范勝龍，林曉丹，涂 凱，湯俊紅，林翔程，黃炎和

（1.福建農(nóng)林大學資源與環(huán)境學院，福建 福州 350002；2.福建省國土資源勘測規(guī)劃院，福建 福州350002）

南方丘陵區(qū)土壤有機質(zhì)空間插值模型及采樣點密度對農(nóng)用地分等精度的影響
——以福建省龍海市為例

范勝龍1，林曉丹1，涂 凱1，湯俊紅1，林翔程2，黃炎和1

（1.福建農(nóng)林大學資源與環(huán)境學院，福建 福州 350002；2.福建省國土資源勘測規(guī)劃院，福建 福州350002）

研究目的：分析南方丘陵區(qū)土壤有機質(zhì)的采樣點密度和空間插值模型對農(nóng)用地分等精度的影響。研究方法：以福建龍海市為研究區(qū)，對設(shè)計的8種格網(wǎng)密度和6種結(jié)合不同類型信息的插值模型所得農(nóng)用地分等結(jié)果進行比較研究。研究結(jié)果：（1）結(jié)合不同類型信息的克里格空間插值模型對于土壤有機質(zhì)含量及農(nóng)用地分等成果（自然質(zhì)量等）具有顯著差異，土壤有機質(zhì)含量和農(nóng)用地分等成果的精度與格網(wǎng)密度呈正相關(guān)。其中結(jié)合地貌和土壤信息的空間插值方法（KDMTR）對于農(nóng)用地分等成果有最好的預(yù)測效果；（2）如果僅需考慮獲取較高精度的土壤有機質(zhì)含量信息時，按2 km×2 km的樣點密度并結(jié)合KDMTR法進行空間插值，為最高效的樣點布設(shè)和數(shù)據(jù)處理方式；（3）在開展縣級農(nóng)用地分等時，如果僅需考慮獲取農(nóng)用地分等結(jié)果時，土壤采樣點密度對農(nóng)用地分等精度影響較小，但結(jié)合不同類型信息的空間插值方法對農(nóng)用地分等成果精度影響顯著。采用KDMTR法并按3.5 km×3.5 km的格網(wǎng)密度布設(shè)土壤調(diào)查樣點，為最高效的樣點布設(shè)和空間插值模型。研究結(jié)論：南方丘陵區(qū)在開展縣級農(nóng)用地分等工作時，采用的空間插值模型對農(nóng)用地分等成果的精度產(chǎn)生顯著影響而土壤采樣點布設(shè)的格網(wǎng)密度對農(nóng)用地分等成果的精度影響較小。

土地評價；農(nóng)用地分等；土壤有機質(zhì)；樣點布設(shè)；空間插值模型

土壤有機質(zhì)是土壤重要屬性之一［1］，在保持土壤肥力、提高土壤質(zhì)量及作物產(chǎn)量等方面起著重要作用［2-3］，而且土壤有機質(zhì)含量與土壤質(zhì)量存在極強的正相關(guān)關(guān)系［4］，是農(nóng)用地分等因素中的必選分等因素［5］，也是有關(guān)土壤理化性質(zhì)的最重要因素。土壤樣點的高效布設(shè)是減少采樣誤差和提高采樣效率的重要途徑［6］。外界的人為活動和自然生態(tài)過程會導致區(qū)域內(nèi)土壤有機質(zhì)具備較強的空間變異特征［7］，準確掌握其空間變異特征是實現(xiàn)資源高效可持續(xù)利用的重要依據(jù)。目前，地統(tǒng)計學方法被大量用于土壤性質(zhì)的空間預(yù)測［8-11］。研究表明，土壤采樣點密度和空間插值模型對土壤有機質(zhì)空間變異特征的表征具有重要影響［12-14］。當前國內(nèi)相關(guān)研究還未就上述兩種因素對縣級農(nóng)用地分等精度的影響進行相關(guān)研究。因此，研究土壤有機質(zhì)采樣點密度及空間插值模型對農(nóng)用地分等精度的影響，對提高農(nóng)用地分等工作效率、降低工作成本以及提高分等精度等具有重要意義。

