基于湿度分布特征的小尺度土壤碳通量空间采样策略

由于土壤碳通量的空间异质性很强,传统的随机抽样方法无法对区域土壤碳通量进行准确估算,而多点采样需耗费大量的人力及设备成本,因此确定适当的采样点数量及分布策略对于区域土壤碳通量的测算非常重要。提出一种基于湿度空间分布特征的小尺度土壤碳通量空间采样策略:首先利用无线传感网密集测量区域的土壤湿度,根据湿度数据的空间分布特征划分监测区域,通过Hammond Mc Cullagh方程计算各子区域内的最优采样点数量,最终确定整个监测区域的空间采样点部署策略。提出的方法考虑了各子区域间土壤碳通量空间分布的差异,使得采样点的部署位置与土壤碳通量的分布具有较好的相关性。研究结果证明:土壤碳通量部署策略能够获得比均匀部署策略、随机部署策略更高的区域土壤碳通量估算准确度。     

面向区域土壤碳通量估算的多向插值空间采样策略

区域土壤碳通量的准确测量对陆地生态系统碳循环过程分析具有十分重要的作用。由于土壤碳通量空间异质性强,采用随机抽样的方法无法对区域土壤碳通量进行准确估算,而大范围的多点采样则需要大量的人力及设备成本。基于一种自制的仪器,提出了一种递增式采样的多向插值采样策略(MDI Multiple Directional Interpolation):在设定初始采样点的基础上,通过对已有采样点的测量,通过径向插值的方法计算采样点连线交点,将不同径向计算值差异最大的点作为新增采样点,以此逐步增加。通过对20幅的50×50网格区域仿真,结果表明(1)MDI布局策略能够针对土壤碳通量的变化情况而反馈采样点的疏密。(2)误差分析得出采样点数量(n=10)较少,MDI布局策略对碳通量的估算误差比随机布局策略低,比平均布局策略稍高;随采样点增多,3种布局策略误差均降低;采样点数量n=40,MDI布局策略对碳通量的估算误差(0.028)比平均布局策略的误差(0.32)降低了12.5%,比随机布局策略的误差(0.04)降低了30.0%。MDI布局策略根据土壤碳通量的变化梯度合理分配采样点,降低区域土壤碳通量监测误差。     

土壤模糊隶属度不同数据转换方法及其对空间插值结果的影响

应用模糊c-均值算法对土壤进行连续分类时,其输出的土壤模糊隶属度值具有成分数据的结构特点.直接基于土壤隶属度数据实施普通克里格插值,其空间预测结果缺乏可信度.因此,在进行插值预测之前,必须对土壤模糊隶属度值进行必要的数据转换.研究采用对数正态变换方法、对称对数比转换方法和非对称对数比转换方法对土壤模糊隶属度值进行数据转换,分析了各种数据转换形式对插值结果及其精度的影响.结果表明,对样点土壤模糊隶属度进行简单对数正态转换,其插值结果空间上任意点的土壤对于不同类别的隶属度之和均不为1,因此这样的插值结果理论上缺乏可行性.数据经非对称对数比转换和对称对数比转换后,插值结果均满足各个位置组分之和为1和非负限制,二者相比,后者对区域总体趋势的反映较前者好,且精度较高.因此,在应用对称对数比方法对样点土壤模糊隶属度值进行数据转换的基础上,应用克里格技术实施空间插值可以获得最佳预测结果.     

竹林土壤碳储量的空间变异分析：以四川长宁县为例

竹林在我国视为一种特殊的森林类型，固碳潜力大；然而竹林碳储量的估算具有较大的不确定性，这在一定程度上与竹林的异质性分布有关。与竹林植被碳储量的研究相比，关于竹林土壤碳储量空间异质性的研究较少。本文以四川长宁县竹林土壤为对象，基于实测数据采用地统计法(克里金插值法)开展竹林土壤碳储量的空间变异研究。四川长宁的竹林土壤碳密度在0～20 cm土层空间自相关程度低，在20～40和40～60 cm土层为中等强度空间自相关；空间自相关性随着土层深度的增加逐渐增大。竹林土壤碳密度克里金插值的最优插值邻域为1.5 km。随着土壤深度的增加，土壤碳储量不断减小，全县竹林0～60 cm土壤碳储量为2.45 Tg。空间分布显示，长宁南部土壤碳密度高值区呈片状分布，北部为块状镶嵌分布，总体呈现从南向北减少的趋势。相关分析表明，全氮、土壤湿度和植被指数是长宁县土壤碳密度的主要影响因子。本研究结果可为提高竹林土壤碳储量的估算精度以及竹林抽样设计、森林经营管理决策等提供重要依据。     

