基于范畴型变量和贝叶斯最大熵的土壤有机质空间预测

选取湖北省沙洋县为研究区域,以土壤质地与土壤有机质定量关系为辅助信息,利用贝叶斯最大熵(BME)方法对沙洋县土壤有机质含量进行空间预测,并与以土壤质地和土壤全氮为辅助变量的协同克里格方法预测结果精度作对照,探讨两种方法的预测效果。结果表明,协同克里格方法和BME方法均能较好反映研究区有机质空间分布特征。在辅助变量与土壤养分存在显著相关性条件下,BME方法能更好地利用范畴型变量等多种类型辅助信息。比较极值误差范围、平均绝对误差、均方根误差等方面,BME方法在土壤属性空间预测方面具有更高精度,且能有效降低数据获取成本和难度,在县域尺度土壤属性空间预测上具有更大优势。     

贝叶斯最大熵地统计学方法及其在土壤和环境科学上的应用

贝叶斯最大熵(Bayesian Maximum Entropy,BME)地统计学方法是近年来出现的一种时空地统计学新方法。相对于传统的克里金方法,该法具有坚实的认识论框架和方法学基础。它不需要作线性估值、空间匀质和正态分布的假设,能够融入先验知识和软数据,并且不会损失其中蕴含的有用信息,提高了分析精度。本文首先介绍了BME的基本理论及其估值方法,随后简单描述了该方法的理论发展过程及其在土壤和环境科学上的应用情况,最后对该方法的应用做了总结与展望。经过国外研究者多年的开发和实践,BME方法已经被证明是一个理论上较为成熟,能够应用到实际研究中的优秀地统计学方法,在资源环境评估上有着广泛的应用前景。     

贝叶斯最大熵地统计方法研究与应用进展

以克里格估算为基础的插值和随机模拟为代表的经典地统计方法是目前研究地理属性空间分布的主要方法,但仍存在精度不高及不能有效利用其他有价值信息的缺陷。近年来贝叶斯最大熵地统计方法在国外逐渐流行,该方法能够在有效利用多源数据的基础上,提高空间分布研究精度,是一种新的非线性方法。本文详细阐述了贝叶斯最大熵方法的数据内容、实施步骤、一般算法及计算结果,并介绍了该方法的应用情况,最后对该方法的优点和不足作出了评价。     

基于贝叶斯最大熵和多源数据的作物需水量空间预测

作物需水量是灌溉工程规划、设计和管理的重要基础数据,充分利用多源数据和先验知识,快速经济地获取精度较高的区域作物需水量对于区域水资源的优化配置具有重要意义。为精确预测作物需水量,该文以长系列实际监测和校核作物系数后计算得到的作物需水量为硬数据,利用硬数据确定获得最大熵的约束条件,根据软数据获取渠道的不同(部分年份缺失的站点数据、文献中获得的数据、利用灌溉试验数据库中的作物需水量资料,采用协同克立格方法获得的数据、考虑主要地形因子和主要气象要素的影响,采用主成分分析和地理加权回归(geographically weighted regression,GWR)方法获得作物需水量数据以及遥感数据),提出不同来源软数据的概率密度函数表达方法,采用贝叶斯最大熵(Bayesian maximum entropy,BME)方法对不同来源的作物需水量信息进行有机整合。结果表明:除硬数据+文献软数据外,其他数据整合呈现一致结果。华北地区冬小麦作物需水量在豫南地区较小,中部地区黄河北岸有连片的相对高值区,山东需水量相对较高,冀东北的乐亭、唐山附近有相对低值区。除硬数据+文献软数据比不整合的精度低9.41%外,其他软数据源均可不同程度地提高整合效果,硬数据+克立格软数据、硬数据+GWR软数据和硬数据+除文献数据外的其他软数据分别比不整合的精度提高85.33%、85.75%和91.69%。对考虑地形、气象等要素的多源数据进行整合可更好地反映冬小麦作物需水量空间分布的细节,显著提高估算精度,为稀疏监测站点地区水土资源的精准管理和优化配置提供数据支撑。     

