烈程度高寒草甸草地区域在20～30 cm层、植被退化区域10～20 cm层;土壤水分下渗速度草甸植被严重退化区域大于高寒草甸草地;高寒草甸草地区域在10～20 cm层土壤水分在下渗过程中有一定的滞后作用;而草甸植被严重退化区域则无此类情况。     

坡面土壤水分特性的空间变异及其水库贮量

利用地统计学方法研究了我国西南丘陵区坡面土壤水分特性的空间变异。结果表明:西南丘陵区坡面土壤水分特性在不同的剖面深度具有一定的空间结构,可用纯块金效应模型、线性模型、指数模型和球状模型进行拟合;土壤水分特性变异为含水量>萎蔫含水量>田间持水量>饱和含水量>容重,变异系数都介于1%～100%之间,均属中等变异;水分特性随剖面深度表现出一定的变化规律,但半方差模型各参数随土壤深度无明显变化规律;土壤水库容为:有效水库容>通透库容>无效水库容,其空间分布主要受土层厚度和地形影响。     

道路边坡土壤水分空间变异性研究

以上世纪50年代修建成昆铁路时形成的路堑边坡为对象,对道路边坡土壤水分在不同坡度、坡长、坡位的空间变异性进行了观测研究。结果表明：道路边坡土壤水分随着坡度的增大呈现先增大再减小的变化趋势,在同一坡面不同坡位上的土壤含水量表现为坡下〉坡中〉坡上。道路边坡土壤水分随着坡长的增长而减小,最短的10m坡长土壤含水量为23.27%,而最长的40 m坡长土壤含水量为21.78%,最短坡长比最长坡长的土壤含水量增加了6.84%。     

毛乌素沙地采煤塌陷区土壤水分空间变异研究

探讨毛乌素沙地采煤塌陷区土壤水分空间分布及变异特征,为矿区生态恢复提供理论依据。通过线性取样方式,采用经典统计与地统计学方法,研究了塌陷区及非塌陷区(对照)沙丘典型位置0—100cm范围内土壤水分空间分布特征及变异规律。结果表明:非塌陷区(对照)沙丘典型位置纵横向各层次的土壤水分变化,其概率曲线分布均为正态分布,符合毛乌素沙地常规沙丘土壤水分时空变化特征,而采煤塌陷2年后,其纵横向各层次土壤水分的变异程度差异较大,土壤水分流失严重,比对照沙丘减小了近10%~30%,标准差变化在0.54~1.05,比非塌陷区(对照)增大了52.08%,正负偏离程度大于1的概率超过50%,变异系数变化在0.14~0.28,比非塌陷区(对照)增加80%;采煤塌陷后各层次土壤水分均值、标准差、方差及变异系数都有很大变化,尤其对中层(30—70cm)的土壤水分影响最大,而对表层(0—20cm)和下层(80—100cm)土壤水分影响不明显。采煤塌陷区纵横向各层次土壤水分离散程度大大提高,增强了土壤水分的空间变异。     

高寒草甸典型小流域雨后土壤水分空间变异特征

利用地统计学的Kriging空间内插法研究寒区典型小流域雨后土壤水分空间变异及分布情况;分析了0～50 cm土壤层的平均土壤水分与剖面土壤水分的空间分布特征。结果表明：0～10 cm、10～20 cm、20～30 cm、30～40 cm和40～50 cm五层土壤水分和流域平均土壤水分最佳拟合模型为球状模型;在小流域尺度范围内,五层土壤水分具有中等空间变异性,其块金系数为43.7%、58.9%、53.0%、71.6%和68.1%,流域平均土壤水分的块金系数为38.4%,0～10 cm1、0～20 cm、20～30cm三层土壤水分相关度明显小于30～40 cm和40～50 cm两土层土壤水分,说明表层土壤水分受降雨因素干扰明显,而深层土壤含水量相关性比较稳定。通过分析,得出雨后流域土壤水分空间分布主要受水分入渗、地形、植被覆盖、海拔等因素的影响。利用半方差函数分析得出流域土壤水分的有效变程在938～1469 m之间,40～50 cm土层土壤水分变程最大,为1469 m;10～20 cm土层土壤水分变程最小为938 m。通过确定半方差函数、比较变量的空间变异性及空间变异程度,得出在小流域内土壤水分半方差函数模型总体上拟合效果较好。     

道路边坡土壤水分空间变异性研究

以20世纪50年代修建成昆铁路时形成的路堑边坡为对象,对道路边坡土壤水分在不同坡度、坡长、坡位的空间变异性进行观测研究。结果表明:道路边坡土壤水分随着坡度的增大呈现先增大再减小的变化趋势,在同一坡面不同坡位上的土壤含水量表现为坡下>坡中>坡上。道路边坡土壤水分随着坡长的增长而减小,最短的10m坡长土壤含水量为23.27%,而最长的40m坡长土壤含水量为21.78%,最短坡长比最长坡长的土壤含水量增加了6.84%。     

