基于光谱变换的滨海湿地土壤全氮含量建模预测

基于133个滨海湿地土样的全氮(TN)含量和光谱反射率(R′)及其对数(lgR)、对数的一阶微分((lgR)')、倒数(1/R)、倒数的一阶微分((1/R)')、一阶微分(R')、平方根(R)、一阶微分的倒数(1/(R)')变换,采用偏最小二乘回归(PLSR)、随机森林回归(RFR)和支持向量机回归(SVR)3种算法分别建立土壤TN含量估测模型。结果表明:①土壤TN含量与光谱变换形式相关性由高到低为:(1/R)'>R'>(lgR)'>1/R>lgR>1/(R)'>R>R,经光谱变换,土壤TN含量与变换光谱的相关性均高于R,其中与(1/R)'的Pearson相关系数最大为0.746。②PLSR和SVR基于R'、(1/R)'、(lgR)'和1/(R)'变换构建的模型、RFR方法构建的所有模型R^(2)均大于0.732,均可用于滨海湿地土壤TN含量的估算。③基于1/(R)'建立的SVR模型预测精度最高,其R^(2)为0.987,RMSE为0.057 g/kg,MAE为0.050 g/kg,是预测滨海湿地土壤TN含量的最优模型,可为准确获取滨海湿地土壤TN含量提供稳定方法。

青藏高原高寒草甸土壤有机质、全氮和全磷含量对不同土地利用格局的响应

草地土地利用格局的变化强烈影响着其土壤营养元素的含量与垂直分布。对青藏高原东北隅高寒草甸不同土地利用格局(封育植被、放牧利用和人工种植)下不同深度(0-10cm、10-20cm和20-40cm)的土壤有机质、全氮和全磷含量的对比研究表明:封育植被下土壤营养元素在表层和深层之间有显著差异(P<0.05),与土壤深度表现出一定的负线性相关(R2>0.40,P<0.05)。放牧利用和人工种植对营养元素在不同土壤层次的分布无显著影响(P均值>0.05),前者的有机质和全氮含量与土壤深度略呈负线性,后者则无此关系。放牧利用和人工种植较显著地(P均值<0.05)降低了土壤表层有机质和全氮的含量,但增加了土壤表层全磷的含量,对土壤深层的影响较小。人工种植对营养元素含量的影响效果略大于放牧利用,但两者差异不显著。

采伐剩余物管理措施对二代杉木人工林土壤全碳、全氮含量的长期效应

根据福建省南平市峡阳国有林场二代杉木(Cunninghamia lanceolata(Lamb.)Hook)人工林5种采伐剩余物管理措施(收获采伐剩余物和地被层、全树收获、仅收获树干和树皮以及加倍采伐剩余物、炼山)下0—40 cm深度土壤全碳、全氮含量15a的监测数据,研究了采伐剩余物管理措施对杉木林土壤碳氮含量的影响。结果显示,加倍采伐剩余物处理样地5次取样年份(造林第3年、第6年、第9年、第12年和第15年)0—10 cm土层土壤全碳、全氮含量均高于其他处理样地,但单因素方差分析显示,采伐剩余物管理措施在5次取样年份对0—10 cm、10—20 cm和20—40 cm土层全碳、全氮含量均没有显著影响(P>0.05)。重复测量方差分析显示,杉木造林15a期间土壤全碳、全氮含量随年份显著变化(P<0.01),但处理措施以及处理措施与取样年份的交互作用对3个土层土壤全碳、全氮含量影响不显著(P>0.05)。杉木林15年生时,不同处理样地3个土层碳储量差异不显著(P>0.05),0—40 cm土层平均值为88.71 Mg/hm2。表明采伐剩余物管理措施对亚热带杉木人工林土壤全碳、全氮含量的长期效应并不显著。

向海洪泛湿地土壤全氮、全磷和有机质含量及相关性分析

对霍林河流域向海国家级自然保护区内天然洪泛湿地在距主河道不同距离处分层采集土壤样品 ,对其全氮、全磷和有机质含量的空间变化规律进行分析探讨。结果显示 ,全氮、全磷和有机质的含量在空间上的变化趋势为随距离河道距离的增加和采样土层深度的增加而降低 ,表明洪泛作用对洪泛湿地土壤中全氮、全磷和有机质含量的影响随着距离河道距离的增加和土层深度的增加而降低。对全氮、全磷和有机质含量的相关性进行了分析 。

