范曼曼，吳鵬豹，張歡，魏曉，陳富榮，高超*

采樣密度對土壤有機質(zhì)空間變異解析的影響

范曼曼1，吳鵬豹1，張歡1，魏曉1，陳富榮2，高超1*

（1. 南京大學(xué)地理與海洋科學(xué)學(xué)院，江蘇 南京 210046；2. 安徽省地質(zhì)調(diào)查院，安徽 合肥 230001）

確定合理的采樣密度以便更有效地揭示土壤屬性的空間變異，是提高土壤質(zhì)量評價工作準(zhǔn)確性的前提。本文以合肥市北部地區(qū)為例，從5 207個土壤采樣點（采樣密度為1個/km2）中重復(fù)20次隨機抽取不同采樣密度的六個樣本子集（對應(yīng)采樣密度分別是0.8個/km2、0.56個/km2、0.39個/km2、0.28個/km2、0.19個/km2、0.13個/km2），采用地理信息系統(tǒng)（GIS）技術(shù)和地統(tǒng)計學(xué)方法，研究采樣密度對土壤有機質(zhì)（SOM）空間變異解析的影響。結(jié)果表明：上述不同采樣密度下，有機質(zhì)含量的均值差異不顯著，各樣本對總體均具有較強的代表性。土壤有機質(zhì)表現(xiàn)出中等的空間相關(guān)性，采樣密度為0.28個/km2時探測到的SOM含量變異結(jié)構(gòu)中結(jié)構(gòu)性組分比例最高。采樣密度小于0.28 個/km2時，則局部細(xì)節(jié)信息被過濾，不能準(zhǔn)確充分地表現(xiàn)其空間變異特征。在研究區(qū)的這種自然地理條件和土地利用方式下，若評價目的主要針對土壤肥力質(zhì)量，揭示土壤有機質(zhì)空間變異的最佳采樣密度應(yīng)為0.28個/km2。若是針對區(qū)域土壤碳匯潛力，則大約22 km2布置一個采樣點即可獲得預(yù)期的效果。

土壤有機質(zhì)；采樣密度；普通克里格；地統(tǒng)計學(xué)；半方差函數(shù)

范曼曼， 吳鵬豹， 張歡， 魏曉， 陳富榮， 高超. 采樣密度對土壤有機質(zhì)空間變異解析的影響［J］. 農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化研究， 2016，37（3）: 594-600.

Fan M M， Wu P B， Zhang H， Wei X， Chen F R， Gao C. Effect of sampling density on spatial variability analysis of soil organic matter［J］. Research of Agricultural Modernization， 2016， 37（3）: 594-600.

地統(tǒng)計學(xué)常被用于土壤屬性的空間變異建模以及評價其空間不確定性，被認(rèn)為是最精確的空間預(yù)測方法之一［6-8］。目前運用地統(tǒng)計學(xué)和GIS相結(jié)合的方法［9-11］，除從空間預(yù)測的角度，研究區(qū)域土壤屬性在不同預(yù)測方法下的空間分布規(guī)律［12-13］，并分析自然及人為因素的影響［14-16］，也用于分析采樣密度對有效揭示土壤屬性空間變異的影響［17-21］。

土壤有機質(zhì)（soil organic matter，SOM）是土壤質(zhì)量的關(guān)鍵指示因子，又是地球表層重要的碳庫［22］。揭示SOM的空間變異特征及分布規(guī)律，可為土壤肥力精準(zhǔn)管理及土壤碳匯潛力估算提供合理依據(jù)［23］。本文以合肥市北部地區(qū)SOM含量為例，以高密度土壤采樣數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源，設(shè)置不同密度的樣點子集，每個樣點子集進(jìn)行20次重復(fù)抽樣，基于20次重復(fù)抽樣的描述性統(tǒng)計特征、空間變異結(jié)構(gòu)及分布特征，再結(jié)合空間預(yù)測精度的分析，探討確定區(qū)域土壤質(zhì)量評價工作中合理的采樣密度。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于合肥市北部（116°40′-117°53′E，31°30′-32°28′N），主要包括合肥市區(qū)及所轄肥東縣、肥西縣和長豐縣的部分地區(qū)，總面積約5 247 km2（圖1）。研究區(qū)屬暖溫帶半濕潤—北亞熱帶濕潤季風(fēng)氣候，四季分明，年均氣溫15.2 ℃，年均降水量900-1 100 mm。地貌特征以丘陵和平原為主，山地局部分布。受區(qū)域地理、地質(zhì)環(huán)境及成土條件和成土過程的影響，研究區(qū)內(nèi)成土母質(zhì)以晚更新世下蜀黃土為主，土壤類型以水稻土和黃褐土為主，粗骨土、紫色土次之，砂姜黑土、黃棕壤、石灰?guī)r土、石質(zhì)土、潮土零星分布。土地利用方式以水旱輪作地為主，耕作制度主要為稻—麥（油菜）輪作。

