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基于GIS和地统计学的小尺度下贵州毕节烟田土壤基础养分空间变异及推荐施肥研究

作　者: 孔毅
导　师: 刘国顺
学　校: 河南农业大学
专　业: 烟草学
关键词: 空间变异地统计学小尺度土壤养分地理信息系统
分类号: S572
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要

优质烟叶的生产以土壤为基础，土壤养分在一定程度上影响着烟叶的产量和品质。同时，土壤养分具有高度的空间异质性，在近代烟草农业生产中，长期忽视土壤养分的空间变异而大规模单一的施用化肥，其不仅导致化肥利用率低，而且带来土壤环境恶化、周边水体污染等负面影响，严重影响烟草农业的可持续发展。因此，准确了解土壤养分的空间变异规律，进行合理的分区管理并进行推荐施肥是实现农田精准管理的基础。本研究以贵州省毕节地区黔西县某植烟区域为研究对象，采用GPS定点，通过20m×20m网格取样，对采集的102个土壤样品分析测定了pH、有机质、碱解氮、速效磷、速效钾、有效铜、有效锌、有效铁、有效锰。在GIS与地统计学的支持下，揭示了研究区域土壤养分的空间分布特征和变异规律。结果表明：(1)碱解氮的平均含量处于适宜范围，为95.70mg·kg-1，有机质和速效钾属于高含量范围，分别为32.81g·kg-1和176.39mg·kg-1，而速效磷则处于较低水平，为7.21mg·kg-1；微量元素中，有效铁和有效锰处于高含量范围，分别为24.85mg·kg-1和60.10mg·kg-1，而有效锌和有效铜处于适宜范围，分别为2.32mg·kg-1和1.10mg·kg-1。从变异系数来看，九种土壤属性中，变异系数最大的为有效铁，为60.62%，随后依次为速效磷>有效铜>有效锌>有效锰>速效钾>碱解氮>有机质>pH，pH的变异系数最小（6.31%），表现弱变异性，其余土壤养分均属中等变异性。所有数据服从正态分布，满足平稳假设。(2)地统计学研究表明，所有土壤养分拟合模型的决定系数均在0.9以上，且残差均较小，故模型拟合度较高。各土壤养分中，唯有碱解氮具有强烈的空间相关性，其块金效应值为22.84%，它的变异性主要由地形、土壤类型等自相关部分控制。其他土壤养分的块金效应值介于25%至75%之间，主要在50%上下浮动，属于中等强度的空间相关性，说明其空间变异性是由自相关部分和随机部分（如施肥、人为活动等）共同作用的结果。各养分的变程变化范围为35.10m～293.80m，其中有效铜的变程最大，为293.80m；其次是速效钾，为100.70m；碱解氮的变程最小，为35.10m。微量元素中，有效铜的变程最大，到达293.80m，而有效锰最小，为46.20m。土壤养分所有的自相关距离均大于取样距离，说明在20m的取样尺度下，土壤各养分均表现出一定的空间相关性，取样尺度满足空间变异分析要求。(3)空间插值结果表明，土壤养分均表现出了明显的空间分布格局。研究区域内土壤pH整体呈现一定的分布规律，在东部值较高，往西有减少的趋势，pH值低于5.5的区域集中在西部。有机质只在北部和南部少部分田块含量较低，东西部少部分地区含量有较高趋势，而其他区域分布则较为均匀，介于32g·kg-1至34g·kg-1之间，面积约占整个研究区域的一半以上。碱解氮表现出强烈的空间相关性，研究区域内分布不均匀，呈斑点状分布。从总体上说其北部含量较高，而南部含量相对较低，中部含量适中。区域内速效磷呈现外部含量相对较低，内部含量相对较高的空间格局，而速效钾在西北部含量较低，东部含量较为丰富，在180mg·kg-1以上。而区域内东北部是当地针对磷和钾的重点补给区域。有效锰与有效锌呈现较为相反的分布规律，即有效锰在区域周边地区含量分布较高而中部地区相对较低，有效锌在中部地区含量较高而在周边地区含量呈下降趋势。有效铜和有效铁含量自西向东呈逐渐降低的趋势，即东部含量最低，而西部含量最高，含量向西部呈增加趋势，两者有着极为相似的空间分布规律。(4)土壤微量元素时空变异研究表明：烤烟生育期前后土壤中微量元素含量有所下降，以有效铁和有效锰下降明显；各时期微量元素均具有中等强度的空间相关性，但有效铁和有效锌的空间相关性明显增强，而有效锰和有效铜的空间相关性则略有减弱；有效铁从整体空间分布格局来看呈现出东部含量低，西部含量高的趋势，有效铜更表现出了极为相似的空间分布格局，而不同时期有效锰和有效锌的空间分布格局不太明显。(5)本研究利用主成分分析法和模糊聚类，通过两个管理分区评判指标（模糊效果指数FPI和归一化分类墒NCE）将研究区域划分为3个管理区，并通过大田试验，初步建立了推荐施肥方程，并对各分区进行了推荐施肥。

全文目录

致谢  4-6
目录  6-8
摘要  8-10
1 文献综述  10-24
  1.1 土壤属性的空间变异  10-14
    1.1.1 土壤物理特性空间变异  11-12
    1.1.2 土壤化学特性空间变异  12-13
    1.1.3 重金属元素及微量元素空间变异  13-14
    1.1.4 土壤特性空间变异的影响因素  14
  1.2 土壤空间变异研究方法  14-21
    1.2.1 传统统计分析方法  15
    1.2.2 地统计学分析方法  15-21
      1.2.2.1 地统计学方法的理论基础  16-17
      1.2.2.2 研究方法  17-21
  1.3 地统计学在土壤空间变异中的应用  21-24
2 引言  24-25
3 材料与方法  25-30
  3.1 研究区域概况  25
  3.2 土壤样品采集  25
  3.3 田间试验设计  25-26
  3.4 测定方法  26-27
    3.4.1 土壤养分测定方法  26
    3.4.2 植株样品的测定  26-27
  3.5 数据处理分析与统计  27-30
    3.5.1 经典统计分析  27
    3.5.2 地统计分析  27
    3.5.3 管理分区方法  27-28
      3.5.3.1 逐步回归分析  27-28
      3.5.3.2 模糊 c-均值聚类算法  28
      3.5.3.3 管理分区的确定  28
    3.5.4 推荐施肥模型建立  28-30
4 结果与分析  30-44
  4.1 土壤养分数据的经典统计分析  30-31
  4.2 土壤养分的空间变异分析  31-35
    4.2.1 土壤养分的半方差函数分析  31-34
    4.2.2 土壤养分空间插值分析  34-35
  4.3 土壤微量元素时空变异分析  35-40
    4.3.1 不同时期微量元素描述性统计分析  36
    4.3.2 不同时期微量元素半方差函数分析  36-38
    4.3.3 不同时期微量元素空间插值分析  38-40
  4.4 土壤管理分区划分  40-41
  4.5 推荐施肥模型的建立  41-44
    4.5.1 烤烟养分需求量  42
    4.5.2 肥料利用率  42
    4.5.3 土壤养分校正系数  42-43
    4.5.4 推荐施肥模型  43-44
5 结论与讨论  44-46
  5.1 结论  44-45
  5.2 讨论  45-46
参考文献  46-52
ABSTRACT  52-55
英文缩写符号及中英文对照表  55

基于GIS和地统计学的小尺度下贵州毕节烟田土壤基础养分空间变异及推荐施肥研究

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