艾比湖流域土壤有机质与土壤因子响应关系的空间非平稳性分析

为了研究新疆艾比湖流域土壤有机质(SOM)与土壤因子响应关系的空间非平稳性,文章应用地理加权回归模型(GWR)分析了2009年艾比湖流域49个样点1—120cm土壤层有机质与土壤酸碱性、电导率和重金属含量之间关系的空间变异特征。研究结果表明:在平均意义下,土壤酸碱性和电导率对SOM含量具有反向影响,而重金属含量的影响是正向的,但是在流域的不同区域以及不同深度土壤层间,各土壤因子对SOM含量的影响空间差异显著、具有非平稳性,流域的东西两端及60—120cm土壤层的非平稳性尤为显著。模型的残差分析结果证实GWR拟合效果较好。     

基于GIS和地理加权回归的砂田土壤阳离子交换量空间预测

土壤阳离子交换量(CEC)反映土壤保水保肥能力,研究CEC空间分布可为土壤改良和田间施肥提供理论依据。本文以宁夏香山地区砂田淡灰钙土为研究对象,在土壤CEC和理化性质相关分析基础上以普通克里格(OK)为对照,探索回归克里格(RK)和地理加权回归克里格(GWRK)在CEC空间插值上的应用,并对三者的插值精度及制图效果进行评价。描述统计表明研究区土壤CEC含量均值为10.145cmol/kg,CEC与有机质含量呈显著正相关,与砂粒含量呈显著负相关;地统计分析表明CEC实测值、OLS残差和GWR残差块金系数分别为8.50%、6.36%和7.02%,比值均小于25%,具有强烈空间自相关;对验证点进行插值精度分析,RK和GWRK的相对模型改进值(RI)分别为40.49%、41.50%,插值精度GWRK>RK>OK;从成图效果看,GWRK中辅助变量参与了局部回归,成图效果更加精细,揭示了更多空间变化细节。本研究结论可为土壤CEC空间预测研究提供可靠的方法借鉴。     

平原丘陵过渡区土壤有机质空间变异及其影响因素

研究土壤有机质(SOM)在平原丘陵过渡区域的空间变异规律及其影响因素对指导农业生产实践具有重要意义。选取平原丘陵过渡区域(江汉平原与鄂西山区)作为研究区,采集500个土壤表层(0~20 cm)样本,利用相关分析和逐步回归分析从14个影响因素中选取与土壤有机质密切相关的7个变量作为解释变量:高程、坡度、坡向、有效铁、容重、砾石度、黏粒含量。利用普通克里格(OK),回归克里格(RK)和地理加权回归克里格(GWRK)方法对研究区土壤有机质含量进行预测,并用平均误差(ME)、平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、相关系数(r)和不精确度(IP)作为验证指标来检验模型的预测精度。结果表明,GWRK插值结果最优,局部空间回归模型可以更好地表明过渡区域SOM的空间变异规律。且GWR模型的系数空间分布图可以反映环境变量在不同地理位置对SOM的空间非平稳性的影响程度,为探讨SOM在不同地形条件下的主导影响因子提供了依据,同时也为精确模拟过渡地带土壤有机质空间制图提供了重要的参考方法。     

基于地理权重回归模型的土壤有机质空间预测

准确了解土壤有机质的空间分布是合理施肥的重要前提,也是水土流失控制及保护环境的重要基础。利用113个土壤有机质样点数据,以海拔高度、土壤侵蚀强度、土地利用、比值植被指数、样点至河流的欧氏距离、亚铁矿物指数及坡度为参考因子,来尝试利用GWR(Geographically Weighted Regression)模型探索多重因素作用下的土壤有机质空间分布,并通过与普通线性回归(ordinary least squares,OLS)相比较,来了解GWR模型的精度,进而进行了土壤有机质的空间制图,并对其制图效果进行了评价。结果表明,与OLS模型相比,GWR预测模型它能显著降低AIC(Akaike Information Criterion)值,较大程度地提高模型的决定系数,并有效地减少模型的回归残差值。从制图的总体效果看,GWR模型的预测结果与实测值的吻合程度要优于OLS模型。文章还对利用GWR模型进行回归时的样点数量、因子筛选及因子定量化等方面进行了相应的讨论。     

