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    基于三種空間預(yù)測模型的海南島土壤有機(jī)質(zhì)空間分布研究*

    2018-08-27 03:29:32姜賽平張懷志張認(rèn)連李兆君謝良商徐愛國
    土壤學(xué)報 2018年4期
    關(guān)鍵詞:變異土層變量

    姜賽平 張懷志 張認(rèn)連 李兆君 謝良商 徐愛國?

    (1 中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所,北京 100081)

    (2 海南省農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)環(huán)境與土壤研究所,???571100)

    海南島處于熱帶地區(qū),島內(nèi)地形復(fù)雜,土地利用多樣,具有豐富的熱帶作物資源,是我國重要的熱帶作物生產(chǎn)基地。研究該區(qū)土壤有機(jī)質(zhì)(SOM)含量的空間變異規(guī)律,對于了解熱帶氣候條件下、不同熱帶作物種植方式下土壤肥力的空間分布狀況具有重要意義。

    近些年來,隨著“3S”等信息技術(shù)的快速發(fā)展,數(shù)字土壤屬性制圖方法被廣泛應(yīng)用到土壤學(xué)領(lǐng)域中,用以描述土壤屬性的空間變異規(guī)律。常見的數(shù)字土壤屬性制圖方法有地統(tǒng)計學(xué)制圖方法、機(jī)器學(xué)習(xí)方法和混合模型方法等。地統(tǒng)計學(xué)制圖方法是應(yīng)用最廣泛也是最為成熟的方法。其中,普通克里格法(Ordinary kriging,OK)和回歸克里格法(Regression-kriging,RK)最具代表性。OK因方法簡單、容易操作而被普遍接受。但土壤屬性的空間變異同時受地形因子、土地利用類型、土壤類型等眾多因素的影響[1-3]。由于未考慮到輔助變量對土壤屬性的影響,因而成圖只能描述土壤屬性的整體空間分布規(guī)律,對局部信息描述不夠詳細(xì),且平滑效應(yīng)嚴(yán)重[4]。為了更好地揭示土壤屬性空間變異規(guī)律,結(jié)合輔助變量的RK被應(yīng)用于土壤屬性制圖當(dāng)中。趙永存等[5]采用多元線性回歸,泛克里格法和RK分別對河北省土壤有機(jī)碳的空間分布規(guī)律進(jìn)行預(yù)測,結(jié)果表明,結(jié)合地形屬性的RK預(yù)測精度最高,且對土壤有機(jī)碳局部變異信息描述地更加詳細(xì)。連綱等[3]采用該法結(jié)合地形因子與遙感指數(shù)對黃土高原丘陵溝壑區(qū)土壤屬性的空間分布規(guī)律進(jìn)行預(yù)測,結(jié)果表明,該法不但能夠提高制圖精度,且能消除部分平滑效應(yīng)。楊順華等[6]選取相對高程和匯流動力指數(shù)為輔助變量采用該法對湖北省枝城鎮(zhèn)SOM空間分布規(guī)律進(jìn)行預(yù)測,亦取得較高的精度。RK能夠較好地描述地形復(fù)雜區(qū)土壤屬性的空間分布規(guī)律,但該法要求數(shù)據(jù)滿足正態(tài)分布和內(nèi)蘊假設(shè)[7],給實際問題的處理帶來一定的困難。支持向量機(jī)是一種基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,相對于地統(tǒng)計學(xué)方法,它不需要任何前提假設(shè),在解決小樣本、高維數(shù)、非線性以及局部極小點等問題方面有著較高的性能,但其要求輔助變量為連續(xù)型變量,且需對輔助變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,減小了輔助變量空間分布的異質(zhì)性,影響輔助變量與土壤屬性間的協(xié)同變化關(guān)系[8]。目前該法在數(shù)字土壤屬性制圖中應(yīng)用相對較少。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、分類與回歸樹模型是近些年來發(fā)展較為迅速的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,對于連續(xù)型變量和類別型變量均適用,且不需對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,能夠很好地描述土壤屬性與環(huán)境變量間的非線性關(guān)系,雖有研究表明二者能夠提高制圖精度[9-10],但同時也存在著一些缺陷,例如:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)較多,不易確定[11],模型的預(yù)測結(jié)果也不易解釋[12]。分類與回歸樹模型的結(jié)構(gòu)取決于樣本數(shù)據(jù),對于樣本量較小的數(shù)據(jù),訓(xùn)練樣本的微小變化可能導(dǎo)致分類節(jié)點的不同[13]。并且二者均易過度擬合[14-15]。因此并未廣泛應(yīng)用至土壤屬性制圖當(dāng)中。隨機(jī)森林 (Random Forest,RF)模型在分類與回歸樹模型基礎(chǔ)上發(fā)展而來,模型參數(shù)相對較少,計算簡單,且不易過度擬合[16],被引入數(shù)字土壤屬性制圖當(dāng)中,在地形相對復(fù)雜地區(qū),能夠取得較高的制圖精度[17-18]。

