秦巴山地县域土壤碱解氮空间变异与合理采样数的确定

[目的]了解秦巴山地县域土壤碱解氮的空间分布规律,确定合理的采样密度,为研究区农田养分管理提供科学依据。[方法]运用地统计学与GIS结合的方法,随机抽取不同采样密度的样点数据,进行插值分析,采用交叉验证法对插值精度进行评价。[结果](1)土壤碱解氮的变异系数为42.95%,属于中等变异;(2)块金值与基台值的比值约为1/2,具有中等强度的空间相关性,空间最大相关距离为9 171m;(3)样点数目从1 060个到742个时,变程以及块金值与基台值之比出现明显偏差,其相对误差分别为152.32%和36.1%,均方根误差(RMSE)、相关系数(R)同样出现明显偏差。[结论]汉滨区土壤碱解氮空间连续性较好,适当地减少采样密度,仍可以满足插值分析的需要,考虑到土壤碱解氮的空间变异评价的精度分析结果,县域土壤碱解氮的合理采样数应该控制在1 060个以上,即最大以345.5hm2为一个采样单元。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

土壤碱解氮空间变异与合理采样点数量研究

掌握土壤碱解氮变异特征是合理施肥与精准农业发展的前提,而合理采样点数量的确定是高效获取土壤碱解氮空间变异特征的基础。本研究基于江苏省沛县内约38 km²的区域中148个均匀分布的土壤采样点,分析了土壤碱解氮的空间变异特征,并通过区域随机抽样理论,计算了不同置信水平和误差等级的合理采样点数量。研究表明,沛县土壤碱解氮的平均含量为109.97 mg/kg,变异系数为0.29,其在空间分布上以中部和东南部局部地区土壤碱解氮含量较高,而东北部地区含量较缺乏;在95%置信水平上,当误差为5%和10%时的合理土壤采样点的数量分别为69个和27个;而在90%置信水平上,两误差等级所需合理采样点的数量分别为56个和20个。研究结果可为该地区土壤养分调查时高效采样方案的制定提供参考。     

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。     

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.     

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。     

喀斯特地区典型峰丛洼地表层土壤水分空间变异及合理取样数研究

在桂西北喀斯特洼地90m×40m地块范围内,用经典统计和地统计分析方法探讨了表层土壤(0~5,5~10,10~20,20~30 cm)水分的空间变异结构及其分布格局,并给出了不同置信水平和精度条件下的合理取样数。结果表明:表层土壤水分总体上具有良好的半方差结构,呈明显的斑块状分布格局。0~5 cm层具有中等的空间相关性,其余各层具有强烈的空间相关性,而且变异程度具有明显层次性;除20~30 cm层土壤水分用球状模型拟合外,其余各层均符合指数模型,且拟合效果较好。等值线图结合半方差分析可以看出,地形、微地貌、降雨和植被等是研究区土壤水分空间变异的重要影响因素。在确定合理取样数的过程中,除考虑土壤水分的统计特征外还要考虑其空间结构性。     

Spatial Variability and Soil Sampling in a Grazed Pasture

Spatial variability in soil tests for essential plant nutrients influences how well producers accurately sample their fields for fertilization and compliance with environmental regulations. The objective of this study was to determine the effect of spatial variability on soil tests in a pasture system. Soil samples were collected from a 6‐ha and a manured 4‐ha pasture (study sites 1 and 2, respectively). Samples were analyzed for soil pH, organic matter, and plant‐available nitrogen, phosphorus, and potassium. Semivariance parameters from a geographical information system (GIS) were used to quantify spatial variability, and “R” computer program was used to optimize the number of soil subsamples sufficient to form a representative composite sample. Spatial variability was obtained in some of the soil properties, and approximately 22 soil subsamples were sufficient to form a representative composite sample in a pasture system.     

四川郫县土壤耕层有机质时空变异特征

在ArcGlS8.1软件系统平台上,通过分析四川郫县土壤耕层1981年93个样点和2002年46个样点的有机质含量,研究了该县有机质的时空变化特征。结果表明,郫县耕层土壤有机质平均含量从1981年的26.4gkg-1增加到2002年的28.2gkg-1。其区域变化差异为:东部略微下降,中部与西部增加。近21年来水稻土有机质平均含量仅少量增加,而黄壤则增幅明显。距成都市区的远近和推广秸秆还田程度是引起耕层土壤有机质含量时空变异的主要原因。     

Small-Scale Spatial Variability of Plant Nutrients and Soil Organic Matter: An Arable Cropping Case Study

Soil properties can vary spatially due to differences in topography, parent material, and land management practices. For site-specific management within the field, information on spatial variation of soil properties is essential. This case study was conducted to quantify the spatial variability of available plant nutrients and organic matter under arable cropping in New Zealand. Within a 10.4-ha paddock that had a long-term history of arable cropping, 91 samples (0–7.5 cm) were collected in a grid pattern for determination of mineral nitrogen (Min N), anaerobically mineralizable N (AMN), Olsen P, total carbon (TC), and total N (TN). The data were evaluated using geostatistical and classical statistical methods. Although the paddock had a flat topography and had been managed uniformly for many years, nutrient concentrations exhibited substantial variability. All measured variables except mineral N showed moderate positional dependence. Autocorrelation distances were 400 m for Olsen P, 293 m for AMN, and 347 m for TC. Soil C showed a strong, positive correlation with the amount of clay plus fine silt (<5 µm fraction) and a negative correlation with sand content. These results suggest that textural variation was a major factor influencing within-field variability in soil organic matter. Using the spatial data, zones with different plant nutrient requirements were identified (four for N; two for P). An application strategy that accounts for fertility differences between zones may improve fertilizer use efficiency and contribute to better environmental outcomes; P inputs could be reduced by 50% by avoiding application to the high Olsen P zone.