长江三峡山地集水区土壤水分空间变异特征

为阐明亚热带湿润气候区山地坡面土壤水分的时空变化及影响因素,以三峡库区针叶林覆盖的中山凹坡为研究对象,采用经典统计学和地统计学的方法,对2019-2020年5 m×5 m网格点监测的117个点位0-70 cm土层深度的土壤水分数据进行分析,研究了湿润和干旱条件下典型凹坡集水区内土壤含水量的统计学特征与环境因子的相关性,以及土壤含水量的空间变异特征。结果表明:(1)水平方向上,集水区内各层土壤水分均表现为中等变异(10%相似文献   

土壤水盐空间异质性及尺度效应的多重分形

为了揭示研究区域林地内土壤含水率和电导率的空间分布特征及尺度效应,利用多重分形方法,对杨凌一林地内不同采样时间和不同采样面积下土壤含水率和电导率的空间异质性进行了研究。结果表明：3种采样面积下土壤含水率和电导率的空间异质性都分别随平均含水率和电导率的增大而减弱。随采样面积的增大,平均含水率和电导率较高时,土壤含水率的空间异质性趋于增强,土壤电导率的尺度效应不明显;平均含水率和电导率较低时,土壤含水率和电导率的空间分布都存在明显的斑块结构。不同采样时间和不同采样面积下土壤含水率和电导率的多重分形谱的形态有所差异,表明引起他们空间异质性的信息有所不同。多重分形分析能揭示出较多的采样林地内土壤含水率和电导率分布的局部信息。     

基于土壤传递函数的土壤持水特性间接估计及其空间变异性研究

A total of 107 soil samples were taken from the city of Qingdao,Shandong Province,China.Soil water retention data at 2.5,6,10,33,100,300,and 1 500 kPa matric potentials were measured using a pressure membrane apparatus.Multiple linear regression (MLR) was used to develop pedotransfer functions (PTFs) for single point estimation and van Genuchten parameter estimation based on readily measurable soil properties,i.e.,MLR-based point (MLRP) PTF and MLR-based parametric (MLRV) PTF.The double cross-validation method was used to evaluate the accuracy of PTF estimates and the stability of the PTFs developed in this study.The performance of MLRP and MLRV PTFs in estimating water contents at matric potentials of 10,33,and 1 500 kPa was compared with that of two existing PTFs,the Rawls PTF and the Vereecken PTF.In addition,geostatistical analyses were conducted to assess the capabilities of these PTFs in describing the spatial variability of soil water retention characteristics.Results showed that among all PTFs only the Vereecken PTF failed to accurately estimate water retention characteristics.Although the MLRP PTF can be used to predict retention characteristics through traditional statistical analyses,it failed to describe the spatial variability of soil water retention characteristics.Although the MLRV and Rawls PTFs failed to describe the spatial variability of water contents at a matric potential of 10 kPa,they can be used to quantify the spatial variability of water contents at matric potentials of 33 and 1 500 kPa.     

田块尺度土壤入渗特性空间变异研究

土壤入渗特性是田块尺度参数估值的重要基础。该文以陕西省杨凌区一级阶地砂壤土和三级阶地粘壤土所选典型田块的双环入渗试验为基础,分析了归一化因子在单一尺度和多尺度上的分形特征,并在此基础上建立了估算归一化因子的土壤转换函数。结果表明:对于修正Kostiakov公式所采用的归一化处理方法是可行的,可较好地预测典型田块各测点的土壤入渗过程;在单一尺度上,一级阶地和三级阶地所选典型田块的归一化因子最优半方差函数均为球状模型,其分形维数分别为1.796和1.840;在多尺度上,一级阶地典型田块归一化因子的空间变异受粉粒含量、砂粒含量和土壤容重的影响显著,三级阶地典型田块归一化因子的空间变异与黏粒含量、粉粒含量、砂粒含量和土壤初始含水率相关程度最高(显著性水平0.01);估算归一化因子的土壤转换函数具有较高的精度和可靠性,其一级阶地和三级阶地典型田块验证样本归一化因子的实测值与估算值相对误差绝对值均值分别为13.15%和9.95%。研究结果可较好地解决田块尺度内土壤入渗点面转换及入渗参数难以取得的问题。     

土壤水盐空间变异尺度效应的研究

水文学和土壤学中的尺度问题是目前水土科学研究的前沿课题之一。该文利用空间信息科学——地质统计学、根据设计的各种田间网格，在一维和二维(平面)空间中初步研究了黄河河套平原长胜试验区中小尺度的土壤水分和盐分随采样尺度所表现出的空间变异(结构性)的某些规律，表明采样尺度的划分和选取与水分和盐分的空间变异性大小有密切关系，尺度效应的研究对于指导农业技术研究中野外采样系统设计、节省外业调查的工作量及科学地进行内业计算、评估和揭示农业工程中具有地学特征的区域性自然规律有重要作用。     

