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不同的土壤采樣方式對土壤養分檢測的影響

來源：　類別：技術文章　更新時間：2013-12-31　閱讀次

　　土壤采樣是估測區域土壤特性統計參數和空間變異分析模型的重要方式。采樣設計作為采樣策略的重要組成部分，包括采樣方式（如隨機采樣或分層采樣）和采樣數目，是決定采樣成本和估測精度的關鍵因素，因此采樣設計一直是國內外相關領域學者研究的熱點。一般采樣設計都基于已知土壤特性統計參數和空間變異特征這一先驗知識實現的，但獲取這一先驗知識通常也是基于一定數量的樣點數據分析得出，采樣尺度及樣點空間布局是決定樣點數據質量的兩個關鍵因素，也直接影響著下一步的采樣設計結果，那么多大的采樣尺度能夠滿足這一需要？這是基于土壤采樣估測區域土壤特性參數或空間變異模型構建分析等需要解決的一個重要問題，但目前采樣數目研究方面集中在基于經典統計學計算合理樣本容量，或通過比較分析不同采樣密度下的土壤特性空間變異估測結果確定適宜采樣數或采樣間距，涉及采樣尺度對土壤特性空間變異分析結果影響方面的研究甚少。利用高密度土壤養分采樣數據為數據源，很多土壤養分速測儀等土壤檢測的儀器都帶有完整的土壤采樣系統，通過隨機抽取生成不同采樣密度下的樣點數據集，研究采樣密度對土壤養分統計參數估測、空間變異特征和地統計插值分析的影響，旨在為采樣尺度對分析結果的不確定分析提供基礎。
　　目前可以通過三種方式進行土壤采樣：
　　1.離群樣點檢測：
　　分析探測并剔除土壤全氮樣點數據集中的離群點，生成去除離群樣點的數據集作為原始樣點數據。在土壤樣點離群樣點探測中，大多數是基于域值實現的，如樣本平均值加減 n 倍標準差法、正態分位數圖法和箱線圖法。研究采用基于采樣點數據累計頻率的四分位數方法設定離群樣點閾值，分析并剔除原始樣點數據集中的離群點，分別生成 3 個去除離群樣點的數據集。
　　2.不同采樣尺度樣點數據集生成：
　　對剔除離群樣點后的原始樣點數據，利用經典統計學中合理樣本容量的計算方法計算出最佳采樣數，然后基于去除離群樣點后的初始數據集分別隨機抽取最佳采樣數一定倍數的樣點數據構成 8 個新的不同采樣尺度的樣點數據集，其中，低倍數的樣點數據集是從相鄰的高倍數的樣點數據集中隨機抽取獲得。
　　3.不同采樣尺度樣點數據分析：
　　基于以上樣點數據集，對比分析不同采樣尺度下全氮的區域統計參數、空間變異特征和地統計插值分析精度，考察采樣尺度對全氮空間變異分析的影響。以上空間數據處理與空間變異分析在 ArcGIS9.2軟件中實現，一般數據統計分析在 Excel 2003 中實現。
　　通過以上的分析和實驗可以得出結論：
　�。�1）采樣尺度較大，樣點間自相關性較弱時，則相對較少的樣點數據也能夠滿足區域養分均值、變異系數和直方圖分布等統計特征估測的需要，但不能用于空間變異特征和插值分析；平均采樣間距大于相關距一半，且樣點數少于最佳樣點數時，采樣點相對集中時，樣點間自相關性很強，信息冗余大，則樣點數據也不能滿足區域養分統計特征、空間變異特征和插值分析的需要。
　　（2）隨著采樣尺度增大，土壤養分空間分布的全局趨勢增強，但不影響土壤養分的半方差模型；采樣尺度對相關距影響很大，但樣點空間布局對相關距的影響比采樣尺度本身更為顯著。
　�。�3）當樣點數大于最佳采樣數時，養分統計特征、空間變異特征和插值分析隨著采樣尺度減小而精度提高；而采樣尺度小于 0.2 時，樣點數據能夠滿足中等空間變異的土壤養分空間插值分析需要；樣點空間布局對空間預測分析結果影響比采樣尺度更大。