利用地形和遥感数据预测土壤养分空间分布

在GIS支持下,选择地形因子和遥感植被指数,建立土壤养分空间分布预测模型,应用回归克里格（Kriging）方法,预测吉林省农安县土壤养分（有机质和全氮）的空间分布。结果表明,11个环境因子中,相对高程、坡度、地形起伏度、坡度变率、归一化植被指数（NDVI）与土壤有机质和全氮含量均具有显著的相关性。地面粗糙度和地形湿度指数与有机质具有显著相关性,而与全氮的相关性不显著。相对高程、坡度、地面粗糙度、河流动能指数以及NDVI在土壤养分的多元回归预测模型中贡献较大,是预测土壤养分空间分布的最优因子。有机质和全氮在研究区的空间分布格局呈现由东南向西北逐渐减少的趋势,这种分布格局受地形和植被的综合作用,同时与土壤类型密不可分。精度检验结果表明,回归克里格方法能够提高土壤养分空间分布预测精度,是一种有效的空间分布插值方法。     

广义线性地统计模型在典型亚热带丘陵区数字土壤制图中的应用

数字土壤制图(DSM)在当前的应用越来越广泛,其方法主要包括环境相关模型、空间自相关模型,以及这些模型的混合模型。理论上,混合模型相对单一模型具有明显的优势。广义线性地统计模型(GLGM)也是一种混合模型,相对于最常用的混合模型——回归克里格(RK),又具有能加入随机效应来解决土壤变异的非平稳性等优势。然而,GLGM因计算繁琐等缺点,在国内外应用较少。本文以广西南宁高峰林场内一小面积(3.03km2)丘陵为研究区,以14个地形因子为预测变量,使用GLMM及其与普通克里格(OK)相结合的模型(GLGM),对土壤有机碳(SOC)、pH、黏粒和阳离子交换量(CEC)的空间分布进行预测,并与常用的多元线性回归(MLR)、地理加权回归(GWR)、回归森林(RF)、普通克里格(OK)、RK和广义可加模型(GAM)进行比较。结果表明：GLMM在预测黏粒上准确度较高;GLMM和GLGM在预测CEC上准确度中等;GLMM和GLGM在预测SOC和pH上准确度较低。综合线性回归模型的调整决定系数、块金效应和全局莫兰指数,本文认为,当土壤属性与环境变量具有较低的线性回归调整决定系数(即小于5%)、土壤属性具有较弱的空间自相关性(即块金效应大于71%)和较强的局部空间变异(即全局莫兰指数小于0.09)时,GLMM和GLGM具有较高的适用性,例如本文中的黏粒。反之,GLMM和GLGM的适用性不好,例如本文中的SOC和pH。鉴于土壤空间变异的高度异质性和多尺度性,本文认为GLMM和GLGM具有较好的应用前景。但是,在未来的研究中还需要进一步研究如何提高GLMM和GLGM的模拟效率。     

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。     

基于土壤-地形关系的合理样点对土壤有机质空间预测的影响

针对土壤精细化管理体系中合理样点数及空间预测优化问题,本文将基于土壤-地形关系,探讨了不同采样方式下以局部样点数量为代表提供最优数据的可能性。以地统计学、土壤-地形关系、地理加权回归克里格(GWRK)模型为基础,经系统格网、地形单元分区和地形起伏度最佳统计单元等三种采样方式分析合理样点集的空间分布对土壤有机质空间预测精度的影响。结果表明:(1)确定地形起伏度最佳统计单元大小为10×10像元,且平原区样点分布最为密集,合理样点数为1656;(2)高程、坡向、地形位置指数、相对位置指数、地形起伏度是影响土壤有机质空间变异的主要因素,能够解释研究区内有机质含量空间变异的69.2%;(3)GWRK模型精度均比普通克里金插值(OK)精度高,且山脊、背坡、陡坡、坡脚等坡位内合理样点数分别为39、481、9、28。在样点数最多时(n=2806),GWRK精度提高幅度及样点数量对预测结果影响有限。当样点数量减少时,有机质预测值空间分布的局部变异性随样点数减少而减少。因此,不同采样方式下合理样点集明显影响有机质预测精度,但预测结果分布趋势相似,仍可完整表征土壤有机质空间分布的空间格局。     

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。     

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.     

