, 叶子君Comparative analysis on spatial variation of copper in typical tea garden soils of Jiangsu and Zhejiang provinces
FANGBin, YEZijun收稿日期:2015-10-7
修回日期:2015-12-20
网络出版日期:2016-03-20
版权声明:2016《地理研究》编辑部《地理研究》编辑部
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1 引言
茶叶是中国重要的经济作物,广泛分布于18个产茶省(区,市)[1].2014年全国茶叶总量195万 t,茶园面积达274万 hm2,茶叶单价与总产值都得到了较大提升.铜是人体必需的微量元素之一,人们通过饮茶较易摄取茶叶中的铜,但人体对铜的需求量与中毒量十分接近,茶叶中铜含量过大,容易导致人体吸收铜量过多,从而引起肝脏损伤,甚至失语,震颤,人格改变和认知障碍等神经精神症状[2].土壤铜作为茶叶铜的重要来源,对茶叶铜的富集起着至关重要的作用,因此,对其开展研究不仅可以进一步了解中国茶园土壤铜的所处状态,更可为未来调控茶园土壤铜含量提供理论依据.土壤重金属污染是当前的热点问题,茶园的土壤铜含量问题也受到了关注.赵雅婷等通过对比研究发现不同茶园土壤的全铜,有效态铜含量及铜利用率均有较大差异[3];刘声传等发现不同生境下茶树种群的铜含量存在差异,而土壤理化性质与茶树铜含量具有一定相关性[4];吴良等通过对土壤--茶系统中铜的分布特征研究,得出茶树对铜吸收的饱和特性使得根际土壤中铜含量高于非根际土壤,且茶树栖息土壤中铜含量呈现出随土层深度的加深而增加的垂直分布趋势[5];Nejatolahi等发现茶园土壤铜显著低于允许的限值,茶树平均每日吸收土壤铜的水平也低于推荐日摄入量[6].然而,相关研究鲜有对茶园土壤铜含量空间分异规律的揭示及其潜在成因的剖析,缺乏具有代表性的区域案例分析.
以江浙地区典型茶园----江苏省溧阳市天目湖桂林村茶园和浙江省杭州市龙井村茶园为研究区,运用ArcGIS对比分析两地茶园土壤铜含量的分布规律,探寻空间分异差异的来源,深入分析其成因,以期为茶园土壤改良,种植区选择,茶叶品质提升提供科学依据和理论指导.
2 研究区概况与研究方法
2.1 研究区概况
江浙两省处在全国四大茶区(华南,西南,江南,江北)的江南茶区.江苏省是茶叶消费大省,也是茶叶生产重点地区[7].浙江产茶历史悠久,出口量大,外销比例接近一半,名茶种数居全国之冠.环太湖低山丘陵茶区和浙西西湖茶区分别是江苏省和浙江省的主要茶园所在地.分别选取两个茶区中最具代表性的典型茶园----桂林村种植区和龙井村种植区(以下简称种植区Ⅰ,种植区Ⅱ)作为研究区.各研究区域所在区位如图1所示.种植区Ⅰ位于江苏省溧阳市天目湖镇桂林村,苏浙皖三省交界,属中纬度亚热带丘陵山区气候,年平均气温17.5 ℃.研究区内地形以平原和低丘为主,海拔1~65 m,土壤主要为土质疏松的酸性黄沙土,平均pH值4.77.种植区Ⅱ位于浙江省杭州市龙井村(包括龙井村及杨梅岭村),西湖风景区西南面,属中北亚热带过渡区,年平均温度16 ℃.研究区地势起伏较大,以200 m以下的丘陵为主,海拔为65~241 m,土壤类型为由石英岩残坡积物和粉砂岩,粉砂质泥岩风化而成的酸性白砂土与黄红壤土,平均pH值为4.40.
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图1研究区地理位置图
-->Fig. 1Geographical position of the study area
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2.2 样品采集与处理
2.2.1 样点选取与采样 (1)茶园的选取:以遥感影像为基础,借助实地踏勘与走访当地种植大户确定出最具代表性的,种植规模大,成片性较好的茶园,将其作为取样的研究区.样区面积统一为4 km2.(2)采样方法:科学的采样方案是确保研究结果真实性与可靠性的基础.李润林等经基于辅助变量的土壤重金属空间插值以及适宜的采样数量研究,得出土壤采样数量不少于0.8个/km2即可保证插值精度[8];王志刚等通过分析采样点数量对长三角典型地区土壤相关指标空间变异解析的影响,发现样点间距3.06 km和5.30 km时不能保证空间变异结构解析的可靠性,而2.37 km时比较适合等[9].受区域自然禀赋和茶园种植范围,规模的限制,采样区形状不同,行政尺度也有差异,但采样区面积均为4 km2,采样密度均为10个/km2,平均样点间距为100 m,与空间变异尺度相匹配,确保满足空间分析的精度要求.
(3)采样点布局:在研究区内,以自然条件为基础,借助GIS技术,避开不合理的选择区,如离公路太近,危险地域等,尽量实现区内布局均衡,采样密度控制在10个/km2,每个种植区设置40个采样点(图2).
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图2研究区采样点分布图
-->Fig. 2Distribution of sample points in the study area
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(4)样品信息获取:采样同时,应用GPS记录样点位置的地理坐标,海拔,用卷尺测量耕层厚度,实地观察与文献资料相结合确定土壤类型,质地等信息,并针对研究区内茶场管理,经营状况以及周围环境进行走访调查与分析.
(5)取样时间:2013年4月18日-5月20日(春茶采收基本结束,园地养分未施加).
2.2.2 样品采集与铜含量测定 在距每个采样点20 m为半径的范围内采用梅花形采样法采集5个子样点,混合后分成两份土壤样品各1 kg(其中一份作为备用),采样深度介于0~25 cm之间,以见到心土层为准.待样品自然风干后,剔除植物根系,可见侵入体等杂质,研碎后过200目(0.074 mm)尼龙筛,备用.依据土壤质量相关测定标准[10]测定土壤中的铜,所用仪器为美国PE-AA800原子吸收光谱仪[11],由南京师范大学分子测试中心测定并提供最终检测结果.
2.3 地统计分析方法
(1)特异值处理地统计学分析要求所分析的数据呈正态分布,而特异值的存在会造成变量连续表面中断,进而改变甚至掩盖半变异函数原有的空间结构特征[12].因此,选用铜元素样本数据特异值处理的最优方法----域法进行检测与处理[13].
(2)半变异函数拟合
地统计学以区域变量理论为基础,以半变异函数(亦称半方差函数)为主要工具,现已在土壤科学和环境科学中广泛应用[14,15].
在半变异函数模型中,块金值代表随机变异的量,反映由实验误差和小于取样尺度上施肥,作物,管理水平等随机因素共同引起的变异;基台值代表变量空间变异的结构性方差,表示系统内总的变异,基台值越高,系统总的异质性越高;块金系数是块金值与基台值的比值,是指由随机性部分引起的空间变异性占系统总变异的比例[16-18].块金系数<25%说明变量具有强烈的空间相关性,25%~50%说明空间自相关明显,50%~75%时变量具有中等空间自相关,>75%时空间自相关性微弱,变异主要由随机变异组成,不适合采用空间插值的方法进行空间预测[19].
