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。     

应用土壤-景观定量模型预测土壤属性空间分布及制图

以土壤-景观定量模型为基础的土壤制图方法在世界范围内得到了广泛研究。本文在皖南宣城的丘陵地带内选择研究区,从该区的数字高程模型(DEM)中获取景观信息:地形因子,定量地分析了土壤属性与地形因子之间的相关关系,并建立基于该关系的线性土壤-景观定量模型,最后应用该模型来预测土壤属性在空间上的分布并制图。结果表明:土体厚度和表层有机质含量与地形因子之间有着显著相关性;建立的线性回归模型分别能解释土体厚度、表层有机质含量空间变异的32.2%和35.3%;依据该模型预测的土体厚度和表层有机质含量具有较高的准确度,并能制图表达土壤属性在空间上的自然连续性。     

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。     

样点密度对土壤有机质空间预测结果的影响——以河南封丘县土壤为例

以河南省封丘县表层土壤有机质含量为例,探讨土壤样点密度对区域化土壤变量描述性统计特征、半方差函数理论模型拟合效果、普通Kriging插值预测结果的精度与表现目标变量空间变异的能力等多方面的影响。研究结果表明,样点数量从5000个大幅减少至20个,研究区表层样品有机质含量均值未发生显著变化。当土壤样点≥625个时,表层土壤有机质含量半方差函数模型具有较好的拟合效果,可以通过Kriging插值手段获得精度较高且对目标变量空间变异特征解释能力较强的预测结果;当土壤样点≤78个时,半方差函数模型理论上无法通过拟合获得,通过普通Kriging插值手段不能获得研究区表层土壤有机质含量理想的预测结果。     

样点数量与空间分布对县域尺度土壤属性空间预测效果的影响

明确样点数量和空间分布对土壤属性空间预测的影响,有助于科学制定土壤采样策略、有效提高土壤空间预测精度。从5 403个土壤样点中随机抽取验证数据集以及包含不同样点数量的训练数据子集(每个子集包括五种样点空间分布实例),在研究区表层土壤有机质含量普通克里格(Ordinary Kriging,OK)和反距离加权(InverseDistanceWeighted,IDW)插值结果的基础上,分析和探讨样点数量与空间分布对土壤空间预测效果的影响。结果显示,当样点数量从5000降至39个时,OK和IDW插值图的局部变异信息逐渐减少,基于20和10个样点的插值图存在失真畸变。当样点数量从5 000降至1 250个时,OK插值精度相近(r变幅为0.55～0.59、RMSE变幅为3.03～3.15);从样点数量减少至625个开始,OK插值精度明显下降,同一训练子集不同样点空间分布的插值精度分异明显。IDW插值精度随样点数量与空间分布的变化与OK插值相似,不同的是从1 875个样点开始出现插值精度的明显下降和不同空间分布插值精度的明显分异。在插值图发生失真畸变之前,OK平均插值精度大于IDW。研究结果表明,样点数量及空间分布均可在不同程度上影响土壤属性空间预测结果,当样点数量足够多时,样点数量和空间分布对预测结果的影响非常有限;当样点数量减少至一定程度时,随着样点数量的减少,空间预测图的局部变异信息逐渐减少,预测精度逐渐下降,同时样点空间分布对预测结果的影响开始凸显;在空间预测结果发生失真畸变之前,与OK相比,IDW插值精度较低且更早响应样点数量和空间分布的变化。     

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。     

基于环境相关法和地统计学的土壤属性空间分布预测

土壤属性是土壤质量的重要决定因素,并强烈影响土地利用和生态过程。正确理解并充分考虑土壤空间变异,对于在景观尺度上建立生态、环境过程模型是必不可少的。在黄土高原横山县采集了254个样点,应用数字地形与遥感影像分析技术,获取相关地形因子与遥感指数,分析土壤属性（土壤容重、有机质和全磷）与环境因子相互关系,并利用环境变量进行空间预测。结果表明,土壤容重、有机质与地形因子和遥感指数之间存在较好相关性,而全磷与地形因子相关性不大;多元线性逐步回归模型对于土壤容重和有机质拟合较好,而对于全磷,预测结果较差;回归－克里格预测有效地减小了残差,消除了平滑效应,与实测值较为接近。     

