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编号：2007级2007035141号

某某 师 范 学 院

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本科生毕业论文

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题    目   柴河小流域土壤孔隙度的空间变异特征

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学    院            资源环境学院             

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专    业          农业资源与环境             

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指导教师               赵 斌                  

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学生姓名               苗 燕                 

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学生学号             2007035141              

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        2011年4月 5日

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目  录

前言... 3

1 材料与方法... 3

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1.1 研究区概况... 3

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1.2 研究方法... 4

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1.2.1 土壤样品采集... 4

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1.2.2 土壤数据测定方法... 4

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1.2.3 数据分析方法... 4

2 结果与分析... 5

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2.1土壤孔隙度数据的传统描述统计特征... 5

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2.2 数据频率直方图... 5

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2.3土壤孔隙度的趋势分析... 6

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2.4土壤孔隙度的空间分布格局... 7

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2.5土壤孔隙度的空间变异结构... 8

3 结论... 10

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致谢... 10

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参考文献... 11

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柴河小流域土壤孔隙度的空间变异特征

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苗燕  

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（某某师范学院  资源环境学院 农业资源与环境  2007级  2007035141）

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指导教师：赵斌

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摘要：某某师范学院高原湖泊中心于2010年7月和11月在柴河流域利用GPS定位采集土样共100个，应用传统统计学和地统计学方法对这些数据进行了孔隙度分析。通过使用半方差函数来分析，土壤孔隙度的空间变异是由随机性因素和结构性因素共同作用引起的。通过多角度分析得出，柴河流域不同季节孔隙度的空间变异可能受地势和降雨等因素的影响。同时，土壤孔隙度的变化和水分、温度呈一定的相关性。

关键词：孔隙度；柴河流域；空间变异；土壤

SpatialVariability of Soil porosity in Chaihe Basin

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Miao Yan

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(Yuxi Normal University,Resources and Environment college, agricultural resources and environmentdepartment 2007 class 2007035141)

Instructor: Zhao Bin

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Abstract： 100 soil samples (GPSused for recording sample location) were collected in agricultural lands inChaihe basin in 2010(July and November) by Yuxi normal university highland lakes center, the spatial pattern of thedata were analyzed using both traditional descriptive statistics andgeo-statistics. By semivariance analysis,the factors of spatial variability of soil property are structural and random. Obtained by multi-angle analysis of porosityin different seasons Chaihe basin spatial variability of rainfall may beaffected by topography and other factors. Meanwhile, the soil porosity changeswith moisture, temperature was relevant.

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Key Words：Porosity；Chaihe Basin；Spatialvariability；Soil

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土壤并非一个匀质体，成土过程中由于不同的物理、化学、生物等因素的影响，使得土壤特性具有高度的空间异质性[1]。由自然组成要素组成的土地资源的空间分布信息对于区域土地资源科学管理及可持续利用都具有非常重要的意义。从20世纪70年代开始，科学家致力于土壤空间变异性规律的研究。大量研究表明，地统计学方法中的半方差图和Kriging插值法都适合用于土壤特性的空间预测，并且二法得到了广泛的应用。

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土壤孔隙度的空间变异和分布特征两项因子与环境因子的关系的研究，对了解生态系统的整体过程来说意义重大。在很大尺度上土壤孔隙度空间异质性存在差异，并且不同尺度的主要影响因子差异明显。当中小尺度上气候差异不显著时，景观因子和土地利用等对于土壤孔隙度空间变异的作用更为明显[2]。

科学的土壤资源利用和管理是建立在对区域土壤属性空间变异正确理解的基础之上的，分析预测土壤孔隙度空间变异及其动态是可持续土地利用的一个重要组成部分[3]，也是目前地学研究中的一大热点和亟待解决的关键问题。

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现在在农业土地和平原地区人们多用GIS和地统计学来研究土壤孔隙度的空间变化。在本文中我运用了地统计学和GIS相结合的方法，以滇池南部典型农业小流域——柴河小流域为研究对象，认真分析了柴河流域不同尺度下土壤孔隙度的空间变异特征，希望此分析能为柴河流域综合治理、土地资源的综合利用以及生态环境保护等各个方面提供科学有效的参考依据。

