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1、第36卷第2期2005年4月土 壤 通 报Chinese Journal of Soil ScienceVol.36,No.2Apr.,2005地统计学在土壤空间变异研究中的应用李亮亮1,依艳丽1,凌国鑫1,王 2(1.沈阳农业大学,辽宁 沈阳 110161;2.抚顺市农业技术推广中心,辽宁 抚顺 113006)摘 要:地统计学应用于土壤科学中,探索其空间分布特征及其变异规律,已为越来越多的学者所推崇。本文对地统计学基本原理及地统计学在土壤物理特性、土壤养分、土壤盐分、土壤重金属等土壤空间变异研究中的应用进行了论述,并针对存在的问题及发展趋势提出了一些看法。关 键 词:地统计学;土壤空间变异;
2、半方差图中图分类号:S114文献标识码:A文章编号:056423945(2005)0220265204 地统计学是由南非地质学家D.G.Krige于1951年提出,随后由法国学者Matheron完善并发展而形成的理论1。地统计学最早应用于脉状矿床品位、储量研究;随着研究的深入,如析取克里格法、转换函数、泛克里格法的提出,广泛应用于区域矿产资源评价、钻探工作、采样工作等方面;近年来在化探、冶金、土壤研究中也有所应用,并取得较好的效果。1地统计学理论基础地统计学是利用原始数据和半方差函数的结构性,对未来采样点的区域化变量进行无偏估值的一种方法。其理论基础是变差图理论和区域变量理论。1.1 区域化变
3、量区域化变量Z(x)是指在空间分布的变量,是在区域内不同位置x取不同值Z的随机变量。它一般反映了某种现象的特征,如不同位置各点土壤粘粒含量等。随机函数指该区域内所有位置上随机变量Z(x)构成的有限集。区域化变量与普通的随机变量的不同在于其取值是根据其空间位置的不同而变化,不随某种概率分布而变化。因此只能用研究其增量的办法来研究其在变化中的总体结构。1.2 半方差图对所有间隔h(又称为位差lag),增量Z(x+h)-Z(x)有一个有限的方差,这个方差不依赖于测定点x,只与位差h(lag)有关。VarZ(x)-Z(x+h)=E Z(x)-Z(x+h)2=2(h),x其中(h)就是半方差,描述h和(
4、h)之间关系的图被称为变差图(如图)。在实际应用中半方差常表示为:(h)=12N(h)N(h)i=1Z(xi)-Z(xi+h)2其中N(h)是以h为间距的所有观测点的成对数目(若取样点有n个,则N(h)=n-1)。变差图:图1 半方差图Fig.1 Semivariogram通过变差图可以得到3个极为重要的参数即范围值a(Range),基台值C0(Sill),块金值C(N ugget)。基台值是半方差的最大值,指不同采样间距内存在的半方差极大值,反映区域化变量的先验方差。范围值是达到基台值的位差,标志着区域变量独立和非独立的界限。块金值是位差为0时的半方差值,表示区域化变量在小于抽样尺度时非连续
5、变异,由区域化变量的属性,或测量误差决定。另外,块金方差/基台值可表示空间变异程度。由于协方差函数的非负定性,用来模拟变差图的模型也应是非负定函数,而非负定性的证明较为困难。收稿日期:2003212230;修订日期:2004-02-13基金项目:国家自然科学基金(40271057)资助作者简介:李亮亮(1971-),男,北京市人,博士研究生在读,研究方向:土壤重金属。为此,一些学者提出了一套较常用的半方差模型,并根据它们的非负定性质分为安全型和危险型。安全型模型有线状模型、球状模型、双曲线模型;危险型模型有圆形函数模型、线性有基台值模型。其中安全型较常用2。1.3 克里格法克里格法是利用原始数
6、据和半方差函数的结构性,对未来采样点的区域化变量进行无偏估值的一种方法。与其它方法相比,具有可以克服内插中误差难以分析的问题,不会产生回归分析的边界效应,能估计测定参数的空间变异分布和估算估计参数的方差分布等优点。一般分为基本克里格法和泛克里格法。泛克里格法应用于有趋势的、非平稳的、各向异性的数据,方法较为复杂,这里不做分析。下面仅对基本克里格法做一介绍。基本克里格法的应用条件是假定数据是平稳的、基本上无明显趋势和各向同性的,即所研究的区域化变量符合内蕴假设和平稳性假设。假设未测定处B的估计值Z3(B)为已知值的线性和,即:Z3(B)=ni=1iZ(xi)为使估计量Z3(B)是一个无偏估计,即
