基于变点分析法提取废弃采石场地形起伏度的方法

地形起伏度是废弃采石场水土保持治理和生态重建的重要地形指标之一。以0.5m,0.7m,1m,1.5m等12种不同水平分辨率DEM为数据源,采用GIS的窗口递增分析法和均值变点分析法对12种不同分辨率DEM的地形起伏度的最佳分析窗口进行了分析。结果表明:12种不同分辨率的最佳分析窗口都是为9×9网格,相应地提取地形起伏度的最佳统计面积与其相应的水平分辨率关系比较密切,呈幂函数的关系。以0.5m水平分辨率的DEM数据提取地形起伏度的最佳分析窗口面积为20.25m~2,并计算出大于5m地形起伏度的区域占总面积的13.12%。均值变点分析法确定地形起伏度也同样适用于废弃采石场的地形分析。     

基于地理加权回归的地形平缓区土壤有机质空间建模

气候变化效应评估、土壤固碳潜力和肥力管理等,迫切需要详尽的土壤有机质（soil organic matter, SOM）空间分布信息。该文以江苏省第二次土壤普查的1 519个典型土壤剖面的表层（0～20 cm）SOM含量为例,选择1 217个样本为建模集,302个为验证集,选取年均温度、年均降雨、物理性黏粒和土壤pH值等因子进行SOM的地理加权回归（geographically weighted regression, GWR）建模。从建模集中分别随机抽取100%（1 217个）、80%（973个）、60%（730个）、40%（486个）,20%（243个）的样点,对比不同样点数量下GWR和传统全局回归模型的精度差异,并选择最优模型进行SOM空间预测制图。结果表明：1）江苏省SOM含量在不同空间尺度上存在极显著的空间自相关性。不同样点数量的建模集的全局自相关性和局部空间自相关聚类图结果相似。全局Moran’s I值介于0.25～0.61（P<0.001）。SOM含量空间分布以空间聚集特征为主,“高-高”聚集区主要分布在苏中和苏南地区,“低-低”聚集区主要分布在苏北地区。2）GWR建模结果均优于传统的全局回归建模,其残差在不同的空间尺度上均不存在空间自相关性。不同建模集的GWR的R2adj较全局建模均提高0.15～0.20,其AIC和RSS均比全局模型有大幅降低,为56.08～360.19和17.40～76.67。不同建模样本数量的GWR模型对SOM的解释能力差异较小。3）建模样点数量（除建模样本n=243）对GWR预测制图结果的精度影响不大,RMSE介于5.56～5.75 g/kg之间,MAE介于3.87～4.05 g/kg之间,R2介于0.52～0.48之间,均优于全部建模样点的普通克里格插值验证结果。该研究可为样点数较少的省级尺度地区SOM空间建模与制图提供借鉴。     

县域农田土壤养分空间变异及合理样点数确定

以武功县为例,应用地统计学和GIS相结合的方法,对土壤有机质、速效磷、速效钾、碱解氮等土壤养分空间变异特征进行研究,并对不同采样密度下有机质的空间插值结果进行分析比较,用均方根误差和相关系数检验不同密度下的插值精度,以确定县域有机质合理采样数。研究结果表明:各土壤养分均存在中等强度空间变异,土壤养分变异系数的顺序是速效磷速效钾有机质碱解氮。各土壤养分均存在正的基底效应,其中,有机质和速效钾的空间变异性受人为因素影响较小,控制其空间变异性的主要因素与成土母质、土壤类型、气候条件等有关。而碱解氮和速效磷的空间变异性受人为因素影响较大,控制其空间变异性的主要因素与耕作方式及农业生产中施肥等有关。随着采样点密度的增加,克里格插值精度提高,适当减少样点数可以满足插值分析的需要,充分考虑土壤养分空间变异评价的精度分析,确定县域土壤有机质合理采样数应控制在2213个以上,即最大以17.8 hm2为一个采样单元。     

基于地形起伏度的贵州省景观空间格局分异特征

该文基于DEM数据提取贵州省地形起伏度,利用TM遥感影像数据的解译结果,运用GIS技术和景观格局分析软件包Fragstats,对贵州省的景观空间格局随地形起伏度的分异特征进行了分析。结果表明:贵州省景观格局随地形起伏度的空间分异特征显著。地形起伏度较低的区域由于人类活动频繁,改变自然景观的力度较大,景观形状差异性大而且比较破碎,景观类型复杂多样,尤其是丘陵地区,各种景观类型相互交错,景观具有较强易变性,但是其多样性丰富,各景观类型之间的连通显著;而在地形起伏度较高的地区,景观类型较为单一,优势景观明显,景观结构相对简单,各类景观之间的连通性较差。除此之外,在不同的地形起伏度带,各类景观内部的差异性较强,在地形起伏度较小的区域,林地、草地等景观类型斑块形状差异较大,连通性不好,聚集度也较小,而聚落、旱地等景观的斑块形状较为规整,连通性也较好,聚集度较高;地形起伏度较大的地区,林地、草地、石漠化等景观类型的斑块形状较为规整,破碎程度较低,连通性较好,景观布局也较为均匀,但是水田、旱地等景观斑块分布零散,景观内部连通性较差。     

