典型自然带土壤氮磷化学计量空间分异特征及其驱动因素研究

植物生活型、地形及区域气候特征等对土壤养分的空间分布有着重要的影响。通过对我国典型自然带土壤氮磷化学计量与植物生活型、地形及气候因素间相互关系的研究,探讨了我国土壤氮磷的空间变异与分布特征及其主要控制因素。结果发现,5个自然带的土壤全氮(TN)和氮磷比(N/P)存在显著差异(p0.01);除温带荒漠带较低(0.47 mg g~(-1))外,土壤全磷(TP)均值总体变化不明显(p0.05)。在不同自然带区域内,TN、TP及N/P变化与海拔、温度及降水呈现出显著的线性和非线性二次相关,即表现出线性与单峰模式。暖温带落叶阔叶林带、温带草原带、温带荒漠带森林土壤中TN,以及青藏高原高寒植被带草本土壤中TP、温带荒漠带森林土壤的N/P主要受海拔因素的影响,而温带草原带草本植物的土壤TP则主要受降水的影响。同时,研究还发现,在多要素共同作用时,其影响程度也略有差异,温度和海拔作为控制因素影响亚热带常绿阔叶林带森林和温带草原带草本土壤TN变化,但前者受温度控制更为明显,后者则以海拔为主要驱动因素,而温带荒漠带草本土壤和森林土壤的TN主要受海拔和降水作用的影响,但以降水影响为主;亚热带常绿阔叶林带森林土壤TP,温带草原带、温带荒漠带和青藏高原高寒植被带草本土壤的N/P受植物生活型、地形及气候的共同影响,但程度略有不同,其中TP表现为降水温度海拔,而N/P为温度海拔降水。因此,在自然带和植物生活型的主控背景下,海拔、温度和降水的主控或交互作用直接驱动土壤氮磷及其化学计量特征的空间分异。     

基于产量的稻田肥力质量评价及障碍因子区划——以进贤县为例

土壤肥力质量评价及土壤肥力障碍因子分析,对于区域土壤利用和改良、指导农业生产结构布局具有重要意义。以江西省进贤县为研究区,通过水稻遥感解译测产,结合主成分分析进行土壤质量评价;采用综合指数法表征土壤肥力质量水平,分析该区域低肥力质量区域主要障碍因素,并进行障碍因子区划。结果表明,该地区土壤肥力质量评价的最小数据集(MDS)指标包括:有机质、阳离子交换量(CEC)、全钾(TK)、交换性钙(Ex.Ca)、容重、粉黏比;土壤质量综合指数与水稻产量相关系数达到0.73(p0.01),以当地水稻平均产量7.215 t hm~(-2)确定土壤质量综合指数阈值为0.65。分析得出,该地区影响土壤肥力的主要障碍包括有机质含量低和容重较大反映的低熟化度障碍、中量元素缺乏反映的酸化障碍、全钾含量低和高粉黏比反映的结构障碍等。根据障碍因素将研究区域划分为三大障碍区:东南部丘陵区主要障碍因子为酸化和土壤结构障碍;中西部低岗平原主要为土壤酸化障碍;北部滨湖区主要障碍为水稻土熟化程度低。通过对不同区域施行针对性改良措施有益于提高土壤肥力。     

引入地形因子的黑土区大豆干生物量遥感反演模型及验证

为了对田块尺度农作物地上干生物量进行估测,提高大豆地上干生物量反演模型的精度和稳定性,该文获取了研究区地块2016年7、8月份的SPOT-6多光谱数据,并测定不同地形坡位的大豆地上干生物量,以归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)和增强型植被指数(enhanced vegetation index,EVI)为输入量,建立田块尺度大豆地上干生物量一元线性回归模型;加入与地上干生物量相关的地形因子,建立逐步多元回归和神经网络多层感知反演模型.结果表明:1)使用传统的单一植被指数模型预测大豆地上干生物量有可行性,但模型精度和稳定性不高.2)加入地形因子(海拔、坡度、坡向)的神经网络多层感知器模型,有较高的精度和可靠性,模型准确度达到90.4％,验证结果显示预估精度为96.2％.反演结果与地块的地形、地貌、气温和降水特征基本吻合,反映了作物长势的空间分布特征,可以为田块尺度大豆地上干生物量动态监测和精准管理,提供借科学依据.     

