新疆南部土壤有机质含量的高光谱特征分析

土壤有机质含量是衡量土壤肥力的一个主要指标,也是影响土壤光谱特性的一个重要因素,本研究以南疆地区的草甸土、灌淤土、盐土、水稻土、4种主要土壤类型为研究对象,通过野外调查取样和室内理化分析与光谱测试,研究了土壤有机质含量与土壤光谱特征的关系,结果表明土壤去有机质后光谱反射率不管在全波段还是在紫外、可见光和近红外波段都有明显的提高;反射率经不同形式的数学变换后与有机质含量的相关性有所变化,其中倒数与对数变换后在360~520 nm波段经倒数变换后相关系数有所提高,而在520~1 072 nm波段相关系数反而有所降低,而一阶微分变换后相关系数变化起伏波动较大,缺乏规律性,最显著的效果是个别波段相关性得到增强;利用光谱反射率与反射率的一阶微分均能较好的预测土壤有机质含量,反射率在600.5 nm处预测有机质的精度为72.3%,反射率的一阶微分在539.2 nm处预测有机质的精度为87.0%。     

基于TM影像的荒漠绿洲交错带土壤有机质含量反演模型

选取Landsat TM影像的光谱反射率（R）、反射率之倒数（1/R）、反射率倒数之对数（lg（1/R））、反射率一阶导数（FDR）、波段深度（D）等5种光谱指标,分别建立了奇台县土壤有机质（SOM）含量的反演模型,并利用F检验来验证模型的显著性。结果表明：用各光谱指标建立的土壤各层和不同深度SOM含量的反演模型精度值由低到高的顺序均为lg（1/R）<R<1/R<FDR<D,以D反演SOM含量的模型效果最好,且对10～20 cm的SOM含量的反演精度最高,适用于对研究区SOM含量的反演,FDR的反演效果次之,1/R和R的模型精度一般,而lg（1/R）的模型精度最差;各层拟合模型的反演精准度由低到高的顺序为50～60 cm <40～50 cm <30～40 cm <20～30 cm <0～10 cm <10～20 cm,不同深度反演模型的优劣为0～60 cm <0～50 cm <0～40 cm <0～30 cm <0～10 cm <0～20 cm。     

有机质对青藏高原多年冻土活动层土壤持水性能的影响

土壤水分特征曲线描述土壤基质势ψ和含水量θ之间的函数关系,表征土壤的持水性能,是研究土壤水分入渗、蒸发、土壤侵蚀及溶质运移的关键。高寒气候特征使有机质在青藏高原地区大量积累,为确定多年冻土活动层土壤持水性能的影响因素,尤其是有机质的影响,在长江源北麓河地区采样分析。结果表明：相比于土壤粒度分布,容重和有机质是影响土壤持水性能的主要因素,其中高基质势下（0~-30 kPa）以容重影响为主,低基质势下（-100~-1 500 kPa）以有机质影响为主;有机质通过改变土壤结构和增强土壤的吸附性而影响土壤持水性能,同时影响程度取决于有机质的多少,土壤持水性与有机质含量呈正相关关系。本次研究有助于认识高寒地区土壤水文特征,对展开土壤水文过程的研究提供理论基础。     

