烟田土壤质地的空间变异性研究

为了解烟田土壤质地的空间变异情况进而为烟草精准施肥提供依据,本研究在地统计学和GIS的支持下,以半方差函数为基本工具,分析了平顶山地区典型烟区耕层土壤质地的空间变异特征,并运用普通克里格(Kriging)进行最优无偏线性插值,制作了黏粒、砂粒和粉粒的空间分布图。结果表明,研究区域内不同土壤颗粒在较大范围内存在空间自相关性,黏粒、砂粒和粉粒的空间自相关距离分别为609m、657m和429m;黏粒和砂粒由结构性因素引起的空间变异达80%。各向异性分析都表明,黏粒和砂粒存在较强烈的各向异性,粉粒各向异性则较小。对试验土壤来说,土壤质地具有较强的空间自相关性和变异性,这可能是影响土壤养分空间变异性的主要原因,因此在设计施肥方案时应考虑土壤质地空间变异性的影响。     

沂蒙山区桃园棕壤斥水性对理化性质的空间响应

以沂蒙山区典型土地利用桃园棕壤为例,在分析降雨前后桃园棕壤斥水性与理化性质空间变异的基础上,探讨了棕壤斥水性对土壤含水量、有机质含量和土壤质地的空间响应特征。按照1 m×1 m网格等间距测定降雨前后土壤实际斥水性与含水量,同时采集表层0~3 cm土壤样品,分析其有机质含量与砂粒、粉粒、黏粒含量,并借助经典统计学、地统计学与空间自相关理论对土壤斥水性及理化性质进行空间格局与空间相关性分析。结果表明:沂蒙山区桃园棕壤的斥水程度强烈,雨后斥水性显著降低;降雨前后棕壤斥水性均具有中等变异水平和较强的空间自相关性,且呈指数模型分布,各向异性显著。受结构变异和随机变异作用,斥水性空间格局沿耕作方向呈条带状分布,在其垂直方向上最小变程为1.4 m。土壤质地是影响棕壤斥水性空间变异的主要因素,斥水性与粉粒含量呈空间正相关,与砂粒和黏粒含量呈空间负相关,相关程度粉粒砂粒黏粒;棕壤斥水性与含水量呈空间负相关,相关度雨前较弱,雨后显著。     

平原区土壤质地的反射光谱预测与地统计制图

基于地统计方法的土壤属性制图通常需要大量的采样与实验室测定。本研究提出利用可见光近红外(visible-nearinfrared spectroscopy,VNIR)光谱技术测定替代实验室测定,并与地统计方法相结合预测土壤质地的空间变异。通过建立砂粒(0.02 mm),粉粒(0.002~0.02 mm),黏粒(0.002 mm)含量的VNIR光谱预测模型,将模型预测得到的质地数据和建模点实测质地数据一同用于地统计分析和Kriging插值制图。以江苏北部黄淮平原地区为案例的研究结果表明,砂粒、粉粒、黏粒含量的预测值和实测值的均方根误差(RMSE)分别为8.67%、6.90%3、.51%,平均绝对误差(MAE)分别为6.46%、5.60%、3.05%,显示了较高的预测精度。研究为快速获取平原区土壤质地空间分布提供了新的可能的途径。     

