土壤空间变异研究进展

· 30 · 土 壤 2003年 第 1期 土壤空间变异研究进展① 区美美 王建武 （华南农业大学热带亚热带生态研究所 广州 510642） 摘 要 本文主要综述了土壤空间变异研究的进展，包括土壤水分特征及状态参数、物理性质、化学性 质、重金属及其它元素的空间变异研究。讨论了尺度效应及套合结构模型在空间变异研究中的应用和研究进展， 指出应根据不同研究目的采用不同的研究方法，并确定恰当的研究尺度，分析统计结果应结合区域生态系统进行 分析。 关键词 土壤特性；空间变异；尺度及套合结构 中图分类号 S152 近年来，随着“精细农业”（Precision Agriculture） 的发展，要求快速、有效地采集和描述影响作物生 长环境的空间变异信息[1,2]。土壤空间变异的研究， 可以为提高田间信息采集精度，减少采样数目和降 低采样成本提供理论基础和方法指导；同时，通过 研究不同尺度下土壤特性的尺度效应，阐述其空间 变异尺度效应，实现不同空间尺度间的转化，为进 一步提高田间采集信息的效率和改善农田的精细管 理提供理论依据[2，3]。本文系统综述了土壤空间变异 研究的主要内容及其方法，重点讨论了尺度效应及 套合结构模型在空间变异研究中的应用，旨在为空 间变异研究提供借鉴资料。 1 土壤性质空间变异 土壤性质空间变异包括土壤水分特征及状态参 数、物理性质、化学性质、土壤重金属及其它元素 等性质的变异。 1.1 对土壤水分特征及状态参数的研究 土壤水分特征及状态参数包括土壤水分含量、 水力传导率、水吸力、容重及湿度等。雷志栋等[4] 根据田间实验资料，对田间土壤的颗粒组成、容重、 土壤水吸力、含水量和饱和导水率等进行了测定和 统计分析, 按一定精度和置信水平的要求确定了取 样数目；根据半方差和自相关图分析了土壤特性的 空间结构-方向性和相关距离，应用克里格（Kriging） 法进行了最优内插计算，并根据 12个入渗方程的适 用范围和入渗参数的空间变异性进行了初步分析。 史海滨等[5]运用线性地质统计理论，探讨了土壤含 水量在方向上的变异程度，确定研究区域的半方差 函数二维平面结构为带状各向异性套合结构模型， 给出了土壤水分区域估值合理取样数，将 Kriging 最优内插无偏估计法扩展为待估域的土壤水分含量 外延估计，通过模糊聚类分析，绘制了区域土壤水 分含量的信息分布图。张建辉[6]对有坡度（10o）的 丘陵区旱地土壤湿度进行空间变异性的研究，表明 土壤湿度在纵横各方向上的变异规律显著不同。张 玉龙[7]研究了沈阳地区棕壤含水量空间变异，在 Kriging插值基础上绘制成立体透视图，直观地表示 实验区土壤含水量在不同方向上的变异。龚元石[8] 研究小区农田含水量和容重空间变异时，将分形理 论与地统计学结合，实现了对土壤特征值空间变异 性的复杂程度的定量化，分析讨论了土壤指标在不 同空间尺度上的分维的变化特征。李小昱[9]对农田 土壤含水量、坚实度的空间变异性研究中，指出用 分形理论的分维数可以表达土壤特性在空间上的不 均一程度。 1.2 对土壤物理性质的研究 土壤物理性质包括土壤颗粒组成、孔隙度、结 构等性质。吕军等[10]通过对水稻土物理性质的田间 观测和分析，用自相关函数和半方差函数分析其空 间变异结构，表明各性质变程不一，并且具有方向 性，用通径分析方法探索性质之间的相互关系，并 用 Kriging进行内插估值，得出已知点数的选取应由 变程大小和被测点的设置决定。梁春祥[11]通过半方 差函数和自相关函数分析土壤饱和导水率、粘粒、 水稳性团聚体、孔隙度等空间变异性，采用 Kriging ①� � � � � � � � � � � (编号 980161)。 2003年 第 1期 土 壤 · 31 · 法对未采样点进行估测，用 Cokriging法由一种参数 估测另一种参数，从而可以大大减少野外工作量， 提高工作效率。Larisa Poszdnyakova 等[12]也利用 Cokriging 法由电导率估测钠吸附比，取得满意结 果。Jose A.Amador 等[13] 的研究结果表明，在 cm 尺度，土壤物理性质（如容重、含水量）变异较小， 而化学性质（如有机质、碳矿化度）变异较大。Husson. O 等[14]研究越南湄公河三角洲芦苇平原上酸性硫酸 盐土的空间变异时，将土壤物理化学性质与自然植 被、地下水位、微地形等联系起来分析，不仅提高 了调查的效率，而且可以更深入地了解土壤起源和 农业利用过程。 1.3 对土壤化学性质的研究 对土壤化学性质的研究主要集中在土壤盐分、 营养元素方面。McBratney和 Webster[15]以表土 pH 数据为例，详细讨论了应用地统计学理论进行土壤 特性的区域估值和确定合理采样数目的方法，结果 表明，应用该方法可比传统的随机采样方法提高效 率 3~9倍。