基于地形梯度的皖南地区土地利用分布特征

以安徽省皖南地区为例,利用GIS空间分析技术,通过计算高程、坡度和地形位指数等地形梯度上的土地利用分布指数,分析了3种地形梯度上不同土地利用类型的分布特征,探讨了该区土地利用分布特点与地形间的关系。结果表明:(1)研究区在高程0~600 m、坡度0~21°和地形位指数0~1.575 0区域内的面积占皖南地区总面积的93.10%、83.11%和93.89%,影响着该区的土地利用类型分布;(2)土地利用类型分布分层明显,耕地、水域和建设用地主要分布在海拔较低、坡度平缓和地形位指数较小的区域,相应的土地利用分布指数随地形梯度的增大而减少直至趋于0;林地、草地分布则与之相反;(3)依据土地利用和地形的关系,皖南地区土地利用格局趋于合理,但不合理的土地利用方式仍然存在,需要加强其土地利用的规划管理。     

1980—2010年安徽省耕地表层土壤养分变化特征

本研究利用安徽省第二次土壤普查数据和2010—2011年土壤调查数据，运用统计方法从省级和县级两个尺度研究1980—2010年安徽省耕地表层(0 ~ 20 cm)土壤有机质(SOM)、全氮(TN)、全磷(TP)和全钾(TK)等养分含量的变化特征。结果表明，1980—2010年全省耕地土壤养分变化趋势不同，SOM平均含量由20.65 ± 11.78 g/kg增加到23.30 ± 8.81 g/kg，TP平均含量由0.58 ± 0.43 g/kg增加到0.71 ± 0.29 g/kg，TN含量总体保持不变，TK平均含量由19.00 ± 5.33 g/kg减少到14.28 ± 3.27 g/kg，四种养分含量的变异程度均降低。从养分含量的等级分布来看，全省耕地肥力总体上提高，SOM、TP和TN的高值比例均有不同程度的增加，TP含量的等级提升较大。在空间上，不同土地利用和地理区域的养分含量变化差异较大。淮北平原和沿江平原的SOM和TN含量增加较多，淮北平原和皖南丘陵区TP含量增加较多，各地理区域TK含量减少程度相似。三个典型县土壤养分变化趋势与全省变化趋势一致，除TK含量减少外其余养分含量均有不同程度的增加。典型县耕地土壤养分变化与相应的地理区域养分变化趋势基本一致。     

黄河三角洲河道演变与景观格局分析

以黄河三角洲地区东营市部分为研究区域,研究了黄河三角洲河道演变规律与景观格局分布规律,并着重研究了该地区河道演变与景观格局分布的联系。结果表明:近20年间黄河总取水量呈上升趋势;2002~2010年裸地沼泽面积明显减少,植被面积增多。2010~2019年,建设用地面积明显增加;土地利用景观格局的形式从沿海区域开始向内陆演变呈现一定的规律,最外环为海洋、向内依次为是浅海滩涂、滩涂、水产湿地、盐田、旱地、沼泽湿地、植被、建设用地;受季节影响较大的图可以利用ENVI提取其对应的植被覆盖图来消除影响。在NDVI植被归一化指数的基础之上建立植被覆盖图,通过NDVI指数分析植被的长势和营养状况。     

基于无人机多光谱遥感的冬小麦叶片含水量反演

为了快速监测小麦叶片水分含量,以敏感波段组和植被指数组2种变量分别作为输入变量,以地面同步观测的冬小麦叶片含水量作为输出变量,分别采用偏最小二乘(partial least squares,PLS)、极限学习机(extreme learning machine,ELM)和粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)优化极限学习机,建立冬小麦叶片含水量预测模型,并对其反演效果进行比较。结果表明,光谱反射率和植被指数与叶片含水量之间存在较为密切的相关性,依此确定的敏感光谱波段为红光、蓝光和近红外波段,敏感植被指数为绿度指数、过红指数、归一化绿红差值指数、三角形植被指数和过绿指数。从2种变量的建模效果看,基于植被指数组构建的模型的精度和稳定性均优于敏感波段组,其中基于植被指数组的PSO-ELM模型在6个叶片水分含量反演模型中表现最佳,其R²和RMSE分别为0.98和0.26%。利用最优模型反演得到研究区冬小麦叶片含水量的分布范围为45%~75%,平均为64.57%,反演结果与地面实测较相符,说明基于无人机光谱数据通过建立以植被指数为变量的PSO-ELM模型可实现对冬小麦叶片水分含量的精准预测。     

