农田土壤养分空间变异性研究.docx

农田土壤养分空间变异性研究 文章编号1001-360102- -00 -0 *基于 GIS 和地统计学的黄平县 杨忠华 1，刘 方 1，赵泽英 2*，冯廷玺 3 摘 要 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。本文以贵州省黔东南州 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展开研究，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。 关键字 GIS；地统计学；全氮；有机质；速效钾； 速效磷；空间变异；黄平县 中图分类号 S155.5+5 文献标识码A Spatial Variability of Farmland Soil Nutrients Based on GIS and Geo-statistics in Huangping County , Guizhou YANG Zhong-hua1 LIU Fang1 ZHAO Ze-ying2 FENG Ting-xi3 (1. College of Resource and Environmental Engineering, Guizhou University, Guiyang, Guizhou 550003; 2.Guizhou Institute of Agricultural Science and Technology Information, Guiyang, Guizhou 550006; 3.Huangping Agricultural Bureau, Huangping, Guizhou 556100, China) Abstract: The spatial variation characteristics of total nitrogen, organic matter, active potassium and active phosphorus in farmland soils were studied by GIS and geo-statistics to provide the theoretical and scientific basis for rational application, nutrients management and effective control of farmland nutrients loss in Huangping county. The paper reports the spatial distribution regulation of total nitrogen, organic matter, active potassium and active phosphorus and their abundant and deficiency conditions in Huangping county. Key words: GIS; geostatistics; total nitrogen; organic matter; active potassium; active phosphorus; spatial variability; Huangping county 近年来，随着 GIS 技术的快速发展，使得土壤养分空 间变异性的研究得到了广泛的关注1。自 20 世纪 80 年代 以来，我国各地区和相关科研部门，相继运用地统计学结 合 GIS 方法对农田土壤养分空间变异特征进行了相应的研 究和应用，地统计学已经被证明是分析土壤特性空间分布 特征及其变异规律的最为有效的方法之一2，它不仅能够 揭示随机变量在空间上的分布、变异和相关特征，而且可 以通过分析，更好地解释自然和人为活动对变量空间变异 的影响。农田土壤养分的空间变异不仅为田间信息差异性 的测量和描述、开展养分管理的分区研究奠定基础，而且 有利于深刻认识农业生产的复杂性和时空变异性，有利于 构建循环高效的农田生产系统，推动农业的健康、可持续 发展3。这与近年来贵州省各县、市地区开展的农业技术 推广工作遥相呼应，并在农业生产以及施肥推荐中有了良 好的指导效应。所以，利用一定的土壤调查数据对黄平县 土壤耕层的土壤养分进行空间插值研究，进而对黄平县的 土壤概况以及土壤养分空间的变异性分布情况有深入的了 解，为该县地方农业相关部门提供决策技术和指导农业生 产有重要意义。 1 材料与方法 1.1 研究区概况 研究区为贵州省黔东南州黄平县，地处东经 1073540“1081248“和北纬 264346“271430“， 气候属中亚热带季风气候。四季分明，冬无严寒，夏无酷 暑，四季宜人，年平均气温 13 16 ，年降雨量 1307.9 mm，适合于各种农作物的生长。 黄平县种植业结构较为单一，粮食作物比重大，主要 以水稻为主，经济作物较低；生物资源、矿产资源丰富， 有林面积 4.89 万 hm2，草山面积 8.96 万 hm2，森林覆盖率 为 35.42%，有天然药种天麻、人参、银耳、杜仲等 1000 余 种。黄平之名源出旧州，因其地势平坦，土壤呈黄色得名。 土壤共有 7 个土类，15 个亚类，48 个土属，101 个土种， 以黄壤分布最广4。 1.2 土样采集和测定 按照农业部统一的测土配方施肥技术规范和要求，大 田采样深度为 020 cm，果园采样深度一般为 020 cm、2040 cm 两层分别采集，平均 6.67 hm2 耕地左右采 集一个土样，每个土样至少 15 个样点。