基于Cokriging的耕层土壤全氮空间特征及采样数量优化研究

<正>全氮是土壤质量的重要指标,是陆地氮库的重要组成部分,其不仅反映土壤肥力水平,也印证区域生态系统演变规律[1]。土壤氮素含量的空间变异性是引起区域氮素迁移转化过程模拟不确定性的重要原因之一[2]。掌握土壤全氮的空间特征,可为合理制定农业种植规划及耕地管理措施提供依据,是实现耕地土壤可持续利用和土壤有机氮库调     

基于协同克里格插值和地理加权回归模型的土壤属性空间预测比较

选取宜昌市红花套镇作为研究区域,研究土壤pH、有机质、有效磷、速效钾、碱解氮与土壤属性指标变量之间的关系,选择与预测变量之间具有较高相关性的变量作为辅助变量用以提高预测精度,本文试图将地理加权回归模型应用于土壤属性空间模拟中,以此与协同克里格插值的预测结果进行对照,从而比较它们的预测精度以提出更适合土壤属性预测的模型。结果表明:协同克里格插值和地理加权回归模型对土壤属性的空间模拟均有较高的预测精度,在辅助变量较多的情况下地理加权回归模型具有比协同克里格插值更为简单的算法,并且比较预测值相对误差的范围跨度和标准差以及均方根误差等方面,地理加权回归模型在土壤属性指标预测方面具有更高的预测精度,也具有更大的优势。     

基于协同克里格插值和地理加权回归模型的土壤属性空间预测比较

选取宜昌市红花套镇作为研究区域,研究土壤pH、有机质、有效磷、速效钾、碱解氮与土壤属性指标变量之间的关系,选择与预测变量之间具有较高相关性的变量作为辅助变量用以提高预测精度,本文试图将地理加权回归模型应用于土壤属性空间模拟中,以此与协同克里格插值的预测结果进行对照,从而比较它们的预测精度以提出更适合土壤属性预测的模型。结果表明：协同克里格插值和地理加权回归模型对土壤属性的空间模拟都有较高的预测精度,在辅助变量较多的情况下地理加权回归模型具有比协同克里格插值更为简单的算法,并且比较预测值相对误差的范围跨度和标准差以及均方根误差等方面,地理加权回归模型在土壤属性指标预测方面具有更高的预测精度,也具有更大的优势。     

近37年扬州市耕地土壤有效锌含量时空变化特征

基于扬州市1984—2020年表层土壤数据,运用地统计分析和相关性分析方法,系统分析了扬州市耕地土壤有效锌含量时空变化特征及其影响因素。结果表明:近37年扬州市耕地土壤有效锌平均含量上升1.15 mg/kg,增幅达188.5%;扬州市耕地土壤有效锌分布存在明显的空间异质性,总体上呈现南高北低、西高东低的分布特征。成土母质、土壤质地及土地利用方式不同,耕地土壤有效锌含量存在显著差异。不同成土母质中,长江冲积物发育土壤有效锌含量较高;不同土壤质地中,砂壤土中有效锌含量较高;不同土地利用方式中,旱地土壤中有效锌含量最高。土壤pH及有机质含量与土壤有效锌含量存在不同程度的响应关系。     

吊兰生长对锌污染土壤微生物数量及土壤酶活性的影响

选用观赏植物吊兰进行盆栽试验,通过测定吊兰根际、非根际以及未栽培吊兰的空白组土壤微生物数量、土壤酶活性及化学性质,研究吊兰对重金属锌污染土壤的修复作用.结果表明:土壤微生物数量、土壤酶活性、有机质含量及土壤呼吸作用强度均表现为吊兰根际组＞吊兰非根际组＞未栽培吊兰的空白组.而土壤锌总量、pH、电导率及氧化还原电位均表现为未栽培吊兰的空白组＞吊兰非根际组＞吊兰根际组.土壤锌浓度为200mg/kg时,细菌、真菌的数量最多,土壤呼吸作用强度、脲酶及磷酸酶的活性也达到最高值;土壤锌浓度为500 mg/kg时,放线菌数量最多,且蔗糖酶活性达到顶峰.三类微生物对锌的敏感性顺序为真菌＞放线菌＞细菌.土壤酶对重金属锌的敏感性顺序为蔗糖酶＞脲酶＞磷酸酶＞过氧化氢酶.通过微生物数量与土壤酶活性的双变量相关性分析可知,放线菌的变化对土壤酶的影响最大,其次是真菌,细菌影响最小.吊兰生长能够有效改善土壤环境,在重金属锌污染修复方面有广阔的应用前景.     

