江苏北部县域土壤有机质空间变异特征

苏北地区是江苏省的粮食主产区,掌握该地区的土壤有机质空间变异特征对苏北乃至全省农业生产均有重要意义。以江苏省沛县为案例,利用网格法采集了324个土壤样品,通过经典统计和地统计方法研究了该县的土壤有机质空间分布特征。结果表明:该县土壤有机质含量均值为20.10 g/kg,变异系数为0.42,属中等变异程度;土壤有机质空间自相关性为中等程度,自相关距离为26 700 m;全县土壤有机质含量主要集中在12～18,18～24 g/kg和24～30 g/kg三个等级,且在空间上由东向西逐渐降低,分布规律明显,主要受土壤类型与土地利用方式的空间分布的影响,并分析了该县不同区域土壤有机质含量的提升潜力,为该县乃至苏北地区制定合理的农业管理措施提供参考。     

徐淮黄泛平原土壤有机质空间变异特征及主控因素分析

土壤有机质含量是估算土壤碳储量、评价土壤肥力和质量的重要指标,精确估算土壤有机质含量具有重要意义.本研究在徐淮黄泛冲积平原西北部选取了一个24 km×24 km方形区域为研究区,按照套合采样方法,采集了168个耕作层土样,测定分析土壤有机质含量和机械组成,运用地统计学方法和GIS技术研究了徐淮黄泛平原区表层土壤有机质含量的空间变异特征,利用方差分析和回归分析定量分析了区域内土壤有机质空间变异的影响因素.统计结果表明,研究区土壤有机质含量为21.80-7.43 gkg-1,属中等水平,变异系数为34.08％,属中等变异强度;地统计分析表明,研究区具有强烈的空间自相关性,结构变异占主导作用,各向异性显著,在45°方向上变异程度最剧烈,土壤有机质呈条带状分布,自东北向西南呈递减趋势;方差分析和逐步回归分析表明,土壤机械组成是研究区土壤有机质空间变异的主控因素,能够独立解释空间变异的64.9％,其次是土地利用、成土母质、土壤类型,四个因子对土壤有机质空间变异的综合解释为74.6％.     

大别山区江子河流域土壤有机质的空间变异及其影响因素

土壤有机质(Soil organic matter,SOM)是土壤的重要组成部分,是反映土壤肥力的重要指标,是全球碳循环的重要源和汇,目前已成为土壤学和环境学的研究热点之一[1].土壤空间异质性是系统的某种属性在空间上的复杂性和变异性,是土壤重要的属性之一[2-6].土壤有机质的空间分布具有空间变异性.土壤有机质的空间变异既是母质、生物、气候、时间和地形等五大自然成土因素综合作用的结果[7],又受人为因素如施肥、耕作措施、种植制度等影响[8-10].     

北京市平谷区农用地土壤有机质空间变异特征

采用传统统计、地统计及地理信息系统(GIS)相结合的方法,初步研究了北京市平谷区农田土壤有机质(SOM)含量的空间分布规律及其影响因素.传统统计分析结果表明,研究区土壤样本呈对数正态分布,平均值为15.36 g·kg-1,变异系数为0.32,属中等变异程度.方差分析表明,高程和土地利用类型均对研究区SOM含量的分布有显著影响.地统计分析表明,研究区SOM含量空间变异具有一阶趋势和各向异性特征;由空间自相关部分和随机部分引起的空间变异性程度大体相当,具有中等的空间相关性.结合普通Kriging插值方法,获得了研究区SOM含量的空间分布图,比较分析表明研究区农用地SOM含量的空间分布是自然和人为利用因素共同作用的结果.     

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...     

