西藏一江两河地区耕地垦殖强度影响因子及其临界值确定

西藏"一江两河"地区耕地分布的空间面积狭小,限制性因素突出,识别和测度其耕地分布的影响因子,对今后区域农业发展和耕地利用具有现实意义。根据西藏"一江两河"耕地数据,应用GIS对其不同地貌类型、海拔高程的垦殖强度进行分析,在此基础上选择代表地形、气候、土壤、水文、可达性等12个因子作为自变量,1 km×1 km网格内耕地垦殖强度为因变量,运用偏最小二乘回归方法构建回归模型,并用变量投影重要性指标衡量各因子对变量的解释能力。测度结果表明:坡度是最重要的影响因子;太阳辐射、最暖月气温、海拔高度和降水等对耕地分布有重要影响,说明西藏"一江两河"地区耕地分布主要受地形、气候两大因素控制。     

玉米倒伏胁迫影响因子的空间回归分析

为指导玉米新品种的推广,采用回归模型分析玉米主产区倒伏胁迫空间分布成因。该文用多元逐步线性回归法筛选黄淮海夏播玉米区的倒伏胁迫的决定因素,比较普通最小二乘法线性回归模型和地理加权回归模型的结果,以确定倒伏胁迫及其决定因素是否存在空间非平稳性和空间依赖性。结果表明：在探索倒伏的空间异质性时,地理加权回归模型显著优于普通最小二乘法线性回归模型;日降水量是玉米倒伏胁迫的主要环境成因,且倒伏程度随日降水量增加而加重;土壤含氮量、留苗密度和日平均风速与倒伏的关系随空间位置而发生正负向变化,因地制宜的分析倒伏成因才能客观有效的指导农民种植生产。     

空间回归分析在土壤属性预测制图中的应用

以河南省孟津县为研究区,选取坡度、高程、地面曲率和复合地形指数(CTI)作为表层土壤缓效钾含量空间预测的环境协变量,系统探讨了空间回归分析技术在土壤属性预测制图中的应用.结果表明:土壤缓效钾的空间自相关距离阈值约为10 000 m,与坡度、高程和地面曲率存在显著相关性;尽管空间回归模型的预测精度和普通回归模型相近,但前者可以更加准确地表征土壤缓效钾的空间分布格局及空间分异细节特征.     

基于混合地理加权回归与克里格的区域降水量空间插值方法

基于四川省区域范围内144个气象站点的实测降水数据,在综合考虑空间位置、地形等影响因素的基础上,采用改进的回归克里格模型,即混合地理加权回归克里格模型（MGWRK）对四川省年降水量的空间分布进行空间插值,并与普通克里格（OK）、全局回归克里格（GRK）和地理加权回归克里格（GWRK）等模型的插值效果进行对比分析。结果表明：（1）应用逐步回归法筛选确定的用于回归分析的影响因子组合为经度、纬度和坡度,可有效消除解释变量间的多重共线性,为后续的空间插值奠定基础;（2）同一回归变量在地理加权回归（GWR）与全局回归（GR）两种回归模型中的AICc（修正的赤池信息量准则,Corrected Akaike Information Criterion）值之差（ΔAICc）可用于定量判定各回归变量的空间非平稳性类型,据此将变量坡度设为全局变量,经度和纬度设为局部变量进行处理。在此基础上,通过MGWRK模型对四川省年降水量进行空间插值;（3）MGWRK插值模型综合考虑了空间位置、地形等多个影响因素及其与降水相互关系的空间非平稳性特征,相对于传统的OK和GRK法具有更高的插值精度。     

湖北省两种地形区耕地土壤肥力指标空间格局与主控因素

[目的] 研究湖北省2种地形的土壤肥力指标分异空间格局及主控因素差异,为不同地形区土壤质量改良,农业生态环境及耕地质量提升提供一定理论依据。[方法] 选取土壤有机质、全氮、全磷、全钾4种土壤肥力指标,并收集整理土地利用类型、成土母质、土壤类型、高程(DEM)、地表起伏度、坡度、植被覆盖度指数(NDVI)、平均气温、平均降水量以及道路、工矿用地、城镇居民点、河流水库13种环境影响因子,利用基本统计学、地统计学、反距离权重和地理探测器模型,分析不同地形区每种土壤肥力指标的空间分布特征以及每种土壤肥力指标与环境因子之间的相关性,并识别对比不同地形区土壤肥力指标含量分异的主控因子。[结果] 襄州区土壤肥力指标主控因素主要有降水量、平均气温,以及道路用地、城镇居民点用地、工矿用地、河流水库距离;房县土壤肥力指标主控因素主要有降水量、平均气温、坡度、坡向、地表起伏度以及河流水库距离。[结论] 襄州区与房县因地形因素影响其土壤肥力指标空间格局分异主控因素存在差异,平原区更易受人类活动影响。     

