"三生空间"视角下的土地利用转型与生态环境效应研究 ——以江西省鹰潭市为例

[目的]在"三生空间"视角下,定量分析鹰潭市土地利用转型及其生态环境效应,为协调市域国土空间规划、土地政策实施、生态环境保护提供借鉴.[方法]基于鹰潭市2010、2014、2018年3期土地利用现状数据,按"生产—生活—生态"土地利用主导功能进行分类,运用土地利用转移矩阵、生态环境质量指数模型、土地利用变化生态贡献率等方法,定量分析2010—2018年鹰潭市土地利用转型的时空演变格局、生态环境效应.[结果](1)2010—2018年,鹰潭市"三生空间"用地结构发生显著变化.土地利用转型主要表现为生态用地减少,生产、生活用地增加.土地转出面积最多的为林地,共计3860.60 hm2,转入面积最多的为农业生产用地,共计1581.72 hm2.(2)生态环境质量指数呈现波动的趋势,在2010年为0.6055、2014年为0.5962、2018年为0.5980,生态环境质量指数在2010—2014年间降低,但在2014—2018年间上升.(3)2010—2018年,鹰潭市的生态环境质量同时存在生态改善与恶化两种趋势,最终抵消呈现出一定的下降趋势,林地大量转为建设用地是生态环境恶化的主要原因,农业生产用地等生态环境质量较低的生产用地转为林地和草地是生态环境改善的主要因素.[结论]鹰潭市生态环境自2014年开始得到有效改善,但总体看来生态环境恶化的趋势大于生态改善的趋势,定量研究鹰潭市过去9年的土地利用转型及其生态环境效应,能为鹰潭市的生态建设提供数据、理论支撑.针对生态用地减少等问题,鹰潭市未来要科学规划土地转型的方向,合理划定生态保护红线,以江西省"生态文明建设试验区"为主导,协调区域经济与生态的同步发展.     

南方丘陵稻田土壤全钾和速效钾高光谱特征与反演模型研究

以兴国县稻田土高光谱反射率为研究对象,对比分析了同一种光谱反射率变换形式下土壤全钾、速效钾与高光谱反射率的相关性,提取了全钾和速效钾的高光谱敏感波段,建立了基于反射光谱特征的南方丘陵稻田土全钾、速效钾高光谱反演模型.经分析可知,在355～620 nm波段,土壤全钾、速效钾含量与光谱反射率相关性同增同减,而在621～2 250 nm波段内,土壤全钾含量与光谱反射率相关性要大于土壤速效钾;通过分析兴国县稻田土全钾、速效钾含量与光谱反射率18种数学变换的相关系数,提取全钾的敏感波段为602、804 nm,速效钾的敏感波段为602、1 058、1 638、2 214 nm;采用偏最小二乘回归,利用高光谱指数构建的反演模型能较好地预测全钾、速效钾含量,模型建模的相关系数和验证系数都较高,基于速效钾含量建立的南方丘陵稻田土高光谱反演模型预测能力较好.     

南方水稻主产区土地整治区域耕地质量等级变化

以江西省上高县为例,运用实地采样调研、室内分析化验与GIS技术相结合的方法,对土地整治区域耕地质量评价指标体系、评价方法及等级变化进行研究,探讨南方水稻主产区的土地整治对耕地质量的影响。结果表明:整治后耕地等级整体提升,少了四级地,整治后耕地主要为一、二级地;土地整治项目对耕地自然条件改善不明显,对农田基本建设条件改善比较明显。耕地质量不同级别交换系数的估算,为产权调整提供了参考依据。     

中国水稻土酸化时空变化特征及其对氮素盈余的响应

针对水稻土酸化造成作物减产和严重污染环境的问题,收集了1979—1985年全国第二次土壤普查成果和2015—2017年水稻土质量等级调查成果,结合2005—2015年全国测土配方施肥数据,采用空间分析和统计分析方法,分析了1979—2017年,39年间中国水稻土pH值空间分布的变化;计算了39年间不同水稻土pH值分级和区域的水稻土酸化速率,探讨了39年间氮肥投入变化量和土壤理化性质与水稻土酸化速率的关系;估算了2015—2017年水稻土单位面积氮素盈余量,并进一步量化了氮素盈余量与水稻土pH值变化量的关系。结果表明:39年间水稻土受土壤酸胁迫程度加剧,特别是水稻土由酸性(pH值为5.5~6.5)转变成强酸性(pH值小于等于5.5)的面积比例增加,这主要集中在长江中下游中部、南部和华南区中部、南部。39年间水稻土平均pH值下降了0.26,其中,东北区、长江中下游区、华南区平均pH值分别下降了0.34、0.29和0.58,西南区平均上升了0.14。39年间水稻土酸化速率从大到小依次为碱性水稻土、中性水稻土、酸性水稻土、强酸性水稻土,区域上水稻土酸化速率从大到小依次为东北区、华南区、长江中下游区、西南区。39年间,氮肥投入量和土壤容重变化量与水稻土酸化速率存在极显著的正相关关系,有机质含量和耕层厚度变化量与水稻土酸化速率存在极显著的负相关关系。2015—2017年,氮素盈余量与水稻土pH值变化量呈显著的负相关关系,氮素盈余量增加会造成水稻土酸化加剧。划定了3类水稻土治理分区,提出“治酸、防酸、控酸”的总体策略,并分区域制定了治理措施,可为水稻土酸化阻控和地力提升提供参考。     