Chung等[16]也应用地统计学方法研究了 粉质壤土中交换性磷和钾，土壤 pH 值，有机质含 量，容重，以及楔入阻力等的空间变异性，并用于 采样 方案 气瓶 现场处置方案 .pdf气瓶 现场处置方案 .doc见习基地管理方案.doc关于群访事件的化解方案建筑工地扬尘治理专项方案下载 的 设计 领导形象设计圆作业设计ao工艺污水处理厂设计附属工程施工组织设计清扫机器人结构设计 ，同样得到用克立格方法可以提高 采样效率的结论。Davis.JG等[17]研究了土壤 pH、可 交换性酸、有效磷、交换性盐基和有机质的空间变 异，得到了土壤化学性质空间变异的模式，并在两 个地方作了比较，证明了对采样策略的重要意义。 Oliveira.JJ 等[18]研究了巴西钠盐土上化学性质的空 间变异，得出各种元素的空间分布特征以及空间相 关关系。Souza.LC.de等[19]结合传统统计学和地统计 学研究半干旱区冲积土土壤盐分的空间变异，根据 空间变异分析结果，作图表示盐分的变异，为土壤 管理和复垦提供了依据。Lee-CK等[20]研究小区农田 化学性质以及产量空间变异性，得到化学性质与产 量的相互关系。 李菊梅[21]以 5m 距离为间隔的方格法取点，分 析了铵态氮、硝态氮、氯离子等 7种营养元素指标， 运用传统统计法和地统计法分析，计算的半方差有 两种趋势，一是没有空间结构性，可以用传统统计 学进行统计；二是存在空间变异结构，采用直线或 曲线拟合方程，并估计了这几种元素在南北、东西 及全方位的半方差图参数。张有山，秦耀东等[22，23] 探索了内蕴假设、半方差函数以及 Kriging插值等理 论问 题 快递公司问题件快递公司问题件货款处理关于圆的周长面积重点题型关于解方程组的题及答案关于南海问题 ，对大比例尺区域土壤养分空间变异进行定 量分析。对存在空间变异结构的元素，直接用点 Kriging方法绘制等值线图，对与间距无关的元素， 用 MonteCalo 模拟方法画出均匀分布图，再假设半 方差与滞后距（lagh）之间存在一个极小的斜率， 从而绘制等值线图。白由路[24]采用 GPS技术对整个 黄淮海平原定点采样，用地统计方法对土壤盐分 进行研究，将结果结合实地调查和 GIS处理分析， 得出黄淮海平原的盐渍土分布的状况。郭旭东等[25] 基于地理信息系统和地统计学研究了河北省遵化市 土壤表层（0~20cm）五种营养元素的空间变异规律， 指出 GIS能够将系统变量的属性数据同地理数据相 结合，使大范围内进行地统计学分析变得较为方便。 在分析方法上，采用了半方差函数、分维数及各向 异性比等指标，深入揭示该区土壤的空间结构。 1.4 对重金属、微量元素等其它元素的研究 Arrouays.D 等[26]用地统计学方法研究了短距离 土壤重金属，包括铅、铜和铬的空间变异，结果表 明如果采样方案不恰当，重金属含量的空间变异可 能会掩盖其变化。张朝生等[25]采用地统计、空间自 相关和分形 3种方法，研究长江水系沉积物中 11种 重金属元素，发现其均有较显著的空间分布特征。 表明地统计学方法可以通过变异函数的变化揭示变 量空间分布的结构和方向性特征，空间自相关方法 可通过自相关指标对变量空间自相关性的显著性进 行检验，分形方法则可通过分维数反映变量空间分 布结构的复杂性。徐尚平等[28]用因子克立格法 （Factorial Kriging Analysis）分析了内蒙地区土壤 中 10种微量元素含量的空间结构特征，成功解决了 影响微量元素含量的因子间尺度不同的问题。 1.5 对其它特性的研究 Di 等[29]应用地统计学方法定量研究了土壤分 类中判断冲积层的指标，如锈斑出现深度，砂砾出 现深度，以及壤砂土和/或粗质地土层厚度的空间变 异性，获得了克立格 标准 excel标准偏差excel标准偏差函数exl标准差函数国标检验抽样标准表免费下载红头文件格式标准下载 误差与采样间隔和采样数 目的关系图，并从图中确定了所研究指标给定精度 的合理采样数目和采样间隔,.结果表明,.地统计学方 法比传统方法在设计采样方案时更有效，用较少数 目的样品可以获得同样精度的估值。王建红等[30,31] 用地统计方法研究了海涂土壤电导率的空间变异， 将电导率的空间变异分为系统变异和随机变异两类 来探索变异产生的原因及规律。秦耀东等[32]比较了 几种常用的估计土壤空间变异的计算方法，介绍了 析取克立格的理论和计算方法，并应用于地下水埋 深的分布情况的估计，结果表明析取克立格估计方 差比普通克立格所估计的方差小。 · 32 · 土 壤 2003年 第 1期 2 尺度效应和套合结构模型 土壤定性和定量信息在不同空间和时间尺度间 的转换已经成为土壤科学中的重要研究课题。尺度 问题的产生，是由于土壤是一个不均匀、具有高度 异质性的复合体，即其空间分布的结构常常不是单 纯的一种，而是多种或多层次的结构的叠加[33]。 随着对在比田块小区较大的（如景观，区域） 或较小的（分子，结构）尺度上操作过程理解的深 入，研究者们对尺度问题的兴趣与日俱增。 Antonio.P.M[34]研究免耕的玉米和大豆田里两个采 样尺度（分别是 7.6cm或 15.2cm和 3.05m的采样间 隔）的磷和钾的空间变异模式。