应用土壤质地预测干旱区葡萄园土壤饱和导水率空间分布

田间表层土壤饱和导水率的空间变异性是影响灌溉水分入渗和土壤水分再分布的主要因素之一,研究土壤饱和导水率的空间变化规律,有助于定量估计土壤水分的空间分布和设计农田的精准灌溉管理制度。为了探究应用其他土壤性质如质地、容重、有机质预测土壤饱和导水率空间分布的可行性,试验在7.6 hm2的葡萄园内,采用均匀网格25 m×25 m与随机取样相结合的方式,测定了表层(0～10 cm)土壤饱和导水率、粘粒、粉粒、砂粒、容重和有机质含量,借助经典统计学和地统计学,分析了表层土壤饱和导水率的空间分布规律、与土壤属性的空间相关性,并对普通克里格法、回归法和回归克里格法预测土壤饱和导水率空间分布的结果进行了对比。结果表明:1)土壤饱和导水率具有较强的变异性,平均值为1.64 cm/d,变异系数为1.17;2)表层土壤饱和导水率60%的空间变化是由随机性或小于取样尺度的空间变异造成;3)土壤饱和导水率与粘粒、粉粒、砂粒和有机质含量具有一定空间相关性,而与土壤容重几乎没有空间相关性;4)在中值区以土壤属性辅助的回归克里格法对土壤饱和导水率的预测精度较好,在低值和高值区其与普通克里格法表现类似。研究结果将为更好地描述土壤饱和导水率空间变异结构及更准确地预测其空间分布提供参考。     

冀西山前冲积扇区土壤机械组成模型制图对比研究

探索适合地形平缓的山前冲积扇地区土壤机械组成的空间预测方法。以河北省灵寿、行唐、曲阳县400 m高程以下区域为研究区,结合地形因子、土壤类型、归一化植被指数、地表温度等环境变量,选择基于对称对数比（SLR）转换的普通克里格法（SLR-OK）、回归克里格法（SLR-RK）、随机森林法（SLR-RF）3种方法,对训练集114个样点表层土壤机械组成的空间分布进行预测,并通过验证集50个样点比较了3种方法的预测精度。（1）从空间预测图来看,砂粒呈现出西北低、东南高的空间分布趋势;粉粒和黏粒与砂粒相反。与SLR-OK法相比,SLRRK法和SLR-RF法能够更好地反映局部变异并减小平滑效应。（2）对于砂粒和粉粒,SLR-RF法对验证集含量预测的平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）均低于其他两种方法,且决定系数最高,表明SLR-RF的预测精度最高;对于黏粒,SLR-OK法对验证集含量预测的MAE和RMSE均低于其他两种方法,且决定系数最高,表明SLR-OK法的预测精度最高。（3）线性回归预测模型的辅助变量包括高程、土壤类型和风力作用指数;随机森林法模型的辅助变量包括高程、土壤类型、归一化植...     

块石出露对喀斯特坡耕地土壤理化性质的影响

喀斯特坡面伴随有大量直径>25 cm的块石出露，为探明块石出露对土壤理化性质的影响，以坡面4个块石出露的农地和1个对照组为研究对象，分析土壤理化性质空间变异特征。结果表明：(1)在块石出露的农地中，土壤容重、黏粒、粉粒和砂粒的变化分别为0.87～1.42 g/cm³,25.70%～41.80%,38.11%～51.60%,13.76%～27.54%,土壤容重、黏粒和粉粒空间变异性均为弱且高于对照组，砂粒空间变异性为中等且低于对照组。(2)土壤全碳、全氮、全磷、全钾变化分别为9.82～23.13,0.94～2.15,0.65～2.93,7.38～20.35 g/kg,土壤有效磷、速效钾的变化分别为1.44～2.63,7.35～106.02 mg/kg,空间变异性均为中等且高于对照组。(3)土壤容重、黏粒、粉粒与其他土壤理化性质的之间的关系总体上呈负相关，且相关性在块石出露的农地中比对照组更显著。砂粒与黏粒之间呈显著负相关，与其他土壤化学性质之间的关系总体上呈正相关。(4)块石出露数量、出露坡度、出露比率和出露高度，对土壤理化性质的影响具有复杂性，土壤理化性质的...     

