朱益玲, 刘洪斌, 谢德体, 蔡国学[1]2002年在《江津紫色土壤养分空间变异性研究——地统计学方法》文中认为利用地统计学 ,结合GIS研究紫色土土壤表层 (0～ 2 0cm)的有机质、速效氮、速效磷、速效钾 4种养分含量的空间分布特征。结果表明 ,有机质、速效氮、速效钾为正态分布 ,速效磷为对数正态分布 ;半方差分析的结果表明大部分土壤养分在一定间距内存在空间相关性 ,且为中等强度的空间自相关 ;用普通克立格法进行最优内插 ,做养分含量分布图 ,进行迭加分析 ,并对土壤肥力作初步评价 ,其中二等地占 90 % ,面积最大。此结果可进一步应用于精确农业 (施肥 )。
朱益玲[2]2002年在《紫色土土壤养分空间变异性研究》文中指出土壤并非一个匀质体，而是一个时空连续的变异体，具有高度的空间异质性。传统描述土壤空间异质性的方法基本上是定性地土壤分类，而不是定量地研究土壤空间变异。 70年代，地统计学方法被引入土壤科学研究领域，克服了应用经典的fisher统计理论在研究土壤性质空间变异性规律方面的不足，其理论依据是区域化变量理论。地统计学既可用来估测土壤性质的分布，也可用于确定土壤变异的空间尺度和形式，以提高采样的有效性；还可用于研究引起土壤变异的各种过程。目前，应用地统计学的原理和方法仍是国内外定量化研究土壤空间变异的趋势之一。随着地理信息系统(GIS)的广泛应用和地理学学科的发展，利用地统计学，结合GIS技术来研究土壤性质空间变异已成为目前的土壤学的研究热点之一。但现今土壤空间变异规律的研究主要集中在土壤物理性质方面，而土壤化学性质方面的研究还较少。而且，大部分的研究对象主要集中于北方平原地区，南方丘陵地区的土壤空间变异的研究才刚刚开始。 以下是运用GIS技术，采用地统计学方法，对丘陵地区紫色土表层(0～20cm)土壤中的氮、磷、钾等13种土壤养分的空间变异性规律进行研究的结果： 1．本次试验的采样区位于江津市，为低山丘陵地貌，土壤类型主要为紫色土和水稻土，土地利用现状主要为水田和旱地。土壤耕作多年，每个田块的土壤肥力不同导致生产力的不同，说明土壤养分含量具有高度的空间异质性。 2．养分的变异系数范围在12.9％～106％之间，速效磷的变异系数最高，为106％，有效铁的变异系数也较高，为98.5％，pH值的变异系数最低，为12.9％，其它大多数养分的变异系数属中等强度变异。养分全量的变异系数变化范围不大，说明养分全量在土壤中比较稳定，但速效养分变异程度较大。土壤中养分分布类型涉及到对土壤养分的正确评价。变异函数的计算一般要求数据符合正态分布，否则可能会使变异函数产生比例效应。在分布类型上，除全磷、速效磷、有效铁服从对数正态分布外，其余全为正态分布。 3．各向同性分析的结果表明：12种(除全氮)土壤养分在一定的范围内观测值之间存在着空间相关性，变异函数γ(h)随间距增大而增大，且有基台值，说明存在空间变异结构特征，在50m的采样间距内存在空间相关性。其变异函数可用球状模型、指数模型、高斯模型拟合，有效铁存在漂移现象，可用孔穴效应模型拟合。变程在270m～770m之间。12种土壤养分的块金值都较小，块金值与基台值之比大多在25％～75％之间，都具有中等强度的空间相关性，是结构性因素和随机性因素共同作用的结果。速效钾的块金值与基台值之比为81.2％，说明人为活动作用占主要因素。CEC、全钾、有效铜的块金值与基台值之比小于25％，说明由空间自相关引起的空间变异占主要部分。全氮的空间变异与间距无关，存在纯块金效应，块金值为0.2，对于全氮，采样间距应小于50m。各向异性分析的的结果表明，除全氮外的12种土壤养分含量在不同方向上具有明显的各向异性结构特征，有机质和速效磷为典型的几何异向性，其它则同时具有几何异向性和带状异向性。 4．在今后研究土壤养分空间变异结构时，对于采样点的设置，不仅要在大尺度上采样观测，还应同时在小尺度上进行套合取样，这样才能较准确地了解区域化变量在不同尺度上的变异特征。利用GIS的图形数据与属性数据相联的特性，进行随机采样，样点对之间的距离可很方便地测量出。这样，克服了用网格法采样时，样点数过多，工作量过大的弱点。土壤养分各向异性分析的结果，为今后采样点的设置也提供了一定的依据，在不同的方向上采样密度也应有所不同。在小尺度距离上相对要多一点，在大尺度距离上相对少一点，这样才能保证在变程a范围内的变异函数值能准确反映区域化变量的空间变异性。 5．根据各向异性结构分析后所得到的变异函数理论模型，采用普通克立格法和对数正态克立格法进行最优内插，绘制了各种土壤养分含量的空间分布格局（Krinng）图，可得到不同土壤养分含量的分布图、各级面积及比例，能对士壤养分的丰缺状况有整体性了解。Kropng插值的结果受变异函数模拟精度、样点的分布、邻近样点的选取数的影响。Kriging插值的结果表明：pH值由东到西逐渐增高；阳离于交换量和微量元素的空间变异规律与pH值的空间变异规律较为一致；有机质含量在采样区的东北部和南部较高，并和氮的空间变异规律较一致。全氮和碱解氮主要在东南部含量较高，全磷和速效磷在北部和中部偏南含量较高，全钾和速效钾则在北部和西南部含量较高，可以看出养分全量和速效养分在空间分布上有着一定的相关性。Kropng插值结果进一步表明土壤表层养分含量具有高度的空间异质性，决定了空间格局的存在，养分含量的斑块（patch）的大小、形状及空间分布等具有显着的差异，但是不论在什么方向，养分含量由低到高的分布梯度规律总是存在的。这种养分空间分布的特征与紫色土壤在不同空间位置上的各种土壤发生过程（物理、化学、生物等）有着重要的联系。 运用GIS技术，利用地统计学方法，研究西南丘陵地区紫色