高光谱特征辨别潴育型麻沙泥田和潮沙泥田水稻土

为了快速识别和划分不同类型水稻土,该研究以江西省兴国县潴育型麻沙泥田和潴育型潮沙泥田为研究对象,以样点方差分析为基础,采用光谱重采样处理、包络线去除处理及光谱一阶微分变换3种光谱分析方法,提取有效的光谱吸收特征参数(spectral absorption feature parameter,SAFP),分析得出两土种有效光谱特征。结果表明:识别潴育型水稻土最有效的是波谷波长位置的共性参数,而区分两土种最有效的是波峰宽度、波谷宽度及波谷倾斜角特性参数。重采样光谱特征参数分析中最有效的是波峰宽度:麻沙泥田的波峰宽度为58 nm,而潮沙泥田为27 nm,麻沙泥田波形起点高,下滑速度比潮沙泥田更快,吸收宽度大;去包络线算法提取光谱吸收特征参数发现,辨别麻沙泥田与潮沙泥田最有效的是波谷宽度,前者在波长482 nm处波谷宽度为26 nm,后者在波长484 nm处波谷宽度为178 nm,潮沙泥田波谷宽度大了将近6倍,而且麻沙泥田波谷倾斜角比潮沙泥田更大,麻沙泥田趋于突变型,而潮沙泥田趋于平缓型;光谱一阶微分方法提取特征参数中区分两土种最有效的是波谷倾斜角:麻沙泥田与潮沙泥田在波段471 nm处分别为-0.00573°和0.00573°,前者相邻波谷走向为负向坡,而后者为正向坡。研究可为高光谱技术辨别不同水稻土类型提供参考。     

基于耕地综合质量的贵溪市基本农田布局优化调整

以贵溪市为研究区域,从自然条件、质量条件、区位条件、环境条件和生态条件等5个层面选取13个指标,构建耕地综合质量评价体系。结合GIS的数据处理功能,运用层次分析法和加权指数和法计算耕地田块的综合分值,并对贵溪市基本农田和一般农田按分值进行分等,根据评价质量等级对基本农田进行调入调出分析,使调整后的基本农田质量得到提升,布局得到优化。根据综合评价方法,将分值<60分的耕地调出基本农田,调出面积2 32033 hm2;将分值≥90分的耕地调入基本农田,调入面积2 45486 hm2,调入基本农田面积略高于调出基本农田面积,调整后的基本农田总体质量得到提升。     

江西省耕地土壤氮磷生态化学计量空间变异特征及其影响因素

基于江西省2012年测土配方项目采集的16 582个耕地表层(0~20 cm)土壤样点数据,探讨省域尺度下耕地土壤氮磷生态化学计量空间变异特征及其影响因素。运用相关性分析、回归分析、方差分析和普通克里格法分析了成土母质、土壤类型、耕地利用方式、秸秆还田方式和氮肥施用量对耕地土壤氮磷生态化学计量空间变异的影响。结果表明,土壤氮磷比(N/P)在0.28~13.63之间,均值为3.38,变异系数为45.56%,呈中等程度的变异。空间分布上,高值区主要分布在海拔相对较低或鄱阳湖平原地区,低值区主要分布在九江市。成土母质、土壤类型、耕地利用方式、秸秆还田方式和氮肥施用量对江西省耕地土壤N/P空间变异影响显著(p0.01),但影响程度有所不同。氮肥施用量能影响27.2%的土壤N/P空间变异,是引起江西省耕地土壤氮磷生态化学计量空间变异的主要因素。     

