鄂西北山区耕层土壤全氮空间变异及自相关分析.pdf
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1、第 22 卷第 6 期南阳师范学院学报Vol.22 No.62023年11月Journal of Nanyang Normal UniversityNov.2023收稿日期:2023-06-20基金项目:河南省重点研发与推广专项(软科学研究)(232400411098);南阳师范学院博士专项基金项目(2022ZX042);2022 年度南阳师范学院国家社科类培育项目(2022PY018);河南省社科院南阳分院开放课题重点项目(YJY202111;YJY202205);南阳师范学院乡村振兴研究院 2022 年招标课题重点项目(2022sczx04);河南省社科联调研课题(SKL-2023-272
2、1)作者简介:吴正祥(1981),河南南阳人,博士,讲师,主要从事耕地质量与粮食安全、生态安全方面的研究。鄂西北山区耕层土壤全氮空间变异及自相关分析吴正祥1,2,冯莉2(1.南阳师范学院 乡村振兴研究院,河南 南阳 473061;2.河南省自然灾害遥感监测重点实验室,河南 南阳 473061)摘要:土壤全氮含量(STN)与耕地质量密切相关,掌握 STN 的空间分布特征对增强区域 STN 的精准管理及耕地质量提升具有重要意义。根据鄂西北山区十堰市 701 个耕层土壤样点数据,采用地统计学方法结合 Morans I 指数进行空间自相关分析,探讨十堰市 STN 的空间自相关类型及其空间分布格局。结果
3、表明:研究区 STN 的平均含量分别为 1.118 mg/kg,变异系数为 49.374%,变程为 321 600 m,具有中等强度的空间自相关。空间变异受结构因素影响较大,在 0(N-S)方向的空间变异最为剧烈。STN 含量整体上呈现从南向北逐渐递减的分布格局。全局自相关表明研究区 STN 存在较强的空间正相关特征,且不同方向存在差异;随着距离的增大,STN 呈现负相关特征,分布存在空间孤立。局部空间自相关系数为0.3576,主要类型为 L-L 型和 H-H 型,空间集聚特征明显。关键词:土壤全氮含量(STN);空间变异;空间自相关中图分类号:S 153.6;X 825文献标志码:A文章编号
4、:1671-6132(2023)06-0001-09氮素作为土壤组成的重要部分,直接影响土壤肥力,是植物生长发育过程中最重要的元素之一1-2,含量过高或过低都会引起作物生长不良、水体环境污染等一系列农业问题3。土壤中氮的长期积累和循环不仅影响整个生态系统的平衡和稳定,而且对缓解全球温室效应也产生着深远影响4。土壤学、生态学、环境科学等不同领域对土壤养分供应、植物养分吸收、温室气体排放等的研究中均需测定土壤全氮(Soil total nitrogen,STN)含量5。全氮在土壤养分总量中占比不大,但在土壤微生态、养分循环以及农业可持续发展等方面却有着巨大作用6,其含量与分布是评价土壤肥力和质量的
5、关键指标7。掌握 STN 的空间变异规律和分布特征可以为精准施肥等农业管理措施、耕地质量的保护和提升提供理论依据 8。目前,众多学者结合 GIS 和地统计学对 STN 空间分异以及 STN 时空分异进行了较为深入的研究,取得了丰硕的成果9-11。学者通过采用方差分析、线性回归分析等不同模型对 STN 的空间分布进行探究12-13,相关研究尺度涉及农田14-15、流域16-17、行政区18等,揭示了地形、成土母质、土壤类型、土地利用方式及人为管理等在不同程度上对 STN 空间分异的影响。空间自相关分析是探求变量在空间内分布模式的另一种方法,应用范围较广,可用于人口分布、城镇家庭消费以及土壤理化性
6、质的空间变异研究19-21,和地统计学相比,它可以有效识别出土壤理化性质的空间聚类特征,并对空间相关的显著性进行检验,在衡量自相关时更为严格。将两种方法结合使用,可以对土壤养分的空间变异特征进行更深入的剖析,而目前相关研究成果较少。STN 含量不仅对土壤肥力和耕地质量有着重大的影响,而且还潜在地威胁着水质安全。目前关于该区域的相关研究成果较少,为此,本研究以十堰市为案例,综合应用地统计学方法及空间自相关方法,对该区域耕层 STN 的空间变异特征及规律进行探讨,并进一步判断 STN 的空间聚集区和空间孤立区的具体分布位置,为研究区确定合理的 STN 管理单元、实现农业生产土壤氮肥精准管理、确保南
