黄河三角洲夏季典型田块土壤盐分的多尺度空间变异

土壤盐渍化严重阻碍黄河三角洲农业经济发展,掌握田间多尺度下土壤盐分的空间变异性特征对于盐渍土改良利用和农业生产有重要意义。选取黄河三角洲垦利区代表性夏季玉米田块,划分为大田、地块、垄间3个尺度,通过实地调查采样获取152 组电导率数据,运用经典统计学、地统计学和克里格插值方法,分析多尺度下田块土壤盐分的空间变异性特征及其尺度效应。结果表明: 试验区土壤为中度盐渍化,土壤盐分在3种尺度下均呈中等强度变异,从大田、地块到垄间,随着采样尺度的减小,土壤盐分的变异性趋强、标准差增大;垄间和地块尺度表现为强空间相关性,最优拟合模型为高斯模型,主要受结构性因素影响,大田尺度为中等空间相关性,最优拟合模型为指数模型,受随机性因素和结构性因素共同影响;不同尺度土壤盐分的空间分布特征有明显差异,小尺度的空间特征在大尺度下被掩盖,存在明显的尺度效应;垄间微域尺度下土壤盐分分布变异明显,土壤含盐量随微地貌由高到低、植被覆盖由疏至密而逐渐降低。     

不同尺度下内蒙古河套灌区有机质空间变异

以内蒙古河套灌区为研究对象,利用经典统计学与地统计学相结合的方法,对1、4、8 km 3个样点间距下不同土层(0~20、20~40、40~70与70~100 cm)有机质含量的空间变异及尺度效应进行分析。经典统计结果表明,不同尺度下有机质含量均值的变异程度均随着土层深度的增加而增加,其在0~20和20~40 cm土层随着尺度的增加而变大。地统计分析结果显示,不同尺度不同土层有机质含量均具有强烈的空间自相关,且其空间分布主导影响因子为土壤类型。各尺度不同土层有机质空间分布均存在一定程度的方向性,其在小尺度(1 km)表现为东西方向上的条状变异;在中尺度(4 km)及大尺度(8 km)均在土壤表层的东-西和西北-东南方向存在强烈的空间变异性。各尺度下有机质的普通克里格插值交叉验证的均方根误差均小于1,说明样本的空间变异均被高估。研究结果对于理解土壤有机质空间分布具有重要意义,为农业技术研究中野外采样系统设计提供一定的参考。     

小尺度农田土壤有机质的空间变异性

采用10m×10m高密度网格设计,在面积为10.24hm²农田内取耕层土壤样本1 024个,测定土壤有机质(SOM)含量。分析该取样尺度下土壤耕层(O～20 cm)有机质空间变异性,运用地统计学方法量化土壤有机质的空间变异特征。研究结果表明10.24hm²取样区内,土壤有机质空间分布呈弱变异性,CV为1.84%,但整体含量偏低,SOM≤1.04%。剔除趋势的土壤有机质变异函数具有较小的块金值0.000 05、块金基台比0.135和较大的变程145.5 m,Kriging插值的估计标准差仅为0.009 43%,表明该取样尺度下取样区土壤有机质空间分布的结构性变异比例高,土壤有机质具有高度空间相关性和较大空间相关范围。     

不同尺度下低山茶园土壤有机质含量的空间变异

南方低山丘陵区是我国茶园集中分布的区域,研究其土壤特性的空间变异性,尤其是有机质的空间分布特性,可以为实施低山丘陵茶园土壤养分精准管理提供依据。以四川蒙顶山茶园为研究对象,利用地统计学方法,在两个尺度下对其土壤有机质含量的空间变异性进行了研究。结果表明:(1)小尺度下,蒙顶山茶园土壤有机质含量具有中等空间相关性(C0与C0 C的比值为49.9%),空间相关距离达到了894m,随机性和结构性因子对有机质含量空间变异的影响各占一半;茶园土壤有机质含量在坡体垂直方向的变异性较强,在坡体水平方向上的变异较弱;普通Kriging插值分析说明有机质含量从东北至西南呈明显的带状分布,垂直方向上随海拔升高而增加。(2)微尺度下,代表性茶园土壤有机质含量具有强烈的空间相关性(C0与C0 C的比值为4.1%),空间相关距离达到了311m,结构性因子是影响其空间变异的主要因素;各向异性分析,茶园土壤有机质含量也在坡面垂直方向变异较强,且在坡面倾斜45°方向也存在一定变异;普通Kriging分析,坡面由上到下有机质含量逐渐增加。     

