绿洲土壤表层含盐量空间变异分析的插值方法研究

马成霞，丁建丽，王 璐，牛增懿，王 爽，李艳华

（新疆大学 资源与环境科学学院 绿洲生态教育部重点实验室，乌鲁木齐830046）

土壤盐分的分异状态在一定程度上反映了土壤耕作层内的盐渍化程度和状态［1］。对于土壤盐分空间变异，利用空间插值、地统计学等方法，对比预测精度选取精度较高的方法进行研究，对于指导当地农业生产，防止土壤盐渍化和提高农业产量具有重要的现实意义［2］。渭库绿洲区域传统的获取含盐量的方法是通过野外实测几个采样点的含盐量数据，具有局限性，绝大多数空间位置上的含盐量数据无法获得，也不能全面地反映该绿洲整体盐度的分布特性。为此，根据已知点的数据进行空间内插预测附近未知点的属性值的研究方法成为一个重要的研究热点。研究区域和时间尺度的不同决定选用的插值方法及模型不同［3］，选择最优的方法一直是地学研究的一个难题［4］。因此插值方法的筛选、参数的优化已经成为空间插值技术在各领域应用研究的热点，在气象［5］、遥感［6］等领域都有广泛报道，但在土壤盐渍化领域研究甚少。随着GIS和计算机技术的不断发展，以及国内外学者的广泛关注，愈来愈多的空间插值方法被引进来。史海滨研究了土壤表层盐分的空间变异性，得出了合理取样数目，并用普通克里格法对盐分空间分布进行了最优无偏估计［7］。孟庆香等［8］研究基于GIS的黄土高原降水量和年均温空间插值，结果表明不同插值方法构建的降水量和年均温分布图差异较大。空间化的土壤盐渍化信息，对于盐碱土改良，指导当地农业生产的发展具有重要的意义［9］。本文采用反距离加权法、样条函数法和地统计学对比择优的方法分析研究区土壤含盐量的空间变异，并试图揭示其含盐量的空间变化规律，有利于绿洲受损生态系统的调控和恢复。

1 试验材料与方法

1.1 研究区概况

渭干河—库车河三角洲绿洲（以下简称渭—库绿洲）位于塔里木盆地的北缘，是一个典型的洪积扇群带平原。该绿洲位于中纬度地区，属于大陆性温暖带干旱气候，气候干燥，光照充足，蒸发强烈，透水性差，降水分布不均，昼夜温差大，为典型的绿洲农业。各县历年平均温度都在10℃以上，多年平均蒸发量2 318.7mm，是降水量的38.58倍。该地区农作物以玉米（15%）、棉花（55%）为主，并伴有胡杨（Populus euphratica）、骆 驼 刺 （Sparsifdia）、芦 苇（Phragm ites comm unis）等优良的防风固沙盐生灌丛，具有较高的经济价值和生态价值。

1.2 土样采集

2011年1 0月中旬，在研究区域内根据实际地表植被类型、土质、微地形以及样区盐渍化程度不同，由灌区内部到外围，选取有代表性的土壤样点53个，采用GPS定位，记录采样点的经纬度，并对样点及周围区域进行景观拍照。为确保准确反映研究区域的空间变异性，采样密度根据盐渍化程度不同，在盐渍化较严重的地区相对要密一点，在定位点30m范围内进行梅花状采样，采样时取500g土样剔除土样中的植物根段、石粒和枯落物等杂质，装入编号的塑料袋中封存并带回实验室用于室内各指标的测定。同时，用铝盒取土样30～50g左右，并现场称重。

1.3 实验室样品测定及软件方法

土壤样品在实验室自然风干、研磨，过0.15～1 mm孔径筛，装入容器待用。土样制备均采用5∶1水土比进行抽滤浸提，并参考《土壤农业化学分析方法》测定样品的含盐量。

利用Excel对原始数据进行土壤盐分的相关性分析，用GS＋软件对土壤盐分的空间变异性进行定量的特征分析。在ArcGIS9.3软件的Geostatistieal Analyst模块进行多种插值方法绘制土壤盐分含量的空间分布图。

1.4 空间插值的方法

1.4.1 反距离加权插值法（IDW） IDW 实际是一种加权移动平均方法，将计算区域划分成若干矩形网格，每个网格的宽度和长度分别为Δx和Δy，网格格点处的含盐量可用其周围邻近的站点实测资料按距离平方的倒数插值求得。反距离加权插值法易受数据点集的影响，从而使计算结果常出现一种孤立点数据明显高于周围数据点的情况。

1.4.2 样条函数插值法（Spline） 样条函数插值是用数学方法对一些限定的点值通过控制估计方差，利用一些特征节点，在空间插值时准确地通过实测样点拟合出连续光滑的表面。该方法优点是易操作，计算量不大，缺点是难以对误差进行估计，采样点稀少时效果不好。

1.4.3 克里金方法（Kriging） 克里金法也称空间局部插值，充分吸收了地理统计的思想，建立在半变异函数理论分析基础上，是对有限区域内的区域化变量取值进行线性无偏最优估计的一种方法。克里金插值不仅考虑了距离，而且通过变异函数和机构分析，考虑了已知样本点的空间分布及未知采样点的空间方位关系，就是说地统计学的克里格插值预测方法不但能描述空间变异分布特征，而且能表达预测误差。克里金方法的优点是使用灵活，能评估结果精度。

1.4.4 协同克里金方法（Co-Kriging） 协同克里金法是普通克里金法的扩展形式，它要用到两个或者两个以上的变量，其中一个是主变量，其他作为辅助变量，将主变量的空间自相关性和主辅变量间的交互相关性结合起来用于无偏最优估值中。

