天然杨桦次生林表层土壤水分与枯落物的空间异质性

枯落物作为水分调节的作用层,对森林生态系统的水分循环起着重要作用。采用地统计理论和方法对天然杨桦次生林的表层土壤水分和不同分解程度的枯落物空间异质性进行分析。结果表明,表层土壤水分、枯落物未分解层、半分解层和已分解层的空间变异均以指数理论模型的拟合效果较好,其结构比分别为88.3%,66.6%,89.2%和57.79%,未分解层和已分解层具有中等强度的空间相关性,表层土壤水分与半分解层具有强烈的空间相关性。分形维数显示表层土壤水分和枯落物层的空间分布格局无显著的各向异质性结构特征。从全方位的分形维数来看,表层土壤水分的分形维数为1.918;枯落物半分解层的分形维数最大,为1.967,明显与其他枯落物层不同;未分解和已分解层分形维数相对较小,分别为1.925和1.928。从空间分布格局来看,半分解层呈明显的斑块状分布,东-西和南-北方向均无明显差异;表层土壤水分、未分解层和已分解层空间分布较为连续,且具有相似性,空间分布在东-西方向上差异明显,南-北方向上差异较小。

玉龙雪山南段主要森林群落表层土壤水分的时空变化研究

2012年8～12月以玉龙雪山南段东向坡主要森林群落云南松群落及杜鹃林群落表层(0～20 cm)土壤水分时空变化为研究对象,用时域反射仪(TDR)法获取表层土壤水分数据,用MS-EXCEL软件对数据进行分析。结果表明,玉龙雪山南段主要森林群落表层土壤水分含量值在空间变化上表现为坡顶位置最高,坡底位置次之,坡中段水分含量较低;在时间变化上,坡面表层土壤水分含量表现为下降趋势,其中8～10月变化较为平缓,11～12月持续干旱,土壤含水量显著下降。研究结果对区域水分平衡研究及生物多样性保护具有参考价值。

黑河中游绿洲不同景观单元表层土壤水分空间变异性

了解黑河中游绿洲生态系统表层土壤水分空间分布规律可为绿洲生态系统水资源合理分配与利用提供参考。使用地统计学方法分析黑河中游绿洲8—10月戈壁、林地、农地3种典型景观单元表层土壤水分空间变异特征。结果表明:1)3种景观单元土壤含水量从8—10月有下降趋势,呈中等变异特征且土壤水分相对变异(变异系数)一般在干燥时较大,绝对变异(标准差)在湿润时较大;2)表层土壤水分具有明显空间结构及季节变化特征,呈明显斑块状分布,最优拟合模型均为指数模型;土壤水分基台值和变程的变化大致与土壤平均含水量的变化呈相同趋势,具有中等和强烈的空间相关性,且10月份的土壤水分空间自相关性明显大于8和9月,相似性质斑块空间尺度有缩小趋势;3)在黑河中游绿洲区景观类型、土壤平均含水量、土壤、地貌、气候条件及人为管理等因素是造成黑河中游荒漠绿洲区表层土壤水分呈现时间和空间上明显差异的主导因素,其中平均含水量起的主导作用是持续存在的。

表层土壤水分反演深层土壤水分的研究进展

随着遥感技术的发展,由遥感资料得出大面积范围土壤水分已有了很大的发展,但目前由遥感数据反演土壤水分一般以2 0 cm左右深度土壤水分与遥感资料相关较好,故国内外学者进行了由表层土壤水分反演深层土壤水分的研究,主要有经验公式法、线性回归法等。但目前模型中部分未分类考虑降雨和灌溉的影响,在无降雨和灌溉条件下模型精度较好,但有降雨和灌溉时,模型精度将大大降低;部分对于降雨和灌溉以及不同地表状况有分类模拟,但每一土壤分层太大,不太实用。其中,文中的S=A(d-d0 ) +S0 [1 +B(d-d0 ) 2 ]+Sc式,除了在降雨和灌溉时精度较低外,因其应用方便,精度较高而被采用较多。因而在其基础上,可以收集和处理降雨和灌溉时的数据,对这一时期的模型加以修改完善。

