基于定性和定量辅助变量的土壤有机质空间分布预测——以四川三台县为例

准确获取土壤性质的空间分布信息,是区域土壤资源优化利用和土壤环境保护的需要。以川中丘陵区三台县为案例区,运用人工神经网络模型,构建融合区域定性及定量辅助变量的空间预测方法,模拟三台县土壤有机质的空间分布格局。结果表明,研究区土壤有机质在4.20~47.60 g kg^-1之间,平均为17.97 g kg^-1;变异系数为36.89%,属中等程度变异。土壤有机质的块金值与基台值之比为0.742,变程为7.0 km,即空间自相关性较弱。不同土壤类型间有机质含量差异显著;土属的空间分布较土类能更好地揭示研究区土壤有机质含量空间分布格局的差异。除土壤类型因素的影响外,坡度、地形湿度及植被盖度是研究区土壤有机质空间变异的主要因子。融合土壤类型因素和地形植被因子的神经网络模型预测结果,比普通克里格法、回归克里格法以及神经网络结合普通克里格的方法,更符合研究区地学规律和实际情况;其预测结果的平均绝对误差、平均相对误差和均方根误差较其他3种方法均降低幅度显著。同时,该方法对极值有较好的预测能力。研究为复杂环境条件下准确获取区域土壤性质的空间分布信息提供了较可行的方法。     

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。     

黑河中游临泽绿洲农田土壤有机质时空变化特征

土壤有机质是表征土壤质量的一个重要指标,持续稳定的有机质含量是土壤维持生产能力的基础。土壤有机质的动态演变可以表征土地利用和管理水平。结合地理信息系统,运用地统计方法研究了黑河中游的临泽县绿洲农田20多年来土壤有机质含量的时空变化特征。结果表明:(1)1982年0~20 cm耕层土壤有机质含量平均为12.78±4.38 g/kg,2008年平均为13.76±4.02g/kg;从1982-2008年,有机质含量总体有所上升。(2)两个时期的土壤有机质的实验变异函数值与理论变异函数拟合均较好;克立格插值和不同时期的有机质空间分布图叠加运算表明,由于人为活动的影响,土壤有机质的结构性空间变化程度有所减弱。(3)临泽县土壤有机质含量和变化具有一定的区域性特点:南部的山前平原地区土壤有机质含量较高,呈现上升趋势;中部地势低下的区域土壤有机质相对较高,由于农田面积扩大,有机肥供应不足而下降显著;北部绿洲与戈壁交错带土壤有机质偏低。总体来看,临泽县土壤有机质含量有所上升,但局部地区的有机质发生了下降。为了防止局部区域土壤有机质下降引起土壤退化,应该采取加大有机肥投入和实施秸秆还田等措施。     

黄河口盐沼土壤硼和铝的分布特征

2009年5月,在黄河入海口北部的盐沼区域,按照植物类型设置了9块采样地,研究不同植物群落下盐沼土壤中硼和铝含量的分布特征及主要影响因素。结果表明,采样区盐沼土壤(0~60 cm深度)的平均硼质量比为(51.85±11.52)mg/kg,明显高于中国土壤硼含量背景值(42 mg/kg)以及黄土区的土壤硼含量(45.1 mg/kg),但略低于华北冲积平原土壤硼含量(56.2 mg/kg);盐沼土壤的平均铝质量比为(45.15±5.31)g/kg,明显低于中国土壤铝含量背景值(66.55 g/kg)、华北冲积平原土壤铝含量(63.95 g/kg)和黄土区土壤铝含量(57.55 g/kg);尽管各采样地土壤含量差异较大,但是在由陆向海方向,盐沼土壤中硼和铝的分布特征整体相似,且在水平方向上的变异都为中等变异或弱变异,在垂直方向上,土壤硼和铝含量多呈波动变化,且在同一采样地土壤中二者含量的变化也存在较大差异;土壤硼含量、铝含量分别与土壤有机质、黏粒含量、粉粒含量都显著正相关,都与砂粒含量显著负相关。成土母质决定了黄河口盐沼土壤中硼和铝含量的空间分布,土壤有机质含量、粒度组成是影响二者空间分布的主导因素,而植物群落类型、潮汐和水盐条件对其分布亦具有重要影响。     

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.     