基于RBF神经网络的土壤有机质空间变异研究方法

通过研究土壤性质的空间变异和空间插值方法,快速准确获取土壤性质的空间分布是精确农业和环境保护的基础。该文以四川眉山一块约40 km2的区域为试验区,采集表层土壤（0～20 cm）样点80个,利用径向基函数(RBF)神经网络建立空间坐标和邻近样点与土壤有机质间的非线性映射关系（RBF2）,模拟土壤有机质的空间分布。与普通克里法（OK）和仅以坐标为网络输入的神经网络方法（RBF1）相比,RBF2的插值精度有显著的提高;相同样点密度下其相对预测误差分别较OK和RBF1减小了9.87%、1.97%（样本A）和13.09%、2.36%（样本B）;即使样点数减半的情况下RBF2的相对预测误差也分别较OK和RBF1减小了10.23%和2.33%,并且插值图差异相对较小,可以更好地反映土壤有机质空间分布的异质性。因此,利用以坐标和邻近样点为输入的神经网络方法可以相对准确、快速地获取区域土壤性质空间分布的异质性信息。     

黑土区田块土壤有机质空间分异及分布研究

本文选取东北典型黑土区田块为研究区,实测获取土壤样点数据,基于遥感影像和地形数据,分别利用单一地统计、混合地统计和遥感反演方法预测土壤有机质(SOM)空间分布。结果表明:研究区SOM含量变异系数为31.897%呈中等程度变异,且存在强烈空间自相关性;对光谱反射率进行数学运算得到的光谱指数"Tan345"(Landsat8影像345波段夹角正切值)与SOM极显著相关,相关系数最高达0.570;以光谱指数"Tan345"与地形因子"G"(高程)为输入量、利用回归克里格法预测的SOM精度最高;研究区SOM含量西高东低,沟底和平缓的坡顶含量较高。研究结果对于促进精准农业、估算土壤碳库有着重要的意义,并为小尺度SOM预测提供借鉴。     

紫色土丘陵地区农田土壤养分空间分布预测

为深入研究紫色土丘陵区农田土壤养分空间分布规律,在GIS技术的支持下,利用研究区450个土壤实测数据,结合地形因子和土地利用类型,运用多重线性回归构建了土壤养分预测模型,对养分的空间分布进行预测。结果表明,土壤有机质和碱解氮含量与地形因子之间的相关性较强,有效磷和速效钾含量与地形因子之间的相关性较弱。土壤水田和旱地中有机质、碱解氮和有效磷含量均值间的差异显著(P<0.01),速效钾之间不显著(P=0.34)。基于地形因子的土壤养分预测模型与基于地形因子和土地利用方式组合的土壤养分预测模型预测结果精度对比表明,在预测变量中增加土地利用类型对提高预测模型的拟合度和预测精度作用非常微小,且仅用地形因子预测土壤养分的空间分布更方便,因此选用该模型对验证集数据进行预测。以验证集数据进行预测结果与实测值进行比较,结果显示预测值与实测值之间的差异甚小,有机质、碱解氮、有效磷和速效钾的相对偏差分别为0.09、0.19、0.08和0.12,均方根误差分别为1.38、3.42、1.03和1.57,说明基于地形因子的土壤养分预测模型的精度较高,可以很好地预测土壤养分分布规律。该研究结果可为丘陵地区农田合理施肥提供理论依据。     

土壤侵蚀与土壤肥力

对土壤侵蚀与土壤肥力概念进行了阐述,分析了两者之间的关系,指出土壤侵蚀与土壤肥力之间的作用是相互的,侵蚀造成土壤肥力的丧失,而土壤肥力的丧失反过来又加剧侵蚀作用的加强.在此基础上,提出了治理土壤侵蚀和培育土壤肥力时应注意的问题与治理方法.     