基于AMSR-E的黄河源区表层土壤水分时空变化（英文）

黄河源区生态环境和水文过程对气候变化的响应是该区域研究的热点问题,但相对于其他环境和水文要素而言,大尺度长序列的土壤水分时空分布特征研究不足。本文基于AMSR-E被动微波遥感数据和地面实测数据,首先采用引入Qp模型的双通道反演算法校正AMSR-E土壤水分数据,获得的土壤水分产品(SMD)精度高于官方提供的土壤水分产品(SMO),但其波动范围与实测数据有差异。之后采用逐月回归分析法对SMD进行二次校正,其土壤水分产品(SML)具有更高的精度且变化趋势与实测数据一致。基于SML土壤水分产品,对黄河源区及其5个自然分区表层土壤水分的时空变化特征及其影响因素进行分析。黄河源区年平均表层土壤水分为0.140~0.380 cm3/cm3,在2003—2010年间呈下降趋势,在东南部土壤水分较高的若尔盖丘状高原区、黄南山地区和果洛玉树高原宽谷区土壤水分呈下降趋势,其中若尔盖丘状高原区的下降速率最快,而在西北部土壤水分较低的黄河源宽谷湖盆区和柴达木东缘山区呈增加趋势;春季土壤水分呈下降趋势,夏季呈增加趋势,秋季的波动较大,冬季的变化的不大,其中9月土壤水分增加率和5月减少率最大。土壤水分受降水和植被指数的影响最大,气温表现为在年高温月份与土壤水分呈负相关,在年低温月份呈正相关。研究结果为AMSR-E土壤水分数据的研究与应用提供了依据,有助于深化对区域尺度土壤水分格局及其对气候变化响应的研究,对高原生态环境建设有重大意义。

基于雷达和高光谱数据的表层土壤水分反演研究

土壤水分是地表能量平衡和水分循环的关键参数,区域尺度表层（0～5cm）土壤水分的获取也一直是定量遥感研究的重点和难点之一。本论文充分考虑了全极化雷达和高光谱数据的特点,开展综合利用全极化雷达和高光谱数据直接定量反演表层土壤水分的模型研究。主要研究内容如下：

农作物对表层土壤水分的影响

文章在对山西省农业科学院东阳试验示范基地的大豆、玉米、向日葵、谷子、棉花、小麦等作物进行表层土壤水分测定的基础上,采用方差分析和多重比较方法分析了同一作物不同深度和不同作物同一深度中土壤水分含量的差异性.结果显示:这6种作物在不同深度水分含量的变化趋势不同,但差异较小.同深度由于作物不同土壤水分差异明显,但不同作物之间差异显著性不同,其中小麦和向日葵的水分含量与其他作物水分含量的差异极显著.通过水分测定与分析最终为该区域的作物种植提供一定参考意见.

黑河中游绿洲区不同土地利用类型表层土壤水分空间变异的尺度效应

了解表层土壤水分空间变异及其尺度效应,可获取土壤水分真实变异,并可为客观揭示土壤水分空间变异制定合理采样方案提供参考.用"再采样"方法对黑河中游张掖绿洲区林地和农地表层土壤水分空间变异的尺度性进行研究.结果表明:研究区林地和农地表层土壤水分变异程度随土壤水分含量的增加而增加;变异系数随采样尺度的增大而更接近真实变异值.在干旱和湿润条件下,当采样幅度在一定范围内增大时,林地和农地土壤水分的变异系数、MoranⅠ指数、块金值、基台值及林地变程均不断变大,而农地在干旱条件下的变程无固定变化规律.当采样密度在一定范围内增大时,块金值、变程不断增大,但变异系数、MoranⅠ指数、基台值均不受影响.

苹果园表层与深层土壤水分的转换关系研究

2005年4—10月期间利用Trime土壤水分速测系统,测定苹果园内0—18c0m范围内的土壤水分,建立了土壤水分随深度变化曲线及利用表层水分进行深层水分的预测模型。结果表明,0—50cm范围内土壤水分变化剧烈为强变异,50cm以下土壤水分变化随深度增加逐渐变弱呈中等强度变异。0—10cm和0—30cm土层与深层水分的拟合效果较差,预测结果相对误差大于10%的占55.56%和50.00%。利用0—50cm土层水分进行深层水分预测时精度较高,预测结果中相对误差小于10%的占88.89%,最大相对误差为12.98%,且以经验关系的预测效果最为理想。故本地区进行深层水分预测的最佳表层土壤深度为0—50cm土层。

