土壤孔隙质量分数维D_m二元图像分析及其影响因素研究

本文简要介绍了利用土壤切片的二元图像分析了土壤孔隙结构的质量分数维Dm 的方法 ,并研究比较了四类土壤类型的Dm 及其影响因素。结果表明Dm 可以较好地定量描述土壤孔隙的空间分布特征 ,Dm 与土壤孔隙面积、孔隙孔径分布、土壤深度以及土壤质地之间均具有一定的联系     

利用基于偏微分方程的图像滤波技术研究土壤孔隙结构

利用自主研发的土壤切片数字图像处理分析系统软件,采用3种滤波方式,即BMO滤波(boundary mean oscillation有界平均振荡模型)、PM滤波(Perona-Malik偏微分方程模型)和中值滤波,对免耕、翻耕和旋耕3种耕作方式下不同深度土壤切片的数字图像进行去噪增强,并对处理后的图像进行了孔隙特征参数提取与统计。在此基础上,探讨了几种图像滤波技术的效果以及耕作方式对不同土层土壤孔隙形态结构的影响,以期找到适用于土壤切片数字图像的滤波技术,为后期土壤孔隙信息的提取与统计提供工具。结果表明,采用BMO滤波后,从土壤切片数字图像得到的土壤孔隙度与试验结果最为接近;其中,孔径5μm的孔隙度显著大于其他图像滤波技术的结果,而5~50μm与50μm孔径的孔隙度与其他图像滤波技术的结果没有显著差异;与免耕相比,翻耕与旋耕提高了表层土壤的孔隙度,增加了传导孔隙的比例。     

不同利用年限的红壤水稻土孔隙结构差异的图像分析

本文利用目前常用的土壤孔隙结构研究方法,获取了不同利用年限的红壤水稻土在风干状态下的孔隙结构图像,对孔隙结构特征的图像分析结果表明,随着利用年限的延续,孔隙结构逐渐改善,表现在孔隙面积逐渐增加,孔隙的孔径分布和孔隙在土体中的分布逐渐均匀,孔隙中大孔隙比重逐渐增大等方面。     

用于研究土壤孔隙三维结构的连续数字图像的制备

主要介绍了一种用于分析土壤孔隙三维结构的连续数字图像的制备方法，内容包括土样的处理、不同格式图像之间的转换、孔隙结构分析指标等；对一类具体土壤的研究结果表明，在2cm的间距内，土壤孔隙结构仍存在较为明显的异质性。     

利用CT数字图像和网络模型预测近饱和土壤水力学性质

在近饱和状态下,土壤的有效水力学性质主要取决于较大孔隙的结构特征,而这又决定了土壤中的优势流通道以及溶质的运移.基于孔隙形态学特征的网络模型可以很好的表现出较大孔隙的几何形态与拓扑特征对有效水力学性质的影响.本文通过对连续土壤切片CT图像的分析,定量获取了土壤孔隙的大小分布以及连通性参数.在此基础上建立了相关网络模型,在孔隙尺度上模拟了土壤中的水分运动过程并预测了近饱和土壤水力学性质.实验结果表明,虽然随机网络模型对室内填装土样本水力学性质的预测结果要优于相关网络模型,但是结合了实测孔隙形态特征的相关网络模型能够表现出田间原状土样本的双重孔隙度结构,其预测结果更符合实际的土壤结构特征.     

基于CT分析露天煤矿复垦年限对土壤有效孔隙数量和孔隙度的影响

露天煤矿排土场由于排土过程中大型机械压实等作用会对土壤的孔隙结构产生影响,重构适合于植被生长的土壤孔隙结构是排土场土地复垦的重要工作。为对排土场重构土壤孔隙结构进行定量分析,该文采用高精度无损计算机断层扫描技术(CT)对山西平朔矿区安太堡露天煤矿排土场平台全黄土母质覆盖的不同复垦年限(0、20、23 a)以及原地貌的土壤进行分层扫描成像,并利用Photoshop和Arcgis软件对扫描图像进行处理和统计分析,探讨了排土和复垦对土壤孔隙数量和孔隙度的影响,分析了排土场重构土壤大、中和小孔隙的变化。结果表明:原地貌土壤孔隙数量和孔隙度最大,其次是复垦23和20 a的土壤,排土后未复垦土壤孔隙数量和孔隙度最小。采矿和排土等活动由于大型机械压实作用降低了土壤孔隙数量和孔隙度,尤其是大孔隙数量和大孔隙度;土地复垦对增加土壤孔隙数量和孔隙度有一定的作用,但是过程比较缓慢。采矿和排土等活动对表层土壤孔隙数量和孔隙度的影响要高于底层土壤。该研究可为黄土区大型露天煤矿排土场重构土壤结构的优化与土地复垦措施选择提供依据。     

