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| 基于协同克里格的县域耕地质量监测点优化布设 |
| Optimal layout of county scale monitoring points for cultivated land quality based on Cokriging |
| 投稿时间：2021-09-09 |
| DOI：10.13254/j.jare.2021.0608 |
| 中文关键词: 耕地质量，监测，样点布设，协同克里格 |
| 英文关键词: cultivated land quality, monitoring, sample layout, Cokriging |
| 基金项目:国家自然科学基金项目（U1901601）；广东省重点领域研发计划（2019B020218002）；四川省科技计划项目（2020YFG0033） |
| 作者 | 单位 | E-mail | | 邝珊 | 华南农业大学资源环境学院, 广州 510642
广东省土地信息工程技术研究中心, 广州 510642 | | | 胡月明 | 华南农业大学资源环境学院, 广州 510642
广东省土地信息工程技术研究中心, 广州 510642
广州市华南自然资源科学技术研究院, 广州 510642
海南大学热带作物学院, 海口 570228
青海-广东自然资源监测与评价重点实验室, 广州 510642 | | | 刘振华 | 华南农业大学资源环境学院, 广州 510642
广东省土地信息工程技术研究中心, 广州 510642
广州市华南自然资源科学技术研究院, 广州 510642 | | | 杨颢 | 华南农业大学资源环境学院, 广州 510642
广东省土地信息工程技术研究中心, 广州 510642
广州市华南自然资源科学技术研究院, 广州 510642 | yanghao_0927@126.com | | 刘洛 | 华南农业大学资源环境学院, 广州 510642
广东省土地信息工程技术研究中心, 广州 510642
广州市华南自然资源科学技术研究院, 广州 510642 | | | 谢英凯 | 华南农业大学资源环境学院, 广州 510642
广东省土地信息工程技术研究中心, 广州 510642
广州市华南自然资源科学技术研究院, 广州 510642 | |
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| 中文摘要: |
| 根据耕地质量的空间分布特征优化监测样点布局，可提高耕地质量的监测效率和准确性。本研究筛选与耕地质量协同变化的环境因子作为辅助变量，利用地统计学方法分析耕地质量的空间变异特征，采用协同克里格法优化耕地质量监测样点的布设。结果表明：利用与耕地质量相关性较好的地下水位为辅助变量，在不同规格网格的样点布设下，协同克里格在最适（5 km×5 km）网格尺度下得到66个监测点的插值精度，优于普通克里格在小（2 km×2 km）网格尺度下得到390个监测点的插值精度；而在相同规格网格的样点布设下，协同克里格方法得到监测点的插值精度均优于普通克里格。研究表明，结合易于获取的辅助变量信息的协同克里格方法可优化耕地质量监测点布设，得到更少的监测点的样点方案，在耕地质量监测中可实现减少成本的同时提高监测精度。 |
| 英文摘要: |
| Optimizing the layout of monitoring sample points according to the spatial distribution characteristics of cultivated land quality can improve the monitoring efficiency and accuracy of cultivated land quality. In this paper, the environmental factors that change synergistically with cultivated land quality were selected as auxiliary variables, the spatial variation characteristics of cultivated land quality were analyzed by geostatistics, and the layout scheme of cultivated land quality monitoring sample points was optimized by Cokriging method. The results showed that the interpolation accuracy of 66 monitoring points obtained by Cokriging under the optimal(5 km×5 km) grid interval was better than that of ordinary Kriging under the small(2 km×2 km) grid interval; Under the same grid layout, the interpolation accuracy of monitoring points obtained by Cokriging method was better than that of ordinary Kriging. This shows that the Cokriging method combined with easily obtained auxiliary variable information can optimize the layout of cultivated land quality monitoring points, obtain the sample point scheme with fewer monitoring points, reduce the cost and improve the accuracy of cultivated land quality monitoring. |
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