土壤CEC的影响因子及Cokriging空间插值分析——以青岛市大沽河流域为例

运用地统计和多元回归分析方法,探讨大沽河流域土壤阳离子交换量(CEC)的空间变异和影响因子。结果表明,上下层土壤CEC与有机质、黏粒和粉粒含量有着显著的正相关,而与砂粒含量则存在显著的负相关,其中与黏粒含量的相关系数最大,与粉粒含量的相关性最弱;对CEC的贡献能力依次为黏粒有机质砂粒,黏粒的贡献能力平均为有机质的1.5～2.5倍;以黏粒为辅助变量的Cokriging(COK)较之Ordinary Kriging(OK)能提高插值精度,上下层均方根误差RMSE值分别减少了18.94%和41.05%,辅助变量与主变量的相关程度决定了估值的精度;大沽河流域中东、西北部及西南方向中部地区土壤CEC较高,而北部与西南角局部地区土壤CEC保肥能力非常弱,是以后土壤改良的重点地区,可通过增施有机肥以及改土培肥等措施来提高土壤肥力水平。     

北京地区表层土壤分形特征研究

土壤是一种具有分形特征的复杂系统.分形维数可以反映很多土壤特性.本研究考虑了7种土壤类型、4种土地利用类型,在北京地区选取了30个典型样点,对复杂地理环境表层土壤的分形特征进行了分析,探讨了分形维数与土壤质地、土壤理化性质等方面的关系.研究结果表明,在复杂地理环境条件下,土壤颗粒分形维数总体变异性较弱;分形维数与黏粒含量呈显著正相关,与(砂粒含量+粉粒含量)和黏粒含量的比值呈显著负相关.分形维数可以反映土壤质地,但仅可指示部分重要土壤的理化性质.     

盐碱地土壤养分的空间变异及合理取样密度研究

本研究以东营市河口区新户土地开发项目二期为研究区,运用经典统计法和地统计分析相结合的方法,对土壤有机质、速效磷、速效钾、碱解氮等养分以及土壤全盐的空间变异性质进行研究,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,以确定盐碱地有机质的合理取样密度。结果表明,研究区速效钾的变异系数为18.4%,属于低等程度的变异;有机质、碱解氮、速效磷、土壤全盐的变异系数在57.4%~76.9%之间,属中等程度变异。研究区的各种土壤属性均具有较好的空间结构,表现出一定的空间自相关性。有机质和速效钾的空间变异性主要影响因素与成土母质、土壤类型、气候条件等有关,而碱解氮、速效磷、土壤全盐的空间变异性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,适当减小样点密度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,确定研究区土壤有机质合理取样数为111个,合理取样单元为48 hm~2,合理取样间距为692 m。     

典型黑土区耕作土壤质地遥感时间窗口及影响因素分析

了解黑土区耕作土壤质地的空间分布对于黑土区农业精准管理以及耕地保护至关重要。遥感技术是快速获取土壤质地空间分布的有效方法。该研究以黑龙江省友谊农场耕地为研究对象,评估研究区土壤质地遥感反演的最佳时间窗口并分析其影响因素。筛选覆盖研究区的2019-2021年25幅Sentinel-2影像,将每幅影像的波段和构建的光谱指数输入随机森林模型,建立土壤质地遥感反演模型,比较不同时期影像反演土壤质地的模型精度,确定土壤质地遥感反演的最适宜影像,并分析造成反演土壤质地精度变化的原因,获取友谊农场土壤质地空间分布。结果表明：1）友谊农场反演土壤质地的最佳时间窗口为4月下旬至5月中旬;2）在25幅Sentinel-2影像中,2020年5月7日反演粉粒和砂粒的模型精度最高（粉粒的R2为0.785,均方根误差为6.697%;砂粒的R2为0.776,均方根误差为8.296%）;2019年5月3日反演黏粒的模型精度最高（R2为0.776,均方根误差为1.6%）;3）不同时期的Sentinel-2影像对土壤质地反演的准确性有很大的影响,而土壤含水量和秸秆覆盖是造成不同时期土壤质地预测精度差异的重要原因。研究为确定土壤质地遥感反演的最佳时间窗口、实现区域尺度土壤质地制图提供关键技术。     

