陳飛香 陳長成 胡月明++譚正喜
摘要:以廣東省廣州市增城區(qū)為例,使用序貫指示模擬的方法,對(duì)農(nóng)田土壤全氮、土壤有效磷、土壤鉛含量進(jìn)行不確定性評(píng)價(jià)。充分利用不確定性評(píng)價(jià)模擬結(jié)果,篩選出土壤養(yǎng)分與土壤重金屬的高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)。在滿足高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田相關(guān)數(shù)量要求的前提下,盡可能剔除土壤全氮缺乏高概率區(qū)、潛在富營養(yǎng)化污染高概率區(qū)和土壤鉛高值高概率區(qū),從而優(yōu)化高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田的劃定,規(guī)避潛在風(fēng)險(xiǎn),確保高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田的質(zhì)量與維持。
關(guān)鍵詞:高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田劃定;土壤全氮;土壤有效磷;土壤鉛;序貫指示模擬;不確定性評(píng)價(jià)
中圖分類號(hào): F323.211文獻(xiàn)標(biāo)志碼: A
文章編號(hào):1002-1302(2016)12-0410-05
收稿日期:2016-07-26
基金項(xiàng)目:廣東省科技計(jì)劃(編號(hào):2014B020206002)。
作者簡介:陳飛香(1978—),女,廣西靖西人,博士,講師,主要從事土地規(guī)劃與評(píng)價(jià)研究。E-mail:chfx@scau.edu.cn。
通信作者:胡月明,教授,博士生導(dǎo)師,從事地理信息系統(tǒng)及土地利用工程相關(guān)研究。Tel:(020)85288307;E-mail:ymhu163@163.com。
眾多學(xué)者對(duì)高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田進(jìn)行了定義[1-4]。目前,比較一致認(rèn)可的定義是高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田指土地平整、土壤肥沃、集中連片、設(shè)施完善、農(nóng)電配套、生態(tài)良好、抗災(zāi)能力強(qiáng),與現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和經(jīng)營方式相適應(yīng)的旱澇保收、持續(xù)高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)的農(nóng)田。現(xiàn)行《全國高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)總體規(guī)劃》明確提出到2020年,我國將建成集中連片、旱澇保收的高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田0.53億hm2。
高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)以提升耕地質(zhì)量、提高農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力為重點(diǎn),農(nóng)田質(zhì)量建設(shè)是高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)優(yōu)先重視的內(nèi)容之一。土壤是農(nóng)作物生長的物質(zhì)基礎(chǔ),提高土壤質(zhì)量是推廣良種良法、實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)增產(chǎn)增效的重要條件。長期以來,我國在基本農(nóng)田劃定時(shí)僅僅是按照一定時(shí)期人口和社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)農(nóng)產(chǎn)品的需求來確定基本農(nóng)田的數(shù)量指標(biāo),然后將指標(biāo)分解到鄉(xiāng)鎮(zhèn)來確定基本農(nóng)田的區(qū)域和位置,存在突出的重?cái)?shù)量輕質(zhì)量的問題[5]。而且,這些劃定方法未考慮到農(nóng)田高風(fēng)險(xiǎn)地塊的分析。近年來,相關(guān)學(xué)者從耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)、地理信息系統(tǒng)技術(shù)應(yīng)用等角度對(duì)科學(xué)劃定基本農(nóng)田進(jìn)行研究并取得一定成果,但是都不能很好地解決上述問題[6-8]。