1.4.5 验证方法 为充分比较和评价4种插值方法的结果，采用交叉验证的方法进行模型检验。由于反距离加权插值、样条函数插值只依赖于数学模型，验证的评价标准只有RMSE，而地统计插值依赖于数学模型和统计模型，有 MSE，RMSE，ASE，RMSSE 4种评价标准，所以统一采用RMSE（均方根误差）作为选取最优插值模型的检验标准。ME总体反映估计误差的大小和插值结果的系统偏差，RMSE可以反映利用样本点数据估计灵敏度和极值效应［10］。

2 结果与分析

2.1 表层土壤盐分的描述性统计分析

传统统计学与地统计学相结合的方法是当前揭示土壤属性变量在空间分布、变异的最有效方法之一，可对土壤属性空间性质进行定量描述和研究［11］。表层土壤含盐量的变异系数＞100%，受随机因素影响具有强空间变异性。

由于人类不合理的灌溉方式及水分蒸降比较高的情况下，促使可溶性盐类随上升水流蒸发浓缩，聚积于地表，导致渭库地区盐分表聚强烈。表层土壤含盐量较高，平均值为40.26g／kg，属于重盐土类型（含盐量大于5.0g／kg）［12］，在一定程度上反映了土壤耕作层内的盐渍化程度（表1）。

表1 表层土壤盐分各要素统计分析结果

2.2 土壤含盐量的地统计特征

经对数转换后的土壤含盐量，近似服从正态分布，符合空间分析要求，保证了半方差函数的计算不受比例效应的影响。变异函数值增大到一个相对稳定的常数C0＋C时，便不再增大，这一点被称作基台值，表示系统总的变异，较大的基台值意味着系统变量具有较强的空间变异［13］。达到基台值时的间隔距离被称作变程，超过这一距离后，区域化变量就不再具有空间相关性，因此变程的大小表示空间变异性尺度［14］。当间隔距离h＝0时，γ（0）＝C0，该值称为块金值。较大的块金值表明较小尺度上的某种过程不容忽视［15］。结构性因子（C／（C0＋C））比值＜25%、25%～75%、＞75%分别表示变量的空间相关性弱、中等、较强［16］。分维数D反映随机变异大小。

最佳拟合模型的确定一般要求决定系数较大，残差较小。由表2可知，表层土壤含盐量半方差函数理论模型为高斯模型，决定系数为0.734，表明模型的拟合相关性较好。分维数D为1.847，由随机因素引起的空间变异性较大，这与描述性统计分析的结果相一致。空间结构比小于0.75，说明表层土壤盐分含量属于中等程度空间相关性。

通过分析不同角度的（0°，45°，90°，135°）半方差函数，可以发现土壤含盐量的半方差值大致围绕一条直线上下波动，空间变异性随间隔距离的增大有增长趋势。各采样点的盐分是空间相关的，存在空间变异结构，不存在方向效应，说明盐分是各项同性的［17］。

表2 土壤含盐量的变异函数理论模型及有关参数

2.3 插值结果与交叉验证

采用地统计插值法、常规插值法插值进行对比。运用Cross-Validation进行交叉验证，并对各参数进行修正，以期得到最好的插值结果。所得的拟合值与实测值进行比较，计算平均预测误差（ME）和均方根预测误差（RMSE），ME和RMSE越小，插值精度越高，尤其是RMSE越小越好。IDW的均方根误差较大，其次为样条函数插值法，说明常规型的空间插值法对土壤含盐量的影响，其可靠性并不明显。而两种克里格插值法的均方根误差较小，尤其是简单克里格空间插值法。协克里金方法的符号和算法比较复杂，交叉协方差函数和交叉变异函数的求取比较困难。显然，从均方根误差这一指标来看，简单克里格法优于其余几种空间插值方法，为插值效果最好、精度最准确的一种方法（表3）。

空间插值方法不同，空间格局在局部范围上有细微的差异。反距离加权插值法和样条函数插值法的插值表面都出现了不同程度的“牛眼”现象，这是由于原始测量值的奇异值造成的。反距离加权插值法虽然对局部现象的反映比较好，但不能反映真实的盐分曲面。从插值图像的平滑程度上，以简单克里金插值较佳。

表3 不同插值方法交叉验证

2.4 含盐量的空间分布

新和县的东南部在强蒸发的作用下，可溶性盐随毛细管上升并停留在表层土壤，从而形成了植被稀少的盐土，而且越往东靠近，含盐量越重；在该区由于不合理开荒，排水设施不畅，加之灌溉造成次生盐渍化而导致土壤盐分加重；非盐土和轻盐土则主要集中在西北地区，由于该区域植被覆盖度较高，是渭库绿洲的主要耕地区，区内排水设施完善，土壤盐分较低。

在水平方向上，土壤盐分的分布和研究区的地形地貌关系密切，土壤盐分高值区主要集中分布在人类活动强烈和地势较为低洼区域［18］。从地域分布来说主要是库车县和沙雅县的外围土壤盐渍化较严重，在新和县和沙雅县的部分区域，含盐量具有中等水平的空间分布。从研究区分布来说，西北部含盐量分布较低，东南部含盐量分布较高。

3 结论

（1）表层（0—10cm）土壤含盐量变异系数＞100%，受随机性因素影响具有强空间变异性，半方差函数理论模型为高斯模型，属于中等程度空间相关性。造成这种情况的原因在于研究区地势高低不平，不合理灌溉以及土壤的人为作用熟化程度不同，盐分表聚现象严重。

（2）表层土壤含盐量呈现出东南高西北低的空间分布。

（3）根据交叉验证可知，简单克里金插值误差最小，精度较高，插值结果最佳。IDW插值在观测站附近出现“牛眼”状分布，协克里金的插值效果弱于克里金插值。径向基函数插值效果最差，原因是它主要是考虑多维空间的数据插值问题。

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