Pro tvorbu map, popisujících prostorové rozložení variability (heterogenity) měřených půdních faktorů na pozemku, existují různé metody, které se liší především kvalitou získaných dat. V dnešní době je asi nejvíce používanou metodou získávání prostorově vztažených dat odběr půdních vzorků ze sítě bodů pravidelně rozmístěných po pozemku.
Při půdním bodovém vzorkování je kritickým parametrem hustota sítě vzorkování. Vysoké náklady na odběr a analýzu půdních vzorků vedou ke snižování potřebné hustoty, a tedy počtu vzorků, který reprezentuje variabilitu sledovaných faktorů. Výsledkem prací zabývajících se potřebnou hustotou systematického vzorkování půdních agrochemických vlastností v konkrétních podmínkách je návrh sítě 100x100 m /Pocknee a Boydell, 1995/, 70x70 m /Frazen a Peck, 1995/, 90x90 m /Wollenhaupt et al., 1994/.
Cíle práce
Cílem této práce je ověřit potřebnou hustotu bodového systematického vzorkování půdy v závislosti na kvalitě získané mapové informaci o prostorové variabilitě v podmínkách zvoleného pozemku. Půdním parametrem byl zvolen obsah přístupného draslíku.
Na vybraném pozemku o rozloze 60 ha v řepařské výrobní oblasti u Českého Brodu bylo odebráno celkem 368 půdních vzorků ornice. Pro odběry byla zvolena pravidelná čtvercová síť 40 x 40 m. Na každém stanovišti bylo uskutečněno 14 vpichů sondovací tyčí. Jednotlivé body, stanoviště odběru, byly zaměřeny pomocí GPS přijímače (Garmin II+) v souřadnicovém systému WGS-84. Vzorky ornice byly analyzovány podle standardní metody Mehlich III, obsah přístupného draslíku byl stanoven metodou atomové absorpční spektrometrie (VARIAN Spectra AA – 300). Všechny mapy zásobenosti draslíku byly vytvořeny pomocí programu Surfer verze 7 s využitím základního nastavení interpolací metody krigingu. Základní mapa je zpracována ze všech získaných údajů vzorkování v rastru 40 x 40 m. Další mapa pro hustotu sítě 80 x 80 m byla vytvořena ze stejného souboru dat vynecháváním hodnot v obou souřadnicích tak, aby byl dodržen pravidelný čtvercový rastr. Dále pak byla hustota ještě snížena na 160 x 160 m (1 vzorek na 2,5 ha) a byly vytvořeny dvě verze mapy, kde bylo pokaždé použito jiného počátečního bodu (mapa A, mapa B). Tedy síť bodů je v obou případech stejná, je jen o určitou vzdálenost na pozemku posunuta. Pro všechny mapy byla použita stejná barevná stupnice se stejným zadáním intervalů hodnot obsahu draslíku. Výstupní mapa je vytvořena interpolací nevzorkovaných bodů jako bitmapová mapa v kombinaci s isočarami konturové mapy. Statistické výsledky byly zpracovány pomocí statistických procedur SAS verze 8.
Výsledky práce
Ze statistických výsledků uvedených v tabulce 1. je zřejmé, že průměr zásobenosti draslíku v ornici 212 ppm pro síť souboru dat 40x40 m a 202 ppm pro 80x80 m se téměř neliší. Rozdíl v hodnotách směrodatné odchylky 86 ppm pro 40x40 m a 61 ppm 80x80 m je způsoben lokálními extrémy základního souboru, které jsou zřejmé z grafického znázornění (obr. 1.). Při takovémto statistickém hodnocení pozemku jako celku není zahrnuta velikost jednotlivých lokalit vykazujících extrémní hodnoty. Tyto hodnoty mohou ovlivňovat nejen aritmetický průměr celku, ale hlavně grafický výstup (mapu) při nedostatečné hustotě vzorkování.
