光谱预处理及不同光谱区对黑土有机碳近红外光谱模型的影响

在目前土壤有机碳(Soil organic carbon,SOC)的测量方法中,定量燃烧法虽具有很高的精度,但是价格比较昂贵;烧失法和湿氧化法比较费时,且测定中使用的化学药剂容易产生环境问题。化学试剂的使用和测定条件的专一也使得化学方法容易产生偏差,因此,需要一种快速、准确、低耗和环保的方法来测量土壤样品SOC含量。近红外光谱(Near infrared spectroscopy,NIRS)技术作为一种无损、快速的分析手段,在农业很多领域都有广泛的应用[1-2],但是利用NIRS对土壤成分进行定量分析最近才刚刚开始[3][5]。近红外光谱由被测样品的近红外特征光谱主导,包含了噪声、各种外界干扰     

中红外光谱土壤有机质含量估测研究进展

中红外光谱波段(2.5 ～ 25 μm)对土壤有机质内部分子振动高度敏感,基于中红外光谱技术的土壤有机质含量估测是土壤学科新兴的研究方向和热点。文章采用文献综述的方法,全面总结了土壤有机质含量中红外光谱估测方法的发展和应用,简述了中红外光谱响应与土壤有机质分子结构的相关性研究,对比分析了室内台式、手持式和机载中红外光谱设备估测土壤有机质含量的优势和局限性,比较分析了中红外、近红外、可见光 - 近红外光谱及其光谱组合估测土壤有机质含量的模型精度和稳定性,总结分析了基于中红外光谱技术的土壤有机质含量建模方法研究进展,以及土样制备、光谱数学变换、敏感波段选择等前处理对土壤有机质含量估测精度的影响研究,最后提出了土壤有机质含量中红外光谱估测存在的问题及发展趋势,为土壤有机质含量的测定工作提供参考。     

基于可见光-近红外漫反射光谱的红壤有机质预测及其最优波段选择

有机质是土壤肥力、土壤质量的重要指标,同时也是土壤碳库的重要组成部分。传统的土壤有机质测试方法费时、繁琐,难以满足快速监测土壤有机质含量的需求。近年来,具有无损、快速、简便等优点的可见-近红外光谱技术的应用为土壤有机质的快速监测提供了有效途径。     

土壤有机质光谱响应特性研究

土壤有机质光谱响应特性研究是光学遥感定量化的基础性研究.研究利用VF991地物光谱测量仪对八个不同环境条件下形成的土壤样本剖面上的各个土层进行光谱测量,得到各个土层的反射率光谱曲线,并测出各个土层的有机质含量.通过研究土壤的有机质含量与土壤反射光谱间的相关性分析,发现有机质含量与土壤光谱在紫外区的376.795nm波段、可见光区的616.506nm波段和近红外区的724.0975nm波段附近有较好的负相关性     

东北平原不同类型土壤有机质含量高光谱反演模型同质性研究

土壤有机质含量是反映土壤肥力的重要特征,利用高光谱技术对耕层土壤有机质（OM）含量进行定量化反演可为土壤信息化管理和精准施肥提供重要的依据。本文利用ASD FR 2500高光谱仪在室内条件下测定了风干土壤样品的可见近红外光谱,分析了东北平原不同土壤类型土壤光谱反射率曲线形状变化及土壤有机质含量的光谱反演模型,结果表明,根据土壤光谱反射率曲线变化特点可以初步将东北平原的几种土壤类型划分为三类,其主要区别在于460～1350nm范围内曲线斜率变化的差异。通过相关分析进一步确定了土壤有机质敏感波段为650～750nm,建立了不同土壤类型的有机质含量回归预测模型,并且对不同模型的回归系数和截距进行了方差同质性检验。结果显示,黑土和黑钙土、黑土和暗棕壤的模型没有显著差异,即可以分别构建同质性模型来简化有机质的预测,但是预测精度有所降低。     

植被恢复对退化红壤轻组有机质的影响

我国亚热带山地丘陵红壤区植被受人为严重破坏后,表土易遭侵蚀,是我国仅次于黄土高原的严重侵蚀区,并形成了大面积的侵蚀退化生态系统。该区先后对此类退化系统生态进行了许多恢复与重建工作,植被覆盖发生了巨大变化,并在植物多样性、土壤肥力、水源涵养、营养元素循环、能量流动等方面做了许多有益的研究与探索[1~6],但目前有关植被恢复对土壤有机质尤其是轻组有机质影响的研究比较缺乏。土壤有机质是土壤质量和健康的重要指标,对维持土壤生产力具有重要作用[7]。利用密度分组技术可将土壤有机质分成轻组(Light fraction,LF)和重组(Heavy fraction,HF),轻组有机质主要由部分分解的植物残体     

