基于土壤系统分类的土壤类型和界线确定研究——以句容大顶山研究区为例

我国土壤系统分类的土壤调查技术仍处于研究阶段,借鉴传统的发生分类的土壤调查方法,本文主要研究了基于土壤系统分类的土壤类型与界线确定。土壤类型是通过常规布点法进行主要剖面点位置的设定,并从地形分级和制图精度方面分析确定其数量,对挖掘的土壤剖面利用诊断层和诊断特性定名得出。土壤界线则是利用内插法在调查路线上确定土壤类型分界点后,结合遥感图像将不同调查路线相同土壤类型分界点用平滑曲线连接最终确定。研究表明,土壤类型和土壤界线与母质、地形、植被和土地利用方式等多种景观因素有密切的联系,在土壤调查中要充分考虑景观因素的影响。     

诊断层和诊断特性与景观关系探讨 ——以江苏省句容某样区为例

土壤与所处的景观密切相关,诊断层和诊断特性是土壤系统分类中判定土壤类型的依据,诊断层和诊断特性与景观之间具有一定的联系,研究它们的关系有助于更好地辅助土壤调查。本文在景观理论的指导下,对江苏省句容市边城镇开展了样区土壤调查,调查采样的48个主要剖面归属于人为土、淋溶土、雏形土和新成土4个土纲、4个亚纲、9个土类、13个亚类;在此基础上,重点探讨了诊断层和诊断特性与景观之间的关系,结果表明景观能很好地指示某些诊断层和诊断特性,对景观的深入研究可以指导土壤调查与土壤系统分类类型的确定。     

诊断层和诊断特性与景观关系探讨1——以江苏省句容某样区为例

土壤与所处的景观密切相关,诊断层和诊断特性是土壤系统分类中判定土壤类型的依据,诊断层和诊断特性与景观之间具有一定的联系,研究它们的关系有助于更好地辅助土壤调查。本文在景观理论的指导下,对江苏省句容市边城镇开展了样区土壤调查,调查采样的48个主要剖面归属于人为土、淋溶土、雏形土和新成土4个土纲、4个亚纲、9个土类、13个亚类;在此基础上,重点探讨了诊断层和诊断特性与景观之间的关系,结果表明景观能很好地指示某些诊断层和诊断特性,对景观的深入研究可以指导土壤调查与土壤系统分类类型的确定。     

江汉平原典型土壤的系统分类及空间分布研究

对采自江汉平原区的69个典型土壤剖面,按照《中国土壤系统分类检索(第三版)》进行鉴定、检索和分类,确认了诊断层和诊断特性,明确了其在系统分类中的归属,共划分5个土纲、5个亚纲、8个土类、18个亚类。讨论了江汉平原成土母质、地形及人类活动对土壤属性和土壤空间分布与演化的影响,表明中国土壤系统分类体系能很好的反映母质、地形、人类活动等因素的空间变异与土壤类型分布规律,为进一步完善土壤系统分类研究提供范例。     

河南中西部典型褐土在系统分类中的归属

选取位于河南中西部褐土土类的7个典型单个土体作为研究对象,通过土壤剖面形态特征和理化性质的分析,确定了它们在中国土壤系统分类中的位置.按照《中国土壤系统分类(第三版)》诊断标准,供试剖面中诊断出包括黏化层、钙积层、雏形层、氧化还原特征、温性土壤温度状况、半干润土壤水分状况等诊断层和诊断特性,7个剖面中,4个划归淋溶土纲...     

基于野外调查信息的安徽省宣城市典型烟田的土系建立

选择安徽主要植烟区皖南宣城市宣州区10块代表性烟田,通过野外土壤调查和室内测定,对其烟田土壤的系统分类归属进行了研究.结果表明:10块烟田中,4个剖面位于河漫滩部位,为烟-旱作作物轮作,为潮湿雏形土,按土壤颗粒大小可划为2个土系;6个剖面位于阶地上,为烟-晚稻轮作,亚类上分别归属于水耕人为土,按氧化还原层中铁锰结核特征可划为5个土系.     

