基于乡镇尺度的耕地生态安全时空格局演变——以鹰潭市为例

耕地生态安全是保证耕地健康可持续利用的基础。本研究从乡镇尺度构建基于PSR模型的耕地生态安全评价指标体系,综合运用灰色关联模型和熵权组合法,动态评估鹰潭市1995-2015年耕地生态安全状况,并结合Markov链模型和热点分析对其时空格局演变进行分析。结果表明:(1)鹰潭市大部分乡镇耕地生态安全压力和状态呈恶化趋势,在响应措施的综合作用下,鹰潭市整体耕地生态安全呈现上升趋势。(2)临界安全级和比较安全级乡镇数量增多,"两极分化"日趋显著,临界安全级乡镇主要位于行政中心所在地及周边重要乡镇。(3)空间格局上,冷点聚类区向中西部扩大,热点聚类区集中于南北部且范围不断向中心城镇延伸。研究结果为提升耕地生态安全水平和协调区域耕地可持续利用提供借鉴。     

基于空间自相关的耕地质量空间差异特征及耕地保护分区——以江西省上高县为例

为了掌握与分析耕地质量空间分布格局,切实提高耕地质量水平与加强耕地保护建设,选取耕地质量等别监测试点县上高县为研究区,运用加权平均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,从县级、乡镇级和村级等尺度上探讨了耕地质量的空间分异规律,最终基于耕地质量局部空间自相关分析结果提出了耕地保护分区方案。结果表明:(1)上高县耕地质量呈现出西南低东北高的空间分布规律,耕地质量等指数Moran′s I值表现为利用等指数自然等指数经济等指数,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,利用等指数受空间尺度影响较大,经济等指数其次,自然等指数最小。(3)正相关HH型和LL型耕地以组团形式聚集分布,负相关HL型和LH型耕地无明显的集中区域,多以零星状分布。(4)综合考虑上高县耕地质量3个层次的空间自相关类型及顺序组合,将耕地划分为6个耕地保护分区,并提出了相应的保护措施。研究结果可为区域高标准基本农田建设、耕地质量监测和耕地保护与管理分区提供借鉴参考。     

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。     

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。     

江西省南昌市生态敏感性空间分异研究

为辨析南昌市潜在的生态问题,把握其生态敏感性空间分异规律,选取与南昌市密切相关的土壤侵蚀、生境、地质灾害和水生态4个因素建立生态敏感性评价指标体系;并基于ArcGIS 10.2平台,采用变异系数法实现指标客观赋权,引入木桶原理解决指标综合适用性问题,结合加权叠加法进行综合评价。结果表明:南昌市生态敏感性总体较高,水生态和地质灾害是其主要的敏感类型,高度敏感区分布范围最广,主要分布在水网密集的中东部地区以及西北部山区,占全市总面积的43.79%;其次为不敏感区,占全市总面积的26.93%,主要分布在南昌市中西部的平原地区;中度敏感区和轻度敏感区紧邻高度敏感区呈带状和片状分布,分别占南昌市总面积的14.56%和14.72%。本评价结果较合理地反映了南昌市生态敏感性的空间分异规律,可为南昌市国土空间的优化配置提供理论依据。     

江西省耕地土壤氮素空间变异特征及其主控因素

根据江西省采集的16 823个耕层(0—20cm)土壤样点数据,运用实地调查、经典统计学及地统计学等分析方法,对江西省耕地土壤氮素含量的空间变异特征及其影响因素进行了深入探讨。结果表明:江西省土壤全氮(TN)含量和碱解氮(AN)平均含量分别为1.57g/kg和164.13mg/kg,两者均处于丰富级水平。通过半方差函数分析,土壤TN和AN的块金基台比分别为62.03%和78.97%,两者空间变异特征受到结构性因素和随机性因素的共同影响,但受到随机性因素的影响更大;Kriging插值结果显示,研究区土壤AN与TN含量在空间分布上基本一致,均表现出北高南低的空间分布趋势。回归分析表明,成土母质、土壤类型、地形因子、土壤侵蚀、秸秆还田方式、农田利用方式和氮肥施用量对土壤TN和AN空间变异均有极显著影响(P0.01)。地形因子中高程和河流动能指数与土壤AN与TN含量呈显著负相关关系(P0.05);成土母质对TN和AN空间变异具有6.1%和4.1%的独立解释能力,土壤类型对TN和AN的空间变异的独立解释能力分别在4.2%~4.7%和3.1%~4.0%,地形因子对TN和AN空间变异具有4.2%和2.8%的独立解释能力,土壤侵蚀程度对TN和AN空间变异具有6.2%和3.5%的独立解释能力,秸秆还田方式对TN和AN空间变异的具有27.3%和3.3%的独立解释能力,农田利用方式对TN、AN空间变异具有2.9%和2.0%的独立解释能力,氮肥施用量对TN、AN空间变异的独立解释能力分别为18.8%和5.6%。因此,秸秆还田方式和氮肥施用量是引起江西省土壤氮素空间变异性的主控因素。     

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。     

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。     

上高县土地整治项目区域耕地 质量等级变化研究

以上高县土地整治项目为例,运用实地采样调研、室内分析化验与GIS技术相结合的方法,根据上高县上轮耕地质量等级更新的方法、参数体系、评价因素及权重,对上高县2011、2012年土地整治区域耕地质量等级进行评定,确定整治后耕地的自然等、利用等、经济等,并分析整治前后耕地质量等级变化的原因.结果表明:整治后耕地质量等级总体提升;整治后耕地田间基础设施明显改善,灌溉排水条件变化比较明显,土壤养分状况变化不太明显,说明土壤养分跟土壤本底质量有很大关系,难以在短时间内发生大变化;土地整治项目对耕地质量的影响会随着时间的延长而持续发挥作用.     

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。