Selection of a semivariogram model in the study of spatial distribution of soil moisture

• Autorzy: Obroślak R. , Dorozhynskyy O.

Identyfikatory

DOI

10.1515/jwld-2017-0080

Warianty tytułu

PL

Dobór modelu semiwariogramu w badaniach przestrzennego rozkładu wilgotności gleby

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The paper presents a selection of a semivariogram model in the study of spatial variability of soil moisture in a loess agricultural catchment. Soil moisture tests were carried out in the Moszenki village, 15 km northwest of Lublin. Soil moisture measurements were performed at two dates at 104 points, located on a rectangular surface measuring 700 × 1200 m. These points were laid out in the corners of a grid of squares with sides 100 m. In addition, 6 measurements were made at a distance of less than 100 m from the nearest points. Soil moisture was measured in the soil surface (0–5 cm). ArcGis software with Geostatistical Analyst extension was used for modelling semivariograms. In both terms, five models of semivariograms were used: stable, circular, spherical, exponential and Gaussian. Kriging was used for the estimation of soil moisture values. Among the semivariogram models analyzed in this study, the largest errors in the determined values of soil moisture relative to the empirical data were observed for the exponential model, and the smallest for the Gaussian model. However, it should be emphasized that the values of the analysed errors for the individual semivariogram models were similar. Application of the ordinary kriging method for interpolation of spatial distribution of soil moisture yields good results, but it has to be kept in mind that the final shape of the spatial distribution is influenced by the choice of the semivariance function model.

PL

W pracy zaprezentowano dobór modelu semiwariogramu w badaniach przestrzennej zmienności wilgotności gleby w lessowej zlewni rolniczej. Badania wilgotności gleb przeprowadzono na terenie wsi Moszenki, 15 km na północny zachód od Lublina. Pomiary wilgotności gleby przeprowadzono w dwóch terminach w 104 punktach, rozmieszczonych na powierzchni w kształcie prostokąta o wymiarach 700 × 1200 m. Punkty te wytyczono w narożnikach siatki kwadratów o bokach 100 m. Dodatkowo wykonano 6 pomiarów zlokalizowanych w odległości mniejszej niż 100 m od najbliższych punktów. Wilgotność mierzono w powierzchniowej warstwie gleby (0–5 cm). Do modelowania semiwariogramów wykorzystano program ArcGis z rozszerzeniem Geostatistical Analyst. W obu terminach do analiz wykorzystano pięć modeli semiwariogramów: stały, kołowy, sferyczny, wykładniczy, Gaussa. Do estymowania wartości wilgotności na analizowanym obszarze wykorzystano kryging zwyczajny. Spośród analizowanych modeli semiwariogramów największe błędy wyznaczonych wartości wilgotności gleby w stosunku do danych empirycznych zanotowano dla modelu wykładniczego, natomiast najmniejsze dla modelu Gaussa. Wykorzystanie krygingu zwykłego do interpolacji rozkładu przestrzennego wilgotności gleb daje dobre rezultaty, jednak na efekt końcowy rozkładu przestrzennego wpływ miał dobór modelu funkcji semiwariancji.

Słowa kluczowe

EN

geostatistics; modelling of semivariogram; semivariogram; soil moisture; variogram

PL

geostatystyka; modelowanie semiwariogramu; semiwariogram; wariogram; wilgotność gleb

• Wydawca: Wydawnictwo ITP
• Czasopismo: Journal of Water and Land Development
• Rocznik: 2017
• Tom: no. 35
• Strony: 161--166
• Opis fizyczny: Bibliogr. 20 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Obroślak R.

• University of Life Sciences in Lublin, Faculty of Production Engineering, Department of Environmental Engineering and Geodesy, ul. Leszczyńskiego 7, 20-069, Lublin, Poland

autor

Dorozhynskyy O.

• University of Life Sciences in Lublin, Faculty of Production Engineering, Department of Environmental Engineering and Geodesy, ul. Leszczyńskiego 7, 20-069, Lublin, Poland