于田绿洲土壤含盐量的空间异质性研究

在GIS背景之下,利用地统计学,结合于田绿洲2014年5月的土壤含盐量采样数据,研究于田绿洲土壤含盐量的空间变异特征。分析结果显示:各深度土壤含盐量的空间分布是不均匀的,主要是以弧状、斑状以及条带状存在,从总的空间分布的格局上来看,有一定的聚集趋势;研究区土壤含盐量主要受到荒漠化程度、植被覆盖度的影响。通过分析于田绿洲土壤含盐量的空间变异性,有利于快速诊断土壤盐渍化,也能够为提升土地的利用效率、保障区域的农田可持续利用提出决策依据。     

西南典型岩溶区土壤硒空间分布预测

土壤硒精准预测和制图是富硒土壤资源开发利用和环境规划管理的基础。该文以西南典型岩溶区桂林永福百寿河流域为例,在分析影响土壤硒化学行为因子的基础上,通过野外样品采集和室内化学分析以及Arc GIS空间分析,获取了研究区相关地理环境因子和土壤属性因子数据。利用逐步回归方法选择土壤硒空间分布预测的辅助变量,使用协同克里格模型对非连续分布的辅助变量进行插值。在此基础上利用地理加权回归模型对土壤硒空间分布进行预测,同时以普通克里格插值结果作为参照。研究结果表明:使用地理环境因子和影响土壤硒化学行为的土壤属性因子可以提高土壤硒预测精度;协同克里格插值解决了辅助变量数据连续分布的问题;土壤硒的空间分布与地形和影响土壤硒化学行为的因子有关。     

黄河三角洲表层土壤重金属空间分布与潜在生态风险评价

研究黄河三角洲表层土壤中重金属空间分布特征,评价其潜在生态风险。结果表明:表层土壤(0-20 cm)Cu、Zn、Cr、Cd、Pb、Ni、As和Hg的平均含量为27.87,79.19,69.01,0.383,21.98,33.42,13.76,0.025 mg/kg。除Cd外,其他重金属含量平均值均小于国家二级标准值;各重金属空间分布均呈现自西北向东南递减的趋势,且实验区含量最高,核心区含量最小;Hakanson潜在生态风险指数评价表明,Cd为中等-较强生态危害,其余重金属单项均为轻微生态危害,潜在风险程度由高到低依次为Cd>Hg>As>Ni>Cu>Pb>Cr>Zn;保护区综合潜在生态风险为轻微-中等生态危害,呈实验区>缓冲区>核心区的规律。重金属受人类活动影响较大,距离人类活动较近区域含量高,较远区域含量低。     

基于协同克里格插值和地理加权回归模型的土壤属性空间预测比较

选取宜昌市红花套镇作为研究区域,研究土壤pH、有机质、有效磷、速效钾、碱解氮与土壤属性指标变量之间的关系,选择与预测变量之间具有较高相关性的变量作为辅助变量用以提高预测精度,本文试图将地理加权回归模型应用于土壤属性空间模拟中,以此与协同克里格插值的预测结果进行对照,从而比较它们的预测精度以提出更适合土壤属性预测的模型。结果表明:协同克里格插值和地理加权回归模型对土壤属性的空间模拟均有较高的预测精度,在辅助变量较多的情况下地理加权回归模型具有比协同克里格插值更为简单的算法,并且比较预测值相对误差的范围跨度和标准差以及均方根误差等方面,地理加权回归模型在土壤属性指标预测方面具有更高的预测精度,也具有更大的优势。     