烟台果园表层土壤水分的时空分布及分形特征

在果树生长旺期,利用Trim e水分速测系统对果园表层土壤水分采样后,对土壤水分的数据统计特征、变异函数、分形特征、合理取样数目及其等值线分布进行了分析。结果表明:降雨后变程和基台值最大,变异系数和分维数最小,其值分别为38.09m、1.163、0.0888和1.846。在90%或95%的置信水平(Pl)和相同精度(Δ)下,降雨后土壤水分合理取样数目最少,此时土壤水分的空间等值线分布的变化程度相对也较小。这说明降雨有促使土壤水分分布趋于均匀及空间相关性增强的效应,但也可能导致在个别区域内出现明显的高低值;而随后的土壤蒸发则使土壤水分的结构性减弱,空间异质性增强。

基于SMOS的黄土高原区域尺度表层土壤水分时空变化

用SMOS土壤水分数据、MODIS植被指数数据和TRMM月降水数据,通过对黄土高原区域尺度表层土壤水分含量时空变化的研究,对表层土壤水分的时空变化特征及其对降水的响应进行了分析。结果表明:黄土高原表层土壤水分空间分布主要表现为西部和东北部低、东南部较高。青海石质高山区及山西西南部等区域土壤水分含量与整个区域存在差异。黄土高原西部与河套平原部分区域表层土壤水分含量季节性变化较大。在不同降水条件下,土壤水分含量与降水量相关性呈显著差异。

SMOS与SMAP过境时段表层土壤水分的稳定性研究

SMOS和SMAP都是为获取全球土壤水分信息而设计的专题卫星,均搭载了L波段辐射计。进行二者的横向对比是构建具有一致性的全球土壤水分数据集的关键基础。虽然SMAP、SMOS名义上的过境时刻是固定的,但二者的实际过境时刻随时间和空间发生变化,它们与地面实测数据三者之间难以匹配形成时序上严格统一的样本对,从而给土壤水分反演结果的精度评定带来困难。针对这一问题,以美国大陆地区为研究区,首先对2016~2017年SMOS、SMAP土壤水分数据的时间戳进行统计,判定二者过境的交叠时段;进而利用高观测频率、大空间尺度的实测数据,研究表层土壤水分在此时段内的自然变化特征。结果显示,按照全部、无降水、有降水3种条件,在样本量分别为98.14%、99.51%和88.49%的绝大多数情况下,表层土壤水分的变化量为0.007 m^3/m^3、0.007 m^3/m^3和0.012 m^3/m^3,远小于SMOS、SMAP的目标精度(0.04 m^3/m^3)。初步证实:①SMOS与SMAP的土壤水分反演结果(L2数据)可进行直接比对;②过境时刻差异对验证误差的影响可不计。

中国根层与表层土壤水分关系分析

根层与表层土壤水分的关系,是由较易获取的表层土壤水分信息去探讨较难获取的深层土壤水分信息的重要桥梁。已有的根层与表层土壤水分关系(简称根表关系)大都基于一种作物或一种生态系统。该文根据我国生态系统研究网络,包括森林、草地、农田、荒漠和沼泽生态系统的31个站点109个观测场2006年全年3437对根层和表层土壤水分数据,研究了根表关系以及生态系统、土壤质地、湿润度、植被、土壤厚度和土壤水分量级对根表关系的影响。研究发现,表层和根层土壤水分存在着线性关系。森林和沼泽的根层与表层土壤水分相关程度较高,无论是率定段还是校核段,其决定系数(R2)均大于0.79。农田和草地生态系统的率定段相关性较好,R2均大于0.80,校核段相关性稍弱,R2分别为0.70和0.50。荒漠生态系统的相关关系最弱,率定段的R2为0.62,校核段的R2为0.49。土壤质地和生态系统因素对根表关系的影响较为一致。半湿润带、半干旱带和干旱带的根表关系空间分异性最强;十分湿润带的根表关系与壤土和森林生态系统的根表关系相对应。湿润带内部的根表关系较为一致。将植被对根表关系的影响分为4类,前两类为根表关系微弱的植被,由植被本身或者植被以外的地域因素导致,不适合用根表关系去由表层推算根层土壤水分;后两类为根表关系良好植被,区别为服从和不服从关系总线,可分别用各自的根表关系或者关系总线从表层土壤水分获取根层土壤水分。表层土壤水分与0–20、0–30、……、0–100cm土层的土壤水分均分别具有较好的相关关系,但二者的相关性随土层厚度的增加而降低。不过,即使是土层厚度抵及100cm,R2仍能维持在0.79。通过将土壤水分分别除以所有观测数据的最大值("标甲"法)和各个生态系统数据的最大值("标乙"法),发现根表关系不受土壤水分量级本身的影响。

