不同含水率下日光温室土壤温度变化规律的峰拟合法拟合

为了探讨中国西北寒冷干旱地区冬季日光温室内土壤含水率和温度变化规律,该文对内蒙古呼和浩特市日光温室内土壤温度和含水率进行了测试,并利用峰拟合法对不同含水率下的土壤温度进行了拟合。试验表明,在强蒸发条件下,随着土壤温度的升高,土壤非饱和导水率提高,从而将干湿发生面下方的液态水引入干湿发生面。峰拟合函数的最小拟合度为0.95907。通过计算得知,降低含水率能提高白天和夜间的土壤平均温度。验证估计Extreme函数得知,只要确定偏移y0、中心xc、宽度w、幅值A即可得土壤温度对时间的变化函数。该方法可以有效地减少测试点的数量,并把离散的数据点转化为连续函数从而进行微积分分析,提高检测效率。     

新疆包头湖灌区农田土壤水盐热特性空间变异特征

土壤作为高度变异体,其大尺度下的土壤水盐热分布特征具有空间变异性。为了探究大尺度下的土壤水、盐、热的空间分布特征及空间变异性,以新疆包头湖区域为例,采用经典统计学和地统计学相结合的方法,对土壤水盐热参数的空间分布特征进行分析。结果表明:土壤含水率、导热率及热容量均属于中等偏弱变异程度,土壤含盐量为强变异程度;土壤含水率、含盐量、导热率的半方差函数均可用高斯模型进行拟合,热容量的半方差函数可用指数函数进行拟合;含水率、含盐量、导热率、热容量同一深度各自变量之间均具有较强的空间依赖性,随机因素占总变异程度较低,最大相关距离在2 600~3 900 m。该研究为当地农业灌溉及精细农业的生产提供一定参考。     

陕西洛川全新世黑垆土理化特征年龄函数的构建

构建土壤理化特征年龄函数是定量认识土壤发育过程的重要途径,也是建立土壤发育模型的基础。本研究通过对陕西洛川全新世黑垆土剖面土壤理化特征及土壤14 C年龄进行研究,利用线性函数、对数函数和三阶多项式对其进行拟合,从而构建土壤年龄函数。结果表明:利用三阶多项式对土壤黏粒(<0.002mm)、粉粒(0.002～0.02mm)、砂粒(0.02～2mm)与土壤年龄拟合效果最好,其变化趋势表明了黑垆土层的存在;而对数函数的拟合结果较好地反映了土壤有机碳随土壤年龄逐渐减少和pH随土壤年龄逐渐增大的过程;土壤CaCO3含量、Mn/Zr,Fe/Zr,K/Zr,Mg/Zr,Ca/Zr,P/Zr,Na/Zr随土壤年龄变化规律与三阶多项式拟合结果最为相符,其结果较好地反映了CaCO3与各种土壤元素在土壤中的迁移过程。     

利用温度植被干旱指数（TVDI）方法反演杭州伏旱期土壤水分

利用MODIS资料构建了杭州地表温度（Ts）-增强植被指数（EVI）的特征空间,拟合了特征空间中的干、湿边方程,计算了温度植被干旱指数（TVDI）,并推导出利用TVDI和干、湿边土壤水分计算土壤含水量的方程。在计算TVDI的过程中,为了减少高程的影响,利用数字高程模型（DEM）对Ts进行了订正;利用同期野外实测土壤湿度数据计算了干边上的土壤水分值,从而反演杭州2006年伏旱期8月份每隔16d的平均土壤含水量。结果表明：①TVDI方法能反演杭州伏旱期土壤表层水分,实测值与预测值之间平均绝对误差在15个百分点左右。②高程校正后的TVDI能更好的反映土壤水分,与校正前相比,平均绝对误差减少5个百分点,基本满足业务需要。     

