20精准养分管理-土壤养分变异与合理取样数量

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1、精准养分管理土壤养分变异与合理取样数量姜城，杨俐苹，金继运，张维理（中国农业科学院土壤肥料研究所，北京100081）　　对土壤养分时空变异的了解是进行土壤养分科学管理和合理施肥的基础[1]。要正确评价整个区域的土壤肥力状况，只能通过科学的取样技术，用统计学方法研究土壤样本各种养分测试值的统计量，从而估计总体（整个区域）的土壤肥力状况。一般来说，虽然适合土壤肥力评价的取样方法有很多，如名单取样（包括纯随机取样和分层随机取样）、整体取样和网格取样等，但无论哪种取样方法都应以土壤养分变异状况为依据[1]。一些人对土壤肥力特性变异与取样的关系进行了研究。如Jacob和Kl

2、ute[2]研究了在一定条件下的取样小区、取样数量以及测定方法之间的最佳组合。Cipra[3]等研究发现地块与地块之间的差异最大，其次才是地块内取样区域之间的变异，同一取样区域内样本间的变异最小。近年来，在许多大农场里，以随机混合样本决定肥料用量的方法正在逐渐被更为精确的以网格取样为基础的地理信息系统管理变量施肥技术所代替，但我国在这方面的研究还很少，在施肥等农艺措施越来越趋于精细准确的今天，如何准确了解土壤肥力状况，从而为精确施肥打下牢固的基础，还是一个崭新的课题。本文旨在结合地理信息系统技术、网格取样技术及土壤养分状况系统研究法，研究一定条件下的土壤合理取样数

3、量，为精准农业技术的推广和应用提供理论依据和基本技术。　　1材料与方法　　1.1样品的采集和分析　　试验在河北省邯郸市陈刘营村34.5ha玉米田上进行，土壤为褐土，质地砂壤，前作为小麦，取土时间1999年5月17日。　　利用网格取样法采集土壤样本47个，取样间隔80m。方法为在以网格点为圆心10m为半径的范围内采集10钻0~20cm的耕层土壤组成代表该点的混合样本（CompositeSample）。取样点分布如图1所示。　　土壤中的速效磷(P)、钾(K)、铜(Cu)、铁(Fe)、锰(Mn)和锌(Zn)采用国际农化服务中心的ASI联合浸提剂[4]同时浸提（0.25m

4、ol/LNaHCO3-0.01mol/LEDTA-0.01mol/LNH4F）；速效硼(B)和硫(S)用0.08mol/L的过磷酸钙溶液浸提；铵态氮(N)和速效钙(Ca)、镁(Mg)用1mol/L的KCl浸提。土壤样品用容量法取样。　　(图：图1玉米田土壤取样点分布状况)　　1.2数据处理　　数据分析采用地统计学方法，主要包括：　　1.2.1半方差函数　　半方差函数是描述土壤性质空间变异的一个函数，即：　　　　　　式中：r(h)是间距为h的半方差，该值随h的增加而增加。　　1.2.2Kriging插值　　本文主要采用Kriging插值法，对点数据进行空间内插，然后

5、利用GIS进行有关图幅的处理和相关的资料统计。　　Kriging插值是目前地统计学中应用最为广泛的内插方法，它是利用已知点的数据去估计任意点（x0）处的数值，其算法可表示为：　　　　式中：λi是考虑了半方差图中表示空间的权重，所以，Z值的估计应该是无偏的，因为：　　　　估计偏差可以由下列方程求出：　　　　式中：b是被估计点与其它点之间的半方差矩阵，μ为拉格朗日参数。　　1.2.3GIS平台及统计软件　　本文分析主要利用MapGIS地理信息系统软件及GS+（GammaDesignSoftware）地统计学分析软件进行。　　1.3取样数目的估计　　经常用到的是Coch

6、ran[5]针对于区域纯随机取样而构造的最佳取样数量计算公式，　　n=(tStd)2/d2　　这里，n为需要的取样数量，t为与显著性水平∝相对应的标准正态偏差，Std为样本标准差，d=样本平均值×相对误差（%）。　　为使土壤取样更加合理，可以用比重分配法或最适分配法来进行分层取样可能性的分析。计算公式分别为：　　比重分配法：　　总取样数：n=∑Whsh2/V　　各类型区取样数：nh=n*Wh　　最适分配法：　　总取样数：n=(∑Whsh)2/V　　各类型区取样数：nh=n(Nhsh/∑Nhsh)　　式中：V=(d2/t2)，Wh=Nh/N，V为样本估计的必需方差，

7、d为允许误差范围，t为t检验值，Nh和sh分别为各类型区单元数目和各类型区的标准差，N为区域总单元数目，Wh各区层比例。　　2结果与分析　　2.1土壤养分的空间变异特征　　对34.5ha玉米田用网格取样法采集的47个土壤样本进行分析，结果见表1。　　(表：表1玉米田土壤养分含量范围及临界值指标)pHOMCaMgKNPSBCuFeMnZn最大值8.11.04509.0505.4348.017.0150.1101.54.122.828.95.62.7最小值7.70.41623.2209.035.20.223.117.30.41.07.11.90.8平均值8.00.72

8、358.3