基于輔助環(huán)境變量的土壤有機(jī)碳空間插值
——以黃土丘陵區(qū)小流域?yàn)槔?/h1>
2013-09-19 03:05:50周寶同汪亞峰
生態(tài)學(xué)報(bào) 2013年19期
文 雯，周寶同，汪亞峰 ，黃 勇
(1.西南大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院，重慶 400715;2.中國(guó)科學(xué)院生態(tài)環(huán)境研究中心城市與區(qū)域生態(tài)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100085;3.東北林業(yè)大學(xué)林學(xué)院，哈爾濱 150040)
土壤碳庫(kù)是陸地生態(tài)系統(tǒng)中最大的碳庫(kù)，準(zhǔn)確估算土壤碳庫(kù)儲(chǔ)量對(duì)正確評(píng)價(jià)土壤在陸地生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)、全球碳循環(huán)以及全球環(huán)境變化中的作用有重要意義［1-3］。土壤有機(jī)碳是土壤中較為活躍的部分，其含量和動(dòng)態(tài)在土壤質(zhì)量演變和全球碳循環(huán)中起著十分重要的作用，也是估算土壤碳庫(kù)儲(chǔ)量的關(guān)鍵因素［4-5］。對(duì)土壤有機(jī)碳含量的空間差異進(jìn)行研究，獲得區(qū)域土壤有機(jī)碳含量的連續(xù)空間分布，是精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)技術(shù)體系中管理和分析土壤背景數(shù)據(jù)的一項(xiàng)基礎(chǔ)性工作，然而大規(guī)模的土壤有機(jī)碳空間分布信息的采集需要花費(fèi)大量的人力、物力和財(cái)力。因此，研究如何利用有限的樣本數(shù)據(jù)來獲得更為詳盡的土壤有機(jī)碳空間分布信息的方法具有重要意義。
空間插值模型是實(shí)現(xiàn)土壤有機(jī)碳含量從離散的點(diǎn)狀信息向面狀連續(xù)信息轉(zhuǎn)換的有力工具，是表征土壤有機(jī)碳空間分布特征的重要手段，可以將有限的采樣點(diǎn)用來預(yù)測(cè)整個(gè)研究區(qū)域的土壤屬性空間信息［6-9］?？臻g插值方法包括確定性方法和地理統(tǒng)計(jì)方法［10］:確定性方法是使用數(shù)學(xué)函數(shù)進(jìn)行插值，以研究區(qū)域內(nèi)部的相似性(如反距離加權(quán)法)，或以平滑度為基礎(chǔ)(如徑向基函數(shù)法)，由已知樣點(diǎn)來創(chuàng)建預(yù)測(cè)表面的插值方法;地理統(tǒng)計(jì)方法是利用已知樣點(diǎn)的統(tǒng)計(jì)屬性，在半變異函數(shù)理論分析基礎(chǔ)上，對(duì)區(qū)域化變量的取值實(shí)現(xiàn)無偏最優(yōu)估計(jì)的一種方法，如普通克里格法。從學(xué)者們的研究中不難發(fā)現(xiàn)，普通克里格插值法是使用頻率最高的空間預(yù)測(cè)方法，但在地形復(fù)雜的區(qū)域，普通克里格方法的應(yīng)用有一定的局限性［11］，因而一些結(jié)合地貌類型、土壤類型、土地利用類型和海拔高度等信息的克里格插值模型相繼提出，通過輔助信息可以提高目標(biāo)變量的預(yù)測(cè)精度［10-12］。
土地利用和管理水平是影響土壤有機(jī)碳含量最普遍、最直接的因素之一，很大程度上影響著土壤有機(jī)碳變化的程度和方向［13］，國(guó)內(nèi)外學(xué)者已對(duì)不同土地利用方式下土壤碳庫(kù)特征進(jìn)行了對(duì)比分析［14-16］。黃土丘陵地區(qū)，地形復(fù)雜，土地利用類型多樣，土地利用類型是土壤有機(jī)碳含量空間分布差異的重要影響因素之一，有必要在土壤有機(jī)碳的空間插值中考慮土地利用因素。對(duì)土壤屬性空間預(yù)測(cè)的插值方法的對(duì)比研究很多，然而對(duì)于適宜黃土丘陵地形復(fù)雜地區(qū)插值方法的對(duì)比研究還較少，黃土丘陵地區(qū)基于土地利用類型修正的土壤有機(jī)碳含量空間插值研究更不多見。本研究針對(duì)黃土丘陵地區(qū)現(xiàn)有的土壤有機(jī)碳研究中較少考慮的不同空間插值方法對(duì)預(yù)測(cè)精度的影響、土地利用類型修正對(duì)插值方法精度的影響等問題，以羊圈溝流域作為研究區(qū)域，分析比較3種常用的普通克里格法(OK)、反距離加權(quán)法(IDW)、徑向基函數(shù)法(RBF)，及經(jīng)過土地利用類型修正的普通克里格法(OK_LU)進(jìn)行精度對(duì)比分析，揭示了最適宜地形復(fù)雜的黃土丘陵溝壑區(qū)土壤有機(jī)碳空間插值研究的方法，以期為類似區(qū)域的土壤屬性空間分布信息研究提供參考依據(jù)。
1 材料與方法
1.1 流域自然概況
羊圈溝流域位于延安市寶塔區(qū)東北方向14 km處，屬寶塔區(qū)李渠鎮(zhèn)轄區(qū)，為延河左岸的二級(jí)支溝(36°42'N，109°31'E)，該流域?qū)儆谀肭f溝流域的一級(jí)支流。流域內(nèi)存在一系列早期建造的淤地壩，自1999年流域內(nèi)實(shí)施了退耕還林政策。該區(qū)域?qū)冱S土丘陵溝壑區(qū)第二副區(qū)，年太陽(yáng)總輻射量5800 kJ/cm2，年日照時(shí)數(shù)2528.8 h，一般年份能完全滿足小麥、玉米、谷類作物的生長(zhǎng)要求。流域植被在區(qū)劃上屬于森林草原過渡帶。流域內(nèi)由于人為活動(dòng)的干擾，自然植被破壞殆盡，多為人工種植而形成的次生植被，植物種類主要有刺槐(Robiniapseudoacacia)、柳樹(Salix spp.)和楊樹(Poplar spp.)等［17］。
2011年羊圈溝流域的八種主要土地利用類型為林地、灌木林地、草地、果園、梯田、壩地、水域和建設(shè)用地(表1)。主要的分布格局為:林地、灌木林地、草地遍布在整個(gè)流域;果園分布在流域中部;水域、居住用地和梯田主要分布在流域南部;壩地沿溝分布(圖1)。
1.2 樣品采集與分析
