基于土壤变异解释力的几种土壤制图方法的对比研究——以南阳市1m土体土壤有机碳密度制图为例

为克服方法的复杂性和数据的详细性解释土壤制图效果的不足,基于土壤变异解释力对多种方法进行对比研究。收集南阳1∶5万土壤类型图、30 m分辨率数字高程模型和TM影像,计算出高程、坡度、坡向、归一化植被指数(NDVI)、穗帽变换的湿度(TCW)参数等,以439个土壤剖面为训练数据,分别按土壤类型连接法(SCLM)、加权最小二乘法(WLS)回归、地理权重(GWR)回归、随机森林(RF)、普通克里格(OK)、回归克里格(RK)进行1m土体土壤有机碳密度(SOCD)制图,其余49个土壤剖面作为验证集。结果表明:(1)对SOCD变异的解释力是影响制图效果的本质因素。土壤类型、土壤表层有机质(OM)是主要预测变量,SCLM、WLS和GWR均只能利用其中一种主要变量,土壤图的详细化和回归模型的复杂化均不能明显改善SOCD制图效果。基于土属和OM变量,RF对SOCD变异的解释力最强,预测效果最优;地统计学空间变异函数对SOCD变异的解释力大于回归模型,小于RF,而与土壤类型相当,其相对制图效果亦如此。(2)预测变量建模和空间相关是两类不同的土壤变异解释机制,RK未必能使它们产生最佳组合:只有WLS回归、GWR回归和缺乏土壤类型信息的RF(OM+TCW)适合RK算法,在原始模型中它们对训练数据的拟合效果依次升高,但其RK结果的优劣排序则相反;所有RK的结果均未达到土属和OM参与下RF制图的精度。     

基于随机森林模型的安徽省土壤属性空间分布预测

为探讨随机森林(random forest,RF)模型对土壤属性空间预测的精度,本文以安徽省为例,收集140个土壤样本,利用GIS和RS技术,获取相关的地形因子、遥感植被指数及气候数据,利用RF模型分析土壤有机碳(SOC)含量、土壤容重和土壤黏粒含量与地形因子、遥感植被指数及气候数据之间的关系,并进行空间分布预测。研究结果表明:①RF建模预测中,当节点分裂次数(mtry)值为1,决策树数量(ntree)值分别为100、1 000和100时,获得的SOC含量、土壤容重和土壤黏粒含量RF模型最优;②高程、归一化植被指数(NDVI)、地貌、多尺度山谷平坦指数(MrVBF)和土壤类型是SOC含量的重要预测因子;地貌、年均降水量(MAP)、MrVBF、高程和土壤类型是土壤容重的重要预测因子;高程、MAP、MrVBF和平面曲率是土壤黏粒含量的重要预测因子;③RF模型可以较好地进行土壤属性空间预测,多源环境变量组合可以分别解释SOC含量、土壤容重和土壤黏粒含量的26%、23%和22%;同时RF模型对于土壤类型和地貌等类型变量的处理具有一定优势。研究表明,在大尺度研究区域内,利用RF模型进行土壤属性空间预测有一定的意义。     

机器学习用于耕地土壤有机碳空间预测对比研究——以亚热带复杂地貌区为例

耕地土壤有机碳(SOC)是土壤质量的重要指标,也是生态系统健康的重要表征。当前机器学习(Machine Learning, ML)用于SOC数字制图日益热门,但不同算法在高空间分辨率SOC数字制图中的对比研究尚有欠缺。本研究以福建省东北部复杂地形地貌区为例,采用10m空间分辨率Sentinel-2影像数据,选取地形、气候、遥感植被变量为驱动因子,重点分析当前常用的机器学习算法——支持向量机(SupportVector Machine,SVM)、随机森林(RandomForest,RF)在SOC预测中的差异,并与传统普通克里格模型(Ordinary Kriging, OK)进行比较。结果表明:基于地形、遥感植被因子和气候因子构建的RF模型表现最佳(RMSE=2.004,r=0.897),其精度优于OK模型(RMSE=4.571, r=0.623),而SVM模型预测精度相对最低(RMSE=5.190, r=0.431);3种模型预测SOC空间分布趋势总体相似,表现为西高东低、北高南低,其中RF模型呈现的空间分异信息更加精细;最优模型反演得到耕地土壤有机碳平均含量为15.33 g·kg-1; RF模型和SVM模型变量重要性程度表明:高程和降水是影响复杂地貌区SOC空间分布的重要变量,而遥感植被因子重要性程度低于高程。     

