土壤剖面数据插值

背景介绍

在处理土壤数据时，由于不同研究的土壤采样深度各不相同，直接比较会导致偏差。为解决此问题，本研究采用了质量守恒样条函数（mass-preserving spline function）这一关键技术。该方法通过R语言的mpspline2包实现，可将所有不同深度的土壤剖面数据统一插值并计算到标准深度，以确保所有样点在同一深度标准下进行比较。

mpspline2包介绍

mpspline2包是对GSIF::mpspline()函数的独立重实现，专门用于将”质量守恒（mass-preserving）样条”应用于土壤属性数据。

对土壤剖面数据进行样条拟合（splining）是一种稳健的方法，可将离散（且常不连续）深度区间内测得的属性值，转换为沿深度方向连续的剖面估计。

安装方式

从CRAN安装

install.packages('mpspline2')

从GitHub安装

remotes::install_github("obrl-soil/mpspline2")

使用示例

基础示例

library(mpspline2)

dat <- data.frame(
  "SID" = c(1, 1, 1, 1),
  "UD" = c(0, 20, 40, 60),
  "LD" = c(10, 30, 50, 70),
  "VAL" = c(6, 4, 3, 10),
  stringsAsFactors = FALSE
)

dat
#>   SID UD LD VAL
#> 1   1  0 10   6
#> 2   1 20 30   4
#> 3   1 40 50   3
#> 4   1 60 70  10

# 运行插值
spl_dat <- mpspline_tidy(obj = dat, var_name = 'VAL')

# 查看插值结果
spl_dat$est_dcm
#>     SID UD  LD SPLINED_VALUE
#> 1.1   1  0   5      6.105160
#> 1.2   1  5  15      5.618341
#> 1.3   1 15  30      4.316876
#> 1.4   1 30  60      4.192058
#> 1.5   1 60 100      9.732400

完整实现流程

## 0. 加载所需包
library(readxl)
library(dplyr)
library(mpspline2)
library(writexl)

## 1. 读取Excel数据
dat <- read_xlsx("filtered_data.xlsx")

## 2. 基本检查：确认关键字段存在
required_cols <- c(
  "profile_id",
  "upper_depth",
  "lower_depth",
  "ORGC"
)

missing_cols <- setdiff(required_cols, names(dat))
if (length(missing_cols) > 0) {
  stop(paste("缺少必要字段:", paste(missing_cols, collapse = ", ")))
}

## 3. 整理为mpspline所需格式
# 注意：mpspline只关心profile_id / upper_depth / lower_depth / ORGC
dat_mps <- dat %>%
  select(
    profile_id,
    upper_depth,
    lower_depth,
    ORGC,
    longitude,
    latitude,
    date
  ) %>%
  arrange(profile_id, upper_depth)

## 4. 设定目标标准深度层（cm）
# 示例：0–5, 5–15, 15–30 cm
target_depth <- c(0, 5, 15, 30)

## 5. 运行mpspline插值（自动对所有剖面）
res <- mpspline_tidy(
  obj      = dat_mps,
  var_name = "ORGC",
  lam      = 0.1,
  d        = target_depth,
  vlow     = 0,
  vhigh    = 200
)

## 6. 提取插值结果并查看字段
soc_interp <- res$est_dcm

# 查看结果包含的列
print(names(soc_interp))

## 7. 合并经纬度和时间信息
site_info <- dat_mps %>%
  distinct(profile_id, longitude, latitude, date)

final_result <- soc_interp %>%
  left_join(site_info, by = "profile_id") %>%
  arrange(profile_id, UD)  # 按上深度排序

## 8. 导出为Excel
write_xlsx(
  final_result,
  path = "ORGC_mpspline_interpolated.xlsx"
)

## 9. 提示完成
message("mpspline插值完成，结果已保存为ORGC_mpspline_interpolated.xlsx")

数据组织格式

输入数据格式示例

profile_id	upper_depth	lower_depth	ORGC	longitude	latitude	date
1	0	5	1.2	116.397	39.916	2021
1	5	15	1.5	116.397	39.916	2021
1	15	30	1.8	116.397	39.916	2021
2	0	10	2.0	117.200	40.133	2021
2	10	30	2.3	117.200	40.133	2021

输出结果说明

最终输出的插值结果将包含以下关键字段，方便后续分析和应用：

• profile_id：土壤剖面唯一标识符
• UD：插值后的上深度（cm）
• LD：插值后的下深度（cm）
• SPLINED_VALUE：插值得到的土壤属性值
• longitude：经度
• latitude：纬度
• date：采样日期

更多资源

关于mpspline2包的详细说明和参数解释，请参考mpspline2官方文档。