Пространственная вариабельность состава и свойств дерново-подзолистой почвы

• Автор: Самсонова, Вера Петровна
• Шифр специальности: 03.00.27
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2003
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 415 с. : ил

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ

Глава 1. ФЕНОМЕН ПРОСТРАНСТВЕННОЙ ВАРИАБЕЛЬНОСТИ

ПОЧВЕННЫХ СВОЙСТВ И СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ЕГО ИЗУЧЕНИЯ

1.1. Уровни структурной организации в почвенном покрове

1.2. Особенности почвенного покрова как объекта наблюдения

1.3. Соотношение разных уровней неоднородности

при опробовании почв

1.4. Случайная величина как модель изменчивости

почвенных свойств

1.5. Масштабные эффекты

1.6. Составляющие пространственного
варьирования почвенных свойств
1.7. Почвенные свойства как случайные функции координат
1.8. Семивариограммы и пространственные интерполяции
1.9. Некоторые примеры использования анализа пространственною распределения почвенных свойств при помощи
теории регионализованной переменной
1 Фракталы как модель пространственной изменчивости
свойств почв
1 Краткий исторический очерк использования количественных методов для характеристики почвенной вариабельности
1 Некоторые направления исследования пространственной вариабельности почвенных свойств
Глава 2. ОБЪЕКТЫ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
2.1. Описание объектов
2.2. Аналитические потрешности
2.3. Способы визуального анализа данных
Глава 3. МОДЕЛЬ СЛУЧАЙНОЙ ВЫБОРКИ
3.1. Вариабельность состава и свойств дерновоподзолистой почвы пример анализа данных
3.2. Оценка влияния особенностей проб и размеров объекта
3.3.Заключение по главе
Глава 4. МОДЕЛЬ СЛУЧАЙНОГО ПОЛЛ
4.1. Методические вопросы применения теории случайных функций к почвенным данным
4.2. Результаты линейного опробования дерновоподзолистых почв под лесом
4.3. Площадное опробование
Глава 5. ФРАКТАЛЬНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ВАРЬИРОВАНИЯ
5.1. Использование показателя фрактальной размерности для характеристики вариабельности мощности гумусового горизонта на разновозрастных отвалах
5.2.Фрактальные характеристики просгранственной вариабельности содержания ортштейнов
5.3. Заключение по главе
Глава 6. ВРЕМЕННАЯ ИЗМЕНЧИВОСТЬ ПОЧВЕННЫХ СВОЙСТВ И МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ВОПРОСЫ ЕЕ ИЗУЧЕНИЯ
6.1 Изменчивость почвенных объектов как их естественное состояние
6.2. Источники вариабельности данных о динамике почвенных свойств
6.3.Индикаторы изменений почвенных свойств
6.4. Специфика почв, находящихся в сельскохозяйственном использовании
6.5.Особенности динамики лабильных почвенных свойств
6.6. Динамика отдельных почвенных свойств
6.7. Заключение по главе

4
7
0
3
2
4
4
Глава 3. МОДЕЛЬ СЛУЧАЙНОЙ ВЫБОРКИ
3.1. Вариабельность состава и свойств дерновоподзолистой почвы пример анализа данных
3.2. Оценка влияния особенностей проб и размеров объекта
3.3.Заключение по главе
Глава 4. МОДЕЛЬ СЛУЧАЙНОГО ПОЛЯ
4.1. Методические вопросы применения теории случайных функций к почвенным данным
4.2. Результаты линейного опробования дерновоподзолистых почв под лесом
4.3. Площадное опробование
Глава 5. ФРАКТАЛЬНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ВАРЬИРОВАНИЯ
5.1. Использование показателя фрактальной размерности для характеристики вариабельности мощности гумусового горизонта на разновозрастных отвалах
5.2.Фрактальные характеристики пространственной вариабельности содержания ортштейнов
5.3. Заключение по главе
Глава 6. ВРЕМЕННАЯ ИЗМЕНЧИВОСТЬ ПОЧВЕННЫХ СВОЙСТВ И МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ВОПРОСЫ ЕЕ ИЗУЧЕНИЯ
6.1 .Изменчивость почвенных объектов как их естественное состояние
6.2. Источники вариабельности данных о динамике почвенных свойств
6.3.Индикаторы изменений почвенных свойств
6.4. Специфика почв, находящихся в сельскохозяйственном использовании
6.5.Особенности динамики лабильных почвенных свойств
6.6. Динамика отдельных почвенных свойств
6.7. Заключение по главе