南方丘陵區(qū)廣泛分布于長江以南各省，其耕地呈“雞爪”型沿山間溪流向山谷延伸，具有圖斑破碎、土壤理化性質(zhì)復(fù)雜多變的特點。本文以福建省龍海市為研究區(qū)，采用6種結(jié)合不同類型信息的克里格插值模型分別對8種格網(wǎng)密度下的土壤采樣點有機質(zhì)含量數(shù)據(jù)進行空間插值，研究不同格網(wǎng)密度和結(jié)合不同類型信息的克里格插值模型所得土壤有機質(zhì)含量預(yù)測結(jié)果對農(nóng)用地分等成果精度的影響，可為提高農(nóng)用地分等工作的效率和精度提供科學依據(jù)。

1　材料與方法

1.1試驗區(qū)概況

本文以福建漳州龍海市（縣級市）為研究區(qū)，地理位置為東經(jīng)117°29′—118°14′、北緯24°11′—24°36′，總面積約1289.72 km2。市域內(nèi)北、西、南三面環(huán)山，中部為九龍江沖積平原，東南臨海，北部的丘陵地帶屬于戴云山脈，西南部丘陵地帶屬于博平嶺，耕地多分布在中部平原及南北山谷兩側(cè)溪流地帶。土壤形成受成土母質(zhì)影響較大，呈現(xiàn)隨海拔升高的垂直分布規(guī)律及受成土條件變化的影響而呈區(qū)域性分布規(guī)律。依據(jù)福建省第二次的土壤普查資料，其土壤類型可以分為16個亞類，52個土屬，6個土類，70個土種，耕地土壤主要為：水稻土、潮土、濱海風沙土和濱海鹽土等土壤類型。

1.2研究方法

1.2.1土壤樣品采集及測定方法 為研究土壤采樣點密度及其空間插值方法對農(nóng)用地分等成果精度的影響，本文采用常用的土壤采樣點布設(shè)方法——格網(wǎng)法［15-16］，在試驗區(qū)范圍布設(shè)0.5 km×0.5 km（X0.5）、1 km×1km（X1）、1.5 km×1.5 km（X1.5）、2 km×2 km（X2）、2.5 km×2.5 km（X2.5）、3 km×3 km（X3）、3.5 km×3.5 km（X3.5）、4 km×4 km（X4）共8種密度格網(wǎng)疊套于龍海市1∶10000土地利用現(xiàn)狀圖上采集土壤樣點，并設(shè)計了結(jié)合地貌信息的克里格方法（KDM）、結(jié)合地類信息的克里格方法（KDL）、結(jié)合土壤類型信息的克里格方法（KTR）、結(jié)合地貌—土壤信息的克里格方法（KDMTR）、結(jié)合地類—土壤信息的克里格方法（KDLTR）5種結(jié)合類型信息的方法和直接采用耕層土壤有機質(zhì)含量數(shù)據(jù)進行的普通克里格插值法（KYJZ）共6種插值方法。研究區(qū)共布設(shè)1133個樣點。

采樣點盡量選擇靠近格網(wǎng)中心的耕地圖斑上，在樣點附近20 m范圍內(nèi)的耕地表層（0—20 cm）土壤上多點（5個）混合取樣，用4分法取大約1kg土樣作為該樣點的土壤樣品。運用手持GPS確定樣點坐標，記錄各樣點的編號、利用現(xiàn)狀、地貌特征及灌排條件等相關(guān)信息。土壤樣品經(jīng)過自然風干、研磨和過篩等措施后，采用常規(guī)的重鉻酸鉀氧化滴定法測定土壤有機質(zhì)含量。各樣點格網(wǎng)密度布設(shè)、采集和處理的方法均一致。此外，為驗證不同格網(wǎng)及處理方法進行農(nóng)用地分等的結(jié)果精度，在全市范圍布設(shè)258個樣點作為驗證點。

