地统计学在土壤空间变异研究中的应用

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1、地统计学在土壤空间变异研究中的应用1112李亮亮,依艳丽,凌国鑫,王甦(1.沈阳农业大学,辽宁沈阳110161;2.抚顺市农业技术推广中心,辽宁抚顺113006)摘要:地统计学应用于土壤科学中,探索其空间分布特征及其变异规律,已为越来越多的学者所推崇。本文对地统计学基本原理及地统计学在土壤物理特性、土壤养分、土壤盐分、土壤重金属等土壤空间变异研究中的应用进行了论述,并针对存在的问题及发展趋势提出了一些看法。关键词:地统计学;土壤空间变异;半方差图中图分类号:S114文献标识码:A文章编号:0564-3945(2005)02-0265-04N(h)地统

2、计学是由南非地质学家D.G.Krige于195112C(h)=N(h)@E[Z(xi)-Z(xi+h)]年提出,随后由法国学者Matheron完善并发展而形成2i=1[1]其中N(h)是以h为间距的所有观测点的成对数的理论。地统计学最早应用于脉状矿床品位、储量研究;随着研究的深入,如析取克里格法、转换函数、泛目(若取样点有n个,则N(h)=n-1)。克里格法的提出,广泛应用于区域矿产资源评价、钻探变差图:工作、采样工作等方面;近年来在化探、冶金、土壤研究中也有所应用,并取得较好的效果。1地统计学理论基础地统计学是利用原始数据和半方差函数的结构性,对未

3、来采样点的区域化变量进行无偏估值的一种方法。其理论基础是变差图理论和区域变量理论。1.1区域化变量区域化变量Z(x)是指在空间分布的变量,是在区域内不同位置x取不同值Z的随机变量。它一般反映图1半方差图了某种现象的特征,如不同位置各点土壤粘粒含量等。Fig.1Semivariogram随机函数指该区域内所有位置上随机变量Z(x)构成的有限集。区域化变量与普通的随机变量的不同在于通过变差图可以得到3个极为重要的参数即范围其取值是根据其空间位置的不同而变化,不随某种概值a(Range),基台值C0(Sill),块金值C(Nugget)。基率分布而变化。因

4、此只能用研究其增量的办法来研究台值是半方差的最大值,指不同采样间距内存在的半其在变化中的总体结构。方差极大值,反映区域化变量的先验方差。范围值是1.2半方差图达到基台值的位差,标志着区域变量独立和非独立的对所有间隔h(又称为位差lag),增量{Z(x+h)界限。块金值是位差为0时的半方差值,表示区域化-Z(x)}有一个有限的方差,这个方差不依赖于测定变量在小于抽样尺度时非连续变异,由区域化变量的点x,只与位差h(lag)有关。属性,或测量误差决定。另外,块金方差/基台值可表Var[Z(x)-Z(x+h)]=E{[Z(x)-Z(x+2示空间变异程度。h

5、)]}=2C(h),Px由于协方差函数的非负定性,用来模拟变差图的其中C(h)就是半方差,描述h和C(h)之间关系模型也应是非负定函数,而非负定性的证明较为困难。的图被称为变差图(如图)。在实际应用中半方差常表示为:收稿日期:2003-12-30;修订日期:2004-02-13基金项目:国家自然科学基金(40271057)资助作者简介:李亮亮(1971-),男,北京市人,博士研究生在读,研究方向:土壤重金属。为此,一些学者提出了一套较常用的半方差模型,并根异。土壤空间变异包括土壤性质随平面分布的变异和据它们的非负定性质分为安全型和危险型。安全型模随土

6、壤垂直剖面的变异两个方面,对农业土壤而言,土型有线状模型、球状模型、双曲线模型;危险型模型有壤空间变异一般是指土壤性质随平面位置不同而发生圆形函数模型、线性有基台值模型。其中安全型较常的变化。[2]用。土壤空间变异一直困扰着土壤学家。如测定土壤1.3克里格法某些性质时,如何确定田间合理取样尺度和取样数目,克里格法是利用原始数据和半方差函数的结构如何使土壤过程的预测、模拟更接近复杂的农田土壤性,对未来采样点的区域化变量进行无偏估值的一种变化情况,如何更好地理解空间作用对土壤作物关系方法。与其它方法相比,具有可以克服内插中误差难的重要性等等。传统的解决办

7、法是按土壤质地将土壤以分析的问题,不会产生回归分析的边界效应,能估计在平面上划分为若干较为均一的区域,在深度上划分测定参数的空间变异分布和估算估计参数的方差分布为不同层次来描述土壤空间变异。虽然在一定程度上等优点。一般分为基本克里格法和泛克里格法。泛克描述了土壤的空间变异情况,但很多情况下难以确切里格法应用于有趋势的、非平稳的、各向异性的数据,地描述土壤性状的空间分布。方法较为复杂,这里不做分析。下面仅对基本克里格20世纪70年代,在地质矿产部门广泛使用的地法做一介绍。统计学方法被引入土壤科学研究领域,并在土壤空间基本克里格法的应用条件是假定数据是平

8、稳的、变异研究中取得了良好成效。作为土壤空间变异研究基本上无明显趋势和各向同性的,即所研究的区域化方法之一,

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