基于GIS的诸城市土壤养分丰缺评价与分析
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神木市耕地质量分析及小杂粮土壤养分丰缺评价
神木市耕地质量分析及小杂粮土壤养分丰缺评价作者：李瑞高成平龚增利白宝军白伟梁鸡保石爱芳来源：《种子科技》2022年第17期摘要：針对神木市小杂粮种植中存在的产量和品质问题，通过土壤养分分析结果，制订小杂粮养分丰缺指标，对全市耕地进行土壤养分丰缺状况进行评价。
结果表明，神木市小杂粮种植有机质适宜比例较高，但有效磷中等偏低，速效钾较低。
生产过程中应遵循“增磷、补钾，多施有机肥”的施肥原则，科学合理施肥。
关键词：小杂粮；土壤养分；耕地质量；神木市文章编号：1005-2690（2022）17-0032-04 中国图书分类号：F323.211 文献标志码：B由于农业耕作制度和轮作方式的变化、农作物品种的更新、水土流失、土壤改良、施用化肥和农药对土壤的影响，很多地区土壤的养分和质量发生了较大变化，对小杂粮种植的产量和品质产生了极大影响[1-2]。
区域耕地质量调查与质量评价所测定的养分指标齐全、分析准确，可以很好地反映当前土壤的养分和质量，为测土配方施肥、优化农业生产布局以及农业区划等方面提供重要的参考价值[3-5]。
本研究在神木市耕地质量调查与质量评价研究基础上，利用项目调查与分析成果，针对小杂粮种植确定土壤养分的丰缺状况，为测土配方施肥和提高农业生产提供科学依据，对保护土壤环境与农产品安全生产具有重要的现实意义。
1 材料与方法1.1 区域概况神木市地处黄土丘陵区向内蒙古草原过渡地带，在近似菱形的广阔地域内聚集了高原、丘陵、沙地、草滩等多元地貌。
全市地貌以明长城为界，南部的丘陵沟壑和北部的风沙草滩区分别占市域国土总面积的48.7％和51.3％。
该市农作物播种面积6.8万hm2，其中小杂粮种植面积达2.8万hm2，且主要集中在南部丘陵沟壑区。
神木市年平均日照2 875.9 h，是陕西省多日照、强辐射区之一；平均气温8.9 ℃；无霜期年平均为166 d；年平均降水量440.8 mm，年内和年际变化均大；年内降水主要集中在7—9月，占总量的69％。
GIS遥感技术快速获取土壤质量评价
GIS遥感技术快速获取土壤质量评价近年来，土壤质量评价在农业生产和环境保护中起着重要的作用。
传统的土壤质量评价方法需要耗费大量的时间、人力和物力资源，限制了其在大范围应用的可能性。
然而，随着遥感和地理信息系统（GIS）技术的快速发展，利用遥感和GIS技术进行土壤质量评价变得更加高效、准确和可行。
GIS遥感技术的优势在于可以获取大面积的土壤质量信息，并提供地理空间分布的可视化结果。
借助遥感技术，我们可以获取反射率、辐射率、辐射能量等土壤光谱信息，进而获取土壤类型、质地、湿度、有机质含量等质量评价指标。
此外，利用多光谱遥感数据可以获得土壤含水量、氮磷钾等养分含量的空间分布情况，从而帮助精确施肥和调整农业管理措施，提高农业生产效益。
在进行土壤质量评价时，GIS遥感技术还可以结合地理信息数据库，将土地利用类型、土地覆盖、降雨量等其他环境因子纳入考虑范围。
通过构建土壤质量评价模型，可以利用遥感数据和环境因子的空间分布及其对土壤质量的影响关系，快速获取土壤质量评价结果。
这种综合评价方法不仅可以提高土壤质量评价的准确性，还可以为农业可持续发展和农地利用规划提供科学依据。
在实际应用中，如何选择适当的遥感数据和分析方法是关键。
常用的遥感数据包括高分辨率卫星遥感影像、航空遥感影像以及激光雷达遥感数据。
这些数据可以通过地面观测和实地调查进行验证和校正，提高土壤质量评价的可靠性。
为了获取准确的土壤质量评价结果，还需要进行地统计分析和空间插值处理。
地统计分析方法可以通过对遥感数据进行样点采集和分析，进而得到土壤质量评价模型的参数，以实现对未知地点土壤质量的预测。
空间插值方法可以将不连续的样本点数据插值为光滑的地表面，提供全局土壤质量评价结果的更好展示。
此外，GIS遥感技术还可以利用监督分类、非监督分类和目标识别等方法进行土壤质量评价。
监督分类方法可以根据光谱、形状和纹理等遥感特征，将土壤质量评价指标进行分类，从而实现土壤质量等级划分。
《2024年GIS与地统计学支持下的哈尔滨市土壤重金属污染评价与空间分布特征研究》范文
《GIS与地统计学支持下的哈尔滨市土壤重金属污染评价与空间分布特征研究》篇一一、引言随着工业化和城市化的快速发展，土壤重金属污染问题日益严重，成为当前环境科学领域关注的热点问题。
哈尔滨市作为我国东北地区的经济、文化中心，其土壤重金属污染问题亦不容忽视。
地理信息系统（GIS）和地统计学作为现代科技手段，为土壤重金属污染评价与空间分布特征研究提供了新的思路和方法。
本文旨在利用GIS与地统计学技术，对哈尔滨市土壤重金属污染进行评价，并探讨其空间分布特征。
二、研究区域与方法1. 研究区域本文选取哈尔滨市作为研究区域，该市位于中国东北部，是黑龙江省的省会城市，具有典型的东北气候和工业发展历史。