土壤调查中若干技术问题之我见

文章就土壤调查中有关土壤分类单位和制图单位,制图比例尺的选择、调查路线的间距,剖面的数量、土壤界线及精度等技术问题表述了作者的见解。     

基于Browser/Server开发的中国土壤系统分类检索系统

以土壤系统分类和土壤调查资料为依托，建立区域土壤类型，诊断土层及其诊断特性的数据库，以满足区域农业生产和科学研究对土壤信息的需要，是现代土壤科学研究的核心内容之一，在综合分析《中国土壤系统分类（修订方案）》的指标体系，即土壤诊断土层和诊断特性的基础上，采用数据库管理，地理信息系统，面向对象编程技术、浏览器／服务器模式和多层数据库技术等研究方法，使用C＋＋Builder 4.0开发工具，在土壤系统分类的计算机自动检索实现，网络实现及其应用领域以及土壤信息网上发布作了初步探索，开发了基于Browser/Server体系的中国土壤系统分类检索系统。     

四川盆地沙溪庙组地层(J2s)岩石发育土壤的系统分类研究

地理发生分类的紫色土在中国土壤系统分类中的归属一直受到高度关注,以四川盆地分布最为广泛的侏罗系沙溪庙组地层岩石发育的土壤为研究对象,在对19个典型剖面的成土条件、剖面形态特征和土壤理化性质分析的基础上,根据《中国土壤系统分类检索(第三版)》,确定了供试土壤的诊断层和诊断特性及其在中国土壤系统分类中的高级类别。结果表明,供试土壤归属于3个土纲、3个亚纲、7个土类和12个亚类;色卡确定的颜色上满足“紫色砂、页岩岩性特征”的剖面仅7个;但若在原颜色定义上增加“或色调为2.5YR~5YR,干态明度为4~6,干态彩度为3~4”条件,则有11个剖面的色卡定色符合“紫色砂、页岩岩性特征”,3个剖面的仪器定色符合该特征。     

不同尺度的中国土壤系统分类参比

本文从不同尺度(区域、类型及单个土体)对我国土壤发生分类与系统分类进行参比。区域参比是以某一土区内主要土壤类型中心概念推知的诊断层和/或诊断特性为根据;类型参比是以某一土壤类型中代表性剖面具有的诊断层和/或诊断特性为根据;单个土体参比则是以某一单个土体具有的诊断层和/诊断特性为根据。根据掌握资料数据的实际情况,选用不同尺度的参比能够更简易地、更可靠地确定发生分类类型在系统分类中的归属,为广泛应用系统分类提供方便。     

模糊c-均值算法在区域土壤预测制图中的应用

基于模糊c-均值算法和地统计学空间插值,在面积约为1km2的研究区内进行区域土壤预测制图。研究结果表明:根据研究区123个剖面和土钻样点,通过分析它们在形态学上的特征和定量属性,建立了9类诊断特征土层。通过FCM算法模型,获得4类最佳分类数,模糊指数为1.7。类别数目与研究区受地形、母质和土地利用方式影响的主要成土过程决定的土纲下土壤类型数目一致。将经过对称对数比转换的隶属度成分数据进行单一模糊类别隶属度土壤预测制图,4种类别土壤在空间上具有明显的渐变过渡特征,制图结果较理想。在单一类别隶属度土壤图的基础上生成最大隶属度土壤图,与常规土壤调查土壤图具有共同参比的基础。     

基于样点个体代表性的大尺度土壤属性制图方法

大空间尺度范围的土壤属性分布信息是陆地表层过程模拟的基础信息.基于野外样点进行空间插值是获得土壤属性空间分布信息的重要手段.现有的空间插值方法通常要求所用样点对研究区土壤属性空间分布规律具有良好的全局代表性.然而,受采样经费和野外采样条件的限制,所采集的样点往往难以全面地反映研究区土壤属性的空间分布规律.基于这样的样点用现有空间插值方法得到的土壤属性分布图通常精度较低,并且由样点全局代表性差带来的推测不确定性也无法得到度量.为了合理利用这些已采集的但全局代表性不好的样点,本文提出了基于样点“个体代表性”推测土壤属性空间分布并度量推测不确定性的方法.该方法在两点环境条件越相似、土壤属性就越相似的假设下,认为每一样点可以代表与其环境条件相似的地区,并且代表程度可以由两点的环境相似度度量;通过分析环境相似度计算推测不确定性,并以环境相似度为权重计算样点可代表地区的土壤属性值.将该方法应用于推测新疆伊犁地区土壤表层有机质含量,经验证,本文方法能够有效地利用全局代表性差的样点推测样点能够代表地区的土壤属性空间分布,并且所得的推测不确定性与预测残差呈现正向关系,能够有效地指示推测结果的可靠程度.     

