治沟造地工程对小流域氮磷面源污染的综合治理效应

治沟造地工程可缓解黄土高原耕地资源紧张、人地矛盾等问题,对小流域水土流失也有很好的防治效果,但该工程对小流域水土流失型非点源污染的综合治理效应尚不明确。选取延安地区典型未治理流域与治沟造地流域、典型新造地和坡耕地、生态拦截坝作为研究对象,采集并测定土样氮磷质量分数和水样氮磷质量浓度。结果表明:连年耕作新造地耕作层土壤氮磷质量分数显著高于传统坡耕地(P<0.05),且新造地氮下渗率高于坡耕地;生态拦截坝对水体中总氮、总磷、硝氮和氨氮质量浓度总削减率分别达到44.3%、94.8%、91.2%和46.9%;未治理流域产流量是经治沟造地工程治理后流域产流量的29倍;小流域不同时期水体总磷、总氮、氨氮和硝氮质量浓度大小排序均为枯水期>全年期>丰水期,治沟造地工程对流域水体氮磷质量浓度削减率排序为总磷>总氮>氨氮>硝氮;治沟造地对流域总氮拦截量最大,其次为硝氮。总体上,治沟造地工程能够在“源头”和“过程”对氮磷面源污染物进行双重阻截。

样点稀少条件下基于环境相似性的土壤有机碳空间分布预测

针对现有土壤有机碳(soil organic carbon,SOC)空间分布预测模型难以适用于样点稀少条件下的问题,该研究依据成土环境越相似土壤属性越相似的假设,提出一种基于环境相似性的SOC空间分布预测方法(environmental similarity model,ESM),首先利用影响SOC空间分布的关键环境变量刻画研究区成土环境,然后比较采样点与待估测点处的环境相似度,最后依据环境相似度预测待估测点处的SOC含量。为验证ESM方法的有效性,以云南省作为案例研究区,并设置3个情景:1)从64个采样点中随机抽取10个点作为训练集,余下的采样点作为验证集,随机抽取20次;2)从64个采样点中随机抽取20个点作为训练集,余下的采样点作为验证集,随机抽取20次;3)从64个采样点中随机抽取30个点作为训练集,余下的采样点作为验证集,随机抽取20次。以平均绝对误差(mean absolute error,MAE)和均方根误差(root mean square error,RMSE)评估模型预测精度。方差分析结果表明,采样点分别为10、20和30这3个情景条件下ESM的MAE(12.7、11.7、11.1 g/kg)都显著(P<0.05)低于多重线性回归(72.6、23.0、16.7 g/kg)和人工神经网络(15.8、14.9、15.8 g/kg),表明ESM模型具有较高的预测精度及较强的鲁棒性,可为成土因素复杂区域SOC空间分布的预测提供借鉴和指导。

不同施肥处理下桉树混交林土壤肥力评价

以桂西南地区广西国有派阳山林场桉树混交林为研究对象,监测其土壤pH值、有机质、全量养分和速效养分等8个化学性质指标,采用秩和比综合评价法、优劣解距离法、主成分分析法,因子分析法和熵值法5种土壤肥力质量评价方法,对比验证不同评价体系和模型,探讨桉树混交林土壤肥力质量现状。结果表明:(1)综合5种评价方法,桉树混交林土壤综合评价比较为:B1>B>B2>A1>A>A2,提质组土壤肥力显著高于常规组,上层土壤肥力显著高于下层土壤。(2)5种评价方法中,秩和比综合评价法、熵值法和因子分析法3种评价方法土壤肥力评价排名完全一致。其中秩和比综合评价法线性模型表现优秀、构建良好。(3)8个土壤化学性质指标的权重比较为:全钾>速效磷>全磷>全氮>速效钾>速效氮>有机质>pH值。权重排名前三的全钾、速效磷和全磷占比54.9%。(4)土壤化学性质指标变化幅度较大,其中有机质、全氮和速效氮、全钾和速效钾养分分级标准均跨越了3个或以上等级,全磷和速效磷均表现为低或很低水平,pH表现为酸性或强酸性水平。(5)提质组A土壤呈现出酸性、有机质中等,全量元素分别为极高、低和高等级,速效元素分别为极高、极低和很高等级;常规组B土壤呈现出酸性、有机质中等,全量元素分别为高、高和很低等级,速效元素分别为极高、极低和低等级。提质组对照常规组,土壤酸性下降了4.64%,有机质、全氮和全钾分别提升了19.35%、52.37%和777.33%,速效磷和速效钾分别提高了173.41%和340.76%,全磷和速效氮含量则相反,提质组较常规组下降了27.53%和4.12%。

