硕士毕业论文空间耕地土壤养分预测精度研究

论文类型：硕士毕业论文

论文字数：

论点：土壤,空间,变量

论文概述：

对于土壤养分含量的空间预测，传统的预测方法多数基于数理统计或仅考虑单一影响因子。全局多项式法的预测结果通常具有较强的条带效应，能够反映变量的变化趋势，但对于存在较强空间变

论文正文：

第一章导言

1研究的目的和意义
土壤是土地的重要组成部分。其理化性质和生物量是决定土壤质量的重要因素。农业生产过程、粮食增产和环境影响评估离不开这些土壤数据的支持。因此，准确预测土壤理化性质对人类合理开发利用土地资源具有重要意义。2011年3月，全国人民代表大会和全国人民代表大会通过了《中华人民共和国国民经济和社会发展第十二个五年计划》。该计划明确提出了严格的目标:严格保护耕地，保持18.18亿亩耕地，减少到零，粮食综合生产能力超过5.4亿吨。在全球人口不断增长、自然灾害频繁发生、水资源日益短缺的形势下，如何利用现有耕地确保粮食生产能够满足人民的需求，已经成为现阶段的一个重要研究课题。粮食产量和收入的增加需要高质量的土壤。自2005年以来，农业部连续6年拨款61亿元，在全国2498个县开展测土配方施肥补贴项目。根据农业部的统一部署，各省市相继开始推广测土配方施肥技术，为挖掘我国土地生产潜力积累了宝贵的数据。
加强耕地土壤养分变化研究空一方面可以为土地利用和耕地质量管理提供基础信息；另一方面，随着耕地利用逐渐偏离传统的集约耕作轨道，农民大量使用化肥和农药，导致土壤肥力下降、土壤非点源污染等问题。利用地理信息系统、遥感和全球定位系统等先进技术开发土壤数字制图在土壤肥力评价过程中发挥着重要作用，土壤有机质是植物营养元素的主要来源之一。虽然有机质的重量只占农田土壤的一小部分，但它会影响土壤质地、持水量、肥料和肥料供应特性和生产能力。
加强有机质管理，一方面有助于提高土壤肥力和粮食产量，另一方面可以减少农田向大气的CO2排放，这对环境保护和农业可持续发展具有重要影响。因此，有必要结合预测方法空进行实地调查，得出土壤有机质含量空的变化规律。土壤中有效钾的含量代表了可被作物直接吸收和利用的钾的含量。钾能促进植物的光合作用周，提高二氧化碳的利用效率，在作物生长和环境气候的调节中发挥重要作用。利用采样数据结合空预测方法制作可用的钾分布图可以有效地指导时钟元素的输入量。克里金法是目前最流行的预测土壤养分分布的方法空。
克里金法基于空之间的自相关理论，利用区域化变量理论和半变异函数理论模型对未知点进行无偏最优估计。随着地质统计学的不断发展，提出了以地形和植被因子为辅助变量的克里金法，一些研究表明其精度高于普通克里金法，但关于土壤母质、降雨量、地表温度等影响土壤养分含量的因素报道较少。因此，综合考虑多种环境因素，运用克里金法研究高度异质性景观区土壤养分空的变化具有重要意义。通过野外调查、室内分析和室内试验，利用地理信息系统、遥感和地质统计学软件，对地形起伏大、土壤母质复杂的湖南石门县进行空养分元素预测，以期找到提高模型精度的最佳方法，为该县耕地资源管理和土壤养分空预测理论提供参考。

2研究进展
土壤在时间上是一种连续但异质的变体空。20世纪70年代以前，研究人员主要使用费希尔的经典统计理论来研究土壤养分在空之间的变化。它假设研究变量是纯随机变量，相互独立，服从一定的分布。根据纹理，研究变量在水平面上分为几个相对均匀的单元，在垂直方向上根据不同的耕层厚度分为不同的单元。利用样本均值、频率、标准差、变异系数等指标描述了土壤养分在空之间的变异特征。然而，费希尔的经典统计有很大的缺陷。一方面，在描述样本的频率和直方图时，不考虑样本的空位置，这使得大量地质数据之间的空自相关无法表达。另一方面，它假设样本值是纯随机变量，服从一定的正态分布，并且相互独立，但地质数据中两个相邻的样本点之间通常存在一定程度的关系。
20世纪70年代，法国著名总工程师马西伦在总结前人的基础上，用随机函数来描述矿物变量的结构和随机性，提出了区域化变量理论，并将其应用于估计矿石和矿物储量的期限，形成了较为完整的理论体系。20世纪80年代以后，克里金插值方法被引入到土壤科学研究中。研究发现，在Ihm2农田中，土壤性质在空之间有很强的自相关性，各元素在空之间的自相关距离有很大差异。有机碳、总氮等的空之间的自相关距离。大于182米，而铜锋的相关性几乎不存在。许多后续研究还表明，土壤性质在空之间具有自相关性。土壤科学中的费希尔经典统计学逐渐被地质统计学所取代。

