基于空間插值的區(qū)域尺度土壤全鹽量時空變異規(guī)律研究

徐存東，谷豐佑，朱興林，王 燕,3，張 鵬，高德坤

(1.華北水利水電大學(xué)水利學(xué)院，鄭州 450046；2.水資源高效利用與保障工程河南省協(xié)同創(chuàng)新中心，鄭州 450046；3.河南省水工結(jié)構(gòu)安全工程技術(shù)研究中心，鄭州 450046)

0 引 言

我國西北地區(qū)土地廣闊、光熱充足，制約大片宜耕土地利用的主要因素是可用水資源短缺，為了改善耕地環(huán)境，提高土地利用效率，發(fā)展區(qū)域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟，必須大力發(fā)展引水灌溉工程[1]。同時，長期以來人工提灌工程的大面積實施，使得區(qū)域水文循環(huán)規(guī)律隨著灌溉方式和引水規(guī)模變化而不斷改變，也主導(dǎo)著區(qū)域尺度的土壤水鹽分異過程，改變并控制著區(qū)域的水鹽時空演化和分布特征[2]。由于該地區(qū)高蒸發(fā)低降雨的氣候條件，促使土壤深層的水分?jǐn)y鹽分向土壤表層遷移，隨著水分的不斷蒸發(fā)，鹽分滯留在土壤表層，最終導(dǎo)致大面積的土地鹽漬化；為了灌區(qū)的可持續(xù)發(fā)展，有必要對區(qū)域內(nèi)土壤鹽分的空間分布和演化態(tài)勢進(jìn)行科學(xué)的評估和預(yù)測。當(dāng)前，土壤全鹽量野外監(jiān)測點數(shù)量較為稀少，無法形成對整個區(qū)域土壤鹽分的大規(guī)模監(jiān)測，從中獲取的有限數(shù)據(jù)不能滿足對其時空變化的研究，且監(jiān)測點在空間上分布不均勻，通過空間插值模型可以有效地對土壤鹽分空間分布特征進(jìn)行預(yù)測[3]。如姚榮江、楊勁松等學(xué)者利用普通克里金法對蘇北海涂圍墾區(qū)土壤鹽分空間分布進(jìn)行了模擬、插值和預(yù)測，為濱海地區(qū)鹽漬土壤的精確評估與高效改良提供了參考依據(jù)[4]；劉鑫等運用反距離權(quán)重法對河套灌區(qū)的土壤進(jìn)行空間插值，實現(xiàn)了鹽化分布的空間可視化[5]；吳亞坤等運用反距離權(quán)重法對南疆綠洲區(qū)土壤鹽分進(jìn)行了分布解析得到了較好的插值效果[6]；張飛以新疆精河綠洲為研究區(qū)，運用反距離權(quán)重法對表層土壤鹽分進(jìn)行空間插值，得到了鹽漬化程度與分布情況[7]；姜涵等運用GIS 空間分析法對研究區(qū)土壤鹽分特征進(jìn)行研究發(fā)現(xiàn)可以通過插值得到未檢測地區(qū)的數(shù)據(jù)，能夠有效的提高對土壤全鹽量的研究[8]。上述研究僅是使用了單一插值方法對研究區(qū)土壤全鹽量進(jìn)行分析，沒有涉及不同插值方法下所得模擬結(jié)果的精度比較，不能驗證插值結(jié)果的準(zhǔn)確性；同時由于研究區(qū)的土壤鹽分監(jiān)測點分布較為稀疏，無法全面監(jiān)測研究區(qū)，構(gòu)建出的土壤鹽分變化空間插值模型，在進(jìn)行土壤鹽分時空變化特征研究時有一定的局限性。本文以甘肅省景電一期灌區(qū)(以下稱“景電灌區(qū)”)為研究區(qū)，利用反距離權(quán)重法、趨勢面法、樣條函數(shù)法、普通克里金法四種不同的空間插值方法對研究區(qū)2015年土壤全鹽量數(shù)據(jù)進(jìn)行插值，將插值結(jié)果與監(jiān)測點的實際觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行對比分析，優(yōu)選出區(qū)域土壤全鹽量最佳空間插值方法。并分別對1994年、2001年、2008年和2015年監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行空間插值，對研究區(qū)土壤全鹽量的空間分布及變化規(guī)律進(jìn)行分析，以期為灌區(qū)的土壤鹽漬化研究提供數(shù)據(jù)和理論支持。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

