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。     

基于CLUE-S模型的煤矿城市土地利用变化模拟

以淮南市为研究区,选择1985、1995、2005、2016年土地利用数据,在分析土地利用动态变化特征的基础上,利用CLUE-S模型模拟预测了未来土地利用格局。结果表明：1985—2016年,研究区耕地面积减少11.62%;建设用地和水体面积百分比分别增加7.98个百分点和4.29个百分点。2005—2016年是各地类变化最强烈的阶段,其综合土地利用动态度最大,为13.46%。建设用地变化速率最快,其土地利用动态度为5.19%。土地转移主要发生在耕地、水体和建设用地之间,以耕地向建设用地和水体的转换为主。耕地转为建设用地的面积达207.61 km²,新增水体集中分布在潘谢矿区。加入空间自相关性和土壤质量因子后,耕地和建设用地的Logistics回归效果显著改善,ROC分别增加0.201和0.133。年均降水量是影响耕地变化的主要驱动因子,与耕地分布概率呈负相关;而建设用地变化主要驱动因子为GDP。土地利用模拟的Kappa系数为0.74,CLUE-S模型在研究区域具有较好的模拟能力。运用CLUE-S模型预测了研究区2028、2034、2040年土地利用空间分布,未来...     

基于GIS的安徽省表层土壤颗粒分形特征研究

以第二次全国土壤普查数据为基础,运用分形模型,计算了安徽省表层(0-20 cm)土壤颗粒的分形维数;结合安徽省1:50万土壤数据库,利用GIS空间分析技术.探讨了表层土壤颗粒分形维数的空间分布特征及其与环境因子的关系,得出以下几点主要结论:(1)表层土壤颗粒分形维数变化较大,从2.290 3～2.933 2,变幅达0.642 9;从空间分布上看,沿江江南和淮河以北地区分形维数较大,而江淮丘陵地区和大别山区分形维数相对较小.分形维数2.766 4～2.844 7之间的土壤,分布面积最大,达到65 349 km2,占安徽省总面积的48.28%;(2)不同土壤类型下的土壤颗粒分形维数差别较大.分形维数最大的土壤类型为石灰岩土,达到2.859 7;最小的为粗骨土,只有2.598 1.(3)不同土地利用方式下的土壤颗粒分形维数差别明显.分形维数从大到小的顺序为:草地>耕地>园地>林地.(4)不同海拔下的土壤颗粒分形维数显著不同.随着海拔高度的增加,分形维数有逐渐减小的趋势.     

稻改设施有机蔬菜土壤碳氮磷含量与生态化学计量特征研究

为探讨稻田改为设施蔬菜地后长期施用有机肥对土壤养分均衡供应的影响,于2021年收获后采集南京市郊区种植历史为13和18年的露天有机菜地土壤和设施有机菜地耕层(0～15 cm)和犁底层(15～30 cm)土壤,同时采集毗邻稻田作为基准,空间替代时间,对土壤理化性质、养分特性和碳氮磷化学计量特征变化规律进行分析。结果表明,稻田转为设施有机菜地后,除碳库活度指数(AI)外,土壤溶解有机碳(DOC)、活性有机碳(AOC)、碳库指数(CPI)、碳库管理指数(CPMI)均呈“∧”形的先升后降趋势。各处理间耕层土壤MBC无显著差异。设施有机菜地的土壤氮磷钾累积量、碳氮比、碳磷比和氮磷比均显著高于露天有机菜地土壤。18年设施有机菜地耕层土壤碳氮比、碳磷比和氮磷比分别较露天菜地高7.32%、23.22%和18.57%,犁底层差异不显著。相关分析表明,不同活性有机碳组分与养分计量比间的关系强度存在差异,其中土壤碳氮比受有机碳总量的影响较大,土壤氮磷比受活性有机碳组分的作用更显著,土壤碳磷比同时受到土壤有机碳质量、数量、碳库管理指数的综合影响。研究表明,长期施用有机肥对土壤养分累积的改善作用受时间限制,且在养分平衡供应的调控效果较弱。     

安徽省土壤信息系统(AHSIS)的设计与开发

土壤信息系统在国民经济和解决农业问题中发挥着重要作用。利用地理信息系统（GIS）技术和计算机技术构建土壤信息系统（SIS）是近年来国内外土壤学的研究热点和前沿之一。以安徽省为例，采用组件式地理信息系统（GIS）和计算机技术，并从系统的软硬件设计、系统总体结构设计、系统的功能设计等方面，探讨了安徽省1：50万土壤信息系统的设计与开发。     

