基于地统计学的山西省不同类型土壤有机质空间变异分析研究

为了展示山西省不同土壤类型条件下耕层土壤有机质含量的空间变异性以及影响因素,实现土壤肥力高效利用,进一步指导农业生产方式改良以及精准施肥。本研究以褐土、黄绵土、栗褐土、栗钙土四种山西省常见土壤类型进行研究,分别选取区位临近的县市采样,得到耕层土壤有机质含量数据,采用GIS与地统计学方法相结合的方法,研究不同土壤类型的土壤有机质含量的空间变异性,通过对比从三种函数模型(指数模型、球状模型、高斯模型)中选取最优拟合模型,并采用最优拟合模型进行插值制图以及趋势分析。结果表明,褐土平均有机质含量最高,其块金系数为25%,具有较强的空间结构性;黄绵土平均有机质含量最低,其块金系数为50%,具有中等强度的空间结构性;栗褐土平均有机质含量仅次于褐土,其块金系数为49%,具有中等强度的空间结构性;栗钙土平均有机质含量略低于栗褐土,其块金系数为32%,具有中等强度的空间结构性。由以上分析结果可以看出,土壤类型是土壤有机质含量空间变异的重要影响因素,除此之外,海拔、地形地貌、人为活动等因素同样对有机质空间变异会产生一定的影响。本研究可以为提高山西省土壤肥力、精准施肥、改良农业生产措施提供依据。     

基于地统计学和GIS的湖北省土壤有机质空间变异性研究

基于湖北省157个土壤样品数据,分析土壤有机质含量特征,并应用地统计学和地理信息系统(GIS)技术研究其空间变异性,利用相关分析和回归分析探讨其变异性的影响因素。结果表明,湖北省土壤有机质含量为(23.04±6.39) g/kg,变异系数达27.73%,属中等程度变异;土壤有机质以高斯模型拟合最佳,块金比为0.33,呈中等程度空间自相关性,表明以结构变异为主。研究区土壤有机质含量总体上呈条带状分布,由鄂中向鄂西和鄂东增加,其中东西方向上变异性高于南北方向。研究区土壤有机质含量空间变异是地形、化学养分指标、土地利用类型、土壤质地等因素综合作用的结果,其中海拔、土壤质地分别解释了41.5%、22.1%的变异信息,是其主控因素。     

基于GIS和地统计学的区域土壤有机质空间变异性研究

以甘肃省榆中县为研究区域,应用地统计学和GIS相结合的方法对该县的土壤有机质的空间变异性进行了分析.结果表明:该地区土壤有机质的空间相关程度属中等水平,变异函数符合球状模型,土壤有机质的分布表现为中西部高,北部和东部低的格局.     

基于地统计学的土壤养分空间变异研究进展

土壤养分具有高度空间变异性,这是由自然因素和人为因素共同作用的结果。土壤养分空间变异性研究方法经历了由传统统计学到地统计学再到新型辅助技术的不断改进过程,目前最常用的方法是地统计学。论述了地统计学基本原理及地统计学在土壤养分空间变异研究中的应用,介绍了国内外基于地统计学研究的现状与成果,并分析了当前研究所存在的问题和发展趋势。     

浙江宁海农用地土壤有机质和土壤养分空间变异分析

研究农用地土壤有机质和养分的空间变异,为农田管理和测土施肥提供依据,减少农民不必要的成本投入,有利于生态环境保护。以浙江省宁海县为例,采用地理信息系统（GIS）空间分析、地统计学和Kriging插值方法对耕层土壤的有机质、全氮、速效磷和速效钾等4种养分要素的空间变异特征及其影响因素进行了分析。结果表明：土壤有机质、全氮和速效钾变异函数曲线的理论模型符合指数模型,速效磷经对数转换后符合球状模型。土壤有机质、全氮、速效磷的块金值/基台值分别为50.5%,59.7%,50.5%,都具有中等的空间相关性,速效钾的块金值/基台值为77.3%,空间相关性较弱。利用Kriging插值方法,考虑趋势性各向异性,获得了各土壤养分质量分数的空间分布图,分析了空间分布规律,并对高程和土地利用类型对土壤养分空间分布影响进行了分析。研究区土壤养分的空间分布是自然和人为利用因素共同作用的结果。图4表4参7     

