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基于空間熱點與聚類區域空間自相關分析方法的鄉域單元耕層地力資源評價研究

2019-12-13 07:18:08盧健
無線互聯科技 2019年19期

盧健

摘 ? 要:基于農安縣各鄉域耕層地力資源,使用ArcGIS平臺,文章建立了農安縣耕層地力資源的部分土壤屬性數據的全氮、有效磷、有效鉀及有機質養分數據庫,運用全局自相關的兩種分析方法(聚類和異常值分析及熱點分析)分析了養分數據分布特征。結果表明:不同類型耕地質量指數均表現出較強的空間正相關性,研究結果對于耕地保護與優化布局政策提供理論方法和參考借鑒,同時也為農田精準作業的實施提供了決策依據。

關鍵詞:空間熱點;聚類空間;自相關;耕層地力資源

對于農業工作者來說,耕層地力資源情況是評價地力資源最直接的標準,而衡量地理資源情況的指標更多取決于土壤養分的高低[1]。因此,對土壤屬性數據的養分全氮、有效磷、有效鉀及有機質進行分析研究,可為鄉域范圍耕層地力資源功能劃分與管控及田間精準作業的實施提供一定依據。

本文借助GIS分析技術,采用Getis-Ord Gi*(熱點分析)和Morans I(聚類和異常值分析)對農安縣耕層地力資源的部分土壤屬性數據全氮、有效磷、有效鉀及有機質的空間熱點和聚類及異常值進行了分析并提供顯著性檢驗,兩種方法的結論為農安縣鄉域范圍耕層地力資源的功能分區與精細化管控及田間精準作業的實施提供了決策依據。

1 ? ?研究區域和研究方法

研究區域選擇吉林省農安縣,農安縣土壤以黑土、黑鈣土為主。本文借助GIS分析技術,運用Getis-Ord Gi*和Morans I兩種空間自相關分析方法,對農安縣耕層地力資源的部分土壤屬性數據的空間熱點和聚類及異常值進行了驗證,并進行了相應的顯著性檢驗,最終對鄉域單元耕層地力資源進行分析研究。

1.1 ?Getis-OrdGi*(熱點分析)

熱點分析能夠運用Getis-OrdGi*統計對數據集中的每一個要素進行計算并得到z得分和p值,從而在空間上獲取發生聚類的位置。工作方式為:比照所有要素及其臨近要素,尋找具有顯著統計學意義的熱點,即要素在具有高值特征的同時,臨近要素也同樣具有高值特征[2]。單一要素及其相鄰要素的局部總和將與整體要素的總和相比較;當局部總和與所預期的局部總和有很大差異,以致于無法成為隨機產生的結果時,會產生一個具有顯著統計學意義的z得分[3],z得分越大,高值(熱點)的聚類相關性就越強。對于統計學上的顯著性負z得分越低,低值(冷點)的聚類相關性就越弱。

1.2 ?MoransI(聚類和異常值分析)

MoransI根據要素位置和要素值對空間的自相關性進行判斷。在給定一組要素及相關屬性的情況下,計算MoransI指數值、z得分和p值評估該指數的顯著性。根據已知分布的曲線得出的面積近似值(受檢驗統計量限制)來確定p值。

如果高值與其他高值相聚集,低值與其他低值相聚集,數據集中的值在空間上發生聚類的可能性增高,則MoransI指數為正。反之,若高值與其他高值分散,而與其他低值相聚集,則該指數為負。若正叉積值與負叉積值相抵消,則指數將接近于零。因為分子受方差歸一化影響,所以指數值會落在-1.0~+1.0的區間內[4]。

1.3 ?空間自相關兩種算法的共同點與不同點

利用這兩種方法,可以針對空間單元分布現象的特性進行有效分析,其共同點和不同點如下:

在算法原理上,兩種算法的共同點是都通過分析評估所有數據的屬性平均值,來確定空間自相關現象。不同點是,MoransI對權重的依賴度略低,正值1表示要素與臨近要素發生聚類,負值1表示要素與臨近要素為異常值;Getis-OrdGi*更傾向于對權重分析,最終會取得一個具有顯著意義的z得分。

在結果方面,兩種算法的共同點是都會計算p值和z得分。不同點是,MoransI會明確給出4種結果,即高高值空間集聚、高低值空間集聚、低低值空間集聚和低高值空間集聚,可以通過這4種結果來判定空間是否出現了聚集或異常值現象[5]。

2 ? ?結果與分析

利用ArcGIS,使用熱點分析、聚類和異常值分析的空間分析工具對農安縣耕層地力資源的全氮、有效磷、有效鉀及有機質進行分析研究,得到農安縣養分分布熱點分析圖和MoransI分析圖。

