冲积平原区土壤颗粒组成的趋势效应与异向性特征

运用基于ArcGIS的地统计学组件分析了河北省曲周县124个耕层土壤颗粒组成的空间特征.结果表明,区域土壤砂粒含量和粘粒含量在东西方向和南北方向的趋势分别为二阶趋势和一阶趋势;粉粒含量在东西方向呈二阶趋势,南北方向呈零阶趋势.在趋势参数为零阶、一阶和二阶条件下,砂粒含量的异向性分析结果为长轴方向变程接近,短轴方向分别为 17.83 km、16.12 km和21.16 km,但它们都比各向同性且趋势参数为一阶时的变程长.从误差分析和反映区域与局部趋势的结果两方面看,土壤砂粒含量在不同趋势参数或不同异向性参数条件下内插的等值线图以一阶趋势的内插结果最好.     

近20年间黄淮海平原典型区盐渍土性质的对比分析

２０００年通过随机选取１９８０年的８８个盐渍土样点中的３３个样点进行对比调查，研究黄淮海冲积平原区曲周县盐渍土壤的全盐量、ｐＨ、有机质、全氮和有效养分的动态变化以及地下水埋深的变动趋势．结果表明，该县耕地盐渍化和脱盐化作用皆存在，原非盐渍土有盐渍化趋势，轻度盐化土有盐渍化加重的趋势，中度、重度盐化上和内陆盐上则经长期改良治理后脱盐化趋势明显．该区盐渍土有机质、全氮和碱解氮含量均有明显提高，有效磷含量有增有减，有效钾含量则明显降低．对区域土壤盐渍化与脱盐化作用影响较大的地下水位明显降低．     

土壤溶质运移模型的研究及应用

土壤溶质运移的研究已成为土壤学、生态学、水资源学以及资源与环境科学等相关学科的基础和前沿研究领域。本文系统地论述了不同尺度下土壤溶质运移模型的研究进展,对其在农业生产、资源利用和环境保护方面的应用进行了简要综述,并就其未来发展趋势进行了展望。     

夏玉米生长期黄淮海平原土壤水氮利用效率模拟分析

以黄淮海平原为研究区域，建立并验证了基于地理信息系统(GIS)的土壤水、热、氮和作物生长联合模型。在1999年黄淮海平原的农村社会经济条件和土壤、气候等条件背景下，运用基于GIS的联合模型对夏玉米生长期土壤水氮利用效率和氮素损失量的区域分布规律进行评价。结果表明，由于自然条件和农田管理措施的差异，水分利用效率(WUE)、氮素利用效率(NUE)及土壤氮素淋失情况的空间分布在各地貌区划区之间有明显差异。多元线性逐步回归分析表明：1 m土体的氮素淋失量与施氮量、饱和导水率(Ks)、积温、降水和灌水量均呈极显著的正相关；WUE与施氮量呈极显著的正相关，而与积温呈极显著的负相关；NUE与降水和灌水量呈极显著的正相关，而与施氮量和土壤有机质含量呈极显著的负相关。     

土壤水力性质的估算——土壤转换函数

利用一些易获得的土壤理化参数可以估算土壤水力性质,这些估算方程统称为土壤转换函数,即PTFs（Pedo-Transfer Functions）。本文综述了目前国内外土壤转换函数研究的概况,并利用在华北地区收集到的实测资料,建立了一些土壤转换函数,通过对部分转换函数作的检验和评估,总体而言,所建立的各类模型的预测效果都比较理想,应用于小比例尺的区域研究是可行的。     

农田土壤颗粒组成及其剖面分层的空间变异分析

对60m55m的农田尺度上100个取样点土壤颗粒组成及剖面层次的空间变异性的传统统计分析表明,各属性的变异系数属中等强度。半方差函数模型均为球状模型,各属性具有一定的空间相关性,并表现有一定的各向异性。在对土壤颗粒组成及剖面层次空间分布趋势分析的基础上,根据半方差函数模型,对各属性选择不同趋势和异向性的普通Kriging内插值比较的结果表明,考虑变量在空间分布趋势和异向性的插值结果比不考虑要好。在以上分析基础上,利用Kriging内插值绘制各层深度和颗粒组成的等值线图,并分析了其空间分布规律。     

