充分认识青藏高原地区耕地资源质量的空间格局与时间变化特征,是探索区域性耕地资源保护与可持续利用路径的重要基础,对维护青藏高原地区的粮食安全和社会稳定具有重要意义。设计空间抽样方案,利用较少的样点尽可能全面地表征区域耕地质量的总体特征,对于开展耕地资源质量长期观测与机理研究具有重要意义。该研究以青海省互助土族自治县为研究区开展基于耕地质量指标数据驱动的空间抽样实证研究,从信息熵、Kullback–Leibler散度、相似度距离、样本对总体耕地质量空间异质性的表征能力、样本空间分布均匀性等视角,对比分析随机抽样法(random sampling method,RSM),空间覆盖随机抽样法(spatial coverage sampling and random sampling,SPCOSA),条件拉丁超立方体法(conditioned latin hypercube sampling,CLHS),加入平面坐标的条件拉丁超立方体法(CLHS with x and y coordinates as covariates,XY_CLHS),空间覆盖随机抽样与条件拉丁超立方体抽样的混合抽样法(spatial coverage sampling and random sampling–conditioned latin hypercube sampling,SPCOSA_CLHS)5种空间抽样方法在青藏高原县级区域耕地质量指标调查观测点位布局应用中的优劣特征与适用性,并探索了研究区适宜的观测点位数量。结果表明:SPCOSA_CLHS可以以较低空间约束的方式将SPCOSA指示的空间异质性特征集成到CLHS模型中,在表达总体的耕地质量指标属性特征和空间异质性特征方面更具优势;当抽样数量缩减到40~50时,抽样结果对总体耕地质量指标属性信息量的表征能力与抽样数量为100~200时近似;且SPCOSA_CLHS方法在表达耕地质量指标空间异质性、设计样点分布的空间均匀性、模拟总体耕地质量特征的准确性方面具有明显优势。该研究可以为青藏高原地区耕地资源质量调查监测工作提供方法支持,对理解该地区耕地资源质量变化过程、探索耕地可持续利用路径具有重要作用。
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