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。     

四川盆地耕地表层土壤容重缺失数据填补方法

构建土壤容重高精度预测方法是准确补全区域土壤属性数据库的需要。本研究基于全国第二次土壤普查时获得的四川盆地（含四川省和重庆市）2 883个典型耕地样点数据,运用相关分析、方差分析和回归分析等方法揭示表层土壤容重的统计特征及其主控因素,采用传统土壤传递函数（PTFs）、多元线性回归（MLR）模型、径向基函数神经网络（RBFNN）模型和随机森林（RF）模型通过不分区、分流域以及分土类3种建模方式建立土壤容重预测模型,以期实现对该区域土壤容重缺失值的填补。结果表明：研究区耕地表层土壤容重处于0.60～1.71 g·cm^-3之间,均值为1.29 g·cm^-3。土壤有机质、土壤亚类和夏季降雨量是土壤容重最重要的影响因素。分流域构建的RBFNN预测模型能较好地捕捉土壤容重与各影响因素的非线性关系以及这种关系的空间非平稳性,432个独立验证样点预测结果的决定系数（R²）和均方根误差（RMSE）分别为0.519和0.095 g·cm^-3,明显优于其他方法,其不仅有助于提高四川盆地耕地表层土壤容重缺失值的填补精度,也为其他区域土壤性质缺失值的填补提供了方法参考。     

基于Landsat-8数据的土壤颜色预测方法研究

选择黑龙江省292个自然风干土壤样品,室内测定土壤高光谱反射率,然后依据三刺激值法计算土壤CIE XYZ色彩空间各颜色分量,用于土壤颜色预测和验证.同时,提取各样品采集点位的Landsat-8 OLI原始反射率数据,计算归一化差值植被指数、归一化差值水体指数、归一化差值湿度指数、归一化差值不透水面指数,并据此提出建模光...     

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。     

流域模拟模型与GIS集成研究现状与展望

综述了流域模拟模型的现状和发展.从数据集成的角度,把流域模拟模型与地理信息系统集成方法归纳为互连式、共连式、流域模拟模型嵌入GIS和GIS嵌入流域模拟模型四种类型,讨论了各类集成方法的技术特点、应用和优缺点;并从数据、GIS技术、流域模拟模型和研究人员四个方面分析了流域模拟模型与GIS集成存在的问题;最后指出基于数字流域的综合集成方式将是流域模拟模型与GIS集成的发展方向.     

GIS在水土保持规划设计中的应用

地理信息系统(G IS)作为集计算机科学、地理学、环境科学、城市科学、空间科学、信息科学和管理科学为一体的学科,可为水土保持规划设计与管理提供强有力的技术手段支持。在介绍了G IS在水土保持规划设计中的应用背景和目标的基础上,详细介绍了数字高程模型和时态G IS这两项关键技术在水土保持规划设计中的应用。阐述了如何根据数字高程模型自动生成小班的高程、坡度和坡向,以及利用时态G IS对土地利用规划情况、规划治理措施完成情况等进行动态模拟分析的原理。     

基于梯田信息的地形湿度指数表达研究

[目的]研究基于梯田DEM的地形湿度指数,为深化黄土高原地区土壤水分的研究提供依据。[方法]以黄土高原地区梯田为研究对象,选择5mDEM、基于真实田坎方法构建的1m梯田DEM和基于激光点云数据构建的高精度1 m DEM数据分别对研究样区的地形湿度指数进行表达并作对比分析。[结果]3种不同梯田DEM数据对地形湿度指数的表达有显著差异。(1)5m DEM数据仅能表现出地形湿度指数的宏观分布特征,不具备梯田地形特征信息;(2)基于真实田坎方法构建的1m梯田DEM能较准确细致地实现对梯田样区地形湿度指数的表达,梯田田面和田坎特征分布明显。但与高精度1 m DEM相比,在单个田面和田坎内部地形湿度指数定量表达有所偏差。[结论]基于真实田坎方法构建出的梯田DEM可以更加准确地表达出梯田区域的地形湿度指数分布特征,但与真实地形相比,在田面和田坎内部的表达上仍然有所偏差,其构建方法需要进一步改进。     