2011年分別在延安羊圈溝流域進(jìn)行了兩次野外全流域采樣。本研究采用地形剖面線法進(jìn)行坡面采樣，采樣時(shí)按土地利用類型和土壤斷面布設(shè)采樣點(diǎn)，同時(shí)考慮微地貌，每個(gè)土壤斷面取3至6個(gè)點(diǎn)，取樣器為荷蘭Eijkekamp公司產(chǎn)直徑為6 cm的半圓鑿型土鉆。采樣深度為0—20 cm，深度間隔為0—5 cm，5—10 cm和10—20 cm。為體現(xiàn)采樣點(diǎn)分布的均勻性，根據(jù)各地類所占比例的大小，分地類進(jìn)行樣點(diǎn)的采集，以保證樣點(diǎn)在不同土地利用類型中的合理分布，如圖1、表1所示。將野外采集的土壤樣品帶回實(shí)驗(yàn)室后，先經(jīng)過風(fēng)干、研磨、過篩、稱重和裝盒等過程后，再進(jìn)入實(shí)驗(yàn)室分析階段。有機(jī)碳含量的測(cè)定使用K2Cr2O4外加熱法。
1.3 數(shù)據(jù)處理
在Mapgis軟件中通過GPS將野外均勻布點(diǎn)采集樣點(diǎn)的經(jīng)緯度坐標(biāo)與羊圈溝流域的空間分布坐標(biāo)相連接，將測(cè)得的數(shù)據(jù)導(dǎo)入羊圈溝流域的點(diǎn)位表中，添加到土地利用類型圖中，得到研究區(qū)域采樣點(diǎn)的分布圖(圖1)。將研究區(qū)域內(nèi)采樣點(diǎn)0—5 cm，5—10 cm，10—20 cm測(cè)得的土壤有機(jī)碳含量值綜合，得到0—20 cm土層厚度的土壤有機(jī)碳含量值。本研究主要采用0—20 cm土層的土壤有機(jī)碳含量值作為研究對(duì)象。通過對(duì)比分析3種常用的插值方法與基于土地利用類型修正的方法的預(yù)測(cè)精度，分析本研究區(qū)域的最優(yōu)插值方法。
1.3.1 插值方法的選擇
本研究中土壤有機(jī)碳的空間插值的4種方法均基于ArcGIS10.0中的ArcMap平臺(tái)實(shí)現(xiàn)。
圖1 研究區(qū)域樣點(diǎn)分布圖Fig．1 Map of sample distribution
表1 黃土丘陵區(qū)羊圈溝流域土地利用面積、采樣數(shù)及其所占比例Table 1 Land-use type area，sample size and their proportion in Yangjuangou watershed of hilly region，Loess Plateau
(1)普通克里格法(Ordinary Kriging，簡(jiǎn)稱OK)
普通克里格法是利用區(qū)域化變量的原始數(shù)據(jù)和變異函數(shù)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，對(duì)未采樣點(diǎn)的區(qū)域化變量的取值進(jìn)行線性無偏最優(yōu)估計(jì)的一種方法。使用公式表示為:
式中，Z為待估計(jì)的土壤有機(jī)碳含量柵格值，n為用于插值的采樣點(diǎn)數(shù)目，Z(xi)為采樣點(diǎn)土壤有機(jī)碳含量值，λi為賦予土壤有機(jī)碳含量數(shù)據(jù)的一組權(quán)重系數(shù)，并且其和等于1，即:=1，選取的λi使Z(x0)的估計(jì)無偏，并且使方差小于任意觀測(cè)值線性組合的方差［18］。
(2)逆距離權(quán)重法(Inverse Distance Weighting，簡(jiǎn)稱IDW)
逆距離權(quán)重法［19］是對(duì)采樣點(diǎn)進(jìn)行線性的加權(quán)來決定輸出的柵格值，加權(quán)與距離成反比，輸入點(diǎn)離輸出柵格越遠(yuǎn)，它對(duì)輸出柵格的影響越小。使用公式表示為:
式中，Z為待估計(jì)的土壤有機(jī)碳含量值柵格值，z(xi)為第i(i=1，2，…，n)個(gè)采樣點(diǎn)的土壤有機(jī)碳含量值，n為用于土壤有機(jī)碳含量值插值的采樣點(diǎn)個(gè)數(shù)，di為插值點(diǎn)到第i個(gè)采樣點(diǎn)的距離，p為距離的冪。在本文中，p取為2，即反距離平方插值。
(3)徑向基函數(shù)插值
徑向基函數(shù)插值［18］是假設(shè)有一個(gè)實(shí)值函數(shù)F=F(x)，要逼近其在某些點(diǎn)x處的函數(shù)值。用徑向基函數(shù)來完成逼近的方法是構(gòu)造一個(gè)具有以下形式的逼近函數(shù)S(x):
其中，φ(t)，t≥0，是一個(gè)確定的實(shí)值函數(shù)，即徑向基函數(shù)，||·||表示歐幾里得距離，ai，i=1，…，N 是待定系數(shù)。點(diǎn) xi，i=1，…，N為徑向基函數(shù)逼近的節(jié)點(diǎn)。相比于其他需要復(fù)雜處理的方法，徑向基函數(shù)曲面的簡(jiǎn)單結(jié)構(gòu)使得徑向基函數(shù)逼近方法更加具有吸引力。
(2)結(jié)合土地利用類型修正的克里格法(OK_LU)
以采樣點(diǎn)分布圖為底圖，導(dǎo)出樣點(diǎn)土壤有機(jī)碳含量與土地利用類型的關(guān)系數(shù)據(jù)表，并利用SPSS18.0軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，分別計(jì)算平均值、標(biāo)準(zhǔn)差、變異系數(shù)和相關(guān)系數(shù)，并利用單因素方差分析中的LSD進(jìn)行多重比較。明確土地利用類型對(duì)土壤有機(jī)碳含量分布的影響后，在普通克里格插值方法的基礎(chǔ)上，結(jié)合土地利用類型修正的克里格法即結(jié)合土地利用類型因子進(jìn)行修正，具體分兩步進(jìn)行:
第一步，先將所有預(yù)測(cè)點(diǎn)按照土地利用類型分為6類，求出各土地利用類型的平均土壤有機(jī)碳含量值。將每一個(gè)樣本的土壤有機(jī)碳含量值Z(Xkj)分為相同類型均值μ(Tk)和離差R(Xkj)之和。用公式表示為:
式中，Z(Xkj)為樣品的土壤有機(jī)碳含量值;μ(Tk)為相同土地利用類型樣本的土壤有機(jī)碳含量均值;R(Xkj)為樣本土壤有機(jī)碳含量與其相同土地利用類型樣品的均值之差，稱為“離差”。研究將離差作為一個(gè)新的區(qū)域變量R(Xkj)進(jìn)行普通克里格插值，空間插值利用ArcGIS10.0軟件中的地統(tǒng)計(jì)分析模塊完成。
第二步，將插值過后的離差值圖層A按土地利用類型的不同，分別加上其地類SOC均值，得到SOC初步預(yù)測(cè)值圖層B。各待估點(diǎn)的土壤有機(jī)碳含量預(yù)測(cè)值為各土地利用類型均值與離差估計(jì)值之和。由此得到研究區(qū)域土壤有機(jī)碳含量空間插值結(jié)果。
1.3.2 檢驗(yàn)方法