不同采样尺度下土壤碱解氮空间变异性研究——以榆树市农田土壤为例

在精准农业的实施过程中,研究如何用较少的样本来反映田间信息的空间变异规律,再用科学的插值方法进行插值和预估是精准农业研究中的一个关键问题。以东北典型黑土区——吉林省榆树市为研究区域,在榆树市弓棚镇13号村内选择相对平整的地块进行土壤采样并测试其土壤养分。在对原始采样格网点按一定的样点间隔和布局进行抽取的基础上,利用克里格插值方法和BP神经网络方法分别进行空间插值,比较不同采样尺度（40m×40m,56m×56m,80m×80m,113m×113m,160m×160m五个尺度）对空间插值精度的影响。结果表明:（1）随着采样尺度的增大,碱解氮的空间结构系数C/（C₀+C）有减小的趋势,表明采样间距以内的不可估计误差逐渐增大,其空间结构的表现能力在逐渐减弱;（2）Kriging插值精度总体优于BP神经网络,随着采样尺度的增加,两种模型的模拟精度都有所下降,BP神经网路的插值精度和Kriging模型的插值精度的差距逐渐减小;（3）两种模型在113m×113m尺度上插值精度都发生了突变,如考虑碱解氮的空间变异规律和经济因素,碱解氮的最佳采样尺度应在80～113m。     

基于地统计的土壤养分采样布局优化

传统的土壤养分采样布置方法都是基于采样区土壤特征状态空间随机变异的假设。而地统计学研究表明,土壤特征状态在空间上有关联性,因此利用传统方法来制定采样方案并不是最优的,因为它没有考虑土壤特性的空间相关性,不能反映其局部的变化特征。该文在分析土壤肥力空间变异的基础上,研究利用经典统计学方法确定合理的采样点数目,并基于地统计学的半方差函数拟合与Kriging方法确定合理的采样点布局的方法,选择典型地区的土壤肥力进行空间变异分析和采样点布置的优化设计。研究结果表明：在合理的位置布置14个采样点就可以满足典型基地种植区绘制施肥处方图进行变量施肥决策的要求;利用经典统计学与地统计分析相结合的方法进行农田尺度的土壤肥力采样布点优化分析具有良好的可行性。     

美国新墨西哥州卡皮林火山土壤性质的空间变异性

Non-agricultural lands are surveyed sparsely in general. Meanwhile, soils in these areas usually exhibit strong spatial variability which requires more samples for producing acceptable estimates. Capulin Volcano National Monument, as a typical sparsely-surveyed area, was chosen to assess spatial variability of a variety of soil properties, and furthermore, to investigate its implications for sampling design. One hundred and forty one composited soil samples were collected across the Monument and the surrounding areas. Soil properties including pH, organic matter content, extractable elements such as calcium (Ca), magnesium (Mg), potassium (K), sodium (Na), phosphorus (P), sulfur (S), zinc (Zn), and copper (Cu), as well as sand, silt, and clay percentages were analyzed for each sample. Semivariograms of all properties were constructed, standardized, and compared to estimate the spatial variability of the soil properties in the area. Based on the similarity among standardized semivariograms, we found that the semivariograms could be generalized for physical and chemical properties, respectively. The generalized semivariogram for physical properties had a much greater sill value (2.635) and effective range (7 500 m) than that for chemical properties. Optimal sampling density (OSD), which is derived from the generalized semivariogram and defines the relationship between sampling density and expected error percentage, was proposed to represent, interpret, and compare soil spatial variability and to provide guidance for sample scheme design. OSDs showed that chemical properties exhibit a stronger local spatial variability than soil texture parameters, implying more samples or analysis are required to achieve a similar level of precision.     

