基于Kriging法的涼州區(qū)耕地土壤微量元素的空間插值研究

賈曉娟，王 祎，韓 梅，袁政祥

（甘肅省武威市涼州區(qū)農業(yè)技術推廣中心，甘肅 武威 733000）

Kriging法是地質統(tǒng)計學中礦品位的最佳內插方法，近年來已廣泛應用于GIS中的空間內插。Kriging法的內蘊假設條件是區(qū)域變量的可變性和穩(wěn)定性，也就說，一旦趨勢確定后，變量在一定范圍內的隨機變化是同性變化，位置之間的差異僅僅是位置間距離的函數［1］。采用Kriging法進行空間插值，需要根據數據的空間變化趨勢消除趨勢干擾，然后選擇半變異函數模型。地統(tǒng)計學中半變異函數理論模型的選擇主要是根據距離和半變異函數計算值之間的關系，以及專業(yè)理論或經驗來確定合適的理論模型，也可以利用散點圖來推測合適的理論模型［2］。涼州區(qū)位于武威市中部，南連天祝藏族自治縣、古浪縣；西鄰肅南裕固族自治縣；北抵民勤縣、永昌縣。東西長約122 km，南北寬約90 km。全區(qū)地形由西南向東北傾斜。西南和南部是祁連山區(qū)，海拔1 800～4 847 m，占總面積的38.97%；中部是走廊平原，有河灌區(qū)、井灌區(qū)，是河西走廊重要的商品糧生產基地，海拔1 440～1 800 m，占總面積的31.96%；東北和東部是沙漠地帶，海拔1 500～1 700 m，占總面積的29.07%。研究應用Arcgis的地統(tǒng)計模塊進行Kriging插值分析，對涼州區(qū)耕地土壤銅、鋅、鐵、錳等微量元素含量狀況及時空變化進行分析，以期為制定科學合理的施肥方案提供技術支撐，為實現土壤可持續(xù)利用提供理論基礎。

1 材料與方法

1.1 研究資料

包括涼州區(qū)1∶5萬比例尺地形圖、土壤圖，1∶10萬行政區(qū)劃圖，1∶1萬土地利用現狀圖；行政區(qū)基本情況數據，第二次土壤普查資料及相關調查資料，耕地調查點基本情況及土壤化驗結果數據等。

1.2 研究方法

采用野外定點采樣，用EDTA提取—原子吸收分光光度計測定法獲取采樣點土壤銅、鋅、鐵、錳含量，并將采樣點位圖與分析數據庫進行鏈接，再運用ArcGIS軟件的kriging插值法對各屬性數據進行空間插值，從而自動生成各土壤微量元素屬性專題圖。將GPS測定的采樣點地理數據導入ArcGIS中，獲得樣點分布空間數據庫。該數據庫中運用“編號”關鍵字段將該地理數據與化驗分析的結果數據進行掛接，作為Kriging插值的源屬性數據。經數據檢查剔除特異值后根據半方差函數圖和各擬和參數的檢驗情況選擇適當的Kriging插值模型。運用Crossin-Validation交叉驗證對所選擇的插值模型進行驗證，并對各參數進行修正，以得到最合理的土壤微量元素含量分布的等值區(qū)圖。利用Arcgis的空間分析模塊將各微量元素含量插值結果圖件與行政轄區(qū)圖件進行空間疊加，得到整個行政轄區(qū)范圍內的土壤微量元素含量分布的等值區(qū)圖。

1.3 空間變化趨勢分析

空間樣點值由確定性表面（趨勢）和空間自相關誤差兩部分組成。Kriging插值需要預測數據的趨勢，先消除趨勢的影響，再模擬空間的自相關誤差。地統(tǒng)計分析中，去除數據趨勢是獲得良好Kriging 插值的關鍵。Z（ s）= μ（ s）+ ε（s）式中，Z（s）是空間樣點的預測值，μ（s）是數據的確定性表面（趨勢），ε（s）是數據的空間自相關誤差。ArcGIS的趨勢分析工具提供了數據的三維可視化透視圖。X軸和Y軸分別代表了采樣點的正東和正北方向，樣點值大小用Z軸表示。利用趨勢分析工具將樣點數據值投影到X，Z平面和Y，Z平面上，并根據投影平面上的散點圖用多項式進行曲線擬合［2］。通過拉動Location的滾動條改變觀察者的視角，從各個方向判別數據的趨勢。