土地利用的多尺度空间自相关模型比较（英）

该文以广州市花都区为例,选用拉格朗日乘子检验和拟合度检验分析比较了经典线性回归模型、空间滞后模型、空间误差模型对于土地利用与驱动因子在不同尺度上的解释力和适用度。研究表明：1)经典线性回归模型的残差表现出正相关性,但比原始土地利用数据弱,表明经典线性回归模型能部分地解释土地利用空间布局但忽略了土地利用的空间依赖性;2)与经典线性回归模型相比,空间滞后模型、空间误差模型很好地消除了空间自相关性,并且有更好的拟合度;3)研究区不同地类、不同尺度的最优空间自回归模型的具体形式是不同的,表明最优空间自回归模型的具体形式也存在尺度依赖性。     

全球土壤可蚀性因子砾石效应的影响因素研究

为了全面认识土壤中的砾石对土壤可蚀性因子(K)的影响,即砾石效应(stoniness effect on erodibility,SE_K),利用全球范围的砾石覆盖影响(S_t),剖面砾石影响(K_cf)、砾石覆盖和剖面砾石综合影响(K_f-cs)以及高程、坡度、坡向、植被覆盖、土地利用类型、多年平均降雨量、多年平均气温等环境要素数据,通过相关性分析、格局分析以及随机森林回归分析,探索了SE_K的空间格局以及影响SE_K的主控因素。结果表明:(1)高程和坡度与SE_K呈正相关; 植被覆盖度、降雨量和温度与S_t和K_f-cs呈负相关; 降雨量与K_cf呈负相关; 温度与K_cf呈正相关; 阳坡的砾石效应大于阴坡; 耕地和林地的砾石效应较小,草地、荒漠和裸地的砾石效应较大。(2)S_t和K_f-cs的主控因子为高程和坡度,降雨量和温度是K_cf的主控因子。因此,在大区域土壤侵蚀评价中,对于砾石含量较大、高程较高、坡度较大的区域,均应给予特别关注,如果不加考虑,则有可能使土壤侵蚀评价结果出现偏差。     

基于地理加权回归的青龙满族自治县耕地细碎化及影响因子分析

以青龙满族自治县为例,依据景观生态学相关理论,重点从地块平均面积大小、地块形状的规则度以及地块分布方面选取平均地块面积、边界密度、面积加权平均形状指数和聚集度4个指标,借助数理统计方法和GIS技术对研究区耕地细碎化程度进行测算分级,并应用地理加权回归模型分析了研究区耕地细碎化综合指数与坡度、距村落距离、距河流距离、距道路距离之间的空间关系。结果表明:青龙满族自治县耕地细碎化以中度细碎化和重度细碎化为主,占比分别为45.18%,49.19%;距村落距离、距道路距离与耕地细碎化程度呈负相关关系,距河流距离、坡度与耕地细碎化程度呈正相关关系;各影响因素影响度都表现出了显著的空间非平稳性,且在空间上波动较大。研究所得结论对耕地规模化经营和土地利用效率的提升具有一定的参考意义。     

基于GWR模型的河北省土壤水分空间分异研究

为研究环境因素对土壤水分空间分异的影响,利用2013—2017年SMOS Level-3土壤水分数据,选取降水、DEM、坡度、植被、地表温度为影响土壤水分的环境因子,对河北省土壤水分进行了空间自相关分析,建立了河北省土壤含水量与影响因子之间的地理加权模型,将GWR模型与一般线性回归模型对比,分析了影响因子在空间上对土壤水分作用的异质特征。结果表明:河北省土壤含水量具有空间异质性,集聚特征明显。GWR模型的拟合效果在拟合优度和空间分布上都远远优于OLS模型。GWR模型的拟合优度R2比OLS模型提高了43%,GWR模型对土壤水分影响因子的解释能力比OLS模型提高了34.6%,GWR模型的残差平方和、AIC值均远远小于OLS模型。研究区影响因子对土壤水分的作用参数具有空间分异特征,影响因子的作用程度也不同,DEM影响最大,其次是坡度、地表温度、降水、NDVI。各因子在空间上对土壤水分既有负向又有局部正向的作用,但在大部分范围里都呈负向影响。研究成果对研究区的精准农业发展、水土保持利用和生态建设具有重要意义。     