陈雪梅[3]2016年在《宣城市土壤主要养分空间变异特征研究》文中研究表明土壤养分普遍存在空间变异特性,研究区域土壤养分的空间变异性对指导区域农业施肥有着重要意义,因此,本文以宣城市为例,结合传统统计和地统计学方法,选取了六种土壤养分指标(有效磷、速效钾、有机质、有效铁、有效铜和有效锌)并分析了这六种养分的空间变异特性,构建了它们的最佳的半方差函数模型,分析了它们的趋势效应,并利用所得模型参数进行养分的空间插值,完成了它们的空间分布格局图。根据所得结果分布图可以直观的了解宣城市六种养分在区域内的分布状况和丰缺情况,找到限制作物生长的养分因素,可以有针对性的指导宣城区域的农业合理施肥,提高农业生产效率。本文所得结论可为以后更深入的探究皖南山区的土壤养分变异情况和空间分布特征做基础。主要研究结果如下:(1)宣城市土壤有机质、速效钾、有效磷、有效铜、有效铁和有效锌的平均含量分别为27.75 g/kg、66.52 mg/kg、12.31mg/kg、3.56mg/kg、112.60mg/kg、2.48mg/kg,按国家分级标准划分,宣城地区的有效铜和有效铁养分含量达到国家一级水平;宣城地区的有效锌含量达到国家二级水平,宣城地区的有机质和有效磷含量达到国家叁级水平;宣城地区的速效钾含量达到国家四级水平标准的是。土壤有机质的变异系数为28.51%;土壤有效磷的变异系数为48.17%;土壤速效钾的变异系数为39.48%;土壤有效铁的变异系数为52.93%;土壤有效铜的变异系数为38.20%;土壤有效锌的变异系数是42.34%,所选六种养分变异程度同属中等水平。(2)宣城市六种土壤养分均存在空间结构性变异,拟合出的最佳半变异函数模型除了有效铁和有效铜为球状模型外,以指数模型为佳的养分有有效磷、有机质、速效钾和有效锌;该区土壤养分的半方差函数模型以指数模型和球状模型为主。(3)从引起养分空间变异性的影响因素角度讲,宣城区有效铁主要受土壤性质、地貌类型、地形因子等非人为的结构性因素的作用,而结构性因素与人为随机因素共同主导了土壤有机质、有效磷、速效钾、有效铜和有效锌的变异特性。土壤类型、土壤质地和土壤酸碱度对养分空间变异性的影响作用显着。(4)所得六种养分的空间分布图表明,不同区域的土壤养分和同一区域的不同土壤养分的空间分布情况都有较大差异。概括而言,微量元素的区域分布情况复杂性较大,大量元素的空间分布情况复杂度较小。宣城市以绩溪县、泾县和宁国市的养分含量相对较高,而宣州区、郎溪县、广德县和旌德县的养分含量相对较低。养分分布图能直观的表明养分在区域的丰缺情况,可以指导养分的分区域管理。(5)在水平方向上对同位于皖南山区的宣城市和黄山市的六种土壤养分的空间变异特征进行了简单的比较分析,结果表明区域间的养分空间变异性程度一致,同属于中等程度,但强弱排序不同;两个区域拟合得到的养分半方差函数模型均以指数模型为佳;六种营养元素的空间自相关性程度都大且存在差异,并不存在特定养分在两个区域普遍存在的空间自相关特性。
刘京[4]2010年在《陕西省土壤信息系统的建立及应用》文中研究说明耕地资源数量减少、质量下降与人口数量迅速增长引发的生态环境和人类发展的矛盾已经引起人们广泛关注。应用现代化手段提高土壤资源管理水平已成为了一个亟待解决的问题。本论文以陕西土壤、陕西省第二次土壤普查数据集以及农业部测土配方施肥资料为数据基础,以SOTER数据库技术为技术依托,建立了包含土壤、地形地貌与社会经济统计等资料的综合性陕西省土壤信息系统。以系统为依托,对陕西省土壤类型的空间分布及景观格局、土壤养分的空间分布规律、土壤肥力质量评价、土壤有机碳密度的空间分布及储量估算以及县域土壤养分时空变异进行了研究。获得研究结果如下:第一,陕西省土壤信息信息系统的设计。采用C#语言与ARC Engine开发方法,经过分析、设计、编码和测试的软件开发过程,获得具有属性数据管理、空间数据管理和模型应用功能的SOTER数据库管理系统。以COMGIS技术为基础,通过需求分析、概念结构设计、逻辑结构设计和物理设计的GIS开发过程开发出陕西省土壤信息系统,实现土壤空间数据的管理与分析等功能,以满足实际应用的需要。系统具备了专业模型的应用功能,可以根据需要从空间数据库和属性数据库中提取相关数据应用,提高土壤资源的定量化、标准化和模式化管理水平,为土壤资源管理决策支持系统和精准农业的研究奠定良好的基础。第二,陕西省土壤类型的空间格局分析:(1)分析了陕西省土壤类型的空间水平分布及不同高程带土壤类型的垂直分布特征。结果表明:从南向北依次为黄棕壤、黄褐土、褐土、黑垆土、栗钙土和灰钙土带。土壤垂直分布规律,主要表现在秦岭和大巴山、黄龙山等山地。(2)用景观生态学的方法,从面积特征、形态特征和类型特征叁方面分析了陕西省土壤类型的景观分布格局。陕西省面积最大的土壤是黄绵土,风沙土、水稻土、潮土、新积土、沼泽土、盐土、红土、山地草甸土、亚高山草甸土、栗钙土、石质土图斑的平均面积均较小,说明其在陕西省境内分布比较分散,大部分属于区域性土壤。从土壤类型的分布密度来看,盐土、石灰岩土、山地草甸土、红土、新积土、亚高山草甸土、栗钙土、棕壤、潮土等分布数量较少,且图斑破碎。(3)运用分形理论和GIS技术,计算出了陕西省土壤土属图斑的分维数,获得了陕西省土壤土属的分维数分布图。陕西省土壤分维数有着比较明显的分布特征:黄土丘陵沟壑区以及陕西南部山区的沟道中各土壤类型的分维数最大;陕北黄土高原大部分塬面上分布的土壤次之;再次是咸阳地区、渭南地区、商洛地区以及汉中的部分地区的土壤;陕西南部的安康地区、渭河沿岸以及榆林的长城沿线的土壤分维数最小。(4)对陕西省土壤类型图斑镶嵌结构稳定性进行排序,得出各土属的稳定性程度。