基于CSLE模型的巴基斯坦土壤侵蚀评价

通过制作土壤侵蚀图,分析土壤侵蚀主控因子,为巴基斯坦水土流失与保护提供合理的科学依据及治理参考。以土壤侵蚀抽样调查单元数据和土壤侵蚀因子数据为数据源,基于CSLE模型分别以空间插值法和地图代数法定量计算巴基斯坦水蚀区土壤侵蚀图,以空间插值结果为参照对地图代数计算结果做直方图匹配得到巴基斯坦水蚀速率图;采用水利部SL 190—2007标准对巴基斯坦风蚀强度进行了定性评价;使用分类决策树分析土壤侵蚀的主控因子。结果表明,空间插值法制图具有空间预测的准确性,地图代数法制图可以表现良好的局地变异特征;直方图匹配土壤侵蚀图兼具这2种方法的优点,土壤水蚀速率平均值为972.9 t/(km²·a),水蚀区土壤侵蚀比较严重,风蚀区以剧烈风蚀和极强烈风蚀为主,大部分地区生物措施因子是影响土壤侵蚀的主控因子,耕作区和山区的主控因子分别是R因子和LS因子。     

农田土壤速效钾含量的空间变异研究

论文以高产潮土区2007年104个土壤采样点耕层速效钾含量为基础,基于地统计学原理,结合GIS空间分析技术,探讨了土壤速效钾含量的空间变异特征,建立了土壤速效钾含量的空间变异模型,形成了土壤速效钾含量的空间分布图,阐明了影响高产农田土壤速效钾含量分布不均衡的原因。研究结果表明,高产潮土区土壤速效钾含量平均为287．476gkg^-1,最高为483．433gkg^-1,最低为119．435gkg^-1,球状模型是土壤速效钾连续性空间分布的最佳模型,其块金值,基台值为0．399,说明土壤速效钾在变程为57．691米的范围内具有中等强度的空间变异性,含量高低的区域分布比较明显,在地块东南部和中部为其含量较高的区域,含量较低的两个突出区域呈典型的圈层分布,由内向外含量递增,具有较强的渐变性分布规律。总的来看,土壤速效钾约有60．1％的空间变异来自于土壤母质、地形地貌、气候等非人为的结构性因素,39．9％的变异来自于随机性因素如施肥、灌溉、管理水平等因素的影响。     

GIS支持下豫东地区土壤野外采样布点方法探索

以河南省通许县潮土区中低产田为例,介绍了一种GIS支持下的土壤野外采样布点方法,并对所取得的结果进行了讨论。根据要求覆盖研究区中低产田潮土的面积、涵盖所有土种类型、表层采样与剖面采样相结合、网格点与类型控制点相结合等原则,确定采用2 km×2 km网格布点方法。室内初步布点157个,涵盖了研究区16种土种类型,其中普通网格点141个,类型网格采样点6个,类型参考采样点10个。将布点图层与土壤图进行叠加分析,建立了空间数据库,完善布点属性表,作为野外精确采样的依据。实际采集普通网格点135个,剖面点15个。将室内布点与实际采样点位信息在数据库中分层管理,方便查询与更新。特别在剖面采样过程中发现实际采样与第二次土壤普查土种图比较,存在某些差异,应该根据实际采样诊断土壤类型并在GIS界面修正原始土壤分布图,将此改动作为建议提出,以便完善当地的土壤图。     

不同取样方式下土壤质地空间插值的精度分析

为研究土壤质地的合理取样方式,进而研究其空间变异情况,为田间施肥及灌溉提供依据,本试验利用地统计学方法和GIS技术,在重庆市彭水县重庆烟草试验站,利用289个表层土样,研究了16 m间距的栅格取样法(对照,253个土样,扣除36个验证样点)、34 m间距的栅格取样法(115个土样)和随机取样法(115个土样)3种取样方式下土壤质地的空间插值精度。3种土壤颗粒指标中粉粒占68.43%,砂粒含量最少,占12.68%,黏粒含量略高于砂粒。砂粒和黏粒具有中等强度的变异性,粉粒具弱变异性,且数据符合正态分布。地统计分析显示,在分析该区域土壤质地时,采用栅格取样方法应适当增大取样间距,而采用随机取样方法可适当缩小取样间距。交叉检验显示,土壤质地成分在3种取样方式下的插值精度均以对照最大,栅格取样次之,随机取样最小。综合考虑插值误差、样品采集和分析成本及时效性等因素,本研究建议在该区域进行土壤质地空间变异规律分析为生产服务时应采用随机取样。     