2. 研究方法（1）数据采集与处理：采集哈尔滨市各区域土壤样品，通过实验室分析获得重金属含量数据。
同时，收集哈尔滨市的地质、气候等相关地理信息数据。
（2）GIS技术支持：利用GIS软件对土壤重金属数据进行空间分析，建立空间数据库，为后续的空间分布特征分析提供支持。
（3）地统计分析：运用地统计学方法，对土壤重金属数据进行统计分析，评价重金属污染程度。
三、GIS在土壤重金属污染评价中的应用GIS技术通过空间数据的整合与分析，为土壤重金属污染评价提供了有力支持。
首先，通过GIS软件建立土壤重金属空间数据库，将土壤样品中的重金属含量与地理位置信息相联系。
其次，利用空间插值技术，对土壤重金属含量进行空间插值，生成连续的空间分布图。
最后，结合地理信息和其他环境因素，对土壤重金属污染进行综合评价。
四、地统计学在土壤重金属污染评价中的应用地统计学通过统计方法，对土壤重金属数据进行描述性统计、相关性分析等，以评价土壤重金属污染程度。
首先，运用描述性统计方法，分析土壤重金属含量的分布特征。
其次，通过相关性分析，探讨不同重金属元素之间的相互关系。
最后，结合GIS技术，将地统计分析结果以图形方式展示，直观地反映土壤重金属污染的空间分布特征。
土壤丰缺指标
土壤丰缺指标1. 引言土壤是地球上的重要自然资源之一，对于维持生态平衡和农业发展具有重要意义。
土壤的质量直接影响着农作物的生长发育和产量，因此评估土壤的丰富程度和缺乏程度对于农业生产至关重要。
本文将介绍土壤丰缺指标的概念、意义以及评估方法。
2. 土壤丰缺指标的概念土壤丰缺指标是用来评估土壤中各种养分和物质的含量以及其供给能力的指标。
它可以反映出土壤中各种元素和养分是否充足，以及是否能够满足作物生长所需。
通过评估土壤丰缺指标，可以及时调整施肥措施，提高农作物产量和品质。
3. 土壤丰缺指标的意义评估土壤丰缺指标具有以下几个方面的重要意义：3.1 农业生产农作物需要各种养分和元素才能正常生长发育，如果土壤中某种养分严重缺乏，将会导致作物生长迟缓、产量下降甚至死亡。
通过评估土壤丰缺指标，可以及时发现土壤中的不足之处，并采取相应的措施进行补充，以保证农作物的正常生长和高产。
3.2 土壤质量评估土壤质量是评价土壤肥力和生态功能的重要指标之一。
通过评估土壤丰缺指标，可以了解土壤中各种元素和养分的含量情况，从而判断土壤质量的优劣。
这对于科学合理地利用土地资源、保护环境具有重要意义。
3.3 环境保护土壤中某些元素和养分的过度积累会对环境造成污染，对人类健康和生态系统产生不良影响。
通过评估土壤丰缺指标，可以及时发现土壤中过多积累的元素和养分，并采取相应措施进行处理，以减少环境污染。
4. 土壤丰缺指标的评估方法4.1 土壤样品采集土壤样品采集是评估土壤丰缺指标的第一步。
采集样品时应遵循一定的采样方法和规范，例如在农田中选择代表性样点，使用干净的工具采集土壤样品，并保证样品的完整性和代表性。
4.2 实验室分析采集好的土壤样品需要送往实验室进行分析。
常见的土壤丰缺指标包括有机质含量、氮磷钾含量、微量元素含量等。
这些指标可以通过化学分析、光谱分析等方法来测定。
4.3 数据处理和评估通过实验室分析得到的数据需要进行处理和评估。
土壤养分丰缺评价和测土配方施肥
>=15 8-15 5-8 <5 >=10 7-10 4-7 <4
专题图
评价方法
输入参数 评价单元图
开始评价 评价结果数据表
属性数据表
1.2.1 输入参数
➢作物类型代码 ➢丰缺评价标准
添加元素、编辑丰缺评价标准
1.2.2 评价单元图
土壤图
土地利用现状图 (含行政区划图)
叠加求交
耕地资源管理单元图
土壤采样及农业生产情况调查
田间试验、模型及知识库建立
作物适宜性评价 土壤养分丰缺状况评价
肥料生产厂商
县域配方推荐（建立配方库）
施肥方案推荐（施肥指导单元图）
施肥方案推荐（管理单元图）
一图一表模式
触摸屏查询 网上查询 掌上查询
肥料供应点 施肥卡、肥料
农户
2.2.8 技术流（A程. 数据准备）
土壤图
行政区 划图
10
4.2 375.1 255.4 68.1 22
10.4 368.4 364.7 99.0
11
4.7 335.4 290.7 86.7 23
10.7 372.0 364.5 98.0
12
4.9 345.0 221.1 64.1 24
11.2 390.8 388.1 99.3
拟合曲线： Y=a+b*lgX 或 Y=X/(b+a*X)
土壤养分丰缺指标的确定
小麦相对产量（%)
100
75
50 25
极低 2
低
4
6
中
高
8
10
12
土壤Olsen磷（mg/kg)
土壤有效磷对于小麦丰缺评价标准
丰缺状况 高 中 低 极低
专题图
评价方法
输入参数 评价单元图
开始评价 评价结果数据表
属性数据表
1.2.1 输入参数
➢作物类型代码 ➢丰缺评价标准
添加元素、编辑丰缺评价标准
1.2.2 评价单元图
土壤图
土地利用现状图 (含行政区划图)
叠加求交
耕地资源管理单元图
土壤采样及农业生产情况调查
