不同原理土壤水分传感器的室内外标定方法及对比测试研究

土壤水分是地表水循环的关键环节,也是农林系统的重要状态指标。土壤水分观测系统的研制有利于土壤水分的有效观测,从而及时掌握其时空动态变化规律。当前存在多种土壤水分传感器,如常见的基于不同工作原理的频域传感器(Frequency domain spec-troscopy,FDS)和电感传感器等,其成本、土壤含水量-信号曲线以及影响因素均有较大差异。选用国产的FDS传感器,研制了信号采集和长期存储的数据采集器,制成了低成本土壤水分观测系统。同时设计了基于不同试验条件与水分含量的室内控制试验和室外现场同步观测试验,将研制系统的观测结果与美国HOBO土壤水分观测系统的观测结果、环刀取样测试结果进行了比对分析。结果表明:土壤水分含量较低时,研制的土壤水分观测系统观测结果与实际值较接近,优于HOBO观测结果,且适用于瞬时速测和定点长期观测。HOBO传感器在不同环境下表现更为稳定,观测结果值域变化范围较小。盐度对2种土壤水分传感器测量结果均有重要影响。     

密云县土地利用景观格局时空变化及驱动力分析

利用GIS/RS技术对密云县的1992年、1999年TM/ETM和2006年中巴资源卫星(CBERS-1)遥感影像进行土地利用分类,运用景观生态学原理并结合社会经济调查数据,从景观类型水平和景观水平2个层次,选取斑块面积、斑块面积比重、平均斑块分维度、景观多样性指数、景观均匀度和景观优势度等景观格局指数,分析密云县1992-2006年间的土地利用景观格局变化规律及其驱动因素.结果表明:密云县1992-2006的14 a间耕地、草地、水域和未利用土地面积呈减少趋势,林地和建筑用地面积呈增加趋势,各个景观类型的面积比重和复杂性差异显著.区域气候变化、人口结构变化、产业界格局调整和环境保护政策等因素是引起密云县景观格局发生显著变化的主要驱动力,这些因素使得密云县整体景观异质性降低、优势度上升,尤其是林地支配地位得到进一步增强、生态环境稳步改善.但是水体面积因多年干旱而锐减,水域景观亟待加强保护和治理.     

2000-2010年黄河源区植被覆盖率时空变化及其影响因素

黄河源区是对环境变化敏感的重要冻土区,监测黄河源区内植被的动态变化,并分析其对相关环境影响因子的响应机制,对了解该区近年来冻土及水资源变化机理有着重要意义.基于2000-2010年的MOD44B植被盖度(Vegetation Continuous Field-MOD44B)产品对黄河源区内植被覆盖率的变化进行分段线性回归及趋势转折分析,从时间和空间角度揭示植被覆盖率的变化特征,探讨降水、坡度、高程等因素对植被覆盖率变化的影响,并选择主要影响因素建立模型对黄河源区内的植被覆盖率进行预测.结果表明:2000-2010年黄河源区内植被覆盖率呈现较强的纬度地带性,并在年际间表现出波动上升趋势;植被改善区域主要分布在扎陵湖和鄂陵湖以南地区,退化区域则主要分布在两湖以北,空间上存在明显的分界线;研究时间段的气温和降水均呈波动上升趋势,线性增长率分别为0.09℃·a-1和8.9 mm·a-1,整个区域内植被变化对于气温更加敏感.与植被改善区相比,植被退化区平均坡度和海拔更低,表明人类活动可能对植被退化产生了影响.     

基于样本分级的土壤属性自适应回归拟合方法

精细土壤属性信息在诸多领域均具有广泛的应用,历来倍受关注。现有土壤属性预测方法具有适用性不强或需要大量人工经验和专家知识等缺点,限制了这些方法在实际应用中的推广。本文提出了一种土壤属性自适应预测方法,可分为4步:①对采样点进行分组处理;②利用回归模型构建各分组内土壤属性与主导环境因子之间的典型关系;③对分组方案进行自动优化;④利用各组对应的土壤–环境因子典型关系对研究区进行优化拟合预测。为了验证方法的有效性,本文在我国东北典型黑土区以土壤有机质含量为例进行了应用研究,结果表明:所提方法可对环境因子做出自动选择,并可通过优化拟合对土壤属性空间分布进行自适应预测,预测精度较高。本方法初步实现了土壤属性预测的自动化,具有较好的适用性。     

土壤侵蚀模型中植被管理因子的遥感估算

在大区域土壤侵蚀评价中,由于缺乏详细的降雨记录和侵蚀观测实验,USLE模型中植物管理因子的参数化非常困难。该研究提议采用多时相Landsat TM/ETM遥感图像和天气模拟相结合的方法来估算植物管理因子值。其中,采用线性光谱分解算法计算各类地面覆盖物的盖度,用以估算潜在土壤流失率;采用CLIGEN模型模拟历史降雨事件并计算降雨侵蚀指数的时间分布;最后使用正则化的降雨侵蚀指数加权平均潜在土壤流失率,获得植物管理因子的估算值。该研究方法在潮河上游流域进行了应用验证,计算各土地利用类型的植物管理因子值并对比分析,结果表明:其数值变化与土地利用分类定义的植被盖度非常一致,利用上述因子值进行土壤侵蚀评估的结果和其他研究成果很接近。