由于统计学分析要求数据呈正态分布,在空间分析前先经过Kolmogorov-Smirnova正态分布检验(简称K-S检验),若Pk-s>0.05,认为数据服从正态分布,否则需进行数据转换.基于GS+9.0软件平台,拟合得到半变异函数公式,应用ArcGIS 10.2软件选取空间分析模块中合适的插值方法,对区域化变量的取值进行估计[20,21].通过提取等值线与GDEM30m分辨率的DEM数据相叠合的方法[22,23],分析土壤铜含量的空间分异特征.
3 结果分析
3.1 土壤铜含量的统计特征分析
研究区土壤铜含量均值为36.47 mg/kg,符合无公害茶园土壤环境质量标准[24](150 mg/kg),有机茶园土壤环境质量标准[25](50 mg/kg).种植区Ⅰ土壤铜含量的最小值为12.70 mg/kg,最大值为70.40 mg/kg,均值为36.47 mg/kg,实测范围跨度大,个别样点测量值超出有机茶园土壤环境质量标准.种植区Ⅱ土壤铜含量的最小值为14.60 mg/kg,最大值为47.80 mg/kg,均值为33.45 mg/kg,所有样点数据均符合茶园土壤相关标准.种植区Ⅰ和种植区Ⅱ的土壤铜含量变异系数分别为27.44%和25.62%,均属于中等程度变异.种植区Ⅰ的偏度系数和峰度系数均为正,表示大于样本均值的数据更分散,且极端数据较多,说明该区域土壤铜含量在均值以下分布更集中,高于均值的数据相对分散;而种植区Ⅱ的偏度系数和峰度系数均为负,表示小于样本均值的数据相对分散,但两侧的极端数据较少,说明该区域土壤铜含量总体集中偏低(表1).种植区Ⅰ较种植区Ⅱ土壤铜含量的平均水平更高,跨度范围更广,主要是受种植区Ⅰ中个别样点数据显著高于其他样点的影响.然而,统计结果显示,各样点实测值均在域值范围内,因此不存在特异值情况,在进行半变异函数分析前不必进行修正.Tab. 1
表1
表1研究区表层土壤铜含量水平
Tab. 1Copper content level in the surface soil of the study area
| 范围 | 样点数 | 最小值 (mg/kg) | 最大值 (mg/kg) | 均值 (mg/kg) | 标准差 (mg/kg) | 变异系数 (%) | 偏度 | 峰度 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 总研究区 | 80 | 12.70 | 70.40 | 36.47 | 10.15 | 27.83 | 0.17 | 0.92 |
| 种植区Ⅰ | 40 | 12.70 | 70.40 | 39.40 | 10.81 | 27.44 | 0.16 | 1.23 |
| 种植区Ⅱ | 40 | 14.60 | 47.80 | 33.45 | 8.57 | 25.62 | -0.39 | -0.51 |
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正态分布检验结果显示,显著性水平PⅠ=0.882>0.05,PⅡ=0.935>0.05,即两样本数据均通过K-S检验,服从正态分布,因此不必进行数据转换.
3.2 土壤铜含量的空间结构分析
3.2.1 半变异函数各向同性分析 半变异函数拟合结果显示,种植区Ⅰ和种植区Ⅱ拟合函数的决定系数均大于0.5,分别是0.909和0.737,说明研究区土壤铜含量在Gaussian模型下函数拟合效果好,模型对空间结构的解释较充分(表2).Tab. 2
表2
表2半方差函数拟合结果
Tab. 2Fitting result of semi-variation function
| 研究区 | 块金值 | 基台值 | 块金值/基台值 | 变程(m) | 决定系数 | 模型 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 种植区Ⅰ | 0.10 | 105.20 | 0.10 | 326 | 0.909 | Gaussian |
| 种植区Ⅱ | 0.10 | 77.61 | 0.13 | 248 | 0.737 | Gaussian |
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种植区Ⅰ和种植区Ⅱ的最大空间相关距离分别为326 m和248 m,均大于100 m的采样距离,说明两者都适于进行空间变异分析,且均在小尺度上体现空间变异性.种植区Ⅰ和种植区Ⅱ的块金值均为0.10,而种植区Ⅰ的基台值为105.20,高于种植区Ⅱ的77.61,说明两个种植区土壤铜含量的随机变异程度相当,而系统总变异略有差异.从块金系数上看,种植区Ⅰ和种植区Ⅱ分别为0.10%和0.13%,均处于空间自相关范围,且都具有强烈的空间相关性,母质,地形,土壤类型等结构性因素是两个种植区空间变异的主要成因,而随机因素如施肥,茶种,人类活动等的影响很小.同时,说明在小尺度下采样进行空间变异分析是适宜的.
3.2.2 半变异函数各向异性分析 绘制种植区Ⅰ和种植区Ⅱ的0°(东--西),45°(东北--西南),90°(南--北),135°(东南--西北)四个方向的半变异函数变异程度图(图3,图4),图中虚线表示变异程度"半方差/样本方差=1",可用来衡量元素在四个方向上的变异程度,当半方差/样本方差≥1时,元素存在较强的变异;当半方差/样本方差<1时,元素变异较弱,甚至不存在变异[26].
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图3种植区Ⅰ土壤铜变异程度
-->Fig. 3Semi-variation level of copper in soil of planting regionⅠ
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显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图4种植区Ⅱ土壤铜变异程度
-->Fig. 4Semi-variation level of copper in soil of planting regionⅡ
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种植区Ⅰ土壤铜含量在四个方向上变异均不明显,说明该区域的各向同性即能够代表各方向特征.然而,各向变异的趋势存在一定差异.在0°和135°方向均呈现波浪式起伏变化趋势,0°方向分别在214 m,710 m,1127 m附近出现变异小高峰,而135°方向的582~729 m范围附近出现U型低谷,可能由0°和135°方向上地形的复杂性所致.在东北--西南45°方向出现先增后减的趋势,在725 m左右开始急速下降,866 m处基本稳定,说明该方向较小尺度上存在一定的空间变异,主要是由于该方向上茶户较为集中,不同茶户分管各自的种植片块,相互间经营管理措施存在差异,从而导致小范围内施肥的不均衡.在南--北90°方向地形变化相对简单,因而变异水平呈现较稳定的低水平状态.
种植区Ⅱ土壤铜含量在四个方向上均存在变异,各向异性明显.在东--西0°方向的449 m附近出现较明显变异,主要受该方向小地形气候的影响,在较小范围内呈现变异.而东北--西南45°方向和南--北90°方向则分别在230~760 m,190~955 m范围均有一定程度的变异,一方面两个方向均受坡度坡向较大差异性的影响,另一方面居民点与茶园零星交错分布,进一步促进土壤铜分布的不稳定性.在东南--西北135°方向上,土壤铜基本保持较弱变异水平,但在1105 m左右达到最大值,该方向上居住区和茶园成片交替分布,小尺度茶园片块内各影响因素变化不大,但对大尺度而言呈现明显变异.