景電灌區(qū)是地處西北干旱荒漠區(qū)的大型揚水灌區(qū)，東經(jīng)103°20′～104°04′，北緯37°26′～38°41′，位于甘、寧、蒙的三省的交界地帶。北倚騰格里沙漠，東臨黃河, 南靠昌嶺山, 西連石羊河流域。地層區(qū)劃屬河西走廊六盤山分區(qū), 武威中寧小區(qū)。總灌溉面積6.13 萬hm2，分布高程在1 596～1 906 m之間。屬于典型的內(nèi)陸寒旱區(qū)氣候，少雨干旱、蒸發(fā)量大、植被稀疏、風(fēng)積風(fēng)蝕嚴(yán)重是其主要氣候特征。研究區(qū)地表水資源十分匱乏，多年平均年降雨量僅為186 mm，且集中在5-9 月份，蒸發(fā)量卻高達(dá)2 516 mm。研究區(qū)地表土層結(jié)構(gòu)松散，為土壤鹽分溶質(zhì)運移提供了良好的條件。加之低降雨高蒸發(fā)的氣候特征，鹽分因子極易留存于土層表面形成積鹽，日積月累造成土壤鹽漬化[9]。

圖1 研究區(qū)土壤全鹽量監(jiān)測點位置圖

1.2 數(shù)據(jù)來源

根據(jù)《景泰川電力提灌工程第一期工程技施設(shè)計報告》《景泰川灌區(qū)歷年土地調(diào)查報告》和《景泰縣荒地資源及其開發(fā)利用報告》，結(jié)合相關(guān)資料可以得到1994、2001、2008和2015年的0～100 cm土層的土壤全鹽量和50個非插值點土壤全鹽量數(shù)據(jù)，表1為各監(jiān)測點點位坐標(biāo)及各個點位地下100 cm內(nèi)土壤全鹽量數(shù)據(jù)。

1.3 研究原理與方法

1.3.1 插值方法

現(xiàn)有的監(jiān)測點數(shù)量相較于整個研究區(qū)面積略顯稀少，且分布不勻，有限的數(shù)據(jù)無法準(zhǔn)確反映研究區(qū)域土壤全鹽量空間分布狀況及時空變化規(guī)律。因此根據(jù)現(xiàn)有的研究區(qū)監(jiān)測點數(shù)據(jù)，利用ArcGIS中的空間插值模塊得出整個研究區(qū)域的土壤全鹽量插值圖，進(jìn)而分析區(qū)域尺度土壤鹽分發(fā)展特征[10]。ArcGIS空間分析工具中有四種常用的空間插值方法：反距離權(quán)重法(IDW)、趨勢面法(TL)、樣條插值法(Splines)和克里金(Kriging)插值法[11]。反距離權(quán)重法(IDW)通過對已知點與預(yù)測點之間的距離進(jìn)行賦權(quán)得到插值結(jié)果，賦權(quán)大小與距離遠(yuǎn)近呈負(fù)相關(guān)[12]；趨勢面法(TL)以多項式回歸分析為基礎(chǔ)，遵循最小二乘法原理，對輸入的監(jiān)測點數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，反映出土壤鹽分的空間發(fā)展趨勢[13]；樣條插值法分為規(guī)則樣條插值(RS)和張力樣條插值(TS)，是由相鄰的兩個數(shù)據(jù)點通過數(shù)學(xué)函數(shù)確定一個多項式，多項式兩兩相連組成一條經(jīng)過所有數(shù)據(jù)點的光滑樣條曲線[14]；克里金法是在區(qū)域化變量和半變異函數(shù)基礎(chǔ)上，對區(qū)域內(nèi)的變量取值進(jìn)行線性無偏最小二乘估計，以此反映區(qū)域化變量在空間的真實變化特性，其中又以普通克里金法(OK)的應(yīng)用最為廣泛[15]。

