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摘要：如何利用有限的土壤采样点准确预测土壤属性一直是土壤学研究的热点。本文以南方红壤区江西省余江县为案例，用网格法采集了 129个样点 ，利用土壤类型图斑连接法、利用用地类型的图斑连接法以及普通克里金三种方法作为手段，对该地区的土壤全氮（STN）值进行空间预测，并通过 124个验证点比较了这三种方法的预测精度。分析表明，用地类型方法得到的全氮含量实测值以及预测值的相关系数（a=0.6406，r=0.733）略高与土壤类型方法（a=0.6394,r=0.718），且两者均远高于普通克里金方法（a=0.1755,r=0.377）。用地类型方法和土壤类型方法的RMSE值分别为0.398和0.410，而普通克里金方法的RMSE值为0.539，可以看出以用地类型为标准的预测方法在精度上也略高于土壤类型方法。同时，三种方法对STN 值的空间分布格局的空间预测精度也是不同的，在整体的分布趋势预测上，普通克里金方法只能对全氮值的空间分布趋势进行粗略描述，而用地类型法可以较好地还原研究区全氮分布的实际情况。研究表明，以用地类型方法为辅助信息的图斑连接法对南方丘陵红壤区土壤全氮含量的预测是较为精确的。 37397
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毕业论文关键词：土壤全氮；空间预测；图斑连接法；南方红壤区；普通克里金
Abstract: It has been a great concern t of soil science about how to use limited soil samples to accurately predict soil properties . In this article, we collect 129 soil samples in Yujiang County of the hilly red soil region ,China, and we take three methods :Soil Type method, Land Utilization Type method and Ordinary kriging to predict the STN value of this region, then, 124 samples were validated to compare the prediction accuracy of these three methods. This study shows that the correlation coefficients between measured and predicted of Land Utilization Type method （a=0.6406，r=0.733）were larger than that of Soil Type method（a=0.6394,r=0.718）, and they are both larger than that of Ordinary kriging method. The RSME of the Land Utilization Type method and Soil Type method are 0.398 and 0.410,while that of ordinary kriging is 0.539, we can learn from this data that the Land Utilization Type method can predict the soil STN more accurately than the Soil Type method. On the other hand , there are some differences in Spatial prediction accuracy of these three method in spatial distribution pattern of soil STN value .On the whole, the ordinary kriging method can only sketchy describe the Spatial prediction, while the Land Utilization Type method can show actual situation of the distribution of STN in this area .The study shows that, the Polygon connection method with Land Utilization Type method land is relatively effective in the prediction of soil STN value in the southern hilly red soil region.
Keywords: soil STN , spatial prediction, polygon connection method , northern red soil region, ordinary kriging
目录
1.前言1
1.1.研究意义..1
1.2.国内外研究进展..1
1.3.不足之处..2
2.方法和材料.2
2.1.研究区概况.2
2.2.样品采集和处理..3
2.3.图斑连接法.3
2.4.克里金方法.4
2.5.精度检验..5
3.研究结果..5
3.1.土壤全氮数据的统计分析.5
3.2.土壤全氮数据的地统计分析6
3.3.基于不同预测方法的全氮值空间分布..7
3.4.空间预测精度比较.7
4.结论.9
5.参考文献..9
1. 前言
1.1. 研究意义 氮素是地球上全部生命的基本组成成分，它存在于许多有机分子中。在植物的所有必需营养元素中，氮是影响植物生长和产量形成的首要因素。作物生产过程对氮素的需要量较大，土壤供氮不足可能会引起农产品下降和品质降低。在一定含量范围内，全氮和有机质含量的多少，反映了土壤肥力的高低[1]。了解氮素循环是现代农业和环境保护面临的挑战性问题。土壤氮含量受到自然因素如成土母质、植被、温度、时间、地形和降水量等的影响，同时也受人为因素如利用方式耕作、施肥及灌溉等措施的影响，土壤特性空间变异性的研究,即将土土壤全氮(STN)是评价土壤肥力和土壤质量的重要指标，目前土壤全氮已成为土壤科学、环境科学研究热点之一[2]。土壤全氮(STN)是评价土壤质量和土壤氮库的重要指标。 余江县属国家商品粮基地县，研究该县土壤全氮含量的空间变化，有利于合理、有效和持续的利用该县的土壤资源[3]，能够优化土地利用方式，对该地区农业的发展有一定的参考价值。