田间试验、模型及知识库建立
作物适宜性评价 土壤养分丰缺状况评价
肥料生产厂商
县域配方推荐（建立配方库）
施肥方案推荐（施肥指导单元图）
施肥方案推荐（管理单元图）
一图一表模式
触摸屏查询 网上查询 掌上查询
肥料供应点 施肥卡、肥料
农户
2.2.8 技术流（A程. 数据准备）
土壤图
行政区 划图
10
4.2 375.1 255.4 68.1 22
10.4 368.4 364.7 99.0
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4.7 335.4 290.7 86.7 23
10.7 372.0 364.5 98.0
12
4.9 345.0 221.1 64.1 24
11.2 390.8 388.1 99.3
拟合曲线： Y=a+b*lgX 或 Y=X/(b+a*X)
土壤养分丰缺指标的确定
小麦相对产量（%)
100
75
50 25
极低 2
低
4
6
中
高
8
10
12
土壤Olsen磷（mg/kg)
土壤有效磷对于小麦丰缺评价标准
丰缺状况 高 中 低 极低
基于GIS的农田土壤养分时空变异性分析
基于GIS的农田土壤养分时空变异性分析王海江;李冬冬;侯振安;吕新【期刊名称】《新疆农业科学》【年(卷),期】2013(050)010【摘要】[目的]基于研究区10年前后农田土壤耕层(0～30 cm)有机质、碱解氮、速效磷、速效钾含量数据,研究土壤养分含量的空间分布特征及其时空变化趋势.[方法]对土壤养分基础数据进行统计分析,运用地理信息系统的地统计学和空间分析功能进行趋势分析和模型拟合,通过空间插值得出最佳的土壤养分空间分布图.[结果]试验区10年间土壤碱解氮、速效磷和有机质含量都有不同程度的提高,这跟试验区长期以来的肥料施用和土地科学管理有关;但是土壤碱解氮含量总体偏低,速效磷含量较高并有了一定的积累,有机质含量得到了较大改善,中低含量农田面积仍然占了86.25％.[结论]研究直观地发现土壤养分时空变化趋势,可为今后更有针对性地进行土地合理利用和精准施肥、实现精细农业提供参考.【总页数】7页(P1872-1878)【作者】王海江;李冬冬;侯振安;吕新【作者单位】石河子大学农学院资源与环境系,新疆石河子832003;石河子大学农学院资源与环境系,新疆石河子832003;石河子大学农学院资源与环境系,新疆石河子832003;石河子大学农学院资源与环境系,新疆石河子832003【正文语种】中文【中图分类】S158.9【相关文献】1.基于GIS的西双版纳州耕地土壤养分时空变化分析 [J], 王秀华;谢志英;黄立文;赵永祥;朱二;石凤旭;刀家雄;寇文辉2.基于GIS和地统计学的农田土壤养分空间变异性研究 [J], 杨忠华;刘方;赵泽英;冯廷玺3.基于GIS的河南省典型烟区土壤养分时空变异分析 [J], 陈伟强;刘国顺;华一新;刘慧侠4.基于GIS和地统计的伊犁州农田土壤养分空间变异特征分析 [J], 李娜; 陈署晃; 赖宁; 李永福; 耿庆龙5.基于GIS土壤养分空间变异性的养分分析仪设计 [J], 李显歌;胡四平;文峰因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于GIS的棉田土壤养分时空变异特征及分区管理研究的开题报告
基于GIS的棉田土壤养分时空变异特征及分区管理研究的开题报告一、选题背景随着气候变化和人口增长导致的农业生产压力增大，如何有效管理土地资源，提高农业产量和质量，一直是农业领域亟待解决的难题。
土壤养分是影响作物生长和发育的重要因素，而土壤养分的时空变异特征不同，对于农业生产的影响也不同。
因此，对棉田土壤养分时空变异特征进行研究，提高土地资源利用效率，加强棉田分区管理，促进棉花产业可持续发展，具有重要的理论和实践意义。
二、研究内容和目标1. 研究棉田土壤养分的时空变异特征通过采集不同地区、不同时间的棉田土壤样品，利用GIS技术对土壤养分的空间分布和时间变异进行分析，探究其变异规律和原因。
2. 建立棉田土壤养分分区模型根据棉田土壤养分变异的空间分布和时间变异的规律，利用分层聚类或支持向量机等方法，建立棉田土壤养分的分区模型，对棉田进行分类管理。
3. 建立棉田土壤养分管理方案针对不同的土壤养分状况和作物需求，制定科学的土壤养分管理方案，提高土地利用效率，同时优化农业生产结构，促进农业可持续发展。
三、研究方法1. 采集棉田土壤样品选择不同地区、不同时间的棉田，采集土壤样品，进行养分含量测试，获取养分数据。
2. GIS空间分析将养分数据导入GIS软件，采用地理加权回归等方法，分析土壤养分的空间分布和时间变异特征。
3. 分层聚类或支持向量机根据土壤养分的空间分布和时间变异特征，采用分层聚类或支持向量机等方法，建立棉田土壤养分的分区模型。
4. 土壤养分管理方案制定根据分区模型和作物对养分的需求，制定科学的土壤养分管理方案，提高土地利用效率，促进棉花产业持续发展。
