基于傳遞函數(shù)的土壤數(shù)據(jù)庫缺失數(shù)據(jù)的填補(bǔ)研究①

韓光中，楊銀華，吳 彬，李山泉

基于傳遞函數(shù)的土壤數(shù)據(jù)庫缺失數(shù)據(jù)的填補(bǔ)研究①

韓光中1，楊銀華2，吳 彬2，李山泉3*

(1 內(nèi)江師范學(xué)院地理與資源科學(xué)學(xué)院，四川內(nèi)江 641112；2 內(nèi)江市東興區(qū)氣象局，四川內(nèi)江 641100；3 邢臺學(xué)院資源與環(huán)境學(xué)院，河北邢臺 054001)

數(shù)據(jù)缺失在土壤調(diào)查研究中是一個(gè)非常普遍的現(xiàn)象，處理不當(dāng)一定程度上會影響研究結(jié)果的可靠性。土壤轉(zhuǎn)換函數(shù)(pedotransfer functions，PTFs)是簡單、快速、大批量填補(bǔ)土壤數(shù)據(jù)庫缺失信息的有效手段。但目前分析和厘定我國土壤數(shù)據(jù)庫缺失數(shù)據(jù)特征的研究較少，針對土壤數(shù)據(jù)庫缺失數(shù)據(jù)的填補(bǔ)方法也亟待規(guī)范。本文對我國第二次土壤普查數(shù)據(jù)庫進(jìn)行分析，探討該數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)缺失特征，并對數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重的土壤屬性進(jìn)行預(yù)測，以期為今后的土壤數(shù)據(jù)庫缺失數(shù)據(jù)填補(bǔ)工作提供參考。總體來看，質(zhì)地(砂粒、粉粒和黏粒含量)、pH、有機(jī)質(zhì)、全氮、全磷、全鉀是土壤普查中最基礎(chǔ)的調(diào)查項(xiàng)目，這些土壤屬性信息的完整性最好。有效磷、速效鉀和陽離子交換量數(shù)據(jù)有一定的缺失。堿解氮、容重、礫石含量、各種類型氧化鐵數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重。在填補(bǔ)缺失數(shù)據(jù)時(shí)，建議首先考慮模型的穩(wěn)定性，盡量使用那些相對穩(wěn)定且數(shù)據(jù)完整性好的土壤屬性來預(yù)測缺失數(shù)據(jù)。我國第二次土壤普查數(shù)據(jù)庫基本都缺少空間屬性信息，在填補(bǔ)缺失數(shù)據(jù)時(shí)最好采用簡單而相對穩(wěn)定的回歸模型。利用回歸分析得到的土壤傳遞函數(shù)可以較好地實(shí)現(xiàn)容重、堿解氮和部分陽離子交換量缺失數(shù)據(jù)的填補(bǔ)工作。盡管如此，由于部分土壤屬性信息有一定的時(shí)效性，應(yīng)用傳遞函數(shù)時(shí)要注意數(shù)據(jù)源的歷史背景。

土壤數(shù)據(jù)庫；數(shù)據(jù)缺失；傳遞函數(shù)；數(shù)據(jù)填補(bǔ)

數(shù)據(jù)缺失在土壤調(diào)查研究中是一個(gè)非常普遍的現(xiàn)象，處理不當(dāng)一定程度上會影響研究結(jié)果的可靠性。20 世紀(jì)80年代后期，土壤傳遞函數(shù)(pedotransfer functions，PTFs)的出現(xiàn)為簡單、快速、大批量填補(bǔ)土壤數(shù)據(jù)庫缺失信息提供了有效的手段。作為土壤屬性推繹模型(soil attribute inference models)的典型代表，土壤傳遞函數(shù)的核心功能就是利用已知的土壤信息預(yù)測和估算那些缺失或難以直接觀測或觀測成本高昂的土壤屬性[1-2]。

