基于传统土壤图的土壤—环境关系获取及推理制图研究

在数字土壤制图研究中,从历史资料中提取准确的、详细的土壤—环境关系对于土壤图的更新和修正十分重要。从传统土壤图中提取土壤类型并从地形数据中提取环境参数,采用空间数据挖掘方法建立土壤—环境关系,并进行推理制图和精度验证。以湖北省黄冈市红安县华家河镇滠水河流域为例,首先选取成土母质和基于地形数据提取的高程、坡度、坡向等7个环境因子;然后利用频率分布原理得到包含土壤类型与环境因子信息的典型样本数据1 410个;采用See5.0决策树方法进行空间数据挖掘,建立土壤—环境关系;将其导入So LIM中进行推理制图;最后利用270个实地采样点验证所得土壤图的精度。土壤图的精度提高了约11%,证明了本研究方法对土壤类型和空间分布推理的可靠性。     

基于人工神经网络的土壤颗粒组成制图

以浙江西苕溪流域为研究区,综合考虑地形和土壤类型等信息,采集典型土壤样本,测定土壤颗粒组成,并基于土壤颗粒组成与景观位置和特征之间的关系,利用径向基函数(RBF)神经网络建立了高程、坡度、平面曲率、剖面曲率、径流强度系数和地形湿度指数6个地形因子与土壤颗粒组成之间的非线性映射关系,预测土壤颗粒组成的空间分布。验证结果表明,RBF神经网络方法能够挖掘出地形因子信息与土壤颗粒组成之间的非线性映射关系,其预测精度较高,模型稳定性较好,是一种低成本、高效率的制图方法。     

青藏高原永冻土活动层厚度预测指标集的建立及制图

以青藏高原为研究区,采用数字土壤制图方法,进行了少量调查样本支持下的永冻土活动层厚度预测指标集的建立及制图研究。利用土壤和景观环境之间关系,筛选建立了活动层厚度预测指标集:地表昼夜温差、海拔、坡度、坡向、归一化植被指数(NDVI)、母岩。利用样点个体代表性方法实现了该区永冻土活动层厚度分布制图,取得了较高的精度和分辨率,克服了永冻土活动层厚度模拟过程中数学物理模型难以进行空间扩展制图以及半经验模型制图分辨率粗的局限。针对调查样点全局代表性较差以及数量有限的局限,本研究没有采用常规的一次性全样本最优建模方式,而采取多次抽样分别建模方式,获得预测指标集和制图结果。     

白龙江流域地势起伏度与微观地形因子之间的关系探讨

基于SRTM-DEM数据,以青藏高原东缘白龙江流域33个子流域为例,利用Arc GIS的邻域分析及均值变点分析方法确定了白龙江流域地势起伏度提取的最佳分析窗口面积,并分析了子流域地势起伏度与坡度、坡度变率、高差等微观地形因子之间的关系,结果表明:白龙江流域地势起伏度的最佳分析窗口面积为2.340 9 km2;白龙江不同子流域的地势起伏度可依据流域高差、平均坡度、平均坡度变率等微观地形因子建立相应的计算模型。     

基于Fisher判别分析的数字土壤制图研究

利用已知类型的土壤样点及其所处位置的高程、坡度、平面曲率、剖面曲率、复合地形指数等数据,基于Fisher判别分析方法对安徽宣城样区的土壤类型进行预测和制图表达。结果表明,土纲级别的预测效果较好,正确率达到84.2%。但随着从土纲到亚类级别的降低,由于受土壤样点数量限制,土壤类型预测的准确率也逐步降低。通过与样区1986年基于发生分类的土壤图进行对比,采用的方法无论是在制图精度,还是图面信息的负载量方面都要优于传统方法,能够更加客观真实地反映土壤在自然界的空间分布。     

朱溪流域地形对土壤稀土元素空间分布规律的影响

以长汀县朱溪流域为例,采用ArcGIS中的克里金插值法生成流域土壤稀土元素含量的空间分布图,采用地形分析功能模块生成地形因子包括高程、坡度和坡向,通过空间分析和相关性分析研究地形因子对稀土元素空间分布规律的影响。分析结果表明:①朱溪流域表层土壤稀土元素含量的空间分布总体上呈现出西南高东北低、自西南向东北倾斜的特征;②稀土元素含量随着高程升高呈现先降低再增高的规律,随坡度的升高呈现逐渐降低的规律,与坡向之间无明显的关系;③地形因子尤其是高程和坡度是稀土元素空间分布的重要影响因子。     

