大慶市玉米品質(zhì)預測模型對比研究

鄭鑫，龐惟肖，孟慶寶，解恒燕

（黑龍江八一農(nóng)墾大學工程學院，大慶 163319）

大慶市玉米品質(zhì)預測模型對比研究

鄭鑫，龐惟肖，孟慶寶，解恒燕

（黑龍江八一農(nóng)墾大學工程學院，大慶 163319）

為了建立大慶市玉米品質(zhì)預測模型，在利用網(wǎng)格法布設樣本采集點及驗證點的基礎上，以ArcGIS為研究平臺，針對采集點的玉米容重與水分數(shù)據(jù)分別應用反距離權(quán)重法和普通克里格法建立大慶市玉米品質(zhì)預測模型，根據(jù)模型的插值結(jié)果與預設驗證點數(shù)據(jù)結(jié)果對比分析兩種方法對大慶市玉米品質(zhì)預測的精確度。結(jié)果表明，兩種方法插值的結(jié)果均能滿足精度要求，但反距離權(quán)重法的精度更高，模擬效果更可靠。

反距離權(quán)重法；普通克里格法；預測

玉米抽樣工作有助于國家宏觀調(diào)控玉米種植情況，同時為制定農(nóng)業(yè)政策提供數(shù)據(jù)支持[1]。利用空間插值方法對抽樣檢測數(shù)據(jù)建立區(qū)域玉米品質(zhì)分布模型是目前亟待解決的課題之一。空間插值方法已經(jīng)應用在很多領域，呂連宏等[2]運用地統(tǒng)計學的空間插值方法對污染物空間變異特性進行精確估計。張健[3]采用增加模擬站點的方法，改進并優(yōu)化了大氣環(huán)境污染空間插值方法。LY S.等[4]利用克里金插值分析了7種半變異函數(shù)對插值精度的影響。MA L.等[5]利用薄板樣條插值法對大區(qū)域空間雨量站點分布進行不確定性分析。

截至目前，針對玉米品質(zhì)的空間插值研究還鮮有涉及。在大慶市布設了100個抽樣樣本點，同時設置了10個驗證點，并獲得了這110個點的2013年的玉米容重及含水量實測值，分別應用反距離權(quán)重法和普通克里格法以100個樣本點的實測值建立2013年大慶市玉米容重及含水量預測模型，根據(jù)模型的插值結(jié)果與10個預設驗證點數(shù)據(jù)結(jié)果對比分析兩種方法對大慶市玉米品質(zhì)預測的精確度。

1 樣本點布設與樣本采集

1.1 試驗區(qū)介紹

大慶市地處松嫩平原，位于哈爾濱與齊齊哈爾之間，耕地面積46.8萬hm2，主要以玉米種植為主，草原 68.9萬hm2，水面26.9萬hm2，濕地120萬 hm2，大慶地廣人稀有著豐富的土地資源，享有百湖之城的美稱，其水資源極其豐富，且地處北溫帶大陸性季風氣候，全年無霜期較短，雨熱同季，有利于農(nóng)作物和牧草生長[6]。

圖1 大慶市地圖Fig.1 Map of Daqing city

1.2 樣本點和驗證點布設方法

采用網(wǎng)格法進行樣本點的布設。網(wǎng)格的大小根據(jù)大慶市實際的土地面積和玉米品質(zhì)的精度要求確定，同時考慮到采樣時間要求（需要在較短時間內(nèi)完成采樣）和空間要求（耕地面積約占整個大慶市土地面積的20%），布設10 km×10 km的方形網(wǎng)格，且樣本點密度和網(wǎng)格點密度應滿足

n＜N＜2n （1）

式中，N為網(wǎng)格點數(shù)，n為樣本點數(shù)[7]。

樣本點布設考慮了以下幾方面問題：（1）在樣本點布設時不考慮積溫、降水、土質(zhì)等對玉米的影響；（2）利用河流、湖泊分布圖及衛(wèi)星遙感圖制作規(guī)則的方形網(wǎng)格，在避開河流、湖泊、城市不可播種土地的基礎上，玉米地塊布設應盡可能靠近網(wǎng)格中心；（3）布設的樣本點應覆蓋整個研究區(qū)域，并在可能的情況下分布相對均勻。驗證點的布設原則與樣本點的布設原則基本一致，同時還考慮了樣本點布設密度和與已布設樣本點間距離。

依據(jù)網(wǎng)格法及上述布置原則，在大慶市共布設了100個樣本點和10個驗證點，如圖2、圖3所示。

圖2 大慶市玉米品質(zhì)樣本點布設圖Fig.2 Daqing maize quality sample point layout

圖3 大慶市玉米品質(zhì)驗證點布設Fig.3 Daqing maize quality verification point layout

1.3 樣本采集

為確保樣本具有可比性，避免因時間跨度過大而引起樣本品質(zhì)指標的失真，此研究采用多點采樣，均勻混合的方法，以此降低采樣誤差。樣本采集在2013年9月25日~2013年10月10日期間完成。采集的具體做法是在布設的樣本點附近100米范圍內(nèi)，選取具有代表性，長勢良好，非邊緣處的5份玉米穗進行取樣（不限于同一片玉米地），手工脫粒后混合為一個樣本，用四分法取1 kg作為該樣本點的樣品，在采樣的同時記錄樣本點的地理坐標信息，并標注在樣本標簽上。

