【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及土壤环境，具体涉及一种黑色岩系高背景土壤元素含量空间预测和影响区划分方法。
技术介绍
1、本专利技术对于
技术介绍
的描述属于与本专利技术相关的相关技术，仅仅是用于说明和便于理解本专利技术的
技术实现思路
，不应理解为申请人明确认为或推定申请人认为是本专利技术在首次提出申请的申请日的现有技术；
2、土壤空间是连续的，而当前基于采样测试的调查或监测方法只能获取“离散”的“点”所对应的土壤元素含量；现有技术使用基于地理信息系统技术的空间插值方法获取未知点含量信息，常使用的插值方法包括：反距离插值法、克里金插值法、径向基函数插值方法等；这些方法为“广谱性”方法，对于黑色岩系风化释放元素的迁移特征缺乏针对性，其空间预测效果极其有限；
3、当前，缺乏有“理论”依据的黑色岩系高背景区，或称黑色岩系影响范围，的空间划分方法，其边界范围往往通过地质图中所显示的黑色岩系区主观确定；
4、黑色岩系基岩中镉等微量元素含量很高，且在风化过程中具有迁移性，造成这些微量元素在相关土壤中的高背景含量；目前在此类高背景区进行土壤重金属元素风险管控，以及硒等有益元素开发等方面面临两大难题：1)土壤中微量元素空间变异复杂，造成即使在采样密度很高的情况下，也难以通过有限样品的测试数据获取元素的较客观和精确的空间分布信息；而现有插值方法，如反距离插值、克里金插值等，缺乏该类高背景区微量元素空间迁移特征的针对性刻画，其空间预测能力有限；2)由于元素的空间迁移性，由地质图给出黑色岩系区与土壤元素高背景区不重合，目前缺乏有效的高背景
技术实现思路
1、本专利技术实施例的目的是提供一种黑色岩系高背景土壤元素含量空间预测和影响区划分方法，解决了当前黑色岩系高背景区的划分缺乏依据的问题。
2、一种黑色岩系高背景土壤元素含量空间预测和影响区划分方法，包括如下步骤：根据获取研究区的数字地形模型、黑色岩系多边形矢量数据和研究区区域性土壤地球化学调查数据进行元素空间预测；在元素空间预测结果中保留研究区内数据，根据概率分布和参考环境土壤标准确定背景阈值，进而确定很色岩系影响范围。
3、进一步的，所述的黑色岩系多边形矢量数据从地质图上提取或通过实地勘测得到。
4、进一步的，研究区区域性土壤地球化学调查数据，由土壤采样测试得到，基于整理成点矢量数据。
5、进一步的，进行元素空间预测具体包括如下步骤：
6、(1)将黑色岩系分布多边形矢量文件blkshlvec，按照dem分辨率和坐标信息栅格化，黑色岩系对应栅格值设为1，其它设为0或者背景，形成栅格数据blkshale；
7、(2)基于gis水文分析功能，将dem进行洼地填充，去除其中的凹陷区域，形成文件s1demfill；
8、(3)计算s1demfill中每个栅格的水流方向，推荐使用d8算法，使用编码给出每个栅格值的水流方向，形成文件s2flowdir；
9、(4)将blkshale作为权重因子，使用s2flowdir进行汇流量提取，即对每个栅格计算对应的汇水栅格总数，形成栅格数据s3flowacc；
10、(5)将s3flowacc重分类，进行二值化，将其中0设置为背景，其它大于0值设置为1，结果形成栅格数据s4blkrgn；
11、(6)以s4blkrgn为“源”数据，使用原始dem提供表面信息，计算每个栅格到最近“源”的“表面”路径距离，形成栅格文件s5path0；计算时，输入的dem高程可以乘以系数，以突出或抑制地形的影响；路径计算时需注意输入数据水平坐标单位与高程单位的统一，如均用米，如输入数据坐标不符合上述要求则要进行投影和坐标转换；随后将s5path0进行栅格运算s5path＝s5path0+n，其中n>0，得到去除0值后的栅格文件s5path；
12、(7)将土壤地球化学调查点数据pnts与s5path叠加，从中获取路径距离属性path；
13、(8)基于pnts中的元素含量属性数据，x元素含量以及path属性，分别作对数变换，得到logx和logpath；建立logx和logpath的回归关系：logx＝a×logpath+b，求回归系数a和b；
14、(9)使用栅格数据s5path求对数得到栅格数据s5logpath，作为以上回归模型中的logpath变量，使用以上回归系数a和b进行栅格计算，得到的logx值的预测结果形成栅格数据s6logpx；
