陕西汉中土壤氧化铁及其发生学意义研究

对地区水平地带５个有代表性的剖面进行研究。结果表明,发育在下蜀黄土母质上的土壤全铁丰富,游离铁和活性铁较低,络合铁极少,铁在Ｂ层和上体中的聚积明显,土壤形成处于富铁化阶段;基岩母质上土壤全铁极少,游离铁很高,活性铁极低,铁的聚积较弱,低于铝的富集,土壤形成处于富铝化阶段;中山区土壤全铁和游离铁很低,活性铁和络合铁极高,铁主要在Ａ层和ＡＢ层聚积,土壤形成处于硅铝化阶段。     

府谷县耕地糜子种植适宜性研究

为了更合理地开发和利用当地有限的耕地资源,维护和提高耕地生产力,采用府谷县2011年"测土配方施肥"项目数据,基于GIS技术平台,综合利用地统计学、特尔斐法、综合评价法等方法,结合"3414"田间肥效试验结果,建立府谷县糜子种植适宜性评价体系。结果表明:对糜子种植而言,府谷县土壤有机质含量偏低(<10g·kg-1),碱解氮含量中等(25~40 mg·kg-1),有效磷含量偏低(5~10 mg·kg-1),速效钾含量中等(70~100mg·kg-1)。研究区耕地糜子种植适宜性水平分异大,高度适宜的耕地面积占总耕地面积的11.20%,适宜占28.99%,二者多沿河流阶地分布;勉强适宜占54.62%,遍布黄土丘陵区;不适宜占5.19%,呈点缀状分布于中部黄土丘陵区。增施碱解氮和有效磷,提高土壤有机质含量,保持土壤速效钾含量,同时注意改善土壤结构,提高土壤抗旱保肥和供肥能力,进一步提高糜子种植适宜性水平。     

小波变换在土壤有机质含量可见/近红外光谱分析中的应用

使用高光谱仪ASD Field Spec在波长范围400~1 000 nm内采集有机质含量不同的土壤原始光谱;之后,求取土壤原始光谱及其A值的一阶导数(一阶导数光谱);对以上两类一阶导数光谱进行小波去噪处理;并分析这两类一阶光谱在去噪前、后,光谱形态的变化情况,以及它们与有机质含量相关性的改善程度。结果表明:(1)土壤原始光谱及其A值的一阶导数中含有大量噪声,严重影响了对光谱曲线波形轮廓、特征信号点和有机质吸收特征的识别。(2)经小波去噪处理后,土壤原始光谱及其A值的一阶导数中的噪声被有效去除,一阶导数光谱的清晰度明显改善,光谱质量显著提高。(3)去噪后的土壤原始光谱的一阶导数,呈开口向下的"喇叭口"状,波长范围567~598 nm内与有机质含量呈较为稳定、显著的负相关性。(4)去噪后的土壤原始光谱A值的一阶导数,波形呈"凹"状,波长范围524~535 nm内与有机质含量呈比较稳定、显著的正相关性。     

陕西省南部地区土壤粘粒特性研究

陕西南部土壤粘粒特性的研究发现,陕西省南部北亚热带湿润地区,发育在第四纪下蜀黄土母质上的土壤粘粒含量高,粘化层不明显,粘土矿物以伊利石和蒙脱石为主,粘粒铁富集明显;发育在基岩风化物母质上的土壤粘化层明显,粘土矿物以蒙脱石、蛭石为主,且有一定量的高岭石,粘粒中铝富集强烈。中山区暖温带湿润地区的土壤,粘粒含量较低,粘土矿物以伊利石、绿泥石为主,粘粒中铁、铝富集均不明显,元素的淋溶迁移较弱。     

改进属性识别模型在秦巴山区土壤肥力评价中的应用

针对秦巴山区特点,选取安康市汉阴县作为研究区。利用GPS定位共在研究区内取得2420个耕层(0~20 cm)土壤样品。通过对土壤样品的全氮、有机质、碱解氮、有效磷、速效钾以及pH值等6项土壤肥力指标进行室内化验分析得到的结果,运用基于墒权和层次分析相结合的改进属性识别模型,对研究区内土壤肥力进行综合评价,并借助ArcGIS9.3绘制了土壤肥力空间分布图。结果表明:研究区肥力属中等偏上水平,其中北部及东南部低中山处肥力水平较好,中部及西南部低山丘陵地区肥力水平相对较差;改进的属性识别模型在进行评价时较为准确,且简单稳定,为土壤肥力的的综合评价提供有力的技术支撑。     

不同氮营养水平与夏玉米光谱特性关系初报

【目的】揭示关中地区夏玉米叶面光谱特性与施氮量间的相关性,探索不同施氮水平下夏玉米叶片含氮量与叶绿素等生化指标及其光谱反射率特征。【方法】在田间设置不同施氮水平(纯氮施用量分为0,120和240kg/hm2)的试验小区,分别于喇叭期、抽穗期、吐丝期和乳熟期,采用FieldSpec光谱仪于室内标准光源下测定夏玉米叶片的光谱反射率,采用H2SO4-H2O2消煮,连续流动注射分析仪测定叶片氮含量,采用叶绿素仪测定穗位叶片的叶绿素含量,并对所得数据进行相关性分析。【结果】夏玉米叶片含氮量与叶绿素含量之间呈显著相关性,作物施氮水平对叶片的叶绿素含量及含氮量有直接影响;不同施氮水平下夏玉米叶面的反射波谱曲线趋势大致相同,均明显在绿波段(550 nm左右)有1个反射峰,在近红外波段(760~1 070 nm)有1个较高的反射率平台,在近红外波段(760~1 070 nm)处的反射率随氮肥用量的增加而提高,在可见光波段(400~760 nm)处的反射率则正好相反;在可见光波段,不同生长期玉米的叶面光谱反射率表现为乳熟期>抽雄期>喇叭口期>吐丝期,而在近红外波段其光谱反射率表现为乳熟期>喇叭口期>抽雄期>吐丝期;在可见光(400~760 nm)波段处,夏玉米不同生育期叶片的反射率与叶片含氮量及叶绿素含量呈负相关,而在近红外(760~1070 nm)波段处,除抽雄期外,其余生育期叶片的反射率与叶片含氮量及叶绿素含量均呈正相关,且相关性较为显著;高光谱遥感监测显示,关中地区夏玉米氮素营养水平的敏感时期分别是喇叭口期、吐丝期及乳熟期,敏感波段为可见光波段的500~720 nm和近红外区的760~1 070 nm。【结论】夏玉米的氮营养水平与叶面光谱反射率存在显著的相关性,利用高光谱遥感数据监测关中地区夏玉米的营养状况是可行的。     

