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。     

面向土壤系统分类的土壤调查制图方法的初步研究

我国的土壤系统分类方案已经基本形成,但还没有相应的土壤调查方法技术研究。按照传统土壤调查的主要剖面、检查剖面、定界剖面的思想与办法,采用空间内插技术,在研究区的4条实验路线上共挖掘了64个剖面点,通过这些剖面点的诊断层和诊断特性确定了研究区的土壤类型并勾绘了土壤类型界线。再用1条检验路线对勾绘的土壤图进行检查,结果表明,在检验路线上设置的20个检查剖面点中,其中19个剖面点与实际情况相符,正确率95%,说明使用内插法进行面向土壤系统分类的土壤调查制图是可行的。再结合土壤景观可以辅助土壤调查工作者更高效地确定土壤类型、勾绘土壤界线。     

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。     

川西地区具有机土壤物质特性土壤的系统分类

川西部分地区的气候和地形不利于有机土壤物质的矿化分解,形成了具有机土壤物质特性的土壤,这类土壤与矿质土壤存在明显的区别。为了研究川西地区具有机土壤物质特性土壤的系统分类归属,选取川西地区6个具有机土壤物质特性的土壤剖面作为研究对象,基于成土条件、土壤剖面特征和理化性质的分析,按照《中国土壤系统分类检索(第三版)》,顺序检索供试土壤的诊断层和诊断特性,确定其在系统分类中的地位。结果表明,供试土壤归属于有机土、淋溶土和潜育土3个土纲,细分为3个亚纲,4个土类和6个亚类。依据《中国土壤系统分类土族与土系划分标准》,建立了6个土族和6个土系。据此可知,具有机土壤物质特性的土壤并不全是有机土,也可能是淋溶土或潜育土;有机土并不一定具有机表层,如埋藏亚类的有机土。相比于发生分类,系统分类能够更准确地区分同一区域具有近似生物气候条件的土壤类型。     

湘东地区花岗岩红壤在中国土壤系统分类中的归属

为了研究湖南省东部花岗岩红壤在中国土壤系统分类中的归属,选取湘东地区8个由花岗岩母质发育的典型土壤剖面,在对其成土环境、剖面形态特征及其理化性质进行研究的基础上,按照中国土壤系统分类方案,检索出了其诊断层和诊断特性,据此确定了其在中国系统分类中的归属。结果表明,供试的8个土壤剖面包含了淡薄表层、暗瘠表层、低活性富铁层、黏化层等9个诊断层和诊断特性,其在中国系统分类体系中的位置分别为:淋溶土、富铁土和雏形土3个土纲;湿润淋溶土、湿润富铁土和湿润雏形土3个亚纲;简育湿润富铁土、铝质湿润淋溶土、酸性湿润淋溶土和铝质湿润雏形土4个土类;普通铝质湿润雏形土、普通简育湿润富铁土、普通铝质湿润淋溶土、普通酸性湿润淋溶土4个亚类;按照土族和土系划分标准,建立了黏壤质硅质混合型酸性热性-普通铝质湿润雏形土等6个土族和脱甲系(43-CS18)等8个土系。实践表明,目前的土族土系划分标准适用于供试土壤基层分类单元划分。与土壤发生学分类结果相比,土壤系统分类结果更能定量反映出湘东花岗岩母质发育土壤性状的差异,进而客观反映出土壤发育阶段和土壤类型的差异。     

美国土壤系统分类最新修订

通过美国《土壤系统分类检索》第9版与第8版和《土壤系统分类》第2版的比较,概括其最新进展:3个诊断土层和2个诊断特性作了修订;高级分类级别增加4个亚纲、12个土类、42个亚类,主要是永冻Gel-土类;土族土系具强烈对比的颗粒大小级别鉴别特征增3个去1个;剖面描述的基本发生层增加1个,特性发生层3个,等等。在此基础上分析提出了对中国土壤系统分类的几点建议:持之以恒开展研究、完善诊断层和诊断特性、继续人为土研究和加强组织建设等。     

天山中部北麓丘陵地带土壤发生特性与系统分类

通过样地调查与土壤理化性质分析相结合对天山中部北麓丘陵地带的土壤特性进行研究,确定各剖面的诊断层和诊断特性及其在系统分类中的位置。结果表明天山中部北麓丘陵地带在系统分类中可划归为3个土纲4个土类;系统分类中土壤的分类位置与发生分类位置并不具有简单的一一对应的关系。     