基于不同卫星光谱模拟的土壤电导率估算研究

土壤电导率 (Electrical conductivity, EC)是评价土壤盐渍化的重要指标。通过实测新疆艾比湖湿地自然保护区土壤EC及可见光—近红外光谱数据，利用波谱响应技术模拟Landsat 8 OLI、Sentinel 2、Sentinel 3卫星的宽波段数据。构建宽波段模拟数据及其5种预处理后的三维光谱指数 (Three-dimensional spectral index, TDSI)，采用梯度提升回归树算法 (Gradient boosting regression tree, GBRT) 建立3种卫星土壤EC估算模型，并比对加入TDSI后模型精度的变化。结果表明：在不同土壤EC条件下，3种卫星具有相似的光谱趋势，均在红、近红外波段附近反射率较高；TDSI与土壤EC相关性基本均在0.4以上，最大程度保留了与土壤EC敏感度高的红、绿、蓝、近红外、短波红外波段信息；GBRT对于土壤EC估算能力表现突出，3种卫星对土壤EC的最佳预测精度R²分别为0.831、0.847、0.903，在加入TDSI后，R²分别提高至0.835、0.857、0.935，综合分析发现，Sentinel 3对土壤EC估算效果最佳 (R²=0.935，均方根误差RMSE=2.986 mS·cm^-1，赤池信息准则AIC=57.500)。通过利用波谱响应技术结合TDSI深度挖掘波段间的协同信息，采用GBRT验证了不同卫星对土壤R²的估算效果，二者相结合可以有效提升模型预测精度，为干旱区土壤盐渍化定量监测与防控提供有利指导。     

塔里木河流域中游渭干河-库车河绿洲盐渍土水盐信息光谱特征研究

土壤水分、盐分时空变异强,是影响土壤光谱特征的两个重要因素。土壤水分与盐分之间的关系以及土壤水分、盐分与土壤光谱特征间的关系直接关系到利用遥感光谱信息监测土壤盐渍化的精度。该文运用多元统计学及可见光-近红外反射光谱分析方法对2010年10月渭干河-库车河三角洲绿洲盐渍土水分、盐分数据和盐渍土野外光谱数据进行分析,探讨该绿洲盐渍土表层(0～10cm)水盐信息与野外光谱特征间的关系。结果表明:1)土壤水分和土壤电导率可用Cubic曲线拟合,相关系数R=0.8503,土壤盐分和土壤电导率也可用Cubic曲线拟合,相关系数R=0.842,但土壤水分与盐分之间的显著性较弱,相关系数R=0.74。2)与原始野外光谱相比,包络线消除后光谱波段与土壤水分和土壤电导率之间的Pearson相关性都有不同程度的提高,利用包络线消除法后的波段分别建立盐渍土土壤水分、土壤电导率后向回归预测方程,为动态水盐条件下的盐渍土遥感监测提供了理论依据。     

宁夏哈巴湖国家级自然保护区土壤养分5年变化

测定了宁夏哈巴湖国家级自然保护区2013、2018年沙柳（Salix psammophila）群落、油蒿（Artemisia ordosica）群落、锦鸡儿（Caragana microphylla + C. korshinskii）群落和长芒草（Stipa bungeana）群落142个样点的土壤有机质、全氮和全磷含量，分析了土层20 cm处5年间土壤养分的变化。结果表明：从2013年到2018年，整个保护区土壤有机质显著增加52.46%，土壤全氮显著增加154.14%，土壤全磷增加21.75%；油蒿群落57个样点土壤有机质、全氮和全磷含量的增加量高于整个自然保护区，土壤有机质显著增加57.64%，土壤全氮显著增加323.50%，土壤全磷显著增加33.58%。5年来宁夏哈巴湖国家级自然保护区土地沙漠化得到了逆转，同时土壤养分的变化也开始影响植物群落的波动。     

基于小波分析的土壤速效K含量高光谱反演

选取新疆奇台县的134个土壤样本,利用土壤反射率对数的一阶导数光谱分别对4 种小波函数进行多层离散分解,采用PLSR方法分别建立了土壤速效钾含量的反演模型,并对其精度值进行检验。结果表明：小波分解获得的各层低频系数以1～3层较高,而其余各层则较低。所有函数分解的6层中,均以第2层低频系数建模的精度最高,随着分解层数（>2层）的增加,其精度值和显著性明显降低。相同尺度下,采用4种小波函数的低频系数构建的反演模型的精度差异较小,而Bior1.3为最优函数;基于Bior 1.3分解的ca2低频系数建模的R²达0.964,RMSE仅为8.19 mg·kg^-1,且为极显著水平,为最佳反演模型,经样本检验后发现,此模型可用以快速、准确估算土壤高光谱速效钾含量。     