1.2 樣品采集與分析

土壤樣品（0-20 cm）采集于2003年?；? km ×1 km地理網(wǎng)格，采樣密度為1個/km2，共采集表層土壤樣品5 207個。樣品帶回實驗室自然風(fēng)干后，其處理方法及SOM含量測定均參照魯如坤［24］方法進(jìn)行。

圖1 研究區(qū)位置Fig.1 Location of the study area

1.3 數(shù)據(jù)處理與空間制圖

利用SPSS 17.0分析土壤有機質(zhì)的基本統(tǒng)計特征，檢驗數(shù)據(jù)是否符合正態(tài)分布。以ArcGIS 10.2為平臺，將采樣點數(shù)據(jù)加載到ArcGIS10.2中，生成樣點矢量分布圖（圖2）。在地統(tǒng)計分析模塊中進(jìn)行重復(fù)隨機抽樣，確定合適的半變異函數(shù)模型，然后通過普通克里格插值得到SOM的空間分布，并采用獨立驗證進(jìn)行精度檢驗。

為了探究采樣密度對土壤有機質(zhì)空間變異的影響，利用ArcGIS 10.2地統(tǒng)計分析模塊的生成子集的功能，從5 207個樣點中隨機抽取80%（4 200個采樣點）作為一個樣點子集，剩余的20%（1 007個樣點）作為檢驗樣點，作為獨立數(shù)據(jù)集來驗證評價插值的效果。然后將4 200個樣點隨機均勻去掉30%的樣點，剩下的樣點再次按此法進(jìn)行抽稀，依次類推，生成得到六組不同樣點數(shù)，重復(fù)以上步驟20次。以其中一組為例，得到各樣點子集以及檢驗樣點空間分布如圖1。本文采用重復(fù)隨機抽樣的方法，這是因為單次隨機抽樣具有很大的隨機性，可能導(dǎo)致土壤性質(zhì)空間變異性結(jié)構(gòu)表達(dá)的不確定性增大，而重復(fù)隨機抽樣能降低一定的不穩(wěn)定性，提高空間預(yù)測結(jié)果的可靠性。

比較插值效果的驗證方法通常有交叉驗證和獨立數(shù)據(jù)集驗證。前者是分別把每一個樣點作為檢驗點，假設(shè)此點含量值未知，用其他樣點數(shù)據(jù)插值預(yù)測該樣點數(shù)值。后者是從全部樣點抽取部分樣點作為獨立數(shù)據(jù)集，不重復(fù)地將剩余的樣點作為模擬數(shù)據(jù)集，把獨立數(shù)據(jù)集中的每一個樣點作為檢驗點。前者是比較模擬值與測定值的較為快速和廉價的方法，但在許多情況下并不能描述空間模擬誤差，而后者可以避免交叉驗證的缺點，因此本文采用獨立數(shù)據(jù)集驗證的方法，選擇均方根誤差（RMSE）和檢驗樣點的實測值與預(yù)測值的相關(guān)系數(shù)（R）兩個指標(biāo)來評價插值的精度，從而確定合理采樣密度。其中，RMSE越小，R越大，表明空間預(yù)測結(jié)果越準(zhǔn)確［25］。