表1 研究區(qū)監(jiān)測點點位及其土壤全鹽量

1.3.2 精度評價方法

空間插值技術(shù)的發(fā)展為土壤全鹽量空間分析提供了新的方法，然而如何從多種插值方法中選取該研究區(qū)域的最優(yōu)插值模型是空間插值在土壤全鹽量分析中的一個關(guān)鍵問題[16]。本文運用交叉驗證法對幾種插值方法進(jìn)行精度評價。首先從16個監(jiān)測點中選出一個點，設(shè)其數(shù)據(jù)為未知值，使用其他15個監(jiān)測點實測數(shù)據(jù)構(gòu)建插值模型，讀取該點的插值結(jié)果，計算插值結(jié)果與所選監(jiān)測點實際數(shù)據(jù)之間的誤差值。依次從16個監(jiān)測點中選取下一個點作為未知站點，重復(fù)進(jìn)行操作，獲取這16個監(jiān)測點誤差值。即將現(xiàn)有監(jiān)測點數(shù)據(jù)分為已知值和驗證值，通過不同插值方法對已知值進(jìn)行插值，讀取驗證值點位對應(yīng)的插值結(jié)果，與驗證值進(jìn)行對比，插值結(jié)果與實際數(shù)據(jù)之間的誤差越小則插值方法越精確[17]。

采用平均絕對誤差MAE，平均相對誤差MRE，均方根誤差RMSE來評價插值結(jié)果的精度[18]。

(1)

(2)

(3)

式中：Pei、Pai分別為第i個監(jiān)測點的預(yù)測值和實測值；n為監(jiān)測點數(shù)量。

2 結(jié)果與分析

2.1 不同插值方法比較與優(yōu)選

為了更為準(zhǔn)確地顯示研究區(qū)100 cm內(nèi)土壤全鹽量在水平空間的分布情況，得出土壤全鹽量最優(yōu)插值方法。運用ArcGIS中的Spatial Analyst模塊對2015年土壤全鹽量數(shù)據(jù)進(jìn)行四種空間插值分析，繪制出各插值方法100 cm內(nèi)土壤鹽分的空間分布圖。

樣條函數(shù)插值結(jié)果見圖2、圖3，從圖中可以看出運用樣條函數(shù)法進(jìn)行插值時，規(guī)則樣條函數(shù)插值中權(quán)重為1的時候正負(fù)向外延較大，而權(quán)重為0時正負(fù)向外延較小，出現(xiàn)此現(xiàn)象主要是由于在插值時缺乏數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，監(jiān)測點數(shù)據(jù)分布不均勻且各點之間變化不夠平緩；而張力樣條曲線中權(quán)重越大越接近真實區(qū)間。但是兩種函數(shù)類型的插值結(jié)果負(fù)向數(shù)值始終為負(fù)數(shù)，與土壤全鹽量必須大于等于零的實際不符。

趨勢面法插值結(jié)果見圖4，趨勢面法通過數(shù)學(xué)函數(shù)(各階多項式)進(jìn)行插值，可以看出在運用趨勢面插值法時，采用二階多項式插值時與真實數(shù)據(jù)擬合最好，一階多項式插值結(jié)果區(qū)間甚至小于實測數(shù)據(jù)真實區(qū)間。但是由于趨勢面法過于注重整體發(fā)展趨勢，導(dǎo)致插值結(jié)果負(fù)向數(shù)值為負(fù)數(shù)，不符合實際。