目前，國內(nèi)已有的土壤傳遞函數(shù)多集中應(yīng)用于預(yù)測土壤容重[3-6]、土壤水力特性[7-9]等。分析和厘定我國土壤數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)缺失特征的研究較少，針對土壤數(shù)據(jù)庫缺失數(shù)據(jù)的填補(bǔ)方法也亟待規(guī)范。本文對我國第二次土壤普查數(shù)據(jù)庫進(jìn)行分析，探討該數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)缺失特征，并對數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重的土壤屬性進(jìn)行預(yù)測，以期為今后的土壤數(shù)據(jù)庫缺失數(shù)據(jù)填補(bǔ)工作提供參考。

1 材料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)來自全國第二次土壤普查成果資料[10]，覆蓋了我國主要的土壤類型。第二次土壤普查成果資料通過與中國土壤系統(tǒng)分類的近似參比[11-14]，轉(zhuǎn)化成土壤系統(tǒng)分類體系。通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量篩選，剔除部分異常值，現(xiàn)有完整的8 731條數(shù)據(jù)代表了我國主要的土壤類型。異常值剔除條件為：砂粒、粉粒和黏粒三者百分含量大于106% 或小于94%[15]。

基于中國土壤系統(tǒng)分類的土綱檢索[11]，將上述數(shù)據(jù)大致分選為12個(gè)土綱，灰土和火山灰土土綱本研究未涉及。這是因?yàn)榈诙瓮寥榔詹橹械陌l(fā)生學(xué)土種均不屬于灰土土綱，也就是說我國尚未發(fā)現(xiàn)屬于中國土壤系統(tǒng)分類體系的灰土剖面?；鹕交彝镣辆V只有極少量的數(shù)據(jù)，這可能主要是因?yàn)槲覈鹕交彝恋姆植济娣e極少，因此本研究也不再涉及。土壤粒徑大小的分級采用1978 年制定的中國土壤質(zhì)地粒級分類標(biāo)準(zhǔn)：砂粒(1 ~ 0.05 mm)、粉粒(0.05 ~ 0.001 mm)和黏粒(<0.001 mm)。

1.2 研究方法

對全國第二次土壤普查數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，計(jì)算土壤屬性信息的完整度，公式如下：

土壤屬性信息的完整度=x/N×100% (1)

式中：x：含有土壤某一屬性的土壤樣本個(gè)數(shù)；：所有土壤樣本個(gè)數(shù)。

再使用IBM Statistics SPSS 20.0，利用回歸分析，得到各土壤屬性傳遞函數(shù)。利用2對各傳遞函數(shù)的預(yù)測精度進(jìn)行評價(jià)。

