拉萨河流域曲水一带土壤锗含量地统计学分析与评价

发布时间：2021-03-03 14:48

　　以西藏拉萨河流域曲水一带农用地为例,应用地统计学分析方法对研究区土壤锗空间分布进行了变异函数的计算和模型拟合,基于最适空间插值理论模型运用克里金方法进行了土壤锗空间插值分析。结果表明:研究区土壤锗均值为1.265 mgkg-1,有效锗均值为0.0128 mg kg-1,均以聂当乡一带含量最高;研究区土壤锗变异系数表现为弱变异性、有效锗表现为中等变异性,说明研究区土壤锗、有效锗含量受人为活动影响较小;研究区土壤富锗情况较好,大部分农用土壤具有富锗特征（≥1.3 mg kg-1）,其中以柳梧乡、聂当乡、才纳乡一带该类土壤为最多,富锗土壤面积约50.9 km2。研究区具有富锗农产品生产的基础条件,具有富锗农牧业发展优势。 

【文章来源】：土壤通报. 2019,50(05)北大核心

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

研究区范围

从表1的统计数据看，研究区各个分块土壤样本锗含量数据的标准差、偏度、峰度等数据基本呈正态分布。从频率分布直方图（图2）看，研究区土壤锗样本数据正态分布特征也较明显。因此，土壤样本锗数据可以运用地统计学克里金方法进行空间变异性分析。2.2.2 变异函数建模

图3中C0称为块金效应（Nugget），它表示在极短的样本距离（h≈0）之间变异函数从原点的跳升值（不连续性），是由样点误差和短距离的变异性引起的；C1称为局部基台值；α称为变程或相关距（Range），当h≤α时，任意两点间的观测值具有空间相关性，这个相关性随h的变大而减小，当h>α时就不再具有相关性，α的大小反映了研究范围内某一观测值的变化程度。C0+C1称为总基台值，它反映某区域化变量在研究范围内变异的强度。变异函数曲线图可以表示土壤重金属含量在距离与方向上的所有成对点观测值之间的空间相关性，得出的半变异函数图的起伏特征、原点处性状、趋势走向、不同的方向差异性等形状特点提供了丰富的空间结构信息[8]。变异函数在稳定过程（stationary process）中存在许多经典模型[9]，包括球状模型、指数模型、高斯模型、线性模型等。模型的确定需要对样本数据曲线进行拟合，以选择最佳的稳定模型。利用GS+软件对研究区土壤锗样本数据进行变异函数模型分析，结果如表2。

【参考文献】：
期刊论文
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[2]基于克里金插值的耕地表层土壤有机质空间预测[J]. 陈琳,任春颖,王宗明,张柏.  干旱区研究. 2017(04)
[3]拉萨市周边土壤养分分析[J]. 普布次仁,米玛次仁,土登江层,旦增尼玛,格桑曲珍.  农业与技术. 2015(07)
[4]西藏拉萨市农业主要土壤类型及改良利用途径[J]. 王国强.  农业与技术. 2012(03)
[5]地统计分析方法在土壤重金属污染预测中的应用[J]. 夏师.  黑龙江科技信息. 2011(36)
[6]空间变异函数的数学模型及参数反演[J]. 张旭臣,卢全海.  科学技术与工程. 2010(18)
[7]田块尺度上土壤重金属污染地统计分析及评价[J]. 王纪华,沈涛,陆安祥,刘良云,马智宏.  农业工程学报. 2008(11)
[8]神奇的生命元素——锗[J]. 李晓明.  解放军健康. 2008(06)
[9]普通Kriging法的参数设置及变异函数模型选择方法——以福建省一月均温空间内插为例[J]. 吴学文,晏路明.  地球信息科学. 2007(03)
[10]微量元素锗的生物学功能[J]. 孔涛,曲韵笙,朱连勤.  微量元素与健康研究. 2007(01)



本文编号：3061452