皖东江淮丘陵县域农田土壤有机质空间变异特征

基于皖东江淮丘陵滁州市7个县域农田土壤有机质数据,运用传统统计学和地统计学方法,分析了皖东江淮丘陵县域农田土壤有机质的空间变异特征。研究结果表明,滁州市各县域农田土壤有机质平均含量介于15.16～19.90 g·kg~(-1)之间,土壤有机质含量总体水平较低。变异系数为11.0%～22.4%,均为中等程度变异。但不同县域农田土壤有机质的空间自相关程度和结构性影响因子存在差异。空间自相关程度方面,南谯、来安、明光、凤阳和全椒5个县域为强烈空间自相关,而定远和天长两个县域为中等空间自相关。结构性影响因子方面,南谯、全椒和明光3个县域主要受土壤质地影响,而定远、凤阳、来安和天长4个县域主要受土壤类型影响。皖东江淮丘陵各县域应结合其土壤有机质空间变异特点对土壤资源进行合理利用与保护,以提高土壤有机质含量,改善土壤质量。     

大别山区江子河流域土壤有机质的空间变异

土壤有机质(Soil organic matter,SOM)是土壤的重要组成部分,是反映土壤肥力的重要指标,是全球碳循环的重要源和汇,目前已成为土壤学和环境学的研究热点之一[1]。土壤空间异质性是系统的某种属性在空间上的复杂性和变异性,是土壤重     

大兴安岭地区土壤有机质空间变异特征及影响因素分析

为研究大兴安岭地区土壤有机质(SOM)空间特征并进一步探究其影响因素,使用采样间距为15 m×15 m的五点采样方法采集具有较强代表性的土壤样点数据共181个,获取各点属性数据及坐标值,再通过普通克里金插值方法初步分析SOM分布情况,并与遥感影像反演得出的SOM预测结果相结合.结果表明:大兴安岭地区的SOM含量变异系数...     

泥石流频发区土壤有机质空间变异特征

利用GPS定位技术在泥石流频发区——云南东川蒋家沟流域采集土样99个,研究土壤有机质空间变异特征.结果表明：1）流域土壤有机质的平均质量分数（2.21 g/kg）较低;2）土壤有机质在空间分布上有明显的各向异性,空间变异特征主要反映在东北-西南方位,空间展布呈条带状;3）土壤有机质的空间变异存在中等程度的空间相关性,是由结构性因素和随机性因素共同作用引起的,受土壤质地、坡度、高程、土地利用方式和人类生产活动等因素的影响;4）同一因素不同级别下,土壤有机质质量分数差异极显著.研究结果可以为泥石流流域碳储量的估算提供依据,为土壤侵蚀退化地的生态恢复与重建提供参考.     

高密市农田土壤养分空间变异特征研究

以高密市为例,利用GIS和地统计学方法在县域的尺度上分析土壤有机质、全氮、碱解氮、有效磷、速效钾、有效锰、有效铜、有效锌、有效硼9种养分的空间变异情况,利用克里格插值分析土壤养分的空间分布格局。结果表明,有效磷变异系数最大为48.80%,有机质变异系数最小为21.76%,变异系数由大到小依次为有效磷>有效锌>速效钾>有效铜>有效硼>有效锰>碱解氮>全氮>有机质。各土壤养分都具有良好的半方差结构,除了有效锰符合线性模型以外,其他养分均符合指数模型。速效钾、有效铜、有效锌具有强烈的空间自相关性;有机质、全氮、碱解氮、有效磷、有效锰、有效硼具有中等强度的空间自相关性,自相关程度速效钾>有效铜>有效锌>有效硼>全氮>碱解氮>有机质>有效磷>有效锰。在空间自相关范围上,有效硼最大为28716 m,有效铜最小为1410 m。微量元素锰、硼在空间分布上呈现出明显的规律性,锰呈现出从北到南逐渐增加的趋势,而硼含量则是从北到南逐渐减小;有机质、全氮、碱解氮三种元素呈现出相似的空间分布格局;有效铜、有效锌没有明显的规律性;有效磷、速效钾高值区呈块状零星分布。该研究揭示了高密市土壤养分的空间分布规律,对于实施精准农业和耕地的可持续利用具有积极意义。     