7、水北调中线水源地生态安全和经济社会可持续发展提供参考。1材料与方法1.1研究区概况十堰市位于湖北省西北部,秦巴山区汉水谷地,是鄂、豫、陕、渝交界区域性中心城市,地理坐标介于东南阳师范学院学报第 22 卷经 1092911116和北纬 31303316之间。该区域属亚热带季风气候,区内多年平均气温 15.4 ,年平均日照 1650 h,年平均无霜期 224 d。多年平均降水量为 769.6 mm,降水集中分布在夏季;降水量表现为东南部多西北部少。该区域地势南北高,中间低,自西南向东北倾斜;地貌类型以山地为主。土壤类型以黄棕壤、石灰土和水稻土为主。成土母质主要有泥质岩类风化物、第四纪老冲积物、红砂
8、岩类冲积物、碳酸盐类风化物、石英质岩风化物、河湖冲沉积物,还有少量紫色岩类风化物及结晶盐类风化物。该区域耕地具有明显的地域性和立体分布规律,耕地面积随高度的升高而减少。耕地利用以水田、旱地和水浇地为主。1.2数据来源与数据预处理数据来源于 2017 年秋十堰各县市区耕地质量调查与评价。对数据处理采用拉依达准则法(3 倍的标准差),利用 SPSS 24.0 对采样点的 STN 原始数据进行特异值的识别与剔除,剔除异常值后总样点数为 666 个,本文相关内容的研究均采用剔除异常值后的数据。利用 Minitab 17.1 软件对 STN 含量进行数据变换处理,选取最优的正态分布拟合系数,使用 SPS
9、S 24.0 进行描述性统计分析及相关分析;其中相关分析用于揭示不同因素与 STN 的相关性是否显著;在ArcGIS 10.7 中对样点进行坐标转换和投影(Beijing_1954_3_Degree_GK_CM_111E),利用 GS+9.0 软件进行半方差分析、空间自相关分析及理论模型的拟合,普通克里格插值在 ArcGIS 10.7 中进行,通过 GeoDa对 STN 空间自相关图进行绘制。1.3研究方法1.3.1地统计分析法方差函数是地统计学的理论基础,在本研究中用来反映区域化变量 SOM 在研究区内的空间变异与相关程度。计算公式如下:r(h)=12N(h)ni=1Z(xi)-Z(xi+h
10、)2(1)式中:r(h)为半方差函数;N(h)是以 h 为间距的所有观测点的成对数目。h 为两个样本点的分隔距离;Z(xi)和 Z(x+h)分别为区域化变量 z(x)在 xi和 xi+h 处的实测值。1.3.2空间自相关分析方法空间自相关是描述事物间相互关系的方法。它通过事物之间在地理空间的相互关系来判断事物之间的相互关系(集聚或分散),在地理学上应用广泛。包括全局空间自相关和局部空间自相关,空间自相关分析主要用莫兰指数(Morans I)来反映空间要素在整个研究区域范围内的空间聚集程度,Morans I 计算公式如下:I=ni=1nj=1wij(xi-x)(xj-x)S2ni=1nj=1wi
11、j(2)其中,S2=1nni=1(x-x)2;wij为空间权重矩阵,一般为对称矩阵;n 为空间数据个数;xi和 xj分别为 i 区和 j区空间要素属性值;x 为所有空间数据的平均值。对于全局 Morans I,一般用标准化统计量阈值 Z(I)进行显著性检验,其一般公式为:Z I()=I-E I()Var I();E I()=-1N-1(3)式(3)中 Z(I)为标准化统计量;E(I)为期望值;Var(I)为理论方差。当 Z 1.96 时,表明该属性在空间上存在显著的空间自相关性,否则,不存在空间自相关。全局自相关忽视了区域内部要素间的相互关系,因此用局部空间自相关(Local indicato
