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1.
《林业实用技术》2015,(8)
以麦积区2013年实测数据为据,应用空间变异分析、克里格插值、重分类等方法,对麦积区绿地分布与温湿效应进行了分析,得出如下结论:(1)当绿地结构是乔木和灌木组成的针阔混交林,覆盖率为76%时,温度在10~14℃,相对湿度在65%~79%;当绿地结构是乔、冠、草组合的绿化带,覆盖率为52%时,周边温度在14~18℃,湿度在30%~55%;当绿地结构是经济林组成的阔叶林,覆盖率为31%时,周边温度在18~22℃,湿度在20%~35%;当绿地结构是农田组成的草本,覆盖率为30%以下时,周边温度在27℃以上,湿度在20%以下。(2)温度和湿度的最大影响矢距分别是284.49m和192.82m。这为麦积城市绿地规划和建设,小区域气候改善提供了理论依据和技术指导。 相似文献
2.
了解土壤养分的空间异质性是实现精准施肥与农业可持续管理的重要基础,为精准获取典型白浆土区耕地土壤养分空间分布信息,以典型白浆土区0~20 cm耕层土壤速效钾(Available kalium,AK)为研究对象,结合实地采样点与协同克里格(Cokriging,COK)插值法,对比使用不同辅助变量的插值精度,分析典型白浆土区AK空间异质性。结果表明,研究区内AK含量呈南高北低,介于92.00~364.00 mg/kg,平均为171.78 mg/kg,处于较高水平。有效磷(Available phosphorus,AP)等土壤因子、高程(Elevation,E)等地形因子、遥感指数如归一化差异植被指数(Normalized difference vegetation index,NDVI)等均与AK含量存在显著相关关系,而且加入上述各辅助变量的克里格(协同克里格,COK)插值法精度更高,即COK>OK(普通克里格)。其中,将AP作为辅助变量时精度最高,交叉验证RMSE为36.225 mg/kg。综上,选取最佳辅助变量更有助于分析研究区内AK空间异质性。 相似文献
3.
精准农业中不同取样间距下Kriging插值精度对比研究 总被引:2,自引:0,他引:2
为了研究土壤不同养分的合理取样间距,研究选择了平顶山地区典型烟田为研究对象,在面积为4 hm2的地块上以20 m×20 m网格采样,共采集耕层(0~20 cm)土壤样品111个。在GIS软件平台上对采样点进行行列删除,人为改变取样间距大小,并运用地质统计学和普通克里格插值方法进行插值,生成了土壤各养分分布图。同时,随机选取7个样点,并将其在不同取样密度下的Kriging插值结果与实测值进行比较。由插值误差分析、独立检验、面积分析和养分分布图可以看出:在该研究区域内,碱解氮、速效磷、速效钾、速效铁和速效锌以20 m取样间距较为合适,有机质和速效铜的合理取样间距为60 m,速效锰则以40 m取样间距较适宜。研究目的是为该地区确定合理的土壤取样间距提供理论依据。 相似文献
4.
不同采样尺度下土壤碱解氮空间变异性研究——以榆树市农田土壤为例 总被引:3,自引:0,他引:3
在精准农业的实施过程中,研究如何用较少的样本来反映田间信息的空间变异规律,再用科学的插值方法进行插值和预估是精准农业研究中的一个关键问题。以东北典型黑土区——吉林省榆树市为研究区域,在榆树市弓棚镇13号村内选择相对平整的地块进行土壤采样并测试其土壤养分。在对原始采样格网点按一定的样点间隔和布局进行抽取的基础上,利用克里格插值方法和BP神经网络方法分别进行空间插值,比较不同采样尺度(40m×40m,56m×56m,80m×80m,113m×113m,160m×160m五个尺度)对空间插值精度的影响。结果表明:(1)随着采样尺度的增大,碱解氮的空间结构系数C/(C0+C)有减小的趋势,表明采样间距以内的不可估计误差逐渐增大,其空间结构的表现能力在逐渐减弱;(2)Kriging插值精度总体优于BP神经网络,随着采样尺度的增加,两种模型的模拟精度都有所下降,BP神经网路的插值精度和Kriging模型的插值精度的差距逐渐减小;(3)两种模型在113m×113m尺度上插值精度都发生了突变,如考虑碱解氮的空间变异规律和经济因素,碱解氮的最佳采样尺度应在80~113m。 相似文献
5.
在大区域尺度、有限土壤样点情况下,为探索准确预测土壤属性的方法,以海南岛为研究区,采用近似网格采样方法,采集130个样点,用多元线性回归(MLR)、普通克里格(OK)和回归克里格(RK)3种模型方法进行土壤全氮预测,并以29个验证点比较了预测精度。结果显示:1)对较大区域进行土壤全氮的空间分布的预测精度为OKRKMLR;2)3种模型对土壤全氮含量空间预测分布趋势基本一致,总趋势为岛内自东向西方向逐渐降低;3)0~5 cm土壤全氮含量与土地利用方式呈极显著相关关系,0~20 cm土壤全氮含量与归一化植被指数呈显著相关,20~40、40~60 cm土壤全氮含量与归一化植被指数、坡度呈极显著或显著相关。 相似文献
6.