圖2 研究區(qū)樣點分布圖Fig. 2 Location of sampling sites in the study area

2 結(jié)果與分析

2.1 采樣密度對土壤有機質(zhì)含量統(tǒng)計結(jié)果的影響

對表層土壤有機質(zhì)含量數(shù)據(jù)進(jìn)行K-S正態(tài)檢驗，結(jié)果表明各樣本數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布。基于20次重復(fù)隨機抽樣的平均統(tǒng)計結(jié)果可知（表1），4 200個樣點的耕層SOM含量最低為1.4 g/kg，最高為49.6 g/kg，平均含量為17.3 g/kg。經(jīng)單因素方差分析（LSD法），與其余樣點子集平均含量的差異不顯著（P＞0.05），表明各樣點子集均具有很強的代表性，降低采樣密度對獲得研究區(qū)SOM基本統(tǒng)計信息影響較小。SOM的變異系數(shù)隨采樣密度的降低由25.3%增至26.5%，屬中等程度變異。

2.2 采樣密度對表征土壤有機質(zhì)空間變異結(jié)構(gòu)影響

土壤屬性的空間變異，受各種結(jié)構(gòu)性和隨機性因素的共同控制［12］。擬合精度較高的半方差函數(shù)模型是分析土壤屬性空間變異結(jié)構(gòu)的關(guān)鍵，是進(jìn)行精確Kriging插值的基礎(chǔ)［26］。每種采樣密度的半方差函數(shù)擬合結(jié)果均采用20次抽樣推斷的平均變異結(jié)構(gòu)表征，結(jié)果見表2、圖3。表2中，C0+C是基臺值，反映變量的總變異程度；C0是塊金值，反映由隨機性因素引起的變異；C是結(jié)構(gòu)方差，表示由結(jié)構(gòu)性因素引起的變異。因而，C0/（C0+C）比值越大，表明隨機性因素如灌溉、施肥、耕作等人為活動的影響越明顯；反之，結(jié)構(gòu)性因素如成土母質(zhì)、氣候、生物、地形等自然因素的影響占主要地位［27］。一般小于25%、25%-75%和大于75%分別表示強烈、中等和較弱的空間相關(guān)性［28］。

表1 不同采樣密度下SOM的描述性統(tǒng)計Table 1 Descriptive statistics of SOM contents at different sampling densities

表2 不同采樣密度下SOM含量的半方差模型及其參數(shù)Table 2 Semivariance models and parameters of SOMcontents at various sampling densities

本研究的C0/（C0+C）比值均在25%-75%之間，表現(xiàn)出中等的空間相關(guān)性。說明在本研究區(qū)內(nèi)，SOM的空間變異受結(jié)構(gòu)性因素和隨機性因素共同影響。同時，樣點數(shù)量為2 058個、1 450個（對應(yīng)的采樣密度分別是0.39個/km2、0.28個/km2）時，C0/（C0+C）比值均低于4 200個（采樣密度為0.8 個/km2）樣點下的43.78%，且采樣密度為0.28 個/km2時比值最小，探測到的結(jié)構(gòu)性連續(xù)組分比例最高。這表明較大的采樣密度并不一定有利于識別SOM含量的結(jié)構(gòu)性連續(xù)組分，優(yōu)化布置采樣點的位置可能比單純增大樣點密度更易識別SOM的空間變異結(jié)構(gòu)特征。趙業(yè)婷等［5］指出，土壤樣點的優(yōu)化布置可能較單純地增加采樣點的數(shù)量更為重要。海南等［29］認(rèn)為，適當(dāng)?shù)販p少樣點數(shù)量能降低與采樣方案所反映的SOM含量變異尺度不匹配的樣點對變異結(jié)構(gòu)推斷的影響，均與本文的研究結(jié)果一致。

從圖3可以看出，當(dāng)采樣密度大于0.28個/km2時，SOM含量的半方差函數(shù)模型擬合效果均較好。當(dāng)采樣密度小于0.28個/km2時，隨著采樣密度的減小，SOM含量的半方差函數(shù)模型擬合效果越來越差。各向同性下，各個樣點子集的最佳擬合模型為穩(wěn)定模型。變程反映了變量空間自相關(guān)范圍的大小，不同樣點數(shù)量下擬合的SOM含量變程均大于9 km，空間連續(xù)性范圍較大。從總體情況來看，采樣密度為0.28個/km2就可較好地模擬出有機質(zhì)的空間結(jié)構(gòu)特征。

