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基于条件拉丁超立方抽样的县域耕地土壤有机质空间插值合理样本密度的确定

李维友 段良霞 谢红霞 胡碧峰 周清 罗喆

李维友, 段良霞, 谢红霞, 胡碧峰, 周 清, 罗 喆. 基于条件拉丁超立方抽样的县域耕地土壤有机质空间插值合理样本密度的确定[J]. 土壤通报, 2022, 53(3): 505 − 513 doi: 10.19336/j.cnki.trtb.2021081801
引用本文: 李维友, 段良霞, 谢红霞, 胡碧峰, 周 清, 罗 喆. 基于条件拉丁超立方抽样的县域耕地土壤有机质空间插值合理样本密度的确定[J]. 土壤通报, 2022, 53(3): 505 − 513 doi: 10.19336/j.cnki.trtb.2021081801
LI Wei-you, DUAN Liang-xia, XIE Hong-xia, HU Bi-feng, ZHOU Qing, LUO Zhe. Determination of Reasonable Sample Density for Spatial Interpolation of Soil Organic Matter in Cultivated Land of County Region Based on Conditional Latin Hypercube Sampling[J]. Chinese Journal of Soil Science, 2022, 53(3): 505 − 513 doi: 10.19336/j.cnki.trtb.2021081801
Citation: LI Wei-you, DUAN Liang-xia, XIE Hong-xia, HU Bi-feng, ZHOU Qing, LUO Zhe. Determination of Reasonable Sample Density for Spatial Interpolation of Soil Organic Matter in Cultivated Land of County Region Based on Conditional Latin Hypercube Sampling[J]. Chinese Journal of Soil Science, 2022, 53(3): 505 − 513 doi: 10.19336/j.cnki.trtb.2021081801

基于条件拉丁超立方抽样的县域耕地土壤有机质空间插值合理样本密度的确定

doi: 10.19336/j.cnki.trtb.2021081801
基金项目: 国家科技基础性工作专项项目课题(2014FY110200)和湖南省教育厅重点科学研究项目(19A242)资助
详细信息
    作者简介:

    李维友(1995−),男,湖南省邵阳市人,硕士研究生,主要研究方向为土地资源与信息技术。E-mail: Leviyer@163.com

    通讯作者:

    E-mail: xiehongxia136@sina.com

  • 中图分类号: S159

Determination of Reasonable Sample Density for Spatial Interpolation of Soil Organic Matter in Cultivated Land of County Region Based on Conditional Latin Hypercube Sampling

  • 摘要:   目的  采样密度与耕地土壤有机质(SOM)的空间预测精度密切相关,为提高耕地SOM空间预测精度,需要确定合理的采样密度。  方法  以湖南省岳阳县为例,用R语言设计了条件拉丁超立方体抽样(cLHS)方案,从7399个(采样密度为14.82个 km−2)耕地土壤样本中独立抽取不同采样密度的8个训练集(采样密度分别为10.01、7.41、3.70、1.85、0.93、0.46、0.23、0.12个 km−2),为了兼顾样本特征空间与地理空间,地形部位、坡度、成土母质、土壤类型、乡镇和经纬度等信息被添加到了cLHS中。结合普通克里格方法,分析和探讨了不同采样密度的耕地SOM空间预测效果。  结果  不同采样密度训练集SOM均值高于湖南省平均水平,具有中等程度变异,描述性统计结果差异不大,各训练集对总体均具有较强的代表性;半方差函数模型均为指数模型,具有较好的半方差结构(结构性比例:87.5% ~ 94.5%),空间相关性较强,变程与拟合优度呈现出正相关关系(相关系数r = 0.96),与结构性比例则表现为负相关关系(相关系数r = −0.79);在采样密度为3.70个 km−2时,探测到的SOM变异结构中结构性组分最完整,精度最佳。当采样密度达到1.85个 km−2以上时可较稳健地揭示其空间结构特征,继续增加采样密度并不能大幅提升预测精度。  结论  考虑预测精度要求和工作成本,与研究区自然地理条件相似的地区将耕地土壤采样密度控制在1.85个 km−2以上可获得预期的效果。
  • 图  1  研究区基础数据

    Figure  1.  Basic data of the study area

    图  2  全部样点的有机质含量频率分布直方图及统计特征

    Figure  2.  Frequency distribution histogram and statistical characteristics of soil organic matter (SOM) content of all the sampling sites

    图  3  不同采样密度下OK插值精度的比较

    Figure  3.  Accuracy comparison of Ordinary Kriging interpolation as affected by sampling density

    图  4  不同采样密度下土壤有机质空间分布图

    Figure  4.  Spatial distribution of soil organic matter as affected by sampling density

    表  1  不同采样密度下有机质含量统计特征

    Table  1.   Descriptive statistics of soil organic matter contents as affected by sampling density

    采样密度(个 km−2)
    Sampling density
    样点数(个)
    Sampling number
    均值(g kg−1)
    Mean
    中值(g kg−1 )
    Median
    标准偏差(g kg−1
    Standard deviation
    偏度
    Skewness
    峰度
    Kurtosis
    变异系数(%)
    CV
    10.01 5000 33.16 33.40 8.49 −0.01 0.34 25.61
    7.41 3700 33.06 33.30 8.51 −0.04 0.38 25.75
    3.70 1850 33.13 33.60 8.65 −0.09 0.33 26.13
    1.85 925 33.31 33.80 8.60 −0.08 0.64 25.82
    0.93 463 33.68 33.20 8.37 0.24 1.07 24.85
    0.46 232 32.90 33.20 8.36 −0.21 0.35 25.42
    0.23 116 32.86 34.85 9.23 −0.40 −0.16 28.08
    0.12 58 31.72 33.15 8.16 −0.50 0.47 25.73
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    表  2  不同采样密度下有机质含量的半方差模型及其参数

    Table  2.   Semivariance models and parameters of soil organic matter contents as affected by sampling density

    采样密度(个 km−2)
    Sampling density
    样点数(个)
    Sampling number
    最优模型
    Optimal fitting model
    变程(km)
    Range
    块金值
    C0
    基台值
    C + C0
    结构性比例(%)
    1−C0/(C + C0)
    拟合优度
    R2
    残差平方和
    RSS
    10.01 5000 指数模型 8.52 5.30 70.57 92.50 0.85 4.38
    7.41 3700 指数模型 9.00 5.70 71.25 92.00 0.90 3.65
    3.70 1850 指数模型 8.70 5.10 72.84 93.00 0.83 5.95
    1.85 925 指数模型 10.74 6.70 73.49 90.90 0.92 5.53
    0.93 463 指数模型 7.38 5.10 68.47 92.60 0.69 5.11
    0.46 232 指数模型 10.80 9.10 72.60 87.50 0.99 0.35
    0.23 116 指数模型 4.08 4.50 81.49 94.50 0.03 6.54
    0.12 58 指数模型 1.10 4.30 61.15 93.00 0.01 76.60
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2021-08-18
  • 录用日期:  2022-01-27
  • 修回日期:  2021-12-29
  • 刊出日期:  2022-06-01

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