為檢驗(yàn)不同插值方法在研究區(qū)域的預(yù)測(cè)精度，將188個(gè)實(shí)測(cè)樣本在Arcgis10.0地統(tǒng)計(jì)工具下的Subset中隨機(jī)構(gòu)建兩個(gè)子集，75%的樣本(N=141)做預(yù)測(cè)子集，25%(N=47)的樣本做驗(yàn)證子集(圖1)。本研究對(duì)驗(yàn)證樣點(diǎn)的預(yù)測(cè)值與相同位置的實(shí)測(cè)值進(jìn)行相關(guān)性分析，對(duì)SOC的空間插值結(jié)果進(jìn)行精度檢驗(yàn)。用預(yù)測(cè)子集中的樣點(diǎn)進(jìn)行插值預(yù)測(cè)，得到驗(yàn)證子集中樣點(diǎn)的SOC值，然后通過計(jì)算所有驗(yàn)證樣點(diǎn)的預(yù)測(cè)值和觀測(cè)值的Pearson相關(guān)系數(shù)(R)，平均絕對(duì)誤差(MAE)，均方根誤差(RMSE)，準(zhǔn)確度(AC)作為檢驗(yàn)插值精度的標(biāo)準(zhǔn)，具體公式如下［20］:
式中，Voi是驗(yàn)證點(diǎn)土壤有機(jī)碳含量的的實(shí)測(cè)值，Vpi是驗(yàn)證點(diǎn)土壤有機(jī)碳含量的值，n是驗(yàn)證點(diǎn)數(shù)量。
其中
式中，n為樣本數(shù);PE為可能的誤差變化(Potential error variance)，Pi和Oi分別為觀測(cè)值和預(yù)測(cè)值;O為實(shí)測(cè)值的平均值。AC取值范圍為0到1，1代表預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值完全一致，而0代表預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值完全不同。
2 研究結(jié)果
2.1 描述性統(tǒng)計(jì)分析
由表2可知，羊圈溝流域各土地利用類型中土壤有機(jī)碳含量平均值的順序?yàn)椴莸兀竟嗄玖值兀玖值兀緣蔚兀竟麍@＞梯田。不同的土地利用方式下，土壤有機(jī)碳含量值存在顯著性差異，在探究土壤有機(jī)碳含量信息時(shí)，有必要考慮土地利用類型為輔助因子，分地類進(jìn)行插值。
表2 不同土地利用方式下土壤有機(jī)碳含量狀況Table 2 Soil organic carbon content in different land-use type
2.2 SOC空間結(jié)構(gòu)分析
空間自相關(guān)理論是地理統(tǒng)計(jì)插值法進(jìn)行預(yù)測(cè)的理論基礎(chǔ)［21］，所謂空間自相關(guān)是指在一定區(qū)域單元上，某種地理現(xiàn)象或某一屬性值與臨近區(qū)域單元上同一現(xiàn)象或?qū)傩灾档南嚓P(guān)性，它用于衡量空間變量的變異對(duì)鄰近區(qū)域相同變量的變異的依賴程度［22-23］，半變異函數(shù)是地統(tǒng)計(jì)學(xué)中研究土壤變異性的關(guān)鍵函數(shù)，是用來描述土壤性質(zhì)的空間連續(xù)變異的一個(gè)連續(xù)函數(shù)，反映土壤性質(zhì)的不同距離觀測(cè)值之間的變化。存在空間依賴性的數(shù)據(jù)點(diǎn)對(duì)，距離越近，其值越相近;反之越遠(yuǎn)，其值越不同［24］。半變異函數(shù)中，N表示其塊金值，S表示基臺(tái)值，本文應(yīng)用N/S和S/(N+S)量化原始的SOC數(shù)據(jù)(應(yīng)用于OK)及SOC離差數(shù)據(jù)(應(yīng)用于OK_LU)的空間結(jié)構(gòu)強(qiáng)度。N/S比值按空間結(jié)構(gòu)強(qiáng)度的大小分為三類(N/S＞0.6，0.3＜N/S＜0.6，N/S＜0.6):N/S＜30%，表示強(qiáng)烈的空間相關(guān)性;0.3＜N/S＜0.6，表示空間相關(guān)性較溫和;N/S＞0.6，表示較弱空間相關(guān)性［25］。S/(N+S)比率越接近于1，顯示其具有越強(qiáng)的空間相關(guān)性，反之，比率越接近于0顯示其空間相關(guān)性越弱［26］。OK和OK_LU的半變異函數(shù)模型如圖2所示。
2.3 插值結(jié)果的驗(yàn)證與分析
圖3中別為運(yùn)用OK、IDW、RBF和OK_LU插值法得到的羊圈溝流域SOC空間分布圖。從整體上看，四圖均反映出在流域的西北部SOC含量較高，流域南部含量低。然而，各插值方法的結(jié)果圖在局部上存在很大差異。由圖3可以看出，OK的預(yù)測(cè)值較連續(xù)，有機(jī)碳含量值分布很均勻，但是沒有體現(xiàn)出不同土地利用類型的差異;圖3中，IDW和RBF插值的結(jié)果圖出現(xiàn)了“牛眼”現(xiàn)象，這是由于樣點(diǎn)空間分布不均勻?qū)е碌模?0］，反距離權(quán)重法的插值表面不平滑，“牛眼”現(xiàn)象較為嚴(yán)重;樣條函數(shù)法的插值牛眼現(xiàn)象較反距離權(quán)重法有所減輕，但表面仍不光滑;結(jié)合圖3和圖2的2011年羊圈溝流域的土地利用現(xiàn)狀圖可以發(fā)現(xiàn)，OK_LU插值表面比較連續(xù)、光滑，在林地、灌木林地和草地地區(qū)體現(xiàn)了較高的土壤有機(jī)碳含量值，而在梯田、壩地、裸地表現(xiàn)出的土壤有機(jī)碳含量值較低，更詳細(xì)具體地體現(xiàn)了不同土地利用方式對(duì)于土壤有機(jī)碳空間分布的影響，對(duì)于流域尺度的土壤有機(jī)碳的空間變化，是一種比較理想的插值方法。
圖2 黃土丘陵區(qū)羊圈溝流域土壤有機(jī)碳空間插值半變異函數(shù)圖Fig．2 Semi-variagram map of spatial interpolation of SOC in YangJuanGou watershed of hilly region，Loess Plateau
如表3所示，SOC的N/S比值(0.666)大于0.6，OK_LU離差的N/S比值(0.485)在0.3—0.6之間，SOC離差的S/(N+S)值(0.8175)大于SOC的S/(N+S)值(0.7997)，即SOC和SOC離差均具有較強(qiáng)的空間相關(guān)性，其中SOC離差的空間相關(guān)性更強(qiáng)，表明OK和OK_LU兩種插值方法在此研究區(qū)域內(nèi)較為適宜。
表3 半變異函數(shù)模型Table 3 Semi-variagram models