雅鲁藏布江中游河岸交错带沙地土壤水分的空间异质性

土壤水分是制约西藏高寒河谷风沙化土地植物群落自然演替和人工促进植被恢复的重要因子之一,准确把握沙地土壤水分的分布状况,对指导正在进行的沙地植被恢复与重建具有重要实践意义。该文采用地统计学与GIS相结合的方法,以雅鲁藏布江中游河谷风沙化土地为对象,研究了河岸交错带沙地土壤水分的空间分布及不同类型沙地和沙丘部位的差异性。结果表明:1)试验地不同深度土壤含水率平均值为6.14%～14.20%,随着湿沙层深度的增加,土壤含水率平均值随之增大。各层土壤含水率均表现为强变异性。2)除0～20cm土壤含水率具有强烈的空间相关性外,其它各层土壤含水率具有中等的空间相关性。随着土层深度的增加,空间相关性减弱。不同深度土壤含水率的空间分布格局存在着较强的相关性,以20～40cm和40～60cm相关性最高。3)流动沙丘迎风坡和河滩地土壤含水率明显高于背风坡、沙砾地、沙丘顶。雅鲁藏布江河水丰枯变化、微地形和风沙运动则是造成不同类型沙地、沙丘部位土壤含水率差异的主要原因。     

利用植被指数-地表温度特征空间反演干旱区土壤干湿状况

土壤干湿状况是监测土地退化的重要指标之一,是植物物生长发育的关键因素;准确地估计土壤湿度在时空上的分布状况对理解生态系统有着重要的意义,且对干旱区农业生产及生态重建也具有重要价值。研究分析了两种植被指数(NDVI,MSAVI)构建的特征空间参数的特征;同时,在考察点尺度上,分析了旱情指数TVDI与土壤含水量的关系;并揭示了研究区TVDI的空间分布规律;结果表明:Ts/MSAVI空间和Ts/NDVI空间干边的拟合系数均大于0.90,湿边拟合的效果稍差,而Ts/MSAVI构成的特征空间其拟合的干湿边更易相交,与地表温度结合,更能表示地表湿度的变化情况;TVDIM与TVDIN同土壤含水量表现为极显著负相关,且TVDIM与土壤含水量的相关性大于TVDIN与土壤含水量的相关性;Ts/MSAVI特征空间和Ts/NDVI特征空间反演的旱情指数TVDI,在空间分布上是较为相似的。     

干湿循环下云南非饱和红土土—水特性研究

以云南红土为研究对象,以脱湿、吸湿引起的干湿循环作为控制条件,考虑初始干密度(1.20,1.25,1.30g/cm3)、初始含水率(30.0%,33.0%,36.0%)、预固结压力(0,50,100,200kPa)、过筛粒径(0.5,1.0,2.0mm)等影响因素,通过压力板仪法,研究干湿循环下云南非饱和红土的土—水作用特性。结果表明:干湿循环过程中,不同影响因素下红土的基质吸力随含水率的增大而减小,其土—水特征曲线呈直线型或"倒J"形,其脱湿变化过程可以分为快速脱湿、缓慢脱湿、稳定脱湿3个阶段,对应的吸湿变化过程也可以分为快速吸湿、缓慢吸湿、稳定吸湿3个阶段。相同基质吸力下,随初始干密度、初始含水率、预固结压力的增大,红土的含水率增大;随粒径的增大,红土的含水率减小。初始干密度、预固结压力、粒径(0.5mm除外)影响下的红土的土—水特征曲线可采用幂函数关系进行拟合,不同初始含水率、粒径0.5mm时的土—水特征曲线可采用线性函数关系进行拟合。红土脱湿过程的含水率高于吸湿过程的含水率,脱湿—吸湿过程中的土—水特征曲线存在滞后现象,其实质在于干湿循环作用下红土具有孔隙效应、瓶颈效应、角度效应的综合结果。     

基于植被指数估算天山牧区不同利用类型草地总产草量

针对天山牧区草地面积广、生长环境差异大等特点,选用MODIS/MOD13Q1数据,生成归一化植被指数、增强植被指数、土壤调节植被指数和差值植被指数4种从不同角度反映牧草长势的植被指数,对4个不同牧草利用类型分区分别建立了4种指数及其组合与总产草量的4类回归方程。利用留一交叉检验法评价各模型精度,最终获得适合不同草地利用类型的产草量遥感估算模型。结果表明:4种植被指数都可用于产草量估算,不同植被指数估算模型的拟合精度有区域差异性。当采用SAVI和二次多项式拟合时,RMSE最大值出现在I区,为5 857 kg/hm2,当采用NDVI和二次多项式拟合时,最小值出现在III区,仅为616.487 kg/hm2。值得注意的是采用差值植被指数、土壤调节植被指数估算产草量需考虑植被覆盖状况。其次,多个植被指数组合有信息互补的优势,采用线性回归模型估产时,多个植被指数组合精度高于单一植被指数。该研究可为天山地区草地总产草量遥感估算提供有意义的借鉴。     