四、研究意义本研究将为棉花产业提供科学的土壤养分管理方案，提高土地利用效率和农业生产质量，促进棉花产业可持续发展。
同时，本研究所采用的GIS技术和分层聚类、支持向量机等方法也可在其他农业领域的土壤养分管理中得到应用，具有广泛的推广价值。
基于GIS的农田土壤重金属空间分布及风险评价
基于GIS的农田土壤重金属空间分布及风险评价随着城市化进程的加快以及工业化的发展，农田土壤重金属污染逐渐成为了一个全球性的问题。
重金属是指相对密度大于4.5g/cm3的金属元素，包括铅、镉、汞、铬、砷等，它们对人体健康和环境都具有一定的危害性。
农田土壤重金属污染主要来源于工业排放、垃圾填埋、化肥农药的使用以及交通运输等，对土壤和作物产生了不可忽视的危害。
及时全面地了解农田土壤重金属的空间分布及风险评价，在农田土壤修复、作物种植及食品安全上具有十分重要的意义。
基于GIS（地理信息系统）技术，可以对农田土壤重金属进行全面监测、空间分布分析和风险评价。
GIS结合空间数据采集、数据库管理、空间分析和空间可视化等多种功能，可以有效帮助我们了解农田土壤中重金属的空间分布及相关风险，为农田土壤的治理提供科学依据。
通过GIS技术，我们可以对农田土壤重金属进行全面监测。
农田土壤重金属的监测主要通过采集样品、实地分析和实验室检测等手段，获取土壤样品的重金属含量数据。
这些数据将会被导入GIS系统中，构建起空间数据库，便于后续的空间分析和风险评价。
GIS技术可以帮助我们实现对大范围区域内的土壤重金属数据的有效整合和管理，提高了数据的利用效率和科学性。
GIS技术可以对农田土壤重金属进行空间分布分析。
通过GIS技术，我们可以获取农田土壤重金属的空间分布规律，了解重金属在土壤中的分布情况和程度，进而识别出重金属污染比较严重的区域。
通过空间分布分析，我们可以找出农田土壤重金属的热点区域和潜在的污染源，为相关部门制定污染治理和土壤修复方案提供了科学依据。
GIS技术可以对农田土壤重金属进行风险评价。
通过收集土壤重金属数据、土壤类型、地形地貌等多种数据信息结合GIS技术进行空间分析和模型建立，我们可以进行农田土壤重金属的风险评价。
通过GIS技术，我们可以设置风险评价的指标体系，建立风险评价的模型，评估农田土壤重金属对周边环境和人体健康的影响程度，划定出重金属风险管理的关注区域和风险分级标准。
基于GIS的农田土壤重金属空间分布及风险评价
基于GIS的农田土壤重金属空间分布及风险评价1. 引言1.1 研究背景农田土壤重金属污染是当前环境领域中的一个严重问题，对农田生态环境和人类健康造成了严重威胁。
随着工业化和城市化进程的不断加快，农田土壤重金属污染的严重性日益凸显。
重金属在土壤中的富集往往会对农作物生长和品质产生不利影响，甚至会造成食品安全隐患。
对农田土壤中重金属的空间分布及风险评价进行研究具有重要的理论和实践意义。
当前，虽然已有不少关于土壤重金属污染的研究，但大多停留在样点调查和实验室分析的水平，缺乏全面系统的空间分布分析和风险评价，无法为农田土壤重金属的防控提供科学依据。
基于GIS技术的土壤重金属空间分布及风险评价研究具有重要意义。
通过GIS技术，可以将大量的土壤重金属监测数据进行整合和空间分析，进一步揭示不同地区土壤中重金属的分布规律，为土壤重金属污染的治理提供科学支持。
1.2 研究意义农田土壤重金属污染是当前农业生产中的一个严重问题，对农作物的生长和品质造成了巨大影响。
因此，对农田土壤中重金属的空间分布和风险进行评价具有十分重要的意义。
通过基于GIS技术的研究，可以更准确地刻画土壤重金属的空间分布特征，为土壤环境管理和农业生产提供科学依据。
研究农田土壤重金属的空间分布及风险评价，可以帮助农业生产者了解土壤质量状况，指导其合理施肥和种植，减少重金属对农作物的污染和危害，保障农产品的质量安全。
同时，通过研究农田土壤重金属的分布规律，可以为土壤环境的修复和治理提供科学依据，促进农田的可持续发展和生态环境的改善。
因此，本研究将通过分析土壤重金属的污染特征、模拟其空间分布、评价风险、探讨防治对策，旨在为我国农田土壤重金属污染问题提供科学依据，为农业生产和土壤环境管理提供参考，促进农业可持续发展和生态环境保护。
2. 正文2.1 土壤重金属的污染特征分析。
土壤重金属的污染特征分析是农田土壤环境质量评估的重要步骤之一。
土壤中重金属污染主要来源于工业废水、固体废弃物的排放，以及农药、化肥等农业活动。
GIS支持下乡镇域土壤肥力评价与分析
GIS支持下乡镇域土壤肥力评价与分析
蔡崇法;丁树文;史志华;王天巍
【期刊名称】《生态环境学报》
【年(卷),期】2000(009)002
【摘要】在地理信息系统支持下,以鄂南典型红壤丘陵区为例,研究了乡镇域土壤肥力评价的方法和过程,分析了土壤肥力变化原因.结果表明,应用GIS对乡镇域土壤肥力进行评价能克服速度慢、数据更新不方便的缺点,避免乡镇农业决策者主观判断土壤肥力等级的弊病,为生产布局和用地决策提供准确的科学依据.试区土壤肥力与土壤养分、土地利用和区域经济有关,肥力等级有向中等级变化的趋势.
