《表3 最优土壤养分半方差函数模型交叉验证结果》

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《基于GS+和ArcGIS的蒲江县耕地土壤养分空间变异分析》

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为使本次土壤养分空间变异分析结果更加精准可靠，本文结合运用GS+7.0、ArcGIS10.2，探索出决定系数高、残差低以及交叉验证结果最优的半方差函数模型（图2）。该模型利用GS+7.0从模型类型、有效滞后距、间距、块金值、基台值、变程等方面对经过离群值剔除的样本数据进行调整，再运用ArcGIS10.2地统计分析模块进行交叉验证，其相关参数与拟合程度如表2所示，交叉验证结果如表3所示。结果显示：全氮、速效钾的模型类型以球状为最佳，碱解氮、有效磷、有机质的最适模型则为指数模型。5种土壤养分模型决定系数均在0.9以上，残差均小于0.001，与ArcGIS默认参数下的拟合度相比较，决定系数提高了1.2%～10.2%，残差减小了59.6%～97.3%，模型拟合效果更好。全氮与有机质最优模型的平均误差最接近于0，标准化均方根误差最接近于1，标准化平均误差最接近于均方根误差，表明它们相较于其他3种土壤养分最优模型拟合状况更好。研究区全氮、碱解氮、有机质的块金值（C0）均较小，表明上述3种土壤养分由实验误差和由小于实际取样尺度下的耕作、施肥等因素所引起的随机误差较小。有效磷、速效钾的块金值（C0）偏大，特别是有效磷的块金值（C0）达到了0.679，表明有效磷、速效钾更有可能出现实验误差，也更倾向于受到小于实际取样尺度下的耕作、施肥等人为因素的影响。5种土壤养分的变程由大到小依次为有效磷>速效钾>有机质>碱解氮>全氮，其中有效磷、速效钾、有机质的变程分别为6.536、4.852、4.470 km，是全氮、碱解氮变程的2倍以上，说明它们的空间变异尺度较大，在这个较大的空间范围内的空间自相关性较强。研究区土壤全氮、碱解氮、有机质均表现为中等空间变异性，说明地形、成土母质、土壤类型等自然因素和施肥、种植模式、耕作措施等人为因素对其空间变异性的影响较为均衡，但有机质的块金系数达到了67.71%，说明其更倾向于受到人为因素的影响。有效磷、速效钾的块金系数分别达到了83.01%和86.36%，表现为弱空间变异性，说明它们主要受人为因素的影响。