[文章编号]1001-3601（2005）02- -00 -0
*基于GIS和地统计学的黄平县农田土壤养分空间变异性研究
杨忠华1，刘 方1，赵泽英2*，冯廷玺3
（1.贵州大学资源与环境工程学院，贵州 贵阳550003；2.贵州省农业科技信息研究所，贵州贵阳 550006；3.贵州省黄平县农业局，贵州 黄平 556100）
[摘 要] 为了使贵州省地区级农业部门能够充分了解土壤养分的空间分布特性，深入地了解农田土壤养分状况，从而为其科学施肥、养分的分区管理和有效控制农田养分流失提供一定的理论和科学依据。本文以贵州省黔东南州黄平县为研究区域，运用地统计学结合GIS方法，针对土壤养分中全氮、有机质、速效钾和速效磷4种养分要素，对研究区内农田土壤养分空间变异特征展开研究，并通过分析得出了该县以上4种土壤养分的空间分布规律和丰缺状况。
[关键字] GIS；地统计学；全氮；有机质；速效钾；速效磷；空间变异；黄平县
[中图分类号] S155.5+5 [文献标识码]A
Spatial Variability of Farmland Soil Nutrients Based on GIS and Geo-statistics in Huangping County , Guizhou
YANG Zhong-hua1 LIU Fang1 ZHAO Ze-ying2 FENG Ting-xi3
(1. College of Resource and Environmental Engineering, Guizhou University, Guiyang, Guizhou 550003; 2.Guizhou Institute of Agricultural Science and Technology Information, Guiyang, Guizhou 550006; 3.Huangping Agricultural Bureau, Huangping, Guizhou 556100, China)
Abstract: The spatial variation characteristics of total nitrogen, organic matter, active potassium and active phosphorus in farmland soils were studied by GIS and geo-statistics to provide the theoretical and scientific basis for rational application, nutrients management and effective control of farmland nutrients loss in Huangping county. The paper reports the spatial distribution regulation of total nitrogen, organic matter, active potassium and active phosphorus and their abundant and deficiency conditions in Huangping county.
Key words: GIS; geostatistics; total nitrogen; organic matter; active potassium; active phosphorus; spatial variability; Huangping county
近年来，随着GIS技术的快速发展，使得土壤养分空间变异性的研究得到了广泛的关注[1]。自20世纪80年代以来，我国各地区和相关科研部门，相继运用地统计学结合GIS方法对农田土壤养分空间变异特征进行了相应的研究和应用，地统计学已经被证明是分析土壤特性空间分布特征及其变异规律的最为有效的方法之一[2]，它不仅能够揭示随机变量在空间上的分布、变异和相关特征，而且可以通过分析，更好地解释自然和人为活动对变量空间变异的影响。农田土壤养分的空间变异不仅为田间信息差异性的测量和描述、开展养分管理的分区研究奠定基础，而且有利于深刻认识农业生产的复杂性和时空变异性，有利于构建循环高效的农田生产系统，推动农业的健康、可持续发展[3]。这与近年来贵州省各县、市地区开展的农业技术推广工作遥相呼应，并在农业生产以及施肥推荐中有了良好的指导效应。所以，利用一定的土壤调查数据对黄平县土壤耕层的土壤养分进行空间插值研究，进而对黄平县的土壤概况以及土壤养分空间的变异性分布情况有深入的了解，为该县地方农业相关部门提供决策技术和指导农业生产有重要意义。
1 材料与方法
1.1 研究区概况