2.3 采樣密度對土壤有機質(zhì)空間分布特征解析的影響

從每種樣點密度下20次重復(fù)抽樣的數(shù)據(jù)中選取較接近平均情況的樣點子集，采用基于20次抽樣推斷的各樣點子集的半變異參數(shù)平均值進(jìn)行普通克里格插值，得到研究區(qū)不同采樣密度下SOM的空間分布圖（圖4）。可以看出，當(dāng)參與插值的樣點數(shù)量分別為4 200個、2 940個、2 058個和1 450個時，研究區(qū)SOM含量呈現(xiàn)出相似的總體分布格局：有機質(zhì)含量較高（20.13-49.65 g/kg）、中等含量（16.72-20.13 g/kg）及含量較低（1.38-16.72 g/kg）的土壤分布呈復(fù)域格局，島狀分布較為明顯。SOM含量較高的土壤零星分布于研究區(qū)北部、西南及東部區(qū)域。中等含量的土壤廣泛分布于研究區(qū)內(nèi)，所占面積最大。含量較低的土壤，在研究區(qū)中部出現(xiàn)連片分布。當(dāng)樣點數(shù)量減少到1 010個和707個時，出現(xiàn)明顯的局部高估現(xiàn)象，表現(xiàn)的空間信息相對較簡單，空間細(xì)節(jié)特征無法被準(zhǔn)確表達(dá)?？梢姡芯繀^(qū)SOM空間預(yù)測時樣點數(shù)量應(yīng)控制在1 010個（對應(yīng)樣點密度0.19個/km2）以上。

2.4 采樣密度對土壤有機質(zhì)空間預(yù)測精度的影響

圖3 不同采樣密度下SOM含量半方差圖Fig. 3 Semivariograms of SOM contents based on different sampling densities

圖 4 不同采樣密度下克里格預(yù)測的SOM空間分布圖Fig. 4 Spatial distribution of SOM contents by kriging at different sampling densities

從圖5獨立驗證的結(jié)果來看，隨樣點密度的減小，預(yù)測值與實測值間的相關(guān)系數(shù)R逐漸減小，RMSE逐漸增大，但當(dāng)樣點數(shù)量從1 010降至707個時，R開始增大，RMSE開始減小，違背了R與RMSE的變化規(guī)律，這說明707個樣點即采樣密度為0.13個/km2已不能夠保證SOM空間預(yù)測的可靠性。樣點數(shù)從4 200個降至2 940個、從2 940個降至2 058個、從2 058個降至1 450個、從1 450個降至1 010個時R的降幅分別為15.2%、22.3%、13.3%、29.9%。RMSE的 增 幅 分 別 是20.4%、11.5%、4.90%、6.63%，R的降幅和RMSE的增幅均在樣點數(shù)量從2 058降至1 450個時最小。一般土壤采樣密度越大，所得結(jié)果越能準(zhǔn)確揭示土壤屬性空間變異的信息，但考慮到土壤樣品采集和分析費用及工作周期，故需在成本與預(yù)測精度之間尋找一個切合點。因此，1 450個樣點即采樣密度為0.28 個/km2可以準(zhǔn)確表征SOM的空間變異狀況，而且比較經(jīng)濟，其結(jié)果基本上能夠滿足區(qū)域土壤肥力質(zhì)量評價和管理的需要。

另外，合理的土壤采樣密度還應(yīng)當(dāng)根據(jù)評價工作的目的確定。結(jié)合表1中不同采樣密度下的SOM含量統(tǒng)計結(jié)果可知，采樣密度不斷降低，對研究區(qū)SOM的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差幾乎沒有影響。實際上，對訓(xùn)練子集進(jìn)一步抽稀，至樣點數(shù)為243個，即大約22 km2布置一個采樣點（0.046個/km2）時，研究區(qū)SOM的均值和標(biāo)準(zhǔn)差仍基本未變。說明如果評價目的是針對區(qū)域土壤碳匯的潛力，則較稀的采樣密度就能獲得預(yù)期的效果，無需過多的投入。

