苏中平原南部土壤有机质空间变异特征研究

在江苏省中部平原南部选取一个30 km×45 km方形区域为研究区,按照套合采样方法,采集178个耕作层土样,分析土壤有机质含量和机械组成,运用地统计学和GIS技术研究苏中平原区表层土壤有机质含量空间变异特征,利用相关分析和方差分析探讨区域内土壤有机质含量空间变异的影响因素。统计结果表明,研究区土壤有机质含量为28.51±7.80 g/kg,变异系数为27.31%,属中等变异强度;地统计分析表明,研究区土壤有机质含量存在强烈的空间自相关性,结构变异占主导作用,各向异性显著,在39°和219°方向上变异程度最剧烈,土壤有机质含量自东北向西南呈递减趋势。研究区土壤有机质含量空间变异主要受土壤质地、成土母质、地形等因素影响,其中土壤质地是空间变异的主要影响因素。     

基于多元成土因素的土壤有机质空间分布分析

以陕西省蓝田县2013年667份土壤有机质样本为对象,运用GIS空间分析及遥感数字图像处理收集整理土壤类型、地形、植被等成土因子,利用多元线性回归分析集成所有成土因子对土壤养分进行空间分布预测。结果表明:通过分级统计均值定权法和像元线性拉伸法将所有成土因子统一为相对度量值,并根据成土因子与有机质含量的相关性显著程度进行因子取舍,有利于集成各类成土因子构建多元线性回归模型。预测结果定性分析表明:多元线性回归预测结果与kriging法预测结果在宏观上具有一致的空间分布趋势;但多元线性回归预测结果土壤有机质空间分布特征带有各种成土因子的变化特征,从视觉效果上,克服了传统插值法中存在的斑块状分布现象,更精细的描述了本区域内有机质空间分布趋势; MPE和RMS定量精度分析显示,在集成多元成土因素对有机质进行空间分布分析时,本文方法优于常用kriging插值法,该法可作为集成多元成土因子对土壤养分空间分布预测的有效方法。本区域内土壤有机质高值区域主要集中在地势低平、坡度缓和、湿度适中的农耕区,地势较高、坡度陡的山区有机质含量低。     

福建省土壤砷含量空间变异性

基于地统计方法分析了省域范围表层土壤(0~20 cm)砷元素的空间变异性。结果表明:研究区土壤砷含量平均值为6.95 mg·kg~(-1),变异系数141.0%,为强变异性。土壤砷最优理论半变异函数拟合模型为指数模型,其块金效应值83.77%,变量空间相关性较弱。通过各向异性分析表明地质背景、地形可能影响着土壤砷的空间分布。克里格插值图直观地反映出研究区内土壤砷的空间变异特征,调查分析得出,母质母岩、土壤类型、地形等自然因素影响着研究区土壤砷的分布,同时,人类的矿山开采和农业生产活动等对土壤砷的分布也具有重要的影响。     

黄土丘陵沟壑区县域土壤有机质空间分布特征及预测

分析、预测土壤属性空间变异及其动态是区域土地质量评价和可持续土地利用的一个重要组成部分。在陕西省横山县采集了254个耕层(0~20cm)土样,利用数字地形与遥感影像分析技术,提取了相关地形与遥感指数,分析不同土地利用类型、不同地形条件下土壤有机质空间变异及分布特征,并利用相关因子进行回归预测分析。结果表明,县域土壤有机质平均含量很低,变异性较大。不同土地利用类型土壤有机质差异显著,其中以水稻田有机质含量最高,而林地和灌木林地相对较低。不同土地利用类型土壤有机质含量次序为:水稻田>川地>梯田>坝地>荒草地>坡耕地>林地>灌木林地。不同坡度分析表明,“0~3°”这一坡度等级有机质含量显著高于其它坡度等级;不同坡向有机质含量差异不显著,但不同坡向有机质含量存在一个明显的趋势,阴坡有机质含量整体上要比阳坡高。相关分析表明土壤有机质与高程h呈现负相关关系,与坡向的余弦值COSα正相关,与复合地形指数CTI正相关;土壤有机质和修正后的土壤调节植被指数(MSAVI)以及湿度指数(WI)正相关。利用相关环境变量及遥感指数进行多元线性逐步回归分析,预测结果不甚理想,存在一个平滑效应,对于残差解释相对较低,须进一步研究以更好的解释残差。     