中国西南地区地形起伏度的最佳分析尺度确定

[目的]确定中国西南地区地形起伏度的最佳分析尺度并进行地形分级,明确区域地形结构特点并进行地貌结构划分。[方法]以ASTER GDEMv2数据为基础,通过Python模块编程,利用窗口分析方法提取西南地区各典型地貌以及整个区域n×n(n=2,3,4,…,181,182,183)窗口下的平均地形起伏度,进而采用均值变点分析方法确定最佳统计窗口。[结果](1)西南地区地形起伏度的最佳分析尺度为2.43km^2;(2)区域地形起伏度以中小起伏为主,其中小起伏(200~500m)占38.68%,中起伏(500~1 000m)占23.58%;(3)从空间分布来看,西南地区的地形起伏度呈现中部高,东南部次之,西北部和东北部较低的特征。[结论]以2.43km^2为最佳统计窗口提取的西南地区地形起伏度符合区域地形起伏特征,同时较好地兼顾了各地貌类型的起伏特点。     

艾比湖流域土壤有机质与土壤因子响应关系的空间非平稳性分析

为了研究新疆艾比湖流域土壤有机质(SOM)与土壤因子响应关系的空间非平稳性,文章应用地理加权回归模型(GWR)分析了2009年艾比湖流域49个样点1—120cm土壤层有机质与土壤酸碱性、电导率和重金属含量之间关系的空间变异特征。研究结果表明:在平均意义下,土壤酸碱性和电导率对SOM含量具有反向影响,而重金属含量的影响是正向的,但是在流域的不同区域以及不同深度土壤层间,各土壤因子对SOM含量的影响空间差异显著、具有非平稳性,流域的东西两端及60—120cm土壤层的非平稳性尤为显著。模型的残差分析结果证实GWR拟合效果较好。     

四川省地形起伏度与人口/经济的空间自相关关系

[目的]分析四川省地形起伏度与人口经济的空间关系,为区域人口合理布局、经济格局优化提供参考依据。[方法]以ASTER GDEM数据为基础,通过均值变点法确定四川省地形起伏度最佳统计单元,分析地形起伏度的分布特征;通过空间自相关分析法探讨地形起伏度与人口/经济的空间关系。[结果]四川省地形以山地和丘陵为主,整体呈现西高东低的趋势。地形起伏度与人口/经济呈空间负相关,聚集特征显著。甘孜、阿坝、凉山自治州是高地形起伏度,低人口分布,低经济水平地区;成都市是低地形起伏度,高人口分布,高经济水平地区;南充市南部县、阆中市等是低地形起伏度,高人口分布,低经济水平地区;攀枝花市仁和区、甘孜州石渠县等因自然资源或地理位置因素,地形对人口或经济影响不明显。[结论]四川省地形起伏度与人口经济呈空间负相关,但这种关系因地而异。     

基于地理权重回归模型的土壤有机质空间预测

准确了解土壤有机质的空间分布是合理施肥的重要前提,也是水土流失控制及保护环境的重要基础。利用113个土壤有机质样点数据,以海拔高度、土壤侵蚀强度、土地利用、比值植被指数、样点至河流的欧氏距离、亚铁矿物指数及坡度为参考因子,来尝试利用GWR(Geographically Weighted Regression)模型探索多重因素作用下的土壤有机质空间分布,并通过与普通线性回归(ordinary least squares,OLS)相比较,来了解GWR模型的精度,进而进行了土壤有机质的空间制图,并对其制图效果进行了评价。结果表明,与OLS模型相比,GWR预测模型它能显著降低AIC(Akaike Information Criterion)值,较大程度地提高模型的决定系数,并有效地减少模型的回归残差值。从制图的总体效果看,GWR模型的预测结果与实测值的吻合程度要优于OLS模型。文章还对利用GWR模型进行回归时的样点数量、因子筛选及因子定量化等方面进行了相应的讨论。     

