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农用地分等中样点布设对表征土壤有机碳空间变异的尺度效应研究

范胜龙  
【摘要】:土地资源是人类赖以生存和发展的物质基础,尤其耕地资源是国计民生的基础,处于最根本的地位。“保护耕地就是保护我们的生命线”,耕地资源的存量和质量是决定国家安全度的重要方面。相对于耕地资源的有形减少,耕地资源的质量下降是隐性的,但其造成的影响与数量的减少一样严重,当前耕地质量的下降正在对我国社会经济的发展和生态环境构成严重影响。对农用地(耕地)进行分等,在此基础上实现耕地资源的科学管理和配置,是保护我国耕地资源质量安全,实现我国耕地资源可持续利用的重要途径。近年来,土地评价正向定量化、精确化和信息化方向发展。作为土地评价最重要内容的农用地分等的研究近年来发展迅速,己初步构建了农用地分等的理论框架与方法体系,“3S”技术已成为农用地分等的基本手段,成果应用方向也已经基本明确。今后,有关农用地分等的研究将转向各种具体参数的选择与确定,以及如何提高农用地分等成果的精度方面。土壤理化性质是农用地自然质量最重要的影响因素。其中,摧层土壤有机碳含量是土壤重要属性之一,也是农用地分等各指标区必选的因子。因此,要节约农用地分等的成本和提高分等成果的精度,通过高效率的样点布设及优化的空间插值模型的采用是提高评价单元内各参评因子数据准确性的重要环节,也是农用地分等研究继续向具体化深入发展中的重要一环。尺度是自然界所固有的本质特征。与空间位置密切相关的土地评价同样也存在着尺度效应问题,土壤属性是土地质量评价指标中最重要的指标之一,有关土地评价中土壤属性的尺度效应研究也是尺度研究中的重要方面。目前对于土地评价项目中调查样点的布设和优化空间插值模型的研究多集中于县级或田块尺度,缺乏地级市这种中观尺度的研究,更缺乏不同尺度下高效的样点布设方式及其优化空间插值模型的比较研究。因此,在不同尺度下同时研究高效表征土壤有机碳空间变异性的样点布设方式及密度和优化的空间预测方法,有助于提高土地评价特别是农用地分等的效率和精度,具有重要的理论和实际应用价值。本研究选择福建省漳州市(地级市)、龙海市(县级市)和程溪镇(乡镇级)三个典型区,分三种不同尺度,采用目前学者认为对土壤属性空间变异性的表征具有较高精度的格网法,分别设计4种不同的格网密度,在综合考虑地貌、土地利用和土壤类型的基础上布设调查样点,在地市级共布设1743个调查样点和473个验证点;县级布设1133个调查样点和259个验证点;乡镇级共布设140个样点。本研究分为两大部分,首先以变异系数(CV)这一表征土壤有机碳变异性的重要指标为基础,在每一种格网密度下,研究未分类的格网法、按地貌类型分类法、按土地利用现状分类法、按土壤类型分类法、按地貌类型结合土壤类型分类法和按土地利用现状结合土壤类型法这6种方法对于表征土壤有机碳含量空间变异性的影响,得出不同尺度下,可高效表征土壤有机碳空间变异性的样点布设方式及所需的样点密度。第二部分,以目前被认为是土壤属性空间预测最佳也是最常用的方法之一的地统计法为基础,在三个不同尺度下分别设计了结合地貌类型信息的克里格方法(KDM)、结合地类信息的克里格方法(KDL)、结合土壤类型信息的克里格方法(KTR)、结合地貌—土壤类型信息的克里格方法(KDMTR)、结合地类—土壤类型信息的克里格方法(KDLTR)五种结合类型信息的方法和直接采用耕层土壤有机碳含量数据进行普通克里格插值(KYJZ)共6种方法。在每个行政区幅度上的每一种格网密度下,分别采用这6种插值方法进行空间预测,并分别与该尺度上所布设的验证样点进行预测值与实测值的比较分析,研究不同尺度下,同一格网内部各种空间插值方法的空间预测效果及同一种空间插值方法在不同格网密度间的表现,从而得出不同尺度下优化的空间插值模型及其所需的样点密度。研究结果如下:(1)漳州市(地市级)耕层土壤有机碳含量最小值与最大值相差了近62倍,说明南方丘陵区耕地土壤有机碳含量变异较大,变异系数为49.34%。样点按不同类型进行分类后,其对土壤有机碳空间变异性的表征均较未分类时对土壤有机碳空间变异性的表征效果好。在该尺度下,利用地貌类型结合土壤类型的样点分类布设方式能大大降低土壤有机碳的变异系数(达到近20%),表征效果最好。(2)龙海市(县级)耕层土壤有机碳含量最小值与最大值相差近23倍,变异系数为43.35%,表明其变异性也较大。在县级尺度上按土地利用方式和地貌类型进行样点布设与未分类格网相比,土壤有机碳变异性仅分别减小1%和3%,说明在县级尺度上仅按土地利用方式布设样点并不能很好表征土壤有机碳的空间变异性。按土壤类型划分到土属后可以减小土壤有机碳变异近14%。