农田土壤采样与空间变异性研究农田土壤采样与空间变异...

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1、农田土壤采样与空间变异性研究农田土壤采样与空间变异性研究张玉铭栾城农业生态系统试验站报告提纲一、研究背景及意义二、地统计学原理简介三、农田土壤空间变异性研究案例1．农田土壤样品采集2．经典统计学分析3．土壤养分的空间变异结构4．讨论与小结一、研究背景及意义1．农田土壤合理采样的重要性土壤是复杂的历史自然实体，其属性在空间上的不均匀分布（空间变异性）有其独立性和不确定性(随机性)，即必然性和偶然性。农田土壤性质（如养分、水分）空间变异性是进行农业科学试验和实施精确耕作管理的主要障碍之一。土壤养分含量的非均一性分布会导致农作物产量空间变化，

2、因而可靠的土壤采样方式是精确的土壤特征化诊断辩识的先决条件。进行土壤空间变异性研究对推动土壤科学定量化研究与精准农业的实施具有重要意义。一、研究背景及意义2.基于地统计学方法土壤特性空间变异性研究进展（1）自60年代起尤其80年代以后，土壤属性空间变异性的研究日益受到重视。逐渐成熟的地统计学，能定量认识土壤空间变异性，使土壤变异性评价成为制定土壤采样方案和预示未采样点的一个新途径或基本步骤。基于地统计学方法研究土壤特性空间变异性，可为确定田间合理取样尺度和取样数目，为土壤过程的预测、模拟更接近农田土壤变化的实际情况提供有效途径，使人们能

3、够更好地理解空间作用对土壤作物关系的重要性，而这些信息的定量化正是精准农业开展、实施不可或缺的基础资料和理论依据。一、研究背景及意义2.基于地统计学方法土壤特性空间变异性研究进展（2）不同水平和空间尺度的土壤空间变异性研究国内外已有大量报道。自1963年Andrew等研究土壤性质变异性开始，国外学者先后应用地统计学方法研究土壤水性质的空间变异特征、作物产量空间变异性及其与土壤特性空间变异特征、环境因素的结构特征的相关关系、土壤物理化学性质和景观制图单元的分类学构成上的变异性等等。国内土壤性质变异性的研究八十年代起已有开展，雷志栋(198

4、5,1988)、陈志雄(1988)、吕军(1990)、李鸿杰(1993)、周慧珍(1996)、李保国(1998)等大部分研究针对土壤物理学方面，引导并推动了学科发展，尤其集中在土壤水分运动变异性上。进入21世纪，区域性土壤空间变异性相关研究报道大量涌现。二、地统计学原理简介1．基本概念区域化变量(RegionalizedVariable)是在空间上与其位置有关的变量。区域化变量的变化遵循一定的规律并与其所处的空间位置相对应。区域化变量同时具有空间分布结构性与随机性，区域化变量理论是地统计学的基础二、地统计学原理简介2．具体内容地统计

5、学分析包括两个方面：以半方差函数为基本工具，描述区域化变量结构性与随机性；以克里格法为基本方法，给出有限区域内区域化变量的最佳无偏估计量。二、地统计学原理简介3．分析方法自相关(autocorrelation)分析3．分析方法自相关(autocorrelation)分析土壤属性具有空间自相关性，自相关系数ρ(h)是描述随机函数Z(x)在空间位置上自相关程度的统计量，定义为：ρ(h)=E{[Z(x)-μ][Z(x+h)-μ]}/σ2,其计算式为：[Z(xi)Z(x)][Z(xih)Z(x)](h)22[Z(x)Z(x)]

6、[Z(xh)Z(x)]iiZ(x)、Z(x+h)为位置x、x处某性质测定值，h为样本间距，μ为总ii+h体均值，σ2为总体方差。ρ(h)的范围在[-1，1]之间。ρ(h)数值大小反映随机变量Z(x)相关程度强弱，ρ(h)愈大，Z(x)自相关性愈好，反之愈差3．分析方法半方差(semivariogram)分析半方差函数(或称半变异函数)分析是另一种解释土壤属性空间结构(关系)的方法，半方差函数计算和模拟被认为是地统计学研究的核心。半方差函数定义为区域化变量Z(x)的增量[Z(x+h)-Z(x)]方差的一半，即：(h)(1/

7、2)Var[Z(xh)Z(x)]其计算式：N(h)12(h)[Z(xi)Z(xih)]2N(h)i1式中h为样本间距，又称位差(lag)；N(h)是间距为h的样本“成对(pair)”数目。半方差函数理论模型半方差图由一系列离散点构成，可根据其形状用直线或曲线方程拟合，这种方程即为半方差函数理论模型。在土壤科学中常用到多种理论模型，如球状(spherical)、指数(exponential)、双曲线(hyperbola)、高斯(Gaussian)、线性(linear)、乘幂(power)等模型。h：样本间距C：块金系数：

8、间距h=0时的半方差0C：结构方差C+C：基台值(又称平顶值或顶坎)，0半方差随着间距递增到一定程度后，出现的平稳值A：变程：又称极限距离，使半方差达到基台值时的样本间距图中：1-1无基台线性模型1-2有基