圖5 不同采樣密度下Kriging插值精度的比較Fig. 5 Accuracy comparison of Kriging interpolation at different sampling densities

3 結(jié)論

1）采樣密度大于0.13個/km2時，不同采樣點密度下，研究區(qū)SOM含量的均值、標(biāo)準(zhǔn)差等描述統(tǒng)計結(jié)果差異不大，說明各樣本對總體均有較強的代表性。但是，采樣密度小于0.13個/km2時，不能保證SOM空間預(yù)測的可靠性。

2）不同采樣密度下，研究區(qū)SOM的分布大都具有較好的半方差結(jié)構(gòu)，表現(xiàn)出中等的空間相關(guān)性。采樣密度為0.28個/km2時，探測到的SOM含量變異結(jié)構(gòu)中結(jié)構(gòu)性組分比例最高，進(jìn)一步加大采樣密度并不一定利于識別SOM含量的結(jié)構(gòu)性連續(xù)組分。采樣密度降至0.19個/km2和0.13個/km2時，局部細(xì)節(jié)信息被過濾，不能準(zhǔn)確地表現(xiàn)其空間變異特征。

3）空間預(yù)測精度方面，預(yù)測值與實測值間的相關(guān)系數(shù)R隨采樣密度的降低而降低，均方根誤差RMSE隨采樣密度的降低而增加，R的降幅和RMSE的增幅均在采樣密度從0.39個/km2降至0.28 個/km2時最小。綜合考慮預(yù)測精度要求和工作成本，在研究區(qū)的這種自然地理條件和土地利用方式下，對SOM空間變異情況進(jìn)行預(yù)測時，采樣密度應(yīng)控制在0.28個/km2以上，才能滿足區(qū)域土壤肥力質(zhì)量評價和管理工作的需要。若評價目的是針對區(qū)域土壤碳匯的潛力，則大約22 km2布置一個采樣點就能獲得預(yù)期的效果，無需過多的投入。

［1］ Hu K L， Wang S Y， Li H， et al. Spatial scaling effects onvariability of soil organic matter and total nitrogen in suburbanBeijing［J］. Geoderma， 2014， 226/227: 54-63.

［2］ Qu M K， Li W D， Zhang C R， et al. Comparison of three methodsfor soil fertility quality spatial simulation with uncertaintyassessment［J］. Soil Science Society of America Journal， 2013，77（6）: 2182-2191.

［3］ 程道全， 巫振富， 劉曉冰， 等. 樣點密度對土壤有機質(zhì)空間預(yù)測結(jié)果的影響——以河南封丘縣土壤為例［J］. 土壤通報，2013， 44（4）: 844-850.Cheng D Q， Wu Z F， Liu X B， et al. Infuences of sample densityon spatial prediction of soil organic matter content: A case studyfrom Fengqiu County， Henan Province［J］. Chinese Journal of SoilScience， 2013， 44（4）: 844-850.

［4］ 李洪建， 高玉鳳， 嚴(yán)俊霞， 等. 不同取樣尺度下亞高山草甸土壤呼吸的空間變異特征［J］. 環(huán)境科學(xué)， 2014， 35（11）: 4313-4320.Li H J， Gao Y F， Yan J X， et al. Spatial heterogeneity of soil respiration in a subalpine meadow at different sampling scales［J］.Environmental Science， 2014， 35（11）: 4313-4320.

［5］ 趙業(yè)婷， 常慶瑞， 李志鵬， 等. 基于Cokriging 的耕層土壤全氮空間特征及采樣數(shù)量優(yōu)化研究［J］. 土壤學(xué)報， 2014， 51（2）: 415-422.Zhao Y T， Chang Q R， Li Z P， et al. Study on spatial distribution of total nitrogen in arable soil layer and optimization of number of soil samples for the study based on cokriging［J］. Acta Pedologica Sinica， 2014， 51（2）: 415-422.