乌江流域土地利用变化的自然因子

自然因素是引起典型山地流域土地利用变化的主要原因,乌江流域作为典型山地流域,明确各自然因子在乌江流域土地利用类型转变中的贡献率,找到关键性驱动因子,从而为合理调整土地利用布局提供借鉴作用。以乌江流域为研究对象,基于时空性和整体性,采用2000年、2010年和2020年三期土地利用数据,综合各自然要素,利用增强回归树模型来分析土地利用变化的自然因子。结果表明:(1)2000—2020年乌江流域土地利用类型变化表现在,林地、灌木地、水体和人造地表面积比重明显增加,耕地、湿地面积显著减少,草地面积变化呈稳定趋势。(2)2000年和2020年对比发现乌江流域中部水体面积扩大,北部林地面积有所增加,东部耕地面积大幅度缩减。草地和灌木地空间变化不明显,呈嵌入式分布。人造地表以东南、西南、东北和西北部增加最为明显。(3)从贡献率方面考虑,降水对草地变化的贡献率最大,坡度对耕地的影响最大,植被类型对林地影响最大,影响湿地最大的自然驱动因子是坡度,气温是制约灌木地发展的最大自然因子,土壤类型对水体变化的贡献率最大,坡度是人造地表变化最大的自然驱动因子。草地变化的特征因子主要是降水、植被类型和气温; 耕地变化特征因子分别是坡度、高程和气温; 林地变化的特征因子是植被类型、高程和气温; 湿地变化的特征因子是坡度; 灌木地变化的特征因子是气温、土壤类型和植被类型; 水体变化的特征因子是土壤类型和植被类型; 人造地表变化的特征因子是坡度和植被类型。     

西南典型岩溶区土壤硒空间分布预测

土壤硒精准预测和制图是富硒土壤资源开发利用和环境规划管理的基础。该文以西南典型岩溶区桂林永福百寿河流域为例,在分析影响土壤硒化学行为因子的基础上,通过野外样品采集和室内化学分析以及Arc GIS空间分析,获取了研究区相关地理环境因子和土壤属性因子数据。利用逐步回归方法选择土壤硒空间分布预测的辅助变量,使用协同克里格模型对非连续分布的辅助变量进行插值。在此基础上利用地理加权回归模型对土壤硒空间分布进行预测,同时以普通克里格插值结果作为参照。研究结果表明:使用地理环境因子和影响土壤硒化学行为的土壤属性因子可以提高土壤硒预测精度;协同克里格插值解决了辅助变量数据连续分布的问题;土壤硒的空间分布与地形和影响土壤硒化学行为的因子有关。     

基于地理权重回归模型的土壤有机质空间预测

准确了解土壤有机质的空间分布是合理施肥的重要前提,也是水土流失控制及保护环境的重要基础。利用113个土壤有机质样点数据,以海拔高度、土壤侵蚀强度、土地利用、比值植被指数、样点至河流的欧氏距离、亚铁矿物指数及坡度为参考因子,来尝试利用GWR(Geographically Weighted Regression)模型探索多重因素作用下的土壤有机质空间分布,并通过与普通线性回归(ordinary least squares,OLS)相比较,来了解GWR模型的精度,进而进行了土壤有机质的空间制图,并对其制图效果进行了评价。结果表明,与OLS模型相比,GWR预测模型它能显著降低AIC(Akaike Information Criterion)值,较大程度地提高模型的决定系数,并有效地减少模型的回归残差值。从制图的总体效果看,GWR模型的预测结果与实测值的吻合程度要优于OLS模型。文章还对利用GWR模型进行回归时的样点数量、因子筛选及因子定量化等方面进行了相应的讨论。     