Bibliografia

• ANCTIL F., MATHIEU R., PARENT L.E., VIAU A.A., SBIH M., HESSAMI M. 2002. Geostatistics of near-surface moisture in bare cultivated organic soils. Journal of Hydrology. Vol. 260 p. 30–37.
• BARDOSSY A., LEHMANN W. 1998. Spatial distribution of soil moisture in a small catchment. P. 1. Geostatistical analysis. Journal of Hydrology. Vol. 206 p. 1–15.
• BOROWIEC J., URBAN D. 1985. Problemy pomelioracyjnego zagospodarowania torfowisk o trudnych do uregulowania stosunkach wodnych na przykładzie doliny rzeki Ciemięgi [The problems of pomeliorative management of peat bogs with difficult to regulate water relations on the example of the Ciemięga River valley]. Folia Societatis Scientiarum Lublinensis, Geografia. No 27(1/2) p. 23–32.
• BROCCA L., MORBIDELLI R., MELONE F., MORAMARCO T. 2007. Soil moisture spatial variability in experimental areas of central Italy. Journal of Hydrology. Vol. 333 p. 356–373.
• CHILÈS J.-P., DELFINER P. 1999. Geostatistics. Modeling spatial uncertainty. New York. John Wiley and Sons. ISBN 0471083151 pp. 695.
• GHERBOUDJ I., MAGAGI R., BERG A.A., TOTH B. 2017. Characterization of the Spatial Variability of In-Situ Soil Moisture Measurements for Upscaling At the Spatial resolution of RADARSAT-2. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. Vol. 10. Iss. 5 p. 1813–1823.
• GREGO C. R., VIEIRA S. R., ANTONIO A. M., DELLA ROSA S. C. 2006. Geostatistica analysis for soil moisture content under the no tillage cropping system. Scientia Agricola. Vol. 63. Iss. 4 p. 341–350.
• HERBST M., DIEKKRUGER B. 2003. Modelling the spatial variability of soil moisture in a micro-scale catchment and comparison with field data using geostatistics. Physics and Chemistry of Earth. P. A/B/C. Vol. 28. Iss. 6–7 p. 239–245.
• LAKHANKAR T., JONES A.S., COMBS C.L., SENGUPTA M., VONDER HAAR T.H., KHANBIVARDI R. 2010. Analysis of large scale spatial variability of soil moisture data using geostatistical method. Sensors. Vol. 10(1) p. 913–932.
• OBROŚLAK R. 2011. Zmienność przestrzenna wilgotności gleby w lessowej zlewni rolniczej [Spatial variability of soil moisture in loess agricultural catchment]. Zeszyty Problemowe Postępów Nauk Rolniczych. Z. 560 p. 191–196.
• OLEA R.A. 1999. Geostatistics for engineers and earth scientists. Boston. Springer. ISBN 978-0-7923-8523-3 pp. 303.
• STACH A. 1998. Zmienność przestrzenna właściwości warstwy ornej na niejednorodnym litologicznie stoku morenowym [Spatial variability of properties of the ploughed layer on a lithologically non-homogeneous morainic slope]. Bibliotheca Fragmenta Agronomica. Vol. 4b p. 125–142.
• USOWICZ B. 1999. Zastosowanie analizy geostatystycznej i teorii fraktali w badaniach dynamiki wilgotności w profilu glebowym na polach uprawnych [Application of geostatistical analysis and fractal theory for the investigation of moisture dynamics in soil profile of cultivated field]. Acta Agrophysica. Vol. 22 p. 229–243.
• UZIAK S., TURSKI R. (ed.) 2008. Środowisko przyrodnicze Lubelszczyzny [Natural environment of Lublin region]. 2nd ed. Lublin. LTN. ISBN 8387833851 pp. 526.
• WALCZAK R., USOWICZ B. 1994. Variability of moisture, temperature and thermal properties in bare soil and in crop field. International Agrophysics. Vol. 8. Iss. 1 p. 161–168.
• WANG J., FU B., QIU Y., CHEN L., WANG Z. 2001. Geostatistical analysis of soil moisture variability on Da Nangou catchment of the loess plateau, China. Environmental Geology. Vol. 41. Iss.1–2 p. 113–120.
• WEBSTER R., OLIVER M. 2001. Geostatistics for environmental scientists. Chichester. John Wiley and Sons. ISBN 0471965537 pp. 271.
• WESTERN A.W., BLOSCHL G. 1999. On the spatial scaling of soil moisture. Journal of Hydrology. Vol. 217. Iss. 3–4 p. 203–224.
• WESTERN A.W., BLOSCHL G., GRAYSON R.B. 1998. Geostatistical characterization of soil moisture patterns in the Tarrawarra catchment. Journal of Hydrology. Vol. 205. Iss. 1–2 p. 20–37.
• ZUBALA T., PAŁYS S. 2008. Przyrodniczo-gospodarcze warunki kształtowania retencji wodnej suchej doliny lessowej [Natural and economic conditions of water retention shaping in dry loess valley]. Zeszyty Problemowe Postępów Nauk Rolniczych. Z. 528 p. 341–347.

Uwagi

Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2018).