［6］ 徐大兵， 鄧建強， 劉冬碧， 等. 整治區(qū)植煙土壤養(yǎng)分空間變異及肥力適宜性等級評價［J］. 應(yīng)用生態(tài)學(xué)報， 2014， 25（3）: 790-796.Xu D B， Deng J Q， Liu D B， et al. Nutrient spatial variability of tobacco soil restoration area and fertility suitability level evaluation［J］. Chinese Journal of Applied Ecology， 2014， 25（3）: 790-796.

［7］ 杜書立， 葛翠萍， 付微， 等. 三江平原耕地土壤有機質(zhì)時空分布特征——以富錦市為例［J］. 農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化研究， 2014， 35（6）: 810-813. Du S L， Ge C P， Fu W， et al. Spatial and temporal distribution of soil organic matter in croplands of Sanjiang Plain: A case study at Fujin County［J］. Research of Agricultural Modernization， 2014， 35（6）: 810-813.

［8］ Qu M K， Li W D， Zhang C R， et al. Effect of land use types onthe spatial prediction of soil nitrogen［J］. GIScience & Remote Sensing， 2012， 49（3）: 397-411.c

［9］ 上官魁星， 吳金水， 周腳根， 等. 縣域尺度土壤有機碳儲量估算的樣點密度優(yōu)化［J］. 土壤學(xué)報， 2014， 51（1）: 41-48. Shangguan K X， Wu J S， Zhou J G， et al. Optimum density of sampling for estimation of soil organic carbon stock at a county scale［J］. Acta Pedologica Sinica， 2014， 51（1）: 41-48.

［10］ Sun W X， Zhao Y C， Huang B， et al. Effect of sampling density on regional soil organic carbon estimation for cultivated soils［J］. Journal of Plant Nutrition and Soil Science， 2012， 175（5）: 671-680.

［11］ Zhang S W， Huang Y F， Shen C Y， et al. Spatial prediction of soil organic matter using terrain indices and categorical variables as auxiliary information［J］. Geoderma， 2012， 171/172: 35-43.

［12］ Liu Y L， Guo L， Jiang Q H， et al. Comparing geospatial techniques to predict SOC stocks［J］. Soil and Tillage Research， 2015， 148: 46-58.

［13］ 龍軍， 張黎明， 沈金泉， 等. 復(fù)雜地貌類型區(qū)耕地土壤有機質(zhì)空間插值方法研究［J］. 土壤學(xué)報， 2014， 51（6）: 1270-1281. Long J， Zhang L M， Shen J Q， et al. Spatial interpolation of soil organic matter in farmlands in areas complex in landform［J］. Acta Pedologica Sinica， 2014， 51（6）: 1270-1281.

［14］ 楊順華， 張海濤， 郭龍， 等. 基于回歸和地理加權(quán)回歸Kriging的土壤有機質(zhì)空間插值［J］. 應(yīng)用生態(tài)學(xué)報， 2015， 26（6）: 1649-1656. Yang S H， Zhang H T， Guo L， et al. Spatial interpolation of soil organic matter using regression kriging and geographically weighted regression kriging［J］. Chinese Journal of Applied Ecology， 2015， 26（6）: 1649-1656.

［15］ Yang F S， Su S Z， Zhang J J， et al. Spatial variation of soil organic matter in gully bed with the seabuckthorn flexible dam: A case study of EG1 in Zhun-Ge-Er County of Inner Mongolia， China［J］. Advanced Materials Research， 2015， 1073/1074/1075/1076: 619-627.

［16］ 趙明松， 張甘霖， 王德彩， 等. 徐淮黃泛平原土壤有機質(zhì)空間變異特征及主控因素分析［J］. 土壤學(xué)報， 2013， 50（1）: 1-11. Zhao M S， Zhang G L， Wang D C， et al. Spatial variability of soil organic matter and its dominating factors in Xu-Huai alluvial plain［J］. Acta Pedologica Sinica， 2013， 50（1）: 1-11.

