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中国土壤调查结果的地统计特征
张维理; 傅伯杰; 徐爱国; 杨鹏; 陈涛; 张认连; 史舟; 吴文斌; 李建兵; 冀宏杰; 刘峰; 雷秋良; 李兆君; 冯瑶; 李艳丽; 徐用兵; 裴玮
2022-07-01
Source Publication中国农业科学
ISSN0578-1752
Volume55Issue:13Pages:2572-2583
Abstract【目的】我国于1979—1987年进行了第二次土壤普查(以下简称“二普”),2005—2017年进行了农田耕层土壤养分调查。两次调查均为地面采样量大的全国性调查。两次调查生成数据是我国目前最精细的土壤资源与质量时空数据。通过地统计检验方法,探讨我国在这两次调查中所获土壤质量数据的地统计检验特征,为这些数据用于表征土壤资源与质量时空分布状况,及其在其他行业和研究领域的应用提供参考。【方法】检验方法是在我国东、南、西、北、中不同地域选取7个代表性类型区,提取7片区在两次调查中获得的土壤剖面点和耕层采样点0—20 cm土层的土壤有机质含量。选择土壤有机质含量作为检验指标的原因之一是有机质含量是最重要土壤质量性状之一,其二该要素可量化表达。剖面点数据源于二普对典型土壤类型的剖面采样,采样特征为优先选取典型土壤类型,全国完成了10万个0—100 cm剖面分层采样、化验。经数据整合和多要素匹配,有6万个剖面点获得坐标。耕层采样点数据源于2005—2017年农田耕层养分调查,采样为网格化均衡分布的大样本量,全国完成了1 000万个有GPS定位坐标的耕层样本。每片区含土壤剖面点500—1 300个,耕层采样点50 000—250 000个。用普通克里格插值方法进行地统计分析和检验。对每片区剖面点和耕层采样点数据分别随机选取80%数据作为训练样本集建模,20%作为验证样本集。将验证样本预测值与实测值进行线性回归,计算R~2(决定系数)和RMSE(均方根误差),以此评价两组数据表达土壤要素空间分布特征的可靠性和误差。【结果】剖面数据的地统计检验显示,7片区二普剖面点数据表达的有机质含量分布状况可靠性均达极显著水平,但校验集预测值与实测值相关性较差,R~2值较低,为0.223—0.380,RMSE较高。2005—2017年耕层采样点数据地统计检验显示,通过网格化均衡分布和大样本量的地面采样,耕层采样点所获有机质含量分布图的可靠性和预测精度优于剖面点数据,R~2提高,RMSE下降。两组数据地统计结果还显示:尽管相隔30年,两时段调查展现的土壤有机质含量有一定变化,但两组数据反映的各片区土壤有机质含量空间分布总体规律相似。【结论】当土壤调查为网格化均衡分布的大样本量采样时,就表征土壤要素空间分布特征而言,其可靠性和精度较好;二普生成大比例尺土壤专题图数据(土壤图,有机质含量图,pH图,土壤氮、磷、钾养分含量图)和2005—2017年农田耕层养分调查数据均源于网格化均衡分布的大样本量地面调查,可靠性和精度优于二普剖面点数据。但剖面点含数据类别多,具有点坐标,也有可靠的土壤专题图表达,对了解多类别土壤要素空间分布特征极具价值。二普与农田耕层点养分调查间隔约30年,两时段数据有利于了解土壤质量时空演变。本研究还显示,获取精细土壤质量数据需要进行大样本量地面调查和采样,对于表征土壤类型、土体构造等稳定性要素而言,若地面采样量较小,将难以获得可靠性和精度优于二普的数据。从实际需求和我国已有工作基础考虑,今后土壤调查重点可考虑以土壤功能调查或缺区补漏调查为主。
Department城市与区域生态国家重点实验室
Keyword土壤调查 地统计 土壤有机质 土壤质量 可靠性检验 数字土壤制图
Document Type期刊论文
Identifierhttps://ir.rcees.ac.cn/handle/311016/48054
Collection城市与区域生态国家重点实验室
Affiliation1.中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
2.中国科学院生态环境研究中心
3.西北农林科技大学
4.浙江大学
5.农业农村部耕地质量监测保护中心
Recommended Citation
GB/T 7714
张维理,傅伯杰,徐爱国,等. 中国土壤调查结果的地统计特征[J]. 中国农业科学,2022,55(13):2572-2583.
APA 张维理.,傅伯杰.,徐爱国.,杨鹏.,陈涛.,...&裴玮.(2022).中国土壤调查结果的地统计特征.中国农业科学,55(13),2572-2583.
MLA 张维理,et al."中国土壤调查结果的地统计特征".中国农业科学 55.13(2022):2572-2583.
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