不同粒径处理的土壤全氮含量高光谱特征拟合模型

采集新疆北疆棉田385个自然土壤样本,将筛选出的土壤样品分别过2、1、0. 5、0. 15 mm筛并测定其原始光谱反射率,利用支持向量机(Support vector machine,SVM)、偏最小二乘回归(Partial least squares regression,PLSR)和多元逐步线性回归(Stepwise multiple linear regression,SMLR)方法对土壤原始光谱及其12种光谱变换数据分别构建土壤全氮含量的估测模型,并对模型精度进行检验。结果表明,土壤原始光谱特征在各个波段与全氮含量相关性都较差,不同形式的数据变换均能够提高光谱反射率与全氮含量的相关性,同一种数据变换形式在不同粒径处理中最大相关系数所对应的波段位置差异不大。从不同粒径处理的拟合精度来看,过筛粒径越小对全氮含量的估测精度越高,3种方法的最优拟合模型都是过0. 15 mm筛的处理,其中SVM方法采用(lgR)'变换后,构建模型R2c为0. 898 7,RMSEc为0. 018 1,RPD为2. 704 9,PLSR和SMLR方法均采用R'变换,构建模型的R2c分别为0. 852 0和0. 819 6,RMSEc分别为0. 041 3和0. 043 6,RPD分别为2. 554 9和2. 437 4,3种方法在该过筛处理下均能够很好地估测土壤全氮含量。用未参与建模的样本对3种最优模型进行验证,SVM、PLSR和SMLR模型的检验R2分别为0. 822 9、0. 771 5和0. 705 4,SVM方法优于PLSR和SMLR,模型具有较好的精度和稳定性,从模型的预测误差来看,土壤全氮含量越低其预测误差也越大,在氮素含量较低的情况下无法直接通过光谱反射特征准确反演。

土壤全氮含量和施氮水平对棉花产量及氮肥利用效率的影响

为探讨不同土壤全氮含量水平下棉花的氮肥施用效应,采用盆栽试验,研究不同土壤全氮含量(0.58、0.64、0.74、0.83、1.29 g·kg^(-1))和施氮水平(每盆施加量分别为0、1.75、3.50 g)对棉花籽棉产量、氮素吸收、氮肥利用率的影响。结果表明,棉花单株籽棉产量和干物重随施氮量增加而显著增加,土壤全氮含量与施氮水平对棉株根、茎、铃壳部位的干物质积累具有显著的互作效应。同一土壤条件下,棉花单株氮素积累量随施氮水平增加而显著增加。氮肥表观回收率随土壤全氮含量上升呈先降后升的变化趋势,且在土壤全氮含量0.74 g·kg^(-1)时较低,但土壤全氮含量在0.58~0.83 g·kg^(-1)内,不同施氮处理间氮肥表观回收率差异不显著。氮肥农学利用率随土壤全氮含量增加呈下降趋势。土壤全氮含量0.74 g·kg^(-1)时的氮肥生理利用率高于土壤全氮含量0.58、0.64和0.83 g·kg^(-1)。土壤全氮含量1.29g·kg^(-1)条件下,低氮水平氮肥利用效率(表观回收率、农学利用率、生理利用率)显著优于高氮水平;土壤全氮含量0.58~0.74 g·kg^(-1)时,高氮可实现增产增效;土壤全氮含量0.83~1.29 g·kg^(-1)时,低氮能维持较高的产量和氮肥利用率。本研究结果为不同土壤全氮条件下棉花氮肥投入提供了参考。