结果表明，不同的 采样尺度所揭示的土壤属性的空间变异模式是不同 的,并认为更大的采样间隔，如 60m到 120m，不能 识别出 P和 K空间变异的周期模式。这说明，研究 土壤特性的空间变异时，选择采样尺度要根据研究 目的选择合适的尺度。Materon于 1982年提出了因 子克立格分析法（Factorial Kriging Analysis），成功 地引入了尺度的概念，不仅有利于一般实验半变异 函数线性套合模型中模型类型和数量的选择，而且 有助于对区域化变量在不同尺度的相关特征进行分 析。Goulard.M.随后提出了一种对几个区域化变量 的半变异和协半变异函数的系数同时进行拟合的方 法[26]。 土壤变异尺度的大小不同，通常是因不同过程 引起的，各过程是同时起作用的，而各尺度的变异 往往迭合在一起[33，34]。Jounel 等和 Clark 认为，具 有复杂变化的区域化变量的空间变异性，不能用一 个简单的理论模型描述，需要用两个或两个以上的 理论模型描述。其结构是多个结构的相互叠加，称 为套合结构（nested structure）。所谓套合结构，是 把分别出现在不同距离 h上或不同方向上同时起作 用的变异组合起来，对全部有效的结构信息作定量 化的概括，以表示区域化变量的主要特征。 史海滨等[5]运用线性地统计学理论，研究了土 壤含水量的带状各向异性的套合结构，获得了空间 二维平面不同方向套合结构模型。李子忠[3]通过研 究农田水分、无机氮和电导率的空间变异,得到了空 间二维平面不同采样尺度的土壤特性的空间变异及 其套合结构模型。 3 结 论 1. 土壤空间变异研究首先从研究土壤物理性 质开始，逐步扩展到化学性质及其他性质的研究， 目的都是为了揭示土壤特性的空间分布规律，用于 指导生产实际。在今后的研究中，可以更多地将土 壤特性的空间变异研究与区域环境、作物产量及田 间管理措施相结合，摸清农田系统内各变量空间变 异特性及产生的原因，从而更好地为农业生产服务。 2．尺度问题越来越受到重视，研究中应注意各 变量在不同尺度上的空间变异特征，探索土壤信息 在大小尺度间的转化。 3．注意研究方法的适用性。地统计是目前应用 较多的研究方法，但应因地制宜，可以结合 3S技术， 引入分形理论，更加有效准确地表达土壤特性空间 变异的规律。 参考文献 1 汪懋华.“精细农业”发展与工程技术创新. 农业工程学 报，1999, 15(1): 1~8. 2 Mvbratney, A.B., Pringle, M.I. Estimating average and proportional variograms of soil properties and their potential use in precision agriculture. Precision Agriculture, 1999，1(2): 125~152. 3 李子忠. 不同尺度下农田土壤水分和无机氮的空间变异 性. 中国农业大学博士 论文 政研论文下载论文大学下载论文大学下载关于长拳的论文浙大论文封面下载 , 2000. 4 雷志栋，杨诗秀等. 土壤空间变异性初步研究. 水利学 报, 1985, (9): 10~21. 5 史海滨, 陈亚新. 土壤水分空间变异的套合结构模型及 区域信息估值. 水利学报, 1994, 7: 70~77. 6 张建辉, 何敏蓉等. 丘陵区土地湿度的空间变异性研究. 土壤通报，1996, 27(2): 61~62. 7 张玉龙, 代国英等. 沈阳地区棕壤含水量空间变异规律 的研究. 沈阳农业大学学报, 1997, 7, 28 (3): 200~204. 8 龚元石, 廖超子等. 土壤含水量和容重的空间变异及其 分形特征. 土壤学报, 1998, 35(1): 10~15. 9 李小昱, 雷延武等. 农田土壤特性的空间变异性及分形 特征. 干旱地区农业研究, 2000, 18(4): 61~65. 10 吕军, 俞劲炎. 水稻土物理性质空间变异性研究. 土壤 学报, 1990, 27(1): 8~15. 11 梁春祥, 姚贤良. 华中丘陵红壤物理性质空间变异性的 研究. 土壤学报, 1993, 30(1): 69~77. 12 Larisa Poszdnyakova, Renduo Zhang. Geostatistical analysis of soil salinity in a large field. Precision Agriculture, 1999, 1(2): 153~165. 13 Jose,A.A., Yong W., et al. Fine-scale spatial variability of physical and biological soil properties in Kingston, Rhode Island. Geoderma 2000, 98, 83~94. 