喀斯特峰丛洼地区坡地不同土地利用方式下土壤水分的时空变异特征

基于典型喀斯特峰丛洼地坡面土地利用方式试验火烧、刈割、刈割除根、封育、种植桂牧1号、种植玉米(面积分别为20m×70m)控制性试验建设,通过网格法(5 m×5 m)采样,用经典统计学和地统计学方法,分析了6种土地利用方式下(火烧、刈割、刈割除根、封育、种植桂牧1号、种植玉米)表层土壤水分在不同季节的空间变异特征。结果表明:喀斯特峰丛洼地土壤含水量均很高,雨季显著大于旱季,雨季为火烧>封育、刈割除根>玉米、桂牧1号>刈割,旱季为刈割、火烧、刈割除根>桂牧1号、封育>玉米,均呈中等至强度变异,且含水量越低变异越大;不同土地利用方式土壤水分的自相关函数均呈由正向负方向发展的相同趋势,但拐点不同,且旱季大于雨季,不同土地利用方式旱季、雨季土壤水分的最佳拟合模型不同,但均呈中等或强烈的空间相关性,变程为6.8—213 m,且旱季大于雨季;同一土地利用方式旱季、雨季表层土壤水空间格局相似,不同土地利用方式空间格局则不同,因此在该区域进行植被恢复和生态重建时应采取不同的水资源利用策略。

陕南旬阳坝地区坡面土壤水分影响因子研究

土壤水分状况是反映生态系统恢复及合理进行农业措施的重要参考指标。基于野外秦岭中山区典型坡面不同用地类型(林地、撂荒地、园地和农耕地)的土壤水分数据,利用生态数量学冗余分析法(RDA),分析了坡面尺度上的土壤理化性质、地形等环境因子与土壤水分之间的关系。结果表明,园地、撂荒地、林地和农耕地土壤水分均值表现出一致性,且各层多表现出中等变异程度;4种用地类型的环境因子对土壤水分前2轴的累积解释量占特征值的总和均达到93%以上,坡度、坡位、有机质和容重对坡面土壤水分影响最为显著,林地和撂荒地受坡位的影响较大,而园地和农耕地受坡度因子的影响较大。因此,针对陕南秦岭段中山区坡面土壤水分的特征研究,可以将样点的坡度和坡位等作为分析的重要参考因子。

基于Sentinel数据的组合极化反演土壤表层水分研究

土壤水分在农业生产发展中扮演着重要的角色,准确、实时地获取大范围的土壤水分对现代化农业建设有重要的意义。本文提出以Sentinel-1(0.453VV+0.547VH)的组合极化模式结合Sentinel-2和Landsat-8影像计算的归一化植被指数(NDVI)和归一化水指数(NDWI)进行大兴区的土壤水分反演研究。表明:(1)以Sentinel-1组合极化(0.453VV+0.547VH)为基础的反演土壤水分的方式可以实现对该地区土壤水分的高精度反演。(2)NDVI在通过水云模型反演土壤水分过程中,去除植被影响的效果要优于NDWI。(3)Sentinel-1组合极化(0.453VV+0.547VH)与NDVI结合反演土壤水分的相关性较高(r=0.886),优于单极化与NDVI结合反演土壤水分的相关性(rVV=0.798,rVH=0.743)。研究结论对于利用Sentinel-1双极化组合反演土壤水分有重要参考价值。