不同土壤质地条件下小麦旗叶全氮和籽粒蛋白质含量的变化

为了给小麦高产优质栽培提供依据，于2003～2005年在连续两年池栽条件下，以面筋含量高、中、低三种冬小麦品种藁麦8901、豫麦49和洛麦1号为供试材料，研究粘、壤、砂三种土壤质地对旗叶全氮含量和蛋白质积累的影响。试验结果表明，花后叶片含氮量逐渐下降，花后5～40d，旗叶全氮含量表现为粘土〉壤土〉砂土。不同冬小麦品种籽粒蛋白质含量均呈现前高后低又升高的积累变化规律。其中，低筋品种洛麦1号和中筋品种豫麦49在壤土条件下蛋白质含量较高，高筋品种藁麦8901在粘土条件下籽粒蛋白质含量较高。高筋品种藁麦8901籽粒蛋白质积累速率高峰期早于其它两类品种。低筋品种洛麦1号在砂土、中筋品种豫麦49在粘土种植条件下籽粒蛋白质产量较低；藁麦8901以粘土种植条件下籽粒蛋白质产量较高。籽粒蛋白质含量与旗叶全氮含量均呈正相关关系。因此，土壤质地对小麦籽粒蛋白质积累影响较大，生产上应针对不同品质类型小麦品种制定不同的优化栽培措施。

近红外光谱法测定土壤全氮和碱解氮含量

为探寻采用近红外光谱技术在野外快速测定土壤全氮和碱解氮含量的方法,采集土壤光谱信号,结合偏最小二乘法和主成分分析法,分别建立土壤全氮和碱解氮含量测定的定标模型。结果表明,采用PLS方法建模时,土壤全氮和碱解氮含量测定定标模型的精度较高。为提高模型的预测精度,采用多元散射校正、标准归一化、基线校正、卷积平滑和小波变换5种方法对光谱信号进行预处理,当用小波变换法对光谱信号进行去噪处理,并与PLS方法结合时,模型的预测精度最高,土壤全氮样品校正模型的相关系数为0.838 5,均方根误差为0.153 1,对应验证模型的相关系数为0.754 9,均方根误差为0.184 2,校正集和验证集土壤全氮含量预测值(y)与实测值(x)之间的关系模型分别为y=0.685 8x+0.198 0和y=0.621 4x+0.237 9;土壤碱解氮样品校正模型的相关系数为0.866 5,均方根误差为0.007 7,对应验证模型的相关系数为0.796 1,均方根误差为0.009 4,校正集和验证集土壤碱解氮含量预测值(y)与实测值(x)之间的关系模型分别为y=0.749 8x+0.019 4和y=0.700 7x+0.023 3。综合分析结果表明,应用近红外光谱技术对土壤全氮和碱解氮含量进行定量预测是可行的,且应用小波变换方法对光谱冗余信息进行预处理后,再与偏最小二乘法相结合可有效地提高模型的精度。

高寒草甸不同植被类型土壤全氮含量变化动态分析

采用凯氏定氮法对高寒草甸不同植被类型土壤全氮进行季节动态测定分析,结果表明：在整个生长季中020cm层土壤全氮质量分数的顺序为：藏嵩草沼泽化草甸（Kobresia-swamp meadow）〉金露梅灌丛草甸（Dasiphoru fruticosa shrubs）〉人工燕麦草地（Avena sativa artificial grassland）〉矮嵩草草甸（Kobresia humilis meadow）〉矮嵩草退化草地（Kobresia humilis-degraded grassland）。原生植被草甸类型下单位面积土壤全氮含量远高于退化草地。藏嵩草沼泽化草甸土壤每平方米的全氮含量最高,达到0.712kg,金露梅草甸次之,两者之间差异性不显著（p〉0.05）;其他三种草地类型单位面积土壤全氮含量差异性显著（p〈0.05）;原生草甸矮嵩草草甸每平方米全氮平均含量为0.406kg,而退化的矮嵩草草地每平方米全氮平均含量为0.301kg,可以推算,土地退化导致土壤全氮流失的量为0.105kg,即高寒草地退化导致25.86%氮流失。随着季节的变化,土壤全氮质量分数随生长季均有所增加,最高值都出现在8月份,但各月份之间土壤全氮质量分数变化差异性不显著（p〉0.05）。原生植被0-10cm层土壤全氮含量高于10-20cm层,人工草地与退化草地差异性不显著。