采样地块以粮田为 主，兼顾菜地和果园，并用 GPS 定位。在全县范围内共采 集混合土样 6703 个，土壤测定项目包括全氮、有机质、速 效磷、速效钾，在 ARCGIS 中将各土壤样点数据经过投影和 坐标转换，然后叠置到土壤养分图上，检查采样数据的正 确性，去除特异值。下图 1 为黄平县土壤养分点位分布图。 图 1 黄平县土壤养分样点分布图 Fig.1 The sampling distribution map of soil nutrients in Huangping county 1.3 研究方法 1.3.1 特异值处理 可以通过 3 准则和邻近点数据 比较法处理特异值方法，识别、剔除、检验处理，以 GS+3.1 软件进行数据偏度、峰度值、半方差函数及其模型 的计算拟合检验5。也可以直接通过样点的坐标投影与转 换后叠加到养分分布图中，不在分布图范围内的样点数据 即可视为特异值，删除即可。 1.3.2 数据转换 利用 ARCGIS 的地统计学模块和有 关的空间插值方法开展半方差模型的拟合、绘制黄平县土 壤有机质、全氮、速效磷、速效钾等养分含量空间分布图， 然后将黄平县土肥站提供的土壤养分含量数据标准化，对 采样点进行投影和坐标转换；生成用于地统计学分析的样 点分布图。 1.3.3 地统计和插值分析 利用半方差分析模块的球 状、指数、线性、高斯等模型分别对土壤属性进行拟合对 比，通过半方差函数模型拟合图及综合考虑决定系数 R2 最 大、残差最小以选出最优半方差函数模型6。采用 SPSS15.0 进行统计学分析，并在 ARCGIS 地统计学模块对土壤养分数 据的正态分布检验；之后再对黄平县土壤养分含量数据进 行探索性的空间分析，通过 Kriging 表面预测和结果评估、 检验其正态分布情况、选取插值方法和理论模型，最后进 行空间插值分析。在克吕格内插方法中采用高斯、指数和 球面模型分别对半方差函数进行拟合。根据平均预测误差 (ME)越接近“ 0” 越好，预测误差的均方根(RMS)、平 均预测标准差(ASE)越小越好，平均标准差(RMSS)越接近“ 1” 越好的原则7，对符合正态或近似正态分布的数据 采用克吕格插值法进行插值分析。 2 结果与分析 2.1 土壤养分的正态分布检验 在 ARCGIS 地统计模块中可以对土壤养分数据进行正态 分布检验，从黄平县土壤养分含量的正态分布检验结果(图 2)可看出，全氮、有机质和速效钾均基本符合正态分布， 速效磷符合正偏态分布，对其经过指数转换后符合正态分 布，可以采取不同的克里格空间插值分析，如下图 2 示。 Organic matter 正态分布检验 速效钾正态分布检验 全氮正态分布检验 速效磷正偏态分布检验 图 2 土壤养分含量的正态分布检验结果 Fig.2 The normal distribution diagram of different soil nutrients contents by GIS test 2.2 土壤养分含量的统计特征 对土壤养分数据进行统计特征分析是建立养分变异模 型的前提和基础。通过在 ARCGIS 统计模块中对黄平县全氮、 有机质、速效钾、速效磷 4 种养分进行统计分析得出土壤 养分含量变异特征统计值，使用克里格插值法对土壤养分 进行空间插值，由误差对比分析可知，全氮最优插值方法 为简单克里格法，有机质的最优插值方法为普通克里格法 (OK)，速效磷的最优插值方法为析取克里格法，速效钾的 最佳插值方法为简单克里格法，如下表 1 所示。 表 1 土壤养分含量变异特征统计值 Table 1 Statistics values of variation characteristics of different soil nutrient contents 项目 Item 有机质 Organic matter 全氮 Total nitrogen 速效钾 Active potassium 速效磷 Active phosphorus 插值方法 OK SK SK DK 标准差 Std.Dev 12.857 0.69564 55.226 13.994 ME -82.25 -15.37 -1.972 -4.103 RMSE 2449 999.6 188.5 497.6 ASE 2335 979.7 164.1 448.2 MSE -0.03466 -0.01614 -0.00466 -0.009144 RMSS 1.049 1.022 1.312 1.106 偏度 Skewness 0.9673 1.6697 1.0829 3.0953 峰度 Kurtosis 5.9 13.118 5.83 17.904 从土壤养分半方差分析看出，黄平县各土壤养分的空 间变程大小具有明显的差异，其中全氮的变程最大，达到 518 m，其他 3 种要素的变程大小依次为有机质速效钾 速效磷，变程分别为 370 m、247 m、221 m。根据选用模型 对土壤养分数据进行空间插值分析，可以直观地看出土壤 养分含量的空间分布，并根据插值结果分析得出施肥优化 方案或措施。 速效钾含量半方差图 速效磷含量半方差图 全氮含量半方差图 有机质含量半方差图 图 3 土壤养分含量的半方差图 Fig.3 The semi-variance diagram of different soil nutrient contents 2.3 土壤养分的空间分布格局 插值结果空间变异分析一般认为，块金值代表随机变 异的量，而基台值代表变量空间变异的结构性方差，块金 系数是块金值与基台值的比值。