Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА I. Варьирование содержания гумуса в пределах одного поля 10
1.1. Понятие «неоднородности» почвенных свойств 10
1.2. Возможные изменения содержания гумуса во времени 11
1.3. Изменение содержания гумуса в пространстве 13
1.3.1, Диапазон варьирования гумуса в пространстве 13
1.3.2. Причины варьирования содержания гумуса в пределах угодья... 15
1.4. Гумусное состояние почв и его связь с урожаем сельскохозяйственных культур 17
1.5. Варьирование свойств черноземов
ГЛАВА 2. Подходы и методы к изучению и учету неоднородности почвенных свойств в пространстве 20
2.1. Статистические методы 20
2.2. Методы пространственной статистики (геостатистики) 21
2.3. Описание пространственных закономерностей с помощью семивариограмм 22
2.4. Построение карт распределения отдельного почвенного свойства 26
2.4.1. Методы интерполяции 26
2.4.2. Ошибки интерполяции и точность карт 29
2.4.3. Сравнение интерполяционных карт 31
2.5. Учет варьирования содержания гумуса в пределах угодья в многолетних стационарных опытах 32
2.6. Учет неоднородности почвенных свойств в координатном (точном) земледелии 33
ГЛАВА 3. Объекты и методы исследования 35
3.1. Этапы проведения эксперимента 35
3.2. Объекты исследования 37
3.2.1. Характеристика УОПЭЦ «Чашпиково» (участки 1 и 2) 37
3.2.2. Группа участков З(ДФВНИИМЗ) 43
3.2.3. Участок4 (Курская обл.) 44
3.3- Полевые исследования 45
3.4. Лабораторные исследования и погрешности определения гумуса в разных лабораториях 50
3.5. Технические решения и программное обеспечение 53
ГЛАВА 4. Варьирование содержания гумуса на ключевых участках 54
4.1. Статистические характеристики содержания гумуса, связь с другими показателями 54
4.2. Сопоставление результатов площадного опробования в зависимости от схемы опробования и времени обследовании участка 59
4.3. Сопоставление результатов линейного опробования 60
4.4. Сравнение результатов площадного и линейного опробования 62
4.5. Доверительные интервалы для среднего и дисперсии и зависимости от числа точек опробования 63
4.6. Варьирование параметров семивариограмм 64
4.6.1. Варьирование параметров семивариограмм площадного опробования 64
4.6.2. Варьирование параметров семивариограмм линейного опробования 70
4.7. Изменение дисперсии с увеличением расстояния между точками 72
ГЛАВА 5. Сравнение карт рас пределе пия содержания гумуса на ключевых участках 75
5.1. Способы сравнения карт отдельных почвенных свойств 75
5.2. Сравнение карт одного участка, построенных при разных способах опробования, и карт разных участков 77
5.3. Влияние условий интерполяции на карту 86
5.4. Способы выделения на поле участков однородных по содержанию гумуса 90
Выводы 96
Заключение 98
Список литературы 99
Приложения 115
- Гумусное состояние почв и его связь с урожаем сельскохозяйственных культур
- Описание пространственных закономерностей с помощью семивариограмм
- Лабораторные исследования и погрешности определения гумуса в разных лабораториях
- Варьирование параметров семивариограмм площадного опробования
Введение к работе
Сельскохозяйственные угодья РФ в большинстве случаев нельзя назвать однородными ни по почвенным свойствам, ни но показателям плодородия. Причинами являются естественная неоднородность почвенного покрова пахотных территорий, неравномерность обработки и внесения удобрений, особенности севооборотов и др.