【总页数】4页(P99-102)
【作者】蔡崇法;丁树文;史志华;王天巍
【作者单位】华中农业大学资源与环境系,武汉,430070;华中农业大学资源与环境系,武汉,430070;华中农业大学资源与环境系,武汉,430070;华中农业大学资源与环境系,武汉,430070
【正文语种】中文
【中图分类】S158.3
【相关文献】
1.GIS支持下贵州省普安县耕地土壤肥力模糊评价 [J], 周旭;安裕伦
2.GIS支持下的河南省洛阳植烟田土壤肥力适宜性评价及施肥推荐支持决策系统研究 [J], 宋晶;陈海生;刘国顺;杨永峰
3.GIS技术支持下的农业科技示范园区土壤肥力的空间变异 [J], 吕晓男;麻万诸;魏孝孚
4.GIS和SPSS技术支持下的许昌市耕作土壤肥力综合评价 [J], 刘钦普
5.GIS支持下的植烟土壤肥力适宜性评价——以河南省许昌市为例 [J], 叶协锋;李亚娟;刘国顺;陈海生
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《2024年GIS与地统计学支持下的哈尔滨市土壤重金属污染评价与空间分布特征研究》范文
《GIS与地统计学支持下的哈尔滨市土壤重金属污染评价与空间分布特征研究》篇一摘要：本文以哈尔滨市为研究对象，利用地理信息系统（GIS）与地统计学方法，对土壤中重金属的污染状况进行全面评价，并研究其空间分布特征。
通过分析土壤样品的重金属含量，结合空间分析技术，为哈尔滨市土壤环境保护和污染治理提供科学依据。
一、引言哈尔滨市作为我国的重要城市，其土壤环境质量对于城市发展和居民健康具有重要影响。
近年来，随着工业化和城市化的快速发展，土壤重金属污染问题日益严重。
因此，对哈尔滨市土壤重金属污染进行评价，并研究其空间分布特征，对于制定有效的土壤环境保护和污染治理措施具有重要意义。
二、研究方法1. 样品采集与处理在哈尔滨市不同区域采集土壤样品，对样品进行预处理，包括研磨、过筛、混合等步骤，以确保样品代表性和均一性。
2. 重金属含量测定采用原子吸收光谱法、原子荧光法等实验室分析方法，测定土壤样品中重金属（如铅、汞、镉、铬、砷等）的含量。
3. GIS与地统计分析利用GIS技术对土壤样品的空间位置进行标记，结合地统计学方法，对重金属含量进行空间插值和分布特征分析。
三、结果与分析1. 重金属含量统计通过对土壤样品中重金属含量的测定，发现哈尔滨市土壤中重金属含量存在一定差异，部分区域重金属含量超过国家标准。
2. 空间分布特征利用GIS技术，将重金属含量数据与空间位置信息相结合，生成重金属含量的空间分布图。
通过空间插值和地统计分析，发现哈尔滨市土壤重金属污染呈现出一定的空间分布规律。
工业区和城市周边地区的重金属污染较为严重，而郊区及自然保护区等地区的污染相对较轻。
3. 污染评价根据国家相关标准和研究区的实际情况，建立土壤重金属污染评价模型。
通过对比实测数据与评价标准，对哈尔滨市土壤重金属污染进行评价。
结果表明，部分区域的土壤重金属污染较为严重，需要采取有效的治理措施。
四、讨论与建议1. 讨论本研究表明，哈尔滨市土壤重金属污染问题严重，且呈现出一定的空间分布规律。
植烟土壤养分丰缺状况评价的统计方法
植烟土壤养分丰缺状况评价的统计方法说实话植烟土壤养分丰缺状况评价的统计方法这事，我一开始也是瞎摸索。
还记得最初，我就像没头的苍蝇似的，只知道把从土壤里测到的各种养分数据都罗列出来，像氮啊，磷啊，钾啊之类的。
我试过直接看单个数据，跟那种所谓的标准数据去比，心想这差值不就是丰缺的体现嘛。
结果发现根本不行，为啥呢？因为不同的地块，不同的种植环境，这个土壤差异很大，只用单一比较数据太片面。
这就好像你评判一个人的健康，不能只看他某一天的饭量一样不靠谱。
后来我开始尝试做平均值。
把同一片地里多个采样点的数据求平均，觉得这样能代表这片土壤的总体养分水平。
可是这又有问题了，有些采样点的养分可能特别高或者特别低，这平均值一弄，那些极端情况就被掩盖了。
就好比一群人里有特别高和特别矮的，只看平均身高，就忽略了这些特殊个体差异。
再后来我接触到了变异系数这个概念。
这个就有点意思了，它能反映数据的离散程度。
就拿磷的含量来说吧，我算了算变异系数，当这个值大的时候，就说明这片土壤里磷的含量分布很不均匀。
这对评价土壤养分丰缺状况就很有意义了，要是分布不均匀，那就不能只看平均含量，可能有的地方缺磷有的地方不缺。
不过这个变异系数的计算还挺复杂的，我一开始还老是算错，确实要很小心那个公式里每一个数据。
我也尝试用过对比组。
比如在同一片大区域里，找一块大家都认为养分配比很合理的土壤设为对照组，然后把要测的植烟土壤和它比。
但这就难在对照组的确定，没有绝对标准的，只是相对合理。
而且地域稍微一变，这个合理的标准又会有波动。
还有像聚类分析之类的方法，这个就更复杂了。
我钻进去研究了好久，这有点像把土壤按养分情况分类，找到相似的组。
我开始总是搞不清这个距离度量的概念，到底是用欧几里得距离还是马氏距离，老迷糊。
后来经过一堆试验，发现对于植烟土壤，马氏距离好像更合适一些。
不过这个结论我也不是完全确定，不同的情况可能会有所不同。
总体上我觉得啊，评价植烟土壤养分丰缺状况不能单用一种统计方法，要综合着来，多看看不同方法给出的结果，就像从多个角度去评判一个人到底健不健康一样。
基于GIS的土地生态状况安全评估