2003年 第 1期 土 壤 · 33 · 14 Husson.O., Verburg.P.H., et al. Spatial variability of scid sulphate soils in the Plain of Reeds, Mekong delta, Vietnam. Geoderma 2000, 97, 1~19. 15 McBratney, A.B., Webster, R. How many observations are needed for regional estimation of soil properties?. Soil Sci, 1983, 135: 177~183. 16 Chung, C.K., Chong, et al. Sampling strategies for fertility on a stoy siltloam. soil communication of soil science and plant analysis, 1995, 26 (5&6): 741~763. 17 Davis, J.G., Hossner, L.R., et al. Variability of soil chemical properties in two sandy, dunal soil of Niger. Soil Science, 1995, 159: 5, 321~330. 18 Oliveira. J.J., Chaves.L.H.G., et al. Spatial variability of chemical properties in a saline-sodic soil. Revista Brasileira de Ciencia do Solo, 1999, 23: 4, 783~789. 19 Souza.L.C.de, Queiroz.J.E., et al. Spatial variability of soil salinity in an alluvial soil of the semi-arid region of Paraiba state. Pevista Brasileira.de. Engenharia Agricola.e. Ambiental, 2000, 4 (1): 35~44. 20 Lee.C.K., Kaho.T., et al. Field information maps using geostatistics in the paddyfield. 2000- ASAE- Annual- International-Meeting, Milwaukee, Wisconsin, USA, 9~12-July-2000. 2000, 1~17; ASAE Paper No. 00108. 21 李菊梅, 李生秀. 几种营养元素在土壤中的空间变异 . 干旱地区农业研究, 1998, 16 (2): 58~64. 22 张有山, 林启美等. 大比例尺区域土壤养分空间变异定 量分析. 华北农学报, 1998, 13(1): 122~128. 23 秦耀东. 土壤空间变异研究中的半方差问题. 农业工程 学报, 1998,12: 42~47. 24 白由路, 李保国等. 黄淮海平原土壤盐分及其组成的空 间变异特征研究. 土壤肥料, 1999(3): 22~25. 25 郭旭东, 傅伯杰等. 基于 GIS 和地统计学的土壤养分 空间变异特征研究 . 应用生态学报, 2000, 11(4): 555~ 563. 26 Arrouays. D., Martin.S., et al. Short-range spatial variability of metal contents in soil on a one hectare agricultural plot. Communications in Soil Science and Plant Analysis, 2000, 31: 3~4, 387~400. 27 张朝生, 章申等. 长江水系沉积物重金属含量空间分布 特征研究. 地理学报, 1998, 53(1): 87~95. 28 徐尚平, 陶澎等. 内蒙土壤微量元素含量的空间结构特 征. 地理学报, 2000, 55(3): 338~344. 29 Di,H.J., Trangmar, B.B., et al. 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Research scales and methods should depend on the objective of the research and analysis of the statistical results take into account the corresponding regional eco-system. Key words Soil properties, Spatial variability, Scale and nested structure