Исследование неоднородности пахотных почв необходимо для развития фундаментальных знаний о почве и сохранения ее разнообразия. Изучение пространственной вариабельности почвенных свойств на участках около 0,5-2 га актуально также для развития современных подходов при планировании многолетних полевых экспериментов (Фрид, 2002). В связи с развитием точного земледелия в развитых странах Запада и Америки (Mulla, 1996; Якушев и др., 2002), работам российских ученых, посвященных исследованиям о системах земледелия, адаптированных к ландшафту (Васенева и др., 1998; Кирюшин, 2000; Шабаев, Медведев, 1998), разработки тоноориентированных технологий (Дубровин, Левчук, 2001; Шеповалов, 1997; Kurtener, Badenko, 2000) возникают задачи, связанные с описанием закономерностей пространственного изменения агрохимических свойств почв и показателей урожайности на уровне отдельного производственного поля. Для их решения применяются подходы на основе геостатистики (Гумматов и др., 1992; Кузякова, Кузяков, 1997; Мешалкина, 2001; Мешалкина, Самсонова, 1999).
Геостатические приемы широко используются в компьютерных программах для построения интерполяционных карт. В почвоведении такие карты (карты изолиний) строятся для отдельных почвенных свойств. Важной задачей является разработка чувствительного критерия для сравнения карт, полученных для разных объектов.
Большой объем экспериментального материала по обследованию сельскохозяйственных угодий, накопленный в почвоведении, делает актуальной проблему сравнения и объединения разновременных и разнокачественных результатов.
На важность изучения варьирования гумуса указывали Ф.И.Козловский и Л. Л. Роде (1976), относя гумус к признакам, «индицирующим варьирование почвенных свойств», то есть к признакам, изменение которых влияет на характер варьирования динамических показателей. Зная вклад варьирования на малых расстояниях в общую пространственную вариабельность гумуса, можно существенно сократить затраты при оценке запасов гумуса, при расчете баланса углерода и при решении задач, где требуется распространить вертикальные модели, например, модели массопереноса, на некоторую площадь.
Поэтому целью работы было исследовать структуру пространственной неоднородности содержания гумуса пахотного слоя дерново-подзолистой почвы на участках, сопоставимых по площади с сельскохозяйственными угодьями, с помощью геостатистичсских методов. Под результатами геостатистического исследования мы будем понимать как модели пространственных зависимостей (семивариограммы), так и интерполяционные карты.
Задачи
1. Выявить общую структуру пространственной неоднородности пахотного слоя дерново-подзолистых почв по содержанию гумуса.
2. Сравнить результаты двух способов опробования одного и того же объекта, отличающихся расположением и густотой точек отбора проб, глубиной и способом изъятия образцов.
3. Оценить изменения пространственной структуры гумусного состояния пахотного слоя дерново-подзолистых почв за 5 лет.
4. Изучить влияние разового внесения удобрений на характер варьирования гумуса вдоль линии опробования в многолетних нолевых опытах.
5. Сравнить результаты однотипного опробования двух участков дерново-подзолистой почвы, отличающихся степенью окультуренности и гранулометрическим составом почвы; сопоставить их с результатами по пространственному распределению іумуса пахотного слоя чернозема типичного.
Научная новизна
Работа является продолжением серии работ по исследованию вариабельности пахотных дерново-подзолистых почв, начатых под руководством профессора Е. А. Дмитриева.
Впервые на всем доступном материале изученно варьирование параметров семивариограмм, характерное для распределения гумуса в пахотном слое дерново-подзолистых почв. Впервые был оценен вклад варьирования на малых расстояниях в общее варьирование содержания гумуса на всей площади обследования.
Дапная работа является первой, где на реальном объекте моделируется ситуация полного повторного обследования поля с помощью геостатистических методов по двум разным схемам опробования, а также повторением одной из этих схем с интервалом в пять лет.
Впервые было изучено влияние разового внесения органических удобрений на параметры семивариограмм гумуса вдоль лилии опробования в многолетних нолевых опытах.
Впервые были предложены и применены критерии для количественной оценки похожести карт распределения свойства па малых площадях.
Практическая значимость
В настоящей работе изложены прикладные аспекты анализа пространственно-распределенных данных, которые могут быть использованы при выборе стационарных участков для планирования многолетних полевых экспериментов. Результаты диссертационной работы также могут быть использованы при оценке запасов гумуса или при расчете баланса углерода, когда требуется но обследованию локального участка оценить пространственное варьирование содержании гумуса в пахотном слое дерново-подзолистой почвы на сельскохозяйственном угодье.