普通克里金插值結(jié)果見圖5，可以看出普通克里金插值結(jié)果綜合考慮了距離、方位的影響，對極值點的處理較好，所有插值結(jié)果都沒有出現(xiàn)負(fù)值，且區(qū)間與實驗數(shù)據(jù)真實區(qū)間基本吻合，僅有OK(指數(shù)函數(shù))的區(qū)間略小于真實區(qū)間。

圖2 張力樣條函數(shù)插值圖

圖3 規(guī)則樣條函數(shù)插值圖

反距離權(quán)重法見圖6，綜合所有插值結(jié)果可得運用反距離權(quán)重法進(jìn)行插值時，結(jié)果直觀，與真實區(qū)間符合。

運用誤差矩陣(Error Matrix)對3種反距離權(quán)重法和其他4種普通克里金法插值結(jié)果進(jìn)行精度評價，以土壤全鹽量0.5%為一階段進(jìn)行劃分，將誤差矩陣劃分為7個階段區(qū)。對50個非插值點的數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗。用基于誤差矩陣的精度評價方法對土壤鹽分插值結(jié)果與非插值點數(shù)據(jù)進(jìn)行評價，kappa系數(shù)高于0.60為高度一致性，低于0.60為中度一致性。由表2可知，插值總精度反距離權(quán)重法(冪3)最高(為76.00%)，其次是普通克里金法三角函數(shù)(為66.00%)，反距離權(quán)重法(冪1)最低(為56.00%)。以Kappa系數(shù)進(jìn)行判定，僅有反距離權(quán)重法(冪3)屬于高度一致性，其余插值結(jié)果均屬于中等一致性，故反距離權(quán)重法(冪3)對土壤鹽分插值精度最高。

為選取土壤全鹽量最優(yōu)插值方法，本研究采用交叉驗證法通過平均相對誤差(MAE)、平均絕對誤差(MRE)、均方根誤差(RMSE)3個指標(biāo)來評價不同插值方法插值結(jié)果精度。從表3中可以看出，從MRE來看，TS>RS>TL>OK>IDW，說明IDW的插值相對誤差最小，張力樣條函數(shù)法最大；從MAE來看，RS>TS>TL>OK>IDW，即規(guī)則樣條函數(shù)法插值誤差最大，IDW的絕對誤差最??；從RMSE來看，TS>RS>TL>IDW>OK，說明OK的靈敏度最高，張力樣條函數(shù)法最低，但I(xiàn)DW靈敏度僅低于OK，且在數(shù)值上相差不大。綜合3個誤差評價指標(biāo)以及誤差矩陣分析結(jié)果，可得IDW(冪3)相比較于其他方法在插值精度和預(yù)測準(zhǔn)確度上均為最佳，所以選擇IDW(冪3)對土壤全鹽量進(jìn)行空間插值。

圖4 趨勢面法插值圖

表2 土壤鹽分插值精度評價表

2.2 區(qū)域土壤鹽分插值結(jié)果驗證

運用ArcGIS軟件使用反距離權(quán)重法(冪3)對2015年土壤鹽分進(jìn)行空間插值，提取插值圖中相應(yīng)監(jiān)測點的預(yù)測值，選取最近的年份2015年，將所得預(yù)測值與實測值進(jìn)行對比，結(jié)果如圖7所示?？梢钥闯觯\用反距離權(quán)重法(冪3)對研究區(qū)土壤全鹽量進(jìn)行空間插值得到的預(yù)測值與所選年份的各個測點的實際值基本一致。說明利用反距離權(quán)重法(冪3)得到的結(jié)果圖可以準(zhǔn)確的反映研究區(qū)各個年份的土壤全鹽量空間分布特征，并可以此分析土壤全鹽量的年際動態(tài)變化規(guī)律。