北京典型耕作土壤养分的近红外光谱分析

为研究土壤养分含量分布信息,以从北京郊区一块试验田采集的72个土壤样品为试验材料,应用傅里叶变换近红外光谱技术分析了土样的全氮、全钾、有机质养分含量和pH值。采用偏最小二乘法(PLS)对光谱数据与土壤养分实测值进行回归分析,建立预测模型,以模型决定系数(R2)、校正标准差(RMSECV)、预测标准差(RMSEP)和相对分析误差(RPD)作为模型精度的评价指标。结果表明,利用该模型与光谱数据对土壤全氮、全钾、有机质养分含量和pH值进行预测,结果与实测数据具有较好的一致性,最高决定系数R2达到0.9544。偏最小二乘回归方法建立的养分预测模型能准确地对北京地区褐土土质全氮、有机质、全钾和pH值4种养分进行预测。     

土壤含水量对反射光谱法预测红壤土壤有机质的影响研究

研究土壤含水量对有机质预测的影响,可为野外红壤有机质快速测定提供理论依据。本文在实验室条件下测量了不同含水量红壤的可见光-近红外光谱反射率,运用偏最小二乘回归(PLSR)建立不同含水量的土壤有机质预测模型。结果显示,随土壤含水量的增加,有机质与一阶微分光谱的相关性先增加后下降,含水量为100～150 g/kg时相关系数最大。分380～2 400、380～1 300、1 300～2 400 nm三个波段建立不同含水量的有机质预测模型,模型预测精度均随土壤含水量增加而呈现先增加后下降的趋势。利用1 300～2 400 nm建立有机质预测模型可以有效避开氧化铁影响,建立的模型预测精度最高。本研究认为,当土壤含水量小于200 g/kg时,可以利用在室内控制条件下测定的土壤反射率,建立1 300～2 400 nm波段的PLSR模型,进行红壤土壤有机质含量预测。     

植物标志物在森林土壤碳循环研究中的应用

森林土壤有机质的稳定机制对于森林长期碳吸存研究具有重要意义。土壤中难分解的生物大分子构成了土壤稳定性有机质库。稳定性土壤碳库主要来自于植物、动物、真菌和细菌,每一种土壤有机质的来源均有具体的天然生物标志物（biomarker）。本文回顾了近20年来植物标志物在土壤碳循环研究中的进展,概述了植物标志物在推断土壤有机质的植物来源以及有机质的分解程度方面的应用,并介绍了植物标志物的稳定性同位素分析在定量估算土壤有机质周转时间上的应用。本文还详细介绍了土壤中植物标志物的化学分析方法,为今后我国应用植物标志物开展土壤有机质研究提供参考。     

基于近红外光谱和支持向量机的土壤参数预测

应用支持向量机算法对实时土壤光谱数据进行处理,获得了土壤全氮和有机质的回归模型并研究了模型随参数变化的规律。从中国农业大学试验田采集了150个土样,用光谱仪获取了原始土壤样本的近红外光谱,用实验室分析法获取了各样本的全氮和有机质含量。以近红外光谱数据为自变量对2个土壤参数进行了回归建模并评价了算法各参数对模型的影响。研究表明土壤参数适合于全谱支持向量回归。对于土壤全氮,基于小波降噪NIR光谱的SVM回归模型的标定R2为0.9224,验证R2为0.3667;对于土壤有机质,基于原始NIR光谱的SVM回归模型     

东北黑土有机质组分与结构的研究进展

在全球气候变化背景下研究土壤有机质的转化过程对于评价陆地生态系统碳截获潜力具有重要意义,而土壤有机质的循环特征及其稳定性与土壤有机质的组成和结构密切相关.东北黑土区是我国重要的商品粮基地,近年来,黑土有机质含量呈显著下降趋势,造成黑土肥力和质量的严重退化.本文通过文献资料的整理,总结了不同农田管理措施下黑土土壤有机质的消长动态、组分变化以及结构特征的研究现状,并探讨了研究中存在的问题.开垦和耕作导致土壤有机质总量、活性组分以及腐殖物质含量的显著降低,而平衡施用化肥和有机肥是维持和提升土壤有机质数量和质量的有效途径,长期有机无机配施使土壤有机质结构趋于简单化,有利于土壤肥力的保持.黑土有机质组分化学结构变化的驱动机制是值得人们长期探索的问题.     