基于CARS-BPNN的江西省土壤有机碳含量高光谱预测

【目的】探讨光谱变量选择及依据土壤类型进行分层校准两种方法对高光谱预测土壤有机碳（SOC）精度的影响。【方法】以江西省为研究区,490个土壤样本为研究对象,对研究区内的所有样本以及不同土壤类型样本分别通过竞争性自适应重加权采样（CARS）算法筛选特征波段,并采用偏最小二乘回归（PLSR）、支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、反向传播神经网络（BPNN）4种模型,对比不同土壤类型下SOC在全波段以及CARS算法筛选后特征波段的预测精度。进而,还对比了全局校准和分层校准下SOC在全波段以及CARS算法筛选后特征波段的预测精度。【结果】（1）红壤筛选的特征波段为484、683—714和2 219—2 227 nm,水稻土筛选的特征波段为484、689—702和2 146—2 156 nm。红壤采用CARS-BPNN模型预测效果最佳（R ²=0.82）,较全波段建模验证集R ²提升0.07。水稻土采用CARS-RF模型预测效果最佳（R ²=0.83）,较全波段建模验证集R ²提升0.13。（2）在总体样本上,分层校准相比全局校准精度有所提升。采用CARS-BPNN进行分层校准预测效果最佳（R ²=0.82）,较全局校准验证集R ²提升0.06。【结论】采用CARS-BPNN进行分层校准能够较好地预测江西省土壤有机碳含量,本研究可为其他类似地区预测土壤属性提供科学依据。     

基于组合模型的庐山森林土壤有效铁光谱间接反演研究

铁是植物生长的重要微量营养元素之一,土壤有效铁含量对林地环境起着重要的影响,利用土壤光谱预测技术获取土壤有效铁含量信息具有重要意义。而要通过土壤光谱直接预测土壤有效铁含量是难以实现的,因此提出利用土壤有机质含量与有效铁含量之间的相关性,探讨间接估算土壤有效铁含量的可行性。以庐山森林土壤样本为研究对象,研究基于偏最小二乘回归(PLSR)和径向基函数(RBF)神经网络的组合模型预测土壤有机质含量的适用性,并且通过构建有机质含量与有效铁含量的二项式线性模型,对土壤有效铁含量进行间接反演,探讨不同权重下的最优组合模型。结果表明,组合模型的预测效果优于偏最小二乘回归和RBF神经网络单个模型,并且熵值组合为最优组合模型,其中,土壤有机质的反演模型验证的决定系数(R~2)为0.81,均方根误差(RMSE_p)为11.54 g kg~(-1),测定值标准差与标准预测误差的比值(RPD)为2.18;有效铁的间接反演模型R~2为0.70,RMSE_p为21.60 mg kg~(-1),RPD为1.77。通过土壤有机质构建土壤有效铁含量的光谱反演间接模型,在光谱反演模型中,组合模型能较大限度地利用各种预测样本信息,能有效减少单个预测模型中随机因素的影响,增强预测稳定性,提高模型的预测能力。因此,组合模型可对土壤有机质含量的光谱预测及土壤有效铁的间接预测发挥更好的作用。     

江西省油菜土壤碳氮磷生态化学计量学空间变异性及影响因素

运用经典统计学和地统计学分析方法,探讨了江西省油菜种植区土壤碳氮磷生态化学计量特征的空间变异性及影响因素。结果表明:江西省油菜土壤有机碳(SOC)、全氮(TN)和全磷(TP)平均含量分别为16.99,1.44,0.50g/kg,土壤C∶N、C∶P和N∶P平均值分别为12.28,38.31和3.27,土壤总体C∶N∶P为33.86∶2.88∶1,整体处于相对较低水平,表现出中等程度的变异性和空间自相关性,其空间变异特征受到结构性因素和随机性因素的共同影响,但受结构性因素影响更大。从空间分布规律看,土壤SOC、TN和TP含量均表现出东北高西南低的空间分布格局。土壤C∶N高值区主要分布在赣北地区,分布面积较小,低值区主要分布在赣西、赣西北、赣西南以及赣东等地区。土壤C∶P与N∶P高值区零星分布在赣西南、赣东北等区域;低值区主要分布在赣西北及赣南地区。回归分析表明,成土母质、土壤类型、地形因子、气候条件、种植制度和氮肥施用量对研究区土壤C∶N、C∶P和N∶P空间变异特征有极显著影响(P0.01);成土母质对土壤C∶N、C∶P和N∶P空间变异的独立解释能力分别为16.6%,3.7%和7.0%,地形因子的独立解释能力分别为3.5%,2.9%和4.2%,种植制度的独立解释能力分别为9.7%,4.4%和7.6%,氮肥施用量的独立解释能力分别为3.9%,4.4%和7.6%,土壤类型和气候条件独立解释能力最高,分别为16.8%,5.1%,9.0%和13.4%,9.8%,15.2%,是调控江西省油菜土壤C∶N、C∶P和N∶P空间变异最主要的影响因素。