土壤动物与土壤健康

土壤动物与土壤健康息息相关,土壤动物多样性和功能能够灵敏反映人类活动和气候变化引起的土壤扰动。同时,土壤动物还通过与生物和非生物组分间的相互作用对地上生态系统产生反馈作用。当前土壤动物在土壤健康评价体系中的应用相对较少,主要集中在土壤线虫、节肢动物和蚯蚓等类群,仍缺乏基于土壤动物的系统性评价指标。因此,本文围绕土壤动物在指示土壤健康方面的潜力,系统总结了现有基于土壤动物的土壤健康评价指标,强调未来应建立和完善土壤动物基因组信息数据库,挖掘土壤动物的功能性状,加强土壤食物网结构和生态功能的研究,建立集成土壤动物物种多样性、功能性状和土壤食物网的指标体系,从而促进土壤健康和生态系统的可持续发展。     

粗质地土壤坡度和前期含水量对土壤侵蚀的影响

利用野外模拟降雨试验,研究了粗质地土壤裸地和苜蓿地在不同坡度(5°,15°,25°)、不同前期含水量(低、中、高)条件下坡面降雨产流、产沙的过程及其特征,以此探究该区退耕还草效益。结果表明:3种坡度条件下裸地和苜蓿地的产流过程在不同前期含水量下均为先增大后趋于稳定,不同坡度之间的径流量差异不显著,但泥沙流失量随着坡度的增大而显著增加,在降雨过程中先增大达到峰值趋于稳定波动,裸地的波动幅度大于苜蓿地。2种处理的前期含水量对径流量以及平均入渗率的影响均达显著水平,裸地在相同的坡度下,前期含水量由低水平增加到中水平、低水平增加到高水平,径流量分别增加38.2%~52.8%,39.7%~42.8%,苜蓿地径流量分别增加27.3%~77.8%,45.5%~91.1%。坡度对泥沙流失量及含沙率影响显著,在相同的前期含水量下,裸地由5°增加到15°,15°增加到25°的泥沙流失量分别增加96.3%~268.7%,6.9%~40.3%,苜蓿地的泥沙流失量分别增加81.1%~384.2%,61.7%~169.9%。在相同坡度和前期含水量下,苜蓿地的径流量和泥沙流失量均显著低于裸地。研究结果表明粗质地土壤前期含水量和坡度显著影响坡地土壤侵蚀过程和总量,植被不但因为冠层拦截而减少径流,而且因为耗水量增加,降低了土壤前期含水量而减水减沙。     

水土保持与土壤质量评价

辨析了土壤侵蚀、水土流失和水土保持的概念和内涵。分析了水土保持与土壤质量的关系,认为水土流失会造成土壤的土层薄化、养分循环失衡、劣质化和贫瘠化、以及砂质化和砾质化,反之,土壤质量下降会降低土壤抗冲性和抗蚀性,进一步加剧水土流失,水土保持可以有效地改良和保持土壤质量。综述了土壤质量评价的研究进展,提出水土保持需要从保持土壤质与量的角度,在进一步弄清楚土壤质量演变过程与机理的基础上,尝试选择和建立适合的土壤质量指标与评价方法,并进行土壤质量动态监测与预测预警及对策的研究。     

苏打盐碱化土壤pH与团聚体中球囊霉素相关土壤蛋白含量的关系

球囊霉素相关土壤蛋白(Glomalin-related soil protein,GRSP)在土壤团聚体形成中起重要作用,与土壤团聚体稳定性正相关。土壤盐碱化破坏土壤结构,降低土壤中GRSP含量,但影响多大尺寸团聚体GRSP含量并不清楚。本文采集45个松嫩盐碱化草地土壤样品,通过干筛法分离出直径0.25、0.25~1和1~2 mm 3种不同粒级团聚体,采用Bradford法测定土壤中GRSP含量,并测定土壤盐碱化指标,经Pearson相关分析和前向选择变量多元线性回归分析,结果显示:土壤pH显著影响各粒级团聚体总球囊霉素相关土壤蛋白(T-GRSP)含量和难提取球囊霉素相关土壤蛋白(DE-GRSP)含量,二者存在显著负相关关系,特别是0.25~1 mm粒级团聚体DE-GRSP含量与土壤pH存在极显著负相关关系,可解释22.3%的DE-GRSP含量变化。土壤pH、电导率、碱解氮和有效磷对各粒级团聚体易提取球囊霉素相关土壤蛋白(EE-GRSP)影响不显著。结果表明土壤苏打盐碱化影响0.25~1 mm团粒结构中较稳定的DE-GRSP含量,可能对土壤团聚体胶联和土壤碳存储产生负影响。     

