土壤属性空间变异性研究概述

姚尧

[摘 要]土壤属性空间变异性指的是在同一时间不同点上的土壤性质存在着明显的差异性。空间变异是土壤本身就存在的一种自然特性，无论观测的尺度是大尺度还是小尺度，土壤属性的空间变异性都是存在的。土壤属性空间变异性的主要研究方法有经典统计学方法、地统计学方法和地理信息系统方法（GIS）。将地统计学方法与GIS技术结合起来并发挥各自的优势，可以大大地推动土壤属性空间变异性的研究。

[关键词]土壤属性;空间变异性;地统计学方法;地理信息系统

[中图分类号]S152.3 [文献标识码]A

土壤属性的空间变异最早是由英国土壤学家Milne在20世纪30年代首先提出的土壤系统性空间变异，土壤属性在一定范围内会通过一个或多个过程来影响周边土壤中一些要素的物理化学性质，并产生一定的联系。土壤属性空间变异性指的是在同一时间不同点上的土壤性质存在着明显的差异性。即使在土壤质地相同的区域内，土壤属性在各个空间位置上的量值也并不相等。空间变异是土壤本身就存在的一种自然特性，无论观测的尺度是大尺度还是小尺度，土壤属性的空间变异性都是存在的。土壤属性空间变异性的研究已趋于成熟，本文对土壤属性空间变异性的研究进行了梳理，并针对存在的问题进行了思考。

1 土壤属性空间变异性的主要研究方法

1.1 经典统计学

早期对土壤性质特征的空间变异研究一般采用的是Fisher创立的经典统计学。经典统计学的原理是通过假设研究的变量为随机变量，样本之间是完全独立且服从某已知的概率分布。运用计算样本均值、标准差、方差和变异系数以及进行显著性检验等统计学方法来描述样本的某些规律。因此，这种方法基本只能定性地描述土壤性质的空间变异性，概括土壤性质变化的全貌。国外许多从事土壤性质空间变异性规律方面的土壤科学研究者的研究发现，许多土壤性质在空间上并不是独立的，而是在一定范围内存在着空间相关性，不属于纯随机变量。样本数据除了遵循与自身的统计特征规律，此外还与样本数据的空间位置有关。在运用经典统计学研究土壤性质的空间变异性时没有将区域化变量的空间结构考虑进去，无法准确地描述土壤性质的空间分布状况及特征，有关空间变异的研究在一定程度上受到限制。

1.2 地统计学方法

随着研究的深入，新模型方法的建立与出现，尤其是地统计学方法的出现，在实际应用过程中逐渐成为土壤性质空间变异研究的理论基础。地统计学方法的产生和早期发展与南非矿山工程师克里格（D. G. Krige）有密切的关系，克里格1951年在研究南非金矿时提出了Kriging方法，后来法国学者马特隆（G. Matheron）研究了克里格的著作，并对Kriging方法进行了完善和发展，最终形成了地统计学。地统计学方法是以区域化变量为核心和理论基础，以空间相关和变异函数为基本工具的一种数学地质方法。空间插值方法分为确定性插值法和地统计插值法，确定性插值方法以研究区域内部的相似性，或以平滑度为基础，由已知样点来创建表面，主要有逆距离加权法、多项式插值等。以空间自相关性为基础，利用原始数据和半方差函数的结构性，对区域化变量的未采样点进行无偏估计的克里格插值法是地统计插值在土壤科学中应用的主要内容。地统计学应用空间变异函数（半变异函数）模型描述土壤属性的空间特征，并利用各种插值技术预测未采样点的土壤属性值，在土壤质量演变、土壤污染、土壤属性分布等方面得到广泛的应用。

1.3 地理信息系统方法

地理信息系统（GIS）是可以用于处理空间信息。在土壤性质的空间变异性研究中，GIS可以将行政区域、土壤类型、土地利用类型等每一种信息做成一个图层来管理，不同图层的信息可以通过叠加、组合形成新的图层，展示新的信息。GIS在处理数据上拥有强大的数据综合、模拟与分析评价能力，给土壤性质的空间变异性分析带来了很大的便利，得到常规方法或普通信息系统难以得到的重要信息。

2 土壤属性空间变异研究中的应用

国内研究土壤属性空间变异的起步较晚，80年代起，一些科研工作者才开始应用地统计学方法从事这方面的研究，到90年代中后期在土壤养分的空间变异上做了大量的研究，一般都是采用GIS软件提供的Kriging插值工具来实现地理分布图的制作。应用GIS提供的空间分析功能和地统计学中的内插方法，可以编绘出各种专题地图，这对土壤研究是十分重要的。陈彦和吕新基于地理信息系统和地统计学，采用地统计分析模块中的Kriging插值方法研究了新疆农七师125团土壤养分的空间变异性。应用GIS能够将系统变量的属性数据和地理数据相结合，使大区域范围内进行地统计学分析变得较为方便。刘付程等在GIS的支持下，运用地统计学方法研究了苏南典型地区原锡山市土壤全Zn和有效Zn的空间分布特征，并分析了土壤全Zn和有效Zn含量与土壤颗粒组成之间的关系。路鹏等应用地统计学和GIS的概率克里格法研究了洞庭湖平原典型区的土壤全磷的空间分布。方琳娜等运用GIS软件和梳理统计分析软件系统地研究了山东省茌平县1985～2003年土壤有机质、全氮、碱解氮、速效磷、速效钾养分的时空动态变化，在此基础上分析了养分动态变化的主要原因。苑小勇采用地统计和GIS相结合的方法，研究了北京市平谷区农田土壤有机质（SOM）含量的空间分布规律及其影响因素，获得了研究区SOM含量的空间分布图。

3 土壤性质空间变异研究中存在的问题

在土壤属性空间变异性的研究应用中，地统计学与地理信息系统均能处理空間信息，既有区别，也有联系。地统计学空间分析与地理信息系统的某些空间分析功能是不相同的。地统计学侧重于地理计算，即进行空间自相关结构特征、克里格插值（方差函数）和随机模拟等方面的地理计算。而地理信息系统侧重于图形的显示，对空间现象和与其对应的属性之间关系的描述。当然，GIS为地统计学提供了一个数据显示和可视化的有效工具，可更加方便地进行探索性数据分析，同时地统计学插值或模拟的结果为GIS提供了强大的数据支持。故这两种技术是相互促进的，未来的发展将在很大程度上依赖于与功能强大的地统计分析模型的结合。GIS技术和地统计学方法结合起来并发挥各自的优势，可以大大地推动土壤属性空间变异性的研究。

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