基于GARBF神经网络的耕地土壤有效磷空间变异分析

为了调整耕地管理措施、合理施用磷肥、减少磷素流失、降低水体非点源污染,该研究以高州市为例,在全市各区镇共采集了664个耕作层(0～20cm)土样,利用遗传算法优化的径向基函数(radial basis function network optimized by geneti calgorithm,GARBF)神经网络和普通克里金法(Ordinary Kriging)等方法,分析了县域耕地土壤有效磷在不同采样尺度下的空间变异特征及其空间分布格局与成因。结果表明,高州市耕地表层土壤有效磷存在半方差结构,半方差函数曲线与指数和球状模型曲线拟合较好;5种采样尺度下(训练样点数分别为100、200、300、400和500)耕地表层土壤有效磷均表现出弱的结构空间相关,在较大范围内空间自相关性较差。GARBF神经网络空间插值能力在整体上要有优于基于邻近点RBF神经网络和普通克里金法。300样本下GARBF神经网络空间插值结果表明,高州市耕地表层土壤有效磷的盈余现象比较严重,并且盈余有效磷的流失对该地区水环境会产生严重的威胁。该研究结果可以为土壤属性空间估测、合理施肥以及降低水体非点源污染提供理论依据和技术支持。     

白龟山水库库滨带土地利用的生态环境影响评价

湖(库)滨带是一种典型的水陆生态交错区,具有重要的生态、经济和社会价值,而土地利用对其生态环境具有重要影响。以平顶山市白龟山水库库滨带为例,从土地利用类型的角度,构建了土地利用生态环境影响的多层次综合评价指标体系,以遥感手段获取土地利用类型相关信息,采用专家打分法对评价指标进行量化分级,采用层次分析法确定各层次因子权重。评价结果表明,土地利用对白龟山水库库滨带生态环境产生了明显的负面影响,不同分区土地利用生态环境影响程度具有显著差别,影响大小次序为:分区1分区2分区3,分别属于较大退化影响、中度退化影响和轻微退化影响;影响较大的土地利用类型主要有城市建设用地、果园菜地、耕地、林草地以及工矿用地等。     

基于地质统计学影像纹理的草地植被群落空间结构分析

【目的】基于地质统计学影像纹理,定量分析草地植被群落空间结构的变异规律,为草地生态系统的恢复与重建提供依据。【方法】从科尔沁草原地区奈曼县57个退牧还草区域中遴选出25个有代表性的样地,应用地质统计学方法,计算10种典型植被群落的试验变异函数并拟合到球状模型,用变程和基台值来表达植被群落的空间结构特征,然后将从影像中计算得到的变异函数模型参数与样地植被群落空间结构特征对应起来,反演植被群落的空间结构,分析样地植被群落的空间分布规律。【结果】在分析的25个样地植被群落中,大多数种群的空间相关性和变异强度均较大;根据变异函数值、变程推断得到的样地优势物种与实际调查结果吻合率达到95％。【结论】应用地质统计学影像纹理研究草地植被群落空间结构特征的方法可行,该方法能较准确地从影像上直接推断优势物种并分析种群空间结构的变异规律,极大地减少了人工调查的投入。     

基于GIS的耕地地力模糊变权评价研究

引入基于均衡函数的变权理论对常权进行修正得到的变权,更能体现评价指标权重的真实性,使耕地地力的评价结果更具科学性。以高州市为研究试区,在GIS支持下,结合层次分析法和变权理论确定影响因子的最终权重,运用模糊综合评价法对耕地地力进行自动化、定量化评价,并分析其空间分布格局。结果表明,在该市58505.0278 hm2耕地中,一至八级地分别占总耕地的3.62%、18.27%、33.15%、26.96%、13.66%、3.29%、0.81%、0.24%,这一评价结果符合当地实际。该研究结果不仅直接应用于试区农业生产,而且为我国华南丘陵区开展耕地地力评价在方法上进行了有益探索。     

基于TM遥感影像的玛多县草地土壤有机质的时空格局反演

土壤有机质是土壤的重要组成部分,同时也是土壤肥力的核心指标之一。本研究利用玛多县地面采样数据与TM遥感影像各波段DN值进行相关分析,筛选出与表层土壤有机质含量相关的TM波段,同时建立玛多县表层土壤有机质遥感反演模型。结果表明,研究区表层土壤有机质含量与TM3、TM5波段的DN值呈极显著的负相关关系(r分别为-0.670和-0.675),与TM3、TM5波段的DN值满足三次多项式回归关系(R2=0.815,P<0.001);反演模型对玛多县表层土壤有机质空间格局模拟效果较好;玛多县表层土壤有机质含量整体水平较低,北部明显低于南部。15年来,玛多县大范围土壤有机质含量已经增加,但是在交通要道沿线以及靠近居民点等人类活动较为频繁区域仍有较为严重的减少现象。