总体而言,种植区Ⅰ各方向变异较种植区Ⅱ弱,更多地受区域因素的影响,其中高低交替情况可能是施肥,人为活动等因素造成的[26];而种植区Ⅱ的各向异性特征更明显,可能受小地形等非区域因素的影响较多.
3.3 土壤铜含量的空间分布特征
由于实测数据符合正态分布,在半变异函数分析的基础上,对种植区Ⅰ和种植区Ⅱ均选用普通Kriging插值[27,28],研究种植区土壤铜含量的空间分布特征(图5).
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图5基于DEM数据的土壤铜等值线分布图(mg/kg)
-->Fig. 5Add DEM data and contour map of copper in soil
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种植区Ⅰ土壤铜含量等值线呈现西密东疏的团块状分布.分析原因:① 从等值线疏密程度上看,种植区的西部茶区连片分布,而东部种植地块则相对破碎,从而在西部形成较大规模的密集型团块状分布特征;② 从等值线与高程的关系上看,DEM数据颜色越深的地方等值线越密,即海拔越低土壤铜含量越高,而海拔较高的地方土壤铜含量则相对较低,这主要是由铜在低地势下的易累积性造成的[29];③ 从各方向上等值线数值变化规律上看,与半变异函数各向异性分析结果基本一致,且该种植区土壤铜含量整体上变化幅度不大,一方面得益于较为平坦的地貌特征,另一方面可能与种植区Ⅰ土壤平均pH相对种植区Ⅱ较高有关,与李艾芬等研究发现土壤的pH值在4.32~7.84之间时,土壤有效铜含量随土壤pH值的上升而减少的结论相符[30].
种植区Ⅱ土壤铜含量等值线呈现高密度多同心圆状分布.分析原因:① 从等值线疏密程度上看,等值线非常密集,说明该种植区土壤铜含量在小区域范围内变化大,空间变异强烈,且各向异性明显,这主要受地形起伏变化大的影响,铜含量差异程度与坡度变化幅度呈现相似趋势;② 从等值线与高程的关系上看,同种植区Ⅰ一样,符合高程与铜含量的负关系,且表现为较为规整的同心圆辐射状变化趋势;③ 从部分区域上看,存在高海拔高铜含量共存的现象,这主要是由于该种植区位于旅游景区内,既是游客栖息地,也有居民生活区,生活垃圾和污水废水等有害物质易于聚集,加之海拔差异大,小地形较多,从而形成土壤铜的非地带性分布特征.
总体而言,种植区Ⅰ土壤铜含量呈现西密东疏的团块状分布,空间分异不明显,分布特征主要与地形特性相关;而种植区Ⅱ土壤铜含量等值线呈现高密度多同心圆状分布,空间分异显著,除与地势有较大关联性外,还受到一定程度的人为活动的干扰以及小地形的影响.
4 结论与讨论
(1)江浙茶园土壤铜的平均水平均符合茶园土壤环境质量的相关标准.江苏茶园土壤铜含量的波动性较弱,少数区域出现高值;而浙江茶园铜含量的空间差异较大,但土壤铜含量总体集中偏低.(2)江浙茶园都能在小尺度上体现空间变异性,且均属于强烈的空间相关性,母质,地形,土壤类型等结构性因素是两个种植区空间变异的主要成因,而随机因素如施肥,茶种,人类活动等的影响很小.进一步分析,江苏茶园更多地受区域因素的影响,而浙江茶园受小地形等非区域因素的影响较多.
(3)种植区Ⅰ土壤铜含量呈现西密东疏的团块状分布,空间分异不明显,分布特征主要与地形特性相关;而种植区Ⅱ土壤铜含量等值线呈现高密度多同心圆状分布,空间分异显著.
The authors have declared that no competing interests exist.
参考文献 原文顺序
文献年度倒序
文中引用次数倒序
被引期刊影响因子
| [1] | . 优质安全的茶叶离不开养分条 件、环境安全和茶园的土、水、肥的管理。本文在茶园土壤、茶树养分功能和分子营养机制、茶树施肥技术、茶园土壤重金属及茶树累积特点和机制等方面,对近五 年来国内外的研究进展进行了综述。在茶园土壤研究方面,除了关注植茶后茶园土壤有机质变化特点外,茶园碳储量在全球碳循环中所起的重要作用也引起了人们的 重视,同时分子生物学技术也开始应用于茶园土壤微生物种群数量和演变的研究,并在茶园土壤质量评价、土壤酸化原因以及应用生物质改良酸化茶园土壤等方面取 得了一定进展。在茶树养分功能和调控技术方面,对主要营养元素氮、磷、钾等的营养功能及其在茶叶品质成分代谢中的作用和茶树吸收特性等有了更深入的认识, 在茶树养分转运子基因克隆、氮营养分子生理机制、抗环境胁迫的分子基础等方面的研究逐渐深入,在机械施肥、水肥一体化、控释肥施用等技术研究方面取得较大 进展,施肥的环境效应特别是温室气体排放影响成为近年的研究热点。伴随着对食品安全问题的关注,茶叶产地土壤重金属和稀土等的安全状况、茶树累积特点等方 面的研究也取得一定进展。 优质安全的茶叶离不开养分条 件、环境安全和茶园的土、水、肥的管理。本文在茶园土壤、茶树养分功能和分子营养机制、茶树施肥技术、茶园土壤重金属及茶树累积特点和机制等方面,对近五 年来国内外的研究进展进行了综述。在茶园土壤研究方面,除了关注植茶后茶园土壤有机质变化特点外,茶园碳储量在全球碳循环中所起的重要作用也引起了人们的 重视,同时分子生物学技术也开始应用于茶园土壤微生物种群数量和演变的研究,并在茶园土壤质量评价、土壤酸化原因以及应用生物质改良酸化茶园土壤等方面取 得了一定进展。在茶树养分功能和调控技术方面,对主要营养元素氮、磷、钾等的营养功能及其在茶叶品质成分代谢中的作用和茶树吸收特性等有了更深入的认识, 在茶树养分转运子基因克隆、氮营养分子生理机制、抗环境胁迫的分子基础等方面的研究逐渐深入,在机械施肥、水肥一体化、控释肥施用等技术研究方面取得较大 进展,施肥的环境效应特别是温室气体排放影响成为近年的研究热点。伴随着对食品安全问题的关注,茶叶产地土壤重金属和稀土等的安全状况、茶树累积特点等方 面的研究也取得一定进展。 |
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| [3] | . 采用火焰原子分光光度法测定了不同茶园茶树及对应土壤样品中铜的含量,研究茶树各部位及土壤 中铜的分布特征,以富集系数（BAF）为指标对茶树吸收累积铜的能力进行评价。结果表明,茶树新梢与树体铜含量分别为（10.65±0.68）mg/kg 和13.85 mg/kg;茶园土壤全铜和有效态铜含量分别为17.09～89.33 mg/kg和2.72～12.28 mg/kg;树体各部位铜含量和分布率为侧根〉叶片〉主根〉生产枝〉骨干枝,其中根系及叶片吸收累积铜占树体的49.87%和22.28%;不同茶园茶树 的各部位铜含量、铜分布率及富集系数等均差异明显;不同茶园的土壤全铜和有效态铜含量及铜利用率（PBC）均差异明显;茶树体、叶片、主根、侧根铜含量与 土壤铜含量之间相关不显著。 采用火焰原子分光光度法测定了不同茶园茶树及对应土壤样品中铜的含量,研究茶树各部位及土壤 中铜的分布特征,以富集系数（BAF）为指标对茶树吸收累积铜的能力进行评价。结果表明,茶树新梢与树体铜含量分别为（10.65±0.68）mg/kg 和13.85 mg/kg;茶园土壤全铜和有效态铜含量分别为17.09～89.33 mg/kg和2.72～12.28 mg/kg;树体各部位铜含量和分布率为侧根〉叶片〉主根〉生产枝〉骨干枝,其中根系及叶片吸收累积铜占树体的49.87%和22.28%;不同茶园茶树 的各部位铜含量、铜分布率及富集系数等均差异明显;不同茶园的土壤全铜和有效态铜含量及铜利用率（PBC）均差异明显;茶树体、叶片、主根、侧根铜含量与 土壤铜含量之间相关不显著。 |