2 結(jié)果

2.1 土壤屬性信息的完整性

根據(jù)土壤屬性信息的完整度將我國第二次土壤普查數(shù)據(jù)樣本分為4個(gè)等級(表1)。從土壤屬性信息的完整性上看，質(zhì)地(砂粒、粉粒和黏粒含量)、pH、有機(jī)質(zhì)(SOM)、全氮(TN)、全磷(TP)、全鉀(TK)數(shù)據(jù)完整度大于80%，是土壤普查中最基礎(chǔ)的調(diào)查項(xiàng)目。這些土壤屬性信息的完整性好，不會影響到土壤數(shù)據(jù)庫的利用。質(zhì)地、TP和TK在土壤中相對穩(wěn)定，沒有外部干擾的情況下，短期內(nèi)一般很少發(fā)生重大變化，可以用作土壤屬性預(yù)測的基礎(chǔ)值。有效磷(AP)和速效鉀(AK)數(shù)據(jù)完整度介于50% ~ 80%，有一定的缺失，堿解氮(AN)數(shù)據(jù)缺失比較嚴(yán)重。它們是農(nóng)業(yè)上最常用的土壤速效肥力指標(biāo)，這些屬性信息的缺失會明顯限制對已有數(shù)據(jù)庫的開發(fā)利用。而且這些土壤屬性短期內(nèi)容易發(fā)生變化，尤其是在人為干擾或自然侵蝕等狀態(tài)下，需要通過傳遞函數(shù)演繹出當(dāng)時(shí)的數(shù)據(jù)作為歷史參考數(shù)據(jù)，供以后的研究對照。陽離子交換量(CEC)數(shù)據(jù)完整度介于50% ~ 80%，有一定的缺失，總體而言可以滿足數(shù)據(jù)庫的需要。CEC相對穩(wěn)定，沒有外部干擾的情況下短期內(nèi)也一般很少發(fā)生較大變化，如果研究條件許可，可以先補(bǔ)測數(shù)據(jù)；同時(shí)考慮到CEC的測試方法比較復(fù)雜，當(dāng)大規(guī)模補(bǔ)測數(shù)據(jù)不現(xiàn)實(shí)時(shí)，可以通過傳遞函數(shù)對缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行填補(bǔ)。容重是土壤的一個(gè)重要物理性質(zhì)，可用作計(jì)算土壤持水力和導(dǎo)水性[16-17]，也可用作土壤屬性數(shù)據(jù)的換算，如有機(jī)碳庫計(jì)算[18]中將質(zhì)量分?jǐn)?shù)換算為體積分?jǐn)?shù)等，因此是土壤學(xué)很多模型中的一個(gè)必要參數(shù)。由于一些土壤中植物根系和礫石較多，很難或無法通過環(huán)刀法采樣來測定土壤容重；此外，系統(tǒng)獲取大量的土壤容重?cái)?shù)據(jù)也是一項(xiàng)費(fèi)時(shí)費(fèi)力，甚至不切實(shí)際的工作[19]，這造成我國大多數(shù)土壤數(shù)據(jù)庫缺失或部分缺失土壤容重?cái)?shù)據(jù)，利用傳遞函數(shù)預(yù)測土壤容重具有重要意義。氧化鐵是中國土壤系統(tǒng)分類富鐵土、水耕人為土等土壤類型劃分中的一個(gè)非常重要的指標(biāo)，在以往的研究中重視不夠，測試方法也比較復(fù)雜，數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重。礫石和CaCO3含量的數(shù)據(jù)信息完整度均不足15%?？紤]到礫石和CaCO3在土壤中不是普遍存在，這一數(shù)據(jù)不能真實(shí)反映礫石和CaCO3含量的缺失程度。但在剖面描述中土壤明顯存在大量礫石的粗石土、粗骨土(土壤發(fā)生分類)等，剖面數(shù)據(jù)中并沒有統(tǒng)計(jì)礫石含量。礫石含量的缺失對計(jì)算碳庫和評估農(nóng)業(yè)機(jī)械運(yùn)行不利。土壤礫石含量數(shù)據(jù)一旦缺失，只能在未來的研究中補(bǔ)測數(shù)據(jù)，今后要注意評估礫石含量對土壤容重、有機(jī)碳庫估算等方面的影響作用。CaCO3多存在于干旱、半干旱區(qū)土壤或石灰性母質(zhì)的土壤中，本研究也不再涉及其填補(bǔ)工作。

表1 我國第二次土壤普查土壤屬性信息的完整度

2.2 土壤容重的預(yù)測

大量研究表明，土壤容重與SOM和土壤質(zhì)地關(guān)系密切[20-24]，也與土壤深度[25-26]、土壤類型[27-28]、土地利用和植被[29]有一定的關(guān)系。研究還表明，基于土壤系統(tǒng)分類的數(shù)據(jù)分組可以改進(jìn)模型的預(yù)測精度[30-31]。國內(nèi)已有大量土壤容重傳遞函數(shù)的研究，如韓光中等[6]基于我國現(xiàn)有土壤數(shù)據(jù)庫，利用SPSS采用逐步回歸方法確定了我國主要土壤類型的容重傳遞函數(shù)?；谕寥阑纠砘再|(zhì)的土壤容重預(yù)測工作目前已經(jīng)比較完善(表2)，可以很好地實(shí)現(xiàn)土壤容重缺失數(shù)據(jù)的填補(bǔ)。