基于3种地理加权回归方法的安徽省土壤pH空间预测制图对比研究

基于安徽省140个采样点的土壤pH数据,综合考虑土壤、地形、气候、生物等因子对土壤pH的影响,采用地理加权回归(Geographically Weighted Regression,GWR)、主成分地理加权回归(Principal Component Geographically Weighted Regression,PCA-GWR)和混合地理加权回归(Mixed Geographically Weighted Regression,M-GWR)3种模型对安徽省土壤pH空间分布进行建模预测,揭示环境因子对土壤pH的影响在空间上的差异,最后以多元线性回归模型(Multiple Linear Regression,MLR)为基准比较3种GWR模型的精度。研究表明:①安徽省土壤pH具有空间异质性,且集聚特征明显。②3种GWR模型中M-GWR模型略优,GWR、PCA-GWR和M-GWR的建模集调整后决定系数(Radj 2)分别为0.59、0.62和0.63;对比MLR模型,3种GWR模型的Radj 2分别提升了23%、31%和35%。M-GWR生成的预测图在空间上过渡平滑,建模效果稳定,其预测结果表明安徽省淮河以北地区多为碱性土壤,长江以南多为中性或酸性土壤,符合“南酸北碱”特征。③GWR及其改进模型可以有效地预测土壤pH属性,反映环境因子在不同空间位置上对土壤pH的影响程度,而M-GWR兼具变量作用的全局性和和局部性,进而提升了模型解释能力,为大区域数字土壤制图提供了重要的参考方法。

四川盆地近40年降雨量对耕层土壤pH时空变化的影响

【目的】耕层土壤酸化问题制约着农作物生产安全,本研究从降雨淋溶造成耕层土壤pH变化的角度出发,探讨长时间降雨量影响着耕层土壤酸化的时空变化趋势,为耕层土壤酸化治理提供科学依据。【方法】以四川盆地紫色土和水稻土耕作层土壤(0~20 cm)为研究对象,利用1980年二次土壤普查数据为基础,结合近期耕层土壤调查数据和四川盆地降雨量数据,应用地统计学方法分析40年来四川盆地耕层土壤pH变化趋势和降雨量分布,采用方差分析和回归分析探讨降雨量对耕层土壤pH时空变化的影响。【结果】地统计分析显示:空间上,1980年和2020年两时段的耕层土壤pH变异系数都在15%左右,同属中等程度空间变异。时间上,40年来四川盆地耕层土壤pH平均下降0.7,对比pH差值分布图和降雨量分布图发现pH下降幅度较大的区域与年降雨量较大区域吻合。方差和回归分析表明,四川盆地40年来降雨量对耕层土壤酸化有显著影响(P<0.05),当不同市域年平均降雨量相差超过100 mm时,pH差异显著(P<0.05)。40年来降雨量对耕层土壤酸化时空独立解释能力可达41%。【结论】四川盆地40年降雨量大小影响着耕层土壤酸化的时空进程,因此应长期关注极端降雨事件,为治理土壤酸化做好必要的防范准备。