环境因子对广西典型岩溶区土壤温度空间结构的影响

[目的]探索空间异质性较大的岩溶区的土壤温度空间自相关尺度及其空间结构,分析影响典型岩溶区土壤温度空间结构的主要环境因子。[方法]应用经典统计学方法与"3S"技术。[结果]不同深度土壤温度的空间分布均存在高度的正向全局空间自相关和明显的空间聚集区,各深度土壤温度的空间孤立区分布较少;影响不同深度土壤温度空间分异的环境因子排序为:土壤厚度坡度植被覆盖度高程。[结论]土壤厚度对土壤温度的影响,实质上是岩溶环境的综合反映。坡度、高程等地形因子是造成土壤逆温结构的主要影响因素。此外,土壤温度的空间分异还会受到植被覆盖"遮蔽作用"或"保温效应"的影响。     

基于DEM的山区土地利用变化分析

地形因子直接影响土地利用方式并在一定程度上决定着土地利用类型。以西南地区典型山区重庆市忠县为研究区,基于DEM和遥感影像,通过遥感解译建立土地利用数据库,运用GIS技术提取高程、坡度、坡向,并与土地利用图进行叠加,分析研究区2000—2010年间基于不同地形因子的土地利用变化情况。研究结果表明:地形因子对研究区土地利用变化有着重要的影响,土地利用变化随着高程的增加、坡度的增大而减缓,阳坡大于阴坡,并主要集中在高程为300～600 m,坡度 < 25°的半阳坡地区,其中以耕地与林地之间的转化最为剧烈;在海拔为0～300 m,坡度 < 25°的长江及其支流沿岸地区有一定面积的耕地和林地转化为水域。通过对土地利用变化与各地形因子之间关系的分析,有助于实现区域土地利用结构的优化和不同地形上土地利用类型的合理布局,促进区域土地资源的可持续发展。     

晋西黄土区基于地形因子的土壤水分分异规律研究

以山西省吉县蔡家川小流域典型梁峁坡面为研究对象,在研究区共布设313个土壤水分监测点,用TDR测定土壤(0~30cm,30~60cm)水分,经克立格(kriging)插值得到了研究区土壤水分分布图,并与基于数字高程模型(DEM)提取的研究区域坡向、坡度、高程3个地形因子分布图叠加,生成土壤水分与地形因子相对应的数据库,用以分析坡面尺度地形因子对土壤水分的影响情况及基于地形因子的土壤水分分异规律。通过主成分分析得出:地形因子对土壤水分影响的次序依次为坡向>高程>坡度。通过对坡向和坡度聚类分析得出:影响土壤水分分异的坡向可分为两类,即292.5°~360°(0°)~112.5°(阴坡),112.5°~292.5°(阳坡);影响土壤水分分异的坡度分为:5°~20°,20°~35°两类。依据坡度和坡向的分类结果,分别拟合土壤水分和地形因子的函数关系,求出不同坡度、坡向土壤水分的关系系数:若假定坡度为5°~20°、坡向为阴坡时,土壤水分关系系数为1,则坡度为5°~20°、坡向为时阳坡时土壤水分关系系数为0.99,坡度20°~35°、坡向为阴坡时土壤水分关系系数是0.82,坡度20°~35°、坡向为阳坡时土壤水分关系系数为0.8。     

流域尺度土壤厚度的模糊聚类与预测制图研究

基于土壤厚度与景观位置和特征之间的关系,运用模糊c均值聚类(FCM)方法对西苕溪流域的土壤厚度分布进行了空间预测。选取高程、坡度、平面曲率、剖面曲率、径流强度系数和地形湿度指数6个地形因子进行模糊聚类,根据相应的聚类参数将流域地形组合分为8类。利用部分调查获得的土壤剖面数据,结合样点属性和专家经验为典型区赋值,最后由加权平均得到流域土壤厚度预测图。验证结果表明,FCM方法可以对地形因子组合进行有效合理的分级,其预测精度较高,模型的稳定性较好,是一种低成本高效率的制图方法。该方法在土壤厚度预测方面具有一定的可靠性。     

畜禽场粪便污染饮用水的测定简报

分析了畜禽粪便的环境污染,并对北京西郊部分畜禽饲养场饮用水污染情况进行抽样化验分析,报告了畜禽饮用水被粪便污染情况及其污染渠道和原因。提出采取行政科学管理方法和工程技术手段来解决粪便污水污染饮用水问题。     

畜禽场粪便污染饮用水的测定简报

分析了畜禽粪便的环境污染,并对北京西郊部分畜禽饲养场饮用水污染情况进行抽样化验分析,报告了畜禽饮用水被粪便污染情况及其污染渠道和原因。提出采取行政科学管理方法和工程技术手段来解决粪便污水污染饮用水问题。     