2 結果與分析

2.1 土壤微量元素的統(tǒng)計特征值

在應用Arcgis的地統(tǒng)計模塊進行Kriging插值分析，對土壤銅、鋅、鐵、錳、含量的采樣數據進行了一般描述性統(tǒng)計分析，結果見表1。

表1 土壤微量元素特征值

涼州區(qū)有效態(tài)鋅平均含量0.50 mg/kg，在甘肅省養(yǎng)分分級標準中占Ⅳ級，含量偏低，其中大于0.5 mg/kg的分析樣31個，小于0.5 mg/kg的分析樣44個，表明涼州區(qū)缺有效態(tài)鋅的面積約為3/5；有效錳含量平均11.01 mg/kg，有效銅含量1.01 mg/kg、有效鐵含量14.60 mg/kg，在甘肅省養(yǎng)分分級標準中均占Ⅱ級，說明涼州區(qū)有效錳、有效銅、有效鐵總體上不缺?？偟膩砜礇鲋輩^(qū)耕地土壤微量元素中較缺的是有效鋅，其它微量元素基本可滿足大田作物的生長需求。

2.2 土壤微量元素空間相關性

運用不同的半方差模型對涼州區(qū)土壤鋅含量進行擬和時各檢驗參數的選擇比較結果見表2。

表2 Kriging插值模型比較

從結構性因素的角度來看，基底方差值與基臺值的比例可以表明土壤微量元素的空間相關程度。該比例小于25%，說明系統(tǒng)具有強烈的空間相關性，其空間變異主要是由土壤母質、地形、氣候等非人為因素（空間自相關部分）引起的；比例為25%～75%，表明系統(tǒng)具有中等相關性；比例大于75%，說明系統(tǒng)相關性很弱，其空間變異主要是由人類活動引起的。通過表2的數據分析可知，錳、銅的空間相關性較弱，鋅、鐵、的空間相關性中等。

圖1 不同區(qū)域耕層土壤微量元素含量

2.3 微量元素的空間分布

由圖1可知，微量元素含量區(qū)域分布有效鐵是黃羊區(qū)最高，張義區(qū)最低；有效錳豐樂區(qū)最高，清源區(qū)最低；有效銅黃羊區(qū)最高，張義區(qū)最低；有效鋅永昌區(qū)最高，張義區(qū)最低。

3 小結與討論

1）涼州區(qū)有效態(tài)鋅平均含量0.50 mg/kg，在甘肅省養(yǎng)分分級標準中占Ⅳ級，缺有效態(tài)鋅的面積約為3/5；有效錳含量平均11.01mg/kg，有效銅含量1.01mg/kg、有效鐵含量14.60 mg/kg，在甘肅省養(yǎng)分分級標準中均占Ⅱ級。其中微量元素含量有效鐵是黃羊區(qū)最高，張義區(qū)最低；有效錳豐樂區(qū)最高，清源區(qū)最低；有效銅黃羊區(qū)最高，張義區(qū)最低；有效鋅永昌區(qū)最高，張義區(qū)最低。錳、銅的空間相關性較弱，鋅、鐵的空間相關性中等。

2）Kriging插值方法過程復雜，所需參數較多，每個參數的設置都影響到下一步的結果。因此，必須全面了解數據特點和認識Kriging各個參數的含義。影響土壤養(yǎng)分的因素有很多，如坡向、海拔等［3］。研究只從空間相關性來分析土壤養(yǎng)分空間分布，如果利用各影響因子來分析土壤養(yǎng)分狀況，得到的結果可能會更好。

［1］ 郭旭東，傅伯杰，馬克明，等.基于GIS和地統(tǒng)計學的土城養(yǎng)分空間變異特征研究——以河北省遵化市為例［J］.應用生態(tài)學報，2000，11（4）：557-563.

［2］ 雷志棟，楊詩秀，謝森傳.土坡水動力學［M］.北京：清華大學出版社，1988.

［3］ 袁政祥，王 祎.基于GIS的涼州區(qū)耕層土壤主要養(yǎng)分時空變化研究［J］.甘肅農業(yè)科技，2013（4）：28-30.