按照区域化变量空间相关 性程度的分级标准：块金系数25，说明具有强烈的空 间相关性；若比例在 2575，表明具有中等的空间相 关性；若75，说明空间相关性很弱1。块金值 C0 是 由试验误差和小于实际取样尺度引起的变异，表示随机部 分的空间异质性；基台值(C0+C)通常表示系统内的总变异； 块金值与基台值的比值 C0/(C0+C)表示随机部分引起的空间 变异性占系统总变异的比例，而土壤养分空间变异是由结 构性因素和随机性因素共同作用的结果8。因此，若 C0/(C0+C)比值高，说明随机部分引起的空间异质性程度较 高；从结构性因素的角度看，块金值与基台值的比值可以 表明系统变量的空间相关性的程度。在本研究中，通过对 比应用，主要用了高斯、球面以及指数模型分析数据，下 表 2 为养分空间变异理论模型与参数表。 表 2 土壤养分空间变异理论模型与相关参数 Table 2 The theoretical models of spatial variation characteristics of different soil nutrients and their relative parameters 项目 Item 理论模型 Theoretical model 块金值 C0 Nugget 基台值 (C0+C)Sill 块基比 C0/(C0+C) 变程/m Range 决定系数 R2 变异系数 CV/% 残差 RSS 有机质 球状 0.04887 0.21362 0.2288 370 0.85 9 0.00673 全氮 高斯 0.04594 0.08675 0.5296 518 0. 52 36 0.00086 速效钾 指数 0.04168 0.13264 0.2770 247 0.926 23 0.00046 速效磷 球状 0.04887 0.30306 0.1626 221 0.675 12 0.00752 从表 2 和图 3 来看，4 种要素均在一定的范围内存在空 间相关性，根据拟合系数和残差值来选择拟合模型，结果 表明，指数模型的拟合效果最好，其中全氮的拟合系数最 低，为 0.52，速效钾的拟和度最高，达 0.926；其他两种 要素的拟合系数大小依次为有机质速效磷。速效磷和有 机质的块基比 C0/(C0+C)25%，说明其具有强烈的空间相 关性，速效钾和全氮的块基比 C0/(C0+C)在 25%75%，具 有中等空间相关性。从表 2 中看出，速效钾和全氮的变异 都属于中等变异；有机质的变异属于弱等变异。在各种变 异中，全氮的变异系数最大，为 36%，其后依次为速效钾 速效磷有机质，后二者的变异系数并不大且较为接近， 说明，这 2 种养分含量在土壤中相对比较稳定。 2.4 土壤养分的空间插值 利用统计软件 SPSS15.0 对研究区域内的 6703 个样点 的土壤养分数据进行了常规统计分析，运用嵌入地理信息 系统软件 ArcGIS 中的 Kriging 插值方法，通过各拟合参数 的比较和 Cross-Validation 交叉验证，对各土壤养分数据 选择合适的 Kriging 插值模型进行了插值分析。从图 4 看 出，黄平县北部区域速效钾含量和速效磷含量较高且较集 中、往南逐渐递减，速效钾从北往南的含量有东西向的水 平分布，但在黄平县边缘地区也有零星的高峰值；土壤全 氮养分含量东北偏北及西北地区分布较高，从中部往南、 西南逐渐递减；土壤有机质含量只有零星的较高含量分布 点，其他大部分地区偏低，尤其是南部、东南部。在整体 上，黄平县这几种土壤养分含量的空间分布上，中部、南 部都相对偏低，尤其是速效钾含量。因此，在广泛施加有 机肥的基础上，需要增大对中部、东南部农田土壤中氮、 磷、钾的施肥量，对土壤进行适当的人工改良与生物措施 等。 全氮 T-N 简单 kriging 插值分布图 速效钾 A-K 简单 kriging 插值分布图 速效磷 A-P 析取 kriging 插值分布图 有机质 O-M 普 通 kriging 插值分布图 图 4 土壤养分含量 kriging 插值分布图 Fig.4 The Kriging distribution diagram of soil different nutrient contents 3 结论与讨论 1）研究表明，基于 GIS 和地统计学方法能够很好地研 究和反映了黄平县农田土壤养分的空间变异规律。4 种养分 要素在一定的范围内均存在空间相关性，其中全氮和速效 磷(A-P)的空间相关性相对较差，施肥等随机因素对其具有 较为明显的影响；而有机质(O-M)和速效钾(A-K)表现了强 烈的空间相关性，表明其空间变异主要受土壤类型、母质、 地形等结构性因素的影响。利用 kriging 插值法进行内插， 并结合养分的分级标准对内插结果进行分级，所得的空间 变异图能很好地反映黄平县农田土壤养分的空间变异特征 和丰缺状况。几种养分要素中，全氮、速效磷和速效钾含 量总体丰富，有机质的含量处于中低水平；全氮和速效钾 的空间变异不明显。 2）土壤养分不仅具有空间变异性，而且随时间的变化 也表现出一定的变异性。由于时间的有限，本文未能对该 区域土壤养分随时间的变异进行研究。在今后的研究工作 中需要加强土壤养分的时空变异性尤其是加强对于作物生 长的不同时期的养分空间变异的研究，进一步深入探讨影 响养分空间变异影响的内在机理，加强理论研究与田间试 验的结合，精确估算土壤养分限制作物生产的指标水平。 同时还需要进一步利用分维数方法和趋势面分析方法研究 随机变量在空间位置上的变化规律，通过研究和应用 2 种 方法相结合，去描述和确定综合性指标9，对研究区进行 总体上的概括，以便了解空间变异的总体信息、确定土壤 空间变