贵州表层土壤有机质空间变异特征及其影响因素分析

为探究贵州表层土壤有机质的空间变异特征及其主要影响因素,使用贵州省第二次土壤普查资料中193个土壤剖面数据,结合贵州省气象资料、土地利用类型图及土壤类型图等资料,运用地统计学和多元回归分析各因素对表层土壤有机质空间变异的解释能力。结果表明：(1)贵州省表层土壤有机质含量范围为0.05%～36.68%,平均含量为5.23%±4.96%,变异系数为94.90%;(2)表层土壤有机质在空间分布上表现出东北部高,西南部较低的格局;(3)半变异函数分析表明,贵州省土壤有机质主要受自然因素影响,海拔、CEC、耕作方式和土壤质地对表层土壤有机质含量变异的综合解释能力为35.9%,海拔作为最重要的影响因素能独立解释其变异的25.6%,CEC和耕作方式分别能解释11.3%,7.4%。贵州表层土壤有机质与年均气温呈负相关关系,与海拔呈正相关关系。研究区表层土壤有机质的分布与碳酸盐岩分布面积比例存在相关关系,整体上,随着喀斯特分布面积比例增大而受自然因素影响增大。喀斯特分布面积比例为0～10%区域主要受农业耕作施肥等人类活动的影响,11%～30%区域主要受海拔影响,31%～50%区域受年均温和CEC影响,5...     

地理加权回归及其在土壤和环境科学上的应用前景

地理加权回归(GWR)是近些年来出现的一种新的空间局部回归技术。它是将数据的空间位置嵌入线性回归模型中,以此来探测空间关系的非平稳性。在运用于空间数据分析方面,相对于传统的普通最小二乘回归法,具有明显的优势。本文首先介绍了GWR的理论起源并描述了该方法的基本原理、存在的不足以及后来的扩展;然后为了更准确地了解GWR的应用状况和研究进展,进行了一个文献调查;接着回顾了GWR在土壤和环境科学上的初步应用情况;最后对该方法在土壤和环境科学上的应用前景作了展望。目的是为我国土壤和环境科学领域的同行了解和应用GWR提供参考。经过国内外研究者多年的研究和实践,GWR方法已被证明是一个理论上较为成熟,能够应用到实际研究中的优秀空间统计学方法。因此,GWR在土壤和环境科学上将会有着广泛的应用前景。     

基于地理加权回归模型的长江中游地区人均耕地面积变化影响因素分析

[目的]利用GWR模型揭示长江中游地区人均耕地面积变化影响因素的空间异质性,为今后管理该区域耕地资源提供科学依据。[方法]在总结该地区人均耕地面积现状的基础上,分析人均耕地的Moran’s I指数,利用相关年份数据分析了最小二乘法(OLS)和地理加权回归方法(GWR)的差异,采用GWR模型对该区域各市人均耕地面积的影响因素进行分析。[结果](1)城镇化率对人均耕地的影响由正相关向负相关变化,影响程度增强,系数值空间差异较大;(2)人口增长率与人均耕地大部分地区呈负相关,局部地区呈正相关,影响程度减小,空间差异较大;(3)第一产业总产值比重与人均耕地大部分地区呈正相关,局部呈负相关,影响程度下降,空间差异较大;(4)粮食单产与人均耕地由负相关向正相关变化,影响程度增强。[结论]GWR比OLS更能反映影响因素的空间异质性,成功揭示了各因素对人均耕地的影响程度和区域差异。     

