基于GIS与分区Kriging的采煤沉陷区土壤有机碳含量空间预测

中国煤炭产量占世界煤炭总产量的46.9%,年塌陷的耕地面积约为200 km~2,对农田土壤有机碳库扰动十分剧烈。由于农田的土壤有机碳库是减少陆地生态系统碳排放的最大潜在因素,中国以及世界上的其他煤炭开采大国必须更好地对煤炭开采区的土壤有机碳库进行科学管理,这也是煤炭低碳开采的重要途径。而预测精度好的煤炭开采沉陷区土壤有机碳含量空间预测方法是科学管理煤炭开采沉陷区土壤有机碳库的前提。该文以徐州九里煤炭开采沉陷区作为研究区,通过普通Kriging插值法和以结合沉陷积水情况为辅助变量的分区Kriging插值法这2种方法来对研究区的土壤有机碳含量进行了空间预测,并通过比较验证样点的预测值与实测值来对比2种方法的预测精度,确定每种方法的可行性。研究发现,结合区域内部积水情况来进行的分区Kriging插值法求得到的预测值与实测值的相关系数为0.7564,远高于直接进行Kriging插值得到的预测值与实测值的相关系数0.5086,并且两者的均方根误差分别为0.35和0.55,说明前者的预测精度更高。因此结合沉陷积水情况的分区Kriging插值模式是更适宜煤炭开采沉陷区土壤有机碳含量的空间预测模型。     

南疆果园滴灌条件下土壤盐分的空间异质性分析——以农十四师224团典型地块为例

土壤盐渍化是制约干旱半干旱地区农业生产的主要障碍因子之一,在新疆,尤其是南疆,盐渍化更为严重。系统认识和掌握盐渍土的空间变异特征对于治理改良盐渍土和土壤盐渍动态变化研究具有重要意义。基于区域变量理论,在GIS和地统计学技术支持下,通过地统计学的半变异函数和Kriging空间插值,以南疆和田地区农十四师224团为研究区,定量分析了试验区内不同层次土壤盐分的空间变异特征。结果表明:140~180 cm土层土壤盐分含量半方差函数的理论分布模型属于指数模型,其它各层属于球状模型;各土层含盐量在一定的区域范围内具有空间结构特征,都呈中等强度空间自相关性;由kriging插值可知,各土层含盐量的空间分布主要表现为条带状伴有斑块状分布。总体来说,试验区土壤盐渍化与次生盐渍化的防治是近期农业管理中所必须考虑的重要因素。     

基于分形插值的三维路面重构与分析

原始精细的路面谱是研究车辆与路面耦合的重要基础,对车辆的通过性和噪声、振动及不平顺性NVH(noise,vibration and harshness)分析有重要的应用价值。为了构建与原始路面相同或相近的路面谱,利用非接触式激光路面不平度仪测量沥青路面、水泥路面、比利时路面和砂石路面的三维路面不平度;基于分形理论,采用迭代函数法重构这四种路面谱;结合路面不平度的统计特性评价指标和分形维数对四种路面的原始谱和重构谱进行评价。研究结果表明:重构前、后路面谱的平均值、标准差、峰度系数以及分形维数变化范围在±5%以内,除水泥路面的偏态系数变化范围均在±9%以内,重构路面谱与原始谱具有一致性;重构路面谱保持了原始路面的结构特性,并具有路面的细微结构。     

基于大尺度低密度样点的东北土壤全氮空间插值方法比较

基于全国第二次土壤普查东北地区土壤数据,以ArcGIS和GS⁺软件为支撑,对比分析了反距离加权法(IDW)、径向基函数(RBF)、普通克里金(OK)和回归克里金(RK)4种地统计空间插值方法在7个不同样本容量下土壤全氮含量(STNC)的空间插值效果。结果表明,由普查数据得到的东北地区STNC在0.08~21.48 g/kg之间,数据变异性较大;STNC空间结构表现出中强度空间自相关性,空间自相关范围大于同区域的小尺度采样研究;样本容量<171时,STNC空间变异性发生变化,空间结构特征和精度检验水平难以确信。4种空间插值方法对STNC空间趋势表达均呈现从东北向西南方向递减规律,空间趋势预测效果为:RK >OK >RBF >IDW。RK方法通过线性回归分析添加了阳离子交换容量(CEC)、年均温(MAT)、土层厚度(d)和pH值等辅助信息,比IDW,RBF和OK方法的插值精度分别提高了19.40%,18.50%和16.15%;在不同样本容量下RK方法的插值精度较为稳定且对无样点区STNC的空间趋势预测也体现出了更多细节信息,因此对于大尺度低密度采样的土壤属性空间插值可重点考虑RK方法。     

黄河三角洲地区典型地块地下水特征的空间变异性研究

以黄河三角洲地区典型地块为研究区,运用经典统计学和地统计学相结合的方法研究了包括埋深和含盐量的地下水性质空间变异特征,绘制了各地下水特征的随机性和结构性的半方差图和空间分布图。结果表明:受不同尺度的结构性因素和随机性因素的共同作用,地下水埋深和含盐量均具有中等的变异强度和空间自相关性,地下水埋深的自相关距大于含盐量。对Kriging插值结果分析表明:地下水埋深的空间变异性受微地形因素及农田工程措施影响较大,长期的农业生产措施会影响地下水含盐量的空间分布,地下水含盐量空间变异性与埋深有一定的关联。地下水特征的空间结构性和定量化研究对黄河三角洲地区地下水资源评价、土壤的次生盐碱化防治及区域水盐运动调控有着直接的现实意义。     