将利用方式和土壤类型结合后,不同利用方式的土壤划分到土属级别时变异系数下降了11%。而按不同地貌类型下结合不同土壤类型划分到土属级别时变异系数总体下降了近12%。表明在县级尺度上,按土壤类型与格网法相结合的方法是表征土壤有机碳空间变异性更高效的布点方式。(3)程溪镇(乡镇级)耕层土壤有机碳含量的最小值与最大值相差7倍多,表明在南方丘陵区即使到乡镇级别,其土壤有机碳含量仍存在较大变异。研究结果表明:当研究尺度缩小到乡镇级时,按土地利用方式和地貌类型进行样点布设与未分类的样点布设方式相比,土壤有机碳的空间变异反而增大2.5%和0.5%。按土壤类型划分和土壤类型结合地貌或利用方式的情况也类似。可以看出,随着研究区尺度的减小,未分类格网的有机碳变异性与分类后并没有差异,某些情况下采用格网法直接布设样点所表征的变异系数反而更低,此时可采用格网法直接布设样点。(4)就不同尺度下样点密度对各样点布设方式的影响而言。漳州市(地级市尺度)未分类样点的土壤有机碳变异情况随格网的增大而增大。地级市尺度下按地貌类型结合土壤类型分类方式进行样点布设所表征的土壤有机碳变异系数最低,此时,样点布设的格网密度大于等于6kmx6km时,对于土壤有机碳含量空间变异性的表征效果基本相同,但当样点密度小于等于8km×8km时变异系数显著增加,表明该密度下进行样点布设不能很好地表征土壤有机碳的空间变异情况。龙海市(县级尺度)未分类样点在各格网密度下的变异系数差别小于5%,其中2km×2km和4km×4km格网变异系数略小于地级市尺度。县级尺度按土壤类型分类方式下表征的土壤有机碳变异系数最小,在0.5km×0.5km和1km×1km格网大小时变异情况相似,格网大小增大到2kmx2km时变异系数开始升高。表明,在县级尺度下应按照土壤类型进行样点布设,而不能采用目前土地评价中常用的按土地利用现状来进行样点布设。此时,采用的土壤类型若仅划分到土类,则样点密度须达到lkm×lkm以上;若土壤类型的划分达到亚类及土属以上,则样点密度可放宽到2kmx2km;若样点密度达到4km×4km及以下时,表征的土壤有机碳含量的空间变异性较大,显示样点对于土壤有机碳含量表征的不确定性大大增加,不适宜采用该格网密度以下的样点密度进行相关研究。程溪镇(乡镇级尺度)的情况与地级市和县级尺度完全不同,样点布设的格网大小对乡镇级尺度几乎没有影响。进行分类样点布设后变异系数反而升高,这也表明随着研究区尺度的缩小未分类格网法是最适合的样点布设方法。(5)在南方丘陵区地级市尺度上,直接应用普通克里格法对耕层土壤有机碳进行空间插值,其预测精度不高,同时,为准确预测其空间分布所采用的空间插值方法因其调查样点密度而有差异。在该尺度上,土壤类型和地貌类型相对于土地利用信息而言,对土壤有机碳含量的空间预测结果影响较大。当样点密度大于等于6km×6km的格网时,为提高空间插值的预测精度,应采用结合地貌—土壤类型信息的克里格方法进行空间插值。同时,空间预测的精度随着样点密度的增加而提高。在该尺度上样点布设密度不能小于等于8km×8km的格网密度,若受条件限制,仅能在该格网密度以下布设样点时,则直接采用样点有机碳含量数据所得预测结果相对于其他方法精度较高。(6)县级尺度的研究区范围较地级市尺度小得多,但在中国南方丘陵区耕层土壤有机碳含量仍存在较强的空间变异性。研究发现在县级农用地分等时按土地利用现状结合格网法布设样点并不能很好地表征土壤有机碳的空间变异,同时不同的样点密度直接影响了空间插值方法的选择。当研究要求获得中等精度的空间预测结果时,可按2kmx2km的格网密度布设调查样点,且样点布设时仅需考虑土壤类型的差异,在进行空间预测时宜采用结合土属级别的土壤类型信息进行普通克里格法(KTR)插值;当研究要求获得高精度的空间预测结果时,则需按0.5kmx0.5kmm及以上的格网密度进行样点布设,并采用结合土地利用现状类型和土壤类型信息的普通克里格法(KDLTR)进行空间插值;而格网密度小于4kmx4km时,由于样点数太少,在县级尺度上不能准确反映耕层土壤有机碳含量的空间分布,因此在县级开展土地评价项目时样点密度不能小于该格网密度。若受条件限制,仅能得到该格网密度时,应直接采用普通克里格法(KYJZ)进行空间预测。研究结果还表明,在南方丘陵区县级尺度上,土壤类型较土地利用类型和地貌类型对耕层土壤有机碳含量的空间分布影响大。凡是涉及结合土壤类型信息的克里格方法(KTR、KDLTR、KDMTR)所得空间插值结果均明显好于未结合土壤类型信息的方法(KYJZ.KDL.KDM)。因此在县级尺度上研究土壤有机碳的空间分布时必须考虑土壤类型的影响。


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