第二章研究理论与方法

1地质统计学方法
在20世纪40年代后期，地质学家发现并非所有地球科学变量都是纯随机变量，它们之间存在某种自相关性空。因此，简单的统计方法不能用来预测和评价矿产资源。区域化变量理论解决了传统统计学无法解释的空问题。经过30多年的发展，地质统计学已广泛应用于空和时间变化空的预测。随后，它被引入土壤科学并迅速发展，极大地促进了土壤性质空变化的研究。

1.1区域化变量理论
当一个变量呈现空的分布时，我们称之为“区域化变量”Z (X)。这个变量可以反映一种现象的特征，例如，土壤性质的变化反映了土壤肥力的特征。由区域化变量表达的现象称为“区域化现象”。地质统计学发展中最基本的概念是区域化理论。区域化理论的研究内容是建立区域化变量和不同位置x的函数模型，与Hsher经典统计方法相比，它的优点是能同时反映变量的随机性和结构性。

第三章研究区域和采样设计概述..............................26-29
1研究领域概述..............................26
2样品收集..............................26-28[/溴/] 3样品测定方法..............................28-29
第四章空基于环境辅助变量间预测..............................29-40
1数据源和处理..............................29-34
2研究方法..............................34-38
2.1相关系数计算..............................34-35
2.2区域化模式的构建..............................35-38
2.2.1普通克里金法..............................35-36
2.2.2回归克里金法..............................36-38
2.3插值结果的验证和与..............................38
3本章总结并讨论了以下预测..............................40-46
之间空的第5章中的辅助变量..............................38-40
1数据处理..............................40-42
2研究方法..............................42-45
3本章总结并讨论..............................45-46

结论

预测土壤的理化性质空一直是土壤科学研究的热点问题之一。了解土壤理化性质空在各县的分布情况，对于县行政主管部门开展耕地生产力、土地适宜性评价，制定惠及农民的政策具有重要意义。本文试图用多元克里金法和普通克里金法预测湖南石门县土壤有机质和速效钾含量空的分布。以普通克里金法为参考，主要研究结论如下:
(1)有机质含量与定量环境因子有一定的相关性。它与30m分辨率地形因子的坡度、表面粗糙度、地形起伏和高程成正比，与经度、综合地形指数、剖面曲率和表面温度呈显著负相关，而其他地形因子与有机质无显著相关性。经显著性检验，它与NDVI成正比，与EVI相关性不大。与气象卫星获得的地表温度指数有很好的相关性，但降水因子的相关系数较低，这可能与数据源分辨率和图像云厚度造成的误差有关。
(2)回归克里金法的精度高于普通克里金法，但增幅不大，仅为6.03%。通过有机质的半方差函数分析，指数模型是空之间有机质预测的最佳理论模型。有机质的体金值(0.017)较小，体金值与基值相比为11.409%，具有很强的可变性，变化范围为6000米，即空自相关在6000米范围内，表明可以进行较小规模的研究和分析。从空的分布来看，石门县土壤有机质呈西北偏高、东南偏高、中北部偏低的趋势。回归克里金法可以比普通克里金法更详细地描述本研究区土壤有机质的分布。
(3) PMK方法能有效提高母质复杂地区土壤速效钾空的预测精度。不同母质间土壤速效钾含量存在差异。通过对比分析普通克里金法/[法/k0法]和PMK法得到的预测结果图，确定预测图中有效钾含量的变化相对平缓，具有一定的平滑效果。然而，PMK预测图显示的是突变而不是渐变，这更符合研究区的实际情况。预测结果统计显示，PMK比普通克里金法增长68.07%，增幅较大。