江苏省土壤有机质含量时空变异特征及驱动力研究

土壤有机质(SOM)含量是估算土壤碳储量、评价土壤肥力的重要指标,研究SOM时空演变对评估区域土壤固碳潜力,实现土壤可持续利用具有重要意义。以江苏省为例,利用全国第二次土壤普查资料和2006年采样数据,基于地统计学方法和GIS技术,对比研究了1980 - 2006年全省范围内表层(0 ~ 20 cm)SOM含量的时空变异特征及其驱动因子。结果表明：1980年和2006年江苏省SOM平均含量分别为16.55 ± 8.50 g kg^-1和18.31 ± 8.32 g kg^-1,变异系数分别为51.36%和45.44%。两个时期SOM的变异函数均符合指数模型,块金系数由51.85%增加为56.52%,变程由71.55 km减少至37.83 km,SOM含量的空间自相关性减弱,自相关距离减小。1980-2006年,SOM含量空间分布呈现出北增南减,沿江平原增,宁镇丘陵减,滨海平原基本持平的空间格局,增加幅度由北向南逐渐减小。SOM含量的初始值影响其空间格局的演变,总体上呈现初始SOM含量的高值降低、低值增加的趋势。肥料的大量使用在提高粮食产量的同时也增加了作物残茬和根系的生物量;秸秆还田的大力推行,使得大量的有机物质进入土壤,促进了SOM的累积。不同的土地利用变化对SOM含量变化的作用不同,土地利用方式转变成水田、旱地和林地促进了SOM的增加,而转变成荒地后导致SOM含量下降。     

基于新型植被指数的冬小麦覆盖度遥感估算

为提高冬小麦覆盖度估测精度,从增强近红外与红光差别的数学变换原理出发,构建了一种新型植被指数(NDVIn),再基于2013、2014年冬小麦冠层高光谱和模拟的资源三号卫星宽波段多光谱数据,分别构建基于常规植被指数(NDVI)与NDVIn的冬小麦覆盖度估算模型,然后利用留一交叉验证法对模型精度进行评价。结果表明,当n=6时,新生成的植被指数NDVI6对冬小麦农田覆盖度具有最好的估算性能,利用其基于小麦冠层高光谱及卫星多光谱数据建立的冬小麦覆盖度估算模型的决定系数r2分别为0.84、0.85,RMSE分别为0.092、0.091,模型精度均好于常规指数NDVI的估算结果。说明NDVI6用于估测冬小麦覆盖度具有可行性。     

淮北平原农田土壤养分空间变异特征——以安徽省蒙城县为例

以安徽省淮北平原的蒙城县为例,利用测土配方施肥获取796个农田表层样点数据(0~20 cm),运用地统计学方法研究了土壤有机质(SOM)、全氮(TN)、速效磷(AP)和速效钾(AK)含量的空间变异特征及其影响因素。结果表明,蒙城县SOM含量为17.14±2.70 g kg~(-1),TN含量为0.85±0.14 g kg~(-1),AP含量为16.63±9.66 mg kg~(-1),AK含量为129.63±35.24 mg kg~(-1),属中等水平。变异系数介于15.75%~58.09%,属中等变异强度。地统计分析表明,蒙城县土壤养分的变异函数符合指数模型,具有中等强度的空间自相关性。SOM和TN的空间自相关性稍强,AP和AK的空间自相关性稍弱。土壤养分在空间上呈块状分布,SOM、TN和AK的空间分布总体上北高南低、在东南—西北方向上变异较强,在西南—东北方向上变异较弱。AP含量总体上由北到南,先降低再升高。     

区域土壤有机碳空间分布特征与尺度效应

结合当前土壤属性空间分布特征及其尺度效应研究进展和不足,综合采用变异函数理论、空间自相关理论、多重分形理论等方法从土壤有机碳(soil organic carbon,SOC)空间变异性、相关性和结构性等不同层面深入揭示不同尺度下SOC空间分布特征及其尺度效应。研究结果表明:除了15 km尺度外,基于变异函数分析的其他尺度块基比均小于50%,结构性因素占主导,结构性因素主要包括土壤亚类、土地质地、土地类型等,随机部分带来的空间变异性随着尺度的增加呈现减少趋势;不同尺度下的莫兰指数随着分离距离的增加由完全正值逐渐变小,过渡到正负交替出现的格局,最后完全变为负值,标准化统计量均大于1.96,每个尺度均具有良好的空间结构;不论是瑞利谱图,还是多重分形谱,随着尺度的增加,图谱越来越接近,研究区不同尺度下的SOC在空间上的分布是典型的分维数体;无论何种尺度,基于多重分形克里格法的实测值与预测值特异值空间吻合程度较高,特异值覆盖比率均在85%以上。联合了变异函数、空间自相关、多重分形和多重分形克里格等方法能够从空间变异性、空间相关性、空间结构性等更加深入全面地揭示研究区SOC空间分布特征。研究成果可为相对平坦农业区域土壤有机碳空间分布特征研究提供方法支撑。     

基于套合模型的土壤有机质空间尺度效应分析

为了探索土壤有机质含量在空间分布上的特征,更好地服务于土地生产力和土壤肥力评价,以北京市平谷区西北部桃园为研究对象,通过地统计学方法分析了土壤有机质空间尺度效应.结果表明,指数模型对土壤有机质含量拟合效果最佳,各尺度上的样点数据均符合正态分布,其空间结构对空间尺度的依赖性较明显;理论半方差变异函数I值和(Z*-Z)2检验表明,L尺度下普通克里格法预测效果比套合模型法好,在M、S尺度下结果刚好相反;土壤有机质含量在空间分布上呈集中连片的趋势,有机质含量低值主要集中在研究区的西南部和中东部区域,有机质高值主要分布在北部和南部的少部分区域.因此,在采样密度较大的尺度下基于多尺度套合法针对土壤有机质空间变异进行研究,使得插值结果达到更高的可靠性,可为制定土壤肥力评价方案提供科学的指导.