时域反射仪对水分非均匀分布土壤含水率的测定

为了评估时域反射仪测定水分非均匀分布土壤的含水率的性能,该研究在室内试验中将土柱纵向分为上下2层,设置土壤水分差为0.05、0.10和0.15 cm3/cm3 3种情况,进行不同含水率梯度下水分非均匀分布对该仪器测定土壤含水率的影响试验,并在田间试验中进行了实地测试。结果表明,在室内新型时域反射仪随着上下2层土壤含水率梯度差的增加,测定土壤含水率的均方根误差略有增大,在水分分布相对均匀的土壤中测定土壤含水率的均方根误差小于 0.028 cm3/cm3。在田间竖直埋设探头,上湿下干和上干下湿的土壤     

宽地膜覆盖条件下土壤温度场特征

宽地膜覆盖对土壤温度有明显的正效应。通过对新疆奎屯地区某地宽地膜覆盖条件下地温场动态的分析，可知膜间、膜边、膜中和揭膜4种处理下的土壤表层5 cm处的温度（以下称表层土温）都可拟合为时间的正弦函数；温度的日变化特征可以用8：00，16：00，20：00 三个时刻来简要表征；种植季节内表层土壤最高温度、表层土温最大变幅及平均表层土温的最大值均发生在膜中，其后依次为膜边、膜间与揭膜；膜中、露地和膜间的不同深度地温在一日内和种植季节内均有一个变化过程；一日内地温变幅与深度关系可拟合成指数函数。     

基于温度植被干旱指数的江苏淮北地区农业旱情监测

为实现江苏省淮北地区农业旱情监测,利用Savitzky—Golay(S-G)滤波方法,对2011—2012年江苏省淮北地区1-5月MODIS的归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)和地表温度(land Surface temperature,LST)8 d产品进行重构,去除原8 d数据的噪声,填补受云影响而缺失的数据。基于重建后的NDVI和LST数据,计算温度植被干旱指数(temperature vegetation dryness index,TVDI);分析TVDI和土壤湿度之间的关系,构建土壤湿度反演模型。最后,利用另外1组数据验证所建土壤湿度模型的精度。研究结果表明:1)S-G滤波方法能够提高MODIS LST和NDVI数据质量,并能对缺失数据进行填补;2)TVDI方法能够实现试验区土壤湿度反演,所建模型在试验区具有一定的普适性,反演精度较高(R2=0.575,RMSE=2.59%);3)TVDI方法在江苏省淮北地区干旱监测中得到了较好的应用,能够成功地监测出江苏淮北地区2011年和2012年春旱。该研究可为农业旱情的快速监测提供借鉴。     

条件植被温度指数干旱监测方法的完善

应用NOAA-AVHRR多时段卫星遥感数据,以陕西省关中平原为研究区域,建立了条件植被温度指数干旱监测方法,讨论了植被指数和地表温度特征空间中冷边界和热边界的确定方法。通过气象网站的降水量资料验证了该研究区域1999年以来每年5月上旬的干旱监测结果,结果表明条件植被温度指数与降水量间的相关性随着累计时间的增加而降低,与最近月份降水量的相关性最好,证实了冷边界和热边界确定方法的合理性以及条件植被温度指数是一种可行的、近实时的干旱监测方法。     

地表温度 植被指数特征空间时空尺度效应分析

利用遥感技术构建的地表温度-植被指数特征空间法(以下简称特征空间法)综合了这两个参数特有的生理生态意义,被广泛应用于区域旱情监测与蒸散估算。但是受前期降雨的影响,特征空间法的应用前提(研究区域存在极端干旱地区)很难满足;同时,多空间分辨率遥感数据对地面极端湿润或干旱状况识别程度不同,增加了特征空间法应用的不确定性。为探索特征空间法的时空尺度效应,本文利用MODIS数据对降雨后特征空间拟合边界的连续变化进行分析,利用Landsat 5 TM数据对不同空间分辨率下的特征空间参数及温度?植被干旱指数(TVDI)的变化进行研究。结果表明:拟合"干边"因受降雨影响,与理论"干边"存在较大差异,拟合"干边"的变化能够反映研究区域的墒情演变,要提高特征空间法的估算精度,必须正确对拟合"干边"在裸地处(NDVI=0.1)的数值进行动态赋值。遥感数据空间分辨率的降低使得拟合"干边"与"湿边"偏离理论边界,造成特征空间向中间压缩,导致TVDI指数向极端干旱和极端湿润区偏移。任何不符合特征空间法应用前提的畸变都可影响到最后的计算结果,应该从机理上对这些畸变进行校正或避开,特征空间法才能得到正确的应用。     