1.2.2結(jié)合不同類型信息的克里格空間插值模型 利用布設(shè)的8種不同的樣點密度所得樣點，采用設(shè)計的6種結(jié)合類型信息的克里格法分別對土壤有機質(zhì)含量進行空間預(yù)測。結(jié)合類型信息的空間插值模型將每一個樣點的土壤有機質(zhì)含量值z（xkj）分為相同類型均值μ（tk）和殘差r（xkj）之和。用公式表示為：

式1中，z（xkj）是樣品的土壤有機質(zhì)含量；μ（tk）為相同類型樣品的均值；r（xkj）是樣品土壤有機質(zhì)含量與其相同類型樣品的均值之差，稱為“殘差”。

將殘差作為一個新的區(qū)域變量r（xkj）進行普通克里格插值，空間插值利用ArcGIS軟件中的地統(tǒng)計分析模塊完成。樣點的土壤有機質(zhì)含量預(yù)測值Z*（xkj）為類型均值μ（tk）與殘差觀測值r*（xkj）之和：

本文中，KTR法、KDMTR法和KDLTR法中的土壤類型均劃分到土屬級別。土壤類型資料來自于第二次土壤普查成果中的1∶50000土壤圖和《龍海土壤》；土地利用現(xiàn)狀資料來源于龍海市2012年度土地利用變更調(diào)查數(shù)據(jù)庫；地貌劃分來源于福建省農(nóng)用地分等成果更新項目成果中的指標區(qū)圖。

1.2.3不同格網(wǎng)密度和空間插值模型對土壤有機質(zhì)空間分布表征和農(nóng)用地分等成果精度的影響研究 根據(jù)

上述數(shù)據(jù)處理方法分別進行分類克里格插值，得到研究區(qū)土壤有機質(zhì)空間分布圖。為探明土壤有機質(zhì)預(yù)測值對農(nóng)用地分等成果的影響，將研究布設(shè)的258個驗證點讀取的預(yù)測值與實測值，依據(jù)《農(nóng)用地分等規(guī)程》（TD/ T1004-2003）分別計算得到驗證樣點的自然質(zhì)量分、自然質(zhì)量等指數(shù)和自然質(zhì)量等別的實測值和預(yù)測值。農(nóng)用地分等所需的標準耕作制度分區(qū)、基準作物、指定作物、光溫、氣候生產(chǎn)潛力指數(shù)，指標區(qū)、分等因素指標體系及權(quán)重、指標分值及分級，指定作物最大產(chǎn)量、最大產(chǎn)量—成本指數(shù)、產(chǎn)量比系數(shù)依據(jù)《福建省農(nóng)用地分等成果更新技術(shù)方案》和《龍海市農(nóng)用地分等成果更新》成果所定方法與數(shù)值確定。為檢驗結(jié)合不同類型信息的空間插值模型對土壤有機質(zhì)含量預(yù)測和農(nóng)用地分等成果精度的影響，運用SPSS統(tǒng)計軟件將驗證樣點的預(yù)測值與實測值分別進行配對樣本t檢驗，研究基于不同格網(wǎng)密度和結(jié)合不同類型信息空間插值模型下的土壤有機質(zhì)含量和農(nóng)用地分等成果的預(yù)測值和實測值（驗證點）之間是否具有顯著差異。通過驗證點實測值與預(yù)測值的均方根誤差（RMSE），對土壤有機質(zhì)含量和農(nóng)用地分等成果的預(yù)測精度進行驗證，研究滿足精度要求的數(shù)據(jù)處理方法及所需格網(wǎng)密度。

2　結(jié)果與分析

2.1不同空間插值模型和樣點密度下預(yù)測值與真實值的差異性

為了驗證不同的格網(wǎng)密度和空間插值模型預(yù)測的土壤有機質(zhì)含量對農(nóng)用地分等成果是否存在顯著差異，本文運用SPSS統(tǒng)計軟件對各種密度及插值模型下所得農(nóng)用地分等成果（自然質(zhì)量分、自然質(zhì)量等指數(shù)、自然質(zhì)量等別）與驗證樣點采用實測值計算所得結(jié)果進行配對樣本t檢驗。