北京市平谷区土壤有机质和全氮的空间变异分析

探明土壤有机质和全氮的空间分布,是合理科学配方施肥的重要依据。在北京市平谷区布设了1076个采样点,测定了其耕层（0～20cm）、亚耕层（20～40cm）土壤有机质和全氮的含量。统计结果表明,两个土层的有机质和全氮含量属中上水平,变异系数为中等程度变异,其剖面分布表现一定的表聚性;通过结构分析,耕层有机质和亚耕层全氮的理论模型采用球型模型拟合较好,耕层全氮及亚耕层有机质采用指数模型拟合较好,耕层土壤有机质与全氮的空间自相关范围较小,变程分别为18．32和19．0km,亚耕层有机质和全氮的变程较大,分别为131．9和51．0km,它们的空间变异主要是由结构性因素引起的;采用Kriging方法对未测点进行了估值,绘制了等值线图,表明有机质和全氮含量空间分布格局基本一致,由东北向西南逐渐减少,主要受地形、土壤类型、土地利用方式和施肥状况等因素的影响。     

紫色土坡地尺度土壤养分的空间变异特性

利用地统计学方法,结合坡地土壤养分采样分析与G IS技术,分析紫色土坡地土壤养分空间变异特征。结果表明地块尺度上土壤养分的空间变异特性和空间相关性具有明显特征,其中土壤有机质、全氮和有效磷具有很强的空间异质性;碱解氮和pH具有中等的空间异质性;而速效钾不具有空间异质性。利用克里格法进行插值并绘制各养分属性的等值线图,表现出空间分布的类似性,但因微地形和耕作管理的影响而表现出各自的规律性,其中土壤有机质、全氮和有效磷的分布具有相似性,而碱解氮、速效钾和pH具有明显不同的分布规律。对典型地块的空间异质性分析有助于坡地和小流域尺度的土壤采样和调查分析,同时对地块水文过程分析和模型应用有重要参考价值。     

基于GIS和地统计学的土壤养分空间变异分析

运用GIS和地统计学相结合的方法研究了新郑市土壤有机质、全氮、有效磷、速效钾的空间变异情况。结果表明,有机质、全氮和速效钾的变异系数在29%～45%,有效磷变异系数最大为75%;通过地统计学的半方差函数分析,有机质和全氮空间变异性表现朝均一化方向发展,都具有中等空间相关性,有效磷空间相关性最弱,主要受随机性因素的影响;采用克立格方法进行最优内插,绘制了养分含量分布图,并对其空间变异进行了初步分析。本研究为有效利用土壤和因地制宜开展施肥工作提供依据。     

农田尺度下土壤有机质的空间变异

应用地统计学方法结合空间分析技术,对太湖流域典型土壤白土O～12.0 cm、12.1～20.0 cm、20.1～30.0 cm的3层土壤样本和乌栅土0～15.0 cm、15.1～28.0 cm、28.1～42.0 cm的3层土壤样本进行了数据处理和分析,并对土壤有机质含量的空间变异特征进行了探讨.结果表明:各层土壤有机质的空间相关性较弱,白土有机质含量的空间相关性低于乌栅土.     

基于GIS和地统计学的农田土壤养分空间变异性研究

为了使贵州省地区级农业部门能够充分了解土壤养分的空间分布特性,深入地了解农田土壤养分状况,从而为其科学施肥、养分的分区管理和有效控制农田养分流失提供一定的理论和科学依据,以贵州省黔东南州黄平县为研究区域,运用地统计学结合GIS方法,针对土壤养分中全氮、有机质、速效钾和速效磷4种养分要素,对研究区内农田土壤养分空间变异特征进行研究,并通过分析得出了该县以上4种土壤养分的空间分布规律和丰缺状况.     

基于随机森林的农耕区土壤有机质空间分布预测

以陕西省周至县农耕区为研究区,采集192个土壤样品,通过随机森林模型(random forest, RF)对土壤有机质含量进行回归预测,通过29个(15%)独立验证点对预测结果进行精度验证,并与普通克里格(ordinary kriging,OK)和协同克里格(cokriging,COK)插值结果进行对比分析。结果表明,研究区土壤有机质含量在训练集和验证集中均属于中等变异性,含量处于中等偏低水平,大致表现为中、南部黑河东岸土壤有机质含量相对较高,东北部渭河沿岸含量较低。对变量重要性进行排序,影响研究区土壤有机质的主要因素为数字高程(DEM)和降水量。与OK、COK相比, RF对土壤有机质的预测值和实测值的相关系数(0.782)更高,而平均绝对误差(0.618 g·kg^-1)和均方根误差(2.062 g·kg^-1)更低,说明RF能够更精确地反映局部土壤有机质含量的空间变化信息。     