從表4可以看出，4種方法的實(shí)測(cè)值與預(yù)測(cè)值均具有一定的相關(guān)性，IDW的R=0.3146(P=0.0397)和RBF的R=0.3012(P=0.0385)是顯著相關(guān);OK的R=0.4026(P=0.0050)和OK_LU的R=0.5589(P=0.0000)是極顯著相關(guān)。同時(shí)，通過均方根誤差(MAE)、平均絕對(duì)誤差(RSME)和準(zhǔn)確度(AC)來衡量4種預(yù)測(cè)方法的系統(tǒng)誤差及預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性。OK_LU平均絕對(duì)誤差和均方根誤差(MAE=0.7930，RSME=0.2136)均小于 OK(MAE=0.8665，RSME=0.2927)、IDW(MAE=0.8665，RSME=0.2927)、RBF(MAE=0.8665，RSME=0.2927);而 OK_LU(R=0.5589，AC=0.9505)相關(guān)性和準(zhǔn)確度均高于 OK(R=0.4026，AC=0.9081)、IDW(R=0.3146，AC=0.0397)、RBF(R=0.3012，AC=0.0385)?？梢钥闯觯趯?duì)土壤有機(jī)碳進(jìn)行空間插值時(shí)(特別是在黃土丘陵溝壑地區(qū))結(jié)合土地利用類型，能使插值結(jié)果的精度得到很大的提高，是獲得精確的土壤有機(jī)碳空間分布圖是關(guān)鍵因素。
表4 驗(yàn)證樣點(diǎn)實(shí)測(cè)值與估算值相關(guān)性檢驗(yàn)Table 4 The correlation test of the measured value and the estimated value
3 討論
3.1 OK_LU的優(yōu)越性
地統(tǒng)計(jì)法在地形變化不十分劇烈、比較平坦的平原地區(qū)可以得到較好的探測(cè)和模擬，其不僅考慮了待預(yù)測(cè)點(diǎn)與鄰近樣點(diǎn)數(shù)據(jù)間的空間距離關(guān)系，還考慮了各參與預(yù)測(cè)的樣點(diǎn)間的位置關(guān)系，充分利用了各樣點(diǎn)數(shù)據(jù)的空間分布結(jié)構(gòu)特征，地理統(tǒng)計(jì)方法的這種優(yōu)越性對(duì)于常常出現(xiàn)樣本不充分、采點(diǎn)未經(jīng)優(yōu)化等問題的土壤屬性數(shù)據(jù)的空間插值來說尤為重要［22］。本研究區(qū)的土壤有機(jī)碳數(shù)據(jù)來自隨機(jī)采樣，OK使其插值結(jié)果比IDW、RBF等傳統(tǒng)方法更精確，更有效避免了系統(tǒng)誤差的出現(xiàn)。
圖3 黃土丘陵區(qū)羊圈溝流域土壤有機(jī)碳空間分布圖Fig．3 Distribution of SOC in Yangjuangou watershed of hilly region，Loess Plateau
然而在黃土丘陵溝壑區(qū)，OK的應(yīng)用卻有一定的局限性［10］。由本文分析可知，在研究區(qū)內(nèi)土地利用類型是影響SOC空間分布差異的重要因素，因此結(jié)合土地利用類型對(duì)SOC空間插值修正是非常必要的。該區(qū)地形破碎、土地利用類型多樣，基于半變異函數(shù)的克里格插值難以將復(fù)雜的地形參數(shù)用于研究SOC空間變化。本文通過對(duì)普通克里格插值方法進(jìn)行土地利用類型修正，在黃土丘陵溝壑區(qū)對(duì)SOC空間格局的模擬得到了較好效果。范勝龍［11］等以福建省龍海市為例，設(shè)計(jì)了結(jié)合地貌類型、土壤類型和土地利用類型等信息的克里格插值模型，結(jié)果表明設(shè)計(jì)的插值模型預(yù)測(cè)精度均高于普通克里格法，進(jìn)一步驗(yàn)證了OK_LU的優(yōu)越性。
3.2 土壤屬性數(shù)據(jù)插值方法的選擇
由于受到采樣點(diǎn)密度、地表的復(fù)雜程度等影響，不同的插值方法生成的結(jié)果可能大相徑庭［22］，沒有任何一種插值方法適合所有地區(qū)，應(yīng)依據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)的定性分析、對(duì)研究區(qū)的地形分析，及對(duì)數(shù)據(jù)的空間探索分析，經(jīng)過反復(fù)實(shí)驗(yàn)，選擇最優(yōu)的空間插值方法［26-27］。
若研究目的僅在于對(duì)研究區(qū)域內(nèi)幾個(gè)粗略劃分的亞區(qū)進(jìn)行比較，如對(duì)黃土丘陵區(qū)最高值和最低值的區(qū)域進(jìn)行大致定位，則此時(shí)較小尺度的空間變異可以被忽略，只需把握住整體特征和全局趨勢(shì)，以實(shí)施一系列插值優(yōu)化措施為前提，本研究選用的4種方法均可符合要求。若SOC數(shù)據(jù)樣點(diǎn)密度足夠大、研究區(qū)域的地形變化不大時(shí)，可以直接采用OK進(jìn)行插值，插值方法簡(jiǎn)便快捷，預(yù)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確性較高;但使用OK插值相對(duì)其他地統(tǒng)計(jì)方法，步驟繁多，參數(shù)設(shè)置要求較高，耗時(shí)耗力，在研究目的許可的情況下，簡(jiǎn)單、靈活的IDW、RBF也是合適的選擇。如需利用插值結(jié)果進(jìn)行更細(xì)致，更高級(jí)的空間分析，如圖形疊加、構(gòu)建生態(tài)系統(tǒng)模型等，而數(shù)據(jù)具有某種變化趨勢(shì)，則必須選擇插值精度最高、在小空間尺度表現(xiàn)最好的插值方法，可以考慮將某種因素對(duì)克里格插值進(jìn)行修正，剔除趨勢(shì)再進(jìn)行預(yù)測(cè)［28］，如本研究中的OK_LU，因?yàn)檎`差會(huì)發(fā)生上行傳遞和放大，造成更深遠(yuǎn)的影響。
4 結(jié)論
在不同研究區(qū)域應(yīng)根據(jù)不同研究目的選擇不同的插值方法，不同插值方法各有利弊。當(dāng)常規(guī)方法不能滿足預(yù)測(cè)精度時(shí)，可通過輔助信息提高目標(biāo)變量的預(yù)測(cè)精度。在本研究區(qū)內(nèi)，普通克里格法是3種常規(guī)方法中插值效果最好的方法，徑向基函數(shù)法一般，反距離權(quán)重法插值效果最差。黃土丘陵溝壑區(qū)生態(tài)環(huán)境脆弱，地形較復(fù)雜，土地利用類型多樣，不同土地利用類型的土壤有機(jī)碳含量平均值差異明顯，基于土地利用類型修正的普通克里格插值法對(duì)SOC含量空間分布的預(yù)測(cè)精度有一定程度的提高，是地形復(fù)雜的黃土丘陵溝壑區(qū)土壤有機(jī)碳空間插值較適宜的方法。
