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1.
《湖北农业科学》2015,(20)
利用Arc GIS地统计学中克里格空间插值方法,对分布类型为对数正态分布、具有二阶多项式趋势的淮南市土壤重金属Cu含量的空间结构及分布特征进行了研究。基于经过对数变换的Cu含量分析数据,考虑是否进行分析数据的趋势移除,综合比较了三类克里格法(普通克里格、简单克里格和泛克里格)共6个具体插值方法的分析结果。结果表明,土壤Cu元素含量数据经过二阶趋势移除,采用简单克里格方法插值效果最优。在11种可选的半变异函数模型中,孔穴效应模型插值效果优于高斯、指数等其他模型。研究区土壤Cu含量属中等程度的空间相关,说明Cu含量空间变异受随机性因素和结构性因素共同影响。淮南市土壤Cu含量除受土壤内在因素影响外,可能来源于人类的采矿活动和对化肥、有机肥和农药的过度使用。 相似文献
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《山东农业大学学报(自然科学版)》2014,(4)
了解喀斯特地区土壤养分的空间分布特点。选取贵州省关岭县为研究样区,利用克里金插值法分别对选取的有效土壤指标数据进行空间插值,在Arc GIS10.0中得出土壤养分的空间分布变异特点,并与研究样区土地利用现状图对比。研究区土壤各养分指标中土壤缓效钾含量变化最大,空间变化最为剧烈;结合研究区土地利用现状数据对土壤养分指标分别进行空间插值的结果表明,土壤养分包括有机质、全氮、速效磷和缓效钾的空间分布变异特点都与该区域内土地利用类型有关。合理利用土地资源、改进土地利用方式对喀斯特地区土壤保护有积极作用。 相似文献
3.
沈阳地区农田土壤重金属元素含量的空间变异及分布特征 总被引：1，自引：0，他引：1
以沈阳地区农田的表层土壤为研究对象,采集代表性土壤样品,测试土壤重金属元素镉、汞、砷含量,利用ARCGIS软件及其扩展的地统计分析模块,揭示土壤重金属元素的空间变异规律和分布特征。结果显示,镉、汞元素体现为弱的空间相关性,砷元素体现中等空间相关性,镉呈条带状分布,汞和砷呈斑块状和连续性分布。镉、汞的分布主要是受于洪境内张士灌区、浑蒲灌区及细河沿岸历史污灌污染影响所致。 相似文献
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土壤养分含量的协同克里格法插值研究 总被引：3，自引：0，他引：3
土壤养分含量的空间分布是农业领域研究的重要内容,空间插值是获取土壤养分含量空间分布的重要方法。空间插值方法很多,不同的空间插值方法结果精度各不相同。文章以石家庄城乡交错带土壤全氮、速效磷、速效钾三种养分含量为主变量,土壤有机质含量为辅助变量,选取普通克里格法和协同克里格方法,对85个采样点的土壤养分数据进行空间插值分析,获取土壤养分含量空间分布图。采用交叉验证法对其插值结果精度进行分析和评价,结果表明,采样点数量相同时协同克里格方法的结果精度明显高于普通克里格插值法;利用协同克立格法, 主变量数目在减少至70个,辅助变量不变的情况下,精度仍高于普通克里格法,且空间分布高度相似。说明在适当减少土壤样本的情况下,协同克里格法仍能保证插值精度,适合土壤养分空间插值。 相似文献
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丘陵区水稻土Cu污染空间变异的协同克里格分析 总被引：2，自引：0，他引：2
针对丘陵红壤区铜冶炼厂周围水稻土污染区(1.40 km2),在景观尺度上,采用协同克里格方法,研究了影响表层土壤Cu含量空间分布预测的辅助因子.基于空间自相关性、间距、长轴方位角以及各种预测误差,评价了辅助变量(包括秸秆全Cu含量StrawCu、籽粒全Cu含量GrainCu、土壤全Cd含量Cd、土壤pH、土壤有机质OM、高程H)对表层土壤Cu含量分布预测精度的影响.结果表明,单辅助变量的协同克里格预测值与实测值相关系数的大小顺序为Cu/Cd＞Cu/H＞Cu/StrawCu＞Cu/GrainCu＞Cu/OM、Cu/pH,而多辅助变量协同克里格预测的相关系数大小顺序为Cu/(Cd,StrawCu)＞Cu/(Cd,StrawCu,H)＞Cu/(Cd,StrawCu,GrainCu)＞Cu/(StrawCu,GrainCu)＞Cu/(Cd,H).与土壤全Cu含量的普通克里格插值精度相比,利用表层土壤全Cd含量、水稻秸秆全Cu含量、高程作为辅助变量与水稻土表层全Cu含量进行协同克里格插值可以显著提高预测精度;但水稻籽粒全Cu含量作为辅助变量对预测精度影响不显著;而土壤有机质含量和土壤pH作为辅助变量反而降低了预测精度.在对表层土壤全Cu含量分布的多辅助变量协同克里格预测中,表层土壤全Cd含量和水稻秸秆全Cu含量的影响最大,其次是高程,水稻籽粒全Cu含量不能提高对表层土壤全Cu含量分布的预测精度. 相似文献