评 估 指 标 体 系 ，借 助 遥 感 、GIS 、景 观 格 局 分础数据并进行标准化处理，运用层次分析法和德尔菲
·4·
国土与自然资源研究
TERRITORY & NATURAL RESOURCES STUDY
2018 No.4
[19] 李发鹏，李景玉，徐宗学. 东北黑土区土壤退化及水土流失 研究现状[J]. 水土保持研究，2006，（03）：50-54. [20] 王念忠，沈波. 东北黑土区侵蚀沟发展状况及其对粮食安 全的影响[J]. 中国水土保持科学，2011，9（05）：7-10. [21] Haiyan Fang, Liying Sun, Deli Qi, et al. Using 137 Cs technique to quantify soil erosion and deposition rates in an agricultural catchment in the black soil region, Northeast China [J]. Geomorphology, 2012, (169-170): 142-150. [22] Juan An, Fenli Zheng, Bin Wang. Using 137 Cs technique to investigate the spatial distribution of erosion and deposition regimes for a small catchment in the black soil region, Northeast China [J]. Catena, 2014, (123): 243-251. [23] 王文娟，张树文，李颖，等. 东北黑土区近 40 年沟谷侵蚀动 态及影响因素分析[J]. 水土保持学报，2009，23（05）：51-55. [24] 李天奇. 东北黑土区侵蚀沟成因与模型研究[D]. 中国科学 院研究生院（东北地理与农业生态研究所），2012. [25] 孟凯，张兴义. 松嫩平原黑土退化的机理及其生态复原[J]. 土壤通报，1998，（03）：5-7. [26] 范昊明，顾广贺，王岩松，等. 东北黑土区侵蚀沟发育与环 境特征[J]. 中国水土保持，2013，（10）：75-79. [27] 蒋小娟，王岩松，范昊明，等. 人类活动对东北黑土区侵蚀 沟发育的影响[J]. 人民黄河，2016，38（11）：89-93. [28] 韩松，王平，梁贞堂. 松嫩平原土壤侵蚀现状与治理措施的 研究[J]. 黑龙江大学工程学报，2015，（2）：47-51. [29] X.M.Yang, X.P.Zhang, W.Deng, et al. Black soil degradation by rainfall erosion in Jilin, China [J]. Land Degradation & Development, 2003, 14(4): 409-420. [30] Fang Haiyan, Sun Liying. Modelling soil erosion and its response to the soil conservation measures in the black soil catchment, Northeastern China [J]. Soil & Tillage Research, 2017, (165): 23-33. [31] 魏琳，鞠敏睿，徐金忠. 浅析阿城区笊篱沟侵蚀沟治理措施 配置[J]. 科技创新与应用，2016，（31）：172. [32] 任宪平. 拜泉县前进项目区域沟专项工程水土流失综合治 理模式及效果分析[J]. 水土保持应用技术，2013，（6）：27-28. [33] 吕志学，陈英智，屈远强. 复合地埂在黑土侵蚀山区坡耕地 治理中的应用研究[J]. 安徽农业科学，2015，（18）：370-371+374. [34] 陈英智，李立新，赵亮，等. 海林市海浪河项目区水土保持 措施及效益评估[J]. 中国水土保持，2014 ，（8）：53-54+63. [35] 唐莉，孟令钦，张锋. 黑土区坡耕地侵蚀沟发育机理[J]. 安 徽农业科学，2012，40（02）：819-821+827. [36] 路炳军，刘鸿鹄，张波，等. 基于 GIS 的北京市土壤侵蚀量 计算[J]. 中国水土保持科学，2011，（2）：24-27. [37] 苏长芳. 朝阳县新村小流域水土流失综合治理措施 [J]. 水 土保持应用技术，2013，（5）：41-42. 作者简介：孔令冉（1997-），女，汉族，山东省济宁市，在读本科 生，主要研究方向为土壤改良与高效利用。 通 讯 作 者 ：马 献 发（1978-），副 教 授 ，主 要 研 究 方 向 为 土 壤 改 良 与高效利用。
基于GIS的土壤肥力综合评价研究