中尺度土壤预测制图中地形变量提取的适宜分辨率探讨

地形变量是土壤预测制图中重要的预测变量之一,为了满足中尺度土壤预测制图的精度要求,又能够减少数据的冗余,需要选择合适分辨率范围的地形变量。基于ASTER GDEM数据,对不同地形起伏状况的3个样区,通过重采样得到30 m、60 m、90 m、120 m、150 m共5组不同分辨率的DEM数据,分别选取土壤预测制图中常用的高程、坡度、平面曲率和剖面曲率4组地形变量,通过地形信息熵、局部方差均值以及比例尺和空间分辨率的关系,选取巢湖流域用于土壤预测制图的地形变量提取的适宜分辨率范围。研究表明:对于特定比例尺的土壤预测制图,地形变量的提取需要综合考虑两个因素:一是土壤预测制图的比例尺,二是地形变量提取的分辨率。中尺度土壤预测制图地形变量提取的适宜分辨率为30m,既能保留有实际意义的地形信息,又能满足土壤预测制图的精度要求。     

基于ASTRE和SRTM高程数据的坡度和坡长提取与分析

为了使SRTM和ASTER高程数据得到科学利用,选择东北漫岗丘陵区和黄土丘陵区,基于网络下载的SRTM和ASTER高程数据,利用数字地形分析的标准方法进行了数据处理。提取了坡度和坡长两个地形指标并与Hc-DEM(水文地貌关系正确的数字高程模型)及其提取的地形参数进行了对比,结果表明:(1)无论是高程、坡度还是坡长,均是Hc-DEM系列的数据表现最好,SRTM次之,ASTER表现较差;(2)在地形平坦地区,ASTER表面因明显的空值和洼地,使高程及其基础上提取的地形参数不具实用价值,但在地形比较陡的地区则可用;(3)基于SRTM和Hc-DEM提取的两组坡度和坡长具有相同的格局,但基于SRTM的坡度有衰减,坡长有扩展,实际应用前需进行尺度变换。     

基于地形与遥感辅助信息的小流域尺度高分辨率有机碳空间分布预测研究

土壤有机碳(soil organic carbon,SOC)既是衡量土壤质量的重要指标，也是影响全球碳氮循环的关键因素之一。作为数字土壤制图(digital soil mapping,DSM)研究中起主要作用的环境变量，地形元素在SOC预测制图中也是无可替代的。应用机器学习模型，通过引入不同超参数设置下获得的高分辨率(5 m)Geomorphons(GM)地形分类图作为丘陵地形特征信息的补充，结合数字高程模型(digital elevation model,DEM)衍生变量和光学、合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)遥感数据对句容市黄梅镇北部小流域尺度(1︰25 000)丘陵地貌区地表层SOC含量进行预测制图，并评估不同GM变量在SOC含量预测中的表现。基于74个土壤样本和不同环境变量组合，分别采用袋装决策回归树(bagged classification and regression tree,bagged CART)、随机森林(random forest,RF)和立体派(cubist)三种方法构建SOC含量预测模型，并通过四个精度验证指标，采用十...     