北京延庆盆地农田表层土壤肥力评价及其空间变异

【目的】土壤肥力评价及其空间变异研究,可为科学施肥、作物布局调整等提供依据。【方法】在以往土壤肥力评价仅考虑常规养分指标的基础上,引入微量元素养分指标,采用主成分分析法、隶属度函数和地统计方法,对北京延庆盆地表层土壤肥力进行综合评价,并研究其空间变异特征。【结果】研究区土壤常规养分和微量元素养分的综合肥力贡献率分别为0.63和0.37;土壤综合肥力指数处于0.22—0.97,平均为0.53;其空间变异具有一阶趋势,去除趋势后所剩残差表现出较弱的空间相关性;空间总体分布受有机质和全氮分布的影响较大,局部地区分布还受有效铜、有效锌等微量元素养分的影响;菜地土壤单一有效微量元素指标的肥力水平和综合肥力水平总体上均高于果园和粮田。【结论】将土壤常规养分和微量元素养分同时纳入土壤肥力质量评价指标体系是可行的和必要的,利用地统计学方法能较好地揭示土壤肥力质量的空间变异规律。     

多时空尺度的土壤质量评价最小数据集的建立

[目的]探讨土壤质量评价最小数据集的建立方法,并且基于建立的方法构建不同时空尺度的土壤质量评价最小数据集。[方法]基于环境相关法,采用皮尔森相关分析、主成分分析和计算矢量常模值、土壤母质类型、土壤类型和土地利用与土壤质量的关系等建立土壤质量评价最小数据集。[结果]就空间尺度而言,衡量县域和乡镇尺度土壤质量好坏的最小数据集明显不同,2008年县域尺度下最小数据集包括土壤容重、砂粒、土壤有机质、黏粒、pH、土壤有效锌、土壤有效锰7个指标,而进入2008年乡镇尺度下的最小数据集则为粉粒、有效钾、有效锰、全氮、土壤容重、黏粒、pH、土壤有效铁8个因素;就时间尺度而言,不同时期的最小数据集不同。[结论]土壤质量评价必须和时空尺度挂钩才有意义。基于该研究建立的方法得到的土壤质量评价最小数据集参数能够最大限度地包含所有未入选参数所表达的土壤质量信息。不同时空尺度下建立土壤质量最小数据集冗余程度最低。     

北京市平谷区农用地土壤有机质空间变异特征

采用传统统计、地统计及地理信息系统(GIS)相结合的方法,初步研究了北京市平谷区农田土壤有机质(SOM)含量的空间分布规律及其影响因素.传统统计分析结果表明,研究区土壤样本呈对数正态分布,平均值为15.36 g·kg-1,变异系数为0.32,属中等变异程度.方差分析表明,高程和土地利用类型均对研究区SOM含量的分布有显著影响.地统计分析表明,研究区SOM含量空间变异具有一阶趋势和各向异性特征;由空间自相关部分和随机部分引起的空间变异性程度大体相当,具有中等的空间相关性.结合普通Kriging插值方法,获得了研究区SOM含量的空间分布图,比较分析表明研究区农用地SOM含量的空间分布是自然和人为利用因素共同作用的结果.     

利用高程辅助进行土壤有机质的随机模拟

为了探讨在条件模拟计算环境下,是否可以利用高程数据辅助提高土壤有机质空间变化的预测精度及相应的预测不确定性模拟的准确性,该文在北京市平谷区内选取研究样区,以土壤有机质作为目标变量,一方面利用序贯高斯模拟法对土壤有机质的空间分布进行模拟,另一方面以高程作为辅助信息,利用序贯高斯协模拟法对土壤有机质的空间分布进行模拟,然后对两种方法的模拟结果进行对比分析。结果表明,在土壤有机质的空间预测精度、模拟预测结果的局部不确定性和模拟预测结果的空间不确定性三方面,通过将高程数据考虑进有机质条件模拟过程中,准确性都得到了提高。这对于农业可持续发展以及全球碳平衡研究都具有十分重要的意义。