    目前涉及海南全島的SOM含量空間變異特征研究較少,結(jié)合土地利用類型、土壤類型等信息對不同模型的模擬結(jié)果進(jìn)行對比,從而選出適合該區(qū)SOM含量空間變異模型的研究更是鮮見[19-20]。本文根據(jù)地形復(fù)雜區(qū)模型適用情況,結(jié)合土地利用類型、土壤類型和地形因子等輔助變量,選用OK、RK和RF三種方法預(yù)測該區(qū)SOM含量的空間分布特征,通過精度驗證確定出最優(yōu)模型,從而為地處熱帶、較大區(qū)域尺度地形復(fù)雜區(qū)SOM含量空間變異制圖方法的選取提供依據(jù)。

    1 材料與方法

    1.1 研究區(qū)概況

    海南島位于1 8°1 0′~2 0°1 0′N,108°37′~111°3′E之間,是我國第二大島,面積32 900 km2。該島屬于熱帶季風(fēng)氣候,年均氣溫23~25℃,≥10℃年積溫8 200~9 200℃,年平均降水量為1 720mm。島內(nèi)地形復(fù)雜,由山地、丘陵、臺地、平原組成中間高聳、四周低平的環(huán)形層狀地貌。成土母質(zhì)有花崗巖、砂頁巖、淺海沉積物、玄武巖等10種。土壤類型包括磚紅壤、水稻土、赤紅壤、燥紅土、風(fēng)沙土、紫色土等15個土類。土地利用主要為水田、旱地、林地,島內(nèi)以種植熱帶作物為主,種類繁多。

    1.2 樣品采集與分析

    土壤樣品的采集時間為2012年11月—2012年12月,采用近似網(wǎng)格法,綜合考慮當(dāng)?shù)氐牡匦蔚孛?、土壤類型和土地利用類型等因素,以樣點具有代表性、均勻分布性為原則,在全島19個縣市布點,采樣間距平均為10 km,共采集樣點163個,每個樣點按0~5、0~20、20~40、40~60 cm分層采樣,分別研究表層、耕層、中層和中下層SOM含量空間分布狀況。其中,0~5和0~20 cm分別取樣,0~5 cm土鉆取樣點緊鄰0~20 cm土鉆點,記錄樣點經(jīng)緯度、地形和土地利用類型等信息。土壤類型包括磚紅壤、水稻土、赤紅壤、燥紅土、火山灰土、紫色土、風(fēng)沙土、石灰(巖)土等8個土類。土地利用類型包括水田、旱地、園地。

    土壤樣品SOM含量的測定采用重鉻酸鉀-硫酸消化法,具體步驟參見文獻(xiàn)[21]。

    1.3 數(shù)據(jù)來源

    輔助變量:RK和RF均在6個地形因子:高程(x1)、坡度(x2)、坡向(x3)、平面曲率(x4)、剖面曲率(x5)、地形濕度指數(shù)(x6),3個環(huán)境因子:歸一化植被指數(shù)(NDVI,x7),土地利用類型(x8)、土壤類型(x9)的基礎(chǔ)上進(jìn)行剔除。