基于TM数据的黑土有机质含量空间格局反演研究

以吉林省黑土区为例,采集区域土壤样本,获取Landsat TM遥感影像,基于有机质含量(SOM)与土壤反射率的定量关系,筛选出与土壤有机质分布相关的波段TM1、TM5,建立区域土壤有机质遥感预测模型。结果表明,表层土壤有机质含量的对数值与TM1、TM5的灰度值(Digital Number,DN)呈显著负相关关系,满足二次多项式回归关系,基于TM1、TM5波段DN值的回归模型预测研究区表层土壤有机质含量,结果可靠。研究区表层土壤有机质含量15 g kg-1的区域主要分布在东部地区,含量在15~20 g kg-1的区域主要分布在中部地区,含量在20~25 g kg-1的土壤主要集中在西部地区。调查表明东部地区和中部地区主要是典型黑土,地形部位较高,排水条件较好;西部地区主要是草甸黑土,地势平坦,地下水位适中,水分条件充足,有机质含量较高。     

基于多变量与RF算法的耕地土壤有机碳空间预测研究——以福建亚热带复杂地貌区为例

耕地土壤有机碳(Soil Organic Carbon,SOC)含量不仅是土壤质量的重要表征,还是农业温室气体的重要源库,而基于环境变量建立的随机森林算法(Random Forest,RF)是当前提高土壤有机碳空间预测精度的方法,但不同组合环境变量对RF模型预测精度的影响仍需深入研究。本文以福建闽东南复杂地貌区为例,以两种环境变量组合(遥感变量+气候因子和遥感变量+气候因子+土壤属性)为输入数据集,利用RF算法对耕地表层SOC含量进行模拟预测和精度对比,并与普通克里格(OrdinaryKriging,OK)插值模型进行比较。结果表明,基于全部环境变量构建的RF模型表现最佳,其模型拟合度和预测精度相较于未加入土壤属性的模型有显著提高(r提高7.95%,为0.95,RMSE下降45.13%),且对SOC空间分异信息的捕获更精确,OK模型总体预测精度最弱。利用最优模型反演得到的研究区耕地SOC含量为14.70±2.95 g·kg~(–1),东部沿海低于西部内陆。变量贡献率分析显示,除了与土壤碳紧密相关的水解性氮(N),遥感变量中数字高程模型(Digital Elevation Modecs,DEM)也是影响闽东南地区SOC预测精度的重要变量,因此,遥感变量、气候因子和土壤属性共同驱动的随机森林模型可作为闽东南复杂地貌区耕地有机碳含量空间预测的有效方法。     

应用土壤-景观定量模型预测土壤属性空间分布及制图

以土壤-景观定量模型为基础的土壤制图方法在世界范围内得到了广泛研究。本文在皖南宣城的丘陵地带内选择研究区,从该区的数字高程模型(DEM)中获取景观信息:地形因子,定量地分析了土壤属性与地形因子之间的相关关系,并建立基于该关系的线性土壤-景观定量模型,最后应用该模型来预测土壤属性在空间上的分布并制图。结果表明:土体厚度和表层有机质含量与地形因子之间有着显著相关性;建立的线性回归模型分别能解释土体厚度、表层有机质含量空间变异的32.2%和35.3%;依据该模型预测的土体厚度和表层有机质含量具有较高的准确度,并能制图表达土壤属性在空间上的自然连续性。     

DEM栅格分辨率对多元线性土壤—景观模型及其制图应用的影响

以亚热带丘陵地区为对象,以该区4 km×3 km的5 m、10 m、15 m、20 m、25 m、30 m数字高程模型(DEM)为基础,建立多元线性土壤景观模型,并应用该模型预测研究区内土壤表层有机质含量分布,进而比较不同分辨率DEM中土壤景观模型及其预测制图的精度。结果表明:在本研究区11 km2范围内,随着DEM栅格分辨率降低,坡度、曲率、比汇水面积(对数)频度均表现出了向其中值区集中的趋势;地形因子的这一变化规律对土壤景观模型的影响较小,例如模型的变量、变量系数及R2在不同分辨率DEM中的差异很小;但地形因子的这一变化规律对模型预测制图的精度具有较大影响,各项指标均说明,模型在10~25 m DEM中的制图精度较高,而在更高分辨率(5 m)或更低分辨率(30 m)DEM中较低。本研究结果对其他亚热带丘陵地区具有一定的指示意义。     