Fuzzy classification methods for determining land suitability from soil profile observations and topography

Because conventional Boolean retrieval of soil survey data and logical models for assessing land suitability treat both spatial units and attribute value ranges as exactly specifiable quantities, they ignore the continuous nature of soil and landscape variation and uncertainties in measurement which can result in the misclassification of sites that just fail to match strictly defined requirements. This paper uses fuzzy classification to determine land suitability from (i) multivariate point observations of soil attributes, (ii) topographically controlled site drainage conditions, and (iii) minimum contiguous areas, and compares the results obtained with conventional Boolean methods. The methods are illustrated using data from the Alberta Agricultural Department experimental farm at Lacombe in Alberta, Canada. Data on site elevation and soil chemical and physical properties measured at 154 soil profiles were interpolated by ordinary block kriging to 15 m × 15 m cells on a 50 × 50 grid. The soil property data for each cell were classified by Boolean and fuzzy methods. The digital elevation model created by interpolating the elevation data was used to determine the surface drainage network and map it in terms of the numbers of cells draining through each cell on the grid. This map was reclassified to yield Boolean and fuzzy maps of surface wetness which were then intersected with the soil profile classes. The resulting classification maps were examined for contiguity to locate areas where a block of minimum size (45m × 45m) could be located successfully. In this study Boolean methods reject larger numbers of cells than fuzzy classification, and select cells that are insufficiently contiguous to meet the aims of the land classification. Fuzzy methods produce contiguous areas and reject less information at all stages of the analyses than Boolean methods. They are much better than Boolean methods for classification of continuous variation, such as the results of the drainage analysis.     

Integrating properties of soil map delineations into ordinary kriging

Stratification of a region based on soil map delineations followed by within-stratum interpolation is sometimes used to combine soil maps and spatial interpolation. However, not all delineations are equally suitable to subdivide an area into precisely located mutually exclusive strata. This paper proposes a flow-path to characterize the nature of soil map delineations and a methodology to integrate the properties of map delineations into ordinary kriging.Four types of delineations were distinguished based on three criteria: the nature of transition (discontinuous or gradual), the mapping accuracy, and the structure of the within-unit spatial variation. For each type of delineation the ordinary kriging algorithm was modified to integrate its properties in the interpolation.As a test case, the sand content of the topsoil in the province of West-Flanders (Belgium) was mapped, using independent test data for validation. Inside the mapping units and at delineations identified as gradual transitions, our procedure, termed ordinary kriging integrating properties of map delineations (OKPD) , performed similarly to stratified ordinary kriging (SOK). However, close to the delineations identified as inaccurately mapped discontinuities the mean square prediction error of OKPD was 0.64 times that of SOK. Moreover, near these delineations, the prediction variance was largely underestimated by SOK (relative variance = 5.1), whereas OKPD produced a more realistic value (relative variance = 1.5).     

Quantifying terrestrial carbon stocks: examining the spatial variation in two upland areas in the UK and a comparison to mapped estimates of soil carbon

Intensive field surveys were undertaken in two upland catchments in the UK, Plynlimon in mid-Wales and Glensaugh in North East Scotland. The survey was to examine the spatial variation across the area and to assess the accuracy of the database underpinning the soil carbon map for the UK. In each area three 1-km² squares were sampled on a 200-m grid, with samples taken from both the organic and mineral horizons. Carbon stock was estimated, from the sample data, for each 1-km² square and compared with values from the UK database for that square. The results showed large differences between some squares, particularly for Plynlimon. In this area, the overall discrepancy between field and database values was 45%, compared with 8% for Glensaugh. Various sources of uncertainty were examined, including bulk density, organic horizon depth, and the proportion of different soil types within a square. The value for bulk density, assumed to determine carbon stock, had a significant effect on the estimates. In both catchments the organic layer showed a gradual decrease in bulk density with depth, resulting in a large proportion of the carbon being stored in the top part of the profile. The soil types, mapped during the survey, also showed large differences from those previously identified for each 1-km² square. This would have a considerable effect on the estimates of carbon stock within the UK database. It highlights that caution needs to be used when interpreting the UK soil map at this spatial scale.