环境因素对密云水库上游流域土壤有机碳和全氮含量影响的通径分析

土壤是全球重要的碳库和氮库,在全球碳氮循环中具有重要地位。密云水库是华北地区最大的水库和北京市最重要的地表水水源地,其上游流域山地广布,地形复杂,气候变化明显,土壤类型和植被类型多样,影响土壤碳氮库的环境因素具有较强的变异性。为揭示环境因素对密云水库上游流域土壤有机碳(soil organic carbon,SOC)和全氮(total nitrogen,TN)含量的作用效应,采用野外采样、实验室分析与逐步回归分析和通径分析相结合的方法,研究了气候(温度和降水)、地形(海拔和坡度)、土壤理化性质(土壤容重、含水量、pH值和粘粒含量)等环境因素对流域SOC和TN含量的影响。结果表明:温度、土壤容重、含水量、pH值和粘粒含量对SOC含量的影响显著(P<0.001),其中各因子的直接通径系数依次为:土壤含水量(0.439)>土壤容重(-0.324)>pH值(-0.238)>温度(-0.209)>土壤粘粒含量(0.092),间接通径系数依次为:土壤容重(-0.425)>土壤粘粒含量(0.305)>土壤含水量(0.287)>pH值(-0.179)>温度(-0.043),因此,土壤含水量、pH值和温度主要通过直接作用影响SOC含量,而土壤容重和粘粒含量则主要通过其它因子的作用间接影响SOC含量。海拔、土壤容重、含水量、pH值和粘粒含量对TN含量的影响显著(P<0.001),其中各因子的直接通径系数依次为:土壤含水量(0.456)>海拔(0.234)>土壤容重(-0.228)>pH值(-0.190)>土壤粘粒含量(0.094),间接通径系数依次为:土壤容重(-0.484)>土壤粘粒含量(0.301)>海拔(0.247)>土壤含水量(0.257)>pH值(-0.202),因此,土壤含水量主要通过直接作用影响TN含量,而土壤容重和粘粒含量主要通过土壤含水量的作用间接影响TN含量,海拔和土壤pH值的直接作用与间接作用相当。气候、地形、土壤理化性质等环境因子能够联合解释SOC和TN含量变异性的75.0%和71.2%,但其它影响因子的剩余通径系数仍较大,分别为0.50和0.54,说明还有未考虑的其它重要影响因素,如成土母质、土地利用方式、耕作管理等,需要进一步深入分析。

碱性过硫酸钾氧化-气相分子吸收光谱法测定土壤中全氮含量

在土壤肥力分析中,全氮的含量是土壤肥力的重要指标之一。HJ 717-2014《土壤质量全氮的测定凯氏法》分析测定主要包括土壤样品的消解（不同温度分段消解需要4h）、蒸馏、滴定等3个环节,步骤繁杂,但应用较普遍,很多研究者均在此研究方法的基础上进行改进[1-6]。

流动分析仪同时测定土壤和植物全氮含量方法的改进

【目的】改进流动分析仪同时测定土壤和植物样品全氮含量的检测方法,为准确快速测定土壤和植物样品全氮含量提供参考依据。【方法】设置凯式消煮法的硫酸加入量为3.0、4.0和5.0 mL,使用流动分析仪分别测定各土壤和植物样品硫酸消煮液的全氮含量,分析不同硫酸加入量对其全氮含量测定结果的影响,并分析流动分析仪法与传统方法(扩散法)测定全氮含量的相关性。【结果】凯式消煮法的硫酸加入量可优选为3.0 mL,消解硫酸量(mL)与缓冲液中氢氧化钠浓度(g/L)适宜比值在0.158~0.163。在流动分析仪同时测定土壤和植物样品全氮含量的回收试验中,平均回收率为96.40%~102.07%,相对标准偏差(RSD)为0.34%~1.52%;在重复性试验中,全氮含量的变异系数(c.v.)小于3.00%。流动分析仪法与扩散法所测全氮含量无显著差异(P>0.05),两种方法所测全氮含量的回归直线y=1.0747x-0.7762,R=0.9957,二者呈显著线性相关(P<0.05)。【结论】以凯式消煮法优选硫酸量3.0 mL进行土壤和植物样品消煮,建立以其消煮液测定全氮含量的检测方法,可确保流动分析仪准确地同时测定土壤和植物样品全氮含量。