草甸沼泽土斑块镶嵌结构稳定性指数最高,石?质土斑块镶嵌结构稳定性指数最低,为定量地描述陕西省土壤信息及数字陕西土壤提供参考。第叁,陕西省土壤养分的空间分布规律研究。利用1︰25万地形图,建立了陕西省数字高程模型(DEM),分析了陕西省地形地貌特征及其分布规律。将DEM及其延伸图-坡度图与土壤养分图迭置,分析陕西省土壤养分的空间分布规律,结果如下:(1)随海拔高度的增加,气温逐渐下降,湿度相应增大,自然植被的丰度、盖度及多样性也随之变化,引起了土壤养分的垂直分布的变化。随海拔上升土壤有机质含量呈上升趋势,各种土壤养分积累增强。(2)坡度影响土壤水分的再分配,亦是土壤温度变化的主要影响因子,干燥时,土壤温度变化较快,湿润时,土壤温度变化较慢,因而导致土壤中的生物过程和物理化学过程差异比较大,影响了土壤中的各养分的积累。(3)随着海拔高度的变化,土壤pH值也有明显的变化规律。随着海拔升高,土壤由弱碱性逐渐转向酸性。随着坡度的增大,土壤pH值逐渐降低。(4)土壤中有效态微量元素含量随着气候、地形、成土母质、成土作用等的不同,含量和分布有较大差异。表现为土壤有效锌、有效锰、有效铁含量呈现由北向南递增的分布规律,而土壤有效硼则有北高南低的趋势。第四,陕西省土壤肥力质量评价。(1)利用GIS空间分析方法,通过对各评价因素图迭加,形成土壤肥力评价单元,采用层次分析法确定各因素的权重,实现了肥力评价与自动制图。(2)评价结果将陕西省土壤肥力分为6个等级,定量反映了陕西省各个区域及各类型土壤的肥力水平,探讨了各土壤肥力水平的主要制约因素,分析了陕西土壤肥力水平的分布特征和空间格局。第五、陕西省土壤有机碳密度及储量估算。根据陕西省第二次土壤普查结果和1: 50万的土壤图初步估算了全省土壤有机碳密度和储量,以及土壤有机碳密度空间分布特征,得出以下的结果:(1)陕西省土壤有机碳储量约为1.41×1012 kg,陕西省土壤占全国面积2.2%,土壤有机碳储量占全国储量的1.58%,平均有机碳密度为6.87 kg/m2,低于全国平均水平。(2)陕西省地形起伏大,在高山地区随着海拔的升高,气候、植被发生明显的差异,且南北跨度大,从北到南跨3个气候带,植被、水热条件在水平方向上差别较大,使土壤有机碳密度也随之差异显着。在全省的22个土壤类型中,有13个土壤有机碳密度低于全国平均水平,占全省土壤总面积的77.42%,其中石质土的土壤有机碳密度最小,为0.09 kg/m2。第六、县域土壤养分空间变异研究。以陕西渭北旱塬区合阳县为研究区域,运用地统计学的基本理论与GIS的空间分析技术,研究了23年来合阳县土壤养分含量的时空变化规律。结果表明:(1)合阳县表层土壤有机质、碱解氮和速效磷含量均有不同程度的提高,土壤速效钾含量有升有降,基本保持了含量较丰富的状况,但土壤养分水平的总体仍然较低。(2)运用地统计学基本理论,利用Kriging理论?模型进行空间插值,获得土壤养分空间分布图及合阳县23年来各土壤养分级别变化图,并分析了土壤养分的时空变化规律。
黄文忠[5]2010年在《宜宾市土壤钾素的空间变异特征及影响因素研究》文中提出土壤是由自然条件及人为作用等成土因素共同作用形成,因此在空间尺度上表现为非均质体,具有高度的空间异质性。土壤属性的空间异质性一直是国内外研究的重点,但大多集中在中小尺度,而对于大尺度,特别是整个地区的研究较少。本文以宜宾市为研究对象,通过分析土壤钾素空间变异特征,研究其影响因素及其作用机理,在此基础上提出提高钾肥利用率和优化钾素管理的措施,试图为优化区域农业生产布局,特别是钾素全面、合理的管理以及保护生态环境提供参考。本文在分析宜宾市1982年土壤普查资料的基础上,结合宜宾市土壤污染状况调查,采样网格法于2007-2008年采集土壤样品190个,然后采用径向基函数(RBF)神经网络进行空间插值,得到研究区土壤钾素空间变异特征及其影响因素。研究结果如下：1、研究区土壤钾素空间分布(1)全钾：研究区2008年全钾平均含量介于13.86-23.89 g·kg-1之间,大多数处于第Ⅲ级的中等水平,和1982年水平基本无差异。高值区(>21.58 g·kg-1)集中分布在宜宾县南部、高县西南部、筠连县西北部以及南溪县东北部和江安县长江以北的地区,而低值区(<17.51 g.kg-1)主要有两个片区：屏山县西南部以及筠连县南部和珙县南部交界处。总体分布趋势是从西南部和东北部向研究区中部、北部、南部递减。(2)速效钾：研究区2008年速效钾平均含量介于42.45-100.09mg. kg-1之间,大多数处于第Ⅲ级的中等水平,与1982年水平基本无差异,但>150mg.kg-1(比较丰富)的面积减少。高值区(>85.00mg.kg-1)只集中分布在兴文县东部地区,低值区(<50mg.kg-1)主要有叁个片区：屏山县西南部；珙县中部南部、筠连县东部、兴文县西部结合部；宜宾县东北部、翠屏区中部北部、江安县北部交界处。总体分布趋势是从东南部向研究区南部、北部递减。(3)有效钾：研究区有效钾平均含量介于42.61-239.83mg. kg-1之间。<120mg.kg-1的土壤面积占研究区总面积的60%以上,表明研究区大多数土壤存在缺钾现象。高值区(>180.00mg.kg-1)只集中分布在东部地区,包括江安县、兴文县的东部。而低值区(<100mg. kg-1)集中分布在研究区的南部,包括筠连县、高县东部、长宁县、兴文县的西部、翠屏区南部以及整个珙县。此外,在屏山县西南部还有零星分布。总体分布趋势是从西部向研究区的东部递减。