张家港土壤表层铜含量空间预测的不确定性评价研究

定量土壤重金属含量空间分布预测结果的不确定性对于控制土壤空间数据的应用风险具有重要意义。采用序贯指示模拟方法对张家港土壤表层(0~15 cm)Cu含量的空间不确定性进行了定量评价。结果表明,张家港东部的集约农业区及中北部的冶金和电子类企业聚集区土壤表层Cu含量较高,其空间预测的波动性也较大,而该市南部土壤Cu含量较低,空间表达的波动性也较小;序贯指示模拟的模拟实现图像没有平滑效应,当给定一个Cu含量阈值时,序贯指示模拟可以定量任一空间位置Cu含量大于该阈值的概率,同时序贯指示模拟也可以评价描绘Cu含量大于该阈值的区域的空间不确定性。     

OLI与HSI影像融合的土壤盐分反演模型

土壤盐渍化问题是黄河三角洲地区主要的土地退化问题,借助遥感技术快速、准确地掌握土壤盐渍化信息,对农业可持续发展具有重要意义。该文以黄河三角洲垦利县为研究区,利用超球体色彩空间变换算法,将环境一号卫星HSI高光谱影像与Landsat 8 OLI多光谱影像进行融合,选择土壤盐分的特征波段,结合土壤盐分的实测数据,建立统计分析模型(多元线性回归、偏最小二乘回归)和机器学习模型(BP神经网络、支持向量机和随机森林),对土壤盐分进行遥感反演。结果表明:OLI影像的统计分析模型和机器学习模型精度均较低,精度最高的随机森林模型相关系数仅为0.570;HSI影像的反演模型精度高于OLI,BP神经网络模型相关系数为0.607;融合影像反演模型精度明显高于HSI影像和OLI影像,土壤盐分含量的实测值与机器学习模型预测值具有良好的相关性,BP神经网络模型、支持向量机模型和随机森林模型的决定系数R~2分别达到0.966、0.821和0.926,模型反演精度较高。研究表明,多光谱和高光谱影像融合能显著提高土壤盐分遥感反演精度,机器学习模型的反演效果明显优于统计分析模型。研究结果对黄河三角洲典型地区的土壤盐分反演具有积极的理论和实践意义。     

基于随机森林模型的安徽省土壤属性空间分布预测

为探讨随机森林(random forest,RF)模型对土壤属性空间预测的精度,本文以安徽省为例,收集140个土壤样本,利用GIS和RS技术,获取相关的地形因子、遥感植被指数及气候数据,利用RF模型分析土壤有机碳(SOC)含量、土壤容重和土壤黏粒含量与地形因子、遥感植被指数及气候数据之间的关系,并进行空间分布预测。研究结果表明:①RF建模预测中,当节点分裂次数(mtry)值为1,决策树数量(ntree)值分别为100、1 000和100时,获得的SOC含量、土壤容重和土壤黏粒含量RF模型最优;②高程、归一化植被指数(NDVI)、地貌、多尺度山谷平坦指数(MrVBF)和土壤类型是SOC含量的重要预测因子;地貌、年均降水量(MAP)、MrVBF、高程和土壤类型是土壤容重的重要预测因子;高程、MAP、MrVBF和平面曲率是土壤黏粒含量的重要预测因子;③RF模型可以较好地进行土壤属性空间预测,多源环境变量组合可以分别解释SOC含量、土壤容重和土壤黏粒含量的26%、23%和22%;同时RF模型对于土壤类型和地貌等类型变量的处理具有一定优势。研究表明,在大尺度研究区域内,利用RF模型进行土壤属性空间预测有一定的意义。     

