大巴山北坡土壤研究中几个有关问题的探讨

针对大巴山北坡土壤形成、分类和分布中存在的主要问题，在野外调查、室内化验的基础上，结合生物气候带的垂直变化，综合分析认为：黄棕壤、黄褐土之间差异明显，应该在土类以上的级别上区分开来；两类土壤分异的主要原因是母质差异，而非水热条件，故可在同一地带内出现，不存在９００～１０００ｍ的分界线；黄棕壤、黄褐土分布的上界为１２００ｍ．按照系统分类体系，大巴山北坡土壤垂直带谱为粘磐湿润淋溶土＋铁质湿润淋溶土－简育湿润淋溶土－暗沃＋简育冷凉淋溶土。     

农牧交错带荒漠化程度土壤评判指标的确定

以陕北农牧交错带的荒漠化土壤为研究对象,通过多元相关分析、回归分析和因子分析,确定了荒漠化程度的土壤评判指标。结果表明,评判土地荒漠化程度时,土壤物理性质指标应选择0.25~0.05 mm砂粒含量,土壤化学性质指标应选择土壤有机质含量,并运用这两个指标建立了荒漠化程度土壤评判指标体系,即通过荒漠化土壤表层0~20 cm上述两个指标的量值来评判荒漠化程度。     

陕北农牧交错带土地荒漠化动态变化研究

应用遥感技术与GIS相结合的方法,对陕北农牧交错带不同时期的遥感影像进行校正、增强和自动分类识别,得到1986,1993和2000年3个时期土地荒漠化分布图(数字地图)、空间数据库及其面积统计。结果表明,近15年来该地区土地荒漠化面积增加,严重荒漠化土地大幅度减少,中度和轻度荒漠化土地增多;荒漠化土地的时空转换频繁且复杂,耕地沙化和林地退化是土地荒漠化的主要来源,基本农田建设和生态自然恢复使荒漠化土地发生逆转,区域土地荒漠化得到有效控制,但土地生态系统还相当脆弱;其中人畜数量增加、社会经济发展是驱动荒漠化的主要因子。     

太白山北坡基带土壤发生特性及系统分类

根据野外调查资料和典型土壤剖面理化性质室内化验数据综合分析表明，太白山北坡基带土壤腐殖质累积较弱，淋溶作用中等，土壤溶液呈中性反应，阳离子代换能力强，盐基饱和度高；剖面分化发育好，形成具有典型硅铝特性的粘化Ｂ层，铁的游离度低而活化度高，土壤风化弱，发育程度较低。基带土壤属于系统分类中的简育干润淋溶土土类、普通简育干润淋溶土亚类。     

基于连续统去除和偏最小二乘回归的油菜SPAD高光谱估算

【目的】探讨油菜叶绿素含量的高光谱估算方法,为实现油菜叶片叶绿素含量的高效、无损、大面积监测提供理论依据。【方法】以陕西省关中地区油菜叶片为研究对象,分别测定苗期、蕾薹期、开花期及角果期的叶片高光谱数据和SPAD值,提取各生育期连续统去除光谱和7类光谱吸收特征参数,分析原始光谱、连续统去除光谱、光谱吸收特征参数与SPAD值之间的相关关系,构建基于原始光谱特征波段、连续统去除光谱特征波段、光谱吸收特征参数的SPAD估算模型,并对模型精度进行验证。【结果】在可见光范围,光谱反射率由蕾薹期、开花期、苗期到角果期依次递增,最大吸收深度和吸收谷面积逐渐增大。利用连续统去除光谱特征波段与吸收特征参数,分别建立的油菜各生育期叶片SPAD估算模型均优于原始光谱。运用连续统去除光谱特征波段结合最优吸收特征参数构建的偏最小二乘回归估算模型,是进行油菜叶片SPAD估算的最优模型。【结论】连续统去除法对不同生育期油菜叶片叶绿素相对含量具有较好的预测能力,是估算油菜叶片SPAD值的一种实时高效方法。     