Результаты диссертационной работы могут быть использованы при мониторинге сельскохозяйственных земель. Например, предложенная модификация случайно-стратифицированного отбора почвенных проб дает возможность репрезентативно оценить варьирование почвенных свойств на различных расстояниях. Описанные в работе способы построения и анализа карт могут быть использованы для оценки изменения пространственного распределения агрохимических, почвенных свойств, урожаев, а также для выделения на основе интерполяционных карт зон управления. Автор выражает благодарность проф., д.ф-м.н. Ю.Н. Благовещенскому за предложенные подходы к сравнению карт; доценту, д.б.н. В. П. Самсоновой за помощь в проведении полевых работ и доброжелательные консультации; сотрудникам кафедры общего земледелия за помощь на практической стадии работы и поддержку на всех ее этапах; зам. директора ВНИИ земледелия и защиты почв от эрозии д.б.н. И. И. Васеневу за предоставленные исходные данные по исследованию чернозема; проф. Альфреду Штайну (A.Stein, Сельскохозяйственный университет г. Вагснингсн, Голландия) за предоставленный набор геостатистических программ.
Гумусное состояние почв и его связь с урожаем сельскохозяйственных культур
Сельскохозяйственное использование земель неоднозначно или нет на неоднородность почвенных свойств. Антропогенное воздействие может снижать пространственную неоднородность почвы- Так, В. II, Белобров (1972) сравнивая варьирование содержания гумуса па распахиваемом участке и на залежи, делает вывод, что для более окультуренных почв характерна меньшая вариабельность свойств почв как внутри территориальных почвенных единиц (ЭПЛ), так и классификационных групп, что обусловлено ежегодной вспашкой, нивелирующей неравномерное распределение корневых систем.
В других работах сельскохозяйственное использование оказывает влияние, усиливающее изменчивость в пределах ЭПА. По данным В,Л. Березовского (1984), минимальное пространственное варьирование по содержанию гумуса имеет залежный участок (коэффициент вариации 7,9%), не удобрявшийся в течение долгого времени. Автор объясняет это нарастанием вносимых доз минеральных, органических и известковых удобрений по мере окультуривания почвы, а также неравномерностью их внесения.
Из анализа публикаций следует, что факторы, влияющие на варьирование гумуса в пределах сельскохозяйственного угодья не всегда однозначны и однонаправлены. Основными причинами варьирования содержания гумуса на сельскохозяйственных угодьях являются рельеф и сельскохозяйственное использование -17-1.4, Гумуснос состояние почв и его связь с урожаем сельскохозяйственных культур
Связь содержания гумуса и урожая не всегда однозначна (Ганжара, Ссредова, 1998). В вегетациошю-полегюм опыте с повышением содержания гумуса достоверно увеличивался урожаи только в вариантах без внесения удобрений (Ганжара и др., 1987) или с низкими дозами минеральных удобрений (Ганжара, Середова, 1998). Коэффициент корреляции между содсржаїшем общего углерода и урожайностью зерновых культур в исследовании Т, 1-І. Мининой (1985) оценивался в пределах 0,36-0,42.
Н- Ф, Ганжара с соавторами (1987) выявили, что поданным различных исследователей» величины оптимальных параметров содержания гумуса в дерново-подзолистых почвах для получения стабильных урожаев колеблются от 1,3% до 6,0%. На почвах с содержанием гумуса менее 2,0% можно получать высокие урожаи при внесении органических и минеральных удобрений. Оптимальное содержание гумуса - это интервальный показатель. Нижний предел его - это критическое содержание гумуса, при котором ухудшаются агрономические свойства почвы, структурное состояние, плотность, физико-механические и водные свойства, верхний предел определяется экономической и экологической целесообразностью повышения гумусированности и требованием отдельных культур (Ганжара, 1998), Для дерново-подзолистых почв за нижний предел содержания гумуса принята величина 1%, Такой показатель примерно соответствует нижней границе гумусового горизонта. При снижении содержания гумуса ниже критического резко уменьшается эффективное плодородие почв, В этом случае необходимы мероприятия, направленные на повышение уровня гумусированности (Ганжара и др., 1987; Ганжара, 1998).