青藏高原土壤碳储量及其影响因素研究进展

青藏高原是全球变化的敏感区,也是泛第三极地区气候变化的启动区。青藏高原土壤碳作为生态系统碳库的重要组成部分,对生态系统碳循环过程具有非常重要的作用。目前,对青藏高原土壤碳储量的估算仍存在很大的不确定性。为此,本文综述了近30年来关于青藏高原土壤碳储量研究,比较不同研究的土壤碳储量估算结果,以固有因子和变化因子两类影响因素作为切入点,分析了土壤碳储量时空分异规律。从估算模型和方法看,CENTURY和TEM模型综合考虑了影响土壤碳储量的多种机理过程,结果可信度高于EVI、NDVI模型以及插值估算法。青藏高原草地土壤表层(0～20 cm)有机碳储量约10 Pg C(1 Pg=10~(15)g)。高原冻土区土壤有机碳储量(0～200 cm)约16.5 Pg C,土壤无机碳储量(0～100 cm)约14 Pg C。青藏高原土壤碳储量沿东南向西北方向逐渐降低,而关于变化因子对青藏高原土壤碳储量的作用规律还没有一致的认识。此外,采样点选择、数据源选择、估算深度以及估算方法等影响了青藏高原土壤碳储量估算结果的精确性。未来青藏高原土壤碳储量研究应建立土壤碳储量估算标准来提高结果的可比性;同时增大采样区、采样量以及采样深度并保障采样周期的时间连贯性等,有效减少土壤碳储量估算不确定性。以期更好地理解和预测未来青藏高原生态系统对气候变化的响应。     

农田表层土壤镉的典型空间插值方法对比研究

空间插值对于土壤重金属空间分布和污染评价具有重要意义, 以广东省广州市某地区农田表层土壤重金属镉的调查监测结果为例, 选取具有代表性的反距离加权、径向基函数、普通克里金、简单克里金、泛克里金5 种空间插值方法, 进行空间插值及土壤等级划分, 比较不同插值方法结果精度, 分析不同插值方法结果差异。研究结果表明: 不同插值方法识别的土壤镉浓度空间分布特征和土壤等级划分存在差异, 主要体现在局部极值向外过渡区域存在较大不确定性, 其中径向基函数精度最高, 克里金插值法对数据存在“压缩”效应较强。因此, 在开展土壤重金属污染调查时应考虑土壤重金属样本数据特征和空间结构特征, 选择合适的插值模型, 并适当加大土壤重金属浓度过渡区域采样密度。     

地形和采样数量对浙江省森林凋落物碳密度插值精度的影响

将浙江省分成平原沿海地区、丘陵-盆地和山地3个地形单元,研究地形和采样数量对浙江省森林凋落物碳密度克里格插值精度的影响.结果表明:浙江省平原沿海地区、丘陵-盆地和山地的森林凋落物碳密度半变异函数基台效应在28.3％～72.4％之间,具有中等空间相关性;不同地形的克里格插值精度高低顺序为平原沿海地区＞丘陵-盆地＞山地,随着地形复杂程度增加,其插值精度降低;同一地形单元内的克里格插值精度随采样数量增加而提高,以山地的插值精度提高最为明显.在地形复杂区域有必要设置较多的采样点以提高插值的精度.     

广东山区土壤有机碳空间变异的尺度效应

研究土壤有机碳的尺度效应能够为区域生态环境保护和确定合理的土壤取样间距提供科学依据。采用土壤类型法估算了广东山区表层(0-20 cm)和全剖面(0-100 cm)土壤有机碳密度,选择4条采样带,获取采样间距为250 m的土壤有机碳密度序列,并利用离散小波变换工具对其进行多尺度分解,得到2×250 m、2²×250 m、2³×250 m、2⁴×250 m、2⁵×250 m和2⁶×250 m 6个分解尺度上的小波信息,计算小波信息方差。结果表明:土壤有机碳密度具有较强的空间异质性,其空间异质性的大小受控于不同尺度下土壤有机碳密度分布格局的主导因子影响程度;整体上在大于等于1 km的尺度,其空间异质性较强;各个样带特征尺度的差异与各样带的土壤和植被类型、地貌特征以及土地利用方式、耕作管理方式等人类活动干扰强度有关。     