基于GIS和地理加权回归的砂田土壤阳离子交换量空间预测

土壤阳离子交换量(CEC)反映土壤保水保肥能力,研究CEC空间分布可为土壤改良和田间施肥提供理论依据。本文以宁夏香山地区砂田淡灰钙土为研究对象,在土壤CEC和理化性质相关分析基础上以普通克里格(OK)为对照,探索回归克里格(RK)和地理加权回归克里格(GWRK)在CEC空间插值上的应用,并对三者的插值精度及制图效果进行评价。描述统计表明研究区土壤CEC含量均值为10.145cmol/kg,CEC与有机质含量呈显著正相关,与砂粒含量呈显著负相关;地统计分析表明CEC实测值、OLS残差和GWR残差块金系数分别为8.50%、6.36%和7.02%,比值均小于25%,具有强烈空间自相关;对验证点进行插值精度分析,RK和GWRK的相对模型改进值(RI)分别为40.49%、41.50%,插值精度GWRK>RK>OK;从成图效果看,GWRK中辅助变量参与了局部回归,成图效果更加精细,揭示了更多空间变化细节。本研究结论可为土壤CEC空间预测研究提供可靠的方法借鉴。     

基于协同克里格插值和地理加权回归模型的土壤属性空间预测比较

选取宜昌市红花套镇作为研究区域,研究土壤pH、有机质、有效磷、速效钾、碱解氮与土壤属性指标变量之间的关系,选择与预测变量之间具有较高相关性的变量作为辅助变量用以提高预测精度,本文试图将地理加权回归模型应用于土壤属性空间模拟中,以此与协同克里格插值的预测结果进行对照,从而比较它们的预测精度以提出更适合土壤属性预测的模型。结果表明：协同克里格插值和地理加权回归模型对土壤属性的空间模拟都有较高的预测精度,在辅助变量较多的情况下地理加权回归模型具有比协同克里格插值更为简单的算法,并且比较预测值相对误差的范围跨度和标准差以及均方根误差等方面,地理加权回归模型在土壤属性指标预测方面具有更高的预测精度,也具有更大的优势。     

Prediction of soil salinity in the Yellow River Delta using geographically weighted regression

It is essential to determine the content and spatial distribution of soil salinity in a timely manner because soil salinization can cause land degradation on a regional scale. Geographically weighted regression (GWR) is a local regression method that can achieve the spatial extension of dependent variables based on the relationships between the dependent variables and environment variables and the spatial distances between the sample points and predicted locations. This study aimed to explore the feasibility of GWR in predicting soil salinity because the existing interpolation methods for soil salinity in the Yellow River Delta are still of low precision. Additionally, multiple linear regressions, cokriging and regression kriging were added to compare the accuracy of GWRs. The results showed that GWR predicted soil salinity with high accuracy. Furthermore, the accuracy was improved when compared to other methods. The root mean square error, correlation coefficient, regression coefficient and adjustment coefficients between the observed values and predicted values of the validation points were 0.31, 0.65, 0.57 and 0.42, respectively, which were better than that of other methods, indicating that GWR is an optimal method.     

基于电磁感应仪的黄河三角洲地区土壤盐分时空变异特征

针对黄河下游三角洲土壤盐渍化的空间复杂性与发生反复性,运用磁感式大地电导率仪EM38及其移动测定系统,结合GIS与地统计学方法,对该地区典型地块两个关键季节土壤盐分的时空变异特征进行了分析.结果表明,土壤表观电导率与盐分呈极显著相关性;各时段土壤盐分都表现出多层次空间结构的复合尺度效应,且短程变异构成了土壤盐分空间异质性的最主要部分;土地利用方式差异使得秋季时段土壤盐分呈弱各向异性,地形因素导致春季时段土壤盐分各向异性比在全步长域波动,但在整个研究尺度上仍为各向同性.空间分析表明,结构性因素主导了土壤盐分空间分布格局,随机性因素是加快该分布格局形成的重要因素;春季时段研究区总体表现出积盐趋势,且盐分变动幅度主要集中在10.0g/kg范围内.电磁感应仪与GIS的结合运用为不同尺度土壤调查与质量评价提供了新的途径,并为农业水土资源的决策管理提供指导.     