神东矿区不同治理分区相同治理年限典型灌木群落特征分析

为评估神东矿区典型灌木群落对矿区不同治理分区的适生性,探索其最佳配置模式,选取治理年限为10 a的沙棘群落、15 a的北沙柳群落和柠条锦鸡儿群落,对其群落基本特征进行了分析。从分析结果来看,沙棘群落在风积沙区长势最好,在硬梁地长势最差,不同治理分区适生性排序为风积沙区>黄土丘陵区>黄土丘陵和风沙交错区>硬梁地;北沙柳群落在黄土丘陵和风沙交错区长势最好,在硬梁地长势最差,不同治理分区适生性排序为黄土丘陵和风沙交错区>风积沙区>硬梁地;柠条锦鸡儿群落在黄土丘陵和风沙交错区长势最好,在硬梁地长势最差,不同治理分区适生性排序为黄土丘陵和风沙交错区>风积沙区>黄土丘陵区>硬梁地。在植物配置模式上,沙棘、北沙柳和柠条锦鸡儿在不同治理分区的配置选择顺序和其适生性保持一致。     

基于三种空间预测模型的海南岛土壤有机质空间分布研究

为探索适合热带地形复杂区土壤有机质(SOM)含量的空间预测方法,以海南岛为研究区域,结合地形因子、归一化植被指数、土壤类型、土地利用类型变量,选用普通克里格法(OK)、回归克里格法(RK)、随机森林模型(RF)三种方法对训练集128个样点SOM含量的空间分布规律进行预测,并通过验证集32个验证点比较了三种方法的预测精度。结果表明:(1)0~5 cm土层三种方法的平均预测误差(ME)均接近于0,从均方根预测误差(RMSE)来看,RF(0.8867)RK(0.910 4)OK(0.9641),从决定系数(R~2)来看,RF(0.214 1)RK(0.171 5)OK(0.070 8)。综合以上三个参数,该土层最优拟合模型为RF。同理得出0~20、20~40、40~60 cm土层的最优拟合模型分别为RF、RF、OK。RK和RF能够更好地描述SOM含量局部变异信息;(2)四个土层SOM含量的均值分别为19.67、15.89、10.30、8.07 g kg~(-1),呈现出西南、东北高,西部、东南沿海地区低的空间分布趋势。     

紫色土丘陵地区农田土壤养分空间分布预测

为深入研究紫色土丘陵区农田土壤养分空间分布规律,在GIS技术的支持下,利用研究区450个土壤实测数据,结合地形因子和土地利用类型,运用多重线性回归构建了土壤养分预测模型,对养分的空间分布进行预测。结果表明,土壤有机质和碱解氮含量与地形因子之间的相关性较强,有效磷和速效钾含量与地形因子之间的相关性较弱。土壤水田和旱地中有机质、碱解氮和有效磷含量均值间的差异显著(P<0.01),速效钾之间不显著(P=0.34)。基于地形因子的土壤养分预测模型与基于地形因子和土地利用方式组合的土壤养分预测模型预测结果精度对比表明,在预测变量中增加土地利用类型对提高预测模型的拟合度和预测精度作用非常微小,且仅用地形因子预测土壤养分的空间分布更方便,因此选用该模型对验证集数据进行预测。以验证集数据进行预测结果与实测值进行比较,结果显示预测值与实测值之间的差异甚小,有机质、碱解氮、有效磷和速效钾的相对偏差分别为0.09、0.19、0.08和0.12,均方根误差分别为1.38、3.42、1.03和1.57,说明基于地形因子的土壤养分预测模型的精度较高,可以很好地预测土壤养分分布规律。该研究结果可为丘陵地区农田合理施肥提供理论依据。     

半干旱黄土丘陵区不同坡位退耕还林还草地土壤养分的变异规律

在宁南山区黄土丘陵区开展了退耕还林还草工程效益监测研究,测定了不同坡位退耕还林还草地的土壤养分。对土壤养分单因子分析结果表明:在同一坡面上,随着坡位的降低,退耕还林还草地0—100 cm土层土壤有机质、全氮、全磷、速效氮、速效磷平均含量增加;从不同坡位退耕还林还草地各层土壤养分含量来看,随着土层深度的增加,土壤有机质、全氮、全磷、速效氮、速效磷、速效钾含量在降低。说明半干旱黄土丘陵区林带间种植的苜蓿经营粗放,加剧了土壤养分的失调。     

