基于影像分析的黃土丘陵溝壑區土壤水分采樣研究

王曉軍, 武江濤, 王 兵, 溫奮翔

(山西大學 環境與資源學院， 山西 太原 030006)

基于影像分析的黃土丘陵溝壑區土壤水分采樣研究

王曉軍, 武江濤, 王 兵, 溫奮翔

(山西大學 環境與資源學院， 山西 太原 030006)

摘要：[目的] 以山西省壽陽縣三眼井小流域土壤水分采樣為例，對采樣點進行了均勻性和代表性分析，以此驗證土壤采樣設計的合理性。[方法] 利用統計分析SPSS 13.0軟件和ArcGIS軟件，以規則網格采樣點作為初步布設圖，然后結合遙感影像，把自動生成的規則網格采樣點在兼顧土地利用類型和可操作性的前提下進行微調，即采用大均勻小隨機布點法進行土壤采樣點布設。[結果] 最近鄰點指數和變異系數均顯示采樣點分布較均勻；從采樣點的坡度代表性來看，由于大均勻小隨機采樣考慮到實際可操作性，采樣點布設多集中在0°～15°，坡度的代表性較差；從采樣點的坡向代表性來看，采樣點代表性較好；從土地利用類型代表性來看，大均勻小隨機法得到的采樣點對草地與耕地的代表性較好，對林地的代表性較差，主要因為林地多分布在陡坡上難以采樣。[結論] 總體來看，大均勻小隨機采樣法得到的樣點均勻性和代表性都比較好，且由于黃土丘陵溝壑區溝壑縱橫，地形復雜，利用此方法可以兼顧均勻性、代表性和可操作性。

關鍵詞：GIS; 大均勻小隨機布點; 規則網格布點; 均勻性; 代表性

土壤水分作為植物生存的一個基本因子，在水土流失嚴重的黃土高原丘陵溝壑區卻是制約黃土高原植被建設的關鍵限制因子，因此土壤水分的研究一直是黃土高原水土資源合理利用和生態恢復的主要內容[1-2]。要了解研究區真實的土壤水分狀況，依賴于所獲得的土壤水分數據的可靠性和有效性，因此要求采樣點盡可能多，但是過多的采樣不僅費時費力，其時效性也受到影響，而釆樣點過少，則可能丟失重要的土壤性質空間信息。因此，建立科學的土壤采樣布點模式，對于降低土壤采樣成本、提高預測制圖質量、客觀真實地反映研究區現狀等具有重要的意義[3-6]，特別是針對黃土高原地區小流域這種復雜的地形條件，如何合理制定采樣方案顯得尤為重要。

目前國內外常用的土壤采樣布點方法主要有主觀判斷采樣(judgmental sampling)、簡單隨機采樣(simple random sampling)、規則網格采樣(grid sampling)、分區采樣(stratified sampling)以及混合采樣(composite sampling)等[7-8]。而在土壤采樣模式中，Wang等[9]認為主要有簡單隨機采樣模式、規則網格采樣模式。簡單隨機采樣雖然保證每個被抽取的樣本概率相同，且相互獨立，保證了抽取的無偏差性，但缺點之一是常出現樣本不均勻成堆分布的情況，以及在相同花費下采樣方差比其他采樣模式大。而規則網格采樣則可確保樣點能覆蓋到整個區域，能更好的獲取整體信息。但是網格法比較適用于某個坡面或某種單一的土地利用方式下環境因素相對均一、簡單的土壤空間異質性的研究，可以較好地反映研究區土壤性質的空間相關性[10-13]。因此，如果土壤采樣點同時結合這兩種布點方法，在規則網格布點的基礎上兼顧采樣實際可操作性對采樣點進行調整，即大均勻小隨機方法，則可更加合理地布置采樣點。目前，考慮到黃土高原丘陵溝壑區地形破碎，景觀高度異質性，土壤采樣多根據不同的土地利用方式、地形狀況以及典型坡面法來布設樣點[14-15]，相比較而言，利用規則網格和隨機布點相結合的土壤采樣在黃土丘陵溝壑區的研究中并不多見。