基于T-S模糊神经网络模型的榆林市土壤风蚀危险度评价

选择位于风沙过渡区的榆林市为研究区域,以GIS技术和T-S模糊神经网络为依托,从土壤风蚀影响因子及风蚀动力学机制出发构建区域土壤风蚀危险度模型。基于此模型,对榆林市土壤风蚀危险度空间分异特征进行了分析,结果表明:T-S模糊神经网络模型可有效地揭示出区域土壤风蚀危险度与环境之间的映射关系,为土壤风蚀预测提供依据;风力、植被、气温、降水、地形等环境要素控制着土壤风蚀危险度空间分异格局;榆林市土壤风蚀危险度空间分异格局表现为:危险度从西北向东南逐渐降低。     

基于机器学习模型的区域土壤重金属空间预测精度比较研究

为识别区域土壤重金属的空间变异特征并厘清其影响因素,本研究构建了多元线性回归（MLR）、弹性网络回归（ENR）、随机森林（RF）、随机梯度提升（SGB）、堆叠（stacking）集成模型、反向传播神经网络（BP-ANN）、基于模型平均的神经网络集成（avNNet）、线性核支持向量机（SVM-L）和高斯核支持向量机（SVM-R）共九种机器学习模型,利用山东省中部土壤重金属（Cd、Cu、Hg、Pb和Zn）和环境辅助变量数据,开展区域土壤重金属空间预测精度比较研究。结果表明：RF对五种重金属空间预测的决定系数（R²）介于0.263~0.448之间,平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）分别小于8.408和10.636,预测值/实际值（P/O）均接近于1,对五种重金属的预测效果均较为理想,是研究区土壤重金属空间预测的最优模型;SVM-R整体预测性能仅次于RF,各项精度评价指标均相对稳健,可作为备选模型;其余七种模型的预测性能均明显低于RF和SVM-R。RF的空间预测结果显示,研究区五种重金属呈现出相似的空间分布格局,含量均由研究区东北部向西南部递减,包括东北部、北部和南部3个高值区,且高值区与当地工业–交通密集区的分布格局一致,反映出人类活动是研究区土壤重金属空间分异的主要影响因素。本研究可为区域土壤污染调查、评价和管控提供科学参考。     

广西土壤有机质空间变异特征及其影响因素研究

基于广西第二次土壤普查的270个土壤剖面资料,结合1∶50万数字化土壤类型图、土地利用类型图和气象监测数据等资料,利用地统计学和逐步回归分析等方法对广西表层土壤有机质空间变异特征及其影响因素进行了探究。结果表明：广西表层土壤有机质平均含量为3.11±2.19%,变异系数为70.72%,空间分布呈北高南低的趋势。广西表层土壤有机质空间分布受到自然和人为因素的共同影响,土壤类型、成土母质、海拔、土地利用、气候和坡度6个环境因子对全区土壤有机质含量变异的综合解释能力为47.9%。其中,土壤类型是最重要的影响因素,能独立解释其变异的36.0%,海拔和成土母质分别能独立解释28.5%和15.8%。气温对广西土壤有机质空间分布的影响比降水量更加显著,从而造成了广西土壤有机质整体呈南低北高的趋势。同时,土壤有机质对气温的敏感性在一定程度上受到降雨量的制约。此外,研究区农业耕作管理等因素对土壤有机质的影响也不容忽视。     

黑土坡耕地土壤有机质空间变异及其与土壤侵蚀的关系——以黑龙江省鹤山农场为例

选取黑龙江省鹤山农场面积为0.91 km²的典型黑土区的坡耕地作为研究样地。按横纵100 m间隔共采集101个样点,运用地理信息系统和地统计学相结合的方法研究分析0~15 cm土层有机质空间变异及其与土壤侵蚀的关系。结果表明：位于典型黑土区样地的有机质含量集中在3%~5%范围内,均值为4.13%,高于黑龙江省的有机质平均水平。有机质含量空间变异明显,且主要受土壤侵蚀的影响：高侵蚀区对应低有机质区,中度侵蚀区对应中等有机质区,沉积区对应高有机质区。顺坡种植平均坡度2.2°时,每侵蚀1 000 t/km²土壤,有机质含量降低0.8%。土壤有机质空间变异可采用球状模型表达,自相关明显,进一步表明土壤侵蚀导致的再分布。对比分析确定200 m采样间距能够能准确表达该区表层有机质含量的空间特征,为精准施肥提供了采样依据。     