15、(10)将点数据pnts与s6logpx叠加，从中获取栅格数据值作为pnts的属性，属性名s6logpx；将pnts的logx与s6logpx减差得属性reslogx，即reslogx＝logx-s6logpx；
16、(11)将pnts点数据中的reslogx属性进行简单克里金插值，插值后的栅格数据记为s7reslogx；
17、(12)将栅格数据s6logpx和s7reslogx开展运算：s8logx＝s6logpx+s7reslogx，得到栅格数据s8logx，对其进行反对数变换得栅格数据s8x；s8x即为土壤x含量空间预测结果。
18、进一步的，根据概率分布和参考环境土壤标准确定背景阈值，进而确定黑色岩系影响范围具体包括如下步骤：
19、对栅格数据s8x裁切，仅保留研究区内数据；对s8x栅格值进行直方图等基本统计分析，根据其概率分布并参照相关土壤环境质量标准确定背景阈值；
20、采用确定的阈值，将s8x中大于该阈值对应区域转化为多边形矢量数据，记为s9rgn；
21、在s9rgn中选择与blkshlvecs相交的多边形，保存为s10bk，作为黑色岩系影响范围；
22、进一步的，x元素是镉、硒或其它元素。
23、进一步的，进行元素空间预测的步骤中，步骤(6)之后可以采用s5path或s5logpath作为辅助变量，对土壤采样测试值x或logx进行回归克里金分析。
24、本专利技术实施例具有如下有益效果：
25、本申请针对黑色岩系高背景特征，给出了针对性的空间预测方法，相对于常规方法明显提高了空间预测准确性，其插值结果更能准确刻画元素的空间分布状态；给出了黑色岩系影响范围的预测方法，解决了当前黑色岩系高背景区的划分缺乏依据的问题。
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1.一种黑色岩系高背景土壤元素含量空间预测和影响区划分方法，其特征在于，包括如下步骤：根据获取研究区的数字地形模型、黑色岩系多边形矢量数据和研究区区域性土壤地球化学调查数据进行元素空间预测；在元素空间预测结果中保留研究区内数据，根据概率分布和参考环境土壤标准确定背景阈值，进而确定黑色岩系影响范围。
2.根据权利要求1所述的黑色岩系高背景土壤元素含量空间预测和影响区划分方法，其特征在于，所述的黑色岩系多边形矢量数据从地质图上提取或者实地勘测得到。
3.根据权利要求2所述的黑色岩系高背景土壤元素含量空间预测和影响区划分方法，其特征在于，研究区区域性土壤地球化学调查数据，由土壤采样测试得到，基于整理成点矢量数据。
4.根据权利要求3所述的黑色岩系高背景土壤元素含量空间预测和影响区划分方法，其特征在于，进行元素空间预测具体包括如下步骤：
5.根据权利要求4所述的黑色岩系高背景土壤元素含量空间预测和影响区划分方法，其特征在于，根据概率分布和参考环境土壤标准确定背景阈值，进而确定黑色岩系影响范围具体包括如下步骤：
6.根据权利要求5
7.根据权利要求6所述的黑色岩系高背景土壤元素含量空间预测和影响区划分方法，其特征在于，进行元素空间预测的步骤中，步骤(6)之后可以采用S5Path或S5logPath作为辅助变量，对土壤采样测试值X或logX进行回归克里金分析。
...【技术特征摘要】
1.一种黑色岩系高背景土壤元素含量空间预测和影响区划分方法，其特征在于，包括如下步骤：根据获取研究区的数字地形模型、黑色岩系多边形矢量数据和研究区区域性土壤地球化学调查数据进行元素空间预测；在元素空间预测结果中保留研究区内数据，根据概率分布和参考环境土壤标准确定背景阈值，进而确定黑色岩系影响范围。
2.根据权利要求1所述的黑色岩系高背景土壤元素含量空间预测和影响区划分方法，其特征在于，所述的黑色岩系多边形矢量数据从地质图上提取或者实地勘测得到。
3.根据权利要求2所述的黑色岩系高背景土壤元素含量空间预测和影响区划分方法，其特征在于，研究区区域性土壤地球化学调查数据，由土壤采样测试得到，基于整理成点矢量数据。
4.根据权利要求3所述的黑色岩...
【专利技术属性】
技术研发人员：夏学齐，卢新哲，黄春雷，鲍佳宇，
申请(专利权)人：中国地质大学北京，
类型：发明
国别省市：
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