双壳贝类染色体标本制备技术的优化

本研究以牡蛎、咬齿牡蛎鳃细胞为材料,采用PHA处理法、低温同步化法及活体去壳法进行预处理,制作成染色体标本;以马氏珠母贝、企鹅珍珠贝担轮幼虫为材料,采用PHA促繁殖获取胚胎法,制作胚胎染色体标本。对不同时间不同处理方式获得牡蛎染色体分裂相比例、PHA促繁殖获取胚胎法获得马氏珠母贝染色体分裂相比例进行统计。结果发现,PHA处理法在24h时能获取最多分裂相（3．50‰）,低温同步化法在72h时能获得最多分裂相（2．20‰）,活体去壳法始终保持较高分裂相比例（3．60‰）,PHA促繁殖获取胚胎法获得最大分裂相比例（10．00‰）。4种方法都能获得理想的中期分裂相数目。其中,低温同步化法缺点是温度难控制、预处理时间长;活体去壳法易导致贝类死亡;PHA促受精获取胚胎法缺点是胚胎的获取受繁殖季节限制。PHA处理法预处理时间短、获取分裂相数目多,无疑是贝类成体染色体制备的最好的方法。同时,PHA也为贝类人工繁殖提供了一种更为有效的手段。     

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.     

香蕉园土壤养分空间变异性及适宜样本容量研究

采用网格采样法采集了156个香蕉园土壤样本,用GS+对土壤养分进行半方差分析,研究养分的空间变异特征,计算土壤各养分适宜的样本容量,指出在约100hm2的研究区域内,采集54个就可以满足香蕉测土施肥的需要。     

Standardization of Automated Vario EL III CHNS Analyzer for Total Carbon and Nitrogen Determination in Soils

The traditional methods for determination of carbon (C) and nitrogen (N) are cumbersome and time-consuming. With the development of automated methods, the time taken to analyze a sample has been reduced considerably. However, these need to be standardized with respect to the type and weight of soil sample used. A study on the determination of soil C and N was carried out to evaluate sample particle size and weight effects on C and N determined by a CHNS analyzer and conventional methods. Three texturally different soils were analyzed for C and N with the CHNS analyzer and traditional methods. The C and N contents measured with the CHNS analyzer were greater than those measured with traditional methods. With finer (<0.25-mm) fractioned samples, C and N contents were greater than in the coarse-fractioned. Carbon and N contents were greater with a sample weight of 10 than with 25 mg.     

空间变异在土壤性质长期定位观测及取样中的应用

通过对中国科学院沈阳生态实验站30m×42m样地进行网格法分层取样,采用经典统计学与地统计学相结合的方法,以土壤pH和有机碳(TOC)为例,探讨了空间变异在土壤性质定位试验及取样中的应用。结果表明,49对样本的pH和TOC变异系数均小于10%,变量在0~10cm和10~20cm两个层次的基本统计数值基本接近,最佳理论模型的参数显示各变量空间变异主要受结构性因素的影响,且以135°方向的变异为主;相对误差为10%时采集6个和10个土样可分别达到95%和99%的置信水平,结合空间分布格局可以确定更为精确的取样方案;综合分析表明待选样地可以作为土壤性质长期定位观测试验用地。     

A method of processing soil core samples for root studies by subsampling

Root studies are generally believed to be very important in ecological research. Soil coring is a valuable approach to root research, but it requires a very large amount of processing time. We present here a method for processing soil cores consisting of the combination and homogenization of several soil cores from a plot, with subsequent subsampling for root extraction. The required subsample size was determined for a topsoil and a subsoil sample from a groundnut field and was found to be 5–10% of the total soil sample. Advantages and limitations of the method are discussed.     

土壤属性预测中Kriging参数对插值精度的影响研究

为了有效提高土壤属性预测中的Kriging插值精度,研究借助GS+5.1和ArcGIS 9.3等软件来分析河南省西平县宋集乡土壤全磷和有机质在不同参数条件下的Kriging插值精度,结果表明:决定系数R2最大的变异函数模型,插值结果误差不一定最低、平滑效应不一定最弱,需比较分析插值结果以选择合适的模型;近距离实验变异函数值r#(h)的拟合对提高Kriging插值精度具有重要意义,拟合变异函数理论模型时,除综合考虑各个r(h)#的拟合程度外,同时对近距离r(h)#应给予足够的重视;插值的最佳邻域样本量一般在内层和次内层邻域样本权重达到平稳时取得,对于样本点空间分布相同的不同土壤属性,空间相关性较弱(块金系数较大)的土壤属性,其Kriging插值的最佳邻域样本量较大。