土壤优化采样策略研究进展

[目的]对现有的采样方式进行系统地总结归纳,并探寻一种优化的采样策略,对采样强度、分析成本及其研究精度三方面进行均衡,即以最小的经济投入换取最大化的试验精度。[方法]广泛查阅近几年国内外的相关文献,对土壤优化采样策略的设定进行了系统的总结。将优化采样策略的理论分为合理采样数和样点布设两方面,就此分别介绍确定采样数的3种方法和确定样点布设的4种方式,详细介绍其发展现状,并对该领域今后的研究进行展望。[结果]目前的优化采样法大多基于模型来优化采样设计的研究,其初步采样的方式忽略了空间相关性所导致的信息损失,必然在一定程度上造成试验结果的偏差和人力物力的浪费。而且,研究尺度多集中在县级以下,没有对采样方案的设计确立统一的评价体系和标准。[结论]未来优化采样设计在样点优先级方面还应进行更加深入的研究。     

基于多源数据的松嫩平原黑土区亚像元雪盖率算法研究

为了解决积雪反演研究中常用的二值积雪分类法存在误差较大的问题,根据松嫩平原黑土区的独特地理环境,并在充分考虑地表类型的情况下,将中分辨率成像光谱仪(Moderate-resolution imaging spectroradiometer,MODIS)影像作为数据源、陆地成像仪(Operational land imager,OLI)影像视为真值数据,建立松嫩平原黑土区MODIS像元积雪覆盖率与归一化雪盖指数(Normalized difference snow index,NDSI)值之间的线性回归关系模型。结果表明,与MOD10A1积雪面积比例数据(Fractional snow cover,FSC)相比,反演模型雪盖率的误差分析结果得到改善,能够更好地满足当前积雪反演研究的现实要求。亚像元雪盖率估算模型在一定程度上提高了松嫩平原黑土区雪盖面积监测的精度,为该地区春季墒情预报、农业耕种提供了科学依据。     

冬季增温对东北农田黑土氮磷有效性的影响

为探究全球气候变暖对东北农田黑土氮、磷有效性的影响,该研究以东北农田黑土为研究对象,采用红外辐射增温技术模拟气候变暖（增温5 ℃）,将样地分为增温组（W）和对照组（C）来进行野外原位试验,通过测定土壤温度、土壤湿度、冻融循环次数、积雪厚度、冻结深度、铵态氮（ammonium N,${\\rm{NH}}_4^+-{\\rm{N}}$）、硝态氮（nitrate N,${\\rm{NO}}_{3}^{-}-{\\rm{N}}$）、全氮（total N,TN）、微生物量氮（microbial biomass N,MBN）、速效磷（available P,AP）、全磷（total P,TP）浓度,分析不同指标在冬季增温下的动态变化过程及其响应。结果表明：冬季增温显著提升土壤温度和含水率,进而增加土壤的冻融循环次数,并且减少了土壤积雪深度和冻结深度,使冻结时间点延后和融化时间点提前。增温组土壤相较于对照组,经过整个冬季后,土壤${\\rm{NH}}_4^+ -{\\rm{N}}$、${\\rm{NO}}_{3}^{-}-{\\rm{N}}$、TN、MBN和TP浓度分别降低126.38%、146.98%、51.23%、21.48%和12.61%, AP浓度提升了25.54%（P<0.05）。在冬季增温过程中,各时期土壤温度的提升会对土壤有效养分产生显著影响,导致在融化期氮素大量的流失。研究结果可为后续春季合理高效施肥,改善东北农田土壤质量提供理论基础。     

基于改进TOPSIS模型的黑龙江省水资源短缺风险评价

利用熵权法和灰色关联理论改进TOPSIS模型,综合评价黑龙江省及其13个地市粮食产能提升期(2003~2015年)水资源短缺风险。结果表明人,黑龙江省水资源短缺风险表现出先升后降变化趋势,其中"十一五"期间水资源短缺风险普遍较高,"十二五"后逐年降至中度短缺风险等级。从时空演变角度分析,黑龙江省13个地市水资源短缺状况呈"东西高、南北低"风险分布特点,以哈尔滨为中心向东、西、南方向呈短缺风险愈加严峻辐射扩散趋势。     