湖州表层土壤有机质的空间分布及相关性分析

以湖州表层土壤中有机质为研究对象,利用地统计与GIS技术相结合的方法研究该地区土壤中有机质含量的空间分布特征。结果表明,研究区土壤有机质含量呈正态分布,平均值22.3 g.kg-1,变异系数0.44。方差和地统计分析表明,土壤有机质最理想的模型为球状模型,研究区土壤有机质含量空间变异具有各向异性特征,呈中等的空间相关性。结合普通克里格插值法,获得研究区土壤有机质含量的空间分布图。相关性分析表明,土壤有机质含量与总氮含量呈显著相关。     

北京市大兴区南部土壤有机质空间变异及其影响因素

以北京市大兴区南部平原为研究区,基于2 272个农用地土壤样点,采用地统计方法揭示表层土壤有机质空间分布特征,并利用方差分析法和缓冲区分析法探讨其影响因素。结果表明：研究区土壤有机质含量为（11.25±3.68） g·kg-1,变异系数为32.71%;基于指数模型的空间变异拟合效果最佳,变程为7.1 km,块金效应为7.02,存在中等强度的空间相关性,由结构因素引起的变异程度略强于随机因素。土壤有机质空间分布总体呈斑块状,高值区主要分布在中轻壤质上,低值区主要分布在砂质土。除居民点外,土壤质地、土壤类型、土地利用方式、设施农业用地和畜禽养殖等因子对研究区土壤有机质空间分布均具有显著影响,黏质、耕作强度大、蔬菜用地、距设施农业用地1 km以内和距畜禽养殖地1.4 km以内的土壤易于积累有机质。上述结果可为相似区域土壤有机质空间变异特征及其影响因子研究提供参考。     

采样密度对土壤有机质空间变异解析的影响

确定合理的采样密度以便更有效地揭示土壤属性的空间变异,是提高土壤质量评价工作准确性的前提。本文以合肥市北部地区为例,从5 207个土壤采样点(采样密度为1个/km2)中重复20次随机抽取不同采样密度的六个样本子集(对应采样密度分别是0.8个/km2、0.56个/km2、0.39个/km2、0.28个/km2、0.19个/km2、0.13个/km2),采用地理信息系统(GIS)技术和地统计学方法,研究采样密度对土壤有机质(SOM)空间变异解析的影响。结果表明:上述不同采样密度下,有机质含量的均值差异不显著,各样本对总体均具有较强的代表性。土壤有机质表现出中等的空间相关性,采样密度为0.28个/km2时探测到的SOM含量变异结构中结构性组分比例最高。采样密度小于0.28个/km2时,则局部细节信息被过滤,不能准确充分地表现其空间变异特征。在研究区的这种自然地理条件和土地利用方式下,若评价目的主要针对土壤肥力质量,揭示土壤有机质空间变异的最佳采样密度应为0.28个/km2。若是针对区域土壤碳汇潜力,则大约22 km2布置一个采样点即可获得预期的效果。     

基于思维进化算法径向基函数神经网络的土壤有机质空间异质性研究

提出一种基于思维进化算法径向基函数神经网络的土壤有机质空间异质性研究方法(MECRBF)。以江西省万年县为案例区,在全县范围内采集耕地表层(0~20 cm)土壤样品954个,分别采用该方法和以邻近信息和地理坐标为输入的径向基函数神经网络方法(RBF-Near),以及普通克里格法来模拟土壤有机质空间分布。以验证样本实测值和预测值的决定系数与逼近误差作为评判标准,对比各方法在县域尺度上土壤有机质空间变异和空间插值方面的效果。对763个采样点进行建模、191个验证样点进行独立验证的预测结果表明,在验证点预测中,MECRBF的均方根误差、平均绝对误差、平均相对误差较RBF-Near分别降低了0.50 g·kg^-1、0.39 g·kg^-1、1.40百分点,差异显著(P<0.05),较普通克里格法分别降低2.59 g·kg^-1、1.89 g·kg^-1、7.76百分点,差异显著(P<0.05)。从模拟效果来看,MECRBF的决定系数最高,逼近误差最小;从空间分布模拟图来看,MECRBF能更好地表达土壤有机质空间异质性。提出的MECRBF可为县域尺度下土壤性质空间异质性研究提供方法参考。     