平原丘陵过渡区土壤有机质空间变异及其影响因素

研究土壤有机质(SOM)在平原丘陵过渡区域的空间变异规律及其影响因素对指导农业生产实践具有重要意义。选取平原丘陵过渡区域(江汉平原与鄂西山区)作为研究区,采集500个土壤表层(0~20 cm)样本,利用相关分析和逐步回归分析从14个影响因素中选取与土壤有机质密切相关的7个变量作为解释变量:高程、坡度、坡向、有效铁、容重、砾石度、黏粒含量。利用普通克里格(OK),回归克里格(RK)和地理加权回归克里格(GWRK)方法对研究区土壤有机质含量进行预测,并用平均误差(ME)、平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、相关系数(r)和不精确度(IP)作为验证指标来检验模型的预测精度。结果表明,GWRK插值结果最优,局部空间回归模型可以更好地表明过渡区域SOM的空间变异规律。且GWR模型的系数空间分布图可以反映环境变量在不同地理位置对SOM的空间非平稳性的影响程度,为探讨SOM在不同地形条件下的主导影响因子提供了依据,同时也为精确模拟过渡地带土壤有机质空间制图提供了重要的参考方法。     

样点密度对土壤有机质空间预测结果的影响——以河南封丘县土壤为例

以河南省封丘县表层土壤有机质含量为例,探讨土壤样点密度对区域化土壤变量描述性统计特征、半方差函数理论模型拟合效果、普通Kriging插值预测结果的精度与表现目标变量空间变异的能力等多方面的影响。研究结果表明,样点数量从5000个大幅减少至20个,研究区表层样品有机质含量均值未发生显著变化。当土壤样点≥625个时,表层土壤有机质含量半方差函数模型具有较好的拟合效果,可以通过Kriging插值手段获得精度较高且对目标变量空间变异特征解释能力较强的预测结果;当土壤样点≤78个时,半方差函数模型理论上无法通过拟合获得,通过普通Kriging插值手段不能获得研究区表层土壤有机质含量理想的预测结果。     

基于三种空间预测模型的海南岛土壤有机质空间分布研究

为探索适合热带地形复杂区土壤有机质(SOM)含量的空间预测方法,以海南岛为研究区域,结合地形因子、归一化植被指数、土壤类型、土地利用类型变量,选用普通克里格法(OK)、回归克里格法(RK)、随机森林模型(RF)三种方法对训练集128个样点SOM含量的空间分布规律进行预测,并通过验证集32个验证点比较了三种方法的预测精度。结果表明:(1)0~5 cm土层三种方法的平均预测误差(ME)均接近于0,从均方根预测误差(RMSE)来看,RF(0.8867)RK(0.910 4)OK(0.9641),从决定系数(R~2)来看,RF(0.214 1)RK(0.171 5)OK(0.070 8)。综合以上三个参数,该土层最优拟合模型为RF。同理得出0~20、20~40、40~60 cm土层的最优拟合模型分别为RF、RF、OK。RK和RF能够更好地描述SOM含量局部变异信息;(2)四个土层SOM含量的均值分别为19.67、15.89、10.30、8.07 g kg~(-1),呈现出西南、东北高,西部、东南沿海地区低的空间分布趋势。     

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。     

采煤沉陷区不同土地利用类型土壤水分、有机质 和质地的空间变异性

探索采煤沉陷区坡面微地形上土壤水分、养分和颗粒迁移转化的作用机理,为促进矿区生态环境综合整治的科学决策提供重要的理论和实践价值。以焦作九里山矿典型平原型采煤沉陷坑内的耕地和林地为研究对象,对比分析了土壤含水率、有机质含量和质地在不同土地利用类型（耕地和林地）、沉陷坡位（中心、坡底、坡中、坡顶和对照）和剖面深度（0~10 cm、10~20 cm、20~30 cm、30~40 cm、40~50 cm）上的空间变异性。结果表明,耕地土壤含水率和黏粒含量较林地显著降低（p<0.05）,而砂粒含量则显著增加（p<0.01）。坡中或坡底处的土壤含水率、有机质和粉粒含量最小,而砂粒和黏粒含量则最大,成为整个沉陷坡面上的极值点。在剖面深度上,土壤含水率、有机质、砂粒含量表现为显著的表层聚集,黏粒含量则为显著深层聚集的特点。通过对土壤含水率、有机质含量和土壤质地在沉陷区坡面微地形空间变异作用机理的分析,建议平原型采煤沉陷区的土地复垦方向应以耕地为主,林地为辅的基本原则,在坡中到坡底的等高段复垦为林灌地,能起到对沉陷区土壤水分与养分流失控制和生态环境效益改善的关键作用。     