华北太行山前平原农田土壤养分的空间变异性研究

采用地统计方法,分别对栾城县(面积约30490hm^2)和中国科学院栾城生态农业试验站示范区(15hm^2)农田耕层土壤养分的空间变异特征进行了研究．结果表明,在2个不同采样间距下,各土壤养分含量均具有空间相关性,县域范围近似以1km网格采样,最大相关距离为4．2～15．6km,在示范区以20m网格采样,则为112～223m;在同一采样间距下,土壤有机质、全氮、全磷、速效养分(N、P、K)含量的空间变异结构也各不相同,具有块金方差效应,半方差图分别遵从高斯和球函数模型．认识本区土壤的这种空间变异结构有助于实现对农田土壤养分的分区和合理管理．     

枣粮间作生态系统土壤氮空间分布特性

基于枣粮间作复合生态系统内部异质性,通过在不同位置采样测定,探讨了枣粮间作系统内土壤氮素空间分布特性.结果表明:(1)枣粮间作生态系统中,在小麦收获期和玉米收获期两个时期,土壤全氮和硝态氮含量均存在明显的垂直和水平两个方向空间变异性.而土壤铵态氮含量极低且没有明显的空间变异;(2)与全氮相比,枣粮间作系统中硝态氮空间变异性更强,且随着时间变化其空间分布特性有明显变化;(3)氮素施用量对土壤全氮和硝态氮空间变异有正向作用,而植株对氮的吸收利用可以降低土壤氮素分布空间差异程度.各因子对土壤全氮空间变异影响强弱顺序为氮吸收量＞氮素施用量＞土壤含水量;对土壤硝态氮空间变异影响强弱顺序为氮素施用量＞土壤全氮含量＞氮素吸收量＞土壤含水量.     

北方农牧交错带沽源农田-草地界面土壤水热空间特征

农田-草地景观界面是我国北方农牧交错带景观组成部分,研究该界面生态特征的格局和过程是完善北方农牧交错带研究的热点领域.首次采用地统计学方法中的半变异函数、克里格插值估计、空间分布图等方法研究北方农牧交错带河北沽源地区的农田-草地界面(CGB)土壤水热的空间异质性和界面空间效应.结果表明:根据不同尺度下的土壤水热空间异质性各参数的变化趋势确定较为合理的采样粒度为 0.5m×0.5m;农田-草地界面0～20cm土层土壤含水量为中等变异,土壤温度为弱变异,不同采样粒度空间结构特征定量研究得到土壤水分变程范围(A_0)为2.93～15.4m,且为中到强度的异质性程度(MSH),土壤温度变程为3.75～20.99m,表现为强空间异质性;验证在农田-草地边界向两侧的一定范围内土壤水热存在过渡型界面效应,且具不同的生态梯度.该研究结果是认识农田-草地界面和进一步开展该界面功能研究的基础,对深入研究北方农牧交错带农田-草地界面非生物水热界面具有重要意义.     

土壤速效养分空间变异的尺度效应

在GIS技术支持下,运用经典统计学和地统计学的方法,从经典统计分析、变异函数和Kriging插值图等方面探讨了禹城市耕地土壤速效磷(AP)、速效钾(AK)在县级和镇级两个不同采样尺度下的空间变异特征.结果表明:在两个采样尺度下,AP、AK都服从对数正态分布,它们的变异系数范围为26.5%～36.6%,均属中等变异强度,随着采样尺度的缩小,土壤AP、AK的变异系数都增大.两个采样尺度下,土壤AP和AK均在一定范围内存在空间相关关系,县级采样尺度下土壤AP和AK的空间自相关距离较大,分别为9.0 km和26.5 km,镇级采样尺度下土壤AP和AK的空间自相关距离明显变小,分别为1.7 km和2.8 km.两个采样尺度下的土壤AP和AK受结构性因素和随机性因素的影响,表现出明显不同的分布规律.     

田块尺度下土壤磷素的空间变异性

采用经典统计学与地统计学相结合的方法,对中国科学院沈阳生态实验站30 m×42 m样地进行网格法分层(0～10和10～20 cm)取样,研究了田块尺度下土壤全P和Olsen-P的空间变异特征.结果表明,49对样本土壤Olsen-P的变异系数(4.5%～5.42%)远高于全P(11.8%～13.33%);全P和Olsen-P具有较好的空间结构且具有较相近的空间相关距离.最佳理论模型的参数显示各变量空间变异主要受结构性因素的影响,各变量半方差变异函数的C/(C₀+C)均高于%.全P和Olsen-P之间及在2个土层之间均具有较相似的空间分布格局.变异系数结合空间格局分析可以大大降低试验取样的数量.     