江苏省土壤有机质含量时空变异特征及驱动力研究

土壤有机质(SOM)含量是估算土壤碳储量、评价土壤肥力的重要指标,研究SOM时空演变对评估区域土壤固碳潜力,实现土壤可持续利用具有重要意义。以江苏省为例,利用全国第二次土壤普查资料和2006年采样数据,基于地统计学方法和GIS技术,对比研究了1980 - 2006年全省范围内表层(0 ~ 20 cm)SOM含量的时空变异特征及其驱动因子。结果表明：1980年和2006年江苏省SOM平均含量分别为16.55 ± 8.50 g kg^-1和18.31 ± 8.32 g kg^-1,变异系数分别为51.36%和45.44%。两个时期SOM的变异函数均符合指数模型,块金系数由51.85%增加为56.52%,变程由71.55 km减少至37.83 km,SOM含量的空间自相关性减弱,自相关距离减小。1980-2006年,SOM含量空间分布呈现出北增南减,沿江平原增,宁镇丘陵减,滨海平原基本持平的空间格局,增加幅度由北向南逐渐减小。SOM含量的初始值影响其空间格局的演变,总体上呈现初始SOM含量的高值降低、低值增加的趋势。肥料的大量使用在提高粮食产量的同时也增加了作物残茬和根系的生物量;秸秆还田的大力推行,使得大量的有机物质进入土壤,促进了SOM的累积。不同的土地利用变化对SOM含量变化的作用不同,土地利用方式转变成水田、旱地和林地促进了SOM的增加,而转变成荒地后导致SOM含量下降。     

四川省仁寿县土壤有机碳空间分布特征及其主控因素

准确地获取区域尺度内土壤有机碳含量信息对土壤碳调控及全球环境变化具有重要意义。本研究基于野外实地采集的555个表层(0~20 cm)土样,探讨四川省仁寿县土壤有机碳空间分布特征及其主控因素。运用方差分析和回归分析对比了成土母质、土壤类型和土地利用方式对仁寿县土壤有机碳空间分布的影响。结果表明:研究区表层土壤有机碳含量为3.36~37.10 g·kg-1,平均13.46 g·kg-1,变异系数为48.87%,属中等强度的空间变异性。块金效应C0/(C0+C)为66.7%,空间分布受结构性因素和随机性因素的共同影响,总体呈现北高南低的趋势。土地利用方式和土壤类型对土壤有机碳的影响极显著(P0.01),而成土母质的影响不明显(P=0.256)。土类能够独立解释23.7%的土壤有机碳空间变异;亚类和土类的解释能力接近,分别为27.0%和27.1%,土壤亚类可作为探讨该区域土壤有机碳空间变化的最小土壤分级单元。土地利用方式能独立解释53.0%的土壤有机碳空间变异,远大于土壤类型,是研究区土壤有机碳空间分布的主控因素。     

县域土壤有机质动态变化及其影响因素分析

本文以河北省曲周县为例, 采用 1980 年和 1999 年两次全县的土壤肥力监测以及农户调查数据和统计数据, 系统分析了过去 20 年中土壤有机质的动态及其与之相关的农作管理方式的变化。 结果显示, 在过去的近 20 年 间, 曲周县土壤表层的有机质含量呈现增长的趋势, 导致这种变化的农作管理方式有化肥施用量的大幅度提升、秸 秆还田量的增加、盐碱地的开垦利用、灌溉面积和复种指数的提高以及主要种植模式和种植作物的土壤有机质处 于正平衡状态。 然而当前的生产管理方式尽管有利于土壤有机质积累, 但是也带来了一系列的生态环境问题。 实 施保护性耕作、降低化肥用量、提高秸秆还田量和有机肥的用量成为今后农业生产管理方式调整的主要方向。     