(4)缓效钾：研究区缓效钾平均含量介于313.20-1260.42mg. kg-1之间,含量<700mg. kg-1的土壤面积占研究区总面积的70%以上,表明研究区大多数土壤存在钾素供应能力不高的现象。高值区(＞900.00mg.kg-1只集中分布在兴文县的东部以及江安县东南部的一小块地方,而低值区(＜500mg.kg-1)集中分布在研究区的南部,包括筠连县东部、珙县南部大部分地区、兴文县西南部。此外,在屏山县西南部还有零星分布。总体分布趋势是从西部向研究区的东部递减。2、成土母质、土壤颗粒组成、土壤有机质、土壤类型、地形地貌、土地利用类型对钾素含量及空间变异均有一定影响。(1)成土母质：全钾含量依次为二迭系岩层风化物>叁迭系砂页岩灰岩风化物>侏罗系砂页岩风化物>第四系沉积物>白垩系砂泥岩风化物；速效钾依次为二迭系岩层风化物>侏罗系砂页岩风化物>叁迭系砂页岩灰岩风化物>白垩系砂泥岩风化物>第四系沉积物；侏罗系砂页岩风化物发育的土壤有效钾含量最高,后面依次是二迭系岩层风化物、白垩系砂泥岩风化物、叁迭系砂页岩灰岩风化物,第四系沉积物发育的土壤有效钾含量最低；缓效钾中以侏罗系砂页岩风化物发育的土壤含量最高,然后是二迭系岩层风化物、叁迭系砂页岩灰岩风化物、白垩系砂泥岩风化物、第四系沉积物,其中二迭系岩层风化物、叁迭系砂页岩灰岩风化物、白垩系砂泥岩风化物发育的土壤缓效钾含量差异不大。(2)土壤颗粒组成：土壤砂粒含量与土壤全钾含量呈极显着负相关,与速效钾含量呈显着负相关,与有效钾含量无相关性,而与缓效钾呈极显着负相关；土壤粉粒含量与土壤全钾含量呈极显着正相关,与速效钾含量呈显着正相关,与有效钾含量无相关性,而与缓效钾呈极显着正相关；土壤粘粒含量与土壤全钾含量呈显着正相关,与速效钾含量呈显着正相关,与有效钾含量无相关性,而与缓效钾呈显着正相关。(3)土壤有机质：土壤有机质与全钾之间无显着的相关性(n=190,r=0.062,r0.05=0.138,r<r0.05),与速效钾之间无显着的相关性(n=190,r=0.022,r0.05=0.138,r<r0.05),与有效钾之间亦无显着的相关性(n=190,r=0.030,r0.05=0.138,r<r0.05),而与缓效钾之间相关程度不大(n=190,r=0.113,r0.05=0.138,r<r0.05)。(4)土壤类型：全钾含量依次为黄壤性土>黄色石灰土>石灰性紫色土>潴育型水稻土>中性紫色土>淹育型水稻土>酸性紫色土>黄壤；速效钾含量依次为：石灰性紫色土>中性紫色土>黄色石灰土>潴育型水稻土>黄壤性土>淹育型水稻土>黄壤>酸性紫色土；有效钾含量依次为：石灰性紫色土>中性紫色土>潴育型水稻土>黄色石灰土>黄壤性土>淹育型水稻土>黄壤>酸性紫色土；缓效钾含量依次为：石灰性紫色土>中性紫色土>潴育型水稻土>黄色石灰土>淹育型水稻土>黄壤>黄壤性土>酸性紫色土。速效钾、有效钾、缓效钾含量的变化趋势基本一致。(5)地形地貌：全钾含量依次为河流阶地>浅丘区>中高丘区>低中山区；速效钾含量依次为河流阶地、浅丘区>中高丘区>低中山区；有效钾含量依次为浅丘区>河流阶地>中高丘区>低中山区；缓效钾的变化趋势和有效钾一样,浅丘区>河流阶地>中高丘区>低中山区。位于300-500m之间的土壤全钾平均含量最高,其次为>500m,200-300m最低；而位于200-300m范围的土壤速效钾含量最高,然后依次是>500m、300-500m；有效钾含量的增减趋势与速效钾一样,依次为200-300m、>500m、300-500m；位于300-500m之间的土壤缓效钾含量最高,然后是200-300m、>500m。(6)土地利用类型：林地土壤全钾平均含量高于水田和旱地,为20.38 g·kg-1,旱地20.26g·kg-1,水田20.14g·kg-1,速效钾含量以旱地土壤最高,其次是水田、林地。有效钾和缓效钾的含量变化均与速效钾一致,依次为旱地>水田>林地。
陈利娜[6]2016年在《森林土壤养分空间变异性研究》文中认为本文以云城和云安二区森林土壤作为研究对象,分析土壤养分的空间变异性,预测土壤养分分布。研究利用传统统计学和地统计学方法结合GIS技术进行土壤养分空间预测。传统统计学主要从描述性统计、土壤养分分级和土壤元素背景值叁个角度分析土壤养分的空间变异性;地统计学主要从多元线性回归模型、空间插值模型和人工神经网络模型叁种模型的角度对土壤养分的空间变异性进行诠释,并利用均差(MAE)和均方根误差(RMSE)两个指标和模型预测点与实测点间的相关系数作为判断模型好坏的标准,最终选择BP-ANN模型,对其养分空间分布特征及养分分级状况进行描述。本研究目的在于提高整个云浮市林区土壤养分利用效率,改善施肥管理提供数据支撑和依据,这对土壤养分分异定量化研究和精准林业实施具有重要意义,主要研究结果如下:(1)土壤四种土壤养分变异系数均属于中等变异,云城区、云安区的土壤养分变异系数由大到小依次为有机碳>全钾>全氮>全磷。有机质含量远高于全国背景值,达到全国平均水平的1倍以上;土壤全氮、全磷远低于全国背景值;全钾含量与全国背景值相近。云城和云安二区养分等级处于中等偏下水平,有机碳和全钾养分水平相对较高,养分处于中等水平;而全氮和全磷养分处于缺乏状态。(2)空间模型中反距离加权插值法的建模点的相关系数在α=0.01的水平下呈极显着水平,在空间插值模型中拟合度最高,但其验证点的相关系数远低于建模点,模型不具有预测性。空间模型模型的建模点与验证点的精度平均降幅由小到大依次为UK(3.9%)<SPLINE(80.21%)<IDW(81.96%),而BP-ANN模型精度平均增长35.78%,故BP-ANN模型是唯一能较好预测土壤养分空间分布的模型。(3)从土壤养分空间分布情况来看,云城、云安二区的有机碳的分布呈东北向西南递增趋势,总体中间高,两边低,养分等级主要为叁级和四级,变异性中等;全氮的分布趋势与有机碳一致,呈东北向西南递增的趋势,养分等级较低主要为四级和五级,较匮乏,变异性中等;土壤全磷养分分布呈西南、东北部偏高,而中部低的趋势,养分等级主要为五级,养分匮乏,变异性中等;土壤全钾养分分布呈从东北向西南递增递增的趋势,与有机碳和全氮分布趋势一致,其西南部森林土壤全钾含量较丰富,3、4等级含量对云安和云城二区全钾含量具有一定的代表性,属中等水平。
