教育部“新世纪优秀人才支持计划”(NCET6-0107)
- 作品数：2 被引量：58H指数：2
- 相关作者：黄元仿张世文叶回春苑小勇段增强更多>>
- 相关机构：中国农业大学河南理工大学北京市土肥工作站更多>>
- 发文基金：教育部“新世纪优秀人才支持计划”国家科技支撑计划国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：农业科学更多>>
- 县域尺度表层土壤质地空间变异与因素分析被引量：31
- 2011年
- 【目的】以北京市平谷区为研究区域,采用传统统计和地统计学相结合的方法研究县域尺度下土壤质地空间变异的规律,探究土壤质地空间变异的机理。【方法】采用Levine’s方法进行方差奇次性检验,根据检验结果选取最小显著性差方法(least-significant difference,LSD)对土壤颗粒组成与高程、母质、土地利用和水域分布关系进行研究。空间预测采用普通克里格法,鉴于土壤质地属于成分数据,插值前对原始数据进行对称对数比转换。【结果】不同高程组、母质类型、土地利用类型及水域缓冲区组各颗粒平均含量存在一定的差异性,不同高程组和母质类型的土壤颗粒组成之间的差异性比不同土地利用类型和水域缓冲区明显。总体而言,研究区内随着海拔高度的降低,土壤颗粒呈现由粗变细的趋势;由石英含量较高的酸性岩母质发育的土壤土壤颗粒较粗;菜地土壤颗粒相对较细;随着离水域距离的增大,土壤砂粒含量呈增加趋势。地统计分析结果显示,土壤质地各颗粒表现出极强的空间自相关性,空间变异主要由结构性因素引起。各颗粒空间插值结果表明,土壤各颗粒组成空间分布总体趋势特征比较明显。【结论】传统统计分析和地统计学相结合的方法能够系统和全面地揭示土壤质地空间变异的确定性和随机性,研究区土壤质地空间格局主要受地形、母质等自然因素影响。经过对称对数比转换后,土壤质地各颗粒组成空间预测结果满足成分数据空间插值的要求。
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- 关键词：土壤质地成分数据
- 土壤质地空间预测方法比较被引量：30
- 2011年
- 土壤质地作为成分数据(compositional data)的一种,其空间插值需满足非负、定和、误差最小和无偏估计4个条件。采用成分克里格法(compositional Kriging)和基于对数比转换的普通克里格法对土壤质地各颗粒组成进行空间预测,均方根误差(root mean squared errors,RMSE)和标准化克里格方差(mean squared deviation ratio,MSDR)分别被用来衡量不同方法的预测精度及模型拟合效果。研究结果表明:对数比转换的普通克里格法和成分克里格法能够保证插值结果满足成分数据插值的4个条件;成分克里格法预测的各土壤颗粒组成的RMSE最小,预测精度最高,其黏粒RMSE值相对于非对称对数比转换的普通克里格法提高将近17%;成分克里格法的变异函数拟合效果总体上好于其他两种预测方法,预测结果极差更宽,更能反映土壤质地各颗粒组成与高程、母质和水域分布的关系。
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- 关键词：土壤成分数据