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文 雯，周寶同，汪亞峰 ，黃 勇
(1.西南大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院，重慶 400715;2.中國(guó)科學(xué)院生態(tài)環(huán)境研究中心城市與區(qū)域生態(tài)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100085;3.東北林業(yè)大學(xué)林學(xué)院，哈爾濱 150040)
土壤碳庫(kù)是陸地生態(tài)系統(tǒng)中最大的碳庫(kù)，準(zhǔn)確估算土壤碳庫(kù)儲(chǔ)量對(duì)正確評(píng)價(jià)土壤在陸地生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)、全球碳循環(huán)以及全球環(huán)境變化中的作用有重要意義［1-3］。土壤有機(jī)碳是土壤中較為活躍的部分，其含量和動(dòng)態(tài)在土壤質(zhì)量演變和全球碳循環(huán)中起著十分重要的作用，也是估算土壤碳庫(kù)儲(chǔ)量的關(guān)鍵因素［4-5］。對(duì)土壤有機(jī)碳含量的空間差異進(jìn)行研究，獲得區(qū)域土壤有機(jī)碳含量的連續(xù)空間分布，是精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)技術(shù)體系中管理和分析土壤背景數(shù)據(jù)的一項(xiàng)基礎(chǔ)性工作，然而大規(guī)模的土壤有機(jī)碳空間分布信息的采集需要花費(fèi)大量的人力、物力和財(cái)力。因此，研究如何利用有限的樣本數(shù)據(jù)來獲得更為詳盡的土壤有機(jī)碳空間分布信息的方法具有重要意義。
空間插值模型是實(shí)現(xiàn)土壤有機(jī)碳含量從離散的點(diǎn)狀信息向面狀連續(xù)信息轉(zhuǎn)換的有力工具，是表征土壤有機(jī)碳空間分布特征的重要手段，可以將有限的采樣點(diǎn)用來預(yù)測(cè)整個(gè)研究區(qū)域的土壤屬性空間信息［6-9］?？臻g插值方法包括確定性方法和地理統(tǒng)計(jì)方法［10］:確定性方法是使用數(shù)學(xué)函數(shù)進(jìn)行插值，以研究區(qū)域內(nèi)部的相似性(如反距離加權(quán)法)，或以平滑度為基礎(chǔ)(如徑向基函數(shù)法)，由已知樣點(diǎn)來創(chuàng)建預(yù)測(cè)表面的插值方法;地理統(tǒng)計(jì)方法是利用已知樣點(diǎn)的統(tǒng)計(jì)屬性，在半變異函數(shù)理論分析基礎(chǔ)上，對(duì)區(qū)域化變量的取值實(shí)現(xiàn)無偏最優(yōu)估計(jì)的一種方法，如普通克里格法。從學(xué)者們的研究中不難發(fā)現(xiàn)，普通克里格插值法是使用頻率最高的空間預(yù)測(cè)方法，但在地形復(fù)雜的區(qū)域，普通克里格方法的應(yīng)用有一定的局限性［11］，因而一些結(jié)合地貌類型、土壤類型、土地利用類型和海拔高度等信息的克里格插值模型相繼提出，通過輔助信息可以提高目標(biāo)變量的預(yù)測(cè)精度［10-12］。
土地利用和管理水平是影響土壤有機(jī)碳含量最普遍、最直接的因素之一，很大程度上影響著土壤有機(jī)碳變化的程度和方向［13］，國(guó)內(nèi)外學(xué)者已對(duì)不同土地利用方式下土壤碳庫(kù)特征進(jìn)行了對(duì)比分析［14-16］。黃土丘陵地區(qū)，地形復(fù)雜，土地利用類型多樣，土地利用類型是土壤有機(jī)碳含量空間分布差異的重要影響因素之一，有必要在土壤有機(jī)碳的空間插值中考慮土地利用因素。對(duì)土壤屬性空間預(yù)測(cè)的插值方法的對(duì)比研究很多，然而對(duì)于適宜黃土丘陵地形復(fù)雜地區(qū)插值方法的對(duì)比研究還較少，黃土丘陵地區(qū)基于土地利用類型修正的土壤有機(jī)碳含量空間插值研究更不多見。本研究針對(duì)黃土丘陵地區(qū)現(xiàn)有的土壤有機(jī)碳研究中較少考慮的不同空間插值方法對(duì)預(yù)測(cè)精度的影響、土地利用類型修正對(duì)插值方法精度的影響等問題，以羊圈溝流域作為研究區(qū)域，分析比較3種常用的普通克里格法(OK)、反距離加權(quán)法(IDW)、徑向基函數(shù)法(RBF)，及經(jīng)過土地利用類型修正的普通克里格法(OK_LU)進(jìn)行精度對(duì)比分析，揭示了最適宜地形復(fù)雜的黃土丘陵溝壑區(qū)土壤有機(jī)碳空間插值研究的方法，以期為類似區(qū)域的土壤屬性空間分布信息研究提供參考依據(jù)。
1 材料與方法
1.1 流域自然概況
羊圈溝流域位于延安市寶塔區(qū)東北方向14 km處，屬寶塔區(qū)李渠鎮(zhèn)轄區(qū)，為延河左岸的二級(jí)支溝(36°42'N，109°31'E)，該流域?qū)儆谀肭f溝流域的一級(jí)支流。流域內(nèi)存在一系列早期建造的淤地壩，自1999年流域內(nèi)實(shí)施了退耕還林政策。該區(qū)域?qū)冱S土丘陵溝壑區(qū)第二副區(qū)，年太陽(yáng)總輻射量5800 kJ/cm2，年日照時(shí)數(shù)2528.8 h，一般年份能完全滿足小麥、玉米、谷類作物的生長(zhǎng)要求。流域植被在區(qū)劃上屬于森林草原過渡帶。流域內(nèi)由于人為活動(dòng)的干擾，自然植被破壞殆盡，多為人工種植而形成的次生植被，植物種類主要有刺槐(Robiniapseudoacacia)、柳樹(Salix spp.)和楊樹(Poplar spp.)等［17］。
2011年羊圈溝流域的八種主要土地利用類型為林地、灌木林地、草地、果園、梯田、壩地、水域和建設(shè)用地(表1)。主要的分布格局為:林地、灌木林地、草地遍布在整個(gè)流域;果園分布在流域中部;水域、居住用地和梯田主要分布在流域南部;壩地沿溝分布(圖1)。
1.2 樣品采集與分析
2011年分別在延安羊圈溝流域進(jìn)行了兩次野外全流域采樣。本研究采用地形剖面線法進(jìn)行坡面采樣，采樣時(shí)按土地利用類型和土壤斷面布設(shè)采樣點(diǎn)，同時(shí)考慮微地貌，每個(gè)土壤斷面取3至6個(gè)點(diǎn)，取樣器為荷蘭Eijkekamp公司產(chǎn)直徑為6 cm的半圓鑿型土鉆。采樣深度為0—20 cm，深度間隔為0—5 cm，5—10 cm和10—20 cm。為體現(xiàn)采樣點(diǎn)分布的均勻性，根據(jù)各地類所占比例的大小，分地類進(jìn)行樣點(diǎn)的采集，以保證樣點(diǎn)在不同土地利用類型中的合理分布，如圖1、表1所示。將野外采集的土壤樣品帶回實(shí)驗(yàn)室后，先經(jīng)過風(fēng)干、研磨、過篩、稱重和裝盒等過程后，再進(jìn)入實(shí)驗(yàn)室分析階段。有機(jī)碳含量的測(cè)定使用K2Cr2O4外加熱法。