Determining the distributions of soil carbon and nitrogen in particle size fractions using near-infrared reflectance spectrum of bulk soil samples

This study aimed at assessing the potential of near-infrared reflectance spectroscopy (NIRS) for determining the distribution of soil organic matter (SOM) in particle size fractions, which has rarely been attempted. This was done on sandy soils from Burkina Faso (three sites) and Congo-Brazzaville (one site). Over the total sample set, NIRS accurately predicted carbon (C) and nitrogen (N) concentrations (g kg^?1 fraction) in the fraction <20 μm. When considering Burkina Faso only, predictions were improved in general; those of C and N amounts (g kg^?1 soil) became accurate for the fraction <20 μm but not for the coarser fractions, probably due to heterogeneous SOM repartition. However, most SOM being <20 μm in general, NIRS could be considered promising for determining SOM size distribution.     

基于近红外光声光谱的土壤有机质含量定量建模方法

该研究的目的在于应用近红外光声光谱技术结合不同的定量分析方法实现5种不同类型土壤有机质含量的快速估测。对中国中、东部地区5种不同类型土壤风干样本进行光谱扫描,经过多元散射校正、一阶导数、二阶导数及平滑等预处理后,应用逐步多元回归(SMLR)、主成分分析(PCR)、偏最小二乘法(PLS)和偏最小二乘法-反向传播神经网络(PLS-BPNN)等方法建立土壤有机质含量的定量估测模型。结果显示,不同预处理方法对所建土壤有机质含量估测模型的预测精度有较大影响,总体表现为多元散射校正+Norris一阶导数>多元散射校正>Norris一阶导数>标准正态化>Norris二阶导数>吸光度>Savitzky-Golay平滑后一阶导数>Savitzky-Golay平滑后二阶导数。对于4种不同建模方法,均以多元散射校正+Norris一阶导数滤波平滑后的光谱建模精度最高,其中采用PLS-BPNN方法建模效果最好,其次是PLS、SMLR和PCR。采用PLS-BPNN建立有机质校正模型具有极高的预测精度,建模决定系数和均方根偏差分别为0.97和1.88,模型测试决定系数和均方根偏差分别为0.97和1.72。因此,基于多元散射校正+Norris一阶导数光谱建立的PLS-BPNN模型可能是土壤有机质含量估测建模的最优方法。     

基于主成分回归分析的土壤有机质高光谱预测与模型验证

在室内条件下,利用ASD2500高光谱仪测定了风干土壤样品的光谱。通过相关分析对土壤有机质（SOM）光谱敏感波段进行了初步筛选;利用逐步回归分析和主成分回归(PCR)分析等统计方法进行了显著性变量筛选、共线性诊断、数据转换等处理;最终建立了东北黑土SOM回归预测模型。模型所选的波段为均位于近红外波段。经验证,模型预测值与实测值的决定系数R2=0.840,总均方根差RSME=0.226。     

NIRS分析技术在农业中的应用进展

近红外光谱分析技术是一种间接测量技术。它是应用化学计量学方法建立校正模型，从而实现对未知样品的定性或者定量分析,已经在很多领域得到应用。该文论述了近红外光谱分析技术的分析步骤及其技术特点，以及近年来在国内农产品品质分析、食品分析、饲料工业分析、土壤分析、农产品在线快速检测分析等农业领域中的应用研究现状，并分析该技术在应用中存在的主要问题和相应的解决方案。同时指出了未来几年国内关于近红外光谱仪器硬件的开发及其化学计量学方法和模型优化方面的进一步探索，将成为国内未来几年近红外光谱技术研究的热点。     