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本文所研究区域位于滇池流域南部，云南省昆明市晋宁县境内，此地土壤以砂岩、砾岩发育的红壤为主，局部有黄棕壤分布，种植方式主要为旱田，主要种植类型有玉米、蔬菜、花卉等。地处东经102°36′—102°43′，北纬24°28′—24°43′之间。区内柴河水库位于晋宁县六街乡北部与上蒜乡李官营村南面河谷地带，总库容为2550万m3，汇水面积 106.5km2，柴河流域是昆明市“2258”工程南线的主要水源。此处属低纬度高原亚热带季风气候，年平均气温为15.0℃，年平均日照达2372.2小时，日照率为54％，年平均降水量达900.7mm，主导风向为西南风。

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2010年7月和11月在总面积为175km2研究区内以2000 m×2000m的网格内以GPS定位布设采样点，采用土壤环刀进行土壤样品的现场采集，共采集土壤样品100个。

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土壤孔隙度就是土粒或土团之间通过点面的接触所形成大小不等的空间，通常我们就使用土壤孔隙度来表示土壤容积的多少。土壤孔隙度采用计算法[4]。

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土壤孔隙度（%）=（1－容重/比重）×100

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公式里的土壤比重指的是单位体积内的固体土粒的重量与同体积水的重量之比，这里的固体土粒要求是已经除去孔隙的土粒实体。土粒的矿物组成和腐殖质含量对土壤比重的大小有一定的影响。土壤容重是指单位体积内自然干燥的土壤重量与同体积水的重量之比，在土壤容重里包括干燥土壤的孔隙体积。土壤的比重一般取其平均值2.65，容重一般为1-1.8，由此而得一般而言，容重是小于比重的。

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均值、标准差、峰度、偏度和变异系数等为土壤样点信息空间变异性的各项统计特征值，对这些特征值本文主要采用了SPSS统计软件进行分析，在本研究中土壤特性的空间插值分析采用ArcGIS 9.2软件的地统计学模块完成相关参数的计算 [5]。

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(1)异常值的识别和处理。异常值的存在会造成变量连续表面的中断，使得实验半方差函数发生畸变，甚至会掩盖变量固有的空间结构特征，在样品数据中很少会出现异常值，为了克服少数异常值带来的干扰，很有必要在进行研究之前就识别出这些异常值，并做一些完善的处理，使它们对大局的影响降到最低。判断异常值的方法有很多，在本文中我采用域法识别特异值，即样本平均值ā加减2倍标准差s，在此区间（ā±2s）以外的任何数据都界定为特异值，然后分别用正常最大值和最小值代替特异值进行下一步的计算。

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(2)正态检验与交换。数据的正态分布性是用Kriging方法进行土壤特性空间分析的前提，本文对原始数据用K-S正态分布检验概率(PK-S)进行检验。检验时取显著水平α=0.05,若PK-S＞0.05，则认为数据服从正态分布。若PK-S≤0.05，则先进行相关的转换之后再进行正态分布分析。

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表2-1 土壤孔隙度的基本统计特征

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Table 2-1 the basic statistical characteristics of soil porosity

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月份

平均值

标准差 paper51.com

最小值

最大值 paper51.com

变异系数

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CV(%)

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偏度 copyright paper51.com

峰度 http://www.paper51.com

正态检验 paper51.com

K-S

7月 http://www.paper51.com

42.29 内容来自论文无忧网 www.paper51.com

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25.9 内容来自论文无忧网 www.paper51.com

58.5

19.1

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-0.248

-0.508 paper51.com

0.403 内容来自www.paper51.com

11月

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47.51

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7.57

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26.59

63.90

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15.8 paper51.com

-0.474

0.505

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0.518

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从表2-1可以看出柴河流域7月到11月的土壤孔隙度变化范围在25.9~63.90%之间。土壤孔隙度变异系数分别为19.1%、15.8%，土壤孔隙度为中等变异强度。

正态分布检验采用单样本K-S检验方法，置信度为95%。从表2-1的K-S检验值来看，7月、11月土壤孔隙度相伴概率分别为0.403、0.518，大于显著性水平0.05，均符合正态分布的要求。