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。     

基于不同模型的区域尺度耕地表层土壤有机质空间分布预测

研究不同模型对土壤有机质空间预测的性能差异对制定更加科学合理的采样策略、提升采样效率和提高土壤空间预测精度有着重要的指导意义。本研究将6496个土壤样点按8∶2的比例分层随机分成训练集与验证集,应用普通克里格、随机森林以及随机森林－回归克里格三种有代表性的数字化土壤制图（Digital Soil Mapping,DSM）模型,对河南省许昌市耕地表层土壤有机质含量及空间分布进行预测,对三种模型性能表现进行综合评价。三种模型输出的预测结果显示:研究区耕地表层土壤有机质含量水平一般,均值为18.70 ~ 18.81 g kg?1,变异系数0.15 ~ 0.17,属中等强度变异;空间分布总体格局为西北与西南部分山地褐土区、东南部砂姜黑土区表层有机质含量高,中北部脱潮土、石灰性潮土区表层有机质含量低。验证结果表明:三种模型性能表现无明显差距,预测精度基本一致,输出结果对研究区耕地表层土壤有机质变异解释百分比在33% ~ 34%之间,在相同和相近尺度土壤有机质空间预测案例研究里属中等水平。在协变量有限且样点分布较为均匀的情况下,普通克里格模型便于快速获得研究区目标变量的空间分布;如果协变量比较丰富且易于收集利用,或是进行空间预测的同时还需要甄别不同因素对目标变量的影响大小,则建议采用随机森林模型;协变量有限,但样点密度较大时,随机森林－回归克里格模型可能是对目标变量进行空间预测的不错选择。     

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。     

基于三种空间预测方法的安庆市耕地土壤速效钾空间分布预测

以安徽省安庆市为研究区,选取环境变量因子(空间位置变量因子、地形变量因子、土壤变量因子、气候变量因子)作为变量因素,通过构建随机森林(Random Forest,RF)模型对研究区耕地土壤速效钾含量进行预测,并与普通克里金(Ordinary Kriging,OK)和反距离权重(Inverse Distance Weig...     

空间回归分析在土壤属性预测制图中的应用

以河南省孟津县为研究区,选取坡度、高程、地面曲率和复合地形指数(CTI)作为表层土壤缓效钾含量空间预测的环境协变量,系统探讨了空间回归分析技术在土壤属性预测制图中的应用.结果表明:土壤缓效钾的空间自相关距离阈值约为10 000 m,与坡度、高程和地面曲率存在显著相关性;尽管空间回归模型的预测精度和普通回归模型相近,但前者可以更加准确地表征土壤缓效钾的空间分布格局及空间分异细节特征.     

应用基于PLSR的土壤-环境模型预测土壤属性

土壤-环境模型对于正确理解土壤属性与环境因子间的关系,以及进行土壤属性预测与制图均具有重要的意义。研究区位于陕西省长武县内多年退耕还林还草沟壑区域,采集72个土壤表层样本,选择3/4的样本作为建模集,其余1/4的样本作为验证集;环境因子选择容易获取的地形因子和由遥感影像提取的植被因子和湿度因子,建立基于偏最小二乘回归(PLSR)的土壤-环境模型。结果表明:全氮、速效钾、全钾、有机质与环境因子间均有显著相关性;建立的PLSR模型可解释土壤属性的空间变异从23%(全氮)到27%(全钾);与逐步回归方法构建的模型相比,利用PLSR构建的土壤-环境模型可以更好地表征土壤属性与环境变量间的关系,拟合精度和预测精度也相对较高,说明PLSR建立的模型可以更好地应用于相似区域的土壤属性预测。     

基于多元线性回归模型的土壤养分空间预测——以陕西省蓝田县农耕区为例

以陕西省蓝田县农耕区为例,基于土壤类型、地形、植被、人类活动等土壤养分影响因子,采用多元线性回归预测方法,对土壤养分分布进行空间预测。通过数据标准化和分类统计均值法将所有影响因子统一为相对度量值,根据影响因子与土壤养分含量的相关性显著程度,筛选合适的因子构建回归模型,最后使用随机抽取的验证样本集,计算了预测结果误差。结果表明:多元线性回归预测结果虽然与Kriging法预测结果宏观上具有基本一致的空间分布趋势,但是它克服了传统插值方法的不合理突变问题,更加精细地描述了土壤养分空间分布特征;其平均误差和均方根误差小于Kriging插值法,可作为集成多元影响因子对土壤养分空间分布预测的有效方法。分析发现,研究区内洪积土、水稻土、塿土、立茬土等土壤类型分布区,以及地势较低、坡度在0~8°之间、坡向为东坡、东南坡,等水热组合条件良好的区域养分含量较高。该研究可以为土壤资源合理利用、土地的科学管理以及测土施肥技术提供重要依据。     

