天山北坡东部人工绿洲开发与环境的关系及持续发展探讨

本文以奇台为例分析了天山北坡人工绿洲开发与环境之间的关系,并对近十年来影响人工绿洲变化的主要因子进行了相关分析。研究认为奇台人工绿洲人地关系发展经历了三个阶段:第一阶段是20世纪50年代以前,"以水定地"的相对协调发展时期;第二阶段是20世纪50—80年代人地关系发展失衡时期,人工绿洲迅速扩张,水资源开发滞后,耕地因缺水灌溉而成为低产田,环境破坏严重,人地发展失衡的原因是政策因素;第三阶段是20世纪90年代以来人地关系脆弱平衡时期,决定其平衡的因素是不断增加的地下水开采量。通过对90年代以来社会经济因素与人工绿洲面积的灰色相关分析,认为人口和地下水开采量是对奇台人工绿洲可持续发展影响比较大的因素,而技术、经济增长是比较稳定的因素。     

于田绿洲土地景观格局动态变化与预测

以多期遥感图像为信息源,用GIS、RS手段和马尔珂夫链模型对新疆于田绿洲土地景观格局的动态变化进行了探讨和预测。研究结果表明:20多年来,研究区以荒漠为基质、以克里雅河为廊道、以农田和草地为主体斑块的宏观分布格局基本未变。总体上,生态保护,封沙育草取得了较大的成绩。草地面积的扩大和荒漠面积的缩小意味着绿洲稳定性增强。水体、湿地始终受到较大程度的人为干扰。人类在生产活动中,不断地以消耗和利用河流水资源得以生存和发展。趋势预测今后农田、水体、湿地、高草和中草持续增加,而低草、盐碱地和荒漠进一步减少。整个区域呈现荒漠、草地和农田三足鼎立之势。     

基于实测光谱的红花叶绿素含量高光谱估算模型研究

通过分析红花(Carthamus tinctorius L.)原始光谱、变换光谱以及其他25种应用最普遍的高光谱参数与其叶绿素含量的相关性,并选择每个生长期与红花叶绿素含量相关性较好的高光谱指数和波段,建立不同生长期红花叶绿素含量的线性、抛物线、指数和对数模型,并用RMSE评价模型精度。最后得出各期的最佳模型:出苗期归一化差异指数(NDI)的抛物线模型具有最大模型精度0.900和检验精度0.932;分枝期黄边幅值(Dy)的抛物线模型精度为0.850,检验模型精度为0.811;始花期444 nm处二阶导数光谱的抛物线模型精度为0.734,检验精度为0.866;终花期798 nm处二阶导数光谱的抛物线模型精度为0.929;成熟期795 nm处二阶导数光谱的指数模型精度为0.904,检验精度为0.868。     

干旱区施不同浓度硝酸钾对后备耕地土壤水盐的影响

采用野外试验和室内分析相结合的方法,研究施用不同量硝酸钾对新疆盐碱土水盐及离子分布的影响.结果表明:(1)随着外源硝酸钾施入土壤,土壤上层含水率增加,下层减少.(2)土壤上层的全盐含量增大,并且施钾浓度越高含盐量也越高.(3)施钾样地整个土层的Ca2+、Mg2+、SO42-浓度相对于对照地(非施钾样地)有所增加,而Na+和Cl-浓度降低.当施钾浓度为400mg/L时上层Na+浓度显著增加,可能对作物造成危害;施钾浓度达到1 000mg/L时Na+浓度变化不大,即施钾浓度越高Na+浓度越低.(4)施钾浓度为1 000 mg/L时,土壤上层钠吸附比(SAR)、Cl-/SO42-大大降低.施用硝酸钾可增加后备耕地土壤上层的含水量,减少钠吸附比(SAR)、Cl-/SO42-,有利于农作物的生长,但也增加了土壤上层的含盐量.     

基于Quickbird影像的碱化土壤pH值定量监测研究

土壤碱化对干旱区农牧业发展危害严重,当前对碱化程度的评估主要为实验室理化性质测定及实地土壤光谱测定。土壤pH值是土壤碱化程度预测的重要参数,为讨论高分辨率卫星数据快速、准确获取土壤碱化程度的可行性,以准噶尔盆地东南缘新疆奇台碱化土壤为研究对象,通过对采样点Quickbird数据的反射率及其土壤pH数据的相关分析,探究其对土壤碱化程度预测的敏感波段,并建立影像反射率与土壤实测pH值之间的多种回归预测模型,选择模型判定系数、均方根误差等进行模型精度评价,得到土壤碱化程度预测的最优模型。结果表明:Quickbird影像各波段反射率均能较好反映研究区土壤的碱化程度。630~690 nm范围的band3是预测碱化土壤pH预测的最敏感波段。band1、band2和band3所建立的碱化土壤pH值定量模型精度最高,其预测精度达到82.41%,明显高于LANDSAT数据所建立的模型。     

土壤中盐分含量对EM38大地电导仪测量精度的影响分析

通过对EM38测量的表观电导率(EM)与土壤浸提液电导率(EC)之间的回归模型的建立,确定其间的最佳回归模型并分析其拟合精度;据此基础上对土壤的含盐量与预测误差之间建立了回归方程。结果表明:土壤(EC)电导率与其表观电导率(EM)之间有显著的相关性,且EM38测量的预测误差和盐分含量之间的模型为对数方程,因此测量较高盐分含量的土壤时会得到较好的预测效果。     