12、rs of spatial association,LISA)的方法来分析每个空间要素属性与其临近空间要素属性的关联程度。Morans I 的LISA 计算公式为:I=(xi-x)S2nj=1wij(xj-x)(4)2第 6 期吴正祥,等:鄂西北山区耕层土壤全氮空间变异及自相关分析各变量含义与公式(3)中相同,全局空间自相关分析主要由 Morans I 反映采样区域 STN 在研究区空间分布情况,Morans I 的范围在-1,1 之间。若 Morans I 0 且通过显著性检验,则说明研究区域存在空间集聚,表示空间数据属性值高的样点相互邻近(记为 H-H),或者是空间数据属性低的样点相互邻近
13、(记为 L-L);反之,当 Morans I 小于 0,则说明研究区域存在空间负相关,表示空间数据属性值高的样点与空间数据属性低的样点相互邻近(记为 H-L),或者是空间数据属性低的样点与空间数据属性值高的样点相互邻近(记为 L-H)。2结果与分析2.1基本统计学特征2.1.1STN 的描述性统计根据第二次土壤普查中 STN 分级方法,研究区 STN 含量分为 6 级(表 1)。表 1 显示,1 到 6 级的样本数分别为 7.70%,13.55%,28.53%,21.54%,16.83%和 11.84%。研究区 STN 含量集中分布在中等、缺乏及较缺乏三个级别,占总数的 63.62%。研究区
14、STN 含量范围为 0.124 3.720 g/kg,均值是 1.118 g/kg,表明研究区耕层 STN 处于中等水平,变异系数为 49.374%,属于中等程度的空间变异性。表 1STN 值分级及各级分布级别范围样本数比例/%1 级(极高)STN2.00547.702 级(较高)1.50STN2.009513.553 级(中等)1.00STN1.5020028.534 级(较缺乏)0.75STN1.0015121.545 级(缺乏)0.50STN0.7511816.836 级(极缺乏)STN0.508311.84全部 701 个原始样点的 STN 数据剔除异常值,获取 666 个有效样点,剔
15、除异常值后标准差从 0.552 g/kg降低到 0.453 g/kg,进行 box-cox 变换后,标准差降低到 0.246 g/kg,可以初步判断出全氮分布离散程度有所降低;原始样本的偏度系数为 0.957,峰度系数为 1.025,说明 STN 数据右偏,剔除异常值后,偏度系数从0.957 减少到 0.446,进行 box-cox 变换后,偏度系数减少到 0.033,接近 0,全氮数据更接近正态分布。2.1.2STN 与环境因子的相关分析本研究中,运用 SPSS 24.0 对十堰市 STN 与地形因子(高程、坡度、水平曲率、剖面曲率)、气候因子(年均温、年降水量)、主要土壤因子(土壤 pH
16、值、有机质)、距交通道路距离、距河流距离进行相关分析,结果见表 2。如表 2 显示,十堰市 STN 分别与高程及有机质呈显著正相关,与土壤 pH 值及年均温呈显著负相关,说明这四个因素是影响研究区 STN 空间分布的重要因子。其中,高程通过影响土壤中水热资源的再分配与土壤生态系统的物质循环过程与强度来影响土壤氮素分布;微生物是驱动土壤氮循环的引擎,而微生物的代谢活性受到温度的制约;土壤 pH 值主要是通过影响土壤微生物的活性进而影响不同区域土壤有机质及氮素水平;STN 含量的高低取决于有机质的积累和分解。由于结构性因素和随机因素的影响,十堰市不同区域土壤 pH 值及有机质空间分布存在差异,进而
17、对 STN 的空间分异产生影响。表 2STN 与环境因子的相关系数指标土壤 pH 值有机质高程坡度水平曲率剖面曲率河流距离交通距离年均温年降水量STN-0.112 0.699 0.176-0.0570.0470.037-0.0140.046-0.235-0.040注:表示在 P95 000 m 后,STN 空间自相关性表现为平稳状态。从地统计学角度来说,近距离的样点具有相同的表生作用、气候条件、地形条件及成土母质等,这些因素呈斑块状或连续性分布,呈现出较强的空间相关性,反映出的空间结构性较好,随着样点间距的增加,这些因素表现出较为明显的差异,另外受随机因素的影响,其空间结构性会受到影响17。图