太行山南麓坡面土壤碳氮空间变异性及其影响因素

太行山南麓是我国华北平原的重要生态屏障,研究该区域土壤养分的空间变异性对土石山区林业生态建设具有重要意义。本研究以太行山南麓典型坡面(人工林坡地和自然荒坡地)为对象,采用网格法布设采样点,运用经典统计学、地统计学和约束性排序相结合的方法对土壤养分的空间变异性进行分析。结果表明: 1)太行山南麓的土壤全碳(TC)含量为6.80～57.05 g·kg^-1,全氮(TN)含量为0.74～3.93 g·kg^-1;土壤TC、TN变异系数为25.0%～52.8%,均属于中等程度变异,该变异由随机性因素和结构性因素共同引起;养分的空间聚集性均随着滞后距的增加而下降。2)土壤养分含量从坡上到坡下均有增加的趋势,养分的高值区出现在坡下部分。3)土壤总容重、砾石含量、植被覆盖度、土壤含水量是影响太行山南麓土壤TC、TN空间变异的主要因素。4)土壤含水量是影响自然荒坡地土壤养分的主控因素,但不是影响人工林坡地的主控因素。     

基于GIS和GS的东亚飞蝗卵块空间格局的研究

本文以沿渤海蝗区东亚飞蝗Locusta migratoria manilensis (Meyen) 越冬卵块为研究对象,野外采用450 m和50 m规则栅格取样,包括卵量、植被覆盖度、土壤含水量、含盐量、土壤pH和有机质等,利用地统计学方法,在GIS平台下,分析研究区域内影响蝗虫产卵选择的环境因子、蝗虫卵块的空间异质性及分布格局。结果表明, 植被覆盖度、土壤含盐量和土壤含水量在有卵和无卵的环境中存在极显著的差异,飞蝗产卵时最适宜的植被覆盖度、土壤含水量和盐度范围分别为0～30%、10.1%～20.0%和0.09%～1.99%,且当小环境植被覆盖度>50%、土壤含水量>30%或含盐量>3%时,飞蝗不再选择产卵。蝗虫卵块具有高度空间异质性,其空间自相关范围平均为390 m且呈斑块、聚集分布,蝗虫卵块变异函数曲线为球状模型。利用块段克立格法进行空间局部插值,得到研究区域卵块的空间分布格局图,可较准确地描述飞蝗卵块在研究区域内的空间分布、形状、地理位置及相对位置。研究结果可为地面卵块抽样调查、实时跟踪蝗卵胚胎发育进程、确定蝗灾早期发生点、片防治区域及蝗灾早期遥感预警提供科学依据。     

咸水非充分灌溉对土壤水盐分布及玉米产量的影响

通过不同矿化度的咸水灌溉春玉米试验,研究了石羊河流域中游咸水充分灌溉和非充分灌溉对土壤水盐分布及玉米产量的影响. 结果表明: 土壤含水量峰值均出现在灌溉期, 充分灌溉变化幅度高于非充分灌溉;土壤含盐量随灌水矿化度的增大而增大, 相同灌水矿化度下,非充分灌溉处理的土壤含盐量均较充分灌溉处理低; 非充分灌溉处理土壤盐分累积层较充分灌溉处理上移; 80～100 cm土壤含水量和含盐量保持稳定,不受灌溉水量和水质的影响.与淡水充分灌溉相比,咸水灌溉下玉米产量降低约15%～22%;9 g·L^-1、6 g·L^-1、3 g·L^-1咸水非充分灌溉下玉米收获后1 m土层平均土壤含盐量分别比充分灌溉降低8.1%、12.4%和18.4%,而产量仅分别降低3.4%、6.8%和3.0%.     