基于数字图像技术的土壤孔隙结构定量研究进展

土壤孔隙结构是土壤孔隙的形态大小、数量搭配和空间分布状况的综合反映，其结构的复杂性和异质性决定着土壤水分迁移、气体扩散和生物活动等过程。近年来数字图像技术的发展虽然实现了土壤孔隙结构的直接可视化和定量化，但孔隙提取的精度仍然受采样方法、设备分辨率和分割技术的限制。本文基于现有土壤孔隙研究方法的发展历程，以图像获取、图像分割和量化分析为主线，综述了当前常用土壤孔隙研究方法(间接法和直接法)的基本原理、主要步骤和优缺点，剖析了从图像中提取孔隙结构的分割技术，概括了孔隙结构的常用量化指标，最后针对现有研究方法存在的问题和不足，对未来研究方法的发展方向进行了展望。     

土壤团聚体结构与有机碳的关系、定量研究方法与展望

近些年土壤固碳研究受到广泛关注。在诸多影响土壤固碳的因素中,团聚体结构对土壤有机碳的物理保护机制是研究的焦点。土壤中原始有机碳在土壤团聚体和团聚体结构形成中发挥着不可替代的作用,土地利用方式、耕作方式以及施肥措施发生变化后,团聚体及其结构在土壤有机碳固定中的作用变得更加凸显。团聚体结构包含众多的孔隙,这些孔隙的大小、数量、形状以及空间分布等都会影响土壤中水分运移、植物根系生长、土壤生物活动以及土壤有机碳分配,它们相互作用影响土壤中有机碳的固定。本文分析了水分、植物根系以及土壤生物与团聚体孔隙结构之间的关系,阐述了这些因素在土壤有机碳变化中所起的作用,并对目前研究的不足进行了概述。同时,阐述了不同CT(Computed Tomography,CT)技术在土壤团聚体结构探测中的应用及其对结构数据的提取方法,探讨了团聚体孔隙结构对有机碳固定的影响,展望了团聚体结构对有机碳固定影响需要加强的研究内容。参66。     

利用土壤的序列数字图像技术研究孔隙小尺度特征

将土壤样品用混有荧光有机染料的树脂浸渍后 ,以 1mm间距连续研磨 ,经过一定的图像转换处理 ,最后以连续数字图像方式对图像孔隙的小尺度特征进行分析。对一种美国耕作黑土和一种法国耕作黄壤的比较研究表明 ,两类土壤在图像孔隙面积、图像孔隙面积变异性、图像孔隙孔径、孔隙连接度、孔隙重叠度以及孔隙流通性等方面均有所差异 ,这与两类土壤不同的有机质含量有关。     

利用染色示踪和图像处理技术对土壤大孔隙进行定量研究

以太湖地区水稻土为例介绍了染色示踪和图像处理技术在土壤大孔隙定量化研究中的应用.剖面染色的区域是孔隙存在的地方,孔隙的孔径越大,充斥的染料溶液就越多,所染的颜色就越深.据此利用地理信息系统软件ArcGIS和遥感图像处理软件ERDAS对土壤剖面图像进行处理并进行颜色分级.从分级结果中提取代表土壤大孔隙的部分,计算大孔隙的含量.所得结果与土壤各层次的孔隙度、黏粒含量、饱和导水率变化趋势有很好的一致性.并且本文还对染色示踪法土壤孔隙定量的影响因素进行讨论.     

