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基于GIS和地统计学方法的土壤养分空间变异及应用研究

于婧  
【摘要】: 土壤特性的空间变异性普遍存在。但我国传统农业生产通常以地块作为均质耕种单元,依照农户生产习惯或大范围的农业技术推荐组织施肥和生产。这种耕作模式一方面使得施肥缺乏针对性,容易导致区域内养分供给不平衡、肥料利用率低,另一方面易于引起地下水环境的污染。正确、全面的认识田间土壤特性的空间变异状况,了解作物生长与土壤性质的适宜和耦合机制,确定合理的土壤养分管理单元,是实现“因地制宜”、“因时制宜”、“因物制宜”的土壤管理的基础,也是土壤资源可持续利用的前提。 本文采用野外调查、室内分析,结合数理统计学、地统计学及生态学等多种方法,借助3S和计算机等技术,以江汉平原后湖农场流塘分场为样区,系统分析了区域土壤养分的空间变异规律、尺度效应及驱动力,构建了多采样尺度的套合模型,对于深入揭示变量的空间变异规律,简化和优化采样方案,推进空间变异领域的研究具有重要的理论意义;同时,探讨了基于作物品质挖潜、最大资源优势、最大经济收益等多目标的土壤养分管理方案,获得了一些有意义的成果。为我国精准农业的实施提供理论指导和决策依据。主要研究结果如下: 1土壤养分空间分布特征 应用嵌套采样法获取400m,100m和50m三个采样尺度的土壤样本,测定土壤pH值、CEC、有机质、全氮、有效氮、有效磷、有效钾、有效铁、有效铜、有效锌和有效硼含量,采用经典统计学方法分析了土壤养分的概率统计特征,结果表明:样区土壤氮、磷、钾元素含量处于中等水平,有机质含量偏低,土壤保肥能力较弱,有效铜、有效铁含量较高,明显缺乏有效硼和有效锌。 比较分析采用不同数据集时样点的空间插值精度,认为应用全样点数据集插值效果最好,精度最高;应用地统计学方法,探讨了各变量的空间结构特征,并对全样点进行插值,获取土壤各性状的空间分布规律。研究表明,土壤各变量均存在半方差结构,以球状模拟模型拟合效果最好,但不同土壤变量的空间变异特征不同。土壤物理性状以及有机质、全氮、有效氮等受水热条件影响较大,整个区域上变异较稳定,呈条带状分布;有效钾、有效磷等受随机性因素影响稍大,空间渐变规律较差;微量元素由随机因素引起的空间变异所占比例最大(有效铁除外)。 2土壤养分空间结构的尺度效应与多尺度套合 以土壤全氮为例,应用地统计学方法探讨了土壤要素在不同采样尺度上的结构特征和分布规律,土壤全氮在不同采样尺度上都存在空间变异性,由于影响因素的差异,其特征函数不同,尺度效应明显。 借助单因变量多因素方差分析法探讨了不同采样尺度上土壤全氮空间变异规律产生的驱动因素。在400m采样尺度上,以耕地利用类型对全氮的空间分布影响最大;100m采样尺度上,土壤类型、地势高低对氮素分布的影响较大,农户行为在特定的区域内能够表现出显著影响,而耕地的利用类型对其影响不显著;50m采样尺度上,土壤类型对氮素的分布仍具有显著影响,农户管理行为在全样区内均有显著的影响。 在地学多尺度结构嵌套理论的基础上,定量探讨了多种套合方法在土壤养分空间变异表达中的应用,结果表明以全样点的普通克立格法为基础获取大尺度的空间结构,并应用中小尺度模型对其进行校正所得模型拟合精度最高。 3土壤养分对棉花品质潜力发挥的影响 采用主成分分析法对棉花品质5项指标进行了综合表达,认为棉花品质可由光洁度因子、纺纱支数因子和透气性因子三个主成分来代表。棉花品质的光洁度因子主要反映了棉纤维的整齐度与比强度,与全氮(有机质)和pH值有关;棉花品质的纺纱支数因子主要反映了纤维的长度和伸长率,该部分品质性状主要与棉花的种质遗传性有关,受土壤养分作用较小,以伸长率表现最为突出,有效铁含量对于发挥种质的潜力有显著影响;棉花品质的透气性因子与土壤有效铁(有效锌)含量有极显著相关关系,说明改善土壤的微量元素供应状况对于提高棉纱的透气性有重要的意义。 4样区耕地土壤适宜性评价 应用生态位适宜度理论,以50m×50m栅格作为评价单元,获取耕地对不同作物的适宜性及区域土壤限制因子。结果表明,研究区生境条件整体较好,各单元对作物的适宜性以1、2级为主;样区西南部对各作物的土壤适宜性均较高,与其土体结构好、有机质和有效养分含量高有关;样区东南部和西北部边界区域对各作物的适宜性均较差,与其CEC和有机质含量低,保肥供肥能力弱有关;从样区整体上看,有效硼、有效锌含量低,已成为限制农业生产潜力发挥的重要因素。 以各作物生态位适宜度值为基础,根据最大最优及高适宜性耕地同级比较的原则,分别确定最大资源优势和最高经济收益方案下各评价单元的最优轮作模式。结果表明,同季作物以水稻、小麦的生态位适宜度较高;最大资源优势方案下,水稻-小麦轮作方式的推荐范围最广,其次为水稻-油菜、棉花-小麦和棉花-油菜;最大经济收益方案与农业生产实践布局有高度的吻合性,棉花-小麦的推荐范围最广,依次为水稻-小麦、棉花-油菜和水稻-油菜。 5土壤养分的管理分区 对土壤要素各变量进行主成分分析,提取了两个综合性指标。第一主成分反映土壤的保肥能力和氮、钾素含量,第二主成分反映土壤微量元素以及有效磷的含量状况。应用频率直方图法,确定各主成分分级;将主成分分级图与pH分区管理图叠加获取基于土壤养分现状的管理分区图,样区可划为14个管理分区,平均每个分区面积约38.28hm~2,最大分区为A_2-B_1-P_2管理区,占样区总面积的约30%。叠加土壤(土属)图、地势图和最大经济收益方案下的推荐轮作方案图,获取具有时间稳定性的土壤养分管理分区图,样区可分为42个管理小区,小区平均面积约12.76hm~2,最大分区为A_2-B_1-12b-P_2-E_2-R_1管理区,约占样区总面积的16%。


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