海伦市耕层土壤有机质含量空间预测方法研究

有机质含量是表征土壤肥力质量的重要属性,其空间分布模式对于施肥等耕作管理措施的推荐具有重要的指导意义。本文以我国黑土区黑龙江省海伦市为研究区域,在土壤采样点数量较有限的情况下,分别采用普通克里格、反距离权重、遥感反演和基于土壤学专业知识四种方法对耕层土壤有机质含量进行了空间预测。结果表明:四种方法表征的海伦耕地土壤有机质含量空间分布特征具有相似性,即由东北向西南方向递减。空间预测精度从高到低依次为反距离权重、普通克里格、基于土壤学专业知识和遥感反演法;而在有机质的局部变异细节表达方面,从高到低为遥感反演、基于土壤学专业知识、反距离权重和普通克里格法。四种方法中仅遥感反演法预测结果的极差范围较宽,普通克里格法则存在明显的平滑效应,而综合比较结果则表明,最合适的方法是基于土壤学专业知识的方法。

土壤有机碳储量估算与土地利用的关系研究

土地利用方式的变化在土壤有机碳(Soil Organic Carbon,SOC)积累的过程中起着非常重要的作用。目前在估算土壤有机碳储量的过程中,一直没有重视土地利用属性。运用基于土壤学专业知识的连接方法 (pedological professional knowledge-based method,PKB法),结合江苏省新沂县1∶20万土壤图,1∶20万土地利用图和1∶20万土壤类型土地利用混合图,估算了各图在不同土壤剖面点数情况下的新沂县SOC储量,并将三者在最佳剖面点数下估算出的SOC储量和SOC密度(SOCD)进行了比较及精度评价。结果表明:在土壤类型图、土地利用图和土壤类型土地利用混合图上进行的PKB法连接时最佳剖面点数均为397点,最佳网格为2 km×2 km;在中比例尺图件上进行PKB法连接估算SOC储量时,综合考虑土壤类型和土地利用类型可以大大提高估算精度,同时土地利用类型属性比土壤类型属性更为重要。研究结果可为在中比例尺条件下提高SOC估算精度提供科学依据。