根據(jù)表1可知，當格網(wǎng)密度大于或等于2.5 km×2.5 km時，除KDL法和KYJZ法外，其余各種插值模型在各密度等級上的土壤有機質(zhì)空間預(yù)測效果良好，均不存在顯著性差異（顯著性＞0.10）；當格網(wǎng)密度小于或等于3 km×3 km時，各種空間插值模型的土壤有機質(zhì)含量預(yù)測值與實測值之間出現(xiàn)無規(guī)律的顯著性差異，表明此時隨著格網(wǎng)密度的下降，由于樣點數(shù)過少，已經(jīng)不適用于南方丘陵區(qū)的土壤有機質(zhì)的空間預(yù)測。

表1　土壤有機質(zhì)含量預(yù)測值與實測值配對樣本t檢驗Tab.1 The paired samples t-test signifcant analysis of SOC

由表2—表4可知，就格網(wǎng)密度與各種插值模型對農(nóng)用地分等成果（自然質(zhì)量分、自然質(zhì)量等指數(shù)和自然質(zhì)量等別）的影響而言，當格網(wǎng)密度大于或等于1 km×1 km時，各空間插值模型在各密度等級下的農(nóng)用地分等成果的預(yù)測值和實測值均不存在顯著性差異，表明當格網(wǎng)密度大于或等于1 km×1 km時，由于樣點數(shù)目充足，采用何種數(shù)據(jù)處理方法在南方丘陵區(qū)進行農(nóng)用地分等區(qū)別并不明顯；當格網(wǎng)密度小于或等于1.5 km×1.5 km時，基于各空間插值模型的農(nóng)用地分等成果的預(yù)測值和實測值之間陸續(xù)出現(xiàn)顯著性差異，表明不同樣點密度和空間插值模型將對農(nóng)用地分等成果產(chǎn)生影響，且各種方法對自然質(zhì)量分、自然質(zhì)量等指數(shù)和自然質(zhì)量等別的影響不一致，未呈現(xiàn)明顯規(guī)律性。但總體上KTR法、KDM和KDMTR在農(nóng)用地分等成果預(yù)測上表現(xiàn)更加可靠，其中KDMTR法最好，格網(wǎng)密度的變化不會引發(fā)預(yù)測效果的突變。表明結(jié)合地貌和土壤信息的空間插值模型對于農(nóng)用地分等成果有更好的預(yù)測效果。

2.2不同采樣點密度和空間插值模型對土壤有機質(zhì)含量及農(nóng)用地分等成果預(yù)測精度的影響

為進一步研究不同的采樣點密度和空間插值模型對土壤有機質(zhì)含量預(yù)測和農(nóng)用地分等成果（自然質(zhì)量分、自然質(zhì)量等指數(shù)、自然質(zhì)量等別）精度的影響，采用均方根誤差（RMSE）來評價其預(yù)測精度的高低，并獲取適合試驗區(qū)的最優(yōu)格網(wǎng)密度和空間插值模型（圖1）。

表2　自然質(zhì)量分預(yù)測值與實測值配對樣本t檢驗Tab.2 The paired samples t-test signifcant analysis of nature quality score

表3　自然質(zhì)量等指數(shù)預(yù)測值與實測值配對樣本t檢驗Tab.3 The paired samples t-test signifcant analysis of physical quality grade index

表4　自然質(zhì)量等別預(yù)測值與實測值配對樣本t檢驗Tab.4 The paired samples t-test signifcant analysis of physical quality grade

圖1　不同格網(wǎng)密度和空間插值模型表征土壤有機質(zhì)含量和農(nóng)用地分等成果的預(yù)測精度Fig.1 The accuracy prediction of SOC and agricultural land gradation within different density grids and spatial interpolation methods

