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土壤作为自然界的重要组成部分,其各种属性的时空变化对农业生产和生态环境有重要影响。因此,了解其时空分布状况、特征及其影响机制对农作物提质增产和生态环境可持续发展有重要意义。当前的相关研究中,区域尺度的土壤属性时空特征分析主要是基于首尾时间的空间分布数据进行,缺乏对时空连续变异过程的分析,无法完全表达土壤属性的时空变异特征。另外,目前的研究中,普遍缺乏对土壤属性未来分布状况的时空预测。基于以上考虑,本研究以秭归县为研究区域,以土壤有机质为研究对象,以县域内2006-2018年的土壤时空样点为主要数据,基于时空地统计方法获取区域土壤有机质时空连续分布数据,并进一步揭示其时空分异特征及影响因素,最后对土壤有机质未来5年的分布进行了时空预测。主要内容和结果如下:(1)提出时空莫兰指数,计算了不同时空距离阈值上,土壤有机质的时空相关性,结果表明在最大时空距离为5km和10年范围内,所有时空距离阈值上的时空莫兰指数均大于0且显著,说明秭归县2006年到2018年的土壤有机质呈显著的时空正相关。计算各时空距离上的试验时空变异函数,并依据其散点图特征,构造了一个融合空间维指数模型和时间维孔穴模型的混合模型,表达各时空距离上的土壤有机质时空变异。通过对比模型拟合值和试验变异函数值,得到该模型的R~2为0.71,RMSE为0.09,说明模型拟合效果良好。基于理论时空变异模型和时空样点,利用时空克里格方法,以200m×200m×1年为时空分辨率,对秭归县2006-2018年土壤有机质进行了时空插值,并与只能使用单一时期样点的空间克里格方法对比。结果表明,时空克里格的估值精度较空间克里格提升51.4%;估值方差方面,在样点较少且分布不均的年份,时空克里格的估值方差依然能与样点较多且分布均匀的年份相近,但空间克里格的估值方差与当年的样点数量紧密相关。因此,时空克里格的结果更可靠;在平滑性方面,提出平滑指数,对比原始样点、时空克里格方法结果和空间克里格方法结果的平滑性。结果表明,时空克里格方法部分克服了空间克里格方法的平滑效应,其平滑指数更接近原始样点的平滑指数值。因此,时空克里格方法无论在插值精度、估计方差和平滑效应方面,都优于空间克里格方法。(2)基于时空克里格法得到的土壤有机质时空分布数据,利用多种时空分析方法,挖掘了秭归县2006—2018年间土壤有机质的时空分布和变化特征:秭归县土壤有机质的总体均值为21.3g/kg,多年均值和变异系数分别呈北低南高和北高南低的空间分布趋势,说明土壤有机质平均含量与其时态波动性呈负相关;定义了若干随机指示器函数,挖掘土壤有机质时空分布不确定性特征,结果表明,在研究的时空域内,土壤有机质含量大部分介于15g/kg~34g/kg之间,且随着阈值的增加,不同距离下两个时空位置同时超过该阈值的概率急剧下降。同时,秭归县土壤有机质的时态变化趋向于全县域整体协同变化,而不是只在某局部区域发生变化;在2006年到2018年间,秭归县土壤有机质平均含量经历了“下降—升高—下降”的波动过程,2011、2015是其时态变化的关键拐点。Mann-kendall趋势检验结果表明,从2006到2018年:秭归县分别有15.05%和32.05%的区域,土壤有机质有显著下降和上升趋势,而其余区域的时态变化趋势不显著;但秭归县土壤有机质含量显著下降和上升的面积占比分为37.2%和44.57%。(3)基于土壤有机质时空分布特征,将土壤类型、地形因子、植被覆盖、土地利用、乡镇区划等作为自变量,利用地理探测器、相关分析、方差分析和回归分析明确了对秭归县土壤有机质空间分异和时空变化的影响因素及其贡献大小。结果表明:乡镇区划、土壤类型、高程、NDVI和土地利用对秭归县土壤有机质的空间分异和时空变化均有显著影响。所有因子分别能解释61.1%的土壤有机质多年均值空间分异,以及34.6%的从2006年到2018年的时空变化,且乡镇区划、土壤类型和高程是影响秭归县土壤有机质空间分异和时空变化的主导因子。因变量的不确定性,以及更小尺度的因子数据缺失是导致时空变化解释能力较低的主因。最后,使用时空回归克里格法,综合考虑土壤有机质的时空结构性和各因子对土壤有机质时空分布的影响机制,设置增产、平收和减产三种情景模式,预测了秭归县土壤有机质2019-2023年的时空分布状况。结果表明,在增产和减产模式下,从2019年到2023年,全县域土壤有机质均值的年均变化率分别为1.16%和-1.47%,而在平收模式下,土壤有机质时态变化较小。本文的主要创新点体现在三个方面:一是土壤有机质的时空地统计建模与插值。其中,时空地统计方法中一系列技术细节的创新和阐述,如时空莫兰指数算法、时空理论变异模型的构建、时空理论变异模型拟合方法、时空邻近点的判定依据等,为地理属性时空建模和插值提供了应用范式;二是应用一系列时空分析方法,从多个方面挖掘了区域土壤有机质时空分布特征,包括基于Mann-kendall方法的土壤有机质趋势检验,结合估计值和方差的土壤有机质含量显著时态变化的评价方法,基于时空随机位置指示器函数的土壤有机质时空不确定性特征提取方法;三是利用时空回归克里格法,根据研究区土壤有机质变化的影响机制,设置不同情景,对土壤有机质未来的时空分布进行了预测。上述创新能为土壤属性时空建模分析与预测提供方法依据,为农田土壤健康连续监测与分析和农业可持续发展提供可靠的数据支撑,也拓展了地理属性时空建模和分析方法体系。