Logo BSU

Please use this identifier to cite or link to this item: https://elib.bsu.by/handle/123456789/288319
Title: ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ARCGIS ДЛЯ СТОХАСТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ СВОЙСТВ ПОЧВ
Other Titles: Using arcgis software for stochastic simulation of soil properties
Authors: Клебанович, Н.В.
Киндеев, А.Л.
Keywords: ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Геология
Issue Date: 2020
Publisher: Lomonosov Moscow State University
Citation: InterCarto, InterGIS; 2020.
Abstract: С использованием геостатистического моделирования Гаусса в программе ArcGIS ArcMap с применением инструментов Geostatistical Analyst проведено стохастическое моделирование и комплексная пространственная оценка изменчивости ряда почвенных свойств на ключевом участке. По параметрам третьего (асимметричность) и четвёртого (эксцесс) порядков доказана нормальность распределения показателей кислотности, содержания подвижных соединений фосфора, влажности и удельной поверхности почв. По остроконечности распределения данных выявлена необходимость их преобразования по показателям содержания фосфора и удельной поверхности. По графикам типа «квартиль-квартиль» определены точки, выбивающиеся из общей выборки для исключения при дальнейшем анализе. Анализ показал наличие глобальных трендов по кислотности и содержанию фосфора, описываемых полиномами 2-ого и 1-ого порядков, что говорит о наличии детерминированной составляющий в общей неоднородности свойств, которая была удалена при подборе математической модели (вариограммы) и автоматически была учтена при построении итоговых картограмм. Большая доля от общей неоднородности приходится на случайную пространственно коррелируемую мезокомпоненту, которая описывается методами вариографии. При использовании разработанных моделей в технологиях точного земледелия можно учесть до 85 % неоднородности по влажности и до 100 % — по содержанию фосфора. Доказано наличие существенных различий между использованием классической геостатистики и моделированием Гаусса, которое позволяет провести сглаживание и исключить статистическую неоднородность. Картограммы среднеквадратического отклонения могут являться репрезентативными средствами для разработки сетей мониторинга и определения необходимости точки дополнительного пробоотбора. По параметрам абсолютных значений показателя, местонахождения исходных опорных точек, величины лага и среднеквадратического отклонения получена итоговая сеть мониторинга из 100 точек.
Abstract (in another language): Gaussian geostatistical modeling by the Geostatistical Analyst tools of ArcGIS ArcMap using, stochastic modeling and a comprehensive spatial assessment of the variability of a number of soil properties in a key area were performed. According to the parameters of the third (asymmetry) and fourth (excess) orders, the normality of the distribution of acidity indicators, the content of mobile phosphorus compounds, moisture and specific surface of soils is proved. According to the sharpness of the distribution of data, the need for their conversion by indicators of phosphorus content and specific surface area is revealed. According to the quartile-quartile type charts, points are identified that are knocked out of the general sample for exclusion during further analysis. The analysis showed the presence of global trends in acidity and phosphorus content, described by polynomials of the 2nd and 1st orders, which indicates the presence of a determinate component in the general heterogeneity of properties, which was removed when selecting a mathematical model (semivariogram) and will be automatically taken into account when constructing the final cartograms. A large proportion of the total heterogeneity falls on the random spatially correlated mesocomponent, which is described by variography methods. When using the developed models in precision farming technologies, it is possible to take into account up to 85 % of the heterogeneity in humidity and up to 100 % in the phosphorus content. The existence of significant differences between the use of classical geostatistics and Gauss modeling, which allows smoothing and eliminating statistical heterogeneity, is proved. It is shown that standard deviation cartograms can be representative tools for developing monitoring networks and determining the need for an additional sampling point. Based on the parameters of the absolute values of the indicator, the location of the initial reference points, the lag value and standard deviation, a total monitoring network of 100 points was obtained.
URI: https://elib.bsu.by/handle/123456789/288319
DOI: 10.35595/2414-9179-2020-1-26-516-532
Scopus: 85093848813
Licence: info:eu-repo/semantics/openAccess
Appears in Collections:Кафедра почвоведения и геоинформационных систем (статьи)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
article771.pdf1,11 MBAdobe PDFView/Open
Show full item record Google Scholar



Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.