河北38°N生态样带土壤有机碳特征

为阐明河北38°N生态样带土壤有机碳的空间分布特征,2011年9—10月,根据河北38°N带低山丘陵地区、山前平原地区和滨海低平原地区不同土地利用方式选取代表性样点,分层(0~10 cm、10~20 cm、20~40 cm、40~60 cm和60~100 cm)采集土壤样品,测定土壤有机碳含量。结果表明,河北38°N生态样带,低山丘陵地区土壤有机碳密度显著高于山前平原地区和滨海低平原地区,0~40 cm土层土壤有机碳密度分别为9.03 kg?m?2、4.26 kg?m?2和3.51 kg?m?2。低山丘陵地区与山前平原地区和滨海低平原地区土壤有机碳差异的部分原因是低山丘陵区灌丛土壤有机碳含量较高,明显提升了该地区的土壤有机碳水平。另外,低山丘陵地区林地和农田0~40 cm土层土壤有机碳含量也高于山前平原地区和滨海低平原地区;林地0~40 cm土层土壤有机碳含量在低山丘陵地区、山前平原地区和滨海低平原地区分别为19.45 g?kg?1、7.89 g?kg?1和7.55 g?kg?1,农田土壤有机碳含量在3个地区分别为7.70 g?kg?1、7.09 g?kg?1和6.00 g?kg?1。在整个生态样带上,土壤有机碳含量基本随土壤深度增加而不断减少,但各个地区不同土地利用方式减少的程度不同。低山丘陵地区0~40 cm土层内土壤有机碳含量变幅最大,其次为山前平原地区,滨海低平原地区变幅最小。低山丘陵地区灌丛土壤有机碳含量变化幅度最大,其次为林地,农田最小;山前平原地区土壤有机碳含量变化幅度农田略大于林地;滨海低平原地区土壤有机碳含量变化幅度林地最大,其次是荒地,农田最小。鉴于上述情况,从固碳和经济的双重角度考虑,提出以下建议:低山丘陵区大力发展林业产品和旅游业;山前平原区集中粮食生产,保证国家粮食安全;滨海地平原区加大土壤盐渍化改良,推广棉花种植。     

基于地形因子和随机森林的丘陵区农田土壤有效铁空间分布预测

为了掌握丘陵地区农田土壤有效铁含量及其空间分布,本文以重庆市江津区永兴镇内同源成土母质的典型丘陵(2 km2)为研究区,采集309个土壤样点,利用普通克里格(Ordinary Kriging,OK)、多元线性回归(Multiple Linear Regression,MLR)、随机森林(Random Forest,RF)模型,结合高程、坡度、坡向、谷深、平面曲率、剖面曲率、汇聚指数、相对坡位指数、地形湿度指数等地形因子对土壤有效铁进行空间分布预测,并通过85个验证点评价、筛选预测模型。结果表明:1)土壤有效铁与谷深、地形湿度指数存在极显著水平正相关关系,与坡度、平面曲率、剖面曲率、汇聚指数、相对坡位指数存在极显著水平负相关关系。2)随机森林模型的预测精度明显高于多元线性回归和普通克里格插值,其平均绝对误差为22.33 mg·kg-1、均方根误差为27.98 mg·kg-1、决定系数为0.76,是研究区土壤有效铁含量空间分布的最适预测模型。3)地形湿度指数和坡度是影响该区域土壤有效铁含量空间分布的主要地形因子。土壤有效铁与坡度、谷深、平面曲率、剖面曲率、汇聚指数、相对坡位指数、地形湿度指数均达到极显著水平相关关系。4)研究区土壤有效铁含量范围为3.00~276.97 mg?kg-1,水田有效铁含量大于旱地;土壤有效铁具有较强的空间相关性,土壤有效铁含量空间变异主要受到结构性因素的影响。可见,基于地形因子的随机森林预测模型可以较好地解释丘陵区农田土壤有效铁含量的空间变异,研究结果为丘陵区土壤中、微量元素含量及空间分布预测提供方法借鉴和理论依据。     