［17］ 蘇曉燕， 趙永存， 楊浩， 等. 不同采樣點數(shù)量下土壤有機質(zhì)含量空間預(yù)測方法對比［J］. 地學(xué)前緣， 2011， 18（6）: 34-40. Su X Y， Zhao Y C， Yang H， et al. A comparison of predictive methods for mapping the spatial distribution of soil organic matter content with different sampling densities［J］. Earth Science Frontiers， 2011， 18（6）: 34-40.

［18］ 孫志英， 趙彥鋒， 張化楠， 等. 基于地圖直接對比的土壤空間表達(dá)尺度效應(yīng)研究——以封丘土壤屬性制圖為例［J］. 生態(tài)學(xué)報， 2014， 51（4）: 781-794. Sun Z Y， Zhao Y F， Zhang H N， et al. Study on effect of scaling on soil spatial expression based on direct comparison of maps: A case of soil attribute mapping in Fengqiu County， Henan Province， China［J］. Acta Pedologica Sinica， 2014， 51（4）: 781-794.

［19］ Zhang Z Q， Yu D S， Shi X Z， et al. Priority selection rating of sampling density and interpolation method for detecting the spatial variability of soil organic carbonin China［J］. Environmental Earth Sciences， 2015， 73（5）: 2287-2297.

［20］ Weidorf D C， Zhu Y. Spatial variability of soil properties at Capulin Volcano， New Mexico， USA: Implications for sampling strategy［J］. Pedosphere， 2010， 20（2）: 185-197.

［21］ 齊雁冰， 常慶瑞， 劉夢云， 等. 縣域農(nóng)田土壤養(yǎng)分空間變異及合理樣點數(shù)確定［J］. 土壤通報， 2014， 45（3）: 556-561. Qi Y B， Chang Q R， Liu M Y， et al. County-scale spatial variability of soil nutrient distribution and determination of reasonable sampling density［J］. Chinese Journal of Soil Science， 2014， 45（3）: 556-561.

［22］ Marchetti A， Piccini C， Francaviglia R， et al. Spatial distribution of soil organic matter using geostatistics: A key indicator to assess soil degradation status in Central Italy［J］. Pedosphere， 2012，22（2）: 230-242.

［23］ Guo P T， Li M F， Luo W， et al. Digital mapping of soil organic matter for rubber plantation at regional scale: An application of random forest plus residuals kriging approach［J］. Geoderma，2015， 237/238: 49-59.

［24］ 魯如坤. 土壤農(nóng)業(yè)化學(xué)分析方法［M］. 北京: 中國農(nóng)業(yè)科技出版社， 2000. Lu R K. Analytical Methods for Soil and Agro-chemistry［M］. Beijing: China Agricultural Science and Technology Press， 2000.

［25］ 趙倩倩， 趙庚星， 姜懷龍， 等. 縣域土壤養(yǎng)分空間變異特征及合理采樣數(shù)研究［J］. 自然資源學(xué)報， 2012， 27（8）: 1382-1391. Zhao Q Q， Zhao G X， Jiang H L， et al. Study on spatial variability of soil nutrients and reasonable sampling number at county scale［J］. Journal of Natural Resources， 2012， 27（8）: 1382-1391.

［26］ 馮娜娜， 李廷軒， 張錫洲， 等. 不同尺度下低山茶園土壤有機質(zhì)含量的空間變異［J］. 生態(tài)學(xué)報， 2006， 26（2）: 349-356. Feng N N， Li T X， Zhang X Z， et al. The spatial variability of the content of organic matter in hilly tea plantation soils with different sampling scales［J］. Acta Ecologica Sinica， 2006， 26（2）: 349-356.

［27］ 艾尤爾·亥熱提， 王勇輝， 海米提·依米提. 艾比湖濕地土壤堿解氮的空間變異性分析［J］. 土壤， 2014， 46（5）: 819-824. Ghayrat G， Wang Y H， Yimid H. Spatial variability of soil available nitrogen in Ebinur Lake wetland［J］. Soils， 2014， 46（5）: 819-824.

［28］ Wang Y Q， Zhang X C， Zhang J L. Spatial variability of soil organic carbon in a watershed on the Loess Plateau［J］. Pedosphere，2009， 19（4）: 486-495.