Центральная часть черноземной зоны России характеризуется высокой пестротой почвенного покрова. Она характерна даже для небольших участков и полей. Это отражено в исследованиях, проводившихся в крупном и детальном масштабе на территории Курской области (Васснева и др., 2000; Дайиенко, Непштаев, 1973; Денисова, 1976; Кузнецова и др., 1993; Сорокина, 1976; Сорокина, Когут, 1997; Фридланд, Столбовой, 1973).
В целом, почвенный покров Центрально-черноземной области отличается умеренной сложностью и контрастностью, что обусловлено преобладанием сбалансированного водного режима, преимущественным распространением лессовых или лессовидных пород и равнинно-эрозионного рельефа со сравнительно крупными элементами (Ахтырцев, Соловичеико, 1988; Ахтыцев, Сушков, 1983). В южной части лесостепи почвенный покров представлен простыми и сложными вариациями, а также сочетаниями-вариациями крупных контуров черноземов типичных и выщелоченных (Кауричев и Романова, 1992)- Черноземы обладают большей выравненностью свойств в пределах угодья по сравнению с дерново-подзолистыми почвами (Ахтырцев, Соловичснко, 1984). Коэффициенты вариации составляют: гумус - 3%, рН солевой вытяжки - 4%, , подвижный калий -6%, азот -13%, подвижный фосфор - 26%. Степень обеспеченности элементами питания на угодье варьирует в пределах одной единицы. Значимыми факторами, влияющими на неоднородность почвенного покрова в пределах одного поля в южной лесостепи, являются воздействие обработки почвы (Титлянова, Наумов, 1995) и эрозионные процессы (Наконечная и др., 1995). Влияние микрорельефа на варьирование содержания гумуса проявляется как через неоднородность увлажнения, так и мерез эрозию (Когут, 1996), В условиях водоразделов речь идет о локальных проявлениях микроэрозип. Па склоне основным фактором дифференциации являются эрозиопно-аккумулятшшые процессы.
Описание пространственных закономерностей с помощью семивариограмм
Различают точечный (point kriging) и блочный (block kriging) крипшг. Точечный кригинг - это оценка точечного значения свойства в отдельно взятой точке пространства. При совпадении оцениваемой точки с одной из точек измерений, значение, даваемое кригингом, совпадает с измеренным значением Блочный кригинг используется, когда требуется оцепить интегральное значение функции в некоторой области. Блочный кригинг, например, применяется при оценки запасов природных ископаемых или при оценки загрязняющего вещества па определенной площади. Эгот метод осуществляется следующим образом: вся площадь разбивается па блоки. В каждом блоке производится несколько точечных оценок в разных местах блока. Затем берется среднее значение по блоку. Результатом является предсказанное локальное среднее значение (Проблемы..., 1999). Было показано преимущество блочного кригинга над точечным. Так, И, Ф. Кузякова и др, (2001) использовали метод блочного кригинга, чтобы повысить тесноту связей между показателями за счет частичного устранения высокочастотной компоненты варьирования. Т. М. Burgess и R. Webster (1980), используя блочный кригинг, получили карту с меньшей дисперсией, с меньшим «наггет-эффектом» и с более сглаженными контурами по сравнению с картой, построенной точечным кригингом. В данной работе для интерполяции был использован точечный кригинг, поскольку для целей работы было необходимо оценить значение не по блокам, а в каждой точке поля.
Рядом исследователей (Brus и др., 1996; Utset и др., 2000) было проведено сравнение методов интерполяции почвенных свойств в не наблюдаемые точки. Рассматривались методы: общего среднего,
скользящего среднего, ближайшего соседа, обратных расстояний, сплайн-функция Лапласа и обычный точечный кригинг, а также комбинации из них. Авторы показали, что различие между методами было небольшое. В целом, не было найдено статистически значимого влияния метода на точності» интерполяции.