山丘区输电线路工程水土流失特征及治理技术对比研究

山丘区输电线路工程对原地貌扰动造成大量水土流失,直接影响周围环境安全及资源安全。为研究山丘区输电线路工程水土流失特征及治理技术,通过资料收集整理与野外实地调查,对不同侵蚀类型区典型山丘区输电线路工程水土流失及其治理措施进行了分析。结果表明：(1)输电线路工程塔基和施工便道占地类型复杂,黄土丘陵区占地类型最多(5种),以耕地和草地为主,分别为49%和28%;红壤丘陵区以林地为主,占比为69%;黑土低山丘陵区占地主要为耕地、林地,分别为42%,40%;青藏高原占地主要为草地,占比达78%;新疆山地则主要是以裸地为主,占比高达98%。(2)输电线路工程不同水土流失地貌单元水土流失量差异显著,表现为塔基区和施工便道水土流失量较大,其次是牵张场,跨越施工场地水土流失量最小;塔基区土壤侵蚀模数表现为黄土丘陵区最大,是红壤丘陵区的2倍,黑土低山和漫岗丘陵区的5倍。塔基边坡的修复应该依靠自然与人工相结合方式,施工便道注意排水沟布设,牵张场土地恢复过程中应先进行深松翻处理。(3)对山丘区输电工程形成的各侵蚀单元进行近自然的生态系统恢复和重建,采取临时措施、工程措施和植物措施等组合。综上,研究结果可为山丘...     

Estimated increase in atmospheric carbon dioxide due to worldwide decrease in soil organic matter

Abstract

Atmospheric carbon dioxide (CO₂) levels have risen from 260 to 340 mg kg^‐1(ppm) over the last 150 years, largely attributed to worldwide industrialization and continual change in land use. Conventional tillage practices have also added to the atmospheric CO₂ pool via the accelerated decay of soil organic matter. The objective of this work was to derive a simple estimate of CO₂ in the atmosphere that could be attributed to tillage and decomposition of soil organic matter from arable land. The percent increase in atmospheric CO₂due to a worldwide decrease of 3,2, and 1% in soil organic matter of arable land was estimated to be 20 mg kg^‐1,12.5 mg kg^‐1, and 5 mg kg^‐1, respectively. This decrease in soil organic matter would have accounted for 6 to 25% of the 80 mg kg^‐1 (340–260) increase in atmospheric CO₂ over the last 150 years.     

水土保持小流域综合治理的作用

<正> 我国是一个多山的国家,山丘面积占国土面积的2/3。由于自然因素和不合理的人为活动,水土流失十分严重。据50年代初期统计,全国水力侵蚀面积150万平方公里,给国民经济带来多方面的危害。因而防治水土流失,就成为我国一项艰巨的任务和基本国策。新中国成立后,水土保持工作逐步开展起来,经过三十多年的实践,积累了丰富的经验,小流域综合治理,就是其中一项十分成功的办法。这项经验,经1980年召开会议,进行了系统总结后,在全国范围内推广。据不完全统计,近几年各省安排重点     

基于AnnAGNPS模型的黄土高原小流域土壤侵蚀定量评价

以位于黄土丘陵沟壑区的砖窑沟流域为试点，利用AnnAGNPS模型进行土壤侵蚀定量评价。采用流域8次径流事件监测数据进行模型检验，径流量和沉积物量的相对误差分别为10%和-10%，AnnAGNPS模型能够比较理想地模拟流域长期的径流量和沉积物量，并可应用于黄土丘陵沟壑区的径流流失和土壤侵蚀定量评价。采用2004年土地利用状况模拟分析了流域土壤侵蚀量及其空间分布，结果表明：该流域平均片蚀和细沟侵蚀强度为3508 t/(km²·a)，属中度侵蚀等级，黄土沟壑地的平均侵蚀强度最大，属极强度侵蚀等级；严重的沟道侵蚀显著增加了运移到流域出口的泥沙。