基于高光谱特征指数的土壤有机质含量建模

以江苏中部的水稻土和潮土为研究对象,采集178个表层土壤(0~20 cm)样品,并测定了土壤有机质含量(Soil Organic Matter,SOM)。运用ASD FieldSpec 3光谱仪测量了土壤的高光谱曲线,首先对原始光谱进行倒数对数和去包络线变换,分析了不同SOM含量梯度和土壤类型的高光谱特征。其次,基于原始光谱、倒数对数变换和去包络线变换等三种光谱数据,分别计算弓曲差、差值指数、比值指数和归一化指数等光谱特征指数,并分析其与SOM含量的相关性。最后,筛选光谱特征指数建立SOM的回归预测模型,并比较模型精度。结果表明:(1)SOM含量与原始光谱呈极显著负相关,与倒数对数光谱呈极显著正相关,且在400~900 nm波段相关性最强,相关系数绝对值在0.6以上。去除包络线处理后,土壤光谱曲线特征差异明显,在420 nm、480 nm、660 nm和900 nm附近出现了明显吸收谷。(2)原始光谱、倒数对数变换和去包络线变换光谱在600 nm处的弓曲差与SOM含量极显著相关(P<0.01),相关系数分别为–0.66,0.61和–0.33。(3)利用3种光谱数据的差值指数、比值指数和归一化指数分别结合弓曲差,建立的SOM预测模型效果较好,建模的R2和RMSE分别介于0.56~0.64和4.98~5.50 g·kg^–1,验证的R2和RMSE介于0.67~0.73和3.21~3.51 g·kg^-1。为快速有效测定苏中平原SOM含量提供技术支持。     

杞麓湖盆地土壤有机质多时相空间分布与演变

基于四期土壤采样点数据，结合样点调查和统计年鉴数据，采用普通克里格、多元回归和探索性回归方法预测杞麓湖盆地土壤有机质（SOM）空间分布并分析其影响因素。结果表明指数和椭球模型分别较好地拟合了2008和2011年、2013和2015年的SOM的空间变异性。四个时相的SOM均由西南到中部再到东北部呈现出低-高-低的分布特征，并且高值核心区的位置不变，但高值区范围逐年扩大。前三个时间段内SOM连续增加的区域面积是连续减小的区域面积的两倍多。土壤亚类类型、农业设施和土壤质地各解释SOM变异的14.3%、2.6%和1.3%。SOM的降低主要由粮食和蔬菜的高产出所导致，适当地减少氮肥施用量并增加复合肥施用量能在一定程度上维持甚至提升SOM含量。     

基于土地利用变化的安徽省陆地碳排放时空特征及效应

土地利用变化是区域碳排放变化的主要驱动力,揭示土地利用变化对碳排放影响对于碳排放政策的制定具有指导意义。然而,经济快速发展区域中土地利用变化对碳排放影响研究仍有限。以安徽省为对象,基于2000—2020年的土地利用变化数据,从碳源/汇角度评估了安徽省净碳排放,分析了碳排放时空特点,从碳足迹、生态承载力和生态赤字3个方面阐明了安徽省碳排放效应。结果表明:(1)从2000—2020年,安徽省土地利用净碳排放表现为增加趋势,年均增加503.92万t,林地是碳排放的主要碳汇,但其碳汇总量年际变化不大,建设用地是碳排放增加的主要碳源,其年均增加511.37万t;(2)2000—2020年,碳源变化主要分布在安徽省中北部平原地区,碳汇变化主要分布于西南高山和丘陵地区,且安徽中北部地区是碳排放强度随时间变化的最大热点区;(3)由碳源/碳汇变化引起的碳排放效应中,生态承载力2000—2020年变化不大,但碳足迹和生态赤字表现为增加趋势,年均增加率分别为6.2%和8.7%。因此,安徽省中北部平原地区为碳减排重点控制区域,降低建设用地及增加林地面积可有效调节该地区碳排放效应。     

安徽省土壤信息系统(AHSIS)的设计与开发

土壤信息系统在国民经济和解决农业问题中发挥着重要作用。利用地理信息系统（GIS）技术和计算机技术构建土壤信息系统（SIS）是近年来国内外土壤学的研究热点和前沿之一。以安徽省为例，采用组件式地理信息系统（GIS）和计算机技术，并从系统的软硬件设计、系统总体结构设计、系统的功能设计等方面，探讨了安徽省1：50万土壤信息系统的设计与开发。