重庆市四面山不同土地利用类型饱和导水率

[目的]探讨不同土地利用类型和土壤理化性质对饱对导水率的影响。[方法]采用定水头法测定四面山不同土地利用类型的饱和导水率,并运用回归分析,相关分析和主成分分析法分析其与土壤物理因子和有机质的关系,以及影响饱和导水率的主导因子。[结果]各土地利用类型的平均饱和导水率均高于荒地,其顺序为:林地农地草地,林地中天然林饱和导水率大于人工林;饱和导水率随土层深度的增加呈负指数递减规律;饱和导水率与容重呈幂函数关系,与孔隙度呈正相关,与黏粒含量呈负相关;有机质含量的提高对饱和导水率有积极的促进作用。[结论]影响饱和导水率的主导因子是容重、有机质、非毛管孔隙度和毛管孔隙度,其次,土壤机械组成对其也有一定影响。     

西双版纳热带季雨林土壤呼吸变化规律及其影响因素

为了探寻西双版纳热带季雨林土壤呼吸变化规律及其影响因素,分别于2014年不同季节测定了土壤呼吸强度及相关环境因子,同时取相应点表土(0—10cm)测定土壤养分,利用指数模型和线性模型分析土壤呼吸与土壤温度和湿度的关系。结果表明:热带季雨林大气温度的日变化趋势均为单峰曲线;落叶季雨林和半常绿季雨林大气湿度日变化均呈"V"字形变化趋势;0—10cm土壤温度与大气温度变化趋势相一致,在14:00左右达到峰值;土壤湿度均呈"V"字形变化趋势,在14:00达到最低,此后有所回升,局部有所波动。在时间尺度上,2种热带季雨林土壤呼吸均表现为单峰型,且峰值出现的时间基本一致,在14:00左右达到最大,最低值出现在早上6:00,相同时间常绿季雨林土壤呼吸速率高于落叶季雨林。2种热带季雨林土壤呼吸季节性差异显著(p0.05),呈先增加后降低的趋势,均表现为秋季夏季冬季春季。2种热带季雨林土壤呼吸与土壤温度之间关系以指数方程拟合最好,土壤温度可以解释土壤呼吸强度的53.7%~71.0%;落叶季雨林土壤呼吸与土壤湿度之间关系以线性方程拟合最好,常绿季雨林土壤呼吸与土壤湿度之间关系以指数方程拟合最好,土壤湿度可以解释土壤呼吸强度的52.1%~62.3%。通过偏相关分析可知,西双版纳热带季雨林土壤呼吸均与有机质和土壤速效养分含量呈极显著的相关关系(p0.01),与土壤全氮含量呈显著的相关关系(p0.05),而与全磷含量并没有显著的相关性(p0.05),其中常绿季雨林的相关系数均高于落叶季雨林。     

西南地区水稻洪涝等级评价指标构建及风险分析

构建水稻洪涝灾害等级评价指标体系,评估水稻洪涝致灾风险,对开展水稻洪涝防灾减灾、灾害保险意义重大。以西南地区一季稻为研究对象,利用气象资料、水稻灾情史料和生育期资料,在水稻洪涝灾害反演的基础上,构建水稻洪涝灾害样本过程雨量序列。基于Kolmogorov-Smirnov(K-S)分布拟合检验,采用置信区间下限值确定阈值的方法,构建水稻洪涝等级评价指标,并采用预留独立水稻洪涝灾害样本进行检验验证。在此基础上,计算西南地区各站点洪涝致灾风险指数。结果表明:水稻洪涝灾害的过程降水强度为抽穗成熟期拔节孕穗期移栽分蘖期;构建的西南地区水稻洪涝等级指标能较好地反映水稻洪涝实际受灾程度,指标验证完全一致的吻合率为66.7%,完全一致及相差1级的吻合率为100%。水稻洪涝灾害风险移栽分蘖期拔节孕穗期抽穗成熟期,高风险区域主要位于云南南部和东北部、贵州南部、以及四川中部的成都、眉山和德阳地区。     

