干旱区耕地景观格局碎化特征及社会经济驱动因素分析

为探讨干旱区耕地碎化特征与驱动机制,基于特克斯县1990年、1998年、2000年、2003年、2006年、2011年的遥感影像,利用遥感与GIS技术,分析了研究区20a来耕地景观格局变化特征。并运用偏最小二乘回归模型探讨了耕地景观格局指数变化的驱动因素。结果表明:1990—2011年,研究区斑块碎化程度在逐步增大,斑块密度呈现增加的趋势;平均最近邻体距离与面积加权平均分维数在2000年前后均呈现出先减小后增大的特点,且两者的变化率在1998—2000年和2006—2011年均为正值,在其他阶段则均为负值,而斑块密度变化率的趋势则与之相反。回归模型结果显示,影响耕地碎化的主要因素包括总人口、农业机械总动力、粮食作物产量、油料作物产量等,但在三个模型中,各影响因子作用力大小存在一定差异。人口的增长与城镇化水平的提高,使大量耕地改造为建设用地,从而导致了耕地的碎化。而农业机械化水平的提高促进了耕地的集约化,在一定程度上减小了耕地斑块的孤立程度。     

基于主成分分析的协同克里格插值模型对土壤铜含量的空间分布预测

以湖北省宜都市红花套镇的柑橘产区为例,选取土壤重金属全铜含量为研究对象,利用Pearson相关系数方法选择与土壤铜含量具有较高相关性的土壤因子(全K、全Cr、CEC、全Al、全N(P0.05))作为辅助变量,利用主成分分析(PCA)对辅助变量进行降维求总得分处理后,与协同克里格插值相结合构建土壤铜含量空间模型(COKPCA),同时构建土壤铜含量的普通克里格插值模型(OK)和以全K作为辅助变量构建协同克里格插值模型(COKK),对不同的空间模型进行模拟精度的对比和分析之后提出最优空间模型方法,进一步分析土壤铜含量在研究区域的空间分布特征。结果表明:普通克里格插值(OK)、协同克里格插值(COKK)和与主成分相结合的协同克里格插值(COKPCA)3种模型的RMSE分别为7.044、6.907和6.309,R2分别为0.716、0.743和0.852,赤池信息量准则(AIC)分别为101.591、96.908和87.203。综合比较,COKPCA具有最优的模拟插值结果,其次为COKK,而OK则相对较差。