    輔助變量數(shù)據(jù)來源:(1)海南島1︰50 000等高線矢量圖;(2)遙感影像:2013年10月26日和2013年12月6日的海南島Landsat8 OLI_TIRS四景衛(wèi)星影像,數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息中心國際科學(xué)數(shù)據(jù)鏡像網(wǎng)站(http://www.gscloud.cn);(3)海南島1︰200 000土壤圖;(4)2010年1︰100 000遙感解譯土地利用圖,數(shù)據(jù)源自中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心。

    1.4 模型方法

    本研究采用OK、RK和RF對SOM含量的空間分布特征進(jìn)行預(yù)測。其中,RF的基本原理參見文獻(xiàn)[22]。樹節(jié)點預(yù)選的變量個數(shù)(mtry)和隨機(jī)森林中樹的個數(shù)(ntree)是RF的兩個重要參數(shù)。本文通過對不同個數(shù)的輔助變量逐次計算確定出最優(yōu)的mtry值[12]。設(shè)定ntree為500、1 000、1 500、2 000,結(jié)合mtry值,選擇使模型袋外誤差(OOB)最小的參數(shù)組合用于最終預(yù)測。

    1.5 數(shù)據(jù)處理與分析

    (1)數(shù)字高程模型的生成。采用1︰50 000等高線矢量圖在ArcGIS9.3中生成10 m分辨率的數(shù)字高程模型柵格影像。

    (2)啞變量賦值。由于土壤類型和土地利用類型為類別變量,不能直接用于回歸分析,因此采用啞變量賦值方法[23]對其賦值,賦值結(jié)果如下:(x91=1、x92=0、x93=0、x94=0、x95=0),(x91=0、x92=1、x93=0、x94=0、x95=0),(x91=0、x92=0、x93=1、x94=0、x95=0),(x91=0、x92=0、x93=0、x94=1、x95=0),(x91=0、x92=0、x93=0、x94=0、x95=1),(x91=0、x92=0、x93=0、x94=0、x95=0)分別代表磚紅壤、水稻土、赤紅壤、燥紅土、火山灰土和紫色土。(x81=1、x82=0),(x81=0、x82=1),(x81=0、x82=0)分別代表水田、旱地、園地。

    (3)異常值處理與驗證集的選取。采用閾值法將區(qū)間(平均值±3×標(biāo)準(zhǔn)差)外的數(shù)值視作異常值并剔除,并參見文獻(xiàn)[2],將風(fēng)沙土、石灰(巖)土樣點剔除,剩余有效樣點160個,從有效樣點中隨機(jī)選取128個樣點作為訓(xùn)練集,用于空間數(shù)據(jù)分析,其余32個樣點用于驗證。全部保留樣點土壤類型覆蓋海南島91.24%的陸域面積。樣點分布見圖1。

    (4)模型精度驗證。采用驗證集的平均預(yù)測誤差(ME)、均方根預(yù)測誤差(RMSE)和決定系數(shù)(R2)來評價預(yù)測的準(zhǔn)確性。

    (5)分析工具。地形因子的提取以及SOM含量空間制圖在ArcGIS9.3軟件中完成,遙感影像鑲嵌和NDVI的提取在ENVI5.1軟件中完成,地統(tǒng)計學(xué)分析和隨機(jī)森林規(guī)則分別在R3.3.1的gstat包和randomForest包中完成,統(tǒng)計分析使用SAS9.2軟件和Microsoft Excel 2010工具。

    圖1 研究區(qū)采樣點分布圖Fig. 1 Distribution of sampling sites in the study area

    2 結(jié)果與討論

    2.1 不同土層SOM含量的描述性統(tǒng)計特征

    由表1可知,隨著土層深度的增加,SOM含量的最小值、最大值逐漸減小,最小值由4.52減小至1.73 g kg-1,最大值由45.83減小至21.53 g kg-1。從表層(0~5 cm)到深層(40~60 cm),SOM含量的均值分別為19.67、15.89、10.30、8.07 g kg-1。按全國第二次土壤普查養(yǎng)分分級標(biāo)準(zhǔn),除40~60 cm土層SOM含量的均值處于五級水平外,其他三個土層均處于四級水平。四個土層SOM含量的標(biāo)準(zhǔn)誤差值均較小,表明各個土層數(shù)據(jù)波動不是很大,結(jié)果較可靠。從變異程度看,四個土層SOM含量的變異系數(shù)在47.16%~56.56%,均屬于中等變異。