18、 2STN 空间分布图图 3STN 各向同性(a)和各向异性(b)条件下全局自相关系数通过对空间自相关各向异性分析,可反映不同方向上 STN 的空间聚集和空间孤立特征。由图 3(b)可以看出,在各向异性条件下,研究区 STN 在不同方向均表现出不同的空间自相关特性。在 0(N-S)方向上,STN 含量的 Morans I 指数在间隔距离 065 000 m 范围内大于 0,STN 含量表现为正相关,在此范围内存在 H-H 和 L-L 空间聚集,随着距离的增加,正相关呈现逐渐减弱的趋势;当间隔距离在 65 000 105 000 m 范围内时,STN 含量的 Morans I 指数小于 0,且随
19、着距离的增加,其绝对值越来越大,STN 含量呈现 H-L 和 L-H 的空间孤立现象,在局部上变化比较明显;整体说明在该方向上65 000 m 表现为不同性质的斑块,从 0(N-S)方向上地形地貌、高程及成土母质均有所差异。在 45(NE-WS)方向上,Morans I 指数在间隔距离为 062 000 m 的范围以正相关占主导,在此范围内存在 H-H 和 L-L 空间聚集;当间隔距离在 62 000105 000 m 范围内,Morans I 指数小于 0,其绝对值随间隔距离增加逐渐增大,存在 H-L 孤立现象。在 90(E-W)方向上,Morans I 指数在间隔距离 010 500 m
20、范围内均大于 0,随着间隔距离的增加,Morans I 指数呈现缓慢减小的趋势,在间隔距离60 000 m 时,Morans I 指数在 0.105南阳师范学院学报第 22 卷附近趋于恒定,说明在此方向上不存在负相关,STN 含量在此方向上存在 H-H 和 L-L 空间聚集;究其原因,可能受研究区地形地势影响较大,整个研究区地势南北高,中间低,汉江自西向东穿越全境。90(E-W)方向上地形以河谷和山间盆地为主,成土母质和土壤类型走向受地形影响较大,该区域的土地利用与管理相对较单一,在结构因素和随机因素差异不大的情况下,STN 的空间自相关程度就更加显著;在斑块性质相同的条件下,STN 含量的空
21、间结构性在此方向上得到了较好的反映。在 135(SE-WN)方向上,STN 含量的 Morans I 指数在间隔距离 0105 000 m 范围内以正相关为主,负相关不显著,主要呈现 H-H和 L-L 的空间聚集特点;其成因与 90(E-W)方向大致相似,研究区内众多河流基本上呈现西北东南或东南西北流向,河谷面积较大,但受到中部武当山的影响,其土地利用和管理存在一定的变化,空间自相关没有 90(E-W)方向表现的显著,但结构性在此方向上也得到了较好的反映。总的来说,研究区内各向同性和各向异性自相关特征的特征,与区域内部不同尺度和不同方向上的地形地貌特征以及受其影响造成的土地利用方式及人为管理的
22、差异性有着密切关系,其具体的影响过程有待进一步验证。图 4STN 局部 Morans I 系数散点图2.5STN 局部空间自相关特征分析为揭示研究区不同样点 STN 空间自相关分布格局,运用 GeoDa 软件对研究区耕层 STN 含量进行局部空 间 自 相 关 分 析,绘 制 了 研 究 区 STN 的 局 部Morans I 指数散点图(图 4)。结果显示,研究区 STN 局部 Moran s I 指数为0.3576,说明不同土壤样点 STN 空间分布存在显著的空间集聚。H-H 和 L-L 集中分布在第一、三象限,即STN 高值区(或低值区)被 STN 高值区(或低值区)包围;第二、四象限为
23、 L-H 和 H-L 的分布模式。即 STN高值区(或低值区)被 STN 低值区(或高值区)包围。总体来说,十堰市耕层 STN 主要呈现 H-H 和 L-L 并存的格局,其中分布在第二、四象限样点较少,在高低值混合分布情形中,低值零星分布于高值区和高值零星分布于低值区的情况大致相同。基于局部 Morans I 指数散点图,对局部 Morans I 指数进行显著性检验,并在研究区范围内进行可视化分析(图 5)。图 5 揭示了在 95%的置信水平下,研究区 STN 含量在空间分布上呈现的特性。STN 局部 Morans I 指数共有 482 个样点未通过显著性检验(P=0.05),达到显著性水平的
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