С. Л. Gotway с соавторами (1996) и G. М, Laslett с соавторами (1987), сравнивая качество кригинга и метода обратных расстояний для построения карт распределения почвенных свойств, отметили, что оба метода дают хорошие результаты при построении карт.
Таким образом, можно предположить, что влияние методов интерполяции на точность интерполяции отдельных почвенных свойств несущественное.
В зарубежной литературе довольно много методологических работ посвящено изучению количества почвенных проб и их расположению в пространстве. Основным фактором, влияющим па точность и стоимость обзорных почвенных карт, является схема расположения точек при отборе образцов. Большое количество точек отбора обеспечивает отчетливую картину пространственного варьирования изучаемого свойства, что требует существенных затрат. Дешевле отобрать и проанализировать малое число образцов, но в этом случае возможна потеря части информации о пространственном распределении изучаемого свойства, 13 связи с этим в литературе предложены различные способы и схемы отбора почвенных проб в зависимости от задач исследования. Предлагается отбирать образцы в точках, расположенных случайно, так называемый «рандомизированный» отбор. Один из вариантов этой процедуры назван авторами «вероятностшлм» отбором и исключает смещение и субъективность оценок (Brus, Gruijter, 1997). Вероятностный отбор образцов может быть проведен с помощью различных процедур, таких как «простой случайный» отбор, «стратифицированшлй» отбор, «кластерный» отбор и другие (Cochran, 1977, Saernda! и др., 1992). Точность результатов зависит от равномерности распространения точек отбора по полю. Систематический отбор в узлах регулярной сетки обеспечивает равномерность отбора проб (Cristakos, Olea, 1992; Yfantis и др., 1987). Равномерность охвата при случайном отборе достигается разбиением поля на блоки (страты) равной площади и выбором в каждом блоке одной точки случайным образом. Такой отбор называется «стратифицированным случайным» отбором (Brus и др., 1999). В работе J, W. van Grocnigen с соавторами (1999) разработан способ выбора схемы отбора проб для минимизации дисперсией кригипга. Авторы ; показали, что выбор радиуса влияния (то есть числа ближайших соседних точек к той точке, в которой проводится интерполяция) при кригингс мало влияет на конфигурацию оптимальной схемы пробоотбора в условиях изотропии. В российском почвоведении также имеются работы о количестве и расположении точек опробования при исследовании варьирования агрохимических показателей. Было показано, что для построения агрохимических карт опытного поля площадью 22 га необходим отбор не менее 70 индивидуальных образцов. Карты, построенные па основе меньшего количества точек, в меньшей степени учитывают роль микрорельефа в воспроизведении пространственной неоднородности (Ромапенков, Виэн, 2001; Романсиков, Кузякова, 2000). З.Л.Прохорова и Л. С- Фрид (1993) показали, что сетка отбора 3x4 м2 вскрывает варьирование агрохимических показателей дерново-подзолистой почвы внутри ЭПА, а шаг в 7 м является оптимальным интервалом для обнаружения различий между ЭПА.
Лабораторные исследования и погрешности определения гумуса в разных лабораториях
Сравнение параметров селшварыограмм разных участков Анализ параметров моделей семивариограмм показывает (см. табл. 5), что пространственная структура содержания гумуса на участках 1 и 2 отличается. Участок 2 имеет меньшие по размеру структуры пространственной организации пахотного слоя по содержанию гумуса. Ранг на участке 2 составляет 25 м, па участке 1 доходит до 50 м. На участке 2 третья часть общего варьирования обусловлена «наггет»-варьированием, доля «паггет»-варьирования на участке 1 составляет для разных схем от 3 до 78%.
