基于改进OK模型的土壤有机质空间分布预测——以宜都市红花套镇为例

• 作者: 张海涛 段丽君 琚清兰 郭龙
• 来源期刊: 中国生态农业学报(中英文)
• 关键词: 土壤有机质 辅助变量 碱解氮 协同相关性 改进OK模型 空间自相关性
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 农业资源与环境
• 页码范围: 131-141
• 页数: 11页
• 分类号: S158.9
• 语种: 中文
• DOI: 10.13930/j.cnki.cjea.180348

摘要

选择合适的土壤有机质(SOM)预测模型是提高区域化空间分布模拟精度的前提,也是监测土壤碳库动态变化和指导农田土壤肥力投入的基础.以湖北宜都红花套镇柑橘区为例,设置普通克里格(OK)插值的SOM结果作对照,分别建立SOM及其最显著相关辅助变量碱解氮间的建模协同克里格(COK1)、全局协同克里格(COK2)和两个融合辅助变量协同相关性的改进OK模型(CCOK1、CCOK2),探讨纳入辅助变量、改变辅助信息插值数量以及结合辅助变量协同相关性对SOM含量预测的影响.结果表明:1)OK、CCOK1和CCOK2的块基比为25％～75％,表现出中等空间自相关性,而COK1和COK2的块基比小于25％,具有强烈的空间自相关,SOM的空间异质性受结构性因素影响的比重更大.2)SOM的预测含量范围为7.38～29.03 g·kg-1,使用COK1和COK2模型插值获得的有机质空间分布较OK更为破碎,CCOK1和CCOK2的插值结果则呈连续片状分布,更符合研究区土地利用类型分布的实际情况.3)SOM的空间分布预测精度由高到低依次为CCOK1≈CCOK2＞COK2＞COK1≈OK,OK和COK1两者精度指标相近,COK2的拟合效果有一定改进,但CCOK1和CCOK2的相关系数(r)分别从0.10升高到0.70和0.69,均方根误差(RMSE)分别降低了15.40％和14.78％,预测精度最高.因此,本研究提出的融合辅助变量协同相关性的改进OK模型的估算效果最优且在最大程度上提高辅助信息的参与度,可为SOM预测提供参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭龙	华中农业大学资源与环境学院	10	212	6.0	10.0
2	张海涛	华中农业大学资源与环境学院	29	858	13.0	29.0
3	段丽君	华中农业大学资源与环境学院	4	17	3.0	4.0
4	琚清兰	华中农业大学资源与环境学院	2	4	1.0	2.0