精准农业土壤采样密度研究——以上海精准农业试验示范基地为例

通过土壤密集采样识别农田土壤物理生化性状的空间差异,构建土壤与农作物产量关系模型,用间接方法提高土壤性状信息的分辨率并定量评价这些信息的可靠性非常必要。在评价多种插值方法的基础上,对中国科学院上海精准农业示范基地每公顷3个样本、等距离系统抽样的280个土壤有机质样本采用克立格方法进行插值,估算样本之间土壤有机质含量和分析估算的可靠性,并与距离倒数函数插值法进行对比。对几个减少样本数量的方案进行分析,提出在满足精准水稻种植管理分区要求前提下可减少1/2原有土壤采样样本,并给出适于水稻精准种植土壤采样设计的逐步优化方法。     

大型喷灌条件下马铃薯田间土壤含水率空间变异特征及合理采样数研究

[目的]研究马铃薯田间不同深度土壤含水率的空间分布规律及其合理采样数,为大型喷灌条件下精准灌溉制度的制定提供科学依据。[方法]在约34 hm~2的农田中采用固定与随机相结合的方法布设了116个取样点,分别测定了0—20 cm和20—40 cm深度的土壤含水率,采用经典统计学与地统计学相结合的方法,研究喷灌前后马铃薯生长期内土壤含水率的空间分布特征及其合理采样数。[结果] 0—20 cm深度灌溉前和灌溉后的平均土壤含水率的变化范围7.61%～13.79%,20—40 cm深度灌溉前和灌溉后的平均土壤含水率的变化范围为8.71%～16.12%;总体上土壤含水率变异系数变化范围为16.47%～28.55%,均表现为中等程度的变异性,20—40 cm深度的土壤含水率变异程度略高于表层。连续2 a马铃薯各时期土壤含水率总体表现为中等程度的空间相关性,土壤含水率空间变异受随机因素与结构因素共同影响。田间水分总体上呈斑块状分布,灌水后期土壤含水率的分布较灌前更为分散。地统计学得出田间合理采样数为87个。[结论]在大型喷灌条件下马铃薯田间土壤含水量存在中等程度的空间变异性,并且地统计学与传统统计学两种方法均适用于确定农田平均土壤含水率的最优采样数量。     

Regional-scale modelling of the spatial distribution of surface and subsurface textural classes in alluvial soils using Markov chain geostatistics

Soil texture is directly associated with other soil physical and chemical properties and can affect crop yield, erodibility and water and pollutant movement. Thus, maps of soil textural class are valuable for agricultural management. Conventional spatial statistical methods do not capture the complex large-scale spatial patterns of multi-class variables. Markov chain geostatistics (MCG) was recently proposed as a new approach for the conditional simulation of categorical variables. In this study, we apply an MCG algorithm to simulate the spatial distribution of textural classes of alluvial soils at five different depths in a 15-km² area on the North China Plain. Soil texture was divided into five classes – sand, sandy loam, light loam, medium loam and clay. Optimal prediction maps, simulated maps and occurrence probability maps for each depth were generated from sample data. Simulated results delineated the distribution of the five soil textural classes at the five depths and quantified related spatial uncertainties caused by limited sample size (total of 139 points). These results are not only useful for understanding the spatial distribution of soil texture in alluvial soils, but also provide valuable quantitative information for precision agriculture, soil management and studies on environmental processes affected by surface and subsurface soil textures.     

植被异质性样区真实性检验的优化采样策略

遥感反演植被产品的真实性检验是推动其在农业领域应用水平提升的重要保证,其中异质性植被样区的优化采样设计是真实性检验地面测量过程中的关键技术。该研究以遥感影像作为先验知识,通过K-means聚类分层选取初始样点,利用空间模拟退火算法规划最优采样方案,并采用同期地面实测数据进行检验。研究结果表明,空间模拟退火算法在样点与总体空间变异性的一致性、插值面的精度、插值点和实测点的相关性3个方面都明显优于传统采样方案,2块样区优化后的采样方案插值面与影像面的均方根误差分别为3.1026和2.9627,插值点与实测点的皮尔逊相关系数分别为0.601和0.757,表明空间模拟退火算法可以为真实性检验地面试验提供可靠的优化采样策略。