基于高光谱遥感土壤有机质含量预测研究

高光谱遥感技术是土壤养分含量监测的一种先进手段,能及时、准确地监测滨海滩涂土壤养分的动态变化,对滨海湿地生态环境保护具有重要意义。以辽河三角洲滨海湿地滩涂为研究对象,在对地面高光谱数据与实验室样本理化性质分析的基础上,经过微分以及连续统去除法相关分析,分别建立了多元线性回归模型和偏最小二乘法(PLSR)模型,并对模型结果进行分析、比较。结果显示,连续统去除法能有效的提高有机质含量与光谱反射率之间相关性,基于此变换所建立的多元线性回归模型R2达到了0.7545,RMSE为1.2216;偏最小二乘模型R2达到了0.8792,RMSE为1.2299。所建模型具有预测土壤有机质含量的潜力,其中偏最小二乘法优于多元线性回归法。     

基于地统计与遥感反演相结合的有机质预测制图研究

土壤水分对土壤光谱反射率有显著影响,而以往有机质遥感反演制图中却很少将水分作为预测建模的变量。为了使遥感制图更加符合野外实际环境,提高有机质预测制图精度,在充分考虑土壤样点空间自相关、异相关与野外复杂环境特点的基础上,通过地统计获得研究区水分的空间分布数据,结合遥感反射率,建立多因子预测模型,得到了吉林省黑土区土壤有机质空间分布图。结果表明,有机质遥感制图中,水分因素的加入,使模型的建立更加符合野外实际情况,显著提高了有机质预测制图的精度。     

长期不同施肥制度下土壤有机质质量动态变化规律

通过8年定位试验,研究了长期不同施肥制度下土壤有机质质量动态变化规律。结果表明,采用有机肥(物)料配施常量NPK化肥,土壤有机碳、易氧化有机碳、腐殖酸碳及其占总有机碳比率、HAC、FAC和HAC/FAC不断提高,Kos持续下降,其变化速率表现为递减;长期不施肥和单施常量NPK化肥则造成Kos持续上升,其余指标以递减速率下降。不同施肥制度下土壤有机质质量指标的动态变化可利用渐近函数模拟。在试验的不同阶段,土壤腐殖酸碳总量的亏损或盈余向HAC分配比例的变化态势各异,长期不施肥处理随时间的延长渐减,单施常量NPK化肥处理基本上分配至HAC;有机肥(物)料配施化肥则呈现出后期>前期>中期的趋势。     

基于回归克里格和遥感的紫色土区土壤有机质含量空间预测

精确预测紫色土区土壤有机质含量的空间分布,对于指导紫色土区农业生产和培肥土壤具有重要意义。以杜家沟小流域为研究区,以遥感影像作辅助变量,采用回归克里格法,预测土壤有机质含量的空间分布,并与参照方法的预测精度进行比较。结果表明:(1)Landsat ETM+影像的波段2和波段5是土壤有机质含量多元线性回归预测的最佳辅助变量,回归残差的最优半方差函数模型为球状模型,模型的拟合精度较高;(2)土壤有机质含量呈由沟谷逐渐向坡顶递减的趋势,空间变异的细节信息表达较好;(3)回归克里格法在验证点的预测值与实测值的拟合能力更好,预测结果更倾向于无偏的,MAE、RMSE和R2均优于参照方法。因此,回归克里格法是紫色土区土壤有机质含量高精度空间预测的有效方法。     

去除有机质对土壤光谱特性的影响

通过野外调查取样和室内理化分析,研究了去除有机质对湖南省几种耕作土壤高光谱特性的影响。结果表明,去除土壤有机质以后,供试土壤的光谱反射曲线形态均有一定的变化,土壤的光谱反射率不管在全波段还是在分波段都有明显的增加;此外,由于有机质是影响和干扰氧化铁光谱特性的一个重要因子,去除土壤有机质以后,几个研究波段的光谱反射率与游离氧化铁、全Fe、无定形氧化铁的相关系数都有显著的提高。     

基于RGB的黑土有机质快速测定方法研究

有机质是土壤的重要组成部分,是判定土壤质量动态变化的重要标准。以操作简单、价格便宜、易于获得的数码相机作为工具,提取黑土表面颜色信息,定量化研究黑土表面颜色与其有机质含量之间的关系。研究结果表明,通过灰度直方图统计来获取图像最大值的方式可以有效消除因主观因素和非土壤物质对图像RGB值造成的影响,显著提高了与有机质的相关性。在RGB三波段中,R波段灰度值与有机质相关性最高,其相关系数为-0.7432。对RGB三波段进行相应数学变换后,其中倒数回归模型的预测效果最好,其R2=0.7339,RMSE=0.3907,检验结果 R2val=0.7405,RMSEval=0.265。数码相机获取的RGB三波段建立的预测模型,稳定性强,预测能力高,可作为黑土区有机质快速测定的可选工具。