天目山常绿落叶阔叶混交林土壤温室气体排放特点

采用静态箱-气象色谱法, 将试验样地按照自上而下分为A、B、C、D 四个梯度的采样点。研究了浙江天目山常绿落叶阔叶混交林2013 年3 月-11 月期间土壤温室气体排放的时空变化特点, 并分析了不同梯度的土壤温湿度与气体排放通量的相关性。结果表明: (1)天目山常绿落叶阔叶混交林土壤CO₂ 和CH₄ 两种温室气体排放/吸收季节变化特征较一致, 即夏季>春季>秋季; N₂O 排放通量季节变化表现为夏季>秋季>春季。其中, CO₂ 和N₂O 表现为土壤的排放源, CH₄ 为大气的吸收汇。(2)空间上, CO₂ 通量大小表现为: D 采样点> A 采样点> C 采样点 > B 采样点; 土壤对CH4吸收速率表现为A 采样点 > C 采样点 > B 采样点 > D 采样点; 土壤N₂O 通量大小依次为: A 采样点 > C 采样点 > B采样点 > D 采样点。(3)温度是影响天目山常绿落叶阔叶混交林土壤CO₂ 通量重要因子; CH₄ 的吸收通量随温度的升高和湿度的降低而增大; 在海拔较低的地区, 温度是N₂O 通量的重要影响因子, 海拔较高地区, 湿度是N₂O 通量的重要限制因子。     

涡度相关技术及其在陆地生态系统通量研究中的应用

通量观测是定量描述土壤-植被-大气间物质循环和能量交换过程的基础。涡度相关技术作为直接测量植被冠层与大气间能量与物质交换通量的技术手段, 已经逐步发展成为国际通用的通量观测标准方法。随着涡度相关技术在全球碳水循环研究中的广泛应用, 长期连续的通量观测正在为准确评价生态系统碳固持能力、水分和能量平衡状况、生态系统对全球气候变化的反馈作用、区域和全球尺度模型的优化与验证、极端事件对生态系统结构与功能影响等方面的研究提供重要数据支撑和机制理解途径。通过站点尺度通量长期动态观测, 明确了不同气候区和植被类型生态系统碳水通量强度基线及其季节与年际变异特征。通过多站点联网观测, 在区域和全球尺度研究生态系统碳通量空间变异特征, 揭示了区域尺度上温度和降水对生态系统碳通量空间格局的生物地理学控制机制。该文概括地介绍了涡度相关技术的基本原理、假设与系统构成, 总结了涡度通量长期联网观测在陆地生态系统碳水通量研究中的主要应用, 并对通量研究发展前景进行了展望。     

基于辅助环境变量的土壤有机碳空间插值——以黄土丘陵区小流域为例

利用普通克里格法(OK)、反距离加权法(IDW)、径向基函数法(RBF)、基于土地利用类型修正的普通克里格法(OK_LU)4种插值方法,对黄土丘陵羊圈沟小流域的土壤有机碳含量进行空间插值。预测结果的准确性通过Pearson相关系数(R),平均绝对误差(MAE),均方根误差(RMSE),准确度(AC)来评价。研究结果表明:(1)在前3种常规空间插值方法中,OK对刻画区域土壤有机碳的空间分布趋势效果最佳,其预测MAE值和RMSE值均为最小,Pearson相关系数(R)和准确度(AC)最大,说明其预测结果的准确性最好、预测的极端误差也最小;其次为RBF;IDW预测的效果最差。(2)OK_LU在空间特征表达方面能够更好地反映复杂地形区的局部变异,其插值结果的精度相比OK有一定程度的提高,其平均绝对误差(MAE)从0.900%降到了0.567%,均方根误差(RMSE)从1.101%降到了0.777%,Pearson相关系数(R)从0.4026提高到0.5589,准确度(AC)从0.9081提高到0.9505。综合比较,在黄土丘陵地区,OK_LU能使插值结果的精度有较大提高,是土壤有机碳空间制图的有效途径。     

Improving Estimations of Spatial Distribution of Soil Respiration Using the Bayesian Maximum Entropy Algorithm and Soil Temperature as Auxiliary Data