强化生物通风修复柴油污染土壤影响因素的正交实验

生物通风是继SVE后又一项主要的生物修复技术,在石油污染土壤修复中拥有广阔的前景。为寻求最佳修复效果的最优组合,采用生物通风修复柴油污染土壤的正交土柱实验,对影响生物通风修复效果的5个主要因素（污染强度、土壤含水率、C：N：P、通风的孔隙体积数、通风方式）进行了定量化。结果表明,利用强化生物通风可以在柴油污染土壤的治理中取得较好的效果;方差分析各因素均无显著性影响;极差分析得到影响强化生物通风柴油去除效果的最主要因素为土壤含水率、污染强度,次主要因素为C：N：P、通风的孔隙体积数,而通风方式对去除率的影响很小;在实验的不同阶段有些因素的最优水平有不同程度的改变,总体来说各因素的最佳水平分别为：土壤含水率为4．88％,污染强度为40000mg·kg^-1,C：N：P为100：20：1,通风的孔隙体积数为4,而通风方式的两种水平对去除率的影响相差不大。     

A neighborhood median weighted fuzzy c-means method for soil pore identification

Complex soil pore geometry and heterogeneity determines the ability of a soil to retain moisture and conduction. These soil properties are widely recognized as key factors of essential ecological functions and services. However, until recently, the existing pore identification methods have the problems of low identification accuracy and operating efficiency, which has restricted the development of soil science. The objective of this study was to propose a neighborhood median weighted fuzzy c-means method based on grayscale-gradient feature (NMFCM-G) to identify soil pore structure automatically and accurately. By combining three-dimensional (3D) printing technology with X-ray computed tomography technology, a 3D simulation model with known aperture (10-cm inner diameter) was adopted to evaluate the pore identification error rate of the NMFCM-G method quantitatively. Compared to the methods commonly applied in previous studies, the NMFCM-G method had the smallest average area relative error (2.98%), which was only 1/6 of that of the Image J method with the largest area relative error (18.46%). The NMFCM-G method also had the smallest average perimeter (5.46%), about 3/5 of that of the Image-Pro Plus method with the largest perimeter relative error (8.35%). Meanwhile, the NMFCM-G method was successfully tested on undisturbed cylindrical soil samples, providing encouraging results in terms of identifying irregular pore structure from the complex hierarchical organization of soil. The results show that the NMFCM-G method had the smallest distribution entropy (0.81), the smallest inter-class correlation (0.164 0), and the largest distribution coefficient (0.11), which proves that the NMFCM-G method performed the best in identifying different soil pore structures. Overall, the NMFCM-G method provides new insights into identifying pore structures and thus could provide an automatic and high-efficiency technique for studying the effects of tillage and freeze-thaw cycles on pore structure and soil quality in the future.     

生物炭添加对盐渍土CT孔隙序列分形特征来源的影响

为了揭示生物炭改良土壤孔隙的复杂结构及其影响因素，以江苏滨海盐渍土为研究对象，采用添加生物炭改良盐渍土，设置0,2%,5%(占表层0—20 cm土重比)3个生物炭添加水平。每年10月在水稻收割后，采用塑料环刀取表层(0—20 cm)原状土，进行Micro-CT扫描获取土壤CT孔隙序列。基于多重分形去趋势波动分析理论，并结合数据重排，分析施加生物炭对CT孔隙序列多重分形特征及其来源的影响。结果表明，所有处理的CT孔隙序列的复杂度均随着年份增长；2%生物炭处理的CT孔隙序列的复杂程度较0和5%生物炭处理分别提高7.54%和5.28%;概率密度函数与长程相关性均影响CT孔隙序列的多重分形特征；孔隙和空间的长程相关性是主要影响因素；生物炭的添加促使孔隙分形特征更易受到土壤中生物微生物活动的影响。研究结果为定量化分析生物炭改良盐渍土孔隙结构提供了理论支持。     