［29］ 海南， 趙永存， 田康， 等. 不同樣點數(shù)量對土壤有機質(zhì)空間變異表達(dá)的影響研究［J］. 土壤學(xué)報， 2015， 52（4）: 783-791. Hai N， Zhao Y C， Tian K， et al. Effect of number of sampling sites on characterization of spatial variability of soil organic matter［J］. Acta Pedologica Sinica， 2015， 52（4）: 783-791.

（責(zé)任編輯：王育花）

Effect of sampling density on spatial variability analysis of soil organic matter

FAN Man-man1， WU Peng-bao1， ZHANG Huan1， WEI Xiao1， CHEN Fu-rong2， GAO Chao1，*
（1. School of Geographic and Oceanographic Sciences， Nanjing University， Nanjing， Jiangsu 210046， China； 2. Anhui Institute of Geological Survey， Hefei， Anhui 230001， China）

Determination of a rational sampling density can facilitate revealing spatial variability of soil attributes effciently， which is the premise of improving the accuracy of soil quality assessment. By using geographic information system （GIS） and geostatistics methods， this paper examined the effects of sampling density on spatial variability analysis of soil organic matter （SOM）. In the study area of Northern Hefei City in China， 6 data subsets （the corresponding sampling densities were 0.8 per km2， 0.56 per km2， 0.39 per km2， 0.28 per km2， 0.19 per km2， and 0.13 per km2， respectively） were repeatedly selected for 20 times at random from the whole 5207 sampling sites for spatial variability analysis. The results indicated that the mean concentrations of SOM had no signifcant differences among various sampling densities， illustrating that sampling densities at different scales were all representative for the mean value of SOM. SOM in the study area exhibited a medium spatial dependence. The structural component was relatively high at the sampling density of 0.28 per km2， and did not increase evidently with further increasing sampling density. When the density was below 0.28 per km2， some partial detailed information was filtered and the characteristics of spatial variability could not be accurately expressed. With regarding to the natural geography and land use conditions in the study area， the optimal sampling density to detect SOM spatial variability is suggested to be 0.28 per km2to evaluate soil fertility quality. If for estimating the potential capacity of soil carbon sink， then one sampling point per 22 km2can be able to meet the requirement and acquire the expected effect.

soil organic matter； sampling density； ordinary kriging； geostatistics； semivariance function

土壤是不均勻變化的連續(xù)體，土壤屬性值具有明顯的空間變異性［1］。獲得詳細(xì)準(zhǔn)確的土壤屬性的空間分布信息，是土壤質(zhì)量評價的基礎(chǔ)［2］。采樣密度的大小對土壤屬性及其空間變異信息獲取的精度與定量表達(dá)的程度具有決定性影響。理論上，采樣密度越大，空間插值預(yù)測的誤差越小。采樣密度過低，插值精度難以保證。但過高的采樣密度會耗費較多的人力、物力和財力，且工作周期較長［3-5］。如何在區(qū)域性土壤質(zhì)量評價工作中確定合理的采樣密度，前人已開展了一些研究。由于評價目的和評價指標(biāo)各異，研究區(qū)自然地理條件和人類活動影響程度不同，已有的研究方法和所得結(jié)論仍需要在更多不同的地區(qū)得到檢驗。目前，相關(guān)研究工作正受到國內(nèi)外學(xué)者的重視。

Land and Resource Survey （1212010310305）.

GAO Chao， E-mail: chgao@nju.edu.cn.

29 June， 2015；Accepted 24 February， 2016

S158

A

1000-0275（2016）03-0594-07

10.13872/j.1000-0275.2016.0045

國土資源大調(diào)查項目（1212010310305）。

范曼曼（1991-），女，河南周口人，碩士，主要從事區(qū)域環(huán)境質(zhì)量演變研究，E-mail：943389517@qq.com；通訊作者：高超（1962-），男，安徽六安人，教授，主要從事土地利用變化的環(huán)境效應(yīng)、環(huán)境污染物表生行為、區(qū)域環(huán)境質(zhì)量演變研究，E-mail：chgao@nju.edu.cn。

2015-06-29，接受日期：2016-02-24