Soil respiration inherently shows strong spatial variability. It is difficult to obtain an accurate characterization of soil respiration with an insufficient number of monitoring points. However, it is expensive and cumbersome to deploy many sensors. To solve this problem, we proposed employing the Bayesian Maximum Entropy (BME) algorithm, using soil temperature as auxiliary information, to study the spatial distribution of soil respiration. The BME algorithm used the soft data (auxiliary information) effectively to improve the estimation accuracy of the spatiotemporal distribution of soil respiration. Based on the functional relationship between soil temperature and soil respiration, the BME algorithm satisfactorily integrated soil temperature data into said spatial distribution. As a means of comparison, we also applied the Ordinary Kriging (OK) and Co-Kriging (Co-OK) methods. The results indicated that the root mean squared errors (RMSEs) and absolute values of bias for both Day 1 and Day 2 were the lowest for the BME method, thus demonstrating its higher estimation accuracy. Further, we compared the performance of the BME algorithm coupled with auxiliary information, namely soil temperature data, and the OK method without auxiliary information in the same study area for 9, 21, and 37 sampled points. The results showed that the RMSEs for the BME algorithm (0.972 and 1.193) were less than those for the OK method (1.146 and 1.539) when the number of sampled points was 9 and 37, respectively. This indicates that the former method using auxiliary information could reduce the required number of sampling points for studying spatial distribution of soil respiration. Thus, the BME algorithm, coupled with soil temperature data, can not only improve the accuracy of soil respiration spatial interpolation but can also reduce the number of sampling points.     

综合土地利用及空间异质性的土壤有机碳空间插值模型

土壤有机碳库是陆地碳库的重要组成部分,土壤有机碳库及其动态变化对陆地生态系统碳循环有着重要的影响.土壤有机碳密度(SOCD)是土壤碳储量的重要参数,也是评价农田土壤质量的重要指标,准确预测区域SOCD空间分布对发展精确农业有重要意义.本文使用江汉平原地区242个农田土壤样本数据,探究平原地区土地利用类型对SOCD空间分布的影响,以及当SOCD空间分布规律呈现空间异质性且存在空间异常值的情况下,虚拟变量回归克里格法(DV_RK)、均值中心化克里格法(MC_OK1)和中位数中心化克里格法(MC_OK2)这3种结合土地利用的克里格法在SOCD空间预测中的应用.结果表明: 土地利用方式的差异是研究区水田和水浇地SOCD存在空间异质性的原因之一,导致SOCD存在空间非平稳特征,降低了普通克里格法(OK)的预测精度;而DV_RK、MC_OK1和MC_OK2在消除了由土地利用引起的SOCD空间异质性对建模的影响后,模型的稳定性提升,其预测精度均高于OK,其中,MC_OK2的模型可靠程度、预测精度和对SOCD总方差的解释能力最优.因此,土地利用类型作为易获取的辅助变量,可以有效减弱空间异质性和空间异常值对SOCD空间插值的影响,提升模型精度,降低不确定性,并与MC_OK2结合生成更高精度的SOCD空间分布图,帮助揭示SOCD空间分异规律,指导农业生产.     

用地统计学方法对落叶松人工纯林表层细根生物量的估计

 采用地统计学的变异函数分析方法定量研究了落叶松（Larix olgensis）纯林表层（0～10 cm）细根的空 间异质性特征,利用地统计学的克里格内插法结合定积分,对落叶松纯林表层细根（<2 mm）的生物量进 行了估测。结果表明：1）6种林龄（14～40 年）的落叶松人工纯林表层细根的变异函数曲线理论模型均 为球状模型,空间变异主要是由结构性因素引起,且空间自相关程度均属中等以上（空间结构比>25%）。 14、19、22、26、32、40年生的落叶松纯林表层细根的空间变异尺度分别为1.76、3.40、1.02、4.12、 3.37和5.58 m。在所研究的林龄范围内,随林龄的增长,落叶松纯林表层细根的空间变异尺度近似呈直线 增长（p =0.074 4）。2）非参数统计的成对样本符号检验结果表明,变异函数分析结果基础上的克里格 内插法适用于落叶松纯林表层细根生物量的估计。利用此估计值,拟合其与位置坐标值之间的多元回归关 系均为二元十次余弦级数多项式。利用此多项式,通过定积分的方法（积分区间为整块样地的大小）,估 计出14、19、22、26、32、40年生的落叶松纯林表层细根生物量分别为1.097 3、1.434 0、1.185 4、 0.974 3、1.682 6、1.255 6 Mg• hm-2。3）在本次调查的林龄范围内（14～40年）,落叶松纯林表层细 根的现存量近似相等（α=0.037 3）,土壤表层单株细根生物量与林龄之间呈极显著的指数增长关系（α =0.002）。4）采用地统计学的克里格空间插值,结合多元回归和定积分的方法,可以实现落叶松人工林 表层细根生物量的准确估计。     

Alpine Grassland Soil Organic Carbon Stock and Its Uncertainty in the Three Rivers Source Region of the Tibetan Plateau