基于条件拉丁超立方抽样的县域耕地土壤有机质空间插值合理样本密度的确定

  目的  采样密度与耕地土壤有机质（SOM）的空间预测精度密切相关,为提高耕地SOM空间预测精度,需要确定合理的采样密度。  方法  以湖南省岳阳县为例,用R语言设计了条件拉丁超立方体抽样（cLHS）方案,从7399个（采样密度为14.82个 km?2）耕地土壤样本中独立抽取不同采样密度的8个训练集（采样密度分别为10.01、7.41、3.70、1.85、0.93、0.46、0.23、0.12个 km?2）,为了兼顾样本特征空间与地理空间,地形部位、坡度、成土母质、土壤类型、乡镇和经纬度等信息被添加到了cLHS中。结合普通克里格方法,分析和探讨了不同采样密度的耕地SOM空间预测效果。  结果  不同采样密度训练集SOM均值高于湖南省平均水平,具有中等程度变异,描述性统计结果差异不大,各训练集对总体均具有较强的代表性;半方差函数模型均为指数模型,具有较好的半方差结构（结构性比例:87.5% ~ 94.5%）,空间相关性较强,变程与拟合优度呈现出正相关关系(相关系数r = 0.96),与结构性比例则表现为负相关关系(相关系数r = ?0.79);在采样密度为3.70个 km?2时,探测到的SOM变异结构中结构性组分最完整,精度最佳。当采样密度达到1.85个 km?2以上时可较稳健地揭示其空间结构特征,继续增加采样密度并不能大幅提升预测精度。  结论  考虑预测精度要求和工作成本,与研究区自然地理条件相似的地区将耕地土壤采样密度控制在1.85个 km?2以上可获得预期的效果。     

土壤重金属Cd污染指数的适宜插值方法和合理采样数量研究

对局部存在重金属污染地区采用适宜的插值方法和布设合理的采样点对重金属污染状况监测具有重要的意义。运用单因子指数法得到土壤重金属Cd污染指数,并在镇域内布设2033个采样点的基础上,通过随机抽样法抽取1830、1423、1017、610、203五个采样点样本子集。首先,运用普通克里金法(OK)、径向基函数法(RBF)和反距离权重法(IDW)对该地区土壤重金属Cd污染指数进行插值预测,并通过交叉验证法进行精度检验。然后,在反距离权重法的基础上,对五个采样子集进行插值精度分析,得到大致合理采样数量。结果表明:(1)利用全集2033个采样点对3种插值方法进行交叉验证分析可知,RMSE表现为IDW(3.018)RBF(2.942)OK(2.837),ME表现为OK(-0.0736)IDW(0.0214)RBF(0.0096),MAE表现为IDW(0.5668)RBF(0.5575)OK(0.5227),3种插值方法在整体预测精度上差异不明显。而对于污染区域的识别,IDW在轻度污染区、中度污染区和重度污染区预测上表现出较大的优势,能较好的反应污染区域的空间变异特征。因此,认为IDW为较适宜的空间插值方法。(2)对不同采样数量的样本进行交叉验证分析可知,RMSE、ME和MAE在1017个采样点到610个采样点误差变化幅度分别为29.84%、71.31%和36.99%,误差增加幅度较前三个子样本间明显增大。在空间特征识别方面,2033、1830、1423和1017个采样点反映的污染区的空间分布特征非常相似,610和203个采样点预测的污染区域面积明显扩大,对各级污染区域的空间特征细节表现能力较差。因此,对于该镇域内的土壤重金属Cd污染指数的研究,1017个左右采样点是比较合理的采样数量。     

采样数量与空间插值方法对华北平原典型区土壤质量评价空间预测精度的影响

空间插值方法的差异以及采样数量不同对土壤质量评价空间分布的预测精度会产生影响。本文通过随机抽样的方法,以山东省禹城市的土壤质量指数为例,从359个土壤采样点中抽取了340,170,90,50,30五个样本子集,通过普通克里格、简单克里格、反距离加权法和样条函数法4种插值方法,分别对其空间变异和布局进行了解析和预测。结果表明：不同插值方法对预测精度影响不显著,而采样点数量则显著影响了土壤质量指数空间分布预测的精度。本文提出在华北平原县域尺度上,以土壤质量评价作为调查目的的土壤采样中,90个样点是比较适宜的采样数量。同时,将我们的结果与Cochran最佳采样数量计算公式获取的最佳采样量比较后发现,Cochran方法获取的最佳采样数量明显偏低,若不考虑实际的空间变异情况,仅仅使用Cochran公式可能会导致土壤质量空间预测不准确。     