本研究通過序貫指示模擬,充分運(yùn)用農(nóng)田土壤不確定性評(píng)價(jià)研究成果,在關(guān)注區(qū)域分布大體情況的前提下,進(jìn)一步評(píng)價(jià)廣東省廣州市增城區(qū)土壤養(yǎng)分與土壤重金屬高風(fēng)險(xiǎn)的不確定性,以便為廣州市增城區(qū)對(duì)高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田進(jìn)行科學(xué)劃定和建設(shè)提供參考。
1材料與方法
1.1研究區(qū)概況
依據(jù)2008年度土地變更調(diào)查數(shù)據(jù),增城區(qū)耕地總面積為26 544 hm2,[JP2]其中灌溉水田大約占總面積的80%,水澆地占 5.3%,旱地占0.5%,菜地占16.8%。全區(qū)農(nóng)田面積最大的是石灘鎮(zhèn),為5 464 hm2,中新鎮(zhèn)、派潭鎮(zhèn)次之,分別為 3 833 hm2 和3 797 hm2,農(nóng)田面積最小的是增江街道,僅為802 hm2。
從2005年增城農(nóng)用地分等成果可知,增城耕地的自然質(zhì)量等有12~17這6個(gè)等別,最高等別為17等。水田(本研究中的農(nóng)田)是增城耕地中面積最大的地類,14等以上的總面積占增城灌溉水田總面積的95%,說明增城的農(nóng)田自然質(zhì)量總體水平很高。
增城土地利用總體規(guī)劃的基本農(nóng)田分布見圖1,全區(qū)基本農(nóng)田在石灘鎮(zhèn)、新塘鎮(zhèn)、派潭鎮(zhèn)、中新鎮(zhèn)均分布較多,連片性也較好。因此,在初步劃定增城區(qū)高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田時(shí),考慮到全區(qū)基本農(nóng)田自然質(zhì)量較好,依據(jù)優(yōu)先將基本農(nóng)田劃入高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田的原則,將全部基本農(nóng)田劃入高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田。
[FK(W14][TPCFX1.tif]
1.2數(shù)據(jù)來源
本研究的數(shù)據(jù)來源主要有增城區(qū)土壤采樣數(shù)據(jù);2008年增城行政區(qū)劃圖(比例尺1 ∶[KG-*3]50 000);2008年增城土地利用現(xiàn)狀圖(比例尺1 ∶[KG-*3]50 000);2008年增城統(tǒng)計(jì)年鑒;2008年增城土地利用變更成果;增城土壤類型圖(第二次全國土壤普查成果,比例尺1 ∶[KG-*3]50 000);2005年增城耕地地力評(píng)價(jià)成果圖;2003年增城地形圖(比例尺1 ∶[KG-*3]25 000,等高距5 m)。
1.3方法
1.3.1土壤采樣和數(shù)據(jù)處理
增城市土壤采樣利用分層采樣和隨機(jī)采樣相結(jié)合的方法。以農(nóng)用地利用現(xiàn)狀為分層依據(jù),同時(shí)兼顧均勻性,土壤采樣深度為0~20 cm。根據(jù)布點(diǎn)的原則,首先對(duì)1 ∶[KG-*3]50 000的土地利用現(xiàn)狀圖、基本農(nóng)田保護(hù)區(qū)圖和土壤分布圖進(jìn)行疊加,在疊加形成的工作圖上進(jìn)行采樣點(diǎn)布設(shè),然后將樣點(diǎn)逐一轉(zhuǎn)繪到1 ∶[KG-*3]10 000的土地利用現(xiàn)狀圖上,供野外調(diào)查取樣時(shí)使用。根據(jù)調(diào)查樣點(diǎn)的點(diǎn)位圖(圖2),用GPS定位儀進(jìn)行定位采樣。
[FK(W14][TPCFX2.tif]
1.3.2序貫指示模擬
目前,評(píng)價(jià)土壤屬性不確定性最常用的隨機(jī)模擬方法包括序貫高斯模擬、序貫高斯協(xié)同模擬、序貫指示模擬和序貫指示協(xié)同模擬[9-13]。序貫高斯(協(xié)同)模擬是參數(shù)化的方法,其前提是數(shù)據(jù)符合多高斯分布。在不少情況下,很難確定土壤屬性是否滿足多高斯分布。序貫指示模擬對(duì)原始數(shù)據(jù)分布沒有嚴(yán)格要求,并在模擬前根據(jù)一定的閾值對(duì)原始數(shù)據(jù)重新賦值[14]。序貫指示模擬是常見的模擬方法,其基本原理是基于指示半方差函數(shù)建立隨機(jī)模型進(jìn)行模擬。序貫指示模擬的每一次實(shí)現(xiàn)都不能模擬出土壤屬性的具體含量,而是得到概率分布,以及這個(gè)概率與閾值接近的可能性的大小。該方法提供的不確定性研究結(jié)果能夠反映出作物需肥量多少或?qū)Νh(huán)境的風(fēng)險(xiǎn)性,有助于決策者從不確定性出發(fā)作出合理的決策。