宋文峰[7]2011年在《GIS和地统计学应用于泸州植烟土壤养分空间变异及分区管理技术研究》文中提出土壤是烟叶生产的基础,其肥力的高低直接影响着烤烟的品质,它又是一个连续的时空变异体,有着高度的异质性。我国传统农业中并没有考虑土壤的这种空间变异性,而是凭借经验进行施肥,缺乏针对性,造成肥料利用率低下,烟叶质量难以提高,也易带来大气和水体的污染。因此研究土壤养分的空间变异规律,划分出土壤养分管理单元,并以此调整肥料等物质的投入量,对于提高肥料利用率、增加烟农的收入、保护生态环境等都有很重要的意义,这也是现代烟草农业的发展方向。本研究运用GPS定位技术,对四川省泸州市烟草科学研究所试验园区烟田进行了20m×20m的网格取样,综合运用GIS技术和地统计学方法,分析了本区域土壤养分的空间分布规律,并给出了土壤养分的空间分布图。利用主成分分析法提取了主成分,以提取的主成分作为数据源采用模糊c-均值聚类算法(FCM)来划分土壤养分管理分区,为实现烟区土壤养分的精准管理奠定了基础。主要研究结果如下:(1)本研究区域内的土壤养分指标的变异系数介于14.24～72.05%之间,均为中等程度的变异,空间异质性比较大,说明很有必要进行差异化管理。土壤pH值变异系数最小,为14.24%,土壤中的铜变异系数最大,为72.05%。土壤中氮、磷、钾等大量元素的变异系数介于27.45～44.95%之间,相对较小,而微量元素铁、锰、铜、锌的变异系数则介于45.60～72.05%之间,相对较大,这与烟叶生产实践中长期只注重氮、磷、钾等大量营养元素的投入而忽视了铁、锰、铜、锌等微量元素的投入有关,建议产区内加大微量营养元素的投入。各个养分指标的偏度介于0.051～1.61之间,偏态检验都为正值,这说明分布曲线全都向左侧倾斜;峰度值检验结果表明各个养分指标的峰度介于-1.07～6.83之间,除土壤pH值、有机质、速效磷、锰、锌为负值以外,其它各种养分的峰度值均为正值,表明呈现“高峰态”分布。(2)土壤养分含量的经典统计分析只是概括地描述了土壤养分含量变化的总的状况,不能定量地反映出土壤养分含量的空间变异特征,本文利用地统计学方法研究了植烟土壤养分指标的空间变异及分布。K-S检验表明,除了研究区域内土壤中的铜之外,其它各种养分的Pk-s值都大于0.05,达到了显着水平,呈现正态分布,铜为偏态分布,经对数转化后符合对数正态分布,满足平稳假设。地统计学分析表明,速效钾的理论模型是直线模型,残差很大,模型的拟合度比较低,表现出了纯块金效应。土壤中的碱解氮、速效磷、全磷、铁、锰的理论模型均以指数模型为最佳,其余各土壤养分指标的理论模型均以球状模型为最佳。研究区域内土壤全磷、铁、速效磷、锰、碱解氮等指标的C0/(C+C0)比值在66.7%~72.9%之间,表现为中等程度的空间相关性,表明其变异是由结构性因素和随机性因素共同作用的结果;速效钾在本采样尺度下变化平稳,是线性模型,在所有的尺度下均表现为随机变异,其空间自相关性比较差;其余各项指标的C0/(C+C0)比值在76.2%~99.8%之间,其变量空间相关性比较弱。研究区域内不同土壤养分指标的最大相关距离(变程)的差异较大,介于24m～85.31 m之间,这说明影响各个土壤养分指标的因素在不同的尺度下起作用。(3)研究区域内各种土壤养分指标均显示出了明显的空间分布格局,土壤pH值较低的地方主要分布在北部和东北部,较高的地方主要分布在中部和南部,pH值在整个研究区域内呈现出从东北向西南逐渐升高的趋势;土壤有机质含量较低的区域主要集中在中部和西南部,含量较高的区域主要分布在北部和东北部,并且各个区域呈现出条状或者斑块状分布,从西南向东北有逐渐增加的趋势;碱解氮含量呈现出中部以北普遍较低而中部以南普遍较高的格局,而且含量最低的值主要集中在北部,含量最高的值主要分布在南部区域,不同含量的等值线图基本呈现出狭窄的条状分布;全磷和速效磷的分布格局较为一致,含量较低的区域主要集中在中部和西北部一带,含量较高的区域多分布在中部和东南部,且呈斑块状分布,多被含量较低的区域分割,表明人为的田间操作等随机因素对磷的影响较大;在研究区域内,土壤阳离子交换量呈现很典型的斑块状分布,较高的区域和较低的区域相互交错、交替出现;土壤中的全钾与速效钾的分布格局较为相似,无论是全钾还是速效钾的水平均较高,尤其是全钾,其含量较低的区域只有零星分布;速效钾仅在东北部很小的区域内含量相对较低;研究区域内微量元素较缺乏,建议当地根据微量营养元素的空间分布图适当补助铁、锰、铜、锌肥。(4)本文运用模糊c-均值聚类算法和主成分分析法对烟田土壤养分进行管理分区,并利用分区效果的评价指标,即归一化分类熵和模糊性能指数,来确定最佳的分区数。本研究中提取的4个主成分之和大约可以解释总方差的60%,并且每个主成分的特征值都大于1。把这四个主成分的得分导入到MZA软件中进行模糊c-均值聚类,当分类数为3时,它所对应的归一化分类墒(NCE)和模糊性能指数(FPI)的值都达到了最小,因此,最佳管理分区数应为3个。各分区都建立了施肥模型,确定了推荐施肥量,为本地区植烟土壤的精准施肥奠定了基础。