呼和浩特市不同植被指数与地表温度的定量遥感关系

利用Landsat 8影像数据,提取呼和浩特市地表温度（LST）、4种典型植被参数:归一化植被指数（NDVI）、修正土壤植被指数（MSAVI）、比值植被指数（RVI）及植被覆盖度（FV）,并结合研究区土地覆被信息,探讨了LST与4种典型植被参数的定量遥感关系,不同下垫面类型对地表温度—植被参数的影响及其二者之间的空间尺度效应。结果表明:地表温度—植被参数呈现出显著负相关关系,NDVI,RVI,MSAVI,FV每增加0.1,对应的LST分别下降:0.99℃,0.83℃,1.02℃,0.64℃;不同土地覆被类型中二者相关性差异显著,其中林地LST与4种植被参数相关性最强,RVI与LST相关性最稳定;在不同的空间尺度下（30～1 920 m）,地表温度—植被参数空间相关性呈现出先增大后减小的趋势,NDVI,FV,MSAVI,RVI与LST的空间相关性分别在120 m,240 m,60 m,120 m达到最高。     

黄土高原小流域土壤水分及全氮的垂直变异

为了研究黄土高原土壤中水分及全氮垂直分布及变异情况,对陕北神木县六道沟小流域中苜蓿地、荒草地、农地、柠条地以及油松地5种不同植被类型下0～800 cm土层中土壤含水率和土壤全氮进行了测定和分析。土壤含水率在垂直方向上呈现出干湿交替的层状分布。植被类型影响土壤水分含量的垂直剖面分布;各植被类型下相对高湿层和低湿层出现的深度不同;不同深度土层平均土壤含水率不同。农地及退耕荒草地土壤水分涵养较好,垂直方向上含水率变化较大;人工植被苜蓿、柠条消耗土壤水分较多,土壤含水率变化相对平缓;油松地平均土壤含水率及变化幅度居中。研究区域中,土壤全氮含量水平较低,表层发生陡降后,在20 cm以下土层中仍以很小的变幅降低,变化平缓。柠条地土壤全氮含量高于其他植被类型。     

基于红边位置的马铃薯植株氮浓度估测方法研究

【目的】高光谱遥感技术可以用于植被生长状况的监测和研究光谱与植被理化性质间的关系。红边位置是与作物氮素营养关系较为密切的光谱参数,常用于作物叶绿素或氮素的含量监测,监测参数以及数据的计算都影响着该方法的准确性和实用性。为此,本研究优化了红边位置方法的参数,比较了六种方法对所得马铃薯氮浓度预测数据的翻译的准确性和精确度。【方法】于2014—2016年在内蒙古阴山北麓,进行了三个马铃薯品种、不同施氮量的田间试验。在马铃薯苗期、块茎形成期、块茎膨大期、淀粉积累期和收获期,使用红边位置获取了马铃薯冠层反射光谱,采用六种方法计算了该数据翻译的马铃薯地上部氮浓度,并分别与实测值进行了相关性分析。【结果】马铃薯生育后期一阶导数光谱中双峰现象较为明显。不同生育时期中苗期由于受到噪声光谱的影响氮浓度,与红边位置相关性较差,块茎形成期至淀粉积累期的氮浓度与红边位置相关性较高,其中块茎膨大期相关性最高。最大一阶导数法和拉格朗日内插法所得红边位置无连续性;线性外推法所得红边位置变幅与标准差最高,最大分别可达到44.6和9.3;多项式拟合法次之,变幅和标准差分别为15.1和2.6;倒高斯拟合法和线性四点内插法的变幅和标准差较小。在六种方法所得红边位置与马铃薯地上部氮浓度的预测模型中,线性外推法决定系数最高(R^2=0.55),预测值与观测值相关性最好(R^2=0.44,RMSE=3.96 g/kg,RE=11.46%);倒高斯拟合法与多项式拟合法模型决定系数相近,R^2均在0.40左右,倒高斯拟合法对氮浓度的预测能力更高一些(R^2=0.31,RMSE=4.33 g/kg, RE=12.03%)。【结论】红边位置能够对块茎形成期至淀粉积累期的植株氮浓度进行诊断,花期红边位置有轻微的饱和现象,但并不影响整体的预测,在花期和块茎膨大期采集光谱时需要注意传感器与植物冠层的距离,保证采集数据的准确性。线性外推法是最适合马铃薯冠层光谱的红边位置计算方法,所得红边位置变幅大,对马铃薯地上部氮浓度的变化较为敏感,回归模型决定系数和预测精度也最高,而且对于高氮浓度处的饱和现象有较好的缓解作用。     