寒区春季融雪期表层土壤湿度变化与影响因素分析

为探究寒区春季融雪期表层土壤湿度时空变化及其影响因素,以松嫩平原黑土区为研究区,利用遥感和GLDAS模拟同化数据集,以温湿指数作为辅助指标,通过一元线性回归、相关分析、滑动平均及相对贡献率法,分析了融雪期表层土壤湿度时空变化特征,揭示了表层土壤湿度变化的具体驱动因素。结果表明：32年来,融雪前期表层土壤湿度空间分布均呈减小趋势,融雪后期则呈南增、北减趋势;整体而言,融雪前期表层土壤湿度主要受积雪影响,后期主要与降雨及总降水变化密切相关,只有在积雪和降雨较少的地区,温度的蒸发作用才会相对明显;融雪前期表层土壤湿度多年变化主要由温度变化趋势驱动,积雪多年变化趋势对土壤湿度变化起到一种限制作用,降雨和总降水变化趋势决定了融雪后期表层土壤湿度的变化方向;从相对贡献率分析可知,融雪前期温度的升高和降雪的减少将导致表层土壤湿度的降低趋势放大一倍,但融雪后期降雨变化趋势的积极作用在一定程度上会影响春播前期土壤湿度暖干化的反馈过程,从而对陆气间水分交换产生积极影响。     

空间变异理论在土壤特性分析中的应用研究进展

空间变异理论是研究随机变量空间变异性的理论。该理论是建立在地统计学基础之上,其研究的主要对象就是那些在空间上具有一定变异性的随机变量。空间变异理论被广泛的应用到土壤学、生态学、地质学、水文学、气象、资源环境以及其它存在“空间变异性”的领域。对空间变异理论的研究方法进行了简要的介绍,并且对空间变异理论在土壤的物理、化学特性及微量元素中应用的研究进行了介绍。在对空间变异理论的研究方法和在土壤特性中应用的归纳和分析中,指出了空间变异理论在理论和应用中的存在的问题并为其提出了展望。     

基于COUPMODEL的松嫩平原黑土区土壤水热过程模拟

为探究松嫩平原黑土区不同积雪覆盖条件下冻融土壤水热耦合过程。文章基于物理过程COUPMODEL模型,运用普适似然不确定方法(GLUE)估计积雪、土壤水热运移有关参数,模拟裸地、自然积雪、压实积雪、加厚积雪状态下各层土壤温度与土壤液态含水率变化情况。结果表明,模型对自然、压实、加厚积雪覆盖条件下雪深模拟较理想;模型可较好模拟裸地、自然积雪、加厚积雪覆盖条件下20～140 cm土层土壤温度,其中裸地最佳,自然次之,自然略优于加厚,模型对压实积雪状态下20～100 cm土层土壤温度模拟效果仍较好,但对140 cm土层模拟效果略差;此外,模型可模拟各状态下20～60 cm土层土壤液态含水率,模拟效果优劣排序依次为自然、裸地、加厚、压实。结合GLUE方法 COUPMODEL模型可用于不同积雪覆盖条件下土壤水热变化规律研究。     

SHAW模型模拟积雪覆盖下土壤热过程的不确定性分析

为探究SHAW(Simultaneous heat and water)模型中输入参数不确定性在模拟积雪覆盖条件下土壤热过程中对输出结果造成的影响以及关键影响因素，以松嫩平原黑土区东北农业大学试验场为研究区域，运用SHAW模型模拟积雪覆盖条件下6个不同深度土层热过程动态变化情况，并结合拉丁超立方取样(Latinhypercubesampling,LHS)方法，采用标准秩逐步回归探究参数不确定性对土壤冻结深度和温度输出不确定性的影响。结果表明：SHAW模型能够反映土壤冻融规律，6个深度土层温度的模拟值与实测值平均绝对误差小于2℃，选取的参数对土壤温度的输出敏感性较弱，而初始积雪厚度对土壤冻结深度的输出起主导作用。总体而言，SHAW模型基于LHS抽样和标准秩逐步回归方法可用于模拟积雪覆盖条件下土壤热过程模拟研究。