天津表土中多环芳烃含量的空间分布特征与来源

采用聚类分析、方差分析和多重比较等统计方法,结合空间分异分析研究了天津表土中多环芳烃(PAHs)含量的多元和空间分布特征。结果表明,可根据样点PAHs含量和空间分布特征将天津地区划分为三个含量有显著差异且连续分布的区域,即南北低值区、市中心近郊次高值区和塘沽汉沽高值区。三区除PAHs含量有显著差别外,16种PAHs化合物的谱分布也有显著不同。根据不同化合物的含量关系及天津地区燃料消耗资料可以判定,南北低值区土壤中PAHs基本来自燃煤排放,而两个高值区污染来源复杂,除燃煤仍是主要来源外,其他重要来源还包括燃油和其他工业活动。     

黑土有机质含量高光谱模型研究

通过对黑龙江省典型黑土区土壤样品高光谱反射率的室内测定,研究了典型黑土可见光/近红外波段光谱反射特性;利用多元统计分析方法,以土壤光谱反射数据及其数学变换数据作为自变量,以黑土有机质含量对数变换数据作为因变量,建立黑土有机质含量高光谱预测模型,并对模型的稳定性和预测能力进行检验。结果表明:(1)620~810nm波段范围是黑土有机质的主要光谱响应区域,最大响应值在710nm附近;(2)对光谱数据进行归一化处理可以部分消除不同土样测试过程中存在的噪声;(3)模型及其检验的决定系数R2都在0.9以上,模型的总均方根差RMSE均小于2.1,模型具有很好的稳定性和预测能力,可以用于黑土有机质含量的快速测定;(4)归一化一阶微分模型为最优预测模型。     

不同尺度下土壤养分空间变异特征的研究

在不同取样尺度下采集了农田土壤样品并测定土壤有机质、全N和有效P含量，研究不同尺度下地统计学方法对土壤养分空间变异分析的适用性和空间插值质量。研究结果表明，大比例尺下土壤有机质含量、有效P含量、全N含量的分布呈正态分布，在中小比例尺下呈现轻微偏态分布。各养分空间变异系数存在明显空间变异(C．V.介于17％—27％之间)，大比例尺下，空间变异较小；中小比例尺下，空间变异程度大(C.V.和峰度值较小)。在各种尺度下，土壤养分均存在典型的半方差结构，表明在各种取样比例尺下采用地统计学方法进行土壤养分空间变异分析都是可行的。在大中比例尺下，各养分块金系数介于0．28—0．38之间，表明土壤养分具有明显空间自相关；而在小比例尺下，块金系数介于0—0．17之间，表明土壤养分具有强烈空间自相关，其中有机质含量具有恒定的空间自相关(块金系数为0)，有效P含量的空间自相关程度相对较弱；空间插值和交互检验结果表明，球状模型空间插值结果与实测结果符合性很好，交互检验均达到极显著水平。在小比例尺下其估计比大比例尺下精度更高。不同养分的空间预测结果质量不尽相同，土壤有机质含量空间预测符合度最高。     

用Brooks-Corey模型确定两流区模型参数

两流区模型为描述优先流情况下的溶质穿透曲线提供了新的方法。但两流区模型的所有参数目前仅能通过反推参数法获得，限制了其应用。近年来，毛管理论和土壤水力特性模型的发展使得有可能从更加微观的角度来揭示土壤水分和溶质运动的机理，同时也为对流弥散模型参数的确定提出了新的思路。本研究在Brooks—Corey模型的基础上，推求了土壤中的孔隙流速分布；以平均孔隙流速为两流区的临界流速，得到了两流区模型参数与Brooks-Corey水分特征曲线模型形状系数之间的简单关系；提出了由土壤水分特征曲线确定两流区模型参数的方法。用实测资料对考虑和不考虑不动水体情况下这种方法的可靠性进行了验证。结果表明，不考虑不动水体，上述方法可靠性较差；考虑不动水体，用上述方法预测两流区模型参数有一定精度，不会对模型的预测结果产生太大的误差。     

