三峡库区土壤有机质区域分布及影响因素

利用多目标地球化学调查方法，通过野外实地调查、大面积系统采集土壤表层、深层样品、测试分析和数理统计，探讨了三峡库区不同土壤类型深层和表层土壤中有机质含量分布特征。以紫色土为例探讨了不同分布高程、坡度和不同植被条件下对有机质含量的影响。结果表明：三峡库区土壤有机质含量总体上较低，均为矿质土壤。成土母质类型对土壤有机质含量影响明显，相同自然条件成土作用下，海相石灰岩母岩区的土壤有机质高于陆相砂、泥岩母岩区的土壤。在土地利用方式上，水耕模式有利于增加土壤有机质。地形高程、坡度对紫色土有机质分布影响明显，随着海拔高度的降低，紫色土有机质含量明显降低；随着地形坡度降低，土壤有机质明显升高。植被覆盖类型上，草丛区、阔叶林区有机质具有高于混交林区、灌丛区、针叶林区的趋势。紫色土有机质与P，S等元素呈极显著正相关，但与造岩矿物元素及母质来源的元素相关性差。     

汶川地震灾区植被覆盖度变化与地形因子的关系

[目的]分析植被覆盖度变化与高程、坡度、坡向3种地形因子关系,为汶川地震灾区环境监测及修复、水土保持、灾害评估与防治等工作提供一定依据。[方法]通过构建汶川地震灾区像元二分模型估算植被覆盖度,分析植被覆盖度与地形因子之间的关系。[结果]高程小于3 000m的各高程带、各坡度带中平均植被覆盖度、高植被覆盖度减少,低植被覆盖度增加的比例均与高程、坡度呈负相关。高程低于500m,500~1 000m区域和坡度小于5°的区域其植被受地震影响大,恢复周期更长,截至2015年5月,尚未达到震前水平。各坡向区平均植被覆盖度,高、中、低植被覆盖度比例变化趋势较为一致,无明显差异,东、南、东南、北方向各等级植被覆盖度比例已达到震前水平。[结论]植被覆盖度与地形因子之间关系密切,植被覆盖的动态监测可以从地形变化出发。     

渭河干流沿岸土壤有机质空间分布特征及其影响因素

通过野外实地调查,系统采集了渭河干流区域土壤表层及深层样品,利用方差分析、缓冲区分析等分析方法,研究了土地利用类型、海拔、坡度、坡向以及距离河岸的距离因素对土壤有机质空间分布的影响。结果表明,渭河流域沿岸区域土壤有机质含量总体偏低,分布不均,变异性较大,随着土层深度增加有机质含量逐渐降低。土地利用类型、海拔、坡度、坡向以及距离河流的距离因素只在20 cm以上土层具有显著影响。不同用地类型有机质含量的顺序是:农田> 林地> 果园> 荒滩草地。随着海拔升高,有机质含量逐渐增加。阴坡和半阴坡的有机质含量明显高于阳坡。离河岸越远有机质含量越高,随深度增加这种趋势逐渐减弱。     

景观复杂地区土壤有机质变异的多尺度特征——以河南省登封市土壤为例

为研究景观复杂地区土壤有机质变异的尺度特征,以河南省登封市为研究区,探讨了该市土壤有机质在不同尺度、不同景观类型区的变异特征。结果表明:(1)2 km采样间距的大尺度土壤有机质平均含量和变异系数分别为20 g kg-1和44.8%;200、300、300和500 m间距的小尺度4个景观类型区:紫色土区、中山石英砂岩区、山前洪积扇区和低山丘陵洪积物母质区,有机质平均值和变异系数分别为15.72、15.53、26.00、18.98 g kg-1和29.9%、26.21%、16.04%、35.41%。(2)不同尺度、不同景观类型区土壤有机质的半方差函数,在块金值、基台值和变程等参数上有较大差异。(3)大尺度土壤有机质与高程因子、坡向因子呈极显著和显著相关性,与坡度相关性不明显;除了低山丘陵洪积物母质区与高程因子极显著相关外,小尺度土壤有机质在紫色土区、中山石英砂岩区和山前洪积扇区均和高程、坡度、坡向无显著相关性。     

