【目的】為了在優(yōu)質(zhì)煙田間栽培中更好地實(shí)施精確定位施肥,需要準(zhǔn)確掌握植煙田土壤養(yǎng)分的空間分布信息�！痉椒ā勘疚母鶕�(jù)地統(tǒng)計(jì)理論,采用經(jīng)驗(yàn)貝葉斯克里金方法分析河南省內(nèi)鄉(xiāng)縣一長期植煙田土壤有機(jī)質(zhì)含量的空間變異性,并與徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)插值法、普通克里格插值法進(jìn)行預(yù)測精度比較。【結(jié)果】研究區(qū)植煙田土壤有機(jī)質(zhì)含量處在最適宜范圍內(nèi),其平均值為14.81 g·kg^-1,變異系數(shù)為13.74%,表現(xiàn)為中等程度變異性。植煙田土壤有機(jī)質(zhì)含量存在半方差結(jié)構(gòu),其半方差函數(shù)最優(yōu)擬合模型是指數(shù)模型。而且表現(xiàn)出較強(qiáng)的空間相關(guān)性。在插值和預(yù)測方面,EBK經(jīng)驗(yàn)貝葉斯法除了明顯優(yōu)于普通克里金插值法以外,還優(yōu)于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)插值法�！窘Y(jié)論】在微尺度條件下,采用以坐標(biāo)和鄰近樣點(diǎn)為輸入的經(jīng)驗(yàn)貝葉斯克里金方法,來分析植煙田土壤有機(jī)質(zhì)含量的空間變異性,可以達(dá)到快速便捷、精度更高的效果。 

【文章來源】：西南農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào). 2020,33(02)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

土壤采樣點(diǎn)分布

表2 研究區(qū)土壤有機(jī)質(zhì)含量的半方差函數(shù)參數(shù)Table 2 Semivariogram parameter of soil O.M contents in study areas 模型Model 塊金值C0 基臺(tái)值C0+C 塊金值/基臺(tái)值C0 /C0+C 決定系數(shù)R2 變程(m)Range 殘差RSS 球狀模型Spherical 0.0148 0.0565 0.262 0.652 92.400 7.277 E-04 指數(shù)模型Exponential 0. 0001 0.0578 0.002 0.690 88.500 6.476E-04 高斯模型Gaussian 0.0001 0.0519 0.002 0.640 33.775 7.648E-04 線性模型Linear 0.0264 0.0642 0.411 0.576 128.219 8.857E-04從殘差RSS來看,土壤有機(jī)質(zhì)含量指數(shù)模型的殘差少于其他各種模型,因此區(qū)域內(nèi)土壤有機(jī)質(zhì)含量更好地符合指數(shù)模型,其變程為88.50 m,其C0 /C0+C為0.002,說明系統(tǒng)具有較強(qiáng)程度的空間變異型。表明在微尺度條件下,該植煙田土壤有機(jī)質(zhì)含量的差異是由土壤母質(zhì)等因素造成。

表3 研究區(qū)植煙田土壤有機(jī)質(zhì)含量不同預(yù)測方法精度檢驗(yàn)值比較Table 3 Comparison of interpolation precision of test sample in different cases 方法Methods 建模點(diǎn)Modeling point MAE MRE( %) RMSE 普通克里金插值法Ordinary kriging 1.571 10.818 1.863 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)插值法Radical Basis Function 1.546 10.696 1.838 EBK經(jīng)驗(yàn)貝葉斯Empirical bayes 1.543 10.690 1.837從圖3可以看出,3種插值結(jié)果趨勢基本一致,基本反映了研究區(qū)植煙田土壤有機(jī)質(zhì)含量的空間分布和變異情況。但可看出普通克金插值圖的空間分布圖整體比較連續(xù),具有明顯的平滑效應(yīng),難以再現(xiàn)區(qū)域化變量的波動(dòng)性,減少了數(shù)據(jù)的變異性[19]。而EBK插值結(jié)果呈現(xiàn)出較多的梯度而且邊緣更加光滑,更能客觀地表現(xiàn)土壤有機(jī)質(zhì)的空間分布特征。說明了EBK體現(xiàn)出高精度的特點(diǎn)[20]。EBK插值在尊重原始實(shí)測數(shù)據(jù)值情況下,整體分布相對離散,斑塊更豐富,突出了數(shù)據(jù)分布的波動(dòng)性。其小尺度土壤養(yǎng)分的識別能力與其他插值方法相比具有明顯優(yōu)勢。

【參考文獻(xiàn)】：
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