本研究在遙感影像的基礎上，利用統計分析方法和GIS空間分析技術，在土壤樣品采集前初步對大均勻小隨機樣點分布的均勻性和代表性進行分析，以驗證此次土壤采樣設計的合理性，為黃土高原丘陵溝壑區更合理地進行土壤采樣提供方法和依據。

1研究區域概況

本文研究區域位于山西省壽陽縣的三眼井流域(113°1′43″—113°2′43″E，37°45′45″—37°45′53″N)，流域長約2 km，寬約1 km，面積約2 km2；主溝道長約2 km，寬約30 m，主溝方向為北南向，北低南高，次級溝谷多呈東西向分布。該區主要為山區與平原區的轉折部分，地表黃土覆蓋，第四系的馬蘭黃土和離石黃土廣泛發育，是典型的黃土丘陵區，主要由梁和深度切溝組成，海拔在996～1 160 m。該地區年均氣溫7.3 ℃，年均降雨量為581.3 mm，降水主要集中在7—9月，全年蒸發量介于1 800～2 000 mm。該區的土地利用類型以旱作梯田為主，玉米為主要的種植作物，耕作方式以牲畜耕作為主。植被主要有松樹、楊樹、刺槐以及蒿類、禾本科草類等灌木和草本植物。

2材料與方法

2.1　采樣點的布設

采用高清晰正射影像和實測1∶2 000地形圖，利用漁網工具生成150 m×150 m規則網格，以自動生成的規則網格采樣點為初步布設圖，結合遙感影像，兼顧實際可操作性，對規則網格中心樣點進行適當的調整，盡量使調整后的樣點在其原來對應的網格內，相對均勻的布設101個采樣點，其中在水井周圍布設3個采樣點，打印并塑封采樣點圖，便于在野外實際采樣過程中及時調整。

本文的土壤剖面水分樣品采集于2013年春季，采用傳統土鉆法鉆取0—300 cm剖面土壤，測定土壤水分。在采樣過程中，首先觀察草圖的采樣點是否適宜采樣，然后在采樣的同時記錄《采樣點調查表》和《壽陽三眼井流域土壤水分測定表》。如果草圖中的采樣點難以實行，例如位于極陡的坡上等情況，則在附近重新選取采樣點。通過室內布設的采樣點草圖和實際采樣點圖比較，有8個采樣點進行了重新調整，采樣點共計101個。實際采樣點分布情況如圖1所示。

圖1　土壤剖面水分樣品實際采樣點分布

2.2　數據處理與分析方法

數據的處理與分析采用Excel制作表格，SPSS 13.0進行經典統計分析，運用GIS的空間分析技術提取采樣點的土地利用類型與地形信息。

2.2.1采樣點均勻性分析方法一方面將采用大均勻小隨機法、規則網格法和集中布點法3種方法得到采樣點分布，以規則網格為單元統計每個網格中的采樣點個數，計算出平均值、標準差和變異系數，通過變異系數來分析此次采樣點空間分布的均勻性；另一方面還用平均最鄰近距離工具[16]對采樣點分布均勻性進行分析。

2.2.2采樣點代表性分析方法利用ArcGIS軟件結合實地調查繪制土地利用圖，根據實測1∶2 000地形圖生成DEM數字高程模型，并利用空間分析方法繪制坡度和坡向圖，將大均勻小隨機法和規則網格法得到的采樣點分布圖與土地利用圖、坡度圖、坡向圖疊加提取相關信息[17]，對采樣點的分布狀況與流域中各種土地利用類型、坡度類型、坡向類型分布狀況進行比較分析其代表性。

本文采用黃河水利委員會綏德水保試驗站在黃土丘陵溝壑區韭園溝多年試驗結果制定的臨界坡度分級系統，按照3°，8°，15°，25°，35°及45°的臨界坡度值將流域內的坡度分成7個等級[18-19]。坡向分為平坦、東、西、南、北、東北、東南、西南和西北9個等級。