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| [5] | . 采用火焰原子吸收光谱(FAAS)技术,测定出苦丁茶冬青 (Ilex kudingcha C.J.Tseng)的根、茎、叶及其柄息土壤中Cu的含量,并对土壤-苦丁茶树系统中Cu的分布特征进行了研究,以探讨苦丁茶树对Cu的富集规律.结果 表明:栖息土壤中Cu的含量不同时,苦丁茶树中Cu的含量表现出吸收根>嫩叶>茎>主根;茶树对Cu的吸收存在饱和特性,表现为随土壤 Cu含量升高,茶树对Cu的富集系数和传输效率降低.使得根际土壤中Cu含量高于非根际土壤.同时对土壤剖面不同深度Cu含量研究表明:苦丁茶柄息土壤中 Cu含量呈现出随土层深度增加而增加的垂直分布趋势.本研究旨在认清Cu迁移到苦丁茶树的内在规律,以利于进一步研究其迁移的调控,使苦丁茶产品中元素处 在安全有效的利用范围内. 采用火焰原子吸收光谱(FAAS)技术,测定出苦丁茶冬青 (Ilex kudingcha C.J.Tseng)的根、茎、叶及其柄息土壤中Cu的含量,并对土壤-苦丁茶树系统中Cu的分布特征进行了研究,以探讨苦丁茶树对Cu的富集规律.结果 表明:栖息土壤中Cu的含量不同时,苦丁茶树中Cu的含量表现出吸收根>嫩叶>茎>主根;茶树对Cu的吸收存在饱和特性,表现为随土壤 Cu含量升高,茶树对Cu的富集系数和传输效率降低.使得根际土壤中Cu含量高于非根际土壤.同时对土壤剖面不同深度Cu含量研究表明:苦丁茶柄息土壤中 Cu含量呈现出随土层深度增加而增加的垂直分布趋势.本研究旨在认清Cu迁移到苦丁茶树的内在规律,以利于进一步研究其迁移的调控,使苦丁茶产品中元素处 在安全有效的利用范围内. |
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| [8] | . 耕地土壤锌含量的空间分布和适 宜的采样数量研究,为农产品产地评价和认证、土壤环境质量调查提供帮助。以土壤有机质、pH、全氮、碱解氮、有效铁、有效铜、有效锰、高程数据为辅助变 量,采用协同克里格插值方法,对吉林省舒兰市耕地土壤锌含量进行了插值精度分析,并对不同样点数量下协同克里格法在县域尺度耕地土壤锌含量空间分布研究中 的适用性进行了评价。结果表明,相同采样数量下,土壤锌协同克里格法的均方根误差比普通克里格法低,拟合效果更好;辅助因子对土壤锌协同克里格插值的影响 效果大小为:全氮有效锰高程有效铁碱解氮pH有机质有效铜;当高程和有效铜作为辅助因子时,土壤采样数量可以减少20%,土壤锌协同克里格插值仍能满足精 度要求。协同克里格作为一种更为精确和经济的空间插值方法,可为县域尺度耕地土壤重金属含量的空间分布研究提供更多的信息和帮助 耕地土壤锌含量的空间分布和适 宜的采样数量研究,为农产品产地评价和认证、土壤环境质量调查提供帮助。以土壤有机质、pH、全氮、碱解氮、有效铁、有效铜、有效锰、高程数据为辅助变 量,采用协同克里格插值方法,对吉林省舒兰市耕地土壤锌含量进行了插值精度分析,并对不同样点数量下协同克里格法在县域尺度耕地土壤锌含量空间分布研究中 的适用性进行了评价。结果表明,相同采样数量下,土壤锌协同克里格法的均方根误差比普通克里格法低,拟合效果更好;辅助因子对土壤锌协同克里格插值的影响 效果大小为:全氮有效锰高程有效铁碱解氮pH有机质有效铜;当高程和有效铜作为辅助因子时,土壤采样数量可以减少20%,土壤锌协同克里格插值仍能满足精 度要求。协同克里格作为一种更为精确和经济的空间插值方法,可为县域尺度耕地土壤重金属含量的空间分布研究提供更多的信息和帮助 |
| [9] | . 通过对江苏省如皋市888个采样点的不重复随机抽样,探讨了采样点数量对土壤肥力指标空间变 异解析的影响。从半方差函数估计的可靠性角度考虑,在长江冲积物形成的土壤上,针对县级农业管理和生态环境规划的土壤肥力指标调查采样,采集250个样点 较为合适。另外,仅使用交互验证和独立验证评价半方差函数估计的可靠性及确定采样点数量是不完善的,而平均克里格方差理论上随采样点数量的增加而单调递 减,可以作为不同采样点数量条件下,综合评价半方差函数估计可靠性及确定采样点数量的补充指标。 通过对江苏省如皋市888个采样点的不重复随机抽样,探讨了采样点数量对土壤肥力指标空间变 异解析的影响。从半方差函数估计的可靠性角度考虑,在长江冲积物形成的土壤上,针对县级农业管理和生态环境规划的土壤肥力指标调查采样,采集250个样点 较为合适。另外,仅使用交互验证和独立验证评价半方差函数估计的可靠性及确定采样点数量是不完善的,而平均克里格方差理论上随采样点数量的增加而单调递 减,可以作为不同采样点数量条件下,综合评价半方差函数估计可靠性及确定采样点数量的补充指标。 |
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| [12] | . 为了对河北献县土壤改良及对地 氟病的防治提供指导性建议,采用地理信息系统与地统计相结合的方法对研究区表层土壤全氟的空间变异特征进行了分析。结果表明:献县表层土壤全氟经对数转换 后符合指数模型,全氟具有很强的空间相关性,说明其有明显的可迁性特点,受水文地质、地形等自然结构性因素影响较大而受人为因素影响较小;用 Kriging内插法对未测区域全氟进行最优估计,并形成插值图,可更直观的反映出研究区内表层土壤全氟的空间变异特征。从整体上看献县表层土壤全氟含量 呈现东南西三部含量高而北部偏低的分布特征,其分布特征受河流走向影响较大且远离河床处氟含量呈渐增趋势。 为了对河北献县土壤改良及对地 氟病的防治提供指导性建议,采用地理信息系统与地统计相结合的方法对研究区表层土壤全氟的空间变异特征进行了分析。结果表明:献县表层土壤全氟经对数转换 后符合指数模型,全氟具有很强的空间相关性,说明其有明显的可迁性特点,受水文地质、地形等自然结构性因素影响较大而受人为因素影响较小;用 Kriging内插法对未测区域全氟进行最优估计,并形成插值图,可更直观的反映出研究区内表层土壤全氟的空间变异特征。从整体上看献县表层土壤全氟含量 呈现东南西三部含量高而北部偏低的分布特征,其分布特征受河流走向影响较大且远离河床处氟含量呈渐增趋势。 |
| [13] | . 探明峡谷型喀斯特土壤矿物质的分布规律可以为喀斯特地区植被恢复和生态重建提供参考。基于动态监测样地（200 m ×300 m）的网格取样，采用经典统计分析和地统计学方法分析土壤矿物质（SiO<sub>2</sub>、Fe<sub>2</sub>O<sub>3</sub>、CaO、MgO、Al<sub>2</sub>O<sub>3</sub>、MnO）的空间分布特征。结果表明，研究区土壤矿物质含量差异较大，但变异系数不大，SiO<sub>2</sub>和Al<sub>2</sub>O<sub>3</sub>占了土壤矿物质总量的85.99%；SiO<sub>2</sub>、Al<sub>2</sub>O<sub>3</sub>、MgO、MnO均服从正态分布，Fe<sub>2</sub>O<sub>3</sub>、CaO分别经过平方和倒数转换后也服从正态分布。