基于不确定性模型的土壤——环境关系知识获取方法的研究

土壤与环境关系知识的获取是精细数字土壤制图的关键,如何快速准确地获取该知识成为现阶段研究的重点。以湖北省黄冈市红安县华家河镇为例,利用土壤—环境推理模型(Soil-Land Inference Model,So LIM)得到土壤类型的夸大和忽略不确定性分布图,依据不确定性分布图在可信度高的位置重新采集样点,对样点进行数据挖掘,获取环境因子组合,建立其与土壤类型的对应关系。结合原始规则,生成新的土壤—环境关系知识,并将其用于土壤推理制图,获得新的土壤类型分布,利用253个野外独立样点进行精度验证。结果表明:推理土壤图显示了更加详细的空间分布信息,经野外验证点验证,总体精度为86.9%,高于原土壤图精度约13%。因此,利用不确定性模型重新获取土壤—环境关系知识的方法是可行且有效的,该方法不仅增加了土壤图的空间详细度,而且提高了土壤图的精确度。     

基于土壤变异解释力的几种土壤制图方法的对比研究——以南阳市1m土体土壤有机碳密度制图为例

为克服方法的复杂性和数据的详细性解释土壤制图效果的不足,基于土壤变异解释力对多种方法进行对比研究。收集南阳1∶5万土壤类型图、30 m分辨率数字高程模型和TM影像,计算出高程、坡度、坡向、归一化植被指数(NDVI)、穗帽变换的湿度(TCW)参数等,以439个土壤剖面为训练数据,分别按土壤类型连接法(SCLM)、加权最小二乘法(WLS)回归、地理权重(GWR)回归、随机森林(RF)、普通克里格(OK)、回归克里格(RK)进行1m土体土壤有机碳密度(SOCD)制图,其余49个土壤剖面作为验证集。结果表明:(1)对SOCD变异的解释力是影响制图效果的本质因素。土壤类型、土壤表层有机质(OM)是主要预测变量,SCLM、WLS和GWR均只能利用其中一种主要变量,土壤图的详细化和回归模型的复杂化均不能明显改善SOCD制图效果。基于土属和OM变量,RF对SOCD变异的解释力最强,预测效果最优;地统计学空间变异函数对SOCD变异的解释力大于回归模型,小于RF,而与土壤类型相当,其相对制图效果亦如此。(2)预测变量建模和空间相关是两类不同的土壤变异解释机制,RK未必能使它们产生最佳组合:只有WLS回归、GWR回归和缺乏土壤类型信息的RF(OM+TCW)适合RK算法,在原始模型中它们对训练数据的拟合效果依次升高,但其RK结果的优劣排序则相反;所有RK的结果均未达到土属和OM参与下RF制图的精度。     

基于Fisher判别分析的数字土壤制图研究

利用已知类型的土壤样点及其所处位置的高程、坡度、平面曲率、剖面曲率、复合地形指数等数据,基于Fisher判别分析方法对安徽宣城样区的土壤类型进行预测和制图表达。结果表明,土纲级别的预测效果较好,正确率达到84.2%。但随着从土纲到亚类级别的降低,由于受土壤样点数量限制,土壤类型预测的准确率也逐步降低。通过与样区1986年基于发生分类的土壤图进行对比,采用的方法无论是在制图精度,还是图面信息的负载量方面都要优于传统方法,能够更加客观真实地反映土壤在自然界的空间分布。     

基于地统计学和GIS的太湖典型地区土壤属性制图研究——以土壤全氮制图为例

在地理信息系统(GIS)支持下，运用地统计学方法对太湖典型地区耕层土壤全氮含量的空间变异特征进行分析，探讨了适用于研究区域土壤全氮制图的最佳邻域，并在此基础上利用块段克立格(Block Kriging)法绘制了土壤全氮含量空间分布图。结果表明，土壤全氮的空间变异性在40km步长变化域上表现为明显的各向同性，超出这个范围，土壤全氮空间变异的各向异性明显增强，以40km步长变化域上土壤全氮的空间结构特征作为Kriging插值依据有助于提高制图精度。制图结果表明，研究区域土壤全氮含量在江阴和宜兴两市境内普遍较高，锡山和武进两市相对较低；且高值斑块区主要分布在地势低洼的圩田区，这是人为施肥和土壤特性共同影响的结果。Kriging估值标准差分布图可为评价和提高制图精度提供十分有用信息。     

