我国土壤调查制图及土壤分类工作的回顾与展望

建国以来,我国围绕国土整治与区域治理任务,在各地开展了土壤调查、制图及分类工作,为土壤资源的开发利用、建立土壤信息系统以及制定以诊断层为基础的土壤分类系统作出了贡献。今后应加强遥感技术与土壤信息系统的结合,使之步入新的发展阶段。     

土壤质量数字制图方法浅论

本文简要论述了土壤质量数字制图的一般过程及其与传统土壤制图的异同,并依据土壤制图原理确定数字制图的几个重要参数,同时简述了数字制图对野外土壤调查的要求以及对传统图件的处理。     

青海省表层土壤属性数字制图

对于土壤景观复杂的大区域,样点往往较为稀疏,如何准确地进行土壤预测制图仍是一个需要研究的问题。本文以青海省为研究区,基于近年采集205个土系调查点数据,采用随机森林模型,分别建立了表层(0～20 cm)土壤全氮、有机碳、粉粒含量和pH四个基本土壤属性与环境协同变量(海拔、坡度、地形湿度指数、年降水量、年平均气温、归一化植被指数、地表温度和地表反射率)之间的定量关系模型,对该地区进行了土壤多要素预测制图,分析了影响土壤空间变异的控制性因素。交叉验证结果显示,全氮、有机碳、粉粒含量和pH的R~2分别是0.61、0.53、0.47和0.54,这说明随机森林模型可解释47%以上的土壤空间变异。表层土壤全氮和有机碳空间分布趋势东南高,西北低,pH呈现出相反的空间模式;粉粒含量东高西低,预测结果高值出现在柴达木盆地和南部玉树、果洛地区。环境变量的重要性分析表明,年降水量对表层土壤全氮、有机碳、pH空间分布模式具有控制性影响,夜间地表温度与表层土壤粉粒含量空间变异具有较强的协同关系。     

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...     

“数字土壤”——21世纪土壤学面临的机遇与挑战

本文在“数字地球”概念的基础上率先提出了“数学土壤”的概念以及两者间相互依托的密切关系 .深入浅出地论述了发展“数学土壤”是社会的迫切需求 ,也是学科发展的必然趋势 ;阐明了发展中国“数字土壤”已具备的基本条件和急需解决的热点问题 ;简要地描述了“数字土壤”在解决人口与资源、环境以及自然灾害等全球性问题上应具有的作用 ,指出为迎接“数字地球”的挑战 ,2 1世纪土壤学应不失时机地发展“数字土壤” ,尤其重要的是发展中国的“数字土壤”     

半干旱沙区土类/亚类的遥感调查制图方法

传统土壤调查制图存在低时效性、低精度等问题。为了解决半干旱沙区土壤遥感调查制图问题,该文以科尔沁左翼后旗为例,基于野外实地调查和专家知识分析了半干旱沙区土壤类型分布特征与环境因素之间的关系,并探讨了基于多时相Landsat8 OLI影像数据的半干旱沙区土类/亚类遥感调查制图方法。结果表明:利用多时相Landsat8 OLI影像数据提取的归一化差异水体指数(modified normalized difference water index,MNDWI)、盐分指数(salt index,SI)、归一化差异湿度指数(normalized difference moisture index,NDMI)、归一化差异植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)等环境信息,可实现对沼泽土、盐碱土、草甸土、风沙土及其亚类等半干旱沙区主要土壤类型的遥感调查制图。应用本文提出的半干旱区土类/亚类遥感调查制图方法对科左后旗进行土壤遥感调查制图和精度验证,总体精度约为72.84%,Kappa系数为0.667 8。该方法可为半干旱沙区数字土壤调查制图提供思路和参考。     