盐渍化灌区土壤盐分的时空变异特征及其与地下水埋深的关系

土壤盐分空间变异特征和地下水埋深状况是指导灌区合理用水和防治土壤盐碱化的重要依据。运用经典统计学和地质统计学方法,结合GIS技术,分析了河套灌区沙壕渠灌域0-20 cm、20-40 cm、40-60 cm土壤EC值的空间变异特征及地下水埋深对土壤盐分分布的影响。结果表明:沙壕渠灌域土壤盐分Cv值在不同灌溉时期和不同土壤深度均大于36%,表现为强变异特征;各灌水时期和不同土壤深度土壤EC值均表现为中等强度的空间自相关性,表层0-20 cm土壤空间自相关程度最高;秋浇前不同层次土壤EC值的空间分布在灌域内从南到北呈增大趋势,秋浇后土壤含盐量的高值区在西北部或东北部;土壤盐分受地下水埋深影响显著,灌域内地下水埋深南深北浅,土壤盐分随地下水埋深的增大而减小,二者之间满足指数关系。因此,应采取合理措施控制地下水埋深,防止区域土壤盐渍化加剧。     

基于沿海蝗区飞蝗卵块分布格局的土壤空间异质性

以沿海蝗区南大港水库为研究区域,通过连续2a野外450m,50m规则栅格取样,利用地统计学方法,在GIS平台下,分析东亚飞蝗卵块分布格局与土壤空间异质性的研究,结果表明：（1）飞蝗卵块呈斑块、聚集分布,并具有明显的空间异质性,其空间自相关范围为390m,且主要分布在南大港水库的中部和东部,少数分布在南部,而在西部和北部地块几乎没有卵的分布。（2）研究区域内土壤含盐量和5cm含水量由空间自相关引起的空间异质性分别占总空间异质性的76.15%、78.04%,即表现出较强的空间相关性,空间自相关范围分别为594m,621m,土壤有机质和pH值具有中等强度的空间相关性,由空间自相关引起的空间变异分别为61.85%和57.19%,空间变异尺度分别为1014m,1368m。（3）研究区域内卵块主要集中在土壤含盐量较低（〈1.9%）、含水量适中（10.1%~29.9%）的中部和东部地块,而在土壤含水量较高（〉30%）的西部和盐分过重（〉3%）的北部几乎没有卵块的分布。即在一定程度上,蝗区土壤理化特性的空间异质决定了飞蝗卵块的空间分布特点。（4）卵块和土壤理化特性的空间格局图不仅为野外抽样调查、蝗灾预测预报及其防治提供科学依据,而且对蝗区环境改造具有重要指导作用。     

湿润和干旱条件下喀斯特地区洼地表层土壤水分的空间变异性

在桂西北喀斯特洼地,用地统计学方法研究了旱季初期湿润和干旱条件下表层（0—5和5～10cm）土壤水分的空间结构及其分布特征．结果表明,表层土壤水分存在明显的空间异质性和各向异性,呈现差异显著的斑块状分布格局．湿润条件下,土壤水分具有中等和较强的空间相关性,变程分别为33．15n,和15．75m,其中0～5cm层具有明显的趋势效应;干旱条件下,土壤水分则呈现出强烈的空间相关性,而且相似斑块的空间尺度有所减小,变程最小仅为8．22m;在平均含水量较低时（干旱条件）其变异程度较大,实际应用中应根据平均含水量水平采取不同的取样设计．实验区表层土壤水分空间变异及其分布格局的显著差异,主要是受地貌、平均含水量（降水）和地形等因素的影响．     

典型岩溶洼地土壤水分的空间分布及影响因素

在桂西北典型岩溶洼地的旱季和雨季,用地统计学结合GIS方法研究了洼地表层(0—16cm)土壤水分的空间分布特征及其影响因素。结果表明:土壤含水量受前期降雨量的影响,且旱季土壤水分对降雨量的反应较雨季敏感。土壤水分均呈中等变异且变异系数随着平均含水量的增加而减少。土壤水分的半方差参数显示土壤水分空间变异及其主导因素随旱、雨季而不同。此外,不同取样区域及取样时段内土壤含水量高低差别明显,分布格局及空间变异程度各异,这主要与当地环境和人为因素的综合影响有关。旱、雨季土壤水分均与前期降雨导致的土壤平均含水量变化呈相反趋势,且不同土地利用方式下的土壤含水量不同。土壤含水量还与土壤有机碳含量呈显著正相关,此外,地势及裸岩率也是造成洼地土壤水分变异及其分布差异的重要因素。下一步应根据旱季和雨季土壤水分分布及影响因素的差异,在岩溶洼地采取有针对性地土壤水资源利用及其水分管理策略。     