Alpine grassland of the Tibetan Plateau is an important component of global soil organic carbon (SOC) stocks, but insufficient field observations and large spatial heterogeneity leads to great uncertainty in their estimation. In the Three Rivers Source Region (TRSR), alpine grasslands account for more than 75% of the total area. However, the regional carbon (C) stock estimate and their uncertainty have seldom been tested. Here we quantified the regional SOC stock and its uncertainty using 298 soil profiles surveyed from 35 sites across the TRSR during 2006–2008. We showed that the upper soil (0–30 cm depth) in alpine grasslands of the TRSR stores 2.03 Pg C, with a 95% confidence interval ranging from 1.25 to 2.81 Pg C. Alpine meadow soils comprised 73% (i.e. 1.48 Pg C) of the regional SOC estimate, but had the greatest uncertainty at 51%. The statistical power to detect a deviation of 10% uncertainty in grassland C stock was less than 0.50. The required sample size to detect this deviation at a power of 90% was about 6–7 times more than the number of sample sites surveyed. Comparison of our observed SOC density with the corresponding values from the dataset of Yang et al. indicates that these two datasets are comparable. The combined dataset did not reduce the uncertainty in the estimate of the regional grassland soil C stock. This result could be mainly explained by the underrepresentation of sampling sites in large areas with poor accessibility. Further research to improve the regional SOC stock estimate should optimize sampling strategy by considering the number of samples and their spatial distribution.     

插值方法与样点数对县域土壤有效磷空间变异特征评价的影响

与欧美大规模农场经营不同,土地分散经营使我国县域土壤养分空间变异特征评价更加困难.本研究以安徽芜湖土壤有效磷为例,系统地评价插值方法与样点数对县域土壤养分空间变异特征评价准确性的影响.结果表明：局部多项式、普通克里格、简单克里格和析取克里格插值方法的评价效果优于反距离加权法、全局多项式、径向基插值和泛克里格等插值方法,考虑到实际操作简单,推荐用普通克里格方法进行县域土壤有效磷空间变异特征评价.随着参与空间插值样点数的增加,县域土壤有效磷空间变异特征预测的准确性增加,充分考虑评价的准确性和田间取样费用,建议县域土壤有效磷空间变异特征评价的适宜样点数应介于500～1000个.     

Estimation of soil organic matter by geostatistical methods: Use of auxiliary information in agricultural and environmental assessment

Mapping soil properties such as soil organic matter (SOM), or soil organic carbon (SOC) content represent a problem often arising in agronomic and environmental surveys, since point data must be spatialized with the best interpolation. Deterministic methods (Inverse Distance Weighting, Splines, ecc.) do not account for the error, thus probabilistic methods as geostatistics (e.g. Ordinary Kriging, OK) have been successfully applied for many years. Maps derived from this kind of stochastic interpolation, based only on a recognized autocorrelation among measured points, could not be suitable in representing the reality, since they usually show a smoothed pattern. Hybrid interpolation methods, such as Regression Kriging (RK), combine an interpolation based only on point data and an interpolation based on a regression of the target variable with other continuous variables, spatially related, well known on the whole area.In the Teramo province, central Italy, a set of 250 soil samples, collected from the surface horizon of agricultural soils is available. From these samples the estimation of soil texture, SOC, SOM related to texture and C/N both by OK and RK was performed. The following predictors were used for RK: (i) indexes derived from Landsat TM imagery, (ii) morphometric parameters derived from DEM, (iii) soil subsystems map 1:250,000. The maps obtained by both OK and RK in this survey show substantial agreement, without significant improvement in map accuracy using auxiliary information.     

长白山低山区森林土壤有机碳及养分空间异质性

以吉林延边汪清林业局金仓林场境内森林土壤为对象,采用多元线性回归方法和地统计学回归克里格方法,研究了土壤有机碳及养分的垂直分布规律,预测了其空间分布,并对预测结果进行插值.结果表明: 0～60 cm深度土壤有机碳密度为(16.14±4.58) kg·m^-2.随土壤深度增加,土壤有机碳含量、有机碳密度以及土壤全N、全P、全K、有效P及速效K含量都呈减小趋势,其中不同土层间土壤有机碳含量、有机碳密度差异显著(P<0.01).0～60 cm土层土壤有机碳含量和碳密度的拟合方程中,地形因子中高程和坡向余弦值是最优的拟合因子,方程的决定系数分别为0.34和0.39(P<0.01).0～20和0～60 cm土层的半方差函数模型分别为高斯模型和指数模型,利用回归克里格插值方法得到土壤有机碳的空间分布图.与普通克里格法相比,回归克里格法的空间预测精度改进了18%～58%.利用回归克里格插值方法预测了土壤全N的空间分布特征.