水文情势、土壤和水电开发对河流湿地中植物的影响研究进展

开展环境对河流湿地中植物的影响研究,不仅有助于了解河流湿地中植物与生态环境之间的关系,而且对河流湿地中植物的保护和恢复工作具有重要意义。根据近年来发表的环境对河流湿地中植物的影响研究成果,对河流湿地中植物的范围进行了界定,综述了与河流湿地中植物关系密切的水文情势、土壤和水电开发对其的影响,指出未来对河流湿地中植物的影响研究的方向。     

土壤水盐运移模型研究进展及展望

回顾了国内外土壤水盐运移模型的发展历程,根据土壤水盐运移模型构成的原理和发展趋势,将土壤水盐运移模型分为水盐平衡模型、物理模型和系统模型。借助国内外文献对已有模型的原理和应用进行了介绍,并对存在的问题进行了分析;展望了新形势下土壤水盐运移模型的未来发展趋势和研究重点,旨在为今后土壤水盐运移模型研究提供新的思路。     

沙地果树节水渗灌技术的试验研究

果树渗灌是灌溉水通过特殊的透性材料持续缓慢地渗入并浸润土壤，借助土壤毛管水运动原理向果树根系供水。干旱地区沙地渗灌能有效地减少地表蒸发、避免无效渗漏造成的水分损失，提高灌溉水利用率，从而达到节水的目的。在沙地果园采用节水渗灌技术，比传统的大水漫灌和沟灌方式分别节水８３．１％和６３．１％。     

土壤理化性质空间分布及其相关关系分析——以张家口地区为例

使用地理加权相关(GW correlation)与多因素方差分析对张家口地区土壤理化参数空间分异及其相关关系进行分析。结果显示:土壤理化参数具有不同的空间自相关性,各参数之间地理加权相关系数存在正负或大小差异。林地土壤养分含量与饱和导水率显著大于其他土地利用类型(P<0.05);土壤理化参数之间相关性主要表现为坝上高原>坝下区域、栗钙土>其他土壤类型(P<0.05)。这表明,土地利用是影响张家口地区土壤理化参数空间分异的主要因素,地貌和土壤类型是影响土壤理化参数相关关系空间分异的主要因素,结果可以为认识区域土壤地域分异规律及制定生态脆弱区水土涵养措施提供数据参考。     

北京市不同土地利用类型的土壤镉含量特征

通过对北京市菜地、稻田、果园、绿化地、麦地以及自然土壤6种土地利用类型共595个土壤样品的调查分析,探讨了不同土地利用方式对土壤镉含量的影响。结果表明,绿化地、麦地以及自然土壤与背景值没有显著差别;菜地、稻田、果园的镉含量显著高于背景值。6种土地利用类型中,菜地土壤的镉含量最高,其次为稻田和果园,绿化地以及麦地土壤镉的含量最低。与土壤基线值相比,果园样品有9.5%的样品超出,绿化地与菜地分别有7.7%和4.6%超出。在全部土壤样品中,共有19个样品超标,超标率为3.2%。石景山、门头沟、丰台、海淀等地区的样品超标较多,应该合理规划这些地区的农业土地利用。     

基于机器学习的稀疏样本下的土壤有机质估算方法

采用GRNN（Generalized Regression Neural Network）和RF（Random Forest）2种机器学习方法构建土壤有机质预测模型,以提高稀疏样本情况下的土壤有机质估算精度。依据北京市大兴区农用地2007年的土壤有机质采样数据,按MMSD准则（Minimization of the Mean of the Shortest Distances）抽稀为8种不同采样密度的样本（分别为2703、1352、676、339、169、85、43、22个样本）,分别采用GRNN、RF和Ordinary kriging对各采样密度下的未知采样点进行预测,采用交叉检验的方式验证各采样密度下未知样点的预测精度。随着采样点密度的下降,样点间的空间自相关性逐渐减弱,半变异函数的拟和精度变差,预测点结果误差增大,预测的置信度降低。当抽稀到43个和22个采样点时,样点间的空间自相关性接近歼灭,半变异函数的决定系数较低且残差较大。普通克里格受到采样点数量和采样密度、样点的空间结构的影响比较明显,其预测精度随采样点数量的下降而下降。在85个采样点及以下时,其预测值与观测值之间没有显著的相关性。GRNN和RF的预测精度受采样密度的影响不大,其预测精度在一个较小的范围内波动,其预测值围绕观测值在一定阈值空间内震荡波动,具有较好的相关性,在85个及以下的采样密度时,预测精度相对普通克里格有较大的提升。普通克里格法不适合在稀疏样本条件下空间插值计算,尤其是在空间自相关性比较弱的情况下。机器学习模型能充分学习土壤间环境信息、样点空间邻近效应信息,兼顾属性相似性和空间自相关,具有更好的稳定性和适应性,不容易受到采样点数量、构型和采样密度等因素的影响,即使在采样点空间自相关性很弱的情况下也能做出稳定预测精度。     