土壤近地传感器研究进展

野外快速获取土壤各类理化参数的技术手段是土壤科学的重要研究方向,也是传统土壤理化测试分析向土壤野外实时监测方向发展的重要技术支撑。国际土壤科学联合会(IUSS)在2008年专门成立了土壤近地传感器技术(Proximal Soil Sensing,PSS)工作组,开展有关各类土壤近地传感器原理、技术、设备、应用等方面的学术交流。本文就目前国内外有关土壤近地传感器方面的研究工作按照其设备工作原理的不同进行了分类总结和说明,最后指出了当前土壤近地传感器技术发展存在的主要问题和发展趋势。     

CyberSoLIM：基于知识驱动的在线数字土壤制图原型系统

现有数字土壤制图软件在应用时,建模过程主要依赖于用户的专业知识,导致用户应用困难;软件通常实现为单机版,安装配置过程繁琐,算法库不易扩展;所采用的串行算法运行效率低,造成用户体验感差。针对上述问题,本文综合知识驱动、开源Web GIS、Web Service、并行计算等技术,设计并实现了基于知识驱动和并行计算的在线数字土壤制图原型系统(CyberSoLIM)。通过在安徽省宣城数字土壤制图的应用示范,表明该系统可以有效地降低用户应用的门槛和难度,提高用户体验,为非专业用户和大众提供了一个认识和参与数字土壤制图的快捷方式。     

土壤地球化学研究中的微机制图技术

简要介绍了土壤地球化学研究中元素分布图的微机制作方法。本法简便易操作，勿需复杂的硬，软件支撑，利用常用软件和普通的微机，即可方便地绘制出土壤化学元素分布特征图，为土壤研究人员提供一种简单实用的微机制图技术。     

Global mapping of volumetric water retention at 100, 330 and 15 000 cm suction using the WoSIS database

Present global maps of soil water retention (SWR) are mostly derived from pedotransfer functions (PTFs) applied to maps of other basic soil properties. As an alternative, ‘point-based’ mapping of soil water content can improve global soil data availability and quality. We developed point-based global maps with estimated uncertainty of the volumetric SWR at 100, 330 and 15 000 cm suction using measured SWR data extracted from the WoSIS Soil Profile Database together with data estimated by a random forest PTF (PTF-RF). The point data was combined with around 200 environmental covariates describing vegetation, terrain morphology, climate, geology, and hydrology using DSM. In total, we used 7292, 33 192 and 42 016 SWR point observations at 100, 330 and 15 000 cm, respectively, and complemented the dataset with 436 108 estimated values at each suction. Tenfold cross-validation yielded a Root Mean Square Error (RMSE) of 6.380, 7.112 and 6.485 10⁻²cm³cm⁻³, and a Model Efficiency Coefficient (MEC) of 0.430, 0.386, and 0.471, respectively, for 100, 330 and 15 000 cm. The results were also compared to three published global maps of SWR to evaluate differences between point-based and map-based mapping approaches. Point-based mapping performed better than the three map-based mapping approaches for 330 and 15 000 cm, while for 100 cm results were similar, possibly due to the limited number of SWR observations for 100 cm. Major sources or uncertainty identified included the geographical clustering of the data and the limitation of the covariates to represent the naturally high variation of SWR.     

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。     

平原区土壤质地的反射光谱预测与地统计制图

基于地统计方法的土壤属性制图通常需要大量的采样与实验室测定。本研究提出利用可见光近红外(visible-nearinfrared spectroscopy,VNIR)光谱技术测定替代实验室测定,并与地统计方法相结合预测土壤质地的空间变异。通过建立砂粒(0.02 mm),粉粒(0.002~0.02 mm),黏粒(0.002 mm)含量的VNIR光谱预测模型,将模型预测得到的质地数据和建模点实测质地数据一同用于地统计分析和Kriging插值制图。以江苏北部黄淮平原地区为案例的研究结果表明,砂粒、粉粒、黏粒含量的预测值和实测值的均方根误差(RMSE)分别为8.67%、6.90%3、.51%,平均绝对误差(MAE)分别为6.46%、5.60%、3.05%,显示了较高的预测精度。研究为快速获取平原区土壤质地空间分布提供了新的可能的途径。     