基于GF-6 WFV影像和CSLE模型的山区耕地侵蚀定量评价及特征分析

坡耕地是高原山区水土流失最主要的策源地，其严重的土壤侵蚀已经威胁到山区粮食安全和农业可持续发展。该研究以云南省土壤侵蚀较为严重的文山州为例，在第三次全国国土调查数据、水利普查抽样单元和GF-6 WFV等多源遥感数据基础上，结合随机森林算法快速自动提取梯田，利用CSLE模型对山区耕地土壤侵蚀进行精细定量评估，并以空间自相关分析揭示土壤侵蚀空间分布特征。结果表明：1）文山州耕地空间异质性显著，以广南、西畴、马关一线为界，呈自西向东递减格局；坡耕地占耕地总面积的79.27%，3 963.40 km2耕地未采取水土保持工程措施，占50.21%。2）全区耕地平均侵蚀模数为5 180.72 t/(km2·a)，其中69.99%的耕地遭受轻度及以上侵蚀；耕地总侵蚀量达4 081.50万t，其中未采取保护措施耕地的侵蚀贡献率为79.40%，相比采取保护措施耕地高出约2.85倍。土壤侵蚀对坡度和高程的响应存在差异，具有明显垂直地带性特征，1 000～1 800 m高程带侵蚀情况恶劣，3 073.65万t侵蚀量源于20°以上陡坡，占侵蚀总量的75.30%。3）侵蚀空间聚集特征鲜明，文山州南部和东部为侵蚀高值中心，低值中心见于中西部和北部。利用区域侵蚀因子自动提取产品和空间自相关分析能够快速完成侵蚀精细定量评估，可为区域水土保持资源精准分配和生态环境建设提供参考。     

都市郊区景观生态质量空间差异及影响因素分析

针对普通线性回归分析以空间平稳数据为假设,而忽视空间数据局部变化特征的缺陷;该文以上海市西郊的青浦区为案例区,通过构建景观生态质量评价指标体系,采用综合指标评价法和等距离空间分类法,对该区184个行政村的景观生态质量进行评价和等级划分;引入局部线性地理加权回归模型用以评估压力类因素对景观生态质量的影响;对比线性回归模型、地理加权回归模型和局部线性地理加权回归3个模型在解释青浦区行政村景观生态质量空间差异的精度。结果表明:2014年青浦区各行政村的景观生态质量指数的变化幅度为0.03~5.49,呈现西部高,东部低的特征;景观生态质量与8种压力类影响因素的关系随着空间位置的改变表现出局部变化特征,即使同一因素对景观生态质量的影响在方向和大小上均表现不同;通过对比3个模型的解释结果可以判断,地理加权回归模型和局部线性地理加权回归模型在处理空间非平稳性和空间异质性上,其预测精度优于线性回归模型,而局部线性地理加权回归模型在处理由于"边界模糊"导致的"边界效应"问题上,其模拟的精度优于地理加权回归模型;村域景观生态质量变化具有空间差异性和尺度敏感性。与景观生态质量变化呈正相关的因素依次为:人均耕地面积、居民恩格尔系数和城镇化率;与景观生态质量变化呈负相关的因素依次为:人口抚养比、第二产业占GDP比例、人口密度、聚耕比、距最近城镇中心距离。研究结果可为都市郊区景观生态系统可持续发展和土地空间整治提供科学借鉴。     

基于logistic回归模型的矿区土地利用演变驱动力分析

为探究矿区土地利用演变规律和驱动机制,该文基于1990年、2000年和2008年的遥感影像,借助遥感、GIS技术及数理统计软件,分析了徐州贾汪矿区近18a的土地利用变化特征,在此基础上,选取了多个经济社会及空间距离因子,运用多元logistic回归模型,探讨了该区土地利用变化的驱动因素。结果表明:1990-2008年间,研究区内土地利用变化的主要特征是耕地、林地持续减少,而建设用地和水域迅速增加,草地缓慢增加,整体处于不平衡的状态;通过对耕地和林地变化的logistic回归模型分析,耕地变化在第1阶段(1990-2000年)的主要驱动因素是最近采矿点的距离和到农村居民点的距离,第2阶段(2000-2008年)较为重要的变量有到农村居民点的距离、农业人口密度和到公路的距离;2000-2008年间林地变化较为重要的驱动因素有高程、到最近采矿点的距离和到公路的距离。研究结果对矿区生态环境保护、土地资源优化配置及可持续利用具有重要的指导作用。     