7、:EZ(B)-Z3(B)=0则:2E(B)=E Z(B)-Z3(B)2=2ni=1iv(xi,B)-ni=1nj=1ijv(xi,xj)-v(B,B)ni=1i=1当:2E(B)min用拉格朗日乘子法可得:ni=1iv(xi,xj)+=v(xi,B)ni=1i=1则上面两式联立,可以得到关于i和的线性方程组。求解方程组,可得到i,同时可求出估计方差:2E=bT-v(B,B)2地统计学在土壤空间变异研究中的应用土壤作为历史自然体,受气候、生物、母质、地形、成土时间等成土因素的影响,具有复杂性和时空变异性,其随空间位置发生的变化,被称为土壤的空间变异。土壤空间变异包括土壤性质随平面分布的变异和随土
8、壤垂直剖面的变异两个方面,对农业土壤而言,土壤空间变异一般是指土壤性质随平面位置不同而发生的变化。土壤空间变异一直困扰着土壤学家。如测定土壤某些性质时,如何确定田间合理取样尺度和取样数目,如何使土壤过程的预测、模拟更接近复杂的农田土壤变化情况,如何更好地理解空间作用对土壤作物关系的重要性等等。传统的解决办法是按土壤质地将土壤在平面上划分为若干较为均一的区域,在深度上划分为不同层次来描述土壤空间变异。虽然在一定程度上描述了土壤的空间变异情况,但很多情况下难以确切地描述土壤性状的空间分布。20世纪70年代,在地质矿产部门广泛使用的地统计学方法被引入土壤科学研究领域,并在土壤空间变异研究中取得了良好
9、成效。作为土壤空间变异研究方法之一,对解决上述问题提供了一条较为合理的途径,进而推动了土壤科学定量化研究与精确农业的实施。2.1 在土壤物理特性空间变异上的应用研究土壤物理性质的空间变异性能促进土壤学定量和动态研究的深入及许多新技术的实际应用。国外自20世纪60年代就已经利用地统计学研究土壤水分、机械组成、容重等方面的问题,近年来研究有所深入。Dirk等3,4用地统计学方法得到除土壤粘粒外各种土壤化学性状都有相似规律的结论,并模拟出土壤电导率最优采样间距的空间预测模型。Tsegay5 通过研究认为精耕细作能够影响土壤物理属性的空间变异性,进而影响取样间距的大小。我国在这方面的研究从20世纪80
10、年代开始,在一些土壤物理性状关系及研究方法的对比等方面进行了有益的探索。周慧珍等对红粘土湿度和表层色调进行半方差拟合6,7;李子忠等应用经典统计学和地统计学的方法对两种利用不同的土壤的含水量及电导率的空间变异性进行了对比分析,结果表明,应用地统计学方法采样效率比经典统计学方法高6-8倍8。随着研究的不断深入,研究方向由纯粹的土壤物理特性空间变异研究逐渐向应用研究成果转移。如通过研究土壤水分的空间变异性来确定田间中子仪埋设的数目、间距及位置,从而制定科学合理的灌溉方案,为实现精确灌溉奠定试验和理论基础9。2.2 在土壤养分空间变异性上的应用目前,土壤养分空间变异的研究是土壤化学性质空间变异性研究
11、的主体部分。开展土壤养分空间变异662土 壤 通 报 36卷性研究对于科学合理地制定农田施肥方案,提高养分资源利用率,促进变量施肥技术的发展,实现精确施肥都具有重要意义。美国、加拿大等国家的精确农业研究已初有成效,变量施肥技术发展也很快,这与他们对土壤空间变异性研究的重视是密切相关的。许多报道描述了土壤养分、土壤盐分、pH值及有机质等化学属性的空间变异情况10,11。Verhoff等研究发现,Nebrasca大学南中心实验站41cm土层水平方向的硝酸盐、溴化物累积量的半方差都符合指数模型12。Bolland等通过磷、钾测土值研究酸式碳酸盐土的磷、钾空间变异性,得出其空间变异系数较大,大多数样点
12、变异度大于20%,一些甚至可达到50%的结果13。Brain等应用3种不同的模型研究美国宾州土壤磷的空间变异,经过多重比较表明Kriging插值的方法能更好的表现出土壤磷的空间自相关性14。近几年,国内开始采用美国标准进行变量施肥,一些土壤科学家开始了土壤养分空间变异性的研究,如表土全氮量的半方差,有机质含量的半方差模拟15,16,17。张有山等对北京昌平县土壤养分进行空间变异的研究,并画出了土壤养分图18。中国农业大学实验站对农田土壤养分空间变异研究表明,底层土壤NH+4-N,表层有机质变异服从正态分布,表层NH+4-N、NO-3-N、速效磷,底层NO-3-N、速效磷都基本服从对数正态分布,