基于案例推理的数字土壤制图

在湖北省黄冈市红安县华家河镇滠水河流域研究区选取包含12种土壤类型的31个典型案例点,借助土壤-景观推理模型(Soil-land inference model,SoLIM)Solutions软件平台,进行Sample-based推理,计算区域内任一位置对各土壤类型间的模糊隶属度,由此得到研究区内土壤类型图。选择研究区247个野外采样点进行验证,并进行精度对比。结果表明,推理得到的土壤类型图在空间分布上与原始土壤图相似,但与原始土壤图相比能够显示更多的细节信息;使用野外采样点验证结果显示,推理土壤图的总体精度达64.78%,比原始土壤图提高了6.55个百分点。案例推理的方法在土壤类型预测方面精度较好,选取典型案例能够更加直接有效地表达土壤学家的隐含知识,简化土壤-环境关系的获取过程,为后续相关研究提供可靠的方法和依据。

紫色土土壤全氮和全磷含量的高光谱遥感预测

高光谱遥感技术是土壤养分预测的有效手段之一。以三峡库区王家沟小流域为研究区,在对土壤样本的理化性质和实验室反射光谱数据分析和测量的基础上,用偏最小二乘回归方法建立了紫色土土壤全氮和全磷含量的预测模型,并用33个水稻土土壤样本对紫色土土壤养分预测模型进行了验证。结果显示,紫色土土壤全氮预测模型得到的土壤样本预测值和实测值之间的总相关系数达到了0.672,而紫色土土壤全磷预测模型得到的相关系数只有0.498;用紫色土土壤养分预测模型对水稻土土壤养分进行预测得到的相关系数分别为0.550和0.124。因此,用高光谱来预测紫色土土壤全氮含量具有一定的可行性,但高光谱对于紫色土全磷含量的预测效果相对较差;土壤养分预测模型在不同类型土壤之间并不具有很好的通用性。

基于模糊集理论提取土壤—地形定量关系及制图应用

通过对研究区地形因子的模糊聚类,提取了地形因子组合与特定土壤属性的定量隶属度关系,然后对隶属度高值区土壤进行目的性采样为隶属度函数赋值,制作研究区土层厚度连续分布图。通过野外实地验证,将观测值与图中预测值比较,结果显示该方法制图精度在82%左右,具有一定的可靠性。进一步考察认为该模型在地形部位较低,地势较为平坦,土壤发育较好,土层较厚,成土环境相对稳定的地区预测效果更好,适用性更强。该方法能提高土壤制图效率,降低制图成本,提高制图精度,对土壤微域变异的表现更为详细,图面信息负载量更高。应用该方法制作大比例尺土壤详图不失为土壤调查与制图领域一种可行的新方法。

样点规模与采样方法对表层土壤pH空间预测精度的影响

土壤空间预测与数字化制图的精度受土壤样点规模、采样策略、预测模型选择、目标区域地貌与成土环境复杂程度、协变量数据质量等多种因素共同制约。选择河南省为研究区,基于9种土壤样点规模、5种采样方法,应用5种最具代表性的机器学习(Machine learning,ML)算法对耕地表层土壤pH实施空间预测与数字化制图,用以对比分析不同样点规模与采样方法对ML模型的性能表现及土壤pH预测精度的影响。结果表明:(1)当研究区土壤样点规模从200个经由400个、800个、1200个、1600上升至2000个时,无论使用何种采样方法,所有ML模型的性能表现与预测精度均呈快速上升的总体趋势;当样点规模达到并超过2000个时,大多数ML性能表现及预测精度趋于稳定,表明2000个土壤样点可能是这些ML模型预测研究区耕地表层土壤pH的样点规模阈值。(2)5种ML模型性能表现及其土壤pH预测精度存在明显差距,基于树结构的随机森林(Randomforests,RF)和Cubist表现最好,无论使用哪种采样方法,这两种模型预测结果的决定系数(R2)均可稳定在0.75~0.80之间、RMSE保持在0.50以下。(3)当土壤样点规模足够大时,采样方法对ML模型性能和土壤pH预测精度的影响很小,五种采样方法的效果相差不大。当土壤样点规模小于2000个时,采样方法的影响逐渐凸显。比较而言,条件拉丁超立方采样在样点规模较小时具备优势。当样点规模为1000个时,条件拉丁超立方采样仍可使随机森林和Cubist预测的R2维持在0.80左右;在样点规模小至200个时,条件拉丁超立方采样方法下5种ML模型预测的R2均在0.55以上。(4)不确定性分析结果显示,平均73.9%的验证样点表层土壤pH观测值落入随机森林模型90%预测区间,表明该模型的可靠性被轻微高估,但处于可接受范畴。此外,数据显示模型预测的不确定性与样点规模无明显关联。