区域土壤水盐空间分布信息的BP神经网络模型研究

针对黄河下游三角洲盐渍区土壤水盐动态的复杂性和空间的变异性,将人工神经网络引入土壤水盐信息的模拟和预测中,探讨了3层网络结构下隐含层神经元数对网络训练和预测的影响,建立了0～20cm表土层水盐含量及其空间分布的BP神经网络模型。结果表明:研究区域表土层水盐与土壤容重和地下水性质间均具极显著的关联性,表土层盐分BP网络的输入因子以经、纬度坐标、土壤容重、地下水埋深和矿化度5个变量为宜,含水量则为经、纬度坐标、土壤容重和地下水埋深4个变量;隐含层神经元数过多会导致"过拟合",当表层土壤盐分和含水量BP网络的拓扑结构分别为5:8:1和4:6:1时,其预测精度最高;表土层水盐BP神经网络模拟值与观测值得到的分布图表现出相似的空间格局,BP神经网络模型有效地模拟了表土层水盐含量及其空间分布特征。该研究为黄河三角洲地区土壤盐渍化的发生、发展及演变规律分析提供理论基础,并为盐渍土地的水盐调控与科学管理提供决策依据。     

黄河三角洲不同地表覆被类型和微地貌的土壤盐分空间分布

掌握不同地表覆被类型和微地貌特征下的不同深度土壤盐分空间分布规律,对土壤盐渍化防治具有重要意义。该研究以黄河三角洲入海口为研究区,在分析不同深度土壤全盐量、盐基离子（Ca2+、Mg2+、Na+、SO42-、HCO3-、Cl-）空间变异特征的基础上,通过单因素方差分析不同地表覆被类型和微地貌特征下该区土壤盐分的差异,并通过地理探测器分析地表覆被类型、微地貌对土壤盐分的交互影响。结果表明：1）表层土壤Mg2+变异系数达到1.010 8,为强变异性,其余盐基离子均为中等变异性,且均有强烈的空间相关性,全盐量与盐基离子均呈现沿海向内陆降低的趋势,约有42.57%的地区为轻度盐化土;2）不同地表覆被类型间土壤全盐量与Na+、Cl-具有显著差异;3）不同微地貌类型间Na+、Cl-具有显著差异;不同海拔的深层土壤Na+具有显著差异;4）海拔对土壤全盐量与Na+的解释力最强,地表覆被类型对土壤Cl-的解释力最强;5）坡向和海拔对土壤盐分的交互作用最强烈,地理探测器q值在0.545～0.708之间,其次是地表覆被类型与坡向,q值在0.521～0.613之间。氯化钠主导该区域土壤盐分空间变异,不同地表覆被类型和微地貌特征下均呈显著差异,表层土壤盐分明显高于深层,坡向与海拔之间的交互作用能够较好地解释该地区土壤盐分空间分布。     

黄河三角洲地区典型地块土壤盐分空间变异特征研究

针对目前黄河三角洲地区存在的土壤盐渍化问题,以黄河三角洲地区典型地块为研究区,运用经典统计学和地统计学相结合的方法研究了不同深度土层盐分含量的空间变异特征,绘制了各土层盐分的随机性和结构性的半方差图以及空间分布图。结果表明：受内在因子和外在因子的共同作用,各土层含盐量均具有中等的变异强度和空间自相关性,自相关距差异不大。Kriging插值结果表明,研究区内各土层含盐量的空间分布表现为条带状和斑块状分布。微地形和气候条件是影响表层土壤盐分空间变化的主要因素,地下水性质是影响深层土壤盐分空间分布的主要因素。该研究为黄河三角洲地区盐渍化土壤的分区、改良、管理和合理利用提供了理论基础和参考依据。     

黄河三角洲土壤含水量状况的高光谱估测与遥感反演

为探讨利用近地高光谱和遥感影像数据结合预测土壤含水量的可行方法,以黄河三角洲垦利县为研究区,采用中心波长反射率和波段平均反射率两种拟合方法,利用室外实测高光谱窄波段反射率数据模拟Land Sat8卫星宽波段反射率,进而通过组合,选取敏感光谱参量,应用多元逐步线性回归方法分别建立土壤含水量高光谱单一形式波段组合与多形式波段组合估测模型,并选取最优估测模型。采用线性混合像元分解处理遥感影像,同时采用比值均值订正方法对遥感影像反射率进行订正,在此基础上,将模型应用到经过订正的Land Sat8卫星影像,实现了对研究区土壤含水量的遥感反演。结果表明,最佳模型是基于波段平均反射率拟合方法建立的多形式波段组合估测模型。从反演结果看较为符合研究区土壤含水量的实际状况。     