2.3 土壤速效養(yǎng)分的預(yù)測

AN、AP和AK是農(nóng)業(yè)上最常用土壤速效肥力指標(biāo)，在全國第二次土壤普查中，它們還是土壤肥力分級的主要依據(jù)[32]。本研究利用SPSS采用逐步回歸方法確定了土壤速效養(yǎng)分的傳遞函數(shù)(表3)。從預(yù)測結(jié)果上看，AN的傳遞函數(shù)預(yù)測精度比較高(2為0.754)，可以用來填補(bǔ)缺失數(shù)據(jù)；而AP和AK傳遞函數(shù)的預(yù)測精度很低。考慮到AK和AP數(shù)據(jù)缺失度不大，建議盡量避免使用本研究提議的傳遞函數(shù)來填補(bǔ)缺失數(shù)據(jù)。因?yàn)橥寥浪傩юB(yǎng)分容易變化，其觀測結(jié)果有一定的時(shí)效性，所以在應(yīng)用傳遞函數(shù)預(yù)測AN時(shí)要注意數(shù)據(jù)源的歷史背景。

表2 不同土壤類型的最優(yōu)容重傳遞函數(shù)[3,6]

注：BD：土壤容重(g/cm3)；SOM：土壤有機(jī)質(zhì)(淋溶土、雛形土和新成土模型中單位為g/g，其他模型中單位為g/kg)；clay：黏粒(%)；depth：土壤深度(cm)。

2.4 CEC的預(yù)測

土壤CEC是土壤的基本特性和主要肥力影響因素之一，直接反映土壤保蓄、供應(yīng)和緩沖陽離子養(yǎng)分的能力，同時(shí)影響其他土壤理化性質(zhì)。土壤CEC常被作為土壤資源質(zhì)量的評價(jià)指標(biāo)和土壤施肥、改良的主要依據(jù)[33-34]?？紤]到土壤CEC的測試方法比較復(fù)雜，大規(guī)模補(bǔ)測數(shù)據(jù)不現(xiàn)實(shí)，利用土壤其他屬性來預(yù)測土壤CEC具有重要意義。

從表4中可以看出，有機(jī)土、潛育土和變性土CEC傳遞函數(shù)的預(yù)測精度最高(2> 0.669)，旱耕人為土和新成土CEC傳遞函數(shù)的預(yù)測精度較高(2> 0.528)，傳遞函數(shù)在這些土綱可以較好地實(shí)現(xiàn)CEC缺失數(shù)據(jù)的填補(bǔ)工作。均腐土、鹽成土和鐵鋁土CEC傳遞函數(shù)的預(yù)測精度中等，水耕人為土、干旱土、富鐵土、淋溶土和雛形土CEC傳遞函數(shù)的預(yù)測精度很低，這些土綱不適合利用本研究提議的CEC傳遞函數(shù)來填補(bǔ)缺失數(shù)據(jù)。

表3 土壤速效養(yǎng)分的最優(yōu)傳遞函數(shù)

注：AN：堿解氮(mg/kg)；AP：有效磷(mg/kg)；AK：速效鉀(mg/kg)；sand：砂粒(%)；TN：全氮(g/kg)；TP：全磷(g/kg)；TK：全鉀(g/kg)。

表4 不同土壤類型的最優(yōu)CEC傳遞函數(shù)

注：CEC：土壤陽離子交換量(cmol/kg)；SOM：土壤有機(jī)質(zhì)(g/kg)；clay：黏粒(%)；slit：粉粒(%)；sand：砂粒(%)；TN：全氮(g/kg)；TK：全鉀(g/kg)。

