Spatial interpolation of air temperature using environmental context: Application to a crop model

The air temperature is one of the main input data in models for water balance monitoring or crop models for yield prediction. The different phenological stages of plant growth are generally defined according to cumulated air temperature from the sowing date. When these crop models are used at the regional scale, the meteorological stations providing input climatic data are not spatially dense enough or in a similar environment to reflect the crop local climate. Hence spatial interpolation methods must be used. Climatic data, particularly air temperature, are influenced by local environment. Measurements show that the air above dry surfaces is warmer than above wet areas. We propose a method taking into account the environment of the meteorological stations in order to improve spatial interpolation of air temperature. The aim of this study is to assess the impact of these corrected climatic data in crop models. The proposed method is an external drift kriging where the Kriging system is modified to correct local environment effects. The environment of the meteorological stations was characterized using a land use map summarized in a small number of classes considered as a factor influencing local temperature. This method was applied to a region in south-east France (150×250 km) where daily temperatures were measured on 150 weather stations for two years. Environment classes were extracted from the CORINE Landcover map obtained from remote sensing data. Categorical external drift kriging was compared to ordinary kriging by a cross validation study. The gain in precision was assessed for different environment classes and for summer days. We then performed a sensitivity study of air temperature with the crop model STICS. The influence of interpolation corrections on the main outputs as yield or harvest date is discussed. We showed that the method works well for air temperature in summer and can lead to significant correction for yield prediction. For example, we observed by cross validation a bias reduction of 0.5 to 1.0°C (exceptionally 2.5°C for some class), which corresponds to differences in yield prediction from 0.6 to 1.5 t/ha.     

北京市顺义区浅层土壤硝态氮的空间变异特征分析

顺义是北京市的主要水源地和农业生产基地,研究氮素在顺义区土壤中的分布累积及空间变异情况,对于了解顺义区的土壤潜在污染,指导农业生产,预防面源污染等具有重要作用.因此,本研究应用传统统计学方法和基于GIS的地统计学法研究了顺义区不同地点各土层土壤中硝态氮的空间分布特征.结果发现,地统计分析过程中,在考虑各向异性和趋势效应的情况下,各土层土壤硝态氮含量均具有空间相关性,理论变异模型主要为球状模型和指数模型.同时,选用普通Kriging插值法得到了各土层土壤硝态氮的空间分布图,并对其空间分布特征进行了分析.结果表明,研究区不同土层硝态氮空间分布状况各异,潮白河东部土壤硝态氮含量高于潮白河西部.     

民勤地下水水化学特征和矿化度的时空变化

为了遏制民勤生态环境恶化的趋势,促进石羊河流域经济社会的可持续发展,当地政府2001年和2006年分别开始实施了关井压田节水措施和石羊河下游放水工程.以此为背景,于2008年采集65个民勤地下水水样,对地下水中的主要离子含量进行测试分析,利用传统的统计学分析方法研究了地下水的水化学特征.结果表明,民勤地下水中SO42-、Cl-、HCO3-、CO32-、Na+、Mg2+、Ca2+和K+浓度分别为(921±1 042)(、241±211)(、282±123)、(4.7±11.7)(、468±599)、(156±166)(、142±89)和(17.6±34.5)mg/L,沿地下水水流方向,它们的浓度均呈现增加的趋势.2008年民勤地下水矿化度为(2.2±1.9)g/L;地下水的类型主要属于SO42--Cl--Na+-Mg2+型水.地下水中NO3-的平均浓度为(8.1±9.9)mg/L,有1.54%的水样中硝态氮含量超过了国家一级饮用水标准.结合2002年和2005年同期的矿化度资料,利用地统计学方法,对民勤2002年以来矿化度的时空变异规律进行了研究.矿化度的Kringing插值结果表明,在空间分布上,矿化度呈从南...     