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基于主成分分析的协同克里格插值模型对土壤铜含量的空间分布预测 总被引：1，自引：0，他引：1
以湖北省宜都市红花套镇的柑橘产区为例,选取土壤重金属全铜含量为研究对象,利用Pearson相关系数方法选择与土壤铜含量具有较高相关性的土壤因子(全K、全Cr、CEC、全Al、全N(P0.05))作为辅助变量,利用主成分分析(PCA)对辅助变量进行降维求总得分处理后,与协同克里格插值相结合构建土壤铜含量空间模型(COKPCA),同时构建土壤铜含量的普通克里格插值模型(OK)和以全K作为辅助变量构建协同克里格插值模型(COKK),对不同的空间模型进行模拟精度的对比和分析之后提出最优空间模型方法,进一步分析土壤铜含量在研究区域的空间分布特征。结果表明:普通克里格插值(OK)、协同克里格插值(COKK)和与主成分相结合的协同克里格插值(COKPCA)3种模型的RMSE分别为7.044、6.907和6.309,R2分别为0.716、0.743和0.852,赤池信息量准则(AIC)分别为101.591、96.908和87.203。综合比较,COKPCA具有最优的模拟插值结果,其次为COKK,而OK则相对较差。 相似文献
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贵州省万山汞矿区周围土壤中不同形态汞的空间分布特征 总被引：5，自引：0，他引：5
利用连续提取法对贵州省万山汞矿区周边土壤的形态与分布特征进行了测试分析。结果表明,研究区土壤中汞含量在1.34～291.71mg·kg-1之间,明显高于我国土壤汞背景值。表层土壤中汞含量在东部区域普遍较高,西部区域相对较低,并呈现随距污染源距离的增加逐渐降低的趋势。剖面土壤中的汞则表现出明显的表层富集规律。研究区土壤中汞的形态主要以残渣态、难氧化降解有机质及某些硫化物结合态和易氧化降解有机质结合态汞为主,且不同形态的汞含量与总汞含量具有较大的相关性。 相似文献
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上海崇明农田土壤微量元素空间变异特征 总被引：3，自引：0，他引：3
采用地统计学与地理信息系统(GIS)相结合的方法,研究了上海崇明岛表层土壤有效铜、有效硼、有效铁、有效钼、有效锰、有效锌等微量元素的空间变异特征及分布规律.根据研究区土地利用背景的区域性差异及数据的各向异性,针对每个指标分别进行详细的试验分析取得空间相关性最强的步长和分析尺度,并由此选择不同的拟合模型对各因子进行泛克里格插值,获得相关微量元素的空间变异分布图.结果表明,6个指标均表现出强变异性.研究区农田土壤有效铜、有效铁含量过高,有效硼含量基本属于正常范围,有效锌含量偏低,有效锰、有效钼的含量过低.较高的铜含量位于研究区的西北部,主要集中在三星镇及其边缘地区.研究区两端的西北部、东南部地区有效铁含量相对较高,中部含量较低.详细的探索性空间数据分析、合适步长的试验分析,对获得准确描述各指标空间变化的插值理论模型,进而保证所选模型的插值精度具有重要的意义. 相似文献
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泰来县耕地土壤硒含量特征及空间分布 总被引：2，自引：1，他引：1
为研究耕地中土壤硒的含量特征及空间分布,选取黑龙江省产粮大县泰来县为研究区,以多目标区域地球化学调查成果为数据基础,采用多元统计、地统计和普通克里格插值等方法分析泰来县耕地土壤硒元素含量及其空间分布特征。研究表明:1)泰来县耕地表、深层土壤硒含量均值分别为0.155和0.056mg/kg,都低于黑龙江省土壤背景值,水田硒元素含量均值在表、深层土壤中都高于旱地;2)土壤硒含量除受成土母质的影响外,还与土壤有机碳、总氮、Fe_2O_3与Al_2O_3含量以及pH等有关;3)表层土壤硒含量较高的区域主要分布在中部,根据土壤硒含量分布状况,富硒地区面积占耕地总面积的6.2%,研究区中部的六三一分厂、丰收村、六三良种场、河北村、六三二分厂、新建村、双山村、解放村和永发村等村耕地土壤硒含量较高,地累积指数表明土壤中生物毒性显著的重金属元素在研究区基本上不存在污染,可以在这些区域发展富硒农产品,以带动当地经济的发展。 相似文献