13、且这些养分在一定范围内存在相关性,土壤表层有机质、全量氮、磷、pH值变异性较小,碱解氮、缓效钾、速效磷、钾等变异性较大19,20。郭旭东等应用地统计学和GIS技术对河北省遵化县土壤中速效P、速效K和有机质进行了时空变异的研究,结果表明,9年来3种养分的含量有所提高,其中有机质的空间变异程度较大21。2.3 土壤盐分空间变异研究土壤盐分的分异状态在一定程度上反映了土壤耕作层内的盐渍化程度和状态,了解其分异对于指导人们根据土壤盐分分异规律和变化动态进行灌溉和排水及制订防治土壤盐渍化措施,保证土地质量,提高农业产量具有重要意义。土壤盐分空间变异可分为静态和动态两个方面。静态变异指的是某一特定时间,土
14、壤盐分在区域空间上的异质性和在剖面中的垂直分布状况。动态变异则指土壤盐分在垂向和区域上随时间的变化,包括含量和空间分布的变化。静态研究方法的主要手段是经典统计学和地统计学,用地统计学研究土壤盐分的空间变异可解释其变异的特征。同时在土壤盐分空间变异克里格分析基础上,利用计算机可快速的处理数据并输出分布图,将之与地球化学条件、地形、植被和人为因子等的变异特征相结合,图件相套合可分析土壤盐分空间变异的机理,以指导人们对土壤盐渍化进行防治22。Rhoades等探讨了该方法用于研究区域土壤盐分分布预报的可行性,并得到了一幅区域盐渍化分布图23。我国学者石元春、李保国研究了区域多点土壤盐分动态统计预报模型
15、及研究了区域土壤盐分分布动态模型,并取得了明显进展24。2.4 土壤重金属空间变异的研究土壤重金属的空间变异的研究是对土壤中重金属元素的起伏变化特征,趋势走向及不同方向的差异性等空间结构特征的探讨,它既是土壤化学特性空间变异性的研究内容,又是土壤环境质量评价及重金属污染评价的基础。土壤重金属元素空间变异性的研究方法大致有3种:时间序列分析法、随机方程法及地统计学法25。其中地统计学法的应用在近年来得到了较大的发展,并逐渐成为一个热门的研究方向。White等对美国土壤锌的含量分布进行了半方差分析,发现其空间的自相关距离为470km,虽然模型的拟合程度不高,但仍可用Kriging插值作出美国土壤锌
16、的分布图26。在我国直到90年代才有一些科学家将其应用在重金属的研究上。陶澍等研究了深圳地区土壤汞在不同土类中的含量的分布及污染状况,用经典的统计方法和地统计学方法研究了汞在不同土类中的含量差异、空间结构特征及沿剖面的纵向分异,并据此讨论了深圳地区土壤中汞含量和分布特征的形成原因,对该地区的土壤汞污染状况进行了分析和评价,指出深圳地区土壤表土含汞量的空间结构特征表现为复杂化和无方向性27。王学军等运用地统计学方法对北京东郊土壤表层的重金属含量进行了分析。对结果进行了Kriging插值并在此基础上作出了污染评价28。结果表明,运用此方法可使土壤污染评价更为准确、深入、细致,能充分反应污染物的二维
17、的分布变化。此外,太原污灌区土壤重金属的空间变异特征的研究也表明,采用Kriging内插法估值可以很好的反应其空间分布特征29。3存在的问题及解决思路土壤的复杂性决定了任何一种方法都无法解释土壤空间变异研究中的所有问题,地统计学方法在土壤空间变异研究中也存在着一些问题:在理论上,没有严格的判别标准来判定土壤性质的空间变异性是否符合内蕴假设的条件,半方差函数模型的选择有一定的主观性;另外,在我国应用于土壤空间变异研究的方法多为普通克里格法,对更适合土壤空间变异研究而计算7622期 李亮亮等:地统计学在土壤空间变异研究中的应用较复杂的泛克里格法应用较少,这与我国在此方面的研究不够深入有关。在研究中
18、,目前国内外多数研究仅局限于土壤某些特性空间变异性研究,进行相关性研究较少,只注重土壤某些单一特性与作物生长的关系探讨,而对于土壤综合特性的空间变异与作物生长的关系研究较少。对具有明显空间趋势的土壤特性应用泛克里格法也许能得到更好的结果;一方面可以解释土壤学问题,另一方面也能促进地统计学理论的发展和完善。作为空间变量的土壤特性,一般能够用不同的数学方法分别对其建模,如统计方法、谱函数、人工神经网络、分形理论和随机过程建模描述相应的成分。另外,随着计算机技术的发展,地理信息系统(GIS)技术日臻成熟,农业信息技术必将得到进一步的应用。多种方法的同时应用也许会更好的拟合土壤空间特性,揭示土壤特性的