准噶尔盆地东部土壤风蚀危险度评价

以准噶尔盆地东部露天矿区为研究区,基于GIS技术和土壤风蚀理论,结合研究区自然环境现状,选取植被覆盖度、土地利用类型、土壤可蚀性指数（K值）、地形起伏度为土壤风蚀危险度评价因子,建立土壤风蚀危险度模型,对研究区土壤风蚀危险度进行评价分析。结果表明：研究区土壤风蚀无险型区域面积28.99 km²（0.13%）,轻险型区域面积为2 100.66 km²（9.42%）,危险型区域面积为5 066.56 km²（22.72%）,强险型区域面积为14 593.12 km²（65.44%）,极险型区域面积为646.7 km²（2.29%）。在各个因子的影响下,研究区的风蚀危险度极高,强险型为研究区内最主要的等级程度。研究区土壤风蚀危险度从南向北危险度有增加的趋势,且成片状分布,与实际情况相吻合,说明基于GIS技术的土壤风蚀危险度评价可宏观地揭示新疆准东地区土壤风蚀危险度空间格局分异特征。     

耕地土壤速效钾含量的空间预测方法研究

利用插值方法进行土壤属性的空间预测是土壤学科的研究热点之一,以土壤发生学相关信息作为辅助变量的克里格空间插值方法则少有研究。该文以成土母质多样的湖南省石门县为例,基于GS+、ArcGIS和Matlab,结合成土母质信息的克里格(PMK)插值方法,对研究区土壤速效钾空间分布进行了预测。结果表明,PMK法较好地解决了因成土母质间速效钾含量差异给预测带来的误差,预测精度较反距离权重(IDW)、普通克里格(OK)法分别提高了21.68%、16.43%;PMK法制作的空间预测图中速效钾分布突变而非渐变,较IDW、OK预测结果接近研究区实际情况,进而证明在成土母质较为复杂的地区,PMK法适合对土壤速效钾含量的预测。     

基于环境相关法的土壤属性空间分布特征研究——以黄土丘陵沟壑区小流域为例

在横山县朱家沟小流域采集111个样点,分析土壤属性与地形因子相互关系,进行空间预测分析。结果表明:土壤密度与复合地形指数CTI显著正相关,土壤有机质与复合地形指数CTI、汇流动力指数SPI、沉积物运移指数STI显著负相关,全磷只与坡度β显著负相关。多元线性逐步回归模型对于土壤密度和有机质拟合较好,而对于全磷,预测结果较差;回归-克里格预测有效地减小了残差,消除了平滑效应,预测极差更宽,对于局部的变异及地形、土地利用的关系体现更为细化,提高了预测精度。     

元谋干热河谷冲沟区植被对微地形的响应

微地形是影响植被分布格局及多样性的重要因素。在元谋干热河谷冲沟区采集了1 236组"土壤-坡度-坡向-植被盖度-物种多样性"数据,运用统计学方法研究了坡度和坡向这两个地形因子对干热河谷植被盖度及其多样性的影响。结果表明:在元谋干热河谷冲沟区,植被盖度呈现出随坡度增大而减小的趋势,变性土区域活跃性冲沟坡面上有无植被生长的临界坡度是50°,而燥红土区域稳定性冲沟的临界坡度为65°;受人类活动影响强烈的沟坡区植被生长的临界坡度是45°,影响较轻微的近自然状态沟坡区的临界坡度是65°;植被盖度分布和植被种类的优势方向同为东北向,平均盖度为40%,西北向为28%,西南为20%,东南为21%;植被种类东北向平均为1.8,西北向为1.4.西南向为1.0,东南向为0.5。研究元谋干热河谷典型立地条件下植被对冲沟微地形条件的响应,可以为本区生态恢复提供科学指导。     