基于神经网络优化算法的云南土壤有机质含量数字制图——以景洪市为例

  目的  利用自然成土作用变量,预测并制作栅格化的土壤有机质分布图,对发展热带数字化精细农业具有重要意义。  方法  使用2006年云南省景洪市测土配方样点数据,应用BP神经网络（BPNN）、基于强分类器算法的BP神经网络模型（BPNN-Ada）、基于粒子群算法优化的BP神经网络（PSO-BPNN）、基于遗传算法优化的BP神经网络（GA-BPNN）和多元线性回归（MLR）对土壤有机质的含量预测并进行空间化制图。  结果  ① 土壤样点X、Y坐标值能够有效提高算法精度且充分表现环境因子与土壤有机质空间分布上的协同关系。② 4种神经网络算法预测结果土壤有机质空间分布基本类似,均呈现南高北低的趋势。③ 研究区域内4种神经网络模型的在建模集拟合程度从高至低依此次为:BPNN-Ada > GA-BPNN > PSO-BPNN > BPNN,在建模集中PSO-BPNN和GA-BPNN与BPNN拟合精度一致,BPNN-Ada的拟合精度R2最高为0.98。在验证集的预测能力由高至低依次为:BPNN-Ada > GA-BPNN > PSO-BPNN > BPNN。BPNN-Ada有着最高的预测精度和算法稳定性:RMSE = 4.47、MAE = 3.3、MRE = 0.05、R2 = 0.976。  结论  在景洪地区进行土壤有机质神经网络建模时加入地理坐标能够有效提高模型精度,且基于学习规则的神经网络优化算法效果要优于优化初始权重和阈值的神经网络算法及传统的BPNN算法。     

流域尺度土壤厚度的模糊聚类与预测制图研究

基于土壤厚度与景观位置和特征之间的关系,运用模糊c均值聚类(FCM)方法对西苕溪流域的土壤厚度分布进行了空间预测。选取高程、坡度、平面曲率、剖面曲率、径流强度系数和地形湿度指数6个地形因子进行模糊聚类,根据相应的聚类参数将流域地形组合分为8类。利用部分调查获得的土壤剖面数据,结合样点属性和专家经验为典型区赋值,最后由加权平均得到流域土壤厚度预测图。验证结果表明,FCM方法可以对地形因子组合进行有效合理的分级,其预测精度较高,模型的稳定性较好,是一种低成本高效率的制图方法。该方法在土壤厚度预测方面具有一定的可靠性。     

“中国土壤系统分类(二稿)”在土壤制图中的应用——以红壤生态站土壤详图为例

土壤分类是土壤调查制图的基础。应用土壤分类进行土壤调查制图却是对土壤分类进行验证、修正、补充使之更趋完善的过程。     

基于序贯高斯条件模拟的土壤重金属含量预测与不确定性评价——以宜兴市土壤Hg为例

土壤重金属含量的定量预测和预测结果的不确定性评价对生态风险评估具有现实意义。将1 155个表层土壤Hg样本分成两个无交集的数据集,309个样本用于模拟,另外864个样本用于验证,运用序贯高斯条件模拟方法对宜兴市土壤Hg的空间分布进行估值和模拟,并通过与传统地统计方法中的简单克里格估值进行对照,同时利用高斯序贯指示模拟探索单点和多点联合的不确定性。结果表明:基于同一个半方差模型,100次序贯高斯条件模拟方法得到的E-type型与简单克里格估值在空间分布上基本一致,两种方法的精度基本相同;随机抽取了第1、25、50、75、100次序贯高斯条件模拟的单次实现,将模拟结果和插值结果与846个点进行验证,5个单次实现的平均预测误差和均方根预测误差略高;以0.15 mg kg~(-1)作为临界阈值的单点超阈值概率虽然较高,但其置信度不足以划定污染区域,在划定污染区域时应采用多点联合概率评估其可靠性。     

空间回归模型在区域数字化土壤制图中的应用——以河南封丘县为例

以河南省封丘县为研究区,以环境协变量信息和先期获得的土壤数值化分类结果为基础数据源,在土壤分类距离空间自相关性分析的基础上,构建土壤分类距离—环境协变量空间回归模型,实施土壤分类距离空间预测,并最终实现研究区25 m分辨率数字化土壤制图.输出结果表明,研究区5种主要土壤类型中,普通底锈干润雏形土分布面积最大、弱盐灌於干润雏形土次之,分布比例分别为36％和24％.结合确定性趋势距离和非确定性残差的空间变异特征,阐释了研究区土壤空间分布格局的发生学背景和随机性因素的影响.与基于随机模型的土壤预测制图相比,基于环境协变量空间回归模型的数字化土壤制图输出结果展示了相似的研究区土壤空间分布整体格局,且具有细节清晰、图斑边界自然的特点.一方面能更好地诠释土壤空间分布的连续性和渐变性特征;另一方面能较好地反映微域成土环境对土壤发生学特性空间变异特征的影响.     