基于光谱数据降维的农田土壤-作物全氮含量协同检测

为了提高农田土壤-作物全氮一体化检测精度,以冬小麦冠层光谱为研究对象,定量分析了4种数据降维方法(保持邻域嵌入法(NPE)、t分布随机近邻嵌入法(t-SNE)、拉普拉斯映射法(LE)和局部线性嵌入法(LLE))在冠层光谱特征提取及作物、土壤全氮含量检测精度。分别采集了豫麦49-198、周麦27、矮抗58和西农509等4个品种的冬小麦在4个施氮水平下的作物冠层光谱反射率以及对应的作物、土壤全氮含量。选取波段400~900 nm的可见光与部分近红外波段分别进行NPE、t-SNE、LE以及LLE数据降维处理,随后在4组降维特征的基础上,建立了随机森林回归模型。对比全谱信息以及4组降维特征在作物、土壤全氮含量的预测性能表明,利用LLE-RF混合方法取得了最优的氮素预测效果,作物全氮含量预测决定系数R^(2)_(v)为0.9150,预测均方根误差(RMSEP)为0.2212 mg/kg;土壤全氮含量预测决定系数R^(2)_(v)为0.8009;RMSEP仅为0.0085 mg/kg,均优于原始全谱数据以及其他3组降维特征。实验结果表明,利用LLE降维后得到的特征光谱信息可有效地表征作物全氮含量以及土壤全氮含量。

鄂西北山区耕层土壤全氮空间变异及自相关分析

土壤全氮含量(STN)与耕地质量密切相关,掌握STN的空间分布特征对增强区域STN的精准管理及耕地质量提升具有重要意义。根据鄂西北山区十堰市701个耕层土壤样点数据,采用地统计学方法结合Moran’s I指数进行空间自相关分析,探讨十堰市STN的空间自相关类型及其空间分布格局。结果表明:研究区STN的平均含量分别为1.118 mg/kg,变异系数为49.374%,变程为321600 m,具有中等强度的空间自相关。空间变异受结构因素影响较大,在0°(N-S)方向的空间变异最为剧烈。STN含量整体上呈现从南向北逐渐递减的分布格局。全局自相关表明研究区STN存在较强的空间正相关特征,且不同方向存在差异;随着距离的增大,STN呈现负相关特征,分布存在空间孤立。局部空间自相关系数为0.3576,主要类型为L-L型和H-H型,空间集聚特征明显。

垃圾场复垦土壤重金属铜的含量与分布

本文通过采集某学校污水处理厂垃圾场的复垦土样来测定土壤重金属铜的含量,研究其分布特征,并采用单因子指数法和单一重金属潜在生态风险因子法对重金属铜进行评价。讨论了土壤中重金属铜的可能来源,以期为土壤铜污染的防治和修复提供理论依据。

山区稻-草鱼共作模式对土壤氮、磷、钾含量的影响及效益分析

本文以水稻单作模式为对照,研究稻-草鱼共作模式下对土壤全氮、全磷、全钾含量和水质指标的影响以及对水稻和草鱼产量的影响,旨在为山区稻-草鱼共作模式的推广提供理论基础。一、试验材料与方法1.试验方法本研究在四川省广元市昭化区王家镇进行,地属亚热带季风气候,年平均气温为17.2℃,平均气温年较差20.9℃。

黑土区土壤有机质和全氮含量遥感反演研究

以东北典型黑土区耕地为研究区,以Sentinel-2A(全球环境与安全监测计划的第二颗卫星,于2015年6月23日发射)影像作为数据源,构建光谱指数,分别采用多元逐步线性回归(Multiple Stepwise Linear Regression,MSLR)和随机森林(Random Forest, RF)算法建立土壤有机质(SOM)和土壤全氮(STN)预测模型,并采用十折交叉验证方法评估模型的性能。研究对比分析了不同气候、土壤类型和地形下土壤有机质和全氮的空间分布差异。研究表明:①海伦示范区的SOM和STN含量最高,其年均温最低,高程最高,年降水量多,SOM含量升高,其年均温最低,年降水量多,STN含量升高;②与基于多元逐步线性回归算法建立的SOM和STN预测模型相比,随机森林算法建立的SOM和STN预测模型,有着更高的精度和稳定性;③运用RF算法建立的SOM反演模型的R^(2)为0.96,均方根误差为5.49 g/kg,STN反演模型的R^(2)为0.95,均方根误差为0.27 g/kg;④不同示范区统一建立SOM和STN预测模型,有助于提高预测精度,实现跨区域建模与制图。