离群样点对土壤养分空间变异分析的影响研究

<正>土壤采样是估测区域土壤特性统计参数和空间变异分析模型的重要方式[1],由于实验或输入错误等原因可能导致样点数据中存在与大部分样点值有明显不同的离群样点。这将影响样点数据集的质量,常可以使参数估测分析结果与真实状态值     

上海市规模经营农场的土壤养分与水稻产量空间变异特征

运用经典统计和地统计学结合的研究方法，探讨了规模化经营农场田块内的作物产量及土壤有效养分含量等空间变异特征。结果表明，土壤pH有较小变异和较强的空间结构性。作物产量变异较小而且是随机因素引起的没有明显空间结构性，和土壤养分含量及pH值等属性也没有明显的相关。有效磷、有效硫也表现为纯块金效应，全部变异由随机因素引起。其它观测项目均有不同程度的空间自相关，有效养分含量之间也有较为显著的相关性。     

Small-scale spatial variability of selected soil biological properties

A strategy for sampling soil from intact monolith lysimeters was established based on measurements of spatial heterogeneity within the lysimeter area. This was part of an ongoing study to determine relationships between soil microbial diversity and nutrient loss by leaching. The sampling protocol had to allow collection of soil on a regular basis (as opposed to destructive sampling) and ensure high spatial independence of subsamples. On each of the two sites (one developed under organic crop management and the other under conventional crop management), ten 15 cm soil cores (sampling points) were taken from three areas (replicates) of 50 cm diameter (lysimeter surface area) and separately analysed for biotic (microbial biomass carbon and nitrogen; arginine deaminase activity) and abiotic (total carbon and nitrogen) soil properties. The data were tested for variability, expressed as coefficient of variance (biotic and abiotic), and spatial heterogeneity using geostatistics (biotic properties). The biotic soil properties showed significant differences among sampling points, whereas the abiotic parameters were useful in differentiating on a larger scale, i.e. between sites. For all soil properties tested, the differences among the replicates were smaller than those between the sites or among points indicating that, in the main experiment, all treatments can be sampled following the same pattern. Geostatistical analysis and fitting of an exponential model showed that a spatial structure exists in the biotic soil properties and that the samples are independent beyond separation distances of 25-30 cm. A revised sampling pattern consisting of 11 samples per lysimeter is described.     

两种取样尺度下土壤重金属空间变异特征研究

通过在两种取样尺度下采集重庆地区土壤样品,测定土壤重金属As、Hg、Cd、Pb、Cr含量,研究不同取样尺度下地统计学方法对土壤重金属空间分析的实用性和空间插值质量。研究结果表明,除小尺度中As、Cd、Cr呈正态分布,小尺度中的Pb、Hg和大尺度中As、Hg、Cd、Pb、Cr均呈偏态分布。各重金属变异系数存在明显空间变异(CV介于23.2%~24.1%),小尺度下空间变异较小,大尺度下空间变异大。在两种取样尺度下,土壤重金属均存在典型的半方差结构,表明采用地统计学方法进行重金属空间变异分析是可行的。在小尺度下,各重金属块金系数介于0.112~0.736之间,表明具有强或中等空间自相关;在大尺度下,块金系数介于0.301~0.570之间,表明具有中等空间自相关。空间插值和交互检验结果表明,As、Cr、Hg、Cd在小尺度下的空间估测结果能准确地反映变量的空间变异,在大尺度下估值有偏差,Pb在两种尺度下的估测结果均有偏差。     

Soil sampling based on field spatial variability of soil microbial indicators

Microbial indicators exhibit a high spatial heterogeneity which often masks comparison of the effects of different soil management treatments. It is therefore desirable to use a proper sampling design which integrates spatial heterogeneity at field level. Thus, the objectives were: (1) to study the spatial heterogeneity of biological and chemical soil variables, and (2) with obtained maps of spatial variability to test different sampling strategies to assess the usefulness of this ‘new’ soil map unit. 63 soil samples were collected according to a 10 m × 10 m grid on a 0.48 ha plot. On each of these samples, 10 variables were measured: soil water content, cation exchange capacity (CEC), organic carbon (OC) and total nitrogen (N), C/N, soil microbial biomass (SMB), labile soil organic matter (LOM), mineralisable C (C_min) and N (N_min), inverse of specific respiratory activity (1/SRA = SBM/C_min). The spatial heterogeneity of each variable was charted with geostatistics. The biological variables exhibited spatial variability of the same order of magnitude as physicochemical parameters. From the maps, zones with different levels of organic matter, microbial biomass and specific respiratory activity were identified. The spatial patterns of SMB and SRA were related to CEC (positively for SMB and negatively for SRA), pointing out the effects of soil protection on microbial biomass and availability of organic substrates. The definition of these zones for a pool of variables (OC, N, SMB, LOM, CEC) is useful at 3 levels: (1) to record the initial values of the measured variables for each plot, (2) to integrate these zones as blocks in experimental design for future experiments, and (3) to focus analysis of specific biological mechanisms such as activity of micro-organisms.