1.4 樣本容重、水分的測定

樣本采集后，需要注意樣本的保存環(huán)境，應避免陰暗潮濕、高溫、日光直射及其他物質(zhì)的污染，造成樣本的霉變厚容重、水分的異常波動等情況。樣本的測定在實驗室內(nèi)完成，具體方法如下：

（1）容重測定

將試樣進行篩選均勻后，用GHCS-1000系列容重器（如圖4所示）量取試樣，用天平稱量。進行多次稱量，每次的試驗結(jié)果誤差不超過3 g·L-1，超過則重新測量。多次測量，取其平均值作為測量結(jié)果。

（2）水分測定

采用兩次烘干法進行水分的測量。使用電熱鼓風干燥箱（如圖5所示）進行第一次烘干，烘烤溫度為105℃，烘烤40 min，自然冷卻，量取烘干前質(zhì)量m及烘干后質(zhì)量m1；對烘干后的玉米進行粉碎；進行第二次烘干，烘烤溫度130℃，烘烤40 min，量取烘干前質(zhì)量m2及烘干后質(zhì)量m3。

圖4 實驗使用的容重器圖Fig.4 The volume weightvessel used in the experiment

圖5 實驗使用的電熱鼓風干燥箱Fig.5 The electrothermal blowing dry oven used in the experiment

玉米水分的計算公式如式（2）所示：

式中，m為第一次烘干前試樣質(zhì)量；m1為第一次烘干后試樣質(zhì)量；m2為第二次烘干前試樣質(zhì)量；m3為第二次烘干后試樣質(zhì)量。單位均為g。

為減小誤差，每個樣品需要進行2次實驗測量，結(jié)果取2次測量的算術(shù)平均值，兩次測定結(jié)果的絕對值不得超過0.2%的允許差。如果超過0.2%，則需要重新測定。

使用容重器對玉米容重進行測定，烘干法對玉米水分進行測定，形成玉米容重、水分趨勢分析圖，如圖6、圖7所示。

圖6 玉米容重趨勢分析圖Fig.6 Trend analysis graph of maize volume weight

圖7 玉米水分趨勢分析圖Fig.7 Trend analysis graph of maize moisture

以大慶市東西方向為x坐標，南北方向為y坐標，將玉米的容重、水分數(shù)據(jù)為z坐標，生成玉米容重、水分趨勢效應分析如圖。從圖中可以看出，玉米容重的趨勢分析圖在xz平面上投影為U形，趨勢為二階多項式變化，即東西方向的容重值比中間區(qū)域的容重值高；在yz平面上投影近似為直線，趨勢為一階變化，即從北到南容重值逐漸升高。玉米水分的趨勢分析圖在xz平面上投影為U形，趨勢為二階多項式變化，即東西方向的水分值比中間區(qū)域的水分值高；在yz平面上的投影都近似為直線，趨勢為一階變化，即從北到南水分值逐漸降低。

2 兩種玉米品質(zhì)預測模型

2.1 前提假設

（1）玉米品質(zhì)之間是存在內(nèi)在關系的，可以建立能夠揭示這種內(nèi)在規(guī)律的模型，從而對非采樣點進行預測。

（2）樣本服從正態(tài)分布。采用正態(tài)QQ圖對研究區(qū)域玉米容重、水分樣本進行正態(tài)分布檢驗，如圖8及圖9所示。

圖8 玉米容重正態(tài)QQ圖Fig.8 Normal QQ graph of maize volume-weight

圖9 玉米水分正態(tài)QQ圖Fig.9 Normal QQ graph of maize moisture

由圖8、圖9看出，正態(tài)QQ圖中樣本點分布接近一條直線，說明樣本數(shù)據(jù)基本服從正態(tài)分布。

（3）玉米樣本符合平穩(wěn)性假設。玉米抽樣可以由一定量的樣本數(shù)據(jù)獲取其重復規(guī)律，對總體的變化性和不確定性進行預測和估計。

2.2 空間插值

空間插值是以數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)分析和半變異函數(shù)理論為基礎，對區(qū)域化變量進行無偏最優(yōu)估計的一種方法。其思路是通過研究有限數(shù)量的有限區(qū)域的空間數(shù)據(jù)，從中找到一個能夠準確或近似準確的函數(shù)模型，利用該模型來描述有限區(qū)域內(nèi)的數(shù)據(jù)特征，并根據(jù)該模型對區(qū)域內(nèi)任意點進行無偏最優(yōu)估計。

基于 ArcGIS10.1平臺 Geostatistical Analyst模塊，利用反距離權(quán)重法[8-10]、普通克里格法[11-12]對大慶市100個樣本點的玉米容重實測值及水分實測值進行空間插值，得到玉米容重空間插值分布如圖10所示，得到玉米水分空間插值分布如圖11所示。