由圖1可知，不同的格網(wǎng)密度和空間插值模型對土壤有機質(zhì)和農(nóng)用地分等成果的精度產(chǎn)生不同程度的影響。隨著格網(wǎng)密度的減小，不同插值模型的土壤有機質(zhì)含量、自然質(zhì)量分和自然質(zhì)量等指數(shù)的均方根誤差均在整體上出現(xiàn)不斷增大的趨勢，而自然質(zhì)量等別的均方根誤差則沒有規(guī)律性。土壤有機質(zhì)含量和農(nóng)用地分等成果的均方根誤差均在格網(wǎng)密度為0.5 km×0.5 km時均值最小，相較于4 km×4 km的格網(wǎng)密度，土壤有機質(zhì)含量的均方根誤差均值降幅達59%，農(nóng)用地分等成果的均方根誤差均值降幅達37%，表明無論采用哪種空間插值模型，土壤有機質(zhì)含量和農(nóng)用地分等成果的精度與格網(wǎng)密度呈正相關(guān)。根據(jù)表5可知，各種空間插值模型中，KDMTR法的均方根誤差均值最小，說明KDMTR法進行的農(nóng)用地分等成果精度最高。

進一步分析樣點密度對KDMTR法所得土壤有機質(zhì)含量和農(nóng)用地分等成果精度的影響可知（表6），在KDMTR法中，不同的格網(wǎng)密度對土壤有機質(zhì)的預(yù)測精度產(chǎn)生較為明顯的影響，0.5 km×0.5 km的預(yù)測精度較4 km×4 km的預(yù)測精度提高了約1倍。總體而言，土壤有機質(zhì)的預(yù)測精度與格網(wǎng)密度呈正相關(guān)，樣點數(shù)越多，預(yù)測精度越高。其中，格網(wǎng)密度從1 km×1 km—2 km×2 km及從2.5 km×2.5 km—4 km×4 km的均方根誤差均值都處于同一水平。因此，土壤有機質(zhì)含量預(yù)測較為高效的樣點布設(shè)密度應(yīng)為2 km×2 km。

KDMTR法中，就格網(wǎng)密度對農(nóng)用地分等成果精度的影響而言，各格網(wǎng)密度下的均方根誤差值相差并不大，就自然質(zhì)量分、自然質(zhì)量等指數(shù)自身的數(shù)量級而言，預(yù)測精度的差異可忽略不計，認為格網(wǎng)密度對農(nóng)用地分等成果的精度影響很小。造成上述現(xiàn)象的原因主要是：雖然土壤有機質(zhì)含量是影響農(nóng)用地（耕地）質(zhì)量的重要因素，但農(nóng)用地分等過程中的分級賦值法及多因素綜合評價法中權(quán)重的存在，致使數(shù)據(jù)總體上迅速聚集，離散程度大幅降低，縮小了預(yù)測精度對分等成果的差異性。分級賦值規(guī)則及權(quán)重弱化了土壤有機質(zhì)在農(nóng)用地分等評價體系中的相關(guān)性。結(jié)合前面的差異性分析結(jié)果，采用KDMTR法進行數(shù)據(jù)處理時，最高效的樣點密度應(yīng)為3.5 km×3.5 km。

綜上，在開展農(nóng)用地分等工作時，如果需考慮獲取較高精度的土壤有機質(zhì)含量信息時，按2 km×2 km的樣點密度并結(jié)合KDMTR法布設(shè)土壤調(diào)查樣點，為最高效的樣點布設(shè)和數(shù)據(jù)處理方式；如果僅需獲取農(nóng)用地分等結(jié)果時，按3.5 km×3.5 km的樣點密度并結(jié)合KDMTR法布設(shè)土壤調(diào)查樣點，為最高效的樣點布設(shè)和數(shù)據(jù)處理方式。

表5　不同空間插值模型下土壤有機質(zhì)含量和農(nóng)用地分等成果的預(yù)測精度Tab.5 The mean RMSE of SOC and agricultural land gradation in different spatial interpolation methods

表6　KDMTR法不同樣點密度下土壤有機質(zhì)含量和農(nóng)用地分等成果的預(yù)測精度Tab.6 The mean RMSE of SOC and agricultural land gradation of KDMTR in different sample density

3　結(jié)論

結(jié)合不同類型信息的克里格空間插值模型對于土壤有機質(zhì)含量及農(nóng)用地分等成果（自然質(zhì)量等）具有顯著差異。各種數(shù)據(jù)處理方法中，總體上KTR法、KDM和KDMTR在農(nóng)用地分等成果預(yù)測上表現(xiàn)更加可靠，其中KDMTR法為最好的數(shù)據(jù)處理方法，表明結(jié)合地貌和土壤信息的空間插值方法對于農(nóng)用地分等成果有最好的預(yù)測效果。