秦建成[8]2007年在《土壤适宜性评价方法研究》文中进行了进一步梳理土壤适宜性评价是针对具体作物在特定地域种植的土壤适宜度所做出的定性、定量和定位的结论性评价，具有实践性、经验性、客观性及应用性的特点。随着现代数学理论的发展和计算机技术的不断更新，土壤适宜性评价方法逐渐从简单的单准则、单目标评价方法向多准则、多目标综合评价方法的发展和应用。在评价理论和方法上，目前具体土壤适宜性评价方法的选择通常是评价人员根据需要和研究目的，依据自身以往所积累的经验及个人偏好等条件，在众多方法中选取一种或多种方法进行评价，这在一定程度上忽略了各种评价方法的特性，造成了对具体评价方法的不适当运用，从而严重影响了评价结果的可靠性和准确性。特别是地理环境相对比较复杂的山地丘陵地区，土壤属性空间变异强度大的条件下，如何因地制宜地选取评价方法进行土壤适宜性评价才能最大限度地确保评价精度及科学指导实践等问题是摆在我们面前亟需解决的问题。同时，在评价尺度转换上，多数研究者都是把研究区土壤看作是一个均质单元，应用样本单元的评价等级结果代表整个区域的评价结果，实现评价由变量空间向评语空间的转换，但这种尺度转换缺乏一定的理论基础，存在主观性，背离了土壤是时空变异连续体的实际，很大程度造成了研究结果与土壤实际的差异。因此，本论文在采集、分析重庆市彭水县植烟区235个土壤样品理化性质的基础上，基于GIS技术及多种数学模型，采用检验指数和、地统计学、模糊数学理论及人工神经网络等方法对复杂地理环境条件下的土壤适宜性评价进行对比研究，并通过烟叶等级指标对评价结果进行精度检验，进一步完善了复杂地理环境区域土壤适宜评价的理论、方法；在此基础上，结合影响优质烤烟种植的气象要素及烟农种烟投资行为等因素综合评价彭水县烤烟种植适宜性并进行了种植区划，得到了以下结论：1基于经验指数和法的土壤适宜性评价基于GIS技术，采用频度统计、系统分析等方法选取土壤适宜性评价指标，并应用层次分析法(AHP)与特尔菲法对指标权重进行赋值并计算土壤样点经验指数；依据土壤样点经验指数分别采用行政村区划法和克立格插值法进行土壤适宜性评价并进行精度检验。(1)不同处理方式评价结果差异较大，且在面尺度(类型尺度和区域尺度)的研究中，两种处理方式所得的评价结果均随研究尺度的增大，适宜等级(中度适宜与高度适宜之和)和不适宜等级(勉强适宜与不适宜之和)比例差异性增强。行政村区划法在类型尺度(旱地)及区域尺度上适宜区与不适宜区比值分别为1.24：1和2：1；而克立格插值法在两种尺度上比值的为2：1和3：1；(2)基于经验指数和法的行政村区划法和克立格插值处理两种方式所得评价结果检验符合率分别为20.37％和46.30％，均未超过一半，但克立格插值法处理所得评价结果要相对较为准确。2基于地统计学方法的土壤适宜性评价在认真分析土壤属性空间分布特征的基础上，充分考虑地统计学在面尺度、山地条件下模拟评价的精度，提出并构建了不同类型土壤属性空间预测模拟模型，将传统统计学和地统计学相结合，在考虑各向异性和趋势效应的情况下，研究土壤属性的空间变异特征并进行不同尺度土壤的适宜性评价及精度检验。(1)土壤适宜性评价指标的样本数据受不同因素的影响而呈现不同的分布状况、趋势效应；土壤适宜性评价指标近似为几何异向性；球状模型、指数模型及高斯模型分别为土壤适宜性评价指标的半方差函数的最佳拟合模型。原始数据样本由于受地形、样点数量及实验分析误差的影响，多数呈非正态分布，指标数据以一阶、二阶趋势效应为主；不同土壤类型样本受样本数量及模拟方程因素的影响，各项评价指标多呈现正态分布，且趋势效应不显着；而混和数据样本指标同样受样本数量及模拟方程因素的影响多为正态分布，指标数据多以二阶趋势效应为主。(2)在不同研究尺度下，不同数据处理方式所得到的土壤适宜性评价结果存在较显着差异。原始数据处理在样本尺度、类型尺度及区域尺度下的适宜区与不适宜区比例分别为4.34：1、2.86：1和2.44：1；不同土壤类型处理在叁种研究尺度比例分别为6.70：1、7.22：1和4.97：1；而混和数据处理在叁种研究尺度比例分别为6.70：1、6.62：1和5.40：1。(3)将地理环境因子与土壤类型考虑到区域土壤属性的空间分布，利用原始数据通过评价指标的空间预测模拟模型来增加样本点的处理方式可以有效地提高评价精度，使评价结果更加接近现实，且不同土壤类型数据处理方式从理论方面要相对更加科学，评价结果更加精确，更符合实际。3基于模糊数学方法的土壤适宜性评价在Matlab7.0环境下，基于GIS技术，分别应用模糊ISODATA聚类评价和模糊综合评价方法进行不同尺度下土壤适宜性评价研究及精度检验。(1)模糊综合评价结果的适宜等级比例明显高于ISODATA聚类评价结果，这可能与模糊综合评价在因子加权时，过分突出较大值指标的影响相关。(2)不同研究尺度，土壤适宜范围差异较显着。土壤适宜性评价的适宜类与不适宜类的比值在样本尺度分别为1.78：1和1.16：1，类型尺度分别为1.86：1和1.10：1，而区域尺度分别为1.66：1和0.67：1。(3)模糊ISODATA聚类评价在面尺度的模拟精度高于模糊综合评价的精度。4基于人工神经网络(ANN)的土壤适宜性评价在Matlab7.0环境下，应用人工神经网络及GIS技术进行不同尺度下土壤适宜性评价及精度检验。(1)通过RBF网络和BP网络的学习测试，按不同研究尺度将土壤适宜性划分成4个等级，表明了人工神经网络模型应用于土壤适宜性分区的可行性。(2)不同研究尺度，RBF网络和BP网络适宜性评价的土壤适宜范围差异较显着。