遥感监测土壤含水率模型及精度分析

土壤含水率是决定农作物产量的最重要的因素之一.该文通过对2003年10月到2005年3月宝鸡峡二支渠灌区的土壤含水率进行实地调查,并对TM5和TM7波段数据进行归一化处理,再与参考点归一化土壤湿度指数求差后,建立遥感影像对土壤含水率的监测模型.并以2005年6月28日遥感影像为例,用建立的模型对土壤含水率进行定量反演.结果表明,反演精度可达80%以上,反演效果最好的土壤深度是0～40 cm.应用此归一化土壤湿度指数模型监测土壤含水率,可以满足灌区大范围宏观监测要求.     

黄土丘陵区人工林地土壤肥力质量

以黄土高原北部的陕西省吴起县为例,通过对不同灌木类型和不同生长年限的乔木林地土壤样品的分析测试与数理统计,研究黄土丘陵沟壑区不同人工林植被对土壤肥力质量的影响。结果表明：1）土壤碱解N和速效K,柠条林地是沙棘林地的2倍以上,二者之间达到极显著差异水平;柠条对土壤肥力的提高效果要优于沙棘,仅从对土壤性质的改善来看,建议选择种植柠条。2）乔木林地,从幼年林地到成年林地,土壤全N、碱解N、有机质和阳离子交换量不断增加,土壤速效K、全P和速效P略有增加,土壤有机质和养分的表聚性加强。3）总体上,乔木林地0～100cm土层土壤碱解N、速效K、有机质、阳离子交换量、全N、全P、全K均高于灌木林地,表明乔木林地对土壤的培肥效果优于灌木林地。     

黄土高原丘陵沟壑区退耕还林生态效应评价

基于1986,2003年两期遥感影像解译获得的吴起县土地利用变化数据,采用生态系统价值衡量土地利用类型相对生态价值,对吴起县退耕还林的生态效应进行了综合评价.(1)1986-2003年间,吴起县土地利用类型发生了显著变化.林地、草地面积显著增加,耕地面积大幅度减少,其中,63.55%的耕地转换成林地和草地.(2)吴起县的生态环境指数从0.507上升到0.747,生态环境指数明显增加.其中,林地对区域生态环境指数增长贡献明显,从0.058增长到0.368.说明吴起县退耕还林还草带来了较好的生态效应,整体的生态环境质量得到了极大改善.     

基于Google Earth的GIS专题制图技术研究与应用--以陕西省土壤分类信息系统开发为例

以陕西省土壤分类信息系统中的土类数据制图为例,分析了基于Google Earth（GE）的专题地图的制图原理与技术,提出了一套基于GE的一般地理专题图的制图技术流程,并讨论了其关键技术。指出了GE制图工具目前存在的两个缺陷,提出了相应的解决方法,并介绍了陕西省土壤分类信息系统中GE制图结果和应用方案。     

冬小麦冠层叶绿素质量分数高光谱遥感反演研究

叶绿素质量分数是评估冬小麦生长状况和预测产量的重要参数,估算叶绿素质量分数对于冬小麦的生长监测具有重要意义。利用SPAD-502叶绿素仪和SVCHR 1024i型便携式高光谱仪对冬小麦冠层叶绿素质量分数和光谱特征进行田间测量,分别利用回归分析方法和BP神经网络方法搭建冬小麦叶绿素质量分数的估算模型,并将模型估算的叶绿素质量分数与田间实测的叶绿素质量分数进行对比,分析反演精度,从中筛选出精度最高的模型。结果表明:基于BP神经网络的冬小麦冠层叶绿素质量分数估算模型拟合精度要优于其他7种基于植被指数的估算模型,其相关系数(R)为0.961 4,均方根误差(RMSE)为1.875 4,相对误差(RE)为2.815 2%,以及检验方程的决定系数(R~2)为0.704 8,RMSE为1.744 6,RE为2.845 1%。研究结果为估测冬小麦冠层叶绿素质量分数提供参考,从而为冬小麦叶绿素质量分数的实时、快速、无损监测奠定基础。