Варьирование параметров семивариограмм в зависимости от схемы опробования Рассмотрим варьирование параметров семивариограмм в зависимости от способа отбора образцов на участке 1: случайного стратифицированного с глубины 0-20 см (схема I) или систематического отбора из разных частей пахотного слоя (схема II). Порог для семивариограмм для схемы составляет 0,1%2, «наггет-эффскт» для участка 1 равняется 0,02%2, для семивариограммы 1999 г. он выше в три раза и составляет 0,06%2. Для верхней части пахотного слоя (схема II (5-10 см)) семивариограмма имеет очень высокий «наггет-эффект» (более 75% от величины порога). Для нижней части пахотного слоя «паггет-эффект» составляет 0,01%3, порог в три раза выше, чем для схемы I (1994 г. и 1999 г.) и составляет 0,3%2. Низкая дисперсия на близких расстояниях говорит о низкочастотном характере варьирования гумуса на глубине 20-25 см. Высокий порог был получен за счет усреднения данных в точках опробования, принадлежащих до припахивапия разным горизонтам. «Наггет-эффект» для схем I (1994 г.) и II (20-25 см) практически полностью объясняется аналитической ошибкой, а для схем I (1999 г.) и II (5-10 см) он в два раза выше. Однако это различие нельзя считать статистически значимым.
Ранг для семивариограмм, построенных по данным случайного стратифицированного отбора составляет 47-50 м. Для верхней части пахотного слоя ранг в два раза ниже, чем для слоя 20-25 см. При сопоставлении таблицы 3 и таблицы 5 видно, что с возрастанием среднего значения увеличивается ранг.
Таким образом, разные по гранулометрическому составу и истории землепользования поля характеризуются транзитивным типом семивариограмм с разными параметрами. Разные схемы опробования одного и того же поля приводят к получению несколько других закономерностей распределения свойства в пространстве (Готра, 2001а; Готра, Мешалкина, 2000).
При повторном опробовании участка 1 в 1999 г. варьирование на расстояниях, меньших 5 м, значительно возросло- «Паггет-эффект» в 1994 г. составлял небольшую часть общей дисперсии (15%), а через пять лет увеличился до 62 % от порога. Размер территории, внутри которой значения свойства скоррелированы, практически не изменился. Такие различия в пространственном распределении гумуса при обследовании одного и того же участка с интервалом 5 лет, возможно, могут объясняться изменением пахотного слоя вспашкой, которая проводилась в 1997 г.
Линейное опробование на расстояниях до 9 мУне выявило какого-либо закономерного варьирования гумуса, семивариограмма представляет собой «па ггет-эффе кт». Были построены семивариограммы для каждой из трансект отдельно {рис.ІбА, 16Б). Семивариограмма для 6-ти метровой трапсекты па участке 1 имеет ранг около 1 м (табл. 6). «Наггет»-дисперсия, то есть дисперсия на расстоянии до 10 см, для обеих трансект одинакова и составляет около 0,04%2, что примерно в 2 раза превышает аналитическую ошибку- Вдоль трансекты на участке 2 пороговое значение достигается только на расстоянии, большем половины трансекты. При удалении небольшого линейного тренда в исходных данных, ранг для модели семивариограммы для трансекты на участке 2 уменьшился до 2,1 м.
На рисунках 17 и 18 представлены семивариограммы по линиям для опытных участков ДФ ВНИИМЗ. Семивариограмму опыта с ТНК в Матвеево можно описать моделью «чистый наггет-эффект» (рис, 17), Для участка опыта с ТМЛУ значения дисперсии сначала возрастают примерно до 20 м, затем закономерно снижаются, как до внесения удобрений, так и после. На поле в Кончипино для опыта с ТНК до внесения удобрений семивариограмма носит транзитивный характер, с рангом 20 м. После внесения удобрений значения у скорее можно описать трендовой зависимостью» Тренд также наблюдается для опыта с ТМАУ. Грсндовое изменение связано с изменением средних от делянки к делянке за счет внесения удобрений. После исключения фактора внесения удобрений вычитанием из исходных данных средних по делянкам, пространственных зависимостей не наблюдается, семивариограммы для всех случаев представляют собой «чистый наггет-эффект». На рисунке 18 видно, что # после внесения удобрений функция у во всех случаях выше, чем до внесения удобрений. Следовательно, после разового внесения органических удобрений произошло увеличение пространственного варьирования на расстояниях меньших 1 м.