自然和人为因素对耕地土壤有机质含量影响的研究

【目的】以江西省泰和县为研究区域,揭示县域尺度耕地土壤有机质(SOM)的空间分布规律。【方法】设计覆盖整个泰和县耕地的采样网络,采集361个表层(0～20 cm)土壤样品。使用普通克里格插值法探究研究区耕地土壤有机质含量的空间分布特征,利用随机森林模型结合经典统计方法探究泰和县耕地土壤有机质空间分异的主要影响因素。【结果】研究区耕地土壤有机质含量均值为31.05 g kg^-1,处于较丰富水平,表明泰和县耕地土壤肥力水平较好。泰和县耕地土壤有机质具有中等程度的空间自相关性,具有中部低、东西高的空间分布特征。秸秆还田和海拔是耕地土壤有机质含量的主要影响因子,解释率为56.37%和18.73%。土壤pH、成土母质、施肥量和灌溉能力对土壤有机质含量也具有显著影响,解释率分别为9.66%、9.47%、6.76%和5.45%。【结论】采取秸秆还田、合理施用石灰和完善排水设施等田间管理措施可以有效提高耕地土壤有机质含量,改善土壤保肥固碳能力,对促进农业可持续发展,助力实施国家“碳达峰”和“碳中和”战略具有重要价值和意义。     

基于GARBF神经网络的土壤有效锌空间插值方法研究

以土壤有效锌为研究对象,构建遗传径向基函数(GARBF)神经网络对该元素属性值进行空间插值,以训练样本集的测定值与预测值之间的决定系数、逼近误差及检验样本的插值误差为评判标准,比较GARBF神经网络、径向基函数(RBF)神经网络、普通克里格(Ordinary Kriging)的拟合能力和空间插值能力。结果表明:同一区域两种抽样方案(a、b)下三种插值方法对训练样本的拟合能力为GARBFRBFOr-dinary Kriging。以平均绝对误差和误差均方根作为插值精度的评价指标,GARBF与RBF神经网络相比,训练样本的逼近误差分别降低0.22～0.25(a方案)和0.10～0.11(b方案),检验样本的插值误差分别降低0.13～0.11(a方案)和0.02～0.13(b方案);GARBF神经网络与Ordinary Kriging相比,训练样本的逼近误差分别降低1.12～1.40(a方案)和1.45～1.88(b方案),检验样本的插值误差分别降低0.20～0.24(a方案)和0.14～0.32(b方案),GARBF神经网络的误差最小,插值精度最高。从GARBF神经网络的插值图可以看出,遗传算法避免了神经网络容易陷入局部最优点,扩大了对土壤中相关空间信息的搜索范围,在一定程度上避免了类似克里格插值的"平滑效应"。     

基于地统计学的高原县域耕地土壤养分最优插值方法研究

选择适宜区域土壤属性特征的空间插值方法是高效揭示土壤养分空间分异的基础。以地处青藏高原与黄土高原过渡区的甘肃省临夏县为案例区,利用该县2007年农业部测土施肥采集的5 475个样点数据,以及地统计学的交叉验证和样点验证两种评价方法,筛选出适合研究区耕地土壤养分(有机质、碱解氮、有效磷和速效钾)分布预测的高效插值方法。从交叉验证结果来看,有机质和碱解氮采用析取克里格插值精度较高,而有效磷和速效钾分别采用普通克里格和简单克里格插值精度较高。从样点验证结果来看,有机质和速效钾分别以析取克里格和简单克里格插值精度较高,这也与交叉验证相吻合;而碱解氮和有效磷分别采用简单克里格和泛克里格插值精度较高,与交叉验证结果并不一致。由于交叉验证是具有一定"欺骗性"的自我验证,本研究认为基于样点验证的精度评价方法更可靠,因此临夏县耕地碱解氮和有效磷适宜的插值方法分别为简单克里格和泛克里格。     

Vis-NIR光谱信息辅助的土壤质地协同克里格预测制图

土壤质地传统获取方法费时费力,土壤反射光谱信息是土壤综合信息的反应,以光谱信息为辅助变量的土壤质地协同克里格预测制图值得研究。利用采样点的土壤光谱数据主成分分析综合得分作为协同克里格协变量,并结合GS+软件提供的最佳地统计模型预测土壤质地的空间变异。结果表明以光谱信息为辅助变量的协同克里格方法能提高制图精度,减少样本数量。在主变量减少至60个的情况下,砂粒,粘粒含量的预测值和实测值的均方根误差分别为7.85%,3.03%。     