四川省土壤温度状况空间分布特征 总被引:4,自引:0,他引:4
土壤温度状况(STR)在现代土壤系统分类中是确定土壤分类单元的重要诊断特性。利用四川省160个气象站点的多年年均和月均地面气候资料与数字高程模型数据,分析不同气象因子与地形因素对土壤温度(土温)的影响,然后以显著影响的因子为辅助变量,采用回归克里格法预测四川省STR的空间分布,依据中国土壤系统分类高级与基层分类划分标准中有关STR的定量诊断指标,对四川省STR及其空间分布特征进行分析。结果表明,气温、经度、纬度与海拔对土温有显著影响,在高级分类划分标准下,四川省STR以热性、温性、寒性为主,部分区域为永冻、冷性、高热;在基层分类划分标准下,四川省STR以热性、温性、冷性为主,部分地区为高寒性、近寒性、亚寒性、高热性。四川省STR分析为四川土壤系统分类与土壤资源的合理利用提供了科学依据。 相似文献
7.
土壤有机质(SOM)是土壤肥力的重要组成部分,是作物生长的主要养分来源。为探究分数阶微分(FOD)联合优化光谱指数对低肥力地区SOM的反演效果,以银川平原为研究对象,对野外土壤高光谱反射率原始数据进行0~2阶FOD处理(间隔0.2阶),构建优化光谱指数DI/RDI、DI/NDI、NDI/RDI、RDI/NDI、DI/GDI和RI/GDI,分析各指数与土壤有机质含量间的二维相关性,筛选出最佳优化光谱指数,并建立基于支持向量机(SVM)的SOM含量反演模型。结果表明:银川平原SOM含量整体偏低,其中93.05%处于四级到六级水平。土壤野外原始光谱反射率吸收特征差异明显,在1400、1900nm处有明显吸收峰。随着分数阶的不断增加,光谱反射率不断趋近于0。土壤DI/NDI、DI/GDI、RI/GDI、NDI/RDI和RDI/NDI在0~2阶最大相关系数绝对值(MACC)均小于0.80,DI/RDI在0.2~2.0阶范围内的MACC为0.9965~0.9986,其敏感波段主要集中在1450~1750nm和2100~2400nm之间。基于0.2阶微分处理的DI/RDI-SVM模型对SOM的反演精度最佳,建模决定系数R2c和验证决定系数R2p分别为0.98和0.99,相对分析误差(RPD)为4.31。研究结果可为低肥力地区的SOM含量快速、准确反演及制图提供科学依据。 相似文献
8.
为探索适用于海南岛日最低、最高气温空间插值的方法,研究以经度、纬度、海拔、坡度、坡向、海陆距离、NDVI等为环境变量,采用多元线性回归(multiple linear regression,MLR)、地理加权回归(geographically weighted regression,GWRK)、多元线性回归克里格(multiple linear regression-Kiging,MLRK)和地理加权回归克里格(geographically weighted regression-Kriging,GWRK)等4种方法对海南岛2016年1月1日—6月30日的日最低、最高气温进行了插值。结果表明:4种方法对日最低气温插值的总的平均绝对误差:MLRGWRGWRKMLRK,但GWR、GWRK、MLRK对日最低气温插值的总的平均绝对误差十分接近,对日最高气温有相同的规律。MLRK对日最低、最高气温的总体平均绝对误差分别为0.50℃和0.73℃。GWRK、MLRK对逐日最低气温插值的平均绝对误差也十分接近,对日最高气温也有相同的规律。无论是对日最低气温还是对日最高气温,MLRK、GWRK插值空间分布的主要差异均在站点稀疏的山区。因此,在海南岛,宜采用多元回归克里格(MLRK)对日最低、最高气温进行空间插值。 相似文献
9.
10.
基于地统计学的土壤重金属分布与污染风险评价 总被引:3,自引:0,他引:3
在野外调查取样和室内分析获得大量土壤重金属含量数据和空间数据的基础上,利用经典统计学和普通克里格法(OK)对采样区域土壤重金属含量的空间变异性进行了分析,并利用指示克里格法(IK)和多变量指示克里格法(MVIK)绘制了各项重金属元素污染风险和土壤污染综合风险概率图。结果表明:岩溶地貌区土壤重金属As、Cd、Cr、Cu、Pb、Hg、Ni和Zn的含量显著高于非岩溶地貌区,各项重金属元素之间具有显著的相关性,说明它们存在很大的同源性和复合关系;受岩性、成土母质等内在因素的影响,各项重金属元素(除Cu元素外)都具有强烈的空间变异性,重金属元素含量高值主要分布在东南部和北部的岩溶地貌区,低值主要分布在西南部的非岩溶地貌区;采样区域存在As、Cd、Cu、Hg、Ni和Zn等重金属污染风险,其风险概率分别为0.326、0.805、0.185、0.192、0.267和0.270,土壤重金属污染综合风险概率为0.335。 相似文献