基于高光谱的不同人类干扰程度下荒漠土壤有机质含量估算模型

为对比同一背景下不同人类干扰程度的荒漠土壤有机质含量的预测模型,以天山北麓阜康市的土壤为研究对象,通过对无人干扰区、人为干扰区全样本和剔除有机质质量分数大于2%的样点的原始光谱反射率进行6种光谱变换,分析不同变换形式与有机质含量的相关性,以相关系数通过P=0.01和0.05水平上显著性检验的敏感波段为自变量,运用多元逐步回归、偏最小二乘回归以及主成分回归法分别建立了无人干扰区、人为干扰区土壤有机质高光谱的预测模型,并选择精度最高的为最优模型。结果表明：（1）无人干扰区与人为干扰区的原始光谱所有波段与有机质含量的相关性都没有通过0.01水平的显著性检验。将有机质质量分数大于2%的样点剔除后,有机质含量与原始光谱反射率的相关系数都大于全样本且有部分波段通过了0.01水平的显著性检验。（2）不论采用何种方法建立的全样本无人干扰区和人为干扰区的预测有机质模型的RPD均小于1.4,不具有预测有机质含量的能力。其中全样本无人干扰区一阶微分、人为干扰区倒数一阶微分多元逐步回归模型是其所有模型中,建模精度最高的,R²分别为0.652、0.512,但是其RPD仅分别是0.662、0.655,表明模型的预测能力很差。（3）剔除有机质质量分数大于2%的样点之后,预测效果最好的是无人干扰区一阶微分多元逐步回归模型,R²达到0.776,RMSE为1.408,RPD为2.136;而人为干扰区的二阶微分模型预测效果最优,R²为0.542,RMSE为2.261,RPD为2.087。     

呼伦贝尔沙地北部沙带植物群落分布格局与土壤特性的关系

研究呼伦贝尔沙地植物群落与土壤特征相互关系有助于促进中国北方的生态恢复与重建工作。分析了呼伦贝尔沙地北部沙带58个样地174个样方的植物和土壤的调查数据，调查到94种植物，分属于26科64属，其中菊科（Compositae）、禾本科（Gramineae）、豆科（Leguminosae）和蔷薇科（Rosaceae）为前四大科，占总物种数55.33%。采用Ward系统分类法，将所调查植被分为4类。寸草薹-二裂委陵菜群落（Carex duriuscula-Potentilla bifurca） Tsallis多样性最高，冰草-星毛委陵菜-糙隐子草群落（Agropyron cristatum-Potentilla acaulis-Cleistogenes squarrosa） Tsallis多样性最低。不同植物群落间土壤物理特性有显著差异，化学特征差异不显著。随着土层深度的增加，各群落土壤全氮、全磷、有机质含量逐渐降低，表聚现象明显，脚薹草-贝加尔针茅群落（Carex pediformis-Stipa baicalensis）和冰草-星毛委陵菜-糙隐子草群落养分层次特征显著，羊草群落（Leymus chinensis）和寸草薹-二裂委陵菜群落养分层次特征不明显。CCA排序结果表明影响植被群落物种分布的土壤因子有全氮、全磷、有机质、pH和土壤水分，其中深层土壤全氮、全磷、有机质（20~40 cm土层）的作用最显著。呼伦贝尔沙地北部沙带植物群落分布存在较显著差异，呈现出斑块状分布规律，而土壤养分对植被群落格局具有重要影响。     

高光谱遥感土壤有机质信息提取研究

土壤反射光谱特征分析是反演土壤信息参量的基础资料。本文阐述了使用航空成像光谱仪OMIS- Ⅰ数据并 结合ASD FieldSpec FR(350~2500nm)便携式光谱仪获取野外光谱数据, 对山东省烟台市招远东良乡原状农用土有 机质含量进行反演, 从而实现有机质填图。通过对土壤原反射率对数一阶微分变换并确定其与SOM的相关性, 最 终建立相应的多元线性回归方程。分析认为土壤有机质的测定选用762nm、874nm 及1667nm 波段在本次研究中效 果最佳。该模型也可作为土壤有机质估测和评价的参考。     