    表1 SOM含量基本統(tǒng)計特征Table 1 Statistical characters of SOM contents

    2.2 基于OK的SOM含量空間分布

    對訓(xùn)練集數(shù)據(jù)進(jìn)行Kolmogorov-Smirnov檢驗發(fā)現(xiàn),四個土層原始SOM含量數(shù)據(jù)p均小于0.01,均不符合正態(tài)分布。對其取算數(shù)平方根后,0~5、0~20、20~40和40~60 cm,p>0.05,滿足正態(tài)分布。

    由圖2可知,0~5 cm土層SOM含量共分為6個等級,按占全島面積的比例進(jìn)行排序如下:20~25 (32.63%)>15~20 (25.83%)>10~15 (19.36%)>25~30 (12.99%)>6~10(8.74%)>30~40 g kg-1(0.45%),SOM含量>10 g kg-1的等級占全島面積的91.26%。其中高值(25~30、30~40 g kg-1)主要分布在島內(nèi)東北的瓊山南部、文昌西南部、定安東部、瓊海北部地區(qū)和島中部的瓊中地區(qū),低值(6~10 g kg-1)分布在島西部和西南部的昌江、東方沿海一帶。整體而言,該島SOM含量呈現(xiàn)出西部地區(qū)低于東部地區(qū)的空間分布趨勢,這與前人[19-20]的研究結(jié)果相一致。0~20 cm土層SOM含量的空間變異規(guī)律與表層相似,但SOM含量等級數(shù)減少,>10 g kg-1等級的土壤面積占全島的84.53%,其中10~15 g kg-1和15~20 g kg-1等級所占比例相當(dāng),二者共占全島面積的70.98%。20~40 cm土層>10 g kg-1等級的土壤面積占全島的44.54%。而40~60 cm土層SOM含量>10 g kg-1等級的土壤面積僅占全島的2.85%,該土層主要分布在6~10 g kg-1范圍內(nèi),占全島面積的72.12%。

    2.3 基于RK的SOM含量空間分布

    本文采用逐步線性回歸方程擬合SOM含量與輔助變量之間的趨勢,然后用簡單克里格對剔除趨勢后的殘差進(jìn)行估計,將二者結(jié)果疊加(即RK)作為最終預(yù)測結(jié)果。

    由表2可知,四個土層擬合方程對總方差的解釋率分別為:26.83%、17.12%、18.68%、18.04%,其回歸系數(shù)相對較小,這是因為本研究區(qū)面積較大,SOM與輔助變量之間的關(guān)系較復(fù)雜,而實際進(jìn)入方程的變量較少,故解釋率相對較低[17]。如果考慮氣溫、降水等因素,可能會獲得更高的解釋率。根據(jù)李燕麗等[24]的統(tǒng)計,逐步線性回歸模型對土壤屬性變異的解釋率在15%~82%,本研究結(jié)果在該范圍內(nèi)。且從概率來看,四個土層擬合模型均是極顯著的,表明方程能夠很好地描述SOM含量的變異規(guī)律。NDVI和土壤類型變量在四個土層中均進(jìn)入方程,表明這兩個變量是影響SOM含量的重要因素。有研究表明[1],NDVI和SOM含量呈極顯著正相關(guān)關(guān)系,即該指數(shù)越大,SOM含量越高。海南島西部NDVI值低于東部,與西部較東部干旱,植被生長茂密程度低于東部相一致。海南島土壤類型繁多,研究表明[25],在熱帶土壤中,不同的土壤類型,SOM含量差別較大。曾迪等[26]的研究也表明SOM含量的空間變異受土壤類型的影響。從表2中還可以看出,土地利用類型變量僅在0~5 cm和0~20 cm土層進(jìn)入方程,表明該變量對耕層的影響較大,而對深層影響較小。這是因為該區(qū)土地利用類型以水田、旱地和園地為主,受人為影響較大,隨著土層加深,施肥、耕作等人為擾動減小,所以對SOM含量變異的影響也減小。