农田土壤铅、镉含量影响因素地理加权回归模型分析

为了定量分析土壤重金属含量的影响因素,以长沙城郊农田土壤Pb、Cd为例,采用传统回归模型(ordinary least squares,OLS)和地理加权回归模型(geographically weighted regression,GWR)分析比较了土壤Pb、Cd含量与影响因素间的相关关系。结果表明:长沙城郊农田土壤Pb、Cd含量存在空间自相关性,Pb、Cd的GWR模型拟合度较OLS模型高,残差不存在空间自相关,GWR模型能更好地解释土壤Pb、Cd与影响因素变量的空间异质性。土壤Pb与Cd含量呈极显著正相关;土壤pH值、有机质、氮磷含量是影响土壤Pb、Cd含量的重要因素;离河流、城镇、工矿建设用地的距离对于城郊农田土壤Pb、Cd含量也有一定影响,土壤Pb、Cd的"高-高"集聚区(土壤Pb或Cd含量高的区域被Pb或Cd含量高的其他区域所包围,区域土壤Pb或Cd含量水平较高,且空间差异程度较小)和离河流、城镇、工矿建设用地较近的农田是Pb、Cd污染风险防控的重点区域。该研究可为定量分析区域土壤重金属含量的空间结构与影响因素提供参考,为长沙城郊农田土壤重金属污染的防控提供参考。     

基于遥感和GWR的兰州中心城区夏季热场 格局及与土地覆盖的关系

兰州是河谷型城市的典型代表,利用多期Landsat遥感影像,定量反演兰州中心城区1990—2015年的夏季地表温度,分别采用普通线性回归模型(OLS)和地理加权回归模型(GWR)拟合土地覆被变化比例与地表温度的关系,分析其空间非稳定性。结果表明:空间分布上,兰州市中心城区夏季地表温度高的区域主要集中在南北两山的未利用地,黄河流经的河谷盆地温度较低;城市热岛比例指数也呈现出先下降后增长的特点。土地覆被变化比例对地表温度的变化影响显著,且二者之间存在空间上的非稳定性,地理位置和周边环境是产生空间非稳定性的主要原因。OLS回归模型会高估或低估不同土地覆被类型的增温或降温能力,GWR模型的拟合结果优于OLS模型,能够更直观准确地量化土地覆盖比例与地表温度二者关系的空间非稳定性时空格局。     

基于GWR模型的河北省土壤水分空间分异研究

为研究环境因素对土壤水分空间分异的影响,利用2013—2017年SMOS Level-3土壤水分数据,选取降水、DEM、坡度、植被、地表温度为影响土壤水分的环境因子,对河北省土壤水分进行了空间自相关分析,建立了河北省土壤含水量与影响因子之间的地理加权模型,将GWR模型与一般线性回归模型对比,分析了影响因子在空间上对土壤水分作用的异质特征。结果表明:河北省土壤含水量具有空间异质性,集聚特征明显。GWR模型的拟合效果在拟合优度和空间分布上都远远优于OLS模型。GWR模型的拟合优度R2比OLS模型提高了43%,GWR模型对土壤水分影响因子的解释能力比OLS模型提高了34.6%,GWR模型的残差平方和、AIC值均远远小于OLS模型。研究区影响因子对土壤水分的作用参数具有空间分异特征,影响因子的作用程度也不同,DEM影响最大,其次是坡度、地表温度、降水、NDVI。各因子在空间上对土壤水分既有负向又有局部正向的作用,但在大部分范围里都呈负向影响。研究成果对研究区的精准农业发展、水土保持利用和生态建设具有重要意义。     

秸秆带状覆盖下培土对马铃薯产量与水分利用效率的影响

气候变化效应评估、土壤固碳潜力和肥力管理等,迫切需要详尽的土壤有机质（soil organic matter, SOM）空间分布信息。该文以江苏省第二次土壤普查的1 519个典型土壤剖面的表层（0～20 cm）SOM含量为例,选择1 217个样本为建模集,302个为验证集,选取年均温度、年均降雨、物理性黏粒和土壤pH值等因子进行SOM的地理加权回归（geographically weighted regression, GWR）建模。从建模集中分别随机抽取100%（1 217个）、80%（973个）、60%（730个）、40%（486个）,20%（243个）的样点,对比不同样点数量下GWR和传统全局回归模型的精度差异,并选择最优模型进行SOM空间预测制图。结果表明：1）江苏省SOM含量在不同空间尺度上存在极显著的空间自相关性。不同样点数量的建模集的全局自相关性和局部空间自相关聚类图结果相似。全局Moran''s I值介于0.25～0.61（P<0.001）。SOM含量空间分布以空间聚集特征为主,"高-高"聚集区主要分布在苏中和苏南地区,"低-低"聚集区主要分布在苏北地区。2）GWR建模结果均优于传统的传统全局回归建模,其残差在不同的空间尺度上均不存在空间自相关性。不同建模集的GWR的R2adj较全局建模均提高0.15～0.20,其AIC和RSS均比全局模型有大幅降低,为56.08～360.19和17.40～76.67。不同建模样本数量的GWR模型对SOM的解释能力差异较小。3）建模样点数量（除建模样本n=243）对GWR预测制图结果的精度影响不大,RMSE介于5.56～5.75 g/kg之间,MAE介于3.87～4.05 g/kg之间,R2介于0.52～0.48之间,均优于全部建模样点的普通克里格插值验证结果。该研究可为样点数较少的省级尺度地区SOM空间建模与制图提供借鉴。     