砒砂岩区小流域土壤有机质空间分布特征及其影响因素

为了探究砒砂岩区小流域土壤有机质空间分布特征,该文以砒砂岩区典型流域鲍家沟小流域为研究对象。采用网格法布设取样点,2018年7月取样,按照0～20、20～40、40～60 cm划分取样层次。采用重铬酸钾外加热法测定土壤有机质,采用激光粒度测定仪测定土壤粒度,采用样方拍照法计算植被覆盖度。运用地统计学和约束性排序相结合的方法,研究环境因子影响下砒砂岩区土壤有机质的空间变异特征。结果表明:砒砂岩区小流域土壤有机质质量分数在0.98～15.45 g/kg之间,不同地形土壤有机质含量呈沟底坡面山脊的规律;研究区土壤有机质的空间分布规律可以用半方差函数的指数模型进行良好的模拟,块金效应在55.1%～57.5%范围内,属中等程度变异。小流域土壤有机质呈中间高边缘低的规律;冗余分析的结果显示,第1轴的特征值为0.58,解释量为58%,第1轴对响应变量的累积解释量为96.1%,前两轴对响应变量的累计解释量达到了99.3%。各环境因子与第1排序轴的相关系数大小顺序为植被覆盖度土壤侵蚀程度土壤颗粒平均粒径坡位高程坡度,第1排序轴可以定义为植被-土壤侵蚀因子,坡度因子与第2排序轴的相关系数高于其他环境因子,第2排序轴可以定义为坡度因子。植被覆盖度是影响砒砂岩区小流域土壤有机质空间变异的主导因素,土壤侵蚀程度是决定土壤有机质垂向变异的关键因素。砒砂岩区的土层浅薄且贫瘠的地带,不宜开展大面积的整地和造林工作,而土层深厚且水肥条件良好的区域可以营造合理密度的灌木林、乔木林以及经济林。     

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。     

南方典型红壤侵蚀区土壤有机质的影响因素及精准治理

以福建省长汀县朱溪流域为研究区，综合运用遥感、冷热点分析、灰度关联度法、神经网络模型，对研究区内不同因子对土壤有机质的影响及土壤有机质的精准治理方案进行了研究。结果表明：(1)朱溪流域西部与东北部为土壤有机质的热点区，南部与北部为冷点区；(2)各因子对有机质含量的影响程度排序为：高程>植被覆盖度>土地利用强度>坡度>水土保持措施耗费；(3)构建的MLP神经网络模型预测的正确率高达92.6%，利用模型预测在植被恢复、工程恢复、植被工程恢复三种治理措施下土壤有机质的恢复情况，通过精确定位，可实现生态恢复措施最优的空间分布，减少因治理空间错位造成的经济损失。     

黄河三角洲滩涂——湿地——旱地土壤团聚体有机质组分变化规律

土壤团聚体有机质是具有生物、化学活性的土壤有机质组分,在土壤碳库周转过程中起重要作用。以黄河三角洲滨海土壤为研究对象,分析土壤团聚体有机质组分含量及稳定性碳同位素,探讨研究区由潮滩到内陆依次分布的无植被荒地、盐生植被湿地和旱地土壤团聚体有机质分配特征、碳库稳定性及来源。结果表明:在无植被荒地—湿地—旱地过渡区,土壤有机质含量呈先增加后降低的趋势,且与大团聚体含量呈显著正相关关系。土壤团聚体有机质可以分为大(微)团聚体表面游离颗粒态有机质(f POM)、大(微)团聚体内部结合的颗粒态有机质(iPOM)和矿物结合态有机质(m SOM)。无植被荒地fPOM、iPOM(250～2 000μm)和mSOM的有机碳含量较低;随着盐生植被的生长,湿地土壤中此3种颗粒态有机质的有机碳含量明显增加,最高分别达到410.0 g·kg~(-1)、98.8g·kg~(-1)和18.8 g·kg~(-1);湿地过渡为旱地后,3种颗粒态有机质的含量逐渐趋于稳定。无植被荒地土壤颗粒态有机质(包含fPOM和iPOM)中有机碳的分配比均低于20%,盐生植被湿地中该组分分配比在41.8%～75.2%,而农业开垦后相同组分分配比均低于54%。不同土壤有机质组分的δ13C值呈fPOMiPOMmSOM,且具有盐生植被湿地旱地无植被荒地的趋势。综上,黄河三角洲无植被荒地土壤有机质总量较低,主要是以矿物结合态有机质为主的稳定碳库,且受海源有机碳影响较大;湿地植被的生长增加了有机质总量,但同时增加了活性碳库的相对比例,对环境条件的改变更为敏感;玉米和小麦耕作降低活性碳库的相对比例,增加了土壤库的稳定性。     