黑土坡耕地土壤侵蚀对土壤性状的影响

黑土作为东北地区主要的耕作土壤,其结构性状对土地生产力影响极大。土壤侵蚀使肥沃的黑土层减薄,土壤理化性状不同程度地受到破坏和影响。根据黑土侵蚀现状,对不同侵蚀程度黑土坡耕地的养分状况、土壤田间持水量和渗透速度、抗蚀抗冲性能指标的测定分析发现,黑土侵蚀程度由轻度到重度,土壤有机质等养分含量越来越低;土壤蓄渗水能力逐渐减小;土壤抗蚀抗冲性能亦逐渐降低。黑土坡耕地土壤侵蚀程度的加剧,使得土壤有机质含量减少,保肥供肥能力降低,土壤黏度加重,结构变劣,保水能力减弱,影响农作物的生长发育,势必对我国东北黑土区商品粮基地的重要地位构成严重威胁。     

红壤和紫色土抗侵蚀性指标的计算方法研究

以长江流域主要侵蚀性土壤——红壤和紫色土为研究对象,以土壤可蚀性K值作为土壤抗侵蚀性指标,采用通用土壤流失方程计算得到人工模拟降雨试验下红壤和紫色土的抗侵蚀性指标,分别为0.325 2和0.276 3。应用侵蚀—生产力评价模型（EPIC）,根据上述两种土壤的理化性质计算其土壤抗侵蚀性指标,分别为0.313 8和0.266 8。分析比较这两种方法得到的土壤抗侵蚀性指标,最终得到侵蚀—生产力评价模型（EPIC）的修正系数（1.04）。     

不同地表条件下黑土区坡耕地侵蚀过程中土壤团聚体迁移

土壤侵蚀过程中,土壤团聚体的迁移反映了团聚体的破碎程度及径流的搬运能力,直接影响着侵蚀强度.以东北典型薄层黑土区耕层土壤为研究对象,采用模拟降雨试验方法,研究裸露休闲、纱网覆盖与秸秆覆盖3种地表条件下不同粒级(>5 mm,2～5 mm,1～2 mm,0.5～1 mm,0.25～0.5 mm和<0.25mm)土壤团聚体的迁移特征.结果表明:(1)纱网覆盖与秸秆覆盖具有削减径流和抑制侵蚀的作用,其中抑制产沙作用更明显,减沙率分别为75%和99%以上;(2)3种地表条件下,<0.25 mm团聚体是主要的流失粒级,其占到团聚体流失总量的50%以上;各粒级流失量均表现为:裸露休闲>纱网覆盖>秸秆覆盖;(3)纱网覆盖和秸秆覆盖下的团聚体粒级分布与裸露休闲的相比,差异较为明显的均是<0.25 mm粒级,该粒级流失量较裸露休闲的分别减少74.62%和99%;秸秆覆盖与纱网覆盖之间差异明显的是<0.25 mm与1～5 mm粒级,流失量较纱网疆盖的分别减少97.81%和86.03%;(4)秸秆覆盖下团聚体平均重量直径表现为最大;分形维数和平均重量比表面积均表现为:裸露休闲>纱网覆盖>秸秆覆盖.     

旱地红壤与红壤性水稻土水分特性分析

对低丘红壤地区红壤性水稻土(黄筋泥田)和旱地红壤(黄筋泥)及不同利用方式下土壤的持水和供水特征进行了研究.结果表明,与红壤性水稻土相比,旱地红壤持水供水能力弱;红壤性水稻土各样品之间持水和释水能力的差异与有机质的变化相似,在红壤地区,培肥土壤有利于提高土壤抗旱能力,土壤利用方式不同改变了土壤孔隙的分布状况,使旱地红壤在低吸力段土壤的水分特征存在明显差异.     

Lead Bioavailability in Soil and Soil Components

Water, Air, & Soil Pollution - The use of enhanced-flushing technologies has emerged as a promising technique for the remediation of sites contaminated with immiscible liquids. An important...