祁连山中段青海云杉林土壤肥力质量评价研究

以祁连山排露沟流域青海云杉林为研究对象，研究了海拔梯度上土壤肥力因子的分布特征及变化规律，并运用主成分分析法对青海云杉林土壤肥力状况进行了评价。结果表明：（1）研究区土壤呈碱性，pH值均大于8.0；高海拔地区（3 300 m）含水量达到过饱和状态，各土层含水量均大于100%；随海拔升高，全氮含量呈增大趋势，全钾含量呈减小趋势，而全磷含量呈先减小后增大趋势；不同海拔梯度速效磷含量差异不显著（P>0.05），海拔3 300 m处速效钾含量显著高于其他海拔段（P<0.05）。（2） 不同海拔梯度下土壤有机质、全氮、全磷、全钾、速效磷和速效钾含量都有明显的“表聚效应”，其中3 300 m处0~10 cm土层有机质含量高达325.93 g·kg^-1，是本海拔段其他土层的1.6~1.8倍，是同土层其他海拔段的1.3~2.0倍。（3） 土壤肥力因子间关系密切，土壤含水量与有机质、全氮呈极显著正相关关系，与土壤容重、pH和全钾呈极显著负相关关系，土壤养分含量之间存在不同程度的显著正相关关系。（4） 不同海拔梯度土壤肥力质量为：3 300 m>3 200 m>3 100 m>3 000 m>2 900 m。     

荒漠河岸林区3种典型植物群落下土壤碳氮含量特征

以黑河下游荒漠河岸林区3种典型植物(苦豆子(Sophora alopecuroides)、胡杨(Populus euphratica)、柽柳(Tamarix ramosissima))群落下的土壤为研究对象,分析了0～280 cm土层土壤碳氮含量特征,运用Pearson相关分析、通径分析方法揭示了土壤碳氮含量与其他理化性质的关系。结果表明：(1)苦豆子、胡杨、柽柳群落下的土壤平均碳含量分别为16.35、20.23、17.23 mg·g^-1,平均氮含量分别为0.47、0.69、0.61 mg·g^-1,植被类型导致的土壤碳氮含量的差异主要表现在0～10 cm表层。(2)荒漠河岸林区0～160 cm土壤碳储量柽柳(444.64 t·hm-2)>胡杨(398.60 t·hm^-2)>苦豆子(368.95 t·hm^-2),土壤氮储量柽柳(12.46 t·hm^-2)>胡杨(11.88 t·hm^-2)>苦豆子(10.60 t·hm^-2     

土地覆盖类型对科尔沁沙地南缘土壤有机碳储量的影响

研究了科尔沁沙地南缘土地覆盖由流动沙地向人工林地、农田及固定沙地等转变后,0~60 cm土层有机碳储量的变化。结果表明：农田土壤有机碳含量增加最明显,为流动沙地的3.97倍且相同层间差异均显著;樟子松（Pinus sylvestris var. mongolica）林地、新疆杨（Populus alba var. pyramidalis）林地、小叶锦鸡儿（Caragana microphylla）群落土壤有机碳含量较流动沙地分别增加79.78%、138.20%、73.07%,差异主要在0~20 cm土层;围封草地和中度放牧草地分别增加116.85%和133.71%,差异主要在0~40 cm土层;固定沙地比流动沙地增加49.44%,差异主要在0~20 cm土层。土地覆盖类型转变后,由于受到土壤容重的影响,土壤有机碳密度在0~20 cm土层变化较明显。8种土地覆盖类型可分为4组：CL1（农田）、CL2（新疆杨林地、围封草地、中度放牧草地）、CL3（樟子松林地、小叶锦鸡儿群落、固定沙地）和CL4（流动沙地）。另外,土壤有机碳含量和密度在土壤剖面上的分布也随着土地覆盖类型的变化而不同。     