U obou souborů dat z odběrového rastru 160 x 160 m se průměrná hodnota (A: 259 ppm a B: 200 ppm) také příliš neodlišuje od hodnoty základního souboru (40x40 m). Rozdíl je ale v hodnotách popisujících variabilitu těchto souborů. Především u souboru dat A 160x160 m je směrodatná odchylka značně vyšší (182 ppm) než u základního souboru. To je způsobeno vysokou hodnotou jednoho vzorku (bodu 2 na mapě). Naopak náhodným výběrem pravidelné sítě bodů B 160x160 byla získána podstatně nižší hodnota popisující variabilitu tohoto souboru dat, vykazující střední až nižší hodnoty a nižší úroveň heterogenity (obr. 4.) než je patrná ze základní mapy (obr. 1.).
Pro posouzení variability daného faktoru v prostoru je ale důležitější zohlednění, jak se draslík mění se vzdáleností, tedy v prostoru. Na obrázku 1. je mapa rozložení hodnot pro hustotu vzorkování 40x40 m. Je zřejmé, že na mapě se objevují i velmi malé plochy vykazující jinou zásobenost draslíku v rámci větší lokality popisující určitou úroveň. Tento jev potvrzuje překročení potřebné hustoty vzorkování. Z pohledu využití není pro návrh aplikační mapy nutno zahrnovat tyto velmi malé plochy do výpočtů. U mapy vytvořené nad rastrem 80x80 m (obr. 2.) je stále vidět téměř nezměněné rozložení základních lokalit na pozemku popisující úrovně zásobenosti draslíku. Nebyla tedy ztracena důležitá informace o rozložení variability. Jestliže se hustota sítě vzorkování ještě zmenší na hodnotu 160x160 m, je vidět, že v obou případech (obr. 3 a 4) byla získána naprosto jiná mapa zásobenosti draslíku. Je tedy zřejmé, že tato hustota pravidelné sítě pro popis heterogenity obsahu přístupného draslíku je nedostatečná. Z těchto výsledků vyplývá, že nutná hustota vzorkování pro daný pozemek a měřený faktor je mezi hodnotami 80 m a 160 m.
Nevýhodou systematického vzorkování je nezbytnost zvolení pevné vzdálenosti sítě vzorkování, a tak někdy mohou být odebírány a analyzovány i redundantní vzorky. Další nevýhodou tohoto vzorkování je možnost odběru vzorku vykazující lokální extrém, který pak ovlivní celkové vykreslení mapy v okolí bodu až k lokalitě sousedních bodů. Proto vznikají nové strategie mapování, pomocí kterých jsou redukovány počty odebraných vzorků se snahou neztratit důležité informace výstupní mapy. Tyto metody vzorkování umožňují vytváření odběrových schémat bodů vzorků podle některé známé prostorově vztažené vlastnosti pozemku. Jednou z možností je také mapování pomocí senzorů půdních vlastností (např. K – Gama radiometer, Billings). Využitím těchto senzorů je možné odhalit hlavní lokality různých úrovní měřených faktorů. I když tyto senzory často nevykazují velkou přesnost měření absolutních hodnot, lze tak získat důležitou informaci o relativních hodnotách v prostoru (v celé ploše pozemku) a podle těchto dat doplnit, nebo navrhnout nové schéma odběru vzorků respektující rozložení variability.
Z výsledků měření referenčních vzorků bylo zjištěno, že chyba navážky (nehomogenita 1 vzorku) se pohybuje okolo 6 %, přičemž analytická chyba v případě měření K činila 2%. Tyto výsledky potvrzují, že největší důraz je třeba klást především na odběr půdních vzorků.
Jako doplňující informace o hodnotách draslíku, ale i hodnotách ostatních kationtů zastoupených v sorpčním půdním komplexu lze využít údajů o KVK. Hodnoty KVK lze získat pomocí speciální analytické metody jako rozšiřující nabídku v rámci AZP (agrochemické zkoušení půd).
Autoři článku děkují Ing. Františku Martinovi za poskytnutí pozemku k pokusným účelům a za všestrannou pomoc.
Ing. Lukáš Brodský,
Prof. Ing. Václav Vaněk,
CSc., Ing. Kamil Štípek,
Ing. Jiřina Száková, CSc.
AF ČZU v Praze