基于多光谱和地理加权回归模型的石嘴山城市 土壤有机碳空间分布研究

城市土壤有机碳（SOC）分布受城市建设、工业发展等人为因素的影响表现出明显的空间差 异。为揭示石嘴山市 SOC 受城市化、工业化等人类活动的影响，分别利用普通克里格法（OK）、多元 线性回归克里格法（RK）、遥感反演方法（RS）和遥感-地理加权回归克里格法（RGWRK）预测石嘴 山市 SOC 空间分布。结果表明：石嘴山市 SOC 含量在 1.31 ~ 66.92 g·kg^{- 1} 之间变化，其平均值为 17.61 g·kg^-1。石嘴山市不同功能区 SOC 含量存在显著差异（p < 0.05），具体表现为工业区>医疗区> 商业区>道路>住宅区>公园>农田>科教区；SOC 含量变异系数为 66.27%，呈中等程度变异；其最佳 拟合模型为高斯模型，C₀（/ C₀+C）为 0.02，属于强空间自相关。SOC 与遥感影像波段 DN 值的差值 （B1-B7、B3-B7、B4-B7）和地形因子（高程、坡度、起伏度）之间存在着极显著的相关性（p < 0.01）； 通过对 4 种方法的结果进行对比可知以各波段 DN 值差值与地形因子为输入量，利用 RGWRK 预测 的 SOC 精度最高，相比 OK 精度提高了 10.05%，相比 RK 精度提高了 8.79%，相比 RS 精度提高了 8.92%；研究区 SOC 含量呈北高南低的趋势，工业区 SOC 含量是郊区农田 SOC 含量的 1.92 倍，表明 城区 SOC 含量有富集的趋势。     

吉林省德惠市土壤特性空间变异特征与格局

基于区变量理论,通过地统计学的半变异函数定量研究吉林省中部德惠市土壤有机质、全氮、速效钾和速效磷的空间异质性特征。表明土壤有机质的理论模型属于球状模型、全氮和速效钾的理论模型为指数模型、速效磷则属于有基台值的线状模型。空间结构上,有机质具有很强的空间相关性,全氮和速效钾的空间相关性属于中等程度,而速效磷则具有弱相关性。四种土壤养分的空间自相关范围具有明显的差异,有机质和全氮的有效变程最大,速效钾次之,速效磷的有效变程最小。受研究区形状、地形及土壤母质区域性差异的影响,速效磷各向同性显著,其他养分各向带状性比较明显。根据空间分异的分析结果,在GIS支持下,采用Kriging和IDW两种插值方法,分析研究区土壤养分的空间格局,表明土壤有机质、全氮、速效钾均自东北向西南有规律地分布;速效磷分布的随机性较强,较前三者结构性特征不明显。     

新疆昌吉州耕地土壤有机质空间变异动态研究

土壤有机质在提高土壤肥力和作物生产力方面发挥重要作用,研究其空间变异性可为精准施肥以及可持续的土地利用和管理提供科学依据。本文以新疆昌吉州为研究区,基于多重分形方法,使用第二次土壤普查（1980年前后）、2010年和2018年共3期土壤有机质数据,计算多重分形参数来探究土壤有机质空间变异的动态。结果表明：① 第二次土壤普查—2018年期间,昌吉州土壤有机质含量呈增加趋势。② 第二次土壤普查—2018年期间,昌吉州土壤有机质的空间分布总体上具有非均匀的多重分形特征,土壤有机质值域范围逐渐变窄,空间分布变异性降低,趋于均一化。其中阜康市、吉木萨尔县和木垒哈萨克自治县的有机质变异程度在2010—2018年略有上升。③ 2018年,昌吉州土壤有机质在空间上自西向东值域分布范围逐渐变宽,变异程度增加,内部差异变大,趋向于非均匀化。④ 三个时期昌吉州土壤有机质数值中均是低值数据分布概率较大,其变异程度高于高值数据,仅阜康市和木垒哈萨克自治县在2018年由高值数据占主导地位。长时间的耕作经营使得土壤有机质含量有所提高,空间分布逐渐趋向均一化,但仍存在部分区域有机质较高,部分区域较低的情况。分区管理措施可以有效提高区域的整体肥力水平,应在阜康市、吉木萨尔县和木垒哈萨克自治县等有机质变异程度较高的区域继续推进精准施肥,改进灌溉和耕作措施以降低土壤有机质空间变异性。     