4
7
0
3
2
4
4
Глава 7. ИЗМЕНЧИВОСТЬ ВАРИАБЕЛЬНОСТИ СВОЙСТВ ПОЧВ ВО ВРЕМЕНИ НА ПРИМЕРЕ ПАХОТНЫХ
ДЕРНОВОГЮДЗОЛИСТЫХ ПОЧВ
7.1. Константные условия опробования
7.2. Влияние площадей опробования на параметры
динамик свойств
7.3 Соотношение динамик разных временных масштабов
7.4. Пример ложной динамики 5
7.5. Характер взаимосвязей между почвенными свойствами 4
7.6. Влияние размеров объекта исследование на корреляционные
связи между свойствами
7.7. Устойчивость пространственных структур
исследуемых признаков во времени
7.8. Оценка динамики состояния пахотной дерновоподзолистой почвы при помощи
многомерных статистических методов
Глава 8. НЕКОТОРЫЕ МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ И МЕТОДИЧЕСКИЕ СЛЕДСТВИЯ ПРОСТРАНСТВЕННОЙ ВАРИАБЕЛЬНОСТИ ПОЧВЕННЫХ СВОЙСТВ
8.1. Получение информации о почве
8.2. Особенности опробования при режимных наблюдениях
8.3. Влияние пространственной организации свойств
на взаимосвязи между ними
8.4.Пространственная вариабельность свойств и
классификация почв
8.5. Некоторые подходы к учету пространственной вариабельности свойств при оценке качества угодий
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ВЫВОДЫ
ЛИТЕРАТУРА


Часто используется линейная или полиномиальная функции от координат, иногда пространственная изменчивость представляется в виде суммы экспонент Проблемы окружающей среды, . Анализ пространственных трендов широко используется в таких науках, как геология, метеорология и т. Известно, что путем увеличения порядка уравнения можно довольно точно описать любые сложные поверхности. Поэтому реальной проблемой является подбор адекватной математической модели, которую можно интерпретировать. Действительно, от того, какая функция будет выбрана, зависит не только оценка доли случайной вариабельности свойства, но и точность предсказания значений свойств в точках, где не проводилось опробование. Другая сложность, сопутствующая подбору функций, аппроксимирующих пространственную изменчивость, это зависимость параметров случайной величины от координат, часто встречающаяся в практических задачах. Более подходящей для многих ситуаций моделью почвенного свойства может быть случайная функция координат, учитывающая степень зависимости между близлежащими точками случайное поле в терминах теории вероятностей. Основоположником применения такого представления в геологии был французский ученый Ж. Матерой . В настоящее время техника подобного представления широко используется в почвоведении, по оценке Р. Вебстера, чуть ли не больше, чем в геологии. Однако, поскольку в русскоязычной литературе крайне мало источников с описанием основных понятий теории случайных функций, вкратце остановимся на них с тем, чтобы более свободно обсуждать в дальнейшем экспериментальный материал. Подробное изложение можно найти в работах iv, , I, ivv, , i, . В приложениях теории случайных функций большую роль играет предположение об ее стационарности. V x x . Характеристикой случайной функции является семивариограмма чаще всего просто иариофамма, т. Наиболее просто эта процедура осуществляется для наблюдений, разделенных одинаковыми расстояниями. Аналогично определяется эта функция и при площадном опробовании. В идеале семивариофамма вначале возрастает, а затем, после достижения некоторого значения, не меняется. Этот уровень называется порогом и теоретически равен дисперсии. Расстояние, начиная с которого семивариограмма уже не возрастает, называется радиусом корреляции ранг в англоязычной литературе рис. Такого типа вариограммы называются ограниченными. Однако зачастую в данных присутствует заметная закономерная составляющая, которая дает неограниченно возрастающую вариограмму. Понятие вариограммы и связанные в ней вопросы доступно изложены в книге iv . К сожалению, на русском языке пока не существует столь доступной книги, позволившей бы почвоведам, экологам и специалистам смежных специальностей ознакомиться с этой теорией. Краткое изложение можно найти в статье Иванниковой Л. А. и Мироненко Е. В. и Гумматова Н. Г., Жиромского С. В., Мироненко Е. В. и др. Многие вопросы освещены в сборнике Проблемы окружающей среды , вып. Джонгман и др. Данные, полученные в точках, разделенных расстоянием равным или большим, чем радиус корреляции, могут считаться статистически независимыми и обрабатываться как элементы обычной выборки. Величина с0 интерпретируется как дисперсия, ассоциированная с расстояниями, меньшими шага опробования. В нее входит как аналитическая ошибка эксперимента, так и вариабельность на расстояниях, меньших шага опробования. Рис. Выборочные оценки семивариограмм представляют собой поле точек. Для аппроксимации их подбираются модельные уравнения . НиуЬгс, . Такая вариограмма означает отсутствие пространственной корреляции. Данные в этом случае можно считать случайно распределенными. Ь шаг, со наггет эффект, С0С1 порог. ЬИ 0 И а
уй с0 с,
Данные с периодической вариабельностью будут иметь периодическую вариограмму Если в данных присутствует линейный тренд, семивариограмма возрастает с увеличением шага и для рассматриваемого диапазона шагов не выходит па плато рис. Часто встречаются кяазипериодические семивариограммы, что может соответствовать квадратичному или более высокому тренду в данных. Существуют и другие модели вариограмм, однако обычно тонкие эффекты, учитываемые ими, заметны при большом объеме экспериментального материала.