数字土壤及其应用研究进展

数字土壤是近年来国内外土壤学研究的热点和前沿领域之一。文章阐述了数字土壤的概念和发展过程;总结数字土壤在各专业领域的应用,并对研究中出现的问题进行了深入的分析;最后展望了数字土壤的发展前景,提出了相关的建议。     

对全国第二次土壤普查中土类、亚类划分及其调查制图的辨析

按照中国发生分类对新采集的68个北京市山区的土壤剖面进行了分类命名,并与剖面点所在土壤普查图上的分类名称进行比较,结果是只有18个剖面的分类名称一致。造成分类名称不一致的原因:1发生分类以区域典型土壤剖面分类命名,而区域内很多土壤不同于典型土壤剖面;2发生分类往往以现代生物气候带为主要分类标准命名区域土壤,而不是根据土壤性质;3分类不一致的最大原因可能是制图精度不够。研究认为,土壤分类必须依据土壤性质本身,而不是土壤形成因素;采取野外单土壤性质调查制图,室内叠加单土壤性质图形成多属性图斑,根据分类系统对它们进行综合分类,以提高分类制图精度。     

土壤—景观定量模型研究进展

传统土壤调查和制图建立在调查者经验思维基础上,目前对高精度土壤信息的大量需求对传统技巧性土壤调查方式提出了挑战,量化的土壤———景观模型日益受到土壤科学家的重视。近十年内世界各国开展了大量研究,试图将数字地形分析,GIS技术和土壤调查技术相结合,通过对景观信息的分析预测土壤信息。本文简要阐述土壤景观模型的基本原理和定义,对线性回归、回归树、判别分析、模糊聚类、地统计学、模糊推理和规则网络等模型的研究进展进行总结。在此基础上讨论了模型的发展方向和应用前景。     

土壤学的新分支——计量土壤学(Pedometrics)的形成与发展

计量土壤学(Pedometrics)是土壤学一个新兴的分支,是经过澳大利亚、美国、欧洲等许多国家的土壤学家近三四十年的努力,而逐渐发展建立起来的。在2002年第17届国际土壤科学大会后成立了计量土壤专业委员会,与传统的土壤地理、土壤发生、土壤分类等专业委员会并列。本文就国际上计量土壤学产生的理论背景和技术背景,以及发展过程做一个综合的介绍,对我国在计量土壤学方面的相关工作进行了总结和讨论。     

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。     

关于我国“数字土壤”建设若干问题的思考

对"数字土壤"的渊源、定义、功能以及如何建设我国的"数字土壤"进行了讨论。"数字土壤"渊源于"数字地球",是土壤学科发展的产物、是土壤科学与现代信息技术和计算机技术相融合的必然趋势,是一种进行土壤科学研究的现代技术体系;"数字土壤"具有管理与提供土壤科学数据、进行空间分析、制作士壤专题图、指导土壤调查、查询与传播土壤信息、构建运用模型、土壤质量预警等功能;历史土壤调查资料是研制我国"数字土壤"的骨干材料;中国需要同时研制不同精度的"数字土壤";"联合共建",是建设我国"数字土壤"的好途径。     

盐碱地土壤酶活性研究进展和展望

盐碱地是农业生产重要的后备土地资源,同时土壤盐渍化是灌溉农业生产过程中首要考虑的问题之一。近年来,越来越多的研究开始关注盐碱地改良利用过程中包括土壤生物学性质在内的土壤整体环境质量的改善。其中,土壤酶是土壤生物活动的产物,其活性水平是土壤环境质量的良好生物学指标,可以用来评价土壤退化程度及管理措施的效果和可持续性。本文总结说明了盐渍化土壤酶活性状况及盐碱胁迫机理,并对盐碱地改良利用过程中土壤酶活性的研究现状进行了综述。最后从存在问题和关注热点出发,提出了下一步的研究重点。