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晋南烟区土壤重金属含量空间分布及风险评价 总被引：2，自引：0，他引：2
于2012—2013年在山西晋南烟区平陆县取耕层土样,共布设68个取样点,测定其表层土壤Cd,Pb,Hg,As含量。利用地统计学半方差函数和克里格插值法,结合GIS技术,研究土壤中Cd,Pb,Hg,As的空间分布特征,旨在为清洁烟区的划分提供理论依据。结果显示,研究区土壤中上述4种重金属含量均表现出中等程度的空间相关性,Hg元素在西部地区含量较高,Cd元素在东部地区含量较高,Pb,As在整个植烟区含量均较低。污染评价结果表明,植烟区土壤重金属潜在生态危害等级为Ⅱ级,属中等危害程度。各元素中,以Hg对当地土壤环境质量影响最为严重。 相似文献
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以广东省增城市为研究对象,采集了全市内200个土壤样点,利用 BP神经网络插值方法对研究区土壤的氮和磷进行空间插值预测,将插值结果与土壤样点实测值进行对比,得到预测数据的误差均方根。结果表明, BP神经网络的插值精度比克里格高,在样点较少的情况下,BP神经网络的插值结果克服了克里格插值方法的平滑效应。 BP神经网络对插值的样本数据的分布类型没有要求,比传统插值方法有更强的泛化能力,是一种可替代的插值方法。 相似文献
15.
[目的]研究县域土壤全氮含量的空间分布和采样数量,为紫色土丘陵区采样提供参考。[方法]利用协同克里格法,以初始的1 777个土壤全氮含量数据为随机抽取的数据,分别随机抽取1 599、1 421和1 243个数据为目标变量,并以初始的1 777个土壤有机质数据为辅助变量,对四川省罗江县土壤全氮含量进行插值分析,从而利用协同克里格法对县域尺度下农田土壤全氮含量在不同样点数量下空间分布中的适用性进行评价。[结果]在相同取样数量下,全氮协同克里格法的均方根误差相对于普通克里格法降低0.019 6%～0.072 5%,预测值和实测值之间的相关系数提高0.69%～0.90%。利用协同克里格法,土壤全氮含量数据在缩减30%情况下,其估值精度高于1 777个样点下的普通克里格估值,且二者的分布图都具有较高的拟合度。[结论]协同克里格法是一种经济、精准的方法,可为县域土壤养分含量的空间分布提供基础信息。 相似文献
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为了解遵义市土壤锌空间分布现状及其影响因素,在遵义市采集了701个表层土壤样本,分析了样品中的锌含量。利用GS+软件构建半变异函数模型,采用普通克里格法预测了遵义市土壤锌含量空间分布特征,并进一步探讨土壤理化性质对土壤锌含量及其空间分布的影响。结果表明,遵义市土壤全锌含量变幅为40.51~315.74 mg·kg-1,平均值为107.9 mg·kg-1,土壤锌含量高值区和低值区主要集中在遵义市东南部和西南部。土壤全锌含量与pH无显著相关关系,与有机质和海拔高度呈极显著正相关关系。研究表明,遵义市土壤锌的分布地域差异明显,造成这种差异的主要因素是成土母质、有机质和海拔高度。 相似文献
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县域农田土壤铜含量的协同克里格插值及采样数量优化 总被引：10，自引：0，他引：10
【目的】研究县域农田土壤铜含量的空间分布和采样数量,为农田土壤环境质量调查提供帮助。【方法】采用协同克里格方法,以初始的623个土壤铜含量数据及在此基础上随机抽取的560、498和432个数据为目标变量,并以初始的623个土壤有机质含量数据为辅助变量,对四川省双流县农田土壤铜含量进行插值分析,并对不同样点数量下协同克里格法在县域尺度农田土壤铜含量空间分布研究中的适用性进行评价。【结果】相同取样数量下,协同克里格法的均方根误差相对于普通克里格法可降低0.9%～7.77%,预测值和实测值之间的相关系数可提高1.76%至9.76%。利用协同克里格法,在土壤铜含量数据量缩减10%的情况下,其估值精度仍高于初始的623个土壤铜含量数据的普通克里格估值,且二者的分布图具有高度相似性。【结论】协同克里格作为一种更为精确和经济的方法,可为县域尺度农田土壤重金属含量的空间分布研究提供更多的信息和帮助。 相似文献
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