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。     

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。     

黄河三角洲湿地土壤质量综合评价

将山东黄河三角洲国家级自然保护区湿地分为新生湿地、退化湿地、天然稳定湿地和耕作区湿地。采用土壤质量指数法,利用GIS技术,对黄河三角洲湿地土壤质量进行综合评价及土壤质量分区。结果可见,湿地土壤质量总体较低,土壤有机质和全氮含量平均值分别低于全国第二次土壤普查养分的分级标准6 g/kg和0.5g/kg,属于最差等级。土壤盐度和有效磷含量空间变异性很高(变异系数100%)。从14个土壤理化指标中筛选出全磷含量、全氮含量、盐度、铵态氮含量和全硫含量,构成最小数据集,用于计算土壤质量综合指数;耕作区湿地的土壤质量最高,新生湿地和天然稳定湿地土壤质量居中,退化湿地土壤质量最差。基于克里金(Kriging)空间插值,将研究区湿地的土壤质量分为4个区域,结果与4种湿地类型的分布基本一致。对于新生湿地,2012年的土壤质量综合指数高于2007年,表明土壤质量明显提升。     

黄土高原小流域土壤养分的空间分布格局-Kriging插值分析

本文应用Kriging空间内插法,分析了黄土高原大南沟流域土壤有机质以及全N、全P、有效N和有效P等4种养分含量的空间分布格局。结果表明:土壤有机质呈现出坡上部低于坡下部的规律,其含量低于05%所占的面积最大,以耕地分布的区域为主,较高含量(06～08%)则分布在农果间作地和林地的区域;土壤全N的分布格局与土壤有机质具有相似性,只是坡下部的全N含量高于坡上部的趋势较为明显;土壤全P含量相差较小为138%,不同全P含量的空间分布面积基本相等;有效N和有效P并未表现出土地利用和景观位置控制的分布格局,有效P的空间分布较有效N更为复杂。     

基于GIS的土壤全氮空间分布估算——以江西省兴国县为例

运用GIS的空间分析技术和DEM,在区域范围内,可以表征基于母岩和地形因子的土壤-景观模型。本次研究根据兴国县151个样点数据,分析TN和地形因子的相关关系,建立回归模型,进行估算。结果表明:表层土壤中TN含量平均值为1.06g/kg,千枚岩发育的土壤中TN的平均含量最高,为1.35g/kg ;砂页岩发育的土壤中TN的平均含量最低,为0.88g/kg 。空间分布上:TN含量在0.5g/kg~1.0g/kg的面积最大,为1580km²,TN含量在2.0g/kg以上的面积最小,为127km²。地形变量中坡向对TN含量影响最大,TN含量和母岩、海拔、坡向存在着正相关关系,坡度和TN含量的相关关系不明显。利用回归分析模型和DEM(30m×30m),估算TN的空间分布,R²为0.637。     

黄河三角洲柽柳林场湿地土壤养分的空间异质性及其与植物群落分布的耦合关系

于2007年7月,在黄河三角洲柽柳林场湿地,采集了不同植物群落表层土壤,分析了土壤可溶性盐、有机质、全氮和全磷含量等的空间分异及其与湿地植被分布的关系。土壤可溶性盐、有机质、全氮和全磷的含量分别为0.11%～4.31%、0.18%～1.55%、128～1268mg/kg和521～770mg/kg,可溶性盐、有机质、全氮的空间分异显著。随土壤可溶性盐含量的增大植物种类逐渐减少,不同群落下土壤有机质、全氮含量分布规律相似:随着土壤可溶性盐含量的降低、水分条件的改善,土壤有机质及全氮含量升高。土壤可溶性盐含量是该区植被分布的主要限制因素,同时植被的分布改善了土壤的营养状况。     

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。     

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。     

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。     

乐安河流域土壤重金属含量高光谱间接反演模型及其空间分布特征研究

选取江西省乐安河及其支流流域作为研究区域,探讨了使用土壤高光谱数据间接反演其重金属(Cu、Zn、Pb)含量的方法。选用偏最小二乘模型对土壤有机质含量进行高光谱反演,引入人工神经网络回归模型建立土壤有机质含量与重金属含量的相关关系,从而提取出土壤中痕量级的重金属元素,并针对其空间分布情况进行关联分析和对比分析。实验结果表明,此方法在反演Cu、Zn元素时可有效反映其空间分布特征,具有在类似泛滥平原区域推广的适宜性,也为该区域土壤及水文生态环境监测提供了相关参考。     