湿润和干旱条件下喀斯特地区洼地表层土壤水分的空间变异性

在桂西北喀斯特洼地,用地统计学方法研究了旱季初期湿润和干旱条件下表层(0～5和5～10 cm)土壤水分的空间结构及其分布特征.结果表明,表层土壤水分存在明显的空间异质性和各向异性,呈现差异显著的斑块状分布格局.湿润条件下,土壤水分具有中等和较强的空间相关性,变程分别为33.15 m和15.75 m,其中0～5 cm层具有明显的趋势效应;干旱条件下,土壤水分则呈现出强烈的空间相关性,而且相似斑块的空间尺度有所减小,变程最小仅为8.22m;在平均含水量较低时(干旱条件)其变异程度较大,实际应用中应根据平均含水量水平采取不同的取样设计.实验区表层土壤水分空间变异及其分布格局的显著差异,主要是受地貌、平均含水量(降水)和地形等因素的影响.     

基于GIS的滨海盐渍化农田土壤空间变异及其分区管理

针对滨海盐渍化农田盐碱瘠薄、土壤属性空间变异大、粗放管理效益低的现实,研究管理分区精准划分方法,采取差异化措施,提升盐渍化土地利用水平。该文以无棣县农田为研究区,采用网格法结合土地利用现状定点野外采样、室内化验分析获取土壤属性数据,运用ArcGIS 10.2地统计方法分析土壤属性的空间变异特征;在MATLAB R2016a中采用模糊c-均值聚类法（FCM）计算各样点的模糊隶属度,通过插值预测模糊隶属度的空间分布,基于最大隶属度原则进行分区;通过变异性分析和最小极差法（LSR）差异显著性检验,对分区结果进行精度验证。结果表明：无棣县农田土壤总体呈轻中度盐渍化,有效氮含量偏低,有机质、有效磷含量中等,速效钾含量较高;有机质、有效氮、有效磷、速效钾和含盐量呈中等变异性（变异系数25.0%-52.3%）,空间变异性较大,应分区调控;速效钾、含盐量和pH的块金效应值小于25%,主要受土壤质地、地下水矿化度等结构因素影响,有机质、有效氮和有效磷的块金效应值在50%-75%之间,受耕作方式、施肥等人为因素影响较大。将全县农田划分为3类管理区,估算面积分别为2.56万hm²、1.76万hm²、3.24万hm²;各分区土壤养分变异系数分别为23.9%-51.5%、15.9%-50.3%、14.7%-33.0%,检验结果表明各分区间差异显著,而各分区内部变异性明显低于未分区。管理分区与土壤属性空间分布特征具有较高的拟合度,分区结果可以作为差异化管理的作业单元。研究结果为各分区内部统一、不同分区间差异化管理提供了依据,研究有助于推进滨海盐渍化农田精准化管理水平的提高。     

Spatial Analysis of Soil Organic Carbon in Zhifanggou Catchment of the Loess Plateau

Soil organic carbon (SOC) reflects soil quality and plays a critical role in soil protection, food safety, and global climate changes. This study involved grid sampling at different depths (6 layers) between 0 and 100 cm in a catchment. A total of 1282 soil samples were collected from 215 plots over 8.27 km². A combination of conventional analytical methods and geostatistical methods were used to analyze the data for spatial variability and soil carbon content patterns. The mean SOC content in the 1282 samples from the study field was 3.08 g·kg⁻¹. The SOC content of each layer decreased with increasing soil depth by a power function relationship. The SOC content of each layer was moderately variable and followed a lognormal distribution. The semi-variograms of the SOC contents of the six different layers were fit with the following models: exponential, spherical, exponential, Gaussian, exponential, and exponential, respectively. A moderate spatial dependence was observed in the 0–10 and 10–20 cm layers, which resulted from stochastic and structural factors. The spatial distribution of SOC content in the four layers between 20 and 100 cm exhibit were mainly restricted by structural factors. Correlations within each layer were observed between 234 and 562 m. A classical Kriging interpolation was used to directly visualize the spatial distribution of SOC in the catchment. The variability in spatial distribution was related to topography, land use type, and human activity. Finally, the vertical distribution of SOC decreased. Our results suggest that the ordinary Kriging interpolation can directly reveal the spatial distribution of SOC and the sample distance about this study is sufficient for interpolation or plotting. More research is needed, however, to clarify the spatial variability on the bigger scale and better understand the factors controlling spatial variability of soil carbon in the Loess Plateau region.