耕地地力评价指标体系构建中的问题与分析逻辑

耕地地力评价指标选取的主导性、独立性原则在实践中不易落实;耕地地力评价试图应用到多尺度空间,却没有适应不同时空尺度的明确任务定位,从而很少考虑评价指标选择的尺度适应性。本文运用地学、农学、系统科学的观点,建立了针对上述问题的分析逻辑,认为:第一,耕地地力评价的任务、评价技术路线和评价指标对地力的指示意义均具有时空尺度特征。第二,评价指标应区分为直接说明作物光、温、水、养分满足程度的指标和间接指示这些条件的指标。大空间范围的耕地地力评价以长时效,低空间精度为特征,着重表现区域地理障碍和资源约束,宜选取稳定性和间接性评价指标;小空间范围以即时状态的耕地地力评价为主,并具有较高的空间精度,评价指标应具有即时性和直接性特征。第三,土地—作物—管理条件构成土地利用系统的整体,随土地系统的作物需求、土地和管理条件的变化,评价指标对耕地地力的意义应辩证分析。第四,共同说明光、温、水、养分的某一方面性质的自然土地条件和人工土地条件应作为整体对待,综合为一个指标,而不应在评价指标体系中分割。

县域土壤质量数字制图方法比较

土壤质量研究几乎涵盖土壤研究的所有领域,土壤质量制图理论与方法是土壤质量研究的一项重要研究内容。该研究以北京市密云县为研究区,基于土壤质量评价最小数据集和指数和法计算的土壤质量指数,探究了在地学模型支持下区域土壤质量数字制图方法。研究设计了5种区域土壤质量数字制图方法,并比较了不同方法的空间数字制图精度。结果显示,目前广泛使用的基于参评指标空间插值结果的土壤质量数字制图方法精度最低、工序较繁琐,且无法反映研究区景观高度异质的特点;而基于计算后的土壤质量指数(soil quality index,SQI),借助于地统计学方法的土壤质量数字制图方法相对比较科学合理,其中又以基于计算后的SQI和回归克里格法预测效果最好,均方根误差最小,仅为0.01897,相对于基于参评指标空间插值结果的土壤质量数字制图方法,精度相对提高率最大,达到50%以上。综合考虑空间制图精度、工序的繁简程度,在该研究设计的5种方法中基于计算的SQI和回归克里格法最佳,该法避免了地统计插值在景观高度异质区的应用局限性,预测结果与实际最为相符。

土壤数据对分布式流域水文模型模拟效果的影响

基于空间半分布式的SWAT模型和全分布式的WetSpa Extension模型,分析了高分辨率的SoLIM数字土壤数据和美国SSURGO传统土壤数据对流域径流空间分布式模拟和总量模拟的影响。结果显示:利用不同土壤数据得到的产水模拟结果在空间上差别明显,但模拟径流总量的差别随着模拟面积的增大而逐渐减小。根据实验结果,对于注重空间分布的模拟目的,需要较详细输入数据的支持;对于总量模拟,则可随模拟面积的增大而适当放宽对输入数据分辨率的要求。

