【土壤铵态氮时空分布特性分析案例4400字】

土壤铵态氮时空分布特性分析案例目录TOC\o"1-3"\h\u14444土壤铵态氮时空分布特性分析案例 1120941.1土壤铵态氮特性统计特征 112701.2土壤铵态氮空间变异特征 427381.3棉花生育期土壤铵态氮变化过程定量评估 7氮是植物生长最重要的养分之一。然而，农业活动（种植和收获）降低了全世界半干旱地区土壤的总氮含量。氮肥可以为植株的生长提供必备的养分，所以对于绝大部分植物来说都是有益的。为了克服营养缺乏的问题并获得高产，种植者经常在农田里施用大量的肥料。这些行为导致在农业生产系统中不考虑其环境后果而在不适当的时间施用过量的氮，当作物生长期间发生强降水时，在根区以下产生高风险的硝酸盐淋溶，对作物开花结果产生抑制作用，因此合理使用氮肥显得尤为重要。其中铵态氮肥在表层土壤中含量较高，并随着土壤深度的增加而逐渐减少，这类氮肥也有一些缺点，如易氧化成硝酸盐，失去原本的功效。同时浓度过高对作物也有危害作用，还会抑制植物对镁、钾、钙等元素的吸收，而且在碱性土壤中容易挥发。1.1土壤铵态氮特性统计特征对研究区域不同时期、土层深度的土壤铵态氮含量进行统计分析，结果见表3-20。由于播种施加底肥的影响，初期4月份铵态氮含量最大值均高于其他月份，其中表层、20-40cm以及60-80cm处土壤的铵态氮含量最大值较高，平均值在8.2-21.9mg/kg之间。从变异系数Cv值来看，土层深度为0-20cm的土壤铵态氮含量Cv值小于1.0，属于中等变异程度，其他土层深度Cv值均大于1.0，属于强变异程度。5-7月份土层深度为60-80cm土壤铵态氮含量最大值较其他土层有明显的差异，但是各土层深度的平均值较为接近，在8.2-25.6mg/kg之间，差异不明显，从变异系数Cv值来看，5-7月份土层深度为0-40cm的Cv值均小于1.0，属于中等变异程度，40-80cm的Cv值均大于1.0，属于强变异程度。8月和9月份各土层之间土壤铵态氮含量最大值和平均值较为接近，分别在58.1-92.6mg/kg和8.2-21.5mg/kg之间，差异不明显，其中最大值比前几个月要小，这是因为在后期向农田施肥量逐渐减少造成的，同时9月份各土层铵态氮含量最小值相比于8月份要小。从变异系数Cv值来看，8月份土层深度为0-40cm的Cv值均小于1.0，属于中等变异程度，40-80cm的Cv值均大于1.0，属于强变异程度，变异特征和5-7月份相似，而9月份0-80cm土层深度Cv值均大于1.0，属于强变异程度。对不同时期每层土壤平均铵态氮含量进行分析，由图3-9可知，整体来看表层土壤铵态氮含量较大，但施肥对于0-40cm土壤铵态氮含量的影响较大。8月份之前，由于施肥的影响，土层深度为0-40cm土壤铵态氮含量波动趋势明显大于40-80cm的波动趋势，40-80cm土壤铵态氮含量基本保持稳定趋势。从4月到9月份农田区域铵态氮含量大致呈现先增大后减小再增大再减小的波动式规律，每层的变化规律基本保持一致。这与毕磊[32]、戴翠荣等[182]研究结果较为一致，在对膜下滴灌土壤铵态氮的分布规律研究发现，随着土层深度的增加，深层土壤铵态氮含量相对较低，施肥后对深层土壤铵态氮含量会有较小幅度的增加。表3-20农田区域土壤铵态氮统计Tab.3-20Statisticsofsoilammoniumnitrogeninfarmlandarea土层深度/cm最大值/(mg/kg)最小值/(mg/kg)标准差平均值/(mg/kg)Cv4月表层70.5000.25015.47611.8421.1180-2037.5000.2508.2288.2450.99820-4095.5000.25014.4499.9641.45040-6039.5000.2509.6968.6631.11960-80146.0000.25021.85212.8321.7035月表层56.5008.50010.54519.3060.5460-2044.7508.0005.77812.2550.47120-4065.2507.5009.59112.8880.74440-6037.5250.2389.2118.2301.11960-80138.7000.23820.76012.1901.7036月表层71.5002.00011.00219.9950.6500-2035.0002.0007.76912.6790.61320-4037.0001.2506.30511.4690.55040-6038.5130.2449.4538.4471.11960-80142.3500.24421.30612.5111.7037月表层78.75012.00014.11825.5460.5530-2096.0008.75011.63017.1480.79520-4081.7508.50010.54215.7550.66940-6038.5130.2449.4538.4471.11960-80142.3500.24421.30612.5111.7038月表层58.1880.75016.90521.4190.7890-2065.0002.68817.14118.4180.93120-4092.5632.00019.93020.4820.97340-6075.3751.87518.17015.9711.13860-8079.6881.50014.82611.9021.2469月表层67.7