土壤各矿物质半变异函数的最佳拟合模型均为指数模型，块金值与基台值比<em>C</em><sub>0</sub>/（<em>C</em><sub>0</sub>+<em>C</em>）均较小，具有中等或强烈的空间相关性，表明空间变异主要由结构性因素引起；Al<sub>2</sub>O<sub>3</sub>和MnO的变程较大，空间连续性较好，其它矿物质的变程较小且相近，空间依赖性较强；Kriging等值线图表明峡谷型喀斯特区土壤SiO<sub>2</sub>和MnO具有相似的空间分布，受坡位和人为干扰共同影响，基本呈现坡顶高、坡脚低的分布格局；Fe<sub>2</sub>O<sub>3</sub>、CaO和MgO的空间分布也相似，斑块较破碎，主要受地形的影响；Al<sub>2</sub>O<sub>3</sub>的空间格局呈单峰分布，沿海拔的升高而升高。因此，减少干扰、增加植被覆盖对土壤矿物质具有良好的保持和调控作用。 探明峡谷型喀斯特土壤矿物质的分布规律可以为喀斯特地区植被恢复和生态重建提供参考。基于动态监测样地（200 m ×300 m）的网格取样，采用经典统计分析和地统计学方法分析土壤矿物质（SiO<sub>2</sub>、Fe<sub>2</sub>O<sub>3</sub>、CaO、MgO、Al<sub>2</sub>O<sub>3</sub>、MnO）的空间分布特征。结果表明，研究区土壤矿物质含量差异较大，但变异系数不大，SiO<sub>2</sub>和Al<sub>2</sub>O<sub>3</sub>占了土壤矿物质总量的85.99%；SiO<sub>2</sub>、Al<sub>2</sub>O<sub>3</sub>、MgO、MnO均服从正态分布，Fe<sub>2</sub>O<sub>3</sub>、CaO分别经过平方和倒数转换后也服从正态分布。土壤各矿物质半变异函数的最佳拟合模型均为指数模型，块金值与基台值比<em>C</em><sub>0</sub>/（<em>C</em><sub>0</sub>+<em>C</em>）均较小，具有中等或强烈的空间相关性，表明空间变异主要由结构性因素引起；Al<sub>2</sub>O<sub>3</sub>和MnO的变程较大，空间连续性较好，其它矿物质的变程较小且相近，空间依赖性较强；Kriging等值线图表明峡谷型喀斯特区土壤SiO<sub>2</sub>和MnO具有相似的空间分布，受坡位和人为干扰共同影响，基本呈现坡顶高、坡脚低的分布格局；Fe<sub>2</sub>O<sub>3</sub>、CaO和MgO的空间分布也相似，斑块较破碎，主要受地形的影响；Al<sub>2</sub>O<sub>3</sub>的空间格局呈单峰分布，沿海拔的升高而升高。因此，减少干扰、增加植被覆盖对土壤矿物质具有良好的保持和调控作用。 |
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| [15] | The characterization of soil spatio-temporal variability is essential to achieve a better understanding of complex relations between soil properties, environmental factors and land use systems. This study evaluates the sources of soil variability in an agricultural landscape mosaic system in the humid forest of southern Cameroon at four scales: (i) the regional level as affected by soil-forming factors; (ii) the local level as affected by land use; (iii) the within-plot level in shifting cultivation crop fields; and (iv) the quality control level in the laboratory. At the first three levels, the study was based on soil samples collected throughout a 2000 km 2 area, with a different sampling scheme for each level. In the laboratory, we used replicated measurements of soil chemical properties of reference samples similar to those in the study area. Analysis of variance (ANOVA), Principal Component Analysis, cluster analysis and variogram modelling were applied. Soil properties exhibit a high spatial dependence even at plot level, but there is a clear regional trend explaining 30-50% of the total variation, modelled either by elevation or geographic coordinates. Cluster analysis, landscape zoning and soil classification showed, with more than 80% coincidence between methods, that the soils of the study area can be grouped in two main classes (Ferralsols and Acrisols) and five subclasses. Soil pH (r 2 =0.68) and clay content (r 2 =0.51) were the best explained by regional factors of soil variation. Geostatistical analysis showed that a closer sampling density would be required to map regional variability which is not due to land use, regional trend or environmental covariates. Regional and local effects, and their interaction, accounted for 70% (clay) to 85% (pH) of the total variance. The cumulative variances from field plot and laboratory was similar to the nugget variance from geostatistical modelling. Land use practices significantly (p<0.05) influenced