基于DEM的黄土坡面流水侵蚀潜能因子初步研究

坡面径流对地表的侵蚀,本质上是由于流水重力势能累积作用的结果。从坡面流水的能量累积角度,提出了一种反映原始坡面侵蚀动力的流水侵蚀潜能因子的基本概念及其计算原理;设计了基于高精度数字高程模型(DEM)的流水侵蚀潜能因子的计算方法,完成了多期模拟小流域的流水侵蚀潜能因子的计算,并基于该因子获取了相应的侵蚀动力点结果;分析了侵蚀动力点的空间分布特征,并以此为依据,初步讨论了地形的演化规律。结果表明,运用坡面流水侵蚀潜能因子进行坡面侵蚀强度及其演化规律的研究,具有重要的理论意义和实际的应用价值。     

不同比例尺数字高程模型在水土保持信息提取中的应用分析

在ARCGIS软件支持下 ,基于不同比例尺的DEM提取坡度信息 ,与土地利用类型、植被覆盖度和土壤侵蚀强度等专题信息叠置 ,提取水土保持专题信息 ,并对提取结果进行应用分析。研究结果表明 ,1∶1万比例尺的DEM可在小流域规划设计、水土流失监测、信息系统建设等工作中应用 ,1∶5万比例尺的DEM可用在重点支流、重点治理区 (片 )等尺度上的三维可视化系统建立、水土保持规划等 ,1∶2 5万比例尺的DEM只能在较大区域中进行宏观信息提取时使用。     

流域地貌分形特征与侵蚀产沙定量耦合关系试验研究

流域地貌形态科学、准确和综合量化成为建立具有广泛适用性的流域土壤侵蚀预报模型的关键科学问题之一。分形理论的提出为流域地貌形态定量研究开辟了新的思路。本文依据分形理论,在建立小流域概化模型基础上,采用模拟降雨试验、高精度摄影测量和GIS技术,对流域模型地貌形态分形特征与侵蚀产沙定量耦合关系进行了研究。结果表明,基于消除了降雨特征影响的相对输沙率,可将流域模型侵蚀产沙过程划分为初期、活跃期和稳定期3个阶段;在不同侵蚀产沙时段,流域模型地貌形态分形信息维数Di呈现与相对输沙率Sr基本类似的变化趋势,即先增大再减小、最后趋于平稳;流域模型相对输沙率Sr与地貌形态分形信息维数Dr以乘幂形式呈显著正相关,相关指数r^2为0．7423;地貌形态分形信息维数Dr较好反映了地貌形态特征对流域模型侵蚀产沙过程的影响,可以作为流域模型侵蚀产沙过程预报地貌形态特征综合量化指标。     

半分布水文模式TOPMODEL之应用

TOPMODEL（Topography MODEL）为一半分布水文模式,是由英国兹里大学的Beven及Kirkby于1979年所发展,可以数学方式表示水文循环过程的模式,其概念简单、参数少、操作方便,近年来模式不断修正改进,更可与数值高程模型与地理资讯系统相配合,因此已受到国内外学者的青睐而广泛使用。TOPMODEL的...     

摄影测量技术在土壤侵蚀研究中的应用

回顾和评价了国内外摄影测量技术在土壤侵蚀研究中的应用,并探讨了摄影测量的主要产品数字高程模型的分辨率和精度及在土壤侵蚀的应用中要注意的问题,认为摄影测量方法在土壤侵蚀研究中具有传统方法不可比拟的优势,但成熟技术的引入和广泛应用仍需进一步的研究。     

基于DEM和SCS模型的四川盆地丘陵区局地径流研究

人类活动对产流的影响是水文科学研究的热点,如何采取有效的方法利用表面径流成为解决水资源危机的关键问题。以重庆市忠县拔山镇3个村为研究区,基于土地利用、土壤、降雨等信息,应用SCS模型对四川盆地丘陵区局地径流进行计算和分析。研究区径流空间分布与下垫面土地利用类型和土壤类型密切相关,下垫面单一的水域和裸地所形成的径流量大,而有作物的水田和旱地所形成的径流量较小;研究区径流年内分配相对集中,主要产生在4月至10月,占全年的90%以上,但整体上看,径流与降雨呈现一致性趋势;研究区年际径流量分布不均,呈现丰、枯水年交替变化的现象,年径流变差系数Cv值较小。研究结果还表明:SCS模型所需参数较少,并考虑了径流与土壤特性和土地利用情况的关系,是一种简洁且实用的径流计算方法;利用GIS软件,可使局地径流数据图像化,这使径流等水文过程更加简明和直观。因此,利用GIS等软件分析研究各个集水区径流的时空变化等规律,可为研究各个集水区内农业水资源布局等提供方法和参考,实用性和可操作性强。