440.42516.03215.7911.0150-2062.9250.71317.02611.2701.28320-4061.5810.55019.51714.7601.32240-6060.1940.65014.6628.2451.77860-8065.1380.19416.4649.3141.768图3-9农田区域土壤铵态氮时间变化特征Fig.3-9Timevariationcharacteristicsofsoilammoniumnitrogeninfarmlandarea1.2土壤铵态氮空间变异特征为了更加直观的反映该研究区域土壤铵态氮含量的空间分布特征，将每个监测点土层深度为0-80cm的铵态氮总量应用ArcGIS10.5对未进行采样的区域根据半方差函数进行插值，得到不同时期研究区域土壤铵态氮含量空间分布图，结果如图3-10所示。4月份土壤铵态氮含量介于28.8-49.4mg/kg的区域较大，5月份土壤铵态氮含量介于41.3-61.7mg/kg的区域较大，9月份土壤铵态氮含量介于17.2-55.4mg/kg的区域较大，均位于研究区域的中上部，同时，在研究区域的北部地区，土壤铵态氮含量明显较少，这是因为北部区域大部分为果树种植区域，施肥量较少。其中4月和7月份土壤铵态氮含量斑块化严重，但分布特征较为相似。整体看来，从4月到9月份，整个研究区域自北向南、自西向东土壤铵态氮含量逐渐增加，其中4月、5月、6月、7月和9月份最大值分布区域相似，基本都位于东南部地区，而8月份最大值分布在中部地区，这是因为前期中部地区由于受到天气影响，比如受暴雨和刮风的影响使部分棉田重新播种，导致该区域棉花生育期与其他地区产生差异，从而影响了施肥等条件，使得养分含量与其他地区产生了差异。图3-10农田区域土壤铵态氮空间分布特征Fig.3-10Spatialdistributioncharacteristicsofsoilammoniumnitrogeninfarmlandarea为了更好的反应土壤铵态氮的空间结构，以地统计学为基础，应用GS+9.0对该研究区域不同时期土壤铵态氮进行半方差分析，结果见表3-21。表中给出了不同时期不同土层深度土壤铵态氮所对应的最优模型，可以看出4月份土层深度为0-80cm处的土壤铵态氮最优模型多为指数模型，6月份最优模型多为线性模型，决定系数介于0.34-0.83之间；5月、7月和9月份最优模型除了线性模型、指数模型外还有高斯模型，决定系数介于0.22-0.88之间；8月份土层深度为0-80cm处的土壤铵态氮最优模型为线性模型，决定系数介于0.60-0.85之间。整体看来，土壤铵态氮最优模型多为线性模型和指数模型，而且拟合效果较好，同时除5月份0-20cm和9月份40-80cm土壤铵态氮的空间相关度C0/(C0+C)小于0.25，表现为强空间相关性外，其它空间相关度均在0.28-0.45之间，空间相关程度表现为中等空间相关性。表3-21农田区域土壤铵态氮半方差函数统计Tab.3-21Statisticsofsemi-variancefunctionofsoilammoniumnitrogeninfarmlandarea时间土层深度/cm最优模型块金值(C0)基台值(C0+C)空间相关度(C0/(C0+C))R24月表层线性275.300691.2020.3970.7640-20指数55.800178.5520.3130.34820-40指数281.300755.2700.3720.73840-60指数82.100242.0990.3390.48660-80线性545.0001651.680.3300.4285月表层线性101.100319.9790.3220.6460-20高斯17.100119.1170.1440.50420-40线性122.500314.9620.3890.53140-60指数74.100218.4750.3390.48660-80线性492.8001487.420.3310.4286月表层线性150.200381.5150.3940.6880-20线性66.130148.3930.4460.82220-40线性45.290117.7510.3850.62140-60指数78.000230.1150.3390.48760-80线性518.0001561.880.3320.4287月表层高斯116.800402.9180.2900.8500-20线性101.700252.9450.4100.58720-40指数159.300448.0780.3560.57840-60指数78.000230.1150.3390.48760-80线性518.0001561.880.3320.4288月表层线性178.500505.2240.3530.6080-20线性126.900450.3110.2820.84320-40线性288.600860.1920.3360.63940-60线性272.800785.2070.3470.66760-80线性220.500548.8410.4020.8109月表层高斯121.200419.2060.2890.7830-20线性202.800471.4800.4300.76620-40指数67.900647.9060.1050.87540-60线性81.200442.9640.1880.78060-80高斯0.100419.3620.0000.2201.3棉花生育期土壤铵态氮变化过程定量评估将棉花生育期内棉田每个监测点4月-9月份的土壤铵态氮含量经过相对化处理后的数据作为参考数列，根据2.3节GM(1,1)模型的建立方法，首先通过最小二乘法计算得到每年每个棉田监测点GM(1,1)模型的参数，发展系数和灰作用量，统计得到发展系数和灰作用量的最大值、最小值和平均值如下表3-22所示。