3結果與分析

3.1　采樣點分布均勻性分析

李梅等[7]在GIS支持下豫東地區土壤野外采樣布點方法探索中采用規則網格法，同時采用表層采樣與剖面采樣相結合、網格點與類型控制點相結合的方法，最后得出采樣密度為每4 km2一個點，通過公式n=Z2p(1-p)/d2驗證采樣點間距的合理性，結果顯示采樣點間距可行，均勻性比較好。同時通過與通許縣土壤圖做疊置分析表明，采樣點基本涵蓋了所有的土種類型，代表性好。李玲等[5]以鄭州市土壤肥力監測為例，通過統計不同區域和不同土壤類型的采樣點數量，分析了采樣點的均勻性和代表性，其采樣方法也是以規則網格法為基礎，在布點中參考土壤圖和土地利用規劃圖及第二次土壤普查時的主剖面及農化樣點位置(盡可能的落在同一田塊中)，同時兼顧土壤類型面積大小上的差異，結果表明，采樣點的均勻性和代表性較好。

表1是不同采樣布點方式下得出的相應參數，結合附圖1—2可以看出，實際采樣點數在每個網格單元中多為1個。實際采樣點數量的標準偏差、變異系數分別為0.69和0.95，規則網格法得到的采樣點數量的標準偏差、變異系數分別為0，集中布點方式的標準偏差、變異系數分別為8.54和11.75。從3種方法布設的采樣點數量分布的變異系數來看，基于遙感影像的大均勻小隨機采樣方法獲得的采樣點分布比較均勻，十分接近于規則網格法。

第二種方法采用平均最鄰近距離工具分析測量樣點均勻性。該方法采用最近鄰點指數即測量距離與預期距離的比例(預期距離是由同樣數目的同類要素在同樣區域假定為隨機分布得來)分析采樣點的均勻性，最近鄰點指數見公式(1)：

(1)

表1　不同采樣布點方式下的統計信息

本文研究區域的總點數為101，面積為1.39 km2，根據最近鄰點指數分析結果顯示最近鄰距離值為106 m，帶入公式(1)，得到最近點指數值為1.9，說明研究區采樣點為均勻分布。

綜上分析可以看出，利用變異系數和最近鄰近指數法得到的結果是一致的，基于遙感影像的大均勻小隨機方法得到的采樣點分布均勻。

3.2　采樣點代表性分析

由于土地利用方式、坡度、坡向、高程等對土壤各種性狀的空間分布有重要的影響，因此本文通過坡度、坡向、土地利用方式對以遙感影像為基礎的大均勻小隨機采樣方法獲得的采樣點進行了研究。

3.2.1采樣點在不同地形條件的分布情況

(1) 采樣點在不同坡度范圍的分布情況。根據測繪得到1∶2 000的地形圖生成DEM數字高程模型，在此基礎上按照3°，8°，15°，25°，35°與45°的臨界坡度分級系統重分類后得到了研究區坡度圖，統計不同坡度范圍的面積；將坡度圖與規則網格布點、實際采樣布點進行疊加分析(附圖1—2)，提取采樣點的坡度信息，得出采樣點在各坡度范圍分布的統計特征(表2)，如果采樣點的個數比例與相應的坡度范圍面積比例越接近，則說明采樣點代表性越好。從表2可以看出，研究區按坡度從低到高的順序，不同范圍面積比例依次為10%，22%，17%，14%，12%，11%和14%，坡度主要集中在3°～15°之間，無坡地最少。

規則網格法采樣點在不同坡度范圍內分布的比例依次為12%，26%，18%，11%，12%，9%和12%，由此可以看出，規則網格布點法與研究區不同坡度范圍的面積比例基本相符，代表性很好，但是由于規則中心網格布點落在45°～90°的點有16個，如果某些地方坡度過陡，不便于采樣，為了兼顧實際采樣方案的可操作性，對規則網格布點進行了適當的調整后得出大均勻小隨機采樣方案，通過分析得出采樣點在不同坡度范圍內分布的比例依次為21%，43%，21%，6%，4%，2%以及3%，與研究區不同坡度范圍的面積比例相比，采樣點在<15°內分布的比例大于研究區面積比例，在>15°內的分布情況則相反，所以對坡度而言雖然此次采樣方案的可操作性好，但是其代表性較差。