當(dāng)給定一個(gè)土壤屬性閾值時(shí),序貫指示模擬可以評(píng)價(jià)任一空間位置土壤屬性值大于該閾值的概率,即描繪土壤屬性值大于該閾值的空間不確定性。
根據(jù)Goovaerts[15]和趙永存等[16-18]的方法,序貫指示模擬的基本步驟為:
(1)選取K個(gè)門檻值z(mì)1,…,zk對(duì)模擬集進(jìn)行二態(tài)指示變換,指示變換i(u,zk)的定義為:
[JZ]i(u,zk)=[JB({]1ifz≤zk0otherwise[JB)],k=1,…,K。
(2)建立指示變量i(u,zk)的半方差模型。
(3)定義一條遍歷所有待模擬位置的隨機(jī)路徑,通過以下步驟實(shí)現(xiàn)序貫指示模擬:
對(duì)于隨機(jī)路徑上某一位置u,通過kriging估計(jì)指示隨機(jī)變量i(u,zk),其估計(jì)值i*(u,zk)=Prob*(z≤zk);
糾正次序關(guān)系錯(cuò)誤后,估計(jì)土壤屬性值的累積分布函數(shù)F(z),從F(z)隨機(jī)獲取1個(gè)模擬值并該值賦予位置u。
對(duì)隨機(jī)路徑上的每一位置都重復(fù)步驟(1)、(2)便獲得1個(gè)隨機(jī)模擬實(shí)現(xiàn)。重復(fù)100次序貫?zāi)M,每次模擬均使用不同的隨機(jī)路徑則將產(chǎn)生100個(gè)等概率的模擬實(shí)現(xiàn)。
本研究用SGeMS軟件對(duì)土壤養(yǎng)分和重金屬含量進(jìn)行不確定性評(píng)價(jià)。對(duì)土壤養(yǎng)分進(jìn)行100次序貫指示模擬,柵格大小為100 m×100 m,模擬過程中采樣點(diǎn)位置的土壤養(yǎng)分值保持不變。在模擬結(jié)束后將結(jié)果存為Excel數(shù)據(jù)格式,再轉(zhuǎn)為ASCII文件,在ArcGIS 10.0中進(jìn)行模擬圖件制作。數(shù)據(jù)分析采用Excel的分析工具或編寫宏語言實(shí)現(xiàn)。
2結(jié)果與分析
[JP2]根據(jù)《全國高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)總體規(guī)劃》,高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建成后,土壤有機(jī)質(zhì)含量應(yīng)該達(dá)到12 g/kg以上,各項(xiàng)養(yǎng)分含量指標(biāo)應(yīng)達(dá)到當(dāng)?shù)赝寥鲤B(yǎng)分豐缺指標(biāo)體系的“中”或“高”值水平,土壤pH值保持在5.5~7.5,耕作層土壤重金屬含量指標(biāo)符合國家有關(guān)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定。本研究涉及的土壤屬性模擬包括對(duì)土壤養(yǎng)分全氮含量、有效磷含量、土壤重金屬元素鉛含量的模擬。
2.1農(nóng)田土壤養(yǎng)分模擬
2.1.1土壤全氮含量
本研究隨機(jī)從100次序貫指示模擬中抽取1次模擬(圖3)。圖中顏色越深的區(qū)域代表大于閾值的可能性(概率)越高。從圖3可以看出,增城區(qū)絕大部分區(qū)域圖上顯示的是高概率區(qū),即對(duì)應(yīng)的土壤全氮含量大于閾值0.75 g/kg的可能性大,僅有少部區(qū)域圖上顯示是低概率,即對(duì)應(yīng)的全氮含量大于閾值的可能性小,意味著小于閾值的可能性大,也就是很有可能是全氮缺乏的區(qū)域。
[JP2]不確定性評(píng)價(jià)是對(duì)一定條件下的概率評(píng)價(jià),這“一定條件”既包括在什么閾值條件下,也包括選用什么臨界概率。以100次模擬為例,[JP2]如果臨界概率小于0.5,即在100次模擬中只有不到50次的模擬值大于給定閾值,就認(rèn)為實(shí)際值大于給定閾值;或者100次模擬中只有不到50次的模擬值小于給定閾值,就認(rèn)為實(shí)際值小于給定閾值,這時(shí)結(jié)果是不可靠的。所以,在進(jìn)行不確定性評(píng)價(jià)時(shí),臨界概率的選擇至少要大于0.5。