圖10所示的兩幅圖中，雖然局部的變化趨勢不盡相同，但是全局的變化趨勢基本相同。對照圖1，北部的林甸縣大部分呈現(xiàn)藍色，玉米的容重值相對最低；杜蒙南北跨度大，杜蒙北部呈現(xiàn)淡藍色，容重值較南部低；肇州縣和杜蒙南部呈現(xiàn)粉色，玉米容重相對較高；市區(qū)和南部的肇源縣呈現(xiàn)紅色，玉米容重在相對最高?？傮w上，大慶市玉米容重分布呈現(xiàn)出南高北低的趨勢。

圖11所示的兩幅圖中，雖然局部的變化趨勢不盡相同，但是全局的變化趨勢基本相同。對照圖1，北部的林甸縣大部分呈現(xiàn)深紅色，玉米水分值相對最高；杜蒙縣呈現(xiàn)橘紅色，玉米水分值相對較高；肇州縣東部的玉米水分值高于西部，總體上相對較低；市區(qū)和肇源縣呈現(xiàn)藍色和淡藍色，玉米的水分值相對最低。總體上，大慶市玉米水分分布呈現(xiàn)出北高南低的趨勢。

圖10 玉米容重空間插值分布圖Fig.10 Spatial distribution maps of maize volumeweight

圖11 玉米水分空間插值分布圖Fig.11 Spatial distribution maps of maize moisture

3 插值結(jié)果精度分析

3.1 實測值與預測值對照

通過驗證點數(shù)據(jù)與兩種空間插值結(jié)果比對，分析兩種空間插值方法的插值效果，來找出適合大慶地區(qū)的玉米容重、水分的插值方法。利用兩種空間插值法得到的玉米容重、水分的預測值和實測值的對照如表1、表2所示。

表1 玉米容重預測值與實測值對照表Table 1 Comparison table of maize volumeweight between measured values and predicted values

續(xù)表1 玉米容重預測值與實測值對照表Continued table 1 comparison table of maize volumeweight between measured values and predicted values

表2 玉米水分預測值與實測值對照表Table 2 Comparison table of maize moisture between measured values and predicted values

通過表1、表2可以看出兩種空間插值方法的預測結(jié)果與實測值之間的差異。

3.2 實測值與預測值的對比分析

為了更清楚地體現(xiàn)實測值與預測值的差異，計算得到了兩種方法插值誤差的平均值、標準差、平均誤差，并利用SPSS統(tǒng)計軟件計算配對樣本檢驗的顯著性，計算結(jié)果列于表3中。

表3 配對樣本檢驗結(jié)果表Table 3 Paired sample test results table

由表3可以看出，當采用普通克里格法對玉米容重、水分進行空間插值時，對照樣本間的標準差和平均誤差較大；無論采用哪種方法進行空間插值，平均值均為負值，說明預測值的數(shù)值總體上高于實測值；無論采用哪種方法進行空間插值，均表現(xiàn)為不存在顯著差異性。配對樣本檢驗結(jié)果均為不存在顯著性差異的原因在于：（1）驗證點與樣本點的距離近，兩種空間插值都能表征驗證點數(shù)據(jù)特征；（2）玉米容重、水分對空間的依賴性不是非常強烈，網(wǎng)格內(nèi)的差異性不顯著[13]。

4 結(jié)論

使用空間插值理論進行數(shù)據(jù)處理，能夠從總體上反映玉米容重、水分的分布情況。反距離權(quán)重法和普通克里格法均能滿足精度要求，但反距離權(quán)重法具有不需要任何數(shù)據(jù)假設、易于理解、方法簡單、應用廣泛的優(yōu)點，推薦使用反距離權(quán)重法對大慶市玉米抽樣數(shù)據(jù)進行處理。

［1］ 郭淳.黑龍江省玉米產(chǎn)業(yè)發(fā)展對策研究［D］.哈爾濱：東北農(nóng)業(yè)大學，2014.

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Comparative Study on Prediction Model of Maize Quality in Daqing

Zheng Xin，Pang Weixiao，Meng Qingbao，Xie Hengyan
（College of Engineering，Heilongjiang Bayi Agricultural University，Daqing 163319）

In order to build the prediction model of maize quality of Daqing area，grid method was used to lay collection samples and verification point，with ArcGIS as research platform，aimed at acquisition data of the maize bulk density and moisture with ordinary Kriging method and inverse distance weighting method，prediction model of maize quality of Daqing was established.According to the results of interpolation of model and the data of presupposition verification point，accuracy of the results of two methods of Daqing maize quality predictionwas contrasted and analyzed.The results indicated that thetwo methods of interpolation results couldmeet the requirement of precision，the precision of the method of inverse distance weighted higher and the simulation results more reliable.

Method of Inverse Distance Weight；Ordinary Kriging Method；prediction

S513

A

1002-2090（2017）06-0045-07

10.3969/j.issn.1002-2090.2017.06.011

2016-07-16

黑龍江省教育廳科學技術(shù)研究面上項目（12531441）。

鄭鑫（1974-），男，教授，哈爾濱工業(yè)大學畢業(yè)，現(xiàn)主要從事巖土地震工程及農(nóng)業(yè)水土工程方面的研究工作。