1.3 數(shù)據(jù)處理
在Mapgis軟件中通過GPS將野外均勻布點(diǎn)采集樣點(diǎn)的經(jīng)緯度坐標(biāo)與羊圈溝流域的空間分布坐標(biāo)相連接，將測(cè)得的數(shù)據(jù)導(dǎo)入羊圈溝流域的點(diǎn)位表中，添加到土地利用類型圖中，得到研究區(qū)域采樣點(diǎn)的分布圖(圖1)。將研究區(qū)域內(nèi)采樣點(diǎn)0—5 cm，5—10 cm，10—20 cm測(cè)得的土壤有機(jī)碳含量值綜合，得到0—20 cm土層厚度的土壤有機(jī)碳含量值。本研究主要采用0—20 cm土層的土壤有機(jī)碳含量值作為研究對(duì)象。通過對(duì)比分析3種常用的插值方法與基于土地利用類型修正的方法的預(yù)測(cè)精度，分析本研究區(qū)域的最優(yōu)插值方法。
1.3.1 插值方法的選擇
本研究中土壤有機(jī)碳的空間插值的4種方法均基于ArcGIS10.0中的ArcMap平臺(tái)實(shí)現(xiàn)。
圖1 研究區(qū)域樣點(diǎn)分布圖Fig．1 Map of sample distribution
表1 黃土丘陵區(qū)羊圈溝流域土地利用面積、采樣數(shù)及其所占比例Table 1 Land-use type area，sample size and their proportion in Yangjuangou watershed of hilly region，Loess Plateau
(1)普通克里格法(Ordinary Kriging，簡(jiǎn)稱OK)
普通克里格法是利用區(qū)域化變量的原始數(shù)據(jù)和變異函數(shù)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，對(duì)未采樣點(diǎn)的區(qū)域化變量的取值進(jìn)行線性無偏最優(yōu)估計(jì)的一種方法。使用公式表示為:
式中，Z為待估計(jì)的土壤有機(jī)碳含量柵格值，n為用于插值的采樣點(diǎn)數(shù)目，Z(xi)為采樣點(diǎn)土壤有機(jī)碳含量值，λi為賦予土壤有機(jī)碳含量數(shù)據(jù)的一組權(quán)重系數(shù)，并且其和等于1，即:=1，選取的λi使Z(x0)的估計(jì)無偏，并且使方差小于任意觀測(cè)值線性組合的方差［18］。
(2)逆距離權(quán)重法(Inverse Distance Weighting，簡(jiǎn)稱IDW)
逆距離權(quán)重法［19］是對(duì)采樣點(diǎn)進(jìn)行線性的加權(quán)來決定輸出的柵格值，加權(quán)與距離成反比，輸入點(diǎn)離輸出柵格越遠(yuǎn)，它對(duì)輸出柵格的影響越小。使用公式表示為:
式中，Z為待估計(jì)的土壤有機(jī)碳含量值柵格值，z(xi)為第i(i=1，2，…，n)個(gè)采樣點(diǎn)的土壤有機(jī)碳含量值，n為用于土壤有機(jī)碳含量值插值的采樣點(diǎn)個(gè)數(shù)，di為插值點(diǎn)到第i個(gè)采樣點(diǎn)的距離，p為距離的冪。在本文中，p取為2，即反距離平方插值。
(3)徑向基函數(shù)插值
徑向基函數(shù)插值［18］是假設(shè)有一個(gè)實(shí)值函數(shù)F=F(x)，要逼近其在某些點(diǎn)x處的函數(shù)值。用徑向基函數(shù)來完成逼近的方法是構(gòu)造一個(gè)具有以下形式的逼近函數(shù)S(x):
其中，φ(t)，t≥0，是一個(gè)確定的實(shí)值函數(shù)，即徑向基函數(shù)，||·||表示歐幾里得距離，ai，i=1，…，N 是待定系數(shù)。點(diǎn) xi，i=1，…，N為徑向基函數(shù)逼近的節(jié)點(diǎn)。相比于其他需要復(fù)雜處理的方法，徑向基函數(shù)曲面的簡(jiǎn)單結(jié)構(gòu)使得徑向基函數(shù)逼近方法更加具有吸引力。
(2)結(jié)合土地利用類型修正的克里格法(OK_LU)
以采樣點(diǎn)分布圖為底圖，導(dǎo)出樣點(diǎn)土壤有機(jī)碳含量與土地利用類型的關(guān)系數(shù)據(jù)表，并利用SPSS18.0軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，分別計(jì)算平均值、標(biāo)準(zhǔn)差、變異系數(shù)和相關(guān)系數(shù)，并利用單因素方差分析中的LSD進(jìn)行多重比較。明確土地利用類型對(duì)土壤有機(jī)碳含量分布的影響后，在普通克里格插值方法的基礎(chǔ)上，結(jié)合土地利用類型修正的克里格法即結(jié)合土地利用類型因子進(jìn)行修正，具體分兩步進(jìn)行:
第一步，先將所有預(yù)測(cè)點(diǎn)按照土地利用類型分為6類，求出各土地利用類型的平均土壤有機(jī)碳含量值。將每一個(gè)樣本的土壤有機(jī)碳含量值Z(Xkj)分為相同類型均值μ(Tk)和離差R(Xkj)之和。用公式表示為:
式中，Z(Xkj)為樣品的土壤有機(jī)碳含量值;μ(Tk)為相同土地利用類型樣本的土壤有機(jī)碳含量均值;R(Xkj)為樣本土壤有機(jī)碳含量與其相同土地利用類型樣品的均值之差，稱為“離差”。研究將離差作為一個(gè)新的區(qū)域變量R(Xkj)進(jìn)行普通克里格插值，空間插值利用ArcGIS10.0軟件中的地統(tǒng)計(jì)分析模塊完成。
第二步，將插值過后的離差值圖層A按土地利用類型的不同，分別加上其地類SOC均值，得到SOC初步預(yù)測(cè)值圖層B。各待估點(diǎn)的土壤有機(jī)碳含量預(yù)測(cè)值為各土地利用類型均值與離差估計(jì)值之和。由此得到研究區(qū)域土壤有機(jī)碳含量空間插值結(jié)果。
1.3.2 檢驗(yàn)方法