topsoil variation between plots at village level, but there was low variation within plots of about 1 ha. At laboratory level, all variables deviated from the ideal behaviour expected of well-mixed reference samples; however, in absolute terms both total ranges and standard deviations were quite low, except in the case of available P. Although clay content and pH have shown to vary considerably at regional level, research for appropriate management practices for resource use should focus chiefly on processes and factors occurring at the local level, as influenced by a dynamical land use system. |
| [16] | . 对黄河下游滩区开封段及滩外土壤采样48个,按照土壤化学分析方法,对铅(Pb)、铬(Cr)、汞(Hg)、砷(As)和镉(Cd)5种重金属进行分析,采用单因子污染指数、普通克里格法和相关分析对研究区土壤重金属含量特征、污染状况和分布特征进行了计算。结果表明:①研究区土壤5种重金属Pb、Cr、Hg、As和Cd含量就平均值而言,Cr的平均含量最大,Pb、Hg的平均含量最小。Pb、Cr、Hg、As和Cd4种重金属元素的变异系数在0.13～0.28之间,属于中等变异强度,Hg变异系数较大,Hg的空间差异相对较大;②重金属元素Pb、Cr、Hg、As、Cd之间具有较强的线性关系,可能具有共同来源——水沙输入;③主要污染元素为Hg、As、Pb,其中Pb的污染为中度污染且范围较广,而As和汞Hg构成三级轻度污染。Cr和Cd在各村间变化不大,Cr,Cd没有构成污染,且Cd是全部清洁表现出污染没有积累;④土壤各重金属元素的空间分布特征在研究区内上下段之间分异明显,上段呈清洁状态,中段有少量污染,下段表现出明显富集的分布状态。 对黄河下游滩区开封段及滩外土壤采样48个,按照土壤化学分析方法,对铅(Pb)、铬(Cr)、汞(Hg)、砷(As)和镉(Cd)5种重金属进行分析,采用单因子污染指数、普通克里格法和相关分析对研究区土壤重金属含量特征、污染状况和分布特征进行了计算。结果表明:①研究区土壤5种重金属Pb、Cr、Hg、As和Cd含量就平均值而言,Cr的平均含量最大,Pb、Hg的平均含量最小。Pb、Cr、Hg、As和Cd4种重金属元素的变异系数在0.13～0.28之间,属于中等变异强度,Hg变异系数较大,Hg的空间差异相对较大;②重金属元素Pb、Cr、Hg、As、Cd之间具有较强的线性关系,可能具有共同来源——水沙输入;③主要污染元素为Hg、As、Pb,其中Pb的污染为中度污染且范围较广,而As和汞Hg构成三级轻度污染。Cr和Cd在各村间变化不大,Cr,Cd没有构成污染,且Cd是全部清洁表现出污染没有积累;④土壤各重金属元素的空间分布特征在研究区内上下段之间分异明显,上段呈清洁状态,中段有少量污染,下段表现出明显富集的分布状态。 |
| [17] | . 在对四川省宜宾市63个土壤样品Zn含量分析的基础上,运用GIS地统计模块对Zn的空间分布特征和污染状况进行了系统分析。结果表明:不同功能区土壤Zn含量从高到低依次为:工业区>交通区>商业区>居民区>风景区;工业区、交通区和商业区土壤Zn含量显著高于四川省土壤背景值(82.1 mg/kg)(<em>p</em>=0.000),居民区和风景区土壤Zn含量与背景值无显著性差异(<em>p</em>>0.05);与四川省土壤基线值(156.4 mg/kg)相比,工业区、交通区和商业区土壤Zn超标率分别为71.42%、41.67%和33.33%,其他功能区未超标。地统计分析表明,土壤Zn具有中等程度的空间相关性,Zn的空间分布受随机性因素和结构性因素的共同影响。克里格插值分析表明上江北、下江北区域土壤Zn污染严重,翠屏区和南岸区也表现出一定污染,尤以工业区、交通区和商业区Zn污染最突出。 在对四川省宜宾市63个土壤样品Zn含量分析的基础上,运用GIS地统计模块对Zn的空间分布特征和污染状况进行了系统分析。结果表明:不同功能区土壤Zn含量从高到低依次为:工业区>交通区>商业区>居民区>风景区;工业区、交通区和商业区土壤Zn含量显著高于四川省土壤背景值(82.1 mg/kg)(<em>p</em>=0.000),居民区和风景区土壤Zn含量与背景值无显著性差异(<em>p</em>>0.05);与四川省土壤基线值(156.4 mg/kg)相比,工业区、交通区和商业区土壤Zn超标率分别为71.42%、41.67%和33.33%,其他功能区未超标。地统计分析表明,土壤Zn具有中等程度的空间相关性,Zn的空间分布受随机性因素和结构性因素的共同影响。克里格插值分析表明上江北、下江北区域土壤Zn污染严重,翠屏区和南岸区也表现出一定污染,尤以工业区、交通区和商业区Zn污染最突出。 |
| [18] | Present nutrient management recommendations for flue-cured tobacco (Nicotiana tabacum) in central Ch |
| [19] | . 利用青海三江源地区533个土壤剖面中的厚度数据, 在GIS技术的支持下, 采用确定性内插(反距离加权、全局多项式、局部多项式和径向基函数)和地统计内插(普通克里格、简单克里格、泛克里格和协同克里格)两类共八种插值方法对研究区土壤厚度的空间分布进行了预测, 并综合比较了各种插值方法的预测误差、统计特征值和插值结果分布图。结果表明:(1)在地统计内插方法中, 普通克里格方法(一阶)插值效果比普通克里格方法(二阶)要好;在普通克里格方法(一阶)的半方差函数模型中, 球状模型的插值效果优于指数模型和高斯模型;普通克里格方法在四种地统计内插方法中预测误差最小、预测结果准确性最好。(2)确定性内插方法中, 反距离加权(指数为1)法的误差较小, 并且对区域与局部趋势的反映效果最好。(3)从预测误差大小和对区域总体及局部趋势的综合反映效果来看, 有异向性的球状模型普通克里格(一阶)插值方法预测结果最能准确反映青海三江源地区土壤厚度的空间分布。 利用青海三江源地区533个土壤剖面中的厚度数据, 在GIS技术的支持下, 采用确定性内插(反距离加权、全局多项式、局部多项式和径向基函数)和地统计内插(普通克里格、简单克里格、泛克里格和协同克里格)两类共八种插值方法对研究区土壤厚度的空间分布进行了预测, 并综合比较了各种插值方法的预测误差、统计特征值和插值结果分布图。结果表明:(1)在地统计内插方法中, 普通克里格方法(一阶)插值效果比普通克里格方法(二阶)要好;在普通克里格方法(一阶)的半方差函数模型中, 球状模型的插值效果优于指数模型和高斯模型;普通克里格方法在四种地统计内插方法中预测误差最小、预测结果准确性最好。(2)确定性内插方法中, 反距离加权(指数为1)法的误差较小, 并且对区域与局部趋势的反映效果最好。(3)从预测误差大小和对区域总体及局部趋势的综合反映效果来看, 有异向性的球状模型普通克里格(一阶)插值方法预测结果最能准确反映青海三江源地区土壤厚度的空间分布。 |