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。     

县域尺度农田深层土壤有机质的估算及空间变异特征

县域是实施农业绿色发展的基本单元,农田土壤中不仅耕层的有机质含量会对土壤肥力产生影响,深层有机质的作用也不可忽略,精确估算基于县域尺度农田深层有机质含量具有重要意义。该研究选定位于山西省运城市的永济市农田为研究区,采用多点混合取样法,获取了8个样地剖面的18层数据,共144个混合土样的有机质含量数据,建立了表层(0～20 cm)有机质含量估算深层有机质含量的模型,并进行深层有机质含量的估算。基于半变异函数、空间自相关理论分析了0～30、30～60、60～90、90～120、120～150和150～180 cm土层有机质含量的空间相关性和聚集特征,并进行了相关性检验,采用克里格插值方法对研究区农田各土层的有机质含量进行了预测。结果表明:1)土壤有机质含量随深度的增加呈负指数递减(R2=0.80,P0.01),各土层的有机质含量变异系数介于35.89%～47.84%之间,处于中等变异程度。2)通过建立的估算模型可以通过表层有机质含量估算出任意深度的有机质含量,且拟合精度R2达到了0.90(P0.01)。3)指数模型是反映该区域有机质含量空间结构特征的最佳模型(R20.80,RSS0.001),各土层的有机质含量均表现出了中等程度结构性特征,和空间正相关性特征(Moran’s I=0.26,P0.01),并存在显著的空间聚集特征和异常值现象。4)克里格插值可以较好地进行研究区各层有机质含量的预测,预测精度较高,稳定性较好,为县域尺度深层有机质的估算,调整农艺措施、提高土壤肥力、达到土壤减肥增效、绿色增产增效提供依据。     

沱江流域中游土壤有机质的空间变异特点及其影响因素

土壤有机质(SOM)是陆地生态系统中碳循环的重要源与汇[1-3]。其不仅能提高土壤肥力和生产力,且其对碳的固定也是人类应对大气CO2浓度升高的重要途径[4-5]。在区域尺度上,土壤有机质主要受气候、土地利用方式、地理因素如海拔高度、坡度和质地等差异的影响[6-9]。且不同自然地理条件和社会经济发展水平的区域,其土壤有机质的主要影响因素及其影响程度也会有所差异[10-12]。     

玛纳斯河流域表层土壤盐分空间变异特征研究

<正>玛纳斯河流域作为新疆开垦面积最大的人工绿洲,是自治区重要的粮、棉糖生产基地。该流域受区域母质、气候、地形、水文等因素影响,分布着不同类型的盐渍土[1],加之不完善的农业基础设施以及传统的灌溉方式使各灌区地下水位日益升高,造成土壤严重次生盐渍化,严重影响着该区农业的     

Spatial variability of soil water content and mechanical resistance of Brazilian ferralsol

The spatial variability of mechanical resistance to penetration (PR) and gravimetric moisture (GM) was studied at a depth of 0–0.40 m, in a ferralsol cropped with corn, and under conventional tillage in Ilha Solteira, Brazil (latitude 20°17′S, and longitude 52°25′W). The purpose of this study was to analyse and to try explaining the spatial variability of the mentioned soil physical properties using geostatistics. Soil data was collected at points arranged on the nodes of a mesh with 97 points. Geostatistics was used to analyse the spatial variability of PR and GM at four depths: 0–0.1, 0.1–0.2, 0.2–0.3 and 0.3–0.4 m. PR showed a higher variability of data, with coefficients of variation of 52.39, 30.54, 16.91, and 15.18%, from the surface layers to the deepest layers. The values of the coefficients of variation for GM were lower: 9.99, 5.13, 5.59, and 5.69%. Correlation between GM and PR for the same soil layers was low. Penetration resistance showed spatial structure only in the 0.30–0.40 m layer, while gravimetric moisture showed spatial structure at all depths except for 0–0.10 m. All the models of fitted semivariograms were spherical and exponential, with ranges of 10–80 m. Data for the variable ‘GM’ in the 0.20–0.30 and 0.30–0.40 m layers revealed a trend in data attributed to the occurrence of subsurface water flow.