干旱区梨园不同覆盖条件下土壤环境因子综合性评价研究

在干旱沿黄灌区开展不同覆盖材料配合滴灌的灌溉保墒方式下,进一步研究了不同覆盖方式对梨园全生育期的土壤理化性状和养分含量变化影响,分析了土壤温度、水分、pH等和矿质营养元素间的相互关系,对覆盖后的土壤质量进行了综合性评价。试验处理分为无覆盖对照（T1）、园艺地布覆盖（T2）、玉米秸秆覆盖（T3）和黑地膜覆盖（T4）4个处理;试验设计为随机区组设计,每个处理小区均为167株梨树（约占地667 m²）,重复3次;各小区土样分0~20 cm、20~40 cm、40~60 cm土层取样。结果表明：（1） 园艺地布和黑地膜覆盖处理有一定的增温效应,而玉米秸秆覆盖有较好的降温和稳温效应,且增墒效应明显,土壤含水率比其他3种处理显著提高了1.0%~2.7%。（2） 相较无覆盖处理,黑地膜覆盖可提升表层土壤pH,并加速表层土壤有机质的分解,有机质含量较无覆盖处理下降33.1%;玉米秸秆覆盖可显著降低各土层的土壤pH,降低范围为1.8%~4.6%,并促进0~20 cm土层有机质的提升,土壤有机质含量增加12.2%;园艺地布覆盖下0~40 cm土层内土壤有机质含量和全盐量均有降低。（3） 黑地膜覆盖下0~20 cm和20~40 cm土层的碱解氮含量分别为73.00 mg·g^-1和64.53 mg·g^-1,均显著地高于无覆盖处理,无覆盖条件下土壤碱解氮在深层（40~60 cm土层）积累较多,显著地高于玉米秸秆和黑地膜覆盖;各处理0~20 cm和20~40 cm土层速效磷含量差异显著,大小顺序均为T4>T3>T2>T1,玉米秸秆覆盖可提升土壤速效钾和速效铁的含量。（4） 进行主成分分析表明不同覆盖方式对梨园浅层土壤环境因子的影响要明显大于深层土壤,在0~40 cm土层内各覆盖处理效果均好于无覆盖处理,其中玉米秸秆覆盖在0~20 cm和20~40 cm土层综合得分分别为1.189和0.326,覆盖效果最佳。     

沙地小麦凋落物的分解残留物中营养元素的动态线性分析

在测定科尔沁沙地小麦凋落物分解率的基础上,对分解残留物中的N、P、Ca和S等元素含量进行了测定与分析。结果表明,4种元素随着分解的进行呈现增加的趋势。如果把分解时间用土壤温度大于0℃的天数来表示,对应的N、P、Ca和S元素含量变化除P之外,其它3种元素含量与分解天数之间的相关系数r均大于0.9,表现较好的线性关系,为揭示作物和土壤间养分元素的交换提供了便利的方法。但在分解测定的头两次取样和最后两次取样之间,元素含量变化与分解天数的线性关系较差,这是由于各种元素在小麦凋落物中初始含量的差异,导致了元素在分解始末变化区间的不同。     