基于地统计学的北运河下游土壤养分空间分布

通过对北运河下游土壤的取样,采用地统计的方法分析北运河流域农田土壤pH、碱解氮、有效磷、速效钾和有机质五种养分的空间分布规律,结合武清区土壤类型和其他的相关资料的数据进行分析,结果表明:土壤类型对土壤pH、有效磷分布有影响,对土壤pH影响尤为明显;北运河流域的水系对碱解氮、有机质空间分布影响较大,水系发达的区域含量明显高于水系不发达的区域;速效钾多是由其他因素引起。     

山坡土壤化学性质的空间变异影响

选取太湖源头和睦桥小流域为研究对象,通过90个点的土壤现场采样及室内化学性质分析,旨在揭示其空间分布规律及相关地貌影响.35个代表性采样点的分析表明,在山区小流域尺度上,多数点位土壤pH值介于4.03～4.62之间,近似正态分布,其空间变异较小,土壤全氮和全磷的空间变异居中,土壤有机质和碱土金属(钾、钠、镁、钙)的空间变异性最大.此外,土壤有机质和全氮还具有一定的空间关联性,相关性系数为0.49.地形地貌对土壤化学性质的影响程度不一:随高程增加,土壤中有机质和全氮的含量明显增加,而高程对土壤pH值、全磷及碱土金属的影响则较小;地形坡度对其空间分布的影响较小,而坡向对土壤养分的空间分布有显著影响,偏西及偏北方向的山坡中土壤有机质、全氮和全磷含量要明显高于偏东和偏南的山坡;最后,山坡曲率对土壤有机质的影响也很显著,发散型山坡以及凹型山坡的土壤有机质含量较高,沿山谷线一带土壤有机质的含量亦较高.     

黑河上游山地土壤容重分布特征及影响因素

土壤容重不仅可用作计算土壤持水力和导水性,也是估算土壤养分和碳储量的重要变量。野外测定土壤容重一般费时费力,特别是在地形复杂的山区,因此山地土壤容重在国内外大多数清查数据库中缺失。本文以黑河上游山地为例,基于野外调查的124个土壤剖面,研究了山地土壤容重的空间分布特征及影响因素。结果表明:黑河上游山地0~10 cm和0~60 cm土壤容重分别为0.91±0.02 g·cm^-3 和1.04±0.01 g·cm^-3;不同植被类型下,高山寒漠容重最大,山地森林最小。随着土壤深度的增加,容重呈幂函数递增;随着土壤有机质含量的增加,容重呈指数递减。区域上,黑河上游从西北到东南,容重呈递减趋势,从高海拔到低海拔,容重呈先减小后增大趋势。主成分分析(PCA)和一般线性模型(GLM)表明,与土壤容重相关的环境因子中,海拔是影响土壤表层容重的第一主成分,土壤有机质含量是第二主成分,黏粒含量和大于2.0 mm砾石含量分别为第三、四主成分。第一、二、三、四主成分分别解释土壤容重空间变异的24.00%、29.40%、0.01%、6.20%。     

黑土区土壤有机质和全氮含量遥感反演研究

以东北典型黑土区耕地为研究区,以Sentinel-2A（全球环境与安全监测计划的第二颗卫星,于2015年6月23日发射）影像作为数据源,构建光谱指数,分别采用多元逐步线性回归（Multiple Stepwise Linear Regression, MSLR）和随机森林（Random Forest, RF）算法建立土壤有机质（SOM）和土壤全氮（STN）预测模型,并采用十折交叉验证方法评估模型的性能。研究对比分析了不同气候、土壤类型和地形下土壤有机质和全氮的空间分布差异。研究表明：① 海伦示范区的SOM和STN含量最高,其年均温最低,高程最高,年降水量多,SOM含量升高,其年均温最低,年降水量多,STN含量升高;② 与基于多元逐步线性回归算法建立的SOM和STN预测模型相比,随机森林算法建立的SOM和STN预测模型,有着更高的精度和稳定性;③ 运用RF算法建立的SOM反演模型的R²为0.96,均方根误差为5.49 g/kg,STN反演模型的R²为0.95,均方根误差为0.27 g/kg; ④ 不同示范区统一建立SOM和STN预测模型,有助于提高预测精度,实现跨区域建模与制图。     

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。