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对研究区域的土壤孔隙度的传统统计分析只能概括全貌，不能反映局部的变化特征。其只能一定程度上反映某一特性的总体状况，不能精确定量地刻画土壤特性的随机性和结构性、相关性和独立性之间的关系[6]。因此，必须采用地统计学方法对土壤孔隙度数据进行空间变异性的分析。

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地统计学在计算变异函数时，一般要求数据符合正态分布，否则可能会使变异函数产生比例效应。比例效应可粗略的认为当样品的平均值增加时，样品的方差也在增加。判断比例效应是否存在，主要是分析平均值和方差或标准差之间的关系。如果平均值和标准差之间存在明显的线性关系，则比例效应存在。比例效应的存在会使实验变异函数产生畸变，抬高基台值和块金值，增大估计误差，变异函数点的波动大，甚至会掩盖其固有的结构[7]。因此应该消除比例效应。消除比例效应的方法主要是通过原始数据取对数来消除比例效应，以此将数据的分布类型转换为正态分布或接近正态分布。而当数据服从正态分布（钟形曲线）时，利用插值法生成表面的效果也最佳 [8]。为此，要对本研究的数据进行正态分布的检验。

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对于原始数据进行了异常值处理之后，进行了Kolmogorov-Smirnov（K-S）检验， 7月份土壤孔隙度的PK-S值为0.403，11月份土壤孔隙度的PK-S值为0.518，都大于0.05，所以原始数据符合正态分布，可以用Kriging方法进行土壤孔隙度空间分析。运用SPSS V17.0对数据进行正态分布统计，得到7月、11月孔隙度含量的直方图（图2-1、图2-2）。

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图2-1  7月土壤孔隙度直方图            图2-2  11月土壤孔隙度直方图Figure2-1 The soil porosity histogram in July     Figure 2-2 The soil porosity histogram inNovember

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区域土壤孔隙度的空间分布常呈明显的趋势特征和异向性分布，这是由于受成土因素以及种植制度的影响。运用ArcGIS9.2软件的地统计学模块，可以获得土壤孔隙度趋势特征参数及异向性分布特征参数。在本文中使用ArcGIS9.2软件得到了柴河小流域丰水期和枯水期的土壤孔隙度趋势图2-3和图2-4。

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图2-3  7月土壤孔隙度趋势图     图2-4  11月土壤孔隙度趋势图

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Figure 2-3 The soil porositytrend chart      Figure 2-4 The soil porosity trend chart

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                in July                         in November  

从图2-3、图2-4可以看出，柴河流域7月土壤孔隙度东西向呈东西低，中部高，且东部略高于西部的趋势，南北向呈北高南低的趋势。11月土壤孔隙度东西向呈东西低，中部高，但东部略高于西部；南北向，南高北低中部高，南部略高于北部。柴河流域7月和11月土壤孔隙度的趋势差异显著，这可能与7月处于丰水期、11月处于枯水期土壤含水率差异显著有关，土壤孔隙度的空间变异趋势可能与水分、温度有较大关系，而且由此可以说明土壤孔隙度的空间变异趋势受外界环境条件的影响显著。

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土壤孔隙度的空间分布受多种因素的影响, 为直观地反映土壤孔隙度在流域内的空间分布, 基于半方差模型, 采用普通kriging插值法对柴河流域表层土壤孔隙度进行空间插值, 插值后的空间分布如图2-5、图2-6所示。

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  图2-5  7月土壤孔隙度空间分布图      图2-6  11月土壤孔隙度空间分布图Figure2-5 The soil porosity space distribution         Figure2-6 The soil porosityspace distribution

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                 in July                                        in November                                            

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从图2-5、图2-6中可以看出，丰水期和枯水期土壤孔隙度的空间分布格局有很大的区别。从两个图的比较可以看出从7月到11月中部的孔隙度减少，而北部孔隙度增加。这是由柴河流域的地势和土壤的性质和含水量等决定的，影响土壤孔隙度的因素是多方面的，例如：地形、气候、植被等内在因素和人类活动的外在因素共同决定了土壤属性的空间分布格局。

