Geostatistical Soil Data Analysis II. Optimal interpolation with kriging

U radu je opisana i, na primjeru sadržaja CaCO3 i humusa u površinskom horizontu/sloju (dubina 0 30cm) iz 136 pedoloških profila Petrova polja smještenog u dalmatinskoj Zagori, ilustrirana primjena metode optimalne interpolacije - ordinarnog kriginga temeljenog na teoriji regionalizirane varijable. Prostorni varijabilitet sadržaja CaCO3 i humusa, prikazan na trodimenzionalnim kartama kriging procjena i dijagramima standardnih grešaka procjena, posljedica je različite geološke građe, reljefa i hidrografije istraživanog terena. Dijagrami ili karte pouzdanosti kriging procjena mogu, lociranjem područja sa velikim greškama, pomoći definiranju optimalnih strategija uzorkovanja za različite stupnjeve točnosti procjene. Rezultati istraživanja su pokazali da se kriging metoda, uz uključivanje anizotropnih modela semivariograma, može koristiti za povećanje pouzdanosti lokalnih procjena izabranih svojstava tla. Stoga se kriging analize mogu preporučiti, kao puzdan “alat”, za kvantitativno procjenjivanje i kartiranje pojedinačnih svojstava tla na neuzorkovanim mjestima.The optimal interpolation by using the technique of ordinary kriging, based on the regionalised variable theory, is described and illustrated by a case study of the top-soil (depth 0-30cm) CaCO3 and humus content in the 136 pedons at Petrovo polje, located in dalmatinska Zagora. The spatial variability of the CaCO3 and humus content shown by threedimensional diagrams of the kriged estimates and associated standard errors diagrams may be consequence of different geology, topography and hidrology of the area. Reliability diagrams or maps of the kriged estimation errors, migh be useful in locating areas of large errors, to define optimal sampling strategy for different levels of estimation precision. The results of investigation showed that, by using anisotropic semivariogram models, applied geostatistical analysis can be used to improve local estimation precision of the selected soil properties. For this reason, kriging can be recommended, as a convenient tool, for quantitative estimating and mapping of the individual soil properties at unsampled locations