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干旱区棉田表层土壤盐渍化时空变异研究

白建铎 彭杰 白子金 王佳文 吴家林

白建铎, 彭 杰, 白子金, 王佳文, 吴家林. 干旱区棉田表层土壤盐渍化时空变异研究[J]. 土壤通报, 2021, 52(3): 527 − 534 doi: 10.19336/j.cnki.trtb.2020092101
引用本文: 白建铎, 彭 杰, 白子金, 王佳文, 吴家林. 干旱区棉田表层土壤盐渍化时空变异研究[J]. 土壤通报, 2021, 52(3): 527 − 534 doi: 10.19336/j.cnki.trtb.2020092101
BAI Jian-duo, PENG Jie, BAI Zi-jin, WANG Jia-wen, WU Jia-lin. Clarifying Spatial-Temporal Variability of Surface Soil Salinization in Arid Cotton Fields[J]. Chinese Journal of Soil Science, 2021, 52(3): 527 − 534 doi: 10.19336/j.cnki.trtb.2020092101
Citation: BAI Jian-duo, PENG Jie, BAI Zi-jin, WANG Jia-wen, WU Jia-lin. Clarifying Spatial-Temporal Variability of Surface Soil Salinization in Arid Cotton Fields[J]. Chinese Journal of Soil Science, 2021, 52(3): 527 − 534 doi: 10.19336/j.cnki.trtb.2020092101

干旱区棉田表层土壤盐渍化时空变异研究

doi: 10.19336/j.cnki.trtb.2020092101
基金项目: 国家重点研发计划项目(2018YFE0107000)和国家自然基金(41361048)共同资助
详细信息
    作者简介:

    白建铎(1995−),男,甘肃武威,在读硕士研究生,研究方向为农田管理分区研究。E-mail: bjdzky@163.com

    通讯作者:

    E-mail: pjzky@163.com

  • 中图分类号: S156.4

Clarifying Spatial-Temporal Variability of Surface Soil Salinization in Arid Cotton Fields

  • 摘要: 明确土壤盐渍化时空变异特征是确保干旱区棉田精准灌溉和作物良好生长发育的基础。考虑棉田不同灌溉节点和灌溉方式,利用大地电导率仪(EM38-MK2),在棉花生育期内进行3次表观电导率数据和土样的采集,采用局部建模和全局建模的思路构建表观电导率与实测电导率间的反演模型。综合利用经典统计方法和地统计学方法,分析表层土壤盐渍化的时空变异特征。结果表明,表观电导率与实测电导率建立的局部模型具有较好精度,R2均大于0.79,而全局模型的R2仅为0.52,表明局部模型优于全局模型;不同时期表层电导率变异性差异较大,3月和10月变异系数均小于50%,属中等变异,而7月变异系数大于50%,属强变异;各时期半变异函数的最优模型均为球状模型,基台值与块金值之比均小于25%,表明表层盐分变异主要由气候,蒸降比、地下水埋深度等结构性因素引起;研究区盐渍化土壤面积由播种前的0.49%增加到棉花收获后的98.23%,在棉花生育期内,表层土壤以轻度盐渍化和中度盐渍化为主;土壤盐渍化空间变异强度主要以中等变异为主,强变异次之,弱变异所占面积最小,而强变异集中分布在研究区南端,弱变异区域主要集中在研究区中部。研究结果为干旱区田间尺度的棉田土壤盐渍化时空变异研究提供了一定的思路和方法。
  • 图  1  研究区地理位置图

    Figure  1.  Geographical position of study area

    图  2  不同时期表层土壤盐分分布图

    Figure  2.  Distribution of surface soil salinity in different periods

    图  3  表层土壤盐渍化空间变异强度分布图

    Figure  3.  Distribution of surface soil salinization spatial variation coefficient

    表  1  局部与全局电导率反演模型

    Table  1.   Local and global conductivity inversion models

    建模方法
    Method
    日期
    Date
    模型
    Model
    决定系数
    R2
    局部 2018.03.31 Y = 0.0119X1 − 0.0037X2 + 0.4289 0.88
    2018.07.07 Y = 0.0483X1 − 0.0303X2 + 0.7368 0.77
    2018.10.27 Y = 0.1707X1 − 0.1216X2 + 0.8338 0.83
    全局 Y = 0.0445X1 − 0.0234X2 + 1.7778 0.38
      注:自变量ECv0.75与ECv1.5分别表示为X1与X2
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    表  2  局部模型与全局模型评价指标对比

    Table  2.   Comparison of evaluation indices between local model and global model

    建模方法
    Method
    日期
    Date
    决定系数
    R2
    均方根误差
    RMSE
    平均绝对百分误差
    MAPE
    平均误差
    ME
    局部 2018.03.31 0.89 0.31 0.03 −0.11
    2018.07.07 0.90 1.17 0.42 0.27
    2018.10.27 0.79 1.08 0.13 0.11
    全局 0.52 2.29 1.02 −0.22
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    表  3  不同时期表层土壤电导率统计特征值

    Table  3.   Statistical characteristic values of surface soil conductivity in different periods

    日期
    Date
    最小值(dS m−1
    Minimum
    最大值(dS m−1
    Maximum
    平均(dS m−1
    Mean
    标准差
    SD
    变异系数(%)
    CV
    峰度
    Kurtosis
    偏度
    Skewness
    2018.03.31 0.15 2.11 0.61 0.28 45.63 2.54 1.62
    2018.07.07 0.36 7.71 2.64 1.37 51.98 −0.20 0.81
    2018.10.27 1.49 16.59 5.38 1.76 32.76 3.39 0.69
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    表  4  不同时期半变异函数模型

    Table  4.   Semi-variogram models at different periods

    日期
    Date
    模型
    Model
    块金值C0
    Nugget(dS m−1
    基台值C0 + C
    Sill(dS m−1
    块金值/基台值
    Nugget/Sill(%)
    变程
    Range(m)
    决定系数
    R2
    残差
    RSS
    2018.03.31 S 0.01 0.09 11.07 125.10 0.89 4.01 × 10−4
    2018.07.07 S 0.34 2.10 16.30 124.90 0.89 6.59 × 10−3
    2018.10.27 S 0.54 3.35 16.26 119.00 0.80 8.63 × 10−3
      注:S表示球状模型
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出版历程
  • 收稿日期:  2020-09-21
  • 修回日期:  2020-12-27
  • 刊出日期:  2021-06-04

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