稻田土壤养分的空间变异性研究

本研究以嘉善县陶庄农场内一块5.1hm2的水稻田为研究区,区内不规则采样,共128个采样点。以土壤的pH、有机质、全磷、全氮、碱解氮、速效钾和速效磷含量为研究对象,研究其相应的统计规律,结果表明土壤各养分属性的变异系数在6.3%~35.61%之间,pH为5.3%;采用地统计的半方差函数分析,发现有机质,全氮,碱解氮和速效钾在一定范围内存在空间相关性;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。     

土壤速效钾养分含量空间插值方法比较研究

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。对陕西省周至县北部猕猴桃适生区土壤进行采样，以对猕猴桃生长作用较为密切的土壤速效钾含量为研究对象，用普通克里格（OK）、样条函数（Spline）、趋势面拟合（TSA）、距离权重反比法（IDW）等常用插值方法对采样点进行插值获取土壤速效钾空间分布图，进行交叉验证，结果表明能够反映出结构性影响的克里格插值方法明显优于其它方法，其中又以球形模型为最佳，样条函数、距离权重反比法在采样点密集区也能内插出较好的效果，但其受采样点密度影响较大．在采样点稀疏的地区内插结果较差。     

渭-库绿洲土壤剖面盐分分布特征及驱动因子分析

[目的]监测渭-库绿洲土壤盐渍化的空间分布特征,探究驱动因子作用机理,对当地因地制宜进行土壤盐渍化调控。[方法]采用决策树、克里金插值和灰色关联度分析研究了渭-库绿洲土壤盐渍化的剖面分布特征,着重分析了样本点海拔、植被覆盖度、地下水位、TW( I 地形湿度指数)、地下水矿化度5个驱动因子对土壤盐渍化的影响。[结果]①研究区表层土壤(0~10 cm)属于重度盐渍化土壤,10~20、20~40、40~60 cm各深度剖面土壤属于中度盐渍化土壤。土壤EC1:5有强的空间变异性,其分布格局受灌溉等人为驱动因素的影响较大。②绿洲内部(即耕作区)表层土壤属于非盐渍化区域,绿洲东部10~20、20~40、40~60cm土层有轻、中度的盐渍化现象。绿洲内部表层以下土壤盐分高于表层,绿洲存在潜在的盐渍化风险。耕作区外围绿洲-荒漠交错带区域各剖面层均属于盐渍化区域,随着剖面深度的增加,盐渍化程度在不断减弱。③样本点海拔、植被覆盖度、地下水位、TWI、地下水矿化度与土壤EC1:5的灰色关联度大小次序为:0~10 cm土层:地下水矿化度>TWI>样本点的海拔>植被覆盖度>地下水位;10~20、20~40 cm土层:地下水矿化度>样本点的海拔>TWI>植被覆盖度>地下水位。[结论]渭-库绿洲土壤盐渍化主要分布在绿洲-荒漠交错带区域,土壤盐分表聚强烈,地下水矿化度是造成该研究区土壤盐渍化问题的首要原因。     

基于阻隔因素的耕地质量分等因素插值方法研究

在山地丘陵区,耕地质量等级调查评价中的分等因素属性值估算受到大、中型山体阻隔影响,造成分等单元各分等因素属性赋值结果的失准。以青海省平安区为研究区,研究基于阻隔因素的分等因素属性值估算方法,并与反距离权重插值、样条函数插值方法进行了交叉验证。结果表明:不同的插值方法对3个分等因素空间分布趋势的模拟基本一致;由于插值原数据的特征与插值原理的不同,导致基于阻隔因素的插值方法对不同的土壤性质表现不一致。土壤有机质和有效土层厚度最适宜的插值方法是基于阻隔因素的样条函数插值,而在土壤pH值插值中,基于阻隔因素的反距离权重插值精度最高;研究区内的土壤有机质含量和有效土层厚度的插值精度比不考虑阻隔因素的样条函数插值的平均绝对误差、平均相对误差、均方根误差、相对均方根误差分别提高了11. 23%、10. 98%、7. 54%、9. 20%和15. 08%、11. 74%、17. 41%、9. 40%;采用基于阻隔因素的样条函数插值方法对有机质含量和有效土层厚度进行插值,二者实测值与预测值之间的决定系数分别为0. 927和0. 901。     

基于地统计学的土壤重金属分布与污染风险评价

在野外调查取样和室内分析获得大量土壤重金属含量数据和空间数据的基础上,利用经典统计学和普通克里格法(OK)对采样区域土壤重金属含量的空间变异性进行了分析,并利用指示克里格法(IK)和多变量指示克里格法(MVIK)绘制了各项重金属元素污染风险和土壤污染综合风险概率图。结果表明:岩溶地貌区土壤重金属As、Cd、Cr、Cu、Pb、Hg、Ni和Zn的含量显著高于非岩溶地貌区,各项重金属元素之间具有显著的相关性,说明它们存在很大的同源性和复合关系;受岩性、成土母质等内在因素的影响,各项重金属元素(除Cu元素外)都具有强烈的空间变异性,重金属元素含量高值主要分布在东南部和北部的岩溶地貌区,低值主要分布在西南部的非岩溶地貌区;采样区域存在As、Cd、Cu、Hg、Ni和Zn等重金属污染风险,其风险概率分别为0.326、0.805、0.185、0.192、0.267和0.270,土壤重金属污染综合风险概率为0.335。