Storage and density of soil organic carbon in urban topsoil of hilly cities: A case study of Chongqing Municipality of China

Rapid urbanization results in the conversion of natural soil to urban soil,and consequently,the storage and density of the soil carbon pools change.Taking Chongqing Municipality of China as a study case,this investigation attempts to better understand soil carbon pools in hilly cities.First,the vegetated areas in the study area were derived from QuickBird images.Then,topsoil data from 220 soil samples(0-20 cm) in the vegetated areas were collected and their soil organic carbon(SOC) densities were analyzed.Using the Kriging interpolation method,the spatial pattern of SOC was estimated.The results show that the SOC density exhibited high spatial variability in the urban topsoil of Chongqing.First,the SOC density in topsoil decreased according to slope in the order 2°-6° < 25°-90° < 0°-2° < 6°-15° < 15°-25°.Second,the newly developed areas during 2001-2010 had a lower SOC density than the areas built before 1988.Third,urban parks and gardens had a higher SOC density in topsoil,residential green land followed,and scattered street green land ranked last.For hilly cities,the variability of terrain affects the distribution of SOC.The Kriging results indicate that Kriging method combining slope with SOC density produced a high level of accuracy.The Kriging results show that the SOC density to the north of the Jialing River was higher than the south.The vegetated areas were estimated to amount to 73.5 km2 across the study area with an SOC storage of 0.192 Tg and an average density of 2.61 kg/m2.     

Root structure,distribution and biomass in five multipurpose tree species of Western Himalayas

【Title】

【Author】

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The tree root distribution pattern and biomass of seventeen year old trees of Grewia optiva, Morus alba, Celtis australis, Bauhinia variegata and Robinia pseudoacacia were studied by excavation method. B. variegata roots penetrated to a maximum depth of 4.78 m, whereas, M. alba roots were found down to 1.48 m depth. Lateral spread was minimum in B. variegata （1.10 m）and maximum inR. pseudoacacia （7.33 m）. Maximum root biomass of 6.30 kg was found in R. pseudoacacia and minimum （2.43 kg） was found in M. alba. For four species viz.,G. optiva, M. alba, C. australis andR. pseudoacacia, 68%-87% root biomass occurred within top 0-30 cm soil depth, but forB. variegata this was only45%. The soil binding factor was maximum in G. optiva and minimum in B. variegata. Soil physico-chemical properties also showed wide variation. The study suggests thatB. variegata with a deep root system is the most suitable species for plantation under agroforestry systems. R. pseudoacacia and G. optiva with deep root systems, more lateral spread and high soil binding factor are suitable for plantation on degraded lands for soil conservation.     

土壤粒径空间预测方法研究综述

土壤粒径（砂粒、粉粒和黏粒）是各种陆表过程和生态系统服务评估等模型的关键参数。作为一种土壤成分数据,土壤粒径的空间预测方法有和为1（或100%）等特殊要求,其空间分布精度受预测方法影响较大。本文针对土壤粒径相较于其他土壤属性的特殊性,提出了土壤粒径空间预测方法框架,综述了土壤粒径数据变换、空间插值和精度验证等系列方法,总结了提升土壤粒径空间预测精度的各种途径,包括通过有效的数据变换改善数据分布、结合数据分布特点选择合适的预测方法、结合辅助变量提升制图精度和分布合理性、使用混合模型提升插值精度、使用多成分联合模拟模型提升预测的系统性等。最后,提出了今后土壤粒径空间预测方法研究的未来方向,包括从考虑数据变换原理和机制角度改善数据分布、发展多成分联合模拟模型和高精度曲面建模方法,以及引入土壤粒径函数曲线并与随机模拟结合等。     

科尔沁沙质草甸土壤微生物数量的垂直分布及季节动态

通过对中国农牧交错带科尔沁沙质草甸土壤微生物数量的垂直分布及其季节动态的研究分析表明:(1)微生物总数、细菌和放线菌数量均表现出与降雨量同步的季节动态,即6月份较5月份有所减少,7月份增至最多,7月份以后微生物数量逐渐下降,真菌则表现出从5月份到8月份一直增加,9月份开始回落;(2)土壤微生物具有明显的垂直分布差异.细菌和放线菌的垂直分布表现出随土壤深度增加逐渐减少的趋势,真菌数量表层最高,20 cm以下变化不够规律;(3)土壤微生物的层化比率均大于2(5月份放线菌除外);(4)不同土壤生态因子对微生物的影响不同,相同因子对不同微生物类群的影响也不相同.细菌受水分影响较大,真菌与地温的变化趋势相近,放线菌与水热条件的共同作用有关.土壤养分(有机碳和全氮)与微生物数量呈显著的正相关.