安徽宣郎广岗丘区土壤发生分类类型在系统分类中的归属

对宣郎广岗丘地区40个土壤剖面,按中国土壤系统分类体系,进行鉴别、检索、分类定名。阐述土壤发生分类体系的11个亚类级土壤类型在中国土壤系统分类中归为5个土纲,即人为土、富铁土、淋溶土、雏形土和新成土;5个亚纲,即水耕人为土、湿润富铁土、湿润淋溶土、湿润雏形土和正常新成土;15个土类和23个亚类。参比关系复杂,不是简单的一对一的关系。提出按中国土壤系统分类的该区土壤分类系统;并讨论了该区土壤发生分类与系统分类之间具体土壤类型的对应关系。研究结果对土壤类型的正确参比、中国土壤系统分类的应用与发展、具有很好的参考应用价值。     

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。     

冀北地区盐碱化土壤系统分类的归属研究

采用《中国土壤系统分类（第三版）》和《中国土壤系统分类——土族与土系建立原则与标准（试用稿）》对冀北地区7个盐碱化土样进行了分类,共划分了4个土纲,6个亚纲,6个土类,7个亚类,建立了平地脑包系等7个土系。研究结果表明,系统分类亚类与发生分类亚类参比并无对应关系;部分盐碱化土壤并未在系统分类高级单元中体现盐碱特征,而在基层分类中对盐分含量和积累位置进行补充,表明系统分类的划分指标要求更严格,分类更标准。最后讨论了盐碱化土壤诊断层、诊断特性和土壤分析方法的确定等问题。     

城市绿地节水灌溉的土壤水分诊断层研究

在干旱、半干旱地区,水资源严重不足是城市绿化面临的瓶颈问题之一,节水灌溉必须依据土壤水分状况与植物生理状态进行。本文选取属于温带半干旱季风气候的天津开发区为研究区域,通过对本特草草坪、高羊茅草坪和泡桐行道树带3类城市绿地在一个生长周期内的土壤水分含量与相应的植物光合速率、蒸腾速率、气孔导度、气孔阻力等生理指标的原位试验资料之相关统计分析,提出"土壤水分诊断层"概念,即水分诊断层是气孔导度与土壤含水量呈极显著或显著相关且系数最高的土层;并对各绿地的土壤水分诊断层深度作了初步划分:本特草草坪为距地表20cm深度处土层,高羊茅草坪为距地表50cm深度处土层,泡桐绿地为距地表40cm深度处土层。由此可见,对于不同绿地类型,节水灌溉的水分诊断层具有差异性,建议实践中以诊断层含水量判断灌水时期,从而达到以较少的水资源实现城市绿地用水需求的目的。     

湘东第四纪红土母质发育的典型土壤在中国土壤系统分类中的归属

选取湖南省东部地区12个由第四纪红色黏土发育的典型土壤剖面,在对其成土环境、剖面形态特征及其理化性质进行研究的基础上,按照中国土壤系统分类方案,检索出了其诊断层和诊断特性,据此确定了其在中国土壤系统分类中的归属。结果表明,供试土壤剖面包含了淡薄表层、暗瘠表层、低活性富铁层、黏化层、聚铁网纹层等10个诊断层和诊断特性,其在中国系统分类体系中的位置分别为：淋溶土、富铁土和雏形土3个土纲;湿润淋溶土、湿润富铁土和湿润雏形土3个亚纲;简育湿润富铁土、铝质湿润淋溶土和铝质湿润雏形土3个土类;暗红简育湿润富铁土、表蚀简育湿润富铁土、网纹简育湿润富铁土等6个亚类;按照土族和土系划分标准,建立了黏质高岭石型酸性热性-普通铝质湿润淋溶土等9个土族和燕塘系(43-LY01)等12个土系。研究发现：受亚热带气候影响,许多土壤剖面发生了富铁铝化过程,且由于淋溶强烈,孔隙周围形成了聚铁网纹层,而现行的《中国土壤系统分类检索（第三版）》还不能给出一个合适的位置,因此建议在铝质湿润淋溶土亚类中增设一个可以反映相关特性的网纹铝质湿润淋溶土亚类。     

黄土高原塿土覆盖层与黏化层的土壤水文效应

黄土高原(土娄)土在《中国土壤系统分类(修订方案)》中属土垫旱耕人为土类的相应亚类,其土壤水分状况是诊断表层所属人为表层类堆垫表层(覆盖层)和诊断表下层(黏化层)的重要诊断特征。以土壤持水性能、蒸发性能和水分移动性能为切入点,对(土娄)土覆盖层和黏化层的土壤水文效应进行研究论证,以期对土垫旱耕人为土类及其亚类的诊断层与诊断特征获取更深层的认识。     