不同耕种时间下土壤剖面盐分动态变化规律及其影响因素研究

以新疆奇台县绿洲不同耕种时间土壤含盐量为研究对象,运用聚类分析与相关分析法对其含盐量变化规律、盐分剖面类型及其影响因素进行了研究。结果表明:在荒地转化成人类熟作的农田(5 a以上)过程中,土壤剖面盐分特征变化依次为表聚型、均匀型、震荡型和底聚型。未耕地土壤含盐量高,是典型的盐渍土,且表层聚集现象明显,含盐量在表层(0～20 cm)占整个剖面的34.31%。耕种5 a、10 a的土壤,多为底聚型盐分剖面。随耕种时间加长,土壤各层含盐量的活跃程度变化依次为活跃层、次活跃层和较稳定层;土壤含盐量与有机质含量的关系由极显著正相关转变为极显著负相关,而与土壤pH的关系变化则相反。有耕作活动的土壤盐渍化发生了逆向演替,耕种10 a土壤平均含盐量仅为未耕地的20.90%,脱盐速度随着时间的增加而减小,由早期(0～3 a)的1.56 g kg-1a-1,下降为后期(5～10 a)的0.04 g kg-1a-1。     

新疆奇台县粮食生产影响因素与模拟预测研究

[目的]分析奇台县粮食生产的影响因素,并对其产量进行预测.[方法]在分析奇台县58年粮食生产动态变化特点的基础上,利用主成分分析法(PCA)探讨了粮食生产的影响因素.[结果]农业科技进步和经济发展、制度政策是影响奇台县粮食生产的两个主要因子;分别建立GM(1,1)模型、ARIMA(1,3,3)模型以及两者的组合模型,拟合了奇台县粮食总产量的动态变化趋势.结果发现组合模型平均相对误差率仅为7;,说明组合模型的模拟精度较高,从而得出2010～2015年奇台县粮食总产预测值.[结论]GM(1,1)模型和ARIMA(1,3,3)模型两者组合的模型预测精度高于单个模型的预测精度.2015年该县粮食产量将达到52.1×104 t.     

干旱区玉米抽雄期叶绿素含量高光谱最佳模型选择

采用相关性、线性和非线性分析法,探讨了玉米抽雄期叶片叶绿素含量与多种高光谱参数之间的关系,并建立了叶绿素含量的定量监测模型。结果表明:(1)原始光谱反射率与叶绿素含量在713 nm处具有最大相关系数r=0.86,光谱反射率一阶微分在760 nm处与叶绿素含量具有最大相关性r=0.84。同时,最大一阶微分分别对应的波长(λr,λb,λy)、绿峰反射率(Rg)和其对应的波长λg、红边内最大一阶微分总和(SDr)、比值植被指数(SDr/SDb,SDr/SDy,(Rg-Ro)/(Rg+Ro))以及归一化植被指数(SDr-SDb)/(SDr+SDb)等10种参数分别与叶绿素含量的相关性达到极显著相关。(2)采用相关性达到极其显著的12种光谱参数进行建模,其中原始光谱、绿色反射峰以及光谱反射率一阶微分、基于红边面积与蓝边面积的比值植被指数和归一化植被指数所建立的10个模型R2都不小于0.72,前两者所建立的指数模型优于线性模型,而后三者所建立的线性模型则优于指数模型。(3)所选取的五个方程中,在760 nm处的光谱反射率一阶微分值所构建的线性模型:y叶绿素=6912x760nm+44.878因其具有最大决定系数和最小的RMSE,并且其模型表达式相对简单,因此是玉米抽雄期叶绿素含量的最佳预测模型,从模型决定系数R2来看,它比其他模型至少提高了11.4%。     

基于BP神经网络的不同人为干扰强度下盐渍土SO42-定量分析

SO_4~(2-)是盐渍土阴离子中的主要离子,但目前针对不同人为干扰区域土壤中SO_4~(2-)反演研究却鲜有报道。土壤高光谱与土壤某元素间的关系表现为非线性,传统线性偏最小二乘模型(PLSR)对土壤元素的反演精度有限。本文以新疆昌吉回族自治州境内不同人为干扰区域的盐渍化土壤为研究对象,以土壤的野外高光谱和SO_4~(2-)含量为数据源,对原始(R)和对数(LogR)变换后的高光谱分别进行0阶、一阶和二阶微分预处理,选择通过0.05显著性水平的波段为敏感波段,将敏感波段对应的高光谱反射率作为非线性BP神经网络模型的输入变量,并设定BP的隐藏节点为300,学习速率为0.01,最大迭代次数为1 000,训练函数为trainscg。从SO_4~(2-)的真实值与预测值的散点图、拟合效果图和BP训练过程3个方面,定量分析无人为干扰(A区)和有人为干扰(B区)土壤SO_4~(2-)含量,并与PLSR对比预测精度。仿真显示, A区二阶微分后的BP预测精度优于一阶微分,而B区一阶微分后的BP预测精度优于二阶微分。且不论在A区还是B区, LogR光谱变换的反演精度均优于R。最佳BP模型的相对预测性能(RPD)、决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和迭代次数,在A区分别为3.309、0.906、0.253和8次,在B区分别为2.234、0.844、0.786和45次,表明BP对A区SO_4~(2-)的预测能力非常强(RPD2.5),对B区SO_4~(2-)的预测能力较强(RPD为2.0～2.5)。而在A区和B区两种光谱变换的一阶和二阶微分中, PLSR的RPD值均在1.4与1.8之间,其预测性能一般;在B区的0阶微分中, PLSR的RPD值均小于1.0,其不能对SO_4~(2-)进行预测。因此, BP模型能对不同人为干扰区域的SO_4~(2-)进行有效的定量分析。