Варьирование параметров семивариограмм площадного опробования
Визуальное сравнение проводилось по «интервальным» картам, контурным картам и картам поверхности. Для построения «интервальных» карт методом кригинга были предсказаны значения в точках, находящихся в узлах сетки 31x31, то есть на расстояниях 6,67 м. Такая сетка была выбрана перебором из разных сеток и оказалась оптимальной с точки зрения визуализации с одной стороны, и достаточного числа точек, с другой. Каждой точке соответствует клетка на интервальной карте, заштрихованная в зависимости от того, в какой интервал попадает соответствующее значение. Контурные карты были построены с учетом доверительного интервала, рассчитанного исходя из ошибок интерполяции (см. иль 5-4), поэтому отличие между изолиниями на них достоверно. Для всех вариантов площадного опробования доверительный интервал составляет 0,6% гумуса. Визуальное сравнение карт дает качественную оценку похожести расположения областей повышенного или пониженного значения свойства в пространстве.
Сравнение с помощью коэффициента корреляции Коэффициент корреляции вычислялся для двух матриц интерполированных значений- Коэффициенты корреляции для нар карт, построенных по сеткам 31x31 и 100x100 и 200x200 точек отличаются незначительно, В работе приведены значения коэффициентов корреляции между картами, построенными по сетке 200 на 200 точек- Для использованного объема выборок все коэффициенты корреляции являются значимыми. По коэффициенту корреляции между картами одного участка можно судить о том, насколько синхронно изменяется свойство па обеих картах в пространстве поля. Для количественной оценки пространственного отличия двух карт были рассчитаны невязки. Для этого из каждого значения матрицы интерполированных значений одной карты вычиталось значение в точке с теми же координатами другой карты. Получалась матрица невязок -«расстояний» между картами. Сама по себе карта невязок дает наглядное представление о расположении на площади участков различий .между сравниваемыми картами, что позволяет выделить на участке области, где карты совпадают- Карты невязок являются хорошим дополнением к визуальному анализу карт (см. приложение X)- Для количественной характеристики распределения невязок были оценены следующие параметры: медиана невязок, медиана абсолютных невязок, дисперсия невязок, сглаженная дисперсия невязок. Медиана невязок (измеряется в % гумуса). Поскольку распределение невязок в общем случае асимметрично, то для характеристики изменения невязок в среднем были рассчитаны медианные значения, а не средние арифметические. Медианы абсолютных невязок (измеряется в % гумуса) рассчитывались для значений невязок по модулю- Дисперсия невязок (sH ) (измеряется в % гумуса) показілвает разброс невязок относительно среднего значения. Дисперсия невязок рассчитывалась для значений невязок между картами по обычной формуле (Дмитриев, 1995). Скользящая дисперсия невязок (smov ) (измеряется в % гумуса) характеризует колебания скользящего среднего. Для ее вычисления в квадратном скользящем окне были рассчитаны средние значения абсолютных невязок. Затем для всех скользящих средних была посчитана дисперсия. Скользящая дисперсия невязок представляет собой аналог пространственной скользящей дисперсии и позволяет судить об изменениях местоположения крупных контуров на картах. В работе приведены значения скользящей дисперсии невязок, рассчитанные с окном 5x5 точек, для карт с сеткой интерполяции 100x100 точек. Она позволяет судить об изменениях местоположения крупных (100 м2) контуров на картах, Для всех вариантов опробования были построены интервальные карты. Граничными значениями для интервалов были выбраны нижний квартиль, медиана и верхний квартиль. Для сравнения карт удобнее использовать значения квартилей для одной из карт. На рисунке 20 представлены интервальные карты распределения гумуса на участке 1 для опробования 1994 г. (А) и 1999 г. (Б), В 1994 г. повышенное содержание гумуса было локализировано в северо-восточной части участка.