干旱区典型绿洲土壤有机质含量分布特征及其影响因素

以新疆南部的渭干河-库车河流域三角洲绿洲为对象,按照土地利用方式布设78个采样点,分别采集表层(0~20 cm)和亚表层(20~40 cm)土样共156份,分析土壤有机质(SOM)含量和土壤酸碱度(pH)分布特征,并讨论在作物类型、土地利用方式和土壤pH因素的影响下,表层和亚表层SOM含量的差异性。结果表明:表层SOM含量范围为3.7~24.1 g kg~(-1),平均含量为11.0±4.2g kg~(-1);亚表层SOM含量较低,为2.7~12.9g kg~(-1),平均含量为7.0±2.2g kg~(-1)。表层中作物类型和土地利用方式的SOM均值、标准差均高于亚表层,二者的变异系数在20%~50%之间,属中等变异。方差分析和逐步回归分析表明,各因素对SOM含量的变异性影响存在较大差异。作物类型、土地利用方式和土壤pH三种影响因素对研究区表层和亚表层的SOM变异综合解释能力分别为45.1%和43.7%,综合分析得出各因素中作物类型因素对研究区SOM含量影响最大。     

河南三种土壤阳离子交换量相关性及预测模型研究

土壤阳离子交换量是一项重要的土壤理化性质,它是衡量土壤肥力和作物养分有效性的一个重要指标。通过对河南3种土壤1177个数据的相关性及回归分析来研究阳离子交换量与土壤有机质、pH值、粘粒含量、粉粒含量和砂粒含量的关系。结果表明:(1)对于阳离子交换量来说,砂姜黑土>水稻土>褐土;3种土壤的上层土>下层土;3种土壤的阳离子交换量比第二次土壤普查分别降低15.7%,12.7%,6.5%;(2)对与砂姜黑土和褐土来说,其阳离子交换量与pH值和0.02~2 mm砂粒含量成显著负相关,褐土与粘粒含量成显著正相关;对于水稻土来说,其阳离子交换量与有机质含量和粘粒含量成显著正相关,与砂粒含量成显著负相关;(3)利用这些数据做出的这三个土壤类型的6个回归模型是有科学依据的。总的来说,土壤有机质、pH值、粘粒含量与砂粒含量与CEC有着紧密联系,但还有其他因素影响着预测模型的准确性。     

基于稳健统计学确定高潜在污染土壤Cu、Pb基线值

土壤重金属基线值的确定对于评价重金属积累现状具有重要意义。在存在人为污染的情况下,土壤重金属数据经常强烈地偏离正态分布和对数正态分布,影响统计分析结果的可信度,而稳健统计方法可以降低离群值对统计分析结果的影响。本研究以张家港为研究区域,采用稳健回归方法,建立表层和底层土壤Cu、Pb的回归关系,通过底层土壤Cu、Pb含量计算表层土壤Cu、Pb基线值,并对土壤Cu、Pb积累状况进行评价。结果表明,稳健回归方法确定的表层土壤Cu、Pb基线值可以反映出不同样点间,土壤Cu、Pb背景含量的自然变异。与稳健统计学方法相比,使用国家土壤环境质量标准值,或大区域（江苏省）的土壤背景值,评价自然背景本身存在变异区域的土壤重金属积累状况时,可能会产生较大的误差。     