| [20] | . 利用半方差函数分析法对内蒙古荒漠草原生长盛期(6-8月)的植被盖度时空变异特征的研究表明,荒漠草原生长盛期的植被盖度半方差函数形态符合指数模型,但函数曲线的形态和各参数在不同月份变化较大。其中,6月的植被盖度变程最大,达到100 m;7月植被盖度的半方差函数形态具有巢式等级结构;8月植被盖度的变程最小,仅为15 m,但空间变异程度最高。3个月的结构比介于72%-85%,具有较强的空间自相关。各向异性分析表明,6月植被盖度在135°方向的半方差函数值明显低于其它3个方向(0°、45°、90°),具有各向异性特征;而7月和8月植被盖度的各向异性比接近于1,表现为各向同性。研究结果表明,荒漠草原植被盖度空间异质性的时间动态不容忽视,在野外采样或制图时,要根据时间合理控制采样范围。 利用半方差函数分析法对内蒙古荒漠草原生长盛期(6-8月)的植被盖度时空变异特征的研究表明,荒漠草原生长盛期的植被盖度半方差函数形态符合指数模型,但函数曲线的形态和各参数在不同月份变化较大。其中,6月的植被盖度变程最大,达到100 m;7月植被盖度的半方差函数形态具有巢式等级结构;8月植被盖度的变程最小,仅为15 m,但空间变异程度最高。3个月的结构比介于72%-85%,具有较强的空间自相关。各向异性分析表明,6月植被盖度在135°方向的半方差函数值明显低于其它3个方向(0°、45°、90°),具有各向异性特征;而7月和8月植被盖度的各向异性比接近于1,表现为各向同性。研究结果表明,荒漠草原植被盖度空间异质性的时间动态不容忽视,在野外采样或制图时,要根据时间合理控制采样范围。 |
| [21] | . 土壤呼吸不仅存在时间上的变化，而且也具有明显的空间变化特征。土壤呼吸的时、空变化增加了土壤呼吸测定的不确定性。研究土壤呼吸的空间异质性是准确估算区域土壤呼吸的基础。通过2008年7、9、11月对太原盆地39个样地的土壤呼吸以及土壤温度和土壤水分等环境因子进行测定的基础上，用传统和地统计学的方法对太原盆地土壤呼吸以及环境因子的空间异质性进行了分析。传统统计（描述统计）分析结果表明：3次土壤呼吸的平均值分别为（7.8±3.3）、（8.9±4.0）和（21±1.3）μmol CO2 m-2 s-1，变异系数分别为42%，44%和59%，属于中等变异；采用地统计学的半方差函数进行分析结果表明：球状模型能很好地反映土壤呼吸和土壤水分的空间结构特征，3次土壤呼吸和土壤水分的C0/(C0+C)值分别为0.004、0038和0.005以及0.011、0.003和0.003，表明土壤呼吸和土壤水分表现出高度的空间自相关性，其空间变异主要是由结构性因素引起；3次土壤呼吸和土壤水分半方差函数的变程分别为190、370 m和510 m以及90、140 m和220 m，说明影响土壤呼吸和土壤水分的生态过程随时间变化在不同尺度上起作用；3次土壤呼吸的分维值分别为0.634、0.965和0.763，表明7月份土壤呼吸的空间依赖性最强，11月份次之，9月份最弱，与半方差函数的分析结果相吻合。用Kriging插值法绘制的土壤呼吸等值线图进一步表明土壤呼吸具有高度的空间异质性，这异质性主要是由于土壤水分不同所造成。 土壤呼吸不仅存在时间上的变化，而且也具有明显的空间变化特征。土壤呼吸的时、空变化增加了土壤呼吸测定的不确定性。研究土壤呼吸的空间异质性是准确估算区域土壤呼吸的基础。通过2008年7、9、11月对太原盆地39个样地的土壤呼吸以及土壤温度和土壤水分等环境因子进行测定的基础上，用传统和地统计学的方法对太原盆地土壤呼吸以及环境因子的空间异质性进行了分析。传统统计（描述统计）分析结果表明：3次土壤呼吸的平均值分别为（7.8±3.3）、（8.9±4.0）和（21±1.3）μmol CO2 m-2 s-1，变异系数分别为42%，44%和59%，属于中等变异；采用地统计学的半方差函数进行分析结果表明：球状模型能很好地反映土壤呼吸和土壤水分的空间结构特征，3次土壤呼吸和土壤水分的C0/(C0+C)值分别为0.004、0038和0.005以及0.011、0.003和0.003，表明土壤呼吸和土壤水分表现出高度的空间自相关性，其空间变异主要是由结构性因素引起；3次土壤呼吸和土壤水分半方差函数的变程分别为190、370 m和510 m以及90、140 m和220 m，说明影响土壤呼吸和土壤水分的生态过程随时间变化在不同尺度上起作用；3次土壤呼吸的分维值分别为0.634、0.965和0.763，表明7月份土壤呼吸的空间依赖性最强，11月份次之，9月份最弱，与半方差函数的分析结果相吻合。用Kriging插值法绘制的土壤呼吸等值线图进一步表明土壤呼吸具有高度的空间异质性，这异质性主要是由于土壤水分不同所造成。 |
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| [23] | . 利用Trime水分速测系统于5月2日、5月13日、5月25日分三次对果园0—100cm 土壤水分分层采样后，对土壤水分的数据统计特征、变异函数、分形特征、及其等值线分布进行了分析。结果表明：0-30cm、30—60cm、 60-100cm的变异系数值均在0．2023-0．4374范围内，属于中等变异性，且随着深度的增加，变异程度逐渐减弱。底层的自相关范围要大于表 层，分维数D与变程AO存在一定的联系性，当分维数D减小时，AO随之增大。随着土层深度的增加，等值线的疏密程度由密变疏，逐渐趋于平缓。表层含水量的 等值线图具有明显的高低值区，且高值和低值的区域范围较小，图形破碎化程度严重。中间层的区域变化范围扩大，破碎化程度相对减弱。底层区域的含水量在较大 范围内变化并不明显，具有较好的一致性。 利用Trime水分速测系统于5月2日、5月13日、5月25日分三次对果园0—100cm 土壤水分分层采样后，对土壤水分的数据统计特征、变异函数、分形特征、及其等值线分布进行了分析。结果表明：0-30cm、30—60cm、 60-100cm的变异系数值均在0．2023-0．4374范围内，属于中等变异性，且随着深度的增加，变异程度逐渐减弱。底层的自相关范围要大于表 层，分维数D与变程AO存在一定的联系性，当分维数D减小时，AO随之增大。随着土层深度的增加，等值线的疏密程度由密变疏，逐渐趋于平缓。表层含水量的 等值线图具有明显的高低值区，且高值和低值的区域范围较小，图形破碎化程度严重。中间层的区域变化范围扩大，破碎化程度相对减弱。底层区域的含水量在较大 范围内变化并不明显，具有较好的一致性。 |