基于GIS的土壤肥力综合评价研究陈宏金;朱艳;刘小军;马广;梅淑芳【期刊名称】《农机化研究》【年(卷),期】2008(000)001【摘要】利用GIS对浙江省金华市现代农业高新园区地图进行数字化,以500×500网格取得表层土样110份,并在室内测试分析了土壤样品的有机质、全氮、全磷、碱解氮、速效磷、速效钾、pH、阳离子交换量等指标;同时,进一步采用层次分析法确定了土壤肥力评价因子的权重,对评价指标建立了相应的隶属函数,通过计算其隶属度,从而求得每个评价单元的土壤肥力综合指标值,并依据综合值确定了土壤肥力等级及其面积,从而为农业高新园区的精确管理奠定了基础.【总页数】4页(P28-31)【作者】陈宏金;朱艳;刘小军;马广;梅淑芳【作者单位】南京农业大学,江苏省信息农业高技术研究重点实验室/农业部作物生长调控重点开放实验室,南京,210095;金华职业技术学院,浙江,金华,321017;南京农业大学,江苏省信息农业高技术研究重点实验室/农业部作物生长调控重点开放实验室,南京,210095;南京农业大学,江苏省信息农业高技术研究重点实验室/农业部作物生长调控重点开放实验室,南京,210095;金华职业技术学院,浙江,金华,321017;金华职业技术学院,浙江,金华,321017【正文语种】中文【中图分类】S5-061【相关文献】1.基于WebGIS的模糊评判法的土壤肥力评价研究 [J], 冯惠妍;陈争光2.基于地统计学和GIS的喀斯特烟田土壤肥力综合评价——以贵州省毕节地区为例 [J], 腊贵晓;刘国顺;曹杰;李祖良;翟欣3.基于GIS技术的北票市土壤肥力综合评价研究 [J], 闫洪亮4.基于GIS和SPSS技术的许昌主要农业土壤肥力综合评价研究 [J], 刘钦普5.基于地统计学和GIS的通州区于家务乡土壤肥力综合评价 [J], 杨全合;安永龙因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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基于GIS的诸城市土壤养分丰缺评价与分析 作者：张峰 韩佳坤 薄鑫宇 祁康业 来源：《安徽农业科学》2019年第20期 摘要;[目的]对诸城市土壤中的pH、有机质、碱解氮、有效磷、速效钾含量进行研究，进而分析评价诸城市的土壤养分丰缺，以期为诸城市的土地利用规划、农作物产量和科学施肥等方面提供依据。[方法]利用ArcGIS软件研究诸城市的土壤养分空间分布。[结果]诸城市土壤pH均值为 6.10，有机质、碱解氮、有效磷、速效钾含量均值分别为16.95 g/kg、108.58 mg/kg、 60.36 mg/kg、168.35 mg/kg。[结论]总体来看，诸城市的土壤呈酸性，土壤有机质含量处于适量水平，碱解氮和速效钾含量处于丰富水平，有效磷含量处于极丰富水平。
关键词;土壤养分;GIS;丰缺评价与分析;反距离权重插值法;诸城市 中图分类号;S158文献标识码;A 文章编号;0517-6611（2019）20-0054-03 doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2019.20.015 开放科学（资源服务）标识码（OSID）： Soil Nutrients Evaluation and Analysis Based on GIS：Zhucheng ZHANG Feng， HAN Jia;kun， BO Xin;yu et al （Information Science and Engineering School，Shandong Agricultural University，Tai’an，Shandong 271018）
Abstract;[Objective]The pH value， organic matter， effective nitrogen， available phosphorus and rapidly available potassium in the soils of Zhucheng were studied， and the soil nutrient shortages in the cities were analyzed and evaluated，so as to provide a basis for land use planning， crop yield and scientific fertilization in Zhucheng.[Method]This study used ArcGIS software to study the spatial distribution of soil nutrients in cities.[Result]The average soil pH value of Zhucheng City was 6.10， and the average values of organic matter， effective nitrogen， available phosphorus and rapidly available potassium were 16.95 g/kg， 108.58 mg/kg， 60.36 mg/kg and 168.35 mg/kg， respectively. [Conclusion]In general， the soils in Zhucheng are acidic， the soil organic matter content is at an appropriate level， the effective nitrogen and rapidly available potassium content are at a rich level， and the available phosphorus content is extremely rich.