基于土壤剖面质地构型的土壤质量评价——以河南省封丘县为例

土壤剖面质地构型是土壤质量和土壤生产力的重要影响因子,对冲积平原地区来讲尤其重要。然而,现有的土壤质量评价研究中,很少采用该因子,且评价指标筛选大多缺乏明确的生物学意义。本研究利用河南省封丘县39个剖面数据及113个土钻样点数据,使用模糊C均值聚类方法 (FCM)结合Kriging插值方法获取的9种土壤剖面质地构型在空间上分布的单一类别隶属度图;在此基础上结合专家知识,针对平原地区旱作作物及耕地的耕性对土壤剖面质地构型的性状进行打分,以分值为参照,在Arc GIS 9.2中9个单一类别隶属度栅格文件进行栅格计算,获取了研究区土壤剖面质地构型栅格的综合分值。利用包括土壤剖面质地构型在内的多个土壤属性,结合作物产量数据,使用主成分分析(PCA)方法确定了最小数据集(MDS);应用指数和法,基于两种途径对土壤质量进行了评价,并结合测产获取的作物产量对两种评价结果进行了对比分析。结果表明:土壤质量指数与作物产量有较好的相关性,土壤质量评价结果能够较好地反映研究区的土壤质量状况。在添加剖面质地构型因子后,土壤质量评价结果有进一步的改善,可见在黄河泛滥冲积平原地区,剖面质地构型是土壤质量评价必不可少的因子。

案例推理和克里克插值在土壤养分预测中的比较研究

以三峡库区王家沟小流域为研究区,在对土壤样本的理化性质进行分析和测量的基础上,用均方根误差、平均相对误差、一致性系数三个精度评价指标对克里克插值和案例推理方法用于土壤养分预测的精度进行了评价,并对这两种方法所获得的土壤养分空间分布图的效果进行了比较.研究结果显示,与克里克插值方法相比,案例推理方法不仅获得了较好的土壤养分预测精度,还获得了较好的制图效果.尤其是在没有采样点分布的区域,案例推理方法获得的土壤养分空间分布图也具有更高的详细度.

模糊集理论在土壤剖面质地构型中的应用——以河南省封丘冲积平原区土壤为例

封丘县是典型的黄河中下游冲积平原区,不同层次土壤质地类型、厚度及其在剖面中的组合,是影响土壤水肥贮存与供给能力的重要因素。本研究通过39个土壤剖面和113个土钻样点的野外调查获取第一手资料。根据层次质地类型与其在剖面中出现位置两个基本特征定义特征质地层,在研究区最终确立了9种特征质地层。以特征质地层在已观测土壤剖面和土钻样本中出现缺失特征以及厚度参数为基础数据,应用模糊c-均值算法模型,研究区观测土壤被自动划分为9种特征质地层组合类别,亦称为土壤剖面质地构型。结合普通克里格空间预测方法,实现了9种土壤剖面质地构型在空间上分布的单一类别隶属度图和去模糊化图。剖面不同质地层次在垂直方向的组合特征以及不同土壤剖面质地构型在水平方向上的分布规律,为区域耕地质量评价、生产潜力评估以及改良、利用实践提供了更加客观、丰富的基础信息。

地块图的编制与讨论——以长武王东沟试验区地块图编制为例

该文以长武王东试验示范区为例,将地块作为地理信息系统中信息采集与存贮的基本单元,对地块的形成、分类、地块图的编制方法及与之有关的几个问题,如地块图的理论基础和实践意义、地块图的显示内容、地块图的稳定性等,进行了初步讨论。

开都河流域下游绿洲表层土壤盐分空间变异特征分析——以焉耆县为例

针对目前干旱区广泛存在的绿洲土壤次生盐渍化问题，基于GIS和地统计学方法，研究开都河流域下游绿洲焉耆县表层土壤的盐分空间变异特征。结果表明：1）0-10cm、10-20cm和20-30cm三层土壤盐分的半方差函数模型均符合高斯模型；随着土壤采样深度的增加，其空间变程递增，C0＋C均为50％，属于中等空间相关性。2）土壤盐分在水平方向上，0～5g／kg（非盐化和轻盐化）呈片状分布，而〉5g／kg（中度、重度盐化和盐土）呈斑块状分布在中部和低洼地区；在垂直方向上，0～10cm土壤盐分含量最高，且随着土层深度的增加，土壤盐分递减。