為檢驗(yàn)不同插值方法在研究區(qū)域的預(yù)測(cè)精度，將188個(gè)實(shí)測(cè)樣本在Arcgis10.0地統(tǒng)計(jì)工具下的Subset中隨機(jī)構(gòu)建兩個(gè)子集，75%的樣本(N=141)做預(yù)測(cè)子集，25%(N=47)的樣本做驗(yàn)證子集(圖1)。本研究對(duì)驗(yàn)證樣點(diǎn)的預(yù)測(cè)值與相同位置的實(shí)測(cè)值進(jìn)行相關(guān)性分析，對(duì)SOC的空間插值結(jié)果進(jìn)行精度檢驗(yàn)。用預(yù)測(cè)子集中的樣點(diǎn)進(jìn)行插值預(yù)測(cè)，得到驗(yàn)證子集中樣點(diǎn)的SOC值，然后通過計(jì)算所有驗(yàn)證樣點(diǎn)的預(yù)測(cè)值和觀測(cè)值的Pearson相關(guān)系數(shù)(R)，平均絕對(duì)誤差(MAE)，均方根誤差(RMSE)，準(zhǔn)確度(AC)作為檢驗(yàn)插值精度的標(biāo)準(zhǔn)，具體公式如下［20］:
式中，Voi是驗(yàn)證點(diǎn)土壤有機(jī)碳含量的的實(shí)測(cè)值，Vpi是驗(yàn)證點(diǎn)土壤有機(jī)碳含量的值，n是驗(yàn)證點(diǎn)數(shù)量。
其中
式中，n為樣本數(shù);PE為可能的誤差變化(Potential error variance)，Pi和Oi分別為觀測(cè)值和預(yù)測(cè)值;O為實(shí)測(cè)值的平均值。AC取值范圍為0到1，1代表預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值完全一致，而0代表預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值完全不同。
2 研究結(jié)果
2.1 描述性統(tǒng)計(jì)分析
由表2可知，羊圈溝流域各土地利用類型中土壤有機(jī)碳含量平均值的順序?yàn)椴莸兀竟嗄玖值兀玖值兀緣蔚兀竟麍@＞梯田。不同的土地利用方式下，土壤有機(jī)碳含量值存在顯著性差異，在探究土壤有機(jī)碳含量信息時(shí)，有必要考慮土地利用類型為輔助因子，分地類進(jìn)行插值。
表2 不同土地利用方式下土壤有機(jī)碳含量狀況Table 2 Soil organic carbon content in different land-use type
2.2 SOC空間結(jié)構(gòu)分析
空間自相關(guān)理論是地理統(tǒng)計(jì)插值法進(jìn)行預(yù)測(cè)的理論基礎(chǔ)［21］，所謂空間自相關(guān)是指在一定區(qū)域單元上，某種地理現(xiàn)象或某一屬性值與臨近區(qū)域單元上同一現(xiàn)象或?qū)傩灾档南嚓P(guān)性，它用于衡量空間變量的變異對(duì)鄰近區(qū)域相同變量的變異的依賴程度［22-23］，半變異函數(shù)是地統(tǒng)計(jì)學(xué)中研究土壤變異性的關(guān)鍵函數(shù)，是用來描述土壤性質(zhì)的空間連續(xù)變異的一個(gè)連續(xù)函數(shù)，反映土壤性質(zhì)的不同距離觀測(cè)值之間的變化。存在空間依賴性的數(shù)據(jù)點(diǎn)對(duì)，距離越近，其值越相近;反之越遠(yuǎn)，其值越不同［24］。半變異函數(shù)中，N表示其塊金值，S表示基臺(tái)值，本文應(yīng)用N/S和S/(N+S)量化原始的SOC數(shù)據(jù)(應(yīng)用于OK)及SOC離差數(shù)據(jù)(應(yīng)用于OK_LU)的空間結(jié)構(gòu)強(qiáng)度。N/S比值按空間結(jié)構(gòu)強(qiáng)度的大小分為三類(N/S＞0.6，0.3＜N/S＜0.6，N/S＜0.6):N/S＜30%，表示強(qiáng)烈的空間相關(guān)性;0.3＜N/S＜0.6，表示空間相關(guān)性較溫和;N/S＞0.6，表示較弱空間相關(guān)性［25］。S/(N+S)比率越接近于1，顯示其具有越強(qiáng)的空間相關(guān)性，反之，比率越接近于0顯示其空間相關(guān)性越弱［26］。OK和OK_LU的半變異函數(shù)模型如圖2所示。
2.3 插值結(jié)果的驗(yàn)證與分析
圖3中別為運(yùn)用OK、IDW、RBF和OK_LU插值法得到的羊圈溝流域SOC空間分布圖。從整體上看，四圖均反映出在流域的西北部SOC含量較高，流域南部含量低。然而，各插值方法的結(jié)果圖在局部上存在很大差異。由圖3可以看出，OK的預(yù)測(cè)值較連續(xù)，有機(jī)碳含量值分布很均勻，但是沒有體現(xiàn)出不同土地利用類型的差異;圖3中，IDW和RBF插值的結(jié)果圖出現(xiàn)了“牛眼”現(xiàn)象，這是由于樣點(diǎn)空間分布不均勻?qū)е碌模?0］，反距離權(quán)重法的插值表面不平滑，“牛眼”現(xiàn)象較為嚴(yán)重;樣條函數(shù)法的插值牛眼現(xiàn)象較反距離權(quán)重法有所減輕，但表面仍不光滑;結(jié)合圖3和圖2的2011年羊圈溝流域的土地利用現(xiàn)狀圖可以發(fā)現(xiàn)，OK_LU插值表面比較連續(xù)、光滑，在林地、灌木林地和草地地區(qū)體現(xiàn)了較高的土壤有機(jī)碳含量值，而在梯田、壩地、裸地表現(xiàn)出的土壤有機(jī)碳含量值較低，更詳細(xì)具體地體現(xiàn)了不同土地利用方式對(duì)于土壤有機(jī)碳空間分布的影響，對(duì)于流域尺度的土壤有機(jī)碳的空間變化，是一種比較理想的插值方法。
圖2 黃土丘陵區(qū)羊圈溝流域土壤有機(jī)碳空間插值半變異函數(shù)圖Fig．2 Semi-variagram map of spatial interpolation of SOC in YangJuanGou watershed of hilly region，Loess Plateau
如表3所示，SOC的N/S比值(0.666)大于0.6，OK_LU離差的N/S比值(0.485)在0.3—0.6之間，SOC離差的S/(N+S)值(0.8175)大于SOC的S/(N+S)值(0.7997)，即SOC和SOC離差均具有較強(qiáng)的空間相關(guān)性，其中SOC離差的空間相關(guān)性更強(qiáng)，表明OK和OK_LU兩種插值方法在此研究區(qū)域內(nèi)較為適宜。
表3 半變異函數(shù)模型Table 3 Semi-variagram models
