多尺度下的南方山地丘陵区耕地质量空间自相关分析——以江西省黎川县为例

分析不同尺度下的耕地质量空间分布格局,是提高耕地质量与加强耕地保护建设的基础。选取耕地质量等别监测试点县江西省黎川县为研究区,运用加权平均法、变异系数法和空间自相关分析法,以国家级耕地质量指数为空间变量,分别从县级、乡镇级和村级尺度上探讨了耕地质量的空间关联程度及其分异规律。研究结果表明:1)研究区耕地质量呈现出"南北高,东西低"的空间分布规律,耕地质量指数Mora’s I值表现为国家利用等指数国家经济等指数国家自然等指数,县级、乡镇级和村级耕地质量指数的Moran’s I值依次降低,三者均呈显著的空间正自相关集聚态势。2)随着空间尺度的不同,耕地质量指数具有不同的空间关联度,自然等指数受空间尺度影响较大,经济等指数其次,利用等指数最小。3)正相关高-高型和低-低型耕地以组团形式聚集分布,负相关高-低型和低-高型耕地无明显的集中区域,多以零星状分布。研究结果显示耕地质量空间差异对空间尺度的变化较为敏感,可为区域高标准基本农田建设、土地综合整治、耕地质量监测和耕地保护与管理分区提供借鉴参考。     

基于空间质量差异的县域耕地质量等别监测样点布局研究——以江西省南昌县为例

以江西省南昌市南昌县为研究区,采用国土资源部最新出台的耕地质量监测方案,参照江西省农用地体系,利用Arc GIS空间叠加法划分监测指标限制区,最终在南昌县划分了5个耕地质量等别变化类型,分别为逐步干旱型、逐步渍涝型、水土流失型、肥力提升型、沙化型。考虑到南昌县耕地面积和监测类型分布范围,在渐变类型区内共布设34个理论监测样点,并对样点进行优化调整。研究结果表明,运用Voronoi图对监测样点的南北空间变异特征进行验证,在变化类型的基础上布控监测样点,保证了监测样点基本覆盖南昌县变化类型区内的国家自然等别、国家利用等别和国家经济等别,该方法具有代表性、科学性、创新性,能有效地反映耕地质量空间变异的细部特征,并建立县域尺度耕地质量监测体系,为今后省级和国家级层面的耕地质量监测管理工作提供参考。     

基于冠层高光谱信息的水稻生长监测应用研究进展

水稻是我国主要的粮食作物,与传统的诊断方法相比,光谱与成像技术具有快速、准确、无损探测和获取水稻养分生理信息的优势,是水稻生长监测和田间精细化管理以及指导农业生产不可或缺的理论基础和关键技术。介绍高光谱技术常用的数据处理与变换方法、建模与模型验证方法,总结国内外近40年来光谱分析技术在叶面积指数、生物量、养分、叶绿素含量、植被指数、病虫害和水分等作物生长信息检测中的应用研究进展,剖析水稻光谱诊断技术亟待解决的问题,为提高水稻精确管理水平和实现精准农业提供技术支撑。最后指出,基于计算机视觉和图像处理技术,利用数码相机RGB(red,green,blue)和HSV(hue,saturation,value)等2种颜色模型以及在多因子交互作用条件下进行水稻参数分析是未来的发展趋势。     

江西省不同农田利用方式对土壤养分状况的影响

为了全面掌握江西省土壤养分的状况,基于江西省16 823个农田耕层(0—20cm)土壤样点数据,运用实地采样、数理统计与地统计学等分析方法,对研究区不同农田利用方式(水旱轮作、一季旱地、两季旱地、一季水田和两季水田)下土壤养分含量进行了研究。结果表明:通过半方差函数研究发现,江西省土壤养分的空间变异主要是由随机因素引起的,耕层(0—20cm)土壤全氮(TN)和碱解氮(AN)含量分别为1.25～1.61g/kg,149.27～169.90mg/kg,全磷和有效磷含量为0.49～0.54g/kg和17.94～21.30mg/kg,全钾(TK)和速效钾含量为11.55～12.19g/kg和72.67～106.41mg/kg,有机质含量和土壤pH值为27.09～31.52g/kg,5.12～5.52;不同土地利用方式下土壤化学性质差异达到极显著水平,其影响程度由大到小依次为土壤pH值全氮速效钾有机质有效磷碱解氮全磷全钾;Pearson相关性分析发现,土壤中有机质含量和与全氮、碱解氮、全钾、速效钾、有效磷含量以及pH值有显著(p0.05)或极显著的相关性(p0.01),相关系数分别为0.945,0.359,-0.014,0.033,0.028,0.061,-0.061,说明土壤有机质含量与其他养分含量关系密切,可以作为指示土壤肥力的敏感因子。研究结果对于江西省采取合理的土地利用方式、施肥方式以及提高土壤养分水平、土地生产力等方面具有极其重要的意义。     

水稻高光谱遥感监测研究综述

高光谱遥感技术凭借其可以快速、实时、准确、无损地获取水稻生长信息的优势,已经成为监测水稻生长状况的重要手段。本研究综述了高光谱遥感技术在水稻长势监测(包括叶绿素含量、叶面积指数和地上生物量)、产量估算、养分诊断(包括氮素、磷素和钾素)、数据处理与反演方法等领域的国内外研究进展,并针对目前的研究进行了展望,以期为水稻的精准管理提供参考。     