分別以臨界概率0.9、0.8和0.7為高概率條件下得到的不同臨界概率下的模擬。從圖4可以看出,在臨界概率0.9的情況下,土壤全氮含量大于閾值的概率高于0.9的區(qū)域數(shù)量較多,在全區(qū)的分布較均勻。按序貫指示規(guī)則,這些區(qū)域的土壤全氮含量可以認(rèn)為是大于0.75 g/kg的。隨著臨界概率的降低,土壤全氮含量可能大于0.75 g/kg的區(qū)域也在逐漸增加。在臨界概率0.7的條件下,可以看出全區(qū)超過50%面積的土壤全氮含量超過0.75 g/kg的閾值。
在廣東省土壤養(yǎng)分分級(jí)中,土壤全氮含量小于等于閾值0.75 g/kg為缺乏或極缺乏。在土壤施肥管理中,人們更關(guān)心的是是否有哪些區(qū)域?qū)儆谌狈驑O缺乏區(qū)。因此,在臨界概率0.1的條件下進(jìn)行序貫指示模擬,表明在100次模擬中模擬點(diǎn)有10次模擬全氮含量超過0.75 g/kg就認(rèn)為該點(diǎn)的值是大于閾值。也就是說,在臨界概率0.1條件下的100次模擬出現(xiàn)概率小于0.1的,可以認(rèn)為是小于0.75 g/kg的高概率(概率為0.9)區(qū)域。
由在臨界概率0.1條件下的模擬,從圖4可以看出,淺色區(qū)域是土壤全氮含量大于0.75 g/kg的概率小于10%,換言之,小于等于0.75 g/kg的概率大于90%,意味著全氮缺乏或極缺乏的可能性非常大,可以認(rèn)為這些區(qū)域是缺乏或極缺乏氮的,在施肥決策中要特別引起重視。
2.1.2土壤有效磷含量
本研究隨機(jī)從100次序貫指示模擬中抽取1次模擬(圖5),從圖5可以看出,圖中顏色越深代表該次模擬中該區(qū)域土壤有效磷含量大于40 mg/kg的概率越高(可能性越大)。增城區(qū)大部分區(qū)域?qū)儆谕寥烙行Я缀看笥?0 mg/kg的高概率區(qū)域,主要分布在南部和中部。
這里所說的有效磷高值區(qū),是指土壤有效磷含量取值大于廣東省養(yǎng)分分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)中的極豐富標(biāo)準(zhǔn)40 mg/kg。有效磷含量過高,對(duì)附近水域形成潛在的富營養(yǎng)化污染,對(duì)地下水也造成不良影響[19]??梢哉f土壤有效磷過高的區(qū)域也是一種環(huán)境脆弱區(qū)。
對(duì)該次模擬進(jìn)行不同臨界概率情況下的分析,臨界概率越大,說明對(duì)模擬結(jié)果的認(rèn)可越嚴(yán)格,在臨界概率小于0.5時(shí),模擬結(jié)果是不可靠的。分別以臨界概率0.9、0.8、0.7為高概率條件(臨界概率0.9、0.8、0.7分別描述了在100次模擬[CM(25]中,有90、80、70次的模擬值超過閾值,才認(rèn)可模擬值是大[CM)]
于閾值,否則認(rèn)為模擬值是小于閾值的),得到該次模擬不同臨界概率下的模擬(圖6)。
從圖6可以看出,隨著臨界概率的降低,土壤有效磷含量
大于閾值(40 mg/kg)的區(qū)域越來越大,大于閾值的模擬點(diǎn)也越來越密集。
2.2農(nóng)田土壤重金屬元素鉛含量模擬
本研究隨機(jī)從100次土壤鉛含量序貫指示模擬中抽取1次模擬(圖7)。
從圖7可以看出,顏色越深代表該次模擬中該點(diǎn)土壤鉛含量大于50 mg/kg的概率越高,即取值越有可能是大于 50 mg/kg 的,增城區(qū)土壤鉛含量大于50 mg/kg的高概率區(qū)域占全區(qū)面積極小。
對(duì)該次模擬進(jìn)行不同臨界概率情況分析。臨界概率越大,說明對(duì)模擬結(jié)果的認(rèn)可條件越嚴(yán)格,臨界概率小于0.5時(shí),模擬結(jié)果取值不可靠。下面分別以臨界概率0.9、0.8、0.7 為高概率條件(臨界概率0.9、0.8、0.7分別描述了在100次模擬中,有90、80、70次的模擬值超過閾值,才認(rèn)可模擬值是大于閾值,否則認(rèn)為模擬值是小于閾值的),得到該次模擬不同臨界概率下的模擬(圖8)。從圖8可以看出,隨著臨界概率的降低,土壤鉛含量大于閾值50 mg/kg的區(qū)域越來越大,大于閾值的模擬點(diǎn)也越來越密集。但沒有出現(xiàn)非常集中的區(qū)域。
2.3高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田劃定結(jié)果
結(jié)合基本農(nóng)田土壤養(yǎng)分與土壤重金屬模擬評(píng)價(jià)的結(jié)果,在滿足高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田劃定標(biāo)準(zhǔn)的前提下,盡可能剔除土壤養(yǎng)分缺乏高[CM(25*3]概率區(qū)、潛在富營養(yǎng)化污染高概率區(qū)和土壤重金屬高值高概率區(qū),重新調(diào)整高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田劃定,獲得本研究的增城區(qū)高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田分布(圖9)。
