地统计学在土壤生态学中的应用与展望.ppt

地统计学在土壤生态学研究中的应用及展望 潘 军 2013.11 地统计学在土壤生态学研究中的应用及展望目录 一、土壤生态学简介 二、地统计学基本理论和方法 三、地统计学在土壤生态学研究中的应用概况 四、地统计学在土壤生态学中的应用展望  一、土壤生态学 是土壤学、生态学、地理学以及环境科学相互交叉的一门具有广泛研究领域的新兴学科。 以土壤生物为中心，研究土壤生物间、土壤生物与土壤非生命环境间的相互作用，土壤生物群落与壤内部环境以及外界环境之间的能量流、物质流和信息流． 以揭示土壤生物群落的结构．认识复杂的土壤生成过程．并应用整体与局部结合的方法．重规与社会环境相结合．以达到改造土壤生态系统的结构和功能，实现土壤资源持续利用的目标。 二、地统计学基本理论和方法 数据探索性分析,主要是通过频率分布图、散点 图、位置图等对数据的统计分布特征做一个初步的 考察。这个过程最容易发现的问题就是数据的集 聚,以及异常点极值的出现。通常,可利用适当的变 换,如对数变换来解决。 三、地统计学在土壤空间异质性研究中的应用概况 （三）、地统计学在分析受重金属污染土壤的空间变异方面的应用 （五）、地统计学在土壤采样策略中的应用 传统野外田间格网定位采样既费钱又困难,在何地采样,采集多少样品以及样品间距应为多少是土壤调查面临的一道难题,同时许多研究表明田间土壤特性的平均值和变异程度受采样田块大小和测试方法的影响。因此在满足一定精度的前提下,通过合理的采样布点方法以减少采样个数,节省野外采样和室内分析成本。 传统的统计学方法在描述土壤变异时假定采样区的土壤特性变化是随机的,样本之间是完全独立且服从某已知的概率分布,认为样品均值是样区土壤特性的最好描述方式,并用方差、标准差、变异系数和置信区间来表征估计精度。地统计学研究表明土壤特性的变化并非完全随机,在空间上具有关联性,因此利用传统方法来制定采样模式并不是最优的,因为它未考虑土壤特性的空间相关性和采样的空间位置,只能概括土壤特性变化的全貌而不能反映其局部的变化特征。 姜城、杨俐苹将地统计学和地理信息系统技术结合起来对一定条件下土壤合理采样数量作了研究,发现大部分土壤养分都具有较为良好的半方差结构,空间自相关距离都比较大,在平衡取样成本和精确度的前提下必须考虑土壤养分的空间变异程度。 （六）、地统计学在土壤其他特性中的应用 利用地统计学,分析土壤特性和地面植物以及微生物之间的各种关系方面,学者们也做了大量的工作。 Shuster发现蚯蚓可以改变土壤中有机碳的分布,Gaston的研究表明,土壤有机碳高,质地好的土壤,杂草分布明显地好,而有机碳低,质地不好的区域则反之;大部分杂草在连续年份内的分布具有空间相关性,而对除草剂敏感的杂草则不然,这启示人们可以通过改变种子出土前除草剂的使用率来对杂草进行有效控制。 有关土壤呼吸的空间和现势分布的信息对理解生态系统中营养和动力学机制,评价土壤呼吸对全球CO2的作用以及指导采样策略来进行研究和特定的农业利用都是非常有用的,因为全球CO2的25%都是来自于土壤呼吸。 四、地统计学在土壤生态学中的展望 （一）、地统计学和土壤多源数据的处理 （二）、地统计学和土壤过程的空间建模 （三）、地统计学和土壤特性的不确定模拟 （四）、地统计学和土壤过程的时空变异 （五）、地统计学与精确农业 * （一）地统计学理论 地统计学(Geostatistics)的雏形是20世纪50年代南非采矿业的矿藏勘察中使用的空间估值计算方法,60年代法国著名统计学家Matheron在此基础之上作了大量理论和实际研究后提出区域化变量理论(The theory of regionalized variable),形成了该理论的基本框架。 地统计学最早应用于脉状矿床品位、储量研究;随着研究的深入,如析取克里格法、转换函数、泛克里格法的提出,广泛应用于区域矿产资源评价、钻探工作、采样工作等方面;近年来在化探、冶金、土壤研究中也有所应用,并取得较好的效果。 二、地统计学基本理论和方法（1）运用地统计学进行空间分析基本包括以下几个步骤,即数据探索性分析；空间连续性的量化模型；未知点属性值的估计；对未知点局部