蔬菜地土壤重金属含量空间插值精度分析

doi:10.11924/j.issn.1000-6850.casb16010085

中国农学通报 ›› 2016, Vol. 32 ›› Issue (23): 81-86.doi: 10.11924/j.issn.1000-6850.casb16010085

所属专题：园艺

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蔬菜地土壤重金属含量空间插值精度分析

吴倩鑫,杨联安

西北大学城市与环境学院,西北大学城市与环境学院

收稿日期:2016-01-18 修回日期:2016-03-17 接受日期:2016-03-24 出版日期:2016-08-10 发布日期:2016-08-10
通讯作者: 杨联安
基金资助:
教育部人文社会科学研究规划项目“基于地统计学和GIS的土壤网格采样技术研究”(10YJA910010)；陕西省农业科技攻关项目“果树促生微生物菌肥及精准化施肥技术研究”(2011K02-11)；西安市科技计划农业技术研发项目“蔬菜产区环境评估和土壤调控修复技术”(NC1402)；西安市科技计划农业技术研发项目“基于Android 平台的嵌入式猕猴桃施肥管理系统开发”(NC150201)；西北大学大学生创新创业训练计划项目“基于GIS的蔬菜地土壤重金属污染查询与评价系统设计和研究”(2015133)。

Spatial Interpolation Precision Analysis of Heavy Metal at Vegetable Soil

Received:2016-01-18 Revised:2016-03-17 Accepted:2016-03-24 Online:2016-08-10 Published:2016-08-10

摘要/Abstract

摘要： 蔬菜地土壤重金属含量影响环境安全和人类健康。采用地统计分析和GIS相结合的方法，对研究区土壤重金属镉、汞、铬、砷、铅进行空间插值和精度分析，根据交叉检验参数和相对误差指标比较普通克里格法和协同克里格法的空间预测效果。结果表明：研究区土壤重金属存在中强等变异性，在重金属间显著相关性条件下，普通克里格法对汞、镉、砷含量预测精度较高；协同克里格法对铬和铅含量预测精度较高。建议根据土壤重金属空间变异程度选择合适的空间插值方法。

关键词: 水稻, 水稻, 养分吸收特性, 产量, 基因型

Abstract: The content of heavy metal in vegetable soil influences environmental safety and human health.According to crosscheck index and relative error parameters,the article applies GIS and geostatistical analysis to analyze the spatial interpolation and precision analysis of siscadmium,mercury,chromium,arsenic,lead in research areas to compare the spatial prediction of ordinary Kriging and co-Kriging. The results show that heavy metals in the research areas have moderate strength variability.In the condition of significant correlation between heavy metal, ordinary Kriging can more accurately predict the content of mercury,cadmium,and arsenic; and Cokriging can predict chromium and lead content more accurately than ordinary Kriging. Appropriate spatial interpolation method should be adopted according to the degree of soil heavy metal spatial variation.

吴倩鑫,杨联安. 蔬菜地土壤重金属含量空间插值精度分析[J]. 中国农学通报, 2016, 32(23): 81-86.

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Spatial Interpolation Precision Analysis of Heavy Metal at Vegetable Soil

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