岷江上游流域植被覆盖度及其与地形因子的相关性

[目的]研究岷江上游流域植被覆盖度随不同高程带、坡度带、坡向分布变化的特征及相关性,为该地区利用有利地形加强生态环境建设和防治水土流失提供依据。[方法]在GIS和RS技术支持下,利用Landsat-8OLI遥感影像和DEM数据提取植被覆盖度和地形因子进行叠加分析,构建统计样本定量分析植被覆盖度与地形因子间的相关关系。[结果]研究区总体植被覆盖情况良好,中度以上植被覆盖区占研究区面积75.0%,低植被覆盖区仅占15.2%。植被覆盖度随海拔高度和坡度的增加呈先增加后降低的趋势,在海拔2 500~3 000m和坡度25°~45°达到最大值;阳坡的植被覆盖度略大于阴坡。各地形因子对不同植被覆盖度的影响程度不同,低植被覆盖区受坡度影响较显著,极高度植被覆盖区受海拔高度影响较显著,其他植被覆盖区与地形因子的相关性无明显规律。[结论]岷江上游流域植被覆盖度与地形因子关系紧密,地形因子变化对生态环境有重要影响。     

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.     

贺兰山低山区土壤抗蚀性的空间差异性

[目的]对宁夏回族自治区贺兰山低山区表层土壤抗蚀性空间变化特征进行分析,为该区的环境保护、生态建设及生态治理提供科学依据.[方法]通过对贺兰山低山区不同海拔表层土壤进行野外取样与室内测定分析,运用统计学方法筛选出表层土壤可蚀性关键因子,构建贺兰山低山区土壤抗蚀性综合评价模型,并采用该模型对贺兰山海拔1 300～1 80...     

砒砂岩区小流域土壤有机质的空间分布及其环境影响因素研究

砒砂岩区是黄河中游粗泥沙集中来源区之一。研究砒砂岩区小流域土壤有机质特征及其与环境因子的关系，对于科学指导植被建设，减少入黄泥沙有重要意义。本文以砒砂岩区典型小流域为研究对象，于流域内布设150个样点，按照0~20cm、20~40cm、40~60cm划分土层深度采集土壤样品，运用通径分析和冗余分析方法进行分析，研究结果表明：砒砂岩区小流域不同土地利用方式土壤有机质呈乔木林>灌木林>天然草地>耕地>裸地趋势，不同地形土壤有机质呈沟底>坡面>山脊的规律；冗余分析的结果显示，复合地形指数、土地利用方式、坡位以及土层厚度对砒砂岩区土壤有机质空间变异规律的解释量最大；通径分析的结果显示，环境因子与土壤有机质的关系可以用多元线性方程"Y=1.054+0.099" "X" _"1" "+2.722" "X" _"2" "+0.776" "X" _"3" "-0.001" "X" _"4" 来表示，其中坡位和土地利用方式是影响砒砂岩区小流域土壤有机质空间变异的主导因素，土层厚度与土壤有机质垂向变异的密切相关。     

典型流域土壤侵蚀演变的高程、坡度空间差异比较

三峡库区腹地作为生态环境脆弱和土壤侵蚀敏感地区,其土壤侵蚀研究对库区生态建设具有重要意义。选取大宁河和梅溪河流域,借助GIS和RS技术,以1988,2000,2010,2015年遥感影像为数据源,结合实地调查,提取土壤侵蚀数据,通过土壤侵蚀强度综合指数、景观格局指数等研究方法,分析其不同高程、坡度带土壤侵蚀演变空间差异,探究土壤侵蚀防控的措施。结果表明:(1)从土壤侵蚀严重程度来看,2个流域最严重土壤侵蚀带及其演变趋势均具有较大的差异性。大宁河流域1 000~1 200m范围内的25°~35°坡度带最为严重,梅溪河流域则以800~1 000m范围内的25°~35°坡度带最为严重;(2)从土壤侵蚀演变程度来看,两流域土壤侵蚀演变程度快慢存在一定的差异性。大宁河流域以2 000 m高程带和35°坡度带演变最明显,200m和5°坡度带最不明显;梅溪河流域则以1 000~1 200m高程带和25°~35°坡度带演变速度最快,200m和5°坡度带最不明显;(3)从土壤侵蚀景观格局演变特征来看,在800~1 200m高程带和25°~35°坡度带,大宁河流域土壤侵蚀剧烈程度可能性大于梅溪河流域。以上研究结果,为后续对两流域800~1 200m高程带不同坡度、25°~35°坡度带不同高程的土壤侵蚀空间分布规律以及主控自然因子与土壤侵蚀的相互关系等科学问题的研究奠定了基础。     