基于全卷积网络的土壤断层扫描图像中孔隙分割

针对土壤断层扫描图像中存在部分容积效应及因孔隙成分复杂、结构不规则等引起的分割精度低的问题,该文提出一种全卷积网络(fully convolutional network,FCN)土壤孔隙分割方法,为土壤科学研究提供技术支持。该文以黑土土壤断层扫描图像为研究对象,通过卷积和池化运算输出不同尺度的孔隙特征图;将孔隙的深层特征和浅层特征相融合,采用上采样算子对融合特征进行插值操作,从而输出孔隙的二值图。与大津法、分水岭法、区域生长法和模糊C均值聚类法(Fuzzy C-means,FCM)4种常用孔隙分割方法的对比结果表明,FCN法在低,中,高3种孔隙密度的土壤图像中优于其他4种方法。FCN法的平均分割正确率为98.1%,比4种常用方法分别高25.6%,48.3%,55.7%和9.5%;FCN法的平均过分割率和欠分割率分别为2.2%和1.3%,仅为次优方法(FCM法)的33.8%和23.6%。通过融合土壤孔隙结构的多重特征,FCN法能够实现土壤孔隙整体和局部信息的精准判断,为土壤学的研究提供了一种更加智能化的技术手段。     

长期不同量秸秆炭化还田下水稻土孔隙结构特征

  【目的】  生物炭被认为是一种能够提高土壤固碳能力、改善土壤结构和减缓全球气候变化的土壤改良剂。土壤孔隙结构直接影响土壤中水、气、热的运动，因此，研究长期施用生物炭对土壤孔隙结构特征的影响，以期为秸秆炭化还田提供理论依据。  【方法】  研究基于2013年建立的水稻秸秆炭化还田长期定位试验，选取在等氮磷钾条件下不施用生物炭 (C0)、施用低量生物炭 (1.5 t/hm2，C1.5)、高量生物炭 (3.0 t/hm2，C3.0)的 3个处理。利用X射线CT扫描和图像处理技术，分析了土壤孔隙结构参数，包括土壤孔隙度、土壤孔隙大小分布、孔隙连通性指数 (欧拉特征值)、各向异性、分形维数、最紧实层孔隙度和最紧实层平均孔隙直径等参数。  【结果】  C1.5和C3.0处理均能显著增加土壤有机碳含量和土壤总孔隙度，降低土壤容重，平均增加或降低比例分别为15.5%、10.5%和7.4%。C1.5与C3.0处理之间的总孔隙度没有显著差异，但孔隙大小分布存在差异。C1.5处理显著增加了大孔隙中当量孔径为100～500 μm和 > 500 μm的孔隙度，增幅分别为81.6%和275.3%，而C3.0处理显著降低了大孔隙中当量孔径100～500 μm的孔隙度，降幅为32.9%。C3.0处理当量孔径 < 25 μm的孔隙度显著大于C0处理和C1.5处理，增幅分别为13.8%和16.3%。C1.5处理的欧拉特征值最低，分形维数、最紧实层孔隙度和平均孔隙直径最大。各处理土壤孔隙的各向异性没有显著差异。  【结论】  长期施用水稻秸秆生物炭能够显著增加稻田土壤有机碳含量和总孔隙度，降低土壤容重。施用适量生物炭会增加土壤大孔隙度和土壤孔隙的连通性，但是过量施用生物炭可能会降低土壤大孔隙度和土壤孔隙的通气导水能力。炭化秸秆还田量与孔隙结构之间的定量关系还需深入研究。     

Simulating diffusion in a Boolean model of soil pores

The diffusion of gas through a model of the structure of soil pores was simulated on a computer. This was done to test the model's usefulness for studying diffusion in real soil and to obtain insights into how soil pore geometry affects diffusion. A model of randomly-placed overlapping spheres was used to represent the soil solids, the pores being what remains. Various simulated porosities and average sphere radii produced pore networks which resembled those in real soil aggregates. Our diffusion simulations gave three results: steady-state flux, time delay and rate of increase of flux. The porosity and sphere size were varied to investigate their effects on these diffusion properties. Results were comparable with those from experimental work. Further analysis allowed us to express the geometry of pore simulations in terms of average pore path length and connectivity. Evidence of non-Fickian behaviour was obtained, particularly in the early stages of the simulated diffusion.     

ROTHAMSTED STUDIES OF SOIL STRUCTURE IV.