我国1﹕5万土壤图数据库的质量控制

【背景】具有时空维度的土壤大数据可为农业、环境、国土等部门了解、研究和管理土壤与环境提供数据支撑。历史上完成的纸质土壤调查图件和资料则是构建土壤时空数据库的重要基础。由于不同地区、不同时期土壤图成图标准差异较大,构建高质量土壤时空大数据,对异源、异质的非标准化土壤图资料的整理必须进行质量控制。【目的】本研究的目的是解析我国各地异源土壤普查原始图件状况,弄清其数字化整合建库中的质量控制关键问题,探索相应的技术指标与规范,为构建大比例尺土壤图数据库提供质量保障。【方法】通过分析我国土壤普查图件资料状况,结合我国数字地形图质量控制方法,制定了精度指标,对土壤图数据库实现地理精度质量控制;对比分县土壤图中的土壤名称和现有国家标准土壤分类,实现全库土壤类型名称的修编、编码;通过拓扑检查完成土壤图空间数据库结构统一,以统一境界实现境界标准化。【结果】利用异源大比例尺土壤图构建大区域土壤图数据库的质量控制主要包括数字化地理精度控制、土壤要素提取标准化、全图整合赋码三大部分。其中数字化地理精度控制包括纸图扫描精度、定位坐标系、不同地形图幅的几何校正精度、几何校正控制点的选取和点数规定。土壤要素提取标准化主要包括土壤要素与非土壤要素采集与核准、空间要素分类码、图层与图幅的标准化。全图整合赋码包括土壤类型名称的修编、编码和行政边界标准化,针对原始分县土壤图土壤名称的不规范命名,特别是土类的不规范命名,遵照国家标准中的土类名称,借鉴分县土壤志剖面记载、省级和国家级分类汇总文献和著作,将300余个不规范土类命名修编为60个国家标准命名;采用层次编码方法,按照土纲、土类至土种的五级编码实现全库每个土壤类型的唯一编码;采用国家标准境界实现行政边界的无缝连接,并在此基础上实现了土壤图空间库存储单元由分县转换为1﹕5万标准分幅。【结论】利用异源大比例尺非标准土壤图资料构建大区域的土壤图数据库,其质量控制的关键为数字化地理精度控制、土壤要素标准化、全图整合赋码。针对这三个问题构建的质量控制方法和相应指标,符合我国土壤普查图件数字化建库实际情况,为建设覆盖我国全域的土壤图数据库提供了质量保障。采用这一方法,建立了1﹕5万土壤图数据库共计13 240个,1﹕5万标准分幅,涉及1 688个县市和国营农场。本文还讨论了本研究成果的现状并展望其拓展方向,期望通过结合土壤理化性状信息,为进行土壤长效性质数据挖掘研究提供数据基础。

土壤制图中土壤类型配色模型构建与应用

在全国1∶5万土壤图集制图中,土壤类型的配色既需表现土类等高级类型的分布特征,也要表现土属等较低级类型的差别。我国土壤低级类型众多,且1∶5万基本比例尺图幅达2万余幅,采用传统人工设色方法进行土壤制图,不仅效率低,而且难以保持图幅间土壤颜色的协调一致性。针对这一技术难题,本研究采用图幅间相似配色方法和人机交互的设计思想,通过建立1个多层级管理色库、人工设置土壤类型的Q配色单元及其多个近似色系(色组),建立了Q配色单元的避让选色和区域土壤特征分析等5个组件模型,构建了土壤类型配色模型(SCO-Model)。该模型在大比例尺土壤制图中不仅反映了区域土壤的总体分布特征,也表达了土壤类型间的差异,特别是实现了大比例尺土壤制图中土壤类型的快速智能配色,大大提高了制图效率。

基于案例推理的SoLIM方法在土壤养分制图中的应用

土壤-景观推理模型（soil land inference model,SoLIM）在提高土壤普查效率和精度、降低普查成本方面具有显著优势,已经在美国得到推广应用（Shi et al.,2004;杨琳等,2009;2010）.SoLIM中专家知识可以通过基于规则的方法或者基于案例推理的方法获取.与多元回归模型相比,