無論采用哪種空間插值模型，土壤有機質(zhì)含量和農(nóng)用地分等成果的精度與格網(wǎng)密度呈正相關(guān)。當土壤采樣點布設(shè)的格網(wǎng)密度大于或等于1 km×1 km時，研究所采用的不同空間插值模型對農(nóng)用地分等成果的精度無顯著影響。

如果需考慮獲取較高精度的土壤有機質(zhì)含量信息時，按KDMTR法結(jié)合0.5 km×0.5 km的樣點密度布設(shè)土壤調(diào)查樣點，為精度最高的樣點布設(shè)和數(shù)據(jù)處理方式；采用KDMTR法結(jié)合2 km×2 km的樣點密度布設(shè)土壤調(diào)查樣點，為最高效的樣點布設(shè)和數(shù)據(jù)處理方式。

在開展縣級農(nóng)用地分等時，如果僅需考慮獲取農(nóng)用地分等結(jié)果時，土壤采樣點密度對農(nóng)用地分等精度影響較小，但結(jié)合不同類型信息的空間插值方法對農(nóng)用地分等成果精度影響顯著。采用KDMTR法并按3.5 km×3.5 km的格網(wǎng)密度布設(shè)土壤調(diào)查樣點，為最高效的樣點布設(shè)和空間插值模型。

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（本文責編：陳美景）

The Infuence of Spatial Interpolation Model and Sampling Density of Soil Organic Matter in the Farmland Quality Evaluation Accuracy in Hilly Region of South China： A Case Study of Longhai City， Fujian Province

FAN Sheng-long1， LIN Xiao-dan1，TU Kai1， TANG Jun-hong1， LIN Xiang-chen2， HUANG Yan-he1
（1. College of Resource and Environment Science， Fujian Agriculture and Forestry University， Fuzhou 350002， China；2. Land Surveying and Planning Department of Fujian Province， Fuzhou 350002， China）

The purpose of this paper is to research spatial interpolation model and sampling density's effects onquality evaluation accuracy in hilly region of south China. The paper compares different evaluation results according to eight kinds of grid density based on grid sampling of soil organic matter and six classification methods in Longhai City of Fujian Province. The results show that： 1）Combination of different information of kriging interpolation models have significant differences on soil organic matter and the result of farmland classification（natural quality）， soil organic matter and the result of farmland classification show positively correlated with grid density of soil sample. Spatial interpolation method which combined with topography and soil information（KDMTR）has the best prediction for farmland quality evaluation. 2）If accurate information of soil organic matter content should be in consideration， the efficient sampling point layout is grid sampling based on the topography and soil types， and the best grid size is about 2 km×2 km. 3）If only farmland quality evaluation result at the county level should be in consideration， the density of soil sampling points has small effects on the accuracy of farmland quality evaluation result， but the combination of different information space interpolation method has significant effects on the accuracy of farmland quality evaluation result. The best spatial interpolation model is Kriging interpolation based on the topography and soil types and the most efficient sampling point layout is grid sampling with grid size of 3.5 km×3.5 km. The paper concludes that obviously effect can be noticed by spatial interpolation model to evaluate farmland quality， yet the density of sampling has small effect at the county level in hilly region of south China.

land assessment； farmland quality evaluation； soil organic matter； sampling point layout； spatial interpolation models

F301.2

A

1001-8158（2015）10-0065-08

10.11994/zgtdkx.2015.10.009

2015-03-24

2015-09-26

福建省自然科學基金資助項目（2015J01624）。

范勝龍（1976-），男，福建永定人，博士，副教授。主要研究方向為土地質(zhì)量評價、土地資源可持續(xù)利用。E-mail： fsl@fafu.edu.cn

黃炎和（1962-），男，廣東饒平人，博士，教授。主要研究方向為土壤侵蝕與治理、土地資源可持續(xù)利用。E-mail： yanhehuang@163.com