柴河流域的土壤主要是以砂岩、砾岩发育的红壤为主，其土壤的性质决定了它对水分的持水性较弱，从而导致孔隙度在丰水期和枯水期表现出不同的空间分布。总体来看，柴河流域不同季节孔隙度的空间变异可能受地势和降雨等因素的影响。

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由柴河流域100个样点土壤孔隙度的数据，计算出了实际半方差函数的值，再从这些值中选择几个(各向同性)模型一个一个地进行拟合，从中选出最优的半方差函数理论模型。最后使用ArcGIS9.2软件的地统计学模块进行分析，得到各种模型拟合的各种参数值。从中选取出平均误差（ME）最趋近于零，标准化平均误差（RMSE）和平均标准误差（ASE）均最小，标准化均方根误差（RMSSE）最接近1的模型类型，此模型即为最佳拟合模型。

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通过分析由表2-2可知土壤孔隙度拟合的最佳理论模型丰水期为球状模型，枯水期为环状模型。

表2-2 土壤孔隙度的半方差函数特征值

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Table 2-2 The charact eristic of soil porosity’s semivariance analysis

孔隙度

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块金值

（C0）

偏基台值

（C）

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基台值

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（C0+C）

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基底效应

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C0/ C0+C%

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理论模型

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ME

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RMSE

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7月

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47.142

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21.757

68.899

68.42

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球状模型

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-0.0553

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0.9687

11月

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49.249

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2.9113

52.1603

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94.41

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环状模型

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-0.09385

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0.9956

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土壤特性的空间相关性可根据块金值与基台值之比C0／(C0+C)来划分，块金系数高，说明由随机部分引起的空间变异性程度较大，相反则由结构性因素引起的空间变异性程度较大。当C0／(C0+C) < 25%时，变量具有强烈的空间相关性；C0／(C0+C)为25%～75%，变量具有中等的空间相关性；而在>75%时，变量空间相关性很弱[9]。

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根据表2-2，土壤孔隙度基台值均为正值，说明存在着由采样误差、短距离变异、随机和固有变异引起的各种正基底效应。基台值越大说明孔隙度的测量误差和空间变异越大。由数据显示柴河流域7月（丰水期）块金值与基台值之比C0／(C0+C)为68.42%，土壤孔隙度的空间相关性为中等；11月（枯水期）块金值与基台值之比C0／(C0+C)为94.41%，土壤孔隙度的空间相关性很弱。

由此表明土壤孔隙度的空间变化是由内在因子(土壤母质等)和外在因子(人为活动)共同作用的结果，通过丰水期和枯水期两个明显的季节比较，得出其土壤孔隙度和土壤中水分含量有很大关系。

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本研究中土壤孔隙度的块金值较大，块金值通常表示由实验误差和小于实验取样尺度因素引起的变异，较大的块金值表明较小尺度上的某种过程不容忽视，因此在今后的研究中应加大土壤孔隙度的采样密度，才能更好的表达土壤孔隙度的空间分布特征。

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（1）对观测项目的描述性统计分析表明，柴河流域表层土壤的孔隙度服从正态分布，且为中等变异强度。

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（2）土壤孔隙度的空间变化是由土壤内在因子和外在因子共同作用的结果。

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（3）土壤孔隙度的空间变异是由结构性因素和随机性因素共同作用引起的。通过多角度分析得出，柴河流域不同季节孔隙度的空间变异可能受地势和降雨多少的影响。同时，土壤孔隙度的变化和水分、温度有明显的联系

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（4）柴河流域的土壤主要是以砂岩、砾岩发育的红壤为主，其土壤的性质决定了它对水分的持水性较弱，从而导致孔隙度在丰水期和枯水期表现出不同的空间分布。

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通过掌握以上的测定结果，可以为小流域综合治理、土地资源的综合利用以及生态环境保护提供参考依据，也为进一步实施各种方针提供了科学保障。

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在本文的实验工作和论文撰写过程中得到吴献花老师、赵斌老师及某某高原湖泊生态环境研究中心各位老师的悉心指导和帮助，他们给我提出了很多宝贵意见和建议。同时也感谢杨晓、杨军义、余绍芬、王超等同学在实验过程中对我的帮助，在此表示真诚的谢意！

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