松嫩高平原县域土地利用空间格局地形梯度特征分析——以巴彦县为例

以黑龙江省巴彦县为研究区,基于研究区DEM数据,运用土地利用类型的分布指数、土地利用结构的信息熵、均衡度和优势度,明确研究区土地利用空间格局的地形梯度特征及地形因子对土地利用空间格局的影响。结果表明：① 研究区土地利用空间格局在地形因子的作用下存在明显的梯度特征,旱地、水田、草地、水域、建设用地及其他用地主要分布在较低地形级别区,林地主要分布在较高地形级别区。② 除林地以外,其他土地利用类型分布的优势地形位均位于较低地形级别区,林地分布的优势地形位位于较高地形级别区,各土地利用类型分布的优势区域不尽相同。③ 研究区土地利用结构的信息熵及均衡度变化趋势相同,优势度的变化趋势与信息熵、均衡度的变化趋势相反,土地利用空间格局与地形因子具有显著的相关性。     

中国土壤温度的空间插值方法比较

利用中国698个气象站点1971~2000年的地面气候资料,采用三种不同方法预测中国0cm、20cm和40cm深度年均土壤温度的空间分布,其中普通克里格和泛克里格法直接以年均土壤温度数据为源数据、回归克里格法以中国年均气温数据和中国DEM数据为源数据进行预测。预测结果的准确性通过平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)值来评价。结果表明回归克里格法预测的MAE值和RMSE值均为最小,说明其预测结果的准确性最好、预测的极端误差也最小;其次为泛克里格法;普通克里格法预测的效果最差。回归克里格法预测结果由于采用了中国DEM数据进行修正,在空间特征表达方面能够更好地表达复杂地形地区的局部变异,其平滑效应明显小于泛克里格法和普通克里格法的预测结果。     

黄河下游沿岸县域农业景观格局演变的土壤养分效应——以河南省封丘县为例

运用地统计学方法,以封丘县景观多样性指数、土壤有机质含量变化值为代表,研究黄河下游沿岸地区景观格局演变的土壤养分效应.结果表明:研究区农业景现多样性2000年比1990年有所降低,土壤有机质含量2006年比1986年有较大幅度增加;两时期变化值的空间分布中随机因素的作用较大,尤其是土壤有机质含量变化.景观多样性指数减小区域发生在封丘县北部并向南延伸,增加区域则分布在封丘县西部、东南部.土壤有机质含量增加幅度较大的区域集中在封丘县东北一西南方向.景观多样性、土壤有机质变化值空间分布的比较表明,景观多样性的稳定有利于土壤有机质的积累.     

土壤厚度的空间插值方法比较——以青海三江源地区为例

利用青海三江源地区533个土壤剖面中的厚度数据, 在GIS技术的支持下, 采用确定性内插(反距离加权、全局多项式、局部多项式和径向基函数)和地统计内插(普通克里格、简单克里格、泛克里格和协同克里格)两类共八种插值方法对研究区土壤厚度的空间分布进行了预测, 并综合比较了各种插值方法的预测误差、统计特征值和插值结果分布图。结果表明:(1)在地统计内插方法中, 普通克里格方法(一阶)插值效果比普通克里格方法(二阶)要好;在普通克里格方法(一阶)的半方差函数模型中, 球状模型的插值效果优于指数模型和高斯模型;普通克里格方法在四种地统计内插方法中预测误差最小、预测结果准确性最好。(2)确定性内插方法中, 反距离加权(指数为1)法的误差较小, 并且对区域与局部趋势的反映效果最好。(3)从预测误差大小和对区域总体及局部趋势的综合反映效果来看, 有异向性的球状模型普通克里格(一阶)插值方法预测结果最能准确反映青海三江源地区土壤厚度的空间分布。     

基于DEM的土壤理化性质空间统计与三维表达——以湖南醴陵市为例

以土壤图、地貌分区图、地形图、土壤普查及野外实际调查资料为数据源,利用GIS软件建立DEM并进行高程分带和空间叠置分析等,研究湖南醴陵市土壤空间分布及其理化性质与地形因子的相互关系。结果表明:土壤空间分布具有强烈的区域差异性,不同地貌分区和高程区域土壤组合不同,同一土壤类型在各地貌分区和高程区域的分布面积也不同;土壤理化性质与海拔高程具有显著相关性,随海拔高程增加,土壤有机质和全氮含量减少,阳离子代换量降低,土壤pH值升高、酸性减弱。据此构建研究区土壤空间分布三维可视化模型,直观再现土壤空间分布与所处地理环境的关系。