论文摘要
土壤的形态和形成都相当复杂,土壤属性具有高度的空间异质性。人类活动进一步增强了土壤属性的变异性和不确定性。研究村级尺度下土壤养分空间变异特征及采样优化设计,对于了解大尺度下土壤空间变异特征,同时为研究如何在贵州省极度分散的农业经营体制下实施精准农业提供一定参考,进而为实现在恰当的时间和正确的地点投入正确数量的生产资料,达到提高产量、节省投入和改善环境的目标奠定基础,为精准农业管理小区的划分和决策小区的农作措施提供依据。本论文以贵州省平坝县马场镇栗木村试验区内土壤养分测试数据为例,利用经典统计及地统计学的原理和方法,结合GIS技术对试验区旱地及水田土壤pH、OM、Ca、Mg、NH4+-N、速效P、速效K、S、B、Cu、Fe、Mn、Zn的空间变异性和最优空间插值方法分别进行了分析和比较,并对土壤合理取样间距进行了初步研究,结果如下:从变异系数来看,整个研究区域内不同的土壤养分其含量的变异系数差别极大,试验区内旱地和水田中不同的土壤养分其含量的变异系数的变幅相对较小,说明不同耕作利用类型对土壤养分变异有着一定的影响,而且变异系数的变幅及大部分土壤养分的变异系数按照整个试验区、旱地、水田的顺序呈递减趋势。同一试区不同耕作利用类型区域内主要土壤养分的变异趋势基本相同,而不同土壤养分的变异情况差异较大。从土壤养分的平均值来看,土壤pH值及OM、Zn无较大差异;Ca、Mg、Cu含量水田明显高于旱地;NH4+-N、速效K、S、B、Fe、Mn含量水田略高于旱地;速效P含量水田明显低于旱地。通过研究表明本项目确定50m×50m取样间距是完全满足各土壤养分元素最小空间相关距离要求。研究区域旱地土壤pH、Ca、Mg、S、B、Fe、Mn具有强烈的空间相关性;OM、速效K、Zn、速效P的空间自相关性较弱;NH4+-N、Cu则表现为中等空间相关性。研究区水田土壤Cu具有强烈的空间相关性;研究区水田土壤OM、S、B的空间自相关性较弱;土壤pH、NH4+-N、速效P、速效K、Ca、Mg、Fe、Mn、Zn则表现为中等空间相关性。通过基础数据及土壤养分分布图分析明确了试验区内各土壤养分元素丰缺状况并提出了肥料补施建议。根据试验区内早地和水田中各土壤养分元素的不同空间变异特性分别选取出了各自的最优插值方法和精度较高又经济的采样方案。
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摘要Summary1 绪论1.1 土壤空间变异研究进展1.2 GIS与地统计相结合进行土壤养分时空变异研究现状1.3 大比例尺尺度下土壤养分空间变异与采样间距研究现状1.4 研究目的与意义1.5 研究内容2 研究方法概述2.1 数据预处理2.1.1 3σ准则2.1.2 估计邻域法（ENM）2.1.3 影响系数法（ICM）2.1.4 邻近点数据比较法2.2 地统计学方法2.2.1 马色龙（Matheron）区域化变量理论2.2.2 土壤的空间依赖性2.2.3 半方差函数及其理论模型2.3 空间插值2.4 GIS与地统计学相结合的分析方法3 材料与方法3.1 研究区基本情况3.2 土壤样品采集与分析3.3 土壤养分分级标准3.4 基础资料收集3.5 试验设备与工具3.6 研究方法3.6.1 特异值处理方法3.6.2 描述性统计分析3.6.3 地统计学分析3.6.4 空间插值3.6.5 GIS与地统计学相结合的分析方法3.7 技术路线4 结果与分析4.1 土壤养分数据特异值处理与分析4+-N'>4.1.1 NH4+-N4.1.2 有效磷4.1.3 有效钾、OM、Mg、S、Cu、Mn、Zn4.1.4 土壤pH、Ca、B、Fe4.2.土壤养分的描述性统计特征分析4.3.土壤养分的地统计分析4.3.1 土壤养分数据分布类型的正态分布检验4.3.1.1 旱地土壤养分数据分布类型的正态分布检验4.3.1.2 水田土壤养分数据分布类型的正态分布检验4.3.1.3 整个试验区土壤养分数据分布类型的正态分布检验4.3.2 土壤养分数据空间变异的半方差分析4.3.2.1 旱地土壤养分数据半方差模型的选取及分析4.3.2.2 水田土壤养分数据半方差模型的选取及分析4.3.2.3 整个试验区土壤养分数据半方差模型的选取及分析4.3.3 土壤养分数据空间插值方法比较与空间变异分析4.3.3.1 旱地土壤养分数据空间插值方法比较与空间变异分析4.3.3.2 水田土壤养分数据空间插值方法比较与空间变异分析4.4 土壤养分合理采样间距研究4.4.1 旱地土壤养分合理采样间距研究4.4.2 水田土壤养分合理采样间距研究5 结论与讨论5.1 结论5.2 讨论致谢参考文献附录附表
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标签：土壤养分论文; 地统计学论文; 空间变异论文; 插值方法论文; 取样间距论文;
贵州喀斯特山区村级尺度下农田土壤养分空间变异与采样设计研究
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