基于SHAW模型的青海湖流域土壤温度模拟

土壤温度与地气间能量交换、水分循环密切相关，影响着植被生长乃至区域生态安全。本文首先分析了青海湖流域2018年10月至2020年7月实测的不同深度土壤温度变化特征，然后结合2018年10月至2019年8月土壤温度对SHAW模型进行了率定，并根据2019年9月至2020年7月观测数据对率定参数进行了验证，在此基础上探究了植被和土壤参数对土壤温度变化的影响。结果表明：(1)伴随深度增加，土壤温度的变化幅度逐渐减小，5 cm深度逐日平均土壤温度的极差达到25.50℃，而35 cm深度极差为20.19℃，均远低于相同时期气温的极差(36.32℃)；(2)率定期各层土壤温度的纳什效率系数(NSE)均高于0.94，均方根误差(RMSE)由表层(1.91℃)至深层(0.86℃)逐渐减小，模型模拟精度随着土层深度增加而提高；验证期各评价指标略低于率定期，但各层NSE均超过0.93,RMSE由浅层的1.98℃降低至最深层的0.98℃，说明SHAW模型可以模拟青海湖流域土壤温度的动态变化；(3)土壤温度变化与叶面积指数、土壤容重均呈负相关关系，饱和导水率、孔径指数和进气势分别降低60%、40%和30%以后...     

基于环境变量的渭干河-库车河绿洲土壤盐分空间分布

土壤属性的数字制图对精准农业生产和环境保护治理至关重要。为了在大尺度上尽可能精确的监测土壤盐分空间变异性,该文使用普通克里格(ordinary kriging,OK)、地理加权回归(geographically weighted regression,GWR)和随机森林(random forest,RF)方法,结合地形、土壤理化性质和遥感影像数据等16个环境辅助变量,绘制渭干河-库车河绿洲表层土壤盐分分布图。基于决定系数(R^2)、均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)验证模型精度。结果表明:不同方法预测的盐分分布趋势没有显著差异,大体上从研究区的西北向东南部方向增加;结合辅助变量的不同预测方法中,RF方法预测精度最高,R^2为0.74,RMSE和MAE分别为9.07和7.90 mS/cm,说明该模型可以有效地对区域尺度的土壤盐分进行定量估算;RF方法对电导率(electric conductivity,EC)低于2 mS/cm时预测精度最高,RMSE为3.96 mS/cm,很好的削弱了植被覆盖对电导率EC的影响。     

基于NDVI-LST模型对辽宁月尺度土壤水分的反演

利用MODIS卫星数据集中的归一化植被指数NDVI(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)与地表温度LST(Land Surface Temperature,LST)数据建立NDVI-LST模型,对辽宁省2015年5-8月的土壤水分进行反演,建立土壤水分与干边斜率的相关关系,得到该模型反演下的土壤水分。结果表明:(1)该时间段的NDVI-LST实际模型能够形成类似"三角"的特征空间,与理论模型吻合,利用该模型反演的5-8月土壤水分含量与地面实际监测结果相关性较高,除8月外,相关系数均在0.8以上,反演结果空间布局与地面实际土壤水分基本一致;(2)8月土壤水分反演结果不理想,相关系数为0.48,反演和地面实际空间特征差异也较大,其原因是8月NDVI对7月降水极少的响应时间的延后。整体而言,NDVI-LST模型反演土壤水分的试验结果较理想,可为利用卫星遥感手段快速反演辽宁月尺度的土壤水分、干旱灾害防御评估等决策工作提供一种新思路。