基于指数滤波法的中国区域深层土壤水分估算

微波遥感技术已经可以实现区域尺度表层土壤水分的观测,但是与生态、水文和农业等领域更密切相关的是深层土壤水分,如何实现由表层土壤水分估算深层土壤水分仍是亟待解决的科学问题。本研究利用中国区域2121个土壤水分观测站点的多层土壤水分数据(统计数据未含港、澳、台地区。下同),基于10 cm土壤水分,应用指数滤波法分别估算20、30、40和50 cm深度的土壤水分。结果表明:1)随着土壤深度的增加,指数滤波法的估算精度逐渐下降,NSE(纳什效率系数)中值对应4个深度分别为0.76、0.54、0.39和0.28,R^(2)(决定系数)中值分别为0.86、0.73、0.64和0.59,RMSE(均方根误差)中值分别为0.023、0.027、0.028和0.028 m^(3)/m^(3);2)由2121个土壤水分站点率定得到的站点最佳T值(表征土壤水分从表层运移至深层的时间)的中值估算深层土壤水分具有可行性,尤其估算浅层(如20 cm)土壤水分时,估算结果与用最佳T值相比,93%的站点NSE差值<0.05,82%的站点RMSE差值<0.001;3)表层和深层土壤水分的相关性越好,指数滤波法的估算精度越高。综上,指数滤波法在中国区域具有较好的适用性,中国区域T的中值,可以作为指数滤波法在中国区域应用的参考值。

基于秦岭中山区坡面土壤表层水分的预测模型研究

基于秦岭中山区典型坡面4种用地类型(林地、撂荒地、园地和农耕地)的土壤水分数据,利用多元逐步回归分析方法建立了坡面尺度上不同用地类型的土壤水分贮存量模型,并对模型的精度进行检验.结果表明:园地、撂荒地、林地和农耕地表层各层土壤水分均值表现出一致性,且多表现出中等变异程度.深度0~80 cm范围内土壤水分受到地表植被及地形因子的影响较大.根据0~20 cm土壤水分建立0~100 cm土壤水分贮存量模型,其显著R2均在0.99以上,模型拟合优度比较高,其中林地的关系式为二阶关系式,其余均为三阶关系式;模型精度均大于80%,尤其是园地和撂荒地大于94%,由此认为,建立的土壤水分贮存量模型是可行的.结合大尺度遥感反演的表层土壤水分建立贮存量预测模型,能够为开展大面积的土壤状况调查、合理实施农业措施或进行生态环境评价提供依据.

腾格里沙漠东南缘不同固定程度沙地土壤表层水分时空变化遥感分析

土壤表层水分是固沙植被生长的主要水分来源,其时空变化格局决定了固沙植被的稳定性和演替方向。整合被动微波和光学数据的时空分辨率优势建立模型、反演土壤表层水分,可为不同固定程度沙地固沙植被稳定性评价提供科学依据。以腾格里沙漠东南缘为研究区,选取2003—2011年生长季(5—9月)AMSR-E土壤水分产品与MODIS数据,利用归一化植被指数NDVI、地表温度Ts,采用多元回归的方法,将空间分辨率为0.25°的AMSRE土壤水分数据降尺度为每月的1km平均表层土壤水分的时间序列数据,结合沙丘类型数据,分析了不同沙丘类型下土壤水分的时空异质性。结果表明:流动沙地的土壤水分空间分布与整个区域的差异性高于半固定沙地和固定沙地,而在极端干旱年份,研究区的整体分异不大,但同一类型间,固定沙丘空间差异明显高于半固定沙丘和固定沙丘;3种沙地类型表层土壤平均含水量在不同月份具有相似的变化规律,即土壤含水量5—9月呈抛物线形状,先下降后上升,7月达到最低,从同一月份不同沙地类型看,研究区表层土壤水分含量依次是固定沙地>半固定沙地>流动沙地;年际土壤水分在流动沙地和半固定沙地随降雨的变化而变化,而固定沙地基本不变。

编辑选编

SMOS土壤湿度和亮温产品在陆面模式中的同化——Assimilation of SMOS soil moisture and brightness temperature products into a land surface model.Remote Sensing of Environments,2016,in press.欧空局土壤湿度和海洋盐度（SMOS）卫星的重要目的之一就是提供具有足够精度和时空覆盖的全球表层土壤水分（SM）估计。通过耦合SMOS卫星的观测数据,陆面模式（LSM）的预测技巧有望得到改善。