基于 GIS 的沿海与内陆城镇用地变化差异分析——以福建省漳州市和龙岩市为例

以 1996-2005 年漳州市和龙岩市的土地利用变更调查数据和经济发展数据为依据,运用 GIS 空间分析技术,对漳州市与龙岩市城镇用地变化及驱动因素进行对比分析.结果表明,1996-2005 年漳州市城镇用地现状结构变化快于龙岩市,在变化幅度、变化速度、区域分异方面存在明显差异性.导致两市城镇用地变化的区域差异主要是在自然因素差异基础上,不同的社会经济因素及政府决策行为叠加而造成的.     

基于多变量与RF算法的耕地土壤有机碳空间预测研究——以福建亚热带复杂地貌区为例

耕地土壤有机碳(Soil Organic Carbon,SOC)含量不仅是土壤质量的重要表征,还是农业温室气体的重要源库,而基于环境变量建立的随机森林算法(Random Forest,RF)是当前提高土壤有机碳空间预测精度的方法,但不同组合环境变量对RF模型预测精度的影响仍需深入研究。本文以福建闽东南复杂地貌区为例,以两种环境变量组合(遥感变量+气候因子和遥感变量+气候因子+土壤属性)为输入数据集,利用RF算法对耕地表层SOC含量进行模拟预测和精度对比,并与普通克里格(OrdinaryKriging,OK)插值模型进行比较。结果表明,基于全部环境变量构建的RF模型表现最佳,其模型拟合度和预测精度相较于未加入土壤属性的模型有显著提高(r提高7.95%,为0.95,RMSE下降45.13%),且对SOC空间分异信息的捕获更精确,OK模型总体预测精度最弱。利用最优模型反演得到的研究区耕地SOC含量为14.70±2.95 g·kg~(–1),东部沿海低于西部内陆。变量贡献率分析显示,除了与土壤碳紧密相关的水解性氮(N),遥感变量中数字高程模型(Digital Elevation Modecs,DEM)也是影响闽东南地区SOC预测精度的重要变量,因此,遥感变量、气候因子和土壤属性共同驱动的随机森林模型可作为闽东南复杂地貌区耕地有机碳含量空间预测的有效方法。     

基于时空变异的旱地土壤有机碳高效采样策略研究

土壤有机碳(SOC)空间分布具有时序差异性,明确样点数量对不同时期SOC预测精度影响是制定高效采样策略的基础。选取3.93×10~4 km~2江苏北部旱地作为案例区,运用普通克里金插值方法,分析样点数量对不同时期SOC空间预测精度的影响。结果表明:不同数量样点数据集下1980年苏北旱地SOC预测值与实测值的相关系数r和均方根误差RMSE变幅分别在0.15～0.56和2.09～2.63 g·kg~(–1)之间,当样点数量大于75%时,预测精度较高且能达到相对稳定水平,最佳采样数目在563个左右;而2008年r和RMSE变幅分别在0.24～0.63和2.11～2.62 g·kg~(–1)之间,预测精度对于样点数量的变化更为敏感,70%的样点数量即可达到相对稳定水平,最佳采样数目在526个左右,这表明不同时期SOC空间预测精度对于样点数量变化的响应不同,土壤属性的空间自相关性越大,预测精度对于采样数量的敏感性越强,空间信息达到饱和状态所需样点数量也相对较少;此外,本研究也发现在SOC高、低值等关键区域设置足够的样点数量是提高土壤空间预测效果的重要手段之一。     