Porosity and gas diffusion have been measured within dry crumbs sieved from the horizons of one soil from each of the Hanslope, Ragdale, Evesham, Denchworth, Flint and Salop series. Crumb porosities, ?c, ranged from 0.19 to 0.33, dimensionless gas diffusivities, D_c/D₀, from 0.015 to 0.098, and the effectiveness of unit pore space for diffusion, given by α_c= (D_c/D₀)/?_c, from 0.06 to 0.29. Values of ?_c and D_c/D₀ were used to calculate complexity factors k_c for the crumb pores. The results are discussed in terms of soil texture, pore size, ease of soil management, and the frequency and intensity of wetting and drying of the soil in each horizon. None of the results suggests why the soils of the Ragdale, Denchworth and Salop series should be more difficult to manage than the others.     

孔隙结构对水稻土温室气体排放的影响

土壤结构影响水分和气体的运动和土壤生物活动,进而影响稻田温室气体排放。为探明土壤结构对水稻生长过程中温室气体排放的影响,选取江苏宜兴的湖白土和江西进贤的红壤性水稻土进行盆栽试验。设置不搅动(NP)、搅动(PD)和搅动后掰土回填(RP)3个处理。应用X射线CT成像技术分析不同处理土壤孔隙结构,通过静态箱法测定水稻生长过程中的温室气体排放。结果显示,PD处理降低了土壤大孔隙度和孔隙连通性,而NP及RP处理的大孔隙较多且连通度高。湖白土PD处理的CH₄排放量分别是NP处理的2.5倍和RP处理的14.6倍,相关分析表明湖白土CH₄的排放与大孔隙度呈显著负相关,表明大孔隙度升高会降低CH₄排放。红壤性水稻土NP处理的CH₄排放最高,可能是由于NP处理≤30μm的孔隙度最低,促进了CH₄的排放;PD处理提高了N₂O排放,相关分析表明N₂O排放总量和直径30~1000μm孔隙呈显著负相关。两种土壤RP处理全球增温潜势(GWP)强度以及CH₄总排放量均显著低于NP和PD处理。研究结果表明土壤孔隙结构的改变影响稻田温室气体的排放,通过改变耕作方式调节土壤结构可能是稻田CH₄和N₂O减排的途径之一。     

预测土壤水力性质的形态学网络模型应用研究

土壤水力性质是研究非饱和带中水分和溶质运移的重要参数 ,可以用孔隙网络模型进行预测。通常采用的网络模型中的参数是任意指定的 ,无法真实反映土壤孔隙空间的形态特征。本文采用了一种基于孔隙形态学的网络模型来预测土壤的水力性质 ,即通过图像分析来直接测定孔隙的大小分布及其连通性 ,并将其结合到网络模型中 ,最大程度地再现了三维的土壤孔隙结构。本文根据河南封丘地区采集的砂壤土样本图像分析结果 ,采用形态学网络模型预测了其水力性质 ,同时也进一步评价了这种模型的优缺点及其应用前景。     

运用同步辐射显微CT揭示红壤团聚体内孔隙形态与空间分布

团聚体内部复杂的孔隙系统及其空间分布决定土壤团聚体的主要功能，以及发生在团聚体内的各种物理、化学和生物学过程。应用同步辐射X射线显微成像技术(SR-mCT)，对第四纪红土发育的红壤团聚体内部孔隙形态、连通性、各向异性、大小分布和空间分布进行了研究。结果表明，红壤团聚体内部的孔隙形态、孔隙生长方向、大小分布存在明显差异。稳定性较好的团聚体表现为团聚体孔隙含有较多大孔隙、孔隙形态各异、各向异性、多联通孔隙等特征，团聚体内>30 ?m大孔隙分布比较均匀，中心部位较高，呈中间向圆周减小趋势；反之，稳定性较差的团聚体中，孔隙以小孔隙为主，分布密集，孔隙生长方向均匀，团聚体孔隙空间分布为大孔隙，主要分布在团聚体外围，中心部分分布较少。团聚体内部孔隙的空间分布模式能够很好地解释土壤团聚体结构和稳定性差异的原因。同步辐射显微CT结合图像处理技术能够系统地表征团聚体内孔隙的多样性和空间变异规律，为预测土壤团聚体中各种物理过程提供新途径。