表3-22GM(1,1)模型参数统计值Tab.3-22TheGM(1,1)modelparameterstatistics年份最大值最小值平均值最大值最小值平均值20180.1821-0.7718-0.21190.9618-0.20550.300920191.1189-0.09870.23741.72570.22931.039120200.3427-0.4636-0.01021.52880.01760.7124这样意味着可以建立每个监测点的土壤铵态氮含量定量评估模型，但基于大尺度环境下，为了使模型具有代表性，将每个监测点的发展系数和灰作用量取平均值，得到三年土壤铵态氮含量的白化微分方程模型如下：（1）2018年： （3-31）（2）2019年： （3-32）（3）2020年： （3-33）对上述微分方程求解得到通用的土壤铵态氮含量定量评估模型如下：（1）2018年： （3-34）（2）2019年： （3-35）（3）2020年： （3-36）式中，。为了检验所建模型的精确程度，利用2.3节中的相对误差值、残差检验以及级比偏差值检验对三年每个监测点4月到9月份的实测值与模型值进行检验，统计每个监测点每个时刻的相对误差值、残差值以及级比偏差值的最大值、最小值和平均值，结果列与表3-23。由于试验的取样及测量等造成的误差，会使部分模型值跟测量值偏差较大，造成相应的残差、相对误差及级比偏差值较大。其中残差值、级比偏差值以及相对误差的平均值都小于0.2，认为模型达到一般要求。同时统计了所有检测点以及所有时刻的残差值、相对误差和级比偏差值小于0.2的样本数，其所占比例均大于86.00%。表3-23GM(1,1)模型检验参数统计值Tab.3-23TheGM(1,1)modeltestsparameterstatistics年份残差相对误差级比偏差最大值最小值平均值最大值最小值平均值最大值最小值平均值20180.1973-0.4545-0.09620.79820.01070.27970.1945-1.945-0.496720190.1966-0.4824-0.0780.778400.20170.1961-0.9941-0.172120200.1982-0.4574-0.05040.758800.17990.1921-1.142-0.2581表3-24GM(1,1)模型检验参数样本统计值Tab.3-24TheGM(1,1)modeltestsparametersamplestatistics年份总样本数残差相对误差级比偏差小于0.2样本数所占比例/%小于0.2样本数所占比例/%小于0.2样本数所占比例/%20181901901008042.11190100201916516510011167.27165100202015015010011174.00150100由表3-24可以看出残差、相对误差和级比偏差值都略大，因此对所建模型进行残差修正，统计得到残差模型的发展系数和灰作用量的最大值、最小值和平均值如下表3-25所示。表3-25GM(1,1)残差模型参数统计值Tab.3-25TheGM(1,1)residualmodelparameterstatistics年份最大值最小值平均值最大值最小值平均值20182.0241-5.5001-0.03671.1404-0.51360.026820191.3096-0.21140.22300.1148-0.03330.023420202.7327-0.45490.46670.1429-0.09930.0212同样为了使模型具有代表性，将每个监测点的发展系数和灰作用量分别取平均值，得到三年土壤铵态氮含量GM(1,1)残差模型的白化微分方程模型如下：（1）2018年： （3-37）（2）2019年： （3-38）（3）2020年： （3-39）求解得到残差定量评估模型如下：（1）2018年： （3-40）（2）2019年： （3-41）（3）2020年： （3-42）式中，。为了检验所建模型的精确程度，利用2.3节中的残差检验及相对误差值对三年每个监测点4月到9月的实测值与模型值进行模型检验，统计每个监测点每个时刻残差值、相对误差值的最大值、最小值和平均值，结果列与表3-26。同时统计了所有检测点以及所有时刻的残差值和相对误差小于0.2的样本数，其所占比例均大于87.00%。由表3-27可以看出，经过残差修正后，模型精度有所提高，但整体来说提高幅度不是很大。因此可以看出，灰色模型GM(1,1)可以用来对棉田土壤铵态氮含量进行定量评估。表3-26GM(1,1)修正模型检验参数统计值Tab.3-26TheGM(1,1)modifiedmodeltestparameterstatistics年份残差相对误差最大值最小值平均值最大值最小值平均值20180.1998-0.7822-0.10990.78220.00990.292420190.1860-0.4804-0.09240.74810.00030.242320200.1919-0.4565-0.06730.77810.00540.22