基于人工神经网络的土壤颗粒组成制图

以浙江西苕溪流域为研究区,综合考虑地形和土壤类型等信息,采集典型土壤样本,测定土壤颗粒组成,并基于土壤颗粒组成与景观位置和特征之间的关系,利用径向基函数(RBF)神经网络建立了高程、坡度、平面曲率、剖面曲率、径流强度系数和地形湿度指数6个地形因子与土壤颗粒组成之间的非线性映射关系,预测土壤颗粒组成的空间分布。验证结果表明,RBF神经网络方法能够挖掘出地形因子信息与土壤颗粒组成之间的非线性映射关系,其预测精度较高,模型稳定性较好,是一种低成本、高效率的制图方法。     

利用数字土壤制图技术评价桉树林土壤肥力

精细的土壤肥力空间信息有助于森林质量精准管理.本研究以广西高峰桉树林场为研究区,利用数字土壤制图技术对研究区主要肥力因子空间分布进行数字制图,在此基础上,应用灰色关联度模型对桉树人工林土壤肥力进行了综合评价.结果表明:研究林场的土壤肥力质量较好,土壤肥力水平2级和3级林地面积占总面积的68.6％,1级和4级林地面积占2...     

利用数字土壤制图技术评价森林立地质量

[目的]为了提升森林立地质量评价的精准性,探讨利用数字土壤制图技术对森林立地质量进行评价,助力精准林业的发展.[方法]以济源南山林场为研究区,以地形因子为预测因子,运用模糊C均值聚类方法(FCM算法)对立地评价所需的主要土壤属性进行预测制图,并在利用遥感影像数据获取林地其他立地环境因子分布图的基础上,应用灰色关联度法对...     

皖北亳州烟区土壤肥力定量评价

采集分析了谯城区1134个植烟土样的p H值、有机质、碱解氮、速效钾和速效磷的含量,利用模糊数学和主成分分析方法对其肥力进行了定量评价,旨在通过简便科学的评价,快速摸清烟区土壤肥力现状,指导精准施肥。研究结果表明:(1)研究区土壤p H较高,有机质偏低,大部分土壤碱解氮、速效钾、速效磷适中;(2)肥力较低区、中等肥力区和较高肥力区分别占耕地总面积的5.65%、89.93%和4.42%;(3)土壤肥力在南北方向上呈现低-高-低的趋势,东西方向上呈现出高-低-高趋势;(4)现主要植烟乡镇中,从土壤适宜性方面来看,西南部和中部相对优于西北部,西北烟区应该设法提高速效钾含量。     

基于特征筛选算法的数字土壤制图研究

平缓地带数字土壤制图中，环境协变量的选择是提高制图精度的关键。已有研究证明遥感影像可作为推理制图的辅助因子，而如何确定环境因子推理制图时各自的权重已成为现阶段研究的重点。选取湖北省麻城市乘马岗镇为研究区，采用3种特征筛选方法进行有效环境变量筛选，探索参与平原-丘陵混合区域制图的因子并确定其重要性，依据选择的相对稳定的指标，进一步探索提高土壤类型制图准确性的途径。根据141个野外独立样点的检验结果表明：在推理制图中，遥感因子在平原区域的重要性程度高于丘陵区域，且遥感因子中归一化植被指数(NDVI)和均值(Mean)较为稳定；基于递归特征算法的按地形推理制图精度最高为75.89%，分别高于ReliefF算法和基于Tree的特征筛选算法13.48%和4.97%；此外3种特征筛选算法制图结果中，按地形因子分区制图的精度均高于整体区域制图。因此，遥感因子作为辅助手段参与推理过程可有效提高制图精度。本研究采用的特征挖掘与机器学习算法对提升土壤制图精度具有一定的理论意义。     

基于RUSLE模型的安徽省土壤侵蚀及其养分流失评估

基于修正的通用土壤流失方程(RUSLE)和GIS空间分析技术,定量分析了安徽省土壤侵蚀及其养分流失的空间分布特征,探讨了土壤侵蚀强度与海拔、坡度等地形因子的关系。结果表明:2010年安徽省土壤侵蚀总量为3 454×104 t a-1,土壤侵蚀模数平均值为256.9 t km-2 a-1。全省以微度土壤侵蚀为主,侵蚀强度由北向南逐渐加剧。淮北与沿淮平原、江淮丘陵岗地以微度土壤侵蚀为主,皖南丘陵山区和皖西大别山区以强度侵蚀为主。海拔200~500 m和坡度15°~25°的区域土壤侵蚀量最大。不同土壤侵蚀强度在各高程、坡度带的面积分布比例规律相似,随着海拔和坡度的增加,土壤侵蚀强度逐渐加剧。微度侵蚀的面积比例逐渐减小,其他侵蚀强度的面积比例逐渐增加。全省因土壤侵蚀引起的土壤有机碳(SOC)、全氮(TN)、全磷(TP)和全钾(TK)等养分流失总量为106.6×104 t a-1,其中SOC、TN、TP和TK的平均流失量分别为3.57、0.37、0.10和3.90 t km-2 a-1。土壤养分流失量总体上由北向南逐渐增多,淮北与沿淮平原四种养分平均流失量和流失总量最小,皖南丘陵山区平均流失量和流失总量最大。     