研究区为贵州省黔东南州黄平县，地处东经107º35`40"～108º12`48"和北纬26º43`46"～27º14`30"，气候属中亚热带季风气候。四季分明，冬无严寒，夏无酷暑，四季宜人，年平均气温13～ 16℃ ，年降雨量1307.9 mm，适合于各种农作物的生长。
黄平县种植业结构较为单一，粮食作物比重大，主要以水稻为主，经济作物较低；生物资源、矿产资源丰富，有林面积4.89万hm2，草山面积8.96万hm2，森林覆盖率为35.42%，有天然药种天麻、人参、银耳、杜仲等1000余种。黄平之名源出旧州，因其地势平坦，土壤呈黄色得名。土壤共有7个土类，15个亚类，48个土属，101个土种，以黄壤分布最广[4]。
1.2 土样采集和测定
按照农业部统一的测土配方施肥技术规范和要求，大田采样深度为0～20 cm，果园采样深度一般为0～20 cm、20～40 cm两层分别采集，平均6.67 hm2（100亩）耕地左右采集一个土样，每个土样至少15个样点。采样地块以粮田（主要是小麦、玉米田）为主，兼顾菜地和果园，并用GPS定位。在全县范围内共采集混合土样6703个，土壤测定项目包括全氮、有机质、速效磷、速效钾，在ARCGIS中将各土壤样点数据经过投影和坐标转换，然后叠置到土壤养分图上，检查采样数据的正确性，去除特异值。下图1为黄平县土壤养分点位分布图。
图1 黄平县土壤养分样点分布图
Fig.1 The sampling distribution map of soil nutrients in Huangping county
1.3 研究方法
1.3.1 特异值处理 可以通过3σ准则和邻近点数据比较法处理特异值方法，识别、剔除、检验处理，以GS+3.1软件进行数据偏度、峰度值、半方差函数及其模型的计算拟合检验[5]。也可以直接通过样点的坐标投影与转换后叠加到养分分布图中，不在分布图范围内的样点数据即可视为特异值，删除即可。
1.3.2 数据转换 利用ARCGIS的地统计学模块和有关的空间插值方法开展半方差模型的拟合、绘制黄平县土壤有机质、全氮、速效磷、速效钾等养分含量空间分布图，然后将黄平县土肥站提供的土壤养分含量数据标准化，对采样点进行投影和坐标转换；生成用于地统计学分析的样点分布图。
1.3.3 地统计和插值分析 利用半方差分析模块的球状、指数、线性、高斯等模型分别对土壤属性进行拟合对比，通过半方差函数模型拟合图及综合考虑决定系数R2最大、残差最小以选出最优半方差函数模型[6]。采用SPSS15.0进行统计学分析，并在ARCGIS 地统计学模块对土壤养分数据的正态分布检验；之后再对黄平县土壤养分含量数据进行探索性的空间分析，通过Kriging表面预测和结果评估、检验其正态分布情况、选取插值方法和理论模型，最后进行空间插值分析。在克吕格（Kriging）内插方法中采用高斯、指数和球面模型分别对半方差函数进行拟合。根据平均预测误差(ME)越接近“ 0” 越好，预测误差的均方根(RMS)、平均预测标准差(ASE)越小越好，平均标准差(RMSS)越接近“ 1” 越好的原则[7]，对符合正态或近似正态分布的数据采用克吕格插值法进行插值分析。
2 结果与分析
2.1 土壤养分的正态分布检验
在ARCGIS地统计模块中可以对土壤养分数据进行正态分布检验，从黄平县土壤养分含量的正态分布检验结果(图2)可看出，全氮、有机质和速效钾均基本符合正态分布，速效磷符合正偏态分布，对其经过指数转换后符合正态分布，可以采取不同的克里格空间插值分析，如下图2示。
Organic matter正态分布检验 速效钾（Active K）正态分布检验
全氮（Total N）正态分布检验 速效磷（ Active potassium）正偏态分布检验
图2 土壤养分含量的正态分布检验结果
Fig.2 The normal distribution diagram of different soil nutrients contents by GIS test
2.2 土壤养分含量的统计特征
对土壤养分数据进行统计特征分析是建立养分变异模型的前提和基础。通过在ARCGIS统计模块中对黄平县全氮、有机质、速效钾、速效磷4种养分进行统计分析得出土壤养分含量变异特征统计值，使用克里格（kriging）插值法对土壤养分进行空间插值，由误差对比分析可知，全氮最优插值方法为简单克里格法（SK），有机质的最优插值方法为普通克里格法(OK)，速效磷的最优插值方法为析取克里格法（DK），速效钾的最佳插值方法为简单克里格法（SK），如下表1所示。
表 1 土壤养分含量变异特征统计值
Table 1 Statistics values of variation characteristics of different soil nutrient contents