Key words;Soil nutrients;GIS;Abundance assessment and analysis;Inverse distance to a power;Zhucheng City
土壤作为作物生长必不可少的资源之一，它的肥力主要内容是养分[1-2]。土壤养分的丰缺将直接影响着作物的种植以及生长[3-5]。隨着地理信息产业的快速发展，其应用领域越来越广泛。地理信息系统开始在土壤监测方面得以应用，且日渐成为土壤学的研究热点[6]。国内诸多学者对各地的土壤养分进行了大量的研究，郭旭东等[7]利用地理信息系统和地统计学对河北省遵化市的土壤表层养分进行了空间异质性研究，魏翔等[8]对云南河口县主要胶原种植地区混合土壤的基本养分状况进行了分析，秦仕忆等[9]对黔西北地区12个优势树种根区的土壤养分特征进行了研究。而对于诸城市土壤养分的研究却少之又少，仅有刘淑云等[10]对诸城市土壤养分变化与冬小麦产量关系进行的模拟研究。前人研究证明了将地理信息系统应用于土壤研究的重大意义，对土壤养分研究更是作出了重大贡献，而ArcGIS软件作为一种地理信息系统的软件平台，为用户处理、分析数据提供了极大的方便。因此，笔者利用ArcGIS软件对诸城市土壤养分数据进行分析，以期为诸城市农作物区划以及科学施肥提供依据。 1;材料与方法 1.1;研究区概况 诸城市为山东省潍坊市的一个县级市。位于山东半岛的中东部，地处35°42′23″～36°21′5″N、119°0′19″～119°43′56″E，总面积约为2 152.72 km2。属暖温带大陆性季风区半湿润气候，四季分明，光照充足，年平均气温为13.2 ℃，年平均降水量为741.8 mm。
1.2;数据来源 选取2016年的诸城市土壤养分数据，数据的采集者为诸城市农业局，以诸城市的部分村的典型地块为采样点进行数据采集，共计219个采样点，最终数据为包含各个采样点位置和土壤养分含量的Excel表格。
1.3;数据处理方法 该研究利用GIS技术，通过ArcGIS 105软件对诸城市土壤Excel表格数据中的pH，有机质、碱解氮、速效钾等含量进行空间化处理，然后对样本点进行空间插值。最常用的插值方法有2种，一种是反距离权重插值法，另一种是克里金插值法。反距离权重法是以距离作为权重的滑动平均加权插值法，考虑周围点数较多，而且计算简单[11-12]，因此该研究采用反距离权重法对诸城市土壤养分数据进行插值。由于反距离权重法中距离的幂对插值结果影响很大，因此需要对每种土壤养分指标选取合适的距离幂值以及预测点个数。经多次试验分析，pH、碱解氮和速效钾的幂指数取;有机质和有效磷的幂指数取1.5，并且每种指标搜索半径内使用预测点的最小个数为10，最大个数为15时，每种指标的误差均方根最小，插值效果最好。最后，对形成的插值结果以诸城市区划范围为标准进行裁剪。
1.4;数据分析方法 依据土壤养分数值丰缺临界指标[13]，如表1所示，对诸城市整个范围内的土壤养分数值进行分类界定。在ArcGIS软件中，对裁剪处理得到的诸城市土壤各类指标的栅格图进行重分类。
2;结果与分析 2.1;土壤pH现状与分析 诸城市土壤酸碱度平均pH为6.10，等级属于酸性，标准差为0.74，属于较小范围，说明诸城市pH较为稳定。其中，pH在4.5～6.5的占73.73%，pH 6.5～7.5占19.05%，pH 7.5～8.5的占7.22%（表2）。总体来看，诸城市土壤pH关于西北到东南大体呈现对称分布，pH在5.02～8.25。西部地区土壤大部分呈现碱性或中性，北部少部分地区土壤呈现为中性，中部、东部和南部地区土壤呈现为酸性，如图1所示。从分析可以看出，诸城市以酸性土壤为主，而酸性土壤不利于作物生长。
2.2;土壤有机质现状与分析 诸城市土壤有机质含量均值为16.95，处于中等水平，标准差为3.14，属于中等范围，说明诸城市有机质分布的稳定性处于一般水平。其中，有机质含量在5～15 g/kg的占比為26.15%，>15～30 g/kg占比为73.80%，0.05%地区有机质含量在>30～50 g/kg（表2）。总体来看，诸城市有机质含量中等偏下，变动范围在7.27～33.97 g/kg，东南地区土壤有机质含量处于缺乏等级，西南以及北部少部分地区土壤中也缺乏有机质，西部极少部分地区有机质含量丰富，如图2所示。
2.3;土壤碱解氮现状与分析 诸城市土壤中碱解氮含量均值为108.58 mg/kg，等级为丰富，标准差为13.25，属于较大范围，这说明诸城市碱解氮含量空间分布不稳定。碱解氮含量在60～90 mg/kg占比为8.05%，>90～120 mg/kg的占比为71.61%，大于120 mg/kg的占比为20.34%（表2）。总体来看，西南和东部部分地区碱解氮极丰富，北部、西部部地区碱解氮含量适中，其余地区碱解氮含量丰富，如图3所示。
2.4;土壤有效磷现状与分析 诸城市土壤中有效磷含量均值为60.36 mg/kg，处于极丰富水平，标准差为13.44，属于较大范围，这说明诸城市碱解氮含量空间分布不稳定。数据显示有效磷含量在10～20 mg/kg的占比为0.08%，>20～40 mg/kg的占比为6.71%，大于40 mg/kg的占比为93.21%（表2）。总体来看，西部极少部分地区有效磷含量适中，西部以及东南部少部分地区含量丰富，其余大部分地区有效磷含量极为丰富，如图4所示。
2.5;土壤速效钾现状与分析 诸城市土壤中速效钾含量均值为168.35 mg/kg，处于丰富水平，标准差为24.45，属于较大范围，这说明诸城市碱解氮含量空间分布不稳定。速效钾含量在80～150 mg/kg的占比为20.06%，>150～200 mg/kg的占比为69.63%，大于200 mg/kg的占比为10.31%（表2）。总体来看，整个诸城市土壤中速效钾在北部、西部、南部和东部各个地区的含量都存在中等、丰富和极丰富3个等级水平，如图5所示。
3;讨论