從表4可以看出，4種方法的實(shí)測(cè)值與預(yù)測(cè)值均具有一定的相關(guān)性，IDW的R=0.3146(P=0.0397)和RBF的R=0.3012(P=0.0385)是顯著相關(guān);OK的R=0.4026(P=0.0050)和OK_LU的R=0.5589(P=0.0000)是極顯著相關(guān)。同時(shí)，通過均方根誤差(MAE)、平均絕對(duì)誤差(RSME)和準(zhǔn)確度(AC)來衡量4種預(yù)測(cè)方法的系統(tǒng)誤差及預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性。OK_LU平均絕對(duì)誤差和均方根誤差(MAE=0.7930，RSME=0.2136)均小于 OK(MAE=0.8665，RSME=0.2927)、IDW(MAE=0.8665，RSME=0.2927)、RBF(MAE=0.8665，RSME=0.2927);而 OK_LU(R=0.5589，AC=0.9505)相關(guān)性和準(zhǔn)確度均高于 OK(R=0.4026，AC=0.9081)、IDW(R=0.3146，AC=0.0397)、RBF(R=0.3012，AC=0.0385)?？梢钥闯觯趯?duì)土壤有機(jī)碳進(jìn)行空間插值時(shí)(特別是在黃土丘陵溝壑地區(qū))結(jié)合土地利用類型，能使插值結(jié)果的精度得到很大的提高，是獲得精確的土壤有機(jī)碳空間分布圖是關(guān)鍵因素。
表4 驗(yàn)證樣點(diǎn)實(shí)測(cè)值與估算值相關(guān)性檢驗(yàn)Table 4 The correlation test of the measured value and the estimated value
3 討論
3.1 OK_LU的優(yōu)越性
地統(tǒng)計(jì)法在地形變化不十分劇烈、比較平坦的平原地區(qū)可以得到較好的探測(cè)和模擬，其不僅考慮了待預(yù)測(cè)點(diǎn)與鄰近樣點(diǎn)數(shù)據(jù)間的空間距離關(guān)系，還考慮了各參與預(yù)測(cè)的樣點(diǎn)間的位置關(guān)系，充分利用了各樣點(diǎn)數(shù)據(jù)的空間分布結(jié)構(gòu)特征，地理統(tǒng)計(jì)方法的這種優(yōu)越性對(duì)于常常出現(xiàn)樣本不充分、采點(diǎn)未經(jīng)優(yōu)化等問題的土壤屬性數(shù)據(jù)的空間插值來說尤為重要［22］。本研究區(qū)的土壤有機(jī)碳數(shù)據(jù)來自隨機(jī)采樣，OK使其插值結(jié)果比IDW、RBF等傳統(tǒng)方法更精確，更有效避免了系統(tǒng)誤差的出現(xiàn)。
圖3 黃土丘陵區(qū)羊圈溝流域土壤有機(jī)碳空間分布圖Fig．3 Distribution of SOC in Yangjuangou watershed of hilly region，Loess Plateau
然而在黃土丘陵溝壑區(qū)，OK的應(yīng)用卻有一定的局限性［10］。由本文分析可知，在研究區(qū)內(nèi)土地利用類型是影響SOC空間分布差異的重要因素，因此結(jié)合土地利用類型對(duì)SOC空間插值修正是非常必要的。該區(qū)地形破碎、土地利用類型多樣，基于半變異函數(shù)的克里格插值難以將復(fù)雜的地形參數(shù)用于研究SOC空間變化。本文通過對(duì)普通克里格插值方法進(jìn)行土地利用類型修正，在黃土丘陵溝壑區(qū)對(duì)SOC空間格局的模擬得到了較好效果。范勝龍［11］等以福建省龍海市為例，設(shè)計(jì)了結(jié)合地貌類型、土壤類型和土地利用類型等信息的克里格插值模型，結(jié)果表明設(shè)計(jì)的插值模型預(yù)測(cè)精度均高于普通克里格法，進(jìn)一步驗(yàn)證了OK_LU的優(yōu)越性。
3.2 土壤屬性數(shù)據(jù)插值方法的選擇
由于受到采樣點(diǎn)密度、地表的復(fù)雜程度等影響，不同的插值方法生成的結(jié)果可能大相徑庭［22］，沒有任何一種插值方法適合所有地區(qū)，應(yīng)依據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)的定性分析、對(duì)研究區(qū)的地形分析，及對(duì)數(shù)據(jù)的空間探索分析，經(jīng)過反復(fù)實(shí)驗(yàn)，選擇最優(yōu)的空間插值方法［26-27］。
若研究目的僅在于對(duì)研究區(qū)域內(nèi)幾個(gè)粗略劃分的亞區(qū)進(jìn)行比較，如對(duì)黃土丘陵區(qū)最高值和最低值的區(qū)域進(jìn)行大致定位，則此時(shí)較小尺度的空間變異可以被忽略，只需把握住整體特征和全局趨勢(shì)，以實(shí)施一系列插值優(yōu)化措施為前提，本研究選用的4種方法均可符合要求。若SOC數(shù)據(jù)樣點(diǎn)密度足夠大、研究區(qū)域的地形變化不大時(shí)，可以直接采用OK進(jìn)行插值，插值方法簡(jiǎn)便快捷，預(yù)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確性較高;但使用OK插值相對(duì)其他地統(tǒng)計(jì)方法，步驟繁多，參數(shù)設(shè)置要求較高，耗時(shí)耗力，在研究目的許可的情況下，簡(jiǎn)單、靈活的IDW、RBF也是合適的選擇。如需利用插值結(jié)果進(jìn)行更細(xì)致，更高級(jí)的空間分析，如圖形疊加、構(gòu)建生態(tài)系統(tǒng)模型等，而數(shù)據(jù)具有某種變化趨勢(shì)，則必須選擇插值精度最高、在小空間尺度表現(xiàn)最好的插值方法，可以考慮將某種因素對(duì)克里格插值進(jìn)行修正，剔除趨勢(shì)再進(jìn)行預(yù)測(cè)［28］，如本研究中的OK_LU，因?yàn)檎`差會(huì)發(fā)生上行傳遞和放大，造成更深遠(yuǎn)的影響。
4 結(jié)論
在不同研究區(qū)域應(yīng)根據(jù)不同研究目的選擇不同的插值方法，不同插值方法各有利弊。當(dāng)常規(guī)方法不能滿足預(yù)測(cè)精度時(shí)，可通過輔助信息提高目標(biāo)變量的預(yù)測(cè)精度。在本研究區(qū)內(nèi)，普通克里格法是3種常規(guī)方法中插值效果最好的方法，徑向基函數(shù)法一般，反距離權(quán)重法插值效果最差。黃土丘陵溝壑區(qū)生態(tài)環(huán)境脆弱，地形較復(fù)雜，土地利用類型多樣，不同土地利用類型的土壤有機(jī)碳含量平均值差異明顯，基于土地利用類型修正的普通克里格插值法對(duì)SOC含量空間分布的預(yù)測(cè)精度有一定程度的提高，是地形復(fù)雜的黃土丘陵溝壑區(qū)土壤有機(jī)碳空間插值較適宜的方法。
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