表2　基于DEM導出的坡度信息統計量

(2) 采樣點在不同坡向范圍的分布情況。根據測繪得到1∶2 000的地形圖生成DEM數字高程模型，在此基礎上，按坡向分類標準得到了研究區坡向分布圖，將坡向圖與規則網格采樣點分布圖、實際采樣點分布圖進行疊加(附圖3—4)，得出研究區域各類坡向的統計特征值(表3)。如果采樣點的個數比例與相應的坡向范圍面積比例越接近，則說明采樣點代表性越好。從表3可以看出，研究區坡向等級1—10所占面積比例依次為4%，8%，16%，18%，13%，8%，6%，9%，11%和7%，大均勻小隨機采樣點在不同坡向范圍內的比例依次為8%，4%，27%，21%，5%，4%，1%，11%，12%和7%，規則網格采樣點在不同坡向范圍內的比例依次為2%，6%，17%，17%，17%，6%，1%，16%，12%和6%，可以看出，規則中心網格布點與該坡向范圍面積所占比例基本相似，但結合坡度圖(附圖1—2)可以看出，坡向在112°～157°之間，規則網格法采樣點的坡度都在45°以上，在實際采樣中難以實現。因此，基于所占比例，綜合實際情況和數據的有效性分析，說明大均勻小隨機采樣點代表性比較好。

3.2.2采樣點在不同土地利用方式的分布情況將土地利用圖與規則網格采樣點圖、實際采樣點圖進行疊加，得到不同土地利用類型分布圖(附圖5—6)，面積比例以及采樣點在不同土地利用類型中的分布比例，分析結果見表4。如果采樣點的個數比例與相應的土地利用類型面積比例越接近，則說明采樣點代表性越好。從表4可以看出，研究區域的土地利用類型主要有耕地、林地、草地、果園以及居民宅基地，所占面積比例依次為51%，36%，9%，1%和3%，研究區域的土地利用類型以耕地和林地(主要是灌木林地)為主。此外，從表2可以看出，規則網格采樣點分布在耕地、林地、草地、果園和居民宅基地的比例依次為53%，33%，11%，1%和2%，大均勻小隨機采樣點個數落在耕地、林地、草地的比例分布依次為77%，15%和8%，與土地利用類型面積比例相比，規則網格的個數比例更接近土地利用類型面積比例，但是，ArcGIS自動生成的規則網格采樣點不一定都是符合要求的有效點。例如有3個點落到建筑區域，由于城鎮、住宅、道路、溝渠、墳墓附近等處人為干擾大，失去土壤的代表性，同時由于黃土高原地形破碎，還有部分采樣點落在溝谷陡坡上，在實際采樣過程中難于操作，有一定的局限性。而與研究區中不同土地利用類型面積比例相比，本文采用的大均勻小隨機采樣法得到的采樣點在草地中的分布比例更為接近，耕地中的較多而林地較少。通過對土地利用圖與坡度圖做疊加分析，得到基于坡度分級的土地利用圖(附圖7)，從表5和附圖7可以看出，林地主要分布在大于25°的陡坡上，比例為67%，其中在坡度為45°~90°之間分布最多，比例達到27%。耕地主要分布在0°～15°之間，比例為76%。以上結果看出林地在大于45°的坡上分布較多，采樣比較困難，因此，導致實際采樣點在林地中分布的比例較小。

表3　基于DEM導出的坡向信息統計量

表4　各類土地利用類型的信息統計量

表5　基于坡度分級的土地利用類型的面積及所占面積比例

4結 論

(1) 本研究區域采樣點數量分布的均勻性分析表明，以遙感影像為基礎，采用大均勻小隨機的布點方式，采樣點分布的變異系數接近于規則網格布點，表明此次布點比較均勻，最近鄰點指數也說明此次大均勻小隨機布點比較均勻。