2.5 氧化鐵的預(yù)測

土壤中的氧化鐵是由硅酸鹽類礦物在地表特定水熱條件下，經(jīng)過風(fēng)化作用形成的，它的形態(tài)和各種性質(zhì)易隨成土環(huán)境的改變而改變，所以它們既是成土過程的產(chǎn)物，也是成土條件的反映[35]。在土壤發(fā)生、分類與土壤物理、化學(xué)性質(zhì)以及土壤肥力方面，氧化鐵的研究都是極其重要的，如在中國土壤系統(tǒng)分類中是劃分水耕人為土、富鐵土、鐵鋁土和淋溶土的一個(gè)重要指標(biāo)[11]。通常將連二亞硫酸鈉-檸檬酸鈉-重碳酸鈉溶液(DCB)提取的鐵稱為游離鐵(Fed)，包含了土壤中所有形態(tài)的鐵氧化物。盡管如此，土壤Fed的測試方法比較復(fù)雜，大批量測試費(fèi)時(shí)費(fèi)力，成本高昂，這造成我國大多數(shù)土壤數(shù)據(jù)庫嚴(yán)重缺失土壤Fed數(shù)據(jù)。傳遞函數(shù)可以較好地實(shí)現(xiàn)水耕人為土、鐵鋁土、富鐵土和淋溶土Fed的預(yù)測(表5)。盡管如此，土壤數(shù)據(jù)庫中Fet的數(shù)據(jù)也缺失嚴(yán)重，所以大批量填補(bǔ)土壤Fed缺失數(shù)據(jù)仍然非常困難。但在一些研究中，如果對樣品測試精度要求不太高，可以利用土壤已有數(shù)據(jù)來估算土壤Fed含量。

表5 土壤氧化鐵的最優(yōu)傳遞函數(shù)

注：clay：黏粒(%)；Fet：全鐵(g/kg)；TK：全鉀(g/kg)。

3 討論

本研究的建模數(shù)據(jù)集主要來自于全國第二次土壤普查數(shù)據(jù)庫，具有一定的時(shí)效特征，這可能會影響到傳遞函數(shù)在其他研究中的應(yīng)用。在填補(bǔ)缺失數(shù)據(jù)時(shí)，本研究首先考慮模型的穩(wěn)定性。在保證精度的前提下，盡可能地少選參數(shù)，使用那些相對穩(wěn)定且數(shù)據(jù)完整性好的土壤屬性，如質(zhì)地、pH、SOM、TN、TP和TK等，來預(yù)測缺失數(shù)據(jù)。我國第二次土壤普查數(shù)據(jù)庫基本都缺少空間屬性信息，在填補(bǔ)缺失數(shù)據(jù)時(shí)采用回歸模型，未考慮地形、氣候、母質(zhì)等因素。一方面是因?yàn)榻?jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ驮趹?yīng)用時(shí)預(yù)測精度相對較穩(wěn)定，另一方面是因?yàn)榈匦?、氣候、母質(zhì)等因素的數(shù)據(jù)量大，完整獲取較困難。這些因素應(yīng)在今后的深入研究中加以考慮。

需要特別指出的是，將中國土壤發(fā)生分類體系轉(zhuǎn)為中國土壤系統(tǒng)分類體系，是一個(gè)非常復(fù)雜的過程。即使在土綱級別的轉(zhuǎn)換仍只是大致的，一般一個(gè)發(fā)生學(xué)土綱對應(yīng)1 ~ 3個(gè)系統(tǒng)分類土綱[36]。這一轉(zhuǎn)換的不精確性會影響到傳遞函數(shù)的預(yù)測精度。不管土壤發(fā)生分類還是土壤系統(tǒng)分類，同土綱內(nèi)的土壤仍復(fù)雜多變，影響土壤屬性的非土壤因素多而復(fù)雜，這也會影響到傳遞函數(shù)的預(yù)測精度。此外，土壤傳遞函數(shù)的預(yù)測精度和穩(wěn)定性與建模樣本數(shù)量也有密切關(guān)系。有機(jī)土和鐵鋁土的建模樣本數(shù)比較少，在應(yīng)用土壤傳遞函數(shù)填補(bǔ)缺失數(shù)據(jù)時(shí)一定要特別小心。

本研究中，AK和AP傳遞函數(shù)的預(yù)測精度偏低?？赡苁且?yàn)樘嶙h模型沒有反映影響土壤吸附或固定的因素，如Fed、CaCO3、酶活性、根際分泌物和黏土礦物類型等指標(biāo)在數(shù)據(jù)庫中多是缺失或無法定量的。類似的，水耕人為土、干旱土、富鐵土、淋溶土和雛形土CEC傳遞函數(shù)和雛形土Fed傳遞函數(shù)的預(yù)測精度也很低。這可能同樣是因?yàn)橛绊懸蛩乇容^復(fù)雜，在以后的研究中需要重視。