安徽省长江以北地区土壤水分动态模拟初探

利用安徽省长江以北地区11个农业气象站1980-2000年实测0-20cm土壤水分资料，基于土壤水分平衡模型，分季节建立了不同降水条件下的土壤水分模拟模型。当模拟时段内总降水量P≤某临界值P0时，模型以模拟时段初的土壤相对湿度（θ’0）、时段内降水量（P）、〉0℃活动积温（∑T〉0）、日照时数（∑R）等为自变量；而当P〉P0时模型以θ＇0、Ln（P）、∑T〉0、∑R等为自变量。经对2005年安徽省长江以北地区平均土壤水分模拟值与实测值比较，以及2006年3月28日安徽省长江以北地区各地土壤相对湿度瞬时模拟值与实测值比较，二者达极显著相关关系，说明模型模拟效果较好，但也存在一定的系统偏差，模拟值普遍偏小。该结果对安徽省长江以北地区土壤墒情模拟具有应用价值。     

面向数字土壤制图的土壤采样设计研究进展与展望

全球化土壤环境问题的出现对基础输入数据的精度、尺度和时序提出了更高要求,面向数字土壤制图的土壤采样研究得到了快速发展。首先利用文献计量学的方法定量化分析国内外土壤采样研究学科分布和研究热点变化;随后重点梳理了国内外土壤采样研究的文献,根据不同的土壤调查目的、调查区历史采样点将土壤采样设计分为:土壤全面采样设计、土壤补充采样设计、土壤验证采样设计和土壤监测采样设计;最后介绍了基于样点的推理制图方法。在此基础上,对未来在多尺度的土壤采样设计、土壤–环境因子关系的新型假设和采样设计中现实问题的量化等方面进行了展望,旨在为数字土壤调查工作的开展提供参考依据。     

数字土壤制图技术研究进展与展望

土壤调查与制图是获取土壤信息的基本手段,在土壤科学发展中发挥了至关重要的作用,采用新方法开展数字土壤制图是土壤学科新兴的研究方向。本文全面回顾总结了近年来国内外数字土壤制图工作开展情况、方法的发展和应用,分析了当前在数字土壤制图研究中存在的主要问题,并且对数字土壤制图研究的发展趋势进行了展望,提出了今后一段时间我国开展这方面工作的建议,可以为数字土壤制图研究工作提供参考。     

湖南烟区土壤有效态微量元素含量的分布特点

测定了湖南烟区1347个土壤样本的有效态微量元素含量,对其分布特点进行了评价。结果表明:(1)湖南烟区土壤有效锌含量较高,平均为2.24mgkg-1;有效锰含量丰富,平均为27.89mgkg-1;有效铜和有效铁含量极丰富,平均为3.28mgkg-1和81.30mgkg-1;水溶性氯含量适宜,平均为13.99mgkg-1;但有效硼和有效钼含量较低,分别有97.92%和56.35%的土壤样本含量在烤烟生长的临界值以下,均属缺乏状态。(2)湖南各烟区因有效态微量元素含量不同大致可分为4类,第Ⅰ类由桂阳独自成类;第Ⅱ类包括永州和浏阳;第Ⅲ类包括宁乡和怀化;第Ⅳ类包括常德、张家界、龙山和凤凰,并对各类的特点进行了描述。     

O_3浓度升高对麦季土壤-植株系统中微量元素的影响

利用O3-FACE平台研究近地面臭氧浓度升高（目标值比周围大气高50%）对2009—2010年间麦季各生育期不同深度（0～5cm,5～10cm和10～15cm）耕层土壤微量元素有效性和成熟期地上部分微量元素累积量的影响。结果表明,近地层大气O3浓度增加提高了麦季耕层（0～15cm）土壤中有效性Fe、Mn含量,降低了有效性Cu、Zn含量,对Zn的减幅达27.3%（P〈0.05）;大气O3浓度升高对土壤5～10cm土层DTPA提取态Fe、Mn、Cu、Zn的影响最大;高O3浓度显著降低了5～10cm和10～15cm土壤DTPA-Zn含量（P〈0.05）。O3浓度升高降低了小麦成熟期生物量和微量元素累积量。对不同层次土壤有效态微量元素和成熟期微量元素累积量对O3浓度升高响应进行了分析,同时指出应从土壤性质和作物生长两个方面进一步研究全球大气环境变化对土壤有效态微量元素的影响机制。