(2) 從大均勻小隨機采樣點的代表性分析可知，整體來看，通過對規則網格中心法獲得的采樣點在不同地形和土地利用類型中分布的比例更接近相應的坡度范圍、坡向范圍、土地利用的面積比例的原因分析出大均勻小隨機布點兼顧實際可操作性，并且大均勻小隨機采樣主要分布在0°～25°緩坡和緩陡坡的耕地和林地上，坡向范圍主要集中在22°～67°和67°～112°，所占比例基本與其面積比例一致，說明此次大均勻小隨機布點代表性比較好。

綜上所述，結果表明利用隨機布點與規則網格布點相結合的大均勻小隨機的方法進行土壤采樣布點優化在黃土高原丘陵溝壑區域具有較好的適用性，如果在此基礎上，考慮到土地利用、坡度、坡向的分布情況，可以更精確得進行土壤采樣布點。同時還表明小流域或區域中土壤采樣均勻性與代表性需要運用ArcGIS的空間分析方法，把數字地形分析的結果以及土地利用現狀圖運用到大均勻小隨機采樣布點上，使土壤剖面研究從采樣點布設到分析的每一個環節都變得更為便捷，并且在樣點布置的合理性、取樣的科學性和數據分析結果的準確可靠性等方面都得到了顯著的提升。因此，利用大均勻小隨機的方法，結合土地利用、坡度、坡向的特點進行采樣布點，可以滿足均勻性和代表性的要求，又能減少樣品采集過程中的誤差，避免造成資金和人力上的浪費。

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A Study on Image-based Soil Moisture Sampling Method in Hilly and Gully Area of Loess Plateau

WANG Xiaojun, WU Jiangtao, WANG Bing, WEN Fenxiang

(TheCollegeofEnvironmentalScienceandResources,ShanxiUniversity,Taiyuan,Shanxi030006,China)

Abstract：[Objective] To test the rationality of soil sampling design, we took Sanyanjing basin of Shouyang county in Shanxi Province as a case study, to analyze the uniformity and representativeness of soil water sampling. [Methods] Using statistics analysis software and ArcGIS, we took grid sampling points as the initial layout. And then combined with remote sensing images, the automatic generated regular grid sampling points were finely adjusted giving the consideration of land use types and operation, namely, using uniform sampling in large scale and random sampling in small scale method for soil sampling point layout.[Results] Both of the nearest neighbor index and coefficient of variation showed a uniform distribution of sampling points. Sampling points obtained by uniform sampling in large scale and random sampling in small scale method were mainly concentrated in the slope of 0°~15°, which is not representative according to the distribution of slope. While the selected sampling points were representative according to the distribution of aspect. The points obtained by uniform sampling in large scale and random sampling in small scale method were more representative in grassland and farmland, but fewer representatives in forest land, due to the woodland is mainly distributed on steep slope and difficult to sample.[Conclusion] The uniformity and representativeness of sampling points obtained by large uniform small sample random sampling method are quite good. This sampling method can be well applied in hilly and gully area of the Loess Plateau to obtain uniform and representative sampling points.

Keywords:GIS; uniform sampling in large scale and random sampling in small scale; grid sampling; uniformity; representativeness

文獻標識碼：B

文章編號：1000-288X(2015)01-0181-06

中圖分類號：S159.3

通信作者：王兵(1979—),女(漢族),河北省邢臺市人,博士,講師,主要從事農田生態系統水氮利用方面的研究。E-mail:wang_bing1996@163.com。

收稿日期：2014-02-27修回日期：2014-03-26

資助項目：國家自然科學青年基金項目“黃土高原荒溪近自然治理的土壤—植被水文生態作用研究”(41201277)； 山西省科技重大專項“晉北沙化土地防治的關鍵技術研究與試驗示范”(20121101011)； 山西省自然基金項目“黃土殘垣溝壑區小流域土壤水分空間異質性研究”(2014011034-2)

第一作者：王曉軍(1968—),男(漢族),山西省運城市人,博士,副教授,主要從事自然資源評價與管理研究。E-mail:xjwang@sxu.edu.cn。