关于农田尺度下土壤有机质的空间变异研究

本文将空间分析技术与地统计学方法相结合,以某流域的土壤白土及乌栅土的各三层 土壤样本开展了数据处理及系统化分析,深入探讨了土壤有机质含量所存在的空间变异特征, 望能为此领域研究有所帮助。     

江苏省土壤有机质变异及其主要影响因素

土壤有机质在陆地生态系统中具有重要作用,是估算土壤碳储量、评价土壤肥力和质量的重要指标。从省域尺度上分析土壤有机质的分布和变异,及其影响因素,对节能减排和土壤的可持续利用具有重要的指导意义。以江苏省第二次土壤普查的1519个土壤剖面数据为基础,分析了江苏省表层(0-20 cm)土壤有机质分布、变异及其影响因素。结果表明,全省土壤有机质平均含量为(16.55±8.49) g/kg,变异系数为51.36%,属中等变异水平。不同土壤类型有机质含量差异较大,沼泽土最高,为31.60 g/kg,棕壤最低,为8.69 g/kg;自然土壤的有机质含量变异程度大于耕作土壤。年均温、年均降雨量、成土母质、土地利用、土壤质地和土壤pH对全省土壤有机质含量变异的综合能解释能力为52.6%。土壤质地和年均温是有机质含量变异的主要影响因素,土壤质地对其变异的影响大于年均温,二者能够独立解释其变异的32.0%和23.4%。     

克拉玛依干旱生态农业区土壤有机质与全氮空间变异特征研究

在新垦荒地以 15m× 15m的网格采样 ,对不同层次土壤有机质与全氮空间变异性进行研究。结果表明 :新垦荒地土壤有机质与全氮含量均为低水平 ,且在土壤表层富集作用不明显 ;不同层次土壤有机质与全氮的空间变异特征具有一定的差异 ,但结构性因素对有机质与全氮的空间变异起主导作用。     

土壤轻组有机质研究进展

土壤有机质在碳和氮循环及维持土壤生产力等方面具有重要作用,利用密度分组技术可将土壤有机质分成轻组和重组.轻组密度一般<2.0 g.cm-3,通常用密度浮选法分离得到,早期分离轻组的重液是有机溶剂,目前多用水溶性无机盐,结合密度和颗粒大小的分离技术在近年来得到迅速发展.轻组主要由可识别的不同分解阶段的植物残体组成,还包括孢子、种子、动物残体、微生物的残骸以及一些吸附在碎屑上的矿质颗粒.土壤轻组仅占土壤质量的一小部分,但轻组的碳含量一般显著高于全土.轻组物质的碳氮比高,周转速度快,是易变有机碳的良好指标.土壤轻组一般具有明显的季节变化,并大部分聚集在土壤表层,随土层深度的增加而下降.土壤轻组主要受残留物输入的时间、数量、组成以及环境因素的影响,同时轻组对耕作经营措施、作物轮作制度、土地利用、施肥等变化的响应非常敏感.密度分组与颗粒大小分组技术的结合是今后研究轻组的主要技术手段,土地利用和经营管理的变化对土壤轻组数量和性质的时空动态影响是未来的主要研究方向.     

汉中盆地耕地土壤有机质的空间特征

【目的】研究汉中盆地耕地土壤有机质的空间自相关性、空间变异特征以及空间分布规律。【方法】根据地貌特征,以位于汉中盆地中部的平坝区作为研究区,于2010-2011年共采集土样3 568个,测定土样有机质含量,对获得的有机质含量原始数据进行处理后,综合运用传统统计、地统计和地理信息系统技术,研究汉中盆地耕地土壤有机质空间特征。【结果】研究区耕地土壤有机质含量为7.20~38.00g/kg,平均值为21.53g/kg,变异系数为24.48%,属中等强度变异;研究区耕地土壤有机质为空间聚集式分布,呈显著的正空间自相关,空间自相关尺度为4.70km;耕地土壤有机质含量的块金系数为0.55,表现为中等强度空间相关性;研究区61.13%的耕地土壤有机质含量较高(≥20~<30g/kg),整体分布格局为西高东低、南高北低,其中自东北向西南方向土壤有机质含量呈增加趋势。【结论】研究区大部分耕地土壤有机质含量较高,能够满足农作物生长的需要。