19、规律。对于土壤特性的复杂多变性,从不同角度研究土壤空间变异,有利于系统、合理地解释各种现象。如从环境保护角度研究农药、重金属在土壤中的空间分布及运移规律,从生态学角度研究土壤区域分布及土壤侵蚀,从植物营养角度研究土壤养分的空间变异特性及作物生育期内吸收利用养分的变异等。随着土壤空间变异研究的日益深入,学科的交叉越来越广泛,对土壤空间变异现象的解释也越来越全面,越来越为人所接受。参考文献:1 杨玉玲,文启凯,田长彦,等.土壤空间变异研究现状及展望J.干旱区研究,2001,18(2):50-5512 华 孟,王 坚.土壤物理学M.北京:北京农业大学出版社.1993.214-243.3DirkMal
20、lantsBinayakp.Spatial Variability of Hydraulicproprtiesinamulti-layered soil profileJ.Soil Science,1996,161(3):167-181.4McBratneyA B and Whelan B M.The potential for site-specificmanagement of cotton farming systemsC.Discussion paper No.1.Co-operative Research Center for Sustainable Cotton Productio
21、n,Australia.1995.5Tsegaye T,Hill R L.Intensive tillage effects on spatial variability ofsoil physical properties J.Soil Science,1998,163(2):143-154.6 陈志雄.封丘地区土壤水分平衡研究 田间土壤湿度的空间变异J.土壤学报,1989,26(4):309-315.7 周慧珍,龚子同.土壤空间变异性研究 J.土壤学报,1996,33(3):232-241.8 李子忠,龚元石.农田土壤水分和电导率空间变异性及确定其采样数的方法J.中国农业大学学报,2000
22、,33(5):59-66.9 李 毅,等.土壤水分空间变异性对灌溉决策的影响研究J.干旱地区农业研究,2000,18(2):80-85.10CahnM D,Hummel J W,and Brouer Bh.Spatial analysis of soilfertility for site specific crop management J.Soil Sci.Soc.Am.,1994,58:1240-1458.11Cipra J E,Bidwell O W,Whitney D A,and Feyerherm A M.Variationswith distance in selected fe
23、rtility measurements of pedonsofwestern KanasasUstollJ.Soil Sci.,1972,23:547-559.12Verhoeff R L,PowersW L,Shea P J,Marx D B,and W ieman G A.Horizontal soilsamplingtoassessthevertical movement ofagrochemicals J.Journal Soil and Water Conservation,1997,52(2):126-131.13Bolland,et.al.Spatial variation o
24、f soil test Phosphorus andpotassium,oxalate-extractable iron and aluminum,Phosphorus-retention index and organic carbon content in soils of westernAustralia J.Communications Soil Science and plant Analysis,1998,29(3/4)381-392.14Brain A Needelman.envir mental management of soil phosphorusJ.Soil Sci.S