单株油蒿蒸腾耗水特征及其与环境因素的关系

[目的]探究油蒿的蒸腾耗水规律及其对环境因子的响应,旨在为固沙植被建设提供科学依据。[方法]利用野外大型称重式蒸渗仪于2014年6—9月底对单株油蒿的蒸腾过程进行连续观测,并同步监测了土壤含水量及相关气象因子。[结果]油蒿单日蒸腾强度曲线在晴天表现为双峰曲线,而在阴雨天双峰曲线不明显;研究期间,单株油蒿蒸腾耗水量为101.66mm,日平均蒸腾强度为0.83mm/d。蒸渗仪内土壤蒸发量106.05mm,日平均土壤蒸发强度为0.87mm/d,试验期间蒸散量占降雨量的82.98%。降雨可以维持油蒿正常生长,并对土壤水分进行一定补充;油蒿蒸腾强度与空气相对湿度(p0.01)、空气温度(p0.01)、太阳净辐射(p0.01)和20cm深度土壤体积含水量(p0.05)具有很好的相关性,且相关性依次减小。[结论]油蒿蒸腾耗水日变化明显,其蒸腾速率受土壤水分状况、气象条件及自身生理特征等因素的影响。     

国内外磷指数评价指标体系研究进展

磷是水体富营养化的关键影响因子之一,且农业面源流失的磷是水体中磷的主要来源之一。通过对面源磷的流失风险进行评价,识别其关键区,进而进行针对性管理,是控制面源磷流失的有效手段之一。作为一种评价面源磷流失风险的简单方法,自20世纪90年代以来,磷指数已经在美国、中国及欧洲一些国家得到了广泛的应用。通过采用磷指数法,在评价其流失风险空间分布特征的基础上,可以方便快速地识别出田块或流域内磷流失的关键区。各个国家或地区根据本研究区的情况建立了不同的指标体系,但缺乏统一的磷指数建立标准。从源因子、迁移因子等组成因子及因子等级划分与磷指数计算等几个方面,对国内外的磷指数评价指标体系进行了分析评述,并对其发展进行了展望,旨在为目标研究区磷指数的建立和应用提供借鉴。     

滇东南喀斯特地区植被覆盖变化及其影响因素

利用MODIS NDVI数据资料集、标准气象站点的气候数据及社会经济统计数据,辅以叠置分析、空间统计分析和相关分析等方法,探讨了滇东南喀斯特地区植被覆盖的时空变化特征及其与气候因子、人类活动的关系。结果表明:滇东南喀斯特地区植被4月上旬进入生长季而9月中旬结束,2001—2010年植被覆盖呈现出上升的趋势,NDVI增加速率为0.03/10 a;滇东南喀斯特地区植被覆盖呈增加和减少趋势的面积分别占总面积的70.03%和29.97%,植被NDVI减少最为突出的区域主要集中在人口聚集的城镇周围及河流沿线,而增加的区域主要集中在高海拔山区;气候影响因素中的水分类因素即平均相对湿度、最小相对湿度和降水是滇东南喀斯特地区植被NDVI年内变化主要的影响因素,其影响有2个月左右的滞后期,温度类气候因子的滞后期为3个月左右,其他类型的气候因子滞后期约为2个月;滇东南喀斯特地区实施的退耕还林工程,极大地提升了植被覆盖度,而城镇化过程则使得城镇周边的极低、低植被覆盖度区面积增加。     

基于决策树和随机森林模型的湖北油菜产量限制因子分析*1

利用1961-2014年湖北省主产县油菜产量统计资料及同期气象观测资料,采用决策树和随机森林模型,对影响油菜产量的气候因子进行分析。结果表明：温度、日照时数及干旱、湿渍害对油菜产量均有不同程度的影响,且因生育期不同而存在差异。油菜开花期以前对低温敏感,开花期以后对高温敏感;苗期和蕾薹期对干旱较敏感,开花期和角果期对湿渍害更敏感;日照时数对油菜产量的影响受水分状况的制约,在干旱状况下日照偏多不利于产量形成,偏湿状况下则表现为日照越多越有利于产量形成。在各限制因子中,以湿渍害发生频率对油菜产量的影响最高,其次是干旱和冻害。湿渍害对产量的影响以高湿寡照的次生灾害影响较土壤偏湿的直接影响更大。