科尔沁沙地退化植被恢复过程中土壤有机碳和全氮的空间异质性

采用地统计学分析方法研究了沙地退化植被恢复过程中(封育0 a的流动沙丘、封育11 a的流动沙丘和封育20 a的流动沙丘)土壤有机碳和全氮的空间异质性,探讨了它们与植被恢复演替和地形特征变化的关系.结果表明,随着流动沙丘的固定和封育年限的增加,植被盖度、丰富度、物种多样性、土壤有机碳和全氮含量(0~20 cm)逐渐增加.在流动沙丘植被恢复过程中,土壤有机碳和全氮的结构方差与基台值的比值C/(C0+C)均大于65%,反映出它们具有明显的空间自相关性;土壤有机碳和全氮含量的空间自相关范围分别为58.39 m和91.00 m(封育0 a)、28.59 m和23.61 m(封育11 a)和63.31 m和61.05 m(封育20 a).由半方差函数及其参数和空间分布格局图分析表明,其空间异质性在所研究的尺度上表现出先增大(封育0~11 a)后减小(封育11~20 a)的变化特点.沙丘植被恢复过程中植被盖度、丰富度、物种多样性与土壤有机碳和全氮均有极显著的正相关关系(p<0.01).分析表明沙丘植被变化和地形特征影响着土壤有机碳和全氮在沙丘上的空间分布,沙丘植被恢复演替过程极大地影响了土壤有机碳和全氮的积累及其空间异质性...     

闽江福州段沉积物中多环芳烃的空间分布异质性研究

多环芳烃(PAHs)是环境中一类典型的持久性有机污染物,为探明PAHs在闽江福州段沉积物中的空间分布规律,采用传统统计学和地统计学相结合的方法对PAHs的空间异质性进行了研究.结果表明,PAHs含量变异系数(CV)在39%～90%之间,属于中等强度变异.3环PAHs含量的块金值与基台值之比[C0/(C+C0)]为0.307,具有中等强度的空间相关性,其余不同环数PAHs以及PAHs总量的C0/(C+C0)值都小于0.25,具有强烈的空间相关性.低环PAHs的分维数D值高于高环PAHs,空间异质性较高.3环及3环以上PAHs的Moran’s I系数随距离的增大而下降,且在0～25.0 km之间其空间自相关性随间隔距离的增大而减弱;而Moran’s I系数分析结果进一步说明了2环PAHs的空间变异特征的复杂性.受到水流影响,PAHs含量在南-北方向的半方差函数值与其它方向有所不同,但在东北-西南、东南-西北和东-西方向上的半方差函数值重合性较好,近似各向同性.用交叉验证法检验的结果表明,普通克里插值法能够很好地预测闽江福州段沉积物中PAHs的空间分布情况,PAHs含量沿水流流向大致呈下降的趋势.     

地质统计学在水环境研究中的应用

污染物迁移参数的空间变异性是当前水环境领域的研究热点之一,而地质统计学在这方面的研究,有着很好的应用前景。简单叙述了地质统计学的理论及方法,并介绍了其在水环境研究中的最新应用,基于这些应用的案例,对地质统计学在水环境研究中的应用现状进行了分析与评价。     

长三角地区农田土壤养分空间变异及养分综合评价

以浙江宁波三七市镇的一块面积为 2562 hm2 的农田为研究区域,运用地统计学与GIS相结合的手段和方法对其土壤养分的空间变异特征展开研究。结果表明,5种养分要素的空间变异函数曲线的理论模型符合指数模型;速效钾、有机质和pH值的C0/(C0+C)<25%,表现出强烈的空间相关性,碱解氮和有效磷的C0/(C0+C)为25%~75%,具有中等的空间相关性。通过Kriging插值并依据养分的分级标准,所得的空间变异图能很好地反映农田土壤养分的空间变异特征和丰缺状况,几种养分要素中,碱解氮、有效磷和有机质含量总体丰富,而速效钾的含量处于中低水平,pH值较低,土壤呈现酸性。利用主成分分析结合空间插值的方法,还可以对研究区的土壤养分的综合状况进行评价。研究结果可为当地以及长江三角洲同类型地区在科学施肥、实行养分的分区管理以及农业面源污染的控制方面提供一定的科学依据和借鉴参考。     

吉林省农田黑土中Cd、Pb、As含量的空间分布特征

利用地统计学方法研究了吉林省黑土区耕层土壤(0～20cm)中Cd、Pb、As含量的空间结构及其分布特征.结果表明,研究区土壤Pb含量属中等程度的空间相关,而Cd、As含量属空间弱相关.3种元素含量的空间变异主要受人为的随机性因素的影响.利用半方差函数的分析结果经普通克立格插值得到了3种元素含量的空间分布图.结果显示,在空间分布上,受不同污染源的影响,土壤Cd、Pb、As含量表现出不同的分布特征.土壤Cd含量较高的地区主要分布于煤矿区周围;土壤Pb含量高的样点主要分布于城郊及公路两侧;煤矿区周围及城郊农田土壤中As含量相对较高.