黑土耕作区土壤含水量空间自相关及农业生产分区
论文以东北黑土耕作区土壤表层(0~20 cm)含水量为研究对象,基于3S技术和Moran指数进行空间自相关分析,掌握黑土区土壤表层含水量的空间自相关类型及其分布格局,划定农业生产中的优先区域,为农业生产中土壤含水量的分区管理、农业设施合理配置提供理论依据。结果表明:海沟河小流域土壤含水量空间差异大,变异程度为中等变异,受人类活动等随机因素的影响较大;全局空间自相关系数为0.417 7,表现出较强的正自相关特征,且不同方向存在较大差异;局部空间自相关系数为0.374 4,局部空间自相关类型主要为H-H型(高-高关联)和L-L型(低-低关联),空间集聚特征明显,H-H型主要分布于研究区西北部地势平...
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| Published in | 自然资源学报 Vol. 32; no. 11; pp. 1930 - 1941 |
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| Main Author | |
| Format | Journal Article |
| Language | Chinese |
| Published |
东北农业大学资源与环境学院,哈尔滨,150030%武汉市江岸区新村街道办事处,武汉,430012%黑龙江省环境科学研究院,哈尔滨,150036
2017
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| Subjects | |
| Online Access | Get full text |
| ISSN | 1000-3037 |
| DOI | 10.11849/zrzyxb.20161062 |
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| Summary: | 论文以东北黑土耕作区土壤表层(0~20 cm)含水量为研究对象,基于3S技术和Moran指数进行空间自相关分析,掌握黑土区土壤表层含水量的空间自相关类型及其分布格局,划定农业生产中的优先区域,为农业生产中土壤含水量的分区管理、农业设施合理配置提供理论依据。结果表明:海沟河小流域土壤含水量空间差异大,变异程度为中等变异,受人类活动等随机因素的影响较大;全局空间自相关系数为0.417 7,表现出较强的正自相关特征,且不同方向存在较大差异;局部空间自相关系数为0.374 4,局部空间自相关类型主要为H-H型(高-高关联)和L-L型(低-低关联),空间集聚特征明显,H-H型主要分布于研究区西北部地势平坦的地区,形成高含水量且高度空间自相关的格局,耕作优势突出,为农业生产中的优先区域,L-L型分布于东部山地与平原的过渡带,形成低含水量集聚的格局,为农业生产中的一般区域。基于土壤含水量空间自相关分布特征,进行农业生产区域的划定及分区管理具有重要的实践价值。 |
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| Bibliography: | mollisol tillage area; soil moisture; spatial autocorrelation; partitioned management The paper mainly analyzed the spatial distribution pattern and spatial autocorrelation of surface soil moisture(0-20 cm) in a mollisol tillage area of Northeast China with the Moran index model of global and local spatial autocorrelation indicators.The paper discovered the spatial structure and distribution pattern of surface soil moisture and provided a basis for agricultural zoning and facility allocation.The results show that there is great spatial difference of surface soil moisture with moderate variation in the study area.The spatial variation is mostly caused by random factors such as human activities,tillage practice and so on.The global spatial autocorrelation coefficient is 0.417 7,showing strong positive autocorrelation,and there exists anisotropy of spatial autocorrelation.The local spatial autocorrelation coefficient is 0.374 4,mainly displaying H-H(high-high correlation) and L-L(low-low correlation) clusters,whi |
| ISSN: | 1000-3037 |
| DOI: | 10.11849/zrzyxb.20161062 |