Phosphorus fractions and profile distribution in newly formed wetland soils along a salinity gradient in the Yellow River Delta in China

Soil P availability has been identified as one of the key factors controlling wetland productivity, structure, and function. Soil P fractions at different depths in newly formed wetlands along a salinity gradient in Yellow River Delta (China) were studied using a modified Hedley fraction method. The total P (P_t) content ranged from 471.1 to 694.9 mg kg^–1, and diluted HCl‐extractable inorganic P (Dil‐HCl‐P_i) ranged from 324 to 524.2 mg kg^–1. The Dil‐HCl‐P_i is the predominant P form in all profiles, with on average 70% of the P_t extracted as P_i. Organic P (P_o) comprised (4.2 ± 2.0)% (mean ± SD) of the P_t, due to low organic‐matter content in coastal salt marsh ecosystems. The labile P (resin‐P, NaHCO₃‐P_i, and NaHCO₃‐P_o) and moderately labile P (NaOH‐P_i and NaOH‐P_o) concentrations were both low, ranged from 11.6 to 38.1 and 2.8 to 21.3 mg kg^–1, respectively, constituting (3.7 ± 1.1)% and (2.0 ± 0.7)%, respectively, of P_t, suggesting low availability of P to plants in these soils. Our results suggested that vegetation cover significantly influenced soil P dynamics and availability. In particular, the labile P content under Tamarix chinensis increased significantly by 23.2%–145.5% compared with adjacent soils. These findings have important implications for wetland conservation or restoration and long‐term sustainable management of newly formed wetland ecosystems in the Yellow River Delta.     

黄河三角洲不同长势柽柳对土壤水盐异质性的影响

柽柳是黄河三角洲主要的建群树种，维持其健康生长是滨海盐碱地生态修复的重要途径，而土壤水盐状况是影响柽柳生长的关键因素。本研究在黄河三角洲选定长势较差（N1）和较好（N2）的2处天然柽柳林，对比分析两处地下水状况、土壤含水率、盐分富集率及Cl-、Na+的时空变化。结果表明：① N2地下水平均埋深和矿化度都大于N1。② 雨季时N2土壤含水率高于N1，旱季则相反，尤以内围区（0 ~ 30 cm）更明显。③ 两地土壤盐分皆随深度递减，在雨季和旱季分布呈“盐谷”和“盐岛”特征，且N2的盐谷效应强于N1。④ 雨季时N2内围区（0 ~ 30 cm）Cl-、Na+含量整体低于外围区（30 ~ 90 cm），呈“左-右”空间分异，而N1呈“上-下”空间分异，再次说明N2雨季盐谷效应更强。综上，柽柳形成“盐谷/岛”效应是其适应高盐环境的重要策略。因此，通过柽柳适生种植，促进柽柳冠层生长以增强盐谷/岛效应是确保柽柳群落恢复和稳定的有效措施，有利于加快土壤盐渍化的修复，对湿地生态修复工程具有指导意义。     

黄河三角洲盐碱地不同利用方式土壤理化性质

为了缓解土壤盐碱性,保证土壤可持续利用,研究了黄河三角洲典型土地利用类型撂荒地、棉田、苜蓿地和梨园土壤理化性质.结果表明:棉田土壤容重较高,而孔隙度和毛管孔隙度低,由于棉田灌水压盐措施,抬高了地下水位,土壤返盐严重.苜蓿地由于管理粗放,对土壤扰动少,容重较低,孔隙度和毛管孔隙度较高,盐碱度较低;每年对苜蓿的采收显著降低了苜蓿地土壤有机质和养分含量,而豆科固氮菌的存在,使表层速效氮含量较高.梨园位于黄河三角洲土壤质地较好的区域,且有机肥料施用一定程度上缓解了土壤板结,盐碱度较低.撂荒地表层土壤理化指标均显著优于棉田,在退化土壤恢复中具有较好的效果.