纳板河自然保护区土壤酶对不同海拔、坡向的响应

在纳板河自然保护区内分海拔和坡向采集土样,测定分析了尿酶、蛋白酶、蔗糖酶、过氧化氢酶4种主要土壤酶活性和主要养分指标的变化。结果表明:土壤有机质、水解氮含量随海拔升高显著增加;阳坡全氮含量随海拔升高呈现由中间向两端减小的趋势,阴坡全氮含量随海拔升高波动增加;土壤速效磷含量随海拔呈现由中间向两端减小趋势;蛋白酶活性高海拔 > 低海拔,海拔对表层过氧化氢酶活性影响较小,脲酶、蔗糖酶活性随海拔呈现波动。土壤有机质、全氮、水解氮、速效磷含量阳坡 > 阴坡;土壤蛋白酶、过氧化氢酶、蔗糖酶活性阴坡 > 阳坡,各土层土壤脲酶活性阳坡 > 阴坡。各养分含量及酶活性表层 > 中下层。土壤酶活性与各肥力因子间相关关系显著,各土壤酶活性间相关性显著。有机质、全氮、全磷是影响蛋白酶活性的主导因子,速效磷和水解氮为次要因子;全磷、速效磷、水解氮为影响脲酶活性的主要因子,有机质、全磷、速效钾为次要因子。主成分分析结果表明蛋白酶和脲酶活性作为保护区土壤肥力指标具有可行性。     

黑土区田块尺度土壤有机质含量遥感反演模型

为了对田块尺度土壤有机质进行空间反演并提高模型精度和稳定性,该文以黑龙江省黑土带41.3 hm~2田块为例,获取2016年5月中下旬两期(受限于拍摄周期和天气原因而选择不同卫星影像,2016年5月17日Landsat 8影像和5月25日Sentinel-2A影像)裸土时期遥感影像和4 m分辨率DEM数据;分析单期影像与土壤有机质(soil organic matter,SOM)的关系,两期影像所包含的土壤含水量变化信息与地形因素对SOM预测模型精度的影响,建立基于BP神经网络的SOM遥感反演模型。结果表明:该田块内SOM含量差异较大;利用单期影像预测SOM时,基于红波段和785~899 nm波段建立的预测模型精度(建模均方根误差RMSE 1.033,检验RMSE 1.079)和稳定性(建模决定系数R2 0.677,检验R20.644)较高;两期影像时,基于红波段和1 570~1 650 nm波段建立的预测模型精度(建模RMSE 0.855,检验RMSE 0.898)和稳定性(建模R2 0.792,检验R2 0.797)显著提高;在两期影像模型基础上,加入地形因子作为输入量,模型精度(建模RMSE 0.492,检验RMSE 0.499)和稳定性(建模R2 0.917,检验R2 0.928)进一步提高。研究成果可为土壤碳库估算和农田精准施肥提供理论与技术支持。     

基于决策树模型的土壤有机质制图

Based on a case study of Longyou County, Zhejiang Province, the decision tree, a data mining method, was used to analyze the relationships between soil organic matter (SOM) and other environmental and satellite sensing spatial data.The decision tree associated SOM content with some extensive easily observable landscape attributes, such as landform,geology, land use, and remote sensing images, thus transforming the SOM-related information into a clear, quantitative,landscape factor-associated regular system. This system could be used to predict continuous SOM spatial distribution.By analyzing factors such as elevation, geological unit, soil type, land use, remotely sensed data, upslope contributing area, slope, aspect, planform curvature, and profile curvature, the decision tree could predict distribution of soil organic matter levels. Among these factors, elevation, land use, aspect, soil type, the first principle component of bitemporal Landsat TM, and upslope contributing area were considered the most important variables for predicting SOM. Results of the prediction between SOM content and landscape types sorted by the decision tree showed a close relationship with an accuracy of 81.1%.     