祁连山青海云杉(Picea crassifolia)林浅层土壤碳、氮含量特征及其相互关系

为阐明祁连山青海云杉(Picea crassifolia)林分布带对其土壤碳、氮含量的影响,以分布在祁连山东段和西段的典型青海云杉林为研究对象,通过野外取样和室内分析,论述了青海云杉林浅层土壤碳、氮含量特征及其相互关系。结果表明:(1)祁连山东、西段土壤剖面有机碳含量均随土壤深度的增加而减小,但不同土层差异显著性不同,0~40cm含量分别为73.57±17.17g·kg-1和45.85±11.93g·kg-1;东、西段土壤剖面有机碳储量没有明显的变化规律,0~40cm有机碳储量分别为205.51±39.44t·hm-2和134.93±25.80t·hm-2。(2)祁连山东、西段土壤全氮含量随土层深度变化和不同土层差异显著性变化规律同土壤有机碳含量,0~40cm全氮含量分别为4.56±0.88g·kg-1和2.81±0.66g·kg-1;东、西段土壤全氮储量亦同土壤有机碳储量变化规律,0~40cm储量分别为12.77±2.08t·hm-2和8.38±1.56t·hm-2。(3)祁连山东、西段土壤剖面不同土层C/N比差异显著性变化规律相同,其C/N值分别为15.92±1.24和16.10±2.07;C/N比值大小主要取决于有机碳含量;线性分析表明,土壤有机碳与全氮含之间呈极显著的正相关关系,可用乘幂曲线模型Y=aXb较好地描述(p0.01)。上述研究结果可为祁连山水源涵养林建群种青海云杉林的经营和管理提供理论依据和数据支撑。     

Spatial variation and driving mechanism of soil organic carbon components in the alluvial/sedimentary zone of the Yellow River

Alluviation and sedimentation of the Yellow River are important factors influencing the surface soil structure and organic carbon content in its lower reaches. Selecting Kaifeng and Zhoukou as typical cases of the Yellow River flooding area, the field survey, soil sample collection, laboratory experiment and Geographic Information System(GIS) spatial analysis methods were applied to study the spatial distribution characteristics and change mechanism of organic carbon components at different soil depths. The results revealed that the soil total organic carbon(TOC), active organic carbon(AOC) and nonactive organic carbon(NOC) contents ranged from 0.05–30.03 g/kg, 0.01–8.86 g/kg and 0.02–23.36 g/kg, respectively. The TOC, AOC and NOC contents in the surface soil layer were obviously higher than those in the lower soil layer, and the sequence of the content and change range within a single layer was TOCNOCAOC. Geostatistical analysis indicated that the TOC, AOC and NOC contents were commonly influenced by structural and random factors, and the influence magnitudes of these two factors were similar. The overall spatial trends of TOC, AOC and NOC remained relatively consistent from the 0–20 cm layer to the 20–100 cm layer, and the transition between high-and low-value areas was obvious, while the spatial variance was high. The AOC and NOC contents and spatial distribution better reflected TOC spatial variation and carbon accumulation areas. The distribution and depth of the sediment, agricultural land-use type, cropping system, fertilization method, tillage process and cultivation history were the main factors impacting the spatial variation in the soil organic carbon(SOC) components. Therefore, increasing the organic matter content, straw return, applying organic manure, adding exogenous particulate matter and conservation tillage are effective measures to improve the soil quality and attain sustainable agricultural development in the alluvial/sedimentary zone of the Yellow River.     

近40年甘肃省耕层土壤有机碳时空分异及影响因素

区域耕层土壤有机碳（Soil Organic Carbon, SOC）调查是明确全球土壤碳储量和认识土壤碳循环的重要任务。利用甘肃省1980s、2000s、2020s等3个时期的耕层土壤调查数据,通过计算耕层土壤有机碳密度（Soil Organic Carbon Density,SOCD）,估算了甘肃省耕层有机碳储量。结果显示：（1）1980s、2000s、2020s甘肃省耕层SOC储量分别为97.68、109.14、123.13 Tg,近40年固碳总量约为25.45 Tg,固碳速率为0.012±0.01 kg·m^-2·a^-1,说明当前的农田管理措施有利于研究区耕地土壤长期固碳;40年间河西绿洲灌区、黄土高原区和陇南山地区耕层SOC储量呈增加趋势,甘南高原呈下降趋势。（2）从不同土壤类型来看,黄棕壤固碳速率最大,栗钙土最小。（3）近40年间甘肃省耕层SOC储量总体呈递增趋势,化肥、有机肥施用量以及秸秆还田量的持续增加,提高了作物归还量,进而增加了耕层有机物质含量,最终促进了耕层SOC的累积。