冬小麦冠层叶绿素质量分数高光谱遥感反演研究

叶绿素质量分数是评估冬小麦生长状况和预测产量的重要参数,估算叶绿素质量分数对于冬小麦的生长监测具有重要意义。利用SPAD-502叶绿素仪和SVCHR 1024i型便携式高光谱仪对冬小麦冠层叶绿素质量分数和光谱特征进行田间测量,分别利用回归分析方法和BP神经网络方法搭建冬小麦叶绿素质量分数的估算模型,并将模型估算的叶绿素质量分数与田间实测的叶绿素质量分数进行对比,分析反演精度,从中筛选出精度最高的模型。结果表明:基于BP神经网络的冬小麦冠层叶绿素质量分数估算模型拟合精度要优于其他7种基于植被指数的估算模型,其相关系数(R)为0.961 4,均方根误差(RMSE)为1.875 4,相对误差(RE)为2.815 2%,以及检验方程的决定系数(R~2)为0.704 8,RMSE为1.744 6,RE为2.845 1%。研究结果为估测冬小麦冠层叶绿素质量分数提供参考,从而为冬小麦叶绿素质量分数的实时、快速、无损监测奠定基础。     

基于连续投影算法和光谱变换的冬小麦生物量高光谱遥感估算

为探索基于全波段冠层高光谱以及变换光谱的冬小麦地上部生物量的遥感估算方法,以2016、2017年冬小麦田间试验为基础,通过对冠层光谱和地上部生物量的相关性分析,筛选拔节期、抽穗期的冬小麦冠层光谱、一阶导数光谱、对数变换光谱和连续统去除光谱对地上部生物量的敏感波段,并结合偏最小二乘法(PLS)分别建立拔节期和抽穗期基于SPA算法的冬小麦地上部生物量估测模型,再与基于任意两波段组合的最佳归一化光谱指数、比值光谱指数、差值光谱指数和已报道光谱指数的冬小麦地上部生物量估测模型进行比较。结果表明：(1)SPA算法较好地利用了全波段冠层光谱信息,并显著降低了光谱维度,不同变换光谱的地上部生物量敏感波段个数在4~14之间;(2)拔节期和抽穗期冠层光谱与地上部生物量的相关性高于开花期和灌浆期,各生育时期一阶导数光谱与地上部生物量之间的相关性优于连续统去除光谱、对数变换光谱和光谱指数;(3) 利用抽穗期一阶导数光谱敏感波段建立的预测模型和验证模型达到了较高的精度,其预测模型的决定系数和均方根误差分别为0.78和0.87 t·hm^-2,验证模型的决定系数和均方根误差分别为 0.84和0.69 t·hm^-2,预测相对偏差为2.74。这说明,抽穗期是估算地上部生物量的最佳生育时期,且基于冠层一阶导数变换光谱,结合连续投影算法和偏最小二乘回归方法所构建抽穗期地上部生物量估算模型具有最优的精度和预测能力,可用于地上部生物量的定量估算。     

GIS三维建模在城市规划中的应用——以江西瑞金市为例

以江西瑞金为例,利用GIS技术对城市规划三维建模的实现方法进行了研究,在发展旅游,保护历史遗迹需求的前提下,依据三维模型对研究区城市的功能结构布局进行合理的规划。结果表明,利用GIS三维建模可以为城市规划工作提供科学的决策依据。     

黄土高原植被净初级生产力时空变化及其影响因素

为了探明黄土高原地区植被生产力变化的驱动机制,该文基于MODIS传感器获得的MOD17A3数据,分析了黄土高原2000-2010年间植被净初级生产力(net primary productivity,NPP)的时空变化及其主要影响因素,并借助多元统计分析方法对引起NPP变化的自然和人为因素进行量化分析。结果表明:黄土高原植被总NPP从2000年的119 Tg(以C计)增加到2010年的144 Tg(以C计),年增速4.57 g/(m2·a)(P0.05)(以C计)。黄土高原约91%的区域NPP呈增加趋势,37%的区域增加趋势显著,主要分布在陕西、青海大部分地区、甘肃南部及宁南山区。整个黄土高原近11 a间NPP变化受自然和人为因素共同影响,其中退耕还林还草累计面积、帕尔默干旱指数(palmer drought severity index,PDSI)、耕地面积和人口数量是影响NPP变化的主要因素。退耕还林还草累计面积占四者总贡献率的43%,PDSI占40%,耕地面积和人口数量分别占13%和4%。对区域而言,由退耕还林还草工程引起的土地利用覆被变化是退耕区(陕北、甘肃东南部等)NPP增加的主要因素,而近年来干旱情况的缓解(PDSI呈上升趋势)则是青海、内蒙古等地NPP增加的主要因素。该研究对于黄土高原各区域生态资源管理,以及生态系统的建设具有一定的指导和借鉴意义。