3討論與結(jié)論
長期以來,我國在高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田劃定時(shí)僅僅是按照一定時(shí)期人口和社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)農(nóng)產(chǎn)品的需求來確定基本農(nóng)田的數(shù)量指標(biāo),然后將指標(biāo)分解到鄉(xiāng)鎮(zhèn)來確定基本農(nóng)田的區(qū)域和位置,存在突出的重?cái)?shù)量輕質(zhì)量的問題。而且,這些劃定方法未考慮到農(nóng)田高風(fēng)險(xiǎn)地塊的分析。本研究對(duì)增城區(qū)農(nóng)田土壤養(yǎng)分與重金屬含量的不確定性進(jìn)行評(píng)價(jià)模擬,在劃定高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田時(shí),剔除土壤全氮缺乏高概率區(qū)、潛在富營養(yǎng)化污染高概率區(qū)和鉛含量高值高概率區(qū),在一定程度上規(guī)避了潛在高風(fēng)險(xiǎn)的地塊,優(yōu)化了高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田的劃定工作。為推進(jìn)增城區(qū)農(nóng)田精準(zhǔn)施肥工作,加強(qiáng)農(nóng)田生態(tài)保護(hù),有效控制氮、磷等肥料的過度施用等提供了有效的技術(shù)支撐。
本研究僅對(duì)增城區(qū)農(nóng)田土壤氮、磷元素以及鉛元素的不確定性進(jìn)行了評(píng)價(jià)模擬。但是,農(nóng)田土壤屬性不確定性評(píng)價(jià)是一個(gè)復(fù)雜的過程,受到諸多因素的影響,還可以增加對(duì)其他因素的模擬,以提高不確定性評(píng)價(jià)的準(zhǔn)確性。本研究僅模擬了農(nóng)田土壤的不確定性,模擬了土壤氮、磷元素和鉛元素潛在的高風(fēng)險(xiǎn)區(qū),但缺少對(duì)農(nóng)田土壤屬性含量的預(yù)測。在以后工作中,若能加強(qiáng)預(yù)測這部分的工作,在劃定高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田時(shí),比較土壤屬性預(yù)測含量以及土壤屬性不確定性模擬結(jié)果,將在很大程度上有助于完善高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田的劃定工作。
本研究根據(jù)高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田要優(yōu)先在基本農(nóng)田地塊進(jìn)行劃定的原則,以廣東省土壤養(yǎng)分含量分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)為依據(jù),用序貫指示模擬的方法,對(duì)廣州市增城區(qū)基本農(nóng)田土壤養(yǎng)分氮、磷元素和重金屬鉛元素進(jìn)行不確定性評(píng)價(jià),基于土壤養(yǎng)分不確定性評(píng)價(jià)模擬結(jié)果剔除全氮缺乏高概率區(qū)和潛在富營養(yǎng)化污染高概率區(qū),從而將養(yǎng)分良好的地塊劃為高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田;應(yīng)用土壤重金屬不確定性評(píng)價(jià)模擬結(jié)果,將土壤鉛含量高值高概率區(qū)排除在高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田之外。最后,若所劃定的高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田數(shù)量沒有達(dá)到上級(jí)下達(dá)指標(biāo),可以按先后順序?qū)⑷狈Ω吒怕蕝^(qū)、潛在富營養(yǎng)化污染高概率區(qū)和土壤鉛含量超過50 mg/kg的高概率區(qū)在制訂了針對(duì)性的施肥措施或防范污染措施的前提下劃入高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田。
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