红壤丘陵区坡地土壤颗粒组成的空间分布特征研究

通过分析红壤丘陵区农田坡面14个0~100 cm剖面的土壤颗粒组成,结合研究区土壤侵蚀等相关资料,拟阐明坡面尺度土壤砂粒、粉粒和黏粒含量的空间分布特征,揭示自然条件下土壤颗粒组成在水平和垂直方向上的分布规律。结果表明:坡面尺度土壤砂粒、粉粒和黏粒均呈现出中等的空间异质性,变异系数分别介于17.6%~23.2%、10.7%~15.8%和13.5%~17.0%。由于粗颗粒的沉积,花生地和橘园地均表现出坡下的砂粒含量显著高于坡上和坡中(P0.05),黏粒含量坡下显著低于其他坡位(P0.05);由于黏粒更容易随入渗过程向深层运动,两种植被类型均表现出土壤砂粒含量随深度增加而降低(P0.05)、黏粒含量随深度增加而增加的趋势(P0.05)。无论在水平方向还是垂直方向上,粉粒含量均无明显变化规律(P0.05)。砂粒含量随坡位和土壤深度的变化程度均大于粉粒和黏粒。植被类型及相应的耕作制度影响土壤颗粒的分布,土壤砂粒在水平方向上的运动在花生地表现得强于橘园地;橘园地土壤黏粒含量在垂直方向上的迁移速率大于花生地,而对粉粒含量的分布规律影响不大。     

伊犁河谷不同森林模式下土壤的养分特征和粒径组成

[目的]对伊犁河谷不同森林模式下土壤粒径组成和养分空间特征进行研究,为科学栽培和可持续经营提供理论依据。[方法]通过野外采样与室内试验,分析伊犁河谷不同模式下土壤粒径分布特征及其与土壤理化性质的关系。[结果]7个模式林地土壤基本集中在细粉粒和粗粉粒两个粒级。主要由细粉粒—粗粉粒—黏粒、细粉粒—粗粉粒—极细砂粒和粗粉粒—细粉粒—极细砂粒为主的质地组成,其中细粉粒—粗粉粒—黏粒土壤养分较佳,相比之下含有砂粒的土壤养分较低。土壤有机质和土壤碱解氮与黏粒和细粉粒含量的关系非常密切,尤其是细粉粒;速效磷与砂粒、黏粒和细粉粒呈正相关;速效钾与黏粒和细粉粒含量的关系密切,随着其含量增加而增加,跟砂粒呈显著负相关,砂粒含量高,速效钾含量降低。[结论]伊犁河谷7个模式林分土壤养分状况各异,养分各项指标含量不同,可根据养分状况进行抚育管理。各模式土壤中粉粒含量占绝对优势。根据各养分含量与各粒径组成之间的相关性分析表明,土壤颗粒越细,与土壤养分的关系越密切。     

渭河流域相对湿度与植被覆盖变化及其响应关系

借助GIS、遥感技术和数理统计等方法,对渭河流域相对湿度和植被覆盖变化进行了研究,定量分析植被恢复对该地区空气相对湿度的影响。结果表明:(1)近60a相对湿度分布具有一定的纬度地带性,存在由北向南递增的特点。相对湿度总体上呈下降趋势,退耕10a间呈微弱上升趋势。(2)退耕10a间植被覆盖呈整体改善,局部恶化的趋势,近1/3的地区植被覆盖基本不变。植被覆盖状况改善较为明显的几个县(市)主要集中在渭河干流及泾河上游、马莲河上游、北洛河中游一带,植被退化的县(市)大多位于渭河中下游、泾河中上游地区。(3)退耕前的50a对于相对湿度影响较大的因子依次为降水、日照和气温。退耕后的10a相对湿度随着植被覆盖状况的改善(退化)而相应上升(下降)。(4)吴旗县冬季和年的相对湿度与NDVI呈负相关,春季和夏季的相对湿度与NDVI呈极显著的正相关。1982—2006年夏季湿润则植被状况较好,夏季干燥则植被状况较差。