机器学习用于耕地土壤有机碳空间预测对比研究——以亚热带复杂地貌区为例

耕地土壤有机碳(SOC)是土壤质量的重要指标,也是生态系统健康的重要表征。当前机器学习(Machine Learning, ML)用于SOC数字制图日益热门,但不同算法在高空间分辨率SOC数字制图中的对比研究尚有欠缺。本研究以福建省东北部复杂地形地貌区为例,采用10m空间分辨率Sentinel-2影像数据,选取地形、气候、遥感植被变量为驱动因子,重点分析当前常用的机器学习算法——支持向量机(SupportVector Machine,SVM)、随机森林(RandomForest,RF)在SOC预测中的差异,并与传统普通克里格模型(Ordinary Kriging, OK)进行比较。结果表明:基于地形、遥感植被因子和气候因子构建的RF模型表现最佳(RMSE=2.004,r=0.897),其精度优于OK模型(RMSE=4.571, r=0.623),而SVM模型预测精度相对最低(RMSE=5.190, r=0.431);3种模型预测SOC空间分布趋势总体相似,表现为西高东低、北高南低,其中RF模型呈现的空间分异信息更加精细;最优模型反演得到耕地土壤有机碳平均含量为15.33 g·kg-1; RF模型和SVM模型变量重要性程度表明:高程和降水是影响复杂地貌区SOC空间分布的重要变量,而遥感植被因子重要性程度低于高程。     

基于热点植被指数的冬小麦叶面积指数估算

针对传统植被指数方法中利用单一方向的光谱特性估测LAI容易出现饱和现象和冠层结构信息不足的缺陷,以二向反射特性的归一化植被指数(NHVI)为基础,将表征叶片空间分布模式的热暗点指数(HDS)引入土壤调整型植被指数(SAVI),增强型植被指数(EVI)中,构建具有二向反射特性的土壤调整型热点植被指数(SAHVI)和增强型热点植被指数(EHVI)。同时使用红光,近红外,蓝光和绿光波段计算HDS,选择对LAI敏感性较高的HDS参与构建新型植被指数,并利用试验测量的小麦冠层二向反射率数据和叶面积指数,研究新型植被指数与LAI的线性关系。结果表明:基于蓝光和红光波段计算的HDS参与构建的EHVI、SAHVI与LAI的线性相关程度要优于EVI、SAVI,且较NHVI有进一步提高,能有效缓解LAI估算中植被指数饱和现象。     

基于Landsat遥感影像和1∶50 000土壤数据库的福州市耕地有机碳动态变化研究

耕地土壤碳库是全球碳库中最为活跃的部分,其变化对全球气候变化产生重要影响。目前对耕地土壤有机碳估算多采用中、小系列比例尺的土壤数据库,较少结合遥感影像与大比例尺土壤数据库进行估算。基于此,本研究采用Landsat遥感影像和1∶50 000高精度土壤数据库,以福建省福州市为例,基于遥感与碳循环过程模型对1987年和2016年耕地土壤有机碳动态变化进行研究。结果表明,利用Landsat影像反演得到的耕地土壤基础呼吸与土壤有机碳相关性强,建立的1987年和2016年模型R²分别为0.637和0.752。研究期间,全市耕地土壤有机碳密度从东部沿海向西部内陆地区递增,整体发挥着“碳汇”作用,有机碳密度和储量分别增加0.20 kg·m^-2和2.946×10⁵ t。从不同土壤类型比较得出,黄壤、红壤和水稻土是“碳汇”,有机碳密度分别增加0.70 kg·m^-2、0.40 kg·m^-2和0.19 kg·m^-2;其他土类为“碳源”,其中,水稻土碳储量最大,两期在全市总碳储量中占比均超过90%。从不同行政区比较得出,仓山区、长乐区、马尾区和连江县为“碳源区”,其他地区为“碳汇区”,其中,仓山区碳储量一直为全市最低,两期占比均不足0.5%,而福清市则一直居于全市首位,占比均高于20%。总体而言,福州市耕地土壤有机碳30年间空间动态变化显著,在不同土类和行政区间存在差异,今后应根据不同耕地土壤类型和行政区的有机碳情况有针对性进行耕地管理。     

基于Hyperion数据的耕地土壤有机质含量遥感反演

为了探究耕地土壤有机质含量与卫星影像光谱间的关系,确定土壤有机质的光谱特征,构建土壤有机质含量反演模型.利用Hyperion高光谱卫星影像和福建省三明市80个土壤调查样点分析数据,对土壤有机质与光谱指数相关性进行了分析;在提取特征光谱指数的基础上,分别基于敏感波段和特征指数建立线性模型和多元逐步回归模型.结果表明:土壤有机质含量在Hyperion高光谱782.95~813.48 nm波段具有良好的响应能力;反射率的一阶导数所建立的模型拟合效果最优,其R2为0.777,RMSE为5.31,验证模型有机质实测值与预测值的R2为0.809,表明它能够用于区域有机质含量的快速测定.     