4 結(jié)論

質(zhì)地(砂粒、粉粒和黏粒含量)、pH、SOM、TN、TP、TK是土壤普查中最基礎(chǔ)的調(diào)查項(xiàng)目，這些土壤屬性信息的完整性最好。AP、AK和CEC數(shù)據(jù)有一定的缺失。AN、容重、礫石含量和各種類型氧化鐵數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重。在填補(bǔ)缺失數(shù)據(jù)時(shí)，建議首先考慮模型的穩(wěn)定性，盡量使用那些相對穩(wěn)定且數(shù)據(jù)完整性好的土壤屬性來預(yù)測缺失數(shù)據(jù)。我國第二次土壤普查數(shù)據(jù)庫基本都缺少空間屬性信息，在填補(bǔ)缺失數(shù)據(jù)時(shí)最好采用簡單而相對穩(wěn)定的回歸模型。利用回歸分析得到的土壤傳遞函數(shù)可以較好地實(shí)現(xiàn)容重、AN和部分CEC缺失數(shù)據(jù)的填補(bǔ)工作。盡管如此，由于部分土壤屬性信息有一定的時(shí)效性，應(yīng)用傳遞函數(shù)時(shí)要注意數(shù)據(jù)源的歷史背景。

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Missing Data Imputation Approach for Soil Database Based on Pedotransfer Functions

HAN Guangzhong1, YANG Yinhua2, WU Bin2, LI Shanquan3*

(1 College of Geography and Resources Science, Neijiang Normal University, Neijiang, Sichuan 641112, China; 2 Dongxing Meteorological Bureau, Neijiang, Sichuan 641100, China; 3 College of Resources and Environment, Xingtai University, Xingtai, Hebei 054001, China)

Data missing is a common problem in soil survey and related researches. When this problem proposed, the common solution in most studies was to neglect it or remove records that have missing data due to the lack of the understanding of the importance of data missing. Obviously, this solution could not to satisfy the needs of practical studies. The application of pedotransfer functions (PTFs) provides a broad prospect for the interpolation of missing data of soil database in a simple, rapid and batch processing way. At present, few studies were carried to analyze or interpolate the missing data of soil database in China. More importantly, the method to interpolate the missing data of soil database needs to be standardized. In this study, the characteristics of missing data in Chinese Soil Database from the Second National Soil Survey were analyzed, and the interpolations of serious missing date of soil properties were tried in order to provide knowledge for future researches. Results showed, the data of soil texture (sand, silt and clay contents), pH, organic matter, total nitrogen, total phosphorus and total potassium were most complete for they are the basic survey factors in soil survey. The data of available phosphorus, available potassium and cation exchange capacity had a certain miss. The data of alkaline nitrogen, bulk density and iron oxides were missed seriously. Considering that the stability of prediction model is essential, so soil properties with complete data would be used with top priority in the interpolation of data missing. The existing Chinese Soil Database is in short of spatial attribution data, so it is better to use regression model than use spatial interpolation in the interpolation of missing data of soil database. In this study, PTFs from regression analysis could meet the requirement of data interpolation of bulk density, alkaline nitrogen and partial cation exchange capacity. Besides, some soil properties such as available potassium could be time limited, so the historical background of data sources should be considered in the application of PTFs.

Soil database; Data missing; Pedotransfer functions; Data imputation

四川省科技計(jì)劃項(xiàng)目(2018JY0527)、四川省教育廳重點(diǎn)項(xiàng)目(17ZA0223)和內(nèi)江師范學(xué)院成果轉(zhuǎn)化重大培育項(xiàng)目(17CZ03)資助。

li-9yuyan@163.com)

韓光中(1981—)，男，山東費(fèi)縣人，博士，副教授，主要從事土壤發(fā)生與土壤退化研究。E-mail: hanguangzhong@163.com

S159.2

A

10.13758/j.cnki.tr.2019.05.027