土壤适宜性评价的适宜等级与不适宜等级比值在样本尺度分别为3.35：1和2.35：1，类型尺度分别为1.01：1和2.09：1，而区域尺度分别为1.10：1和1.74：1。(3) RBF网络在面尺度的模拟精度高于BP网络的精度。5土壤适宜性评价方法比较(1)各种评价方法的理论基础不同，其评价过程存在较大差异，都有各自的优缺点。经验指数和法、模糊聚类及神经网络方法主要是针对样本在较小尺度上进行评价并划分等级，然后根据评价单元进行尺度的扩展，实现评价由变量空间向评语空间的转换，在对点尺度的评价上具有较高的精度，但在由点到面的尺度转换过程中缺乏一定的理论基础，存在主观性；地统计学法主要是针对连续变量在区域尺度上进行空间模拟和区划评价，通过变量图层迭加实现研究目标的综合评价，在区域评价过程中具备一定的数学理论基础，整个评价过程多通过计算机上实现，降低了人为误差，评价结果非常直观。(2)通过利用双变量简单相关分析和偏相关分析比较各种评价方法所得到的评价结果与评价指标数据的相关性认为：双变量简单相关分析与偏相关分析的结果有较大的相似性。海拔、pH及速效钾等指标都与不同适宜性评价方法所得评价结果呈现显着性相关，说明这些指标数据强烈影响评价结果的变化，是影响烟叶生长的主导因子；OM、碱解氮、有效磷、水溶性氯、坡度及物理性粘粒等指标在不同适宜性评价方法所得评价结果中相关性强度有所变化，其中以土壤养分元素的有效性变幅较大，其他土壤环境要素的变幅相对较小，说明这些指标是依据所选择的评价方法的不同，指标数据处理方式不同，其对评价结果的影响也有所不同；CEC指标在不同适宜性评价结果中均没有显着的相关关系，这说明CEC指标数值对评价结果的影响不大，如果评价体系中缺乏CEC指标，所得的评价结果不会产生大的变化。(3)地统计学方法适宜用于复杂地理环境条件下的土壤适宜性评价。通过比较不同方法适宜性评价精度检验表明：采用地统计学方法所得的评价结果与实际烟叶品质之间的对应关系的比例最高，符合率达到74.07％，RBF—ANN的符合率为61.11％，模糊ISODATA聚类法的符合率为57.40％，而经验指数和法的符合率为46.30％。如果单从符合率的角度，研究认为地统计学方法的适宜性评价结果与实际烟叶品质之间符合率最高，精度最好，该方法适宜用于复杂地理环境下的土壤适宜性评价。6彭水县烟叶种植适宜性综合评价及区划基于GIS技术，应用地统计学与数学模型相结合的方法，在借鉴国内外优质烟叶生产的自然基础环境条件上，充分考虑地统计学在区域尺度、山地条件下模拟评价的精度，依据彭水县30a(1975-2005)及近4a(2003-2006)气象要素资料，构建彭水县部分气候要素的空间分布预测模拟模型，并进行了单指标适宜性分区；通过参与性农户评估法对彭水县烟农种烟投资行为机理及主要影响因素进行了分析和评价；根据彭水县各气象观测站的分布状况及实际种植烟草的状况，按照自然地理条件及行政区划将彭水县植烟土壤划分为沿江河谷区、北部中山丘陵区及东南丘陵区叁个区域，并应用综合指数评价法分别计算叁个区域的适应性指数及进行适应性评价。(1)彭水县土壤基础环境信息的空间分布存在差异性，气候和地形地貌条件都具备大规模种植烟草的条件，自然地理条件整体上能够满足优质烟叶生长的需要。(2)烟农兼业经济行为、烟农土地经营规模以及烟农家庭劳动力状况是影响农户烟叶种植投入行为的主要因素。兼业化程度越高，烟农非农收入比例越高，烟农对烟叶种植进行生产性投资的可能性和规模就越小；土地细碎化经营会导致投资收益率降低，从而使烟农缺乏土地追加投资的意愿；而烟农劳动力状况常常成为烟叶生产顺利实施的制约因素。(3)按自然地理条件及行政区划将彭水县植烟区划分为沿江河谷区、北部中山丘陵区及东南丘陵区。沿江河谷区植烟土壤的适宜指数为0.634，属于勉强适宜级，不提倡种植烟叶；北部中山丘陵区植烟土壤的适宜指数为0.864，属于高度适宜级，适宜种植高产、优质烟草；东南丘陵区植烟土壤的适宜指数为0.723，属于中度适宜级，适宜烟草规模化种植。通过对复杂地理环境条件下土壤属性的空间变异及不同尺度下土壤适宜性评价方法的比较，提出的基于分布函数连续性数学理论的不同类型土壤属性空间模拟估算及尺度效应定量评价方法，有效解决了样本稀疏地区土壤环境因子在时空分布上的不均匀性和变异性所带来的复杂问题，一定程度上避免了将区域土壤作为均质体进行研究的状况，而基于GIS的区域尺度土壤评价方法能有效解决复杂环境条件下土地评价方法的选取，为复杂地理环境条件下土壤适宜性评价精度改善提供一种可以选择的方法。但土壤是一时空连续的变异体，其空间变异及其尺度转换研究仍需要多门类、多学科的专家、学者协同。
谭陈恬[9]2016年在《宁乡县基本农田水稻土养分空间变异性调查与评价》文中进行了进一步梳理土壤养分作为衡量土壤质量好坏的重要指标之一,不仅是土地生产力的基础物质,也是农作物生长的必要条件。宁乡县是湘中地区的传统农业大县,随着化肥、农药施用量的增加以及免耕、抛秧等耕作方式的改变,其土壤养分也发生了很大程度的变化。目前针对宁乡县土壤养分的研究仅局限于块状的农田尺度,对县级尺度的农田现状缺乏足够的分析与充分的认识,阐明宁乡县基本农田水稻土养分的空间变异规律和土壤综合养分状况对于县级尺度的土壤治理决策实践有一定参考价值和指导意义。本文以湖南省宁乡县为研究区域,于2013年晚稻收割后在41个代表性样点上采集水稻土表层0~10cm土壤混合样品。室内测试的养分指标有土壤pH值、有机质、全氮、全磷、全钾、速效氮、速效磷、速效钾,使用经典统计学、地统计学、可变模糊集理论等方法,对各土壤养分指标的空间分布格局、综合评价进行了分析,为区域农田土壤化肥精确管理和保障粮食安全生产提供了理论基础。