灰漠土土壤全氮含量的高光谱特征分析及估测

【目的】研究传统土壤全氮含量测定方法,解决复杂、耗时、耗力等问题。【方法】以新疆干旱区灰漠土为研究对象,运用经典统计学和光谱学相结合的方法,研究灰漠土土壤全氮含量的光谱反射特性,通过对原始光谱的数据变换和相关性分析,构建了土壤全氮含量的高光谱估测模型,并对模型进行对比和验证。【结果】土壤中全氮含量不同光谱反射特性趋势相近,土壤的光谱反射率在780、1 800和2 140 nm波长附近出现波峰,在1 910 nm附近有明显的波谷,土壤全氮含量与原始光谱反射率相关性较差。通过一阶微分处理后的光谱数据与全氮含量的相关性显著优于原始光谱和二阶微分处理,最大相关系数为0.819,达到极显著相关;利用一阶微分变换从中提取特征波段667和1 414 nm,建立土壤全氮含量的估测模型:Y=2 698.048 X667-1062.149 X1414-0.015,R2为0.75,对估测模型进行验证发现,R2为0.80,当全氮含量过大或过小时,模型估测偏差相对较大,总体预测精度较高。【结论】高光谱分析技术对土壤全氮含量的预测具有一定的意义,利用估测模型可以快速鉴定土壤全氮含量。

基于1:5万土壤数据库的太湖地区水稻土全氮含量动态变化研究

准确评估农田土壤全氮含量变化是有效制定农业管理措施的基础。选择太湖地区37个县(市、区)2.32 M hm2水稻土为研究对象,以1982年第二次土壤普查的1096个和2000年“973”项目的1393个表层样点建立1︰5万高精度土壤数据库为基础,定量化该地区近20年来水稻土全氮含量的动态变化。结果表明:1982—2000年太湖地区水稻土全氮含量上升了0.21 g·kg^-1,氮素富集效应明显。其中,脱潜型水稻土全氮含量上升最多,增幅达17.0%,而潜育型水稻土有所下降,降幅为26.2%。从不同土区来看,低山丘陵土区全氮含量上升最多,增幅达31.8%,而太湖平原土区变化幅度最小,增幅仅为9.8%。从不同行政区来看,安吉县、长兴县、川沙县、闵行区、余杭县和崇明县全氮含量增长幅度均超过40%,而吴县、青浦县、嘉善县和丹阳县均有所下降。总体来看,太湖地区水稻土全氮含量空间动态变化差异很大,今后根据不同土壤类型、土区和行政区氮素富集程度适当减少氮肥施用量,以防止氮素流失造成的水体富营养化风险是十分必要的。

基于岭回归的土壤全氮含量反演模型

全氮含量是土壤肥力的核心指标之一,快速、准确测定耕层土壤全氮含量对农业生产具有重要意义.以南京市江宁区典型水稻田为研究对象,采用棋盘式布点法选取了60个点位,每个点位均在0~30 cm表土层进行取样,利用大疆精灵4多光谱无人机同时获取了土壤样本分别在5个波段(450,560,650,730,840 nm)的光谱反射率,通过土壤全氮含量与光谱反射率多元线性分析,揭示了光谱反射率数据特有的多重共线性问题,构建了基于岭回归的无人机遥感影像反演土壤全氮含量预测模型.计算结果表明,岭回归系数取0.12时,其回归R^(2)达到了0.408,方差膨胀因子均在10以下,且回归系数具有统计学意义.基于岭回归的反演模型可以较好兼顾反演精度与光谱数据多重共线性问题.研究成果可为无人机遥感土壤氮素营养诊断提供理论依据.