江苏省土壤有机质含量时空变异特征及驱动力研究

土壤有机质(SOM)含量是估算土壤碳储量、评价土壤肥力的重要指标,研究SOM时空演变对评估区域土壤固碳潜力,实现土壤可持续利用具有重要意义。以江苏省为例,利用全国第二次土壤普查资料和2006年采样数据,基于地统计学方法和GIS技术,对比研究了1980 - 2006年全省范围内表层(0 ~ 20 cm)SOM含量的时空变异特征及其驱动因子。结果表明：1980年和2006年江苏省SOM平均含量分别为16.55 ± 8.50 g kg^-1和18.31 ± 8.32 g kg^-1,变异系数分别为51.36%和45.44%。两个时期SOM的变异函数均符合指数模型,块金系数由51.85%增加为56.52%,变程由71.55 km减少至37.83 km,SOM含量的空间自相关性减弱,自相关距离减小。1980-2006年,SOM含量空间分布呈现出北增南减,沿江平原增,宁镇丘陵减,滨海平原基本持平的空间格局,增加幅度由北向南逐渐减小。SOM含量的初始值影响其空间格局的演变,总体上呈现初始SOM含量的高值降低、低值增加的趋势。肥料的大量使用在提高粮食产量的同时也增加了作物残茬和根系的生物量;秸秆还田的大力推行,使得大量的有机物质进入土壤,促进了SOM的累积。不同的土地利用变化对SOM含量变化的作用不同,土地利用方式转变成水田、旱地和林地促进了SOM的增加,而转变成荒地后导致SOM含量下降。     

The chemical composition of soil organic matter in classical humic compound fractions and in bulk samples — a review

In the present paper new findings in soil organic matter (SOM) research were reviewed with regard to non-aromatic species in order to make evident the recent conception about the chemical nature of humic matter structure. The main purpose of this paper was to unravel the manifold information of SOM investigations in order to characterize the classical humic matter fractions (fulvic acids, humic acids, humins) and bulk soil samples. Such common state-of-the-art information is missing in current SOM literature. In addition we focus on improvements in SOM research due to the application of the new instrumental methods such as NMR and pyrolysis-MS and its problems of analysis.     

基于HJ卫星的棉田土壤有机质空间分布格局反演

以北疆绿洲区棉田表层土壤为研究对象,利用国产HJ-1A/1B卫星CCD多光谱数据对裸土有机质空间分布格局进行研究。通过分析多光谱数据不同波段的光谱反射率及其变换形式与实地采样得到的土壤有机质含量的相关性,探寻适合绿洲区棉田表层土壤有机质含量快速反演的敏感波段及参数,并针对不同参数分别建立一元线性、二次、三次、对数、倒数、幂函数、生长型、S型回归模型,以及多元回归模型;对生成的模型进行综合对比分析,获取北疆绿洲区棉田表层土壤有机质含量的最佳反演模型,从而实现整个研究区土壤有机质空间格局的遥感反演。结果表明:HJ卫星多光谱数据4个波段的反射率均与土壤有机质含量存在显著的相关性,第3波段的倒数与土壤有机质含量相关性最为显著;且以第3波段光谱反射率作为因变量得到的三次线性回归模型对土壤有机质含量进行反演的效果最佳;通过空间布局反演得到研究区土壤有机质空间分布整体呈现南北两端有机质含量较高,中部有机质含量较低的格局。该研究表明虽然与黑土有机质含量具有差别,但是遥感技术仍能够作为绿洲区土壤有机质含量空间布局反演的方法,为遥感技术在土壤参数监测中更好的发挥作用提供理论支持,同时也为新疆棉田生产管理和农田可持续利用提供科学依据。     

Driving forces of soil organic matter change in Jiangsu Province of China

Soil organic matter (SOM) is a key property determining soil functions and a major form of carbon stored in soil. Understanding the spatial and temporal variability of SOM and the driving forces responsible for spatial and temporal changes is important to assess regional soil quality and carbon sequestration potential and, particularly, to establish better practices for land use and management. We evaluated the spatio‐temporal change in SOM content from 1979–1982 to 2006 and its driving forces in Jiangsu Province, East China, using geostatistics. The results showed that mean SOM content increased from 16.60 ± 8.50 to 18.31 ± 8.32 g/kg over a 26‐yr period. The maps of SOM generated by ordinary kriging represented the increasing trend from north to south across the province in the two periods. The level of SOM in 1979–1982 affected the pattern of change: the SOM increasing in areas initially with a small content while decreasing in areas having a large content. The map of SOM change showed that the rate of increase decreased from north to south within the province. Increased fertilizer application promoted crop production with more residual biomass being retained in the soil, which resulted in increased SOM content. Land use changes to paddy, upland or forest improved SOM content, whereas abandoning land reduced SOM content.