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| [26] | . 为了解土壤的地域差异性,基于 地统计学半方差函数理论和GIS空间克立格插值定量分析了安徽省舒城县龙潭小流域有机质、全磷的各向同性、各向异性变异特征及分布格局.结果表明,有机 质、全磷的半方差拟合模型均为指数模型,两者的分布都显示了强烈的空间自相关,自相关距离分别为642 m、435 m.有机质、全磷变异的各向异性都比较显著,有机质在0°、50°方向上变异程度明显大于90°、145°方向;全磷则在0°、145°方向的变异程度更 加突出.有机质、全磷的分布呈明显的块状和带状,其中有机质中部含量高,南部、西部含量低;全磷则是南部、西北含量高,西部、东北含量低. 为了解土壤的地域差异性,基于 地统计学半方差函数理论和GIS空间克立格插值定量分析了安徽省舒城县龙潭小流域有机质、全磷的各向同性、各向异性变异特征及分布格局.结果表明,有机 质、全磷的半方差拟合模型均为指数模型,两者的分布都显示了强烈的空间自相关,自相关距离分别为642 m、435 m.有机质、全磷变异的各向异性都比较显著,有机质在0°、50°方向上变异程度明显大于90°、145°方向;全磷则在0°、145°方向的变异程度更 加突出.有机质、全磷的分布呈明显的块状和带状,其中有机质中部含量高,南部、西部含量低;全磷则是南部、西北含量高,西部、东北含量低. |
| [27] | . 选择内蒙古赤峰市敖汉旗黄花甸 子流域为研究对象,运用地统计学和Arc GIS空间分析工具相结合的方法研究流域内土壤有机碳密度的多尺度空间变异特征以及其影响因素。结果表明,土壤有机碳密度的空间变异性具有明显的多尺度效 应,随着研究尺度的增大,土壤有机碳密度的块金系数逐级减小,小尺度下土壤有机碳表现为中等程度空间相关性;大、中尺度为强烈空间相关。结构性因素对土壤 有机碳的空间变异作用逐渐增强,而同时削弱随机因素对其变异所产生的影响。地形因子与NDVI对土壤有机碳密度均有显著影响,大尺度的研究中,环境因子与 有机碳密度的相关性由大到小表现为海拔坡度NDVI坡向;中、小尺度的研究则表现为NDVI海拔坡度坡向。 选择内蒙古赤峰市敖汉旗黄花甸 子流域为研究对象,运用地统计学和Arc GIS空间分析工具相结合的方法研究流域内土壤有机碳密度的多尺度空间变异特征以及其影响因素。结果表明,土壤有机碳密度的空间变异性具有明显的多尺度效 应,随着研究尺度的增大,土壤有机碳密度的块金系数逐级减小,小尺度下土壤有机碳表现为中等程度空间相关性;大、中尺度为强烈空间相关。结构性因素对土壤 有机碳的空间变异作用逐渐增强,而同时削弱随机因素对其变异所产生的影响。地形因子与NDVI对土壤有机碳密度均有显著影响,大尺度的研究中,环境因子与 有机碳密度的相关性由大到小表现为海拔坡度NDVI坡向;中、小尺度的研究则表现为NDVI海拔坡度坡向。 |
| [28] | Soil water repellency is recognized to be a widespread phenomenon which may affect a wide range of spatially dependent hydrological pro- cesses that take place in the vadose zone such as infiltration, preferen- tial flow, and soil water distribution. Despite this, the spatial structure of soil repellency has received almost no attention in the past. The objective of this study is to investigate the spatial variability of water repellency in the top horizon of a laurel forest watershed. Water repel- lency was measured with the molarityof an ethanoldroplet (MED) test, from saturation to oven-dry, in 140 soil samples taken in a nested struc- ture that encompasses both short (centimeter scale) and long (meter scale) distances. Geostatistical tools such as correlograms and kriging were used to quantify the spatial structure of soil organic matter (SOM) contentandtheparametersthatcharacterizethewater repellencycurve. Both showed characteristic spatial trends, and, in general, spatial corre- lation followed a spherical, exponential, or gaussian model. All pa- rameters investigated exhibit scale dependence, in particular, variability of SOM and the area below the repellency curve point toward a self- similar fractal scaling. Cross-correlation of some of the repellency pa- rameters and SOM was not random but showed spatial structure. |
| [29] | . 采用分层取样的方法,对陕北壬茂沟小流域土壤有效铜的分布特征进 行了研究.在研究区流域内,土壤有效铜的均值高于黄土区土壤有效铜的临界值;沟坡部分有效铜含量最高,峁坡部分有效铜含量最低;不同坡向有效铜含量大小 为;半阳坡>阳坡>半阴坡>阴坡;土壤有效铜与有机质在20-30 cm土层处相关性最强. 采用分层取样的方法,对陕北壬茂沟小流域土壤有效铜的分布特征进 行了研究.在研究区流域内,土壤有效铜的均值高于黄土区土壤有效铜的临界值;沟坡部分有效铜含量最高,峁坡部分有效铜含量最低;不同坡向有效铜含量大小 为;半阳坡>阳坡>半阴坡>阴坡;土壤有效铜与有机质在20-30 cm土层处相关性最强. |
| [30] | . 为了解长期种植葡萄喷施波尔多 液对土壤铜积累的影响,以浙江省为例,采集了不同种植年限的代表性葡萄园土壤,分析了土壤中铜的全量和有效态含量。结果表明,喷施波尔多液可促使铜在葡萄 园土壤中明显积累,葡萄园土壤中铜含量明显高于一般的农田土壤。随着葡萄园种植年限的增长,土壤中全铜显著增加,表土年铜积累速率平均为4.18 mg kg-1。与对照土壤相比,葡萄园土壤有效态铜随园龄的增幅比其全量更为明显;有效态铜与全铜和有机质含量呈正相关,与p H值呈负相关。葡萄园土壤中铜具有明显的表聚特点,在土壤剖面中自上而下含量逐渐降低。 为了解长期种植葡萄喷施波尔多 液对土壤铜积累的影响,以浙江省为例,采集了不同种植年限的代表性葡萄园土壤,分析了土壤中铜的全量和有效态含量。结果表明,喷施波尔多液可促使铜在葡萄 园土壤中明显积累,葡萄园土壤中铜含量明显高于一般的农田土壤。随着葡萄园种植年限的增长,土壤中全铜显著增加,表土年铜积累速率平均为4.18 mg kg-1。与对照土壤相比,葡萄园土壤有效态铜随园龄的增幅比其全量更为明显;有效态铜与全铜和有机质含量呈正相关,与p H值呈负相关。葡萄园土壤中铜具有明显的表聚特点,在土壤剖面中自上而下含量逐渐降低。 |