景观格局类型对土壤侵蚀的影响

在景观格局特征尺度上讨论景观格局类型与土壤侵蚀的关系,为具有减缓土壤侵蚀效果的景观格局提出优化的方向。以挠力河流域为研究区,利用3S技术、USLE模型、移动窗口法与半变异函数、有序多元logistic回归等方法,从特征尺度上量化了分析景观格局类型对土壤侵蚀的影响。结果表明:(1)2010—2018年研究区景观格局破碎化程度增加,景观格局类型有向散布型转化的趋势。(2)2010年、2018年研究区的景观格局特征尺度分别为4 500 m,4 250 m,后者景观格局更为丰富。(3)2010—2018年研究区土壤侵蚀总量增加。(4)研究区土壤侵蚀强度主要取决于现状土地利用斑块特征,在景观格局特征尺度下网状型景观格局类型对土壤侵蚀的缓解效果最好,网状型、指状型和棋盘型与散布型景观格局类型相比,土壤侵蚀强度至少高一个等级的概率分别为0.53,0.74,0.88。研究结果可为景观格局优化和水土保持管理提供参考。     

土系划分方法研究——以江苏省新沂样区为例

作为土壤系统分类的基层分类单元,土系的划分必须经过实地调查,重视控制层段和特征土层的设立,并选择合适的分异特性作为分类指标。本文选择样区内不同景观单元中的10个土壤剖面,根据中国土壤系统分类的要求,探讨了样区内土壤诊断层、诊断特性及其在中国土壤系统分类中的归属;并在有关土系认识的基础上,探讨了土系划分的原则、依据和具体划分方法,确立了研究区土壤所具有的特征土层,依据①特征土层的种类、排列、厚度,②土壤质地和③土壤有机质含量这三类指标,把样区土壤划分为10个土系。     

陕西关中土垫旱耕人为土样区的基层分类研究

选择陕西关中土垫旱耕人为土地区为样区,以该地区代表性土壤土垫旱耕人为土(土)为研究对象,在野外调查、室内分析及查阅大量有关剖面资料的基础上,根据中国土壤系统分类体系,对土垫旱耕人为土(土)的基层分类进行了研究。研究表明,应用土壤颗粒大小级别、矿物学型和土壤温度状况等3项指标对土族进行划分,在0~160cm的控制层段中小于2mm的土壤平均质地,多数剖面为粘壤土,少数为壤土或砂质壤土,矿物学型属伊利石型、伊利石混合型或蛭石型,土壤温度属温性或温热土壤温度状况。土垫旱耕人为土(土)土系的控制层段拟定为从表土层上界向下160cm,对于诊断层的底部在160cm以下的,则从表土层至诊断层的下部边界,特征土层有肥熟表层、土垫表层、暗沃表层、耕作淀积层、粘化层、粘质层、CaCO3高度淀积层、CaCO3中度淀积层、CaCO3低度淀积层、氧化还原层和稚育层。根据样区9个典型剖面,结合关中地区土垫旱耕人为土(土)的有关研究资料,划分了土族和土系,并描述了各土系的典型特征及土系间的变异情况。     

An Insight into Machine Learning Algorithms to Map the Occurrence of the Soil Mattic Horizon in the Northeastern Qinghai-Tibetan Plateau

Soil diagnostic horizons, which each have a set of quantified properties, play a key role in soil classification. However, they are difficult to predict, and few attempts have been made to map their spatial occurrence. We evaluated and compared four machine learning algorithms, namely, the classification and regression tree(CART), random forest(RF), boosted regression trees(BRT), and support vector machine(SVM), to map the occurrence of the soil mattic horizon in the northeastern Qinghai-Tibetan Plateau using readily available ancillary data. The mechanisms of resampling and ensemble techniques significantly improved prediction accuracies(measured based on area under the receiver operator characteristic curve score(AUC)) and produced more stable results for the BRT(AUC of 0.921 ± 0.012, mean ± standard deviation) and RF(0.908 ± 0.013) algorithms compared to the CART algorithm(0.784 ± 0.012), which is the most commonly used machine learning method. Although the SVM algorithm yielded a comparable AUC value(0.906 ± 0.006) to the RF and BRT algorithms, it is sensitive to parameter settings, which are extremely time-consuming.Therefore, we consider it inadequate for occurrence-distribution modeling. Considering the obvious advantages of high prediction accuracy, robustness to parameter settings, the ability to estimate uncertainty in prediction, and easy interpretation of predictor variables, BRT seems to be the most desirable method. These results provide an insight into the use of machine learning algorithms to map the mattic horizon and potentially other soil diagnostic horizons.