基于多源环境变量的渭-库绿洲土壤颗粒含量预测研究

本文以渭干河–库车河绿洲(简称渭–库绿洲)土壤颗粒为研究对象,采集了绿洲内50个典型表层(0~10 cm)土壤样本,通过相关软件,提取到遥感指数变量、地形和气候等环境变量,经过相关性分析确定环境变量和预测目标间的关系,使用R语言构建了预测土壤颗粒含量的随机森林(random forest,RF)模型和极端梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)模型。研究结果表明:XGBoost模型的预测结果整体好于RF模型,其中相关系数介于0.39~0.78;土壤pH、高程及衍生变量、光谱变换变量均是两个模型预测土壤颗粒含量的重要因子;将模型预测结果、实测数据和世界土壤数据库(HWSD)中的3种土壤颗粒数据作对比分析,结果表现出模型预测数据的误差小于HWSD与实测数据的误差。综上所述,通过筛选环境变量建立的XGBoost模型,是预测渭–库绿洲土壤颗粒含量的有效方法。

新疆地区气溶胶变化对降水和植被的影响分析

为了解新疆地区气溶胶对降水和植被的影响,分析了2003―2019年该地区气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth,AOD)和Angström波长指数(AE)的时间变化趋势,并从月尺度上探讨了气溶胶对降水和植被的影响及滞后反应.结果表明:研究期新疆地区的AOD和AE总体均呈下降趋势,其中AOD在2003―2012年间呈上升趋势、2013―2019年呈下降趋势.季节上,AOD在春季最高、秋季最低,而AE与之相反.根据AOD与AE的关系,确定了沙尘气溶胶是春季的主要类型,而全年以大陆清洁型气溶胶为主,混合型气溶胶次之.气溶胶对当前月降水和植被的影响呈负相关,且气溶胶对植被的影响大于气溶胶对降水的影响.而时滞分析表明气溶胶的变化对植被明显存在1-3个月的时滞效应.