基于稳健统计学确定高潜在污染土壤Cu、Pb基线值

土壤重金属基线值的确定对于评价重金属积累现状具有重要意义。在存在人为污染的情况下,土壤重金属数据经常强烈地偏离正态分布和对数正态分布,影响统计分析结果的可信度,而稳健统计方法可以降低离群值对统计分析结果的影响。本研究以张家港为研究区域,采用稳健回归方法,建立表层和底层土壤Cu、Pb的回归关系,通过底层土壤Cu、Pb含量计算表层土壤Cu、Pb基线值,并对土壤Cu、Pb积累状况进行评价。结果表明,稳健回归方法确定的表层土壤Cu、Pb基线值可以反映出不同样点间,土壤Cu、Pb背景含量的自然变异。与稳健统计学方法相比,使用国家土壤环境质量标准值,或大区域(江苏省)的土壤背景值,评价自然背景本身存在变异区域的土壤重金属积累状况时,可能会产生较大的误差。     

基于不同模型的区域尺度耕地表层土壤有机质空间分布预测

研究不同模型对土壤有机质空间预测的性能差异对制定更加科学合理的采样策略、提升采样效率和提高土壤空间预测精度有着重要的指导意义。本研究将6496个土壤样点按8∶2的比例分层随机分成训练集与验证集,应用普通克里格、随机森林以及随机森林－回归克里格三种有代表性的数字化土壤制图（Digital Soil Mapping,DSM）模型,对河南省许昌市耕地表层土壤有机质含量及空间分布进行预测,对三种模型性能表现进行综合评价。三种模型输出的预测结果显示:研究区耕地表层土壤有机质含量水平一般,均值为18.70 ~ 18.81 g kg?1,变异系数0.15 ~ 0.17,属中等强度变异;空间分布总体格局为西北与西南部分山地褐土区、东南部砂姜黑土区表层有机质含量高,中北部脱潮土、石灰性潮土区表层有机质含量低。验证结果表明:三种模型性能表现无明显差距,预测精度基本一致,输出结果对研究区耕地表层土壤有机质变异解释百分比在33% ~ 34%之间,在相同和相近尺度土壤有机质空间预测案例研究里属中等水平。在协变量有限且样点分布较为均匀的情况下,普通克里格模型便于快速获得研究区目标变量的空间分布;如果协变量比较丰富且易于收集利用,或是进行空间预测的同时还需要甄别不同因素对目标变量的影响大小,则建议采用随机森林模型;协变量有限,但样点密度较大时,随机森林－回归克里格模型可能是对目标变量进行空间预测的不错选择。     

基于产量的稻田肥力质量评价及障碍因子区划——以进贤县为例

土壤肥力质量评价及土壤肥力障碍因子分析,对于区域土壤利用和改良、指导农业生产结构布局具有重要意义。以江西省进贤县为研究区,通过水稻遥感解译测产,结合主成分分析进行土壤质量评价;采用综合指数法表征土壤肥力质量水平,分析该区域低肥力质量区域主要障碍因素,并进行障碍因子区划。结果表明,该地区土壤肥力质量评价的最小数据集(MDS)指标包括:有机质、阳离子交换量(CEC)、全钾(TK)、交换性钙(Ex.Ca)、容重、粉黏比;土壤质量综合指数与水稻产量相关系数达到0.73(p0.01),以当地水稻平均产量7.215 t hm~(-2)确定土壤质量综合指数阈值为0.65。分析得出,该地区影响土壤肥力的主要障碍包括有机质含量低和容重较大反映的低熟化度障碍、中量元素缺乏反映的酸化障碍、全钾含量低和高粉黏比反映的结构障碍等。根据障碍因素将研究区域划分为三大障碍区:东南部丘陵区主要障碍因子为酸化和土壤结构障碍;中西部低岗平原主要为土壤酸化障碍;北部滨湖区主要障碍为水稻土熟化程度低。通过对不同区域施行针对性改良措施有益于提高土壤肥力。