25、oc.Am.,2001,65:1516-1522.15 吕 军,俞劲炎.水稻土物理性质空间变异研究.土壤学报J.1990,27(1):8-15.16 徐吉炎,WebsterR.土壤调查数据地域统计的最佳估值研究 彰武县表层土壤含N量的半方差图和块状kring估值J.土壤学报,1983,20(4):419-430.17 王学峰,张 衡.土壤有机质的空间变异性 J.土壤,1995,27(2):85-89.18 张有山,等.大比例尺区域土壤养分空间变异定量分析J.华北农学报,1998,13(1):122-128119 胡克林,等.农田土壤养分的空间变异性特征J.农业工程学报,1999,12(3):2
26、3-29.20 闫晓明,等.土壤化学性状空间变异研究A.中国土壤学会脆弱生态系统恢复与新世纪农业发展学术研讨会论文C.2000.109-127.21 郭旭东,等.河北省遵化平原土壤养分时空变异特征 变异函数和Kringing插值分析J.地理学报,2000,55(5):555-564.22 史海滨,陈亚新等.表层土壤盐分空间变异性及合理采样数目与信息估计J.内蒙古农牧学院学报,1996,17(4):74-81.23 邓 伟,何 岩,闫百兴.土壤盐分空间分异研究方法及展望J.土壤通报,2001,32(6):250-254.24 石元春,李保国,等.区域水盐运动监测预报M.石家庄:河北人民出版社,1
27、991.100-136.25 赵春生,张家宝.土壤特性空间变异研究的定量方法J.1995,23(5):45-53.26White J G,Welch R M,and NovellW A.Soil Zn map ofUSA usinggeostatistics and geographic infor mation systems J.Soil Sci.Soc.Am.,1997,61:185-194.27 陶 澍,邓宝山,陈伟元.深圳地区土壤汞含量分布与污染J.土壤学报,1993,13(1):35-38.28 王学军,邓宝山,等.北京污灌区表层土壤微量元素的小尺度空间结构特征J.环境科学学报,1
28、997,17(4):412-416.29 张乃明,李保国,胡克林.太原污灌区土壤重金属和盐分含量的空间变异特征J.环境科学学报,2001,21(3):349-53.Utilization of Geostatistics in Soil Spatial VariabilityL ILiang-liang,YI Yan-li,L I NG Guo-xin,WANG Su(1.Shenyang Agricultural university,Shenyang,110161,China;2.Fushun Populayizing Center forAgricultural Tech niques,
29、Fushun113006,China)Abstract:The geostatistics is used in soil science to explore its spatial distribution characteristics and its variability law,it has been advocated by more and more experts.The fundamental of geostatistics and its utilization in Soil SpatialVariability on soil physical characteristics,soil nutrients,soil salt and soil heavymetals etc were reviewed in this paper,and the papey also put forward some viewpoints in view of the existent problems and developing trends.Key words:Geostatistics;Spatial variability of soil;Semivariogram862土 壤 通 报 36卷