水、沉积物和土壤中重金属生物有效性/毒性的生物配体模型研究进展

重金属以多种化学形态存在于环境介质中,仅根据环境中重金属元素总量已不能对其生物效应进行良好预测,因此在制定重金属环境质量标准和进行环境风险评价时,明确考虑其生物有效性逐渐受到重视。水体重金属的生物有效性和毒性很早就被认识到是水化学性质的函数,并形成了一些机理描述模型,如自由离子活度模型(FIAM)、鱼鳃点位交互作用模型(GSIM)和生物配体模型(BLM)。BLM在FIAM和GSIM的基础上,同时考虑了水中金属离子的化学形态以及阳离子与金属离子在生物配体(BL)上的竞争对其毒性的影响,能成功预测水体金属的生物有效性/毒性,并被用于水质金属基准的制定。本文对BLM在水环境中的概念模型、发展状况及软件应用做了全面介绍,并对BLM在沉积物和陆地环境中的拓展作了综述,重点介绍了针对植物、土壤动物和微生物的陆地生物配体模型(t-BLM),提出了土壤重金属t-BLM的概念模型并对其构建方法学等进行了探讨。联合了土壤理化性质、金属形态及生物积累和毒性效应的t-BLM,将提供一个环境风险评价和制定更合理土壤环境质量标准的新工具。     

基于模糊集理论的土壤重金属污染空间预测

基于54个土壤表层样品重金属全量浓度实验室测定数据,应用模糊c-均值算法对南京城市边缘带化工园附近20km^2样区内土壤重金属浓度进行了连续分类,对样点土壤的隶属度进行空间普通克里格插值,实现样区土壤重金属浓度和污染状况的空间预测.结果表明,样区土壤中重金属Cu、Zn、Cr、As和Cd的浓度均低于国家土壤环境质量标准,未发生污染;受工业、交通排放的影响,样区左侧和南部Cu、Zn、Cr、As较高,个别区域有Zn、Cr富集现象.Hg为样区主要的土壤重金属污染元素,土壤Hg污染主要发生在蔬菜基地及滁河流经区,较为严重的Hg污染土壤集中分布在样区中部的蔬菜基地.与利用样点测定数据直接插值的空间预测方法相比,基于模糊集理论的土壤污染空间预测方法可获得较好的预测效果.     

山区温度场立体模式与地形影响分析方法的探讨

为了得出山区温度场的空间模式,本文选用代表站资料进行三元(纬度、经度和海拔高度)线性回归。对全国范围,九个省(区)和广西六个河谷流域片的气温场立体模式都进行了统计分析。这些回归分析结果充分证明了这一方法有广泛的用途,不仅能明确显示不同尺度范围热量资源的空间分布规律,对比地形影响,而且极大地有利于克服山区气候研究中经常遇到站点稀少资料不足的困难。     

秸秆与地膜覆盖玉米农田土壤水分时空动态变化——兼评回归等值线法的应用

利用回归等值线法对秸秆和地膜覆盖玉米农田土壤水分时空动态变化进行了分析比较。结果表明 :从 2 0 0 2年 4月 2 9日 (玉米出苗期 )至 2 0 0 3年 1月 4日的 2 5 0d内 ,对照秸秆和地膜覆盖处理下 ,在0～ 1 5 0cm土层内的土壤含水量随时间变化都呈“降低—增加”的趋势 ,随土层深度变化呈“降低—增加—降低”的趋势。土壤含水量随时间而降低阶段与玉米生育期耗水量增加阶段相吻合。对照处理最低水分区域出现提前 ,位置上升 ;地膜覆盖处理土壤含水量下降幅度最大 ,最低水分区域有明显向底层延伸的趋势 ;而秸秆覆盖处理最低水分区域土壤含水量相对最高。从玉米生育后期一直到测定结束时的翌年 1月份 ,3种覆盖处理土壤含水量都呈上升趋势 ,且以上层土壤水分增加幅度大于中、下层土壤。回归等值线法反映了土壤水分时空动态变化的基本趋势和规律 ,具有简单省时、图形简洁明了、信息量大、便于分析等特点 ,可用于土壤水分测定数据的整理和分析。     

不同方法预测河北省土壤有机碳密度空间分布特征的研究

运用多元线性回归、泛克里格和回归克里格三种方法,结合由DEM获取的地形属性因子预测了河北省土壤有机碳密度的空间分布.多元线性回归预测的残差较大,模型对总方差的解释仅18.6%,采用泛克里格方法后,预测残差降低,预测结果的极差范围变宽,低碳密度区的局部变异得以体现,模型对总方差的解释程度提高到53%.而回归克里格方法应用后预测残差和均方根预测误差进一步降低,模型对总方差的解释程度提高到65%,回归克里格方法也能更好地反映碳密度与地形的关系以及局部变异.三种方法中回归克里格预测效果最好,泛克里格次之,而多元线性回归方法最差.