基于MGWRK的土壤有机质制图及驱动因素研究

作者：乔磊; 张吴平^*; 黄明镜; 王国芳; 任健

来源：中国农业科学, 2020, 53(09): 1830-1844.

• 土壤有机质
• 土壤制图
• 多重尺度地理加权回归克里金
• 地理加权回归克里金
• 回归克里金
• 空间非平稳性特征

【目的】空间预测是一种获得有机质空间局部细节的重要方法,其准确性对于农田合理管理有着重要意义。本研究通过对比不同的土壤有机质空间制图方法以获得更优的预测精度,在预测的同时揭示环境协变量的空间非平稳性特征及不同环境协变量关系的空间尺度。【方法】选取晋中盆地的7个乡镇作为研究区,对比普通克里金(OK)、回归克里金(RK)、地理加权回归克里金(GWRK)和多重尺度地理加权回归克里金(MGWRK)4种不同方法对土壤有机质的预测能力和效果,并探究影响因子在空间分布中对有机质的影响效应变化和这种影响效应的空间尺度。MGWRK是一种多重尺度地理加权回归(MGWR)与普通克里金方法相结合的方法。【结果】选取坡向、坡度、年均降水量、年平均温度、海拔、植被年总初级生产力、年蒸散量、地形湿度指数、平面曲率、汇流动力指数、地形指数、地形粗糙指数、年平均NDVI为环境协变量参与建模,在多元线性回归建模中,模型统计学意义显著,这表明模型具备统计学意义。从Radius指数来看,各模型模拟效果由好到差依次为RK、OK、GWRK、MGWRK;从制图效果来看,MGWRK与GWRK制图效果相当,从有机质的空间预测图可以看出,土壤有机质在研究区呈现东西两侧偏低、中部偏高的空间格局,其中汾河以东、昌源河流经区域土壤有机质普遍偏高。坡向、年均降水量、年平均温度、海拔、地形指数、年平均NDVI对研究区东部有机质的影响强于西部,而坡度、植被年总初级生产力、年蒸散量、平面曲率、汇流动力指数、地形粗糙指数则表现出截然相反的空间非平稳性特征,地形湿度指数对有机质的影响则体现为北部强南部弱。【结论】MGWRK方法的空间预测精度分别达到了RK方法的69%、OK方法的71.74%、GWRK方法的71.17%。MGWRK在空间非平稳性特征的解释能力和空间可视化表现良好,为有机质的预测和空间非平稳性特征的描述提供方法借鉴。

• 单位
  山西农业大学; 山西省农业科学院旱地农业研究中心