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。     

消减残差自相关性的县域土壤有机质整合模型预测研究

提升土壤属性空间预测精度对实现农田精准施肥和保护生态环境具有重要意义。利用河北省滦平县采集的1 773个样点耕地表层(0～20cm)土壤有机质(SOM)及其地理环境数据,通过逐步回归分析方法筛选出最优环境变量;基于其中1 426个农田样点分别建立多元线性回归(Multiple Linear Regression,MLR)、随机森林(Random Forest,RF)、贝叶斯正则化神经网络(Bayesian regularization neural network,BRNNBP)以及与普通克里格(OK)整合模型(MLR-OK、RF-OK和BRNNBP-OK)预测SOM空间分布,以其余347个样点数据为测试集检验分析不同模型预测精度,并对模型残差进行半方差函数和空间自相关分析以评价模型拟合效果。结果表明,研究区耕地表层土壤SOM处在8.62～35.64 g·kg^-1变化区间,变异系数为20.26%,属中等程度空间变异;SOM高值区主要分布在东北及东南海拔较高地区,低值区多分布在西南及中部河谷地区;海拔、坡度和年均温度与SOM关系密切(P<0.001);整合模型...     

锌肥对作物产量、子粒锌及土壤有效锌含量的后效

1992年一1998年在河南新乡缺锌褐土进行了微区定位试验，研究施锌对作物和土壤的长期效应。结果表明：施锌提高第一茬作物小麦的分蘖数、穗数、穗长和第二茬作物玉米的穗长、穗粒数和粒重，从而显著增加小麦和玉米产量。不同用量的锌对作物产量影响末及显著差异水平。施锌对作物产量的后效不明显，最多能维持两茬作物。施锌显著提高土壤有效锌含量，尽管施用锌肥，经过4茬之后，土壤有效锌含量仍维持在临界值之上，但作物产量没有多大影响。施锌显著提高前2茬小麦和前3茬玉米子粒中锌含量。     

大同县耕地土壤重金属含量状况及质量评价

大同县位于山西省北部,大同盆地东北缘,全县耕地面积4.65万hm2。2009年,在完成大同县耕地资源评价与利用的工作中,系统地对大同县耕地土壤的重金属含量状况进行了分析,并参照国家标准进行了认真的质量评价。     

山东省土壤供锌状况及对锌的吸附

1977年中国农科院土肥所在山东省进行土壤有效锌普查^[1],估算全省缺锌1500万亩,并通过试验,指导锌肥大面积应用.近10多年来,在原认为土壤有效锌含量较高的地区,施锌效果也很明显,实践中锌肥应用方法、数量和后效等问题有待解决.     

基于回归克里格和遥感的紫色土区土壤有机质含量空间预测

精确预测紫色土区土壤有机质含量的空间分布,对于指导紫色土区农业生产和培肥土壤具有重要意义。以杜家沟小流域为研究区,以遥感影像作辅助变量,采用回归克里格法,预测土壤有机质含量的空间分布,并与参照方法的预测精度进行比较。结果表明:(1)Landsat ETM+影像的波段2和波段5是土壤有机质含量多元线性回归预测的最佳辅助变量,回归残差的最优半方差函数模型为球状模型,模型的拟合精度较高;(2)土壤有机质含量呈由沟谷逐渐向坡顶递减的趋势,空间变异的细节信息表达较好;(3)回归克里格法在验证点的预测值与实测值的拟合能力更好,预测结果更倾向于无偏的,MAE、RMSE和R2均优于参照方法。因此,回归克里格法是紫色土区土壤有机质含量高精度空间预测的有效方法。     

耕地养分空间插值技术与合理采样密度的比较研究

土壤养分连续空间分布数据是土壤信息系统工作的基础,土壤养分空间插值的研究因此变得尤为重要。对湖北省鄂州市进行土壤养分采样调查,以对作物生长作用较为密切的有效氮、有效磷、有效钾、pH为研究对象,运用克里格法(Kriging)、样条函数法(Spline)、距离权重倒数法(IDW)3种插值方法对数据进行栅格化处理,分析比较3种插值方法所得结果的特性以及对耕地养分数据插值的适宜性。通过调整空间采样点密度,比较几种空间采样密度对插值结果的影响,总结3种插值方法在不同空间尺度下的插值精度,并在不同土壤类型内进行不同采样密度的插值分析。     

河北平原地区耕层土壤微量元素具有代表性的采样数

在平原地区三种地貌类型，三种土壤，三种面积上研究了耕层土壤有效锌铜铁锰的为变异性与采样数量的关系。以变异系数５％作为决定采样钻数量本样数量的标准，回答小区试验田一个土样应由多少钻组成。较大面积的养分调查多少个土样的平均值才能反映总体水平。