基于GIS的亚热带典型地区土壤有机碳空间分布预测

Spatial distribution of organic carbon in soils is difficult to estimate because of inherent spatial variability and insufficient data. A soil-landscape model for a region, based on 151 samples for parent material and topographic factors, was established using a GIS spatial analysis technique and a digital elevation model (DEM) to reveal spatial distribution characteristics of soil organic carbon (SOC). Correlations between organic carbon and topographic factors were analyzed and a regression model was established to predict SOC content. Results for surface soils (0-20 cm) showed that the average SOC content was 12.8 g kg^-1, with the SOC content between 6 and 12 g kg^-1 occupying the largest area and SOC over 24 g kg^-1 the smallest. Also, soils derived from phyllite were the highest in the SOC content and area, while soils developed on purple shale the lowest. Although parent material, elevation, and slope exposure were all significant topographic variables (P < 0.01), slope exposure had the highest correlation to SOC content (r = 0.66). Using a multiple regression model (R² = 0.611) and DEM (with a 30 m × 30 m grid), spatial distribution of SOC could be forecasted.     

基于USLE模型的云南省坡耕地土壤侵蚀和养分流失评价

定量评估区域坡耕地土壤侵蚀分布规律,是科学制定坡耕地水土流失综合治理规划、开展坡耕地质量建设的基础,然而目前针对省域尺度坡耕地土壤侵蚀和养分流失规律的研究较少。该研究基于GIS空间分析技术和通用土壤流失方程（Universal Soil Loss Equation,USLE）,在模型参数率定与计算精度验证基础上,定量评价云南省坡耕地土壤侵蚀和养分流失特征。结果表明：1）云南省坡耕地土壤侵蚀面积为421.38万hm2,侵蚀总量为376.58×106 t/a,占全省侵蚀总量的63.02%,坡耕地是区域侵蚀产沙的主要策源地;坡耕地平均侵蚀模数为7 986.31 t/(km2.a),总体处于强烈侵蚀等级,剧烈侵蚀、极强烈侵蚀和强烈侵蚀是坡耕地侵蚀产沙的主要来源;不同分区坡耕地侵蚀模数和侵蚀量差异显著,滇西南区侵蚀强度最大,滇东南区侵蚀强度最小。2）随着坡度增加,坡耕地侵蚀面积比例、侵蚀强度、侵蚀量均呈较快增加趋势,土壤侵蚀主要来源于15～25°、>25°、>8～15°3个坡度级坡耕地。3）坡耕地流失土层厚度集中分布在0～12 mm/a之间,平均流失土层厚度为7.31 mm/a;耕层更新周期集中分布在20～200 a之间,均值为175.6 a,耕层更新周期-面积分布曲线呈先快速递增,并在某一峰值之后出现快速递减趋势。4）坡耕地养分流失空间分布存在差异性,土壤有机碳、全氮、速效钾、有效磷流失模数分别为223.60、23.94、1.59、0.15 t/（km2·a）,坡耕地养分流失是区域养分流失量的主要来源。研究可为区域坡耕地水土流失治理和坡耕地质量建设提供科学依据。     

基于最小累积阻力模型的三峡库区耕地面源污染源-汇风险识别

耕地所引起的农业面源污染是三峡库区主要生态环境问题之一。该文设置距离长江干流0～20、20～40、40～60和60～80 km 的缓冲区,对库区耕地源景观划分4个等级,依据耕地面源污染过程,在获取地形、地貌、气象、水文、土壤和植被等方面的主要自然影响因子的基础上,构建影响耕地面源污染的阻力基面,借助最小累计阻力模型测算不同等级源景观阻力面,并通过自然断点法对阻力面进行5个等级的源-汇风险分级（极低风险区、低风险区、中风险区、高风险区和极高风险区）,以此识别影响库区耕地面源污染的源-汇风险格局,结果表明：①库区一级源耕地占总耕地面积的50%以上,越向外围延伸耕地分布空间越小,且重庆库区的分布多于湖北库区,旱地的分布多于水田;②在耕地源景观所处的缓冲区范围内,阻力面偏小,并围绕源景观向外呈现不断增大的趋势,且水田源景观阻力面大于旱地源景观;③受空间距离的影响,阻力面的空间特征表现为高值区空间范围明显小于低值区;④库区耕地面源污染源-汇风险格局特征表现为高风险趋势,极高风险区（21706.13 km2）>中风险区（16257.75 km2）>极低风险区（10311.6 km2）>高风险区（7464.65 km2）>低风险区（2221.61 km2）;⑤高风险区主要集中于库区平行岭谷区,而低风险区主要分散在距离长江干流偏远的秦巴山区和武陵山区;⑥研究结果有助于从影响面源污染的阻力面角度评价由耕地所产生面源污染的风险程度及等级,为科学防范和治理农业面源污染提供决策依据。