利用数字土壤制图技术评价桉树林土壤肥力

精细的土壤肥力空间信息有助于森林质量精准管理。本研究以广西高峰桉树林场为研究区,利用数字土壤制图技术对研究区主要肥力因子空间分布进行数字制图,在此基础上,应用灰色关联度模型对桉树人工林土壤肥力进行了综合评价。结果表明:研究林场的土壤肥力质量较好,土壤肥力水平2级和3级林地面积占总面积的68.6%,1级和4级林地面积占26%,5级林地面积占5.4%;土壤肥力综合指数（IFI）具有较强的空间自相关性。本文提出的土壤肥力评价方法可用于森林土壤肥力质量空间分布的精准评价,为森林质量精准经营提供基础支撑。     

土壤退化时间序列的构建及其在我国土壤退化研究中的意义

我国土壤退化发生广、发展快,后果严重,很多问题亟待解决,加大其研究力度势在必行。显而易见,人们对土壤特性与土壤退化过程了解得越详细,对土壤退化的评估与防治也会越好。因此迫切需要建立大量土壤退化时间序列来明确土壤退化过程中时间因素的作用并帮助人们正确理解和认识土壤退化与人为作用之间的关系。为了得到可靠的结果,土壤退化时间序列的建立需包括起始土壤相似性判定与退化土壤绝对或相对年龄的验证两个重要过程。本文详细论述了土壤退化时间序列的构建过程及应注意的问题,并探讨了土壤时间序列在我国土壤退化研究中的意义,旨在为土壤退化时间序列的正确建立与应用提供较为详尽的参考。     

中国主要土壤类型的土壤容重传递函数研究

由于我国大多数土壤数据库缺失或部分缺失土壤容重数据,利用土壤其他属性来预测土壤容重具有重要意义。我国土壤类型多样,已有的土壤容重传递函数在不同土壤类型中的适用性也值得进一步探讨。本文基于我国现有的土壤数据库,对已有的两种土壤容重传递函数在不同土壤类型(土纲)中的预测精度与适用性进行评估,最后通过SPSS进行回归分析建立我国主要土壤类型最适宜的容重传递函数。研究结果表明,已有的两种土壤容重传递函数应用于部分土壤类型时预测精度不高,但基于土壤系统分类的数据分组后建立的容重传递函数能够明显提高预测精度。新建的容重传递函数对有机土、铁铝土、潜育土、均腐土、富铁土、淋溶土、雏形土、新成土和变性土土壤容重的预测精度较高,但人为土、盐成土和干旱土土壤容重传递函数的预测精度整体偏低,在应用时需要慎重。在利用土壤容重传递函数时一定要注意研究区及适用范围。     

土壤空间数据库支持的陕西土壤肥力评价

【目的】改进传统的土壤肥力评价方法。【方法】在陕西土壤空间数据库的支持下,应用层次分析法和模糊综合评价法,基于GIS环境对全省土壤肥力进行综合评价,并编制了土壤肥力评价等级图。【结果】陕西省土壤肥力质量较差,以3~6级肥力为主,占总面积的74.5%,其次为2、7级肥力土壤,1、8级肥力土壤所占比例很小,不足5%;陕西省北部土壤肥力偏低,大多在4级以下,关中地区以3、4、5级土壤居多,南部山区以2、3、4级肥力土壤为主。【结论】基于土壤空间数据库的肥力评价,实现了土壤肥力的分级评价自动化,提高了结果的科学性和客观性。     

丹江口库区不同植被类型地表根系对土壤渗透性的影响

为研究地表根系结构特征及其对土壤渗透性的影响,通过对丹江口库区针阔混交林、灌木林、针叶林和阔叶林35块样地进行地表土壤(0 ～10和10～20 cm土层)和根系采集和室内实验,分析4种植被类型根系结构特征、土壤渗透特性及其相互作用关系,并建立回归方程.结果表明:4种植被类型土壤0 ～10土层的土壤初渗率和稳渗率均高于10～20 cm土层;土壤0～10和10～20 cm土层土壤初渗率和稳渗率在不同植被类型间均表现相同趋势,即阔叶林＞针阔混交林＞灌木林＞针叶林;不同植被类型土壤初渗率、稳渗率等指标均与根长密度和根表面积密度存在显著的线性相关性(P＜0.05);根系直径在0.5 ～5 mm范围内的根系结构特征参数与土壤入渗特征指标之间存在显著的线性相关性(P＜0.05);在Kostiakov入渗模型中,直径介于0.5 ～5 mm不同径级的根长密度和根表面积密度与b值正相关,与a值负相关.丹江口库区阔叶林和针阔混交林土壤渗透性能优于灌木林和针叶林,4种不同的植被类型土壤入渗特征值均随根系结构参数值增大而增大,且直径在0.5 ～5 mm径级范围内的根系对土壤渗透能力的增强作用最明显.     

应用CASA模型估算河南省主要森林植被碳储量

森林作为陆地生态系统的主体，也是最大的碳库，对维持全球气候稳定，减缓温室效应等有着至关重要的作用。为了解河南省主要森林的植被碳密度及碳储量，以遥感影像(MODIS13Q1)和气象数据为基础，利用CASA模型及植物枯损模型，对河南省2000、2005、2010、2015、2019年(以9月为例)主要森林区域的碳密度及碳储量进行了估算，并分析了其变化趋势。结果表明：2000—2019年，森林区域碳密度平均值为35.21～49.56 t/hm²,碳密度增加与减少的变化趋势面积比为2.52;主要森林区域植被碳储量整体呈现出增加趋势，由2000年的630 962.48 t增加到2019年的716 805.06 t, 2000—2019年碳储量净增加85 842.48 t,平均增长速率为4 292.129 t·a^-1;不同植被类型中碳储量由大到小依次为：阔叶林、灌从、针叶林、草丛、混交林。其中阔叶林碳储量最大，平均占总碳储量的比例为68.52%,混交林占比最少，仅为2.42%;不同植被类型的碳密度平均值每年从大到小排列总体表现为：落叶阔叶林、混交林、草丛...     

离子型稀土矿原地浸矿场地分类及人体健康风险预测

【目的】建立离子型稀土矿原地浸矿场地分类及人体健康风险预测模型，为稀土矿浸矿场地生态恢复和污染治理提供参考。【方法】以江西省龙南县为研究区，使用人机交互解译方法获取稀土矿原地浸矿场地空间分布信息；建立浸矿场地分类的模糊层次分析模型；结合分类结果，建立浸矿场地人体健康风险预测的随机森林、提升回归树、C5.0决策树及加权集成模型，运用反距离加权插值法对浸矿场地周边人体健康风险概率进行空间制图。【结果】龙南县稀土矿原地浸矿场地主要集中在县域东北部坡度小于25°的山地丘陵地区；浸矿场地面积是利用模糊层次分析模型开展场地分类的最重要变量；浸矿场地类型在场地集中分布区自东北向西南逐渐由第二类（较低风险）过渡至第四类（高风险）；随机森林模型对浸矿场地人体健康风险预测的精度高于提升回归树模型和C5.0决策树模型，模型的决定系数为0.744，使用简单的加权集成方法，可进一步提升预测的精度；浸矿场地人体健康风险在场地集中分布区的中部风险较高、东西两侧风险较低；浸矿场地周边约3500 m范围内人体健康风险较高，3500 m之外风险较低。【结论】模糊层次分析模型是离子型稀土矿原地浸矿场地分类的适用模型；随机森...