圖5 普通克里金插值圖

圖6 反距離權(quán)重插值圖

表3 5種插值方法插值土壤鹽分結(jié)果的誤差統(tǒng)計

注：MRE為平均相對誤差；MAE為平均絕對誤差；RMSE為均方根誤差。

圖7 2015年各監(jiān)測點預(yù)測值與實際值對比圖

2.3 區(qū)域土壤全鹽量時空進(jìn)程分析

運用反距離權(quán)重法(冪3)對1994、2001、2008和2015年土壤全鹽量進(jìn)行空間插值，插值結(jié)果見圖8?？梢钥闯?，土壤全鹽量呈現(xiàn)西南低東北高分布狀況，從1994年到2015年南部低鹽分含量地區(qū)不斷向北發(fā)展至邊界，西部土壤全鹽量在0.5%～1.0%的地區(qū)逐年減少為一較小區(qū)域，東北部高鹽分含量地區(qū)面積雖無明顯增長，但其土壤全鹽量一直在增大，從1994年的2.0%～2.5%增大到2015年的2.5%～3.0%，并且局部區(qū)域的土壤全鹽量已增大到了3.0%～3.5%。

圖8 各年份土壤全鹽量空間插值結(jié)果圖(單位：%)

通過ArcGIS對圖8中各年份的土壤全鹽量特征值進(jìn)行提取。由表4可知，研究區(qū)土壤全鹽量最小值從1994年到2015年前期增長后期下降，截止2015年相比于1994年僅提高了0.000 8%，幾乎沒有發(fā)生變化。最大值由1994至2015年持續(xù)增長，到2015年較1994年提高了0.964 6%。土壤全鹽量平均值總體上發(fā)生了增長，2015年較1994年總體增長了0.116 7%。

表4 研究區(qū)各年份土壤鹽分特征值 %

3 結(jié) 論

(1)文中所述的5種插值方法中，規(guī)則樣條函數(shù)、張力樣條函數(shù)和趨勢面法插值結(jié)果負(fù)向數(shù)值為負(fù)數(shù)，與實際情況不符；普通克里金法除了以指數(shù)函數(shù)為插值函數(shù)的插值結(jié)果外，都與實驗數(shù)據(jù)基本吻合，但是反距離權(quán)重法結(jié)果更加直觀，且與真實區(qū)間符合，經(jīng)交叉驗證可知，反距離權(quán)重法插值結(jié)果與實際的監(jiān)測結(jié)果吻合度較高，結(jié)果最為精確，可較準(zhǔn)確預(yù)測灌區(qū)土壤全鹽量的變化趨勢，為灌區(qū)區(qū)域尺度鹽分空間處理分析提供指導(dǎo)。

(2)使用反距離權(quán)重法對研究區(qū)1994、2001、2008和2015年土壤鹽分含量進(jìn)行空間插值，插值結(jié)果表明，研究區(qū)土壤鹽分含量平均值由1994年的1.006 1%增大為2015年的1.122 8%，除少數(shù)區(qū)域由于長期以來的灌溉洗鹽，土壤鹽分有所降低外，其他區(qū)域土壤鹽分總體上呈現(xiàn)增大趨勢，且土壤鹽漬化程度也越來越嚴(yán)重。

(3)根據(jù)研究區(qū)土壤鹽漬化發(fā)展趨勢，針對輕度鹽堿化區(qū)域，引進(jìn)先進(jìn)的灌溉技術(shù)如噴灌、滴灌等，加強灌溉水的利用率，控制地下水位的同時加速土壤表層脫鹽；針對中度鹽堿化區(qū)域，在淋溶洗鹽的基礎(chǔ)上，大量種植鹽生植物擴大地表植被覆蓋，降低土體與大氣間的水熱交換速率，以此來減小土壤表面積鹽的動力；針對重度鹽堿化區(qū)域，前期通過土地平整、農(nóng)田水利工程等措施有效降低土壤內(nèi)含鹽量，后期通過深耕曬垡結(jié)合有機肥、土壤翻耕結(jié)合生物菌肥等綜合措施改善土壤生態(tài)結(jié)構(gòu)，降低土壤鹽堿化程度。

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