主要研究结果如下:(1)8项养分指标的变异系数在15.54%~74.89%之间,均属于中等变异;其中,速效磷的变异系数最高。相关分析结果表明,土壤pH值作为土壤养分中的物理指标,与土壤其余养分指标之间不存在显着相关性;有机质和速效氮正相关性高。(2)地统计学结果表明:土壤pH值、有机质、全氮、全磷、全钾、速效氮、速效磷、速效钾的块基比分别为0.14、0.49、0.44、0.56、0.61、0.35、0.52、0.71;土壤pH值在区域尺度上表现为强烈程度的空间自相关性,其余7项养分指标为中等程度的空间依赖性。(3)利用克里格插值方法绘制了各项土壤养分指标的空间分布图,除pH值、有机质、速效氮和速效磷外,其余4项指标均表现出带状趋势。其中,土壤pH值在研究区的西部和东南部表现为强酸性;有机质和速效氮含量均表现为中部和东部地区较高,西部地区较低;全氮含量东西高南北低;全磷和速效磷含量均表现为中部含量高;而全钾和速效钾含量分布相似,均表现为中部地区含量低。(4)基于组合权重的确定,应用可变模糊综合评价法对研究区土壤养分进行了评价:土壤养分等级特征值范围在0.00~3.75之间;中部偏东地区的土壤养分含量低,西部、东北地区含量高,呈现环状。同时采用模糊数学方法进行验证,结果表明,可变模糊评价法增加了相对性与动态可变性,提高了评价结果的稳定性与可靠性。
王晓玉[10]2015年在《黄山市土壤主要养分空间变异特征及其影响因素研究》文中提出土壤是地球陆地生态系统中最为重要的组成部分,也是人类赖以生存的重要资源,它是一种非常复杂的自然综合体。土壤养分则是影响生产力以及土壤健康的重要因子。从第二次土壤普查至今,现有研究中仅简单描述了土壤养分空间分布状况,没有深入系统地分析土壤养分空间变异特征。同时,对影响土壤养分空间分布格局关键因素及影响机理的研究也尚未涉及。因此实施黄山市土壤养分空间变化的相关研究,不仅对黄山市土壤改良和土壤养分的综合管理有着重要的现实指导意义,而且也将为黄山市中低产田改良及精准农业的推行提供重要理论参考。本文以安徽省黄山市为研究区,采用传统统计与地统计学的理论方法,借助数理统计软件与空间分析软件各自的优势,研究了全国第二次土壤普查到地力评价期间,土壤有机质、有效磷、速效钾、有效铁、有效铜和有效锌的含量变化情况及丰缺程度,构建了6种养分最佳的半变异函数模型,并系统分析了六种土壤养分的空间分布格局及影响因素,重点探讨了土壤类型、耕层质地、地形因素以及土地利用对土壤养分空间异质性的影响机理。主要研究结果如下:1、以全国土壤养分分级标准为依据,黄山市的有效铁和有效铜的含量丰富,属于一级水平;有机质、有效磷和有效锌的含量属于二级水平;而速效钾的含量中等偏低,属于四级水平。与全国第二次土壤普查时的养分含量相比,有效磷的含量有大幅度的增加,上升幅度达到24.83%,而有效锌的含量下降幅度最大,下降量为21.18%,变化幅度最小的为速效钾,仅上升了6.03%。从变异系数角度看,有机质、速效钾、有效铁、有效铜和有效锌属于中等变异程度,而有效磷属于强变异程度。2、六种土壤养分指标均存在半变异结构,并且都以指数模型拟合效果最佳。其中有机质、有效磷和速效钾的空间变异性主要受到非人为的结构性因素(土壤类型、耕层质地和地形等)的影响,而有效铁、有效铜和有效锌受到结构性因素与人为因素(土地利用方式、种植制度、施肥方式等)的共同影响。3、黄山市土壤养分的空间分布格局具有较大的差异性,受人为因素的影响,土壤微量元素的空间分布格局比土壤有机质、有效磷和速效钾的空间格局要更为复杂,而且规律性较弱。就县区为单位分析,可以明确祁门县与休宁县的养分含量相对较高,而歙县东部区域养分含量相对较低,需加强人为管理措施,进而提高区域内整体养分水平。4、黄山市六种土壤养分含量在不同土壤类型之间呈现显着性差异,主要与土壤的成土母质有直接关系。不同土壤质地下,土壤有机质含量随着质地由砂变粘而有升高趋势,速效钾总体上呈现出随土壤颗粒变粗,其含量有降低的趋势,微量元素含量的变化呈现为粘土和壤质土的平均含量高于砂质土壤,而质地对有效磷的影响并不显着。5、坡度与有机质、速效钾、有效磷均表现为显着正相关,坡度与有效铁呈显着负相关。高程与有机质呈显着负相关,高程与有效磷、速效钾、有效铁和有效铜均呈显着正相关性。由于人为施肥的影响,不同土地利用方式下,微量元素存在显着差异。
参考文献：
[1]. 江津紫色土壤养分空间变异性研究——地统计学方法[J]. 朱益玲, 刘洪斌, 谢德体, 蔡国学. 西南农业大学学报. 2002
[2]. 紫色土土壤养分空间变异性研究[D]. 朱益玲. 西南农业大学. 2002
[3]. 宣城市土壤主要养分空间变异特征研究[D]. 陈雪梅. 安徽农业大学. 2016
[4]. 陕西省土壤信息系统的建立及应用[D]. 刘京. 西北农林科技大学. 2010
[5]. 宜宾市土壤钾素的空间变异特征及影响因素研究[D]. 黄文忠. 四川农业大学. 2010
[6]. 森林土壤养分空间变异性研究[D]. 陈利娜. 华南农业大学. 2016
[7]. GIS和地统计学应用于泸州植烟土壤养分空间变异及分区管理技术研究[D]. 宋文峰. 河南农业大学. 2011
[8]. 土壤适宜性评价方法研究[D]. 秦建成. 西南大学. 2007
[9]. 宁乡县基本农田水稻土养分空间变异性调查与评价[D]. 谭陈恬. 湖南师范大学. 2016
[10]. 黄山市土壤主要养分空间变异特征及其影响因素研究[D]. 王晓玉. 安徽农业大学. 2015
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