基于1:5万数据库的福建省土壤全氮密度及储量估算研究

土壤全氮对于全球温室效应和水体富营养化具有重要的调控作用。基于福建省第二次土壤普查3 082个剖面数据和最新建立的1:5万大比例尺矢量土壤图,对全省土壤全氮储量进行了估算。结果表明：福建省土壤总面积为12.08×106 hm2,表层（0~20 cm）和剖面（0~100 cm）土壤的全氮密度分别为0.35 kg?m-2 和0.97 kg?m-2,储量为42.06 Tg和116.83 Tg。全省土壤全氮密度整体呈自北向南逐渐递减的趋势,且沿海低而内陆高。从不同土壤类型来看,山地草甸土的表层和剖面全氮密度最高,分别为0.85 kg?m-2和2.09 kg?m-2;而风沙土的表层和剖面全氮密度最低,分别为0.11 kg?m-2和0.27 kg?m-2。从不同行政区来看,南平市和龙岩市的表层土壤全氮密度最高,分别为0.40 kg?m-2 和 0.39 kg?m-2,而南平市和三明市的剖面土壤全氮密度最高,分别为1.19 kg?m-2 和 1.11 kg?m-2。总体而言,福建省土壤全氮密度和储量空间分布差异很大,今后可依据不同行政区和土壤类型的全氮分布制定合理的施肥管理措施。     

基于大比例尺数据库的福建省耕地土壤固碳速率和潜力研究

明确土壤固碳速率和潜力是制定耕地固碳减排措施的基础。以我国典型亚热带地区—福建省不同地理位置的闽侯、浦城、同安、武平和永定5个县为研究区,运用生物地球化学过程模型DNDC（DeNitrification and Decomposition）,模拟这5个县在目前区域尺度最详细的1:5万土壤数据库下1980─2009年和2010─2039年有机碳动态变化,并运用尺度上推的方法估算出全省耕地土壤固碳速率和潜力。结果表明,福建省耕地土壤1980─2009年的固碳总量为7.37 Tg,而2010─2039年的固碳潜力为7.04 Tg,两个时段的年均固碳速率分别为：190 kg·hm-2和176 kg·hm-2,说明目前的农田管理措施有利于研究区长期固碳。其中,水稻土和盐渍水稻土分别在土类和亚类级别中固碳速率最大,不同时段均大于175 kg·hm-2·a-1;而红壤在土类和亚类级别中固碳速率皆最小,不同时段均小于3 kg·hm-2·a-1。总体来看,1980─2009年和2010─2039年水稻土的固碳总量均占全省耕地固碳总量的92%以上,是今后制定固碳减排措施的重点。     

基于GIS 技术的福建省豆科主要 珍贵树种用地优化布局研究

以福建省现状林地、园地、草地和部分未利用地为研究对象,根据花榈木、红豆树、降香黄檀3个豆科珍贵树种生长的立地要求,从地形、气候、土壤和社会经济4个方面选取评价因子,借助GIS技术和修正的加权指数及模型对福建省豆科主要珍贵树种进行用地适宜性评价。在此基础上,屏蔽不适宜用地,基于"适地适树"的用地优化布局理念,采用优势适宜性指数和K均值聚类分析相结合的方法,开展福建省豆科主要珍贵树种用地优化布局研究,将花榈木、红豆树和降香黄檀适宜用地分别划分为优先种植区、次优先种植区和一般种植区3个等级,制作福建省豆科主要珍贵树种用地优化布局图,并进行分区评述。