南方丘陵地区水田土壤养分时空变异研究

利用奉新县水田土壤1985年的土壤普查数据和2006年耕地地力调查数据,选取了水田土壤有机质、全氮、有效磷和速效钾4个养分因子,在SPSS统计软件对其统计特征分析的基础上,运用地统计软件GS+7.0进行半方差分析,最后在利用ArcGIS软件的空间插值和空间叠加功能对土壤养分变化的进行分析。结果表明:由于土地利用、管理方式以及耕作方式等改变促进奉新县水田土壤养分整体上有较大提高。     

基于RBF组合模型的山地红壤有机质含量光谱估测

【目的】探讨组合模型在山地红壤有机质含量高光谱估算中应用的可行性,以期为土壤有机质含量估测提供基础数据和科学依据。【方法】基于山地红壤光谱的全波段(400~2 450 nm)研究范围,选择偏最小二乘回归(PLSR)、BP神经网络(BP)和支持向量机回归分析(SVMR)3种单一高光谱估测模型,分别获得预测结果,并重构预测结果数据,以绝对误差和最小为目标,计算固定权重与不固定权重两种组合模型的权重值,并基于径向基函数(RBF)神经网络法建立组合模型,探讨不同赋权方法与是否重构数据条件下的最优组合模型。通过均方根误差(RMSE)、预测偏差比(RPD)和决定系数(R2)评价山地红壤有机质含量的预测精度。【结果】单一预测模型中的SVMR估测精度最高,验证决定系数(R2)为0.64,均方根误差为9.76 g·kg-1,测定值标准差与标准预测误差的比值为1.67;在组合模型数据不重构的条件下,不定权组合模型要优于定权组合模型;在组合模型数据重构的条件下,定权组合模型要略优于不定权组合模型,估测精度相差不大;最优模型是数据重构定权组合模型,模型验证决定系数(R2)为0.87,均方根误差为7.91 g·kg-1,测定值标准差与标准预测误差的比值为2.06;组合模型验证精度优于单一模型,说明利用RBF组合模型估算山地红壤有机质含量是可行的。【结论】对山地红壤有机质含量的快速估测而言,单一模型具有操作简单、运算速度快等特点,因而具有较大应用价值,但组合模型能较大限度地利用各种预测样本信息,从而能有效减少应用单一模型时所受随机因素的影响,从而提高山地红壤有机质含量的估测精度。     

赣南某原地浸析稀土尾矿复垦前后土壤质量变化

为探究土地复垦对原地浸析稀土尾矿0~20 cm土层土壤质量的影响，以赣州市龙南县某原地浸析离子型稀土尾矿为研究对象，从浸矿剂残留、土壤酸碱性、土壤养分和重金属污染等4个方面对比复垦前后土壤质量变化，探讨稀土尾矿土地复垦的效果与潜在问题。结果表明：复垦后土壤的浸矿剂NH+4含量从89.00 mg·kg^-1降低至8.70 mg·kg^-1，土壤pH由4.15增加至5.16，而土壤肥力综合指数则由0.44降低至0.31。内梅罗综合指数评价结果显示，复垦前后土壤5种非稀土重金属的污染水平均为清洁水平；而地累积指数评价结果显示，复垦前后土壤稀土元素总量的污染水平分别为无污染-中度污染水平和无污染水平。研究表明，土地复垦可显著改善该矿区土壤的浸矿剂残留、土壤酸化和重金属污染问题，但土壤肥力衰退问题没有明显改善。     

江西省耕地地力等级评价研究

采用归纳法和专家经验法,在全国耕地类型区框架下,立足于基础地力,将江西省耕地划分为4个类型亚区;通过土种资料整理和补充调查,对土种原始资料进行了修正,确定基础地力评价要素,建立了江西省土种数据库和江西省耕地地力等级评价体系。应用数值评价方法,将江西省耕地地力以土种为评价单元进行了等级划分和面积确定,摸清了我省耕地基础地力状况及存在的问题。     

南方丘陵区农村居民点离散度时空演变及其影响因素——以江西省鹰潭市为例

为探究南方丘陵区农村居民点空间离散分布规律,以江西省鹰潭市为研究对象,基于鹰潭市1996年、2009年和2018年三期土地利用数据,运用景观格局指数和主成分分析法构建农村居民点离散度指数,采用空间自相关和地理探测器等方法定量探究鹰潭市近二十年农村居民点离散度时空演变特征及其影响因素。结果表明:1)1996—2009年和2009—2018年农村居民点面积年平均增长量分别为183.35、204.14hm~2/a,鹰潭市农村居民点规模仍处于增长阶段,但聚集程度降低,破碎化程度上升。2)1996、2009和2018年,各乡镇农村居民点离散度均值分别为0.41、0.42和0.45,农村居民点离散度级别为Ⅰ级的乡镇分别占乡镇总数的41.18%、35.29%和26.47%,级别为Ⅱ级的乡镇分别占乡镇总数的35.29%、44.12%和50.00%,级别为Ⅲ级的乡镇均占乡镇总数的23.53%。乡镇农村居民点离散度整体上升,区域农村居民点离散度具有明显的空间聚集性。3)1996—2018年,地形位指数和人口密度对农村居民点离散度的影响先增大后减小,到城镇和公路距离对农村居民点离散度的影响先减小后增大,影响因素之间存在此消彼长的关系。地形位指数、到公路距离和人口密度为农村居民点离散度主导因素,到城镇距离、到河流距离、地均GDP为农村居民点离散度重要因素,各主导因素在不同时期能增强其他影响因子对农村居民点离散度的解释力。本研究可为南方丘陵区农村居民点规划统筹提供科学依据。