    圖2 OK預(yù)測SOM含量空間分布圖Fig. 2 OK-based SOM content spatial distribution map

    表2 各土層逐步線性回歸方程擬合結(jié)果Table 2 Fitting of the soil layers with the stepwise linear regression equation

    由圖3可知,應(yīng)用RK預(yù)測SOM含量的空間變異規(guī)律與OK預(yù)測所得結(jié)果略有不同,呈現(xiàn)出西南、北部、東北高,西部、東南沿海地區(qū)低的空間分布趨勢。RK對細(xì)節(jié)刻畫地更加清晰,這是引入了輔助變量的緣故。該法對SOM含量劃分等級相對于OK增多,各個等級所占的面積有所變化,高低值分布略有不同。0~5 cm土層SOM含量各等級占全島面積的比例排序如下:15~20 (30.28%)>10~15 (22.40%)>20~25 (21.83%)>25~30(10.18%)>6~10 (6.75%)>30~40 (6.46%)>高于40 (1.18%)>低于6 g kg-1(0.84%),與OK相比,該法增加了高于40 g kg-1和低于6 g kg-1兩個等級,對SOM含量的預(yù)測范圍更廣。高值(25~30、30~40 g kg-1)較OK預(yù)測區(qū)域有所增加,主要分布在瓊山、儋州北部、定安南部、瓊中西南部、五指山東北部、保亭西部、三亞東北部、樂東西北部地區(qū),低值(6~10 g kg-1)與OK法所得結(jié)果相似,主要分布在島西部地區(qū)。這主要是引入輔助變量土壤類型所致。以下三個土層與0~5 cm分布規(guī)律相似,但等級數(shù)減少,根據(jù)表1統(tǒng)計,隨著土層深度的增加,SOM含量減少。0~20 cm土層SOM含量>10 g kg-1等級的土壤面積占全島的86.26%,與OK該等級占全島面積的比例相當(dāng),而10~15 g kg-1和15~20 g kg-1較OK有所減少,分別減少5.56%和3.02%,兩個等級共占全島面積的62.40%;20~40 cm土層>10 g kg-1等級的土壤面積占全島比例較OK增加10.55%,與OK相比增加了15~20、20~25、>25 g kg-1三個等級;40~60 cm土層主要分布在6~10 g kg-1(54.35%),與OK法所得結(jié)果相似。

    圖3 RK預(yù)測SOM含量空間分布圖Fig. 3 RK-based SOM content spatial distribution map

    2.4 基于 RF的SOM含量空間分布

    由圖4可知,RF預(yù)測的SOM含量空間分布圖與RK預(yù)測圖相似,呈現(xiàn)出西南、東北高,西部、東南沿海地區(qū)低的空間分布趨勢,因為二者均引入了輔助變量,能夠更好地描述SOM含量空間變異的細(xì)節(jié)信息。對SOM含量等級的劃分,該法在0~5 cm和0~20 cm土層與OK相同,40~60 cm土層與RK相同,20~40 cm土層介于兩者之間。RF四個土層>10 g kg-1等級的土壤面積占全島比例在三種方法中均最高,分別為99.79%、98.08%、60.32%、34.80%。0~5 cm土層SOM含量主要在15~25 g kg-1,占全島面積的74.6%;0~20 cm土層SOM含量主要在10~20 g kg-1(81.72%),與前兩種方法所得結(jié)果一致;20~40 cm土層SOM含量主要在6~15 g kg-1(84.2%),與RK法所得結(jié)果相同;40~60 cm土層SOM含量主要在6~15 g kg-1(89.15%),與前兩種方法相比,10~15 g kg-1等級所占比例明顯增加。

    2.5 不同預(yù)測模型的精度評價

    由表3可知,0~5 cm土層,三種預(yù)測方法中,從R2來看,RF > RK > OK,表明RF對SOM含量空間變異的解釋能力最強(qiáng),其次為RK法,OK法最弱;從RMSE來看,RF < RK < OK,表明RF法預(yù)測精度最高,RK法居中,而OK法預(yù)測精度最低;OK法的ME更接近于0,其次為RK法,而RF法的無偏估計相對較差;從以上三個參數(shù)綜合來看,該土層的最優(yōu)擬合模型為RF。