2.1 ?養分N的熱點和聚類及異常值分析

由分析結果可知,養分氮在農安縣楊樹林鄉為冷點區域,在農安縣中部各鄉域地區為熱點區域;在農安縣楊樹林鄉出現低低值空間集聚,可知在楊樹林鄉養分氮含量稀少,周圍各鄉域養分氮含量同樣稀少,在農安縣中部各鄉域地區出現高高值空間集聚,可知在農安縣中部養分氮含量豐富,周圍各鄉域養分氮含量同樣豐富,在農安縣新農鄉出現高低值空間集聚,可知在新農鄉周圍各鄉域養分氮含量與新農鄉相比較少。

2.2 ?養分P的熱點和聚類及異常值分析

養分磷在農安縣楊樹林鄉、哈拉海鎮和新農鄉附近為冷點區域,在農安縣伏龍泉鎮、三崗鄉、鮑家鎮以及合隆鎮附近為熱點區域;養分磷MoransI分析主要表現為高高值空間集聚,分布情況與熱點分析圖的熱點區域大致相同,說明在農安縣伏龍泉鎮、三崗鄉、鮑家鎮以及合隆鎮養分磷含量豐富,其周圍各鄉域養分磷同樣豐富。

2.3 ?養分鉀的熱點和聚類及異常值分析

養分鉀在農安縣永安鄉、楊樹林鄉、哈拉海鎮和新農鄉附近為冷點區域,在農安縣中部各鄉域地區為熱點區域,且較為聚集;在農安縣中部各鄉域地區出現高高值空間集聚,可知在農安縣中部養分鉀含量豐富,周圍各鄉域養分鉀含量同樣豐富,在農安縣新農鄉出現高低值空間集聚,可知在新農鄉周圍各鄉域養分鉀含量與新農鄉相比較少。

2.4 ?有機質的熱點和聚類及異常值分析

在農安縣楊樹林鄉、永安鄉、哈拉海鎮和新農鄉附近是有機質的冷點區域主要分布區域,而熱點區域較為分散,主要分布在農安縣中部地區;在農安縣巴吉壘鎮和龍王鄉交界處高值空間集聚,則該區域有機質含量豐富,周圍各鄉域有機質含量同樣豐富,在農安縣新農鄉出現高低值空間集聚,可知在新農鄉周圍各鄉域有機質含量與新農鄉相比較少。

3 ? ?結語

通過分析農安縣各鄉域單元耕層地力資源狀況的空間差異性,結果如下:

(1)基于Getis-OrdGi*對土壤養分的空間熱點進行分析結果表明,養分N和有機質的區域熱點主要分布在農安縣中南部各鄉域地區,冰點主要分布在農安縣北部各鄉域地區。

(2)利用MoransI區分農安縣耕層地力資源的土壤養分數據的空間集聚與空間離散區域,分析研究表明,不同類型耕地質量指數均表現出較強的空間正相關性,即養分數據高值或低值的鄉域在空間上表現出明顯的集聚狀態,并且其聚集程度較高。

(3)基于兩種算法的耕層地力資源分析,為耕地管理分區提供了新的決策,對鄉域耕地質量的差異化保護和精細化管理具有一定的參考價值。

[參考文獻]

[1]任平.基于GIS和空間自相關模型的耕地空間分布格局及變化特征分析—以成都市龍泉驛區為例[J].中國生態農業學報,2016(3):325-334.

[2]洪舒蔓,郝晉珉,周寧,等.黃淮海平原耕地變化及對糧食生產格局變化的影響[J].農業工程學報,2014(21):268-277.

[3]李勇,周永章,張澄博,等.基于局部MoransI和GIS的珠江三角洲肝癌高發區蔬菜土壤中Ni,Cr的空間熱點分析[J].環境科學,2010(6):1617-1623.

[4]熊昌盛,韋仕川,欒喬林,等.基于MoransI分析方法的耕地質量空間差異研究—以廣東省廣寧縣為例[J].資源科學,2014(10):2066-2074.

[5]趙建軍,張洪巖,王野喬,等.基于AHP和GIS的省級耕地質量評價研究—以吉林省為例[J].土壤通報,2012(1):70-75.

Abstract:Based on the ploughing soil fertility resources in various rural areas of Nongan County, the total nitrogen, available phosphorus, available potassium and organic matter nutrient databases of some soil attribute data of cultivated soil fertility resources in Nongan County were established by using ArcGIS platform, and the distribution characteristics of nutrient data were analyzed by two methods of global auto-correlation(clustering, abnormal value analysis and hot spot analysis)in this paper. The results showed that the quality index of different types of cultivated land showed strong spatial positive correlation. The research results provide theoretical methods and reference for cultivated land protection and optimization layout policy, and also provide decision-making basis for the implementation of farmland precision operation.

Key words:spatial hot spot; clustering space; autocorrelation; ploughing ground fertility resources

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