    圖4 RF預(yù)測SOM含量空間分布圖Fig. 4 RF-based SOM content spatial distribution map

    以此方法分析其他土層,確定0~20、20~40和40~60 cm三個土層的最優(yōu)擬合模型,分別為RF法、RF法和OK法。

    表3 各土層SOM含量預(yù)測模型精度Table 3 Accuracy of the prediction of SOM contents relative to soil layer

    雖然RF對該區(qū)SOM含量空間變異的描述在0~5、0~20和20~40 cm土層表現(xiàn)較好。但由表3可知,驗證集中決定系數(shù)(R2)在0.19~0.37之間,較前人的研究結(jié)果[17-18,27]偏低。這是因為以往的研究采樣密度在0.03~2.52個 km-2,是本研究區(qū)采樣密度(0.004個km-2)的8倍~610倍,采樣密度小可能是造成本研究區(qū)RF預(yù)測精度偏低的原因之一。此外,本研究選取的輔助因子相對較少,有研究表明[19,28],氣溫、降水和人為因素(如施肥等)是影響SOM含量空間變異的重要因素,如果增加上述因子可能會提高模型的解釋率。

    OK在本研究中僅適合40~60 cm土層,且從預(yù)測圖(圖2)來看,該法圖斑較大,僅能夠預(yù)測出SOM含量的整體空間分布規(guī)律,對SOM含量空間變異的細(xì)節(jié)信息描述地不夠詳細(xì)。這是因為本研究區(qū)地形復(fù)雜,而有研究表明,OK通常適用于土壤屬性變化較為均勻的區(qū)域,對地形復(fù)雜、土壤屬性變化較為強(qiáng)烈的區(qū)域,其制圖精度不太理想[29],40~60 cm土層受地形因子的影響相對表層要小,故OK法的制圖精度相對表層和其他方法均有所提高;此外,本研究采樣密度較小,對OK的制圖精度也會有一定的影響。

    RK在本研究區(qū)的應(yīng)用效果不是很理想,決定系數(shù)R2與前人[30]的研究相比較小,這可能是因為剔除趨勢的模型選擇不合適,在本研究中采用的是逐步線性回歸方程來剔除趨勢,而土壤屬性與輔助變量間的關(guān)系常常是復(fù)雜的非線性關(guān)系,且因子之間可能存在交互作用,逐步線性回歸模型難以描述上述信息。以后的研究中可以考慮采用其他回歸模型(如回歸樹或RF等)來剔除土壤屬性與輔助變量間的趨勢。

    從研究結(jié)果中還可以看出,不同土層所選擇的最優(yōu)模型有所不同,這可能是不同土層的影響因子略有不同,不同的模型根據(jù)自身機(jī)理,對于土壤屬性與輔助變量間的關(guān)系的解釋程度不同,因而導(dǎo)致最終的預(yù)測結(jié)果不同。

    3 結(jié) 論

    本研究在較大區(qū)域尺度地形復(fù)雜地區(qū),對海南島128個樣點數(shù)據(jù),采用OK、RK和RF結(jié)合高程、歸一化植被指數(shù)、土地利用類型和土壤類型等輔助變量對該區(qū)0~5、0~20、20~40、40~60 cm四個土層SOM含量的空間分布規(guī)律進(jìn)行預(yù)測,并以32個驗證點進(jìn)行驗證。主要結(jié)論如下:0~5、0~20和20~40 cm土層的最優(yōu)擬合模型均為RF,而40~60 cm土層的最優(yōu)擬合模型為OK,RK和RF相對于OK對SOM含量的局部變異信息描述地更加詳細(xì)。四個土層SOM含量的均值分別為19.67、15.89、10.30、8.07 g kg-1,隨著土層深度的增加,SOM含量逐漸減小。從空間預(yù)測圖來看,四個土層SOM含量均呈現(xiàn)出西南、東北高,西部、東南沿海地區(qū)低的空間分布趨勢。

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